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懂车帝联合中南大学发布报告: 辅助驾驶有局限, 白天事故占比超八成

懂车帝联合中南大学发布报告: 辅助驾驶有局限, 白天事故占比超八成

更新时间: 浏览次数: 258

极目新闻通讯员王艾瑞

近年来,随着辅助驾驶的普及率越来越高,如何确保组合驾驶辅助系统在真实复杂交通环境中的安全表现,成为亟待解决的问题。

7月23日,懂车帝联合中南大学发布《智能网联汽车辅助驾驶安全场景研究报告》。报告通过分析近年来国内外交通事故数据库中的典型场景发现,高速公路是辅助驾驶事故发生最多的场景,追尾是最频发的碰撞类型,而感知系统识别失效是辅助驾驶事故的主要诱因。

值得一提的是,从事故发生时段来看,普遍认为更安全的白天反而是事故高发时段,占比达80.5%,因此即使在白天的交通环境下,驾驶员也不应放松对驾驶辅助系统的接管。

四类重点边缘场景威胁行车安全

真实交通事故数据作为标准法规和测评规程的测试场景主要依据之一,能够反映真实道路交通环境下的事故特征。报告梳理了三大类24项辅助驾驶事故典型场景,其中包含追尾、变道碰撞、转弯碰撞等“车-车”碰撞场景,转弯、变道时遇到两轮车等“车-两轮车”碰撞场景,以及行人横穿马路、左转遇行人等“车-行人”碰撞场景。

与此同时,“鬼探头”类场景、同向变道切入场景、恶劣天气场景、施工场景等四类具有高度代表性的“重点子类场景”在报告中被重点提及,作为重点边缘场景,上述四类场景严重威胁行车安全。

在“鬼探头”类场景中,驾驶员视距常因路侧静止车辆、灌木丛、建筑物等障碍物受阻,难以提前察觉突然从视觉盲区出现的行人或两轮车,从而引发交通事故。此类场景突发性强,驾驶员应对时间、制动距离更短。

同向变道切入场景(Cut-in)表现为相邻车道上的车辆突然并线插入目标车前方,尤其在车距不足或目标车加速过程中最为危险,此类情景在中国、欧洲等地的城市快速路与高速公路中尤为典型。研究指出,夜间无照明或湿滑路面Cut-in事故是常见场景。

恶劣天气会显著增加组合驾驶辅助系统的感知难度和碰撞风险,常见于多种道路环境。研究显示,在夜间无照明或湿滑路面条件下事故频发,其中雨天是高发典型事故天气环境。城市道路中的变道行为因恶劣天气导致感知识别失效,车辆在切换车道时易与并行车辆发生碰撞。

施工场景则包括临时施工占用车道、施工改变交通流向、施工改变通行规则、施工改变限制速度等。

高速公路事故量最多,追尾事故占比近4成

报告梳理了近年来公开报道的41例国内外典型辅助驾驶交通事故,对每起事故发生的道路交通环境、驾驶员操作与车辆反应、事故碰撞过程等进行分析发现,高速公路事故量最多,白天是事故高发时段,追尾事故占比近4成,而感知系统识别失效是辅助驾驶事故的主要诱因。

从道路类型分布来看,高速公路发生事故数量最多,达21起;城市道路次之,有15起;城市快速路4起;国道最少,仅1起。高速公路和城市道路合计占比超八成,反映出辅助驾驶在高速公路、城市道路场景事故风险相对更高。

从事故发生时段来看,白天是事故高发时段,占比达80.5%;夜晚和凌晨事故量少,占比分别为12.2%、7.3%。说明即使在白天的交通环境下,驾驶员也不应放松对驾驶辅助系统的接管。

从碰撞形态来看,追尾前方静止或慢行的作业车辆、故障车辆等占比为39%,不合理的突然变道或转向导致与路侧/路中固定设施碰撞占比22%,其余类型如碰撞侧翻车辆、改道撞分隔带等占比较低,反映出辅助驾驶系统仍需持续优化追尾及变道相关场景功能。

从事故失效类型来看,感知系统识别失效(前方静止/低速障碍物识别失败)占比34.1%,感知系统识别失效(周边动态物体误判漏判)占比29.3%,路径规划/控制逻辑错误占比26.8%,可见感知系统识别失效是辅助驾驶事故的主要诱因。

辅助驾驶有局限,用户教育很关键

报告指出,当前的组合驾驶辅助系统无法胜任某些危险复杂交通场景,系统在某些特殊情况下可能无法及时做出正确的决策,多起案例表明辅助驾驶系统尚无法完全准确或无法提前识别静止或慢行目标,需要驾驶员随时准备接管车辆。而在实际宣传推广活动中存在夸大或误导性表述,将“辅助驾驶”宣传为“自动驾驶”、“高阶辅助驾驶”,导致用户对系统的适用边界和限制条件产生误解或盲区,从而过度依赖系统,忽视自身驾驶的主体责任。

在此背景下,目前监管部门正在加快制定和完善相关法规,已经发布了《关于进一步加强智能网联汽车准入、召回及软件在线升级管理的通知》,强化企业产品质量安全主体责任,规范营销宣传行为,严格履行告知义务。

报告建议,在当前技术阶段,加强用户的教育和培训十分关键。作为驾驶安全的第一责任人,用户要充分了解组合驾驶辅助系统的使用方法、限制和风险,养成正确的驾驶行为和习惯,提高安全意识。

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发布于:北京市
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