پژوهشنامه حمل و نقل

پژوهشنامه حمل و نقل

شناسایی پارامترهای مؤثر در مدل‌های شبیه‌سازی خردنگر ایمنی (مطالعه موردی بزرگراه برون‌شهری مشهد-سبزوار-تهران)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانش‌آموخته کارشناسی ارشد، گروه راه‌ و ترابری، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
2 استادیار، دانشکده عمران، گروه راه و ترابری، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
3 دانشیار، دانشکده عمران، گروه برنامه‌ریزی حمل‌ونقل، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
10.22034/tri.2021.227974.2753
چکیده
تصادفات ترافیکی به‌عنوان یکی از مهم‌ترین عوامل تهدیدکننده انسان‌ها، خود را به‌شکل یک پدیده خطرناک نشان داده‌است. تأثیر عوامل متعدد در بروز حوادث رانندگی با سهم‌های مختلف، کاهش پیامدهای ناشی از این واقعه ناخوشایند را در تحلیل وضعیت ایمنی با چالش مواجه کرده‌است. مدل‌های شبیه‌سازی پرداخت‌شده با در نظر گرفتن اثر برهمکنش عوامل مؤثر بر وقوع حوادث رانندگی نظیر خصوصیات رفتاری متنوع کاربران در تعامل با راه، توانایی بالقوه‌ای برای ارزیابی ایمنی تسهیلات ترافیکی در شرایط مختلف دارند. شناسایی پارامترهای مؤثر در مدل‌های شبیه‌سازی به سبب تأثیر متفاوت آن‌ها متناسب با هدف مطالعه و همچنین محدودیت‌های محاسباتی، یکی از مراحل اساسی در فرایند پرداخت است. هدف از این مطالعه ارائه راهکاری به‌منظور شناسایی پارامترهای مؤثر در مدل‌های‌ شبیه‌سازی خردنگر ایمنی است. به‌همین‌منظور از میان ترددشمارهای استان خراسان رضوی، 4 ترددشمار واقع در مسیرهای رفت‌وبرگشت محور مواصلاتی مشهد-سبزوار-تهران با 23 تصادف و 306 رکورد اطلاعات ترافیکی به‌عنوان نمونه‌های موردی پژوهش انتخاب شدند و با استنتاج اطلاعات هندسی از پایگاه‌های در دسترس، مدل ناحیه مورد مطالعه در نرم‌افزار شبیه‌ساز ترافیکی خردنگر SUMO ساخته‌شد. با اجرای منطقی مدل شبیه‌سازی بر روی نمونه تصادفات موردی گزینش‌شده در محورهای منتخب، پارامترهای مؤثر در مدل پیروی خودرو و همچنین مدل تغییر خط شناسایی و با تنظیم آن‌ها در سناریوهای متعدد، مدل شبیه‌سازی در محورهای موردی پژوهش به‌کمک شاخص‌های هدف مناسب ارزیابی ایمنی نظیر شاخص‌های تداخل ترافیکی، پرداخت و اعتبارسنجی شد. از میان تمام پارامترهای مدل شبیه‌سازی، پارامترهای کلی توزیع نرمال ضریب سرعت مجاز به ترتیب با میانگین و انحراف معیار استاندارد 0/95 و 0/1 و پارامترهای جزئی تغییر خط مشارکتی، پذیرش فاصله در مانور تغییر خط و همچنین تمایل به حرکت از سمت راست مسیر مؤثر شناخته‌شدند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Identification of the most effective calibration parameters in safety microsimulation models (Case study: Mashhad-Sabzevar-Tehran suburban highway)

نویسندگان English

Mohsen Rahmati Yami 1
AminMirza Boroujerdian 2
Seyed Ehsan Seyed Abrishami 3
1 M.Sc. Grad., Department of Civil and Environmental Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran.
2 Assistant Professor, Faculty of Civil and Environmental Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran.
3 Associate Professor, Faculty of Civil and Environmental Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran.
چکیده English

Traffic accidents, as one of the most important threats to human beings, have shown themselves as a dangerous phenomenon. The impact of various factors on the incidence of accidents with different contributions has made it difficult to reduce the consequences of this unpleasant event in the safety analysis. Calibrated simulation models by taking into account the interaction effects of factors such as various behavioral characteristics of users in interaction with road have the potential to assess the safety performance of traffic facilities in different situations. Identifying the effective calibration parameters in simulation models due to their different impacts according to the purpose of the study as well as computational constraints is one of the essential steps in the calibration process. This study aims to provide a solution to identify the effective calibration parameters in the safety microscopic simulation model. For this purpose, 4 detectors located at the Mashhad-Sabzevar-Tehran route and vice versa with 23 accidents and 306 traffic records were selected as case studies and by deriving geometric information from available databases, the simulation model of the study area was built in the SUMO microscopic simulation software. By logically executing the simulation model on selected accidents, the effective calibration parameters in the car-following model, as well as the lane-changing model, were identified and by adjusting them in multiple scenarios, the simulation model in the case study routes was calibrated and validated with the use of the safety effective calibration target parameters such as Surrogate Safety Measures (SSMs). Among all the parameters of the simulation model, the global parameters of the normal distribution of permissible speed coefficient index with a mean and standard deviation of 0.95 and 0.10, respectively, and also local parameters of the cooperative, assertive and keep right lane-changing indexes were identified as effective.

کلیدواژه‌ها English

SUMO microscopic simulation software
identification of the most effective calibration parameters
safety microscopic simulation model
suburban highway
- خشایی‌پور، م.، محمدعلی، آ.، شریعت‌مهیمنی، ا.، یزدان‌پناه، ح.، کلانتری، ن.، و عبادی‌شیویاری، ز.، (1392)، "دستورالعمل نحوه بکارگیری نرم‌افزارهای شبیه‌سازی جریان ترافیک در انجام مطالعات ساماندهی ترافیک. تهران، آوای فهیم.
-­عابدینی، م.، خشایی‌پور، م.، کلانتری، ن.، شریعت‌مهیمنی، ا.، عبادی‌شیویاری، ز.، یزدان‌پناه، ح.، و محمدعلی، آ.، (1392)، "ارایه دستورالعمل نحوه شبیه‌سازی"، کالیبراسیون و اعتبارسنجی نرم‌افزار Aimsun. تهران، آوای فهیم.
 
-­Abdel-Aty, M., & Wang, L., (2017), “Implementation of variable speed limits to improve safety of congested expressway weaving segments in microsimulation”, Transportation research procedia, 27,
pp.577-584.
- Archer, J., (2005), “Indicators for traffic safety assessment and prediction and their application in micro-simulation modelling: A study of urban and suburban intersections (Doctoral dissertation, KTH).
- Barceló, J., (2010), “Fundamentals of traffic simulation, Vol. 145, pp. 439, New York, Springer.
- Cafiso, S., D’Agostino, C., Kieć, M., & Bak, R., (2018), “Safety assessment of passing relief lanes using microsimulation-based conflicts analysis”, Accident Analysis & Prevention, 116, pp.94-102.
- Davis, G. A., Hourdos, J., Xiong, H., & Chatterjee, I., (2011), “Outline for a causal model of traffic conflicts and crashes”, Accident Analysis & Prevention, 43(6), pp.1907-1919.
- El-Tantawy, S., Djavadian, S., Roorda, M. J., & Abdulhai, B., (2009), “Safety evaluation of truck lane restriction strategies using microsimulation modeling”, Transportation research record, 2099(1), pp.123-131.
- Erdmann, J., (2015), “SUMO’s lane-changing model”, In Modeling Mobility with Open Data, pp. 105-123, Springer, Cham.
- Essa, M., & Sayed, T., (2015), “Simulated traffic conflicts: do they accurately represent field-measured conflicts?”, Transportation research record, 2514(1), pp.48-57.
-­Essa, M., & Sayed, T., (2020), “Comparison between Surrogate Safety Assessment Model and Real-Time Safety Models in Predicting Field-Measured Conflicts at Signalized Intersections”, Transportation Research Record, 0361198120907874.
- Farr, T. G., Rosen, P. A., Caro, E., Crippen, R., Duren, R., Hensley, S., ... & Seal, D., (2007), “The shuttle radar topography mission”, Reviews of geophysics, 45(2).
-­Gettman, D., & Head, L., (2003), “Surrogate safety measures from traffic simulation models”, Transportation Research Record, 1840(1), pp.104-115.
- Gettman, D., Lili, P., Sayed, T., & Shelby, S., (2008), “Surrogate Safety Assessment Model and Valid ation (Final Report FHWA-HRT-08-051)”, Federal Highway Administration.
-­Giuffrè, T., Trubia, S., Canale, A., & Persaud, B., (2017), “Using microsimulation to evaluate safety and operational implications of newer roundabout layouts for European Road networks”, Sustainability, 9(11), 2084.
-­Global Burden of Disease Collaborative Network, (2018), “Global Burden of Disease Study 2017 (GBD 2017) Results”, Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME).
- Goh, K. C., Currie, G., Sarvi, M., & Logan, D., (2013), “Exploring bus lane safety impacts using traffic microsimulation”, In Australasian Transport Research Forum (ATRF), 36th, Brisbane, Queensland, Australia.
-­Hollander, Y., & Liu, R., (2008), “The principles of calibrating traffic microsimulation models”, Transportation, 35(3), pp.347-362.
-­Imprialou, M., & Quddus, M., (2019), “Crash data quality for road safety research: current state and future directions”, Accident Analysis & Prevention, 130, pp.84-90.
- Li, L., Persaud, B., & Shalaby, A., (2017), “Using micro-simulation to investigate the safety impacts of transit design alternatives at signalized intersections”, Accident Analysis & Prevention, 100, pp.123-132.
- Lopez, P. A., Behrisch, M., Bieker-Walz, L., Erdmann, J., Flötteröd, Y. P., Hilbrich, R., ... & WieBner, E., (2018), “Microscopic traffic simulation using sumo. In 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC),
pp. 2575-2582, IEEE.
- Uchida, N., Kawakoshi, M., Tagawa, T., & Mochida, T., (2010), “An investigation of factors contributing to major crash types in Japan based on naturalistic driving data”, IATSS research, 34(1), pp.22-30.
- Mahmud, S. S., Ferreira, L., Hoque, M. S., & Tavassoli, A., (2019), “Micro-simulation modelling for traffic safety: A review and potential application to heterogeneous traffic environment”. IATSS research, 43(1),
pp.27-36.
- Mak, K. K., & Sicking, D., (2003), “Roadside safety analysis program (RSAP): engineer's manual (Vol. 492)”, Transportation Research Board.
- Mannering, F. L., & Bhat, C. R., (2014), “Analytic methods in accident research: Methodological frontier and future directions”, Analytic methods in accident research, 1, pp.1-22.
- Mathew, T. V., Munigety, C. R., & Bajpai, A., (2015), “Strip-based approach for the simulation of mixed traffic conditions”, Journal of Computing in Civil Engineering, 29(5), 04014069.
- Razali, N. M., & Wah, Y. B., (2011), “Power comparisons of shapiro-wilk, kolmogorov-smirnov, lilliefors and anderson-darling tests”, Journal of statistical modeling and analytics, 2(1), pp.21-33.
- Muley, D., Ghanim, M., & Kharbeche, M. (2018), “Prediction of Traffic Conflicts at Signalized Intersections using SSAM”, Procedia computer science, 130, pp.255-262.
- Pirdavani, A., Brijs, T., Bellemans, T., & WETS, G., (2010), “Evaluation of traffic safety at un-signalized intersections using microsimulation: a utilization of proximal safety indicators.
- Scholz, F. W., & Stephens, M. A., (1987), “K-sample Anderson–Darling tests”, Journal of the American Statistical Association, 82(399), pp.918-924.
- So, J., Park, B., Wolfe, S. M., & Dedes, G. (2015), “Development and validation of a vehicle dynamics integrated traffic simulation environment assessing surrogate safety”, Journal of computing in civil engineering, 29(5), 04014080.
- Sobhani, A., Young, W., & Sarvi, M. (2013), “A simulation based approach to assess the safety performance of road locations”, Transportation research part C: emerging technologies, 32, pp.144-158.
- Svensson, A., (1992), “Further development and validation of the Swedish traffic conflicts techniques”, Department of Traffic Planning and Engineering, Lund University, Lund, Sweden.
- World Health Organization. (2018), “Global Status Report on Road Safety”, Geneva, World Health Organization.
- Wunderlich, K. E., Vasudevan, M., & Wang, P. (2019). TAT Volume III: Guidelines for Applying Traffic Microsimulation Modeling Software 2019 Update to the 2004 Version (No. FHWA-HOP-18-036). United States. Federal Highway Administration.
-­Yang, H., (2012), “Simulation-based evaluation of traffic safety performance using surrogate safety measures (Doctoral dissertation”, Rutgers University-Graduate School-New Brunswick).
- Young, W., Sobhani, A., Lenné, M. G., & Sarvi, M., (2014), “Simulation of safety: A review of the state of the art in road safety simulation modeling”, Accident Analysis & Prevention, 66, pp.89-103.