heading-frise

4.18 Adaptiv avstandsregulering, kollisjonsvarsling og automatisk nødbrems

Kilde: Shutterstock

Adaptiv avstandsregulering (Adaptive Cruise Control, ACC) kan hjelpe føreren med å holde et ønsket fartsnivå og en minste avstanden til forankjørende kjøretøy.

Kollisjonsvarsling (Forward Collision Warning, FCW) varsler førere når bilen er på kollisjonskurs med et annet kjøretøy eller et objekt foran bilen. Automatisk nødbrems (Automatic Emergency Brake, AEB), kan i en nødsituasjon bremse ned bilen for å unngå en kollisjon.

Hvordan ACC påvirker ulykkesrisikoen, er ukjent. Det er derimot godt dokumentert at ACC kan ha en rekke uheldige virkninger på føreratferd. Bl.a. er førere med ACC ofte mer distrahert og de retter oppmerksomheten ofte på andre ting enn bilkjøring.

FCW og AEB reduserer det totale antall ulykker med rundt 10-15 prosent, både alene og i kombinasjon. Begge systemene har størst effekt på påkjøring bakfra. Påkjøring bakfra er redusert med 23 prosent med FCW (uten AEB), med 30 prosent med AEB (uten FCW) og med 41 prosent med begge tiltakene.

Ryggekameraer og parkeringsassistenter skal hjelpe føreren med å rygge eller å parkere bilen. Tiltakene reduserer antall ryggeulykker med 20-23 prosent. Når de er koblet til bilens bremser (AEB), er virkningen større (-76 prosent). 

Problem og formål

Kollisjonsvarsling og automatisk nødbrems skal redusere risikoen for påkjøring bakfra-ulykker og andre ulykker hvor bilen kjører frontalt på et annet kjøretøy. Adaptiv avstandsregulering skal i hovedsak øke førerens kjørekomfort ved å regulere fart og avstand til forankjørende i spesifikke situasjoner.

Når førere er uoppmerksomme på trafikken foran seg eller holder for kort avstand til forankjørende, kan ulykker med påkjøring bakfra være et resultat, enten fordi føreren bremser for sent, for lite eller ikke i det hele tatt når forankjørende bremser.

I Norge utgjorde påkjøring bakfra 17 prosent av alle personskadeulykkene i 2012-2021. De aller fleste påkjøring-bakfra ulykker i Norge (81 prosent) skjer ved fartsgrenser 50-80 km/t og 11 prosent av påkjøring bakfra-ulykkene skjer ved fartsgrense 90-110 km/t. På veger med fartsgrense 90-110 km/t er omtrent halvparten av alle ulykkene påkjøring bakfra.

Av alle som ble skadd i påkjøring bakfra i Norge i 2012-2021, var det 4 prosent som ble drept eller hardt skadd. Det er betydelig færre enn i andre personskadeulykker. Når man ser på alle skadde og drepte, uansett ulykkestype, var det 14 prosent som ble drept eller hardt skadd. Påkjøring bakfra er med andre ord i gjennomsnitt mindre alvorlig enn andre ulykker.

En typisk skade i påkjøring bakfra ulykker er nakkeslengskader blant personer i den påkjørte bilen. Av alle personer i biler som blir påkjørt bakfra, er andelen som får langvarige symptomer fra nakkeslengskader, på omtrent 10 prosent  når fartsforskjellen er 5 km/t og på nesten 100 prosent når fartsforskjellen er 40 km/t (Kullgren & Stigson, 2011; sitert etter Balint et al., 2013). Andelene kan ha endret seg over tid som følge av forbedret kollisjonsbeskyttelse.

Ryggekamera og -sensorer skal hjelpe føreren med å parkere bilen (lukeparkere eller rygge) uten å kollidere med andre parkerende biler eller andre faste objekter.

Kollisjoner mellom et ryggende kjøretøy og en fotgjenger og «øvrige parkeringsuhell» utgjorde 0,8 prosent av alle personskadeulykkene i Norge i 2012-2021.

Av alle som ble skadd i slike ulykker i Norge i 2012-2021, var det 21 prosent som ble drept eller hardt skadd. Det flere enn i andre personskadeulykker (14 prosent). Det betyr at ulykker mellom et ryggende kjøretøy og en fotgjenger og «øvrige parkeringsuhell» i gjennomsnitt er mer alvorlige enn andre ulykker. Forklaringen er trolig at fotgjengere er innblandet i de fleste slike ulykker, og at fotgjengere ikke er beskyttet mot skader på samme måte som personer som sitter i en bil.

Beskrivelse av tiltaket

Førerstøttesystemene som er beskrevet i dette kapitlet finnes som separate systemer, men de er oftekombinert med hverandre.

ACC: Adaptiv avstandsregulering, i det følgende omtalt som ACC (Adaptive Cruise Control), er en samlebetegnelse for 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. Noen systemer har også ulike «driving modes» som f.eks. «Sport», «Chill», «Eco», «Snow» (Raju et al., 2022).

Det finnes en rekke forskjeller mellom ulike systemer, bl.a. ved hvilke fartsnivåer systemet fungerer, hvor kraftige nedbremsinger systemet kan gjøre, og hvilke innstillingsmuligheter føreren har. 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. Ulike nasjonale og internasjonale standarder og testprogrammer for ACC er beskrevet av Yang et al. (2022).

I motsetning til kollisjonsvarsling og automatisk nødbrems, kan ACC slås av og på av føreren. Flere studier viser at det er relativt mange førere som slår systemet av. I studien til Alkim et al. (2007) var ACC slått på i omtrent 50 prosent av bilene med ACC i fritt flytende trafikk, av 35 prosent i tett trafikk og av 8 prosent i kø. I studien til Eichelberger og McCartt (2014) var andelen som alltid bruker ACC, 60 prosent på motorveger og 10 prosent på veger med lavere fartsgrense og lyskryss. Andelen som sjelden eller aldri bruker ACC er henholdsvis fem og 37 prosent. I studiene til Reagan et al. (2016, 2019) var ACC slått på i praktisk talt alle bilene som ble levert på et verksted, i de aller fleste tilfellene med fabrikkinnstillingene.

En variant av ACC er kooperativ adaptiv avstandsregulering (Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC). CACC kan utveksle informasjon med andre kjøretøy og/eller kommunikasjonsenheter ved vegen. Slike systemer er beskrevet i kapittel 4.36.

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

AEB: Automatisk nødbrems, i det følgende omtalt om AEB (Automatic Emergency Brake), kan 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 som følge av lavere fart (AAA, 2022).

AEB er obligatorisk på alle nye bilene fra 2024 (EC, 2022).

I motsetning til bremseassistenter bruker AEB sensorinformasjon om bilenes omgivelsene. Bremseassistenter derimot benytter i hovedsak informasjon om førerens nedbremsing (kapittel 4.3).

ACC, FCW og AEB som kombinert system: Disse tre systemene er ofte koblet sammen, slik at bilen kan:

  • Holde konstant fart i fritt flytende trafikk (ACC)
  • Holde optimal avstand til forankjørende i tett trafikk (ACC)
  • 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 (FCW og AEB).

Mens ACC kan stilles inn eller kobles ut av føreren, kan AEB og FCW som regel ikke slås av.

I 2014 hadde 46 prosent av de 50 mest solgte bilmodellene i Norge ACC med FCW som standard- eller ekstrautstyr. De fleste biler hadde også AEB. På de fleste modellene var systemene tilgjengelige som ekstrautstyr, og kun få modeller har slike systemer som standardutstyr.

Varsling for myke trafikanter med AEB er beskrevet i kapittel 4.37.

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 fantes i 2014 kun på én av de 50 mest solgte bilmodellene i Norge. I dag er de trolig mer vanlige.

Ryggekameraer, parkeringsassistenter mv. skal hjelpe føreren med å rygge eller å parkere bilen. Ryggekameraer viser området bak bilen på en skjerm i bilen. Parkeringsassistenter benytter informasjon fra ryggesensorer og varsler føreren når bilen rygger og kommer i nærheten av andre biler eller andre faste objekter. Parkeringsassistenter er ofte, men ikke alltid, kombinert med ryggekamera. Varsling kan skje på ulike måter, men skjer ofte med både lyd og med ulike farger og symboler på en monitor i bilen eller på bildet fra ryggekameraet.

Ryggekamera og parkeringsassistenter kan være koblet til bilens bremser slik at bilen automatisk bremser for å unngå kollisjoner under rygging. En utvidet variant av tiltaket er automatiske parkeringsassistenter (parking assist) som kan overta hele parkeringen (styring, bremsing, akselerering).

Ryggekameraer og lignende tiltak på tunge kjøretøy er omtalt i kapittel 4.23 Sikkerhetsutstyr på tunge kjøretøy.

Ryggevarsling for kryssende trafikk kan varsle førere om trafikk som nærmer seg bilen i kryssende kjøreretning når bilen rygger, f.eks. ut av en parkeringsluke.

Nødbremseassistenter forsterker bremsekraften i situasjoner hvor måten føreren bremser på, tyder på at det er en situasjon som krever kraftig nødbremsing. Nødbremseassistenter er beskrevet i kapittel 4.3.

Virkning på ulykkene

ACC og FCW: Analyser av forsikringsdata (USA)

Studier av forsikringsdata i USA som er publisert i en serie rapporter, har sammenlignet ulykkesinnblandingen mellom biler med både ACC og FCW, biler med kun FCW og biler som har verken ACC eller FCW:

HLDI, 2012A: Mercedes
HLDI, 2011A: Acura
HLDI, 2012C: Volvo
HLDI, 2014: Honda Accord
HLDI, 2019: BMW

I forhold til biler med verken ACC eller FCW, ble det sammenlagt funnet følgende virkninger på det totale antall ulykker:

  • FCW og ACC: -17% (-25; -9)
  • FCW uten ACC: -4% (-9; ±0).

Den største effekten finner man for kombinasjonen av begge tiltakene (-17 prosent ulykker), mens FCW alene kun har en liten og ikke-signifikant effekt.

Det er ingen vesentlige forskjeller mellom person- og materiellskadeulykker. Studiene har kontrollert for en rekke andre faktorer som bl.a. ulykkesår, bilens modellår, andre førerstøttesystemer og førerens alder og kjønn. Likevel er virkningen av FCW og AEC trolig overestimert. I USA utgjør påkjøring bakfra omtrent 28 prosent av alle ulykkene (Schittenhelm, 2013). En reduksjon av det totale antall ulykker på 14 prosent ville bety at påkjøring bakfra-ulykker hadde vært halvert med ACC. Dette er lite trolig, især fordi ACC langt fra alltid faktisk er i bruk. Wilmink et al. (2008) har estimert at kun omtrent 30 prosent av alle personskadeulykkene med påkjøring bakfra teoretisk kan bli påvirket av ACC, andelen som faktisk forhindres, vil være betydelig lavere.

I Norge utgjør påkjøring bakfra mellom 14 og 16 prosent av alle personskadeulykkene i de siste 30 årene, dvs. at virkningen av ACC på det totale antall ulykker vil være mindre enn i USA hvor andelen påkjøring bakfra er langt høyere.

AEB og FCW: Ulykkesstudier

Di følgende studien har undersøkt virkningen på antall ulykker av AEB og FCW, enten hver for seg eller i kombinasjon:

Rizzi et al., 2014 (Sverige)
Doyle et al., 2015 (Storbritannia)
Fildes et al., 2015 (6 land)
Cicchino, 2016A,B (USA)
Isaksson-Hellman & Lindman, 2016 (Sverige)
Cicchino, 2017A (USA)
Budd et al., 2020 (Australia, New Zealand)
HLDI, 2020 (USA)
Newstead et al., 2020 (Australia)
Leslie et al., 2021 (USA)
Spicer et al., 2021A (USA)
Teoh, 2021 (USA)
Cicchino, 2023 (USA)

Resultatene er oppsummert i tabell 4.18.1.

Tabell 4.18.1: Virkninger på antall ulykker av FCW og/eller AEB; beste anslag på virkningen (usikkerhet i parentes).

Ulykkestype FCW alene AEB alene FCW og AEB
Alle ulykker -12 (-17; -7) -15 (-21; -8) -11 (-16; -6)
Påkjøring bakfra (alle) -23 (-36; -7)a -30 (-42; -16) -41 (-45; -37)a
Påkjøring bakfra (aktiv) -24 (-30; -17) -36 (-41; -30) -49 (-53; -44)
Påkjøring bakfra (passiv) -11 (-23; +2) -4 (-26; +23) +20 (+4; +38)a
Andre flerpartsulykker -10 (-23; +4) -3 (-15; +11)
Alle flerpartsulykker -10 (-17; -2)
Eneulykker -37 (-58; -5)a -14 (-32; +11)a
Ulykker med fotgjengere / syklister +33 (-31; +156)a +5 (-9; +21)

a Basert på svært få resultater (1-2 resultater fra enkelte studier for hver av virkningene)

Alle ulykker: For det totale antall ulykker er det funnet reduksjoner på 11-15 prosent, uavhengig av type system (FCW og/eller AEB).

Påkjøring bakfra-ulykker hvor bilen med systemet er den aktive parten (dvs. den som har kjørt bakfra på et annet kjøretøy), går ned med både FCW og AEB. Reduksjonen er større for AEB (-36 prosent) enn for FCW (-24 prosent) og større når begge systemene er kombinert (-49 prosent) enn for hvert enkelt system. Det er slike ulykker systemene i utgangspunktet er ment å forhindre.

Spicer et al. (2021B) viser at AEB har ulike virkninger blant ulike førere og under ulike forhold; resultatene viser at virkningen av AEB er større:

  • Blant yngre enn blant eldre førere
  • Under gode vær- og føreforhold enn i regn- eller snøvær og på våt eller snødekt veg
  • Blant lovlydige førere enn blant førere som kjører for fort, er beruset eller ikke bruker bilbelte.

Påkjøring bakfra-ulykker hvor bilen med systemet er den passive parten (dvs. den som er blitt påkjørt bakfra av et annet kjøretøy), går ned med både FCW og AEB alene, men virkningene er små og usikre. For FCW og AEB ble det funnet en statistisk signifikant økning.

Resultatene for påkjøring bakfra (passiv) er basert på kun to studier (Cicchino, 2017; Teoh, 2021). Ifølge Cicchino (2017) kan FCW og AEB påvirke risikoen for å bli påkjørt bakfra, på to ulike måter som vil ha motsatt effekt:

  • Flere brå nedbremsinger (enten som følge av systeminnstillingene eller førerens nedbremsing når kollisjonsvarslingen er aktiv), noe som kan føre til flere ulykker hvor bilen blir påkjørt bakfra
  • Tidligere og mykere nedbremsinger, som kan føre til færre slike ulykker.

Dersom begge mekanismene påvirker ulykkene, kan dette forklare de sprikende resultatene.

Andre flerpartsulykker enn påkjøring bakfra er ikke påvirket av hverken FCW eller AEB. Det totale antall flerpartsulykker går ned med 10 prosent når begge systemene er kombinert; her inngår imidlertid påkjøring bakfra.

Eneulykker ser ut til å være redusert, men disse resultatene er basert på svært få enkeltresultater.

Ulykker med fotgjengere og/eller syklister ser ut til å øke, men disse resultatene er meget usikre.

AEB: Teoretisk mulige virkninger

Det er gjort en rekke studier som har estimert teoretisk mulige virkninger av AEB på antall ulykker, enten som eneste tiltak eller i kombinasjon med FCW og/eller ACC, på antall ulykker eller skader (liste se vedlegg). Slike studier er dels basert på ulykkesstatistikk og ulykkesanalyser, og dels på rekonstruksjoner eller simuleringer av ulykker eller Field Operational Tests. Resultatene spriker, men alt i alt tyder resultatene på at virkningen er størst i påkjøring bakfra-ulykker, fulgt av eneulykker med påkjøring av et fast objekt på eller ved vegen. Noen studier viser en tendens til større virkninger i mer alvorlige ulykker, men dette er inkonsistent mellom studiene.

Basert på slike studier har Høye et al. (2015) beregnet anslag på teoretisk mulige virkninger av AEB i ulike typer ulykker (tabell 4.18.2). Ut fra disse virkningene, er det estimert at AEB potensielt kan redusere det totale antall personskadeulykker med 12,6 prosent og det totale antall drepte og hardt skadde med 5,3 prosent. Virkningen på personskadeulykker er betydelig større enn virkningen på drepte og hardt skadde fordi påkjøring bakfra, hvor virkningen av AEB er størst, utgjør en langt større andel av alle personskadeulykkene enn av alle drepte og hardt skadde.

Tabell 4.18.2: Antatte virkninger av AEB i enkelte ulykkestyper (Høye et al., 2015).

  Effekt i ulykkestype
Påkjøring bakfra -35 %
Eneulykker, påkj. av fast objekt på vegen -20 %
Eneulykker, påkj. av fast objekt ved siden av vegen -10 %
Sidekollisjoner, kryssende kjøreretninger -5 %
Øvrige kollisjoner mellom to kjøretøy, unntatt møteul./sidekoll. i samme kjøreretning -10 %

 

Ryggekamera og parkeringsassistenter

De følgende studiene har undersøkt virkningen av ulike systemer som skal hjelpe førere under rygging, er:

Flannagan et al., 2014 (USA)
Cicchino, 2017B (USA)
Keall et al., 2017 (Australia, New Zealand)
Cicchino, 2019A,B (USA)
Leslie, 2019 (USA)
Leslie et al., 2021 (USA)

Resultatene er oppsummert i tabell 4.18.3.

Tabell 4.18.3: Virkninger på antall ryggeulykker av ryggekamera og andre parkeringsassistenter (usikkerhet i parentes). 

  Ulykkestype Virkning på ulykker
Ryggekamera eller ryggevarsling Ryggeulykker -21 (-28; -13)
Ryggekamera og -varsling Ryggeulykker -27 (-37; -16)
Ryggekamera og -varsling med AEB Ryggeulykker -76 (-85; -61)
Ryggekamera og/eller -varsling Ryggeulykker med fotgjenger -32 (-37; -26)
Ryggevarsling for kryssende trafikk Ryggeulykker -21 (-27; -14)
Ryggeulykker med kryssende trafikk -32 (-54; +0)
Ryggevarsling for kryssende trafikk og Ryggekamera / -varsling Ryggeulykker -43 (-64; -11)
Automatisk parkeringsassistent Ryggeulykker -2 (-55; +113)

 

Ryggekamera og/eller -varsling har hver for seg omtrent like store virkninger på antall ryggeulykker. Virkningen er noe større når begge systemene er kombinert (-27 prosent), men forskjellen er ikke stor.

Ryggekamera og -varsling i kombinasjon med AEB, har en betydelig større virkning (-76 prosent) enn ryggkamera/-varsling alene. Cicchino (2019B) forklarer dette med at ryggekamera og -varsling uten AEB kan ha begrenset virkning da førere ikke alltid benytter seg av informasjonen som de får fra systemene (jf. Beskrivelse av tiltak). Med AEB derimot er virkningen ikke lenger avhengig av at føreren handler korrekt.

Resultatene for virkninger av ryggekamera og -varsling på ryggeulykker med fotgjengere er basert på studien til Keall et al. (2017). Virkningen er noe større enn for det totale antall ryggeulykker (-32 prosent). Det er ingen vesentlige forskjeller mellom de tre variantene (hvert tiltak for seg / begge tiltak), og virkningene av de enkelte tiltakene er derfor slått sammen.

Ryggevarsling for kryssende trafikk (uten AEB) har også relativt stor virkning på antall ryggeulykker. Ifølge Cicchino (2019B) viser eksperimentelle studier at førere i større grad reagerer på varslinger for kryssende trafikk bak bilen enn på andre ryggevarslinger, delvis fordi kryssende trafikk oppleves som en større fare og delvis fordi de i større grad er klar over at muligheten for å oppdage kryssende trafikk bak bilen kan være begrenset.

Automatisk parkeringsassistent er et system som hjelper førere med å finne en parkeringsluke av tilstrekkelig størrelse og som kan overta styringen under lukeparkering. Slike systemer har ikke vist seg å ha noen effekt på antall ryggeulykker. Resultatet er basert på én studie (Cicchino, 2019A).

Kollisjonsvarsling i kryss: Teoretisk mulige virkninger

To studier har estimert mulige virkningen av kollisjonsvarsling i kryss på antall ulykker, basert på ulykkesstatistikk og studier av medvirkende faktorer i kryssulykker. Kryssvarsling har ifølge disse to studiene følgende virkninger på ulykker i kryss:

  • Kryssvarsling (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. I praksis vil virkningen trolig være langt mindre, bl.a. fordi kollisjonsvarsling i kryss kan føre til økt fart (Wilmink et al., 2008).

Virkninger på føreratferd

Virkninger av tiltakene som er beskrevet i dette kapitlet, på føreratferd er beskrevet i Høye et al. (2023). Her er resultatene kort oppsummert.

AEB: For AEB er det ikke funnet studier av virkningen på føreratferd.

ACC: Virkninger av ACC, ofte i kombinasjon med FCW på føreratferd er undersøkt i mange studier med ulike metoder. Resultatene kan oppsummeres slik at ACC, alene eller i kombinasjon md FCW, har en rekke uheldige virkninger på føreratferd:

  • Mer distraksjon, mindre oppmerksomhet rettet på vegen, lengre reaksjonstider, mer sekundæroppgaver og bedre prestasjon på sekundæroppgaver
  • Mer variasjon i sideplasseringen og hyppigere kryssing av midtlinjen
  • Dårligere prestasjoner i kritiske situasjoner når systemet svikter; delvis svikt er verre enn total svikt
  • Økt risiko for (simulerte) ulykker med ACC, men redusert risiko med FCW.

Hvordan ACC påvirker tidsluker, antall kraftige nedbremsinger og fart, spriker mellom studiene. Dette avhenger trolig av systemutformingen og hvilke innstillinger førerne kan gjøre.

I tillegg viser resultatene at førere opplever redusert mental belastning ved kjøring med ACC. De fleste førere mangler imidlertid også grunnleggende kunnskap og har ofte feilaktige forestillinger av hvordan systemet fungerer og hvilke begrensninger det har.

FCW: For FCW er resultatene noe mer positive enn for ACC, de viser at FCW (uten ACC) fører til kortere reaksjonstider og færre (simulerte) ulykker.

Ryggekamera: Studier som har undersøkt føreratferd ved bruk av ryggekameraer, viser at mange førere ikke bruker informasjonen fra kameraene og at de fleste førerne i hovedsak kun bruker informasjon fra én kilde (f.eks. enten kun bakspeil eller kun ryggekamera), mens informasjon fra andre kilder (f.eks. akustiske varsler, eller ryggekamera ved bruk av bakspeil) ofte blir ignorert. For ryggekamera på tunge kjøretøy ble det funnet en økning av antall ryggeulykker.

Virkninger på fremkommeligheten

ACC kan ha virkninger for framkommeligheten ved at det regulerer tidsluker og fart. Hvordan tidsluker og fart påvirkes, avhenger av mange ulike faktorer, bl.a. andelen av alle bilene som har ACC, andelen førere som bruker systemet, hvordan førerne stiller inn fart og tidsluker (Kersting et al., 2008; Klunder et al., 2009; Marsden et al., 2001).

Penttinen og Luoma (2020) viser at førere i gjennomsnitt kjører med større tidsluker med ACC enn uten ACC (selvrapporterte data).

Virkninger på miljøforhold

ACC kan redusere drivstoff-/energiforbruk når det bidrar til jevnere fart og mindre køer. Virkningen vil avhenge av innstillingene for fart og avstand som varierer mye mellom ulike systemer og som også kan variere mellom førere (Raju et al., 2022).

Noen eldre studier viste at drivstofforbruk ved kjøring med ACC er redusert med omtrent tre prosent (Benmimoun et al., 2013; Kompfner & Reinhardt; 2008). For tunge kjøretøy viser Van Kempen et al. (2021) at drivstofforbruket kan gå ned med 4-6 prosent, avhengig av systeminnstillingene. Klunder et al. (2009) viser at kjøring med ACC reduserer utslipp av CO2 med mellom 0,5 og 5 prosent. Benmimoun  et al. (2013) viser at reduserer drivstofforbruket med 2,8 prosent på motorveger.

Kostnader

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. Det er derfor ikke mulig å oppgi kostnadstall for enkelte systemer.

Nytte-kostnadsvurderinger

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

Formelt ansvar og saksgang

Initiativ til tiltaket

Initiativ til endringer i Kjøretøyforskriften kan bli tatt av Vegdirektoratet, bilbransjen eller som følge av norsk deltakelse i internasjonalt kjøretøyteknisk samarbeid. Reduksjon av bilavgift for nye biler med ulike typer førerstøttesystemer kan fastsettes av Finansdepartementet. Forsikringsselskaper kan redusere forsikringspremien for biler som er utstyrt med førerstøttesystemer.

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.

Det er ikke fastsatt formelle krav i den Norske Kjøretøyforskriften til førerstøttesystemene som er beskrevet i dette kapitlet. Det er heller ingen avgiftslettelser.

Endring av Kjøretøyforskriften må behandles som forskriftsendring etter forvaltningsloven. Dette innebærer at berørte parter skal gis anledning til å uttale seg før en endring vedtas. Krav til nye biler berører i første rekke bilbransjen. Bilbransjen må derfor gis anledning til å uttale seg før endringer vedtas.

Ansvar for gjennomføring av tiltaket

Produsent eller importør av kjøretøy er ansvarlig for at de krav som stilles til nye kjøre­tøy og de typegodkjenninger som er gitt blir etterlevet. Statens vegvesens trafikkstasjoner utfører stikkprøve­kontroller av typegodkjente kjøretøy (fabrikk­nye biler før de selges) for å sikre at regelverket respekteres.

Tiltakene som er beskrevet i dette kapitlet, 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.

Referanser 4.18 ACC & Co.

AAA (2022). Evaluation of Emergency Braking Systems. https://newsroom.aaa.com/wpcontent/uploads/2022/09/Research-Report-2022-AEB-Evaluation-FINAL-9-26-22-1.pdf

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

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.

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.

Budd, L., Newstead, S., & Stephens, A. (2020). VSRG Research Program: A Realworld Evaluation of Autonomous Emergency Braking and Forward Collision Warning in Australasian Light Vehicles.

Cicchino, J. B. (2016A). Effectiveness of forward collision warning systems with and without autonomous emergency braking in reducing police-reported crash rates. Arlington, VA: Insurance Institute for Highway Safety.

Cicchino, J. (2016B). Effectiveness of Volvo’s City Safety Low-Speed Autonomous Emergency Braking System in Reducing Police-Reported Crash Rates. Insurance Institute for Highway Safety.

Cicchino, J. (2017A). Effectiveness of forward collision warning and autonomous emergency braking systems in reducing front-to-rear crash rates. Accident Analysis and Prevention, 99, 142-152.

Cicchino, J. B. (2017B). Effects of rearview cameras and rear parking sensors on police-reported backing crashes. Traffic Injury Prevention, 18(8), 859–865.

Cicchino, J. (2019A). Real-world effects of rear automatic braking and other backing assistance systems. Journal of Safety Research, 68, 41-47.

Cicchino. J. (2019B). Real-world effects of rear cross-traffic alert on police-reported backing crashes. Accident Analysis and Prevention, 123, 350-355.

Cicchino, J. B. (2023). Effects of forward collision warning and automatic emergency braking on rear-end crashes involving pickup trucks. Traffic injury prevention, 1-6.

Doyle, M., Edwards, A., & Avery, M. (2015). AEB real world validation using UK motor insurance claims data. In Proceedings of the 24th ESV Conference (pp. 13-58).

EC (2022). New rules to improve road safety and enable fully driverless vehicles in the EU. Press release, 6 July, 2022. https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_22_4312.

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., Keall, M., Bos, N., Lie, A., Page, Y., Pastor, C., … & Tingvall, C. (2015). Effectiveness of low speed autonomous emergency braking in real-world rear-end crashes. Accident Analysis & Prevention, 81, 24-29.

Flannagan, C. A., Kiefer, R. J., Bao, S., Leblanc, D. J., & Geisler, S. P. (2014). Reduction of backing crashes by production rear vision camera systems. Journal of Ergonomics (S3), 1–4.

HLDI (2011A). 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 (2012C). Volvo collision avoidance features: initial results. Highway loss data institute: Bulletin, 29(5), 1-10.

HLDI (2014). Honda Accord collision avoidance features: initial results. Highway loss data institute Bulletin.

HLDI (2019). BMW collision avoidance features: initial results. Highway loss data institute Bulletin.

HLDI (2020). Compendium of HLDI collision avoidance research. Bulletin, 37(12).

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

Isaksson-Hellman, I., & Lindman, M. (2016). Using insurance claims data to evaluate the collision-avoidance and crash-mitigating effects of Collision Warning and Brake Support Combined with Adaptive Cruise Control. In 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) (pp. 1173-1178). IEEE.

Keall, M. D., Fildes, B., & Newstead, S. (2017). Real-world evaluation of the effectiveness of reversing camera and parking sensor technologies in preventing backover pedestrian injuries. Accident Analysis & Prevention, 99, 39-43.

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.

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.

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

Leslie, A. J. (2019). Analysis of the field effectiveness of general motors production active safety and advanced headlighting systems. University of Michigan, Ann Arbor, Transportation Research Institute.

Leslie, A.J., Kiefer, R.J., Meitzner, M.R., Flannagan, C.A. (2021). Field effectiveness of General Motors advanced driver assistance and headlighting systems. Accident Analysis and Prevention 159, 106275.

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

Newstead, S., Budd, L. & Stephens, A. (2020). The Potential Benefits of Autonomous Emergency Braking Systems in Australia (MUARC Report Series; Vol. 339). Monash University Accident Research Centre: 95. https://www.monash.edu/__data/assets/pdf_file/0003/2093511/The-Potential-Benefits-of-Autonomous-Emergency-Braking-Systems-in-Australia-Report-339.pdf

Nodine, E. E., Fisher, D. L., Golembiewski, G., Armstrong, C., Lam, A. H., Jeffers, M. A., … & Kehoe, N. (2019). Indicators of driver adaptation to forward collision warnings: A naturalistic driving evaluation (No. DOT HS 812 611). United States. Department of Transportation. National Highway Traffic Safety Administration.

Raju, N., Schakel, W., Reddy, N., Dong, Y., & Farah, H. (2022). Car-following properties of a commercial adaptive cruise control system: a pilot field test. Transportation research record, 2676(7), 128-143.

Rizzi, M., Kullgren, A., & Tingvall, C. (2014). The injury crash reduction of low-speed Autonomous Emergency Braking (AEB) on passenger cars. Proceedings of IRCOBI Conference on Biomechanics of Impacts. Paper no. IRC-14-73.

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).

Spicer, R., Vahabaghaie, A., Murakhovsky, D., Bahouth, G., Drayer, B., Lawrence, S.S. (2021A). Effectiveness of advanced driver assistance systems in preventing system relevant crashes. SAE International Journal of Advances and Current Practices in Mobility 3 (4), 1697–1701.

Spicer, R., Vahabaghaie, A., Murakhovsky, D., Lawrence, S. S., Drayer, B., & Bahouth, G. (2021B). Do driver characteristics and crash conditions modify the effectiveness of automatic emergency braking?. SAE International Journal of Advances and Current Practices in Mobility, 3(2021-01-0874), 1436-1440.

Teoh, E. R. (2021). Effectiveness of front crash prevention systems in reducing large truck real-world crash rates. Traffic injury prevention, 22(4), 284-289.

van Kempen, E., de Ruiter, J., Souman, J., van Ark, E. J., Deschle, N., Oudenes, L., … & Dinalog, T. K. I. (2021). Real-world impacts of truck driving with Adaptive Cruise Control on fuel consumption, driver behaviour and logistics–results from a hybrid field operational test and naturalistic driving study in the Netherlands. TNO Report 2021 R10516.

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.

Yang, L., Yang, Y., Wu, G., Zhao, X., Fang, S., Liao, X., … & Zhang, M. (2022). A systematic review of autonomous emergency braking system: impact factor, technology, and performance evaluation. Journal of advanced transportation, 2022.

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

Referanser forrige versjon 2014 4.18 ACC & Co.

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.

Vedlegg: Studier av teoretisk mulige virkninger av AEB

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

Strandroth et al., 2012 (Sverige): Rekonstruksjon fra dybdestudier