4.18 Autonom avstandsregulering, kollisjonsvarsling og automatisk nødbrems

Når førere er uoppmerksomme på trafikken foran seg eller holder for kort avstand til forankjørende i forhold til farten kan ulykker med påkjøring bakfra være et resultat, enten fordi føreren bremser for sent, for lite eller ikke i det hele tatt. De fleste ulykker med påkjøring bakfra skjer ved fart under 30 km/t, for det meste i bytrafikk (Distner et al., 2009). Norsk ulykkesstatistikk viser at ulykker med påkjøring bakfra i gjennomsnitt er mindre alvorlige enn andre ulykker. I 2010-2012 var andelen av alle skadde eller drepte som ble drept eller hardt skadd 2,1% i ulykker med påkjøring bakfra og 10% i alle ulykker sett under ett. Påkjøring bakfra medfører imidlertid forholdsvis stor risiko for nakkeslengskader blant personer i den påkjørte bilen. Av alle personer i biler som blir påkjørt bakfra, får omtrent 10% langvarige symptomer fra nakkeslengskader når fartsforskjellen er 5 km/t. Andelen øker bratt til nesten 100% når fartsforskjellen er 40 km/t (Kullgren & Stigson, 2011; sitert etter Balint et al., 2013). Av alle ulykkene med biler er andelen med påkjøring bakfra høyere i dag enn for en del år tilbake. I 1983-84 var omtrent 8% av alle personskadeulykker i Norge påkjøring bakfra, i 1991 til 1995 var andelen 18% og siden 1996 har andelen vært forholdsvis konstant på omtrent 20%. I USA var omtrent 24% av alle ulykker påkjøring bakfra ifølge USA’s National Safety Council (1992) og i 2010 var andelen 28% (Schittenhelm, 2013).

Formålet med automatisk avstandsregulering er i hovedsak å øke førerens kjørekomfort. Kollisjonsvarsling og automatisk nødbrems har som formål å redusere risikoen for påkjøring bakfra ulykker og andre ulykker hvor bilen kjører frontalt på et annet kjøretøy.

Dette kapitlet omhandler ulike typer førerstøttesystemer. De finnes som separate systemer, men er oftekombinert med hverandre.

Autonom avstandsregulering, i det følgende omtalt som Automatic Cruise Control (ACC), er en samlebetegnelse for ulike systemer som kan regulere bilens fart slik at den holder et ønsket fartsnivå og en minste avstand til forankjørende kjøretøy. Både fart og avstand (i sekunder) kan stilles inn av føreren. Slike systemer kan som regel bruke både motorstyringen og bremsene for å regulere farten. Systemene er forskjellige mht. bl.a. hvor kraftige nedbremsinger systemet kan gjøre, om bilen akselererer etter å ha bremset ned til stillestående, hvordan avstanden til forankjørende kjøretøy reguleres (motorstyring, bremser) og ved hvilke fartsnivåer systemet fungerer. Noen biler har rene «stop-and-go» assistenter som kun fungerer ved fart under 50 eller 30 km/t, noen har ACC som kun fungerer ved høyere fart og andre har ACC som fungerer ved alle fartsnivåer opptil f.eks. 220 km/t.

I motsetning til kollisjonsvarsling og automatisk nødbrems, kan ACC slås av og på av føreren. Eichelberger og McCartt (2014) viste at andelen som alltid bruker ACC er 60% på motorveger og 10% på veger med lavere fartsgrense og lyskryss. Andelen som sjelden eller aldri bruker ACC er henholdsvis 5% og 37%. Alkim et al. (2007) viste at ACC brukes av omtrent 50% i fritt flytende trafikk, av 35% i tett trafikk og av 8% i kø.

En variant av ACC er kooperativ autonom avstandsregulering (Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC). CACC kan veksle ut informasjon med andre kjøretøy og/eller kommunikasjonsenheter i infrastrukturen. Slike systemer er ikke på markedet i dag og beskrevet i kapittel 4.36.

Kollisjonsvarsling, i det følgende omtalt som Forward Collision Warning (FCW), kan varsle førere i situasjoner hvor bilen er på kollisjonskurs med et annet kjøretøy eller et objekt som befinner seg foran bilen.

Automatisk nødbrems, i det følgende omtalt om Automatic Emergency Brake (AEB), kan ut fra informasjon fra utenfor bilen bremse ned bilen for å unngå en kollisjon med et annet kjøretøy, en fotgjenger, en syklist eller et objekt. Hvis en kollisjon ikke kan forhindres kan i mange tilfeller likevel alvorlighetsgraden reduseres. Det finnes mange ulike typer systemer. Forskjeller mellom ulike systemer er bl.a. hvilken sensorinformasjon som brukes, hvilke typer trafikanter og objekter som kan oppdages, om bilen kan bremses helt eller bare delvis ned, ved hvilke fartsnivåer systemet virker og om systemet bremser for motorkjøretøy eller for myke trafikanter. Varsling for myke trafikanter med AEB er beskrevet i kapittel 4.37.

Forskjellen mellom AEB og nødbremseassistenten (som er beskrevet i kapittel 4.3) er at AEB reagerer på informasjon fra utenfor bilen, mens nødbremseassistenten utelukkende bruker informasjon om hvordan føreren bremser. Nødbremseassistenten er ofte koblet til AEB slik at bremsekraften forsterkes ytterligere når førere bremser i en nødbremsesituasjon.

ACC, AEB og FCW er ofte koblet sammen, slik at bilen kan holde konstant fart i fritt flytende trafikk, optimal avstand til forankjørende i tett trafikk og varsle føreren samt gjøre en kraftig nedbremsing når bilen foran bremser uventet sterkt ned eller når en fotgjenger eller syklist uventet befinner seg foran bilen. ACC kan stilles inn eller kobles ut av føreren. AEB og FCW lar seg som regel ikke slå av.

I 2014 hadde 46% av de 50 mest solgte bilmodellene i Norge ACC med FCW som standard- eller ekstrautstyr. 24% av modellene hadde ACC med FCW og en form for AEB hvor det er usikkert hvorvidt bilen kan gjøre en nødbremsing. 14% av modellene hadde ACC med FCW og en form for AEB som kan sette i gang en full nødbremsing. På de fleste modellene er systemene tilgjengelige som ekstrautstyr, og kun få modeller har slike systemer som standardutstyr.

Kollisjonsvarsling i kryss kan varsle for kryssende trafikk (motorkjøretøy og/eller fotgjengere og syklister) og for møtende trafikk når bilen skal svinge til venstre. Slike systemer finnes i 2014 kun på én av de 50 mest solgte bilmodellene i Norge.

Ryggeassistenter kan varsle føreren når bilen rygger, f.eks. for kryssende trafikk når bilen rygger ut av en parkeringsluke. Slike systemer er ofte koblet til et kamera slik av føreren kan se hva som befinner seg bak bilen uten å bruke speilene.

ACC

Det er kun funnet én studie av mulige virkninger av ACC (uten FCW eller AEB) på ulykker. Wilmink et al. (2008) viser i en analyse av ulykkesstatistikk at omtrent 30% av alle personskadeulykker og 45% av dødsulykkene med påkjøring bakfra kan bli påvirket av ACC. Dette tilsvarer 1,4% av alle dødsulykkene og 3,9% av alle personskadeulykkene i studien til Wilmink et al. (2008) og 0,9% av alle dødsulykkene og 7,7% av alle personskadeulykkene hvis man legger til grunn en fordeling av skadegrader i ulike ulykkestyper som i Norge i 2010-2014.

ACC, FCW og AEB

Det er ikke funnet studier som har undersøkt virkningen av ACC, FCW eller AEB på antall ulykker, men flere studier som har beregnet anslag på teoretisk mulige virkninger på antall ulykker eller skader, dels basert på ulykkesstatistikk og ulykkesanalyser, dels basert på rekonstruksjoner eller simuleringer av ulykker eller Field Operational Tests. I tillegg har en studie undersøkt virkningen på bestillinger av reservedeler for skader som kan ha oppstått i påkjøring bakfra ulykker og tre studier har undersøkt virkningen på forsikringsutbetalinger. Kun studier fra 2000 eller senere er tatt med i oversikten:

Kusano & Gabler, 2001 (USA): Rekonstruksjon fra dybdestudier
Sugimoto & Sauer, 2005 (Japan): Rekonstruksjon fra dybdestudier
Najm et al., 2006 (USA): Field operational test
Battelle, 2007 (USA): Field operational test
Lehmer et al., 2007 (USA): Field operational test
Wilmink et al., 2008 (EU25): Ulykkesstatistikk
Kinglsey et al., 2009 (USA): Ulykkesstatistikk
Kuehn et al., 2009 (Tyskland): Ulykkesstatistikk
Anderson et al., 2011 (Australia): Ulykkesstatistikk
HLDI, 2011 (USA): Forsikringsutbetalinger
Hummel et al., 2011 (Tyskland): Ulykkesstatistikk
Høye, 2011 (Norge): Ulykkesstatistikk
Jermakian et al., 2011 (USA): Ulykkesstatistikk
Robinson et al., 2011 (Storbritannia): Ulykkesstatistikk
Doecke et al., 2012 (Australia): Rekonstruksjon fra dybdestudier
Fildes, 2012 (Frankrike): Ulykkesstatistikk
HLDI, 2012A,B (USA): Forsikringsutbetalinger
Strandroth et al., 2012 (Sverige): Rekonstruksjon fra dybdestudier
Schittenhelm et al., 2013 (Tyskland): Reservedelbestillinger

Resultatene spriker mye og det er ikke mulig å beregne sammenlagte effekter. Figur 4.18.1 viser fordelingen av resultatene for enkelte ulykkestyper. Alle resultatene gjelder estimerte virkninger av AEB, enten som eneste tiltak eller i kombinasjon med FCW og/eller ACC. Resultatene for «relevante ulykker» er fra studien til Robinson et al. (2011) og gjelder ulike ulykkestyper som kan være påvirket av AEB.

Figur 4.18.1: Estimerte virkninger av automatisk nødbrems på antall ulykker (virkninger på dødsulykker i svart; pilene indikerer hvilke virkninger som er lagt til grunn i beregning av sammenlagt effekt).

Resultatene tyder på at virkningen er størst i påkjøring bakfra ulykker, fulgt av eneulykker med påkjøring av et fast objekt på eller ved vegen. Det er ikke noen klar tendens til at virkningen er større på mer alvorlige ulykker. Blant studiene som har estimert virkninger for ulike skadegrader viser de fleste, men ikke alle, at virkningen er større på mer alvorlige skader, men forskjellene er ikke store (mellom én og fem prosentpoeng).

Basert på studiene som er oppsummert ovenfor har Høye et al. (2015) beregnet et anslag på den samlede virkningen på antall drepte og hardt skadde (D+HS) i personbiler ved å vekte estimerte virkninger i enkelte ulykkestyper med andelen av ulykkestypene blant alle D+HS i personbiler. De antatte virkningene i enkelte ulykkestyper, andelene av D+HS i disse ulykkestypene av alle D+HS i personbiler og den estimerte virkningen på det totale antall D+HS i personbiler (per ulykkestype og totalt) er vist i tabell 4.18.1. I tillegg vises andelene av ulykkestypene blant alle personskadeulykker (Psu) og virkningen på det totale antall Psu i personbil.

De estimerte virkningene på enkelte ulykkestyper som er lagt til grunn i tabell 4.18.1, er merket med piler i figur 4.18.1. Disse er hentet fra studien til Wilmink et al. (2008) da dette er den eneste studien som har oppgitt estimerte virkninger på de fleste ulykkestypene. Virkningen på påkjøring bakfra er hentet fra analysen av reservedelbestillinger som er gjort av Schittenhelm (2013). Ifølge Wilmink et al. (2008) reduserer AEB påkjøring bakfra ulykker med 25% (gjelder personskadeulykker; -30% for dødsulykker) som er noe mindre enn i studien til Schittenhelm (2013). Dette tyder på at virkningene som er oppgitt av Wilmink et al. (2008) ikke nødvendigvis er overestimert.

Tabell 4.18.1: Antatte virkninger av AEB i enkelte ulykkestyper, andelen av antall drepte og hardt skadde (D+HS) og personskadeulykker (Psu) i de enkelte ulykkestypene og virkninger på det totale antall D+HS og Psu.

Tabell 4.18.1 viser at den største effekten forutsettes i påkjøring bakfra ulykker. Det er forutsatt at virkningene i de enkelte ulykkestypene er de samme for D+HS og Psu. Forskjellene i virkningene på D+HS og Psu skyldes kun forskjeller i fordelingen av ulykkestypene. Virkningen på det totale antall Psu i personbiler er betydelig større enn virkningen på det totale antall D+HS i personbiler, især fordi påkjøring bakfra utgjør en større andel av alle Psu enn av alle D+HS. Virkningen på påkjøring bakfra bidrar mest til virkningen på det totake antall Psu (-9%), mens virkningen i eneulykker med påkjøring av et fast objekt ved siden av vegen bidrar mest til virkningen på det totale antall D+HS (-2,9%).

Sammenlagt tyder resultatene på at AEB kan redusere det totale antall D+HS med ca. 5%. Dette er en betydelig mindre reduksjon enn i de fleste studier som har estimert virkningen på det totale antall ulykker. Dette kan skyldes fordelingen av ulykkestypene som er forskjellig i ulike land. Virkningen er omtrent lik virkningen som ble funnet av HLDI (2011, 2012A,B) for materiellskadeulykker (-5%). For personskadeulykker ble det funnet en reduksjon på -16% (95% konfidensintervall % [-34; +6]).

Virkninger på føreratferd: For AEB er det ikke funnet studier av virkningen på føreratferd. Resultatene av ACC-studiene som gjelder tidsluker, spriker og det er ikke mulig å trekke noen konklusjoner om hvorvidt ACC medfører atferdstilpasning som forsterker eller reduserer virkningen på ulykker. Avstand til forankjørende er i gjennomsnitt større med enn uten ACC i fem studier (Adell et al., 2011; Bao et al., 2012; Benmimoun et al., 2013; Regan et al., 2006; Sayer et al., 2010), mens to andre studier viser at førere med ACC holder kortere avstander til forankjørende (i tillegg til at de kjøre fortere og gjør flere kraftige nedbremsinger; Hoedemaeker & Brookhuis, 1998; Cicchino & McCartt, 2014). Nowakowski et al. (2011) fant ingen forskjell mellom førere med og uten ACC.

Reaksjonstider i kritiske situasjoner hvor ACC og FCW ikke varsler føreren, har i flere studier vist seg å øke, noe som kan medføre økt ulykkesrisiko, både i situasjoner som ikke er relevante for ACC og når ACC er slått av (Biancho Piccinini et al., 2015; Marsden et al., 2001; Merat & Jamson, 2009; Rudin-Brown & Parker, 2004; Vollrath et al., 2011; Young & Stanton, 2007). Adell et al. (2011) viste også at brå nedbremsinger ved rødt lys øker med ACC. Rudin-Brown og Parker (2004) viser at plassering i kjørebanen varierte signifikant mer med ACC enn uten. Det er et generelt funn i mange studier at førerprestasjoner synker når et system som automatiserer kjøringen svikter (Mahr et al., 2010).

Når det gjelder fart er resultatene fra ulike studier konsistente i at ACC reduserer fartsvariasjonen og brå nedbremsinger (Benmimoun et al., 2013; Marsden et al., 2011; Tapani, 2012), men spriker når det gjelder gjennomsnittsfart. Simulatorstudier fant både høyere fart (Hoedemaeker & Brookhuis, 1998; Muhrer et al., 2012) og lavere fart (Vollrath et al., 2011).

To studier som har undersøkt hvorvidt førere med ACC i større grad er opptatt med sekundæroppgaver har ikke funnet noen forskjell mellom kjøring med og uten ACC (Muhrer et al., 2012; Vollrath et al., 2011). Rudin-Brown & Parker (2004) viste at førere med ACC presterer bedre i sekundæroppgaver. Dette kan henge sammen med at de fleste førere synes at det er mindre stressende å kjøre en bil med ACC enn en bil uten (Eichelberger & McCartt, 2014).

Andre typer føreratferd som er blitt undersøkt er interaksjoner med fotgjengere og syklister i kryss som er forbedret med ACC i studien til Adell et al. (2011) og sideplassering som var dårligere med ACC (større variasjon, flere krysninger av midtlinjen) i studiene til Adell et al. (2011) og Rudin-Brown og Parker (2004).

Alt i alt tyder resultatene på at ACC forbedrer kjøring når det gjelder avstand til forankjørende, men at en uønsket virkning kan være økte reaksjonstider og at førere blir mindre oppmerksomme i enkelte situasjoner, noe som kan medføre mer vingling og flere harde nedbremsinger ved rødt lys. Baldwin et al. (2014) viste i simulatorforsøk med trøtte førere at kollisjonsvarsling har større effekt blant eldre enn blant yngre førere.

Kollisjonsvarsling i kryss

Det er funnet to studier som har estimert virkningen av kollisjonsvarsling i kryss på ulykker basert på ulykkesstatistikk og studier av medvirkende faktorer i kryssulykker. Kryssvarsling har ifølge disse to studiene følgende virkninger på ulykker i kryss:

• Kryssvarsling, flere ulike systemer: -15% drepte, -17% skadde (Wimmershoff et al., 2011; sitert etter Öörni & Schirokoff, 2013)
• Vikepliktsvarsling: -17% drepte, -14% skadde (Wilmink et al., 2008)
• Venstresvingvarsling: -4% drepte, -5% skadde (Wilmink et al., 2008)

Dette er teoretiske maksimumsanslag på virkningen. Ifølge Wilmink et al., (2008) kan kollisjonsvarsling i kryss medføre økt fart, noe som kan motvirke den ulykkesreduserende effekten. Positive effekter på føreratferd er funnet i to simulatorstudier (Becic et al., 2012; Chen et al., 2014). Disse studiene viser at kollisjonsvarsling i kryss fører til at flere stopper ved et «stopp»-skilt, at færre aksepterer kritiske tidsluker og at både fart, reaksjonstid i kritiske situasjoner og ulykker er redusert.

ACC kan ha virkninger for framkommeligheten ved at det regulerer tidsluker og fart. Ifølge Kesting et al., (2008) kan køer og reisetider bli redusert hvis minst 25% av alle kjøretøy er utstyrt med ACC. Reisetider kan bli redusert allerede ved lavere andeler kjøretøy som er utstyrt med ACC. Reisetider kan imidlertid også øke, avhengig av hvor mange som slår det av og hvilke tidsluker som velges (Klunder et al., 2009; Marsden et al., 2001). Reisetider kan øke hvis ACC øker tidsluker og trafikkflyten kan bli forstyrret når førere slår systemet av og på (Klunder et al., 2009).

ACC kan redusere avgassutslipp når farten blir harmonisert og køer redusert. Drivstofforbruket har vist seg å være redusert ved kjøring med ACC. Reduksjonen er på 2,8% på motorveg ifølge Benmimoun et al. (2013) og på 10% ifølge Kompfner og Reinhardt (2008). Ifølge Klunder et al. (2009) reduserer ACC utslipp av CO₂ med mellom 0,5 og 5%.

ACC og kombinerte systemer som består av ACC, FCW og AEB selges i de fleste bilmodellene som ekstrautstyr, ofte i pakker bestående av flere førerstøttesystemer. Eksempelvis oppgir Volvo som veiledende pris for en «driver support» pakke 30.600 NOK i 2014, men pakken selges som ekstratilbehør for 3.900 NOK (pakken inneholder i tillegg bl.a. feltskiftevarlser, blindsonevarsling, fotgjenger- og syklistvarsling med AEB, køassistent og trafikkskiltinformasjon). Volkswagen oppgir 2.200 NOK som pris for ACC alene som ekstrautstyr på Polo.

Det er ikke funnet nytte-kostnadsvurderinger av ACC, FCW eller AEB.

Initiativ til tiltaket

Det er ulike aktører i bilindustrien som står for utviklingen av autonom avstandsregulering og slike systemer har vært testet bl.a. i de europeiske forskningsprosjektene PROMETHEUS og DRIVE og i tilsvarende prosjekter i Japan og USA.

Formelle krav og saksgang

Det er per i dag ikke utviklet noen formelle krav til ACC. Slike krav må eventuelt gis av vegmyndighetene, for eksempel gjennom typegodkjennings­ordningen.

Ansvar for gjennomføring av tiltaket

Tiltaket krever ingen utbygging eller innføring av ny teknologi i vegsystemet. En bilkjøper vil stå fritt til å velge en bil med slikt utstyr eller kjøpe dette som ekstra utstyr. Kostnader til utvikling av tiltaket bæres av bilprodusenten, mens bilkjøper bærer kostnadene ved et eventuelt kjøp.

Adell, E., Varhelyi, A. & Fontana, M. D. (2011). The effects of a driver assistance system for safe speed and safe distance – a real-life field study. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 19(1), 145-155.

Alkim, T. P., Bootsma, G., & Hoogendoorn, S. P. (2007). Field Operational Test “The Assisted Driver”. Retrieved from Intelligent Vehicles Symposium, 2007 IEEE.

Anderson, R. W. G., Hutchinson, T. P., Linke, B. & Ponte, G. (2011). Analysis of crash data to estimate the benefits of emerging vehicle technology. Report CASR094. Centre for Automotive Safety Research, University of Adelaide, Australia.

Bálint, A., Fagerlind, H. & Kullgren, A. (2013). A test-based method for the assessment of pre-crash warning and braking systems. Accident Analysis & Prevention, 59, 192-199.

Bao, S., LeBlanc, D. J., Sayer, J. R., & Flannagan, C. (2012). Heavy-Truck Drivers’ Following Behavior With Intervention of an Integrated, In-Vehicle Crash Warning System: A Field Evaluation. Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 54(5), 687-697.

Battelle. (2007). Evaluation of the Volvo Intelligent Vehicle Initiative Field Operational Test. Battelle, Columbus, Ohio.

Benmimoun, M., Pütz, A., Zlocki, A. & Eckstein, L. (2013). Eurofot: Field operational test and impact assessment of advanced driver assistance systems: Final results. Proceedings of the FISITA 2012 World Automotive Congress in Lecture Notes in Electrical Engineering, 2013, Vol. 197, pp. 537-547.

Bianchi Piccinini, G. F., Rodrigues, C. M., Leitão, M., & Simões, A. (2015). Reaction to a critical situation during driving with Adaptive Cruise Control for users and non-users of the system. Safety Science, 72, 116-126.

Cicchino, J. B. & McCartt, A. T. (2014). Experiences of Model Year 2011 Dodge and Jeep Owners With Collision Avoidance and Related Technologies. Traffic Injury Prevention, 16(3), 298-303.

Distner, M., Bengtsson, M., Broberg, T. & Jakobsson, L. (2009). City safety-a system addressing rear-end collisions at low speeds. Paper presented at the Proceedings of the 21st International technical conference on the enhanced safety of vehicles.

Doecke, S. D., Anderson, R. W. G., Mackenzie, J. R. R. & Ponte, G. (2012). The potential of autonomous emergency braking systems to mitigate passenger vehicle crashes. Paper presented at the Australasian Road Safety Research, Policing and Education Conference (2012: Wellington, NZ).

Eichelberger, A. H., & McCartt, A. T. (2014). Toyota Drivers’ Experiences with Dynamic Radar Cruise Control, the Pre-Collision System, and Lane-Keeping Assist. Insurance Institute for Highway Safety, March 2014.

Fildes, B. (2012). Safety Benefits of Automatic Emergency Braking Systems in France. SAE Technical Paper 2012-01-0273.

HLDI (2011). Acura collision avoidance features: initial results. Highway loss data institute: Bulletin, 28(21), 1-8.

HLDI (2012A). Mercedes collision avoidance features: initial results. Highway loss data institute: Bulletin, 28(21), 1-8.

HLDI (2012B). Volvo collision avoidance features: initial results. Highway loss data institute: Bulletin, 29(5), 1-10.

Hoedemaeker, M., & Brookhuis, K. A. (1998). Behavioural adaptation to driving with an adaptive cruise control (ACC). Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 1(2), 95-106.

Hummel, T., Kühn, M., Bende, J. & Lang, A. (2011). Advanced driver assistance systems. Research Report FS03. German Insurance Association.

Høye, A., Hesjevoll, I.S. & Vaa, T. (2015). Førerstøttesystemer – status og potensial for framtiden. TØI-Rapport 1450/2015. Oslo: Transportøkonomisk institutt.

Høye, A. (2011a). Reduksjon i antall drepte eller hardt skadde grunnet sikrere kjøretøy (2000-2009) og forventet situasjon i 2014 og 2024. TØI-Arbeidsdokument SM/3641/2010; revidert 15. feb. 2011. Oslo: Transportøkonomisk institutt.

Jermakian, J. S. (2011). Crash avoidance potential of four passenger vehicle technologies. Accident Analysis & Prevention, 43(3), 732-740.

Kesting, A., Treiber, M., Schönhof, M., & Helbing, D. (2008). Adaptive cruise control design for active congestion avoidance. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 16, 668-683.

Kingsley, K. J. (2009). Evaluating crash avoidance countermeasures using data from FMCS’s/NHTSA’s large truck accident causation study. Proceedings of the 21st International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles Conference (ESV) – International Congress Center Stuttgart, Germany, June 15-18, 2009.

Klunder, G. A., Li, M., & Minderhoud, M. (2009). Traffic Flow Impacts of Adaptive Cruise Control Deactivation and (Re)Activation with Cooperative Driver Behavior. Transportation Research Record, 2129, 145-151.

Kompfner, P. & Reinhardt, W. (2008). ICT for clean & efficient mobility. Final Report. eSafety Forum Working Group for Clean & Efficient Mobility.

Kuehn, M., Hummel, T. & Bende, J. (2009). Benefit estimation of advanced driver assistance systems for cars derived from real-life accidents. 21st International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles, Stuttgart, 15-18 June 2009.

Kullgren, A. & Stigson, H. (2011). Whiplash injury report 2011. Internal Report for Folksam.

Kusano, K. D. & Gabler, H. C. (2011). Potential effectiveness of integrated forward collision warning, per-collision brake assist, and automated pre-collision braking systems in real-world, rear-end collisions. Paper presented at the Proceedings of the 22st international technical conference on the enhanced safety of vehicles (ESV 2011).

Lehmer, M. J., Brown, V. & Carnell, R. (2007). Volvo trucks field operational test: Evaluation of advanced safety systems for heavy trucks. Proceedings of the 20th International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles Conference (ESV) in Lyon, France, June 18-21, 2007.

Mahr, A., Cao, Y., Theune, M., Dimitrova-Krause, V., Schwartz, T., & Müller, C. (2010). What if it suddenly fails? Behavioral aspects of advanced driver assistant systems on the example of local danger alerts. Proceedings of 19th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2010) – Frontiers in Artificial Intelligence and Applications (pp. 1051-1052). Lissabon.

Marsden, G., McDonald, M., & Brackstone, M. (2001). Towards an understanding of adaptive cruise control. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 9(1), 33-51.

Merat, N., & Jamson, A. H. (2009). How Do Drivers Behave in a Highly Automated Car? Proceedings of the Fifth International Driving Symposium on Human Factors in Driver Assessment, Training, and Vehicle Design, University of Iowa, Iowa City, IA.

Muhrer, E., Reinprecht, K. & Vollrath, M. (2012). Driving With a Partially Autonomous Forward Collision Warning System: How Do Drivers React? Human Factors, 54(5), 698-708.

Najm, W., Stearns, M., Howarth, H., Koopmann, J. & Hitz, J. (2006). Evaluation of an automotive rear-end collision avoidance system. Volpe National Transportation Systems Center, USA.

National Safety Council. (1992). Accident facts. National Safety Council, Chicago.

Nowakowski, C., Shladover, S. E., & Cody, D. (2011). Cooperative Adaptive Cruise Control: Testing Drivers’ Choices of Following Distances. California PATH Research Report UCB-ITS-PRR-2011-01. California Pertner for Advaned Transit and Highways.

Regan, M. A., Triggs, T. J. & Young, K. L. (2006). On-road evaluation of intelligent speed adaptation, following distance warning and seat-belt reminder systems. Final results of the TAC SafeCar project. report No. 253. MUARC.

Robinson, B., Hulshof, W., Cookson, R., Cuerden, R., Hutchins, R. & Delmonte, E. (2011). Cost benefit evaluation of advanced primary safety systems. Published Project Report PPR 586. TRL.

Rudin-Brown, C. M. & Parker, H. A. (2004). Behavioural adaptation to adaptive cruise control (ACC): Implications for preventive strategies. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 7, 59-76.

Sayer, J., LeBlanc, D., Bogard, S., Funkhouser, D., Bao, S., Buonarosa, M. L. & Blankespoor, A. (2011). Integrated vehicle-based safety systems, field operational test final program report. Report DOT HS 811 482. The University of Michigan Transportation Research Institute (UMTRI). Ann Arbor, Michigan.

Schittenhelm, H. & Daimler, A. (2013). Advanced brake assist-real world effectiveness of current implementations and next generation enlargements by Mercedes-Benz. Paper Number 13-0194. Proceedings of the 23rd International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles (ESV).

Strandroth, J., Rizzi, M., Kullgren, A. & Tingvall, C. (2012). Head-on collisions between passenger cars and heavy goods vehicles: Injury risk functions and benefits of autonomous emergency braking. Paper presented at the Proceedings of the International Research Council on the Biomechanics of Injury conference.

Sugimoto, Y. & Sauer, C. (2005). Effectiveness estimation method for advanced driver assistance system and its application to collision mitigation brake system. Paper presented at the Proceedings of the 19th International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles.

Tapani, A. (2012). Vehicle Trajectory Effects of Adaptive Cruise Control. Journal of Intelligent Transportation Systems, 16, 36-44.

Vollrath, M., Schleicher, S., & Gelau, C. (2011). The influence of Cruise Control and Adaptive Cruise Control on driving behaviour – A driving simulator study. Accident Analysis & Prevention, 43(3), 1134-1139.

Wilmink, I., Janssen, W. & Jonkers, E. (2008). Impact assessment of intelligent vehicle safety systems. eIMPACT Deliverable D4, Socio-economic Impact Assessment of Stand-alone and Co-operative Intelligent Vehicle Safety Systems (IVSS) in Europe (eIMPACT).

Wimmershoff, M., Will, D., Pütz, A., Lach, A., Schirokoff, A., Pilli-Sihvola, E., . . . Kulmala, R. (2011). Intersafe 2, Cooperative intersection safety, Test and evaluation results. Retrieved from Deliverable D8.2.

Young, D., & Bielinska-Kwapisz, A. (2006). Alcohol prices, consumption, and traffic fatalities. Southern Economic Journal, 72, 690-703.

Öörni, R., & Schirokoff, A. (2013). Mapping of the Systems. iMobility Challenge.