Abstract
The object of the article is the adjustment of car-following mathematical models according to collected traffic data. Here the problem of ineffectively burdened road section is solved by adjusting the speed of vehicles in order to reduce the distance between the cars to a safe distance. The paper analyzes the car-following models to measure the interaction between vehicles in the same lane. Experimental data processed in Matlab and traffic distribution histograms are created using the most appropriate distribution curve. Distribution curve is used to compile congestion scenario of road section. Applicable model uses fundamental diagrams, which are created from the kind of traffic flow measurements. The mathematical model allows to choose the optimal vehicle speed while maintaining safe distance between vehicles, and to make recommendations to improve the traffic as the process. Straipsnio tyrimo objektas yra sukauptų automobilių srauto duomenų pritaikymas sekimo paskui lyderį matematiniuose modeliuose. Čia sprendžiama neefektyviai apkrautos kelio atkarpos problema. Siekiama sumažinti atstumą tarp automobilių iki saugaus atstumo, koreguojant automobilių greitį. Straipsnyje nagrinėjami sekimo paskui lyderį modeliai, pagal kuriuos įvertinama sąveika tarp toje pačioje eismo juostoje esančių transporto priemonių. Eksperimentiniai duomenys apdorojami taikant Matlab, sudaromos transporto srauto pasiskirstymo histogramos bei parenkama tinkamiausia skirstinio kreivė. Eksperimentinė skirstinio kreivė naudojama sudarant kelio atkarpos apkrovimo scenarijų – nustatoma modeliuojamos kelio atkarpos intensyvumo ir atstumų tarp transporto priemonių priklausomybė nuo laiko. Taikomame modelyje naudojamos fundamentalios diagramos, sudaromos pagal natūrinius eismo srauto matavimus. Matematinis modelis leidžia parinkti optimalų transporto priemonės greitį išlaikant saugų atstumą tarp transporto priemonių, taip pat juo remiantis galima teikti rekomendacijas, kaip gerinti automobilių eismą.
Highlights
The object of the article is the adjustment of car-following mathematical models according to collected traffic data
Here the problem of ineffectively burdened road section is solved by adjusting the speed of vehicles in order to reduce the distance
The paper analyzes the car-following models to measure the interaction between vehicles in the same lane
Summary
Sekimo paskui lyderį modeliai gali padėti geriau organizuoti realius eismo srautus, efektyviau išnaudojant kelio plotą, sumažinant atstumus tarp automobilių iki saugaus atstumo, dėl to padidėtų eismo intensyvumas ir sumažėtų eismo spūsčių. Kad automobilio n (1 pav.) greitis priklauso nuo trijų apribojimų (2). Kai automobilio n greitis neviršija vairuotojo norimo greičio Vn. Antrasis, kai transporto priemonė greitai įsibėgėja iki norimo greičio, o tada pagreitis sumažinamas beveik iki nulio. Kad sekėjo transporto priemonės greitis bus koreguojamas, kad būtų išlaikytas saugus atstumas nuo lyderio automobilio. Tarpas tarp automobilių s(t) iš schemos (1 pav.) apskaičiuojamas pagal formulę:. Kur: xn (t ) – automobilio n priekio padėtis laiko momentu t, m; xn−1 (t ) – automobilio n −1 priekio padėtis laiko momentu t, m; ln−1 – fizinis transporto priemonės n −1 ilgis. Atsižvelgiant į minėtus apribojimus, automobilio n greitis laiko momentu t + τ gali būti apskaičiuojamas pagal formulę (2): un Pagal Gipps modelį visada parenkamas mažesnis automobilio greitis iš lygtyje (2) gaunamų dviejų alternatyvių greičių. Taigi automobilio n greitis negali viršyti norimo maksimalaus greičio arba negali viršyti lyderio automobilio n −1 greičio (Ciuffo et al 2012)
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
