Name: 레이더 수집 데이터 및 시뮬레이션을 통해 독점적인 스퍼 다이크 유턴 설계 평가 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-02-01T14:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 41 s
Description: 배우세요 레이더 데이터 수집과 WaSiM 시뮬레이션을 활용한 독점적 스퍼 다이크 유턴 설계 평가 방법입니다. 실시간 교통 데이터 분석으로 교통 흐름 개선과 안전성 향상을 검증합니다.

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

<ol><li>Tang, J. Q., Heinimann, H. R., Ma, X. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+resilience-oriented+approach+for+quantitatively+assessing+recurrent+spatial-temporal+congestion+on+urban+roads%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">A resilience-oriented approach for quantitatively assessing recurrent spatial-temporal congestion on urban roads.</a> PLoS ONE. 13 (1), e0190616(2018).</li>
<li>Bared, J. G., Kaisar, E. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Median+U-turn+design+as+an+alternative+treatment+for+left+turns+at+signalized+intersections%5BTitle%5D)+AND+%22ITE+Journal%22%5BJournal%5D)">Median U-turn design as an alternative treatment for left turns at signalized intersections.</a> ITE Journal. 72 (2), 50-54 (2002).</li>
<li>El Esawey, M., Sayed, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Operational+performance+analysis+of+the+unconventional+median+U-turn+intersection+design%5BTitle%5D)+AND+%22Canadian+Journal+of+Civil+Engineering%22%5BJournal%5D)">Operational performance analysis of the unconventional median U-turn intersection design.</a> Canadian Journal of Civil Engineering. 38 (11), 1249-1261 (2011).</li>
<li>Leng, J., Zhang, Y., Sun, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((VISSIM-based+simulation+approach+to+evaluation+of+design+and+operational+performance+of+U-turn+at+intersection+in+China%5BTitle%5D)+AND+%222008+International+Workshop+on+Modelling%2C+Simulation+and+Optimization%22%5BJournal%5D)">VISSIM-based simulation approach to evaluation of design and operational performance of U-turn at intersection in China.</a> 2008 International Workshop on Modelling, Simulation and Optimization. , IEEE. Hong Kong, China. (2008).</li>
<li>Shao, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluating+the+sustainable+traffic+flow+operational+features+of+an+exclusive+spur+dike+U-turn+lane+design%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Evaluating the sustainable traffic flow operational features of an exclusive spur dike U-turn lane design.</a> PLoS ONE. 14 (4), e0214759(2019).</li>
<li>Zhao, J., Ma, W. J., Head, K., Yang, X. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimal+Intersection+Operation+with+Median+U-Turn%3A+Lane-Based+Approach%5BTitle%5D)+AND+%22Transportation+Research+Record%22%5BJournal%5D)">Optimal Intersection Operation with Median U-Turn: Lane-Based Approach.</a> Transportation Research Record. (2439), 71-82 (2014).</li>
<li>Hummer, J. E., Reid, J. E. Unconventional Left Turn Alternatives for Urban and Suburban Arterials-An Update. Urban Street Symposium Conference Proceedings. , Dallas, TX. (1999).</li>
<li>Ram, J., Vanasse, H. B. Synthesis of the Median U-Turn Intersection Treatment. Transportation Research Board. , Washington, DC. (2007).</li>
<li>Levinson, H. S., Koepke, F. J., Geiger, D., Allyn, D., Palumbo, C. Indirect left turns-the Michigan experience. Fourth Access Management Conference. , Portland, OR. (2000).</li>
<li>Mousa, M., Sharma, K., Claudel, G. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Inertial+Measurement+Units-Based+Probe+Vehicles%3A+Automatic+Calibration%2C+Trajectory+Estimation%2C+and+Context+Detection%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Intelligent+Transportation+Systems%22%5BJournal%5D)">Inertial Measurement Units-Based Probe Vehicles: Automatic Calibration, Trajectory Estimation, and Context Detection.</a> IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. , 1-11 (2017).</li>
<li>Odat, E., Shamma, J., Claudel, G. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Vehicle+Classification+and+Speed+Estimation+Using+Combined+Passive+Infrared%2FUltrasonic+Sensors%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Intelligent+Transportation+Systems%22%5BJournal%5D)">Vehicle Classification and Speed Estimation Using Combined Passive Infrared/Ultrasonic Sensors.</a> IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. , 1-14 (2017).</li>
<li>Liu, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Operational+effects+of+U-turns+as+alternatives+to+direct+left-turns%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Transportation+Engineering%22%5BJournal%5D)">Operational effects of U-turns as alternatives to direct left-turns.</a> Journal of Transportation Engineering. 133 (5), 327-334 (2007).</li>
<li>Potts, I. B., et al. Safety of U-turns at Unsignalized Median Opening. Transportation Research Board. , Washington, DC. (2004).</li>
<li>Yang, X. K., Zhou, G. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CORSIM-Based+Simulation+Approach+to+Evaluation+of+Direct+Left+Turn+vs+Right+Rurn+Plus+U-Turn+from+Driveways%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Transportation+Engineering%22%5BJournal%5D)">CORSIM-Based Simulation Approach to Evaluation of Direct Left Turn vs Right Rurn Plus U-Turn from Driveways.</a> Journal of Transportation Engineering. 130 (1), 68-75 (2004).</li>
<li>Guo, Y. Y., Sayed, T., Zaki, M. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Exploring+Evasive+Action-Based+Indicators+for+PTW+Conflicts+in+Shared+Traffic+Facility+Environments%5BTitle%5D)+AND+%22Transportation+Engineering%2C+Part+A%3A+Systems%22%5BJournal%5D)">Exploring Evasive Action-Based Indicators for PTW Conflicts in Shared Traffic Facility Environments.</a> Transportation Engineering, Part A: Systems. 144 (11), 04018065(2018).</li>
<li>Liu, P., Qu, X., Yu, H., Wang, W., Gao, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+of+a+VISSIM+simulation+model+for+U-turns+at+unsignalized+intersections%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Transportation+Engineering%22%5BJournal%5D)">Development of a VISSIM simulation model for U-turns at unsignalized intersections.</a> Journal of Transportation Engineering. 138 (11), 1333-1339 (2012).</li>
<li>Shao, Y., Han, X. Y., Wu, H., Claudel, G. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluating+Signalization+and+Channelization+Selections+at+Intersections+Based+on+an+Entropy+Method%5BTitle%5D)+AND+%22Entropy%22%5BJournal%5D)">Evaluating Signalization and Channelization Selections at Intersections Based on an Entropy Method.</a> Entropy. 21 (8), 808(2019).</li>
<li>Ander, P., Oihane, K. E., Ainhoa, A., Cruz, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transport+Choice+Modeling+for+the+Evaluation+of+New+Transport+Policies%5BTitle%5D)+AND+%22Sustainability%22%5BJournal%5D)">Transport Choice Modeling for the Evaluation of New Transport Policies.</a> Sustainability. 10 (4), 1230(2018).</li>
<li>Wang, J., Kong, Y., Fu, T., Stipanicic, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+impact+of+vehicle+moving+violations+and+freeway+traffic+flow+on+crash+risk%3A+An+application+of+plugin+development+for+microsimulation%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">The impact of vehicle moving violations and freeway traffic flow on crash risk: An application of plugin development for microsimulation.</a> PLoS ONE. 12 (9), e0184564(2017).</li>
<li>Lin, C., Gong, B., Qu, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Low+Emissions+and+Delay+Optimization+for+an+Isolated+Signalized+Intersection+Based+on+Vehicular+Trajectories%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Low Emissions and Delay Optimization for an Isolated Signalized Intersection Based on Vehicular Trajectories.</a> PLoS ONE. 10 (12), e0146018(2015).</li>
<li>Tang, T. Q., Wang, Y. P., Yang, X. B., Huang, H. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+multilane+traffic+flow+model+accounting+for+lane+width%2C+lanechanging+and+the+number+of+lanes%5BTitle%5D)+AND+%22Networks+and+Spatial+Economics%22%5BJournal%5D)">A multilane traffic flow model accounting for lane width, lanechanging and the number of lanes.</a> Networks and Spatial Economics. 14 (14), 465-483 (2014).</li>
<li>Gupta, A. K., Dhiman, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analyses+of+a+continuum+traffic+flow+model+for+a+nonlane-based+system%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Modern+Physics+C%22%5BJournal%5D)">Analyses of a continuum traffic flow model for a nonlane-based system.</a> International Journal of Modern Physics C. 25 (10), 1450045(2014).</li>
<li>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). , IEEE. Hunan, China. (2008).</li>
<li>PTV AG. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22PTV+VISSIM+10+User+Manual%22">PTV VISSIM 10 User Manual</a>. , Karlsruhe, Germany. (2018).</li>
<li>AutoNavi Traffic Big-data. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%222017+Traffic+Analysis+Reports+for+Major+Cities+in+China%22">2017 Traffic Analysis Reports for Major Cities in China</a>. , China. https://report.amap.com/share.do?id=8a38bb86614afa0801614b0a029a2f79 (2018).</li>
<li>AutoNavi Traffic Big-data. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Xi%27an+realtime+traffic+congestion+delay+index%22">Xi'an realtime traffic congestion delay index</a>. , https://trp.autonavi.com/detail.do?city=610100 (2019).</li>
<li>Xiang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluating+the+Operational+Features+of+an+Unconventional+Dual-Bay+U-Turn+Design+for+Intersections%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Evaluating the Operational Features of an Unconventional Dual-Bay U-Turn Design for Intersections.</a> PLoS ONE. 11 (7), e0158914(2016).</li>
<li>Kuang, Y., Qu, X., Weng, J., Etemad, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+Does+the+Driver%27s+Perception+Reaction+Time+Affect+the+Performances+of+Crash+Surrogate+Measures%3F%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">How Does the Driver's Perception Reaction Time Affect the Performances of Crash Surrogate Measures?</a> PLoS ONE. 10 (9), e0138617(2015).</li>
<li>Zhao, F., Sun, H., Wu, J., Gao, Z., Liu, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analysis+of+Road+Network+Pattern+Considering+Population+Distribution+and+Central+Business+District%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Analysis of Road Network Pattern Considering Population Distribution and Central Business District.</a> PLoS ONE. 11 (3), e0151676(2016).</li>
<li>Jian, S. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aJian%2C+S+%22Guideline+for+microscopic+traffic+simulation+analysis%22">Guideline for microscopic traffic simulation analysis</a>. , Tongji University Press. Shanghai, China. (2014).</li>
<li>Liu, K., Cui, M. Y., Cao, P., Wang, J. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Iterative+Bayesian+Estimation+of+Travel+Times+on+Urban+Arterials%3A+Fusing+Loop+Detector+and+Probe+Vehicle+Data%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Iterative Bayesian Estimation of Travel Times on Urban Arterials: Fusing Loop Detector and Probe Vehicle Data.</a> PLoS ONE. 11 (6), e0158123(2016).</li>
<li>Ran, B., Song, L., Zhang, J., Cheng, Y., Tan, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+Tensor+Completion+Method+to+Achieving+Better+Coverage+of+Traffic+State+Estimation+from+Sparse+Floating+Car+Data%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Using Tensor Completion Method to Achieving Better Coverage of Traffic State Estimation from Sparse Floating Car Data.</a> PLoS ONE. 11 (7), e0157420(2016).</li>
<li>Zhao, J., Li, P., Zhou, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Capacity+Estimation+Model+for+Signalized+Intersections+under+the+Impact+of+Access+Point%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Capacity Estimation Model for Signalized Intersections under the Impact of Access Point.</a> PLoS ONE. 11 (1), e0145989(2016).</li>
<li>Wei, X., Xu, C., Wang, W., Yang, M., Ren, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+average+travel+delay+caused+by+moving+bottlenecks+on+highways%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Evaluation of average travel delay caused by moving bottlenecks on highways.</a> PLoS ONE. 12 (8), e0183442(2017).</li>
<li>American Association of State and Highway Transportation Officials (AASHTO). <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Highway+Capacity+Manual+6th+edition%22">Highway Capacity Manual 6th edition</a>. , Washington, D.C. (2010).</li>
<li>Wang, Y., Qu, W., Ge, Y., Sun, X., Zhang, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effect+of+personality+traits+on+driving+style%3A+Psychometric+adaption+of+the+multidimensional+driving+style+inventory+in+a+Chinese+sample%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Effect of personality traits on driving style: Psychometric adaption of the multidimensional driving style inventory in a Chinese sample.</a> PLoS ONE. 13 (9), e0202126(2018).</li>
<li>Shen, B., Qu, W., Ge, Y., Sun, X., Zhang, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+relationship+between+personalities+and+self-report+positive+driving+behavior+in+a+Chinese+sample%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">The relationship between personalities and self-report positive driving behavior in a Chinese sample.</a> PLoS ONE. 13 (1), e0190746(2018).</li>
<li>American Association of State and Highway Transportation Officials (AASHTO). <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22A+policy+on+geometric+design+of+highways+and+streets+6th+Edition%22">A policy on geometric design of highways and streets 6th Edition</a>. , Washington, D.C. (2011).</li>
<li>Ashraf, M. I., Sinha, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+%22handedness%22+of+language%3A+Directional+symmetry+breaking+of+sign+usage+in+words%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">The "handedness" of language: Directional symmetry breaking of sign usage in words.</a> PLoS ONE. 13 (1), e0190735(2018).</li>
<li>Lu, A. T., Yu, Y. P., Niu, J. X., John, X. Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Effect+of+Sign+Language+Structure+on+Complex+Word+Reading+in+Chinese+Deaf+Adolescents%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">The Effect of Sign Language Structure on Complex Word Reading in Chinese Deaf Adolescents.</a> PLoS ONE. 10 (3), e0120943(2015).</li>
<li>Fan, L., Tang, L., Chen, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimizing+location+of+variable+message+signs+using+GPS+probe+vehicle+data%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Optimizing location of variable message signs using GPS probe vehicle data.</a> PLoS ONE. 13 (7), e0199831(2018).</li>
</ol>

저자는 공개 할 것이 없다.

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 수집의 전제인 스터디의 도로 기하학적 모양과 유사해야 합니다. 2) 레이더 신호를 차단할 수 없는 충분한 간격을 찾아 레이더 및 기타 장비의 설정 위치를 결정합니다. 드론과 같은 일부 최첨단 기술을 사용하여 교통 작업을 감지할 수 있습니다. 전체 관측 구역은 나무나 건축과 같은 장벽이 없어야 합니다. 3) 마지막으로, 데이터 수집 시간은 한 위치에서 3 시간 이상이어야한다. 시간은 아침과 저녁 피크뿐만 아니라 낮의 계곡 상황을 반영해야합니다. 혼잡 시간은 관찰 또는 다른 신뢰할 수있는 교통 게시자에서 얻을 수 있습니다.<...

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.

<table><tbody><tr><td>배터리</td><td>Beijing Aozeer Technology Company</td><td>LPB-568S</td><td>용량: 3.7V/50000mAh. 2개의 포트, DC 1 출력: 19V/5A(최대), 노트북 1개용. DC 2 출력: 12V/3A(최대), 레이더 1개용.</td></tr><tr><td>배터리 케이블</td><td>Beijing Aozeer Technology Company</td><td>카탈로그 번호 없음</td><td>하나의 노트북에 하나의 배터리를 연결합니다.</td></tr><tr><td>카메라</td><td>SONY</td><td>a6000/as50r</td><td>카메라로 촬영한 동영상은 1080p로 해상도가 1920*1080입니다.</td></tr><tr><td>카메라 삼각대</td><td>WEI FENG</td><td>3560/3130</td><td>카메라 삼각대 높이는 1.4m입니다.</td></tr><tr><td>노트북</td><td>Dell</td><td>C2H2L82</td><td>Windows 7 기본 시스템을 운영합니다.</td></tr><tr><td>Matlab 소프트웨어</td><td>MathWorks</td><td>R2016a</td><td></td></tr><tr><td>레이더</td><td>Beijing Aozeer Technology Company</td><td>SD/D CADX-0037</td><td></td></tr><tr><td>레이더 소프트웨어</td><td>Beijing Aozeer Technology Company</td><td>데이터로거</td><td></td></tr><tr><td>레이더 삼각대</td><td>Beijing Aozeer Technology Company</td><td>카탈로그 번호 없음</td><td>레이더와 연결할 수 있는 해당 삼각대, 높이는 최대 2m입니다.</td></tr><tr><td>반사 조끼</td><td>사용자 정의</td><td>카탈로그 번호</td><td></td></tr><tr><td>없음 VISSIM 소프트웨어</td><td>PTV AG 그룹</td><td>PTV vissim 10.00-07 학생 버전</td><td></td></tr></tbody></table>

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

Evaluation of an Exclusive Spur Dike U-Turn Design with Radar-Collected Data and Simulation

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.

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 교통을 통해, 4번 흐름은 서쪽에서 서쪽으로 유턴 교통량이 있다.
ESUL의 내부 2 차선의 기능은 우회, 감속, 유턴, 가속, 진입로 를 찾고, 유턴 차량을 병합하는 것입니다. 스퍼 다이크 부분은 핵심 부품이며 일반 유턴 디자인과는 다릅니다. 이 부분은 트래픽 흐름이 약간 바깥쪽으로 이동(1차선 폭)을 강제로 이동하고 스퍼 다이크 후 통행량과 유턴 트래픽을 분리할...

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.

Traditional U-turn designs can improve operational features obviously, while U-turn diversions and merge segments still cause traffic congestion, ...

이 비디오는 레이더에 의한 교통 데이터를 수집하고 시뮬레이션 모델에 의한 평가 과정을 보여주는 것을 목표로 합니다. 유턴 중앙분리대를 통과할 때마다 자동차가 속도를 늦추고 멈출 수 있는 방법을 찾았습니다. 그래서 우리는 경유 차량과 유턴 차량을 분리하고 유턴 차량으로 인한 교통 문제를 줄이기 위해 특별한 유턴 차선을 설계하고자 합니다.당사는 레이더를 사용하여 실제 교통 데이터를 수집하고 WaSiM 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 이러한 가까운 지역 유턴 차선의 개선을 평가합니다. 두 개의 레이더를 차량의 양방향 방향에 동시에 사용해야 합니다. 아침 피크의 교통 운영 상황.한편 저녁 피크 는 우리의 데이터를 모두 수집해야합니다. 트래픽 데이터 수집에는 적어도 두 가지 방향 데이터가 필요합니다. 필요한 모든 장비는 다음과 같습니다 : 두 레이더, 노트북, 배터리, 케이블, 카메라 및 레이더및 카메라에 대한 해당 삼각대, 안전을 위해 모든 사람을 위해 반사 조끼가 필요합니다.처음에 모두를위한 반사 조끼를 착용. 레이더 삼각대를 준비하고 삼각대를 가능한 한 높이 확장합니다. 삼각대 상단에 레이더를 설치하고 잠급다.길가 옆에 약 반 미터의 레이더를 설정합니다. 레이더를 수직으로 조정하고 차량 방향 또는 반대 방향을 향합니다. 전원 배터리를 켭니다.노트북을 전원 배터리에 연결합니다. 레이더 전원 케이블을 연결하고 레이더 데이터 USB를 랩톱으로 연결합니다. 그런 다음 모든 케이블이 잘 연결됩니다.노트북을 켭니다. 레이더 옆에 카메라를 설치하여 차량 흐름을 촬영합니다. 이제 모든 장비 설치가 완료되었습니다.레이더 소프트웨어를 엽니다. 통신 확인을 클릭 "레이더 ID 번호를 선택하고, 그것은 레이더감지 표시됩니다"ID 번호와 함께 감지. "RLU 시간 읽기 클릭"을 설정하고 RLU 시간을 연속적으로 설정하려면 조사 설정을 클릭합니다.그런 다음 조사를 시작하십시오"라고 클릭하고 대화 상자를 닫습니다. 실시간 보기를 클릭"레이더 상태를 확인합니다. 차량이 레이더 위치를 통과하면 레이더에 의해 데이터가 캡처됩니다.즉, 모든 부품이 잘 작동한다는 것을 의미합니다. 실시간 확인 창을 닫고 조사 설정 "종료 조사 선택"을 클릭한 다음 대화 상자를 닫습니다. 데이터 다운로드"데스크톱을 찾아 데이터를 저장하고 파일에 대한 이름을 입력합니다.다운로드 시작"버튼을 클릭합니다. 데이터 수집을 완료하려면 확인"을 클릭합니다. 조사 설정을 클릭"한 다음 데이터 기록 지우기를 클릭하고 다음 대화 상자에 확인하여 레이더의 내부 메모리를 지웁울 수 있습니다.위치는 연구의 교차 유형과 유사해야 합니다. 고속도로의 유턴 중앙분리선이 필요하며, 조사관의 레이더및 안전에 필요한 충분한 시야와 여유가 필요합니다. 위치는 장비와 조사관을위한 충분하고 안전한 장소가 있어야합니다.레이더 방향을 조정합니다. 레이더 옆에 카메라를 설치하여 모든 차선을 캡처할 수 있습니다. 보행자 다리에 모든 장비를 설치하는 과정을 반복합니다.데이터 수집 중에 모든 장비가 잘 작동하는지 계속 확인하십시오. 레이더 데이터 파일에서 궤적과 속도를 추출하고 비디오에서 트래픽 볼륨을 가져옵니다. 가장 높은 트래픽 볼륨 그룹을 대표 데이터로 선택합니다.개방형 시뮬레이션 소프트웨어. 내부 지도"버튼을 클릭하고 맵을 확대하여 데이터 위치를 찾습니다. 왼쪽에서 링크"를 클릭한 다음 커서를 링크의 시작 위치로 이동하고 마우스 오른쪽 단추를 클릭합니다.새 링크를 선택합니다. 입력 링크 이름, 차선 수, 다음 확인을 클릭 "도서에 링크를 그릴 커서를 드래그합니다. 링크를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 점 추가"포인트 추가 및 직접 점을 선택하여 맵의 실제 경로 정렬로 링크를 부드럽게 만듭니다.이 단계를 세 번 반복하여 유턴 중앙분리대를 제외한 4개의 세그먼트를 작성합니다. 마우스에 오른쪽 버튼을 넣고 키보드의 제어 버튼을 누릅니다. 한 링크의 끝점을 인접한 링크로 드래그하여 링크를 연결합니다.이 단계를 반복하여 모든 링크 및 유턴 경로를 연결합니다. 상단 막대에서 기본 데이터"를 선택합니다. 배포를 선택하고 원하는 속도를 클릭"새로운 원하는 속도를 추가하고 이름을 지정하기 위해 하단의 링 크로스 엔드 버튼을 클릭합니다.대표 데이터에서 수집된 입력 최대 속도는 당사의 속도만큼 높으며 모든 속도는 최소 원하는 속도로 계산됩니다. 원하는 속도로 기본 데이터를 삭제합니다. 상단 막대에서 목록"버튼을 선택합니다.개인 전송을 클릭"다음 차량 구성을 클릭 "새로운 차량 구성을 추가하려면 링 크로스 추가 버튼을 클릭합니다. 그런 다음 자동차를 위한 마지막 단계에서 원하는 속도 벨트"를 선택하고 추가 버튼을 클릭하여 다른 차량 유형 트럭을 추가합니다. 자동차와 트럭의 입력 볼륨과 대표 데이터에서 실제 흐름.왼쪽 메뉴 바에서 차량 경로"를 선택합니다. 커서를 하나의 링크를 시작점으로 상류로 이동합니다. 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 새 정적 차량 라우팅 결정 추가"파란색 커서를 드래그하여 지도의 모든 차량 경로를 실제 경로로 그립니다.왼쪽 메뉴 바에서 속도 영역 을 선택합니다." U-turn 개방의 오프 경로를 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음 새로운 감소된 속도 영역을 선택합니다. 영역의 길이는 대표 데이터에 따라 다릅니다.속도 변경 길이와 양방향이 영역을 구축합니다. 왼쪽 메뉴 모음에서 충돌 영역을 선택합니다. 중앙분리대 개구부에는 4개의 노란색 충돌 영역이 표시됩니다.노란색 영역을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 상태 설정"을 선택하여 실제 상황으로 결정되지 않습니다. 차량 이동 시간을 선택합니다"왼쪽에서. 하나의 링크의 시작 부분에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고, 새로운 차량 이동 시간 측정 추가를 선택"하나의 차량 이동 시간 측정을 구축하기 위해 링크의 끝으로 커서를 드래그합니다.모든 차량 노선에 대해 이 단계를 반복합니다. 왼쪽에서 차량 입력을 선택한 다음 한 링크의 시작점을 클릭하고 오른쪽 클릭 새 차량 입력 추가"다음 마우스를 왼쪽 하단으로 이동하고 대표 데이터에서 입력 볼륨을 입력합니다. 모든 링크에 대해 이 단계를 반복합니다.비교로 다른 ESUL 시뮬레이션 모델을 구축. 유턴 개구부만 수정해야 합니다. 인터페이스 상단의 파란색 재생 버튼을 클릭하면 시뮬레이션이 시작됩니다.재생 버튼 왼쪽의 축척을 드래그하여 시뮬레이션 속도를 조정합니다. 그리고 계측기 버튼 빠른 모드는 최대시뮬레이션 속도를 만들 수 있습니다. 시뮬레이션이 끝나면 모든 결과가 인터페이스 하단에 표시됩니다.결과는 다음 단계에서 분석됩니다. 시뮬레이션 모델에 수집된 데이터를 입력합니다. 시뮬레이션을 실행하고 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있습니다.시뮬레이션 볼륨은 결과에서 생성된 다음 수집된 볼륨과 비교할 수 있습니다. 수집된 볼륨과 시뮬레이션된 볼륨의 차이를 평균 절대 백분율 오류라고 합니다. MAPE가 작을 때 시뮬레이션 정확도가 허용됩니다.대표 데이터는 U-turn 비율, 볼륨 및 기타 매개 변수의 세 그룹 데이터를 마무리합니다. U-턴 비율을 5개의 범주로 나누고 볼륨을 9개의 범주로 나누고 다음 상황에서 다른 매개 변수를 안정적으로 유지합니다. 그래서, 모든 상황을 커버 45 시뮬레이션.이러한 모든 시뮬레이션 결과는 ESUL의 효과와 개선을 확인합니다. 결과에는 이동 시간, 지연 및 정지 횟수의 세 가지 인덱스가 표시됩니다. 결과는 모든 교통 상황에서 ESUL의 상당한 개선을 보여줍니다.WaSiM 시뮬레이션에 필요한 세 가지 인덱스는 이동 시간, 지연 및 정지 횟수입니다. 수집된 데이터와 시뮬레이션 결과를 통해 독점적인 유턴 설계의 개선이 이모든 것입니다. 엔지니어링에 적용할 수 있는 쉬운 방법으로 현실적인 문제를 해결하고자 합니다.이 메서드는 단일 교차 또는 짧은 세그먼트에서 사용할 수 있습니다. 이 측정값의 핵심 단계는 실제 트래픽 데이터 수집 및 빌드된 시뮬레이션 모델입니다.

evaluation-an-exclusive-spur-dike-u-turn-design-with-radar-collected

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

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