车辆跟驰模型是描述前导车与跟随车之间动态关系的数学表达式，它刻画了后车如何根据前车的速度、加速度和车间距来调整自身行驶状态。这类模型源于交通流理论，通过微分方程或离散时间方程模拟驾驶员行为，其核心参数包括反应时间、安全距离和加减速特性。经典的跟驰模型如GM模型、智能驾驶员模型(IDM)等，都试图在安全性和通行效率之间寻找平衡点。
在自动驾驶领域，跟驰模型是实现自适应巡航控制(ACC)和协同驾驶的基础算法模块。工程师们会结合V2X通信技术对传统模型进行优化，例如通过实时获取前车运动状态来降低反应延迟，或引入机器学习方法使模型适应不同驾驶风格。值得注意的是，现代跟驰算法往往需要与路径规划模块深度耦合，以确保在复杂场景下的决策合理性，这要求产品经理在功能定义时充分考虑模型的可解释性与系统兼容性。