Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật xây dựng: Nghiên cứu xác định thông số mô hình xe theo xe áp dụng cho mô phỏng dòng xe gắn máy trên đường bằng phương pháp mô phỏng giao thông

ii NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ và tên học viên: TRẦN QUANG DUY Phái : Nam Ngày, tháng, năm sinh: 08/06/1986 Nơi sinh : Khánh Hòa Chuyên ngành: Xây dựng đường ô tô và đường thành phố MSH

Trang 3

ii NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ và tên học viên: TRẦN QUANG DUY Phái : Nam Ngày, tháng, năm sinh: 08/06/1986 Nơi sinh : Khánh Hòa Chuyên ngành: Xây dựng đường ô tô và đường thành phố MSHV : 10010313

I- Tên đề tài: NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH THÔNG SỐ MÔ HÌNH XE THEO XE ÁP DỤNG CHO

MÔ PHỎNG DÒNG XE GẮN MÁY TRÊN ĐƯỜNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP

MÔ PHỎNG GIAO THÔNG II- Nhiệm vụ luận văn:

Quan trắc dòng xe trên một số tuyến đường ở Tp Hồ Chí Minh ; Tiến hành ước lượng, hiệu chỉnh các thông số mô hình xe theo xe;

Đề xuất các thông số mô hình xe theo xe; Kiểm chứng tính hiệu quả của các thông số để đề xuất hướng áp dụng

cho mô phỏng dòng xe hai bánh trong điều kiện giao thông hỗn hợp bằng phần mềm mô phỏng VISSIM;

III- Ngày giao nhiệm vụ: IV- Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 30/06/2012 V- Cán bộ hướng dẫn: TS VĂN HỒNG TẤN

Nội dung và đề cương luận văn thạc sĩ đã được Hội đồng chuyên ngành thông qua

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS VĂN HỒNG TẤN

TS VĂN HỒNG TẤN

CN BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH

TS LÊ BÁ KHÁNH

KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH

Trang 4

iii

phố Hồ Chí Minh, dưới sự chỉ dẫn tận tình của quý thầy cô, sự giúp đỡ của bạn bè, đồng nghiệp và gia đình đã tạo điều kiện cho tôi tích lũy được nhiều kiến thức khoa học qúy báu và đến nay tôi đã hoàn thành luận văn cao học

Tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô và cán bộ của Trường Đại học Bách khoa thành phố Hồ Chí Minh, đặc biệt Thầy Văn Hồng Tấn đã tận tình chỉ bảo, giúp đỡ và hướng dẫn tôi trong thời gian tôi thực hiện luận văn

Xin chân thành cảm ơn TS Chu Công Minh đã giúp đỡ rất nhiều trong thời gian tôi thực hiện luận văn

Xin cảm ơn các bạn cùng học với tôi tại lớp cao học K2010 ngành Xây dựng đường ô tô và đường thành phố đã hỗ trợ tôi trong quá trình học tập

Xin cảm ơn gia đình đã động viên tôi trong suốt thời gian học tập và thực hiện luận văn./

Trang 5

Nghiên cứu xác định thông số mô hình xe theo xe áp dụng cho mô phỏng dòng xe trên đường bằng phương pháp mô phỏng giao thông

Tóm tắt

Vấn đề giao thông đô thị bao gồm các hiện tượng kẹt xe, tai nạn giao thông, ô nhiễm môi trường, lãng phí các nguồn lực, luôn là căn bệnh ở hầu hết các đô thị lớn trên thế giới, đặc biệt là ở Thành phố Hồ Chí Minh Hiện nay có nhiều giải pháp được đưa ra để giảm bớt tình trạng ùn tắt giao thông, một trong số đó là sử dụng mô phỏng giao thông

Mô phỏng được định nghĩa như sự mô tả động một phần thế giới thực theo thời gian Sự mô phỏng có được bằng cách xây dựng mô hình tin học Mô phỏng giao thông là một trong những dự án mô phỏng phức tạp nhất Vấn đề chính ở đây là sự mô hình hóa hành vi của tài xế, mô hình hóa sự tương tác giữa họ và khả năng mô phỏng giao thông và thu được kết quả đáng tin cậy VISSIM là phần mềm mô phỏng giao thông được xem là linh hoạt trong việc mô phỏng xe hai bánh, các tuyến buýt phức tạp cũng như các giao lộ có/ không có đèn tín hiệu VISSIM được dựa trên mô hình hành vi lái xe được phát triển bởi Wiedemann (1974) Trong mô hình này, các lái xe phản ứng theo phương dọc và ngang dựa trên tốc độ tương đối và khoảng cách của họ đến các xe lân cận và xe phía trước

Mục đích chính của đề tài nghiên cứu là đưa ra các thông số của mô hình xe theo xe, từ đó áp dụng cho áp dụng cho các mô hình mô phỏng khác trong điều kiện giao thông hỗn hợp ở nước ta Mục đích chi tiết của đề tài được mô tả như sau:

Hiệu chỉnh và tối ưu hóa các thông số của xe máy và phản ứng tâm lý của người lái xe trong mô hình xe theo xe để có thể mô phỏng giống nhất chuyển động của dòng xe gắn máy

Kiểm chứng tính hiệu quả của các thông số để đề xuất hướng áp dụng cho mô phỏng xe hai bánh trong điều kiện giao thông hỗn hợp bằng phần mềm mô phỏng VISSIM

Trang 6

v

MỤC LỤC

Xác nhận hoàn thành luận văn Thạc Sĩ i

Nhiệm vụ luận văn Thạc Sĩ ii

Lời cảm ơn …… iii

-1.4 Mục tiêu nghiên cứu 9

-1.5 Phạm vi và giới hạn nghiên cứu 9

-1.5.1 Khu vực nghiên cứu - 9 -

1.5.2 Phạm vi nghiên cứu - 10 -

1.5.3 Giới hạn nghiên cứu - 10 -

1.6 Bố trí luận văn 11

-CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 12

-2.1 Các nghiên cứu trước đây 12

-2.1.1 Các nghiên cứu trong nước - 12 -

2.1.2 Các nghiên cứu tại nước ngoài - 12 -

Trang 7

v

2.2 Cơ sở lý thuyết 14

-2.2.1 Lý thuyết mô phỏng giao thông : - 14 -

2.2.2 Các khái niệm trong mô phỏng giao thông : - 16 -

2.2.3 Mô hình tinh thần, thể trạng của Wiedemann (1974) : - 17 -

2.2.4 Mô hình xe theo xe (Car following model): - 21 -

3.3 Xây dựng biểu đồ vận tốc mong muốn (Desired speed distributions) 33

-3.4 Xây dựng biểu đồ tăng tốc, hãm xe tối đa 34

-3.4.1 Địa điểm nghiên cứu - 34 -

3.4.2 Xây dựng biểu đồ tăng tốc tối đa (Maximum acceleration) - 36 -

3.4.3 Xây dựng biểu đồ hãm xe tối đa (Maximum deceleration) - 37 -

3.5 Xây dựng biểu đồ tăng tốc, hãm xe mong muốn 38

-3.5.1 Địa điểm nghiên cứu - 38 -

3.5.2 Xây dựng biểu đồ tăng tốc mong muốn (Desired acceleration) - 41 -

3.5.3 Xây dựng biểu đồ hãm xe mong muốn (Desire deceleration) - 42 -

3.6 Xác định khoảng cách ngang nhỏ nhất (min lateral distance) 43

-3.6.1 Khoảng cách ngang nhỏ nhất tại 0km/h - 43 -

3.6.2 Khoảng cách ngang nhỏ nhất tại 50km/h - 46 -

3.7 Thông số mô hình chuyển làn : 48

Trang 8

-v

3.8 Ước lượng thông số mô hình 49

-3.8.1 Tổng quan về thông số ước lượng - 49 -

3.8.2 Xác định khoảng cách mong muốn giữa các xe ở trạng thái đứng yên (standstill distance) ………- 50 -

3.8.3 Xác định khoảng cách theo sau mong muốn nhỏ nhất (d) - 51 -

3.8.4 Ước lượng thông số mô hình - 52 -

CHƯƠNG 4 HIỆU CHỈNH THÔNG SỐ MÔ HÌNH 56

-4.1 Cơ sở lý thuyết để hiệu chỉnh thông số mô hình 56

-4.1.1 Cơ sở chia nhỏ làn xe máy mô phỏng trên đường thẳng - 56 -

4.1.2 Xung đột trong nút giao thông không có đèn tín hiệu - 57 -

4.2 Phương pháp hiệu chỉnh các thông số mô hình 62

-4.3 Kết quả hiệu chỉnh thông số mô hình 67

-4.3.1 Hiệu chỉnh thông số mô hình trên đường thẳng không xét ảnh hưởng của xe vào nút giao thông……… - 67 -

4.3.2 Hiệu chỉnh thông số mô hình trên đường thẳng xét ảnh hưởng của xe vào nút giao thông………- 75 -

4.4 Kiểm chứng tính hiệu quả của các thông số hiệu chỉnh 83

-4.4.1 Trên đường thẳng không xét ảnh hưởng của xe vào nút giao thông - 83 -

4.4.2 Trên đường thẳng có xét ảnh hưởng của xe vào nút giao thông - 86 -

4.5 Kết luận 88

-CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 90

-5.1 Một số kết luận và kiến nghị 90

-5.2 Kiến nghị những nghiên cứu tiếp theo 91

-TÀI LIỆU THAM KHẢO……… -92-

PHỤ LỤC……… -94-

Trang 9

vi

DANH SÁCH CÁC HÌNH

Hình 1.1 - Kẹt xe ở Ngã tư Hàng Xanh Hình 5.2 - Quy trình quy hoạch giao thông đô thị Hình 1.3 - Quy trình chi tiết quy hoạch giao thông đô thị Hình 1.4 - Khu vực nghiên cứu

Hình 2.1 - Mô hình tinh thần-thể trạng của Wiedemann Hình 2.2 - Mô hình xe theo xe

Hình 2.3 - Mô hình chuyển làn Hình 2.4 - Mô hình chấp nhận Gap Hình 3.1 - Sơ đồ nghiên cứu đơn giản Hình 3.2 - Sơ đồ diễn tả quá trình thu thập, phân tích số liệu Hình 3.3 - Giao diện phần mềm SEV

Hình 3.4 - Biểu đồ tốc độ mong muốn (Desired speed distributions) Hình 3.5 - Quan trắc tuyến đường trong khu dân cư ở khu vực Thanh Đa Hình 3.6 - Quan trắc tuyến đường trong khuôn viên khu A6 Đại học Bách Khoa Tp.Hồ

Chí Minh

Hình 3.7 - Biểu đồ tăng tốc tối đa (Maximum acceleration function) Hình 3.8 - Biểu đồ hãm xe tối đa (Maximum deceleration function) Hình 3.9 - Quan trắc đường Phan Thục Duyên

Hình 3.10 - Quan trắc đường Nơ Trang Long

Trang 10

vi Hình 3.11 - Quan trắc đường Trần Quang Khải Hình 3.12 - Biểu đồ tăng tốc mong muốn (Desired acceleration function) Hình 3.13 - Biểu đồ hãm xe mong muốn (Desired deceleration function) Hình 3.14 – Quan trắc nút giao Trần Quang Khải – Nguyễn Hữu Cầu Hình 3.15 – Quan trắc nút giao Phan Đăng Lưu – Lê Quang Định Hình 3.16 – Quan trắc trên đường Phan Thục Duyên

Hình 3.17 – Quan trắc trên đường Điện Biên Phủ Hình 4.1 – Hình ảnh thực tế giao cắt xe máy với xe máy tại nút giao không có đèn tín

hiệu

Hình 4.2– Hình ảnh thực tế giao cắt xe máy hướng đi thẳng với xe con hướng rẽ trái

tại nút giao không có đèn tín hiệu

Hình 4.3 – Hình ảnh mô phỏng giao cắt xe máy hướng đi thẳng với xe con hướng rẽ

trái tại nút giao không có đèn tín hiệu

Hình 4.4 – Hình ảnh thực tế giao cắt xe con hướng đi thẳng với xe con hướng rẽ trái tại

nút giao không có đèn tín hiệu

Hình 4.5 – Hình ảnh mô phỏng giao cắt xe con hướng đi thẳng với xe con hướng rẽ

trái tại nút giao không có đèn tín hiệu

Hình 4.6 - Sơ đồ nghiên cứu sử dụng phần mềm VISSIM Hình 4.7 - Sơ đồ hiệu chỉnh các thông số mô hình bằng phần mềm VISSIM Hình 4.8– Hình ảnh mô phỏng tuyến đường Cách Mạng Tháng 8 tại vị trí không xét

ảnh hưởng của nút giao

Trang 11

vi Hình 4.9 - Biểu đồ quan hệ giữa % độ lệch và khoảng cách nhìn phía trước ứng với các

trường hợp thử nghiệm

Hình 4.10 - Biểu đồ quan hệ giữa % độ lệch và khoảng cách dừng trung bình ứng với

các trường hợp thử nghiệm

Hình 4.11 - Biểu đồ quan hệ giữa % độ lệch và khoảng cách nhìn thấy xe phía trước

ứng với các trường hợp thử nghiệm

Hình 4.12 - Biểu đồ quan hệ giữa % độ lệch và khoảng cách ngang nhỏ nhất tại 0km/h

ứng với các trường hợp thử nghiệm

Hình 4.14 - Biểu đồ quan hệ giữa % độ lệch và khoảng cách ngang nhỏ nhất tại

50km/h ứng với các trường hợp thử nghiệm

Hình 4.15 – Hình ảnh mô phỏng ngã ba D2-D5 tại vị trí có xét ảnh hưởng của nút giao Hình 4.16 - Biểu đồ quan hệ giữa % độ lệch và khoảng cách nhìn phía trước ứng với

Hình 4.18 - Biểu đồ quan hệ giữa % độ lệch và khoảng cách nhìn thấy xe phía trước

Hình 4.19 - Biểu đồ quan hệ giữa % độ lệch và khoảng cách ngang nhỏ nhất tại 0km/h

Trang 12

vi Hình 4.21 - Biểu đồ quan hệ giữa % độ lệch và khoảng cách ngang nhỏ nhất tại

50km/h ứng với các trường hợp thử nghiệm

Hình 4.22 – Biểu đồ so sánh % độ lệch giữa các trường hợp Hình 4.23 – Biểu đồ so sánh % độ lệch giữa các trường hợp

Trang 13

vii

DANH SÁCH CÁC BẢNG

Bảng 1.1 - Số liệu đăng ký xe máy tại thành phố Hồ Chí Minh Bảng 3.1 – Đặc trưng mẫu quan trắc biểu đồ tăng tốc tối đa Bảng 3.2 – Đặc trưng mẫu quan trắc biểu đồ hãm xe tối đa Bảng 3.3 – Đặc trưng mẫu quan trắc biểu đồ tăng tốc mong muốn Bảng 3.4 – Đặc trưng mẫu quan trắc biểu đồ hãm xe mong muốn Bảng 3.5 – Đặc trưng mẫu quan trắc khoảng cách nhỏ nhất tại 0km/h Bảng 3.6 – Đặc trưng mẫu quan trắc khoảng cách nhỏ nhất tại 50km/h Bảng 3.7 – Đặc trưng mẫu quan trắc khoảng cách mong muốn của các xe ở trạng thái

đứng yên

Bảng 3.8 – Đặc trưng mẫu quan trắc khoảng cách cách theo sau mong muốn nhỏ nhất

khi chênh lệch về tốc độ

Bảng 4.1- Đặc trưng mẫu quan trắc vận tốc trung bình dòng xe trên đường tại vị trí

không xét ảnh hưởng nút giao trên Đường Cách Mạng Tháng 8

Bảng 4.2- Đặc trưng mẫu quan trắc vận tốc trung bình dòng xe trên đường tại vị trí xét

ảnh hưởng nút giao tại ngã ba D2-D5

Bảng 4.3- Bảng chi tiết % độ lệch giữa giá trị đầu ra của mô hình và giá trị thực tế

trong trường hợp không tác động

trong trường hợp phân chia nhỏ làn xe có bề rộng là 1.3m

Trang 14

vii Bảng 4.5- Bảng chi tiết % độ lệch giữa giá trị đầu ra của mô hình và giá trị thực tế

trong trường hợp mô phỏng theo làn xe thực tế

trong trường hợp không tác động

trong trường hợp phân chia nhỏ làn xe có bề rộng là 1.2m

trong trường hợp mô phỏng theo làn xe thực tế

Trang 15

PH L C 8: B NG CHI TI T GIÁ TR KHO NG CÁCH MONG MU N C A

CÁC XE TR NG THÁI NG YÊN TRONG CÁC TR NG H P QUAN TR C

PH L C 9: B NG CHI TI T GIÁ TR KHO NG CÁCH MONG MU N NH

NH T KHI CHÊNH L CH V T C TRONG TR NG H P QUAN TR C

PH L C 10: B NG CHI TI T V N T C TRUNG BÌNH TRÊN NG CÁCH M NG THÁNG 8 TRONG CÁC TR NG H P QUAN TR C

PH L C 11: B NG CHI TI T V N T C TRUNG BÌNH T I NGÃ BA D2 -

D5 TRONG CÁC TR NG H P QUAN TR C

PH L C 12: B NG CHI TI T QUAN H GI A % L CH (Y) VÀ KHO NG CÁCH NHÌN TH Y XE PHÍA TR C (X) TRONG TR NG H P KHÔNG XÉT NH H NG C A XE VÀO NÚT GIAO

Trang 16

PH L C 15: B NG CHI TI T QUAN H GI A % L CH (Y) VÀ KHO NG CÁCH NGANG NH NH T T I 0KM/H (X) TRONG TR NG H P KHÔNG XÉT NH H NG C A XE VÀO NÚT GIAO

PH L C 16: B NG CHI TI T QUAN H GI A % L CH (Y) VÀ KHO NG CÁCH D NG TRUNG BÌNH (X) TRONG TR NG H P KHÔNG XÉT NH H NG C A XE VÀO NÚT GIAO

PH L C 19: B NG CHI TI T QUAN H GI A % L CH (Y) VÀ KHO NG CÁCH D NG TRUNG BÌNH (X) TRONG TR NG H P KHÔNG XÉT NH H NG C A XE VÀO NÚT GIAO

Trang 17

Trang 18

CHNG 1 T NG QUAN

1.1t v n nghiên c u

V n giao thông ô th bao g m các hi n t ng k t xe, tai n n giao thông, ô nhi m môi tr ng, lãng phí các ngu n l c, luôn là c n b nh h u h t các ô th l n trên th gi i Nh m gi i quy t các v n nêu trên, các n c phát tri n, tr c ây h th ng th c thi các chính sách nh t ng c ng xây d ng các tuy n ng m i, c i t o, nâng c p và m r ng các tuy n ng hi n có nh m nâng cao kh n ng thông hành, áp ng nhu c u giao thông Tuy nhiên, l ch s ã ch ng minh r ng các v n t n t i trong giao thông ô th s€ không bao gi k t thúc n u chúng ta c ch• d a trên suy ngh‚ là gia t ng kh n ng cung ng mà quên i qu n lý nhu c u giao thông Quan ni m “ch• ch m lo xây d ng cƒ s h t ng nh m áp ng nhu c u giao thông ngày m t gia t ng” ã tr nên l„i th i, quá t…n kém, không thích h p cho các m ng l i giao thông ngày nay Trên th c t , u t cƒ s h t ng giao thông không ph i là vô h n, còn nhu c u giao thông có th i u ch•nh và qu n lý

Hình 1.1 : K t xe Ngã t Hàng Xanh

Trang 19

Hi n nay có nhi u gi i pháp c a ra gi m b t tình tr ng ùn t†t giao thông, m t trong s… ó là s d‡ng mô phˆng giao thông Mô phˆng là m t công c‡ hi u qu cho t o d ng và phân tích nh‰ng tính ch t, nh‰ng tr ng thái cŠa các v n ph c t p; s khó kh n trong nghiên c u các v n này là ch„ nó có th quá t…n kém ho‹c nguy hi m Giao thông có th xem nh m t h th…ng ph c t p, vì th mô phˆng là công c‡ thích h p cho vi c phân tích h th…ng giao thông

Mô phˆng giao thông là m t công c‡ th ng c s d‡ng trong nghiên c u các h th…ng giao thông M t mô hình mô phˆng giao thông bao g m nhi u mô hình ph‡, m„i mô hình ph‡ này qu n lý m t nhi m v‡ c‡ th trong mô phˆng Nh‰ng mô hình mô t s t ƒng tác cŠa xe v i các ph ƒng ti n i tr c t i cùng m t làn ng

Mô hình mô phˆng giao thông c ch ng minh là r t có ích trong vi c phân tích tình tr ng giao thông ph c t p n m ngoài ph m vi cŠa các ph ƒng pháp phân tích truy n th…ng Các mô hình mô phˆng giao thông cŒng c ng d‡ng trong quá trình l•p k ho ch giao thông, b i vì tính linh ho t và kh thi cŠa mô hình trong quá trình th nghi m l a ch n các ph ƒng án thay th khác nhau mà không t n t i trong th c t

1.2 Cs hình thành tài :

Theo thi t k ô th ban u cŠa ng i Pháp vào n m 1860, thành ph… Sài Gòn s€ là nƒi sinh s…ng cho 500.000 dân Chính quy n Vi t Nam C ng hòa ã t ng quy mô cŠa thành ph… lên n 3 tri u dân Tuy nhiên hi n nay thành ph… này có dân s… k c s… l ng khách vãng lai là 10 tri u ng i, k t c u ô th ã quá t i Ž n th i i m u n m 2008 m i ch• có 23% kh…i l ng công tác quy ho ch 1/2000 c th c hi n Quy ho ch cho h th…ng công trình ng m v•n ch a c th c hi n xong Công tác xây quy h ach và xây d ng ô th m i v•n mang n‹ng t duy th i k• bao c p

Theo th…ng kê cŠa S Giao Thông v•n T i hi n toàn Thành ph… có g n 100 giao l , tuy n ng trong tình tr ng c ng th‘ng, có th k t xe ch• c n m t s c…, va qu t

Trang 20

nhˆ M„i ngày có kho ng 500,000 xe hai bánh và 60,000 xe b…n bánh t’ ngo i thành và a ph ƒng khác vào Thành ph…, ch a k l ng xe l u thông cŠa ng i dân s…ng t i khu v c n i thành Nguyên nhân d•n n tình tr ng ng i dân, công ch c d n v trung tâm vào gi cao i m sáng và ra khˆi trung tâm vào bu•i chi u là do các ô th v tinh, trung tâm hành chính, d ch v‡ ch a r i u trên a bàn Thành ph… Ng i dân thành ph… ang ph i …i di n v i vi c n…i uôi nhau trên di n r ng, nh t là vào gi cao i m, t…c di chuy n cŠa xe hai bánh vào gi cao i m ch• còn kho ng 10 km/gi , ô tô 8 km/gi Vi c u t cho xe buýt c xem nh m t gi i pháp gi m thi u l u l ng xe cá nhân, nh m gi m ùn t†c giao thông Tuy nhiên, s không phù h p gi‰a kích th c xe buýt và h th…ng giao thông ch•t h p hi n t i ã bi n xe buýt tr thành tác nhân gia t ng n n k t xe, m t hình nh th ng th y trên các tuy n ng trong Thành ph… là nh‰ng dòng xe buýt không hành khách gây k t c ng gi‰a dòng ng i i xe máy Nhìn chung, các v n trên có i m chung là u gây ra hi n t ng suy gi m làn xe khi l u thông trên ng hay còn g i hi n t ng th†t c• chai …i v i dòng xe Th c t cho th y t i Thành ph… H Chí Minh, t…c phát tri n ng không theo k p quá trình ô th hóa, qu– t dành cho giao thông quá th p trong khi s… ph ƒng ti n tham gia giao thông t ng t bi n hàng n m H th…ng c u, ng b trên a bàn ang ngày càng b quá t i Bên c nh ó, vi c quy ho ch phân lu ng tuy n cho các lo i xe l u thông l i không g†n v i tình hình th c t —

S GTVT cho r ng: “S… l ng xe cá nhân v•n ti p t‡c t ng cao ã gây nên tình tr ng quá t i cŠa h th…ng giao thông ô th , c ng v i ý th c tham gia giao thông còn h n ch nên ã phát sinh nhi u v‡ ùn t†c và tai n n giao thông”

Th i i m 2005 2006 2007 23/06/2009 08/09/2011 S… xe máy 2.619.525 2.917.502 3.228.288 3.856.670 5.263.466

B ng 1.1 : S… li u ng ký xe máy t i thành ph… H Chí Minh

Trang 21

Chính s t ng tr ng nhanh cŠa dân s… nh•p c và các ph ƒng ti n ã ‹t lên h th…ng giao thông ô th thành ph… H Chí Minh m t áp l c r t l n

Giao thông ô th Vi t Nam hi n nay ang là m t v n l n Có th nói, giao thông Vi t Nam, ‹c bi t là Thành ph… H Chí Minh r t h„n lo n Nhi u gi i pháp ã c a ra, nh ng v•n ch a th gi i quy t c th c tr ng này V n ‹t ra là chúng ta thi u m t mô hình h th…ng mô phˆng ho t ng giao thông giúp cho các nhà qu n lý, các cƒ quan chuyên môn có th nghiên c u, d báo và xu t các bi n pháp quy ho ch h t ng và i u ph…i ho t ng giao thông ô th

Mô phˆng c nh ngh‚a nh s mô t ng m t ph n th gi i th c theo th i gian S mô phˆng có c b ng cách xây d ng mô hình tin h c Mô phˆng giao thông là m t trong nh‰ng d án mô phˆng ph c t p nh t V n chính ây là s mô hình hóa hành vi cŠa tài x , mô hình hóa s t ƒng tác gi‰a h và kh n ng mô phˆng giao thông và thu c k t qu áng tin c•y VISSIM là ph n m m mô phˆng giao thông c xem là linh ho t trong vi c mô phˆng xe hai bánh, các tuy n buýt ph c t p cŒng nh các giao l có hay không có èn tín hi u VISSIM c d a trên mô hình hành vi lái xe c phát tri n b i Wiedemann (1974) Trong mô hình này, các lái xe ph n ng theo ph ƒng d c và ngang d a trên t…c t ƒng …i và kho ng cách cŠa h n các xe lân c•n và xe phía tr c

Các ph n m m mô phˆng hi n nay chŠ y u mô phˆng cho xe b…n bánh, trong khi thành ph n xe hai bánh n c ta l i chi m a s… T’ nh‰ng yêu c u c p thi t trên và thi t ngh‚ ây là m t tài còn khá m i m˜ t i Vi t Nam nên tác gi ã ch n tài:

“Nghiên c u xác nh thông s mô hình xe theo xe áp d ng cho mô ph ng dòng xe

Trang 22

1.3 N n t ng nghiên c u

Quy ho ch giao thông là m t quá trình chu™n b nh‰ng ti n ích và d ch v‡ cho t t c các ph ƒng ti n cho nhu c u giao thông trong t ƒng lai Vi c quy ho ch t•p trung vào các v n :

Nhu c u giao thông trong t ƒng lai; M…i quan h gi‰a nh‰ng h th…ng giao thông, các ti n ích, vi c s d‡ng

t, các ho t ng kinh t xã h i; Nh‰ng nh h ng n kinh t , xã h i, môi tr ng cŠa ph ƒng án quy ho ch ngh ;

Nh‰ng yêu c u v tài chính, ng thu•n cŠa các c p cƒ quan và ng i dân …i v i ph ƒng án ngh ;

Quy ho ch giao thông ang óng vai trò ngày càng quang tr ng trong vi c phát tri n cŠa vùng hay qu…c gia M t mô hình quy ho ch giao thông t…t s€ giúp cho vi c giao thông tr nên linh ng và hi u qu hƒn, và các i u ki n kinh t xã h i cŒng

c c i thi n

Hình 1.2 Quy trình quy ho ch giao thông ô th

Trang 23

Hình 1.3 Quy trình chi ti t quy ho ch giao thông ô th

Trang 24

Có nhi u ph ƒng pháp cŒng nh các công c‡ h„ tr tr c ây giúp nh‰ng k– s quy ho ch gi i quy t các v n giao th…ng ph c t p Các ph ƒng pháp th ng dùng nh c i thi n cƒ s h t ng phù h p và k p lúc v i s gia t ng cŠa nhu c u i l i Tuy nhiên các ph ƒng pháp này làm gia t ng chi phí u t , xây d ng và b o d šng, chi phí s d‡ng t và c n ph i tính toán c™n th•n nh h ng cŠa ph ƒng pháp ã c l a ch n tr c khi th c hi n Ngày nay, có m t ph ƒng pháp m i và hi u qu hƒn là ph ƒng pháp mô phˆng giao thông xác nh các gi i pháp t…i u gi i quy t các v n giao thông ph c t p Vi c mô phˆng bao g m các u i m chính nh sau:

 Vi c mô phˆng cho phép th nghi m nhi u l a ch n thay th và h„ tr trong vi c phân tích và ánh giá các d án tr c khi xây d ng Nó cŒng có th d oán và t…i u hóa các i u ki n giao thông trong t ƒng lai

 Ng i s d‡ng ng có th thay •i hình th c, l trình hay th i gian kh i hành làm gi m th i gian cŒng nh chi phí i l i

 Các k– s giao thông cŒng có th s d‡ng ph ƒng pháp mô phˆng giao thông thi t k , ki m soát và nâng cao s an toàn

 Nh‰ng k– s quy ho ch cŒng có th s d‡ng các d‰ li u thu th•p c t’ mô hình mô phˆng d oán các i u ki n giao thông và quy ho ch giao thông trong t ƒng lai

 Các nhà ch c trách v ki m soát giao thông cŒng có th s d‡ng mô hình giao thông thi t k các ng giao, các thi t b ki m soát giao thông  Hƒn n‰a, mô hình giao thông có th cung c p các ý t ng v quy ho ch,

thi t k và ho t ng các ph n n nh‰ng ng i không chuyên nh ng i dân, các nhóm c ng ng, nh‰ng ng i làm chính tr

Trong t ƒng lai g n, mô hình giao thông có th tr thành m t công c‡ ph• bi n cho các gi i pháp th c t và hi u qu b ng cách th nghi m các ph ƒng pháp thay th

Trang 25

khác nhau và tr giúp trong vi c ra quy t nh …i v i các v n liên quan n giao thông

VISSIM là ph n m m mô phˆng giao thông c xem là linh ho t trong vi c mô phˆng xe hai bánh, các tuy n buýt ph c t p cŒng nh các giao l có hay không có èn tín hi u VISSIM c d a trên mô hình hành vi lái xe c phát tri n b i Wiedemann (1974) Trong mô hình này, các lái xe ph n ng theo ph ƒng d c và ngang d a trên t…c

t ƒng …i và kho ng cách cŠa h n các xe lân c•n và xe phía tr c Ngoài mô hình cŠa Wiedemann, m t mô hình ph‡ c xây d ng bên trong VISSIM cho phép vi c mô phˆng xe ch y không theo làn Trong mô hình này, vi c nh ngh‚a kho ng cách an toàn gi‰a các xe di chuy n ngang s€ nh h ng m c t do và quy t li t mà m t xe di chuy n ngang v t các xe khác Ži u này d•n n vi c mô phˆng chuy n ng cŠa xe máy càng gi…ng th c t T i giao l , có hai quy t†c quy t nh chuy n ng cŠa xe: ó là lu•t u tiên (priority rules) và vùng xung t (conflict zones) (PTV, 2008) Vì th , m‹c dù mô hình VISSIM không c xây d ng dành riêng cho vi c mô hình xe máy, mô hình này cŒng thích h p mô phˆng tình tr ng h„n h p gi‰a xe máy, xe hƒi và xe buýt Ž‹c bi t mô hình s€ chính xác hƒn trong i u ki n dòng xe g n nh bão hòa khi n cho vi c di chuy n ngang cŠa xe g†n máy b h n ch Nhi u nghiên c u cŒng ã s d‡ng VISSIM trong vi c mô phˆng dòng xe h„n h p nhi u n c khác nhau Ngoài ra, m t trong nh‰ng u i m n‰a là VISSIM c tích h p c•ng giao ti p COM Vi c này cho phép l•p trình b ng ngôn ng‰ Visual Basic/C++ g i các l nh th c thi mô hình, cŒng nh thay •i các tham s…

Trong t ƒng lai g n, mô hình giao thông có th tr thành m t công c‡ ph• bi n cho các gi i pháp th c t và hi u qu b ng cách th nghi m các ph ƒng pháp thay th khác nhau và tr giúp trong vi c ra quy t nh …i v i các v n liên quan n giao thông Mô hình mô phˆng giao thông c s d‡ng r ng rãi trong các nghiên c u v

Trang 26

giao thông và v•n t i phân tích các tình hu…ng giao thông ph c t p n m ngoài ph m vi các phân tích truy n th…ng ho‹c mô hình phân tích giao thông quy t nh nh Highway Capacity Manual (HCM)

1.4 M c tiêu nghiên c u

M‡c ích chính cŠa tài nghiên c u là a ra các thông s… cŠa mô hình xe theo xe, t’ ó áp d‡ng cho áp d‡ng cho các mô hình mô phˆng khác trong i u ki n giao thông h„n h p n c ta M‡c ích chi ti t cŠa tài c mô t nh sau:

 Hi u ch•nh và t…i u hóa các thông s… cŠa xe máy và ph n ng tâm lý cŠa ng i lái xe trong mô hình xe theo xe trên ng th‘ng có th mô phˆng gi…ng nh t chuy n ng cŠa dòng xe g†n máy

 Ki m ch ng tính hi u qu cŠa các thông s… xu t h ng áp d‡ng cho mô phˆng xe hai bánh trong i u ki n giao thông h„n h p b ng ph n m m mô phˆng VISSIM

1.5 Ph m vi và gi i h n nghiên c u 1.5.1 Khu v c nghiên c u

Khu v c nghiên c u g m: khu v c Nghiên c u bao g m các tuy n ng khu v c n i ô Tp H Chí Minh

Trang 27

Hình 1.4 Khu v c nghiên c u

1.5.2 Ph m vi nghiên c u

Vi c c i thi n các i u ki n giao thông cŒng ã c nghiên c u t’ nhi u th•p k› Có nhi u cách th c hi n nh m r ng kh n ng thông hành cŠa ng, xây d ng các tuy n ng m i, c i thi n các d ch v‡ v•n chuy n, t ng c ng các bi n pháp ki m soát giao thông— Bài nghiên c u này ch• t•p trung vào vi c a ra thông s… mô hình xe theo xe áp d‡ng cho dòng xe hai bánh b ng ph n m m mô phˆng VISSIM

1.5.3 Gi i h n nghiên c u

 Hi u ch•nh và c l ng các thông s… cŠa xe g†n máy và ph n ng tâm lý cŠa ng i lái xe trên ng th‘ng trong mô hình xe theo xe có th mô phˆng gi…ng nh t chuy n ng cŠa dòng xe g†n máy

Trang 28

 M ng l i ng th c t trên m t s… tuy n ng Thành ph… H Chí Minh s€

c mô phˆng l i b ng cách s d‡ng ph n m m mô phˆng VISSIM  Th i gian nghiên c u là c•n gi cao i m (7h-9h ho‹c16h-18h) và gi th ng

(9h-11h ho‹c 14h-16h)  œnh h ng cŠa vi c •u xe, tai n n, tr m xe buýt, và các y u t… khác mang tính

- Ch ƒng 5: K t Lu•n • Ki n Ngh

Trang 29

CHNG 2 C S LÝ THUY T

2.1 Các nghiên c u trc ây 2.1.1 Các nghiên c u trong nc

- N m 2007, Chu Cong Minh, Shoji Matsumoto, Kazushi Sano, Nguyen Cao Y “Acceleration And Deceleration Models Of Motorcycle At Signalized Intersections”, có c p n mô hình xe theo xe áp d ng cho mô ph ng xe g n máy Bài báo a ra mô hình t ng t c và gi m t c c a xe máy trong nút giao Trong nghiên c u này ã c l ng m t s thông s mô hình s d ng làm s li u cho giao thông vi mô t i m t s nút giao Vi t Nam Nh ng k t qu nghiên c u trên có th áp d ng mô ph ng dòng xe g n máy

- N m 2009, V n H ng T n “Upgrading from motorbikes to cars: Simulation of current and future traffic conditions in Ho Chi Minh City”, Bài báo s d ng mô ph ng giao thông ch ng minh i u ki n giao thông Thành ph H Chí Minh v i nh ng k ch b n khác nhau v m c s d ng xe con và xe buýt € d• oán ch ng l i tác ng c a vi c chuy n t‚ s d ng xe máy sang s d ng xe con trong t ƒng lai Có b n k ch b n ã c mô ph ng là 10% 20%, 40%, 60% s d ng xe con Phân tích ch„ ra r…ng s• thay †i hành vi c a ng ‡i s d ng xe cá nhân sˆ nh h ng l n n ng ‡i s d ng xe buýt khi v‰n duy trì t c i l i D•a trên nh ng k t qu nghiên c u trên a ra nh ng ki n ngh cho cƒ quan qu n lý giao thông Nh là gi m xe con, khuy n khích s d ng xe buýt là y u t quy t nh n kh n ng l u thông c a giao thông thành ph

Trang 30

2.1.2 Các nghiên c u t i nc ngoài

Trên th gi i gi i pháp mô ph ng giao thông ã có t‚ Šu nh ng n m 1950 và ã phát tri n m nh mˆ cùng v i s• phát tri n c a máy tính Các phŠn m m mô ph ng ngày càng hoàn thi n hƒn, ph c t p hƒn, ph n ánh các tr ng thái giao thông a d ng hƒn nên m c chính xác ngày càng c nâng cao Ngày nay, các phŠn m m mô ph ng có kh n ng t i u hóa giao thông Tùy theo t‚ng nhu cŠu s d ng khác nhau, các mô hình mô ph ng giao thông c chia là hai lo i chính: mô ph ng vi mô (microscopic traffic simulation models), mô ph ng v‹ mô (macroscopic traffic simulation models)

N m 1991, R.Wiedemann, Ph.D./U Reiter “Microscopic Traffic Simulation The Simulation System Mission “, ã c p n n ch t l ng và nh h ng c a ch ƒng trình mô ph ng trong mô hình hành vi c a ng ‡i lái xe €Šu tiên gi i thi u nh ng khái ni m cƒ b n c a mô ph ng vi mô Nh ng công th c chính sˆ c gi i thích thông qua nh ng i l ng và nh ng nghiên c u n n t ng c a mô hình

N m 1994, Martin Fellendorf “A microscopic Simulation Tool to Evaluate Actuated Signal Control including Bus Priority”, ã th•c hi n nghiên c u b…ng phŠn m m VISSIM mô ph ng vi mô nh…m ánh giá vi c ki m soát èn giao thông th•c t có u tiên cho xe buýt Thông qua nghiên c u này l p ra chu kì èn tín hi u t i u nh t có xét n vi c u tiên cho các ph ƒng ti n Giao thông công c ng

N m 1997, Martin Fellendorf “Parametrization of microscopic Traffic Flow Models through Image Processing”, c p n m t s quy t nh i u khi n èn giao thông ô th ph thu c vào vi c mô hình mô ph ng giao thông vi mô Trong mŒi thông s áp d ng nó di•n t hành vi c c b c a ng ‡i lái xe t t hƒn các thông s h th ng ã c hi u ch„nh Nó gi m nh ng nh h ng

Trang 31

cŠn thi t cho vi c hi u ch„nh và xác nh n trong nghiên c u v i ph ƒng pháp tham chi u thông qua d li u hình nh Trong nghiên c u này m t h th ng d li u hình nh c hi u ch„nh thông qua mô hình mô ph ng giao thông vi mô c a Wiedemann K t qu c a quá trình hi u ch„nh là các thông s Šu ra s d ng cho m t èn tín hi u o giao thông riêng lŽ

N m 2003, Michael Trueblood, Jim Dale “Simulating Roundabouts With VISSIM”, ã gi i thi u cho các k• s giao thông v kh n ng và linh ng c a phŠn m m VISSIM trong vi c phân tích o giao thông hình xuy n €i n hình, các k• s giao thông dùng phŠn m m tính toán t‹nh h•c (ví d nh SIDRA) phân tích nh ng ho t ng giao thông mong mu n trong o hình xuy n PhŠn m m t‹nh ch„ có th phân tích nh ng o giao thông riêng lˆ nh là i t ng c l p và do ó b qua nh ng va ch m h th ng trong nút giao hình xuy n Mô ph ng giao thông c dùng r ng rãi ánh giá ho t ng giao thông nhi u hình th c m ng l i ‡ng VISSIM có xét n linh ng và có th phân tích c nhi u ‘c tr ng c a ho t ng giao thông

N m 2004, Yan Zhang “scalability of car-following and lane-changing models in Microscopic traffic simulation systems”, c p n mô hình mô ph ng giao thông vi mô c dùng r ng rãi nâng cao i u khi n èn tín hi u và qu n lý giao thông c a k• s giao thông Nghiên c u này a ra m t khái ni m cho vi c m r ng mô hình mô ph ng giao thông vi mô cho yêu cŠu nâng cao hi u qu tính toán và chi phí tính toán

Trang 32

2.2 C s lý thuy t 2.2.1 Lý thuy t mô ph ng giao thông :

2.2.1.1 T ng quan:

Mô ph ng giao thông là b t ch c l i hành vi c a m t h th ng giao thông Có th nói ó là cách th hi n b…ng th•c nghi m logic toán các h th ng th•c trên phŠn m m máy tính Mô ph ng giao thông bao g m hai lo i chính là:

Mô ph ng vi mô (microscopic traffic simulation models) :

 Mô hình mô ph ng vi mô th ‡ng c s d ng cho các m ng l i ‡ng c’ nh và trung bình (ph thu c vào b nh và t c c a máy tính) D•a

trên lý thuy t xe theo xe (Car following model), nó di•n t m i quan h gi a các xe v i nhau thông qua s• ng x c a ng ‡i s d ng xe (Driver

behavior) Mô hình này cho ng ‡i s d ng bi t t t c thông s v v trí

c•ng nh th‡i i m cho t t c các xe ang c mô ph ng mŒi giây Nh‡ ‘c i m trên, chính xác c•ng nh kh n ng phân tích k t qu r t cao Tuy nhiên, s l ng xe c và kích th c c a m ng l i ‡ng mô ph ng sˆ b h n ch do b nh c a máy tính có gi i h n Trong th‡i gian gŠn ây, r t nhi u phŠn m m ng d ng mô hình mô ph ng vi mô ã ra ‡i nh CORSIM, PARAMICS, GETRAM, WATSIM–và ã c s d ng r t r ng rãi

 Mô ph ng s• di chuy n c a t‚ng xe cá nhân trong dòng giao thông d•a trên lý thuy t v xe theo xe và s• chuy n làn Ví d : quy t nh chuy n làn v t xe c a m t xe sˆ tùy thu c vào t ƒng quan gi a nó v i xe i tr c (mà c quy t nh theo Mô hình xe theo xe) và thao tác chuy n

Trang 33

làn này sˆ tác ng n hành vi c a các xe k li n trên làn mà xe ó chuy n n

Mô ph ng v mô (macroscopic traffic simulation models) :

 Mô ph ng d•a trên nguyên lý dòng ch y ng (fluid dynamic theory), di•n t dòng xe nh m t kh i th ng nh t theo l u l ng, v n t c hay m t xe Không gi ng nh mô ph ng vi mô, mô hình này không th cho bi t m t cách chi ti t các thông s c a t‚ng xe riêng lŽ, nh ng nó có kh n ng áp d ng cho các h th ng m ng l i l n v i l u l ng xe l n Nó có u i m khi tính toán v v n t c, th‡i gian l u thông, cách ng x cho c oàn xe ch không cho t‚ng xe FREFLO, CONTRAM,STRADA – là nh ng phŠn m m mô ph ng giao thông d•a trên mô hình v‹ mô

Ng ‡i s d ng phŠn m m mô ph ng sˆ mô t m t vi•n c nh giao thông (hình h•c m ng l i ‡ng, nhu cŠu i l i c a các ph ƒng ti n Mô ph ng giao thông có các vai trò v i thi t k xây d•ng ‡ng, và i v i an toàn giao thông, c th nh sau:

€ánh giá các gi i pháp x lý khác nhau; Th nghi m thi t k m i;

Phân tích an toàn; Ki m ch ng công th c, gi nh;

2.2.2 Các khái ni m trong mô ph ng giao thông :

a Mô hình mô ph ng Th i gian r i r c (discrete time model): €ó là mô hình

th hi n th•c t , xét tr ng thái c a h th ng thay †i theo các b c th‡i gian —t Trong mŒi kho ng th‡i gian ó, các mô hình mô ph ng tính toán các ho t ng thay †i tr ng thái c a các y u t h th ng Ngh‹a là trong kho ng th‡i gian nh ó, mô hình sˆ tính toán các ho t ng ( v n t c, gia t c, s• chuy n làn–) c a các thành phŠn c a h

Trang 34

th ng Nh v y, các bi n tr ng thái c a t t c các thành phŠn c a h th ng th‡i i m t sˆ ph thu c vào giá tr c a các bi n này th‡i i m (t ˜ —t), c nh th ti p t c

b Mô hình ng u nhiên (random model): Mô hình ng‰u nhiên bao g m các

hàm xác su t và các bi n ng‰u nhiên c xây d•ng d•a trên các gi thi t v s• phân b ng‰u nhiên các i l ng (ví d : phát sinh xe, phân b giãn cách, các giá tr ng ’ng cho mŒi xe)

2.2.3 Mô hình tinh th n, th tr ng c a Wiedemann (1974) :

Hình 2.1: Mô hình tinh th n-th tr ng c a Wiedemann

Quan ni m cƒ b n c a mô hình tinh thŠn th tr ng c a Wiedemann là xe ch y nhanh hƒn sˆ gi m t c khi ti p c n xe có t c ch m hƒn Hành ng ph n ng có nh n th c ph thu c vào t c khác nhau, kho ng cách và hành vi c a ng ‡i lái xe Hình 2.1 ch„ ra quá trình dao ng c a s• ti p c n Nh ng kh n ng lái xe cá bi t và

Trang 35

hành vi lái xe nguy hi m c mô hình thông qua nh ng giá tr ng‰u nhiên c a mŒi giá tr thông s c th hi n qua AX € cho ra danh sách cu i cùng c a các giá tr ng‰u nhiên c tham chi u n (Wiedemann và Reiter 1992)

Trong ó:  AX: là kho ng cách mong mu n gi a các xe tr ng thái ng yên Giá tr

này bao g m chi u dài c a xe phía tr c L và kho ng cách mong mu n t‚ xe phía tr c n xe phía sau (ph thu c vào ng ‡i lái xe I ) và c nh ngh‹a là:

AX = VehL + MinGap + RND1 AXMult V i AXmult là các thông s c l ng

RND1(I) = N(0.5, 0.15) ph thu c xe phân b có giá tr gi a 0 và 1  ABX : Kho ng cách theo sau mong mu n nh nh t khi chênh l ch v t c ,

nó là m t hàm c a AX, kho ng cách an toàn BX và v n t c K t qu là:

ABX = AX + BX T c v c xác nh nh sau:

v= vn-1 v i vn> vn-1 v= vn v i vn  vn-1  SDV : €i m ti p c n Gi i h n này c s d ng mô t i m mà ng ‡i

lái xe nh n bi t ang ti p c n m t ph ƒng ti n có t c ch m hƒn phía tr c SDV t ng v i s• bi n thiên v n t c (—v) Nó c nh ngh‹a là :

1 AX

n

x LSDV

CX



CX = CX const ( Cxadd + Cxmult.( RND1 +RND2(I))

Trang 36

Trong ó CX const, Cxadd và Cxmult là các thông s hi u ch„nh

 OPDV : €i m ti p c n Gi i h n này mô t v trí mà ng ‡i lái xe quan sát th y r…ng ng ‡i ó ang i t c th p hƒn so v i xe phía tr c và b t Šu t ng t c tr l i Giá tr bi n thiên c a OPDV l n (Todsiev 1963) Nó c

nh ngh‹a là : OPDV= CLDV ( -OPDVadd ˜ OPDVmult RDND) Trong ó OPDVadd và OPDVmult là các thông s hi u ch„nh RDND là s ng‰u nhiên phân b thông th ‡ng

 SDX : Là ng ’ng nh n bi t kho ng cách theo sau l n nh t Gi i h n này

c xác nh khi ng ‡i lái xe nh n ra kho ng cách quá xa so v i xe tr c Ng ‡i lái xe sˆ ph n ng b…ng cách t ng t c t kho ng cách mong mu n Kho ng cách này thay †i t‚ 1.5 n 2.5 lŠn kho ng cách theo sau ng n nh t, ABX Nó c xác nh nh sau:

SDX=AX + EX BX v i EX= EXadd + EXmult ( NRND ˜ RND2(I)) V i EXadd và EXmult là các tham s hi u chu™n NRND là m t s ng‰u nhiên phân ph i thông th ‡ng và RND2(I) là tham s ph thu c

Trong mô hình Wiedemann ng ‡i lái xe có th rƒi vào m t trong b n tr ng thái sau:

+ Lái t do: Không b nh h ng b i các xe phía tr c có th quan sát c Trong tr ng thái này, ng ‡i lái xe c g ng t và duy trì m t v n t c nh t nh mà anh y mu n Th•c t là khó có th duy trì v n t c u mà v n t c tr ng thái này có th lên xu ng do vi c i u khi n b m ga không chu™n Gia t c l n nh t có th c xác

nh nh sau:

Trang 37

vFAKTORVmult vv



+ Tr ng thái ti p c n: €ó là quá trình i u ch„nh v n t c c a xe cho phù h p

v i v n t c ch y ch m c a xe phía tr c Khi ti p c n, ng ‡i lái xe gi m v n t c t‚ t‚ cho n khi chênh l ch hai v n t c là 0 khi anh ta t c kho ng cách an toàn v i xe tr c Công th c gi m t c là:

2

11

+ N i uôi: Ng ‡i lái xe n i uôi xe tr c, hoàn toàn không có ch ích t ng

ho‘c gi m t c Anh ta c g ng gi kho ng cách an toàn v i xe tr c Tuy nhiên do vi c i u khi n không chu™n b m x ng và c l ng kém chính xác s• khác bi t v n t c nên v n t c c a xe sˆ dao ng ôi chút

+ Hãm phanh: N u kho ng cách hai xe d i ng ’ng an toàn, ng ‡i lái xe sau sˆ

ph i hãm phanh v i gia t c hãm phanh t‚ trung bình n cao Vi c này có th x y ra khi xe tr c hãm phanh ho‘c có m t xe nào chuy n làn Gia t c gi m tránh va ch m v i xe tr c là :

2

11min

x LBX





  

   Trong mŒi tr ng thái, ph n ng gia t c sˆ tùy thu c vào v n t c, v n t c t ƒng

i, kho ng cách và ‘c i m cá nhân c a i t ng xe-ng ‡i lái xe ó Ng ‡i lái xe chuy n t‚ tr ng thái này sang trái thái kia ngay khi anh ta ch m n m t ng ’ng xác nh ( c tính b…ng v n t c t ƒng i và kho ng cách hai xe) V n t c chênh l ch nh thì ch„ có th nh n bi t c khi kho ng cách nh , trong khi chênh l ch v n t c l n khi n xe sau ph i ph n ng nhanh hƒn Kh n ng nh n bi t s• chênh l ch v n t c,

Trang 38

kh n ng c l ng kho ng cách, v n t c và kho ng cách an toàn u thích là không nh nhau gi a nh ng ng ‡i lái xe S• k t h p gi a y u t tâm lý và th tr ng c a mŒi ng ‡i sˆ quy t nh kh n ng nh n th c c a ng ‡i lái xe, do v y, mô hình này c

g•i là mô hình tinh th n-th tr ng Xe Theo Xe (psycho-physical car following model)

Các thông s c a mô hình Wiedemann 74 :

Kho ng cách nhìn th y xe phía tr c ( Look ahead distance); S làn xe nghiên c u (number of observed vehicles);

Kho ng cách d‚ng trung bình (Average standstill distance); Kho ng cách an toàn c ng vào (Additive part of safety distance); Kho ng cách an toàn nhân vào (Multiplic part of safety distance);

2.2.4 Mô hình xe theo xe (Car following model):

Thành phŠn cƒ b n c a b t kš mô hình mô ph ng vi mô là mô hình xe theo xe Ph ƒng pháp vi mô còn có tên g•i là ph ƒng pháp xe theo xe (Car following model), tính toán kho ng cách gi a các xe liên ti p

Mô hình di•n t m i quan h gi a các xe v i nhau thông qua s• ng x c a ng ‡i s d ng xe (Driver behavior) Mô hình này cho ng ‡i s d ng bi t t t c các thông s v v trí c•ng nh th‡i i m cho t t c các xe ang mô ph ng mŒi giây Nh‡ ‘c i m trên, chính xác c•ng nh kh n ng phân tích k t qu r t cao Tuy nhiên s l ng xe c và kích th c c a m ng l i ‡ng mô ph ng sˆ b h n ch do b nh c a máy tính có gi i h n Mô hình này là n n t ng cho các mô hình mô ph ng giao thông vi mô hi n hành

€ây là mô hình xác nh v trí theo ph ƒng d•c ‡ng gi a m t c‘p xe n i uôi di chuy n trên cùng m t làn xe Theo mô hình này, s• t ƒng tác theo d ng ph n ng

(response) l i c a ng ‡i l i xe v i tác nhân stimulus t‚ môi tr ‡ng xung quanh

Trang 39

responsen(t) = sensitivityn(t) stimulusn( t –›n ) (4.4)

Ph n ng th‡i i m t quan sát có ngu n g c t‚ tác nhân stimulus gây ra tr c ó 1 kho ng ›n là th‡i gian ph n ng c a lái xe n €ây là th‡i gian nh n bi t và th‡i

gian ph n ng tay chân M c ph n ng m nh hay y u tùy thu c vào nh y tr c

nh h ng tác nhân c a lái xe n

N u X(n-1,t) và X(n,t) là v trí c a xe ch y tr c (n-1) và xe theo sau (n) theo th t• trong th‡i gian t ( c th hi n trong hình 2) Công th c cƒ b n c a mô hình xe theo xe là :

a(n,t+T) = œ[V(n-1,t) ˜ V(n,t)] (1) Trong ó :

A(n, t+T) : là gia t c c a xe theo sau trong th‡i gian t+T V(n-1,t) và V(n,t) : là t c c a xe ch y tr c và xe theo sau theo th t• trong th‡i gian t

œ : là nh y c m c a ng ‡i lái xe T : là th‡i gian ph n ng

Hình 2.2 Mô hình xe theo xe

Các gi thi t cƒ b n c a mô hình c ‘t ra là ng ‡i lái xe sˆ t• xác nh kho ng cách n xe phía tr c, sao cho trong tr ‡ng h p xe phía tr c d‚ng kh™n c p thì xe phía sau sˆ không va ch m vào xe phía tr c D•a trên mô hình này Va(n,t+T), t c l n nh t c a xe “n” có th t ng t c trong th‡i gian “t+T” c xác nh b i ( Barcelo và Casas, 2002) :

Trang 40

Trong ó : V(n,t) : là t c c a xe n trong th‡i gian t Vf(n) : là t c mong mu n c a xe n an : là gia t c l n nh t c a xe n M‘t khác, Vb(n,t+T), t c l n nh t c a xe gi ng xe “n” có th t n trong cùng kho ng th‡i gian “t+T”, theo ó các ‘c tr ng và gi i h n c xác nh b i xe ch y phía tr c là :

Trong ó : dn : là s• gi m gia t c l n nh t(<0) mong mu n c a xe n Sn-1 : là chi u dài nh h ng c a xe n-1, bao g m chi u dài xe và kho ng cách ch p nh n Gap

dLn-1 : là s• gi m gia t c c l ng c a xe “n-1” T c c a xe “n” trong kho ng th‡i gian “t+T” là nh nh t c a giá tr trên c xác nh ( Barcelo và Casas, 2002) :

2.2.5 Mô hình chuy n làn :

Hành vi chuy n làn là m t thành phŠn quan tr•ng trong mô ph ng giao thông vi mô S• chuy n làn có th x y ra khi nó cŠn thi t cho s• di chuy n trên ‡ng, s• thay