In Nederland vallen 31% van de verkeersdoden en 54% van de fietsdoden op kruispunten (periode 2015 t/m 2019).[1] Vanwege hun complexiteit en hoge verkeersbelasting horen kruispunten met een verkeersregelinstallatie (VRI) tot de onveiligste kruispunten in Nederland.1 Dit geldt niet alleen voor gemotoriseerd verkeer maar vooral ook voor kwetsbare verkeersdeelnemers. In de afgelopen jaren is er in Nederland echter weinig kwantitatief onderzoek gedaan naar verkeersveiligheid van VRI-kruispunten in relatie tot hun ontwerp en inrichting. Bij dergelijk onderzoek speelt mee dat alleen ongevallenstatistieken vaak onvoldoende inzicht geven, omdat de aantallen ongevallen per locatie vaak heel laag zijn en de registratie van vooral fietsongevallen onvolledig is.

SWOV wil beter inzicht krijgen in de verkeersveiligheid van VRI-kruispunten en wil op termijn onderzoeken welke maatregelen mogelijk zijn om deze kruispunten structureel veiliger te maken voor alle verkeersdeelnemers. In een grootschalig, meerjarig onderzoek wil SWOV de belangrijkste veiligheidskenmerken van VRI-kruispunten identificeren en bouwstenen leveren voor een eventuele herziening van ontwerprichtlijnen. Door richtlijnen – en afwijkingen daarvan – met verkeersveiligheidskennis te onderbouwen wordt het beter mogelijk om verantwoorde keuzes te maken. Dit rapport behandelt de voorbereidende stappen in dit grootschalig SWOV-onderzoek. Deze verkennende studie, die in 2022 is uitgevoerd, bestond uit twee delen.

Doel van Deel 1 was om een beeld te krijgen van wat er al bekend is uit de literatuur over belangrijke veilige kenmerken van VRI-kruispunten, aan welke kenmerken al aandacht wordt besteed in de ontwerprichtlijnen, en over welke kenmerken er meer kennis uit onderzoek nodig is. Ook is verkend op welke manier de veiligheid van kruispunten kan worden bepaald zonder (alleen) gebruik te maken van ongevallenstatistieken.

Deel 2 van dit onderzoek – een pilotstudie in de praktijk – had als doel om de gekozen meetmethode (uitkomst van Deel 1) te testen voor bruikbaarheid in vervolgonderzoek naar VRI-kruispunten op grotere schaal. Deze methode maakt gebruik van nieuwe videotechnologie die het optreden van conflicten (‘bijna-ongevallen’) tussen verkeersdeelnemers meet. Aangezien conflicten vaker voorkomen dan (ernstige) ongevallen zijn ze beter geschikt voor onderzoek op lokaal niveau.

Deel 1: Verkennende studie literatuur en ontwerprichtlijnen

Uit het literatuuronderzoek kwamen de volgende kruispuntkenmerken naar voren als relevant voor de veiligheid van kwetsbare verkeersdeelnemers op (VRI-)kruispunten:

De meeste van bovengenoemde kenmerken komen aan bod binnen de Nederlandse ontwerprichtlijnen. Bij ongeveer de helft van deze kenmerken wordt in de richtlijn echter niet gesproken over relevantie voor veiligheid; bij de andere helft wordt veiligheid wel genoemd, maar wordt niet gerefereerd aan onderzoek om de richtlijnen te onderbouwen of om de veiligheidsconsequenties van bepaalde ontwerpkeuzes inzichtelijk te maken. Aangezien richtlijnen niet verplicht zijn, kan men ervoor kiezen daarvan af te wijken. Een onderbouwing van de relatie met verkeersveiligheid is daarom nodig om bij het ontwerp en inrichting verantwoorde keuzes te kunnen maken.

In een vergelijkbaar SWOV-onderzoek uit 2013 is ook al geconstateerd dat er weinig empirisch onderbouwde verkeersveiligheidskennis is opgenomen in de richtlijnen en dat voor een dergelijke onderbouwing op een aantal onderwerpen ook verder onderzoek nodig is. Deze beoordeling uit 2013 is voor dit verkennende onderzoek geactualiseerd en de lijst met onderzoeksonderwerpen is geprioriteerd op basis van de mate van invloed op de verkeersveiligheid – sommige kruispuntkenmerken hebben immers een groter effect op veiligheid dan andere. Kruispuntkenmerken/-voorzieningen zijn bij deze prioritering als cruciaal voor verkeersveiligheid beoordeeld als deze:

conflicten met ernstige afloop (ongevallen met letsel) vermijden, en/of
een aanzienlijke ongevalsreductie opleveren.

Als we hiermee rekening houden, komen we tot de volgende vijf belangrijkste onderzoeksonderwerpen (in alfabetische volgorde) waarover kennis nodig is om de Nederlandse richtlijnen voor kruispunten (beter) mee te onderbouwen:

Aantal kruispunttakken
Fietspaden
Ongevallencijfers voor kruispunttypen
Voorzieningen om conflicten op kruispunten te vermijden, ook voor langzaam verkeer
Voorzieningen voor fietsers en voetgangers

Deel 2: Pilot praktijkonderzoek

Voor de pilotstudie zijn gedurende één week videobeelden opgenomen op drie VRI-kruispunten in Zuid-Holland:

Mauritskade/Denneweg/Frederikstraat, Den Haag:
Relatief klein binnenstedelijk kruispunt tussen een gebiedsontsluitingsweg met limiet 50 km/uur en een eenrichtings-erftoegangsweg met limiet 30 km/uur.
Calandstraat/Waldorpstraat, Den Haag:
Groter binnenstedelijk kruispunt tussen twee gebiedsontsluitingswegen (50 km/uur).
Eerste Tochtweg/Zuidelijke Dwarsweg, Nieuwerkerk aan den IJssel:
Groot kruispunt buiten de bebouwde kom met op het kruispunt een lokale limiet van 50 km/uur en op de takken verderop limieten van 80 km/uur, 60 km/uur en 50 km/uur.

De locaties zijn verschillend in de mate van complexiteit en gekozen om een verscheidenheid aan (VRI‑)kruispuntsoorten te dekken. Bij alle drie locaties zijn in de periode 2010 t/m 2020 ongevallen geregistreerd, waarvan op de twee stedelijke kruispunten ook een aanzienlijk deel met letsel en/of betrokkenheid van een fietser.

De videobeelden zijn geanalyseerd met software die computervisie gebruikt om conflicten tussen verkeersdeelnemers vast te stellen. Een conflict is een situatie waarbij twee weggebruikers in botsing zouden zijn gekomen als de snelheid en rijrichting ongewijzigd waren gebleven. Conflicten zijn automatisch vastgesteld en de analyse leverde gegevens over verkeersintensiteit, classificatie van weggebruikers, conflicternst, en daarmee informatie om de conflictfrequentie te berekenen (aantal conflicten gedeeld door het aantal ontmoetingen).

Uit de pilotstudie komen onder andere de volgende observaties over conflicten:

De software detecteerde de volgende typen conflicten: auto-auto, auto-fiets en fiets-fiets. Ook conflicten met voetgangers werden soms gedetecteerd, maar deze resultaten – en de voetgangersintensiteiten – bleken onvoldoende betrouwbaar te zijn.
De hoogste fietsconflictfrequentie wordt gemeten op het kruispunt met de meeste fietsers en de laagste op het kruispunt met de minste fietsers. Dit lijkt logisch, maar geldt dus niet alleen in absolute zin, voor het aantal conflicten, maar ook voor het aandeel van de ontmoetingen dat als conflict is aangemerkt (de conflictfrequentie).

De pilotstudie laat het volgende zien wat betreft kruispuntcomplexiteit, uitgedrukt als 1) het aantal ontwerp- en inrichtingselementen of 2) het aantal conflictpunten van het kruispunt:

De grotere kruispunten hebben een veel groter aantal ontwerp- en inrichtingselementen, maar hebben niet consequent een hogere conflictfrequentie. Een groter aantal elementen hoeft dus niet altijd te leiden tot een ‘moeilijker’ en onveiliger kruispunt.
De grotere kruispunten hebben de meeste conflictpunten voor conflicten met auto’s, maar deze hangen niet eenduidig samen met de conflictfrequentie.
Het kruispunt met de meeste conflictpunten voor fietsers blijkt wel de hoogste frequentie van conflicten met fietsers te hebben.

Discussie en aanbevelingen vervolgonderzoek

Ondanks de bovengenoemde interessante waarnemingen, was de pilotstudie niet bedoeld – en geschikt – om de drie pilotlocaties onderling te vergelijken. De bedoeling was vooral om de geautomatiseerde video-opname- en ‑analysemethode toe te passen en te toetsen in zo veel mogelijk verschillende (verkeers)situaties en om de verschillende ontwerp- en inrichtingselementen te inventariseren. Uiteindelijk wilden we immers bepalen of – en onder welke omstandigheden – de methode geschikt is voor het grootschaliger vervolgonderzoek naar de belangrijkste kruispuntkenmerken in relatie tot verkeersveiligheid.

Wat betreft de methode liggen de foutmarges in deze pilot (behalve voor voetgangers) binnen geaccepteerde marges voor dit soort van onderzoek. Daarom concluderen wij dat de toepaste methode voldoende inzicht biedt in de verkeersveiligheidsproblematiek, als het gaat om conflicten met fietsers en gemotoriseerde voertuigen. Voor het vervolgonderzoek gelden wel de volgende belangrijke aandachtspunten:

Positionering van de camera’s
De camerahoogte en -hoek hebben een effect op de kwaliteit van het beeld en uiteindelijk ook op het resultaat van de analyses, vooral als het gaat om verkeerstellingen. Het gebeurt bijvoorbeeld nog relatief vaak dat weggebruikers worden afgeschermd of anderszins niet worden waargenomen. Ook heeft de pilot laten zien dat er blinde vlekken zijn waar de software voor beeldanalyse niet goed mee omgaat. Het is aan te bevelen om óf meerdere camera’s te gebruiken óf om vanaf grotere hoogte en direct boven het kruispunt de beelden vast te leggen.
Een andere optie is om deze methode te gebruiken voor onderzoek dat is toegespitst op bepaalde manoeuvres of delen van het kruispunt waarop de relevante trajecten wel volledig in beeld zijn te brengen.
Nauwkeurigheid van de automatische beeldherkenning
Vooral bij voetgangers, en in iets mindere mate fietsers, liet de nauwkeurigheid van de verkeerstellingen wensen over. Ook is de automatische classificatie van verschillende soorten vervoerswijzen (auto, fiets, motor, voetganger enz.) niet altijd even goed, vooral als het gaat om verschillende soorten tweewielers en verschillende soorten motorvoertuigen. In volgende studies moeten daarom niet alleen een betere cameraposities worden gekozen (zie hierboven), maar moet ook herhaaldelijk worden gekalibreerd en gevalideerd, bijvoorbeeld met aanvullende tellingen. Ook kan ervoor gekozen worden om de te onderzoeken vervoerswijzen en de onderverdeling daarvan te beperken.
Logistieke aandachtspunten
Het uploaden en verwerken van de videodata heeft in de pilot veel tijd gekost en uiteindelijk tot verlies van data geleid. Dit lag onder andere aan problemen met het data-uploadplatform. In het vervolgonderzoek zal dit anders moeten.

Wat betreft de inhoud van het vervolgonderzoek, is het verstandig om te kiezen uit de belangrijkste onderzoeksonderwerpen die uit Deel 1 van dit onderzoek zijn voortgevloeid. Op deze onderwerpen is er immers nog onvoldoende kennis over de relatie met verkeersveiligheid. Om te beginnen wil SWOV focussen op onderzoek naar kenmerken binnen de volgende onderwerpen:

Maatregelen en voorzieningen ter voorkoming ongevallen tussen motorvoertuigen onderling en met kwetsbare verkeersdeelnemers (bijv. verkeerseilanden, scheiding van het verkeer, verkorte oversteeklengtes, e.d.)
Fietspaden bij kruispunten (bijv. uitbuigen vs. niet uitbuigen, een- vs. tweerichtings, e.d.)

Bij een eventuele herziening van de ontwerprichtlijnen zou nieuwe kennis op deze onderwerpen kunnen worden gebruikt voor onderbouwing of voor het inzichtelijk maken van de veiligheidsconsequenties wanneer van de richtlijnen wordt afgeweken

[1]. SWOV (2022). Rotondes en andere kruispunten. SWOV-factsheet, juni 2022. SWOV, Den Haag.

Safety of vulnerable road users at signalised intersections; Pilot study conflict analysis at signalised intersections

In the period 2015-2019, 31% of road deaths and 54% of bicycle fatalities in the Netherlands occurred at intersections.[1] Due to their complexity and high traffic demand, signalised intersections are among the least safe intersections in the Netherlands.1 This is not only true for motorised traffic but above all for vulnerable road users. In recent years, not much quantitative research has been done on the road safety of signalised intersections in relation to their design and layout. A factor in such research is that crash statistics alone rarely provide sufficient insight, because the numbers of crashes per location are often very low and the registration of bicycle crashes in particular is incomplete.

SWOV wants to gain a better insight into the safety of signalised intersections and, in time, also wants to investigate possible measures to make these intersections structurally safer for all road users. In a large-scale, multi-year study, SWOV aims to identify the most important safety features of signalised intersections and provide building blocks for a possible revision of design guidelines. Underpinning guidelines – and deviations from recommended guideline principles - with road safety knowledge will make it easier to make informed choices. This report deals with the preliminary steps in this large-scale SWOV study. The exploratory study, conducted in 2022, consisted of two parts.

The aim of Part 1 was to get a picture of what the literature reveals about important safety features of signalised intersections, which features are already addressed in design guidelines, and about areas where more knowledge should be gained from research. We also explored ways to determine the safety of intersections without (only) using crash statistics.

Part 2 of this research - a pilot field study - aimed to test the chosen measurement method (outcome of Part 1) for usability in follow-up research on signalised intersections on a larger scale. This method uses new video technology that measures the occurrence of conflicts ('near crashes') between road users. Since conflicts occur more frequently than (serious) crashes, they are more suitable for research at the local level.

Part 1: Exploratory literature review and design guidelines

The literature review showed the following intersection features to be relevant to the safety of vulnerable road users at (signalised) intersections:

Most of the above design features are covered by the Dutch road design guidelines. However, for about half of these features, the guidelines do not mention the relationship with traffic safety; for the other half, safety is mentioned, but no reference is made to research to substantiate the guidelines or to clarify the safety consequences of certain design choices. Since guidelines are not mandatory, deviations are possible. A substantiation of the relationship with road safety is therefore required to make responsible choices in design and layout.

A SWOV study from 2013 also found that the guidelines only include empirically substantiated road safety knowledge to a limited extent and that further research is needed for such substantiation on a number of topics. The 2013 assessment was repeated and updated for the present exploratory study and the list of research topics was prioritised based on the degree of their road safety effect - after all, some intersection features have a greater road safety effect than others. In this prioritisation, intersection features/facilities were assessed as critical for road safety if they:

Avoid conflicts with serious outcomes (injury crashes) and/or
Significantly reduce crashes.

Taking this into account, we derived the following five main research topics (in alphabetical order) on which knowledge is needed to (better) substantiate Dutch intersection guidelines:

Number of intersection legs
Bicycle tracks
Crash rates per intersection type
Provisions to avoid conflicts at intersections, including provisions for slow traffic
Facilities for cyclists and pedestrians.

Part 2: Pilot field study

For the pilot study, video footage was recorded at three signalised intersections in the province of South Holland for one week:

Mauritskade/Denneweg/Frederikstraat, The Hague:
Relatively small urban intersection between a 50 km/h distributor road and a one-way 30 km/h access road.
Calandstraat/Waldorpstraat, The Hague:
Larger urban intersection between two distributor roads (50 km/h).
Eerste Tochtweg/Zuidelijke Dwarsweg, Nieuwerkerk aan den IJssel:
Large rural intersection with a local limit of 50 km/h at the intersection and limits of 80 km/h, 60 km/h and 50 km/h on the approaches before/after the intersection.

The locations differ in degree of complexity and were chosen to cover a variety of signalised intersection layouts. From 2010 to 2020, crashes were registered at all three locations, including a significant share of injury crashes and/or crashes involving cyclists at the two urban intersections.

The video footage was analysed with software that uses computer vision to identify conflicts between road users. A conflict is a situation in which two road users would have collided if the speed and direction of travel had not changed. Conflicts were automatically identified, and the analysis provided data on traffic volume, road user classification, conflict severity, and thus information to calculate the conflict frequency (number of conflicts divided by the number of encounters).

The pilot study came up with the following observations (among others) about conflicts:

The software detected the following types of conflicts: car-car, car-bicycle and bicycle-bicycle. Sometimes, conflicts with pedestrians were also detected, but these results - and pedestrian volumes - proved to be insufficiently reliable.
The highest frequency of bicycle conflicts was measured at the intersection with most cyclists and the lowest frequency at the intersection with fewest cyclists. This seems logical, but applies not only in absolute terms, to the number of conflicts, but also to the share of encounters classified as conflicts (the conflict frequency).

The pilot study shows the following in terms of intersection complexity, expressed as 1) the number of design and layout elements or 2) the number of points of conflict:

The larger rural intersection had a much larger number of design and layout elements, but did not consistently have a higher conflict frequency. Thus, more elements did not necessarily lead to a more ‘difficult' and less safe intersection.
The two larger intersections have the most points of conflict for conflicts with cars, but these do not seem to correlate with conflict frequency.
The smaller urban intersection with most points of conflict for cyclists does appear to have the highest frequency of conflicts with cyclists.

Discussion and recommendations follow-up study

Despite the abovementioned interesting observations, the pilot study was not intended - and suited - to compare the three intersections and get concrete results. The aim was mainly to apply and test the automated video recording and analysis method in as many different (traffic) situations as possible, and to take stock of the various design and layout elements. After all, we ultimately wanted to determine whether - and under what circumstances - the method would be suitable for the larger-scale follow-up research into the most important intersection features in relation to road safety.

Regarding the method, the error margins in this pilot (except for pedestrians) are within accepted margins for this type of study. Therefore, we conclude that the applied method provides sufficient insight into road safety issues when it comes to conflicts with cyclists and motorised vehicles. For follow-up research, the following important issues will be carefully considered:

Camera position
Camera height and angle affect the image quality and ultimately the analysis results, especially when it comes to traffic counts. For example, it still happens relatively often that road users are shielded or otherwise not observed by the cameras. The pilot has also shown that there are blind spots that the image analysis software does not handle well. For future studies, it is recommended to either use multiple cameras or to capture images from a larger height and directly above the intersection. Another option is to use this method for research focusing on certain manoeuvres or parts of the intersection where the relevant trajectories can be fully viewed.
Accuracy of automated image recognition
For pedestrians in particular, and to a slightly lesser extent for cyclists, the accuracy of traffic counts left much to be desired. Also, the automatic classification of different types of transport modes (car, bicycle, motorbike, pedestrian, etc.) is not always correct, particularly when it concerns different types of two-wheelers and different types of motor vehicles. In future studies, not only better camera positions (see above) should be chosen, but calibration and validation should also be repeated, e.g., with additional counts. The modes of transport and the subcategories to be examined could also be limited.
Logistical concerns
During the pilot, uploading and processing the video data took a long time and eventually led to data loss. This was partly due to problems with the data upload platform. In the follow-up study, this problem will have to be solved.

Regarding the content of the follow-up research, it would be wise to choose from the main research topics that emerged from Part 1 of this study. After all, there is still insufficient knowledge about the relationship between these topics and road safety. To start with, SWOV would like to focus on research into design features relating to the following topics:

Measures and facilities to prevent crashes between motor vehicles and crashes with vulnerable road users (e.g., traffic islands, separation of transport modes, shortened crossing lengths, etc.).
Bicycle tracks at intersections (e.g., deflection vs. no deflection, one- vs. two-way, etc.).

In a possible revision of the design guidelines, newly generated knowledge on these topics could be used to substantiate or provide insight into the safety consequences when deviating from the guidelines.

[1]. SWOV (2022). Roundabouts and other intersections. SWOV fact sheet, June 2022. SWOV, The Hague.

Veiligheid van kwetsbare verkeersdeelnemers op VRI-kruispunten