本文是以车辆安全辅助驾驶系统为研究对象,提出了针对复杂环境下的车辆前方多车道识别以及运用DSP使系统小型化的方法。在路面存在大量噪声的情况下,依据目标函数采用抛物线模型拟合道路边界,运用遗传算法优化抛物线参数,实现了多车道识别,并对不同光照、建筑物阴影、树木阴影等具有良好的适应性。本文还设计了针对复杂工况下的置信度计算方法,能较好地反应出各车道线的识别准确程度,通过对识别车道线感兴趣区的调整,从整体上提高了识别的准确性。以TMS320DM642为硬件开发平台,设计了道路边界识别系统的硬件和程序。通过对代码进行应用层优化、内联函数优化和数据打包等处理,使系统实现了较高的实时性,为系统的产业化提供了良好的硬件平台。将研究的多车道识别系统应用于实车上,进行了上路实验。经试验证明,本文所设计的方法能在较复杂环境下较准确地拟合出路界线,并具有较强的实时性。本文所研究的多车道识别方法对于汽车车道偏离预警的研究提供了关键技术及理论支持。在TMS320DM642为硬件开发平台上设计的道路边界识别系统也为其产业化奠定了基础。