近十年来,随着我国汽车技术的飞速发展,和国民经济及生活水平的提高,基本每个家庭能拥有一辆车,但是随着车辆保有量的增大,汽车事故的数量也在逐年攀升,随着最近几年国家在汽车技术方面注重推进向智能化和电气化的转变,各个汽车企业在逐步重视智能辅助驾驶和智能驾驶方面的技术。其中自动紧急制动技术,就是有效的降低事故率,减少人员和财产损失的有效的智能辅助驾驶技术之一,因此在目前很受国内各大主机厂的重视,这也对提高我国在车辆主动安全方面的技术有着重要的意义。自动紧急制动系统可以说是传统车辆稳定系统和制动防抱死系统等主动安全技术方面的延伸,因此,拥有相关技术的企业,在自动紧急制动系统开发方面有着一定的优势。从自动紧急制动系统的系统组成及原理来分析,主要包含环境感知、信息融合、目标筛选、决策和车辆控制等方面的技术。环境感知目前行业中主要使用单目摄像头和频率为24Hz及77Hz的毫米波雷达等来探测周围环境,比如周围道路信息、车辆信息、行人信息等,信息融合方面由于智能辅助驾驶和智能驾驶环境的复杂,需要使用上述多种感知方式,因此如何将这些不同传感器探测到的信息融合到一起,是当前的技术挑战之一。在目标筛选方面,要根据车辆行驶的状态和车辆当前探测到的环境信息,根据不同的驾驶辅助系统功能选择合适的目标,例如自动紧急制动系统,需要在上述感知到的有效纵向距离和侧向距离等范围内选择车辆行驶前方将要发生碰撞的有效目标,并根据这些信息结合本车的车辆状态,进行车辆控制决策,输出需求减速度等信息。通过执行系统完成相应的响应。本文首先概述了自动紧急制动系统的研究的意义和国内外研究现状,为后文开展自动紧急制动系统研究奠定基础,同时确定了本文的研究内容和各个章节文章安排:首先结合自动紧急制动系统的基本组成对其工作原理进行分析,从装备自动紧急制动系统的车辆的周围环境感知、探测到的信息融合、有效融合目标的筛选、根据车辆状态和道路条件做出相应的决策及车辆控制等多方面进行了分析;然后结合整车制动的整个过程,考虑当前的相关的算法和相关自动紧急制动系统的模型,提出TTC算法的安全参数模型,同时考虑车速和制动过程中乘客的感受等使用分层控制思想和状态机控制理论,在不同的TTC范围内使用不同的制动目标减速度,同时确定不同的状态切换的条件,即保证自动紧急制动系统的制动性能,又保证驾驶员和乘客的舒适性,同时降低非正常制动发生的概率;同时通过CarSim搭建了仿真场景和车辆动力学模型,并和Simulink搭建的算法模型进行联合仿真,验证了算法基于仿真层面的可行性;结合整车试验和C-NCAP等试验法规等要求,对整车试验要求进行概述,同时确定了自动紧急制动系统的以CCRs、CCRm及CCRb等试验工况,不仅考虑C-NCAP规定的相应速度下的试验,同时考虑驾驶员使用较多,同时并未在相关法规中提到的车速下的工况,即对C-NCAP的试验车速,进行精细化,保证场景的覆盖度高。结合上述试验工况进行整车试验,并对这些试验的试验结果进行试验分析,从试验结果可以看出,在自动紧急制动系统的作用下,保证在短时间内制动,同时制动安全停车距离基本在0.5m~1.2m内,保证制动性能的一致性。试验结果表明,本文设计的自动紧急制动系统能很好的满足设计需求,有效提高车辆行驶的安全性。