Name: evaluation of an exclusive spur dike u-turn design with radar-collected data and simulation
Uploaded: 2020-02-01T14:00:00
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著者らは、この作品に部分的に資金を提供した中国奨学評議会が201506560015のファイルでした。

1. 機器の準備
<ol><li>レーダー、ラップトップ、バッテリー、レーダーやノートパソコン、カメラ、レーダーとカメラの三脚の2方向のトラフィックフローを収集するために、次のデバイスのそれぞれを準備します。 注:レーダーとその対応するソフトウェアは、車両速度と軌道を収集するために使用され、これはスピードガンよりも正確です。他の機器が車両速度、軌道、および体積を収?...

<ol>
	<li>Tang, J. Q., Heinimann, H. R., Ma, X. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+resilience-oriented+approach+for+quantitatively+assessing+recurrent+spatial-temporal+congestion+on+urban+roads.">A resilience-oriented approach for quantitatively assessing recurrent spatial-temporal congestion on urban roads.</a> PLoS ONE. 13 (1), e0190616 (2018).</li><li>Bared, J. G., Kaisar, E. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Median+U-turn+design+as+an+alternative+treatment+for+left+turns+at+signalized+intersections.">Median U-turn design as an alternative treatment for left turns at signalized intersections.</a> ITE Journal. 72 (2), 50-54 (2002).</li><li>El Esawey, M., Sayed, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Operational+performance+analysis+of+the+unconventional+median+U-turn+intersection+design.">Operational performance analysis of the unconventional median U-turn intersection design.</a> Canadian Journal of Civil Engineering. 38 (11), 1249-1261 (2011).</li><li>Leng, J., Zhang, Y., Sun, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=VISSIM-based+simulation+approach+to+evaluation+of+design+and+operational+performance+of+U-turn+at+intersection+in+China.">VISSIM-based simulation approach to evaluation of design and operational performance of U-turn at intersection in China.</a> 2008 International Workshop on Modelling, Simulation and Optimization. , (2008).</li><li>Shao, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluating+the+sustainable+traffic+flow+operational+features+of+an+exclusive+spur+dike+U-turn+lane+design.">Evaluating the sustainable traffic flow operational features of an exclusive spur dike U-turn lane design.</a> PLoS ONE. 14 (4), e0214759 (2019).</li><li>Zhao, J., Ma, W. J., Head, K., Yang, X. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimal+Intersection+Operation+with+Median+U-Turn:+Lane-Based+Approach.">Optimal Intersection Operation with Median U-Turn: Lane-Based Approach.</a> Transportation Research Record. (2439), 71-82 (2014).</li><li>Hummer, J. E., Reid, J. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Unconventional+Left+Turn+Alternatives+for+Urban+and+Suburban+Arterials-An+Update.">Unconventional Left Turn Alternatives for Urban and Suburban Arterials-An Update.</a> Urban Street Symposium Conference Proceedings. , (1999).</li><li>Ram, J., Vanasse, H. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synthesis+of+the+Median+U-Turn+Intersection+Treatment.">Synthesis of the Median U-Turn Intersection Treatment.</a> Transportation Research Board. , (2007).</li><li>Levinson, H. S., Koepke, F. J., Geiger, D., Allyn, D., Palumbo, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Indirect+left+turns-the+Michigan+experience.">Indirect left turns-the Michigan experience.</a> Fourth Access Management Conference. , (2000).</li><li>Mousa, M., Sharma, K., Claudel, G. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Inertial+Measurement+Units-Based+Probe+Vehicles:+Automatic+Calibration,+Trajectory+Estimation,+and+Context+Detection.">Inertial Measurement Units-Based Probe Vehicles: Automatic Calibration, Trajectory Estimation, and Context Detection.</a> IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. , 1-11 (2017).</li><li>Odat, E., Shamma, J., Claudel, G. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Vehicle+Classification+and+Speed+Estimation+Using+Combined+Passive+Infrared/Ultrasonic+Sensors.">Vehicle Classification and Speed Estimation Using Combined Passive Infrared/Ultrasonic Sensors.</a> IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. , 1-14 (2017).</li><li>Liu, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Operational+effects+of+U-turns+as+alternatives+to+direct+left-turns.">Operational effects of U-turns as alternatives to direct left-turns.</a> Journal of Transportation Engineering. 133 (5), 327-334 (2007).</li><li>Potts, I. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Safety+of+U-turns+at+Unsignalized+Median+Opening.">Safety of U-turns at Unsignalized Median Opening.</a> Transportation Research Board. , (2004).</li><li>Yang, X. K., Zhou, G. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=CORSIM-Based+Simulation+Approach+to+Evaluation+of+Direct+Left+Turn+vs+Right+Rurn+Plus+U-Turn+from+Driveways.">CORSIM-Based Simulation Approach to Evaluation of Direct Left Turn vs Right Rurn Plus U-Turn from Driveways.</a> Journal of Transportation Engineering. 130 (1), 68-75 (2004).</li><li>Guo, Y. Y., Sayed, T., Zaki, M. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Exploring+Evasive+Action-Based+Indicators+for+PTW+Conflicts+in+Shared+Traffic+Facility+Environments.">Exploring Evasive Action-Based Indicators for PTW Conflicts in Shared Traffic Facility Environments.</a> Transportation Engineering, Part A: Systems. 144 (11), 04018065 (2018).</li><li>Liu, P., Qu, X., Yu, H., Wang, W., Gao, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+of+a+VISSIM+simulation+model+for+U-turns+at+unsignalized+intersections.">Development of a VISSIM simulation model for U-turns at unsignalized intersections.</a> Journal of Transportation Engineering. 138 (11), 1333-1339 (2012).</li><li>Shao, Y., Han, X. Y., Wu, H., Claudel, G. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluating+Signalization+and+Channelization+Selections+at+Intersections+Based+on+an+Entropy+Method.">Evaluating Signalization and Channelization Selections at Intersections Based on an Entropy Method.</a> Entropy. 21 (8), 808 (2019).</li><li>Ander, P., Oihane, K. E., Ainhoa, A., Cruz, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transport+Choice+Modeling+for+the+Evaluation+of+New+Transport+Policies.">Transport Choice Modeling for the Evaluation of New Transport Policies.</a> Sustainability. 10 (4), 1230 (2018).</li><li>Wang, J., Kong, Y., Fu, T., Stipanicic, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+impact+of+vehicle+moving+violations+and+freeway+traffic+flow+on+crash+risk:+An+application+of+plugin+development+for+microsimulation.">The impact of vehicle moving violations and freeway traffic flow on crash risk: An application of plugin development for microsimulation.</a> PLoS ONE. 12 (9), e0184564 (2017).</li><li>Lin, C., Gong, B., Qu, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Low+Emissions+and+Delay+Optimization+for+an+Isolated+Signalized+Intersection+Based+on+Vehicular+Trajectories.">Low Emissions and Delay Optimization for an Isolated Signalized Intersection Based on Vehicular Trajectories.</a> PLoS ONE. 10 (12), e0146018 (2015).</li><li>Tang, T. Q., Wang, Y. P., Yang, X. B., Huang, H. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+multilane+traffic+flow+model+accounting+for+lane+width,+lanechanging+and+the+number+of+lanes.">A multilane traffic flow model accounting for lane width, lanechanging and the number of lanes.</a> Networks and Spatial Economics. 14 (14), 465-483 (2014).</li><li>Gupta, A. K., Dhiman, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analyses+of+a+continuum+traffic+flow+model+for+a+nonlane-based+system.">Analyses of a continuum traffic flow model for a nonlane-based system.</a> International Journal of Modern Physics C. 25 (10), 1450045 (2014).</li><li>Chen, H., Zhang, N., Qian, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=VISSIM-Based+Simulation+of+the+Left-Turn+Waiting+Zone+at+Signalized+Intersection.">VISSIM-Based Simulation of the Left-Turn Waiting Zone at Signalized Intersection.</a> 2008 International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation (ICICTA). , (2008).</li><li>PTV AG. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> PTV VISSIM 10 User Manual. , (2018).</li><li>AutoNavi Traffic Big-data. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> 2017 Traffic Analysis Reports for Major Cities in China. , (2018).</li><li>AutoNavi Traffic Big-data. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Xi'an realtime traffic congestion delay index. , (2019).</li><li>Xiang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluating+the+Operational+Features+of+an+Unconventional+Dual-Bay+U-Turn+Design+for+Intersections.">Evaluating the Operational Features of an Unconventional Dual-Bay U-Turn Design for Intersections.</a> PLoS ONE. 11 (7), e0158914 (2016).</li><li>Kuang, Y., Qu, X., Weng, J., Etemad, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+Does+the+Driver's+Perception+Reaction+Time+Affect+the+Performances+of+Crash+Surrogate+Measures?.">How Does the Driver's Perception Reaction Time Affect the Performances of Crash Surrogate Measures?.</a> PLoS ONE. 10 (9), e0138617 (2015).</li><li>Zhao, F., Sun, H., Wu, J., Gao, Z., Liu, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+Road+Network+Pattern+Considering+Population+Distribution+and+Central+Business+District.">Analysis of Road Network Pattern Considering Population Distribution and Central Business District.</a> PLoS ONE. 11 (3), e0151676 (2016).</li><li>Jian, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Guideline for microscopic traffic simulation analysis. , (2014).</li><li>Liu, K., Cui, M. Y., Cao, P., Wang, J. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Iterative+Bayesian+Estimation+of+Travel+Times+on+Urban+Arterials:+Fusing+Loop+Detector+and+Probe+Vehicle+Data.">Iterative Bayesian Estimation of Travel Times on Urban Arterials: Fusing Loop Detector and Probe Vehicle Data.</a> PLoS ONE. 11 (6), e0158123 (2016).</li><li>Ran, B., Song, L., Zhang, J., Cheng, Y., Tan, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+Tensor+Completion+Method+to+Achieving+Better+Coverage+of+Traffic+State+Estimation+from+Sparse+Floating+Car+Data.">Using Tensor Completion Method to Achieving Better Coverage of Traffic State Estimation from Sparse Floating Car Data.</a> PLoS ONE. 11 (7), e0157420 (2016).</li><li>Zhao, J., Li, P., Zhou, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Capacity+Estimation+Model+for+Signalized+Intersections+under+the+Impact+of+Access+Point.">Capacity Estimation Model for Signalized Intersections under the Impact of Access Point.</a> PLoS ONE. 11 (1), e0145989 (2016).</li><li>Wei, X., Xu, C., Wang, W., Yang, M., Ren, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+average+travel+delay+caused+by+moving+bottlenecks+on+highways.">Evaluation of average travel delay caused by moving bottlenecks on highways.</a> PLoS ONE. 12 (8), e0183442 (2017).</li><li>American Association of State and Highway Transportation Officials (AASHTO). <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Highway Capacity Manual 6th edition. , (2010).</li><li>Wang, Y., Qu, W., Ge, Y., Sun, X., Zhang, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effect+of+personality+traits+on+driving+style:+Psychometric+adaption+of+the+multidimensional+driving+style+inventory+in+a+Chinese+sample.">Effect of personality traits on driving style: Psychometric adaption of the multidimensional driving style inventory in a Chinese sample.</a> PLoS ONE. 13 (9), e0202126 (2018).</li><li>Shen, B., Qu, W., Ge, Y., Sun, X., Zhang, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+relationship+between+personalities+and+self-report+positive+driving+behavior+in+a+Chinese+sample.">The relationship between personalities and self-report positive driving behavior in a Chinese sample.</a> PLoS ONE. 13 (1), e0190746 (2018).</li><li>American Association of State and Highway Transportation Officials (AASHTO). <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> A policy on geometric design of highways and streets 6th Edition. , (2011).</li><li>Ashraf, M. I., Sinha, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+"handedness"+of+language:+Directional+symmetry+breaking+of+sign+usage+in+words.">The "handedness" of language: Directional symmetry breaking of sign usage in words.</a> PLoS ONE. 13 (1), e0190735 (2018).</li><li>Lu, A. T., Yu, Y. P., Niu, J. X., John, X. Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Effect+of+Sign+Language+Structure+on+Complex+Word+Reading+in+Chinese+Deaf+Adolescents.">The Effect of Sign Language Structure on Complex Word Reading in Chinese Deaf Adolescents.</a> PLoS ONE. 10 (3), e0120943 (2015).</li><li>Fan, L., Tang, L., Chen, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimizing+location+of+variable+message+signs+using+GPS+probe+vehicle+data.">Optimizing location of variable message signs using GPS probe vehicle data.</a> PLoS ONE. 13 (7), e0199831 (2018).</li></ol>

本稿では、シミュレーションを用いて交差点または短いセグメントでの交通問題を解決する手順について考察した。いくつかの点は特別な注意に値し、ここでより詳細に議論されています。
フィールド データの収集は、注目に値する最初のものです。データ収集場所の要件には、次のようなものがあります。場所は、データ収集の前提である、スタディの道路の幾何学?...

交差点や短い区間での交通渋滞などの交通問題は、道路設計、変更信号タイミング、交通管理測定、その他の交通技術1、2、3、4を最適化することで解決または改善することができます。これらの改善は、元の状況と比較して、トラフィック フローの操作にプラスまたはマイナスの影響を与えます。交通操作の変化は、交差点やセグメントの実際の再構築ではなく、交通シミュレーションソフトウェアで比較することができます。トラフィックシミュレーション方法は、特に異なる改善計画を比較したり、改善の効果を評価する場合に、1つ以上の改善計画を提案する場合に迅速かつ安価なオプションです。本稿では、排他的なスパー堤Uターンレーン設計5の交通流運用機能を評価することにより、シミュレーションによる交通問題を解決するプロセスを紹介します。
Uターンの動きは、道路上のUターン中央値の開口部を必要とする広範な交通需要ですが、これは議論されています。Uターン開口部を設計すると交通渋滞が発生する可能性がありますが、Uターン開口部を閉じるとUターン車の迂回が発生する可能性があります。Uターン車と直流左折車の2つの動きは、Uターンの開口部を必要とし、交通の遅延、停止、あるいは事故を引き起こします。シグナライゼーション6、7、専用左折車線8、9、自律走行車10、11などのUターン動作の欠点を解決するための技術が提案されている。上記のソリューションには制限的なアプリケーションがあるため、Uターンの問題には改善の可能性が残っています。新しいUターン設計は、特定の条件下でより良いソリューションとなり、既存の問題に対処できる可能性があります。
最も一般的な U ターンの設計は、図1 に示すように、中央値の U ターン交差 (MUTI)12、13、14、15です。MUTI の重要な制限は、U ターン車両と通過車両を区別できず、交通の競合が依然として16,17に存在することです。変更されたUターン設計は、排他的なスパー堤Uターンレーン(ESUL;図2)ここで提案され、中央分離帯の両側に排他的なUターンレーンを導入することにより、交通渋滞を減少させることを目的としています。ESUL は、移動時間、遅延、および 2 つのフローのチャネライズによるストップ数を大幅に削減できます。
ESUL が通常の MUTI よりも効率的であることを証明するには、厳密なプロトコルが必要です。ESUL は理論モデルの前に実際に構築することはできません。したがって、シミュレーションが必要です18.交通フローパラメータを使用して、いくつかの主要なモデルは、運転行動モデル20、21、車の次のモデル22、23、Uターンモデル4、車線変更モデル21などのシミュレーション研究19で使用されています。交通流シミュレーションの精度は広く受け入れられている16,24.この調査では、ミューティと ESUL の両方が収集されたデータとシミュレートされ、ESUL による改善を比較します。精度を保証するために、ESUL の機密分析もシミュレートされ、さまざまなトラフィック状況に適用できます。
このプロトコルは、実際の交通問題を解決するための実験的な手順を提示します。交通データ収集、データ分析、およびトラフィック改善の全体的な効率の分析のための方法が提案される。手順は、1)交通データ収集、2)データ解析、3)シミュレーションモデル構築、4)シミュレーションモデルのキャリブレーション、5)動作性能の感度解析の5つのステップで要約できます。5 つの手順でこれらの要件のいずれかが満たされていない場合、プロセスは不完全であり、有効性を証明するには不十分です。

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Battery</td>
			<td>Beijing Aozeer Technology Company</td>
			<td>LPB-568S</td>
			<td>Capacity: 3.7v/50000mAh. Two ports, DC 1 out:19v/5A (max), for one laptop. DC 2 out:12v/3A (max), for one radar.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Battery Cable</td>
			<td>Beijing Aozeer Technology Company</td>
			<td>No Catalog Number</td>
			<td>Connect one battery with one laptop.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Camera</td>
			<td>SONY</td>
			<td>a6000/as50r</td>
			<td>The videos shot by the cameras were 1080p, which means the resolution is 1920*1080.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Camera Tripod</td>
			<td>WEI FENG</td>
			<td>3560/3130</td>
			<td>The camera tripod height is 1.4m.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Laptop</td>
			<td>Dell</td>
			<td>C2H2L82</td>
			<td>Operate Windows 7 basic system.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Matlab Software</td>
			<td>MathWorks</td>
			<td>R2016a</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Radar</td>
			<td>Beijing Aozeer Technology Company</td>
			<td>SD/D CADX-0037</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Radar Software</td>
			<td>Beijing Aozeer Technology Company</td>
			<td>Datalogger</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Radar Tripod</td>
			<td>Beijing Aozeer Technology Company</td>
			<td>No Catalog Number</td>
			<td>Corresponding tripods which could connect with radars, the height is 2m at most.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Reflective Vest</td>
			<td>Customized</td>
			<td>No Catalog Number</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>VISSIM Software</td>
			<td>PTV AG group</td>
			<td>PTV vissim 10.00-07 student version</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

evaluation of an exclusive spur dike u-turn design with radar-collected data and simulation

従来のUターン設計では運用機能が明らかに改善されますが、Uターンの転換とマージセグメントは依然として交通渋滞、競合、遅延を引き起こします。伝統的なUターン設計の欠点を解決するために、専用のスパー堤Uターンレーン設計(ESUL)が提案されています。ESUL の動作性能を評価するには、トラフィックシミュレーションプロトコルが必要です。シミュレーションプロセス全体には、データ収集、データ解析、シミュレーションモデル構築、シミュレーションキャリブレーション、およびセンシティブ解析の5つのステップが含まれます。データ収集とシミュレーション モデルの構築は、2 つの重要な手順であり、後で詳しく説明します。評価では3つのインデックス(移動時間、遅延、ストップ数)が一般的に使用され、実験のニーズに応じて他のパラメータをシミュレーションから測定することができます。結果は、ESULが従来のUターン設計の欠点を著しく減少することを示している。シミュレーションは、単一または複数の隣接する交差または短いセグメントなど、微細な交通問題を解決するために適用できます。この方法は、大規模な道路網やデータ収集のない評価には適していません。

図 2は、U ターンの中央の開口部の ESUL の図を示しています。WENSは4つの基本的な方向を意味します。幹道路には2つの方向を持つ6つの車線があります。グリーンベルトは、両側の非電動車線を分割し、中央の2つの方向を分割します。流れ1は東から西に通り、流れ2は東から東へUターン流れ、流れ3は西から東へ交通を通り、流れ4は西から西Uター?...

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Evaluation of an Exclusive Spur Dike U-Turn Design with Radar-Collected Data and Simulation

このプロトコルは、シミュレーションによる微視的な交通問題を解決するプロセスについて説明します。全体のプロセスは、データ収集、データ分析、シミュレーションモデル構築、シミュレーションキャリブレーション、および機密分析の詳細な説明が含まれています。この方法の変更とトラブルシューティングについても説明します。

レーダー収集データとシミュレーションによる排他的なスパーダイクUターン設計の評価

Traditional U-turn designs can improve operational features obviously, while U-turn diversions and merge segments still cause traffic congestion, ...

この映像は、レーダーによる交通データ収集のプロセスとシミュレーションモデルによる評価を目指しています。Uターンの中央値の開口部を通過するたびに、私は車が減速し、さらには停止する方法を見つけました。そこで、スルー車とUターン車を離し、Uターン車による交通問題を軽減するために、特別なUターンレーンを設計したいと考えています。レーダーを使用して実際の交通データを収集し、WaSiMシミュレーションソフトウェアを使用して、これらの近接エリアUターンレーンの改善を評価します。2つのレーダーは、車両の両方向に同時に使用する必要があります。朝のピークの交通運転状況。一方、夕方のピークは、私たちのデータをすべて収集する必要があります。トラフィック データ収集には、少なくとも 2 つの方向データが必要です。必要なすべての機器は次のとおりです:2つのレーダー、ラップトップ、バッテリー、ケーブル、カメラ、レーダーとカメラ用の対応する三脚、安全のために反射ベストも必要です。最初に皆のための反射ベストを着用してください。レーダー三脚を準備し、できるだけ高い三脚を拡張します。三脚の上部にレーダーを取り付け、ロックします。道端の隣にレーダーを設置し、約半メートル。レーダーを垂直に調整し、車両の方向または反対方向に向けます。電源の電池をオンにします。ノートパソコンを電源バッテリに接続します。レーダー電源ケーブルを接続し、レーダーデータUSBをノートパソコンに接続します。その後、すべてのケーブルがうまく接続されています。ラップトップの電源を入れます。レーダーの横にカメラをセットして車両の流れを撮影します。これで、すべての機器の設置が完了しました。レーダーソフトウェアを開きます。「通信チェック」をクリックして、レーダーID番号を選択すると、それがID番号で検出されたレーダーを表示します。「設定した調査」をクリックして RLU 時間を読み取る」をクリックし、RLU の時刻を連続的に設定します。次に、[調査の開始] をクリックしてダイアログ ボックスを閉じます。レーダーの状態を確認するには、[リアルタイムビュー]をクリックします。車両がレーダーの位置を通過すると、データはレーダーによってキャプチャされます。つまり、すべての部品がうまく機能します。リアルタイムチェックウィンドウを閉じ、「調査の設定を終了する」をクリックして確認し、ダイアログボックスを閉じます。[ダウンロードデータ] を選択して、データを保存し、ファイルの名前を入力するには、デスクトップを参照します。[ダウンロードを開始]ボタンをクリックします。[確認] をクリックしてデータ収集を完了します。[調査の設定]をクリックし、[データレコードを消去]をクリックし、次のダイアログボックスでそれを確認してレーダーの内部メモリをクリアします。場所は、研究の交差点タイプと同様である必要があります。高速道路上のUターン中央分離帯の開口部が必要であり、調査官のためのレーダーと安全性に必要な十分な長い視線とクリアランスが必要です。場所は、機器や調査官のための十分かつ安全な場所を持っている必要があります。レーダーの方向を調整します。すべての車線をキャプチャできるレーダーの隣にカメラを設定します。すべての機器を歩道橋に設置するプロセスを繰り返します。データ収集中は、すべての機器がうまく動作するかどうかを確認してください。レーダーデータファイルから軌道と速度を抽出し、ビデオからトラフィック量を取得します。代表的なデータとして、最も高いトラフィック量グループを選択します。シミュレーションソフトウェアを開きます。[内部マップ] ボタンをクリックし、マップを拡大表示してデータの場所を見つけます。左のリンク"をクリックし、リンクの開始位置にカーソルを移動し、右クリックします。新しいリンクを選択します。リンク名、レーン数を入力し、[OK]をクリックして[カーソルをドラッグして、マップ上にリンクを描画します。リンクを右クリックし、[ポイントを追加] を選択します"ポイントとダイレクト ポイントを追加すると、マップ内の実際のルート線形を使用してリンクが滑らかになります。U ターン中央分離点の開口部を除く 4 つのセグメントを作成するには、この手順を 3 回繰り返します。マウスに右ボタンを置き、キーボードのコントロールボタンを置きます。リンクを接続するには、リンクの終点を隣接リンクにドラッグします。すべてのリンクと U ターン ルートを接続するには、この手順を繰り返します。上部のバーから[ベース データ]を選択します。「分布」を選択し、希望する速度をクリックして"新しい希望の速度を追加し、名前を付ける下のリングクロスエンドボタンをクリックします。私たちの速度と同じくらい高く、私たちの速度とすべての速度が最小所望の速度として計算される、代表的なデータから収集された入力最大速度。この希望の速度でデフォルトのデータを削除します。上部のバーから[リスト]ボタンを選択します。「プライベートトランスポート」をクリックし、「リングクロス追加ボタンをクリックして新しい車両構図を追加します。次に、車の最後のステップで「希望速度ベルト」を選択し、別の車両タイプのトラックを追加するには「追加」ボタンをクリックします。自動車やトラックの入力量と代表データからの実際の流れ。左側のメニューバーから「車両ルート」を選択します。開始点として 1 つのリンクを上流にカーソルを移動します。右クリックして[新しい静的車両ルーティングの決定を追加]を選択します"青色のカーソルをドラッグして、マップ上のすべての車両ルートを実際のルートとして描画します。左側のメニューバーから「減速領域」を選択します。U ターン開口部のオフ ルートを右クリックし、新しい減速領域を選択します。エリアの長さは、代表データによって異なります。速度変更の長さを変更し、両方向のこの領域を構築します。左側のメニューバーから「競合領域」を選択します。4つの黄色の紛争領域が中央分離帯に表示されます。黄色の領域を右クリックし、ステータスを設定"を選択して、実際の状況として未定にします。左から「車両移動時間」を選択します。1 つのリンクの先頭を右クリックし、[新しい車両移動時間の計測値を追加する]を選択します(「リンクの最後にカーソルをドラッグして、1 台の車両の移動時間の計測値を作成します。すべての車両ルートに対してこの手順を繰り返します。左から「車両入力」を選択し、1つのリンクの開始点をクリックして右クリック新しい車両入力を追加"次にマウスを左下に移動し、代表データからボリュームを入力します。すべてのリンクに対してこの手順を繰り返します。比較として別の ESUL シミュレーション モデルを構築する。U ターン開口部のパーツのみを変更する必要があります。インターフェースの上部にある青い再生ボタンをクリックすると、シミュレーションが開始されます。再生ボタンの左側にあるスケールをドラッグして、シミュレーション速度を調整します。そして、計器ボタンのクイックモードは、最大にシミュレーション速度を作ることができます。シミュレーションが終了すると、すべての結果がインタフェースの下部に表示されます。結果は次のステップで分析されます。収集したデータをシミュレーションモデルに入力します。シミュレーションを実行し、シミュレーション結果を取得します。シミュレーションボリュームは結果から生成され、収集されたボリュームと比較できます。収集されたボリュームとシミュレートされたボリュームの差を、平均絶対パーセント誤差と呼ばれます。MAPE が小さい場合、シミュレーションの精度は許容されます。代表的なデータは、U ターン比、体積、およびその他のパラメーターの 3 つのグループ データを終了します。Uターン率を5つのカテゴリに分け、容積を9つのカテゴリーに分け、次のような状況で他のパラメータを安定させます。だから、すべての状況をカバーした45のシミュレーション。これらのシミュレーション結果はすべて、ESULの有効性と改善を検証します。4 方向のトラフィック フローは、移動時間、遅延、およびストップの数の 3 つのインデックスを持つ結果で示されます。結果は、すべてのトラフィック状況でESULの大幅な改善を示しています。移動時間、遅延、ストップの数は、WaSiM シミュレーションで必要な 3 つのインデックスです。収集されたデータとシミュレーション結果により、排他的なUターン設計の改善はすべて他のものです。工学に応用できる簡単な方法で現実的な問題を解決したいと考えています。このメソッドは、単一の交点または短いセグメントで使用できます。このメジャーの重要なステップは、実際の交通量データ収集と、構築されたシミュレーション モデルです。

Research

JoVE Journal

Engineering

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