In many cities of the world, the problem of traffic congestion on the roads remains relevant and unresolved. It is especially noticeable at signal-controlled intersections, since traffic signalization is among the most important factors that reduce the maximum possible value of the traffic flow rate at the exit of a street intersection. Therefore, the development of a methodology aimed at reducing transport losses when pedestrians move through signal-controlled intersections is a joint task for the research and engineering community and municipalities. This paper is a continuation of a study wherein the results produced a mathematical model of the influence of lane occupancy and traffic signalization on the traffic flow rate. These results were then experimentally confirmed. The purpose of this work is to develop a method for the practical application of the mathematical model thus obtained. Together with the obtained results of the previous study, as well as a systems approach, traffic flow theory, impulses, probabilities and mathematical statistics form the methodological basis of this work. This paper established possible areas for the practical application of the previously obtained mathematical model. To collect the initial experimental data, open-street video surveillance cameras were used as vehicle detectors, the image streams of which were processed in real time using neural network technologies. Based on the results of this work, a new method was developed that allows for the adjustment of the traffic signal cycle, considering the influence of lane occupancy. In addition, the technological, economic and environmental effects were calculated, which was achieved through the application of the proposed method.
Present experience shows that it is impossible to solve the problem of traffic congestion without intelligent transport systems. Traffic management in many cities uses the data of detectors installed at controlled intersections. Further, to assess the traffic situation, the data on the traffic flow rate and its concentration are compared. Latest scientific studies propose a transition from spatial to temporal concentration. Therefore, the purpose of this work is to establish the regularities of the influence of traffic flow concentration in time on traffic flow rate at controlled city intersections. The methodological basis of this study was a systemic approach. Theoretical and experimental studies were based on the existing provisions of system analysis, traffic flow theory, experiment planning, impulses, probabilities, and mathematical statistics. Experimental data were obtained and processed using modern equipment and software: Traficam video detectors, SPECTR traffic light controller, Traficam Data Tool, SPECTR 2.0, AutoCad 2017, and STATISTICA 10. In the course of this study, the authors analyzed the dynamics of changes in the level of motorization, the structure of the motor vehicle fleet, and the dynamics of changes in the number of controlled intersections. As a result of theoretical studies, a hypothesis was put forward that the investigated process is described by a two-factor quadratic multiplicative model. Experimental studies determined the parameters of the developed model depending on the directions of traffic flow, and confirmed its adequacy according to Fisher’s criterion with a probability of at least 0.9. The results obtained can be used to control traffic flows at controlled city intersections.
Формирование транспортных заторов остаётся существенной проблемой организации дорожного движения (далее ОДД) в городах и является серьёзным вызовом для инженерии и науки. Отечественный и зарубежный практический опыт, а также научные исследования, показали, что наиболее рациональным подходом для разрешения данной проблемы является применение интеллектуальных транспортных систем (далее ИТС), подсистемой которых, в части управления транспортными потоками (далее ТП) на улично-дорожной сети (далее УДС) городов, являются автоматизированные системы управлением дорожным движением (далее АСУДД). Однако в случае реализации управления ТП в автоматизированном режиме на основании фиксируемых значений количества проезжающих транспортных средств (далее ТС), возникает неопределенность: значение интенсивности ТП может быть равно или близкое к нулю как в случае формирования транспортного затора, так и в случае полного отсутствия ТС. В современных зарубежных научных исследованиях предлагается разрешить данную ситуацию при помощи сопоставления данных интенсивности ТП с его концентрацией во времени (занятостью полосы). К сожалению, данный процесс до конца не изучен. Поэтому целью данной статьи является совершенствование разработанной ранее авторами модели влияния занятости полосы на интенсивность движения ТП с учетом более широкого диапазона экспериментальных данных. Достижение поставленной цели потребовало проведения теоретических исследований, которые базировались на теории транспортных потоков, теории импульсов, математическом моделировании. Для подтверждения результатов теоретических исследований проведены экспериментальные исследования, которые основывались на теории планирования эксперимента, математической статистики. Сбор и обработка исходных данных для эксперимента проводились при помощи программного обеспечения и оборудования STATISTICA 10, СПЕКТР 2.0, Traficam и др. В конечном итоге произведена корректировка исходной модели влияния занятости полос на интенсивность ТП. Научная новизна результатов исследования заключается в том, что откорректированная модель достоверно отображает физический смысл процесса изменения интенсивности движения автомобилей под влиянием концентрации ТП во времени с учетом различных режимов работы регулируемого пересечения. Полученные результаты могут быть использованы для совершенствования алгоритмов работы регулируемых пересечений в составе АСУДД, калибровки имитационных моделей дорожного движения, оперативного управления ТП.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.