In this paper, we propose a fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model so as to model the nonlinear characteristics of controlling the traffic light. It use a degree of the traffic congestion of the preceding roads as an input so that it can cope with traffic congestion appropriately, which causes the loss of fuel and our discomfort. First, in order to construct fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model, we model the control process of the traffic light by using Mamdani`s fuzzy model, which has the uniform membership functions of the same size and shape. Second, we make Mamdani`s fuzzy model with the non-uniform membership functions so that it can exactly reflect the knowledge of experts and operators. Last, we construct the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model by learning from the input/output data, which is retrieved from Mamdani`s fuzzy model with the non-uniform membership functions. We compared and analyzed the fixed traffic light controller, the fuzzy traffic controller of Mamdani`s fuzzy model and the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model by using the delay time and the proportion of the entered vehicles to the occurred vehicles. As a result of comparison, the fuzzy traffic controller of Sugeno`s fuzzy model showed the best performance.
With the increasing number of vehicles in use in our daily life and the rise of traffic congestion problems, many methods and models have been developed for real time optimisation of traffic lights. Nevertheless, most methods which consider real time physical queue sizes of vehicles waiting for green lights overestimate the optimal cycle length for such real traffic control. This paper deals with the development of a generic hybrid model describing both physical traffic flows and control of signalised intersections. The firing times assigned to the transitions of the control part are considered dynamic and are calculated by a simplified optimisation method. This method is based on splitting green times proportionally to the predicted queue sizes through input links for each new cycle time. The proposed model can be easily translated into a control code for implementation in a real time control system.
Nonrecurring congestions are generally caused by random or less predictable events, such as accidents, spilled loads stalled or broken-down vehicles that, temporarily reduce the capacity of the freeway. The purpose of this paper is to present the effect of incidents on the traffic congestion on the urban freeway by simulation method. The simulation scenario is composed of two level traffic conditions, two level incident severities, and eight level incident durations. After incident, the recovering duration to the normal traffic flow, increased by linear of incident duration. Total vehicles travel time increased and average travel speed decreased by squares curve of incident duration. Considering incident impacts, incident management system is evaluated the major function of the urban freeway traffic management system. Also, necessary the related research to detect, verify, and develop effective response strategies for traffic incidents.
As the traffic congestion and parking problems in urban areas are increased the tall and narrow commuter vehicles have interested as a means to increase the utilization of existing freewa- ys and parking facilities. However, in hard cornering those vehicles could reduce stability against overturning compared to conventional vehicles. This tendency can be mitigated by tilting the body toward the inside of the turn. In this paper those tilting vehicles are considered in which at speed at least, the tilt angle is controlled by steering the front wheels. In other word, if the driver turns the steering wheel the tilt controller automatically steers the road wheel to tilt the body inside of the turn. Also, the dynamic tilting vehicle model with tire slip angles is constructed by adding the roll degree of freedom. Finally, through computer simulation the behaviors of the tilting vehicles are investigated.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권4호
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pp.269-276
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2013
Information and communication technology (ICT) is a promising solution for mitigating road traffic congestion. ICT allows road users and vehicles to be managed based on real-time road status information. In Tanzania, traffic congestion causes losses of TZS 655 billion per year. The main objective of this study was to develop an optimal approach for integrating real-time road information (RRI) to mitigate traffic congestion. Our research survey focused on three cities that are highly affected by traffic congestion, i.e., Arusha, Mwanza, and Dar es Salaam. The results showed that ICT is not yet utilized fully to solve road traffic congestion. Thus, we established a possible approach for Tanzania based on an analysis of road traffic data provided by organizations responsible for road traffic management and road users. Furthermore, we evaluated the available road information management techniques to test their suitability for use in Tanzania. Using the floating car data technique, fuzzy logic was implemented for real-time traffic level detection and decision making. Based on this solution, we propose a RRI system architecture, which considers the effective utilization of readily available communication technology in Tanzania.
Bridge behavior under passing traffic loads has been studied for the past 50 years. This paper presents how to model congestion on bridges and how the maximum dynamic stress of bridges change during the passing of moving vehicles. Most current research is based on mid-span dynamic effects due to traffic load and most bridge codes define a factor called the dynamic load allowance (DLA), which is applied to the maximum static moment under static loading. This paper presents an algorithm to solve the governing equation of the bridge as well as the equations of motions of two real European trucks with different speeds, simultaneously. It will be shown, considering congestion in eight case studies, the maximum dynamic stress and how far from the mid-span it occurs during the passing of one or two trucks with different speeds. The congestion effect on the maximum dynamic stress of bridges can make a significant difference in the magnitude. By finite difference method, it will be shown that where vehicle speeds are considerably higher, for example in the case of railway bridges which have more than one railway line or in the case of multiple lane highway bridges where congestion is probable, current designing codes may predict dynamic stresses lower than actual stresses; therefore, the consequences of a full length analysis must be used to design safe bridges.
본 논문에서는 실시간으로 변하는 차량에 따라 퍼지 제어 기법을 이용하여 교통 신호를 효율적으로 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로 각 차선에 대해 구간을 나누어서 각 구간의 차량의 수와 점유 시간에 대한 소속 함수를 설계한다. 설계된 소속 함수에서 소속도를 구한 후 퍼지 제어 규칙을 적용하여 Max-Min 방법으로 추론한다. 그리고 비퍼지화를 수행한 후에 우선순위를 정한다. 우선순위가 같을 경우에는 점유시간과 차량 수의 비율의 합, 각 구간에 대한 표준편차를 이용하여 우선순위를 정한다. 가장 높은 우선순위를 가지는 현시에 대해 진행 신호를 부여하고 나머지는 대기한다. 진행 신호의 시간은 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 진행 신호를 부여받은 현시의 차량의 수를 이용하여 계산한다. 본 논문에서 제안된 퍼지 신호 제어 기법과 정적인 신호 제어 기법에 대해 시뮬레이션을 통해 실험한 결과, 차량 혼잡도와 상관없이 제안된 차량 신호 제어 기법이 동일한 시간에 더 많은 차량이 원활하게 소통되는 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권1호
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pp.216-238
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2023
In intelligent transportation systems, traffic management is an important task. The accurate forecasting of traffic characteristics like flow, congestion, and density is still active research because of the non-linear nature and uncertainty of the spatiotemporal data. Inclement weather, such as rain and snow, and other special events such as holidays, accidents, and road closures have a significant impact on driving and the average speed of vehicles on the road, which lowers traffic capacity and causes congestion in a widespread manner. This work designs a model for multivariate short-term traffic congestion prediction using SLSTM_AE-BiLSTM. The proposed design consists of a Bidirectional Long Short Term Memory(BiLSTM) network to predict traffic flow value and a Convolutional Neural network (CNN) model for detecting the congestion status. This model uses spatial static temporal dynamic data. The stacked Long Short Term Memory Autoencoder (SLSTM AE) is used to encode the weather features into a reduced and more informative feature space. BiLSTM model is used to capture the features from the past and present traffic data simultaneously and also to identify the long-term dependencies. It uses the traffic data and encoded weather data to perform the traffic flow prediction. The CNN model is used to predict the recurring congestion status based on the predicted traffic flow value at a particular urban traffic network. In this work, a publicly available Caltrans PEMS dataset with traffic parameters is used. The proposed model generates the congestion prediction with an accuracy rate of 92.74% which is slightly better when compared with other deep learning models for congestion prediction.
본 연구는 대규모 행사 이후 발생하는 교통정체 문제를 계룡대 장교 합동임관식 행사를 중심으로 다루었으며, 문헌조사와 Arena를 활용한 분석을 통해 교통정체를 해소할 수 있는 개선방안을 제시하였다. 연구대상 행사는 매년 7,400여 대의 차량이 한정된 주차장과 도로로 유입되고, 행사 후에 동시 집중적으로 출차함에 따라 극심한 정체현상이 발생되고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 주차장을 가용한 범위에서 분산 운용하고, 집중되는 차량 진출방향과 노선을 분산시키는 대안을 제시하였다. 그 결과 교통정체 시간이 150분에서 64분으로 86분 단축되었으며, 2017년 행사에 준용하여 교통정체 해소에 기여하였다.
In Vehicle Information and Communication System (VICS), which is an active field of Intelligent Transport System (ITS), information of traffic congestion is sent to each vehicle at real time. However, a centralized navigation system is not realistic to guide millions of vehicles in a megalopolis. Autonomous distributed systems should be more flexible and scalable, and also have a chance to focus on each vehicle´s demand. This paper proposes a sub-optimal route planning mechanism of vehicles in urban areas using the non-network type immune system. Simulation is carried out using a cellular automaton model. This system announces a sub-optimal route to drivers in real time using VICS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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