Resumen

Las diversas preferencias de carril de los conductores que giran a la izquierda conducen a una distribución desequilibrada del tráfico en múltiples carriles de giro a la izquierda. Las preferencias pueden medirse en términos de uso del carril a nivel macroscópico y de elección individual de carril a nivel microscópico. Los datos de volumen de carril y elección individual de carril se recogen en ocho carriles de giro a la izquierda dobles o triples equipados en intersecciones señalizadas de China. Se aplicó un modelo de regresión lineal con variables ficticias y un modelo de elección discreta para analizar los patrones de elección de carril de los conductores a nivel macroscópico y microscópico, respectivamente, y los resultados de los dos estudios se verifican y complementan mutuamente. Las preferencias de carril de los conductores varían en función de las configuraciones de aproximación, el control del tráfico y el número de carriles disponibles. Los factores estáticos influyentes, como el radio de giro dentro de la intersección, el diseño del carril en sombra y la inclinación de la intersección, así como los factores dinámicos influyentes, como la longitud de la cola, el vehículo pesado en la cola posterior y el tipo de vehículo sujeto, podrían afectar a las preferencias de carril de los conductores. Las conclusiones de este estudio tienen importantes implicaciones para el diseño de intersecciones y el control del tráfico en la práctica.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:conductores, preferencias de carril, control del tráfico, carriles de giro, preferencias de carril diversas, modelo de regresión lineal, factores influyentes estáticos, modelo de elección discreta, factores influyentes dinámicos, elección individual de carril
• Keywords:drivers, lane preferences, traffic control, turn lanes, diverse lane preferences, linear regression model, static influential factors, discrete choice model, dynamic influential factors, individual lane choice