ADAS可以最大限度地减少人为错误，从而使道路更加安全。一些ADAS系统通过提醒司机不安全的道路场景来加强安全驾驶习惯，例如当一辆汽车在司机的盲点上会使变道变得危险。其他ADAS系统自动化驾驶行为，如自动紧急制动防撞。

事实上，根据波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)的一项研究，ADAS在美国预防了28%的交通事故和9,900起年度死亡事故。

ADAS等级

根据汽车工程师协会的定义，驾驶自动化分为五个级别。当今道路上的大多数汽车的ADAS功能都在0级到3级之间。处于自动驾驶前沿的公司正在追求第4级和第5级。

随着安全、网络安全和政策问题的解决，全自动驾驶汽车可能会成为现实。

为了理解ADAS功能是如何设计的，让我们以自适应巡航控制为例。当使用该ADAS功能时，汽车在接近前面的车辆时减速，如果前面的车辆移动到安全距离，则加速到巡航速度。

设计自适应巡航控制系统(ACC)的第一步是从安装在汽车上的传感器收集数据。对于自适应巡航控制，我们需要一个摄像头和一个雷达传感器。摄像头检测到框架内的其他物体(车辆、行人、树等)，雷达计算出我们的汽车到物体的距离。

在从传感器收集数据后，我们将重点转向ADAS算法开发。自适应巡航控制可以分为三个步骤:

步骤1、2、3对应如下:

1. 一种感知算法，用来检测我们前面是否有车辆
2. 一个雷达算法来计算我们和那辆车的距离
3. 一种基于距离测量来调节车速的控制算法。

我们使用ACC作为ADAS的例子，但是根据传感器数据选择正确的传感器和设计算法的一般方法适用于所有ADAS功能。

传感器的重要性

用于ADAS功能的三种最流行的传感器类型是摄像头、雷达和激光雷达。

相机

摄像头用于检测相关的ADAS任务。车辆侧面的摄像头可以探测到盲点。前面的摄像头可以探测车道、车辆、标志、行人和骑自行车的人。相关的ADAS检测算法一般采用常规方法构建计算机视觉还有深度学习算法。照相机有几个优点:

• 它们为目标检测提供了极好的数据
• 它们相对便宜低价格意味着对制造商来说，测试许多类型的相机的成本更低
• 有很多种类-测试和选择从许多相机类型，如鱼眼，单眼，针孔
• 它们是研究最广泛的相机是三种传感器类型中最古老的，研究最多的

相机数据的缺点是，与其他传感器类型的数据相比，它们不太适合检测与物体的距离。因此，ADAS开发人员经常将摄像头与雷达结合使用。

雷达

雷达传感器发射高频波，并记录这些波何时从环境中的物体反射回来。这些数据可以用来计算到一个物体的距离。在ADAS系统中，雷达传感器通常位于车辆的前部。

雷达在不同的天气条件下工作，这使得它成为自动紧急制动和自适应巡航控制等ADAS功能的实用传感器选择。

虽然雷达传感器数据非常适合用于距离探测算法，但这些数据在对探测目标进行分类的算法中用处不大。因此，ADAS开发人员经常将雷达与摄像机结合使用。

激光雷达

激光雷达(光探测和测距)传感器向环境中发射激光，并记录信号何时返回。返回的信号被重建，以创建一个显示激光雷达周围环境的3D点云。激光雷达数据可用于计算传感器与3D点云中物体的距离。

用于ADAS应用的激光雷达传感器有两种类型:

1. 机电(旋转)激光雷达-机电激光雷达安装在汽车顶部，在收集数据时旋转，以生成环境的3D点云图。
   
2. 固态激光雷达-这是一种没有活动部件的新型激光雷达。从长远来看，固态激光雷达有望比机电激光雷达更快、更便宜、更准确。然而，设计一个商业上可行的传感器会带来与传感器的安全性和范围相关的工程问题。

您可以使用激光雷达数据在ADAS中执行距离检测和目标分类功能。然而，与相机和雷达数据相比，激光雷达数据处理需要更多的计算能力，这给ADAS算法开发人员带来了一些具有挑战性的问题。

ADAS算法的仿真开发

在硬件上进行测试成本很高，因此工程师首先使用虚拟仿真来测试他们的ADAS解决方案。模拟环境可以是2D或3D。

您可以使用2D模拟来开发和测试相机和雷达的ADAS算法。我们首先创建虚拟场景，包括道路、行人、骑自行车的人和其他车辆。然后我们将我们的车辆放置在场景中，并在其上安装虚拟摄像机和雷达传感器。然后，我们可以对汽车的运动进行编程，以生成合成传感器数据，用于ADAS算法开发和测试。

3D模拟建立在2D模拟的基础上，允许我们测试除了摄像头和雷达之外的激光雷达。3D环境由于相对复杂，需要更多的计算能力。

在模拟环境中开发出ADAS算法后，下一个开发阶段是硬件在环(HIL)测试。这包括用汽车上的真实硬件(如真实的制动系统)测试ADAS算法，将它们连接到模拟环境中。HIL测试可以很好地了解汽车的ADAS组件在现实世界中的运行情况。

还有其他ADAS测试，如驾驶员在环测试，但它们都指向车内测试，以了解当所有部件组合在一起时车辆的性能。这是最昂贵的ADAS测试类型，但也是最准确的，并且是在车辆投入生产之前所必需的。

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