ADAS系统结合传感器有助于汽车避免碰撞

主动安全

随着汽车行业继续走上自动驾驶的道路，通过提醒驾驶员注意潜在危险（例如车辆盲区中的摩托车）来提供“被动”辅助的系统已经演变为“主动”安全系统。这些典型的离散系统可以使用来自雷达或摄像头传感器的输入来控制转向、制动或发动机油门。目前正在开发的下一代主动系统在防止崩溃方面将更加有效。他们将集成多个异构网络传感器，并使用复杂的决策算法来更准确地解释车辆及其周围环境的状态。这些系统将使用新的、专用的 ADAS SoC，为多种传感器技术提供支持。这些深亚微米 SoC 的广泛可用性，

新的 SoC 可以管理来自多个流的大量数据，包括视觉、红外、激光雷达、超声波和雷达（长距离、中距离和短距离），使 ADAS 系统能够实现对行人的高精度检测和识别，车辆和其他物体。这些 SoC 通常包含多个 CPU 内核、数字信号处理器、通用图形处理单元 （GPGPU）、或视觉加速引擎，以及多个摄像头输入和显示输出。这些 SoC 将为汽车制造商提供更高的灵活性和对其 ADAS 系统设计方式的控制，从而实现具有商业吸引力和差异化的解决方案。汽车制造商将不再像当今许多人那样采用收缩包装的硬件/软件系统，而是可以自由地利用完整的 ADAS 供应商生态系统，将一流的技术推向前沿——与信息娱乐系统的方式大致相同系统进化。

传感器融合

ADAS 系统必须在各种天气和照明条件下运行。例如，基于视觉的系统应该具有检测低能见度条件的智能，例如雪、大雾或直射镜头的阳光。然后，该系统可以自行禁用并警告驾驶员它无法运行，或者更好的是，优先考虑不受恶劣天气影响的互补传感器数据，例如用于前向碰撞检测的雷达。另一个例子是超声波停车传感器，当沾满泥浆时，它容易出现误报。在这种情况下，系统可以忽略超声波传感器数据，而使用短程雷达或摄像头数据。通过传感器融合结合不同传感器或不同传感器技术的结果，系统设计人员可以创建比单独使用单一技术更有效的解决方案。

随着系统变得更加集成并向驾驶员提供更多数据，它们可能会导致驾驶员信息过载。这种过载可能反过来导致高认知工作量，降低态势感知并降低 ADAS 的有效性。因此，系统设计人员必须设计易于使用的系统，利用最合适的方式（视觉、手动、触觉、听觉、触觉）来完成手头的任务。为确保最佳的用户体验，设计人员还必须建立明确的驾驶员-车辆界面规范，以确保用户和系统要求的正确平衡。

可以说，测试和验证 ADAS 系统是汽车制造商面临的最大挑战之一。在部署商业 ADAS 系统之前，开发团队必须在回归测试数据库中积累数百甚至数千个测试场景，以测试所有场景。最终目标是在所有可能的条件下实现 100% 的准确率和零误报，无论交通、天气或场景中障碍物或行人的数量如何。但是团队如何确保测试数据库包含所有测试用例？现实情况是他们做不到——这就是为什么供应商要花费数年时间测试和验证系统，并在商业部署之前在各个地区进行广泛的现场试验。

合规问题

符合多项安全相关标准已成为 ADAS 系统的最低要求。它允许汽车制造商及其供应商证明他们在产品开发和制造以及危险操作场景的风险评估中使用了一致的、可审核的流程。例如，符合 ISO 26262（IEC 61508 功能安全标准的汽车改编标准）表明系统的设计、实施和维护满足其汽车安全完整性等级 （ASIL），其范围可以从 A 级（代表最低程度的危险）到 D（代表最高）。系统制造商根据系统所涉及风险的严重性、概率和可控性来确定 ASIL。

与 IEC 61508 不同，ISO 26262 没有声明可接受的故障概率的精确值。相反，它以定性方式评估风险并定义安全措施，以避免、控制或减轻整个系统的系统性或随机故障的影响。该标准涵盖了汽车供应链的所有部分，包括二级供应商开发的 SoC、操作系统、中间件组件和算法；一级供应商开发的硬件和软件；以及 OEM 制造的最终系统。

ADAS 系统的安全认证可能是一个漫长而艰巨的过程。使用预先认证的组件可以使系统级认证更加容易，并有助于提高安全水平。例如，用于汽车安全的QNX 操作系统已经过预先认证，可用于符合 ISO 26262 的 ADAS 系统，最高可达 ASIL D。该认证使操作系统适用于从 PRNDL 显示器到行人的各种 ADAS 系统回避系统。

除了 ISO 26262 之外，ADAS 系统可能还需要遵守一级供应商或汽车制造商规定的其他标准。在软件方面，这些标准可能包括AUTOSAR（用于电子控制单元的标准化汽车软件架构）、OpenCL（简化并行计算任务的软件框架）或MISRA（用于 C 和 C++ 语言的基于车辆的软件开发指南） 。 在硬件方面，ADAS 系统需要通过AEC Q100认证，该认证涉及各种温度等级的汽车级集成电路 （IC） 的可靠性测试。IC 必须在 -40 °C 至 +150 °C 的温度范围内可靠运行，具体取决于系统。

拉伸模型

虽然立法、行业标准和技术进步都在帮助 ADAS 市场实现规模经济，但这些因素中的每一个都必须继续发展，以满足不断变化的行业的需求。例如，具有多个 ARM 内核、GPU 或视觉加速内核的 SoC 的出现可能会使传统的 AUTOSAR 软件模型超出其当前的能力。在多核环境中确保最佳的核间通信和共享资源利用是一个需要解决的复杂问题。再加上 ISO 26262 提出的要求，可能需要对 AUTOSAR 进行彻底检查，甚至可能需要为运行在不同内核上的进程建立进程间通信的新一代操作系统。

在 ADAS 系统变得像方向盘一样普遍之前，该行业还必须解决其他挑战，包括缺乏汽车网络中雷达、激光和视频数据的互操作性规范。仅对于音频/视频数据，汽车制造商使用多种通信标准，包括以太网 AVB、LVDS和MOST。因此，ADAS 系统必须支持多种接口以确保广泛采用。他们可能还需要额外的 V2V 和车辆到基础设施 （V2I） 数据接口。该行业需要能够使互补的冗余传感器协同工作的工作模型，从而提高 ADAS 解决方案的效率。

审核编辑：郭婷