ADAS智能驾驶辅助系统的工作原理是什么？

ADAS智能驾驶辅助系统的工作原理是通过“感知-决策-执行”的闭环逻辑实现对驾驶场景的智能辅助。它依托本体感受与外感受传感器（如激光雷达、毫米波雷达、摄像头等）组成的感知网络，实时采集车辆自身状态与周围环境数据——从车道线、前车距离到交通信号、行人动态，再将这些多维信息传输至ECU（电子控制单元）进行融合运算与分析，结合导航地图数据或预设算法生成决策指令，最终通过执行模块（如制动、转向系统）输出提醒或干预动作，既可为驾驶员预警潜在危险，也能主动辅助控制车辆，以此提升驾驶的安全性与舒适性。

从系统框架来看，ADAS可分为被动、主动与协作三大类，不同类型的系统在驾驶场景中承担着不同的角色。被动系统聚焦于事故发生后的损害控制，例如当碰撞不可避免时，它会通过调整座椅位置、收紧安全带等方式减轻乘员所受的冲击；主动系统则更侧重于事前干预，像车道偏离预警功能，会在车辆即将越过车道线时发出警报，而自动紧急制动系统甚至能在驾驶员未及时反应的情况下主动刹车，直接避免碰撞的发生；协作系统则借助车与车通信技术，将前方的交通拥堵、事故等信息实时传递给后续车辆，让驾驶员提前做出应对。

在功能实现层面，ADAS的各类功能都围绕着“感知-决策-执行”的逻辑展开。以自适应巡航控制（ACC）为例，它通过毫米波雷达持续监测与前车的距离，ECU根据设定的跟车距离和当前车速，自动调整本车的油门和制动，使车辆保持稳定的跟车状态；交通信号识别功能则依靠摄像头捕捉路口的交通信号灯信息，经ECU分析后在仪表盘上显示信号灯状态，提醒驾驶员遵守交通规则；自动泊车系统更是整合了超声波雷达与摄像头的数据，精准识别车位的位置和尺寸，然后规划出合理的泊车路径，控制车辆完成转向、换挡等动作，帮助驾驶员轻松完成停车操作。

随着汽车技术的不断发展，ADAS系统的应用场景也在持续拓展。它不仅能在高速公路上发挥稳定的辅助作用，在城市复杂路况中，也能通过行人检测、盲点监测等功能应对多变的交通环境；在夜间或恶劣天气下，夜视系统和自适应灯光控制功能还能提升驾驶员的视野清晰度。如今，ADAS系统已逐渐从高端车型向中低端车型普及，基础的ADAS功能如倒车影像、胎压监测等，在普通乘用车上也已成为标配，为更多驾驶员带来了智能化的驾驶体验。

ADAS智能驾驶辅助系统通过感知、决策、执行的闭环逻辑，结合不同类型的系统框架和丰富的功能模块，为驾驶员提供了全方位的驾驶辅助。它既提升了驾驶的安全性，又减轻了驾驶员的操作负担，随着技术的不断进步，其在汽车领域的应用将更加广泛，成为未来智能汽车发展的重要基础。