当前，正在研究和开发三种类型的用于汽车的主动防撞系统：（1）用于车辆的主动防撞警告CWS（碰撞警告）系统提供已检测到的危险的警告。
美国已经在美国实施了一些重型卡车和卡车。
在公共交通工具上商业化。
（2）车辆自适应巡航控制ACC（adapTIvecruisecontrol）系统，该系统可在简单交通条件下实现主动避碰和巡航控制。
一些汽车公司已经开始在高端车辆上采用ACC技术。
（3）一种复合车辆智能控制系统，其针对复杂的交通状况，特别是城市交通环境，使用ACC系统和停停走走系统作为补充，以提高车辆智能控制的实用性。
目前，国内外对汽车主动防撞系统的研究大多集中在防撞系统的纵向控制上。
该系统的关键技术包括驾驶环境中的目标车辆识别和运动信息获取，安全距离模型和防撞控制系统建模。
汽车主动防撞系统技术发展分析驾驶环境识别driving驾驶环境识别的关键是距离测量。
当前，用于距离测量的技术方法包括超声测量，红外距离测量，激光测量，机器视觉和雷达技术。
雷达测量的实时性和准确性更好。
当前工作在毫米波段的毫米波车载雷达系统被认为是在主动避免碰撞的情况下对控制和检测问题的更好解决方案。
许多公司的测距技术已进入实际应用。
通用汽车正在研究的防撞预警系统采用激光雷达技术；由Wilder＆amp; middot;开发的MEAR激光测距系统德国希伯来格可以为驾驶员提供其他车辆与障碍物之间的距离和距离。
相对速度数据，同时提供视频图像；奔驰，日产和其他汽车公司正在使用德国ADC公司生产的毫米波雷达系统。
安全状态判断安全状态判断主要采用安全距离逻辑算法，该算法根据车辆制动过程的运动学分析，乘坐舒适性，车间之间的时间距离以及驾驶员特性等因素建立不同的安全距离模型。
其中，基于时距的安全距离模型没有考虑驾驶员实际应保持的距离之间的距离也与相对速度相关的事实，并且判断结果不符合驾驶员的主观感觉。
司机。
因此，日本研究人员建立了飞行员安全距离模型。
然而，在具有前部车辆制动的防撞系统的典型工作条件下，模型的加速度是固定的，这导致模型的判断结果不符合驾驶员的主观感觉。
针对该问题，对驾驶员的最佳预览加速度模型进行了研究。
避碰系统控制汽车主动避碰控制方法主要包括上控制和下控制。
前者从安全距离出发，从运动学的角度应用控制算法来获得当前情况下车辆应具有的减速度。
后者从上层控制算法和其他目标参数确定的车辆目标减速度开始，结合车辆制动系统模型，应用控制算法实现对节气门，制动，转向等的精确控制，并达到要求的目标。
上层控制。
控制算法包括模糊控制和神经网络控制，滑模控制算法以及适用于非线性目标的Back-stepping方法。
主动防撞系统存在的问题：目前的研究只考虑了很少的侧向目标和其他类型的距离目标，并且该系统存在诸如冗余警报，错误警报以及对驾驶员特性的考虑不足等问题。
在控制模型中仅考虑纵向控制模型。
对于诸如高速转向，制动，超车等危险情况，必须建立考虑侧向控制的动态模型。
在模型控制器的设计中，现有的上位控制器设计认为驾驶员的驾驶特性不足，而下位控制器则认为
