自动驾驶道路安全等级分级方法
范围: 本文件规定了自动驾驶开放道路安全等级分级的基本条件、道路安全影响要素、安全等级评估流程和安全等级分级,适用于自动驾驶开放道路安全等级分级评价,可用于自动驾驶汽车开放区域划定及企业选择车辆自动驾驶功能测试道路时参考。
规范性引用文件: 列出了GB5768.2、GB5768.3、GB14887-2016、GB/T20839-2007、GB/T29108-2021、JTGB01-2014、QX/T111-2010、DB31/T997-2016等标准。
术语和定义: 定义了开放道路、预选道路计划、道路特征信息、道路路段、安全风险度、安全风险等级、道路安全风险等级评估、风险发生严重程度、道路交通事故信息记录、智能公路系统、道路交通状态参数等术语。
基本条件:
- 同一开放道路内各路段应相互连通,不应有孤立路段。
- 评估结论应包括区域总体评估结论、道路评估和各路段评估结论,输出形式以电子形式为主。
- 区域总体评估结论应说明开放道路安全风险等级分级情况,道路评估结论应当包括每个路段的风险等级。
- 道路安全风险分级基本流程包括预选道路特征元素数据采集、数据清洗、分级模型输入、道路风险评估和道路风险分级。
- 应保证数据的真实性和可靠性,优先采用自动化采集手段,并由多名调查员同时开展或进行多次现场数据采集。
道路安全影响要素:
- 静态要素:包括公路等级、交通标志、交通标线、交通信号灯、道路线形(车道宽度、车道数、路缘带宽度、路肩宽度、视距范围、最小道路曲率半径、最大纵坡、最大横坡、路面等级、路面平整度、路面积水深度、路面积雪厚度、路面结冰适应性、路面修补色差适应性、路面坑洞、刮痕适应性、桥梁隧道情况、路线交叉情况、其他道路设施、通行限制、通信条件、特殊区域、事故经验数据、交通经验数据等)。
- 动态要素:包括交通流、交通要素(大型商用车、交通流量、平均车速、弱势交通参与者、占道停车情况、交通拥堵状态、交警参与交通指挥、临时影响要素、气象要素等)。
- 道路智能设施要素:包括电子不停车收费服务系统、交通信息服务系统、交通气象环境监测系统、照明系统、基础设施数字化系统服务系统、高精度地图服务系统、高精度定位系统、路侧交通信息感知系统、路侧车路协同控制服务系统。
安全等级评估流程:
- 评估模型:基于特征数据的大数据特性,采用机器学习的方式构建评估模型,Xgboost可以用做构建评估模型。
- 关键特征对比:风险等级将以机器学习模型给出的路段风险分为依据,结合关键特征进行综合定级。
- 风险综合判定:单一开放道路往往包含一个或多个路段,路段的划分是基于环境特征的实际情况,自动地进行相似性聚类切分,因此可保证每一段路段的特征值都是相似的,从而可作为模型最小单元输入。进一步地,单一开放道路风险等级按对应各路段风险等级加权方式获得量化数值。
安全等级分级: 综合评估静态要素、动态要素、道路智能设施要素这三大类因素,以评估的道路安全风险度为基本依据,可以划分自动驾驶开放道路风险等级为四类:即I类(低风险)、II类(一般风险)、III类(较高风险)、IV(高风险)类。
- I类(低风险):道路等级与交通流量(设计车速≤60km/h且交通量≤500veh/h/lane)、安全风险度[0,3.5)、道路交通指数[0,30)、附加条件(标志标线清晰、道路平整度好、交通组成大车比例不超过10%、路侧车路协同控制服务系统有)。
- II类(一般风险):道路等级与交通流量(设计车速≤80km/h且交通量≤1100veh/h/lane)、安全风险度[3.5,12.5)、道路交通指数[30,50)、附加条件(标志标线清晰、交通组成大车比例不超过20%、路侧车路协同控制服务系统有)。
- III类(较高风险):道路等级与交通流量(设计车速≤80km/h且交通量>1100veh/h/lane)、安全风险度[12.5,22.5)、道路交通指数[50,70)、附加条件(交通组成大车比例不超过50%、路侧车路协同控制服务系统无)。
- IV类(高风险):道路等级与交通流量(设计车速≥100km/h且交通量>1100veh/h/lane)、安全风险度[22.5,∞)、道路交通指数[70,100)、附加条件(交通组成无、路侧车路协同控制服务系统无)。