Zeitschrift für Ergonomie
Offener Zugang
ISSN: 2165-7556
ISSN: 2165-7556
Qing Li, Fengxiang Qiao and Lei Yu
Ziel: Wir untersuchten die Auswirkungen soziodemografischer Faktoren der Fahrer auf diese Spurwechselmodelle und entwickelten auf Fuzzy-Logik basierende Spurwechselmodelle, die die demografischen Faktoren der Fahrer in Zusammenhang bringen.
Methoden: 40 Fahrer wurden für einen Fahrsimulatortest rekrutiert, um ihr Fahrverhalten beim Spurwechsel in einer Baustelle mit/ohne Hilfe des Driver's Smart Advisory System (DSAS), einem Vehicle-to-Infrastructure (V2I)-Kommunikationssystem, zu erfassen. Das Fuzzy-Tabellen-Nachschlageschema wurde ausgewählt, um die Reaktionszeit beim Spurwechsel (LCRT) und die Reaktionsdistanz beim Spurwechsel (LCRD) zusammen mit den soziodemografischen Informationen der Fahrer und dem erfassten Fahrverhalten zu modellieren.
Ergebnisse: Ohne DSAS-Nachrichten reagierten die Älteren langsam auf eine statische Verkehrsanleitung zum Spurwechsel, wechselten jedoch nicht in letzter Minute die Spur. Die gut gebildeten und jungen Fahrer wechselten die Spur am frühesten. Wenn DSAS-Nachrichten bereitgestellt wurden, verkürzte sich bei allen Fahrern die LCRT, während ihre LCRD länger wurde.
Schlussfolgerung: Das Alter und der Bildungsgrad des Fahrers sind wichtige soziodemografische Faktoren beim Spurwechselprozess. Das DSAS kann alle Fahrer anweisen, früher Spurwechselaktionen durchzuführen. Die entwickelten Modelle können die LCRT und LCRD der Fahrer genau vorhersagen.