摘要
“中国道路交通事故频发，每年死亡人数在6万以上，经济损失巨大。在众多技术手段中，AEB系统是最现实和最优的选择。”交通运输部公路科学研究院汽车运输研究中心相关人员对《中国汽车报》记者表示，“从世界范围来看，各国和地区都在积极大力推动AEB系统的应用，这是国际共识。” 在这个背景下，交通运输部公路科学研究院的专家们明确表示，自动紧急制动（AEB）系统是最现实和最优的选择。本文通过对AEB技术的发展历程、国际应用情况以及中国市场普及情况的进行分析，主要是探讨AEB系统在中国轨道安全中的关键作用。
一、AEB技术的全球应用趋势
AEB技术的全球应用趋势
·从世界范围来看，AEB系统在各国积极推动的国际共识。
·美国和欧盟数据显示，驾驶员注意力分散是导致事故的主要原因。
AEB在中国的发展历程
·本世纪初，欧洲汽车厂商率先探索AEB技术。
·2014年以来，中国新车评价规程（C-NCAP）对AEB系统的要求逐步加强。
AEB在国际政策法规中的地位
·欧盟和日本的法规要求自2020/2021年起，车辆必须配备AEB系统。
·中国在2016年后颁布多项法规要求特定车辆安装AEB系统。
中国AEB系统在市场中的普及情况
·高价位乘用车AEB渗透率超90％，中价位区间也接近60％。
·行业预测：国内乘用车AEB系统将逐步实施强制性安装。
AEB系统对行车安全的显著效果
·主动安全技术的发展对交通事故的影响。
·AEB系统能显著减少追尾事故和事故伤亡率。
随着自动驾驶技术的发展，AEB系统可能向更高性能方向演进。
汽车行业在保险、安全组织和政府的推动下，AEB成为新车的重要卖点。
二、AEB发展过程中的痛点与难点
自动紧急制动系统（AEB）在发展过程中面临着一些痛点与难点，这些问题影响着系统的性能和可靠性，需要在技术和工程上进行不断的优化和解决。
制动时机选择：早刹车还是晚刹车？
AEB系统在选择制动时机时，面临早刹车和晚刹车之间的权衡。在低速情况下，系统通常表现正常，但在高速状态下，特别是在高速状态下突然进行紧急制动可能导致一系列问题。这是因为系统需要在车辆距离目标物体较远时就开始刹车，以确保足够的制动距离，但这也容易导致系统对周围环境的误判，例如将邻车道的物体错误地识别为本车道上的物体。此外，在高速状态下急刹车可能对驾驶员造成伤害，同时增加追尾事故的安全隐患。
控制权的转移：装了AEB也不能完全防止碰撞发生
尽管AEB系统可以在危险情况下辅助驾驶员采取制动措施，但目前驾驶的控制权仍然主要掌握在驾驶员手中。车辆的速度仍然由驾驶员100%控制，AEB只是在识别到危险情况时提供警示或辅助制动。因此，AEB不能完全防止碰撞的发生，而是帮助驾驶员降低事故的几率和风险。AEB的主要作用在于降低碰撞时的速度，从而减轻事故的严重程度，提供更高的容错性，类似于安全带和安全气囊的作用。
总体而言，AEB作为一项主动安全技术，虽然面临一些挑战，但其在提高行车安全性方面的潜力和意义仍然巨大。随着技术的不断进步和系统的优化，AEB将继续发挥重要作用，为道路安全做出贡献。
三、对轨道交通的启示
轨道交通领域在安全方面存在独特的挑战，但从汽车领域的AEB系统的成功经验中，可以得出一些对轨道交通的启示。
1. 信号降级下的挑战
轨道交通领域由于有信号系统的防护，追尾事件发生的概率相对较低。然而，一旦信号降级，或者在线路上存在除车辆以外的障碍物（如行人、落石），安全性就会受到挑战。与汽车不同，轨道交通通常采用自动驾驶系统，但司机仍需对突发事件做出即时反应，这可能比汽车更具挑战性。因此，轨道交通领域需要引入AEB功能来提高应对紧急情况的能力。
2. AEB在轨道交通中的应用
为了应对轨道交通的特殊需求，已经开始在轨道交通中应用AEB系统，例如TIDS（Train Intelligent Detection System）。这表明AEB技术在提高轨道交通安全性方面具有实际应用的潜力。
3. 轨道交通的AEB特征要求
在轨道交通领域，AEB系统需要满足一些独特的特征要求，以应对高速列车运行的复杂性。
识别距离必须更远：由于列车制动距离较长，AEB系统的识别距离要求更远，最好在200m以上，甚至达到300m。这要求AEB系统具备更高的传感器识别能力。
挑战：长距离识别不仅涉及传感器能力，还涉及到对坡度、弯道、道岔等因素的准确识别。如果不能准确识别列车前方的道路状况，AEB系统可能无法输出有效的防护指令，遵循了汽车领域“不伤害为先”的原则。
综合而言，将AEB系统引入轨道交通领域有助于提高列车对紧急情况的响应能力，降低碰撞风险，为轨道交通的安全性做出重要贡献。
四、增强轨道交通AEB系统的障碍物识别与处理
轨道交通领域的特殊性使得AEB系统在感知和处理障碍物方面面临一系列挑战。尽管轨道交通的撞车概率较低，但由于对象的多样性和环境复杂性，提高AEB系统对障碍物的识别和处理能力显得尤为重要。
1.增加更多障碍物类型
轨道交通不同于汽车，其环境中的障碍物种类更为复杂，不仅包括常见的前车、行人等，还可能涉及到飞鸟、飞虫等不应触发刹车的物体。因此，AEB系统需要适应更多类型的障碍物，实现对物体的准确分类，以便做出合理的判断和应对策略。
2.实现更广泛的障碍物识别
为实现更广泛的障碍物识别，AEB系统必须在3D维度上解决问题。轨道交通的感知需求要求对距离、坡度、弯道等因素进行更准确的测量。这可以通过搭载激光雷达等自带3D能力的传感器，或者从相机信息中学习并将其转换为3D空间的相对关系来实现。
3.解决小间距感知难题
轨道交通中轨道与轨道、轨道与轨旁设备的间距通常很小，约为10cm级别。这增加了障碍物感知的难度，要求AEB系统能够精确判断前方线路的净空状态。通过在3D维度上进行感知，系统可以更准确地检测小间距的障碍物，提高防护措施的准确性。
4.整合传感器与学习算法
为了实现更广泛、更准确的障碍物识别，AEB系统应该整合先进的传感器技术，如激光雷达和摄像头，并结合深度学习等学习算法进行数据处理。这样的整合能够提高系统对复杂环境中障碍物的识别和理解能力。
通过解决上述挑战，增强轨道交通AEB系统的障碍物识别与处理能力，将为提高轨道交通的安全性和防护水平做出重要贡献。
五、采用数据闭环的智能轨道交通AEB系统
为了更好地应对轨道交通环境下的复杂性，引入数据闭环是一种高效的方法。通过建立基于多样性高质量数据的闭环系统，可以使AEB系统在各种场景和环境中更加灵活、智能地应对不同类型的障碍物。
数据闭环的优势
1.广泛场景识别： 数据闭环系统能够通过学习大量真实场景数据，识别多种复杂场景下可能出现的障碍物。这种广泛场景的识别有助于系统更好地适应不同的交通环境。
2.多季节适应性：通过积累覆盖全年不同季节、各种天气状况下的数据，系统可以在冬夏季、晴雨雪霜等多种气候条件下进行测试和学习，提高系统在各种气象条件下的适应性。
3.不同道路环境应对策略： 闭环系统可以根据数据学到不同道路环境下的障碍物应对策略，确保系统能够根据实际情况采取最合适的行动，如紧急制动、变道避让等。
4.实时系统优化： 闭环系统不仅能够在离线学习中进行系统训练，还可以在实时运行中根据实际反馈对系统进行调整和优化，以确保系统性能的持续提升。
建立全面测试集
通过积累大量实际场景数据，可以建立一个全面的测试集，覆盖各种交通场景、障碍物类型和复杂道路情况。这个测试集是对AEB系统性能的全面检验，只有通过了这一测试的系统才能在实际应用中达到预期效果。
安全的未来展望
数据闭环的采用使得AEB系统更加智能和适应性强，为轨道交通的安全提供了更为可靠的解决方案。未来，随着技术的不断进步，交通安全技术将迎来更为有效的防撞技术，为每位出行者的安全保驾护航。交通安全是社会发展的底线，我们的不懈努力将使未来的道路更加安全可靠。