Advanced driver-assistance systems (ADAS) : a model to assess the expected societal benefits in Italy

Road accidents constitute a phenomenon characterized by a significant social impact in Italy, resulting in economic consequences equal to about 1% of the national GDP. The Italian car fleet was involved in about 85% of road accidents with injuries in 2018, almost entirely attributable to human errors, leading to a societal cost greater than 11 billion Euros. In this context, currently marketized Smart & Connected Car technologies represent a relevant tool to increase road safety, since these systems can passively and/or actively support the driver in potentially dangerous situations. Given the variety and complexity of the different safety solutions that can be equipped and the country-specific dynamics of road accidents, it is essential to understand the impact of the various Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) through a quantitative approach. Specifically, the dissertation aims to compensate for the absence of such model in Italy in order to assess the societal impact of low-level automated solution incentivized by the European Union. Therefore, the authors have defined a quantitative model that, considering the specific dynamics of car crashes in Italy and ADAS effectiveness, aims at quantifying monetary and non-monetary savings deriving from the adoption of Autonomous Emergency Braking, Forward Collision Warning, Intelligent Speed Assist, Lane Keeping Support and Blind Spot Detection. Findings show that the group of ADAS incentivized by the European Union for 2022 leads to reduction in social costs, pertaining to the national car fleet, of about 30%. In particular, LKS and AEB present the best performances in terms of accidents and injuries reduction, lives saved and social monetary savings.

In Italia gli incidenti stradali costituiscono un fenomeno caratterizzato da un rilevante impatto sociale che grava a diverso titolo sul Paese con conseguenze economiche pari a circa l’1% del PIL. Nel 2018 il parco auto italiano è stato coinvolto in circa l’85% degli incidenti con feriti, riconducibili per la quasi totalità a errori umani e comportando un costo sociale superiore a 11 miliardi di Euro. In questo contesto le tecnologie di Smart & Connected Car attualmente commercializzate rappresentano un importante strumento per incrementare la sicurezza stradale, in quanto tali sistemi sono in grado supportare passivamente e/o attivamente il guidatore in situazioni potenzialmente pericolose. Data la varietà e la complessità delle diverse soluzioni di sicurezza equipaggiabili e la specificità territoriale delle dinamiche di incidentalità stradale, risulta fondamentale comprendere l’impatto dei diversi Advanced Driver-Assistance System (ADAS) attraverso un approccio quantitativo. Nello specifico, la ricerca mira a colmare l’assenza di un tale modello per l’Italia al fine di valutare l’impatto sociale delle soluzioni a bassi livelli di automazione incentivate dall’Unione Europea. E’ stato quindi definito un modello quantitativo che, considerando le precise dinamiche dell’incidentalità italiana e d’azione dei sistemi ADAS, mira a quantificare il risparmio economico derivante dall’adozione di Autonomous Emergency Braking, Forward Collision Warning, Intelligent Speed Assist, Lane Keeping Support e Blind Spot Detection. I risultati ottenuti mostrano come l’insieme dei sistemi ADAS incentivati dall’Unione Europea per il 2022 porti ad una riduzione dei costi sociali inerenti all’incidentalità del parco auto di circa il 30%. In particolare, LKS e AEB presentano le migliori performance in termini di vite salvate, feriti e risparmio sociale.