視頻傳感器能夠監測圖像信息，比如側面物體的大小和外形。視頻傳感器能夠監測其他的道路使用者、交通訊號和路標等情況。傳感器發出的信息能夠實現車道偏離警告和交通訊號識別功能。其他基礎設施如交通訊號、轉彎或山坡等信息可以通過輿圖來獲得。超聲波傳感器用于低速情況，比如停車，同時不需要高探測范圍。而且內部數據可以收集起來提供給其他車輛。通過車對車通訊進行數據傳遞，來監測車流密度。另外，通過不同傳感器獲得的數據可以相互融合，用于增加系統功能或增強現有的功能。比如，雷達、攝像機和機載激光雷達與導航數據的融合對改善車輛性能十分重要。引入域控制器，整合傳感器數據，實現算法集中處理。鳩江區認可智能駕駛輔助產品按需定制

高級駕駛員輔助系統（ADAS）之環視泊車輔助系統多攝像頭環視泊車輔助系統可以采集車輛四周的圖像，并以虛擬俯視圖的形式在屏幕上顯示。視角會根據行車軌跡而動態移動，提供車輛四周360度的畫面。高級系統通常采用LVDS或快速以太網等經濟高效型鏈路，部署4到5個高動態范圍（HDR） 100萬像素攝像頭?？梢允褂靡曨l壓縮來減少所需的通信帶寬并降低布線要求（例如，可以使用非屏蔽雙絞線或同軸電纜）高級駕駛員輔助系統（ADAS）77 GHz雷達系統無為定制智能駕駛輔助產品價格表減少硬件冗余，提升系統效率。

一、技術架構：從分布式到域控/跨域式的進化分布式架構（早期階段）特點：由多個**控制器組成，功能模塊化（如環視攝像頭*用于泊車，毫米波雷達負責縱向控制）。局限：傳感器耦合度低，主機廠依賴供應商方案，成本高且用戶體驗受限。案例：奔馳、奧迪等早期車型采用1R1V架構，功能**但集成難度大。域控/跨域式架構（當前主流）**升級：引入域控制器，整合傳感器數據，實現算法集中處理。優勢：性能提升：并行處理多傳感器數據，支持“一鍵多用”。

車與云端通信（V2N）：獲取實時交通數據，優化路線規劃。案例：紅旗C-V2X技術，通過路側單元推送盲區施工預警，提升出行效率。三、市場應用：從**到普及的滲透乘用車市場L2級輔助駕駛普及：2024年滲透率逼近60%，預計2025年底達70%。高階智駕競爭：NOA（導航輔助駕駛）搭載量超2400萬輛，城市NOA功能開放（如小鵬北京、上海試點）。本土化供應鏈崛起：激光雷達、高精地圖等領域占據**地位，座艙域控制器、HUD等關鍵部件實現自主可控。停車輔助（PA）：幫助駕駛員在狹小空間內進行停車，部分系統可以實現自動泊車。

自動緊急制動（AEB）：碰撞風險時自動制動，降低事故傷害。智能車道循跡（LTA）：識別車道線并修正方向，保持居中行駛。預判式主動駕駛輔助（PDA）：監測行人和車輛，主動規避風險。視野改善類系統夜視輔助（NVA）：紅外熱像儀檢測夜間障礙物。遠光燈自動控制（AHB）：根據環境光線自動切換遠近光。全景環視（AVM）：多攝像頭拼接，提供360°視野。網聯式系統（V2X）車與車通信（V2V）：共享位置、速度信息，預防“鬼探頭”。車與基礎設施通信（V2I）：接收紅綠燈、施工預警等信息。碰撞預警與自動剎車（AEB）：在檢測到可能發生碰撞時，發出警報并在必要時自動剎車。弋江區本地智能駕駛輔助產品銷售電話

主機廠可自主開發功能，打破供應商壟斷。鳩江區認可智能駕駛輔助產品按需定制

高級駕駛員輔助系統（ADAS）基礎型后視攝像頭后視攝像頭系統可以幫助駕駛員發現車后的物體或人員，以便在確保安全的情況下倒車并順利停車入位。高級系統中部署100萬像素的高動態范圍（HDR）攝像頭，并通過非屏蔽雙絞線實現高性價比的高速以太網連接和視頻壓縮。其他系統要求包括適當的物理層接口和電源。智能后視攝像頭可在本地對視頻內容進行分析，以實現物體與行人偵測。此外，它們還支持***的本地圖像處理及圖形疊加創建。它們能夠測量物體距離，并觸發制動干預。這種功能可以幫助駕駛員安全倒車，方便他們停入車位。飛思卡爾解決方案具有高集成度和低功耗的特點，支持開發極小規格的攝像頭模塊。智能后視攝像頭與簡易型模擬攝像頭使用相同的接口，提供了一種極具吸引力的升級換代途徑。鳩江區認可智能駕駛輔助產品按需定制

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