《智能網聯汽車ADAS系統原理與關鍵技術》是“智能網聯汽車核心技術叢書”中的一冊，本書旨在深入探討智能網聯汽車的核心系統——高級駕駛輔助系統（ADAS）的工作原理和關鍵技術。本書通過系統地闡述ADAS系統的各個組成部分、技術原理及其在實際應用中的關鍵作用，包括車道偏離報警系統、前向碰撞預警、自動緊急制動、自動泊車輔助、車道保持輔助、自適應巡航控制、車輛盲區監測、疲勞駕駛預警、夜視輔助等系統，為讀者提供了一個全面而深入的了解智能網聯汽車技術的視角。
本書可供智能網聯汽車ADAS方向的技術人員閱讀參考，也可供智能網聯汽車行業的政策制定者、企業管理者、科研工作者以及汽車第三方檢測機構人員閱讀，同時也可以作為國內高校相關專業的本科生、研究生的參考教材。

1.本書對先進輔助駕駛系統進行了全面的介紹，內容邏輯清晰、體系完整，文字通俗易懂，盡量避免煩瑣公式； 2.本書包括車道偏離報統、前向碰撞預警、自動緊急制動、自動泊車輔助、車道保持輔助、自適應巡航控制、車輛盲區監測、疲勞駕駛預警、夜視輔助等系統，讀者閱讀完后將對ADAS有全新的認識； 3.本書以較多圖表呈現相關內容，以便讀者輕松理解。

隨著國家經濟的逐步發展和新興技術的不斷進步，我國汽車產業近些年得到了飛速發展，已然成為工業經濟穩增長的“壓艙石”。尤其是近幾年，我國汽車工業緊抓電動化、智能化、網聯化轉型機遇，強化頂層設計，著力推動技術創新、產品創新和市場創新。智能網聯汽車作為智能交通系統中汽車與車聯網交集的產品，已經成為行業發展的新風口，為我國汽車產業的轉型升級和新型工業化的推進帶來了歷史性機遇。
與傳統汽車產業的發展模式不同，智能網聯汽車產業作為具有巨大潛力的戰略性新興產業，具備天然跨界融合的特質，而且其發展不僅能夠推動汽車產業的轉型升級，也會給居民出行方式、交通管理模式、市政設施規劃等領域帶來變革。一直以來，道路交通安全和交通運行效率問題都是交通組織和管理的痛點，如何提高車輛運行的安全性和智能化程度是相關企業關注和研究的熱點，而高級駕駛輔助系統（ADAS）的研發和應用，能夠預先讓駕駛者察覺到可能發生的危險，有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性。
ADAS并不等同于自動駕駛或無人駕駛，其是自動駕駛、無人駕駛實現的重要基礎。由于ADAS能夠極大提升車輛和道路的安全性，因此，其不僅成了智能網聯汽車的重要組成部分，也演化為汽車產業發展最快的應用領域之一。
從實現原理來看，ADAS是借助于安裝在車輛上的各種傳感器（如毫米波雷達、激光雷達、單/雙目攝像頭以及衛星導航等）采集行駛過程中車輛以及周邊環境的信息，再通過系統的運算和分析，識別可能出現的危險，給出相應的應對方案，并依托控制系統完成對車輛的操控。隨著汽車安全標準以及電子化水平的不斷提升，人們對車輛行駛的安全需求也將越來越高，這無疑使得ADAS擁有廣闊的市場前景。
從全球范圍來看，目前ADAS市場的集中度較高，主要被博世、采埃孚等具有技術和設備優勢的傳統零部件巨頭所壟斷。受益于各國監管機構對于車輛主動安全技術的要求和推動，ADAS市場的發展勢頭仍十分迅猛。
為了進一步推動我國汽車領域實現高質高效發展，提高產業生態的豐富程度，我國相關部門陸續出臺了多項關于智能網聯汽車的政策和文件，從政策層面為智能網聯汽車產業的發展提供支持。其中，ADAS作為智能網聯汽車的重要組成部分，也是我國政府關注的重點。 2022年3月1日，《汽車駕駛自動化分級》作為我國的國家標準正式開始實施，北京、上海、廣州、深圳等城市也先后制定了一系列鼓勵ADAS技術研發的政策和管理細則，為全國的智能駕駛測試和商業化運營試點起到了引領示范作用。
本書立足于當前全球智能網聯汽車產業以及ADAS系統的發展現狀與趨勢，采用總分式結構，全面闡述智能網聯汽車ADAS系統的構成、原理、測試與評價方法等，試圖為讀者提供一些有益的借鑒與思考，對從事智能網聯汽車設計研發、產品測試、質量論證等相關方向的人員具有較高的參考價值。
本書注重理論與實踐相結合，核心內容包括車道偏離報警系統（LDWS）、前向碰撞預警系統（FCW）、自動緊急制動系統（AEB）、自動泊車輔助系統（APA）、車道保持輔助系統（LKA）、自適應巡航控制系統（ACC）、車輛盲區監測系統（BSD）、疲勞駕駛預警系統（DMS）、夜視輔助系統（NVS）等九大方向，全面闡述智能網聯汽車ADAS系統的原理和關鍵技術，同時輔之以大量的結構圖、框圖和表格，讓讀者精準把握ADAS系統的應用價值和發展前景。
此外，由于本書是“智能網聯汽車核心技術叢書”中的一冊，因此推薦讀者結合叢書中的其他書籍對照閱讀，以便對智能網聯汽車產業的發展有更加全面系統的了解和更為深入準確的把握。
由于作者水平所限，書中不足之處請讀者批評指正。

著者

第1章　智能網聯汽車ADAS系統	001
1.1　汽車高級駕駛輔助系統概述	002
1.1.1　ADAS系統定義與類型	002
1.1.2　ADAS系統構成與原理	004
1.1.3　ADAS系統常用傳感器	005
1.2 ADAS系統構成與主要功能	011
1.2.1　車道偏離報警系統	011
1.2.2　車道保持輔助系統	012
1.2.3　自適應巡航控制系統	013
1.2.4　前向碰撞預警系統	014
1.2.5　自動泊車系統	015
1.2.6　盲區監測系統	015
1.2.7　駕駛員疲勞預警系統	016
1.2.8　自適應燈光控制系統	017
1.3　ADAS系統實車道路測試方法	018
1.3.1　ADAS環境感知技術	018
1.3.2　道路環境影響因素	021
1.3.3　道路測試路線方案	022

第2章　車道偏離報警系統（LDWS）	026
2.1　車道偏離報警系統概述	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的模塊構成	029
2.1.4　全球主流的LDWS	031
2.2　車道線檢測與識別方法	033
2.2.1　LDWS的工作原理	033
2.2.2　基于特征的識別方法	035
2.2.3　基于模型的識別方法	035
2.2.4　基于深度學習的識別方法	036
2.3　車道偏離報警決策算法	038
2.3.1　車道偏離報警決策算法概述	038
2.3.2　基于TLC的報警決策算法	039
2.3.3 基于CCP的報警決策算法	041
2.3.4　基于預測軌跡偏離的算法	041
2.3.5　基于EDF的報警決策算法	042
2.3.6　基于TTD的報警決策算法	044
2.3.7　基于FOD的報警決策算法	045

第3章　前向碰撞預警系統（FCW）	046
3.1　前向碰撞預警系統概述	047
3.1.1　FCW系統的基本構成	047
3.1.2　FCW系統原理與應用	049
3.1.3　FCW系統的類型劃分	050
3.1.4　FCW系統的應用場景	051
3.1.5　FCW系統的測試標準	052
3.2　FCW系統的算法原理	054
3.2.1　前方車輛識別算法	054
3.2.2　車輛跟蹤與車距檢測	056
3.2.3　安全車距預警模型	057
3.3　FCW系統的報警策略	059
3.3.1　FCW感知傳感器選擇	059
3.3.2　FCW系統的報警時機	059
3.3.3　HMI預警方式的設計	062

第4章　自動緊急制動系統（AEB）	064
4.1　自動緊急制動系統概述	065
4.1.1　AEB系統的基本概念	065
4.1.2　AEB系統的模塊構成	066
4.1.3　AEB系統的工作原理	069
4.1.4　AEB的工作范圍及優劣	073
4.2　AEB系統的作用與類型劃分	074
4.2.1　AEB系統的主要作用	074
4.2.2　根據功能名稱劃分	075
4.2.3　根據行駛速度劃分	078
4.2.4　根據技術路徑劃分	080
4.2.5　根據不同路況劃分	080
4.2.6　根據輔助方式劃分	081
4.3 自動緊急制動系統避撞策略	081
4.3.1　基于安全距離的避撞策略	081
4.3.2　基于碰撞發生時間的避撞策略	084
4.3.3　制動轉向協同的避撞策略	085

第5章　自動泊車輔助系統（APA）	087
5.1　自動泊車技術的演進路線	088
5.1.1　自動泊車輔助（APA）	088
5.1.2　遠程遙控泊車（RPA）	090
5.1.3　自主學習泊車（HAVP）	091
5.1.4　自動代客泊車（AVP）	094
5.2　自動泊車系統原理與設計	097
5.2.1　自動泊車類型與方案原理	097
5.2.2　自動泊車系統的硬件組件	100
5.2.3　自動泊車系統的軟件功能	102
5.2.4　自動泊車系統HMI案例分析	108
5.3　基于計算機視覺的APA系統	114
5.3.1　計算機視覺深度估計	114
5.3.2　停車位的標記與識別	115
5.3.3　車輛和行人檢測/跟蹤	116
5.3.4　可行駛空間障礙檢測	117

第6章　車道保持輔助系統（LKA）	119
6.1　車道保持輔助系統概述	120
6.1.1　LKA系統架構與功能	120
6.1.2　LKA系統的工作原理	121
6.1.3　LKA系統的基本結構	124
6.1.4　控制策略及仿真分析	127
6.2　LKA系統的主觀評價體系	128
6.2.1　主觀評價指標體系	128
6.2.2　HMI維度的評價方法	130
6.2.3　LDW維度的評價方法	131
6.2.4　LKA維度的評價方法	132

第7章　自適應巡航控制系統（ACC）	135
7.1　自適應巡航控制系統概述	136
7.1.1　ACC系統結構與作用	136
7.1.2　ACC系統原理與模式	138
7.1.3　ACC系統要求與設置	139
7.1.4　ACC系統標定的方法	142
7.2　ACC系統仿真測試與評價	143
7.2.1　仿真測試整體方案	143
7.2.2　仿真測試軟件選型	146
7.2.3　仿真測試場景設計	149
7.2.4　車輛動力學模型設計	152
7.2.5　傳感器模型設計	154

第8章　車輛盲區監測系統（BSD）	156
8.1　車輛盲區監測系統概述	157
8.1.1　車輛盲區的主要類型	157
8.1.2　BSD系統原理與構成	159
8.1.3　BSD系統的設計原理	160
8.1.4　BSD系統的應用場景	163
8.1.5　BSD系統的發展現狀	168
8.2　BSD系統測試與評價方法	169
8.2.1　測試系統的搭建方法	169
8.2.2　測試數據保存與分析	172
8.2.3　BSD系統的測試方法	174
8.2.4　實車測試的效果驗證	177

第9章　疲勞駕駛預警系統（DMS）	179
9.1　疲勞駕駛預警系統概述	180
9.1.1　DMS系統原理與構成	180
9.1.2　DMS系統的技術支撐	181
9.1.3　DMS系統的監測算法	182
9.1.4　國外DMS系統的應用	183
9.1.5　國內DMS系統的應用	186
9.2　駕駛員疲勞檢測原理與方法	188
9.2.1　基于生理指標檢測	188
9.2.2　基于生理反應檢測	189
9.2.3　基于車輛行駛狀態檢測	191
9.2.4　基于多特征信息融合檢測	192
9.2.5　基于圖像處理的疲勞駕駛檢測	192

第10章　夜視輔助系統（NVS）	194
10.1　車載夜視輔助系統概述	195
10.1.1　夜視輔助系統的結構原理	195
10.1.2　夜視輔助技術的工作原理	196
10.1.3　主動式NVS與被動式VNVS	198
10.1.4　BMW夜視系統技術解析	199
10.2　紅外熱成像技術原理與應用	201
10.2.1　紅外熱成像的技術原理與特點	201
10.2.2　紅外熱成像在自動駕駛中的應用	204
10.2.3　紅外熱成像在車輛檢修中的應用	206
10.2.4　全球紅外熱成像領域的典型玩家	208

參考文獻	211