论文的目的：

随着AEB系统的应用越来越广泛，也产生了对于AEB系统的测试及评价方法的需求。但是，在世界范围内对AEB系统提出明确的评价标准的机构较少，多数的评价机制也仍在进一步的完善之中。并且由于各国道路交通情况和驾驶员的驾驶习惯都存在差异，需要分别研究适合各国的测试方法。

目前国内对于AEB系统的研究主要集中在算法和感知技术上，对于AEB测试方法的研究较少，所以，本次研究将对AEB测试评价方法进行整理与归纳，研究仿真测试的方法并对基于硬件在环的AEB台架测试系统进行改进，提高系统实时响应能力；最后结合使用AEB系统车辆的道路试验数据、AEB系统台架试验数据分析，给出AEB系统测试及评价方法的建议。

论文的意义：

测试评价方法的研究对于分析AEB系统需求，进行AEB系统开发以及进行新车测试评价标准的制定都有着重要的指导意义。

并且，本次研究可以进一步发展，为国家重点研发计划“危险品运输车辆碰撞主动防控策略与算法”提供测试建议，并为课题组后期建立AEB系统测试评价方法、拟人式控制以及真实交通流测试打下基础。

国内外研究现状分析：

国外AEB测试方法主要来源于法规与第三方研究机构：Euro-NCAP最早将AEB列入安全评价体系，也是最具代表性的评价法规，Euro-NCAP包含了市区，郊区，行人穿行，自行车避撞的典型AEB测试工况，并且在最新的Euro-NCAP中，加入了前后车辆重叠部分比例的配置和自行车避撞的典型工况，该测试还综合评价AEB，FCW（前碰撞预警系统），HMI（人机交互界面）的性能得分；美国公路安全保险协会（IIHS）从2013年起将FCW系统的测试纳入新车评价规程中；美国高速公路安全管理局（NHTDA）针对紧急制动交通数据进行分析，确定了多种测试场景；英国和美国的学者通过对英国数据库中的数据以及城市中的视野状况进行研究，完善了相关的AEB测试场景；András Bálin等人基于对系统减小伤害能力的评估提出了一种基于测试的评估方法；Christian-NilsBoda等人通过对驾驶员在模拟仿真和实际道路情况下的响应特性研究，提出了对于Euro-NCAP测试场景改善的建议；dSPACE公司与MAN合作开发出了先进的硬件在环系统方案。

国内许多高校与机构也都开展了对AEB测试评价方法的研究：同济大学江丽君等人通过行车记录仪采集实车数据进行筛选分类得到与AEB有关的道路碰撞危险工况，并提出了适合中国的4种城市道路测试场景；李霖等人采用层次聚类分析的方法，通过分析实际发生的碰撞危险工况，提出了5种典型的测试场景与7种骑车人测试场景；C-NCAP在2018年也提出了关于AEB系统的评价测试方法；胡志远等人运用PreScan软件对AEB算法进行了测试，比较了各种算法的优缺点；赵鹏通过TruckSim与Simulink联合仿真和硬件在环仿真的方法测试了所提出的AEB控制算法的有效性，柯振宇通过Matlab和GUI界面结合方式设计出来可视化的AEB仿真测试系统。

根据分析，目前的研究中存在着以下的一些问题：①没有完善的交通数据库，获得真实交通数据困难，目前研究中用于场景分析的数据量都较小，影响了所得测试工况的代表性；②目前所设计的测试工况多集中于纵向避撞，对于横向危险工况（如交叉口车辆碰撞）的测试场景没有被充分研究；③仿真测试没有对驾驶员在环的考虑，台架测试和实车场景测试虽然有对驾驶员进行考虑，但是没有考虑驾驶员在真实交通中所进行的车辆间交互行为，而这些行为对于驾驶员制动响应，AEB系统的工作都是有影响的，需要加强这方面的研究④目前研究对于车辆动力学特性考虑不充分，如油罐车的车辆动力学特殊应当与轿车区别对待，制动过程中侧偏角，地面的附着系数等因素也应该纳入测试评价的考虑之中⑤测试工况重点集中在自车和目标车之间的避撞和安全收益，没有考虑真实交通中会存在的后方车辆碰撞和造成交通滞缓的情况。以上问题都有待于之后的研究进行分析。