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摩擦动态:专访|何崇中:换一种思路 ADAS或是交通安全防范的破解之道2017.08.31
专访|何崇中:换一种思路 ADAS或是交通安全防范的破解之道
 

  8月10日,陕西安康市境内发生特别重大的道路交通事故,造成36人死亡、13人受伤;4月29日,内蒙古自治区呼伦贝尔市一辆私家车与大客车发生碰撞,大客车冲下路基并翻车,造成车内12人死亡,10人受伤……

  一起起交通事故触目惊心,安全更是牵动着你我他的心。国务院、交通运输部、公安部等相关部门正在严抓严办,以确保道路运输安全风险和隐患在可防可控范围之内。国务院安委办指出,要继续以“两客一危”车辆和“营转非”大客车、重型货车、校车、工程作业车等为重点,严查“三超一疲劳”(超速、超员、超载和疲劳驾驶)等各类严重道路交通违法行为,严查道路运输车辆超范围运营、无资质非法运营以及客运车辆违规站外揽客揽货、凌晨2时至5时违规运营等违法违规行为。目前,交通运输部运输服务司开始逐月曝光道路运输车辆违规驾驶信息。交通运输部运输服务司于去年6月建立道路运输车辆动态监管抽查制度,通过全国重点营运车辆联网联控系统以及全国道路货运车辆公共监管与服务平台,每月抽查营运客车、危险品运输车、重型货车各200辆。

  交通事故已成为社会安全的头号公敌。不仅国家、交通运输部、公安部以及运营单位关注,越来越多人也开始关注和研究如何防范运输车辆的安全事故,其中包括好好开车等从事ADAS研究的企业。近日,杭州好好开车科技有限公司CEO何崇中就以另一种思路探讨事故发生的背后原因,探讨破解之道。

  人、车、路、企,谁有责任

  何崇中从人、车、路、企等四个方面分析目前运输车辆发生特大交通事故的影响。

  一是从人的角度出发,驾驶员驾驶行为不当是引起车祸的最大原因。他告诉记者,据IHS统计,94.9%交通事故的发生是由于驾驶者本身的原因,分神驾驶、疲劳驾驶占据的比重越来越大。由于玩手机、刷微博、看微信导致开车分神引起的交通事故变得很常见,因此驾驶员行为需要在事故中得到高度重视。疲劳驾驶是影响安全的另一个重大原因。目前很多运输车辆发生交通事故都与司机疲劳驾驶有直接的关系。

  二是从“车”的角度看,车辆是否搭载足够的安全装置与防范交通事故有直接关系。在很多交通事故中,都是因为乘客没有系安全带而造成伤亡。除了这样的被动安全类装置,车辆开始装配越来越多的主动安全装置,也就是人们常说的辅助驾驶。何崇中对记者说:“美国高速公路安全管理局(NHTSA)自2011年起就将汽车前撞预警FCW纳入车辆安全评分,并规定自2018年开始五星安全标准车辆必须配备自动紧急制动(AEB)。欧洲新车碰撞测试项目NCAP同样在汽车安全评分中列入了自动紧急制动(AEB),自适应巡航(ACC)等。日本国土交通省MLIT自2014年开始将自动紧急制动AEB纳入安全评分体系。中国也将于2018年开始将AEB、FCW等越来越多的ADAS系统列入安全法规中,进一步提升中国的道路交通安全。

  三是从路的角度看,道路安全的“防”和“护”都很薄弱。何崇中认为,“防”就是防范事故发生,高风险路段就需要在交通安全工程上做一些强化处理,比如让驾驶员有足够远的距离提前感知前方环境信息,设置一些主动发光、主动预警的设施。毕竟道路安全设计要做的是在事故发生后尽量减轻伤害,道路的建造如果不能达到它的等级要求,那么车辆在行驶时的速度、车辆通行量超越道路性能的事情就极有可能发生。路网的布局合理,则交通方便,减少了高交通量的情况。城市道路的交叉布置合理,那么在十字路口发生的交通事故也将大量减少。

  四是从企业方面分析,重点车辆营运企业安全意识淡薄。何崇中认为,首先,营运车辆企业出于营运成本的考虑,在车辆选择及配置上缺乏安全意识。“当前众多车队自营车辆少,临时租赁与挂靠加盟的社会车辆多,在统一管理和监控上,缺乏一定的数据依据和科学方法。不能够对驾驶员的驾驶风险做出甄别,无法提前预防重大事故。”他如是说。其次,营运企业对司机的管控依旧停留在比较落后的阶段,仅仅是重大事故宣传警示宣传,或者是事故后的惩罚等等,并不能识别驾驶员的驾驶风险,无法真正起到安全管理的作用。此外,在安全监管方面,交通部门现行的联网联控平台与强制相关车辆安装的GPS,只能看到位置、行车轨迹、实时查看、被动监管,采集的数据单一、监控力度小,无法形成真正有效的全方位监督管理。

  ADAS系统或能被破解

  “从人、车、路、企四个方面全面分析了运输车辆发生交通事故的因素后,我们发现,其实基于AI的ADAS系统是预防交通事故的前沿手段。”何崇中告诉记者,AI大数据或将是破解之道。AI大数据能够实现以管理驾驶人行为数据为核心的“人、车、路、企”全方位动态监管,从源头上彻底提升道路交通安全,实现交通监管智能化、信息化、数据化监管。

  何崇中对记者说:“ADAS利用安装在车上各式各样的传感器,在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境,收集数据,针对静态、动态物体的辨别、侦测与追踪,并结合导航仪地图数据,进行系统的运算与分析,从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险,有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。”

  据记者了解,目前业界谈起ADAS,主要是从辅助驾驶安全方面着手,其实换一种思路,它也能够“人、车、路、企”全方位动态监管。何崇中认为,通过AI大数据可以动态了解每一个驾驶员的行为特征,因为再好的车和路,方向盘也掌握在驾驶员手里,他们是交通安全的第一道防线。如果他们的行为失范,再好的车、再好的路没有用。通过AI大数据掌握重点车辆的驾驶员数据,最好是所有驾驶员、有驾照的人的行为特征,可以将醉酒驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶或者是操作不熟练,经常有一些危险的行为的驾驶员提前通过大数据甄别处理,进行宣传教育,将事故扼杀在萌芽状态。此外,利用AI大数据能够动态跟踪这些驾驶员的行为,尤其是在高速公路上应用效果更为明显。

  据悉,AI透过ADAS及疲劳驾驶监测主动预警提醒,有效降低驾驶者因疲劳驾驶或注意力不集中而产生交通事故的风险,动态感知、跟踪行为,及时报警和提醒。众所周知,车辆监测疲劳驾驶已是博世、大陆等知名零部件企业都在积极布局和推出的主动安全技术。 

  何崇中畅想,基于AI的ADAS系统还能够将驾驶员的违章行为进行实时监控,同时能够实时的把对他们的处罚措施推送到手机上面去。时时得到处罚信息,对纠正不良行为起到警示作用,除了对驾驶员进行违章处罚,还可以通过AI大数据分析驾驶的驾驶习惯,动态了解驾驶员的状态,当驾驶员出现违章驾驶、疲劳驾驶行为的时候,除了ADAS系统的主动提前预警外,它还可以推动消息至相关部门,交警能够在下一个路口采取强制措施,防患于未然。

  好好开车AI终端能够实现基于前视的机器视觉采集数据,实现对危险驾驶的主动提醒,基于内视摄像头还能够捕捉并分析驾驶员的生物行为特征进行疲劳驾驶预警。

  或许,基于AI的大数据运算才能做到让道路运输安全风险和隐患在可防可控范围之内,从而实现人类的“零伤亡”愿景。 

  相关链接:

  好好开车利用AI大数据模型得到相关统计数据

  基于上图ADAS预警时间频次/千公里频次,可以明显看出呈现波动式下行趋势,驾驶风险得到有效改善。 

  图2

  TTC(time to collision),即预碰撞时间,也就是本车保持当前状态,与前车发生潜在碰撞所经过的时间。TTC越短,留给驾驶员处理危险状况的时间就越短,前碰撞事件就越危险。试点项目车辆的前碰撞预警平均TTC变化情况如图2,从上图中可以看出,通过好好开车ADAS产品一年多的监督提醒,平均TTC从1.92秒提升到了2.54秒,这给驾驶员处理危险状况时在原来基础上额外争取了宝贵的0.62秒! 

  图3:驾驶行为逐月走势图

  危险驾驶行为数量上来看,试点项目车辆平均驾驶行为得分逐月变化情况下图。从2016年6月1日到2017年8月1日试点期间,驾驶员的驾驶行为得分从60分上升至85分,平均提升40%,有效提升了驾驶员的驾驶习惯。

  编辑:李沛洋

| 来源:中国汽车报 黄霞
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