ड्राइविंग का जोखिम क्षेत्र मॉडल और इसकी कार-फॉलोइंग व्यवहार के मॉडलिंग में अनुप्रयोग

ड्राइविंग व्यवहार का सूक्ष्म मॉडलिंग ट्रैफ़िक डिजाइन और ट्रैफ़िक सिमुलेशन अध्ययनों के लिए आधार है और इसे मानव-जैसे निर्णय लेने के लिए स्वचालित ड्राइविंग प्रणालियों में लागू किया जा सकता है। पिछले मॉडलिंग विधियों को मुख्यतः परिदृश्य-आधारित मॉडलिंग विधियों और क्षेत्र सिद्धांत-आधारित मॉडलिंग विधियों में विभाजित किया जा सकता है। परिदृश्य-आधारित मॉडल व्यवहार सिद्धांतों पर आधारित होते हैं जो व्यवहार के तंत्र को स्पष्ट कर सकते हैं, और क्षेत्र सिद्धांत-आधारित मॉडल विभिन्न परिदृश्यों में अनुप्रयोग के लिए सुविधाजनक होते हैं। दो व्यवहार सिद्धांतों और क्षेत्र सिद्धांत को मिलाकर, यह पत्र विभिन्न परिदृश्यों में ड्राइविंग व्यवहार को समान रूप से मॉडल करने के लिए एक नया तरीका प्रस्तुत करने का लक्ष्य रखता है। जोखिम होमियोस्टेसिस सिद्धांत और पूर्वावलोकन-फॉलोअर सिद्धांत को थ्योरिटिकल आधार के रूप में उपयोग किया गया है, और क्षेत्र सिद्धांत का उपयोग दो व्यवहार सिद्धांतों को जोड़ने के लिए किया गया है। इन व्यवहार सिद्धांतों को बेहतर ढंग से जोड़ने के लिए एक नया जोखिम क्षेत्र मॉडल तैयार किया गया है। इन सिद्धांतों को एकीकृत करते हुए, यह अध्ययन फिर एक субъektiv रूप से अनुभव किए गए जोखिम मात्रात्मकता विधि और एक पथ और गति योजना मॉडल विकसित करता है, जिसे कार-फॉलोइंग परिदृश्यों में प्राकृतिक डेटा का उपयोग करके मान्य किया गया है। परिणाम बताते हैं कि इस विधि और इस मॉडल की प्रभावशीलता प्रभावी जोखिम मात्रांकन सूचकांक (सुरक्षा मार्जिन) और पारंपरिक मॉडलों (वांछित सुरक्षा मार्जिन मॉडल और बुद्धिमान चालक मॉडल) की तुलना में दर्शाए गए प्राकृतिक डेटा का उपयोग करते हुए।