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Análisis del comportamiento típico de cambio de carril chino en el flujo de tráfico heterogéneo de automóviles-camiones desde la vista de UAV

Autores: Li, Chuzhao; Chen, Hua; Xiong, Yingzhi; Chen, Yufei; Zhao, Shulian; Duan, Jianli; Li, Keqiang

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Análisis del comportamiento típico de cambio de carril chino en el flujo de tráfico heterogéneo de automóviles-camiones desde la vista de UAV


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Chino
Comportamiento del conductor
Cambio de carril
Tráfico heterogéneo
Tiempos de reacción
Inteligencia artificial

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El comportamiento del conductor chino en el tráfico heterogéneo es comúnmente disponible, pero es difícil de adquirir debido a limitaciones de visión y limitaciones de sensores. En este estudio, se recopiló y analizó el comportamiento típico de cambio de carril chino en el flujo de tráfico heterogéneo de automóviles y camiones utilizando un Vehículo Aéreo No Tripulado (UAV). La velocidad del vehículo propio, la velocidad relativa y la distancia de los vehículos propios y circundantes, el tiempo hasta la colisión (TTC), el tiempo de separación (THW) en el momento del cambio de carril, y el tiempo de reacción de frenado y aceleración durante los cambios de carril fueron investigados. Los resultados mostraron que existían grandes diferencias en varios tipos de seguimiento de automóviles y tipos de cambio de carril. Los automóviles conducían de manera más agresiva que los camiones con tiempos de reacción más cortos, y los automóviles cambiarían de carril a una distancia más larga cuando se enfrentaran a camiones. Se encontraron TTC y THW más pequeños para camiones cuando se enfrentaban a automóviles. Los conductores chinos mostraron maniobras de cambio de carril más frecuentes y tiempos de reacción más cortos en comparación con otros países. La característica del conductor en China proporcionó apoyo de datos para la capacitación de algoritmos de decisión basados en inteligencia artificial, el desarrollo de un sistema localizado y el diseño de carreteras.

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