L2 輔助駕駛的核心技術(shù)涵蓋環(huán)境感知、數(shù)據(jù)處理與決策以及車輛控制等多方面。環(huán)境感知依靠攝像頭、毫米波雷達等，精準捕捉車輛周邊狀況；數(shù)據(jù)處理與決策借助傳感器融合和算法模型，對感知信息進行分析處理以做出恰當決策；車輛控制通過電子穩(wěn)定程序 ESP 等，實現(xiàn)對車輛行駛的精準調(diào)控。這些核心技術(shù)相輔相成，共同構(gòu)建起 L2 輔助駕駛的智能體系，提升駕駛的安全性與便捷性。

在環(huán)境感知方面，攝像頭就像是車輛的“眼睛”，能夠清晰地識別車道線、交通標志以及前方的車輛和行人等目標物體。它可以捕捉豐富的視覺信息，對道路場景進行細致的圖像采集。例如，在光線充足的情況下，攝像頭能夠精準識別車道線的顏色和形狀，判斷車輛是否偏離車道。毫米波雷達則如同敏銳的“耳朵”，通過發(fā)射和接收毫米波信號，精確測量車輛與周圍物體的距離、速度和角度。無論是在晴天還是惡劣的天氣條件下，如雨天、霧天，毫米波雷達都能持續(xù)穩(wěn)定地工作，實時監(jiān)測前方車輛的動態(tài)，為自適應(yīng)巡航等功能提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。

數(shù)據(jù)處理與決策環(huán)節(jié)是 L2 輔助駕駛的“大腦”。傳感器融合技術(shù)將來自攝像頭、毫米波雷達等不同傳感器的數(shù)據(jù)進行整合，消除數(shù)據(jù)之間的誤差和沖突，形成更全面、準確的環(huán)境信息。算法模型則基于這些融合后的數(shù)據(jù)，通過復(fù)雜而精密的計算和分析，判斷車輛當前的行駛狀態(tài)以及可能面臨的情況，進而做出合理的決策。比如，當算法模型分析出前方車輛減速時，會迅速決策讓本車也相應(yīng)減速，以保持安全的跟車距離。

車輛控制部分的電子穩(wěn)定程序 ESP 猶如車輛的“穩(wěn)定器”，它能實時監(jiān)測車輛的行駛狀態(tài)，在車輛出現(xiàn)側(cè)滑、甩尾等不穩(wěn)定情況時，自動對各個車輪進行制動干預(yù)，確保車輛行駛的穩(wěn)定性和安全性。電動助力轉(zhuǎn)向 EPS 則讓車輛轉(zhuǎn)向更加輕松和精準，當車道保持系統(tǒng)檢測到車輛偏離車道時，EPS 會根據(jù)指令自動微調(diào)方向盤，引導(dǎo)車輛回到正確的行駛軌跡上。自動變速箱 AT 能根據(jù)車輛行駛狀態(tài)和決策指令，自動調(diào)整擋位，實現(xiàn)車輛速度的平穩(wěn)變化，為整個輔助駕駛過程提供順暢的動力傳輸。

總之，環(huán)境感知、數(shù)據(jù)處理與決策、車輛控制這些 L2 輔助駕駛的核心技術(shù)，各自發(fā)揮著獨特且關(guān)鍵的作用。它們緊密協(xié)作，讓車輛能夠在一定程度上實現(xiàn)自動化的行駛操作，為駕駛者減輕駕駛負擔，同時大幅提升了行車過程中的安全性和舒適性，成為現(xiàn)代汽車智能駕駛領(lǐng)域不可或缺的重要組成部分 。