而截至 2018 年 10 月，臺灣市售車款中，有哪些品牌販售的車型有 AEB？ 在前 4 篇 AEB 專題中，依序介紹了系統原理、Euro NCAP 2018 年的測試手法，並實際走訪 ARTC 認識 AEB 系統的檢測能量，更加了解到不論是車廠研發端、還是實驗室測試端，都積極著墨 AEB 系統的發展。 繼豪華品牌篇之後，本次 U-CAR 則是整理一般品牌的車款。 根據國際認證的歐盟新車安全評鑑協會，每年針對駕駛乘坐安全、行人安全、孩童安全…等，加總後評價出每輛市售車的安全指數，是世界上最具知名度、公信力、權威性的安全評鑑組織之一。 《公路运输管理暂行条例》规定：公路运输分为营业性、非营业性两种。
- 感知即通过雷达、摄像头等传感器来采集信息；决策是处理器对传感器采集到的信息进行分析、计算、处理，并决策出相应的指令；执行即执行器对决策指令进行动作执行。
- 当光线较暗以及大雨、雾霾、大雪等恶劣天气发生时，将使得系统性能大大降低。
- 如果探测到潜在的风险，它将采取预制动措施从而车辆将有更迅捷的响应。
- 如英国的ABD公司和奥地利的4active System公司等相继推出了AEB行人检测系统，并已在诸多汽车制造商及汽车检测机构等得以应用。
- 没有实测就没有发言权，最好是在相同条件下进行一场横向对比实测，虽然暂时没找到事件的主角“东风日产奇骏”，但还是一口气找来了5台带AEB功能的车型。
- 根据2.8.3中步骤施加制动力，计算 Tbrake＋1s到 Tbrake＋3s的平均加速度，如果加速度超出了-4m/s2至-4.25m/s2范围，对制动力进行适当调整，如果连续三次试验，制动加速度都满足该范围要求，则确认该制动力为最终 F4。
2012年11月，UNECE已采纳新的关于AEB和车道偏离预警系统 （LDW）的UN法规， 并于2013年7月正式实施。 在开展测试之前，对 VUT进行外部全方位拍照，对车辆的 VIN码进行拍照。 VUT和VT均采用ISO8855：1991中所指定的惯性坐标系，其中 x 轴指向车辆前方，y 轴指向驾驶员左侧，z 轴指向上(右手坐标系)。 从原点向x、y、z 轴的正向看去，绕x、y 和z 轴顺时针方向旋转是侧倾角、俯仰角和横摆角。 车辆挂上倒档后，当自车与障碍物处于危险距离小于1.5m时，该装置能通过报警器发出警示音，提示驾驶员危险。
测试车辆直线行驶，行人行走速度为5.4 km/h，碰撞位置为车辆的50%处，假人目标与测试车辆的水平距离通过行人行走速度、车辆行驶速度以及测试车辆与行人的距离计算得到。 因此，本文开发了一套AEB行人检测系统，包含软体假人目标、假人驱动装置及其控制系统，装置可满足C-NCAP的测试需求，同时系统测试条件可调，以满足我国危险场景的测试要求，最后采用实验验证测试系统的有效性。 当车辆按当前行驶速度与前方车辆的可能碰撞时间在2.7秒内时，系统将产生声、光警告，车辆图标将变为红色并发出警示音，提示驾驶员危险。 这套装备以远距离雷达为核心设备，采用预警信号来提醒驾驶者潜在的危险。
按照探测目标物的不同， AEB主要分为车辆、 行人、 两轮车等三类， 目前市面上绝大多数AEB都是只针对车辆， 对车辆的探测 （ 即车对车追尾工况） 一直为各国标准和法规关注的焦点， 本文只针对车跟车追尾工况进行AEB 标准和法规的分析研究。 根据2.8.3中步骤施加制动力，计算 Tbrake＋1s到 Tbrake＋3s的平均加速度，如果加速度超出了-4m/s2至-4.25m/s2范围，对制动力进行适当调整，如果连续三次试验，制动加速度都满足该范围要求，则确认该制动力为最终 F4。 确认试验时间间隔为 90s至 10min，如果超过了 10min，需重新进行制动磨合和轮胎预处理。 各家车厂对于AEB的调校与设定都不相同，消费者实际操驾时，应该把AEB视为备而不用的功能，不要刻意去测试紧急自动刹车系统的能耐；至于刹车的方式和系统介入的时机，由于Euro-NCAP没有对此订出评价标准，所以AEB作动时能否让乘客感到舒适，就得考验车厂系统设计的功力。 这种类型的AEB系统，主要在车速介于50~80公里/小时间起作用。 这类系统主要针对城市间行驶的情况，在低速情况下可能只是会提醒驾驶者。
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E-NCAP和J-NCAP获奖车型还需提供行人碰撞保护，例如需要部署能量吸收结构、外部安全气囊和防止头部受伤的主动安全防护罩。 车距监测及预警：系统不间断地监测与前方车辆的距离，并根据与前方车辆的接近程度提供三种级别的车距监测警报。 这套系统的核心装备是摄像头包括红外装置等，它可以辨别出行人的图形和特征。 该雷达具备较好的目标识别能力，通过实际路况测试，对具备高度信息的障碍物（如广告牌、减 速带）能识别并过滤，对成人目标可做到有效识别。
出于安全原因考虑，在驾驶员未关闭车门或未系安全带的情况下，系统不能工作；AEB系统的实现需要ESP系统的支持，当驾驶员选择关闭ESP功能后，AEB系统将不能工作；由于系统性能限制，可能存在误触发。 在整个测试过程中测试驾驶员不得踩踏制动踏板或转动方向盘，且自动驾驶车辆不得与前方车辆及行人发生碰撞。 在测试过程中，假人需经历加速、匀速和减速过程，假人驱动系统在控制假人运动速度的同时，需精准控制假人的运动位置，以实现测试过程中通过托板将假人运载至指定的位置。
从镜头选择到相机调试，再到相机结构设计的所有技术储备，已经能做到24小时准确成像。 在算法上，与国际上基于边缘立体匹配算法的双目产品不同，算法所产生的深度图与深度计算是基于面点的，因此每一个视角每一点都有准确的距离测算，整体准确率和鲁棒性都获得了较大的提升。 第二，对于一些样本数量较少或难以提取有效特征的情景和物体（如动物，路障，不规范的交通工具，隔离带，植物，坑洞等），单目系统由于学习样本的局限性无法做出有效识别。
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第三，由于单目系统的判定过程，需要通过摄像头拍摄的照片进行分析，先对学习过的障碍进行识别，再分析距离，它的工作准确率对照片的质量有着较高的要求；而行人识别等功能的准确率受到阳光直射、夜晚光线昏暗或者城市灯光等因素干扰，只能有条件地工作。 与手机摄像头不同，汽车摄像头的设计要求更严格，尤其在低照射强度下的性能、动态范围、红外(near infrared，NIR)敏感性、在宽温度范围下（-40℃到+105℃）的图像质量、长期可靠性、图像数据完整性和稳健性等方面。 摄像头必须具有能够检测在不断变化的环境光水平下的物体的动态范围，具有足够的FoV覆盖道路宽度，并且能够抵消隐藏FoV中的物体的伪影。 所有汽车应用的图像传感器都要求符合AEC-Q100以及在ISO/TS 16949认证的设施中生产。
随着车载激光雷达的不断普及以及一些大规模数据库的发布，点云数据处理的研究这几年来发展也非常迅速。 （2）基于碰撞时间的自动刹车辅助系统：电子控制单元将计算出的TTC值与设定好的阈值进行比较，当TTC值小于报警阈值时，系统将进行报警提示，当TTC值小于安全阈值时，系统将主动制动。 CCD视频测距通过CCD相机对行驶再高速公路上的车辆进行成像采集，将采集到的连续视频图像进行预处理以及特征提取，进而可以从图像系列中检测到车辆的速度。 一般而言，视频测距设备架在空中，安装十分方便，而且受路面状况的影响很小，实现车辆测速的同时还可以对汽车进行跟踪监控，可也有效获取超汽车的完整信息。 aeb 但是CCD视频测距非常容易受到天气状况的影响，尤其是在沙尘、大雾、黑夜等恶劣天气条件下，它的工作效能都将大打折扣。 此外，对于高速公路上快速行驶的汽车来说，准确识别难度相对比较大。
aeb: 國內豪華品牌各車型 AEB 系統作動條件差異
通过差分定位模块，即可实现对测试车辆和假人目标运动的精准定位，进而控制行人驱动系统及测试车辆的驾驶机器人，实现两者准确的相对运动要求。 表 36是 AEB aeb CCR测试场景的总结，进行FCW系统试验时，在 TFCW 之后1.2s施加制动。 制动特性曲线由厂家提供，200ms内完成制动行程，最大速率 400mm/s，在非紧急制动情况下，产生的制动减速度在-4 m/s2至-4.25m/s2范围内。 若减速度超过该范围或企业没有提供制动力特性曲线，按照本章 2.8中的过程进行施加制动力。 安全评价标准正在不断提出新的要求，以便提高AEB性能并可以在更多驾驶情况下适用。 新要求里面包括，比如测试AEB时行驶速度提高（AEB Interurban）、防止和减轻与弱势道路使用者（VRU）的碰撞（AEB Pedestrian和AEB Cyclist）以及交叉路口场景（AEB Crossing，AEB Junction， AEB Head-On）。
现阶段AEB标准及法规里针对系统的测试评价方法主要基于将其视作执行系统， 即系统在特定场景下起作用， 测试时找出 对应的典型场景 进行检测；有代表性的典型测试方法往往是根据实际情况下积累的事故 发生率统计而来， 要求在特定情况下车辆AEB能够达到减轻和避免事故 发生的目 的。 试验过程中 能在一定的 测 试场景下模拟车辆状态， 验证AEB的功能和性能， 但也存在测试场景无法全面覆盖真实道路状况千变万化的缺点。 aeb （2）高速防撞系统则主要应用于中、高行车速度的郊区场景，由于驾驶员可能因为分心，而导致严重意外事故发生，AEB必须要在与前车距离更远的位置，预先发出提醒，让驾驶得以减慢车速避免碰撞；如果驾驶员还是没有主动减慢车速的动作，AEB 同样可以自动介入，进行紧急刹车。 毫米波是指波长在1~10mm（频率在30~300GHz）之间的电磁波。
海拉24GHz的MRR，探测距离为150m（博世的LRR2，探测距离达200m），因采用了CMOS技术，可以将雷达功能进一步集成到单个MMIC，传感器模块尺寸变得更小，也降低了BOM成本，MRR的成本迅速降到了约$50。 降低成本的另一个原因是得以与LRR共用76-79GHz频率。 同时MRR的探测距离可达200米，可以在时速高达160km/h（99英里/小时）下满足AEB的要求，几乎可以满足任何高速公路（德国高速公路才需要专用的LRR）。 AEB随NCAP要求不断提高的加紧迅速得到了普及，因规模效益MRR/LRR的成本降了下来。 成本下降推动了平价车型也得以广泛采用MRR，MRR在汽车雷达中的份额超过了LRR。 对于自动辅助驾驶ADAS汽车想必很多人是既陌生又熟悉的，大都会在意它的可靠性，安全性，以及舒适性等因素，现阶段确保自动辅助驾驶汽车上路的安全应该是最为重要的。
aeb: 汽车自动紧急制动（AEB）行人检测系统的开发与测试
目前 BMW 品牌的車款，以 G 世代之後的大改款新車會搭載新的 AEB 系統。 編按：U-CAR原先整理Porsche之創新巡航系統，目前雖已在國內官網有資訊介紹，然而台灣保時捷表示此套系統預計2019或2020年後才會導入開放選配。 至於目前Cayenne與Panamera的AEB系統主要是伴隨選配的ACC系統來作動。 在前三篇 AEB 專題中，依序介紹了系統原理、Euro NCAP 2018 年的測試手法、實際走訪 ARTC 認識 AEB 系統的檢測能量，更加了解到不論是車廠研發端、還是實驗室測試端，都積極著墨 AEB 系統的發展。
- 工作时，超声波发生装置向某一方向不断发射出某一频率超声脉冲波，遇到被测物体则产生反射回波，由超声波接收装置接收反射回波并将其转变为电信号，根据接收和发射超声波所用的时间差以及声速，就可以测得车辆和目标物体之间的距离。
- 此外，对于高速公路上快速行驶的汽车来说，准确识别难度相对比较大。
- 当驾驶员走神或者路边突然窜出来一个人的时候，这AEB可以最大限度进行紧急刹车。
- 这套系统需要更有效的响应，但是如果仅是车边有行人平行通过就不能应用至制动系统。
- 由于不同的驾驶员对于车辆操作的不统一以及不同厂家的AEB系统的限制条件和激活、关闭条件不同，很多时候AEB系统很难决定是否以及如何将车辆控制权交还给驾驶员。
本研究设计了S型曲线加减速控制方法，将加减速划分为：加加速、减加速、匀速、加减速以及减减速等5个阶段，如图所示。 在加加速、减加速、加减速、减减速这4个过程中，加速度变化率J的绝对值恒定，加减速模式在任意位置的加速度都连续变化，速度曲线平滑，可避免柔性冲击。 实时动态基准站将接收到的全球定位系统(global positioning system，GPS) 定位信息以915 MHz无线通信信道发送给AEB行人检测系统和自动驾驶机器人系统，而自动驾驶机器人系统将测试车辆的位置、速度信息通过2.4 GHz通信信道发送给AEB行人检测系统。 对于手动或自动油门控制，需要确保在自动紧急制动过程中，油门踏板不会导致对制动作用的接管，当自动紧急制动使试验车辆初始速度降低 5km/h时，释放加速踏板。 第三项测试内容是，一成年人身高的模拟行人位于行驶的被测试车辆正前方与车道右侧之间的中心位置。 该项测试要求在日光下进行，且路面必须是干燥的，根据车辆避免和减轻碰撞的能力，IIHS将区分并评定，级别分为“基本、良好、卓越”。
aeb: 國內豪華品牌 AEB 系統名稱與搭載之車型
認識完這些豪華品牌的 AEB 系統命名差異後，再來則是要看看各家系統的作動速域、能否偵測車輛、成人、小孩、動物或者騎士等等，亦或是否有特殊的作動條件與限制。 aeb 雖然同品牌的相同系統會冠上相同名稱，不過隨著搭載之車系不同，偵測方式也有不同。 如 Nissan Kicks 與 X-Trail 的 IEB 與 P-IEB，就會隨著前方雷達有無而有差別。 最後，回到開頭所說的那個問題「如果這輛車有配備AEB結果會不一樣嗎？」，答案雖然不敢百分百斷定，但系統介入煞車肯定會比人眼看到碰撞可能再踩煞車來的快，或許就能將傷害降到最小。
超声波测距方法简单，成本低，具有较强的穿透性以及反射能力，但探测距离较短，最佳距离为4~5m,对于远距离目标，不够灵敏，影响测量精度，而且传输速度容易受到天气状态的影响，这使得超声波在高速公路测距的应用具有一定的局限性。 另一方面，超声波散射角大，方向性较差，在测量较远距离的目标时，其回波信号会比较弱，影响测量精度。 因此，超声波一般用作短距离的车辆倒车防撞雷达以及侧面防撞雷达。
这一套信息和人非常相似——眼睛鼻子耳朵采集信息，大脑负责综合处理。 AEB系统通过结合前视雷达和摄像系统获取的数据，提供一个完整、精确、实时的前方道路影像。 系统的工作需要前视77GHz（长距离）或24GHz（中距离）雷达和一个可伸缩摄像系统进行数据融合。 利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示；小于安全距离时即使在驾驶员没来得及踩制动踏板的情况下，AEB系统会启动，使汽车自动制动。
aeb: 五万字一文读懂 汽车自动紧急制动系统（AEB）
CCRb：VUT 和 VT 均以 50km/h 速度沿规划路径行驶，车距分别为 12m 和 40m，如图 74c)所示。 Vector公司的CANoe具有强大的CAN总线设计及仿真功能，借助CANoe_Simulink软件接口， 可使Simulink控制模型与整车CAN网络实时通讯， 搭建快速控制原型，验证算法的实时性和可靠性， 联合模型如下图所示。 針對小孩的偵測，有幾家車廠也會標註身高限制，也就是說某些車輛即使表明能夠偵測小孩，但是仍是以身高作為標準依據，而非從嬰幼兒到孩童都能夠全部偵測作動煞車。 截至 2018 年 10 月，臺灣市售車款中，有哪些品牌販售的車型有 AEB？
前部Pre Sense主要监视车辆前方发生潜在碰撞事故的可能性。 当驾驶员开始制动时，制动辅助系统根据与前车的距离提供最精确的制动力，采用3阶制动时最大可以提供3m/s2的制动加速度。 在碰撞事故不可避免时，Pre Sense系统可将碰撞车速降到40km/h以下，从而将事故造成的伤害降到最小。
aeb: 1 AEB行人系统测试场景
注：a：无差异：试验结果与预估结果之间、试验结果之间速度差异≤5kph 或误作用试验结果与预估结果相同。 4.3.3.1VT用于替代实际 M1 乘用车（包含视觉、雷达、激光雷达和 PMD属性），且可以承受最高达 50km/h 速度的撞击而不会对 VUT 和 VT 造成损害。 侧向偏移量是指 VUT 车头（或 VT车尾）中心位置与规划路径之间的水平距离。 为了示范自动驾驶机器人的精准度，特地在车前装置了杆子，并在场地上设计铜锣，只要车辆准确沿着预设路线行动，铜锣就会被敲响。
当自动紧急制动系统采取报警、减速措施之后，驾驶员仍没有及时对当前情况作出及时反应时，系统会自动制动，避免发生碰撞，减免交通事故的发生。 当危险情况发生，而驾驶员没有做出有效反应时，系统会适时介入，进行自动紧急制动，来避免或减轻碰撞。 虽然有一些车型搭载的AEB非常先进，但仍然缺乏综合判断的能力，所以AEB存在这些问题也是难以避免的。 确定了以下AEB系统架构：传感器选用77G毫米波雷达，主要用于目标检测，具备探测距离远、距离精度高、中远程自动切换的优势， 可追踪多达 64 个目标；制动执行机构为线控电子液压制动系统EHB，并集成AEB功能算法；量产方案中ESC作为EHB的压力备份冗余以及车辆信息交互。
AEB测试车用30~80公里/小时的中高速追加前方低速车（20公里/小时，CCRm）。 3）车追尾制动车（Car-to-Car RearBreaking，CCRb）。 CCRb的场景如图３所示， 两车以相同的速度５０km/h行驶， 相距１２ｍ和４０ｍ时ＥＶＴ以 － ２ｍ/ｓ２和 －６ｍ/ｓ２的加速度制动。 其中， 在CCRs和CCRm中，VUT的速度以１０km/h的增量直行， 如果发生碰撞， 则ＶＵＴ的速度以５km/h的增量执行。 前方减速车（从时速50公里紧急刹车，CCRb）的测试，借此让评价标准更贴近郊区的行车情境。
但是，也不能对这些先进的科技产生依赖性，一切都听系统的，因为系统也有误判和失效的可能。 从这些事故中可以看出，虽然科技发展的很快，主动安全技术足够的先进，但这些都不能够保证绝对的安全可靠，最安全的系统，还是驾驶员的安全意识。 首先开展的是单调测试，即没有与驾驶机器人进行联合控制，只运行AEB行人测试装置，测试在不同测试场景下电机加减速控制算法对假人目标的运动距离和平均速度的控制能力，如下图所示。 AEB行人检测控制系统根据测试场景对测试车辆行走速度、假人行走速度和碰撞位置的要求，判定假人的启动时刻，即测试车辆相对行人检测装置行驶至预定位置的时刻。 2） 远 距 测 试 场 景 (car-to-pedestrian farside，CPF)：测试车辆速度10 ～60 km/h，以10 km/h为间隔，行人与车辆的距离为20 m(该距离是C1、C2和C3测试场景按其覆盖危险比例的加权平均值)。
aeb: 汽车自动紧急制动测试
至于自主品牌车型这项技术很难通过第三方购得，如博世的ESP电子稳定系统。 毫无疑问会在安全性能上面临差距扩大的状况需要投入大量经费来追赶海外先进科技。 而這也是CarStuff這次受邀來到ARTC車輛研究測試中心的主要目的。
上述事件使一些主机厂意识到需要传感器融合来实现更强大的AEB，但AEB不断提高的性能要求，将大大提高处理要求。 不过，成本依然是厂家们关注的重点，要想快速推广应用，只能够大幅降低成本（雷达成本短时降低非常困难）。 aeb 博世第三代摄像头像素提高到200万，最大水平视角达到100°，在75m范围内可以通过立体视觉产生视差进行空间检测。 aeb 其次，博世第三代摄像头信息处理应用了密集光流检测法，其可识别路边打伞的目标人群，能清晰地做好轮廓区分；同时，运用人工智能算法，将卷积神经网络算法集成在SOC（服务器操作中心）上，加强对物体的检测；最后，将密集光流检测和纹理检测结合起来，博世第三代摄像头可支持对红绿灯的检测。 第一，基于单目摄像头的自动紧急制动系统，需要大量数据进行学习和训练，这就意味着新入局的公司自然在数据积累上与传统厂商有巨大差距。
