Speed control, visual adaptation, and mental workload in urban short underpass tunnels: A naturalistic driving study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Urban short underpass tunnels, characterized by steep longitudinal slopes, limited lengths, and abrupt light transitions, pose significant driving risks. This study aims to comprehensively investigate drivers' speed control behavior, visual adaptation processes, and mental workload mechanisms within such tunnels under real traffic conditions. METHODS: A real-vehicle experiment was conducted involving 35 drivers. Data on speed, acceleration, pupil area, and heart rate were collected. The experimental road segment was divided into five sections: entry, downhill, tunnel, uphill, and departure, to analyze driving behavior characteristics and psychophysiological responses systematically. RESULTS: Speed increased significantly in the downhill section and decreased notably in the uphill and departure sections. The tunnel section exhibited a high incidence of speeding, while the uphill section showed the most significant speed variability, both identified as high-risk zones for rear-end collisions. Regarding visual adaptation, drivers entered a dark adaptation ∼70 m before reaching the tunnel entrance, marked by a gradual increase in pupil area. Around 50 m before the tunnel exit, drivers transitioned to light adaptation, and the pupil area decreased rapidly. Mental workload analysis revealed that drivers' heart rates increased during the downhill section, peaked shortly after entering the tunnel, and gradually declined as light adaptation began. Further analysis showed that acceleration was negatively correlated with heart rate growth rate (HRG), while pupil area change rate (PAC) and vehicle speed positively correlated with HRG. CONCLUSION: This study reveals that speed behavior, visual adaptation, and mental workload in urban short underpass tunnels vary significantly across road sections, with the tunnel and uphill sections posing the highest risk for rear-end collisions, highlighting the need for targeted tunnel design and traffic safety measures.
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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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».