摘要：我们一起分析智能辅助驾驶安全模型的定义、主流技术路径及其在行为约束、验证与评估中的应用实践，深入探讨了模型标准化、应用方法及场景覆盖等方面的挑战，并展望其未来发展方向，《自动驾驶安全模型研究》这份文档为工程师与研究人员提供理论与实践指导，助力智能辅助驾驶技术的
智能辅助驾驶技术作为汽车产业智能化转型的先锋，正在重塑交通出行生态，安全问题始终是其商业化落地的核心制约因素。
智能辅助驾驶安全模型通过数学建模对复杂交通场景进行抽象与量化，为系统设计、验证与运行提供关键支撑。
我们一起分析智能辅助驾驶安全模型的定义、主流技术路径及其在行为约束、验证与评估中的应用实践，深入探讨了模型标准化、应用方法及场景覆盖等方面的挑战，并展望其未来发展方向，《自动驾驶安全模型研究》这份文档为工程师与研究人员提供理论与实践指导，助力智能辅助驾驶技术的安全可靠发展。
备注：在这里使用智能辅助驾驶目前更合规一些。
01
智能辅助驾驶安全模型
的核心价值与技术原理
智能辅助驾驶安全模型是对交通场景进行数学抽象的工具，旨在确保系统在复杂环境下安全运行。
根据联合国世界车辆法规协调论坛（UN/WP.29）自动驾驶与网联车辆工作组（GRVA）的定义，安全模型基于场景变量输出布尔值，判断是否需采取避撞措施，如UN-R157法规中邻车切入场景的应用。更广义地，安全模型是一种定义明确、指标定量、规则可解释的数学框架，涵盖安全距离、路权归属、交通规则和风险评估等要素。
安全模型在智能辅助驾驶中的作用至关重要。
◎ 在系统设计阶段，模型作为约束条件嵌入规划算法，确保轨迹满足安全要求；
◎ 在验证阶段，模型作为评估指标，量化系统性能；
◎ 在运行阶段，模型实时监测车辆行为，及时纠正潜在风险。
这种多层次应用使安全模型成为保障系统安全性的基石，为智能辅助驾驶的可靠性和用户信任提供了技术保障。
● 智能辅助驾驶安全模型针对不同场景发展出多种技术路径，以下对主流模型进行深度剖析：
◎ Last Point to Steer 模型
该模型针对跟车场景，通过假设特定转向轨迹，计算避免与前车碰撞的最小安全距离。模型根据转向轨迹类型（如横向加速度不变或速度方向不变）推导转向时间，综合制动时延确定触发时机，并预测碰撞时相对车速。例如，在高速公路跟车场景中，模型可提前规划制动或转向策略，降低追尾风险。
◎ Safety Zone 模型
Safety Zone模型专注于行人横穿场景，通过在自车边缘扩展虚拟安全空间，计算行人进入该空间的时间，结合制动时延确定触发时机，并基于动力学原理预测碰撞车速，在城市复杂场景中尤为有效，能显著提升弱势交通参与者的安全保障。
◎ RSS（Responsibility-Sensitive Safety）模型
RSS模型通过定义横纵向安全距离及路权归属，为系统提供明确的行驶边界。纵向安全距离考虑车辆加减速性能与反应时间，横向安全距离针对相向靠近场景，计算两车不相撞的最小间距。RSS模型在多车交互的复杂交通流中表现优异，为安全决策提供确定性依据。
◎ SFF（Safety Force Field）模型
SFF模型引入“安全力场”概念，定义交通参与者的时空轨迹，通过避免轨迹重叠确保安全。当声明集合重叠产生碰撞风险时，系统基于排斥力方向实施制动或转向。该模型从时空一体化视角突破传统分析局限，提升了安全性。
◎ FSM（Fuzzy Safety Model）模型
FSM模型采用模糊逻辑，将安全状态细分为“安全”“不安全”和“模糊”三类，分别定义横纵向安全距离，并通过PFS（潜在危险状态）和CFS（关键危险状态）指标量化风险，模型能更精细地捕捉安全状态变化，适用于动态场景的精准控制。
◎ STD（Safety Time Domain）模型
STD模型在时间域构建统一安全评估框架，通过时间差指标评估安全距离、路权归属及风险。例如，模型计算规划轨迹与预测轨迹的交叉时间差，判断碰撞风险；路权模型结合法规与场景确定优先权。该模型逻辑清晰，易于工程实现。
◎ CC-driver（Careful and Competent Human Driver）模型
该模型模拟谨慎且熟练的人类驾驶员行为，基于日本驾驶员数据标定风险出现时间与制动参数，描述紧急场景下的反应逻辑。模型为系统提供人类驾驶行为的参考，增强用户对系统的信任感。
◎ 中国成熟驾驶模型
针对中国驾驶员行为特点，该模型分为紧急制动和紧急转向两部分，基于本土数据标定参数。制动模型简化为自由行驶区、匀速区和制动生效区，整合决策响应时间；转向模型涵盖直线行驶与正弦转向区。该模型为中国场景仿真提供了贴合实际的依据。
02
应用实践与现存挑战
安全模型在智能辅助驾驶系统的设计、验证与运行中发挥了多重作用，在规划模块中，安全模型作为硬约束嵌入优化算法。
例如，在路径规划中，RSS模型定义的安全距离约束确保生成轨迹满足碰撞规避要求。在邻车切入场景中，系统根据模型计算安全边界，动态调整速度或方向，保障行驶安全。这种机制有效降低了潜在风险，提升了系统可靠性。
安全模型独立构建为验证模块，实时监测规划轨迹的合规性。当轨迹偏离安全模型定义的边界时，系统可触发重新规划，或由安全模型直接生成修正轨迹。
例如，在行人横穿场景中，Safety Zone模型可快速评估原轨迹的安全性，并调整制动策略，确保行人安全。
在测试验证阶段，安全模型作为核心指标，量化系统输出的轨迹、行为及碰撞结果。例如，STD模型的时间差指标可用于交叉路口场景的仿真测试，通过对比测试结果与安全阈值，评估系统性能并指导优化。这种量化评估为系统迭代提供了数据支撑，加速了开发进程。
不同安全模型的设计逻辑和参数取值差异较大，缺乏统一标准，导致模型间难以比较与融合。
例如，RSS模型注重确定性安全距离，而FSM模型强调模糊状态评估，二者的适用场景与结果难以直接对比。解决这一问题需建立统一的模型定义框架与参数规范，促进模型的互操作性。
在工程实践中，选择合适的安全模型并验证其合理性仍具挑战。复杂场景可能需要多种模型协同工作，但模型组合的优化策略尚未成熟。模型合理性证明需结合仿真与实地测试，增加了开发成本。未来可通过模块化设计与自动化验证工具降低应用难度。
当前安全模型难以穷尽所有交通场景，尤其在极端天气、突发事件等边缘场景中，模型的鲁棒性不足。场景的多样性使得测试用例设计面临“穷举困境”。
解决这一问题需结合大数据与生成式AI，构建全面的场景库，并开发自适应模型以应对未知场景。
智能辅助驾驶安全模型作为技术发展的核心支柱，在保障系统安全性、提升用户体验方面发挥了不可替代的作用。
◎ 从Last Point to Steer到中国成熟驾驶模型，多种技术路径为不同场景提供了精准的安全保障；
◎ 在行为约束、验证与评估中的广泛应用，进一步推动了智能辅助驾驶的工程化落地。
◎ 然而，标准化不足、应用方法不成熟及场景覆盖局限性等挑战，仍需行业共同攻克。
未来，智能辅助驾驶安全模型应向标准化、集成化和智能化方向发展。
◎ 首先，通过跨行业协作，建立统一的模型标准体系，提升模型的适配性与互操作性；
◎ 其次，结合深度学习、联邦学习等技术，开发自适应、智能化安全模型，增强对复杂场景的感知与决策能力；
◎ 此外，借助高保真仿真平台与车路协同技术，构建覆盖更广的测试场景，验证模型的鲁棒性。
来源：专注汽车三十年
