交通模型的假设正确性分析
交通仿真模型构建与验证
交通仿真模型构建与验证近年来，随着城市化的快速发展和汽车拥有率的急剧增加，城市交通问题愈发突出。
为了更好地解决交通拥堵、提高交通效率，交通仿真模型的研究变得愈发重要。
本文将探讨交通仿真模型的构建与验证，并探讨其在交通管理中的应用。
1. 交通仿真模型构建交通仿真模型是指通过模拟交通系统的运行规律以及交通参与者的行为，来对实际交通流进行预测和评估的数学模型。
构建一个准确可靠的交通仿真模型是十分复杂的任务，需要考虑多方面的因素。
首先，需要收集大量的交通数据。
这包括交通流量、车速、道路状况等信息。
可以利用交通监控设备、GPS轨迹数据等手段进行数据收集。
同时，还需要考虑交通参与者的行为特征，如加速、减速、换道等操作。
其次，需要选择合适的仿真模型。
仿真模型可以分为宏观模型和微观模型。
宏观模型主要关注整体交通流的运行情况，适用于区域规划和网络优化等研究。
而微观模型则更加注重交通参与者个体行为，适用于研究交通信号控制和驾驶行为等问题。
最后，需要根据实际情况进行模型参数的设置和校准。
模型参数的选择将直接影响仿真结果的准确性。
通过比对实际观测数据和模型模拟结果，可以对模型参数进行校准，提高模型的可信度。
2. 交通仿真模型验证交通仿真模型的验证是评估模型准确性的关键步骤。
通过将模型的模拟结果与实际观测数据进行比对，可以验证模型的有效性，并对模型进行改进和优化。
模型验证主要包括定性验证和定量验证。
定性验证是通过观察模型仿真结果与实际情况的吻合程度来判断模型是否合理。
如模拟过程是否与真实交通流相似、交通规则是否被满足等。
定量验证则通过统计指标来量化模型的准确性。
常用的指标包括拥堵指数、行程时间、车辆平均速度等。
为了提高验证结果的可信度，通常还需要进行不确定性分析。
通过引入不确定性因素，如交通流变化、意外事故等，来评估模型在不同情景下的准确性。
此外，还可以通过敏感性分析，评估模型对各因素的敏感程度，并指导后续的模型优化工作。
城市交通规划中的城市交通模型
城市交通规划中的城市交通模型随着城市化的进程不断加速，城市交通问题成为全球面临的共同挑战之一。
为了解决城市交通拥堵和环境污染等问题，城市交通规划显得尤为关键。
而在城市交通规划中，城市交通模型的应用具有重要意义。
城市交通模型是指对城市交通系统各要素之间的关系进行建模，以预测和评估交通系统变化对城市和居民的影响。
城市交通模型可以分为宏观模型、微观模型和混合模型。
宏观模型是通过对整个城市交通系统进行全局分析，预测城市交通流量和拥堵情况，为城市交通规划提供决策支持。
宏观模型通常基于流量平衡理论，通过引入交通需求、交通网络和交通控制等变量，得出不同情景下的交通流量分布和交通拥堵状况。
而微观模型则更加关注个体行为和交通流动的细节，通过对驾驶员、乘客和行人等个体行为进行建模，研究交通运输系统中的交互作用和决策过程。
微观模型一般基于交通流模型和交通决策模型，对交通网络中的交通流动进行仿真和预测，并分析交通行为对交通系统性能的影响。
混合模型则结合宏观模型和微观模型的优点，可以更全面和准确地描述交通系统的运行情况。
在城市交通规划中，城市交通模型的应用广泛而深入。
首先，城市交通模型可以用于交通需求预测和出行行为分析。
通过建立合理的出行行为模型，可以预测不同出行目的、出行方式和出行距离的需求分布，并评估不同交通政策对交通流量的影响。
这有助于制定合理的交通规划和管理措施，提高交通系统的运行效率和出行体验。
其次，城市交通模型可以用于交通网络设计和优化。
通过对交通网络拓扑结构进行建模和仿真，可以评估不同交通网络方案对交通流分布和交通拥堵状况的影响，优化道路布局和信号控制，提高交通能力和服务水平。
此外，城市交通模型还可以用于城市交通规划中的环境影响评估和可持续发展分析。
通过引入环境因素和碳排放等变量，评估不同交通政策对环境和可持续发展目标的影响，促进低碳交通和可持续交通的发展。
然而，城市交通模型在应用过程中也存在一些挑战和问题。
交通建模
一、问题的提出北京交通拥堵的状况令人十分头疼，于此，人们提出了车辆限行方案，以期望交通的顺畅，但是交通限行的方案是否可行，效果有多好，需要认真分析。
二、问题分析该问题的核心在于机动车限行前后的效果比较，限行方案主要针对的是高峰期的发生。
平时上班的时候，由于高峰期的来临，路上的车辆明显的呈现饱和和拥堵的状态，此时，车辆的行驶速度较为缓慢。
所以，人们关心的问题有两个，一、高峰期的持续时间；二、高峰期中，车辆的平均行驶速度。
如果，高峰期时间有明显的缩短，车辆在高峰期中的平均行驶速度越快，则限行效果明显。
三、基本假设和符号说明1、交通的拥堵情况用高峰期从开始到最拥堵的持续时间T(s)和限行范围内的平均行驶速度v（m/s）来表示。
2、高峰期到达最拥堵的标志为外部需要驶入道路的车辆数到达一定比例内，此时，可视为车辆离开道路和进入道路达到平衡点。
3、需要驶入道路的车辆总数为，道路上原有的车辆总数为，高峰结束的标志为外部车辆的总数为（）。
4、道路外的车辆随时间变化，车辆数为，同理，道路上为5、道路外的机动车驶入道路的速度受限行范围内车辆的密度限制，即车流密度限制了车的交互速度u（辆/s，每秒钟车辆从限行范围外驶入的数量）。
6、限行范围的面积为S7、设车流在道路上是均匀分布的。
8、设道路可承载的最大车辆数为9、本模型考察的时间段位早上的高峰期。
10、高峰期开始前，不管道路上有多少车辆，都视为无堵车现象。
11、本模型的限行效果的评定基于相对性原则，即比较的是限行前和限行后的时间比。
四、模型的建立a)基本模型高峰期持续时间T与u和的关系为 (1)限行范围外向限行范围内的车流交互速度u与车流密度的关系为 (2)车辆密度与限行范围内的车辆的关系为 (3)内部车辆数与时间的关系为 (4)由(2)、(3)和(4)得 (5)计算得： (6)代入得 (7) (8) (9) (10)因为；所以所以有：解得：由T的表达式得，高峰时间与道路最大的车辆承载数，高峰期前的车辆数，高峰期中欲驶入上路的车辆数有关，也与车辆最大的流通速度有关。
交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】
交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】摘要:随着社会的发展，交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。
多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图缓解交通拥堵问题。
交通流预测在智能交通系统中一直是一个热门的研究领域，几十年来，专家和学者们用各种方法建立了许多相对精确的预测模型。
本文在提出交通流短期预测模型应具备的特性的基础上，讨论了几类主要模型的结果和精确度。
关键词:交通流预测;模型;展望20世纪80年代，我国公路建设项目交通量预测研究尚处于探索成长阶段，交通量预测主要采用个别推算法，又可分为直接法和间接法。
直接法是直接以路段交通量作为研究对象；间接法则是以运输量作为研究对象，最后转换为路段交通量。
进入90年代后，我国的公路建设项目，特别是高速公路建设项目的交通量分析预测多采用“四阶段”预测，该法以机动车出行起讫点调查为基础，包括交通量的生成、交通分布、交通方式选择和交通量分配四个阶段。
几十年来，世界各国的专家和学者利用各学科领域的方法开发出了各种预测模型用于短时交通流预测，总结起来，大概可以分为六类模型：基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型等。
这些模型各有优缺点，下面分别进行分析与评价。
一、基于统计方法的模型这类模型是用数理统计的方法处理交通历史数据。
一般来说统计模型使用历史数据进行预测，它假设未来预测的数据与过去的数据有相同的特性。
研究较早的历史平均模型方法简单，但精度较差，虽然可以在一定程度内解决不同时间、不同时段里的交通流变化问题，但静态的预测有其先天性的不足，因为它不能解决非常规和突发的交通状况。
线性回归模型方法比较成熟，用于交通流预测，所需的检测设备比较简单，数量较少，而且价格低廉，但缺点也很明显，主要是适用性差、实时性不强，单纯依据预先确定的回归方程，由测得的影响交通流的因素进行预测，只适用于特定路段的特定流量范围，且不能及时修正误差。
道路交通状况预测模型的建模与实验分析
道路交通状况预测模型的建模与实验分析随着城市化进程的加快，我国机动车保有量飞速增长，道路交通安全状况引起了广泛关注。
在这样的背景下，道路交通状况预测模型成为了一个备受关注的课题。
建立准确可靠的道路交通状况预测模型有助于实现道路交通的精细化管理，为缓解交通拥堵、提高道路通行效率、保障道路交通安全等方面提供技术支持。
本文将介绍道路交通状况预测模型的建模方法以及实验分析过程，以期为相关研究提供参考。
1. 数据采集与预处理在建立道路交通状况预测模型之前，我们首先需要采集与预处理相关的数据。
数据采集可以通过传感器、监控摄像头、移动互联网等多种方式进行，而预处理则是将大量原始数据进行筛选、过滤、清洗、去除异常值等步骤，以便为后续的建模分析提供有意义的数据。
2. 特征选择与数据降维建立预测模型的核心是选择恰当的特征并进行降维。
在这一步骤中，我们需要对原始数据进行严格筛选，确定与道路交通状况相关的特征。
同时，为了降低模型的维度，我们需要将数据按照其重要性进行排序，选择对预测结果影响最大的特征进行建模。
3. 建模方法选择建模方法的选择直接关系到模型的准确性和可靠性。
建立道路交通状况预测模型可以采用多种方法，包括神经网络、支持向量机、回归分析、聚类分析等。
在模型选择时，需要考虑多种因素，如数据的性质、实际应用需求、建模的效率等。
4. 模型训练与测试在训练集上建立好模型后，需要对模型进行测试，以确保其预测准确度和稳定性。
模型测试结果需要通过多种统计方法进行分析，如误差分析、相关性分析、统计学模型拟合度分析等。
在测试过程中还需要进一步优化模型，如改进参数、调整算法等。
5. 实验结果分析最后，需要对实验结果进行分析，包括对模型准确度、稳定性、适用性等方面的评估。
在评估的过程中，可以采用多种指标，如平均相对误差、均方根误差、预测优度等。
分析结果可以为道路交通管理部门提供决策支持，为实现精细化管理提供技术保障。
总之，在建立道路交通状况预测模型的过程中，需要严格遵循科学的方法和技术规范，注重数据的准确性与完整性，选择适当的模型建立方法，并对模型进行尽可能的优化和改进，以取得更准确、可靠的预测结果。
交通仿真设计可行性分析
交通仿真设计可行性分析1. 引言随着城市交通问题的日益突出，交通仿真成为解决交通规划和优化的一种有效工具。
交通仿真可以模拟城市交通流的行为，并提供决策者对不同交通策略的评估，以指导交通系统的设计和管理。
本文将对交通仿真设计的可行性进行分析，包括技术可行性、经济可行性和社会可行性。
2. 技术可行性交通仿真设计的技术可行性主要考虑以下几个方面：2.1 数据采集和处理交通仿真模型需要大量的实时交通数据进行构建和校准。
因此，数据采集和处理的技术成熟度是交通仿真设计的关键。
目前，随着智能交通系统的发展，我们可以通过交通摄像头、车载传感器和移动定位技术等方式获取大量的交通数据，并借助数据处理算法实时处理这些数据。
2.2 模型构建和校准交通仿真模型需要准确地描述城市交通系统的运行规律，因此模型的构建和校准是交通仿真设计的核心技术。
目前，已经有许多成熟的交通仿真软件和模型可供使用，如VISSIM、SUMO等，这些软件能够帮助用户构建和校准交通仿真模型，提高仿真结果的准确性。
2.3 仿真结果的可视化和分析为了方便决策者理解仿真结果并制定相应的交通策略，交通仿真设计需要提供直观的可视化和分析工具。
现代计算机图形学和数据可视化技术能够帮助我们将交通仿真结果以图表、动画等形式展示出来，并通过交互式分析工具帮助决策者深入了解交通系统的运行情况。
3. 经济可行性交通仿真设计的经济可行性主要考虑以下几个方面：3.1 软硬件投入成本交通仿真设计需要使用专业的仿真软件和计算设备，并需要投入大量的人力物力进行数据采集和处理。
因此，我们需要对软硬件投入成本进行评估，以确定交通仿真设计是否经济可行。
3.2 时间成本交通仿真设计需要一定的时间进行数据采集、模型构建和校准以及结果分析等工作。
因此，需要评估交通仿真设计所需的时间成本，以确保交通仿真设计不会拖延项目进度。
3.3 可持续性交通仿真设计需要对仿真模型进行不断的更新和优化，以适应交通系统的变化。
交通规划中的交通仿真模型构建方法探究
交通规划中的交通仿真模型构建方法探究近年来，随着城市化进程的不断加快以及交通拥堵问题的日益加剧，交通规划成为了城市发展中至关重要的一环。
而为了更好地进行交通规划，交通仿真模型的构建和运用成为了必不可少的工具。
本文将探究交通规划中的交通仿真模型构建方法，旨在为交通规划研究者们提供一些思路和指导。
一、交通仿真模型的重要性交通规划要涉及众多因素，例如道路网络、交通流量、交通安全等，针对这些因素进行模拟和预测是一项复杂而繁琐的任务。
而交通仿真模型的引入，可以帮助研究者们更加全面地了解和分析交通系统中的各种因素。
通过交通仿真模型，可以模拟出不同时间段、不同情景下的交通流量，进而预测未来的交通趋势和可能存在的问题。
因此，交通仿真模型在交通规划中具有不可替代的重要性。
二、交通仿真模型构建的基本步骤1. 数据收集和整理：交通仿真模型的构建需要借助大量的实际交通数据，包括道路网络数据、交通流量数据、交通事故数据等。
这些数据可以通过现场调查、问卷调查、摄像头监测等多种方式进行收集。
收集到的数据需要进行整理和清洗，确保其准确性和完整性。
2. 模型选择和建立：根据具体的研究对象和研究目的，选择适合的交通仿真模型进行建立。
目前常用的交通仿真模型包括微观仿真模型和宏观仿真模型。
微观仿真模型主要关注个体车辆的行为和交互，可以更加准确地模拟交通流的细节；宏观仿真模型则更注重整体的交通流动规律，适合进行较大范围、长时间的仿真。
根据实际需要，可以选择单一模型或者多模型相结合。
3. 参数设置和模拟运行：在建立好交通仿真模型的基础上，需要对模型进行参数设置，包括交通流量参数、车辆速度参数、路网拓扑参数等。
设置合理的参数可以保证模型的准确性和可靠性。
随后，进行模拟运行，根据实际情况模拟出不同时间段的交通状况，获得对应的交通流分布图和通行时间等数据。
4. 结果评估和模型修正：对模拟结果进行评估是交通仿真模型构建的重要环节。
通过与实际观测数据对比，评估模型的准确性和可信度。
交通网络模型的构建与分析
交通网络模型的构建与分析交通网络是现代城市运转不可或缺的组成部分，它直接影响着人们的出行效率和城市发展。
为了有效地管理和规划城市交通，交通网络模型的构建与分析成为一项重要的研究工作。
本文将从交通网络模型的构建方法、影响因素分析以及模型评估等方面进行探讨。
一、交通网络模型的构建方法交通网络模型的构建是复杂的，涉及到众多因素。
首先，我们需要收集各种交通数据，如人口分布、道路网络、公共交通线路、车辆流量等。
这些数据可以通过调查、测量和现有数据库等方式获取。
然后，我们需要进行数据预处理，包括数据清洗、填补缺失值、异常值处理等。
接下来，我们可以利用GIS技术将数据进行空间整合，形成具体的交通网络地图。
最后，借助数学和计算机科学的方法，我们可以建立交通网络模型，以便进一步分析和优化。
二、影响因素分析交通网络的性能受到多种因素的影响。
首先是人口分布和城市规模，人口密度高的区域交通需求量大，这将导致交通网络的拥堵和瓶颈。
其次是道路网络的布局和规划，合理的路网结构可以提高交通效率，减少拥堵现象。
此外，公共交通线路的布设和设计也是影响交通网络的重要因素。
良好的公共交通系统可以分担私人汽车的压力，提高城市出行效率。
最后，车辆流量和出行模式也会对交通网络的性能产生重要影响。
不同的出行模式需要不同的交通工具和设施，因此需要针对不同的出行需求来进行交通网络优化。
三、模型评估交通网络模型的评估是为了验证模型的可靠性和有效性。
常见的评估方法包括基于数据的验证和模拟仿真实验。
基于数据的验证是将模型预测结果与实际数据进行比对，以检验其拟合程度和误差范围。
模拟仿真实验则通过构建虚拟实验环境，模拟真实的交通运行情况，以评估模型对于特定交通问题的预测能力。
通过这些评估方法，我们可以得出模型的精确度和适用性，并对模型进行必要的调整和改进。
结语交通网络模型的构建与分析是一个复杂而重要的研究领域。
通过构建合理的交通网络模型，我们可以更好地理解城市交通运行机制，为城市交通规划和决策提供科学依据。
交通仿真模型建立与验证
交通仿真模型建立与验证交通仿真模型是指通过计算机模拟交通系统运行的方法。
它可以帮助我们理解交通流行为，预测交通状况，并评估交通政策的效果。
在交通规划、交通管理和道路设计等方面，交通仿真模型起着重要的作用。
建立交通仿真模型的第一步是收集数据。
数据的获取可以通过多种途径，包括交通摄像头、GPS跟踪设备、电子收费系统等。
这些数据可以提供车辆的位置、速度、行驶路径等信息。
利用这些数据，我们可以建立一个真实的道路网络，并模拟车辆的行驶情况。
然而，仅仅依靠数据收集是不够的。
为了准确地模拟交通系统，还需要考虑交通行为的建模。
交通行为包括车辆的加速、减速、变道等操作。
为了模拟这些行为，我们需要了解驾驶员的决策过程。
通过对驾驶员的行为进行观察和调查，我们可以建立行为模型，模拟不同情况下驾驶员的反应。
除了驾驶员行为模型，道路网络的建模也是非常重要的。
实际中，道路系统通常非常庞大复杂，包括各种道路类型、节点、交通信号灯等。
为了建立准确的道路网络模型，我们需要进行道路的分类和分段。
同时，还需要考虑交通信号灯的控制策略。
通过合理的模型建立，我们可以模拟不同类型的道路和交通信号灯对交通流的影响。
在模型建立之后，验证模型的准确性是必要的。
交通仿真模型的验证可以通过与实际数据的对比来进行。
例如，我们可以比较模拟结果与实际交通流数据之间的偏差。
如果模拟结果与实际情况相符，那么模型就是可靠的。
此外，还可以通过与其他交通仿真模型的比较来验证模型。
不同的模型可能采用不同的假设和算法，因此它们的模拟结果可能会有差异。
通过与其他模型的比较，我们可以评估模型的准确性和可靠性。
交通仿真模型的建立与验证是一个相当复杂的过程。
它涉及到数据收集、行为建模、道路网络建模以及验证等多个方面。
尽管有一定的困难，但交通仿真模型的建立与验证对于交通规划和管理具有重要意义。
它可以帮助我们预测交通状况，评估交通政策的效果，并做出合理的决策。
总而言之，交通仿真模型建立与验证是一个复杂而重要的任务。
交通流量分配模型的构建与分析
交通流量分配模型的构建与分析在现代社会，交通流量的分配对于城市的规划、交通管理以及居民的出行效率都有着至关重要的影响。
一个合理、准确的交通流量分配模型能够帮助我们更好地理解和预测交通状况，从而制定出更有效的交通策略。
交通流量分配模型的构建基础是对交通网络的清晰认识。
交通网络可以看作是由节点（如交叉路口）和路段（连接节点的道路）组成的复杂系统。
在这个系统中，车辆的流动受到多种因素的制约，如道路的通行能力、交通信号的控制、驾驶员的行为等。
为了构建交通流量分配模型，首先需要收集大量的交通数据。
这些数据包括道路的几何特征（如长度、宽度、车道数量）、交通设施的设置（如信号灯、标志标线）、交通流量的实时监测数据等。
通过对这些数据的分析，可以了解交通网络的基本情况，为模型的构建提供依据。
在模型的构建过程中，常用的方法有用户均衡模型和系统最优模型。
用户均衡模型假设每个出行者都试图选择最短的出行路径，以最小化自己的出行成本。
然而，在实际情况中，由于出行者对交通状况的了解有限，以及道路拥堵等因素的影响，并非所有出行者都能真正实现最短路径的选择。
系统最优模型则是以整个交通系统的总出行成本最小化为目标，通过合理分配交通流量来达到最优状态。
但这种模型在实际应用中往往难以实现，因为它需要对整个交通系统进行集中控制和优化，这在现实中是非常困难的。
除了上述两种基本模型外，还有一些基于随机用户均衡、动态交通分配等理论的模型。
随机用户均衡模型考虑了出行者在路径选择中的不确定性，认为出行者对路径的选择是基于一定的概率分布。
动态交通分配模型则能够更好地反映交通流量随时间的变化情况，适用于研究交通拥堵的形成和消散过程。
在构建交通流量分配模型时，还需要考虑到不同出行方式的影响。
除了私人汽车，还有公共交通（如公交车、地铁）、自行车和步行等出行方式。
每种出行方式都有其自身的特点和优势，对交通流量的分配也会产生不同的影响。
例如，公共交通的线路和站点设置会影响人们的出行选择，从而改变交通流量的分布。
城市交通模型建立与分析
城市交通模型建立与分析城市交通是现代城市发展的重要组成部分，合理建立交通模型对于城市规划和交通管理具有重要意义。
本文将介绍城市交通模型的建立和分析方法。
第一部分：介绍交通模型的基本概念和分类在这一部分中，我们将介绍交通模型的基本概念和分类方法。
交通模型是一个描述城市交通系统运行和发展的数学模型，它可以用来预测交通流量、评估交通网络的性能以及优化交通规划。
交通模型可以分为宏观模型、微观模型和混合模型等多个类型，每种类型都有其适用的场景和优势。
第二部分：宏观交通模型的建立与分析在这一部分中，我们将重点介绍宏观交通模型的建立和分析方法。
宏观交通模型主要用于预测大范围交通流量和评估交通网络的性能。
常用的宏观交通模型包括四阶段交通模型和基于四阶段交通模型的交通分配模型。
四阶段交通模型将交通出行过程分为出行生成、出行分配、交通分配和交通模式选择四个阶段，通过一系列方程和算法来描述交通系统的运行和发展。
第三部分：微观交通模型的建立与分析在这一部分中，我们将介绍微观交通模型的建立和分析方法。
微观交通模型主要用于模拟车辆行为和交通流动的细节，能够提供更准确的交通流量和路段性能数据。
常用的微观交通模型包括马尔可夫链模型、细胞自动机模型和宏观-微观耦合模型等。
这些模型基于车辆间的相互作用和驾驶行为的建模，可以模拟车辆行驶轨迹和交通流动的变化。
第四部分：交通模型的参数估计和验证在这一部分中，我们将介绍交通模型的参数估计和验证方法。
交通模型的准确性和有效性取决于参数的正确估计和模型的验证。
参数估计常用的方法包括最小二乘法、最大似然估计和贝叶斯估计等，可以通过观测数据和统计分析来确定模型参数。
模型验证则通过与实际观测数据的比较来评估模型的准确性和适用性。
第五部分：交通模型在城市规划中的应用在这一部分中，我们将探讨交通模型在城市规划中的应用。
交通模型可以用于评估不同交通规划方案的效果，优化交通网络布局和交通组织方式，以及预测未来交通需求和交通网络的承载能力。
面向新型城市的交通流模型分析及预测方法探讨
面向新型城市的交通流模型分析及预测方法探讨一、介绍交通流模型是交通规划中必不可少的一部分，它可以帮助交通规划者预测和优化交通拥堵情况，以便为城市带来更优秀的交通系统。
在新型城市的开发和建设过程中，需要基于城市的特点和需求重新开发和研究交通流模型。
本文将针对面向新型城市的交通流模型进行分析和预测方法的探讨。
二、面向新型城市的交通流模型交通流模型是构建交通规划的核心模型。
新型城市交通规划需要根据城市的特点和发展阶段来确定适合的交通流模型。
在新型城市中，由于城市规划和建设的特殊性，交通模型需要注意以下几点：1.城市规划的新特点新型城市规划的发展趋势是注重城市规划的结构化和组织化。
这种规划方式要求交通流模型具有更高的准确度和更高的预测能力，从而为规划者提供更好的决策支持。
当交通规划者需要分析城市交通流量时，他们需要考虑人口数量、居住地点、工作地点及主要商业中心等因素，这些因素的变化会影响交通流量的分布和变化。
因此，交通模型需要考虑城市规划对流量分布的影响，以便更好地预测交通流量。
2.出行行为的变化新型城市的居民由于更加高效的交通工具和更多的出行方式，出行行为的变化会影响城市交通流量的变化，从而影响交通模型的建立。
例如，电动汽车的入市可能会改变市民的出行行为，导致城市交通流量的不同于传统城市。
交通模型需要考虑城市居民行为的多元化，以适应交通规划的需要。
由于新型城市的出行行为的变化可能在未来会有所变化，因此交通模型需要具有一定的预测性能够。
三、交通流模型的预测方法交通流模型的预测是交通规划的重要步骤。
交通预测是通过对各种交通流量、车速、车辆密度、某一时段的总作业量等相关变量的连续分析和比较，确定未来合理的交通流量，从而为城市交通规划做出更准确的决策。
实用的交通预测模型不仅能够对道路系统的运行情况进行预测，还能够为决策者提供基于模型的决策支持。
在新型城市的交通规划中，交通模型的预测方法需要具有更高的准确性和更高的预测效果。
交通流模型的分析与仿真
交通流模型的分析与仿真随着社会的发展和经济的繁荣，交通的日益繁忙已成为人们很难避免的现实。
交通流模型作为交通运输领域研究的重要内容之一，其在交通规划、交通安全、交通管理等方面都有着重要的应用价值。
这篇文章将深入探讨交通流模型的分析与仿真。
一、什么是交通流模型？交通流模型是描述道路系统中车辆运动和交通状况的数学模型。
它通常采用微观和宏观两种模型来描述交通流的运动与演变。
1.微观模型微观模型着重描述单个车辆在道路系统中的运动、交通决策等细节，主要采用基于车辆间距的模型来描述交通流的动态行为。
这种模型适用于短时间内交通流的状态变化，如单个路口的交通状况、车辆刹车、加速等细节。
2.宏观模型宏观模型则更加侧重于整个交通流系统的宏观状况，通常采用基于流量与速度的模型来进行描述。
宏观模型适用于长时间内交通流的状态变化，如高速公路的流量计算、交通瓶颈分析等。
二、交通流模型的应用1.交通规划交通流模型可以为城市交通规划提供科学、合理的建议。
目前，许多城市交通规划基于交通流模型进行建模和仿真，从而为城市交通建设和调整提供依据。
通过对交通流的模拟，交通决策者可以得到系统性的交通状况分析，为合理的路网设计、停车场建设、公共交通线路优化等提供技术支持。
2.交通安全交通安全是一个广泛的问题，而车辆数量、交通密度和车速等因素是导致交通事故发生的关键。
交通流模型可以通过模拟交通状况，预测仿真下的交通事故发生概率，进而为交通安全问题提供改善的建议。
例如，通过交通流模拟预测某个路段的拥堵情况，及时的采取措施可以避免交通拥堵导致的交通安全隐患。
3.交通管理交通管理是对城市道路系统管理的重要组成部分，而交通流模型可以为城市交通管理提供参考。
在大城市的交通管理中，交通流模型通常应用于城市智能交通系统中，通过模拟城市交通状况，以掌握整个城市的交通动态变化，从而可以对交通瓶颈、拥堵路段及时的进行调整，实现城市交通状况的合理化、智能化管理。
三、交通流模型的发展趋势交通流模型的发展是一个动态的过程，随着交通需求以及科技的不断发展，未来交通流模型发展趋势有以下几点：1.基于大数据的模拟随着智能化交通技术的不断推广和应用，交通监测系统所获取的数据会越来越庞大，如何对这些数据进行分析并进行有效模拟，是交通流模型未来发展的一个热点问题。
交通事故预测模型的构建与分析
交通事故预测模型的构建与分析在现代社会，交通事故已成为一个严重的社会问题，给人们的生命和财产带来了巨大的损失。
为了减少交通事故的发生，提高道路交通的安全性，构建有效的交通事故预测模型具有重要的意义。
交通事故的发生受到多种因素的影响，包括道路条件、交通流量、车辆类型、驾驶员行为、天气状况等。
要构建一个准确的交通事故预测模型，首先需要对这些影响因素进行深入的分析和研究。
道路条件是影响交通事故的重要因素之一。
道路的宽度、平整度、坡度、弯道半径等都会对行车安全产生影响。
例如，狭窄的道路容易导致车辆碰撞，而崎岖不平的路面则会增加车辆失控的风险。
交通流量也是一个关键因素。
当交通流量过大时，车辆之间的间距变小，驾驶员的反应时间缩短，容易引发追尾等事故。
此外，不同类型的车辆在道路上的行驶特性也有所不同。
大型货车的制动距离较长，机动性较差，与小型车辆混合行驶时容易发生事故。
驾驶员的行为对交通事故的发生起着至关重要的作用。
超速、疲劳驾驶、酒后驾驶、违规超车等不良驾驶行为都会大大增加事故的发生率。
天气状况也不可忽视。
恶劣的天气如暴雨、大雾、冰雪等会降低道路的能见度和摩擦力，使驾驶条件变得恶劣，从而增加事故的可能性。
在收集和整理了相关数据后，我们可以采用多种方法来构建交通事故预测模型。
其中，统计学方法是常用的一种。
通过对历史数据的统计分析，找出事故发生与各种因素之间的相关性，建立回归模型。
例如，我们可以使用线性回归、逻辑回归等方法来构建预测模型。
以线性回归为例，假设我们选取了道路宽度（X1）、交通流量（X2）、驾驶员违规次数（X3）和天气恶劣程度（X4）作为自变量，交通事故发生次数（Y）作为因变量。
通过对大量数据的分析，可以得到一个线性方程：Y ＝ aX1 ＋ bX2 ＋ cX3 ＋ dX4 ＋ e ，其中 a、b、c、d 是回归系数，e 是常数项。
通过求解这个方程，我们就可以根据输入的道路条件、交通流量、驾驶员行为和天气状况等数据来预测交通事故的发生次数。
道路工程设计服务中的交通模型建立与仿真
道路工程设计服务中的交通模型建立与仿真在道路工程设计中，交通模型的建立和仿真是一个非常关键的环节。
交通模型的准确性和可靠性对于道路工程设计的有效性和可持续性至关重要。
本文将针对道路工程设计服务中的交通模型建立与仿真进行详细讨论。
首先，交通模型的建立是道路工程设计的基础。
交通模型可以帮助工程师了解道路使用情况和交通流量，从而进行合理的道路规划和设计。
建立交通模型需要收集大量的交通数据，包括交通流量、车辆速度、车辆密度等等。
这些数据可以通过交通调查、现场观察和传感器技术等多种方法获取。
在数据收集完毕后，可以使用各种统计和建模技术来分析数据，建立准确的交通模型。
其次，交通模型的仿真是评估道路工程方案的重要手段。
通过交通模型的仿真可以模拟不同道路设计方案下的交通流量、拥堵情况、交通事故等等。
仿真可以帮助工程师评估不同设计方案的可行性和效果，找出最优的设计方案。
同时，仿真还可以用于预测未来道路使用情况，为道路规划和设计提供参考。
在道路工程设计服务中，一种常用的交通模型是微观交通模型。
微观交通模型可以通过对个体车辆的运动规律进行建模，模拟车辆在道路上的行驶过程。
这种模型可以准确地表示不同车辆之间的相互影响和交通流动态变化，对于道路规划和设计非常有价值。
微观交通模型需要考虑车辆速度、加速度、车头时距等多个因素，并且需要使用复杂的数学算法和计算模拟技术进行仿真。
此外，还有一种常见的交通模型是宏观交通模型。
宏观交通模型主要关注道路网络中整体交通流量的分布和变化，通过对交通流量进行统计和分析来评估道路设计方案的可行性和效果。
宏观交通模型通常使用流量-速度-密度关系进行建模，可以分析不同道路设计方案下的交通流量分布和速度变化。
宏观交通模型的优点是计算简单快速，适用于大范围的道路网络规划和设计。
在进行交通模型建立和仿真时，还需要考虑交通行为的不确定性和随机性。
交通模型需要考虑不同的交通状况和情景，例如工作日和节假日的交通流量差异，交通事故和拥堵对交通流量的影响等等。
城市交通规划中的交通模型建立研究
城市交通规划中的交通模型建立研究随着城市化进程的加快，城市交通问题日益凸显。
如何科学合理地规划城市交通，提高交通运输效率，成为各大城市亟待解决的难题。
而交通模型的建立研究，则是城市交通规划中的关键环节。
一、交通模型的概念和作用交通模型是指对城市交通系统进行抽象和描述的数学模型，通过模拟交通系统的运行情况，预测交通需求和交通流量，为城市交通规划提供科学依据。
交通模型的建立研究，旨在解决交通问题，优化交通系统，提高交通效率。
交通模型的作用主要体现在以下几个方面：1. 预测交通需求：通过对人口、经济、土地利用等因素的分析，交通模型可以预测未来的交通需求，为交通规划提供数据支持。
2. 评估交通方案：交通模型可以模拟不同的交通规划方案，评估其对交通流量、交通拥堵等方面的影响，为决策者提供科学的参考。
3. 优化交通运输：通过交通模型的建立，可以优化交通网络布局、交通信号控制等方面，提高交通运输效率，减少交通拥堵。
二、交通模型的类型根据建模的对象和方法不同，交通模型可以分为宏观模型、微观模型和混合模型三种类型。
1. 宏观模型：宏观模型主要研究交通系统的整体特征和交通流量的分布规律，以交通网络为单位进行建模。
宏观模型可以通过对交通需求和交通流量的预测，为城市交通规划提供整体的参考。
2. 微观模型：微观模型主要研究交通系统中个体行为和交通流动的细节，以个体交通参与者为单位进行建模。
微观模型可以模拟交通参与者的决策行为，研究交通流量的形成和演化过程，为交通规划提供详细的数据支持。
3. 混合模型：混合模型是宏观模型和微观模型的结合，既考虑了整体特征，又考虑了个体行为。
混合模型可以综合利用宏观模型和微观模型的优点，提高模型的精度和逼真度。
三、交通模型的建立方法交通模型的建立涉及到多个学科领域，需要综合运用数学、统计学、计算机科学等方法。
1. 数据采集：交通模型的建立首先需要收集相关的数据，包括人口数据、经济数据、交通流量数据等。
第6章道路交通仿真模型与方法分析
第6章道路交通仿真模型与方法分
析
16
交通仿真的目标是评价交通管理计划的行为效 果。交通研究的效果包括5个方面：
一是与出行效率相关的方面，如出行的速度、 时间等；
二是与交通安全相关的方面，包括车头时距、 事故等；
三是与交通环境相关的方面，如各种污染物的 排放及振动的产生等；
四是与旅客舒适相关的方面，如停站次数，密 度，拥挤水平等；紧张、舒适性等；
功能；能够切实为交通规划和交通工程人员提供
一个解决实际问题的仿真工具；提供适用的用户
界面和数据接口，方便大多数用户以较低成本把
仿真模型作为他们的一种分析工具。
第6章道路交通仿真模型与方法分
析
6
软件名称 AIMSUN2 ANATOLL AUTOBAHN CASIMIR CORSIM DRACULA DYNEMO FRESIM HUTSIM INTEGRATION MICROSIM MITSIM PARAMICS SUTURN TRANSIMS TRIPS VISSIM
析
12
交通现象 排队 路傍停车 交织运行 行人约束 突发事件 天气条件 车辆类别 发动机模型 环岛 停车场搜索 公共交通 自行车/摩托车 交通镇静措施
微观仿真软件能够描述的交通现象
描述方法 通过可利用空间约束、跟车及换道刻画； 通过特定节点、路段上车辆的状态来刻画；
城市交通规划中的交通模型分析
城市交通规划中的交通模型分析城市交通规划是指通过合理的交通组织和规划，以提高城市交通效率、减少交通拥堵、改善出行环境为目标，为城市居民提供便捷高效的交通服务。
在进行城市交通规划时，交通模型是非常重要的工具之一。
交通模型是通过对城市交通系统进行建模和分析，以预测和评估各种交通管理和规划决策的影响。
本文将对城市交通规划中的交通模型进行分析和探讨。
一、交通模型的类型在城市交通规划中，常用的交通模型主要分为宏观交通模型、微观交通模型和混合交通模型三种类型。
1. 宏观交通模型宏观交通模型主要用于预测和分析整个城市范围内的交通运输系统。
它通过对城市道路网络、公共交通线路和人口分布等因素的建模，预测不同时段的交通需求和流量分布。
宏观交通模型能够为城市交通规划者提供决策支持，例如确定交通基础设施建设的需求和调整公共交通线路的优化方案。
2. 微观交通模型微观交通模型则更加细致，主要用于研究交通系统中的个体行为和交通流动细节。
它通过对驾驶员和乘客的出行选择、车辆行驶轨迹以及交通信号灯等因素进行建模，以评估特定道路段或交叉口的拥堵情况和行车速度。
微观交通模型可以帮助交通规划者更好地理解交通系统运行机制，预测道路瓶颈和优化交通信号控制。
3. 混合交通模型混合交通模型结合宏观和微观交通模型的特点，使得城市交通规划者能够比较全面地分析和预测交通系统的运行情况。
混合交通模型可以综合考虑交通需求、交通流和出行选择等因素，较为准确地模拟城市交通系统的运行状态。
二、交通模型的应用交通模型在城市交通规划中有着广泛的应用。
下面将介绍交通模型在以下几个方面的具体应用。
1. 交通需求预测交通模型可以根据城市的人口、就业、产业结构等因素，预测不同时间段的交通需求。
通过分析交通需求的变化趋势，城市交通规划者可以合理地配置交通资源，优化交通网络结构，以满足未来的交通需求。
2. 交通拥堵评估交通模型可以通过对道路网络和交通流量进行建模，预测城市中道路的通行能力和拥堵状况。
城市规划中交通分布模型的使用注意事项
城市规划中交通分布模型的使用注意事项随着城市化进程的不断推进，城市交通问题日益凸显。
为了解决城市交通拥堵、提高城市交通效率，城市规划师需要使用交通分布模型来进行交通规划。
交通分布模型是城市规划师用来预测和分析交通流量、交通网络与交通分布之间关系的工具。
然而，在使用交通分布模型的过程中，城市规划师需要注意以下几个方面：1. 数据的准确性在构建交通分布模型之前，城市规划师需要收集和分析大量的数据，例如人口分布、道路网络、公共交通站点等。
这些数据的准确性对于模型的精度至关重要。
因此，在使用交通分布模型之前，要确保所使用的数据准确无误，以保证模型的可靠性和准确性。
2. 模型选择的合理性交通分布模型有很多种类，包括传统的四阶交通分布模型、蒙地卡罗模拟模型、神经网络模型等。
在选择具体的交通分布模型时，需要根据实际情况和研究目的进行选择。
不同类型的模型适用于不同的交通规划问题，选择合适的模型是保证研究结果可靠的基础。
3. 参数设置的合理性交通分布模型中的参数设置对于模型的输出结果有着重要影响。
在进行参数设置时，需要充分考虑实际情况和研究目的，避免参数设置过于理想化或与实际情况脱节。
同时，参数设置应根据具体研究对象的特点来确定，以保证模型的精度和实用性。
4. 空间尺度的考虑城市的空间尺度是交通规划中一个重要的考虑因素。
在使用交通分布模型时，需要根据研究对象的空间特征来选择合适的空间尺度。
例如，在分析城市交通拥堵问题时，可以选择小区域进行研究，而在规划城市交通网络时，需要考虑整个城市的交通分布情况。
5. 研究对象的多样性城市的交通规划问题非常复杂，涉及到不同类型和规模的研究对象。
在使用交通分布模型时，需要充分考虑不同研究对象的特点和差异性。
例如，对于不同的交通模式（如公共交通、私家车、步行等），需要针对性地选择合适的模型和参数进行研究。
6. 模型结果的验证与评估在使用交通分布模型进行交通规划时，需要对模型的结果进行验证和评估，以确定模型的可行性和有效性。
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An International Driving Simulator- Recognizing the Sense of a Car Body by the Simulator- Shinya Saito, Yoshitoshi Murata, Tsuyoshi Takayama, Nobuyoshi Sato Graduate School of Software and Information ScienceIwate Prefectural University Graduate SchoolTakizawa, Japang231j017@s.iwate-pu.ac.jp, {y-murata, takayama, nobu-s}@iwate-pu.ac.jpAbstract—It is difficult to drive smoothly when overseas because of in tern ation al differen ces in traffic rules or car configurations. To solve this problem, we developed a driving simulator for practicing driving under different road and car con figuration s. For the roads in the simulator, we extracted road data from Google Maps, made 3D roads, an d added traffic rules. We examin ed the in fluen ce on a driver of the difference between driving right- and left-hand drive cars, and whether the driver can obtain a sen se of right- and left-han d drivin g on the simulator. Experimen tal results usin g the simulator clarified the differen ce in in fluen ce between right- and left-hand drive cars. We found that Japanese who usually drive a right-hand drive car in left-hand traffic ten d to cross lane lines when driving a left-hand drive car.Keywords-international driving simulator; sense of car body; 3D roadI.INTRODUCTIONOpportunities and the ability to go abroad are increasing in modern society, accelerating internationalization. Travelers sometimes have to drive themselves while overseas, such as during a business trip. It is difficult for travelers who are not familiar with driving overseas to drive smoothly there because of differences in the structure of the roads, traffic rules, car configurations, and the driver’s own habits between the home country and foreign countries. For example, in Japan, when a traffic light is red and there is no special traffic sign, going straight is obviously prohibited, but turning right or left is also prohibited. However, in the USA, unless there is a “No Turn on Red” traffic sign, even if a traffic light is red, turning right is permitted. Differences in traffic rules may confuse visiting drivers and prevent smooth and safe driving. These traffic rules are conveyed through traffic signs. However, these signs are not globally standardized. For example, the U.S. System presents traffic rules in words. In contrast, the E uropean system presents them in pictures. Thus, with only traffic signs, it is difficult for visitors to understand the traffic rules immediately.Differences in the car configuration, such as left- or right-hand drive, and in the side of the road to keep to affect visiting drivers. Reference [5] discusses situations in which vehicles tend to cross a traffic lane in right-hand traffic through experiments with Japanese drivers. However, the effect of differences in the driving configuration of the car is not investigated.Driving practice on a driving simulator would help drivers become accustomed to driving overseas. E xisting driving simulators are mostly for obtaining a driver’s license [1], developing new vehicles [2], and analyzing driver behaviors [3][4]. A driving simulator that supports drivers in driving overseas is not currently available.A driving simulator that can simulate roads and traffic rules in foreign countries for travelers to practice driving beforehand would be useful. Thus, we developed such a simulator; travelers can then practice driving under different road and car configurations in advance.First, we describe how we implemented 3D roads in and added traffic rules to our simulator in Section II. Then, experiments on whether a driver can recognize the difference between left- and right-hand drive on our simulator are explained in Section III. The results of experiments investigating the influence of different car configurations on drivers are presented in Section IV. The paper is concluded and further research is described in Sections V and VI respectively.II.DEVELOPING DRIVING SIMULATOR To express real roads as 3D polygons, dedicated data about the real roads must be extracted. Existing methods to express real roads include using road data created by a government or a local government, using digital road map databases, and using data measured by a special vehicle mounted with cameras [6]. However, these methods are costly and hardly for this study, because this study needs many road data around the world. In addition, methods that extract road data by image understanding [7] are inflexible. We used a lower cost method for expressing roads. An outline of our developed system is shown in Figure 1. In this system, road data are extracted from Google Maps, since Google Maps has aerial photographs, Street View, the Google Maps API, and a function for 3D views in Google E arth. Moreover, Google Maps has maps of every country in the world. To learn overseas traffic rules, we created a function that decides whether the simulator user has broken a traffic rule in real time by adding traffic rule information to the road data. Therefore, virtual driving under foreign2012 26th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshopstraffic rules is possible. Drivers can commit traffic offenses and easily discover mistakes they might make under those traffic rules in advance.To achieve the above aims, many road data and traffic rules for each country must be processed. Thus, we store the road data and traffic rules in a database system. The simulation program downloads road data from the databaseto create 3D roads.Figure 1. Outline of systemA. Extraction of Road DataReal roads must be approximated with a curve function in the creation of 3D roads. In this work, we create a curve function by plotting points on a road. The several methods available for plotting point data can be divided into two types: in one, a created curve passes through all input points, and in the other, control points are required that a created curve does not pass through. A three-dimensional B-spline curve and a two-dimensional B-spline curve can be adapted to road alignment [8]. However, control points besides the passed points are required. Creating 3D roads with this method is a little difficult because of this requirement. Since our main aim is to create a simulator for practicing driving under different road rules, not one that can design new roads, we use the three-dimensional spline curve. The three-dimensional spline curve can approximate road alignments by using direct plotting points on the road. Creating road data is very easy with this method.To create 3D roads, the following are needed: an ID for each road, dimension’s coefficients of the approximated curve function, the number of lanes and the road width whose curve function’s parameter t is 0 and 1 (both ends of the road) for each right and left lane, and an ID for each crossing that connects to an end of a road (road parameter “t” is 0 or 1). A crossing is created by a two-dimensional B-spline curve that connects two adjacent roads. Therefore, a crossing has the same number of curves as connecting roads. Crossing data consist of the crossing ID, curve IDs that make the crossing, and each dimension’s coefficients of the curve function.The simulation program uses the above data and creates 3D roads.B. Creation of 3D RoadsThe simulation program downloads road data from the database and creates 3D roads. We use OpenGL [9] as the 3D program interface and develope the program using the tools “glut”, “sdl” [10], “glew”, and “OpenAL” [11].First, to make the width of an approximated road, the simulation program has to find a direction perpendicular to the parametric curve that expresses the center line of the road, and then it calculate the coordinates of a point shifted to the right or left of the center line(Figure 2).Figure 2. Creation method of 3D roadsA tangential angle of an arbitrary point on the curve can calculate by the following.dxdyTan 1−=θ (1)The point of road edge is the position that shifts to a road width from an arbitrary point on the curve. The point of road edge can calculate by the following.)()2cos()(t x W t x r r +−=πθ䊶)()2sin()(t y W t y r r +−=πθ䊶 )(2cos()(t x W t x l l ++=πθ䊶)(2sin()(t y W t y l l ++=πθ䊶 (2) 3D road polygons are created by the following: changes three-dimensional spline cureve’s parameter “t” from 0 to 1, calculates many points of road edge, stores these points to vertex array. Road center lines and lane lines are created by changing a value W in the equation (2).When the width or the number of lanes at a curve’s parameter t = 0 is different from the width or number of lanes at t = 1, the simulation program finds that the road has a right- or left-turn-only lane. When a road has a right- or left-turn-only lane, the road width has to be increased smoothly. In our system, the simulation program calculates a smooth curve that expresses an increment in the width of the lane. We use the sigmoid function to increase the width. The sigmoid function is a monotonic increase function and has one inflection point. Therefore, it is suitable for expressing a right- or left-turn-only lane.The polygon for a crossing consists of all curve functions that connect the crossing. In the same way as for aroad, calculate the calculated curve function’s parameter “t” changes from 0 to 1, and a crossing polygon is created.Figure 3 shows examples of a 3D road environment created by the simulation program according to the above method. In a driving simulator, a 3D vehicle model is put in a created road environment, and accelerated motion and rotating movement that consider air and rolling resistance [12] are applied to the vehicle model. We use a steering wheel controller (used for games), keyboard, and game pad to operate the vehicle model.(a) Example of straight road(b) Example of crossingFigure 3. Examples of created 3D roadsC.Determination of Adherence to Traffic RulesTo recognize whether a driver is adhering to the traffic rules, the program needs the following information:-On which road is the car?-In which lane is the car?-In which direction is the car going?-Which country’s traffic rules does the driver follow?Identification of the model vehicle running off the road is a minimum function required for the simulation program. This function is achieved by comparing the shortest distance “A” from the position of a car to a parametric curve that expresses a center line and the width “B” of the road at such a point. If the shortest distance “A” is longer than road width “B”, the vehicle runs off the road. Determining which lane a vehicle is traveling in can be done similarly. When the program calculates the shortest position from the parametric curve, the parameter “t” of the curve is changed from 0 to 1. The accuracy of the determination can be improved by adjusting the step finely. The parameter “t”, which is the closest point, shows the current position of the car. This feature is useful for analyzing the behavior of a vehicle. Whether the car keeps to the right or left in traffic is decided by comparing the car’s direction and the direction of the parametric curve representing a center line.The above method presupposes that the road ID of a road on which a car is currently traveling is known. However, when a car changes roads by passing through a crossing, the road for judgment also has to be changed. Therefore, the simulation program has to recognize whether a car enters the crossing by using parameter “t” where the length between the car and the parametric curve is shortest. When “t” becomes 0, the simulation program gets the crossing ID that is connected with t = 0 from the road data. After the car enters the crossing, the simulation program calculates the shortest distance between the car position and the ends of all roads that are connected to the crossing. When the car is within the crossing, the shortest “t” must be 0 or 1. When the car enters one of the connected roads, the shortest “t” is neither 0 nor 1. Therefore, the simulator program can determine which road has to be judged. Similarly, the program can recognize from which road and lane to which road and lane via which crossing that a car travels. It can also recognize whether a car goes straight from a left- or right-turn-only lane and whether it turns right or left from a straight-only lane.III.E XPERIMENTS ON SENSE OF CAR BODY Differences in the driver’s eye points due to right- or left-hand-drive configurations interfere with driving. When the steering configuration of a car in another country is different from that of a car in a driver’s home country, it is desirable for the driver to get used to the sense of the body of the car in advance. We attempt the experiment for confirming whether user can recognize the difference between the senses of a car body in right- and left-hand drive using the simulator.This experiment aim to answer the following questions. -Can the driver feel the difference in the steering configuration on the simulator?-How does the difference in steering configuration affect driving?If user can feel the difference in the steering configuration on the simulator, it shows that the simulator is useful to learn the sense of a car body.A.Environment of ExperimentWe use the driving simulator that we developed for this experiment. The simulator works on a desktop PC. The simulated cars have automatic transmission. The operating interface consists of the steering wheel, gas pedal, and brake pedal. We use the G27 Racing Wheel by Logicool as the steering wheel and set a maximum steering rotation of 900 degrees, which is similar to that of a real car. We use a 24-inch display with a 16:9 aspect ratio and the display’s speakers to convey engine sounds.We simulate a left-hand-drive car by reversing a 3D model of a right-hand-drive car (Figure 4 (a) and (b)). Toexamine whether a driver can get a sense of the car’s body simply from a view of its windshield, we do not add reflections of a rear-view or door mirror in this implementation.Figure 5 shows the curves of the whole created road. The course is composed straight, right-turn, and left-turn. We refer to the design speed and radius of curve in the Japanese Road Structure Ordinance [13] to create a driving course. Table 1 shows a detail of the driving course. Number of the driving lane is three in all sections. The lane line is expressed by dotted lines. And the center lane width is three meters. A sidewalk, trees, and street lamps are placed on the road side at uniform distances.(a) Right-hand drive (b) Left-hand driveFigure 4. Right-hand drive and Left-hand driveFigure 5. Road model in experimentTABLE 1. Details of driving courseSection ID Structure Radius (m) Design Speed (km/h) 0 R i ght Turn 30 30 1 Stra i ght - 30 2 Left Turn 30 30 3 Stra i ght - 40 4 Left Turn 50 40 5 Stra i ght - 40 6 R i ght Turn 50 40 7 Stra i ght - 508 R i ght Turn 8050 9 Stra i ght - 50 10 Left Turn 8050 11 Stra i ght - 60 12 Left Turn 120 60 13 Stra i ght - 60 14 R i ght Turn 120 60 15 Stra i ght - 80 16 R i ght Turn 230 80 17 Stra i ght - 80 18 Left Turn 230 80 19 Stra i ght - 110 20 Left Turn 380 110 21 Stra i ght - 110 22 R i ght Turn 380 110B. Experimental MethodSubjects drive two times with right-hand drive in the center lane of created road. After that, subjects drive two times with left-hand drive in the same road. In total, they drive four times. The reason for driving in the center lane is to remove any influence from driving in right- or left-hand traffic. Subjects drive at design speed of its section. And, we do not inform subjects if they cross a lane. We measure whether a car crosses a line and center position of a car at interval of 0.1 second. Then, to examine the influences on driving, we obtain data on the following two factors.- Ratio of lane departure (Figure 6 (a)): Ratio betweenthe driven distance and the distance of a car crossed a lane line. The definition of crossing a lane line is that the car’s tires run on or over the line.- Driving gap (Figure 6 (b)): Average distance of thecar from the center of the central lane from start to end. When this value is plus, a car is close to right line. When this value is minus, a car is close to left line.(a) Lane departure (b) Driving gapFigure 6. Lane departure and driving gapThe subjects are 13 Japanese people who have a driver’s license and are used to right-hand-drive cars and left-hand traffic. Table 2 shows a detail of subjects.TABLE 2. Details of subjectsSubject IDSex Age After taking licenseFrequency todrive A Female 20-30 Less than 3 yearsAlmost neverB Male 20-30 Less than 10 years About 1 timeper monthC Female 20-30 Less than 1 years About 1 timeper monthD Male 20-30 Less than 3 yearsAlmost neverE Male 20-30 Less than 3 years About 1 timeper monthF Male 50-60 More than 10 years About 1 timeper weekG Male 20-30 Less than 10 yearsEverydayH Female 20-30 Less than 3 yearsEverydayI Female 20-30 Less than 10 yearsEverydayJ Male 20-30 Less than 10 yearsEverydayK Male 20-30 Less than 10 yearsEverydayL Male20-30 Less than 10 yearsEverydayM Male 30-40 More than 10 yearsEverydayIV. R ESULTS OF EXPERIMENTSFigure 7 shows the ratio of lane departure for right- and left-hand drive cars for each subject. The ratio of lane departure differs between individuals; it was from 0 to 7% with right-hand drive, and from 0 to 11% with left-hand drive (Figure 7). In a comparison of the right- and left-hand drive results, the ratio of lane departure with left-hand drive is higher than that with right-hand drive for 85% of subjects. A t-test for the ratio of lane departure with right- and left-hand drive shows a significant difference with a 5% significance level. This could be because all the subjects were Japanese and used to right-hand-drive cars, not left-hand-drive ones. The ratio of lane departure with right-hand drive is bigger than that for left-hand drive for subjects A and M. Subject A has a driver’s license but does not usually drive. Subject M has a high ability to keep within the lane regardless of the steering configuration; the ratio with right-hand drive is 0.09% and that with left-hand drive is 0%. As a matter of fact, subject M practiced a drive with left-hand drive many times by this simulator during development. We think that this is one of the causes. Figure 8 shows the rate of increase in lane departure from right- to left-hand drivefor each subject (excluding subject J whose ratio is 0% with right-hand drive). The rate of increase differs between individuals; it is from 21 to 747%. In particular, the rates for subjects I and L are very high. Since they drive a right-hand drive car everyday, ratio of lane departure with right-hand drive for them lower than that for others. The other hand,ratios of lane departure with left-hand drive for them very higher than that for others. There is possibility of that the more driver is used to right-hand drive car, the more influences of left-hand drive are high. However, since not all of rate of increase for subjects who drive a right-hand drive car everyday (subject G, H, I, J, K, L, M) are very high, we think that there are other causes.Figure 9 shows the driving gap for right- and left-hand drive cars for each subject. Tendency of the driving gaps forsubjects are different each other between right- and left-hand drive. Since these values are average from start to end, these data are no more than rough tendency of driving gaps. We divide a created road into multiple sections, and measured driving gaps in each section. Typical examples show in Figure 10. Figure 10 (a) shows data for subject B and (b) shows data for subject I.(a) Detailed driving gap for subject B(b) Detailed driving gap for subject IFigure 10. Driving gaps in each road sectionDriving gaps for both subjects change between sections greatly. However, a graph for right-hand drive doesn’t cross a graph for left-hand drive for both of them, and always changes same direction in any sections, when steering configuration changes from right- to left-hand drive. In order to confirm whether data for other subjects show same tendency, we calculate differential values of driving gap between right- and left-hand drive at each section. If this value doesn’t change from plus to minus or minus to plus in all sections, it means that driving gap always changes in the same direction. Figure 11 (a) shows graph for 5 people whose driving gaps shifted left at any section, (b) shows graph for 6 people whose driving gaps shifted right at any section and (c) shows graph for 2 people whose driving gaps cross 0 lines ( X-axis) randomly at any section.Driving gaps for other subjects except A and C shift in the same directions. Subject A does not usually drive. Subject C drives about 1 time per month, however she is beginner, and usually drives in the road that does not have any lines, when she drive a car. Moreover subject A and C are female and have the idea that driving a car is difficult. From these, we think that the clearly difference between right- and left-hand drive are not shown in driving gaps for subjects A and C because they did not have sense of car body of right-hand drive.Figure 11. Differential value of Driving gapWe expected before the experiment that the driving gap of Japanese drivers in the left-hand drive case would shift greatly to the right, since a driver’s eye points were on the right of the center of the road in a right-hand drive case. Therefore, in a left-hand drive case, a driver might tend to keep the same eye points as in a right-hand drive case. In actuality, results of experiment show that most of drivers are classified to two groups, when steering configuration change from right- to left-hand drive. One group is that drivers shift to right side in the right-hand drive and shift to left side in the left-hand drive. The other group is that drivers shift to left side in the right-hand drive and shift to left side in the left-hand drive. Therefore, it is consider that subjects B, D, E, G, and K who belong to the former group drive based on the line that is near the driver’s seat, and subjects H, I, J, L, and M who belong to the latter group drive based on the line that is near the passenger seat. It is consider that this is one of the cause of two patterns are shown.By this experiment, we could confirm clearly difference between right- and left-hand drive in ratio of lane departure and driving gap. And, since a tendency that almost subjects easy to cross the line with left-hand drive was shown, they could feel the difficulty of a left-hand drive. In conclusion, we consider that user can recognize a difference in the sense of the car body between right- and left-hand drive on the simulator, and it is possible to learn a sense of car body by the simulator.V. C ONCLUSIONWe developed a driving simulator for supporting drivers in driving under different road and car configurations. We extracted the road data of real roads from Google Maps, built 3D roads from the extracted road data, and added recognition of adherence or non-adherence to standard traffic rules. Both right-hand drive and left-hand drive cars were implemented in the simulator. We examined the influence of the difference between right-hand drive and left-hand drive on a driver by using the created simulator.Two indexes were used for evaluation: the ratio of lane departure and the driving gap. Experimental results showed the following:-Japanese who usually drives a right-hand drive car tends to cross lanes in left-hand drive cars.-There is the clearly difference between driving gap when right-hand drive and when left-hand drive.-Users can recognize a difference in the sense of the car body between right- and left-hand drive on the simulator.VI.F URTHER RESEARCHIn this paper, we clarified that a driver can recognize differences between right and left-hand drive configurations in the driving simulator. However, the difference in the sense of the car body between a real car and the simulator has not been addressed. We plan to investigate this difference.We will also investigate traffic rules, types of traffic signals, and crossings (such as a rotary or traffic circles) in foreign countries, and examine the influences derived from their differences. One purpose of this study is that users can use to extract road data and create roads easily by themselves. A road data extraction program that can extract road data easily even if road structures are complicated would be useful.REFERENCES[1]SEGA DRIVING SIMULATOR,http://www.sls- /home/simulator/index.html.[2]TOYOTA DrivingSimulator,http://www.toyota.co.jp/jpn/tech/safety/concept/driving_simulator.ht ml.[3]Hitoshi Soma, Keisuke Suzuki, Takashi Wakasugi, Kaneo Hiramatsu,“Analysis of Drivers’Characteristics and E valuation of Driver Assistance Systems Using a Driving Simulator,” IATSS, vol. 26, No.2.[4]Kihira Makoto, “A Development of Driving Simulator E valuatingCompetence of Recognizing Surrounding Cars,” Transactions of Society of Automotive Engineers of Japan, vol. 39, No.4, 2008. [5]Maki Ujiie, Koji Makanae, ARRK Corporation, “An Experiment onDriver’s Adaptability to Right-Hand Traffic Using a Driving Simulator,” ITS Japan, ITS Symposium, 2009.[6]Ryo NAGATSUKA, Shintaro ONO, Hiroshi KAWASAKI, KatsushiIKE UCH and In So KWE ON, “Development of Driving Simulator System based on Image-based Rendering Technique using Car-mounted Omni-video,” SEISAN KENKYU, vol. 63, No.2, 2011. [7]Sentaro Aihara, Ryota Nomura, Tetsuya Sunada, Masaaki Kumagai,Takashi E mura, “Construction of Virtual Reality E nvironment for Driving Simulator,” SICE Tohoku chapter workshop, No.197-12, 2001.[8]Koji Makanae, ”An application of parametric curves to highwayalignment,” JSC, Journal of Civil ngineering Information Processing System in 2000, pp.169-176, 2000.[9]OpenGL – The Industry Standard for High Performance Graphics,/.[10]Simple DirectMedia Layer, /.[11]Home – OpenAL, /openal/default.aspx.[12]Masato Abe, “Automotive Vehicle Dynamics - Theory andApplications,” Tokyo Denki University Press, 2008.[13]Japan Road Association, http://www.road.or.jp/index.html.。