雾天低能见度天气下,道路环境可视性变差,驾驶员通过视觉所获取的道路环境信息不足,极易引发恶性交通事故。因此,驾驶员视觉增强系统成为了车辆安全辅助驾驶领域的一个重要研究内容。基于毫米波雷达的雾天前方车辆信息获取技术是研究驾驶员视觉增强系统的关键技术之一。雾天条件下,雾对光通量和目标场景对比度的减弱,造成雾天能见度的下降。能见度的下降直接影响驾驶员的视觉感知能力,使驾驶员对空间位置、速度的信息获取不足或产生偏差,驾驶员的判断和操作出现失误,从而容易引发道路交通事故。要提高雾天行车安全性,增强驾驶员的视觉感知能力是一种有效的方法。该方法结合雾对能见度影响的机理,通过多传感器获取前方车辆信息,将传感器获取的前方车辆目标与视景图像目标进行匹配,并以视觉的形式提供给驾驶员,辅助驾驶员作出合理的判断,从而正确操作车辆行驶,实现保障雾天安全行车的要求。毫米波雷达是获取雾天前方车辆信息的一种有效传感器,构建基于毫米波雷达的车载雾天前方车辆信息获取系统是本文的研究重点。针对雾天前方车辆信息的特征,对车载传感器的组成进行了分析,分别阐述了毫米波雷达、惯导系统和视觉传感器,以及构建完整的车载系统所必须的车载计算机、显示系统和车载通信系统的原理和特点,提出了一套构建车载系统的解决方案。车载系统由硬件和软件两大部分组成。硬件部分的设计是构建系统的基础。本文对车载系统进行整体设计,确定了系统的信息流程和硬件结构;对图像传感器、车载雷达和惯导系统的选型进行了比较和讨论,阐述了传感器的参数性能、数据采集、数据处理原理,对各种机械结构的安装提出了解决方案;根据系统需求,设计和实现了车载液晶显示系统、车载通信系统和车载电源系统。车载系统软件部分是系统的灵魂。本文设计了软件整体框架、界面和车载数据库;编写了图像采集、雷达和惯导数据采集及数据解算程序;实现了图像、雷达、惯导数据的显示及存储;建立了雷达目标与视景图像目标匹配模型,并编写了雷达目标匹配及图形图像的显示程序;最后还实现了实验数据和图像实时同步再现的重演功能。系统构建完成后,通过道路实验对系统功能进行了验证,并采集了实验数据,对采集到的数据进行了重演,对目标匹配模型的参数进行了测量和标定,对模型的效果进行了验证,最后对产生误差的原因作了分析。实验结果表明,车载系统功能真实有效,基本实现了目标匹配的视觉效果。