Resumen

Predecir las maniobras del conductor para evitar el riesgo de colisión trasera en situaciones de adelantamiento, especialmente las situaciones peligrosas previas a la colisión, beneficia la personalización de la conducción automática, en particular la dirección automática. En este artículo se estudian los comportamientos del conductor para evitar el riesgo de colisión trasera en situaciones de adelantamiento en una autopista recta de tres carriles. Se recogieron datos de 24 participantes en 1326 ensayos válidos utilizando un simulador de conducción basado en el movimiento. Se utilizó un cuestionario de personalidad de Eysenck (revisado para los participantes chinos) para obtener los rasgos de personalidad de los participantes. A partir de un análisis estadístico, se determinaron los rasgos candidatos utilizados en la predicción de maniobras del conductor como una combinación de indicadores objetivos de riesgo y características del conductor. Se construyó un modelo basado en árboles de decisión para la predicción de maniobras en escenarios de interrupción. La precisión de predicción de las reglas de clasificación extraídas fue del 79,2 en el conjunto de datos de entrenamiento y del 80,3 en el conjunto de datos de prueba. Se extrajeron las variables predictivas más potentes y se analizaron sus efectos en las decisiones de maniobra. Los resultados muestran que las características del conductor influyen mucho en la predicción de las decisiones de maniobra.

• Materias:Transporte urbano Señales de control de tráfico Accidentes de transito Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Urban transport Traffic control signs Traffic accidents Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:corte, escenarios, características del conductor, riesgo final, decisiones de maniobra, cuestionario de personalidad de eysenck, escenarios peligrosos previos al choque, predicción de maniobras del conductor, indicadores objetivos de riesgo, potentes variables predictivas
• Keywords:cut, scenarios, driver characteristics, end risk, maneuver decisions, eysenck personality questionnaire, dangerous precrash scenarios, driver maneuver prediction, objective risk indicators, powerful predictive variables