System ostrzeże o niebezpiecznym punkcie na drodze. Czy pomysł Forda zrewolucjonizuje motoryzacje?

23 września 2021

Wszyscy znamy z naszych codziennych podróży do pracy, szkoły, czy na zakupy, odcinki dróg lub punkty, w których należy zachować szczególną ostrożność. W niektórych przypadkach możemy zdecydować się na objazd, aby bezpieczne dotrzeć do celu. Czy inteligentne systemy bezpieczeństwa mogą uratować nasze zdrowie, a nawet życie?

W każdym mieście są obszary, w których prawdopodobieństwo wypadku jest wyższe, czy to z powodu źle ustawionego znaku, nienaprawionej wyrwy w jezdni, czy skrzyżowań zbudowanych z myślą o znacznie mniejszym ruchu.

System „RoadSafe”, opracowany przez Forda, ma być źródłem ostrzeżeń o drogowych punktach podwyższonego ryzyka, a także istotnych informacji dla lokalnych władz, które pomogą w udoskonalaniu infrastruktury komunikacyjnej. System „RoadSafe” ma uniwersalne zastosowanie zarówno w skali dużych miast jak i małych miejscowości, może więc wpływać znacząco na liczbę wypadków drogowych. Czy dzięki temu zwiększy się poziom bezpieczeństwa na drogach?

Kobiety cenią bezpieczeństwo na drodze bardziej od mężczyzn. Co jeszcze jest istotne dla Polaków w trakcie długich podróży samochodem?

System „RoadSafe” – jak to działa?

„RoadSafe” korzysta z inteligentnego algorytmu, przetwarzającego anonimowe dane z pojazdów skomunikowanych, sieci przydrożnych detektorów i raportów z wypadków, aby wskazać miejsca, w których istnieje większe ryzyko kolizji. Informacje te mogą być przedstawione na mapie, gdzie określany jest ich stopień zagrożenia, a następnie użyte do ostrzegania kierowców o niebezpiecznych punktach drogowych.

System „RoadSafe”, opracowany przez Forda, fot. materiały prasowe / Ford

Badania, których celem było wskazanie newralgicznych punktów na drogach oraz określenie przyczyn zagrożeń i środków zaradczych, rozpoczęto od analiz obszaru Wielkiego Londynu. W ciągu ostatnich 15 miesięcy badania rozszerzono na hrabstwo Oxfordshire, a liczba skomunikowanych z siecią za zgodą właścicieli pojazdów osobowych i dostawczych z Londynu i Oxfordshire przekroczyła 200. Dane te umożliwiły zespołowi opracowanie „Mapy ocen stopnia zagrożenia odcinków dróg”, która pozwala zidentyfikować odcinki dróg stanowiące największy problem.

Aktywna tablica gromadzi różne warstwy danych dla każdego odcinka drogi, między innymi dane historyczne o odnotowanych tam wypadkach oraz algorytmy ocen „prognozowanego ryzyka”, które opierają się na wprowadzonych informacjach i są obliczane przy użyciu zaawansowanych technik analizy danych. „Prognoza ryzyka na odcinku drogi” przedstawia skalę prawdopodobieństwa incydentów w kolorach – przyjęto, że kolor czerwony oznacza najwyższy stopień ryzyka, a żółty najniższy.

Aby zgromadzić niezbędne dane, pojazdy skomunikowane z siecią rejestrują zdarzenia drogowe, między innymi dane z układu kierowniczego, informacje dotyczące hamowania i przyspieszania, natomiast sieć specjalnych detektorów śledzi na drogach aktywność różnych środków transportu. Detektory wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do wykrywania zdarzeń o charakterze i przebiegu zbliżonym do wypadków i są w stanie analizować wzorce ruchu użytkowników dróg szczególnie narażonych na kolizje, takich jak rowerzyści i piesi, a także pojazdy nieskomunikowane. Wszystkie dane udostępniane przez detektory drogowe są anonimowe, a transmisje wideo są blokowane w początkowym etapie, dzięki czemu drogi stają się bezpieczniejsze bez naruszania prywatności.

Połączenie danych pochodzących z pojazdów i detektorów może pomóc w zidentyfikowaniu wielu zagrożeń, na przykład miejsc, w których pojazdy przejeżdżają zbyt blisko rowerzystów, źle zlokalizowanych przystanków autobusowych powodujących zatory w ruchu oraz źle zaprojektowanej infrastruktury – rond i skrzyżowań, powodujących dezorientację i prowokujących sytuacje wypadkowe.

Przyszłość motoryzacji – autonomiczna i bezpieczna?

W przyszłości z rozwiązań takich mogliby korzystać również pasażerowie pojazdów autonomicznych. Wykorzystanie kombinacji czujników pokładowych pojazdu z cyfrowym narzędziem mogłoby pomóc takim pojazdom jeszcze wcześniej przewidywać niebezpieczne sytuacje, a tym samym odpowiednio dostosowywać działania.