Development of framework for in-vehicle collision warning system considering driver characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Passing collisions are one of the most serious traffic safety problems on two-lane highways. The purpose of this dissertation is to develop a framework for a passing collision warning system (PCWS) for two-lane highways that can help drivers avoid passing collisions by reducing the chance of human error. Specifically, the objectives of this research are: (1) to conduct a comprehensive literature review of existing collision warning systems, (2) to design driving simulator and field experiments for data collection, (3) to develop deterministic and reliability-based models for passing sight distance (PSD) that consider driver characteristics, (4) to develop an in-vehicle passing collision warning system, and (5) to develop a Simulink model that implements the proposed PCWS in a real time environment. A driving simulator was used to collect data from participants (males and females of different ages). The field study data werecollected on real highways using an in-vehicle video camera and a GPS data logger. The driving simulator and field data were used to develop the passing parameters for the proposed PSD model. The estimated parameters included initial time, passing time, and average acceleration rate. The results of the model were compared with those from existing models and design guidelines. The results revealed that the existing PSD models were either too liberal or too conservative. The reliability-based PSD model was developed using the First-Order Second-Moments method and a Monte Carlo Simulation was used to validate the model. The proposed PCWS uses a radar sensor placed in the passing vehicle to detect opposing vehicles travelling in the left lane and calculate their relative distance and speed in order to estimate the time to collision. This time is then compared with the time required for the passing vehicle to clear the path. The “safe pass” signal can assist passing drivers in preparing for a safe passing maneuver during the overtaking process. A Simulink MATLAB model was developed and used to implement the methodology of the proposed warning system. The different factors that affect system accuracy were examined. The application of the system was illustrated using an example.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».