Новый алгоритм прокладывает самые безопасные маршруты для городских водителей

Pixabay

Большинство навигационных приложений могут показать вам максимально быстрый маршрут к месту назначения, а некоторые могут даже предложить экологически чистый маршрут, рассчитанный на наименьшее количество выбросов углерода.

Но что, если бы они могли также наметить самый безопасный маршрут с минимально возможным риском аварии?

Новый алгоритм, разработанный исследователями UBC, может сделать это реальностью. Во главе с доктором Тареком Сайедом, профессором кафедры гражданского строительства UBC, и аспирантом Тареком Гулем, группа разработала новый подход, который определяет наиболее безопасный маршрут в городской сети с использованием данных о риске аварии в режиме реального времени и может быть включен в навигационные приложения, такие как Google Maps.

Для проведения своего исследования команда использовала данные с 10 беспилотных летательных аппаратов, парящих над центром Афин, Греция, в течение нескольких дней и записывала факторы, включая положение транспортного средства, скорость и ускорение. Они использовали эту информацию для выявления промахов между транспортными средствами, а затем прогнозировали риск аварий в режиме реального времени.

«Это исследование является первым, в котором используются данные о риске аварии в режиме реального времени, чтобы предоставить навигационные указания и дать вам максимально безопасный маршрут вождения по городу», — сказал доктор Сайед. «Алгоритм способен корректировать направления в режиме реального времени, предлагая объездные пути, чтобы избежать опасных мест. Это помогает повысить безопасность дорожного движения для всех пользователей. Например, компании смогут эффективно маршрутизировать свой автопарк, уделяя приоритетное внимание безопасности и снижению риска аварий».

Самый быстрый маршрут не всегда самый безопасный

Исследование также показало, что самые быстрые маршруты не всегда являются самыми безопасными. Например, команда проанализировала небольшой участок городской дорожной сети Афин и обнаружила, что только 23 процента самых быстрых маршрутов также считаются самыми безопасными маршрутами. В среднем, самый безопасный маршрут использовал 54 процента дорог, используемых на самом быстром маршруте. Это указывает на то, что участники дорожного движения должны учитывать сочетание безопасности и эффективности при выборе направлений, сказал Гуль.

«В сети, которую мы рассмотрели, был четкий компромисс между безопасностью и мобильностью: самый безопасный маршрут, как правило, был на 22 процента безопаснее, чем самый быстрый маршрут, в то время как самый быстрый маршрут был всего на 11 процентов быстрее, чем самый безопасный маршрут. Это говорит о том, что на самых безопасных маршрутах наблюдается значительный рост безопасности при небольшом увеличении времени в пути. Кроме того, промежуточные маршруты, которые учитывают как безопасность, так и мобильность, дадут большие преимущества в плане безопасности, которые намного перевесят увеличение времени в пути».

Подключенные города

«Если городская дорожная сеть имеет доступ к новым технологиям, таким как данные автономных транспортных средств, камеры и другие сенсорные технологии, открываются новые возможности для измерения безопасности в режиме реального времени и эффективного маршрутирования», — сказал д-р Сайед. «Эти технологии в настоящее время генерируют беспрецедентные объемы данных, что приводит к появлению новых приложений для интеллектуальной мобильности в будущем».

Алгоритм также может быть использован для маршрутизации велосипедов, при этом велосипедисты и пешеходы являются одними из наиболее уязвимых пользователей дорожных сетей. «Включение данных о пешеходах и велосипедистах в будущие алгоритмы или навигационные инструменты позволит нам значительно повысить их безопасность», — сказал д-р Сайед.

Он добавил, что важно использовать данные о рисках аварий в режиме реального времени в любом алгоритме прогнозирования аварий или оптимизации безопасности, чтобы отражать текущие условия, предоставлять более точные оценки риска аварий и сокращать количество дорожно-транспортных происшествий. Использование этих данных и передовых методов моделирования позволяет создать более безопасный алгоритм маршрута, который помогает участникам дорожного движения расставлять приоритеты в отношении безопасности без ущерба для эффективности.

Подробнее: Tarek Ghoul et al, Real-time safest route identification: Examining the trade-off between safest and fastest routes, Analytic Methods in Accident Research (2023). DOI: 10.1016/j.amar.2023.100277 🔗