随着国内汽车保有量和驾驶员数量的增加交通事故频发,汽车主动安全技术引起了人们的重视。其中,为汽车变道安全服务的汽车变道预警系统在车辆上的配置率也显著提高,其能够实时监测车辆后方的交通状况,并且提前为驾驶员判断是否具备安全的变道条件,可以有效避免变道事故发生。通过对当前汽车变道预警系统的研究发现,大部分的变道预警系统只是基于目标车辆对自身车辆的威胁程度进行单一的报警,并没有考虑人-车-路闭环系统。这样的报警形式既降低了驾驶舒适度也降低了驾驶员对系统的信任度。因此,对汽车变道预警系统的报警进行深入的研究以及设置合理的分级具有重要的意义。本文使用毫米波雷达作为系统的传感器以获取自身车辆周围的环境信息。运用隐马尔科夫模型对驾驶员的变道意图进行识别然后利用人机交互理念确定了报警方式和报警级别。进一步通过对变道碰撞模型的研究确定了安全评估参数,并对报警情形做了深入的分析。最终通过实车测试的方式进行了性能验证和合理性评价。本文的主要研究工作如下:(1)对汽车变道预警系统需要关注的危险区域进行分析,然后将危险情形分为了盲区中的车辆以及快速接近的车辆。根据系统的切实需要,选择毫米波雷达作为系统的传感器并且对传感器的安装位置进行了研究,以便为系统提供硬件基础。(2)采集自然工况数据筛选出变道数据,然后选择合适的变道意图表征参数,进而训练隐马尔科夫模型,最终识别驾驶员变道意图。(3)基于人机交互理念,研究了汽车变道预警的报警形式,选择以视觉和听觉相结合的形式进行报警。通过对变道预警系统报警区域的研究以及变道碰撞模型的分析,最终选取了安全评估参数为距离和改进算法的TTC(Time To Collision)。结合驾驶员的驾驶意图将系统的报警级别分为两级,即基于提醒意义的报警和基于警告意义的报警,对典型的报警情形做出了详细的分析。(4)采用驾驶员驾驶测试车辆的方式验证系统的性能以及合理性。对车辆在运行过程中产生的报警情况进行分析,计算系统的报警准确率。最终对驾驶员进行问卷调查,评价系统报警级别划分的合理性。