Часто о проблемных с точки зрения безопасности водителей, велосипедистов и пешеходов участках дорог и перекрестках становится известно уже после того, как на них произошло несколько аварий. Новое исследование Ford позволило найти решение, которое благодаря анализу больших массивов данных позволит городам заблаговременно идентифицировать участки дорожно-транспортной сети, на которых наиболее высока вероятность ДТП.
Вам будет интересно:Гон оставлен под арестом. Что будет с альянсом Renault-Nissan?
Чтобы разработать превентивный алгоритм, специалисты подразделения «умной» мобильности Ford Smart Mobility весь последний год осуществляли сбор данных о поведении водителей, проехавших за время эксперимента около миллиона километров по Лондону и его окрестностям. Компания отслеживала поездки на автомобиле в городе и записывала подробные данные о действиях водителя, таких как торможение, включая силу нажатия на педаль тормоза, а также включение аварийных огней. Это помогло выявить аварийные ситуации, когда автомобили были близки к ДТП.
Затем специалисты Ford сопоставили эту информацию с существующими отчетами об авариях и построили алгоритм для определения мест, где с
наибольшей вероятностью могут произойти будущие ДТП.
«Мы убеждены, что наши идеи могут принести пользу миллионам людей. Даже очень небольшие изменения, такие как вырубка дерева, загораживающего дорожный знак, могут иметь большое значение для скорости движения потока или безопасности на дороге, – отметил Джон Скотт, руководитель проекта отдела по работе с большими данными городов в Ford Smart Mobility.
Алгоритм определения будущих очагов аварийности был разработан в рамках более широкого исследования, которое легло в основу «Отчета Ford о работе с большими данными городов» (Ford City Data Report). Для создания отчета была проанализирована информация, собранная за 15 000 дней совокупного использования 160 «подключенных» фургонов Ford Transit, работающих в Лондоне. За время эксперимента они покрыли расстояние в более чем 1 000 000 км, что эквивалентно 20 кругосветным путешествиям, и обеспечили исследователей 500 000 000 единицами информации (различными значениями определенных параметров). Каждый автомобиль был оснащен устройством, записывавшим данные о поездке и передававшим их в «облако» для последующего анализа.
