Sight distances at unsignalized intersections: a comparison of guidelines and requirements for human drivers and autonomous vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Many traffic accidents are caused by unforeseen and unexpected events in a site that was hidden from the driver's eyes. Road design parameters determining required visibility are based on relationships formulated decades ago. It is worth reviewing them from time to time in the light of technological developments. In this paper, sight distances for stopping and crossing situations are studied in relation to the assumed visual abilities of autonomous vehicles. Current sight distance requirements at unsignalized intersections are based among others on speeds on the major road and on ac-cepted gaps by human drivers entering or crossing from the minor road. Since these requirements vary from country to country, regulations and sight terms of a few selected countries are compared in this study. From the comparison it is remarkable that although the two concepts, i.e. gap acceptance on the minor road and stopping on the major road have different backgrounds, but their outcome in terms of required sight distances are similar. Both distances are depending on speed on the major road: gap sight distances show a linear, while stopping sight distances a parabolic function. In general, European SSD values are quite similar to each other. However, the US and Australian guidelines based on gap acceptance criteria recommend higher sight distances. Human capabilities and limitations are considered in sight field requirements. Autonomous vehicles survey their environment with sensors which are different from the human vision in terms of identifying objects, estimating distances or speeds of other vehicles. This paper compares current sight field requirements based on conventional vehicles and those required for autonomous vehicles. Visibility requirements were defined by three vision indicators: distance, angle of view and resolution abilities of autonomous cars and human drivers. These indicators were calculated separately for autonomous vehicles and human drivers for various speeds on the main road and for intersections with 90° and 60° angles. It was shown that the required sight distances are 10 to 40 meters shorter for autonomous vehicles than for conventional ones.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».