Dottorato in INFRASTRUTTURE E TRASPORTI

Ricerca: Sviluppo di un quadro a doppio livello per la diagnosi della sicurezza basata sui conflitti e la previsione del rischio di incidenti a breve termine

Questa ricerca applica tecniche di visione artificiale per elaborare dati video ed estrarre le traiettorie degli utenti della strada, le caratteristiche del flusso di traffico, le fasi semaforiche e le misure surrogate di sicurezza, tra cui il Post-Encroachment Time (PET), il tempo minimo alla collisione (minimum Time-to-Collision, TTC), la velocità di avvicinamento e l’angolo di conflitto. I conflitti di traffico identificati vengono organizzati nell’ambito di un sistema di zonizzazione dell’intersezione e combinati con la tipologia degli utenti della strada, il tipo di conflitto, la fase semaforica e l’esposizione al traffico, al fine di calcolare punteggi di rischio basati sui conflitti e individuare i principali scenari di pericolo. Il quadro diagnostico collega quindi le caratteristiche osservate dei conflitti ai potenziali meccanismi di incremento del rischio di incidente e alle corrispondenti contromisure infrastrutturali, operative e di regolazione semaforica, mediante una banca dati strutturata sviluppata sulla base di studi sugli incidenti e delle migliori pratiche in materia di sicurezza stradale. I risultati della diagnosi vengono successivamente utilizzati per identificare e quantificare covariate di traffico rilevanti, quali la frequenza dei conflitti tra veicoli che procedono diritto e veicoli che effettuano una svolta a sinistra dalla direzione opposta, la proporzione di conflitti caratterizzati da intervalli temporali ridotti e la velocità dei veicoli provenienti dalla direzione opposta, da integrare in un quadro bayesiano condizionale basato sulla Teoria dei Valori Estremi. L’obiettivo è prevedere il rischio di incidente a breve termine a livello di singolo ciclo semaforico, attraverso l’aggiornamento dinamico dei parametri del modello e la quantificazione del rischio mediante il Value at Risk e il Conditional Value at Risk. Infine, le componenti diagnostica e previsionale vengono integrate in un sistema informativo basato sui conflitti, concepito come strumento di supporto alle decisioni per la classificazione del rischio delle intersezioni, l’identificazione dei fattori contribuenti, la selezione di contromisure mirate e la gestione proattiva della sicurezza stradale.