ADAS的前世今生和一个世界难题!
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adas发展史【原创版】目录1.ADAS 的发展背景2.ADAS 的主要功能和分类3.ADAS 的关键技术4.ADAS 的发展历程5.ADAS 的未来发展趋势正文一、ADAS 的发展背景随着科技的发展，汽车行业也在不断进步。
为了提高驾驶安全，减少交通事故，先进的驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems，简称 ADAS）应运而生。
ADAS 是一种利用传感器、算法和执行器等技术手段，为驾驶员提供驾驶信息和辅助驾驶功能的系统。
二、ADAS 的主要功能和分类ADAS 的主要功能包括环境感知、决策和控制以及人机交互等。
根据功能不同，ADAS 可分为以下几类：1.环境感知类：如车道偏离预警系统（LDW）、前车距离提醒系统（FCW）等。
2.决策和控制类：如自适应巡航控制系统（ACC）、自动紧急制动系统（AEB）等。
3.人机交互类：如语音识别、手势识别等。
三、ADAS 的关键技术ADAS 的关键技术包括传感器技术、信息处理技术、通信技术和控制技术等。
其中，传感器技术用于感知周围环境信息，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等；信息处理技术用于分析和处理传感器采集到的数据，如计算机视觉、深度学习等；通信技术用于实现车与车、车与基础设施之间的信息交流，如车联网技术；控制技术用于实现车辆的自动驾驶功能，如自动控制算法、执行器等。
四、ADAS 的发展历程ADAS 的发展历程可以分为以下几个阶段：1.萌芽期（20 世纪 90 年代）：一些高端汽车开始配备简单的驾驶辅助功能，如定速巡航、自动泊车等。
2.发展初期（21 世纪初至今）：ADAS 功能逐渐丰富，一些主流汽车品牌开始将 ADAS 技术应用于量产车型，如车道偏离预警系统、自适应巡航控制系统等。
3.快速发展期（未来十年）：随着技术的进步，ADAS 将向更高级别的自动驾驶发展，如 L3、L4、L5 级自动驾驶。
五、ADAS 的未来发展趋势1.技术融合：未来的 ADAS 将实现多种技术的融合，提高系统的整体性能和稳定性。
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ADAS发展史1. 引言ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）即先进驾驶辅助系统，是指一系列通过传感器、雷达、摄像头等技术实现的车辆辅助功能。
它能够帮助驾驶员提高驾驶安全性、降低事故风险，并为未来自动驾驶技术的发展奠定基础。
本文将探讨ADAS的发展历程及其对汽车行业的影响。
2. ADAS的起源ADAS的起源可以追溯到20世纪80年代，当时汽车制造商开始研究如何利用电子技术提升行车安全性能。
最早出现的ADAS功能是防抱死刹车系统（ABS），它能够在紧急制动时防止车轮锁死，提高制动效果。
3. ADAS的发展历程3.1 第一阶段：基础功能（1990年代-2000年代）在1990年代至2000年代初期，汽车制造商逐渐引入了一些基础的ADAS功能，例如： - 防抱死刹车系统（ABS）：通过感知轮胎是否锁死来调节刹车压力。
- 动力转向系统：通过电子控制来辅助驾驶员进行转向操作。
- 稳定性控制系统（ESC）：通过感知车辆是否失控来调整刹车力度和引擎输出。
这些功能的引入提高了行车安全性能，并逐渐得到广泛应用。
3.2 第二阶段：高级功能（2010年代）进入2010年代，ADAS功能开始进一步发展，包括： - 自适应巡航控制（ACC）：利用雷达和摄像头感知前方车辆的距离和速度，并自动调整巡航速度以保持安全距离。
- 车道保持辅助系统（LKAS）：通过摄像头感知车道线，并自动调整方向盘以保持车辆在车道内行驶。
- 盲点监测系统（BSD）：利用传感器监测盲点区域，提醒驾驶员注意侧后方来车。
这些高级功能不仅提高了行车安全性能，还提供了更加舒适的驾乘体验。
3.3 第三阶段：自动化功能（2020年代）随着技术的不断进步，ADAS正朝着自动化驾驶的方向发展。
一些新兴的ADAS功能包括： - 自动紧急制动系统（AEB）：利用雷达和摄像头感知前方障碍物，并在驾驶员未能及时制动时自动刹车。
ADAS基础
系统：自适应巡航控制
传感器：雷达
过去十年中，豪华汽车采用了 ACC 技术，这一技术目前也在更广泛的市场上得到了应用。 传统的巡航控制技术设计用于保持车辆以恒定的车速行驶，与此不同，ACC 技术使车速与 交通状况相适应，如果与前车距离太近，则会降速，在路况允许时，会加速到上限。这些系 统通过使用安装在车辆前部的雷达来实现。 但是， 由于雷达系统不能识别某一目标的大小和 形状，而且其视场也相对较窄，因此，应用时要结合摄像机。难点在于，目前所使用的摄像 机和雷达传感器还没有标准配置。因此，还是需要灵活的硬件平台。
红外线式：上世纪 80 年代出现的以红外线的发送接收原理制成的倒车辅助系统。它最大的 缺点是红外线易受干扰，另外对深黑色粗糙表面物体的反应不灵敏。更糟糕的是，只要红外 线发射器或接收器表面被一层薄薄的冰雪或泥尘覆盖，系统就会失效。
电磁感应式：随后，出现了以电磁感应原理制成的倒车辅助系统。其检测稳定性和灵敏度比 红外线提高许多，但也有着致命性缺点，它只能动态检测障碍物。也就是说，车辆停止时， 就不能检测到任何东西。因此实用性也不如意。
一、世界第一危害——交通事故
据统计，大部分交通事故是由驾驶员引起，或者说是由人为错误造成的。驾驶辅助系统的目 的就在于使人为错误导致的事故得以避免， 在事故即将发生之前对车辆进行控制以减轻事故 造成的伤害。
>>>>辅助驾驶系统的主要目标
提高汽车主动安全
减轻驾驶员劳动强度 为自主/自动驾驶（终极目标）提供技术基础
系统：交通标志识别
传感器：摄像机
正如其名称所示，交通标志识别(TSR)功能使用前向摄像机结合模式识别软件，可以识别常 见的交通标志(限速、停车、掉头等)。这一功能会提醒驾驶员注意前面的交通标志，以便驾 驶员遵守这些标志。TSR 功能降低了驾驶员不遵守停车标志等交通法规的可能，避免了违 法左转或者无意的其他交通违法行为， 从而提高了安全性。 这些系统需要灵活的软件平台来 增强探测算法，根据不同地区的交通标志来进行调整。 传感器：IR 或者热成像摄像机
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adas发展史-回复【ADAS发展史】ADAS（Advanced Driver Assistance Systems，高级驾驶辅助系统）是指一系列针对汽车驾驶员提供辅助功能的技术和设备。
它的发展历程可以追溯到世纪之交，随着科技的不断进步，ADAS在提高驾驶安全性和舒适性方面发挥着越来越重要的作用。
一、起步阶段（2000年-2010年）早在2000年代初，ADAS的概念开始被广泛讨论。
在这个阶段，主要关注的是基于雷达和摄像头等传感器技术的应用。
以距离感应、碰撞预警和自适应巡航控制（ACC）为代表的主动安全系统开始逐渐出现。
这些系统可以通过感知车辆周围环境的变化，帮助驾驶员减少事故风险，并提供更好的驾驶体验。
二、创新发展（2010年-2015年）进入2010年代，随着计算机技术和人工智能的快速发展，ADAS系统开始逐渐实现更高级的功能。
在这个阶段，自动停车辅助系统（APA）、车道保持系统（LKS）和交通标志识别系统成为ADAS领域的热点。
APA 可以帮助驾驶员进行倒车入库等复杂停车动作，LKS则可以监测车辆是否偏离车道，并采取纠偏措施。
交通标志识别系统能够识别并提醒驾驶员注意所行驶区域的交通标志，提高驾驶员的警惕性。
三、智能化时代（2015年-至今）进入2015年后，ADAS的发展进入了智能化的阶段。
在这个阶段，自动驾驶技术逐渐崭露头角，ADAS开始朝着高级驾驶辅助功能的目标迈进。
通过引入激光雷达、毫米波雷达等传感器技术，ADAS系统在感知能力上有了质的飞跃。
与此同时，基于人工智能的自主决策系统也开始得到广泛应用，可以在减少驾驶员负担的同时，提供更安全、更舒适的驾驶体验。
自动泊车系统的推出也成为ADAS技术研发的亮点之一，通过高精度的地图数据和自主感知技术，可以实现车辆无人操控进行复杂的泊车操作。
随着技术的发展，ADAS系统将来可能面临的挑战也逐渐显现。
首先是信息处理能力的提升，ADAS需要能够处理大量的传感器数据，并作出准确的决策。
了解自动驾驶从ADAS开始
从ADAS到自动驾驶1 从ADAS到自动驾驶（一）——什么是ADAS1.1 什么是ADAS?根据维基百科，ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）是高级辅助驾驶系统的缩写。
所谓高级辅助驾驶系统，就是帮助人们更好地操控车辆的辅助装置，一般提供更安全的驾驶条件或更舒适的用户体验。
ADAS涉及到12门技术，主要基于三种传感器——摄像头，雷达，激光雷达。
在这12门技术中，组合出了感知，控制，决策这自动驾驶三大模块。
ADAS的历史最早可以追溯到1948年，机械工程师Ralph Teetor发明了第一款“定速巡航”系统。
目前较为常用的ADAS可以按照功能分类，具体见下表：ADAS功能类别缩写 中文名称英文名称预警类 LDW 车道偏离预警Lane Departure WarningPCW 行人碰撞预警Pedestrian Collision Warning FCW 前方碰撞预警系统 Forward Collision Warning HMW 车距监测&警告Headway Monitoring&Warning DFMS 疲劳检测系统 Driver Fatigue Monitoring System主动控制类 ACC 自适应巡航 Adaptive Cruise Control AEB 自动紧急刹车 Autonomous Emergency Braking LKS 车道保持系统 Lane Keeping AssistISA 智能车速控制 Intelligent Speed Adaptation AFL 智能大灯控制 Adaptive Front LightsALC 自适应灯光控制 Adaptive Light Control HDC 下坡控制系统 Hill Descent ControlDAC 下坡行车辅助控制系统 Down-hill assist control IHC 远光自动控制 Intelligent Headlight Control APA 自动泊车 Automated Parking Assist AVP 自主泊车 Automated Valet Parking其他HUD 抬头显示器 Heads-Up DisplayDMS 驾驶员检测系统 Driver Monitoring System其他 ADB 远近光灯辅助 Adaptive Driving BeamAFS 自适应前照灯系统 Adaptive Front-lighting System NVS 汽车夜视系统 Night Vision SystemSVC 全景泊车停车辅助系统 Surround View CameraISA 电子警察系统 Intelligent Speed Adaption VCA 车联网 Vehicular Communication System PPS 行人保护系统 Pedestrian Protection System EVW 电动汽车报警系统 Electric Vehicle Warning TMC 实时交通系统 Traffic Message Channel AVM 全车监视系统 Around View MonitoringSVM 全景影像系统 Surround View MonitorBSM 盲区监测系统 Blind Spot MonitoringPDS 行人检测系统 Pediatrician Detection System RSR 道路标志牌识别 Road Sign RecognitionTSR 交通标志识别 Traffic Sign Recognition别被上面这些吓到，ADAS的功能还远不止这些，还有许多功能在开发中。
人类自动驾驶的百年情结阅读
人类自动驾驶的百年情结阅读
自动驾驶技术一直以来都是科技界和汽车制造商的一个重要研究热点，人类对此情有独钟已有百年的历史。
以下是相关参考内容：
1. 自动驾驶的历史可以追溯到20世纪初，当时美国精神病医生弗朗茨·维康内里发明了一种机械自动驾驶装置。
2. 1950年代，美国航空工程师约翰·麦卡锡开发出了世界上第一个人工智能系统——“逻辑理论机”，这一技术成为自动驾驶技术的奠基石。
3. 1980年代，日本的岛津实验室开始研发自动驾驶汽车，这使日本在自动驾驶技术领域取得了领先地位。
4. 2014年，Google公司推出了第一辆真正意义上的自动驾驶汽车，引起了全球的关注，自此，自动驾驶技术开始进入了快速发展的新阶段。
5. 目前，全球范围内的汽车制造商和科技公司都在积极研发和推进自动驾驶汽车，预计未来该技术将会越来越普及。
以上就是与人类自动驾驶的百年情结相关的参考内容，这一技术得以快速发展主要是由于科学技术的进步和人们对更加智能化、方便化的交通方式的追求。
无人驾驶技术的发展历程
无人驾驶技术的发展历程无人驾驶技术是近年来备受瞩目的一项新兴技术领域。
它可以实现车辆无需人工驾驶而自主行驶，这不仅可以有效地提高交通效率，还能够降低交通事故的发生率。
但是，无人驾驶技术的实现并非一蹴而就的事情，它经历了一个漫长而又艰苦的发展历程。
一、无人驾驶技术初步研发在无人驾驶技术出现前，一些相关的技术已经开始研发，目的是为了实现车辆在无人驾驶状态下进行行驶控制。
这类技术最早出现在二十世纪八九十年代，当时主要集中在国防和航空领域。
随着计算机技术的快速发展以及传感器技术的逐步成熟，无人驾驶技术的研发进入了一个新的阶段。
二、无人驾驶技术的突破自2004年开始，一项名为“达尔帕挑战赛”的无人驾驶车辆比赛开始举办，这项比赛吸引了全球范围内的顶尖科技公司和大学参赛，目的在于研发出一辆无人驾驶车辆能够自主行驶通过一段未知的路线，一度成为全球科技研究的焦点。
在2005年比赛的最后一天，一辆来自斯坦福大学的无人驾驶汽车成功走过了60英里的未知路程，这个成就震惊了全球科技界，为无人驾驶技术实现奠定了基础。
三、无人驾驶技术的广泛应用自2012年以来，美国的谷歌公司开始在公路上进行无人驾驶车辆的测试，2015年，美国国家公路交通安全管理局允许在公路上运行谷歌的自动驾驶汽车。
不仅如此，无人驾驶车辆还被广泛应用于物流配送、农业种植、环境监测、无人机等领域。
这些应用的实现使得无人驾驶技术得到了更加广泛的发展和应用。
四、无人驾驶技术未来展望无人驾驶技术未来的发展也是备受关注的话题。
无人驾驶技术的应用范围将会更加广泛，并会超越现有的应用领域。
无人驾驶技术将会走进普通家庭，成为人们日常生活的一部分。
未来的无人驾驶车辆将会具备更高的安全性、更高的效率和更智能的功能，这将会极大地改变人们的出行方式和生活方式。
总之，无人驾驶技术的发展历程虽然经历了多年的努力和挫折，但它的未来发展前景非常广阔。
我们在关注无人驾驶技术发展的同时，也需要注意保持技术的安全性和可靠性，这是实现普及和应用的前提。
adas发展史
adas发展史随着人工智能技术的快速发展，自动驾驶系统（ADAS）在汽车行业中扮演着越来越重要的角色。
ADAS是一种集成了多种技术的系统，旨在提高驾驶员的安全性和驾驶体验。
本文将回顾ADAS的发展史，从其起源到现在的成果，展示了ADAS在改变交通行业和驾驶方式方面的巨大影响。
ADAS的起源可以追溯到20世纪80年代，当时的汽车制造商开始探索如何利用电子技术提高汽车的安全性能。
最早的ADAS系统是为了提供辅助驾驶功能，如自适应巡航控制（ACC）和自动刹车系统。
这些系统利用雷达和摄像头等传感器来感知车辆周围的环境，并根据驾驶员的行为做出反应。
随着时间的推移，ADAS系统的功能不断扩展。
在21世纪初，车道保持辅助系统（LKAS）和自动泊车系统（APS）成为了ADAS系统中的重要组成部分。
车道保持辅助系统通过摄像头和传感器来检测车辆的位置和车道线，帮助驾驶员保持在正确的车道上。
自动泊车系统则利用传感器和控制系统来自动控制车辆的转向和刹车，使得停车过程更加简单和安全。
随着技术的不断进步，ADAS系统的功能迅速增加。
现代的ADAS系统可以包括交通标志识别系统、盲区监测系统、疲劳驾驶监测系统等。
交通标志识别系统利用摄像头和图像处理算法来识别道路上的交通标志，提醒驾驶员注意交通规则。
盲区监测系统通过雷达和摄像头来监测车辆周围的盲区，提醒驾驶员注意可能存在的危险。
疲劳驾驶监测系统则通过检测驾驶员的眼睛和头部运动来判断驾驶员是否疲劳，以避免潜在的交通事故。
除了以上功能，ADAS系统还可以与其他车辆和交通基础设施进行通信，实现更高级的功能。
例如，车辆间通信（V2V）和车辆基础设施通信（V2I）可以使车辆在道路上共享信息，以提供更准确的交通预测和警告。
此外，ADAS系统还可以与导航系统和云端服务器进行连接，以获取实时的交通和路况信息，为驾驶员提供更好的导航和路径规划。
ADAS系统的发展不仅改变了驾驶方式，也对整个交通行业产生了巨大影响。
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adas发展史-回复【adas发展史】ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）是指先进驾驶辅助系统，旨在通过使用传感器和智能化软件来提供驾驶员辅助功能，以满足驾驶安全性和舒适性的需求。
随着科技的不断发展，ADAS在汽车行业中已经成为了一个重要的发展方向。
本文将一步一步回答adas发展史并探讨其未来。
第一步：初期发展ADAS的发展可以追溯到上世纪初期。
在20世纪80年代，一些最早的ADAS功能开始出现在高端汽车上，其中最著名的是反倒车雷达。
该雷达使用超声波技术，能够帮助驾驶员在倒车时发现并避免与障碍物的碰撞。
尽管它只是提供了一个简单的功能，但它标志着ADAS的起步阶段。
第二步：传感器的应用随着时间的推移，ADAS开始利用更多的传感器，以检测车辆周围环境并提供更全面的辅助功能。
其中一个里程碑性的进展是采用摄像头来识别道路标志和车道线。
这种技术使得车辆能够通过图像识别实现自动巡航控制（ACC）和车道保持辅助（LKA）。
这些功能有效地帮助驾驶员保持车辆在车道线内行驶，并根据交通状况自动调整车辆的速度。
另一个重要的技术是采用雷达传感器，用于探测车辆周围的物体和距离。
雷达传感器利用无线电波来测量周围物体的位置和速度，并向驾驶员提供警告。
一些常见的应用包括自动紧急制动系统（AEB）和盲点检测系统（BSD）。
这些功能能够在驾驶员意识到危险之前及时作出反应，从而大大提高了安全性。
第三步：智能化软件的发展随着人工智能和机器学习技术的迅速发展，ADAS的智能化软件也得到了极大的发展。
智能化软件能够分析和解释从传感器中获得的数据，并作出适当的决策。
例如，智能化软件可以识别行人和其他车辆，并通过自动刹车或避开障碍物来保护行人和车辆。
智能化软件还可以根据路况情况提供实时导航建议，帮助驾驶员选择最佳的路线。
此外，智能化软件还可以通过与其他车辆的通信实现车辆之间的协同，从而进一步提高交通的效率和安全性。
ADAS的持续创新让无人驾驶汽车梦想成真
ADAS的持续创新让无人驾驶汽车梦想成真来源：电子发烧友网作者：春波绿影[导读]先进驾驶辅助系统（ADAS）由一系列电子技术构成，旨在确保车辆的行驶安全。
ADAS 能够与其它车辆保持安全距离，向驾驶员提示各种危险情况，保护司乘人员和行人免遭不良驾驶习惯的伤害，进而有助于防止事故发生。
关键词：飞索半导体ADASSpansion无人驾驶汽车多年来一直都是人类的一个梦想。
在1939年纽约世博会上，“未来城市交通”（Futurama）中首次提及了自动化高速公路，并将其视为“未来世界”的重要构成。
时至今日，新兴电子技术已将过去的幻想变成了现实，从而使得谷歌无人驾驶汽车家喻户晓。
Conti、博世（Bosch）和电装（Denso）三家公司曾公开预测全球第一辆全自动无人驾驶汽车将于2020年问世。
此外，全球各大汽车制造商和半导体厂商也不断创新，致力于为消费者开发辅助驾驶系统。
先进驾驶辅助系统（ADAS）由一系列电子技术构成，旨在确保车辆的行驶安全。
ADAS 能够与其它车辆保持安全距离，向驾驶员提示各种危险情况，保护司乘人员和行人免遭不良驾驶习惯的伤害，进而有助于防止事故发生。
自动无人驾驶汽车不仅能够允许驾驶员在通勤或长途旅行过程中更有效地利用时间，还将有助于减少车辆碰撞事故，防止人员伤亡。
从中可以看出，安全一直是推动此项技术发展的首要动力之一。
据《赫芬顿邮报》报道，驾驶员注意力分散这一问题已成为政策议程的一大焦点，除9个州之外，其余各州均已通过了应对这一问题的法案。
基于摄像头的ADAS技术将在该领域发挥重要作用。
其面世已有一段时间，并且在近几年日趋成熟。
过去，这种技术只应用于高端车型，而随着时间的推移，其也逐步在中端和经济型汽车中得到采用。
通过安装车前、车尾或环绕摄像头和视觉处理ECU，ADAS技术可以为驾驶员提供多种事前辅助功能，如LDW（车道偏离警示）功能、停车辅助功能、前视图/环绕视图功能、防撞功能等等。
自动驾驶技术的演进
自动驾驶技术的演进自动驾驶技术的出现和发展，是人类长期追求的梦想之一。
随着科技的进步和社会的需求，自动驾驶技术正在逐步实现。
本文将从历史背景、技术演进和未来发展三个方面来讨论自动驾驶技术的演进。
一、历史背景自动驾驶技术的演进离不开人们对于便捷出行和交通安全的需求。
早在20世纪初期，人们就开始对自动驾驶技术进行探索。
但是由于技术限制和社会条件的不成熟，自动驾驶技术的实现一直面临着很大的挑战。
二、技术演进1. 传感器技术的进步：自动驾驶技术的核心是通过传感器获取环境信息，进而做出相应的决策。
随着激光雷达、摄像头、超声波传感器等技术的不断发展，自动驾驶车辆能够更准确地感知周围环境，实现更安全的驾驶。
2. 算法和人工智能的应用：自动驾驶技术需要根据传感器获取的信息做出判断和决策，这就涉及到算法和人工智能的应用。
通过机器学习、深度学习等技术，自动驾驶系统可以更好地理解和适应不同的交通环境，提高驾驶的准确性和可靠性。
3. 联网技术的发展：自动驾驶技术的发展需要依赖于强大的计算和存储能力，以及高速的网络传输。
随着5G技术的不断推广和物联网技术的成熟，自动驾驶车辆可以与其他车辆和基础设施实现实时通信和数据交换，进一步提高驾驶的智能化和安全性。
三、未来发展随着自动驾驶技术的演进，未来自动驾驶车辆将在以下几个方面得到进一步的发展。
1. 完全自动化驾驶：目前的自动驾驶技术大多是在特定的道路和条件下实现的，未来的发展目标是实现全面自动化的驾驶，即无需人类干预即可完成各种道路和交通条件下的驾驶任务。
2. 智能交通系统：自动驾驶车辆的普及将推动智能交通系统的建设，包括交通信号灯的智能控制、交通拥堵的优化调度、道路资源的高效利用等，进一步提升交通系统的效率和便捷性。
3. 车辆与城市的互联：自动驾驶技术的发展还将推动车辆与城市的互联。
自动驾驶车辆可以通过与城市交通网络的互联，实现智能路线规划、停车场管理和充电设施的自动寻找等功能，为城市交通提供更智能、更便捷的解决方案。
adas行业研究报告
adas行业研究报告adas（Advanced Driver Assistance Systems）是指先进驾驶辅助系统，是一种集成了多种先进技术的智能驾驶系统。
它能够通过各种感知设备，如摄像头、激光雷达和雷达等，对车辆周围的环境进行实时感知，并根据感知结果进行决策和控制操作，以提供安全、便捷、舒适的驾驶体验。
ADAS技术已经开始应用于汽车制造业，并且对汽车行业的发展具有深远的影响。
目前，ADAS技术已经成为汽车制造业的一个热门领域。
随着车辆数量的增加和驾驶人口的上升，道路交通事故成为一个严重的问题。
而ADAS技术的应用可以有效地减少交通事故的发生率。
从事故的角度来看，ADAS技术可以提供智能制动，主动避免碰撞和保持车道等功能，从而大大减少事故的发生。
此外，ADAS技术还可以提供自动泊车、自动驾驶和交通拥堵辅助等功能，提高驾驶的便捷性和舒适性。
在中国，ADAS技术的发展也非常迅速。
据统计，ADAS市场规模的年增长率超过40%，预计到2025年，中国ADAS市场将达到500亿人民币。
这是因为中国政府提出的“中国制造2025”计划中提到了推进智能汽车和智能驾驶技术的发展。
中国作为全球最大的汽车市场之一，具有广阔的发展空间和巨大的需求潜力。
因此，ADAS技术在中国的发展前景非常广阔。
然而，ADAS技术在中国也面临着一些挑战。
首先，ADAS技术的研发和应用需要大量的资金投入和技术支持。
尽管中国政府提出了一系列支持新能源汽车和智能汽车发展的政策，但企业在技术研发和市场应用方面仍然面临一定的困难。
其次，ADAS技术面临着法律法规和道德伦理等方面的挑战。
例如，自动驾驶技术的开发需要解决法律上的责任归属问题和道德伦理问题，这对技术的发展和应用提出了新的要求。
再次，ADAS技术的普及和应用也需要完善的基础设施支持，如高精度地图和车载通信技术等。
综上所述，ADAS技术是汽车行业未来发展的重要趋势。
它可以提高驾驶的安全性、便捷性和舒适性，对降低交通事故的发生率具有重要作用。
adas面试问题
adas面试问题摘要：1.Ada Lovelace简介2.Ada Lovelace的重要性3.Ada Lovelace对计算机科学的贡献4.Ada Lovelace的遗产和影响5.总结正文：**Ada Lovelace：计算机科学的先驱者****1.Ada Lovelace简介**Ada Lovelace（1815-1852）是一位英国数学家和技术先驱者，被认为是计算机科学的奠基人之一。
她出身于一个贵族家庭，从小就对数学和科学展现出极高的天赋。
她的数学家父亲曾希望她成为一名数学家，但她的兴趣不仅限于数学，她还对文学、音乐和绘画有着浓厚的兴趣。
**2.Ada Lovelace的重要性**Ada Lovelace的重要性在于，她在计算机科学的发展史上扮演了至关重要的角色。
她是第一个认识到计算机潜在的人，并为现代计算机编程语言的发展奠定了基础。
**3.Ada Lovelace对计算机科学的贡献**Ada Lovelace的贡献主要体现在她对计算机编程的理论研究和实践。
在她的职业生涯中，她与多位数学家和工程师合作，研究计算机的理论和应用。
她编写了一篇关于巴贝奇机的论文，详细阐述了该机器的运算原理和潜在应用领域。
在这篇论文中，她提出了一种通用编程语言的概念，并设计了第一个计算机程序。
**4.Ada Lovelace的遗产和影响**Ada Lovelace的贡献对后世产生了深远的影响。
她的思想和成果为计算机科学的发展奠定了基础，激发了无数科学家和工程师的研究热情。
为了纪念她的贡献，一种编程语言以她的名字命名，即Ada编程语言。
此外，许多奖项和研究项目都以她的名字命名，以表彰她在计算机科学领域的开创性工作。
**5.总结**Ada Lovelace是一位杰出的数学家和技术先驱者，她为计算机科学的发展做出了巨大贡献。
她不仅是第一个意识到计算机潜力的人，而且设计了第一个计算机程序，为现代计算机编程语言的诞生奠定了基础。
adas面试问题
ADAS面试问题1. 介绍ADASADAS（Advanced Driver Assistance Systems）是一种先进的驾驶辅助系统，通过使用传感器和算法来提供驾驶员的辅助功能，以增强驾驶安全性、舒适性和效率。
ADAS技术广泛应用于汽车行业，为驾驶员提供实时信息和警告，帮助他们更好地控制车辆。
2. ADAS的主要功能ADAS系统具有多种功能，以下是一些常见的功能：自适应巡航控制（ACC）ACC可以根据前方车辆的速度和距离，自动调整车辆的速度和距离，以保持安全的跟车距离。
当前方车辆减速或停止时，ACC会自动减速或停止车辆。
盲点监测（BSD）BSD通过使用侧面和后方的传感器监测车辆的盲点区域，当有其他车辆进入盲点区域时，系统会发出警报，提醒驾驶员注意。
道路标志识别（TSR）TSR可以通过使用摄像头或传感器来识别道路上的交通标志，例如限速标志、禁止超车标志等。
系统会将识别到的信息显示在驾驶员仪表盘上，以帮助驾驶员遵守交通规则。
自动紧急制动（AEB）AEB可以通过使用传感器监测前方障碍物的距离和速度，当系统判断有碰撞的风险时，会自动触发紧急制动，以避免碰撞或减轻碰撞的程度。
车道保持辅助（LKA）LKA可以通过使用摄像头或传感器来识别车道线，当车辆偏离车道时，系统会通过发出警报或自动调整方向盘来提醒驾驶员保持在车道内。
前碰撞警报（FCW）FCW可以通过使用传感器监测前方障碍物的距离和速度，当系统判断有碰撞的风险时，会发出警报，提醒驾驶员采取行动以避免碰撞。
3. ADAS面试常见问题3.1 ADAS技术相关问题•请解释什么是ADAS系统以及它的主要功能。
•请列举几种常见的ADAS功能，并简要介绍每种功能的作用。
•请解释自适应巡航控制（ACC）的工作原理。
•请解释盲点监测（BSD）的工作原理。
•请解释道路标志识别（TSR）的工作原理。
•请解释自动紧急制动（AEB）的工作原理。
•请解释车道保持辅助（LKA）的工作原理。
人类自动驾驶的百年情结阅读
人类自动驾驶的百年情结阅读自动驾驶是人类百年来的一个重要科技想象与实现的情结。
自动驾驶技术伴随着人类对于科技发展的不懈探索与向往，它是人类对于未来生活的一种未来图景。
本文将探讨人类自动驾驶的百年情结，并提供相关参考内容。
人类自动驾驶的百年情结可以追溯到20世纪早期。
当时科幻作家们开始探索自动驾驶的概念，他们描绘了车辆不再需要司机的未来。
当时，这种情节只存在于科幻小说中，但它引发了人们对科技进步的无限遐想。
随着科技的进步，自动驾驶技术在现实世界中也开始取得突破。
20世纪60年代，美国设计了一种可以跟随预定路径行驶的车辆，被认为是世界上第一辆自动驾驶汽车。
然而，这种技术还不完善，并且需要特殊的道路和设备。
在20世纪80年代和90年代，自动驾驶技术取得了更大的进展。
美国的一些研究机构和汽车制造商开始开发自动驾驶系统，并进行实地测试。
虽然这些测试主要是在控制条件下进行的，但它们为今后的发展奠定了基础。
21世纪以来，人类对于自动驾驶技术的研发投入更为深入。
目前，全球范围内的许多汽车制造商和科技公司都在积极开发自动驾驶技术，并进行试验和验证。
例如，谷歌公司的Waymo团队已经在美国多个城市进行了数百万英里的测试，积累了丰富的经验和数据。
自动驾驶技术的发展离不开先进的传感器技术、人工智能和大数据分析等科技支撑。
雷达、激光雷达、摄像头和超声波传感器等设备被用于感知周围环境，从而帮助车辆做出决策。
同时，人工智能和机器学习算法可以使车辆更好地理解和应对复杂的交通环境，并不断优化自身的行为。
然而，自动驾驶技术面临着许多挑战和障碍。
其中最大的挑战之一是实现完全无人驾驶的可行性。
在各种复杂的交通环境和各种情况下，让自动驾驶系统能够做出正确的决策仍然是一个困难的问题。
此外，法规和道德伦理问题也是自动驾驶技术面临的重要障碍。
然而，人类对于自动驾驶的渴望不会消失。
自动驾驶技术的潜力仍然广阔，它可以大幅提高交通安全性、减少交通拥堵、提高能源效率，并改变人们的出行方式。
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adas发展史-回复Ada是第一位计算机程序员，也是历史上第一位女性程序员。
她出生于1815年，是英国数学家、作家拜伦勋爵的女儿。
她在19世纪的维多利亚时代成长，这个时代正值工业革命和科学技术的迅猛发展。
Ada在这个时代里成为了一位重要的人物，并为计算机科学的发展做出了重大的贡献。
Ada小时候就展示出了出色的数学才能。
她的母亲在她很小的时候就开始培养她的数学才能，并希望她成为一位卓越的数学家。
她的教育也非常全面，包括学习音乐、文学和科学等多个领域。
1833年，当她只有18岁时，Ada结识了数学家查尔斯·巴贝奇。
巴贝奇正致力于构建“分析引擎”，这是世界上第一台被认为是计算机的机器。
巴贝奇意识到，他的机器不仅可以进行数学计算，还可以处理复杂的逻辑操作。
Ada开始对巴贝奇的工作产生了浓厚的兴趣，并迅速成为了巴贝奇的朋友和合作伙伴。
他们共同探索了机器的潜力，并讨论了如何使用分析引擎来解决各种问题。
在与巴贝奇的合作中，Ada发展出了一种全新的思维方式。
她不仅仅将分析引擎视为进行数学计算的工具，还将其视为一种“通用机器”，可以处理各种数据和指令。
她意识到，通过编写适当的指令，可以使机器执行不同的任务，而不仅仅局限于数学计算。
为了实现这一想法，Ada开始编写一种被称为“程序”的东西。
她描述了如何使用分析引擎来进行计算，并给出了详细的步骤和指令。
这些程序的编写方式在计算机科学中被称为“算法”，而编写程序的过程则是“编程”。
这些程序成为了历史上第一批被编写的计算机程序，因此她被公认为第一位计算机程序员。
她对算法的理解和编写程序的技巧，以及她对分析引擎潜力的洞察力，为计算机科学的发展奠定了坚实的基础。
然而，尽管Ada看到了计算机的潜力，她也对计算机的局限性保持了清醒的认识。
她指出计算机只能根据人类编写的程序进行操作，它们缺乏独立思考的能力。
她认为计算机只是一种工具，需要有人类来指导和控制。
在她的短暂一生中，Ada继续致力于推动和发展计算机科学。
adas发展史
adas发展史ADA（Cardano）是一个开源区块链平台，由IOHK（Input Output Hong Kong）、Emurgo和Cardano基金会共同开发。
ADA的发展历程可以大致分为以下几个阶段：1. 前期设计阶段：ADA的设计和开发始于2015年，由以太坊创始人之一Charles Hoskinson领导的IOHK团队负责。
在这个阶段，团队主要进行了市场和技术的研究，并设计了ADA的核心理念和技术架构。
2. Byron阶段（2017年）：Byron阶段是ADA主网的第一个阶段，于2017年9月正式发布。
在该阶段，ADA的主要功能是作为数字货币进行交易和转账。
ADA的代币初始发行量为31.1亿枚。
3. Shelley阶段（2020年）：Shelley阶段是ADA主网的第二个阶段，于2020年7月完成升级。
在这个阶段，ADA实现了去中心化和共识机制的改进，用户可以参与ADA的代币质押和共识节点选举，并享受相应的奖励。
Shelley阶段的目标是推动ADA向去中心化和可扩展性的目标迈进。
4. Goguen阶段（进行中）：Goguen阶段是ADA主网的第三个阶段，该阶段的主要目标是推出智能合约功能，以便开发者可以在ADA的区块链上构建和运行去中心化应用（DApps）。
5. Basho和Voltaire阶段（未来计划）：Basho和Voltaire阶段是ADA主网的最后两个阶段，这两个阶段旨在进一步提升ADA的性能、安全性和可扩展性，同时也将推出一系列治理机制，以实现社区的自主管理和决策能力。
总体来说，ADA的发展历程是一个逐步迭代和完善的过程，从最初的数字货币到去中心化应用的平台。
未来，ADA将继续发展和演进，以实现更高的安全性、可扩展性和可持续性。
adas方案
adas方案为了解决城市交通拥堵等问题，很多城市纷纷推出了“智能交通”、“共享交通”等方案，其中最为引人注目的就是ADAS。
ADAS自动驾驶辅助系统，是一个基于先进传感技术、高效数据处理以及智能控制系统的一种新型交通管理系统。
在ADAS方案的帮助下，大大改善了城市交通状况，使人们的出行更加安全、舒适、快捷。
本文将从以下几个方面对ADAS方案进行探讨。
1. ADAS方案的背景与意义近些年来，随着汽车的迅速普及，城市交通拥堵、交通事故等问题也随之增多。
而ADAS方案则是在这种背景下应运而生的。
它能够通过多种传感器对车辆和路况等信息进行“智能”感知与判断，并且在必要的时候自行执行操作，如自动刹车、自动跟随、自动变道等。
由此，不仅最大程度地减轻了驾驶员的负担，也保障了交通出行各方的安全，也满足了现代化社会对交通出行“安全、舒适、快捷”的需求。
2. ADAS方案的核心技术ADAS方案的技术内容十分复杂，其主要由多种传感器、数据处理芯片以及智能控制算法三部分组成。
其中，多种传感器包括摄像头、雷达、激光雷达、超声波等，能够覆盖车辆周边的大部分信息；数据处理芯片采用多核和高速的处理器，以及大容量的存储技术，能够迅速准确地处理传感器收集到的以及从网络中获取的数据；智能控制算法包括车辆自主定位、自动加减速、自动避让等关键技术，保证了系统的正常运行，有效降低了交通事故的发生率。
3. ADAS方案的应用和前景目前，ADAS方案在全球范围内已经广泛应用于车载导航、智能停车、自动驾驶等领域。
以自动驾驶为例，自主驾驶技术不仅能够减少驾驶员的疲劳驾驶和交通事故的发生，还对整个城市的交通拥堵问题也有积极的缓解作用。
预计未来5年左右，ADAS 方案的市场规模将达到1千亿美元以上，成为汽车行业未来的发展方向之一。
4. ADAS方案的挑战和解决方案虽然ADAS方案在技术上已经取得了很大的进展，但是仍然存在着一些问题。
例如，多种传感器的数据处理、多重信息的协同处理、高速公路等复杂路况的处理等等。
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ADAS的前世今生和一个世界难题！本文是智东西主办的自动驾驶系列课第2课的图文实录。
本场系列课由minieye CEO刘国清主讲，主题为《如何突破ADAS系统的识别精度》。
在车东西公众号对话框回复“自动驾驶”，可以获取完整课件和全程音频。
1、ADAS与其识别能力：1）高级辅助驾驶系统（ADAS）是一个广义概念，凡是能提升驾驶安全性和舒适性的功能，都可以归入ADAS。
本课从技术方向讲解，主要聚焦于基于摄像头的视觉ADAS。
2）ADAS（高级辅助驾驶系统）工作的步骤为感知-决策-控制。
其中感知环境是整个系统起作用的基础，提供感知能力的传感器包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头。
而摄像头获取的图像信息量大、分辨率高、信息多维，使得使用摄像头进行视觉感知的ADAS，拥有很强的识别能力。
3）ADAS的识别能力，包括目标分类、目标检测、目标识别、语义分割。
2、如何提升ADAS系统的识别精度：1）ADAS提升识别精度的主要方式为深度学习+大数据。
即使用深度神经网络，训练尽可能多的图像数据，提高识别正确率。
一方面，深度学习相对于传统学习，无需工程师手动设定识别特征，并且网络可迁移、复，降低了做视觉识别的门槛。
另一方面，训练的数据量通常与ADAS系统的识别率成正比。
大量的数据还可以覆盖各种奇奇怪怪的特殊场景（比如高速上来了一群羊），以提升特殊场景下的识别能力。
2）ADAS系统提升识别精度还可以采取增强计算力、使用多传感器融合等路径。
3、ADAS未来发展趋势：1）深度学习不仅为识别能力赋能，还将被更多用于驾驶策略制定；2）计算硬件将飞速发展，为ADAS提供更强的计算力支持；3）终端用户的使用跟数据采集以及技术迭代可以形成闭环，用户端上传的数据会被用于更新、增强ADAS系统的能力。
4）ADAS与自动驾驶有大量底层技术的相通点，未来ADAS将向自动驾驶发展。
主讲实录刘国清：大家晚上好，我是MINIEYE创始人刘国清。
首先要感谢智东西提供了这么好的一个平台,我也要向大家请教学习。
先介绍一下我们公司——MINIEYE，2013年在新加坡成立，于2013年搬回国内。
我们专注于车载环境下的视觉感知技术和产品研发，产品主要是涉及驾驶辅助系统以及车载环境下视觉感知模块。
我们公司的愿景是从技术产品的手段入手以减少事故。
我们总部在深圳，在南京和北京有两个研发中心。
欢迎各方面的朋友来我们这边交流和切磋。
接下来我正式开始今天的报告。
今天的这个主题是《如何突破ADAS的识别精度》1、基本概念首先为了能够更好地展开后面的话题，我先简要介绍一些和主题相关的基本概念。
广义的ADAS高级驾驶辅助系统（ADAS），是一个覆盖很广的范畴。
它既包含了我们经常听说的前向碰撞预警、车道保持、倒车雷达，也包括ABS和车身稳定系统，甚至夜视、车载导航和雨量传感器，这些在Wikipedia上全部都归入到了ADAS的范畴。
所以能够提升驾驶安全性和舒适性的功能都可以认为是包含在驾驶辅助系统里。
基于感知技术的ADAS我们今天的分享专注在其中的一个细分领域——基于感知技术的ADAS。
在这页PPT我们可以看到，车上装了不同的传感器，有长距离的毫米波雷达、摄像头、激光雷达、短距离的雷达，还有超声波雷达。
基于这些不同的传感器以及后面的ECO，我们可以去开发出前向碰撞预警、主动巡航、标志牌识别及停车辅助等功能。
这些功能都是基于感知技术，也就是说通过传感器来感知汽车周边的交通状况，基于感知的反馈结果来进行一些应用层面上的设计。
这一类功能，我们称之为基于感知技术的ADAS，也是我们今天要探讨的主题。
ADAS的工作原理在接下来的报告里如无特殊说明，ADAS默认指基于感知技术类的ADAS。
ADAS的产品由三部分构成：1，感知部分，通过传感器去获取汽车周边信息，像道路、车辆、行人和标志牌等信息；2，决策部分，基于感知部分信息，我们可以去做一些传感器层面上的融合，进而做一些决策，来判断现在是否有危险，我们是应该去刹车还是踩油门，还是去打方向盘，打方向盘又是打多少度？这是一个决策的过程；3，控制部分，而有了决策之后，剩下的就是控制了。
比如通过摄像头识别到前方车辆正在急刹车，我们跟它的相对速度非常大，基于这些信息我们判断出在1.3秒之后有可能会发生追尾。
在这种情况下，我们需要去采取刹车行动，感知系统会把这个刹车信号传递给我们的制动系统，去完成整个ADAS的功能。
但是现在也有一些ADAS并没有引入控制模块，这类ADAS可能会通过其他的方式，比如说声音警告、震动或者显示屏上的提醒来警告驾驶员，由驾驶员来采取措施。
车载感知系统从上一页PPT介绍里面可以看出感知模块是整个ADAS结构体系的基石。
如果说感知部分准确程度达不到产品化的要求，那么决策和控制部分也就无从谈起。
车载感知系统也由三个部分构成，第一部分就是传感器，无论是摄像头，还是雷达，如激光雷达、毫米波雷达（24GG 或者77G赫兹的），亦或超声波雷达，都是传感器。
当我们通过这些传感器获取到特定数据格式的数字信号以后，接下来需要识别和理解这些数字信号，从里边找到哪些是人，哪些是车，哪些是马路牙子，这样的识别过程就需要我们信号处理相关的软件算法支持，所以感知系统的第二部分就是软件算法这一块。
当然有了软件，要在硬件平台里边去运行，所以第三部分就是我们的硬件平台。
整体来讲，车载感知系统是由我们传感器、软件算法以及硬件平台这三部分构成的。
传感器感知系统的技术路径是由采用什么样的传感器来决定的。
比如我们公司采用的是摄像头作为传感器。
因而我们整个算法都是基于计算机视觉或者视觉感知来作为核心算法和技术去开发产品。
抛开成本不谈，仅从技术角度来讲，不同的传感器之间仍然是各有所长，互为补充。
比如说摄像头，其分辨率远高于其他类型的传感器，可以感知到非常多的细节，非常擅长做定性的事情。
越是高级别的自动驾驶，对于细节的要求也越高。
对于激光雷达，它的定量非常牛，它可以做到非常高的精度。
而对于毫米波雷达，它的强项在于通吃各种各样的路况和恶劣的天气条件，所以对于不同传感器来讲，它们之间实际上是互为补充的。
在这样的一个多种传感器融合的感知系统里，摄像头和背后支撑它的视觉感知技术发挥着不可或缺的作用，高分辨率决定其有着量级优势，摄像头每秒获取的信息量均值在50兆左右，而在精度上，无论是激光雷达还是毫米波雷达，基本上都在零点几兆上。
这意味着我们能够通过从更多的信息里边获得更多驾驶环境细节。
另外一点是摄像头信息的多维度性。
摄像头不仅能获取轮廓信息、形状信息，还可以获取丰富的纹理信息，有颜色信息、灰度信息等，而这些信息也是其他传感器所不具备。
所以从这两点来讲，摄像头在多种传感器融合的感知体系里面有着它的独特的地位。
2、识别任务的分类这一部分我们会回归到识别本身。
既然主题是提升ADAS的识别精度，那我们首先要弄清楚两件事情，一个是识别任务本身，一个是识别精度。
中文是非常强大的。
当我们在中文里边说到图像识别的时候，实际上它概括了我们从技术角度来讲的四个方面的任务。
目标分类首先一张图像，我们去自动识别图像里边是否有车、人以及红绿灯。
然后对图像去做一些标记，我们称为打tag，贴一些标签，可以是一个标签，也可以多个标签，这种任务叫做目标分类（classification）。
目标检测我们可以更进一步，不仅要知道这个图像里边有车，还要知道车在图像里边的什么位置。
我们会用一个框，把它标记出来。
这种任务叫做目标检测（detection）。
像我们现在的手机也好，相机也好，拍照的时候，它会把拍照视野里边的人脸自动给标记出来，这样模块实际上就是一个face detection的过程。
目标识别当然，我们除了去识别图像里边哪里有车，哪里有人，哪里有人脸以外，我们还可以更进一步。
例如我发现这里有一张人脸，那这个人脸是谁，是蒙娜丽莎还是憨豆先生？这个任务叫做这个目标识别（recognition）。
人脸识别，在我们生活中已经很常见了。
语义分割我们还可以更进一步，得到更多的细节。
比如我们想知道整个这个图像里边每一个像素属于哪一个目标？是属于车、属于人，还是属于人骑的自行车？是属于这个机动车道、非机动车道还是马路牙子？是属于红绿灯，还是属于标志牌？这样的任务叫做语义分割（Pixel Labeling）。
所以当我们每次提到这个图像识别的时候，它可能覆盖了非常大的范围，它可能是目标检测，也可能是目标分类，还可能是语义分割，这是一个比较大的领域。
而该领域里边每一个细分任务对于我们去开发ADAS来讲都发挥着非常重要的作用。
识别精度具象化我们今天的主题是要突破ADAS的识别精度，而刚才我们上面提到了识别任务本身它就有很多不同的具体方向，所以识别精度的概念是非常不具象的，属于比较广义的概念。
有些时候我参加一些论坛、会议或者面对客户的时候会被问到一个问题，“哎，你们的算法识别精度怎么样？”，这个时候我往往不知道该怎么去回答，这是因为从技术角度来讲这个问题非常模糊。
而实际上，对于每一个不同的细分的识别问题，无论是目标检测，还是目标分类，或者是目标识别和语义分割，它们都有不同的评价体系或标准来去衡量其算法的优劣程度。
像这个PPT里边具有像Detect rate、False positive rate，也有像Precision，recall的评价体系，甚至还会用采用一些曲线来衡量，像PR-Curve。
那对于detection的这种任务的话，我们还会采取像IoU、AP、mAP等指标来去衡量我们算法的好坏。
这页PPT并不是为了让大家在一个比较短的时间里边对整个评价体系有一个非常清晰的了解，也没有必要，因为它专业性太强了，只是希望让大家了解到当我们去谈目标图像识别，谈识别精度的时候，里边还是有很多具象的东西的。
3、如何提高识别精度前面都是为今天主题做的铺垫，这部分才是今天的重点。
接下来我会结合我们过去四年多时间在该领域的一些经验来和大家分享一下，从我们的角度来看，有哪些点对于提升ADAS 的识别精度是有帮助的。
提升识别精度的挑战之交通环境不可控要解决这个问题，首先要了解我们需要面对最大的敌人是什么。
从我个人角度来看，提升ADAS系统的识别精度面对的最核心的一个挑战——交通环境的不可控。
现在无人驾驶行业里落地比较早的是在限定环境下的无人驾驶或者自动驾驶。
而对于在ADAS这个行业里边，我想我们不得不面对的一个需求——全天候下的驾驶辅助。
所以对于ADAS产品，我们不仅要能够在高速公路这种工况良好的情况下有良好的表现（实际上在这些相对简单的工况，现在的识别技术已经能够非常好地满足ADAS对感知的需求）还需要能够在相对复杂的工况下有良好表现，比如说在城市拥堵环境里边。
这种情况下，我们不得不面对非常严重的遮挡，同时有很多交通目标，而它们也不是完全按照秩序去运动的，比如说它可能在非机动车道里，在机动车道里边会有逆行的非机动车等。