自动紧急制动（AEB）系统是一个有效的智能汽车主动安全系统，用于避免某些类型的碰撞。本研究为这一智能汽车功能建立了一个国家级的安全影响评价模型，包括潜在的最大影响和现实的影响。该评价模型首先在中国应用，为中国的政策制定提供启示。在潜在的最大影响情况下，考虑了道路交通死亡和重伤的趋势，不同碰撞类型的比例，避免碰撞的有效性，以及AEB的市场渗透率。此外，在现实情况下，讨论了AEB的激活率和技术的局限性，包括在不同天气、光线和速度条件下的有效性。在100%的市场普及率下，死亡人数可减少13.2%，受伤人数可减少9.1%。基于中国的政策，预测带AEB的智能汽车的市场渗透率在2025年为34.0%，2030年为60.3%。随着AEB市场渗透率的大幅提高，2025年死亡人数和重伤人数的减少分别为903-2309和2025-5055；2030年为1483-3789和3895-7835。考虑到AEB的激活率和它的三个主要限制，调整后的现实结果大约是潜在最大结果的2/5。
为了跟踪AEB相关技术的研究进展，本文对AEB的影响因素、关键技术和效果评估做了系统的分析和研究。首先，本文深入分析了影响AEB性能的三个层面的因素，即车辆因素、驾驶员因素和环境因素。其次，本文深入研究了环境感知、决策和控制执行三个子系统的技术状况。特别是马自达、本田、NHTSA、伯克利和Seungwuk Moon的性能在MATLAB基础上进行了比较和分析。第三,本文总结了目前AEB的虚拟测试方法，封闭的现场测试方法，以及其测试地点。三种经典的评估方法本文分析了世界上三种经典的评估方法，包括ENCAP、IIHS和i-Vista的AEB测试评估标准。最后，本文展望了具体的研究方向，包括对弱势道路使用者的保护、目标检测方法、防撞策略、复杂场景的应用等。 避免策略，复杂场景的应用，以及新兴技术的应用。