Точное и надежное обнаружение транспортных средств с помощью радиолокационных датчиков способствует успешному развертыванию адаптивной системы в районе с высокой интенсивностью движения в Хьюстоне.
Проектная группа
Округ Монтгомери, штат Техас; Трафик четвертого измерения; и TwinCrest Technologies.
Объем проекта
Установить и эксплуатировать интеллектуальную систему управления светофорными объектами в районе центра города Вудленд к северу от Хьюстона, способную адаптироваться к непредсказуемым условиям движения в режиме реального времени.
Проблемы и задачи
Woodland Town Centre — это популярное место для шоппинга и проведения мероприятий, в котором проходят периоды как менее, так и более интенсивного движения, в зависимости от сезона, времени суток и того, проходят ли в этом месте мероприятия. В этом районе находится торговый центр Woodlands, который во время курортного сезона испытывает очень интенсивное движение; рядом находится павильон Синтия Вудс Митчелл, центр мероприятий на 16 500 мест, который создает интенсивный трафик во время концертов и выступлений. Другие события, генерирующие движение в этом районе, включают ежегодный конкурс Iron Man. Сотрудники дорожного движения округа Монтгомери с трудом могут предсказать характер движения в этом районе, что затрудняет базовую синхронизацию сигналов светофоров.
Решение
Округ Монтгомери в партнерстве с Райаном Лонгмиром из TwinCrest Technologies и Эриком Нельсоном (PE) из Fourth Dimension Traffic создал одноранговую адаптивную систему.
Группа инженеров воспользовались возможностями и преимуществами датчиков для сбора информации и разработали индивидуальные временные планы координации для каждого перекрестка, что позволило дорожным контроллерам общаться и взаимодействовать на основе объема трафика в режиме реального времени.
У инженеров нет универсального подхода, они изучают перекрестки и предлагают уникальные временные планы для каждого.
Преимущества
Результаты работы этой новой системы показывают сокращение времени в пути на 5-22%; сокращение средней задержки от 17 до 56 процентов; уменьшение задержки на 19-79%; снижение на 7–60 процентов средних остановок; и увеличение средней скорости вдоль главной дороги вокруг торгового центра на 5–50 процентов с аналогичными улучшениями на всех других согласованных перекрестках.
НЬЮ-БРАНСУИК И ОНТАРИО, КАНАДА В двух городах Канады заменили петлевые детекторы на многолучевые радарные детекторы для обнаружения транспортных средств и велосипедов на перекрестках.
Радиолокационные датчики помогают создавать эффективные системы управления дорожным движением, уменьшать заторы на дорогах и снижать расходы, предоставляя надежные данные по всем полосам движения. Проблемы и задачи Первая проблема - быстрый рост транспортных потоков, который приводит к проблемам переполненности. Вторая - добавление дополнительных полос движения на автомагистрали это очень дорогостоящий дорожно-строительный проект. Эти проблемы побуждают дорожных [...]
Надежное обнаружение как движущихся, так и остановленных транспортных средств на СТОП-линии — основа для построения умных перекрестков, залог эффективности систем управления дорожного движения и интеллектуальных транспортных систем.
Адаптивная система управления
Точное и надежное обнаружение транспортных средств с помощью радиолокационных датчиков способствует успешному развертыванию адаптивной системы в районе с высокой интенсивностью движения в Хьюстоне.
Округ Монтгомери, штат Техас; Трафик четвертого измерения; и TwinCrest Technologies.
Объем проекта
Установить и эксплуатировать интеллектуальную систему управления светофорными объектами в районе центра города Вудленд к северу от Хьюстона, способную адаптироваться к непредсказуемым условиям движения в режиме реального времени.
Проблемы и задачи
Woodland Town Centre — это популярное место для шоппинга и проведения мероприятий, в котором проходят периоды как менее, так и более интенсивного движения, в зависимости от сезона, времени суток и того, проходят ли в этом месте мероприятия. В этом районе находится торговый центр Woodlands, который во время курортного сезона испытывает очень интенсивное движение; рядом находится павильон Синтия Вудс Митчелл, центр мероприятий на 16 500 мест, который создает интенсивный трафик во время концертов и выступлений. Другие события, генерирующие движение в этом районе, включают ежегодный конкурс Iron Man. Сотрудники дорожного движения округа Монтгомери с трудом могут предсказать характер движения в этом районе, что затрудняет базовую синхронизацию сигналов светофоров.
Решение
Округ Монтгомери в партнерстве с Райаном Лонгмиром из TwinCrest Technologies и Эриком Нельсоном (PE) из Fourth Dimension Traffic создал одноранговую адаптивную систему.
В системе используется детекторы транспорта для перекрестков для обнаружения на СТОП-линии и радиолокационные датчики для предварительного обнаружения.
Группа инженеров воспользовались возможностями и преимуществами датчиков для сбора информации и разработали индивидуальные временные планы координации для каждого перекрестка, что позволило дорожным контроллерам общаться и взаимодействовать на основе объема трафика в режиме реального времени.
У инженеров нет универсального подхода, они изучают перекрестки и предлагают уникальные временные планы для каждого.
Преимущества
Related Posts
Адаптивная система управления для движения по автомагистралям
ТЕХАС, США Радиолокационные датчики высокой четкости помогают беспрепятственно двигаться по автомагистралям и главным дорогам Хьюстона.
Обнаружение велосипедистов
НЬЮ-БРАНСУИК И ОНТАРИО, КАНАДА В двух городах Канады заменили петлевые детекторы на многолучевые радарные детекторы для обнаружения транспортных средств и велосипедов на перекрестках.
Умные перекрестки
Для эффективной работы сети светофорных объектов необходимы точные данные о присутствии и объеме транспортных средств в реальном времени.
Управление распределением транспорта по полосам
Проблемы перекрестков
Надежное обнаружение как движущихся, так и остановленных транспортных средств на СТОП-линии — основа для построения умных перекрестков, залог эффективности систем управления дорожного движения и интеллектуальных транспортных систем.