国内智能驾驶科研团队念科智能最近发布了其新一代辅助刹车系统，此系统搭载了最新升级的基于线性动态预测模型第二代nenkooauto智能刹车算法。
第二代nenkooauto智能刹车算法使其在系统执行策略上做了升级，优化了原来完全依托TTC碰撞时间的刹车执行依据，在辅助刹车逻辑上由原来的点刹与紧急制动之间固化物理衔接模式升级为当前的动态衔接。具体实现在终端的优化效果为：
1、刹车策略更为线性，舒适度进一步提升。
基于多个线性回归预测模型的动态刹车策略，系统在非紧急制动状态下辅助刹车力度上更为线性，舒适度大大提升。
2、刹车更为聪明，根据不同危险等级采取不同的线性刹车策略。
第二代nenkooauto独特的多个线性预测模型为车辆当前的碰撞危险等级提供多维度的数据分析，其根据当前车速、相对速度、相对距离、相对加速度、相对减速度等车辆动态数据分析出当前车辆的碰撞危险等级。使系统的决策场景丰富化，使系统的制动策略更智能和线性化。
3、进一步提升了对障碍物的分辨能力，优化解决了行业难题“幽灵刹车”(紧急系统误杀)。
“幽灵刹车”(紧急系统误杀)一直是智能驾驶领域无法逾越的鸿沟，原因在于作为系统环境感知的各类传感器皆具有各自先天的缺陷，例如基于光学原理的激光雷达和视觉传感器存在穿透性差、探测距离近以及对逆光、大雨、大雾等恶劣外部光学环境适应性差、而超声波探测距离又非常有限且精度差、毫米波在探测距离及抗干扰性上有很大优势但探测精度不如光学类传感器，因此，作为系统的“眼睛”，传感器难免会误报错误的障碍物数据，导致如车辆正常行驶中前方空无一物系统却突然自动紧急刹车!!因此要彻底解决这个问题，除了进一步优化传感器结构做数据互补融合机制之外，同样重要的是要在算法上做升级，让系统的“大脑”更加聪明，会对数据做更加优化的处理。此次念科智能发布的其新一代NENKOOAUTO智能辅助刹车算法，进一步加深77GHz毫米波雷达与视觉传感器的数据融合，建立了更高耦合度的世界坐标系; 为辅助制动的决策做了比较高的危险等级限定，特别是针对紧急制动的执行策略做了更多维度的决策分析和对执行输出做了智能化限定，在决策端彻底解决了“幽灵刹车”技术难题!让搭载了该系统的车主特别是新能源车主可以更加安心使用。
此外，据发布会介绍信息，最新一代的NENKOOAUTO辅助刹车算法还可在制动力度曲线及制动决策个性化调制上做个性化的定制方案，以满足不同车型及不同应用场景。
