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Enregistrement W4250118282 · doi:10.32920/ryerson.14656848

Modelling of Three-Dimensional Intersection Sight Distance

2021· preprint· en· W4250118282 sur OpenAlexaff
Muhammad Zain Abrahim Ali

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAutonomous Vehicle Technology and Safety
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersection (aeronautics)SightTangentObject (grammar)Computer scienceGeometryMathematicsComputer visionArtificial intelligenceEngineeringPhysicsTransport engineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intersection sight distance(ISD) is an important design element. Each intersection has a potential for several different types of vehicular conflicts that can be greatly reduced through the provision of proper sight distance. Current guidelines do not adequately address sight distance requirements for intersections located on horizontal curves alone or horizontal curves combined with vertical alignments. In many practical situations, however, sight distance is required to be checked for an existing or proposed three-dimensional(3D) intersection alignments. In this thesis, models were developed to check sight (2001) were considered on 3D alignment: (1)Departure from stop-control minor-road and (2) Left-turns from major-road. For stop-control intersections, several cases were addressed. These include Case 1(a): Intersection and approaching vehicle (object) lie on the curve, Case 2: Intersection lies on the tangent and object lies on the curve. For both cases (1) and (2), obstruction may lie inside or outside the horizontal curve and the intersection and object can be anywhere with respect to the vertical alignment. In many practical situations, however, sight distance is required to be checked for an existing or proposed three-dimensional(3D) intersection alignments. In this thesis, models were developed to check sight (2001) were considered on 3D alignment: (1)Departure from stop-control minor-road and (2) Left-turns from major-road. For stop-control intersections, several cases were addressed. These include Case 1(a): Intersection and approaching vehicle (object) lie on the curve, Case 2: Intersection lies on the tangent and object lies on the curve. For both cases (1) and (2), obstruction may lie inside or outside the horizontal curve and the intersection and object can be anywhere with respect to the vertical alignment. Design aids for required minimum lateral clearance (from the minor and major roads) are presented for different radii of intersections located on horizontal curves, guidelines are presented for offsetting opposing left-turn lanes to provide unobstructed required sight distance. Applications of the methodologies are illustrated using numerical examples.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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