트래픽 시뮬레이션

Traffic simulation

교통 시뮬레이션 또는 교통 시스템의 시뮬레이션은 교통 [1]시스템의 계획, 설계 및 운영에 도움이 되는 컴퓨터 소프트웨어의 적용을 통한 교통 시스템(예: 고속도로 교차로, 동맥 경로, 순환 도로, 도심 그리드 시스템 등)의 수학적 모델링이다.교통 시스템의 시뮬레이션은 40여 [when?]년 전에 시작되었으며, 오늘날 교통 공학 및 교통 계획에서 중요한 분야입니다.다양한 국가 및 지역 교통 기관, 학술 기관 및 컨설팅 회사가 시뮬레이션을 사용하여 교통 네트워크 관리를 지원합니다.

교통 시뮬레이션은 분석 또는 수치 처리에 너무 복잡한 모델을 연구할 수 있고, 실험 연구에 사용될 수 있으며, 분석 또는 수치 처리에서 손실될 수 있는 세부 관계를 연구할 수 있으며, 현재 및 미래 시나리오의 매력적인 시각적 데모를 생성할 수 있기 때문에 중요하다.

시뮬레이션을 이해하기 위해서는 시스템 상태의 개념을 이해하는 것이 중요합니다.시스템 상태는 시간이 [3]지남에 따라 시스템의 진화를 설명하는 충분한 정보를 포함하는 일련의 변수입니다.시스템 상태는 이산 또는 연속 중 하나입니다.트래픽 시뮬레이션 모델은 이산적이고 연속적인 시간, 상태 및 [4]공간에 따라 분류됩니다.

Traffic simulation types
트래픽 시뮬레이션 유형

이론.

트래픽 모델

주요 기사: 트래픽 모델

운송 시뮬레이션 방법은 확률과 통계, 미분 방정식 및 수치 방법을 포함한 여러 가지 이론을 채택할 수 있다.

  • 몬테카를로법

최초의 이산 사건 시뮬레이션 모델 중 하나는 몬테 카를로 시뮬레이션으로,[5] 교통 조건을 합성하기 위해 일련의 난수가 사용됩니다.

  • 셀룰러 오토마타 모델

결정론적 규칙에서 무작위성을 생성하는 셀 오토마타 모델이 그 뒤를 이었다.

  • 개별 이벤트 및 연속 시간 시뮬레이션

보다 최근의 방법에서는 이산 이벤트 시뮬레이션 또는 연속 시간 시뮬레이션을 사용합니다.이산 사건 시뮬레이션 모델은 확률적(랜덤 구성 요소 포함)과 동적(시간이 변수) 모두이다.예를 들어 단일 서버 큐는 개별 이벤트 시뮬레이션을 사용하여 매우 적절하게 모델링할 수 있습니다.서버는 보통 단일 위치에 있고, 개별(예를 들어 신호등)에 있습니다.반면, 연속 시간 시뮬레이션은 모델이 시간 간격 내에 입력, 상태 및 출력 궤적을 가져야 하는 이산 이벤트 시뮬레이션의 단점을 해결할 수 있다.이 방법에서는 미분 방정식, 특히 수치 적분 [6]방법을 사용해야 합니다.이 방정식들은 오일러의 방법과 같은 간단한 방법에서부터 Heun의 방법이나 Runge-Kutta와 [7]같은 고차 Taylor의 급수 방법까지 다양하다.

  • 후속 모델

자동차 추종 모델이라고 알려진 미시적 연속 시간 모델의 클래스도 미분 방정식에 기초합니다.중요한 모형에는 파이프, 지능형 드라이버 모형 및 Gipps 모형 등이 있습니다.전체 교통 시스템에 미치는 영향을 확인하기 위해 각 개별 차량("마이크로스코픽")의 동작을 모델링합니다.차량 추종 모델을 사용한 수치적 방법(Gipps with Heun's 등)을 사용하면 시스템 지연 및 병목 현상 식별과 같은 교통 상황에 대한 중요한 정보를 생성할 수 있습니다.

시스템 계획

위에서 설명한 방법은 일반적으로 기존 시스템의 동작을 모델링하기 위해 사용되며, 많은 경우 특정 조건(레이아웃의 변경, 차선 폐쇄, 트래픽흐름의 다른 수준 등)의 특정 영역에 초점을 맞추고 있습니다.교통계획과 예측은 광범위한 지리적 영역에 걸친 교통수요를 보다 폭넓게 이해하고 네트워크의 다양한 링크(섹션)에서 미래의 교통수준을 예측하기 위해 사용될 수 있으며, 다양한 성장 시나리오를 통합하고 피드백 루프를 통해 교통혼잡의 영향을 트립 분산에 통합할 수 있다.

운송 공학 분야에서의 응용

교통 시뮬레이션 모델은 미시적, 거시적, 때로는 메조스코픽 관점에서 유용합니다.시뮬레이션은 운송 계획과 운송 설계 및 운영 모두에 적용할 수 있다.교통 계획에서 시뮬레이션 모델은 교통 인프라의 성능에 대한 지역 도시 개발 패턴의 영향을 평가한다.지역 계획 기관은 이러한 모델을 사용하여 대기질 등 지역의 what-if 시나리오를 평가하여 보다 지속 가능한 여행을 유도하는 토지 이용 정책을 개발합니다.한편, 교통 시스템 운영 및 설계의 모델링은 고속도로 복도나 협지점과 같은 소규모에 초점을 맞추고 있다.차선 유형, 신호 타이밍 및 기타 교통 관련 질문을 조사하여 로컬 시스템의 효과와 [8]효율성을 개선합니다.특정 시뮬레이션 모델은 운영 또는 시스템 계획 중 하나를 모델링하는 데 특화되어 있지만, 특정 모델은 어느 정도 두 가지 모두를 모델링할 수 있습니다.

계획이든 시스템 운영이든 시뮬레이션은 다양한 운송 모드에 사용할 수 있습니다.

도로 및 지상 교통

루이스 버거 그룹의 모델링을 바탕으로 국립 9·11기념관 및 박물관 현장의 보행자 통행 시뮬레이션 결과를 표시한 지도

승객 및 화물 이동을 위한 지상 교통은 아마도 시뮬레이션이 가장 널리 사용되는 영역일 것이다.시뮬레이션은 복도 수준 또는 보다 복잡한 도로 그리드 네트워크 수준에서 실행되어 지연, 오염 및 정체 등의 계획, 설계 및 운영을 분석할 수 있습니다.지상 교통 모델에는 차량, 트럭, 버스, 자전거 및 보행자를 포함한 모든 도로 주행 모드가 포함될 수 있습니다.전통적인 도로 교통 모델에서는 일반적으로 특정 그룹의 모든 차량이 동일한 행동 규칙을 준수할 때 총체적 교통 표현이 사용된다. 마이크로 시뮬레이션에서는 운전자의 행동과 네트워크 성능이 포함되어 완전한 교통 문제(예: 지능형 교통 시스템, 충격파)를 [9]조사할 수 있다.

철도 수송

철도는 화물과 승객 모두에게 중요한 여행 수단이다.화물 운송을 위한 철도 모델링은 운영 효율성을 결정하고 계획 [10]결정을 합리화하기 위해 중요합니다.화물 시뮬레이션에는 전용 트럭 차선, 상품 흐름, 복도와 시스템 용량, 교통 할당/네트워크 흐름, 여행 [11]수요 예측과 관련된 화물 계획과 같은 측면이 포함될 수 있습니다.

해상 및 항공 운송

해상 운송과 항공 운송은 경제에 중요한 두 가지 분야를 제시한다.해상 시뮬레이션에는 주로 컨테이너 터미널 모델링이 포함됩니다. 컨테이너 터미널 모델링은 시스템 효율성을 개선하기 위해 컨테이너 처리의 로지스틱을 처리합니다.항공 운송 시뮬레이션은 주로 공항 터미널 운영(화물 처리, 보안 검문소) 및 활주로 운영 모델링을 포함한다.

다른.

실제로는 모드가 통합되어 각 개별 모드가 간과할 수 있는 복잡성이 더 커지기 때문에 개별 모드를 시뮬레이션하는 것 외에 멀티모듈 네트워크를 시뮬레이션하는 것이 더 중요한 경우가 많습니다.또한 모듈 간 네트워크 시뮬레이션은 특정 네트워크의 영향을 포괄적인 관점에서 더 잘 이해하고 그 영향을 더 정확하게 표현하여 중요한 정책적 의미를 실현할 수 있습니다.인터모달 시뮬레이터의 예로는 Azalient가 개발한 Cutmer를 들 수 있습니다. 시뮬레이션 중에 에이전트에 의한 동적 경로와 모드 선택을 모두 도입합니다.이러한 유형의 모델링은 기존의 마이크로 시뮬레이션보다 수요와 이동 경로를 세밀하게 고려하기 때문에 나노 시뮬레이션이라고 불립니다.

교통 시뮬레이션은 또한 도로망을 포함하는 대규모 도시 지역이 시뮬레이션되는 도시 환경 시뮬레이션과 통합되어 토지 이용과 도시 환경에 대한 교통 네트워크의 다른 계획적 영향을 더 잘 이해할 수 있다.

소프트웨어 프로그램

시뮬레이션[12] 소프트웨어는 다양한 방법으로 향상되고 있습니다.수학, 엔지니어링 및 컴퓨팅의 새로운 진보를 통해 시뮬레이션 소프트웨어 프로그램은 점점 더 빠르고 강력하며 세부 지향적이고 [13]현실적입니다.

운송 모델은 일반적으로 현미경, 중간경, 거시 및 메타스코프 모델로 분류할 수 있다.미시적 모델은 개별 차량 역학 및 개별 여행자의 행동과 같은 교통 시스템의 개별 요소를 연구합니다.메소스코프 모델은 운송 요소를 작은 그룹으로 분석하며, 이 그룹 내에서는 요소가 균일한 것으로 간주됩니다.대표적인 예가 차량 소대 역학 및 가구 수준의 이동 행동이다.거시적 모델은 집계된 교통 흐름 역학 및 지역 수준의 여행 수요 분석과 같은 교통 요소의 집계된 특성을 다룬다.

마이크로 시뮬레이션

마이크로 시뮬레이션 모델은 초 또는 초 단위로 개별 차량 이동을 추적합니다.마이크로 시뮬레이션은 차량을 생성하고, 라우팅 결정을 선택하고, 동작을 결정하기 위해 난수를 사용합니다.이러한 변동 때문에 원하는 정확도를 얻으려면 서로 다른 난수 시드로 모형을 여러 번 실행해야 합니다.시스템이 안정된 상태가 되기 전에 '워밍업' 기간이 있으므로 이 기간은 결과에서 제외해야 합니다.

마이크로 시뮬레이션 모델은 일반적으로 애니메이션 디스플레이와 텍스트 파일의 숫자 출력이라는 두 가지 유형의 결과를 생성합니다.잘못된 해석을 방지하기 위해 소프트웨어가 어떻게 수치 결과를 축적하고 요약했는지 이해하는 것이 중요합니다.애니메이션을 사용하면 분석가가 신속하게 성능을 평가할 수 있지만, 질적 비교로 제한됩니다.애니메이션에서 볼 수 있는 문제의 주요 징후는 영구 큐의 형성입니다.

'효과성 측정'(MOE)은 각 시뮬레이션 프로그램에 고유한 방식으로 계산하거나 정의할 수 있습니다.MOE는 특정 대안이 프로젝트 목표를 충족하는 정도를 분류하는 시스템 성능 통계입니다.시뮬레이션 모델을 분석할 때 가장 일반적인 MOE는 다음과 같습니다.

  • 'VMT'(차량 주행 마일리지)는 시스템의 차량 수와 주행 거리를 조합하여 계산됩니다.
  • 'VHT'(차량 이동 시간)는 링크 볼륨과 링크 이동 시간의 곱으로 계산되며, 모든 링크에 걸쳐 합산됩니다.
  • '평균 시스템 속도'는 VMT/VHT와 같습니다.
  • '전체 시스템 지연'은 다양한 혼잡 완화 대안을 평가하는 가장 효과적인 방법 중 하나이며, 일반적으로 이동 중인 일반 대중이 주목하는 것은 MOE입니다.지연은 몇 가지 방법으로 계산할 수 있습니다.일부에서는 이것이 자유 흐름 조건보다 높은 지연이라고 간주합니다.기타에는 트래픽 제어 장치의 결과로 발생하는 기준선 지연이 포함됩니다.일부는 가속 및 감속 지연을 포함하지만, 다른 일부는 정지 지연만 포함합니다.

트래픽 시뮬레이션 도구에서 일반적으로 보고되는 기타 메트릭은 다음과 같습니다.

  • 링크 도로 구간 속도, 흐름, 밀도, 이동 시간, 지연, 정지 시간
  • 교차로 선회 볼륨, 지연,
  • 이동 시간
  • 속도, 점유율, 진행 경로, 간격에 대한 루프 검출기 기록
  • 차량 궤도 및 속도 대 거리 그림

미국 고속도로 용량 매뉴얼과의 시뮬레이션 결과 비교

마이크로 시뮬레이션 모델의 출력은 미국 연방 고속도로 용량 설명서(HCM)의 출력과 다릅니다.예를 들어, 대부분의 HCM 절차에서는 한 교차로의 운영이 인접한 도로의 조건에 영향을 받지 않는다고 가정한다(HCS 2000 프리웨이 제외).'러버넥'과 다른 위치와 간섭하는 어떤 위치로부터의 긴 큐는 이 가정과 모순됩니다.

HCM 2010은 예를 들어 차량 궤도 및 원시 루프 검출기 출력과 같이 교통 시뮬레이션 소프트웨어의 출력 유형이 HCM에서 분석 및 비교에 가장 적합한지에 대한 개정 지침을 제공한다.

HCM 지연 및 서비스 수준과의 비교

HCM 지연은 교차로의 Level of Service(LOS; 서비스레벨) 견적에 사용됩니다.그러나 마이크로 시뮬레이션 프로그램과 HCM이 지연을 정의하는 방법에는 뚜렷한 차이가 있습니다.HCM은 시간당 최고 15분 동안 평균 제어 지연을 사용하여 조정된 흐름을 기준으로 합니다.총 지연과 제어 지연의 구별이 중요합니다.제어 지연은 신호 제어로 인해 그룹이 느려지거나 정지하는 경우입니다.소프트웨어의 매뉴얼을 참조하여 지연을 계산하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.마이크로 시뮬레이션 출력을 사용하여 LOS를 찾으려면 지연을 15분 간격으로 누적하고 서로 다른 랜덤 시드를 사용하여 여러 실행에 걸쳐 평균을 구해야 합니다.HCM은 조정된 흐름을 사용하기 때문에 지연을 비교하는 또 다른 방법은 시뮬레이션 입력의 15분 피크 볼륨을 피크 시간 계수(PHF)로 나누어 시뮬레이션 볼륨을 증가시키는 것입니다.

HCM 큐와의 비교

HCM 2000은 큐를 차량, 자전거 또는 시스템에서 서비스를 받기 위해 대기하는 사람의 라인이라고 정의합니다.이 라인에서는 큐의 전면으로부터의 유량이 큐 내의 평균 속도를 결정합니다.천천히 움직이는 차량이나 행렬 뒤에 합류하는 사람들은 보통 행렬의 일부로 간주됩니다.이러한 정의는 다소 상대적이며 모호할 수 있습니다.대부분의 마이크로 시뮬레이션 프로그램에서는 큐 길이가 해당 턴베이 또는 레인의 스토리지 용량을 초과할 수 없습니다.인접 링크에 대한 오버플로우 또는 네트워크 외부로의 오버플로우는 결과에 영향을 줄 수 있지만 일반적으로 설명되지 않습니다([14]이 경우 회피책은 일시적으로 이러한 영향을 무시하고 네트워크 또는 스토리지 영역을 확장하여 최대 큐 길이를 포함시키는 것입니다).

레퍼런스

  1. ^ "Archived copy". Archived from the original on 2008-11-01. Retrieved 2010-04-12.{{cite web}}: CS1 maint: 제목으로 아카이브된 복사(링크)
  2. ^ "Simulation of Traffic Systems - an Overview".
  3. ^ Sokolowski, J. A., & Banks, C. M. (2009)모델링 및 시뮬레이션의 원칙:다방면에 걸친 접근법.호보켄, 뉴저지 주:존 와일리.
  4. ^ Jorge Laval 박사, 조지아 공대 조교수, 교통 시뮬레이션 강의 노트
  5. ^ Leemis, L. M., & Park, S. K. (2006)이산 이벤트 시뮬레이션:첫 번째 코스.어퍼 새들 리버, 뉴저지 주:피어슨 프렌티스 홀입니다
  6. ^ Zeigler, B. P., Praehofer, H. & Kim, T. G. (2000).모델링 및 시뮬레이션 이론:개별 이벤트와 연속적이고 복잡한 동적 시스템을 통합합니다.샌디에이고:학술용 프레스
  7. ^ Chapra, S. C., & Canale, R. P. (2006)엔지니어를 위한 수치적 방법.보스턴: 맥그로 힐
  8. ^ "Archived copy". Archived from the original on 2008-11-01. Retrieved 2010-04-12.{{cite web}}: CS1 maint: 제목으로 아카이브된 복사(링크)
  9. ^ "Introduction to Micro-simulation".
  10. ^ 아사드, 아르장 A.(1979년).철도 수송용 모델.교통연구부 A: 제14권 제3호, 205-220호
  11. ^ "Freight Model Improvement Program: Freight Modeling Bibliography".
  12. ^ Mahmud, Khizir; Town, Graham E. (June 2016). "A review of computer tools for modeling electric vehicle energy requirements and their impact on power distribution networks". Applied Energy. 172: 337–359. doi:10.1016/j.apenergy.2016.03.100.
  13. ^ http://www.its.dot.gov/its_publicsafety/emo/emo.pdf[베어 URL PDF]
  14. ^ http://ops.fhwa.dot.gov/trafficanalysistools/tat_vol3/vol3_guidelines.pdf[베어 URL PDF]

추가 정보