ADAS（高级驾驶辅助系统）技术作为现代汽车智能化发展的核心组成部分，正逐步从高端车型向大众市场普及，其通过融合传感器、控制器和算法，为驾驶员提供环境感知、决策支持和控制辅助，旨在提升行车安全性与舒适性，并为实现L3级及以上自动驾驶奠定基础，以下从技术架构、核心功能、发展趋势及挑战等方面进行深入解析。
ADAS的技术架构可分为感知层、决策层和控制层三层，感知层是系统的“眼睛”和“耳朵”，通过多种传感器实时采集车辆周围环境数据，常见传感器包括毫米波雷达、摄像头、超声波雷达和激光雷达，毫米波雷达具备全天候工作能力，可精确测距测速，但分辨率较低；摄像头能识别交通标志、车道线等语义信息，但易受光照和恶劣天气影响；超声波雷达主要用于近距离泊车辅助；激光雷达则通过激光点云构建高精度3D环境，探测精度高，但成本较高且受恶劣天气限制，目前主流方案采用多传感器融合技术，如摄像头+毫米波雷达的组合，通过互补优势提升感知鲁棒性，决策层相当于系统“大脑”，基于感知数据结合高精度地图、车辆动态模型和算法（如卡尔曼滤波、深度学习），判断潜在风险并制定控制策略，例如是否触发紧急制动或调整车道，控制层则执行决策指令，通过电子控制单元（ECU）调节车辆动力系统、转向系统和制动系统，实现精准控制。
ADAS的核心功能可根据场景分为安全、舒适和导航三大类，安全类功能是ADAS的基石，主要包括自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）、盲点监测（BSD）和后方交通预警（RCTA）等，ACC通过雷达探测前方车辆，自动调整车速以保持安全车距，适用于高速和拥堵路况；AEB通过摄像头和雷达识别碰撞风险，在驾驶员未及时制动时自动减速或刹停，大幅降低追尾事故率；LKA利用摄像头识别车道线，当车辆偏离车道时提供转向辅助或纠正；BSD通过雷达监测侧后方盲区，在变道时预警，减少剐蹭风险，舒适类功能则聚焦于提升驾驶体验，如自动泊车辅助（APA）、交通拥堵辅助（TJA）和驾驶员监测系统（DMS），APA通过超声波雷达和摄像头识别停车位，自动完成转向、换挡和制动，解决新手泊车难题；TJA在低速拥堵时实现自动跟车和转向，减轻驾驶员疲劳；DMS通过摄像头监测驾驶员面部状态，识别疲劳驾驶（如眨眼频率下降、视线偏离）并发出警报，导航类功能结合高精度地图和GPS，提供车道级导航、实时路况预测和智能路径规划，尤其在复杂路口和隧道场景中提升导航精度。
尽管ADAS技术发展迅速,但仍面临多重挑战，首先是传感器成本与性能的平衡，激光雷达虽性能优越但价格高昂，限制了其在量产车中的应用；多传感器融合算法复杂，需解决数据同步、冲突消解和实时性问题，其次是场景泛化能力，当前ADAS在结构化道路（如高速公路）表现较好，但在非结构化道路（如乡村小路）、极端天气（暴雨、大雪）和复杂交通参与者（行人、非机动车混行）场景下可靠性不足，法规与标准的滞后也制约了技术落地，例如L3级自动驾驶的责任界定尚不明确，各国测试认证标准差异较大，最后是网络安全风险，ADAS系统与外部通信（如V2X）可能遭受黑客攻击，导致车辆控制权被篡改，需加强加密算法和入侵检测系统。
ADAS将向“更智能、更安全、更普惠”方向发展，技术上，4D成像雷达、固态激光雷达和800万像素摄像头等新型传感器将提升感知精度；基于Transformer的大模型算法将增强场景理解能力，实现“端到端”决策控制，功能上，城市NOA（导航辅助驾驶）将成为标配，系统可在城市道路实现自动变道、红绿灯识别和无保护左转；跨车型数据共享（如车路协同V2X）将通过云端协同提升整体交通效率，成本上，芯片集成度提高（如单颗SoC集成多个ECU功能）和传感器国产化将推动ADAS下探至10万元级车型，随着5G通信和高精地图的普及，ADAS将与智慧城市深度融合，实现“车-路-云”一体化协同控制。
相关问答FAQs
-
问：ADAS和自动驾驶有什么区别？
答：ADAS（高级驾驶辅助系统）是辅助驾驶员的“半自动化”系统，需驾驶员时刻监控并接管车辆控制，如ACC、AEB等功能；而自动驾驶（如L3-L5级）可实现特定或全场景下的“无人化”驾驶，系统承担全部驾驶责任，驾驶员无需介入，ADAS是自动驾驶的技术基础，但后者在决策复杂度和系统冗余性上要求更高。 -
问：ADAS系统在雨天或雪天性能会下降吗？
答：是的，恶劣天气对ADAS性能有显著影响，摄像头在雨雪天气下镜头易沾水或起雾，导致图像识别率下降；毫米波雷达虽抗干扰能力强，但暴雨可能反射雷达波，缩短探测距离；激光雷达在大雪中可能因颗粒物散射而降低点云精度，目前厂商通过增加传感器数量（如增加红外摄像头）、优化算法（如雨滴检测和图像去噪）以及引入热成像技术来提升恶劣天气下的可靠性，但仍无法完全消除环境干扰。
