Evaluation of driver visual demand at different design speeds on complex two-dimensional rural highway alignments
Notice bibliographique
Résumé
Road crashes are a major cause of loss of human life, property and money throughout the world. One of the reasons behind these crashes is the interaction between drivers and road alignments. The need to understand the factors that affect drivers has become obvious and is now being addressed by researchers. Moreover, driver workload is gaining attention as a measure of highway-design consistency as it directly reveals design features to the driver. This research focuses on evaluating driver visual demand at different design speeds along with other geometric design features for two-dimensional rural horizontal roadway alignments. Twelve such alignments having simple and complex curves were designed following the standards of the American Association of Highway and Transportation Officials (AASHTO) and the Transportation Association of Canada (TAC). The driver simulator at Ryerson University, Toronto, recently modified after the integration of a car, was used for the simulation of roadway alignments. Scenario Definition Language (SDL) was used to develop Event files for simulation and to save the required data. Twelve drivers drove the simulated alignments. The output data relating to driver visual demand were processed using MS Notepad and MS Excel. The visual demand calculations for full-element length (VDF), half-element length (VDH) and the first 30 m of element length (VD30) for curve and tangent sections of alignments were done using MS Excel. Statistical Analysis Software (SAS) was used to anlayze and develop models for VDF, VDH and VD30 for curve and tangent sections, first considering design speed only as explanatory variable and then considering design speed along with other geometric design characteristics as explanatory variables. It has been observed that visual demand increases with the increase in design speed. Besides, the combined effect of design speed an other geometric design characteristics (e.g., the type of preceding element, the turning direction of a curve) has significant effect on visual demand. It was also found that visual demand followed a Log Normalized distribution which was also observed by previous research. The developed models were used to establish the visual demand profile for highway design consistency evaluation. The comparison of visual demand profile and operating speed profile has shown that the visual demand can be an acceptable measure for evaluating the highway design consistency.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».