AEB
AEB，即Autonomous Emergency Braking，指的是自动紧急制动，即在车辆处于紧急工况下通过主动制动方式来缓解或者避免碰撞的主动安全技术。AEB系统由环境感知模块、数据分析决策模块和制动执行模块组成。
驾驶员启动有AEB功能的汽车时，该功能会自动开启，环境感知模块的传感器（毫米波雷达，激光雷达，摄像头）就会去探测环境周边的状况，探测出的情况会传到数据分析模块，然后计算出与前方行人或障碍物的碰撞的概率，如果有危险发生，制动执行模块会提醒驾驶员，当遭遇紧急危险时，汽车会帮助驾驶员进行制动，从而避免或减轻碰撞。
基于安全距离、碰撞时间的AEB控制策略日趋成熟，但是实际运行过程中的避撞成功率还有待提高。随着电子、AI技术的进步，AEB系统也朝着复杂化、电子化和智能化的方向不断发展。
诞生背景
在汽车业的发展萌芽阶段，汽车想要停下，需要驾驶员用很大的力气，这样的制动被称为“人力制动系统”。因为助力的缺失，汽车的刹停成了很大的难题，工程师们便开始着力研究制动系统。他们加设了一套动力随动系统，在采用真空能、液压能等作为伺服能量，便有了各种各样的助力器。之后，因为大部分新驾驶员在紧急停车时，掌控不好刹车的力度和时机，工程师们又开始着力研究助力系统，于是汽车安全史上的三大发明“防抱死系统(丙烯腈－丁二烯－苯乙烯共聚物)”诞便生了。再后来人们发现，即使汽车上安装了制动系统，车祸还是不断发生，因为汽车的制动最终还是需要驾驶员去踩刹车。可是，遇到了突发紧急状况时，多数的驾驶员都来不及反应，从而错过了最佳的制动时间。自动紧急制动（AEB）便是在这种背景下逐步诞生的。
基本概念
定义
AEB，即Autonomous Emergency Braking，指的是自动紧急制动，即在车辆处于紧急工况下通过主动制动方式来缓解或者避免碰撞的主动安全技术。根据Euro NCAP定义，当汽车感知到即将发生碰撞时，系统自动进行制动来降低车速，并避免可能的碰撞，称为自动紧急制动 (AEB)。
组成
AEB系统由环境感知模块、数据分析决策模块和制动执行模块组成。
命名
对于AEB系统，不同的汽车生产厂家有不同的名字，如丰田汽车的PCS(Pre— Collision System)，奔驰的pre—safe系统以及本田技研工业的cMBS(Collision Mitigation Brake System)等。
工作原理
工作过程
当驾驶员启动有AEB功能的汽车时，该功能会自动开启，环境感知模块的传感器（毫米波雷达，激光雷达，摄像头）就会去探测环境周边的状况，探测出的情况会传到数据分析模块，然后计算出与前方行人或障碍物的碰撞的概率，如果有危险发生，制动执行模块会提醒驾驶员，当遭遇紧急危险时，汽车会帮助驾驶员进行制动，从而避免或减轻碰撞。
详细原理
当AEB系统计算出车辆的碰撞风险达到临界报警点 （t1） 时，系统会通过视觉、声音等方式向驾驶员发出预警，提醒驾驶员提前做出避免碰撞的操作；如果驾驶员没有对预警及时做出正确反应操作时 （t2），系统会加快预警频率同时通过轻微振动制动踏板或转向盘等额外的方式向驾驶员发出警告，此时系统会通过点刹、发动机转矩限制等方式进行部分主动制动。当系统计算的碰撞危险程度达到临界制动点 （t3） 时，已经无法人为避免与前方目标碰撞，系统会进行自动全力制动来缓解或避免碰撞。
模块组成
环境感知模块
环境感知模块主要通过各类传感器（视觉、雷达、高精度定位和导航）、车内网技术、4G/5G及V2X无线通电等，收集车内车外（人、车辆、障碍物）的信息，并向数据分析决策模块高速输送信息。测距技术是汽车防碰撞最基本、最关键的技术，它会对前车、行人或者前方障碍进行精确的测量，与AEB的准确性、有效性有直接关系。运用到汽车上的测距传感器有以下几类：
毫米波雷达
毫米波雷达是利用多普勒效应测量速度的传感器，其是工作在毫米波波段探测的雷达，主要由天线、收发系统、信号处理系统组成；其优点是探测性能稳定，不轻易受障碍物的形状、颜色和大气流的影响，缺点是需要防电磁波干扰，雷达彼此之间的电磁波和其他通信设施的电磁波对其测距性能都有影响。
激光雷达
激光雷达主要由发光二极管、反射镜、电机、角度编码器和控制电路等组件组成。利用发射的红外激光和接收到发射的激光所需时间来计算物体的距离。它的优点是测量时间短、量程大、精确度高；缺点需要它的成本高，易受天气影响等。
摄像头
AEB系统安装在汽车上的摄像头有两类：一类是单目摄像头，它需要对前方障碍物进行识别，精确识别之后再进行测距。另一类是双目摄像头，比单目摄像头多了一个镜头，它是利用仿生学的原理来模仿人类的眼睛从而实现立体感，它通过画面的视察来进行测距，因此并不需要了解前方目标具体是什么。单目摄像头的缺点是需要实时的更新数据来识别出前方是什么物体，而双目摄像头是需要经过大量的计算才能测距并且成本贵。
超声波雷达
超声波雷达又称泊车辅助系统，由超声波传感器、控制器、显示器等部分组成。它向汽车后方发射出超声波，碰到目标就会反射回去，当反射波反射到雷达计时就会结束，这样来计算出汽车尾部和障碍物的之间的距离。它可以通过声音更加直接的帮助驾驶员测量到障碍物的距离，更好地帮助驾驶员泊车和倒车，并扫清了汽车的视野缺陷和模糊的视角。
数据分析决策模块
数据分析模块的主要功能是将雷达接收到环境感知模块所带来的信息与车辆本身的信息一起进行分析、处理之后做出决策，并向制动执行模块发送相关指令。它的作用主要是对安全车距的计算和评估，合理判定“临界安全车距”，达到有效避免碰撞这一最基本的要求。此外，只考虑安全性而追求大数值的安全距离，会引起系统的频繁报警，这就失去了报警意义，也影响到驾车、乘车人员的主观体验。因此，选取合适的安全距离模型对AEB系统的性能有着非常重要的影响。
制动执行模块组成
当车辆遇到突发危险时而驾驶员来不及反应去制动或制动过晚、制动力过小时，AEB系统会适时的介入帮助驾驶员去增大制动。在执行制动前系统会去提醒驾驶员，让驾驶员有心理准备，让其自己去处理。当到了预碰撞阶段时，系统会用报警的方式提醒驾驶员并对制动盘增加压力、安全带收紧，制动力一般是30%左右，驾驶员如果干涉时也可以避免碰撞。到了部分预警碰撞阶段时，系统会帮助驾驶员打开双闪并把制动力提高到70%，如果驾驶员干涉时还是可以避免碰撞。当到了全力碰撞预警时，系统会将制动力增加到100%，而且会忽略驾驶员的干涉。整个执行过程持续时间非常短。
标准制定
欧美
2013年底，美国公路安全保险协会（IIHs）正式将AEB纳入测试项目；在2014年，欧洲的E—NCAP也将AEB纳入其测试项目中。Euro NCAP的AEB配件调查着眼于自动紧急制动（AEB）系统在车型范围内的可用性，该调查于2012年6月首次进行，当时Euro NCAP宣布计划从14年起将AEB系统评估纳入汽车星级评定。
测试分类
Euro NCAP将AEB的评价工况分为AEB City（城区）、AEB Interurban（城间）和AEB Pedestrian(行人)。2014年，AEB City和AEB Interurban已成为其评级系统的一部分，这意味着配备AEB技术的车辆（如果在欧洲市场广泛使用）有资格获得积分，以获得更高评级。AEB City测试结果显示在“Adult Occupant Protection成人乘员保护”下，AEB Interurban测试结果显示在“Safety Assist安全辅助”下。
中国
车型配置要求
2016至2020年间，中国交通运输部基于不同类型营运车辆分别发布了营运客车、卡车、牵引车和半挂车、危险货物运输车等安全技术条件，明确了各车型对AEB的具体车型配置要求。
测评方法标准
2017年4月20日，中国汽车技术研究中心发布了中国新车评价规程（C-NCAP）管理规则（2018年版），该规则新增加车辆AEB系统的试验和评价方法。2019年3月15日，交通运输部发布了JT/T1242《营运车辆自动紧急制动系统性能要求和测试规程》，同年10月国家标准化管理委员会发布GB/T 38186《商用车辆自动紧急制动系统（AEBS）性能要求及试验方法 》。
技术局限
基于安全距离、碰撞时间的AEB控制策略日趋成熟，但是实际运行过程中的避撞成功率还有待提高。2019年，美国汽车协会发布的AEB系统模拟测试结果显示，在32km/h的车速下，AEB只有40%的成功率，当速度达到48km/h时，AEB基本失效。 此外，AEB系统还存在相当高的误报警率与误制动率，严重影响了驾驶员的驾驶舒适性和行车安全性。
驾驶员特性的个性化
人为因素是影响驾驶行为和行车安全的主导性因素，驾驶员通过感知、判断与决策对车辆进行实时动态控制，而驾驶行为具有复杂性、模糊性、非线性和时变性；驾驶员特性包括驾驶员的生理特性、经验属性等相对稳定的静态特性，以及心理特性、驾驶意图和不规范操作等相对不稳定的动态特性。AEB控制策略对个性化的驾驶员特性考虑不足，采用固定驾驶员反应时间参数建立的汽车防撞控制模型，对于驾驶风格不同的驾驶员，取相同的驾驶员反应时间（如一般AEB系统取0.2~2.0s）显然不能满足汽车安全需求。
车辆属性的差异化
车辆的固有属性包括车辆的感知特性、结构特性与制动特性，固有属性的差异性决定了AEB控制策略需要与AEB系统硬件相结合，并进行优化和调整，提高对不同车辆的适应性。
路面特性的时变化
制动减速度、路面附着系数会随着复杂多变的道路状况而动态变化，不同的路面类型决定了其附着条件和路面附着系数的差异。当下的AEB控制策略大多忽略了路面特性的动态变化，将路面附着系数和车辆最大制动减速度设为定值（路面附着系数为附着极限值0.8），导致AEB系统在不同路面上发生了失效，表现为在低附着路面上避撞能力不足、高附着路面上制动频繁，这影响了AEB系统的可靠性与安全性。
应用场景的多样化
当下的AEB系统应用场景主要针对水平良好路面上的追尾事故，而实际交通环境较为复杂，包含斜坡、弯道、交叉路口、跟车等工况，简单交通场景下的AEB控制策略不能适应复杂的道路工况，AEB系统就会发生失效。
发展趋势
复杂化
驾驶人群多样化、驾驶车辆差异化、驾驶场景复杂化的发展趋势促使AEB控制策略应该在尽可能保证行车安全的情况下实现个性化、智能化的驾驶体验，提高AEB系统的适应性和驾驶员的舒适性。多方面深入探索各项问题，如在复杂多变的场景下AEB碰撞综合效果、响应时间的缩短以及危险行驶情况下多种主动安全技术的协调控制等，杜绝所产生的影响及限制，总之，为有效提高AEB系统的避撞性能，基于人、车、路、环境协同的复杂AEB控制策略被越来越多的汽车安全工程师所重视。
电子化
随着汽车电子技术的快速进步，汽车主动安全技术随之成熟，并且得到日趋广泛的应用。AEB电子系统有良好的可靠性、安全性和舒适性，同时在一定程度上能消除AEB系统的误触发和报警带来的困扰。它通过视觉系统采集丰富的路况、车况信息，建立图像数据库，车辆在行驶过程中，摄像头采集路况信息，提取图形，再通过数据库的比对，进行障碍物的识别，同时，毫米波雷达也会对障碍物进行探测。
智能化
随着AI技术的进步，AEB系统将进一步提升安全性，减轻建立图形数据库的工作量，有很多企业已经开始研究采用AI深度学习的技术来解决障碍物的识别问题。
相关事件
2023年11月，何小鹏接受采访谈到，问界新M7的大定用户很多人都愿意为AEB（主动安全系统）买单时，其表示：“第一，大部分人可能从来没有碰过AEB；第二，友商讲了AEB，我认为99%是假的，它就是造假，那些宣传都不是公司官方发布的，全是来自小视频。我们的人也去问了，它的AEB根本不能开，路上误刹车的情况太多了。”
2023年11月3日，AITO汽车发布推文称，中国都能开的HUAWEI ADS2.0高阶智能驾驶系统首搭问界新M7智驾版，NCA智驾领航辅助不再依赖高精地图，让全中国的高速、高架、快速路等都能使用。华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU董事长余承东在其朋友圈表示，“连AEB是什么，居然有车企的一把手还根本没有搞懂。”此前，易车和AutoLab进行的一次对AEB技术水平的测试中，问界M5智驾版的得分超越了蔚来ET7、特斯拉Model Y、理想L8 Max、小鹏G9。
参考资料
2013 AEB Tests.euroncap.2023-11-03
2013 AEB Fitment Survey.euroncao.com.2023-11-03
余承东炮轰车企一把手不懂AEB:整天忙着做智能驾驶，AEB主动安全测试结果非常差，对行业缺乏基本认知.新浪财经.2023-11-03