25. 9. 2026
Porovnávat autonomní vozidla s lidskými řidiči se může zdát jednoduché: stačí změřit počet nehod na ujetou míli a výsledky porovnat. Ve skutečnosti mohou mít okolnosti, za kterých jsou tyto míle odjety, na úroveň rizika zásadní vliv. Nový výzkum společnosti Waymo upozorňuje, proč je při hodnocení bezpečnosti automatizovaného řízení nutné brát v úvahu lokaci, typ komunikace, denní dobu a den v týdnu.
Výzkum spojuje záznamy o nehodách lidí s podrobnými údaji o intenzitě dopravy, aby vytvořil přesnější srovnávací kritéria (benchmarky). Tento přístup umožňuje porovnat autonomní a lidské řízení za reálně podobných okolností, a nikoliv pouze na základě celkových průměrů, které mají tendenci maskovat důležité rozdíly mezi geografickými oblastmi a zvyklostmi řidičů.
Geografické rozdíly jsou značné. Napříč 50 zkoumanými nejlidnatějšími městskými oblastmi v USA byla míra účasti lidských řidičů na smrtelných nehodách na běžných pozemních komunikacích (surface streets) v Memphisu 8,4 krát vyšší než v Bostonu. Výzkumníci rovněž zjistili, že běžné pozemní komunikace měly ve sledovaných regionech 2,3 krát vyšší míru smrtelných nehod než dálnice.
Stejně důležitý je i čas. Riziko nehody u lidských řidičů dosahovalo svého maxima v pozdních nočních hodinách, zejména mezi půlnocí a čtvrtou hodinou ranní, a během víkendů. Přestože tato období tvoří jen malou část celkových ujetých mil lidmi, zahrnují neúměrně vysokou míru rizika spojenou s faktory, jako jsou tma, únava a řízení pod vlivem.
Uplatnění těchto detailnějších kritérií na autonomní flotilu Waymo přineslo pozoruhodný výsledek. Při najetí 127 milionů autonomních mil výzkumníci odhadli, že vozidla Waymo se zúčastnila o 359 nehod se zraněním méně, než kolik by se očekávalo při srovnatelném lidském řízení. Více než polovina z těchto nehod, k nimž nedošlo, spadala do doby mezi 20:00 a 4:00 ranní — tedy přesně tehdy, kdy je riziko u lidí zvýšené.
Z širšího hlediska jde o poučení přesahující samotnou společnost Waymo. Hodnocení bezpečnosti automatizovaného řízení bude stále více vyžadovat data o provozní zátěži (exposure data), která odrážejí reálné provozní prostředí. Vozidlo, které jezdí převážně ve dne na známých silnicích, by nemělo být nutně srovnáváno s vozidlem, které funguje rozsáhle v noci v hustě osídlených městských oblastech. Kritéria citlivější na kontext by se tak mohla stát důležitou součástí budování společného vědeckého základu pro posuzování bezpečnosti autonomních vozidel.
Více informací o tématu najdete zde.
Celý článek najdete zde.
WAYMO. Safety benchmarks for autonomous vehicles need to reflect where and when they drive [online]. 7. července 2026 [cit. 2026-09-25]. Dostupné z: https://waymo.com/blog/2026/07/time-geo-crash-risk-effect/
Obrázek: chat gpt