JoVE Journal > Engineering
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Résultats
Discussion
Divulgations
Acknowledgements
Materials
References
Traduction automatique
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Ingénierie

레이더 수집 데이터 및 시뮬레이션을 통해 독점적인 스퍼 다이크 유턴 설계 평가

Published: February 01, 2020
doi:
10.3791/60675
, , , , , , ,
1Highway Academy,Chang’an University, 2Human Resource Department,Xi’an Shiyou University, 3Cockrell School of Engineering,University of Texas at Austin, 4Department of Earth and Atmospheric Science,University of Houston, 5School of Foreign Languages,Xi’an Shiyou University

Summary

이 프로토콜은 시뮬레이션을 통해 미세한 교통 문제를 해결하는 프로세스를 설명합니다. 전체 프로세스에는 데이터 수집, 데이터 분석, 시뮬레이션 모델 빌드, 시뮬레이션 교정 및 민감한 분석에 대한 자세한 설명이 포함되어 있습니다. 메서드의 수정 및 문제 해결에 대해서도 설명합니다.

Abstract

기존의 유턴 설계는 운영 기능을 분명히 개선할 수 있으며, 유턴 전환 및 세그먼트 병합은 여전히 교통 혼잡, 충돌 및 지연을 유발합니다. 전통적인 유턴 설계의 단점을 해결하기 위해 독점적인 스퍼 다이크 유턴 레인 디자인(ESUL)이 제안되었습니다. ESUL의 작동 성능을 평가하려면 교통 시뮬레이션 프로토콜이 필요합니다. 전체 시뮬레이션 프로세스에는 데이터 수집, 데이터 분석, 시뮬레이션 모델 빌드, 시뮬레이션 보정 및 민감한 분석의 다섯 단계가 포함됩니다. 데이터 수집 및 시뮬레이션 모델 빌드는 두 가지 중요한 단계이며 나중에 자세히 설명합니다. 세 가지 인덱스(이동 시간, 지연 및 경유지 수)는 일반적으로 평가에 사용되며, 다른 파라미터는 실험 요구에 따라 시뮬레이션에서 측정할 수 있습니다. 그 결과 ESUL은 전통적인 유턴 설계의 단점을 크게 줄였습니다. 시뮬레이션은 단일 또는 여러 인접 교차로 또는 짧은 세그먼트와 같은 미세한 교통 문제를 해결하기 위해 적용될 수 있습니다. 이 방법은 데이터 수집없이 대규모 도로 네트워크 또는 평가에 적합하지 않습니다.

Introduction

교차로 또는 단거리 구간의 교통 혼잡과 같은 일부 교통 문제는 도로 설계, 변경 신호 타이밍, 교통 관리 측정 및 기타 교통 기술1,2,3,4를최적화하여 해결하거나 개선할 수 있습니다. 이러한 개선 사항은 원래 상황에 비해 트래픽 흐름 작업에 긍정적이거나 부정적인 영향을 미칩니다. 교통 작업의 변화는 교차로 또는 세그먼트의 실제 재구성이 아닌 교통 시뮬레이션 소프트웨어에서 비교할 수 있습니다. 교통 시뮬레이션 방법은 특히 다른 개선 계획을 비교하거나 개선 효과를 평가할 때 하나 이상의 개선 계획이 제안될 때 빠르고 저렴한 옵션입니다. 이 문서에서는 전용 스퍼 제방 유턴 차선 설계5의교통 흐름 운영 기능을 평가하여 시뮬레이션으로 교통 문제를 해결하는 과정을 소개합니다.

유턴 운동은 도로에 유턴 중앙분리대를 개방해야 하는 광범위한 교통 수요이지만, 이에 대해 논란이 되고 있다. 유턴 개구부를 설계하면 교통 체증이 발생할 수 있으며, 유턴 개구부를 닫으면 유턴 차량의 우회로가 발생할 수 있습니다. 유턴 차량과 직회전 차량은 유턴 이불을 켜야 하며 교통 지연, 정지 또는 사고를 유발합니다. 신호화6,7,전용 좌회전 차선8,9,자율주행차10,11과 같은 유턴 운동의 단점을 해결하기 위한 기술이 제안되었다. 위의 솔루션으로 인해 제한적인 응용 프로그램이 있기 때문에 U 턴 문제에는 개선 가능성이 여전히 존재합니다. 새로운 유턴 설계는 특정 조건에서 더 나은 솔루션이 될 수 있으며 기존 문제를 해결할 수 있습니다.

가장 인기있는 유턴 디자인은 그림 1과같이 중앙위 유턴 교차로(MUTI)12,13,14,15입니다. MUTI의 중요한 한계는 유턴 차량을 지나가는 차량과 구별할 수 없으며 교통 충돌이 여전히16,17존재한다는 것입니다. 전용 스퍼 제방 유턴 레인(ESUL; 그림 2) 여기에 제안되어 중앙분리대 양쪽에 전용 유턴 차선을 도입하여 교통 혼잡을 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다. ESUL은 두 흐름의 채널화로 인해 이동 시간, 지연 및 경유지 수를 크게 줄일 수 있습니다.

ESUL이 일반 MUTI보다 더 효율적이라는 것을 증명하기 위해서는 엄격한 프로토콜이 필요합니다. ESUL은 이론적 모델 이전에 실제로 구성할 수 없습니다. 따라서 시뮬레이션이 필요합니다18. 교통 흐름 매개변수를 이용하여, 일부 주요 모델은 운전 행동 모델20,21,자동차 다음 모델22,23,유턴 모델4및 차선 변경 모델21과같은 시뮬레이션 연구19에사용되었습니다. 교통 흐름 시뮬레이션의 정확도는 널리16,24허용된다. 이 연구에서는 MUTI와 ESUL을 모두 수집된 데이터로 시뮬레이션하여 ESUL에 의한 개선점을 비교합니다. 정확성을 보장하기 위해 ESUL의 민감한 분석도 시뮬레이션되어 다양한 트래픽 상황에 적용할 수 있습니다.

이 프로토콜은 실제 교통 문제를 해결하기 위한 실험 적인 절차를 제공합니다. 트래픽 데이터 수집, 데이터 분석 및 트래픽 개선의 전반적인 효율성 분석 방법을 제안합니다. 절차는 1) 교통 데이터 수집, 2) 데이터 분석, 3) 시뮬레이션 모델 빌드, 4) 시뮬레이션 모델 의 교정 및 5) 운영 성능의 민감도 분석의 다섯 단계로 요약할 수 있습니다. 5단계 중 이러한 요구 사항 중 하나가 충족되지 않으면 프로세스가 불완전하고 효과를 입증하기에 충분하지 않습니다.

Protocol

1. 장비의 준비 레이더, 노트북, 배터리 및 레이더 및 노트북용 케이블, 카메라, 레이더 및 카메라 삼각대 등 양방향 트래픽 흐름을 수집하기 위해 다음 장치 각각 2개를 준비합니다.참고 : 레이더와 해당 소프트웨어는 차량 속도와 궤도를 수집하는 데 사용되며, 이것은 속도 총보다 더 정확합니다. 다른 장비가 차량 속도, 궤도 및 부피를 수집할 수 있는 경우 레이더만이 유일한 선택은 아…

Representative Results

그림 2는 유턴 중앙분리대 개구부용 ESUL의 그림을 나타낸다. WENS는 네 가지 기본 방향을 의미합니다. 주요 도로에는 두 방향이 있는 6개의 차선이 있습니다. 그린벨트는 양방향으로 무동력 차선을 나누고 가운데에서 두 방향을 나눕니다. 흐름 1은 동쪽에서 서쪽으로 교통이 흐르고, 2흐름은 동쪽에서 동쪽으로 유턴 흐름이, 3흐름은 서쪽에서 동쪽으로 …

Discussion

이 문서에서는 시뮬레이션을 사용하여 교차로 또는 짧은 세그먼트에서 교통 문제를 해결하는 절차에 대해 설명했습니다. 몇 가지 점은 특별한주의를 기울여야하며 여기에서 더 자세히 논의됩니다.

필드 데이터 수집은 주의를 기울여야 할 첫 번째 사항입니다. 데이터 수집 위치에 대한 몇 가지 요구 사항은 다음과 같습니다: 1) 데이터 수집에 적합한 위치 찾기. 위치는 데이터 …

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

저자는 이 작품에 부분적으로 자금을 지원한 중국 장학협의회가 201506560015 파일과 함께 있었다는 것을 인정하고 싶습니다.

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
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. 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).
  2. 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).
  3. 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).
  4. 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).
  5. 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).
  6. 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).
  7. Hummer, J. E., Reid, J. E. Unconventional Left Turn Alternatives for Urban and Suburban Arterials-An Update. Urban Street Symposium Conference Proceedings. , (1999).
  8. Ram, J., Vanasse, H. B. Synthesis of the Median U-Turn Intersection Treatment. Transportation Research Board. , (2007).
  9. Levinson, H. S., Koepke, F. J., Geiger, D., Allyn, D., Palumbo, C. Indirect left turns-the Michigan experience. Fourth Access Management Conference. , (2000).
  10. 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).
  11. 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).
  12. Liu, P., et al. Operational effects of U-turns as alternatives to direct left-turns. Journal of Transportation Engineering. 133 (5), 327-334 (2007).
  13. Potts, I. B., et al. Safety of U-turns at Unsignalized Median Opening. Transportation Research Board. , (2004).
  14. 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).
  15. 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).
  16. 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).
  17. 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).
  18. 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).
  19. 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).
  20. 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).
  21. 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).
  22. 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).
  23. 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).
  24. PTV AG. . PTV VISSIM 10 User Manual. , (2018).
  25. AutoNavi Traffic Big-data. . 2017 Traffic Analysis Reports for Major Cities in China. , (2018).
  26. AutoNavi Traffic Big-data. . Xi’an realtime traffic congestion delay index. , (2019).
  27. Xiang, Y., et al. Evaluating the Operational Features of an Unconventional Dual-Bay U-Turn Design for Intersections. PLoS ONE. 11 (7), e0158914 (2016).
  28. 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).
  29. 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).
  30. Jian, S. . Guideline for microscopic traffic simulation analysis. , (2014).
  31. 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).
  32. 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).
  33. Zhao, J., Li, P., Zhou, X. Capacity Estimation Model for Signalized Intersections under the Impact of Access Point. PLoS ONE. 11 (1), e0145989 (2016).
  34. 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).
  35. American Association of State and Highway Transportation Officials (AASHTO). . Highway Capacity Manual 6th edition. , (2010).
  36. 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).
  37. 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).
  38. American Association of State and Highway Transportation Officials (AASHTO). . A policy on geometric design of highways and streets 6th Edition. , (2011).
  39. Ashraf, M. I., Sinha, S. The “handedness” of language: Directional symmetry breaking of sign usage in words. PLoS ONE. 13 (1), e0190735 (2018).
  40. 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).
  41. Fan, L., Tang, L., Chen, S. Optimizing location of variable message signs using GPS probe vehicle data. PLoS ONE. 13 (7), e0199831 (2018).

Tags

U-turn DesignRadar Data CollectionTraffic SimulationTraffic EvaluationMedian OpeningTraffic FlowTraffic DataRadar InstallationRadar SoftwareTraffic Data Analysis

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Citer Cet Article
Shao, Y., Yu, H., Wu, H., Han, X., Zhou, X., Claudel, C. G., Zhang, H., Yang, C. Evaluation of an Exclusive Spur Dike U-Turn Design with Radar-Collected Data and Simulation. J. Vis. Exp. (156), e60675, doi:10.3791/60675 (2020).
Télécharger la Citation
Réimpressions et Autorisations

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image