大型车辆和特种车辆的驾驶员面临着车辆视野盲区大,驾驶难度和操作强度较大,车辆在陌生环境或狭窄车道区域行驶可通过性差等多种问题,易造成驾驶事故。多传感器感知辅助驾驶技术通过多传感器感知计算、全景图像拼接和车辆可通行性判断方法,实现驾驶员全方位、多视角观察车身盲区和大型车辆辅助驾驶,降低大型车辆驾驶操控的复杂度,提高大型车辆行驶安全和特殊路况的可通行能力。首先根据大型车辆多传感器感知系统功能需求,设计了以视觉传感为主,FPGA和HI3559为图像拼接和信息计算处理平台的多传感器感知系统。完成各分系统的设计,建立传感器的安装位置坐标,获得车身近景范围探测区域场景,并搭建实验车辆平台。结合靶标和张正友算法实现多传感器的内外参数的校准,校准的重复误差主要分布在1个像素点以内。设计多传感器感知系统软件算法处理流程,实现多路视频图像的全景拼接。结合待拼接区域的图像特征,采用区域分块得到感兴趣区域。然后利用FAST算法代替原有的特征点提取算法,使用机器学习算法筛选得到有效的特征点集,通过匹配算法和RANSC算法完成全景拼接算法的优化。改进算法的图像正确匹配率为87.6%,获得完整清晰的全景鸟瞰俯视图。系统的输出帧频大于16帧/秒,满足大型车辆全景视图观察和实时显示的需求。为有效提高驾驶员辅助观察车身四周信息,采用自由视角变换算法。设定虚拟相机坐标来模拟人眼观察,在碗状投影模型中,采用逆投影变换建立自由视角变换的算法模型。根据读取到驾驶员视线偏转角度或毫米波雷达的障碍物数据,利用OpenGL实现全景鸟瞰视图的自由视角切换和显示。对车辆近景环境目标的探测实验,验证了辅助驾驶员实现大型车辆视野盲区的观察。根据全景视图和自由视角变换视图,结合车辆制动距离的标准,建立大型车辆可行驶区域标识线,实现行驶路面状况、车道边界和障碍物检测。利用全景视图结合车辆自身参数,建立行驶道路参数模型获得了车辆转向角区间等信息。结合道路的可通行标识线,辅助驾驶员完成行驶道路检测和行驶路线规划。通过大型车辆在狭窄的直道和弯道可通行能力验证结果,增加辅助驾驶系统在直道的通行效率提高27.8%,弯道通行效率提高52.5%,此方法能够提高大型车辆在特殊路况的快速可通行能力。