Forward Collision Warning Timing in Near Term Applications
Notice bibliographique
Résumé
Forward Collision Warning (FCW) is a system intended to warn the driver in order to reduce the number of rear end collisions or reduce the severity of collisions. However, it has the potential to generate driver annoyances and unintended consequences due to high ineffectual (false or unnecessary) alarms with a corresponding reduction in the total system effectiveness. The ineffectual alarm rate is known to be closely associated with the “time to issue warning.” This results in a conflicting set of requirements. The earlier the time the warning is issued, the greater probability of reducing the severity of the impact or eliminating it. However, with an earlier warning time there is a greater chance of ineffectual warning, which could result in significant annoyance, frequent complaints and the driver's disengagement of the FCW. Disengaging the FCW eliminates its potential benefits. A shorter warning time may be beneficial; it would reduce ineffectual alarm rates and thus reduce driver's annoyance level, increasing the driver's confidence in the system, which leads to improve overall system efficiency. To use a shorter warning time, its impact needs to be understood. In this paper an analysis of certain factors affecting the time to issue warnings is presented. A kinematics model is used to simulate variation in driving scenarios and driver characteristics, such as driver reaction time and brake force level. The analysis relies on a stochastic model that uses a set of distributions of driver responses in rear end collision avoidance maneuvers, along with the relation between crash severity/hypothetic fatality rates (HFR), to estimate the impact of the different proposed warning strategies. The study finds that a shorter warning time may be beneficial. The analysis is limited in scope to the simplest, but common, driving scenarios and for the first time quantitatively studies the impact of shorter time to warn.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».