Impacts of Autonomous Vehicles with Different Levels of Penetration on Traffic Operation Characteristics Through Simulation

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Currently, autonomous driving stands among the most revolutionary developments in the field of transportation. Many factors are involved in achieving autonomous driving, including technology, safety, human interaction, security, reliability, and traffic effects. Several forms and levels of automated driving exist, both with and without communication, and are considered promising approaches for improving operational driving behavior. They can be implemented both in the short term and in the long term. Because of the limited number of autonomous vehicles (AVs) and connected autonomous vehicles (CAVs) on roadways, many transportation professionals rely on simulations to determine how connected vehicles (CVs), AVs, CAVs, and regular vehicles (RVs) interact and coexist. The distinction between AVs and CAVs has largely been overlooked in previous studies. Therefore, this research focuses on differentiating between AVs and CAVs and examining the microscopic development of traffic simulation for AV/CAVs. The present study implemented a microscopic traffic simulation model within a fully signalized roundabout located in Dammam, Saudi Arabia, to evaluate the potential impacts of AVs and CAVs on traffic operations. Various scenarios were considered, including base cases with RVs and mixed traffic scenarios involving RVs and CVs, RVs and AVs, RVs, and CAVs, full CVs, full AVs, and full CAVs. The scenarios encompassed different market penetration rates (PRs) and driving logic, resulting in a total of 36 scenarios. Three types of driving logic from the CoEXist project (Cautious, Normal, and All-knowing) were employed, along with six different levels of AV penetration, ranging from 0% to 100%. Through the evaluation of these scenarios, this study offers insights into the potential effects of AVs and CAVs on traffic operations in the urban roundabout network. PTV VISSIM, a state-of-the-art microscopic simulator, was utilized to examine AV/CAV interactions and assess their impact on traffic operations. The results demonstrate that CVs can reduce average vehicle delays by 51.63%, average stopped delay by 85.26%, and average vehicle travel time by 25.39%. On the other hand, AVs with all-knowing capabilities can decrease average vehicle delays by 28.01%, average stopped delay by 30.74%, average queue length by 66.51%, and average vehicle travel time by 13.24%. CAVs with normal and all-knowing driving logic can lower average vehicle delays by 76.16%-80.59%, average stopped delay by 99.49%-99.88%, average queue length by 92.24%-97.63%, and average vehicle travel time by 41.75%-44.20%.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

fc905c10-b0d6-48f0-aca7-ed4707b4df0b

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل ماجيستير

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

848024_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

تأثيرات المركبات الذاتية القيادة بمستويات اختراق مختلفة على خصائص عمليات المرور من خلال المحاكاة

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Nedal Al-Ratrout","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"حسام ابراهيم علي حجازي","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

Impacts of Autonomous Vehicles with Different Levels of Penetration on Traffic Operation Characteristics Through Simulation

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

تعتبر القيادة الذاتية من أكثر التطورات الثورية في مجال النقل حاليًا. تتضمن عوامل عديدة في تحقيق القيادة الذاتية، مثل التكنولوجيا والسلامة والتفاعل البشري والأمان والموثوقية وآثار المرور. توجد عدة أشكال ومستويات للقيادة الآلية، سواء مع قدرات التواصل أو بدونها، وتعتبر نُهجًا مُبشِّرة لتحسين سلوك القيادة التشغيلية. يمكن تنفيذها على المدى القصير والبعيد. نظرًا للعدد المحدود من المركبات الذاتية والمركبات الذاتية المتصلة على الطرق، يعتمد العديد من محترفي النقل على المحاكاة لتحديد كيفية تفاعل وتعايش المركبات المتصلة والمركبات الذاتية والمركبات الذاتية المتصلة والمركبات العادية. أيضا لقد تم تجاهل التمييز بين المركبات الذاتية والمركبات الذاتية المتصلة إلى حد كبير في الدراسات السابقة. لذا، يركز هذه البحث على التفريق بينهم ودراسة التطور المجهري لمحاكاة حركة المرور للمركبات الذاتية القيادة والمركبات الذاتية القيادة المتصلة.قامت الدراسة الحالية بتنفيذ نموذج محاكاة مجهري لحركة المرور داخل دوار مزود بإشارات مرورية بالكامل يقع في الدمام، المملكة العربية السعودية، لتقييم التأثيرات المحتملة للمركبات الذاتية القيادة والمركبات الذاتية القيادة المتصلة على عمليات المرور. تم اعتبار سيناريوهات متنوعة، بما في ذلك حالات الاساس مع المركبات العادية وسيناريوهات مختلطة تنطوي على المركبات العادية والمركبات المتصلة، والمركبات العادية والمركبات الذاتية القيادة، والمركبات العادية والمركبات الذاتية القيادة المتصلة، والمركبات المتصلة بالكامل، والمركبات الذاتية القيادة بالكامل، والمركبات الذاتية القيادة المتصلة بالكامل. شملت هذه السيناريوهات معدلات اختراق السوق ومنطق قيادة مختلفة، مما أدى إلى مجموعة متنوعة من 36 سيناريو. تم استخدام ثلاثة أنواع من منطق القيادة من مشروع CoEXist (الحذر، العادي، والمعرفة الكاملة)، بالإضافة إلى ستة مستويات مختلفة من اختراق السوق للمركبات الذاتية القيادة، تتراوح بين 0% و 100%. من خلال تقييم هذه السيناريوهات، تقدم هذه الدراسة رؤى حول التأثيرات المحتملة للمركبات الذاتية القيادة والمركبات الذاتية القيادة المتصلة على عمليات المرور في شبكة الدوارات الحضرية. تم استخدام PTV VISSIM، وهو محاكي مجهري متقدم، لفحص تفاعلات المركبات الذاتية القيادة والمركبات الذاتية القيادة المتصلة وتقييم تأثيرها على عمليات المرور.أظهرت النتائج أن المركبات المتصلة يمكن أن تقلل من متوسط تأخير المركبات بنسبة 51.63%، ومتوسط تأخير التوقف بنسبة 85.26%، ومتوسط زمن سفر المركبات بنسبة 25.39%. يمكن للمركبات الذاتية ذات القدرات المعرفة الكاملة أن تقلل من متوسط تأخير المركبات بنسبة 28.01%، ومتوسط تأخير التوقف بنسبة 30.74%، ومتوسط طول الطابور بنسبة 66.51%، ومتوسط زمن سفر المركبات بنسبة 13.24%. يمكن للمركبات الذاتية المتصلة ذات منطق القيادة العادي والمعرفة الكاملة أن تخفض متوسط تأخير المركبات بنسبة 76.16%-80.59%، ومتوسط تأخير التوقف بنسبة 99.49%-99.88%، ومتوسط طول الطابور بنسبة 92.24%-97.63%، ومتوسط زمن سفر المركبات بنسبة 41.75%-44.20%.

إشراف وإعداد

الإشراف

Nedal Al-Ratrout

الإعداد

حسام ابراهيم علي حجازي

الاقتباسات الببليوغرافية