ADAS
ADAS（Advanced Driving Assistant System）即高级驾驶辅助系统。
ADAS 是利用安装于车上的各式各样的传感器，如毫米波雷达、激光雷达、摄像头、超声波雷达等，在第一时间收集车内外的环境数据， 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理， 从而让驾驶者预先察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和主动安全技术。
ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量， 通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。
早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时， 会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。对于最新的ADAS 技术来说，主动式干预也很常见。
汽车高级辅助驾驶系统通常包括：
导航与实时交通系统TMC；
电子警察系统ISA （Intelligent speed adaptation或intelligent speed advice）；
车联网（Vehicular communication systems）；
自适应巡航ACC（Adaptive cruise control）；
车道偏移报警系统LDWS（ Lane departure warning system）；
车道保持系统（Lane change assistance）；
碰撞避免或预碰撞系统（Collisionavoidance system或Precrash system）；
夜视系统（Night Vision）；
自适应灯光控制（Adaptive light control）
行人保护系统（Pedestrian protection system）
自动泊车系统（Automatic parking）
交通标志识别（Traffic sign recognition）
盲点探测（ Blind spot detection）
驾驶员疲劳探测（Driver drowsiness detection）
下坡控制系统（Hill descent control）
电动汽车报警（Electric vehicle warning sounds）系统。
常见的ADAS功能
ADAS 通常由多个配套系统协调而成，具体可分为：
自适应巡航系统 （ACC）
车道偏移报警系统 (LDW)
车道保持系统 (LKA)
前向碰撞预警系统 (FCW)
自动紧急制动 (AEB)
夜视系统 (NVS)
盲点探测系统 (BSD)
全景泊车系统 (SVC)
ADAS系统通常被视为汽车实现完全自动驾驶的前提。
下面对常见的几种ADAS系统进行一下功能介绍。
1、ACC-自适应巡航系统
自适应巡航系统（Adaptive Cruise Control，ACC），可根据驾驶员设定的目标速度及与前车的相对距离，自动调整车速。
这是通过安装在车辆前部的车距传感器，持续扫描车辆前方道路来得知前车的车速与相对距离，行驶中会自动侦测车速，当与前车的距离越来越小时，会对应调整自身车速，与前方车辆保持安全距离，减少碰撞意外的发生，也就是所谓的高级版自动巡航系统，目前许多车款上都已可看见此系统的踪影。
2、FCW-前向碰撞报警系统
前向碰撞预警系统（Forward Collision Warning，FCW），可检测前车的运动状态，当有碰撞的危险时，可向驾驶员发出警告。
由安装在车头的雷达，侦测自车和前方车辆的距离及速度，初期会发出警告声来提醒驾驶人注意车距，若车距依然持续拉近，车辆便会先自动轻踩刹车，并轻拉安全带2-3次，警告驾驶人，若系统判定追撞是没办法避免时，启动自动紧急刹车（AEB）后，会同时立刻拉紧安全带固定驾驶人，降低意外发生后的伤害。
3、ISA-智能车速辅助系统
智能车速辅助系统（Intelligent Speed Assistance，ISA），可获取当前路段的限速信息，当本车超速行驶时，可提醒驾驶员或自动减速。
4、LDW-车道偏离报警系统
车道偏离报警系统（Lane Departure Warning，LDW），可检测本车在车道内的位置，当预测到本车即将偏离车道行驶时，可向驾驶员发出警告。
这套系统由 摄影机、传感器及控制器所组成，原理是运用在车身侧面或后视镜的摄影机，采样目前行驶车道的标识线，再通过图像处理取得当前汽车在车道的位子，这时只要汽车偏离车道，控制器就会发出警报信号，从感测到发出警报，过程只需约0.5 秒的时间，以实时提醒、叫醒驾驶，避免意外的发生。
5、LKS-车道保持系统
车道保持系统（Lane Keeping System，LKS），可检测本车在车道内的位置，并可自动调整转向，使本车保持在车道内行驶。
6、LCA-换道辅助系统
换道辅助系统（Lane Change Assistance，LCA），可监控车辆后方驾驶员视野盲区内的范围，当有其他车辆对本车的换道造成危险时，可向驾驶员发出警告。
7、DCW-驾驶员状态监控系统
驾驶员状态监控系统（Driver Condition Warning，DCW），可通过监控驾驶员的眼部或头部运动来判断驾驶员的疲劳状态，当发现驾驶员疲劳驾驶时，可向驾驶员发出警告。
目前系统大多都是利用摄影机侦测驾驶者脸部，判断专注力程度、是否有打瞌睡的象征，还有系统更是利用驾驶人眼睛开闭频率情况，来辨别安全等级，提供适合的警告或是协助动作，如果驾驶者的脸部表情变化减少，甚至出现闭眼的情况，车辆就会透过声响与灯号来警示车主注意，以减少意外事故发生。
8、PAS-泊车辅助系统
泊车辅助系统（Parking Assistance System，PAS），可辅助驾驶员进行泊车。
ADAS 的停车系统就造福许多不会停车的新手们。停车辅助系统又分为 2种，分别是主动式与被动式，前者系统自动控制方向盘以帮助驾驶完成停车，当然油门、刹车与档位切换还是要车主自行操控。后者则是以影像（摄影机）与影音（超音波）为感测单元所组成的，提供更多车身周围信息给车主掌握，减少碰撞机会。
完全的无人驾驶，才是我们所期待的。
其他系统介绍
盲点侦测系统
汽车驾驶人的盲点是指三面后视镜，左、右、内看不到的区域，相信很多驾驶人都对于盲点有深刻的印象，它也是在众多事故中，常发生的意外之一。而盲点侦测系统就是运用雷达和传感器，来侦测车辆后方的盲点区，在盲点区侦测到车辆靠近时会向驾驶员提供警示，帮助驾驶人将意外的机率降至最低。
夜视系统
可帮助驾驶可以在视线不明、看不清楚的夜晚或恶劣天气时，自动识别动物或大型异物，同时警告驾驶前方路况，以避免意外的发生。辨别方式为以红外线来感知热量的不同，区分人、动物、车辆以及环境的差异，经过处理转变成图像，将原本看不清楚的物体清楚呈现在驾驶眼前，以降低行车风险。
系统实现
以上提到的每个系统主要包含3 个程序：信息采集，分析，指令执行。
A . 首先是信息采集：不同的系统需要使用不同类型的车用传感器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、激光雷达、CCD CMOS影像传感器及轮速传感器等，来收集整车的工作状态及其参数变化情形，并将不断变化的机械运动变成电子参数(电压、电阻及电流)。举例来说，车道偏离警告系统使用CMOS影像传感器、夜视系统则使用红外线传感器、适应性定速控制通常使用雷达、停车辅助系统则会使用超声波等。
ADAS系统需先透过不同类型的车用传感器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、激光雷达、CCD CMOS影像传感器及轮速传感器等协助，就可让汽车掌握外界车况，才能进行后续的警示或反应动作。
B . 其次是信息分析与指令下达：电子控制单元(ECU)会在针对传感器所收集到的信息进行分析处理，然后再向控制的执行装置下达动作指令。
C . 最后则是执行动作：包含油门、刹车、灯光、声响等系统都是属于执行器的范畴内，会依据ECU输出的讯号，来执行各种反应动作，让汽车安全行驶于道路上。
目前ADAS系统的主要功能目前并非是完全控制汽车，而是为驾驶人提供车辆的工作情形，与车外环境变化等相关信息进行分析，且预先警告可能发生的危险状况，让驾驶人提早采取因应措施，避免交通意外发生。至于成为无人驾驶智慧车技术基础的目的，当然也是ADAS系统目前积极追求的方向，不过这需在不断累积使用经验与盲点克服后，同时加入更多主动侦测系统，甚至是物联网功能后，才有机会进一步实现的目的，毕竟自动驾驶所需具备的汽车技术层面更高、更复杂
ADAS（AdvancedDriver Assistance System，高级辅助驾驶系统）的实现方式和人对外界信息进行反应的机制十分相似，其系统由三个部分构成：感知层、认知与判断层、执行层
感知层——多传感器融合成大势所趋
| 传感器 |
原理 |
优势 |
劣势 |
最远距离 |
成本 |
应用 举例 |
| 超声波雷达 |
通过超声波发射装置向外发出超声波，到通过接收器接收到发送过来超声波时的时间差来测算距离。一般采用40kHz探头 |
防水、防尘，监测距离在0.1-3米之间 |
测试角度较小，需要在车身安装多个 |
3m |
模组100-200元，传感器5元/个 |
倒车雷达、自动泊车 |
| 毫米波雷达 |
利用波长1-10mm，频率30GHz–300 GHz的毫米波，通过测量回波的时间差算出距离。目前车载雷达的频率主要分为24GHz频段和77GHz频段 |
不受天气情况和夜间影响，可以探测远距离物体 |
行人的反射波较弱，难以探测 |
大于200m |
77GHz 1000元，24GHz 500元 |
ACC、BSD、AEB |
| 激光 雷达 |
通过发射和接受激光束，分析激光遇到目标对象后的折返时间，计算出目标对象与车的相对距离。目前常见的有8线、16线和32线激光雷达，激光雷达线束越多，测量精度越高，安全性也越高。 |
测距精度高，方向性强，响应快，能快速复建出目标的三维模型 |
成本高，容易受天气的影响，比如雨雪、大雾 |
小于150m |
大于2万 |
ACC、BSD、AEB |
| 摄像头 |
通过摄像头采集外部图像信息，并通过算法进行图像识别 |
可以分辨出障碍物的大小和距离，而且能识别行人、交通指示牌 |
受到视野的影响，受恶劣天气影响，逆光或光影复杂情况效果差 |
6-100m |
单目500-1000元，双目1500-2000元 |
LDW、LKA、PCW |
表2.2ADAS四种传感器对比（来源：雷锋网）
图2.3多传感器融合完善ADAS（来源：中科慧眼）
决策层——低成本方案加速
算法和芯片的成本占到整个ADAS系统成本的15-20%左右，技术门槛高。但对于L1-L2级别的ADAS来说，算法和芯片的技术需求相较L4-L5级别的无人驾驶较低，却也是必不可少的一环。例如当前全球市场的ADAS绝对龙头以色列公司Mobileye就并非起家于硬件，而是以算法为核心、立足于多年的道路测试和数据积累，完成了高性能的汽车视觉软件算法和ADAS芯片。其在2015年底的市场占有率高达90%。而国内视觉算法公司则多为初创企业，成立时间大多在2013年以后，核心竞争力暂不明显。
电控执行层
智能驾驶的落地需要精准的控制系统参与，其与汽车底盘控制密切相关，且涉及到驱动控制系统、转向控制系统、制动控制系统等。执行机构的电子化、线控化时实现汽车主动安全的重要保证。
图2.5汽车电控执行器（来源：《汽车电子控制系统》
执行层环节的实现对硬件技术要求很高，主要集中于整车厂本身以及博世、大陆等Tier 1供应商。由于执行层功能的实现需要精密的电控技术作为依托，同时需要对整车车身、底盘等系统有充分深入的了解，而且通常是一整套配套的解决方案。因此，目前ADAS集成电控领域得企业仍然主要以国际汽车零部件巨头为主。在车身控制、底盘系统等执行环节上，威伯科、大陆、博世占据了商用车约60%的市场份额，大陆、电装、德尔福等5家企业则占据了乘用车65%以上的市场份额。
参考文献：
1.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606482367669363944&wfr=spider&for=pc
2.https://blog.csdn.net/hebbely/article/details/78372969
3.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1593287277488638662&wfr=spider&for=pc