Utvärdering av trafiksimuleringsmodellen RuTSim

Transkript

1 Examensarbete LITH-ITN-KTS-EX--06/006--SE Utvärdering av trafiksimuleringsmodellen RuTSim Maria Nordlöv Linda Onmalm Department of Science and Technology Linköpings Universitet SE Norrköping, Sweden Institutionen för teknik och naturvetenskap Linköpings Universitet Norrköping

2 LITH-ITN-KTS-EX--06/006--SE Utvärdering av trafiksimuleringsmodellen RuTSim Examensarbete utfört i kommunikations- och transportsystem vid Linköpings Tekniska Högskola, Campus Norrköping Maria Nordlöv Linda Onmalm Handledare Andreas Tapani Examinator Jan Lundgren Norrköping

3 Avdelning, Institution Division, Department Institutionen för teknik och naturvetenskap Datum Date Department of Science and Technology Språk Language x Svenska/Swedish Engelska/English Rapporttyp Report category Examensarbete B-uppsats C-uppsats x D-uppsats ISBN ISRN LITH-ITN-KTS-EX--06/006--SE Serietitel och serienummer ISSN Title of series, numbering URL för elektronisk version Titel Title Utvärdering av trafiksimuleringsmodellen RuTSim Författare Author Maria Nordlöv, Linda Onmalm Sammanfattning Abstract Trafiksimulering är ett användbart verktyg då olika typer av vägar ska studeras. Statens väg och transportforskningsinstitut, VTI, har under de senaste åren utvecklat en ny landsvägssimuleringsmodell, Rural Road Traffic Simulator (RuTSim) (Tapani 2005). För att en simuleringsmodell ska vara användbar måste den ge en god överrensstämmelse mot verkligheten. Syftet med detta examensarbete är därför att utvärdera RuTSim, genom att kalibrera och validera två 2+1-vägar och en vanlig landsväg med mötande trafik. Detta både för en implementerad frifordonsmodell samt befintlig modell med trafikinteraktioner. Resultatet visar att frifordonsmodellen är valid för simulering av de studerade vägsträckorna. Vad gäller modellen med trafikinteraktioner uppvisar RuTSim brister i omkörningsmodellen, vävning mellan två och ett körfält och i car-followingmodellen. De brister som finns i modellen går troligtvis att åtgärda och god överrensstämmelse mot verkligheten kan då erhållas. Nyckelord Keyword Trafiksimulering, landsvägssimuleringsmodell, frifordonsmodell, kalibrering, validering

4 Upphovsrätt Detta dokument hålls tillgängligt på Internet eller dess framtida ersättare under en längre tid från publiceringsdatum under förutsättning att inga extraordinära omständigheter uppstår. Tillgång till dokumentet innebär tillstånd för var och en att läsa, ladda ner, skriva ut enstaka kopior för enskilt bruk och att använda det oförändrat för ickekommersiell forskning och för undervisning. Överföring av upphovsrätten vid en senare tidpunkt kan inte upphäva detta tillstånd. All annan användning av dokumentet kräver upphovsmannens medgivande. För att garantera äktheten, säkerheten och tillgängligheten finns det lösningar av teknisk och administrativ art. Upphovsmannens ideella rätt innefattar rätt att bli nämnd som upphovsman i den omfattning som god sed kräver vid användning av dokumentet på ovan beskrivna sätt samt skydd mot att dokumentet ändras eller presenteras i sådan form eller i sådant sammanhang som är kränkande för upphovsmannens litterära eller konstnärliga anseende eller egenart. För ytterligare information om Linköping University Electronic Press se förlagets hemsida Copyright The publishers will keep this document online on the Internet - or its possible replacement - for a considerable time from the date of publication barring exceptional circumstances. The online availability of the document implies a permanent permission for anyone to read, to download, to print out single copies for your own use and to use it unchanged for any non-commercial research and educational purpose. Subsequent transfers of copyright cannot revoke this permission. All other uses of the document are conditional on the consent of the copyright owner. The publisher has taken technical and administrative measures to assure authenticity, security and accessibility. According to intellectual property law the author has the right to be mentioned when his/her work is accessed as described above and to be protected against infringement. For additional information about the Linköping University Electronic Press and its procedures for publication and for assurance of document integrity, please refer to its WWW home page: Maria Nordlöv, Linda Onmalm

5 Förord Denna rapport är resultatet av vårt examensarbete som är det avslutande momentet på civilingenjörsutbildningen Kommunikations- och Transportsystem vid Linköpings Universitet. Examensarbetet har utförts mellan augusti 2005 och februari 2006 på Statens väg- och transportforskningsinstitut, VTI, i Linköping. Vi vill rikta ett stort tack till vår handledare på VTI, Andreas Tapani, för all hjälp. Trots att han haft mycket att göra har han alltid ställt upp och svarat på våra frågor. Vi vill även tacka övriga medarbetare som hjälpt oss under arbetets gång och fått oss att känna oss välkomna på VTI. Ett speciellt tack till Johan Janson Olstam, för de intressanta diskussioner vi har haft. Vi vill även tacka vår examinator, Jan Lundgren, på Institutionen för teknik och naturvetenskap, ITN, Campus Norrköping. Slutligen vill vi även tacka familj och vänner och då främst Anders Jansson som stöttat oss på olika sätt. Norrköping, februari 2006 Maria Nordlöf Linda Onmalm

6 Sammanfattning Trafiksimulering är ett användbart verktyg då olika typer av vägar ska studeras. Det finns idag endast ett fåtal simuleringsmodeller som är helt inriktade på landsvägstrafik. Ett behov av dessa finns dock då det svenska vägnätet till stor del består av denna vägtyp. Statens väg och transportforskningsinstitut, VTI, har under de senaste åren utvecklat en ny landsvägssimuleringsmodell, Rural Road Traffic Simulator (RuTSim) (Tapani 2005). För att en simuleringsmodell ska vara användbar måste den ge en god överrensstämmelse mot verkligheten. Syftet med detta examensarbete är därför att utvärdera RuTSim, genom att kalibrera och validera två 2+1-vägar och en vanlig landsväg med mötande trafik. För att kunna utföra kalibreringen har en frifordonsmodell utvecklats och implementerats i RuTSim. Denna behövs för att isolera de fördröjningar som uppstår till följd av interaktioner mellan fordon. Den behövs även för att beräkna nollpunkten i hastighets/flödessamband. För att underlätta vid kalibrering och validering har modellen även utökats med en metod som gör det möjligt att köra upprepade simuleringar efter varandra. De studerade vägsträckorna modellerades i RuTSim och simulerades sedan i modellen. Kalibrering utfördes sedan både för frifordonsmodellen samt för modellen med interaktioner. Frifordonsmodellen kalibrerades mot medelhastigheter för fria fordon. I modellen med interaktioner utfördes kalibrering mot medelhastigheter. Här studerades dessutom andel hindrade fordon, beläggning i vänster körfält och restider. I valideringen generades även hastighet/flödesdiagram för vägavsnitten. En känslighetsanalys gjordes för att se vilka inställningar och parametrar som påverkat resultatet mest. Resultatet visar att frifordonsmodellen är valid för simulering av de studerade vägsträckorna. Vad gäller modellen med interaktioner finns det svagheter som gör att simulerad data inte överrensstämmer mot verklig mätdata. Generellt uppvisar RuTSim brister i omkörningsmodellen, vävning mellan två och ett körfält och i car-followingmodellen. Som simuleringsmodell uppvisar RuTSim en styrka då kalibrering och validering visat att simuleringar med liknande indata ger samma resultat. Även om ingen av de utvärderade vägsträckorna blivit valid, ligger generellt resultatet från simuleringarna ändå nära verkligheten. De brister som finns i modellen går troligtvis att åtgärda och god överrensstämmelse mot verkligheten kan då erhållas. Med det stora behov som finns för denna typ av trafikmodell, är möjligheterna för RuTSim som landsvägsimuleringsmodell mycket goda.

7 Abstract Traffic simulation is a useful tool when evaluating road networks. Today there are only a few existing simulation models developed for rural roads. Since a large part of the Swedish road network consists of these kinds of roads there is a need for such simulation models. During the last years the Swedish National and Transport Research Institute, Linköping, have developed a new simulation model for rural roads, Rural Road Traffic Simulator (RuTSim), (Tapani 2005). For a simulation model to be useful, it has to give good results for the simulated road network. The aim of this master thesis is to evaluate RuTSim, through calibration and validation of two 2+1-roads and one regular rural road with oncoming traffic. In order to calibrate the model a free vehicle model has been developed and implemented in RuTSim. The free vehicle model is needed to isolate the delay followed by interactions between vehicles. It is also needed for calculating the zero-point in speed-flow relationships. To facilitate calibrating and validating the model has also been increased with a method that makes it possible to run several simulations after each other. The studied road sites were modelled in RuTSim and simulations was performed. The calibration was then performed both for the free vehicle model and the model with interactions. The free vehicle model was calibrated towards mean speeds for free vehicles. In the model with interactions calibration was performed towards regular mean speeds. Share of constrained vehicles, occupation in left lane and travel times was also studied here. During validation speedflow relationships was generated. Analyse of the models sensitivity to changes in parameter values was performed, to discover which parameters and adjustments that have most affect on the result. The result shows that the free vehicle model is valid for the studied road sites. As for the model with interactions there are weaknesses that make simulated data not comparable to real data. Generally RuTSim shows insufficiencies in the model for overtaking, the weaving between two and one lane and in the car-following model. As a simulation model RuTSim shows a strength since calibration and validation has given the same result with similar inputs. Even though none of the evaluated road sites has shown to be valid, the result generally is close to reality. The weaknesses in the model can probably be corrected and good comparing towards reality can then be achieved. With the increasing demand for this type of traffic models, RuTSim is a good candidate in the future.

8 Innehållsförteckning 1 INLEDNING BAKGRUND SYFTE AVGRÄNSNINGAR METOD Arbetsgång RAPPORTENS UPPLÄGG TRAFIKSIMULERING MIKROSIMULERING RUTSIM VÄGTYPER HASTIGHETSPROFIL TRAFIKGENERERING TRAFIKDATA Generering av kolonner Generering av fordonsegenskaper FÖRFLYTTNING FORDON Accelerationsmodell Omkörningsmodell Korsningar och cirkulationsplatser Ankomst och avlägsnande av fordon IMPLEMENTERING Gränssnitt Indata Utdata MODELLUTVECKLING FRIFORDONSMODELL METOD FÖR UPPREPAD SIMULERING UTÖKNING AV ANTALET PARAMETRAR I GRÄNSSNITT STUDERADE VÄGSTRÄCKOR VÄGBESKRIVNING INSAMLAD DATA MODELLERING I RUTSIM Vägutformning Trafikflöden Mätpunkter och sektioner Simuleringstid VERIFIERING KALIBRERING AV FRIFORDONSMODELL E18-VÄSTERÅS AXMARTAVLAN-GÄVLE RV51-ÖREBRO KALIBRERING AV MODELL MED INTERAKTIONER E18-VÄSTERÅS Kalibrering mot medelhastigheter Resultat medelhastigheter Andel hindrade... 42

9 8.1.4 Beläggning i vänster körfält Restider AXMARTAVLAN-GÄVLE Kalibrering mot medelhastigheter Resultat medelhastighet Andel hindrade Beläggning i vänster körfält Restider RV51-ÖREBRO Kalibrering mot medelhastigheter Resultat kalibrering mot medelhastigheter Andel hindrade Restider VALIDERING AV FRIFORDONSMODELL E18-VÄSTERÅS AXMARTAVLAN-GÄVLE RV51-ÖREBRO REFLEKTION VALIDERING AV MODELL MED INTERAKTIONER E18-VÄSTERÅS Analys av ett respektive två körfält Resultat efter validering AXMARTAVLAN-GÄVLE Resultat efter validering RV51-ÖREBRO Resultat efter validering GENERERING AV HASTIGHETS/FLÖDESSAMBAND E18-Västerås Axmartavlan-Gävle RV51-Örebro Resultat KÄNSLIGHETSANALYS E18-VÄSTERÅS Förändringar av inställningar efter kalibrering AXMARTAVLAN-GÄVLE Förändringar av inställningar efter kalibrering RV51-ÖREBRO Förändringar inställningar efter kalibrering DISKUSSION OCH SLUTSATSER KÄLLFÖRTECKNING... 84

10 BILAGEFÖRTECKNING BILAGA 1: TRAFIKINSTÄLLNINGAR... 1 Tabell 1.1 Grundinställningar för trafikinställningar... 2 BILAGA 2: FORDONSPARAMETRAR... 3 Tabell 2.1 Grundinställningar för fordonsparametrar... 3 BILAGA 3: PROJEKT OCH FLÖDESINDATA... 4 Tabell 3.1 Kalibreringsprojekt och trafikflöde E18-Västerås, Riktning Tabell 3.2 Kalibreringsprojekt och trafikflöde E18-Västerås, Riktning Tabell 3.3 Valideringsprojekt och trafikflöde E18- Västerås, Riktning Tabell 3.4 Valideringsprojekt och trafikflöde E18- Västerås, Riktning Tabell 3.5 Kalibrerings- och valideringsprojekt, trafikflöde, Axmartavlan-Gävle, Riktning Tabell 3.6 Kalibrerings- och valideringsprojekt, trafikflöde, RV51- Örebro, Riktning 1, delsträcka... 8 Tabell 3.7 Kalibrerings- och valideringsprojekt, trafikflöde, RV51- Örebro, Riktning1, delsträcka Tabell 3.8 Kalibrerings- och valideringsprojekt, trafikflöde, RV51- Örebro, Riktning2, delsträcka Tabell 3.9 Kalibrerings- och valideringsprojekt, trafikflöde, RV51- Örebro, Riktning2, delsträcka BILAGA 4: INSTÄLLNINGAR ÖNSKAD HASTIGHET Tabell 4.1 Inställningar önskad hastighet efter kalibrering, E18-Västerås Tabell 4.2 Inställningar önskad hastighet efter kalibrering, Axmartavlan-Gävle Tabell 4.3 Inställningar önskad hastighet efter kalibrering, RV51-Örebro BILAGA 5: MEDELHASTIGHETER EFTER SIMULERING MED GRUNDINSTÄLLNINGAR Tabell 5.1 Medelhastigheter med grundinställningar, kalibrering, E18-Västerås Tabell 5.2 Medelhastigheter med grundinställningar, validering, E18-Västerås Tabell 5.3 Medelhastigheter med grundinställningar, kalibrering, Axmartavlan-Gävle Tabell 5.4 Medelhastigheter med grundinställningar, validering, Axmartavlan-Gävle Tabell 5.5 Medelhastigheter med grundinställningar, kalibrering, RV51-Örebro Tabell 5.6 Medelhastigheter med grundinställningar, validering, RV51-Örebro BILAGA 6 INSTÄLLNINGAR EFTER KALIBRERING E18-Västerås Axmartavlan-Gävle...17 RV51- Örebro BILAGA 7: KALIBRERING MOT MEDELHASTIGHET, E Tabell 7.1 Resultat av kalibrering mot medelhastighet, E Tabell 7.2 Resultat av kalibrering mot medelhastighet, E Tabell 7.3 Resultat av kalibrering mot medelhastighet, E Tabell 7.4 Resultat av kalibrering mot medelhastighet, E BILAGA 8: KALIBRERING MOT MEDELHASTIGHET, GÄVLE Tabell 8.1 Resultat av kalibrering mot medelhastighet, Gävle Tabell 8.2 Resultat av kalibrering mot medelhastighet, Gävle Tabell 8.3 Resultat av kalibrering mot medelhastighet, Gävle Tabell 8.4 Resultat av kalibrering mot medelhastighet, Gävle BILAGA 9: KALIBRERING MOT MEDELHASTIGHET, RV Tabell 9.1 Resultat av kalibrering mot medelhastighet, RV Tabell 9.2 Resultat av kalibrering mot medelhastighet, RV Tabell 9.3 Resultat av kalibrering mot medelhastighet, RV BILAGA 10: VALIDERING, FRIFORDONSMODELL Tabell 10.1 Resultat validering mot medelhastighet, frifordonsmodell, E Tabell 10.2 Resultat validering mot medelhastighet, frifordonsmodell, Gävle Tabell 10.3 Resultat validering mot medelhastighet, frifordonsmodell, RV BILAGA 11: VALIDERING MOT MEDELHASTIGHET, E Tabell 11.1 Resultat av validering mot medelhastighet, E Tabell 11.2 Resultat av validering mot medelhastighet, E Tabell 11.3 Resultat av validering mot medelhastighet, E Tabell 11.4 Resultat av validering mot medelhastighet, E BILAGA 12: VALIDERING MOT MEDELHASTIGHET, GÄVLE Tabell 12.1 Resultat av validering mot medelhastighet, Gävle Tabell 12.2 Resultat av validering mot medelhastighet, Gävle Tabell 12.3 Resultat av validering mot medelhastighet, Gävle Tabell 12.4 Resultat av validering mot medelhastighet, Gävle

11 BILAGA 13: VALIDERING MOT MEDELHASTIGHET, RV Tabell 13.1 Resultat av validering mot medelhastighet, RV Tabell 13.2 Resultat av validering mot medelhastighet, RV Tabell 13.3 Resultat av validering mot medelhastighet, RV BILAGA 14: ÖVRIGA RESULTAT, VALIDERING E18-Västerås Tabell 14.1 Beläggning i vänster körfält, E18- Västerås Tabell 14.2 Restider, E18-Västerås Axmartavlan-Gävle...45 Tabell 14.3 Andel hindrade, Gävle Tabell 14.4 Andel hindrade, Gävle Tabell 14.5 Andel hindrade, Gävle Tabell 14.6 Andel hindrade Gävle Tabell 14.7 Beläggning i vänster körfält, Axmartavlan- Gävle Tabell 14.8 Restider, Axmartavlan- Gävle RV51-Örebro Tabell 14.9 Andel hindrade, RV Tabell Andel hindrade, RV Tabell Andel hindrade, RV Tabell Restider, RV51-Örebro BILAGA 15: HASTIGHET/FLÖDESDIAGRAM, E18-VÄSTERÅS Diagram 15.1 E18-Västerås, R1, början enfält, personbil Diagram 15.2 E18-Västerås, R1, början enfält, lastbil Diagram 15.3 E18-Västerås, R1, början enfält, lbs Diagram 15.4 E18-Västerås, R1, slutet enfält, personbil Diagram 15.5 E18-Västerås, R1, slutet enfält, lastbil Diagram 15.6 E18-Västerås, R1, slutet enfält, lbs Diagram 15.7 E18-Västerås, R2, början enfält, personbil Diagram 15.8 E18-Västerås, R2, början enfält, lastbil Diagram 15.9 E18-Västerås, R2, början enfält, lbs Diagram E18- Västerås, R2, tvåfält, personbil Diagram E18- Västerås, R2, tvåfält, lastbil Diagram E18- Västerås, R2, tvåfält, lbs BILAGA 16: HASTIGHET/FLÖDESDIAGRAM, AXMARTAVLAN-GÄVLE Diagram 16.1 Axmartavlan-Gävle, mitt på tvåfält, personbil Diagram 16.2 Axmartavlan-Gävle, mitt på tvåfält, lastbil Diagram 16.3 Axmartavlan-Gävle, mitt på tvåfält, lbs Diagram 16.4 Axmartavlan-Gävle, mitt på långt enfält, personbi Diagram 16.5 Axmartavlan-Gävle, mitt på långt enfält, lastbil Diagram 16.6 Axmartavlan-Gävle, mitt på långt enfält,lbs Diagram 16.7 Axmartavlan-Gävle, mitt på kort enfält, personbil Diagram 16.8 Axmartavlan-Gävle, mitt på kort enfält, lastbil Diagram 16.9 Axmartavlan-Gävle, mitt på kort enfält, lbs Diagram 16.9 Axmartavlan-Gävle, mitt på kort enfält, lbs Diagram Axmartavlan-Gävle, slutet enfält, personbil Diagram Axmartavlan-Gävle, slutet enfält, lastbil Diagram Axmartavlan-Gävle, slutet enfält, lbs BILAGA 17: HASTIGHET/FLÖDESDIAGRAM, RV51-ÖREBRO Diagram 17.1 RV51-Örebro, R1, 9m, personbil Diagram 17.2 RV51-Örebro, R1, 9m, lastbil Diagram 17.3 RV51-Örebro, R1, 9m, lbs Diagram 17.4 RV51-Örebro, R1, 13m, personbil Diagram 17.5 RV51-Örebro, R1, 13m, lastbil Diagram 17.6 RV51-Örebro, R1, 13m, lbs Diagram 17.7 RV51-Örebro, R2, 9m, personbil Diagram 17.8 RV51-Örebro, R2, 9m, lastbil Diagram 17.9 RV51-Örebro, R2, 9m, lbs Diagram 17.9 RV51-Örebro, R2, 9m, lbs Diagram RV51- Örebro, R2, 13m, personbil Diagram RV51- Örebro, R2, 13m, lastbil... 59

12 Diagram RV51- Örebro, R2, 13m, lbs BILAGA 18: RESULTAT KÄNSLIGHETSANALYS E18-Västerås Tabell 18.1 Påverkan medelhastighet av minskad retardationsförmåga, E18-Västerås Tabell 18.2 Påverkan medelhastighet av ökad accelerationsförmåga, E18-Västerås Tabell 18.3 Påverkan medelhastighet av minskad hastighet vid omkörning, E18-Västerås Tabell 18.4 Påverkan medelhastighet av förändrad max. retardationstakt, E18-Västerås Tabell 18.5 Påverkan medelhastighet av förändrad α-acceleration, E18-Västerås Tabell 18.6 Påverkan medelhastighet av ett mer verklighetstroget beteende, E18-Västerås Axmartavlan-Gävle...64 Tabell 18.7 Påverkan medelhastighet av minskad retardationsförmåga, Axmartavlan-Gävle Tabell 18.8 Påverkan medelhastighet av ökad accelerationsförmåga, Axmartavlan-Gävle Tabell 18.9 Påverkan medelhastighet, minskad hastighet vid omkörning, Axmartavlan-Gävle Tabell Påverkan medelhastighet, förändrad max. retardationstakt, Axmartavlan-Gävle Tabell Påverkan medelhastighet av förändrad α-acceleration, Axmartavlan-Gävle Tabell Påverkan medelhastighet av förändrad α-retardation, Axmartavlan-Gävle RV51-Örebro Tabell Påverkan medelhastighet av minskad omkörningsförmåga, RV51-Örebro Tabell Påverkan medelhastighet av minskad vilja att gå ut i vägren, RV

13 FIGURFÖRTECKNING FIGUR 3.1 FLÖDESSCHEMA FÖR RUTSIM... 7 FIGUR RUTSIMS GRÄNSSNITT FIGUR ANIMERING I RUTSIM FIGUR RUN FREE/RUN INTERACTION FIGUR BATCH RUN FREE/ BATCH RUN INTERACTION FIGUR ADD PROJECTS-FÖR ATT LÄGGA TILL PROJEKT FIGUR DIALOGRUTA FÖR HUR SPARAT PROJEKT HÄMTAS IN FIGUR LISTA MED INHÄMTADE PROJEKT FIGUR TRAFIKINSTÄLLNINGAR I GRÄNSSNITT FIGUR STUDERAD 2+1-VÄGSTRÄCKA, E18-VÄSTERÅS FIGUR STUDERAD 2+1-VÄGSTRÄCKA, AXMARTAVLAN- GÄVLE FIGUR STUDERAD VÄGSTRÄCKA PÅ LANDSVÄG MED MÖTANDE TRAFIK, RV51-ÖREBRO DIAGRAMFÖRTECKNING DIAGRAM E18- VÄSTERÅS, R2 TVÅFÄLT, PERSONBIL DIAGRAM E18-VÄSTERÅS, R1 BÖRJAN ENFÄLT, PERSONBIL DIAGRAM AXMARTAVLAN-GÄVLE, TVÅFÄLT, PERSONBIL DIAGRAM AXMARTAVLAN-GÄVLE, SLUTET ENFÄLT, PERSONBIL DIAGRAM RV51-ÖREBRO, R1 9M, PERSONBIL... 68

14 Tabellförteckning TABELL UPPMÄTTA MEDELHASTIGHETER FÖR FRIA FORDON ATT KALIBRERA MOT, E18-VÄSTERÅS TABELL RESULTAT KALIBRERING MOT MEDELHASTIGHET, FRIFORDONSMODELL, E TABELL UPPMÄTTA MEDELHASTIGHETER FÖR FRIA FORDON ATT KALIBRERA MOT, AXMARTAVLAN-GÄVLE TABELL RESULTAT KALIBRERING MOT MEDELHASTIGHET, FRIFORDONSMODELL, GÄVLE TABELL UPPMÄTTA MEDELHASTIGHETER FÖR FRIA FORDON ATT KALIBRERA MOT, RV51-ÖREBRO TABELL RESULTAT VID KALIBRERING MOT MEDELHASTIGHET, FRIFORDONSMODELL, RV TABELL RESULTAT AV KALIBRERING MOT MEDELHASTIGHET, E TABELL RESULTAT AV KALIBRERING MOT MEDELHASTIGHET, E TABELL ANDEL HINDRADE, E TABELL ANDEL HINDRADE, E TABELL ANDEL HINDRADE, E TABELL ANDEL HINDRADE, E TABELL BELÄGGNING I VÄNSTER KÖRFÄLT, E18-VÄSTERÅS TABELL RESTIDER, E18-VÄSTERÅS TABELL RESULTAT KALIBRERING MOT MEDELHASTIGHET, GÄVLE TABELL RESULTAT KALIBRERING MOT MEDELHASTIGHET, GÄVLE TABELL ANDEL HINDRADE, GÄVLE TABELL ANDEL HINDRADE, GÄVLE TABELL ANDEL HINDRADE, GÄVLE TABELL ANDEL HINDRADE, GÄVLE TABELL BELÄGGNING I VÄNSTER KÖRFÄLT, AXMARTAVLAN-GÄVLE TABELL RESTIDER, AXMARTAVLAN-GÄVLE TABELL RESULTAT AV KALIBRERING MOT MEDELHASTIGHET, RV TABELL ANDEL HINDRADE, RV TABELL ANDEL HINDRADE, RV TABELL ANDEL HINDRADE, RV TABELL RESTIDER, RV51-ÖREBRO TABELL PÅVERKAN MEDELHASTIGHET AV MINSKAD RETARDATIONSFÖRMÅGA, E18-VÄSTERÅS TABELL PÅVERKAN MEDELHASTIGHET AV ÖKAD ACCELERATIONSFÖRMÅGA, E18-VÄSTERÅS TABELL PÅVERKAN MEDELHASTIGHET AV MINSKAD HASTIGHET VID OMKÖRNING, E18-VÄSTERÅS TABELL PÅVERKAN MEDELHASTIGHET AV FÖRÄNDRAD MAX. RETARDATIONSTAKT, E18-VÄSTERÅS TABELL PÅVERKAN MEDELHASTIGHET AV FÖRÄNDRAD Α-ACCELERATION, E18-VÄSTERÅS TABELL PÅVERKAN MEDELHASTIGHET AV ETT MER VERKLIGHETSTROGET BETEENDE, E TABELL PÅVERKAN MEDELHASTIGHET AV MINSKAD RETARDATIONSFÖRMÅGA, AXMARTAVLAN-GÄVLE.76 TABELL PÅVERKAN MEDELHASTIGHET AV ÖKAD ACCELERATIONSFÖRMÅGA, AXMARTAVLAN-GÄVLE TABELL PÅVERKAN MEDELHASTIGHET, MINSKAD HASTIGHET VID OMKÖRNING, AXMARTAVLAN-GÄVLE.77 TABELL PÅVERKAN MEDELHASTIGHET AV FÖRÄNDRAD MAX.RETARDATIONSTAKT, AXMARTAVLAN- GÄVLE TABELL PÅVERKAN MEDELHASTIGHET AV FÖRÄNDRAD Α-RETARDATION, AXMARTAVLAN-GÄVLE TABELL PÅVERKAN MEDELHASTIGHET AV FÖRÄNDRAD Α-ACCELERATION, AXMARTAVLAN-GÄVLE TABELL PÅVERKAN MEDELHASTIGHET AV MINSKAD OMKÖRNINGSFÖRMÅGA, RV51-ÖREBRO TABELL PÅVERKAN MEDELHASTIGHET AV MINSKAD VILJA ATT GÅ UT I VÄGREN, RV

15 Inledning 1 Inledning 1.1 Bakgrund Trafiksimulering med mikromodeller är ett användbart verktyg då olika typer av vägar ska studeras. De flesta simuleringsmodeller som finns idag är inriktade på trafik i städer eller på motorväg. Ett skäl till detta är att dessa vägtyper ofta ger upphov till trafikstockningar. Trafikstockningar och trängsel är negativt ur både miljö- och restidssynpunkt. I dag fokuseras det mycket på att förbättra miljön, trafiksäkerheten men främst på ökad framkomlighet på vägarna. Därför inriktas de flesta simuleringsmodellerna på trafik i städer och på motorväg. Det finns endast ett fåtal simuleringsmodeller som är helt inriktade på landsvägstrafik. Ett behov av landsvägssimuleringsmodeller finns dock då det svenska vägnätet till stor del består av denna vägtyp, vilket även gäller internationellt. Många av de trafikolyckor som inträffar sker på landsväg. För att öka trafiksäkerheten på dessa har flertalet åtgärder utförts. Landsvägar har exempelvis byggts om till 2+1- väg och försetts med mitträcke för att minska mötesolyckor samt underlätta vid omkörning. Statens Väg- och Transportforskningsinstitut, VTI, har sedan början av 1970-talet utvecklat en simuleringsmodell för landsväg, VTISim (Brodin och Carlsson, 1986). Förbättringar och uppdateringar har genomförts för att modellen ska motsvara rådande trafiksituation. De nya mötesfria landsvägarna tillsammans med införandet av ny infrastrukturteknik, gör att VTISim inte räcker till. Modellen hanterar inte heller effekterna av rondeller och korsningar på landsväg. För att kunna motsvara den nya trafiksituationen har VTI under de senaste åren utvecklat en ny landsvägssimuleringsmodell, Rural Road Traffic Simulator (RuTSim) [11]. Denna modell bygger på den tidigare men använder en förfinad simuleringsmetodik och har ett användarvänligt gränssnitt. Modellen tar hänsyn till hur cirkulationsplatser och korsningar påverkar trafikflödet och hanterar fler vägtyper. Då trafiksäkerhet i dagens samhälle ständigt står i fokus, har flera fordonsbaserade Intelligenta Transport System, ITS, utvecklats. För att möjliggöra utvärdering av fordonsbaserad ITS, har även RuTSim utökats för att göra det möjligt att återskapa vissa av de förarbeteenden som uppstår vid användning av Avancerade System För Förarstöd (Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)). För att en simuleringsmodell ska vara användbar måste den ge en god överrensstämmelse mot verkligheten. För att säkerställa en god överrensstämmelse utförs kalibrering och validering av modellen. RuTSim har genom en simuleringsstudie kalibrerats och validerats för en vanlig landsväg, E22 i södra Sverige [10]. En studie som visade en god överensstämmelse mellan verklig och simulerad data, för denna vägsträcka i modellen. Det räcker dock inte med detta resultat för att säga att RuTSim är möjlig att kalibrera för trafik på en godtycklig verklig landsvägsträcka. Fler studier behövs för att utvärdera modellen, vilket ger upphov till detta examensarbete I RuTSim utförs beräkningar av hur interaktionen mellan fordon påverkar restiden. Om ett fordon färdas fritt på vägen kommer det förmodligen att ha en kortare restid än om det är mycket omgivande trafik. För att erhålla ett värde på den fördröjning som uppstår på grund av trafikinteraktioner krävs det att en frifordonsmodell implementeras i RuTSim. De restider som genereras i denna modell kan sedan jämföras med de restider som genereras i modellen med fordonsinteraktioner. Genom detta kan fördröjningen som uppstår till följd av trafikinteraktioner isoleras och studeras. Implementeringen av en frifordonsmodell i RuTSim gör det även möjligt att beräkna nollpunkten i ett hastighet/flödesdiagram. Nollpunkten visar den önskade hastighet som ett fordon färdas i då det inte behöver ta hänsyn till andra fordon. 1

16 Inledning För att generera och studera hastighet/flödessamband för en vägsträcka, krävs upprepade körningar med varierande trafikflöde. För att underlätta genereringen av dessa samband är det önskvärt att RuTSim-gränssnittet utökas med en metod som gör det möjligt att köra upprepade simuleringar efter varandra, detta utan att behöva starta varje körning manuellt. 1.2 Syfte Syftet med examensarbetet är att utvärdera VTI: s simuleringsmodell för landsväg, RuTSim. Utvärderingen ska visa modellens möjlighet att återskapa trafikförhållanden. Eventuella brister och utvecklingsbehov ska identifieras. Utvärderingen ska ske genom att kalibrera och validera modellen för två mötesfria landsvägar (2+1- vägar) samt en landsväg med mötande trafik. För att kunna genomföra kalibrering och validering ska en frifordonsmodell implementeras i RuTSim. Kalibrering ska sedan utföras både för frifordonsmodell och för modell med interaktioner. För att underlätta vid kalibrering ska användargränssnittet utökas med en metod som gör det möjligt att köra upprepade simuleringar efter varandra. De hårdkodade parametrar som behövs för kalibreringen ska flyttas ut till gränssnittet. Detta då proceduren att ändra hårdkodade parametrar blir betydligt besvärligare eftersom omkompilering krävs. Efter avslutad validering ska även en känslighetsanalys genomföras för att studera vilka parametrar som påverkar resultatet mest. 1.3 Avgränsningar Kalibrering och validering har enbart genomförts för två 2+1- vägar samt en landsväg med mötande trafik, vilket gör att modellen enbart kan utvärderas för dessa vägsträckor. Dock ger resultaten för dessa, information om modellens genereringsegenskaper för simulering av trafik på dessa vägtyper. Det är endast makroskopiska trafikmått som studerats och inte körförloppen för individuella fordon. Parametrar och övriga inställningar har därför justerats för att ge överensstämmelse på makronivå. På grund av tidsramen för detta examensarbete studerades enbart resultatet av kalibreringen i ett slumpfrö, vilket i vissa fall kan ha gett något missvisande resultat. 1.4 Metod De modellutvecklingar som gjorts har implementerats i RuTSim genom programmering i Visual C++. NET. Huvuduppgiften, att utvärdera RuTSim genom kalibrering och validering av olika vägsträckor, har sedan genomförts enligt arbetsgången för ett simuleringsprojekt. Kalibreringen av vägsträckorna har gjorts mot punktmätningar för både frifordonsmodell och modell med interaktioner. Vid kalibrering av frifordonsmodellen har medelhastigheter studerats. Vid kalibrering av modellen med interaktioner har medelhastigheter, restider, andel hindrade fordon samt beläggning i vänster körfält på tvåfältiga sträckor studerats Arbetsgång Systembeskrivning De verkliga vägsträckor som valts ut för simulering har först definierats. Detta innebär bland annat att vägsträckornas utformning och hastighetsbegränsningar studerats. I detta fall ingick förutom vägens utformning ett antal mätpunkter för insamling av data som skulle ingå i de modellerade vägsträckorna. Indata för utformning av vägsträckorna samt trafikflöde har definierats och bearbetats för att ge en korrekt avbild av de verkliga vägsträckorna. 2

17 Inledning Modeller i RuTSim Modeller av de vägsträckor som ingick i arbetet byggdes i RuTSim. Dessa modeller ska ge en tillräcklig detaljnivå på sträckorna för att motsvara verkligheten. Bearbetad indata lades in i modellen tillsammans med grundinställningar för fordonsparametrar och övriga trafikinställningar. Verifiering De modellerade vägsträckorna har verifierats för att konstatera att inga fel ingår i dem. Detta genom att kontrollera att utdata motsvarar korrekt indata. Även animering har studerats för att se att fordonen beter sig på ett sätt som motsvarar verkligheten. Kalibrering Vägsträckorna har kalibrerats genom att justera parametrar och övriga inställningar. Kalibrering ska vid en väl fungerande simuleringsmodell, resultera i att simulerad utdata överensstämmer mot verklighetens mätdata. I detta projekt innebar det även att upptäcka eventuella brister i RuTSim. Validering Efter genomförd kalibrering har de modellerade vägsträckorna i RuTSim även validerats. Valideringen ska utvisa om modellen är valid mot de verkliga system som avbildats. Känslighetsanalys Slutligen har en känslighetsanalys genomförts, där det studerats vilka parametrar som påverkat resultatet mest under kalibrering. Dessutom har förändringar i de slutgiltiga inställningarna efter kalibrering studerats. 1.5 Rapportens upplägg I kapitel 2 ges en introduktion i ämnet trafiksimulering och dess användningsområden. Olika begrepp presenteras och mikrosimulering beskrivs lite närmre. Kapitel 3 behandlar simuleringsmodellen, RuTSim, där dess simuleringsmetodik beskrivs ingående. Kapitel 4 beskriver den utveckling som genomförts av modellen. I kapitel 5 beskrivs de tre vägsträckorna som ska simuleras i modellen. Här beskrivs även hur datainsamling har gått till. Kapitel 6 är ett kort kapitel och behandlar verifiering av de tre simulerade vägsträckorna. Kapitel 7 och 8 behandlar kalibrering. Kapitel 7 handlar om kalibrering av vägsträckorna då frifordonsmodellen används. Kapitel 8 behandlar istället kalibrering av vägsträckorna då modellen med interaktioner används. De två följande kapitlen behandlar validering av vägsträckorna. Kapitel 9 tar upp validering då frifordonsmodellen används och kapitel 10 då validering med modellen med interaktioner utförs. I kapitel 10 presenteras de hastighet/flödesdiagrammen som genererats för de tre vägsträckorna. Kapitel 11 beskriver känslighetsanalys. Där presenteras de parametrar som påverkat resultatet mest, på vilket sätt de påverkat och hur mycket. Rapporten avslutas med diskussion och slutsatser i kapitel 12. Bland annat diskuteras RuTSims möjligheter men även dess brister. 3

18 Trafiksimulering 2 Trafiksimulering Trafiksimulering är ett värdefullt verktyg vid analys av olika trafiksituationer. Det är även mycket användbart när effekter av förändringar i ett trafiksystem ska utvärderas. Därför kommer troligtvis användandet av trafiksimuleringsverktyg att öka och bli ännu viktigare vid studier av olika trafikmiljöer. Trafikplanerare får idag stor hjälp av trafiksimulering för att förhindra trängsel och öka trafiksäkerheten. Då utvecklingen inom området hela tiden går framåt kan även miljöpåverkan och effekterna av olika ITS-applikationer studeras. Trafiksimulering genomförs med hjälp av trafikmodeller. Med modell menas en förenkling av den verklighet som ska simuleras. Det finns modeller som arbetar på makro-, meso- eller mikronivå. De olika nivåerna innebär olika detaljeringsgrader för modelleringen. Vilken typ av modell som används vid en simulering beror på vad den ska användas till. Makromodellen används då effekterna på ett större nät, som en hel stad, ska studeras. Makromodeller är oftast statiska modeller och i dessa finns ingen absolut övre gräns för hur stort flöde som kan passera ett visst snitt. Det är i dessa modeller möjligt att överskrida kapacitetsgränsen så länge medelflödet och medelhastigheten under simuleringsperioden blir korrekt. Makromodeller är alltså bra verktyg då övergripande trafikplanering ska utföras. Om mer detaljerade delar av trafiknätet ska studeras, som exempelvis trängsel och överbelastning, fungerar inte makromodeller lika bra. Det är också svårt att återfå de interaktioner som exempelvis uppstår i korsningar med dessa modeller. Mesomodellen kan beskrivas som en kombination av makro- och mikromodellen. Mesomodellens detaljnivå är högre än makromodellens, men lägre än mikromodellens. I begreppet trafiksimulering är det oftast mikromodeller som används. Mikrosimulering innebär att enskilda fordon kan modelleras och interaktionerna mellan fordonen kan sedan granskas. En simuleringsmodell kan antingen vara deterministisk eller stokastisk. En stokastisk modell innehåller slumpelement medan en deterministisk modell inte innehåller några slumpelement. I en deterministisk modell är beteendet därför förutbestämt och utgående från angivna startvärden. Denna typ av modell är därför användbar vid modellering av system med liten eller ingen variation. En stokastisk modell med slumpelement används istället för att återskapa system med variation. Denna typ av modell använder sig av statistiska fördelningar för vissa modellparametrar för att kunna återskapa variationen i det verkliga systemet. Många gånger används stokastiska delar inom simulering då det inte finns tillräcklig kunskap om hur allt påverkar modellen. Förarbeteende och fordonsegenskaper i en stokastisk modell skiljer naturligt relativt mycket från en deterministisk. Detta beroende på att slumpvariansen kan ge stora effekter på modellens beteende [22]. Alla trafiksimuleringsmodeller måste kalibreras och valideras för att generera pålitliga resultat. Detta är ofta väldigt tidskrävande och kan begränsa modellernas kostnadseffektivitet. 2.1 Mikrosimulering Mikrosimuleringsmodeller har oftast en hög detaljnivå. Detta leder till att dessa modeller kräver detaljerad indata, men genererar på detta sätt också detaljerad utdata. Den detaljnivå som mikromodellerna ger kan exempelvis vara nödvändig för att studera enskilda fordon och är väl vald för studier av trängsel. I mikromodellen ses förare och fordon som en enhet och precis som i verkligheten påverkas dessa enheter av varandra och av omgivande infrastruktur. De tillstånd som beskrivs varierar med tiden och är då dynamiska förlopp som kräver en dynamisk modell. Vid mikrosimulering efterliknas detta genom att uppdatera modellen med tiden. De flesta modeller använder sig av tidssteg när fordonen rör sig genom vägnätet. Vid varje tidssteg, exempelvis var tionde sekund, uppdateras trafiksituationen. Det finns även modeller som är händelsestyrda. Med det menas att modellen uppdateras vid de tidpunkter då trafiktillståndet 4

19 Trafiksimulering förändras. Att modellen uppdateras med tiden gör verktyget mer verklighetstroget än med statiska modeller, som inte förändras med tiden. Detta ger exempelvis möjlighet att studera hur köer byggs upp och avvecklas samt hur störningar i trafiken påverkar flödet. Enskilda förares beteenden kan även de modelleras, något som leder till att kapaciteten på ett vägavsnitt beror på förares beteende i kombination med vägens geometri. Att mikrosimuleringsmodeller oftast bara används för enskilda länkar eller mindre nätverk beror på detaljnivån och att det tar lång tid att skapa denna. Ju högre detaljnivå det är i en modell, desto fler parametrar behövs. Med ökat antal parametrar ökar svårigheten att kalibrera modellen då det blir svårare att få dessa att samverka på ett korrekt sätt. För att kunna utföra en mikrosimulering krävs det information om det trafiknät som ska simuleras. Det behövs även information om trafikefterfrågan och hur den fördelar sig i nätverket. Parametrar relaterade till fordon och förare, exempelvis motoreffekt och reaktionstid, är också nödvändiga. Då mikromodeller simulerar enskilda fordon genererar de oftast makroskopisk utdata som medelhastighet och medelrestid, något som gör att en stor del av kalibreringen och valideringen av dessa modeller ofta görs på makroskopisk nivå. Mikrosimulering av trafik innehåller modeller som bygger på antaganden om förarbeteende som bestämmer hur enskilda fordon rör sig. Olika elementarmodeller behövs för att beskriva hur fordonen rör sig och hur de påverkar varandra. Elementarmodeller för förarbeteende är exempelvis modeller för: Hastighetsval Car-following (hindrade fordon) Omkörningar Körfältsbyten Då förarbeteendet skiljer sig åt i olika situationer, behövs olika elementarmodeller för olika vägmiljöer. En stadsgata har ofta tät trafik där val av hastighet är mindre beroende av väggeometrin. En landsväg har däremot gles trafik där hastigheten ofta beror av väggeometrin. Varje mikromodell innehåller därför de beteendemodeller som behövs för simulering av den aktuella vägmiljön. 5

20 RuTSim 3 RuTSim RuTSim är en mikrosimuleringsmodell för landsvägar [11]. Modellen är stokastisk och innehåller därför slumpelement som gör att system med variation kan återskapas. På samma sätt som beskrivits i kapitel 2.1, innehåller RuTSim beteendemodeller för att kunna simulera de vägar som hanteras i modellen. RuTSim är uppbyggd av ett antal delmodeller, där varje del hanterar specifika uppgifter. På detta sätt blir modellen mer flexibel samt enklare att modifiera. RuTSim är inte tänkt att hantera nätverk av vägar, utan simulerar en vägsträcka i taget. På vägsträckan kan cirkulationsplatser och korsningar finnas som påverkar flödet. De olika stegen för en simulering i RuTSim redovisas i ett flödesschema, se figur 3.1. Initialt vid en simulering genereras trafik och fordonen tilldelas en hastighet. Detta från indata som användaren har infogat i modellen. Vid simulering uppdateras sedan en simuleringsklocka varje tiondels sekund. Vid varje tidssteg händer följande: 1. Fordon som ska ansluta till vägsträckan ställs i en virtuell kö. En virtuell kö skapas för varje färdriktning. 2. Om det finns tillräckligt med utrymme på vägen förs fordonen som står i den virtuella kön ut på vägen. 3. Uppdatering av hastighet och position sker för varje fordon som befinner sig på vägen. 4. Kontroll utförs om fordonet nått sin slutdestination. 5. Om så är fallet, tas fordonet bort från vägen. 6. Om inte, åker fordonet vidare och tillståndet uppdateras för varje fordon på vägen. Det vill säga om fordonen är fria eller i car-following, om de kör om eller själva blir passerade. 7. Acceleration uppdateras för varje fordon på vägen. 8. Data sparas och om animering används uppdateras det grafiska gränssnittet. 9. Om tiden för simulering gått ut stannar simuleringen. Annars går simuleringen vidare och alla punkter utförs återigen. 6

21 RuTSim START Vägens hastighetsprofil skapas Trafik genereras från inlagt flöde 1. Fordon som ska ansluta ställs i virtuell kö Uppdatera simuleringsklocka 2. Fordon från virtuell kö förs ut på vägen 3. Uppdatera position och hastighet 4.Slutdestination? 5. Fordon tas bort från vägen 6.Uppdatera tillstånd byt körfält om det behövs 7.Beräkna acceleration 8. Spara data. Uppdatera gränssnitt vid animering 9. Avsluta simulering? STOPP FIGUR 3.1 FLÖDESSCHEMA FÖR RUTSIM 7

22 RuTSim 3.1 Vägtyper Vägarnas utformning i RuTSim bestäms av vägbredd, vertikal lutning, siktförhållanden och kurvors radie. De typer av vägar som RuTSim hanterar är: Vanlig landsväg med mötande trafik. Vanlig landsväg med hjälp- eller stigningsfält. Vanlig landsväg med mitträcke mellan mötande körfält. Kortvariga sträckor av tvåfiliga vägavsnitt med mitträcke mellan mötande körfält som sedan övergår till enfilig vägsträcka, så kallade 2+1-vägar. Tvåfilig landsväg med mitträcke mellan mötande körfält. Representationen av vägen inkluderar även variabler för trafikregleringar samt eventuella korsningar och cirkulationsplatser. De trafikregleringar som hanteras i modellen är restriktioner för omkörning och hastighetsbegränsning. 3.2 Hastighetsprofil En delmodell i RuTSim används för att bestämma den hastighet som fordonen eftersträvar att färdas i. Varje fordon, i, tilldelas en önskad hastighet, v 0i. Detta är den hastighet som fordonet skulle anta om det färdades ensamt på en rak, bred väg. Dessa förhållanden råder dock sällan utan ett fritt fordons hastighet modifieras utifrån faktorer som vägbredd, kurvradier och rådande hastighetsbestämmelser. Givet spridningsmåttet, Q, samt den önskade hastigheten för ett godtyckligt fordon, v 0i, kan den modifierade hastigheten, v 3i, som ett godtyckligt fordon då strävar efter fås för personbilar genom ekvationen v v = v v Q Q Q Q 0 3 0i 3i (1) och för övriga fordon genom ( λ )( ) 1 v v = v v, Q Q Q Q i 0 3 0i 3i där v0 och v 3 är medelhastigheter för fria fordon och även parametrar i modellen. λ i är en modellparameter i intervallet 0 λ i 1 som beror av vilken fordonstyp det gäller. Den önskade hastigheten varierar mer för personbil än för andra fordonstyper. Detta är naturligt då tyngre fordon ofta redan kör i lägre hastigheter och blir på detta sätt mindre känsliga för förändringar. Hastigheten påverkas av förändring i vägens geometri. Vid ändring i vägbredd, om fordonet kommer till en kurva eller om hastighetsbegränsningen varieras, förändras även hastigheten v 3. Detta gäller även för motsvarande spridningsmått, Q. Den önskade hastigheten antas vara normalfördelad. Spridningsmåttet förskjuter normalfördelningen genom ekvation (1) eller (2). Detta görs för att visa att olika hastighetsanspråk från olika fordon är olika känsliga för vägbredd, horisontalkurvor och hastighetsbegränsning. När ett fordon närmar sig en korsning eller en cirkulationsplats börjar föraren bromsa innan den når fram till korsningen. I RuTSim återskapas detta beteende genom att flytta tillbaka den punkt där en förändring i den önskade hastigheten inträffar. Tillbakaflyttningen, L, med hänsyn till färdriktningen bestäms enligt ekvation (2) 8

23 RuTSim previous next ( v3 ) ( v3 ) 2 2, v > v 2anormal L = 0, v v previous next 3 3 previous next 3 3, ( 3) där a normal är retardationstakten motsvarande motorns retardation för ett medelfordon. v 3 next och v 3 är föregående respektive nästa önskade medelhastighet. Detta leder till att fordon anpassar sin hastighet innan de kommer fram till exempelvis en korsning eller en kurva. 3.3 Trafikgenerering För att generera trafik i modellen krävs en trafikgenereringsmodell. All trafik för simuleringen genereras innan det första fordonet startar. Under genereringsprocessen skapas fordon med individuella egenskaper. Dessa kan vara fordonens start- och slutpunkt i varje riktning, ankomsttid samt hastighet. previous 3.4 Trafikdata Inför varje simulering måste trafikvolymen i fordon per timme, kompositionen av olika fordonstyper, starttid och flödets varaktighet anges. De fordonstyper som hanteras i RuTSim är, personbil, lastbil, lastbil med släp och lastbil med semitrailer. Det kan förekomma flera flöden från varje startpunkt under simuleringen. Flera flöden får dock inte ha samma starttid. För varje startpunkt krävs även att flödet specificeras hur detta ska fördelas till olika destinationer. Möjliga destinationer är slutet på vägen samt varje cirkulationsplats och korsning. Att fordonen beter sig olika beror på att de får individuella egenskaper. Egenskaperna delas in i statiska och dynamiska fordonsparametrar. Statiska parametrar är konstanta under hela simuleringens gång. Exempel på statiska parametrarna är fordonstyp, längd, startpunkt och destination. Dessa fastställs i genereringsprocessen. De dynamiska parametrarna ändras däremot under tiden som fordonet färdas på vägen. Detta kan vara nuvarande position, körfält, hastighet, acceleration och önskad hastighet Generering av kolonner För att få ett stabilt trafikunderlag när simuleringen ska börja använder sig RuTSim av en kolonngenereringsmodell. Detta görs för att reducera tiden för simuleringens uppvärmning. Modellen skapar kolonner med fordon passande för den nuvarande trafikens komposition och volym. Kolonnerna karaktäriseras av antal fordon i kolonnen och avståndet till framförvarande kolonn. Vid genereringen av kolonner beräknas en medellängd för dessa. En rad av fria och hindrade fordon som motsvarar denna medellängd skapas genom att likformigt fördelade slumptal används. Ledaren för kolonnerna och fordonen i dem tilldelas ankomsttider till vägen utifrån avståndsfördelningen för fria fordon respektive hindrade fordon i kolonn. Givet medellängden på kolonnen, ˆμ, är den uppskattade andelen fria fordon 1/ ˆμ, alltså ett fordon per kolonn, vilket är ledaren för kolonnen. Andelen car-following fordon i kolonnen är således 1-1/ ˆμ. Då slumptal används när genereringsmodellen skapar fria och hindrade fordon 9

24 RuTSim kan medellängden på de skapade kolonnerna skilja sig något från ˆμ. Den genererade medellängden på kolonnen blir då μ gen. Tidsavstånden mellan kolonnerna, egentligen tidsavstånden mellan fria fordon, antas vara exponentialfördelade med ett medelvärde t f - d, där d är det minsta tidsavståndet till framförvarande fordonet för fria fordon. Parametern t f är medeltidsavståndet mellan kolonner och beräknas via formeln μ gen q = t f + ( μ 1) tc, ( 4) gen där t c är en modellparameter som beskriver medeltidsavståndet mellan hindrade fordon och där q är trafikflödet. Varje fordon i de genererade kolonnerna tilldelas en ankomsttid från fördelningar som hämtas från t c respektive t f. Ingångshastigheten för fria fordon antas till fordonets önskade hastighet. Hindrade fordon får samma hastighet som det fordon som hindras av. Kolonngenereringsprocessen upprepas för varje flöde, startpunkt och riktning Generering av fordonsegenskaper Fria fordon och car-following fordon skapas i kolonngenereringsmodellen. Denna modell bestämmer även fordonets ankomsttider. De övriga fordonsparametrar som beskrivs ovan sätts dock vid skapandet av fordon. Fordon är slumpvis tilldelade typ enligt trafikkompositionen av det nuvarande flödet. Fordon får egenskaper som längd, reaktionstider, luft- och rullmotstånd. Fordonslängd och reaktionstid antas vara normalfördelade. Luft och rullmotstånd sätts till standardvärden för gällande fordonstyp. Fordon tilldelas destinationer enligt flödets svängandelar. Startpunkten för fordonet sätts till startpunkten för flödet. Även den önskade hastigheten och p-värdet för fordonen bestäms i modellen för generering av fordonsegenskaper. P-värdet är kraften i förhållande till massan och mäts vid fordonets hjul. P- värdet kontrollerar fordonets förmåga att accelerera. Dessa värden tillsammans ser till att det är möjligt för varje fordon att bibehålla sin hastighet på en rak väg. Den önskade hastigheten är trunkerad vid 2,5 standardavvikelser. Detta för att undvika att fordon kör alldeles för långsamt eller fort. Efter att fordonen tilldelats önskad hastighet och p-värden görs en omflyttning av fordonen för att se till att det långsammaste fordonet blir ledare för kolonnen. 10

25 RuTSim 3.5 Förflyttning fordon Denna del av modellen hanterar hur fordon ska förflytta sig på vägen under en simulering Accelerationsmodell I RuTSim kontrolleras fordonens hastigheter genom att justera fordonens accelerationstakt. Accelerationsmodellen är indelad i två delar, en med avseende på vägens geometri och en med avseende på car-following. För att veta vilken av accelerationsmodellerna som ska användas måste fordonens status bestämmas. Ett fordon anses vara fritt om det färdas ensamt på en väg och inte har några andra fordon framför sig i samma körriktning. Det kan vara fritt även om det har ett fordon framför sig. Detta så länge avståndet till framförvarande fordon inte är mindre än ett gränsvärde, T 0. Avståndet T 0 definieras som summan av det önskade avståndet till framförvarande fordon och ett retardationsavstånd enligt ( v v ) 2 n n 1 0 = d n 1+, ( 5) 2a0 T T v där ao är en kalibreringsparameter, vn är hastigheten för aktuellt fordon och vn 1 är hastigheten för framförvarande. T d är det önskade tidsavståndet som beräknas enligt n 1 T d = Tn +, vn 1 l ( 6) där T n är nuvarande avstånd till framförvarande fordon för aktuellt fordon, ln 1 är längden på framförvarande fordon. Då ett fordon beslutar att följa ett långsammare fordon, klassas fordonet som car-following. Är avståndet till fordonet framför längre änt 0, klassas dock fordonet som fritt. Om ett fordon var car-following i föregående tidssteg måste avståndet till fordonet framför vara längre än avståndet som ges av SCF T, 0 ( 7) där Scf 1är en kalibreringsparameter, för att fordonet ska klassas som fritt. Annars är fordonet car-following. Acceleration med avseende på vägens geometri När ett fordon anses vara fritt färdas det i sin önskade hastighet. Den önskade hastigheten för fria fordon modifieras sedan utifrån vägens geometri och rådande hastighetsbestämmelser. Om den nuvarande hastigheten för fritt fordon, n, ligger under den önskade hastigheten, kommer fordonet att accelerera enligt följande ekvation p a = C v C C v g i x. ( 8) 2 ( ) ( ) ( ) ( ) n n A n n R1 R2 n n v n n n Den första termen på höger sida av ekvationen anger den högsta möjliga accelerationen som fordon, n, kan ha enligt nuvarande hastighet, där pn är fordon n:s p-värde och vn är hastigheten för fordon n. Återstående termer reducerar den maximala accelerationen med avseende på luft- 11

26 RuTSim och friktionsmotstånd samt gravitation. Här representerar, ix ( n), den vertikala vinkeln i fordon n:s position, g är gravitationskonstanten. C A, C R 1, C R 2 är luft- och friktionskoefficienter. Om den nuvarande hastigheten istället är högre än den önskade retarderar det fria fordonet enligt a n 2 ( CA) nvn ( CR) ( ) ( ), ( ) 0, 1 n CR 2 nvn gix n ixn = 2 ( CA) nvn ( CR) ( ), ( ) 0, 1 n CR 2 nvn i xn < ( 9) Den första ekvationen är fordons retardation då de befinner sig i uppförsbacke. Den andra ekvationen visar retardationen då föraren trycker på bromspedalen i en nedförsbacke. Car-following Ett hindrat fordon kan inte köra i sin önskade hastighet då detta skulle leda till en kollision med framförvarande fordon. För att undvika kollision måste fordonet anpassa sin hastighet till framförvarande fordon. Dessa förarbeteenden kan återskapas med hjälp av carfollowingmodeller. En car-followingmodell återger en förares interaktion med det framförvarande fordonet i samma körfält. En car-followingmodell är en av de viktigaste beteendemodellerna i en simuleringsmodell. Det finns ett antal olika car-followingmodeller och olika simuleringsprogram behöver inte använda samma. Gemensamt för alla carfollowingmodeller är dock att de ska bestämma vilket beslut varje förare/fordon ska ta i varje tänkbar situation [12]. Car-followingmodellen i RuTSim är flexibel för att kunna modellera accelerationen för både fordon utrustade med Avancerade System För Förarstöd och icke-utrustade fordon. Med denna car-followingmodell är accelerationstakten för ett hindrat fordon en funktion av avståndet till framförvarande fordon. Om avståndet till framförvarande fordon är längre än avståndet, T 0, som definierats i ekvation (5), anses fordonet vara ett fritt fordon. Dess accelerationstakt bestäms då av accelerationsmodellen för fria fordon. När ett fordon är i car-following strävar det efter att följa framförvarande fordon på ett önskat tidsavstånd, Td definierat av ekvation (6). Om avståndet till fordonet framför är kortare än avståndet T0 är fordonet hindrat av detta fordon och dess accelerationstakt bestäms då av car-followingmodellen. Om avståndet till fordonet framför är kortare än ett avstånd, T e, befinner sig fordonet i ett tillstånd för panikretardation. I detta tillstånd retarderar fordonet med en retardationstakt för att förhindra kollision med framförvarande fordon. Den acceleration som används då avståndet till fordonet framför är mellan T 0 ocht e, ges av en osymmetrisk GHR-funktion [11]. Om avståndet blir mindre än T d, retarderar fordonet för att öka avståndet till framförvarande fordon. I dessa situationer är retardationstakten alltid större än eller lika med motorns retardationstakt. Car-followingmodellen i RuTSim ges av a acc ( v v ) ( t+ τ n) = ( v v ) α, β n 1 n engine min αvn, dn, Te T < T γ d ( xn 1 xn ln 1) β n 1 n vn Td T T γ 0 ( xn 1 xn ln 1), (10) 12

27 RuTSim där T är nuvarande avstånd till framförvarande fordon, xn är fordonets position, xn 1 är framförvarande fordons position, ln 1är längden på framförvarande fordon, engine dn är motorns retardationstakt och α, β, γ är modellparametrar. Olika värden på dessa parametrar används för fordonens acceleration och retardation. Ett fordons förmåga att accelerera är begränsat och skiljer sig från fordon till fordon. Skulle accelerationstakten från ekvation (10) vara större än accelerationen som beskrivs i ekvation (8) är det varken önskvärt eller möjligt för följande fordon att anamma accelerationen i ekvation (10). Om så är fallet kommer det följande fordonets acceleration bestämmas av ekvation (8), även om det befinner sig i car-following läge. Skulle fordonet färdas i en hastighet som är högre än sin önskade hastighet är det inte heller önskvärt att accelerera enligt car-followingmodellen. Accelerationsmodellen för fria fordon används då för att retardera fordon i dessa situationer Omkörningsmodell Omkörningsmodellen är till för att kontrollera fordonens beteende när tillfälle ges för omkörning. Det gäller då både beteendet hos den förare som kör om och hos den som blir omkörd. Det finns en skillnad i hur förare beter sig när det gäller vanliga vägar med mötande trafik jämfört med vägar som saknar det. RuTSim skiljer därför dessa beteenden åt. Tvåfilig landsväg med mötande trafik Omkörning på tvåfilig väg med mötande trafik kan delas in i flygande och accelererande. Med flygande omkörning menas då ett snabbare fordon kommer ifatt ett fordon som kör saktare och omedelbart fattar beslut om omkörning. Accelererande omkörning uppstår när bakomvarande fordon först saktar ner eller redan ligger bakom framförvarande fordon och måste accelerera för att köra om. Omkörning bestäms av fordonets förmåga att utföra en omkörning, möjligheten med hänsyn till övrig trafik, rådande omkörningsrestriktioner och förarens vilja att utföra en omkörning. RuTSim använder stokastiska funktioner för att beskriva förarens vilja utföra en omkörning. Dessa är exp( Aexp( ks)), s > s Ps [] = 0, s s flying / acc min flying / acc min, (11) flying / acc där P[s] är sannolikheten för omkörning vid god sikt med siktavståndet, s. Avståndet, smin är den minsta sikten för flygande eller accelererande omkörningar. Dessa funktioner uppskattas från empirisk data. Distinkta funktioner är uppskattade för olika vägbredder, typer av omkörningar, omkörda fordon och siktbegränsande faktorer, som naturliga föremål och mötande trafik. Dessa funktioner bestäms av olika värden på parametrarna A och k. Om fordonet framför är en del av en kolonn reduceras möjligheten för omkörning enligt red N 1 [] [], P s = c P s (12) där N är antalet fordon i kolonnen framför och reduceringen för varje fordon i kolonnen. N 1 c är en parameter som kontrollerar Om ett fordon bestämmer sig för att utföra en omkörning byter det körfält till det mötande körfältet. När detta sker ökas fordonets önskade hastighet. Fordon använder inte den maximala motorkraften under normal körning. För att modellera extra utnyttjande av kraft under 13

28 RuTSim omkörning, får omkörande personbil även en ökning p-värdet. Tunga fordon däremot utnyttjar mer av den tillgängliga kraften under normal körning. Därför får dessa inte en ökning av p-värdet under omkörning. Under omkörning fortsätter det fordon som passeras att köra utan att ändra beteende tills det omkörande fordonet återgår till normalt körfält. När det omkörande fordonet har bestämt sig för att återgå till det normala körfältet känner det fordon som passerats igen det fordon som kört om som det fordon det nu ska följa. Därigenom underlättas körfältsbytet för det omkörande fordonet. På liknande sätt, om det omkörande fordonet blir en del av kolonnen känner den igen sin kommande ledare som fordonet att följa och justerar sin hastighet efter dennes hastighet. Omkörningen är slut när det omkörande fordonet återgår till det normala körfältet. Det är inte tillåtet att fortsätta en omkörning om fordonet inte kan köra fortare än det fordon som det vill köra om. Dessa situationer kan uppstå vid uppförslutningar. Det vill säga om ett fordon med lägre motorkraft försöker köra om ett fordon med kraftigare motor. Väg med vägren eller stigningsfält Förutom vanliga omkörningar finns det fler sätt för snabbare fordon att passera långsammare. På de vägar där det finns vägren eller stigningsfält har långsammare fordon möjlighet att lämna plats för snabbare. Så fort ett fordon som kör snabbare kommer ifatt ett långsammare, får det långsammare fordonet en förfrågan om det vill lämna plats. Om detta fordon kommer att göra detta beror bland annat på vägrenens bredd, omgivande trafik och viljan att lämna plats. Mötesfri väg På vägar med två körfält i samma riktning kan omkörningar utföras utan hänsyn till sikt eller till mötande fordon. Det som påverkar är omgivande trafik, hur länge som det är två körfält och fordonets förmåga att utföra omkörningar. När det gäller 2+1-vägar ökar fordon generellt sin hastighet för att köra om långsammare fordon innan kommande enfält. För att återskapa detta i RuTSim ges de snabbare fordonen en högre önskad hastighet när det närmar sig ett långsammare fordon. Detta görs dock bara när fordonet verkligen hinner utföra en omkörning innan sektionen med två körfält slutar Korsningar och cirkulationsplatser RuTSim tar hänsyn till fördröjningar i trafiken på huvudvägen som uppstår till följd av att fordon åker igenom en korsning eller cirkulationsplats. Modellen hanterar tre- och fyrvägskorsningar, med eller utan körfält helt tillägnade vänstersväng. Cirkulationsplatser med varierat antal körfält och tre eller fyra infarter hanteras också av modellen. Korsningar Den önskade hastigheten i korsningar bestäms även den i delmodellens hastighetsprofil. Den önskade hastigheten beräknas på samma sätt som den önskade hastigheten för vägsektioner, men med vissa modifikationer. Om ett fordon ska lämna vägen i kommande korsning börjar det anpassa sin hastighet när avståndet kvar till korsningen är mindre än avståndet som ges av ekvation (3). Den önskade hastigheten i ekvation (3) är i detta fall utbytt mot den önskade svänghastigheten i korsningen. Om det inte finns en särskild fil för vänstersvängande fordon kommer dessa att stanna upp trafiken bakom, beroende på att det inte är tillåtet att köra om fordon som ska svänga vänster. Detta kan även hända om det finns ett sådant körfält och om det är många fordon som ska svänga samtidigt så att filen blir full och därför stannar upp bakomvarande trafik. Detta händer exempelvis om den korsande/motsatta trafiken har högt flöde. 14

29 RuTSim Cirkulationsplatser Alla fordon som passerar igenom en cirkulationsplats påverkas. Den önskade hastigheten i en sådan justeras på liknande sätt som i korsningar. Hur fordon påverkar varandra inuti cirkulationsplatsen är i RuTSim mycket förenklat. När ett fordon ska köra in i cirkulationsplatsen tar den inte hänsyn till den trafik som redan finns där. Genom detta är det bara den geometriska utformningen av cirkulationsplatsen som påverkar hastigheten Ankomst och avlägsnande av fordon I denna del beskrivs hur fordonen ankommer till respektive lämnar en modellerad vägsträcka i RuTSim. Ankomst av fordon Till varje startpunkt är en virtuell kö kopplad där fordon lagras till dess att de ska in på vägsträckan. I varje tidssteg förs fordon från dessa köer in på vägsträckan. Bara ett fordon i taget kan laddas in från de virtuella köerna per tidssteg. Fordonen anpassar sig omedelbart till omgivande trafik och väggeometrin och får en hastighet enligt de tidigare presenterade accelerationsmodellerna. Avlägsnande av fordon Fordon tas bort från vägsträckan då de nått sin slutdestination. Detta gör de när deras position är lika med eller större än vägkoordinaten för destinationen. Om ett fordon ska lämna vägen vid slutet av den simulerade vägsträckan tas det bort utan att ta hänsyn till omgivande trafik. Fordon som ska lämna vägen genom vänstersväng tas däremot inte bort förrän det finns en tillräckligt stor tidslucka. Högersvängande fordon tar inte heller hänsyn till omgivanden trafik när det lämnar vägen. I cirkulationsplatser tas alltid fordonet bort när det når den högra avfarten, detta oberoende av vilken avfart som är den riktiga. 3.6 Implementering RuTSim är implementerad med objektorienterad programmering i Visual C++. NET. Själva koden ska inte medföra några restriktioner på den simulerade vägen. Däremot är vägsträckans längd och trafikvolymen begränsad av datorns minne. Tiden för simuleringen ökar då vägens längd eller trafikvolym ökar. Simuleringsprogrammet har implementerats genom att använda följande delmodeller: Vägdata och hastighetsprofil Trafikdata Trafikgenerator Modeller för kontroll av fordonens rörelser Simuleringsloop Utdata och aggregerade data 15

30 RuTSim Gränssnitt Väg och trafikdata specificeras i RuTSims grafiska gränssnitt, se figur Där kan även förändringar av modellparametrar utföras. Gränssnittet visar en grafisk bild av den simulerade vägen. FIGUR RUTSIMS GRÄNSSNITT Fordon är animerade medan de färdas längs vägen allt eftersom simuleringen utförs, se figur Simuleringen kan också framföras snabbare utan animeringen med Batch Run. FIGUR ANIMERING I RUTSIM Indata Indata i RuTSim anges i gränssnittet via dialogrutor. Vad gäller data för vägen kan denna fyllas i direkt, men viss data kan också importeras från textfiler för en enklare hantering. Data för trafik specificeras i en hierarkiskt strukturerad dialogruta. Dessa kan specificeras för ett antal ursprung där varje ursprung kan inkludera ett antal flöden och destinationer. En modellerad vägsträcka med ett visst flöde sparas sedan som ett projekt. Detta projekt kan köras i simuleringsmodellen och modifieras vid behov. Indata som kan specificeras i RuTSim är: - Vägstandard - Hastighetsbegränsningar - Vägbredd, längd - Kurvradier - Lutningar - Hjälpfält 16

31 RuTSim - Restriktioner för omkörning - Siktinformation - Korsningar - Trafikflöden - Information om punkter och sektioner för insamling av utdata. - Trafikinställningar 1, fordonsparametrar 2 Inför varje simulering väljs ett antal slumpfrö ut som även motsvarar antalet repetitioner av simuleringen. Varje slumpfrö genererar en ny komposition fordon med individuella beteenden. Genom detta skapas en variation i trafikens beteende som även återfinns i verkligheten Utdata De utdata som erhålls vid en simulering i RuTSim inkluderar både aggregerad trafikdata och individuella fordons körförlopp. Utdata presenteras i textfiler som även kan bearbetas i externa analysverktyg vid analys av resultat. Vid en simulering kan godtyckliga punkter och sektioner väljas ut där mätningar ska utföras. Dessa specificeras innan simuleringen utförs och i gränssnittet anges även var utdata för dessa punkter och sektioner ska sparas. För de utvalda punkterna kan följande aggregerade trafikmått erhållas efter utförd simulering: Antal fordonsobservationer för varje fordonstyp Fördelning av punkthastigheter för varje fordonstyp Andel hindrade fordon i procent för varje fordonstyp Totala antalet kolonner och fördelning av kolonnlängd I sektionsutdata finns följande aggregerad data: Antal fordonsobservationer för varje fordonstyp Fördelning av restider för varje fordonstyp Hur stor del av fordonens restid som fordonen varit hindrade Hur stor del av fordonens ressträcka som fordonen varit hindrade Antal omkörningar och hur de fördelat sig mellan fordonstyperna Körförlopp för varje fordonstyp. Dessa körförlopp innehåller tid, hastighet, acceleration och fria fordon i procent. 1 Se Bilaga 1: Trafikinställningar 2 Se Bilaga 2: Fordonsparametrar 17

32 Modellutveckling 4 Modellutveckling För att utvärdera RuTSim har modellen kalibrerats och validerats. För att kunna genomföra detta har en frifordonsmodell utvecklats och implementeras i modellen. Genom att implementera en frifordonsmodell i RuTSim är det möjligt att studera restider för fria fordon. Med en frifordonsmodell blir det följaktligen även möjligt att isolera fördröjningen på grund av trafikinteraktioner. Varje modellerad vägsträcka med ett visst flöde bildar det som kallas ett projekt i RuTSim. För att underlätta vid exempelvis kalibreringsarbete är det önskvärt om fler projekt kunde simuleras efter varandra utan stopp. Tidigare kunde detta inte genomföras utan att varje projekt startades manuellt. Användargränssnittet har därför utökats med en metod som gör det möjligt att köra upprepade körningar efter varandra. De hårdkodade parametrarna som behövs för kalibreringen, har flyttas ut till gränssnittet. 4.1 Frifordonsmodell Tidigare då ingen frifordonsmodell fanns i modellen, beräknades fördröjningen genom differensen mellan ett fordons slutliga restid om detta fordon skulle ha färdats i sin önskade hastighet utan hänsyn till vägutformningen och den restid som fordonet får i modellen när den färdas bland andra fordon. Ett mer korrekt sätt att beräkna fördröjning på, är att istället beräkna differensen mellan den slutgiltiga restiden för fordonet när det färdas bland andra fordon, med restiden när fordonet färdas fritt hela vägsträckan. På detta sätt fås fördröjningen på grund av trafikinteraktioner och hur fordon påverkas av dessa. Vid en simulering i den implementerade frifordonsmodellen utförs inte alla de steg som utförs vid simulering i interaktionsmodellen. Detta kan på ett enkelt sätt förklaras genom att ruta sex i flödesschemat för RuTSim har tagits bort i frifordonsmodellen, se figur 3.1. Då fordonen alltid är fria behöver inte deras tillstånd uppdateras. Fordonen i frifordonsmodellen byter inte heller körfält eller utför omkörningar eftersom de inte behöver ta hänsyn till andra fordon. Alltså har de funktioner/metoder som styr detta tagits bort och fordonens acceleration beror enbart på vägens geometri. Frifordonsmodellen integrerades i gränssnittet för att användaren enkelt ska kunna välja om frifordonsmodellen eller modellen med interaktioner ska köras. Detta genom Run Free respektive Run Interaction, se figur På samma sätt har gränssnittet utökats för att det ska vara möjligt att köra de båda modellerna med Batch Run. Med Batch Run genomförs simuleringen utan animering och blir på så sätt snabbare, se figur FIGUR RUN FREE/RUN INTERACTION 18

33 Modellutveckling FIGUR BATCH RUN FREE/ BATCH RUN INTERACTION I interaktionsmodellen går det annars i animeringen att se hur fordonen genomför omkörningar eller lägger sig bakom varandra. Studeras animeringen vid en körning av frifordonsmodellen kör fordonen över varandra och tar alltså inte hänsyn till varandra utan enbart till geometrin. Beräkning av fördröjning För att beräkna fördröjningen på grund av interaktioner lades en medelrestid för varje fordonstyp och sektion till i utdata. När fördröjningen ska beräknas i interaktionsmodellen hämtas medelrestiden för rätt fordonstyp och sektion från tillhörande frifordonsmodells utdata-fil. Den befintliga metoden för att beräkna fördröjning och standardavvikelse modifierades utifrån detta. Restidens standardavvikelse för fordon inom en simuleringsupprepning beräknas enligt 1 s = x x n n 2 ( j ) (13) 1 1 där n är antal fordon, x j är restiden för fordon j och x är medelrestiden. Variansen för skillnaden i restid mellan frifordonsmodellen och interaktionsmodellen beräknas enligt s = s + s + 2 Cov( x, y) (14) x y där 2 s x är stickprovsavvikelsen mellan varje simuleringsupprepning i frifordonsmodellen och motsvarande värde för interaktionsmodellen. Kovariansen, Cov (x, y), går inte att skatta då inte uppgifter om varje enskilt fordon finns. Detta på grund av att data för enskilda fordon inte sparas från frifordonsmodellen till interaktionsmodellen. Kovariansen antas därför här till noll, vilket innebär att medelvärdena för restiderna antas vara oberoende. Standardavvikelsen för differensen av de två medelrestiderna beräknas därför enligt 2 sy är s = s + s (15) 2 2 x y Resultatet av fördröjningsberäkningen med standardavvikelse visas sedan i filen med utdata för interaktionsmodellen. 4.2 Metod för upprepad simulering En metod för upprepad simulering implementerades i RuTSim. Genom att även integrera denna i gränssnittet, se figur till 4.2-3, kan redan sparade projekt hämtas in. Dessa projekt läggs sedan in i en lista där de valda projekten blir synliga. På detta sätt blir det enkelt om ett projekt för simuleringen ska tas bort eller läggas till, se figur När alla projekt som ska simuleras är inlagda sätts simuleringen igång med hjälp av Run. Projekten simuleras i den följd som de är inlagda i listan. När simuleringarna är slutförda har filer med utdata skapats för alla projekt. 19

34 Modellutveckling FIGUR ADD PROJECTS-FÖR ATT LÄGGA TILL PROJEKT FIGUR DIALOGRUTA FÖR HUR SPARAT PROJEKT HÄMTAS IN FIGUR LISTA MED INHÄMTADE PROJEKT 20

35 Modellutveckling I RuTSim har metoden för upprepad simulering implementerats genom att skapa en ny metod i källkoden för upprepad simulering av olika projekt. Med denna metod kopieras listan med projekt från gränssnittet. Listan med projekt stegas sedan igenom och ett projekt öppnas upp. Därefter anropas Batch run Free och Batch run Interaction, för att simulera gällande vägsträcka i både frifordons- och interaktionsmodellen. Detta upprepas för varje kopierat projekt till dess att det inte finns några kvar i listan. Denna simulering utförs alltid utan animering. 4.3 Utökning av antalet parametrar i gränssnitt För att förebereda för kalibrering utökades trafikinställningarna i gränssnittet med carfollowingparametrarna. Dessa, tidigare hårdkodade parametrarna, lades till i gränssnittet för enkel modifiering, se figur Då personbilar och tunga fordon kan antas accelerera olika vid omkörning delades trafikinställningen, addera till önskad hastighet, upp i två delar. Den hade tidigare varit lika för alla fordonstyper, men delades nu upp så att personbilar fick en addera till önskad hastighet och lastbilar samt lastbilar med släp fick en gemensam. FIGUR TRAFIKINSTÄLLNINGAR I GRÄNSSNITT 21

36 Studerade vägsträckor 5 Studerade vägsträckor För att kunna genomföra kalibrering och validering av RuTSim har simuleringar genomförts i modellen. Detta av vägsträckor som det tidigare samlats in data på i verkligheten, som då finns att jämföra mot. Genom att jämföra och studera resultaten från simulering av dessa sträckor mot verklig mätdata kan modellen kalibreras och valideras. I detta kapitel beskrivs vägsträckorna och insamlad data. Kapitlet avslutas med beskrivning av hur sträckorna modellerats i RuTSim. 5.1 Vägbeskrivning Av de tre vägsträckor som simulerats är två stycken 2+1 vägar utan mötande trafik och den tredje en vanlig landsväg med mötande trafik. Nedan följer en kortare beskrivning av varje vägsträcka. E18-Västerås Denna väg är en 2+1-väg med standardbredden 13 meter. Verklig mätdata har här samlats in på sträckan mellan Eriksberg och Skälby, se figur Hastighetsbegränsningen är 110 km/h vid starten i riktning österut, vid Västjädra sänks sedan hastigheten till 90 km/h. Den totala längden på sträckan är meter. Denna vägsträcka studerats i båda färdriktningar. Eriksberg Västjädra Skälby FIGUR STUDERAD 2+1-VÄGSTRÄCKA, E18-VÄSTERÅS Axmartavlan-Gävle Den andra av de två studerade 2+1-vägarna, har även den en bredd på 13 meter. Sträckan som verklig mätdata insamlats på finns mellan trafikplats, Gävle Norra och Storvadsbro, se figur Hastighetsbegränsningen är 110 km/h över hela denna sträcka som är totalt meter lång. Då flödet i riktning söderut är lågt anses det inte vara nödvändigt att studera denna riktning. 22

37 Studerade vägsträckor Storvadsbro Trafikplats Gävle Norra FIGUR STUDERAD 2+1-VÄGSTRÄCKA, AXMARTAVLAN- GÄVLE RV51-Örebro Riksväg 51, RV51, är en vanlig landsväg med mötande trafik med ett körfält i varje riktning. Data har här insamlats på sträckan mellan Kvarntorp och Brickebacken, en längd på meter, se figur Hastighetsbegränsningen startar i riktning norrut med 90 km/h, där vägen är nio meter bred. Vid Ekeby finns sedan en lokal hastighetsbegränsning på 70 km/h i cirka 400 meter. I Almbro efter 6200 meter ändras vägbredden till 13 meter. Även här är hastighetsbegränsningen, på grund av en befintlig trafikplats, 70 km/h i cirka 800 meter. Det har inte gjorts några mätningar under de 800 meter vid denna trafikplats. Tekniskt sett blir det därför en delsträcka som inte ska utvärderas. Mätningarna har sedan fortsatt direkt efter denna vid 7000 meter. Denna vägsträcka studeras precis som för E18-Västerås i båda färdriktningar. Brickebacken Almbro Kvarntorp FIGUR STUDERAD VÄGSTRÄCKA PÅ LANDSVÄG MED MÖTANDE TRAFIK, RV51-ÖREBRO 23