A comparison of pedestrian behavior in interactions with autonomous and human-driven vehicles: An extreme value theory approach
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Notice bibliographique
Résumé
Autonomous Vehicle (AV) technologies are expected to result in significant safety and mobility benefits to the road system. However, one of the most important issues that autonomous vehicle technology faces is ensuring safe interactions with active road users such as pedestrians who can have unpredictable behavior. Moreover, road user behavior varies considerably across different traffic environments, which might represent a challenge to implementing AVs as they lack the intuition common in human-driven vehicles (HDV). This study proposes an approach to evaluate crash risk in vehicle–pedestrian interactions. An Extreme Value Theory (EVT) Peak Over Threshold (POT) model is used to compare the crash risk of AV-pedestrian and HDV-pedestrian interactions in four different cities, namely Boston, Las Vegas, Pittsburgh, and Singapore. A Bayesian hierarchical structure is used to incorporate the effect of several behavioral covariates, which enables estimating the crash risk of each interaction. Results show that the risk varies considerably depending on the type of interaction and the environment. For example, the impact of behavioral covariates (i.e., minimum distance between road users and maximum pedestrian speed) on the risk of AV-pedestrian interactions is greater when compared to the risk of HDV-pedestrian interactions in Boston, Las Vegas, and Singapore. This might indicate that, in busy and congested environments, road users may not be entirely comfortable with the presence of AVs. In addition, Singapore presented a higher percentage of riskier AV-pedestrian interactions when compared to the other cities. Finally, this study offers significant insights into the challenges of introducing AVs in diverse environments as behavior plays a crucial role in traffic and can influence conflict occurrence.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle