PROBABILITÀ DI SORPASSO IN DEBITO DI VISUALE LIBERA O CON

Occupata

Constatato che lo sviluppo geometrico di un generico tracciato non garantisce nella sua totalità una visuale libera locale tale da completare la manovra di sorpasso in assoluta sicurezza, il generico utente della strada non rinuncia in maniera assoluta e drastica a soddisfare la propria esigenza, così come nel caso in cui la corsia illegale sia occupata, ma accetta un grado di rischio variabile da soggetto a soggetto e a seconda delle condizioni al contorno.

La propensione al rischio dell’utente può essere ricondotta a due aspetti fondamentali:

il disagio subito in precedenza (condizioni di circolazione); lo stato psico-fisico.

Le probabilità in questione sono entrambe condizionate dal comportamento dell’utente e si differenziano per le sole condizioni dalle quali esse sono precedute:

la prima è la probabilità che venga effettuato il sorpasso in condizioni di visuale libera insufficiente;

la seconda deriva da una condizione di visuale libera sufficiente ed è la probabilità che la manovra venga effettuata nonostante la consapevolezza che la corsia in senso opposto sia occupata.

Effettivamente l’unico elemento di difficile interpretazione, che però è anche uno dei maggiori punti di forza del modello proposto, è proprio relativo alla determinazione delle variabili dipendenti dal comportamento dell’utente. Il problema è stato risolto con l’ausilio della sperimentazione in realtà virtuale, attraverso la quale è stato possibile non solo studiare il comportamento dell’utente in diverse condizioni di funzionalità della strada, ma anche calibrare le procedure interpretative di complessi processi previsionali, quali ad esempio sono quelli che motivano il sorpasso in debito di sicurezza.

L’uso della simulazione in realtà virtuale ha registrato negli ultimi anni un interesse sempre crescente, poiché questa rappresenta una sorta di compromesso tra la pura simulazione numerica dei fenomeni e la tradizionale tecnica sperimentale (“tradizionale” non è da intendersi in questo caso come consueta applicazione al campo dell’ingegneria stradale, ma piuttosto come tradizionale approccio osservativo alla ricerca basato sullo studio dei fenomeni alla scala reale).

Le ragioni che maggiormente spingono nella direzione di una ricerca fondata sulla contenuto aleatorio attraverso un vasto campionamento a costi relativamente contenuti e la riproducibilità/ripetibilità delle misure in modo da poter reiterare le sperimentazioni nelle stesse condizioni di prova. In simulazione, infatti, la sperimentazione si esegue in condizioni controllate di misura sia per quanto riguarda lo scenario sia per quanto riguarda le variabili. In particolar modo, la possibilità di utilizzare oltre ad un campione omogeneo, le stesse variabili geometriche, vale a dire lo stesso tracciato geometrico di prova, uguali variabili funzionali e le medesime condizioni ambientali, fa si di avere per ogni utente le stesse condizioni di guida per ogni simulazione. Inoltre, il simulatore consente di caratterizzare il veicolo e le sue prestazioni come anche l’aderenza offerta dalla sovrastruttura stradale e le condizioni di guida che si ritengono più idonee per il tipo di sperimentazione. Quindi, uno dei vantaggi più significativi di questo tipo di sperimentazione è che le misure restituite dal software sono sicuramente confrontabili fra loro. In particolare, per il calcolo delle due probabilità in questione è stato preso a riferimento uno studio condotto sull’argomento, per il quale: sono stati predisposti degli scenari di prova che fossero rappresentativi delle condizioni di funzionamento di una strada ordinaria ad unica carreggiata con due corsie monodirezionali. In particolare sono stati definiti cinque scenari programmando il carico di traffico nelle due direzioni in modo da simulare cinque diverse condizioni di densità veicolare. Il numero dei veicoli marcianti nella direzione del driver è stato mantenuto costante per garantire la riproducibilità delle condizioni di prova, mentre si è fatto variare il flusso in direzione opposta coerentemente con la densità veicolare imposta.

è stata effettuata la simulazione in condizioni di velocità libera, utilizzando sempre lo stesso campione di driver, assumendo diversi carichi di traffico (N/C= 0.2-0.7) e per un numero adeguato di prove (100 misure in totale);

sono stati considerati a rischio i sorpassi per i quali, in fase di manovra, la distanza tra il veicolo sorpassante e quello marciante in senso opposto risultasse in una sezione qualunque inferiore al doppio dello spazio di arresto;

sono stati ricostruiti i diagrammi spazio/tempo teorici e sperimentali relativi ad ogni misura, su ogni grafico sono stati segnalati i sorpassi effettuati dall’utente, distinguendo quelli effettuati in sicurezza da quelli a rischio e da quelli che si sono conclusi con un sinistro. Inoltre sono state

evidenziate le fasce che individuano i tratti di strada in cui non è garantita la visuale libera per la manovra;

per un maggiore approfondimento dello studio sono stati segnalati anche i sorpassi rinunciati attraverso un grafico che rappresenta la traiettoria del baricentro del veicolo durante la sua marcia.

Per il calcolo delle due probabilità, per ogni scenario, ognuno caratterizzato da un differente valore di densità veicolare, sono stati analizzati gli output grafici relativi alla marcia degli utenti coinvolti nella sperimentazione, in modo da delineare, relativamente ad ogni specifica condizione di circolazione, un trend comportamentale che potesse essere generalizzato. Rispetto alla totalità delle manovre (sorpassi + rinunce) avvenute in debito di visuale libera, è stata calcolata la probabilità come percentuale di sorpassi effettuati e il suo complementare come percentuale delle rinunce.

Analogamente, per le altre probabilità sono state calcolate rispettivamente: la percentuale di sorpassi avvenuti con la completa disponibilità di visuale libera per il sorpasso ma comunque a rischio a causa della presenza di veicoli nella corsia illegale e la percentuale delle rinunce.