近年来，我国居民汽车产销量持续增长，道路交通日益繁忙，纵横交错的交通网给民众带来便利的同时，随之也带来了不少交通困扰，由机动车引发的交通事故往往呈现破坏力强，伤亡率高等特点，道路交通安全无时不刻不面临挑战。随着科技的不断发展，更多的安全技术被提上议程，其中车辆识别检测与车辆相对距离测算就是其中的一项关键技术，本文旨在将粒子滤波算法应用于前后汽车的相对距离估计，为前后两车防碰撞提供数据参考。本文所做的主要工作包括以下几个方面。在粒子滤波算法理论方面，主要研究了该算法的理论基础和应用范围，明确了粒子滤波应用于对物体进行状态估计的优势。本文通过对状态估计理论的归纳总结，引出粒子滤波这一状态估计算法，实验实现了粒子滤波粒子重采样关键技术，并对比了粒子滤波与扩展卡尔曼滤波两种基于状态估计的滤波方法，实验证明了粒子滤波在运用于对系统进行状态估计时性能比扩展卡尔曼滤波更为优良。在汽车距离估计测算方面，详细介绍了国内外机构在汽车距离估计测算方面的研究成果，通过对比分析，明确采用基于驾驶特征建立的距离估计模型进行模拟实验贴近实际。将粒子滤波与汽车运动状态估计做了有机结合，并归纳了汽车刹车减速模型的基本阶段特点，随之选取高速交通为背景，进行了基于粒子滤波算法的汽车刹车减速工况实验，并对实验结果进行分析，结果表明使用粒子滤波算法对汽车运动状态进行估计能够减小观测误差两米左右，滤波数值与真实数值误差平均为两米。最后对全文所做工作进行总结与展望，总结了论文所做的工作，对论文工作存在的不足做了归纳，指出需要进一步完善和改进的方面，并对汽车防碰撞技术的研究做出一定展望。