#ДТП

Автомобильный транспорт – одна из основных отраслей экономики и неотъемлемая часть производственной и социальной инфраструктуры нашей страны. Безопасность движения на таких дорогах достигается, в том числе благодаря прогнозированию и предупреждению возникновения аварий. Но существующие методы выявления опасных участков несовершенны. Для повышения точности и удобства прогнозирования аварий на платных дорогах ученые ПНИПУ предложили использовать метод линейной регрессии – анализировать данные при помощи математического уравнения.

Большинство водителей понимают, как меняется ситуация на дорогах в зимний период. На них накапливается снег, который со временем образует лед. Передвижение автомобилей не только затруднительно, но и очень опасно, так как повышается вероятность аварий. Практика использования соли и специальных химических реагентов не оправдывает себя, потому что это не всегда эффективно, финансово невыгодно, и порой вредно для экологии. Ученые Пермского Политеха предложили в качестве борьбы со снежным покровом и образованием ледяного наката использовать технологию строительства автомобильных дорог с подогревающими слоями.

По статистике ГИБДД, на четвертом месте по частоте находятся дорожно-транспортные происшествия, допущенные из-за нарушения целостности дорожного покрытия. Количество аварий по этой причине составляет 26 процентов от общего числа. Лесовозные дороги, которые находятся на переувлажненных и подтапливаемых территориях, разрушаются чаще. Обычные конструкции дорожных одежд не всегда обеспечивают необходимое качество полотна. Это усложняет строительство и использование загородных дорог. Ученые Пермского Политеха разработали методику и математическую модель, которые позволяют создать оптимальные конструкции с улучшенными характеристиками для осушения оснований дорог. Они учитывают сложные природно-климатические условия и гидрогеологические факторы.

Исследование ученых из Пермского Политеха поможет прогнозировать транспортные потоки. Методика позволит более эффективно управлять движением автомобилей в городах и снизить количество заторов и дорожно-транспортных происшествий. Регулировать транспортную сеть можно будет на основе анализа информации с комплексов видеофиксации нарушений ПДД. По словам ученых, разработка, у которой нет аналогов в мире, позволит обеспечить технологический суверенитет России.

Исследователи из США проанализировали эффект отвлечения внимания, связанный с цифрами смертности, выводимыми на дорожные табло. Им удалось выяснить, что он повышает смертность в ДТП. Впрочем, подробный анализ по всем типам аварий только предстоит провести.

Волки держатся у дорог, отпугивая отсюда своих жертв и снижая количество сбитых автомобилистами оленей почти на четверть.

Судя по отсутствию человека на водительском сиденье, машиной управлял автопилот. В теории он отслеживает наличие человека за рулем и без него не едет. Но на практике человек всегда может обмануть компьютер. Неспособность компьютера контролировать человека в описываемом случае привела к печальным последствиям. Несмотря на это, по последним данным, автопилот Tesla снижает риск попасть в аварию в девять раз. Впрочем, с одним нюансом.

Ученые из Пермского Политеха создали модель устройства, которое поможет снизить количество ДТП и заторов. Разработка, у которой нет аналогов в России, позволит машинам справиться с гололедом: она обеспечит лучшее сцепление колес со скользкой дорогой.

Исследователи Сибирского федерального университета создали метод расчета скорости автомобиля в момент внезапного торможения, связанного с повреждением шин. Этот метод позволяет с высокой точностью определить динамику движения автомобиля вплоть до его полной остановки. Ученые полагают, что их разработка поможет достоверно восстанавливать картину ДТП и даст материалы для объективного анализа событий.

Сотрудники факультета безопасности информационных технологий Университета ИТМО предложили метод использования системы блокчейн для мониторинга дорожной ситуации. С помощью предложенного алгоритма можно будет создавать защищенные от изменений журналы активности беспилотных автомобилей, позволяющие надежно фиксировать дорожные происшествия. Также технология потенциально может помочь составлять базы данных ДТП, чтобы определять наиболее опасные участки дороги.

Водитель Tesla утверждает, что автопилот Tesla Model X не позволил ему вмешаться и предотвратить ДТП, однако представители компании сомневаются в достоверности его слов.

Новое исследование сотрудников Университета Монаш (Австралия) посвящено влиянию легализации каннабиса на смертность на дорогах: ученые утверждают, что факт законности влияет на количество ДТП со смертельным исходом, особенно в соседних штатах, где каннабис запрещен.

Технология подогрева дороги, которая растопит снег и лед за 15 минут и в режиме реального времени выведет информацию об обледенении на трассах, может помочь предотвратить множество аварий.

Новое короткое видео расскажет вам о том, что происходит с человеком при дорожно-транспортном происшествии.

Ученые провели опрос с участием 823 норвежцев и установили, как способность концентрироваться на вождении автомобиля связана с возрастом и полом.

Исследователи из Техасского университета в Остине и Университета Райса пришли к выводу, что легализация медицинской марихуаны незначительно связана с ростом ДТП.

Сотрудники Университета штата Аризона и компании 4M Safety показали, что езда за другом повышает риск опасного вождения даже в безаварийных ситуациях.

Исследователи из Дрексельского университета впервые оценили связь между моделями передвижения пешеходов и риском ДТП на основании объективных измерений.

Американская компания Ford приступила к разработке облачной технологии, которая позволяет предупреждать водителя о ямах в реальном времени. Соответствующий пресс-релиз компания прислала Naked Science.

Эксперимент, проведенный китайскими психологами, подтвердил присутствие у «аварийно-опасных» водителей эффекта «негативной необъективности» в сознании. Водитель-пессимист неадекватно оценивает ситуацию на дороге и чаще попадает в ДТП.