Effects of Lane Width, Lane Position and Edge Shoulder Width on Driving Behavior in Underground Urban Expressways: A Driving Simulator Study
Notice bibliographique
Résumé
This study tested the effects of lane width, lane position and edge shoulder width on driving behavior for a three-lane underground urban expressway. A driving simulator was used with 24 volunteer test subjects. Five lane widths (2.85, 3.00, 3.25, 3.50, and 3.75 m) and three shoulder widths (0.50, 0.75, and 1.00 m) were studied. Driving speed, lane deviation and subjective perception of driving behavior were collected as performance measures. The results show that lane and shoulder width have significant effects on driving speed. Average driving speed increases from 60.01 km/h in the narrowest lane to 88.05 km/h in the widest lane. While both narrower lanes and shoulders result in reduced speed and lateral lane deviation, the effect of lane width is greater than that of shoulder width. When the lane and shoulder are narrow, drivers in the left or right lane tend to shy away from the tunnel wall, even encroaching into the neighboring middle lane. As the lane or shoulder gets wider, drivers tend to stay in the middle of the lane. An interesting finding is that although few participants acknowledged that lane position had any great bearing on their driving behaviors, the observed driving speed is statistically higher in the left lane than in the other two lanes when the lane width is narrow (in 2.85, 3 and 3.25 m lanes). These findings provided support for amending the current design specifications of urban underground roads, such as the relationship between design speed and lane width, speed limit, and combination form of lanes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».