Zastosowanie danych z sondowania pojazdów do wykrywania lokalnych ograniczeń przepustowości

• 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 zademonstrowano sposób, w jaki można wykorzystać dane z sondowania pojazdów do wykrywania LOP. Przedstawiono również sposób, w jaki można wykrywać występowanie fali opóźniającej i rozprowadzającej oraz skali oddziaływania LOP. Zademonstrowany 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 complex traffic survey . On the basis of the real FCD data delivered by the CE-Traffic a demonstration of how FCD can be used for active bottleneck detection has been presented. It also provides description of how detections of shock waves with application of FCD data can be obtained. Presented example demonstrates significant potential benefits that may be gained through use of FCD in complex traffic survey and in traffic modeling and forecasting.

Słowa kluczowe

PL

kompleksowe badania ruchu; przepustowość; dane z sondowania pojazdów

EN

complex traffic survey; capacity; floating car data; FCD

• Wydawca: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
• Czasopismo: Transport Miejski i Regionalny
• Rocznik: 2015
• Tom: nr 5
• Strony: 9--14
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Dybicz T.

• Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Lądowej, Instytut Dróg i Mostów, Zakład Inżynierii Komunikacyjnej; 00-637 Warszawa; al. Armii Ludowej 16

Bibliografia

• 1. Banks J., New Approach to Bottleneck Capacity Analysis Final Report, California PATH Research Report UCB-ITSPRR-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, 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, 2012, Nr 1 (97).
• 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, 2012, Nr 1 (97).
• 10. Krych A., Słownictwo kompleksowych badań i modelowania potoków ruchu, Zeszyty Naukowe II Ogólnopolskiej Konferencji Naukowo-Technicznej Modelowanie podróży i prognozowanie ruchu, Kraków, listopad 2010.
• 11. McNally M.,The Four Step Model. Paper UCI-ITS-ASWP-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.