Journal d'ergonomie
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Abstrait

Modèles flous de changement de voie avec données sociodémographiques et système véhicule-infrastructure basés sur un test de simulation

Qing Li, Fengxiang Qiao and Lei Yu

Objectif : Nous avons étudié l'impact des facteurs sociodémographiques des conducteurs sur ces modèles de changement de voie et avons développé des modèles de changement de voie basés sur la logique floue associés aux facteurs démographiques des conducteurs.
Méthodes : Quarante conducteurs ont été recrutés pour un test de simulation de conduite afin de recueillir leurs comportements de conduite lors du changement de voie dans une zone de travaux avec/sans l'aide du Driver's Smart Advisory System (DSAS), un système de communication véhicule-infrastructure (V2I). Un schéma de recherche de table floue a été sélectionné pour modéliser le temps de réaction au changement de voie (LCRT) et la distance de réaction au changement de voie (LCRD) intégrés aux informations sociodémographiques des conducteurs et aux comportements de conduite recueillis.
Résultats : Sans messages DSAS, les personnes âgées ont réagi lentement à un guide de circulation statique de changement de voie, mais elles n'ont pas changé de voie à la dernière minute. Les conducteurs les plus instruits et les jeunes ont changé de voie le plus tôt. Lorsque les messages DSAS ont été fournis, le LCRT de tous les conducteurs est devenu plus court tandis que leur LCRD s'est allongé.
Conclusion : L'âge et le niveau d'éducation des conducteurs sont des facteurs sociodémographiques essentiels dans le processus de changement de voie. Le DSAS est capable d'instruire tous les conducteurs à prendre des mesures de changement de voie plus tôt. Les modèles développés peuvent prédire avec précision le LCRT et le LCRD des conducteurs.