JoVE Journal > Engineering
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Resultados
Discussion
Declarações
Acknowledgements
Materials
Referências
Tadução automática
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Engenharia

הערכה של עיצוב U-הפעלה בלעדית של דרבן-הפעל עם מכ ם איסוף נתונים וסימולציה

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

פרוטוקול זה מתאר את תהליך הפתרון של בעיית תנועה מיקרוסקופית עם הדמיה. התהליך כולו מכיל תיאור מפורט של איסוף נתונים, ניתוח נתונים, בניית מודל הדמיה, כיול סימולציה וניתוח רגיש. גם שינויים ופתרון בעיות של השיטה נדונים.

Abstract

עיצובים U-הפעלה מסורתיים יכולים לשפר את התכונות התפעוליות כמובן, בעוד U-להפוך הסחות ומקטעי מיזוג עדיין לגרום עומס תעבורה, קונפליקטים, ועיכובים. עיצוב בלעדי בתורו U-הפעל נתיב (ESUL) מוצע כאן כדי לפתור את החסרונות של עיצובים U-הפעל מסורתיים. כדי להעריך את ביצועי הפעולה של ESUL, יש צורך בפרוטוקול סימולציית תעבורה. כל תהליך ההדמיה כולל חמישה שלבים: איסוף נתונים, ניתוח נתונים, בניית מודל הדמיה, כיול סימולציה וניתוח רגיש. איסוף נתונים ומודל הדמיה לבנות הם שני שלבים קריטיים מתוארים בהמשך בפירוט רב יותר. שלושה אינדקסים (זמן נסיעה, עיכוב ומספר עצירות) משמשים בדרך כלל בהערכה, וניתן למדוד פרמטרים אחרים מהסימולציה בהתאם לצרכים הניסיוניים. התוצאות מראות כי ESUL מפחיתה באופן משמעותי את החסרונות של עיצובים U-הפעלה מסורתיים. ניתן ליישם את ההדמיה כדי לפתור בעיות תנועה מיקרוסקופיים, כגון בצמתים בודדים או מספר או מקטעים קצרים. שיטה זו אינה מתאימה לרשתות או הערכות בהיקפים גדולים יותר ללא איסוף נתונים.

Introduction

בעיות תנועה מסוימות, כגון עומס תנועה בצומת או קטע קצר, ניתן לפתור או לשפר על-ידי אופטימיזציה של עיצוב הכביש, לשנות את תזמון האות, מדידות ניהול תנועה, וטכנולוגיות תחבורה אחרות1,2,3,4. לשיפורים אלה יש השפעה חיובית או שלילית על פעולות זרימת התעבורה בהשוואה למצבים המקוריים. השינויים בפעולות התנועה יכולים להיות מושווים בתוכנת סימולציית תנועה במקום בשחזור בפועל של הצטלבות או קטע. שיטת סימולצית תנועה היא אפשרות מהירה וזולה כאשר מוצעות תוכניות שיפור אחת או יותר, במיוחד בעת השוואת תוכניות שיפור שונות או הערכת יעילות השיפורים. מאמר זה מציג את התהליך של פתרון בעיית תנועה עם הדמיה על ידי הערכת מאפיינים מבצעיים של זרימת התנועה של מסלול U-הפעלה בלעדית של התוכנית5.

תנועת u-להפוך היא ביקוש התנועה הנרחבת הדורשת פתיחה החציוני U-הפעלה על הכביש, אבל זה כבר התווכחו. עיצוב הפתיחה U-הפעלה יכול לגרום לעומס התנועה, בזמן סגירת הפתיחה U-תורו יכול לגרום לחפש את כלי הרכב U-פונים. שתי תנועות, U-הפעל כלי רכב ישירה הפונים שמאלה, דורשים פתיחה U-הפעלה ולגרום עיכובים התנועה, עצירות, או אפילו תאונות. טכנולוגיות מסוימות הוצעו על מנת לפתור את החסרונות של תנועות U-הפעלה, כגון סימן6,7, שמאל בלעדי מסלולים8,9, ומכוניות אוטונומיות10,11. פוטנציאל השיפור עדיין קיים בסוגיות U-הפעלה, בשל הפתרונות הנ ל שיש יישומים מגבילים. עיצוב חדש של U-בתורו עשוי להיות פתרון טוב יותר בתנאים מסוימים ולהיות מסוגל לטפל בבעיות קיימות.

העיצוב הפופולרי ביותר u-הפעל הוא צומת u-להפוך החציוני (מוטי)12,13,14,15, כמוצג באיור 1. מגבלה משמעותית של המוטי היא שהיא אינה יכולה להבחין בין יו-פונים לבין כלי רכב חולפים והתנגשות התנועה עדיין קיימת16,17. עיצוב U-הפעלה שונה הנקרא השלוחה הבלעדית U-פונים למסלול (ESUL; איור 2) מוצע כאן ומטרתו לצמצם את העומס בתנועה על ידי החדרת נתיב בלעדי U-בתורו משני צידי החציון. ESUL יכול להפחית באופן משמעותי את זמן הנסיעה, עיכובים, ואת מספר העצירות בשל התקשור של שני זרימות.

כדי להוכיח כי ה-ESUL יעיל יותר מאשר מוטי הרגיל, יש צורך בפרוטוקול קפדני. אי אפשר לבנות את ESUL בפועל לפני מודל תיאורטי; לפיכך, הדמיה נדרשת18. באמצעות פרמטרים של זרימת התנועה, כמה מודלים מרכזיים שימשו במחקר סימולציה19, כגון התנהגות נהיגה מודלים20,21, המכונית בעקבותמודלים 22,23, U-הפעל מודלים4, וליין לשנות מודלים21. הדיוק של סימולציות זרימת התנועה מתקבל באופן נרחב16,24. במחקר זה, הן מוטי ו-ESUL מדומים עם נתונים שנאספו כדי להשוות שיפורים שנעשו על ידי ESUL. כדי להבטיח דיוק, ניתוח רגיש של ESUL הוא גם מדומה, אשר יכול לחול על הרבה מצבים תנועה שונים.

פרוטוקול זה מציג הליכים ניסיוניים לפתרון בעיות תנועה אמיתיות. השיטות לאיסוף נתוני תעבורה, ניתוח נתונים וניתוח של יעילות כוללת של שיפורים בתעבורה מוצעות. ניתן לסכם את ההליך בחמישה שלבים: 1) התנועה איסוף נתונים, 2) ניתוח נתונים, 3) סימולציה מודל לבנות, 4) כיול של מודל הדמיה, ו 5) ניתוח רגישות של ביצועים תפעוליים. אם אחת מהדרישות הללו בחמשת השלבים לא מתקיימים, התהליך אינו שלם ואינו מספיק כדי להוכיח יעילות.

Protocol

1. הכנת הציוד הכן שניים מכל אחד מההתקנים הבאים כדי לאסוף זרמי תעבורה בשני כיוונים: מכ מים, מחשבים נישאים, סוללות וכבלים עבור מכ מים ומחשבים נישאים, מצלמות ומכשירי מכ ם ומצלמה.הערה: מכ ם והתוכנה המתאימה לו משמשים לאיסוף מהירות הרכב ומסלול, וזה מדויק יותר מאשר אקדח מהירות. המכ ם אינו האפ…

Representative Results

איור 2 מציג את האיור של esul for U-להפוך פתיחה חציון. ה-WENS מתכוון לארבעה כיוונים עיקריים. בכביש הראשי יש שישה מסלולים עם שני כיוונים. בשני הצדדים מחלקים את שני הכיוונים באמצע. זרימה 1 היא ממזרח למערב דרך התנועה, הזרימה 2 מזרחה לכיוון מזרח U-הפעלה, זרימה 3 היא מערבה ?…

Discussion

במאמר זה, הנוהל של פתרון בעיית תנועה בצומת או קטע קצר באמצעות סימולציה נדונה. מספר נקודות מגיעה לתשומת לב מיוחדת ונידונות ביתר פירוט כאן.

איסוף נתוני שדה הוא הדבר הראשון שראוי לתשומת לב. דרישות מסוימות עבור מיקום איסוף נתונים הן כדלקמן: 1) חיפוש מיקום מתאים עבור איסוף נתונים. …

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

המחברים רוצים להכיר את המועצה למלגות סין על מימון חלקי עבודה זו היתה עם הקובץ 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
DOWNLOAD MATERIALS LIST

Referências

  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
Citar este artigo
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).
Baixar citação
Reimpressões e Permissões

View Video

✖

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

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image