Auswertung eines exklusiven Spur Deich-U-Turn-Designs mit Radar-collected Data und Simulation
Summary
Dieses Protokoll beschreibt den Prozess der Lösung eines mikroskopischen Verkehrsproblems mit Simulation. Der gesamte Prozess enthält eine detaillierte Beschreibung der Datensammlung, Datenanalyse, Simulationsmodellerstellung, Simulationskalibrierung und sensible Analyse. Änderungen und Fehlerbehebung enden ebenfalls.
Abstract
Herkömmliche Kehrtwende-Designs können die betriebsbereiten Funktionen natürlich verbessern, während Umleitungen und Zusammenführungssegmente immer noch zu Verkehrsstaus, Konflikten und Verzögerungen führen. Hier wird ein exklusiver Spurdeich-U-Turn-Spur-Design (ESUL) vorgeschlagen, um die Nachteile traditioneller Kehrtwende-Designs zu lösen. Um die Betriebsleistung von ESUL zu bewerten, ist ein Verkehrssimulationsprotokoll erforderlich. Der gesamte Simulationsprozess umfasst fünf Schritte: Datenerfassung, Datenanalyse, Simulationsmodellerstellung, Simulationskalibrierung und sensible Analyse. Datenerfassung und Simulationsmodellerstellung sind zwei wichtige Schritte und werden später ausführlicher beschrieben. Drei Indizes (Fahrzeit, Verzögerung und Anzahl der Stopps) werden häufig in der Auswertung verwendet, und andere Parameter können aus der Simulation entsprechend den experimentellen Bedürfnissen gemessen werden. Die Ergebnisse zeigen, dass die ESUL die Nachteile traditioneller Kehrtwende-Designs deutlich verringert. Die Simulation kann angewendet werden, um mikroskopische Verkehrsprobleme zu lösen, z. B. in einzelnen oder mehreren angrenzenden Kreuzungen oder kurzen Segmenten. Diese Methode eignet sich nicht für größere Straßennetze oder Auswertungen ohne Datenerhebung.
Introduction
Einige Verkehrsprobleme, wie Verkehrsstaus an einer Kreuzung oder einem kurzen Segment, können gelöst oder verbessert werden, indem die Straßengestaltung optimiert, die Signalzeitänderung, Verkehrsmanagementmessungen und andere Verkehrstechnologien1,2,3,4geändert werden. Diese Verbesserungen wirken sich im Vergleich zu den ursprünglichen Situationen entweder positiv oder negativ auf den Verkehrsflussausfluss aus. Die Änderungen im Verkehrsbetrieb können in der Verkehrssimulationssoftware und nicht in der tatsächlichen Rekonstruktion der Kreuzung oder des Segments verglichen werden. Die Verkehrssimulationsmethode ist eine schnelle und kostengünstige Option, wenn ein oder mehrere Verbesserungspläne vorgeschlagen werden, insbesondere beim Vergleich verschiedener Verbesserungspläne oder beim Bewerten der Wirksamkeit von Verbesserungen. Dieser Artikel stellt den Prozess der Lösung eines Verkehrsproblems mit Simulation durch die Bewertung der Verkehrsfluss-Betriebsmerkmale eines exklusiven Spurdeich U-Turn-Spur-Design5.
Die Kehrtwende ist eine weitverbreitete Verkehrsforderung, die eine Kehrtwende auf der Straße erfordert, aber dies wurde diskutiert. Das Entwerfen einer Kehrtwende kann zu Staus führen, während die Sperrung der U-Turn-Öffnung zu Umwegen für die U-Turn-Fahrzeuge führen kann. Zwei Bewegungen, U-Turn-Fahrzeuge und direkte Linksabbiegerfahrzeuge, erfordern eine Kehrtwende und verursachen Verkehrsverzögerungen, Stopps oder sogar Unfälle. Einige Technologien wurden vorgeschlagen, um die Nachteile von U-Turn-Bewegungen zu lösen, wie Signalisierung6,7, exklusive Linksabbiegespuren8,9und autonome Fahrzeuge10,11. Verbesserungspotenzial besteht immer noch bei U-Turn-Problemen, da die oben genannten Lösungen restriktive Anwendungen haben. Ein neues U-Turn-Design kann unter bestimmten Bedingungen eine bessere Lösung sein und in der Lage sein, bestehende Probleme zu lösen.
Das beliebteste U-Turn-Design ist der mittlere U-Turn-Schnittpunkt (MUTI)12,13,14,15, wie in Abbildung 1dargestellt. Eine wesentliche Einschränkung der MUTI besteht darin, dass sie keine U-Turn-Fahrzeuge von vorbeifahrenden Fahrzeugen unterscheiden kann und dass es immer noch einen Verkehrskonflikt gibt16,17. Ein modifiziertes U-Turn-Design, die exklusive Spurdeich-U-Turn-Spur (ESUL; Abbildung 2) wird hier vorgeschlagen und zielt darauf ab, die Verkehrsüberlastung durch die Einführung einer exklusiven Kehrtwende auf beiden Seiten eines Medians zu verringern. Das ESUL kann die Fahrzeit, Verspätungen und die Anzahl der Stopps aufgrund seiner Kanalisierung der beiden Strömungen erheblich reduzieren.
Um zu beweisen, dass die ESUL effizienter ist als die normale MUTI, ist ein strenges Protokoll erforderlich. Die ESUL kann nicht vor einem theoretischen Modell tatsächlich erstellt werden; daher ist eine Simulation erforderlich18. Unter Verwendung von Verkehrsflussparametern wurden einige Schlüsselmodelle in der Simulationsforschung19verwendet, wie z. B. Fahrverhaltensmodelle20,21, Auto nach den Modellen22,23, U-Turn-Modelle4und Spurwechselmodelle21. Die Genauigkeit von Verkehrsflusssimulationen ist weithin akzeptiert16,24. In dieser Studie werden sowohl MUTI als auch ESUL mit gesammelten Daten simuliert, um die vom ESUL vorgenommenen Verbesserungen zu vergleichen. Um die Genauigkeit zu gewährleisten, wird auch eine sensible Analyse des ESUL simuliert, die für viele unterschiedliche Verkehrssituationen gelten kann.
Dieses Protokoll stellt experimentelle Verfahren zur Lösung realer Verkehrsprobleme vor. Es werden Methoden für die Erhebung von Verkehrsdaten, die Datenanalyse und die Analyse der Gesamteffizienz von Verkehrsverbesserungen vorgeschlagen. Das Verfahren kann in fünf Schritten zusammengefasst werden: 1) Verkehrsdatenerfassung, 2) Datenanalyse, 3) Simulationsmodellbuild, 4) Kalibrierung des Simulationsmodells und 5) Sensitivitätsanalyse der Betriebsleistung. Wenn eine dieser Anforderungen in den fünf Schritten nicht erfüllt ist, ist der Prozess unvollständig und nicht ausreichend, um die Wirksamkeit nachzuweisen.
Protocol
Representative Results
Discussion
In diesem Artikel wurde das Verfahren zur Lösung eines Verkehrsproblems an einer Kreuzung oder eines kurzen Segments mithilfe von Simulationen erläutert. Mehrere Punkte verdienen besondere Aufmerksamkeit und werden hier ausführlicher diskutiert.
Die Erfassung von Felddaten ist das erste, was Aufmerksamkeit verdient. Einige Anforderungen für den Speicherort der Datenerfassung sind wie folgt: 1) Suche nach einem geeigneten Speicherort für die Datenerfassung. Die Position sollte der geometri…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Die Autoren möchten den China Scholarship Council für die teilweise Finanzierung dieser Arbeit mit der Datei Nr. 201506560015 danken.
Materials
| Battery | Beijing Aozeer Technology Company | LPB-568S | Capacity: 3.7v/50000mAh. Two ports, DC 1 out:19v/5A (max), for one laptop. DC 2 out:12v/3A (max), for one radar. |
| Battery Cable | Beijing Aozeer Technology Company | No Catalog Number | Connect one battery with one laptop. |
| Camera | SONY | a6000/as50r | The videos shot by the cameras were 1080p, which means the resolution is 1920*1080. |
| Camera Tripod | WEI FENG | 3560/3130 | The camera tripod height is 1.4m. |
| Laptop | Dell | C2H2L82 | Operate Windows 7 basic system. |
| Matlab Software | MathWorks | R2016a | |
| Radar | Beijing Aozeer Technology Company | SD/D CADX-0037 | |
| Radar Software | Beijing Aozeer Technology Company | Datalogger | |
| Radar Tripod | Beijing Aozeer Technology Company | No Catalog Number | Corresponding tripods which could connect with radars, the height is 2m at most. |
| Reflective Vest | Customized | No Catalog Number | |
| VISSIM Software | PTV AG group | PTV vissim 10.00-07 student version |
Referências
- Tang, J. Q., Heinimann, H. R., Ma, X. L. A resilience-oriented approach for quantitatively assessing recurrent spatial-temporal congestion on urban roads. PLoS ONE. 13 (1), e0190616 (2018).
- Bared, J. G., Kaisar, E. I. Median U-turn design as an alternative treatment for left turns at signalized intersections. ITE Journal. 72 (2), 50-54 (2002).
- El Esawey, M., Sayed, T. Operational performance analysis of the unconventional median U-turn intersection design. Canadian Journal of Civil Engineering. 38 (11), 1249-1261 (2011).
- Leng, J., Zhang, Y., Sun, M. VISSIM-based simulation approach to evaluation of design and operational performance of U-turn at intersection in China. 2008 International Workshop on Modelling, Simulation and Optimization. , (2008).
- Shao, Y., et al. Evaluating the sustainable traffic flow operational features of an exclusive spur dike U-turn lane design. PLoS ONE. 14 (4), e0214759 (2019).
- Zhao, J., Ma, W. J., Head, K., Yang, X. G. Optimal Intersection Operation with Median U-Turn: Lane-Based Approach. Transportation Research Record. (2439), 71-82 (2014).
- Hummer, J. E., Reid, J. E. Unconventional Left Turn Alternatives for Urban and Suburban Arterials-An Update. Urban Street Symposium Conference Proceedings. , (1999).
- Ram, J., Vanasse, H. B. Synthesis of the Median U-Turn Intersection Treatment. Transportation Research Board. , (2007).
- Levinson, H. S., Koepke, F. J., Geiger, D., Allyn, D., Palumbo, C. Indirect left turns-the Michigan experience. Fourth Access Management Conference. , (2000).
- Mousa, M., Sharma, K., Claudel, G. C. Inertial Measurement Units-Based Probe Vehicles: Automatic Calibration, Trajectory Estimation, and Context Detection. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. , 1-11 (2017).
- Odat, E., Shamma, J., Claudel, G. C. Vehicle Classification and Speed Estimation Using Combined Passive Infrared/Ultrasonic Sensors. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. , 1-14 (2017).
- Liu, P., et al. Operational effects of U-turns as alternatives to direct left-turns. Journal of Transportation Engineering. 133 (5), 327-334 (2007).
- Potts, I. B., et al. Safety of U-turns at Unsignalized Median Opening. Transportation Research Board. , (2004).
- Yang, X. K., Zhou, G. H. CORSIM-Based Simulation Approach to Evaluation of Direct Left Turn vs Right Rurn Plus U-Turn from Driveways. Journal of Transportation Engineering. 130 (1), 68-75 (2004).
- Guo, Y. Y., Sayed, T., Zaki, M. H. Exploring Evasive Action-Based Indicators for PTW Conflicts in Shared Traffic Facility Environments. Transportation Engineering, Part A: Systems. 144 (11), 04018065 (2018).
- Liu, P., Qu, X., Yu, H., Wang, W., Gao, B. Development of a VISSIM simulation model for U-turns at unsignalized intersections. Journal of Transportation Engineering. 138 (11), 1333-1339 (2012).
- Shao, Y., Han, X. Y., Wu, H., Claudel, G. C. Evaluating Signalization and Channelization Selections at Intersections Based on an Entropy Method. Entropy. 21 (8), 808 (2019).
- Ander, P., Oihane, K. E., Ainhoa, A., Cruz, E. B. Transport Choice Modeling for the Evaluation of New Transport Policies. Sustainability. 10 (4), 1230 (2018).
- Wang, J., Kong, Y., Fu, T., Stipanicic, J. The impact of vehicle moving violations and freeway traffic flow on crash risk: An application of plugin development for microsimulation. PLoS ONE. 12 (9), e0184564 (2017).
- Lin, C., Gong, B., Qu, X. Low Emissions and Delay Optimization for an Isolated Signalized Intersection Based on Vehicular Trajectories. PLoS ONE. 10 (12), e0146018 (2015).
- Tang, T. Q., Wang, Y. P., Yang, X. B., Huang, H. J. A multilane traffic flow model accounting for lane width, lanechanging and the number of lanes. Networks and Spatial Economics. 14 (14), 465-483 (2014).
- Gupta, A. K., Dhiman, I. Analyses of a continuum traffic flow model for a nonlane-based system. International Journal of Modern Physics C. 25 (10), 1450045 (2014).
- Chen, H., Zhang, N., Qian, Z. VISSIM-Based Simulation of the Left-Turn Waiting Zone at Signalized Intersection. 2008 International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation (ICICTA). , (2008).
- PTV AG. . PTV VISSIM 10 User Manual. , (2018).
- AutoNavi Traffic Big-data. . 2017 Traffic Analysis Reports for Major Cities in China. , (2018).
- AutoNavi Traffic Big-data. . Xi’an realtime traffic congestion delay index. , (2019).
- Xiang, Y., et al. Evaluating the Operational Features of an Unconventional Dual-Bay U-Turn Design for Intersections. PLoS ONE. 11 (7), e0158914 (2016).
- Kuang, Y., Qu, X., Weng, J., Etemad, S. A. How Does the Driver’s Perception Reaction Time Affect the Performances of Crash Surrogate Measures?. PLoS ONE. 10 (9), e0138617 (2015).
- Zhao, F., Sun, H., Wu, J., Gao, Z., Liu, R. Analysis of Road Network Pattern Considering Population Distribution and Central Business District. PLoS ONE. 11 (3), e0151676 (2016).
- Jian, S. . Guideline for microscopic traffic simulation analysis. , (2014).
- Liu, K., Cui, M. Y., Cao, P., Wang, J. B. Iterative Bayesian Estimation of Travel Times on Urban Arterials: Fusing Loop Detector and Probe Vehicle Data. PLoS ONE. 11 (6), e0158123 (2016).
- Ran, B., Song, L., Zhang, J., Cheng, Y., Tan, H. Using Tensor Completion Method to Achieving Better Coverage of Traffic State Estimation from Sparse Floating Car Data. PLoS ONE. 11 (7), e0157420 (2016).
- Zhao, J., Li, P., Zhou, X. Capacity Estimation Model for Signalized Intersections under the Impact of Access Point. PLoS ONE. 11 (1), e0145989 (2016).
- Wei, X., Xu, C., Wang, W., Yang, M., Ren, X. Evaluation of average travel delay caused by moving bottlenecks on highways. PLoS ONE. 12 (8), e0183442 (2017).
- American Association of State and Highway Transportation Officials (AASHTO). . Highway Capacity Manual 6th edition. , (2010).
- Wang, Y., Qu, W., Ge, Y., Sun, X., Zhang, K. Effect of personality traits on driving style: Psychometric adaption of the multidimensional driving style inventory in a Chinese sample. PLoS ONE. 13 (9), e0202126 (2018).
- Shen, B., Qu, W., Ge, Y., Sun, X., Zhang, K. The relationship between personalities and self-report positive driving behavior in a Chinese sample. PLoS ONE. 13 (1), e0190746 (2018).
- American Association of State and Highway Transportation Officials (AASHTO). . A policy on geometric design of highways and streets 6th Edition. , (2011).
- Ashraf, M. I., Sinha, S. The “handedness” of language: Directional symmetry breaking of sign usage in words. PLoS ONE. 13 (1), e0190735 (2018).
- Lu, A. T., Yu, Y. P., Niu, J. X., John, X. Z. The Effect of Sign Language Structure on Complex Word Reading in Chinese Deaf Adolescents. PLoS ONE. 10 (3), e0120943 (2015).
- Fan, L., Tang, L., Chen, S. Optimizing location of variable message signs using GPS probe vehicle data. PLoS ONE. 13 (7), e0199831 (2018).
