ADAS智能驾驶辅助系统资料下载.pdf

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车道偏离预警LDW，车道保持辅助LKA，紧急自动刹车AEB，智能远光灯IHC，自动泊车AP等等。

目前ADAS在国内外都属于研究阶段，只有一些高端车有了部分的技术储备，例如：

丰田的公路自动驾驶辅助AHAC，特斯拉的自动巡航Autopilot，通用的SuperCruise。

二、ADAS技术市场格局分析：

智能驾驶技术未来的空间格局呈现金字塔结构，主要分为三层：

传统车企掌握着汽车生产资质和整车控制集成的核心竞争，科技型企业或者研究所凭借在人工智能、人机交互方面的优势抢占一部分市场份额。

ADAS供应商利用掌握的感知识别算法等为车企和科技型公司提供ADAS系统解决方案；

底层零部件供应商：

雷达，摄像头，芯片，电子刹车等等。

分析可知：

底层零部件都掌握在供应商的手上，比较分散，其核心价值在于市场份额占据比例；

塔尖的传统车企与科技公司，一般都会以合作的方式，核心产品大多为无人驾驶汽车这种涉及汽车生产资质与人工智能高端、核心算法的结合领域；

中间层的ADAS研究是衔接二者的一个关键落地点，底层零部件是ADAS实现的载体，无人驾驶汽车是ADAS的高度集成。

ADAS技术领域的研究不仅仅可以作为塔尖与塔底的结合点，还可以通过ADAS技术的逐步深入研究与系统化集成，逐渐成为屹立于塔尖的科技型企业，从而实现整个技术点在质上的飞越与创新。

三、ADAS技术介绍：

1.整体框图：

2.LDW车道偏离预警：

以前视摄像头为主要传感器，基于机器视觉技术探测并跟踪车道线，结合驾驶员特性判断车辆是否有偏出车道的危险，为驾驶员提供声音、灯光、振动等警示。

创新点：

基于卡尔曼算法、遗传算法等更优质的算法，实现摄像头对于车道线检测、偏离预警的更高实时性的功能。

3.FCW前向碰撞预警：

以前向摄像头为主要传感器，基于机器视觉技术探测并跟踪前方车辆，结合驾驶员特性判断车辆试是否距离过近或有碰撞危险，为驾驶员提供声音、灯光、振动等预警。

基于机器学习算法，通过前车摄像头对行人、车的识别与检测。

不仅仅可以对各种形状的人、车进行检测，并且可以在非常短的时间内将人、车的距离实时的传输到车载上并显示出来，并且根据报警系统给出相应的提示。

目前研究的难点也在实时性上（百度目前只能实现15帧/s）。

四、ADAS技术特点：

特点1：

识别算法适应性：

掌握适应白天、夜晚、逆光、反光、桥洞、小雨等不同工况下的车道识别算法。

典型道路文字干扰阴影遮挡强光逆光夜间道路下雨道路特点2：

传感器优势：

采用目前市面上最为前沿的Amba、海思、Tiandy的摄像头，内部采用ARM11、DSP高处理器对音、视频信号进行实时的处理。

这种开发方案具有高深度、低宽度的研究特点，基于SDK直接对算法进行二次调试与研发。

特点3：

产品集成化：

基于摄像头的ADAS产品，可以基于目前车上已有的行车记录仪进行集成开发，推出一款既有行车记录仪功能，且又能实现ADAS技术点的高端“防碰撞行车记录仪”的集成化产品。

特点4：

系统设计优势：

本设计方案涉及：

ADAS硬件设计，图像识别，报警算法，音频处理技术算法等各个核心设计环节，可以根据需求进行差异化开发。

五、总结：

基于以上关于ADAS技术的初步讨论，显而易见：

汽车行业的创新点都在智能驾驶方面，而ADAS技术又是智能驾驶的核心：

不仅是人工智能的一个衔接点，而且也表现了其巨大的潜在升值空间。

ADAS技术的核心点，主要在基于摄像头的处理算法上，包括目标识别、音视频处理技术、预判性避障、系统的高度集成化等等因素，而这些技术的最大创新点都集中在音视频处理算法的实时性上，这是最大、最难、最前沿的创新技术点。