A key component of traffic models for simulating bicycle traffic focuses on capturing the interactions between cyclists and the cycling infrastructure. One of the most relevant features of the infrastructure that has a significant impact in bicycle traffic is the gradient of a bicycle path. Bicycle traffic simulations are a rather uninvestigated topic since historically, most focus on simulations has been on cars. However, bicycle simulations are an important tool to further investigate and understand cyclist’s behaviour. Therefore, the main objective of this thesis is to investigate and simulate free-riding behavior of cyclists in connection to the gradient, particularly on downhills. To do so, trajectory data of cyclists traveling on a downhill with a maximum gradient of 5.5\% are analysed to identify the impact of gradient on the speed and acceleration. The data received needed processing in order to be useful. This included filtering of the trajectories and excluding the data from cyclists which could not to be regarded as free-riding. As a result, a linear correlation is found between pedaling power and the gradient that can be used in microscopic bicycle traffic simulation. Based on this knowledge regarding this linearity, the approach used for modeling the gradient’s effect on the pedaling power is linear regression. The model can be developed in various ways, so instead of only choosing one model, several were developed and compared against each other. These models are then used for the simulation. The results indicate that the simulation captures well the impact of downhill gradients in a population of cyclists as it reproduces similar speed profiles to the ones observed. Therefore, it can be concluded that a power-based model is suitable for simulating free-riding behaviour of cyclists traveling in downhills. / En nyckelfaktor i trafikmodeller för cykelsimuleringar är att beskriva interaktionen mellan cykister och den omgivande infrastrukturen. En av de mest relevanta faktorerna hos infrastrukturen som har en signifikant påverkan på cykeltrafiken är lutningen på vägen. Simuleringar av cykeltrafik är ett tämligen outforskat område eftersom historiskt sett har mest fokus legat på simulering av bilar. Simuleringar är dock ett viktigt verktyg för att vidare undersöka cyklisters beteenden. Därmed är det huvudsakliga syftet med detta arbete att undersöka fria cyklisters beteenden med specifikt fokus på cyklister som cyklar i nedförsbackar. För att göra detta har data från cyklister som cyklar i nedförsbackar med en maximal lutning på 5.5\% analyserats för att analysera hur lutningen påverkar cyklisternas hastighet och acceleration. Den tillgängliga datan behövde bearbetning för att kunna användas. Detta innebar att filtrera datan samt att exkludera cyklister som ej kunde anses vara fria. Detta resulterade i att en linjär korrelation mellan effekten på pedalerna och lutningen på backen, denna korrelation kan användas för mikroskopisk cykelsimulering. Baserat på denna kunskap gällande linjäriteten kan linjär regressionsanalys användas för att modellera väglutningens inverkan på effekten från cyklisten. Modellen kan utvecklas på många olika sätt, och istället för att enbart välja en av dessa så utvecklades flera som kan jämföras med varandra. Dessa modeller används sedan för simuleringen. Resultaten indikerar att simuleringarna väl beskriver nedförsbackarnas påverkan på cyklister då simuleringarna genererar liknande hastighetskurvor som den uppmätta datan. Därmed kan slutsatsen dras att effektbaserade modeller är lämpliga för att simulera fria cyklisters beteenden när de cyklar i nedförsbackar.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-318899 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Chen, Jiaxi, Lennstring, Jonathan |
| Publisher | KTH, Väg- och spårfordon samt konceptuell fordonsdesign |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-SCI-GRU ; 2022:243 |
Page generated in 0.0023 seconds