Adaptive Pushbutton Control for Signalized Pedestrian Midblock Crossings
Notice bibliographique
Résumé
Pushbutton control is ideal for midblock crossings with low pedestrian and vehicle demand, but it causes significant interruptions to traffic flow with frequent pedestrian crossing requests. Therefore, we propose an adaptive midblock crossing control (AMCC) that minimizes the impact of the pushbutton on traffic flow while maintaining a reasonably short pedestrian wait time (PWT). We regard the midblock crossing and two adjacent intersections as an integrated system and propose two types of AMCCs—AMCC-band and AMCC-vehicle—based on different types of real-time information. AMCC-band seeks the best PWT at the midblock crossing to minimize the green band loss with downstream intersections using the signal control status of adjacent intersections. Alternatively, AMCC-vehicle leverages real-time vehicle location information [e.g., obtained from vehicle-to-infrastructure (V2I) communication, connected vehicles (CVs), or advanced sensors] to minimize the estimated number of affected vehicles. Our study tests AMCC in the software Simulation of Urban MObility (SUMO) with a two-intersection traffic network. Results show that using AMCC at a midblock crossing significantly reduces vehicle delay under a wide range of traffic conditions compared to using a fixed phase and timing (Fixed) control or a pedestrian light-controlled (Pelican) crossing. The average pedestrian delay of AMCC is slightly above Pelican but much lower than Fixed. In addition, the two types of AMCCs work equally well in reducing vehicle delay, but the AMCC-vehicle has a considerably lower pedestrian delay. The results demonstrate the advantages of AMCC in reducing vehicle and pedestrian delay and vehicle stops, improving traffic efficiency at the arterial. Furthermore, the sensitivity analysis shows that the AMCC approach is adaptive to a broad range of traffic demands. Our method extends the application scope of common pushbutton control methods. We conclude that AMCC contributes to a more traffic-efficient, more pedestrian-friendly, and safer transportation system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».