Development of a Methodology to Evaluate an Environmental Impact for Future Advanced Safety Vehicle
- Alternative Title
- 미래 첨단차량의 환경적 효과 평가를 위한 방법론 개발
- Abstract
- 교통수요의 증가로 인해 지체가 발생하고 온실가스 배출량을 증대시킨다. 이러한 문제점을 해결하고자 안전성을 확보하고 이동성을 향상시키는 첨단차량 및 도로시스템이 도입되었다. 첨단차량 및 도로시스템 분야는 주로 차량제어 관련 연구가 진행되고 있으며 온실가스 감축 관련 연구는 미비하다. 따라서 본 연구에서는 첨단차량이 추종거동, 차로변경 시 CO2 배출량을 정량적으로 산정하고자 방법론을 개발하였다. 일반차량은 Pipes model에 의해 추종거동하며 첨단차량은 FVADM (Full Velocity Acceleration Difference Model)에 의해 추종거동 한다. 일반차량과 첨단차량이 추종거동 시 차두거리, 용량을 산정하고 교통량 대 용량 비에 의해 서비스 수준별 통행시간을 산정하였다. 거리와 시간 관계식을 통해 산정된 속도를 CO2 배출계수 식에 적용하여 CO2 배출량을 산정하였다. 첨단차량이 추종거동 시 환경적 효과를 평가하고자 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 교통량이 850대/시일 때 CO2 배출량이 59,330g, 1050대/시일 때는 550,200g, 1300대/시일 때 1,497,990g 감소하는 것으로 도출되었다. 따라서 첨단차량은 최소 차간간격으로 추종거동 함으로써 용량이 증대되어 혼잡한 교통상황을 완화시킴으로써 일반차량에 비해 CO2 배출량이 감소하는 것으로 나타났다. 첨단차량이 고속에서 저속으로 차로변경, 저속에서 고속으로 차로변경 시 환경적 효과 평가를 위한 방법론을 개발하였다. 대상차량과 선행차량 간의 차간거리, 대상차량과 후행차량 간의 차간거리가 안전거리 이상이면 차로변경을 수행한다. 첨단차량이 차로변경 시 환경적 효과를 평가하고자 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 첨단차량이 고속에서 저속으로 차로변경 할 경우, CO2 배출량이 7,196,457g 감소하였으며, 저속에서 고속으로 차로변경 할 경우, CO2 배출량이 1,014,732g 감소하였다. 따라서 첨단차량은 혼잡한 지체 없이 안전거리를 확보하여 차로변경을 수행하므로 CO2 배출량이 일반차량에 비해 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 첨단차량이 추종거동, 차로변경 시 안전성을 확보하고 도로이용의 효율성을 향상시킴으로써 CO2 배출량이 감축되는 것을 입증할 수 있다.
- Author(s)
- 최지은
- Issued Date
- 2011
- Awarded Date
- 2011. 2
- Type
- Dissertation
- Keyword
- Advanced Safety Vehicle Car Following Lane Changing Emissions Factor
- Publisher
- 부경대학교
- URI
- https://repository.pknu.ac.kr:8443/handle/2021.oak/9534
http://pknu.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000001963788
- Affiliation
- 부경대학교 일반대학원
- Department
- 대학원 위성정보과학과
- Advisor
- 배상훈
- Table Of Contents
- 1. Introduction 1
1.1. Background 1
1.2. Goal and Objectives 2
1.3. Scope 3
1.4. Flow of Study 3
2. Literature Review 5
2.1. Baseline Methodology and Emission Factor 5
2.2. Traffic Flow Theory 6
2.3. Adaptive Cruise Control Model 7
2.4. Lane Changing Model 8
3. Methodology: Car Following Condition 10
3.1. Evaluation Methodology 10
3.1.1 Car Following Model 12
3.1.2. Estimation of Headway in Manual/Automated Traffic 14
3.1.3. Estimation of Capacity in Manual/Automated Traffic 16
3.1.4. Estimation of Leading Vehicle's Speed in Manual/Automated Traffic 17
3.1.5. Estimation of CO2 Emissions 17
3.2. Results 19
3.2.1. Simulation Condition 19
3.2.2. Simulation Results 19
4. Methodology: Lane Changing Condition 22
4.1. Evaluation Methodology 22
4.1.1. Lane Changing for the Manual Driving 23
4.1.2. Lane Changing for the Automated Driving 26
4.2. Results 30
4.2.1. Simulation Condition 30
4.2.2. Simulation Results 32
5. Conclusion 46
References 49
- Degree
- Master
-
Appears in Collections:
- 대학원 > 위성정보과학과
- Authorize & License
-
- Files in This Item:
-
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.