Motion Prediction Methods for Surrogate Safety Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Despite the rise in interest in surrogate safety analysis, little work has been done to understand and test the impact of methods for motion prediction, which are needed to identify whether two road users are on a collision course, and to compute several surrogate safety indicators such as the time to collision. The default, unjustified method used in much of the literature is prediction at constant velocity. In this study, a generic framework is presented to predict road users' future positions depending on their current position and their choice of acceleration and direction. This method results in the possibility of generating many predicted trajectories by sampling distributions of acceleration and direction. Three safety indicators—the time to collision, an extended version of predicted post encroachment time, and a new indicator measuring the probability that the road user's attempted evasive actions will fail to avoid the collision—are computed over all predicted trajectories. These methods and indicators are illustrated in four case studies of lateral road user interactions. The evidence suggests that the prediction method based on the use of a set of initial positions seems to be the most robust. Another contribution of this study is to make all the data and code used available (the code as open source) to enable reproducibility and to start a collaborative effort to compare and improve the methods for surrogate safety analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».