Las observaciones de drones en las autopistas ofrecen perspectivas excepcionales sobre eventos de tráfico microscópicos espaciotemporales. En condiciones de tráfico denso y congestionado, el análisis de los comportamientos de cambio de carril a través de diferentes autopistas proporciona información significativa sobre el comportamiento del conductor. Este estudio analiza las maniobras de cambio de carril y los intervalos de tiempo asociados utilizando datos de drones de alta resolución de las autopistas en Alemania, China y los Estados Unidos. El enfoque define la criticidad de las maniobras del vehículo en las diferentes fases de tráfico según se define en la teoría de tráfico de tres fases de Kerner. Al evaluar la seguridad de más de 10,000 cambios de carril, los hallazgos destacan los riesgos elevados asociados con maniobras de adelantamiento y rebase. Se propone un modelo para redistribuir de manera equitativa los intervalos de tiempo durante las maniobras de cambio de carril, para reducir sistemáticamente los riesgos tanto para el vehículo que cambia de carril como para todos los vehículos circundantes. Los resultados indican que alrededor del 40 % de los automóviles mantienen un intervalo de tiempo menor a 1.8 segundos, mientras que solo el 32 % de los cambios de carril se ejecutan como maniobras seguras. Una comparación de la relación de intervalo de tiempo entre el vehículo líder y el siguiente durante los cambios de carril revela que, en flujo sincronizado, los conductores tienden a aceptar intervalos de tiempo más pequeños por delante mientras mantienen intervalos más grandes por detrás, desplazando predominantemente el riesgo al vehículo que cambia de carril. Al incorporar el modelo hipotético propuesto para un sistema de asistencia de cambio de carril, la proporción de cambios de carril clasificados como libres de riesgo podría casi duplicarse al 62 %.
Zürn et al. (Thu,) estudiaron esta cuestión.