1.AEB系统纵向避障控制背景
自汽车问世以来,汽车工业经历了100多年的发展历程。现如今﹐汽车已不仅仅是人们的代步和运输工具,更是现代人类生活和文明的重要标志[1]。世界在发展，中国也在进步。随着人民物质生活水平逐步提高,汽车也逐渐走进普遍老百姓的家中。然而﹐汽车保有量的逐年增加，使汽车成为人们生活中最大的安全隐患之一。据统计，截至2018年年底，全国范围内机动车的保有量已达3.12亿，相比2017年同比增长了3%[2]。近年来,世界各国在汽车主动安全方面都投入了较多的人力、物力及金钱，旨在减少交通隐患，为新时代的人类减少不必要的伤害与痛苦。
在所有交通事故中，70%-90%的事故是因为驾驶员操作不当所致[3]，在汽车追尾碰撞事故更是如此。对于所有追尾事故发生后，对驾驶员驾驶行为进行统计,统计处的结果为在追尾事故中有31%的驾驶员完全没有采取制动、49%的驾驶员制动但是制动力不足、20%的驾驶员全力制动但是制动过晚，追尾事故仍旧发生。
考虑到大多数交通事故为追尾碰撞所致，如何避免碰撞减小碰撞的可能性是汽车安全性能的重点研究之一。在该领域的研究中,主动安全技术作为预感到碰撞发生之前主动完成避障的过程，正逐渐被学者重视。据Euro NCAP和 ANCAP研究表明，当车速较低时能有效的减少38%的交通事故[4]。
利用汽车主动制动功能实现避障是当今智能车研究的重难点之一，汽车 AEB系统的研究就是实现这一功能。通过进行理论研究、仿真和实验对该系统的可行性进行分析。其中，考虑到制动时车辆动力学特性等，仿真和实验结果往往会存在较大偏差，同时实车实验成本高难以得到确切的分析和结论。目前国内汽车 AEB系统研究起步晚，有很多内容仍需要探索。
2.AEB系统纵向避障控制系统国内外研究现状
2.1国内研究现状
同济大学的刘颖，贺锦鹏，朱西产，李霖，江丽君和吉利汽车研究院有限公司的刘卫国[5]以我国道路中的实际危险案例来采集筛选出了上海道路中的52例行人与车之间的危险工况，以聚类分析的多元统计学方法得到了5种最具代表性的危险场景。然后以我国交通工况的AEB行人测试场景和筛选出的危险场景利用PreScan搭建了相应的仿真模型，并配合Simulink，利用车辆参数输出模块和传感器参数输出模块的数据, 在跟随模块和系统动力学模块中间加入AEB控制模块，最后运行Simulink模型, 得到仿真结果，此结果可以作为在进行实际场地测试之前对AEB进行的初步评定。
合肥工业大学的王晓静[6]选取了交叉轨迹这一特殊工况,主要以上层控制算法和底层硬件控制两大方面进行AEB控制研究。首先,对车辆进行整体受力分析,理想简化后只考虑纵向动力学对主动制动的影响,搭建了车辆纵向动力学和轮胎动力学模型,考虑目标车运动状态的同时,引入了两车速度关系和制动过程减速度增长时间,避免减速度突变的现象,并将改进后的安全距离模型与四种常见模型进行仿真对比,来验证改进的安全距离模型避撞的有效性和优越性;对于交叉轨迹,将其分为X形交叉轨迹和垂直交叉轨迹两种,两种工况下AEB的控制主要包括碰撞时间的确定和碰撞域的划分,并通过PreScan/Simulink联合仿真,来分析该控制方案的避撞效果。其次,以泵电机PWM信号的占空比控制和制动器工作状态的切换，对电控液压制动器进行控制。最后,在实验车平台上,进行了X形交叉轨迹的AEB实车实验,得到了较好的避撞效果,制动压力的跟踪控制效果在实车上也能较好地体现,由此验证了上层控制算法和底层硬件控制方法的有效性与可行性。
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