PURPOSES : The fundamental diagram provides basic information necessary in the analysis of traffic flow and highway operation. When traffic flow is congested, the density-flow points in the fundamental diagram are widely scattered and move in a stochastic manner. This paper investigates the pattern of density-flow point transitions and identifies car-following behaviors underlying the density-flow transitions. METHODS : From a microscopic analysis of 722 fundamental diagrams of NGSIM data, a total of 20 transition patterns of fundamental diagrams are identified. Prominent features of the transition patterns are explained by the behavior of the leader and follower. RESULTS : It is found out that the average speed and the speed difference between the leader and the follower critically determine the density-flow transition pattern. The density-flow path is very sensitive to the values of vehicle speed and spacing especially at low speed and high density such that most fluctuations in the fundamental diagram in the congested regime is due to the noise of speed and spacing variations. CONCLUSIONS : The result of this study suggests that the average speed, the speed difference between the leader and the follower, and the random variations of speed and spacing are dominant factors that explain the transition patterns of a fundamental diagram.
The dwell time and the passenger flow time are surveyed on the definition, affecting factors, several conclusions, and the forecasting models based on the regression. Also, the results of the field survey and analysis are presented for the congested subway stations in Seoul. It is claimed that the comprehensive research should be fulfilled on the passenger flow for the Korean case itself, since the results are quite different from the results from [1], Moreover, the result is a important factor for the economic assessment of construction or renewal of the rail line.
This paper presents an algorithm for reducing congestion cost using decoupled optimal power flow. The main idea of this algorithm is to reduce the reactive power flows on the congested lines in reactive power optimization. New objective function for reducing congestion cost is proposed in the reactive formulation by introducing the shadow prices for congested lines. The proposed algorithm is tested for IEEE 14-bus sample system, and the results are presented and discussed.
The capacity concept presented in the Highway Capacity Manual is for steady-state traffic flow assuming that there is no restriction in downstream flowing, which is traditionally used for planning, design, and operational analyses. In the congested traffic condition, the control objective should be to keep the congested regime from growing and to recover the normal traffic condition as soon as possible. In this control case, it is important to predict the spatial-temporal pattern of congestion evolution or dissipation and to estimate the throughput reduction according to the spatial-temporal pattern. In this context, the new concept of dynamic capacity for managing congested traffic is developed in terms of spatial-temporal evolution of downstream traffic congestion and in view of the 'input' concept assuming that flow is restricted by downstream condition rather than the 'output' concept assuming that there is no restriction in downstream flowing (e.g. the mean queue discharge flow rate). This new capacity is defined as the Maximum Sustainable Throughput that is determined based on the spatial-temporal evolution pattern of downstream congestion. And the spatial-temporal evolution pattern is estimated using the Newell's simplified q-k model.
PURPOSES: Used in transportation planning and traffic engineering, almost traffic simulation tools have input variable values optimized by overseas traffic flow attribution because they are almost developed in overseas country. Thus, model calibration appropriated for internal traffic flow attribution is needed to improve reliability of simulation method. METHODS : In this study, the traffic flow model calibration is based on expressways. For model calibration, it needs to define each expressway link according to attribution, thus it is classified by design speed, geometric conditions and number of lanes. And modified greenshield model is used as traffic flow model. RESULTS : The result of the traffic model calibration indicates that internal congested density is lower than overseas. And the result of analysis according to the link attribution indicates that the more design speed and number of lanes increase, the lower the minimum speed, the higher the congested density. CONCLUSIONS: In the traffic simulation tool developed in overseas, the traffic flow is different as design speed and number of lanes, but road segment don't affect traffic flow. Therefore, these results need to apply reasonably to internal traffic simulation method.
Purpose: A reliable indicator of congested traffic speed is essential in providing the information of traffic flow states about motorway sections. The aim of this study is to propose an adaptive indicator of congested speed which is employed for deciding the traffic flow states for individual motorway sections using disaggregated section-based speed data. Method: Typically, the state of traffic flow is categorized into the three: uncongested, mixed, congested states. A method, presented in this study, was developed for identifying boundary speed values of road sections through categorizing the three traffic flow states with individual vehicular speed values. The boundary speed state of each road segment is determined using the speed distributions of mixed and congested traffic states. Result: Analysis results revealed that boundary speed values between mixed and congested states for road sections were similar to those of US and EU criteria (i.e., 48.28~66.0 kph). This indicates that boundary speed values could be different according to road sections. Conclusion: It is expected that the method and indicator, proposed in this study, could be efficaciously used for providing ad-hoc real-time traffic states and computing traffic congestion costs for motorway sections in the era of big data.
Kim, Sang-Gu;Kim, Young-Ho;Kim, Tae-Wan;Son, Young-Tae
Journal of Korean Society of Transportation
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v.22
no.5
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pp.99-109
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2004
Most traffic congestion on a freeway occurs in the merge area, where conflicts between mainline traffic and on-ramp traffic are frequently generated. So far, research on the merge area has mainly dealt with free flow traffic and research on the congested traffic at the merge area is rare. This study investigates the relationships between mainline traffic and on-ramp traffic at three different segments of the merge area. For this purpose, new indicators based on such traffic variables as flow, speed, and density are used. The results show that a negative relationship exists between mainline and on-ramp flow. It is also found that the speed and the density of the right two lanes in the mainline traffic are significantly affected by the on-ramp flow. Based on the correlation analysis of the indicators, it is confirmed that the ramp influence area is the right two lanes of the freeway mainline. The revealed relationships between mainline and on-ramp traffic may help to analyze the capacity of the downstream freeway segment of the merging area in congested traffic. The findings of this studyalso provide a basis to develop a model that estimates the merge traffic volume in congested traffic, which is neither theoretically nor empirically sound in most other traffic flow models developed so far.
Kim, Changhee;Chae, Heungseok;Yoon, Youngmin;Yi, Kyongsu
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.14
no.2
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pp.14-19
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2022
This paper presents motion planning algorithm that yields to intervening side lane vehicles in a congested traffic flow based on vehicle to vehicle (V2V) communication. Autonomous driving in dense traffic situation requires advanced driving performance in terms of vehicle interaction and risk mitigation. One of the most important functions necessary for congested traffic autonomous driving is to predict the lane change intention of the side lane target vehicle. However, implementing this function by using only environmental sensors has limitations. In this study, V2V communication is used to overcome the limitations and determine the intention of cut-in vehicles. Lane change intention of the intervening side lane vehicle is inferred by its longitudinal speed, steering angle, and turn signal light information received by the on-board-unit (OBU). Once the yield decision is made, the subject vehicle decelerates to generate sufficient clearance for the target vehicle to enter. Validation of the algorithm was conducted with actual autonomous test vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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