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Rear-End Crash Risk Analysis considering Drivers’ Visual Perception and Traffic Flow Uncertainty: A Hierarchical Hybrid Bayesian Network ApproachAnálisis del riesgo de choque trasero considerando la percepción visual de los conductores y la incertidumbre del flujo de tráfico: Un enfoque jerárquico híbrido de redes bayesianas.

Resumen

Los choques traseros o el riesgo de choque son ampliamente reconocidos como un estado crítico de seguridad de los vehículos en condiciones integrales. Este estudio investigó la asociación entre la incertidumbre del flujo de tráfico, la percepción visual de los conductores, el comportamiento de seguir al vehículo, las características de la carretera y del vehículo, y la variación del riesgo de choque trasero, y comparó la predicción de la variación del riesgo de choque con y sin datos específicos a nivel de flujo. Se recopilaron dos conjuntos de datos que comprenden 5055 vehículos individuales en estado de seguimiento de vehículos a través de experimentos en carretera en dos autopistas en China. Se propuso un enfoque de modelo BN híbrido jerárquico para capturar la asociación entre la percepción visual de los conductores, la incertidumbre del flujo de tráfico y la variación del riesgo de choque trasero. Los resultados muestran que (1) el modelo BN con datos a nivel de flujo superó al modelo BN

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