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【24h】

Forecasting the Burden of Road Traffic Injuries: A Scenario Including Fully-Autonomous Vehicles.

机译:预测道路交通伤害负担:一种包括全自动驾驶汽车的方案。

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摘要

Road traffic injuries are one of the largest causes of death for teenagers and adults in the United States. Fully autonomous vehicles (FAV) have the potential to impact not only the transportation industry, but also the population health of the United States by decreasing road traffic fatalities. We forecasted a lower bound of the burden of road traffic fatalities by estimating the decrease in drunk driving fatalities. Comparing scenarios with FAV adoption and baseline scenarios of no FAV adoption, results show that modest adoption of FAVs could prevent around 6,000 drunk driving deaths per year by 2040. This work highlights the current burden of road traffic injuries and how new technology could partly alleviate that burden.
机译:道路交通伤害是美国青少年和成年人死亡的最大原因之一。全自动驾驶汽车(FAV)通过减少道路交通死亡人数,不仅有可能影响交通运输业,而且还可能影响美国的人口健康。通过估算酒后驾车死亡人数的减少,我们预测了道路交通死亡人数负担的下限。将采用FAV的情景与不采用FAV的基准情景进行比较,结果表明,适度采用FAV可以在2040年之前每年预防约6,000例酒后驾车死亡。这项工作着重说明了目前道路交通伤害的负担以及新技术如何部分缓解这种情况。负担。

著录项

  • 作者

    Reidy, Patrick.;

  • 作者单位

    University of Washington.;

  • 授予单位 University of Washington.;
  • 学科 Public health.
  • 学位 Masters
  • 年度 2017
  • 页码 14 p.
  • 总页数 14
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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