车辆自动驾驶系统应用 课件全套 能力模块1-5 对自动驾驶系统的基本认知- 掌握自动驾驶系统的应用

能力模块一

对自动驾驶系统的基本认知任务一了解自动驾驶等级Vehicleautonomousdrivingsystemapplications任务目标LearningPurpose了解自动驾驶技术的发展趋势掌握自动驾驶等级划分知道自动驾驶技术的发展历史任务导入Taskimport随着自动驾驶技术的日渐成熟，大家对于自动驾驶的需求也日益强烈。自动驾驶汽车减少事故和拥堵，作为安全舒适的移动手段惠及我们的生活。现在，许多汽车已经开始安装各种技术来实现其自动驾驶过程，似乎自动驾驶技术就快要迎来全方面的普及。作为一名自动驾驶工程师，了解自动驾驶分级标准是基础，那么自动驾驶分级标准是什么呢？目录三中国自动驾驶分级一自动驾驶发展历程国际自动驾驶分级二国外自动驾驶发展历程从上世纪20年代开始，欧美等国家就开始了无人驾驶技术的探索。1925年，Houdina的无线电遥控汽车“美国奇迹”（AmericanWonder）通过接收后方车辆的无线电信号，完成启动、转向、刹车、加速器、按喇叭等指令，在纽约繁忙的街道上从百老汇开到了第五大道，引起了巨大的轰动。通用汽车在1939年的世界博览会上进一步提出电子化高速公路的概念，通过嵌入公路里的电子设备发出信号，实现车辆加速和转向的自动控制。国外自动驾驶发展历程由于国外自动驾驶汽车发展较早，到如今已有比较成熟的体系，多家公司有自主研发的软硬件系统，现如今国外出色的公司有waymo、uber、ArgoAI、Aurora、ZOOX以及tesla等等。国外自动驾驶发展图谱：国内自动驾驶发展历程与美、欧等发达国家相比，我国在无人驾驶汽车方面的研究起步稍晚，从20世纪80年代底才开始。1978年，中国改革开放，国内经过艰苦卓绝的斗争，终于迎来了高速发展时期。无人驾驶技术也在中国开始发芽。20世纪80年代，中国无人驾驶的技术研发正式启动。国内自动驾驶发展历程2019年5月底，全国已有13个城市发放了约105张自动驾驶路测牌照2020年2月发改委、网信办、工信部等11部委联合发布《智能汽车创新发展战略》；华为在2021年的分析师大会上公布了其自动驾驶解决方案和实车资料；2021年11月25日，北京市智能网联汽车政策先行区；2022年自动驾驶行业依旧热度不减，疫情之后，理想发布了L9，智己交付了L7，华为发布了问界M7，主机厂商们依然热情澎湃，高歌猛进。国际自动驾驶分级根据驾驶系统自动化程度的高低，汽车工程师协会(SAE)将自动化分为六个级别。系统不能持续执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，但具备持续执行动态驾驶任务中的部分目标和事件探测与响应的能力。

系统在其设计运行条件下持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向和纵向运动控制，且具备与所执行的车辆横向和纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应的能力。。

系统在其设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务。

系统在其设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务并自动执行最小风险策略。

系统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务并自动执行最小风险策略。应急辅助部分驾驶辅助组合驾驶辅助有条件自动驾驶高度自动驾驶完全自动化0系统在其设计运行条件下持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，且具备与所执行的车辆横向或纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应的能力。国内自动驾驶分级12345（一）驾驶辅助持续执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制持续执行动态驾驶任务中的部分目标和事件探测与响应能力车道偏离预警系统、自动紧急制动系统自动驾驶系统提供信息或短暂介入车辆控制以辅助驾驶员安全驾驶车辆。（二）部分辅助驾驶在其设计运行条件下持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制具备与所执行的车辆横向或纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应能力。ACC（自适应定速巡航），车辆会根据驾驶员的设置自动控制与前车的距离。驾驶员将要接管并操作除了电脑接管车辆以外的全部事项。（三）组合驾驶辅助驾驶员与自动驾驶系统可以同时执行车辆的驾驶任务安全监控：驾驶员驾驶员可以随时介入自动驾驶汽车驾驶行为，并立即解除自动驾驶系统控制权，如果遇到危险，驾驶员需要立刻介入，以保障安全驾驶。车辆可以在合适的情况下取代驾驶员，独立控制车辆的转向和速度，完成变道等任务（四）有条件自动驾驶

安全监控：驾驶员自动驾驶系统只需要在遇到不能完成驾驶行为的场景或自动驾驶系统功能失效时向安全员提出请求让其介入驾驶行为。在请求安全员介入驾驶行为过程中，自动驾驶系统还是可以独立完成一段时间的驾驶，以便让安全员做好接管的准备。如果安全员长时间没有根据自动驾驶系统要求阶段车辆，自动驾驶系统可以适时采取减缓车辆发生危险的措施。此外，自动驾驶系统还可以识别安全员驾驶车辆的能力，如果不满足要求时，自动驾驶系统可以立即发出介入驾驶行为的请求。可以独立完成部分驾驶场景中的自动驾驶的功能驾驶员、系统（部分驾驶场景）（五）高度自动驾驶GOOGLE谷歌的无人驾驶车Firefly。这款车型量目前仍然是在进行优化和测试，该车辆车内没有方向盘，也没有刹车和油门踏板，乘客可以完全不用操作地通过Firefly轻松到达目的地。谷歌Waymo测试车可以独立完成规定的驾驶场景中（如园区、学校等）的自动驾驶功能驾驶员、系统（部分驾驶场景）安全监控：驾驶员（六）完全自动驾驶在遇到不能完成驾驶行为的场景或自动驾驶系统功能失效时，会向安全员提出请求让其介入驾驶行为，如果安全员对请求不做响应或安全员要求自动驾驶系统控制车辆到最小风险状态时时，自动驾驶系统可以自行将车辆控制到最小风险状态下。L5级自动驾驶道路模拟可以独立完成所有驾驶场景中的自动驾驶功能自动驾驶系统安全监控：系统能力模块一

对自动驾驶系统的基本认知任务二了解自动驾驶系统的构成Vehicleautonomousdrivingsystemapplications任务目标LearningPurpose了解自动驾驶系统的分类了解自动驾驶系统的构成知道自动驾驶系统的定义说出自动驾驶系统的发展方向任务导入Taskimport2021年12月，德国联邦汽车运输管理局（KBA）批准了奔驰的LEVEL.3级自动驾驶系统，意味着奔驰LEVEL.3级自动驾驶车辆能够上路，甚至能远销海外市场。实际的驾驶过程中，你是否愿意把驾驶任务交给自动驾驶汽车，从而解放自己的双手，干一点其他事情呢？目录三自动驾驶发展趋势一自动驾驶系统的定义自动驾驶系统的组成二自动驾驶系统的定义自动驾驶系统是指列车驾驶员执行的工作完全自动化的、高度集中控制的列车运行系统。自动驾驶系统具备列车自动唤醒启动和休眠、自动出入停车场、自动清洗、自动行驶、自动停车、自动开关车门、故障自动恢复等功能，并具有常规运行、降级运行、运行中断等多种运行模式。实现全自动运营可以节省能源，优化系统能耗和速度的合理匹配。自动驾驶系统的组成自动驾驶系统的构成可以分为四大部分：感知层、信息融合层、决策规划层、以及控制层。感知层感知，其实很好理解，人类用眼睛捕捉事物，自动驾驶汽车则需要传感器感知事物。自动驾驶汽车想要安全行驶，首先需要了解周围行驶的环境，而传感器就是自动驾驶汽车了解环境的工具，目前自动驾驶汽车搭载的主要传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达以及超声波雷达等四大部分。自动驾驶系统的组成自动驾驶系统的构成可以分为四大部分：感知层、信息融合层、决策规划层、以及控制层。感知层目前，摄像头普遍采用CMOS图像传感器，捕捉清晰图片帮助自动驾驶汽车输入数据参数。为了保证数据完整性，市面上的很多自动驾驶汽车都会采用3-6个摄像头。由于摄像头对于光线极为敏感，如果出现强、弱光的情况，普通摄像头捕捉的图像并不能直接被使用，或者会出现无法识别的现象，这对于自动驾驶汽车来说极为致命。自动驾驶系统的组成自动驾驶系统的构成可以分为四大部分：感知层、信息融合层、决策规划层、以及控制层。感知层雷达主要测量位置、速度以及方位角等三个参数。激光雷达算是汽车行业里的一个新贵，也被视为自动驾驶汽车未来核心传感器之一。其主要通过发送直线激光束（非无线电波）的方式，根据激光遇到障碍物后折返时间（TOF），计算目标与车的距离。激光雷达在精度、信息量以及安全性性能方面，具有独到之处。自动驾驶系统的组成自动驾驶系统的构成可以分为四大部分：感知层、信息融合层、决策规划层、以及控制层。感知层毫米波雷达，顾名思义是工作在毫米波波段（波长1-10mm，频率30GHZ-300GHZ）的探测雷达，与激光雷达发送方式不同的是，毫米波雷达会发出锥状的电磁波。工作原理是根据回波时间差计算距离，其具有不受天气情况影响及超远测距的优势，雷达频段与测距成正相关自动驾驶系统的组成自动驾驶系统的构成可以分为四大部分：感知层、信息融合层、决策规划层、以及控制层。感知层蝙蝠发出超声波探测物体的远近，自动驾驶汽车用超声波发现障碍物，两者原理一样。超声波属于机械波的一种，所以容易受传播介质的影响，如天气不同，传播速度不同。故为了充分利用超声波雷达穿透力强、测距方便以及成本低的优点，部分车企会在汽车车身四周置入大量的超声波雷达自动驾驶系统的组成自动驾驶系统的构成可以分为四大部分：感知层、信息融合层、决策规划层、以及控制层。信息融合层自动驾驶汽车置入了如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多个传感器，我们需要用这些传感器感知、捕获数据。当汽车行驶至目标物一定距离内，摄像头和激光雷达同时检测出那个目标物，但如何让汽车知道两个传感器检测出的目标物是同一个呢？这便需要对多传感器数据进行分析对比，如果相同，则进行信息融合，告诉汽车前面就是一个目标物。自动驾驶系统的组成自动驾驶系统的构成可以分为四大部分：感知层、信息融合层、决策规划层、以及控制层。决策规划层决策规划层，其实也不难理解，即对融合的数据，根据驾驶需求，进行任务规划以及决策。对于这点，看法比较多，目前只介绍两种比较宏观的看法。其一，全局规划；这种方式需要借助于地图信息，按照乘客的需求，选择最优的路径。其二，局部规划；需要自动驾驶汽车根据基于全局规划的基础，针对局部环境信息，规划最优的路线。自动驾驶系统的组成自动驾驶系统的构成可以分为四大部分：感知层、信息融合层、决策规划层、以及控制层。控制层现在的汽车基本都需要我们人为操作，而自动驾驶汽车控制层便是替代人为操作，根据获取的信息数据，将做出的决策规划落到实处，即实时操作。用简洁语言描述，便是自动开车。这需要车辆的控制系统与决策系统相配合，并且能够精确的按照需求，对汽车做出加速、减速、制动、转向、变道以及超车等操作。可以看出，前面介绍的感知层、信息融合层以及决策规划层其实都是为控制层做铺垫，最终需要做出动作的还是控制层。自动驾驶发展趋势在自动化驾驶、人工智能等技术的推动下，汽车产业大改革成为必然趋势，信息通信、汽车行业的融合成为必然之举。当前，智能自动驾驶汽车的发展空间越来越大，且随着该类汽车的渗透，未来汽车市场中无人驾驶汽车的比例还会持续增加，特别是在该领域突破技术瓶颈之后，必然会取代更多的封闭路网地区，无人化港口、货场也将成为主流趋势，景区摆渡车辆将以无人驾驶为最终形态，为游客带来更新颖的体验。城市公共建设中，初期，自动驾驶公共汽车、出租车、私家车会在道路上混行，后期或将形成自动驾驶车辆独占路权，非自动驾驶车辆不允许上路行驶的形势。能力模块一

对自动驾驶系统的基本认知任务三了解自动驾驶的数据集和开源工具Vehicleautonomousdrivingsystemapplications任务目标LearningPurpose了解各开源数据集的种类了解自动驾驶数据集的制作方法了解开源数据集的历史沿革任务导入Taskimport作为自动驾驶工程师，了解和使用数据集是一门必修课，不管是目前大火的阿尔法狗，还是生活中常见的人脸识别，都需要进行机器学习，要进行机器学习，先要有数据，即数据集是机器学习的基础。汽车上的自动驾驶也不例外，同样需要大量的数据进行训练，各大科技公司或团体目前已经推出多个开源数据集，来帮助汽车实现自动驾驶。目录二数据集介绍一数据集的定义与重要性三数据集之间的比较开源工具四数据集的定义数据集的定义数据集（英文名称：Dataset），又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合，通常以表格形式出现。比如人脸的数据集，就是将大量的人脸图片进行收集并标注，以实现机器学习，从而达到识别人脸的目的。数据集的重要性要实现自动驾驶，数据是基础，任何研究都离不开数据，巧妇难为无米炊。大量准确的数据集是实现自动驾驶的基础，没有数据，就无法开展研究。数据集的价值数据集是自动驾驶技术发展不可缺少的一部分，优质的数据集往往能够为算法开发带来极大的促进作用。而近十年来，自动驾驶数据集变得越来越多，无论是高校还是企业或者是其他组织，都选择开源自己的数据集，促进自动驾驶技术的进步。数据集的重要性数据集获取方法一般在确定研究课题后，最为首要的任务就是获得相应的数据集，通常有这样几种方案：1.确定特定研究方向后，在网络上查找是否有公开、共享的数据集；2.如果该研究方向当前没有公开数据集或者公开数据集不适合自己的具体研究问题，那就可能需要亲自去创建新的数据集。3.参加公开的技术比赛（比如AI挑战赛），这样的比赛通常会提供合适的数据集；4.与企业进行合作，企业方一般可提供所获取的与实际应用更相关的数据集。数据集介绍从采集内容、采集设备及方法、标注及标注方法等方面对数据集进行介绍。典型数据集包括KITTI、Apollo、BDD100K、nuScenes、CityScapes、DAIR-V2X、UnsupervisedLlamas和HDD等。KITTI数据集KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(opticalflow)，视觉测距(visualodometry)，3D物体检测(objectdetection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。数据集介绍从采集内容、采集设备及方法、标注及标注方法等方面对数据集进行介绍。典型数据集包括KITTI、Apollo、BDD100K、nuScenes、CityScapes、DAIR-V2X、UnsupervisedLlamas和HDD等。ApolloCar3D数据集Apollo为百度推出的交通场景解析数据集，包括上万帧的高分辨率RGB视频和与其对应的逐像素语义标注。该数据集包含5,277个驾驶图像和超过60K的汽车实例，其中每辆汽车都配备了具有绝对模型尺寸和语义标记关键点的行业级3DCAD模型。该数据集比PASCAL3D+和KITTI（现有技术水平）大20倍以上。数据集介绍从采集内容、采集设备及方法、标注及标注方法等方面对数据集进行介绍。典型数据集包括KITTI、Apollo、BDD100K、nuScenes、CityScapes、DAIR-V2X、UnsupervisedLlamas和HDD等。BDD100K数据集2018年5月伯克利大学AI实验室（BAIR）发布了公开驾驶数据集BDD100K，同时设计了一个图片标注系统。BDD100K数据集包含10万段高清视频，每个视频约40秒\720p\30fps。每个视频的第10秒对关键帧进行采样，得到10万张图片（图片尺寸：1280*720），并进行标注。10万张图片中，包含了不同天气、场景、时间的图片，而且高清、模糊的图片都有，具有规模大，多样化的特点。数据集介绍从采集内容、采集设备及方法、标注及标注方法等方面对数据集进行介绍。典型数据集包括KITTI、Apollo、BDD100K、nuScenes、CityScapes、DAIR-V2X、UnsupervisedLlamas和HDD等。nuScenes数据集nuScenes数据集是由Motional的团队开发的用于自动驾驶的公共大型数据集。Motional致力于实现安全，可靠和可达的无人驾驶环境。通过向公众发布部分数据，Motional旨在推进计算机视觉和自动驾驶的研究。nuScenes包含1000个场景，每个场景20秒长，并用23个类别和8个属性的3D边界框完全注释。数据集介绍从采集内容、采集设备及方法、标注及标注方法等方面对数据集进行介绍。典型数据集包括KITTI、Apollo、BDD100K、nuScenes、CityScapes、DAIR-V2X、UnsupervisedLlamas和HDD等。CityScape数据集CityScape数据集专注于对城市街景的语义理解。大型数据集，包含从50个不同城市的街景中记录的各种立体视频序列，高质量的像素级注释为5000帧，另外还有一组较大的20000个弱注释帧。因此，数据集比先前的类似尝试大一个数量级。可以使用带注释的类的详细信息和注释示例。数据集介绍从采集内容、采集设备及方法、标注及标注方法等方面对数据集进行介绍。典型数据集包括KITTI、Apollo、BDD100K、nuScenes、CityScapes、DAIR-V2X、UnsupervisedLlamas和HDD等。DAIR-V2X数据集总计71254帧图像数据和71254帧点云数据。DAIR-V2X协同数据集(DAIR-V2X-C)，包含38845帧图像数据和38845帧点云数据；DAIR-V2X路端数据集(DAIR-V2X-I)，包含10084帧图像数据和10084帧点云数据；DAIR-V2X车端数据集(DAIR-V2X-V)，包含22325帧图像数据和22325帧点云数据。数据集介绍从采集内容、采集设备及方法、标注及标注方法等方面对数据集进行介绍。典型数据集包括KITTI、Apollo、BDD100K、nuScenes、CityScapes、DAIR-V2X、UnsupervisedLlamas和HDD等。UnsupervisedLlamas数据集发布于2019年，该数据集是最大的高质量车道标记数据集之一，特征包括100,042张有标签的车道标记图像，来自约350公里的驾驶记录生成标记图像的管道利用自动创建的地图将标记投射到相机图像中，并依靠优化程序来提高标签的准确性包含像素级的虚线标注，每个标记的二维和三维端点以及连接标记的车道关联。数据集介绍从采集内容、采集设备及方法、标注及标注方法等方面对数据集进行介绍。典型数据集包括KITTI、Apollo、BDD100K、nuScenes、CityScapes、DAIR-V2X、UnsupervisedLlamas和HDD等。H3D-HRI-US数据集本田研究所于2019年3月发布其无人驾驶方向数据集，使用3DLiDAR扫描仪收集的大型全环绕3D多目标检测和跟踪数据集。其包含160个拥挤且高度互动的交通场景，在27,721帧中共有100万个标记实例。凭借独特的数据集大小，丰富的注释和复杂的场景，H3D聚集在一起，以激发对全环绕3D多目标检测和跟踪的研究。数据集之间的比较KITTI是诞生最早的一个较为全面且合理的数据集，所以率先成为了该领域的一个基准，后续的许多研究都是通过从KITTI中进行抽取或改良来获取实验用数据的。Apollo数据集作为在中国国内诞生的数据集，在收集的数据量上有所突破，为国内自动驾驶领域做出了杰出贡献。BDD100K在数据量最大最全面，数据种类的多样性也几乎能覆盖所有的自动驾驶场景。数据集之间的比较nuScenes以场景划分为标志的多模态3D数据集，是第一个包含雷达数据的自动驾驶数据集。CityScapes数据集致力于捕捉真实城市内部交通场景的可变性和复杂性，数据量不大，更为精简。数据集之间的比较DAIR-V2X数据集是首个用于车路协同自动驾驶研究的大规模、多模态、多视角数据集，全部数据采集自真实场景，同时包含2D&3D标注UnsupervisedLlamas数据集是是最大的高质量车道标记数据集之一。HDD数据集专注于自动驾驶系统在现实生活环境中学习真实驾驶员的行为，一种新的注释方法用于从未经修剪的数据序列中理解驾驶员行为。开源工具在汽车自动驾驶领域中，前期的开发都是在自动驾驶研发平台上完成的，通常会运用仿真系统工具对汽车场景进行模拟，从而得到汽车在相应场景下的初期数据，同时也可以保证自动驾驶开发初期的安全性，目前主流的开源自动驾驶仿真平台项目包括Carla、AirSim、Udacityself-drivingcarsimulator、Apollo和Autoware等。开源工具从技术层面来看，这些平台主要分为两类：第一类是基于合成的数据，对环境、感知及车辆进行模拟，这里的感知大多数是图像层面的感知，这类模拟器主要用于感知、规划算法的初步开发上，Carla、AirSim、Udacityself-drivingcarsimulator就属于这类；第二类是基于真实数据的回放，这里的真实数据包括图像、lidar、radar等各种传感器的数据，这类模拟器主要用于测试无人驾驶中信息融合算法以及车辆不同部件的性能，Apollo和Autoware就属于这类。Thanksforlistening！下一节：了解ADAS系统功能《车辆自动驾驶系统应用》能力模块二

对ADAS系统的基本认知任务一了解ADAS系统功能Vehicleautonomousdrivingsystemapplications任务目标LearningPurpose掌握ADAS具体功能及政策法规掌握ADAS的原理及组成知道ADAS定义及历史了解ADAS未来发展趋势任务导入Taskimport2021年4月特斯拉维权事件引发各界聚焦ADAS和刹车失灵问题。ADAS、自动驾驶是人工智能还是人工智障呢？自动驾驶汽车，你还敢买吗？如果你是一名自动驾驶工程师，你会怎么看待这些问题呢？让我们从ADAS开始来了解自动驾驶后再来回答你的想法。目录二ADAS的原理及构成一ADAS系统的定义及历史四ADAS的发展现状和趋势三ADAS具体功能及政策法规ADAS系统的定义及历史ADAS定义根据国标GB/T3926-2020，先进驾驶辅助系统（AdvancedDriverAssistanceSystems；ADAS）的定义为利用安装在车辆上的传感通信，决策及执行等装置，实时监测驾驶员，车辆及其行驶环境，并通过信息和/或运动控制等方式辅助驾驶员执行驾驶任务或主动避免/减轻碰撞危害的各类系统的总称。ADAS系统的定义及历史ADAS发展历史ADAS的历史最早可以追溯到1948年，由美国著名的自动化工程师RalphTeetor发明了全球第一套“定速巡航”系统，而且你绝对想不到的是，这位第一款ADAS功能的发明者还是一位盲人。ADAS系统的定义及历史ADAS发展历史1910年，Peerless汽车公司首次采用了蒸汽发动机上的离心调速器来控制车速，这个调速器采用重力原理，在车辆行驶上坡时自动增大发动机油门，在下坡时自动减小油门，这个设计提升了车辆匀速行驶的能力，但是它还不能解放驾驶员的右脚。ADAS系统的定义及历史ADAS发展历史1910年，Peerless汽车公司首次采用了蒸汽发动机上的离心调速器来控制车速，这个调速器采用重力原理，在车辆行驶上坡时自动增大发动机油门，在下坡时自动减小油门，这个设计提升了车辆匀速行驶的能力，但是它还不能解放驾驶员的右脚。ADAS的原理及构成ADAS工作原理ADAS工作原理如图所示，它是模仿人体的生理机制，主要分为感应、分析和执行三个方面。汽车的各类传感器（五官）收集关于周围环境不同种类的数据，如图像、距离等，进行标志、行人的辨识、侦测与追踪，并将信息传输到中央处理芯片（大脑），再结合导航仪地图数据，利用相关算法进行计算（思考），根据计算结果做出反馈，通过汽车部件（肢体）执行，完成汽车的驱动、制动或转向等功能。ADAS的原理及构成ADAS的构成负责感应的传感器主要包括摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、夜视仪等；负责分析的主要是芯片和算法，算法是由ADAS向无人驾驶进步的突破口，核心是基于视觉的计算机图形识别技术；执行主要是由制动、转向等功能的硬件负责。ADAS主要由三大系统构成（如图所示）：负责环境识别的环境感知系统，负责计算分析的中央决策系统，负责执行控制的底层控制系统。ADAS的原理及构成ADAS的构成在SAE的阶段划分中，L0发挥作用的主要为被动安全系统，它可以辅助或提前警告驾驶员完成操作任务，如夜视辅助(NightVision)和车道偏离预警(LaneDepartureWarning)，但是无法取代驾驶员进行操作按照系统功能可以将ADAS分为主动安全系统和被动安全系统，被动安全系统又可以分为监测系统和预警系统。ADAS的原理及构成ADAS的构成从L1开始，主动安全系统介入并直接作用于制动或转向系统，分担驾驶员的工作，如自动紧急制动（AutomaticEmergencyBraking）和自适应巡航(AdaptiveCruiseControl)。在L2主动安全系统和被动安全系统相互协作，一起参与控制，驾驶员的工作变为监控周围环境按照系统功能可以将ADAS分为主动安全系统和被动安全系统，被动安全系统又可以分为监测系统和预警系统。ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。1

驾驶员疲劳监测driverfatiguemonitoring实时监测驾驶员状态并在确认其疲劳时发出提示信息。2

交通标志识别trafficsignrecognition(TSR)自动识别车辆行驶路段的交通标志并发出提示信息。信息辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。3

智能限速提醒intelligentspeedlimitinformation(ISLI)自动获取车辆当前条件下所应遵守的限速信息并实时监测车辆行驶速度，当车辆行驶速度不符合或即将超出限速范围的情况下适时发出警告信息。4

弯道速度预警curvespeedwarning(CSW)对车辆状态和前方弯道进行监测,当行驶速度超过通过弯道的安全车速时发出警告信息。信息辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。5

抬头显示head-updisplay(HUD)将信息显示在驾驶员正常驾驶时的视野范围内,使驾驶员不必低头就可以看到相应的信息。6

全景影像监测aroundviewmonitoring(AVM)向驾驶员提供车辆周围360度范围内环境的实时影像信息。信息辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。7

夜视nightvision(NV)在夜间或其它弱光行驶环境中为驾驶员提供视觉辅助或警告信息。8

前向车距监测forwarddistancemonitoring(FDM)实时监测本车与前方车辆车距，并以空间或时间距离显示车距信息。信息辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。9

前向碰撞预警forwardcollisionwarning(FCW)实时监测车辆前方行驶环境，并在可能发生前向碰撞危险时发出警告信息。10

后向碰撞预警rearcollisionwarning(RCW)实时监测车辆后方环境，并在可能受到后方碰撞时发出警告信息。信息辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。11

车道偏离预警lanedeparturewarning(LDW)实时监测车辆在本车道的行驶状态,并在出现非驾驶意愿的车道偏离时发出警告信息。12

变道碰撞预警lanechangingwarning(LCW)在车辆变道过程中，实时监测相邻车道，并在车辆侧/后方出现可能与本车发生碰撞危险的其它道路使用者时发出警告信息。信息辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。13

盲区监测blindspotdetection(BSD)实时监测驾驶员视野盲区，并在其盲区内出现其它道路使用者时发出提示或警告信息。14

侧面盲区监测sideblindspotdetection(SBSD)实时监测驾驶员视野的侧/后方盲区，并在其盲区内出现其它道路使用者时发出提示或警告信息。信息辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。15转向盲区监测steeringblindspotdetection(STBSD)在车辆转向过程中，实时监测驾驶员转向盲区，并在其盲区内出现其它道路使用者时发出警告信息。16后方交通穿行提示rearcrossingtrafficalert(RCTA)在车辆倒车时，实时监测车辆后部横向接近的其它道路使用者，并在可能发生碰撞危险时发出警告信息。信息辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。17

前方交通穿行提示frontcrossingtrafficalert(FCTA)在车辆低速前进时,实时监测车辆前部横向接近的其它道路使用者,并在可能发生碰撞危险时发出警告信息。18

车门开启预警dooropenwarning(Dow)在停车状态即将开启车门时:监测车辆侧后方的其它道路使用者,并在可能因车开启而发生碰撞危险时发出警告信息。信息辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。19

倒车环境辅助reversingconditionassist(RCA)在车辆倒车时,实时监测车辆后部环境，并为驾驶员提供影像或警告信息。20

低速行车环境辅助maneuveringaidforlowspeedoperation(MALSO)在车辆泊车或低速通过狭窄通道时，探测其周围障碍物,并当车辆靠近障碍物时发出警告信息。信息辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。21

驾驶员注意力监测driverattentionmonitoring(DAM)实时监测驾驶员状态并在其注意力分散时发出提示信息。信息辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。1

自动紧急制动Advancedemergencybraking(AEB)实时监测车辆前方行驶环境并在可能发生碰撞危险时自动启动车辆制动系统使车辆减速，以避免碰撞或减轻碰撞后果。2

紧急制动辅助emergencybrakingassist(EBA)实时监测车辆前方行驶环境,在可能发生碰撞危险时提前采取措施以减少制动响应时间并在驾驶员采取制动操作时辅助增加制动压力，以避免碰撞或减轻碰撞后果。控制辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。3

自动紧急转向Automaticemergencysteering(AES)实时监测车辆前方和侧方行驶环境，在可能发生碰撞危险时自动控制车辆转向，以避免碰撞或减轻碰撞后果。4

紧急转向辅助emergencysteeringassist(ESA)实时监测车辆前方和侧方行驶环境，在可能发生碰撞危险且驾驶员有明确的转向意图时辅助驾驶员进行转向操作。控制辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。5

智能限速控制intelligentspeedlimitcontrol(ISLC)自动获取车辆当前条件下所应遵守的限速信息并实时监测车辆行驶速度，辅助驾驶员控制车辆行驶速度，以使其保持在限速范围之内。6

车道保持辅助lanekeepingassist(LKA)实时监测车辆与车道线的相对位置,持续或在必要情况下介入车辆横向运动控制,使车辆保持在原车道内行驶。控制辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。7

车道居中控制lanecenteringcontrol(LCC)在车辆行驶过程中，持续自动控制车辆横向运动,使车辆始终在车道中央区域内行驶。8

车道偏离抑制lanedepartureprevention(LDP)实时监测车辆与车道线的相对位置，在其将要超出车道线时介入车辆横向运动控制，以辅助驾驶员将车辆保持在原车道内行驶。控制辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。9

只能泊车辅助intelligentparkingassist(IPA)在车辆泊车时，自动检测泊车空间并为驾驶员提供泊车指示和/或方向控制等辅助功能。10

自适应巡航控制adaptivecruisecontrol(ACC)实时监测车辆前方行驶环境,在设定的速度范围内自动调整行驶速度，以适应前方车辆和/或道路条件等弓|起的驾驶环境变化。控制辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。11

全速自适应巡航控制fullspeedrangeadaptivecruisecontrol(FSRA)实时监测车辆前方行驶环境,在设定的速度范围内自动调整行驶速度并具有减速至停止及从停止状态起步的功能，以适应前方车辆和/或道路条件等引|起的驾驶环境变化。12

交通拥堵辅助trafficjamassist(TJA)在车辆低速通过交通拥堵路段时，实时监测车辆前方及相邻车道行驶环境,经驾驶员确认后自动对车辆进行横向和纵向控制。控制辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。13

加速踏板防误踩anti-maloperationforacceleratrpeda(AMAP)在车辆起步或低速行驶时，因驾驶员误踩加速踏板产生紧急加速而可能与周边障碍物发生碰撞时,自动抑制车辆加速。14

酒精闭锁alcoholinterlock(AIL)在车辆启动前测试驾驶员体内酒精含量，并在酒精含量超标时锁闭车辆动力系统开关。控制辅助类ADAS具体功能及政策法规2019年1月4日，全国汽车标准化技术委员会在其官网发布了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》的征求意见稿。15

自适应远光灯adaptivedrivingbeam(ADB)能够自适应地调整车辆远光灯的投射范围,以减少对前方或对向其它车辆驾驶员的炫目干扰。16

自适应前照灯adaptivefrontlight(AFS)能够自动进行近光灯或远光灯控制或切换，从而为适应车辆各种使用环境提供不同类型的光束。控制辅助类ADAS具体功能及政策法规ADAS在不同车型上的应用都是有相应文件规定的，具体内容如表所示。国标名称《营运客车安全技术条件》《营运货车安全技术条件》《机动车运行安全技术条件》编号JT/T1094-2016JT/T1178.1-2018GB7258-2017范围M2类、M3类中的B级和Ⅲ级营运客车N1类、N2类、N3类载货汽车，适用于牵引货车和半挂牵引车本标准适用于在我国道路上行驶的所有机动车，但不适用于有轨电车及并非为在道路上行驶和使用而设计和制造、主要用于封闭道路和场所作业施工的轮式专用机械车。ADAS具体功能及政策法规ADAS在不同车型上的应用都是有相应文件规定的，具体内容如表所示。国标名称《营运客车安全技术条件》《营运货车安全技术条件》《机动车运行安全技术条件》定符定符原文摘录原文摘录4.1.5车长大于9m的营运客车应装备符合JT/T883规的车道偏离预警系统(LDWS)，还应装备自动紧急制动系(AEBS)。AEBS的前撞预警功能应合JT/T883规定,其他功能应符合相关标准规定8.1总质量大于18000kg且最高车速大于90km/h的载货汽车，应具备车道偏离报警功能和车辆向前碰撞预警功能，车道偏离报警功能应符合JT/T883规定，车辆向前碰撞预警功能应符合GB/T33577的规定。5.10总质量大于或等于12000kg且最高车速大于90km/h的载货汽车，应安装自动紧急制动系统(AEBS)。4.17.3车长大于11m的公路客车和旅游客车应装备符合标准规定的车道保持辅助系统和自动紧急制动系统。7.2.12所有汽车（三轮汽车、五轴及五轴以上专项作业车除外）及总质量大于3500kg的挂车应装备符合规定的防抱制动装置。总质量大于等于1200kg的危险货物运输货车还应装备电控制制动系统(EBS)。ADAS具体功能及政策法规ADAS在不同车型上的应用都是有相应文件规定的，具体内容如表所示。国标名称《营运客车安全技术条件》《营运货车安全技术条件》《机动车运行安全技术条件》LDW-车道偏离预警√√√√√FCW-前方碰撞预警√√√√√AEBS-自动紧急制动系统

√

√√规定执行日期2018-04-012019-04-012020-05-012021-05-012021-01-01ADAS的发展现状和趋势近年来，随着消费者对车辆安全性能关注度的提升，各大车企调整新车技术路线，为新车装配辅助驾驶功能，ADAS的市场渗透得到了较大提升，并逐渐缩小与欧美国家的差距。综合国家政策刺激、消费者需求度以及技术成熟度三方面因素，未来ADAS设备厂商不缺乏持续进行研发投入和技术升级的动力，随着各项技术的不断迭代更新，设备成本不断减少。预计未来的2～3年内，中国ADAS市场将进入快速扩张期，在ADAS的细分功能模块中，碰撞预警和盲区监测系统(BSD)装车量将持续保持最高装车量，但所占比例有所下滑，而诸如自动紧急制动(AEB)、驾驶员疲劳检测、泊车辅助控制系统等功能装车率将有所提升。中国汽车市场对ADAS的需求量在未来三年内将保持持续增长的趋势，在2021年可实现千亿市场规模。预计到2025年，高级自动驾驶汽车量产后，ADAS市场会逐渐进入平稳发展期。能力模块二

对ADAS系统的基本认知任务二完成ADAS系统的标定Vehicleautonomousdrivingsystemapplications任务目标LearningPurpose掌握对系统进行标定的原因了解ADAS系统标定的定义知道ADAS系统标准制定了解ADAS标定系统的重要组成部分任务导入Taskimport2020年4月1日交通部《营运车辆自动紧急制动系统性能要求和测试规程》(JT/T1242-2019)发布，要求营运车辆必须集成AEB系统。ADAS是复杂的高精度机电系统，且与安全相关。在整车生产环节，由于安装误差的存在会导致车辆ADAS系统性能下降甚至功能丧失。所以整车生产过程中需要自动驾驶工程师对车辆进行标定以纠正ADAS系统的安装误差，从而保证其质量和安全性。如果你是一个自动驾驶工程师，你会怎么做？目录二ADAS系统标定的定义一ADAS系统标准制定四ADAS标定系统三对ADAS进行系统标定的原因ADAS系统标准制定稳步推动先进驾驶辅助系统（ADAS）标准制定完成乘用车和商用车自动紧急制动（AEB）、商用车电子稳定性控制系统（ESC）等标准制定，组织开展先进驾驶辅助系统术语及定义、盲区监测、车道保持辅助等标准的研制工作，积极推动全景影像监测、夜视系统、信号提示优先度等标准立项，全面推进全速自适应巡航、交通拥堵辅助控制及自动紧急转向等自动控制系统标准的预研工作。在为了贯彻落实《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》，加快基础通用和行业急需标准制定，推进车联网标准体系建设，工业和信息化部装备工业司组织全国汽标委编制了2019年智能网联汽车标准化工作要点。ADAS系统标准制定全面开展自动驾驶相关标准研制完成驾驶自动化分级等基础通用类标准的制定，组织开展特定条件下自动驾驶功能测试方法及要求等标准的立项，启动自动驾驶数据记录、驾驶员接管能力识别及驾驶任务接管等行业急需标准的预研，积极组织开展商用车辆列队跟驰等重要标准的测试验证，组织编制智能网联汽车功能和性能评价指南等指导性文件。在为了贯彻落实《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》，加快基础通用和行业急需标准制定，推进车联网标准体系建设，工业和信息化部装备工业司组织全国汽标委编制了2019年智能网联汽车标准化工作要点。ADAS系统标准制定有序推进汽车信息安全标准制定完成汽车信息安全通用技术、车载网关、信息交互系统、电动汽车远程管理与服务、电动汽车充电等基础通用及行业急需标准的制定，研究提出汽车软件升级、信息安全风险评估等应用类标准的立项，系统开展汽车整车及零部件信息安全测试评价体系研究，启动车载硬件环境及操作系统相关标准体系规划及预研。在为了贯彻落实《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》，加快基础通用和行业急需标准制定，推进车联网标准体系建设，工业和信息化部装备工业司组织全国汽标委编制了2019年智能网联汽车标准化工作要点。ADAS系统标准制定协同开展汽车网联相关标准制定完成网联车辆方法论标准制定工作，推动智能网联汽车无线通信应用层技术要求、信息交互系统技术要求等标准立项，启动交叉路口碰撞预警等系统应用类标准的预研，完成智能网联汽车通信需求、自动驾驶高精地图标准化需求等研究项目，提出智能网联汽车相关基础设施与服务标准项目建议。在为了贯彻落实《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》，加快基础通用和行业急需标准制定，推进车联网标准体系建设，工业和信息化部装备工业司组织全国汽标委编制了2019年智能网联汽车标准化工作要点。ADAS系统标定的定义VD/车辆检测01LDW/车道偏离警告02PED/行人检测03FCW/前向碰撞警告04TSR/交通标志检测06ACC/自适应巡航05ARNAVI/增强现实导航08SVM/全景影像系统07ADAS系统标定的定义VD/车辆检测在仅基于视觉的模式下，VD目前要能检测70米远的车辆，并能持续跟踪到100米开外LDW/车道偏离警告LDW在夜晚、雨雪等状况下（应该是非特别极端天气），检测出各种车道标志和路边。在直路与弯道上都能工作，但在视野很差的条件下，LDW自动关闭，并给出提示。LDW每秒处理15帧左右的图像，就能满足使用要求。ADAS系统标定的定义PED/行人检测行人检测，一般的PED要区分出走路的和静止的人，并给出行人的位置和速度，如果行人在车辆行驶路线上，能给出重点提示及碰撞时间。现实中，人有走、跑、带着东西、推车等形态和动作，PED都要能处理这些状况，特别是人群检测，为避免重大事故，PED要给出额外的提醒。检测人行道、行人的动作和姿势，对汽车行驶的安全也有重要意义。FCW/前向碰撞警告车祸的发生，大都是来不及反应，或无告警。而FCW能在碰撞前2-3秒，给出警告，以避免车祸发生。因此，FCW要检测出前方车辆或行人的距离及相对速度。ADAS系统标定的定义ACC/自适应巡航ACC一般都基于雷达或激光技术。现在可以基于视觉/相机技术，ACC需要考虑FCW的问题，使用FCW的模块。另外，需要考虑主动刹车和保持常速行驶的问题。ACC还需要考虑路上的一切交通信息，包括是车辆位置，车辆大小，车道，路的宽度等。TSR/交通标志检测TSR能识别路上的交通标志牌如限速标志，包括固定或非固定的LED标志。这些信息还可以与导航地图信息相融合，提供更精确的信息。TSR可以《维也纳公约》规定的交通标志为对象标准。技术要点主要在于图像处理，及标志结构信息的提取与识别。ADAS系统标定的定义SVM/全景影像系统全景影像系统一般需要四个以上鱼眼摄像头，能看到车辆四周的所有状况。技术上需要对摄像头进行标定，对图像进行配准、拼接，车辆自身的虚拟实现，模拟车辆状态等。ARNAVI/增强现实导航ARNAVI就是将普通导航仪与摄像头结合，ARNAVI不仅用前向摄像头将车前的路况录下来，而且据导航地图的信息，在视频上划出虚拟线路箭头，显示导航相关信息。一套有效的ADAS系统标定专用检测设备，用于辅助完成ADAS标定。对ADAS系统进行标定的原因前视摄像头前视摄像头，主要用于前方数据拍照，由于摄像头传感器表面是通过透镜完成安装的，所以摄像头成像和安装是有误差的，目前市场上以Mobileye为核心，所以需要对摄像头安装误差进行标定。前向雷达测前向雷达，前向雷达是通过毫米波方式探测前向物体的位置、距离、速度、轮廓，目前前向雷达以BOSCH和Continental为主，由于雷达安装误差会导致前向距离、速度运算的误差，所以在安装完成后必须使用校准技术对前向雷达进行标定。对ADAS系统进行标定的原因侧向雷达侧向雷达用于判断侧后方物体，用于判断是否够具备并线和转向条件，因此为了调高侧向的测试精度，在安装过程中也需要对侧向雷达进行标定。AVM系统AVM系统标定，由于涉及摄像头图像融合技术，各个摄像头又都存在着安装误差，需要经过图像修正后才能实现图像的完美融合，因此需要对AVM系统进行标定。ADAS标定系统系统功能包含：车辆摆正器、摄像头标定板（棋盘格）、雷达标定角反射器、上位机、标定架及移动小车、BSD雷达校准模拟器、及照明装置、控制系统、诊断通讯设备、标定软件等，架构如下图所示：ADAS标定系统车辆居中摆正系统对被标定车辆的车身进行居中摆正，以便进行车辆驾驶辅助系统的标定。可满足整车长度不大于6000mm、车宽不大于2200mm、轴距不大于3600mm以下车辆的定位，定基准：车辆中心线位+前轮中心线。具体参数如下表所示。ADAS标定系统车辆居中摆正系统车辆居中摆正系统的工作流程：第一步：车辆到位，且超过连续到位时间，提示“到位”；第二步：系统控制电机工作，电机带动丝杠推动推杆往外移动，直到完全推到左右两车轮内侧面为止；第三步：推动力超过设定值后，电机自动停止；第四步：检测完毕，上位机系统发送归位命令，摆正器自动归位；第五步：到位初始位置，摆正结束；第六步：系统提示，车辆可以前行。摆正器现在示意图如图所示：ADAS标定系统FCS前置摄像头标定系统装有前视主动安全摄像头的车辆在驶下生产线前需要对摄像头进行标定。TAC（Target-Alignment-Calibration）是针对前视主动安全摄像头生产线标定而设计的基于目标标靶的标定方案。ADAS标定系统AEB雷达标定系统AEB雷达被动式校准的目的是通过角反确定校准镜轴线与行驶轴线的偏差，再读取角反于雷达轴线的偏差角，通过诊断仪完成系统误差的校正，如果误差超过了一定幅度，那么需要通过调整水平方向和垂直方向的校准螺栓，使雷达轴线与行驶轴线重合或在一个允许的范围内。ADAS标定系统BSD雷达标定系统本部分对BSD雷达系统安装下线后如何做检测校正流程及所需的环境、工具设备、流程、软件需求提出方案。标定场地需11m*8m的空旷场地，附近无较大的障碍物（金属、水泥柱等）；地面漆油漆，建议漆黄色油漆并区别工作区与行人区；标定区域内需要用吸波墙隔成一个两面体（图所示），吸波墙是用吸波材料贴在PVC上，吸波材料应当选择工作频段范围可覆盖77GHz。ADAS标定系统BSD雷达标定系统软件流程图如图所示ADAS标定系统诊断标定系统ADAS标定系统采用一体式设计，通过设备内总线通讯模块实现ADAS标定相关的功能；系统软件可现实ADAS标定，控制器诊断、整车VIN码自动录入、数据与整车快速查询匹配功能；同时含有对其他定制设备统一管理、数据处理、任务制定等功能。用户管理模块不同的人员如设备管理员、操作员等具有不同的操作权限，设备操作员只能按照既定的检测配置文件进行检测，不能修改检测配置文件，添加、删改车型；而管理员即能按照既定的检测配置文件进行检测，又能修改检测配置文件等。系统管理员有添加用户功能权限，系统管理员可以添加高级用户和普通用户；修改用户即系统管理员可以修改用户的信息；删除用户即系统管理员可以删除不同级别的用户。ADAS标定系统软件标定功能通过诊断仪扫描车辆的VIN码，自动从MES、CMMP等系统获取有关AEB、FCS、BSD配置信息，然后写入各控制器；各控制器下线需求如下：AEB，VIN刷写、配置信息、标定、清/读故障码；FCS，VIN刷写、配置信息、标定、清/读故障码；BSD，VIN刷写、配置信息、标定、清/读故障码；控制系统可以与工厂MES、CMMP、检测线系统通讯，从工厂MES或检测线系统获得产品配置信息和轮眉高度信息，并根据产品配置信息自动判断当前车辆是否需要标定；可根据产品配置信息自动进行AEB、FCS、BSD等系统的标定，标定FCS时从检测线系统中（或四轮定位仪）获取轮眉高度测量数据；标定过程自动记录，完成后自动保存记录，并将相关记录上传到MES或检测线系统；标定流程参见各模块标定流程。能力模块二

对ADAS系统的基本认知任务三了解ADAS系统评估方法Vehicleautonomousdrivingsystemapplications任务目标LearningPurpose了解AEB和FCW性能评价及其指标了解ACC性能评价和指标知道ADAS系统的重要组成部分了解LDW性能评价及其指标了解BSD性能评价及其指标任务导入TaskimportADAS系统在2022年有望达到普及，预计渗透率超过50%，并且拥有千亿的市场规模。因此针对ADAS系统的评价、规范、标准的研究与制定则成为现阶段迫切需要落地。而由于ADAS系统包含了众多的子系统，研究ADAS系统的评估方法并且能够予以实现有利于国家规范智能网联汽车的监管体系，促进智能汽车研发、加强对智能汽车的清晰认识，从而早日进入智能网联汽车时代。作为一名自动驾驶工程师，我们该如何研究ADAS系统？目录二AEB和FCW性能评价及其指标一ACC系统评价和指标四BSD性能评价及其指标标定系统三LDW性能评价及其指标（一）ACC系统评价和指标ACC系统介绍ACC自适应巡航控制系统是指在车辆行驶过程中，通过检测交通情况从而在纵向上自动控制车辆的节气门和制动器来实现其加速/减速的功能，从而达到减轻驾驶员的操作负担的目的。由此可知,对ACC系统性能评估的直观反应就是其系统动作的正确率，它能够直接体现该系统的准确度与可靠性。但是另一方面，ACC系统是一个高集成度的复杂系统，仅仅得出正确率是无法全面的评价系统的各个方面，同时简单的数据评分也不利于企业和生产方对于系统的具体分析与改进。ADAS系统包括自适应巡航控制系统、前方碰撞预警系统、自动紧急制动系统、车道偏离预警系统、盲点车辆检测系统。从的这五大子系统的运行原理出发，结合其实际应用的环境与测试的方法，分别对四大子系统进行研究和分析。（一）ACC系统评价和指标ACC系统介绍因此，除去ACC系统的性能评价之外，还需要对实验中ACC的相关数据进行统计计算，从而从多个维度来分析ACC的性能。通过实际路试及相关规范可得到对ACC性能进行评价测试的所需参数。本文将参数分为基本参数和系统动作参数两个部分，具体如表ADAS系统包括自适应巡航控制系统、前方碰撞预警系统、自动紧急制动系统、车道偏离预警系统、盲点车辆检测系统。从的这五大子系统的运行原理出发，结合其实际应用的环境与测试的方法，分别对四大子系统进行研究和分析。参数名称参数描述单位Sacc行驶里程kmTacc行驶时间hAacc_real_a车辆实际加速度m/s2Aacc_req_a车辆目标加速度m/s2Aacc_real_dec车辆实际减速度m/s2Aacc_req_dec车辆目标减速度m/s2（一）ACC系统评价和指标ACC系统介绍ADAS系统包括自适应巡航控制系统、前方碰撞预警系统、自动紧急制动系统、车道偏离预警系统、盲点车辆检测系统。从的这五大子系统的运行原理出发，结合其实际应用的环境与测试的方法，分别对四大子系统进行研究和分析。Vacc_relat相对车速km/hϒup上坡坡度%ϒdown下坡坡度%Vacc_fro前车车速km/hVacc_lat横向车速km/hVacc_lon纵向车速km/hAacc_lon_a纵向加速度m/s2Aacc_lat_a横向加速度m/s2（一）ACC系统评价和指标ACC系统介绍ADAS系统包括自适应巡航控制系统、前方碰撞预警系统、自动紧急制动系统、车道偏离预警系统、盲点车辆检测系统。从的这五大子系统的运行原理出发，结合其实际应用的环境与测试的方法，分别对四大子系统进行研究和分析。参数名称参数描述单位Vacc_self_min系统激活最低车速km/hVacc_self_max系统激活最高车速km/hTTCacc设定的跟车时距sDacc_self车辆目标识别距离mnacc_self_rec首次识别目标次数

Vacc_set设定的定速巡航车速km/hStaaccACC状态信号

StaFroVehicle前方车辆识别提示

StaAudio声音信息

StaDashboard仪表盘信息（一）ACC系统评价和指标ACC系统介绍ADAS系统包括自适应巡航控制系统、前方碰撞预警系统、自动紧急制动系统、车道偏离预警系统、盲点车辆检测系统。从的这五大子系统的运行原理出发，结合其实际应用的环境与测试的方法，分别对四大子系统进行研究和分析。StateSteer方向盘振动

StateSeat座椅振动

Dacc_fol跟车距离mVacc_self_lon车辆雷达识别的纵向车速km/hVacc_test_lat测试雷达识别的横向车速km/hθacc_self车辆雷达识别的相对方位角

θacc_test测试雷达识别的相对方位角（一）ACC系统评价和指标ACC系统指标参数ACC的正确动作应满足以下条件。(1)ACC激活状态下，车辆能够与前车保持一定的车间时距，没有车辆时，以设定车速行驶。状态由ACC自动切换；(2)驾驶员刹车、加速时自动ACC退出；(3)车辆减的速度小于设定的最大减速度Aacc_max_dec；(4)车辆加的速度小于设定的最大加速度Aacc_max_a；(5)车辆速度达到自适应巡航车速门限速度以上；(6)车辆速度不超过自适应巡航的最高车速；(7)跟车时，车间时距不超过设定值。自适应巡航系统的指标参数反应在数据中就是该系统的正确性与误动作，唯有在这方面进行综合评分，才能反应出该系统是否能够满足其设计需求、能否适应复杂的道路环境、能否保证驾驶员的安全。（一）ACC系统评价和指标ACC系统指标参数ACC系统满足以下条件时，系统即为误动作。(1)车辆减速度大于设定的最大减速度Aacc_max_dec；(2)车辆加速度大于设定的最大加速度Aacc_max_a；(3)跟车时，车间时距超过设定值；(4)转弯时，横向加速度超过设定值；根据以上条件，分析统计数据，可以得到ACC系统的正确动作与误动作的相关数据。为了直观反馈，同时结合实际路况，对ACC的动作场景按照目标车的不同状态进行分类，分为静止、低速、减速、重叠4个场景。自适应巡航系统的指标参数反应在数据中就是该系统的正确性与误动作，唯有在这方面进行综合评分，才能反应出该系统是否能够满足其设计需求、能否适应复杂的道路环境、能否保证驾驶员的安全。（一）ACC系统评价和指标ACC系统指标参数自适应巡航系统的指标参数反应在数据中就是该系统的正确性与误动作，唯有在这方面进行综合评分，才能反应出该系统是否能够满足其设计需求、能否适应复杂的道路环境、能否保证驾驶员的安全。目标车静止场景试验车的车速分别为30km/h、40km/h、50km/h和60km/h，目标车低速场景试验车车速分别为90km/h、100km/h、110km/h和120km/h，目标车减速场景中，使目标车车速恒定为70km/h，然后分别以-3m/s2和-4m/s2的减速度制动到停止。横向重叠场景则是使得目标车与试验车在横向上以±50%的相互重叠率进行减速跟车。故可得到ACC的评价表格这里的体验指标主要采用了减速度以及减速度的变化率作为参考项。由ISO的规定可以知道汽车制动的试验车的车速大于72km/h时，减速度不应超过3.5m/s2；当试验车的车速小于18km/h时，减速度不应超过5m/s2；当试验车的车速为18km/h至72km/h之间，减速度线性变化，如图所示。同时当试验车车速大于72km/h时，减速度变化率不应超过2.5m/s3；当试验车车速小于18km/h时，减速度变化率不应超过5m/s3；当主车车速为18km/h至72km/h之间，减速度变化率线性变化，如下图所示。（一）ACC系统评价和指标ACC系统指标参数自适应巡航系统的指标参数反应在数据中就是该系统的正确性与误动作，唯有在这方面进行综合评分，才能反应出该系统是否能够满足其设计需求、能否适应复杂的道路环境、能否保证驾驶员的安全。（二）AEB和FCW性能评价及其指标AEB及FCW系统介绍FCW前方碰撞预警系统是一种预测型汽车安全保护系统。该系统通过车载雷达监控系统来监测横向与纵向的车辆行驶状态主要是基于本车的相对位置与速度，当系统判断有潜在的碰撞摩擦的危险后及时有效的向驾驶员进行预警。AEB自动紧急制动系统在一定层度上是基于FCW系统的更进一步的主动安全技术。即当装有AEB系统的车辆在行驶过程中检测到可能存在的潜在碰撞后，对驾驶人员进行预警，当距离达到系统设定的动作红线后直接对车辆进行主动控制。（二）AEB和FCW性能评价及其指标AEB及FCW系统介绍FCW与AEB系统的监测原理是一样的，所不同的是AEB系统还拥有一套基于监测的控制系统从而在必要的时刻接管驾驶员的部分操作完成对车辆的制动控制以避免伤害和损失。通过规范可得到对AEB和FCW性能进行评价测试的所需参数。（二）AEB和FCW性能评价及其指标AEB系统基本参数参数名称参数描述单位Saeb行驶里程kmTaeb行驶时间hVaeb_self_lon车辆雷达识别的纵向相对车速km/hθaeb_self车辆雷达识别的相对方位角°Daeb_self_lon车辆雷达识别的纵向车距mAaeb_real_lat实际减速度m/s2Aaeb_req_lat目标减速度m/s2（二）AEB和FCW性能评价及其指标FCW系统基本参数参数名称参数描述单位Sfcw行驶里程kmTfcw行驶时间hα方向盘转角°Vfcw_self_lon车辆雷达识别的纵向相对车速km/hθfcw_self车辆雷达识别的相对方位角°Dfcw_self_lon车辆雷达识别的纵向车距m（二）AEB和FCW性能评价及其指标AEB系统动作参数参数名称参数描述单位Vaeb_self_min系统激活最低车速km/hVaeb_self_max系统激活最高车速km/hTTCaeb系统设定的跟车时距sDaeb_self车辆目标识别距离mnaeb_self_rec首次识别目标次数

Vaeb_relat_lon相对纵向车速km/hStaaebAEB状态信号

StaFroVehicle前方车辆识别提示参数名称参数描述单位StaAudio声音信息StaDashboard仪表盘信息

StateSteer方向盘振动

StateSeat座椅振动

Vaeb_test_lon测试雷达识别的纵向相对车速km/hθaeb_test测试雷达识别的相对方位角°Daeb_test_lon测试雷达识别的纵向车距m（二）AEB和FCW性能评价及其指标FCW系统动作参数参数名称参数描述单位Vfcw_self_min系统激活最低车速km/hVfcw_self_max系统激活最高车速km/hTTCfcw设定的车间时距sDfcw_self车辆目标识别距离mnfcw_self_rec首次识别目标次数

Vfcw_relat_lon相对纵向车速km/hStafcwFCW状态信号

StaFroVehicle前方车辆识别提示

参数名称参数描述单位StaAudio声音信息

StaDashboa