交通事故的系统因素和随机因素

交通事故因素除了按不同对象分为人、车、路、环境以外,还有一种分法,就是按事故因素是否是随机的和偶然的分为系统性因素和随机因素。一般而言,系统性因素是指比较明确的,长时间可能导致事故发生的因素,比如道路线形不合理、交叉口流量很大时仍然没有设置信号灯控制;随机因素是指不确定的,偶然突发的因素,如公路上突然跑出来两个骆驼。当然,这里的系统性因素和随机因素也不是绝对的。比如某段公路上经常出现骆驼随意穿行,就从随机因素转化为系统性因素了。

主要的系统因素包括:

  • 道路线形不正确

  • 视距不足

  • 道路缺陷(长期得不到维护的路面坑洼、护栏缺失)

  • 限速不合理

一些随机因素包括:

  • 临时出现的障碍物,如动物、故障车辆、落石、水坑等

  • 暴雨、大雪、大雾等天气因素

  • 司机和其他交通参与者的交通行为

  • 车辆故障

将事故因素分为系统性因素和随机因素的好处是可以根据不同因素的特点制定相应对策。特别是如果能够分析出事故主要的系统因素,针对这些系统因素实施一定的工程或治理措施,就可以有效避免相关事故的发生。

系统因素的改善措施

道路条件方面的缺陷是主要的系统因素,如弯道反超高、道路线形诱导不合理、视距不足等,都可以通过道路安全审核确认问题,进行部分工程改造,可以减少相关事故的发生。

机动车与行人的事故无论从事故严重性上还是事故损失方面都是非常严重的。目前国内推广的礼让人行道方案利用视频监控的手段,强制机动车礼让人行道上的行人,有效防止了机动车与人抢夺路权,可以大幅度降低机动车在人行横道上的事故。

高速公路出口匝道处的事故系统性因素是前方车辆错过出口后,紧急停车或变更车道,后车来不及识别和反应。使用智能交通检测器感知事故危险,并给后续车辆发出警告。

随机因素的改善措施

随机因素因为分散和没有规律,无法像系统因素那样采用工程技术方法解决。以往的关于司机驾驶行为方面的随机因素是通过交通安全宣传和教育进行改进的,有一定的效果。随着辅助驾驶系统ADAS和自动驾驶技术不断发展,可以不断减少司机驾驶的随机性和不确定性。

另一方面,交通环境方面的随机因素可以通过交通传感器感知,将随机因素转化为系统因素,使用智能交通的方法加以处理。

自动驾驶角度下的系统因素和随机因素

从自动驾驶和车路协同的角度看事故因素的系统性和随机性特别有意思。首先,在L4和L5级别自动驾驶下,与人驾驶行为有关的随机性因素都被自动驾驶取代变成了汽车A模型智能水平的系统性因素;其次,与道路相关的一些随机因素如落石、障碍物(如事故车辆、散落物品、动物等)也可以被路侧传感器感知并通过V2X瞬间传送给网联车,而转变成系统因素。第三,理想情况下,一旦人类实现了道路和车辆双重L5级别的自动驾驶,所有的事故因素都將尽在掌控中,都成了系统因素。

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