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智能辅助驾驶（ADAS）是通过技术手段辅助驾驶员完成部分驾驶任务，降低操作复杂度并提升安全性的系统。其核心原理是**“人机协同”**，即在保留驾驶员控制权的前提下，通过传感器、算法和执行机构实现环境感知、预警和有限的自动控制。以下是其关键技术与工作逻辑：

1. 核心技术框架

（1）环境感知与数据融合

- 传感器配置：
- 摄像头：识别车道线、交通标志、行人及车辆（如Mobileye EyeQ系列芯片）。
- 毫米波雷达：探测中远距离目标（如77GHz雷达可覆盖200米）。
- 超声波雷达：近距离监测障碍物（如自动泊车）。
- GPS/北斗+高精定位：提供厘米级定位，结合地图数据识别道路属性。
- 多源数据融合：
通过卡尔曼滤波、贝叶斯网络等算法整合传感器数据，减少误判（如区分静止车辆与护栏）。

（2）决策与控制

- 功能模块：
- 纵向控制：自适应巡航（ACC）通过雷达控制车速，保持车距。
- 横向控制：车道保持（LKA）通过摄像头识别车道线，微调方向盘。
- 预警系统：盲区监测（BSD）、前向碰撞预警（FCW）等通过声光提示驾驶员。
- 人机交互：