【导读】ADAS作为一个新兴技术，具有很强的可发展性，本文将详细介绍汽车领域中ADAS可以应用的地方，例如：车道偏离报警、自适应巡航控制、交通标志识别、夜视、自适应远光控制、驾驶员困倦报警等。
ADAS英文全称是Advanced Driver Assitance Systems ，中文翻译为：高级辅助驾驶系统（也有翻译为：先进驾驶支援系统 ），是指利用安装于车上各式各样的传感器，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，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险。
目前其发展大多用于豪华汽车上，主要是受价格、技术等因素影响。但随着政府政策的大力支持、安装了ADAS的车辆在保险上有折扣、传感器和处理器技术的进步——在很少的元器件中集成多种功能，现在可以支持工程师以中端甚至是经济型汽车能够承受的价格来设计ADAS应用。成本的降低以及通过功能集成来降低复杂度是推动ADAS技术在各类车辆中得以广泛应用的关键因素。
ADAS技术也给汽车行业带来了很多挑战。正如很多技术处于其早期阶段一样，ADAS应用曾涉及到很多发展方向，并不能明确哪一方向最终会推动市场发展。目前，日立公司采用两台前向摄像机多路传感器方法来探测距离100米以外的物体，这一技术被称为“眼睛视觉”，在2013款力狮和傲虎车型上得到了应用。Denso公司最近演示了困倦探测系统，使用红外(IR)摄像机来观察驾驶员的面部，确定驾驶员的眼睛是否张开，如果眼睛闭上，表明驾驶员可能进入了睡眠状态。最后，Aisin正在推出使用后视摄像机的车道探测系统——这是一种监视车辆相对于车道标志线位置的高性价比方法，它结合GPS和道路地图数据，确定车辆相对于前方路况的当前位置。
本文会更详细的介绍ADAS技术迅速在更广阔的市场上得以应用。
系统：车道偏离报警
传感器：摄像机
当车辆离开其车道，或者接近道路边缘时，LDW系统发出声音报警或者动作报警(通过轻微的振动方向盘或者座椅来实现)。当车辆速度超过一定阈值(例如，大于55英里)，车辆没有打开转向信号灯时，这些系统会开始发挥作用。当车辆行驶，其相对于车道标志线的位置表明车辆有可能偏离车道时，需要通过摄像机系统来观察车道标志。虽然对于所有车辆制造商而言这些应用需求是相似的，但是每一厂商都采用了不同的方法，使用一台前视摄像机，一台后视摄像机，或者双路/立体前视摄像机。出于这一原因，很难采用一种硬件体系结构来满足各种不同类型的摄像机要求。需要采用灵活的硬件体系结构来提供不同的实现选择。
系统：自适应巡航控制
传感器：雷达
过去十年中，豪华汽车采用了ACC技术，这一技术目前也在更广泛的市场上得到了应用。传统的巡航控制技术设计用于保持车辆以恒定的车速行驶，与此不同，ACC技术使车速与交通状况相适应，如果与前车距离太近，则会降速，在路况允许时，会加速到上限。这些系统通过使用安装在车辆前部的雷达来实现。但是，由于雷达系统不能识别某一目标的大小和形状，而且其视场也相对较窄，因此，应用时要结合摄像机。难点在于，目前所使用的摄像机和雷达传感器还没有标准配置。因此，还是需要灵活的硬件平台。
系统：交通标志识别
传感器：摄像机
正如其名称所示，交通标志识别(TSR)功能使用前向摄像机结合模式识别软件，可以识别常见的交通标志(限速、停车、掉头等)。这一功能会提醒驾驶员注意前面的交通标志，以便驾驶员遵守这些标志。TSR功能降低了驾驶员不遵守停车标志等交通法规的可能，避免了违法左转或者无意的其他交通违法行为，从而提高了安全性。这些系统需要灵活的软件平台来增强探测算法，根据不同地区的交通标志来进行调整。
系统：夜视
传感器：IR或者热成像摄像机
夜视(NV)系统帮助驾驶员在很暗的条件下识别物体。这些物体一般超出了车辆大灯的视场范围，因此，NV系统针对在前方道路上行驶的车辆提前发出报警，帮助驾驶员避免撞车事件的发生。
NV系统使用各种摄像机传感器和显示器，具体与生产商有关，但一般都属于两种基本类型：主动式和被动式。
• 主动系统，也称为近IR系统，带电耦合器件(CCD)摄像机和IR灯源相结合，在显示器上呈现黑白图像。这些系统的分辨率很高，图像质量也非常好。其典型的可视范围是150米。这些系统能够看清楚摄像机视场范围内的所有物体(包括没有热辐射的物体)，但是，在雨雪环境下，效率要大打折扣。
• 被动系统不使用外部光源，而是依靠热成像摄像机，利用物体自然热辐射来采集图像。这些系统不会受到对面来车大灯的影响，也不会受到恶劣天气状况的影响，其探测范围达到300米至1000米。这些系统的缺点在于图像是颗粒状的，功能受限于较温暖的气候状况。而且，被动式系统只能探测有热辐射的物体。被动式系统结合视频分析技术，可以清楚的显示车辆前方道路上的物体，例如，行人等。
在NV系统中，有多种体系结构选择，每一种方法都有其优缺点。为提高竞争力，汽车生产商应支持多种摄像机传感器，在通用、灵活的硬件平台上实现这些传感器。
系统：自适应远光控制
传感器：摄像机
自适应远光控制(AHBC)是一种智能大灯控制系统，使用了摄像机来探测交通状况(对面来车以及同向交通状况)，根据这些状况，调亮或者调暗远光灯。AHBC系统支持驾驶员尽可能在最大照亮距离上使用远光，而不必在其他车辆出现时手动调暗大灯，不会分散驾驶员注意力，从而提高了车辆的安全性。在某些系统中，甚至可以分别控制大灯，调暗一个大灯，而同时另一个大灯正常点亮。AHBC与LDW和TSR等前视摄像机系统是相辅相成的。这些系统不需要高分辨率摄像机，某一款车辆如果已经在ADAS应用中采用了前视摄像机，那么这一特性的性价比会非常高。
系统：行人/障碍物/车辆探测(PD)
传感器：摄像机、雷达、IR
行人(以及障碍物和车辆)探测(PD)系统完全依靠摄像机传感器来深入感知周围环境，例如，采用一台摄像机，或者在更复杂的系统中采用立体摄像机。 “类别变量”(衣着、灯光、大小和距离)的差异会很大，背景复杂而且不断变化，以及传感器置于移动平台(车辆)上等因素，导致很难确定移动中行人的视觉特征，因此，采用IR传感器能够增强PD系统。雷达也可以增强车辆探测系统，它提供很好的距离测量功能，在恶劣的天气条件下，性能表现出众，能够测量车辆的行驶速度。这一复杂的系统需要使用同时来自多个传感器的数据。(后面会详细讨论这一被称为传感器融合的过程。)
系统：驾驶员困倦报警
传感器：车内IR摄像机
困倦报警系统监视驾驶员的面部，测量其头部位置、眼睛(张开/闭上)以及其他类似的报警指示。如果确定驾驶员有进入睡眠的迹象，或者看起来意识不清，该系统会发出报警。有些系统还监视心率和呼吸。设想但是还没有实现的功能包括使车辆靠近路边行驶，最终靠边停下来。
需求：灵活的高性能技术平台
虽然很难详细预测这些功能的未来发展，以后会应用到什么程度，但是，从技术角度看，有几点是明确的：
• 没有一种单一的体系结构能够满足新出现的各类应用需求。
• 需要采用灵活的平台适应市场发展趋势，实现最新的功能，同时满足成本、规划和性能目标。
• 要满足ADAS应用的高性能需求，应在软件和硬件上达到均衡。
• 系统使用多个不同类型的传感器来完成安全相关任务，这类系统今后的发展会比较强劲。
信号融合
需要特别注意的是，大部分ADAS应用需要对来自多个传感器的多路信号进行处理和分析，包括，视频摄像机、雷达、红外传感器，以及今后可能出现的激光等其他传感器信号。例如，危险探测不仅仅需要对来自多个摄像机的数据流进行集成和分析，而且，如果要用在全天候各种天气条件下，还必须采用雷达数据。传感器融合这一术语用于描述ADAS应用中不同信号的集成。
处理信号融合这一难题的一种算法解决方案是Kalman滤波，它集合了很多种算法。这是说明ADAS任务有多复杂的一个很好的例子。例如，Kalman滤波能够集成视频和雷达输入信号，使用这些数据来生成当前环境的快照。然后，它在这些快照上应用名为“航位推测”的过程，根据物理条件，计算周围环境“可能”会出现什么状况。例如，它估算周围车辆的新位置，确定路边的树木没有移动等。然后，Kalman滤波功能对比这两类快照，在可信度基础上，估算出应采取哪些措施。例如，如果汽车使用了ACC，车头距离太近，那么，可以减速，或者刹车。
ECU的角色
控制这些过程的电子设备集成到发动机控制单元(ECU)中。这些系统最初应用到汽车中是为了通过控制燃油喷射、点火时间、怠速等功能，满足环境标准要求，而现在这些系统的功能越来越多了。一般而言，分别开发这些功能(例如，雷达和摄像机)，逐个集成到车辆中，导致由多个ECU完成多种功能。从成本的角度看，这并不是理想的方法。更好的方法是，将很多传感器的输出连接至一个处理单元，进行传感器融合，更可靠的理解车辆的状况，在软件中开发相应的应对策略。但是，这一集成方法所需要的计算能力已经远远超出了中端车辆的成本预算。为能够同时满足性能、成本需求，象软件一样灵活，很多体系结构采用了现场编程阵列(FPGA)技术。
FPGA和传统集成电路的不同在于，FPGA离开工厂后是可编程的。这意味着，可以对其进行修改，在设计/产品周期后期，满足最新传感器独特的输出格式要求，以及最新的计算算法或者规范要求，因此，非常适合应用于各种体系结构，在最后一刻应用新特性。
