ADAS系統
關注創建者：yiyun5611 創建時間：2018-08-28
ADAS系統的視頻教程
高級駕駛輔助系統（ADAS）仿真在車輛開發中的應用
高級駕駛輔助系統（ADAS）仿真在車輛開發中的應用 適用人群：從事車輛ADAS仿真測試、HIL系統測試以及HMI系統交互設計等工程師。 高級駕駛輔助系統（ADAS）仿真在車輛開發中的應用（免費）【已結束】 直播時間：2023-08-04 19:30 先進駕駛輔助系統(ADAS)在當今汽車行業的發展對于提高車輛安全性和駕駛員舒適度至關重要。
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駕駛員為中心開發“軟件-定義-汽車”
課程大綱： 主要議題和收獲包括： ? 學習如何通過實時仿真和驗證來增強軟件功能 ? 了解如何評估和優化駕駛體驗，以超越用戶期望 ? 涉及HMI、ADAS和聲學設計（SoundDesign）應用的案例研究，深入了解用以人為本開發方法的優勢 適用人群： 從事整車性能開發、車輛動力學、底盤電子、ADAS系統開發與測試、特別關注人機界面（HMI）、高級駕駛輔助系統（ADAS）和聲學設計（SoundDesign
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通過實時駕駛模擬革新汽車人機界面（HMI）開發
隨著車載技術的迅猛發展，諸如信息娛樂系統、高級駕駛輔助系統（ADAS）控制模塊以及數字儀表盤等不斷迭代更新，工程師們急需一種更具動態性、以模擬驅動的創新方法，以便在產品量產前，就能全方位優化 HMI 的易用性、人體工程學設計以及整體用戶體驗。
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ADAS系統的實例教程
<p>為確保AD/ADAS系統的安全性，各大車企通常需要<strong>收集、處理和分析</strong>來自于攝像頭、激光雷達等傳感器的數據，以找出提高系統安全性和性能的方法。然而在數據收集過程中，不可避免地會出現<strong>大量無價值數據</strong>，造成<strong>數據泛濫</strong>的情況，進而影響數據的分析處理進程。為此，本文將為大家分享如何通過<strong>合適的指標</strong>及<strong>分析工具</strong>，實現<strong>數據的高效管理、解讀和正確分析</strong>，以避免數據泛濫的不利影響！</p><h2>一、現有問題</h2><p>對于汽車制造商來說，確保AD/ADAS系統的安全性通常需要<strong>收集大量數據。</strong>為了開發、驗證和改進自動駕駛系統，流程通常是相同的：在各種條件下反復進行駕駛測試，累積大量里程。</p><p>這些來自不同來源（攝像頭、GPS、激光雷達、仿真等）的駕駛日志隨后會被處理和分析，以找出提高系統安全性和性能的方法。由于涉及<strong>大量傳感器</strong>、<strong>眾多不同的使用場景</strong>以及<strong>大量的行駛里程</strong>，需要<strong>處理的信息量</strong>會迅速呈<strong>指數級增長。</strong></p><p>面對如此大量待處理的信息，很容易讓人感到不知所措。收集到的很多內容可能<strong>毫無用處</strong>（設想開車行駛的數千公里卻什么有趣的事情都沒發生），而且在這個過程中，一些信息可能會<strong>丟失或損壞</strong>。此外，僅收集數據是不夠的。這些數據需要被<strong>管理、解讀和正確分析</strong>。數據池越大，這個過程就越痛苦和昂貴。
展開 其他系統要求包括提供適當的物理通信接口、電源、可選的DRAM以及可降低系統成本的嵌入式閃存。
傳感器
高級輔助駕駛系統基于不同的傳感器技術， 77GHz的雷達傳感器目前已經在高端奢華轎車上的主動式巡航控制系統（ACC）上應用多年了。該系統的傳感器可以丈量前方車輛的速度以及兩車之間的間隔，同時可以監測自身車輛的速度和間隔。目前已經在中級轎車和經濟型轎車市場上開始應用的機載激光雷達（Lidar）傳感器是遠程傳感器中比較經濟的選擇。相比于雷達，這種傳感器發射激光脈沖，并能檢測從其他物體反射回來的光線。與其他物體之間的間隔可以通過信號延遲的時間來進行計算。
視頻傳感器能夠監測圖像信息，比如側面物體的大小和外形。視頻傳感器能夠監測其他的道路使用者、交通訊號和路標等情況。傳感器發出的信息能夠實現車道偏離警告和交通訊號識別功能。
其他基礎設施如交通訊號、轉彎或山坡等信息可以通過輿圖來獲得。超聲波傳感器用于低速情況，比如停車，同時不需要高探測范圍。而且內部數據可以收集起來提供給其他車輛。通過車對車通訊進行數據傳遞，來監測車流密度。
另外，通過不同傳感器獲得的數據可以相互融合，用于增加系統功能或增強現有的功能。
智能汽車的ADAS水平分辨
從ADAS的實現邏輯上是感知→決策→執行的過程，感知是正確決策和執行的前提，可以先從ADAS硬件配置來了解。特別是一些基礎的ADAS功能，基本上是使用供應商的解決方案，對比優缺點還是比較明顯的。
攝像頭和雷達是目前應用最多的ADAS傳感器，通常我們用V（video）和R（Radar）來代指攝像頭和毫米波雷達，用數字來表明配置的數量。比如1R1V就是由一個雷達和一個攝像頭組成的ADAS系統。通常的配置會有1V、1R、1R1V、3R1V、5R1V以及5R多V。更多的傳感器會帶來更多的成本，但肯定對感知的準確率和漏報率指標上有所增益。
展開 ADAS系統指通過安裝在車體上的智能感知設備，無時無刻收集車輛外部環境信息，識別周圍環境中的靜止和運動物體，對識別的物體進行測量和跟蹤，再通過算法，判斷物體是否是目標物體，目標物體對自身車輛的威脅程度。本文介紹一篇關于ADAS的報告。
在實現無人駕駛汽車的過程中， ADAS系統（ADAS，Advanced Driver Assistance Systems，先進駕駛輔助系統）占據非常重要的地位。
ADAS系統指通過安裝在車體上的智能感知設備，無時無刻收集車輛外部環境信息，識別周圍環境中的靜止和運動物體，對識別的物體進行測量和跟蹤，再通過算法，判斷物體是否是目標物體，目標物體對自身車輛的威脅程度。
由于各國汽車安全標準的不斷提高，導致主動安全技術先進駕駛輔助系統近年來呈快速發展趨勢。ADAS這種最初只應用于奔馳和寶馬等豪華車中的技術，正在快速進入中級甚至入門級乘用車。
一、ADAS系統傳感器部件種類及技術原理
ADAS系統有很多種，這些系統主要通過毫米波雷達、激光雷達、超生波、攝像頭、紅外等傳感器對周圍車輛、行人、燈光、交通標志等目標物體進行識別。無人汽車的實現，就得依賴ADAS系統。將這些系統應用到汽車上去，再通過電腦終端向汽車發出指令，使得汽車實現不完全依賴與人為的控制，而依賴與電腦對其發布的操作指令。
圖表 1 主要ADAS技術分析
資料來源：一覽眾咨詢
從技術角度看，有幾點是明確的。首先，沒有一種單一的體系結構能夠滿足新出現的各類應用需求；其次，需要采用靈活的平臺適應市場發展趨勢，實現最新的功能，同時滿足成本、規劃和性能目標；第三，要滿足ADAS應用的高性能需求，應在軟件和硬件上達到均衡；最后，系統可能使用多個不同類型的傳感器來完成安全相關任務，這類系統今后的發展會比較強勁。
展開 隨著人們對ADAS產品的廣泛關注，各大主機廠和供應商紛紛建立自己的ADAS開發團隊和推出ADAS產品。根據汽車電子開發的V流程，產品在推向市場之前，要進行SIL、MIL、HIL和VIL等仿真驗證，在保證產品的功能的可靠性和性能的穩定性的同時，減少產品的研發費用和縮短產品的研發周期。
在SIL/MIL仿真測試中，需要仿真工具能夠集成客戶多樣化的算法平臺，如C++，simulink等；在HIL仿真測試中，需要仿真工具的仿真速度能夠滿足實時性要求；在VIL仿真測試中，需要仿真工具能夠模擬虛擬的測試場地等。
在傳感器仿真測試方面，需要仿真工具能夠仿真Camera，Lidar，Radar和超聲波等不同的傳感器類型，同是能夠模擬不同等級的傳感器信號，以滿足不同用戶測試不同算法的需求。
在整個測試閉環中，還需要仿真工具能夠集成不同的車輛動力學軟件的同時，能夠和自動化測試軟件無縫集成，從而滿足用戶的自動化測試需求。
汽車高級駕駛員輔助系統的開發和測試領域：
基于VTD的智能駕駛仿真測試系統，采用VTD軟件作為場景搭建和仿真的工具，將VTD軟件布置在高性能圖形工作站中。基于VTD的ROD工具來搭建測試的道路系統，基于ScenarioEditor工具來創建動態的交通，同時根據用戶的被測系統在VTD軟件中來配置不同的傳感器類型及仿真等級。該系統可以滿足用戶的如下需求：
? 進行控制算法的SIL/MIL/HIL測試；
?進行感知+控制算法的SIL/MIL/HIL測試；
?進行基于視頻暗箱/視頻注入的圖像識別算法測試；
?進行基于回波模擬/點云的Radar識別算法的測試；
?進行基于Objectlist和激光雷達點云識別算法的測試；
?進行多傳感器在環同時測試；
?進行基于worldsim的自動化測試。
展開 如果您希望從數百萬小時的駕駛數據中查找特定的相關駕駛事件和未遂事故，以確保您的所需功能正確運行，最好的方法就是創建一個系統性能的概覽分析，實現在數據日志中快速檢索關注點。為此，康謀在本文將為您詳細介紹IVEX的智能概覽功能，助力AD/ADAS的開發與驗證！
一、AD/ADAS性能概覽的重要性
為了開發、演進、測試和驗證自動駕駛（AD）功能或自動駕駛輔助系統（ADAS），各大企業都在生成數千小時的包含仿真或真實世界的駕駛數據日志。那么，如何才能知道自身的AD/ADAS系統是否始終按要求運行？是否朝著更好的表現發展？
對“脫離”AD/ADAS模式的情況進行分析是一種常見的方法。這有助于了解系統失敗的“原因”，而后可對表現不佳的地方進行分組，提供一個概覽以確定糾正這些失敗的優先順序。然而，“脫離”分析僅涵蓋“已知”的不當行為，對于邊緣/極端情況該如何處理？更重要的是，對于險些發生的事故如何處理？
例如，由于一個錯誤檢測或者說“幽靈檢測”，白色的自車認為它將與車輛1發生碰撞，因此決定執行變道操作，如圖1所示。幸運的是，由于自車的左車道是空的，該操作是可行的，否則就可能會由于自車的急剎車而導致與車輛4發生追尾事故。
圖1 追尾未遂
這種更深入、更有成效的分析也與ISO 21448（SOTIF）所提出的過程相匹配，以識別在某些不利觸發條件下系統可能會表現出的局限性、弱點與干擾，而這些都可能導致事故或相關意外事件的發生。
如果能夠提供AD/ADAS系統性能的概覽，工程師就可以迅速在結構化分析中定位所有相關的事件或條件，例如：
（1）數據日志中出現了哪些未遂事故？
（2）系統在哪一個操作域（OD）表現不佳，原因是什么？
（3）開發是否正朝著更好的表現方向發展？
展開 
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在自動駕駛領域，車載ADAS系統需要在高速震動中保持對遠近視場的恒定清晰監控。威睛的無焦點方案，將機械對焦這一薄弱環節整個換成了算力——算力是不怕震動的。同時，系統級小型化優勢也為車載傳感器的緊湊化設計提供了可能性。
威睛光學已獲得聯合光電（上市公司）、同方以衡基金、晨暉資本等知名投資方青睞。
Ansys medini進行ADAS系統 SOTIF分析
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汽車傳感器
許多傳感器正在被集成到依賴光電組件的車輛中，其中包括：
互補金屬氧化物半導體（CMOS）傳感器：用于感知自動駕駛汽車和高級駕駛輔助系統（ADAS）中的局部環境
電荷耦合器件（CCD）攝像頭：用于自動駕駛操作的另一種成像攝像頭，但尤其適用于弱光條件
激光雷達：跟蹤障礙物和車輛，創建車輛周圍局部環境的3D地圖——廣泛應用于自動駕駛汽車和ADAS
任何到達最終圖像的非預期光都被認為是雜散光，它可以影響各種行業應用的光學系統，如增強現實（AR）、高級駕駛輔助系統（ADAS）、顯微研究和空間成像等。
雜散光的類型
雜散光是外部光源進入系統并與內部組件進行相互作用引起的。根據光在光學系統中的表現方式，雜散光可被分為幾種不同類型。
鏡頭眩光：由于系統內部反射，鏡頭眩光可能會在圖像上顯示為線條或明亮的圓形光斑。
HBK 2026 智能原型峰會3個月前
2026 智能原型峰會（SPS）亮點前瞻
本次峰會將帶來為期三天的洞見分享、現場演示與合作交流：
主題演講與技術報告：聚焦車輛動力學、乘坐舒適性、NVH、高級駕駛輔助系統（ADAS）、人機交互（HMI）、耐久性、可靠性及電動動力總成測試等領域的前沿觀點。
現場演示：親身體驗專業駕駛模擬器、硬件在環（HiL）平臺及集成測試解決方案。
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該解決方案增強了測試環境和接口功能，包含完整的操作系統、應用堆棧和硬件，并且，還可以擴展以重放測試，通過測試感知算法和充分激勵高級駕駛輔助系統（ADAS）ECU，將仿真數據與記錄的真實世界數據進行比較和對比。
Ansys與NI的合作有助于提升車輛感知技術的精準度，幫助汽車企業在研發過程中快速、安全地掌握相關技術，從而獲得顯著優勢。
該聯合解決方案為面向 AI 的下一代汽車 SoC 架構探索和早期虛擬軟件開發提供了便利性，支持高級駕駛輔助系統（ADAS）和車載信息娛樂系統（IVI）等應用。
此外，汽車工程師基于新思科技 VDK，可在芯片到貨前數月使用 SoC 的虛擬原型開始軟件開發，實現芯片可用后數天內完成完整的系統啟動，并縮短整車上市時間多達 12 個月。
如今，道路上的許多車輛已經受益于高級駕駛輔助系統（ADAS），這些系統使用攝像頭、雷達和激光雷達等傳感器技術來避免與障礙物發生碰撞，幫助我們保持在車道內、進行平行泊車等。</p><p><br></p><p>所有這些系統都由人工智能（AI）傳感進行指導，例如計算機視覺，它是自動駕駛汽車（AV）感知堆棧的核心功能。
仿真助力加速電動汽車和自動駕駛汽車的開發，并提高安全性
當在數百萬種場景中對車輛組件的相互作用進行建模或對高級駕駛輔助系統（ADAS）進行仿真時，傳統的處理方法可能會過于耗時。通過與汽車軟件和操作系統開發、人工智能計算和云解決方案領域的行業巨擘合作，Ansys展示了如何交付快速的高置信度仿真，有時甚至實現了高達53倍的速度提升。
