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Los scooters eléctricos (e-scooters), caracterizados por su pequeño tamaño y diseño ligero, han revolucionado las experiencias de transporte urbano. Su adaptabilidad a múltiples infraestructuras de movilidad introduce ventajas para los usuarios, mejorando la eficiencia y flexibilidad del tránsito urbano. Sin embargo, esta versatilidad también plantea desafíos potenciales, incluyendo un aumento en las interacciones y conflictos con otros usuarios de la vía. Investigaciones anteriores se han centrado principalmente en datos históricos de viajes, dejando una brecha en nuestra comprensión de los comportamientos e interacciones de los usuarios de e-scooters en tiempo real. Para cerrar esta brecha, proponemos una metodología de recolección de datos multi-modal y análisis de datos integrado, destinada a capturar los comportamientos dinámicos de los conductores de e-scooters y sus interacciones con otros usuarios de la vía en entornos del mundo real. Presentamos la configuración del estudio y el enfoque de análisis que utilizamos para un estudio en el mundo real con 15 participantes, cada uno transitando una ruta predefinida equipados con dispositivos comerciales disponibles en el mercado (por ejemplo, cámaras, computadoras de bicicleta) y gafas de seguimiento ocular.
Kegalle et al. (Jue,) estudiaron esta cuestión.