DB31_T 310020-2024 自动驾驶道路测试安全风险评估技术规范.docx

ICS93.080.99CCSR8O长三角区域地方标准DB31/T3100202024自动驾驶道路测试安全风险评估技术规范Safetyriskassessmentspecificationforautonomousvehiclesroadtesting2024-01-14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、浙江省市场监督管理局、安徽省市场监督管理局发布目次前言I1范围12规范性引用文件13术语和定义I4缩略语25总体要求26测试道路环境分级27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Il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-XX.刖三本文件按照GBT1.12020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。自动驾驶道路测试安全风险评估技术规范1范圉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。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VaIIIeofroadsafetyrisk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。3.4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、类一般风险、In类较高风险和IV类高风险。3.5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。3.6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。3.7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。3.8蹴螂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K)Om;低曲率：圆曲线最小半径不小于IOom。3.9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.OmZkm潞面平整度不佳：国际平整度指数IRl不小于2.0mkm。4缩略语下列缩略语适用于本文件。IDRT:路测融合度(IntegraHonDegreeofRoadTesting)IRI:国际平整度指数(InternatiOnalRoughnessIndex)1.TE-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5. 1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。5.2 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。5.3 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泅试道路环境分级6.1 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。1.1.6 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。1.1.7 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。6. 2渊试道路环境分级要求7. 2.1可参见附录A调研清单进行调查。6.2.2 自幼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.1D.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。6.2.3 SRAAV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.1C.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11类（一般风险）、道路环境HI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。6.3测试道路改善措施1.1.1 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。2.3.2 自动驾驶车辆在11类道路环境（一般风险）、山类道路环境（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HJ完成上一类别道路测试后方可开展下一类别道路测试。2.3.3 IV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。2.3.4 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。7道路测试安全风险评估1.1 数据要求1.1.1 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。1.1.2 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1HzO1.1.3 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,1.1.4 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FL1.1.5 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。1.2 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