隨著車(chē)輛自動(dòng)化程度的提升，人們對(duì)行車(chē)安全的要求也在不斷攀升。相比于被動(dòng)安全僅在碰撞發(fā)生后發(fā)揮作用，主動(dòng)安全輔助駕駛通過(guò)對(duì)周?chē)�環(huán)境的實(shí)時(shí)感知、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以及必要時(shí)的主動(dòng)干預(yù)，能夠在事故醞釀階段就進(jìn)行預(yù)警或制動(dòng)，為駕駛者提供“第二雙眼睛”和“第二只腳”。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(chǎng)景的綜合安全體系，主動(dòng)安全輔助駕駛實(shí)則是“感知—決策—執(zhí)行”閉環(huán)的不斷完善與升級(jí)。

主動(dòng)安全輔助駕駛技術(shù)基礎(chǔ)

1）環(huán)境感知

主動(dòng)安全輔助駕駛要做到精準(zhǔn)預(yù)警與干預(yù)，需要對(duì)車(chē)輛周?chē)�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(cè)量前后方移動(dòng)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(guò)專門(mén)優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)行人、車(chē)輛、交通標(biāo)志等進(jìn)行精確識(shí)別，盡管在夜間或逆光場(chǎng)景下需要HDR融合與去噪算法來(lái)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(chē)和低速環(huán)境中不可或缺的補(bǔ)充。近年來(lái)，激光雷達(dá)以其360度三維點(diǎn)云掃描能力，結(jié)合慣性測(cè)量單元完成時(shí)空同步后，能夠生成厘米級(jí)精度的三維環(huán)境模型，為復(fù)雜場(chǎng)景提供最直觀的空間信息。每種傳感器的信號(hào)，都要經(jīng)過(guò)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(gè)傳感器并行工作的基礎(chǔ)上，主動(dòng)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(guò)程通常會(huì)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(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)齊到同一坐標(biāo)系中，加深對(duì)障礙物的空間認(rèn)知；而在中層，則通過(guò)匹配攝像頭識(shí)別的目標(biāo)和雷達(dá)跟蹤的軌跡，為每一個(gè)行人或車(chē)輛打上更高置信度的標(biāo)簽；在最高層，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估網(wǎng)絡(luò)會(huì)將所有目標(biāo)的歷史運(yùn)動(dòng)信息、高精度地圖中的車(chē)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(lái)，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(shí)時(shí)性和魯棒性。

3）核心算法

傳感器融合之后，對(duì)各類目標(biāo)的跟蹤與預(yù)測(cè)成為下一步挑戰(zhàn)。針對(duì)多目標(biāo)環(huán)境下的關(guān)聯(lián)問(wèn)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(wú)跡卡爾曼濾波（UKF）則利用車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型對(duì)目標(biāo)的狀態(tài)進(jìn)行精確估計(jì)。在判斷“目標(biāo)會(huì)往哪里去”時(shí)，基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的預(yù)測(cè)模型，結(jié)合車(chē)道線信息、交通信號(hào)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(duì)于行人與騎行者，系統(tǒng)還會(huì)進(jìn)一步分析人體關(guān)鍵點(diǎn)，識(shí)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(gè)過(guò)程中，數(shù)據(jù)的時(shí)延控制與丟包恢復(fù)也至關(guān)重要，否則就可能導(dǎo)致過(guò)時(shí)的決策甚至無(wú)法觸發(fā)必要的預(yù)警。

4）系統(tǒng)架構(gòu)與軟件平臺(tái)

主動(dòng)安全輔助駕駛系統(tǒng)的高性能與高可靠，離不開(kāi)一套分層明確、實(shí)時(shí)響應(yīng)、可冗余的電子電氣（E/E）架構(gòu)。傳統(tǒng)汽車(chē)電子多為“分布式架構(gòu)”，即每個(gè)功能模塊（如AEB、LKA、BSD）對(duì)應(yīng)一個(gè)獨(dú)立ECU（電子控制單元），通過(guò)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(dú)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(wèn)題，尤其在多功能融合時(shí)響應(yīng)不夠?qū)崟r(shí)。

因此，越來(lái)越多的整車(chē)廠向“集中式架構(gòu)”過(guò)渡，即將多個(gè)主動(dòng)安全輔助駕駛功能整合進(jìn)一個(gè)或多個(gè)高性能域控制器（ADC或ZonalController）中，統(tǒng)一運(yùn)行算法、集中調(diào)度感知與控制信號(hào)。像是自動(dòng)緊急制動(dòng)、車(chē)道保持、自適應(yīng)巡航等核心功能可以集成于一個(gè)主動(dòng)安全輔助駕駛中央計(jì)算平臺(tái)，通過(guò)多個(gè)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(tái)方面，主動(dòng)安全輔助駕駛功能通常部署在符合AUTOSAR（汽車(chē)開(kāi)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(guò)接口規(guī)范進(jìn)行通信。主流的感知算法多運(yùn)行在Linux或QNX環(huán)境中，而實(shí)時(shí)控制部分則使用RTOS以保障毫秒級(jí)響應(yīng)需求。自動(dòng)駕駛芯片（如NVIDIAOrin、MobileyeEyeQ5、華為MDC）提供了豐富的加速庫(kù)支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雷達(dá)點(diǎn)云預(yù)處理與軌跡規(guī)劃算法的實(shí)時(shí)推理，成為現(xiàn)代主動(dòng)安全輔助駕駛平臺(tái)的核心算力保障。

5）功能安全與冗余設(shè)計(jì)

在主動(dòng)安全系統(tǒng)中，每一項(xiàng)決策都可能直接影響行車(chē)安全，因此功能安全設(shè)計(jì)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(duì)功能安全進(jìn)行系統(tǒng)性評(píng)估，它要求從系統(tǒng)、硬件、軟件三級(jí)逐層驗(yàn)證，確保每項(xiàng)功能都在發(fā)生故障時(shí)不會(huì)導(dǎo)致失控。關(guān)鍵模塊（如AEB或LKA）需要評(píng)估其ASIL（Automotive Safety Integrity Level）等級(jí)，A級(jí)至D級(jí)中，ASILD為最高等級(jí)，需具備冗余計(jì)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(dòng)與自學(xué)習(xí)系統(tǒng)

傳統(tǒng)主動(dòng)安全輔助駕駛系統(tǒng)的許多功能以明確規(guī)則驅(qū)動(dòng)為主，如基于車(chē)道線的幾何模型判定是否偏離車(chē)道、基于TTC時(shí)間窗判斷是否有碰撞風(fēng)險(xiǎn)。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(chǎng)景（如施工、雨雪覆蓋等）中容易失效。

因此，近年來(lái)越來(lái)越多的主動(dòng)安全輔助駕駛系統(tǒng)引入“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的建模方式。如在行人行為預(yù)測(cè)中，系統(tǒng)不再僅依據(jù)距離與方向判斷是否危險(xiǎn)，而是通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)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(cè)其接下來(lái)2–3秒的潛在行為。在變道輔助、跟車(chē)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(dòng)數(shù)據(jù)回灌”和“閉環(huán)學(xué)習(xí)”成為主動(dòng)安全輔助駕駛技術(shù)快速演進(jìn)的催化劑。在每次測(cè)試或真實(shí)駕駛中，系統(tǒng)會(huì)將關(guān)鍵場(chǎng)景（near-miss事件、誤報(bào)誤判、極端天氣）自動(dòng)打標(biāo)簽并上傳云端，用于后續(xù)模型優(yōu)化。整車(chē)廠與供應(yīng)商通過(guò)構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)平臺(tái)、自動(dòng)標(biāo)注系統(tǒng)與模型訓(xùn)練管道，構(gòu)建出從量產(chǎn)車(chē)到訓(xùn)練平臺(tái)的閉環(huán)鏈路，使得主動(dòng)安全輔助駕駛系統(tǒng)可以持續(xù)進(jìn)化。

主動(dòng)安全輔助駕駛功能盤(pán)點(diǎn)

1）自動(dòng)緊急制動(dòng)

自動(dòng)緊急制動(dòng)（AEB）是主動(dòng)安全輔助駕駛最早實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)的功能之一，也是技術(shù)最具代表性的場(chǎng)景。系統(tǒng)在每個(gè)計(jì)算周期內(nèi)會(huì)并行計(jì)算Time-to-Collision（TTC）與Braking-to-Collision（BTC），并結(jié)合車(chē)輛制動(dòng)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(chē)。當(dāng)檢測(cè)到風(fēng)險(xiǎn)超出可控范圍，且駕駛者未及時(shí)踩下制動(dòng)踏板時(shí)，車(chē)輛電子控制單元（VECU）會(huì)優(yōu)先發(fā)出制動(dòng)干預(yù)指令，并調(diào)用ABS與電子穩(wěn)定控制（ESP）子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的制動(dòng)力分配。整個(gè)過(guò)程要在幾十毫秒內(nèi)完成，制動(dòng)助力系統(tǒng)和剎車(chē)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(dòng)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(guò)融合后的目標(biāo)跟蹤結(jié)果，實(shí)時(shí)計(jì)算碰撞風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，并在TTC達(dá)到某一警戒閾值（例如1.5秒）時(shí)，以聲音、方向盤(pán)震動(dòng)或儀表盤(pán)閃爍的方式提醒駕駛者及時(shí)踩剎車(chē)或轉(zhuǎn)向。FCW強(qiáng)調(diào)的是“給人時(shí)間反應(yīng)”，借助對(duì)目標(biāo)距離和速度的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，它可在事故尚處于初期階段時(shí)發(fā)出警報(bào)，從根本上降低了AEB的觸發(fā)頻率，也減輕了駕駛者的制動(dòng)沖擊。

3）自適應(yīng)巡航控制

自適應(yīng)巡航控制（AdaptiveCruiseControl，簡(jiǎn)稱ACC）是實(shí)現(xiàn)半自動(dòng)駕駛最核心的控制模塊之一，它的目標(biāo)是讓車(chē)輛在無(wú)需駕駛員干預(yù)的情況下自動(dòng)跟隨前車(chē)，保持設(shè)定車(chē)速或安全距離，并根據(jù)交通流動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行加速或減速操作。ACC需要準(zhǔn)確地探測(cè)到本車(chē)與前車(chē)之間的相對(duì)距離與相對(duì)速度，這通常由毫米波雷達(dá)承擔(dān)主力，通過(guò)FMCW信號(hào)結(jié)構(gòu)計(jì)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(chē)輛物體的干擾。

一旦感知層確認(rèn)目標(biāo)車(chē)輛的存在，ACC的決策模塊會(huì)計(jì)算一個(gè)安全時(shí)距（TimeHeadway），通常以1.5–2秒為基準(zhǔn)，根據(jù)目標(biāo)車(chē)輛的加速度趨勢(shì)及道路情況，預(yù)測(cè)本車(chē)的最佳速度目標(biāo)。在控制層面，車(chē)輛會(huì)執(zhí)行一套基于模型預(yù)測(cè)控制（MPC）或自適應(yīng)PID算法的縱向控制器，它考慮當(dāng)前車(chē)速、目標(biāo)車(chē)速、車(chē)輛質(zhì)量、坡度和制動(dòng)延遲等因素，對(duì)油門(mén)開(kāi)度與制動(dòng)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(guò)實(shí)時(shí)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(chē)輛在高速和擁堵?tīng)顟B(tài)下都能維持穩(wěn)定的跟車(chē)行為。

ACC的功能看似可以滿足駕駛的大部分場(chǎng)景，但在城市低速行駛時(shí)，若出現(xiàn)前車(chē)突然停車(chē)、騎行者加塞、交通信號(hào)識(shí)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(chǎng)景下的魯棒性。

4）車(chē)道保持與偏離預(yù)警

另一個(gè)廣泛部署的主動(dòng)安全功能是車(chē)道保持輔助（LaneKeepingAssist,LKA）與車(chē)道偏離預(yù)警（LaneDepartureWarning,LDW）。這兩個(gè)功能以攝像頭為主要感知來(lái)源，通過(guò)實(shí)時(shí)檢測(cè)車(chē)道線的形狀、類型與位置，判斷當(dāng)前車(chē)輛是否偏離了本車(chē)道，并據(jù)此提供轉(zhuǎn)向干預(yù)或警告提示。

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

更高級(jí)的版本如車(chē)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(duì)前車(chē)軌跡的追蹤，結(jié)合車(chē)道幾何結(jié)構(gòu)與車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型，在曲線道路中也能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)軌跡跟隨�，F(xiàn)代車(chē)輛的LKA模塊還引入了魯棒容錯(cuò)機(jī)制，如當(dāng)路面標(biāo)線磨損嚴(yán)重或被遮擋時(shí)，系統(tǒng)將降低干預(yù)強(qiáng)度，避免錯(cuò)誤糾正導(dǎo)致反效果。

5）盲區(qū)監(jiān)測(cè)與變道輔助

盲區(qū)監(jiān)測(cè)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(wèn)題。這一功能主要通過(guò)角后方向安裝的24GHz毫米波雷達(dá)實(shí)現(xiàn)，這類雷達(dá)具有較寬的水平視野和中等探測(cè)距離，適合監(jiān)測(cè)鄰車(chē)道上行駛或快速逼近的目標(biāo)車(chē)輛。

在技術(shù)路徑上，BSD系統(tǒng)會(huì)持續(xù)追蹤車(chē)輛側(cè)后方約3–5米處的空間區(qū)域，并分析目標(biāo)車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)。如果目標(biāo)長(zhǎng)時(shí)間處于該區(qū)域，系統(tǒng)會(huì)通過(guò)外后視鏡或儀表圖標(biāo)點(diǎn)亮警示符號(hào)；若在駕駛員打轉(zhuǎn)向燈時(shí)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(dòng)提示。部分高級(jí)版本的LCA還會(huì)主動(dòng)抑制變道動(dòng)作，通過(guò)轉(zhuǎn)向阻力反饋或短時(shí)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(chē)輛倒車(chē)時(shí)工作，側(cè)向雷達(dá)檢測(cè)水平路徑上的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)如橫穿行人或車(chē)輛，并發(fā)出剎車(chē)或聲光預(yù)警，防止倒車(chē)事故。

6）交通標(biāo)志識(shí)別與限速輔助

隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的成熟，車(chē)輛開(kāi)始具備識(shí)別交通標(biāo)志的能力，特別是在限速識(shí)別與闖禁標(biāo)志識(shí)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(guò)OCR（光學(xué)字符識(shí)別）與卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，在圖像中檢測(cè)并解析交通標(biāo)志中的圖案、數(shù)字與顏色信息。

識(shí)別流程中，系統(tǒng)首先提取圖像的邊緣與形狀特征，對(duì)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(shí)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(huì)融合高精地圖與V2X通信模塊的結(jié)果，對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行雙重驗(yàn)證，從而提升準(zhǔn)確率。當(dāng)識(shí)別到新限速區(qū)域時(shí)，系統(tǒng)可以主動(dòng)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(shí)發(fā)出警示提醒。

7）駕駛員監(jiān)測(cè)

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

通過(guò)面部關(guān)鍵點(diǎn)提取算法與眼動(dòng)跟蹤模型，系統(tǒng)可以識(shí)別駕駛員是否注視前方，是否閉眼超過(guò)一定時(shí)間（打瞌睡），是否存在頻繁低頭（看手機(jī)）的危險(xiǎn)行為。在某些車(chē)型中，系統(tǒng)還會(huì)監(jiān)測(cè)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(cè)到潛在失控風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)可按不同階段激活警示燈光、方向盤(pán)震動(dòng)、語(yǔ)音提示，甚至觸發(fā)AEB或低速停車(chē)功能，保障車(chē)輛運(yùn)行的連續(xù)性與安全性。

最后的話

盡管當(dāng)前的主動(dòng)安全輔助功能仍歸屬于L1/L2級(jí)別，但它們已構(gòu)成了向L3/L4自動(dòng)駕駛過(guò)渡的基石。在L3場(chǎng)景中（如高速場(chǎng)景下的自動(dòng)變道、高速進(jìn)出匝道、智能換道等），對(duì)環(huán)境建模、行為預(yù)測(cè)與系統(tǒng)穩(wěn)定性要求大幅提高。L2級(jí)主動(dòng)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(chǎng)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(dòng)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(chē)道自動(dòng)居中跟隨、從FCW到復(fù)雜交通中的交通信號(hào)燈識(shí)別與優(yōu)先級(jí)判斷。這種集成化的發(fā)展使得未來(lái)的智能駕駛系統(tǒng)將不再區(qū)分“主動(dòng)安全”與“自動(dòng)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(lái)，隨著圖像識(shí)別、點(diǎn)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(dòng)安全系統(tǒng)將從被動(dòng)響應(yīng)走向主動(dòng)理解，從規(guī)則執(zhí)行走向策略生成，最終成為車(chē)輛感知–理解–行動(dòng)三位一體的核心“大腦”。同時(shí)，它也將為L(zhǎng)3+級(jí)別的自動(dòng)駕駛功能提供穩(wěn)定可靠的安全護(hù)欄，既守住底線，也點(diǎn)亮通向完全自動(dòng)駕駛的光明前路。

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       原文標(biāo)題 : 自動(dòng)駕駛中常見(jiàn)的主動(dòng)安全輔助駕駛有哪些？