防碰撞预警系统可以实时监测车辆周围的环境,在可能与障碍物发生碰撞的情况下向驾驶员发出预警信息,从而提醒驾驶员规避,可有效减少交通事故的发生。因此,近年来车载防碰撞系统成为国内外研究机构和各大车企的研究重点。目前应用于防碰撞系统的传感器主要有摄像头、毫米波雷达、激光雷达等。单一传感器存在一定的局限性。摄像头和激光雷达容易受到气候等环境因素的影响。而毫米波雷达虽然能够全天候运行,但是无法感知目标类型,有一定几率出现虚警。针对此问题,本文基于车规级高性能So C设计了面向汽车后装市场硬件系统,并在此基础上开发了多传感融合的防碰撞预警软件系统。首先,使用成熟的自动驾驶数据集KITTI,结合自采集部分的样本训练深度学习SSD目标检测网络模型,并将模型部署于车规级So C TDA2S平台。经测试,目标检测算法最高帧率达到25fps,检测精度高达96.5%。其次,瞄准车辆后装市场应用需求,本文基于TDA2S芯片设计了单目视觉一体机硬件系统,根据图像与毫米波雷达数据采集需求设计配套接口电路和摄像头模组。然后,在传统小孔成像照相机的模型理论基础上,采用张正友标定法对照相机内外参数进行计算,同时,基于Pn P问题计算世界坐标与像素坐标的旋转平移矩阵,解决了传统求解方式的测量误差问题,将坐标变换误差控制在20个像素内。受多线程编程信号量的启发,本文提出了传感器时间对齐算法,实现传感器采样的时间对齐。使用交并比（Io U）融合算法对多传感融合后的目标区域进行判别,解决图像目标误检测与毫米波雷达虚警问题,为了提升判别准确率,使用毫米波雷达目标反射幅度数据对算法进行优化。由于本文所设计系统应用于“危险且紧急”行车场景下,因此,使用碰撞时间（Time-To-Collision,TTC）作为预警信息生成依据,并依据国家标准和国内外ADAS厂商经验设定TTC阈值。最后,本文将系统部署于单目视觉一体机,以测试视觉感知与毫米波雷达融合的防碰撞系统性能。基于Vision SDK设计系统框架,根据应用需求设计实现了各模块算法link,同时对系统进行静态测试与动态测试,分别得到94.6%和90.7%的准确率。