이 비디오는 레이더, 도로변 레이저 장치로 교통 데이터를 수집하고 시뮬레이션 모델에 의한 평가 과정을 보여주기위한 것입니다. 도로변 주차는 매우 흔하며, 특히 좁은 도시 거리에서 교통 혼잡이 발생하기 때문에 새로운 방향의 도시 거리에 대한 도로변 주차의 영향에 대해 논의하고자 합니다. 영향 차선과 범위를 결정하십시오.
레이더와 도로변 레이저 장치를 사용하여 교통 데이터를 수집하고 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 도로변 주차가 교통 운영 효과에 미치는 영향을 평가합니다. 교통 데이터 수집에는 최소한 두 방향 데이터가 필요합니다. 필요한 장비는 다음과 같습니다.
레이더 2개, 배터리 및 케이블, 노트북, 도로변 레이저 장치, 드론, 카메라, 카메라 및 레이더용 해당 삼각대. 반사 삼각대는 단면 데이터 수집에 표시됩니다. 위치는 양방향 및 2차선 도로에 있어야 합니다.
교차로가 없는 가로선 구간이 필요합니다. 수사관이 제공 한 주차 차량 한 대를 제외하고는 도로에 장벽이 없습니다. 레이더 조사 및 조사관 안전을 위해 필요한 충분한 현장 라인과 허가가 필요합니다.
위치에는 장비와 조사관을위한 충분하고 안전한 공간이 있어야합니다. 도로변 레이저 장치를 놓을 수 있도록 도로변 레이저 장치를 놓을 수 있도록 연석에서 약 20cm 떨어진 곳에 차량을 주차하십시오. 반사 삼각대를 차량 뒤쪽에 놓습니다.
차량의 동작에 영향을 미치지 않도록 너무 멀리 두지 마십시오. 레이더 삼각대를 설정합니다. 신호 차단을 방지하기 위해 삼각대를 2미터 이상으로 설정하십시오.
삼각대로 레이더를 잠급니다. 레이더를 수직으로 조정하고 주차된 차량을 향하게 합니다. 레이더 데이터 케이블을 노트북 USB 포트에 연결합니다.
개방형 레이더 소프트웨어. 통신 확인을 클릭합니다. 직렬 포트를 연결하고 연결을 클릭합니다.
레이더가 감지된 것으로 표시되고 확인을 클릭합니다. 조사 설정을 클릭합니다. RLU 시간 읽기를 클릭하고 RLU 시간을 연속적으로 설정합니다.
데이터 기록 지우기를 클릭하고 확인합니다. 레이더의 내부 메모리를 지웁니다. 조사 시작 및 대화 상자 닫기를 클릭합니다.
실시간 보기를 클릭하여 레이더 상태를 확인하면 차량 통과와 함께 교통 데이터가 롤링됩니다. 도로변 레이저 장치와 케이블을 준비하십시오. 도로변 레이저 장치 데이터 케이블을 포트에 연결합니다.
도로변 레이저 장치 데이터 케이블을 노트북 USB 포트에 연결합니다. 주차된 차량 중앙에 도로변 레이저 장치를 놓습니다. 장치의 전체 조정 열을 회전하여 레이저 장치의 수평을 맞춥니다.
도로변 레이저 장치 소프트웨어를 엽니다. 통신 확인을 클릭하고 RLU 직렬 포트 번호를 선택한 다음 연결을 클릭합니다. 감지된 새 RLU 연결이 표시되고 확인을 클릭합니다.
조사 보기를 클릭합니다. 차량이 지나갈 때 실시간으로 교통 흐름을 볼 수 있습니다. 조사 설정을 클릭합니다.
RLU 시간 읽기를 클릭하고 RLU 시간을 연속적으로 설정합니다. 시작 시간 및 종료 시간을 설정하고 작업 설정을 클릭합니다. RLU 조사 설정이 성공한 것으로 표시되고 확인합니다.
마침을 클릭합니다. 장치 상태를 클릭하여 도로변 레이저 장치의 상태를 봅니다. 카메라를 주차된 차량의 상류 30m 이상에 설정하십시오.
모든 장비를 빽빽한 도로에 설치하십시오. 레이더, 도로변 레이저 장치 및 카메라가 5 분마다 잘 작동하는지 확인하십시오. 그리고 데이터 수집, 닫다 실시간 확인 창 레이더 소프트웨어에서.
조사 설정을 클릭합니다. 조사 종료를 선택하고 확인합니다. 대화 상자를 닫습니다.
데이터 다운로드를 선택합니다. 컴퓨터를 탐색하여 데이터를 저장하고 파일 이름을 입력합니다. 열기를 클릭하고 다운로드 시작을 클릭합니다.
확인을 클릭하여 레이더 데이터 수집을 완료합니다. 도로변 레이저 장치 소프트웨어에서 장치 상태를 클릭한 다음 작업 중지를 클릭하여 데이터 수집을 종료합니다. 데이터 다운로드를 선택하고 파일 이름을 찾아 입력합니다.
열기를 클릭하고 다운로드 시작을 클릭합니다. 확인을 클릭하여 도로변 레이저 장치의 데이터 수집을 완료합니다. 레이더는 계산 소프트웨어로 궤적과 속도를 수집합니다.
도로변 레이저 장치는 주차된 차량 위치에서 오프셋 값, 통과 속도, 차량 수 및 차량 유형을 제공합니다. 계산 소프트웨어를 사용하여 대표 데이터에서 두 개의 레이더와 하나의 도로변 레이저 장치가 제공하는 전체 범위 궤적과 속도를 그립니다. 시뮬레이션 소프트웨어를 엽니다.
조사된 도로 세그먼트의 배경 지도를 가져옵니다. 왼쪽에서 장애물을 클릭하고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭한 다음 새 장애물 추가를 선택합니다. 장애물의 길이와 너비를 입력하고 확인을 클릭합니다. 커서를 추적하여 장애물을 도로로 이동합니다.
왼쪽에서 링크를 클릭합니다. 커서를 링크의 시작 부분으로 이동하고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭합니다. 새 링크 추가를 선택합니다.
링크 너비를 입력하고 확인을 클릭합니다. 커서를 추적하여 지도에 링크를 그립니다. 이 단계를 세 번 반복하여 4개의 도로 세그먼트를 작성합니다. 마우스 오른쪽 버튼과 키보드의 Control 버튼을 길게 눌러 한 링크의 끝점을 두 링크를 연결하기 위한 인접한 링크로 끕니다.
이 단계를 반복하여 모든 링크를 연결합니다. 위쪽 표시줄에서 기본 데이터를 선택한 다음, 분포, 원하는 속도를 선택합니다. 하단의 녹색 십자 추가 버튼을 클릭하여 원하는 새 속도 분포를 추가하고 이름을 지정합니다.
대표 데이터에서 가져온 평균 속도와 최대 속도를 원하는 최소 및 최대 속도로 입력합니다. 기본 데이터를 삭제합니다. 단계를 두 번 반복하여 원하는 모든 속도 분포를 설정합니다.
위쪽 표시줄에서 목록을 선택한 다음, 개인 교통 수단, 차량 구성을 선택합니다. 녹색 십자 추가 버튼을 클릭하여 새 차량 구성을 추가합니다. 추가 버튼을 클릭하여 HGV와 버스의 두 가지 차량 유형을 추가합니다.
원하는 속도 분포 설정, 자동차, HGV 및 버스의 마지막 단계를 선택합니다. 단계를 반복하여 두 개의 차량 구성을 설정합니다. 대표 데이터에서 자동차, HGV 및 버스의 흐름을 입력합니다.
왼쪽 메뉴 모음에서 차량 경로를 선택합니다. 커서를 한 링크의 업스트림으로 이동합니다. 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 새 정적 차량 경로 결정 추가를 선택합니다.
파란색 커서를 추적하여 지도에 차량 경로를 데이터 수집의 실제 경로로 그립니다. 왼쪽 메뉴 모음에서 속도 감소 영역을 선택합니다. 주차 위치의 업스트림을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 감속 구역 추가를 선택합니다.
영역의 길이는 데이터 분석 결과에 따라 다릅니다. 화면 여백을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다. 추가를 선택하고 이전 단계에서 영역 속도로 설정된 감소 속도 영역에 대해 원하는 속도를 선택합니다.
단계를 두 번 반복하여 속도 영역을 설정하거나 줄입니다. 왼쪽 메뉴 모음에서 우선 순위 규칙을 선택합니다. 서쪽에서 동쪽 방향으로 주차된 차량의 상류에 있는 감속 영역을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 우선 순위 규칙 추가를 선택합니다.
최소 깊이 시간과 간격을 입력합니다. 이 단계를 반복하여 주차된 차량의 다운스트림에 대한 우선순위 규칙을 동쪽에서 서쪽 방향으로 설정합니다. 우선 순위 규칙의 설정은 데이터 수집에 반영된 실제 트래픽 작업에 따라 달라집니다.
왼쪽에서 차량 이동 시간을 선택합니다. 한 링크의 시작 부분을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 차량 이동 시간 측정 추가를 선택합니다. 커서를 링크 끝으로 향하게 하여 차량 이동 시간 측정을 작성합니다.
모든 차량 경로에 대해 이 단계를 반복합니다. 왼쪽에서 차량 입력을 선택합니다. 한 링크의 시작 부분을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 차량 입력 추가를 선택합니다.
마우스를 왼쪽 하단으로 이동하고 대표 데이터에 볼륨을 입력합니다. 모든 링크에 대해 단계를 반복합니다. 왼쪽에서 노드를 선택합니다.
마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 새 노드 추가를 선택하고 확인을 클릭합니다. 마우스 왼쪽 버튼을 클릭하고 이동하여 적당한 노드 범위를 조정합니다. 시뮬레이션 인터페이스 상단에서 평가를 클릭하고 결과 목록을 선택합니다. 노드 결과 및 차량 이동 시간 결과를 클릭합니다.
상단의 파란색 재생 버튼을 클릭하여 시뮬레이션을 시작합니다. 장치 버튼 빠른 모드를 클릭하여 시뮬레이션 속도를 최대화합니다. 시뮬레이션 후 노드 결과 및 차량 이동 시간 결과가 인터페이스 하단에 최대 대기열 길이, 주차 시간 등을 포함하여 표시됩니다.
수집된 데이터를 시뮬레이션 모델에 입력합니다. 시뮬레이션을 반올림하고 시뮬레이션 결과를 수집합니다. 시뮬레이션 결과로부터 시뮬레이션 볼륨을 생성할 수 있습니다.
시뮬레이션 볼륨을 집합적 볼륨과 비교합니다. 집합 부피와 시뮬레이션 부피의 차이를 평균 절대 백분율 오차라고 합니다. 시뮬레이션 정확도는 MAPE가 작을 때 허용됩니다.
대표 데이터는 세 개의 데이터 그룹을 마무리합니다. 서쪽에서 동쪽 볼륨, 동쪽에서 서쪽 볼륨 및 기타 매개 변수. 서쪽에서 동쪽으로 볼륨을 여섯 가지 범주로 나눕니다.
동쪽에서 서쪽 부피를 7개의 범주로 나누고 시뮬레이션에서 다른 매개변수를 안정적으로 유지합니다. 42 가지 상황을 시뮬레이션하고 결과는 모든 상황에서 효과를 확인합니다. 다른 트래픽 볼륨은 인덱스 없이 결과에 표시됩니다.
최대 대기열 길이, 차량 수, 지연, 정류장 수, 일산화탄소 배출량, 전기 산화물 배출량, 휘발성 유기 화합물 배출량, 연료 소비 및 이동 시간. 결과는 모든 교통량 상황에서 도로변 주차의 유의 한 효과를 보여줍니다. 이제 지표는 투자 시뮬레이션으로 평가됩니다.
집단 데이터 및 시뮬레이션 결과를 통해 도로변 주차의 영향이 중요합니다. 이 방법을 사용하여 도로변 주차 차량이 도시 거리의 좋은 방향의 교통 흐름에 미치는 영향의 목록과 범위를 결정하려고 합니다. 운송 부서별로 주차 위치와 길이를 결정하는 데 적용할 수 있습니다.
이 방법의 핵심 연구는 실제 교통 데이터 수집 및 시뮬레이션 모델 구축입니다.
