Trong khuôn khổ của Hội thảo khoa học quốc gia STAIS 2024 lần 3 do Trường Đại học GTVT TP.HCM đăng cai tổ chức, các giảng viên của Trường sẽ có nhiều báo cáo nghiên cứu khoa học.
Cụ thể, nhóm chuyên gia Cao Minh Trị và Đoàn Hồng Đức (Viện Xây dựng, Trường Đại học GTVT TP.HCM) có nghiên cứu ứng dụng phương pháp GIS trong quản lý và phân tích tai nạn giao thông (TNGT) đường bộ ở TP.HCM. Từ nghiên cứu này sẽ có thêm dữ liệu để xoá điểm đen TNGT.
Phân tích điểm đen TNGT bằng nhiều yếu tố
Theo nhóm chuyên gia Cao Minh Trị và Đoàn Hồng Đức, các thống kê về TNGT ở Việt Nam chỉ được mô tả đơn giản dưới dạng các thống kê và biểu đồ. Do vậy, phương pháp này giản đơn và chưa thực sự hiệu quả để phân tích các điểm đen TNGT do thiếu sự liên kết về mặt không gian và thời gian.
Theo nhóm nghiên cứu, kinh tế - xã hội của TP.HCM ngày càng phát triển kéo theo nhu cầu đi lại, vận chuyển hàng hoá ngày càng phát triển nhanh chóng. Trong khi đó, tình hình TNGT diễn biến phức tạp.
Cụ thể, trong năm 2022 xảy ra 2.017 vụ tai nạn, làm chết 635 người, bị thương 1.321 người, con số này tăng mạnh so với những năm trước. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng TNGT không xảy ra ngẫu nhiên mà thường tập trung tại các vị trí và thời điểm nhất định - gọi là điểm đen TNGT.
Các yếu tố như thiết kế đường, lưu lượng giao thông, điều kiện thời tiết, hành vi người tham gia giao thông được xem là nguyên nhân chính gây ra TNGT.
Vì vậy, để hướng đến việc kéo giảm số vụ TNGT về cả số và lượng và mức độ nghiêm trọng cần xác định vị trí, thời điểm thường xuyên xảy ra TNGT.
Khu vực có điểm đen TNGT sẽ được xác định bằng các yếu tố chính như thiết kế hình học của đường, lưu lượng giao thông, yếu tố ngoại cảnh, thời tiết cực đoan.
Phương pháp GIS xác định tần suất xảy ra TNGT
Từ dữ liệu TNGT được thu thập trong 3 năm từ 2015-2018 ở TP, nhóm chuyên gia đã đưa ra cơ sở để xây dựng biểu đồ, nhằm cảnh báo cho người dân tham gia giao thông, các nhà quản lý thấy được thực trạng TNGT ở Việt Nam và đưa ra các giải pháp giảm thiểu TNGT.
Phương pháp GIS trong phân tích GTVT là sự kết hợp giữa hệ thống GIS và hệ thống thông tin GTVT. Phần mềm GIS có khả năng liên kết và sử dụng gần như toàn bộ các dữ liệu được thu thập bởi các cơ quan quản lý. Nhờ đó, phần mềm cho phép thực hiện việc phân tích theo không gian và thời gian giúp chúng ta hiểu được mối quan hệ giữa các vị trí TNGT và sự thay đổi phân bố theo thời gian.
Cạnh đó, nghiên cứu ứng dụng phương pháp GIS còn xác định và phân tích các điểm nóng TNGT tại TP.HCM để đánh giá mức độ thiệt hại về kinh tế, nhân mạng.
Theo Số liệu từ Ban An toàn giao thông TP.HCM, từ năm 2015-2018, trên địa bàn TP đã xảy ra 2.376 vụ TNGT, làm chết 2.143 người và bị thương 683 người. Các vụ TNGT ở TP.HCM trong 4 năm liên tiếp giảm dần cả 3 tiêu chí (số vụ, số người chết và người bị thương) nhưng tính chất nghiêm trọng các vụ TNGT ngày càng tăng.
Nhóm chuyên gia phân tích từ số liệu của Ban An toàn giao thông TP.HCM cho thấy TNGT tập trung ở hai quận là Bình Tân và Bình Chánh. Đây là hai quận có nhiều hoạt động công nghiệp, thương mại - dịch vụ với nhu cầu đi lại rất lớn, mật độ giao thông cao, thường xuyên ùn tắc trên nhiều tuyến đường giờ cao điểm.
Trong đó, số vụ TNGT ở huyện Bình Chánh là cao và rất nghiêm trọng với tỉ lệ người chết cao bởi vì Bình Chánh nhiều tuyến đường có lưu lượng xe lớn như quốc lộ 1, Nguyễn Văn Linh, đường dẫn cao tốc TP.HCM - Trung Lương.
Đối với khung giờ dễ xảy ra TNGT, theo nhóm chuyên gia rơi vào khung giờ từ 18-24 giờ. Đây là khoảng thời gian người điều khiển phương tiện bị tác động tâm lý mạnh, với sự mệt mỏi căng thẳng và nhu cầu di chuyển lớn nên khung giờ này chiếm hơn 47% số vụ TNGT.
Đối với khung giờ từ 0-6 giờ, nhu cầu đi lại của người dân giảm xuống, mật độ tai nạn giảm rõ rệt, đây là thời điểm ít phát sinh nhu cầu giao thông nhất trong ngày. Tuy nhiên, số lượng vụ tai nạn chiếm tới 21,7% trên tổng số vụ...
Như vậy, nghiên cứu ứng dụng phương pháp GIS trong quản lý và phân tích TNGT giúp đề xuất một phương pháp tiệm cận đối với việc phân tích và đánh giá TNGT. Đây là cơ sở vững chắc cho việc xác định các điểm nóng TNGT, từ đó đưa ra kế hoạch và danh sách các biện pháp ưu tiên xoá các điểm nóng TNGT trên địa bàn TP.
Nhiều nghiên cứu khoa học hấp dẫn
PGS.TS. Văn Miên, Giảng viên cao cấp - Trường Đại học Queen’s Bellfast, Vương quốc Anh, cũng có nghiên cứu Khoa học với chủ đề Điều khiển an toàn cho Robots cộng tác dựa trên bản đồ sao số và học máy.
Theo PGS.TS. Văn Miên, hiện nay robots đã được áp dụng cho nhiều lĩnh vực thiết yếu như sản xuất thông minh, nông nghiệp và giám sát môi trường biển và nhiều ứng dụng khác. Để tăng hiệu quả làm việc của robots cho các ứng dụng ở trên, khái niệm về robots cộng tác (collaborative multiple robots) và tương tác với con người (human-robot interaction) đã được phát triển rộng rãi. Tuy nhiên, robots làm việc trong môi trường không chắc chắn và nhiễu sẽ bị nhiều tác động làm sai lệch khả năng làm việc của robots, điều này sẽ khiến sự an toàn của robots bị giảm sâu.
Thêm vào đó, khi robots hoạt động sẽ bị ràng buộc bởi sự hạn chế của đầu vào và đầu ra và ràng buộc về các tiêu chuẩn an toàn.
Trong báo cáo này, PGS.TS. Văn Miên đã trình bày những sáng kiến mới của nhóm trong việc thiết kế, ứng dụng và phát triển kỹ thuật bản sao số (digital twins) và học máy (learning) trong việc điều khiển an toàn cho robots khi bị ràng buộc về tiêu chuẩn an toàn (safety critical control) để nâng cao sự tương tác và an toàn của robots. Ứng dụng cho con người và robot cộng tác, robot di chuyển và nhiều robot tương tác sẽ được trao đổi.
