汽车辅助系统（Advanced Driver-Assistance System, ADAS）是现代汽车中集成了多种传感器和智能算法的主动安全技术，旨在通过技术手段提升驾驶的舒适性和安全性。以下是关于汽车辅助系统的综合说明：

一、核心定义与分类

定义

ADAS利用摄像头、雷达、激光雷达（LIDAR）等传感器实时感知车辆周围环境，结合导航数据进行分析，通过视觉或电子方式辅助驾驶员操作或预警潜在危险。

主要分类

- 基础驾驶辅助系统：

包括刹车辅助（ABS）、转向辅助（ESP）、防抱死制动系统（ABS）、牵引力控制（TCS）等。

- 主动安全系统：如自动泊车辅助（APA/RPA）、车道保持辅助（LKA）、盲区监测（LDW）等。

- 智能驾驶辅助系统：包含自适应巡航控制（ACC）、主动刹车（AEB）、交通拥堵辅助（TJA）等更高级功能。

二、典型功能解析

车道保持辅助（LKA）

通过摄像头识别车道线，当车辆无意识偏离车道时，系统会通过转向灯或方向盘振动提醒驾驶员，部分车型可自动微调方向。

自动泊车辅助（APA/RPA）

自动检测停车位，提供泊车方向指引和动力辅助，降低停车难度。

自适应巡航控制（ACC）

根据前车速度自动调整车速，保持安全距离，减少驾驶疲劳。

主动刹车（AEB）

结合前方障碍物检测，当可能发生碰撞时自动刹车，减轻事故严重程度。

交通拥堵辅助（TJA）

在拥堵路况下自动跟车、转向和加速，提升通行效率。

三、技术原理与局限性

技术原理：

通过传感器数据融合（如摄像头图像识别+雷达距离测量）实现环境感知，再通过算法判断并执行相应动作。

局限性：目前ADAS仍需驾驶员保持警觉，系统无法完全替代人工驾驶，复杂路况（如极端天气、恶劣路面）下性能可能受限。

四、发展现状与趋势

随着传感器技术（如LIDAR）和算法优化，ADAS正向更高级别的自动驾驶演进，但完全自动驾驶（L5级）仍需突破感知、决策等核心技术。未来，车联网技术将进一步提升系统间的协同能力，形成“人车协同”的智能交通生态。

综上，汽车辅助系统通过技术手段为驾驶者提供多维度的支持与预警，是智能汽车发展的重要方向。