Summary
このプロトコルは、シミュレーションによる微視的な交通問題を解決するプロセスについて説明します。全体のプロセスは、データ収集、データ分析、シミュレーションモデル構築、シミュレーションキャリブレーション、および機密分析の詳細な説明が含まれています。この方法の変更とトラブルシューティングについても説明します。
Abstract
従来のUターン設計では運用機能が明らかに改善されますが、Uターンの転換とマージセグメントは依然として交通渋滞、競合、遅延を引き起こします。伝統的なUターン設計の欠点を解決するために、専用のスパー堤Uターンレーン設計(ESUL)が提案されています。ESUL の動作性能を評価するには、トラフィックシミュレーションプロトコルが必要です。シミュレーションプロセス全体には、データ収集、データ解析、シミュレーションモデル構築、シミュレーションキャリブレーション、およびセンシティブ解析の5つのステップが含まれます。データ収集とシミュレーション モデルの構築は、2 つの重要な手順であり、後で詳しく説明します。評価では3つのインデックス(移動時間、遅延、ストップ数)が一般的に使用され、実験のニーズに応じて他のパラメータをシミュレーションから測定することができます。結果は、ESULが従来のUターン設計の欠点を著しく減少することを示している。シミュレーションは、単一または複数の隣接する交差または短いセグメントなど、微細な交通問題を解決するために適用できます。この方法は、大規模な道路網やデータ収集のない評価には適していません。
Introduction
交差点や短い区間での交通渋滞などの交通問題は、道路設計、変更信号タイミング、交通管理測定、その他の交通技術1、2、3、4を最適化することで解決または改善することができます。これらの改善は、元の状況と比較して、トラフィック フローの操作にプラスまたはマイナスの影響を与えます。交通操作の変化は、交差点やセグメントの実際の再構築ではなく、交通シミュレーションソフトウェアで比較することができます。トラフィックシミュレーション方法は、特に異なる改善計画を比較したり、改善の効果を評価する場合に、1つ以上の改善計画を提案する場合に迅速かつ安価なオプションです。本稿では、排他的なスパー堤Uターンレーン設計5の交通流運用機能を評価することにより、シミュレーションによる交通問題を解決するプロセスを紹介します。
Uターンの動きは、道路上のUターン中央値の開口部を必要とする広範な交通需要ですが、これは議論されています。Uターン開口部を設計すると交通渋滞が発生する可能性がありますが、Uターン開口部を閉じるとUターン車の迂回が発生する可能性があります。Uターン車と直流左折車の2つの動きは、Uターンの開口部を必要とし、交通の遅延、停止、あるいは事故を引き起こします。シグナライゼーション6、7、専用左折車線8、9、自律走行車10、11などのUターン動作の欠点を解決するための技術が提案されている。上記のソリューションには制限的なアプリケーションがあるため、Uターンの問題には改善の可能性が残っています。新しいUターン設計は、特定の条件下でより良いソリューションとなり、既存の問題に対処できる可能性があります。
最も一般的な U ターンの設計は、図1 に示すように、中央値の U ターン交差 (MUTI)12、13、14、15です。MUTI の重要な制限は、U ターン車両と通過車両を区別できず、交通の競合が依然として16,17に存在することです。変更されたUターン設計は、排他的なスパー堤Uターンレーン(ESUL;図2)ここで提案され、中央分離帯の両側に排他的なUターンレーンを導入することにより、交通渋滞を減少させることを目的としています。ESUL は、移動時間、遅延、および 2 つのフローのチャネライズによるストップ数を大幅に削減できます。
ESUL が通常の MUTI よりも効率的であることを証明するには、厳密なプロトコルが必要です。ESUL は理論モデルの前に実際に構築することはできません。したがって、シミュレーションが必要です18.交通フローパラメータを使用して、いくつかの主要なモデルは、運転行動モデル20、21、車の次のモデル22、23、Uターンモデル4、車線変更モデル21などのシミュレーション研究19で使用されています。交通流シミュレーションの精度は広く受け入れられている16,24.この調査では、ミューティと ESUL の両方が収集されたデータとシミュレートされ、ESUL による改善を比較します。精度を保証するために、ESUL の機密分析もシミュレートされ、さまざまなトラフィック状況に適用できます。
このプロトコルは、実際の交通問題を解決するための実験的な手順を提示します。交通データ収集、データ分析、およびトラフィック改善の全体的な効率の分析のための方法が提案される。手順は、1)交通データ収集、2)データ解析、3)シミュレーションモデル構築、4)シミュレーションモデルのキャリブレーション、5)動作性能の感度解析の5つのステップで要約できます。5 つの手順でこれらの要件のいずれかが満たされていない場合、プロセスは不完全であり、有効性を証明するには不十分です。
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Protocol
1. 機器の準備
- レーダー、ラップトップ、バッテリー、レーダーやノートパソコン、カメラ、レーダーとカメラの三脚の2方向のトラフィックフローを収集するために、次のデバイスのそれぞれを準備します。
注:レーダーとその対応するソフトウェアは、車両速度と軌道を収集するために使用され、これはスピードガンよりも正確です。他の機器が車両速度、軌道、および体積を収集するために利用可能な場合、レーダーは唯一の選択肢ではありません。大型車でレーダー信号を簡単にブロックできるため、カメラで撮影した動画を車両のカウントに使用できます。調査中、天候が雨や晴れである場合、機器の保護が必要です。特に晴れた日には、装置が高温に達してシャットダウンする可能性があるため、この状況では傘や冷却装置が必要です。
2. 機器の試験
- すべての調査官が反射ベストを着用していることを確認します。
- レーダー三脚を準備し、できるだけ高く伸ばします。道端で信号がブロックされないように、2 mより高い三脚を設定します。
- 三脚の上にレーダーをインストールし、レーダーをロックします。
- 路側に約0.5mのレーダーを設定し、レーダーを垂直に調整し、車両の方向または反対方向に向かいます。道路とレーダーの間の角度をできるだけ小さくしてください。
注:レーダーはせいぜい200mを検出できます。レーダーが車線に近づきすぎると、通過する車両に吹き飛ばされる可能性があります。したがって、0.5-1.0 m は車線までの通常の距離です。 - 電源バッテリの電源を入れ、ラップトップを電源バッテリに接続します。レーダー電源ケーブルを接続し、レーダーデータUSBをラップトップに差し込みます。すべてのケーブルが接続されたら、ラップトップの電源を入れます。
- 車両の流れを撮影するためにレーダーの隣にカメラを設定します。
- レーダーソフトウェアを開く
- [通信チェック] をクリックし、ドロップダウン リストからレーダー ID 番号を選択します。これは、ID番号で検出レーダーが表示されます。
- [調査の設定] をクリックします。ポップアップメニューで「RLU 時間を読む」をクリックすると、左側のデバイス時間が変わります。次に、[RLU 時刻の設定] をクリックすると、左側のPC の現在時刻も変更されます。
- [調査の開始] をクリックすると、デバイスの動作状態が [データの記録が進行していない] および[デバイス内のデータの記録] に変わります。[閉じる] をクリックしてこのダイアログ ボックスを閉じます。
- 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します。新しいダイアログ ボックスが表示され、レーダー データが迅速にロールされます。これは、レーダーが車両を検出し、うまく機能することを意味します。コレクションが終了するまで、このダイアログ ボックスは開いたままにします。
注:車両は、レーダーを通過するときにレーダーによってキャプチャすることができます。 - ダイアログ ボックスで [閉じる] をクリックして、コレクションを終了します。
- [調査の設定] をクリックします 。 |調査を終了し、 ダイアログ ボックスで確認します。[閉じる]ボタンをクリックします。
- メインメニューで[データのダウンロード]を選択します。[参照] をクリックして、レーダー データを保存する場所を選択します。スプレッドシートの個々の名前を入力します。[ダウンロードの開始] ボタンをクリックすると、進行状況バーが表示され、ダウンロード後にダイアログ ボックスが表示されます。[確認] をクリックしてデータ収集を完了します。
- [調査の設定] をクリックします 。 |データ レコードを消去し、次のダイアログ ボックスで確認してレーダーの内部メモリをクリアします。
注:データ収集場所に出発する前に、すべての機器のテストが必要です。すべての部品がうまく機能する場合は、すべての機器をデータ収集場所に移動します。
3. データ収集
- データ収集場所の選択 (図 3)
- 研究で使用される交差点タイプに類似した適切な場所を選択します。
注: これは、場所の選択で重要な要件です。場所の形状、交通の流れ状況、交通信号制御、その他の制御はすべて考慮する必要があります。研究サイトが類似するほど、結果はより正確になります。高速道路のUターン中央値開口部が必要です。十分に長い視線とクリアランスが必要であり、レーダーと調査官の安全に必要です。レーダーの検出距離と車両停止距離に基づいて、視線は、位置から上流方向に少なくとも200メートルでなければなりません。 - レーダーの方向のクリアランスを確認します。木、低木、歩道橋、交通標識、街灯が見えないようにしてください。
- 場所が機器と調査官にとって安全な場所であることを確認してください。機器が道路側または道路の上に設定されているかどうかは、地形によって異なります。
- ドライバーの注意を引かないように、人里離れた場所に機器を置きます。
注: 以前の経験によると、一部のドライバーは、調査装置が表示されると、エラーが発生する場合に速度が低下することがあります。データ取得装置は、スピード違反車両を計測する交通警察の測定装置と見なすことができます。
- 研究で使用される交差点タイプに類似した適切な場所を選択します。
- 交通データの収集
- 収集時間を選択します。
- 3時間のデータを収集する:朝のピーク時に1時間、正午の谷で1時間、夕方のピーク時に1時間。
- 交通調査報告書、交通警察、または交通ビジネス企業25、26 (図4)から正確なピーク時間と谷間時間を確認します。
注: 参照としてトラフィック レポートまたは分析がない場合は、上記の 3 つの期間に 3 時間のデータを収集し、最も高いデータを選択します。 - シミュレーションモデルと解析セクションに、1時間の期間で交通量が最も多いデータを入力します。残りの 2 時間のデータは、最後に検証するために使用します。
- 機器の設定
- レーダーの方向を調整し、すべての車線をキャプチャできるレーダーの横にカメラを設定します。横断2の全機器を歩道橋に設置するプロセスを繰り返します。
注: レーダー前のクリアランスは、U ターン動作の全範囲をカバーするために、できるだけ長く広くする必要があります。EW(東から西)レーダーは交通の流れに直面し、WE(西から東)レーダーは道路の位置合わせのために車両の尾に向かいます(図5)。車線の内側と外側の面に機器を設定した結果の違いはありません。レーダー位置の内側または外側は、レーダー データを持つ軌道図形の座標系にのみ影響します。レーダーがトラフィック フローに直面すると、検出された走行速度は負の値になり、データ処理中に逆方向にする必要があります。レーダーがトラフィックフローに直面すると、検出された走行速度は正の値になり、直接使用できます。 - レーダーとカメラの前に隙間を確保するために、ブリッジの手すりよりもわずかに高いようにレーダーとカメラを設定します。
注:レーダーは道端の集落ほど高くなる必要はありません。
- レーダーの方向を調整し、すべての車線をキャプチャできるレーダーの横にカメラを設定します。横断2の全機器を歩道橋に設置するプロセスを繰り返します。
- レーダー、ラップトップ、カメラのタイミングがリアルタイムに一致していることを確認します。
- 2つのレーダーとカメラを同時に起動して、時間をスケジュールします。
- データ収集中にレーダーとカメラが通常 5 分ごとに動作するかどうかを確認し、すべてのパーツが正常に動作することを確認します。
- データ収集を終了し、レーダー データをスプレッドシートとして、識別された名前 (表 1)で出力します。
- 収集時間を選択します。
4. データ分析
- 計算ソフトウェアを使用してレーダーデータを抽出し、操作速度と軌道の数字をスプレッドシートから描画します。
注: スプレッドシートには、X/Y 座標と X/Y 速度が含まれています。 - 図の明らかに離散点を削除します。これらのポイントはレーダーエラーです。
注:レーダーは広い範囲の領域を検出するため、データにはターゲット車両、反対の車両、非自動車の車線に非自動車が含まれる場合があります。すべてのデータを数値としてプロットする場合、3車線のターゲット車両は明らかであり、残りの点は「明らかに離散的なポイント」です。検出領域は図3では直進しており、3車線の幅が知られており、ソフトウェアでは「明らかに離散点」を削除することができます。図 6b,dに示すように、必要な点をプロットします。 - トラフィックのビデオを再生し、トラフィックの量と種類を取得するために手動でカウントします。
注:車はサイズに応じて車やトラックに分けることができます。6 m以内のすべての車、タクシー、小型トラックは、ここでは車として分類されます。大型トラックやバスはすべてトラックに分類されます。 - 最も高いトラフィック・ボリューム・グループを代表データとして選択し、セクション 5 で説明するシミュレーションに入力します。
注: シミュレーションおよび感度解析では、データのグループが 1 つだけ必要です。他の 2 つのグループからのデータは、検証としてシミュレートされます。
5. シミュレーションモデルの構築
- 道路の建設
- シミュレーションソフトウェアを開きます。インターフェイスの上部にある[マップ] ボタンをクリックし、マップをズームしてデータ収集場所を見つけます。
- 左側の[リンク]をクリックし、リンクの開始位置にカーソルを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、リンク名とレーンの数を入力して、[OK]をクリックします。カーソルをドラッグして、マップ上にリンクを描画します。
- リンクを右クリックし、[ポイントの追加 ]を選択します。ポイントを追加してポイントをドラッグすると、マップ内の実際の道路の位置合わせでリンクが滑らかになります。
- U ターンの中央の開口部を除き、4 つのセグメントを作成するには、手順 5.1.2 および 5.1.3 3x を繰り返します。
- マウスの右ボタンとキーボードのCtrlボタンを押したまま、1 つのリンクの端点を隣接リンクにドラッグしてリンクを接続します。このパーツは「コネクタ」と呼ばれ、より多くの点が追加されるにつれて滑らかになります。
- ステップ 5.1.5 を繰り返して、すべてのリンクと U ターンルートを接続します。
- 希望速度の入力
- 上部のバーから[基本データ] を選択し、[分布 |希望速度。
- 下部にある緑色の十字の追加ボタンをクリックして、新しい速度を追加し、名前を付けます。
- [望ましい速度分布]ダイアログボックスで、代表データから収集した最大速度を最大希望速度として入力し、次に、代表データから計算された平均速度を最小の希望速度として入力します。デフォルトのデータを削除します。
- この希望する速度の名前を入力します。
- 手順 5.2.3 および 5.2.4 を繰り返して、すべての希望速度(WE、EW、WW U ターン、EE U ターン)を作成します。
- 車両構成
- トップバーからリストボタンを選択し、プライベートトランスポート |をクリックします。車両の構成.
- 下部にある緑色のクロス追加ボタンをクリックして、新しい車両構成を追加します。ステップ 5.2 で構築された希望の速度を「車」として選択します。
- 緑色のクロス追加ボタンをクリックして、車両タイプのバス/トラックをHGVとして追加します。ステップ 5.3.2 で行ったのと同じ速度を選択します。
- 代表的なデータからRelFlowでの車とトラックの量を入力します。
- 手順 5.3.2~5.3.5 を繰り返して、すべての車両構成(WE、EW、WW U ターン、EE U ターン)を作成します。
- 車両ルート
- 左側のメニューバーから車両ルートを選択します。
- 開始点として 1 つのリンクの上流にカーソルを移動し、右クリックして、[新しい静的車両ルーティング決定の追加] を選択します。
- データ収集で車両ルートを表す青いカーソルをドラッグします。このステップ 4x を WE、EW、WW U ターン、EE U ターンで繰り返して、すべての車両ルートを描画します。
- 減速エリア
- 左側のメニューバーから「減速エリア」を選択します。
- U ターンオープンのアップストリームで右クリックし、[新しい減速領域を追加]を選択します。
注: エリアの長さは、代表的なデータと速度変更の長さによって異なります。 - この領域を両方向に構築します。
- 紛争地域
- 左側のメニューバーから[競合領域]を選択します。4つの黄色の競合領域が中央の開始セクションに表示されます。
- 黄色の競合領域を右クリックし、現実的な状況と競合領域が赤に変わるので、[状態を未確定に設定]を選択します。
- 4 つの競合領域すべてに対して、手順 5.6.2 を繰り返します。
- 移動時間の測定
- 左側のメニューバーから「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、[新しい車両移動時間の測定を追加]を選択します。
- カーソルをリンクの最後までドラッグして、1 台の車両移動時間の計測を作成します。すべての車両ルート(WE、EW、WW U ターン、EE U ターン)に対してこの手順を繰り返します。
- 各移動時間の計測に対応する方向の名前を付けます。
注: 改善設計と動作状況を比較するには、移動時間の測定の長さは両方のシミュレーション モデルで同じである必要があります。
- 車両入力
- 左側のメニューバーから車両入力を選択します。1つのリンクの始点をクリックし、右クリックして新しい車両入力を追加します。
- マウスを左下に移動し、代表的なデータから入力ボリュームを入力します。すべてのリンクに対してこの手順を繰り返します。
- 比較として別のESULシミュレーションモデルを構築し、Uターン開口部部品のみを修正する必要があります(図7および表2)。
- インタフェースの上部にある青い再生ボタンをクリックすると、シミュレーションが開始されます。再生ボタンの左側にあるスケールをドラッグして、シミュレーション速度を調整できます。
メモ:インストルメントボタンクイックモードでは、シミュレーション速度を最大にできます。 - シミュレーションが終了すると、すべての結果がインタフェースの下部に表示されます。結果を新しいスプレッドシートにコピーします。ここで、移動時間、遅延、およびストップの数は、分析27で評価される。
6. シミュレーションモデル校正
- 代表的なデータのトラフィック量をシミュレーションソフトウェアに入力し、シミュレーションを実行します(図8a)。
- シミュレーション結果のトラフィック量と収集したデータ量を比較します。
- 以下の式1を使用して容量を計算します。
(1)
Cは理想的な容量 (veh/h) を示し、htは平均最小ヘッドウェイ (複数可) を示します。 - 容量を使用して、方程式2に続く平均絶対パーセント誤差(MAPE)としてシミュレーション誤差を推定します。
(2)
ここで、nは、このスタディの 4 つの異なるフローを示し、Civはシミュレーション モデルでシミュレートされた容量 (veh/h)、C ifは調査のキャパシティ (veh/h) です。計算された MAPE を表 3に示します。
注: MAPE が小さい場合は、シミュレーション モデルを使用できます28,29,30. - シミュレーションソフトウェアの指示に基づいてパラメータ(すなわち、ランダムシード、車追従モデルタイプ、レーン変更ルールなど)を修正するか、シミュレーションモデル31、32、33、34を構築する際に上記のすべてのステップをチェックする。
(1)
(2)7. 感度解析
注: 感度分析プロセスは、図 8bに示されています。収集されたデータは、独自のパフォーマンス (図 9、表 4、表 5、および表 6)のみを反映できます。あらゆる状況下での効果を証明するために、可能なすべてのトラフィック状況とさまざまな組み合わせがシミュレーション モデルに入力され、すべての状況が MUTI と ESUL の間で確実にカバーされます (図 10および表 7)。
- 代表的なデータの車/トラック(バス)の比率と動作速度を選択します。これらのパラメーターを保持します。
- 感度解析ではUターン比を~0.03~0.15から0.03を増加させ、感度解析では5つのUターン比を意味します。
注:表 1の代表的なデータによると、U ターンレートの範囲は 0.04-0.15 です。 - 693 veh/h (0.1 V/C) の増加で、~0.2~1.0 V/C のトラフィック量を設定します。表 7)、感度分析での 9 つのボリュームを意味します。
注: 設計速度が 80 km/h の場合、AASHTO の高速道路能力マニュアル35に従って、3 車線のセグメントを持つ都市高速道路の最大交通量は 6,930 veh/h です。 - 45 の状況をすべてシミュレートし、現在の状況 (MUTI) と改善された状況 (ESUL) の両方で結果を保存します。
- 移動時間と遅延の改善を確認するには、比率 = (MUTI - ESUL)/MUTI x 100% を計算します。短縮時間 = MUTI - ESUL を計算して、ストップ数の改善を確認します。
注: 最終結果 (図 10)では、ESUL がトラフィック状況を改善し、負の値 (<0) の結果は逆の値を表します( >0)結果は、正の結果です。
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Representative Results
図 2は、U ターンの中央の開口部の ESUL の図を示しています。WENSは4つの基本的な方向を意味します。幹道路には2つの方向を持つ6つの車線があります。グリーンベルトは、両側の非電動車線を分割し、中央の2つの方向を分割します。流れ1は東から西に通り、流れ2は東から東へUターン流れ、流れ3は西から東へ交通を通り、流れ4は西から西Uターンの交通である。
ESULの内側の2レーンの機能は、迂回、減速、Uターン、加速、ヘッドウェイを探し、Uターン車をマージすることです。●スパー堤は芯パーツで、通常のUターンデザインとは異なります。この部分は、トラフィック フローをわずかに外側に移動させ(1 車線幅)、スパー 堤破後の通行トラフィックと U ターン トラフィックを分離する可能性があります。
スパー堤防設計には3つの大きな違いがあります。まず、車線全体を外側に移動させることで、通行からの影響を避けるために、特定のUターンレーンを提供します。マーキングと比較して、ドライバーはスパー堤防を横切ることができず、2つの流れを36、37に分割するために車線をたどる必要があります。第二に、それは対称的に両方の2方向Uターン要求を設計することによって土地を最大限に使用する。第三に、スパー堤は車両の異なるUターン半径を調整し、柔軟に土地を使用します。
図 3は、中国陝西省西安市の第 2 ループ道路の北西角にある標準的な中央の開口部であるデータ収集場所を示しています。この研究のループ道路は6車線で構成され、ループ道路の速度制限は80km/h(図3a)です。車線の幅は3.5 m、中央値の幅は平均で1.2 mです。中央の開口部は幅10m、長さは17mです。2つの非モーター車レーン(9 m幅)が両側にあり、1.5mのグリーンベルトがメインレーンからそれらを分割します(図3b)。
中央の開口部の近くの上流と下流のインターチェンジ間の距離は 5.1 km です(図 3a)。このセクションには入口や出口がないため、中央の開口部が200mに達した後の動作速度は制限速度に達する可能性があります。中央の開口部から、上流インターチェンジまで 1.4 km、下流インターチェンジまで 3.6 km です。Uターン開口部が設計されていない場合、車両は10km(せいぜい9分の遅延)の迂回を行います。Uターン車は、交差点で会議を行う際に長い間待つか、参加を余儀なくされ、交通の遅延や停止を引き起こします。図4は、朝のピークが午前7時から午前9時まで、夕方のピークが17:00から19:00まで現れ、谷(深夜を除く)が12:00から14:00まで現れる様子を示しています。
東西のすべてのトラフィックの速度を図 6aに示します。Uターンの開口部は、水平軸で約70mで発生します。減速と加速は70m付近で明らかであり、車両がUターン車の影響を受けたことを示しています。図6aのピーク値は80km/h以下で、ポイントは主に40km/h以下で集中化されており、動作速度が制限速度(80km/h)よりずっと低かっていることを示しています。図6bは、東から西への交通の流れの軌跡を示す。3車線とUターン車の軌跡は、図で簡単に特定できます。最も低い軌道は濃い青色で、その上の2つの軌道よりも広く、Uターン車と車両間のマージを示しています。マージの動きは 60 m から始まり、20 m のマージ セグメントを表す 40 m で終わります。内側の車線の通行は、Uターン車によって深刻な影響を受けました。
図6cは、西から東への流れの速度である。Uターンの開口部で走行速度が80mに達すると、それは増加し始めます。結果は、WW Uターンフローが(マージ移動ではなく)転用運動による流れによるWEに対する影響が小さかったことを示しています。図 6b.0 km/h から始まるポイントは、WW U ターン車両が車両全体の停止と減速を引き起こしたことを示します。図 6dは、通行トラフィックと U ターン トラフィックの西から東への軌道を示しています。Uターンセクションには高い木があり、Uターンの動きを検出するためのレーダー信号をブロックします。
図 7は、ESUL 設計の半分を示しています。車線 1 と 4 は通行車線で、レーン 2 と 3 は U ターンレーンです。各セクションの計算は、以前に公開されたガイドライン35、38と研究39、40に基づいています。セクションABは道路のアライメントプロセスに基づいており、セクションBCは運転者の反応時間と移動手順に依存し、セクションCDは気晴らし部分であり、セクションDEは減速および安全距離を含む。セクション EF は、U ターンに十分な領域を提供します。セクションFHとHIは、加速、ヘッドウェイの発見、および結合された運動を別々に含みます。すべてのセクションは、設計速度 80 km/h に従って表 2に示します。
図 10a は、フロー 1 移動時間率が ESUL と共に 20% ~ 40% 以内のすべてのトラフィックの組み合わせで減少したことを示しています。遅延は35%-70%大幅に減少しました(図10b)。ストップの数はわずかに減少し、最大値は 0.4 (図 10c)です。ESUL は、あらゆる状況で EW スルートラフィックに対して大幅な改善を示しました。図9e、f及び図10dは、流れ2(EE Uターン車)の感度結果を示す。EE Uターン車の3つの指数はすべて大幅に改善されました。図 10dに示す移動時間は、交通量の増加に伴って 20% から 70% 減少しました。図 10eの遅延は移動時間よりも減少し、ピーク値で 100% 近くに達しました。最小改善率は70%を超えた。図 10fに示すストップ数に対する大幅な改善は、せいぜい 6 に達しました。
図9i、jおよび図10hは、流量3(車両を介したWE)の感度結果を示す。フロー1と同様の傾向で、フロー3はESULで大幅に改善されました。図 10時間で移動時間が40%から 50%減少しました。図 10iでは遅延が50%から 90%減少しました。図 10jでは、ストップの数はせいぜい 0.4 倍しか減少しなくなりました。フロー4では、WWUターン車と感度の結果を図9のl,mおよび図10kに示す。移動時間は、交通量が増加すると 20~60% 減少しました (図 10k)。図 10lでは、トラフィック量が 1,386 veh/h で U ターン率が 0.06 であった場合、遅延が 1% 増加しました。遅延は、残りの範囲で54%-97%大幅に減少しました。ストップの数は最大で6倍まで減少します(図10m)。
図1:中央値Uターン交点(MUTI)の例。2つのデザインは、道路上の共通のUターン開口部を表していますが、Uターン車は、同じ方向または反対方向の流れで、通過車両との交通衝突を引き起こす可能性があります。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 2: 州道幹線道路の ESUL 設計図W = 西、E = 東、N = 北、S = 南。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 3: 西安の北西隅の 2 番目のループ道路の中央分離帯のデータ収集場所座標: 108.903898, 34.301482.(a) 調査場所の概略図。(b) Uターン中央の開口部のMUTI。画像は150mの高さでドローンで撮影されました。この図の大きなバージョンを見るにはここをクリックしてください。
図 4: 24 時間の輻輳指数(a) 2015年から2017年までの主要都市の24時間の混雑傾向 2015 年25.(b) 西安の24時間の輻輳遅延指数(2019年5月22日25日、26日)パネル a のデータは、中国の Web マッピング ナビゲーション プロバイダー41によって提供される中国の主要都市2017年交通分析レポート 25 から取得されます。パネルbのデータは、2019年5月22日26日に西安のリアルタイム輻輳指数から得られます。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 5: U ターン位置の歩道橋にレーダーを使用してデータを収集する。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 6: トラフィック フローの速度と軌道(a) 東西の車両の速度。(b) 東西の車両の軌跡。(c) 西から東への車両の速度。(d) 西から東への車両の軌跡。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 7: ESUL 設計のジオメトリ青い矢印は直線を通る車両を表し、赤い矢印はUターン車を表します。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図8:MAPEおよび感度分析の計算のフローチャート()MAPE の計算プロセス。(b) デリケートな分析のプロセス。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 9: 収集されたデータとの MUTI と ESUL の比較移動時間 (a) 、 遅延 (b) 、 ストップ数 (c) と朝のピーク (h) の比較移動時間 (d) 、 遅延 (e) 、 ストップ数 (f) と中間正午の谷 (h) の比較。移動時間 (h) 、 遅延 (i) およびストップ数 (j) と夕方のピーク (h) の比較。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図10:EWスルー、EE Uターン、WEスルー、WW Uターンを含むすべてのフローの感度分析。X 軸 = 異なる交通量、Y 軸 = U ターン比、Z 軸 = 改善率 (比率 = [MUTI - ESUL]/MUTI x 100%)移動時間と遅延で、停止回数の短縮時間(短縮時間 = MUTI - ESUL)(a-c)EW スルー フロー、(d-f)EE U ターン フロー、(h-j)WE スルー フロー、および(k-m)WW U ターン フロー。3 つの数字は、移動時間 (a,d,h,k), 遅延 (b,e,i,l) とストップの数 (c,f,j, m), です。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
| 項目 | 朝(07:00~08:00) | 真ん中正午(13:00-14:00) | 夕方(17:00-18:00) | |||||||||
| 方向 | 東西 | 私たち | 東西 | 私たち | 東西 | 私たち | ||||||
| 流量 | i = 1 | i = 2 | i = 3 | i = 4 | i = 1 | i = 2 | i = 3 | i = 4 | i = 1 | i = 2 | i = 3 | i = 4 |
| 車 | 4195 | 172 | 3442 | 504 | 3001 | 176 | 2460 | 402 | 1665 | 287 | 3296 | 394 |
| トラック | 86 | 10 | 56 | 16 | 79 | 7 | 60 | 41 | 11 | 6 | 38 | 35 |
| Uターン比 | 4281:182 | 3498:520 | 3080:183 | 2520:443 | 1676:293 | 3334:429 | ||||||
| 断言。速度 | 21.5 | 11.5 | 22.2 | 10.5 | 36.7 | 12.3 | 23.7 | 11.8 | 29.3 | 12.8 | 22.9 | 12.1 |
| 最大。速度 | 73.8 | 13.4 | 63.7 | 12.8 | 90.4 | 15.6 | 75.9 | 13.5 | 76.7 | 14.6 | 63.7 | 13.3 |
| 最小速度 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
表1:車両情報の収集0 km/h の最小速度は、移動を開始する前に一部の車両が停止したことを示します。
| 項目 | 説明 |
| LAB | 166 m. すべてのフローがわずかに外側に移動するための長さ |
| LBC | 185 m. フロー i = 4 の長さで U ターンサインを認識し、アクションを実行します。 |
| LCD | 50 m. 流れ i = 3 とフロー i = 4 を分離するためのディバージョンの長さ |
| LDE | 42 m. フロー i = 4 減速長さ |
| LEF | 半径= 7.26 m. 乗用車のUターン幅 |
| LFH | 180 m. 流れの加速長 i = 4 |
| Lハイ | 140メートル。フロー i = 4 のヘッドウェイをシークし、フロー i = 1 にマージする長さ |
表 2: ESUL の幾何学的パラメータ各セクションの計算は、以前に公開されたガイドライン35、38と研究39、40に基づいています。表 2の値は、設計速度 80 km/h で ESUL のパフォーマンスを評価するためにシミュレーション モデルに入力されます。
| 項目 | 朝(07:00~08:00) | 正午(13:00-14:00) | 夕方(17:00-18:00) | |||||||||
| 方向 | 東西 | 私たち | 東西 | 私たち | 東西 | 私たち | ||||||
| 流量 | i = 1 | i = 2 | i = 3 | i = 4 | i = 1 | i = 2 | i = 3 | i = 4 | i = 1 | i = 2 | i = 3 | i = 4 |
| 投資。容量 (veh/h) | 4281 | 182 | 3498 | 520 | 3080 | 183 | 2520 | 443 | 1676 | 293 | 3334 | 429 |
| シミュレートされた容量 (veh/h) | 4115 | 127 | 3571 | 501 | 3000 | 169 | 2484 | 360 | 1814 | 268 | 3381 | 409 |
| 個々のマゼ (%) | -3.9 | -30.2 | 2.1 | -3.6 | -2.6 | -7.4 | -1.4 | -18.7 | 8.2 | -8.5 | 1.4 | -4.6 |
| マペ (%) | -9.9 | -7.5 | -5.7 | |||||||||
表 3: シミュレーションのキャリブレーション結果調査とシミュレーションの間のキャリブレーションを表に示します。MAPE は数式 2 を使用して計算され、結果は許容範囲27,30です。
| 項目 | 移動時間 (複数可) | 遅延 (複数可) | ストップ数 | ||||||
| 流量 | ムーティ | ESUL | レート(%) | ムーティ | ESUL | レート(%) | ムーティ | ESUL | レート(%) |
| i = 1 | 17.7 | 12.5 | -29.4 | 7.2 | 4 | -44.4 | 0.19 | 0 | -100 |
| i = 2 | 33.2 | 14.1 | -57.5 | 17.4 | 0.4 | -97.7 | 1 | 0 | -100 |
| i = 3 | 18.3 | 9.9 | -45.9 | 5.6 | 1.6 | -71.4 | 0.06 | 0 | -100 |
| i = 4 | 27.8 | 15.7 | -43.5 | 14.8 | 3 | -79.7 | 0.89 | 0 | -100 |
表 4: 朝のピーク データを使用した MUTI および ESUL のシミュレーション結果朝のピーク時には、ESULはMUTIよりも大幅に改善されます。移動時間は29.4%から57.5%減少しました。遅延は44.4%-97.7%減少しました。ストップの数は完全に減少します。
| 項目 | 移動時間 (複数可) | 遅延 (複数可) | ストップ数 | ||||||
| 流量 | ムーティ | ESUL | レート(%) | ムーティ | ESUL | レート(%) | ムーティ | ESUL | レート(%) |
| i = 1 | 16.3 | 11.2 | -31.3 | 5.6 | 2.8 | -50 | 0.1 | 0 | -100 |
| i = 2 | 26.7 | 15.6 | -41.6 | 10.1 | 1.3 | -87.1 | 0.5 | 0 | -100 |
| i = 3 | 17.8 | 10 | -43.8 | 4.9 | 1.6 | -67.3 | 0.1 | 0 | -100 |
| i = 4 | 24.4 | 15 | -38.5 | 11.7 | 2.9 | -75.2 | 0.7 | 0 | -100 |
表 5: 中間正午データを含む MUTI および ESUL のシミュレーション結果正午には、移動時間は31.3%から43.8%減少しました。遅延は 50.0% - 87.1% 減少し、ESUL では停止の数は存在しません。
| 項目 | 移動時間 (複数可) | 遅延 (複数可) | ストップ数 | ||||||
| 流量 | ムーティ | ESUL | レート(%) | ムーティ | ESUL | レート(%) | ムーティ | ESUL | レート(%) |
| i = 1 | 13 | 9.4 | -27.7 | 2.9 | 1.1 | -62.1 | 0 | 0 | 0 |
| i = 2 | 37.6 | 16.3 | -56.6 | 20.7 | 1.7 | -91.8 | 5.9 | 0 | -100 |
| i = 3 | 18.3 | 10.6 | -42.1 | 5.6 | 2.2 | -60.7 | 0.2 | 0 | -100 |
| i = 4 | 23 | 15.5 | -32.6 | 9.5 | 3.1 | -67.4 | 1.4 | 0 | -100 |
表 6: 夕方のピーク データを使用した MUTI および ESUL のシミュレーション結果夕方のピークデータでは、移動時間は27.7%から56.6%減少しました。遅延は60.7%-91.8%減少しました。ストップの数も ESUL で減少します。
| 項目 | 値 | ||||||||
| 車/トラック(バス)比率 | 4281:182 (EW) / 3498:520 (WE) | ||||||||
| Uターン比(%) | 0.03/0.06/0.09/0.12/0.15 | ||||||||
| V/C | 0.2 | 0.3 | 0.4 | 0.5 | 0.6 | 0.7 | 0.8 | 0.9 | 1 |
| ボリューム (veh/h) | 1386 | 2079 | 2772 | 3465 | 4158 | 4851 | 5544 | 6237 | 6930 |
表 7: シミュレーションで感度解析に入力するパラメータ
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Discussion
本稿では、シミュレーションを用いて交差点または短いセグメントでの交通問題を解決する手順について考察した。いくつかの点は特別な注意に値し、ここでより詳細に議論されています。
フィールド データの収集は、注目に値する最初のものです。データ収集場所の要件には、次のようなものがあります。場所は、データ収集の前提である、スタディの道路の幾何学的形状に似ている必要があります。2)レーダー信号がブロックできない十分なクリアランスを見つけることによって、レーダーおよびその他の機器の設定位置の決定。ドローンなどの一部の最先端技術を使用して、交通操作を検出できます。観察エリア全体は、樹木や建築などの障壁から外れる必要があります。3) 最後に、データ収集時間は、1 つの場所で 3 時間以上でなければなりません。時間は朝と夕方のピークだけでなく、その日の谷の状況を反映する必要があります。輻輳指数の時間は、観測または他の信頼できる交通機関の出版社から得ることができます。
シミュレーションモデル構築は、もう一つの重要なステップです。シミュレーション モデルの精度は、異なるシミュレーション エラーにつながります。シミュレーションモデルの最初の点は、コネクタです。コネクタの片側の 1 つのリンクが移動すると、コネクタが形から外れ、隣接するリンクまたはコネクタに侵入してエラーが発生する可能性があります。したがって、リンクを移動する必要がある場合は常にコネクタを再計算することが重要です。
もう 1 つの重要なステップは、競合領域の競合ルールです。優先ルールの代わりに競合領域を使用して、交差点での道の権利をシミュレートします。優先度ルールと比較すると、競合領域が自動的に表示されるため、運転行動の編集や反映が容易になります。競合ルールはデータ収集と同じにし、すべての競合領域に対応するルールを設定する必要があります。最後の重要なステップは、シミュレーションエラー(MAPE)が大きい場合の運転挙動に関するパラメータの調整です。運転動作には複数のパラメータがあり、各パラメータの小さな変化が結果にプラスまたはマイナスの影響を与える可能性があります。様々なパラメータを慎重かつ繰り返し調整することが重要です。
通常、移動時間、遅延、ストップ数は、シミュレーションでの操作機能の評価に最も一般的に使用されるインデックスです。他にも多くの指標(車両量、排気ガス、燃料消費量、歩行者記録、安全性評価、車両挙動、車両ルート、座標など)から得ることができます。実験ニーズに応じて対応する評価インデックスを選択することが重要です。他のインデックスは、最も一般的に使用されている上記の3つを除いて、新しい研究結果または方法につながる可能性があります。
シミュレーションを実行するときに「クイックモード」を使用すると、シミュレーションが最高速度に達し、特に感度の高い解析中に時間を節約できる場合があります。したがって、数十のシミュレーションが必要です。シミュレーションの結果は、どのシミュレーション速度を選択しても同じままです。
今後のアプリケーションには、2 つの主要な領域があります。1 つのアプリケーションは、交通問題の解決と、交差点または短いセグメントでの 1 つまたは複数の交通設計の評価です。シミュレーションは、車両、歩行者、インフラストラクチャの変更、交通管理の測定など、微視的な交通行動を評価するのに役立ちます。第二に、このプロセスは、交通調査を行う人々のための十分な実践ガイドを提供する。この規定は、交通シミュレーション測定に関する正確で堅牢なデータを得るのに役立ちます。
この方法には、いくつかの制限もあります。まず、レーダーは直線方向を検出でき、ターゲット セグメントも直線である必要があります。レーダーは、スロープのような曲線セグメントには使用できません。第二に、レーダーは、車両を検出するのに十分なクリアランスを必要とします。しかし、実際の環境では、信号をブロックする木や看板が常にあります。レーダー決済に適した場所を見つけるのは難しいです。また、交通量が多い場合や車両が近い場合、レーダーは車両を区別できず、手動でビデオからカウントするしかありません。また、プロトコルが車両を自動的にカウントおよび分類できる方法を使用する場合、効率と精度を向上させることができます。
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Disclosures
著者たちは開示するものは何もない。
Acknowledgments
著者らは、この作品に部分的に資金を提供した中国奨学評議会が201506560015のファイルでした。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 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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