Veiliger verkeer door bijna-ongevallen
Videoanalyse van bijna-ongevallen biedt enorme voordelen voor de verkeersveiligheid. Met gespecialiseerde software identificeren we risico’s vóór er ongevallen gebeuren.
Veiligheidsrisico’s in het verkeer kunnen we sneller en nauwkeuriger opsporen door videobeelden van bijna-ongevallen te analyseren. Tegelijk kunnen we er genomen maatregelen beter mee evalueren. Zo kunnen we ingrijpen vóór er slachtoffers vallen. Dat toonde ik aan in mijn doctoraat.
De aanpak is erg logisch. In de luchtvaart wacht men ook niet tot een vliegtuig crasht. Zodra daar een bijna-ongeval gebeurt, spit men het voorval tot in het detail uit om te kijken hoe men zulke situaties in de toekomst kan vermijden. Nu doen we dat dus ook in het verkeer. Zo leggen we de nadruk op 'voorkomen', in plaats van op 'genezen'.
Klassieke ongevallengegevens: too little, too late
Traditioneel bestuderen we de verkeersveiligheid via data over verkeersongevallen. Het cynische aan die aanpak is dat er eerst veel slachtoffers moeten vallen voordat we kunnen ingrijpen. Pas nadat meerdere ongevallen op dezelfde plaats gebeurd zijn, ontdekken we dat het een gevaarlijk punt is. En pas dan bestuderen we hoe we de veiligheid kunnen verbeteren.
We weten ook dat niet alle ongevallen in de statistieken terechtkomen. Daardoor lijkt het alsof ze nooit gebeurd zijn. Ongevallengegevens geven daardoor een onvolledig, en soms zelfs een vertekend beeld. Want we weten dat sommige types ongevallen, zoals ongevallen met fietsers, systematisch vaker onder de radar blijven dan anderen.
Van de ongevallen die wél geregistreerd werden, weten we eigenlijk alleen ruwe, algemene informatie. Die volstaat meestal niet om écht te begrijpen hoe het ongeval nu precies is ontstaan. En dus ook niet om te weten wat we best doen om zulke ongevallen te voorkomen.
Bijna-ongevallen geven ons veel sneller inzicht in de verkeersveiligheid, omdat we geen jaren moeten wachten op voldoende ongevallendata. Doordat we bijna-ongevallen in detail kunnen analyseren op beelden, begrijpen we veel beter hoe gevaarlijke situaties ontstaan. Ook die ongevalstypes die anders onder de radar blijven.
Van de ongevallen die wél geregistreerd werden, weten we eigenlijk alleen ruwe, algemene informatie. Die volstaat meestal niet om écht te begrijpen hoe het ongeval nu precies is ontstaan. En dus ook niet om te weten wat we best doen om zulke ongevallen te voorkomen.
Bijna-ongevallen geven ons veel sneller inzicht in de verkeersveiligheid, omdat we geen jaren moeten wachten op voldoende ongevallendata. Doordat we bijna-ongevallen in detail kunnen analyseren op beelden, begrijpen we veel beter hoe gevaarlijke situaties ontstaan. Ook die ongevalstypes die anders onder de radar blijven.
Ontwerprichtlijnen gemengde busbanen aanpassen
Een concreet voorbeeld is een studie die ik uitvoerde naar de veiligheid van fietsers op gemengde busbanen. Dat zijn busbanen waar ook fietsers op mogen rijden. Via analyses van bijna-ongevallen, stelden we vast dat deze busbanen niet goed zijn voor de veiligheid van fietsers. Er vinden niet alleen veel gevaarlijke inhaalmanoeuvres plaats, maar ook wanneer de bus achter de fietser blijft rijden, blijkt dat niet zonder gevaar. Vaak begint de buschauffeur dan te ‘spatbordkleven’, wat storend en onveilig is voor de fietser.
Videoanalyse toont veiligheidsrisico’s voor fietsers op gemengde busbanen: gevaarlijke inhaalmanoeuvres (boven) en ‘spatbordkleven’ (onder).
Een verrassende conclusie was dat de ontwerprichtlijnen voor deze busbanen niet goed werken. De ontwerprichtlijnen geven aan dat gemengde busbanen smal genoeg moeten zijn, zodat een bus een fietser niet kan inhalen zonder de busbaan te verlaten. Als de busbaan te breed is, zou een bus zich voorbij een fietser kunnen ‘wringen’ op een gevaarlijke manier. Dat is althans de theorie.
Maar uit mijn observaties blijkt net dat fietsers zich oncomfortabel voelen met een bus achter hen. Ze wíllen ingehaald worden als er een bus aankomt. Daarom gaan ze zodanig dicht tegen de kant rijden dat de bussen hen zelfs op zeer smalle busbanen nog kunnen inhalen. En dat leidde net tot méér gevaarlijke situaties op de (voorgeschreven) smalle busbanen dan op bredere busbanen.
In vele landen legt men dergelijke busbanen in bepaalde situaties aan, meestal wanneer er te weinig plaats is voor zowel een busbaan als een fietspad. In België liggen er tot nu toe een tiental. Maar wereldwijd bestond er nog geen enkel onderzoek naar de veiligheid van die busbanen. Door het lage aantal locaties, en dus ook het kleine aantal ongevallen, wisten we niet of zulke busbanen veilig zijn voor fietsers en hoe we ze best zouden ontwerpen. Maar net dát willen we graag weten voor we ze (eventueel) massaal zouden gaan aanleggen.
Om tot zulke inzichten te komen via ongevalsanalyses, zouden we tientallen busbanen moeten aanleggen, wat heel duur is. Maar we zouden ook eerst tientallen verkeersslachtoffers moeten accepteren, en dat is onbetaalbaar.
Bijna-ongevallen objectief meten op camerabeelden
Voor mijn onderzoek liet ik me inspireren door het onderzoek van de universiteit van Lund in Zweden. Zweden is op vlak van verkeersveiligheid één van de beste leerlingen van de klas. In België vallen jaarlijks meer dan 600 verkeersdoden. In Zweden, dat bijna evenveel inwoners heeft, zijn dat er zo’n 250.
Aan de universiteit van Lund experimenteerden ze al in de jaren ’70 en ’80 met methodes om op een objectieve manier bijna-ongevallen te detecteren en analyseren. Toen gebeurde dat nog met menselijke observatoren op het terrein. Omdat die terreinobservaties erg tijdrovend en soms ook onbetrouwbaar waren, brak de methode nooit echt door.
Maar recente evoluties in het domein van videoanalyse hebben er voor gezorgd dat we bijna-ongevallen nu wél efficiënt en betrouwbaar kunnen detecteren en analyseren. We gebruiken daarvoor gespecialiseerde software, waarmee we heel precieze metingen doen van de beweging van de weggebruikers op de videobeelden.
In mijn doctoraat werkte ik daarom samen met de Zweedse onderzoekers om analyses van bijna-ongevallen voor het eerst toe te passen in België, en om de bestaande methodes verder te verbeteren. Ik combineerde het analyseren van de bijna-ongevallen met een sterke focus op metingen van het gedrag van de weggebruikers. Dat gaat dan bijvoorbeeld over hoe een ontmoeting tussen twee weggebruikers precies verloopt, welke laterale positie op de weg een weggebruiker inneemt, of hoe snel men rijdt. Want óók uit normaal verkeersgedrag kunnen we heel wat leren.
Bijna-ongevallen als glazen bol
Bijna-ongevallen komen zo’n duizend keer vaker voor dan echte ongevallen. Maar de gedragingen en situaties die leiden tot bijna-ongevallen zijn gelijkaardig aan degenen die leiden tot echte ongevallen. Door te kijken naar bijna-ongevallen, kijken we als het ware in een glazen bol die ons voorspelt hoe ongevallen in de toekomst zullen ontstaan. We hoeven dus niet te wachten tot ongevallen gebeuren om te weten hoe we ze kunnen voorkomen.
Artikel door Tim De Ceunynck, doctor in de mobiliteitswetenschappen (UHasselt - VIAS)