红旗汽车的自动避让系统（AES）通过融合雷达与摄像头感知、实时决策算法和线控执行机构，在驾驶员未及时反应时主动转向规避碰撞，其工作原理可拆解为感知、决策、执行三大层级。
一、感知层：多传感器融合构建环境模型
1. 传感器硬件配置
采用前向毫米波雷达探测远距离移动目标，最远探测距离超过200米。
车身四周布置超声波雷达，覆盖近距离盲区，尤其针对加塞车辆和低速障碍。
车顶或前挡风玻璃后方安装高清立体摄像头，识别车道线、行人、自行车、交通标志等视觉信息。
部分红旗车型还搭载侧向角雷达，用于监测相邻车道动态。
2. 数据融合处理
各传感器数据经过时空间对准后输入中央域控制器，生成包含障碍物类型、位置、速度、航向角的环境模型。
系统会特别标识“鬼探头”类突然出现的障碍，如从停驻车辆后方冲出的行人或非机动车。
二、决策层：分层逻辑判断转向时机
1. 碰撞风险评估
控制算法实时计算本车与目标物的碰撞时间（TTC）。
当TTC低于安全阈值（通常为1.5-2秒）时，系统首先触发自动紧急制动（AEB）。
2. 转向可行性判断
若AEB无法完全避免碰撞，系统立即评估自动紧急转向（AES）条件：
目标车道必须空闲且宽度足够，无并行车辆或动态障碍物。
本车当前速度在AES工作区间内（通常为30-80km/h）。
路面附着系数、横摆角速度等参数未超限。
对于逆行、闯红灯等极端违规场景，系统认定驾驶员主动制造危险，将不会触发AES，而是优先保证规避无辜第三方。
3. 路径规划与轨迹生成
决策模块输出一条平滑避让轨迹，兼顾安全性与乘坐舒适性。
轨迹包含期望的横向偏移量、转向角速率、纵向减速度，避免避让后发生二次事故。
三、执行层：线控底盘与动态稳定控制
1. 转向执行机构
红旗采用的线控转向系统能快速响应决策指令，转向电机可在0.1秒内施加最大转向扭矩。
系统会同时与电子稳定程序（ESC）联动，对每个车轮实施独立制动，抑制甩尾或侧滑。
2. 人机交互与接管提示
在AES启动前，仪表盘或HUD会闪烁红色警示图标，并伴随蜂鸣音。
若驾驶员突然手动干预（如反向打方向盘），系统会立即退出并将控制权交还驾驶员，避免人机冲突。
四、红旗智能驾驶的实际表现
1. 复杂路况应对能力
在市区道路中，红旗的辅助驾驶系统能应对大货车突然加塞和对向来车侵占车道等场景，灵活穿行避让，而非仅执行急刹车。
系统对逆行非机动车等典型中国交通状况有专项优化，识别率和避让成功率较高。
2. 主动安全系统普及趋势
红旗已将主动安全功能从“高配专属”逐步向全员标配推进，类似鸿蒙智行的智能安全系统已累计拦截超过181万次碰撞风险。
自动避让功能作为AEB的补充，在高速和快速路场景下效果尤为显著。
五、自动避让系统的触发条件与风险提示
1. 必须满足的核心条件
车辆处于顺行车道，且目标车道具备安全并入条件。
系统未识别到驾驶员有主动规避动作（如打转向灯、转动方向盘）。
障碍物类型须在系统可识别白名单内（常见车辆、行人、自行车、路障等）。
2. 常见误解与安全警示
AES不是自动驾驶，而是紧急情况下的最后一道防线，不能处理所有危险。
驾驶员不能依赖系统规避因自身违规（如逆行、闯红灯）造成的风险。
部分网络传言将普通变道或AEB误认为“自动避让”，需通过官方手册区分。
六、技术演进方向
1. 感知增强
未来将引入固态激光雷达，提升对静止小目标（如倒下的人、坠物）的探测能力。
V2X车路协同技术可让系统提前接收路口信号灯、周边车辆意图，预判风险。
2. 决策算法升级
特斯拉等品牌已积累大量AES触发数据，红旗也在通过影子模式收集真实路况，持续优化决策逻辑。
端到端神经网络模型有望取代传统规则式判断，提升场景泛化能力。
