探秘ADAS感知白名单：智能驾驶的“安全筛选器”(图文)

一、ADAS 感知白名单是什么？

（一）定义阐述

在高级驾驶辅助系统（ADAS）领域中，ADAS 感知白名单是一个十分重要的概念。简单来讲，它是对 ADAS 系统感知到的物体进行筛选分类的一种机制。ADAS 依靠各类传感器，像摄像头、毫米波雷达、激光雷达以及超声波雷达等，去收集车辆周围环境中的诸多信息，例如车辆周边的其他车辆、行人、交通标识以及各种障碍物等。而感知白名单就像是一个特定的 “筛选器”，预先设定好了哪些类型的物体是系统需要重点关注、识别并进行后续处理的，哪些是可以忽略或者暂时不用理会的。
比如说，常见的车辆（正向或后向行驶的轿车、货车等）、行人和两轮车等，这些往往会被列入感知白名单里，系统会对它们进行精准的识别、追踪以及分析，从而判断是否会对本车的行驶安全构成威胁，以便提前做出如预警或者辅助控制等相应的动作。但如果是一些超出白名单范畴的物体，像道路上偶然出现的极其罕见、不规则且对行车安全影响不大的物体，系统可能就会选择将其过滤掉，不做重点处理，避免过多无效信息干扰系统正常运行以及增加不必要的运算负担。通过这样的筛选分类，ADAS 感知白名单有助于提高整个系统在环境感知方面的效率和准确性，让系统能更聚焦于关键物体信息，更好地辅助驾驶者保障行车安全。

（二）与 ADAS 整体架构的关联

ADAS 整体架构大致可以分为感知、决策和执行这几个关键环节。ADAS 感知白名单处于感知环节之中，且与其他部分紧密配合、协同工作，共同助力实现智能驾驶辅助功能。
在感知环节，传感器是收集外界信息的 “触角”，负责采集大量的环境数据，而感知白名单则像是一个 “把关者”，对传感器所获取到的海量数据依据既定规则进行筛选，把符合白名单要求的有效信息传递给后续的决策部分。例如，摄像头捕捉到的画面中包含了各种物体的影像，毫米波雷达探测到多个目标的距离、速度等信息，这些原始数据先汇总过来，然后感知白名单从中筛选出像是车辆、行人这类重要目标的相关数据，输送给决策模块。
决策模块会依据从感知白名单筛选后接收到的信息，运用相应的算法进行分析、运算，判断当前的驾驶状况以及潜在的风险，进而规划出合适的应对策略，比如是提醒驾驶者注意避让，还是直接控制车辆进行制动、转向等操作。而执行模块则是负责将决策的结果转化为实际的动作，像通过声音、图像警示驾驶者，或者操控车辆的制动系统、转向系统等来保障行车安全。
可以说，ADAS 感知白名单在整个 ADAS 系统架构中起到了承上启下的关键作用，它保障了从感知到决策环节信息的有效性和精准性，让整个系统能够有条不紊地运行，为驾驶者提供可靠的驾驶辅助服务，推动智能驾驶功能的实现。

二、ADAS 感知白名单的作用有哪些？

（一）保障行车安全方面

在行车过程中，路况往往十分复杂，存在着各种各样的物体和信息，而 ADAS 感知白名单能够在保障行车安全方面发挥重要作用。
例如，在城市道路中，车辆、行人以及各类非机动车穿梭往来，交通标识也随处可见。ADAS 系统依靠传感器收集到大量数据，感知白名单就会从中筛选出如正在靠近本车的其他车辆、突然闯入车道的行人、两轮车等对行车安全有直接影响的物体信息，精准地识别它们的位置、速度、运动方向等关键要素，并及时反馈给决策模块。像当有行人准备横穿马路时，系统能迅速察觉，提前通过声音、图像等方式对驾驶员发出预警，让驾驶员有足够的时间做出制动或者避让等操作，避免碰撞事故的发生。
在高速行驶的场景下，白名单机制同样重要。它可以过滤掉道路两旁无关紧要的物体信息，重点关注同向或对向行驶的车辆，实时监测与它们之间的距离、相对速度等，一旦发现有车辆突然变道或者与本车距离过近等危险情况，便辅助驾驶员提前采取措施，如自动触发制动系统适当减速或者提醒驾驶员控制方向避让，以此保障行车安全。
而且，在一些恶劣天气状况下，比如暴雨、浓雾天气，视线受阻，传感器收集到的信息可能会受到干扰而变得模糊不清。此时，感知白名单能够依据预设的规则，更高效地筛选出如大型车辆、道路上的障碍物等关键物体信息，避免系统被过多杂乱的无效信息干扰，确保系统依然能够准确地对潜在危险进行预警，辅助驾驶员安全地通过复杂路况，有效提升了整体的行车安全性。

（二）提升驾驶体验角度

ADAS 感知白名单在提升驾驶体验方面也有着积极的影响。在驾车过程中，如果系统频繁地对一些无关紧要的物体或者情况发出提示信息，会让驾驶员感到烦躁，甚至可能忽略掉真正重要的预警内容。
而感知白名单能够合理地过滤掉那些不必要的提示信息，比如道路边静止摆放且距离车辆行驶路线较远的杂物、偶尔飞过的鸟类等物体信息，系统不会将其作为重点进行处理和提示，这样传递给驾驶员的辅助信息就更加简洁、有效。
例如，在正常行驶的道路上，路边的广告牌、垃圾桶等物体并不会对行车安全构成威胁，感知白名单就会将这类物体相关的数据筛选掉，驾驶员不会接收到与之相关的多余提醒，能够更专注于车辆前方及周边重要路况的观察。
同时，这也减轻了驾驶员的负担，使其能更舒适地驾驶车辆，不会因为不断响起的各种琐碎提示音或者屏幕上过多的提示标识而分心。特别是在长途驾驶时，简洁且关键的辅助信息能让驾驶员保持良好的驾驶状态，降低驾驶疲劳感，就像有一个贴心的助手默默地帮忙筛选重要信息，让整个驾驶过程变得更加轻松惬意，从而极大地提升了驾驶体验。

三、ADAS 感知白名单靠什么来运行？

（一）硬件支持

ADAS 感知白名单的运行离不开各类硬件设备的协同支持，它们就像是一个个 “触角”，负责收集车辆周围环境中的各种信息，为白名单筛选判断提供基础数据。
首先，雷达类设备起着至关重要的作用。毫米波雷达凭借其可穿透尘雾、雨雪，不受恶劣天气影响的优势，以及能够 “全天候全天时” 工作的超强能力，成为了汽车 ADAS 不可或缺的核心传感器之一。它通过发射毫米波（波长 1-10mm），并处理回波来测得汽车与探测目标的相对距离、速度、角度及运动方向等信息。例如，在不同探测距离方面，24GHz 雷达主要用于近距离探测（SRR），76 - 79GHz 雷达则主要负责中远距离的探测（MRR、LRR），多颗不同频段、不同功能的毫米波雷达相互配合，能对汽车周围环境实现全方位探测，协同实现 ADAS 系统诸如自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）、前碰撞预警（FCW）等功能。
激光雷达同样不容小觑，它以高精度的距离测量和角度分辨率为亮点，能够生成车辆周围环境的三维地图。通过发射激光脉冲并接收反射回来的信号来检测车辆周围的物体，为感知白名单提供精准的空间位置及物体轮廓等数据，这对于车辆准确识别周围环境中的障碍物、其他车辆以及行人等有着重要意义，像在一些对环境感知要求较高的自动驾驶场景中，激光雷达发挥的作用更是十分关键。
另外，摄像头也是硬件支持体系中的重要一员。摄像头安装使用简单、获取的图像信息量大，并且随着数字图像处理技术的快速发展和计算机硬件性能的提高，其在 ADAS 中的作用越发凸显。它可以识别车道线，为车道保持辅助（LKA）、自适应巡航控制（ACC）等功能提供基础数据；也能够进行物体识别，像分辨出车辆、行人、自行车等不同类型的交通参与者，以及识别交通标识、交通信号灯状态及其它指示信息等。不同类型的摄像头，如单目摄像头、双目摄像头、三目摄像头和环视摄像头等，各司其职，共同从视觉角度为感知白名单筛选提供丰富的数据来源。
这些硬件设备并不是单独工作的，而是相互配合、协同收集数据。例如，在复杂的路况下，毫米波雷达可以在恶劣天气或者光照不足等情况时，准确探测目标的距离、速度等信息，而摄像头在光线良好、视野清晰的场景下，精准捕捉物体的外观、形状、颜色等视觉特征，激光雷达则补充构建三维空间信息，它们收集到的数据汇总到一起，为感知白名单进行下一步的筛选判断提供了全面且多维度的数据支撑，从而保障整个 ADAS 感知白名单机制能高效、准确地运行。

（二）软件算法

在 ADAS 感知白名单背后，软件算法扮演着 “智慧大脑” 的角色，它通过对收集到的海量数据进行分析处理，让系统知晓哪些物体该纳入白名单、哪些该排除，实现精准有效的感知筛选，是整个机制能够顺利运行的关键所在。
机器学习技术在其中发挥了重要作用，尤其是深度学习方法，例如卷积神经网络（CNN），对于图像识别任务非常有效，已被广泛应用于识别交通标识、行人检测和车辆识别等方面。通过大量的图像数据进行训练，CNN 能够学习到不同物体的特征模式，进而对摄像头采集到的画面中的物体进行准确分类，帮助系统判断哪些是需要重点关注的车辆、行人等目标，将其纳入感知白名单，而对于一些无关的背景物体等则可以排除在外。循环神经网络（RNN）及其变种，如长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等，在处理传感器序列数据方面表现卓越，适合分析车辆行驶过程中传感器随时间变化所获取的数据，例如对车辆轨迹进行预测，从而更好地辅助判断物体的运动趋势，为白名单的动态筛选提供依据。
此外，传感器数据融合算法也是不可或缺的一部分。由于不同的硬件传感器都有各自的优势和局限性，像摄像头容易受到光照、视角、尺度、阴影、污损、背景干扰和目标遮挡等诸多不确定因素的影响，雷达虽然对光照、色彩等干扰因素具有很强的鲁棒性，但也难以彻底解决凹坑反射、烟尘干扰和雨、雪、雾等恶劣天气条件下的探测难题。所以需要将毫米波雷达、激光雷达以及摄像头等多种传感器的数据进行融合，常见的数据融合技术如卡尔曼滤波器，它能够结合多个传感器数据流并最小化估算误差，提供更加准确的对象跟踪。多传感器融合框架则可以将不同传感器的数据进行有效集成，优化系统的环境感知能力和决策精度，使感知白名单基于更全面、准确的数据来做出合理的筛选决策，确保系统聚焦于关键物体信息，避免被无效数据干扰，提高整体的行车安全性和驾驶辅助的有效性。
总之，软件算法利用各种先进的技术手段，对硬件设备收集来的繁杂数据进行深度挖掘和分析，让 ADAS 感知白名单具备了智能筛选的能力，保障了整个高级驾驶辅助系统能够精准、高效地运行，为驾驶者提供可靠的辅助服务。

四、ADAS 感知白名单在实际驾驶中的案例

（一）常见路况场景下

在城市道路中，车辆、行人以及非机动车往来频繁，交通状况较为复杂，ADAS 感知白名单发挥着重要作用。比如在上下班高峰期，各个路口车流量大，当本车准备通过路口时，感知白名单机制下的系统会重点关注那些进入白名单的物体，像正在转弯的其他车辆、准备过马路的行人以及穿梭在车流中的两轮车等。摄像头和雷达等传感器收集到相关信息后，感知白名单筛选出这些关键物体的信息传递给决策模块，一旦有行人突然闯红灯或者其他车辆违反交通规则变向行驶，系统就能迅速察觉，通过车内的声音警报、仪表盘图像提示等方式提醒驾驶者及时制动或者避让，避免碰撞事故的发生。
在高速公路上，车辆通常处于高速行驶状态，此时感知白名单同样至关重要。当本车开启自适应巡航控制（ACC）功能时，系统会依据白名单重点关注同向行驶的其他车辆，通过毫米波雷达实时监测与它们之间的距离、相对速度等数据。如果前方车辆因突发情况突然减速或者变道加塞，感知白名单助力系统快速做出反应，辅助驾驶者及时调整车速或者变换车道，保持安全的跟车距离，防止追尾等危险情况出现。例如，在高速上遇到前方车辆因为错过出口而紧急刹车并试图变道至应急车道的情况，系统依靠白名单筛选出的关键信息，能提前向驾驶者发出预警，保障行车安全。

（二）特殊情况场景中

当遇到异形障碍物时，比如道路上出现因事故遗落的形状不规则的大型物件，或者是运输过程中掉落的奇特形状货物等，这些物体可能并非常见的车辆、行人等类型。但感知白名单能够依据其预设的规则以及相关算法逻辑，结合传感器收集到的物体形状、尺寸、位置移动等信息，判断其是否对行车安全构成威胁。若判断该异形障碍物处于车辆行驶路线上且距离逐渐靠近，系统就会及时向驾驶者发出警示，提醒驾驶者注意避让或者提前减速，保障车辆能够安全通过。
在极端天气状况下，像暴雨天气中，视线受阻严重，雨水还可能对传感器的探测产生一定干扰。此时，感知白名单可以发挥其高效筛选的优势，优先关注如大型车辆、道路施工标识牌等关键物体信息。比如在暴雨中，虽然周围环境信息变得模糊，但系统依然能通过白名单机制，聚焦于那些对行车安全影响较大的物体，及时提醒驾驶者与前方大货车保持足够的安全距离，避免因视线不佳而发生碰撞事故。
而在道路施工的场景中，施工区域周围往往设置了各种标识、路障等，感知白名单能够识别出这些属于保障行车安全需要重点关注的物体，提醒驾驶者按照施工指示标志减速慢行、变换车道等。例如，当遇到道路单侧封闭施工，系统借助白名单筛选出施工区域的锥桶、警示灯等物体信息，辅助驾驶者提前并道，安全通过施工路段，保障整个驾驶过程的顺畅和安全。

五、ADAS 感知白名单的发展现状与趋势

（一）目前行业应用情况

当下，ADAS 感知白名单在汽车行业中的应用正逐渐普及，但不同汽车品牌以及各自动驾驶技术方案之间，其应用程度和侧重方向存在一定差异。
在一些豪华汽车品牌中，比如奔驰、宝马、奥迪等，它们凭借强大的研发实力和对智能驾驶技术的高度重视，在旗下的中高端车型上广泛且深度地应用了 ADAS 感知白名单技术。以奔驰为例，其高端车型配备的智能驾驶辅助系统，通过高精度的雷达、摄像头等传感器收集数据，利用感知白名单精准筛选出如车辆、行人、交通标识等关键物体信息，不仅能够实现自适应巡航、车道保持、自动紧急制动等常规功能，还能在复杂路况下对一些特殊的潜在危险物体进行有效识别和预警，为驾驶者提供全方位的安全保障。宝马的部分车型同样如此，感知白名单助力其自动驾驶辅助系统更好地应对城市拥堵路况以及高速行驶场景，提升行车安全性与舒适性。
而在大众、丰田、本田等主流汽车品牌方面，随着智能驾驶技术的不断下沉，它们也在越来越多的车型上配备了带有 ADAS 感知白名单机制的驾驶辅助功能。不过，相对而言，这些品牌在中低端车型上的应用可能会更侧重于满足基本的安全需求，例如主要聚焦在对常见的车辆、行人的识别和预警，对于一些较为复杂或者极端场景下的物体识别能力可能稍弱于豪华品牌同级别功能。像丰田的部分经济型轿车，虽然配备了预碰撞安全系统等基于感知白名单的功能，但在感知的精准度以及可处理的复杂环境情况数量上，与自家的高端车型还是存在一定差距。
从自动驾驶技术方案角度来看，像博世、大陆等知名的汽车零部件供应商所提供的自动驾驶解决方案中，ADAS 感知白名单是核心组成部分之一。它们的技术被众多汽车品牌采用，能够适配不同级别、不同类型的车辆，并且不断更新迭代，提升感知白名单的准确性和有效性。而一些新兴的自动驾驶科技企业，它们在研发过程中也越发重视感知白名单的作用，努力通过优化算法、增加传感器融合等方式，让其应用的车型在面对复杂交通环境时能更智能地筛选关键信息。
再看不同级别车型，高端车型往往会配置更多、更先进的传感器，如多个毫米波雷达、高像素的摄像头以及激光雷达等，这使得 ADAS 感知白名单能够获取更丰富、精准的数据，从而涵盖更广泛的物体类型进入白名单进行重点关注，功能也更为全面强大。中低端车型受成本等因素限制，传感器数量和精度相对没那么高，感知白名单主要针对常见且对行车安全影响较大的物体进行识别处理，在功能的丰富度和应对复杂场景的能力方面会稍显逊色一些。例如，一些低价的小型汽车，可能仅能实现简单的前车碰撞预警、车道偏离预警等基于基础感知白名单筛选的功能，而像自动泊车时对周边复杂障碍物的精确识别、高速行驶中对远距离异形物体的准确判断等更高级的功能则较难具备。
总体来说，ADAS 感知白名单在行业内正处于不断发展和普及的过程中，各品牌、各车型都在依据自身定位和市场需求逐步提升其应用水平。

（二）未来发展展望

基于当前的行业动态以及技术进步趋势，ADAS 感知白名单在未来有着诸多令人期待的发展方向。
在功能拓展方面，随着人们对行车安全以及驾驶体验要求的不断提高，感知白名单所涵盖的物体类型有望进一步丰富。除了现有的车辆、行人、交通标识等常规物体，或许会将更多特殊场景下的物体纳入重点关注范畴，比如道路上的动物、遗落的小型物品等。例如，在乡村道路行驶时，系统能够通过感知白名单及时识别出突然闯入车道的家禽家畜，并做出相应的预警和辅助避让动作。同时，功能也可能从单纯的安全预警向更智能的驾驶辅助拓展，像结合地图信息以及实时路况，提前为驾驶者规划最优行驶路线，根据感知白名单筛选出的周围车辆行驶状态，智能推荐变道、超车时机等，让驾驶变得更加轻松便捷。
精准度提升也是重要的发展趋势之一。借助硬件设备的不断升级，例如更高分辨率的摄像头、探测距离更远且精度更高的雷达以及性能更卓越的激光雷达等，能够为感知白名单提供更清晰、准确的基础数据。而且，软件算法将持续优化，深度学习、人工智能等技术会进一步融入，使得系统对物体的识别准确率大幅提高，误判率和漏判率显著降低。比如，在复杂的雨雪天气中，系统依然可以凭借精准的感知白名单机制，准确分辨出远处模糊环境里的车辆轮廓和行人动向，及时给出准确的预警信息，保障行车安全。
与其他智能驾驶技术的融合更是未来的关键发展点。ADAS 感知白名单会和车路协同技术深度结合，通过与道路基础设施之间的信息交互，获取更多关于路况、交通信号变化等实时信息，让感知白名单的筛选更加贴合实际行驶场景。例如，当接近路口时，系统能提前知晓交通信号灯的剩余时长以及其他车辆的行驶意图，做出更合理的驾驶决策。此外，还会与高精度地图相融合，利用地图数据对感知白名单中的物体进行更精准的定位和追踪，在自动驾驶功能逐步升级的过程中，为实现更高等级的自动驾驶提供有力支撑，让车辆能够在各种复杂环境下安全、高效地行驶，真正成为驾驶者

 

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