ADAS系统的机器视觉

汽车制造商正在努力使汽车比以往更安全。借助先进的驾驶员辅助系统（ADAS），驾驶员和车辆能够更快，更智能地预测情况并做出反应。机器视觉系统对于ADAS的成功至关重要。汽车正在学习感知环境并自主响应或警告驾驶员。

机器视觉如何与ADAS配合使用

机器视觉使诸如自动化系统之类的技术能够“看到”它们所处的环境。捕获高质量图像是第一步。然后，机器视觉系统必须分析正在发生的事情。它必须实时确定是否有其他车辆在刹车，有行人驶入道路或道路状况发生了变化。然后，系统必须做出决定。是否需要刹车，调整速度或调整车辆方向？

为了使ADAS有效，必须将汽车摄像头设置为覆盖车辆的正面，阅读和周围环境。单目和立体相机一起使用，可以为汽车提供其世界的3D视图。由于车辆通常必须非常快速地做出反应，因此，CMOS传感器因其帧速率快而受到青睐。然后，ADAS算法快速处理图像帧以识别并避免危险。

ADAS在最具挑战性的条件下最有用。因此，制造商正在开发在恶劣天气，繁忙交通或危险道路上仍能正常运行的系统。机器视觉相机功能强大，可以承受雷暴，大雪和照明不良等条件。RGB相机与LiDAR集成在一起，可以形成更好的预测并做出相应的反应。

机器视觉和ADAS的未来

尽管ADAS取得了很大进步，但许多人认为该技术还有很长的路要走。甚至诸如测量车辆之间的距离之类的任务也可能对ADAS构成挑战。不断变化的光线条件和障碍物很难发现危险。

扩大嵌入式视觉算法的数据集对于ADAS的发展至关重要。对人来说，检测道路标志，行人和其他车辆可能很容易。但是对象变化和从不同角度和距离捕获的图像使训练AI算法面临挑战。驾驶汽车涉及一系列复杂的感知和调整。尚无制造商发布一款可以每次进行正确呼叫的全自动驾驶汽车。

在许多方面，ADAS可以比驱动程序更高级，更可靠。ADAS不会因乘客，活动或周围环境而分散注意力。药物，酒精或精疲力竭不会损害ADAS。ADAS不会大肆宣传。随着制造商改进AI，ADAS将超过人为错误造成的错误，使自动驾驶汽车比人为控制的汽车更安全。