车辆横向安全预警系统能够有效避免或降低行驶碰撞带来的人员伤亡和经济损失，对提高交通安全具有重大意义。针对传统预警系统存在的横向安全预警功能集成性不足和误警率漏警率较高的问题，本文提出一种车辆集成式横向安全预警系统结构，并开展车辆驾驶意图识别、符合驾驶员习惯的车道偏离预警算法和邻车道后侧向车辆识别等关键技术的研究，实现车道偏离预警和换道碰撞预警功能的集成，并对各项关键技术进行实验验证，以达到提高系统精度及系统对多种路况和不同驾驶员的适应性的目的。论文首先研究车辆驾驶意图识别方法。通过对各种信息在大量不同驾驶员的车道保持和车道更换行为下的统计分析，确定了它们对于车辆驾驶意图的反映程度，从而提取出应用于意图识别的特征信息组，将其输入到支持向量机中，通过对支持向量机方法中内核、时窗及特征向量的研究选取，提出基于信息统计的车辆驾驶意图识别方法，有效提高了识别的准确率和实时性。然后，研究适应驾驶员习惯的车道偏离预警方法。通过对传统预警方法存在误警和漏警原因的分析，提出一种驾驶员横向驾驶行为特性指标，并进一步得到了该特性的区域划分方法，在此基础上设计考虑驾驶员横向驾驶行为特性的分区域分指标的车道偏离预警算法，并提出一个综合误警率和漏警率的指标来分析预警效果和确定算法参数，有效提高了预警的准确性。其次，研究基于邻车道后侧向车辆识别的换道碰撞预警方法。通过识别邻车道来规划车辆识别区域，选取了底部阴影、边缘和形状特征进行后向车辆识别，并提出一种基于多梯形区域的三阶累计量统计方法，在后向车辆识别方法识别失效时，实现对侧向车辆的稳定识别和跟踪，并设计预警策略，完成换道碰撞预警功能。最后，为验证所提出方法的有效性和正确性，搭建相关实验平台，并进行了大量驾驶员的实车实验。使用采集到的实验数据完成了车辆集成式横向安全预警系统关键技术的验证，结果表明，本文设计的车辆集成式横向安全预警系统能够有效区分车辆驾驶意图，采用的预警算法符合驾驶员习惯，能降低误警率和漏警率，明显改善预警效果。