高级驾驶辅助系统有利于保障车辆的安全行驶,车辆变道检测与预警技术作为高级驾驶辅助系统研究领域的重要组成部分,受到越来越多研究人员的关注。本文针对高级驾驶辅助系统中车辆变道检测和碰撞预警问题进行了研究,采用机器视觉的检测方法,实现对前方车辆变道意图的判别,当变道车辆对本车产生安全威胁时进行提醒预警。本文的主要研究内容归纳如下:(1)研究提出了一种基于消失点约束的车道线检测方法。首先对道路图像进行灰度化、边缘增强处理;然后采用一种快速高效的LSD(Line Segment Detector)算法对图像中的线段进行提取,有效地提高了图像中线段的识别率和检测速度;通过提取出线段交点的峰值来估计消失点的位置,利用检测出的消失点剔除道路图像中的干扰线段;最后,采用最小二乘法对提取出的道路直线进行拟合。实验结果表明本文提出的方法能够准确、快速的实现对道路中车道线的检测,具有很好的鲁棒性。(2)研究提出了一种基于车底阴影和机器学习相结合的车辆检测方法。该方法把车辆检测分为假设生成和假设验证两个步骤。在假设生成阶段,采用一种自适应阈值的方法对道路图像中的车底阴影进行二值化分割,根据检测出车辆底部阴影可能存在的范围确定车辆的候选区域;在假设验证阶段,采用Haar-like特征和Adaboost级联分类器对车辆候选区域进行验证,提高车辆检测的准确性和速度。通过实验验证,表明本文提出的车辆检测方法在准确性和实时性上都有了一定的提高。(3)基于机器视觉的车辆变道检测方法研究。检测到前方目标车辆后,为保证能够在视频图像中对目标车辆稳定检测,采用Kalman滤波器对前方车辆进行跟踪,稳定获得目标车辆运动轨迹;计算车辆质心点和车道线之间的距离,通过多帧图像中车辆质心点和车道线之间距离的关系来判断前方车辆是否变道。通过实验对提出算法进行验证,结果表明提出的方法能够很好的实现前方车辆变道的检测。(4)车辆碰撞预警研究。研究单目相机成像原理,利用道路消失点和检测到的车辆底边边框中点关系建立前车测距模型,实现对前方车辆的距离测量。利用两帧时间内车辆位移量求得相对速度,根据测得位置和速度信息求得两车碰撞时间,实现两车碰撞时间预警,当前方变道车辆对本车产生安全威胁时,对驾驶员进行提醒预警。通过实验验证,结果表明前方车辆变道时,提出的方法能够很好地进行提醒预警。