從最早的定速巡航，到如今覆蓋城市擁堵、交叉路口、騎行者保護(hù)等多場景的綜合安全體系，主動安全輔助駕駛實則是“感知—決策—執(zhí)行”閉環(huán)的不斷完善與升級。

　　主動安全輔助駕駛技術(shù)基礎(chǔ)

　　1)環(huán)境感知

　　主動安全輔助駕駛要做到精準(zhǔn)預(yù)警與干預(yù)，需要對車輛周圍的環(huán)境有足夠全面且可靠的感知。在這一環(huán)節(jié)，毫米波雷達(dá)、攝像頭、超聲波傳感器與激光雷達(dá)各司其職，又彼此補(bǔ)充。

　　毫米波雷達(dá)在24GHz或77GHz頻段發(fā)射連續(xù)波，利用多普勒效應(yīng)快速測量前后方移動目標(biāo)的距離與速度，即便在煙霧、雨雪等惡劣天氣中，也能保持穩(wěn)定輸出;而攝像頭則以高分辨率捕捉豐富的圖像細(xì)節(jié)，通過專門優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對行人、車輛、交通標(biāo)志等進(jìn)行精確識別，盡管在夜間或逆光場景下需要HDR融合與去噪算法來提升質(zhì)量。超聲波傳感器雖然只能在極近距離(約0.2–5米)工作，卻以低成本和高可靠性成為泊車和低速環(huán)境中不可或缺的補(bǔ)充。近年來，激光雷達(dá)以其360度三維點云掃描能力，結(jié)合慣性測量單元完成時空同步后，能夠生成厘米級精度的三維環(huán)境模型，為復(fù)雜場景提供最直觀的空間信息。每種傳感器的信號，都要經(jīng)過射頻前端或圖像預(yù)處理、模數(shù)轉(zhuǎn)換、濾波與特征提取，才能輸入到后續(xù)的智能算法中。

　　2)多模態(tài)融合

　　在多個傳感器并行工作的基礎(chǔ)上，主動安全輔助駕駛?cè)绾稳诤线@些數(shù)據(jù)、提煉出最可靠的環(huán)境圖景，是核心技術(shù)之一。這一過程通常會將融合分為若干層次：在最底層，將雷達(dá)的距離–速度矩陣和激光雷達(dá)的點云數(shù)據(jù)對齊到同一坐標(biāo)系中，加深對障礙物的空間認(rèn)知;而在中層，則通過匹配攝像頭識別的目標(biāo)和雷達(dá)跟蹤的軌跡，為每一個行人或車輛打上更高置信度的標(biāo)簽;在最高層，風(fēng)險評估網(wǎng)絡(luò)會將所有目標(biāo)的歷史運動信息、高精度地圖中的車道拓?fù)渑c交通規(guī)則一并納入決策，從而得出行為意圖判斷。近年來，端到端融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，使得多模態(tài)數(shù)據(jù)可以在同一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)內(nèi)完成聯(lián)合學(xué)習(xí)，進(jìn)一步提升了整體的實時性和魯棒性。

　　3)核心算法

　　傳感器融合之后，對各類目標(biāo)的跟蹤與預(yù)測成為下一步挑戰(zhàn)。針對多目標(biāo)環(huán)境下的關(guān)聯(lián)問題，聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(JPDA)和多假設(shè)追蹤(MHT)等算法能夠有效解決誤配;而擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)與無跡卡爾曼濾波(UKF)則利用車輛動力學(xué)模型對目標(biāo)的狀態(tài)進(jìn)行精確估計。在判斷“目標(biāo)會往哪里去”時，基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)或圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)的預(yù)測模型，結(jié)合車道線信息、交通信號以及目標(biāo)轉(zhuǎn)向燈狀態(tài)，能夠在短短一兩秒內(nèi)給出合理的軌跡推斷。對于行人與騎行者，系統(tǒng)還會進(jìn)一步分析人體關(guān)鍵點，識別頭部朝向與行走姿態(tài)，以判斷行人是否有橫穿馬路的意圖。整個過程中，數(shù)據(jù)的時延控制與丟包恢復(fù)也至關(guān)重要，否則就可能導(dǎo)致過時的決策甚至無法觸發(fā)必要的預(yù)警。

　　4)系統(tǒng)架構(gòu)與軟件平臺

　　主動安全輔助駕駛系統(tǒng)的高性能與高可靠，離不開一套分層明確、實時響應(yīng)、可冗余的電子電氣(E/E)架構(gòu)。傳統(tǒng)汽車電子多為“分布式架構(gòu)”，即每個功能模塊(如AEB、LKA、BSD)對應(yīng)一個獨立ECU(電子控制單元)，通過CAN總線或FlexRay等協(xié)議進(jìn)行信息通信。這種方式結(jié)構(gòu)清晰、模塊獨立，但面臨通信帶寬限制、控制邏輯重復(fù)、協(xié)同效率低下的問題，尤其在多功能融合時響應(yīng)不夠?qū)崟r。

　　因此，越來越多的整車廠向“集中式架構(gòu)”過渡，即將多個主動安全輔助駕駛功能整合進(jìn)一個或多個高性能域控制器(ADC或ZonalController)中，統(tǒng)一運行算法、集中調(diào)度感知與控制信號。像是自動緊急制動、車道保持、自適應(yīng)巡航等核心功能可以集成于一個主動安全輔助駕駛中央計算平臺，通過多個異構(gòu)核心(如NPU+CPU+DSP)分別執(zhí)行感知、決策與控制流程，從而顯著提升響應(yīng)速度并降低ECU硬件成本。

　　在軟件平臺方面，主動安全輔助駕駛功能通常部署在符合AUTOSAR(汽車開放系統(tǒng)架構(gòu))標(biāo)準(zhǔn)的操作系統(tǒng)中，并采用服務(wù)化(SOA)架構(gòu)封裝模塊，使得不同功能間可以通過接口規(guī)范進(jìn)行通信。主流的感知算法多運行在Linux或QNX環(huán)境中，而實時控制部分則使用RTOS以保障毫秒級響應(yīng)需求。自動駕駛芯片(如NVIDIAOrin、MobileyeEyeQ5、華為MDC)提供了豐富的加速庫支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雷達(dá)點云預(yù)處理與軌跡規(guī)劃算法的實時推理，成為現(xiàn)代主動安全輔助駕駛平臺的核心算力保障。

　　5)功能安全與冗余設(shè)計

　　在主動安全系統(tǒng)中，每一項決策都可能直接影響行車安全，因此功能安全設(shè)計被視為技術(shù)落地的生命線。當(dāng)前行業(yè)普遍遵循ISO 26262標(biāo)準(zhǔn)對功能安全進(jìn)行系統(tǒng)性評估，它要求從系統(tǒng)、硬件、軟件三級逐層驗證，確保每項功能都在發(fā)生故障時不會導(dǎo)致失控。關(guān)鍵模塊(如AEB或LKA)需要評估其ASIL(Automotive Safety Integrity Level)等級，A級至D級中，ASILD為最高等級，需具備冗余計算路徑、冗余電源供給與冗余執(zhí)行機(jī)構(gòu)。

　　6)數(shù)據(jù)驅(qū)動與自學(xué)習(xí)系統(tǒng)

　　傳統(tǒng)主動安全輔助駕駛系統(tǒng)的許多功能以明確規(guī)則驅(qū)動為主，如基于車道線的幾何模型判定是否偏離車道、基于TTC時間窗判斷是否有碰撞風(fēng)險。這種方法在規(guī)則清晰、數(shù)據(jù)穩(wěn)定的高速公路環(huán)境下表現(xiàn)良好，但在城市道路、擁堵交通或非結(jié)構(gòu)化場景(如施工、雨雪覆蓋等)中容易失效。

　　因此，近年來越來越多的主動安全輔助駕駛系統(tǒng)引入“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的建模方式。如在行人行為預(yù)測中，系統(tǒng)不再僅依據(jù)距離與方向判斷是否危險，而是通過深度學(xué)習(xí)模型對其歷史軌跡、身體姿態(tài)、視線方向等信息進(jìn)行建模，從而預(yù)測其接下來2–3秒的潛在行為。在變道輔助、跟車加速控制中，系統(tǒng)也逐漸擺脫傳統(tǒng)PID規(guī)則，而轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)訓(xùn)練的強(qiáng)化學(xué)習(xí)或模仿學(xué)習(xí)控制器，以獲得更自然、更接近人類駕駛風(fēng)格的輸出。

　　“自動數(shù)據(jù)回灌”和“閉環(huán)學(xué)習(xí)”成為主動安全輔助駕駛技術(shù)快速演進(jìn)的催化劑。在每次測試或真實駕駛中，系統(tǒng)會將關(guān)鍵場景(near-miss事件、誤報誤判、極端天氣)自動打標(biāo)簽并上傳云端，用于后續(xù)模型優(yōu)化。整車廠與供應(yīng)商通過構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)平臺、自動標(biāo)注系統(tǒng)與模型訓(xùn)練管道，構(gòu)建出從量產(chǎn)車到訓(xùn)練平臺的閉環(huán)鏈路，使得主動安全輔助駕駛系統(tǒng)可以持續(xù)進(jìn)化。

　　主動安全輔助駕駛功能盤點

　　1)自動緊急制動

　　自動緊急制動(AEB)是主動安全輔助駕駛最早實現(xiàn)量產(chǎn)的功能之一，也是技術(shù)最具代表性的場景。系統(tǒng)在每個計算周期內(nèi)會并行計算Time-to-Collision(TTC)與Braking-to-Collision(BTC)，并結(jié)合車輛制動性能曲線及路面摩擦系數(shù)模型，判斷是否能在剩余距離內(nèi)完成安全停車。當(dāng)檢測到風(fēng)險超出可控范圍，且駕駛者未及時踩下制動踏板時，車輛電子控制單元(VECU)會優(yōu)先發(fā)出制動干預(yù)指令，并調(diào)用ABS與電子穩(wěn)定控制(ESP)子系統(tǒng)，實現(xiàn)最優(yōu)的制動力分配。整個過程要在幾十毫秒內(nèi)完成，制動助力系統(tǒng)和剎車傳感器必須展現(xiàn)出極高的一致性與可靠性。

　　2)前向碰撞預(yù)警

　　在AEB動作之前，前向碰撞預(yù)警(FCW)承擔(dān)著喚醒駕駛者注意力的任務(wù)。系統(tǒng)通過融合后的目標(biāo)跟蹤結(jié)果，實時計算碰撞風(fēng)險指數(shù)，并在TTC達(dá)到某一警戒閾值(例如1.5秒)時，以聲音、方向盤震動或儀表盤閃爍的方式提醒駕駛者及時踩剎車或轉(zhuǎn)向。FCW強(qiáng)調(diào)的是“給人時間反應(yīng)”，借助對目標(biāo)距離和速度的實時監(jiān)測，它可在事故尚處于初期階段時發(fā)出警報，從根本上降低了AEB的觸發(fā)頻率，也減輕了駕駛者的制動沖擊。

　　3)自適應(yīng)巡航控制

　　自適應(yīng)巡航控制(AdaptiveCruiseControl，簡稱ACC)是實現(xiàn)半自動駕駛最核心的控制模塊之一，它的目標(biāo)是讓車輛在無需駕駛員干預(yù)的情況下自動跟隨前車，保持設(shè)定車速或安全距離，并根據(jù)交通流動態(tài)變化進(jìn)行加速或減速操作。ACC需要準(zhǔn)確地探測到本車與前車之間的相對距離與相對速度，這通常由毫米波雷達(dá)承擔(dān)主力，通過FMCW信號結(jié)構(gòu)計算前方障礙的多普勒信息與距離輪廓，再結(jié)合目標(biāo)分類邏輯，排除路牌、橋梁等非車輛物體的干擾。

　　一旦感知層確認(rèn)目標(biāo)車輛的存在，ACC的決策模塊會計算一個安全時距(TimeHeadway)，通常以1.5–2秒為基準(zhǔn)，根據(jù)目標(biāo)車輛的加速度趨勢及道路情況，預(yù)測本車的最佳速度目標(biāo)。在控制層面，車輛會執(zhí)行一套基于模型預(yù)測控制(MPC)或自適應(yīng)PID算法的縱向控制器，它考慮當(dāng)前車速、目標(biāo)車速、車輛質(zhì)量、坡度和制動延遲等因素，對油門開度與制動力輸出做出平滑調(diào)控，盡量避免乘客產(chǎn)生不適感。在智能駕駛芯片上，這類控制器通過實時數(shù)據(jù)流的高速推理能力完成20ms–50ms內(nèi)的反饋，從而保證車輛在高速和擁堵狀態(tài)下都能維持穩(wěn)定的跟車行為。

　　ACC的功能看似可以滿足駕駛的大部分場景，但在城市低速行駛時，若出現(xiàn)前車突然停車、騎行者加塞、交通信號識別失敗等情況均可能導(dǎo)致誤判。為此，部分廠商將ACC與攝像頭感知系統(tǒng)深度耦合，提升其在復(fù)雜場景下的魯棒性。

　　4)車道保持與偏離預(yù)警

　　另一個廣泛部署的主動安全功能是車道保持輔助(LaneKeepingAssist,LKA)與車道偏離預(yù)警(LaneDepartureWarning,LDW)。這兩個功能以攝像頭為主要感知來源，通過實時檢測車道線的形狀、類型與位置，判斷當(dāng)前車輛是否偏離了本車道，并據(jù)此提供轉(zhuǎn)向干預(yù)或警告提示。

　　在算法實現(xiàn)上，攝像頭先經(jīng)過圖像畸變矯正與增強(qiáng)處理，然后通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如SCNN或ENet)提取路面車道線的邊界特征，隨后將這些特征映射到車輛坐標(biāo)系下構(gòu)建車道模型。當(dāng)前多采用二次曲線擬合車道線，并通過攝像頭姿態(tài)與車輛IMU數(shù)據(jù)，估計車輛與車道中心線之間的橫向偏差及角度誤差。當(dāng)橫向偏差超過一定閾值，系統(tǒng)將啟動預(yù)警，向駕駛員發(fā)出聲音或振動反饋;若搭載LKA功能，還會利用電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(EPS)施加微弱的修正力矩，幫助車輛回到車道中線附近。

　　更高級的版本如車道居中保持(LaneCenteringControl,LCC)和高速輔助駕駛(HighwayAssist)在原有基礎(chǔ)上增加了對前車軌跡的追蹤，結(jié)合車道幾何結(jié)構(gòu)與車輛動力學(xué)模型，在曲線道路中也能實現(xiàn)精準(zhǔn)軌跡跟隨?，F(xiàn)代車輛的LKA模塊還引入了魯棒容錯機(jī)制，如當(dāng)路面標(biāo)線磨損嚴(yán)重或被遮擋時，系統(tǒng)將降低干預(yù)強(qiáng)度，避免錯誤糾正導(dǎo)致反效果。

　　5)盲區(qū)監(jiān)測與變道輔助

　　盲區(qū)監(jiān)測系統(tǒng)(BlindSpotDetection,BSD)和變道輔助(LaneChangeAssist,LCA)則主要關(guān)注側(cè)后方視野盲區(qū)的安全問題。這一功能主要通過角后方向安裝的24GHz毫米波雷達(dá)實現(xiàn)，這類雷達(dá)具有較寬的水平視野和中等探測距離，適合監(jiān)測鄰車道上行駛或快速逼近的目標(biāo)車輛。

　　在技術(shù)路徑上，BSD系統(tǒng)會持續(xù)追蹤車輛側(cè)后方約3–5米處的空間區(qū)域，并分析目標(biāo)車輛的運動趨勢。如果目標(biāo)長時間處于該區(qū)域，系統(tǒng)會通過外后視鏡或儀表圖標(biāo)點亮警示符號;若在駕駛員打轉(zhuǎn)向燈時仍有目標(biāo)位于盲區(qū)，系統(tǒng)將觸發(fā)更強(qiáng)烈的聲音或震動提示。部分高級版本的LCA還會主動抑制變道動作，通過轉(zhuǎn)向阻力反饋或短時間延遲駕駛員指令，以避免發(fā)生碰撞。

　　與BSD協(xié)同工作的還有后方交叉碰撞預(yù)警(RearCrossTrafficAlert,RCTA)，它主要在車輛倒車時工作，側(cè)向雷達(dá)檢測水平路徑上的運動目標(biāo)如橫穿行人或車輛，并發(fā)出剎車或聲光預(yù)警，防止倒車事故。

　　6)交通標(biāo)志識別與限速輔助

　　隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的成熟，車輛開始具備識別交通標(biāo)志的能力，特別是在限速識別與闖禁標(biāo)志識別方面，已形成較為成熟的量產(chǎn)方案。系統(tǒng)主要依賴前向攝像頭，通過OCR(光學(xué)字符識別)與卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，在圖像中檢測并解析交通標(biāo)志中的圖案、數(shù)字與顏色信息。

　　識別流程中，系統(tǒng)首先提取圖像的邊緣與形狀特征，對典型的圓形、三角形、八角形區(qū)域進(jìn)行篩選，再進(jìn)行字符切割與分類，識別出如“限速60”“禁止左轉(zhuǎn)”“學(xué)校區(qū)域”等具體標(biāo)志內(nèi)容。還有技術(shù)方案會融合高精地圖與V2X通信模塊的結(jié)果，對識別結(jié)果進(jìn)行雙重驗證，從而提升準(zhǔn)確率。當(dāng)識別到新限速區(qū)域時，系統(tǒng)可以主動調(diào)節(jié)自適應(yīng)巡航的目標(biāo)速度，或者在駕駛員超速時發(fā)出警示提醒。

　　7)駕駛員監(jiān)測

　　在使用高級輔助駕駛功能時，確保駕駛員始終處于警覺狀態(tài)是系統(tǒng)安全運行的前提。駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(DriverMonitoringSystem,DMS)技術(shù)因此成為關(guān)注重點。該系統(tǒng)一般由紅外攝像頭或TOF相機(jī)安裝于方向盤或儀表板附近，對駕駛員的眼部運動、頭部姿態(tài)和面部表情進(jìn)行持續(xù)分析。

　　通過面部關(guān)鍵點提取算法與眼動跟蹤模型，系統(tǒng)可以識別駕駛員是否注視前方，是否閉眼超過一定時間(打瞌睡)，是否存在頻繁低頭(看手機(jī))的危險行為。在某些車型中，系統(tǒng)還會監(jiān)測面部溫度與皮膚紋理變化，判斷駕駛員疲勞程度或酒精攝入異常。當(dāng)檢測到潛在失控風(fēng)險，系統(tǒng)可按不同階段激活警示燈光、方向盤震動、語音提示，甚至觸發(fā)AEB或低速停車功能，保障車輛運行的連續(xù)性與安全性。

　　最后的話

　　盡管當(dāng)前的主動安全輔助功能仍歸屬于L1/L2級別，但它們已構(gòu)成了向L3/L4自動駕駛過渡的基石。在L3場景中(如高速場景下的自動變道、高速進(jìn)出匝道、智能換道等)，對環(huán)境建模、行為預(yù)測與系統(tǒng)穩(wěn)定性要求大幅提高。L2級主動安全輔助駕駛關(guān)注的是“輔助人類”，而L3以上的系統(tǒng)必須具備“決策接管權(quán)”的能力，這意味著它不能僅僅依靠規(guī)則或觸發(fā)器，而必須具備完整的場景理解能力與高可信度的行為生成系統(tǒng)。

　　在這一轉(zhuǎn)變中，主動安全系統(tǒng)的感知范圍與控制能力都在擴(kuò)展。從AEB到十字路口行人避讓、從LKA到城市車道自動居中跟隨、從FCW到復(fù)雜交通中的交通信號燈識別與優(yōu)先級判斷。這種集成化的發(fā)展使得未來的智能駕駛系統(tǒng)將不再區(qū)分“主動安全”與“自動駕駛”，而是融合成統(tǒng)一的智能駕駛棧，按能力分層，而非按功能劃分。

　　未來，隨著圖像識別、點云建模、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法不斷成熟，加之硬件算力的飛躍發(fā)展，主動安全系統(tǒng)將從被動響應(yīng)走向主動理解，從規(guī)則執(zhí)行走向策略生成，最終成為車輛感知–理解–行動三位一體的核心“大腦”。同時，它也將為L3+級別的自動駕駛功能提供穩(wěn)定可靠的安全護(hù)欄，既守住底線，也點亮通向完全自動駕駛的光明前路。