自动驾驶四大ADAS功能(ACC、LKA 、AEB、 ELC）开发建模

近年来个国家和地区纷纷出台汽车评级标准，将AEB、FCW等自动驾驶功能纳入汽车评级体系，同时，主要国家政策端纷纷拟定商用车搭载AEB时间表，国内多项政策出台规定部分商用车要搭载ADAS系统。

据统计，2022年1-9月国内乘用车L2及L2+级ADAS装配率达到33.5%，随着深圳、上海、广州等城市高阶自动驾驶政策落地，以及理想、小鹏、蔚来等领航辅助功能的规模量产，L2+级以上ADAS将快速渗透，预计到2025年L2及L2+级ADAS装配率将超过50%。

高级辅助驾驶系统（ADAS），是在紧急情况下驾驶员主观反应之前作出的判断和预防措施，来达到预防和辅助的作用。通过传感器感应周围的环境，收集数据进行系统的运算与分析。提供驾驶辅助功能预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，或是在危险时刻紧急主动采取紧急措施，有效增加汽车驾驶的安全性和舒适性。

目前ADAS系统属于L2级别的自动驾驶，其主要功能目前并非是完全控制汽车，而是为驾驶人提供车辆的工作情形，与车外环境变化等相关信息进行分析，且预先警告可能发生的危险状况，让驾驶人提早采取因应措施，避免交通意外发生。

ADAS系统由三大模块组成：信息采集，数据分析模块和执行动作模块。

信息采集：通过不同类型的车用传感器，包括毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、激光雷达等传感器，收集整车的工作状态机参数变化和汽车外界状况。

信息分析：电子控制单元会对传感器所收集到的信息进行分析处理，然后再向控制的执行装置下达动作指令。

执行动作：依据ECU输出的讯号，来执行各种反应动作，让汽车安全驾驶。

ADAS目前应用比较广泛的系统有：盲点检测系统、驾驶员困倦报警系统、前向碰撞预警系统、车道偏离预警系统、夜视系统、停车辅助系统、自适应巡航控制系统、车道保持系统（LKA）下坡控制系统、交通标志识别系统等。

《自动驾驶之ADAS控制算法训练营》紧密贴合车企量产需求，开发具体的四大ADAS功能（ACC、LKA、AEB和ELC），课程重点学习控制算法开发。训练营会利用传感器采集到真实信息数据进行控制算法开发，完成四大ADAS功能建模和仿真，并能生成C代码烧入到控制器中，在底盘线控小车上完成算法的调试和验证。

今年自动驾驶之ADAS控制算法训练营焕新上线，自动驾驶控制算法阶段二课程由原来8次直播课程增加至10次课程。

新增AEB和ELC两大ADAS系统功能开发，学习车辆模型、车辆横纵向控制原理、算法原理，完成ADAS四大功能建模和仿真，真正锻炼学员独立进行公式推导、动手建模和仿真的实操能力！ 

课程安排

阶段一

自学课：

课程1：智能辅助驾驶功能控制逻辑课程2：MATLAB电子系统开放与建模课程3.自动驾驶研发必备控制理论课程4.车辆动力学和运动学建模课程5.车道保持辅助系统（LKA）的开发

直播课：

直播1：自动驾驶规划与控制技术解析直播2：基于模型的开发方法与应用案例直播3：基于多传感器融合的车道线检测及目标跟踪实现案例直播4：自动驾驶汽车研发常用控制算法

阶段二

自学课：

课程1：建立车辆动力学模型

1.状态空间模型

2.系统辨识

3.系统可控性、可观性

4.四阶龙格库塔法

课程2：基于动力学模型设计状态观测器、反馈控制器

1.前馈控制与反馈控制

2.状态反馈控制

3.隆伯格观测器

4.极点配置法

5.输出反馈控制

直播课:

直播1：基于QP估计车辆横向行驶曲率

1.滤波问题

2.卡尔曼滤波

3.二次规划（QP）

4.基于QP的纵向行驶曲率估计

直播2：基于动力学模型设计LQR控制器

1.最优控制

2.LQR控制

3.MPC控制

直播3：基于KF的多传感器融合与多目标跟踪

1.卡尔曼滤波

2.运动模型

3.数据关联

4.多目标跟踪

5.多传感器融合

直播4：换道行为决策与路径规划方法

1.KKT原理

2.换道行为决策与路径规划

3.换道/弯道安全车速

4.弯道速度规划

5.换道距离和换道时间规划

直播5：设计ACC控制器并实现闭环仿真

1.纵向行驶方程

2.ACC系统建模

3.动态限速

4.切入与切出

5.动力学控制

直播6：设计LKA控制器并实现闭环仿真

1.横向动力学模型

2.LKA系统建模

3.前馈与反馈

4.预瞄控制

5.动力学控制

直播7：设计AEB控制器并实现闭环仿真

1.道路附着估计

2.安全跟车距离

3.TTC计算

4.危险目标筛选

5.紧急制动控制

直播8：设计ELC控制器并实现闭环仿真

1.换道决策

2.换道路径规划

3.速度规划

4.二次规划算法求解

5.横纵向控制

主讲老师

刘丛志老师，清华大学博士

研究方向为智能驾驶汽车动力学控制与优化、网联汽车及新能源汽车智能控制。以核心技术人员参与国家横纵向科研项目10余项，于IEEE TIE、TITS等期刊发表论文20余篇 发明专利和实用型专利权10余项。

曾任业内某汽车技术服务公式首席技术专家、开发部长，具有丰富一线实战开发经验。

课程收益

在笛卡尔坐标系、Frenet坐标系下建立车辆模型的方法

对所构建的控制系统进行参数辨识及特性分析

系统状态观测器、控制器的设计方法

低通滤波、卡尔曼滤波、二次规划等算法的应用

最优控制、LQR、MPC控制

KKT原理、换道决策与路径规划、弯道速度规划

ACC、LKA、AEB、ELC系统架构及控制系统仿真设计

面向对象

希望从事自动驾驶控制、智能辅助驾驶系统研发岗位的在校学生；

希望转型自动驾驶控制、智能辅助驾驶系统研发岗位的传统岗位研发工程师；

自动驾驶及智能驾驶辅助系统相关产业产品经理、项目经理等；

希望了解自动驾驶控制研发的相关人士。

咨询报名

本期训练营课程享受两大重磅优惠福利活动！

福利1：相同价格，免费升级课程体系，新增两大ADAS功能开发学习

福利2：报名限时赠送训练营配套纸质书籍！！

活动参与时间：即日起至3月10日，在活动期报名本期训练营课程即赠送车辆动力学建模书籍。

关于清研车联

清研车联，是清华大学苏州汽车研究院重点孵化打造的汽车职业教育企业。

专注于汽车行业垂直产业链，致力于中国汽车产业新型人才的培养，为汽车产业的转型升级大规模输送合格人才，为院校和企业的人才培养提供综合解决方案。

积极应对汽车产业变革中科技、人才、服务等快速发展趋势，充分依托清华大学优质的教育资源，重点聚焦新能源汽车、智能网联汽车、汽车智能制造，汽车轻量化与NVH等汽车新技术领域，推陈出新，引领教育变革，从内容和模式方面协同国内汽车职业教育转型升级。

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