致力于提高汽车安全性能的通过高级驾驶员辅助系统

我们不妨设想一下在不考虑驾驶条件(如较强的阳光等)这一因素情况下的预处理算法。有些汽车供应商采用一种算法，有些则在白天采用一种算法，在夜间驾驶又采用另一种算法。实际上，针对多种不同的驾驶条件，我们将需要各种不同的预处理与后处理算法。系统还必须具备快速适应能力，比方说车辆进入遂道时，就会瞬间从白天驾驶模式切换到夜间驾驶模式。

请注意，车辆的不同传感器应执行不同的功能(见图2)。如侧向传感器进行盲点检测；前向传感器负责车辆、车道、交通标志及行人识别工作；车内传感器则检测车内是否有人，驾驶员是否出现睡意及想做些什么等。

图2：车辆安装的多种传感器执行各种具体任务

此外，不同传感器应处理不同类型的数据。一些交通标志识别算法的执行主要依靠标志颜色进行，在此情况下，正向传感器应支持宽泛的颜色范围。另一方面，灰度传感器对亮度的变化更敏感，其空间分辨率几乎是色彩传感器的两倍。大多数ADAS功能的实现主要依赖于传感器的敏感性，因此灰度摄像头更合适。我们还要注意到，针对ADAS应用的图像传感器通常具有较高的动态范围，一般每像素多于8位，这也十分重要。

解决技术难题最有效的方法就是在单个DSP上执行多种算法。举例来说，正向图像传感器能同时提供车道偏离警告与交通标志识别所需的视频信息。从理想的角度说，单个DSP能在所有驾驶条件下执行预处理与多种识别任务，如车道偏离警报与交通标志识别等，这有助于精简芯片数量，从而减少故障点，提高系统可靠性，并降低系统成本，这些对汽车应用的发展都是至关重要的。

为了提高ADAS的稳健性，我们还要在车辆内部所有主动安全子系统间进行协调。举例来说，驾驶员的关注方向及关注点会直接影响到交通标志警告的有效性。比方说，驾驶员正常驾驶本应该可以注意到前方的标志并减速，但系统却过早发出警告，这样做不但不利于驾驶，反而会给驾驶员制造麻烦。因此，在发出警告信号前，我们要从交通标志识别系统及车内驾驶员监控系统同时收集信息。如果驾驶员监控系统反映驾驶员正面向道路方向，那么我们不必马上发出前方有停车标志的警告。

稳健性能较高的ADAS系统甚至还绕行电感器能评估复杂的驾驶环境。举例来说，如果汽车快速靠近停止或减速的车辆，那么很可能需要紧急变线。在这种情况下，我们应当暂停车道离线警告，避免驾驶员在变线时分神。当然，如果盲点监控系统检测到汽车旁边还有别的车辆，那么系统就应发出警告。　　

系统级芯片架构提高设计效率

目前的系统级芯片(SoC)架构在单芯片上集成了整个视频/图像处理系统所需的全部外设，从而进一步提高了设计效率。由于支持多种外设，目前高度集成的器件还能方便地连接至车辆系统的其他部分。举例来说，SoC可为停车辅助后视仪等应用提供直接视频输出，也可通过CAN、LIN或FlexRay等适当总线直接连接至车辆的主控系统。

SoC架构在无需增加ASIC成本的基础上就能提供专用功能。经过适当处理，SoC能保持可编程软件架构的灵活性，而不像ASIC那样固定。例如，TI的达芬奇处理器采用了功能强大的视频前端，从而使主CPU从关键而繁重的预处理任务中解脱出来(见图3)。具体而言，视频前端提供了缩放功能块，可根据适当分辨率对图像进行重采样(放大或缩小图像)，同时又不会占用DSP周期。缩放图像是必要的，因为对象在视频帧中的尺寸会随汽车接近对象而变化。

图3：TMS320DM6437数字媒体处理器的结构框图

达芬奇视频前端还提供插件电感器柱状图，以显示不同视频帧的像素荧光强度分布情况。从像素荧光强度分布图，我们可以看出捕获到的图像质量。举例来说，如果图像太暗，那么DSP可调节对比度，从而提高处理的精确度。前端还能在不占用主CPU的情况下完成色域转换工作。这些集成模块结合使用可以显著减轻CPU的负载，从而使开发人员能电感磁珠够在单个DSP上集成更多ADAS增值功能。1

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