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Avaliação de um design exclusivo de Giro de Dpur dike com dados coletados por radar e simulação

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

Este protocolo descreve o processo de resolução de um problema microscópico de tráfego com simulação. Todo o processo contém uma descrição detalhada da coleta de dados, análise de dados, construção de modelo de simulação, calibração de simulação e análise sensível. Modificações e solução de problemas do método também são discutidos.

Abstract

Os projetos tradicionais de retorno u podem melhorar os recursos operacionais, obviamente, enquanto desvios u-turn e segmentos de fusão ainda causam congestionamentos, conflitos e atrasos. Um projeto exclusivo de dpur dike U-turn lane (ESUL) é proposto aqui para resolver as desvantagens dos designs tradicionais de u-turn. Para avaliar o desempenho da operação do ESUL, é necessário um protocolo de simulação de trânsito. Todo o processo de simulação inclui cinco etapas: coleta de dados, análise de dados, construção de modelo de simulação, calibração de simulação e análise sensível. A coleta de dados e a construção do modelo de simulação são dois passos críticos e são descritos mais tarde em maior detalhe. Três índices (tempo de viagem, atraso e número de paradas) são comumente utilizados na avaliação, e outros parâmetros podem ser medidos a partir da simulação de acordo com as necessidades experimentais. Os resultados mostram que o ESUL diminui significativamente as desvantagens dos projetos tradicionais de volta do U. A simulação pode ser aplicada para resolver problemas de tráfego microscópicos, como em cruzamentos únicos ou diversos adjacentes ou segmentos curtos. Este método não é adequado para redes rodoviárias de maior escala ou avaliações sem coleta de dados.

Introduction

Alguns problemas de trânsito, como congestionamento de tráfego em um cruzamento ou segmento curto, podem ser resolvidos ou melhorados otimizando o projeto da estrada, alterar o tempo do sinal, medidas de gerenciamento de tráfego e outras tecnologias de transporte1,2,3,4. Essas melhorias têm um efeito positivo ou negativo nas operações de fluxo de tráfego em comparação com as situações originais. As mudanças nas operações de tráfego podem ser comparadas em software de simulação de tráfego e não na reconstrução real do cruzamento ou segmento. O método de simulação de tráfego é uma opção rápida e barata quando um ou mais planos de melhoria são propostos, especialmente quando se comparam diferentes planos de melhoria ou avaliando a eficácia das melhorias. Este artigo introduz o processo de resolução de um problema de tráfego com simulação, avaliando características operacionais do fluxo de tráfego de um projeto exclusivo de pista u-turn5.

O movimento u-turn é uma demanda generalizada de tráfego que requer uma abertura mediana da curva U na estrada, mas isso tem sido debatido. Projetar uma abertura de giro de u pode causar congestionamento no trânsito, enquanto fechar a abertura da curva U pode causar desvios para os veículos em giro u. Dois movimentos, veículos de giro u e veículos diretos à esquerda, exigem uma abertura de giro de u e causam atrasos no trânsito, paradas ou até mesmo acidentes. Algumas tecnologias foram propostas para resolver as desvantagens dos movimentos de giro u, como sinalização6,7, faixas exclusivas à esquerda8,9, e veículos autônomos10,11. O potencial de melhoria ainda existe em questões de retorno de U, devido às soluções acima ter aplicações restritivas. Um novo design de giro de U pode ser uma solução melhor certas condições e ser capaz de resolver os problemas existentes.

O design u-turn mais popular é a intersecção mediana u-turn (MUTI)12,13,14,15, como mostrado na Figura 1. Uma limitação significativa do MUTI é que não pode distinguir veículos de giro de u de veículos que passam e que o conflito de tráfego ainda existe16,17. Um design modificado de u-turn chamado de pista exclusiva de giro u-turn (ESUL; Figura 2) é proposto aqui e visa diminuir o congestionamento do tráfego introduzindo uma faixa exclusiva de u-turn em ambos os lados de uma mediana. O ESUL pode reduzir significativamente o tempo de viagem, os atrasos e o número de paradas devido à sua canalização dos dois fluxos.

Para provar que o ESUL é mais eficiente que o MUTI normal, é necessário um protocolo rigoroso. O ESUL não pode ser realmente construído antes de um modelo teórico; assim, é necessária a simulação18. Usando parâmetros de fluxo de tráfego, alguns modelos-chave têm sido utilizados na pesquisa de simulação19, como os modelos de comportamento de condução20,21, carro seguindo os modelos22,23, modelos U-turn4, e modelos de mudança de faixa21. A precisão das simulações de fluxo de tráfego é amplamente aceita16,24. Neste estudo, tanto o MUTI quanto o ESUL são simulados com dados coletados para comparar melhorias feitas pelo ESUL. Para garantir a precisão, também é simulada uma análise sensível do ESUL, que pode se aplicar a muitas situações de trânsito diferentes.

Este protocolo apresenta procedimentos experimentais para resolver problemas reais de trânsito. São propostos os métodos de coleta de dados de tráfego, análise de dados e análise da eficiência geral das melhorias no tráfego. O procedimento pode ser resumido em cinco etapas: 1) coleta de dados de tráfego, 2) análise de dados, 3) construção de modelo de simulação, 4) calibração do modelo de simulação e 5) análise de sensibilidade do desempenho operacional. Se qualquer um desses requisitos nas cinco etapas não for cumprido, o processo é incompleto e insuficiente para provar eficácia.

Protocol

1. Preparação do equipamento Prepare dois de cada um dos seguintes dispositivos para coletar fluxos de tráfego de duas direções: radares, laptops, baterias e cabos para radares e laptops, câmeras e tripés de radar e câmera.NOTA: O radar e seu software correspondente são usados para coletar velocidade e trajetória do veículo, e isso é mais preciso do que uma arma de velocidade. O radar não é a única escolha se outros equipamentos estão disponíveis para coleta de velocidade, trajetória e vol…

Representative Results

A Figura 2 mostra a ilustração do ESUL para abertura mediana do U-turn. Wens significa quatro direções cardeal. A estrada principal tem seis pistas com dois sentidos. Os greenbelts dividem a pista não motorizada em ambos os lados e dividem as duas direções no meio. O fluxo 1 é de leste a oeste através do tráfego, o fluxo 2 é leste para leste de fluxo u-turn, fluxo 3 é oeste a leste através do tráfego, e o fluxo 4 é oeste para oeste u-turn tráf…

Discussion

Neste artigo, foi discutido o procedimento de resolução de um problema de trânsito em um cruzamento ou segmento curto utilizando simulação. Vários pontos merecem atenção especial e são discutidos com mais detalhes aqui.

A coleta de dados de campo é a primeira coisa que merece atenção. Alguns requisitos para localização de coleta de dados são os seguintes: 1) Encontrar um local adequado para coleta de dados. O local deve ser semelhante à forma geométrica da estrada no estudo, q…

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Os autores gostariam de reconhecer que o Conselho de Bolsas da China para financiar parcialmente este trabalho estava com o arquivo nº 201506560015.

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
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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).

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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).
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