在华为打造的智能驾驶体系里，“给消费者足够安全的功能”是最大的卖点，在多传感器融合5R11V1L（5个毫米波雷达、11个摄像头和1个激光雷达）逐渐成为标配的奢华时代，AEB（自动紧急制动）似乎已经成为汽车安全技术中的一环。
当然我们也看到，有些车型的AEB水平仍然停留在一个摄像头+一个毫米波雷达的（1R1V）的时代。
我们对AEB的一些挑战做一些梳理。
中国汽车的消费者对AEB（自动紧急制动）的认知常常是片面的，随着这一波宣传，可能认为无论何时何地，只要前方出现障碍物，AEB就会自动刹车。
但是如果真做到这样，对这套系统的要求就太高了，AEB的触发条件以及在不同场景下的表现是复杂的，（车企也不愿意把所有的弱点枚举每一个案例，所以往往一句话淡忽略，消费者对车辆手册也没办法深度理解），这导致了对AEB认知的片面性（环境昏暗导致识别能力降低，如黎明、黄昏、夜间、隧道中等）
乘用车AEB（自动紧急制动）标准GB/T 39901是一份推荐性国家标准，C-NCAP对新车的安全性进行评价，包括AEB功能。
● GB/T 39901将AEB主要分为碰撞预警和紧急制动两个子功能，要求在特定情况下发出警告并实施制动。
● C-NCAP评价包括针对车辆、行人和两轮车的正响应测试以及误响应测试。
AEB测试内容逐步完善，但仍存在一些“软肋”，如测试场景有限、测试速度不够高、天气条件单一等，在更多复杂场景下进行测试和改进。
实际上，要做成完美的AEB是非常困难的，这个功能的难言之隐主要包括：
● 触发目标类型的限制：目前大多数AEB只支持对车辆、行人和两轮车的响应，而对于其他目标类型，如人力三轮车、农用三轮车、动物等，却不支持。
这主要是因为AEB要求对目标类型进行准确识别，否则会增加误触发率。目标识别准确率的提高需要大量训练数据，而车辆、行人、两轮车的数据最易获取，因此AEB触发目标类型一直受限。
● 刹停速度的设定：AEB的刹停策略通常会根据车速和距离等因素来确定，但在高速行驶场景中，AEB往往会设置减速量阈值，达到后即释放制动，以避免连环追尾事故。
这种策略在辅助驾驶时代下可能没问题，但在自动驾驶时代下，如何在高速行驶场景持续制动而不引起其他碰撞风险，是一个技术难题。
随着AEB被宣传的两个问题，主要包括两个误触发：
● 误触发是指AEB在前方没有碰撞风险的情况下触发，这不仅影响了驾乘舒适性，更关键的是影响了行车安全性，部分连环追尾事故往往都是由于前车的紧急制动导致的。降低误触发率成为了车企追求的目标之一。
● 漏触发，在有碰撞风险的情况下AEB却没有激活（漏触发会导致驾驶员更谨慎），但考虑到AEB只是驾驶员的辅助而非主导，一定程度上的漏触发也可以接受。车企通常采取“宁漏勿误”的策略。
所以从车企来看，降低误触发率是直接的目标，将AEB触发参数设置得非常严格，甚至到了难以触发的程度。相对温和的做法，如果有足够的时间的话，避免开发那些不太可能触发AEB的碰撞场景，以减少误触发的可能性。
AEB对触发目标的筛选要求非常严格，包括先识别目标类型以及确保识别准确率达到一定水平。这是因为不同类型的目标需要不同的激活速度、减速量策略、刹车策略和预测策略，而如果不加以区分，AEB将无法发挥最优性能。而且，在某些情况下，如果不区分目标类型，直接触发AEB可能会大大增加误触发率。
AEB在激活后并不会一直制动直至刹停。厂家通常会设置减速量阈值，一旦达到该阈值便会释放制动。这主要考虑到高速场景下，持续制动可能导致后方车辆跟车过近，进而引发连环追尾事故。在高速场景下，一旦AEB释放制动，驾驶员就需要重新决定是否继续制动或者选择转向。
AEB作为一个被认为成熟的安全技术，在现实案例中暴露出许多问题。触发目标类型的限制和刹停速度的设定都是AEB面临的挑战。
随着技术的进步和认知的提高，我们期待着AEB能够更好地发挥作用，为驾驶者和行人的安全保驾护航。
最前沿的电子设计资讯
