先从AEB的定义说起。AEB（Autonomous Emergency Braking）既是汽车的主动安全设计，也是辅助驾驶设计中的一项功能。具体来说就是在检测到潜在碰撞时，自动激活汽车的刹车；如果司机已经踩了刹车，但刹车力度还不足以防止碰撞，它也能增加制动力。

  AEB这个功能的目的，是在传统汽车发展阶段一项降低事故发生概率和危害的功能设计。如果说L3以上的无人驾驶辅助的功能是帮助用户开车的线的基本功能是在用户马上要碰撞的时候辅助刹车，这是救命用的。

  碰撞时间TTC(TIme-To-Collision)指的是，行驶车辆计算出和前方物体有几率发生碰撞所需要的时间，定义为自车与障碍物之间的距离除以相对速度。计算时会考虑预期的车辆轨迹、道路几何形状、交通控制以及相对位置和速度 等等，这个数据可以来评估行驶中的车辆和道路环境的安全性。

  AEB 的关键是避撞算法，避撞算法决定了预警的时机和逻辑，其核心问题是确定合适的介入时刻。对于大多数用户要的是，在相对危险的时候才介入，即 TTC 足够小时， AEB 就应采取制动措施。这里又有几个原则：

  ◎一是不能影响使用者真实的体验：制动时刻应晚于驾驶员的最迟制动时刻和司机的最迟转向时刻；——翻译成大白话就是，如果驾驶员有足够的反应时间自行操作刹车或者转向，AEB不应该过早地启动。

  ◎二是确保制动效能：制动时刻应早于制动系统将车辆刹停的最迟制动时刻，达到避撞的目的。

  随着AEB系统的要求扩展，AEB感知需要识别车辆、行人甚至更多有可能碰到的场景：比如骑自行车的人、小孩等。

  ◎当 TTC 值小于前方碰撞预警系统 FCW （Forward Collision Warning）的阈值时，系统采用视觉、听觉或触觉向驾驶员报警；

  从国内测试要求来看，主要根据20、30和40公里/h来测试，在较高速度下测试50、60、70、80km/h，测试中车辆是和前车在正负50%的偏置率。就像前面说的日常场景下，由于设计的差异性，确实也许会出现AEB没给你刹住的情况发生。

  在这里我们介绍一下AEB功能的好搭档，紧急制动辅助装置（EBA）——为了让制动效果更好，汽车企业还设计了这项功能。

  在正常情况下，大多数驾驶员开始制动时只施加很小的力，然后依据情况增加或调整对制动踏板施加的制动力。许多驾驶员也对需要施加比较大的制动力没有准备，或者反应得太晚。EBA通过驾驶员踩踏制动踏板的速率来理解它的制动行为，如果它察觉到制动踏板的制动压力恐慌性增加，EBA会在几毫秒内启动全部制动力，其速度要比大多数驾驶员移动脚的速度快得多，EBA可显著缩短紧急制动距离。

  因此不管是AEB帮用户刹车，还是用户自己看到前向预警，汽车企业是希望用户对这样的一个过程负责。

  随着L3以上的无人驾驶辅助系统的完善，汽车在避免碰撞过程中，将继续扩展车辆的感知能力，目标是能像人一样，去选择是刹车还是通过紧急避险来避免碰撞。自主驾驶的车辆躲避移动障碍物的统一的运动规划，提供了用于碰撞避免目的的转向校正，这个紧急避险的功能。特别是随着感知能力和计算能力的加强，自动辅助驾驶系统，将减速或者专项配置给车辆。

  随着自动辅助驾驶架构的变化，更强的传感器和控制器算力的提升，甚至如果将来大量部署V2X车联网功能，AEB功能将作为系统的一项基本功能融入到整个自动辅助驾驶功能里面。

  当然也会存在L3的自动辅助驾驶系统会把最后的决定让驾驶者来背，所以直到L4自动辅助驾驶之前，我们仍旧是要对整个驾驶过程负责。

  AEB功能设计之初是帮用户在紧急状态下，来一脚刹车。随着监督管理的机构看到这项功能对于道路伤亡的减少作用，它被引入车辆安全的基础特性。随着自动辅助驾驶慢慢地加强功能的引入，AEB将和转向的自动车道避险结合使用。在厂家承诺L4自动辅助驾驶之前，最后保证道路安全的始终是用户自己。

  瑞萨电子R-Car平台专为新一代汽车计算而设计，可处理无人驾驶或ADAS、网关、车载信息娱乐系统、驾驶舱和仪表盘等各类汽车电子应用。其中，R-Car V4H可用于ADAS和无人驾驶解决方案中的中央处理。在2023年2月22日，由盖世汽车主办的2023第二届汽车芯片产业大会上，瑞萨电子汽车电子市场部副经理应毅辰介绍，在行泊一体场景中，使用7nm工艺的R-Car V4H可将功能安全提升至最高ASIL-D等级，可用于打造单SoC的域控制器。 应毅辰表示，除了ADAS产品，R-Car还可用于座舱、IVI导航、HUD、仪表、网关等，可复用的SoC产品资源能够在一定程度上帮助客户在开发不同应用领域时节省开发时间与成本。此外，瑞萨电子也将把过去基于IP

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  据外媒报道，日本汽车制造商斯巴鲁正在开发其EyeSight驾驶员辅助系统的新版本，将利用人工智能提供无人驾驶和自动泊车功能。 据悉，斯巴鲁计划从2025年开始推出该新版本。该技术将基于斯巴鲁的立体摄像系统打造，并用AI来提高计算机在可见度较低的环境下的识别能力，例如覆盖在雪中的道路车道标记。 图片来自：斯巴鲁 尽管未详细说明，但该版本将使用无线更新。新版本的部分系统会在新的人工智能开发中心创建，工程师们在该中心使用机器学习，以加快提供更好的安全功能。

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