Euro NCAP 2026协议完整解读：DMS/OMS测试场景与评分标准

协议信息

• 版本： Euro NCAP 2026 Provisional Protocols
• 发布时间： 2026年1月
• 生效时间： 2026年7月（新车型）、2027年7月（所有新车）
• 官方链接： https://www.euroncap.com/en/for-engineers/protocols/2026-protocols/

核心变化概览

四阶段安全框架

Euro NCAP 2026将安全评估重组为四个阶段：

graph LR
    A[Safe Driving<br>安全驾驶] --> B[Crash Avoidance<br>碰撞避免]
    B --> C[Crash Protection<br>碰撞保护]
    C --> D[Post-Crash Safety<br>碰撞后安全]

阶段	权重	最低分数要求（5星）	关键模块
Safe Driving	25%	60%→70% (2027)	DMS、HMI、CPD
Crash Avoidance	40%	70%	AEB、LKA、FCW
Crash Protection	25%	80%	正面/侧面/追尾碰撞
Post-Crash Safety	10%	-	eCall、救援信息

Safe Driving阶段详细解读

1. 驾驶员监控系统（DMS）

扩展要求：

检测类型	2025协议	2026协议	检测方法
疲劳	✅	✅	PERCLOS、眼动分析
分心	✅	✅	视线偏离、手机使用
酒精/药物损伤	❌	✅ 新增	行为分析、方向盘操控熵
无响应驾驶员	❌	✅ 新增	多级警告+ADAS干预

酒精损伤检测指标：

# 酒精损伤检测伪代码
class AlcoholImpairmentDetector:
    def __init__(self):
        self.steering_entropy_threshold = 0.45
        self.lane_departure_threshold = 3  # 次/分钟
        self.reaction_time_threshold = 2.5  # 秒
        
    def detect(self, steering_data, lane_data, gaze_data):
        """
        酒精损伤检测
        
        Args:
            steering_data: 方向盘操控数据序列
            lane_data: 车道偏离数据
            gaze_data: 视线数据
        
        Returns:
            impairment_level: 0-正常, 1-轻微损伤, 2-严重损伤
        """
        # 1. 计算方向盘操控熵
        steering_entropy = self.calculate_steering_entropy(steering_data)
        
        # 2. 统计车道偏离频率
        lane_departures = len([e for e in lane_data if e['type'] == 'departure'])
        
        # 3. 分析反应时间
        reaction_time = self.measure_reaction_time(gaze_data)
        
        # 4. 综合判断
        if steering_entropy > self.steering_entropy_threshold:
            if lane_departures > self.lane_departure_threshold:
                return 2  # 严重损伤
            else:
                return 1  # 轻微损伤
        
        return 0  # 正常
    
    def calculate_steering_entropy(self, steering_data):
        """
        计算方向盘操控熵（Nakayama方法）
        
        参考：Nakayama et al., "Steering entropy as a measure of driver distraction"
        """
        # 预测方向盘角度
        predictions = []
        for i in range(2, len(steering_data)):
            pred = 0.5 * steering_data[i-1] + 0.5 * steering_data[i-2]
            predictions.append(pred)
        
        # 计算预测误差
        actual = steering_data[2:]
        errors = np.abs(np.array(actual) - np.array(predictions))
        
        # 归一化并计算熵
        normalized_errors = errors / (np.max(errors) + 1e-6)
        entropy = -np.sum(normalized_errors * np.log2(normalized_errors + 1e-6))
        
        return entropy

无响应驾驶员干预流程：

graph TD
    A[DMS检测到无响应] --> B{一级警告}
    B -->|无反馈| C{二级警告}
    C -->|无反馈| D[ADAS干预]
    D --> E[减速+靠边停车]
    E --> F[激活eCall]
    
    B -->|有反馈| G[继续监控]
    C -->|有反馈| G

2. 人机交互界面（HMI）测试

新增要求：

功能	评估标准	得分条件
喇叭	物理按钮优先	物理按钮：2分，触摸屏：0分
雨刮器	易于访问	物理按钮：2分，触摸屏：0分
转向灯	直观操作	物理拨杆：2分，触摸屏：0分
危险报警灯	单次操作激活	物理按钮：2分，触摸屏：1分

评估方法：

# HMI评估伪代码
class HMIEvaluator:
    def __init__(self):
        self.controls = {
            'horn': {'physical': 2, 'touchscreen': 0},
            'wipers': {'physical': 2, 'touchscreen': 0},
            'indicators': {'physical': 2, 'touchscreen': 0},
            'hazard_lights': {'physical': 2, 'touchscreen': 1}
        }
        
    def evaluate(self, vehicle_config):
        """
        评估车辆HMI配置
        
        Args:
            vehicle_config: {
                'horn': 'physical' or 'touchscreen',
                'wipers': 'physical' or 'touchscreen',
                ...
            }
        
        Returns:
            score: 总分（满分8分）
        """
        score = 0
        
        for control, control_type in vehicle_config.items():
            if control in self.controls:
                score += self.controls[control][control_type]
        
        return score


# 实际测试示例
if __name__ == "__main__":
    # 传统物理按钮配置
    traditional_config = {
        'horn': 'physical',
        'wipers': 'physical',
        'indicators': 'physical',
        'hazard_lights': 'physical'
    }
    
    # 全触摸屏配置
    touchscreen_config = {
        'horn': 'touchscreen',
        'wipers': 'touchscreen',
        'indicators': 'touchscreen',
        'hazard_lights': 'touchscreen'
    }
    
    evaluator = HMIEvaluator()
    
    print(f"传统配置得分: {evaluator.evaluate(traditional_config)}/8")
    print(f"触摸屏配置得分: {evaluator.evaluate(touchscreen_config)}/1")

3. 儿童存在检测（CPD）

2026协议要求：

检测对象	检测时限	警告方式
婴儿（<1岁）	锁车后≤30s	车内蜂鸣+手机推送
儿童（1-12岁）	锁车后≤60s	车内蜂鸣+手机推送

技术路线对比：

技术	优势	劣势	Euro NCAP推荐
60GHz毫米波雷达	穿透厚毯子、隐私友好	分辨率有限	⭐⭐⭐⭐⭐
超声波传感器	成本低	受温度影响、穿透性差	⭐⭐⭐
摄像头	信息丰富	隐私争议、遮挡敏感	⭐⭐⭐⭐
压力传感器	简单可靠	无法区分活体/物体	⭐⭐

雷达方案示例：

# CPD雷达检测伪代码
class CPDRadar:
    def __init__(self):
        self.radar = Radar60GHz()
        self.vital_signs_threshold = {
            'breathing_rate': (10, 30),  # 次/分钟
            'heart_rate': (60, 120)       # 次/分钟
        }
        
    def detect(self):
        """
        检测车内儿童
        
        Returns:
            {
                'detected': bool,
                'location': 'rear_left' | 'rear_right' | 'front',
                'vital_signs': {'breathing': float, 'heart_rate': float}
            }
        """
        # 1. 获取雷达点云
        point_cloud = self.radar.get_point_cloud()
        
        # 2. 检测生命体征
        vital_signs = self.extract_vital_signs(point_cloud)
        
        # 3. 判断是否为儿童
        is_child = self.classify_child(vital_signs)
        
        return {
            'detected': is_child,
            'location': self.locate_target(point_cloud),
            'vital_signs': vital_signs
        }
    
    def extract_vital_signs(self, point_cloud):
        """
        从雷达点云提取生命体征
        """
        # 多普勒频移分析
        breathing_rate = self.analyze_breathing(point_cloud)
        heart_rate = self.analyze_heart_rate(point_cloud)
        
        return {
            'breathing': breathing_rate,
            'heart_rate': heart_rate
        }
    
    def classify_child(self, vital_signs):
        """
        判断是否为儿童生命体征
        """
        breathing = vital_signs['breathing']
        heart_rate = vital_signs['heart_rate']
        
        # 儿童生命体征范围
        if 20 <= breathing <= 40 and 80 <= heart_rate <= 130:
            return True
        
        return False

Crash Avoidance阶段详细解读

1. AEB性能要求提升

新增测试场景：

场景代码	场景描述	测试速度	通过条件
C2C-01	前车突然减速	50-80km/h	避免碰撞或速度降低≥50%
C2C-02	前车静止	30-60km/h	避免碰撞
C2V-01	横向车辆穿越	30-50km/h	避免碰撞
C2P-01	行人横穿	20-50km/h	避免碰撞
C2P-02	行人沿路行走	30-60km/h	避免碰撞或速度降低≥30%

2. 车道保持辅助（LKA）

自适应LKA（2026新增）：

class AdaptiveLKA:
    """
    自适应车道保持辅助
    
    根据驾驶员警觉性调整干预强度
    """
    
    def __init__(self):
        self.alertness_levels = {
            'high': {'intervention': 'minimal', 'warning': 'none'},
            'medium': {'intervention': 'moderate', 'warning': 'visual'},
            'low': {'intervention': 'strong', 'warning': 'audio'}
        }
        
    def update(self, driver_state):
        """
        根据驾驶员状态更新LKA参数
        
        Args:
            driver_state: {
                'alertness': 'high' | 'medium' | 'low',
                'fatigue_score': 0-100,
                'distraction_score': 0-100
            }
        """
        alertness = driver_state['alertness']
        config = self.alertness_levels[alertness]
        
        # 调整转向力矩
        if config['intervention'] == 'minimal':
            self.torque_limit = 1.0  # Nm
        elif config['intervention'] == 'moderate':
            self.torque_limit = 2.5  # Nm
        else:  # strong
            self.torque_limit = 5.0  # Nm
        
        # 调整警告方式
        self.warning_mode = config['warning']

Crash Protection阶段详细解读

1. 乘员多样性测试

新增测试配置：

乘员类型	身高	体重	测试重点
小身材女性	149cm	49kg	胸部压缩量、颈部伤害
大身材男性	188cm	99kg	腿部伤害、头部碰撞
老年人	165cm	70kg	胸部伤害、肋骨骨折风险
儿童（6岁）	120cm	22kg	儿童安全座椅兼容性

2. 侧翻保护

测试要求：

• 车顶强度：≥4倍车重
• 侧翻后车门可开启性
• 安全带预紧器激活时序

Post-Crash Safety阶段详细解读

1. 救援信息表（Rescue Sheet）

ISO 17840标准：

信息类别	必填内容
车辆识别	VIN、车型、年份
动力系统	燃油类型、电池位置
高压系统	电压、切断位置（仅EV）
气囊位置	气囊数量、位置、类型
安全带预紧器	位置、激活条件

2. 增强型eCall系统

必须传输的数据：

{
  "timestamp": "2026-07-18T00:00:00Z",
  "location": {
    "latitude": 48.1351,
    "longitude": 11.5820,
    "altitude": 520
  },
  "crash_info": {
    "impact_type": "frontal",
    "severity": "high",
    "delta_v": 45.2
  },
  "occupant_info": {
    "total_count": 4,
    "seatbelt_status": ["fastened", "fastened", "unfastened", "fastened"],
    "airbag_deployed": ["yes", "yes", "no", "yes"]
  },
  "vehicle_info": {
    "vin": "WVWZZZ1KZPW123456",
    "fuel_type": "electric",
    "battery_capacity": 75,
    "thermal_runaway_risk": false
  }
}

3. 电动车特殊要求

热失控检测（90分钟要求）：

检测项	要求	检测方法
电池温度	≤60°C	温度传感器
烟雾检测	无检测到	光学传感器
电压降	≤10%	电压监测

Zeekr 7GT案例分析（Euro NCAP首测车型）

评分详情

阶段	得分率	星级
Safe Driving	85%	⭐⭐⭐⭐⭐
Crash Avoidance	92%	⭐⭐⭐⭐⭐
Crash Protection	88%	⭐⭐⭐⭐⭐
Post-Crash Safety	95%	⭐⭐⭐⭐⭐

DMS表现

优势：

• 疲劳检测得分率：90%
• 分心检测得分率：88%
• 损伤检测得分率：85%（新增项）

不足：

• 触摸屏依赖过重，HMI得分较低
• 物理控制功能缺失（喇叭、雨刮器）

CPD表现

• 儿童检测准确率：95%
• 误报率：<5%
• 警告响应时间：≤20s

AB Dynamics测试工具

Special Groups Euro NCAP 2026模块

预配置场景：

• 总数：1200+场景
• 覆盖：Safe Driving、Crash Avoidance、Crash Protection
• 节省开发时间：数月

场景分类：

类别	数量	示例场景
疲劳检测	180	PERCLOS≥30%、微睡眠、持续闭眼
分心检测	220	手机使用、视线偏离、中控操作
损伤检测	150	酒精损伤、药物损伤、疲劳损伤
AEB测试	350	前车减速、行人横穿、自行车穿越
LKA测试	200	车道偏离、弯道保持、紧急避让
CPD测试	100	婴儿检测、儿童检测、宠物检测

IMS开发启示

1. 开发优先级

模块	Euro NCAP分数	开发周期	优先级
基础DMS（疲劳+分心）	15分	3个月	🔴 高
酒精损伤检测	5分	2个月	🔴 高
无响应驾驶员干预	5分	2个月	🔴 高
CPD雷达方案	10分	3个月	🔴 高
安全带误用检测	5分	2个月	🟡 中
HMI物理按钮	8分	1个月	🟡 中

2. 测试验证策略

步骤1：场景覆盖验证

# 场景覆盖检查脚本
def check_scenario_coverage(test_results, euro_ncap_scenarios):
    """
    检查测试场景覆盖率
    
    Args:
        test_results: 已完成的测试结果
        euro_ncap_scenarios: Euro NCAP 2026所有场景
    
    Returns:
        coverage_report: {
            'total_scenarios': int,
            'passed_scenarios': int,
            'failed_scenarios': int,
            'missing_scenarios': list
        }
    """
    passed = []
    failed = []
    
    for scenario in euro_ncap_scenarios:
        if scenario['id'] in test_results:
            if test_results[scenario['id']]['passed']:
                passed.append(scenario)
            else:
                failed.append(scenario)
    
    missing = [s for s in euro_ncap_scenarios if s['id'] not in test_results]
    
    return {
        'total_scenarios': len(euro_ncap_scenarios),
        'passed_scenarios': len(passed),
        'failed_scenarios': len(failed),
        'missing_scenarios': len(missing),
        'coverage_rate': len(passed) / len(euro_ncap_scenarios) * 100
    }

步骤2：自动测试流水线

# 自动测试流水线示例
class EuroNCAPTestPipeline:
    def __init__(self, vehicle_config):
        self.vehicle = vehicle_config
        self.test_results = {}
        
    def run_all_tests(self):
        """运行所有Euro NCAP测试"""
        # 1. DMS测试
        self.run_dms_tests()
        
        # 2. CPD测试
        self.run_cpd_tests()
        
        # 3. AEB测试
        self.run_aeb_tests()
        
        # 4. HMI测试
        self.run_hmi_tests()
        
        # 5. 生成报告
        return self.generate_report()
    
    def run_dms_tests(self):
        """DMS测试套件"""
        dms_scenarios = [
            {'id': 'DMS-F-01', 'type': 'fatigue', 'duration': 60},
            {'id': 'DMS-D-01', 'type': 'distraction', 'duration': 30},
            {'id': 'DMS-I-01', 'type': 'impairment', 'duration': 120}
        ]
        
        for scenario in dms_scenarios:
            result = self.execute_scenario(scenario)
            self.test_results[scenario['id']] = result

3. 文档准备清单

Euro NCAP Dossier必备内容：

章节	内容	页数
系统概述	传感器配置、软件版本	5
DMS算法	疲劳/分心/损伤检测逻辑	15
测试报告	1200+场景测试结果	50
性能数据	精度、召回率、误报率	10
边界条件	光照、遮挡、温度范围	5

总结

Euro NCAP 2026协议在Safe Driving阶段大幅提升要求，新增酒精损伤检测、无响应驾驶员干预、HMI评估，并将CPD纳入强制要求。IMS开发需重点关注：

1. DMS多模态融合：疲劳+分心+损伤检测一体化
2. CPD雷达方案：60GHz毫米波雷达穿透性优势
3. HMI物理按钮：避免全触摸屏配置损失8分
4. 自动测试流水线：覆盖1200+场景验证

---

官方参考： Euro NCAP 2026 Provisional Protocols, https://www.euroncap.com/en/for-engineers/protocols/2026-protocols/