1. 自适应巡航控制（ACC）

 

技术原理

功能定义：通过雷达/摄像头实时监测前方车辆，自动调整车速（加速、减速、跟停）以保持安全距离。

  • 传感器：

    • 毫米波雷达（主）：探测前方车辆距离和相对速度（抗恶劣天气）。

    • 前视摄像头（辅助）：识别静止障碍物（如拥堵车辆）。

  • 控制逻辑：

    • 基于驾驶员设定的目标车速和跟车距离，通过PID算法控制油门/制动。

    • 全速域ACC：支持0-150km/h范围（部分车企扩展到0-180km/h）。

应用场景

  • 高速巡航：缓解长途驾驶疲劳。

  • 拥堵跟车：自动启停，减少频繁操作。

车企案例对比

车企 技术方案 特点
特斯拉
纯视觉（摄像头为主）
依赖深度学习，低成本；雨雾天性能受限
丰田
毫米波雷达+单目摄像头
保守调校，制动平顺性强
小鹏
多传感器融合（雷达+摄像头）
支持弯道自动降速，适应复杂道路


2. 车道居中辅助（LCC/LKA）

技术原理

  • 功能定义：通过摄像头识别车道线，控制转向系统使车辆始终居中行驶。

  • 传感器：

    • 前视摄像头：识别车道线（需车道线清晰）。

    • 高精地图（部分车型）：辅助弯道预判。

  • 控制逻辑：

    • 基于视觉算法生成车道中心线，通过EPS（电动助力转向）系统微调方向盘。

    • 增强型LCC：支持无车道线场景（如小鹏XNGP）。

应用场景

  • 高速公路：长直道或缓弯道保持。

  • 城市快速路：配合导航实现车道级定位。

车企案例对比

车企 技术方案 特点
蔚来
激光雷达+摄像头
雨雾天车道识别稳定性高
比亚迪
纯视觉方案
依赖清晰车道线，夜间性能下降
奔驰
双目摄像头+高精地图
弯道预判精准，支持大曲率弯道


3. 自动紧急制动（AEB）

技术原理

  • 功能定义：检测前方碰撞风险并自动紧急制动，避免或减轻碰撞。

  • 传感器：

    L2级辅助驾驶核心功能的深度解析：ACC、LKA、AEB、TJA…

    • 毫米波雷达：探测移动障碍物（如车辆）。

    • 摄像头：识别静态障碍物（如行人、自行车）。

  • 触发条件：

    • 相对速度差超过阈值（如30km/h）且驾驶员未响应警报。

应用场景

  • 行人横穿：城市道路突然出现的行人。

  • 前车急刹：高速场景下的追尾风险。

车企案例对比

车企 技术方案 特点
沃尔沃
双目摄像头+雷达
行人识别率高达95%，行业标杆
特斯拉
纯视觉方案
依赖算法迭代，误触发率较高
华为（问界）
激光雷达融合
夜间/逆光场景性能提升显著


4. 交通拥堵辅助（TJA）

技术原理

  • 功能定义：ACC+LCC的低速增强版，支持0-60km/h拥堵路况下的自动跟车和车道保持。

  • 传感器：与ACC/LCC共用硬件。

  • 控制逻辑：

    • 缩短跟车距离（1-2米），提高启停响应速度。

    • 部分车企支持加塞处理（如小鹏的主动横向避让）。

应用场景

  • 城市拥堵：高峰时段频繁启停。

  • 隧道/桥梁：车道线模糊场景的临时接管。

车企案例对比

车企 技术方案 特点
小鹏
多传感器+高精地图
支持加塞车辆预判，制动更平顺
本田
单目摄像头+雷达
功能保守，仅支持直线跟车
理想汽车
融合激光雷达
对电动车/摩托车识别精度高


5. 自动泊车（APA）

技术原理

  • 功能定义：通过超声波雷达/摄像头识别车位，自动控制转向、挡位和车速完成泊车。

  • 传感器：

    • 超声波雷达（12-16个）：探测车位尺寸和障碍物。

    • 环视摄像头（4-6个）：生成全景影像辅助定位。

  • 算法：

    • 基于SLAM（即时定位与地图构建）生成泊车路径。

    • 记忆泊车（如小鹏VPA）：学习固定路线实现无人泊车。

应用场景

  • 垂直车位：标准车位自动泊入。

  • 狭窄车位：遥控泊车避免开门困难。

车企案例对比

车企 技术方案 特点
宝马
超声波雷达+环视摄像头
支持50米循迹倒车，适合死胡同场景
特斯拉
纯视觉方案
依赖算法，窄车位识别能力弱
华为（AVP）
车-场端协同
停车场高精地图支持全自动代客泊车

总结

技术趋势：传感器从“单一模态”向“多模态融合”升级，算法从规则驱动转向深度学习。新势力（特斯拉、小鹏）侧重软件迭代，功能激进但稳定性参差；传统车企（丰田、奔驰）注重功能安全，性能保守但可靠性强。城市通勤优先选TJA/APA强的车型（如小鹏P7）；高速场景侧重ACC/LCC优化（如特斯拉Model 3）。