研究人员开发了一种名为 ProxiCycle 的系统，该系统记录 passing vehicle（过往汽车）与骑自行车者距离过近（四英尺或更近）的情况。一个小而便宜的传感器插入自行车把手，跟踪每次经过的情况，并将数据发送到骑行者的手机上。该团队在西雅图对15名骑自行车者进行了为期两个月的系统测试，发现近距离经过的位置与其他安全隐患指标（如碰撞）之间存在显著相关性。
虽然雨天或山丘等因素可能阻止人们骑自行车，但一个主要障碍是被汽车撞到的风险。识别安全的骑行路线尤其对初学者来说很困难，标记危险街道的关键方法涉及时间和伤害：等到汽车已在特定位置撞到几名骑车者。
华盛顿大学的一支团队开发了一种名为 ProxiCycle 的系统，该系统记录 passing vehicle（过往汽车）与骑自行车者距离过近（四英尺以内）的情况。一个小而便宜的传感器插入自行车把手，跟踪每次经过的情况，并将数据发送到骑行者的手机上。该团队在西雅图对15名骑自行车者进行了为期两个月的系统测试，发现近距离经过的位置与其他安全隐患指标（如碰撞）之间存在显著相关性。如果在大规模推广，该系统可以支持对城市中更安全自行车路线的绘制或导航。
“经验丰富的骑自行车者对哪些街道安全、哪些不安全有心理地图，我想找到一种简单的方法将这些知识传递给新手骑自行车者，” 负责作者、华盛顿大学计算机科学与工程保罗·G·艾伦学院的博士生约瑟夫·布雷达（Joseph Breda）说。“骑自行车对你的健康和环境都非常有益。让更多人更频繁地骑车是我们获得这些好处并增加道路上骑自行车者的安全性的方法。”
该团队于4月29日在日本横滨的 ACM 人机交互（CHI）会议上展示了他们的研究。
首先，研究人员对西雅图的389人进行了调查。所有骑行经验水平的受访者都认为汽车的威胁是最让他们不愿骑自行车的因素，并表示他们非常可能使用帮助导航安全的地图。但阻止这一点的关键因素是道路安全数据有限。
随后，团队构建了一种小型传感器系统，该系统插入自行车的左把手。该系统的制作成本不到25美元，由一款3D打印的塑料外壳、成对的传感器和一个蓝牙天线组成。天线将数据传输到骑行者的手机上，团队的算法可以识别出什么是 passing vehicle（过往汽车），而不是行人、其他骑自行车者或树木。
团队通过在停车场测试系统，汽车以不同距离经过，以及让七名骑自行车者在车把上安装GoPro相机骑行于西雅图来验证该系统。研究人员观看了这些骑行的录像，并将其与传感器输出进行比较。
团队随后通过西雅图邻里绿色道路组织的新闻通讯招募了15名骑自行车者。每位骑行者都获得了一个 ProxiCycle 传感器、一款定制的 Android 应用程序和使用说明。这15名骑自行车者在两个月内进行了240次骑行，并记录了2050次近距离经过的情况。研究人员随后将近距离经过的位置与骑行者对城市不同地点的感知安全（通过向骑行者展示地点图像并要求他们评估在这些地点的安全感）进行了比较，同时也与过去五年已知的汽车与自行车碰撞位置进行了比较。
团队发现近距离经过与骑自行车风险的其他指标之间存在显著相关性。他们还发现，近距离经过的测量是实际安全的更好指标，而调查的感知安全是当前政策制定者在碰撞不足时研究安全的标准。
未来，研究人员希望扩大研究规模，并可能考虑其他风险因素，如骑自行车者被打开的汽车门撞到，并将 ProxiCycle 部署到其他城市。有足够的数据后，现有的自行车地图应用程序（如 Google Maps 或 Strava）可能会为骑自行车者提供更安全的路线建议。
这些路线中有些仅涉及小的调整。
“一名研究参与者住在西雅图中心附近，他经常沿默瑟街骑行，”布雷达说。“那是一条繁忙的多车道道路。但在研究开始之前，他们发现北面一街区有条安静的街道，那里有很好的自行车道。”
Gridware的应用科学主管陈可宇和乔治亚理工学院的教授托马斯·普洛茨（Thomas Ploetz）也是这一论文的共同作者。华盛顿大学艾伦学院的教授施维塔克·帕特尔（Shwetak Patel）是该研究的资深作者。
