智能车辆交通环境感知系统由交通环境和传感器软硬件组成,交通环境和传感器之间的交互关系严重影响到交通参与者的安全。本文基于已知交通环境主要特征,设计相应检测和识别算法,设计逻辑检测和逻辑识别算法,通过实车实验,对设计的算法进行验证,对信息融合算法进行研究,然后建立智能车辆有限状态机模型。通过理论分析和实车观察,根据驾驶员关注的交通环境特征,研究了智能车辆交通环境感知系统的特征和主要影响因素,得到需要检测和识别的环境主要特征,包括车道线的直线和角度特征,斑马线的矩形、角度、条纹特征,前方车辆的矩形、对称特征,交通信号灯的长宽比、颜色、位置等特征。设计了车道线检测、斑马线检测、前方车辆识别和交通信号灯识别等算法,研究并实施实车实验方案,验证了算法的实时性和准确性;根据实车实验中获取的环境特征,分析了特征之间的相互关系,总结出逻辑检测和智能识别的方法;得出了特征级信息融合的基本规则,得到了交通环境信息融合数据;根据实车实验和信息融合的结果,建立智能车辆的有限状态机模型。