Matemáticas para calcular la ruta a pie más segura en una ciudad
Fecha
Fuente
NCyT Noticias de la Ciencia y la Tecnología

Matemáticas para calcular la ruta a pie más segura en una ciudad

A partir de algoritmos que predicen con una notable tasa de aciertos la probabilidad de accidentes en la calzada, la nueva aplicación ayudará a los peatones a evitar cruzar entre aceras de calles en las cuales el tráfico es demasiado problemático.

Unos investigadores de la Universidad de Cardiff en el Reino Unido están desarrollando una aplicación para teléfono móvil que guía a los peatones por la ruta más segura, en vez de por la más rápida, hacia su destino. A partir de algoritmos, desarrollados por ellos, que predicen con una notable tasa de aciertos la probabilidad de accidentes en la calzada, la nueva aplicación ayudará a los peatones a evitar cruzar entre aceras de calles en las cuales el tráfico es demasiado problemático.

El sistema es capaz de puntuar la seguridad de un área determinada, y se espera que ayude a reducir los accidentes de tráfico y en especial los atropellos.

Según el Departamento de Transporte del Reino Unido, los peatones constituyeron el 24 por ciento de todas las víctimas mortales en las calzadas del país en 2015.

En estos momentos, aplicaciones como Google Maps solo proporcionan a las personas la ruta más rápida a su destino. Estas aplicaciones no tienen en cuenta las características de las calles y carreteras ni los peligros asociados a ellas. Un estado inadecuado de la calzada puede provocar la pérdida de control de un automóvil, con la consecuencia de una colisión entre vehículos o el atropello de un peatón.

El equipo de Padraig Corcoran ha diseñado el novedoso sistema para puntuar la seguridad de un área y predecir con gran precisión la posible cantidad de muertes en la calzada.

El algoritmo informático tiene en cuenta una serie de factores, como los tipos y número de cruces, la clase de calle, la posibilidad de que los peatones decidan cruzar imprudentemente de una acera a la otra en un punto de una calle y los límites de velocidad de cada vía pública en un área dada.

La puntuación se hace de forma automática, simplemente introduciendo datos en bruto procedentes de un mapa de cualquier área determinada.

La aplicación ya se ha probado en 15 ciudades del Reino Unido: Bath, Bedford, Blackpool, Bristol, Coventry, Leeds, Leicester, Liverpool, Manchester, Nottingham, Reading, Salford, Sheffield, Swindon y York. De estas 15 ciudades, Liverpool fue clasificada como la que tiene las vías públicas con mayor riesgo de accidente, mientras que Bath fue considerada como la que tiene las más seguras.

Los investigadores creen que este novedoso sistema podría ser de gran valor para la planificación y desarrollo urbanísticos, especialmente a la hora de evaluar cómo podrían afectar los cambios en una infraestructura urbana a la seguridad de las vías públicas.

A corto plazo, el objetivo del equipo es desarrollar una aplicación que pueda utilizar la gente para conocer la ruta más segura posible hacia su destino.


Referencia bibliográfica:

Hannah, Charlotte et al. 2018. A computational model of pedestrian road safety: the long way round is the safe way home. Accident Analysis & Prevention. DOI: 10.1016/j.aap.2018.06.004

Añadir nuevo comentario

El contenido de este campo se mantiene privado y no se mostrará públicamente.
Para el envío de comentarios, Ud. deberá rellenar todos los campos solicitados. Así mismo, le informamos que su nombre aparecerá publicado junto con su comentario, por lo que en caso que no quiera que se publique, le sugerimos introduzca un alias.

Normas de uso:

  • Las opiniones vertidas serán responsabilidad de su autor y en ningún caso de www.madrimasd.org,
  • No se admitirán comentarios contrarios a las leyes españolas o buen uso.
  • El administrador podrá eliminar comentarios no apropiados, intentando respetar siempre el derecho a la libertad de expresión.
CAPTCHA
Enter the characters shown in the image.
Esta pregunta es para probar si usted es un visitante humano o no y para evitar envíos automáticos de spam.