Цены снижены! Бесплатная доставка контурной маркировки по всей России

Пропускная способность полосы движения автомобильной дороги: Пропускная способность дороги | Вождение плюс

Содержание

Пропускная способность дороги | Вождение плюс

Важным показателем, характеризующим дорогу, является ее пропускная способность, которая оценивается максимально возможным количеством автомобилей, проходящих через определенное сечение дороги в единицу времени.

По дороге можно пропустить максимальное количество автомобилей только при определенной скорости и плотности транспортного потока.

Если транспортный поток состоит только из одних легковых автомобилей, то за одно и то же время их можно пропустить по дороге больше, чем грузовых, имеющих большую длину.

Поскольку транспортный поток состоит из различных по габаритам и техническим характеристикам автомобилей, возникают определенные трудности при сравнении по пропускной способности конкретных участков дорог. Поэтому для оценки пропускной способности принято весь транспортный поток приводить к однородному потоку легковых автомобилей с помощью переводных коэффициентов.

Численные значения переводных коэффициентов показывают, насколько динамический габарит (длина автомобиля плюс безопасная дистанция до движущегося впереди транспортного средства) данного автомобиля отличается от динамического габарита легкового автомобиля.

Тормозные качества автомобилей различных типов имеют существенную разницу, что оказывает влияние на величину безопасной дистанции и, как следствие, на динамический габарит.
В расчетах обычно пользуются следующими значениями коэффициента приведения, которые получены путем изучения динамических габаритов транспортных средств в реальных дорожных условиях:

Легковые автомобили 1
Грузовые автомобили грузоподъемностью, т:  
до 2 т 1,5
от 2 до 5 т 2,0
от 5 до 8 т 2,5
свыше 8 т 3,5
Автопоезда грузоподъемностью, т;  
до 6 3,0
от 6 до 12 3,5
от 12 до 20 4,0
от 20 до 30 5,0
свыше 30 6,0
Автобусы 2,5
Троллейбусы 3,0
Сочлененные троллейбусы и автобусы 4,0
Мотоциклы, мопеды 0,5
Велосипеды 0,3

Если, например, по дороге проходит 250 легковых автомобилей, 400 грузовых грузоподъемностью от 2 до 5 т, 20 автобусов и 100 автопоездов грузоподъемностью до 20 т (всего 670 транспортных средств), то, используя коэффициенты приведения, получим:
(250 X 1) + (400 X 2) + (200 X 2,5) + (100 X 4) = 1500.

Иными словами, поток, состоящий из 670 разнотипных транспортных средств, эквивалентен по степени загрузки дороги 1500 легковым автомобилям.

Сопоставление между собой коэффициентов приведения подсказывает, что одним из путей повышения пропускной способности перегруженных участков улиц и дорог является исключение из транспортного потока (или перевод на другие маршруты) троллейбусов и автопоездов, имеющих динамический габарит соответственно в 3 и 4 раза больше, чем у легковых автомобилей.

На величину пропускной способности дороги существенное влияние оказывает дистанция между движущимися по дороге автомобилями. При скользкой проезжей части в целях безопасности водители выдерживают большую дистанцию, чем при нормальном состоянии дороги. Поэтому при гололедице, сильном снегопаде или дожде пропускная способность дороги резко снижается, и нередко образуются заторы. Однако при определении пропускной способности обычно исходят из предположения, что движение происходит при нормальном состоянии проезжей части.

Пропускная способность проезжей части рассчитывается при следующих предпосылках. По какому-либо участку дороги можно пропустить максимально возможное количество автомобилей только в том случае, если все транспортные средства будут двигаться с одинаковой скоростью в колонне, поддерживая между собой минимально безопасную дистанцию. Эта дистанция должна обеспечивать безопасную остановку в случае экстренного торможения движущегося впереди транспортного средства. Если бы все автомобили обладали одинаковыми тормозными качествами, то, очевидно, дистанция между ними могла бы быть равна расстоянию, проходимому за время реакции водителя. Однако в реальных условиях, как уже отмечалось, транспортный поток состоит из разнотипных автомобилей, имеющих тормоза с различной эффективностью. Поэтому

величину безопасной дистанции определяют исходя из предположения, что движущийся впереди автомобиль имеет более эффективную тормозную систему и, следовательно, меньший тормозной путь, чем следующий сзади.2, t = 1 с и длину автомобиля la = 6 м, получим следующие величины динамических габаритов (с округлением до целых метров) для различных скоростей:

скорость V км/ч 20 40 60 80 100
м/с 5,6 11,1 16,7 22,2 27,8
динамический габарит, L м 15 30 52 80 114

По этим данным построена кривая I на рис. 2. Здесь же для сравнения приведены экспериментальные характеристики, полученные на дорогах России (2) и США (5). Обращает на себя внимание несовпадение экспериментальных и расчетных значений динамических габаритов. Даже со скидкой на некоторую условность принятых в расчёте данных (чрезмерно большое различие в эффективности действия тормозов следующих друг за другом автомобилей) следует все же заметить, что выбираемые водителями дистанции, особенно при высоких скоростях, иногда не обеспечивают безопасности движения. Подтверждением этого служит большое количество так называемых попутных столкновений в плотных транспортных потоках.

Рис. 2. Зависимость динамических габаритов автомобилей от скорости движенияРис. 3. Зависимость интенсивности движения от скорости

Для вычисления пропускной способности уравнение транспортного потока можно представить в следующем виде:
N = DV = (1000/L)*V.

Здесь плотность транспортного потока D выражена через величину 1000/L — количество автомобилей на 1 км дороги, a L — динамический габарит среднего автомобиля.

На рис. 3 приведены зависимости интенсивности движения N от скорости V, вычисленные по данной формуле (при значениях L и V по рис. 2). Они показывают, что максимум, соответствующий пропускной способности, наблюдается при различных скоростях: для кривой I он соответствует скорости около 35 км/ч, для кривых 2 и 3 — скорости 50- 60 км/ч.

Анализ графиков на рис. 3 наглядно показывает, как влияет динамический габарит на пропускную способность дороги. Для дорог России при реальных значениях интервалов между автомобилями максимум пропускной способности составляет примерно 1650 авт/ч на одну полосу, для американских условий эта величина несколько больше — 2000 авт/ч. Наименьшее значение пропускной способности (кривая I) получилось для принятых в расчете условий движения автомобилей с резко различной эффективностью тормозных систем, что предопределило существенно большую величину динамического габарита (см. рис. 2).

Указанные величины пропускной способности относятся к горизонтальным участкам многополосных дорог и являются предельно возможными при условии непрерывного движения транспортных средств в колоннах. Как уже отмечалось, наблюдения, проводившиеся на дорогах нашей страны, показывают, что обычная дорога с двусторонним движением, имеющая проезжую часть шириной 7 — 7,5 м, может в обоих направлениях пропустить около 2000 авт/ч, т. е. почти столько же, сколько одна полоса многополосной магистрали. Объясняется это взаимными помехами при встречном движении на узкой проезжей части.

Маневрирование при многополосной проезжей части, и обгоны также снижают пропускную способность. Поэтому пропускная способность, например, четырехполосной проезжей части будет больше пропускной способности одной полосы не в 4 раза, а только в 3.

В городских условиях на регулируемых пересечениях транспортный поток периодически останавливается красным сигналом светофора, и общее время запрещения движения в течение часа может достигать 30 мин. Неизбежные задержки возникают и при проезде нерегулируемых пересечений, где автомобили снижают скорость или даже останавливаются, уступая дорогу тем транспортным средствам, которые в соответствии с Правилами движения имеют преимущественное право проезда. Поэтому реальная пропускная способность одной полосы городской улицы при наличии светофорного регулирования не превышает 500 авт/ч

.

Анализ факторов, влияющих на пропускную способность, свидетельствует, что для ее повышения решающее значение имеет сокращение дистанций между автомобилями. Однако это возможно лишь при условии повышения эффективности тормозных систем автомобилей. Важное значение имеет обеспечение одинаковой эффективности торможения различных типов автомобилей. В настоящее время водители автомобилей старых моделей в целях безопасности движения вынуждены увеличивать дистанцию, что, естественно, снижает плотность транспортного потока и пропускную способность улицы или дороги.

Если бы тормозные системы всех автомобилей обладали одинаковой эффективностью, то дистанция между автомобилями, как уже отмечалось, определялась бы в основном временем реакции водителя.

В этом случае для скорости 80 км/ч и времени реакции 1 с дистанция составляет 22 м, а пропускная способность полосы — примерно 2700 авт/ч. При различной эффективности тормозов безопасная дистанция увеличится до 72 м, а пропускная способность снизится до 1000 авт/ч. Этот пример наглядно показывает, какие огромные резервы повышения пропускной способности улиц и дорог кроются в дальнейшем совершенствовании тормозных систем автомобилей.

Надо подчеркнуть, что за счет повышения водительского мастерства также можно «уплотнить» транспортный поток, так как опытные водители могут позволить себе двигаться на несколько меньших расстояниях.

Другой путь повышения пропускной способности связан с введением элементов автоматизации управления автомобилем. В данном случае речь идет о системах, обеспечивающих автоматическое поддержание заданной дистанции между автомобилями. Научные разработки в этом направлении проводятся как в нашей стране, так и за рубежом.


(PDF) ПРАКТИЧЕСКАЯ ПРОПУСКНАЯ СПОСОБНОСТЬ ПОЛОСЫ ДВИЖЕНИЯ АВТОМОБИЛЬНОЙ ДОРОГИ

MODERN MANAGEMENT REVIEW 2015

MMR, vol. XX, 22 (1/2015), pp. 155-171 January-March

Анатолий ПАЛЬЧИК

1

Катерина ДОДУХ

2

ПРАКТИЧЕСКАЯ ПРОПУСКНАЯ СПОСОБНОСТЬ

ПОЛОСЫ ДВИЖЕНИЯ АВТОМОБИЛЬНОЙ ДОРОГИ

В работе представлен метод расчета практической пропускной способности полосы

движения автомобильной дороги. В результате увеличения интенсивности движения на

автомобильных дорогах Украины, возникла необходимость проведения анализа условий

движения и разработки мероприятий по их улучшению.

Самым методом решения этих задач является проведение анализа условий движения на

основе графика практической пропускной способности участка автомобильной дороги. На

его основе решается вопрос частичной или полной ее реконструкции. Под частичной

реконструкцией понимаем увеличения пропускной способности на отдельных участках или

элементах дороги.

Практическая пропускная способность — это максимально возможная интенсивность

движения в сечении дороги за единицу времени в конкретных дорожных условиях.

Конкретным дорожным условиям соответствует средняя скорость транспортного потока,

а каждой средней скорости транспортного потока соответствует практическая пропускная

способность полосы движения.

Практическая пропускная способность применяется при: определении необходимого

количества полос движения на автомобильных дорогах, проведении оценке условий

движения на автомобильных дорогах, обосновании необходимости проведения

реконструкции автомобильной дороги или отдельных ее участков, расчета

продолжительности цикла светофорного регулирования движения автомобилей на

пересечениях и примыканиях, автоматизированном регулировании дорожного движения по

дороге, координированном регулировании движения. Практическая пропускная способность

изменяется от наименьшего значения к наибольшему. Наименьшая практическая пропускная

способность соответствует колонном движения автомобилей при средней скорости

транспортного потока. Наибольшая практическая пропускная способность соответствует

колонном движения автомобилей при минимальном интервала (времени проезда

динамического габарита). Границы изменения практической пропускной способности полосы

движения определяются средней скоростью свободного движения и средней скоростью

соответствующей минимальному часовому интервалу.

Ключевые слова: практическая пропускная способность, полоса движения, состав

транспортного потока, средняя скорость движения транспортного потока

1. ВСТУПЛЕНИЕ

Существует три понятия пропускной способности: теоретическая, практическая

и максимальная. Теоретическая пропускная способность определяется на основе

1

Пальчик Анатолий, профессор кафедры проектирования дорог, геодезии и землеустройства,

Национального транспортного университета, ул. Суворова, 1, Киев, 01010, Украина, [email protected]

2

Додух Екатерина, магистр (соответствующий автор), ассистент кафедры проектирования дорог,

геодезии и землеустройства Национального транспортного университета, ул. Суворова, 1, Киев, 01010,

Украина, [email protected]

Пропускная способность дороги. Виды и определение:Организация и безопасность движения

Пропускная способность автомобильной дороги — максимальное количество автомобилей, которое может пропустить данный участок дороги в единицу времени.

Уровень загрузки дороги движением — отношение фактической интенсивности движения, приведенной к пропускной способности легковых автомобилей.

Методы определения пропускной способности и уровня загрузки дороги движением основаны на закономерностях, описывающих связи между тремя характеристиками транспортного потока: интенсивностью N, авт./ч; плотностью движения, т. е. числом автомобилей на единицу длины полосы движения q, авт./км; скоростью движения v, км/ч:

N = qv

Графическое изображение этой зависимости называют основной диаграммой транспортного полотна. 

Виды пропускной способности:

  • Теоретическая максимальная (Рmах) — пропускная способность для эталонного горизонтального участка дороги, определяемая расчетом по формулам динамической теории движения транспортных потоков для идеализированного колонного движения однотипных легковых автомобилей.

Рmах = 1000v / L или Рmах = 3600 / t

где v — скорость движения, км/ч; L — динамический габарит автомобиля, м; t — временной интервал между проходами автомобилей, с.

L = lр+Sт+la+l0,

где lр — путь, проходимый автомобилем за время реакции водителя, м; Sт — тормозной путь, м; la — длина автомобиля, м; l0 — интервал безопасности до впереди идущего автомобиля, м.

  • Практическая (Р) — это наибольшее число автомобилей, которое может быть пропущено участком дороги в реальных дорожных и погодно-климатических условиях. Для вычисления практической пропускной способности В.В.Сильянов (МАДИ) предложил формулу

Р = BPmax,

где В — итоговый коэффициент снижения пропускной способности, вычисляется как произведение 15 частных коэффициентов, учитывающих различные параметры и характеристики дорожных условий, В= 0,3… 1,0 (видимость, наличие примыканий, ширина укрепленной части обочины и др.).

Абсолютная пропускная способность полосы движения при интервалах между автомобилями t = 1 с может достигать 3600 авт./ч. Однако ее реализация практически невозможна. Поэтому для реальных условий исходят из следующих значений пропускной способности:

для двухполосных дорог — 2000 авт./ч в обоих направлениях;

для трехполосных — 4000 авт./ч в обоих направлениях;

для многополосных автомагистралей 1250 авт./ч — для крайней правой полосы, 1 800 авт./ч — для крайней левой полосы и 1500 — 1700 авт./ч — для средних полос движения.

Уровень загрузки движением определяется: 

Z = Nприв.сез. / Pсез*n,

где Nприв.сез. — интенсивность движения в расчетный период года, приведенная к легковому автомобилю, авт./ч; Pсез — сезонная пропускная способность дороги; n — число полос движения;

Уровень загрузки движением для двухполосных дорог (таблица)

Таблица. Уровень удобства и уровень загрузки движением для двухполосных дорог в различные периоды года
Уровень удобства Уровень загрузки движением Максимальная интенсивность движения по двум полосам при данном уровне загрузки, авт./ч Коэффициент, учитыва­ющий влияние движения по встречной полосе
В пере­ходные периоды
Плотное на­сыщенное, заторы

Уровень удобства движения — понятие, принятое в зарубежных странах. Более полно учитывает состояние потока.

Методика определения величины пропускной способности на существующих автомобильных дорогах Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

УДК 625.7/8+65.015.11

МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕЛИЧИНЫ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ НА СУЩЕСТВУЮЩИХ АВТОМОБИЛЬНЫХ

ДОРОГАХ

Л.А. Коваленко, доцент, к.т.н., ХНАДУ

Аннотация. Приведена методика определения пропускной способности на существующих автомобильных дорогах. Описанная методика основана на использовании энтропийных характеристик скорости движения транспортного потока.

Ключевые слова: автомобильная дорога, пропускная способность, скорость движения, энтропийные характеристики, транспортный поток.

Введение

Определение фактической величины пропускной способности на существующих автомобильных дорогах является достаточно сложной задачей. На сегодня существует несколько методов, позволяющих определять значения фактической пропускной способности в разных дорожных условиях. Однако эти методы отличаются значительной сложностью и не позволяют получить достаточно точных результатов.

Анализ публикаций

Чаще всего величину фактической пропускной способности определяют по данным наблюдений за движением реального транспортного потока. Основными характеристиками режимов движения транспортных потоков являются такие статистические показатели, как скорость движения, интервал между следующими друг за другом автомобилями, плотность транспортного потока. По результатам наблюдений строят графики: «дистанция — скорость», «интенсивность — скорость», «интенсивность — плотность».

Сложность использования данных диаграмм заключается в том, что они являются характеристиками конкретного участка дороги и определенных дорожных условий. С изменением условий движения изменяются величины дистанций и скоростей движения и, следовательно, величина пропускной способности. Построение основной диаграммы транспортного потока позволяет получить достаточно достоверные данные о фактической величине пропускной способности на рассматриваемом участке дороги в конкретных дорожных условиях. Однако прогнозировать изменения характеристик транспортного потока,

величины пропускной способности и дорожных условий данный метод не позволяет. Поэтому совершенствование существующих и создание новых методов оценки пропускной способности автомобильных дорог является достаточно актуальной задачей.

На существующих автомобильных дорогах оценка пропускной способности может быть произведена по результатам вычисления энтропийных характеристик скорости движения на рассматриваемом участке дороги [1].М -1

(2)

где Vmax, Vmin — максимальное и минимальное значение скоростей движения из наблюдаемых на оцениваемом участке дороги; ст — среднее квадратическое отклонение наблюдаемых значений скоростей движения от генерального среднего; М — объем выборки наблюдаемых скоростей.

В соответствии со шкалой С. Бира взаимодействие: простое при 0 < Нт < 3; сложное при

3 < Нт < 6 ; очень сложное при Нт > 6 [3].

Для оценки характера взаимодействия может использоваться его относительная организация по Г. Ферстеру [4]

£ = 1 —

Н

Нт

(3)

где Н — текущая энтропия скоростей движения, дв. М 1о§2 М,

¡-=1 М М

(4)

т1 — частота появления скорости V¡ в объеме

выборки М; п — количество возможных состояний скоростей движения,

V — V .

п =

тах ‘ тт-ч/М -1.

(5)

В соответствии со шкалой Ю.Г. Антомонова взаимодействие: детерминированное при

0,3 < £ < 1; квазидетерминированное при

0,1 < £ < 0,3; вероятностное при 0 < £ < 0,1 [5].

Методика определения пропускной способности

Для определения скоростей движения на рассматриваемом участке автомобильной дороги необходимо разбить мерный участок или базис. Длина базиса выбирается из условия получения возможно меньшей ошибки измерения и равна 50 м на участках с пониженными скоростями движения и 100 м на участках дороги с высокими скоростями. Для точного фиксирования момента входа и выхода автомобиля на базис на обочине дороги устанавливают вешки, в створе которых стоит наблюдатель, или наносят на проезжей части поперечные линии в начале и конце базиса. Интервалы времени между проездами автомоби-

лей фиксируют при помощи двух секундомеров как разность отсчетов времени пересечения передним бампером автомобиля второго и первого створа. Зная время прохождения базиса и его длину, определяют фактическую скорость автомобилей в транспортном потоке. Минимально необходимое количество измерений определяют по формуле

(6)

А2

где п — количество наблюдений; t — расчетное значение критерия достоверности при 95%-ой доверительной вероятности; А — точность измерения.; (7)

при 0,2 < £ < 0,3

РП = 719,06 — 12,83Нт — 19,65Нт ; (8)

при 0,3 < £ < 0,4

РП = 885,87 -14,71Нт — 20,99Н2т; (9)

при 0,4 < £ < 0,5

РП = 965,88-49,8Нт -32,36Нгт; (10)

при 0,5 < £ < 0,6

РП = 1075,28 + 82,66Нт -38,80Н2т; (11)

при 0,6 < £ < 0,7

РП = 1149,70 +156,62Нт — 51,26Н2т ; (12)

при 0,7 < £ < 0,8

РП = 394,48 -627,04Нт — 107,18Нт. (13)

Для подтверждения достоверности полученных зависимостей были определены корреляционные

t ст

п =

отношения и коэффициенты криволинейной корреляции (табл. 1). Зависимость пропускной способности от энтропийных характеристик скорости движения приведена на рис. 1.

Таблица 1 Оценка достоверности эмпирических формул

№ формулы Коэффициент криволинейной корреляции, Я Ошибка коэффициента корреляции, тЯ

7 -0,9352 ± 0,0302

8 -0,9523 ± 0,0214

9 -0,9199 ± 0,0347

10 -0,9474 ± 0,0313

11 -0,9075 ± 0,0348

12 -0,9231 ± 0,0295

13 -0,9584 ± 0,0196

С использованием зависимостей (7)—(13) была построена номограмма для определения величины практической пропускной способности полосы движения автомобильной дороги в зависимости от энтропийных характеристик — максимальной энтропии Нт и относительной организации Б, рис. 2. При величине относительной организации Б < 0,1 режим движения транспортного потока характеризуется движением отдельных автомобилей, при 0,1 < Б < 0,3 происходит движение групп и пачек автомобилей, при 0,3 < Б < 0,7 имеет место неорганизованное колонное движение и при Б > 0,7 происходит организованное колонное движение автомобилей.

Максимальная энтропия Н т, дв. ед.

Рис. 1. Зависимость практической пропускной способности РП от максимальной энтропии. Цифры у кривых — относительная организация Б

¡33 5

О!

8

С

О

Э»

я

Г)

3

в

■д

ц

сз

2

о

5

*

Л

2

^

2 Ю / / у {/

100 ^0 / V/ ! /!!

/г/ Ю 800 £ 900 /\т —

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8

Относительная организация 51, доли ед.

Рис. 2. Номограмма для определения практической пропускной способности полосы движения. Цифры у кривых — пропускная способность РП

Выводы

Приведенные рекомендации позволяют определить величину практической пропускной способности на существующих автомобильных дорогах. Для этого достаточно измерить фактические скорости движения на оцениваемом участке дороги, рассчитать энтропийные характеристики этих скоростей и по номограмме определить величину пропускной способности. Метод прост в использовании и дает достаточно надежные результаты.

Литература

1. Гаврилов Э.В., Линник И.Э., Банатов А.В.

Оценка безопасности движения в городских условиях // Вестник ХГАДТУ / Сб. научн. тр. — Харьков: ХГАДТУ. — 2002. — Вып. 17. — С. 57-62.

2. Эшби У.Р. Введение в кибернетику.- М.: Изд-

во иностр. лит., 1958. — 432 с.

3. Бир С. Кибернетика и управление производст-

вом. — М.: Изд-во иностр. лит., 1963. — 275 с.

4. Ферстер Г. Самоорганизующиеся системы //

Самоорганизующиеся системы. — М.: Мир, 1964. — С. 5-23.

5. Антомонов Ю.Г. Принципы нейродинамики. —

К.: Наукова думка, 1974. — 199 с.

Рецензент: В.К. Жданюк, профессор, д.т.н.,

ХНАДУ.

Статья поступила в редакцию 19 января 2005 г.

Пропускная способность дороги


Важнейшим критерием, характеризующим функционирование пу­тей сообщения, является их пропускная способность. В теории проек­тирования автомобильных дорог и трудах по организации движения применяется термин пропускная способность дороги. Простейшее опре­деление этого понятия сводится к тому, что под пропускной способно­стью дороги понимают максимально возможное число автомобилей, ко­торое может пройти через сечение дороги за единицу времени.

Однако необходимо отметить, что, рассматривая движение автомо­билей и оценивая пределы возможной интенсивности потока, мы ха­рактеризуем по существу не дорогу, а комплекс ВАДС. Это объясняется тем, что характеристики транспортных средств и водителя могут ока­зывать не меньшее влияние на пропускную способность, чем парамет­ры дороги. Так, исследования в США показали, что если полностью заменить человека-водителя автоматической системой управления ав­томобилями, то пропускная способность полосы движения может уве­личиться в 2 раза. Большое влияние на ее фактическое значение может оказывать состояние среды С. Фактическая пропускная способность особенно падает при сильном дожде, тумане, обильном снегопаде, го­лоледице.

В ряде случаев определение следует дополнить и выполнением ус­ловия обеспечения заданной скорости сообщения. Это наиболее важно для дорог скоростного типа, где условия безопасности необходимо обеспе­чивать при заданных повышенных скоростных режимах. Так, если для обычной городской магистрали нормально допустимой является ско­рость транспортного потока 50–60 км/ч (соответствующая пропуск­ной способности дороги), то для скоростной магистрали желаемая ско­рость может составлять 100–140 км/ч. Это требует снижения нормати­ва пропускной способности.



Для упрощения в качестве исходных следует рассматривать одно­родные потоки движения (колонное движение), т. е. пропускную спо­собность одной полосы движения. Однако до настоящего времени в трудах отечественных и зарубежных ученых и в официальных изданиях нет единого подхода к методикам расчета и натурного определения про­пускной способности.

Можно назвать следующие встречающиеся в специальной литера­туре модификации понятия пропускной способности: теоретическая, номинальная, нормальная, эффективная, собственная, практическая, фактическая и др. Такое многообразие терминов не случайно. Оно от­ражает различный методический подход к определению данного кри­терия, а также большое число факторов, оказывающих влияние на по­казатель пропускной способности в реальных условиях дорожного дви­жения. Естественно поэтому, что в зависимости от числа учитываемых факторов и точности оценки влияния каждого из них для одних и тех же путей сообщения получают существенно различающиеся значения пропускной способности.

Существуют две принципиально различные оценки пропускной способности: на перегоне и на пересечении дорог в одном уровне. В первом случае транспортный поток при достаточной интенсивности может считаться непрерывным. Характерной особенностью второй оценки являются периодические разрывы потока для пропуска авто­мобилей по пересекающим направлениям, обусловленные светофор­ным регулированием.

Возвращаясь к отмеченному многообразию модификаций и пресле­дуя цель более простой и четкой классификации, можно разделить по­нятие пропускной способности на три: расчетная Рр, фактическая Рф и нормативная Рн.

Расчетную пропускную способность определяют теоретическим путем по различным расчетным формулам. Для этого могут быть ис­пользованы математические модели транспортного потока и эмпири­ческие формулы, основанные на обобщении исследовательских дан­ных, кратко рассмотренных ранее.

Определение фактической пропускной способности возможно лишь на действующих дорогах и в сложившихся условиях дорожного движе­ния. Эти данные имеют особенно большое практическое значение, так как позволяют реально оценить пропускную способность при обеспе­чении определенного уровня скорости и безопасности движения. Од­нако получение объективных данных об обеспечении безопасности тре­бует достаточно длительного срока. Фактическая пропускная способ­ность может быть также названа практической. Объективность опре­деления фактической пропускной способности зависит от обоснован­ности методики, тщательности исследования и обработки результатов. Учитывая значение данных, характеризующих пропускную способ­ность, исследователь должен особое внимание обращать на выбор участка наблюдения, достаточность объема регулируемой информации и точность измерения скорости автомобилей в потоке.

Опыт показывает, что в условиях плотных потоков водители склон­ны уменьшать дистанцию до крайне опасных пределов. В результате происходят так называемые «цепные» попутные столкновения, в кото­рые вовлекаются иногда десятки автомобилей. Кратковременные на­блюдения за такими потоками (точнее «пачками» автомобилей) могут дать неопределенно оптимистические сведения о высокой пропускной способности. Убедительные данные о пропускной способности конк­ретной дороги могут быть получены путем натурного определения за­висимости Na=f(qa) при различных интенсивностях дорожного движе­ния (т. е. практически в различное время суток), построения основной диаграммы транспортного потока (см. рис. 2.8) и нахождения точки Рa перегиба кривой. Такое исследование, однако, весьма трудоемко.

Наиболее простым является использование нормативной пропуск­ной способности, которая задается в официальных нормативных доку­ментах, например, в Строительных нормах и правилах. Следует, одна­ко, иметь в виду, что при этом не может быть учтен весь комплекс фак­торов и условий, характеризующих участок дороги. Поэтому ее значе­ния для многих конкретных условий являются заниженными, а для не­которых завышенными. Кроме того, разработчики нормативных дан­ных часто стремятся предусмотреть резерв и занижают показатель про­пускной способности.

Для оценки на реальных дорогах (или отдельных полосах проезжей части) имеющегося запаса пропускной способности используется ко­эффициент Z, равный отношению существующей интенсивности дви­жения Nф к пропускной способности Рф, т.е. Z = Nф/Рф (см. рис. 2.8). Этот коэффициент также называют уровнем загрузки дороги (полосы) транспортным потоком.

Рис. 2.9. Диаграмма интенсивности однорядного потока, полученная при определении ко­эффициента загрузки Z(no 6-минутным отрезкам времени)

Примерное значение Z может быть определено экспресс-мето­дом часового наблюдения на элементе УДС в пиковый период дви­жения без затора. В течение часа по 6-минутным отрезкам времени t6 фиксируется интенсивность движения. Диаграмма на рис. 2.9 ил­люстрирует полученные данные на одной полосе правоповоротного (нерегулируемого) потока. По наибольшей интенсивности (Na2 = 100 авт/ч) определяется фактическая пропускная способность участка, как 100*10=1000 авт/ч. Фактическая интенсивность равна сумме интенсивности за 10 отрезков времени: авт/ч. Отсюда Z = 870/1000 = 0,87. Следовательно, данный участок работает на пре­деле допустимого.


Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:

3.2.6 Определение пропускной способности и уровня загрузки дороги. Проектирование автомобильных дорог

Похожие главы из других работ:

Анализ расстановки технических средств организации дорожного движения на участке автодороги — подъезд к г. Сухум

1.6 Определение пропускной способности

Анализ расстановки технических средств организации дорожного движения на участке автодороги — подъезд к г. Сухум

1.6.1 определение запаса пропускной способности

Для оценки запаса пропускной способности используем коэффициент загрузки Z, равный отношению существующей интенсивности движения Nп к пропускной способности РМП, т.е.: (1…

Влияние дорожных условий на организацию перевозок

Определение пропускной способности дороги и коэффициента загрузки движением

Для определения пропускной способности автомобильных дорог, пересечений в одном и разных уровнях, железнодорожных переездов используется методика…

График движения поездов

4.3 Определение наличной пропускной способности перегонов

Пропускной способностью железнодорожной линии называют наибольшие размеры движения, которые могут быть выполнены на ней в течении определенного периода (суток или 1 ч.). Наличной называют пропускную способность…

Организация работы железной дороги

7. Определение пропускной способности участков мурманского отделения октябрьской железной дороги

Пропускной способностью железнодорожного участка называют максимальные размеры движения в поездах (парах поездов), которые могут быть реализованы по нему за единицу времени…

Организация эксплуатационной работы железнодорожного полигона

5.3 Определение резервов пропускной способности участков

Определяется резерв пропускной способности (ДN = N — Nпр) в поездах и в процентах для однопутного и для каждого направления двухпутного участков. Для однопутного участка: ДN=32-22=10 пар поездов в сутки. %N = (1-22/32) *100%=31…

Перекрёсток ул. Лейтезина — ул. Революции

1.2. Расчет пропускной способности дороги и коэффициента загрузки движения.

Пропускная способность автодороги — это максимальное количество автомобилей, которое может пропустить данный участок дороги в единицу времени;…

Проект участка новой железнодорожной линии

1.1.4 Определение потребной пропускной способности проектируемой линии

Так как проектируемая линия II категории, то размещение раздельных пунктов следует производить исходя из условия обеспечения потребной пропускной способности на 10-й год эксплуатации…

Проектирование автомобильной дороги

5. ОЦЕНКА ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ УРОВНЯ ЗАГРУЗКИ АВТОМОБИЛЬНОЙ ДОРОГИ

Для определения пропускной способности автомобильных дорог, пересечений в одном и разных уровнях используется методика, приведённая в «Руководстве по оценке пропускной способности а/д»…

Разработка мероприятий для повышения безопасности движения на участках концентрации дорожно-транспортных происшествий

3.1 Определение уровня загрузки участка дороги

Коэффициент загрузки определяем по формуле: , (3) где: Nтек — текущая интенсивность движения, авт./сут.; Qг — коэффициент, учитывающий годовую неравномерность транспортного потока; Nпр — пропускная способность участка дороги, авт./сут…

Разработка оптимальной технологии грузовых работ порта

2.10 Определение пропускной способности перегрузочного комплекса

Важной характеристикой порта является пропускная способность, которая складывается из пропускных способностей его причалов. Пропускная способность причала — максимальное количество груза, которое причал может переработать в единицу времени…

Расчет основных параметров взлетно-посадочной полосы

2. Определение величины пропускной способности взлетно-посадочных полос

Пропускная способность ВПП — это способность элементов аэропорта обслуживать в единицу времени определенное количество пассажиров самолетов (пассажиров…

Технология и управление работой железнодорожных участков и направлений

4.3 Определение наличной пропускной способности перегонов

Пропускной способностью железнодорожной линии называются наибольшие размеры движения (в поездах или вагонах)…

Улучшение организации дорожного движения на участке автодороги Темрюк-Краснодар-Кропоткин с 247 по 257 км Краснодарского края

1.7 Определение пропускной способности

Улучшение организации дорожного движения на участке автодороги Темрюк-Краснодар-Кропоткин с 247 по 257 км Краснодарского края

1.7.1 Определение запаса пропускной способности

Для оценки запаса пропускной способности используем коэффициент загрузки Z, равный отношению существующей интенсивности движения Nп к пропускной способности РМП, т.е.: (1…

Расчет пропускной способности дороги и коэффициента загрузки движения.

 

Важнейшим критерием, характеризующим функционирование путей сообщения, является их пропускная способность. В теории проектирования автомобильных дорог и трудах по организации движения широко применяется термин «пропускная способность дороги».

Простейшее определение понятия пропускной способности дороги сводится к тому, что под этой величиной, понимают максимально возможное количество автомобилей, которое может пройти через сечение дороги за единицу времени.

Однако необходимо отметить, что, рассматривая движение автомобилей и оценивая пределы возможной интенсивности потока, мы характеризуем по существу не дорогу, а комплекс ВАДС. Это объясняется тем, что характеристики транспортных средств и управляющего звена – водителя могут оказывать не меньшее влияние на пропускную способность, чем параметры дороги. Так, если полностью заменить человека – водителя автоматической системой управления, то пропускная способность может быть увеличена в 3-4 раза. Большое влияние на пропускную способность может оказывать состояние среды движения (метеорологические условия).

Учитывая основные цели организации дорожного движения (скорость, безопасность), понятие пропускной способности должно быть дополнено соответствующими условиями и рассматриваться не в одном сечении, а на протяжении заданного участка пути сообщения. Пропускной способностью дороги является максимальное число автомобилей, которое может пройти по отрезку дороги в течение определенного отрезка времени при обеспечении заданной скорости и безопасности движения.

Различают следующие виды пропускной способности участков дороги: теоретическую (нормативную), расчетную и практическую.

Практическая пропускная способность представляет собой максимальное количество автомобилей, которое пропускает участок автодороги с определенными дорожными условиями в единицу времени. Определяется из следующего выражения:

Где:

Pmax–максимальная практическая пропускная способность эталонного участка автодороги;

n – количество типов автомобилей в составе транспортного потока;

Knpi – коэффициент приведения автомобиля к легковому автомобилю;

Yi –доля автомобилей i – го типа в составе транспортного потока;

Витог–итоговый коэффициент снижения пропускной способности. Определяется как произведение частных коэффициентов Вi:

Где:

Bi –частные коэффициенты снижения пропускной способности. Значения коэффициентов приведены в таблице №.6

 

Максимальную практическую пропускную способность определим по следующей формуле:

Где:

n–общее число полос движения на автодороге;

Pj–пропускная способность j й полосы движения, которая может быть определена из таблицы №7.

 

 

Таблица №6-Значение коэффициентов приведения.

Тип транспортного средства коэффициент приведения
Легковые автомобили Мотоцикл с коляской Мотоциклы и мопеды 0,75 0,5
Грузовые автомобили грузоподъемностью, т свыше 14   1,5 2,5 3,5
Автопоезда грузоподъемностью, т свыше 30   3,5

 

Таблица №7-Пропускная способность одной полосы движения автодороги

Категория дороги Пропускная способность одной полосы движения, авт./ч, при рельефе местности
равнинном пересеченном горном
I, II III IV V

 

Например: если проезжая часть относится к II категории а/д. и имеет 3 полосы для движения.

Рmax3 =1200+1200+1200=3600 авт./ч

Для двухполосных участков дорог:

Рmax2=2×1200=2400 авт./ч

 

Итоговый поправочный коэффициент Витог для расчета практической пропускной способности участка автодороги с конкретными дорожными условиями в единицу времени можно определить по методу д.т.н. В.В. Сильянова.

Значение Витогравно произведению частных коэффициентов b1, b2,…, b13 которые снижают пропускную способность автодороги за счет влияния неблагоприятных дорожных условий. Значения коэффициентов b приведены в таблице №8.

Одним из основных эксплуатационных параметров действующей автодороги является уровень ее загрузки, который характеризуется коэффициентом загрузки, определенным из следующей зависимости:

Z = Nr ¤ R

Где:

Nr–расчетная интенсивность движения на автодороге, авт./сут;

Nr= 0,076×N;

 

Таблица № 8. Значения поправочных коэффициентов В.В. Сильянова

Ширина полосы движения, м 3,75 3,5 3,0
b1 1,0 0,97 0,85
Расстояние от кромки проезжей части до препятствия на обочине, м 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5
b2 1,0 0,99 0,95 0,9 0,83 0,78
Количество автопоездов в составе транспортного потока, %
(при 20% легковых и средних грузовых автомобилей) b3 0,98 0,93 0,87 0,78
Продольный уклон, %
(при длине подъема до 500 м и 10% автопоездов в составе транспортного потока) b4 0,92 0,91 0,83 0,75 0,64
Расстояние видимости, м 50-100 150-250 250-300
b5 0,68 0,73 0,90 0,98
Радиус кривой в плане, м >600 450-200 <100
b6 1,0 0,96 0,85
Скорость, ограничиваемая знаками, и в населенных пунктах, км/ч
b7 и b13 1>0 0,98 0,88 0,76 0,44
Доля автомобилей поворачивающих налево, %, на пересечении в одном уровне при ширине проезжей части 7м
на пересечениях: b8  
необорудованных с островками 0,94 0,82 0,70 0,57 0,47
0,98 0,96 0,91 0,84 0,84
с островками и переходно-скоростными полосами 1,0 1,0 1,0 1,0 0,95
Тип обочин Укрепленная щебнем С дерновым покрытием грунтовые
b9 0,99 0,95 0,90
Тип покрытия с шероховатой поверхностной обработкой гладкое асфальтобетонное или цементно-бетонное Булыжная мостовая
b10 1,0 0,87 0,42
Участки около автобусных остановок и площадок отдыха В стороне от дороги На уширении проезжей части
b11 1,0 0,64
Наличие разметки осевая Дополнительная полоса на подъемы
b12 1,02 1,30-1,50
                         

 

Для оценки пропускной способности автодорог и выявления участков возможных заторов строят линейные графики пропускной способности. Анализ таких графиков позволяет разработать комплекс мер по повышению пропускной способности на отдельных участках (уширение земляного полотна и его проезжей части, нанесение разметок, установка знаков и т.д.). Построение графика начинается с вычерчивания плана и продольного профиля заданного участка автодороги с выделением на них все элементов, определяющих дорожные условия и влияющих на пропускную способность (кривые в плане и в продольном профиле, продольные уклоны, мосты и путепроводы, пересечения дорог, населенные пункты и т.д.).

Следует определить места с недостаточной видимостью и определить ее фактическую величину (м), ширину проезжей части и обочины (м), значения интенсивности движения на всех участках (авт./ч) и долю тяжелых автопоездов. Проанализировать план и профиль дороги автодороги по каждому из показателей, определив при этом зоны влияния отдельных элементов дороги по таблице №9

Всю протяженность автодороги разобьем на отдельные участки, в пределах которых сохраняются значения частных коэффициентов, снижающих пропускную способность. Для всех этих однородных участков вычислим пропускную способность и коэффициент загрузки автодороги движением, значение которого рекомендуется оставлять при расчетах в пределах 0,2–0,65 при новом строительстве и 0,5–0,75 при реконструкции существующих автодорог.

Для количественной оценки качественного состояния транспортных потоков и условий труда водителей, которые сильно зависят от многих дорожных факторов, используют кроме таких показателей как коэффициент загрузки движением, коэффициент скорости движения, коэффициент насыщения движением, уровень удобства движения.

Таблица №9-Влияние элементов дороги и окружающей обстановки на пропускную способность.

Элементы дорог и окружающей обстановки Протяженность зоны влияния, м
Населенные пункты Участки подъемов длинной до 200 м Участки подъемов длинной более 200 м Кривые в плане радиусом более 600 м Кривые в плане радиусом менее 600 м Участки с видимостью менее 100 м Участки с видимостью 100 – 350 м Участки с видимостью 350 – 600 м Пересечения в одном уровне

 

В России различают четыре уровня удобств:

А–коэффициент загрузки Z £ 0,2. Водители и пассажиры не испытывают неудобств при движении. Транспортный поток при уровне удобств А называют свободным;

Б–коэффициент загрузки 0,2 £ Z £ 0,45. Водители и пассажиры не испытывают неудобств при движении. Транспортный поток при уровне движения Б называют устойчивым;

В–коэффициент загрузки 0,45£ Z £ 0,7. Снижаются скорости движения, растет эмоциональная напряженность водителей, достигая наивысшего уровня. Водители и пассажиры испытывают неудобства. Транспортный поток при уровне удобств В называют неустойчивым;

Г,Д–коэффициент загрузки 0,7£ Z £ 1,0. Состояние потока близко к затору. Эмоциональное напряжение водителя растет вследствие низких скоростей движения. Водители и пассажиры испытывают наибольшие неудобства. Транспортный поток называют плотным (насыщенным).

Максимально допустимое значение коэффициента загрузки составляет Z=0,7–0,85, оптимальное значение Z=0,5–0,65.

Завершающим этапом оценки пропускной способности автодороги является построение графика пропускной способности и коэффициента загрузки движением представлен на рисунке 10.

Для двухполосной автодороги в местах переезда через «Кавказскую железную дорогу» на двух уровнях.

Уровень загрузки определим по формуле:

Где:

Nr–расчетная интенсивность движения на автодороге, авт./ч,

Nr = 0,076·N

N–среднегодовая суточная интенсивность движения на автодороге, авт./сут.

График пропускной способности в целом позволяет сделать вывод о том, что уровень загрузки в определенных местах находится в предельном состоянии и дальнейшее увеличении интенсивности движения на этой дороге превысят критические значения, вызывая увеличение аварийности. Это позволит обосновать проекты по расширению или увеличению полос движения; строительству дублирующих дорог для перенаправлении потоков движения.

Рисунок 9. График пропускной способности и коэффициента загрузки движения (образец).


Определение, важность, факторы и формула

В этой статье мы обсудим: — 1. Определение пропускной способности шоссе 2. Важность концепции пропускной способности шоссе 3. Факторы, влияющие на пропускную способность и уровень обслуживания 4. Формула пропускной способности.

Определение пропускной способности шоссе:

Пропускная способность автомагистралей связана с объемом и плотностью движения.

Интенсивность движения — это количество транспортных средств, проезжающих через заданную точку проезжей части в течение определенного периода времени.Обычно это выражается в количестве автомобилей в час.

Плотность движения определяется как количество транспортных средств, занимающих единицу длины полосы проезжей части в данный момент времени. Обычно это выражается в количестве автомобилей на километр.

Легко понять, что объем трафика является произведением плотности трафика и скорости.

Пропускная способность — это максимальный транспортный поток, который может быть пропущен через дорожную инфраструктуру в течение заданного периода времени при преобладающих условиях дороги, движения и контроля.(В то время как объем трафика представляет собой фактическую скорость потока и реагирует на изменения спроса на трафик, пропускная способность указывает максимальную скорость потока при воздействии на определенный уровень характеристик обслуживания или ряд преобладающих дорожных условий и условий движения).

В Руководстве по пропускной способности шоссе (1950 г.) определены следующие три типа пропускной способности шоссе (О. К. Норманн):

Базовая вместимость:

Базовая пропускная способность — это максимальное количество транспортных средств, которые могут проехать заданную точку на полосе движения или проезжей части в течение одного часа при идеальных условиях проезжей части и движения, которые могут быть достигнуты.

Возможная емкость:

Возможная пропускная способность — это максимальное количество транспортных средств, которые могут проехать заданную точку на полосе или проезжей части в течение одного часа при преобладающих дорожных условиях и условиях движения.

Практическая емкость:

Практическая пропускная способность – это максимальное количество транспортных средств, которые могут проехать заданную точку на полосе движения или проезжей части в течение одного часа, когда плотность движения не настолько велика, чтобы вызвать неоправданную задержку, опасность или ограничение свободы маневрирования водителя в условиях преобладающей проезжей части и условия движения.Обычно это считается «проектной мощностью».

Следует отметить, что термин «пропускная способность», используемый в пересмотренном Руководстве по пропускной способности автомобильных дорог, совпадает с термином «возможная пропускная способность», определенным выше.

«Базовая грузоподъемность» в оригинальном Руководстве по дорожному движению (1950 г.) была заменена на «емкость в идеальных условиях». Первоначальная «практическая мощность» была заменена несколькими «объемами обслуживания», относящимися к группе желаемых условий эксплуатации, которые в совокупности называются «уровнем обслуживания».

Значение S получено из реальных полевых наблюдений; в качестве альтернативы его можно рассчитать из соображений безопасного расстояния видимости при остановке, включая общее время реакции и тормозной путь, а также длину транспортных средств L в метрах –

.

Осознавая неадекватность такого подхода, Комитет Совета по исследованию автомобильных дорог по пропускной способности автомобильных дорог (США) во главе с О.К. Норманн провел исследования в этом направлении и в 1950 г. опубликовал «Руководство по пропускной способности автомобильных дорог»; позже он был пересмотрен в 1965, 1985 и 2000 годах с дальнейшими улучшениями, сочетающими экспериментальные и математические модели транспортного потока.

Важность концепции пропускной способности автомобильных дорог :

Концепция пропускной способности шоссе важна по следующим причинам:

1. Пропускная способность автомагистрали должна соответствовать потребностям планируемого движения.

2. Класс трассы, ширина полосы, количество полос и перекрестков зависят от пропускной способности.

3. Усовершенствования геометрических элементов, устройств управления дорожным движением и мер по управлению дорожным движением могут быть эффективно спланированы на основе исследований пропускной способности шоссе.

4. Соответствие существующей сети автомобильных дорог существующему объему движения можно оценить путем изучения пропускной способности; используя эту информацию, можно эффективно планировать перевозки.

Модуль легкового автомобиля (PCU) :

Автодорожные сооружения в Индии используются транспортными средствами различных классов, такими как автомобили, автобусы, грузовики, микроавтобусы, авторикши, мотоциклы, велосипеды, воловьи повозки и так далее. Характеристики этого гетерогенного или смешанного транспортного потока сложны по сравнению с однородным транспортным потоком, состоящим только из легковых автомобилей.

Для облегчения оценки объема и пропускной способности движения при работе в условиях смешанного движения обязательно, чтобы был выбран общий стандартный автомобиль, а все другие типы были преобразованы в этот класс транспортных средств; стандартным транспортным средством, выбранным для этой цели, является легковой автомобиль. Таким образом, общей единицей является единица легкового автомобиля (PCU).

Если добавление одного конкретного транспортного средства определенного класса в час влияет на транспортный поток в той же степени, что и добавление x легковых автомобилей, то это конкретное транспортное средство считается эквивалентным x PCU.

Важными факторами, влияющими на значение PCU любого типа транспортного средства, являются:

1. Размер – длина и ширина автомобиля

2. Скорость под преобладающей проезжей частью и движением транспорта

3. Зазоры – поперечные и продольные для обеспечения безопасного движения.

4. Регулирование и меры контроля дорожного движения.

5. Дорожная среда (городская, сельская, с сигнализацией и т. д.)

6. Климатические и погодные условия.

Руководство IRC по вместимости рекомендовало следующий эквивалент PCU для различных типов транспортных средств в Индии для сельских условий:

Последние рекомендации IRC в этом отношении приведены ниже:

Руководство по пропускной способности шоссе (HCM), США, определяет идеальные условия для непрерывного потока следующим образом:

1. Транспортный поток, свободный от помех транспортных средств и пешеходов со стороны

2.Поток легковых автомобилей

3. Полосы движения достаточной ширины и обочины без боковых препятствий в пределах 1,8 м от края проезжей части

4. Горизонтальное и вертикальное выравнивание подходит для средней скорости 100 км/ч на многополосных автомагистралях в сельской местности.

Такие идеальные условия редко встречаются на реальных дорогах; следовательно, теоретические возможности никогда не реализуются. (Согласно HCM, теоретическая пропускная способность в идеальных условиях колеблется от 2800 PCU/час (суммарно в обоих направлениях для двустороннего двухполосного шоссе) до 2200 на полосу при скорости свободного хода 100 км/ч для многополосных шоссе.

Концепция уровня обслуживания (HCM, США):

Когда интенсивность движения по дороге равна ее пропускной способности при идеальных дорожных условиях и условиях движения, качество услуг, предлагаемых дорогой для участников дорожного движения, ухудшается, а скорость движения падает, что приводит к увеличению времени в пути, поскольку отсутствует возможность обгона .

Таким образом, услуги, предлагаемые проезжей частью для участников дорожного движения, могут варьироваться в зависимости от интенсивности движения. Уровень обслуживания обозначает уровень удобства, который может быть получен от дороги при различных объемах движения и условиях эксплуатации.Понятие уровня обслуживания определяется как качественная мера условий эксплуатации в транспортном потоке и восприятия этих условий водителями и пассажирами

При оценке уровня обслуживания учитываются следующие факторы:

(i) Рабочая скорость и время в пути/время в пути.

(ii) Прерывания и ограничения движения – связанные с изменением скорости и задержками.

(iii) Свобода маневрирования для поддержания рабочей скорости.

(iv) Комфорт вождения

(v) Эконом, с минимальными эксплуатационными расходами автомобиля.

Хотя желательно учитывать все эти факторы, их сложно учесть при отсутствии данных. В связи с этим в руководстве по пропускной способности автомобильных дорог используются только два фактора – скорость движения и отношение объема обслуживания к пропускной способности, в зависимости от характера проблемы. В то время как в сельской местности для оценки уровня обслуживания используется рабочая скорость, в городских районах учитывается средняя общая скорость движения.

Рабочие условия для шести уровней обслуживания, выбранных HCM, приведены ниже (уровень A соответствует самому высокому уровню, а уровень F — самому низкому):

Уровень A – Свободный поток, с небольшими объемами и высокими скоростями. Скорость с низкой плотностью движения регулируется желаниями водителя и физическими условиями на дороге. Нет ограничений по маневренности из-за наличия других транспортных средств.

Уровень B – Зона стабильного потока, рабочие скорости начинают ограничиваться дорожными условиями.Существует разумная свобода выбора скорости и полосы движения. Нижняя граница этого уровня (наименьшая скорость и наибольшая интенсивность) связана с объемом услуг, используемых при проектировании сельских автомобильных дорог.

Уровень C — все еще находится в зоне стабильного потока, но скорость и маневренность лучше контролируются более высокими объемами. Водители ограничены в скорости при смене полосы движения и маневрах обгона. По-прежнему достигается относительно удовлетворительная рабочая скорость с объемами обслуживания, подходящими для практики городского проектирования.

Уровень D – Приближается к нестабильному потоку, рабочая скорость приемлема, но существенно зависит от изменений условий эксплуатации. Колебания объема и ограничения потока могут привести к существенному падению рабочей скорости. У водителей мало свободы для маневра. Комфорт и удобство низкие, но их можно терпеть на короткое время.

Уровень E. Этот уровень нельзя описать только скоростью. Он также определяется объемами, равными или близкими к пропускной способности шоссе. Типичная скорость 50 км/ч.Поток нестабилен, возможны кратковременные остановки.

Уровень F — на этом уровне выполняются принудительные операции на низких скоростях, что приводит к тому, что объемы ниже емкости. Очереди транспортных средств, скапливающиеся у ограничителя вниз по течению, служат местом хранения в час пик. Значительное снижение скорости и остановки могут происходить на короткое или длительное время из-за заторов ниже по течению. В крайнем случае и скорость, и громкость могут упасть до нуля.

Объем трафика, который может быть обслужен на каждом уровне обслуживания, называется «объемом обслуживания».После выбора уровня обслуживания в целях проектирования соответствующий объем обслуживания логически становится расчетным объемом или расчетной мощностью. Если этот объем превышен, условия эксплуатации упадут ниже выбранного уровня обслуживания.

Руководство по пропускной способности автомобильных дорог не дает рекомендаций относительно выбора уровня обслуживания для проектирования различных типов автомобильных дорог. Выбор остается за проектировщиком, чтобы выбрать соответствующий уровень обслуживания, основанный на экономии и потребностях.

На рис. 4.49 показано типичное соотношение между рабочей скоростью и отношением объем/емкость. Зоны, в которых встречаются разные уровни обслуживания, показаны на этом рисунке, который относится к многополосному шоссе.

[Примечание: это похоже на функцию скорость-громкость. Первоначально громкость увеличивается по мере увеличения скорости до определенного предела; помимо этого, по мере увеличения скорости свобода маневра водителя уменьшается, а громкость имеет тенденцию к уменьшению. Таким образом, будет оптимальная рабочая скорость, при которой громкость будет максимальной (рис.4.16)].

Факторы, влияющие на пропускную способность и уровень обслуживания:

Факторы, влияющие на пропускную способность и уровень обслуживания, можно разделить на две группы:

(a) Состояние проезжей части:

Ограничивающие физические и геометрические элементы, такие как ширина полосы движения, боковой зазор и горизонтальное выравнивание обочин дороги, уклоны и состояние дорожного покрытия, являются некоторыми факторами, влияющими на пропускную способность и уровень обслуживания.Даже пересечения дорог влияют на пропускную способность.

Ширина полосы движения. Ширина 3,65 м считается идеальной для плавного движения. Меньшая ширина уменьшит пропускную способность до 25 процентов. Расстояние от края проезжей части до препятствия также является важным фактором, влияющим на пропускную способность.

Боковой зазор. Боковые препятствия могут представлять собой опоры, такие как указатели, фонарные столбы и припаркованные автомобили; если они расположены ближе 1,83 м от края полосы движения, это снижает пропускную способность.

Плечи — они помогают поддерживать транспортный поток. Мощеные обочины шириной 1,2 м увеличивают полезную ширину полосы движения на 0,3 м.

Горизонтальное выравнивание — крутые повороты и ограниченное расстояние видимости также являются факторами, снижающими пропускную способность полосы движения. Руководство по пропускной способности автомагистралей содержит таблицы для учета влияния этих факторов на пропускную способность.

Градиент — Градиенты влияют на скорость транспортных средств, особенно грузовиков, и отрицательно сказываются на грузоподъемности.

Состояние поверхности дорожного покрытия. Известно, что ухудшенное состояние поверхности дорожного покрытия отрицательно влияет на пропускную способность, но в Руководстве указано, что отсутствуют достаточные данные для разработки поправочных коэффициентов, учитывающих это.

Перекрестки на одном уровне — существенно влияют на пропускную способность.

(б) Условия дорожного движения:

На пропускную способность и уровень обслуживания влияет состав различных типов транспортных средств в потоке, изменение транспортного потока, прерывание движения и распределение полос движения.Количество полос движения, характеристики транспортных средств и водителей, а также одностороннее или двустороннее движение транспорта имеют прямое отношение к пропускной способности полосы или шоссе.

Пропускная способность сельских дорог:

Последние рекомендации IRC по объемам услуг по проектированию приведены ниже:

Для четырехполосных дорог объемы услуг по проектированию варьируются от 47 000 до 1 05 000 PCU/день в зависимости от рельефа местности, типа обочины и уровня обслуживания (B или C)

Пропускная способность городских дорог:

Значения пропускной способности городских дорог (между перекрестками, предложенными IRC, приведены ниже:

(Это касается отсутствия доступа к фасаду, отсутствия стоящих транспортных средств и очень небольшого перекрестного движения; для других ограничительных условий значения пропускной способности будут значительно снижены.)

Highway Capacity Manual – обзор

6.3.2 Затраты пользователей

Наиболее распространенные работы по техническому обслуживанию мостов связаны с работами на проезжей части, что приводит к нарушению нормального потока движения. Движение транспорта должно быть перенаправлено в рабочей зоне либо на соседние полосы движения, либо на обозначенные объездные пути вокруг участка. Это возлагает прямые расходы на предполагаемого пользователя моста в виде увеличения времени в пути из-за задержки и, для объездного движения, в виде дополнительного расстояния, которое необходимо проехать (также известное как неблагоприятное движение).

Наименьшие агентские расходы на работы по строительству моста обычно достигаются, когда мост закрыт для движения. Для облегчения движения через строительную площадку на мосту требуются меры по управлению дорожным движением, предусматривающие либо перемещение движения на площадке на соседнем временном сооружении, либо поэтапное проведение строительных работ и обеспечение движения по соседним открытым полосам. Для моста с двумя или более полосами движения, движущимися в одном направлении, одна полоса может быть закрыта, а весь объем движения — на открытых полосах.Для двухполосного моста, по которому осуществляется движение в каждом направлении, движение может быть поэтапно с сигнализацией. Любой из этих вариантов поэтапной реализации требует мер по управлению дорожным движением, продлевает время, необходимое для строительства, и требует от подрядчика повторной мобилизации на каждом этапе строительства. Это может быть значительно дороже, чем закрытие моста для движения транспорта во время строительства. Однако закрытие моста может создать значительные неудобства для пассажиров. Монетизируя это неудобство в BLCCA, расчеты могут предоставить средства для оценки воздействия на пользователей и сравнения его с воздействием на бюджет владельца моста.Это может быть использовано для оправдания либо сохранения трафика за счет строительства, либо ускорения строительных работ.

Из трех вариантов обработки трафика в рабочей зоне проще всего рассчитать стоимость пользователя для варианта объезда. Сначала рассчитывается неблагоприятный пробег. Это просто длина объезда за вычетом длины обычно проходимого маршрута. Также рассчитывается дополнительное время в пути. Это может быть так же просто, как найти разницу между движением по объездному маршруту с его скоростью со знаком и движением по обычному маршруту с его обычной скоростью со знаком.Или расчет можно расширить, включив в него замедление и остановку времени задержки. Отчет FHWA «Затраты на пользователей дорог в рабочей зоне — концепции и приложения» является самым последним национальным руководством по анализу затрат пользователей в рабочих зонах и содержит инструкции по расчету затрат на эксплуатацию транспортных средств (VOC) с точки зрения затрат на милю и час [4]. . Многие транспортные департаменты штатов предоставляют инженерам-консультантам стандартную стоимость использования дорог для легковых и грузовых автомобилей.Стоимость, возлагаемая на каждого пользователя, представляет собой продолжительность неблагоприятного времени в пути VOC на милю плюс время неблагоприятного времени в пути VOC в час.

Расчет ЛОС на милю включает учет расхода топлива и масла, а также амортизацию автомобиля. Расчеты ЛОС в час включают учет стоимости времени для пассажиров и любого перевозимого груза. Читатель может обратиться к руководству FHWA за подробностями расчетов. В исследовании основных методов технического обслуживания KDOT в 2013 году ЛОС для легковых автомобилей составил 17 долларов.25 долларов в час и 0,62 доллара за милю, а ЛОС для грузовиков — 31,95 доллара в час и 1,18 доллара за милю [5].

Альтернативой объездному движению является проезд через строительную площадку. Если на участке более одной полосы движения в каждом направлении, простейшая поэтапная схема — уменьшить количество полос для движения. В этом случае для определения стоимости пользователя необходимо рассчитать, сколько транспортных средств, как ожидается, будет задержано из-за того, что спрос на трафик превышает уменьшенную пропускную способность через участок моста, и какова ожидается средняя задержка.Для городских районов интенсивность движения в часы пик может быть доступна для основных маршрутов от местного дорожного агентства. Если нет, объем в час пик можно оценить, умножив AADT на коэффициент почасовой вариации трафика. В указанном исследовании KDOT показатель часов пик, о котором сообщило агентство, составлял чуть менее 9% [5].

Пропускная способность полос, по которым проходит движение в результате строительства, может быть определена с помощью методологии, приведенной в разделе Уменьшение пропускной способности в связи со строительством и капитальным ремонтом Руководства по пропускной способности автомобильных дорог 2010 г. (HCM) [6].В приложении 10-14 HCM 2010 представлены значения пропускной способности полос для зон долговременного строительства. Для сокращения двух полос до одной пропускная способность одной полосы по умолчанию составляет 1400 автомобилей 2 в час. При сокращении трех полос до двух пропускная способность каждой оставшейся полосы по умолчанию составляет 1450 автомобилей в час.

Для значений пропускной способности базовой полосы предусмотрены три корректировки. Первый – для эффекта большегрузных автомобилей в транспортном потоке. Предусмотрен поправочный коэффициент для тяжелых транспортных средств, который зависит от доли грузовых автомобилей и транспортных средств для отдыха в транспортном потоке.Вторая корректировка связана с наличием пандусов. Третья корректировка предназначена для ширины полосы движения. Вместо уменьшения пропускной способности рассматриваемой полосы можно увеличить интенсивность движения за счет учета грузовых автомобилей в 1,5 раза больше легковых автомобилей. Чтобы определить, будет ли образовываться очередь, что приведет к задержке в рабочей зоне, сравните пропускную способность полосы или полос с эквивалентным трафиком легкового автомобиля.

В качестве примера рассмотрим проект ремонта настила пары двухполосных автодорожных мостов, по каждому из которых осуществляется направленное движение с AADT 14 100 автомобилей и 5% движения грузовиков.Если в рабочей зоне нет пандусов и поддерживаются 12-футовые полосы движения, часовая пропускная способность одной полосы в рабочей зоне составляет 1400. Пиковый объем в час можно оценить как 0,09 × 14 100 = 1269. Преобразование трафика грузовиков в Эквивалент легковых автомобилей (1269 × 0,05 × 1,5 = 95) приводит к эквивалентному часовому объему движения 0,95 × 1269 + 95 = 1301. ожидал.

Если объем трафика в часы пик действительно превышает пропускную способность рабочей зоны, необходимо более внимательно изучить почасовое распределение трафика, чтобы определить, сколько часов в день объем превышает пропускную способность.Задержку можно рассчитать, предположив, что транспортное средство, прибывающее в рабочую зону с превышением пропускной способности, ставится в очередь, а затем выгружается при пропускной способности полосы движения по мере уменьшения прибытия. В Таблице 6.5 показаны результаты расчета ежедневных затрат пользователя на основе длины очереди и задержек для местоположения с AADT 16 000 и объемом грузовиков 5 % на основе коэффициентов почасовой вариации трафика KDOT для трафика в будние дни. Используя методологию, основанную на теории массового обслуживания, как обсуждалось Цзяном, максимальное время задержки в любой час равно количеству автомобилей в очереди, присутствующих в этот час, деленному на скорость разгрузки [7].

Таблица 6.5. Образец задержки расчет в рабочей зоне

0

Общее количество локалов 2 Количество полос открытыми 1
Процент грузовика 5 Открыть грузоподъемность 16009
Общая мощность рабочей зоны 1400
Почасовая стоимость пользователя
95
Легковые автомобили $ 17,25
9:00
Время Спрос Вместимость Всего прибытий Всего вылеты транспортных средств QUEUED длина Очередь Задержка (мин )
0:00
0:00 123 1 400 123 123 0 0.00 0.00
1:00 72 1400 195 195 0 0.00 0.00 0.00
2:00 2:00 62 1 400 257 257 0 0.00 0.00
62 1 400 320 320 0 0 0.00 0.00 0.00
4:00 136 1 400 456 456 0 0,00 0.00
5:00 351 1400 807 807 0 0.00 0,00
6:00 817 1400 1624 1624 0 0,00 0,00
7:00 1348 1400 2972 2972 0 0,00 0,00
8:00 +1012 1400 3984 3984 0 0,00 0,00
9:00 772 1400 4756 4756 0 0.00 0.00 0.00
10:00 754 754 1 400 5 510 5 5510 0 0.00 0.00
11:00 840 1 400 6,350 6,350 0 0 0.00 0.00 0.00
12:00 894 1 400 7 244 900 7 244 0 0.00 0.00
13:00 907 1400 8151 8151 0 0.00 0,00
14:00 +1010 1400 9161 9161 0 0,00 0,00
15:00 1238 1400 10399 10 3999 0 0 0.00 0.00
16:00 16:00 1 415 1 400 11 815 11 799 15 999 15 0.04 0.66
17:00 1473 1400 13287 13199 88 0,22 3,77
18:00 941 1400 14229 14229 0 0 0.00 0.00 0.00
19:00 635 1 400 14 863 14 863 0 0.00 0.00
20:00 530 1 400 15 393 15 393 0 0.00 0,00
21:00 459 1400 15852 15852 0 0,00 0,00
22:00 330 1400 16182 16,182 0 0 0.00 0.00
23:00 23:00 221 1 400 16 403 16 403 0 0 0.00 0.00
0 $ 1029
3.77 Максимальная задержка (мин)
0.38 Средняя задержка (мин)
$ 102.59 $ 102.59 $ 102.59
0.22 Максимальная длина очереди (миль)

Примечание: час указанные выше объемы движения скорректированы для эквивалентных грузовых автомобилей.

В этом примере объем в часы пик лишь немного превышает пропускную способность рабочей зоны. Максимальная задержка в час пик составляет менее 4 мин. Расчетная стоимость пользователя составляет приблизительно 100 долларов США в день с учетом предполагаемого VOC для Канзаса.Вместо этого расчет затрат пользователя с тем же VOC для объезда на 0,8 мили приводит к тому, что затраты пользователя составляют примерно 5400 долларов США в день. Этот пример не является типичным. Поэтапное строительство может значительно увеличить количество рабочих дней, необходимых для завершения проекта, но оно оказывает значительно меньшее влияние на затраты пользователя, чем даже короткие обходные пути.

Для сигнализируемых рабочих зон расчет задержки становится более сложным. Пример расчета задержки и стоимости пользователя для сигнализируемой рабочей зоны на расстоянии 300 футов.Длинный мост в районе с относительно низкой интенсивностью движения приведен в Приложении 1.

Расчеты задержки, показанные ранее и в приложении, являются действительно грубыми оценками. Чтобы лучше рассчитать ожидаемые задержки в рабочей зоне, для каждого проекта потребуется участие опытного инженера по дорожному движению и оценка площадки. Сложные участки моста могут потребовать микромоделирования моделей местного движения, чтобы определить вероятную реакцию местных водителей на рабочие зоны. Однако примеры служат для иллюстрации масштаба воздействия на пользователей.В городских районах с более высокой интенсивностью движения затраты пользователей на объездной трафик могут легко сравниться или превысить затраты агентства на существенные работы по техническому обслуживанию мостов. В результате в этих районах поэтапное строительство является стандартной практикой для большинства мостов с высокой интенсивностью движения, где это возможно.

Хотя в отчете NCHRP 483 рекомендуется включать повышенный риск аварий в рабочих зонах в расчеты затрат пользователей, это трудно сделать с помощью надежных данных [9]. Получение таких данных потребует количественной оценки увеличения количества аварий, которое можно было бы ожидать от присутствия рабочей зоны.Владельцы мостов, которые должны часто использовать рабочие зоны, не хотят этого делать из-за последствий ответственности в будущих судебных разбирательствах. Как заявил Бай в отчете о причинах аварий в рабочей зоне для KDOT, «частота аварий в рабочей зоне в зависимости от пробега рабочей зоны точно не известна» [8].

В отчете Бая следует отметить, что только 5% аварий в рабочей зоне произошли на участках с мостами. Проекты мостов, как правило, довольно короткие по сравнению с другими проектами технического обслуживания, включающими восстановление дорожного покрытия или реконструкцию обочины.Путешественники подвергаются воздействию в течение относительно ограниченного времени на объектах, связанных со строительством мостов.

Тем не менее, преимущества в долгосрочном снижении частоты аварий из-за значительных работ по техническому обслуживанию мостов были оценены количественно. В отчете для DOT Флориды Ган и Шен исследовали коэффициенты снижения аварийности, рассчитанные и используемые DOT штатов в Соединенных Штатах [9]. Они сообщают, что три штата, Индиана, Кентукки и Миссури, рассчитали коэффициенты снижения аварийности при ремонте мостовых настилов.Каждый из них показал снижение числа аварий (без различия между авариями со смертельным исходом, травмами или повреждением имущества) на 13, 14 и 15% соответственно. Эта работа также была процитирована FHWA в их справочной работе 2008 года по факторам снижения аварийности [10].

Определение пропускной способности двухполосных пригородных дорог с помощью нейронных сетей и влияние скорости на уровень сервиса | European Transport Research Review

Для определения пропускной способности на основе руководства HCM2000, прежде всего, была оценена пропускная способность двухполосных дорог в идеальном состоянии в двух направлениях 3200 ед./ч и в одном направлении 1700 ед./ч и была определена идеальные условия ниже: 1.Ширина каждой полосы должна быть не менее 12 футов. 2. Ширина плеч должна быть 6 футов или более. 3. Дорога должна быть ровной. 4. нет тяжелой техники. 5. Нет проходной зоны.6. Направленное распределение трафика 50/50. 7. Трафик не прерывается. После оценки пропускной способности двухполосных дорог с использованием убывающих показателей, обусловленных транспортными, геометрическими и контрольными условиями, рассчитывается пропускная способность. Таблицы и диаграммы были предоставлены программным обеспечением для моделирования. Уровень обслуживания классифицируется от A до F, где A указывает на лучшие условия, а F указывает на наихудшие условия трафика.Для определения уровня обслуживания мы использовали два параметра: процент времени, проведенного в сопровождении (PTSF), и среднюю скорость движения (ATS) [8].

В последнем исследовании, которое было проведено в Германии, после сбора необходимых статистических данных, диаграмма скорость-интенсивность движения была построена с помощью программного обеспечения для моделирования в различных топографических условиях, от прямых и однообразных дорог в ровных районах до извилистых дорог в горных районах, и, наконец, соответствующие объемы мощностей были взяты.С учетом полученных результатов пропускная способность двухполосных дорог в ровных и равномерных условиях в Германии определена 2500 авт./час, при этом на наклонных дорогах и дорогах с горизонтальным сводом эта цифра снижена до 1000–1500 авт. час.

Основным критерием для определения уровня обслуживания двухполосных дорог в Германии является средняя скорость седана. Функционирование дорог подразделяется на 6 уровней, от А до F [9]. в Англии уровень обслуживания двухполосных дорог — средняя скорость, как и в Германии.

Министерство транспорта Англии определило различные виды функций времени в пути и интенсивности движения для различных звеньев дорог в городских, пригородных и междугородних зонах. Мы можем использовать эти функции для определения средней скорости сетевой дуги, анализа пропускной способности и уровня обслуживания [10].

В Иране г-н Алиреза Адель, кандидат технических наук Тегеранского университета, в области дорожного и транспортного машиностроения; в своей диссертации он изучил определение пропускной способности после предоставления необходимой информации и статистических данных о двухполосных дорогах провинции Гуйлань в 2002 году, а также определил поправочные коэффициенты и статистические данные и преобразовал их в информацию об идеальных условиях.После этого нарисовал диаграмму трафик-скорость, набрал пропускную способность в идеальном состоянии за счет слияния полос в стабильном пробеге, т.е. уровень обслуживания A, B, C, D и E, а также нестабильная работа, например. уровень обслуживания F, который был меньше рекомендуемого количества HCM. Он считал, что это снижение вызвано неправильным проектированием дороги, отсутствием правильной разметки в середине и по краю дороги, водительской культурой людей, разрушением асфальтового покрытия на дороге и износом транспортных средств.

г.Масуд Мохаммади, кандидат технических наук Технологического университета им. Шарифа в области дорожного и транспортного машиностроения; в своей диссертации на тему «Анализ пропускной способности и рассмотрение функции движения на автомагистралях с особым статусом»; в первую очередь рассмотрели различные модели плотности скорости, а после собрали необходимую информацию и статистику о Hemmat Highway; получил лучшую модель путем аналитического анализа количества скорости, трафика и плотности с помощью программного обеспечения SPSS.

г.Мохаммад Таманнаи, студент Исфаханского технологического университета, магистр в области дорог и транспорта; в эссе под названием «Анализ базовой пропускной способности автомагистрали» сначала собраны данные об интенсивности движения, средней скорости и интервале движения на шоссе Шахид-Харази в Исфахане в разное время дня и ночи; и рассчитал пропускную способность с помощью микроанализа трафика по интервалам и макроанализа объема трафика по модели Гринбурга и Android. Он обнаружил, что эта емкость превышает рекомендуемое количество HCM.он заявил, что высокий процент дайверов выбирает небезопасный путь и не соблюдает безопасную дистанцию, что приводит к уменьшению среднего расстояния и увеличению мощности.

Интервал времени и расстояние являются микроскопическими параметрами транспортного потока и влияют на пропускную способность, уровень обслуживания и безопасность дорожного движения [11]. В руководстве HCM2000 время и расстояние, затраченное на отслеживание, и процент времени, затраченного на отслеживание, являются важными и эффективными параметрами пропускной способности и уровня обслуживания, поскольку в предыдущих методах анализа пропускной способности в Иране параметры процента времени, затраченного на отслеживание, время и расстояние, затраченное на отслеживание, не исследовались. а также в руководстве Ирана 161 эти параметры не упоминаются, поэтому в этом исследовании была предпринята попытка дальнейшего изучения этих параметров на пропускной способности и уровнях обслуживания двухполосной дороги, а также потому, что методы нейронной сети имеют преимущества перед обычными методами вычисления, такими как отсутствие необходимость введения заданной функции, возможность постоянной коррекции, допущение шума на входных данных, перенос повреждений и отказов, этот метод был выбран среди других методов.

Понимание пропускной способности городских сетей

  • Гонсалес М.С., Идальго С.А. и Барабаси А.-Л. Понимание моделей индивидуальной мобильности человека. Природа 453 , 779–782 (2008).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья Google ученый

  • Сун, Л., Аксхаузен, К.В., Ли, Д.-Х. и Хуанг, X. Понимание столичных моделей ежедневных встреч. Проц. Натл. акад. науч. 110 , 13774–13779 (2013).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Даунс, А. Закон о загруженности скоростных автомагистралей в часы пик. Traffic Q. 16 , 393–409 (1962).

    Google ученый

  • Хелбинг, Д. Трафик и связанные с ним автономные многочастичные системы. Ред. Мод. физ. 73 , 1067–1141 (2001).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ MathSciNet Статья Google ученый

  • Совет транспортных исследований. Руководство по пропускной способности шоссе . (Совет по исследованиям в области транспорта, 2016 г.).

  • Ардекани, С. А., Уильямс, Дж. К. и Бхат, С. Влияние характеристик городской сети на качество обслуживания трафика. Прозр. Рез. Рек. 1358 , 6–12 (1992).

    Google ученый

  • Махмассани, Х., Уильямс, Дж. К. и Херман, Р. Производительность городских транспортных сетей. В 0-м Международном симпозиуме по теории транспорта и дорожного движения (редакторы Gartner, N.& Wilson, NHM) (издательство Elsevier Science Publishing, 1987).

  • Смид, Р. Дж. Исследования дорожного движения и городских заторов. Дж. Трансп. Экон. Политика 2 , 33–70 (1968).

    Google ученый

  • Ли, Д. и др. . Перколяционный переход в сети с динамическим трафиком с развивающимися критическими узкими местами. Проц. Натл. акад. Наука . 112 , 669–672 (2015).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья Google ученый

  • Даганзо, К.F. Городской тупик: Макроскопическое моделирование и подходы к смягчению последствий. Прозр. Рез. Часть Б Методол. 41 , 49–62 (2007).

    Артикул Google ученый

  • Даганзо, К.Ф. и Геролиминис, Н. Аналитическое приближение для макроскопической фундаментальной диаграммы городского движения. Прозр. Рез. Часть Б Методол. 42 , 771–781 (2008).

    Артикул Google ученый

  • Геролиминис, Н.и Даганцо, К.Ф. Существование макроскопических фундаментальных диаграмм городского масштаба: некоторые экспериментальные данные. Прозр. Рез. Часть Б Методол. 42 , 759–770 (2008).

    Артикул Google ученый

  • Ji, Y. & Geroliminis, N. О пространственном разделении городских транспортных сетей. Прозр. Рез. Часть Б Методол. 46 , 1639–1656 (2012).

    Артикул Google ученый

  • Леклерк, Л.и Геролиминис, Н. Оценка MFD в простых сетях с выбором маршрута. Прозр. Рез. Часть Б Методол. 57 , 468–484 (2013).

    Артикул Google ученый

  • Геролиминис Н. и Боячи Б. Влияние изменчивости характеристик городских систем на пропускную способность сети. Прозр. Рез. Часть Б Методол. 46 , 1607–1623 (2012).

    Артикул Google ученый

  • Саидманеш, М.и Геролиминис, Н. Кластеризация разнородных сетей с направленными потоками на основе сходства «змеи». Прозр. Рез. Часть Б Методол. 91 , 250–269 (2016).

    Артикул Google ученый

  • Амбюль, Л., Лодер, А., Блимер, М.С.Дж., Менендес, М. и Аксхаузен, К.В. Введение в методологию повторной выборки для оценки эмпирических макроскопических фундаментальных диаграмм. Прозр. Рез. Рек. 2672 , 239–248 (2018).

    Артикул Google ученый

  • Амбюль, Л., Лодер, А., Блимер, М.С.Дж., Менендес, М. и Аксхаузен, К.В. Функциональная форма макроскопической фундаментальной диаграммы с физическим смыслом. Прозр. Рез. Часть B в печати , (2018).

  • Чоудхури Д., Сантен Л. и Шадшнайдер А. Статистическая физика автомобильного движения и некоторые связанные системы. Physcis Reports 329 , 199–329 (2000).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ MathSciNet Статья Google ученый

  • Нагатани Т. Заклинивающий переход в модели транспортного потока с двухуровневыми переездами. Физ. Ред. E 48 , 3290–3294 (1993).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Миллер, А. Дж. Письмо в редакцию — Объем трафика, который может попасть в центр города в периоды пиковой нагрузки. Прозр. науч. 4 , 409–411 (1970).

    Артикул Google ученый

  • Maniccam, S. Пробки на шестиугольной решетке. Физ. Стат. мех. его заявл. 321 , 653–664 (2003).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ MathSciNet Статья Google ученый

  • Мендес, Г. А., Аксхаузен, К. В., Андраде, Дж. С. и Херрманн, Х. Дж. Подход к планированию сценариев стихийных бедствий на дорожной сети Швейцарии. Междунар. Дж. Мод. физ. C 25 , 1450067 (2014).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья Google ученый

  • Ортигоса, Дж. и Менендес, М. Транспортные характеристики городских квазисетевых структур. Города 36 , 18–27 (2014).

    Артикул Google ученый

  • Вонг, В. и Вонг, С.К. Топологическое влияние сети на макроскопическую функцию Бюро дорог общего пользования. Прозр. Трансп. науч. 12 , 272–296 (2016).

    Google ученый

  • Нагаи, Р., Нагатани, Т. и Танигути, Н. Состояние дорожного движения и заторы, вызванные автобусом в двухполосном транспортном потоке. Физ. Стат. мех. его заявл. 350 , 548–562 (2005).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья Google ученый

  • Кастрильон, Ф.& Laval, J. Влияние автобусов на макроскопическую фундаментальную диаграмму однородных артериальных коридоров. Прозр. Б Трансп. Дин. 6 , 286–301 (2018).

    Google ученый

  • Геролиминис, Н., Чжэн, Н. и Ампоунтолас, К. Трехмерная макроскопическая фундаментальная диаграмма для смешанных бимодальных городских сетей. Прозр. Рез. Часть C Экстрен. Технол. 42 , 168–181 (2014).

    Артикул Google ученый

  • Лодер А., Амбюль, Л., Менендес, М. и Аксхаузен, К.В. Эмпирика мультимодальных транспортных сетей — использование трехмерной макроскопической фундаментальной диаграммы. Прозр. Рез. Часть C Экстрен. Технол. 82 , 88–101 (2017).

    Артикул Google ученый

  • Дакич И., Амбюль Л., Шумперлин О. и Менендес М. О моделировании пассажиропотока для стохастических бимодальных городских коридоров. Прозр. Рез. Часть C Экстрен. Технол .(2019).

  • Блимер, М.К.Дж. и Раадсен, М.П.Х. Общая модель передачи по каналу с непрерывным временем с упрощенным разветвлением, часть I: Теория и формулировка модели канала. Прозр. Рез. Часть Б Методол . в печати , (2018).

  • Беттанкур, Л. М. А., Лобо, Дж., Хелбинг, Д., Кюнерт, К. и Уэст, Г. Б. Рост, инновации, масштабирование и темп жизни в городах. Проц. Натл. акад. Наука . 104 , 7301–7306 (2007 г.).

  • Вебстер, Ф. В. Настройки светофора. Дорожный рез. Лаб ., 39 , (1958).

  • Бикель, П. и др. . Измерение трафика. Стат. науч. 22 , 581–597 (2007).

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Чен, К. и Лю, Л.-М. Совместная оценка параметров модели и эффектов выбросов во временных рядах. Дж. Ам. Стат.доц. 88 , 284–297 (1993).

    МАТЕМАТИКА Google ученый

  • Гомес В. и Маравалл А. Программы TRAMO и SEATS. Инструкция для пользователя . Documento de Trabajo — Servicio de Estudios (Banco de España, 1996).

  • Леклерк Л., Шибо Н. и Тринкье Б. Макроскопические фундаментальные диаграммы: перекрестное сравнение методов оценки. Прозр. Рез.Часть Б Методол. 62 , 1–12 (2014).

    Артикул Google ученый

  • Buisson, C. & Ladier, C. Изучение влияния однородности измерений трафика на существование макроскопических фундаментальных диаграмм. Прозр. Рез. Рек. 2124 , 127–136 (2009).

    Артикул Google ученый

  • Амбюль Л., Лодер А., Чжэн, Н., Аксхаузен, К.В. и Менендес, М. Приблизительное разделение сети для МФУ на основе данных стационарных датчиков. Прозр. Рез. Рек . принято , (2019).

  • Холл, Ф. Л. и Персо, Б. Н. Оценка оценок скорости, сделанных с использованием данных одного детектора из систем управления движением на автомагистралях. Прозр. Рез. Рек. 1232 , 9–15 (1989).

    Google ученый

  • Койфман Б.Улучшенная оценка скорости с использованием одноконтурных детекторов. Прозр. Рез. Часть A Политическая практика. 35 , 863–880 (2001).

    Артикул Google ученый

  • Pueboobpaphan, R., Nakatsuji, T., Suzuki, H. & Kawamura, A. Преобразование между непрерывной и прерывистой скоростью для городских дорог. Прозр. Рез. Рек. 1934 , 72–82 (2005).

    Артикул Google ученый

  • Кенкер, Р.и Парк, Б.Дж. Алгоритм внутренней точки для нелинейной квантильной регрессии. Ж. Эконом. 71 , 265–283 (1994).

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Порта, С., Кручитти, П. и Латора, В. Сетевой анализ городских улиц: первичный подход. Окружающая среда. Строить планы. План Б. Дес. 33 , 705–725 (2006).

    Артикул Google ученый

  • Кардильо, А., Счеллато С., Латора В. и Порта С. Структурные свойства плоских графов городских улиц. Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys 73 , 66107 (2006).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья Google ученый

  • Кручитти, П., Латора, В. и Порта, С. Центральность в сетях городских улиц. Хаос 16 , 15113 (2006).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья Google ученый

  • Увеличение пропускной способности автомагистралей вряд ли уменьшит заторы на дорогах

    Abstract

    Уменьшение заторов на дорогах часто предлагается в качестве решения для повышения эффективности использования топлива и сокращения выбросов парниковых газов (ПГ).Пробки на дорогах традиционно решались путем увеличения пропускной способности проезжей части за счет строительства совершенно новых дорог, добавления дополнительных полос к существующим дорогам или модернизации существующих автомагистралей до автострад с контролируемым доступом. Многочисленные исследования изучали эффективность этого подхода и постоянно показывают, что увеличение пропускной способности дорог не может надолго уменьшить заторы, потому что фактически увеличивает пробег транспортных средств (VMT).

    Увеличение ВМТ, связанное с увеличением пропускной способности проезжей части в условиях заторов, называется «индуцированным движением».Это явление объясняется основными экономическими принципами спроса и предложения: увеличение пропускной способности сокращает время в пути, фактически снижая «цену» вождения; а когда цены падают, количество поездок увеличивается. Вынужденные поездки противодействуют эффективности расширения пропускной способности как стратегии уменьшения заторов на дорогах и частично или полностью компенсируют сокращение выбросов парниковых газов, которое может произойти в результате уменьшения заторов.

    Посмотреть веб-страницу проекта NCST

    Основное содержание

    Загрузить PDF для просмотра в увеличенном размере

    Больше информации Меньше информации

    Закрывать

    Введите пароль, чтобы открыть этот файл PDF:

    Отмена Ok

    Подготовка документа к печати…

    Отмена

    Производительность и расход насыщения

      Расход насыщения

    Скорость насыщения можно определить по следующему сценарию: Предположим, что сигнал приближения к перекрестку должен был оставаться зеленым в течение всего часа, и был настолько плотным, насколько можно было ожидать.Количество автомобилей, которые будут проезжать через пересечение в течение этого часа является расходом насыщения.

    Очевидно, что некоторые аспекты движения и проезжей части будут влиять на насыщение скорость потока вашего подхода. Если ваш подход имеет очень узкие полосы движения, движение, естественно, будет обеспечьте более длинные промежутки между транспортными средствами, что уменьшит скорость потока насыщения. если ты иметь большое количество поворотов или большое количество грузовиков и автобусов, скорость насыщения снизится.Иными словами, скорость потока насыщения (s) для группа полос — это максимальное количество транспортных средств из этой группы полос, которые могут проехать через перекрестке в течение одного часа непрерывного зеленого света при преобладающем движении и условия дорожного полотна. Скорость насыщения обычно выражается через легковых автомобилей с прямым проездом в час зеленого цвета. Большинство руководств и учебников по дизайну предоставить таблицы, в которых приведены общие значения для грузовых автомобилей и поворотов с точки зрения легковых автомобилей (PCU).

    Определение расхода насыщения может быть несколько сложным делом. скорость насыщения зависит от проезжей части и условий движения, которые могут варьироваться практически из одного региона в другой. Возможно, у кого-то в этом районе есть уже завершил измерение скорости потока насыщения для подхода, аналогичного твой. Если нет, вам нужно будет измерить его в полевых условиях. Еще одна возможность, которая используется довольно часто, заключается в том, чтобы принять идеальное значение скорости потока насыщения и отрегулировать это для преобладающих условий с использованием поправочных коэффициентов.Скорость насыщения 1900 транспортных средств/час/полоса, что соответствует интервалу насыщения около 1,9 секунды, является достаточно распространенная номинальная стоимость. В руководствах по проектированию обычно приводятся поправочные коэффициенты, которые принимают учитываются такие параметры, как ширина полосы движения, пешеходный трафик и состав трафика.

    Вместимость

    Емкость — это регулировка скорости потока насыщения, учитывающая реальную синхронизацию сигнала. во внимание, поскольку большинству сигналов не разрешается допускать непрерывное движение одного этап в течение часа.Если в вашем подходе 30 минут зеленого цвета в час, вы можете вывести что фактическая мощность вашего подхода составляет около половины скорости потока насыщения. Таким образом, пропускная способность – это максимальный часовой поток транспортных средств, который может быть разгружен через пересечение с рассматриваемой группой полос движения под преобладающим движением, проезжей частью, и условия сигнализации. Формула для расчета мощности (c) приведена ниже.

    с = (г/Кл) с

    Где:
    c = производительность (PCU/час)
    g = Эффективное время зеленого цвета для рассматриваемой фазы (сек)
    C = длина цикла (сек)
    s = скорость потока насыщения (Pcu/час)

    Емкость может рассчитываться на нескольких уровнях, в зависимости от объема информации вы хотите получить.Вы можете рассчитать пропускную способность для каждой отдельной полосы или можно было бы свалить полосы вместе и найти пропускную способность всего подхода. Тебе следует решить, что имеет смысл для вашей ситуации.

    Пропускная способность может использоваться в качестве эталона для измерения текущей работы перекрестка. Например, предположим, что вам известна текущая скорость потока для группы дорожек, и вы также знать пропускную способность этой группы полос. Если текущий расход составляет 10% от мощности, вы склонны думать, что слишком много зеленого времени было выделено на этой конкретной группы полос.Вы увидите другие варианты использования емкости по мере изучения остальные концепции проектирования синхронизации сигналов.

    Влияние автоматизированных транспортных средств на транспортный поток и пропускную способность городских дорог

    Считается, что автоматизированные транспортные средства (АВ) обладают большим потенциалом для повышения пропускной способности и эффективности существующих транспортных систем. Несмотря на положительные выводы о влиянии беспилотных автомобилей на транспортный поток и потенциальное увеличение пропускной способности автомагистралей, было проведено мало исследований, посвященных влиянию беспилотных автомобилей на городские дороги.Кроме того, редко проводились исследования, рассматривающие увеличение объема трафика за счет сочетания беспилотных летательных аппаратов и транспортных средств, управляемых людьми (HDV). Поэтому в этом исследовании изучалось влияние постепенного увеличения проникновения AV и интенсивности движения на городских дорогах. В исследовании был принят подход микросимуляции с использованием VISSIM с моделью Wiedmann 74 для поведения при следовании за автомобилем. Параметры для АВ были установлены на 4-м уровне автоматизации SAE. Для моделирования была выбрана реальная сеть дорог, имеющая 13 перекрестков на общем расстоянии 4.5 км. Дорожная сеть имела различное количество полос движения от одной полосы до пяти полос в одном направлении. Сеть состоит из главной магистрали и параллельной дороги, обслуживающей близлежащие коммерческие и жилые кварталы. Всего было исследовано 36 сценариев по комбинации проникновения AV и увеличения объемов трафика. Исследование показало, что по мере увеличения проникновения AV, транспортный поток также улучшился, при этом среднее время задержки сократилось до 31%. Также, как и ожидалось, более существенное влияние на задержку оказали соединения с тремя или четырьмя полосами движения.Что касается увеличения пропускной способности дорог, то при 100-процентном насыщении автотранспорта дорожная сеть могла пропускать на 40 % больше трафика.

    1. Введение

    Автоматизированные транспортные средства (БТС) почти готовы к коммерческой эксплуатации во многих странах. Бостонская консалтинговая группа [1] прогнозирует, что к 2025 году производители выведут беспилотники на автомобильный рынок, а к 2035 году их доля на рынке составит 10%. Литман [2] оценивает, что к 2045 году 80-100% автомобилей на дорогах будут беспилотными, в то время как Бансал и Кокельман [3] предсказывают, что рыночная доля беспилотных автомобилей будет составлять от 24% до 87%.Независимо от подробных цифр в прогнозах, беспилотники наверняка заполнят дороги в течение 20 лет.

    С точки зрения мобильности беспилотники произведут фундаментальную революцию в нашей жизни. Людям не нужно будет водить машину, и поэтому они будут свободны от стресса, связанного с вождением. Они могут наслаждаться своим временем, занимаясь другими делами в своей машине. Транспортные планировщики и политики считают, что AV обладают большим потенциалом для решения многих проблем, связанных с дорожным движением, например, пробок на дорогах.Традиционным решением для снижения перегруженности трафика является расширение пропускной способности. Однако строительство большего количества дорог не является возможным решением, так как в городских районах мало места для дорог [4].

    Беспилотники могут точно двигаться по дорогам и обладают лучшими сенсорными способностями, чем люди. В частности, им требуется гораздо меньший промежуток или более короткий интервал, чем транспортным средствам, управляемым человеком (HDV), поскольку они имеют больше информации об окружающей среде вождения и более медленное время реакции [5–8].Связь между транспортными средствами (V2V) позволит транспортным средствам формировать взводы [6, 9]. Эти технологические достижения позволят повысить эффективность транспортных потоков и пропускную способность дорог.

    Тем не менее, по-прежнему существуют пробелы в оценке улучшения состояния бездорожья в зависимости от категорий дорог и относительной доли бездорожья и тяжелого транспорта. Согласно предыдущим исследованиям, беспилотники могут улучшить транспортный поток [10–12], следовательно, позволяя увеличить пропускную способность дорог [13, 14] до 50% при непрерывном потоке [5, 6, 8].Однако в другом исследовании сообщается, что улучшение не будет значительным (или может даже ухудшиться), пока не будет достигнута скорость проходки 40% [15]. В большинстве предыдущих исследований сообщается о влиянии беспилотников на автомагистрали, но о влиянии на городские дороги сообщается редко. Конечная цель технологии AV — позволить AV двигаться по всем дорогам, независимо от дорожных условий или категории. В то время как автомагистрали относительно просты для беспилотников, движение транспортных средств по городским дорогам ограничено окружающей средой, например сигналами светофора на перекрестках, поэтому влияние беспилотников на городских дорогах будет другим.Поэтому необходимы исследования для изучения влияния AV на транспортный поток на городских дорожных сетях.

    Это исследование направлено на изучение и прогнозирование влияния беспилотных автомобилей на транспортный поток в трех аспектах. Во-первых, исследование сосредоточено на городских дорогах, для которых характерно прерывание транспортного потока. Во-вторых, будет исследоваться влияние изменения скорости проникновения AV (смешанное состояние AV и HDV). В-третьих, будет изучено влияние беспилотников на пропускную способность дорог — насколько больше трафика может выдержать существующая дорожная сеть за счет внедрения беспилотников.Кроме того, исследование сосредоточено на AV на уровне 4 автоматизации транспортных средств Общества автомобильных инженеров (SAE) [16]. SAE определяет уровень 4 как воплощение высокой степени автоматизации. На уровне 4 машины в большинстве случаев не требуют вмешательства человека.

    2. Обзор литературы

    В следующих разделах обобщаются предыдущие исследования, в которых изучалось влияние АВ и их методов.

    В нескольких исследованиях сообщалось, что беспилотники улучшают транспортный поток и увеличивают пропускную способность дорог.Эти улучшения будут увеличиваться по мере увеличения скорости проникновения AV [7, 17–20]. Талебпур и др. [18] в исследовании четырехполосной автомагистрали с использованием имитационного моделирования обнаружили, что транспортный поток улучшается при проникновении AV выше 30%. Точно так же Van Arem et al. [19] отметили, что влияние АВ было заметно, когда скорость проникновения превышала 40%. Они также сообщили, что пропускная способность дорог увеличивалась, когда скорость проходки превышала 50%. Точно так же Джонс и Филипс [20] сообщили, что транспортные средства с кооперативным ACC (CACC) улучшат транспортный поток, когда скорость проникновения превысит 40%.

    Напротив, Calvert et al. [21] в исследовании влияния адаптивного круиз-контроля (ACC) смоделировали автомагистраль протяженностью 19 км с тремя полосами движения. Они обнаружили, что улучшение транспортного потока было выявлено только при уровне проникновения выше 70%. Кроме того, произошло небольшое падение пропускной способности дорог до уровня проходки 80%. Исследование Tientrakool et al. [22] обнаружили, что пропускная способность дороги значительно улучшилась после того, как скорость проникновения транспортных средств с CACC превысила 85%.

    Есть несколько исследований, посвященных городским дорогам.Лу и др. [17] сосредоточились на влиянии беспилотников на пропускную способность городских дорог с использованием модели микромоделирования. Они обнаружили увеличение пропускной способности дорог на 16% с искусственной сетью электросетей при уровне проникновения AV 100%, в то время как увеличение пропускной способности реальной дорожной сети на 23,8% в Будапеште, Венгрия. Ёнсок Ко и др. [7] исследовали влияние беспилотных автомобилей на экономию времени в пути на макроуровне. Они сообщили, что беспилотники сократили время в пути с уровня проникновения 20% в столичном районе Сеула. С другой стороны, сокращение времени в пути началось с уровня проникновения 60% в межрегиональной сети.Они пришли к выводу, что беспилотники более эффективны на загруженных дорогах. Однако исследование Friedrich [13] показало контраст с выводами Ko et al. Они пришли к выводу, что при уровне проникновения AV 100% пропускная способность дорог увеличилась на 40% в городских районах по сравнению с 80% на автомагистралях.

    Есть также несколько исследований, посвященных влиянию беспилотников на перекрестки. Зохди и Ракха [23], а также Бичиу и Ракха [24] исследовали влияние кооперативных автоматизированных транспортных средств (CAV) на регулируемые перекрестки и кольцевые развязки.Они сосредоточились на совместной и связанной функции AV и смоделировали один перекресток. Они обнаружили, что задержка сократилась на 70-80%.

    Мейер и др. [25] и Park et al. [26] отметили возможность увеличения спроса на автомобили и, как следствие, недостаточной пропускной способности дорог. Они утверждали, что спрос на поездки со стороны детей, пожилых людей и инвалидов будет быстро увеличиваться, а также переходить от использования общественного транспорта к использованию автомобилей, поскольку не будет необходимости водить себя самостоятельно.

    С точки зрения методов исследований, связанных с АВ, имитационное моделирование транспорта является важным подходом к оценке воздействия АВ [27].В большинстве предыдущих исследований применялся подход имитационного моделирования, основанный на трафике [7, 13, 17–22, 24, 25]. Часть из них изучена на макроскопическом уровне [7, 13, 25], а многие — на микроскопическом уровне [17–22, 24]. Однако при низком уровне проникновения АВ отсутствуют окончательные характеристики трафика, состоящего в основном из АВ. Как часть мейнстрима, AV все еще проходят испытания, поэтому подход к микроскопическому моделированию полезен, поскольку он отражает детальное и различное поведение между AV и HDV в модели [8, 27–33].

    3. Методы

    В исследовании был использован подход микромоделирования, поскольку наша основная задача состоит в том, чтобы оценить воздействие беспилотных автомобилей на основе их поведения, а в настоящее время беспилотные автомобили не ездят по дорогам, за исключением нескольких тестовых автомобилей. В исследование также была включена реальная дорожная сеть в Южной Корее. Искусственная дорожная сеть может быть полезна для определения воздействия беспилотных летательных аппаратов; однако это будет иметь ограничения в отношении отражения реальных дорожных ситуаций.

    3.1. Район исследования и сбор данных

    Дорожная сеть была выбрана, чтобы отразить количество полос и транспортные потоки новых городов Кореи (рис. 1).Был выбран центральный район района Бунданг в городе Соннам. В этом районе смешанное землепользование, состоящее из массивных жилых домов и коммерческих и деловых кварталов поблизости. Дорожная сеть общей протяженностью 4,5 км с 13 перекрестками и от одной до пяти полос движения в одном направлении. На рис. 1 № 6 и № 7 — Т-образные пересечения со срединными барьерами. Так, левоповоротное движение со всех подходов к перекрестку запрещено.


    Выбранный участок имеет главную магистраль (от №с 1 по 9), соединяющая северный и южный районы города Соннам, а участок дороги, параллельный магистральной дороге (с 10 по 15), обслуживает коммерческие и жилые кварталы. Кроме того, участок магистральной дороги является основным транспортным маршрутом для Сеула. На всех дорогах есть благоустроенные пешеходные дорожки, но на дорогах нет велосипедных дорожек. Поэтому велосипедный трафик не учитывался, так как только 1,8% транспортных потребностей обслуживается велосипедами [34].

    По составу полос дорожного сообщения участок магистральной дороги от №С 1 по № 9 есть четыре или пять полос движения в каждом направлении (восемь или более полос движения в обоих направлениях). Только одно звено, начинающееся с № 2 на № 3, имеет пять полос движения. Линии с № 8 на № 14 и с № 9 на № 15 имеют по три полосы движения в каждом направлении. Линия от № 10 до № 4 также имеет три полосы движения. Линии с № 6 на № 12 и с № 7 на № 13 имеют по одной полосе в каждом направлении. Все остатки имеют по две полосы движения в каждую сторону (в основном дорога от № 10 до № 15).

    Сбор данных проводился для отражения условий движения в реальной дорожной сети.Она проводилась в течение трех рабочих дней в июле 2020 года. Команда фиксировала транспортные потоки с помощью видеокамер в течение двух часов с 7:00 до 9:00 на каждом перекрестке сети. Регистрировались объем трафика, проходящего через перекрестки в каждом направлении, длины очередей и изменения сигналов светофора. Счетчики трафика использовались в качестве входных данных о трафике для моделирования, а также калибровки и проверки моделируемых HDV, а данные о светофорах использовались для проверки данных о светофорах, предоставленных городским советом.

    Участок магистральной дороги пропускал в среднем 1904 автомобиля в час в северном направлении и 1414 автомобилей в час в южном направлении, тогда как на параллельном участке 202 автомобиля в час в северном направлении и 216 автомобилей в час в южном направлении. В соответствии с уровнем обслуживания городских улиц класса III согласно Руководству по пропускной способности шоссе [35], звенья магистральной дороги имели уровень обслуживания от B до D, в то время как звенья параллельной дороги имели уровень обслуживания D или Ф.Циклы светофора варьировались от 120 до 180 с.

    3.2. Simulation Environment

    Как обсуждалось в разделе «Обзор литературы», микросимуляционное моделирование трафика является основным подходом к исследованиям, связанным с AV, особенно с акцентом на производительность трафика [32, 33]. VISSIM предлагает две модели следования за автомобилем: Wiedemann 74 и Wiedemann 99. Модель 74 подходит для городских дорог, а модель 99 лучше подходит для движения по автомагистралям [36]. Поскольку нас интересует влияние беспилотников на городские дороги, была развернута модель 74.

    VISSIM позволяет пользователям задавать параметры поведения при следовании за автомобилем, смене полосы движения и характеристиках водителей. Различные параметры были изменены для моделирования движения АВ. Значения параметров по умолчанию для АВ в VISSIM находятся на уровне SAE 3 автоматизации [28]. Однако, как упоминалось во введении, в этом исследовании АВ были установлены на уровне 4 SAE, а значения параметров для них были получены из предыдущих исследований [28, 30, 37, 38]. SAE определяет уровень 3 и уровень 4 как высокий уровень автоматизации вождения.На уровне 3 водителям-людям обычно не нужно управлять автомобилем, но они должны иметь возможность управлять автомобилем, когда требуется вождение. На уровне 4 водителям-людям не нужно брать на себя управление автомобилем.

    В таблице 1 показаны различные используемые параметры. Параметры следования за автомобилем и смены полосы движения для беспилотников были установлены так, чтобы отражать более агрессивное и чувствительное поведение беспилотников, чем людей [38]. Совместная смена полосы движения также была разрешена для AV. С точки зрения характеристик водителя предполагалось, что АВ могут связываться с другими АВ и легче получать информацию о дорожной обстановке впереди и позади.Желаемая скорость АВ была зафиксирована на уровне 50  км/ч, а для ВГД она варьировалась от 48 до 58 км/ч. В исследовании предполагалось, что на HDV приходилось 10% ошибок водителей, что приводило к ненужным конфликтам HDV на дорогах. В модели функции взвода были разрешены только для БТР. Значения параметров для HDV использовали значения VISSIM по умолчанию.


    9 Мин. интервал (м) 7



    Параметры AVS HDV

    Автомобиль (Wiedemann 74) Расстояние (м) 0.5 1,5
    Время в пути (с) 0,5

    0,2 0,5
    Коэффициент сокращения безопасного расстояния (%) 30 60
    Совместная2 смена полосы движения разница скоростей (км/ч) 10 Н/Д
    Макс. время столкновения (с) 10 Н/Д

    Характеристики водителя Расстояние вперед (м) Мин. 0 5
    Макс. 500 100
    Расстояние взгляда назад (м) Мин. 0 5
    Макс. 500 500 50 50
    Желаемая скорость (км / ч) более низкая граница 50 48
    верхняя граница 50 58
    0 10

    Возможно автоматическое вождение/взвод Макс.количество автомобилей 7 Н/Д
    Макс. желаемая скорость (км/ч) 50 Н/Д
    Макс. Расстояние для догония до взвода (M) 30 N / A N / A
    Time (ы) 0.2 N / A
    Минимальный клиренс (M) 2 N /А

    3.3. Сценарии и пробег

    В исследовании предполагалось, что проникновение AV увеличивается, а также увеличиваются объемы трафика из-за увеличения спроса на использование автомобилей.В исследовании рассматривались шесть различных показателей, включая 0%, 20%, 40%, 60%, 80% и 100% для каждого.

    Было разработано и запущено для анализа 36 сценариев по сочетанию скорости проникновения AV и увеличения объема трафика, 6 сценариев для скорости проникновения AV и 6 случаев для увеличения объема трафика (Рисунок 2). Базовый сценарий с уровнем проникновения 0% и увеличением объема трафика 0% представляет собой текущую среду трафика без AV и без увеличения объема трафика. Как и ожидалось, проникновение на уровне 100 % представляет собой полностью беспилотную среду, а увеличение объема трафика на 100 % означает, что объемы трафика удваиваются.


    Время выполнения моделирования было установлено на 2 часа, включая 15-минутный период прогрева до и после моделирования. Кроме того, все сценарии запускались десять раз с разными начальными числами для получения надежных результатов [39].

    Четыре показателя эффективности сети (среднее время в пути, средняя скорость транспортного средства, средняя задержка и частота остановок на перекрестках) использовались для оценки влияния беспилотных автомобилей и увеличения интенсивности движения на городских дорогах.

    Набор из 4 виртуальных детекторов был установлен в начале каждого звена (рис. 3).Детекторы измеряли скорость автомобиля и время в пути во всех направлениях (вперед, налево и направо). Задержки рассчитывались на основе измеренного времени в пути и времени свободного потока ссылок.


    3.4. Калибровка

    Калибровка выполнялась с использованием объемов трафика, собранных для точного представления полевых условий. Процесс был только для базового случая, поскольку точное поведение AV во многих областях все еще недоступно.

    Калибровка выполнена со всеми параметрами для HDV.Были определены более чувствительные параметры, которым был отдан приоритет для модификации. Минимальный интервал, коэффициент сокращения безопасного расстояния, желаемая скорость и ошибки водителя были наиболее чувствительными.

    После каждой модификации модель запускалась 10 раз. Затем рассчитанные объемы трафика и объемы трафика, наблюдаемые в полевых условиях, сравнивались для каждого перекрестка сети. После множества повторений окончательная разница в среднем не превышала 15%. Однако не все различия в интенсивности движения по каждому направлению на перекрестках находились в пределах 15%.Разница по основным коридорам в целом была в пределах 15%. С другой стороны, второстепенные коридоры имели гораздо большие различия.

    4. Результаты и обсуждение
    4.1. Изменение транспортного потока по степени проникновения AV

    В этом разделе представлены результаты сценариев только с повышенной степенью проникновения AV (без увеличения объема трафика).

    В целом, AV улучшили поток трафика по всей сети (таблица 2). Особенно значительным было сокращение времени задержки.По мере увеличения степени проникновения с 0% до 100% среднее время прохождения и средняя задержка сети уменьшились на 17% (с 229,99 с до 189,75 с) и 31% (с 126,65 с до 87,74 с) соответственно. Средняя скорость автомобиля увеличилась на 21% (с 22,08 км/ч до 26,71 км/ч).


    Степень проникновения (%) Ср. время в пути (с) Ср. время задержки (с) Ср. скорость автомобиля (км/ч)

    0 229.99 126,65 22,08
    20 213,18 109,71 23,88
    40 204,21 100,88 24,92
    60 198,95 95,91 25,56
    80 194,46 91,82 26,12
    100 189,75 87,74 26,71
    девяносто одна тысяча триста девяносто-шесть

    три показатели выше, были исследованы на индивидуальном уровне канала .Представлены подробные результаты для задержки (рис. 4), так как они более наглядны. Как и ожидалось, уменьшение задержек было неравномерным: на некоторых ссылках наблюдалось большее сокращение, а на других — увеличение.


    В целом, соединения с большим количеством полос имели большее улучшение (уменьшенная задержка). Однако для звеньев с двумя полосами задержка уменьшилась меньше, чем для звеньев с одной полосой. Еще одним интересным моментом было то, что движение с левым поворотом имело лучшее снижение задержки в целом, особенно для однополосных соединений.

    На звеньях с тремя и более полосами движения есть выделенная полоса для левого поворота, а на звеньях с одной и двумя полосами ее нет. Для однополосных транспортных средств, движущихся один за другим на перекрестках с простым зеленым светом для всех направлений, так что AV могут улучшить транспортный поток в целом. С другой стороны, для соединений с двумя полосами возникнет конфликт между транспортными средствами, поворачивающими налево, и транспортными средствами, движущимися вперед, в зависимости от настроек фазы сигнала светофора.

    По частоте остановок на перекрестках (таблица 3) автомобили составили 2.В среднем 67 ступеней для проникновения 0% и 2,1 ступени для 100% проникновения. Частота остановок уменьшалась по мере увеличения скорости проникновения как для AV, так и для HDV, при этом HDV останавливались немного реже, чем AV. HDV останавливались в 2,67 раза при уровне проникновения 0% и в 1,85 раза при уровне проникновения 80%. АВ останавливались 2,4 раза при уровне проникновения 20% и 2,07 раза при уровне проникновения 80%.



    Уровень проникновения (%) HDVS AVS Среднее

    0 2.67 2,67
    20 2,19 2,4 2,23
    40 2,03 2,17 2,09
    60 1,96 2.1 2,04
    80271 80271 1.85 2.07 2.07 2.03
    2.1 2.1


    Интересно, что частота остановки AVS увеличилась немного до 2 .1 останавливается на скорости проникновения 100%, хотя существенной разницы между 2,07 и 2,1 нет. Дальнейший анализ показал, что частота остановок для AV увеличилась при уровне проникновения 84%. Разница между HDV и AV в частоте останова, по-видимому, зависит от значения параметра желаемой скорости. Желаемая скорость AV была установлена ​​на уровне 50 км/ч, но скорость HDV варьировалась от 48 до 58 км/ч, поэтому HDV могли двигаться более быстро и агрессивно с небольшим нарушением сигналов светофора.

    4.2. Влияние скорости проникновения AV и увеличения объема трафика на поток трафика

    В этом разделе подробно описывается влияние скорости проникновения AV и увеличения объема трафика на поток трафика. Влияние на среднее время в пути, среднюю скорость транспортного средства и среднюю задержку представлено на рис. 5.


    Среднее время в пути, средняя скорость транспортного средства и средняя задержка резко возросли по мере увеличения интенсивности движения. Однако это было подавлено увеличением скорости проникновения АВ.Например, при увеличении объема трафика и сохранении уровня проникновения на уровне 0% (оранжевая линия) среднее время в пути увеличилось на 158% (с 229,99 с до 592,24 с). С другой стороны, когда объем трафика увеличился, а уровень проникновения остался на уровне 100% (темно-синяя линия), среднее время в пути увеличилось на 91% (со 189,75 с до 362,95 с). По средней задержке изменения были более значительными. Когда уровень проникновения был равен 0%, а объем трафика увеличился, средняя задержка увеличилась на 336% (со 109.71 с до 478,65 с), а при проходке 100% она изменилась на 209% (с 87,74 с до 271,15 с). Изменение средней скорости также показало аналогичную картину, где увеличение скорости проникновения AV резко смягчает ухудшение условий движения за счет увеличения объема трафика.

    Кроме того, расстояния между линиями по оси y увеличивались по мере увеличения объемов трафика (ось x ), а затем снова сужались. Например, когда объем трафика увеличился с 0% до 100% на 20%, разница между средним временем в пути для уровня проникновения 0% и 100% составила 40.24 с, 132,75 с, 239,43 с, 249,41 с, 244,48 с и 229,28 с соответственно. При уровне проникновения 60% смягчающее влияние АВ на увеличение времени в пути за счет объема трафика было наиболее интенсивным.

    Автоматизированные транспортные средства уменьшают нагрузку от возросших объемов движения. Это означает, что без строительства дополнительных дорог пропускная способность дорожной сети будет увеличиваться по мере увеличения количества автономных транспортных средств. Например, на графике среднего времени в пути на рисунке 5 красная пунктирная линия — текущее среднее время в пути сети (229.99 с). Красная пунктирная линия может быть установлена ​​как предел верхнего допустимого времени в пути для ухудшения транспортного потока из-за увеличения интенсивности движения. На графике среднего времени в пути на Рисунке 5, когда степень проникновения составляла 100%, среднее время в пути все еще было ниже красной пунктирной линии. Это означает, что дорожная сеть может выдержать на 50% больше трафика.

    4.3. Обсуждение: беспилотники, транспортный поток и пропускная способность дорог

    На данный момент результаты показывают, что внедрение беспилотников может улучшить транспортный поток даже на городских дорогах.Для областей тематического исследования время в пути уменьшилось на 17%, когда уровень проникновения составлял 100%. Они также показали, что поток трафика можно улучшить даже при низком уровне проникновения. Когда уровень проникновения составлял 20% без увеличения трафика, среднее время в пути уменьшилось на 7%, а средняя задержка уменьшилась на 13%, а средняя скорость увеличилась на 8%. Это улучшение станет возможным благодаря более короткому интервалу, лучшей системе датчиков и меньшему количеству ошибок AV по сравнению с HDV. Вероятно, это будет связано с настройкой параметров для более агрессивного поведения при вождении, основанного на предположении о лучших и более точных способностях вождения AV.

    Однако есть еще один спорный момент. В некоторых исследованиях сообщается, что транспортный поток ухудшится при низком или среднем уровне проникновения AV, примерно от 20% до 70% [5, 7, 8, 15, 28]. В исследованиях, посвященных транспортным средствам на автомагистралях с адаптивным круиз-контролем, подчеркивалось, что беспилотники позволят сократить интервалы между транспортными средствами, что приведет к улучшению транспортного потока и даже пропускной способности дорог. И наоборот, для городских дорог было проведено мало исследований. Лу и др. [17] исследовали влияние беспилотников на городские дороги.Они обнаружили, что при увеличении проникновения с 0% до 100% в искусственной сети было отмечено улучшение потока трафика на 16%, в то время как в реальной сети было обнаружено улучшение на 23,8%. Их исследование не показало отрицательного влияния на объем трафика при низкой скорости проникновения AV и показало, что влияние AV будет различаться в зависимости от категории дорог.

    Исследование показало, что пропускная способность дорог увеличится за счет беспилотников даже на городских дорогах. Несколько других исследований показали аналогичное увеличение пропускной способности на 20-25% на городских дорогах (прерывистый поток) за счет увеличения скорости проникновения АВ [13, 17, 24].Однако увеличение пропускной способности городских дорог на 20-40 % представляется довольно низким по сравнению с увеличением на 80 % на автомагистралях (непрерывный поток) [40]. Это будет связано со светофорами на перекрестках и самими перекрестками. Транспортные средства на городских дорогах должны ждать своего права проезда на перекрестке. Остановка на перекрестке и ожидание зеленого сигнала вызывает задержку, независимо от AV или HDV. В смешанном состоянии AV и HDV светофоры будут необходимы на большинстве перекрестков.Хотя в будущем все транспортные средства на дорогах будут беспилотными, они будут ждать своей очереди, чтобы проехать через перекресток. Это уменьшит пользу AV на городских дорогах.

    5. Выводы

    В исследовании изучалось влияние беспилотников на транспортный поток и пропускную способность дорог. В исследовании был принят пример с реальной сетью и подходом к микромоделированию с использованием VISSIM для моделирования точного поведения транспортных средств, взаимодействия между транспортными средствами и движения по сигналам светофора в городской дорожной сети.Команда собирала данные о дорожном движении на месте и данные о сигналах светофора от местного совета. Параметры поведения АВ были установлены на уровне 4 SAE на основе предыдущих исследований [28, 30, 37, 38]. Однако несколько возможных функций AV, например, связь V2V, не были реализованы в моделировании. Всего было смоделировано 36 сценариев. Среди них 6 сценариев должны были учитывать увеличение уровня проникновения только AV с 0% до 100% с приращением 20%. Остальные 30 сценариев учитывали как уровень проникновения AV, так и увеличение объема трафика (также от 0% до 100% с шагом 20%).

    Как и ожидалось, беспилотники могут улучшить транспортный поток и уменьшить нагрузку, связанную с увеличением объема трафика. Результаты показали, что беспилотники улучшили транспортные потоки, сократив время в пути и задержку, а также увеличив скорость транспортного средства. По мере увеличения скорости проникновения, улучшение также увеличивалось. При проникновении 100 % средняя экономия времени в пути составила 17 %, сокращение задержки — 31 %, а скорость транспортного средства — 21 %. Анализ на уровне звеньев показал, что на звеньях с тремя и более полосами движения транспортный поток улучшился больше, чем на звеньях с одной или двумя полосами.

    Исследование также показало, что беспилотники уменьшают ухудшающийся транспортный поток. Однако, если использование AV приведет к увеличению спроса на автомобили, AV станет потенциальным риском для управления дорожным движением. Однако, когда все транспортные средства являются беспилотными, текущая дорожная сеть может позволить увеличить трафик на 40% без строительства дополнительных дорог и ухудшения условий движения.

    Несмотря на огромный интерес и инвестиции в технологии, связанные с беспилотниками, до сих пор неясно, как беспилотники улучшат транспортную систему будущего.В большинстве предыдущих исследований изучалось влияние беспилотных автомобилей на автомагистрали. Однако, несмотря на то, что большинство автомобилей используется в городских районах, исследования городских дорог проводились редко.

    Это исследование показало, что даже низкий уровень проникновения беспилотных автомобилей может улучшить транспортный поток на городских дорогах. Более того, поскольку беспилотники могут увеличить пропускную способность дорожной сети на 40%, транспортным планировщикам или политикам следует рассмотреть возможность использования беспилотников для планирования транспортных систем на будущее, возможно, на 15 или 25 лет. переосмыслить вопросы использования автомобилей и пропускной способности дорог.Вероятно, в будущем будет избыточная пропускная способность существующих дорожных сетей для удовлетворения спроса на автомобили. В этом случае градостроителям необходимо перепроектировать дороги для городов или найти другое применение резервной пропускной способности, полученной за счет использования AV.

    Хотя в исследовании пытались изучить влияние беспилотников на городские дороги, было много ограничений. Параметры модели нуждаются в более точной калибровке. Например, 15-процентная ошибка при передаче подсчетов трафика между подсчетами, сгенерированными моделью, и полевыми данными, была относительно большой и могла быть уменьшена.Калибровка также проводилась с упором на основные коридоры, поэтому второстепенные коридоры не были так хорошо откалиброваны. Исследование предполагало однородное поведение АВ. В ходе исследования AV были настроены на более агрессивное вождение, чем HDV, потому что считалось, что они имеют лучшие датчики и более точное рулевое управление. Тем не менее, другой возможный вариант поведения — быть более осторожным, чтобы уменьшить вероятность несчастных случаев. Другим ограничением были изменения в поведении транспортных средств в результате взаимодействия между AV и HDV, поскольку AV будут влиять на HDV в смешанном состоянии AV и HDV.Рамати и др. [41] сообщили, что поведение людей-водителей изменится, когда они будут следовать за AV. Они обнаружили, что водители-люди чувствовали себя более комфортно, следуя за AV, чем за HDV. Однако в нашем исследовании предполагалось, что на HDV не повлияло существование AV и возросшее проникновение, поэтому следующим шагом будет отражение изменений поведения водителей-людей путем введения AV в микроскопические имитационные модели [41]. Был спорный момент относительно улучшения транспортного потока при низких показателях проникновения, около 20-40%.Многие исследователи предсказывают период замешательства, поскольку AV и HDV еще долгое время будут смешиваться на дорогах. Исследование не показало такого результата, хотя это могло быть связано с параметрами или калибровкой.

    Доступность данных

    Данные VISSIM, использованные для поддержки результатов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в связи с публикацией данной статьи.

    Благодарности

    Это исследование было спонсировано проектом «Влияние автоматизированных транспортных средств на парковочные места и дороги» Института земли и жилья (LHI) Корейской земельной и жилищной корпорации.

    alexxlab / 03.11.1993 / Авто

    Добавить комментарий

    Почта не будет опубликована / Обязательны для заполнения *