DB31/T 310020-2024 自动驾驶道路测试安全风险评估技术规范

DB31/T 310020-2024 Autonomous driving road test safety risk assessment technical specification

上海市地方标准 简体中文 现行 页数:35页 | 格式:PDF

基本信息

标准号
DB31/T 310020-2024
标准类型
上海市地方标准
标准状态
现行
中国标准分类号(CCS)
国际标准分类号(ICS)
发布日期
2024-01-14
实施日期
2024-05-01
发布单位/组织
上海市市场监督管理局
归口单位
-
适用范围
-

发布历史

文前页预览

研制信息

起草单位:
起草人:
出版信息:
页数:35页 | 字数:- | 开本: -

内容描述

ICS93.080.99

CCSR80

长三角区域地方标准

DB31/T310020—2024

DB32/T310020—2024

DB33/T310020—2024

DB34/T310020—2024

自动驾驶道路测试安全风险评估技术规范

Safetyriskassessmentspecificationforautonomousvehiclesroad

testing

2024-01-14发布2024-05-01实施

上海市市场监督管理局

江苏省市场监督管理局

发布

浙江省市场监督管理局

安徽省市场监督管理局

DB31/T310020—2024DB32/T310020—2024DB33/T310020—2024DB34/T310020—2024

目次

前言.................................................................................II

1范围...............................................................................1

2规范性引用文件.....................................................................1

3术语和定义.........................................................................1

4缩略语.............................................................................2

5总体要求...........................................................................2

6测试道路环境分级...................................................................2

7道路测试安全风险评估...............................................................4

附录A(资料性)SRAAV评估流程与调研清单.............................................6

附录B(资料性)自动驾驶道路安全风险评估方法(SRAAV)................................9

附录C(资料性)自动驾驶测试道路环境分级表..........................................11

附录D(资料性)SRAAV评估清单......................................................15

附录E(资料性)自动驾驶道路测试警示标志............................................21

附录F(资料性)基于自动驾驶道路测试数据的驾驶模式与避险脱离辨别方法................22

附录G(资料性)自动驾驶道路测试运行安全评估指标....................................24

附录H(资料性)测试道路分类开放标准与交通影响程度判定表............................29

参考文献.............................................................................31

DB31/T310020—2024DB32/T310020—2024DB33/T310020—2024DB34/T310020—2024

前言

本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定

起草。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。

本文件由上海市交通委员会、江苏省交通运输厅、浙江省交通运输厅、安徽省交通运输厅提出、归

口并组织实施。

本文件起草单位:同济大学、江苏智能交通及智能驾驶研究院、浙江省交通运输科学研究院、安徽

省交通规划设计研究总院股份有限公司、上海机动车检测认证技术研究中心有限公司、公安部交通管理

科学研究所、华设设计集团有限公司、国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司、合肥市智能网联汽车

创新中心。

本文件主要起草人:涂辉招、李浩、孙立军、任勇、金波、虞叶东、于峰、吴云强、刁含楼、刘卫

国、胡坚耀、汪敏、杨林涛、卢毅、刘建泉、曹寅、丰爱松、何亚强、田一鸣、李振飞。

DB31/T310020—2024DB32/T310020—2024DB33/T310020—2024DB34/T310020—2024

自动驾驶道路测试安全风险评估技术规范

1范围

本文件规定了自动驾驶测试道路的环境分级与道路测试安全风险评估等要求。

本文件适用于自动驾驶车辆在长三角区域范围内的城市道路与公路开展道路测试。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,

仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本

文件。

GB5768.1道路交通标志和标线第1部分:总则

GB5768.2道路交通标志和标线第2部分:道路交通标志

GB5768.3道路交通标志和标线第3部分:道路交通标线

GB51038城市道路交通标志和标线设置规范

GB/T37458城郊干道交通安全评价指南

JTG/T2430-2023公路工程设施支持自动驾驶技术指南

JTGD81-2017公路交通安全设施设计规范(附条文说明)

JTGB05-2015公路项目安全性评价规范(附条文说明)

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

测试道路testingroads

可开放给自动驾驶车辆开展测试的公共道路。

注:包括各等级公路和城市道路等。

自动驾驶道路测试autonomousvehiclesroadtesting

自动驾驶车辆在测试道路开展的自动驾驶测试。

道路安全风险度valueofroadsafetyrisk

结合长三角区域道路交通特征和驾驶行为习惯,对测试道路的道路设施要素、交通要素、交通参与

者要素、气候环境要素等四大类因素,对自动驾驶测试道路进行的道路安全风险定量评估值。

测试道路环境分级classifiedoftestingroads

主要依据评估的道路安全风险度,对自动驾驶测试道路的环境复杂度等级进行划分。

注:一般划分为Ⅰ类低风险、Ⅱ类一般风险、Ⅲ类较高风险和Ⅳ类高风险。

1

DB31/T310020—2024DB32/T310020—2024DB33/T310020—2024DB34/T310020—2024

路测融合度integrationdegreeofroadtesting

基于自动驾驶道路测试过程中实际测试表现及对周边交通流的影响,定量评定其与现有道路交通

系统的融入水平。

注:路测融合度越高,自动驾驶车辆融入交通系统的水平越高。

避险脱离risk-avoidingdisengagement

自动驾驶道路测试过程中,受软硬件失效、紧急情况等因素干扰,尽管自动驾驶车辆未检测到异常,

但由于存在碰撞风险,驾驶员不得不进行干预而保障测试安全,致使车辆脱离自动驾驶系统控制的过程。

非避险脱离non-risk-avoidingdisengagement

自动驾驶道路测试过程中,驾驶员未感知到碰撞风险,但受个人习惯、测试时间及区域限制等影响

进行主动干预,致使原本可以继续行驶的自动驾驶车辆脱离自动驾驶系统控制的过程。

道路曲率roadcurvature

描述路段偏离直线的度量,通常用最小圆曲线半径来衡量。

注:高曲率:圆曲线最小半径小于100m;低曲率:圆曲线最小半径不小于100m。

路面平整度pavementroughness

路面表面相对于理想平面的竖向偏差,通常用国际平整指数衡量。

注:路面平整度好:国际平整度指数IRI小于2.0m/km;路面平整度不佳:国际平整度指数IRI不小于2.0m/km。

4缩略语

下列缩略语适用于本文件。

IDRT:路测融合度(IntegrationDegreeofRoadTesting)

IRI:国际平整度指数(InternationalRoughnessIndex)

LTE-V:长期演进技术-车间通讯协议(LongTermEvolution-Vehicle)

RADR:自动驾驶模式避险脱离率(RiskAvoidingDisengagementRate)

SRAAV:自动驾驶道路安全风险评估方法(RoadSafetyRiskAssessmentforAutonomousVehicles)

5总体要求

在开展自动驾驶道路测试之前,应对测试道路的环境复杂度进行分级。

在开展自动驾驶道路测试过程中,应对道路测试安全风险进行评估。

自动驾驶测试道路的环境分级与道路测试安全风险评估,应遵循理论支撑、服务导向、高效实用

的原则;除了满足本文件的规定外,还应符合GB/T37458、JTGB05-2015的规定。

6测试道路环境分级

一般规定

6.1.1选取测试道路过程中,涉及人员密集场所,应针对具体点位开展交通安全风险评估,并采取保

2

DB31/T310020—2024DB32/T310020—2024DB33/T310020—2024DB34/T310020—2024

障交通安全的措施。

6.1.2依据曲率、坡度、车道数、间隔带类型、路面状况、道路接入点、交叉口情况等因素划分道路,

将主要影响因素不变或相似的连续道路划分为同一个路段,并进行编号。

6.1.3同一测试道路内各路段应相互连通,不应有孤立路段。

6.1.4对测试道路环境复杂度等级高的路段,应提出设施管理要求。

6.1.5测试道路环境分级评估结论,应包括道路总体评估结论和各路段评估结论。

6.1.6道路总体评估结论应说明测试道路环境分级情况,及是否具备开放自动驾驶道路测试基本条件。

6.1.7各路段评估结论应包括每个路段的安全风险度及对应的道路环境等级;对于风险度较高的路段

应确定主要风险隐患和设施改善重点,并提出风险隐患改善建议及管理对策。

测试道路环境分级要求

6.2.1可参见附录A调研清单进行调查。

6.2.2自动驾驶道路测试之前宜参见附录B的SRAAV评估方法和附录D表D.1~D.6的安全风险度影

响系数,计算路段、通道和路网的道路安全风险度。

6.2.3SRAAV评估方法综合评估道路设施要素、交通要素、交通参与者要素、气候环境要素等四大类

因素,以评估的道路安全风险度为基本依据,并参见附录B表B.1、附录C表C.1~C.4划分测试道路

环境复杂度等级为四类,即:道路环境Ⅰ类(低风险)、道路环境Ⅱ类(一般风险)、道路环境Ⅲ类(较

高风险)、道路环境Ⅳ(高风险)类。

6.2.4宜参见附录B中的SRAAV评估方法,计算测试区域路网道路安全风险度并评定测试区域路网道

路环境复杂度等级。

测试道路改善措施

6.3.1自动驾驶车辆在Ⅰ类道路环境(低风险)开展道路测试时,应在白天的非高峰时段且天气良好

时进行,且应对测试道路进行改善并符合以下要求:

a)应按照GB51038、GB5768.2、GB5768.3的要求保证标志标线清晰;

b)应保证路面状况良好。

6.3.2自动驾驶车辆在Ⅱ类道路环境(一般风险)、Ⅲ类道路环境(较高风险)、IV类道路环境(高

风险)开展道路测试时,不对标志标线和路面状况提出具体要求,但宜参见附录H.1完成上一类别道路

测试后方可开展下一类别道路测试。

6.3.3IV类道路环境(高风险)的测试道路,应设置路侧护栏等安全防护设施。安全防护设施的设置

应符合JTGD81-2017的规定。

6.3.4每个测试区域宜建立测试道路监管系统,并符合以下要求:

a)宜在2个~3个重点关注路段布设道路监管系统;

b)每个重点监管路段的数据采集内容宜包括:高清监控视频、车辆速度、车流量、跟车距离、周

边车辆数、车牌识别等;

c)采集的气象数据宜包括:空气温度、空气湿度、风向、风速、降雨量、路面湿滑状态、能见度

等。

6.3.5每个测试区域宜建立测试道路动态评估系统,内容包括:测试车辆或车队的轨迹分析、测试车

辆或车队的运行状态评估、测试区域交通运行状态分析等。

6.3.6每个测试区域建立的测试道路网联通信系统,应符合JTG/T2430-2023第7章关于通信设施的

要求。

6.3.7进入每个测试区域的边界主要交叉口,宜设置有“自动驾驶测试道路”相关字样的警示标志,

并符合GB5768.1、GB5768.2与GB5768.3的警示标志要求。具体设置方式可参见附录E。

3

DB31/T310020—2024DB32/T310020—2024DB33/T310020—2024DB34/T310020—2024

7道路测试安全风险评估

数据要求

7.1.1数据类型要求

本文件涉及的道路测试安全风险评估数据应包括但不限于:自动驾驶道路测试企业上传到政府监

管平台或第三方机构数据监管平台的自动驾驶车辆数据、人工驾驶车辆数据等动态辅助监管数据。

7.1.2自动驾驶车辆数据要求

自动驾驶道路测试企业上传到政府监管平台或第三方机构数据监管平台的自动驾驶车辆数据项应

包括但不限于:车辆标识信息(车辆车架号)、车辆控制模式(自动驾驶状态/人工驾驶状态)、车辆

实时位置、车辆运动状态(速度、加速度、行驶方向)、车辆实时信号、车辆故障信息、车内安全员情

况(如有)、汽车事件数据(如有)、车辆接收远程控制指令情况(如有)、软件版本信息,数据传输

频率不应低于1Hz。

7.1.3人工驾驶车辆数据要求

人工驾驶车辆数据字段应包括但不限于:定位(经纬度)、定位时间、车辆速度等,采集频率应不

小于1Hz。

7.1.4自动驾驶道路测试驾驶模式辨别要求

应根据自动驾驶道路测试数据中的自动驾驶模式或人工驾驶模式持续时长进行驾驶模式辨别。若

持续时长大于一定阈值(参见附录表F.1)可认为是驾驶模式记录准确的数据;持续时长小于等于阈值

的数据则应利用基于有监督分类的机器学习模型,进一步辨别驾驶模式。持续时长阈值的计算方法及驾

驶模式具体辨别流程参见附录F.1。

7.1.5自动驾驶道路测试避险脱离辨别要求

应根据自动驾驶脱离时长阈值(参见附录表F.2)进行避险脱离辨别。在脱离时长阈值之内,为自

动驾驶系统驾驶模式数据;在自动驾驶模式脱离时长阈值之外,则为自动驾驶系统脱离后的数据。自动

驾驶道路测试避险脱离辨别方法可参见附录F.2。

安全风险评估指标

7.2.1单项指标

安全风险评估单项指标应包括自动驾驶模式累计测试里程、自动驾驶模式累计测试时长、自动驾驶

避险脱离率、通行能力影响率、运行速度差异率。指标计算方法参见附录G.1。

7.2.2路测融合度指标

安全风险评估应综合考虑自动驾驶模式累计测试里程、自动驾驶模式累计测试时长、自动驾驶避险

脱离率、通行能力影响率、运行速度差异率等指标,计算自动驾驶路测融合度指标。路测融合度计算方

法参见附录G.2~G.3。

测试道路分级开放

7.3.1指标选取要求

4

DB31/T310020—2024DB32/T310020—2024DB33/T310020—2024DB34/T310020—2024

自动驾驶道路测试风险评估基本指标包括自动驾驶模式累计测试里程、自动驾驶模式累计测试时

长、自动驾驶避险脱离率。基本指标为必选项评估指标,用以评估自动驾驶车辆道路测试的基本情况。

自动驾驶道路测试风险评估参考指标包括通行能力影响率、运行速度差异率。参考指标为推荐性评估指

标,用以评估自动驾驶在对开放道路测试对现有道路交通的影响。

7.3.2分类逐级开放标准

自动驾驶开放测试道路分类逐级开放参考标准,可参见附录H表H.1。

自动驾驶道路测试交通影响程度

以路测融合度为指标反映自动驾驶道路测试的交通影响程度。路测融合度越高,表明自动驾驶车辆

融入交通系统的水平越高,自动驾驶道路测试风险越低,对现有道路交通系统的影响程度越小。自动驾

驶道路测试的交通影响程度可划分为四类:即不合格、中、良、优,参见附录H表H.2。

5

DB31/T310020—2024DB32/T310020—2024DB33/T310020—2024DB34/T310020—2024

A

A

附录A

(资料性)

SRAAV评估流程与调研清单

A.1评估流程

SRAAV评估流程如图A.1所示,分四个阶段进行:数据收集与调研、安全风险评估与安全风险度计算、

道路环境等级划分、安全风险改善建议与要求。

图A.1自动驾驶道路测试道路安全风险SRAAV评估流程

A.2调研清单

A.2.1基于SRAAV评估方法,分别针对基本路段、交叉口路段、互通立交路段、地下道路路段等,调查

道路等级与道路平整度、智慧融合道路基础设施等道路设施要素、交通流量与车速等交通要素、机非冲

突等交通参与者要素、气候环境要素等四大类因素,并给出具体的数值。具体调研清单见表A.1。

A.2.2道路安全风险及致因分析。根据道路事故历史数据及测试车辆智能程度等,明确道路安全风险

致因因素,从事故发生概率及事故严重程度两个方面分析致因因素对道路安全风险度的定量影响。

A.2.3数据调研对象包括以下四个部分:

a)道路设施要素调查,包括道路线形、附属设施、视距、车道宽度、信号灯配时、车路协同设备、

车路通讯方式与性能、路面情况、交叉口属性、道路接入点等;

b)交通要素调查包括交通组成、车辆通行速度、交通流量等;

c)交通参与者要素调查,包括机动车、非机动车、行人流量等;

d)天气环境要素调查,包括道路气象条件、树荫遮挡等。

A.2.4数据质量:调查从设计、实施以及结果统计三阶段严格控制数据质量。控制内容包括数据完整

性、数据真实性、人为误差、数据质量评估指标等。其中,交通参与者要素流量及交通要素调查宜保证

调查时间涵盖早高峰、晚高峰和平峰各至少一小时;道路设施要素调查宜保证调查涵盖范围为道路两侧

6

DB31/T310020—2024DB32/T310020—2024DB33/T310020—2024DB34/T310020—2024

且不可中断或遗漏;气候环境要素调查宜保证调查的实时性。数据调查优先采用质量可靠的自动化采集

手段获取的数据,如视频、线圈等。缺少相应数据的,需开展现场调查。现场数据采集必须为三名以上

经过相应培训的调查员同时开展,且调查结果取平均值,以保障调查结果的可靠性。

表A.1SRAAV调研清单

序号调研项目

1道路设施要素

1.1车道数量

1.2车道宽度

1.3坡度

1.4曲率

1.5标志标线

1.6路侧停车情况

1.7道路平整度

1.8路面抗滑能力

1.9中央隔离带类型

1.10路侧危险物

1.11距路侧危险物距离

1.12交叉口类型

1.13交叉口安全性

1.14交叉口渠化

1.15视距

1.16速度管理措施

1.17行人过街设施

1.18道路接入点数量

1.19接入点辅道情况

1.20非机动车道隔离情况

1.21人行道隔离情况

1.22学校区域的警示

1.23信号灯配时

1.24车路协同设备

1.25车路通讯方式与性能

1.26绿化

2气候环境要素

2.1良好天气

2.2雨天

2.3雾天

7

DB31/T310020—2024DB32/T310020—2024DB33/T310020—2024DB34/T310020—2024

表A.1SRAAV调研清单(续)

2.4风力

2.5光线(夜晚)

2.6人口居住密度

3交通要素

3.1机动车交通流量

3.2机动车通行速度

3.3交通组成

3.4城市交通运行指数

4交通参与者要素

4.1非机动车流量

4.2机动车流量

4.3路侧通行的行人流量

4.4横穿马路的行人流量

8

DB31/T310020—2024DB32/T310020—2024DB33/T310020—2024DB34/T310020—2024

B

B

附录B

(资料性)

自动驾驶道路安全风险评估方法(SRAAV)

B.1评估方法概述

SRAAV结合我国道路交通特征和驾驶行为习惯,综合考虑道路道路设施要素、交通要素、交通参与

者要素、气候环境要素等四大类因素,综合定量评估各个路段的安全风险度。安全风险度越低,道路安

全性就越高,可准予自动驾驶道路测试的可能性就越高。评估步骤具体包括事故类型及影响因素确定、

影响因素调查及路段划分、交通调查、安全风险度计算、道路环境复杂度等级评定划分等。

B.2事故类型及影响因素确定

SRAAV评估方法中,自动驾驶汽车在道路上行驶可能发生五类事故,分别为:脱离行车道事故、失

控撞上对向机动车事故、超车时撞上对向机动车事故、交叉口事故以及道路接入口事故。通过实地勘察,

判断道路中自动驾驶可能发生的事故类型。对于不同的事故类型,SRAAV总结了对应的影响因素,如脱

离行车道风险影响因素为曲率、坡度、车道宽、路面平整度、标志标线情况、交通流量、车辆通行速度

等。

B.3影响因素调查及路段划分

实地调查曲率、坡度、车道数、间隔带类型、路面状况、道路接入点、交叉口情况等主要影响因素,

基于主要影响因素划分路段,将主要影响因素不变或相似的连续道路划分为同一个路段,并进行编号。

B.4交通调查

车辆通行速度和交通流量是影响测试道路安全风险度的重要因素。对划分好的各个路段进行车辆

通行速度和交通流量等调查。

B.5路段安全风险度计算方法

各类型事故导致的路段安全风险度计算方法见公式(B.1)。

𝑦=𝑥×𝑥×𝑥×𝑥×𝑥×𝑥×𝑥·················································(B.1)

式中:

y——各类型事故安全风险度;

x1——事故发生概率;

x2——事故严重程度;

x3——路段内车辆通行速度影响系数;

x4——路段交通流量影响系数;

x5——中央分隔带类型影响;

x6——天气环境影响系数;

x7——交通组成影响系数。

式中事故发生概率、事故严重程度、中央分隔带类型影响由实地调查得到的道路设施因素共同反映,

而路段内车辆通行速度、路段交通流量影响、天气环境影响系数、交通组成影响系数则由交通因素调查

情况所决定。各因素的影响系数参见附录D。其中,中央分隔带类型影响只体现在部分事故安全风险度

中。

9

DB31/T310020—2024DB32/T310020—2024DB33/T310020—2024DB34/T310020—2024

路段安全风险度计算方法见公式(B.2)。

𝑆=∑𝑦················(B.2)

式中:

Ssection——路段安全风险度;

y——各类型事故安全风险度。

B.6道路通道风险度计算方法

道路通道安全风险度计算方法见公式(B.3)。

∑×

𝑆=··············(B.3)

式中:

Sroad——道路通道安全风险度;

Ssection——路段安全风险度;

Sli——路段车公里;

y——各类型事故安全风险度;

n——通道中的路段数量。

B.7路网风险度计算方法

路网安全风险度计算方法见公式(B.4)。

∑∑×

𝑆=·············(B.4)

∑∑

式中:

Snetwork——路网安全风险度;

Ssection——路段安全风险度;

Sli——路段车公里;

n——通道中的路段数量;

m——路网中的通道数量。

B.8道路环境复杂度等级评定划分

将B.5,B.6,B.7计算所得道路安全风险度匹配入自动驾驶测试道路环境分级标准(如表B.1所示),

得到各路段所对应的道路环境复杂度等级。

表B.1自动驾驶测试道路环境分级标准

道路安全风险分级风险等级描述安全风险度范围

Ⅰ类低风险[0,3.5)

Ⅱ类一般风险[3.5,12.5)

Ⅲ类较高风险[12.5,22.5)

Ⅳ类高风险[22.5,∞)

10

DB31/T310020—2024DB32/T310020—2024DB33/T310020—2024DB34/T310020—2024

C

C

附录C

(资料性)

自动驾驶测试道路环境分级表

参照我国突发事件预警信息制度的规定,结合关键分级因素和附加条件,可将道路环境划分为4个

等级,即道路环境Ⅰ类(低风险)、道路环境Ⅱ类(一般风险)、道路环境Ⅲ类(较高风险)、道路环

境Ⅳ类(高风险)。道路环境分级详见表C.1~C.4。

表C.1自动驾驶道路测试道路环境分级表-I类

因素

推荐标准

相似标准推荐

更多>