智能网联汽车ADAS系统原理与关键技术

《智能网联汽车ADAS系统原理与关键技术》是“智能网联汽车核心技术丛书”中的一册，本书旨在深入探讨智能网联汽车的核心系统——高级驾驶辅助系统（ADAS）的工作原理和关键技术。本书通过系统地阐述ADAS系统的各个组成部分、技术原理及其在实际应用中的关键作用，包括车道偏离报警系统、前向碰撞预警、自动紧急制动、自动泊车辅助、车道保持辅助、自适应巡航控制、车辆盲区监测、疲劳驾驶预警、夜视辅助等系统，为读者提供了一个全面而深入的了解智能网联汽车技术的视角。
本书可供智能网联汽车ADAS方向的技术人员阅读参考，也可供智能网联汽车行业的政策制定者、企业管理者、科研工作者以及汽车第三方检测机构人员阅读，同时也可以作为国内高校相关专业的本科生、研究生的参考教材。

1.本书对先进辅助驾驶系统进行了全面的介绍，内容逻辑清晰、体系完整，文字通俗易懂，尽量避免烦琐公式； 2.本书包括车道偏离报统、前向碰撞预警、自动紧急制动、自动泊车辅助、车道保持辅助、自适应巡航控制、车辆盲区监测、疲劳驾驶预警、夜视辅助等系统，读者阅读完后将对ADAS有全新的认识； 3.本书以较多图表呈现相关内容，以便读者轻松理解。

随着国家经济的逐步发展和新兴技术的不断进步，我国汽车产业近些年得到了飞速发展，已然成为工业经济稳增长的“压舱石”。尤其是近几年，我国汽车工业紧抓电动化、智能化、网联化转型机遇，强化顶层设计，着力推动技术创新、产品创新和市场创新。智能网联汽车作为智能交通系统中汽车与车联网交集的产品，已经成为行业发展的新风口，为我国汽车产业的转型升级和新型工业化的推进带来了历史性机遇。
与传统汽车产业的发展模式不同，智能网联汽车产业作为具有巨大潜力的战略性新兴产业，具备天然跨界融合的特质，而且其发展不仅能够推动汽车产业的转型升级，也会给居民出行方式、交通管理模式、市政设施规划等领域带来变革。一直以来，道路交通安全和交通运行效率问题都是交通组织和管理的痛点，如何提高车辆运行的安全性和智能化程度是相关企业关注和研究的热点，而高级驾驶辅助系统（ADAS）的研发和应用，能够预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。
ADAS并不等同于自动驾驶或无人驾驶，其是自动驾驶、无人驾驶实现的重要基础。由于ADAS能够极大提升车辆和道路的安全性，因此，其不仅成了智能网联汽车的重要组成部分，也演化为汽车产业发展最快的应用领域之一。
从实现原理来看，ADAS是借助于安装在车辆上的各种传感器（如毫米波雷达、激光雷达、单/双目摄像头以及卫星导航等）采集行驶过程中车辆以及周边环境的信息，再通过系统的运算和分析，识别可能出现的危险，给出相应的应对方案，并依托控制系统完成对车辆的操控。随着汽车安全标准以及电子化水平的不断提升，人们对车辆行驶的安全需求也将越来越高，这无疑使得ADAS拥有广阔的市场前景。
从全球范围来看，目前ADAS市场的集中度较高，主要被博世、采埃孚等具有技术和设备优势的传统零部件巨头所垄断。受益于各国监管机构对于车辆主动安全技术的要求和推动，ADAS市场的发展势头仍十分迅猛。
为了进一步推动我国汽车领域实现高质高效发展，提高产业生态的丰富程度，我国相关部门陆续出台了多项关于智能网联汽车的政策和文件，从政策层面为智能网联汽车产业的发展提供支持。其中，ADAS作为智能网联汽车的重要组成部分，也是我国政府关注的重点。 2022年3月1日，《汽车驾驶自动化分级》作为我国的国家标准正式开始实施，北京、上海、广州、深圳等城市也先后制定了一系列鼓励ADAS技术研发的政策和管理细则，为全国的智能驾驶测试和商业化运营试点起到了引领示范作用。
本书立足于当前全球智能网联汽车产业以及ADAS系统的发展现状与趋势，采用总分式结构，全面阐述智能网联汽车ADAS系统的构成、原理、测试与评价方法等，试图为读者提供一些有益的借鉴与思考，对从事智能网联汽车设计研发、产品测试、质量论证等相关方向的人员具有较高的参考价值。
本书注重理论与实践相结合，核心内容包括车道偏离报警系统（LDWS）、前向碰撞预警系统（FCW）、自动紧急制动系统（AEB）、自动泊车辅助系统（APA）、车道保持辅助系统（LKA）、自适应巡航控制系统（ACC）、车辆盲区监测系统（BSD）、疲劳驾驶预警系统（DMS）、夜视辅助系统（NVS）等九大方向，全面阐述智能网联汽车ADAS系统的原理和关键技术，同时辅之以大量的结构图、框图和表格，让读者精准把握ADAS系统的应用价值和发展前景。
此外，由于本书是“智能网联汽车核心技术丛书”中的一册，因此推荐读者结合丛书中的其他书籍对照阅读，以便对智能网联汽车产业的发展有更加全面系统的了解和更为深入准确的把握。
由于作者水平所限，书中不足之处请读者批评指正。

著者

第1章　智能网联汽车ADAS系统	001
1.1　汽车高级驾驶辅助系统概述	002
1.1.1　ADAS系统定义与类型	002
1.1.2　ADAS系统构成与原理	004
1.1.3　ADAS系统常用传感器	005
1.2 ADAS系统构成与主要功能	011
1.2.1　车道偏离报警系统	011
1.2.2　车道保持辅助系统	012
1.2.3　自适应巡航控制系统	013
1.2.4　前向碰撞预警系统	014
1.2.5　自动泊车系统	015
1.2.6　盲区监测系统	015
1.2.7　驾驶员疲劳预警系统	016
1.2.8　自适应灯光控制系统	017
1.3　ADAS系统实车道路测试方法	018
1.3.1　ADAS环境感知技术	018
1.3.2　道路环境影响因素	021
1.3.3　道路测试路线方案	022

第2章　车道偏离报警系统（LDWS）	026
2.1　车道偏离报警系统概述	027
2.1.1　LDWS的基本概念	027
2.1.2　LDWS的安全功能	028
2.1.3　LDWS的模块构成	029
2.1.4　全球主流的LDWS	031
2.2　车道线检测与识别方法	033
2.2.1　LDWS的工作原理	033
2.2.2　基于特征的识别方法	035
2.2.3　基于模型的识别方法	035
2.2.4　基于深度学习的识别方法	036
2.3　车道偏离报警决策算法	038
2.3.1　车道偏离报警决策算法概述	038
2.3.2　基于TLC的报警决策算法	039
2.3.3 基于CCP的报警决策算法	041
2.3.4　基于预测轨迹偏离的算法	041
2.3.5　基于EDF的报警决策算法	042
2.3.6　基于TTD的报警决策算法	044
2.3.7　基于FOD的报警决策算法	045

第3章　前向碰撞预警系统（FCW）	046
3.1　前向碰撞预警系统概述	047
3.1.1　FCW系统的基本构成	047
3.1.2　FCW系统原理与应用	049
3.1.3　FCW系统的类型划分	050
3.1.4　FCW系统的应用场景	051
3.1.5　FCW系统的测试标准	052
3.2　FCW系统的算法原理	054
3.2.1　前方车辆识别算法	054
3.2.2　车辆跟踪与车距检测	056
3.2.3　安全车距预警模型	057
3.3　FCW系统的报警策略	059
3.3.1　FCW感知传感器选择	059
3.3.2　FCW系统的报警时机	059
3.3.3　HMI预警方式的设计	062

第4章　自动紧急制动系统（AEB）	064
4.1　自动紧急制动系统概述	065
4.1.1　AEB系统的基本概念	065
4.1.2　AEB系统的模块构成	066
4.1.3　AEB系统的工作原理	069
4.1.4　AEB的工作范围及优劣	073
4.2　AEB系统的作用与类型划分	074
4.2.1　AEB系统的主要作用	074
4.2.2　根据功能名称划分	075
4.2.3　根据行驶速度划分	078
4.2.4　根据技术路径划分	080
4.2.5　根据不同路况划分	080
4.2.6　根据辅助方式划分	081
4.3 自动紧急制动系统避撞策略	081
4.3.1　基于安全距离的避撞策略	081
4.3.2　基于碰撞发生时间的避撞策略	084
4.3.3　制动转向协同的避撞策略	085

第5章　自动泊车辅助系统（APA）	087
5.1　自动泊车技术的演进路线	088
5.1.1　自动泊车辅助（APA）	088
5.1.2　远程遥控泊车（RPA）	090
5.1.3　自主学习泊车（HAVP）	091
5.1.4　自动代客泊车（AVP）	094
5.2　自动泊车系统原理与设计	097
5.2.1　自动泊车类型与方案原理	097
5.2.2　自动泊车系统的硬件组件	100
5.2.3　自动泊车系统的软件功能	102
5.2.4　自动泊车系统HMI案例分析	108
5.3　基于计算机视觉的APA系统	114
5.3.1　计算机视觉深度估计	114
5.3.2　停车位的标记与识别	115
5.3.3　车辆和行人检测/跟踪	116
5.3.4　可行驶空间障碍检测	117

第6章　车道保持辅助系统（LKA）	119
6.1　车道保持辅助系统概述	120
6.1.1　LKA系统架构与功能	120
6.1.2　LKA系统的工作原理	121
6.1.3　LKA系统的基本结构	124
6.1.4　控制策略及仿真分析	127
6.2　LKA系统的主观评价体系	128
6.2.1　主观评价指标体系	128
6.2.2　HMI维度的评价方法	130
6.2.3　LDW维度的评价方法	131
6.2.4　LKA维度的评价方法	132

第7章　自适应巡航控制系统（ACC）	135
7.1　自适应巡航控制系统概述	136
7.1.1　ACC系统结构与作用	136
7.1.2　ACC系统原理与模式	138
7.1.3　ACC系统要求与设置	139
7.1.4　ACC系统标定的方法	142
7.2　ACC系统仿真测试与评价	143
7.2.1　仿真测试整体方案	143
7.2.2　仿真测试软件选型	146
7.2.3　仿真测试场景设计	149
7.2.4　车辆动力学模型设计	152
7.2.5　传感器模型设计	154

第8章　车辆盲区监测系统（BSD）	156
8.1　车辆盲区监测系统概述	157
8.1.1　车辆盲区的主要类型	157
8.1.2　BSD系统原理与构成	159
8.1.3　BSD系统的设计原理	160
8.1.4　BSD系统的应用场景	163
8.1.5　BSD系统的发展现状	168
8.2　BSD系统测试与评价方法	169
8.2.1　测试系统的搭建方法	169
8.2.2　测试数据保存与分析	172
8.2.3　BSD系统的测试方法	174
8.2.4　实车测试的效果验证	177

第9章　疲劳驾驶预警系统（DMS）	179
9.1　疲劳驾驶预警系统概述	180
9.1.1　DMS系统原理与构成	180
9.1.2　DMS系统的技术支撑	181
9.1.3　DMS系统的监测算法	182
9.1.4　国外DMS系统的应用	183
9.1.5　国内DMS系统的应用	186
9.2　驾驶员疲劳检测原理与方法	188
9.2.1　基于生理指标检测	188
9.2.2　基于生理反应检测	189
9.2.3　基于车辆行驶状态检测	191
9.2.4　基于多特征信息融合检测	192
9.2.5　基于图像处理的疲劳驾驶检测	192

第10章　夜视辅助系统（NVS）	194
10.1　车载夜视辅助系统概述	195
10.1.1　夜视辅助系统的结构原理	195
10.1.2　夜视辅助技术的工作原理	196
10.1.3　主动式NVS与被动式VNVS	198
10.1.4　BMW夜视系统技术解析	199
10.2　红外热成像技术原理与应用	201
10.2.1　红外热成像的技术原理与特点	201
10.2.2　红外热成像在自动驾驶中的应用	204
10.2.3　红外热成像在车辆检修中的应用	206
10.2.4　全球红外热成像领域的典型玩家	208

参考文献	211