TU Darmstadt / ULB / TUprints

Capacity Analysis of Signalised Intersections in Motorcycle Dependent Cities

Nguyen, Huynh Duc (2020):
Capacity Analysis of Signalised Intersections in Motorcycle Dependent Cities.
Darmstadt, Technische Universität, DOI: 10.25534/tuprints-00011474,
[Ph.D. Thesis]

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Item Type: Ph.D. Thesis
Title: Capacity Analysis of Signalised Intersections in Motorcycle Dependent Cities
Language: English

The capacity of a traffic stream is one of the most significant parts of traffic performance analysis. Particularly, capacity analysis of signalised intersections has been studied in developed countries where the primary transportation mode is the private car usage. In some developing countries, however, there are several distinctive traffic flow characteristics in contrast with those in developed countries such as 80% of traffic composition being motorcycles, which is leading to the term ‘Motorcycle Dependent City (MDC)’. Moreover, motorcycle driving behaviour in MDCs is entirely different from four-wheeled vehicle driving behaviour in car dependent cities. Therefore, we cannot use models defined for car traffic in developed countries to analyse performances of motorcycle traffic and to evaluate the capacities of signalised intersections in developing countries such as Vietnam. This research focuses on proposing suitable models which can explain the specific characteristics of traffic streams in MDCs and the intersection capacities in different traffic situations. This goal can be divided into objectives: finding factors that affect the capacity of signalised intersections significantly; proposing a suitable capacity calculation method; developing a capacity calculation guideline for signalised intersections in MDCs. However, the research area of this study is limited to the concept of MDCs in which the motorcycle occupies a high share in traffic composition. The comprehensive literature review on the capacity of signalised intersections is conducted in both, car dependent cities and motorcycle dependent cities, to understand the calculation method throughout various countries. Several methods and manuals in car traffic-based conditions such as German Highway Capacity Manual (HBS) (FGSV, 2015), American Highway Capacity Manual (HCM) (TRB 2010), Indonesia Highway Capacity Manual 1997 (IHCM 1997), Malaysia Highway Capacity Manual 2011 (MHCM 2011) and the Manual on Traffic Signal Control in 2006 (JSTE 2006) are introduced. Besides, some models from researched projects in MDCs are mentioned to indicate the difference in traffic situations between these cities and others. Basically, the capacity of signalised intersections includes two main components: the saturation flow rate and the effective green ratio. The saturation flow rate would be calculated by the base saturation flow rate and is adjusted by some influencing factors. Depending on the characteristics of each location and the selected method, the saturation flow rate analysis process may differ from car traffic-based flow to motorcycle traffic-based flow. In this study, the saturation flow rate models would also follow the common concept of previous studies. The base saturation flow rate will be investigated, and the motorcycle unit will be used as the basic unit. Then some main adjustment factor will be applied for the model such as approach width, vehicle type, turning activities, etc. On the other hand, the effective green ratio shows the correlation between the effective green time and the cycle time. In car traffic-based flow, the effective green time has been proved to be 1 s higher than the displayed green time. However, in MDCs, this outcome is still a controversial question and is needed to be evaluated because of its unique traffic characteristics. The traffic characteristics at signalised intersections in MDCs are analysed to figure out how they affect the intersection capacity. The traffic characteristics are categorised into several factors: vehicle characteristics, volume characteristics, speed characteristics, lane allocation characteristics, traffic signal systems, and driver behaviour. From the literature review and the traffic characteristics which are mentioned, the overall capacity model for MDCs is built up as the combination of the saturation flow rate model, the effective green time model, and the intergreen time model. The normal capacity and the maximum capacity are estimated depending on the different effective green times. Besides the proposed theoretical models, field observations are also conducted in Ho Chi Minh City, Vietnam for the model calibration process. The contents and the researching results of each model can be summarised as follows: studies. • The saturation flow rate is estimated by the motorcycle saturation flow rate and adjustment factors. In the model, the term ‘normalised saturation flow rate’ which is defined as the saturation flow rate passing over one-meter approach width is introduced. Observation results showed that the normalised saturation flow rate was calculated at 3,058 mcu/(h*m) when the green time was higher or equal to 16 s. That rate was estimated at 3,178 mcu/(h*m) when the green time was lower than 16 s. • Motorcycle equivalent unit (MCU) is chosen as a basic unit to apply the conversion of heterogeneous streams to homogeneous motorcycle streams. The MCU values may vary depending on the share of passenger cars in the flow. The MCU value changes from 5.5 to 6.8 corresponding with the car share value of 5% to 100%. The recommended MCU values for cars, middle heavy vehicles and heavy vehicles for normal calculation are 6, 9 and 14.4, respectively. • Besides the adjustment factor for the approach width, the adjustment factors for vehicle types and turning movements are considered as the main affecting factors of the saturation flow rate model. The numerical results indicated that the impact of vehicle type was the primary factor and contributed to reducing the approach capacity significantly. As regards the effect of turning movements, different turning types have different effects on the approach capacity. Right-turning motorcycles do not influence the discharge flow rate because they are assigned to run on the right side of the flow. Right-turning cars, however, affect the through-flow significantly because of their left-side position. Left-turning motorcycles interfere through-discharging cars and left-turning cars, and they would reduce the discharging speed of through-vehicles. • The effective green time model applies a method to count the number of motorcycles passing the stop line during certain time periods. Two models are classified: model 1 when the rule ‘no red-light running’ is strictly obeyed and model 2 when the rule ‘no red-light running’ is ignored. In the first model, the effective green time was proven to be equal to the displayed green time. In the second model, the effective green time was estimated to be equal to the displayed green time plus 2 s. • The intergreen time model in MDCs applies the German method with some modifications. The crossing time was recommended to be equal to the amber time which is set up at 3 s for most cases. The clearing time was increased by the addition of the interaction time between clearing through-vehicles and clearing opposing left-turning movements. The interaction time depends on vehicle types at each stream and was suggested as 1 s. The entering time was calculated by the entering distance which was defined from the middle point of the stop line to the centre of the conflict area between the entering route and the clearing route, and the entering speed was observed as 5 m/s. • The normal capacity and the maximum capacity are estimated depending on the different effective green times. The normal capacity is presented along with the rule ‘no red-light running’ which drivers must obey. Besides, the maximum capacity is given along with weak acceptance of the rule ‘no red-light running’ which is ignored by many drivers, in practice. In this thesis, the normal capacity is recommended for the capacity analysis. The maximum capacity is considered as an adaption to the current traffic situation while the illegal driving behaviour could not be controlled. After proposing the comprehensive capacity model of signalised intersections, a procedure for application of that model and a sample calculation are introduced. The procedure for application is presented as a guideline which depicts step by step capacity calculation at signalised intersections in MDCs for operational and planning purposes. Finally, this research concludes with recommendations, limitations, and further studies.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
Die Kapazität eines Verkehrsstroms ist einer der Hauptbestandteile zur Analyse der Leistungsfähigkeit im Verkehr. In entwickelten Ländern, in denen das primäre Verkehrsmittel das private Automobil ist, wurde insbesondere die Kapazitätsanalyse von signalisierten Knotenpunkten analysiert. In einigen Entwicklungsländern gibt es mehrere Besonderheiten gegenüber entwickelten Ländern im Verkehrsablauf, wie ein 80-prozentiger Verkehrsanteil von Motorrädern. Daher wurde der Begriff der motorradabhängigen Stadt / Motorcycle Dependent City (MDC) eingeführt. Außerdem unterscheidet sich das Fahrerverhalten von Kraftradfahrern in MDC sehr stark von dem Fahrerverhalten vierrädriger Fahrzeuge in autoabhängigen Städten. Deshalb können Modelle, die für die Analyse des Autoverkehrs bestimmt sind, nicht verwenden werden um die Leistungsfähigkeit des Motorradverkehrs zu analysieren und die Kapazität von signalisierten Knotenpunkten in Entwicklungsländern wie Vietnam zu beurteilen. Diese Arbeit soll geeignete Modelle erarbeiten, die spezifische Charakteristika von Verkehrsströmen in MDCs berücksichtigen und Kapazitäten von Knotenpunkten in verschiedenen Verkehrssituationen erklären können. Das Ziel der Arbeit kann in folgende Unterziele aufgeteilt werden: Vorschlag einer geeigneten Kapazitätsberechnungsmethode; Identifizierung von Faktoren, durch die die Kapazität von signalisierten Knotenpunkten signifikant beeinflusst wird; Datenerhebung durch Feldbeobachtungen; Analyse von Knotenpunktkapazitäten in MDCs; Entwicklung eines Leitfadens für signalisierte Knotenpunkte in MDCs. Das Untersuchungsgebiet dieser Arbeit beschränkt sich auf MDCs in denen Motorräder einen sehr hohen Verkehrsanteil einnehmen. Die umfassende Literaturrecherche zur Kapazitätsbetrachtung von signalisierten Knotenpunken wurde sowohl für autoabhängige Städte als auch für motorradabhängige Städte durchgeführt, um ein Verständnis für die Berechnungsmethoden in verschiedenen Ländern zu entwickeln. Eine Vielzahl von Methoden und Handbüchern für Autoverkehr, wie das deutsche Handbuch für die Bemessung von Straßenverkehrsanlagen (HBS) (FGSV, 2015), das US-amerikanische Highway Capacity Manual (HCM) (TRB 2010), das indonesische Highway Capacity Manual 1997 (IHCM 1997), das malaysische Highway Capacity Manual 2011 (MHCM 2011), und das Manual on Traffic Signal Control von 2006 (JSTE 2006) werden vorgestellt. Zudem werden Modelle von Forschungsprojekten in MDCs dargestellt, um die Unterschiede der verschiedenen Verkehrssituationen in diesen und anderen Städten zu verdeutlichen. Grundsätzlich umfasst die Kapazität von signalisierten Knotenpunkten zwei Hauptkomponenten: Die resultierende Sättigungsverkehrsstärke und den effektiven Freigabezeitanteil. Die resultierende Sättigungsverkehrsstärke wird berechnet über die Sättigungsverkehrsstärke bei Standardbedingungen und zugehörige Abminderungsfaktoren. Abhängig von örtlichen Gegebenheiten und der verwendeten Methode kann sich der Prozess zur Bestimmung der Sättigungsverkehrsstärke zwischen autobasiertem Verkehrsfluss und motorradbasiertem Verkehrsfluss unterscheiden. In dieser Arbeit sollen die Modelle zur Bestimmung der Sättigungsverkehrsstärke dem grundlegenden Konzept früherer Studien folgen. Die Sättigungsverkehrsstärke bei Standardbedingungen wird untersucht, und Motorräder werden als Basiseinheit zur Homogenisierung des Verkehrsflusses verwendet. Danach wurde einige primäre Anpassungsfaktoren, wie Zufahrtsbreite, Fahrzeugtyp, Abbiegevorgänge auf das Modell angewendet. Der effektive Freigabezeitanteil beschreibt das Verhältnis zwischen der effektiven Freigabezeit und der Umlaufzeit. Im autobasierten Verkehrsfluss wurde nachgewiesen, dass die effektive Freigabezeit 1s höher ist als die angezeigte Grünzeit. Allerdings ist dieses Ergebnis für MDCs noch umstritten, und es besteht aufgrund der besonderen Verkehrscharakteristika die Notwendigkeit, dies zu evaluieren. Die Verkehrseigenschaften an signalisierten Knotenpunkten in MDCs werden analysiert, um herauszufinden, welchen Effekt sie auf die Kapazität von Knotenpunkten haben. Die Verkehrseigenschaften werden wie folgt kategorisiert: Fahrzeugeigenschaften, Verkehrstärken, Geschwindigkeiten, Fahrstreifenzuordnung, Lichtsignalsysteme und Fahrerverhalten. Auf Grundlage der Literaturanalyse und den Verkehrseigenschaften wird das übergreifende Kapazitätsmodel für MDCs aus einer Kombination des Sättigungsverkehrsstärkenmodells, des Modells der effektiven Freigabezeit und des Zwischenzeitenmodells aufgebaut. Die Standardkapazität und die maximale Kapazität werden abhängig von den unterschiedlichen effektiven Freigabezeiten geschätzt. Neben dem vorgeschlagenen theoretischen Modell werden Feldbeobachtungen für den Kalibrierungsprozess des Modells in Ho Chi Minh City (Vietnam) durchgeführt. Die Inhalte und die Forschungsergebnisse zur Modellierung können wie folgt zusammengefasst werden: • Die Sättigungsverkehrsstärke wird über die Sättigungsverkehrsstärke der Motorräder und die Anpassungsfaktoren bestimmt. Im Modell wird der Term „normalisierte Sättigungsverkehrsstärke’ eingeführt als die Sättigungsverkehrsstärke für einen Meter Zufahrtsbreite, da die Sättigungsverkehrsstärke pro Fahrstreifen in MDCs nicht geeignet für die Berechnung ist. Beobachtungsergebnisse haben gezeigt, dass sich eine normalisierte homogene Flussrate von Krafträdern von 3058 mcu/(h*m) während einer Freigabezeit größer oder gleich 16 s ergibt. Bei einer Freigabezeit von weniger als 16 s ergibt sich ein Wert von 3178 mcu/(h*m). • Die Motorradeinheit (MCU) wurde als Basiseinheit in dieser Arbeit gewählt, um heterogene Ströme in homogene Ströme von Krafträdern umzurechnen. Die MCU-Äquivalenzwerte können aufgrund der Anteile von Autos im Verkehrsstrom variieren. Der MCU-Äquivalenzwert schwankt zwischen 5,5 und 6,8 in Abhängigkeit vom Verkehrsanteil der Autos von 5% bis 100%. Der empfohlene MCU-Äquivalenzwert für Autos, Minibusse und Busse beträgt jeweils 6,9 und 14,4. • Neben dem Anpassungsfaktor für die Zufahrtsbreite zählen der Anpassungsfaktor für die Fahrzeugtypen und der Anpassungsfaktor für Abbiegevorgänge zu den primären Einflussfaktoren im Sättigungsverkehrsstärkenmodell. Die numerischen Ergebnisse zeigen, dass der Fahrzeugtyp der primäre Einflussfaktor ist und dazu beiträgt, die Kapazität einer Zufahrt signifikant zu verringern. In MDCs hängt der Effekt von abbiegenden Fahrzeugen, welche geradeausfahrende Fahrzeuge blockieren, von der Position im Verkehrsstrom ab. Unterschiedliche Abbiegearten haben unterschiedliche Effekte auf die Zufahrtskapazität. Rechts abbiegende Motorräder haben keinen Einfluss auf den Abfluss des Verkehrs, weil sie bereits auf der rechten Seite des Verkehrsstroms angeordnet sind. Rechtsabbiegende Autos haben jedoch einen signifikanten Einfluss auf den Abfluss anderer Fahrzeuge, da sie im Verkehrsstrom links angeordnet sind. Linksabbiegende Krafträder beeinträchtigen geradeaus abfließende Autos und links abbiegende Autos und reduzieren die Abflussgeschwindigkeit geradeausfahrender Fahrzeuge. • Das Modell der effektiven Freigabezeit wendet eine Verkehrsdichteerfassung an, um die Anzahl der Fahrzeuge, die die Haltelinie in einer definierten Zeitperiode überfahren, zu zählen. Zwei Modelle wurden entwickelt: Modell 1, bei dem die Regel ‘kein Fahren über Rot’ streng befolgt wurde, und Modell 2, bei dem die Regel „kein Fahren über Rot’ nicht eingehalten wurde, was in Vietnam leider von vielen Fahrern getan wird. Im ersten Modell konnte festgestellt werden, dass die effektive Freigabezeit der angezeigten Grünzeit entspricht. Im zweiten Modell wurde festgestellt, dass die effektive Freigabezeit annähernd der angezeigten Grünzeit entspricht und diese lediglich um 2s überschreitet. Das Zwischenzeitenmodell in MDCs ist vergleichbar mit der deutschen Methode, jedoch mit einigen Modifikationen. Es wird empfohlen, für die Überfahrzeit die Gelbzeit anzusetzen, welche in den meisten Fällen 3s beträgt. Die Räumzeit wurde um einen Interaktionszeitraum zwischen dem räumenden Geradeausstrom und dem jeweils entgegenkommenden räumenden Linksabbiegerstrom verlängert. Die Interaktionszeit ist abhängig von den Fahrzeugtypen im jeweiligen Verkehrsstrom und wurde mit 1s angenommen. Die Einfahrzeit wurde kalkuliert über den Einfahrweg, welcher definiert wurde als Distanz vom Mittelpunkt der Haltelinie bis zum Konfliktpunkt zwischen den einfahrenden und den räumenden Fahrzeugtrajektorien, und der beobachteten Einfahrgeschwindigkeit von 5 m/s. • Die Standardkapazität und die Maximalkapazität wurden abhängig von den unterschiedlichen effektiven Freigabezeiten geschätzt. Die normale Kapazität wird gemeinsam mit der Regel „nicht über Rot fahren’, welche die Fahrer befolgen müssen, angenommen. Die maximale Kapazität wird unter der Annahme ermittelt, dass Fahrer sich nicht an die Regel „nicht über Rot fahren’ halten, was in Vietnam häufig zu beobachten ist. In dieser Arbeit wird die Standardkapazität für die Kapazitätsanalyse empfohlen. Die Maximalkapazität wird zur Widerspiegelung der aktuellen Verkehrssituation, in der das illegale Fahrverhalten nicht kontrolliert werden kann, herangezogen. Nach der Vorstellung des umfassenden Kapazitätsmodells für signalisierte Knotenpunkte werden ein Verfahren zur Anwendung des Modells und eine Beispielkalkulation vorgestellt. Das Verfahren zur Anwendung des Modells wird in Form eines Leitfadens für operative und planerischer Zwecke ausgearbeitet, welcher eine schrittweise Kapazitätsberechnung für signalisierte Knotenpunkte in MDCs enthält. Die Arbeit schließt mit Empfehlungen, Einschränkungen und einem Ausblick auf weiteren Forschungsbedarf ab,German
Place of Publication: Darmstadt
Classification DDC: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 600 Technik
Divisions: 13 Department of Civil and Environmental Engineering Sciences > Institutes of Transportation > Institute for Transport Planning and Traffic Engineering
Date Deposited: 04 Mar 2020 15:45
Last Modified: 04 Mar 2020 15:46
DOI: 10.25534/tuprints-00011474
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-114745
Referees: Boltze, Prof. Dr. Manfred and Nakamura, Prof. Dr. Hideki
Refereed: 11 February 2019
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/11474
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