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Steady-State Car-Following Time Gaps: An Empirical Study Using Naturalistic Driving DataIntervalos de seguimiento de vehículos en estado estacionario: Un estudio empírico con datos de conducción naturalista

Resumen

El desfase temporal se define como la diferencia de tiempo entre la parte trasera de un vehículo y la delantera de su seguidor, que afecta tanto a la seguridad como al índice de flujo de saturación de un segmento de carretera. En este estudio, se examinaron datos de conducción naturalista para medir los desfases temporales de siete conductores diferentes en un escenario de seguimiento de vehículos en condiciones estacionarias. Las mediciones se realizaron en un tramo de 13 km de una carretera de acceso al aeropuerto de Dulles en Washington, DC. En total, se obtuvieron 168.053 muestras de intervalos de tiempo que abarcaban siete intervalos de velocidad. El análisis de los datos reveló una gran variación en los intervalos de tiempo dentro de los datos de conducción de los conductores individuales, con coeficientes de variación de hasta el 63,8% observados para algunos conductores. Los resultados también mostraron que la variabilidad dentro de los conductores era más significativa a velocidades superiores a 54 km/h. Además, había una gran variabilidad entre conductores. A velocidades superiores a 108 km/h, las distancias mínimas dejadas por algunos conductores podían ser 1,6 veces mayores que las dejadas por otros. Se utilizaron varias distribuciones estadísticas para ajustar los datos de los siete conductores, así como los datos de todos los conductores combinados para cada intervalo de velocidad. Las distribuciones seleccionadas superaron los criterios de bondad de ajuste (Kolmogorov-Smirnov, Chi-cuadrado y Anderson-Darling) sólo cuando se redujo el número de muestras. La reducción de datos no se realizó de forma aleatoria, sino con la intención de mantener la misma distribución observada cuando se utilizaron todas las muestras. Por consiguiente, se recomienda utilizar medidas empíricas de las distribuciones en los programas informáticos de microsimulación del tráfico, en lugar de distribuciones ajustadas teóricamente y obtenidas a partir de pruebas estadísticas. De este modo, se obtendrán mejores simulaciones naturalistas del comportamiento del tráfico, lo que se traducirá en medidas de rendimiento predichas más precisas (tiempo de viaje, consumo de combustible y emisiones de gases).

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