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假设最近我买了个turtlebot机器人来学ROS，就着这玩意儿:

机器人已经带了Autonomous Navigation相关的代码，按着教程过了一遍感觉不过瘾————因为自己也不懂什么自动驾驶相关背景知识，过了也都是没印象。有没有什么简单的小demo，用来先熟悉一下ROS下的机器人开发，而不涉及具体感知\决策\控制相关的知识呢？那就来添加下一些ADAS功能吧，比如说变道辅助，碰撞预警。

调查

动手前，先调查一下这些功能在市面上乘用车是怎么做的。

变道辅助

盲点监测系统又叫并线辅助系统，英文简称BSM或者BLIS，是汽车上的一款安全类的高科技配置，主要功能是扫除后视镜盲区，通过微波雷达探测车辆两侧的后视镜盲区中的超车车辆，对驾驶者以提醒，从而避免在变道过程中由于后视镜盲区而发生事故。
### BLIS
沃尔沃的并线辅助叫盲点信息系统，简称BLIS。位于外后视镜根部的摄像头会对距离3米宽，9.5米长的一个扇形盲区进行25帧/秒的图像监控，如果有速度大于10公里/小时，且与车辆本身速度差在20-70公里/小时之间的移动物体（车辆或者行人）进入该盲区，系统对比每帧图像，当系统认为目标进一步接近时，A柱上的警示灯就会亮起，防止出现事故。如图4所示为并线时装有并线辅助汽车的工作状态。
### 侧向辅助系统
奥迪的并线辅助叫侧向辅助系统（Audi Side Assist），这套系统会在车速超过60公里/小时介入，依靠传感器的帮助，奥迪侧向辅助系统可以探测到侧后方最远50米处的车辆，若此时并线有潜在危险，后视镜上就会亮起警示灯。如果驾驶者在警示灯亮了之后仍打转向灯，警示灯会增加亮度并开始闪烁。在城市行驶时，这套系统确实很有帮助，能够提醒你注意后方的车辆以免发生危险，对于新手的行车安全尤其有帮助。

以上来自网络随手复制。看下来，沃尔沃是基于摄像头的实现，奥迪是基于雷达的实现。

奥迪实现大致如下描述： https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/2198508980/641?tp=webp

碰撞预警

设计

做设计前，首先要明确，我们在turtlebot硬件上，所能依赖的传感器只有激光雷达。

对比上述乘用车ADAS实现所用的毫米波雷达，激光雷达的方案有下述技术优缺点：

优点：

  • 信息量大：高精度、高分辨率，3D感知，覆盖更广。

缺点：

  • 识别消耗的计算资源大
  • 采样率（识别）低

另外还要注意的是，我们用turtlebot，算法检测行人，所获得的数据，主要是速度和航向，比起体积大/速度快的乘用车目标，误差要大的多。

变道辅助

碰撞预警

实现

改进

行人检测干扰

实际的使用中，我发现行人在算法上，会偶尔出现幅度1m/s的干扰，导致误触警报。

当然，这样会导致一个时延，有可能影响到实际使用。