减少交通事故,保证行车安全是交通工程人员一直探讨研究的重要问题。导致交通事故的原因是多方面的,其中,天气因素是造成交通事故的重要原因之一,尤其是在雾、雨、雪、沙尘等低能见度恶劣天气条件下,道路环境系统的可视性变差,以及由于道路线形(弯道、坡道)、行车速度与间距所产生的错觉,使得驾驶员行车时通过视觉获得环境信息不足,极易发生车辆碰撞、冲出行车道等恶性交通事故。汽车安全辅助驾驶系统研究的目的是使汽车在较差的环境中能够识别路况信息,并能够辅助驾驶员安全行车。目前,道路环境信息获取技术是汽车安全辅助驾驶系统热点研究领域,基于视觉的感知技术已成为获取信息的主要手段。对于雾天能见度较差的这种天气情况,可以应用机器视觉来理解道路环境,通过对道路信息的获取,从而提高道路环境系统的可视性。本文在对雾天条件下驾驶员前方环境信息采集系统功能分析的基础上,针对道路环境的特性,选用了特定的传感器,利用现代计算机技术、传感技术、数据处理技术等高新技术,研究驾驶员前方环境的信息采集系统。构建了由实验车与辅助子系统、图像采集子系统、距离定位子系统、车态信息采集子系统组成的系统实验平台,并对各子系统进行设计,分析了各子系统数据采集原理,最后在对系统软件功能分析的基础上,完成了各个子系统的软件模块功能。具体的研究工作如下:利用CCD摄像机、光电编码器、GPS、惯性测量单元以及车载计算机等设备,设计了基于雾天下前方环境的信息采集系统,完成系统硬件平台的搭建,并进行了相关软件模块设计。针对采集到的图像信息以及其它传感器数据进行了信号处理,包括对摄像机所拍摄的图像进行图像增强,得到比较清晰的图像;对惯性测量单元采集到的数据应用卡尔曼滤波器进行处理,实验结果显示,设计的卡尔曼滤波器对去掉噪声是比较有效的。本文的研究工作可以为今后开发具有低能见度下的视觉增强功能的汽车安全辅助驾驶系统提供一定的参考价值。