碰撞概率在自动驾驶系统中指车辆在特定场景下与障碍物发生碰撞的可能性量化评估，通常以0到1之间的数值表示。这个核心安全指标通过感知系统输入的障碍物状态信息（如位置、速度、轨迹）、自车运动学参数以及环境动态特征，结合概率论与统计学方法计算得出。其本质是对多源不确定性的数学建模，既包含传感器测量误差、预测偏差等技术不确定性，也涵盖交通参与者意图模糊等行为不确定性。
在产品落地层面，碰撞概率计算模块深度集成于风险预警与决策规划系统。当概率值超过预设阈值时，系统会触发分级响应机制——从预警提示到紧急制动。值得注意的是，业界常采用ISO 26262标准推荐的1e-8/h作为最高安全等级（ASIL D）的可接受风险基准，这对算法设计提出了严苛的可靠性要求。当前前沿研究集中在基于贝叶斯网络的概率推理框架优化，以及利用深度学习提升长尾场景的预测准确度。