Traffic data collected using advanced equipment are highly valuable for traffic planning and efficient road operation. However, there is a problem regarding the reliability of the analysis results due to equipment defects, errors in the data aggregation process, and missing data. Unlike other detectors installed for each vehicle lane, radar detectors can yield different error types because they detect all traffic volume in multilane two-way roads via a single installation external to the roadway. For the traffic data of a radar detector to be representative of reliable data, the error factors of the radar detector must be analyzed. This study presents a field survey of variables that may cause errors in traffic volume collection by targeting the points where radar detectors are installed. Video traffic data are used to determine the errors in traffic measured by a radar detector. This study establishes three types of radar detector traffic errors, i.e., artificial, mechanical, and complex errors. Among these types, it is difficult to determine the cause of the errors due to several complex factors. To solve this problem, this study developed a radar detector traffic volume error analysis model using a multiple linear regression model. The results indicate that the characteristics of the detector, road facilities, geometry, and other traffic environment factors affect errors in traffic volume detection.
본 논문은 영상검지기 증가에 따라 교통정보 신뢰도에 대한 우려가 높아지고 있는 바, 지점검지기 데이터 분석을 통해 신뢰도가 높은 대표 구간 교통량 생성방법을 제안하였다. 이를 위해 고속도로를 대상으로 영상과 루프 검지기에서 각각 수집된 교통량 차이를 비교분석하고 통계적으로 검증하였으며, 실측교통량과의 오차율을 분석하였다. 분석 결과, 영상검지기와 루프검지기에서 각각 수집된 교통량은 동일 구간, 동일한 시간대에 수집된 자료라도 차이가 있었으며, 이는 통계적으로 유의하였다. 또한 루프검지기에서 수집된 교통량이 실측교통량과의 가장 차이가 적어, 대표 구간 교통량 생성 시 루프 및 영상 교통량을 평균하는 현재의 방법보다 영상검지기보다 신뢰도가 높은 루프 검지기 자료를 대표치로 이용하는 방법을 제안하였다. 이는 다양한 신뢰도를 보이는 많은 데이터를 이용하여 대표치를 생성하는 것보다, 하나라도 보다 신뢰성이 높은 데이터를 대표치로 이용하는 것이 훨씬 양질의 데이터를 생성할 수 있음을 보여준다. 다만, 루프검지기라고 할지라도 유지관리 및 기타 다양한 요소에 의해 신뢰도가 저하될 수 있으므로 검지기 상태에 대한 검증과 평가는 반드시 전제되어야 한다.
This paper proposes a vehicle detector with a magnetoresistive (MR) sensor. The detector consists of a MR sensor and mechanical and electronic apparatuses. Composed of six magnetically variable resistors, the MR sensor senses disturbance of the earth's magnetic field caused by a moving vehicle over itself and then produces an output indicative of the moving vehicle. Experiments have been carried out with three stages. At the first stage, the outputs of the sensor have been analyzed to show the validity of the detector's circuit and the detecting method. At the second stage, the detector has been tested on a local highway in Korea. Through the field tests, the outputs of the detector in response to various kinds of moving vehicles have been collected and analyzed. At the final stage, to verify the performance of the detector, traffic volumes on the highway have been measured with the detector and compared with the exact traffic volumes in a highly congested traffic.
This paper shows field test and evaluation results for a wireless vehicle detector with anisotropic magneto-resistive (AMR) sensors. The detector consists of two AMR sensors and mechanical and electronic apparatuses. The AMR sensor senses disturbance of the earth magnetic field caused by a vehicle moving over the sensor and then produces an output indicative of the moving vehicle. In this paper, vehicle speeds are calculated by using two AMR sensors fixed on a board, with constant distance. To test and evaluate the accuracy of the detector in real traffic situations, the detector was installed on a local highway and vehicle speeds and volumes were measured both in a free running and a highly congested traffic. The measurements from the detector are compared with the reference measurements obtained from a traffic camera with the Mean Absolute Percentage Errors (MAPE), which has proved the usefulness of the detector in the field.
This paper proposed a new type of vehicle detector using a MR sensor. and addressed detector's apparatuses and detecting algorithms. Proposed detector has been tested on a local highway between Mishiryong and Sokcho in Korea. Through extensive field tests, the outputs of the detector in response to various kinds of passing vehicles have been collected and analyzed. It is verified from the analyses that the outputs of the detector take on very different aspects with each vehicle, so that information on not only traffic count but vehicle types could be extracted from the outputs. And, with the proposed detector, traffic volumes on the two lanes in the tested region were measured and compared when both congested and clear traffic situations.
This paper describes the design of a real time traffic data acquisition system using loop detector and piezzo sensor. Loop detector is the cheapest method to measure the speed and piezzo is used to detect the vehicle axle information. A ISA slot based I/O board is designed for data acquisition and PC process the raw traffic data and transfer the data to the host system. Simulation kit is designed with toy car kits. simulated loop detector and piezzo sensor. The data acquisition system collects up to 10 lane highway traffic data such as vehicle count. speed. length axle count. distance between the axles. The data is processed to generate traffic count, vehicle classification, which are to be used for ITS. The system architecture and simulation data is included and the system will be tested for field operation.
교통정보를 생성하기 위한 가장 전형적인 방법은 차량검지기를 도로에 설치하여 각종 교통변수를 수집하는 방법으로 차량검지기의 수집 정확성에 따라 생성되는 교통정보의 신뢰성에 영향을 미친다. 가장 범용적인 차량검지기는 영상검지기이며, 본 연구에서는 지자기검지기를 영상검지기와 동일 지점에 설치하여 장기간, 다양한 환경에 대해 교통량, 속도 자료에 대한 정확성 평가를 수행하였다. 평가결과 영상검지기는 카메라에서 멀어질수록 오차가 많이 발생하며, 주간보다는 야간에 오차가 많이 발생하는 것으로 분석되었다. 또한 강우량은 교통량 수집에는 영향을 미치지 않으나 속도 수집에는 악영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 현재 운영 중인 영상검지기의 성능을 높이기 위해서는 설치위치 및 높이에 따른 카메라 화각분석 및 이에 따른 화각의 최적화가 요구되며, 악천후 시에는 별도의 성능평가기준이 마련되어야 할 것으로 판단된다.
An automatic point traffic control method is recommended for more idealistic traffic flow over coarse road netowrks. The automatic control apparatus recommended, consists of a transceiver, amplifier, digital-to-analog converter, signal light controller for emergency and steady state, and digital counter as monitor. The transmitter sends a signal to the target vy means of Microwave-FM-CW and a diode detector picks up the echo signal. Thus the operation of the entire system will be carried out through an open loop state. Some factors necessary for an ideal detector system are rapid response, longevity and stability. An analytical method of the Doppler effect substitutes the conventional frequency deviation into the amplitude of detector output. The changing rate of amplitude is proportional to the voltage of the detector output. Some induced formula from Maxwell's radiation field theory ensures this new method, and, new method, and proves the fact with an experimental data presentation. Stability depends upon Klystron as an oscillator and a diode as a detector. the transceiver installation affects on the response and sensitivity of the system. In accordance with the detector output, several targets are easily classified by amplitudes on the scope. The traffic flow, i.e., target movement which is analyzed by the amplitude method, is shown through the scope and indicates it on the digital counter. The best efficiency for the amplitude analysis can be attained through use of an antenna having the highest sensitivity.
It has well known that the congestion of traffic and it's distribution. There are very important problems in the traffic control systems. In this paper, we will purpose an ITFS(Intelligent Traffic Forecasting System) which can determine the car classes and transport them to ITS(Intelligent Traffic control System). The system will be used the Inductive Loop Detector(ILD)and the Fuzzy logic and shown the effectiveness by the computer simulation.
고속도로 합류부 지점의 감응식 루프 검지기를 통한 정보 수집의 질은 검지기의 설치 위치와 관련이 있다. 검지기로부터 얻은 교풍자료들은 안정된 교통의 흐름과 높은 안전 수준을 유지하게 위해 필수적으로 사용된다. 또한, 이러한 정보는 교통관리전략 위한 입력 자료로도 사용된다. 본 연구에서는 대표적인 교통관리 전략중 하나인 램프 미터링의 효과를 극대화하기 위해 고속도로 합류부에서의 검지기 최적 설치 위치를 통계기법을 이용하여 산정하였고, 주요한 분석도구로써 미시적 교통 시뮬레이션 모형인 PARAMICS를 사용하였다. 검지기 설치 위치 산정은 통계분석을 통해 도로 구간 별 교통류 특성에 매우 의존하고 있음을 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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