AUTOSAR从入门到精通-【应用实战篇】车载HMI-ADAS

目录

前言

ADAS提供商有哪些

1.大陆

2.博世

3.奥托立夫

4.德尔福

5.采埃孚&天合

6.电装

7.法雷奥

ADAS 级别

ADAS 功能是如何设计的?

传感器的重要性

相机

雷达

激光雷达

记录仪上的adas有什么用途?

Adas功能及特点

1.导航系统(Guidance System)

2.实时交通系统(Traffic Message Channel)

3.电子警察系统ISA (Intelligent speed adaptation或intelligent speed advice)

4.车联网(Vehicular communication systems)

5.自适应巡航ACC(Adaptive cruise control)

6.车道偏移报警系统LDWS( Lane departure warning system)

7. 车道保持系统(Lane keeping assist system)

8. 碰撞避免或预碰撞系统(Collision Avoidance System或Precrash System)

9.夜视系统(Night Vision system)

10.自适应前照灯系统(adaptive front-lighting systerm,AFS)

11.行人保护系统(Pedestrian protection system)

12.自动泊车系统(Automatic parking)

13 道路交通标志识别系统(Traffic sign recognition)

14 盲点监测系统( Blind spot monitoring system)

15.驾驶疲劳预警系统((Driver Fatigue Monitor System))

16.下坡辅助系统(Down-hill assist control)简称DAC

17.汽车防盗系统(Car Security System)

ADAS的分类和场景

1. 主动干预类

1)自适应巡航(ACC)

2)车道保持系统(LKS)

3)紧急制动系统(AEB)

4)自动泊车系统(APA)

5)驾驶员监控系统(DMS)

6)驾驶员疲劳预警系统DFM

7)碰撞避免或预碰撞系统(Collision Avoidance System或Precrash System)

8)行人保护系统(Pedestrian protection system)

9)智能车速控制 Intelligent Speed Adaptation (ISA)

2. 辅助预警类

1)车道偏移报警系统(LDWS)

2)车辆碰撞预警(FCW)

3)抬头显示器(Heads-Up Display (HUD))

3. 其他辅助类

1)自适应前照灯系统(ALC)

2)盲点监控系统(BSD)

3)夜视系统(NV) 

4)自适应前照灯系统(AFS)

5)盲点检测(Blind Spot Monitoring (BSM))

ADAS优化

1. 反馈信息可视范围的展示

2. 信息整合分组

3. 信息反馈的优先级排序

ADAS的体验设计维度

1. 用户洞察

2. 座舱场景下的信息获取

 加强ADAS摄像头系统的功能安全性

1 ADAS市场动向和ROHM的方针

2 ROHM面向ADAS摄像头系统的解决方案概要

3 ROHM解决方案带来的诸多好处

  ①安全性

  ②通用性

  ③低噪音

  ④低功耗

使用仿真开发 ADAS 算法

借助 MATLAB 与 Simulink 构建 ADAS 功能

分析数据

合成驾驶场景

设计 ADAS 规划与控制算法

设计感知算法

部署 ADAS 算法

集成和测试


前言

ADAS是高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System)简称ADAS。ADAS高级驾驶辅助系统是利用安装于车上的各式各样的传感器, 在第一时间收集车内外的环境数据, 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理, 从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险, 以引起注意和提高安全性的主动安全技术。ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等,可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量, 通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主,当车辆检测到潜在危险时, 会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。

ADAS的工作原理是利用安装在车上各式各样传感器,来感应车周围的环境、反馈数据,通过运算与分析,反馈给司机,增加汽车驾驶的安全性。由于ADAS系统太过复杂,很多电车系统都包装成一个具有品牌性质的产品,作为打包的增项配置。比如特斯拉Autopilot,于是蔚来推出了NIO Pilot、小鹏汽车推出了XPilot……

ADAS提供商有哪些

1.大陆

ADAS(高级驾驶辅助系统)车载系统的开发是一个高度复杂且跨学科的工程任务,涉及硬件、软件、传感器融合、实时数据处理以及与车辆其他系统的集成。以下是对ADAS车载系统开发项目的关键信息概述: ### 1. 系统架构设计 ADAS项目的开发通常从构建系统架构开始,涵盖硬件平台(如摄像头、雷达、激光雷达)、计算单元(域控制器或集中式计算平台)以及通信协议(如CAN、Ethernet、FlexRay)。在现代软件定义汽车(SDV)趋势下,ADAS系统倾向于采用模块化和可扩展的架构,以便支持未来功能升级[^2]。 ### 2. 传感器融合与感知系统 ADAS依赖多种传感器获取环境信息,包括摄像头、毫米波雷达、超声波雷达和激光雷达等。通过传感器融合技术将多源异构数据整合,提高环境感知的准确性和鲁棒性。例如,使用卡尔曼滤波器或深度学习模型对目标进行识别与跟踪。 示例代码:基于Python的简单卡尔曼滤波实现 ```python class KalmanFilter: def __init__(self, initial_state, process_variance, measurement_variance): self.state = initial_state self.process_variance = process_variance self.measurement_variance = measurement_variance self.gain = 0.0 def update(self, measurement): prediction_error = measurement - self.state self.gain = (self.process_variance) / (self.process_variance + self.measurement_variance) self.state += self.gain * prediction_error self.process_variance = (1 - self.gain) * self.process_variance return self.state # 使用示例 kf = KalmanFilter(initial_state=0.0, process_variance=0.1, measurement_variance=0.5) measurements = [1.1, 1.3, 0.9, 1.0] for m in measurements: filtered = kf.update(m) print(f"Measurement: {m}, Filtered: {filtered}") ``` ### 3. 实时性与安全性要求 ADAS系统必须满足严格的实时性要求,尤其是在紧急制动、车道保持等功能中。因此,系统通常运行在具有硬实时操作系统的平台上(如QNX、AUTOSAR OS),并遵循ISO 26262标准以确保功能安全[^1]。 ### 4. HMI(人机界面)设计 HMI是驾驶员与ADAS系统交互的关键接口。根据其紧迫性和严重性,信息分为三类:信息供应、提醒和警报。HMI设计需考虑用户认知负荷、响应速度和界面友好性,避免造成驾驶员分心[^4]。 ### 5. 测试与验证 由于ADAS系统是典型的分布式控制系统,并与多个子系统协同工作,测试过程包括仿真测试、台架测试、实车测试等多个阶段。常用的工具包括CARLA、Prescan、dSPACE等仿真平台。测试工程师需具备跨领域的知识,包括控制理论、软件工程和交通行为分析[^3]。 ###
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