Автономные автомобили часто рассматривают как способ сделать дороги безопаснее. Однако их постепенное внедрение в города, где большинство машин по-прежнему управляются людьми, может создать новые риски.

Исследование 2026 года, опубликованное в журнале Case Studies on Transport Policy, показало, что эффект автоматизации во многом зависит от того, сколько таких автомобилей находится в потоке и как они взаимодействуют с обычными машинами.

В качестве примера ученые использовали дорожную сеть Афин.

<h3>Как моделировали городское движение</h3>

Исследователи Мария Икономоу и Георгиос Яннис рассмотрели 15 сценариев постепенного внедрения автоматизированного транспорта.

Для этого использовалось микроскопическое транспортное моделирование, которое позволяет воспроизводить движение каждого отдельного автомобиля и анализировать взаимодействия между участниками потока.

В моделях учитывались обычные автомобили, машины с частичной автоматизацией уровней SAE 2–3, полностью автоматизированные транспортные средства уровней 4–5, а также беспилотники с более агрессивными настройками движения.

Затем ученые применили алгоритм машинного обучения XGBoost и метод SHAP, позволяющий определить, какие факторы сильнее всего влияли на результаты модели.

<h3>Частичная автоматизация дала неожиданный эффект</h3>

Один из наиболее интересных результатов связан с автомобилями уровней SAE 2–3. В смешанном потоке присутствие таких машин было связано с небольшим повышением расчетного риска столкновений. Эти автомобили способны самостоятельно выполнять отдельные функции управления, но водитель по-прежнему должен участвовать в контроле машины в зависимости от уровня автоматизации и конкретной системы.

В результате на одной дороге одновременно оказываются автомобили с разными принципами управления и реакциями на дорожную ситуацию.

Такое сочетание делает поведение транспортного потока менее однородным.

<h3>Полная автоматизация показала другой результат</h3>

Для автомобилей высоких уровней автоматизации картина была иной. По мере увеличения их доли в потоке расчетный риск столкновений постепенно снижался. Это позволяет предположить, что широкое распространение полностью автоматизированного транспорта в перспективе действительно может повысить безопасность городских дорог.

Однако положительный эффект возникал не сразу и распределялся по дорожной сети неравномерно. Именно переходный период, когда беспилотные и обычные автомобили вынуждены постоянно взаимодействовать друг с другом, может оказаться особенно сложным.

<h3>Пробки остаются важным фактором риска</h3>

Автоматизация не устранила влияние привычных проблем городского движения. Среди наиболее важных факторов риска исследователи выделили высокую плотность трафика, длинные очереди автомобилей и участки со знаками «Стоп».

Это означает, что простая замена обычных машин автономными не решит автоматически проблемы перегруженных улиц и сложной дорожной инфраструктуры.

Даже самая современная система управления автомобилем продолжает зависеть от условий, в которых она работает.

<h3>Агрессивные беспилотники почти не изменили общую картину</h3>

Ученые также отдельно моделировали автономные автомобили с более агрессивным стилем движения. В целом их влияние на расчетный риск столкновений оказалось сравнительно небольшим.

Заметнее этот эффект становился только тогда, когда автоматизированные автомобили занимали значительную долю транспортного потока. Это еще раз показывает, что безопасность определяется не одной характеристикой машины, а сочетанием множества факторов.

<h3>Городам понадобятся разные стратегии</h3>

Авторы работы подчеркивают, что последствия автоматизации зависят от состава транспортного потока, особенностей инфраструктуры и различий в поведении автомобилей. Поэтому нельзя рассчитывать, что внедрение беспилотников даст одинаковый результат во всех городах.

У каждой дорожной сети свои особенности: плотность движения, перекрестки, организация полос, светофоры и привычки водителей. Во время переходного периода особенно важными могут стать улучшение инфраструктуры и продуманное управление движением.

<h3>Моделирование не заменяет реальные испытания</h3>

Исследование основано на компьютерной симуляции, а не на статистике реальных ДТП с большим количеством беспилотных автомобилей. Поэтому результаты зависят от параметров, заложенных в модель, включая поведение водителей и особенности транспортного потока.

Тем не менее работа позволяет увидеть важную тенденцию. Потенциальные преимущества полностью автоматизированного транспорта и сложности его постепенного внедрения — это не одно и то же.

<h3>Переходный период может стать самым сложным</h3>

Для городов главный вопрос заключается не только в том, насколько быстро беспилотные автомобили смогут заменить обычные. Не менее важно понять, как разные уровни автоматизации будут сосуществовать на одних дорогах в течение многих лет.

Исследование показывает, что безопасность будущего транспорта будет зависеть от сочетания технологий, инфраструктуры и грамотного управления движением. Именно поэтому постепенный переход к автоматизированным автомобилям может потребовать не меньше внимания, чем создание самих беспилотных систем.