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Desarrollo de una plataforma de co-simulación Unity-VISSIM para estudiar el comportamiento de conducción interactivo

Autores: Shi, Xiaomeng; Yang, Shuai; Ye, Zhirui

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Desarrollo de una plataforma de co-simulación Unity-VISSIM para estudiar el comportamiento de conducción interactivo


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Desarrollo de sistemas
Comportamiento de conducción
Plataforma de simulación
Entorno inmersivo
Realidad virtual
Seguridad vial.

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este documento presenta el desarrollo de un sistema de una plataforma de co-simulación destinada a estudiar el comportamiento de conducción con múltiples participantes. El objetivo de este estudio fue crear un entorno inmersivo e interactivo donde se pudieran simular diferentes escenarios de conducción y se pudiera registrar y analizar el comportamiento del conductor. La plataforma integró el motor de juego Unity con el simulador de tráfico microscópico VISSIM para crear un entorno de simulación híbrido que combinara las ventajas de ambas herramientas. Se desarrolló un módulo de realidad virtual masiva multijugador en línea (VRMMO) para capturar las interacciones de los participantes durante los experimentos de simulación. Los dispositivos de control externos de esta plataforma de co-simulación fueron calibrados utilizando los datos empíricos de una Red de Área de Controlador (CAN-BUS) de comportamientos de conducción reales. Las principales contribuciones de este estudio son la demostración de la plataforma de co-simulación Unity-VISSIM en la simulación del comportamiento interactivo del conductor y el potencial de su uso en diversas áreas de investigación, como sistemas de transporte inteligentes, factores humanos, educación en conducción y análisis de seguridad vial. La plataforma podría ser una herramienta valiosa para evaluar la efectividad de las contramedidas de inteligencia colectiva en la mejora de los sistemas de tráfico, con costos y riesgos relativamente más bajos.

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