Interacting with pedestrians is challenging for Autonomous vehicles (AVs). This study evaluates how AV operations /associated signaling and roadway infrastructure affect pedestrian behavior in virtual reality. AVs were designed with different operations and signal indications, including negotiating with no signal, negotiating with a yellow signal, and yellow/blue negotiating/no-yield indications. Results show that AV signal significantly impacts pedestrians' accepted gap, walking time, and waiting time. Pedestrians chose the largest open gap between cars with AV showing no signal, and had the slowest crossing speed with AV showing a yellow signal indication. Roadway infrastructure affects pedestrian walking time and waiting time.


翻译:在虚拟现实中评估了AV操作/相关信号和道路基建对行人行为的影响。AV设计了不同的操作和信号指示,包括无信号协商、黄信号协商以及黄/蓝协商/无让行指示。结果表明,AV信号显著影响行人接受的间隙、步行时间和等待时间。行人选择了具有AV无信号的车辆之间最大的空隙,并以AV显示黄信号提示的最慢的过街速度。道路基建影响了行人的步行时间和等待时间。

0
下载
关闭预览

相关内容

神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
车辆目标检测
数据挖掘入门与实战
30+阅读 · 2018年3月30日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月17日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
车辆目标检测
数据挖掘入门与实战
30+阅读 · 2018年3月30日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员