自二十世纪八十年代以来,我国的公路交通特别是高速公路交通得到了飞速的发展,但同时交通事故也呈不断上升的趋势,其中碰撞事故是最具代表性的事故形式。本论文以此为前提,以移动机器人AS-R为实验平台对汽车安全辅助驾驶系统包括防追尾碰撞预警及紧急情况下自主避障这两个方面进行了研究。要实现该系统,最重要的两个技术就是定位和避障,因此本文围绕着基于激光测距器的定位和避障进行了研究。首先介绍了激光测距器的测距原理以及影响激光测距器测量精度的四个因素,接着分析了里程计相对定位方法,但是该方法的定位误差随着机器人运动距离的加大而加大。其次,本文采用了极坐标扫描匹配算法来修正里程计的定位误差。极坐标扫描匹配算法在激光测距器的极坐标系统下运行的,充分利用了激光扫描数据的极坐标特性,使用方位角匹配规则消除对应点的搜索问题,使得计算平移变换时复杂度降为O(n),并在位姿估计的基础上,进行了全局一致性地图的生成。然后,描述了移动机器人的防追尾碰撞报警和主动避障。利用激光测距器实时探测前方障碍物与机器人之间的距离,根据此距离决定是否报警,采取减速还是急停策略。本文应用改进的向量场直方图法来解决移动机器人的避障问题。首先将机器人的工作环境分解为一系列栅格单元,考虑到传感器测量的不确定性和机器人的大小,对探测到的每个障碍物栅格点膨胀,接着根据机器人与环境中障碍物之间的关系,建立初始的极坐标直方图,获得自由行走区和避障区间,通过定义两个阈值获得二元极坐标直方图,考虑到机器人的运动学和动力学约束,在二元极坐标直方图基础上建立遮挡极坐标直方图,最后根据遮挡极坐标直方图及代价函数来选择最佳的运动方向角。然后,利用AS-R移动机器人对上述算法进行了实验,实验结果证明了本文中所采用的算法的可靠性和可行性。本文最后归纳总结了全文内容,并指出了须进一步研究的内容和方向。