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Virtual reality simulation of midblock pedestrian-vehicle conflicts: evaluating the role of traffic information assistive technology
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Abstract
Pedestrian fatalities remain a major safety concern in the United States, particularly at unsignalized mid-block crossings where pedestrians cross between intersections. To investigate this issue, a virtual reality (VR) experiment was conducted to analyze traffic conflicts and calculate time-to-collision (TTC) between vehicles and pedestrians. The study explored the effectiveness of a Road Information Assistance System (RIAS), designed to provide real-time traffic flow information to pedestrians. Thirty-six participants were divided into three groups of twelve. Each participant completed twelve crossing maneuvers under two vehicle speed conditions, while crossing either a one-lane or two-lane street. The groups either crossed unassisted or used one of two RIAS types: SIMPLE or COMPLEX. Results indicated that gap acceptance, RIAS type, and participant AGE significantly influenced TTC values and the likelihood of conflicts. These findings suggest that assistive technologies like RIAS need to be careful designed to achieve the desired potential to enhance pedestrian safety, especially when tailored to user characteristics and traffic conditions.
Las muertes de peatones siguen siendo un importante problema de seguridad vial en los Estados Unidos, particularmente en los cruces peatonales sin semáforo a mitad de cuadra, donde los peatones cruzan entre intersecciones. Para investigar este problema, se realizó un experimento de realidad virtual para analizar los conflictos de tráfico y calcular el tiempo hasta la colisión (TTC) entre vehÃculos y peatones. El estudio exploró la eficacia de un Sistema de Asistencia de Información Vial (RIAS), diseñado para proporcionar información sobre el flujo de tráfico en tiempo real a los peatones. Treinta y seis participantes se dividieron en tres grupos de doce. Cada participante completó doce maniobras de cruce en dos condiciones de velocidad vehicular, mientras cruzaba una calle de uno o dos carriles. Los grupos cruzaron asistencia o utilizaron uno de dos tipos de RIAS: SIMPLE o COMPLEJO. Los resultados indicaron que la aceptación de brechas, el tipo de RIAS y la edad del participante influyeron significativamente en los valores de TTC y la probabilidad de conflictos. Estos hallazgos sugieren que las tecnologÃas de asistencia como RIAS deben diseñarse con cuidado para alcanzar el potencial deseado para mejorar la seguridad de los peatones, especialmente cuando se adaptan a las caracterÃsticas del usuario y las condiciones del tráfico.
Las muertes de peatones siguen siendo un importante problema de seguridad vial en los Estados Unidos, particularmente en los cruces peatonales sin semáforo a mitad de cuadra, donde los peatones cruzan entre intersecciones. Para investigar este problema, se realizó un experimento de realidad virtual para analizar los conflictos de tráfico y calcular el tiempo hasta la colisión (TTC) entre vehÃculos y peatones. El estudio exploró la eficacia de un Sistema de Asistencia de Información Vial (RIAS), diseñado para proporcionar información sobre el flujo de tráfico en tiempo real a los peatones. Treinta y seis participantes se dividieron en tres grupos de doce. Cada participante completó doce maniobras de cruce en dos condiciones de velocidad vehicular, mientras cruzaba una calle de uno o dos carriles. Los grupos cruzaron asistencia o utilizaron uno de dos tipos de RIAS: SIMPLE o COMPLEJO. Los resultados indicaron que la aceptación de brechas, el tipo de RIAS y la edad del participante influyeron significativamente en los valores de TTC y la probabilidad de conflictos. Estos hallazgos sugieren que las tecnologÃas de asistencia como RIAS deben diseñarse con cuidado para alcanzar el potencial deseado para mejorar la seguridad de los peatones, especialmente cuando se adaptan a las caracterÃsticas del usuario y las condiciones del tráfico.
Description
Date
2025-05-15
Journal Title
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Keywords
Time to collision, Gap taken, Conflicts, RIAS, Virtual Reality