Schlüsselwörter
(Englisch)
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Travel time estimation, urban network, delay estimation, ITS, route guidance, Advance traveler information
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Schlüsselwörter
(Französisch)
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Kurzbeschreibung
(Englisch)
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The proposed research provides a reliable and good estimate of movement specific (path specific) link travel time for signalized urban network, by the use of detectors at the downstream end of the road. The estimation of travel time on the signalized network significantly depends on the estimation of the delay experienced by the vehicles, which is to be obtained analytically by arrival and departure flows. The downstream detector with signal settings provides the information for departure flow. Arrival flow information is to be obtained from the upstream intersection detectors with appropriate turn movements. Different methodologies are to be developed based on the available data to estimate the appropriate arrival flow. The methodologies to be developed are to be verified and validated with real and simulated data. The proposed methodology should be easy to implement and computationally efficient to widely available downstream detector configurations at signalized arterial roads in Switzerland
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Kurzbeschreibung
(Französisch)
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La recherche proposée apportera une évaluation fiable du temps de parcours pour un réseau urbain équipé de feux de signalisation et en utilisant des détecteurs à l'extrémité de la section de route. L'évaluation du temps de parcours sur le réseau équipé de feux dépend de manière significative de l'évaluation du retard concédé par les véhicules, qui doit être obtenu analytiquement par les flux d'arrivée et de départ. Le détecteur aval fournit les informations du flux de départ. L'information du flux d'arrivée peut être obtenue à partir des détecteurs d'intersection amont en fonction des mouvements appropriés de bifurcation. Différentes méthodologies seront développées sur la base de données disponible pour estimer le flux d'arrivée. Les méthodologies à développer doivent être vérifiées et validées avec de données réelles et calculées (par simulation). Il devrait être facile de mettre en application la méthodologie proposée, et de manière efficace au niveau informatique, pour la plupart des configurations de détecteurs avals sur les routes équipées de feux en Suisse.
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Projektbeschreibung
(Französisch)
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Description du problème
Le temps de parcours sur un réseau urbain peut être décomposé selon les temps de parcours entre intersections. Le système de contrôle (feux de signalisation) provoque à l’intersection un retard qui contribue pour une part importante dans le temps de parcours. Le temps de parcours pour une section considérée peut être divisé en des périodes de parcours de flux libre (à partir d’un bout d’un lien considéré à celui du lien suivant) et des périodes de retard provoqués à l’intersection.
Le temps de parcours en flux libre est une caractéristique d’une section et se base sur l’observation générale, la limitation de vitesse et la météo. Il est supposé constant pour la section si l’on estime que le comportement des conducteurs est homogène. Le retard moyen par véhicule à l’intersection peut être obtenu si l’information de flux d’arrivée et de départ est connue. Idéalement nous aurions une information complète concernant la quantité de flux qui entre ou sort de la section. Dans une telle situation le retard est déterminé par la surface comprise entre la courbe d'arrivée et celle de départ à la ligne d'arrêt.
Il y a plusieurs façons d’obtenir cette information complète comme par exemple les détecteurs d’arrivées et de sortie de la section. Il est très coûteux de disposer de détecteurs sur chaque voie de chaque section pour l'estimation du temps de parcours sur quelques artériels surtout si l’on considère l’ensemble d’un réseau. Des détecteurs sur les artères sont généralement employés pour la commande de la signalisation et non pas pour l’évaluation des performances du réseau. Par conséquent, dans la pratique nous n’avons qu’une information incomplète du flux d’arrivée. Les détecteurs près de la ligne d’arrêt ne donnent pas la cadence des arrivées et la longueur des files d'attente à l'approche de l’intersection.
Le défi principal pour la configuration descendant de détecteur est de dériver l'information de flux d'arrivée du détecteur d’arrivée et d'estimer le retard des véhicules sur un temps donné. Des applications ITS telles que les systèmes de navigation d'itinéraire exigent l'information de temps de parcours pour chaque mouvement spécifique plutôt que le temps moyen de parcours sur le lien entier. L'information détaillée pour chaque mouvement augmente la complexité pour obtenir l'écoulement d'arrivée et de départ au lieu de l'écoulement total.
La recherche proposée fournit une estimation fiable du temps de parcours sur un lien en fonction du mouvement spécifique en utilisant des détecteurs à l'extrémité d’arrivée de la route. L’estimation du temps de parcours sur le réseau dépend de manière significative de l’estimation du retard des véhicules, ce qui est obtenu par analyse des flux d'arrivée et de départ. La méthodologie proposée est une approche macroscopique pour estimer la courbe d'arrivée et de départ en intégrant le détecteur de commande de la signalisation. Le détecteur d’arrivée après adaptation du signal fournit les informations pour le flux de départ et l'information du flux d'arrivée est obtenue à partir des détecteurs de départ en fonction des mouvements spécifiques. Différentes méthodologies seront développées sur des données disponibles pour estimer le flux d’arrivée. Elles seront vérifiées et validées avec des données réelles et simulées. La méthodologie proposée doit être facile à implémenter et adaptée aux configurations de détecteurs d’arrivées qui sont largement disponibles sur les routes en Suisse.
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Methoden
(Französisch)
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Le défi principal est d’estimer la courbe de flux d'arrivée pour le lien d'étude basé sur les détecteurs placés sur la ligne d'arrêt. Pour une meilleure compréhension, la méthodologie est illustrée de façon simplifiée à l'aide d'un exemple. Soit un lien d'étude représenté sur le Figure 1. Le bout ascendant du lien d'étude est relié par l'intersection amont à trois liens contribuant au flux d'arrivée sur le lien d'étude. A partir des flux au départ des détecteurs amonts de l’intersection (Q1, Q2 et Q2) et qui partagent le lien d'étude (α1Q1, a2Q2 et a3Q2), on construit le flux d'arrivée à l’extrémité du lien d'étude basé sur les paramètres de signal de l'intersection amont. Cette courbe est alors décalée à la ligne d'arrêt de l’intersection amont en fonction de la file d'attente au point de l'intersection. À partir de la courbe de départ à l'extrémité amont de la ligne d'arrêt, le retard peut être estimé analytiquement comme étant la surface comprise entre les courbes d'arrivée et de départ. Finalement, le retard par véhicule sera obtenu par le retard total divisé par le nombre de véhicules arrivés.
Figure 1 La représentation systématique du lien d'étude avec l'arrivée et le départ courbe
Un soin particulier doit être donné en développant les courbes d'arrivée et de départ dans la tranche de temps des paramètres réels du signal. En condition d’encombrement, des files d'attente ne sont peut-être pas traitées à la fin du cycle. Des véhicules non traités devraient également être considérés dans des calculs en temps réel.
Nous sommes intéressés aux retards spécifiques de chaque mouvement ce qui complique le problème. Dans ce cas on doit estimer les courbes d'arrivée et de départ basées sur la demande pour les différents mouvements. A partir du pourcentage de la demande donné pour différents liens (aL ,aT , aR sur la Figure 1) on divise la courbe d'arrivée dans les mêmes proportions; et la courbe de départ pour différents mouvements est alors dérivée des paramètres de signal. Ces derniers ont une influence significative en déterminant la courbe de départ ; par conséquent une attention particulière doit être donnée lors du développement de la courbe de départ.
Notons que la méthodologie proposée est une approche macroscopique pour estimer la courbe d'arrivée et de départ. Le flux est estimé pour chaque cycle basé sur les paramètres de signal et tous les calculs mentionnés ci-dessus sont exécutés pendant la durée de chaque cycle.
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Spezielle Geräte und Installationen
(Französisch)
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néant
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Stand der eigenen Forschung
(Französisch)
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Le LAVOC a mené des recherches sur les systèmes de navigations auto-alimentés [4] et sur les paramètres de sécurité évalués par microsimulation (Projet SECSIM, [1]). Des études ont été menées sur la modélisation de l’agglomération Lausannoise (Projet SIMLO, [2]) et les effets de la mise en service d’une troisième voie autoroutière entre Morge et Lausanne (Projet PAPABILES, [3]). Il travaille également sur l’interaction bruit trafic par modélisation [5][6].
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Projektziele
(Englisch)
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This project will focus on arterial travel time estimation with the objectives to:
· Develop a standard methodology to estimate short-term urban travel time based on detector data and taking into account of traffic signal control
· Estimate the travel time on principal routes and secondary arterial roads
· Validate the methodology with a real data on a first city
· Test the robustness of the methodology by testing the methodology on a microscopic simulation model and on a second city
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Projektziele
(Französisch)
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Ce projet s’intéresse à l’estimation des temps de parcours sur principales artères d’une ville et les différents objectifs sont les suivants :
§ Développer une méthodologie standard pour estimer le temps de parcours des principales artères basé sur des données de détecteurs et prenant en compte les carrefours avec feux de signalisation
§ Estimer le temps de parcours sur des routes principales et secondaires
§ Valider la méthodologie avec des données réelles d’une première ville Tester la robustesse de la méthodologie grâce à un simulateur microscopique de trafic sur une seconde ville
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Abstract
(Deutsch)
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Umsetzung und Anwendungen
(Deutsch)
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Umsetzung und Anwendungen
(Französisch)
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Dans les centres de contrôle du trafic en Suisse, les opérateurs changent régulièrement les phases de feux des intersections du réseau pour obtenir un fonctionnement optimal au niveau secondaire. Souvent, ces interventions manuelles sont basées sur une expérience de plusieurs années et une observation journalière du trafic. L’opérateur du centre de contrôle du trafic ne possède pas une image des performances du réseau car il n’existe pas d’outil permettant de l’aider dans cette tâche. Le temps de parcours est une bonne mesure de la performance d’un système de feux de la circulation d’une ville. Grâce à la méthodologie proposée, l’opérateur sera en mesure d’avoir une image précise du réseau pour évaluer les actions à exécuter mais aussi recevoir des données sur les améliorations possibles ainsi qu’un retour d’information sur les mesures qu’il vient de prendre. Les solutions proposées dans cette recherche pourront être appliquées à l’ensemble des villes suisses équipées.
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Publikationen / Ergebnisse
(Deutsch)
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Berichtsnummer
(Deutsch)
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1337
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Literatur
(Französisch)
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[1] Projet SECSIM, rapport OFROU No 2003/005
[2] Bert E., Dumont A.G., SIMLO: Simulation de l’aglomération de Lausanne. LAVOC, 2006
[3] Bierlaire M., Torday A., PAPABILES, projet autoroutier pilote Aubonne-Belmont pour une initiative lausannoise d'évaluation pa, EPFL-Lavoc: LAVOC, 2000
[4] Torday (2005), Elaboration d'un système de navigation auto-alimenté (SNA) et évaluation de ses performances. Thèse sciences EPFL, no 3147 (2005), Faculté de l'environnement naturel, architectural et construit ENAC, Section de génie civil, (Institut des infrastructures, des ressources et de l'environnement)
[5] Bhaskar, A., Chung, E., Dumont, A-G., Evolution of Traffic Management Measures on Road Traffic Noise. Publication officielle de l’Association Suisse des professionnels de la route et des transports. Strasses und verkehr, route et traffic 1-2/2006, pp 18-20
[6] Bhaskar, A., Chung, E., Kuwahara, M., Integration of Road Traffic Noise Simulator (ASJ) and Traffic Simulation (AVENUE) for Built-up Area. Proc. of 10th International Conference on Urban Transport and the Environment in the 21st century. Urban Transport X, Germany, 2004 pp 783-794
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