3 research outputs found

    Mo┼╝liwo┼Ť─ç zastosowania Big Data do kalibracji macierzy ┼║r├│d┼éo-cel w modelach podr├│┼╝y

    No full text
    Modern IT and telecommunications technologies create new possibilities of data acquisition for the needs of traffic analyses and transport planning. At the same time, the current experience suggests that it is becoming increasingly difficult to obtain data on interurban travels of people in a traditional way (among others, in Poland there has been no comprehensive survey of drivers on the sections of non-urban roads since 2006). Within the framework of the INMOP 3 research project, an attempt was made to analyse the use of the Big Data application possibilities including data from SIM cards of the mobile telephony operator [1] and data from probe vehicle data (also known as ÔÇťfloating car dataÔÇŁ), as data sources for carrying out the traffic analyses and modelling of travels by all means of transport in Poland. The article presents the manner, in which the data were used, as well as methodological recommendations for creating transport models at the national, regional and local levels. Especially the results of work can be applied for systematic passenger cars trip matrix update.Wsp├│┼éczesne technologie informatyczne oraz telekomunikacyjne tworz─ů nowe mo┼╝liwo┼Ťci pozyskiwania danych na potrzeby analiz ruchu i modelowania system├│w transportu. R├│wnocze┼Ťnie dotychczasowe do┼Ťwiadczenia wskazuj─ů, ┼╝e coraz trudniej jest pozyskiwa─ç dane o mi─Ödzymiastowych podr├│┼╝ach os├│b w spos├│b tradycyjny (mi─Ödzy innymi od 2006 r. nie odby┼éo si─Ö ┼╝adne kompleksowe badanie ankietowe kierowc├│w na odcinkach dr├│g zamiejskich). Prowadzone s─ů jedynie wyrywkowe badania w ma┼éej skali do tego w spos├│b niesystematyczny. Tworzy to problemy lub wr─Öcz uniemo┼╝liwia wykonywanie systematycznej aktualizacji modeli system├│w transportowych, kt├│re s─ů stosowane do analiz i prognozowania ruchu. Dotyczy to tak┼╝e Krajowego Modelu Ruchu Generalnej Dyrekcji Dr├│g Krajowych i Autostrad stosowanego praktycznie we wszystkich najwi─Ökszych projektach drogowych w Polsce, zw┼éaszcza w budowie autostrad i dr├│g ekspresowych. Dane typu Big Data w stosunku do danych gromadzonych w spos├│b tradycyjny (np. na podstawie bada┼ä i pomiar├│w) zbierane s─ů na skal─Ö hurtow─ů. Mog─ů by─ç gromadzone, analizowane i udost─Öpniane w czasie przesz┼éym (pozyskane wstecz). W szczeg├│lnych przypadkach mog─ů by─ç pozyskiwane i analizowane w czasie rzeczywistym (np. dane o pr─Ödko┼Ťciach pojazd├│w pozyskiwane z sondowania pojazd├│w w centrach zarz─ůdzania ruchem). Mo┼╝liwe jest r├│wnie┼╝ zaplanowanie okres├│w dla kt├│rych dostawcy danych b─Öd─ů je pozyskiwa─ç z uwzgl─Ödnieniem specjalnych wymog├│w, jak np. uwzgl─Ödnienie wybranej szczeg├│lnej grupy u┼╝ytkownik├│w. W ramach projektu badawczego INMOP 3 podj─Öto pr├│b─Ö wykorzystania do modelowania podr├│┼╝y danych z tzw. sondowania pojazd├│w, czyli danych o u┼╝ytkownikach nawigacji satelitarnej i system├│w GPS zamontowanych w pojazdach, bez informacji osobowych i rzeczywistych identyfikator├│w pojazd├│w. Pozyskano dane z ponad 80 tys. pojazd├│w flotowych wyposa┼╝onych we wbudowane urz─ůdzenia GPS oraz 275 tys. urz─ůdze┼ä i aplikacji do nawigacji osobistej. Uj─Öto je w formie macierzy podr├│┼╝y odbywanych pomi─Ödzy rejonami komunikacyjnymi. Przyj─Öty w projekcie uk┼éad rejon├│w komunikacyjnych opiera si─Ö o administracyjny podzia┼é kraju na powiaty. Uwzgl─Ödniono w nim r├│wnie┼╝ przej┼Ťcia graniczne drogowe i kolejowe, porty morskie i lotniska

    Opracowanie nowej polskiej metody analizy przepustowo┼Ťci odcink├│w autostrad i dr├│g ekspresowych

    No full text
    The paper presents development of the new Polish method for performing capacity analysis of basic segments of dual carriageway roads (motorways and expressways). The method is based on field traffic surveys conducted at 30 motorway and expressway sites (class A and S roads) in Poland. Traffic flows, composition and travel times were observed in 15-min intervals at each site using ANPR filming method. These data were used to calibrate a family of traffic speed-flow relationships for different roads, based on Van Aerde model. Free flow speed of traffic and road class are the basic parameters defining the speed-flow relationship and the value of capacity per lane in pcu/h. Traffic density was adopted as the measure of effectiveness for defining the level of service. The paper describes derivation of formulae for estimation of free flow speed for different types of roads as well as determination of equivalent factors for converting vehicles to passenger car units. The method allows us to determine capacity and the level of service based on existing or forecasted traffic flow.Referat przedstawia badania, kt├│re doprowadzi┼éy do powstania nowej polskiej metody analizy przepustowo┼Ťci odcink├│w mi─Ödzyw─Öz┼éowych autostrad i dr├│g ekspresowych. Metoda zosta┼éa opracowana w ramach projektu badawczego RID-I-50 pt. ÔÇ×Nowoczesne metody obliczanie przepustowo┼Ťci i oceny warunk├│w ruchu dla dr├│g poza aglomeracjami miejskimi, w tym dla dr├│g szybkiego ruchuÔÇŁ. Celem projektu by┼éa nowelizacja polskiej metody oceny warunk├│w ruchu i szacowania przepustowo┼Ťci dla dr├│g o ruchu nieprzerywanym. Projekt by┼é wsp├│┼éfinansowany przez Generaln─ů Dyrekcj─Ö Dr├│g Krajowych i Autostrad oraz Narodowe Centrum Bada┼ä i Rozwoju w ramach programu Rozw├│j Innowacji Drogowych. Projekt zosta┼é zrealizowany przez konsorcjum trzech uczelni: Politechniki Krakowskiej, Politechniki Gda┼äskiej i Politechniki Warszawskiej. Opisana w artykule cz─Ö┼Ť─ç projektu dotyczy dr├│g o klasie funkcjonalnej A (autostrady) i S (drogi ekspresowe). Obie klasy to drogi dwujezdniowe o ograniczonym dost─Öpie. Metoda powsta┼éa na podstawie bada┼ä terenowych na 30 odcinkach tych dr├│g. Podczas pomiar├│w ruch by┼é filmowany na obu ko┼äcach odcinka pomiarowego a przy pomocy metody automatycznej identyfikacji numer├│w rejestracyjnych ANPR okre┼Ťlano czas przejazdu odcinka przez poszczeg├│lne pojazdy. Dla ka┼╝dego interwa┼éu 15-minutowego okre┼Ťlano nat─Ö┼╝enie i struktur─Ö ruchu oraz ┼Ťredni─ů pr─Ödko┼Ť─ç
    corecore