Közúti infrastruktúra konfliktus-helyzete a magasan automatizált járművekkel

  • Henrietta Lengyel Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépjárműtechnológiai Tanszék
  • Tamás Tettamanti Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék
  • Zsolt Szalay Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépjárműtechnológiai Tanszék
Kulcsszavak: magasan automatizált járművek, közúti infrastruktúra, konflitus szituációk

Absztrakt

A közúti jelzések és a közlekedési infrastruktúra jelentősen befolyásolják a magasan automatizált vagy autonóm járművek viselkedését. Az automatizáltság azonban nem mindig jelent előnyt a jelenlegi közúti infrastruktúra vonatkozásában. Előfordulhat, hogy a magasan automatizált járművek szigorúbban betartják a közlekedési szabályokat,
emiatt az önvezető funkciók váratlan beavatkozásokat hajthatnak végre a járművek haladása közben. Azonban ez sok esetben azért is jelenthet gondot, mert maguk a szabályok sem mindig megfelelők.

Hivatkozások

A. Szele; L. Kisgyörgy, Autonomous Vehicles In Sustainable Cities: More Questions Than Answers, in Sustainable Development and Planning X, WIT Press, 2018 DOI: https://doi.org/10.2495/SDP180611

A. Torok; T. Derenda; M. Zanne,; M. Zoldy, Automatization in road transport: a review Production Engineering Archives, Stowarzyszenie Menedzerow Jakosci i Produkcji, 2018, 20, 3-7 DOI: https://doi.org/10.30657/pea.2018.20.01

C. Csiszár; D. Földes, Operational Model and Impacts of Mobility Service Based on Autonomous Vehicles University of Belgrade, Faculty of Transport and Traffic Engineering, University of Belgrade, Faculty of Transport and Traffic Engineering, 2018

H. Prakken, On the problem of making autonomous vehicles conform to traffic law Artificial Intelligence and Law, Springer Netherlands, 2017, 25, 341-363 DOI: https://doi.org/10.1007/s10506-017-9210-0

C. G.Serna; Y.Ruichek..Classification of Traffic Signs: The European Dataset IEEE Access, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2018, 6, 78136-78148 DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2884826

G. Richter; L. Grohmann; P. Nitsche; G. Lenz, Anticipating Automated Vehicle Presence and the Effects on Interactions with Conventional Traffic and Infrastructure EPiC Series in Computing, 2019, 62, 230-243

SAE J3016 automated-driving graphic, SAE Standards, 2019

European Commission, Advanced driver assistance systems, European Commission, Directorate General for Transport, European Commission, 2016

ISO - ISO 7635:2006 - Road vehicles — Air and air/hydraulic braking systems of motor vehicles, including those with electronic control functions — Test procedures

ISO - ISO 15622:2018 - Intelligent transport systems — Adaptive cruise control systems — Performance requirements and test procedures

ISO - ISO 11835:2002 - Road vehicles — Motor vehicles with antilock braking systems (ABS) — Measurement of braking performance

J. Lukacs, A Fuzzy Approach for In-Car Sound Quality Prediction, Acta Polytechnica Hungarica, 2020

J.-F. Bonnefon; A. Shariff; I. Rahwan, The social dilemma of autonomous vehicles Science, American Association for the Advancement of Science (AAAS), 2016, 352, 1573-1576 DOI: https://doi.org/10.1126/science.aaf2654

H. Surden; M.-A Williams, Technological opacity predictability and self-driving cars, SSRN Electronic Journal, Elsevier BV, 2016

J. M. Anderson; N. Kalra, K. D. Stanley, Autonomous Vehicle Technology: A Guide for Policymakers, Rand Corporation, RAND CORP, 2014

R. Leenes,; F. Lucivero, Laws on Robots, Laws by Robots, Laws in Robots: Regulating Robot Behaviour by Design

Law, Innovation and Technology, Informa UK Limited, 2014, 6, 193-220 DOI: https://doi.org/10.5235/17579961.6.2.194

D. Milakis; B. van Arem; B. van Wee, Policy and society related implications of automated driving: A review of literature and directions for future research, Journal of Intelligent Transportation Systems, Informa UK Limited, 2017, 21, 324-348 DOI: https://doi.org/10.1080/15472450.20171291351

Y. Wei; C. Avcı; J. Liu; B. Belezamo; N. Aydın; P. Li; X. Zhou, Dynamic programmingbased multi-vehicle longitudinal trajectory optimization with simplified car following models, Transportation Research Part B: Methodological, Elsevier BV, 2017, 106, 102-129 DOI: https://doi.org/10.1016/j.trb.2017.10.012

G. Melegh. Neue Methoden in der Unfallrekonstruktion – Virtual Crash. EVU, Volume: 1(1):1–10, 2007

G. Melegh, G. Vida, D. Sucha, G. Belobrad, Simulation study of pedestrian impact and throw-distance. Validation of the Virtual Crash program, 2007

Bob Scurlock. Reconstruction of 60 º Frontto-Side Staged Collisions with the Virtual CRASH Software Application. Accident Reconstruction Journal, 2017

Johannes Edelmann, Manfred Plöchl, and Peter Pfeffer, editors. Advanced Vehicle Control. CRC Press, dec 2016

Karol Sztwiertnia and Guzek Marek. Uncertainty of determining the energy equivalent speed of a vehicle collision by the experimental and analytical method. The Archives of Automotive Engineering, 2017 DOI: https://doi.org/1014669/AM.VOL76.ART7

Hogyan kell idézni
LengyelH., TettamantiT., & SzalayZ. (1). Közúti infrastruktúra konfliktus-helyzete a magasan automatizált járművekkel. Közlekedéstudományi Szemle, 71(2), 24-32. https://doi.org/10.24228/KTSZ.2021.2.3
Folyóirat szám
Rovat
Cikkek