基于多源数据对不同驾驶自动化水平(SAE 2-5级)下伤害严重度的探索性分析
应用统计
2024-10-15 v7 其他统计学
摘要
配备自动驾驶能力的车辆已显示出改善安全性和运行的潜力。高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶系统(ADS)已被广泛开发以支持车辆自动化。尽管涉及自动驾驶车辆的伤害严重程度结果研究正在进行,但考察ADAS与ADS配备车辆间伤害严重程度结果差异的研究有限。为确保全面分析,使用了包含1,001起ADAS碰撞(SAE 2级车辆)和548起ADS碰撞(SAE 4级车辆)的多源数据集。考虑了两个具有随机参数均值异质性的随机参数多项logit模型,以更好地理解影响ADAS(SAE 2级)和ADS(SAE 4级)车辆碰撞伤害严重程度结果的变量。研究发现,数据集中67%涉及ADAS配备车辆的碰撞发生在高速公路上,而94%涉及ADS的碰撞发生在更城市化的环境中。模型估计结果还揭示,天气指标、驾驶员类型指标、由制造年份和高/低里程所捕获的系统复杂度差异,以及后部与前部接触指标,均在碰撞伤害严重程度结果中发挥作用。该结果利用真实世界数据对ADAS和ADS配备车辆的安全性能提供了探索性评估,可被制造商和其他利益相关者用于指引其部署和使用方向。
引用
@article{arxiv.2303.17788,
title = {Exploratory analysis of injury severity under different levels of driving automation (SAE Level 2-5) using multi-source data},
author = {Shengxuan Ding and Mohamed Abdel-Aty and Natalia Barbour and Dongdong Wang and Zijin Wang and Ou Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.17788},
year = {2024}
}