汽车行驶安全一直是世界汽车技术的发展核心，汽车行驶安全除了需要必要的动力性能、制动性能、操纵稳定性能保障，还需要加以安全辅助性能，汽车行驶安全分为被动安全和主动安全。汽车主动安全方面技术的不断提高和创新，表明了提前防止车辆碰撞才是避免事故发生的关键，随着世界各国的汽车厂商和研究机构对高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistant System，简称ADAS)的深入研发，作为ADAS主动安全系统重要组成部分的自动紧急制动系统(Autonomous Emergency Braking, AEB)受到了重点关注。AEB能够有效降低由于驾驶员注意力不集中(尤其是疲劳驾驶，甚至酒驾情况)、能见度差(如逆光驾驶)、前方行车环境难以准确预判、紧急状况下对交通状况的误判等造成的追尾交通事故的发生率。国内外很多相关学者都对AEB技术进行了深入的研究，并取得了很多的成果。
1957年运用在航空交通工具上的碰撞预警装置是现在车辆自动紧急制动的雏形。在航空工业碰撞预警理论的基础上，自20世纪80年代末开始，世界各国的汽车研发机构以及各个高校也开始了对碰撞预警和自动紧急制动系统的深入研究。而后随着计算机互联网技术、传感技术的快速发展也大大加速了各国汽车自动紧急制动系统技术的进步和提升。自动紧急制动系统是辅助驾驶员避免事故发生或减轻事故伤害的辅助驾驶系统[1]。AEB系统主要有探测模块、控制模块和执行模块。其中探测模块是AEB系统的基础，如果探测模块提供路况等信息不准确，将很难让控制模块做出合理的决策[2]。车载传感器探测到的前方目标信息和自车信息输入给控制模块，控制模块根据实车数据计算出临界报警距离和临界安全距离，并将计算的距离和实车距离进行比较，实车距离小于报警距离就执行报警系统，如小于临界安全距离就执行制动，或者在驾驶员意识到危险采取的制动力不足时辅助驾驶员进行制动[3,4]。
Ivanov等人根据车载传感器获得的车辆行驶信息和目标车辆的信息，与控制器计算得到的临界安全距离比较，判断本车的安全状态，并将执行命令发送给执行机构。安全距离是AEB的基础，合适的安全距离模型搭建对系统实现良好的效果起着至关重要的作用[5]。车辆安全状态判别有两种方式：一种是计算即碰时间与系统计算的阈值比较。该模型忽视驾驶员个性化差异，算法缺少一般适应性，该算法应用较少。另一种是通过距离比较判断行车安全状态[6]，当车间距离小于临界安全距离时，则系统判断此时有碰撞危险，需要进行主动制动规避风险，当大于安全距离，则可以判断没有危险，驾驶员可以正常驾驶。即碰时间(Time to Collision,TTC)是由日本东京农工大学[7]首先提出的，一些学者在此基础上进行了深入研究。王建强等提出考虑驾驶员特性的算法，并在真实道路上实验研究，该方法可以增加驾驶员对AEB系统的接受度[8]。Rosado AL等人通过对行人侧向运动行为分析，以此确定具有碰撞危险的可能性，引入了“决策临界速度”概念，建模分析该方法有效性[9]。Dreossi T等提出将时间余量运用在算法中，通过报警和主动制动来提高行车安全性[10]。Herrmann S等人提出一种基于时间指标的分级制动策略，选取Tb=1.2s时输出5m/s2的制动策略，并通过实验与仿真对比确认该方案可行性[11]。安全距离算法主要是对安全距离模型进行研究，安全距离是指自车在行驶过程中能避免碰撞的最小安全距离。安全距离模型大致有以下几类：
（1）固定安全距离模型[12]
固定安全距离模型因计算方便，应用方便，能在一定程度上确保车辆之间的安全。但是固定安全距离模型局限性也很明显，由于道路工况复杂，按理设计的安全距离模型应该是变化的，所以固定安全距离设计过大，虽能保证安全性，但是会导致频繁的车辆报警、制动等情况，这会使驾驶员对系统产生厌烦的情绪。但是过小的安全距离又有很大的安全隐患。
(2)基于制动过程的安全距离模型[13,14]
该模型考虑车辆制动特点，但是基于制动过程的安全距离模型只考虑了车辆行驶的安全性，虽能保证车辆安全，但是因距离设计值偏大，在道路利用率上考虑不足，并且该模型忽视了驾驶员驾驶特性差异化。
(3)基于车间时距的安全距离模型[15,16]
该模型利用高速实验获得参数，具有一定的实际应用价值，但是忽视了驾驶特性，并且在具有相对较大车速时，该模型计算的安全距离偏小，会有一定的安全隐患。该模型忽视了驾驶特性个性化差异，算法比较简单，难以符合驾驶员的实际感受。该模型主要在道路利用率上效果显著，但是在行车安全上考虑不足。并且该模型适用于高速路况，不适用于前车静止工况。
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