一、ADAS系统简介

       ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)是高级驾驶辅助系统的缩写，在一些文献中被认为是智能汽车的缩写。所谓高级驾驶辅助系统是帮助人们更好地控制车辆的辅助设备，一般提供更安全的驾驶条件或更舒适的用户体验。利用安装在车内的各种传感器和摄像头，第一时间采集车内外的环境数据，进行静态和动态物体的识别、检测、跟踪等技术处理，让驾驶员在最快的时间内察觉到可能发生的危险。

01  ADAS功能类别

      目前，ADAS涉及12项技术，主要基于三种传感器——相机、雷达和激光雷达。在这12项技术中，结合了自动驾驶的三个模块，即感知、控制和决策。目前常用的ADAS可以按照功能类进行分类，如图1所示。

02  汽车的不同自动化阶段

     ADAS的功能远不止表1所示，还有许多其他功能正在开发中。比如法雷奥公司目前正在开发的AP&C(自动停车收费)等。现在的ADAS不等于自动驾驶。ADAS只是辅助驾驶，还需要人带领；自动驾驶以人工智能为主，司机和乘客很少关注甚至根本不用关注路况。图1显示了根据SAE的汽车自动化阶段图。

03 智能汽车与车联网的关系

       随着汽车智能化、电子化的发展，无人驾驶已经成为未来汽车发展的必然趋势。智能汽车(ADAS)和车对万物(V2X)分别满足了无人驾驶的内外需求，5G技术成为V2X中的关键制衡。

      智能汽车的终极目标是无人驾驶，无人驾驶的实现是一个渐进的发展过程。在这个过程中，车载硬件智能(ADAS)和车际互联通信(V2X)两条腿走路。相比较而言，ADAS技术只需要在车身本身安装传感器和改进算法，比外部性强的V2X技术更容易推进。是智能汽车的早期技术。目前国内外运行的高端机型上基本都安装了一些ADAS功能。要实现更高水平的自动驾驶甚至无人驾驶，制衡点更多在于车际互联(V2X)技术。这项技术的简化理解就是在联网通信的模式下增强感知，相当于给车辆增加了更灵敏的“眼睛”，实现真正的车路协同。但V2X技术具有很强的外部性，需要对整体道路基础设施进行整改，对通信协议进行标准化，对高速移动通信的质量要求更高。V2X技术极有可能在国内以智能互联示范区的模式推广。

     要发挥V2X的越野协同优势，传递信息和信号，需要非常大的流量和带宽以及短时延，差之千里，所以5G技术成为V2X中的关键制衡。随着5G通信技术的发展和中国在全球通信行业地位的提升，未来汽车的智能驾驶将不仅仅局限于硬件终端(ADAS)，还将在通信终端发力。在此期间，覆盖5G应用网络的智能互联示范区将快速发展。

       智能驾驶的终极目标是无人驾驶，智能汽车(ADAS)和车联网(V2X)分别是无人驾驶的内在和外在需求。5G商用是车联网发展的重要催化剂。

二、车联网

01车联网分类

     车联网(V2X)是通向无人驾驶高级阶段的核心技术。广义的车联网包括车内、车间和车云网络。

      车联网可以分为广义和狭义。狭义的车联网仅指“TelemaTIcs”(车载移动互联网，又称车云网)。这里将车联网定义为广义的车联网，即车内、车间和车云网络的融合。广义的车联网是最终实现无人驾驶的重要一环。一方面，车联网联合产业链前端的ADAS实现车路协同；另一方面，Cheyun.com将数据上传到云平台进行清晰分析，在产业链后端开辟了广阔的售后服务市场。

(1)内联网:指应用CAN总线技术建立标准化的车辆网络。

(2)车载网络(V2X):指基于DSRC技术和IFEE 802.11系列无线局域网协议的动态网络。这是推动车际互联的核心技术。

(3) TelemaTIcs:又称车载移动互联网，是指车载终端通过3G/4G/5G等通信技术与互联网的无线连接。

02车联网的应用

     车联网和车云网的行业应用已经成熟，车联网还处于培育阶段。分别对应车联网和车云网的CAN总线、OBD盒子等产品在国内已经有了成熟的应用和市场规模。而以V2X芯片为核心产品的车联网是促进车路协同的关键，由于其技术壁垒最高，发展步伐最慢。全世界的V2X产品都在开发阶段，没有量产。量产后可装载在智能汽车、道路信号灯、加油站等基础设施中，市场前景广阔。

      如图2所示，车联网是车联网的灵魂，其核心在于V2X技术。V2技术是通向无人驾驶高级阶段的核心技术。无人驾驶遵循“ADAS组装实现车载智能化→LTE-V/DSRC技术实现车际互联→车际互联发展进一步推动车载智能设备研发→车载智能化对车际互联需求上升”的发展路径，呈现螺旋式上升趋势。

      目前我国智能驾驶发展还是以车内智能为主，车际互联发展较为缓慢，但随着V2X技术的完善，车路协同检测日渐成熟，车际互联在未来几年将出现较快增长。

      如图3所示，V2X技术是车内智能和车际互联的转换器，是智能互联示范区最核心技术所在。V2X受益于智能互联示范区内基础设施建设和车内芯片装配，产业链地位将大幅提升。

03 车联网的特点与实现

（1）车联网的实现方式

       V2X实现的两种方式：V2X的实现主要有DSRC和LTE-V两种方式。其中DSRC是美国的V2V通信标准，中国目前主导的通信技术是LTE-V。

（2）V2x技术的主要特点

       V2X技术的主要特点是：①网络拓扑不稳定；②外部环境干扰严重；③行车轨迹可预测；④以小数据包为主。

由此发展出了两种研究方向，即专用短程通讯（DSRC）技术和基于蜂窝移网的（LTE-V2X）技术。0DSRC：目前广泛应用的电子停车收费系统ETC就是基于DSRC实现的。DSRC在2014年2月被美国交通部确认为V2V标准；②）LTE-V是基于LTE（4G）无线传输技术的车联网专用通信网。

（3）车联网市场空间

       车联网发展可以分为三大阶段，当前正处于第二阶段—智能网联汽车阶段。车联网的发展从最早期的车载信息开始，车辆具备基本的联网能力；在当前的智能网联阶段，通过V2X技术，车路开始协同；到了未来的智慧出行阶段，车路协同在智能交通和高级自动驾驶中广泛应用，不可或缺。

三、ADAS系统的结构

       如图4所示，ADAS系统由三个部分构成，分别是感知层、认知与判断层、执行层。感知层硬件包括雷达、摄像头等传感器，用于探测汽车周围的环境信息，为其他两个功能模块提供信息支持。认知与判断层涉及算法、应用软件与芯片。摄像头、雷达等ADAS传感器测量到的数据，还要与发动机、底盘、车身上的其他各类传感器测量到的数据配合。不同处理器处理的信息通过总线通信，最后给执行层发出指令。执行层则对应电子刹车、电子助力转向、电子车身稳定系统等。

       如图5所示，ADAS的传感器主要有超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、摄像头4类。不同传感器的原理和功能各不相同，能在不同的场景中发挥各自的优势，因此目前难以相互替代。

01  超声波雷达

       超声波雷达（图6）是泊车系统中最常用的传感器。超声波雷达是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。目前，常用探头的工作频率有40kHz、48kHz和58kHz三种。一般来说，频率越高，灵敏度越高，但水平与垂直方向的探测角度就越小，故一般采用40kHz的探头。超声波雷达防水、防尘，即使有少量的泥沙遮挡也不影响。图7、图8所示为倒车雷达原理及工作示意图，其探测范围在0.1-3米之间，而且精度较高，因此非常适合应用于泊车。

       如图9所示，通常一套汽车倒车雷达需要安装4个超声波传感器，而自动泊车系统是在倒车雷达系统的基础上再增加4个超声波驻车辅助（Ultrasonic Parking Assistant）超声波传感器和4个自动泊车辅助（AutomaTIc Parking Assistant）超声波传感器。

02  毫米波雷达

       如图10所示，毫米波雷达发射毫米波段的电磁波，利用障碍物反射波的时间差确定障碍物距离，利用反射波的频率偏移确定相对速度。毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强，具有全天候（大雨天除外）全天时的优点。其缺点是无法识别物体颜色；视场角较小，需要多个雷达组合使用；行人的反射波较弱，难以识别。目前市场上主流的车载毫米波雷达频段为24GHz（用于短中距离雷达，15-30m）和77GHz（用于长距离雷达，100-200m）。但是77GHz在性能和体积上都更具优势，77GHz的距离分辨率更高，体积比24GHz产品小了三分之一。

      毫米波雷达主要由天线、射频MMIC、基带信号处理三部分组成。现在的毫米波雷达（图11、图12）采用“微带贴片天线”使得天线体积更小、重量更轻。雷达射频前端单片微波集成电路（MMIC）用于产生和接收射频信号。数字处理包括阵列天线的波束形成算法、信号检测、测量算法、分类和跟踪算法等。

03  激光雷达

      如图13所示，车载激光雷达又称车载三维激光扫描仪，通过发射和接受返回的激光束，分析激光遇到目标后的折返时间，计算出目标与车的距离（图14）。通过这种方法，搜集目标表面大量的密集点的三维坐标、反射率等信息，能快速复建出目标的三维模型（图15）及各种图件数据，建立三维点云图，绘制出环境地图，以达到环境感知的目的。目前市场上比较常见的有8线、16线和32线激光雷达，还有少量64线产品。激光雷达线束越多，测量精度越高，安全性也越高，但是成本也越高。

      和超声波雷达和毫米波雷达相比，激光雷达具有极高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率，且探测精度高、探测范围广；抗干扰能力强；能实时获取的信息量比较丰富，可直接获取目标的距离、角度、反射强度、速度等信息，从而生成目标多维度图像。但是激光雷达却很容易受天气的影响，比如在雨雪、大雾等天气条件下，其探测性能就会变的较差。

04  摄像头

      摄像头是实现众多预警、识别类ADAS功能的基础。像自动紧急刹车（AEB）、车道偏离预警（LDW）、车道保持（LKA）、行人警示（PCW）、自动泊车（AP）、疲劳驾驶预警（DFM）、交通标志识别（TSR）、交通信号灯识别（TLR）等都需要建立在图像识别的基础上，进而实现车道线障碍物以及行人检测。

      目前前视摄像头ADAS系统有单目和双目两种方案，两者的共同点都是通过摄像头采集图像数据，然后从图像数据上得到距离信息。因为前视摄像头最重要的一个作用就是碰撞预警，而碰撞预警需要测量距离的变化。

      单目视觉的测距原理是先通过图像匹配进行目标识别，识别行人、物体、车型等。再通过目标在图像中的大小去估算目标距离。这种方法是建立在精准识别基础上的，所以首先需要建立并不断维护一个庞大的样本特征数据库，保证这个数据库包含待识别目标的全部特征数据。比如在一些特殊地区，为了专门检测大型动物，必须先行建立大型动物的数据库；而对于另外某些区域存在一些非常规车型，也要先将这些车型的特征数据加入到数据库中。如果缺乏识别目标的特征，就会导致系统无法对车型、物体、障碍物进行识别，从而也就无法准确估算这些目标的距离。导致ADAS系统的漏报。

       如图16所示，双目视觉是通过对两幅图像视差的计算，直接对前方景物（图像所拍摄到的范围）进行距离测量，而无需判断前方出现的是什么类型的障碍物。所以对于任何类型的障碍物，都能根据距离信息的变化，进行必要的预警或制动。双目视觉的原理与人眼类似，利用双目三角测距的原理，能非常精准的测量物体的距离。

      如图17、18所示，双目方案也同时兼具单目方案的功能，可以采用其中一路来进行图像识别，从而判断交通标示和障碍物类型。双目摄像头方案的优越性使得双目逐渐成为中高端车型的标配，如奔驰2016款全系（S系、E系、C系）、宝马2016款全系（7系、5系、3系）标配双目摄像头。

       如图17、18所示，双目方案也同时兼具单目方案的功能，可以采用其中一路来进行图像识别，从而判断交通标示和障碍物类型。双目摄像头方案的优越性使得双目逐渐成为中高端车型的标配，如奔驰2016款全系（S系、E系、C系）、宝马2016款全系（7系、5系、3系）标配双目摄像头。

各种传感器各有优缺点（表2），所以一般采取两种或两种以上的传感器进行搭配，实现不同的系统功能的准确感知。