李平飛 楊鴻 徐暢 譚正平 楊建軍 唐劍軍

1. 西華大學汽車與交通學院 2. 四川西華交通司法鑒定中心 3. 汽車測控與安全四川省重點實驗室 4. 四川省公安廳交通警察總隊

一、概述

據(jù)國家統(tǒng)計局公開數(shù)據(jù)，2020年全國交通事故總數(shù)為244674起，死亡人數(shù)為61703人[1]，道路交通安全仍然嚴峻。在傳統(tǒng)的交通事故調(diào)查中，主要是通過路面痕跡、車輛痕跡、監(jiān)控視頻、事故參與者或目擊者的口述等信息來還原事故過程，造成調(diào)查工作量和工作難度較大，且部分事故沒有目擊者和監(jiān)控視頻，再加上雨雪天氣等情況，通過路面痕跡和車輛痕跡等信息還原事故帶來的不確定性和局限性愈發(fā)凸顯。更為重要的是，傳統(tǒng)的事故調(diào)查方法難以確定駕駛?cè)嗽谑鹿是安扇〉膽?yīng)急處置措施，為客觀公正處理交通事故造成障礙，也不利于提高事故預(yù)防水平。尤其隨著汽車新技術(shù)的不斷發(fā)展，對進一步將新技術(shù)應(yīng)用于交通事故調(diào)查有著更加現(xiàn)實、緊迫的需求。汽車事件數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)（Event Data Recorder，EDR）類似于飛機的黑匣子，因此也被俗稱為“汽車黑匣子”。EDR具有監(jiān)測和記錄碰撞發(fā)生前、發(fā)生過程中及發(fā)生后車輛和乘員保護系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)的功能[2]，可為交通事故調(diào)查提供更加準確的數(shù)據(jù)源，尤其為鑒定駕駛?cè)嗽谑鹿是暗膽?yīng)急處置行為有著非常重要和不可替代的作用。按照國家標準GB 7258-2017《機動車運行安全技術(shù)條件》和GB 39732-2020《汽車事件數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)》的規(guī)定，自2022年1月1日起，要求新生產(chǎn)的乘用車強制性裝配EDR系統(tǒng)。隨著國家標準的實施，EDR在交通事故鑒定中將會得到普遍應(yīng)用。

目前，許多國內(nèi)學者基于EDR數(shù)據(jù)，對交通事故鑒定、事故場景重建進行了深入的研究。邱建斌等[3]基于EDR數(shù)據(jù)，使用PC-Crash仿真軟件，對汽車碰撞行人的事故重建進行了研究，研究表明：利用EDR數(shù)據(jù)能夠快速準確地對人車事故進行重建，比傳統(tǒng)的通過事故痕跡、參與者口述等重建的方法可靠性和實用性更高。朱國兵等[4]探討了EDR在車速鑒定中的應(yīng)用，研究表明：在沒有行車記錄儀、監(jiān)控視頻的情況下，EDR數(shù)據(jù)對車輛事發(fā)時的車速解析客觀有效，同時與傳統(tǒng)的痕跡鑒定方法相互印證，在實際鑒定中取得了良好的效果。張寬宇等[5]用一個實際案例探討了EDR技術(shù)在道路交通事故鑒定中的應(yīng)用，研究表明：EDR數(shù)據(jù)能與傳統(tǒng)鑒定結(jié)果互相印證，為鑒定結(jié)果的準確性提供了數(shù)據(jù)支撐，且減少了事故鑒定的工作難度和工作量，在事故鑒定中發(fā)揮了重要作用。谷陽陽等[6]用兩起實際案例分析了EDR在車輛質(zhì)量鑒定中的應(yīng)用，研究表明：EDR數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為車輛被動安全系統(tǒng)效用和車輛失控原因的鑒定提供了更高效的方法。

EDR一般會記錄碰撞前一段時間內(nèi)（如5s）的車輛速度、發(fā)動機轉(zhuǎn)速、電機轉(zhuǎn)速（新能源車）、節(jié)氣門開度、制動踏板狀態(tài)、加速踏板開度、縱向加速度、橫向加速度、方向盤轉(zhuǎn)角等數(shù)據(jù)。通過對EDR數(shù)據(jù)的研究，可以準確獲取車輛在碰撞前的行駛狀態(tài)和駕駛?cè)说牟僮髑闆r，為事故發(fā)生前駕駛?cè)说膽?yīng)急處置行為分析提供依據(jù)。

本文首先對交通事故中所涉及的114輛乘用車EDR記錄的駕駛?cè)嗽谂鲎睬皯?yīng)急處置情況進行統(tǒng)計分析，而后對其中3個案例做進一步分析，重點探討EDR數(shù)據(jù)在車輛碰撞前駕駛?cè)藨?yīng)急處置行為鑒定分析中的應(yīng)用，為此類交通事故鑒定提供參考。

二、EDR數(shù)據(jù)分析

在某事故中，EDR記錄的碰撞前5秒內(nèi)的部分字段數(shù)據(jù)如加速踏板開度、制動踏板狀態(tài)、發(fā)動機轉(zhuǎn)速、節(jié)氣門開度和車輛速度的記錄如表1所示。

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對114輛事故乘用車EDR數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，主要統(tǒng)計了反映碰撞前駕駛?cè)藨?yīng)急處置行為的數(shù)據(jù)，如制動踏板狀態(tài)、采取制動的時間、制動時的車輛速度、制動階段速度變化量（制動開始到制動結(jié)束或碰撞時的速度差）。在114輛乘用車中，碰撞前踩下制動踏板的有62輛，未踩下制動踏板的25輛，27輛無制動踏板使用狀態(tài)字段的記錄，如圖1所示。

62輛碰撞前采取了制動措施的車輛中，碰撞前1秒內(nèi)開始制動的車輛最多（17輛，占比為27.4%），碰撞前2～3秒內(nèi)開始制動的次之（15輛，占比為24.2%），在碰撞前4～5秒開始制動的車輛最少（7輛，占比為11.3%）。在碰撞前3秒內(nèi)開始制動的占比達71.0%，表明絕大多數(shù)駕駛?cè)四茉谂鲎睬?秒內(nèi)采取應(yīng)急措施，如圖2所示。

62輛碰撞前采取了制動措施的車輛中，制動時車輛的行駛速度分布如圖3所示，制動時初速度低于30km/h的車輛數(shù)與30km/h至60km/h以及90km/h以上的車輛數(shù)均較接近，制動初速度在60km/h至90km/h的車輛占比達40.3%。總體來看，制動時車輛行駛速度在60km/h以上的案例過半，占比達58.1%。

62輛碰撞前采取了制動措施的車輛中，平均制動初速度及平均制動速度變化量隨開始制動時間的分布情況如圖4所示。從圖中可看出，開始制動時間越早，平均制動速度變化量呈增大趨勢；開始制動時間在-4~-3秒之間的平均制動初速度最大，說明在該范圍內(nèi)的11輛車的行駛速度相對較高。

三、EDR應(yīng)用

（一）智能車事故中駕駛?cè)藨?yīng)急處置鑒定的應(yīng)用

隨著人工智能的不斷發(fā)展，自動駕駛已進入新的發(fā)展階段。2020年中國市場銷售了127萬輛具備L2級及以上級別自動駕駛功能的汽車，新車滲透率達7%[7]。同時，伴隨著智能汽車保有量增加的是涉及智能汽車交通事故的增加，尤其是近年來智能汽車“突然失控”“自動加速”“制動失效”等相關(guān)的新聞常見報道，引起消費者、汽車行業(yè)、政府監(jiān)管部門的高度關(guān)注。本節(jié)通過案例分析，探討涉及智能汽車的交通事故中利用EDR分析駕駛?cè)嗽谑鹿是疤幹眯袨榈姆椒ā?/p>

事故概況：一輛具備自適應(yīng)巡航（Adaptive Cruise Control，ACC）、前碰撞預(yù)警（Forward Collision Warning, FCW）、自動緊急制動（Autonomous Emergency Braking, AEB）等智能駕駛輔助系統(tǒng)的某乘用車在某地城市道路與前方車輛發(fā)生追尾碰撞事故。通過車輛行駛?cè)罩緮?shù)據(jù)和其他資料得知，事發(fā)時本車ACC處于開啟狀態(tài)，跟馳前方目標車輛，當跟馳的目標車換道后，本車在接近已完成換道車輛時突然向左變道并加速行駛，與前方正常行駛的車輛發(fā)生追尾事故，如圖5所示。

為了分析該車在碰撞前駕駛?cè)说牟僮餍袨?，提取EDR記錄相關(guān)信息進行分析。

圖6是EDR記錄的事故車輛碰撞前5s內(nèi)的車輛速度、加速踏板和驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速的關(guān)系圖，圖7是事故車輛橫向、縱向加速度和方向盤轉(zhuǎn)角關(guān)系圖。此外，EDR記錄的碰撞前5s內(nèi)事故車輛的制動踏板狀態(tài)均為“off”，即未使用狀態(tài)。

由圖6、圖7可看出，事故車輛在碰撞前5s內(nèi)，加速踏板行程除三次持續(xù)時間較短的行程減小外，其他時間內(nèi)均保持在100%。碰撞前-5~-0.8s的驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速、車速、縱向加速度與加速踏板行程變化趨勢一致，碰撞前5s內(nèi)車速變化、驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速、縱向加速度變化趨勢一致。碰撞前0.8s內(nèi)驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速、車速及縱向加速度均快速下降，車速由127km/h下降至103km/h，最大縱向減速度達-1g，但加速踏板行程保持在100%，制動踏板狀態(tài)為未使用，結(jié)合車輛行駛?cè)罩緮?shù)據(jù)，車速下降是AEB激活、緊急制動所導致。由圖7可看出，車輛方向盤轉(zhuǎn)角與側(cè)向加速度的變形趨勢一致，同時車輛方向盤的轉(zhuǎn)角方向與視頻記錄趨勢一致。

綜上，從EDR數(shù)據(jù)可判斷，在碰撞前5秒內(nèi)，事故車輛在加速踏板行程全開條件下加速行駛，在接近前方目標車過程中，因AEB激活，車輛在碰撞前減速，在此過程中，制動踏板為未使用狀態(tài)。

此案例說明，EDR在判定駕駛?cè)嗽谑鹿是暗膽?yīng)急處置行為中能夠發(fā)揮重要作用，應(yīng)用時除關(guān)注加速踏板行程、制動踏板使用狀態(tài)等直接數(shù)據(jù)外，對具有駕駛輔助功能的智能汽車而言，更需關(guān)注驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速、輪速、輸出扭矩、縱向/橫向加速度、方向盤轉(zhuǎn)角等關(guān)鍵參數(shù)以及駕駛輔助系統(tǒng)如AEB、ACC及主動安全系統(tǒng)如車身電子穩(wěn)定控制系統(tǒng)（Electronic Stability Program, ESP）等的狀態(tài)，方能更加全面分析事故車輛加減速的原因，準確判斷駕駛?cè)说膽?yīng)急處置行為。同時，本案例也反映出EDR在應(yīng)用中存在的不足：記錄碰撞前數(shù)據(jù)的時間長度對分析駕駛?cè)说奶幹眯袨槊黠@不足；由于未記錄駕駛輔助系統(tǒng)的狀態(tài)，對分析車輛的“突然加減速”“失控”等異常現(xiàn)象缺乏重要依據(jù)，建議國家標準修訂時進一步完善。

（二）結(jié)合軌跡重建分析駕駛?cè)藨?yīng)急處置的應(yīng)用

根據(jù)相關(guān)痕跡物證，并結(jié)合EDR數(shù)據(jù)，通過建立事故車動力學或運動學模型進行軌跡重建，綜合分析判斷駕駛?cè)嗽谑鹿是暗膽?yīng)急處置行為。本節(jié)通過案例分析，探討根據(jù)EDR數(shù)據(jù)、軌跡重建結(jié)果確定碰撞前駕駛?cè)藨?yīng)急處置行為的方法。

事故概況：一輛純電動轎車沿某城市道路行駛至始發(fā)地，在加速、變道行駛過程中與一輛二輪摩托車發(fā)生碰撞（在此次碰撞中安全氣囊點爆），并與其他轎車再次發(fā)生碰撞后停止，如圖8所示。

根據(jù)EDR記錄的時間、車輛速度、方向盤轉(zhuǎn)角信息繪制該事故車輛的行駛軌跡，并用縱/橫加速度加以驗證，部分數(shù)據(jù)如表2所示。

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為建立車輛行駛軌跡方程，將車輛簡化為一個點，根據(jù)車輛速度v、方向盤轉(zhuǎn)角，建立求解事故車輛對應(yīng)的軌跡坐標求解方程，繪制事故車輛行駛軌跡。方向盤轉(zhuǎn)角和車輪之間的轉(zhuǎn)向傳動比為11.76[8]。記碰撞前5s時刻的坐標為x0=0、y0=0，此時車輛的航向角記為0°，則有：

其中i為1，2，3，…，50，t為時間間隔（t=0.1s）。將坐標（x0, y0） ，…，（xi, yi） ，…，（x50, y50）連接起來即為事故車輛在碰撞前5s的行駛軌跡，如圖9所示。在此基礎(chǔ)上，可得出事故車輛在行駛軌跡各位置處其對應(yīng)的行駛參數(shù)。

將圖9的事故車輛行駛軌跡與監(jiān)控視頻進行比較，圖8左上圖a中，左上方亮燈的轎車是事故車輛在事發(fā)前5s時的大概位置，整個碰撞摩托車前的軌跡大致如圖9所示，事故車輛起初在最右側(cè)車道行駛，后加速向左換道與前方二輪車相撞。通過與道路監(jiān)控視頻對比，該軌跡線基本和事故車輛行駛軌跡吻合。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)EDR記錄車輛加速度踏板開度、制動踏板使用狀態(tài)等相關(guān)數(shù)據(jù)，可為進一步確定駕駛?cè)嗽诖诉^程中的應(yīng)急處置行為分析提供更加全面的信息。

結(jié)果表明：根據(jù)EDR數(shù)據(jù)進行事故車輛行駛軌跡重建，在此基礎(chǔ)上將EDR記錄的車輛相關(guān)行駛速度對應(yīng)到軌跡中，即可直觀得到事故車輛在碰撞前一段時間內(nèi)車輛行駛狀態(tài)參數(shù)、駕駛?cè)颂幹眯袨榧捌鋵?yīng)的時空關(guān)系，有利于準確判斷駕駛?cè)说膽?yīng)急處置行為及事故過程。

（三）EDR在保險理賠中的應(yīng)用

近年來，隨著汽車總量不斷上升，相對應(yīng)的機動車保險業(yè)務(wù)也快速發(fā)展，車險騙賠現(xiàn)象屢見不鮮[9]。同時騙保手段各式各樣，給車輛鑒定工作帶來了困難，影響汽車保險行業(yè)的健康發(fā)展。EDR的引入可以為保險理賠中常見的騙賠現(xiàn)象進行鑒定，如人為多次碰撞擴大車輛損失、人為制造事故、使用已點爆的安全氣囊等現(xiàn)象，EDR記錄的事故前車輛行駛狀態(tài)、駕駛?cè)瞬僮鞯葏?shù)可為鑒定工作提供直接支持。本節(jié)通過案例分析，探討EDR在保險理賠鑒定中的應(yīng)用。

事故概況：當事人陳述，其駕駛事故轎車在某地山區(qū)道路行駛至事發(fā)地時（下坡路段），由于行駛速度過快，雖然全力踩制動踏板，但車輛還是駛出路面、墜入路外邊坡下，事故導致車輛受損嚴重，如圖10所示。

從EDR記錄可看出，車輛在事故中記錄了3次正向碰撞事件，事件2與事件1觸發(fā)的時間間隔為2.67s，事件3與事件2的時間間隔為0.65s，將三次事件碰撞前數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一時間軸，如表3所示。其中事件3為事故中最后一次碰撞，為展開事件，縱向△v為-25km/h（負號表示方向，向后為負），在此事件中，EDR記錄車輛駕駛座正面安全氣囊、副駕駛座正面安全氣囊均展開；其余兩次事件均為未展開事件，縱向△v不超過-10km/h。在三次事件碰撞前的記錄中制動踏板狀態(tài)均為未使用狀態(tài)，加速度踏板行程均為0%。事件3碰撞前5.5s的車速、發(fā)動機轉(zhuǎn)速變化，均符合車輛在發(fā)動機怠速條件下依靠自身重力作用在下坡路段、路外邊坡提速的情形。EDR記錄的事故情況與駕駛?cè)说年愂雒黠@不一致，存在人為制造事故的嫌疑。

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四、結(jié)語

駕駛?cè)嗽诮煌ㄊ鹿手械膽?yīng)急處置行為鑒定是交通事故調(diào)查的重要內(nèi)容之一，也是交通事故預(yù)防研究內(nèi)容。應(yīng)用EDR數(shù)據(jù)，結(jié)合其他物證信息，可以為駕駛?cè)说膽?yīng)急處置行為分析提供可靠支撐。

（1）EDR數(shù)據(jù)分析表明，駕駛員意識到危險并采取應(yīng)急處置行為（制動）的時間主要在碰撞前3秒內(nèi)，58.1%的事故車輛制動初速度在60km/h以上，可為事故預(yù)防及車輛安全研究提供依據(jù)。

（2）案例應(yīng)用表明，EDR數(shù)據(jù)在駕駛?cè)藨?yīng)急處置行為的分析鑒定中能夠發(fā)揮重要作用，可為交通事故認定、保險理賠等提供證據(jù)支撐。

（3）案例應(yīng)用體現(xiàn)出EDR數(shù)據(jù)在智能車交通事故中存在碰撞前記錄時間偏短的問題，建議記錄時長提高至10~15秒。