مدل‌سازی علی عوامل مؤثر بر کارایی خودروهای خودران در سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند (ITS)

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسنده
استادیار، گروه مدیریت، دانشکده مدیریت فناوری اطلاعات، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران شمال، تهران، ایران
چکیده
خودروهای خودران به‌عنوان یکی از مؤلفه‌های کلیدی سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند(ITS) ، نقش مهمی در ارتقای ایمنی، کارایی و پایداری شبکه‌های حمل‌ونقل شهری ایفا می‌کنند. با وجود پیشرفت‌های قابل‌توجه فناورانه در حوزه‌های خودکارسازی، حسگرها و سامانه‌های ارتباطی، درک جامعی از روابط علّی میان عوامل فنی، انسانی، زیرساختی و نهادی مؤثر بر عملکرد خودروهای خودران همچنان محدود است. پژوهش حاضر با هدف توسعه و آزمون تجربی یک مدل علی–آماری جامع در چارچوب ITS انجام شده است. داده‌های پژوهش با استفاده از روش نمونه‌گیری هدفمند و در دسترس، از ۳۲۰ نفر از متخصصان و کاربران بالقوه گردآوری گردید؛ این حجم نمونه با استناد به قاعده ده‌برابری (10-times rule) در روش PLS-SEM، از کفایت لازم برای برآورد دقیق پارامترهای مدل برخوردار است. تحلیل داده‌ها با رویکرد مدل‌یابی معادلات ساختاری بر مبنای حداقل مربعات جزئی (PLS-SEM) انجام شد . نتایج پژوهش نشان داد که سطح خودرانگی، قابلیت اطمینان حسگرها و کیفیت ارتباطات ITS از طریق متغیرهای میانجی اعتماد، ایمنی ادراک‌شده و پذیرش فناوری، تأثیر مثبت و معناداری بر کارایی سیستم حمل‌ونقل دارند. در مجموع، یافته‌های این پژوهش چارچوبی علمی و کاربردی برای پشتیبانی از سیاست‌گذاری، برنامه‌ریزی زیرساختی و توسعه موفق سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند مبتنی بر خودروهای خودران ارائه می‌دهد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Causal Modeling of Factors Affecting the Performance of Autonomous Vehicles in Intelligent Transportation Systems (ITS)

نویسنده English

Elham Asadamraji
Department of Information Technology Management, North Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
چکیده English

Autonomous vehicles, as one of the key components of Intelligent Transportation Systems (ITS), play a significant role in enhancing the safety, efficiency, and sustainability of urban transportation networks. Despite considerable technological advancements in automation, sensor technologies, and communication systems, a comprehensive understanding of the causal relationships among the technical, human, infrastructural, and institutional factors influencing the performance of autonomous vehicles remains limited. The present study aims to develop and empirically test a comprehensive causal–statistical model within the ITS framework.
The research data were collected from 320 experts and potential users through purposive and convenience sampling methods. Based on the 10-times rule in Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), the sample size was considered adequate for accurate parameter estimation. Data analysis was conducted using the PLS-SEM approach. The findings revealed that the level of autonomy, sensor reliability, and the quality of ITS communications have a positive and significant effect on transportation system efficiency through the mediating variables of trust, perceived safety, and technology acceptance. Furthermore, the results indicate that user trust and perceived safety play a decisive role in the acceptance and effective utilization of autonomous vehicles. Overall, the findings of this study provide a scientific and practical framework to support policymaking, infrastructure planning, and the successful development of intelligent transportation systems based on autonomous vehicles

کلیدواژه‌ها English

Technology acceptance
Autonomous vehicles
Intelligent Transportation Systems
Causal modeling
Structural equation modeling

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 06 مرداد 1405

  • تاریخ دریافت 03 اسفند 1404
  • تاریخ بازنگری 02 خرداد 1405
  • تاریخ پذیرش 06 تیر 1405