在城市环境中,要实现智能车辆自动避撞横穿马路的行人,需要获取准确的行人运动信息。然而在遮挡情况下,车辆存在视野盲区,若仅靠车载传感器,无法检测到盲区内的行人,当车辆获取到行人信息后很容易因无法及时停车而撞上行人或以较大减速度紧急制动而使车辆失稳。由此本文使用V2X(vehicle to everything,包括vehicle to vehicle,vehicle to infrastructure,vehicle to pedestrian)来获取盲区内的行人运动信息,基于V2X通信的方式搭建了行人避撞系统的整体框架,提出了基于分级冲突区域的行人避撞方法,在满足车辆安全避撞行人的前提下,使车辆实现平稳制动。同时考虑通信存在的延时与丢包对行人避撞系统产生的影响,提出了行人运动估计方法,使车辆得到的行人信息满足实时性的要求,从而实现安全避撞。基于通信获取的行人信息,提出了分级冲突区域的概念。首先根据车辆的位置、行人的位置、速度及航向来确定相对安全区域、警告减速区域、紧急制动区域和绝对安全区域的横纵向边界。以行人到达冲突区域横向边界的时间与车辆到达冲突区域纵向边界的时间作为行为决策的依据。然后基于决策结果输出的期望行驶模式进行纵向速度规划,根据当前车速、与行人纵向距离及安全距离进行期望减速度和期望速度的计算,达到安全且平稳避撞行人的效果。考虑到通信存在延时与丢包,延时过大或连续丢包数量过多,将会影响行人避撞结果。首先基于Matlab/simulink建立延时与丢包模型,然后分析了不同延时和丢包比例对于行人避撞结果的影响。根据其影响提出了行人运动估计方法,当信息迟滞时,根据收到的延迟后的行人信息进行计算得到当前的实际信息;当信息丢失时,根据行人的历史信息进行计算得到当前的实际信息,以避免因行人信息实时性差而导致车辆与行人相撞。最后分别基于PreScan/Matlab仿真平台和实车平台,对所提出的基于V2X的行人避撞方法进行了试验验证。试验结果表明,在不同的行人运动模式下,以不同的初始车速行驶,车辆均实现安全避撞行人。在考虑延时与丢包的仿真试验中,车辆能够对行人的运动信息进行准确的预估,实现了在延时与丢包的存在下行人信息的实时性,并取得了良好的避撞效果,保证了行人和车辆的安全。