Er komen steeds meer systemen in voertuigen die (delen van) de rijtaak overnemen. In de meest verregaande vorm zal dit uiteindelijk leiden tot de volledig zelfstandig rijdende auto. De rol van de mens zal verschuiven van die van bestuurder naar die van ‘toezichthouder’, en uiteindelijk naar die van passagier. Verondersteld wordt dat deze systemen het risico op menselijk falen (human error) kunnen verkleinen en hierdoor de veiligheid van autorijden kunnen vergroten. Tegelijkertijd zal de menselijke factor zijn invloed blijven houden op de systemen. Immers, in de rol van toezichthouder wordt van de mens nog steeds verwacht dat hij kan ingrijpen als het systeem daar om vraagt of als het systeem faalt. Daarnaast is nog onduidelijk hoe andere weggebruikers op deze nieuwe systemen zullen reageren.
Om innovaties op het gebied van zelfrijdende voertuigen te stimuleren, faciliteert Nederland het testen van zelfrijdende voertuigen op de openbare weg. Omdat verkeersveiligheid hierbij de belangrijkste randvoorwaarde is, heeft het ministerie van Infrastructuur en Milieu SWOV gevraagd mee te denken over hoe praktijkproeven met zelfrijdende voertuigen zo veilig mogelijk kunnen worden uitgevoerd.
Het ministerie van Infrastructuur en Milieu heeft een Testprocedure Zelfrijdende voertuigen op de Nederlandse openbare weg opgesteld, die bij een aanvraag voor een praktijkproef wordt gehanteerd. De procedure bestaat uit drie nauw met elkaar samenhangende onderdelen: voertuig, weg en mens (gedrag). Bij beoordeling van een praktijkproef is de Dienst Wegverkeer (RDW) verantwoordelijk voor het onderdeel voertuig, de wegbeheerder of CROW Taskforce Dutch Roads voor het onderdeel weg en SWOV voor het onderdeel gedrag. De testprocedure is zodanig opgezet dat er na elke beoordeelde praktijkproef ruimte is voor verbetering op basis van de opgedane ervaring. De testprocedure zal daardoor steeds in ontwikkeling zijn.
Om richting te geven aan het veiligheidsadvies binnen bovengenoemde procedure heeft SWOV in dit rapport verkend welke ervaringen er al zijn met (deels) geautomatiseerde voertuigen en hoe de testprocedures in het buitenland zijn opgezet. De centrale vraag in dit project is: Hoe kunnen we beoordelen of proeven op de openbare weg met (deels) zelfrijdende voertuigen zo veilig mogelijk worden uitgevoerd?
Waarover geeft SWOV advies?
Het advies van SWOV over een praktijkproef met (deels) zelfrijdende voertuigen zal uit twee delen bestaan:
- beschrijving van de risico’s van de praktijkproef met als doel te komen tot risicominimalisering bij de uitvoering ervan;
- beschrijving van de leerkansen uit de praktijkproef, dat wil zeggen een beoordeling van de mogelijkheden om met de gegevens uit de praktijkproef of met behulp van een gerichte evaluatie (een aantal) voor de verkeersveiligheid relevante vragen te beantwoorden.
Het SWOV-advies zal zich vooral richten op de factor mens; waarbij veiligheid het criterium is. De menselijke factor wordt beoordeeld in interactie met de andere twee aspecten. Bij de interactie mens-voertuig gaat het om onderwerpen als taakbelasting en ‘transition of control’. Dit laatste houdt in dat de bestuurder de taken van de (deels) zelfrijdende auto weer over moet kunnen nemen en vice versa. Bij de interactie mens-weg kan gedacht worden aan vraagstukken zoals: Hoe reageren andere weggebruikers op het zelfrijdende voertuig? Wat is een veilige snelheid?
Hoe komt SWOV tot een advies?
Voor een beschrijving van de risico’s van een praktijkproef met (deels) zelfrijdende voertuigen heeft SWOV op basis van literatuur en expertkennis een ‘risicomatrix’ opgesteld (zie Tabel 3 op pagina 26). Deze beschrijft hoe mogelijke risico’s van automatisering kúnnen worden – of nu al worden – afgedekt. Langs de eerste dimensie van de matrix zijn deze risico’s gegroepeerd in de volgende categorieën:
- risico’s bij interactie met het systeem/voertuig;
- risico’s bij interactie met andere weggebruikers;
- risico’s door locatie en moment van de praktijkproef; hierbij zijn de route en de plaats op de weg belangrijke aandachtspunten.
De risico’s worden (mede) bepaald door de mate van automatisering van het systeem en de rol die de mens daar (nog) bij speelt. Voor het beoordelen van de praktijkproeven zijn (langs de tweede dimensie van de matrix) daarom drie niveaus van automatisering onderscheiden:
- Gedeeltelijke automatisering – bestuurder in actie
Op dit niveau neemt het systeem tijdelijk (delen van) de rijtaak over – namelijk sturen ofwel versnellen/remmen. De bestuurder voert alle overige dynamische taken uit: het monitoren van de rijomgeving en het systeem. De bestuurder is achtervang en signaleert als er actie nodig is. - Conditionele automatisering – bestuurder is belangrijk
De rijtaak wordt door het systeem uitgevoerd. De bestuurder voert de overige dynamische taken uit: het monitoren van de rijomgeving en als achtervang optreden als het systeem dit aangeeft. De bestuurder is hiermee toezichthouder geworden. - Volledige automatisering – bestuurder is niet belangrijk
Het systeem neemt alle rijtaken over, monitort de rijomgeving en het systeem. Het systeem signaleert als het zelf in actie moet komen. De bestuurder heeft geen rol in dit voertuig. De bestuurder is hiermee passagier geworden.
Voor elke proef waarover SWOV zal adviseren, wordt beoordeeld welke expertise nodig is en wordt een team van experts gevormd met verschillende achtergronden. Met dit team wordt de risicomatrix langsgelopen en wordt gekeken welke risico’s van toepassing zijn. Vervolgens wordt een waarde gegeven aan het risico: hoe groot is het risico, en hoe groot zijn eventuele gevolgen? De resultaten van deze exercitie worden schriftelijk aan de RDW gestuurd. De RDW gebruikt dit advies om te beslissen over de ontheffing voor het betreffende voertuig, en daarmee voor het toestaan van de proef op de openbare weg.
Procedure and criteria for the safety of trials on public roads with (partially) self-driving vehicles; Background and approach of the SWOV road safety advice
Vehicles are increasingly fitted with systems that take over (parts of) the driving task. In the most far-reaching form this will eventually lead to the fully self-driving vehicle. The human role will shift from driver to ‘supervisor’, and eventually to passenger. These systems are assumed to reduce the risk of human error and to therefore increase safety. At the same time, the human factor will still influence the systems. After all, in the role of supervisor, human intervention is still necessary on a system’s request or in the case of system failure. Furthermore, it is still unclear how other road users will react to the new systems.
To stimulate innovations concerning self-driving vehicles, the Netherlands facilitates the testing of self-driving vehicles on public roads. As road safety is the main prerequisite, the Ministry of Infrastructure and the Environment asked SWOV for advice on how to carry out trials with self-driving vehicles in the safest possible way.
The Ministry of Infrastructure and the Environment has drawn up a Procedure for testing Self-driving vehicles on public roads in the Netherlands; this procedure is used as a guideline when permission is asked for field trials on public roads. The procedure consists of three closely interrelated components: vehicle, road and human (behaviour). When assessing a field trial, RDW, Vehicle Technology and Information Centre, is responsible for the vehicle component, the road authority or CROW Taskforce Dutch Roads is responsible for the road component, and SWOV is responsible for the (human) behaviour component. The test procedure has been designed in such a way that improvements can be made based on the experience gained in each trial. The test procedure is therefore continuously under development.
To give direction to the safety advice in the above procedure, the present SWOV report explores experiences with (partially) automated vehicles and with test procedures in other countries. The central question in this project is: How can we ascertain that tests with (partially) self-driving vehicles on public roads are carried out in the safest possible way?
What does the SWOV advice cover?
The SWOV advice on field trials with (partially) self-driving vehicles will consist of two parts:
- description of the risks of field trials, with the aim of minimizing the risks while executing field trials;
- description of the learning opportunities offered by the field trial. That is, an assessment of the opportunities to use data from the trial or to use a structured evaluation to answer (some of the) relevant questions regarding road safety.
The SWOV advice will mainly focus on the human factor; with safety being the core issue. The human factor is assessed in interaction with the other two aspects. The interaction man-vehicle involves topics like mental workload and transition of control. The latter means that the driver should be able to take control of the (partially) self-driving car again and vice versa. The interaction man-road raises issues such as: How do other road users react to the self-driving vehicle? What is a safe speed?
What does SWOV use as the basis for an advice?
Based on literature and expert knowledge, SWOV developed a ‘risk matrix’ describing potential risks of a field trial with (partially) self-driving vehicles (see Table 3 page 26). The risk matrix describes how potential risks will be
– or already have been – mitigated. Along the first dimension of this matrix a number of risks have been placed in the following categories:
- risks due to the interaction with system/vehicle;
- risks due to the interaction with other road users;
- risks due to location and moment of the trial; the route and the place on the road are important considerations.
These risks are (co-)determined by the level of automation of the system and the role the driver (still) plays. To assess the field trials, three levels are distinguished (along the second dimension of the matrix):
- Partial automation – driver is active
At this level, the system temporarily takes over (parts of) the driving task – either steering or accelerating/braking. The driver performs all other dynamic driving tasks: monitoring the driving environment and the system. The driver functions as a fallback and signals when action is necessary. - Conditional automation – driver is important
The driving task is performed by the system. The driver performs the other dynamic driving tasks: monitoring the driving environment and acts as a fallback if this is indicated by the system. The driver is now the supervisor. - Full automation – driver is not important
The system takes over all driving tasks, monitors the driving environment and also monitors the system itself. The system detects if it is necessary to take action. The driver has no role in this vehicle and has now become a passenger.
For each trial that SWOV will advise on, we will first determine what expertise is needed and form a team of experts from different backgrounds. This team will use the risk matrix to determine which risks apply. A score is then attributed to the risk: how high is the risk, and how large are possible consequences. The results of this exercise are sent to RDW in writing. RDW uses this advice to decide on the exemption for the vehicle concerned, and thus on whether to allow the trial on public roads.
