Valutazione della sicurezza nelle interazioni tra ciclisti e veicoli motorizzati mediante l'applicazione di misure surrogate.

The interaction between cyclists and motor vehicles is a significant concern for road safety. Numerous studies have investigated the factors contributing to road collisions involving bicycles, with most highlighting the importance of infrastructure characteristics. It is important to note that outcomes have not always been consistent. The lack of established procedures for extracting safety-relevant indicators from standard on-field surveys are a challenge that hampers the ability of researchers and practitioners to perform reliable and consistent road safety evaluations. However, applying computer vision to observe and analyse objects is a potential solution that can address this issue with confidence. This study proposes a framework for assessing the short-term safety of bicycle traffic locations, particularly in areas where cyclists share the road with motor vehicles and methodology that could potentially fit with any kind of situation, location, and road its regulation. The study will use computer vision methods to extract trajectories from recordings and identify parameters relevant to interactions between cyclists and motorized vehicles. The indicators were developed by recording six locations in the urban area of Hannover (Germany): 4 locations over three days in the first campaign 2022, 3 locations over four days in the second campaign 2023. The study aims to suggest a framework for safety assessment for locations of bicycle traffic, particularly in sections where cyclists ride parallel – and mixed with - motor traffic. The researchers applied computer vision methods to extract trajectories from recordings and used these to identify parameters, which are relevant to interactions between cyclists and motorized vehicles. The study identified two main scenarios: the longitudinal ‘Leader-Follower’ scenario and the lateral "Overtaking scenario" The parameters considered for the longitudinal scenario were the minimum Rear clearance (RC) between the rear wheel of the bicycle and the closest point of the following vehicle, Time-to-Collision (TTC), and Post-Encroachment-Time (PET). For the lateral scenario, the parameters considered were the Lateral Clearance (LC) and the relative speed of overtaking (ΔV). The calculated parameters were validated in samples based on the recorded videos, and the researchers aim to use the parameters to generate safety indicators for each interaction type to identify problematic road sections. The study work focused on three different tasks: a comparison between 4 locations with different types of standards, a before and after analysis in one location with a corrective measure and another one with a soft traffic calming improvement. The proposed framework provides a rigorous approach for road safety evaluation, but further research is needed to confirm these results on larger samples.

Gli incidenti che coinvolgono ciclisti stanno acquisendo sempre più rilevanza nell’ambito della sicurezza stradale. Numerosi studi hanno analizzato i fattori che contribuiscono alle collisioni che coinvolgono biciclette; la maggior parte di questi mettono in evidenza l’importanza della regolazione del traffico e delle caratteristiche dell'infrastruttura, anche se, va precisato che i risultati non sono sempre stati coerenti. La mancanza di procedure consolidate per l'estrazione di indicatori rilevanti per la sicurezza da indagini sul campo è una sfida che ostacola la capacità di ricercatori e professionisti di eseguire valutazioni affidabili e coerenti della sicurezza stradale. In questo senso, procedure basate sull’analisi video automatica al fine di studiare le traiettorie possono agevolare lo studio della sicurezza stradale. Questa tesi propone una procedura di valutazione della sicurezza per brevi segmenti stradali laddove, in particolare, esiste una condivisione dell’infrastruttura tra ciclisti e veicoli motorizzati. La metodologia proposta potrebbe potenzialmente adattarsi a qualsiasi tipo di situazione, luogo e regolamentazione stradale. Lo studio utilizza metodi basati sull’analisi video automatica per estrarre delle traiettorie dalle registrazioni e identificare i parametri rilevanti per le interazioni tra ciclisti e veicoli motorizzati. Il lavoro si è focalizzato sull’utilizzo delle metodologie discusse in tre applicazioni diverse: un confronto tra quattro siti con diversa regolazione dei flussi, un confronto prima-dopo a distanza di un anno in un’infrastruttura soggetta ad un intervento correttivo (inserimento nuova corsia ciclabile); infine, un confronto prima-dopo relativamente ad un’infrastruttura soggetta ad un intervento migliorativo di traffic calming (modifica della colorazione della pista ciclabile). Nell’ambito delle reciproche interazioni tra ciclista e veicolo, il presente studio si è focalizzato su due scenari: lo scenario di interazione longitudinale ("Leader-Follower") e lo scenario di interazione laterale ("Overtaking"). Per lo scenario longitudinale sono stati considerati le variabili “Rear clearance” (RC), ovvero la distanza tra l'auto che segue e il ciclista, il “Time-to-Collision” (TTC) e il “Post-Encroachment-Time” (PET). Per lo scenario laterale, le variabili considerati sono stati la “lateral clearance” (LC) e la velocità relativa in fase di sorpasso (ΔV). Le medesime variabili possono idealmente fungere da input per la determinazione di indicatori di sicurezza in grado di descrivere sinteticamente le modalità di interazioni veicolo-ciclista che si realizzano in correnti monodirezionali, restituendo una diagnosi delle condizioni di sicurezza del ciclista in siti aventi caratteristiche differenziate. La metodologia proposta fornisce un approccio rigoroso per la valutazione della sicurezza stradale, ma restano necessarie ulteriori ricerche per confermare questi risultati in contesti diversi e con riferimento a campioni di osservazione più ampi.