첨단 교통 체계(Intelligent Transport Systems)의 중요한 요소인 첨단 교통 관리 체계(Advanced Traffic Management Systems)의 성공 여부는 교통정보를 어떻게 제공하고 통제하는데 의존하다. 즉, 정보 제공 방식과 이데 대한 운전자의 반응을 정확하게 파악하고 예측하여야 ITS를 성공적으로 구축할 수 있다. 이 논문에서는 동적 차량 길잡이 장치의 효용성을 평가하기 위한 확률적 통행배정모형을 개발하는 것이다. 개발된 통행배정모형은 운전자의 동적행태조정(Dynamic Behavioural Adjustment)을 명백하게 확솔 과정(Stochastic Process)으로 표현하여 기존의 모형에 비해 통해자들의 행태를 더욱 실제적으로 반영한다. 특히, 각 통행자들에게 K개의 최소경로시간을 제공해줌으로 인하여 통행자의 노선선택에 대한 선택폭을 증가시켜준다. 통행경로의 선택폭의 증가는 쟁점으로 대두되는 문제(교통항제소에서는 차량 길잡이 보유 운전자에게 체계최적(System Optimum)와 이용자최적(User Equilibrium)중 어떠한 원칙하에 교통정보를 제공하여야 하는가에 대한 해결 방안이다. 왜냐하면 만약 교통급제소에서 운전자에게 통행정보를 체계 최상을 하기 위해 정보를 제공하고자 하면, 길잡이 장착 운전자는 더 이상 제공된 정보를 따르지 않고 자기 스스로의 경에 의해 이용자 최상을 달성하고자 할 것이다. 이 논문의 목적은 이러한 복잡한 통행자의 경로선택행위를 반영하는 확률적 평형 통행 배정 모형을 여러가지 통계기법을 도입하여 개발하는 것이다.
Objective of this research is to analyze drivers' behaviors at signalized intersection during yellow interval. For this, deceleration rate of stopping, PRT(Perception-Response Time), and the relationship between dilemma zone and deceleration rate of stopping were surveyed at two signalized intersections located at urban area(Songtan and Suwon) and local area(Yongin) As a result, the deceleration rate of stopping at signalized intersections and a range of dilemma zone were estimated. It was found that the deceleration rate of stopping and PRT were 1.6m/sec$^2$ and 1.27sec, respectively. These values are bigger than ITE's values which have been used in our country. Accordingly, it is considered that these values should be used as a new design criteria for the traffic signal control.
Analysis of the interaction between the automated vehicles and manual vehicles is very important in analyzing the performance of automated cooperative driving environments. In particular, the automated vehicle platooning can affect the driving behavior of adjacent manual vehicles. The purpose of this study is to analyze the lane change behavior of the manual vehicles in automated vehicle platonning environment and to conduct the experiment and questionnaire surveys in three stages. In the first stage, a video questionnaire survey was conducted, and responsive behaviors of manual vehicles were investigated. In second stage, the driving simulator experiments were conducted to investigate the lane change behaviors of in automated vehicle platonning environments. To analyze the lane change behavior of the manual vehicles, lane change durations and acceleration noise, which are indicators of traffic flow stability, were used. The driving behavior of manual vehicles were compared across different market penetration rates (MPR) of automated vehicles and human factors. Lastly, NASA-TLX (NASA Task Load Index) was used to evaluate the workload of the manual vehicle drivers. As a result of the analysis, it was identified that manual vehicle drivers had psychological burdens while driving in automated vehicle platonning environments. Lane change durations were longer when the MPR of the automated vehicles increased, and acceleration noise were increased in the case of 30-40 years old or female drivers. The results from this study can be used as a fundamental for more realistic traffic simulations reflecting the interaction between the automated vehicles and manual vehicles. It is also expected to effectively support the establishment of valuable transportation management strategy in automated vehicle environments.
This paper explores the way and the extent to which drivers' route choice was influenced by uncertain information. In particular, this paper investigates the effect of qualitative information on route choice when drivers face a choice with different degrees of uncertain information. The SP survey was conducted and route choice legit models were estimated. We also applied Prospect Theory to the analysis of drivers' decision making under uncertain information. The main findings are firstly, drivers tend to prefer a route with information than(to) one without information. This indicated that providing charge information encouraged drivers to choose the routes for which information is provided in preference to those for which it is not provided. Secondly, drivers also prefer a route with a certain and precise information over one with uncertain and imprecise information. Thirdly, when the information is given as a range, the size of the range of the information influenced route choice slightly and as the range of the charge increases, the route becomes slightly less unattractive. Fourthly, when the information is given as a range, drivers' route choices are influenced more by the median value of the ranges than by the size of the overall ranges of the information. Application of Prospect Theory to the results explains the way drivers may be interpreting the choice situation and how they make a route choice in response to uncertain information. The results of this paper implicate that drivers' decision making under uncertainty seem to be very complicated and flexible, depending on the way drivers interpret the choice situation. Therefore, it is recommended to apply wider related theories to the analysis of the drivers' behaviour.
This paper developed a method analyze drivers' response characteristics using spectral analysis with car following data. Cross-correlation function and cross spectrum are produced by Fourier transform from speed fluctuations of leading vehicle and following vehicle during the designated time ${\tau}$. Based on the analysis data, a process to calculate the reaction time and stimulus-adaption index of following vehicle was developed and 170 cases of field data was applied. It was reported average of 0.654 and 2.091 seconds of stimulus-adaption index and reaction time respectively. In conclusion, the developed indexes might contribute to enhance vehicle control of autonomous vehicle more efficient and safer.
More accurate vehicle trajectory data are now readily available through Differential Global Positioning Systems (DGPS). A variety of research opportunities emerge with utilization of such high resolution traffic data. A novel approach of this study is to explore drivers' responsive behavior to variable message signs (VMS) by using individual vehicle trajectories extracted from in-vehicle DGPS data. Responsive characteristics of drivers traveling on urban freeways, which can be represented by speeds and acceleration rates, under the provision of real-time traffic information through VMS are statistically investigated. In addition to conducting an ANOVA test, probability density functions of acceleration rates were estimated. The findings of this study can be used to understand the impact of drivers' workload when providing VMS messages on traffic flow patterns. Furthermore, results can be important fundamentals to assist in conducting more realistic traffic simulations.
In this research, to get over restrictions of a field expreiment, we modeled a planning road through the 3D Virtual Reality and achieved data about dynamic response related to sector fluctuation and about driver's visual behavior on testers' driving the Driving Simulator Car with Eye Camera. We made constant efforts to reduce the non-reality and side effect of Driving Simulator on maximizing the accord between motion reproduction and virtual reality based on data Driving Simulator's graphic module achieved by dynamic analysis module. Moreover, we achieved data of driver's natural visual behavior using Eye Camera(FaceLAB) that is able to make an expriment without such attaching equipments such as a helmet and lense. In this paper, to evaluate the level of road's safety, we grasp the meaning of the fluctuation of safety that drivers feel according to change of road geometric structure with methods of Driving Simulator and Eye Camera and investigate the relationship between road geometric structure and safety level. Through this process, we suggest the method to evaluate the road making drivers comfortable and pleasant from planning schemes.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.6
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pp.15-23
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2011
Driving directly in front of the driver of a vehicle driving in front of the vehicle and it is commonly known is affected. Responding to the car in front of the driver and the vehicle in front, and these follow the model is known as Three-Car-Following Model. Platoon vehicles to follow behind the driver's visibility is affected by the a tinted vehicle, and Parameters of the model is estimated to be affected also. In this study, in Three-Car-Followng Model parameters were estimated. and the parameter values differ about whether and how analysis was performed by the level of Visible Light Transmission Percentage. RTK GPS receiving data through field experiment analyzed based on sensitivity of three car by Visible Light Transmission Percentage and ${\gamma}$. And With statistical verification of driving directly in front of the driver in front of the vehicle and that the moving vehicle is influenced also confirmed. Also Visible Light Transmission Percentage is lowered, the vehicle in front of the driver's behavior showed sensitive reactions. In the further need to research for influence analysis of traffic flow capacity by the level of VLT.
Kim, Joo Young;Na, Sung Yong;Lee, Seungjae;Kim, Youngho
Journal of Korean Society of Transportation
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v.32
no.5
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pp.554-566
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2014
An objective of VMS(Variable Message Signs) is to make transportation system effective specifically for driver's path selection. The traffic solutions including a VMS problem can be modeled through Game Theory, however, the majority of the studies can not model various driver's response according to VMS information in game theory. So, this paper tries to analyze a driver's response according to VMS traffic informations through evolutionary game theory. We apply a behavior characteristics of driver to evolutionary game theory, then finds drivers are only accepting in case of the biggest pay-off, and if a traffic flow finds a balance over time, ratio of accepting information is converged as an evolutionary stable state gradually. Consequently, the strategy of the other drivers such as traffic problems can not be predicted accurately. In case, drivers repeat between groups and reasonable judgment by the experience, we expect that VMS can provide strategic information through evolutionary game theory.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.3D
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pp.409-416
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2006
Real-time traveler information disseminated through Variable Message Signs (VMS) is known to have effects on driver route choice decisions. In the past, many studies have attempted to optimize the system performance using VMS message content as the primary control variable of driver route choice. This research proposes a VMS information provision optimization model which searches the best combination of VMS message contents and display sequence to minimize the total travel time on a highway network considered. The driver route choice models under VMS information provision are developed using a stated preference (SP) survey data in order to realistically capture driver response behavior. The genetic algorithm (GA) is used to find the optimal VMS information provision strategies which consists of the VMS message contents and the sequence of message display. In the process of the GA module, the system performance is measured using micro traffic simulation. The experiment results highlight the capability of the proposed model to search the optimal solution in an efficient way. The results show that the traveler information conveyed via VMS can reduce the total travel time on a highway network. They also suggest that as the frequency of VMS message update gets shorter, a smaller number of VMS message contents performs better to reduce the total travel time, all other things being equal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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