Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.4
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pp.1030-1038
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2008
Traffic monitoring method is mainly loop detector and piezo sensor. But this method is only detecting the number of vehicle. Monitoring traffic volume is not checking the number of vehicle but checking the length of access road, width of road, number of passing people, passing vehicle, delayed vehicle. The traffic signal control cycle is not fixed by only passing vehicle number but all related traffic proposal. This paper proposed selecting common characteristic out of each unrelated traffic proposal through Analytic Hierachy Process and this characteristic is applied to compose fuzzy sensor algorithm which find out new traffic volume concept of confusion degree. The accumulated delayed vehicle time is shorter in new fuzzy sensor algorithm applied by AHP than other traffic method
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.276-285
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2008
Traffic monitoring method is mainly loop detector and piezo sensor. But this method is only detecting the number of vehicle. Monitoring traffic volume is not checking the number of vehicle but checking the length of access road, width of road, number of passing people,passing vehicle,delayed vehicle. The traffic signal control cycle is not fixed by only passing vehicle number but all related traffic proposal. This paper proposed selecting common characteristic out of each unrelated traffic proposal through Analytic Hierachy Process and this characteristic is applied to compose fuzzy sensor algorithm which find out new traffic volume concept of confusion degree. The accumulated delayed vehicle time is shorter in new fuzzy sensor algorithm applied by AHP than other traffic method
The Berkeley-medium access control (B-MAC) is a lightweight, configurable and asynchronous duty cycle medium access control (MAC) protocol in wireless sensor networks. This article presents an analytic modelling of single-hop B-MAC protocol under a Poisson traffic assumption.Our model considers important B-MAC parameters such as the sleep cycle, the two stage backoff mechanism, and the extended preamble. The service delay of an arriving packet and the energy consumption are calculated by an iterative method. The simulation results verify that the proposed analytic model can accurately estimate the performance of single-hop B-MAC with different operating environments.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.6
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pp.584-590
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2000
Urban traffic situations are extremely complex and highly interactive. The multi-agent systems approach can provide a new desirable solution. Currently, a traffic simulator is needed to understand and explore the difficulties in an agent-oriented traffic control. This paper presents an agent-oriented fuzzy logic controller for multiple crossroads simulation. A fuzzy logic control simulation with variables of arrival, queue, and traffic volume could alleviate traffic congestion. We developed an agent-oriented simulator suitable for traffic junctions with η$\times$η intersections in Visual C++. The proposed method adaptively controls the cycle of traffic signals even though the traffic volume varies. The effectiveness of this method was shown through simulation of multiple intersections.
Traffic signal setting policies and traffic assignment procedures are mutually dependent. The combined signal control and traffic assignment problem deals with this interaction. With the total travel time minimization objective, gradient based local search methods are implemented. Deterministic user equilibrium is the selected user route choice rule, Webster's delay curve is the link performance function, and green time per cycle ratios are decision variables. Three implemented solution codes resulting in six variations include intersections operating under multiphase operation with overlapping traffic movements. For reference, the iterative approach is also coded and all codes are tested in four example networks at five demand levels. The results show the numerical gradient estimation procedure performs best although the simplified local searches show reducing the large network computational burden. Demand level as well as network size affects the relative performance of the local and iterative approaches. As demand level becomes higher, (1) in the small network, the local search tends to outperform the iterative search and (2) in the large network, vice versa.
This study develops a real-time signal control algorithm based on sectional travel times and includes a field test and evaluation. The objective function of the signal control algorithm is the equalization of delay of traffic movements, and the main process is calculating dissolved time of the queue and delay using the sectional travel time and detection time of individual vehicles. Then this algorithm calculates the delay variation and a targeted red time and calculates the length of the cycle and phase. A progression factor from the US HCM was applied as a method to consider the effect of coordinating the delay calculation, and this algorithm uses the average delay and detection time of probe vehicles, which were collected during the accumulated cycle for a stabile signal control. As a result of the field test and evaluation through the application of the traffic signal control algorithm on four consecutive intersections at 400m intervals, reduction of delay and an equalization effect of delay against TOD control were confirmed using the standard deviation of delay by traffic movements. This study was conducted to develop a real-time traffic signal control algorithm based on sectional travel time, using general-purpose traffic information detectors. With the current practice of disseminating ubiquitous technology, the aim of this study was a fundamental change of the traffic signal control method.
Phan, Cao Tho;Pham, Duy Duong;Tran, Hoang Vu;Tran, Trung Viet;Huu, Phat Nguyen
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.1
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pp.34-52
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2019
This paper proposes an intelligent system performing an application with assistance of an Internet of Things (IoT) platform to control a traffic lights system. In our proposed systems, the traffic lights can be remotely controlled through the Internet. Based on IoT platform, the traffic conditions at different intersections of roads are collected and the traffic lights are controlled in a central manner. For the software part, the algorithm is designed based on the green wave theory to maximize the green bandwidth of arterial roads while addressing a challenging issue: the rapid changes of parameters including cycle time, splits, offset, non-fixed vehicles' velocities and traffic flow along arterial roads. The issue typically happens at some areas where the transportation system is not well organized like in Vietnam. For the hardware part, PLC S7-1200 are placed at the intersections for two purposes: to control traffic lights and to collect the parameters and transmit to a host machine at the operation center. For the communication part, the TCP/IP protocol can be done using a Profinet port embedded in the PLC. Some graphical user interface captures are also presented to illustrate the operation of our proposed system.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.6
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pp.182-195
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2023
Recently, research on traffic signal control using artificial intelligence algorithms has been receiving attention, and many traffic signal control models are being studied. However, most studies either focused on independent intersections or are theoretical studies that calculate signal cycle length according to changes in traffic volume. Therefore, this study was conducted on a signalized intersection - roundabout in Gajwa-ro. The Particle Swarm Optimization - Bacterial Foraging Optimization (PSO-BFO) algorithm was proposed, which is developed from the GA and PSO algorithms for minimizing congestion at two intersections. As a result, optimum cycle length was determined to be 158 seconds. The Verkehr In Stadten - SIMulationsmodell (VISSIM) results showed that there was 3.4% increased capacity, 8.2% reduced delay and 8.3% reduced number of stops at the Gajwa-ro signalized intersection. Additionally, at the roundabout, a 9.2% increase in capacity, a 7.1% reduction in delay, and a 27.2% decrease in the number of stops was observed.
Adaptive Cyclic Packet Dropping algorithm (ACPD), and Non-adaptive Cyclic Packet Dropping algorithm (NCPD) are applying stricter drop precedence than that of RIO algorithm. Especially, the ACPD algorithm drops adaptively packets for the congestion control, as predicting traffic pattern between each cycle. Therefore the ACPD algorithm makes up for the drawback of RIO algorithm and minimizes the wastes of the bandwidth being capable of predicting in the NCPD algorithm. And we executed a simulation and analyzed the throughput and packet drop rate based on Sending Priority changing dynamically depending on network traffic. In this algorithm, applying strict drop precedence policy, we get better performance on priority levels. The results show that the proposed algorithms may provide more efficient and stricter drop precedence policy as compared to RIO independent of traffic load. The ACPD algorithm can provide better performance on priority levels and keep stricter drop policy than RIO and the NCPD algorithm.
Micro-simulation models have been recognized as an efficient assessment tool in developing traffic signal control technologies. In this paper a prototype of a microscopic simulation model which can be applied to evaluate the performance of traffic-adaptive signal control strategies was developed. In the simulation process, space-based arrays were appled to estimate parameters of car following and lane changing models. Two levels of link types, a micro-type and macro-type links, were also embodied in the simulation process. The proposed model was tested on a test network consists of 9 intersections. The performance of the proposed model was evaluated in link by link comparisons with the results of NETSIM. The results show that the proposed model could appropriately simulate traffic flows of the test network. The model also produces traffic adaptive signal timings, cycle lengths and green times for turning movements, based on the detector data. It implies that the optimization process of the model produces reasonable signal timings for the test network on the cycle basis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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