隨著中高端汽車市場的快速發展，以及各國政府和民眾安全性意識的大幅提升，曾經服務于小眾高端市場的高級駕駛員輔助系統（ADAS）技術獲得了快速發展的動力，特別是隨著平臺和解決方案成本的下降，ADAS應用及傳感平臺的配備已經從高端汽車向中端甚至入門級汽車車型中快速滲透。對于汽車 OEM廠商來說，在被動安全系統以及信息娛樂設備、ABS、ESP等已成為當前汽車電子標配設備之后， ADAS這類先進的主動安全系統還可作為產品差異化的增值亮點。

　　據IHS isuppli公司的汽車研究專題報告，2011年自適應巡航控制系統（ACC）、車道偏離警告（LDW）和側面物體探測（SOD）等三大ADAS技術的營業收入合計達到16.5億美元，比2010年大增57%。2012年增長勢頭更為強勁，合計營業收入將增加到26.9億美元，增長高達63%。

　　“在如圖1所示的汽車安全技術應用領域中，從識別、預測、到預防環節，ADAS系統都可以發揮用武之地，可極大改善汽車安全性和防止事故，同時也可增加駕駛舒適性。”ADI公司大中華區汽車電子高級經理李防震表示，“ADI正是看好ADAS在全球和中國汽車市場的前景，專門在印度成立了一個方案研發團隊，已開發出一系列ADAS參考設計方案和底層算法，并通過國內的第三方公司進行二次開發，可免費提供給客戶，降低成本的同時幫助客戶大幅縮短設計周期。”

　　圖1 汽車安全技術應用領域的四大環節

　　基于視覺的ADAS對信號處理的要求

　　前文提到ADAS三大主流應用之一的車道偏離警告（LDW）技術可監測汽車在車道內的橫向運動，當汽車可能超過車道線時，向駕車者發出警告。這種系統技術就是基于視覺（攝像頭）的ADAS系統的一種具體實現。

　　事實上基于視覺的ADAS通過發揮攝像頭識別作用，可以從多方面大大提高行車安全性。通過安裝后視/前視/側視攝像頭和視覺處理ECU，可以實現多種功能來幫助駕駛員提前防范風險。研究報告稱，目前有70%的汽車具備后視功能，30%的高檔汽車具備前視功能，到2015年這一比例預計會達到60%，因此基于視覺的ADAS會比基于雷達的ADAS系統（更側重在目標檢測）更快地在中低端汽車市場普及開來。

　　“目前比較受歡迎的應用包括車道偏離告警（LDW）、遠光近光調整（HB/LB）、交通標志識別（TSR）、行人檢測（PD）、停車輔助、后視/環視、防撞預警等。但由于車型或對市場的理解不同，不同汽車OEM廠商的視覺ADAS應用系統功能定位有一定差異，因此對數字信號處理芯片平臺規格需求也會有一定差異。”ADI的李防震介紹說。

　　圖2 基于視覺的ADAS系統主信號鏈

　　圖2展示了基于視覺的ADAS系統主信號鏈，主要包括模擬視頻傳輸、編碼、傳輸、解碼、處理和顯示這幾部分。李防震分析道：“由于攝像頭分辨率趨向于越來越高，數量越來越多，每個系統的功能數量不斷增多，所有這些趨勢都提高了對DSP器件的性能要求。與此同時，對信號處理功耗成本比的要求則更嚴苛。”

　　專門針對ADAS應用的處理器和免費設計資源

　　面對這些趨勢和需求，ADI公司目前可提供專門針對ADAS應用的Blackfin處理器系列和成熟可靠的高性能視頻處理解決方案，適用于從單功能到多功能的各種基于視覺的ADAS系統。為滿足不同汽車OEM客戶的需求，ADI提供了從處理速度（從400MHz到1GHz不等）、內存、接口等方面有所不同的產品選型。此外，ADI還提供配套使用的品種豐富、性能優異的視頻解碼器/編碼器、視頻多路復用器/開關和視頻放大器等主信號鏈元器件。

　　全球市場上，主要汽車供應商和OEM廠商都在利用ADI公司的領先高性能信號處理技術，在客車上實施并部署各種基于雷達和視覺的ADAS系統。據悉，在中國市場，基于視覺的ADAS系統如提供路線偏差告警、交通標志識別、智能前燈控制、物體檢測/分類、行人檢測等功能的開發項目已有若干廠商在開展，但基于雷達的ADAS系統（還可提供前/后停車幫助、安全車距預警、車道變換輔助、盲點檢測、自適應巡航等功能）還鮮有人跟進。

　　李防震透露，中國ADAS開發客戶常選的Blackfin型號為ADSP-BF561、ADSP-BF549或ADSP-BF534。這些產品均符合ISO 26262標準定義的ASIL（汽車安全完整性等級）規范，支持汽車安全概念。而由ADI專門團隊開發出來的優化的Blackfin編譯器和圖像處理工具箱（ITB）底層算法庫能夠最大程度地提高運行效率和MIPS。而基于軟件的架構有助于用戶推出與眾不同的產品。

　　其中，ITB包含一整套軟件模塊形式的圖像處理代碼，兼容MISRA-C，針對Blackfin處理器進行了優化。ITB產品功能包括：色彩轉換；圖像濾波器，如卷積、索貝爾（Sobel）和相關等；形態運算，如侵蝕和膨脹等；矩陣運算；圖像濾波器；線性代數；估計器，如卡爾曼濾波器等；金字塔；ADAS模塊，如霍夫變換、2D積分圖像和魚眼校正等。