Crédito del artículo y de la imagen: me muevo

El proyecto australiano iMOVE ahora completado Recopilación de datos RAP acelerada e inteligente fue un trabajo líder en el mundo en el área de captura de datos de características viales para las calificaciones de estrellas de seguridad vial, y se ha publicado un informe final sobre el proyecto, incluidos sus logros, conclusiones y recomendaciones.

Sobre el proyecto
El proyecto fue dirigido por Transport for NSW (TfNSW), con la investigación y la ayuda de la Universidad de Tecnología de Sídney, iRAP y expertos australianos en datos geoespaciales, Anditi.

El trabajo realizado por el proyecto es el primero de su tipo a nivel mundial, y sus actividades y resultados son de interés para las partes interesadas en Australia y en todo el mundo.

Las muchas, muchas razones para una mayor seguridad
El impulso para hacer que las carreteras australianas sean más seguras se debe a un conjunto de estadísticas horribles. Entre 2016 y 2020, 5935 personas murieron en las carreteras australianas. Sólo eso exige atención y acción. Pero también se debe tener en cuenta un conjunto de números menos publicitados. Anualmente, más de 40,000 sufren lesiones debilitantes de por vida.

Todo lo que se pueda hacer para abordar estas estadísticas exige una evaluación.

AusRAP, iRAP y AiRAP
Así como el Programa de Evaluación de Automóviles Nuevos de Australasia (ANCAP) evalúa la seguridad de los automóviles en nuestras carreteras, el Programa de Evaluación de Carreteras de Australia (AUSRAP) evalúa la seguridad de las carreteras por las que circularán esos automóviles.

Transport for NSW ya tenía acceso a los datos de AusRAP para 18.000 kilómetros de las carreteras que administra. Este proyecto buscó utilizar nuevos métodos para adquirir más rápidamente información actualizada sobre el estado de esas carreteras. Estos nuevos métodos utilizarían iRAP y sus herramientas. Los datos acreditados por AiRAP aumentan este marco existente, con la adición de "... captura acelerada e inteligente" de datos relacionados con la seguridad vial utilizando métodos automáticos, repetibles y escalables.

Para este proyecto, se utilizaron los datos MN-R de TomTom, junto con técnicas de extracción y aprendizaje automático utilizando datos LiDAR e imágenes de 360 grados, capturando 20 000 kilómetros de datos de atributos de carreteras para la red de carreteras del estado de Nueva Gales del Sur.

El uso de estos datos dará lugar a:

• reducción del tiempo y el esfuerzo necesarios para realizar evaluaciones de la seguridad vial
• reducción de costos y mejora de la precisión y frecuencia de la recopilación para fines de seguimiento del rendimiento y monitoreo de KPI
• mejoras en la seguridad vial y el salvamento de vidas

Este proyecto se ejecutó en una época de la Segunda Década de Acción para la Seguridad Vial de las Naciones Unidas, la Estrategia Nacional de Seguridad Vial de Australia y el Plan de Seguridad Vial de Nueva Gales del Sur, los tres colocan las clasificaciones de riesgo vial como un componente crítico para la gestión y los informes de seguridad vial.

El objetivo más amplio del proyecto era hacer esto dentro de un marco escalable y repetible en beneficio de otras jurisdicciones australianas a nivel nacional, estatal y local, así como a nivel internacional. Esto se lograría a través de una nueva Iniciativa 'AiRAP' dirigido por iRAP.

El marco AiRAP desarrollado bajo este proyecto proporcionaría el mecanismo para las fuentes de datos existentes y emergentes para alimentar las evaluaciones de seguridad vial a nivel de red en toda Australia y en todo el mundo.

Resultados del proyecto
Los métodos utilizados en este proyecto lograron lo siguiente:

• Entregó 20 000 km de datos de atributos (7 atributos) utilizando métodos automatizados de extracción de datos de fuentes de datos existentes.
• Se comprobó la viabilidad de extraer 52 atributos de clasificación por estrellas utilizando datos 'listos para usar', 34 de los cuales están acreditados por AiRAP para su uso posterior.
• Estableció un marco de acreditación para hacer lo mismo con otras fuentes de datos y proveedores.
• Rutas mapeadas que transportan 75% de viajes de vehículos para el estado de NSW.
• Estableció un método de clasificación por estrellas 'ligero' para escanear la red de carreteras del gobierno local, y
• Proveedores de datos potenciales mapeados y ahorros de costos estimados y ganancias de eficiencia del uso de nuevas fuentes de datos y métodos de extracción.

Fase 2
Sobre la base de estos logros, se propone una segunda fase del proyecto que:

• Desarrollar aún más la capacidad para datos de atributos, especialmente atributos de velocidad y flujo
• Clasificaciones de estrellas de luces piloto para redes de carreteras de gobiernos locales
• Continuar el refinamiento de las definiciones de atributos y categorías listas para AiRAP y las técnicas de extracción
• Utilice un método basado en datos para modelar flujos de usuarios de carreteras vulnerables
• Desarrollar aún más el mercado de datos

Obtenga más información sobre la metodología del proyecto, los hallazgos y los próximos pasos en el informe final. AiRAP Automatización para la seguridad vial australiana.

Para obtener más información sobre AiRAP y los desarrollos de I + D globales para avanzar en la captura inteligente y acelerada de datos relacionados con la seguridad vial, visite https://irap.org/project/ai-rap/