DB3301/T 0491-2025 智能网联车辆测试道路环境等级评估要求

以下是对DB3301/T 0491-2025《智能网联车辆测试道路环境等级评估要求》的详细内容总结：

​​一、标准概述​​

1. ​​适用范围​​

   • 适用于智能网联汽车（机动车道测试）和功能型无人车（非机动车道测试）的道路环境等级评估。
   • ​​智能网联汽车​​需在机动车道测试，​​功能型无人车​​需在非机动车道测试。
   • 要求测试道路连通，同向路段组成道路通道，通道叠加形成路网。

2. ​​基本原则​​

   • ​​独立性原则​​：两类车辆测试道路分离，互不干扰。
   • ​​数据真实性​​：评估机构需具备专业采集工具，确保数据完整（如交通流量需涵盖早高峰、晚高峰、平峰各≥1小时）。
   • ​​路段划分​​：
     • 机动车道：按道路曲率、坡度、车道数等安全因素划分路段（国省道/城市道路：150–250m；高速/快速路：按车道数或限速划分）。
     • 非机动车道：按曲率、宽度、隔离类型等划分。

3. ​​评估流程​​

   • ​​机动车道评估流程​​：

     graph LRA[路况调研数据采集] --> B[道路环境等级评估]B --> C[路段环境等级度计算]C --> D[道路通道环境等级度计算]D --> E[路网环境等级度计算]E --> F[确定环境等级]

   • ​​非机动车道评估流程​​：

     graph LRA[路况调研数据采集] --> B[道路环境等级评估]B --> C[直接确定环境等级]

​​二、路况调研数据采集要求​​

（1）​​机动车道数据采集（附录A.1）​​

• ​​核心因素​​：
  • ​​道路环境​​：路段等级（快速路/主干路等）、隔离类型、标志标线清晰度、交叉口类型（含信号灯）、减速标识、辅道等。
  • ​​道路参数​​：长度、限速、车道宽/数量、曲率（分4级）、平整度（IRI指数）、坡度、抗滑系数。
  • ​​交通流量​​：车道流量（分时段）、人行横道流量、非机动车流量、大车比例。
  • ​​事故分布​​：近一年事故数量及严重程度（分5类事故点/段）。
• ​​工具要求​​：自动化设备采集，专业单位填写《智能网联汽车道路环境现场调查表》。

（2）​​非机动车道数据采集（附录A.2）​​

• ​​核心因素​​：
  • ​​道路环境​​：机非隔离类型、非机动车道与人行道隔离、交叉口信号灯、减速标识。
  • ​​道路参数​​：宽度、曲率、平整度。
  • ​​交通流量​​：非机动车流量、行人过街流量（分时段）。
  • ​​事故记录​​：近一年严重交通事故。
• ​​工具要求​​：填写《功能型无人车道路环境现场调查表》。

​​三、道路环境等级分类​​

（1）​​机动车道环境等级（4级）​​

• ​​等级度计算公式​​：
  • ​​路段环境等级度​​：Erors = ∑(Poaa × Sota × Sot × Tfi × Weic × Icotc)
    （含事故概率、严重程度、车速、流量、天气、交通组成6项系数）。
  • ​​道路通道环境等级度​​：加权平均（按路段长度）。
  • ​​路网环境等级度​​：加权平均（按通道长度）。

（2）​​非机动车道环境等级（4级）​​

通过定性指标直接判定（表2）：

​​注​​：若同时满足多项IV类条件（如无隔离+宽度<1.8m+事故记录），直接归为IV类。

​​四、关键计算公式与参数（附录B）​​

1. ​​事故环境等级度（Eaova）​​
   • 涉及5类事故：驶离车道、正面相撞（失控/超车）、交叉口事故、接入口事故。
   • ​​参数示例​​：
     • 曲率≤200m时，事故概率系数达​​6.16​​（驶离车道事故）。
     • 中间仅划线的交叉口，事故严重程度系数​​110.8​​。
2. ​​其他影响系数​​：
   • ​​车速影响​​：限速120km/h时，系数​​0.32​​。
   • ​​大车比例影响​​：占比50–100%时，系数​​4.66​​。
   • ​​天气影响​​：雾天+限速120km/h时，系数​​1.91​​。

​​五、附录核心内容​​

• ​​附录A​​：提供数据采集表模板，含机动车道（97项字段）和非机动车道（23项字段）的完整调研要素。
• ​​附录B​​：规范性参数表，量化事故概率、严重程度及环境系数（如抗滑系数<35时，事故概率系数​​2.0​​）。

​​六、实施要求​​

• ​​评估报告内容​​：项目名称、委托单位、道路里程、评估日期、依据、结论等。
• ​​机构资质​​：需具备专业工具及培训合格的评估人员。
• ​​生效时间​​：2025年5月30日起实施。

​​总结​​：该标准通过量化道路参数、交通流量、事故数据等，建立了一套完整的智能网联车辆测试道路分级体系。机动车道侧重数学模型计算，非机动车道侧重风险指标组合判定，为安全测试提供了科学依据。