博世adas核心技术是其在高级驾驶辅助系统领域长期积累的技术成果，涵盖了传感器、感知算法、控制策略、系统集成等多个维度，旨在通过智能化技术提升驾驶安全性、舒适性及自动化水平，这些技术的协同作用，为实现从L0到L3+级别的自动驾驶提供了坚实基础。
在传感器技术方面，博世的核心优势在于多传感器融合方案的研发与应用，博世提供包括77GHz毫米波雷达、前视摄像头、超声波传感器在内的完整传感器产品线，并通过自研的传感器硬件确保性能与可靠性，以毫米波雷达为例，博世的第四代中程雷达（MRR Heated）具备远距离探测能力（最远可达250米）、高分辨率角度测量（支持±45°视场角）以及恶劣天气下的稳定性（可在雨、雪、雾等环境中正常工作），其摄像头产品则采用高动态范围（HDR）传感器，能够在强光与弱光环境下清晰捕捉道路图像，同时集成自研的图像处理芯片，提升数据实时处理能力，博世还开发了激光雷达原型技术，通过高精度点云数据为L3以上级别自动驾驶提供环境感知冗余,确保感知系统的安全性。
感知算法是adas系统的“大脑”，博世的核心技术体现在基于深度学习的多目标检测与场景理解能力，其算法框架能够实时融合来自毫米波雷达的目标距离、速度、角度信息与摄像头的纹理、颜色、类别信息，通过卡尔曼滤波器等算法实现目标数据的时空关联，降低单一传感器的误判率，在行人识别场景中，毫米波雷达可初步探测到移动目标的位置与速度，摄像头则通过卷积神经网络（CNN）模型进一步判断目标是否为行人、骑行者或动物，并预测其运动轨迹，博世的算法还具备Corner Case（极端场景）处理能力，如对“鬼探头”场景（突然出现的障碍物）的预判，通过历史数据训练与实时环境建模，提前触发预警或制动控制，在车道线检测方面，其算法支持高清地图与实时感知数据的匹配，即使在车道线模糊或缺失的情况下,也能通过周边环境特征实现车辆定位。
决策与控制策略是adas技术落地的关键，博世通过模型预测控制（MPC）与自适应巡航控制（ACC）算法的优化，实现车辆轨迹的精准规划，其自适应巡航系统支持0-160km/h的全速域覆盖，可在高速公路或城市快速路中自动跟随前车，通过毫米波雷达实时监测前车距离，结合驾驶员状态识别（如疲劳驾驶监测）动态调整跟车时距，在自动紧急制动（AEB）系统中，博世采用“感知-决策-执行”闭环控制，从探测到障碍物到触发制动的反应时间可低至0.3秒，有效降低碰撞风险，博世的车道保持辅助（LKA）系统通过转向扭矩叠加控制，可在车辆偏离车道时提供柔和的转向修正，同时避免过度干预驾驶员操作,提升人机交互的自然性。
系统集成与功能安全是博世adas技术的另一大支柱，博世提供从硬件到软件的“一站式”解决方案，其域控制器（如博世智能驾驶域控制器）可整合多传感器数据，支持中央计算架构，为L3级别自动驾驶提供算力支持（最高可支持TOPS级别算力），在功能安全方面，博世严格遵循ISO 26262标准，通过硬件安全机制（如冗余传感器、双核处理器）与软件安全算法（如故障检测与隔离）确保系统失效时仍能安全降级，在摄像头传感器失效时，毫米波雷达可独立执行AEB功能，避免系统完全失效，博世还通过实车测试与仿真验证相结合的方式，累计完成数千万公里的道路测试,确保系统在各种工况下的可靠性。
博世adas核心技术的应用场景广泛，涵盖乘用车、商用车及特种车辆，在乘用车领域，其技术已应用于多款主流车型的L2+级辅助驾驶系统，如高速领航辅助（HWP）、自动泊车辅助（APA）等；在商用车领域，博世开发了针对长途货运的驾驶员监控系统（DMS）与车队管理系统，通过adas技术降低事故率与运营成本；在特种车辆领域,其技术还支持工程机械的自动化作业与农业车辆的精准导航。
以下是博世主要adas技术参数对比：
| 技术模块 | 核心产品/算法 | 关键参数/性能指标 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| 毫米波雷达 | 第四代中程雷达（MRR） | 探测距离：250米；视场角：±45°；分辨率：1° | 高速ACC、AEB、盲点监测 |
| 前视摄像头 | 视觉感知摄像头 | 分辨率：200万像素；HDR范围：120dB；帧率：30fps | 车道保持、交通标志识别 |
| 超声波传感器 | 超声波泊车传感器 | 探测距离：0.15-5米；精度：±2cm | 自动泊车、低速倒车辅助 |
| 自动紧急制动 | AEB系统算法 | 反应时间：≤0.3秒；制动减速度：-4m/s² | 前向碰撞预警 |
| 自适应巡航 | 全速域ACC算法 | 跟车时距：0.9-2.5秒；支持启停功能 | 高速公路巡航 |
相关问答FAQs：
Q1：博世adas系统如何保证在恶劣天气下的感知可靠性？
A1：博世通过多传感器融合技术提升恶劣天气下的感知能力，毫米波雷达采用77GHz频段，具备穿透雨、雪、雾的能力，可在能见度较低时仍有效探测目标；摄像头则通过HDR技术与自研的除雾算法，减少雨水或强光对图像质量的影响；系统通过传感器冗余设计，当单一传感器性能下降时，其他传感器可补充数据，确保感知系统持续工作，在暴雨天气中，毫米波雷达可独立完成障碍物探测,而摄像头则通过动态调整曝光参数维持车道线识别功能。
Q2：博世adas技术如何实现从L2到L3级别的升级？
A2：从L2到L3级别的升级需要解决“责任移交”与系统冗余问题，博世通过引入高精度地图（HD Map）与定位技术，实现车辆厘米级定位，为L3级别自动驾驶提供环境参考；其域控制器采用双核异构架构，支持算力升级（从TOPS级向数百TOPS级扩展），满足复杂场景下的实时计算需求，在功能安全方面，博世增加了冗余制动系统与转向系统，确保在电子系统失效时，车辆仍能安全停车或降级至L2级别，系统通过驾驶员状态监测（如视线追踪、手握方向盘检测）实现人机责任的动态切换，仅在特定条件下（如高速公路拥堵）允许驾驶员脱手,符合联合国L3级别自动驾驶法规要求。
