Трафик. Психология поведения на дорогах.

{89}

Пример дискуссии по вопросу двусмысленности при слиянии в Великобритании приведен на сайте: http://www.pistonheads.com/gassing/topic.asp?f=154&h=&t=256729 (по состоянию на 1 декабря 2007 г.)

{90}

См.: Federal Highway Administration, U. S. Department of Transportation. Methods and Procedures to Reduce Motorist Delays in European Work Zones, FHWA-PL-00-001, октябрь 2000 г.

{91}

Еще одна модель показала, что стратегия позднего перестроения оказывалась более эффективной в случаях, когда две полосы сливались в одну, чем когда три сливались в две. Согласно одному отчету: «Возможное объяснение связано с тем, каким образом ведут себя автомобили в рамках модели. При рассмотрении перестроения из трех полос в две представлялось, что машины двигались в средней полосе, чтобы избежать слияния. В результате снижали скорость автомобили, находившиеся в крайней левой полосе, причем достаточно сильно для того, чтобы тормозить весь поток». Beacher A. G., Fontaine M. D., Garber N. J. Evaluation of the Late Merge Workzone Traffic Control Strategy. Virginia Transportation Research Council, August 2004, VTRC 05-R6.

{92}

Информация об опытах в Миннесоте взята из двух отчетов Dynamic Late Merge System Evaluation: Initial Deployment on I–10, подготовлен для Департамента транспорта Миннесоты, и исследования Evaluation of 2004 Dynamic Late Merge System for Minnesota Department of Transportation, также подготовленного корпорацией URS.

{93}

Гарбер в ходе телефонного разговора заметил также, что водители грузовиков склонны блокировать другие автомобили. Он обнаружил, что позднее перестроение было наиболее эффективным, когда доля тяжелых грузовиков в потоке составляла не более 20%.

Глава 2

{1}

Расчеты взяты из работы: McKnight A. J., Adams B. Driver Education Task Analysis. Vol. 1, Task Descriptions. Washington DC : National Highway Traffic Safety Administration, 1970.

{2}

Norman L. G. Road Traffic Accidents: Epidemiology, Control and Prevention. World Health Organization, Public Health Papers N 12, 1962, с. 51.

{3}

Показатели взяты из книги: Mandelker D. R., Ewald W. R. Street Graphics and the Law. Planners Pr, 1988, с. 32.

{4}

См.: Urban Challenge Rules (Arlington, Va.: Defense Advanced Research Projects Agency, 10 июля 2007 г.).

{5}

Специалист по когнитивному изучению поведения Дональд Хоффманн указывает, что даже обычная для трафика сцена — стоящие на трех полосах автомобили — создает множество проблем для искусственного интеллекта (как было отмечено и в анализе, произведенном исследователем Скоттом Ричменом). Хоффман отмечает: «Ричмен столкнулся с несколькими достаточно очевидными проблемами: беспорядком, деревьями, раскачивающимися на ветру, пляшущими по дороге тенями, автомобилями, прячущимися за другими. Сложные системы анализа, одновременно фиксирующие несколько кадров с разных ракурсов, позволяют системе Ричмена отличать перемещения автомобилей от деревьев и теней... Система Ричмена может отслеживать движение машин сквозь тени, что довольно просто для людей, однако представляет проблему для систем компьютерной обработки данных. Не каждое визуально отмеченное движение может однозначно идентифицировать даже человек. Когда же мы пытаемся заставить компьютер делать то же самое, проблема становится еще более заметной». Из книги: Hoffman D. D. Visual Intelligence: How We Create What We See. N. Y. : W. W. Norton, 2000, с. 170.

{6}