要約
さまざまな自動衝突防止システムが個人所有の自動車に搭載されるようになるにつれ、消費者、メーカー、保険会社にとって、車種の自動安全性能の評価と差別化がますます重要になっている。2023年、スイス再保険とパートナーは、ドイツにあるUNECE型式承認機関およびユーロNCAP公認の試験場で、8カ月にわたる車両試験キャンペーンを開始した。このキャンペーンでは、衝突防止システムを搭載した12車種の量産車と1車種のプロトタイプ車が、米国と欧州連合(EU)の事故状況を代表する安全上重要な交通シナリオにさらされた。本論文では、このテスト・キャンペーンで実証されたこれら13の衝突防止システム(ハードウェアおよびソフトウェア・スタック)の相対的な安全性能を比較・評価する。まず、テストシナリオの現実世界との関連性に基づいて重み付けされた、テストシステムが現実世界の衝突頻度全体と衝突衝撃エネルギーの低減に及ぼす影響の予測を表す新しい採点システムを紹介する。次に、プロトコルの現実性を定量化する新しい指標を導入し、我々のテストプロトコルが現実世界の運転をもっともらしく表現していることを確認する。最後に、発売前のプロトタイプ・システムは、テスト・トラックで行われたテスト・シナリオの大部分において、量産車(消費者発売後)を上回る性能を発揮することがわかった。
要約(オリジナル)
As a variety of automated collision prevention systems gain presence within personal vehicles, rating and differentiating the automated safety performance of car models has become increasingly important for consumers, manufacturers, and insurers. In 2023, Swiss Re and partners initiated an eight-month long vehicle testing campaign conducted on a recognized UNECE type approval authority and Euro NCAP accredited proving ground in Germany. The campaign exposed twelve mass-produced vehicle models and one prototype vehicle fitted with collision prevention systems to a selection of safety-critical traffic scenarios representative of United States and European Union accident landscape. In this paper, we compare and evaluate the relative safety performance of these thirteen collision prevention systems (hardware and software stack) as demonstrated by this testing campaign. We first introduce a new scoring system which represents a test system’s predicted impact on overall real-world collision frequency and reduction of collision impact energy, weighted based on the real-world relevance of the test scenario. Next, we introduce a novel metric that quantifies the realism of the protocol and confirm that our test protocol is a plausible representation of real-world driving. Finally, we find that the prototype system in its pre-release state outperforms the mass-produced (post-consumer-release) vehicles in the majority of the tested scenarios on the test track.
arxiv情報
著者 | Luigi Di Lillo,Andrea Triscari,Xilin Zhou,Robert Dyro,Ruolin Li,Marco Pavone |
発行日 | 2024-10-04 14:52:50+00:00 |
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