Feasibility of Mobile Point-to-Point Speed Enforcement: Real-World Evidence from Urban and Rural Queensland

El exceso de velocidad es una de las infracciones de tráfico más comunes en el mundo y es una de las principales causas de accidentes mortales. Durante décadas, los expertos en seguridad vial han confiado en una idea sencilla para detenerlo: si los conductores creen que serán atrapados, reducirán la velocidad. Este concepto, conocido como disuasión, funciona mejor cuando la amenaza de ser detectado se siente real y constante. Las cámaras de velocidad tradicionales son fijas, a menudo situadas en postes altos o puentes. Los conductores aprenden rápidamente dónde están estas cámaras, ya sea por verlas o mediante el uso de aplicaciones de navegación que transmiten sus ubicaciones. Como resultado, muchos conductores participan en un patrón de "conducción de canguro", donde frenan bruscamente justo antes de una cámara conocida, pasan por ella de forma segura y luego aceleran de nuevo inmediatamente después. Este comportamiento anula el propósito de la cámara, ya que solo ralentiza el tráfico durante unos pocos cientos de metros en lugar de fomentar una conducción segura durante todo el trayecto.

Para resolver esto, los ingenieros desarrollaron la vigilancia de velocidad punto a punto. En lugar de medir la velocidad a la que va un coche en un solo instante, este sistema calcula la velocidad media de un vehículo a lo largo de un tramo largo de carretera. Si un conductor entra en una zona en una cámara y sale por otra, el sistema sabe exactamente cuánto duró el viaje. Si el tiempo empleado es demasiado corto, el conductor estaba excediendo el límite de velocidad en promedio, independientemente de la velocidad que llevara en un momento específico. Aunque este método ha demostrado ser eficaz cuando se instala en infraestructuras permanentes, dichas instalaciones son costosas y suelen limitarse a las autopistas principales. Esto deja un vacío de seguridad en las carreteras regionales y remotas, donde las tasas de accidentes mortales suelen ser mucho más altas, pero donde construir torres de cámaras fijas no es práctico. La pregunta que se enfrentaron los investigadores fue si esta poderosa tecnología de "velocidad media" podía hacerse móvil, utilizando cámaras montadas en coches ordinarios estacionados, para cubrir estas zonas peligrosas y de difícil acceso.

Un equipo de investigadores de la Universidad de la Costa de Sunshine en Australia se propuso probar si este enfoque móvil realmente funciona en el mundo real. No intentaron medir si las cámaras detenían a la gente por exceso de velocidad; en su lugar, querían saber si el sistema podía rastrear vehículos y calcular sus velocidades con precisión en diferentes entornos. Durante un periodo de seis meses, desplegaron tres vehículos de investigación equipados con cámaras de reconocimiento automático de matrículas en veinticuatro sitios diferentes en Queensland. Estos sitios variaban desde ciudades importantes y concurridas hasta carreteras remotas, cubriendo una vasta gama de condiciones de carretera. Las cámaras se instalaron en parejas o grupos, a veces a pocos cientos de metros de distancia y otras veces a más de cien kilómetros de distancia. A medida que miles de vehículos pasaban por estas cámaras, el sistema registraba sus matrículas y la hora exacta en que pasaban. Los investigadores utilizaron después un ordenador para emparejar las matrículas, vinculando el mismo coche de la primera cámara a la segunda para calcular cuánto duró el trayecto.

Los resultados mostraron que el sistema móvil era plenamente capaz de operar en condiciones diversas. En todos los sitios, las cámaras detectaron casi 283.000 vehículos. De estos, el sistema emparejó con éxito alrededor del 33 por ciento, lo que significa que podía rastrear el mismo coche de una cámara a la siguiente y calcular su velocidad media. Esta tasa de éxito varió significamente dependiendo de la ubicación. En áreas remotas, donde las carreteras son largas y rectas con pocos lugares para desviarse, el sistema emparejó casi la mitad de los vehículos. En pueblos regionales, la tasa fue menor, y en las grandes ciudades, fue la más baja. Los investigadores descubrieron que la distancia entre las cámaras no era la razón principal de estas diferencias. En cambio, el factor clave fue cuántas salidas tenía un conductor para abandonar la zona monitoreada. En las ciudades, un conductor podía fácilmente desviarse de la carretera principal hacia una calle lateral, salir de la zona y evitar ser rastreado por la segunda cámara. En las zonas remotas, había muy pocos lugares para girar, por lo que una vez que un coche entraba en la zona, tenía que permanecer en la carretera hasta llegar a la siguiente cámara. Este hallazgo es crucial porque significa que, para que la vigilancia móvil funcione, los planificadores deben elegir segmentos de carretera donde el tráfico se vea obligado a permanecer en la ruta, en lugar de preocuparse por la longitud de la distancia entre las cámaras.

El estudio también comparó los datos de la velocidad media móvil con las mediciones de velocidad "puntual" tradicionales tomadas con un dispositivo láser en las mismas ubicaciones. La diferencia en lo que los dos métodos observaron fue sorprendente. El láser, que mide la velocidad en un solo momento, encontró que alrededor del 22 por ciento de los vehículos excedían el límite de velocidad. En contraste, el sistema de punto a punto móvil, que mide la velocidad media de todo el trayecto, encontró que solo alrededor del 10 por ciento de los vehículos excedían el límite. Esta brecha revela que las dos tecnologías están midiendo comportamientos distintos. Un conductor puede acelerar rápidamente para pasar junto a un láser pero luego reducir la velocidad durante el resto del viaje, o pueden conducir despacio por una ciudad pero acelerar en un tramo largo y vacío de la carretera. El láser captura el estallido momentáneo de velocidad, mientras que el sistema móvil captura el comportamiento sostenido de todo el viaje. Esto confirma que la vigilancia de la velocidad media no es solo una forma diferente de medir lo mismo, sino que es una herramienta fundamentalmente distinta que apunta a un tipo de hábito de conducción diferente.

Los investigadores también probaron el sistema por la noche y descubrieron que las cámaras funcionaban tan bien en la oscuridad como en la luz del día. Incluso experimentaron con diferentes disposiciones de cámaras, como colocar cámaras en tres carreteras distintas que entran en un pueblo. En un caso, esta disposición falló porque el pueblo tenía tantas salidas ocultas que la mayoría de los coches desaparecían antes de llegar a la siguiente cámara. En otro caso, donde las carreteras convergían estrechamente, el sistema funcionó bien. Estas pruebas resaltaron que la geometría de la red vial importa más que la tecnología en sí misma. Si la red vial permite que un conductor se desvíe fácilmente del área monitoreada, el sistema no puede rastrearlo. Sin embargo, si la carretera obliga al conductor a seguir el curso, el sistema móvil puede rastrearlo eficazmente, incluso en distancias de hasta 112 kilómetros.

En última instancia, esta investigación demuestra que la vigilancia de velocidad punto a punto móvil es un método viable y práctico para la seguridad vial. Puede instalarse rápidamente en lugares donde construir torres permanentes es demasiado costoso o difícil, extendiendo el alcance de las medidas de seguridad a las carreteras remotas donde los accidentes son más mortales. El estudio aclara que el éxito de tal sistema depende menos de qué tan separadas estén las cámaras y más de elegir segmentos de carretera donde los conductores no puedan escapar fácilmente de la zona. Al capturar la verdadera velocidad media de un trayecto en lugar de solo un momento fugaz, esta tecnología ofrece una forma de fomentar que los conductores mantengan velocidades seguras durante todo el viaje, en lugar de solo reducir la velocidad cuando ven una cámara. Si bien el estudio no midió si este nuevo método redujo el número de accidentes, estableció que el método funciona como una herramienta de medición, allanando el camino para futuras pruebas para ver si realmente puede cambiar el comportamiento de los conductores y salvar vidas.