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ADAS 是什么？
ADAS 怎么工作？
ADAS 市场行情分析
随着经济的发展、人们生活水平的提高，汽车进入到千家万户，成为普通大众的交通工具，全世界汽车保有量与日俱增。而电气化、自主性、连接性、舒适性也被认为是未来汽车行业发展的趋势。恩智浦在接受 Yole Dédevelopment 访谈的时候就曾阐述：“在过去的 10 年间，互联信息娱乐、ADAS 和电气化系统正在重塑汽车行业”的观点。
其中，ADAS 作为安全系统的一部分成为了未来趋势的标准与焦点。早在 2016 年，美国就曾承诺在 2022 年前为所有的车辆配备 AEB 设备，今年上半年，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）和公路安全保险协会（IIHS）又公布了自动紧急制动（AEB）设备的排名。同时，欧盟委员会要求在 2022 年之前，所有欧洲型号都必须配备 ADAS 设备，包括 AEB。这也意味着来自监管机构的压力促使美国和欧洲的汽车市场加速了对 ADAS 的接受力度。
为什么来自大西洋两岸的美国和欧洲的监管机构都如此重视 ADAS 的布局呢？原因有三：第一，以安全为核心的 ADAS 设备是未来汽车的销售亮点，在过去的十年间，美国与汽车相关的行人死亡人数有所增加，而欧洲的死亡人数减少速度正在放缓，因此布局 ADAS 是需求之所在，而目前基于摄像头的 AEB 的 ADAS 1 级和 2 级车辆的累计数量约为 5000 万辆，仅占道路上所有车辆的 4%，市场前景看好。第二，AEB 现在已经被充分证明可以提高安全性，将总体碰撞率降低 10-15%。据调查机构的数据显示，如果道路上的所有车辆都配备 AEB 设备，欧美国家每年共可减少 3000-4000 人的死亡。第三，未来会进入无人驾驶时代，高度发达的 ADAS 产业可以是一个先行者。
图片来源：Yole
ADAS 是什么？
ADAS 是先进驾驶辅助系统（Advanced Driving Assistant System）的英文缩写，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 的系统组成与作用有哪些？
根据 ADAS 的功能区别，从“环境感知→决策规划→控制执行”的角度出发，可以将 ADAS 分为两大阵营：第一个方面是报警阵营，第二个方面是辅助阵营，下面给大家详细地介绍一下这两大阵营的成员。
报警阵营：
车道偏离报警系统（LDWS）
LDWS 是车道偏离预警系统(Lane Departure Warning System )的英文缩写，通常是通过安装在车内挡风玻璃上的摄像头，采集分析行车道路线，当车辆无意识地偏离车道时（比如疲劳驾驶偏离车道、新手上路不打转向灯变道），系统会提前 0.5-1 秒钟发出警报，辅助驾驶员纠正方向，主动避免汽车发生侧撞、侧翻等交通事故。
360°全景环视
360°全景环视是代替人员下车巡视一圈的一种系统，该系统可实时采集车辆四周的影像，经过图像处理单元的一系列智能算法处理之后，形成一幅车辆四周的全景俯视图，从而在泊车或低速行驶时为驾驶者提供辅助的车载摄像功能。驾驶人员可以通过界面来调整观察视角，查看车辆所处的位置和周边情况，从而在保证行车安全的同时，提升驾驶体验。
前方碰撞预警(FCW)
FCW 是前方碰撞预警（Forward Collision Warning）的英文缩写，该系统通常通过雷达系统实时监测前方车辆，判断本车于前车之间的距离、方位及相对速度，当存在潜在碰撞危险时对驾驶者进行警告。但是，FCW 系统本身不会采取任何制动措施去避免碰撞或控制车辆，只是起到一个警示作用。
夜视系统（NVS）
NVS 是夜视系统（Night Vision System）的英文缩写，它是一种利用红外线技术，使驾驶者在夜间或弱光线的环境下，通过红外线摄像头获得更高的视觉预见能力。汽车夜视系统结构主要包括两部分：第一部分是红外线摄像机，第二部分是设置在挡风玻璃上的光显示系统。其运行原理是，利用红外摄像机，捕捉人类肉眼难以辨别的，隐藏在黑暗中的路面信息，再通过光显示系统，将捕捉到的路面信息投射显示在挡风玻璃上。因此，夜视系统能够针对潜在危险向驾驶者提供更加全面准确的信息或发出早期警告，避免和减少事故的发生。
交通标志识别（TSR）
TSR 是交通标志识别（Traffic Sign Recognition）的英文缩写，主要是通过安装在车辆上的摄像机采集道路上的交通标识信息,传送到图像处理模块进行标识检测和识别，并根据识别结果向驾驶员传递重要交通信息的一种系统。比如图中遇到限速、限牌、禁止超车等标识，驾驶员却粗心忽略了，此时 TSR 系统会指导驾驶员做出合理的反应，从而减轻驾驶压力，缓解城市交通压力，减少交通违规行为。
盲点监测系统（BSD）
BSD 是盲点检测系统（ Blind Spot Detection）的英文缩写，是一种基于短距微波雷达探测技术的设备，用于监测处于内外后视镜视觉盲区侧后方移动物体（如汽车、摩托车、自行车、行人），探测相邻车道后方是否有车子在靠近，以及后视镜盲区里是否有车子，从而降低变道时发生碰撞事故的可能性。
疲劳驾驶检测系统（DDD）
DDD 是疲劳驾驶检测系统（Drowsy Driving Detection）的英文缩写，通常是一种采用基于多面部特征融合的人脸识别，结合操作信号进行综合判断，进而发出疲劳驾驶告警信号的系统。通过增设疲劳驾驶检测系统，可有效地减少因疲劳驾驶产生地交通事故。
离手检测（HOD）
HOD 是离手检测（Hands Off Detection）的英文缩写，是一种通过红外、超声波或者是摄像头等传感器来检测在行车过程中驾驶人员是否双手脱离方向盘驾驶，并发出告警信号的系统，从而提高行车的安全性。
辅助阵营：
车道保持辅助系统（LKA）
LKA 是车道保持辅助系统（Lane Keeping Assistance）的英文缩写，是一种重要的主动安全系统，主要通过摄像头识别车辆与车道线的相对位置关系，结合方向盘转角、车速、车辆动力学参数等信息，控制转向系统，完成对车道线的轨迹跟踪，它可以看成是在车道偏离预警系统（LDWS）的基础上对刹车的控制协调装置进行控制的一种系统。当车道保持辅助系统识别到本车道两侧的标记线，那么系统处于待命状态，若处于待命状态，打转向灯后变道，该变道行为引发的告警会被屏蔽；当车辆接近识别到的标记线并有脱离行驶车道的可能性，那么系统会发出方向盘振动或语音告警信号，引起行驶人员的注意。
自适应灯光控制系统（ADB）
ADB 是自适应灯光控制系统（Adaptive Driving Beam）的英文缩写，是一种能够根据路况自适应地变换远光光型的智能远光控制系统。具体来说，就是根据车辆行驶状态、环境状态以及道路车辆状态，自适应灯光控制系统在自动为驾驶员开启或退出远光的同时，可根据车辆前方视野中的车辆位置，自适应地变换远光光型，以避免对其他道路使用者造成眩目，降低了操作复杂性和安全隐患。
全 / 半自动泊车
全自动泊车是一键泊车地简称，不需要驾驶人员控制方向和油门等任何一项操作地自动泊车形式，而半自动泊车与全自动泊车的区别在于驾驶人员需要控制汽车油门，而油门以外地方向等控制由半自动泊车系统来解决。这种泊车方式地到来大大减轻了新手驾驶员地泊车压力，减少了泊车事故地发生概率。
下坡辅助系统（DAC）
DAC 是下坡辅助系统（Down-hill Assist Control）的英文缩写，为了避免制动系统负荷过大，减轻驾驶员负担，下山辅助控制在分动器位于 L 位置；车速 5－25km/h 并打开 DAC 开关的条件下，不踩加速踏板和制动踏板，下山辅助控制系统可以自动把车速控制在适当水平。下山辅助控制系统工作时停车灯会自动点亮。下坡辅助系统的出现能使车辆以恒定低速行驶，防止车轮锁死，同时可以大大降低车辆在坑洼路面下坡时产生的震动，从而确保了行驶的稳定性与提高驾乘舒适性。
上坡辅助系统（HAC）
HAC 是上坡辅助系统（Hill-start Assist ControL）的英文缩写，是在 ESP 系统基础上衍生开发出来的一种功能。车辆在陡峭或光滑坡面上起步时，驾驶员从制动踏板切换至油门踏板车辆将向后下滑，从而导致起步困难。为防止此情况发生，上坡起步辅助控制暂时(一般为几秒钟)对四个车轮施加制动以阻止车辆下滑。
自动刹车辅助系统（AEB）
AEB 是自动刹车辅助系统（Autonomous Emergency Braking）的英文缩写，是一种汽车主动安全技术，主要由 3 大模块构成，包括控制模块（ECU），测距模块，和制动模块。其中测距模块的核心包括微波雷达、人脸识别技术和视频系统等，它可以提供前方道路安全、准确、实时的图像和路况信息。自动刹车辅助系统的工作原理是：采用雷达测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小于安全距离时即使在驾驶员没有来得及踩制动踏板的情况下，AEB 系统也会启动，使汽车自动制动，从而为安全出行保驾护航。
自适应巡航系统（ACC）
ACC 是自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control）的英文缩写，是一种智能化的自动控制系统，它是定速巡航的高阶产品。自适应巡航系统的工作原理是：在车辆行驶过程中，安装在车辆前部的车距传感器（雷达）持续扫描车辆前方道路，同时轮速传感器采集车速信号。当与前车之间的距离过小时，ACC 控制单元可以通过与制动防抱死系统、发动机控制系统协调动作，使车轮适当制动，并使发动机的输出功率下降，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。自适应巡航控制系统在控制车辆制动时，通常会将制动减速度限制在不影响舒适的程度，当需要更大的减速度时，ACC 控制单元会发出声光信号通知驾驶者主动采取制动操作。当与前车之间的距离增加到安全距离时，ACC 控制单元控制车辆按照设定的车速行驶。。所以自适应巡航控制既有自动巡航功能，又有防止前向撞击功能。
交通堵塞辅助（TJA）
TJA 是交通堵塞辅助（Traffic Jam Assist）的英文缩写，它不是帮忙缓解交通堵塞的系统，而是在交通堵塞的时候缓解驾驶人员疲劳的一种设备。比如交通堵塞辅助在车辆行驶速度为时速 60 公里以下时，能实现慢慢的跟车定速巡航，并且保持在车道中间，让驾驶人员的拥堵之旅不用不停踩刹车，减轻驾驶人员的负担，增加行驶舒适度。
ADAS 的关联零部件有哪些？
ADAS 由 ADAS 关联控制器、整车控制器 VCU、电机控制器 MCU、提供转角等信号的 EPS 、提供刹车与制动的 ESP 、提供环境温度信号的 AC 空调、提供转向与车门等车身状态信号的 BCM、中控主机大屏 HMI 和提供如报警信息、开启状态信息显示的 IP 仪表组成，他们之间采用的是一种协同工作机制。
除了这些心脏器件，ADAS 的组成重点还有如汽车“眼睛”般的传感器，ADAS 采用的传感器主要有毫米波雷达、摄像头（包括红外摄像头）、转角传感器、轮速传感器、室外温度传感器、激光雷达、超声波雷达、激光雷达等。
下面简单的讲述一下目前几个主流传感器的应用情况：
1、前视摄像头（探测距离 150m）
目前主流的前视摄像头大都是基于 Mobileye EyeQ3、Mobileye EyeQ4 芯片来完成其先进驾驶辅助系统功能的，比如车道保持、车道偏离预警、道路标志识别、自适应灯光控制、自适应巡航、自动刹车辅助系统、前方碰撞预警等，这些功能的实现不需要借助其他传感器，仅前视摄像头就可单独完成这一系列工作。这种方案最大的优点就是功能多、传感器少、成本低。
2、360°摄像头（探测距离 20m）
360°摄像头的功能不止于全景环视一个功能，它还可以完成盲点检测、车道偏离预警等。但对于车道偏离检测来说，前视摄像头的性能会优于 360°摄像头，因为前视摄像头的探测距离及精度都比 360°摄像头来的高。
3、77G 毫米波雷达（探测距离 100m~200m）
77G 毫米波雷达的最大优点是探测精度高，受环境温度等干扰因素影响小，因此主要用于自适应巡航和自动刹车辅助系统这两个功能，相比前视摄像头在黑夜、大雨、大雾、大学等恶劣环境下的探测功能和精度的减退，77G 毫米波雷达具有很大的优势；但是前视摄像头基于图像处理的特点，可以将标识物、障碍物等分析的更加到位，因此是各有优势。
4、24G 毫米波雷达（探测距离 5m~30m）
24G 毫米波雷达主要实现近距离探测（SRR），可用于盲点检测功能，一般在 ADAS 系统中与 77G 毫米波雷达结合使用。
5、超声波雷达（探测距离分 UPA：0.15m~2.5m 和 APA：0.3m~5m 两种）
超声波雷达是利用传感器内的超声波发生器产生 40KHz 的超声波，再由接收探头接收经障碍物反射回来的超声波，根据超声波反射接收的时间差计算与障碍物之间的距离。超声波雷达的优点在于成本低、探测精度高、不受光线影响三个方面，缺点是受环境温度影响大（不同温度下，超声波传播速度不同）、无法精确描述障碍物位置以及响应慢，目前常用于泊车系统中。
随着 ADAS 高级功能的不断解锁，ADAS 系统对传感器的需求会不断上升，而传感器的单独工作效果明显跟不上步伐，未来是传感器数据融合的时代，只有更多、更全面的数据融合才能作出更正确的判断与执行。当然，这个多不是指的传感器数量，在传感器数量方面，是以做减法为导向的，只有这样才能使功能的实现成本降低，而是指的数据的交互、提取与应用。
ADAS 产业国内外行情
Yole 预测，2018 年至 2023 年，全球先进驾驶辅助系统（ADAS）市场的复合年均增长率将达到 16%，是汽车电子领域增长最快的领域之一。
Technavio 研究分析，中国汽车 ADAS 市场预计在 2017 至 2021 年达到接近 35％的强势复合年增长率。市场由少数成熟的制造商或供应商提供 ADAS 给 OEM。
Technavio 的汽车电子市场首席分析师 Ganesh Subramaniam 表示：“中国市场是一个有着巨大发展潜力，且尚未开发的市场，政府的支持对于中国汽车市场的发展至关重要。 随着感测器和摄像头技术的进步，ADAS 的未来元件将以接近零的误差工作，从而确保更好的道路安全。”
ADAS 设备与系统级供应商
Technavio 在近日发布了一份关于中国汽车产业 ADAS 市场五大供应商的报告，报告中指出：至 2021 年，博世（Bosch）、大陆（Continental）、德尔福（Delphi Automotive）、DENSO 和 Mobileye，将是中国汽车 ADAS 市场中最具竞争力的业者。
ADAS 芯片级供应商
在 ADAS 系统中，各类传感器扮演着非常重要的角色，而芯片与算法更是这些传感器的核心之所在。目前的 ADAS 芯片供应商主要分为前端摄像头模组供应商、雷达供应商以及 ADAS 处理器芯片供应商三大类。
前端摄像头模组供应商
主要集中在以索尼、三星为代表的日韩企业。
雷达供应商
超声波雷达技术门槛较低，供应商较多；激光雷达成本高昂，未商业化；毫米波雷达成本在两者之间，技术门槛较高，主要掌握在采埃孚天合、博世等企业手中。
ADAS 处理器芯片供应商
作为 ADAS 传感器的大脑，ADAS 处理器芯片的发展起步较晚，产业集中度高，供应商主要分布在 Mobileye（被英特尔收购）、意法半导体、英伟达、亚德诺半导体、德州仪器、瑞萨和恩智浦等几个半导体龙头企业之中。下面分别介绍一下这几个公司的主流产品。
Mobileye 携手意法半导体——EyeQ5
图片来源：Mobileye 官网
EyeQ®5 将于 2020 年推出，它将进入下一个性能级别，能够处理超过 16 个百万像素摄像头和其他传感器。它的计算能力以每秒 15 万亿次的运算速度为目标，而在典型的应用中只需要 5-6 瓦。
从 EYEQ®5 开始，Mobileye 将支持汽车级标准操作系统，并提供一个完整的软件开发工具包（SDK），允许客户通过在 EYEQ®5 上部署算法来区分其解决方案。该 SDK 还可用于神经网络的原型和部署，以及用于访问 Mobileye 预先训练的网络层。EYEQ®5 作为开放式软件平台的使用，得益于诸如硬件虚拟化和 CPU 与加速器之间的完全缓存一致性等架构元素。
EYEQ®5 专用 iOS 支持至少 40Gbps 的数据带宽。若传感器非常多，可以通过 PCIE 和千兆以太网端口进行接入。
Eyeq®5 实现了两个用于处理器间通信的 PCIE Gen4 端口，这可以使用多个 Eyeq®5 设备实现系统扩展或与应用处理器连接。EYEQ®设备实现了高性能片上网络互连和多通道低功耗 DDR 接口，以支持高速计算和数据带宽要求。
英伟达——Xaiver SoC
图片来源：英伟达官网
英伟达在 2018 年发布了一款全新 AI 芯片—Jetson Xavier，Jetson Xavier 作 NVIDIA Isaac 平台的核心，是全球首款专为机器人设计的计算机。
Jetson Xavier 包含了六颗处理器，包括 1 个 Volta Tensor Core GPU、1 个 8 核 ARM64 CPU、2 个 NVDLA 深度学习加速器、1 个图像处理器、1 个视觉处理器和 1 个视频处理器，每秒可执行 30 万亿次操作。它的处理能力与配备了 10 万美元 GPU 的工作站大致相同，但功率仅为 30W。
Drive PX Pegasus 是针对 L5 级全自动驾驶出租车的 AI 处理器，搭载了两个 Xavier SoC 处理器。SoC 上集成的 CPU 也从 8 核变成了 16 核，同时增加了 2 块独立 GPU。计算速度达到 320Tops，相当于 PX Xavier 的 10 倍，算力能够支持 L5 完全自动驾驶系统，但其功耗也达到了 500W。
亚德诺半导体——Blackfin
图片（ADSP-BF70x Block Diagram）来源：亚德诺半导体官网
ADI Blackfin 视觉驾驶辅助系统（ADAS）都是基于 Blackfin 系列处理器，其中核心器件是 DSP（digital signal processor，即数字信号处理器）。具有车道偏离警告、交通信号识别、智能前灯控制、物体检测 / 分类、行人检测等功能。其中低端系统基于 BF592，实现 LDW 功能；中端系统基于 BF53x/ BF54x/ BF561，实现 LDW/ HBLB/ TSR 等功能；高端系统基于 BF60x，采用了流水线视觉处理器(PVP)，实现了 LDW/ HBLB/ TSR/ FCW/ PD 等功能。
这里主要介绍一下 BF70x ，ADSP-BF70x Blackfin®处理器系列功耗不到 100 mW，实现了 800 MMACS 的处理性能。此系列 Blackfin 处理器由 8 款高性价比成员构成，搭载最高 1 MB 内置 SRAM，使许多应用无需采用外部存储器，同时也提供了一个可选的 DDR 存储器接口供用户进行扩展。该系列集性能、能效、集成度和价值等优势于一身，允许设计师在众多新型嵌入式视觉及音频应用领域集成 16 位和 32 位处理能力，包括工业成像、楼宇控制以及便携式和汽车音频等。
德州仪器——TDA SoC
图片来源：德州仪器官网
TI 在 ADAS 处理芯片上的产品线主要是 TDAx 系列，目前有 TDA2x、TDA3x、TDA2Eco 等三款芯片。
TDA2x 于 2013 年 10 月发布，主要面向中到中高级市场，配置了 2 颗 ARM Cortex-A15 内核与 4 颗 Cortex-M4 内核、2 颗 TI 定浮点 C66xDSP 内核、4 颗 EVE 视觉加速器核心，以及双核 3DGPU。TDA2x 主要是前置摄像头信息处理，包括车道报警、防撞检测、自适应巡航以及自动泊车系统等，也可以出来多传感器融合数据。
TDA3x 于 2014 年 10 月发布，主要面向中到中低级市场。其缩减了包括双核 A15 及 SGX544GPU，保留 C66xDSP 及 EVE 视觉加速器核心。从功能上看，TDA3x 主要应用在后置摄像头、2D 或 2.5D 环视等。
TDA2Eco 是 2015 年发布的另一款面向中低级市场的 ADAS 处理器，相比于 TDA2x，TDA2Eco 去掉了 EVE 加速器，保留了一颗 Cortex-A15、4 颗 Cortex-M4、DSP、GPU 等内核。TDA2Eco 支持高清 3D 全景环视，由于 TDA3x 主要应用于 2D 或 2.5D 环视，所以 TDA2Eco 填补了中低级市场对于高清 3D 全景环视应用的需求。
瑞萨——R-Car
图片来源：瑞萨官网
瑞萨在 2017 年 4 月发布了一个 ADAS 及自动驾驶平台 Renesas Autonomy，主打开放策略，目的在于吸引更多一级供应商以扩大生态系统。同时发布的还有 R-CarV3M SoC，该芯片配有 2 颗 ARM CortexA53、双 CortexR7 锁步内核和 1 个集成 ISP，可满足符合 ASIL-C 级别功能安全的硬件要求，能够在智能摄像头、全景环视系统和雷达等多项 ADAS 应用中进行扩展。
除了 R-Car 系列产品外，瑞萨还拥有针对雷达传感器的专业处理器芯片，如 RH850/V1R-M 系列，该产品采用 40nm 内嵌 eFlash 技术，优化的 DSP 能快速的进行 FFT 的处理。
恩智浦——BlueBox
图片（S32V234 Block Diagram）来源：恩智浦官网
S32V234 是 NXP 的 S32V 系列产品中 2015 年推出的 ADAS 处理芯片，在 BlueBox 平台上负责视觉数据处理、多传感器融合数据处理以及机器学习。这款芯片拥有 CPU(4 颗 ARM CortexA53 和 1 颗 M4)、3D GPU(GC3000)和视觉加速单元(2 颗 APEX-2vision accelerator)，能同时支持 4 路摄像头，GPU 能实时 3D 建模，计算能力为 50GFLOPs。同时，S32V234 芯片预留了支持毫米波雷达、激光雷达、超声波的接口，可实现多传感器数据融合，最高可支持 ISO26262 ASIL-C 标准。
恩智浦还有一款专门的雷达信息处理芯片 MPC577XK。这是一款面向 ADAS 应用的 Qorivva32 位 MCU，基于 Power 架构，能够支持自适应巡航控制、智能大灯控制、车道偏离警告和盲点探测等应用。
总结语
目前 ADAS 市场渗透率不高，正处在高速发展阶段的 ADAS 市场需求量大。这几年我们也看到许多新的玩家进入这个领域，其中不乏国内的一些企业，比如地平线、寒武纪、四维图新、森国科等。新的机遇也意味着新的挑战，对于国内企业来说，政策利好是一大优势，但是技术革新才是最终出路。
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