Un nouvel algorithme cartographie les itinéraires les plus sûrs pour les conducteurs urbains
La plupart des applications de navigation peuvent vous montrer l’itinéraire le plus rapide possible vers votre destination et certaines peuvent même suggérer un itinéraire écologique calculé pour produire le moins d’émissions de carbone.
Mais que se passerait-il s’ils pouvaient également tracer l’itinéraire le plus sûr avec le risque d’accident le plus faible possible ?
Un nouvel algorithme développé par des chercheurs de l’UBC pourrait en faire une réalité. Dirigé par le Dr Tarek Sayed, professeur au département de génie civil de l’UBC, et Ph.D. étudiant Tarek Ghoul, le groupe a développé une nouvelle approche qui identifie l’itinéraire le plus sûr possible dans un réseau urbain à l’aide de données de risque d’accident en temps réel, et peut être intégrée dans des applications de navigation telles que Google Maps.
Pour mener leurs recherches, l’équipe a utilisé les données de 10 drones survolant le centre-ville d’Athènes, en Grèce, pendant plusieurs jours et enregistrant des facteurs tels que la position, la vitesse et l’accélération du véhicule. Ils ont utilisé ces informations pour identifier les quasi-accidents entre les véhicules, puis ont prédit le risque d’accident en temps réel.
« Cette recherche est la première à utiliser des données de risque d’accident en temps réel pour fournir des directions de navigation et vous donner l’itinéraire de conduite le plus sûr possible à travers une ville », a déclaré le Dr Sayed. « L’algorithme est capable d’ajuster les directions en temps réel, en suggérant des détours pour éviter les endroits dangereux. Cela contribue à améliorer la sécurité routière pour tous les utilisateurs. Par exemple, les entreprises pourront acheminer leur flotte efficacement, en donnant la priorité à la sécurité et en réduisant les risques d’accident. »
L’itinéraire le plus rapide n’est pas toujours le plus sûr
L’étude a également révélé que les itinéraires les plus rapides ne sont pas toujours les plus sûrs. Par exemple, l’équipe a analysé une petite section du réseau routier urbain d’Athènes et a découvert que seulement 23 % des itinéraires les plus rapides étaient également considérés comme les itinéraires les plus sûrs. En moyenne, l’itinéraire le plus sûr utilisait 54 % des routes utilisées dans l’itinéraire le plus rapide. Cela indique que les usagers de la route devraient considérer un mélange de sécurité et d’efficacité lors du choix des directions, a déclaré Ghoul.
« Dans le réseau que nous avons examiné, il y avait un compromis clair entre la sécurité et la mobilité : l’itinéraire le plus sûr avait tendance à être 22 % plus sûr que l’itinéraire le plus rapide, tandis que l’itinéraire le plus rapide n’était que 11 % plus rapide que l’itinéraire le plus sûr. Cela suggère qu’il y a des gains considérables en matière de sécurité sur les itinéraires les plus sûrs avec seulement une petite augmentation du temps de trajet.
Villes connectées
Les chercheurs étendent actuellement leurs recherches à d’autres villes, dont Boston, où sont testés des véhicules autonomes qui produisent non seulement des informations sur eux-mêmes et leur navigation, mais également sur les voies de circulation et les risques d’accident.
« Si un réseau routier urbain a accès à de nouvelles technologies telles que les données de véhicules autonomes, les caméras et d’autres technologies de détection, de nouvelles possibilités s’ouvrent pour la mesure de la sécurité en temps réel et un routage efficace », a déclaré le Dr Sayed. « Ces technologies génèrent désormais des quantités de données sans précédent, donnant lieu à de nouvelles applications de mobilité intelligente à l’avenir. »
L’algorithme pourrait également être utilisé pour les itinéraires cyclables, les cyclistes et les piétons étant parmi les utilisateurs les plus vulnérables des réseaux routiers. « L’inclusion des données des piétons et des cyclistes dans les futurs algorithmes ou outils de navigation nous permettra d’améliorer considérablement leur sécurité », a déclaré le Dr Sayed.
Il est important d’utiliser des données de risque d’accident en temps réel dans tout algorithme de prévision d’accident ou d’optimisation de la sécurité, a-t-il ajouté, afin de refléter les conditions actuelles, de fournir des estimations plus précises du risque d’accident et de réduire le nombre de collisions routières. L’utilisation de ces données et de techniques de modélisation avancées permet un algorithme d’itinéraire plus sûr qui aide les usagers de la route à prioriser la sécurité sans compromettre l’efficacité.
Le travail est publié dans la revue Méthodes analytiques dans la recherche sur les accidents.