为了避免或减少汽车在无信号交叉口行车过程中交叉碰撞事故的发生,本文利用单目摄像机,搭建单双目视觉转换系统,进行基于机器视觉的汽车侧前方障碍车检测。对障碍车进行运动状态和行驶轨迹预测,通过轨迹预测获取两车轨迹交叉点位置,进一步建立基于行驶轨迹、碰撞时间的交叉冲突判断模型和基于安全距离的安全状态评估模型,进行障碍车交叉冲突判断和安全状态评估,并进行仿真验证。本文主要研究工作如下:1.基于单双目视觉转换系统的汽车侧前方障碍车检测与跟踪提出基于改进的人工势场的单双目视觉转换策略,建立单双目视觉转换系统,实现基于机器视觉的车辆侧前方环境感知。实现车辆侧前方障碍车检测、障碍车跟踪、障碍车测距和测速等。采集真实交叉口行车视频,利用MATLAB软件验证单双目视觉转换系统的实时性和准确性。2.基于扩展卡尔曼滤波算法的障碍车行驶轨迹预测基于扩展卡尔曼滤波算法进行车辆运动状态估计;在运动状态估计的基础上进行障碍车行驶轨迹预测。利用MATLAB和Car Sim软件对状态估计和轨迹预测结果进行合理性验证。3.基于行驶轨迹、碰撞时间和安全车距的安全状态评估通过轨迹预测,确定轨迹交叉点,建立交叉轨迹模型,计算碰撞时间,判断交叉冲突发生与否;建立安全距离模型,比较确定好的距离阈值,进行冲突等级划分。利用Pre Scan软件对自车与障碍车设定不同的行驶工况,进行安全状态评估的仿真验证。结果表明,本文搭建的单双目视觉转换系统对障碍车识别准确率达到95%,测距和测速精度分别为93%和95%,测量速度满足交叉口行车需求;基于扩展卡尔曼滤波算法的车辆行驶轨迹预测结果与实际运行轨迹重合度可达93%;碰撞域和碰撞时间的安全状态评估模型其在阈值合理的前提下有利于及时向自车提供侧前方车辆准确的行驶状态,在冲突有效识别率超过97%,冲突等级识别准确率超过95%。