Driving Simulation Design and Evaluation of Highway–Railway Grade and Transit Crossings
Notice bibliographique
Résumé
This chapter addresses the design and evaluation of a section of roadway using driving simulation. A driving simulator was used to model a section of roadway which crossed a rail crossing and two at-grade intersections, one of which was a bus transitway, all in close proximity. The purpose of the simulator was to optimize the design through visual simulation as well as through testing with a sample of drivers. Specifically, plans for the section of roadway, on Fallowfield Road, north of Ottawa, Canada, were computer modeled in extensive detail and integrated into the University of Calgary Driving Simulator (UCDS), which was a research first in Canada. After driving the simulated Fallowfield Roadway tile, numerous elements of the design were changed and modified based on expert input from the organizations involved in the project. Approximately 20 design changes were incorporated into the final simulation model. To further evaluate the design elements, 47 participants, stratified into the age groups of 18–24, 25–55, and 55 and older, drove the Fallowfield simulation model in both directions, and on selected runs were challenged by two traffic events, namely a late yellow light and a stalled truck just past the railroad tracks. Results showed that older drivers had significantly lower speeds at the rail crossing in both eastbound and westbound directions and had lower comprehension of a number of signs than other age groups. Eye movement analyses indicated that several signs were not fixated by the majority of participants and these signs had still fewer fixations when traffic was present. Driver responses to the two challenging traffic events in these contexts were similar to those observed in real-world situations. A set of recommendations is made with respect to signs and signals identified in the evaluation phase. The utility of high-fidelity driving simulation models to visualize and problem-solve complex highway engineering designs and evaluate resulting solutions had a number of positive safety and design benefits, which are discussed.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».