Pedestrians’ perceptions of automated vehicle movements and light-based eHMIs in real world conditions: A test track study

The development of increasingly automated vehicles (AVs) is likely to lead to new challenges around how they will interact with other road users. In the future, it is envisaged that AVs, manually driven vehicles, and vulnerable road users such as cyclists and pedestrians will need to share the road environment and interact with one another. This paper presents a test track study, funded by the H2020 interACT project, investigating pedestrians’ reactions towards an AV’s movement patterns and external Human Machine Interfaces (eHMIs). Twenty participants, standing on the side of a test-track road and facing an approaching AV, were asked to raise their arm to indicate: (1) when they could perceive the AV’s eHMI, which consisted of either a Full Light Band (FLB) or a Partial Light Band (PLB); (2) when they perceived the deceleration of the AV (with eHMI vs. no eHMI); and (3) when they felt safe to cross the road in front of the approaching AV (with eHMI vs. no eHMI). Statistical analyses revealed no effects of the presence of an eHMI on the pedestrians’ crossing decision or deceleration perception, but significant differences were found regarding the visibility of the FLB and PLB designs. The PLB design could be perceived at further distances than the FLB design. Both eHMI solutions were generally well-received, and participants provided high ratings of perceived safety, and confidence around the AV

Análisis de sensibilidad de los parámetros del modelo de la fuerza social y micro simulación peatonal en el Jr. de la Unión

En la actualidad los diseños viales que se realizan para la planificación urbana, están netamente enfocados en disminuir el tráfico vehicular, dejando en segundo plano el comportamiento de los peatones. Es por ello que para dar énfasis en lo último se realiza estudios de microsimulación peatonal, los cuales se basan en modelos que asemejan el comportamiento de las personas. El modelo con el que trabaja el software VisWalk 8.0 es el de la Fuerza Social, en el cual se emplean los parámetros que se analizarán en la siguiente investigación: tiempo de relajación (Tau), factor de anisotropía (Lambda) y factor de aleatoriedad (Noise), que regulan el comportamiento peatonal. El siguiente proyecto de investigación determinará cuál de los parámetros influye más en el desplazamiento peatonal, para ello se tomaron datos de flujos peatonales en el jirón de la Unión. La metodología que se empleó se dividió por etapas. La primera etapa consistió en recolectar los flujos peatonales de manera manual; la segunda etapa consistió en construir el modelo en el software VisWalk 8.0 con las condiciones que se encontraron en campo; la tercera etapa consiste en corroborar si los datos que brinda la simulación se ajustan a lo que sucede en la realidad, esto se obtiene mediante la calibración y validación de datos; lo siguiente es variar los parámetros de manera metódica, ya que en primer lugar se variará un parámetro y los otros dos permanecerán constante, para posteriormente dejar dos parámetros variables y uno constante; y finalmente se analizará los resultados que se obtienen de la variación de estos parámetros. Los resultados de la investigación señalan que el parámetro más con mayor sensibilidad es el tiempo de relajación (Tau). Esto debido a que cuando se realiza la prueba ANOVA, el valor de Fcal = 1247.85 es mucho mayor Fcrítico = 1.88; también porque se aprecia que cuando el valor de Tau es constante y las otras dos variables, la varianza de datos es 0.138% lo que significa que Lambda y Noise no cambian de manera relevante la media de velocidades, lo que demuestra la gran variedad que produce el parámetro Tau. Para una correcta muestra de resultados, se recomienda introducir muy cuidadosamente los datos al software para evitar incongruencias en los resultados.Tesi

Pedestrian steering behaviour modelling within the built environment

Prediction of pedestrians’ steering behaviours within the built environments under normal and non-panic situations is useful for a wide range of applications, which include social science, psychology, architecture, and computer graphics. The main focus is on prediction of the pedestrian walking paths and the influences from the surrounding environment from the engineering point of view