说 ADAS 和自动驾驶汽车的发展正在加速，这几乎是不可避免的陈词滥调。随着政府和汽车行业本身努力使道路更安全，全球许多城市正在进行自动驾驶汽车试验。但是，随着自动化系统和传感器阵列变得越来越复杂，开发、测试和评估它们所需的方法也变得更加复杂。
那么，对于 ADAS 和自动驾驶汽车开发商来说，未来将有哪些前景呢？当今生产的一些汽车在销售时捆绑的 ADAS 功能提供 2 级，甚至在某些情况下提供 3 级自主性，同时某些 ADAS 功能的评估已成为 NCAP 和 NHTSA 测试的关键部分。
受到法规支持
欧盟委员会最近确认，从 2022 年起，欧盟将强制要求在欧盟销售的新车必须提供一系列安全功能，其中包括前方碰撞警告/自动紧急制动（FCW/AEB）和车道保持辅助，这将进一步加快开发和测试工作量。与此同时，在美国，20 家汽车制造商已承诺在相同时间段内为所有车辆配备标准 AEB。
开发这些系统的工程师已经拥有许多工具可供使用，尤其是 OxTS 的 GNSS/INS 产品 RT 系列。除此之外，驱动机器人和制导平台，如 AB Dynamics 生产并广泛应用于汽车行业的平台，已成为必要的设备。
利用准确、可靠的验证数据的关键是执行精确、可重复的测试方案。 需要一个或多个车辆或移动目标遵循规定路线的测试，可以在厘米级的精度时间内进行，然后再次使用路径跟随型转向机器人和装有引导平台的软目标进行测试。
随着测试变得越来越复杂，以应对部分或完全自动驾驶的汽车在城市或高速公路上可能面临的大量潜在情况，驾驶机器人和引导平台的使用将逐步推广。
传感器融合
另一个即将到来的发展是创建多目标脆弱道路使用者（VRU）的测试场景。一系列的自行车和行人检测AEB测试已经是NCAP ADAS协议的一部分。目前，传感器技术在检测多个或复杂的易受伤害道路使用者目标方面范围有限，目前的测试是使用单一的儿童、成人和骑自行车的目标假人进行的，这些假人既是固定的，也安装在可控制的机器人平台上。
当前使用的传感器技术（主要是雷达、摄像头和超声波技术，以及在某些应用中出现的短距离激光雷达技术）各有其局限性。例如，雷达很难区分重叠的物体，并且对角度敏感，摄像头在光线不足和能见度不佳的条件下很难工作，激光雷达的性能则会受到恶劣天气的影响。
为了减轻这些缺陷并提供无人驾驶车辆所需的全部冗余，将来自各种传感器的输入进行合并（称为传感器融合），以提供一致、准确的潜在危害和周围环境的图像。
传感器融合已经开始应用 - 雷达和摄像头传感器的组合正变得司空见惯 - 但随着紧凑且富有成本效益的固态激光雷达更容易用于车辆生产，它们的应用范围也将更为广泛。这些更复杂的系统需要严格的测试和验证 - OxTS 已经通过其最近推出的“多传感器点”功能解决了这一问题 - 并对开发人员和工程师提出了进一步要求。
协作途径
鉴于行业面临的巨大挑战以及支持完全自动驾驶汽车所需的基础设施更改，汽车开发商与技术公司、政府、立法机构和高速公路局之间需要更多的协作和知识共享。
这种协作方法正在顺利进行中。例如，总部位于美国的自动驾驶车辆技术研究者 VSI Labs 一直在整理和传播来自自动驾驶汽车领域的技术和研究成果，目的是促进和加速开发。VSI 自己的研究包括对关键自动化系统的分析，例如上述的传感器融合、基于高清映射的精确定位以及自动驾驶汽车所需的有线控制系统。测试和验证的增长空间是巨大的。
最后，随着模拟器技术的开发以适应必要的驾驶场景，ADAS 测试也将越来越多地在虚拟环境中进行。虽然这项工作是无价的，并会进一步加速 ADAS 和自主技术的进步，但最后测试和验证终将回归到现实世界。
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