控制不变量（Control Invariant）是指在动态系统控制过程中，无论外部环境或系统状态如何变化，都能始终保持不变的特定条件或属性。在自动驾驶领域，这通常体现为车辆必须始终遵守的底层安全约束，例如「不与障碍物碰撞」「不违反交通规则」等硬性要求。控制不变量的数学本质是系统状态空间中的一个子集，在该子集内所有可能的控制输入都能保证系统状态持续满足预设的安全条件。
对于自动驾驶产品开发而言，控制不变量的精确定义和验证是功能安全的核心保障。例如在路径规划模块中，系统会实时计算满足「最小制动距离」这一不变量的速度阈值；而在紧急避障场景下，控制算法必须确保车辆轨迹始终位于「可稳定停车区域」这一不变集合内。当前主流的自动驾驶架构（如百度Apollo的EM Planner）通过分层式的安全校验机制，将控制不变量作为各级决策的黄金准则，这种设计显著提升了系统在极端工况下的可靠性。