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J-GLOBAL ID：202202283527481117   整理番号：22A1101411

多重ソースデータを用いた道路の安全な経路マッピング【JST・京大機械翻訳】

Safe Route Mapping of Roadways Using Multiple Sourced Data

著者 (5件)： Jiang Shan (Department of Industrial and Systems Engineering, Rutgers University-New Brunswick, Piscataway, NJ, USA) ,  Jafari Mohsen (Department of Industrial and Systems Engineering, Rutgers University-New Brunswick, Piscataway, NJ, USA) ,  Kharbeche Mohamed (Qatar Transportation and Traffic Safety Center, Qatar University, Doha, Qatar) ,  Jalayer Mohammad (Department of Civil and Environmental Engineering, Rowan University, Glassboro, NJ, USA) ,  Al-Khalifa Khalifa N. (Mechanical and Industrial Engineering Department, Qatar University, Doha, Qatar)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 23  号： 4  ページ： 3169-3179  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 歴史的事故データと定性的尺度による系統的技術の利用は,問題のある道路特性を同定し,事故傾向のある場所での事故リスクを緩和する対策を開発する一般的な実践である。本論文では,道路の安全をスコア化するために,運転者ベースのデータから計算した衝突リスクと衝突ベースの推定を統合する,新しいアプローチであるSafe Route Mapping(SRM)モデルを提案した。先進安全性能関数(SPF)は,事故の数を推定し,運転者ベースのモデルは,運転者と交通データからの動的衝突リスク対策を計算する。提案方法論の実生活実装において,ドライバベースデータおよびトラヒックデータを,スマートフォンを含む車両またはインフラストラクチャベースデータソースから収集することができた。実際の歴史的衝突データとVISSIMとSSAMから得た模擬運転者ベースデータを用いた方法論を実証した。事例道路に対する安全リスク熱マップを示し,これらの地図が運転者タイプと交通量によってどのように変化するかを説明した。提案方法は,安全な回廊,ディスパッチ法規約,および計画安全プロジェクトを設計するために,近リアルタイム動的データの使用における既存のギャップを埋める。運転者は状況認識とトリップ計画のための道路熱地図も使用できる。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *安全性 ,  リスク ,  運転者 ,  交通量 ,  *道路 ,  *多重化 ,  モデル ,  廊下 ,  インフラストラクチャー ,  スマートフォン
準シソーラス用語： 状況認識 ,  スコア化 ,  実時間 ,  交通データ ,  リスク対策 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重 ,  ソース ,  道路 ,  経路 ,  マッピング