什么是ADAS？

ADAS（Advanced Driver Assistance System），即高级驾驶辅助系统，是一套帮助驾驶员提高车辆驾驶安全性的内置协调技术。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的一项研究显示，据估计，94%的严重车辆事故都是由人为错误造成的。ADAS旨在通过将自动检测、导航和避让功能集成到私家车和商用车，以帮助减少交通事故的发生。

ADAS软件的主要目的是提高安全性，通过提高车辆对其环境的感知以及在几毫秒内做出适当响应的能力，这些系统似乎为汽车赋予了一种避免危险的“超能力”。在ADAS中，激光雷达、雷达和摄像头等传感器协同工作，以便为行人检测和车道偏离警告等功能提供重要信息。此外，ADAS在帮助驾驶员减少工作量和压力方面也有重要作用，提高舒适度和便利性，并推动向完全自动驾驶的转型。

目前，ADAS属于自动驾驶技术分级中的L2级和L2+级。  随着自动驾驶水平的提高，人工控制和机器控制的比例也将迎来此消彼长之势。如今，ADAS正在帮助我们向L5级（完全自动驾驶）发展迈进——驾驶员在逐步适应ADAS技术，最终技术将能够完全处理驾驶任务（不再需要驾驶员）。 

请注意：L2级和L2+级自动驾驶的区别在于，L2+级包含的附加功能可实现更高级别自动化（例如自动变道），但驾驶员仍可完全控制车辆。 

ADAS涵盖了从基本辅助到高级自动化等一系列功能，其中包括：

自适应巡航控制（ACC）：通过调整车辆相对于前方车辆的速度，帮助驾驶员保持安全车距。

自适应驾驶光束前照灯（ADB）：从远光灯切换为近光灯，或将焦点转向正确的方向，以适应车辆当前的外部照明需求。

自动紧急制动（AEB）：在预计发生碰撞时施加制动。

盲点检测（BSD）：当汽车侧面的盲区中存在另一辆汽车时，向驾驶员发出信号。该功能在变换车道时尤其有用。

倒车车侧预警系统（CTA）：通过在倒车时向驾驶员提供关于车辆接近的警告来降低碰撞风险。

驾驶员睡意检测：通过监控驾驶员并在感知到疲劳迹象时进行提醒，有助于防止事故的发生。

泊车辅助：在平行泊车或垂直泊车时，感应泊车位和周围障碍物，并自动执行泊车操作，从而为驾驶员提供辅助。

交通标志识别：此功能通常与驾驶员的抬头显示器配合使用，可识别限速和其他交通标志，以便驾驶员随时了解相关情况。

ADAS包含多个单独的组件，这些组件协同工作，以提高驾驶安全性和舒适性。利用来自每个组件的实时信息，ADAS可以感知环境，规划操作，并控制汽车的机械部件以执行操作。

传感器：包括接收信息的所有组件，例如摄像头、雷达、激光雷达、超声波和红外传感器。这些传感器可以检测其他物体的距离、速度和温度，并捕捉用于解释标志和道路标记的可视信息。

芯片和处理器：整个系统中的集成电路负责控制传感器接口和数据处理，以促进组件之间的通信。

控制单元：控制单元使用嵌入式软件来协调数据，以制定决策并将命令发送到车辆的机械系统。

致动器：当控制单元制定了车辆的行为决策时，致动器会将电子信号转换为物理操作。这些包括动力转向致动器、制动致动器和节气门致动器。

除了集成多种技术带来的极端复杂性之外，ADAS的设计和开发也面临一些特殊的挑战。首先，ADAS需要实时响应，同时适应动态条件。此外，其还需提供人机交互，因此直观的人机交流变得至关重要，以消除混淆和确保用户友好型操作。与此同时，ADAS需要满足复杂法规的要求，例如适用于所有车辆电气和电子系统的国际功能安全（Functional Safety，FuSa）标准ISO26262。 

为了开发高级驾驶辅助系统（ADAS），工程师需要执行从研究、设计到测试等环节的多阶段流程。

1. 研究：根据新兴技术、不断变化的法规要求、制造商输入信息和用户趋势，对全新ADAS功能（或改进现有功能）的概念进行探索。 
2. 设计：同时考虑传感器选择和布局、软硬件组件以及人机界面，推动有助于指导实施的相关规范。
3. 测试、验证和确认：对系统的所有组件进行评估（单独评估各组件以及将其作为一个整体系统评估），以确保ADAS功能将满足实际场景中的安全性和性能要求。 

在设计和测试阶段，工程师依靠仿真软件来帮助他们探索各种选项，并在构建物理原型之前验证设计是否符合法规标准。该软件可对ADAS系统中多学科技术和力学的复杂内部协调进行预测和验证，而这些信息难以被工程师通过其他途径获取。

此外，仿真还可以替代数十亿英里以上的车辆道路测试。这些虚拟模型使工程师能够评估数百万种场景，包括不可预见的关键边缘场景，这些场景对于使用实际驾驶测试而言过于危险、成本高昂且极为耗时。  通过仿真进行虚拟测试，是目前加速开发高级ADAS系统唯一切实可行的途径，其能够在建立消费者信任和接受度的同时实现合规性。  

ADAS的未来将很大程度上取决于其克服关键挑战的能力。阻碍ADAS发展并加剧其复杂性的一些因素包括：不可预见的驾驶场景（例如极端天气条件）、监管标准合规性、信息安全风险和驾驶员培训。但随着这些系统在检测、感知和执行方面的持续改进，它们将引领完全自动驾驶汽车时代的到来。

为了实现L5级自动驾驶，将需要增强现有功能，集成传感器融合技术，提高对AI驱动的决策的依赖性，以及车联万物（V2X）等强大的通信功能。在工程师、汽车制造商、技术开发人员和驾驶员的共同努力下，ADAS将不断提高道路安全性和整体驾驶体验，直到完全自动驾驶的梦想照进现实。 

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