Modelo de predicción de ocurrencia de accidentes en tramos de carretera mediante la medición continúa de variables de influencia

El fenómeno accidente de tráfico constituye un hecho de notable significación, especialmente debido a las consecuencias negativas que provoca para personas, vehículos e instalaciones. En las últimas décadas, a pesar de la mejora de las condiciones de seguridad de las carreteras, se ha producido un aumento notable del número de accidentes, debido en gran parte al incremento del parque automovilístico y de la movilidad de la población. Ante esta evidencia, sigue vigente la necesidad de un incremento de la seguridad en dichas carreteras. La aproximación a este problema puede ser analizada desde una doble perspectiva: -Reducción del número de accidentes. -Reducción de la gravedad de los mismos. Dentro de este esquema conceptual la presente Tesis Doctoral se encuadra en el primero de los bloques, abordando el problema de la prevención del accidente, dado que ésta constituye la manera más efectiva para la mejora de la seguridad del tráfico. El proceso de prevención requiere la identificación de las causas del accidente, lo cual resulta de gran complejidad debido a que en él confluyen tres elementos -el hombre, el vehículo y el medio-, que interaccionan entre si. El fenómeno del accidente tiene lugar cuando se producen determinadas asociaciones de actos inseguros por parte de los conductores y condiciones inseguras en los factores asociados al vehículo y al medio. La influencia del conductor como parte fundamental de la función de control del sistema hace prácticamente imposible la definición de un número finito de tales asociaciones para explicar la mayoría de los accidentes. Por el contrario, se constata que condiciones objetivamente análogas pueden ocasionar accidentes en unas ocasiones y no en otras. No obstante lo anterior, cabe formular modelos que permitan ciertas aproximaciones al conocimiento de la influencia de algunas variables del sistema hombre-vehículo-medio, tomando en consideración los accidentes ya ocurridos y aplicando métodos estadísticos capaces de valorar dicha influencia con determinados niveles de significación. En el caso de las infraestructuras, es cierto que en un mismo tramo, curva, intersección, etc., unos conductores sufren accidentes y otros no. La mayoría circula con seguridad, pero no es menos cierto que en determinados tramos, curvas, intersecciones u otros lugares la acumulación de accidentes es mayor que en el resto. La identificación y evaluación de los factores que diferencian estos lugares de la vía de aquellos que presentan menor accidentalidad es de gran interés para la mejora técnica de la misma, aunque no se resuelva el problema de forma global. Ante esto, se propone como objetivo de esta Tesis la generación de modelos de predicción de la ocurrencia de accidentes en tramos de carretera basados en variables explicativas objetivas definidas a partir de los factores permanentes del medio. Dichos factores serán evaluados mediante un sistema de medida en continuo, soportado en un vehículo turismo de serie,desarrollado durante la presente investigación. Frente a esto, existe un conjunto de factores transitorios del medio que influyen sobre la ocurrencia de accidentes (condiciones climatológicas, obras en la calzada,...) no considerados en la presente Tesis Doctoral, y que provocarán errores en la predicción de la ocurrencia de accidentes a partir de los modelos estimados. La fase inicial del proceso de generación requiere el planteamiento del problema. Esto precisa de la definición del mismo en términos precisos, indicando: -El ámbito de aplicación del estudio. -Las variables que deben ser observadas y cómo medirlas. La etapa de determinación del ámbito de aplicación, esto es, la población que se pretende analizar, es fundamental ya que las conclusiones obtenidas sólo se aplicarán a los miembros de la misma. De este modo, la población considerada en el presente trabajo quedará definida como sigue: Tramos en curva de autovías españolas, donde serán identificados los principales factores de riesgo potencial asociados a las condiciones permanentes del medio presentes en los mismos, los cuales condicionan el comportamiento de los conductores influyendo sobre la ocurrencia de accidentes de tráfico. Seguidamente, debe ser definida la propiedad observada en dicha población y cuya variabilidad habrá de ser explicada por el modelo, la cual constituye la variable respuesta. Durante este trabajo, serán analizadas dos variables respuesta de distinta naturaleza: -Variable respuesta discreta: frecuencia de accidentes en tramos de curva en autovía. -Variable respuesta binaria: tramo de curva de concentración de accidentes. La etapa final de la fase de planteamiento del problema consiste en la determinación de las variables explicativas objetivas integrantes de la parte sistemática o previsible del modelo. Dichas variables son definidas a partir de los principales factores permanentes del medio de influencia en la ocurrencia de accidentes en la población en estudio. Así, los factores considerados son presentados seguidamente: -Parámetros geométricos de la calzada: < Trazado en planta: - Longitud de recta y curva. - Radio. - Peralte. - Transiciones de radio y peralte. < Trazado en alzado: - Longitud de la rasante. - Inclinación de la rasante: rampa y pendiente. - Acuerdos de las rasantes. < Trazado combinado en planta y alzado. < Sección transversal: - Número y anchura de carriles. - Anchura de arcén. - Vías adicionales: vías lentas, carril para bicicletas y ciclomotores. -Parámetros de los ramales: < Configuración del carril de acceso/salida. < Punto de intersección con vía principal. -Señalización. -Visibilidad geométrica de elementos de la vía: < Tramo de curva. < Ramales. < Señalización. < Distancia máxima de visibilidad. -Intensidad del tráfico. A partir de estos factores son definidas las variables explicativas consideradas durante el proceso de estimación del modelo de predicción de la ocurrencia de accidentes, las cuales dependen en gran medida del tipo de vía analizado. El presente trabajo de investigación aborda la aplicación del proceso de modelización a tramos de curva de autovía. Las variables identificadas inicialmente se listan seguidamente: -Variables asociadas a la geometría. < Velocidad máxima en curva. < Velocidad de aproximación. < Factor de influencia de la velocidad en la curva. < Factor de influencia de las curvas precedentes. < Factor de influencia de la visibilidad del punto de inicio de la curva. < Factor de influencia de la visibilidad del trazado de la curva. < Factor de influencia de la señalización de la curva. < Longitud de curva. -Variables asociadas a los ramales. < Factor de influencia de configuración del ramal. < Factor de influencia de la velocidad en el ramal. < Factor de influencia de la visibilidad del ramal. < Factor de influencia de ramales adyacentes. -Variables asociadas a la intensidad del tráfico. < Intensidad Media Diaria. Posteriormente y durante el proceso de ajuste del modelo, serán generadas nuevas variables como resultado de la combinación de las anteriores. La bondad del análisis de significación de dichas variables se fundamenta en la precisión en la medida de los factores permanentes del medio. Esta medición constituye habitualmente una tarea laboriosa, no existiendo sistemas de medida específicos de aplicación a la investigación accidentológica para el registro en continuo de dichos factores. Ante esto, se lleva a cabo una segunda fase de desarrollo de un sistema para la medida en continuo de estos factores del medio, basado en un vehículo instrumentado. Para ello, es empleado como plataforma un vehículo turismo de serie. Dicho vehículo es equipado con los siguientes equipos de medida, definidos a partir de los factores del medio previamente identificados: - Equipo de medida de la velocidad sin contacto. Esta señal, de elevada precisión, permite el posicionamiento del vehículo en la trayectoria recorrida. - Volante instrumentado, para la adquisición del ángulo girado por el conductor. A partir de esta medida, es calculado el ángulo girado por las ruedas directrices del vehículo. -Servo-inclinómetro de dos ejes para la medida de los ángulos de inclinación longitudinal y transversal (ángulos de cabeceo y balanceo, respectivamente) girados por la carrocería del vehículo durante la marcha. -Ordenador embarcado para el registro de las señales adquiridas y el posterior procesamiento de las mismas. -Cámara de vídeo, para la grabación del trazado de la calzada desde, aproximadamente, el punto de vista del conductor. El análisis de estas imágenes posibilita la obtención de algunas variables las cuales no pueden ser medidas directamente mediante el resto de los sensores embarcados. Al mismo tiempo, permite el posicionamiento de los hitos kilométricos reales en la trayectoria adquirida, lo cual es requerido para la localización de los accidentes acaecidos en la misma. Posteriormente, dichas señales son procesadas mediante un programa informático generado durante el presente trabajo, el cual realiza las siguientes acciones: -Acondicionamiento y cambio de referencia de las señales, pasando del dominio del tiempo al dominio del espacio. -Implementación de dichas señales en un modelo de simulación de la dinámica vehicular de 10 grados de libertad, el cual incluye el modelo de Dugoff de comportamiento del neumático frente a esfuerzos longitudinales y transversales. A partir de éste, es generada la trayectoria en planta de la calzada. -Generación de la trayectoria en alzado de la misma. La etapa final de esta segunda fase consiste en la validación del sistema de medida en continuo desarrollado, mediante el contraste de los factores del medio adquiridos en ensayos dinámicos en pista de pruebas y en carretera. Seguidamente se aborda una tercera fase de modelización que comienza con la selección de la muestra sobre la cual es llevada a cabo la medición, mediante el sistema de medida desarrollado, de los factores del medio previamente identificados. Durante este trabajo, se ha analizado 116 tramos de curva de las autovías N-I, N-401, N- IV y N-V, con un total de 225 kilómetros. A partir de la información adquirida mediante los sensores embarcados sobre los factores del medio, son calculadas las variables explicativas consideradas durante el proceso de estimación del modelo de predicción de la ocurrencia de accidentes. El proceso de modelización continúa con la selección del modelo de predicción más adecuado en función de la distribución de la variable respuesta considerada. El objeto del modelo de predicción pretendido en el presente trabajo consiste en el análisis de las diferencias de la frecuencia media de accidentes entre los tramos considerados, con valores de los factores del medio variables entre ellos. Las variaciones en dicha frecuencia media siguen una distribución Gamma, la cual será aproximada por simplicidad a una distribución de Poisson. Teniendo en cuenta dicha distribución, la aproximación estadística al problema de la modelización de la accidentalidad es abordada desde una doble perspectiva: a) Predicción de la frecuencia de accidentes acumulados en un tramo de curva de autovía. En este caso, la distribución de la frecuencia de accidentes entre tramos es aproximada mediante una distribución de Poisson, siendo la función logarítmica la función de unión empleada. b) Predicción de la probabilidad de ocurrencia de accidentes en un tramo de curva de autovía. En esta segunda aproximación, dicha predicción de la probabilidad requiere la definición de la variable respuesta binaria “tramo de curva de concentración de accidentes”, la cual es estimada conforme a un modelo de regresión logística. De este modo, y tomando en consideración las variables explicativas definidas al comienzo de esta Tesis así como el número de accidentes acumulados durante los años de 1994, 1995 y 1996, son estimados los parámetros del modelo, junto a un análisis de significación de las variables incorporadas al mismo. Durante este proceso, y aplicando un procedimiento de eliminación progresiva, son excluidas de la parte sistemática de dicho modelo aquellas variables que no resulten significativas. Una vez que el modelo más apropiado ha sido ajustado a los accidentes contabilizados, se lleva a cabo un análisis para la evaluación de la bondad de dicho ajuste mediante el parámetro -2.L(h) (parámetro proporcional a la tasa de discriminación). Así, el modelo estimado será óptimo cuando minimice dicho parámetro de evaluación. Posteriormente y como etapa final del proceso de ajuste del modelo, se aborda la diagnosis del mismo. Para ello, se aplican las siguientes técnicas estadísticas sobre los coeficientes estimados en dicho proceso: -Análisis de multicolinealidad: evaluación de la dependencia entre las variables explicativas. -Análisis de sensibilidad: estudio de la variabilidad inducida en el resto de los coeficientes estimados de las variables explicativas, cuando alguna de ellas es excluida del modelo. La fase final del presente trabajo de investigación consiste en la extracción de conclusiones a partir de los modelos generados. De este modo, serán abordados los siguientes aspectos: -Evaluación de los resultados de significación de las variables explicativas consideradas (basadas en factores permanentes del medio) sobre el fenómeno de ocurrencia de accidentes de tráfico, en relación al tipo de vía estudiado. -Aplicación de los modelos obtenidos a la predicción de la ocurrencia de accidentes en itinerarios no considerados durante su estimación. Dichos itinerarios deben pertenecer a vías con igual configuración (de igual tipo) que las analizadas durante el proceso de modelización. Como síntesis general de la presente Tesis Doctoral, es mostrada la metodología de elaboración de modelos de predicción de la ocurrencia de accidentes en tramos de carretera seguida en este trabajo, basada en la medición en continuo de las variables permanentes del medio de influencia. Dicha metodología, cuya estructura se muestra en la siguiente figura (Figura 0.1.), constituye una herramienta de investigación accidentológica de gran utilidad, que permitirá el estudio en profundidad de estos factores del medio para la propuesta de posibles acciones correctoras tendentes a la mejora de las condiciones de seguridad del tráfico

Metodología para la medida de la energía consumida en las maniobras de acceso y salida de turismos empleando el sistema de captura de movimiento Kinect

El proyecto que se describe en este artículo pretende desarrollar una metodología que permita medir el gasto energético cuando una persona entra y sale de un vehículo. Para la captura de las maniobras que realiza la persona se emplea la especificación más reciente del sistema de captura de movimiento Kinect. La medida del gasto energético se plantea como una forma de evaluar la accesibilidad a las plazas de un vehículo y está especialmente orientado a personas mayores y personas con movilidad reducida en general. En primer lugar se evalúa la capacidad del sistema de captura de movimiento Kinect en lo referente a precisión en el seguimiento de las diferentes articulaciones del cuerpo que incorpora el modelo tanto en escenarios despejados como en presencia de obstáculos visuales. A continuación, su capacidad para captar las maniobras que se realizan para entrar al habitáculo y subsanar los problemas que plantea el trabajar con un habitáculo de dimensiones más o menos reducidas y con elementos de morfologías diversas como los asientos y el salpicadero. En paralelo, se trabaja en una metodología que permita obtener información sobre el gasto energético de una persona a la hora de realizar las maniobras de acceso y salida que se capturen. La unión de la valoración energética del movimiento y de la captura del mismo con la fiabilidad necesaria debe confluir en la metodología para valorar energéticamente la accesibilidad de un turismo

Pedestrian-Vehicle Accidents Reconstruction with PC-Crash®: Sensibility Analysis of Factors Variation

This paper describes the main findings of a study performed by INSIA-UPM about the improvement of the reconstruction process of real world vehicle-pedestrian accidents using PC-Crash® software, aimed to develop a software tool for the estimation of the variability of the collision speed due to the lack of real values of some parameters required during the reconstruction task. The methodology has been based on a sensibility analysis of the factors variation. A total of 9 factors have been analyzed with the objective of identifying which ones were significant. Four of them (pedestrian height, collision angle, hood height and pedestrian-road friction coefficient) were significant and were included in a full factorial experiment with the collision speed as an additional factor in order to obtain a regression model with up to third level interactions. Two different factorial experiments with the same structure have been performed because of pedestrian gender differences. The tool has been created as a collision speed predictor based on the regression models obtained, using the 4 significant factors and the projection distance measured or estimated in the accident site. The tool has been used on the analysis of real-world reconstructed accidents occurred in the city of Madrid (Spain). The results have been adequate in most cases with less than 10% of deviation between the predicted speed and the one estimated in the reconstructions

Así funcionan los controles de velocidad

En los últimos años, los vehículos han venido equipándose con numerosos dispositivos que actúan sobre la velocidad de circulación, aunque los objetivos que persiguen cada uno de ellos pueden ser distintos. Así, existen dispositivos que limitan la velocidad a la que se circula actuando únicamente cuando se supera un umbral prefijado; y dispositivos que regulan la velocidad, con el objetivo de mantener una velocidad constante (control de crucero). Una evolución de este último es el control de crucero adaptativo, el cual añade la capacidad de adaptar la velocidad del vehículo a la del tráfico que le precede permitiendo mantener una distancia de seguridad predefinida por el conductor

Estudio de accidentes con implicación de furgonetas

La participación creciente de los vehículos ligeros de transporte de mercancías en los accidentes de tráfico, tomando en consideración el notable crecimiento de la actividad de transporte postal y de correos por carretera, se ha convertido en uno de los problemas de seguridad vial de especial interés en Europa en los últimos años. Estos vehículos presentan unas características dinámicas y de utilización distintivas en relación con otros vehículos de carretera, como son: son utilizados para transporte rápido de mercancías a cortas distancias; el estilo de conducción de estos vehículos se aproxima más al de un turismo que al de un vehículo pesado de transporte de mercancías; la normativa aplicable a los vehículos pesados de transporte de mercancías no afecta a los vehículos ligeros de transporte de mercancías; el conductor no siempre toma en cuenta durante la conducción que el peso total del vehículo es 2 ó 3 veces más elevado que el de un turismo; o, su mayor masa y rigidez frente a los turismos hace a estos vehículos ligeros de transporte de mercancías especialmente incompatibles en caso de colisión. El objetivo general de esta ponencia ha consistido en la identificación de la tipología, causas y consecuencias de los accidentes de tráfico en los cuales haya habido, al menos, una furgoneta implicada. Para ello, se han analizado los datos de accidentalidad europeos (proyecto IMPROVER), y las bases de datos de accidentes en España. Finalmente, se han obtenido conclusiones sobre las características diferenciales de los accidentes con implicación de este tipo de vehículo

Estimación de los costes de los accidentes de tráfico con implicación de camiones pesados. Aplicación a los accidentes en España en el año 2007

El objetivo de esta ponencia es mostrar una metodología para la estimación de los principales elementos de coste que surgen al producirse un accidente de tráfico en el cual está implicado, al menos, un camión pesado. La modelización emplea, entre otras, variables provenientes tanto de la base de Accidentes de la DGT como de la Base de Datos de Retenciones en las carreteras españolas. Adicionalmente, como aplicación se estima el coste económico de los accidentes de tráfico con implicación de camiones pesados acaecidos durante el año 2007 en España

Benefits Assessment of Automatic Brake on Real Pedestrian Collisions

This paper describes the main findings of a coordinated study performed by INSIA-UPM aimed to assess the potential influence of several autonomous emergency braking systems (AEB) in vehicle-pedestrian collisions through reconstruction of real-world accidents occurred in the city of Madrid (Spain). A total number of 43 vehicle-pedestrian collisions have been in-depth investigated following a common methodology, including on the spot data collection, analysis and reconstruction to estimate the collision speed and the pedestrian kinematics. Every single case has been virtual simulated six times using PC-Crash® software: the first is a reconstruction of the real accident and the following times are simulations in which the operation of AEB systems are emulated. The AEB systems emulated in this paper through computer simulations are based on commercial solutions

La efectividad del permiso por puntos en España. La importancia del refuerzo de la ley con la adecuada combinación de acciones de vigilancia y control.

El pasado mes de julio se cumplieron 3 años de aplicación de la ley de permiso por puntos en el marco de un importante descenso de la siniestralidad en las carreteras españolas, que ha superado la expectativa creada a partir del objetivo numérico del PESV 05-08, de reducción del número de víctimas mortales en un 40% hasta el 2008. En este trabajo se presenta el análisis de los efectos de la aplicación del permiso por puntos, además de otros factores. Para el análisis se han utilizado modelos ARIMA de intervención. La variable respuesta es el número mensual de víctimas mortales a 24 horas en carretera, desde enero de 1995 hasta octubre de 2009 (178 observaciones). Con los modelos ARIMA de intervención se ha analizado la influencia de la introducción del sistema de permiso por puntos en España y su contribución a la reducción del número de víctimas mortales en carretera, mediante la introducción de una variable dicotómica que toma el valor 0 antes de la fecha de implementación de la correspondiente ley y 1 a posteriori. Adicionalmente y en virtud del período de análisis, que se extiende hasta octubre de 2009, se han introducido otras variables dicotómicas de control para modelar otros efectos, como la entrada en vigor de la Reforma del Código Penal (con efectos desde el 1 noviembre 2007) , la intensificación de medidas de seguridad vial desde enero de 2004 (con efecto desde el 1 de mes, denominada cambio de nivel de la serie temporal) y el cambio de la movilidad (a través del consumo de combustible) desde agosto de 2008 hasta octubre de 2009. En el ajuste de los modelos ha sido necesario incluir otros efectos más puntuales para modelar el comportamiento especial observado en los meses de julio y agosto de 2006 y 2007 inclusive y el comportamiento atípico del mes de noviembre de 2007 y septiembre de 2008. De las estimaciones realizadas, la introducción de la norma ha sido muy beneficiosa y, a juicio de los autores, la evolución de las medidas de vigilancia y control, que se analizan en el presente trabajo, ayudan a explicar la intensidad de los efectos de la medida legislativa del permiso por puntos y, lo que es más importante, su aparente permanencia en el tiempo

Análisis de la seguridad vial española: un modelo integrado para la evaluación de los principales factores de influencia.

Durante décadas, los investigadores han intentado identificar los factores más importantes que afectan a la seguridad vial, tratando además, de medir el grado de tal efecto. Este interés se ha acentuado de forma considerable en los últimos años, lo que se ha visto reflejando en el planteamiento de las nuevas políticas estratégicas, con la fijación de objetivos numéricos. Para poder analizar de forma rigurosa el efecto de los factores que influyen sobre la seguridad vial, y poder utilizar dichos resultados para establecer objetivos realistas en los planes estratégicos marcados en las políticas de seguridad vial, es imprescindible disponer de herramientas econométricas adecuadas. En este sentido, cabe destacar la metodología DRAG, la cual permite solucionar los problemas más importantes asociados al desarrollo de modelos en series temporales, tales como la heterocedasticidad, la autocorrelación o la forma funcional, a la vez que presentan una estructura multicapa que analiza las tres dimensiones principales de la seguridad vial (exposición, frecuencia de accidentes y severidad). Cada una de estas dimensiones es objeto de una ecuación propia que analiza los principales factores de influencia: variables económicas, infraestructura, climatología, conductores, características del parque, vigilancia, velocidad y medidas legislativas en seguridad, entre otros. Dado el gran éxito obtenido en la aplicación de esta metodología en diversos países y regiones, el INSIA ha adaptado la metodología DRAG a la situación de la seguridad vial española, realizando el modelo DRAG-España. Por su mayor interés, este trabajo presenta únicamente los resultados de los modelos desarrollados para accidentes, los cuales estudian los accidentes con heridos y los accidentes mortales de forma diferenciada, lo que ha permitido analizar la diferente influencia de una misma variable sobre estos distintos tipos de accidentes

Modelos para el cálculo de consumo y emisiones gaseosas de la flota de autobuses de Madrid

En este trabajo se presentan algunos resultados del estudio experimental de cálculo de emisiones emanadas en condiciones concretas de la explotación del servicio de la flota de vehículos del transporte público de pasajeros de la ciudad de Madrid, realizado en el marco de cooperación entre grupos de investigación del Instituto Universitario de Investigación del Automóvil (INSIA) de la Universidad Politécnica de Madrid y del Instituto de Desarrollo Industrial (IIDISA) de la Universidad Nacional de Salta. La experiencia consistió en la adquisición de datos de emisiones de contaminantes y consumo de combustible mediante un equipo de medida de emisiones a bordo en un vehículo de prueba en condiciones reales de explotación, en los que se tomaron además, datos de variables cinemáticas en distintas líneas y recorridos representativos de las que conforman el servicio de la Empresa Municipal de Transportes de Madrid. Con los datos adquiridos se han ajustado modelos para la estimación de emisiones contaminantes y consumo en un escenario de 30 ciclos, con el objetivo de obtener valores por unidad (30 ciclos) que pueden ser utilizados como valores de referencia. Por razones de extensión, en este estudio se presentan los resultados del modelo estadístico para el cálculo del consumo y las emisiones totales de CO2 ajustado en función de variables cinemáticas como la velocidad media del autobús y el tiempo, en una de las líneas de servicio más largas de la ciudad: la línea Circular Uno (C1). Las expresiones obtenidas permiten estimar el consumo de combustibles y emisiones de CO2 con valores del coeficiente de correlación superior al 70%. A su vez, es posible realizar un análisis de la gestión de la flota de transporte inspirada en la comparación de los ciclos de operación de las líneas y la evaluación de los impactos producidos por la sustitución de vehículos y combustible