JoVE Journal > Engineering
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
Automatic Translation
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Engineering

Radar Toplanan Veri ve Simülasyon ile Özel Bir Spur Dike U-Turn Tasarımının Değerlendirilmesi

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

Bu protokol simülasyon ile bir mikroskobik trafik sorunu çözme sürecini açıklar. Tüm süreç veri toplama, veri analizi, simülasyon modeli oluşturma, simülasyon kalibrasyonu ve hassas analiz ayrıntılı bir açıklamasını içerir. Yöntemin modifikasyonları ve sorun giderme de tartışılır.

Abstract

U dönüşü saptırmave birleştirme segmentleri hala trafik sıkışıklığına, çakışmalara ve gecikmelere neden olurken, geleneksel U dönüşü tasarımları açıkça operasyonel özellikleri artırabilir. Özel bir mahmuz dike U-dönüş şerit tasarımı (ESUL) geleneksel U-dönüş tasarımları dezavantajlarını çözmek için burada önerilmiştir. ESUL’un çalışma performansını değerlendirmek için bir trafik simülasyon protokolü gereklidir. Tüm simülasyon süreci beş adım içerir: veri toplama, veri analizi, simülasyon modeli oluşturma, simülasyon kalibrasyonu ve hassas analiz. Veri toplama ve simülasyon modeli oluşturma iki kritik adımdır ve daha sonra daha ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Değerlendirmede üç dizin (seyahat süresi, gecikme ve durak sayısı) yaygın olarak kullanılır ve diğer parametreler simülasyondan deneysel ihtiyaçlara göre ölçülebilir. Sonuçlar, ESUL’un geleneksel U dönüşü tasarımlarının dezavantajlarını önemli ölçüde azalttığını göstermektedir. Simülasyon, tek veya birkaç bitişik kavşak veya kısa segmentgibi mikroskobik trafik sorunlarını çözmek için uygulanabilir. Bu yöntem, veri toplama olmadan daha büyük ölçekli yol ağları veya değerlendirmeler için uygun değildir.

Introduction

Bir kavşak veya kısa segmentte trafik sıkışıklığı gibi bazı trafik sorunları, çözülebilir veya yol tasarımı optimize ederek geliştirilebilir, sinyal zamanlaması değiştirmek, trafik yönetimi ölçümleri, ve diğer ulaşım teknolojileri1,2,3,4. Bu iyileştirmeler, orijinal durumlara kıyasla trafik akışı işlemleri üzerinde olumlu veya olumsuz bir etkiye sahiptir. Trafik işlemlerindeki değişiklikler, kavşak veya segmentin gerçek yeniden yapılandırması yerine trafik simülasyon yazılımında karşılaştırılabilir. Trafik simülasyon yöntemi, özellikle farklı iyileştirme planlarını karşılaştırırken veya iyileştirmelerin etkinliğini değerlendirirken, bir veya daha fazla iyileştirme planı önerildiğinde hızlı ve ucuz bir seçenektir. Bu makalede, özel bir mahmuz dike U-dönüş şerit tasarımı5trafik akışı operasyonel özelliklerini değerlendirerek simülasyon ile bir trafik sorunu çözme sürecini tanıttı.

U-turn hareketi yolda bir U-turn medyan açılış gerektiren yaygın bir trafik talebi, ama bu tartışıldı. U dönüşü açma nın tasarlanması trafik sıkışıklığına neden olurken, U dönüşü açıklığı kapatmak U dönüşü araçlar için sapmalara neden olabilir. İki hareket, U dönüşü araçlar ve doğrudan sola dönüşlü araçlar, U dönüşü açılmasını gerektirir ve trafikte gecikmelere, duraklara ve hatta kazalara neden olur. Bazı teknolojiler u-dönüş hareketlerinin dezavantajlarını çözmek için önerilmiştir, sinyalizasyon gibi6,7, özel sol dönüşşeritleri 8,9, ve otonom araçlar10,11. Yukarıdaki çözümlerin kısıtlayıcı uygulamalara sahip olması nedeniyle, U dönüşü konularında iyileştirme potansiyeli hala mevcuttur. Yeni bir U dönüşü tasarımı belirli koşullar altında daha iyi bir çözüm olabilir ve varolan sorunları giderebilir.

En popüler U dönüşü tasarımı, Şekil 1’degösterildiği gibi ortanca U dönüşü kavşağı (MUTI)12,13,14,15’tir. MUTI önemli bir sınırlama geçen araçlar dan U-dönüş araçlar ayırt edemez ve trafik çatışma hala varolmasıdır 16,17. Özel mahmuz dike U-turn şerit (ESUL) olarak adlandırılan değiştirilmiş bir U-dönüş tasarımı; Şekil 2) burada önerilmektedir ve bir ortanca her iki tarafında özel bir U-dönüş şerit tanıtarak trafik sıkışıklığını azaltmayı amaçlamaktadır. ESUL, iki akışı kanalize etmesi nedeniyle seyahat süresini, gecikmeleri ve durak sayısını önemli ölçüde azaltabilir.

ESUL’un normal MUTI’dan daha verimli olduğunu kanıtlamak için sıkı bir protokol gereklidir. ESUL aslında teorik bir modelden önce inşa edilemez; böylece, simülasyon18gereklidir. Trafik akış parametreleri kullanılarak, bazı anahtar modeller simülasyon araştırmakullanılmıştır 19, sürüş davranış modelleri gibi20,21, araba aşağıdaki modeller22,23, U-turn modelleri4, ve şerit değiştirme modelleri21. Trafik akışı simülasyonları doğruluğu yaygın olarak kabul edilir16,24. Bu çalışmada, hem MUTI hem de ESUL, ESUL tarafından yapılan iyileştirmeleri karşılaştırmak için toplanan verilerle simüle edilmiştir. Doğruluğu garanti etmek için, ESUL’un hassas bir analizi de simüle edilebilmekte ve bu analizbirçok farklı trafik durumu için geçerli dir.

Bu protokol, gerçek trafik sorunlarının çözümü için deneysel prosedürler sunar. Trafik veri toplama, veri analizi ve trafik iyileştirmeleri genel verimliliği analizi için yöntemler önerilmektedir. Prosedür beş adımda özetlenebilir: 1) trafik veri toplama, 2) veri analizi, 3) simülasyon modeli oluşturma, 4) simülasyon modelinin kalibrasyonu ve 5) operasyonel performansın duyarlılık analizi. Beş adımda bu gereksinimlerden herhangi biri karşılanmazsa, işlem eksik tir ve etkinliğini kanıtlamak için yetersizdir.

Protocol

1. Ekipmanın hazırlanması İki yönlü trafik akışlarını toplamak için aşağıdaki cihazlardan ikisini hazırlayın: radarlar, dizüstü bilgisayarlar, piller ve radarlar ve dizüstü bilgisayarlar için kablolar, kameralar ve radar ve kamera tripodları.NOT: Radar ve ilgili yazılım araç hızı ve yörüngetoplamak için kullanılır ve bu bir hız tabancası daha doğrudur. Diğer ekipman araç hız, yörünge ve hacim toplamak için kullanılabilir ise radar tek seçenek değildir. Radar sinya…

Representative Results

Şekil 2, U dönüşü ortanca açılış için ESUL’un çizimini göstermektedir. WENS dört kardinal yönü anlamına gelir. Ana yol iki yönde altı şeritli vardır. Greenbelts her iki tarafta motorsuz şerit bölmek ve ortasında iki yönde bölmek. Akış 1 trafik yoluyla doğudan batıya, akış 2 doğudan doğuya U dönüşü akışı, akış 3 trafik yoluyla doğuya batı, ve akış 4 batıya U-dönüş trafik. <p class="jove_content" fo:keep-tog…

Discussion

Bu makalede, simülasyon kullanarak bir kavşak veya kısa segmentte bir trafik sorunu çözme prosedürü tartışıldı. Birkaç nokta özel ilgi hak ve burada daha ayrıntılı olarak ele alınmıştır.

Alan veri toplama ilk şey dikkat hak ediyor. Veri toplama konumu için bazı gereksinimler şunlardır: 1) Veri toplama için uygun bir konum bulmak. Konum, veri toplama nın öncül noktası olan çalışmada yol geometrik şekline benzer olmalıdır. 2) Radar sinyallerinin engellenemedi?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Yazarlar kısmen bu işi finanse etmek için Çin Burs Konseyi kabul etmek istiyorum dosya No 201506560015 oldu.

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

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).

Tags

U-turn DesignRadar Data CollectionTraffic SimulationTraffic EvaluationMedian OpeningTraffic FlowTraffic DataRadar InstallationRadar SoftwareTraffic Data Analysis

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
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).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

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

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image