本文针对汽车行驶中的安全问题，以汽车主动安全系统为研究对象，采用信息处理技术和智能化技术对信息的表示、行驶安全的动态模型、系统的构成和建模、信息的实时获取、行驶防撞等进行了较系统的研究。 从汽车和安全的角度，概括叙述了汽车及其安全性的有关问题，讨论了智能汽车系统(ITS)以及汽车防撞安全系统，对汽车主动安全系统的研究内容进行了的分析。 针对人-车-道路环境构成的闭环系统，驾驶过程中道路-环境状态的感知这个首要因素，本文研究了驾驶过程状态信息的表达方法，建立了汽车-环境状态特征模型，描述了汽车在行驶过程中时变动态的驾驶状态。 以汽车驾驶中行驶速度和与车距这两个重要安全因素为基础，分析了汽车行驶中感知、判断决策、操作和汽车响应与速度的时间关系。提出了以安全行驶为核心的安全行驶动态模型P~2OT，并从时间量上，提出了基于汽车安全行驶模型P~2OT的时间表达方法，并将此结论应用于系统分析与设计的时间约束，以及汽车安全行驶防撞专家系统的安全(时间)模型。 本文提出了基于安全行驶行为的汽车主动安全系统的原理结构。利用多智能体计算行为的并发性和异构性，提出了基于多智能体的汽车主动安全系统，通过相互协同完成从动态数据的实时获取到专家系统推理决策报警的全过程。 针对环境信息获取的实时性和并发性，提出了一种支持计时实时动态流程的计时受控有色petri网(TC~2PN)，建立汽车行驶复杂动态环境的多智能体系统流程的协作模型，描述实时分布式多智能体系统中的多任务协调过程，以及基于时间安全模型的多智能体系统协调求解机制。 本文利用计算机视觉理论和技术，讨论了一种道路和目标(车辆)的视觉图像检测和提取的方法。对已检测出的前方目标，给出了在结构化道路上进行相对径向距离的计算方法。 本文研究了汽车行驶的时间安全模型和汽车行驶规则描述，提出了“目标-规则基-特征状态体”的领域知识表示模型，给出一种汽车安全报警防撞专家系统，采用主-从两级推理机制完成对安全的推理求解策略，实现安全报警。 最后，为了使驾驶行为得到有效的监督，规范安全驾驶，本文提出了一种利用KDD技术发现驾驶行为和习惯的方法，从汽车行驶数据中发现驾驶规律和习惯，从而对驾驶的安全性进行审计，提高驾驶员安全驾驶的意识。