Evaluación de la seguridad para los conductores de vehículos pesados utilizando un modelo de valores extremos basado...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería de transporte
• Ciencia de los datos
• Gestión de riesgos

Sus antecedentes:

• Las plataformas inteligentes en red recopilan datos de detección de múltiples fuentes de vehículos pesados para la seguridad.
• Los métodos existentes de gestión del riesgo de colisión y de evaluación de la seguridad no utilizan plenamente estos datos de conducción.

Objetivo del estudio:

• Proponer un nuevo marco de evaluación de la seguridad de los vehículos pesados.
• Desarrollar métodos para determinar los umbrales de riesgo de choque y analizar las dependencias de los indicadores.

Principales métodos:

• Utilizó modelos de valor extremo, incluidos modelos univariados y bivariados basados en logística.
• Se aplicaron modelos de bloque máximo a un conjunto de datos de 3.452 viajes de vehículos pesados.
• Los umbrales identificados para la volatilidad estocástica variable en el tiempo Speed (Speed-Vf) y Jerk.

Principales resultados:

• Velocidad-Vf y Jerk son indicadores eficaces para la evaluación del riesgo de conducción de vehículos pesados.
• Las condiciones sin carga y las advertencias de alta distracción / fatiga aumentan el riesgo de choque.
• Se identificaron los umbrales óptimos para Speed-Vf y Jerk para la estimación del choque.

Conclusiones:

• El marco propuesto evalúa efectivamente la seguridad de los vehículos pesados.
• Los modelos bivariados proporcionan estimaciones más robustas del riesgo de choque que los modelos univariados.
• El estudio destaca la importancia de analizar las probabilidades conjuntas para una evaluación precisa de los riesgos.