論文の概要: Vehicle-group-based Crash Risk Formation and Propagation Analysis for Expressways

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12415v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 07:47:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 18:52:05.548795
• Title: Vehicle-group-based Crash Risk Formation and Propagation Analysis for Expressways
• Title（参考訳）: 自動車群による高速道路の衝突リスク形成と伝播解析
• Authors: Tianheng Zhu, Ling Wang, Yiheng Feng, Wanjing Ma and Mohamed Abdel-Aty
• Abstract要約: 本研究は,車両群を分析対象とし,リスク形成・伝播機構について検討する。 事故リスクに寄与する要因として, 過去の高リスク車両群, 複雑な車両挙動, 大型車両の割合, 車両群内での車線変更頻度, 特定の道路ジオメトリーなどが挙げられる。 その結果,高リスク状態の長期化,車両群の大きさの増大,車線変化の頻繁化が有害なリスク伝播パターンと関連していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.337163968120915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous studies in predicting crash risk primarily associated the number or likelihood of crashes on a road segment with traffic parameters or geometric characteristics of the segment, usually neglecting the impact of vehicles' continuous movement and interactions with nearby vehicles. Advancements in communication technologies have empowered driving information collected from surrounding vehicles, enabling the study of group-based crash risks. Based on high-resolution vehicle trajectory data, this research focused on vehicle groups as the subject of analysis and explored risk formation and propagation mechanisms considering features of vehicle groups and road segments. Several key factors contributing to crash risks were identified, including past high-risk vehicle-group states, complex vehicle behaviors, high percentage of large vehicles, frequent lane changes within a vehicle group, and specific road geometries. A multinomial logistic regression model was developed to analyze the spatial risk propagation patterns, which were classified based on the trend of high-risk occurrences within vehicle groups. The results indicated that extended periods of high-risk states, increase in vehicle-group size, and frequent lane changes are associated with adverse risk propagation patterns. Conversely, smoother traffic flow and high initial crash risk values are linked to risk dissipation. Furthermore, the study conducted sensitivity analysis on different types of classifiers, prediction time intervalsss and adaptive TTC thresholds. The highest AUC value for vehicle-group risk prediction surpassed 0.93. The findings provide valuable insights to researchers and practitioners in understanding and prediction of vehicle-group safety, ultimately improving active traffic safety management and operations of Connected and Autonomous Vehicles.
• Abstract（参考訳）: 衝突リスクの予測に関する以前の研究は、主に交通パラメータやセグメントの幾何学的特徴を持つ道路区間の衝突数や可能性に関係しており、通常、車両の連続移動や周辺車両との相互作用の影響を無視している。 通信技術の進歩は、周囲の車両から収集された運転情報を強化し、グループベースの事故リスクの研究を可能にした。 本研究は,高分解能車両軌道データに基づいて,車両群を分析対象とし,車両群と道路セグメントの特徴を考慮したリスク形成と伝播機構を考察した。 衝突リスクに寄与するいくつかの重要な要因は、過去のリスクの高い車両群状態、複雑な車両の挙動、大型車両の割合、車両群内の頻繁な車線変更、特定の道路ジオメトリなどであった。 車両群内の高リスク発生傾向に基づいて分類した空間的リスク伝播パターンを解析するために, 多項ロジスティック回帰モデルを開発した。 その結果,高リスク状態の長期化,車両群サイズの増加,頻繁な車線変更はリスク伝播パターンと関係していることが示唆された。 逆に、よりスムーズなトラフィックフローと高い初期衝突リスク値は、リスク散逸と関連している。 さらに, 分類器の種類, 予測時間間隔, 適応ttcしきい値の感度解析を行った。 車両群リスク予測の最高 auc 値は 0.93 を上回った。 この発見は、研究者や実践者に、車両群安全性の理解と予測に関する貴重な洞察を与え、最終的にコネクテッド・アンド・オートマチック・ビークルズのアクティブな交通安全管理と運用を改善した。

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