车辆辅助驾驶技术一直是最近几年来的研究热点之一,在军事、民用和工业领域都具有良好的应用发展前景。本文针对车辆辅助驾驶技术中的路面车辆障碍检测问题,研究了一种基于车底阴影的路面车辆障碍检测算法。该算法首先针对实际道路图像具有较多噪声干扰的特点,对图像进行预处理,减少噪声信息对障碍检测的影响；其次对预处理后的图像进行边缘提取,根据道路结构的直线性假设,采用Hough变换的方法完成对道路边界信息的提取,以缩小障碍检测的范围和降低数据量；然后通过双自适应阈值分割法排除道路区域和路边树木阴影对车辆底部阴影检测的影响,利用车辆底部阴影特征完成对路面车辆障碍物的检测；最后介绍了辅助驾驶的硬件系统总体方案设计,重点介绍了DSP模块设计以及软件系统的基本调试。实验结果表明,本文基于车辆底部阴影的路面车辆障碍检测算法能够较好地检测出车前的运动车辆,且该算法具有较好的可靠性和鲁棒性。