防撞系统作为汽车安全领域内的重要内容,拓展其应用范围以及增强其可靠性在提高汽车安全性和减少道路交通事故数量方面的意义重大。随着车联网无线通信技术（Vehicle to Everything,V2X）快速的迭代更新,智能网联化逐渐成为汽车领域新的发展趋势。基于此背景,本文针对不同场景下防撞应用需求的不同,研究并设计智能网联汽车协同防撞系统。首先,基于模块化思想设计协同防撞系统整体框架,包括数据采集、数据通信、碰撞预测和决策控制四个部分。利用阿克曼转向几何原理构建车辆运动学模型,再根据组合导航设备获取的定位数据进行坐标转换,通过基于改进线性卡尔曼滤波的状态预测算法减小测量误差。同时采用蜂窝车联网（Cellular-V2X,C-V2X）技术实现车与车之间的数据交互。其次,根据车辆运动学模型设计碰撞预测算法。通过计算相对方位角和相对航向角进行无碰撞风险过滤,只针对具有潜在碰撞风险的场景进行下一步计算。基于对数据传输过程中的时延分析进行误差补偿,运用恒定转弯速率和加速度（Constant Turn Rate and Acceleration,CTRA）模型建立车辆状态转移方程,通过行驶状态和位姿数据预测其行驶轨迹。设计碰撞检测模型判断两车轨迹是否存在时空交点并计算预测时域内两车最小间距、预测碰撞时间和预测碰撞距离。然后,针对不同场景下车辆运动特征和防撞需求的差异设计协同防撞系统控制策略。选取交叉路口会车和同车道跟驰两种典型场景进行研究,分别设计考虑驾乘舒适性的最优防撞控制策略。结合基于制动过程的安全距离模型和碰撞预测模块输出的数据计算目标制动减速度,并运用逆纵向动力学原理将其转换成期望制动压力。根据CAN通信协议将期望制动压力编码成控制报文数据发送到制动系统以实现防撞功能。最后,结合Carsim/Simulink联合仿真测试和实车试验对协同防撞系统的可行性进行验证。仿真和试验结果表明本文所提出状态和轨迹预测算法具有较高的精度,且在两种典型的交通场景中协同防撞系统都能够准确预测碰撞风险并及时采取相应的控制措施,保证行驶安全性和驾乘舒适性的同时还具有良好的稳定性。