ADAS（Advanced Driver Assistance Systems，高级驾驶辅助系统）软件开发是一个融合了计算机视觉、传感器融合、控制算法、嵌入式系统和人工智能等多领域技术的复杂工程。以下是ADAS软件开发的关键组成部分、开发流程和技术栈概览：
一、ADAS核心功能模块
常见的ADAS功能包括：
- AEB（自动紧急制动）
- ACC（自适应巡航控制）
- LKA / LDW（车道保持辅助 / 车道偏离预警）
- FCW（前向碰撞预警）
- BSD（盲点检测）
- APA / RPA（自动泊车辅助 / 遥控泊车）
- TSR（交通标志识别）
- HBA（远光灯自动控制）
二、ADAS软件架构（典型分层）
感知层（Perception）
- 多传感器输入：摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波
- 目标检测与跟踪（Object Detection & Tracking）
- 车道线检测、交通标志识别、可行驶区域分割等
- 技术：深度学习（YOLO、CenterNet、BEVFormer）、传统CV（HOG + SVM、光流）
融合层（Sensor Fusion）
- 数据级/特征级/决策级融合
- 常用算法：卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波、多目标跟踪（MOT）
- 时间同步与空间标定（外参/内参校准）
决策与规划层（Decision & Planning）
- 行为预测（其他车辆/行人意图）
- 路径规划（局部/全局）
- 状态机或基于规则/强化学习的决策逻辑
控制层（Control）
- 纵向控制（加速度/制动） + 横向控制（转向）
- PID、MPC（模型预测控制）等算法
- 与车辆CAN总线通信（通过ECU执行）
人机交互（HMI）
- 音/视觉警报、AR-HUD、仪表显示
- 符合ISO 25752等人因工程标准
三、开发流程（V模型为主）
需求分析
- 功能安全需求（ISO 26262 ASIL等级）
- 性能指标（如AEB触发距离、误报率）
系统设计
- 架构设计（SOA、AUTOSAR Classic/Adaptive）
- 传感器选型与布置
软件详细设计与实现
- 模块化开发（C++/Python/Matlab/Simulink）
- 实时操作系统（RTOS/QNX/Linux）
仿真与测试
- 软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）
- 场景仿真工具：CARLA、Prescan、VTD、dSPACE ASM
- 数据回放（Replay Testing）
实车验证
- 封闭场地测试 → 公开道路测试
- 数据采集与Corner Case挖掘
认证与量产
- 满足法规（如UN R79、NCAP）
- ASPICE流程合规（通常要求达到L2+）
四、关键技术栈
| 类别 | 技术/工具 |
|---|---|
| 编程语言 | C++（主流）、Python（原型）、MATLAB/Simulink |
| 操作系统 | QNX（高安全）、Linux（ROS2）、AUTOSAR OS |
| 中间件 | ROS2、CyberRT（Apollo）、SOME/IP、DDS |
| 深度学习框架 | PyTorch、TensorRT、ONNX、OpenVINO |
| 标定工具 | Kalibr、Matlab Camera Calibrator |
| 通信协议 | CAN/CAN FD、Ethernet (AVB/TSN)、FlexRay |
| 开发标准 | ISO 26262（功能安全）、ISO 21448（SOTIF）、ASPICE |
五、挑战与趋势
挑战：
- 复杂城市场景下的感知鲁棒性
- 传感器失效下的冗余设计
- 实时性与资源受限（嵌入式平台算力）
- 法规与责任界定模糊
趋势：
- 向 L2+/L3 演进，强调“脱手”能力
- BEV（鸟瞰图）+ Transformer 架构成为感知主流
- 端到端学习探索（如Tesla FSD v12）
- 软件定义汽车（SDV）推动 OTA 与持续迭代
如果你有具体方向（如做感知算法、控制开发、HIL测试、AUTOSAR集成等），可以告诉我，我可以提供更深入的技术细节、学习路径或项目建议。
