汽车安全技术全面解析#主动安全、被动安全和ADAS

汽车安全技术包括主动安全、被动安全以及ADAS/自动驾驶辅助等多个层面。主动安全系统通过传感器和智能算法在事故发生前对危险进行感知并主动干预；被动安全系统通过车身结构和安全约束措施在碰撞中保护乘员；ADAS/自动驾驶技术则利用多传感器融合和复杂算法实现从L1到L4级别的辅助与自动驾驶功能。以下按类别分别解析各项技术原理、关键传感器、实现方式及代表性案例。

主动安全系统

主动安全系统在事故发生前识别风险并采取措施。**自动紧急制动（AEB）**是典型功能：该系统通过前向毫米波雷达、摄像头（以及可选的激光雷达和超声波）持续监测前方障碍物，比较实际距离与安全阈值。当发现碰撞风险且驾驶员未及时制动时，系统自动施加刹车以减轻碰撞后果。据统计，AEB可将追尾事故发生概率降低约56%。例如沃尔沃City Safety、奔驰Pre-safe等系统都集成了AEB功能。

• 自适应巡航控制（ACC） ：ACC系统利用前置雷达（和车速传感器）持续检测前车距离。控制单元根据距离与速度差自动调节油门或制动，使本车与前车保持设定的安全跟车距离，典型应用如博世ACC系统、特斯拉Autopilot的跟车功能等。
• 车道偏离预警（LDW） ：通过车内挡风玻璃下的摄像头识别道路车道线，实现对车辆轨迹的监控。当车辆无意识偏离车道时，系统通过声音、仪表提醒或方向盘震动等方式警告驾驶员。
• 车道保持辅助（LKA） ：在LDW基础上增加自动转向干预。当检测到车辆偏离车道时，系统计算需要的修正转向力矩，并通过电子助力转向(EPS)执行微量转向操作，使车辆回到车道中央。LKA常用于高速巡航时辅助驾驶，如大众Lane Assist、特斯拉Autosteer等。
• 盲点监测（BSM/BSW） ：在车辆后侧安装毫米波雷达，用于实时监测后视镜盲区。当有其它车辆进入盲区时，系统通过车内警示灯或声音提醒驾驶员。同时，BSM往往集成变道辅助（LCA）功能，在变道时提示后方快速接近的车辆。

主动安全系统通常融合摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波等多种传感器数据。传感器采集的环境信息经过控制单元的数据处理模块比对安全模型，如距离阈值和速度信息，然后触发预警或直接干预，如踩油门切换至刹车。以上各系统已在市场上广泛应用，随着ADAS等级标准的提高，主动安全功能正成为新车标配。

被动安全系统

被动安全系统是在事故发生后保护乘员安全的技术手段。主要包括安全约束与结构设计两方面：

• 安全带 ：通过限制乘员位移，将碰撞力分散传递，显著降低乘员伤亡风险。现代安全带配备预紧器（碰撞瞬间自动收紧）和限力器（控制带力），进一步保护乘员。在发展趋势上，电动安全带技术已出现，它根据乘员体型自动调节松紧，并可与气囊系统协同工作以提高保护性能。
• 安全气囊 ：在碰撞瞬间快速充气形成缓冲袋，吸收乘员与车内结构间的冲击动能，减少冲击力对乘员的伤害。常见气囊有前排正面气囊、侧气帘、头部气帘、膝部气囊等，均由碰撞传感器和ECU控制触发。
• 溃缩吸能区 ：车身前后部设计有可控变形区（溃缩区），在碰撞时可变形吸收大部分碰撞能量，减少冲击传递到乘员舱。例如前后纵梁和翼子板均采用易变形设计，以降低碰撞载荷传递。
• 高强度乘员舱 ：乘员舱部分采用高强度钢材或复合材料构件，形成坚固的安全笼结构，尽可能保证碰撞后乘员舱不发生过度变形。在侧面碰撞时，车门、B柱、横梁等部件通过合理加强，可将冲击力分散至车身框架结构中，保护乘员空间。
• 碰撞测试标准 ：国际上常用的碰撞评估标准有Euro NCAP和C-NCAP等，它们通过正面偏置碰撞、侧面碰撞、鞭打测试、行人碰撞测试等项目，综合评估车辆的被动安全性能。测试结果以星级形式反馈，指导厂商改进设计并供消费者参考。

近年来，被动安全技术不断迭代升级。 智能安全带 、 多阶段气囊 、虚拟碰撞仿真等新技术逐渐应用。比如电动安全带可自动收紧、主动提醒未系安全带。车身材料正向碳纤、铝合金等轻量化高强度方向发展，进一步提高能量吸收效率。同时，碰撞测试标准也在完善，如增加了主动安全辅助测试（如行人AEB）和更苛刻的碰撞工况，推动整车安全设计不断提升。

智能辅助驾驶（ADAS/自动驾驶相关）

ADAS/自动驾驶系统依赖多传感器融合和 高性能计算 。典型传感器包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达等。其中，摄像头用于捕获道路场景、车道线、交通标志等视觉信息；毫米波雷达可全天候探测前后方目标的距离和相对速度，适用于ACC、AEB等功能；激光雷达生成高精度三维点云，有利于高级自动驾驶系统进行环境建模；超声波雷达则用于短距离探测，如泊车辅助和盲区探测。

硬件上，车厂和Tier1通常采用专用ADAS域控制器来处理感知和决策任务。例如华为推出的MDC智能驾驶计算平台，基于昇腾车规芯片，支持L2+至L5等级演进；Mobileye EyeQ系列SoC专为多路摄像头AI处理设计，可实时处理每秒千帧图像；特斯拉自研FSD计算机（基于AI芯片）用于Autopilot/FSD功能；NVIDIA Drive Orin、英伟达Xavier等也是常见的高算力平台。各方案通过高性能异构计算，实现对数十路传感器数据的实时融合与分析。

算法方面，ADAS/自动驾驶系统包含感知、融合、定位、规划和决策多个模块。目标识别常使用深度神经网络（如CNN、YOLO等）进行车辆、行人、车道线和交通标志检测； 多传感器融合 （如卡尔曼滤波）将摄像头与雷达/LiDAR信息融合，提高感知鲁棒性；路径规划算法包括基于栅格地图的A*算法、采样法（RRT）、模型预测控制（MPC）等，用于生成安全可行的行驶轨迹；行为决策则通过有限状态机或深度强化学习等方法确定换道、超车等高层动作。值得注意的是，最新的自动驾驶趋势正朝向端到端神经网络发展。例如特斯拉FSD v12通过端到端训练将感知、预测和规划融合于单一网络，实现了“感知-决策一体化”的自动驾驶解决方案。

这些软硬件协同实现了自动驾驶功能。典型方案包括： 特斯拉 Autopilot/FSD （基于多路摄像头+AI神经网络）； Mobileye EyeQ 系列 （多摄像头环视+AI SoC）； 华为 ADS （MDC计算平台+多雷达摄像头）； 百度 Apollo 、蔚来 NIO Pilot等则采用摄像头+激光雷达/雷达融合的方案。综上所述，ADAS/自动驾驶系统通过融合摄像头、雷达、激光雷达、超声波等传感器数据，再结合目标检测、路径规划、传感融合和决策控制等算法，实现从L1~L4级的自动驾驶辅助功能。