Waymo無人駕駛車輛在行駛710萬英里後，僅有乘客搭乘的車禍數據與人類基準的比較

核心概念

與人類駕駛相比，Waymo 的 Level 4 自動駕駛系統在乘客搭乘且無駕駛的情況下，於發生車禍的車輛數以及受傷報告方面，皆顯示出顯著降低，展現出積極的安全影響。

摘要

書目資訊

Kusano, K. D., Scanlon, J. M., Chen, Y., McMurry, T. L., Chen, R., Gode, T., & Victor, T. (2024). Comparison of Waymo Rider-Only Crash Data to Human Benchmarks at 7.1 Million Miles. Traffic Injury Prevention, 1–23. https://doi.org/10.1080/15389588.2024.2380786

研究目標

本研究旨在比較 Waymo 自動駕駛系統在僅有乘客搭乘的情況下，於行駛710萬英里後所記錄的車禍數據，與人類駕駛在類似條件下的基準數據，以評估其安全性。

研究方法

• 研究人員分析了 Waymo 自動駕駛系統在美國亞利桑那州鳳凰城、加州舊金山和加州洛杉磯三個城市，於2023年10月底前累積的714萬英里行駛數據中，根據美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）的報告標準所提交的車禍報告。
• 研究人員將 Waymo 的車禍數據與 Scanlon 等人（2023 年）發表的、針對不同車禍嚴重程度和報告來源進行調整後的人類駕駛基準數據進行比較。
• 研究人員還將 Waymo 的數據與 Flannagan 等人（2023 年）和 Blanco 等人（2016 年）基於自然駕駛研究（NDS）得出的基準數據進行比較。
• 研究人員根據車禍是否涉及任何財產損失或傷害、是否有警方報告以及是否有任何受傷報告，將車禍分為三類進行比較。

主要發現

• 在所有三個城市中，Waymo 自動駕駛系統在所有類型的車禍中，其發生率均顯著低於人類駕駛的基準數據。
• 與人類駕駛相比，Waymo 自動駕駛系統在涉及任何財產損失或傷害的車禍中，其發生率降低了 51% 至 80%。
• 在有警方報告的車禍中，Waymo 自動駕駛系統的發生率降低了 48% 至 71%。
• 在有受傷報告的車禍中，Waymo 自動駕駛系統的發生率降低了 68% 至 90%。

主要結論

• 研究結果表明，與人類駕駛相比，Waymo 自動駕駛系統在安全性方面具有顯著的潛力。
• 自動駕駛系統在減少車禍發生率和嚴重程度方面具有顯著的潛力，這對提高道路安全具有重要意義。

研究意義

這項研究為評估自動駕駛系統的安全性提供了重要的實證依據，並強調了自動駕駛技術在提高道路安全方面的潛力。

研究限制和未來研究方向

• 研究人員指出，由於自動駕駛技術仍處於發展階段，因此收集到的數據量相對較少，這可能會影響結果的統計顯著性。
• 未來需要進行更大規模和更長時間的研究，以進一步驗證這些發現，並評估自動駕駛系統在更廣泛的駕駛條件和地理位置下的安全性。

統計資料

Waymo 自動駕駛系統在鳳凰城行駛了 534 萬英里，在舊金山行駛了 176 萬英里，在洛杉磯行駛了 4.67 萬英里。
在總計 714 萬英里的行駛里程中，Waymo 自動駕駛系統共發生了 63 起車禍。
在所有車禍中，有 32 起車禍的 Delta-V 值大於 1 英里/小時。
與人類駕駛相比，Waymo 自動駕駛系統在涉及任何財產損失或傷害的車禍中，其發生率降低了 51% 至 80%。
在有警方報告的車禍中，Waymo 自動駕駛系統的發生率降低了 48% 至 71%。
在有受傷報告的車禍中，Waymo 自動駕駛系統的發生率降低了 68% 至 90%。

引述

"The statistically significant reductions in police-reported and any-injury-reported crash rates indicate a promising positive safety impact of ADS."
"Retrospective examination of crash performance against a human benchmark contributes to the continuous confidence growth portion of an ADS safety case."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Comparison of Waymo Rider-Only Crash Data to Human Benchmarks at 7.1 Million Miles

by Kristofer D.... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.12675.pdf

深入探究

Waymo 的自動駕駛系統在其他駕駛環境（例如，不同的天氣條件、交通密度或道路類型）中的安全性如何？

目前，Waymo 的自動駕駛系統主要部署在美國鳳凰城、舊金山和洛杉磯等城市，這些地區的天氣條件相對穩定，交通狀況也相對可控。Waymo 的「營運設計領域」（ODD）明確排除了惡劣天氣條件，例如濃霧、暴雨或風沙，但允許輕微的降雨或薄霧。此外，Waymo 的自動駕駛系統目前主要在限速較低、交通狀況較為單純的城市道路上行駛。
對於其他駕駛環境，例如高速公路、山區道路或雪地等，Waymo 的自動駕駛系統尚未進行大規模的部署和測試，因此其安全性還有待進一步驗證。不同的駕駛環境會帶來不同的挑戰，例如：

**惡劣天氣條件：**雨雪、霧霾等惡劣天氣會影響自動駕駛系統的感測器性能，例如降低雷達和攝像頭的探測距離和精度，從而增加事故風險。
**複雜交通狀況：**高速公路、山區道路等交通狀況複雜，車輛行駛速度快，車流量大，對自動駕駛系統的決策能力和反應速度提出了更高的要求。
**特殊道路類型：**未鋪砌的道路、積雪結冰的道路等特殊道路類型會影響自動駕駛系統的車輛控制能力，例如降低車輛的穩定性和操控性，從而增加事故風險。
為了應對這些挑戰，Waymo 需要進一步提升其自動駕駛系統的性能，例如：

**開發更先進的感測器融合算法：**通過融合多種感測器數據，例如雷達、攝像頭、激光雷達等，可以提高自動駕駛系統在惡劣天氣條件下的感知能力。
**建立更完善的決策規劃模塊：**通過引入強化學習、模仿學習等技術，可以提高自動駕駛系統在複雜交通狀況下的決策能力和反應速度。
**進行更充分的道路測試：**在不同的駕駛環境下進行大量的道路測試，可以收集更多數據，驗證和改進自動駕駛系統的性能。
總之，Waymo 的自動駕駛系統在其他駕駛環境中的安全性還有待進一步驗證，需要不斷提升技術水平，才能確保自動駕駛技術的安全可靠應用。

Waymo 如何在其自動駕駛系統的設計和開發過程中，解決與人類駕駛行為和互動相關的潛在安全問題？

人類駕駛行為的複雜性和不可預測性是自動駕駛技術面臨的主要挑戰之一。為了解決與人類駕駛行為和互動相關的潛在安全問題，Waymo 在自動駕駛系統的設計和開發過程中採取了以下措施：

**建立精確的人類駕駛行為模型：**Waymo 利用機器學習技術，通過分析大量的駕駛數據，建立了精確的人類駕駛行為模型。這些模型可以預測人類駕駛員在不同交通狀況下的行為，例如變道、超車、轉彎等，從而幫助自動駕駛系統更好地理解和預測周圍車輛的意圖。
**設計安全的互動策略：**Waymo 的自動駕駛系統採用了安全的互動策略，例如：

**保持安全車距：**與前車保持足夠的安全距離，以便在緊急情況下有足夠的時間反應。
**清晰地傳達意圖：**通過燈光、喇叭等方式清晰地傳達車輛的意圖，例如轉彎、變道等，以便其他道路使用者能夠預測自動駕駛車輛的行為。
**預留安全空間：**在行駛過程中預留安全空間，以便在遇到突發狀況時有足夠的空間進行躲避。

**進行大量的模擬測試和道路測試：**Waymo 在模擬環境和真實道路上進行了大量的測試，以驗證自動駕駛系統與人類駕駛員互動的安全性。在模擬測試中，Waymo 可以模擬各種複雜的交通狀況和人類駕駛行為，例如違規駕駛、酒駕等，以測試自動駕駛系統的應對能力。在道路測試中，Waymo 的自動駕駛車輛會在人類駕駛員的監督下，在真實道路上行駛，以收集更多數據，驗證和改進自動駕駛系統的性能。
除了上述措施之外，Waymo 還積極與政府部門、交通管理機構以及其他自動駕駛公司合作，共同制定自動駕駛技術的安全標準和規範，以促進自動駕駛技術的發展和應用。

自動駕駛技術的發展將如何影響未來交通法規和責任劃分的制定？

自動駕駛技術的發展對現有的交通法規和責任劃分提出了新的挑戰，也為未來交通法規和責任劃分的制定提供了新的思路。以下是自動駕駛技術可能带来的影響：

重新定義「駕駛員」的概念： 現有的交通法規基於人類駕駛員制定，而自動駕駛技術的出現使得「駕駛員」的概念變得模糊。未來交通法規需要明確自動駕駛系統的角色和責任，例如是否需要持有駕駛執照、是否需要遵守交通規則等。
建立新的責任劃分標準： 在發生交通事故時，現有的責任劃分標準主要依據駕駛員的過錯程度。而自動駕駛技術的引入使得責任劃分變得更加複雜，需要考慮自動駕駛系統、車輛製造商、道路維護單位等多方責任。未來交通法規需要建立新的責任劃分標準，例如根據數據記錄、算法邏輯等因素來判斷事故責任。
推動保險制度的改革： 自動駕駛技術的應用可能會降低交通事故的發生率，但也可能會帶來新的風險，例如系統故障、網絡攻擊等。未來保險制度需要針對自動駕駛技術的特點進行調整，例如開發新的保險產品、制定新的費率標準等。
促進數據安全和隱私保護： 自動駕駛技術需要收集和處理大量的駕駛數據，例如道路狀況、車輛位置、駕駛行為等。未來交通法規需要加強數據安全和隱私保護，例如明確數據收集和使用的範圍、加強數據加密和脫敏等。
總之，自動駕駛技術的發展將推動未來交通法規和責任劃分的制定更加完善和合理，以適應自動駕駛技術的發展和應用，保障道路交通安全和社會公共利益。