ADAS是在驾驶过程中帮助驾驶员的系统，是利用安装在车上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识，追踪，并结合导航仪地图数据来进行系统运算与分析，从而，预先让驾驶者察觉到有几率发生的危险，有效增加汽车驾驶舒适与安全。

  美国道路交通安全局（NHTSA）美国政府部门汽车安全的最高主管机关，它所发布的汽车自动化阶段图中可以了解到，而完全无人驾驶实现的最高级，ADAS并不是。

  ADAS是辅助驾驶，核心是环境感知，而无人驾驶则是人工智能，两码事。也就是说，不区分车辆的自动化阶段，从驾驶辅助至完全自动化系统 ，不分场合，盲目统称“无人驾驶”的说法都有些不准确。（此处，有江湖术士高能预警。）

  据Global Edge Soft称，下一代ADAS将实现无线网络连接，以实现车辆到车辆（V2V）和车辆到基础设施（V2I或V2X），从而逐步推动这些系统的普及。

  由于希望减少车辆事故和死亡，高级驾驶员辅助系统是增长最快的汽车安全应用领域之一。

  除被动安全系统外，主动安全系统在减少交通事故死亡人数和车辆事故方面也发挥着及其重要的作用。ADAS系统包括中远程雷达和视觉系统。开发ADAS系统要最新技术成本低廉的RF技术，可以嵌入到车辆中，对外部物体检测和分类。

  最先进的雷达系统可以从行人、墙壁告诉车辆，并知道位置和可能的校正路径。要使系统高效，需要非凡的计算能力，但要在市场上普及起来，成本必须非常低。

  主动安全系统包括自适应巡航控制（ACC）和具有自动转向和制动干预功能的碰撞预警系统。

  在碰撞预警系统中，由微控制器控制的77 GHz发射器发射从前方物体反射到车辆侧面和后方的信号，这些信号被整个车辆中集成的多个接收器捕获。

  雷达系统使用具有嵌入式存储和高性能微控制器，可以在频域中检测和跟踪对象，触发驾驶员即将发生碰撞的警告并启动ESC紧急干预。

  ADAS中的摄像头系统还可以在晚上在屏幕上显示车辆后面或旁边的东西，还可以分析视频内容，以用于自动车道偏离警告系统和远光/近光大灯控制。

  舒适功能的目的是通过触发警告来警告驾驶员，例如闪烁的灯光，声音，振动甚至是柔和的转向建议。安全功能的目的是在驾驶员未对潜在危险情况做出响应的情况下对车辆本身采取一定的措施。可能采取的措施包括制动预充电，安全带准备，引擎盖提升，自动制动，回避转向等。

  传感器（Sensors）：ADAS传感器（例如摄像机，激光雷达或雷达）套件可增强周围环境的感知能力。它们连接到网络或云，并生成为ADAS提供动力的实时，可操作的数据。这些设备的范围和带宽有限，应与其他传感器数据融合。

  处理器（Processors）：ADAS要良好的处理速度，因此，处理器计算接近度和威胁级别。

  软件（Software）：在各种情况下使用机器学习和人工智能时，能够最终靠软件简化硬件功能。

  制图（Mapping）：使用通过车辆传感器收集的ADAS制图功能来存储和更新地理和基础设施信息，以确定其确切位置。

  执行器（Actuators）：通过执行器系统的电气化，可以与车辆中的电气组件进行交互。ADAS系统能使用分析来自车辆传感器的数据的处理器，使执行器执行决策。（还是电动汽车用ADAS方便。）

  大多数最新车型的原始设计都内置了ADAS，并且随着汽车制造商推出新车型和更多功能而进行了更新。

  其中一些数据源包括汽车成像，这是一系列高质量的传感器系统，它们在360度覆盖范围，3D对象分辨率，在恶劣天气和光照情况下具有较高的能见度，可以模仿并超越人眼的能力。

  LiDAR（光检测和测距）增加了更多用于计算机视觉的相机和传感器，可将输出转换为3D，并能够识别静态物体和运动物体，以增加盲点或光线不足的情况。

  可以从不属于主要车辆平台的其他来源获得其他输入，例如，包含别的车辆（V2V）或车辆到基础设施（V2X）。下一代ADAS将继续插入无线网络连接，以利用V2V和V2X数据提供更高的安全性和价值。

  尽管ADAS系统创新的增长获得了指数级的普及，但市场在大规模推广此技术方面遇到了限制。

  最大的限制之一涉及可伸缩性及其巨大的成本。将这些系统安装到更多的工厂制造的车辆中，需要在合规性，安全标准等许多层面上付出很多成本。

  此外，要提高系统的效率和性能会带来不菲的价格。即使有目前的障碍，人们仍希望到2023年亚太地区的ADAS市场将达到96.9亿美元，在2018-2023年之间的增长率为28.6％。

  这种增长也归因于政府最近提出的有关这些驾驶员辅助系统的命令，以及这些系统之间的关系以及较少的道路事故。