L2辅助驾驶的工作原理是什么？依赖哪些传感器？

L2辅助驾驶的工作原理是通过多传感器感知环境信息，经数据融合与算法决策后，由执行机构协同控制车辆的纵向（加速/制动）与横向（转向）运动，从而实现部分自动化驾驶功能。具体而言，摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等传感器是感知环境的“眼睛”与“耳朵”：摄像头精准识别车道线、交通标志及行人车辆，毫米波雷达以电磁波探测障碍物的距离、速度与角度，超声波雷达则聚焦短距离场景如泊车辅助；这些传感器收集的信息会经数据处理环节融合，消除单一传感器的局限性，再通过算法模型分析路况做出决策，最终由电子稳定程序（ESP）、电子助力转向系统（EPS）等执行机构落实控制指令，实现自适应巡航、车道保持等功能。不过需要明确的是，L2辅助驾驶仍属于部分自动化，驾驶员需全程保持警惕并随时准备接管车辆。

从具体功能实现来看，L2辅助驾驶的核心功能均依托传感器与算法的协同运作。以自适应巡航（ACC）为例，系统主要通过毫米波雷达实时监测前方车辆的距离与速度，结合前视摄像头辅助识别目标，自动调整车速以维持安全跟车距离；而车道居中辅助（LCC）则依赖前视摄像头持续扫描车道线，部分车型还会搭配高精度地图校准位置，通过电子助力转向系统微调方向，确保车辆始终保持在车道中央。自动紧急制动（AEB）功能更是传感器融合的典型应用，毫米波雷达负责精准测距，摄像头辅助判断目标类型，当系统检测到碰撞风险时，会立即触发电子稳定程序（ESP）进行紧急制动，有效降低事故发生率。

在不同场景下，L2辅助驾驶的传感器配置与功能调用会有所侧重。高速公路巡航时，前视摄像头与毫米波雷达的组合是核心，支持自动变道辅助（ALC）、车道保持等功能，部分车型还会通过侧方毫米波雷达监测盲区，提醒驾驶员变道安全；城市拥堵路况下，交通拥堵辅助（TJA）功能启动，系统通过低速毫米波雷达与摄像头协同，实现跟车距离的精准控制，减轻驾驶员频繁加减速的负担；自动泊车（APA）场景则主要依赖超声波雷达与环视摄像头，前者探测车位周边障碍物的短距离位置，后者提供全景视觉信息，共同引导车辆完成入库动作。

从技术架构角度，L2辅助驾驶的稳定运行离不开“感知 - 决策 - 执行”的闭环逻辑。感知层通过摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等多传感器采集数据，例如前视摄像头的像素级识别能力可捕捉交通标志的细节，77GHz毫米波雷达的远距离探测优势能覆盖高速场景需求，24GHz毫米波雷达则负责侧后方盲区监测；决策层通过数据融合算法整合多传感器信息，消除单一传感器的误差，再结合预设的驾驶策略模型做出控制决策；执行层则由电子助力转向（EPS）、电子制动系统（ESP）等部件精准落实指令，确保车辆的纵向与横向控制响应及时且平稳。

总结而言，L2辅助驾驶是传感器技术、算法模型与执行系统深度协同的产物，通过多维度感知环境、智能化分析决策、精准化控制执行，为驾驶员分担部分驾驶任务，提升行车的安全性与舒适性。但需始终明确的是，其本质是“辅助”而非“替代”，驾驶员必须全程保持对车辆的监控，这既是技术局限性的客观要求，也是保障行车安全的核心原则。