自动驾驶开发入门：从零搭建ADAS开发流程的实战指南

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ADAS（高级驾驶辅助系统）是自动驾驶的基础模块，通常包含感知、决策和执行三大核心层。一个完整的开发流程可以分为以下阶段：

需求分析阶段
明确功能定义（如 AEB、LKA 等）
确定性能指标（检测距离、响应延迟等）
传感器选型与配置
摄像头：前视 / 环视，分辨率与帧率选择
雷达：毫米波雷达探测距离与角度覆盖
激光雷达：点云密度与扫描频率
数据采集与标注
实车道路数据收集
关键数据标注（车辆、行人、车道线等）
算法开发与验证
感知算法开发（目标检测、语义分割等）
决策规划算法（路径规划、行为预测等）
系统集成与测试
硬件在环（HIL）测试
实车道路测试

优点：
成熟的通信机制（话题 / 服务 / 动作）
丰富的传感器驱动支持
活跃的社区生态
缺点：
实时性有限
资源占用较高

优点：
专为自动驾驶优化
完整的传感器融合方案
提供高精地图支持
缺点：
学习曲线陡峭
硬件依赖性强

import cv2
import numpy as np

# 初始化 HOG 描述符 + SVM 检测器
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 车辆检测函数
def detect_vehicles(frame):
    # 图像预处理
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 多尺度检测
    (rects, weights) = hog.detectMultiScale(gray, 
                                           winStride=(4, 4),
                                           padding=(8, 8), 
                                           scale=1.05)

    # 绘制检测框
    for (x, y, w, h) in rects:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), 
                     (x + w, y + h), 
                     (0, 0, 255), 2)

    return frame

# 视频流处理示例
cap = cv2.VideoCapture('traffic.mp4')
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    output = detect_vehicles(frame)
    cv2.imshow('Vehicle Detection', output)

    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()