“密歇根州立大学和福特移动企业研究发现 实时车辆数据可处理道路安全问题”

盖格斯新闻称，密歇根州立大学( michigan state university )和福特移动)企业有可能研究互联车辆的数据，以深入了解驾驶模式和事故，并在冲突发生之前处理安全问题。 通过网络车辆收集的数据，人们可以获取高速公路安全问题集中地区的实时新闻，识别未遂事故、拥堵路口和其他道路危险。

(照片来源:密歇根州立大学)

这项新的研究发现，对搭载互联汽车技术的福特汽车的驾驶事故进行跟踪调查，不仅浏览碰撞数据，还将大大扩大对道路情况的了解。 密歇根州互联和自动驾驶汽车拆解员meredith nelson表示:“从互联的车辆数据中，我们可以知道现在发生了什么。 我认为这些很重要，在积极监控道路方面有很大的可能性。 ”

最近，在交通分解企业streetlight data集团举办的网络研讨会上，meredith表示:“互联车辆数据是对我们构建全貌有帮助的很好的补充。” 这项研究调查了从2009年1月到2009年6月之间，在底特律城区，搭载互联汽车技术的福特汽车的数据和福特safety insights平台streetlight data的数据。 这些数据提供了关于紧急刹车、突然加速、突然转弯等危险的新闻。 仅福特一年就从上千次旅行中发现了5亿多次。

据研究道路聘用人员行为的密歇根州立大学土木环境工程系教授peter savolainen介绍，以前流传，研究人员依赖警察报告的碰撞数据，但该数据由于延迟性而存在缺陷。 savolainen还表示:“互联车辆的数据几乎每天都可以实时获取。 这是因为，如果看到这些数据，在处理其中一个问题方面会更加积极。 ”

不仅接收数据的速度足够快，细节水平也非常高。 例如，如果驾驶员知道在哪里踩刹车，并与其他数据集(例如工作人员区域的位置或人行横道的位置)成对，则可以提供更深的新闻，使这些区域更安全。 即使这里没有发生过真正的撞车事故。

同样，streetlight data也参与了自行车和行人安全的研究。 streetlightdataceo Laura sc hewel说:“最大的问题是，大多数地方没有足够的事故和死亡人数报告进行统计。 这是因为要达成量的诉求，需要采用十年的数据。 这似乎没问题，十年内会发生很多变化。 ”

在新型冠状病毒大爆发期间，全国的驾驶模式和交通量发生了很大的变化。 savolainen表示，密歇根州的出行率每年下降20%至30%，在疫情初期阶段下降70%。 但是，数据显示，低速公路发生的碰撞事故数量有所增加，特别是行人和骑自行车的人。

福特移动城市规划师和数据科学家cal coplai认为:“以前流传的冲突解体本质上是被动的。 只能显示历史碰撞数据，试图从那里找到模式。 通过将车辆数据相互连接，研究人员和交通规划人员可以发现新出现的问题。 ”

savolainen说:“将互联车辆用作第一指示器，可以证明哪里可能有问题。 这是因为对整个安全社区来说，这些数据很可能成为完全支持的冲突数据的补充和替代品。 ”