Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorРябушенко, О. В.uk
dc.contributor.authorСкляров, М. В.uk
dc.contributor.authorКашканов, В. А.uk
dc.contributor.authorRiabushenko, O.en
dc.contributor.authorSklyarov, M.en
dc.contributor.authorKashkanov, V.en
dc.date.accessioned2024-06-10T11:05:54Z
dc.date.available2024-06-10T11:05:54Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationРябушенко О. В. Дослідження показників якості організації дорожнього руху в умовах міста методом GPS-треків [Текст] / О. В. Рябушенко, М. В. Скляров, В. А. Кашканов // Вісник машинобудування та транспорту. – 2023. – № 1. – С. 129-137.uk
dc.identifier.issn2415-3486
dc.identifier.issn2413-4503
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42685
dc.description.abstractВибір раціональних критеріїв якості організації дорожнього руху у містах є актуальним завданням для вчених у галузі автомобільного транспорту, оскільки це безпосередньо впливає на ефективність діяльності у сфері забезпечення безпеки та комфортності руху автомобілів у міських умовах. Залежно від цілей аналізу, складності мережі, технічних можливостей якість організації дорожнього руху може оцінюватися за показниками економічної ефективності транспортного процесу, рівня аварійності, екологічної безпеки, соціальної привабливості тощо. Сучасний рівень розвитку геоінформаційних технологій дає змогу здійснювати постійний моніторинг швидкісного режиму руху транспортного засобу. Для отримання характеристик якості організації дорожнього руху були проведені експериментальні дослідження на ділянці вулично-дорожньої мережі міста Харкова, яка відповідає типовому маршруту руху особистого транспорту від віддаленого спального району до центральної частини міста. У результаті обробки даних GPS-треку були побудовані гістограма розподілу миттєвої швидкості та графіки руху автомобіля в координатах «час–відстань», «час–швидкість», відстань–швидкість», які дозволяють візуально оцінити режим руху упродовж всього маршруту та визначити потенційні «вузькі місця». Також були розраховані такі просторово-часові характеристики, як середня технічна швидкість, питомий час у русі, питомий час простою, а також енергетичні показники якості організації дорожнього руху: шум прискорення, градієнт швидкості, градієнт енергії. Після розділення експериментального маршруту на окремі кілометрові ділянки були проаналізовані зміни характеристик якості організації дорожнього руху у міру наближення до центру міста. На першій половині маршруту при русі магістральною вулицею спостерігалася нестабільність швидкісного режиму через зупинки та простої в зоні регульованих перехресть. Наявність тренду до зменшення середньої технічної швидкості при наближенні до центру міста пояснюється збільшенням завантаження ВДМ у межах центральної ділової частини міста та, як наслідок, появою додаткових затримок руху автомобіля. З наближенням до центру міста відбувалося збільшення питомого часу у русі при незначному зростанні питомого часу простоюю, також спостерігалося зростання градієнту швидкості при незначному зменшенні градієнту енергії.uk
dc.description.abstractThe choice of rational quality criteria for the organization of road traffic in cities is an urgent task for scientists in the field of road transport, as it directly affects the effectiveness of activities in the field of ensuring the safety and comfort of car traffic in urban conditions. Depending on the goals of the analysis, the complexity of the network, and technical capabilities, the quality of traffic management can be assessed by indicators of the economic efficiency of the transport process, the level of accidents, environmental safety, social attractiveness, etc. The modern level of development of geo-information technologies allows for constant monitoring of the vehicle's speed mode. To obtain characteristics of the quality of traffic organization, experimental studies were conducted on a section of the street-road network of the city of Kharkiv, which corresponds to a typical route of personal transport from a remote sleeping area to the central part of the city. As a result of data processing of the GPS track, a histogram of the distribution of instantaneous speed and graphs of the car’s movement in the coordinates “time-distance”, “time-speed”, distance-speed” were built, which allow you to visually assess the mode of movement along the entire route and determine potential "bottlenecks". Such spatio-temporal characteristics as average technical speed, specific time in motion, specific idle time, as well as energy indicators of the quality of traffic management were also calculated: acceleration noise, speed gradient, energy gradient. After dividing the experimental route into separate kilometer sections, changes in the characteristics of the quality of traffic organization as it approached the city center were analyzed. On the first half of the route, when moving along the main street, the instability of the speed regime was observed due to stops and idling in the zone of regulated intersections. The presence of a trend towards a decrease in the average technical speed when approaching the city center is explained by an increase in the loading of VDM within the central business part of the city and, as a result, the appearance of additional traffic delays. As we approached the city center, the specific time in motion increased with a slight increase in the specific idle time, and an increase in the speed gradient was also observed with a slight decrease in the energy gradient.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofВісник машинобудування та транспорту. № 1 : 129-137.uk
dc.relation.urihttps://vmt.vntu.edu.ua/index.php/vmt/article/view/321
dc.subjectорганізація дорожнього рухуuk
dc.subjectшвидкісний режимuk
dc.subjectсередня технічна швидкістьuk
dc.subjectграфік зміни швидкостіuk
dc.subjectGPS-трекиuk
dc.subjecttraffic managementen
dc.subjectspeed modeen
dc.subjectaverage technical speeden
dc.subjectspeed change scheduleen
dc.subjectGPS tracksen
dc.titleДослідження показників якості організації дорожнього руху в умовах міста методом GPS-треківuk
dc.title.alternativeThe research of quality indicators of traffic management in the city using the method of GPS-tracksen
dc.typeArticle
dc.identifier.udc656.1.5
dc.relation.referencesFarias C. A., do Nascimento E. S. and Gouvea R. S. The relationship between population growth and car dependence in Brazilian cities. Journal of Transport Geography. 2019. no. 74. Р. 149–158. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2018.11.021.en
dc.relation.referencesHondula D. M., Penney K. and Devitt D. A. The Complex Relationships Between Acculturation and Transportation Behaviors of Mexican Immigrants in the United States. Journal of Immigrant and Minority Health. 2018. no. 20(2). Р. 408-416. DOI: 10.1007/s10903-017-0727-1.en
dc.relation.referencesJin J., Lu J. W. A Spatial Durbin Panel Analysis of Urbanization, Population Density, and Residential CO2 Emissions in China. Sustainability. 2016. no. 8(3). Р. 231–239. DOI: 10.3390/su8030231.en
dc.relation.referencesFayez Alanazi. A Systematic Literature Review of Autonomous and Connected Vehicles in Traffic Management. Applied Sciences. 2023. no.13(3). DOI: 10.3390/app13031789.en
dc.relation.referencesXiaoqiang Ren, Ronghui Liu, Chien-Hua Wu. A review of the criteria for evaluating traffic signal control systems. Transportation Research, Part C: Emerging Technologies. 2018. с 10.1016/j.trc.2018.02.004.en
dc.relation.referencesKapitanov V., Silyanov V., Monina O., Chubukov A. Methods for traffic management efficiency improvement in cities. Transportation Research Procedia 36. 2018. P. 252–259. DOI: 10.1016/j.trpro.2018.12.077.en
dc.relation.referencesDesigning, developing, and facilitating smart cities: urban design to IoT solutions / Angelakis V. et al. Switzerland: Springer, 2017, 240 p.en
dc.relation.referencesAn Intelligent Traffic Surveillance System Using Integrated Wireless Sensor Network and Improved Phase Timing Optimization / Quadri Noorulhasan et al. Naveed Sensors (Basel). 2022. 22(9): 3333. DOI: 10.3390/s22093333.en
dc.relation.referencesCriteria for evaluating dynamic traffic management strategies: A stakeholder-driven approach / Andries F. Hofman et al. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2016. DOI: 10.1016/j.trc.2016.02.008.en
dc.relation.referencesErfan Fouladfar, Mohammad-Reza Khayyambashi, Josep Sole-Pareta. Using cloud computing to improve urban traffic management and optimization system. International Journal of Advanced Research in Engineering and Technology (IJARET). 2021. Volume 12. Issue 4. Р. 302–313. DOI: 10.34218/IJARET.12.4.2021.032.en
dc.relation.referencesDinesh Mohan, Shrikant I. Bangdiwala, Andres Villaveces. Urban street structure and traffic safety. Journal of Safety Research. 2017 Volume 62. Р. 63–71. DOI: 10.1016/j.jsr.2017.06.003/en
dc.relation.referencesSarbaz Othman, Robert Thomson. Influence of road characteristics on traffic safety. Chalmers University of Technology, Department of Applied Mechanics, Sweden. 2000. Paper Number 07–0064. URL: https://www.academia.edu/11108142/INFLUENCE_OF_ROAD_CHARACTERISTICS_ON_TRAFFIC_SAFETYen
dc.relation.referencesSandro Colagrande. A methodology for the characterization of urban road safety through accident data analysis. Transportation Research Procedia. 2022. no. 60. Р. 504–511. DOI: 10.1016/j.trpro.2021.12.061en
dc.relation.referencesSarah Penny. Level of Service: Defining Scores for Different Transportation Facilities. Blog – ITS Systems – Vehicle detection, Traffic Management, 2021.en
dc.relation.referencesSolodkiy A. I, Chernikh N. V. Improving the level of traffic service on the road network of cities. IOP Conference Series Materials Science and Engineering. 2020. no. 786(1):012044. DOI:10.1088/1757-899X/786/1/012044.en
dc.relation.referencesMacroscopic approach to urban traffic network performance assessment / Gauthier J et al. Transportation Research Procedia 2017. Vol. 25. Р. 3151–3167, 2017. DOI: 10.1016/j.trpro.2017.05.423.en
dc.relation.referencesShuming Sun, Juan Chen, Jian Sun. Traffic congestion prediction based on GPS trajectory data. International Journal of Distributed. 2019. Vol. 15(5). DOI: 10.1177/1550147719847440.en
dc.relation.referencesEleonora D'Andrea, Francesco Marcelloni. Detection of traffic congestion and incidents from GPS trace analysis. Expert Systems with Applications. 2017. Volume 73. Р. 43–56. DOI: 10.1016/j.eswa.2016.12.018en
dc.relation.referencesXie Y., He S., Wang D., & Ma Y. Evaluation of the quality of urban road network using GPS data. Journal of Advanced Transportation, 2020. DOI: 10.1155/2020/4285694en
dc.relation.referencesDrew D. A. Braun M., Coleman C. S. Traffic Flow Theory. Differential Equation Models. Modules in Applied Mathematics. Springer, New York, 1983. DOI: 10.1007/978-1-4612-5427-0_14.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/2413-4503-2023-17-1-129-137


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію