Cómo los patinetes eléctricos pueden funcionar de forma segura en una ciudad
Los scooters eléctricos se han convertido en algo común en las ciudades de todo el mundo en los últimos años, y muchas empresas nuevas los alquilan para su uso. Pero su llegada también trajo nuevas preocupaciones de seguridad.
Ahora, investigadores de la Universidad Tecnológica de Chalmers, Suecia , presentan un marco para comparar cómo diferentes vehículos de micromovilidad, como scooters eléctricos y bicicletas, se mueven por las ciudades, una metodología que puede beneficiar a las empresas y las autoridades locales y, lo que es más importante, ayudar a mejorar la seguridad vial.
En los últimos años, los scooters eléctricos han proliferado en ciudades de todo el mundo, brindando a los ciudadanos una forma nueva y conveniente de moverse, pero su llegada no ha sido fácil. Las preocupaciones expresadas con más frecuencia son que los usuarios de e-scooter infringen las normas de tráfico, conducen demasiado rápido y se estacionan incorrectamente.
Quizás lo más preocupante es que las bases de datos de incidentes, así como las reclamaciones de seguros, muestran un aumento claro y desproporcionado de incidentes a medida que aumenta la cantidad de scooters eléctricos. Las autoridades locales han tratado de abordar estas preocupaciones con medidas como restricciones de velocidad, que requieren que los usuarios usen cascos ., áreas de estacionamiento designadas y limitar la cantidad de scooters u operadores permitidos en la ciudad , incluso prohibiciones absolutas.
“Los patinetes eléctricos no son necesariamente más peligrosos que las bicicletas, pero a menudo se los percibe como tales, quizás por su falta de conocimiento y por el comportamiento de sus conductores”, explica Marco Dozza, profesor de seguridad energética y comportamiento de los usuarios de la vía en la Universidad de Sevilla, y autor principal del nuevo estudio.
“Si bien el ciclismo se beneficia de las normas sociales, las regulaciones y la infraestructura establecidas, no se aplica lo mismo a los nuevos vehículos de micromovilidad, como scooters eléctricos, Segways, monoruedas, patinetas eléctricas, etc. La difusión y uso de estos vehículos es sólo probable. aumentar, por lo que encontrar formas de integrarlos de manera segura en el sistema de transporte es un desafío crítico y urgente”. Para comprender qué hace que conducir nuevos vehículos de micromovilidad sea peligroso y cómo se compara con andar en una bicicleta más tradicional, se necesitan muchos datos.
Las empresas de patinetes ya tienen acceso a una gran cantidad de datos, ya que rastrean cada viaje mediante GPS, pero la calidad de los datos generalmente solo es útil para los servicios de logística y mapeo, mientras que proporciona información de seguridad insuficiente.
Los datos sobre los ingresos hospitalarios y los informes policiales pueden ayudar a apreciar el alcance del problema de seguridad, pero no pueden explicar por qué ocurren los incidentes. Lo que falta es un marco para recopilar y analizar datos para comprender qué hace que el comportamiento del conductor sea inseguro e induzca accidentes.
Ahora Marco Dozza y sus colegas presentan exactamente eso. Dos estrategias diferentes: frenar o alejarse Los investigadores describen un proceso para la recopilación y el análisis de datos de campo, que pretende ser repetible y adaptable a diferentes vehículos, desde la identificación de maniobras de prueba útiles hasta la medición y el análisis de los resultados de las experiencias posteriores.
En su estudio piloto , los investigadores compararon directamente bicicletas eléctricas y scooters, equipándolos con instrumentos de medición y probando a los ciclistas en varias maniobras, que involucraban combinaciones de frenado, tanto planificado como en reacción a una señal aleatoria, y dirección a diferentes velocidades.
Uno de los hallazgos más relevantes de la nueva investigación es que se ha demostrado que el rendimiento de frenado de una bicicleta es consistentemente superior al de un scooter eléctrico, proporcionando una desaceleración más rápida y una distancia de frenado hasta dos veces más corta. Por el contrario, el e-scooter se desempeñó mejor durante las maniobras en la carretera, lo que implicaba atravesar conos de tráfico, probablemente debido a su distancia entre ejes más corta y la falta de pedal.
También se preguntó a los participantes sobre su experiencia y confirmaron que el frenado fue más cómodo en la bicicleta y mucho más en el e-scooter. “Ambos vehículos mostraron claras ventajas y desventajas en los diferentes escenarios”, dice Marco Dozza. “Podemos decir que la mejor estrategia para un ciclista y un e-scooter para evitar el mismo accidente puede ser diferente: frenar o alejarse”.
Los resultados de estos experimentos pueden indicar cómo podría diseñarse la infraestructura para beneficiar a todos los ciclistas; por ejemplo, un camino sinuoso podría ser más fácil para los scooters eléctricos que para los ciclistas, mientras que un ciclista podría encontrar un camino más angosto, con poca luz menos difícil que un patinete eléctrico. “Por supuesto, este experimento fue pequeño y los datos están lejos de ser concluyentes. Sin embargo, demuestra el potencial de los datos del terreno para describir el comportamiento del conductor y ayudar a comprender los desencadenantes de choques. Con más datos, podemos obtener una impresión completa del conductor. comportamientos que hacen que conducir un e-scooter sea seguro, lo que podría ayudar a las autoridades a diseñar medidas de seguridad innovadoras y motivar sus decisiones con el público”, explica Marco Dozza.
Software potencial en futuras ciudades inteligentes
Los investigadores ahora, en colaboración con la empresa escandinava de scooters Voi, recopilarán más datos de campo para tener en cuenta las diferencias entre los ciclistas y los escenarios.
En última instancia, hallazgos como el que se presenta aquí podrían enseñar a los futuros vehículos automatizados y sistemas de transporte inteligentes cómo interactuar mejor con los ciclistas y los ciclistas anticipando su comportamiento.
Otras medidas de seguridad que podrían basarse en los resultados del análisis de datos de campo incluyen geocercas dinámicas, que limitan la velocidad de los scooters en función de la concurrencia de un área, la hora del día o de la semana.
