目前我国私家车众多,相应地道路交通流量越来越大,然而机动车驾驶员整体素质却有所下滑,另一个严重问题是道路使用者的欠缺安全意识,导致安全事故逐年增多。其中在车辆行人碰撞事故中由于行人没有专门的装置保护,行人很容易受到伤害,其结果就是在道路安全事故中行人死亡人数逐年攀升。针对这种情况为了保障行人安全,通过研究行人设备和车辆进行通信来对行人和车辆驾驶员进行碰撞预警,从而来降低由于驾驶员没有行人视野和行人被手机分散注意力所导致的交通事故。本文使用边缘计算服务器,实现车辆对周围环境的感知,提出了一种基于边缘计算的车辆行人碰撞避免系统(MECA)。本文主要工作如下:1.MECA使用移动边缘服务器作为中间服务器实时收集其范围内的行人设备和车辆的数据信息,间接实现了车辆和行人设备(UE)的通信,使行人设备也参与到道路安全应用中,不再以车辆为中心。其中行人状态信息通过行人设备获取,车辆信息通过车载单元获取。2.移动边缘服务器收集到信息后,采用扩展卡尔曼滤波器对车辆和行人的未来位置分别进行精确的预测,而不是模糊的划定危险区域,使碰撞点的划分更加精确,从而让碰撞预警更加准确。卡尔曼滤波是从不确定和间接测量估计系统状态的最佳算法。由此发展而来的扩展卡尔曼滤波器被广泛应用于融合各种不同传感器的数据来估计非线性运动物体的位置。实践证明,扩展卡尔曼滤波器传感器能得到运动物体精确位置的最佳估计并且能有效消除传感器产生的误差。3.预测行人和车辆位置之后,如若发生碰撞,则根据行人和车辆到可能发生碰撞地点的距离和当前速度建立碰撞时间范围(TTCR)作为预警的指标,来解决系统误差和车长等的影响。仿真实验结果表明,所提出的轨迹预测算法能够为车辆与行人提供准确的运动关系。同时,提出的碰撞避免算法可以有效地降低碰撞风险。