目前研究開發的汽車主動避撞系統有以下3種類型：

（1）車輛主動避撞報警CWS（collisionwarning）系統，此系統對探測到的危害情況給出警報，美國已經在一些重型載貨車和公交車輛上實現商用。

（2）車輛自適應巡航控制ACC（adaptivecruisecontrol）系統，此系統可以實現簡單交通情況下的主動避撞及巡航控制，一些汽車公司在高檔車型上已經開始采用ACC技術。

（3）復合型車輛智能控制系統，該系統針對復雜交通情況，特別是市區交通環境，采用ACC系統輔以車輛停走（stopgo）系統，提高車輛智能控制的實用性。

目前國內外汽車主動避撞系統的研究絕大多數集中在避撞系統的縱向控制，系統的關鍵技術包括行駛環境中目標車輛識別及運動信息的獲取、安全距離模型和避撞控制系統建模。

汽車主動避撞系統技術發展分析

行駛環境識別

行駛環境識別的關鍵是距離的測量。目前距離測量采用的技術手段有超聲波測量、紅外線測距、激光測量、機器視覺和雷達技術。雷達測量的實時性、準確性較好。目前工作在毫米波段的毫米波車載雷達系統被認為是解決汽車主動避撞條件下控制探測問題的較好方案。很多公司的測距技術已經進入實用化。通用公司正在研究的避撞報警系統采用的是激光雷達技術；德國維爾德·黑布呂格公司研制的MEAR激光器測距系統，可向駕駛員提供與其它車輛和障礙物之間的距離及相對速度數據，同時提供視頻圖像；奔馳、日產等汽車公司都在應用德國ADC公司生產的毫米波雷達系統。

安全狀態判斷

安全狀態判斷多采用安全距離邏輯算法，基于車輛制動過程運動學分析、乘坐舒適性、車間時距、駕駛員特性等因素建立不同的安全距離模型。其中，基于車間時距的安全距離模型未考慮駕駛員實際感覺應當保持的車間距離還與相對速度有關這一因素，判斷結果不符合駕駛員的主觀感覺。因而，日本的研究人員建立了駕駛員預瞄安全距離模型。但該模型在前方車輛制動的避撞系統典型工況下，模型的加速度固定，導致模型的判斷結果不符合駕駛員的主觀感受。針對此問題，進行了駕駛員最優預瞄加速度模型的研究。

避撞系統控制

汽車主動避撞控制方式主要有上位控制和下位控制。前者由安全距離出發，從運動學的角度應用控制算法獲得當前情況下車輛應當具有的減速度等；后者從上位控制算法確定出的車輛目標減速度等目標參數出發，結合車輛制動系統模型，應用控制算法，實現對節氣門、制動、轉向等精確控制，實現上位控制要求的目標。控制算法有模糊控制和神經網絡控制，適合于非線性目標的滑模控制算法和Back－stepping方法。

主動避撞系統存在的問題

目前的研究考慮的側面目標和其它類型距離目標非常少，系統存在冗余報警、誤報及對駕駛員特性考慮不足等問題。在控制模型中只考慮了縱向控制模型，對于車輛高速轉向制動、超車等危險工況，必須建立考慮側向控制的動力學模型。而在模型的控制器設計方面，現有的上位控制器設計考慮駕駛員駕駛特點不夠，而下位控制器的魯棒性較差，不能滿足避撞系統的需要，有待進一步研究解決。