ADAS系统与无人驾驶在环境感知和决策制定上的技术差异是什么？各自使用了哪些传感器和算法来实现其功能？

在自动驾驶领域，ADAS和无人驾驶虽然都涉及到环境感知和决策制定，但它们的应用深度和复杂性有着显著的差异。ADAS主要是通过辅助驾驶功能来提高安全性，减少交通事故，其技术应用更多聚焦于增强驾驶员对车辆和周围环境的感知，而非完全代替驾驶员的决策过程。ADAS系统通常会使用雷达、摄像头、超声波等传感器来监测车辆周围的情况，如车道保持辅助、自适应巡航控制等。算法上，ADAS多采用传统的信号处理技术和一些机器学习方法来识别障碍物、行人、车道线等，提供实时的警报和控制干预。

参考资源链接：[自动驾驶：从ADAS到无人驾驶](https://wenku.csdn.net/doc/6r7x47nxhq?spm=1055.2569.3001.10343)

相比之下，无人驾驶技术则追求完全的自动化驾驶能力，需要实现更为复杂的环境感知、路径规划、决策制定以及车辆控制。无人驾驶系统通常会集成多种传感器，如激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、红外传感器、摄像头等，以及先进的感知算法，如深度学习、计算机视觉等，来构建周围环境的三维地图，从而准确判断障碍物位置、速度和运动趋势。决策制定方面，无人驾驶使用强化学习、规划算法和控制理论等高级技术，以实现在各种复杂交通场景下的自动化驾驶。

因此，虽然ADAS和无人驾驶在某些技术层面有共通之处，但它们在系统集成、技术深度以及智能化程度上存在较大差异。ADAS更多地为驾驶员提供辅助信息和控制干预，而无人驾驶则努力实现完全无人工参与的自动驾驶体验。随着技术的进步，未来ADAS和无人驾驶之间的界限可能会进一步模糊，两者的技术融合也会更紧密。对于有兴趣深入了解这一领域的专业人士来说，报告《自动驾驶：从ADAS到无人驾驶》是值得推荐的资料，它系统地阐述了自动驾驶的整体技术架构和行业发展趋势，为理解ADAS与无人驾驶之间的差异提供了宝贵的信息。

参考资源链接：[自动驾驶：从ADAS到无人驾驶](https://wenku.csdn.net/doc/6r7x47nxhq?spm=1055.2569.3001.10343)