劉力源， 榮亞鵬， 李碩， 趙華

(1.山西交通科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 黃土地區(qū)公路建設(shè)與養(yǎng)護(hù)技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 山西 太原 030006；2.同濟(jì)大學(xué) 道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 上海 201804；3.美國印第安納州交通部， 西拉斐特 47906；4.普渡大學(xué)， 西拉斐特 47907 )

自動(dòng)駕駛汽車所采用的硬件、算法及運(yùn)行的道路環(huán)境都影響其可靠性和安全性，在實(shí)際道路上進(jìn)行駕駛測試是檢驗(yàn)自動(dòng)駕駛汽車能否安全運(yùn)行的必要手段。美國加利福尼亞州(下稱加州)制訂了自動(dòng)駕駛汽車道路測試條例，要求所有自動(dòng)駕駛汽車制造商在加州公共道路上進(jìn)行駕駛試驗(yàn)前必須申請測試許可證，并每年提交駕駛測試中自動(dòng)模式脫離和事故報(bào)告。該文通過采集和分析美國加州自動(dòng)駕駛汽車企業(yè)在公共道路測試中的自動(dòng)駕駛脫離數(shù)據(jù)和事故數(shù)據(jù)，研究面向自動(dòng)駕駛安全的現(xiàn)有道路設(shè)施的改善方式，為國內(nèi)自動(dòng)駕駛汽車的道路測試和管理提供借鑒，促進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車和道路的安全融合。

1 美國加州自動(dòng)駕駛汽車道路測試法規(guī)

1.1 自動(dòng)駕駛汽車測試法規(guī)

美國加州機(jī)動(dòng)車管理局于2014年9月頒布公共道路自動(dòng)駕駛汽車測試法規(guī)，即加州法規(guī)第13篇第1部第1章第3.7條款“自動(dòng)駕駛汽車”，并于2018年4月修訂為“自動(dòng)駕駛汽車試驗(yàn)”。該法規(guī)授權(quán)加州機(jī)動(dòng)車管理局審查和頒發(fā)自動(dòng)駕駛汽車試驗(yàn)和部署許可證，確保申請人符合法定的所有安全駕駛操作要求。該條款主要涉及關(guān)鍵術(shù)語、許可證(種類、申請和吊銷)、試驗(yàn)駕駛?cè)撕驮囼?yàn)車輛、報(bào)告四方面共計(jì)24項(xiàng)內(nèi)容。目前自動(dòng)駕駛汽車企業(yè)在加州可申請的許可證有司機(jī)的試驗(yàn)許可證、無人駕駛試驗(yàn)許可證和部署(公共使用)許可證3種。

該法規(guī)規(guī)范了自動(dòng)駕駛汽車測試的15個(gè)關(guān)鍵術(shù)語，包括自動(dòng)駕駛模式、自動(dòng)駕駛試驗(yàn)車輛、自動(dòng)駕駛汽車試驗(yàn)駕駛?cè)恕⑵胀{駛模式、指定人、駕駛?cè)恕?dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)、自動(dòng)駕駛車輛制造商、最小風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)、設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍、乘客、個(gè)人信息、公共道路、遠(yuǎn)程操作員和試驗(yàn)。申請?jiān)S可證的企業(yè)必須滿足3個(gè)基本要求：一是必須是企業(yè)自身進(jìn)行試驗(yàn)；二是試驗(yàn)車的駕駛?cè)吮仨毷瞧髽I(yè)的雇員、承包人或指定人，并由企業(yè)向機(jī)動(dòng)車管理局證實(shí)其能操作試驗(yàn)車輛并獲得企業(yè)授權(quán)駕駛試驗(yàn)車輛；三是企業(yè)已向機(jī)動(dòng)車管理局提供500萬美元的保證金，證明其有能力應(yīng)對試驗(yàn)車輛行駛在公共道路上造成的財(cái)產(chǎn)、傷殘和死亡賠償?shù)呐袥Q。測試許可證的有效期為2年，到期后必須更新。獲得測試許可證的企業(yè)，每年都需向機(jī)動(dòng)車管理局提交自動(dòng)駕駛模式脫離和事故報(bào)告。

1.2 自動(dòng)模式脫離和事故報(bào)告

自動(dòng)駕駛汽車企業(yè)每年向機(jī)動(dòng)車管理局提交自動(dòng)模式脫離報(bào)告的截止日期為1月1日。自動(dòng)模式脫離是指在自動(dòng)模式駕駛中當(dāng)檢測到自動(dòng)駕駛技術(shù)失效時(shí)或試驗(yàn)車輛要求駕駛?cè)嗣撾x自動(dòng)模式并立即手動(dòng)控制車輛時(shí)。第一次提交脫離報(bào)告時(shí)間應(yīng)涵蓋獲得試驗(yàn)許可證之日起至次年11月30日，后續(xù)年度報(bào)告應(yīng)涵蓋當(dāng)年12月1日至次年11月30日。報(bào)告的主要內(nèi)容包括車輛能否在無人駕駛的情況下正常運(yùn)行及脫離的地點(diǎn)、車輛駕駛模式、原因。另外，脫離報(bào)告必須提供每月每輛試驗(yàn)車輛的駕駛總里程數(shù)。

加州自動(dòng)駕駛汽車測試法規(guī)還要求汽車企業(yè)在公共道路上試驗(yàn)時(shí)，一旦試驗(yàn)車輛涉及到人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失的事故，必須在事故發(fā)生10 d內(nèi)向機(jī)動(dòng)車管理局提交事故書面報(bào)告，報(bào)告采用統(tǒng)一格式，內(nèi)容包括事故涉及的所有人員信息、事故發(fā)生時(shí)的詳細(xì)敘述等。

2 自動(dòng)駕駛模式脫離數(shù)據(jù)分析

搜集加州部分汽車企業(yè)自動(dòng)駕駛測試中自動(dòng)模式脫離數(shù)據(jù)和事故數(shù)據(jù)，2018年駕駛試驗(yàn)中自動(dòng)駕駛模式脫離數(shù)據(jù)見表1。脫離率是指自動(dòng)駕駛單位里程的脫離次數(shù)，脫離次數(shù)越多，脫離率越大，說明人工干預(yù)越頻繁，自動(dòng)駕駛技術(shù)可靠性越差。駕駛試驗(yàn)里程越長，脫離率越能反映自動(dòng)駕駛技術(shù)的真實(shí)水平。根據(jù)表1，谷歌公司在2018年的試驗(yàn)里程位居第一，高達(dá)200 萬km，脫離率最低，為 0.056 次/(1 000 km)；國內(nèi)公司中百度公司的試驗(yàn)里程最多，為2.9 萬km，脫離率為3.023 次/(1 000 km)；優(yōu)步的脫離率最高，為1 622.435次/(1 000 km)。

表1 2018年自動(dòng)駕駛汽車路測脫離次數(shù)

由于道路、交通和氣候條件不同，單從脫離率一個(gè)指標(biāo)評價(jià)不同企業(yè)的自動(dòng)駕駛技術(shù)并不準(zhǔn)確，但從2015—2018年脫離率的變化來看，自動(dòng)駕駛技術(shù)進(jìn)展非常迅速，如谷歌的脫離率從2015年的0.499 次/(1 000 km)降到2018年的0.056 次/(1 000 km)。

造成脫離的原因總體上可分為硬件和軟件兩大類，前者包括車輛、車載計(jì)算單元、傳感器等故障或損壞，后者包括感知、規(guī)劃、控制3個(gè)子系統(tǒng)和輔助軟件等出現(xiàn)差錯(cuò)。感知是認(rèn)知周圍場景和確定所處位置、障礙物及其位置、檢測和辨認(rèn)標(biāo)志標(biāo)線和信號燈；規(guī)劃是根據(jù)駕駛場景計(jì)算確定其應(yīng)遵循的軌跡和駕駛決策，如起終點(diǎn)路徑、轉(zhuǎn)彎時(shí)加減速、安全避開障礙物等；控制是準(zhǔn)確執(zhí)行規(guī)劃傳達(dá)的指令，包括車輛制動(dòng)、轉(zhuǎn)向、加速、變速和指示燈；輔助軟件是支持、監(jiān)視和協(xié)調(diào)各子系統(tǒng)之間信息交換的中間件。圖1為根據(jù)2018年自動(dòng)駕駛模式脫離報(bào)告，按硬件和軟件兩大原因分別統(tǒng)計(jì)得到的脫離百分率。谷歌、通用和優(yōu)步的脫離原因90%以上是軟件差錯(cuò)，文遠(yuǎn)知行和星行的脫離原因約80%是軟件差錯(cuò)。

圖1 2018年加州自動(dòng)駕駛汽車路測脫離原因統(tǒng)計(jì)

圖2為部分汽車企業(yè)自動(dòng)模式脫離原因統(tǒng)計(jì)。由圖2可知：1) 導(dǎo)致脫離的主要軟件系統(tǒng)原因是規(guī)劃子系統(tǒng)，其次是感知子系統(tǒng)。從不同類型道路脫離次數(shù)來看，發(fā)生在城市道路上的次數(shù)遠(yuǎn)大于發(fā)生在高速公路和普通公路上的次數(shù)，96%的脫離發(fā)生在城市道路上，高速公路和普通公路脫離次數(shù)分別占3%、1%。城市道路交叉繁多復(fù)雜，行人、自行車較多，駕駛環(huán)境較混亂。交叉口設(shè)置如轉(zhuǎn)彎車道、標(biāo)志標(biāo)線和信號燈、其他道路用戶的交通行為都影響自動(dòng)駕駛汽車行駛。谷歌公司自動(dòng)模式脫離的主要原因是其他道路用戶的魯莽駕駛，占脫離總數(shù)的88%。安波福自動(dòng)模式脫離的主要原因是交通信號燈，占脫離總數(shù)的42%；其次分別是路面標(biāo)線、道路施工和其他道路用戶的魯莽駕駛，各占脫離總數(shù)的29%、19%和10%。

圖2 自動(dòng)駕駛模式脫離原因統(tǒng)計(jì)

3 自動(dòng)駕駛汽車交通事故數(shù)據(jù)分析

2014—2018年自動(dòng)駕駛汽車交通事故報(bào)告中記錄了82起自動(dòng)駕駛汽車在自動(dòng)駕駛模式時(shí)發(fā)生的事故，根據(jù)所有事故細(xì)節(jié)，同時(shí)查閱2017年美國全國大約645.2萬交通事故統(tǒng)計(jì)結(jié)果，分析自動(dòng)駕駛汽車交通事故特征。如圖3(a)所示，自動(dòng)駕駛和普通汽車交通事故類型分布趨勢相似，以多車事故為主，自動(dòng)駕駛汽車多車事故占總數(shù)的95%，普通汽車多車事故占總數(shù)的71%。自動(dòng)駕駛汽車多車事故中，約99%為雙車事故。如圖3(b)所示，自動(dòng)駕駛汽車交通事故造成的死亡、傷人和財(cái)產(chǎn)事故占比分別為0、2.4%和97.6%，普通汽車分別為0.5%、29.3% 和70.2%。自動(dòng)駕駛汽車的事故程度比普通汽車的事故程度低，尤其是傷殘和死亡事故很少。如圖3(c)所示，自動(dòng)駕駛汽車碰撞類型主要是追尾、側(cè)碰、角度碰撞和行人或自行車碰撞，分別占事故總數(shù)的67%、21%、6%和5%；普通汽車碰撞類型主要是追尾、碰撞物體、角度碰撞和側(cè)碰等，分別占事故總數(shù)的33%、28%、21%和12%。自動(dòng)駕駛汽車對撞和碰撞物體的事故率均為零，但和行人或自行車碰撞的事故率較高。車輛對撞更有可能對駕駛?cè)嘶虺丝驮斐蓢?yán)重傷害或死亡，碰撞物體也可能造成重大損傷，特別是高速?zèng)_出路外時(shí)。自動(dòng)駕駛汽車可有效防止車輛對撞和沖出路外事故，但要注意防止和行人或自行車發(fā)生碰撞。

圖3 自動(dòng)駕駛汽車和普通汽車交通事故比較

圖4為自動(dòng)駕駛汽車交通事故發(fā)生地點(diǎn)和事故發(fā)生時(shí)車輛所處行駛狀態(tài)分布，其中交叉口、變道、減速轉(zhuǎn)彎和泊車等場景均發(fā)生在城市道路上。自動(dòng)駕駛汽車交通事故主要發(fā)生在城市道路上，占總數(shù)的95%，而發(fā)生在高速公路上的事故不超過3%。城市道路上自動(dòng)駕駛汽車事故中，發(fā)生在交叉口、變道和減速轉(zhuǎn)彎的事故率分別為57%、27%和7%。在交叉口事故中，64%是自動(dòng)駕駛汽車停駐等候紅燈或行人時(shí)被普通車輛追尾，15%是在減速轉(zhuǎn)彎時(shí)被普通車輛追尾，其余的是在信號燈變紅自動(dòng)駕駛汽車減速或信號燈變綠自動(dòng)駕駛汽車起動(dòng)時(shí)被普通車輛追尾。在變道時(shí)發(fā)生的事故中，除2起事故是自動(dòng)駕駛汽車變道時(shí)碰撞普通車輛外，其余均為普通車輛變道超車時(shí)碰撞自動(dòng)駕駛汽車。自動(dòng)駕駛汽車減速停讓事故均為自動(dòng)駕駛汽車被普通車輛追尾。在高速公路2起事故中，一起是自動(dòng)駕駛汽車從匝道進(jìn)入高速公路時(shí)被普通車輛追尾，另一起是自動(dòng)駕駛汽車在正常行駛時(shí)被普通車輛追尾。

圖4 自動(dòng)駕駛汽車交通事故發(fā)生地點(diǎn)和行駛狀態(tài)分布

造成車輛追尾的原因是駕駛?cè)俗⒁饬Σ患?、疲勞駕駛、跟車太緊而車速快、車輛尾燈或剎車故障、輪胎磨損、雨雪天路面打滑及霧天能見度降低、路面磨損等。追尾事故的發(fā)生在于車輛制動(dòng)剎車時(shí)停車距離過大，主要受車速、反應(yīng)時(shí)間和路面摩擦系數(shù)的影響。

4 面向自動(dòng)駕駛的道路設(shè)施改善建議

(1) 改良信號燈設(shè)施。采用反光邊框黑色背板和切口遮沿的信號燈。圖5(a)為普通信號燈，紅黃燈已被冰雪覆蓋。圖5(b)為采用反光邊框黑色背板和切口遮沿的信號燈，反光邊框黑色背板可提高信號燈能見度和對比度、消除太陽眩光，切口遮沿可防止冰雪在燈底部積聚而覆蓋信號燈。

(2) 采用全天候反光路面標(biāo)線，確保夜間和惡劣天氣下標(biāo)線的能見度和對比度。圖5(c)中的普通路面標(biāo)線在夜間幾乎從視線中完全消失，而圖5(d)中的全天候反光標(biāo)線在夜間清晰可見。

(3) 在交叉口前設(shè)置警告標(biāo)志[見圖5(e)]，在人行橫道前設(shè)置警告標(biāo)志[見圖5(f)]。采用車-路(V2I)技術(shù)，使駕駛?cè)四軠?zhǔn)確地獲取交通信號燈變化時(shí)間，以便調(diào)整車速。

(4) 設(shè)立自行車專用車道，嚴(yán)禁自行車隨意占用機(jī)動(dòng)車道。

(5) 加強(qiáng)道路施工作業(yè)區(qū)交通組織管理，如標(biāo)志標(biāo)線、導(dǎo)流設(shè)施和作業(yè)車輛。在多車道道路施工作業(yè)區(qū)，兩側(cè)均設(shè)置相關(guān)標(biāo)志，以防其他車輛阻擋視線[見圖5(g)]。另外，設(shè)立道路施工作業(yè)區(qū)前置警告標(biāo)志，提醒駕駛?cè)撕妥詣?dòng)駕駛車輛及時(shí)繞行[見圖5(h)]。

(6) 交叉口設(shè)立分離式右轉(zhuǎn)車道[見圖5(i)]，減少追尾事故。也可采用特殊路面抗滑技術(shù)[見圖5(j)]，提高路面摩擦系數(shù)，減少追尾事故。

(7) 如圖5(k)所示，陽光可能使自動(dòng)駕駛汽車無法辨別物體，路表積水可能使自動(dòng)駕駛汽車無法讀取路面標(biāo)線。高速公路道路用地范圍內(nèi)廣告牌和交通標(biāo)志牌混雜在一塊，會(huì)給駕駛環(huán)境帶來干擾[見圖5(l)]。采用全天候標(biāo)志標(biāo)線和清理雜亂的廣告牌，有助于營造友好的道路環(huán)境。

圖5 自動(dòng)駕駛汽車交通安全隱患和改善措施

5 結(jié)論

在公共道路上進(jìn)行駕駛測試是檢驗(yàn)自動(dòng)駕駛汽車駕駛安全性的必要手段，是認(rèn)知自動(dòng)駕駛技術(shù)的有效途徑，是提出道路設(shè)施改善措施的前提。通過采集和分析美國加州自動(dòng)駕駛測試過程中自動(dòng)駕駛模式脫離和事故數(shù)據(jù)，得出以下結(jié)論：

(1) 自動(dòng)駕駛模式脫離大多發(fā)生在城市道路上，主要原因是自動(dòng)駕駛軟件出現(xiàn)故障，硬件出現(xiàn)故障的概率較低。

(2) 自動(dòng)駕駛汽車安全事故多發(fā)生在城市道路上，和普通汽車交通事故類型分布相似，主要是多車事故且多為雙車事故，事故程度比普通汽車低，沒有對撞事故。自動(dòng)駕駛汽車事故碰撞類型主要是城市道路交叉口追尾。其他道路用戶的魯莽行為包括行人、自行車、普通汽車的不規(guī)范交通行為等對自動(dòng)駕駛車輛的干擾較大。

(3) 加強(qiáng)行人和自行車交通管理、提高標(biāo)志標(biāo)線能見度、合理規(guī)劃車道、清除混亂的道路廣告牌和提高特殊路段的路面抗滑性能等能提高自動(dòng)駕駛汽車的行駛安全。