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

L'eccesso di velocità è una delle violazioni del codice della strada più comuni al mondo ed è una delle principali cause di incidenti mortali. Per decenni, gli esperti di sicurezza stradale si sono affidati a un'idea semplice per fermarlo: se i conducenti credono che verranno scoperti, rallenteranno. Questo concetto, noto come deterrenza, funziona meglio quando la minaccia di essere catturati sembra reale e costante. Le telecamere antivelocità tradizionali sono fisse in posizione, spesso su alti pali o ponti. I conducenti imparano rapidamente dove si trovano queste telecamere, sia vedendole sia utilizzando app di navigazione che ne trasmettono le posizioni. Di conseguenza, molti conducenti intraprendono un modello di "guida a canguro", in cui frenano bruscamente proprio prima di una telecamera nota, la superano in sicurezza e poi accelerano immediatamente dopo. Questo comportamento vanifica lo scopo della telecamera, poiché rallenta il traffico solo per poche centinaia di metri anziché incoraggiare una guida sicura durante l'intero viaggio.

Per risolvere questo problema, gli ingegneri hanno sviluppato l'evidenziazione della velocità punto-punto. Invece di misurare quanto velocemente sta andando un'auto in un singolo istante, questo sistema calcola la velocità media di un veicolo su un lungo tratto di strada. Se un conducente entra in una zona con una telecamera ed esce con un'altra, il sistema sa esattamente quanto tempo è durato il viaggio. Se il tempo impiegato è troppo breve, il conducente stava superando il limite di velocità in media, indipendentemente da quanto velocemente stesse andando in un momento specifico. Sebbene questo metodo si sia dimostrato efficace quando installato su infrastrutture permanenti, tali installazioni sono costose e solitamente limitate alle autostrade principali. Ciò lascia un vuoto di sicurezza nelle strade regionali e remote, dove i tassi di incidenti mortali sono spesso molto più elevati, ma dove costruire torri per telecamere fisse non è praticabile. La domanda che i ricercatori si sono posti è stata se questa potente tecnologia di "velocità media" potesse essere resa mobile, utilizzando telecamere montate su normali auto parcheggiate, per coprire queste aree pericolose e difficili da raggiungere.

Un team di ricercatori dell'Università della Sunshine Coast in Australia si è messo in campo per testare se questo approccio mobile funzioni effettivamente nel mondo reale. Non hanno cercato di misurare se le telecamere fermassero le persone che superano i limiti di velocità; volevano invece sapere se il sistema potesse tracciare con successo i veicoli e calcolare le loro velocità con precisione in diversi ambienti. Per un periodo di sei mesi, hanno dispiegato tre veicoli di ricerca dotati di telecamere per il riconoscimento automatico delle targhe in ventiquattro diversi siti nel Queensland. Questi siti variavano da grandi città trafficate a autostrade remote, coprendo una vasta gamma di condizioni stradali. Le telecamere sono state installate a coppie o in gruppi, a volte a poche centinaia di metri l'una dall'altra e altre volte a più di cento chilometri di distanza. Mentre migliaia di veicoli passavano davanti a queste telecamere, il sistema registrava le loro targhe e l'ora esatta del passaggio. I ricercatori hanno poi utilizzato un computer per abbinare le targhe, collegando la stessa auto dalla prima telecamera alla seconda per calcolare quanto fosse durato il viaggio.

I risultati hanno mostrato che il sistema mobile era pienamente capace di operare in condizioni diverse. In tutti i siti, le telecamere hanno rilevato quasi 283.000 veicoli. Di questi, il sistema ha abbinato con successo circa il 33 percento, il che significa che poteva tracciare la stessa auto da una telecamera all'altra e calcolarne la velocità media. Questo tasso di successo variava significamente a seconda della località. Nelle aree remote, dove le strade sono lunghe e dritte con pochi posti dove svoltare, il sistema ha abbinato quasi la metà dei veicoli. Nelle cittadine regionali, il tasso era più basso e nelle grandi città era il più basso in assoluto. I ricercatori hanno scoperto che la distanza tra le telecamere non era la ragione principale di queste differenze. Invece, il fattore chiave era il numero di uscite che un conducente aveva per lasciare la zona monitorata. Nelle città, un conducente poteva facilmente svoltare dalla strada principale su una via laterale, uscire dalla zona ed evitare di essere tracciato dalla seconda telecamera. Nelle zone remote, c'erano pochissimi posti dove svoltare, quindi una volta che un'auto entrava nella zona, doveva rimanere sulla strada fino a raggiungere la successiva telecamera. Questa scoperta è fondamentale perché significa che, affinché l'evidenziazione mobile funzioni, i pianificatori dovrebbero scegliere segmenti stradali in cui il traffico è costretto a rimanere sul percorso, piuttosto che preoccuparsi di quanto sia lunga la distanza tra le telecamere.

Lo studio ha anche confrontato i dati della velocità media mobile con le misurazioni della velocità "istantanea" tradizionali effettuate con un dispositivo laser nelle stesse posizioni. La differenza tra ciò che i due metodi vedevano era sorprendente. Il laser, che misura la velocità in un singolo momento, ha rilevato che circa il 22 percento dei veicoli stava superando il limite di velocità. Al contrario, il sistema mobile punto-punto, che misura la velocità media dell'intero viaggio, ha rilevato che solo il 10 percento dei veicoli stava superando il limite. Questo divario rivela che le due tecnologie stanno misurando comportamenti diversi. Un conducente potrebbe accelerare rapidamente per passare accanto a un laser e poi rallentare per il resto del viaggio, oppure potrebbe guidare lentamente in città e poi accelerare su un lungo tratto di autostrada vuota. Il laser cattura il momento di velocità improvvisa, mentre il sistema mobile cattura il comportamento sostenuto dell'intero viaggio. Ciò conferma che l'evidenziazione della velocità media non è solo un modo diverso di misurare la stessa cosa, ma è uno strumento fondamentalmente diverso che mira a un tipo di abitudine di guida differente.

I ricercatori hanno anche testato il sistema di notte e hanno scoperto che le telecamere funzionavano bene quanto durante il giorno. Hanno persino sperimentato con diverse disposizioni delle telecamere, come il posizionamento di telecamere su tre strade diverse che entrano in una città. In un caso, questa disposizione è fallita perché la città aveva così tante uscite nascoste che la maggior parte delle auto spariva prima di raggiungere la telecamera successiva. In un altro caso, dove le strade convergevano strettamente, il sistema ha funzionato bene. Questi test hanno evidenziato che la geometria della rete stradale conta più della tecnologia stessa. Se la rete stradale permette a un conducente di uscire facilmente dall'area monitorata, il sistema non può tracciarlo. Tuttavia, se la strada costringe il conducente a mantenere la rotta, il sistema mobile può tracciarlo efficacemente, anche su distanze fino a 112 chilometri.

In definitiva, questa ricerca dimostra che l'evidenziazione della velocità punto-punto mobile è un metodo pratico e sostenibile per la sicurezza stradale. Può essere allestito rapidamente in luoghi dove costruire torri permanenti è troppo costoso o difficile, estendendo la portata delle misure di sicurezza alle strade remote dove gli incidenti sono più mortali. Lo studio chiarisce che il successo di un tale sistema dipende meno da quanto siano distanti le telecamere e più dalla scelta di segmenti stradali in cui i conducenti non possono uscire facilmente dalla zona. Catturando la vera velocità media di un viaggio anziché solo un momento fugace, questa tecnologia offre un modo per incoraggiare i conducenti a mantenere velocità sicure per l'intero viaggio, piuttosto che semplicemente rallentare quando vedono una telecamera. Sebbene lo studio non abbia misurato se questo nuovo metodo riduca il numero di incidenti, ha stabilito che il metodo funziona come strumento di misurazione, aprendo la strada a futuri test per vedere se possa realmente cambiare il comportamento dei conducenti e salvare vite umane.