《智能网联汽车ADAS系统原理与关键技术》是“智能网联汽车核心技术丛书”中的一册，本书旨在深入探讨智能网联汽车的核心系统——高级驾驶辅助系统（ADAS）的工作原理和关键技术。本书通过系统地阐述ADAS系统的各个组成部分、技术原理及其在实际应用中的关键作用，包括车道偏离报警系统、前向碰撞预警、自动紧急制动、自动泊车辅助、车道保持辅助、自适应巡航控制、车辆盲区监测、疲劳驾驶预警、夜视辅助等系统，为读者提供了一个全面而深入的了解智能网联汽车技术的视角。 本书可供智能网联汽车ADAS方向的技术人员阅读参考，也可供智能网联汽车行业的政策制定者、企业管理者、科研工作者以及汽车第三方检测机构人员阅读，同时也可以作为国内高校相关专业的本科生、研究生的参考教材。

第1章 智能网联汽车ADAS系统
1.1 汽车高级驾驶辅助系统概述
1.1.1 ADAS系统定义与类型
1.1.2 ADAS系统构成与原理
1.1.3 ADAS系统常用传感器
1.2 ADAS系统构成与主要功能
1.2.1 车道偏离报警系统
1.2.2 车道保持辅助系统
1.2.3 自适应巡航控制系统
1.2.4 前向碰撞预警系统
1.2.5 自动泊车系统
1.2.6 盲区监测系统
1.2.7 驾驶员疲劳预警系统
1.2.8 自适应灯光控制系统
1.3 ADAS系统实车道路测试方法
1.3.1 ADAS环境感知技术
1.3.2 道路环境影响因素
1.3.3 道路测试路线方案
第2章 车道偏离报警系统（LDWS）
2.1 车道偏离报警系统概述
2.1.1 LDWS的基本概念
2.1.2 LDWS的安全功能
2.1.3 LDWS的模块构成
2.1.4 全球主流的LDWS
2.2 车道线检测与识别方法
2.2.1 LDWS的工作原理
2.2.2 基于特征的识别方法
2.2.3 基于模型的识别方法
2.2.4 基于深度学习的识别方法
2.3 车道偏离报警决策算法
2.3.1 车道偏离报警决策算法概述
2.3.2 基于TLC的报警决策算法
2.3.3 基于CCP的报警决策算法
2.3.4 基于预测轨迹偏离的算法
2.3.5 基于EDF的报警决策算法
2.3.6 基于TTD的报警决策算法
2.3.7 基于FOD的报警决策算法
第3章 前向碰撞预警系统（FCW）
3.1 前向碰撞预警系统概述
3.1.1 FCW系统的基本构成
3.1.2 FCW系统原理与应用
3.1.3 FCW系统的类型划分
3.1.4 FCW系统的应用场景
3.1.5 FCW系统的测试标准
3.2 FCW系统的算法原理
3.2.1 前方车辆识别算法
3.2.2 车辆跟踪与车距检测
3.2.3 安全车距预警模型
3.3 FCW系统的报警策略
3.3.1 FCW感知传感器选择
3.3.2 FCW系统的报警时机
3.3.3 HMI预警方式的设计
第4章 自动紧急制动系统（AEB）
4.1 自动紧急制动系统概述
4.1.1 AEB系统的基本概念
4.1.2 AEB系统的模块构成
4.1.3 AEB系统的工作原理
4.1.4 AEB的工作范围及优劣
4.2 AEB系统的作用与类型划分
4.2.1 AEB系统的主要作用
4.2.2 根据功能名称划分
4.2.3 根据行驶速度划分
4.2.4 根据技术路径划分
4.2.5 根据不同路况划分
4.2.6 根据辅助方式划分
4.3 自动紧急制动系统避撞策略
4.3.1 基于安全距离的避撞策略
4.3.2 基于碰撞发生时间的避撞策略
4.3.3 制动转向协同的避撞策略
第5章 自动泊车辅助系统（APA）
5.1 自动泊车技术的演进路线
5.1.1 自动泊车辅助（APA）
5.1.2 远程遥控泊车（RPA）
5.1.3 自主学习泊车（HAVP）
5.1.4 自动代客泊车（AVP）
5.2 自动泊车系统原理与设计
5.2.1 自动泊车类型与方案原理
5.2.2 自动泊车系统的硬件组件
5.2.3 自动泊车系统的软件功能
5.2.4 自动泊车系统HMI案例分析
5.3 基于计算机视觉的APA系统
5.3.1 计算机视觉深度估计
5.3.2 停车位的标记与识别
5.3.3 车辆和行人检测/跟踪
5.3.4 可行驶空间障碍检测
第6章 车道保持辅助系统（LKA）
6.1 车道保持辅助系统概述
6.1.1 LKA系统架构与功能
6.1.2 LKA系统的工作原理
6.1.3 LKA系统的基本结构
6.1.4 控制策略及仿真分析
6.2 LKA系统的主观评价体系
6.2.1 主观评价指标体系
6.2.2 HMI维度的评价方法
6.2.3 LDW维度的评价方法
6.2.4 LKA维度的评价方法
第7章 自适应巡航控制系统（ACC）
7.1 自适应巡航控制系统概述
7.1.1 ACC系统结构与作用
7.1.2 ACC系统原理与模式
7.1.3 ACC系统要求与设置
7.1.4 ACC系统标定的方法
7.2 ACC系统仿真测试与评价
7.2.1 仿真测试整体方案
7.2.2 仿真测试软件选型
7.2.3 仿真测试场景设计
7.2.4 车辆动力学模型设计
7.2.5 传感器模型设计
第8章 车辆盲区监测系统（BSD）
8.1 车辆盲区监测系统概述
8.1.1 车辆盲区的主要类型
8.1.2 BSD系统原理与构成
8.1.3 BSD系统的设计原理
8.1.4 BSD系统的应用场景
8.1.5 BSD系统的发展现状
8.2 BSD系统测试与评价方法
8.2.1 测试系统的搭建方法
8.2.2 测试数据保存与分析
8.2.3 BSD系统的测试方法
8.2.4 实车测试的效果验证
第9章 疲劳驾驶预警系统（DMS）
9.1 疲劳驾驶预警系统概述
9.1.1 DMS系统原理与构成
9.1.2 DMS系统的技术支撑
9.1.3 DMS系统的监测算法
9.1.4 国外DMS系统的应用
9.1.5 国内DMS系统的应用
9.2 驾驶员疲劳检测原理与方法
9.2.1 基于生理指标检测
9.2.2 基于生理反应检测
9.2.3 基于