Reducing traffic congestion through optimization scenarios at signalized intersections

With the rapid increase in car ownership, the problem of traffic congestion is becoming more serious. Signalized intersections are critical elements in a transportation network, so working on the behavior of the intersection can significantly affect the overall level of traffic in terms of delay. Understanding the factors that can affect the efficiency of a signalized intersection can be a key to reducing delay. In this thesis, some congestion mitigation strategies have been used to improve the performance of signalized intersections, such as GLOSA (Green Light Optimal Speed Advisory) and Coordination to reduce travel time and better utilize existing transportation infrastructure rather than building or expanding transportation services. Based on the above two strategies, several scenarios have been developed to evaluate the impact of each scenario and gain a better understanding of their effectiveness at signalized intersections. Theoretical evaluations, such as applying different cycle lengths, intersection spacing, and the number of lanes for GLOSA and GLOSA_Coordination, are also conducted to determine the optimal condition that maximizes the benefits of the above two scenarios. The intersections and associated operational approaches are evaluated using PTV-Vissim microscopic simulation software, which outputs the results of the engineering implementations in terms of queue length, vehicle delay, travel time, stopped delay, CO emissions, and fuel consumption. The results show that GLOSA and GLOSA_Coordination can significantly reduce traffic conditions, while Coordination has shown a smaller advantage compared to the other scenarios. Also, when running optimal scenarios such as GLOSA and GLOSA_Coordination with optimal cycle length or all optimal parameters, signalized intersections performed much better compared to non-optimal scenarios.

Con il rapido aumento del possesso di auto, il problema della congestione del traffico si fa più serio. Gli incroci segnalati sono elementi critici in una rete di trasporto, quindi lavorare sul comportamento dell'incrocio può influire in modo significativo sul livello generale del traffico in termini di ritardo. Comprendere i fattori che possono influenzare l'efficienza di un incrocio segnalato può essere una chiave per ridurre il ritardo. In questa tesi, alcune strategie di mitigazione della congestione sono state utilizzate per migliorare le prestazioni degli incroci segnalati, come GLOSA (Green Light Optimal Speed ​​Advisory) e Coordination per ridurre i tempi di viaggio e utilizzare meglio le infrastrutture di trasporto esistenti piuttosto che costruire o espandere i servizi di trasporto. Sulla base delle due strategie di cui sopra, sono stati sviluppati diversi scenari per valutare l'impatto di ciascuno scenario e ottenere una migliore comprensione della loro efficacia agli incroci segnalati. Valutazioni teoriche, come l'applicazione di diverse lunghezze del ciclo, spaziatura delle intersezioni e numero di corsie per GLOSA e GLOSA_Coordination, vengono condotte anche per determinare la condizione ottimale che massimizza i vantaggi dei due scenari precedenti. Le intersezioni e gli approcci operativi associati vengono valutati utilizzando il software di simulazione microscopica PTV-Vissim, che fornisce i risultati delle implementazioni ingegneristiche in termini di lunghezza della coda, ritardo del veicolo, tempo di viaggio, ritardo di arresto, emissioni di CO e consumo di carburante. I risultati mostrano che GLOSA e GLOSA_Coordination possono ridurre significativamente le condizioni del traffico, mentre il coordinamento ha mostrato un vantaggio minore rispetto agli altri scenari. Inoltre, durante l'esecuzione di scenari ottimali come GLOSA e GLOSA_Coordination con durata del ciclo ottimale o tutti i parametri ottimali, le intersezioni segnalate si sono comportate molto meglio rispetto agli scenari non ottimali.