一、國家標准
前向碰撞預警的標准文件是GB_T 33577-2017。該標准初步定義了這項技術。需要注意的是，性能試驗環境被設置為白天，也就是說到2017年，大多數廠家沒有解決天氣惡劣的環境干擾。
不過時至今日，一半以上的廠家都解決了這個問題，該標准就顯得有點寬松了。
二、技術方向
前向碰撞預警有這么幾個方向：毫米波、激光雷達、單目相機+毫米波、單目相機、雙目相機。
特斯拉以前是單目相機+毫米波的技術方案，現在改為單目相機。
中科慧眼用的是雙目相機方案，做的也比較好。
總之，主流方向就是單目相機、或者雙目相機、又或者三目。
三、研發問題
前向碰撞預警必須要獲取幾個重要的信息，分別是前車相對距離、前車相對速度、自車絕對速度、自車加速度和自車轉向。
擁有前車相對距離、相對速度、自車絕對速度，才可以估算碰撞時間。擁有自車加速度和自車轉向，才能夠摸清駕駛員的駕駛意圖。
結合碰撞時間、駕駛意圖，才能夠實現一個基本的FCW。
自車的絕對速度、加速度和轉向可以由can總線來獲取，沒這個條件的話，也可以用慣導來獲取。
然而前車的相對距離、相對速度的求解就是一個較困難的問題。
四、求解前車相對距離、相對速度
我們只討論用視覺的方法求距離、速度。
基於視覺的前車測距方法，有兩個主要方向，一是雙目求深度圖，二是單目小孔成像。
雙目的方法，有一個很大的限制條件，就是最大測量距離絕對不會超過30m。這是由雙目相機的視角和分辨率、焦距、基線長度共同決定的。
中科慧眼說自己的最大測量距離有100m，但是我覺得不可能，算法再強，沒有設備支撐，也不可能做到100m。
單目的方法，大多是基於小孔成像的原理，可以看看這篇文章：單鏡頭視覺系統檢測車輛的測距方法 - 知乎 (zhihu.com)
當然，單目也有他的問題：如果使用檢測框着地點來估計前車距離，自車的俯仰角發生變化，約束條件就會被破壞，所測距離將會發生巨大誤差。真實駕駛條件中，俯仰角的變化不可避免，通過估算俯仰角，對距離進行補償是一個不錯的方法。如果使用高度信息估計前車距離，車輛的高度信息不統一，可能需要對每一種車的高度都進行標定。寬度信息則不建議使用。
也可以用IMM算法，將這兩個模型結合起來使用，但是效果完全取決於你的調參技術。
用視覺的方法求解前車速度，也是一個麻煩問題。首先，也是必須的，你要有一個跟蹤器，將不同幀之間的同一輛車的測距信息關聯起來。其次，求解出來的速度必須能夠及時反映當前時刻車輛的速度，如果不能及時反映，就會導致預警延遲。跟蹤器可以使用deepsort，但是該技術沒有完全解決ID switch的問題，求解速度可以使用最小二乘法濾波，但是最小二乘法屬於低通濾波，必然會有響應慢的情況。那么可不可以使用別的方法，當然可以，但是如果你使用的方法是低通濾波，那么響應慢的情況，不可能避免。一個折衷的辦法就是別讓速度被平滑的太厲害，不要使他的響應過於慢。