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计算机科学 > 计算机与社会

arXiv:1903.12070v1 (cs)
[提交于 2019年3月10日 ]

标题: 动态信息标志对驾驶员行为影响的综合分析:随机森林方法

标题: Comprehensive Analysis of Dynamic Message Sign Impact on Driver Behavior: A Random Forest Approach

Authors:Snehanshu Banerjee, Mansoureh Jeihani, Danny D. Brown, Samira Ahangari
摘要: 本研究使用全尺寸高保真驾驶模拟器,调查了不同动态信息板(DMSs)对驾驶员行为的潜在影响。不同的DMSs根据其内容、结构和信息类型进行分类。使用随机森林算法进行三项独立的行为分析;路线绕行分析、路线选择分析和遵守分析;以确定不同DMSs对这些驾驶员行为方面的潜在和相对影响。总共进行了390次模拟运行,样本包括65名来自不同社会经济背景的参与者。获得的结果表明,显示车道关闭和延误信息以及建议信息的DMSs在绕行方面最具影响力,而颜色编码的DMSs和提供避免路线建议的DMSs是影响路线选择决策和DMS遵守的主要因素。在这项开创性的研究中,基于模拟前后的问卷调查响应以及驾驶模拟会话数据的分析结果,作者发现对色盲友好的颜色编码DMSs比字母数字DMSs更有效——尤其是在需要驾驶员高度遵守的情况下。这种更高的有效性可能归因于理解时间的减少以及更多的道路使用者更容易理解此类DMSs。
摘要: This study investigates the potential effects of different Dynamic Message Signs (DMSs) on driver behavior using a full-scale high-fidelity driving simulator. Different DMSs are categorized by their content, structure, and type of messages. A random forest algorithm is used for three separate behavioral analyses; a route diversion analysis, a route choice analysis and a compliance analysis; to identify the potential and relative influences of different DMSs on these aspects of driver behavior. A total of 390 simulation runs are conducted using a sample of 65 participants from diverse socioeconomic backgrounds. Results obtained suggest that DMSs displaying lane closure and delay information with advisory messages are most influential with regards to diversion while color-coded DMSs and DMSs with avoid route advice are the top contributors impacting route choice decisions and DMS compliance. In this first-of-a-kind study, based on the responses to the pre and post simulation surveys as well as results obtained from the analysis of driving-simulation-session data, the authors found that color-blind-friendly, color-coded DMSs are more effective than alphanumeric DMSs - especially in scenarios that demand high compliance from drivers. The increased effectiveness may be attributed to reduced comprehension time and ease with which such DMSs are understood by a greater percentage of road users.
评论: 12页,12图
主题: 计算机与社会 (cs.CY) ; 机器学习 (cs.LG); 机器学习 (stat.ML)
引用方式: arXiv:1903.12070 [cs.CY]
  (或者 arXiv:1903.12070v1 [cs.CY] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1903.12070
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Snehanshu Banerjee [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2019 年 3 月 10 日 02:10:28 UTC (1,292 KB)
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