Säkerhetsindikatorer

Transkript

1 FÖRSTUDIE Tvärvetenskapligt tema: Säkerhetsindikatorer Underlag för bedömning av säkerhetseffekter av väginformatik CTR VTI LTH Transek 15 mars 1998

2 Innehållsförteckning SAMMANFATTNING MÖJLIGHETER MED MIKROSIMULERING MIKROSIMULERINGENS ROLL I TRAFIKSÄKERHETSARBETET INVENTERING AV SÄKERHETSSTUDIER DISKUS SION AV LÄMPLIGA SÄKERHETSINDIKATORER UPPLÄGGNING AV SÄKERHETSSIMULERINGSMODELL BEHOV AV BETEENDES TUDIER BEHOV AV DEMONSTRATIONSFÖRSÖK FRÅN INDIKATORER TILL TRAFIKSÄKERHET FÖRSLAG TILL TVÄRVETENSKAPLIGT TEMA REFERENSER...60 ii

3 Sammanfattning Vid utvärdering av ny teknik inom vägtrafikområdet finns behov av att kunna beskriva effekter av trafiksäkerhet på ett tidigt stadium. Behovet har lett fram till förslag att utveckla mikrosimuleringsmodeller i kombination med beteendeskunskap som stöd för simuleringen och expertsystem för att omtolka resultaten från mikrosimulering i form av säkerhetsindikatorer till sannolika effekter på trafiksäkerheten. Det primära syftet är att utveckla en modell för att bedöma sannolika effekter av väginformatiktillämpningar. Ett sekundärt syfte är att också ge underlag till förslag till nya eller förändrade säkerhetsfunktioner byggda på väginformatik. Projektet kommer att utmynna i en säkerhetssimuleringsmodell och ett expertsystem för utvärdering av väginformatik i gatunät. Händelseförloppet ska kunna följas grafiskt på skärmen och säkerhetsindikatorer som konflikter, tidluckor, hastighetsfördelningar osv ska kunna beräknas som underlag för bedömning av säkerhetseffekter. En hittills i liten utsträckning utnyttjad metod att studera effekterna av säkerhetsfunktioner på idéstadiet, under teknikens utveckling och under implementering är att utnyttja mikrosimulering i kombination med körsimulator, instrumenterad bil, konfliktstudier och erfarenheter från haveriundersökningar, riskanalyser, attitydundersökningar m.m. Förändring av trafikmått - säkerhetsindikatorer - till följd av förändringar genom väginformatik kan då kopplas till sannolikheten för ökad trafiksäkerhet genom utnyttjande av erfarenhet och fakta. En iögonenfallande brist i de flesta trafikmodellsystem idag både på makro- och mikronivå är att specifika säkerhetsmodeller saknas. Mikrosimuleringskunskap håller på att byggas upp i Sverige. Svenska partners finns i EUprojekten SMARTEST, CLEOPATRA och INCOME. Dessa modellers syfte är i första hand tillgänglighet (framkomlighet) och miljöeffekter. Säkerhet behandlas ej explicit. Säkerhetssimulering kräver en samlad kunskap om sammanhangen mellan trafikmått som förekommer i trafikmodeller på såväl mikro- som makronivå och trafiksäkerheten. Denna kunskap finns i stor utsträckning, men är splittrad mellan olika forskargrupper och inte integrerad i någon samlad säkerhetsmodell. Projektets syfte är i första hand att samla denna befintliga kunskap samt att illustrera säkerheten på ett pedagogiskt sätt. Modellen ska i första hand beakta de faktorer som identifierats som mest betydelsefulla för säkerheten. Säkerhet och osäkerhet är komplicerad och får ses som ett statistiskt fenomen. Alla detaljer kan inte valideras. Prioritering sker efter betydelse för de fenomen som ska studeras. Den säkerhetsorienterade mikrosimuleringen kan i ett senare skede vidareutvecklas till ett färdigt system för trafiksäkerhetsanalyser, ligga till grund för ett nytt system eller i valda delar implementeras i andra system. Säkerhetssimuleringen omfattar i första etappen gatunät, men kan och bör senare utvecklas även för motorväg och landsväg. Storleken på de system som kan analyseras med modeller baserade på enskilda trafikanter och fordon begränsas av 1

4 detaljnoggrannheten i modellen och av tillgänglig datorkraft. Förslagsvis begränsas trafiksystemets storlek till förmån för bibehållen hög detaljeringsnivå. För att kunna köra bil på ett trafiksäkert sätt måste föraren kunna inhämta information från en mängd källor, av vilka trafikmiljön utgör en av de viktigaste källorna. Vidare måste föraren kunna fatta rimliga beslut grundade på den inhämtade informationen, kunna omsätta dessa beslut i handling, utvärdera och eventuellt korrigera effekterna av handlingarna. Det finns ett samband mellan ett antal förmågor hos förare och förekomsten av trafikolyckor. Brister i någon av dessa förmågor antas, på lång sikt, öka risken för olyckor. Stöd i form av väginformatik bör ha som mål att kompensera för dessa brister:?? förmågan att uppmärksamma och tolka relevant information i tid?? förmågan att fatta korrekta beslut under bilkörning och att omsätta beslut i handling?? förmågan att utvärdera handlingen och att korrigera avvikelser från önskat resultat En slutsats är att vi i dagsläget känner till ett antal faktorer av perceptuell, kognitiv, motivationell natur, som på teoretiska och empiriska grunder förefaller påverka risken för trafikolyckor. Vad vi saknar är kunskapen om vikterna hos de olika faktorerna och hur de olika faktorerna samspelar med varandra. Den komplicerade dynamiken i beteendereglerna ställer stora krav på den mikrosimuleringsmodell och det expertsystem som ska utvecklas för gatunät i tätorter. Den måste vara uppbyggd på ett sådant sätt att effekter på många olika nivåer och många olika typer kan inkorporeras:?? direkta effekter av ett fordonsbaserat resp vägbaserat system?? indirekta, beteendemodifierande effekter?? modifierat samspel mellan användare och icke-användare?? förändrade olyckskonsekvenser?? samverkan mellan olika delsystem Projektets art och omfattning gör att arbetet med simuleringsmodellen bör genomföras i etapper. Följande etappindelning bör vara lämplig för arbetet: etapp genomförs Inventering av simuleringsmodeller hösten 1998 Preliminär kravspecifikation, basmodell hösten 1998 Programarbete analysmodell, prototyping 1999 State-of-the-art beteendekunskap interaktivt med prototyping 1999 Utveckling av expertsystem för kompletterande kunskap Funktionstester, kompletteringar, omprogrammeringar Projektet kommer att ge möjlighet för Vägverket att analysera säkerhetseffekter av ny teknik, t.ex. hastighetsanpassning. Mätdata från planerade demonstrationsförsök med hastighetsanpassning kan utnyttjas i projektet. De storskaliga effekterna och effekterna av mer eller mindre 2

5 fordonsautomatik i samband med hastighetsanpassning kan bedömas genom att förändra införandegrad och andra relevanta parametrar. Andra viktiga mottagare av resultaten kommer att vara kommunala trafikkontor, beslutsfattare inom trafiksäkerhetsområdet, forskare med inriktning mot trafiksäkerhet, beteendekunskap eller trafiksimulering, bilindustri och tillverkare av säkerhetsutrustning, specialister inom trafikanalys m.fl. Föreliggande projektförslag har utarbetats av en arbetsgrupp bestående av Gunnar Lind, CTR, Fredrik Davidsson, CTR, Lena Nilsson, VTI, Sverker Almqvist, LTH och Esbjörn Lindqvist, Transek. 3

6 1 Möjligheter med mikrosimulering Behov av att kunna beskriva effekter av tillgänglighet, trafiksäkerhet och miljö föreligger vid alla samhällsekonomiska utvärderingar av investeringar trafiksystemet. Vid utvärdering av idéer av ny teknik inom vägtrafikområdet uppkommer detta behov på ett tidigt stadium, d.v.s. innan idéerna har fått någon praktisk applicering i trafiksystemet. Under de senaste åren har försök gjorts att få fram samlade bedömningar av de samhällsekonomiska effekterna av informationsteknologi i vägtrafiken i Sverige. Det har skett inom ramen för ett par utvärderingsprojekt avseende trafiken i Stockholm och Göteborg. Erfarenheten är bl.a. att väginformatikens betydelse för trafiksäkerheten är osäker och beror bl.a. på om hastighetsanpassningssystem kommer att bli obligatoriska och intervenerande i kritiska situationer. Bristen på väginformatikfunktioner som direkt är inriktade på att förbättra trafiksäkerheten är i vissa fall påtaglig. För de funktioner som har utvecklats med denna inriktning föreligger svårigheter att beräkna och bedöma säkerhetseffekterna. En möjlig metod att studera effekterna av säkerhetsfunktioner på idéstadiet, under teknisk utveckling och under implementering är utnyttjande av trafikmodeller i kombination med körsimulator, instrumenterad bil, konfliktstudier och erfarenheter från haveriundersökningar, attitydundersökningar m.m. Förändring av trafikmått till följd av förändringar genom väginformatik kan då kopplas till säkerheten för att studera effekterna av nyutvecklade väginformatikfunktioner. Detta kräver dock en samlad kunskap om sammanhangen mellan trafikmått som förekommer i simuleringsmodeller på makro-, meso- och mikronivå och säkerhet. Möjligheterna att utveckla trafiksäkerhetsmodeller, som kan kopplas till de simuleringsmodeller för motorvägar, tvåfältsvägar och gatunät i tätort behöver undersökas. Syftet med en sådan modell är att utveckla väginformatikfunktioner för ökad trafiksäkerhet samt att allmänt erhålla ett redskap för säkerhetsanalys av nya väginformatikfunktioner. Underlag till simuleringsmodellen hämtas från den samlade kunskapen om trafiksäkerhet från olika forskargrupper. Ett första steg är därvid bl.a. att analysera teoretiska ansatser (hypoteser) och tillgänglig kunskap rörande sammanhangen bakom olyckornas uppkomst med särskild inriktning på samband mellan trafik- och säkerhetsmått. Det primära syftet är att utveckla en modell för att bedöma trafiksäkerhetseffekterna av olika väginformatikfunktioner. Ett sekundärt syfte är att ge underlag till förslag till nya säkerhetsfunktioner byggda på väginformatik. Ett långsiktigt syfte är att trafiksäkerhetsmodellen allmänt ska 4

7 kunna användas i olika sammanhang, men arbetsinsatsen bör i inledningsskedet inriktas på de omedelbara behoven att bedöma effekter av väginformatik. Lovande resultat har erhållits genom simulering av säkerhetsindikatorer för trafikstyrning och hastighetsanpassning. Simulering är ett lämpligt sätt att undersöka många olika systemutformningar och styra utvecklingen mot mer trafiksäkra lösningar. Det är också ett kostnadseffektivt sätt att beräkna de troliga storskaliga effekterna och samspelseffekter mellan olika trafikantgrupper. Förutsättningen är dock att simuleringen understöds av empiriskt underlag så att det individuella beteendet kan förutsägas. Figur 1.A Schematisk beskrivning av simuleringsmodell Körsimulering Olycksfallsstatistik Konfliktteknik Beteendestudier Vägtrafiksimulering q Flöden Tid Parametrar Beteenden Resultat Fordonspark Infrastruktur Mikrosimuleringen har en viktig roll genom att säkerhetsindikatorer som grund för effektbedömningar av förändringar i de tekniska systemen kan beräknas utan att riskera att verkliga olyckor inträffar i designarbetet. 5

8 2 Mikrosimuleringens roll i trafiksäkerhetsarbetet Anledningen till att det inom trafiksäkerhetsområdet saknas detaljerade modeller som kan användas för att beräkna trafiksäkerhet, ligger till stor del i komplexiteten när det gäller samverkan mellan människan, vägen (miljön) och fordonet. Denna komplexitet är accentuerad när det gäller förutsägelser av säkerhetseffekter för nya system. De grundläggande informationskällorna för att bedöma trafiksäkerhet är:?? kunskap om hur föraruppgiften påverkas?? kunskap om hur körförloppet påverkas?? kunskap om säkerhetsindikatorer som kan användas för analogier?? kunskap om effekter på beteende vid andra trafiktekniska åtgärder som kan användas för analogier?? kunskap om sambandet mellan beteende (riskkompensation, imitering, samverkan) och olyckor (risk, skadeföljd) Det föreligger behov av att komplettera existerande trafikmodeller på makro-, meso- och mikronivå med trafiksäkerhetsmoduler. Nya modeller kan utvecklas och nya moduler kan tillföras befintliga modeller. Tanken är att modeller på mikronivå ska kunna utnyttjas för att ge åtgärdeffekt-samband på meso- och makronivå. Modellerna måste kunna ta hänsyn till oskyddade trafikanter i tätort och av effekter av dåligt väglag och mörker på landsbygden. Med hjälp av trafiksäkerhetsmodellerna ska man kunna utvärdera effekterna av väginformatikfunktioner i framtida trafiksystem. Vid modellering av trafiksäkerhet är det naturligt att utgå från trafikanterna och hur dessa beter sig i trafiksystemen, eftersom många väginformatikfunktioner antas påverka inte bara fordonen utan också trafikanterna. För att analysera framtida trafiksystem behöver vi därför modeller av hur trafikanterna beter sig. Ett första steg bör vara att studera befintliga trafikmodeller för att utreda om dessa kan kompletteras med trafiksäkerhetsmoduler samt för att ta del av den samlade kunskapen inom trafikmodellering. Intressanta system är bl.a. HUTSIM, NETSIM och NEMIS för gatunät, VTI- /KTH-modellen för landsvägstrafik, den i Tyskland utvecklade motorvägsmodellen samt EMME/2 och CONTRAM för makro- och mesosimulering. Studier bedrivs f.n. vid CTR för att utröna potentialen även av AIMSUN2 och INTEGRATION. I nästa steg kan ett prototypingsystem utvecklas tillsammans med involverade forskare. Prototyping är en bra metod för att snabbt kunna testa nya idéer och teorier. Den ger också alla inblandade möjlighet att på ett aktivt sätt få del av idéerna och analysera hur dessa påverkar 6

9 andra forskningsområden inom projektet samt jämföra med fältprov. Inledningsvis är det viktigt att modellen väl återspeglar dagens trafiksystem för att verifiering ska kunna ske. Först därefter införs parametrar och funktioner som representerar framtida trafiksystem. Det är då viktigt att kunna beskriva konsekvenserna av flera förändringar som införs samtidigt. För att kunna verifiera dessa konsekvenser krävs bl.a. körsimulatorstudier och olika fältförsök. För att utvärdera väginformatikfunktioner i en trafiksäkerhetsmodell behövs framför allt beskrivningar av trafikanternas kognitiva och fysiologiska egenskaper. Beskrivningar behövs också av transportmedlens egenskaper, infrastrukturens beskaffenhet, trafiken etc. Allt detta modelleras i en dynamisk, objektorienterad simuleringsmodell. Figur 2.A Händelseförlopp illustrerat på bildskärm Konfliktteknik Tors 28/ :08 Centrala Österköping Volvo km/h ABS Ja RDS Nej RTI Ja Antal Konflikter Kungsgatan Andel Lucka mellan fordon Storgatan Nygatan s För att snabbt kunna utvärdera olika egenskaper hos modellen bör händelseförlopp kunna följas på en bildskärm. Enskilda ekipage kan följas samtidigt som systemet informerar om vilka beslut som fattas. Som resultat kan dessutom fås olika mått på antal och typ av konflikter, effekter av olika väginformatikfunktioner, kapacitet m.m. Simuleringstekniken innebär här inte att optimala lösningar fås fram direkt, utan är istället ett hjälpmedel för att strukturerat kunna utvärdera olika förändringar i komplexa system. För att effektivisera arbetet med utvärderingarna och för att hitta de värdefullaste kombinationerna av förändringar, använder vi metoder för statistisk försöksplanering i analysarbetet. 7

10 Prototypmodellen kan i ett senare skede antingen vidareutvecklas till ett färdigt system för trafiksäkerhetsanalyser, ligga till grund för ett nytt system eller i valda delar implementeras i andra system. Trafiksäkerhetsmodellen föreslås i ett första skede omfatta gatunät, men kan även utvecklas för motorväg och landsväg. Storleken på de trafiksystem som kan analyseras med modeller baserade på trafikant- och fordonsindivider begränsas av detaljnoggrannheten i modellen och av tillgänglig datorkraft. För att undvika alltför datorkrävande modeller begränsas trafiksystemets storlek, men med bibehållen hög detaljeringsnivå. 8

11 3 Inventering av säkerhetsstudier Vägverket har genom Programrådet för väginformatik finansierat projektverksamhet under i syfte att utveckla informationsteknik för vägtrafiken. Redovisning av försöksverksamheten har skett i publikation 1997:62. Under 1997 har arbete pågått med att ta fram ett fortsatt FoUprogram rörande väginformatik. Som stöd till FoU-programmet har en litteraturstudie 1 gjorts och kunskapsluckor identifierats. Nedan sammanfattas framkomna resultat från litteraturstudien av trafiksäkerhetseffekter av väginformatik beträffande området Förarstöd och hastighetsanpassning. Det gäller funktionerna hastighetsanpassning i tätort och övervakning av körförmåga. Hastighetsanpassning i tätort Framför allt två typsituationer är problematiska vid körning i tätort, nämligen korsningsmanövrar samt anpassning av hastighet vid förekomst av fotgängare och cyklister. Säkerhetsstrategi?? Åstadkomma att korsningsutrymme medges för alla trafikantströmmar med tillräcklig frekvens.?? Underlätta acceptabla och låga fordonshastigheter (signalrytmen ska inte uppmuntra höga korsningshastigheter).?? Hänsyn till fotgängare och cyklister och deras väntetider (gående och cyklande mot rött beror ofta på långa väntetider vid signaler).?? Om systemet inte fungerar måste föraren snabbt varnas. Effekter Olycksanalyser i USA (Lloyd, Bittner Jr and Pierowicz, 1996) visar att 75% av olyckorna i tätortskorsningar beror på omständigheter som kan hänföras till förarna. Ouppmärksamhet svarar för 29%, felaktig situationsuppfattning för 34% och begränsat/hindrat synfält för 11%. Hjälpmedel för att komma över dessa problem är därför önskvärda. Forskarna rekommenderar synlig ledning via head-up-display och haptisk ledning via bromspedalen. Av stor betydelse för bedömning av värdet av grön våg i korsning är tidavståndsfördelningen mellan fordonen. Ett flertal studier av detta i tätort har gjorts och de flesta har utgått från den negativa exponentialfördelningen. En omfattande studie har exempelvis gjorts i England, som omfattade 86 platser och drygt observationer (Griffiths and Hunt, 1991). Ett exempel på resultat visas nedan, som också visar att den dubbla förskjutna negativa exponentialfördelningen passar datamaterialet bäst. 1 Studier av trafiksäkerhet för väginformatik - identifiering av kunskapsluckor och FoU-behov. Oktober

12 Figur 3.A Observerade tidsavstånd med den anpassade förskjutna negativa exponentialfördelningen (DNED) och dubbla förskjutna negativa exponentialfördelningen (DDNED) (Griffiths and Hunt, 1991) Av figuren framgår också att vanligaste tidavståndet är 1-3 sek mellan fordonen och att längre tidluckor har lägre frekvens. Det är de långa tidluckorna i högra svansen man vill komma åt genom grön våg -funktionen. Om man kan samla ihop fordonen till kolonner som kör samlat i grön våg kan signalernas omloppstider reduceras. Om man kan ge förarna information om när signalerna slår om kan andelen stopp reduceras. Om man kan minska andelen långa tidluckor under signalfaserna, som gör att fotgängarna chansar och går över gatan mot rött, kan säkerheten för de oskyddade trafikanterna förbättras. Studier av avancerade system I Sverige har en begränsad studie av hastighetsanpassning i tätort gjorts på uppdrag av TOSCAprojektet (Davidsson, 1995). Studien gjordes för en innerstadsmiljö i Göteborg med många störda trafikströmmar med hastigheter runt km/h. Trafiken baserades på en hypotetisk situation för år Det antogs att anpassningen i korsningen skulle leda till en begränsning av maximihastigheterna till 25 km/h vid signalreglerade korsningar. Utan hastighetsanpassning skulle hälften av förarna ha valt en fri körhastighet runt 50 km/h på länk medan 35% skulle kört km/h över hastighetsgränsen. Med hastighetsanpassare antas 80% 10

13 köra runt 50 km/h och 20% saktare. Ingen skulle köra fortare än hastighetsgränsen. Resultaten gäller vid full (100%) implementering. Hastighetsvariationen (standardavvikelse) halveras från 8,4 km/h till 4,2 km/h med system för hastighetsanpassning i korsning. Resultatet visar också att medelhastigheten trots lägre maximihastigheter troligen kommer att öka totalt sett med hastighetsanpassning. Detta resultat verkar spontant orimligt, men kan förklaras med hopsamling av fordon som sedan smidigare passerar genom korsningarna i nätverket. I en senare, mer detaljerad studie har realismen ökat (Davidsson, 1996). Två system studeras: A) En konventionell farthållare som använder gängse styrstrategier för trafiksignaler och bekväma tidsavstånd på 1,8 sek och hastighet på länk 50 km/h samt högst 30 km/h genom korsning. B) En dynamisk farthållare som ej kör grönvåg utan osynkroniserade trafiksignaler med korta omloppstider med tidsavstånd på 0,7 sek och hastighet på länk om 40 km/h och högst 25 km/h genom korsning. De oskyddade trafikanterna som passerar övergångsställen i de signalreglerade korsningarna utsätts för stora risker. Det är därför viktigt att både primär- och sekundärkonflikterna mellan fordon och GC-trafikanter regleras, dels traditionellt, dels med farthållare som gör att hastigheten hos fordonen i konfliktsituationer blir låga. 11

14 Figur 3.B Medelhastighet vid övergångsställen (Davidsson, 1996) Resultaten visar att hastigheterna vid övergångsställen minskar från ca 37 km/h till 27 km/h med hastighetsanpassare. Säkerheten för oskyddade trafikanter torde därmed förbättras. En intressant indikator på trafiksäkerhet är andelen fordon som hamnar i valområdet då en trafiksignal växlar från grönt till grön-gult. Det är ett indirekt mått på frekvensen upphinnandeolyckor, men kan också ge en bild av andelen fordon som kör mot ny-rött. Figur 3.C Potentiella rödkörare under en timme (Davidsson, 1996) Figuren visar att hastighetsanpassaren är mycket gynnsammare och reducerar antalet fordon i valområdet med en tredjedel vid full implementering. Upphinnandeolyckor och rödkörning borde därför minska. 12

15 En vanligt förekommande invändning mot hastighetssänkningar är att restiderna blir oacceptabelt långa. Så tycks vara fallet med långa tidsavstånd men ej med korta tidsavstånd. Figur 3.D Medelhastighet, km/h (Davidsson, 1996) En intressant effekt av det korta tidsavståndet med dynamisk farthållare är att fördröjningarna i korsningarna minskar avsevärt. Det innebär att de små restidsförlusterna som orsakas av sänkningen av maxhastigheterna kompenseras av förbättrad framkomlighet i korsningarna. Studier av enklare system Inom ramen för Vägverkets programverksamhet har två enklare system prövats. Störst uppmärksamhet väckte försöken som genomfördes i Eslöv resp Umeå. Projektet i Eslöv - Demonstrationsförsök med automatisk hastighetsreglering i tätortstrafik - syftar till att utrusta 25 personbilar med s.k. intervenerande hastighetsanpassning, vilket innebär att fordonet inte går att köra fortare än gällande hastighetsgränser. Försöksresultaten kommenteras i avsnitt 7.1. Det andra stora försöket - Elektroniska vägbulor i Umeå - genomfördes med en helt annan teknisk lösning. Den elektroniska vägbulan - ett pipande ljud vid hastigheter över 30 km/h - förhindrar inte föraren att köra för fort, men föraren kan inte undgå att märka det. Projektet fokuserade på att studera användaracceptansen. Följande resultat erhölls.?? Andelen som sade sig ofta eller alltid hålla hastighetsgränsen 30 km/h ökade från 25% till 90%.?? Drygt 40% ansåg att fartkollaren borde göras obligatorisk.?? Omkring 80% av privatbilisterna uppfattade fartkollaren som ett stöd/hjälpmedel i trafiken. Dagens farthållare och fordonsdatorer skulle med enkla grepp kunna efterlikna de två prövade systemen. Farthållaren bör t.ex. kunna ställas in även på hastigheter under 40 km/h, vilket inte är 13

16 möjligt idag. Inställd hastighet på farthållaren bör anges på instrumentbrädan. Förinställda tryckknappar med förekommande hastighetsbegränsningar bör kunna kopplas till farthållare eller hastighetsvarnare. Resultaten verkar lovande, men det finns ändå anledning att vara försiktig när det gäller bedömning av verkliga trafiksäkerhetseffekter. Det är den komplicerade korsningssituationen och interaktionen med fotgängare och cyklister som är de stora problemen i tätort. Hur kommer hastighetsregleraren och fartkollaren att bidra till förbättringar? Måste systemen vara obligatoriska för att ge effekter? Kommer de högsta hastigheterna att minska? Kommer interaktionen med oskyddade trafikanter att förbättras? Som tidigare påtalades kan inte stora effekter likställas med hög acceptans. Detta innebär att utnyttjandet måste kartläggas och att körhastighet på sträcka, i korsning och vid övergångsställen studeras genom före/efter-studier. Om syftet är att påverka större hastighetsöverskridanden är en viktig fråga också vilka bilister som kommer att köpa och använda de föreslagna systemen. En frivillig hastighetsreglerare eller fartkollare kanske i första hand attraherar säkerhetsrelaterade förare, som redan tillhör dem som kör med relativt låg hastighet. Detta är frågor som måste besvaras i fortsatta studier. Syftet är ju (antagligen) inte i första hand att påverka hastigheten utan trafiksäkerheten. Då är det viktigt att studera trafiksäkerhetsrelaterade mått som variation i körhastighet, tidluckor och konflikter. Först därigenom kan med viss säkerhet den troliga olycksreducerande effekten bedömas. Fotgängardetektering Behovet av denna typ av funktion har länge varit erkänt, men tekniska lösningar har inte funnits. Tester med intelligenta övergångsställen har nyligen gjorts i England (Reading, Dickinson and Barker, 1995). Studien omfattar ombyggnad av ett vanligt tidsstyrt signalreglerat övergångsställe (Pelican) till en Puffin-korsning (Pedestrian User-Friendly Intelligent). Korsningen skiljer sig genom att fotgängardetektorer satts upp som registrerar närvaron av fotgängare. Infrarött ljus används tillsammans med tryckknappar. En annan lösning är bildtolkning som prövats i USA (Sayeed m.fl., 1996). 14

17 Figur 3.E Sidovy av detekteringsområdet på trottoarsidan (Reading, Wan and Dickinson, 1996) Genom detekteringen kan signalfaser för fotgängare förlängas vid behov och förkortas eller avbrytas när ingen fotgängare detekteras. Fördröjningarna ökar 5 sek per stoppat fordon, men minskar något för fotgängarna. Största fördelen är mindre fotgängarstress och färre som går mot rött ljus. Lite otur vid mättillfällena (detektorerna fungerade inte som de skulle och signalerna blev lite felinställda) gjorde resultaten lite sämre än nödvändigt. Med ytterligare utvecklingsinsatser kan detta bli en bra lösning. Korsningsbeteende hos fotgängare En omfattande studie av korsningsbeteende hos fotgängare har gjorts i Skottland (Hine and Russell, 1996). Det mest slående resultatet är att det finns ett stort undertryckt behov av att korsa gatan för yngre och äldre. Medan korsningsfrekvensen, dvs antalet av de gående på en viss sträcka som korsar gatan, är 10-20% i åldrarna år, så är den bara 0,5-2% för yngre och äldre. Ett annat slående resultat är att för mellangruppen används övergångsställen bara hälften så ofta som själva gatusektionen. För yngre är det tvärtom, dvs övergångsställena används dubbelt så ofta. För äldre används båda sätten lika ofta. I omkring hälften av fallen orsakade trafiken på de studerade gatuavsnitten i Edinburgh fördröjningar för fotgängarna under 5 sek. Omkring 20% av fördröjningarna var över 20 sek. Fördelningen på accepterade tidluckor visas nedan. 15

18 Figur 3.F Fördelning av accepterade tidluckor på ålder för närmaste körbana, Raeburn Place. (Hine and Russell, 1996) Av figuren framgår att de vanligaste tidluckorna är mellan 5 och 20 sek, vars andel utgörs av ca 60% för fotgängare mellan 18 och 65 år. Äldre kräver lite längre tidluckor, medan korta tidluckor under 5 sek främst hittas bland de yngre. Fordonshastighetens betydelse för fotgängarolyckor I Helsingfors har övervakningskameror använts för att dokumentera fotgängarolyckor (Pasanen and Salmivaara, 1993). Därigenom har sambandet mellan fordonens hastighet och olycksrisken för fotgängare kunnat studeras. 16

19 Figur 3.G Inverkan av kollisions- och körhastigheten på fotgängares dödsfallsrisk (Pasanen and Salmivaara, 1993) Vid kollisionshastigheter under 15 km/h är dödsrisken låg för att sedan stiga snabbt. Vid kollisionshastigheter över 80 km/h dör så gott som alla. Om man tar hänsyn till reaktionstid och bromsförmåga kan motsvarande samband för körhastigheten beräknas. Resultatet visar att en körhastighet på 50 km/h ökar risken hela åtta gånger jämfört med 30 km/h. Observera dock att sambandet i området mellan 20 och 50 km/h bygger på en regressionslinje med ett fåtal motstridiga punkter. Regressionen är svag och sambandet inte helt övertygande. Mer mätresulatat är uppenbarligen nödvändiga för att validera sambandet. Genom videoövervakningen har också konstaterats att förekomsten av fria fordon har en avgörande betydelse för fotgängarnas säkerhet. Ett fritt fordon definieras som ett fordon med tidsavstånd över 3 sek framåt. Dessa fordon, som utgör ungefär 40%, svarade för alla elva registrerade fotgängarolyckor under Det är alltså viktigt att krympa längre tidluckor mellan fordonen, vilka lockar fotgängarna att chansa vid korsande av gatan. Kvarvarande kunskapsbehov?? Oklart om teoretiskt fördelaktiga lösningar också är tekniskt genomförbara.?? Oklart hur körhastigheter, tidsavstånd, accepterade tidluckor och konflikter ( tid-till-kollision ) i praktiken påverkas av dynamisk hastighetsanpassare.?? Oklart om trafikantgrupper med aggressivt körbeteende kan påverkas med frivilliga hastighetsanpassningssystem.?? Oklart hur hastighetsanpassningssystem kan tillämpas vid landsbygdsförhållanden. Övervakning av körförmåga Det är framför allt två typer av situationer, där övervakning av körförmåga är önskvärt. Den ena gäller kontroll av förare med aggressivt körsätt, som tar sig uttryck i olämpliga körbeteenden. Den 17

20 andra gäller kontroll av förare med begränsad körförmåga p.g.a. trötthet (mikrosömn), droger m.m. Säkerhetsstrategi?? Allvarligare lagöverträdelser polisövervakas automatiskt.?? Olämpligt körsätt medför varningar i form av t.ex. ljudsignaler i fordonet. Effekter Den tekniska lösningen för kontroll av aggressivt körsätt är oklar. Befintliga system ligger långt ifrån beskrivningen ovan. Närmast kommer automatiska övervakningskameror för hastighet och körning mot rött ljus, men systemet är egentligen tänkt att vara fordonsburet och ge varningar istället för böter. Erfarenheter från Norge (Nygård m.fl., 1992) visar att automatisk hastighetsövervakning minskar medelhastigheten med km/h och att antalet olyckor minskar med 4-5%. Enligt samma källa är rödljuskörningen vid trafikljus 0,4-0,7% i Norge, vilket med automatisk övervakning kan minskas till 0,2%. Acceptansen för automatisk övervakning har undersökts i DRIVE-projektet AUTOPOLIS (Muskaug, 1993). En likadan enkät gjordes i Norge, Holland och Spanien. Resultatet visar att majoriteten accepterar automatiska övervakningssystem. Acceptansen är störst om systemet främst inriktar sig på större hastighetsöverträdelser, körning mot rödljus, brott mot prioritetsregler och illegala omkörningar. Däremot accepteras inte automatisk övervakning av parkering. Teknisk lösning för övervakning av körförmåga Flera tekniska lösningar är möjliga. En genomgång av olika metoder görs i Shimotani m.fl. (1996). Sensorer för rattrörelser, hastighet, vägmarkeringar, hjärtfrekvens och ögonrörelser är möjliga för detektering av ouppmärksamhet, slöhet och berusning hos bilförare. Ett exempel på skillnader mellan en aktiv och en sömnig bilförares rattvinkel och meanderdata visas nedan. 18

21 Figur 3.H Exempel på rattvinkel och meanderdata för normalt och nedsatt körförmåga (Yamamoto, Yoshikawa och Higuchi, 1996) Vid ökad trötthet minskar rattutslagen medan sidorörelserna i förhållande till vägmarkeringarna ökar. Olika algoritmer och filter håller på att utvecklas för att erhålla effektiva lösningar. Många lösningar verkar lovande. Ögonrörelser är bra för trötthet och berusning. Rattrörelser har fördelen av även avslöja dåliga bilförare p.g.a. stress eller ålder. I USA har studier av påkörningsolyckor (Farber m.fl., 1995) genom användning av programmet REAMACS (Rear-End Accident Model And Countermeasure Simulation) uppskattat effektiviteten hos varningsalgoritmer som (1) utnyttjar information om framförvarande fordons retardation i sina beräkningar och (2) varnar förare när tidsavståndet till ett framförvarande fordon understiger något minimivärde. REAMACS genererar påkörningssituationer i motorvägstrafik och modellerar effekterna av kollisionsvarningssystem för påkörningsolyckor. Modellen använder faktiska data om motorvägstrafik och empiriskt baserad fördelning av förares reaktionstid och framförvarande fordons inbromsningskraft för att generera de initiala förutsättningar som avgör om kollisionen inträffar. Tidigare rapporterade applikationer av modellen pekar på att kollisionsvarning har potential att reducera antalet allvarliga påkörningsolyckor vid motorvägstrafik med hela 60%. 19

22 Resultaten antyder en betydande fördel för varningsalgoritmer som använder kunskap om framförvarande fordons retardation, särskilt för mer allvarliga kollisioner. Tillägget med tidluckevarning förbättrar också effektiviteten, särskilt i låga hastigheter, på bekostnad av en ökning i antalet avgivna varningar. Förares acceptans av tidluckevarning är en viktig fråga. Kvarvarande kunskapsbehov?? Oklart om teoretiskt fördelaktiga lösningar också är tekniskt genomförbara.?? Oklart vilka situationer som lämpar sig för varningar av aggressivt körsätt.?? Oklart vilka trafikantgrupper som frivilligt köper system för övervakning av körförmåga. Slutsatser Man man konstatera att flera olika metoder är nödvändiga för att komma åt säkerhetseffekterna av väginformatik. Tillgång till en simuleringsmodell skulle kunna vara ett lämpligt sätt att undersöka många olika systemutformningar och styra utvecklingen mot mer trafiksäkra lösningar. Vidareutveckling av den analytiska riskmodellen, där nya faktorer beaktas, utveckling av expertsystem för koppling av indikatorer till risk, laboratorieförsök, studier i körsimulator, datoranimering. Detta bör kompletteras med fältmätningar och demonstrationsförsök. Brister i bedömningen av trafiksäkerhet för väginformatik finns på många plan. Stommen, som utgörs av analytisk riskmodell, expertsystem och säkerhetssimulering, måste byggas upp snarast. Med denna plattform kan empiriska studier prioriteras lättare. 20

23 4 Diskussion av lämpliga säkerhetsindikatorer Att hitta de parametrar, säkerhetsindikatorer, som påverkar trafiksäkerheten är centralt i detta arbete. Som framgått av inventeringen ovan finns det ett stort antal tänkbara parametrar. De kan delas in i de tre grupperna beteende, fordonspark och infrastruktur. Exempel på parametrar som är av intresse: fordon?? fordonens beskaffenhet (prestanda, ABS, signaler)?? förarmiljö (instrument, sikt, buller) förare / trafikant?? flödeshastighet?? individuell fordonshastighet?? hastighet (tillåten, verklig, fördelning)?? hastighetsvariation?? hastighet vid övergångsställen?? acceleration och retardation?? accelerationsbrus?? tid-till-kollision?? tidluckor mellan ledar- och följarbil (tid, distans)?? accepterade tidluckor (fotgängare)?? ögonfokusering (distraktion)?? körfältsbyten?? omkörningsfrekvens?? kritiska situationer (samvariation mellan tidsavstånd och retardation)?? stress, reaktionstid?? merit (kvot mellan faktiskt och önskvärt tidsavstånd)?? potentiella rödkörare (dilemmazonen) vägutformning / vägmiljö?? synbarhet (hinder, vägmarkeringar)?? anpassningsmått (radier, lutningar, väglag)?? vägtyp (tätort, landsväg, siktsträcka, bredd, underlag, vilt, cyklister, gångtrafikanter, avgifter)?? trafikflöde (mycket trafik - chansartade omkörningar, dålig sikt, stress, annan påverkan av interagerande fordon)?? trafikstörningar?? ljus/mörker (sikt)?? friktion?? information (aktiv genom styrning, passiv genom skylt- eller RDS-info) 21

24 ?? väginformatikfunktioner (om dessa inte ryms ovan) Speciellt bör hastighets- och tidluckefördelningar vara intressanta i en analys av säkerhetseffekter. Vissa av parametrarna påverkar endast ett fåtal av analysområdena, medan andra är intressanta för alla. En sammanställning av några parametrar visas i följande tabell. Tabell 4.A Exempel på sammanställning av parametrar Parameter olycksfalls - statistik konfliktteknik haveriundersökn. beteendestudier körsimulering vägtrafiksimulering hastighet x x x x x x ABS x x x x x farthållning x x x x x vägtyp x x x x x x sikt x x x x x x etc... Att exempelvis vissa bilar är utrustade med ABS är intressant för analysområdet olycksfallsstatistik genom att det påverkar antalet olyckor, för området konfliktteknik genom att ABS minskar antalet konflikter, för området haveriundersökning genom att det kan påverka olycksförloppet, för beteendevetarna genom att vetskapen att en viss bil har ABS kan påverka förarens beteende vid halt väglag t.ex.. 22

25 5 Uppläggning av säkerhetssimuleringsmodell 5.1 Traditionell trafiksimulering Det finns en lång tradition inom området mikrosimulering, där trafikprocessen har modellerats som interaktion mellan olika fordon. Den minsta enheten består oftast av en sammanvägning av fordonets och förarens egenskaper, kallat agent. Även om dessa modeller förefaller ge en mycket detaljerad beskrivning av körförlopp, särskilt i samband med animering, så har agenterna i dessa modeller en begränsad uppsättning egenskaper. Hastighetsanspråk, accelerationsförmåga och avståndshållning till framförvarande fordon är förvisso exempel på egenskaper som representeras med fördelningsfunktioner och därför ger en större bredd i analysen men utgör ändå en beskrivning av normalt trafikantbeteende. Forskning inom trafiksäkerhetsområdet visar med all tydlighet att olyckor är starkt kopplade till extrema händelser (t.ex. singelolyckor på landsväg p.g.a. att föraren somnar vid ratten) eller händelsekedjor (t.ex. upphinnandeolyckor). Ett försök att illustrera problematiken med att modellera extrema situationer görs i nedanstående figur. Figur 5.A Traditionell simulering fångar "normala" händelser medan olyckssituationer kan förklaras med extrema beteenden?????? 68,3% 95,5% Trafikantbeteendet kan schematiskt beskrivas som en normalfördelning, där varje enskild trafikants beteende i en specifik trafiksituation klassas. Det kan exempelvis vara förmågan att vid en given hastighet undvika ett hinder som plötsligt dyker upp på körbanan. Traditionella 23

26 simuleringsmodeller har ofta utvecklats i syfte att studera kapacitet, köbildning och andra framkomlighetseffekter. En sådan effektmodell ger relevanta data, förutsatt att huvuddelen av trafikanternas beteende kan modelleras med tillfredsställande noggrannhet, vilket i figuren skulle kunna motsvara en avvikelse från medelvärdet med s. De trafikanters beteende som ligger utanför s modelleras felaktigt som mer normalt än vad som är fallet i verkligheten. Om modellen ska användas för mer exakta studier av körförlopp för att studera små förändringar av t.ex. väggeometrier och fordonsegenskaper eller för att beräkna emissioner krävs en modell, som har större noggrannhet. Det innebär att modellen täcker in en mycket stor del av trafikanternas beteende, låt säga 95%, av alla händelser, som ska representeras på ett tillförlitligt sätt i modellen. Det bör framhållas att kalibrering och validering av en mikrosimuleringsmodell för framkomlighetsberäkningar kräver en omfattande insamling av data och ofta kostsamma mätningar. Inventering av lämpliga modeller Ett aktuellt exempel på en traditionell simuleringsmodell är utveckling av en simulator för främst trafikleder inom TPMA (Traffic Performance on Major Arterials) projektet. Där utvecklas en mikrosimuleringsmodell (modell 1), som beskriver enskilda fordons körförlopp på flerfältiga vägar. Modellen ska utgöra en trafikteknisk plattform för olika typer av effektberäkningar, främst framkomlighets och emissions beräkningar. Målsättningen är att modellen ska ingå, som ett av flera verktyg, i väghållarnas planerings- och projekteringssystem samt möjliggöra konsekvensbeskrivningar av infrastruktur- och vägtrafikledningssatsningar. I TPMA-modell beskrivs enskilda fordons körmönster via elementarmodeller för fria fordon, car-following och körfältsbyte på sträcka, avfart, påfart och växlingssträcka. Målet är att elementarmodellerna ska bero av trafik som tidluckor, hastigheter och avstånd till omgivande fordon, geometri som typsektion och linjeföring, längder och möjliga in/utfartshastigheter på avfarter, påfarter och växlingssträckor. Fordonens körmönster ska utöver hastigheter via gränssnitt kunna användas för att beräkna fordons- och avgasemissioner på fordonsnivå och buller på flödesnivå. Här ges också möjlighet att studera trafikstyrningssystem och modellera effekterna av att väginformatik (givet antagande om förändrat fordon-förarbeteende) introduceras. I modell 1 betraktas förare och fordon som ett gemensamt objekt men samtidigt genomförs en förstudie för modell 2, där förare och fordon utgör skilda objekt. På så sätt kan antalet typbeteenden utvidgas betydligt. Det är dock oklart om konflikt- och olycksförlopp kan studeras (se kapitel nedan). I förstudien till TPMA-projektet finns ett flertal modeller beskrivna, varför den fortsatta inventeringen i projektet främst har inriktats mot pågående och ambitiösa utvecklingsprojekt. Ytterligare fyra modeller har studerats; den svenska modellen Mimic utvecklad vid Chalmers Tekniska Högskola, Transims från Los Alamos National Laboratory, Paramics från Edinburgh Parallell Computing Centre och Intergration från Queens University Kington i Kanada. Ingen av dessa modeller har dock som syfte att generera effektmått som beskriver trafiksäkerheten. Ett annat svenskt projekt är Inventering av befintliga modeller för simulering av dynamisk hastighetsanpassning i tätorter, där befintliga modeller för simulering av trafik i tätort har 24

27 inventerats och deras utvecklingsmöjligheter för i första hand dynamisk hastighetsanpassning har bedöms. Syftet är i första hand att modellera framkomlighet och kapacitet. Resultatet förväntas bli en rekommendation av en eller ett par lämpliga simuleringsmodeller, med hänsyn tagen till deras utvecklingsmöjligheter, användarvänlighet och validitet. Ett närmare studium av TRANSIMS-modellen som utvecklats av Chris Barrett (f.n. verksam som gästprofessor vid CTR) visar att denna byggs upp av enkla beteenderegler på individnivå som fångar det väsentliga i det som man vill simulera, nämligen det dynamiska förloppet i trafikprocessen. Överför man detta till säkerhetsområdet så innebär det att de väsentligaste felhandlingarna och omständigheterna som bidrar till uppkomsten av olyckor måste fångas i modellen. Likheten med TRANSIMS pekar mot att det skulle kunna vara möjligt att bygga upp en modell av samma typ som TRANSIMS även för säkerhetsområdet. Detta angreppssätt bör därför prövas i inledningsfasen av projektet. Det finns ett par trafikmodeller i Sverige som använts för utvärdering av väginformatiktillämpningar, och då med inriktning mot trafiksäkerhet: a) Landsbygdsmodellen, utvecklad på VTI b) HUTSIM, som är utvecklad för att hantera tätortstrafik (DYNAMIT-projektet) VTI-modellen har även framgångsrikt använts för att modellera konfliktsituationer vid omkörning i landsvägsmiljö. Arbetet utfördes av Gösta Gynnerstedt och avrapporterades inom ramen för det europeiska forskningsprogrammet Prometheus. I två rapporter från 1996 beskrivs modellernas förmåga att avbilda landsorts- respektive tätortstrafik och utvärdera trafikala effekter av dynamisk hastighetsanpassning. Säkerhetseffekter av väginformatik är som nämnts ovan svåra att uppskatta med traditionell simuleringsteknik, då noggrannheten i representationen av trafikanternas beteende är avgörande för modellens giltighet. De mått som används är därför att betrakta som indikatorer, exempelvis hastighetsfördelning. Hittills har fältmätningar och körsimulatorstudier utnyttjats som indata till VTI-modellen. En ny idé är att skapa interaktiva trafiksituationer genom utnyttjande av Virtual Reality-teknik. Därigenom skulle ny teknik i fordonet kunna prövas innefattande beteendereaktioner från omgivande bilförare och andra trafikanter, t.ex. gående. Detta ger bättre möjlighet att förutse förändrade beteenderegler i en framtid med adaptiv farthållare och säkerhetsfunktioner. Det är också möjligt att riskfritt testa andra inställningar och nya funktioner hos fordonsutrustningen än i motsvarande fältförsök. Möjligheterna med utnyttjande av VR-teknik bör därför också testas i inledningsfasen av projektet. Avsikten är att trafiksäkerhetsaspekten skall analyseras och utvärderas så att systemmässig konsistens uppstår mellan alla effektmått alltifrån den samhällsekonomiska nyttan till de trafiktekniska effektmåtten och eventuellt andra trafiktekniska kvaliteter, till förarrelaterade karakteristika, till tillfredsställande MMI-aspekter och till apparaturens reliabilitet. 25

28 För att åstadkomma denna behovsanalys och möjliggöra den efterfrågade prospektiva utvärderingen skall trafikprocessen avbildas på en sådan detaljeringsnivå att interaktionerna mellan trafikanterna kan analyseras med avseende på trafiksäkerhetsaspekten. För att urskilja denna modells detaljnivå benämns den trafikbeteendemodell. För förståelse av den fortsatta diskussionen hänvisas till figuren nedan. Figur 5.B Illustration av föraregenskaper Figuren består av tre grafer. Den översta representerar förarens vilja, inneboende förmåga och skicklighet som bilförare. Det skuggade området kan tolkas på flera sätt. Det kan beskriva förarens variation i de uppräkande variablerna över dygnet. Det kan också beskriva förarens mentala och fysiologiska förändring över dennes levnadsförlopp. Den kan beskriva skillnader i de uppräknade egenskaperna mellan förare. Den mellersta grafen representerar den perfekte föraren och den tredje ger en bild av skillnaden mellan den perfekte föraren och föraren som kompletterats med en co-pilot. Termen co-pilot kan tolkas som det komplement som föraren behöver utrustas med för att vilja och kunna fungera perfekt i säkerhetsavseende. 26

29 Utifrån denna tankekonstruktion sker behovsanalys och utvärdering. Trafikbeteendemodellens förare utgör utgångspunkten och måste därför kunna ges de egenskaper, vilka är relevanta för de egenskaper och variationer som beskrivits ovan. Då dessa parametrar identifierats och definierats i submodellen förare i trafikbeteendemodellen och erforderliga beteendemönster införts som algoritmer i densamma kan trafikbeteendemodellen bringas att fungera. Trafikbeteendemodellen programmeras som ett simuleringsprogram i realtid. För att genomföra denna kompletterande analys och verifiera resultaten bör modellutveckling och empiriska studier samplaneras utifrån behovsanalysens krav. Modellbildningen erfordrar en samordning av trafikbeteendemodellen och dess submodell förare med en fordon/körsimulator. De empiriska studierna består i särskilt utrustade bilar, där studium av förarbeteendet kan registreras motsvarande körsimulatorns registreringar. Trafikstudier görs motsvarande de valideringsstudier, som utvecklats i samband med validering av trafikmodeller. Bilarna med utvalda samples av förare kan framföra bilen längs den vägsträcka där en samtidig trafikstudie pågår. Den aktuella vägsträckan förs in i trafikbeteendemodellen. Den kompletteras med en så realistisk vägomgivning som behövs. Körsimulatorn får representera försöksbilen i trafikbeteendemodellen. Försökspersonen framför nu körsimulator/försöksbil i trafikbeteendemodellen. Den omgivande trafiken representeras av den trafik som registrerats i den samtidiga trafikstudien. Försökspersonen i körsimulatorn framför densamma i ett virtuellt realityrum, som representeras av fordonets lokala vägrum i trafikbeteendemodellen med omgivande trafik med vilken försökspersonen interagerar. Utvecklingen av förarmodellen sker iterativt genom jämförelser av beteendet hos submodellen med beteendet hos subsamplet försökspersoner i trafikbeteendemodellen. Olika typer av trafikinteraktioner identifieras och analyseras mellan modellförare - modellförare och mellan försöksperson - modellförare i trafikbeteendemodellen. Analysen kan stödjas genom animering på grafisk skärm, vilket även tjänar ett pedagogiskt syfte. Trafikbeteendemodellens detaljeringsnivå bestäms av noggrannhet och realism i de individuella trajektorierna. Jämförelser mellan trajektorierna i ett väg-tid rum från försöksperson i körsimulatorn och förarmodell i trafikbeteendesimulatorn och mellan förarbeteende i experimentbil och körsimulator utgör grund för validering av förarmodellen. Jämförelse av trafikeffektvariablerna i trafikbeteendesimulering uppdelad på förarmodell sample och försökspersonsample i trafikbeteendemodellen och i motsvarande fältstudie verifierar trafikbeteendesimuleringen. Resultatet av denna ansats utgör en beskrivning av bilföraren och ett körbeteende, vilket möjliggör analyser av informationsbehov som underlag för funktionsspecifikationer av vägtelematiska hjälpmedel. Den vägtelematiska funktionen förs in som hjälpmedel i körsimulator och trafiksimulator. Försökspersonen likaväl som trafiksimulatorns förarmodell utnyttjar den nya informationen och dess konsekvenser kan avläsas både för försöksperson-samplet och för 27

30 förarmodellsamplet. Olika representationsformer av informationen kan testas för analys av MMIproblemet. Samtidigt kan alla de övriga effektmåtten, vilka ingår i den samhällsekonomiska modellen beräknas liksom den samhällsekonomiska nyttan av en sådan information och dess presentationsform. Om utfallet av analys talar för införande av informationen överlämnas funktionsspecifikationen till lämplig industri för mock-up och prototypkonstruktion. Kostnaderna kalkyleras och ett preliminärt nyttokostnadstal beräknas. Beroende av utfallet kan ansatsen fortsättas. En omfattande nyttokostnadskalkyl kan utföras över ett stratifierat vägnät som avbildar landets vägnät och dess trafik. Sådana beräkningar utfördes med hjälp av trafiksimuleringar redan i början av 1970-talet för att beräkna potentiella drivmedelsbesparingar vid en energikris genom sänkta hastighetsgränser. Samtidigt med denna analys kan en mängd säkerhetsindikatorer beräknas. En vidareutveckling i det här framförda projektförslaget innebär att flera körsimulatorer kopplas in on-line i samma virtuella rum för genomförande av en distribuerad simuleringsansats. Härigenom kan även beteenden vid interaktioner mellan flera försökspersoner i trafikbeteendesimulatorn och körsimulatorerna analyseras samtidigt, vilket är av stort system- och trafikanalytiskt värde. En intressant möjlighet vore att, parallellt med Vägverkets planerade större fältförsök med dynamisk hastighetsanpassning i någon stad i Sverige, bygga upp en VR-miljö för någon korsning eller delsträcka i området. Där skulle validering kunna ske av traditionellt beteende och beteende med dynamisk hastighetsanpassning. I VR-miljön skulle sedan andra funktionskrav på hastighetsanpassningen (hastighetsnivåer, graden av automatik, implementeringsnivåer och användargränssnitt) kunna prövas. I en fortsättning på DYNAMIT har en mer avancerad typ av modellering av riskexponering för oskyddade trafikanter genomförts. Olika typer av felbeteenden hos trafikanterna modelleras:?? hastighetsöverträdelser?? rödkörning?? långsam reaktionsförmåga?? acceptans av för korta tidluckor?? fotgängare och cyklister som går mot rött?? fotgängare som springer ut i trafiken?? bussprioritering i mittkörfält Dessa beteenden har stor inverkan på trafiksäkerheten, vilket också framgår av resultaten från simulering av ett område i centrala Göteborg där inverkan av ISA (Intelligent Speed Adaption) har studerats, se figuren nedan. Värdet av denna studie är dock begränsat, då ingen validering av modellen (dvs av felbeteendet) har genomförts. 28