Developing Highway Capacity Manual Capacity Adjustment Factors for Connected and Automated Traffic on Roundabouts
Notice bibliographique
Résumé
Connected and automated vehicles (CAVs) are expected to transform future transportation systems. Over time, these vehicles might enhance traffic efficiency and safety, especially at urban intersections. Therefore, it is essential to make adaptations to the traffic analysis models that are currently designed for human-driven vehicles only. This paper aims to assess the impact of CAVs on the entry capacity of roundabouts and develop an approach to adjust the capacity values calculated by the Highway Capacity Manual (HCM) for planning level analysis. Both single- and double-lane roundabouts are studied under various CAV market penetration rates and conflict flow rates in this paper. A specific CAV application, cooperative adaptive cruise control (CACC), is evaluated in this study because it enhances the car-following behavior at the roundabout entrance and has the best potential for improving the entry capacity. The simulation results indicate that the introduction of CAVs can substantially improve the entry capacity as the market penetration rate increases for both single- and double-lane roundabouts. The capacity improvement is more significant in the single-lane roundabout than in the double-lane roundabout. The capacities under different CAV market penetration rates and conflict flow rates are calculated and compared with the capacity results estimated from base models in the HCM to acquire the adjustment factors. Finally, a table of capacity adjustment factors is provided for the future implementation of HCM models.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».