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Enregistrement W3117562569 · doi:10.1155/2020/8871875

Effect of Warning System on Interactive Driving Behavior at Unsignalized Intersection under Fog Conditions: A Study Based on Multiuser Driving Simulation

2020· article· en· W3117562569 sur OpenAlexvenueno aff
Yunfan Zhang, Xuedong Yan, Jiawei Wu, Ke Duan

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésIntersection (aeronautics)VisibilityWarning systemDriving simulatorCollisionDriving simulationCollision avoidanceSimulationEngineeringProcess (computing)Transport engineeringComputer scienceComputer securityTelecommunicationsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intersection collision warning system (ICWS) is an emerging technology designed to assist drivers in avoiding collisions at intersections. ICWS has an excellent performance in reducing the number of collisions and improving driving safety. Previous studies demonstrated that when visibility was low under fog conditions, ICWS could help drivers timely detect hazardous conflicting vehicles. However, the influences of ICWS on interactive driving behavior at unsignalized intersection between different vehicles have barely been discussed. This study aimed to investigate the patterns of drivers’ interactive behaviors with the assistance of a new kind of ICWS under fog conditions based on Multiuser Driving Simulation. The Multiuser Driving Simulation allowed multiple drivers to operate in the same simulation scenario at the same time, and it could capture drivers’ interactions preferably. Forty-eight licensed drivers completed the driving simulation experiment in three fog conditions (no fog, light fog, and heavy fog) and two warning conditions (warning and no warning), in which the drivers drove in a straight-moving situation at unsignalized intersection with potential collision risks caused by the encounter of two vehicles. The results verified that warning and fog conditions were significant factors that affected the interactive driving behavior in the unsignalized intersection collision avoidance process, including the driver’s decision, TTC of action point, average acceleration (deceleration) rate, and postencroachment time. Compared to conditions without ICWS, the ICWS could help drivers make collision avoidance actions earlier and change the speed more smoothly. In addition, with the help of Multiuser Driving Simulation, associations between decision driving behaviors of vehicles were discussed with caution. The results revealed the decision-making mechanism of drivers in the process of interaction with other drivers. Under the influence of fog, interactive driving processes were fraught with increased risk at unsignalized intersection. However, the ICWS helped drivers interact more harmoniously, safely, and efficiently. The findings shed some light on the further development of ICWS and the study on interactive driving behavior.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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