随着城市化进程的加剧,人与人之间的往来变得更为频繁,跨越的地域更广,这使得人们对交通工具越来越依赖。汽车以其安全快捷成为日常工作与生活的基本代步工具,市场的需求量越来越大。同时,随着经济的发展以及生活水平的提高,人们对汽车的外观、性能、安全以及更新换代等各个方面提出了更高的要求。为了满足人们的这种需求,新款汽车的设计周期只能变得越来越短。但是,汽车作为一种载人工具,其操纵性、安全性以及相应功能的测试是必不可少的。为此,汽车仿真技术受到人们关注,而计算机软、硬件技术的快速发展,也使仿真技术的实施成为可能。当前,汽车仿真系统已成为汽车研究领域中的一个重要部分。本文的研究工作正是基于这样的背景展开的。　　 首先,本文分析了汽车仿真平台的运行过程,探讨并建立了简化的汽车动力学模型；对汽车滑转机制进行了分析,说明了滑转率对汽车附着力系数的影响。为了解决驾驶过程中对路况识别的图像处理与存储量的问题,作者提出了一种以神经网络为存储载体的图像处理技术,可以用于提高图像像素和减少图像存储空间。其次,本文介绍了基于嵌入式系统的汽车仿真平台的硬件平台框架、设计了相应的电路原理图和PCB图；详细介绍了相应的软件平台框架及各功能模块；分析了上位机与嵌入式系统之间的同步原理及实现了两者之间的时钟同步；描述了嵌入式系统对驾驶过程中的相关数据包括油门、方向、制动等数据的采集:描述了嵌入式系统对副节气门步进电机的位置控制以及驾驶过程中的方向指示；并对汽车仿真平台进行了仿真运行,包括以神经网络为存储载体的图像处理技术在路况识别中的应用实验；汽车加速起步仿真实验；加载ASR的加速起步仿真实验以及相应的性能分析；对汽车的测试结果进行了相关分析。最后,作者给出了本文的结论和展望。　　 本文的研究工作和成果主要是设计了汽车仿真平台,并基本实现了相应的功能,为新款汽车的设计提供了一个基础平台；其次是提出了以神经网络为存储载体的图像处理技术在仿真平台的应用以及其拓展应用的前景。