p Uma equipe de pesquisa conjunta da Toyohashi University of Technology, Departamento de Arquitetura e Engenharia Civil, Toyota Transportation Research Institute, e a Daido University estabeleceu um método para representar os comportamentos de direção e suas mudanças que diferem entre os motoristas em um único modelo estatístico, levando em consideração o efeito de vários fatores externos, como a estrutura das estradas. Este método foi aplicado para medir a eficácia da Adaptação Inteligente de Velocidade (ISA), que controla violações de velocidade excessiva. Como resultado, a equipe de pesquisa descobriu que, em alguns casos, é eficaz para motoristas com alta tendência de excesso de velocidade frequente, e em outros casos, eficaz apenas para motoristas idosos, dependendo do estilo do ISA. Este método pode ser aplicado não apenas ao ISA, mas também para medir a eficácia das tecnologias de gerenciamento de segurança de tráfego que incentivam os motoristas a mudar seus vários comportamentos de direção. p A segurança no trânsito foi reconhecida como um problema global a ser resolvido, conforme Meta 3.6 da 3ª Meta de Desenvolvimento Sustentável reduzir pela metade o número de acidentes de trânsito. ISA é uma tecnologia de gerenciamento de segurança de tráfego que reconhece o limite de velocidade do trecho da estrada com base na posição atual do veículo para evitar que os motoristas acelerem, fornecendo informações de velocidade, aviso de excesso de velocidade, controle de velocidade obrigatório, incentivos de conformidade de velocidade, etc. Tem havido pesquisas ativas sobre o ISA desde os anos 2000, principalmente na Europa. A maioria dos estudos anteriores mediu os efeitos restritivos do excesso de velocidade comparando o comportamento de direção dos indivíduos antes e depois da introdução de um ISA com experimentos de simulador de direção e estudos de campo para vários tipos de ISAs. Contudo, o comportamento ao dirigir varia muito de motorista para motorista. Além disso, o ambiente estrutural da estrada é diferente no experimento de campo para cada motorista. Portanto, é importante medir os efeitos de vários fatores, como o ambiente individual e de direção, para difundir a tecnologia de forma adequada.

p Para resolver este problema, a equipe de pesquisa desenvolveu um método para medir com precisão o efeito do ISA usando um único modelo estatístico para estimar simultaneamente o comportamento de direção único de cada motorista, o efeito de vários fatores externos, como a estrutura da estrada, e o efeito do ISA no excesso de velocidade.

p “O principal desafio a ser resolvido era como representar e demonstrar a hipótese de que 'a diferença na tendência regular do motorista de exceder o limite de velocidade também afeta o efeito do ISA' no modelo. Este método resolve o desafio estimando o modelo por tendo em conta a correlação entre o parâmetro que define a tendência de excesso de velocidade do condutor e o parâmetro que define o efeito do ISA. Desenvolvimentos recentes no domínio da ciência de dados, como estatísticas Bayesianas e melhorias no desempenho do computador, tornaram possível aplicar este método com modelos um pouco mais complexos para problemas do mundo real, "explica o professor associado Kojiro Matsuo, quem lidera a equipe de pesquisa.

p O professor associado Matsuo diz:"A pesquisa do ISA começou como um tópico de pesquisa de graduação por um aluno sob minha orientação. O aluno realizou uma análise aprofundada dos dados obtidos em um experimento de campo do ISA conduzido com nosso colaborador, Toyota Transportation Research Institute. Como resultado, constatou-se que, em alguns casos, há uma associação entre a tendência de velocidade regular dos sujeitos e a eficácia do ISA, mas em outros casos, não há associação entre os dois. Portanto, começamos a considerar a medição do efeito usando um modelo estatístico em vez de uma análise comparativa simples antes e depois da introdução do ISA. Como resultado, fomos capazes de representar o comportamento de direção aparentemente díspar de diferentes motoristas em um único modelo e encontrar uma lei nele. Foi um trabalho extremamente interessante. "

p A equipe de pesquisa acredita que este método pode ser aplicado não apenas para medir a redução do comportamento de excesso de velocidade dos motoristas com o ISA, mas também para a eficácia das tecnologias de gerenciamento de segurança de tráfego que ajudam a melhorar vários comportamentos de direção perigosos, como acender um sinal vermelho, não parar em um cruzamento sem semáforos, e impedir que os pedestres atravessem na faixa de pedestres. Esperamos contribuir para a redução de acidentes de trânsito em todo o mundo, desenvolvendo ainda mais as tecnologias de gestão da segurança no trânsito e medindo sua eficácia.