随着世界经济的稳步增长和汽车价格的不断下降,近年来私人汽车的持有量显著上升。在享受汽车带给我们便利的同时,因交通事故而产生的问题也日益突出。其中,司机泊车时由于车后盲区所造成的交通事故约占30%。因此,具有后方障碍物检测功能的倒车辅助技术吸引了人们的广泛关注,目前已成为智能停车技术的发展趋势。本文通过在对现有障碍物检测算法分析比较的基础上,提出了一种基于自车运动估计的障碍物检测算法。首先,该算法以自车运动模型为基础,通过遍历运动参数的搜索空间,找到使连续两帧图像中对应的路面区域之间自运动概率最大的运动参数,从而准确估计出自车相对于路面的运动。其次,利用障碍物与道路平面运动的差异性,对序列图像做基于运动补偿的差分。在差分图中,排除噪声点并提取出障碍物区域,从而实现对车辆后方任意障碍物的检测。最后,本文从系统的整体性能角度出发,针对特殊的嵌入式平台对障碍物检测系统进行了设计与高性能实现。本文所提出的算法已经实现并应用于东软股份有限公司汽车电子先行技术研究中心的识别引擎中。通过在实际场景中的测试表明,该算法在识别率和实时性方面都达到了预期效果。