Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Engineering
Click here for the English version

Engineering

Оценка влияния придорожной парковки на двухстороннюю городскую улицу

Published: January 20, 2023 doi: 10.3791/63384
Automatic Translation
1, 1, 1, 2, 1, 1
1Highway Academy, Chang’an University, 2School of Modern Posts (Logistics School) & Institute of Posts, Xi’an University of Posts and Telecommunications

Summary

В данном исследовании анализируется влияние придорожной парковки на городской улице. Весь процесс состоит из сбора данных о трафике, обработки данных, моделирования операций, имитационной калибровки и анализа чувствительности.

Abstract

Придорожная парковка является распространенным транспортным явлением в Китае. Узкие городские улицы, высокие требования к парковкам и нехватка парковок вынуждают общественность заниматься случайной парковкой вдоль обочины дороги. Предлагается протокол для определения воздействия придорожного припаркованного транспортного средства на проезжающие транспортные средства. В этом исследовании для сбора данных о дорожном движении выбирается двухнаправленная и двухполосная городская улица, на которой одно транспортное средство припарковано на обочине дороги. На основании этих данных определяется влияние придорожных припаркованных транспортных средств на траекторию движения и скорость проезжающих транспортных средств. Кроме того, применяется микросимуляционная модель для определения влияния придорожной парковки на максимальную длину очереди, задержку, выбросы и другие показатели при различных объемах движения по данным анализа чувствительности. Результаты показывают, что придорожные транспортные средства влияют на траекторию проезжающих транспортных средств примерно на 80 м и оказывают негативное влияние на скорость, причем самая низкая скорость наблюдается в месте нахождения придорожного припаркованного транспортного средства. Результаты анализа чувствительности свидетельствуют о том, что объем трафика увеличивается синхронно со значениями индикаторов. В протоколе предусмотрен метод определения влияния придорожной парковки на траекторию движения и скорость. Исследование способствует совершенствованию управления будущей придорожной парковкой.

Introduction

Ускорение урбанизации сопровождается очевидным увеличением числа владельцев автотранспортных средств и городского транспортного потока. В 2021 году количество владельцев автомобилей в Китае достигло 378 миллионов, что на 25,1 миллиона больше, чем в 2020году1. Однако нынешняя ситуация с недостаточной пропускной способностью дорог и ограниченными технологиями управления дорожным движением привела к все более очевидному несоответствию между предложением городского трафика и спросом на него. Поэтому заторы на дорогах постепенно усиливаются. Являясь наиболее распространенной проблемой в городском транспорте, заторы на дорогах вызывают множество опасностей и привлекли широкое внимание исследователей 2,3,4. В дополнение к увеличению времени в пути, пробки на дорогах также усугубляют загрязнение окружающей среды, усиливают потребление энергии и увеличивают выбросы загрязняющих веществна 5,6,7,8. Существует положительная корреляция между заторами на дорогах и аварийностью 9,10. Помимо вышеупомянутых последствий, увеличение пробок на дорогах подрывает доходы и занятость11, и этот эффект тесно связан с повседневной жизнью людей, что делает эту проблему одной из основных проблем в городах. С развитием городов негативное влияние заторов на дорогах на общество будет продолжать увеличиваться.

Пробки на дорогах являются всеобъемлющим отражением многих проблем городского движения, среди которых парковка является основной. Расширение городского населения и увеличение числа автотранспортных средств оказывают негативное воздействие на предложение парковок и высокий спрос на парковку. В системе парковки придорожная парковка распространена в городском движении и является важным средством устранения дисбаланса между предложением и спросом на парковку. Придорожная парковка использует ресурсы по обе стороны дороги для обеспечения парковочных мест. Придорожная парковка удобна, быстра, гибка и экономит место по сравнению с другими парковками. Однако придорожная парковка занимает дорожные ресурсы, и ее неблагоприятные последствия нельзя игнорировать. В городах, переживающих быстрое развитие в развивающихся странах, растущие требования к парковкам делают придорожную парковку перегруженной, тем самым снижая безопасность движения, качество воздуха и общественное пространство12. Поэтому вопрос с придорожной парковкой необходимо решать.

Придорожное парковочное место может быть расположено в двух сценариях: (1) немоторизованная полоса (т.е. на широких дорогах с отдельными моторизованными и немоторизованными полосами придорожная парковка занимает место на самой правой немоторизованной полосе); и 2) смешанная полоса движения механических и немоторных транспортных средств, которая часто представляет собой узкую дорогу с низким объемом движения. Поскольку автомобильные и немоторные транспортные средства совместно используют дорожные ресурсы, придорожная парковка часто приводит к хаосу в транспортных операциях во втором сценарии. Тем не менее, большинство существующих исследований были сосредоточены на первом сценарии 13,14,15,16,17,18.

При наличии придорожного парковочного места на немоторизованной полосе и при отсутствии обязательной изоляции моторизованных и немоторизованных полос движения придорожная парковка косвенно приводит к смешанному движению. Придорожное парковочное место значительно уменьшает эффективную ширину немоторизованной полосы, тем самым увеличивая вероятность того, что немоторизованные транспортные средства проедут через немоторизованную полосу и займут прилегающую моторизованную полосу. Поведение называется пересечением полосыдвижения 16. Во многих исследованиях изучалось влияние придорожной парковки в немоторизованной полосе движения на смешанный транспортный поток. Основываясь на модели клеточных автоматов, Chen et al.13 оценили влияние придорожной парковки на гетерогенные транспортные операции на городских улицах путем изучения конфликтов трения и заторов между моторными и немоторными транспортными средствами13. Chen et al. предложили модель сопротивления дорог смешанному транспортному потоку, рассмотрев влияние придорожной парковки17. Кроме того, в некоторых исследованиях изучалось влияние придорожной парковки только на автотранспортные средства. Guo et al. предложили метод, основанный на продолжительности риска, который использовался для количественного анализа времени вождения автотранспортных средств на придорожных участках парковки19, и результаты показали, что придорожная парковка значительно влияет на время в пути.

Моделирование дорожного движения является распространенным инструментом для исследования влияния придорожной парковки. Янг и др. использовали программное обеспечение VISSIM для изучения влияния придорожной парковки на динамическое движение (особенно на пропускную способность), разработали модель движения со средней задержкой транспортного средства и проверили надежность модели с помощью моделирования20. Gao et al. проанализировали влияние придорожной парковки на смешанное движение при четырех типах помех дорожному движению с использованием одного и того же программного обеспечения18. Guo et al. использовали модель клеточных автоматов для анализа влияния придорожной парковки на характеристики движения транспортных средств (пропускная способность полосы движения и скорость транспортного средства) с помощью моделирования Монте-Карло при различных сценариях21. В рамках трехфазной теории движения Кернера Hu et al. проанализировали влияние временной придорожной парковки на транспортный поток на основе модели клеточных автоматов22. Эти исследования показывают, что придорожная парковка оказывает большое негативное влияние на эффективность движения.

Отдел управления дорожным движением заинтересован в понимании влияния придорожных припаркованных транспортных средств на транспортный поток. Конкретная длина и степень эффекта важны для решения проблем с придорожной парковкой, например, путем предоставления информации о том, как разграничить парковки, определить зоны, не связанные с парковкой, и регулировать продолжительность парковки. В этом исследовании был разработан протокол для изучения влияния одного придорожного припаркованного транспортного средства на работу дорожного движения. Процедура может быть обобщена следующим образом: 1) подготовка оборудования, 2) выбор места сбора данных, 3) выбор времени исследования, 4) сбор данных, 5) выполнение анализа данных, 6) построение имитационной модели, 7) калибровка имитационной модели и 8) выполнение анализа чувствительности. Если какое-либо требование этих восьми этапов не выполняется, процесс является неполным и недостаточным для доказательства эффективности.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Подготовка оборудования

  1. Убедитесь, что все необходимое оборудование доступно: радары, придорожное лазерное устройство, ноутбуки, батареи, камера, дрон, отражающий штатив, соответствующие кабели и штативы устройств.

2. Выбор места сбора данных (рисунок 1)

  1. Выберите расположение сбора данных. Убедитесь, что выбранное местоположение находится на двухсторонней и двухполосной дороге.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Выбор местоположения является ключевым в этом исследовании. Двухполосную ширину легко наблюдать.
  2. Убедитесь, что местоположение не имеет пересечений.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Транспортные средства, идущие с третьего направления, могут вызвать хаос в наблюдении.
  3. Убедитесь, что на дороге нет никаких барьеров, кроме одного припаркованного транспортного средства, установленного следователями.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Барьеры могут прерывать поведение транспортного средства и блокировать радиолокационное обнаружение.
  4. Убедитесь, что есть по крайней мере расстояние прицела и зазор 300 м. Это необходимо для радиолокационного исследования и безопасности следователей.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Один радар может обнаружить не более 200 м. Радары расположены в 100 м вверх и вниз по течению от припаркованного транспортного средства в ходе расследования.
  5. Убедитесь, что местоположение является прямолинейным сегментом.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Если сегмент не прямой, невозможно определить, вызвано ли смещение транспортного средства придорожной парковкой.

3. Выбор времени расследования

  1. Выберите время расследования. В общей сложности необходимо не менее 3 ч, из которых 1 ч во время утреннего пика, 1 ч в полдень и 1 ч в течение вечернего пика 23,24,25.
  2. Получите время часа пикового объема трафика из отчетов об исследованиях дорожного движения, отделов дорожной полиции или компаний дорожного бизнеса26 (рисунок 2).
  3. При отсутствии отчетов о трафике или анализов в качестве справочного материала соберите несколько часов данных в течение трех вышеуказанных периодов, а затем выберите данные с самым высоким пиковым объемом трафика27,28.
  4. Используйте часовые данные с наибольшим объемом трафика для проведения анализа данных и в качестве входных данных в имитационную модель. Используйте все 3 часа данных для проверки модели.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Выбранная дорога была окружена ресторанами, а час пик для общественного питания является пиковым часом для спроса на придорожную парковку. Пиковый час для объема трафика - это нерабочее время, а нерабочее время также является пиковым временем для общественного питания. Поэтому час пик для объема трафика и час пик для спроса на парковку практически синхронны.

4. Сбор данных (рисунок 3)

  1. Припаркуйте транспортное средство примерно в 20 см от бордюра в намеченном месте, чтобы можно было разместить придорожное лазерное устройство.
  2. Поместите светоотражающий штатив в задней части автомобиля. Не размещайте его слишком далеко, чтобы убедиться, что он не влияет на поведение транспортных средств.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Светоотражающий штатив необходим для предупреждения и/или предотвращения столкновения на основе соответствующих положений Китайского закона о безопасности дорожного движения. Штатив размещается на определенном расстоянии позади припаркованного транспортного средства, чтобы предупредить транспортные средства позади, что припаркованное транспортное средство находится впереди и, таким образом, избежать столкновения. Расстояние между отражающим штативом и припаркованным транспортным средством держится на низком уровне, чтобы минимизировать влияние отражающего штатива на поведение проезжающих транспортных средств, поэтому его влияние на результаты исследования незначительно.
  3. Установите штатив радара. Установите штатив на высоту не менее 2 м, чтобы избежать блокировки сигнала. Заблокируйте радар штативом. Отрегулируйте радар вертикально и поверните его к припаркованному транспортному средству. Подключите кабель радиолокационной передачи данных к USB-порту ноутбука.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Один радар находится на высоте 100 м вверх по течению, а другой - в 100 м вниз по течению от припаркованного транспортного средства. Оба радара размещены на одной стороне припаркованного транспортного средства, чтобы улавливать данные о дорожном движении.
  4. Откройте программное обеспечение радара и выполните следующие действия.
    1. Нажмите « Проверка связи». Выберите последовательный порт и нажмите « Подключиться». Нажмите « Подтвердить» после того, как программное обеспечение покажет «Обнаружен радар».
    2. Нажмите на Настройка расследования. Нажмите На чтение времени RLU и установите время RLU. Нажмите « Стереть запись данных» и подтвердите ее, чтобы очистить внутреннюю память радара. Нажмите кнопку Начать расследование и закройте диалоговое окно.
    3. Нажмите « Просмотр в режиме реального времени », чтобы проверить состояние радара, и данные о дорожном движении должны собираться по мере проезда транспортных средств.
  5. Подготовьте придорожное лазерное устройство и кабель. Подключите кабель передачи данных придорожного лазерного устройства к порту. Подключите кабель передачи данных придорожного лазерного устройства к USB-порту ноутбука.
  6. Поместите придорожное лазерное устройство в середине припаркованного автомобиля. Поверните четыре столбца настройки на устройстве, чтобы выровнять его.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Придорожное лазерное устройство должно работать в стандартном положении.
  7. Откройте программное обеспечение придорожного лазерного устройства и выполните следующие операции.
    1. Нажмите « Проверка связи». Выберите номер последовательного порта RLU и нажмите кнопку Подключиться. Нажмите « Подтвердить» после того, как программное обеспечение покажет «Обнаружено новое соединение RLU».
    2. Нажмите Просмотреть расследование. Когда транспортные средства проедут, транспортный поток будет отображаться в режиме реального времени.
    3. Нажмите на Настройка расследования. Нажмите «Читать время RLU» и установите время RLU последовательно. Установите время начала и окончания и нажмите «Установить задачу». Нажмите « Подтвердить » после того, как программное обеспечение покажет RLU Investigation Set Up Successfuled.
    4. Нажмите кнопку Готово. Нажмите «Состояние устройства », чтобы просмотреть состояние придорожного лазерного устройства.
  8. Установите камеру примерно в 30 м вверх по течению от припаркованного автомобиля.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Данные о дорожном движении могут быть собраны радарами и придорожным лазерным устройством. Видеоролики об управлении трафиком подготовлены для проверки данных.
  9. Установите все оборудование на двухполосную двухстороннюю дорогу (здесь, Dian Zi Yi Road). Проверьте, хорошо ли работают радары, придорожное лазерное устройство и камера каждые 5 минут.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Убедитесь, что время ноутбуков и камеры совпадает с временем в реальном времени. Запустите два радара, придорожное лазерное устройство и камеру одновременно в запланированное время. Два радара, обращенные друг к другу, в сочетании с промежуточным придорожным лазерным устройством, обеспечивают непрерывную траекторию пострадавшего движения.
  10. Завершите сбор данных и закройте окно проверки в режиме реального времени в программном обеспечении радара.
    1. Нажмите «Настройка расследования», выберите «Завершить расследование» и подтвердите его. Закройте диалоговое окно.
    2. Выберите Загрузка данных, найдите компьютер, чтобы сохранить данные, и введите имя файла. Нажмите кнопку Открыть, а затем нажмите кнопку Начать загрузку. Нажмите « Подтвердить», чтобы завершить сбор радиолокационных данных.
  11. Нажмите «Состояние устройства» в программном обеспечении придорожного лазерного устройства, а затем нажмите « Остановить задачу», чтобы завершить сбор данных. Выберите Загрузка данных, найдите и введите имя файла. Нажмите «Открыть» и нажмите « Начать загрузку». Нажмите « Подтвердить », чтобы завершить сбор данных придорожного лазерного устройства.

5. Анализ данных

ПРИМЕЧАНИЕ: Посредством сбора данных за 3 часа данных, включая утренний пик, середину полудня и вечерний пик. Воспроизведение видео о дорожном движении обеспечивается камерой для калибровки объемов трафика и типов транспортных средств вручную. Выберите групповые данные с наибольшим объемом (т.е. утренние пиковые данные в данном случае) в качестве репрезентативного часа для проведения анализа данных.

  1. Используйте программное обеспечение для сбора траекторий и скорости с радаров.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Радар расположен на расстоянии 100 м от припаркованного транспортного средства, а ширина дороги составляет 10 м. Таким образом, все точки данных за пределами этого диапазона являются ошибками радара и должны быть удалены.
  2. Убедитесь, что придорожное лазерное устройство обеспечивает значение смещения, скорость прохождения, количество транспортных средств и типы транспортных средств в положении припаркованного транспортного средства.
  3. Нарисуйте весь диапазон траекторий и скоростей, обеспечиваемых двумя радарами и одним придорожным лазерным устройством, в качестве репрезентативных данных с помощью расчетного программного обеспечения (рис. 4-6).

6. Построение имитационной модели

ПРИМЕЧАНИЕ: Микроскопическая имитационная модель создается имитационным программным обеспечением для моделирования дорожного движения. Результаты сбора данных, включая объем движения, скорость транспортного средства и состав типа транспортного средства, являются жизненно важными параметрами при моделировании движения и составляют основу построения модели. При моделировании требуется только репрезентативная группа данных.

  1. Дорожное строительство
    1. Откройте программное обеспечение для моделирования. Импортируйте фоновую карту исследуемого участка дороги.
    2. Нажмите на Препятствия слева, щелкните правой кнопкой мыши и выберите Добавить новое препятствие. Введите длину и ширину препятствия, а затем нажмите ok. Перетащите курсор, чтобы переместить препятствие на проезжую часть.
      ПРИМЕЧАНИЕ: "Препятствие" относится к придорожному припаркованному транспортному средству. Длина и ширина препятствия устанавливаются в соответствии с фактическими размерами припаркованного транспортного средства.
    3. Нажмите « Ссылки» слева, переместите курсор в начало ссылки и щелкните правой кнопкой мыши. Выберите «Добавить новую ссылку», введите ширину полосы и нажмите «ОК». Перетащите курсор, чтобы нарисовать ссылку на карте.
    4. Повторите этап 6.1.3 для строительства четырех сегментов дороги.
    5. Удерживайте правую кнопку мыши и кнопку Ctrl на клавиатуре, чтобы перетащить конечную точку одной ссылки на соседнюю ссылку, чтобы соединить две ссылки.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Эта часть называется «коннектор», и она становится более плавной, когда добавляется больше точек.
    6. Повторите шаг 6.1.5, чтобы подключить все ссылки.
  2. Желаемая скорость
    1. Выберите Базовые данные на верхней панели, а затем выберите Дистрибутивы | Желаемая скорость.
    2. Нажмите на кнопку « Добавить » с зеленым крестиком внизу, чтобы добавить новое желаемое распределение скорости и назвать его.
    3. Введите среднюю скорость и максимальную скорость, взятые из репрезентативных данных, как минимальную и максимальную желаемую скорость. Удалите данные по умолчанию.
    4. Повторите шаги 6.2.2-6.2.3 для установления всех желаемых скоростных распределений (направление с востока на запад, направление с запада на восток и район пониженной скорости).
      ПРИМЕЧАНИЕ: В следующем тексте направление с востока на запад сокращено как E-W, а направление с запада на восток сокращено как W-E.
  3. Составы транспортных средств
    1. Выберите Списки на верхней панели, а затем выберите Частный транспорт | Составы транспортных средств.
    2. Нажмите на кнопку « Добавить » с зеленым крестом, чтобы добавить новый состав автомобиля.
    3. Нажмите кнопку Добавить , чтобы добавить два типа транспортных средств: тяжелые грузовые автомобили (HGV) и автобусы.
    4. Выберите требуемый набор распределения скорости на шаге 6.2 для автомобилей, грузовых автомобилей и автобусов.
    5. Повторите этапы 6.3.2-6.3.4 для установления двух составов транспортных средств (E-W и W-E). Введите поток автомобилей, грузовых автомобилей и автобусов из репрезентативных данных.
  4. Маршруты транспортных средств
    1. Выберите Маршруты транспортных средств в левой строке меню.
    2. Переместите курсор в верхнюю часть одной ссылки, щелкните правой кнопкой мыши и выберите Добавить новое решение о маршрутизации статического транспортного средства.
    3. Перетащите синий курсор, чтобы нарисовать маршруты транспортных средств на карте из реальных маршрутов в коллекции данных.
  5. Зоны пониженной скорости
    1. Выберите «Области пониженной скорости» в левой строке меню.
    2. Щелкните правой кнопкой мыши область, расположенную выше по течению от места парковки, и выберите Добавить новую зону с пониженной скоростью.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Протяженность участка зависит от результатов анализа данных.
    3. Щелкните правой кнопкой мыши на полях экрана, выберите Добавить и выберите нужную скорость, установленную на шаге 6.2 для области пониженной скорости в качестве скорости области.
    4. Повторите шаги 6.5.2-6.5.3, чтобы установить все зоны пониженной скорости.
  6. Правила приоритета
    1. Выберите Правила приоритета в левой строке меню.
    2. Щелкните правой кнопкой мыши область пониженной скорости перед припаркованным транспортным средством в направлении W-E и выберите Добавить новое правило приоритета. Введите минимальное время зазора и зазора.
    3. Повторите шаг 6.6.2, чтобы установить правило приоритета ниже по течению от припаркованного транспортного средства в направлении E-W.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Установление правил приоритета зависит от реальной операции трафика, отраженной в сборе данных.
  7. Время в пути автомобиля
    1. Выберите Время в пути автомобиля слева.
    2. Щелкните правой кнопкой мыши в начале одной ссылки и выберите Добавить новое измерение времени в пути транспортного средства.
    3. Перетащите курсор в конец ссылки, чтобы построить измерение времени в пути транспортного средства.
    4. Повторите шаг 6.7.3 для всех маршрутов транспортных средств.
  8. Автомобильные входы
    1. Выберите Входные данные транспортного средства слева. Щелкните правой кнопкой мыши в начале одной ссылки и выберите Добавить новый ввод транспортного средства.
    2. Переместите мышь влево вниз и введите объем для репрезентативных данных.
    3. Повторите шаги 6.8.1-6.8.2 для всех ссылок.
  9. Узлов
    1. Выберите Узлы слева. Щелкните правой кнопкой мыши, чтобы выбрать Добавить новый узел, и нажмите кнопку ОК.
    2. Щелкните левой кнопкой мыши и переместите мышь, чтобы настроить умеренный диапазон узлов.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Диапазон узлов связан с результатами моделирования и зависит от геометрии участка дороги.
  10. Щелкните Оценка в верхней части интерфейса моделирования и выберите Списки результатов. Нажмите на Результаты узлов и Результаты времени в пути транспортного средства.
  11. Нажмите на синюю кнопку воспроизведения вверху, чтобы начать симуляцию. Нажмите на кнопку устройства Быстрый режим , чтобы максимизировать скорость моделирования.
  12. После моделирования результаты узла и время в пути транспортного средства отображаются в нижней части интерфейса, включая максимальную длину очереди, время парковки, задержку, количество транспортных средств, расход топлива, выбросы CO, выбросы NO, выбросы ЛОС и время в пути.

7. Калибровка имитационной модели

ПРИМЕЧАНИЕ: В этом исследовании наблюдения за дорожным движением показали, что утренние пиковые данные имели наибольший объем, но три группы данных были смоделированы для проверки, чтобы полностью проиллюстрировать надежность имитационной модели.

  1. Введите собранные данные в имитационную модель, запустите симуляцию и получите результат моделирования (рисунок 7A).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Объем моделирования может быть сгенерирован на основе результата моделирования.
  2. Сравните объем моделирования с собранным объемом.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Рассчитайте емкость с помощью уравнения 1:
    Equation 1(1)
    где C обозначает идеальную производительность (veh/h), а ht обозначает средний минимальный прогресс (s).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Разница между собранным объемом и объемом моделирования называется средней абсолютной процентной погрешностью (MAPE), как показано в уравнении 2:
    Equation 2(2)
    где n обозначает четыре различных потока в данном исследовании, — мощность, Equation 3 смоделированная в имитационной модели (veh/h), и Equation 4 — емкость исследования (veh/h). Рассчитанный MAPE приведен в таблице 2.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Точность моделирования приемлема, когда MAPE небольшой.

8. Анализ чувствительности

ПРИМЕЧАНИЕ: На рисунке 7B показан процесс анализа чувствительности. Процесс анализа чувствительности отражает только производительность собранных данных (таблица 3). Чтобы понять ситуации с различными объемами трафика в сценариях реального времени, все возможные комбинации объемов трафика вводятся в имитационную модель, чтобы гарантировать, что все ситуации охвачены анализом придорожной парковки (рисунок 8 и таблица 4).

  1. Убедитесь, что репрезентативные данные содержат три группы данных (т.е. объем W-E, объем E-W и другие параметры).
  2. Разделите объем W-E на шесть категорий, разделите объем E-W на семь категорий и сохраните другие параметры стабильными в моделировании.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Объем трафика W-E составлял 150-400 вег/ч, с увеличением на 50 вег/ч в час пик, а объем трафика E-W составлял 150-450 вег/ч, с увеличением на 50 вег/ч в час пик. Максимальный объем сервисного движения в одну полосу на городской улице составил 1 140 вег/ч.
  3. Моделируйте 42 ситуации и проверяйте эффективность во всех ситуациях.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

В настоящем документе представлен протокол для определения влияния придорожной парковки на проезжающие транспортные средства на двухсторонней и двухполосной городской дороге посредством сбора и моделирования данных о дорожном движении. В качестве места исследования была выбрана дорога (рисунок 1), а транспортное средство было припарковано в запланированном придорожном месте. Радары, придорожное лазерное устройство и камера были применены для сбора траектории транспортного средства, скорости, объема и типового состава для определения изменений траектории и скорости транспортного средства при придорожной парковке (рисунки 4-6). Была построена микроскопическая имитационная модель на основе геометрических характеристик дороги и результатов сбора данных (рисунок 7). Анализ чувствительности определил влияние придорожной парковки на максимальную длину очереди, задержку, выбросы и другие показатели работы транспортного средства при различных объемах движения (рисунок 8).

На рисунке 1 показано место сбора данных. Тестовая дорога представляла собой двухстороннюю и двухполосную дорогу в городе Сиань, провинция Шэньси, Китай. Ширина дороги составляла 10 м, ограничение скорости – 60 км/ч, а срединной полосы, представляющей типичные условия придорожной парковки, отсутствовала. Движение в двух направлениях могло протекать легко, но значительно замедлялось в присутствии припаркованного транспортного средства.

На рисунке 4 показаны траектории под воздействием придорожной парковки на основе данных, измеренных радарами и придорожным лазерным устройством. На рисунке видно, что припаркованное придорожное транспортное средство повлияло на траекторию движения проезжающих транспортных средств на протяжении 80 м. Синий представляет западные радиолокационные данные, а оранжевый указывает на восточные радиолокационные данные. Средняя черная линия представляет собой совокупность точек, которая представляет собой распределение положения, образованное вертикальным положением проезжающих транспортных средств, обнаруженным придорожным лазерным устройством.

Западный радар показывает изменения траектории. Когда транспортные средства увидели придорожный припаркованный барьер, они сместились из нормального положения с 40 м вверх по течению от припаркованного транспортного средства.

Придорожное лазерное устройство могло записывать боковое положение и скорость каждого проезжающего транспортного средства. Боковое положение варьировалось от 2,3 м до 4,9 м (т.е. нижний и верхний концы средней черной линии на рисунке 4). Средняя позиция составила 3,3 м. Положение здесь означает положение с правой стороны транспортных средств, движущихся в направлении W-E, и положение с левой стороны для транспортных средств, работающих в направлении E-W.

Для восточного радара наблюдалась аналогичная тенденция к западному радару. Транспортные средства возвращались в нормальное положение примерно через 40 м после прохождения испытательного транспортного средства.

Как видно на рисунке 4, длина воздействия придорожного припаркованного транспортного средства на траекторию проезжающих транспортных средств составляла 80 м. Проезжающие транспортные средства начали отклоняться от своей обычной траектории на расстоянии 40 м от центра припаркованного транспортного средства и вернулись на свою нормальную траекторию через 40 м от центра припаркованного транспортного средства (точное местоположение обозначено двумя длинными черными линиями на рисунке 4, а горизонтальные положения двух линий составляют 60 м и 140 м). В положении припаркованного транспортного средства (т.е. положение с координатами [100,0] на рисунке 4) среднее расстояние между проезжающими транспортными средствами и внешним краем припаркованного транспортного средства составляло 3,3 м. Учитывая ширину припаркованного транспортного средства, среднее расстояние между проезжающими транспортными средствами и внутренним краем припаркованного транспортного средства составило 1,3 м. Минимальные и максимальные расстояния между проезжающими транспортными средствами и внутренним краем припаркованного транспортного средства составляли соответственно 0,3 м и 2,9 м, определяемые первоначальным местоположением и условиями эксплуатации проезжающих транспортных средств. Транспортные средства, движущиеся вблизи бордюра, не имели большого бокового расстояния от припаркованного транспортного средства при его прохождении и даже проезжали близко к нему на низкой скорости из-за влияния других транспортных средств, движущихся в том же направлении. Когда проезжающее транспортное средство не мешало другим транспортным средствам, движущимся в том же направлении, ширина движения была более щедрой. Другими словами, боковая ширина между проезжающим транспортным средством и припаркованным придорожным транспортным средством была достаточной. Конечно, боковая ширина между проезжающим транспортным средством и припаркованным транспортным средством также зависит от поведения водителя. По сравнению с агрессивным водителем, стабильный водитель с большей вероятностью проедет припаркованное транспортное средство с большей боковой шириной.

На рисунке 5 и рисунке 6 показано, что придорожная парковка снижает скорость проезжающих транспортных средств, причем самая низкая скорость проезжающих транспортных средств наблюдается в положении припаркованного транспортного средства (т.е. положение с центральной горизонтальной координатой [100, 0]). На рисунке 5 показана скорость в направлении E-W. Движение движется справа налево на снимке, что указывает на то, что скорость транспортного средства постепенно снижается в пределах 180-120 м. После прохождения припаркованного положения скорость распределялась постепенно и равномерно без явного увеличения.

В оранжевой секции, непосредственно перед положением припаркованного транспортного средства, была достигнута максимальная скорость 54,7 км/ч, и это была скорость, с которой транспортное средство проезжало на более высокой скорости, чем встречное транспортное средство. Самая низкая скорость составляла 0 км/ч, и это происходило на стоянке. При более высоких значениях смещения транспортного средства в направлении W-E это транспортное средство занимало большую ширину дороги, и транспортному средству в направлении E-W приходилось ждать, что означало, что скорость последнего транспортного средства составляла 0 км/ч.

В синей зоне, проехав парковочное положение, скорость транспортного средства оставалась в пределах 8-35 км/ч. Автомобилям было бы трудно достичь более высоких ограничений скорости из-за дорожной среды. Нижний предел скорости немного увеличился с 8 км/ч до 20 км/ч из-за удаления от парковочного места.

На рисунке 6 показана скорость в направлении W-E, при этом транспортные средства движутся слева направо на картинке. Изменения скорости в направлении W-E были аналогичны изменениям в направлении E-W.

Перед положением стоянки (т.е. в пределах 0-100 м на рисунке) верхний и нижний пределы скорости транспортного средства в направлении W-E постепенно сужались с 20-метрового положения. В диапазоне 0-40 м верхняя граница постепенно уменьшалась и была самой низкой в положении 80 м. Верхний предел скорости 38,6 км/ч (в положении 20 м) снизился до 29 км/ч (в положении 80 м). Нижний предел скорости увеличился с 9,4 км/ч (в положении 10 м) до 10,44 км/ч (в положении 100 м).

Скоростной режим снижен перед парковочным местом. В ходе наблюдения, если транспортное средство в направлении W-E обнаружило припаркованное транспортное средство на той же стороне, и перед ним не было транспортных средств или противоположное транспортное средство находилось далеко, транспортное средство в направлении W-E имело тенденцию ускоряться и смещаться первым, чтобы занять хорошее положение для того, чтобы сначала проехать припаркованное транспортное средство. Это явление является причиной увеличения скорости прямо перед парковочным местом.

Минуя парковочное положение, диапазон скоростей составлял 8,2-47,7 км/ч. Нижний предел скорости уменьшился, потому что некоторые водители тормозили при прохождении припаркованного транспортного средства, чтобы избежать царапин. Царапины случаются, когда транспортные средства, идущие в обоих направлениях, встречаются на парковочном месте, и в этих случаях водители пытаются избежать царапин, снижая свою скорость. По сравнению с синей зоной ограничение скорости было увеличено на 9,1 км/ч. Это связано с тем, что, когда ни одно транспортное средство не двигалось в противоположном направлении, транспортные средства в направлении W-E ускорялись на парковочном месте после подтверждения того, что они не царапали придорожное припаркованное транспортное средство, что соответствует обычным привычкам водителей вождения.

В оранжевой зоне нижний предел скорости в 7,5 км/ч значительно увеличился после прохождения парковочного положения. Это указывает на то, что большинство транспортных средств могут разогнаться до скорости до положения парковки после перемещения на 10 м от парковочного положения.

На рисунке 8 показаны результаты моделирования девяти индикаторов, отражающих рабочее состояние транспортных средств при различных объемах движения. Объемы движения в направлениях E-W и W-E влияли на максимальную длину очереди (рисунок 8A), количество транспортных средств (рисунок 8B), задержку (рисунок 8C), количество остановок (рисунок 8D), выбросы CO (рисунок 8E), выбросы NO (рисунок 8F), выбросы ЛОС (рисунок 8G), расход топлива (рисунок 8H) и время в пути (рисунок 8I) ) выравнивание с данными о придорожной парковке. Увеличение объема трафика приводит к увеличению всех значений индикатора, но степень влияния различных значений индикатора различна. Кроме того, придорожная парковка не оказывает одинакового влияния на транспортные средства в направлениях E-W и W-E.

С увеличением объема движения степень влияния придорожной парковки на транспортные средства в направлении W-E по трем показателям максимальной длины очереди, задержки и количества остановок была значительно выше, чем на транспортных средствах в направлении E-W. С точки зрения пяти показателей, связанных с выбросами, расхода топлива и времени в пути, степень воздействия на транспортные средства в направлениях E-W и W-E была почти одинаковой, но она была несколько выше для транспортных средств в направлении W-E. После того, как объем трафика достиг 300-350 вег/ч в W-E и E-W направлениях, тенденция роста максимальной длины очереди, задержки и количества остановок была значительно выше, при этом негативное влияние придорожной парковки на эффективность работы движения проходящего транспортного потока становилось все более серьезным. Пять показателей, связанных с выбросами, расход топлива и время в пути, изменились равномерно с увеличением объема движения в обоих направлениях.

Figure 1
Рисунок 1: Место сбора данных: двухсторонняя и двухполосная дорога Dian Zi Yi Road в Сиане. Координаты: 108.932882,34.220774. (A) Схема места проведения расследования в городе Сиань. (B) Красная линия представляет собой сегмент сбора данных. Пересечение северной дороги с красной линией является пешеходной улицей с небольшим количеством людей и не влияет на это расследование. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 2
Рисунок 2: Индекс перегруженности за 24 часа. Данные в панели взяты из индекса перегруженности в реальном времени в Сиане 24 августа 2021 года26. Данные указывают на то, что утренний пик пришелся на период с 07:00 до 09:00, а вечерний пик пришелся на период с 17:00 до 19:00. Долина, исключая позднюю ночь, происходила с 11:00 до 12:00. Индексы загруженности составили 2,25 и 2,66 в 08:00 и 18:00 соответственно. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 3
Рисунок 3: Схема сбора данных, показанная на снимке, сделанном дроном на высоте 150 м. Тень дерева покрывает все оборудование, поэтому красочные блоки представляют оборудование. Придорожное припаркованное транспортное средство находится посередине, а два радара размещены в 100 м вверх по течению и в 100 м вниз по течению от припаркованного транспортного средства. Западный радар и восточный радар обращены к припаркованному транспортному средству. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 4
Рисунок 4: Целые траектории. Испытываемое транспортное средство припарковано в положении (100,0) в панели. Синий представляет западные радиолокационные данные, средняя черная линия представляет данные придорожного лазерного устройства, а оранжевый представляет данные восточного радара. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 5
Рисунок 5: Скорость Восток-Запад. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 6
Рисунок 6: Скорость Запад-Восток. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 7
Рисунок 7: Блок-схемы для вычисления ошибки моделирования (MAPE) и выполнения анализа чувствительности. (A) Блок-схема для расчета MAPE. (B) Блок-схема для анализа чувствительности. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 8
Рисунок 8: Анализ чувствительности. Ось X = объем трафика E-W, ось Y = объем трафика W-E и ось Z = значение индекса оценки. (A) Максимальная длина очереди. B) Количество транспортных средств. с) Задержка. D) Количество остановок. Е) Выбросы СО. F) ОТСУТСТВИЕ выбросов. g) выбросы ЛОС. H) Расход топлива. I) Время в пути. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Пункт Утро (07:00−08:00) Средний полдень (13:00−14:00) Вечер (17:00−18:00)
Направление В–Э Э–В В–Э Э–В В–Э Э–В
Автомобиль (вех /ч) 306 374 167 148 351 228
Грузовик (автомобиль / ч) 1 3 1 0 4 0
Автобус (ветер / ч) 9 9 4 5 6 4
Кляча. скорость (км/ч) 21.7 24.5 19.4 24.7 18.8 20.5
Максимальная скорость (км/ч) 47.7 54.7 55.8 56.2 44.6 45.0
Минимальная скорость (км/ч) 0 0 0 0 0 0

Таблица 1: Информация о транспортных средствах, собранная в ходе расследования. Минимальная скорость 0 км/ч указывает на то, что некоторые транспортные средства перестают двигаться.

Пункт Утро (07:00−08:00) Средний полдень (13:00−14:00) Вечер (17:00─18:00)
Направление В–Э Э–В В–Э Э–В В–Э Э–В
Инвестиционная мощность (veh/h) 316 386 172 153 361 232
Смоделированная производительность (veh / h) 306 360 174 150 354 216
Индивидуальная MAPE(%) 3.2 6.7 1.2 2.0 1.9 6.9
MAPE(%) 5.0 1.6 4.4

Таблица 2: Результаты калибровки для имитационной модели. Результаты калибровки между исследуемым объемом трафика и смоделированным объемом приведены в таблице. MAPE вычисляется с использованием уравнения 2, и ошибки между моделируемой емкостью и фактической емкостью составляют 5,5%, 1,6% и 4,4% для трех групп данных, которые все небольшие. Поскольку общая погрешность емкости составляет менее 15%, погрешность установленной модели находится в допустимом диапазоне, а точность моделирования достаточна29.

Пункт Утро Средний полдень Вечер
(07:00−08:00) (13:00−14:00) (17:00─18:00)
В–Э Э–В В–Э Э–В В–Э Э–В
максимальная длина очереди (м) 31.26 34.93 12.00 7.96 34.88 20.40
количество транспортных средств 306 360 168 150 348 216
задержка (задержки) 6.47 6.58 3.10 1.74 6.68 4.64
количество остановок (раз) 0.28 0.52 0.05 0.11 0.24 0.42
Выбросы CO (граммы) 191.790 249.606 89.112 77.820 219.462 135.468
Выбросы NO (граммы) 37.314 48.564 17.340 15.138 42.702 26.358
Выбросы ЛОС (граммы) 44.448 57.846 20.652 18.036 50.862 31.398
расход топлива (галлон) 2.742 3.570 1.272 1.116 3.138 1.938
время(ы) в пути 35.46 29.12 31.92 24.56 35.73 27.25

Таблица 3: Результаты моделирования с данными утреннего пика, данных середины полудня и данных вечернего пика. Как показывают репрезентативные данные, группа данных утреннего пика имеет наибольший объем трафика и значения показателей. Группа данных о трафике в середине полудня имеет наименьший объем трафика и значения индикаторов.

Пункт Ценность
Объем E–W (veh/h) 150/200/250/300/350/400/450
Объем W–E (veh/h) 150/200/250/300/350/400
Примечание: Объем трафика E–W находится в диапазоне 150–450 вег/ч с увеличением на 50 вег/ч. Объем трафика W–E находится в диапазоне 150–400 вег/ч с увеличением на 50 вег/ч.

Таблица 4: Входные параметры для анализа чувствительности при моделировании.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Влияние придорожной парковки на городских улицах нельзя игнорировать, и случайная парковка должна быть решена30,31. Здесь представлен протокол определения влияния придорожной парковки на транспортный поток на двухсторонней городской улице. Сбор данных определяет траекторию и изменения скорости проезжающих транспортных средств, вызванные придорожной парковкой. Моделирование дорожного движения количественно определяет показатели дорожного полотна, такие как максимальная длина очереди, задержка и выбросы.

Важнейшими шагами в протоколе являются сбор данных и построение модели микросимуляции. Место сбора данных представляет собой прямой сегмент без пересечения, входа или выхода. Чтобы влияние было видно, дорога не может быть шире 10 м. Улица шириной 10 м подходит для наблюдения. Если он более узкий, трафик может быть полностью разрушен, а если шире, влияние может быть не обнаружено. Достаточно большое расстояние прицела также является требованием для сегмента. При создании имитационной модели следует уделять внимание зонам пониженной скорости и правилам приоритета. Соответствующие параметры (скорость и длина) районов с пониженной скоростью устанавливаются на основе репрезентативных данных для отражения фактической эксплуатации дороги. Поведение водителей может быть лучше отражено с использованием правил приоритета, а не конфликтных зон. Правила приоритета такие же, как и репрезентативные данные, и проверяются с использованием видеозаписей операций дорожного движения, снятых камерой.

Что касается влияния придорожной парковки на проезжающие транспортные средства, то этот протокол дает конкретное и реалистичное описание результатов расследования. Например, на траектории проезжающих транспортных средств влияют на протяжении 80 м, а также негативно влияет скорость транспортного средства. Кроме того, при различных объемах трафика результаты анализа моделирования показывают производительность различных показателей, отражающих эффективность работы трафика. Увеличение объема трафика синхронно с ростом значений индикатора.

Основным ограничением этого протокола является то, что он эффективен только для одного припаркованного транспортного средства на обочине дороги. Следующий этап исследования будет проведен для определения влияния нескольких случайно припаркованных транспортных средств на работу транспортного потока.

Рекомендуется, чтобы дорожная полиция добавила контрольное оборудование на узких городских улицах для мониторинга транспортных средств, припаркованных на обочине дороги, тем самым смягчая воздействие придорожной парковки.

Протокол, описанный здесь для оценки влияния придорожной парковки на двухстороннюю городскую улицу, может применяться для предложения уточненных мер управления придорожной парковкой, таких как допустимое время парковки, рекомендуемое место стоянки и допустимые типы парковочных транспортных средств.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторам нечего раскрывать.

Acknowledgments

Авторы хотели бы отметить Программу научных исследований, финансируемую Департаментом образования провинции Шэньси (Программа No 21JK0908).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
battery Shenzhen Saiqi Innovation Technology Co., Ltd LPB-568S
cables for radar BEIJING AOZER TECH & DEVELOPMENT CO.,LTD
cables for roadside laser device MicroSense
camera Sony Group Corp HDR-CS680
camera tripod Sony Group Corp
drone SZ DJI Technology Co.,Ltd. DA2SUE1
laptop Dell C2H2L82
radar BEIJING AOZER TECH & DEVELOPMENT CO.,LTD CADS-0037
radar tripod BEIJING AOZER TECH & DEVELOPMENT CO.,LTD
reflective tripod Beijing Shunan liandun Technology Co., Ltd
roadside laser device MicroSense

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. China Statistical Yearbook. National Bureau of Statistics. , Available from: http://www.stats.gov.cn/tjsj./ndsj/ (2020).
  2. He, Y. X. A traffic capacity model of lane occupation. Applied Mechanics and Materials. 599-601, 2083-2087 (2014).
  3. Hua, S. Y., Wang, J. L., Zhu, Y. Cause analysis and countermeasures of Beijing city congestion. Procedia-Social and Behavioral Sciences. 96, 1426-1432 (2013).
  4. Yang, H. X., Li, J. D., Zhang, H., Liu, S. Q. Research on the governance of urban traffic jam based on system dynamics. Systems Engineering-Theory & Practice. 34 (8), 2135-2143 (2014).
  5. Rajé, F., Tight, M., Pope, F. D. Traffic pollution: A search for solutions for a city like Nairobi. Cities. 82, 100-107 (2018).
  6. Abdull, N., Yoneda, M., Shimada, Y. Traffic characteristics and pollutant emission from road transport in urban area. Air Quality, Atmosphere & Health. 13 (6), 731-738 (2020).
  7. Shi, K., Di, B. F., Zhang, K. S., Feng, C. Y., Svirchev, L. Detrended cross-correlation analysis of urban traffic congestion and NO 2 concentrations in Chengdu. Transportation Research Part D: Transport and Environment. 61, 165-173 (2018).
  8. Lu, Q. Y., Chai, J., Wang, S. Y., Zhang, Z. G., Sun, X. C. Potential energy conservation and CO2 emissions reduction related to China's road transportation. Journal of Cleaner Production. 245, 118892 (2020).
  9. Sánchez González, S., Bedoya-Maya, F., Calatayud, A. Understanding the effect of traffic congestion on accidents using big data. Sustainability. 13 (13), 7500 (2021).
  10. Fuente, J., Rolloque, A. C., Azas, P., Alcantara, M. M. Young road safety advocate program, the "peer to peer" approach in teaching pedestrian safety. Injury Prevention. 22, Suppl 2 67 (2016).
  11. Jin, J., Rafferty, P. Does congestion negatively affect income growth and employment growth? Empirical evidence from US metropolitan regions. Transport Policy. 55, 1-8 (2017).
  12. Ajeng, C., Gim, T. Analyzing on-street parking duration and demand in a metropolitan city of a developing country: A case study of Yogyakarta City, Indonesia. Sustainability. 10 (3), 591 (2018).
  13. Chen, J. X., Li, Z. B., Jiang, H., Zhu, S. L., Wang, W. Simulating the impacts of on-street vehicle parking on traffic operations on urban streets using cellular automation. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 468, 880-891 (2017).
  14. Ye, X. F., Chen, J. Impact of curbside parking on travel time and space mean speed of nonmotorized vehicles. Transportation Research Record. 2394 (1), 1-9 (2013).
  15. Ye, X., Yan, X. C., Chen, J., Wang, T., Yang, Z. Impact of curbside parking on bicycle lane capacity in Nanjing, China. Transportation Research Record. 2672 (31), 120-129 (2018).
  16. Guo, H. W., Gao, Z. Y., Zhao, X. M., Yang, X. B. Traffic behavior analysis of non-motorized vehicle under influence of curb parking. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology. 11 (1), 79-84 (2011).
  17. Chen, J., Mei, Z. Y., Wang, W. Road resistance model under mixed traffic flow conditions with curb parking. China Civil Engineering Journal. (09), 103-108 (2007).
  18. Gao, L. P., Sun, Q. X., Liu, M. J., Liang, X., Mao, B. H. Delay models and simulation on mixed traffic system with curb parking. Journal of System Simulation. 22 (003), 804-808 (2010).
  19. Guo, H. W., Gao, Z. Y., Yang, X. B., Zhao, X. M., Wang, W. H. Modeling travel time under the influence of on-street parking. Journal of Transportation Engineering. 138 (2), 229-235 (2012).
  20. Yang, X. G., Long, L., Pu, W. J. Optimal distance between one-side curbside parking location and signalized intersection. Journal of Tongji University (Natural Science). 33 (3), 297-300 (2005).
  21. Guo, H. W., Wang, W. H., Guo, W. W. Micro-simulation study on the effect of on-street parking on vehicular flow. 2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems. , 1840-1845 (2012).
  22. Hu, X. J., Hao, X. T., Wang, H., Su, Z. Y., Zhang, F. Research on on-street temporary parking effects based on cellular automaton model under the framework of Kerner's three-phase traffic theory. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 545, 123725 (2020).
  23. Shao, Y., et al. Evaluation of two improved schemes at non-aligned intersections affected by a work zone with an entropy method. Sustainability. 12 (14), 5494 (2020).
  24. Shao, Y., et al. Evaluating the sustainable traffic flow operational features of an exclusive spur dike U-turn lane design. PLoS One. 14 (4), 0214759 (2019).
  25. Shao, Y., Han, X. Y., Wu, H., Claudel, C. G. Evaluating signalization and channelization selections at intersections based on an entropy method. Entropy. 21 (8), 808 (2019).
  26. Xi'an realtime traffic congestion delay index. AutoNavi Traffic Big-data. , Available from: https://trp.autonavi.com/detail.do?city=610100 (2021).
  27. Pan, B. H., et al. Evaluation and analysis model of the length of added displaced left-turn lane based on entropy evaluation method. Journal of Advanced Transportation. 2021, 2688788 (2021).
  28. Pan, B. H., et al. Evaluating operational features of three unconventional intersections under heavy traffic based on CRITIC method. Sustainability. 13 (8), 4098 (2021).
  29. Sun, J. Guideline for Microscopic Traffic Simulation Analysis. , Tongji University Press. Shanghai, China. (2014).
  30. Koohpayma, J., Tahooni, A., Jelokhani, N. M., Jokar, A. J. Spatial analysis of curb-park violations and their relationship with points of interest: A case study of Tehran, Iran. Sustainability. 11 (22), 6336 (2019).
  31. Zoika, S., Tzouras, P. G., Tsigdinos, S., Kepaptsoglou, K. Causal analysis of illegal parking in urban roads: The case of Greece. Case Studies on Transport Policy. 9 (3), 1084-1096 (2021).

Tags

Инженерия Выпуск 191 Придорожная парковка данные о дорожном движении задержка движения заторы на дорогах транспорт городская улица
Оценка влияния придорожной парковки на двухстороннюю городскую улицу
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Pan, B., Liu, J., Chai, H., Shao,… More

Pan, B., Liu, J., Chai, H., Shao, Y., Zhang, R., Li, J. Evaluating the Effect of Roadside Parking on a Dual-Direction Urban Street. J. Vis. Exp. (191), e63384, doi:10.3791/63384 (2023).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter