二重方向の都市道路における路上駐車の効果の評価
2023年1月20日
本研究では、都市道路における路上駐車の効果を分析した。プロセス全体は、トラフィックデータの収集、データ処理、運用シミュレーション、シミュレーションキャリブレーション、および感度分析で構成されています。
このビデオは、レーダー、路側レーザー装置による交通データの収集、およびシミュレーションモデルによる評価のプロセスを示すことを目的としています。路上駐車は非常に一般的であり、特に狭い都市の通りでは交通渋滞を引き起こすことが多いため、新しい方向のアーバンストリートでの路側駐車の影響について議論したいと思います。その影響レーンと範囲を決定します。
レーダーや路側レーザー装置を用いて交通データを収集し、シミュレーションソフトを用いて路上駐車が交通操作効果に与える影響を評価します。トラフィックデータ収集には、少なくとも2方向のデータが必要です。必要な機器は次のとおりです。
2つのレーダー、バッテリーとケーブル、ラップトップ、路側レーザー装置、ドローン、カメラ、およびカメラとレーダー用の対応する三脚。反射三脚は、データ収集のセクションに示されています。場所は2方向2車線の道路上にある必要があります。
交差のない道路線セグメントが必要です。捜査官によって提供された1台の駐車車両を除いて、道路に障壁はありません。レーダー調査と調査員の安全のために必要とされる十分な長さのサイトラインとクリアランスが必要です。
その場所には、機器と調査員のための十分で安全なスペースが必要です。路傍のレーザー装置を配置できるように、縁石から約20センチ離れた目的の場所に車両を駐車します。反射三脚を車両の後部に置きます。
車両の挙動に影響を与えないように、遠すぎないでください。レーダー三脚をセットします。信号の詰まりを防ぐために、三脚を2メートルより高く設定してください。
三脚でレーダーをロックします。レーダーを垂直に調整し、駐車中の車両に向けてください。レーダーデータケーブルをラップトップのUSBポートに接続します。
レーダーソフトウェアを開きます。[通信チェック] をクリックします。シリアルポートを接続し、接続 をクリックします。
レーダーが検出されたことが表示され、[確認]をクリックします。[調査の設定] をクリックします。[RLU 時間の読み取り] をクリックし、RLU 時間を連続して設定します。
[データレコードの消去]をクリックして確認します。レーダーの内部メモリをクリアします。[調査を開始してダイアログ ボックスを閉じる] をクリックします。
リアルタイムビューをクリックしてレーダーの状態を確認すると、車両が通過するにつれて交通データが転がります。路側レーザー装置とケーブルを準備します。路側のレーザーデバイスデータケーブルをポートに接続します。
路側のレーザーデバイスデータケーブルをラップトップのUSBポートに接続します。路傍のレーザー装置を駐車中の車両の中央に配置します。デバイスのフル調整列を回転させて、レーザーデバイスを水平にします。
路傍レーザー装置ソフトウェアを開きます。[通信チェック] をクリックし、[RLU シリアル ポート番号] を選択して、[接続] をクリックします。検出された新しいRLU接続が表示され、[確認]をクリックします。
[調査を表示] をクリックします。車両が通過すると、交通の流れがリアルタイムで表示されます。[調査の設定] をクリックします。
[RLU 時間の読み取り] をクリックし、RLU 時間を連続して設定します。[開始時刻] と [終了時刻] を設定し、[タスクの設定] をクリックします。RLU調査のセットアップが成功したことが表示され、確認します。
[完了] をクリックします。[デバイスの状態] をクリックして、路傍のレーザー デバイスの状態を表示します。駐車中の車両の上流30メートル以上にカメラを設置します。
すべての機器を密集した道路に設置します。レーダー、路傍のレーザー装置、カメラが5分ごとにうまく機能することを確認してください。そしてデータ収集は、レーダーソフトウェアでリアルタイムチェックウィンドウを閉じます。
[調査の設定] をクリックします。[調査の終了] を選択して確認します。ダイアログ ボックスを閉じます。
[データのダウンロード] を選択します。コンピューターを参照してデータを保存し、ファイルの名前を入力します。[開く] をクリックし、[ダウンロードの開始] をクリックします。
[確認] をクリックして、レーダー データの収集を終了します。道路脇のレーザー デバイス ソフトウェアの [デバイスの状態] をクリックし、[タスクの停止] をクリックしてデータ収集を終了します。データダウンロードを選択し、参照して、ファイルの名前を入力します。
[開く] をクリックし、[ダウンロードの開始] をクリックします。[確認] をクリックして、路側レーザー装置のデータ収集を終了します。レーダーは、計算ソフトウェアによって軌道と速度を収集します。
路側レーザー装置は、オフセット値、通過速度、車両数、駐車車両位置の車両の種類を提供します。計算ソフトウェアを使用して、2つのレーダーと1つの路側レーザー装置によって提供される全範囲の軌道と速度を代表データで描画します。シミュレーションソフトウェアを開きます。
調査対象の道路セグメントの背景マップをインポートします。左側の[障害物]をクリックし、右クリックして[新しい障害物の追加]を選択します。障害物の長さと幅を入力し、[OK]をクリックします。カーソルを追跡して、障害物を車道に移動します。
左側の [リンク] をクリックします。カーソルをリンクの先頭に移動して右クリックします。[新しいリンクの追加] を選択します。
リンク幅を入力し、[OK]をクリックします。カーソルをトラッキングして、マップ上にリンクを描画します。この手順を 3 回繰り返して、4 つの道路セグメントを作成します。マウスの右ボタンとキーボードの Control ボタンを押したまま、1 つのリンクの端点を 2 つのリンクを接続するための隣接リンクにドラッグします。
この手順を繰り返して、すべてのリンクを接続します。トップバーからベースデータを選択し、分布、欲求速度を選択します。下部にある緑色の十字の追加ボタンをクリックして、新しい目的の速度分布を追加し、名前を付けます。
代表データから取得した平均速度と最大速度を、希望する最小速度と最大速度として入力します。既定のデータを削除します。手順を 2 回繰り返して、必要な速度分布をすべて確立します。
上部のバーから [リスト] を選択し、[プライベート トランスポート]、[車両構成] を選択します。緑色の十字車輌追加ボタンをクリックして、新しい車輌コンポジションを追加します。追加ボタンをクリックして、HGVとバスの2つの車両タイプを追加します。
希望の速度分布設定、車、HGV、バスの最後のステップを選択します。手順を繰り返して、2 つの車両構成を確立します。代表データから車、HGV、バスの流れを入力します。
左側のメニュー バーから [車両ルート] を選択します。カーソルを 1 つのリンクの上流に移動します。右クリックして、[新しい静的配車ルート決定を追加]を選択します。
青いカーソルを追跡して、データ収集の実際のルートとしてマップ上に車両ルートを描画します。左側のメニューバーから[減速エリア]を選択します。駐車位置の上流を右クリックし、[新しい減速エリアの追加]を選択します。
領域の長さは、データ分析結果によって異なります。画面の余白を右クリックします。[追加]を選択し、前の手順で設定した減速エリアに目的の速度をエリア速度として選択します。
手順を2回繰り返して、速度領域を設定または縮小します。左側のメニューバーから[優先ルール]を選択します。駐車中の車両の上流の西から東の方向の減速エリアを右クリックし、[新しい優先ルールの追加]を選択します。
最小深度時間とクリアランスを入力します。この手順を繰り返して、駐車中の車両の下流の東から西の方向に優先ルールを設定します。優先度ルールの設定は、データ収集に反映される実際のトラフィック操作によって異なります。
左側から [車両移動時間] を選択します。1つのリンクの先頭を右クリックして、[新しい車両移動時間計測の追加]を選択します。カーソルをリンクの末尾に向け、車両の移動時間測定を作成します。
すべての車両ルートに対してこの手順を繰り返します。左から [車両入力] を選択します。1つのリンクの先頭を右クリックし、[新しい車両入力の追加]を選択します。
マウスを左下に移動し、代表データの音量を入力します。すべてのリンクに対して手順を繰り返します。左側から [ノード] を選択します。
右クリックして [新しいノードの追加] を選択し、[OK] をクリックします。左クリックしてマウスを動かし、適度なノード範囲を調整します。シミュレーションインタフェースの上部にある[評価]をクリックし、[結果リスト]を選択します。[ノードの結果] と [車両移動時間の結果] をクリックします。
上部の青い再生ボタンをクリックして、シミュレーションを開始します。デバイスボタンのクイックモードをクリックして、シミュレーション速度を最大化します。シミュレーション後、ノードの結果と車両移動時間の結果が、最大キュー長、駐車時間などを含むインターフェイスの下部に表示されます。
収集したデータをシミュレーションモデルに入力します。シミュレーションを丸め、シミュレーション結果を収集します。シミュレーション結果からシミュレーションボリュームを生成できます。
シミュレーションボリュームと合計ボリュームを比較します。集合ボリュームとシミュレーションボリュームの差は、平均絶対パーセント誤差と呼ばれます。シミュレーション精度は、MAPEが小さい場合に許容範囲です。
代表的なデータは、3つのデータグループを結論付けます。西から東のボリューム、東から西のボリューム、およびその他のパラメータ。西から東への巻を6つのカテゴリーに分けます。
[東から西へ]ボリュームを 7 つのカテゴリに分割し、シミュレーションで他のパラメータを安定させます。42の状況をシミュレートし、その結果、すべての状況で有効性を検証します。インデックスのない結果には、さまざまなトラフィック量が表示されます。
最大キュー長、車両数、遅延、停車回数、一酸化炭素排出量、電気酸化物排出量、揮発性有機化合物排出量、燃料消費量、移動時間。その結果,路上駐車はあらゆる交通量状況下で有意な効果が認められた。現在、指標は投資シミュレーションを評価しています。
集合的なデータとシミュレーション結果から、路上駐車の影響は大きい。この方法を使用して、道路脇の駐車車両が良好な方向の都市通りの交通流に与える影響のリストと範囲を決定したいと考えています。これは、輸送部門によって駐車位置と長さを決定するために適用できます。
この方法の重要な研究は、実際の交通データ収集とシミュレーションモデルの構築です。
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概要
本研究では、路上駐車が都市部の道路交通に及ぼす影響を分析します。高度な装置を用いて交通データを収集し、シミュレーションモデルを通じてその効果を評価します。
研究の主要構成要素
科学分野
- 交通工学
- 都市計画
- 輸送システム
背景
- 都市部では路上駐車が一般的である。
- これは、特に狭い通りにおいて交通渋滞の原因となる。
- その影響を把握することは、都市の交通管理にとって極めて重要である。
- 正確な分析にはデータ収集が不可欠である。
研究目的
- 路肩駐車が交通流に及ぼす影響を評価すること。
- 車線利用および交通運用への影響を特定すること。
- 都市街路のデザイン改善に向けた知見を提供すること。
使用した手法
- レーダーおよび路側レーザー装置を用いた交通データの収集。
- 交通運用を評価するためのシミュレーションモデリング。
- 精度向上のためのシミュレーションモデルのキャリブレーション。
- 変数の影響を把握するための感度分析。
主な結果
- 路肩駐車は交通流に大きな影響を及ぼす。
- データ収集手法は、交通ダイナミクスの把握に有効であることが証明された。
- シミュレーション結果により、重大な渋滞箇所が浮き彫りになった。
- 得られた知見から、都市計画への提言が導き出された。
結論
- 路肩駐車は都市交通に測定可能な影響を及ぼします。
- 分析には、効果的なデータ収集とシミュレーションが不可欠です。
- 得られた知見は、より優れた都市道路設計に活用できます。
よくある質問
産業界における重要性
この交通工学研究では、制約のある環境において局所的な障害物が交通流のダイナミクスにどのような影響を与えるかを評価するための手法的な枠組みを提示します。このアプローチでは、実証的なデータ収集とシミュレーションモデリングを組み合わせることで、軌跡、速度、および遅延や排出量などのシステム全体の指標への影響を定量化します。このような手法は、都市計画やインフラ整備における意思決定のための予測モデリングを支援します。
バイオ医薬品研究開発における戦略的応用
初期創薬およびターゲットバリデーション
- 科学的価値：局所的な摂動がシステム挙動にどのように影響するかを解析することを可能にし、複雑な生物学的環境における仮説検証をサポートします。
- 運用的価値：測定可能な出力に対する方向性のある影響を評価するために、変数を単離するためのフレームワークを提供します。
スクリーニングおよびアッセイ開発
- 科学的価値： 定められた条件下におけるエンティティの移動および速度に関する、定量的な空間分解データを提供します。
- 運用的価値： 再現可能なデータ収集プロトコルおよびシミュレーション出力とのキャリブレーションを通じて、アッセイの標準化をサポートします。
トランスレーショナル・前臨床研究
- 科学的価値：疾患に関連するシステムにおける閉塞効果のモデリングを容易にし、機能的な影響を評価することができる。
- 運用的価値：ベンチトップでの測定値を予測シミュレーションに変換し、クロスファンクショナルなリスクアセスメントへの適用を可能にする。
パイプラインおよびワークフローの統合
本手法は、摂動の影響を特性解析するための探索フェーズにおけるツールとして位置づけられており、その出力結果は、トランスレーショナルワークフローにおける後続のモデリングや意思決定に活用されます。
- 発見生物学： 局所的な変化が方向性流およびエンティティの速度論にどのように影響するかを定量化し、仮説検証を支援します。
- スクリーニング： キャリブレーション済みのセンサーフュージョンと軌道再構成を通じて、モデリングワークフローに標準化され再現性のあるインプットを提供します。
- アナリティクス： パス偏差、速度プロファイル、およびシステムレベルのメトリクスを含む多変量出力を提供し、条件間の比較分析を可能にします。
- トランスレーショナルリサーチ： 実験的な観察結果をシミュレーションベースの予測に結びつけ、測定から予測的なフォーキャストへの連続性を実現します。
- エンタープライズ再利用： 多様なモデルシステムおよびスケールにわたって閉塞効果を評価するための、再利用可能な機能性を確立します。
運用および企業への影響
- 科学的価値：制御および測定可能な出力を用いることで、システムの変化を特定の摂動に帰属させる際の曖昧さを軽減する。
- 運用上の価値：標準化された装置のセットアップ、校正手順、およびシミュレーションによるデータ検証を通じて、再現性を確保する。
- 戦略的価値：影響の有意性に関する定量的な閾値を提供することで、ゴー/ノーゴー（続行か中止か）の意思決定を改善する。
- ポートフォリオへの影響：局所的な効果がシステム全体に波及する条件を特定することにより、リスク調整後の優先順位付けを支援する。
実施上の検討事項
- センサーベースの交通モニタリングおよびマイクロシミュレーションモデリングに関する専門知識が必要です。
- 軌跡および速度の再構成のため、複数のモダリティ（レーダー、レーザー、ビデオ）からの同期されたデータ収集に依存します。
- データ形式、シミュレーションパラメータ、およびMAPEなどの検証指標について、チーム間の整合性を図る必要があります。
- プロトコルを異なる幾何学的または運用的なコンテキストに移行させる際は、適合性の検討が含まれます。
- 実用上の制限として、視認性の確保、機器の配置間隔の制約、および環境干渉への感受性が挙げられます。
