ADAS与自动驾驶的现状（2）

在昨天的文章中，我们重点讨论了相关问题，例如ADAS系统的当前市场状况，功能和技术趋势。随着ADAS系统的普及加速，越来越多的中级车辆配备这些系统，这将成为乘用车的标准配置。
本文将主要介绍相关技术问题，例如自动驾驶的安全性，ADAS的重要性以及ADAS系统的应用。自动驾驶的安全性自动驾驶的安全性是一个敏感的话题。
我们应该理解，ADAS毕竟是一套软件和硬件系统，更不用说智能了，它也不是100％可靠的。以下是一些涉及自动驾驶的事故示例（实际上是ADAS）。
所有事故均是由于高端汽车的自动驾驶功能无法识别前方物体而引起的。根据中央电视台的报道，2018年3月，在中国首次发生自动驾驶致命交通事故后，相关公司将``自动驾驶''改为``自动驾驶''。
到“自动辅助驾驶”。但是，特斯拉仍然充满信心。
安全报告在2019年第四季度指出：自动驾驶系统可能比我们想象的要可靠得多。该报告计算了特斯拉售出车辆的事故数据。
在第四季度，当使用自动驾驶仪时，平均每494万公里发生一次事故。如果不使用自动驾驶仪，但有一个主动安全系统，则平均为338万。
每公里发生一次事故；他们都没有平均每264万公里发生一次事故。从这个角度来看，自动驾驶（ADAS）除了是驾驶辅助之外，在减少安全事故方面也非常有用。
ADAS的重要性为了安全起见，让更多的汽车配备ADAS，半导体制造商是汽车电子的上游供应商，他们开发的芯片与一线供应商的产品功能直接相关。德州仪器（TI）Jacinto处理器产品线总经理Curt Moore相信，随着ADAS继续朝着由汽车工程师协会定义的L4和L5无人驾驶汽车方向发展，我们有机会创造出更广阔的市场自动驾驶汽车技术的范围。
，对未来的驾驶方式有更深远的影响。他说，从经济的角度来看，为所有汽车配备完整的ADAS技术是不切实际的，但目标仍然是尽可能为汽车配备多点驾驶辅助功能。
这意味着将有更多的实时数据以及有效的驾驶情况感知和处理需求。他告诉记者，在不同的路况下保持ADAS连续运行是一个挑战。
当遇到恶劣天气（例如恶劣天气或恶劣的路况）时，车辆需要实时进行调整。这些情况在传统模型中很难解决，并且通过可以帮助汽车感知，理解并快速响应周围环境的动态系统，汽车可以转变为驾驶员的强大副驾驶。
这样的系统不仅需要数据，还需要计算机视觉和深度学习神经网络的有效结合，以实时处理数据。 ADAS系统应用程序ADAS解决方案需要从不同的传感器收集数据，并将数据转换为车辆行为智能。
这些传感器需要配备不同类型的相机，并配备相关的光学，雷达和超声波技术；即使在更复杂的情况下，他们也需要配备激光雷达和热夜视仪。另外，该系统可以通过比较从传感器数据中提取的特征与高清地图数据来定位车辆。
可以实时了解和分析多模式传感器数据（新数据每秒达到60次），而无需在汽车后座设置数据中心服务器。图1：ADAS应用示例（来源：TexasInstruments）TI在汽车安全领域使用了数十年的专业知识来开发JacintoTM7处理器平台，并致力于提供传感，操作和系统级问题解决方案。
该中心的设计方法可优化功耗并降低系统成本。它可以在更高的行驶速度，多雨和大雾的天气等环境中改善驾驶员的感知；它支持一个8百万像素的摄像头，使汽车能够看到驾驶员看不到的东西；它在单个芯片上连接并处理4至6个摄像头。
数据（分辨率为300万像素的单个摄像头）增强了车辆的感知能力和360度环视处理功能；使系统可以直接在道路上使用。图2：避免ADAS应用程序障碍（来源：Texas Instruments）是最重要的。
为了减少。