1. 本选题研究的目的及意义
随着汽车保有量的不断增长，交通事故频发，造成了巨大的人身伤亡和财产损失。
为了提高道路交通安全，近年来，汽车主动安全技术得到了快速发展，其中自动紧急制动系统（AutomaticEmergencyBraking，AEB）作为一项重要的主动安全技术，能够有效地减少或避免追尾碰撞事故的发生，已成为汽车安全领域的研究热点。
自动紧急制动系统是一种集环境感知、决策控制和执行机构于一体的复杂系统，其工作原理主要是在车辆行驶过程中，通过车载传感器实时感知周围环境信息，如与前方车辆的距离、相对速度等，并根据预先设定的算法对碰撞风险进行评估，当系统判断存在碰撞风险且驾驶员未采取有效措施时，能够自动采取制动措施，以降低车速或避免碰撞的发生。
2. 本选题国内外研究状况综述
自动紧急制动系统作为一项重要的汽车主动安全技术，近年来受到了国内外学者和企业的高度重视，并取得了丰硕的研究成果。
1. 国内研究现状
国内在自动紧急制动系统方面的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容及写作提纲如下:
1. 主要内容
1.环境感知技术研究：研究基于摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多传感器融合的环境感知技术，实现对目标车辆、行人、道路等环境信息的准确感知。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模、实验验证相结合的方法，逐步开展AEB系统的设计与研究工作。
1.理论分析阶段：深入研究AEB系统的工作原理、关键技术和国内外研究现状，为系统设计奠定理论基础。
分析不同环境感知技术、碰撞风险预测算法和决策控制策略的优缺点，确定本研究的技术路线。
5. 研究的创新点
本研究致力于提高自动紧急制动系统在复杂交通环境下的安全性和智能性，预期在以下几个方面实现创新：
1.多传感器融合环境感知：融合摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多种传感器信息，克服单一传感器感知局限性，提高环境感知精度和鲁棒性，尤其针对恶劣天气、光照条件变化等复杂场景。
2.基于机器学习的碰撞风险预测：构建基于机器学习的碰撞风险评估模型，充分挖掘车辆行驶数据和环境信息，实现对潜在碰撞风险的准确预测，提高系统预警和决策的及时性。
3.基于模型预测控制的决策控制：采用模型预测控制算法，优化AEB系统的制动时机和制动力度，实现安全、平稳、舒适的紧急制动效果，在保障安全性的同时提升用户体验。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 周炜,徐友春,王建强,等. 基于改进型MobilEye的车辆前向碰撞预警系统设计[J]. 交通运输工程与信息学报,2022,20(06):138-147.
[2] 孙浩,郭孔辉,王云鹏,等. 基于YOLOv5s的行人检测算法研究[J]. 电子技术应用,2023,49(04):102-107.
[3] 尹航,王志坚,李明. 基于YOLOv5的嵌入式车辆目标检测方法[J]. 计算机工程与应用,2022,58(23):202-208.
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