Resumen

En este artículo, el modelo de toma de decisiones para el cambio discrecional de carril se establece utilizando la teoría de la perspectiva acumulativa (CPT). Mediante el análisis de los estados dinámicos de marcha de los vehículos, se han propuesto en primer lugar enfoques de cálculo del espacio de seguridad para el cambio discrecional de carril y el mantenimiento de carril. A continuación, basándose en la CPT, se propone un modelo de decisión de cambio de carril con el espacio de aceleración como utilidad mediante la estimación de la diferencia entre las distancias reales y las distancias de seguridad para el cambio de carril discrecional y el mantenimiento del carril. Para calcular la utilidad del cambio de carril discrecional, se introducen en el modelo puntos de referencia dinámicos y un parámetro que representa la preferencia de riesgo del conductor. Con los datos reales recogidos en una autopista urbana, se analiza la distribución de la duración del cambio de carril discrecional y se calibran los parámetros del modelo. Además, se evalúa la aplicabilidad del modelo comparándolo con la observación real y el modelo de unidad aleatoria. Por último, se lleva a cabo el análisis de sensibilidad del modelo, es decir, se evalúa el grado de influencia de cada variable en el resultado de la decisión. El estudio revela que el modelo basado en CPT puede describir con mayor precisión el comportamiento discrecional de cambio de carril, que tiene en cuenta la aversión al riesgo de los conductores durante la toma de decisiones.

• 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:carril discrecional, modelo, cpt, carril, teoría de la perspectiva acumulativa, puntos de referencia dinámicos, modelo de unidad aleatoria, decisión, mantenimiento, utilidad
• Keywords:discretionary lane, model, cpt, lane, cumulative prospect theory, dynamic reference points, random unity model, decision, keeping, utility