为了提高车辆驾乘安全,智能化和网联化成为了车辆的发展趋势。基于车载机器视觉和雷达的车辆辅助安全系统容易受道路环境遮挡影响,随着C-V2X车联网技术的发展,如何通过网联化实现车车协同辅助安全成为当前研究的热点之一。在众多诱发交通事故的因素中,由驾驶员导致的原因占据主要比例。因此结合驾驶员的异常驾驶行为和C-V2X通信实现车车协同预警,可以有效降低交通事故的发生。论文通过车车协同环境下的防撞预警场景分析,针对驾驶员异常驾驶行为情况下对防撞预警造成的影响,研究设计了基于驾驶行为的车车协同防撞预警模型与算法,从理论与实践上为车车协同防撞预警提供支持。论文的主要研究工作包括几个方面:1.首先,论文建立了基于驾驶行为的驾驶员制动反应时间模型。针对传统防撞预警技术中没有考虑到驾驶员异常驾驶行为对车辆制动过程的影响,因而无法较好地适应驾驶员不同驾驶行为的问题,论文研究了驾驶员的典型异常驾驶行为对车辆制动过程的影响,通过生存分析法验证了异常驾驶行为对紧急制动过程中驾驶员反应时间具有显著影响,设计了基于异常驾驶行为的驾驶员制动反应时间模型。在综合考虑车辆运动状态下,计算驾驶员异常驾驶行为对应的紧急制动反应时间,通过对模型训练和测试得到XGBoost-BP组合模型的测试准确率为87.80%。2.其次,论文设计了典型场景下基于反应时间的车车协同防撞预警算法。根据计算得到的驾驶员反应时间,对传统车辆安全距离模型进行改进,得到直道、弯道、交叉路口等典型场景中车辆安全距离模型。结合V2X通信技术,设计基于典型场景安全距离模型的车辆防撞预警算法,有效识别不同交通场景。针对不同的交通场景使用对应的防撞预警算法,从而提高预警准确性。3.然后,针对车载终端的数据并行化处理需求,论文设计了一种分层防撞预警软件架构。防撞预警架构自下而上包括底层的数据获取模块和通信模块、中间层的数据缓存模块以及应用层的防撞预警模块。底层模块为中间层提供原始车辆运动数据,中间层为应用层提供数据缓存、同步和检索功能,应用层负责防撞预警算法的运行计算。4.最后,对直道、弯道和交叉路口场景下防撞预警应用进行功能测试,结果满足防撞预警的功能需求;对车辆安全距离模型和防撞预警算法的准确性进行测试,预警准确率达到81.3%,误报率为12.2%;防撞预警应用的实时性测试,结果表明防撞预警系统整体时延在65-85ms之间,基本满足国标中对于辅助安全类应用的时延要求,系统实时性较好。