Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  gęstość ruchu
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Traffic surveillance provides crucial data for the operation of intelligent transportation systems. The growing number of cameras in the transport system poses a problem for the efficient processing of surveillance data. Processing of video data for extracting traffic parameters is usually done using image processing methods and requires substantial processing resources. An alternative way is to transform the video stream and map the traffic parameters using the obtained transform coefficients. Spatiotemporal wavelet transform of the video stream contents, using filter banks, is proposed for mapping traffic parameters. Performed tests prove good resilience to illumination changes of road scenes. Mapping errors are smaller than in the case of the commonly used video detectors at sites on multilane roads with low to moderate traffic load.
PL
W pracy zaprezentowano wyprowadzenie teoretycznej zależności prędkości ruchu pojazdu od gęstości tego ruchu. Otrzymana funkcja jest zależna jedynie od dwóch parametrów: długości pojazdów (średniej długości pojazdów na analizowanym odcinku drogi) oraz bezpiecznej odległości między pojazdami wyrażonej w jednostkach czasu. Wyznaczona zależność, będąca w postaci nierówności, wyznacza obszar (część płaszczyzny), na której mieści się wykres rzeczywistej zależności, bądź punkty pochodzące z pomiarów empirycznych ruchu. Otrzymane ograniczenie pozwala na bardzo szybką, choć zgrubną weryfikację poprawności danych otrzymywanych z pomiarów, czy też estymowanych modeli.
EN
The paper presents a theoretical derivation of the relationship between traffic speed and density. The obtained function is dependent only on two parameters: the length of the vehicle (the average length of the vehicle) and the safe distance between vehicles. The designated relationship, which is in the form of inequality, determine the area (part plane), which is a graph of real dependence or points derived from empirical measurements of traffic.
PL
W pracy zaprezentowano wyprowadzenie teoretycznej zależności prędkości ruchu pojazdów od gęstości ruchu zdefiniowanej jako liczba pojazdów znajdujących się na jednym kilometrze odcinka drogi. Otrzymana zależność jest funkcją tylko dwóch parametrów: średniej długości pojazdów na analizowanym odcinku drogi oraz odległości między nimi opisanej zmienną losową o zadanym z góry rozkładzie i znanych parametrach. W pracy analizowano zmienne losowe o różnych rozkładach wykazując ich niewielki wpływ na wyprowadzoną zależność prędkości od gęstości ruchu. Wykazano, że wpływ na prędkość ruchu ma jedynie wartość oczekiwana przyjętej zmiennej losowej. Praca jest uogólnieniem wcześniejszej pracy Autorów, w której zakładano iż odległość pomiędzy pojazdami jest stała dla wszystkich pojazdów i równa bezpiecznej odległości wyrażonej w jednostkach czasu.
EN
In the paper a theoretical relation between velocity of vehicles in motion and density (defined as number of vehicles for one kilometer of road) was investigated. Described function has two parameters only: mean length of vehicles and a distance between them as random variable with a priori known distribution and parameters. In the article a various random variables with different distribution functions were analyzed. It was proved that random variable hasn’t important influence on the velocity function. Velocity function depends on expected value of distance between vehicles only. The article is a generalization of previous author paper where velocity function was created by assumption of constant distance between vehicles and equal safe distance defined in time unit.
EN
The paper presents macroscopic model of traffic flow during morning rush hours in a whole average middle-sized city. It was assumed that the spatial distribution of actual velocity of vehicles in particular zones of the city is inhomogeneous. It was further assumed that all drivers pick their route so as to get in the shortest possible time from the starting point to their destination point. It was proposed to use two-dimensional, continuous, stationary groundwater flow model GWTF based on Boussinesq equation, which was solved numerically using FEM in order to determine the optimal, in terms of duration, route in inhomogeneous area.Then 5000 pairs of start-finish points were generated randomly, using 2-dim normal distribution and optimal routes were determined for each pair. The resulting model was compared to STTF model of searching for the cheapest path in graph and SD model of searching for the shortest, in terms of distance, connection between starting and finish point. The statistical analysis of data received from those three models led to the conclusion that the continuous GWTF model determines trajectories of similar duration as STTF model and distinctly shorter than SD. The models discussed were used to calculate the density of traffic flow in the whole city, proving that it is significantly affected by the choice of driving strategy. The proposed model can be used for the modification of streets’ network and their flow capacity in order to reduce points of very big traffic density.
PL
W pracy przedstawiono makroskopowy model ruchu pojazdów podczas porannego szczytu w mieście średniej wielkości. Przyjęto niejednorodny rozkład rzeczywistych prędkości poruszania się pojazdów w poszczególnych rejonach miasta. Założono, że każdy kierowca wybiera trasę przejazdu minimalizując czas przejazdu z punktu startowego do punktu docelowego. Do wyznaczenia optymalnej, według tego kryterium, trasy zaproponowano analogię dwuwymiarowego ciągłego, stacjonarnego modelu przepływu wód podziemnych GWTF (GroundwaterTrafficFlow) oparty na równaniu Boussinesq’a, które numerycznie rozwiązano z wykorzystaniem metody elementów skończonych. Następnie wygenerowano losowo, z wykorzystaniem 2-wymiarowegorozkładu normalnego 5000 par punktów start-meta i wyznaczono dla nich optymalne trajektorie przejazdu. Wyniki otrzymane z modeluGWTF porównano z modelem STTF (ShortestTime TrafficFlow) wyszukiwania najtańszej ścieżki w grafie i z modelem SD (ShortestDistance)wyszukiwania najkrótszego, w sensie odległości, połączenia pomiędzy punktem startowym i docelowym. Analiza statystyczna otrzymanych z trzech modeli wyników pozwoliła stwierdzić, że model ciągły GWTF wyznacza trajektorie o czasach przejazdu zbliżonych do modelu STTF i wyraźnie krótszych niż SD. Omawiane modele wykorzystano do obliczenia gęstości ruchu samochodowego w całym mieście wykazując, że w wybór strategii przejazdu istotnie wpływa na przestrzenny rozkład gęstości ruchu. Opracowany model może być wykorzystany do modyfikacji sieci ulic i ich przepustowości w celu redukcji punktów o bardzo dużej gęstości ruchu.
PL
W niniejszym artykule przedstawiono problem wąskiego gardła zlokalizowanego w ciągu Drogowej Trasy Średnicowej w Katowicach. Przeciążenie odcinka przeplatania wraz z występowaniem lokalnego ograniczenia przepustowości (LOP) powoduje powstawanie zatorów komunikacyjnych, często wywołujących obszarową kongestię ruchu na terenie miasta. Zakłócony zostaje także ruch autobusów obsługujących część obszaru aglomeracji górnośląskiej, przez co pogarsza się oferta publicznego transportu zbiorowego. Aby uniknąć dalszego pogarszania się warunków ruchu na analizowanym odcinku i w jego otoczeniu koniecznym staje się poszukiwanie nowych rozwiązań [7, 8]. W artykule zaproponowano i porównano trzy różne koncepcje poprawy warunków ruchu na badanym odcinku, których wdrożenie jest możliwe w stosunkowo krótkim czasie, oraz które nie wymagają znacznych nakładów inwestycyjnych. Porównanie wariantów technicznych przeprowadzone zostało z wykorzystaniem modeli mikrosymulacyjnych, które pozwoliły ocenić każdy z wariantów pod względem głównych miar warunków ruchu – omówionych w artykule prędkości średnich a także rozkładu gęstości ruchu na pasach oraz średnich i maksymalnych kolejek.
EN
Problem in traffic bottleneck of “DTS - Drogowa Trasa Średnicowa” – main route in road network of Upper Silesian agglomeration has been presented in this article. Overload weaving section together with local capacity constraints (LOP) causes local congestion, often causing traffic congestion in the city area and especially bus traffic disruption. The searching of new solutions [7, 8] is necessary to avoid further deterioration of traffic conditions on the analyzed section along with increasing congestion. Proposed and compared three various conceptions to improve the traffic conditions on the examined section, the implementation of which is possible in a relatively short time, and that do not require significant investment. Comparison of technical alternatives has been carried out using microsimulation models that allowed to evaluate each of the alternatives in terms of the main measures of traffic conditions (discussed in the article, average speed, traffic density distribution and the average and maximum queue).
PL
W pracy przedstawiono matematyczny model ruchu samochodowego mieście. Obliczenia wykonano na przykładzie hipotetycznego miasta średniej wielkości przy założeniu niejednorodności gęstości sieci ulic i zróżnicowanych rzeczywistych prędkościach poruszania się samochodów w wybranych rejonach miasta. Do określenia optymalnej według czasu przejazdu trasy pojedynczego pojazdu wykorzystano algorytm Dijkstry wyszukiwania najtańszej ścieżki w grafie. Wygenerowano 10000 tras przejazdu z punktami startowymi i docelowymi losowanymi zgodnie z apriori zadaną funkcją gęstości. Na podstawie przebiegu optymalnych trajektorii wygenerowano mapy gęstości ruchu w mieście. Określono strefy o największej gęstości ruchu, które są zgodne z obserwowanymi w rzeczywistości w miastach o analogicznej strukturze sieci ulic i prędkości.
EN
The paper presents mathematical model of traffic flow in the city. The calculations were done on the example of hypothetical medium-sized town of heterogeneous density of streets and various actual speeds of vehicles in different parts of the city. In order to determine optimal route as far as time of travel is concerned, Dijkstra’s algorithm for searching cheapest path in graph was used. 10000 routes were generated with start and finish points chosen randomly according to density function defined apriori. On the basis of the optimal routes generated, the maps of traffic density in the town were drawn. The zones of biggest traffic density were determined and they proved to be compliant with the actual zones in existing cities of similar street network structure and allowed speed.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.