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　　【安防展览网 市场分析】汽车作为道路交通的构成要素之一，其安全性能在道路交通安全中起着关键作用。而道路交通事故数据研究分析对促进汽车安全研究、提升汽车安全性能、减少道路交通事故具有重要意义。近年来，中国汽车技术研究中心通过对道路交通事故数据的研究，在汽车安全标准和技术方面开展了积极有效的工作。今天，交通言究社邀请到中国汽车技术研究中心安鉴所交通事故研究部部长林淼来为大家具体介绍道路交通事故特征和未来汽车安全研究趋势。
 

　　一、汽车安全研究离不开道路交通事故数据的支撑
 

　　汽车安全研究的源头是真实交通事故，并终需要在交通事故中去验证其效用，规范、准确、全面的交通事故数据能够反映道路交通运行状态，也是汽车安全研究的重要基础资料。
 

　　了解现实道路上发生的交通事故主流模式和特征，有助于汽车安全研究更具针对性和目标性。从交通事故数据出发，开展汽车安全标准和技术的正向研究是必要的，道路上有什么类型的交通事故，汽车安全标准和技术就应该朝着解决这类交通事故的方向去研究。当然标准和技术的发展还要考虑其他因素，但交通事故数据是*的决策基础。
 

　　以汽车安全测试评价为例，试验室碰撞条件下测试出的车辆安全等级与真实交通碰撞中的车辆保护性是否一致？显然试验室碰撞测试不可能复现所有真实交通事故形态，但如果用有限的碰撞测试项目大化地覆盖真实交通事故工况，碰撞速度、碰撞重叠率、碰撞角度等试验参数的设定也能代表绝大多数交通事故的特征值，那试验室测试出的车辆安全等级就有意义，换句话说能够反映真实交通事故主流模式的测试评价就是有意义的评价。同时，汽车行业技术发展日益细化，如何避免简单的对标，如何避免机械地跟从*产品，如何把握汽车安全研究趋势，制定行业和企业发展规划，同样需要交通事故数据作为决策参考。这样一来，了解真实的交通事故情况就显得非常有必要。
 

图1：碰撞测试不等于现实交通事故
 

　　此外，交通事故深入调查数据在汽车全生命周期中各环节也都是不可或缺的输入，从汽车产品概念设计和规划到汽车故障维修，都需要相应数据的支撑和参考，图2展示的就是交通事故数据在汽车全生命周期的作用。总的来说，交通事故数据对汽车安全研究的价值体现在以下几点：
 

　　▼ 优化完善汽车安全标准和试验测试规程；
 

　　▼ 用于产品设计阶段的仿真模拟分析，如整车碰撞建模、结构优化和数值假人建模等，明确正向开发方向；
 

　　▼ 把握中国道路事故的主流碰撞形态，分析不同碰撞模式下的车辆被动安全保护性能；分析不同结构设计和安全装置配置的车辆在交通事故中对车内乘员和其他交通参与者的保护效果，掌握人体伤害的先后顺序和程度，据此决定汽车装配安全装置的优先顺序和重点；
 

　　▼ 调查分析汽车产品质量缺陷问题，为汽车制造商改进车身耐撞性和约束系统设计、制造更安全的汽车提供支持；
 

　　▼ 对比产品在碰撞测试和真实事故中的表现，验证和改进已有产品结构和性能的效能，掌握高致死/伤风险的事故工况和车辆结构，获取车辆安全优化的重要信息；
 

　　▼ 掌握典型和非典型事故或冲突场景，服务主动安全产品的功能需求、应用效用评估和智能汽车的测试验证。
 

图2：交通事故数据在汽车全生命周期的作用
 

　　二、交通事故深入研究有助于准确把握道路交通事故的主流模式
 

　　不同的国家或地区有不同的事故模式，不同的安全研究有不同的侧重点，如何准确把握我国道路交通事故的主流模式？为解决这个问题，中国汽车技术研究中心依托交管部门开展了CIDAS(China In-Depth Accident Study，中国交通事故深入研究)工作，针对我国道路交通事故数据进行现场深入调查、分析和研究。该工作可全面、客观地分析导致交通事故发生的原因和人体损伤机理，科学提出制修订汽车安全政策、技术标准的相关建议，评价和预测汽车安全管理和技术的效果，为汽车安全技术研发提供数据支撑，提升汽车产品质量，减少道路交通事故的发生频率和伤害程度。
 

　　CIDAS目前已累计在我国8个城市开展事故深入调查工作，年事故调查800余起，其中有30%左右的视频事故，事故案例涵盖全天24小时，且均为现场调查事故，调查区域覆盖平原、丘陵、盆地和高原，包括城市道路、高速公路、乡村道路、山区道路。
 

　　调查准则主要有四点：
 

　　▼ 所采集事故数据应为至少1辆四轮机动车参与的事故； 

　　▼ 所采集事故数据应为至少1人受伤的事故； 

　　▼ 事故调查工程师对事故信息进行采集前，该事故现场应为原始状态，未遭到破坏； 

　　▼ 后现场调查的事故，需有监控视频，并配合使用无人机进行调查(2018年1月1日起启用)。
 

　　调查内容包括：
 

　　▼ 事故现场的痕迹信息标注、记录和事故过程图绘制； 

　　▼ 事故车辆的内外部变形测量和空间信息记录； 

　　▼ 事故参与者或见证者的回访信息； 

　　▼ 事故伤亡人员的伤害严重度信息； 

　　▼ 记录事故过程的监控视频或行车记录仪数据。
 

图3：事故调查的部分内容
 

　　三、结合CIDAS数据来看未来汽车安全研究趋势
 

　　根据CIDAS数据库的统计结果，目前我国道路交通事故有以下几方面值得关注：涉及弱势交通参与者的事故；车辆碰撞相容性问题；非标准人群和工况事故；由感知、执行问题导致的事故；事故后的救援。针对这几类交通事故特征，未来汽车安全研究应如何开展呢？
 

　　1、加强对弱势交通参与者的安全防护研究
 

　　(1)弱势交通参与者在交通事故死亡人员中占比高
 

　　CIDAS数据显示，在交通事故死亡人员中，二轮车使用者和行人这类弱势交通参与者占比高，达到70%左右(见图4)。
 

图4：死亡事故中二轮车和行人占比高
 

　　(2)分析弱势交通参与者受伤部位和死亡原因对汽车碰撞研究有重要意义
 

　　通过对交通事故中弱势交通参与者受伤部位的统计，发现二轮车使用者的主要受伤部位为头部、胸腔和下肢，如图5所示。此外，头部重伤或胸腔塌陷导致器官受损是造成二轮车使用者死亡的主要原因；而对于行人事故，头部受伤导致了约32%的死亡，腿部受伤导致8.2%的重伤，两者比例约为4:1，汽车保险杠、风挡玻璃、发动机罩和风挡玻璃是主要接触区域。受伤部位的严重程度对于碰撞评价中的测试重点和权重设置有重要参考意义，例如在目前行人保护测试中，头部与腿部是主要重点碰撞保护区域，两者评分权重为4:1。
 

图5：不同类型二轮车使用者以及行人在事故中受伤部位统计
 

　　(3)统计包绕距离区间范围有助于开展汽车碰撞测试评价
 

　　使用柔性卷尺在车辆纵向垂直平面内围绕车辆前部结构，柔性卷尺的一端在车辆前部结构外表面所形成的几何轨迹，即交通事故参与者身体部位接触点的包绕距离(WAD，Wrap Arround Distance)，如图6所示。
 

图6：碰撞接触点的包绕距离
 

　　CIDAS统计发现，事故中二轮车驾驶人头部WAD主要集中在210-230cm区间范围内；自行车、电动二轮车、摩托车驾驶人头部WAD在230cm以下的事故，分别占所有二轮车事故的84.4%、92%、89.5%。
 

图7：二轮车驾驶人头部WAD分布(厘米， N = 380)
 

　　另外，将汽车前部划分为纵向和横向几个区域，二轮车驾驶人头部落点区域分布情况如图8所示，84%的自行车驾驶人及68%的电瓶车、摩托车驾驶人头部落点主要集中在汽车前部L4、M4和R4区域中。
 

图8：二轮车驾驶人头部落点区域分布(厘米， N = 380)
 

　　由上述统计可以看出，二轮车驾驶人头部WAD及头部落点区域分布具有一定集中区域，理论上未来汽车碰撞测试评价应考虑这个范围。
 

　　(4)汽车AEB测试场景应参照主动安全技术的发展水平综合考虑
 

　　乘用车与弱势交通参与者事故场景的排序如图9所示，其中乘用车碰撞行人场景中行人夜间事故场景占比高，但目前2018版中国新车评价规程C-NCAP中AEB(自动紧急制动系统)- 行人穿行采取的测试场景并不是真实事故中发生概率高的场景，而是图中黄色标记的场景。需要强调的是在选取测试场景时不是简单的根据事故场景占比的排序来确定，还要参照主动安全技术的发展水平来综合考虑。现阶段AEB的测试场景应以日间的近远端穿行为主，未来再增加夜间近远端穿行、沿道路或静止的测试场景。近期2021版中国新车评价规程C-NCAP评价方案阶段说明会也对夜间测试场景进行了解释说明。
 

图9：弱势道路使用者事故场景排序
 

　　(5)保护弱势交通参与者可以从以下三个方面的研究入手：
 

　　▼ 保险杠和风挡玻璃吸能缓冲能力；
 

　　▼ 主动防护系统: 主要有主动弹起式发动机罩盖、行人保护安全气囊，其中，主动弹起式发动机罩通过安装于前保险杠的传感器侦测碰撞时，发动机盖内部的举升机构将发动机罩盖后部升起，增大发动机罩下方的变形空间，有利于对头部碰撞能量的吸收，已成为提高弱势交通参与者头部保护性能的有力措施。
 

　　▼ 主动防撞技术：雷达和摄像头探测识别弱势交通参与者，通过提醒、辅助制动、紧急制动来对驾驶人操作进行提示和干预，从而避免碰撞发生或降低碰撞速度。自动紧急制动系统是目前已被证实可有效减少碰撞事故的技术，正得到越来越多的重视，接下来这些工况应重点研究：AEB-行人纵向场景及夜间场景；AEB-自行车横向和纵向及AEB-电动二轮车骑行多种场景。
 

　　2、重视车辆碰撞相容性研究
 

　　车辆碰撞相容性可以理解为：在车对车碰撞时，不仅保护本车驾乘人员的安全，同时还应保护对方车辆驾乘人员的安全，在车辆的总质量、结构刚度和几何外形方面相互融合达到彼此能够承受的程度，使得整个碰撞事故造成的人员伤亡和财产损失的程度达到小化。如果一辆车很好地保护了本车人员的安全，但给对方车辆人员造成了严重伤害，车辆碰撞相容性是不理想的。
 

　　(1)车辆碰撞相容性根据其碰撞类型可分为三种：
 

　　▼ 正面碰撞相容性，轿车与货车的正面碰撞是情况，即轿车完全处于被动的情况下，轿车会受到货车的“挤压”，甚至“碾压”，主要涉及二者质量和前部装置之间的影响。
 

　　▼ 侧面碰撞相容性，其问题涉及到车辆的侧面结构的安全性和前端结构的吸能特性。
 

　　▼ 追尾碰撞相容性，主要问题是车辆的后下部防护装置和前端结构的吸能特性之间的相容性。
 

　　CIDAS数据显示，在乘用车与其它车辆正面碰撞事故类型中，乘用车-固定物、乘用车-货车相撞事故占比较大，且这两类事故中存在质量、刚度和几何外形不相容性问题，导致的结果会比较严重。另外，需要注意的是，汽车行业快速发展，行驶在道路上的汽车类型和结构配置呈现多样化，新能源汽车、智能驾驶车辆等加入到交通运行环境中，汽车碰撞的不相容性将更加突出。中国新车评价规程C-NCAP2021版增加MPDB(正面可变移动壁障)测试工况，也充分考量了车辆碰撞相容性。
 

　　3、重视非标准人群和工况研究
 

　　(1)50岁以上老年人等非标准人群交通事故死亡占比高
 

　　人口结构老龄化使得老年人安全保护成为必须要面对的问题。从图10中公安部交管局2017年的道路交通事故统计年报可以看到，死亡人员中50岁以上的占比高，其中65岁以上的占20%以上，可以说，老年人等非标准人群容易受到伤害。
 

图10：公安部交管局2017年道路交通事故统计年报
 

　　(2)大多数汽车安全产品未考虑老年人等非标准人群
 

　　标准法规中定义的测试体征假人和测试工况，称为标准人群和工况，除此之外，就是所谓的非标准人群和工况。目前大多数汽车安全产品都是基于标准人群和工况开发的，所谓标准人群是以美国50%位的男性作为设计对象，并没有考虑老年人的情况。除了老年人自身属性外，可以说标准产品对非标准人群未起到理想的防护效果，而且在实际开发过程中考虑的工况有限，相应约束系统对于老年人安全保护而言优势较少。
 

　　(3)未来汽车安全研究应面向非标准工况和人群
 

　　交通事故形态呈现多样化和复杂化，标准法规中的测试工况仅能覆盖部分现实交通事故形态，如果说标准工况是汽车安全的“及格线”，非标准工况体现的则是汽车安全。随着汽车消费升级，消费者对汽车安全的要求更加严苛，国内部分企业和研究机构都在主动开展非标准工况的测试研究和对应产品开发，基于非标工况的公开碰撞测试日益频繁。另外，随着主动安全、智能驾驶的发展，未来交通环境下将产生新的事故工况，同时车内人员的保护也面临更多的要求和挑战，乘员约束系统要与主动安全系统更好地匹配，主被动一体化需要落到实处，实现面向复杂工况和多样化人群分布及个体特征的优化保护。
 

　　4、开展辅助驾驶功能研究
 

　　(1)感知缺陷、执行错误导致的事故占总量的94%
 

　　未发现碰撞对象和错误判断双方位置关系可导致事故发生，在感知准确的情况下驾驶人操作失误同样会导致事故发生。CIDAS数据统计显示这类原因造成的事故占比高，如图11所示，由于感知缺陷、执行错误导致的事故占总量的94%。
 

图11：感知缺陷、执行错误导致的事故占比较高
 

　　(2)碰撞前期数据分析对研究辅助驾驶功能有重要参考价值
 

　　驾驶人感知缺陷导致的事故占比较高，因此，了解事故前的实际情况，对于后续汽车安全研究有一定帮助。通过对交通事故中车载雷达、摄像头等传感器记录的相关参数进行分析，得出现有传感器的记录范围可以覆盖碰撞前3秒内的大部分碰撞对象，这对于研究辅助驾驶功能有重要参考价值。我们结合真实数据，绘制了碰撞前3秒本车与碰撞对象的相对位置分布图，见图12，同时进一步将事故分为驾驶人发现和未发现碰撞对象两类情况。通过了解碰撞对象的分布情况，能更针对性地提出需求，进行更有效的辅助驾驶功能研究。
 

图12：碰撞前3秒本车与碰撞对象的分布
 

　　CIDAS数据涵盖了事故前、中、后三个阶段的人、车、路和环境信息，每一例事故案例包含3000余数据项。我们通过事故重建，构建了碰撞前期数据(PCM，Pre-Crash Matrix)，能得出事故发生前5秒内的车辆运动和相对位置信息，有助于相关人员研究分析。CIDAS数据库中车辆的运动数据、驾驶人的操作行为数据、道路环境数据、碰撞对象的运动数据和目标物的模型尺寸等对主动安全系统的研究至关重要。基于交通事故数据的辅助驾驶功能分析是当前主动安全研究的重要途径。
 

　　(3)驾驶功能需求主要有四类
 

　　交通事故形态、事故原因与辅助驾驶功能息息相关，针对不同的事故场景可以提出不同辅助驾驶功能需求如图13所示。另外，目前主动安全测试是基于某些系统测试，而未来主动安全测试的趋向是更多地测试功能而不是测试系统，不管装配什么技术，以测试能具备解决交通事故的能力为主。
 

图13：四类辅助驾驶功能
 

　　(4)可通过虚拟事故场景开展辅助驾驶功能研究
 

　　虚拟仿真工具(Prescan、Carmaker、VTD)带来了更好的事故数据应用手段。如图14所示为目前CIDAS数据结合虚拟仿真工具建立的虚拟事故场景库中的几种场景，虚拟事故场景是辅助驾驶功能研发、测试和评价的重要基础，为辅助驾驶功能需求分析和验证提供更细致的解决方案。
 

图14：虚拟事故场景应用于辅助驾驶功能研究
 

　　5、将自动紧急救援作为新的研究点
 

　　(1)很多交通事故当事人对事故救援缺乏有效应对
 

　　车辆安全的定义不于主动安全与被动安全，也包括意外发生后的救援情况。先看一组数据，我国的道路交通事故死亡人数是美国的1.85倍，日本的13倍；受伤人数是美国的11.6%，日本的28.4%；致死率是美国的12.8倍，日本的36.4倍。这些数据从某种程度上可以理解为在日本和美国，由于有专业化的急救系统，能挽救很多可能面临死亡的人。道路救援服务在国外早就已经非常成熟，在道路交通事故紧急救援法规建设、机构设置、救援队伍、急救方案决策和支持保障体系等方面，形成了比较完善的紧急救援体系，为减少交通事故人员伤亡和财产损失发挥了重要作用。对于我国而言，紧急救援的需求十分迫切。
 

　　CIDAS数据显示：交通事故发生后，很多事故当事人对于事故救援缺乏积极有效的应对措施，如图15所示，约40%的人未采取任何措施，可能导致二次事故，造成更严重的后果。另外，据统计，79.5%的交警能够在救援黄金期30分钟之内到达事故现场，交警及时到达现场能够保护现场、疏导交通，为救护车到来提供良好的救援环境。法国的实践表明，对于交通事故重伤者，在30分钟内获救，其生存率为80%；在90分钟内获救，其生存率仅为10%以下。CIDAS数据显示仅有34%的救援车辆能在30分钟内到达事故现场救治伤员，并且仍有重伤人员在送往医院途中死亡。
 

图15：事故当事人采取的安全措施
 

　　(2)自动紧急救援系统可作为未来汽车的标配
 

　　从目前现状来看，我国的整体交通事故救援体系需要进一步优化和完善，就车辆技术角度而言，安装自动紧急救援系统是有效方案。车载自动紧急救援系统在车辆遇到碰撞事故、严重故障时可以自动或手动建立与紧急服务中心的连接并传送车辆位置信息，从而提高响应速度，大大提高挽救生命的概率。
 

　　欧盟已于2018年通过立法规定汽车自动紧急救援服务成为家庭乘用汽车的安全标配，次把自动救援技术引入汽车安全保障系统，安全带、安全气囊、自动紧急救援系统共同组成汽车被动安全保障的新标准。三者代表了汽车安全保障的三个梯度，安全带是基本的生命带，安全气囊用来减轻伤害，自动紧急救援系统则是挽救生命的后一道防线。
 

　　目前，工信部已完成对《车载事故紧急呼叫系统》国家标准计划项目意见的公开征集，自动紧急救援系统也将成为我国未来汽车的标配。另外，中汽中心也将这种车载自动紧急救援作为未来汽车评价(C-NCAP)的加分项目，即新的研究点。
 

　　四、延伸阅读
 

　　目前，CIDAS数据已在标准法规制修订、中国新车评价规程C-NCAP优化、交通安全宣传教育、汽车安全技术研究、司法鉴定、交通安全管理和事故预防等诸多方面得到了积极应用。在标准法规方面，支撑了《道路车辆 交通事故分析 第1部分：术语》等标准的制修订工作，为自动驾驶测试场景标准中事故场景部分提供了支撑；在C-NCAP评价规程方面，支撑了C-NCAP2015版、2018版、2021版和路线图中乘员保护、行人保护和主动安全三大类评价项目的研究工作；在测试试验方面，支持了相关 “非标”碰撞测试工况参数设定和中国体征碰撞假人开发工作，同时CIDAS事故场景的研究工作为智能驾驶虚拟测试评价提供了解决方案，也提供了相关测试示范区的场景搭建设计和数据分析服务。在交通安全管理方面，为多地交管部门提供了具体的事故预防和管理的意见方案和改进措施。
 

　　(文 / 中国汽车技术研究中心安鉴所交通事故研究部部长 林淼)