中文摘要：

车联网环境下利用车车协同实现车辆碰撞预警，为提升汽车行驶安全水平创造了新途径。然而，由于没有考虑驾驶意图方面的因素，现有基于车车协同的汽车碰撞预警方法存在实时性低、误报率高的问题，难以适应有多车行驶的复杂道路环境。如何发现其他车辆运行状态背后的真实意图，识别其对本车构成的危险影响，是需要解决的关键问题。因此，本项目提出"相对意图"概念，通过"相对意图"与碰撞场景的关联，研究危险意图的动态演化形式；利用时空轨迹数据分析法，建立危险意图的时空特征数据模型；利用多维时间序列分析、动态贝叶斯网络、量子计算等，建立危险意图的识别模型和快速求解方法；运用D-S证据理论对危险意图、车辆运动状态和位置信息进行融合，建立车辆碰撞预测模型；基于这一模型实现对多个目标车辆的意图跟踪和碰撞预测。本项目试图在车联网环境下提出汽车碰撞预警的新方法，在理论和实践上为安全辅助驾驶研究提供新思路，促进车车协同的应用和推广。