一、感知层：多传感器融合“看见”风险
硬件基础：AEB依赖毫米波雷达、摄像头、激光雷达等测距模块，协同捕捉前方车辆、行人、骑行者等障碍物的距离、速度与运动轨迹。
融合优势：单一传感器有局限，多传感器交叉验证可显著提升识别精度，降低误检和漏检概率，例如将道路阴影误判为障碍物的问题就需融合方案解决。
抗干扰能力：毫米波雷达自带“透视”能力，可在雨雾尘等恶劣天气下穿透障碍物，帮助系统“看见”驾驶员视线受阻时的危险。
二、决策层：算法评估碰撞风险
风险计算：系统基于障碍物速度、相对距离和运动趋势，实时计算预计碰撞时间，并与安全距离阈值比对。
分级预警：当碰撞风险超过第一阈值时，系统先发出声音、灯光或座椅震动警报，提醒驾驶员接管；若驾驶员未响应，则进入自动制动预备状态。
智能判断：高级算法还会综合车速、路面附着系数等参数，避免在误判场景下频繁触发，力求“该刹则刹、不该刹不刹”。
三、执行层：分级制动降低伤害
制动策略：根据风险等级，AEB会采取部分制动或全力制动，以减轻甚至避免碰撞后果。
动态补偿：车辆急刹时车头下沉会导致传感器角度偏移，部分车企通过调整信号发射方向来保持对前方目标的锁定。
性能边界：AEB并非全速域万能，不同车型的有效刹停范围差异明显，例如部分方案在前向4-150km/h区间生效，但实际刹停上限受车型重量与惯性影响。驾驶员必须保持专注，不可将AEB视为“无人驾驶”。