在之前的博客中介绍了辅助停车系统的简介，我们在本篇中再由此聊聊相关ATDF的内容。
先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems）简称ADAS，是利用安装于汽车上的各种传感器，及时采集车内外的环境数据，进行静动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，并采取必要的动作，从而更好地保护乘客的安全，保障车辆及周围交通环境的安全。
随着ADAS系统的引入，汽车变得越来越智能，也极大地提升了车辆驾驶的安全性，因此ADAS也成为整车厂新的竞争利器。ADAS的组成非常广泛，包括了夜视系统、主动巡航控制系统（ACC）、电子稳定程序(ESP)、随动转向前照灯(AFS)、车道偏移报警(LDW)、防碰撞技术(FCW)、盲点检测技术（BSD）以及泊车辅助技术（PLA）等。
ADAS系统的开发具有特殊性，除了遵从一般ECU的V模式开发流程外，由于ADAS系统的实时性非常重要，需要实时与不同类型的传感器进行数据交换（比如摄像头、激光雷达、雷达、车辆CAN总线、GPS等），而且需要方便的集成新的功能和算法，因此，ADAS系统的软件开发需要解决很多挑战，比如多线程编程、数据样本时戳和再同步、数据延时测量和预估，系统优化和性能评估、代码重用和软件应用维护等。
高通在此还提供标准化的ADAS系列算法模块，通过咨询服务帮助客户完成ADAS的开发。作为中国的重要合作伙伴，将一同助力中国汽车客户的ADAS开发效率的提升。
ADAS 算法开发过程可以借助MATLAB/Simulink等建模软件或C语言等来完成，并导入到EB AssistADTF中。
EB Assist ADTF能够从不同的源获取并同步数据，包含不同类型的传感器数据并且同步和不同总线数据（LIN、MOST、CAN和FlexRay）的交互。除了记录数据之外，EB Assist ADTF还有相应的工具用于实时数据回放、数据处理、加工和可视化，不仅可以用于实验室进行离线的算法开发，也可以在车辆上在线进行。算法开发环境相对独立，因此ADTF的结构能够成为减少ECU软件开发周期的基础，它同时也能实现对软件进行验证的自动化。
ADTF重要技术特点：
数据和软件组件的方便交换
· 灵活和可扩展的模块集
· 数据和结果的真实可视化
· 便捷的GUI，方便进行配置和控制
· 实时的数据记录、数据流和回放
强大的实时数据录入能力，并兼数据同步：
· 视频/雷达/ 激光雷达
· 总线信号（CAN、LIN、MOST、FlexRay)
· 参数数据（温度、压力、加速度等）
· GPS、地图和导航信息等
强大灵活的显示能力：
· 二维视频显示（带GCL的视频Overlay，能记录带Overlay的视频，支持8/16/24位色彩格式）
· 参数图（如CAN、FlexRay信号，GPS、温度、距离等数据）
· 三维场景图形化显示（基于OpenGL及OpenSceneGraph，支持各种三维图像标准）
定制显示（鸟瞰图）
· 标准工具箱（Device Toolbox，Display Toolbox，FlexRay Toolbox）
· 扩展工具箱（Compression Toolbox，Calibration Toolbox）
· 专业工具箱（Map Information Toolbox，Labeling Toolbox等）
在ADAS算法的快速控制原型验证阶段，可以使用MATLAB/Simulink等建模软件完成算法设计，并下载到快速控制原型（如AFT公司的PROtroniC USG）中，并将快速控制原型与各种实际的传感器连接起来，再接入到EB Assist ADTF开发环境平台，在虚拟环境下进行ADAS算法开发验证。
在ADAS的HIL测试阶段，同样可以借助EB AssistADTF进行整个ADAS测试环境的搭建。当然，采用高端的驾驶模拟器，设计必要的交通场景及测试案例，对于提高ADAS的HIL测试能力是非常重要的。
在ADAS的实车测试阶段，需要有高精度的GPS惯导测量设备，能够对车辆的位置、速度和加速度进行精确测量，比如位移精度达到2cm，速度精度达到0.05km/h，这些对于ADAS实车测试是至关重要的。
我们在后续的文章中将会进一步来介绍这部分相关的方案。
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