![Krediet: Pixabay/CC0 publiek domein kruispunt](https://scx1.b-cdn.net/csz/news/800a/2021/intersection.jpg)
Krediet: Pixabay/CC0 publiek domein
Hoe kunnen we verschillende datagestuurde strategieën voor snelheidsbeheer gebruiken om vervoer veiliger en efficiënter te maken voor alle vervoerswijzen, of u nu rijdt, loopt of met het openbaar vervoer reist?
Het project werd geleid door Yao Jan Wu, directeur van het Smart Transportation Lab aan de Universiteit van Arizona. Mede-onderzoekers waren Xianfeng Terry Yang van de Universiteit van Utah, die onderzoek doet naar verkeersoperaties en modellering samen met geconnecteerde geautomatiseerde voertuigen, en Sirisha Kothuri van de Portland State University, wiens onderzoek zich heeft gericht op het verbeteren van de signaaltiming om voetgangers beter van dienst te kunnen zijn. Doe mee op 15 september 2021 voor een gratis webinar voor meer informatie.
“We willen de mobiliteit voor alle gebruikers verbeteren, of het nu voetgangers, voertuigbestuurders of transitrijders zijn, en er zijn verschillende strategieën om dit te doen. Hoe gebruiken we gegevens om ons naar deze strategieën te leiden?” zei Kothuri.
Deze multi-universitaire samenwerking, gefinancierd door het National Institute for Transportation and Communities (NITC), beantwoordde de vraag vanuit drie invalshoeken:
- Wu en zijn studenten in Arizona keken naar de impact van strategieën voor snelheidsbeheersing op conventionele wegen.
- Yang en zijn team onderzochten de effecten van snelheidsbeheerstrategieën op verbonden gangen, in samenwerking met transitsignaalprioriteitssystemen (TSP).
- Kothuri en haar PSU-team bedachten een benadering om de vertraging van voetgangers op kruispunten met signalisatie in te schatten.
Het doel van hun gecombineerde onderzoeksinspanningen was om de mogelijkheid te onderzoeken om meer innovatieve strategieën voor snelheidsbeheer te ontwikkelen en te implementeren die effectief zijn voor multimodaal vervoer en die kunnen worden toegepast op zowel conventionele wegen als “verbonden” wegen, dwz uitgerust met voertuig-naar-infrastructuur of infrastructuur-naar-infrastructuur communicatiemogelijkheden.
Impact van snelheidsfeedbackborden op doorstroming en veiligheid
In samenwerking met Pima County, Arizona, Wu en het onderzoeksteam van Arizona werden de mobiliteits- en veiligheidseffecten van snelheidsfeedbackborden op conventionele wegen geëvalueerd. Ina Road, een belangrijke verkeersader in Tucson, werd geselecteerd als onderzoekscorridor. Deze corridor is gekozen vanwege de bestaande snelheidsfeedbackborden langs de corridor tussen gesignaleerde kruispunten en vanwege de aanwezigheid van geavanceerde systemen voor het verzamelen van verkeersgegevens. Verkeersgegevens werden gedurende vier weken verzameld (28 mei – 25 juni 2018) en de bestaande borden werden gedurende twee weken (11 juni – 25 juni) uitgeschakeld tijdens de gegevensverzameling.
Met behulp van MioVision’s TrafficLink-platform en gegevens met een hoge resolutie hebben de onderzoekers het volgende gemeten:
- Percentage aankomst op rood: Het percentage voertuigen dat op het kruispunt arriveerde toen het sein op rood stond.
- Split-fout: Het optreden van een overgebleven vraag (wanneer ten minste één voertuig in de wachtrij niet kon gaan, maar moest wachten op de volgende groene cyclus) voor een specifieke nadering op een kruispunt.
- Vertraging kruispunt: de totale tijd die alle voertuigen in de wachtrij van het kruispunt doorbrengen terwijl ze wachten om het kruispunt te passeren.
Voor een bepaald tijdstip van de dag voor en na het uitschakelen van de snelheidsfeedbackborden werd slechts een kleine variatie in de verkeersstroom waargenomen. Vergelijkbare pieken in de verkeersstroom voor alle segmenten suggereren dat de arteriële mobiliteit en de verkeersstroom niet werden beïnvloed door het uitschakelen van de borden. Maar hoe zit het met het effect van de borden op de veiligheid?
Uit gegevens van de Pima Association of Governments blijkt dat het totale aantal ernstige ongevallen (vier) op de onderzoekscorridor allemaal plaatsvonden voordat de snelheidsfeedbackborden in 2015 werden ingevoerd. Bovendien vonden de onderzoekers, door snelheid als prestatie-indicator te gebruiken, een vermindering van het aantal bestuurders snelheden langs elke schakel van de corridor, tussen kruispunten (zie pagina 21 van het eindrapport voor een tabel met snelheidsresultaten doordeweeks en in het weekend). De verlaging van de verbindingssnelheid was significant gedurende de tijd dat de feedbackborden waren ingeschakeld, wat wijst op een verminderde kans op ernstige ongevallen.
Hertiming signalen voor transit signaalprioriteit
Yang en het Utah-team onderzochten de impact van een snelheidsbeheerstrategie op een verbonden corridor in Salt Lake City, Utah: hoe beïnvloedt signaalhertiming een transitsignaalprioriteit (TSP)-systeem?
Hoewel TSP een veelbelovende manier is om busvertragingen op kruispunten te verminderen, de operationele betrouwbaarheid van het openbaar vervoer te verbeteren en bijgevolg het aantal passagiers te vergroten met een verbeterde service, is de effectiviteit van TSP afhankelijk van zaken als busschema, signaaltimingplan, passagiersstromen, enz. Gezien dit , heeft het Utah Department of Transportation (UDOT) een snelheidsbeheerstrategie aangenomen – signaalcoördinatie en hertiming – om de effectiviteit van TSP te verbeteren. UDOT implementeerde signaalcoördinatie langs een stuk Redwood Road, een verbonden corridor met speciale korteafstandscommunicatie, en paste verschillende signaaltimingplannen toe met als doel de voordelen van TSP te maximaliseren.
Over het algemeen ontdekten onderzoekers dat de gemiddelde snelheid van TSP die werd geserveerd vóór signaalhertiming 33,13% was, wat lager is dan die van 35,29% na signaalhertiming. Dit betekent dat meer bussen die om seinvoorrang vroegen, aan hun verzoeken werden voldaan, nadat de seinen opnieuw waren getimed. Met andere woorden, de strategieën voor snelheidsbeheer hielpen ook de betrouwbaarheid van de bus te verbeteren.
Bovendien werden de reistijd en de rijtijd van de bus verminderd na een hertiming van het sein. Al deze bevindingen geven aan dat de strategie voor snelheidsbeheersing die langs deze verbonden voertuigcorridor is geïmplementeerd, resulteert in een verbetering van de TSP en de busdienst.
Vertraging voor voetgangers schatten
Er zijn technologie-achtige signaalcontrollers die gegevens met een hoge resolutie kunnen opnemen, die voetgangersvertragingen kunnen registreren; maar niet elk kruispunt is uitgerust met deze technologie omdat het kostbaar is. Agentschappen zijn waar mogelijk hun infrastructuur aan het upgraden, maar er zijn nog steeds veel kruispunten waar men niet weet hoe lang de vertraging een voetganger kan zijn.
Het PSU-team, onder leiding van Kothuri, ontwikkelde een alternatieve methode voor het schatten van voetgangersvertraging door controllergegevens te gebruiken voor het schatten van multimodale signaalprestatiemetingen.
Traditioneel wordt de signaaltiming gekalibreerd om prioriteit te geven aan voertuigbewegingen, en lange vertragingen voor voetgangers kunnen niet-naleving vergroten, wat onnodige risico’s met zich meebrengt. Het doel van het team was dus om een manier te vinden om gegevens te gebruiken om in te schatten wat de voetgangersvertraging zou zijn op kruispunten die niet zijn uitgerust met de nieuwste infrastructuur. Onderzoekers namen gegevens van Ina Road, dezelfde onderzoekscorridor in Pima County, Arizona die werd gebruikt om strategieën voor snelheidsbeheer te evalueren, en gebruikten eindige mengselmodellering om voetgangersvertraging te modelleren. De resultaten toonden aan dat hun methode in staat was om met succes de vertragingsfluctuaties te modelleren met minder dan 10% gemiddelde absolute fout. Deze methode kan worden toegepast op kruispunten met vergelijkbare kenmerken als de testkruisingen. Dus steden en instanties die geen signaalcontrollers hebben om voetgangersvertraging op te vangen, kunnen deze eindige mengselmodelleringsmethode gebruiken om erachter te komen waar ze strategieën moeten toepassen om die vertraging te verminderen.
De toepassing van de voorgestelde methode zou in drie hoedanigheden gunstig kunnen zijn voor transportbureaus:
- het bieden van een betrouwbaardere, robuustere en nauwkeurigere benadering voor het schatten van voetgangersvertraging op gesignaleerde kruispunten waar geen sensoren beschikbaar zijn om voetgangersvertraging te verzamelen;
- een hulpmiddel voor het analyseren van het risico dat voetgangers het signaal overtreden;
- het kalibreren van een netwerkbreed model voor het schatten van voetgangersvertraging op alle kruispunten zonder de noodzaak om extra middelen te gebruiken
Resultaten van het onderzoek
Een effectieve strategie voor het verbeteren van de mobiliteit die nodig is om zowel gemotoriseerde als niet-gemotoriseerde vervoerswijzen te overwegen. De drie belangrijkste resultaten van dit project waren:
- Evalueer de impact van strategieën voor snelheidsbeheer langs conventionele slagaders met behulp van slimme sensorgegevens;
- Begrijp de rol van conventionele strategieën voor snelheidsbeheer bij het ondersteunen van verbonden slagaders;
- Onderzoek de mogelijkheid om op gebeurtenissen gebaseerde gegevens van de controller te gebruiken om multimodale signaalprestatiemetingen te schatten.
Verbeterde multimodale strategieën voor snelheidsbeheer bevorderen een veiligere gemeenschap die op zijn beurt meer mensen zal aanmoedigen om te lopen en te fietsen. Dit project richtte zich op datagestuurde multimodale snelheidsbeheerstrategieën voor traditionele corridors met behulp van verkeerssensoren, en voor toekomstige evaluatie van op geconnecteerde voertuigen gebaseerde strategieën. Het project versterkte ook de relaties tussen de drie universiteiten en hun lokale partners, waaronder Pima County en de Utah DOT.
“Dit project benadrukte de sterke samenwerking die we tussen de universiteiten hebben. Tijdens het proces probeerden we innovatieve oplossingen te vinden die onze universiteiten samenbrachten en ook lokale middelen samenbrachten”, zei Wu.
Yao-Jan Wu et al, Data-gedreven mobiliteitsstrategieën voor multimodaal transport, nitc.trec.pdx.edu/research/project/1298
Geleverd door Portland State University