Wykrywanie lokalnych ograniczeń przepustowości przy wykorzystaniu danych z systemów sondowania pojazdów

• Autorzy: Dybicz T.

Warianty tytułu

EN

Bottleneck identification with use of floating car data FCD

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono jeden z przykładów możliwości wykorzystania danych z sondowania pojazdów w KBR (do wprowadzania LOP do modeli ruchu). Na bazie rzeczywistych wyników udostępnionych przez firmę CE-Traffic zademon-strowano sposób w jaki można wykorzystać dane z sondowania pojazdów do wykrywania LOP. Przedstawiono również spo-sób, w jaki można wykrywać występowanie fali opóźniającej i rozprowadzającej oraz skali oddziaływania LOP. Zademon-strowany przykład świadczy o dużym potencjale korzyści, jakie mogą wiązać się z wykorzystywaniem tych danych w KBR przy wykonywaniu oceny jakości funkcjonowania systemu drogowego oraz modelowaniu i prognozowaniu ruchu.

EN

The paper presents an example of the possibilities of using floating car data FCD in transportation studies On the basis of the real FCD data delivered by CE-Traffic an example with demonstration of how FCD can be used for active bottleneck detection. It also presents the description of how detections of shock waves with application of FCD data can be obtained. Presented example demonstrates the great potential of benefits that may be obtained with the use of FCD in transportation studies and in traffic modeling and forecasting.

Słowa kluczowe

PL

przepustowość; ograniczenia; identyfikacja; KBR; LOP

EN

bottleneck; restrictions; identification; FCD; LOP

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 6
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Dybicz T.

• Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Lądowej, Instytut Dróg i Mostów, Zakład Inżynierii Komunikacyjnej

Bibliografia

• 1. Banks J., New Approach to Bottleneck Capacity Analysis Final Repor., California PATH Research Report UCB-ITS-PRR-2006-13, Institute of Transportation Studies, University of California, Berkeley, July 2006.
• 2. Brilon W., Geistefeldt J., Regler M., Reliability of Freeway Traffic Flow. A stochastic Concept of Capacity, Proceedings of the 16th International Symposium on Transportation and Traffic Theory, College Park, Maryland, July 2005.
• 3. Brouwer J., Measuring real-time traffic data quality based on Floating Car Data, ATEC ITS France Congress, Paris, France, January 2014.
• 4. Daganzo C., Remarks on Traffic Flow Modeling and its Applications, Proceedings Traffic and Mobility Simulation, Economics and Environment Conference, pp.105–115, Aachen, Germany, Springer-Verlag, New York, N.Y., 1999.
• 5. Daganzo C., Geroliminis N., Macroscopic modeling of traffic in cities, Transportation Research Board 86th Annual Meeting, Paper # 07-0413, Washington D.C., 2007.
• 6. Dybicz T., Metodyka uwzględniania lokalnych ograniczeń przepustowości w modelowaniu ruchu, rozprawa doktorska, Politechnika Warszawska, Warszawa 2009.
• 7. Dybicz T., Badania i modelowanie ruchu w aglomeracjach, zarys historyczny, stan i kierunki rozwoju, III Konferencja Naukowo-Techniczna „Problemy komunikacyjne miast w warunkach zatłoczenia komunikacyjnego, materiały konferencji, Poznań 2009.
• 8. Dybicz T., Suchorzewski W., Modelowanie ruchu drogowego dla potrzeb krótkookresowych prognoz ruchu, Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie, Seria: Materiały Konferencyjne Nr 1 (97), Kraków 2012.
• 9. Dybicz T., Propozycja wymagań dla prognozowania ruchu w krajowym systemie zarządzania ruchem, Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie, Seria: Materiały Konferencyjne Nr 1 (97), Kraków 2012.
• 10. Krych A., Słownictwo kompleksowych badań i modelowania potoków ruchu, Zeszyty Naukowe II Ogólnopolskiej Konferencji Nauko-wo-Technicznej „Modelowanie podróży i prognozowanie ruchu”, Kraków, listopad 2010.
• 11. McNally M., The Four Step Model, Paper UCI-ITS-AS-WP-00-5, Institute of Transportation Studies, University of California, Irvine 2000.
• 12. Metropolitan Travel Forecasting Current Practice and Future Direction, Special Report 288, Committee for Determination of the State of the Practice in Metropolitan Area Travel Forecasting, Transportation Research Board, Washington, D.C., 2007.
• 13. Warszawski model ruchu 2005, Biuro drogownictwa i komunikacji, Warszawa 2005.
• 14. Wyniki pomiarów ruchu – Warszawskie Badanie Ruchu 2005, Biuro Planowania Rozwoju Warszawy, Warszawa 2005.