闯红灯也能预测 两大学研究“闯红灯”减少交通事故

  闯红灯是人们深恶痛绝的现象，闯红灯引发的交通事故更是让无数家庭家破人亡。不过，最近有人‘变害为利’，通过研究‘闯红灯’，开发出预测闯红灯现象的工具。

  明尼苏达大学及密歇根大学最新推出一款新型工具箱，这款为交通工程师们(trafficengineers)提供的低成本、简单易用的工具箱，将能更高效率的鉴定发生于十字路口的闯红灯(Red-lightrunning，RLR)行为并最终减少交通事故。

  在闯红灯事件中，直角侧面碰撞交通事故(right-anglecollisions)的发生率相当高，该事故的致伤率为45%，而其他碰撞事故的致伤率为25%。若能降低直角侧面碰撞事故的发生率，就能大幅提升道路安全性并减少事故相关成本。

  这款工作箱的工作原理基于一种全新的分析算法，两家大学的研究人员获得了明尼苏达周交通部的资金和数据支持，研发了多款工具，可利用智能信号(SMARTSignal)的数据，预估闯红灯行为及是否会发生直角侧面碰撞交通事故。

  由于大部分的十字路口均未配置闯红灯探查设备，研究人员将车速、交通量数据与智能信号系统发布的交通信号相位信息进行配对，从而识别潜在的闯红灯行为。为验证该方法的精确性，比对预判的闯红灯与实际发生过的闯红灯事件的相关数据进行比对，研究人员研发了一个方程式，预计预判的闯红灯事件是否会真的发生。

  然后，研究人员们又设计了新方法，确定闯红灯事件是否会导致交通冲突(traffic conflict)并新增了交叉冲突法(crossing conflict)，旨在利用日平均交通流量来建立一款标准型建模。

  明尼苏达大学的研究人员们还测试了新建模，确认能否提升对十字路口直角侧面碰撞事故的预测精准性。