本书在分析道路交通事故现状及产生原因的基础上，引出汽车安全辅助驾驶技术的研究意义和主要研究内容，重点阐述和讲授车道偏离预警、汽车安全车距预警、行人防碰撞预警、驾驶人行为与疲劳状态监测、道路交通标志的识别、智能车路协同、汽车轮胎压力监测、辅助制动、智能泊车辅助等关键技术的研究现状、主要方法及依据的原理、典型系统的结构、未来发展趋势等内容，以使学生对各关键技术有所了解并掌握一些基本的技术和方法，提高汽车的主动安全性能，减少道路交通事故的发生。
本书内容新颖、科学性强，可作为高等院校车辆工程、汽车运用工程、交通运输、汽车服务工程和机械工程及自动化等相关专业的本科生或研究生的教材，也可作为广大汽车工程技术人员和维修管理人员的参考用书。

第1章 绪论
1.1 道路交通安全与交通事故
1.1.1 道路交通安全
1.1.2 道路交通事故
1.1.3 道路交通事故的分类
1.1.4 道路交通事故的特点
1.1.5 道路交通事故的评价指标
1.2 世界道路交通安全现状
1.2.1 全球道路交通安全危机
1.2.2 国外道路交通事故现状
1.2.3 国内道路交通事故现状
1.3 道路交通事故的影响因素及预防措施
1.3.1 道路交通事故的影响因素
1.3.2 道路交通事故的预防措施
1.4 汽车安全辅助驾驶技术概述
1.4.1 汽车安全辅助驾驶技术的研究目的和意义
1.4.2 汽车安全辅助驾驶技术的主要研究内容
1.4.3 汽车安全辅助驾驶技术的研究发展动态
思考题
第2章 车道偏离预警技术
2.1 引言
2.2 车道偏离预警基本组成和技术要求
2.2.1 基本组成
2.2.2 技术要求
2.3 车道偏离预警技术研究进展
2.3.1 国外研究进展
2.3.2 国内研究进展
2.4 基于视觉的车道线检测方法
2.4.1 基于特征的识别方法
2.4.2 基于模型的识别方法
2.4.3 基于视觉与其他传感器融合的方法
2.5 车道偏离预警模型
2.5.1 CCP模型
2.5.2 FOD模型
2.5.3 TLC模型
2.5.4 KBIRS模型
2.5.5 基于横向距离安全性的车道偏离评价
2.6 基于视觉的车道偏离预警系统的实现
2.6.1 道路图像预处理
2.6.2 基于Zernike矩的车道标识线识别方法
2.6.3 基于建立梯形感兴趣区域的车道标识线跟踪
2.6.4 车道偏离预警模型的建立
2.7 未来展望
思考题
第3章 汽车安全车距预警技术
3.1 引言
3.2 安全车距预警技术研究进展
3.2.1 国外研究进展
3.2.2 国内研究进展
3.3 前方车辆检测方法
3.3.1 基于单目视觉的车辆识别
3.3.2 基于立体视觉技术的车辆识别
3.3.3 基于彩色图像的车辆识别
3.3.4 非视觉传感器在车辆检测中的应用
3.3.5 采用多传感器融合方法的车辆识别
3.4 前方车距测量方法
3.4.1 超声波测距方法
3.4.2 毫米波雷达测距方法
3.4.3 激光测距方法
3.4.4 视觉测距方法
3.5 安全车距预警模型
3.5.1 安全距离
3.5.2 临界安全车距分析
3.5.3 典型安全距离预警模型
3.6 基于视觉的安全车距预警系统的实现
3.6.1 基于多特征融合的前方车辆检测
3.6.2 基于目标特征和Kalman滤波的车辆跟踪
3.6.3 基于单目视觉的前方车距测量与本车车速估计
3.6.4 基于安全度的安全车距预警模型
3.7 未来展望
思考题
第4章 行人防碰撞预警技术
4.1 引言
4.2 汽车与行人碰撞事故特点
4.3 行人保护与防碰撞预警技术研究进展
4.3.1 被动安全行人保护研究进展
4.3.2 主动安全行人保护研究进展
4.3.3 红外夜视辅助系统
4.4 行人检测方法
4.4.1 基于视觉传感器的行人检测
4.4.2 基于红外传感器的行人检测
4.4.3 基于雷达传感器的行人检测
4.4.4 基于多传感器信息融合的行人检测
4.5 基于视觉的行人防碰撞预警系统的实现
4.5.1 基于部位特征组合的行人检测
4.5.2 基于Kalman预测的Camshift行人跟踪
4.5.3 基于单目视觉的行人距离估计
4.5.4 行人运动方向的确定
4.5.5 行人防碰撞预警规则的确定
4.6 未来展望
思考题
第5章 驾驶人行为与疲劳状态监测技术
5.1 引言
5.2 疲劳驾驶形成原因及预防措施
5.2.1 疲劳驾驶
5.2.2 疲劳驾驶的形成原因
5.2.3 疲劳驾驶的预防
5.3 驾驶人行为与疲劳状态监测技术研究进展
5.3.1 国外研究进展
5.3.2 国内研究进展
5.4 驾驶人行为与疲劳状态监测方法
5.4.1 基于驾驶人生理信号的方法
5.4.2 基于驾驶人生理反应特征的方法
5.4.3 基于车辆运行状态的方法
5.4.4 基于信息融合技术的检测方法
5.5 基于视觉的驾驶人行为与疲劳状态监测的实现
5.5.1 驾驶人眨眼频率的监测
5.5.2 驾驶人嘴部活动的监测
5.5.3 驾驶人头部运动方向的监测
5.5.4 驾驶人面部朝向的估计
5.6 基于红外的驾驶人行为与疲劳状态监测的实现
5.6.1 驾驶人眼睛瞳孔的检测
5.6.2 基于Harris角点的普尔钦光斑检测
5.6.3 基于GAZEDIS视线分布的驾驶人疲劳检测方法
5.6.4 基于贝叶斯网络融合方法的驾驶人疲劳检测
5.7 未来展望
思考题
第6章 其他安全辅助驾驶技术
6.1 道路交通标志的识别
6.1.1 引言
6.1.2 研究进展
6.1.3 交通标志检测方法
6.1.4 未来展望
6.2 智能车路协同技术
6.2.1 引言
6.2.2 车用自组网
6.2.3 车载无线通信协议标准
6.2.4 智能车路协同技术
6.2.