Resumen

Este artículo se centra en la investigación del comportamiento de cruce y las infracciones de los ciclistas eléctricos (e-bikers) basándose en datos de encuestas de 3.126 e-bikers recogidos en intersecciones señalizadas en Nantong, China. En primer lugar, exploramos las características de los e-bikers en cuanto a cruce tardío, cruce incompleto y comportamientos de cruce violatorio mediante análisis de frecuencia y distribución de duración, y examinamos algunos factores influyentes en el comportamiento de los e-bikers de saltarse semáforos en rojo (RLR), incluyendo el tipo de sitio, la longitud del cruce y los temporizadores de cuenta atrás de los semáforos (TSCTs). El comportamiento RLR de los e-bikers se divide a su vez en tres categorías, a saber, casi-violaciones GR, violaciones RR y violaciones RG. En segundo lugar, utilizamos un modelo de regresión logística binaria para identificar la relación entre el comportamiento RLR de los ciclistas electrónicos y los posibles factores influyentes, incluidos los atributos demográficos, la información de movimiento y las condiciones de la infraestructura. No sólo realizamos análisis de regresión para cada tipo de infracción, sino que también llevamos a cabo una regresión integrada de un censo de los tres tipos de infracciones. Se obtienen algunos resultados reveladores: (i) el tiempo de la señal verde y el tipo de emplazamiento son los factores más significativos de las casi infracciones de GR, pero tienen poco impacto en los otros dos tipos de infracciones; (ii) el tiempo de espera, la posición de espera, los coches que pasan y la longitud del cruce ejercen un impacto considerable en las infracciones de RR; (iii) para las infracciones de RG, los TSCT, los infractores principales y el sexo son los factores más significativos; (iv) también se revela que el tipo de emplazamiento, el tiempo de la señal verde y los TSCT tienen un impacto insignificante en el conjunto de las infracciones, independientemente de los tipos de infracción. Por lo tanto, es más significativo investigar el impacto de estas variables en el comportamiento RLR de los e-ciclistas según los diferentes tipos de infracción; de lo contrario, podría ignorarse la relación potencial entre algunos factores cruciales y el comportamiento RLR de los e-ciclistas. Estos hallazgos ayudarían a mejorar la seguridad en el cruce de intersecciones para la gestión del tráfico.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:ciclistas, comportamiento rlr, tiempo de señal verde, tipo de sitio, infracciones, tscts, gr cerca, infracciones rg, infracciones rr, factores significativos
• Keywords:bikers, rlr behavior, green signal time, site type, violations, tscts, gr near, rg violations, rr violations, significant factors