现如今随着我国现代化城市发展的进度不断推进,国内的交通发展迅速,我国汽车保有量也与日俱增。据公安部交管发布的最新消息可知,2020年我国机动车的保有量已达3.72亿辆,而其中汽车的持有量为2.81亿辆,占据所有机动车的75%以上,由此带来的便是日趋严重的交通事故形势。通过国家统计局在年初发布的公告中可以看出,在2019年我国交通事故高大24余万起,因此人们越来越重视汽车的安全性。而随着科技技术的发展,可以通过汽车辅助驾驶系统给驾驶员提供实时且正确可靠的道路信息,减少驾驶员的错误操作,进一步减少交通事故发生的概率。现在绝大多数新上市的轿车都已经集成了部分辅助驾驶系统功能,但是对于一些老旧汽车来说却没有这样的系统。针对这种情况本文研究了基于嵌入式平台的车辆辅助驾驶系统,设计算法使其在低价格和低运算效率的嵌入式平台上实现车辆辅助驾驶系统的部分关键技术,通过与传统算法进行比较得出该算法在本平台上计算效率较传统算法有明显提升,保证实时检测的需求。主要研究内容为:（1）对本文研究的内容以及需求分析进行阐述以及对系统进行总体分析与设计。（2）针对传统Hough车道线检测模块在树莓派4B平台上不能实时运行的情况本文提出改进的车道线实时检测功能模块。该模块通过图像形态学处理方法和动态自适应感兴趣区域划分对图像进行预处理,使用Canny边缘提取方法获得车道线轮廓信息,采用LSD算法对直线进行检测并显示,并且通过本文设计的基于相关系数的动态模板跟踪算法对车道线进行纠正。经实验论证该模块在本嵌入式平台上比传统车道线检测模块的计算效率高。本模块在不同外界环境下该算法的总体识别准确率在93%左右,检测速度达到40fps以上,满足本文的设计需求。（3）针对全图LK光流跟踪模块在树莓派4B平台上不能实时运行的情况本文提出改进的障碍物的实时检测功能模块。该模块对视频图像进行预处理之后提取感兴趣区域内的ORB特征,采用LK光流法在感兴趣区域内对特征点的运动轨迹进行跟踪,从而判断障碍物的位置并显示。经实验论证该模块在本嵌入式平台上比全图LK光流跟踪模块的计算效率高。本模块在不同外界环境下总体识别准确率在90%以上,检测速度达到60fps以上,满足本文的设计需求。（4）设计对车辆外界特定声音的识别功能模块。该模块对外界采集到的车辆警笛声、动物叫声等特定声音进行时频变换,通过图像形态学处理以及端点检测等方法获得声音的基频信息,将基频信息与设定好的特定声音函数关系进行比对,从而实现对声音的检测和识别。（5）通过对系统进行算法优化整合实现该系统在树莓派4B平台上计算速率达到30fps的运算效果,满足实时检测的需求。