ADAS（2）各功能模块介绍混凝土裂缝论文
根据Wikipedia在线百科全书的定义，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（Vehicularcommunication systems）、⾃适应巡航ACC （Adaptivecruise control）、车道偏移报警系统（Lanedeparture warning system）、车道保持系统（Lanechange assistance），碰撞避免或预碰撞系统（Collision avoidance system或Precrash system）、夜视系统（Night Vision）、⾃适应灯光控制（Adaptivelight control）、⾏⼈保护系统（Pedestrian protectionsystem）、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（Driverdrowsiness detection）、下坡控制系统（Hill descentcontrol）和电动汽车报警（Electric vehicle warningsounds）系统。 小叶黑柴胡下⾯主要讲解⼀些常见的后装ADAS产品
⼀、ADAS的功能
ADAS的主要功能有FCWS、LDW、PCW、BSD等，其中LDW和FCSW的⽐较典型的代表。
前碰撞预警核⼼功能：提醒车主前⽅存在碰撞到车辆的危险。 注意，这⾥是前⽅车辆，只是碰撞前⽅车辆时才会预警，其他的⽴体障碍物是不⾏的，这个倒车雷达等不⼀样，倒车雷达⼀般实⽤的是毫⽶波雷达，所以倒车车库的短距离范围内的障碍物均会被识别到，并给予报警。FCWS是针对车辆的碰撞预警，这取决于使⽤的传感器和，⼀般的摄像头是不能获得深度信息的，如果不使⽤特殊的算法是检测不到⼀般的障碍物的。前碰撞预警对车辆能够检测，是因为车辆是⼀类相似的东西，差别不是很⼤，具有明显的轮廓特征，我们做前碰撞预警的就是只针对车辆的特征进⾏提取，具体的车辆检测见我后⾯的⽂章。 前碰撞预警除了检测还要建⽴距离模型，⾄于判断预警，预警模型也有很多。前碰撞预警的准确率影响着这款ADAS主动安全产品的客户体验感，如果预警模型和车辆检测都很糟，那么频繁报警是令⼈头疼的事，这样反⽽⼲扰了驾驶员的正常驾驶。
推荐安装指数：3
2、车道偏离预警（LDW）
车道偏离预警核⼼功能：车道保持，避免正常驾驶时压车道线。
车道偏离在在汽车⾏业的规范中有明确的规定，在偏离预警的过程中有预警等级的，对于车道线的弯
道也是有识别距离的。
推荐安装指数：5
3、⾏⼈保护（PCW）
小龙女的秘密⾏⼈碰撞预警主要针对路⾯上的⾏⼈进⾏侦测识别，测算距离，避免碰撞⾏⼈。由于⼈的活动的不确定性⽐较⼤，参与道路交通的⽅式⽐较多，⽐如骑⾃⾏车、摩托车、蹬三轮等，再加之⾏⼈本⾝的多态，⾼矮、胖瘦、着装等参差不齐，造成⾏⼈的识别使⽤⼀般的⽅法的准确率都不⾼，误检测和识别⽐较多。传统使⽤的检测⽅法是hog特征+SVM，的效果⽐较好。龙门山大断裂
4、BSD盲点检测
盲区检测针对的是车辆两侧后⽅A柱⼦遮挡的部分进⾏的车辆检测，避免驾驶员因为视觉盲区⽆法看到盲区的车辆⽽造成误判变道，通过BSD可以帮助驾驶员更好的观察车辆两侧后⽅的车辆状态。⼀般使⽤的是光流法。
⼆、ADAS的发展
ADAS相关的技术进步带来了产品化及普及，这些技术进步最主要来⾃与企业和⾼校，⾼校以研究为 主，当成熟时再进⾏产品孵化，企业以创新和市场为导线，核⼼技术来⾃与⾼校和研究院的研究成果，企业的杰出代表为mobileye和google，mobileye是⼀家以⾊列的公司，最先主攻图像处理技术，后来产品化，04年以后开始着眼于硬件的加速和定制化，到现在，mobileye的产品基本已经是欧美车前装技术的代表，算法稳健，硬件⽀持稳定。其2015年10⽉的第⼆届⽹联汽车标准法国际法规研讨会上的展⽰产品包括的功能有车道偏离、⾏⼈保护、前碰撞预警、交通标志识别、路标识别、可⾏驶区域识别等，感觉就是厉害了。Google能够风⽣⽔起，得益于Google的强⼤团队，做算法是他们的强项，这都是互联⽹公司的优势，硬件平台搭建起来就可以⼲起来，最主要的是Google最先给军⽅做，不及硬件成本，所以激光雷达啥好⽤加上啥，这也是Google⾃动驾驶车辆落地快的主要原因，另外⼀个⽅⾯是，Google不考虑硬件的研发和使⽤成本，极⼤的推进了该公司的⾃动驾驶项⽬，反观mobileye，⼗年磨⼀剑，终于有了⾃⼰的硬件，这也是做⼤市场的核⼼，如果使⽤芯⽚⼚商的技术，受制于⼈是早晚的。
⾼校的研究百花齐放，最先涉⾜这个⾏业的竟然不是汽车专业的，⽽是计算机专业的，这和ADAS前期主要依靠图像处理技术有关，国外在2000年左右就出现了很多关于ADAS的算法，mobileye的前⼏代产品和这些技术不⽆关系。国内的研究偏晚，04年左右，国内做基于视觉的车辆识别已经有算法了，⽐如在⼀些论⽂上有基于车辆阴影的⽩天车辆检测，有基于车灯的夜间车辆检测，清华的基于拟合的车道线检测，军事交通学院基于透视变换的车道线拟合检测，以及后来的通⽤霍夫直线检测算法，这些是⼀些典型的技术代表。
这是mobileye的体验车，注意上图的摄像头位置实在挡风玻璃的右上⾓，这个是有原因的，可以减少远⽅的死⾓，具体的可以下去画个平⾯图⽐较⼀下摄像头放在中间和放在两边的时远处的盲区⼤⼩就知道了。
上图是体验车。
国内的技术相对国外要落后10年，这是本⼈的亲⾝体验，就产品⽽⾔，14年mobileye的产品已经将ADAS产品集成了，那中国现在的ADAS集成⽅案还在酝酿之中，⽽且没有⾃⼰的硬件，都是使⽤NXP或者TI的硬件，我知道在做这个的有东软等⼀些公司，⽬前尚未展出过（17年3⽉）。⾼校的研究差距更⼤，随着深度学习和的⾛热，计欧美国家⼜⾛在前⾯了，其中美国在计算机领域⼀直是遥遥领先的。
总之，做中国的ADAS产品，⽬前硬件只能依靠来⾃⼤的芯⽚供应商，软件算法需要紧跟当前的技术，传感器融合越早越好，这才能更好从ADAS过度到⾃动驾驶技术。
个⼈估计中国的ADAS集成产品在19年左右才会正式露⾯，当然这个时候出现的⽅式可能是⾃动驾驶的⼀部分，因为这两个技术已经分不开了。
三、ADAS展望
⽬前产品化的ADAS⾛集成是⼀个产品普及⽅向，这是区别于⾃动驾驶技术的⼀个主要⽅向。ADAS这个名词会逐渐消息，这个产品也会逐渐消息，逐渐加上车辆的⾃动控制技术，上⾯讲的是纯粹的ADAS产品，主要依靠图像技术，部分依靠毫⽶波雷达，将来使⽤多传感器融合是⾮常普及的做法，
对于使⽤的硬件，将来⼤的制造商肯定会会⾃主设计，随着计算机的技术发展迅速，算法讲会越来越强，同时也会越来越稳定，对⽐⼀下现在图像处理的深度学习和普通的基于颜⾊灰度值和特征的检测效果就可知这个的稳定性和准确性的差距。这样ADAS发展⽅向是，从集成再⾛向⾃动驾驶，从单⼀传感器到多传感器融合，硬件由代理到⾃主，算法更新快，准确率更⾼。
玩具外观设计
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