Level of service (LOS) classifications of traffic operational conditions play a large role in roadway-improvement funding decisions. Consequently, it is essential that traveler perception of LOS is consistent with the values determined through a traffic analysis. Otherwise, the public confidence in appropriate transportation agency funding decisions may be undermined. Research to measure travelers' perceptions of traffic operational conditions is a relatively immature field and methods to obtain such data are still evolving. Methods used to collect data on the travelers' perception in previous studies include driver interviews at rest stops, focus groups, and rating video clips recorded from the driver's field-of-view. These videos are recorded on real roadways for greater realism but the capture of the full range of operational conditions in a timely manner is its greatest problem. Another significant challenge that all the methods in the literature face is collecting a sufficiently large sample of responses. This dissertation describes an approach to incorporate travelers' perception of trip quality that addresses the limitations of the previous studies by the use of a combination of realistic looking 3-dimensional traffic stream visualizations and an online survey to reach a large number of people. The use of traffic simulation software provides full control of the traffic and roadway characteristics, and allows for the creation of realistic computer generated animations over the full range of operating conditions in a fast, efficient and economical manner. Furthermore, modern microsimulation software is able to record video clips from the driver's viewpoint, which is likely to elicit more accurate rankings from the study participants than an overhead view. The creation of the roadway environment to produce a realistic view from the vehicle's cabin interior and an automated method for choosing a representative vehicle from the traffic stream are presented. Data on drivers' perception of the quality of the trips depicted in the video clips are obtained inviting participants to respond to a web-based survey. In the web survey, participants watched a set of freeway trips under the desired range of roadway and traffic conditions and rate each trip using a visual analog scale that varies from 0 to 100. The travelers' ratings are then discretized into the desired number of service levels using cluster analysis and the service level boundaries and the associate confidence intervals are estimated using logistic regression.
The feasibility of the proposed approach was demonstrated with a case study with 977 participants that rated 10,228 trips depicting 128 different combinations of traffic density, truck percentage, posted speed limit, grade steepness, and number of lanes, chosen according to a fractional factorial design. After a series of filters, the final sample consisted in 6231 ratings by 554 participants. A statistically significant correlation between traffic density and rating was found (ρ = –0.532, N = 6231). The case study results indicate that the HCM-7 freeway LOS boundaries are within the confidence intervals estimated using the proposed approach, in the exception of the threshold between LOS D and E. This suggests that, at least for the participants in the study, that drivers perceive LOS D and E as very similar. The effect of sociodemographic, traffic and roadway factors on the participants' perception of trip quality was investigated using a fractional factorial design. The sample consisted of 7,004 ratings by 625 participants. A total of 16 factors were analyzed using bivariate correlation and traffic density was the only factor that showed a significant, strong correlation with rating (ρ = 0.520, p < 0.001). Truck percent was also correlated with rankings, at a much lower level (ρ = –0.116, p < 0.001) and no significant influence from sociodemographic factors was found. These results were confirmed by a stepwise multiple linear regression model calibrated to the data. A CART decision tree model indicated that participants' perception of the trip quality tend to be affected by the presence of trucks in the stream when traffic density is greater than 7 veh/km/ln.

As classificações de nível de serviço (NS) das condições operacionais de tráfego realizam um papel importante nas decisões de financiamento da melhoria das estradas. Consequentemente, é essencial que a percepção do usuário no NS seja consistente com os valores determinados por meio de uma análise do tráfego. Caso contrário, a confiança nas decisões apropriadas de financiamento das agências públicas de transporte podem ser prejudicadas. Pesquisas que medem a percepção dos usuários sobre as condições operacionais do tráfego é um campo relativamente novo e os métodos para obter esses dados ainda estão sendo desenvolvidos. Os métodos usados para coletar a percepção dos usuários em estudos anteriores incluem entrevistas com motoristas em paradas de descanso, grupos focais e avaliação de vídeos gravados do ponto de vista do motorista. Esses vídeos são gravados em estradas reais para maior realismo, mas a captura de todas as condições de tráfego em tempo hábil é seu maior problema. Outro desafio que os métodos encontrados na literatura enfrentam é coletar uma amostra suficientemente grande de respostas. Esta dissertação descreve um método para coletar a percepção dos usuários na qualidade da viagem, suprindo as limitações dos estudos anteriores. Utilizou-se a combinação de vídeos realistas tridimensionais do fluxo de tráfego e uma pesquisa online para alcançar muitas pessoas. O uso de software de simulação de tráfego fornece controle total das características do tráfego e da rodovia, além de permitir a criação de animações realistas geradas por computador em todas as condições de operação de maneira rápida, eficiente e econômica. Além disso, os softwares de microssimulação modernos são capazes de gravar vídeos do ponto de vista do motorista, o que provavelmente obterá coleta da percepção dos participantes mais precisas do que uma visão aérea. Foram apresentados a criação do ambiente para produzir uma visão realista do interior do veículo e um método automatizado para escolher um veículo representativo do fluxo de tráfego. As percepções dos motoristas sobre a qualidade das viagens apresentados nos vídeos são obtidas convidando participantes a responder a uma pesquisa online. Nessa pesquisa, os participantes assistem a um conjunto de vídeos que representam viagens em rodovias sob desejadas condições de tráfego e avaliam cada viagem usando uma escala visual analógica que varia de 0 a 100. Essa avaliação dos usuários são então discretizadas no número desejado de níveis de serviços usando análise de cluster e os limites dos níveis de serviço e os intervalos de confiança associados são estimados usando regressão logística.
A viabilidade do método proposto foi demonstrada com um estudo de caso com 977 participantes que avaliaram 10.228 viagens representando 128 combinações diferentes de densidade de tráfego, porcentagem de caminhões, limite de velocidade da rodovia, inclinação da rodovia e número de faixas de tráfego, escolhidos de acordo com um desenho fatorial fracionário. Após uma série de filtros aplicados nos dados coletados, a amostra final consistiu em 6231 avaliações de 554 participantes. Foi encontrada uma correlação estatisticamente significativa entre densidade de tráfego e a avaliação dos vídeos (ρ = –0,532, N = 6231). Os resultados do estudo de caso indicam que os limites de NS apresentado pelo HCM-7 estão dentro dos intervalos de confiança estimados na presente pesquisa, com exceção do limite entre NS D e E. Isso sugere que, para os participantes do estudo, os motoristas percebem os limites de NS D e E como muito semelhantes. O efeito de fatores sociodemográficos e fatores de tráfego na percepção dos usuários sobre a qualidade da viagem foi investigado usando um desenho fatorial fracionário. A amostra consistiu em 7.004 avaliações de 625 participantes. Um total de 16 fatores foram analisados usando correlação bivariada. A densidade de tráfego foi o único fator que mostrou uma correlação significativa e forte com a percepção dos usuários (ρ = 0,520, p < 0,001). A porcentagem de caminhões também foi correlacionada com as notas, em um nível muito inferior (ρ = –0,116, p < 0,001) e não foi encontrada influência significativa de fatores sociodemográficos. Esses resultados foram confirmados por um modelo de regressão linear múltipla stepwise. Um modelo de árvore de decisão CART indicou que a percepção dos participantes sobre a qualidade da viagem tende a ser afetada pela presença de caminhões na corrente de tráfego quando a densidade de tráfego é maior que 7 veíc/km/fx.