专业名词(ADAS)

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ADAS术语大全

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FCTA FCTB RCTA RCTB

小鹏G3 手册

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智能远光灯控制系统(IHBC)_搜狐汽车_搜狐网

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RCW

LCW

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ELK

LDP

ACC

BSD

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LDW

车道偏离报警(ldw)系统技术简介

FCW

AEB:

TSR

ISL

ISLI(Intelligent Speed Limit Information): 智能限速提示


MEB

Manuever Emergency Brake 低速紧急制动

ADAS术语大全

自动驾驶词典--一篇文章讲明白ADAS全部功能! - 知乎

APA

(Auto Parking Assist) 自动泊车辅助系统

低速自动驾驶技术:APA

布谷鸟-APA自动泊车辅助系统_易车

AVP

AVP(Autonomous Valet Parking),自主代客泊车,是达到L4级自动驾驶的智能化泊车产品,它被认为可能是L4自动驾驶首先落地的一个场景。
AVP基本原理与关键技术解读_瞻邈的博客-优快云博客_avp算法

HPP

HPP(Home Zone Parking Pilot)即记忆泊车,这里Home Zone字面意思虽然是家庭停车区域,其实它指的是某些固定的停车场景(小区或公司固定车位),因此也称为记忆式泊车系统,对应SAE自动驾驶级别中的L3级别。

当我们有固定停车位,那么HPP就可以通过车辆的传感器来学习、记录、储存我们平常上下车的位置、停车的操作、停车行进路径以及停车固定位置等,然后当我们再次驾车到达这些地点时,可以实现车辆自动泊入终点附近已被HPP系统记忆的车位。

PDC 

Park Distance Control 停车距离控制系统

PDC-停车距离控制系统_百度百科

FCTA FCTB RCTA RCTB

Front Cross Traffic Alert 前方横向交通预警

Front Cross Traffic Brake 前方横向交通制动

Rear Cross Traffic Alert 后方横向交通预警

Rear Cross Traffic Brake 后方横向交通制动

小鹏G3 手册

智能辅助变道(ALC)

自动变道辅助ALC 要怎么玩?-有驾

NOP

Navigate on a D-Pilot 领航辅助系统

体验蔚来ES6遇到的问题及思考之NOP(一) - 知乎

自适应巡航与领航辅助系统区别是什么_太平洋汽车网

IHC

intelligent high beam control 智能远光灯控制

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车道偏离报警(ldw)系统技术简介

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ALC

automatic lane change 自动车道变换

智能辅助变道(ALC)

ICC

 Intelligent Cruise Control 智能巡航控制
 

RCW

(Rear Collision Warning)后向碰撞预警

【RCW】后碰撞预警 - 简书

LCW

LCW (Lane Changing Warning)变道碰撞预警

辅助驾驶功能介绍(三) - 知乎

LCC

(Lane Centering Control)车道居中控制

车道居中辅助(LCC)

LKA

(Lane Keeping Assist)车道保持辅助

LKA系列(一):LKA系统简介

ELK

(Emergency Lane Keeping)

ELK系统架构与功能特征分析 - 知乎

LDP

(Lane Departure Prevention)车道偏离抑制

ADAS算法设计(四):LDP算法设计 - 知乎

ACC

adaptive Cruise Control

ACC一般在较低的速度下即能进入巡航,除了高速路况,也能适用于城市路况,不必过于担心堵车走走停停的状态。汽车的传感器(雷达)会根据前车以及本车的行驶状态(车距和速度),经过fcu的计算判断后,向执行器(节气门,制动,档位)发送指令,以决定自己的行驶状态,是加速还是减速,还是退出巡航。

自适应巡航最基本功能是保持车辆纵向行驶,在有碰撞危险时,车辆会提示驾驶员并进行主动制动干预。综合来说,ACC在一定程度上减轻驾驶员驾驶的疲劳。

链接:

ADAS算法设计(五):ACC算法设计 - 知乎

ADAS辅助驾驶之:ACC自适应巡航功能解析_搜狐汽车_搜狐网

系列 | ADAS制动系统执行策略详解——ACC系统制动执行策略详解

ADAS功能介绍 - ACC(一)_南风北雨的博客-优快云博客_acc adas

BSD

(Blind Spot Detection)盲区监测

BSD盲区监测系统依赖于车辆尾部两个雷达时刻监测车辆的侧后面和侧面状态,如果车辆位于该区域内,驾驶员将通过后视镜上盲点警告指示灯和组合仪表获得相关警告提示,避免在车道变换过程中出现意外。

超声波雷达+长距离摄像头

链接:

车子上的盲区监测系统是什么,有什么用处? - 知乎

BSD盲区监测系统-简介 - 苹航科技 盲区监测系统

DOW

(door open warning)

在停车状态即将开启车门时,监测车辆侧方及侧后方的其它道路使用者,并在可能因车门开启而发 生碰撞危险时发出警告信息。

链接:

​​​​​​开门预警(DOW)系统硬件设计 - 百度文库

长距离摄像头+毫米波雷达

LDW

(Lane Departure Warning)车道偏离预警

车道偏离预警(LDW)旨在帮助驾驶员在高速公路、快速道路等类似主干道上降低车辆意外偏离车道的风险,车道偏离预警(LDW)将通过视觉、听觉和触觉的方式警告驾驶员。

链接:

​​​​​​LDW车道偏离预警系统_什么是LDW车道偏离预警系统_太平洋汽车网百科

车道偏离报警(ldw)系统技术简介

ADAS算法设计(三):LDW算法设计

方案:摄像头方案

FCW

(Forward Collision Warning)

前碰撞预警,全称Forward Collision Warning,简称FCW。它通过视觉摄像头或雷达系统监测车辆与前车距离及相对时速,对潜在的碰撞风险进行风险告知,但FCW系统本身不能采取制动措施。

链接: ​​​​​​ADAS算法设计(一):FCW算法设计 - 知乎

卡车小百科(54):FCW LCW能算辅助驾驶?_东风柳汽乘龙_乘龙T7_卡车之家

AEB:

技术方案:可以采用毫米波雷达+摄像头的方案

全称自动紧急制动(Automatic Emergency Braking)
通过雷达、摄像头共同监测前方车辆以及行人情况,若探测到潜在碰撞风险,系统将采取相应预警及制动措施,从而避免发生碰撞或减轻碰撞损害程度

链接:自动驾驶基础-AEB_可乐芬达的博客-优快云博客_aeb 算法设计

基于线控制动系统的 AEB 功能开发_汽车技术__汽车测试网

AEB落地:摄像头与毫米波雷达的融合_I-am-Unique的博客-优快云博客_摄像头与雷达融合

ADAS算法设计(二):AEB算法设计 - 知乎

TSR

Traffic Sign Recognition,简称TSR

交通标志识别系统(TSR)_lnjhl的博客-优快云博客_交通标志识别系统

ADAS算法设计(七):TSR & PD算法设计 - 知乎

ISL

 智能限速器( ISL)结合了自动限速器(ASL)和交通标志识别(TSR)功能。通过结合这两种功能,ISL能够自动更新设定速度,以匹配当前的速度限值。ISL软件由发动机控制模块(ECM)托管,速度数据由摄像头壳体中的图像处理控制模块(IPCM)提供。ISL只在配备TSR和ASL的车辆上可用。

剖析捷豹F-PACE新技术亮点(三) - 精通维修下载

ISLI(Intelligent Speed Limit Information): 智能限速提示

AES/ESS

Automatic Emergency Steering System : 自动紧急转向系统

Emergency Steering Support : 紧急转向辅助

更聪明的主动安全功能——自动紧急转向AES

TJA

TJA (Traffic Jam Assistant) 交通拥堵辅助系统,在堵车时候,为驾驶员提供一定的辅助系统,缓解驾驶员的疲劳。

汽车里面的TJA是什么工作原理? - 知乎

Freespace

可以用户检测道路边缘的信息等。

可行驶区域(freespace)如何利用? - 知乎

### ADAS技术介绍与实现方案 #### 1. ADAS技术概述 先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)是智能交通领域的重要组成部分。近年来,ADAS在多个方面取得了显著进展,包括车道线检测、前车防撞、疲劳驾驶监测、紧急避障以及信号灯识别等[^1]。这些功能的实现依赖于多种传感器和算法的协同工作。 #### 2. 核心功能模块 ADAS的核心功能模块主要包括以下几个方面: - **车道保持辅助(Lane Keeping Assist, LKA)**:通过摄像头检测车道线并提供转向支持以防止车辆偏离车道[^3]。 - **自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)**:利用雷达或激光雷达监测前方车辆的距离,并自动调整车速以保持安全距离[^2]。 - **自动紧急制动(Automatic Emergency Braking, AEB)**:当检测到潜在碰撞风险时,系统会立即启动刹车以避免或减轻碰撞程度[^1]。 - **盲点监测(Blind Spot Monitoring, BSM)**:使用超声波或雷达传感器监控车辆两侧及后方区域,提醒驾驶员注意盲区内可能存在的其他车辆[^3]。 #### 3. 实现方案 ADAS系统的实现通常涉及以下关键步骤: - **传感器融合**:将来自不同类型的传感器(如摄像头、毫米波雷达、激光雷达等)的数据进行整合,以提高环境感知能力。 - **目标检测与跟踪**:采用计算机视觉技术和深度学习模型来识别道路上的目标物,并持续追踪其位置变化[^3]。 - **决策规划**:基于当前路况信息制定最优行驶策略,例如调整速度、变换车道等操作[^1]。 - **执行控制**:通过电子稳定程序(ESP)、电动助力转向(EPS)等装置实现对车辆的实际操控。 ```python # 示例代码:简单的目标检测与跟踪逻辑 import numpy as np def object_detection(image): # 假设这里是一个预训练好的目标检测模型 detections = model.predict(image) return detections def track_objects(detections, previous_states): tracked_objects = [] for detection in detections: best_match = None min_distance = float('inf') for state in previous_states: distance = np.linalg.norm(detection['position'] - state['position']) if distance < min_distance: min_distance = distance best_match = state if best_match is not None: tracked_object = { 'id': best_match['id'], 'position': detection['position'], 'velocity': detection['velocity'] } tracked_objects.append(tracked_object) return tracked_objects ``` #### 4. 技术挑战 尽管ADAS技术已经取得了很大进步,但仍面临一些技术挑战: - **复杂场景下的鲁棒性**:如何确保系统在恶劣天气条件或光照不足的情况下仍能正常工作[^3]。 - **多传感器数据同步与校准**:由于不同传感器的工作原理和采样频率存在差异,因此需要解决时间戳对齐和几何校正等问题。 - **实时性要求**:为了满足自动驾驶应用中严格的延迟限制,必须优化算法效率并充分利用硬件资源。
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