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Seguridad Vial: Ford revela los peligros “escondidos” en las calles del Big Data y vehículos conectados

Ford revela por qué algunos cruces urbanos son potencialmente más peligrosos que otros a través de un detallado estudio sobre seguridad vial en ‘puntos negros’ o escondidos.

Gadgerss Por Gadgerss
8 septiembre, 2019
En Autos
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Seguridad Vial: Ford revela los peligros “escondidos” en las calles del Big Data y vehículos conectados
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Ford Mobility ha estado empleando en Europa el análisis de big data combinado con monitoreo in situ para descubrir dónde –y por qué- algunos tramos de las calles son más propensos a que se experimenten accidentes de tráfico que otros.

Los informes vienen del último periodo de un amplio estudio elaborado durante dos años sobre cómo los vehículos conectados y los análisis avanzados pueden ayudar a viajar por las ciudades de manera segura y fácil. Además, muestran cómo algunas mejoras muy simples en las avenidas y los cruces podrían ayudar a reducir problemas de seguridad identificados como ‘puntos negros’ para el tráfico en Londres.

“Utilizar los datos para identificar dónde es más probable que ocurran accidentes relacionados con la seguridad vial es una cosa – probar que el concepto funciona es otra”, afirma Jon Scott, jefe del proyecto City Insights en Ford Mobility Europa. “Lo que hemos hecho ahora es coger el innovador concepto de seguridad vial predictiva y lo hemos llevado un paso más allá conectándolo con expertos en ingeniería civil para entender mejor las razones que provocan los accidentes de tráfico en estos puntos y para hacer sugerencias sobre cómo abordarlas”.

Los expertos en movilidad del equipo de Ford City Insights (el programa City Data Solutions) revelaron el año pasado que algunos indicadores difíciles de detectar podrían ser usados para identificar qué tramos de carretera podrían ser susceptibles de sufrir un incidente de seguridad en el futuro. Estos “puntos negros” de seguridad “escondidos” no podrían haberse identificado de otra forma hasta que un accidente hubiese ocurrido ahí. Estos datos como una frenadas agresivas o el uso de luces de emergencia fueron tomados de un estudio con vehículos conectados en Londres. Este se prolongó durante un año y sus datos se compararon con el histórico de accidentes.

Ahora, para probar el concepto en profundidad y entender mejor por qué ciertos tramos de carretera fueron más proclives a sufrir accidentes, Ford ha estado trabajando con la compañía líder en gestión de tráfico de Reino Unido, Traffic Watch UK. Junto a ellos capturaron y analizaron la actividad de los usuarios de las vías en ocho de los “puntos negros” más complicados en cuanto a problemas de seguridad vial. A partir de esto se podrá identificar qué comportamientos de los conductores y condiciones de la carretera contribuyen a incrementar los accidentes en esos puntos concretos como estos:

  • Los conductores y los ciclistas se saltan las señales de tráfico.
  • Algunas señales de tráfico son ilegibles debido a la falta de poda de la vegetación o a la mala orientación de las mismas.
  • Malas condiciones del asfaltado de las calles, incluyendo problemas con el alcantarillado.
  • Carriles estrechos que original conflictos entre los usuarios de la carretera.

“Probablemente no sea una coincidencia que ahí donde los análisis de Ford identificaron frenadas y giros violentos, también descubrimos evidencias de infracciones con conductores que se saltan los semáforos y señales de tráfico escondidas”, comenta Amanda Wickens, directora del proyecto en Traffic Watch UK, que ha estado ayudando a Ford en el análisis. “Sin ninguna duda, hay una oportunidad para tecnología inteligente conectada y el análisis de datos de los vehículos que puede ayudar a reducir los accidentes de tráfico en el futuro”.

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Ford está ahora en el proceso de compartir a las autoridades locales competentes recomendaciones que pueden ayudar a reconducir problemas de seguridad vial en puntos concretos del mapa. Entre las sugerencias se incluye la instalación de cámaras en los semáforos para disuadir a los vehículos de saltarse el semáforo en rojo, la poda de la vegetación para asegurar una visibilidad clara de las señales en la carretera, duplicar la altura de la posición de letreros y señales, volver a asfaltar las calzadas, elevar las alcantarillas, y revisar los planos de los cruces para adaptarlos a un ancho de carril apropiado en cada caso.

En el futuro, los vehículos conectados y los análisis en tiempo real supondrán que los riesgos de las pistas en los que se expone la seguridad del conductor -señales de tráfico averiadas, por ejemplo- podrían ser identificados y reducidos al instante. El impacto que determinados eventos imperceptibles* futuros podrían tener en la red vial como obras, podrían ser entendidas mejor y se podrían proponer medidas por anticipado que mejoraran la seguridad de ese punto conflictivo.

Después de un estudio en profundidad en Londres, en el que se recogieron más de 500 millones de datos en un millón de millas de conducción, Ford trabaja ahora con otras ciudades para identificar nuevas oportunidades que permitan extrapolar los datos de conducción. City Insights está trabajando con las ciudades de Valencia en España y Colonia en Alemania para ampliar sus conocimientos de diferentes tipos de ciudades, incorporando nuevas tecnologías.

“Con Ford Mobility estamos llevando nuestro profundo conocimiento en materia de vehículos a su aplicación en la resolución de problemas más amplios en el entorno del transporte urbano”, añade Sarah-Jayne Williams, directora de Ford Mobility en Europa. “Nuestra misión en Ford es ayudar a la gente a moverse con seguridad y confianza. El programa City Insights es un gran ejemplo de cómo podemos lograrlo exactamente”.

Para conocer más sobre Ford Perú visita la web oficial: https://www.ford.pe/

* Los eventos “imperceptibles” incluyen frenazos bruscos y velocidad que son identificados por la telemetría incorporada en los vehículos y medida por los sensores a bordo de los vehículos, no inferidos por GPS.

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En este artículo: big dataFordNota de PrensaSeguridad Vialvehículos conectados
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