Intersection Sight Distance in Mixed Automated and Conventional Vehicle Environments with Yield Control on Minor Roads
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Intersection sight distance (ISD) requirements, currently designed for driver-operated vehicles (DVs), will be affected once automated vehicles (AVs) enter the driving environment. This paper examines the ISD for intersections with a yield control on a minor road in a mixed DV-AV environment. Five potential conflict types with different ISD requirements are modeled as a minor-road vehicle proceeds to cross the intersection, turns right, or turns left. Furthermore, different models are developed for each conflict type depending on the vehicle types on the minor and major roads. These models, along with the intersection geometry, establish the system demand and supply models for ISD reliability analysis. A surrogate safety measure is developed and used to measure ISD non-compliance and is denoted by the probability of unresolved conflicts (PUC). The models are applied to a case study intersection, where PUC values are estimated using Monte Carlo Simulation and compared to an established target value relating to the DV-only traffic of 0.00674. The results show that AV-related traffic has higher overall PUC values than those of DV-only traffic. A corrective measure, reducing the AV speed limit on the minor-road approaches by 3 to 4 km/h, decreases the overall PUC to values below those of the target PUC.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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