弯道预测是指自动驾驶系统通过感知和计算，提前识别前方道路曲率变化并预测车辆行驶轨迹的技术。其核心在于结合高精度地图数据、车载传感器（如摄像头、激光雷达）的实时感知信息，以及车辆动力学模型，对即将进入的弯道几何特征进行数学建模，进而推算出安全通过弯道所需的速度、转向角度和加速度等关键参数。这项技术不仅要考虑道路的物理特性，还需综合评估天气条件、路面附着系数等动态因素，是自动驾驶决策规划模块的重要前置环节。
在实际产品开发中，弯道预测的准确性直接影响到乘客舒适性和安全性。过于保守的预测会导致车辆频繁减速影响通行效率，而过于激进的预测则可能引发侧滑风险。当前主流解决方案采用多传感器融合策略，配合机器学习算法对历史过弯数据进行建模，使系统能够像人类驾驶员一样根据弯道缓急动态调整控制策略。随着高精地图普及和V2X技术的发展，未来弯道预测将实现车路协同的全局优化，例如利用前方车辆共享的过弯数据提前修正行驶轨迹。