灯语是无人驾驶车与周围车辆的主要交互手段,但目前国内尚未展开专门针对灯语的研究工作.对灯语的检测和识别有助于实现无人驾驶车的拟人驾驶能力.在对车辆进行检测与识别的基础上,提出了一种具有环境自适应特征的灯语状态转换检测方法,并借鉴数据场思想构建灰度势场对车灯进行精确定位和状态分类,最后根据交通法规对常用灯语建模,构建二值化波形模板对车灯状态序列进行分类,仿真显示该模型能正确理解出目标车辆的灯语含义.本研究对无人驾驶车通过图灵测试,提高其驾驶智能性和安全性具有重要意义.