自动驾驶中常见的主动安全辅助驾驶有哪些？

[首发于智驾最前沿微信公众号]随着车辆自动化程度的提升，人们对行车安全的要求也在不断攀升。相比于被动安全仅在碰撞发生后发挥作用，主动安全辅助驾驶通过对周围环境的实时感知、风险评估以及必要时的主动干预，能够在事故酝酿阶段就进行预警或制动，为驾驶者提供“第二双眼睛”和“第二只脚”。从最早的定速巡航，到如今覆盖城市拥堵、交叉路口、骑行者保护等多场景的综合安全体系，主动安全辅助驾驶实则是“感知—决策—执行”闭环的不断完善与升级。

主动安全辅助驾驶技术基础

1）环境感知

主动安全辅助驾驶要做到精准预警与干预，需要对车辆周围的环境有足够全面且可靠的感知。在这一环节，毫米波雷达、摄像头、超声波传感器与激光雷达各司其职，又彼此补充。

毫米波雷达在24GHz或77GHz频段发射连续波，利用多普勒效应快速测量前后方移动目标的距离与速度，即便在烟雾、雨雪等恶劣天气中，也能保持稳定输出；而摄像头则以高分辨率捕捉丰富的图像细节，通过专门优化的卷积神经网络对行人、车辆、交通标志等进行精确识别，尽管在夜间或逆光场景下需要HDR融合与去噪算法来提升质量。超声波传感器虽然只能在极近距离（约0.2–5米）工作，却以低成本和高可靠性成为泊车和低速环境中不可或缺的补充。近年来，激光雷达以其360度三维点云扫描能力，结合惯性测量单元完成时空同步后，能够生成厘米级精度的三维环境模型，为复杂场景提供最直观的空间信息。每种传感器的信号，都要经过射频前端或图像预处理、模数转换、滤波与特征提取，才能输入到后续的智能算法中。

2）多模态融合

在多个传感器并行工作的基础上，主动安全辅助驾驶如何融合这些数据、提炼出最可靠的环境图景，是核心技术之一。这一过程通常会将融合分为若干层次：在最底层，将雷达的距离–速度矩阵和激光雷达的点云数据对齐到同一坐标系中，加深对障碍物的空间认知；而在中层，则通过匹配摄像头识别的目标和雷达跟踪的轨迹，为每一个行人或车辆打上更高置信度的标签；在最高层，风险评估网络会将所有目标的历史运动信息、高精度地图中的车道拓扑与交通规则一并纳入决策，从而得出行为意图判断。近年来，端到端融合神经网络的兴起，使得多模态数据可以在同一网络结构内完成联合学习，进一步提升了整体的实时性和鲁棒性。

3）核心算法

传感器融合之后，对各类目标的跟踪与预测成为下一步挑战。针对多目标环境下的关联问题，联合概率数据关联（JPDA）和多假设追踪（MHT）等算法能够有效解决误配；而扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）则利用车辆动力学模型对目标的状态进行精确估计。在判断“目标会往哪里去”时，基于长短期记忆网络（LSTM）或图神经网络（GNN）的预测模型，结合车道线信息、交通信号以及目标转向灯状态，能够在短短一两秒内给出合理的轨迹推断。对于行人与骑行者，系统还会进一步分析人体关键点，识别头部朝向与行走姿态，以判断行人是否有横穿马路的意图。整个过程中，数据的时延控制与丢包恢复也至关重要，否则就可能导致过时的决策甚至无法触发必要的预警。

4）系统架构与软件平台

主动安全辅助驾驶系统的高性能与高可靠，离不开一套分层明确、实时响应、可冗余的电子电气（E/E）架构。传统汽车电子多为“分布式架构”，即每个功能模块（如AEB、LKA、BSD）对应一个独立ECU（电子控制单元），通过CAN总线或FlexRay等协议进行信息通信。这种方式结构清晰、模块独立，但面临通信带宽限制、控制逻辑重复、协同效率低下的问题，尤其在多功能融合时响应不够实时。

因此，越来越多的整车厂向“集中式架构”过渡，即将多个主动安全辅助驾驶功能整合进一个或多个高性能域控制器（ADC或ZonalController）中，统一运行算法、集中调度感知与控制信号。像是自动紧急制动、车道保持、自适应巡航等核心功能可以集成于一个主动安全辅助驾驶中央计算平台，通过多个异构核心（如NPU+CPU+DSP）分别执行感知、决策与控制流程，从而显著提升响应速度并降低ECU硬件成本。

在软件平台方面，主动安全辅助驾驶功能通常部署在符合AUTOSAR（汽车开放系统架构）标准的操作系统中，并采用服务化（SOA）架构封装模块，使得不同功能间可以通过接口规范进行通信。主流的感知算法多运行在Linux或QNX环境中，而实时控制部分则使用RTOS以保障毫秒级响应需求。自动驾驶芯片（如NVIDIAOrin、MobileyeEyeQ5、华为MDC）提供了丰富的加速库支持卷积神经网络、雷达点云预处理与轨迹规划算法的实时推理，成为现代主动安全辅助驾驶平台的核心算力保障。

5）功能安全与冗余设计

在主动安全系统中，每一项决策都可能直接影响行车安全，因此功能安全设计被视为技术落地的生命线。当前行业普遍遵循ISO 26262标准对功能安全进行系统性评估，它要求从系统、硬件、软件三级逐层验证，确保每项功能都在发生故障时不会导致失控。关键模块（如AEB或LKA）需要评估其ASIL（Automotive Safety Integrity Level）等级，A级至D级中，ASILD为最高等级，需具备冗余计算路径、冗余电源供给与冗余执行机构。

6）数据驱动与自学习系统

传统主动安全辅助驾驶系统的许多功能以明确规则驱动为主，如基于车道线的几何模型判定是否偏离车道、基于TTC时间窗判断是否有碰撞风险。这种方法在规则清晰、数据稳定的高速公路环境下表现良好，但在城市道路、拥堵交通或非结构化场景（如施工、雨雪覆盖等）中容易失效。

因此，近年来越来越多的主动安全辅助驾驶系统引入“数据驱动”的建模方式。如在行人行为预测中，系统不再仅依据距离与方向判断是否危险，而是通过深度学习模型对其历史轨迹、身体姿态、视线方向等信息进行建模，从而预测其接下来2–3秒的潜在行为。在变道辅助、跟车加速控制中，系统也逐渐摆脱传统PID规则，而转向基于数据训练的强化学习或模仿学习控制器，以获得更自然、更接近人类驾驶风格的输出。

“自动数据回灌”和“闭环学习”成为主动安全辅助驾驶技术快速演进的催化剂。在每次测试或真实驾驶中，系统会将关键场景（near-miss事件、误报误判、极端天气）自动打标签并上传云端，用于后续模型优化。整车厂与供应商通过构建高质量的数据平台、自动标注系统与模型训练管道，构建出从量产车到训练平台的闭环链路，使得主动安全辅助驾驶系统可以持续进化。

主动安全辅助驾驶功能盘点

1）自动紧急制动

自动紧急制动（AEB）是主动安全辅助驾驶最早实现量产的功能之一，也是技术最具代表性的场景。系统在每个计算周期内会并行计算Time-to-Collision（TTC）与Braking-to-Collision（BTC），并结合车辆制动性能曲线及路面摩擦系数模型，判断是否能在剩余距离内完成安全停车。当检测到风险超出可控范围，且驾驶者未及时踩下制动踏板时，车辆电子控制单元（VECU）会优先发出制动干预指令，并调用ABS与电子稳定控制（ESP）子系统，实现最优的制动力分配。整个过程要在几十毫秒内完成，制动助力系统和刹车传感器必须展现出极高的一致性与可靠性。

2）前向碰撞预警

在AEB动作之前，前向碰撞预警（FCW）承担着唤醒驾驶者注意力的任务。系统通过融合后的目标跟踪结果，实时计算碰撞风险指数，并在TTC达到某一警戒阈值（例如1.5秒）时，以声音、方向盘震动或仪表盘闪烁的方式提醒驾驶者及时踩刹车或转向。FCW强调的是“给人时间反应”，借助对目标距离和速度的实时监测，它可在事故尚处于初期阶段时发出警报，从根本上降低了AEB的触发频率，也减轻了驾驶者的制动冲击。

3）自适应巡航控制

自适应巡航控制（AdaptiveCruiseControl，简称ACC）是实现半自动驾驶最核心的控制模块之一，它的目标是让车辆在无需驾驶员干预的情况下自动跟随前车，保持设定车速或安全距离，并根据交通流动态变化进行加速或减速操作。ACC需要准确地探测到本车与前车之间的相对距离与相对速度，这通常由毫米波雷达承担主力，通过FMCW信号结构计算前方障碍的多普勒信息与距离轮廓，再结合目标分类逻辑，排除路牌、桥梁等非车辆物体的干扰。

一旦感知层确认目标车辆的存在，ACC的决策模块会计算一个安全时距（TimeHeadway），通常以1.5–2秒为基准，根据目标车辆的加速度趋势及道路情况，预测本车的最佳速度目标。在控制层面，车辆会执行一套基于模型预测控制（MPC）或自适应PID算法的纵向控制器，它考虑当前车速、目标车速、车辆质量、坡度和制动延迟等因素，对油门开度与制动力输出做出平滑调控，尽量避免乘客产生不适感。在智能驾驶芯片上，这类控制器通过实时数据流的高速推理能力完成20ms–50ms内的反馈，从而保证车辆在高速和拥堵状态下都能维持稳定的跟车行为。

ACC的功能看似可以满足驾驶的大部分场景，但在城市低速行驶时，若出现前车突然停车、骑行者加塞、交通信号识别失败等情况均可能导致误判。为此，部分厂商将ACC与摄像头感知系统深度耦合，提升其在复杂场景下的鲁棒性。

4）车道保持与偏离预警

另一个广泛部署的主动安全功能是车道保持辅助（LaneKeepingAssist,LKA）与车道偏离预警（LaneDepartureWarning,LDW）。这两个功能以摄像头为主要感知来源，通过实时检测车道线的形状、类型与位置，判断当前车辆是否偏离了本车道，并据此提供转向干预或警告提示。

在算法实现上，摄像头先经过图像畸变矫正与增强处理，然后通过深度神经网络（如SCNN或ENet）提取路面车道线的边界特征，随后将这些特征映射到车辆坐标系下构建车道模型。当前多采用二次曲线拟合车道线，并通过摄像头姿态与车辆IMU数据，估计车辆与车道中心线之间的横向偏差及角度误差。当横向偏差超过一定阈值，系统将启动预警，向驾驶员发出声音或振动反馈；若搭载LKA功能，还会利用电动助力转向系统（EPS）施加微弱的修正力矩，帮助车辆回到车道中线附近。

更高级的版本如车道居中保持（LaneCenteringControl,LCC）和高速辅助驾驶（HighwayAssist）在原有基础上增加了对前车轨迹的追踪，结合车道几何结构与车辆动力学模型，在曲线道路中也能实现精准轨迹跟随。现代车辆的LKA模块还引入了鲁棒容错机制，如当路面标线磨损严重或被遮挡时，系统将降低干预强度，避免错误纠正导致反效果。

5）盲区监测与变道辅助

盲区监测系统（BlindSpotDetection,BSD）和变道辅助（LaneChangeAssist,LCA）则主要关注侧后方视野盲区的安全问题。这一功能主要通过角后方向安装的24GHz毫米波雷达实现，这类雷达具有较宽的水平视野和中等探测距离，适合监测邻车道上行驶或快速逼近的目标车辆。

在技术路径上，BSD系统会持续追踪车辆侧后方约3–5米处的空间区域，并分析目标车辆的运动趋势。如果目标长时间处于该区域，系统会通过外后视镜或仪表图标点亮警示符号；若在驾驶员打转向灯时仍有目标位于盲区，系统将触发更强烈的声音或震动提示。部分高级版本的LCA还会主动抑制变道动作，通过转向阻力反馈或短时间延迟驾驶员指令，以避免发生碰撞。

与BSD协同工作的还有后方交叉碰撞预警（RearCrossTrafficAlert,RCTA），它主要在车辆倒车时工作，侧向雷达检测水平路径上的运动目标如横穿行人或车辆，并发出刹车或声光预警，防止倒车事故。

6）交通标志识别与限速辅助

随着计算机视觉技术的成熟，车辆开始具备识别交通标志的能力，特别是在限速识别与闯禁标志识别方面，已形成较为成熟的量产方案。系统主要依赖前向摄像头，通过OCR（光学字符识别）与卷积网络的结合，在图像中检测并解析交通标志中的图案、数字与颜色信息。

识别流程中，系统首先提取图像的边缘与形状特征，对典型的圆形、三角形、八角形区域进行筛选，再进行字符切割与分类，识别出如“限速60”“禁止左转”“学校区域”等具体标志内容。还有技术方案会融合高精地图与V2X通信模块的结果，对识别结果进行双重验证，从而提升准确率。当识别到新限速区域时，系统可以主动调节自适应巡航的目标速度，或者在驾驶员超速时发出警示提醒。

7）驾驶员监测

在使用高级辅助驾驶功能时，确保驾驶员始终处于警觉状态是系统安全运行的前提。驾驶员状态监测（DriverMonitoringSystem,DMS）技术因此成为关注重点。该系统一般由红外摄像头或TOF相机安装于方向盘或仪表板附近，对驾驶员的眼部运动、头部姿态和面部表情进行持续分析。

通过面部关键点提取算法与眼动跟踪模型，系统可以识别驾驶员是否注视前方，是否闭眼超过一定时间（打瞌睡），是否存在频繁低头（看手机）的危险行为。在某些车型中，系统还会监测面部温度与皮肤纹理变化，判断驾驶员疲劳程度或酒精摄入异常。当检测到潜在失控风险，系统可按不同阶段激活警示灯光、方向盘震动、语音提示，甚至触发AEB或低速停车功能，保障车辆运行的连续性与安全性。

最后的话

尽管当前的主动安全辅助功能仍归属于L1/L2级别，但它们已构成了向L3/L4自动驾驶过渡的基石。在L3场景中（如高速场景下的自动变道、高速进出匝道、智能换道等），对环境建模、行为预测与系统稳定性要求大幅提高。L2级主动安全辅助驾驶关注的是“辅助人类”，而L3以上的系统必须具备“决策接管权”的能力，这意味着它不能仅仅依靠规则或触发器，而必须具备完整的场景理解能力与高可信度的行为生成系统。

在这一转变中，主动安全系统的感知范围与控制能力都在扩展。从AEB到十字路口行人避让、从LKA到城市车道自动居中跟随、从FCW到复杂交通中的交通信号灯识别与优先级判断。这种集成化的发展使得未来的智能驾驶系统将不再区分“主动安全”与“自动驾驶”，而是融合成统一的智能驾驶栈，按能力分层，而非按功能划分。

未来，随着图像识别、点云建模、图神经网络等算法不断成熟，加之硬件算力的飞跃发展，主动安全系统将从被动响应走向主动理解，从规则执行走向策略生成，最终成为车辆感知–理解–行动三位一体的核心“大脑”。同时，它也将为L3+级别的自动驾驶功能提供稳定可靠的安全护栏，既守住底线，也点亮通向完全自动驾驶的光明前路。