JoVE Logo

Войдите в систему

Для просмотра этого контента требуется подписка на Jove Войдите в систему или начните бесплатную пробную версию.

В этой статье

  • Резюме
  • Аннотация
  • Введение
  • протокол
  • Результаты
  • Обсуждение
  • Раскрытие информации
  • Благодарности
  • Материалы
  • Ссылки
  • Перепечатки и разрешения

Резюме

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.

Аннотация

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.

Введение

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.

протокол

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:
    figure-protocol-18453(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:
    figure-protocol-18863(2)
    где n обозначает четыре различных потока в данном исследовании, — мощность, figure-protocol-19043 смоделированная в имитационной модели (veh/h), и figure-protocol-19181 — 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.

Результаты

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 д?...

Обсуждение

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 ?...

Раскрытие информации

Авторам нечего раскрывать.

Благодарности

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

Материалы

NameCompanyCatalog NumberComments
batteryShenzhen Saiqi Innovation Technology Co., LtdLPB-568S
cables for radarBEIJING AOZER TECH & DEVELOPMENT CO.,LTD
cables for roadside laser deviceMicroSense
cameraSony Group CorpHDR-CS680
camera tripodSony Group Corp
droneSZ DJI Technology Co.,Ltd.DA2SUE1
laptopDellC2H2L82
radarBEIJING AOZER TECH & DEVELOPMENT CO.,LTDCADS-0037
radar tripodBEIJING AOZER TECH & DEVELOPMENT CO.,LTD
reflective tripodBeijing Shunan liandun Technology Co., Ltd
roadside laser deviceMicroSense

Ссылки

  1. He, Y. X. A traffic capacity model of lane occupation. Applied Mechanics and Materials. 599-601, 2083-2087 (2014).
  2. 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).
  3. 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).
  4. Rajé, F., Tight, M., Pope, F. D. Traffic pollution: A search for solutions for a city like Nairobi. Cities. 82, 100-107 (2018).
  5. 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).
  6. 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).
  7. 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).
  8. Sánchez González, S., Bedoya-Maya, F., Calatayud, A. Understanding the effect of traffic congestion on accidents using big data. Sustainability. 13 (13), 7500 (2021).
  9. 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, 67 (2016).
  10. 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).
  11. 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).
  12. 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).
  13. 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).
  14. 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).
  15. 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).
  16. 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).
  17. 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).
  18. 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).
  19. 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).
  20. 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).
  21. 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).
  22. 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).
  23. 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).
  24. 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).
  25. Xi'an realtime traffic congestion delay index. AutoNavi Traffic Big-data Available from: https://trp.autonavi.com/detail.do?city=610100 (2021)
  26. 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).
  27. Pan, B. H., et al. Evaluating operational features of three unconventional intersections under heavy traffic based on CRITIC method. Sustainability. 13 (8), 4098 (2021).
  28. Sun, J. . Guideline for Microscopic Traffic Simulation Analysis. , (2014).
  29. 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).
  30. 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).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи

Запросить разрешение

Смотреть дополнительные статьи

191

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Исследования

Образование

О JoVE

Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены