Using microsimulation to investigate the optimal deployment of leading pedestrian intervals at signalized intersections
Notice bibliographique
Résumé
The provision of leading pedestrian intervals (LPI) has emerged in recent years to achieve safety equitability for pedestrians at signalized intersections. LPI is a way to provide the pedestrian walk interval a few seconds before starting the circular green indication to adjacent parallel traffic. Although the safety benefit of LPI is indisputable, there are fundamental questions that need to be addressed for the optimal deployment of this strategy. First, can significant safety benefits for pedestrians be achieved while maintaining a satisfactory operational level of service for vehicles? Second, what are the application circumstances most conducive to achieving the greatest safety benefits for pedestrians? Third, how can a jurisdiction effectively assess contemplated treatments to achieve optimal deployment? This exploratory paper addresses these three fundamental questions by reviewing relevant literature before presenting the research from the application of microsimulation to fifteen Toronto intersections where LPIs have been implemented. The microsimulation involved using a recently released module for accommodating LPI phasing in the PTV Vistro software. To directly address the first and second questions, vehicle-to-pedestrian conflicts and vehicle delay were estimated for ten scenarios that allowed for the provision of, and variability in the LPI interval, right turn volumes, right turn on red provision, pedestrian and vehicle volumes, and crossing width. The results suggest that significant safety benefits can be achieved for pedestrians while maintaining a satisfactory level of service for vehicles. They further suggest that potential LPI deployments need to be assessed on a case-by-case basis since the effects of LPI can be significantly impacted by the influencing factors investigated. Statistical models were developed to quantify the effects of LPI implementation on vehicle-to-pedestrian conflicts after controlling for pedestrian and turning vehicle volumes. The results of this exploratory investigation, though interesting and consistent with the literature and logical considerations, may not be generalizable in a strict sense. Nevertheless, the study does provide a blueprint for investigating the design, traffic, and operational factors that can influence the impact of LPI on pedestrian safety without detrimentally impacting vehicle level of service.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».