英国计划为自动驾驶设计建设专用车道

C/AV的安全效益早已得到证实，但研究表明，它们也有助于降低基础设施建设的成本。

自动驾驶汽车（C/AV）以跟驰队列运行，每建造1公里道路，可节省50万英镑建设和运营成本。这样的效益是可以得到保证，且不会对道路交通服务水平带来重大损失。

这些是英国南安普敦大学交通研究小组（TRG）的最新发现，并于2019年7月在利兹大学大学交通运输研究所举行的年度会议上进行了分享。研究发现，英国目前的公路标准“过于保守”，尤其是车道宽度方面，其中必须考虑到人的驾驶所固有的横向误差。

为自动驾驶汽车（C/AV）修建更窄的高速公路车道

据资深土木工程师兼首席研究员Hameed Jehanfo称，C/AV在交通安全、燃油消耗、减少二氧化碳排放方面也会有很好的表现。早期对C/AV高速公路的规划研究中，是基于现有的设施标准，并没有考虑到未来智能驾驶汽车的队列跟驰能力。

面临的挑战是要为新型的公路车道制定规范标准来填补这个空白，以提供有价值的经济效益。为了进一步证明它的价值，Hameed Jehanfo以一辆长16.48m，宽2.55m的欧洲铰接式卡车为例，提出了“重型卡车的空间需求”。此外，他列举了来自基于里程计的3D激光雷达、定期测量、基于GPS定位单元的数据，来证明车道所需要多少额外的空间，以应对车辆在跟驰过程中可能会发生的微小偏差。

降低成本

结果表明，需要在新型车道两侧各留出10cm的边距，即C/AV专用车道整体宽度要求为2.80m，与其并排的其他同向车道仍遵循现有3.65m宽度标准。

通过对现有公路的成本研究，伦敦市中心到泰晤士河下渡口将规划建设一条长22公里的高速路段，将于2027年开放，以缓解现有上游渡口的通行压力。早期研究证明了，以道路扩容来适应不断增长的交通压力（其中大部分是跨国运输）是不切实际的。

该新高速路线设计包括“环横纵联”车道、匝道口、桥梁等现有高速公路的典型物理特征。Hameed Jehanfo表示，这使该条高速成为研究自动驾驶技术应用对于降低公路建设运营成本研究的理想选择。英国高速公路管理局 (HE)从一开始就对C/AV智慧高速表现出浓厚的兴趣。

为了获得期望的经济效益，该项目规划制定了工程清单计算如何尽可能地节约成本建设C/AV智慧高速，包括材料、人工、时间等要素。它使用了HE制作的详细工程设计图纸，供2018年公众咨询使用。

进一步调查表明，C/AV的应用在未来10年内将使得行经该公路的车辆能节省122吨二氧化碳排放量，对温室气体问题产生积极影响。此外，欧盟（EU）正式将C/AV应用确定为减缓气候变化速度的关键因素，并着重强调了其在提高交通运输效率的有益作用。

正如南安普敦大学的研究报告所述，美国对重型卡车的队列跟驰研究表明，空气阻力明显降低，而空气阻力是造成燃油消耗的主要因素，即最终减少了燃油消耗。另一个积极影响是，自动驾驶队列跟驰车辆的速度变化远远小于人为驾驶，与前车间隔1.4秒后启动能够实现最佳车辆间距和燃油消耗。在交通安全方面，该研究还表明一段22公里长高速公路在10年内可避免1080万英镑交通事故所带来的经济损失。

同样的，还需要更多地研究工作来确定广泛引入C/AV可能带来的安全风险。例如，高速交叉口（管理车流汇入/分散）需要更谨慎设计。另外，还需对可视距离、道路限制等进行研究，以确定自动驾驶对这些因素的影响程度。

另一个问题涉及路边基础设施的安装与运营，对公路建设运营的成本与收益影响，南安普敦大学交通研究小组正通过与专家探讨问题的答案。

会是美国的模式？

在俄亥俄州大学的“未来驾驶计划”中一项研究发现，到2050年，无人驾驶汽车将成为美国出行的“主要模式”，每年交通拥堵所造成的的损失超过1600亿美元。但是，根据南安普敦大学交通研究小组的警示，如果无人驾驶汽车与有人驾驶汽车安全的共享道路，需要比当前的高速公路设计更具灵活性与安全性。

它的积极作用包括：由于车辆能够“客观地”选择最佳路线，并运用现代计算机技术、实时准确的交通流和交通事故大数据，每天可有效为出行者节省一个小时通勤时间、缓解城市交通压力。这表明，在纽约曼哈顿中央商务区，9000辆无人驾驶汽车可以代替目前13000辆高效的出租车车队。

在此过程中，出租车的等待时间也将从当前的平均五分钟降至半分钟，行驶成本将降至每公里3.125欧元（每英里5美元）。就城市规划用地而言，自动驾驶汽车专用停车位可比目前的停车位狭窄15％。但是，南安普敦大学交通研究小组提出一个关键问题，即购买无人驾驶汽车的成本很高，谷歌自动驾驶汽车目前市场售价大概在15万美元左右。