随着自动驾驶技术的发展,车辆的智能化和无人化已成为现代汽车的趋势,但行驶过程中的安全问题始终十分关键。为了减少由恶劣道路状况所引起的交通事故,提高车辆行驶安全性及车辆操纵稳定性,本文提出了一种基于多源异构数据融合的道路状况识别方法。通过对传感器采集到的道路图像与车辆动力学数据进行预处理、多特征提取、异构数据融合及分类,实现了对不同天气情况下道路状况准确高效的识别。对此,展开了以下研究:（1）车辆动力学数据和图像数据特征提取针对道路状况识别中单一特征存在识别准确率低及环境适应性差的问题,提取了车辆动力学数据特征矩阵及道路图像数据多种特征矩阵,以提高道路状况识别准确率。首先采用小波阈值法、USM及直方图均衡化对信号及图像进行预处理;其次利用功率谱密度、颜色直方图法、ULBP及GLCM多种特征提取算法对车辆动力学数据及图像数据的特征进行提取;最后则对提出的预处理及特征提取算法进行仿真分析,通过实验验证了所提取的特征能够作为直接有效描述路面的特征信息。（2）异构数据融合及道路状况识别首先针对异构数据融合过程中存在时效性差及操作代价较高的问题,本文提出基于特征级融合的多源异构数据时空融合策略,并利用主成分分析法（PCA）对融合矩阵进行特征降维;其次针对传统支持向量机对训练参数敏感,从而导致识别准确率下降的问题,采用最小二乘法结合粒子群优化算法对其进行改进,并作为道路状况分类识别的训练模型;最后通过仿真及无人智能车测试实验,验证了多源异构融合数据在道路状况识别中的有效性,并将本文改进的支持向量机与其他优化算法进行对比,其准确率达到了89.06%。验证了基于粒子群优化的最小二乘支持向量机算法能够应用在实际的道路状况识别中。（3）道路状况识别系统软件设计本文设计了道路状况识别演示系统。该系统软件基于Windows平台开发,设计了数据特征提取、异构数据融合、识别模型建立及识别结果显示四大界面。集成了数据输入、特征提取、矩阵降维、模型选择、模型训练及结果导出等多项功能。根据软件输出结果可为车辆的安全行驶提供重要技术支持,具有一定的实用价值。