淺談利用自動駕駛技術減少交通事故的可能性

齊磊

[摘 ? ? ? ? ? 要] ?近年來機動車保有量不斷攀升，由此帶來的是交通事故數量的高居不下。如何緩解交通事故高發的現狀，現如今蓬勃發展的自動駕駛技術會為我們提供一種新思路。通過探討如何利用自動駕駛技術來實現減少事故的發生。

[關 ? ?鍵 ? 詞] ?交通事故;機動車保有量;自動駕駛技術

[中圖分類號] ?V323.19 ? ? ? ? [文獻標志碼] ?A ? ? ? ? ? ?[文章編號] ?2096-0603（2019）27-0184-02

近年來，我國居民的汽車保有量不斷提升。根據公安部交通管理局于2018年7月16日發布的數據顯示，截至6月底，全國機動車保有量達3.19億輛，其中僅在2018年上半年，私家車保有量就高達1.8億輛，占比達56.4%。與此同時，汽車保有量增幅也在不斷加大，僅2018年上半年新注冊登記機動車就達1636萬輛，高于去年同期1594萬輛的登記量，相信隨著經濟的進一步發展和居民收入水平的提高，在可預見的將來，國內居民汽車保有量尤其是私家車保有量必然會進入高速增長期。很顯然，巨大的汽車保有量必將帶來巨大的交通壓力。為此，本文旨在通過研究目前的汽車自動駕駛技術，探討通過發展自動駕駛技術減少交通事故的可能性。

一、我國交通事故相關數據

根據國家安全監管總局和交通運輸部在2017年12月19日聯合發布的《道路交通運輸安全發展報告（2017）》顯示：2016年我國道路交通事故共計864.3萬起，同比增加65.9萬起，增幅達16.5%。其中，涉及人員傷亡的道路交通事故212846起，造成63093人死亡、226430人受傷，直接財產損失12.1億元。這反映出了現階段我國道路交通安全所存在的幾個問題，即交通事故率、致死率偏高;高速公路事故占比大;農村公路安全嚴峻等。

二、交通事故的主要成因

不論是大如重型半掛載重牽引車，還是小到自行車。造成各類交通事故的原因林林總總，歸根結底可以歸結為以下幾個原因。

（一）道路狀況不良和道路交通設施缺乏

道路狀況不良和設施缺乏是導致交通事故的潛在因素。如道路路基、坡度、寬度不適宜;交通信號設施、照明、路面標線老化等，這些并不會直接造成交通事故，卻往往會給安全駕駛造成危害。

（二）駕駛人員違規操作和精神不集中

違規操作通常是造成事故的直接原因，如強行超車、闖紅燈、超速、酒后駕駛等。

精神不集中則往往會造成駕駛人員不能及時處理突發狀況，導致事故發生，如疲勞駕駛，接打電話等。一些藥物，比如感冒藥在服用后能令人產生困意，服藥后駕駛同樣可能造成安全事故。

（三）自然及人為因素

包括但不限于雨、雪、霧等惡劣氣候使道路狀況惡化，視線不良容易造成交通事故;行人和騎自行車的人不遵守交規，闖紅燈，翻越護欄，等等。

（四）車輛性能、技術問題

典型的如：2018年11月4日，蘭州南收費站發生一起貨車因剎車失靈而與多輛車相撞的重大交通事故，造成14人當場死亡、34人受傷、31輛車不同程度損壞，這就是車輛自身的問題造成的交通事故。

三、自動駕駛技術

基于以上所探討的造成事故的幾個主要原因，交管部門、車企等各方面都作出過許多嘗試。目前看來各車企和以谷歌為代表的高科技公司都致力于發展的一個新領域——自動駕駛技術，在提高交通安全、減少事故發生等方面上有著巨大的發展前景。

（一）自動駕駛技術簡介

首先我們要理解的是自動駕駛技術不等于無人駕駛。從字面上簡單理解，就是擁有該技術的車輛通過其身上布置的傳感器（雷達、攝像頭等），對周圍環境進行感知并作出決策和控制，在“無需駕駛員操作”的情況下自行駕駛，而不是常人所理解的無需駕駛員操控的無人駕駛。自動駕駛技術通常包括橫縱向的組合控制：

（1）縱向：油門/剎車;

（2）橫向：方向盤轉向，包括車道保持、變道、掉頭等。

（二）自動駕駛技術分級

目前汽車行業內應用最廣泛的分級方法，是由美國汽車工程師學會（Society of Automotive Engineers，SAE）公布的，它將該技術分為以下幾個等級：Level0，Level1，Level2，Level，3，Level4，Level5（以下簡稱L0，L1，L2……）。

這幾個等級通俗來講就是：

L0：無自動化，需要駕駛員手動操作。

L1：駕駛員輔助，前述橫向縱向操作能夠實現1條，比如最基本的ABS技術，高速路段常用的定速巡航、ACC自適應巡航功能及LKA車道保持輔助等，駕駛這種等級的汽車仍然需要駕駛員時刻關注駕駛狀態。

L2：部分自動化，前述橫向縱向操作能同時實現，比如車輛能同時實現ACC+LKA（自適應巡航+車道保持輔助），如2018款凱迪拉克CT6就是典型的L2級別的車，仍然需要駕駛員時刻關注駕駛狀態。

L3：有條件自動駕駛，同L2相比，L3級別的車在一些特定的行駛過程（如堵車）中，不需要駕駛員實時監控當前路況，只需要在系統提示時接管車輛即可。目前，全新奧迪A8是市面上唯一量產的L3車。

L4：高度自動駕駛，不需要駕駛員監督，L4車運用激光雷達和車上各種傳感器及高精度電子地圖，能夠一定程度上處理一些極端狀況，但仍然有一定局限。目前L4級別的汽車尚未普及。

L5：完全自動駕駛，L5級別的車能到達任意指定的地方，輕松應對任何情況，即全工況、全區域地自動駕駛。

（三）自動駕駛技術對交通安全的影響

通過分析以上交通事故的成因，研究自動駕駛技術，可以得出擁有自動駕駛技術的車，和駕駛員手動操作車輛的差異主要可以歸納為以下幾點。

1.感知：擁有自動駕駛技術可以通過車身設置的各種傳感器：雷達、攝像頭、激光雷達等，獲取比人肉眼觀察所能得到的更加詳盡和精確的信息，包括路況、車間距、車速等，同時也能對車本身的各項機能狀況進行實時監測。詳盡的信息對于安全駕駛的重要性是不言而喻的。通過這些傳感器可以有效避免突如其來的故障或者駕駛員視角盲區中潛藏的風險因素造成的風險隱患。

2.決策：駕駛員根據自身視覺、聽覺等收集到的信息，作出進行加減速、轉向等操作決定。而自動駕駛則是由通過車身設置的傳感器等輸入信息，之后由電腦發出指令，實施一系列操作。眾所周知，人在清醒時往往比精力分散時能夠更快地對信息作出回應，同時作出更快更準確的決策。在之前對發生事故的原因進行探討時，我們已經看到，酒駕、服用有精神麻痹作用的藥物時，會使人反應遲鈍，不能及時作出決策，從而造成事故。而機器則與人不同，并不會因為以上原因而影響駕駛。

3.執行：駕駛員在接收到信息并作出決策之后，能通過油門、方向盤、剎車等對汽車進行控制操作，實現加減速、轉向等。但是在人控制車輛時，往往會產生一系列問題，比如上文提到的接打電話。舉個例子，在一些視覺上非常危險的路況出現時，駕駛員很難保持冷靜，甚至可能會肌肉僵硬，此時駕駛員明知道要轉向、減速等，但出于恐懼本能而做不出以上的動作。這就是執行層次上出現了問題，這種情況在新手駕駛員身上尤為常見。而電腦相對人身而言，并不會因為恐懼，精力不集中等原因造成無法執行決策的問題。

（四）自動駕駛存在的隱患

從以上自動駕駛和人駕駛之間的比較，可以看出，自動駕駛技術可以有效避免感知—決策—執行這一流程中出現的問題，從而減少事故的發生，即自動駕駛技術可以減少傳統的交通事故。但事無絕對，自動駕駛技術在減少傳統交通事故的同時，也會埋下一些隱患，這主要與自動駕駛技術的發展不完善有關，大致可歸結為三點。

1.完自動駕駛技術的能力不足：包括電腦的處理能力和在真實復雜的路況下的應變能力，在一些突發問題上，比如行駛過程中遇到一群飛鳥，駕駛員可以分辨出來，但系統有可能認為是行人，從而做出緊急決策，造成事故;再比如自動駕駛技術需要高度精確的地圖，如果地圖存在偏差，同樣會造成事故，也就是說自動駕駛技術無法完全避免事故的發生。

2.自動駕駛系統本身的漏洞：在駕駛員使用自動駕駛技術時，特別是對L3以上甚至更高級別的車，系統往往會運用到大數據分析、高速運算等。我們都知道，在日常生活中各式各樣的軟件在發售前會經過嚴格測試，即便如此，在應用過程中仍然會出現各式漏洞，甚至是系統崩潰等。即使是再小的漏洞，放在高速移動的汽車上也會造成不可估量的后果。

3.人機交互中存在的安全隱患：正如在自動駕駛技術的簡介中提到的，目前市面上絕大多數的車應用的自動駕駛技術都是L2，即部分自動化。那么在機動車行駛過程中必然存在著駕駛員需接管汽車的情況。在人機互動中，或者說人力和機器兩種系統切換時，很難做到100%的流暢。比如上文中提到的，在突發的，視覺上令人極度恐懼的情況發生時，駕駛員往往會出于本能去接手系統。這時就是人機切換，在這種駕駛員并不冷靜的情況下，非常容易發生交通事故。

綜上所述，交通事故的發生往往有多種原因，在一樁事故中，也往往存在多個誘發因素。自動駕駛技術能夠有效地減少傳統交通事故的發生，即在盡可能排除掉人本身的缺陷對安全駕駛的影響這一方面是卓有成效的。在機動車保有量不斷提升的當下，不能僅靠提升駕駛員自身的能力素質和基礎設施建設水平來減少交通事故，大力發展自動駕駛技術，對汽車全行業的發展才是一條行之有效的措施。

參考文獻：

唐穎.我國交通事故總量仍居高位 去年造成死亡人數約6.3萬[N].中國日報網，2017-12-19.

編輯 陳鮮艷