自動駕駛中常見的主動安全輔助駕駛有哪些？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]隨著車輛自動化程度的提升，人們對行車安全的要求也在不斷攀升。相比于被動安全僅在碰撞發生后發揮作用，主動安全輔助駕駛通過對周圍環境的實時感知、風險評估以及必要時的主動干預，能夠在事故醞釀階段就進行預警或制動，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—執行”閉環的不斷完善與升級。

主動安全輔助駕駛技術基礎

1）環境感知

主動安全輔助駕駛要做到精準預警與干預，需要對車輛周圍的環境有足夠全面且可靠的感知。在這一環節，毫米波雷達、攝像頭、超聲波傳感器與激光雷達各司其職，又彼此補充。

毫米波雷達在24GHz或77GHz頻段發射連續波，利用多普勒效應快速測量前后方移動目標的距離與速度，即便在煙霧、雨雪等惡劣天氣中，也能保持穩定輸出；而攝像頭則以高分辨率捕捉豐富的圖像細節，通過專門優化的卷積神經網絡對行人、車輛、交通標志等進行精確識別，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境中不可或缺的補充。近年來，激光雷達以其360度三維點云掃描能力，結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境模型，為復雜場景提供最直觀的空間信息。每種傳感器的信號，都要經過射頻前端或圖像預處理、模數轉換、濾波與特征提取，才能輸入到后續的智能算法中。

2）多模態融合

在多個傳感器并行工作的基礎上，主動安全輔助駕駛如何融合這些數據、提煉出最可靠的環境圖景，是核心技術之一。這一過程通常會將融合分為若干層次：在最底層，將雷達的距離–速度矩陣和激光雷達的點云數據對齊到同一坐標系中，加深對障礙物的空間認知；而在中層，則通過匹配攝像頭識別的目標和雷達跟蹤的軌跡，為每一個行人或車輛打上更高置信度的標簽；在最高層，風險評估網絡會將所有目標的歷史運動信息、高精度地圖中的車道拓撲與交通規則一并納入決策，從而得出行為意圖判斷。近年來，端到端融合神經網絡的興起，使得多模態數據可以在同一網絡結構內完成聯合學習，進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，對各類目標的跟蹤與預測成為下一步挑戰。針對多目標環境下的關聯問題，聯合概率數據關聯（JPDA）和多假設追蹤（MHT）等算法能夠有效解決誤配；而擴展卡爾曼濾波（EKF）與無跡卡爾曼濾波（UKF）則利用車輛動力學模型對目標的狀態進行精確估計。在判斷“目標會往哪里去”時，基于長短期記憶網絡（LSTM）或圖神經網絡（GNN）的預測模型，結合車道線信息、交通信號以及目標轉向燈狀態，能夠在短短一兩秒內給出合理的軌跡推斷。對于行人與騎行者，系統還會進一步分析人體關鍵點，識別頭部朝向與行走姿態，以判斷行人是否有橫穿馬路的意圖。整個過程中，數據的時延控制與丟包恢復也至關重要，否則就可能導致過時的決策甚至無法觸發必要的預警。

4）系統架構與軟件平臺

主動安全輔助駕駛系統的高性能與高可靠，離不開一套分層明確、實時響應、可冗余的電子電氣（E/E）架構。傳統汽車電子多為“分布式架構”，即每個功能模塊（如AEB、LKA、BSD）對應一個獨立ECU（電子控制單元），通過CAN總線或FlexRay等協議進行信息通信。這種方式結構清晰、模塊獨立，但面臨通信帶寬限制、控制邏輯重復、協同效率低下的問題，尤其在多功能融合時響應不夠實時。

因此，越來越多的整車廠向“集中式架構”過渡，即將多個主動安全輔助駕駛功能整合進一個或多個高性能域控制器（ADC或ZonalController）中，統一運行算法、集中調度感知與控制信號。像是自動緊急制動、車道保持、自適應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，通過多個異構核心（如NPU+CPU+DSP）分別執行感知、決策與控制流程，從而顯著提升響應速度并降低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（汽車開放系統架構）標準的操作系統中，并采用服務化（SOA）架構封裝模塊，使得不同功能間可以通過接口規范進行通信。主流的感知算法多運行在Linux或QNX環境中，而實時控制部分則使用RTOS以保障毫秒級響應需求。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網絡、雷達點云預處理與軌跡規劃算法的實時推理，成為現代主動安全輔助駕駛平臺的核心算力保障。

5）功能安全與冗余設計

在主動安全系統中，每一項決策都可能直接影響行車安全，因此功能安全設計被視為技術落地的生命線。當前行業普遍遵循ISO 26262標準對功能安全進行系統性評估，它要求從系統、硬件、軟件三級逐層驗證，確保每項功能都在發生故障時不會導致失控。關鍵模塊（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行機構。

6）數據驅動與自學習系統

傳統主動安全輔助駕駛系統的許多功能以明確規則驅動為主，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險。這種方法在規則清晰、數據穩定的高速公路環境下表現良好，但在城市道路、擁堵交通或非結構化場景（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引入“數據驅動”的建模方式。如在行人行為預測中，系統不再僅依據距離與方向判斷是否危險，而是通過深度學習模型對其歷史軌跡、身體姿態、視線方向等信息進行建模，從而預測其接下來2–3秒的潛在行為。在變道輔助、跟車加速控制中，系統也逐漸擺脫傳統PID規則，而轉向基于數據訓練的強化學習或模仿學習控制器，以獲得更自然、更接近人類駕駛風格的輸出。

“自動數據回灌”和“閉環學習”成為主動安全輔助駕駛技術快速演進的催化劑。在每次測試或真實駕駛中，系統會將關鍵場景（near-miss事件、誤報誤判、極端天氣）自動打標簽并上傳云端，用于后續模型優化。整車廠與供應商通過構建高質量的數據平臺、自動標注系統與模型訓練管道，構建出從量產車到訓練平臺的閉環鏈路，使得主動安全輔助駕駛系統可以持續進化。

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量產的功能之一，也是技術最具代表性的場景。系統在每個計算周期內會并行計算Time-to-Collision（TTC）與Braking-to-Collision（BTC），并結合車輛制動性能曲線及路面摩擦系數模型，判斷是否能在剩余距離內完成安全停車。當檢測到風險超出可控范圍，且駕駛者未及時踩下制動踏板時，車輛電子控制單元（VECU）會優先發出制動干預指令，并調用ABS與電子穩定控制（ESP）子系統，實現最優的制動力分配。整個過程要在幾十毫秒內完成，制動助力系統和剎車傳感器必須展現出極高的一致性與可靠性。

2）前向碰撞預警

在AEB動作之前，前向碰撞預警（FCW）承擔著喚醒駕駛者注意力的任務。系統通過融合后的目標跟蹤結果，實時計算碰撞風險指數，并在TTC達到某一警戒閾值（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向。FCW強調的是“給人時間反應”，借助對目標距離和速度的實時監測，它可在事故尚處于初期階段時發出警報，從根本上降低了AEB的觸發頻率，也減輕了駕駛者的制動沖擊。

3）自適應巡航控制

自適應巡航控制（AdaptiveCruiseControl，簡稱ACC）是實現半自動駕駛最核心的控制模塊之一，它的目標是讓車輛在無需駕駛員干預的情況下自動跟隨前車，保持設定車速或安全距離，并根據交通流動態變化進行加速或減速操作。ACC需要準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承擔主力，通過FMCW信號結構計算前方障礙的多普勒信息與距離輪廓，再結合目標分類邏輯，排除路牌、橋梁等非車輛物體的干擾。

一旦感知層確認目標車輛的存在，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，根據目標車輛的加速度趨勢及道路情況，預測本車的最佳速度目標。在控制層面，車輛會執行一套基于模型預測控制（MPC）或自適應PID算法的縱向控制器，它考慮當前車速、目標車速、車輛質量、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控，盡量避免乘客產生不適感。在智能駕駛芯片上，這類控制器通過實時數據流的高速推理能力完成20ms–50ms內的反饋，從而保證車輛在高速和擁堵狀態下都能維持穩定的跟車行為。

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致誤判。為此，部分廠商將ACC與攝像頭感知系統深度耦合，提升其在復雜場景下的魯棒性。

4）車道保持與偏離預警

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，判斷當前車輛是否偏離了本車道，并據此提供轉向干預或警告提示。

在算法實現上，攝像頭先經過圖像畸變矯正與增強處理，然后通過深度神經網絡（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系下構建車道模型。當前多采用二次曲線擬合車道線，并通過攝像頭姿態與車輛IMU數據，估計車輛與車道中心線之間的橫向偏差及角度誤差。當橫向偏差超過一定閾值，系統將啟動預警，向駕駛員發出聲音或振動反饋；若搭載LKA功能，還會利用電動助力轉向系統（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）在原有基礎上增加了對前車軌跡的追蹤，結合車道幾何結構與車輛動力學模型，在曲線道路中也能實現精準軌跡跟隨。現代車輛的LKA模塊還引入了魯棒容錯機制，如當路面標線磨損嚴重或被遮擋時，系統將降低干預強度，避免錯誤糾正導致反效果。

5）盲區監測與變道輔助

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

在技術路徑上，BSD系統會持續追蹤車輛側后方約3–5米處的空間區域，并分析目標車輛的運動趨勢。如果目標長時間處于該區域，系統會通過外后視鏡或儀表圖標點亮警示符號；若在駕駛員打轉向燈時仍有目標位于盲區，系統將觸發更強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，通過轉向阻力反饋或短時間延遲駕駛員指令，以避免發生碰撞。

與BSD協同工作的還有后方交叉碰撞預警（RearCrossTrafficAlert,RCTA），它主要在車輛倒車時工作，側向雷達檢測水平路徑上的運動目標如橫穿行人或車輛，并發出剎車或聲光預警，防止倒車事故。

6）交通標志識別與限速輔助

隨著計算機視覺技術的成熟，車輛開始具備識別交通標志的能力，特別是在限速識別與闖禁標志識別方面，已形成較為成熟的量產方案。系統主要依賴前向攝像頭，通過OCR（光學字符識別）與卷積網絡的結合，在圖像中檢測并解析交通標志中的圖案、數字與顏色信息。

識別流程中，系統首先提取圖像的邊緣與形狀特征，對典型的圓形、三角形、八角形區域進行篩選，再進行字符切割與分類，識別出如“限速60”“禁止左轉”“學校區域”等具體標志內容。還有技術方案會融合高精地圖與V2X通信模塊的結果，對識別結果進行雙重驗證，從而提升準確率。當識別到新限速區域時，系統可以主動調節自適應巡航的目標速度，或者在駕駛員超速時發出警示提醒。

7）駕駛員監測

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是系統安全運行的前提。駕駛員狀態監測（DriverMonitoringSystem,DMS）技術因此成為關注重點。該系統一般由紅外攝像頭或TOF相機安裝于方向盤或儀表板附近，對駕駛員的眼部運動、頭部姿態和面部表情進行持續分析。

通過面部關鍵點提取算法與眼動跟蹤模型，系統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）的危險行為。在某些車型中，系統還會監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。當檢測到潛在失控風險，系統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AEB或低速停車功能，保障車輛運行的連續性與安全性。

最后的話

盡管當前的主動安全輔助功能仍歸屬于L1/L2級別，但它們已構成了向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、高速進出匝道、智能換道等），對環境建模、行為預測與系統穩定性要求大幅提高。L2級主動安全輔助駕駛關注的是“輔助人類”，而L3以上的系統必須具備“決策接管權”的能力，這意味著它不能僅僅依靠規則或觸發器，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。

在這一轉變中，主動安全系統的感知范圍與控制能力都在擴展。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到復雜交通中的交通信號燈識別與優先級判斷。這種集成化的發展使得未來的智能駕駛系統將不再區分“主動安全”與“自動駕駛”，而是融合成統一的智能駕駛棧，按能力分層，而非按功能劃分。

未來，隨著圖像識別、點云建模、圖神經網絡等算法不斷成熟，加之硬件算力的飛躍發展，主動安全系統將從被動響應走向主動理解，從規則執行走向策略生成，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定可靠的安全護欄，既守住底線，也點亮通向完全自動駕駛的光明前路。