基于荟萃分析的智能网联车技术避碰效益分析

摘要

随着大数据、云计算等新兴技术的推广,智能网联汽车(CAV)获得快速发展,为驾驶过程中人为错误的减少带来可能.CAV技术能带来避碰效益得到了学者们认同,然而他们对于CAV避碰效益大小存在争议.为客观评估CAV技术避碰效益,本研究使用荟萃分析评估了8种最重要的CAV技术.这种方法是以同一课题的多项独立研究的结果为研究对象,在严格设计的基础上,运用适当的统计学方法对多个研究结果进行系统、客观、定量的综合分析.首先,检索出912篇与CAV技术相关的研究,筛选得到73篇避碰效益相关文献.在荟萃分析中,利用随机效应模型合并效应量,通过漏斗图检验发表偏倚,并采用剪补法进行调整,客观全面地评估各技术的避碰效益.然后,根据7个国家的事故数据,计算得到综合避碰效益和技术优势分布.结果表明,如果全部实施8种CAV技术,能够平均减少37.87％的事故,其中印度减少最多,为48.89％;另外,不同国家对于CAV技术的开发应有不同侧重,中国应优先开发车道变换警告技术和行人碰撞警告技术.这可以客观评估CAV综合安全效益,帮助不同国家了解技术优势分布,决定发展战略,并提高公众对CAV的接受程度.