Teške kočenje kao indikatori rizika sudara na cestovnom segmentu

U ovom članku istražujemo kako se događaji teškog kočenja (HBEs) mogu koristiti kao indikatori rizika sudara na cestovnim segmentima. Naš tim, predvođen Nehom Arorom, voditeljem tima za mobilnost AI-a, i Yechenom Li, inženjerom softvera u Google Researchu, otkrili smo pozitivnu korelaciju između HBEsa prikupljenih putem Android Autoa i stvarnih stopa sudara na cestovnim segmentima. Naš rad potvrđuje da ceste s većim brojem HBEsa imaju značajno veći rizik sudara, te predlažemo da se takvi događaji mogu koristiti kao vodeći pokazatelji za procjenu sigurnosti cesta.

Uvod u sigurnost na cestama

Sigurnost na cestama tradicionalno se procjenjuje na temelju statistika sudara koje prikupljaju policije, često se smatraju “zlatnim standardom” jer direktno koreliraju s smrtnim slučajevima, ozljedama i štetom na imovini. Međutim, ovisnost o povijesnim podacima o sudarima za prediktivno modeliranje predstavlja značajne izazove, jer takvi podaci su “odgađajući” indikator. Sudari su statistički rijetki događaji na lokalnim i lokalnim cestama, pa može potrajati nekoliko godina da se prikupe dovoljni podaci za uspostavljanje valjanog sigurnosnog profila određenog cestovnog segmenta. Rjeđost podataka i nekonzistentni standardi izvješćivanja širom regija kompliciraju razvoj robustnih modela predikcije rizika.

Proaktivna procjena sigurnosti zahtijeva “vodeće” mjere: proksije za rizik sudara koji koreliraju s sigurnosnim rezultatima, ali se češće događaju nego sudari. U radu “From Lagging to Leading: Validating Hard Braking Events as High-Density Indicators of Segment Crash Risk” evaluiramo učinkovitost događaja teškog kočenja (HBEs) kao skalabilnog zamjenskog mjerača za rizik sudara. HBE je trenutak kada vozilo pređe određeni prag ubrzanja (-3m/s²), koji tumačimo kao evazivni manevar. HBEs omogućuju analizu na razini cjelokupne mreže jer su podaci iz povezane vozila, dok se blizinski zamjenski mjerači poput vremena do sudara često moraju koristiti fiksnim senzorima.

Korelacija između HBEs i stopa sudara

Podaci o HBEsima

Da bismo potvrdili korisnost ove mjere, analizirali smo 10 godina javnih podataka o sudarima uz agregirane mjerenja HBEsa. Imediatna prednost HBEsa je gustoća signala. Analiza cestovnih segmenata u Kaliforniji i Virginiji pokazala je da je broj segmenata s promatranim HBEsima bio 18 puta veći od onih s prijavljenim sudarima. Sudari su poznati po rjeđosti – za promatranje jednog događaja na nekim lokalnim cestama može potrajati nekoliko godina – dok HBEs pružaju kontinuiran tok podataka, učvršćujući praznine na sigurnosnoj karti.

Statistička validacija

Glavni cilj bio je utvrditi je li visoka frekvencija HBEsa uzročno povezana s visokim stopama sudara. Koristili smo negativne binomijalne (NB) regresijske modele, standardni pristup u Priručniku za sigurnost na cesti (HSM), koji su u stanju obraditi veći stupanj varijacije nego što je tipično prisutno u podacima o sudarima. Naš modelski okvir kontrolirao je različite konfuzne faktore, uključujući:

– Izloženost: Promet i duljina segmenta.
– Infrastruktura: Vrsta ceste (lokalna, lokalna, autocesta), nagib i kumulativni kut okretanja.
– Dinamika: Prisutnost rampi i promjena broja traka.

Rezultati su pokazali statistički značajnu asocijaciju između stopa HBEsa i stopa sudara u obojoj državi. Cestovni segmenati s većom frekvencijom teškog kočenja konzistentno su imali veće stope sudara, a ova veza vrijedi za različite vrste cesta, od lokalnih lokalnih do autocesta.

Primjena u stvarnom svijetu

Identifikacija visokorizičnih spajanja

Da bismo vizualizirali praktičnu primjenu ove mjere, proučavali smo segment autoceste za spajanje u Kaliforniji koji spaja autocestu 101 s autocestom 880. Povijesni podaci ukazuju na to da je taj segment imao stopu HBEsa približno 70 puta veću od prosječne autoceste u Kaliforniji, s prosječnim sudarom svakih šest tjedana za deset godina. Segment autoceste za spajanje u Kaliforniji Bay Area s jednim sudarom svakih šest tjedana i stopom HBEsa 70 puta većom od prosjeka.

Analiza podataka o povezanim vozilima za tu lokaciju pokazala je da se nalazi u vrhu 1% svih cestovnih segmenata po frekvenciji HBEsa. HBE signal uspješno je označio ovaj izuzetak bez potrebe za deset godina izvješća o sudarima koja su statistički potvrdila rizik. Ovo poravnanje potvrđuje HBEs kao pouzdan zamjenski mjerač koji može identificirati visokorizične lokacije čak i u odsutnosti dugoročnog povijesnog sudara.

Zaključak

Događaji teškog kočenja (HBEs) predstavljaju vrijednu mjeračicu za procjenu rizika sudara na cestovnim segmentima. Njihova gustoća i kontinuiran tok podataka čine ih korisnim u identifikaciji visokorizičnih lokacija, što može značiti manju ovisnost o povijesnim podacima o sudarima. Budući da su HBEs dostupni putem povezane vozila, mogu se koristiti za širu analizu mreže, pružajući cjenovni i praktičan način za poboljšanje sigurnosti na cestama.

Česta pitanja

1. Kako se HBEs prikupljaju?

HBEs se prikupljaju putem Android Auto platforme, koja prikuplja podatke o ubrzanju i kočenju vozila u realnom vremenu. Ovi podaci se zatim agregiraju i analiziraju kako bi se utvrdila frekvencija HBEsa na određenim cestovnim segmentima.

2. Koliko je pouzdan HBEs kao indikator rizika sudara?

Naš rad je pokazao statistički značajnu korelaciju između stopa HBEsa i stopa sudara, što ukazuje na visoku pouzdanost HBEsa kao indikatora rizika sudara. Međutim, važno je napomenuti da HBEs ne mogu zamijeniti povijesne podatke o sudarima, već su najkorisniji kao dodatni pokazatelj.

3. Može li se HBEs koristiti za sve vrste cesta?

Da, HBEs se mogu koristiti za analizu svih vrsta cesta, od lokalnih lokalnih do autocesta. Naš rad je pokazao da postoji statistički značajna korelacija između stopa HBEsa i stopa sudara na različitim vrstama cesta, što ukazuje na široku primjenjivost ove mjere.

4. Kako se HBEs mogu koristiti za poboljšanje sigurnosti na cestama?

HBEs se mogu koristiti za identifikaciju visokorizičnih lokacija na cestama, što može rezultirati manjim brojem sudara i ozljeda. Na primjer, segment autoceste za spajanje u Kaliforniji koji je imao 70 puta veću stopu HBEsa od prosjeka, identificiran je kao visokorizičan bez potrebe za deset godina izvješća o sudarima. Ovo ukazuje na to da se HBEs mogu koristiti za proaktivnu procjenu sigurnosti i poboljšanje sigurnosti na cestama.