Modelação do risco da interação peão-veículo autónomo em ambiente simulado

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Main Author: Almeida, Raul Tomaz
Publication Date: 2024
Language: eng
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: https://hdl.handle.net/1822/93472
Summary: Programa doutoral em Engenharia Civil
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Sabe-se que o comportamento dos peões é influenciado por vários fatores, incluindo as condições de tráfego, demografia e fatores ambientais, e que a interação social desempenha um papel essencial na resolução de ambiguidades de tráfego. Mas a introdução de veículos autónomos (VAs) surge como um obstáculo adicional, uma vez que a dinâmica de interação entre estes novos veículos e os peões ainda está longe de ser completamente compreendida. Para abordar estas incógnitas, foram realizadas experiências utilizando simuladores de realidade virtual imersivos para avaliar o comportamento dos peões em ambientes controlados. As experiências iniciais incluíram cenários com veículos autónomos e convencionais, e cenários com apenas VAs equipados com interfaces homemmáquina externos (eHMIs), enquanto as experiências seguintes focaram-se na contribuição dos eHMIs para a segurança. Desse modo, os participantes interagiram com os VAs com o intuito de induzir um sentido de urgência em alcançar o seu destino. Por fim, a investigação foi alargada para um ambiente de simulação diferente com o objetivo de avaliar o comportamento dos participantes ao atravessar a estrada entre dois veículos em aproximação. Esta nova experiência permitiu comparar as duas experiências e explorar parâmetros adicionais, como o tempo de início do atravessamento. Os ambientes simulados proporcionaram a capacidade de manipular as condições de risco sem comprometer a segurança dos participantes, permitindo a modelação de fatores comportamentais como a percentagem de atravessamentos, colisões, velocidade de atravessamento, margem de segurança, e tempo de início de atravessamento utilizando modelos lineares mistos generalizados. O comportamento dos peões que interagiram com VAs sofreu alterações e dependeu das condições experimentais, fornecendo informações valiosas para o avanço da investigação sobre as interações complexas entre humanos e veículos com altos níveis de automação. Os resultados desta investigação podem ser adaptados para avaliar as condições de segurança dos peões em áreas urbanas e estabelecer bases para a futura implementação destes modelos em ferramentas de microssimulação de tráfego, permitindo a criação de estratégias consistentes e precisas para auxiliar investigadores, fabricantes de veículos, e outros profissionais de segurança rodoviária.Pedestrian road safety is a matter of great concern today due to the economic and social impacts of road fatalities and injuries. Still, understanding pedestrian behaviour and its interaction with traffic remains challenging, mainly due to the difficulties associated with behavioural observation, analysis, and modelling techniques. It is known that pedestrian behaviour is influenced by various factors, including traffic conditions, demographics, and environmental factors, and that social interaction plays a vital role in resolving ambiguities in traffic situations. However, the introduction of autonomous vehicles (AVs) rises as an additional hurdle since the interaction dynamics between these new vehicles and pedestrians is still far from fully understood. To address these unknowns, experiments were conducted using immersive virtual reality simulators to assess pedestrian behaviour in controlled environments. Initial experiments included scenarios with autonomous and conventional vehicles on the road, and scenarios involving only AVs equipped with external human-machine interfaces (eHMIs). Subsequent experiments focused on the contribution of eHMIs to safety with participants interacting with AVs featuring risky scenarios designed to induce a sense of urgency to reach their destination. Finally, this research extended into a different simulation environment to assess participants’ behaviour when crossing between two approaching vehicles. This extension allowed to compare both experiments and to explore additional parameters such as the crossing initiation time. The simulated environments allowed to manipulate risky conditions without compromising participants’ safety, enabling the modelling of behavioural factors such as accepted crossings, collisions, crossing speed, safety margin, and crossing initiation time, using generalized linear mixed models. Pedestrians’ behaviour interacting with AVs varied depending on the experimental conditions, providing valuable insights for advancing research into the complex interactions between humans and vehicles with high levels of automation. The findings of this research can be adapted to assess pedestrian safety conditions in urban areas and lay the foundation for the future implementation of these models into traffic microsimulations tools, allowing the creation of reliable and accurate strategies to assist researchers, vehicle manufacturers, and other road safety professionals.This work was financed by national funds through FCT – Foundation for Science and Technology, under grant agreement SFRH/BD/145747/2019 (doi.org/10.544 99/SFRH/BD/145747/2019), and partly financed by FCT/MCTES through national funds (PIDDAC) under the R&D Unit Institute for Sustainability and Innovation in Structural Engineering (ISISE), under reference UIDB/04029/2020 (doi.org/10.54499/UIDB/04029/2020), and under the Associate Laboratory Advanced Production and Intelligent Systems ARISE under reference LA/P/0112/2020.Freitas, E. F.Silva, Ana BastosSousa, Emanuel Augusto FreitasUniversidade do MinhoAlmeida, Raul Tomaz2024-07-292024-07-29T00:00:00Zdoctoral thesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/93472eng101669453info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2024-10-26T01:27:14Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/93472Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-28T19:02:03.125449Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
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