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SLAIN
Il protocollo EuroRAP per la mappatura del rischio utilizzato nell’ambito dell’attività prevede la rappresentazione dell’incidentalità sulla rete stradale analizzata rispetto a due parametri:
- la densità degli incidenti che esprime il numero di incidenti con morti e feriti al chilometro e rappresenta il rischio collettivo, ovvero come il fenomeno dell’incidentalità stradale si distribuisce sulla rete considerata;
- il rischio di incidente calcolato come rapporto tra il numero di incidenti con morti e feriti e i miliardi di veicoli*km percorsi che rappresenta il rischio individuale, ovvero la probabilità per l’utente della strada di essere coinvolto in un incidente stradale.
Il protocollo è stato applicato a tutta la rete TEN-T gestita da Anas attraverso una serie di step successivi che hanno comportato la suddivisione della rete in sezioni, l’attribuzione a ciascuna di esse dei dati di incidentalità e traffico e la valutazione, attraverso gli indicatori sopra descritti, dell’incidentalità.
Nell’ambito dell’attività 1 sono state previste due elaborazioni delle mappe di rischio, la prima alla fine del 2019, con riferimento ai dati di incidentalità del periodo 2016-2017 (Apri il pdf delle prime mappe di rischio di incidentalità), e la seconda alla fine del 2020, riferita al periodo 2016-2018 (Apri il pdf dei risultati della seconda elaborazione), con l’obiettivo di valutare le performance della rete TEN-T gestita da Anas attraverso il confronto delle mappe elaborate per i due trienni.
I documenti elaborati nell’ambito dell’attività 1 sono disponibili ai seguenti link:
Il protocollo di valutazione attraverso l’attribuzione del numero di stelle (Star Rating) si basa sui dati relativi ad alcune caratteristiche della strada e ha come obiettivo principale quello di fornire una misura oggettiva del livello di sicurezza intrinseca delle infrastrutture, per ciascuno dei quattro tipi di utenti della strada: occupanti dei veicoli, motociclisti, pedoni e ciclisti.
La valutazione delle stelle riflette il rischio al quale contribuisce in modo diverso ciascuno dei 52 attributi della strada che vengono codificati - più alto è il rischio, più bassa è la valutazione (numero di stelle). Nello sviluppo della metodologia il peso assegnato a ciascun attributo è calcolato sulla base di numerosi studi e ricerche sui “crash modification factors” che descrivono le relazioni tra le caratteristiche della strada e il rischio di incidenti.
Il protocollo prevede, inoltre, l’elaborazione di un piano degli investimenti (SRIP) che individua, sulla base delle criticità evidenziate con lo Star Rating, i possibili interventi da attuare per migliorare la sicurezza dell’infrastruttura. Per ciascuna tipologia di intervento è, quindi, possibile quantificare l’incremento del numero di stelle.
Maggiori informazioni sulla metodologia si possono trovare consultando il link:
http://irap.org/en/about-irap-3/methodology
Nell’ambito di tale attività, che Anas ha svolto con riferimento alla rete TEN-T Core gestita, sono state eseguite le seguenti fasi operative:
- Rilievo, con il supporto del Centro Sperimentale di Cesano, della rete da analizzare con il mezzo ad Alto Rendimento “Cartesio”;
- Codifica dei 52 attributi della strada previsti dal protocollo di Star Rating attraverso l’utilizzo delle immagini acquisite con il rilievo. Per la codifica è stato utilizzato il software TS Coding acquisito da Anas nell’ambito del progetto, un sistema GIS accreditato da iRAP;
- Elaborazione ed analisi per lo Star Rating ed il Safer Road Investment Plan (SRIP) attraverso l’applicazione ViDA, sviluppata da iRAP e accessibile via web (https://vida.irap.org/en-gb/home)
- Confronto tra i risultati delle mappe di rischio prodotte nell’ambito dell’attività 1 e quelli dello Star Rating.
I risultati dell’attività svolta sono disponibili ai link:
L’attività 6 ha avuto come obiettivo principale la raccolta di un numero rappresentativo di casi di studio al fine di illustrare l’applicabilità e l’efficacia di alcuni interventi per il miglioramento della sicurezza stradale.
Il progetto prevedeva cinque categorie di casi di studio:
- La mappatura del rischio come strumento per indirizzare l’applicazione dello Star Rating. Utilizzando i risultati ottenuti dalla elaborazione delle mappe di rischio e selezionando i tratti stradali con elevato rischio individuale o collettivo, è possibile procedere ad uno studio mirato più di dettaglio di tali tratte al fine di valutare il ruolo dell'infrastruttura stradale sui livelli di rischio.
- Studi prima/dopo a seguito dell’attuazione di misure per il miglioramento della sicurezza stradale, mirati alla valutazione della sicurezza dell’infrastruttura attraverso lo Star Rating prima e dopo gli interventi.
- Individuazione delle sezioni stradali sulle quali organizzare la piattaforma secondo lo schema 2+1 corsie mediante l’installazione di barriere centrali. I casi di studio sono stati selezionati sulla base sia dalla valutazione della sicurezza intrinseca dell’infrastruttura sia delle caratteristiche della sezione con l’obiettivo di illustrare come i principi della Vision Zero possono essere applicati alla rete stradale
- La manutenzione come misura per il miglioramento della sicurezza stradale. I casi di studio analizzati hanno preso in considerazione, tra gli altri, interventi di ripristino della pavimentazione, di miglioramento della segnaletica, l’installazione di bande rumorose laterali e centrali, l’allargamento e la pavimentazione delle banchine. In molti casi è stato utilizzato il simulatore presente nell’applicativo ViDA per valutare gli effetti (miglioramento dello Star Rating) degli interventi pianificati.
- Applicazione dello Star Rating alla fase di progettazione, attraverso diversi strumenti messi a disposizione da iRAP. In particolare per i casi di studio prodotti da Anas è stata utilizzata l’applicazione Star Rating for Design (SR4D) che consente di inserire la configurazione di un’asse stradale dagli elaborati di progetto e quindi di valutare quale sarebbe il valore dello Star Rating associato a specifiche scelte progettuali.
Rispetto alle categorie sopra descritte, Anas ha fornito il suo contributo per i gruppi A, B, D ed E.
I documenti relativi a tutti i casi di studio prodotti sono disponibili ai link:
SLAIN_Deliverable_D6.1_Case_studies_group_A
SLAIN_Deliverable_D6.2_Case_studies_group_B
SLAIN_Deliverable_D6.3_Case_studies_group_C
SLAIN_Deliverable_D6.4-Case_studies_group_D
SLAIN_Deliverable_D6.5_Case_studies_group_E
Mentre al seguente link sono disponibili le schede di sintesi di una selezione di casi di studio:
https://eurorap.org/our-impact/saving-lives-with-safer-roads-case-studies-of-success/

L'attività 7 di SLAIN, è consistita nello studio della preparazione dell'infrastruttura fisica ad accogliere l'automazione dei veicoli.
Il tema è stato curato relativamente all’analisi delle caratteristiche della segnaletica orizzontale e verticale, allo studio di altre iniziative per soddisfare le esigenze dell’automazione dei veicoli nonché nell’uso dell’automazione per la codifica degli attributi stradali.
Per l’analisi delle caratteristiche della segnaletica orizzontale e verticale, oltre la consultazione con rappresentanti di autorità stradali, organismi di normalizzazione e di produttori di veicoli per raccogliere pareri sulla buona segnaletica verticale e orizzontale ed effettuare una proposta per una revisione tecnica degli standard, è stata effettuata una indagine su 2.000 km di strade campione per analizzare la correlazione tra lo stato della segnaletica orizzontale e la perdita di segnale dalla telecamera del veicolo.
Nell'ambito di questo compito, Anas ha inteso verificare quanto lo standard EN1436, adottato per la valutazione della qualità della segnaletica orizzontale per un guidatore umano, sia rispondente anche per i veicoli automatizzati. La verifica è stata effettuata attraverso la comparazione dei risultati di due distinti rilievi (il Pilot Project sulla leggibilità della segnaletica orizzontale da parte di sistemi automatici e il rilievo della sua qualità ai sensi della EN1436) ed ha evidenziato che lo standard di 150 [mcd/lux/mq] richiesto per le autostrade italiane ed una buona qualità della segnaletica, garantiscono una maggiore probabilità che le linee vengano rilevate anche dai sistemi automatici a bordo dei veicoli.
I risultati ai link:
D7.1 Report - Quality of horizontal and vertical signs - 'Roads that cars can read'
D7.2 Report - Other initiatives to meet the needs of automated cars
D7.3 Automatic coding methodology of the network for network wide road assessment


