Rijkswaterstaat vroeg SWOV om onderzoek te doen naar de vraag: wat is de impact van geavanceerde rijhulpsystemen (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS), zoals Lane Keep Assist (LKA), Adaptive Cruise Control (ACC) en Autonomous Emergency Braking (AEB), op verkeersveiligheid? Dat hebben we gedaan door een overzicht te geven van kwantitatieve data over verschillen in ongevallencijfers tussen voertuigen mét en zonder ADAS, grotendeels gebaseerd op daadwerkelijke ongevallencijfers. Het onderzoek dient als input voor de Monitor Smart Mobility 2025.
De vraag die centraal staat in dit onderzoek is: Wat is er bekend over de impact van ADAS op verkeersveiligheid (in Nederland)? Om deze vraag te beantwoorden, hebben we (1) een inventaris gemaakt van ADAS-systemen, synoniemen en acroniemen. Aan de hand van deze lijst is (2) naar relevante kwantitatieve informatie gezocht in wetenschappelijke artikelen en rapporten. In deze literatuur is gezocht naar cijfers over het aantal ongevallen dat voorkomen kan worden wanneer individuele ADAS in een voertuig aanwezig zijn. Sommige van de gevonden cijfers gelden voor specifieke soorten ongevallen of voor bepaalde groepen slachtoffers. In die gevallen zijn (3) de cijfers gegeneraliseerd door te corrigeren voor het aandeel van dat soort groepen op het totaal. Hiervoor vergeleken we twee correctiemethoden. De zo verkregen cijfers zijn (4) gepresenteerd in tabellen en nader beschouwd in discussie.[1]
Er zijn in totaal 27 bronnen geraadpleegd, waaronder 18 wetenschappelijke artikelen en 9 overige rapporten, die respectievelijk goed waren voor 61 en 50 datapunten. We maken onderscheid tussen individuele ADAS en combinaties van ADAS. Individuele ADAS zijn gegroepeerd in de functionele categorieën Longitudinale controle (bijvoorbeeld ACC, AEB), Laterale controle (bijvoorbeeld LKA, Lane Departure Warning, LDW), Monitoring: omgeving, bestuurder en voertuig, en Informatiesystemen. Combinaties van ADAS zijn ingedeeld volgens de automatiseringsniveaus van de Society of Automotive Engineers (SAE).
Onder individuele ADAS zijn de grootste voordelige effecten op ongevallencijfers te zien voor Forward Collision Warning (FCW; mediaan (i.e., de middelste score van de verzamelde cijfers): -12% of -13,2%, afhankelijk van correctiemethode) en Automatic Emergency Braking (AEB; -10,7% of -11,8%), die respectievelijk een bestuurder waarschuwen of ingrijpen bij een dreigende botsing. Op plek drie komen Driver Monitoring Systems (DMS), die (onder andere) vermoeidheid en afleiding monitoren (-10%). In een aantal onderzoeken zijn nadelige effecten gevonden voor individuele ADAS. Adaptive Cruise Control (ACC) en gewone Cruise Control (CC) tonen inconsistente resultaten, waaronder nadelige effecten op het aantal ongevallen.
Combinaties van ADAS die onder het laagste automatiseringsniveau vallen, dat wil zeggen systemen die andere taken vervullen dan uitvoering van longitudinale/laterale controle (SAE Level 0: No Driving Automation – geen aanhoudende automatische longitudinale/laterale controle), presteren in een aantal individuele gevallen iets beter dan de afzonderlijke systemen, hoewel de effecten niet eenvoudig optellen. Ter illustratie, de combinatie van FCW en AEB zorgt voor verbetering van 1% ten opzichte van het beste onderdeel FCW (namelijk -13,1% of -14,4%). Voor hogere automatiseringsniveaus, mét longitudinale en/of laterale controlesystemen (SAE Level 1: Driver Assistance en level 2: Partial Automation) zijn de bevindingen gemengd: voor Level 1 (-11,5% of -12,2%) is een verbetering te zien ten opzichte van Level 0 (-1,4% of -2,0%), maar voor Level 2 is het effect aanzienlijk kleiner dan dat van level 1 (-5,2% of -5,9%).
Samenvattend: hoewel de hoeveelheid beschikbare cijfers, en daarmee de betrouwbaarheid van bevindingen, beperkt is, geven de cijfers die zijn gevonden een overwegend positief beeld van de veiligheidseffecten van individuele ADAS. Voor combinaties van ADAS zijn de effecten wisselend. Hoewel ook verbeteringen van de verkeersveiligheid worden gerapporteerd voor de meeste combinaties, zijn de cijfers minder positief dan voorspeld vanuit theorie. Dit kan enerzijds te maken hebben met systemen die redundant zijn, in de zin dat ze functioneren in dezelfde situaties en dezelfde ongevallen voorkomen, en anderzijds met onvoorziene negatieve effecten. Bestuurders kunnen bijvoorbeeld te veel vertrouwen stellen in de technologie ('overtrust') wat leidt tot onvoldoende aandacht voor de rijtaak, of juist te weinig vertrouwen ('undertrust') wat ertoe leidt dat ze ADAS niet gebruiken, waardoor potentieel voordelige effecten zich niet voordoen.
De resultaten van dit onderzoek dienen als een momentopname te worden gezien: het is aannemelijk dat toekomstige iteraties de huidige beperkingen van ADAS zullen overwinnen en dat de veiligheidsbevorderende effecten verder zullen verbeteren.
Het is aan te bevelen om de effecten van ADAS te blijven monitoren en evalueren in de praktijk, om zo beter inzicht en meer zekerheid te verkrijgen over zowel de voordelen als de mogelijke nadelige effecten.
[1]. Van de belangrijkste bevindingen is een apart overzicht verschenen: Winkel, K.N. de (2024). Veiligheidseffecten van ADAS samengevat; Overzicht effecten van geavanceerde rijhulpsystemen. R-2024-16A. SWOV, Den Haag.
Safety effects of advanced driver assistance systems (ADAS)
Rijkswaterstaat asked SWOV to research the road safety impact of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), such as Lane Keep Assist (LKA), Adaptive Cruise Control (ACC) and Autonomous Emergency Braking (AEB). For this purpose, we provided an overview of quantitative data on differences in crash rates between vehicles with and without ADAS, largely based on actual crash rates. The research serves as input for the Monitor Smart Mobility 2025.
The question central to this study is: What is known about the impact of ADAS on road safety (in the Netherlands)? To answer this question, we (1) made an inventory of ADAS, synonyms and acronyms. Using this list, we (2) searched for relevant quantitative information in scientific articles and reports. This literature was searched for figures on the number of crashes that could be prevented if individual ADAS were present in a vehicle. Some of the figures found apply to specific types of crashes or to certain groups of casualties. In those cases (3), the figures were generalised by correcting them for the share of these groups to the total. In order to achieve this, we compared two correction methods. The figures thus obtained are (4) presented in tables and considered in more detail in the discussion of the results.
A total of 27 sources were consulted, including 18 scientific articles and 9 reports, accounting for 61 and 50 data points, respectively. We distinguish between individual ADAS and combinations of ADAS. Individual ADAS are grouped into the functional categories Longitudinal control (e.g. ACC, AEB), Lateral control (e.g. LKA, Lane Departure Warning, LDW), Monitoring: environment, driver and vehicle, and Information systems. Combinations of ADAS are classified according to the automation levels of the Society of Automotive Engineers (SAE).
Among individual ADAS, the greatest beneficial effects on crash rates are seen for Forward Collision Warning (FCW; median: -12% or -13.2%, depending on correction method) and Automatic Emergency Braking (AEB; -10.7% or -11.8%), which respectively warn a driver or intervene in the event of an imminent collision. In third place are Driver Monitoring Systems (DMS), which monitor (among other things) fatigue and distraction (-10%). A number of studies have found adverse effects for individual ADAS. Adaptive Cruise Control (ACC) and ordinary Cruise Control (CC) show inconsistent results, including adverse effects on crash rate.
Combinations of ADAS that in the lowest level of automation, i.e. systems that perform tasks other than execution of longitudinal/lateral control (SAE Level 0: No Driving Automation - no sustained automatic longitudinal/lateral control), perform slightly better than the separate systems in some individual cases, although the effects are not simply additive. To illustrate, the combination of FCW and AEB provides a 1% improvement over FCW as the single automated system (i.e. -13.1% or -14.4%). For higher levels of automation, with sustained longitudinal and/or lateral control systems (SAE Level 1: Driver Assistance and level 2: Partial Automation), the findings are mixed: for Level 1 (-11.5% or -12.2%), an improvement can be seen compared to Level 0 (-1.4% or -2.0%), but for Level 2, the effect is considerably smaller than that of Level 1 (‑5.2% or -5.9%).
In summary, although the number of available figures, and thus the reliability of findings, is limited, the figures that were found present a predominantly positive picture of the safety effects of individual ADAS. For combinations of ADAS, the effects vary. Although road safety improvements are also reported for most combinations, the figures are less positive than theoretically predicted. This may be partly due to systems being redundant, in the sense that they function in the same situations and prevent the same crashes, and partly due to unforeseen adverse effects. For example, drivers may put too much trust in the technology (overtrust) leading to insufficient attention to the driving task, or, by contrast, too little trust (undertrust) leading to disuse, so that potentially positive effects do not materialise.
The results of this study should be seen as a snapshot: it is likely that future iterations will overcome the current limitations of ADAS and further improve the safety-enhancing effects.
It is recommended to continue monitoring and evaluating the effects of ADAS in practice, in order to gain a better understanding and more certainty about both the benefits and possible adverse effects.
