智能網聯汽車ADAS系統原理與關鍵技術

第1章　智慧網聯汽車ADAS系統 001
1.1　汽車高級駕駛輔助系統概述 002
1.1.1　ADAS系統定義與型別 002
1.1.2　ADAS系統構成與原理 004
1.1.3　ADAS系統常用感測器 005
1.2 ADAS系統構成與主要功能 011
1.2.1　車道偏離警報系統 011
1.2.2　車道持輔助系統 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　自動停車系統 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系統實務道路測試方法 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　車道偏離警報系統（LDWS） 026
2.1　車道偏離警報系統概述 027
2.1.1　LDWS的基本概念 027
2.1.2　LDWS的功能 028
2.1.3　LDWS的模組構成 029
2.1.4　全球主流的LDWS 031
2.2　車道線偵測與辨識方法 033
2.2.1　LDWS的工作原理 033
2.2.2　基於徵的辨識方法 035
2.2.3　基於模型的辨識方法 035
2.2.4　基於深度學的辨識方法 036
2.3　車道偏離警報決策演算法 038
2.3.1　車道偏離警報決策演算法概述 038
2.3.2　基於TLC的警報決策演算法 039
2.3.3 基於CCP的警報決策演算法 041
2.3.4　基於預測軌跡偏離的演算法 041
2.3.5　基於EDF的警報決策演算法 042
2.3.6　基於TTD的警報決策演算法 044
2.3.7　基於FOD的警報決策演算法 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系統的演算法原理 054
3.2.1　前方車輛辨識演算法 054
3.2.2　車輛追蹤與車距偵測 056
3.2.3　車距預警模型 057
3.3　FCW系統的警報策略 059
3.3.1　FCW感知感測器選擇 059
3.3.2　FCW系統的警報時機 059
3.3.3　HMI預警方式的設計 062

第4章　自動緊急煞車系統（AEB） 064
4.1　自動緊急煞車系統概述 065
4.1.1　AEB系統的基本概念 065
4.1.2　AEB系統的模組構成 066
4.1.3　AEB系統的工作原理 069
4.1.4　AEB的工作範圍及劣 073
4.2　AEB系統的作用與型別劃分 074
4.2.1　AEB系統的主要作用 074
4.2.2　依功能名稱劃分 075
4.2.3　依行車速度劃分 078
4.2.4　依據技術路徑劃分 080
4.2.5　依不同路況劃分 080
4.2.6　依輔助方式劃分 081
4.3 自動緊急煞車系統避撞策略 081
4.3.1　基於距離的避撞策略 081
4.3.2　基於碰撞發生時間的避撞策略 084
4.3.3　煞車轉向協同的避撞策略 085

第5章　自動停車輔助系統（APA） 087
5.1　自動停車技術的演進路線 088
5.1.1　自動停車輔助（APA） 088
5.1.2　遠程遙控泊車（RPA） 090
5.1.3　自主學泊車（HAVP） 091
5.1.4　自動代客泊車（AVP） 094
5.2　自動停車系統原理與設計 097
5.2.1　自動泊車類型與方案原理 097
5.2.2　自動停車系統的硬體組件 100
5.2.3　自動停車系統的軟體功能 102
5.2.4　自動停車系統HMI案例分析 108
5.3　基於電腦視覺的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　車輛與行人偵測/追蹤 116
5.3.4　可行駛空間障礙偵測 117

第6章　車道持輔助系統（LKA） 119
6.1　車道持輔助系統概論 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系統的基本架構 124
6.1.4　控制策略及分析 127
6.2　LKA系統的主觀評體系 128
6.2.1　主觀評指標體系 128
6.2.2　HMI維度的評方法 130
6.2.3　LDW維度的評方法 131
6.2.4　LKA維度的評方法 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系統需求與設定 139
7.1.4　ACC系統標定的方法 142
7.2　ACC系統測試與評 143
7.2.1　測試整體方案 143
7.2.2　測試軟體選用 146
7.2.3　測試場景設計 149
7.2.4　車輛動力學模型設計 152
7.2.5　感測器模型設計 154

第8章　車輛盲點監測系統（BSD） 156
8.1　車輛盲點監測系統概述 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系統的發展現況 168
8.2　BSD系統測試與評方法 169
8.2.1　測試系統的搭建方法 169
8.2.2　測試資料存與分析 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系統的技術支援 181
9.1.3　DMS系統的監控演算法 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　駕駛員疲勞偵測原理與方法 188
9.2.1　基於生理指標檢測 188
9.2.2　基於生理反應檢測 189
9.2.3　基於車輛行駛狀態偵測 191
9.2.4　基於多徵資訊融合檢測 192
9.2.5　基於影像處理的疲勞駕駛偵測 192

第10章　夜視輔助系統（NVS） 194
10.1　車載夜視輔助系統概論 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　紅外線熱成像技術原理與應用 201
10.2.1　紅外線熱成像的技術原理與點 201
10.2.2　紅外線熱成像在自動駕駛的應用 204
10.2.3　紅外線熱成像在車輛檢修的應用 206
10.2.4　全球紅外線熱成像領域的典型玩家 208
參考文獻 211