URBANIST : signaler som används för att avläsa cyklisters intentioner i trafiken Hemeren, Paul ; Johannesson, Mikael ; Lebram, Mikael ; Eriksson, Fredrik ; Ekman, Kristoffer ; Veto, Peter
Publication details: Skövde Högskolan i Skövde. Institutionen för kommunikation och information. Informatics Research Center, 2013Description: 42 sSubject(s): Online resources: Notes: Länsförsäkringsbolagens forskningsfond Abstract: I trafiksituationer där oskyddade trafikanter förekommer är det extra viktigt att som en förberedelse i förväg kunna förutsäga vad dessa kommer att göra härnäst. Projektet URBANIST har haft sitt fokus på cyklister och syftade till att besvara följande frågeställningar: 1) Hur träffsäkra är personer då det gäller att bedöma om cyklister, i nära anslutning till ett obevakat övergångsställe, kommer att korsa gatan eller fortsätta att cykla rakt fram?, 2) Om träffsäkerheten är bättre än 50/50, vilka signaler uppger personer att de använder för att göra sina bedömningar när cyklister svänger och när de cyklar rakt fram?, 3) På vilket avstånd från övergångsstället förekommer de mest kritiska signalerna för att kunna göra träffsäkra bedömningar?, 4) Vilken träffsäkerhet har en modell baserad på svaren på fråga 2 för att förutsäga cyklisters avsikter? och 5) Kan inspelade trafiksituationer spelas upp i en körsimulator för att mäta bilistbeteende på ett mer naturtroget sätt? Med syftet att besvara frågorna 1-3 har tre experiment utförts. I samtliga experiment har försöksdeltagare tittat på ett antal autentiska filmsekvenser där cyklister närmar sig ett obevakat övergångsställe. Cyklisterna har kunnat svänga och korsa övergångsstället, eller fortsätta cykla rakt fram. Filmsekvenserna har slutat då cyklisterna kommit till en fast punkt och försöksdeltagarnas uppgift har varit att avgöra om cyklisten kommer att svänga (Go) eller fortsätta rakt fram (NoGo). I samband med det första experimentet fick deltagarna uppge vilka signaler de ansåg tyda på att denne skulle svänga/fortsätta rakt fram. Deltagarna identifierade sex olika typer av signaler. Under de olika experimenten har vi låtit variera hur långt ifrån övergångsstället klippet upphört och mätt träffsäkerheten. Under det sista experimentet maskerade vi några av de tidigare identifierade signalerna för att se om träffsäkerheten minskades. För att kunna besvara fråga 4 avgjordes förekomsten av de identifierade signalerna i det första experimentet för var och en av filmsekvenserna och en statistisk modell togs fram. Med hjälp av modellen kunde vi få ytterligare information om hur stor vikt de olika signalerna hade. Vi kunde också få reda på hur bra det går att förutsäga cyklisters beteende om man tar hänsyn till alla signaler samtidigt – något som försökspersonerna kanske inte gjorde. För att besvara fråga 5 filmade vi trafiksituationer där cyklister fanns med från ett bilförarperspektiv. Dessa situationer spelades upp i en körsimulator. Programvara för att påverka uppspelningen genom gas, broms och ratt utvecklades och förare fick prova på miljön. Längre sammanfattning: http://www.lansforsakringar.se/globalassets/aa-global/dokument/ovrigt/aa-om-oss/forskning/sammanfattning-uppmarksamhet-hos-bilforare-i-mote-med-oskyddad-trafikant.pdfLänsförsäkringsbolagens forskningsfond
I trafiksituationer där oskyddade trafikanter förekommer är det extra viktigt att som en förberedelse i förväg kunna förutsäga vad dessa kommer att göra härnäst. Projektet URBANIST har haft sitt fokus på cyklister och syftade till att besvara följande frågeställningar: 1) Hur träffsäkra är personer då det gäller att bedöma om cyklister, i nära anslutning till ett obevakat övergångsställe, kommer att korsa gatan eller fortsätta att cykla rakt fram?, 2) Om träffsäkerheten är bättre än 50/50, vilka signaler uppger personer att de använder för att göra sina bedömningar när cyklister svänger och när de cyklar rakt fram?, 3) På vilket avstånd från övergångsstället förekommer de mest kritiska signalerna för att kunna göra träffsäkra bedömningar?, 4) Vilken träffsäkerhet har en modell baserad på svaren på fråga 2 för att förutsäga cyklisters avsikter? och 5) Kan inspelade trafiksituationer spelas upp i en körsimulator för att mäta bilistbeteende på ett mer naturtroget sätt? Med syftet att besvara frågorna 1-3 har tre experiment utförts. I samtliga experiment har försöksdeltagare tittat på ett antal autentiska filmsekvenser där cyklister närmar sig ett obevakat övergångsställe. Cyklisterna har kunnat svänga och korsa övergångsstället, eller fortsätta cykla rakt fram. Filmsekvenserna har slutat då cyklisterna kommit till en fast punkt och försöksdeltagarnas uppgift har varit att avgöra om cyklisten kommer att svänga (Go) eller fortsätta rakt fram (NoGo). I samband med det första experimentet fick deltagarna uppge vilka signaler de ansåg tyda på att denne skulle svänga/fortsätta rakt fram. Deltagarna identifierade sex olika typer av signaler. Under de olika experimenten har vi låtit variera hur långt ifrån övergångsstället klippet upphört och mätt träffsäkerheten. Under det sista experimentet maskerade vi några av de tidigare identifierade signalerna för att se om träffsäkerheten minskades. För att kunna besvara fråga 4 avgjordes förekomsten av de identifierade signalerna i det första experimentet för var och en av filmsekvenserna och en statistisk modell togs fram. Med hjälp av modellen kunde vi få ytterligare information om hur stor vikt de olika signalerna hade. Vi kunde också få reda på hur bra det går att förutsäga cyklisters beteende om man tar hänsyn till alla signaler samtidigt – något som försökspersonerna kanske inte gjorde. För att besvara fråga 5 filmade vi trafiksituationer där cyklister fanns med från ett bilförarperspektiv. Dessa situationer spelades upp i en körsimulator. Programvara för att påverka uppspelningen genom gas, broms och ratt utvecklades och förare fick prova på miljön. Längre sammanfattning: http://www.lansforsakringar.se/globalassets/aa-global/dokument/ovrigt/aa-om-oss/forskning/sammanfattning-uppmarksamhet-hos-bilforare-i-mote-med-oskyddad-trafikant.pdf