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Euro NCAP 2026协议深度解读：从2分到25分，DMS如何成为安全核心

官方协议信息

• 协议名称： Euro NCAP Safe Driving Occupant Monitoring Protocol v1.2 (2026年7月)
• 官方文档： https://cdn.euroncap.com/cars/assets/Euro_NCAP_Protocol_Safe_Driving_Occupant_Monitoring_v1_2_aebbc7361f.pdf
• Driver Engagement协议： https://www.euroncap.com/media/85854/euro-ncap-protocol-safe-driving-driver-engagement-v10.pdf
• 生效时间： 2026年1月1日
• 版本： v1.2 (2026年7月更新)

2023 vs 2026 对比：核心变化

评估类别	2023协议	2026协议	分值变化
驾驶员监测(DMS)	最多2分	驾驶员参与类别中最多25分	12.5倍
损伤检测	不包含	必须检测酒精/药物损伤	新增
无响应驾驶员	仅发警告	递进警告+紧急停止功能	强化
儿童存在检测(CPD)	直接传感最多4分	最多5分，15秒内检测	强化
安全带监测	检测是否扣好	检测错误佩戴+后排	强化
气囊自适应	无要求	按乘员大小/位置/姿态调整	新增
eCall碰撞响应	事故严重度	必须包含乘员数量	新增

DMS具体测试场景清单

1. 疲劳检测（高速公路场景）

场景编号	场景描述	检测条件	通过标准
F-01	轻度疲劳	速度≥50km/h，PERCLOS 15-25%	≤10秒检测，一级警告
F-02	中度疲劳	PERCLOS 25-40%	≤5秒检测，二级警告
F-03	重度疲劳	PERCLOS>40%，持续5秒	≤3秒检测，三级警告+干预
F-04	微睡眠	闭眼1.5±0.2秒	≤3秒检测，一级警告
F-05	打哈欠	嘴部张开>2秒	记录但不单独触发

2. 分心检测

场景编号	场景描述	触发条件	警告时限
D-01	视线偏离道路	视线偏离>3秒（单次）	≤4秒一级警告
D-02	手持手机（耳边）	手机至耳边	≤3秒一级警告
D-03	手机打字操作	低头+手部操作	≤3秒一级警告
D-04	频繁短瞥	短瞥累计>5次/30秒	≤30秒二级警告
D-05	转身看后排	躯干旋转>45°	≤4秒一级警告
D-06	调节中控	视线在中控>4秒	≤5秒一级警告

3. 损伤检测（2026新增）

场景编号	场景描述	检测方法	通过标准
I-01	酒精损伤	面部特征+头部运动模式	检测到异常时发出警告
I-02	药物损伤	瞳孔+面部+反应延迟	检测到异常时发出警告
I-03	驾驶能力下降	车道偏离频率+反应时延	综合评分触发警告

4. 无响应驾驶员（2026强化）

场景编号	场景描述	递进响应	时限要求
U-01	眼睛闭合不响应	一级声音警告	≤5秒
U-02	一级警告无响应	二级声光警告	≤10秒
U-03	二级警告无响应	三级：收紧安全带+空调	≤15秒
U-04	持续无响应	紧急停车功能激活	≤30秒

5. CPD儿童存在检测

场景编号	场景描述	检测时限	响应要求
C-01	锁车后儿童在座	≤15秒	车外声光警告
C-02	未锁车儿童在座	≤10分钟	车外声光警告
C-03	警告持续无人响应	每分钟重复≥20分钟	钥匙/App通知
C-04	高温紧急	车内温度>40°C	空调开启+解锁+紧急通知

6. 安全带监测

场景编号	场景描述	检测要求	通过标准
B-01	前排未系安全带	速度>22km/h	声光提醒
B-02	后排未系安全带	座椅有人+未扣	声光提醒
B-03	安全带在背后	扣好但位置错误	≤10秒检测到
B-04	安全带仅腰部	肩带未正确使用	≤10秒检测到

7. 气囊自适应

场景编号	场景描述	系统响应	通过标准
A-01	后向儿童座椅	气囊自动禁用	检测到即禁用
A-02	前排乘员体型小	减小气囊展开力度	按体型分类调整
A-03	脚搭仪表台	警告+气囊调整	≤5秒警告
A-04	上身靠近仪表台	警告(<20cm)	≤3秒警告

技术架构要求

graph TB
    subgraph 传感器层
        A[DMS摄像头 RGB-IR]
        B[OMS摄像头 后排]
        C[mmWave雷达 CPD+生命体征]
        D[座椅压力阵列]
        E[安全带张力传感器]
        F[重量传感器]
    end
    
    subgraph 处理层
        G[高通8255 Hexagon NPU]
        H[实时眼/头跟踪]
        I[PERCLOS计算]
        J[手机使用检测]
        K[损伤特征检测]
        L[乘员分类]
        M[安全带状态]
        N[姿态/OOP检测]
    end
    
    subgraph 决策层
        O[场景匹配引擎]
        P[警告等级判定]
        Q[递进响应控制]
    end
    
    subgraph 执行层
        R[声音/灯光警告]
        S[安全带收紧]
        T[空调控制]
        U[气囊调整]
        V[紧急停车eCall]
    end
    
    A --> H
    A --> I
    A --> J
    A --> K
    B --> L
    B --> N
    C --> L
    D --> N
    E --> M
    F --> L
    
    H --> O
    I --> O
    J --> O
    K --> O
    L --> O
    M --> O
    N --> O
    
    O --> P
    P --> Q
    Q --> R
    Q --> S
    Q --> T
    Q --> U
    Q --> V

IMS系统开发落地清单

传感器硬件BOM

传感器	型号	覆盖场景	单价(估)
DMS RGB-IR	OV2311, 2MP, 全局快门	F/D/I/U 全覆盖	$8
OMS后排	OV2311, 2MP	L/N/B-02	$8
60GHz mmWave	TI IWR6843AOP	C/L	$15
77GHz mmWave	LinpoWave 77GHz	C+心率	$20
座椅压力阵列	16×16织物	N/L	$12
安全带张力	应变片	B-03/B-04	$3
重量传感器	压阻式	L/儿童座椅	$5
总计	-	-	~$71

软件模块开发优先级

模块	覆盖场景	开发周期	优先级
眼/头跟踪+PERCLOS	F-01~F-04	3月	🔴 P0
分心检测+手机识别	D-01~D-06	4月	🔴 P0
安全带状态检测	B-01~B-04	2月	🔴 P0
CPD雷达	C-01~C-04	3月	🔴 P0
乘员分类	A-01~A-02	4月	🟡 P1
OOP检测	A-03~A-04	3月	🟡 P1
损伤检测	I-01~I-03	6月	🟡 P1
无响应递进	U-01~U-04	3月	🟡 P1
紧急停车集成	U-04	6月	🟢 P2
eCall乘员数据	eCall	3月	🟢 P2

参考实现代码

"""
Euro NCAP 2026 场景检测引擎

根据官方协议v1.2实现场景匹配和警告等级判定
"""

from dataclasses import dataclass
from enum import IntEnum
from typing import Dict, Optional

class WarningLevel(IntEnum):
    NONE = 0
    LEVEL_1 = 1  # 声音+灯光提醒
    LEVEL_2 = 2  # 强化声光+收紧安全带
    LEVEL_3 = 3  # 紧急停车+eCall

@dataclass
class DriverState:
    """驾驶员状态输入"""
    perclos: float = 0.0          # PERCLOS值 0-1
    eye_closure_duration: float = 0.0  # 当前闭眼时长(秒)
    gaze_off_road_duration: float = 0.0  # 视线偏离时长(秒)
    phone_detected: bool = False  # 手机使用
    phone_position: str = ""     # ear/texting/none
    head_rotation: float = 0.0   # 头部旋转角度
    yawn_detected: bool = False
    impairment_score: float = 0.0  # 损伤评分0-1
    responsive: bool = True       # 是否响应

@dataclass
class OccupantState:
    """乘员状态输入"""
    seat_occupied: bool = False
    weight_kg: float = 0.0
    seatbelt_buckled: bool = False
    seatbelt_position: str = "correct"  # correct/behind_back/lap_only
    child_seat_detected: bool = False
    child_seat_type: str = ""  # rear_facing/forward_facing/booster
    posture: str = "normal"    # normal/leaning/feet_up/oop
    distance_to_dashboard: float = 999.0  # cm

@dataclass
class CabinState:
    """座舱环境"""
    speed_kmh: float = 0.0
    door_locked: bool = False
    engine_on: bool = False
    cabin_temp: float = 25.0
    time_since_lock: float = 0.0  # 秒

class EuroNCAP2026ScenarioEngine:
    """
    Euro NCAP 2026 协议场景检测引擎
    
    根据协议v1.2实现:
    - DMS: 疲劳/分心/损伤/无响应
    - CPD: 儿童存在检测
    - 安全带监测
    - 气囊自适应
    """
    
    def evaluate_dms(self, driver: DriverState, 
                     cabin: CabinState) -> Dict:
        """评估DMS场景"""
        results = []
        
        # === 疲劳检测 (速度≥50km/h) ===
        if cabin.speed_kmh >= 50:
            if driver.perclos > 0.40 and driver.eye_closure_duration > 5:
                results.append(('F-03', 'severe_fatigue', 
                               WarningLevel.LEVEL_2, 3.0))
            elif driver.perclos > 0.25:
                results.append(('F-02', 'moderate_fatigue',
                               WarningLevel.LEVEL_1, 5.0))
            elif driver.perclos > 0.15:
                results.append(('F-01', 'mild_fatigue',
                               WarningLevel.LEVEL_1, 10.0))
            
            # 微睡眠
            if 1.3 <= driver.eye_closure_duration <= 1.7:
                results.append(('F-04', 'microsleep',
                               WarningLevel.LEVEL_1, 3.0))
        
        # === 分心检测 ===
        if driver.gaze_off_road_duration > 3.0:
            results.append(('D-01', 'gaze_off_road',
                           WarningLevel.LEVEL_1, 4.0))
        
        if driver.phone_detected:
            if driver.phone_position == 'ear':
                results.append(('D-02', 'phone_ear',
                               WarningLevel.LEVEL_1, 3.0))
            elif driver.phone_position == 'texting':
                results.append(('D-03', 'phone_texting',
                               WarningLevel.LEVEL_1, 3.0))
        
        if abs(driver.head_rotation) > 45:
            results.append(('D-05', 'turning_back',
                           WarningLevel.LEVEL_1, 4.0))
        
        # === 损伤检测 ===
        if driver.impairment_score > 0.6:
            results.append(('I-01', 'impairment_detected',
                           WarningLevel.LEVEL_1, 5.0))
        
        # === 无响应驾驶员 ===
        if not driver.responsive:
            results.append(('U-01', 'unresponsive_l1',
                           WarningLevel.LEVEL_1, 5.0))
            # 递进逻辑在实际中需要时间追踪
        
        return {
            'scenarios': results,
            'max_level': max(r[2] for r in results) if results else 0,
        }
    
    def evaluate_cpd(self, occupant: OccupantState,
                     cabin: CabinState) -> Dict:
        """评估CPD场景"""
        results = []
        
        if not cabin.engine_on and not occupant.seat_occupied:
            return {'scenarios': [], 'max_level': 0}
        
        # 检测到儿童（重量<30kg或儿童座椅）
        is_child = (occupant.weight_kg < 30 or 
                    occupant.child_seat_detected)
        
        if is_child and cabin.door_locked:
            if cabin.time_since_lock <= 15:
                results.append(('C-01', 'child_detected_locked',
                               WarningLevel.LEVEL_1, 15.0))
            
            # 高温
            if cabin.cabin_temp > 40:
                results.append(('C-04', 'hot_car_emergency',
                               WarningLevel.LEVEL_3, 0.0))
        
        return {
            'scenarios': results,
            'max_level': max(r[2] for r in results) if results else 0,
        }
    
    def evaluate_seatbelt(self, occupant: OccupantState,
                          cabin: CabinState) -> Dict:
        """评估安全带场景"""
        results = []
        
        if occupant.seat_occupied and not occupant.seatbelt_buckled:
            if cabin.speed_kmh > 22:
                results.append(('B-01', 'no_seatbelt_front',
                               WarningLevel.LEVEL_1, 0.0))
        elif occupant.seatbelt_buckled:
            if occupant.seatbelt_position == 'behind_back':
                results.append(('B-03', 'belt_behind_back',
                               WarningLevel.LEVEL_1, 10.0))
            elif occupant.seatbelt_position == 'lap_only':
                results.append(('B-04', 'belt_lap_only',
                               WarningLevel.LEVEL_1, 10.0))
        
        return {
            'scenarios': results,
            'max_level': max(r[2] for r in results) if results else 0,
        }
    
    def evaluate_airbag(self, occupant: OccupantState) -> Dict:
        """评估气囊自适应场景"""
        results = []
        
        if occupant.child_seat_detected and occupant.child_seat_type == 'rear_facing':
            results.append(('A-01', 'rear_facing_child_seat',
                           WarningLevel.NONE, 0.0))
        
        if occupant.distance_to_dashboard < 20:
            results.append(('A-04', 'too_close_dashboard',
                           WarningLevel.LEVEL_1, 3.0))
        
        if occupant.posture == 'feet_up':
            results.append(('A-03', 'feet_on_dashboard',
                           WarningLevel.LEVEL_1, 5.0))
        
        return {
            'scenarios': results,
            'max_level': max(r[2] for r in results) if results else 0,
        }


# 测试
if __name__ == "__main__":
    engine = EuroNCAP2026ScenarioEngine()
    
    # 模拟疲劳+手机使用场景
    driver = DriverState(
        perclos=0.28,
        eye_closure_duration=0.5,
        gaze_off_road_duration=4.5,
        phone_detected=True,
        phone_position='texting',
    )
    cabin = CabinState(speed_kmh=80, engine_on=True)
    
    dms_result = engine.evaluate_dms(driver, cabin)
    print("=== DMS评估 ===")
    for scenario_id, name, level, max_delay in dms_result['scenarios']:
        print(f"  {scenario_id}: {name} → 警告等级{level}, 时限{max_delay}秒")
    print(f"  最高警告等级: {dms_result['max_level']}")
    
    # 模拟CPD场景
    child = OccupantState(
        seat_occupied=True, weight_kg=15,
        child_seat_detected=True, child_seat_type='rear_facing'
    )
    locked_cabin = CabinState(door_locked=True, time_since_lock=10,
                               cabin_temp=42, engine_on=False)
    
    cpd_result = engine.evaluate_cpd(child, locked_cabin)
    print("\n=== CPD评估 ===")
    for scenario_id, name, level, max_delay in cpd_result['scenarios']:
        print(f"  {scenario_id}: {name} → 警告等级{level}, 时限{max_delay}秒")
    print(f"  最高警告等级: {cpd_result['max_level']}")
    
    # 模拟安全带场景
    passenger = OccupantState(
        seat_occupied=True, seatbelt_buckled=True,
        seatbelt_position='behind_back'
    )
    belt_result = engine.evaluate_seatbelt(passenger, cabin)
    print("\n=== 安全带评估 ===")
    for scenario_id, name, level, max_delay in belt_result['scenarios']:
        print(f"  {scenario_id}: {name} → 警告等级{level}, 时限{max_delay}秒")

参考文献

1. Euro NCAP Protocol v1.2: https://cdn.euroncap.com/cars/assets/Euro_NCAP_Protocol_Safe_Driving_Occupant_Monitoring_v1_2_aebbc7361f.pdf
2. Driver Engagement Protocol: https://www.euroncap.com/media/85854/euro-ncap-protocol-safe-driving-driver-engagement-v10.pdf
3. Smart Eye分析: https://smarteye.se/blog/euro-ncap-2026-whats-changing/
4. Anyverse OEM指南: https://anyverse.ai/euro-ncap-2026-in-cabin-monitoring-oem-guidelines-to-readiness/
5. AutoSens 2026讲解: https://auto-sens.com/watch/euro-ncap-occupant-and-driver-monitoring-assessment-2026/
6. Sky Engine AI: https://www.skyengine.ai/blog/navigating-euro-ncap-2026-how-synthetic-data-powers-next-gen-in-cabin-monitoring-systems