随着全球科学技术和经济规模的逐年发展，汽车工业也在不断壮大，接踵而来的是人均持有汽车量的显著提升而引发诸多问题，其中最为严重的是交通道路事故的频发问题。由此基于汽车安全技术的研究也应运而生，其中的驾驶安全辅助系统已成为研究热点。作为辅助安全驾驶系统之一，基于双目视觉的道路识别预警系统已成为热点。通过处理安装在汽车上的摄像头所采集到的道路环境信息，来获取前方障碍的位置信息，结合自身车速和路面情况，采取相应的应对措施，以此来保证司机行驶程的行车安全，进而可以在一定程度上减少交通事故中车辆碰撞和追尾的发生。本文主要做了以下四方面的工作：（1）硬件采集平台。本文使用一个三脚架，两个CCD摄像头和两个Easycape图像采集卡搭建了一个双目视觉采集平台，通过此平台采集了多幅校园道路图片并传送给上位机进行处理。（2）车道线和障碍物检测算法的研究。首先针对所拍摄到的道路图像进行图像预处理，其中包括灰度化、滤波、二值化和边缘检测，之后利用改进的Hough变换进行道路边缘的检测，识别出两条道路线的交点，并找到由两侧道路线形成封闭区域作为感兴趣区域，通过直方图的阈值分割法识别出目标车辆所在的阴影部分，并标记为目标车辆的位置信息。（3）基于双目的测距算法研究。采用双目横向模式的视差进行障碍物距离的计算，并通过融合单目相对深度差值的计算方法，改进了原有的双目测距算法，经实验数据验证改进后的测距算法充分有效的降低了测距的误差率，并且提高了程序的执行效率。（4）预警系统的搭建及研究。首先搭建安全距离模型和永磁同步电机模型，结合相应的汽车控制策略，在MATLAB/Simulink中搭建预警系统并进行仿真实验。实验证明此系统达到了最初的预想效果。