Resumen

Con el objetivo de resolver un problema típico de la investigación anterior que utiliza estadísticas de experiencia de accidentes y que no puede adaptarse a los flujos de tráfico cambiantes, este artículo proporciona un método de evaluación del riesgo de colisiones traseras de vehículos en intersecciones con cámaras de semáforo en rojo (RLC) basado en probabilidades teóricas. Aprovechando los datos de la trayectoria de los vehículos en dos intersecciones similares, que son Cao'an Road y Lvyuan Road con RLC y Cao'an Road y Anhong Road sin RLC en Shanghai, se establece un modelo logit binario (BL) de toma de decisiones de parada y arranque. Utilizando el modelo y ajustando la distancia y el tiempo de viaje potencial, podemos realizar la simulación y el análisis de las colisiones por alcance. El resultado muestra que este método es viable para analizar la influencia de los RLC en las colisiones por alcance. El análisis indica que los RLC pueden causar velocidades más altas para los vehículos que pasan por la intersección RLC y comportamientos de conducción más anormales, lo que aumenta la dificultad de la toma de decisiones de parada y arranque. Los RLC no siempre provocan un aumento de las colisiones por alcance. Para los vehículos cercanos o alejados de la intersección en el momento de la toma de decisiones, los RLC reducirán significativamente la posibilidad de colisiones por alcance; sin embargo, para los vehículos en el tiempo de recorrido potencial de 2 s∼3 s, los RLC aumentarán la probabilidad de colisiones por alcance.

• 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:colisiones finales, rlcs, tiempo potencial de viaje, vehículos, decisión, carretera de cao'an, conductas anómalas al volante, estadísticas de experiencia en accidentes, análisis, fabricación
• Keywords:end collisions, rlcs, potential travel time, vehicles, decision, cao’an road, abnormal driving behaviors, accident experience statistics, analysis, making