Resumen

Las medidas de seguridad sustitutivas (SMoS) tradicionales no pueden tener plenamente en cuenta el mecanismo de colisión o no reflejan al mismo tiempo la probabilidad y la gravedad de la colisión. Además, los riesgos al volante cambian constantemente en función de las características personales del conductor y de los factores ambientales. Teniendo en cuenta la heterogeneidad de los conductores, estudiar el impacto de las características de comportamiento y las características ambientales en el riesgo de colisión trasera es esencial para garantizar la seguridad en la conducción. En este estudio, se identificaron y extrajeron 16.905 eventos de seguimiento de coches del Estudio Naturalístico de Conducción de Shanghái (SH-NDS). A continuación, se propuso un nuevo SMoS, denominado índice de riesgo de colisión trasera (RCRI), para cuantificar el riesgo de colisión trasera. Basándose en esta medida, se llevó a cabo un análisis comparativo del riesgo para investigar el impacto de los factores de diferentes facetas en términos de tiempo, variables temporales y condiciones del tráfico. A continuación, se aplicó un modelo de regresión lineal de efectos mixtos para aclarar la relación entre el riesgo de colisión trasera y sus factores de influencia. Los resultados muestran que el RCRI puede reflejar los cambios dinámicos del riesgo de colisión trasera y puede aplicarse a cualquier escenario de seguimiento de coches. El análisis comparativo indica que la alta densidad de tráfico, los días laborables y las horas punta de la mañana conllevan mayores riesgos. Además, los resultados del modelo de regresión lineal de efectos mixtos sugieren que las características de la conducción, la densidad de tráfico, el día de la semana (laborable frente a festivo) y la hora del día (horas punta frente a horas valle) tienen efectos significativos sobre los riesgos de la conducción. Este estudio proporciona una nueva medida de seguridad sustitutiva que puede identificar mejor los riesgos de colisión trasera de una forma más fiable y puede aplicarse a la predicción del riesgo de colisión en tiempo real en los sistemas de asistencia al conductor. Además, los resultados de este estudio pueden utilizarse para proporcionar una base teórica para la formulación de estrategias de gestión del tráfico que mejoren la seguridad en la conducción.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:riesgo de colisión final, modelo de regresión lineal, seguridad, estudio, análisis comparativo, horas punta, estudio de conducción naturalista de shanghai, índice de riesgo de colisión final, nueva medida de seguridad sustitutiva, predicción del riesgo de colisión temporal.
• Keywords:end crash risk, linear regression model, safety, study, comparative analysis, peak hours, shanghai naturalistic driving study, end crash risk index, new surrogate safety measure, time crash risk prediction