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Measures for behaving safely in traffic

Navigating traffic is mostly habitual; Our behaviour neither requires a lot of elaborate conscious decision-making, nor is it purely automatic/reflexive. However, most current measures intended to get traffic users to behave safer... ver más

31/10/2020

RWTH AACHEN

7M€

Presupuesto del proyecto: 7M€

Líder del proyecto

RHEINISCHWESTFAELISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 19 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2020-10-31

MG-3.5-2016: Behavioural aspects for safer trans...

I+D

Cerrada hace 9 años

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Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

19 Participantes

RWTH AACHEN

1.42M€ | Lider

INNOVATI NETWORKS

151.53K€ | Participante

BMW GROUP

330.03K€ | Participante

CHALMERS TEKNISKA HOGSKOLA A...

923.44K€ | Participante

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Duración del proyecto: 42 meses Fecha Inicio: 2017-04-25
Fecha Fin: 2020-10-31

Líder del proyecto

RHEINISCHWESTFAELISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 7M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Navigating traffic is mostly habitual; Our behaviour neither requires a lot of elaborate conscious decision-making, nor is it purely automatic/reflexive. However, most current measures intended to get traffic users to behave safer appeal to our deliberate self (awareness campaigns, speed signs), act autonomously on our behalf (autonomous braking, traffic lights), or seek to assist us by presenting feedback/information (Forward Collision Warning, roadside speed displays). However, the latter category of measures is often not effective as users either switch them off or do not act on the information provided. MeBeSafe is looking to directly change our habitual traffic behaviour using nudging. This concept from behavioural economics relates to subconsciously stimulating us to make a desired choice, without forcing us if we want to go a different way. Nudging measures are less invasive, give the user choice (but predispose him to make a desired choice) and can be provided earlier in the chain of events leading to a critical situation. We plan to implement nudging feedback both for in-vehicle Advanced Driver Assistance Systems (ADAS, existing or close-to-market), and through roadside infrastructure (e.g. measures directed at cyclists). Currently no roadside equivalent of ADAS exists, and we will prototype and demonstrate one version. We will prospectively analyse the effectiveness of suggested nudging measures first by modelling, followed by controlled experiments. We will furthermore conduct a field trial to evaluate the long-term learning effect for one proposed nudging measure. Our consortium includes automotive OEMs and suppliers, road infrastructure and fleet owners, SME’s involved in traffic data analysis, and leading organisations in traffic safety research and modelling.

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