如果碰撞迫在眉睫，而司机没有采取任何行动（或行动不够快），自动紧急制动（AEB）系统就会自动开始制动。AEB能够检测到潜在的碰撞，并激活制动系统，使车辆减速，目的是避免碰撞，或至少减轻其影响。
根据博世德国研究的数据，有了自动紧急制动系统，多达72%的追尾碰撞造成的人身伤害可以得到避免，在30Km/h以下的所有追尾碰撞中可以防止多达 2/3 的人身伤害和财产损失。
主动安全技术可以完全防止事故的发生，或至少积极帮助司机减少紧急情况的影响。主动系统让司机在危险情况下有更多的控制权。为此，各种安全系统不断监测车辆的性能和周围环境。
如果自动紧急制动系统检测到与前车或静止车辆的距离在30公里/小时（18英里/小时）以上时变得非常短，它将为潜在的紧急制动系统做准备。如果驾驶员没有对危险情况作出反应，系统会通过声音和/或视觉信号向驾驶员发出警告，然后是一个短暂但明显的刹车，一般称为点杀。然后，系统启动部分制动，以降低车速，给司机提供宝贵的反应时间。一旦司机踩下制动踏板，系统就会提供制动支持。为了做到这一点，系统不断计算避免碰撞所需的车辆减速程度。如果系统检测到司机未能施加足够的刹车力，它就会将刹车压力增加到所需的水平，这样司机就能在碰撞发生前尝试将车辆停住。如果司机未能对眼前的碰撞风险作出反应，而自动紧急制动系统确定追尾碰撞是不可避免的，它可以自动启动全面制动。因此，当碰撞发生时，车辆的行驶速度大大降低，减少了两车乘客的碰撞严重性。
随着智能驾驶技术的发展，道路车辆正因此而变得越来越 "聪明 "和安全。使用传感器使汽车能够在危险发生之前看到危险，从而预测要采取什么行动。但是，传感器应该观察什么，有哪些相关的交通场景可以开发和测试验证你的系统？如何将观察结果转化为车辆的反应，意外中断的影响是什么，甚至更具有挑战性的是，你如何确保来自不同传感器的信息以这样一种方式结合起来，使车辆以一种稳定的方式做出适当的反应？为了帮助回答这些问题，我们可以使用Prescan：一个可以搭建智能驾驶系统开发和验证评估环境的仿真软件，在这个环境中，智能汽车可以实际看到它们正在行驶的周围环境，并能随后做出反应。为此目的，可以使用包含真实物理关系的传感器模型。这是智能驾驶设计方案的关键，它可以基于现实生活中的数据。Prescan是对各种系统算法及系统前期概念阶段进行开发与验证测试的非常实用的工具。
基于PreScan环境中进行智能驾驶系统开发和验证评估有如下好处：
1. Prescan 支持基于模型的方法，因为目前很多控制系统的工程师对电控系统的开发是基于 MathWorks / dSPACE 产品的：
-参与项目的各个学科之间的歧义和误解将大大减少。
-在以前的项目中完成的工作可以很容易地被重复使用。
-在整个开发过程中，你和你的同事都在使用相同的环境和相同的图形用户界面、测试脚本和参数集，这对信息的交流和重复使用有很大帮助。
2. Prescan支持V-Cycle Approach，这是一种用于开发控制系统的软件开发方法：
-开发的算法可以通过快速控制器原型开发（RCP）工具部署在真实的硬件上。
-由于MathWorks的产品MATLAB / Simulink和Stateflow以及相关的工具箱可以与Prescan结合使用，这些世界级的工具将有助于验证所开发代码的正确性和完整性（覆盖率和可执行模型相关）。
-一旦编码并部署在硬件上，Prescan可以生成适当的测试向量，利用硬件在环（HIL）技术验证正确的实现。
-Prescan支持C++仿真接口（SimCPP），允许用户在C++中运行仿真，而无需使用MATLAB / Simulink。
3. 智能驾驶系统开发是由场景驱动的：
-随着目前全场景智能驾驶方案的提出，各个企业均在打通全场景智能驾驶，而对全场景的验证是目前所面临的挑战之一，而PreScan，开发人员可以开发出任何智能驾驶场景。
-场景使工程师有效地有更多的时间从一开始就专注于真正的问题领域，或者在顶层系统规范中提到方案时致力于与客户相关的品质（用例！），。
-工程师们会对所涉及的现象有更好的理解。
-此外，场景是敏感性和基准研究的先决条件。事实上，测试自动化（即使用脚本执行批量仿真运行）是一项简单的任务，因为Prescan与MATLAB / Simulink的接口占优势，同时PreScan。
因此基于PreScan的智能驾驶系统开发与验证可以在：
-在概念阶段获得更好的初始设计。
-在开发阶段有一个更快的优化。
-在确认阶段有一个高效的验证。
因此智驾社特约小明师兄于5月3号对基于PreScan搭建基于安全距离模型的AEB算法与验证进行直播，以一个简单的案例，和大家探讨交流仿真在智能驾驶系统开发和验证中的应用，有兴趣的欢迎扫码关注，板凳不多，欢迎抓紧报名。
本次直播将基于PreScan搭建环境及感知系统，基于Simulink搭建基于安全距离模型的AEB算法，此次直播将讲述仿真在智能汽车算法开发与验证中的作用，及基于仿真开发的方法。时长预计90分钟左右，欢迎有兴趣的童鞋和同行交流学习。
