Chuyển đến nội dung chính

A Green Light for Muni Customers

A Green Light for Muni Customers
By Stephen Chun

Have you ever been on a Muni vehicle and realized that if the light had only stayed green for just a few more seconds you wouldn’t have been trapped at a red light? SFMTA’s Connected Corridor Pilot approached this problem with a new state of the art solution.  

Most signals in San Francisco do not have sensors to detect vehicles at an intersection. However, through a grant from the U.S. Department of Transportation, our project team was able to test an advanced technology for signal timing based on who is present at an intersection. In this way, transit platform and traffic signal sensor data can be used to activate signal timing adjustments, responding to traffic conditions in real time. These adjustments provide more opportunities for transit vehicles to make it through intersections on a green light.   

The project team turned on the adaptive signal timing program during several days in July and August 2021, with traffic engineers and traffic signal electricians monitoring intersections both in-person and by observing traffic cameras. Our priority was to reduce transit vehicle travel times. Once in place, we compared travel times for trains both before and after the new technology was implemented.  

We found that with our pilot project, the average light rail vehicle (LRV) travel time along the 1-mile corridor was reduced by 66 seconds, resulting in an average travel speed increase of 21% from 8.2 miles per hour (MPH) to 9.9 MPH. With this system, the chance that a train will reach an intersection on a green light improved from 62.1% to 85.8%, meaning almost no red-light delay.     

Connected Corridor - Pilot Performance, Before and After Comparisons

Figure 1. Pilot Corridor Performance, Before and After Comparisons 

During the pilot, 60% of LRV corridor trips had 10 seconds or less of red-light delay, compared to only 5% previously.  In fact, 20% of trains saw no red-light delay at all on the corridor, compared to the previous study period when not a single train avoided red light delay entirely.   

Improving signal timing for just one specific mode or direction can potentially result in negative impacts for others.  To evaluate this, we measured travel impacts to pedestrians and non-Muni vehicles to evaluate the potential effects from prioritizing transit.  Fortunately, our data show that there was a 1% increase in the overall odds that other vehicles would encounter a green light and only a 1% increase in the odds that pedestrians would reach an intersection on a Do Not Walk symbol. 

Vehicles on side streets were generally unaffected unless they were also held to prioritize train through traffic. Heavier volume side streets such as Mariposa Street had increased average wait times of up to 78% for vehicles, from an average wait of 46 seconds previously, to an average wait of 87 seconds during the pilot. Fortunately, the adaptive signal system only increased the average wait time by 4 seconds for pedestrians if they arrived on a Do Not Walk symbol, from 22 seconds to 26 seconds.  Further refinement of the signal timing logic could help address these concerns. 

With detailed information collected through the advanced sensors, our project team was able to make refinements and real-time signal timing adjustments that account for time of day, direction of travel, and the real-time volume of pedestrians, vehicles, and transit vehicles.  

These promising results will lead the SFMTA to consider applying this technology in other locations to better understand how the system could work more widely around the city and any trade-offs that could arise in regard to overall traffic flows. 

Looking forward, we are also exploring other new technologies. For example, the LiDAR (sensors that use lasers to identify objects) used in this project provides a new way to capture and classify objects at intersections, but there may be a need for additional sensors or different mounting locations to improve detection accuracy. Project staff will build upon the lessons learned from the pilot to inform future efforts to optimize the signal timing to make our streets better for all users.   

 



Published December 01, 2021 at 04:01AM
https://ift.tt/31fWtr4

Nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Đảm bảo tiêu chí Coherence và Cohesion trong IELTS Writing

Coherence & Cohesion là một trong bốn tiêu chí chủ chốt để đánh giá bài IELTS Speaking và Writing . Trong bài viết dưới đây, mời các bạn cùng IELTS Vietop tham khảo lại định nghĩa và những cách để đảm bảo tiêu chí Coherence và Cohesion trong IELTS Writing nhé! Tiêu chí Coherence và Cohesion trong IELTS Writing là gì? Tiêu chí Coherence & Cohesion là hai khía cạnh quan trọng trong việc đánh giá và phân tích một bài IELTS Writing. Trong đó: Tiêu chí Coherence và Cohesion trong IELTS Writing là gì Coherence (tính liên kết): Mức độ mà các ý tưởng trong văn bản liên kết với nhau một cách hợp lý và có tổ chức. Nó đảm bảo rằng các ý tưởng trong văn bản được trình bày theo một cách mạch lạc và dễ hiểu. Người viết cần sử dụng các từ nối, cụm từ, và cấu trúc câu hợp lý để giúp cho các ý tưởng trong văn bản được trình bày một cách logic và mạch lạc. Cohesion (tính gắn kết): Mức độ mà các câu trong văn bản gắn kết với nhau một cách hợp lý và tự nhiên. Nó đảm bảo rằng các câu t...

IELTS Reading – Cách xử lý dạng câu hỏi True False Not given

Đối với các bạn đang luyện tập và chuẩn bị cho kỳ thi IELTS sắp tới, một trong những dạng bài quen thuộc nhưng khá khó đối phó chính là dạng bài True False Not Given . Dạng bài này thường bị nhầm lẫn với dạng bài Yes/ No/ Not Given và hay bị nhầm lẫn trong kết quả. Hãy cùng IELTS Vietop chinh phục dạng bài này trong bài viết dưới đây nhé! Tổng quan về dạng bài True False Not Given trong IELTS True False Not Given là một trong những dạng bài xuất hiện trong phần bài đọc của bài thi IELTS. Thường trong mỗi bài đọc sẽ xuất hiện một bài tập dạng True/False/Not Given với độ dài khoảng 5 – 7 câu. Dạng bài này đánh giá khả năng đọc hiểu của thí sinh.  Đề bài sẽ đưa ra các mệnh đề chứa nội dung liên quan đến bài đọc. Thí sinh sẽ phải đọc thông tin trong bài và đưa ra đáp án rằng mệnh đề đó đúng, sai hay không có thông tin.  Phân biệt hai dạng bài True/False/Not Given và Yes/ No/ Not Given Dạng bài True False Not Given thường hay bị nhầm với dạng bài Yes No Not Given. Hai dạng bà...

Talk about generation gap – Bài mẫu IELTS Speaking part 1, 2, 3

Talk about generation gap là dạng đề bài không quá dễ dàng đối với các bạn đang ôn luyện thi IELTS . Để có thể làm tốt chủ đề này, thí sinh cần nắm chắc từ vựng và cấu trúc về chủ đề Generation Gap (Chênh lệch thế hệ). Hôm nay, IELTS Vietop sẽ cung cấp cho bạn Talk about generation gap – Bài mẫu IELTS Speaking Part 1, 2, 3. 1. Từ vựng Talk about generation gap Generation gap /ˌʤɛnəˈreɪʃən ɡæp/ (n): Khác biệt thế hệ Ageism / ˈeɪˈʤɪɪzᵊm/ (n): Phân biệt đối xử dựa trên độ tuổi Technology divide / tɛkˈnɑləʤi dɪˈvaɪd/ (n): Sự khác biệt về sử dụng công nghệ Cultural shift /ˈkʌlʧərəl ʃɪft/ (n): Sự thay đổi văn hóa Traditional values /trəˈdɪʃənəl ˈvæljuz/ (n): Giá trị truyền thống Intergenerational conflict /ˌɪntərˈʤɛnəˈreɪʃənəl ˈkɑnflɪkt/ (n): Xung đột đa thế hệ Communication breakdown /kəmˌjunəˈkeɪʃən ˈbreɪkˌdaʊn/ (n): Mất liên lạc trong giao tiếp Respect for elders /rɪˈspɛkt fɔr ˈɛldərz/ (n): Sự tôn trọng người lớn tuổi Lifestyle differences /ˈlaɪfˌstaɪl ˈdɪfərənsɪz/ (n)...