随着汽车保有量的不断增加,交通安全问题的重视程度日益提高。为了避免因交通事故而产生的巨大人员伤亡和经济损失,各式各样的高级驾驶辅助系统（Advanced Driving Assistance System,ADAS）被提出。前方车辆测距是自适应巡航、前方碰撞预警系统等ADAS技术中的一项重要功能,能够帮助驾驶员对即将出现的危险及时做出准确判断,避免事故发生。同时在恶劣天气的交通场景下,由于视线被遮挡等情况的出现,导致交通事故频发。基于以上,提出了一种基于单目视觉的多场景前方车辆测距算法,能够实现在不同天气场景下的前方车辆测距。首先,采用基于单目相机的深度学习方法进行车辆测距。设计了一种无监督学习的神经网络结构,对单目图像进行深度估计。神经网络以单目视频中相邻帧的图像作为网络输入,在深度估计网络和相机位姿估计网络的联合训练下,估计图像的深度信息和图像之间的相机位姿变化矩阵,采用单目视频作为监督信息对网络进行无监督训练。在深度估计网络中,采用跳跃连接和多尺度预测的编码器-解码器设计。为了避免产生因图像中存在运动的物体而导致深度估计网络性能下降的问题,提出了一种掩膜操作,能够有效去除运动遮挡问题,同时使用尺度一致损失,保证了在同一段长视频序列进行深度估计时尺度的一致性。通过估计结果与真实距离之间的映射关系,将相对深度转化为绝对深度。将算法与主流的几种算法进行比较,表明算法具有一定的优越性。其次,为了适应多场景的前车测距,增加测距算法的泛化性能,设计了基于生成对抗网络的雨雪雾等天气场景下的深度估计网络。网络主要由生成器网络和判别器网络组成。在生成器网络中输入不同天气场景的图像,利用注意力机制和图像的掩膜操作,对图像进行特征提取,以正常天气深度估计网络中的编码器结果作为网络真实值进行训练,保证生成器网络能够生成和正常天气一致的图像特征。通过将深度估计网络与生成对抗网络拼接,得到最终的网络结构。将不同算法的图像结果进行对比,验证算法的可行性。同时在KITTI数据集上进行算法验证,在30m测距范围以内,能够保证测距的相对误差在4.5%以下,平均测距相对误差为2.34%。最后,为了验证前方车辆测距算法的有效性,搭建了虚拟场景仿真平台进行前方车辆测距算法验证。在仿真场景中构建了城市道路、变化的交通信号灯、交通流中自动驾驶的车辆和行人,通过Python API进行场景的控制,实现雨雾等天气的改变。在仿真的车辆上搭建单目RGB摄像头和深度相机,获取RGB相机采集到的数据进行距离的预测,并与深度相机结果进行对比分析。在仿真场景中结合目标检测算法进行测距算法验证,对大约1000辆汽车进行测距验证,测试数据整体平均相对误差在3%左右。本文的研究内容扩大了前车测距算法的应用场景,对智能驾驶辅助系统的优化开发具有一定的参考价值。