Ford ‘RoadSafe’-dashboard helpt verborgen gevaren te vermijden

Delen

Share Kopieer

27-9-2021

Of we nu naar school rijden, naar het werk gaan of de wekelijkse boodschappen doen, we kennen allemaal stukken weg of locaties waar tijdens het rijden meer aandacht nodig is. In sommige gevallen kunnen we ervoor kiezen om deze locaties helemaal te vermijden om ervoor te zorgen dat onze reizen veilig verlopen.

Nu heeft Ford het nieuwe ‘RoadSafe’-concept ontwikkeld dat bestuurders kan helpen waarschuwen voor locaties met een hoger risico en dit soort inzichten beschikbaar maakt voor lokale autoriteiten, zodat ze er iets aan kunnen doen.

De “RoadSafe”-technologie van Ford maakt gebruik van een slim algoritme om geanonimiseerde gegevens uit bronnen, waaronder connected voertuigen, sensoren langs de weg en ongevalsrapporten, te analyseren om vast te stellen waar de kans op verkeersincidenten groter is. Deze informatie kan vervolgens worden weergegeven op een kaart die het risiconiveau aangeeft en kan ook worden gebruikt om bestuurders te waarschuwen voor hotspots.

“Er zijn gebieden in elke stad waar de kans op een incident groter is. Of het nu komt door een slecht geplaatst bord, een niet-gerepareerde kuil of kruispunten die zijn gebouwd om veel minder verkeer op te vangen dan we tegenwoordig hebben. Nu kan Ford de pijnpunten lokaliseren, zodat bestuurders er meer van bewust kunnen worden gemaakt en autoriteiten deze kunnen aanpakken”, aldus Jon Scott, projectleider, City Insights, Ford Mobility, Europa.

Neem contact op

• 

• Wegen veiliger maken voor iedereen

  De digitale tool “RoadSafe” is het resultaat van vier jaar onderzoek door Ford, waaronder recentelijk een door de overheid gefinancierd project van 20 maanden, uitgevoerd in samenwerking met Oxfordshire County Council, Loughborough University en AI-sensorspecialisten Vivacity Labs, met ondersteuning van Transport for London en steun van het Britse innovatiebureau Innovate UK.

  Het onderzoek begon met een analyse van Londen om de verkeersveiligheidshotspots aan het licht te brengen en de mogelijke oorzaken en veiligheidsbeperkingen te identificeren. In de afgelopen 15 maanden is het onderzoek uitgebreid naar Oxfordshire, met meer dan 200 personenauto’s en bedrijfswagens die vrijwillig zijn aangesloten in Londen en Oxfordshire. De gegevens stelden het team in staat om een “Road Segment Risk Rating Heat Map” te ontwikkelen waarop weggedeelten zijn geïdentificeerd die van bijzonder belang zijn.

• 

• Dashboard onderdelen

  Dit dashboard bevat verschillende gegevenslagen, waaronder historische ongevalsgegevens en een ‘Risk Prediction’-beoordelingsalgoritme voor elk wegsegment op basis van een reeks gegevensinvoeren. Deze zijn berekend met behulp van geavanceerde gegevensanalysetechnieken.¹ De beoordeling “Road Segment Risk Prediction” gebruikt kleuren om aan te geven waar de kans groter is dat incidenten plaatsvinden, waarbij rood het hoogste risiconiveau heeft en geel het laagste.

  Om de gegevens te verzamelen, registreren de connected voertuigen gebeurtenissen tijdens het rijden, waaronder remmen, sturen en accelereren, terwijl de Vivacity-sensoren langs de weg de bewegingen van verschillende vervoerswijzen volgen. De sensoren gebruiken machine learning-algoritmen om bijna-ongelukken te detecteren. Ze analyseren daarnaast de bewegingspatronen van kwetsbare weggebruikers zoals fietsers en voetgangers, en van ‘non-connected’ voertuigen. Alle gegevens die door de sensoren worden verzameld, worden geanonimiseerd. Het beeldmateriaal wordt bij de bron verwijderd, waardoor wegen veiliger worden zonder dat hierbij de privacy van de weggebruiker wordt geschonden.

• 

• Voertuig- en sensorgegevens

  Door voertuig- en sensorgegevens te combineren, kan een breed scala aan risico’s worden geïdentificeerd, zoals plaatsen waar voertuigen te dicht langs fietsers passeren; een slecht gelegen bushalte waardoor het verkeer vastloopt; en slecht ontworpen infrastructuur zoals rotondes en kruispunten die zorgen voor verwarring en bijna-ongevallen.

  Voor bedrijven en wagenparken kan het “RoadSafe”-algoritme worden gebruikt om de route van chauffeurs te optimaliseren om uit de buurt te blijven van bepaalde probleemgebieden, of om chauffeurs te waarschuwen wanneer ze zich in risicovollere gebieden bevinden, waardoor de potentiële uitvaltijd als gevolg van incidenten wordt verminderd. “RoadSafe” is universeel toepasbaar en schaalbaar voor gebieden variërend van grote steden tot kleine steden, en zou een aanzienlijke impact kunnen hebben op het aantal verkeersongevallen.

• 

• Toekomstige Digitale tools

  In de toekomst zou dergelijke technologie ook nuttig kunnen zijn voor passagiers die in autonome voertuigen rijden. Door de boordsensoren van het voertuig te combineren met een digitale tool, kan er nog eerder worden geanticipeerd op gevaarlijke situaties en kan hun werking daarop worden aangepast.

  Ford introduceerde “RoadSafe” op het Cenex LCV-evenement op 22 september in het testcentrum van Millbrook, Bedford, VK.

# # #

¹ De ongevalsgegevens worden geregistreerd via het Britse STATS19-ongevallenrapportagesysteem.