自动紧急制动AEB控制策略仿真模型与课程设计文档说明参考，整个AEB仿真模型包含AEB策略算法模型和车辆环境模型，AEB策略算法模型由两个主要子系统组成，其中包含传感器融合算法和AEB控制器。 车辆与环境模型包含对自我车辆动力学和环境、驾驶场景读取器、雷达和视觉检测生成器。 当发现有碰撞危险时，通过预警功能提醒驾驶员采取避撞操作，如果驾驶员没有做出应有的操作， 自动紧急制动系统则会通过自动制动来避免碰撞事故的发生。 自动紧急制动系统在应对车辆前方碰撞危险时，能有效避免或减轻碰撞程度，从而在很大程度上减轻事故带来的损失。 第一幅图（TTC与停止时间）显示了碰撞时间（TTC）和FCW的停止时间，第一级部分制动、第二级部分制动和全制动。 第二幅图显示了AEB状态机如何确定FCW和AEB。 第三幅图显示了自我车辆的速度。 第四幅图显示了ego车辆的加速度。 第五幅图显示了ego车辆和MIO之间的车头时距。 提供的文件包含所有simulink仿真模型，matlab绘图脚本。 保证模型正常运行。

最近在实验室折腾AEB系统仿真，发现把策略算法和车辆模型搭建成闭环真是个技术活。今天就和大家唠唠怎么用Simulink实现这个"电子保镖"，顺便看看那些关键参数是怎么决定刹车时机的。

1. 预警与制动的博弈逻辑

系统核心是TTC（碰撞时间）这个死亡倒计时。在Simulink里建模时，我写了段计算相对速度与距离的函数：

function ttc = calculate_ttc(ego_speed, mio_distance, relative_speed) if relative_speed >= 0 ttc = Inf; % 永远不会碰撞的情况 else ttc = mio_distance / abs(relative_speed); end end

这个看似简单的计算藏着玄机——当自车速度比前车快时relative_speed为负值，这时候TTC才有意义。仿真中发现当TTC<2.5秒触发FCW预警，<1.8秒时AEB才会介入，这个阈值设定直接影响了误报率和漏报率的平衡。

2. 状态机里的智能决策

系统状态切换像极了老司机开车时的判断过程（对应第二幅图）。在Stateflow里搭建的状态机包含：

• 空闲态（监测环境）
• 预警态（仪表盘狂闪）
• 预制动（轻点刹车提醒）
• 全制动（ABS介入）

有意思的是，状态转换条件里加入了驾驶员反应时间判断。模型里用了一个延时积分器，当方向盘扭矩和油门开度持续1.2秒无变化，才判定为驾驶员未响应——这个时间参数调优时，我们拿驾驶模拟器的数据反覆验证了十几次。

3. 车辆动力学模型的坑

搭建车辆模型时，轮胎魔术公式参数的准确性直接决定仿真可信度。有次把滑移率-附着系数曲线搞反了，结果仿真中车辆居然在全力制动时加速，整个实验室笑成一团。后来用实测数据修正了七次参数，才让加速度曲线（第四幅图）呈现出标准的ABS锯齿波形。

4. 那些藏在图里的魔鬼细节

第五幅图的车头时距曲线暴露了一个有趣现象：AEB介入后时距先骤降再回升，这其实是系统在碰撞临界点精确计算的结果。用MATLAB分析数据时发现，当相对速度降为零的瞬间，时距曲线刚好触底反弹——这个特征点后来成为我们验证模型准确性的金标准。

结语：

搞完整个仿真最大的感悟是，AEB系统就像个谨慎的副驾驶，既要足够敏感又要避免神经质。那些看似冰冷的参数背后，是无数次的实车测试数据在支撑。下次开车时听到预警提示，不妨想想这些在仿真里跳动的曲线——它们正在默默计算着最佳的安全路径。