首先AEB是必须能检测前方停止车辆的，这个不能乱说，先解释一下AEB，这是一种汽车主动安全技术，主要由3大模块构成，其中测距模块的核心包括微波雷达、激光雷达和视频系统等，它可以提供前方道路安全、准确、实时的图像和路况信息。
其中欧洲新车安全评鉴(Euro NCAP)的测试细节:
具体来说，30km过去的时候，基本上AEB开启的：
1)AEB 在不需要刹车的时候刹车——丰田事故
2013年5月28日在东京都葛饰区的首都高速公路上发生了一起行驶时自动刹车引起的追尾事故，由于通过雷达自动探测前方障碍物防撞的装置存在安全隐患(探测到相邻车道的车辆漫反射出的雷达波时，可能会误认为正面有障碍物而自动刹车)，可能会因此引起急刹车，将召回2012年12月至2013年6月生产的“皇冠”、“雷克萨斯IS300h”等4个车型的约两万辆汽车。
2)AEB没有达到预期——马自达事故
2013年11月10日马自达“CX-5”自动刹车系统体验试驾事故，这个是典型的驾驶员认为自动刹车能工作，所以没有通过踩刹车或打方向盘来规避碰撞，而SCBS(Smart City Brake Support，智能城市制动系统，这个系统可以在车速低于30km/h时，当侦测到前方有障碍物时自动制动，减少发生碰撞或追尾的事故。)将自动启动制动装置，同时减小发动机的输出功率，但是这个具体的效果还是超过了其能力范围。
探讨这个问题，我个人觉得还是参考整个系统的参数设施，这里AEB/PCS可能没有启动，一般而言，测试的标准都是按照30km设计的，内嵌的ACC（Adaptive Cruise Control，自适应巡航控制系统）和PCS的设计速度考虑的一般是装备的PCS系统(丰田的预碰撞安全系统称为Pre-Collision System，简称PCS)的工作主要分为两个阶段：
·当系统检测到本车与前方车辆或障碍物距离很近，或者本车行驶速度高于前车导致有可能发生碰撞时，PCS系统会通过听觉(蜂鸣器报警)和视觉(显示器显示)两种方式，来提醒驾驶员采取制动以避免发生碰撞。
·如果与前方车辆或障碍物距离更进、发生碰撞的可能性较高时，系统会继续通过蜂鸣器与显示屏进行提醒，与此同时开始控制制动器，帮助驾驶员避免碰撞。如果此时驾驶员踩下制动踏板的话，系统则通过增强制动力进行辅助;如果驾驶员未踩下制动踏板，系统则进行自动制动。
PCS启动的条件是车辆行驶速度达到15km/h以上而且与前车的相对速度也在15km/h以上。
我个人觉得这是特斯拉事故的直接原因，它不是看不见，而是因为在做很多的策略的时候低速去碰撞认为驾驶员应该介入，这里的潜在的别的思路是，在大量行驶中不会轻易因为误报去刹车，这个误杀的代价过大了。
补充一个美国汽车工程师学会的功能安全标准(SAE J2980)的危害表，这是某企每年学习都要看一遍的：
如果我们分场景分速度去评估整个策略，我们探讨看怎么做：
大概的问题确定在传感器融合点上，问题的焦点在：
如上图，前车目标1和Van目标2，雷达主要针对牵扯目标1，视觉可以猜测A单目是识别到了两个，但是整个融合算法在感知部分存在一些疑问，判断错了与Van目标2的距离
如猜测A成立，则这里的问题则主要出在ACC和AEB两个之间的逻辑冲突：
·ACC保持匀速
·AEB在ACC模式下，不工作
·如猜测A不成立则，考虑B，单目和雷达识别到了Van，但是因为距离不够而无法有效制动。
这个例子告一段落，欢迎大家提供有价值的看法和思考。
Euro NCAP做AEB的起因：
·2014年欧洲交通事故死亡人数大约为2.6万人，其中47%是自行车、摩托车和行人
·AEB的进入评级，主要是为了减少这些比汽车脆弱的道路使用者的死伤事故
·EuroNCAP分析了英国和德国的碰撞事故数据，发现配备有效AEB系统可以减少20%
左半部分主要是针对车，右半部分主要针对人，行人试验为：
·大人以5km/h穿过道路
·大人以8km/h穿过道路
·在视野四角内，有小孩突然窜出
AEB在感知领域，在早期阶段其实一车为主，所以主体是放在了感知车上：
·Lidar 单短距离Lidar只能应用在AEB City上
·单目摄像头这也是少数OEM的选择，也是某M牛的地方
·雷达是传统的方案
·双目：以斯巴鲁为代表的
·融合：这里有很多种融合办法
细节一些我们再抽样一样：
1)77G Radar+单目 这个案子其实也不少，这个是德尔福（Delphi）自己做的
2)Lidar +Camera
Conti和Velodyne一起做的整合，这个东东一下子成了丰田的首要选择了
3)双目+雷达
这个事，其实我们可以用丰田的选择来比较下区别：
·雷达+单目：效果好
·雷达：效果一般
·Lidar+单目：效果好
因为有详细的日本车企的测试表：
·单雷达要做好，需要对毫米波雷达本身提出较高要求，Skyline这个案子比较特殊
·单目摄像头也可以得到不错的效果：评分单雷达类似
当然更细致一些，我们需要根据每个参数去分析为啥分数有差异化，主要还是速度区间的问题。
1)讲到最后感觉和配菜差不多，当然实际的效果还需对感知的进行细致的处理，随着老剧他们家的东西做到3000块人民币，甚至更低，整个菜的配法又不一样了，
2)短期的做法还是单目+雷达的做法更容易一些，但是做不好，就是如前面的案例一样。
