L2级辅助驾驶的工作原理是什么？

L2级辅助驾驶是通过多传感器感知环境、算法处理决策、执行机构协同控制，实现特定场景下辅助功能的驾驶系统，需驾驶员全程监督并随时接管车辆。它以摄像头、毫米波雷达等传感器为“眼睛”与“雷达”，捕捉车道线、交通标志、周边物体距离等信息，结合高精度地图与GPS定位数据，经先进算法整合分析，完成自动巡航、车道保持、自动泊车等任务。如索纳塔的系统，由ECU、雷达、制动系统协同，实现各项功能，但驾驶员仍需保持警惕，随时准备接管车辆。

在高速公路场景中，L2辅助驾驶的协同性体现得尤为明显。系统通过摄像头持续监测车道线位置，结合毫米波雷达实时测量与前车的距离，当车辆偏离车道时，LKA车道保持系统会通过电子助力转向系统微调方向，将车辆拉回车道中央；若前车减速，ACC自适应巡航系统则自动调整车速，保持安全跟车距离，部分车型还支持自动变道功能——当驾驶员确认变道意图后，系统会通过传感器扫描侧后方车辆，在安全条件下完成车道切换。而在城市道路中，自动泊车功能成为高频使用场景：超声波雷达负责探测车位尺寸与周边障碍物，摄像头捕捉车位线位置，经算法规划泊车路径后，系统自动控制方向盘、油门与刹车，完成垂直或侧方泊车，部分车型还支持定点停车，通过GPS定位与高精度地图的坡度、限速信息，精准停在目标位置。

不同传感器在系统中承担着差异化的核心角色。摄像头如同“视觉中枢”，能识别交通信号灯、行人动态与车辆类型，为算法提供丰富的环境细节；毫米波雷达则擅长“距离与速度监测”，不受恶劣天气影响，可精准测量与前方车辆的相对速度和距离，是自适应巡航与自动紧急刹车的关键支撑；超声波雷达的“短距离探测优势”，让其成为泊车辅助的主力，能捕捉2米内的障碍物信息。这些传感器的数据并非独立运作，而是通过数据融合技术整合——例如摄像头识别的车辆位置与毫米波雷达测量的距离数据相互验证，提升信息准确性，再经算法模型分析，输出加速、减速、转向等决策指令。

执行机构是将决策转化为车辆动作的“桥梁”。电子稳定程序（ESP）负责控制制动系统，当自动紧急刹车功能触发时，ESP会迅速调整各车轮的制动力，实现平稳减速；电子助力转向系统（EPS）根据算法指令调整方向盘角度，完成车道保持或泊车转向；发动机控制系统则配合ACC调整油门开度，实现车速的精准控制。以日产天籁的ProPILOT超智驾系统为例，其通过摄像头与毫米波雷达的协同感知，结合高精度地图数据，能在高速路实现单车道内的自动跟车与转向，减轻长途驾驶的疲劳感，但即便如此，系统仍会通过方向盘扭矩感应监测驾驶员状态，若发现驾驶员双手离开方向盘超过一定时间，会发出声光提醒，要求接管车辆。

L2辅助驾驶的核心逻辑始终围绕“辅助”二字展开。无论是高速巡航还是城市泊车，系统的所有功能都需在驾驶员的监督下运行——驾驶员需时刻关注路况，不能因系统的辅助功能而放松警惕。当遇到极端天气、复杂路口或传感器被遮挡等情况时，系统可能无法准确识别环境信息，此时驾驶员必须立即接管车辆，确保行车安全。这种“人机共驾”的模式，既发挥了技术对驾驶的辅助作用，又明确了驾驶员的主体责任，是当前自动驾驶技术向更高层级发展的重要过渡阶段。