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

요약

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.

초록

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.

서문

교차로 또는 단거리 구간의 교통 혼잡과 같은 일부 교통 문제는 도로 설계, 변경 신호 타이밍, 교통 관리 측정 및 기타 교통 기술^1,2,3,4를최적화하여 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 설계^5의교통 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. 신호화^6,7,전용 좌회전 차선^8,9,자율주행차^10,11과 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 여전히^16,17존재한다는 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 모델^20,21,자동차 다음 모델^22,23,유턴 모델⁴및 차선 변경 모델^21과같은 시뮬레이션 연구^19에사용되었습니다. 교통 흐름 시뮬레이션의 정확도는 널리^16,24허용된다. 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.

프로토콜

1. 장비의 준비

1. 레이더, 노트북, 배터리 및 레이더 및 노트북용 케이블, 카메라, 레이더 및 카메라 삼각대 등 양방향 트래픽 흐름을 수집하기 위해 다음 장치 각각 2개를 준비합니다.
   참고 : 레이더와 해당 소프트웨어는 차량 속도와 궤도를 수집하는 데 사용되며, 이것은 속도 총보다 더 정확합니다. 다른 장비가 차량 속도, 궤도 및 부피를 수집할 수 있는 경우 레이더만이 유일한 선택은 아닙니다. 대형 차량에서 레이더 신호를 쉽게 차단할 수 있기 때문에 카메라로 촬영한 비디오를 차량 계수에 사용할 수 있습니다. 조사 중에 날씨가 우천또는 맑은 경우 장비 보호가 필요합니다. 특히 화창한 날에는 장비가 고온에 도달하여 가동이 중단될 수 있으므로 이러한 상황에대비하여 우산이나 냉각 장비가 필요합니다.

2. 장비 의 테스트

1. 모든 구도자가 반사 조끼를 입고 있는지 확인하십시오.
2. 레이더 삼각대를 준비하고 가능한 한 높이로 확장하십시오. 삼각대를 2m 보다 높이로 설정하여 길가에서 신호가 차단되는 것을 방지합니다.
3. 삼각대 위에 레이더를 설치하고 레이더를 잠급합니다.
4. 레이더를 도로 변 에서 약 0.5 m 정도 설정하고 레이더를 수직으로 조정하고 차량 방향 또는 반대 방향을 향합니다. 도로와 레이더 사이의 각도를 가능한 한 작게 유지하십시오.
   참고: 레이더는 최대 200m를 감지할 수 있습니다. 레이더가 차선에 너무 가깝게 설정되어 있으면 지나가는 차량에 불어날 수 있습니다. 따라서 0.5-1.0 m는 차선까지의 일반적인 거리입니다.
5. 전원 배터리를 켜고 노트북을 전원 배터리에 연결합니다. 레이더 전원 케이블을 연결하고 레이더 데이터 USB를 노트북에 연결합니다. 모든 케이블이 연결되어 있으면 랩톱을 켭니다.
6. 레이더 옆에 카메라를 설정하여 차량 흐름을 촬영합니다.
7. 레이더 소프트웨어 열기
   1. 통신 확인을클릭한 다음 드롭다운 목록에서 레이더 ID 번호를 선택합니다. ID 번호로 감지된 레이더를 표시합니다.
   2. 조사 설정을 클릭합니다. 팝업 메뉴에서 RLU 시간 읽기를클릭하면 왼쪽의 장치 시간이 변경됩니다. 그런 다음 RLU 시간 설정을클릭하고 왼쪽의 PC 현재 시간도 변경됩니다.
   3. 조사 시작을클릭하면 장치 작동 상태가 데이터 기록에서 변경되지 않고 디바이스의 데이터가 진행 중인 데이터 기록 및 장치의 데이터로변경되지 않습니다. 닫기를 클릭하여 이 대화 상자를 닫습니다.
   4. 실시간 보기를 클릭하여 레이더 상태를 확인합니다. 새 대화 상자가 표시되고 레이더 데이터가 빠르게 롤링됩니다. 이것은 레이더가 차량을 감지하고 잘 작동한다는 것을 의미합니다. 컬렉션이 완료될 때까지 이 대화 상자를 열어 두십시오.
      참고: 레이더를 통과할 때 차량을 레이더에 의해 캡처할 수 있습니다.
   5. 대화 상자에서 닫기를 클릭하여 컬렉션을 완료합니다.
   6. 조사 설정을 클릭 | 조사를 종료하고대화 상자에서 확인합니다. 닫기 단추를 클릭합니다.
   7. 주 메뉴에서 데이터 다운로드를 선택합니다. 찾아보기를 클릭하여 레이더 데이터를 저장할 장소를 선택합니다. 스프레드시트에 대한 개별 이름을 입력합니다. 다운로드 시작 버튼을 클릭하면 진행률 표시줄이 표시되고 다운로드 후 대화 상자가 나타납니다. 데이터 수집을 완료하려면 확인을 클릭합니다.
   8. 조사 설정을 클릭 | 데이터 레코드를 지우고다음 대화 상자에서 확인하여 레이더의 내부 메모리를 지웁습니다.
      참고: 데이터 수집 위치로 출발하기 전에 모든 장비에 대한 테스트가 필요합니다. 모든 부품이 잘 작동하는 경우 모든 장비를 데이터 수집 위치로 이동합니다.

3. 데이터 수집

1. 데이터 수집 위치선택(그림 3)
   1. 연구에 사용된 교차 유형과 유사한 적합한 위치를 선택합니다.
      참고: 위치 선택의 핵심 요구 사항입니다. 위치의 모양, 교통 흐름 상황, 신호등 제어 및 기타 제어 사항을 모두 고려해야 합니다. 연구 사이트가 비슷할수록 결과가 더 정확해집니다. 고속도로의 유턴 중앙분리대 개구부가 필요합니다. 레이더와 조사관의 안전에 필요한 충분한 시야와 간격이 필요합니다. 레이더의 감지 거리와 차량 정지 거리에 따라 시야는 위치로부터 상류 방향으로 200m 이상 이어야 합니다.
   2. 레이더 방향의 간격을 확인합니다. 나무, 관목, 보도 교량, 교통 표지판 또는 가로등이 보이지 않는지 확인하십시오.
   3. 장비와 조사관에게 안전한 장소인지 확인하십시오. 장비가 도로 변또는 도로 위에 설정되어 있는지 여부는 지형에 따라 달라집니다.
   4. 운전자의 주의를 끌지 않도록 장비를 한적한 곳에 두는 다.
      참고: 사전 경험에 따르면 일부 운전자는 조사 장비를 발견하면 속도가 느려지며 오류가 발생할 수 있습니다. 데이터 수집 장비는 과속 차량을 측정하는 교통 경찰을위한 측정 장치로 간주 될 수있다.
2. 교통 데이터 수집
   1. 수집 시간을 선택합니다.
      1. 3 시간 의 데이터를 수집하십시오 : 아침 피크에서 1 시간, 정오 계곡에서 1 시간, 저녁 피크에서 1 시간.
      2. 교통조사보고서, 교통경찰서, 교통사업자^25,26(그림 4)에서정확한 피크 및 계곡 시간을 확인한다.
         참고: 트래픽 보고서 나 분석이 참조로 없는 경우 위에서 언급한 세 기간 동안 3시간의 데이터를 수집하고 가장 높은 데이터를 선택합니다.
      3. 1시간 동안 트래픽 량이 가장 많은 데이터를 시뮬레이션 모델 및 해석 섹션에 입력합니다. 나머지 2시간 동안의 데이터를 사용하여 확인을 합니다.
   2. 장비 설정
      1. 레이더 방향을 조정하고 모든 차선을 캡처할 수 있는 레이더 옆에 카메라를 설정합니다. 보행자 교량의 섹션 2에 모든 장비를 설치하는 과정을 반복합니다.
         참고: 레이더 앞의 간격은 유턴 운동의 전체 범위를 커버하기 위해 가능한 한 길고 넓어야 합니다. EW(동쪽에서 서쪽) 레이더는 교통 흐름을 향하고 있으며, WE(서쪽에서 동쪽) 레이더는 도로 정렬로 인해 차량 꼬리를 향하고있다(그림 5). 차선의 내부 측과 바깥쪽에 장비를 설치하는 데 따른 결과 간에는 차이가 없습니다. 레이더 위치의 내부 또는 외부 면은 레이더 데이터가 있는 궤적 수치의 좌표계에만 영향을 줍니다. 레이더가 트래픽 흐름에 직면하면 감지된 실행 속도가 음수이며 데이터 처리 중에 되돌릴 필요가 있습니다. 레이더가 교통 흐름에 직면하면 감지된 실행 속도가 양수이며 직접 사용할 수 있습니다.
      2. 레이더와 카메라가 교량 난간보다 약간 높이가 되도록 설정하여 레이더와 카메라 앞에 간격을 확보합니다.
         참고: 레이더가 길가 정착지만큼 높을 필요는 없습니다.
   3. 레이더, 노트북 및 카메라의 타이밍이 실시간과 일치하는지 확인합니다.
   4. 두 개의 레이더와 카메라를 동시에 시작하여 시간을 예약합니다.
   5. 레이더와 카메라가 데이터 수집 중에 5분마다 정상적으로 작동하는지 확인하여 모든 부품이 잘 작동하는지 확인합니다.
   6. 데이터 수집을 종료하고 식별된 이름으로 레이더 데이터를 스프레드시트로 출력합니다(표1).

4. 데이터 분석

1. 계산 소프트웨어를 사용하여 레이더 데이터를 추출하고 스프레드시트에서 작동 속도 및 궤적 수치를 그립니다.
   참고: X/Y 좌표와 X/Y 속도는 스프레드시트에 있습니다.
2. 그림에서 분명히 불연속 점을 삭제합니다. 이러한 점은 레이더 오류입니다.
   참고: 레이더는 넓은 범위를 감지하므로 데이터는 비자동차 차선에서 대상 차량, 반대 차량 및 비자동차 차량을 포함할 수 있습니다. 모든 데이터를 수치로 플로팅할 때 3차선 대상 차량은 분명하며 나머지 점은 "분명히 이산 점"입니다. 감지 영역은 그림 3에서직선이며, 세 차선의 폭이 알려져 있으며 소프트웨어에서 "분명히 개별 지점"을 삭제할 수 있습니다. 그림 6b,d에표시된 대로 필요한 점을 플로팅합니다.
3. 트래픽 비디오를 재생하고 수동으로 계산하여 트래픽 볼륨 및 유형을 가져옵니다.
   참고 : 차량은 크기에 따라 자동차와 트럭으로 나눌 수 있습니다. 6m 이내의 모든 자동차, 택시 및 소형 트럭은 여기에 자동차로 분류됩니다. 모든 대형 트럭과 버스는 트럭으로 분류됩니다.
4. 가장 높은 트래픽 볼륨 그룹을 대표 데이터로 선택하고 섹션 5에 설명된 시뮬레이션에 입력합니다.
   참고: 시뮬레이션 및 민감도 해석에는 하나의 데이터 그룹만 필요합니다. 다른 두 그룹의 데이터는 확인으로 시뮬레이션됩니다.

5. 시뮬레이션 모델 구축

1. 도로의 건물
   1. 시뮬레이션 소프트웨어를 엽니다. 인터페이스 상단의 지도 버튼을 클릭하고 맵을 확대하여 데이터 수집 위치를 찾습니다.
   2. 왼쪽의 링크를 클릭한 다음 커서를 링크의 시작 위치로 이동한 다음 마우스 오른쪽 단추로 클릭합니다. 새 링크 추가를선택하고 링크 이름과 레인 수를 입력하고 확인을클릭합니다. 커서를 드래그하여 맵에 링크를 그립니다.
   3. 링크를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 점 추가를선택합니다. 점과 드래그 점을 추가하여 맵에서 실제 도로 선형으로 링크를 더 매끄럽게 만듭니다.
   4. 5.1.2 단계와 5.1.3 3x단계를 반복하여 U 턴 중앙값 개구부를 제외한 4개의 세그먼트를 작성합니다.
   5. 키보드에서 마우스오른쪽 버튼과 Ctrl 버튼을 누린 다음 한 링크의 끝점을 인접한 링크로 드래그하여 링크를 연결합니다. 이 부분을 "커넥터"라고 하며 더 많은 점이 추가될수록 더 부드러워질 수 있습니다.
   6. 5.1.5 단계를 반복하여 모든 링크와 유턴 경로를 연결합니다.
2. 원하는 속도의 입력
   1. 상단 막대에서 기본 데이터를 선택한 다음 분포를 선택 | 원하는 속도.
   2. 아래쪽의 녹색 십자가 추가 버튼을 클릭하여 원하는 새 속도를 추가한 다음 이름을 지정합니다.
   3. 원하는 속도 분포 대화 상자에서 대표 데이터에서 수집된 최대 속도를 원하는 최대 속도로 입력한 다음 대표 데이터에서 계산된 평균 속도를 최소 원하는 속도로 입력합니다. 기본 데이터를 삭제합니다.
   4. 일반적으로 방향을 사용하여 명명되는 이 원하는 속도에 대한 이름을 입력합니다.
   5. 5.2.3 단계와 5.2.4 단계를 반복하여 원하는 모든 속도 (WE, EW, WW U 턴 및 EE U 턴)를 빌드합니다.
3. 차량 구성
   1. 상단 표시줄에서 목록 버튼을 선택한 다음 개인 전송 | 차량 조성물.
   2. 하단의 녹색 십자가 추가 버튼을 클릭하여 새 차량 구성을 추가합니다. 5.2 단계에 내장된 원하는 속도를 자동차로선택합니다.
   3. 녹색 십자가 추가 버튼을 클릭하여 차량 유형 버스 / 트럭을 HGV로추가하십시오. 5.3.2단계에서 수행한 것과 동일한 원하는 속도를 선택합니다.
   4. 대표 데이터에서 RelFlow에서 자동차와 트럭의 볼륨을 입력합니다.
   5. 5.3.2-5.3.5 단계를 반복하여 모든 전차 구성(WE, EW, WW U 턴 및 EE U-turn)을 빌드합니다.
4. 차량 경로
   1. 왼쪽 메뉴 모음에서 차량 경로를 선택합니다.
   2. 커서를 시작점으로 한 링크의 업스트림으로 이동한 다음 마우스 오른쪽 단추를 클릭한 다음 새 정적 차량 라우팅 결정 추가를선택합니다.
   3. 데이터 수집에서 차량 경로를 나타내는 파란색 커서를 끕입니다. 모든 차량 경로를 그릴 WE, EW, WW 유턴, EE 유턴에서 이 단계를 4배 반복합니다.
5. 속도 감소
   1. 왼쪽 메뉴 모음에서 속도 감소 영역을 선택합니다.
   2. U 턴 개구부 의 상류에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭한 다음 새로운 감소 속도 영역 추가를선택합니다.
      참고: 영역의 길이는 대표 데이터 및 속도 변경 길이에 따라 다릅니다.
   3. 이 영역을 양방향으로 빌드합니다.
6. 분쟁 지역
   1. 왼쪽 메뉴 모음에서 충돌 영역을 선택합니다. 네 개의 노란색 충돌 영역은 중앙분리대 개방 섹션에 표시됩니다.
   2. 노란색 충돌 영역 하나를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 실제 상황과 충돌 영역이 빨간색으로 바뀌면 상태 설정을 미정으로 선택합니다.
   3. 네 개의 충돌 영역 모두에 대해 5.6.2 단계를 반복합니다.
7. 이동 시간 측정
   1. 왼쪽 메뉴 모음에서 차량 이동 시간을 선택합니다.
   2. 하나의 링크의 시작 부분에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 새 차량 이동 시간 측정 추가를선택합니다.
   3. 커서를 링크 끝으로 드래그하여 하나의 차량 이동 시간 측정값을 작성합니다. 모든 차량 경로(WE, EW, WW U-turn 및 EE U-turn)에 대해 이 단계를 반복합니다.
   4. 각 이동 시간 측정값의 이름을 해당 방향으로 지정합니다.
      참고: 작동 상황을 개선 설계와 비교하려면 두 시뮬레이션 모델에서 이동 시간 측정 길이가 동일해야 합니다.
8. 차량 입력
   1. 왼쪽 메뉴 모음에서 차량 입력을 선택합니다. 하나의 링크의 시작점을 클릭하고 마우스 오른쪽 단추로 클릭하여 새 차량 입력을 추가합니다.
   2. 마우스를 왼쪽 하단으로 이동하고 대표 데이터에서 입력 볼륨을 입력합니다. 모든 링크에 대해 이 단계를 반복합니다.
9. 다른 ESUL 시뮬레이션 모델을 비교하여 빌드하면 U 턴 개방 부분만 수정해야합니다(그림 7 및 표 2).
10. 인터페이스 상단의 파란색 재생 버튼을 클릭하면 시뮬레이션이 시작됩니다. 시뮬레이션 속도를 조정할 수 있는 재생 버튼 왼쪽의 축척을 끕습니다.
    참고: 계측기 버튼 빠른 모드는 시뮬레이션 속도를 최대로 만들 수 있습니다.
11. 시뮬레이션이 끝나면 모든 결과가 인터페이스 하단에 표시됩니다. 결과를 새 스프레드시트에 복사합니다. 여기서, 이동 시간, 지연 및 경유지 의 수는^{분석(27)에서}평가된다.

6. 시뮬레이션 모델 교정

1. 대표 데이터의 트래픽 볼륨을 시뮬레이션 소프트웨어에 입력하고 시뮬레이션을 수행합니다(도8a).
2. 시뮬레이션 결과의 트래픽 볼륨을 수집된 데이터 볼륨과 비교합니다.
3. 아래 방정식 1을 사용하여 용량을 계산합니다.
   (1)
   여기서 C는 이상적인 용량(veh/h)을 나타내고 h_t는 평균 최소 진입로(들)를 나타냅니다.
4. 용량을 사용하여 시뮬레이션 오류를 방정식 2다음에 따른 평균 절대 퍼센트 오류(MAPE)로 추정합니다.
   (2)
   n이 연구에서 네 개의 서로 다른 흐름을 나타내는 경우 C ⁱ_v는 시뮬레이션 모델(veh/h)에서 시뮬레이션된 용량이고 Cⁱ_f는 조사 용량(veh/h)입니다. 계산된 MAPE는 표 3에제시되어 있습니다.
   참고 : MAPE가^28,29,30 인 경우 시뮬레이션 모델을 사용할 수^{있습니다.}
5. 시뮬레이션 소프트웨어의 지시에 따라 파라미터(즉, 랜덤 시드, 자동차 팔로우 모델 유형, 차선 변경 규칙 등)를 수정하거나, 시뮬레이션^{모델(31,32,33,34)을}구축할 때 위에서 설명한 모든 단계를 확인한다.

7. 감도 분석

참고: 민감도 분석 프로세스는 그림 8b에나와 있습니다. 수집된 데이터는 자체 성능만 반영할 수있습니다(그림 9, 표 4, 표 5및 표 6). 모든 상황에서 효과를 입증하기 위해 모든 가능한 트래픽 상황과 다른 조합을 시뮬레이션 모델에 입력하여 MUTI와 ESUL 간에 모든 상황을 다룰 수 있도록했습니다(그림 10 및 표 7).

1. 대표 데이터의 자동차/트럭(버스) 비율과 작동 속도를 선택합니다. 이러한 매개 변수를 유지 관리합니다.
2. 민감도 분석에서 ~0.03-0.15의 U 턴 비율을 0.03으로 설정하면 감도 분석에서 5개의 U 턴 비율이 증가합니다.
   참고: 표 1의대표 데이터에 따르면, 유턴 속도의 범위는 0.04-0.15입니다.
3. 693 veh/h (0.1 V/C)의 증가와 ~ 0.2-1.0 V/C에서 트래픽 볼륨을 설정합니다. 표 7)감도 분석에서 9개의 볼륨을 의미한다.
   참고: 설계 속도가 80km/h일 때 AASHTO의 고속도로 용량 매뉴얼^35에 따라 서비스 레벨 E에 해당하는 3차선 구간이 있는 도시 고속도로의 최대 통행량은 6,930veh/h입니다.
4. 45개의 상황을 모두 시뮬레이션하고 현재 상황(MUTI) 및 개선된 상황(ESUL)에서 결과를 저장합니다.
5. 비율 = (MUTI - ESUL)/MUTI x 100%를 계산하여 이동 시간 및 지연의 개선을 확인합니다. 단축된 시간 = MUTI - ESUL을 계산하여 경유지 수의 개선을 확인합니다.
   참고: 최종결과(그림 10)에서양수(>0) 결과는 ESUL이 트래픽 상황을 개선한 반면 음수(<0)는 민감도가 그 반대를 나타낸다는 것을 의미합니다.

결과

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 ...

토론

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 ...

자료

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