Advanced Traveler Inoformation Systems*ATIS) , as a subsystem of ITS influence the travel choices of dreivers by providing them with historical, real-time and predictive information to supprot travel decisions and consequently improves the speed and quality of travel. For thesuccessul accomplishment of ATIS, the time-dependent variations of traffic in a road network and travel times of vehicles during their journey must be predicted . The purpose of this study is to evaluate the past developments in the dynamic route choice models and to apply the instantaneous dynamic user optimal route choice model. recently formulated with flow propagation constraints by Ran, Boyce and LeBlanc, to the real transportation network of Seocho-Ku in Seoul. As input data for this application, the time-dependent travel rates are estimated and the link travel time function is derived. The modelis validated from three view points : the efficiency of model itself the ability to predict traffic volume and travel time on links, and the optimal traffic control.
The effects of passing lanes on traffic flow on rural two-lane highways have been investigated in this research. Field study results were compared with the computer simulation model, TRARR, TRARR model appears to be in good agreement with field study results except that average speed and distribution of platoon sizes showed a small amount of discrepancy, which is believed to be caused by too large a headway definition of 6 second for a vehicle platoon. Using the TRARR model, 4 situations including the existing condition, installation of passing lanes, improvement of design speed, and expansion to a four lane highway were evaluated. Traffic volume levels of 500,1000, and 1500 vph and truck composition of 20 and 40% were also considered making a total of 24 computer runs. It is concluded in this research that the installation of passing lanes is the most effective method to improve traffic operation on two-lane high ways except the alternative of four lane highway expansion.
Kim, Ji-Hong;Lee, Gyeong-Sun;Kim, Yeong-Ho;Lee, Seong-Mo
Journal of Korean Society of Transportation
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v.23
no.2
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pp.107-116
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2005
The information on travel time in providing the information of traffic to drivers is one of the most important data to control a traffic congestion efficiently. Especially, this information is the major element of route choice of drivers, and based on the premise that it has the high degree of confidence in real situation. This study developed a vehicle arrival time prediction algorithm called as "VAT-DV" for 6 corridors in total 6.1Km of "Nam-san area trffic information system" in order to give an information of congestion to drivers using VMS, ARS, and WEB. The spatial scope of this study is 2.5km~3km sections of each corridor, but there are various situations of traffic flow in a short period because they have signalized intersections in a departure point and an arrival point of each corridor, so they have almost characteristics of interrupted and uninterrupted traffic flow. The algorithm uses the information on a demand volume and a queue length. The demand volume is estimated from density of each points based on the Greenburg model, and the queue length is from the density and speed of each point. In order to settle the variation of the unit time, the result of this algorithm is strategically regulated by importing the AVI(Automatic Vehicle Identification), one of the number plate matching methods. In this study, the AVI travel time information is composed by Hybrid Model in order to use it as the basic parameter to make one travel time in a day using ILD to classify the characteristics of the traffic flow along the queue length. According to the result of this study, in congestion situation, this algorithm has about more than 84% degree of accuracy. Specially, the result of providing the information of "Nam-san area traffic information system" shows that 72.6% of drivers are available.
In general, flow propagation has been explained using the shock wave theory which is expressed as a function of variations in volume and density. However, the theory has certain limitation in portraying heterogeneous flow, e.g., flow propagation between lanes. Motivated by this fact, this study seeks a new measure for analyzing the propagation characteristics of traffic flow at three sections of highway (i.e., merging area, weaving section, and basic section) from temporal and spatial perspectives, and then develops a model for estimating the measure for the flow propagation. The "shock wave speed" which is the measure widely adopted in literature, was first applied to describe the propagation characteristics, but it was hard to find distinct characteristics in the propagation. This finding inspires to develop a new measure named "Impulse Volume". It is shown that the measure better explains the propagation characteristics at the three study sections of highway. In addition, several models are also developed by performing multi-regression analyses to explain the flow propagation between lanes. The models proposed in this paper can be distinguished in three sections and the lane placement.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.8
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pp.907-913
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1999
For an automated transportation system like PRT(Personal Rapid Transit) system or IVHS, an efficient vehicle-merging algorithm is required for smooth operation of the network. For management of merging, collision avoidance between vehicles, ride comfort, and the effect on traffic should be considered. This paper proposes an unmanned vehicle-merging algorithm that consists of two procedures. First, a longitudinal control algorithm is designed to keep a safe headway between vehicles in a single lane. Secondly, 'vacant slot and ghost vehicle' concept is introduced and a decision algorithm is designed to determine the sequence of vehicles entering a converging section considering energy consumption, ride comfort, and total traffic flow. The sequencing algorithm is based on fuzzy rules and the membership functions are determined first by an intuitive method and then trained by a learning method using a neural network. The vehicle-merging algorithm is shown to be effective through simulations based on a PRT model.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.3
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pp.30-40
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2010
The freeway congestion is largely generated by a mainline spillover of the exit ramp queue. So it is necessary to study for modeling of the phenomenon and applying the model. In this study, the authors evaluated applicability of the Supply-Demand model, which can express traffic flow for the freeway by applying flexibly supply and demand curves for capacity of the freeway. First the authors proposed methods processing input data required in the Supply-Demand model, such as sending & receiving functions and time-varying capacity constraints for the freeway mainline. After modeling the Supply-Demand application model, the authors applied the model to the site including congested Hongeun exit ramp in Seoul Ring-road, and improved the model by adjusting application techniques and calibrating parameters. The result of the analysis showed that the Supply-Demand model yielded a queuing pattern and queue location similar to them observed in the field data, and applicability of the Supply-Demand model was varified.
In this study, two steady RANS turbulence models (SST k-ω and Realizable k-ε) and four unsteady turbulence models (URANS SST k-ω and Realizable k-ε, SST-SAS, and SST-IDDES) are evaluated with respect to their capacity to predict crosswind characteristics on high-speed trains (HSTs). All of the numerical simulations are compared with the wind tunnel values and LES results to ensure the accuracy of each turbulence model. Specifically, the surface pressure distributions, time-averaged aerodynamic coefficients, flow fields, and computational cost are studied to determine the suitability of different models. Results suggest that the predictions of the pressure distributions and aerodynamic forces obtained from the steady and transient RANS models are almost the same. In particular, both SAS and IDDES exhibits similar predictions with wind tunnel test and LES, therefore, the SAS model is considered an attractive alternative for IDDES or LES in the crosswind study of trains. In addition, if the computational cost needs to be significantly reduced, the RANS SST k-ω model is shown to provide relatively reasonable results for the surface pressures and aerodynamic forces. As a result, the RANS SST k-ω model might be the most appropriate option for the expensive aerodynamic optimizations of trains using machine learning (ML) techniques because it balances solution accuracy and resource consumption.
This study developed a methodology that can reflect more realistic traffic flow to understand platoons on highways. The understanding of the phenomenon nay secure highway safety and authoritative credibility in highway planning. In this study platoons generated by 'random effects' of cars are modeled, and this model is validated using a real data set acquired from the Jayu Expressway in Kyonggi Province, Korea.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.6
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pp.110-123
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2019
Traffic data is the most basic element necessary for transportation planning and traffic system operation. Recently, a method of estimating traffic flow characteristics using distance to a leading vehicle measured by an ADAS camera has been attempted. This study investigated the feasibility of the ADAS vehicle reflecting the distance error of image-based vehicle identification technology as a means to estimate the traffic flow through the normalized root mean square error (NRMSE) based on the number of lanes, traffic demand, penetration rate of probe vehicle, and time-space estimation area by employing the microscopic simulation model, VISSIM. As a result, the estimate of low density traffic flow (i.e., LOS A, LOS B) is unreliable due to the limitation of the maximum identification distance of ADAS camera. Although the reliability of the estimates can be improved if multiple lanes, high traffic demands, and high penetration rates are implemented, artificially raising the penetration rates is unrealistic. Their reliability can be improved by extending the time dimension of the estimation area as well, but the most influential one is the driving behavior of the ADAS vehicle. In conclusion, although it is not possible to accurately estimate the traffic flow with the ADAS camera, its applicability will be expanded by improving its performance and functions.
Traffic risks in fairway and harbour area increase lately according to be a sharpe change of ship's size and speed. It becomes hot issue to design a fairway, which's width is important to lower traffic risk and ensure navigational safety. The current design making a fairway and width do not focus on maneuvering motion of a large ship, but traffic risks are clear on reflecting the design of fairway, specially on width. To contact with these problems, this research proposes how to determine fairway' width in consideration of traffic volume. it suggests several situations of marine traffic congestion as like narrow channel and harbour area. here uses 162 simulations in MTS Ver.1 developed. Acquired simulation's results, environmental stress dates, figure in a model that relates with required fairway' width and allowable traffic volume. In added, suggested model compares current design with an width.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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