如何减少车祸、提高车辆的行驶安全一直是人们研究的热点问题。如能对车祸的发生进行预警,从而减少车祸给人们带来的痛苦和损失,其意义将是重大的。针对如何有效地监测车辆行驶状态从而预测车祸发生的可能性,达到车祸预警的目的,本文在介绍了已有的几种主流研究和方法以后,从影响车辆行驶安全的主要五个要素“驾驶员、车、路、环境、车辆行驶状态”出发,提出了结合“神经网络”和“五要素车辆行驶安全评价模型”对车辆的行驶状态是否安全进行监测和预警,并利用仿真实验的方法验证了有效性。本文的主要工作和成果如下:1.对几种主流研究和方法进行了研究和总结:记录车辆行驶状态以达到规范驾驶员驾驶,从而避免发生车祸的汽车行驶记录仪;研究车辆发生碰撞、滚翻、侧翻可能性的防碰撞、防滚翻、防侧翻报警技术研究;针对驾驶员是否疲劳的疲劳驾驶监测技术研究等。2.从影响车辆行驶安全的主要五个要素“驾驶员、车、路、环境、车辆行驶状态”出发,把五要素车辆行驶安全评价模型的每个要素又细分为几个因素,分析这些因素对车辆行驶安全的影响程度。3.同时对如何获得“五要素车辆行驶安全评价模型”中的各个要素如何获取进行了研究,对驾驶员因素中的驾驶员疲劳信息以及如何利用GPS信息获得车辆驾驶路段、车辆速度信息进行了重点研究和分析。4.提出了结合“神经网络”和“五要素车辆行驶安全评价模型”对车辆的行驶状态是否安全进行监测和预警。利用Matlab仿真软件,结合了最常用的BP神经网络技术与“驾驶员、车、路、环境、车辆行驶状态”五要素车辆行驶安全评价模型进行了车辆行驶状态监测与安全报警的仿真实验,仿真实验的结果误差较小,表明该方法有一定的有效性。