从1957年一条安全带开始装车到1978年ABS面世，20多年间，车辆安全配置几乎全部围绕碰撞安全展开。ABS的装车标志着车有了“感觉”，能感觉到轮胎与地面的接触状态，并及时调整。车辆安全从此进入主动和被动安全齐头并进。2000年开始主动巡航控制系统（ACC）的诞生，让车有了“视觉”功能，根据前车距离实现自动跟车。随后的十年间车道保持，停车辅助，侧向辅助，碰撞预警等众多主动安全相继涌出，车辆主动安全的发展速度逐渐超过被动安全。2010年自动紧急刹车系统面世，让车有了“交流”能力，在主动预警无效的情况下，可以对车辆进行紧急干预。时间进入到2020，车辆主动和被动安全不可能持续简单地叠加，两者必然会充分融合进入集成安全时代。同时，随着主动安全技术不断发展，轻微事故可能会造成昂贵传感器的损坏，从而导致高昂的维修成本。

从安全带到AEB到未来的自动驾驶，不同阶段面临不同的安全问题，问题来源于事故，对事故进行科学分类有利于发现问题，并找到创新解决方案。

一起来聊聊事故类型与碰撞类型

（1）主动安全关注的事故类型

先来看一个具体案例，如果仅凭事故后的结果来看，可能就是一个车辆在弯道失控的案例被误记为102。然而，从视频中明显可以看出右侧白色SUV因前方慢行车辆而向左变道，引发了事故车辆往左避让失败而翻车。正确的事故类型应该记为631。

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事故类型是德语Unfalltyp的直译，在主动安全分析领域，其对应的GIDAS数据库里的变量UTYP慢慢地被人熟知。

事故类型准确来说是引发事故的冲突类型，由三个数字进行编码。它侧重的是冲突，至于冲突双方是否最终发生碰撞并不重要，事故当事人是否有不当的交通行为也不重要。事故类型需要结合碰撞前的驾驶行为，从事故预防的角度综合判断。

举个例子：假如一个事故是由车辆与穿越马路的行人的冲突引起的，那么这个事故的类型 就是行人穿越事故。与后续的碰撞类型无关（例如：该辆车是否最后撞到了行人、该辆车是否在躲避行人时而驶出了道路，或是否因紧急刹车而导致被后方车辆追尾等），同时与事故责任无关（例如：行人或车辆哪一方享有优先权、该辆车是否开得太快、或后方是否跟车太近而追尾，或是否存酒驾等）。

在GIDAS数据库中事故类型分为7大类：

第一类：行驶事故（Driving Accident）

由于驾驶员失去对车辆的控制（速度不当或对道路线性和状况的误判等），而其他道路使用者没有对失控造成影响。不包括驾驶员因与其他道路使用者、动物或车道上的障碍物发生冲突，及驾驶员突发疾病失去驾控能力和车辆突然出现机械故障等原因造成的事故。车辆运动失控后，是否与其他道路使用者发生碰撞对事故类型的判定则无关紧要。因此行驶事故不一定是单车事故。行驶事故根据是否受基础设施影响及其他情况分为10个小类（图1），每个小类又分为1-9个细类不等，编码区间为101-199。

图1行驶事故10小类

第二类：转弯事故（Turning off Accident）

车辆在路口转弯过程中（包括进入车库或者小区出入口）与其他交通参与者（包括行人）之间的冲突而引发的事故。转弯事故根据车辆左转、右转，两车同时转弯以及是否有转弯交通灯控制的情况分为10个小类（图2），每个小类又分为1-9个细类不等，编码区间为201-299。

图2转弯事故10小类

（27*小类在中国不适用）

第三类：穿行事故（Crossing Accident）

道路使用者转入或直穿路口时，与拥有路权车辆之间的冲突。包含两轮车穿行及从非机动车道切入机动车道时造成的冲突。根据是否有路权等分为9个小类（图3），每个小类又分为1-9个细类不等，编码区间为301-399。

图3穿行事故9小类

（35*小类在中国不适用）

第四类：行人穿行事故（Pedestrian Crossing Accident）

车辆和横穿马路的行人之间的冲突（不包含行人沿着道路行走的情况，与沿车道行走的行人发生冲突被记录第五和第六类）。根据行人穿行是否发生在路口，从车行驶方向看是发生在进入路口前还是进入路口后等分为10个小类（图4），每个小类又分为1-9个细类不等，编码区间为401-499。

图4行人穿行事故10小类

（48*小类在中国不适用）

第五类：停车相关的事故（Accident with parking traffic）

行驶车辆与停放车辆或者有停车意向车辆（包括停车下客，路边装卸货物等）之间的冲突，及行驶车辆与正在停车或者从停车位驶离的机动车辆之间的冲突。包含因路边停车变道时与沿道路行走的行人之间的冲突。不包含与因堵车而等待停驶的车辆之间的冲突。分10个小类（图5），每个小类又分为1-9个细类不等，编码区间为501-599。

图5停车相关的事故10小类

第六类：纵向交通冲突引发的事故（Accident between vehiclesmoving along）

由同向或相反方向行驶的道路使用者之间的冲突（纵向停车引发的冲突记录在第五类）。根据冲突车辆间的相对位置分为10个小类（图6），每个小类又分为1-9个细类不等，编码区间为601-699。

图6 纵向交通冲突引发的事故10小类

第七类：其他冲突引发的事故（Other accident）

包括不能分归类于上述类型的所有冲突。例如：掉头、倒车、停放车辆之间的事故、道路上的障碍物或动物，车道养护欠当、车辆突然故障（制动器故障、轮胎缺陷等）。分9个小类（图7），每个小类又分为1-9个细类不等，编码区间为701-799。

图7 其他冲突引发的事故9小类

（78*暂时空白）

GIDAS事故只记录有损伤的案例，现实交通事故中存在大量只有财产损失的案例。从德国警方收集到的数据来看，财产损失事故是人伤事故的7倍左右（图8）。中国2019年的简易事故1272万起，一般事故24.5万起，差不多是51倍的关系。根据德国2012左右的统计数据，只有1/4仅有车损的事故报告给了警方，另外每年有480万起轻微事故连保险都没有报。据此，只有财产损失的事故案例是有人伤案例的42倍多。

图8 德国2008-2012不同类型的事故

目前，安全系统主要用于减少伤害，比如带紧急制动的自适应巡航控制，此类系统一般只在高配车型装配，激励广大客户购买安全系统应着眼于众多的财产损失案例。安全对客户的购买激励一方面是避免损坏，节省了维修成本，另一方面在整个车辆使用寿命期间，这些系统将有效降低保险费，减少因轻微事故而耗费的修车时间和费用。然而，这需要上市前充分评估系统的有效性：

（1）通过系统上市后进行追溯性验证和评估，在收集数据方面相当耗时（周期很长，至少3年以上）耗力，而且只能作为定性结论，无法给出具体有效性数值。

（2）通过已经发生的事故案例进行预防性评估，可以有效缩短验证时间，并获得精确有效性结论；

根据德国几大保险公司数据（图9），占比最高的事故类型为703（笼统的停车场事故）和799（无法归类）。举一个非常常见的场景：比如街边停车，倒车出车位，不小心撞到了一个固定物，这种就只能归类为其他（799）了。

图9 只有财损的七大类事故冲突占比

为此，第八类财损事故类型应运而生。根据德国保险数据梳理的财损案例事故类型如图10所示。分9个小类，每个小类又分为1-9个细类不等，编码区间为801-899。由于基础设施及停车习惯等因素的影响，第八类事故归类方法值得借鉴，但具体形态不一定适合其他国家。

图10 只有财产损失的事故类型（德国）

事故类型作为整体往往只提供事故层面的形态分布，车辆安全系统开发往往关注的是参与方（车辆，VRU等）层面的场景。结合事故类型，以及事故类型中所涉及的参与方编号A/B，就可以方便地把事故类型转换为参与方层面的碰撞前期场景。以两轮车事故为例：针对参与方A来说，事故类型为201，231和601均可视为纵向冲突场景L1 (图11)。

图11事故类型与参与方碰撞前期场景转换

（两轮车事故）

另外一个广为人知的事故类型分类方法为：碰撞前场景归类（Pre-CrashScenario Typology）。根据2004年美国GES碰撞数据库中归纳涉及至少一辆轻型车（即乘用车、MPV、小型货车、面包车和轻型皮卡）的事故，从事故频次、经济成本和人体损伤康复时间来量化事故的严重性。基于碰撞前车辆运动及关键事件，确定哪些交通安全问题应该被优先调查，以便研究人员开发相应的碰撞预防系统。该归类把碰撞前场景分为37类，它与最终的碰撞类型大致对应如图12所示。

图12 碰撞前场景与对应最终碰撞类型

通过和德国GIDAS事故类型比较，这37类场景侧重于宏观事故层面，不仅包含大致的冲突类型，还考虑了是否违反交通规则。这就使得某些案例可能对应多个类型。比如第4类：车辆闯红灯（Running Red Light）,这实际上是因违反交通规则导致的事故，闯红灯导致的交通冲突可能是和行人的冲突，也有可能是参与方间的垂直交叉冲突，也有可能是与对向转弯车辆冲突等等多种，很容易混淆事故类型与碰撞类型。

（2) 被动安全关注的碰撞类型

基于交警数据的事故分类方法往往只关注碰撞双方，并不追溯碰撞前导致事故的冲突。事故类型涉及到的双方，大都数情况是冲突双方，但也不全是。有些碰撞类型的归纳方法也包含了驾驶意图等信息。图13和图14为不同数据库采取的不同碰撞类型方法。

图13 驾驶意图+碰撞形态的分类（1）

图14 驾驶意图+碰撞形态的分类（2）

参考：

[1] Gschwendtner, K.; Kiss, M.;Gwehenberger, J.; Lienkamp, M.:“InDepth“-Sachschadenanalyse, Anforderungen undPotentiale. In Verkehrsunfall und Fahrzeugtechnik, Juli/August 2014.

[2] Gwehenberger, J.; Behl, T.;Lauterwasser, C.: Wie wirksam sind Fahrerassistenzsysteme – vom Bagatellschadenbis zum Schweren Unfall. In Verkehrsunfall und Fahrzeugtechnik, Februar 2012.

[3]https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/Wirtschaftsbereiche/TransportVerkehr/Verkehrsunfaelle/Tabellen/PolizeilichErfassteUnfaelle.html; Zugriff am26.07.2013

[4] Gesamtverband der DeutschenVersicherungswirtschaft e.V. (GDV): Unfalltypen-Katalog, Leitfaden zurbestimmung des Unfalltyps, Institut für Straenverkehr, Kln, 1998, ISSN0724-3693

[5] CATS (www.TNO.nl/CATS)

[6] Pre-Crash Scenario Typology for CrashAvoidance Research

[7] The methodology and initial findingsfor the Road Accident In Depth Studies (RAIDS) Programme