AEB功能安全深度解析：场景分类、危害识别与应对策略

一、引言：AEB功能安全的核心挑战

自动紧急制动（AEB）作为智能驾驶系统的核心安全功能，其可靠性直接影响道路交通安全。根据ISO 26262功能安全标准，AEB系统需在复杂场景下准确识别潜在碰撞风险并触发制动，但实际场景中光照、天气、目标类型等因素的动态变化，导致系统面临“误触发”或“漏触发”的双重风险。本文从场景分类、危害识别、风险评估三个维度，系统解析AEB功能安全的关键问题。

二、典型AEB场景分类与安全需求

1. 结构化道路场景

场景特征：车道线清晰、交通标志明确、目标车辆行为可预测。
安全需求：需准确识别前车急刹、行人横穿、静止障碍物等典型风险。
案例：某车型在高速场景下因未识别前方低速行驶的施工车辆导致追尾，事故调查显示系统对低反射率目标的检测阈值设置不足。

2. 非结构化道路场景

场景特征：无明确车道线、目标类型多样（如动物、非机动车）、光照条件复杂。
安全需求：需提升对非标准目标的识别能力，例如夜间无路灯环境下对行人的检测。
技术挑战：基于视觉的AEB系统在强光直射或逆光条件下易出现目标丢失，需结合雷达与摄像头融合算法提升鲁棒性。

3. 极端天气场景

场景特征：雨、雪、雾等导致传感器性能下降。
安全需求：需通过多传感器冗余设计（如毫米波雷达+摄像头）降低单一传感器失效风险。
数据支持：某测试机构数据显示，在浓雾场景下，纯视觉AEB系统的碰撞预警时间缩短40%，而融合方案仅缩短15%。

三、AEB危害识别方法与工具链

1. 基于FMEA的危害分析

步骤：

1. 功能分解：将AEB系统拆解为传感器感知、数据融合、决策控制、执行机构等子模块。
2. 失效模式识别：例如摄像头镜头污染导致目标漏检、制动执行器延迟导致制动距离超限。
3. 危害等级划分：根据ASIL（汽车安全完整性等级）评估，如“误制动导致后车追尾”可能被定为ASIL D级。

2. 场景库构建与仿真测试

工具链：

• Prescan/Carla：模拟复杂交通场景，生成包含行人、车辆、天气变化的测试用例。
• MATLAB/Simulink：搭建AEB控制算法模型，验证决策逻辑的时效性。
  案例：某车企通过仿真发现，在TTC（碰撞时间）<1.5s时，系统决策延迟超过200ms会导致制动距离增加30%，据此优化算法优先级。

3. 实车测试与数据驱动优化

测试方法：

• 封闭场地测试：覆盖ISO 3888-1标准中的避障场景。
• 真实道路数据采集：通过影子模式（Shadow Mode）记录系统未触发但人类驾驶员介入的案例，分析漏检原因。
  数据示例：某团队分析10万公里实车数据后发现，系统对儿童目标的识别准确率比成人低15%，后续通过增加目标尺寸分类算法提升性能。

四、风险评估与缓解策略

1. 风险矩阵构建

危害场景	发生概率	严重程度	ASIL等级	缓解措施
前车急刹漏检	高	致命	D	双冗余传感器+快速决策算法
误制动导致追尾	中	严重	C	优化触发阈值+驾驶员监控系统

2. 安全机制设计

硬件冗余：采用双ECU架构，主系统故障时备用系统接管。
软件容错：在决策层引入“保守策略”，例如当传感器数据冲突时优先触发制动。
人机共驾：通过DMS（驾驶员监测系统）判断驾驶员状态，在误触发时及时取消制动。

五、开发者实践建议

1. 场景覆盖优先：在测试用例设计中，确保覆盖ISO 26262要求的“边缘场景”（如低附着力路面、目标突然变道）。
2. 数据闭环迭代：建立实车数据-仿真-算法优化的闭环，例如通过OTA更新调整制动触发阈值。
3. 工具链整合：结合Prescan仿真、Polyspace静态分析、dSPACE硬件在环测试，提升验证效率。

六、结论

AEB功能安全的核心在于“场景适应性”与“危害可控性”。通过系统化的场景分类、基于FMEA的危害识别、数据驱动的优化策略，开发者可显著提升系统可靠性。未来，随着V2X（车路协同）技术的普及，AEB系统将进一步融入道路环境感知，实现从“单车智能”到“协同安全”的跨越。