ADAS —— 高級駕駛員輔助系統，包含一系列硬件和軟件組件，自動起到駕駛員的多項作用。目前，常見的車輛 ADAS 功能包括自適應巡航控制、盲點檢測、變道檢測、自動車道跟隨和自動緊急制動。
本文將涵蓋三個內容：為什么 ADAS 如此重要？ADAS 功能是如何設計的？如何使用 MATLAB 與 Simulink 助力 ADAS 開發？ 為什么 ADAS 如此重要？ ADAS 可通過最大限度降低人為錯誤來提高道路交通安全性。一些 ADAS 系統會在出現不安全的路況時（例如駕駛員盲點處出現一輛車，導致變道可能發生危險時）發出警示，從而強制駕駛員執行安全駕駛習慣。還有一些 ADAS 系統實現了駕駛行為的自動化，如通過自主緊急制動避免碰撞。 事實上，根據波士頓咨詢公司的一項研究，在美國，ADAS 可預防 28% 的車禍，每年避免 9900 起死亡。 ADAS 級別 根據國際自動機工程師學會的定義，駕駛自動化有五個級別。現在路上能看到的大部分汽車的 ADAS 功能介于 0 到 3 級之間。身處自動駕駛行業前沿的公司則在努力實現 4 級和 5 級自動駕駛。

SAE J3016 自動駕駛等級 隨著安全性、網絡安全和政策問題的解決，全自動駕駛汽車可能會成為現實。
ADAS 功能是如何設計的？
下面我們以自適應巡航控制為例說明 ADAS 功能的設計過程。使用此 ADAS 功能時，汽車在接近前方車輛時會減速；如果前方車輛移至安全距離之外，汽車會加速到巡航速度。 自適應巡航控制 (ACC) 設計工作的第一步是從汽車上安裝的傳感器采集數據。自適應巡航控制需要用到相機和雷達傳感器。相機用于檢測視線范圍內的其他目標（車輛、行人、樹木等），雷達則用于計算我方汽車與這些目標之間的距離。 從傳感器采集數據后，我們把重點轉向 ADAS 算法開發。自適應巡航控制可分為 3 步：

步驟 1、2、3 分別與以下內容對應：

檢測前方是否有車輛的感知算法

計算與前車之間距離的雷達算法

根據測定距離調整汽車速度的控制算法。

我們在此以 ACC 為例解釋 ADAS，不過選擇傳感器、然后根據傳感器數據設計算法是一種通用方法，適用于所有 ADAS 功能。
傳感器的重要性
ADAS 功能中最常用的三種傳感器類型是相機、雷達以及激光雷達。
相機 相機適合用于與檢測相關的 ADAS 任務。車輛側邊的相機可用于檢測盲點。位于前方的相機可檢測車道、其他車輛、路標、行人以及騎車人。相關 ADAS 檢測算法一般使用傳統計算機視覺和深度學習算法進行構建。相機的優勢有：

可提供極佳的目標檢測數據

成本相對較低 - 對于制造商而言，價格低意味著可以更低成本測試多種類型的相機

選擇頗多 - 開發人員可對魚眼、單目和針孔等類型的相機進行測試并從中選擇

具備充分研究 - 相機是三類傳感器中歷史最悠久的，也得到了最充分的研究。

與其他傳感器類型的數據相比，相機數據的缺點是不太適合用于檢測與目標之間的距離。因此，ADAS 開發人員通常會將相機與雷達搭配使用。
雷達
雷達傳感器會發射高頻波，并記錄波從環境中的目標上反射回來的時間。這種數據可用于計算與目標之間的距離。ADAS 中的雷達傳感器通常安裝于車輛前部。 雷達可在不同的天氣條件下工作，這使其成為實現自動緊急制動和自適應巡航控制等 ADAS 功能時非常實用的傳感器選項。 雷達傳感器數據非常適合距離檢測算法，但并不太適合對檢測到的目標進行分類的算法。因此，ADAS 開發人員通常將雷達與相機搭配使用。
激光雷達
激光雷達（光學檢測和距離測定）傳感器向環境發射激光并記錄信號返回的時間。返回的信號將被重構以創建顯示激光雷達周遭環境的三維點云。激光雷達數據可用于計算傳感器與三維點云中目標之間的距離。 ADAS 應用中會用到兩種類型的激光雷達傳感器：

機械（旋轉）激光雷達 - 機械激光雷達安裝在車輛頂部，它會在采集數據同時旋轉以生成環境的三維點云地圖。

固態激光雷達 - 這是一種比較新型的激光雷達，沒有移動部件。長遠來看，固態激光雷達的速度、成本以及準確性都有望優于機械激光雷達。然而，商用傳感器的設計面臨安全性和檢測范圍方面的工程問題。

激光雷達數據可用于實現 ADAS 中的距離檢測和目標分類功能。不過，與相機數據和雷達數據相比，激光雷達數據的處理需要更強的計算能力，這也給 ADAS 算法開發人員帶來一些挑戰。
使用仿真開發 ADAS 算法
在硬件上進行測試成本高昂，所以工程師們會先使用虛擬仿真技術來測試其 ADAS 解決方案。仿真環境既可以是二維的，也可以是三維的。 二維仿真可用于相機與雷達的 ADAS 算法的開發和測試。我們首先創建包含道路、行人、騎車人和其他車輛的虛擬場景。然后將我們的車輛放入場景，并將虛擬的相機和雷達傳感器裝載在車輛上。接下來就可以對汽車的運動進行編程，從而生成虛擬傳感器數據以進行 ADAS 算法的開發和測試。 三維仿真建立在二維仿真的基礎上，不僅支持測試相機和雷達，還可測試激光雷達。三維環境的復雜度相對較高，所以需要更強的算力。 在仿真環境中完成 ADAS 算法的開發工作后，下一個階段是硬件在環 (HIL) 測試。該階段需要將真實汽車硬件（如真實制動系統）連接到仿真環境，以對 ADAS 算法進行測試。HIL 測試能夠讓我們對車輛的 ADAS 組件在現實世界中的運作情況有很好的了解。 除此以外，還有駕駛員在環等其他 ADAS 測試，而車載測試則是最終的測試，該階段將考察所有部件組合在一起時車輛的性能表現。這是成本最高的 ADAS 測試，但同時也是結果最準確的測試，它是車輛投產前必不可少的環節。
借助 MATLAB 與 Simulink 構建 ADAS 功能
MATLAB 與 Simulink 可在 ADAS 開發工作流的各個階段提供支持：

分析數據

合成駕駛場景

設計 ADAS 規劃與控制算法

設計感知算法

部署算法

集成和測試

分析數據 MATLAB 讓您可以在 ADAS 開發過程中訪問、可視化以及標注實時或記錄的駕駛數據。MATLAB 還支持來自 HERE HD Live Maps、OpenStreetMap 和 Zenrin Japan Maps 的地理地圖數據。這些數據經常用于 ADAS 算法開發與驗證工作。

真值標注器用于在視頻、圖像序列或激光雷達點云中以交互方式標注真值數據。
合成駕駛場景
MATLAB 支持您在虛擬場景中開發和測試 ADAS 算法，針對控制、傳感器融合及運動規劃算法可使用立方體模擬環境，針對感知算法則可使用虛幻引擎環境。您還可使用 RoadRunner 來設計逼真的三維場景。

駕駛場景設計器可用于 ADAS 應用中的場景設計、傳感器配置以及合成數據生成。
設計 ADAS 規劃與控制算法
MATLAB 提供許多自動駕駛參考應用，可作為自行設計 ADAS 規劃和控制算法的起點。

在鳥瞰圖中直觀顯示高速公路駕駛場景中各條可能軌跡的評估。
設計感知算法

MATLAB 提供了使用相機、雷達和激光雷達數據開發感知算法的工具。您可使用計算機視覺、深度學習、雷達與激光雷達處理以及傳感器融合等進行算法開發。 借助 MATLAB 使用預訓練的 R-CNN 檢測停車標志。
部署 ADAS 算法
MATLAB Coder、Embedded Coder 和 GPU Coder 等工具箱可幫助您自動生成代碼，并將 ADAS 算法部署到嵌入式設備和面向服務的架構中（如 ROS 和 AUTOSAR）。 一塊 NVIDIA Jetson TX2 開發板。可使用 GPU Coder 為其生成 CUDA 代碼
集成和測試
您可借助 Simulink 工具來集成并測試感知、規劃和控制系統。使用 Requirements Toolbox，您可以捕獲和管理 ADAS 需求。您也可以使用 Simulink Test 以并行方式運行測試用例，并實現測試工作的自動化。

高速公路車道跟隨參考應用需求測試。

編輯：黃飛