TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol.12, No.5, May 2014, pp . 3313 ~ 33 2 2   DOI: http://dx.doi.org/10.11591/telkomni ka.v12i5.4928          3313     Re cei v ed O c t ober 2 4 , 201 3; Revi se d Novem b e r  28, 2013; Accept ed De cem b e r  16, 2013   Emergency Veh i cle oriented Traffic Priority Control  Strategy at Intersection in Congested Urban Area      Yao Jiao   Dep a rtment of T r ansportation  S y stem En gin e e rin g , Busin e ss School,    Univers i t y   of Shan gh ai for Sci ence a nd T e chnol og y, Sha n g hai, 20 09 3, Chi n a   E-mail: yao jia o @ 12 6.com        A b st r a ct   Efficient an d s a fe traffic cont rol strategy for  em erg ency v ehicl e ca n re d u ce its trave l  time a n d   avoi d sec o n d a r y accid ent. B a sed  on  the  a nalysis  of  its r equ ire m e n t a n d  o b ject, w e   p r opos ed  nov el  control strate g y  at intersecti o n  accor d in g to  the st atus of  emerg ency ve hicle, w h ic h ca n be  divi de d i n to   three parts: “appr oach i n g “passi ng “an d  “recoverin g ,  F u rthermor e  potenti a l safet y  risk caused  by   emerg ency v e hicle  w a s als o  taken  into  ac count w h e n   makin g  co ntrol s t rategy.F rom t he cas e  stu d y  w e   concl ude th at w i th control strategy in th is p aper d e l a y of e m er ge ncy vehi cle can b e  sh a r ply decr ease d  by  68.63 % w i th only 19.8 6 % l o s s  of av erage  d e lay of back g ro und traffic.     Ke y w ords   priority  contro strategy, e m er gency  ve hicl e,  cong estio n  j u d g e m e n t, nor ma l strategy  rec o very,  safety risk      Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  Emerge ncy vehicle s whi c h are   carrying  out sp ecial  t a sk, su ch as am bulan ce,  firefighting,  crusi n g poli c e, engineering  rescue  for  water, power supply ect., are criti c al to  alleviate  life and  p r o perty loss  in our so ciety.  Ho wev e r, eme r g e n cy incide nts   a l ways  hap pe n at  rand om, with  liitle proba bility and un certa i nty, but severe re sult s [1]. YANG’s  re se arch foun d o u that wh en  so me natu r al  or so cial  i n ci de nts h app en, p r oba bility of survival for  wo unde d is 80%  if   they can be  rescu ed in 3 0  minute s , and this nu m ber g oes  sh arply do wn t o  40% and  10%  respe c tively, if the rescu e   time are  60  minutes  a nd  90 mi nute s  [ 2 ]. So it’s im portant  to pl a n  a   “gold en life route” b e twe e n  inci dent s si te and  em ergen cy re su ce  agen cy, and  respon e the s e   emergen cy v ehicl es in tim e  at i n tse c tio n  alo ng th route, an give them  p r iorit y  in g r ee n tra ffic   sign als, e s pe cially in co ng ested d o n w to wn a r ea [3 ] to  sho r ten thei r travel  time. However, limited   by the fixed  point traffic i n formatio n collectio n,  traffic op erational  mana ger ca n not  kno w  t he  status of  em erge ncy  vehi cle s  in  time,  whi c h  resul t  in the  po o r  traffi cont rol  strate gy  a t   intersectio n s,  and  eme r g e n cy vehi cle s   are  drow ned in  c o nges t traffic   flow,  which will  waste  valued re scu e  time meani ngle ssly.   In this  pape r,  we  propo se d a  new traff i c ontrol  strategy which  take s the  em erge ncy  vehicle  statu s  an d cu rrent  traffi c situati on at interse c tion s into a c cou n t. The m a in idea  of the  control strate gy is to pre d ict the arriv a l ti me of emerg e n c y vehicle s , cle a r the queu e at  intersectio n  i n  advan ce, a nd re cove r th e norm a l cont rol strategy a s  so on a s  po ssi ble to reli ef the   impact  of traf fic in  co nflicti ng road s. F u rtherm o re , p o tential  safet y  risk  cau s e d  by em erge ncy  vehicle  wa s a l so  con s id ere d . Finally, wit h  a case  stud y, the benifit from the  co ntrol strategy was  also a nalyzed        2. Emergenc y  Control Object Fuc tion   Emerge ncy t r affic control, t o  some  exten t, has  s o mething to do  with bus  priority  control ,   so in early st udy, rese archers  took two as the sam e  probl em  ca lled “pri ority and preempti on”,   and  sep a rate d them late sin c e 1 980,  and d e fined  emergen cy control a s   pre e mption, whi c h i s   highe st level.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 5, May 2014:  3313 – 33 22   3314 About its  obj ect, mo st re sea r che r s be lieved  that  minimal travel time of  e m erg e n c vehicle shoul d be first, from Kolesa r (1 975) to Lo uisell (200 5), re sea r che r s did  large predi ctio n   work  on it [4, 5].  Ho wever, A m alia Vra c h n ou (2 003 ) ‘ s   work [6]  sho w ed th at at intersectio n  there  we re   lo ts  o f  po te n t ia l sa fe ty r i sk   c a us ed  b y  eme r ge nc y vehicle,  whi c may re sult to  severe eve n  f a tal   accide nts. So eme r gen cy  traffic co ntro l not m ean absolute ri gh t of way, it should g u a r an tee  again s t se co ndary a cci de nt.    In recent years, with the in creasi ng congestion in urban ar ea, on the premise of mobility  of emerg e n cy vehicle, how to alleviate its di sturba nce a nd imp a ct on  u s ual  soci al vehicl es  became the n e w issu e to study [7].  Summari zin g  issue s  abov e, about the   t r avel time of  emergen cy, it can  be de scribed  as  follow:       0   0 li e w s f l L TT T t t t Vv                                                  (1)     Where T is  t he total trvavel time,  l T is travel time in links,  i T is the time going throu gh  the intersecti ons. About  l t we can get it throug h follwi ng formul a:    / l f e v TL t                                                                        (2)     Whe r f v  is th e free  spee d  of eme r ge n c y vehi cle,  e t  is its delay ti me be ca use  o f   vehicle s  (su c h as lan e  ch a nge, ca r follo wing in links  whi c h preven t it  from free  driving.   About  i t , it inc l udes  three parts  as  follow:     00 / w il Tl v t t                                                              (3)     Whe r 00 / lv  is th e  the time e m erge ncy ve hi cle traveling t h rou gh th e in terse c tion,  w t is  the waiting  delay be cau s e of tr affic  sign als at int e rsectio n l t  is the loss ti me ca used  b y   decelratio n  ,  acceration, q ueue  dispe r si on in f r ont of  intersectio n So we  can  see that  w t l t  is  c l os ely related to traffic  c o ntrol s i gnal.   About the p o tential safet y  risk, two factor s we re taken  into a c count,  prob ability  of  occuren c e of  accid ent  and its severity. The former  f a ctor i s  mainl y  related to traffic volume or  saturation  rat i o x if we  assume  that ca pacity do   not  cha nge,  JI’s re sea r ch g o t the rel a tion ship  [8], see a s  f o rmul a 4. Th e later fa cto r  is mai n ly rel a ted to  spe e d , highe spe ed me and m o re   severe inju rie s  and d eath s  if accid ent ha ppen s, FH WA’s con c lu sio n  [9]  was given as fo rmula  5:    2 2 371. 1 3231 . 5 1656 . 1 Px x                                        (4)     Whe r e P i s  t he p r oba bility of occu ren c e of accid ent , x is the saturation  ratio  whi c h e qual  to  volume divide d by capa city.    4 (/ 7 1 ) Lv                                                                              (5)    Whe r L is l o ss of a c cide nts cau s ed  b y  emerg e n c y re scue vehi cle,  v is the  sp eed of   vehic l es . So we can get the s a fety risk   as  follow:    24 ( 2 371. 1 323 1. 5 1656. 1 ) ( / 71 ) RP L x x v                            (6)     Where R is  the s a fety risk .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Em ergency V ehicl e orie nte d  Traffic Prio rity C ont rol Strategy at Interse c tion in… (Yao Jiao 3315 About the   effect of emerg ency vehi cle  to soical  traffic   (we c a ll “bac kground  traffic ),   delay at interese ction  wa s sele cted a s  the perfo rma n c e ind e x.       2 1/ 21 / cg c d qS                                                               (7)     Whe r d  i s  the averag e del ay of backgro und traffic,  g  i s  the green ti me,  c  is the  cycle, q   is  the traffic   volume,  S  is  the satu rated  flow. We  ca n se that when the  eme r gen cy vehicl e is  approa chin g,  gree n time  of  co nflicting  m o vement  i s   sharply  shorte n, so  the  del a y  will  be l ong er,  it’s importa nt to compe n sate this gr e en l o ss in next one or several cycle s .   Overall, we g e the  em erg ency re scue contro l a s   multi-obj ect o p timization  problem,   the obje c t fuction is:    mi n ( , , ) TR d                                                                   (8)     Whe r T  a nd  d  are funci o sn of signal ti ming pa rame ters  such as  cycle, green t i me, R is  the function o f  speed a nd volume, whi c we will ta ke i n to accou n t whe n  determi ng yellow tim e     3. Emergenc y   Oriented T r affic Priority  Control    Con s id erin g the obj ect a b o ve, we di cid e  to take tim e  se rie s  whe n  maki ng  co ntrol of   emergen cy vehicl e. Wh en  approa chin g  the interse c tion, jud ge  the co nge sti on statu s  a nd  disp erse the  queu e to make su re that e m erg e n c y will  pass thro ugh  the intersecti on witho u t st op  and  delay, de tailed in  ch ap ter 3.1;  whe n   passin g  the   i n tersectio n ,   prio rity co ntro l will  be ta ken  in   cha p ter 3.1, mean while, safety  issues will  al so be studied  in   cha p ter  3.4, and after  em erg e n cy  vehicle s ’ pa ssag e, recovery strategy will  be carrie d ou t, detailed in cha p ter 3.4.     3.1. Conge sted Intes ectio n Judgemen t  and Disp er sion   In con g e s ted  con d ition, qu eue le ngth i s   the majo r fact or, con s ide r in g the sto r a g e  spa c e   betwe en interse c tion s, we  definite que u e  ratio as foll ow:     0 q c Q R Q                                                                                          (9)    Whe r q R the qu eue ratio at links,  0 Q is the nu mber of qu eu e vehicle s c Q is the  maxim  stora ge nu mb er of vehicle i n  link. Wh en  0 Q  appro a ching  to certain val ue, the intese ction will b e   block e d or jams , we definite this  as   j Q , so con g e s ted qu eue ratio i s   j j c Q R Q                                                                      (10 )     In this way, we can g e t the con g e s tion ju dgeme n t crite r ia as follo w:     00 / / q c c J jc j R QQ Q I RQ Q Q                                                         (11 )     Whe r c I  is the Cong estio n  Index.  If  1 c I , the inte rse c tion m a y blocke d be cau s of sto c ha stic  oversaturation, it’ s   sug g e s ted th at the emerg ency vehi cle s  do n’t sele cted the ro ut inclu d ing thi s  intersectio n , if  unavoid able,  it’s sug g e s te d to interru pt other move m ents imme dia t ely to give th e movement s o f     the emergen cy vehicle more gree n time to clea r the qu eue in adva n c e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 5, May 2014:  3313 – 33 22   3316 If  1 th c II   (whe re  th I is the thresh ol d of conge st ion), the sto r age spa c e is not  enou gh fo r q ueuin g , mea s ure s   sho u ld b e  ca rri ed  out  to  re strict th e  irrel a ted m o vement of tra ffic   flow from up stream, and q ueue  clea ran c e shoul d also start.   About the  di spe r si on  of  con g e s tion in terse c tion,  we first  definit e interse c tio n along  route (I R) a n d  backg ro und  intersectio n s (BI), s ee Fi g u re1. And th e n  two metho d s  wa s p r ovid ed,  one is inte rru p t traffic from  BI totally till  maxima l red t i me whi c h we  call “cl o sure”, the other one   is giving it the minimal green time whi c h we call “m inimal gre en  transitio n”. T w o condition s are   given as follo w to cho o se themetho ds a bove.  (1)  Dista n ce fro m  eme r gen cy vehicle to  con g e s ted int e rsectio n , se e as f o rmul a  12. If  the “minimal  gree n tran siti on” can not cl ear  the the q ueue, we hav e to close totally.    EV lv n C                                                                        (12 )     W h er l the di stan ce fo rm   emergen cy v ehicl e to  inte rse c tion  i s E V v is   th e s p ee d  o f   emergen cy v ehicl e,   C  is the  cycl e time  of  the  con g e s te d inte rsection , and   n  is the  numbe of  cycle, which is de cide d by cycle time an d traffic volu me.  (2)  Traffic volum e  distrib u tion.  We definite d i stributio n co efficient D a s  follow:     1 1 i i m i i q D q m                                                                (13 )     Whe r e is  i q  is the volume of movement  i  at the upstream interse c tion,  m   is  the total  numbe r of movement s at  the  u p st ream  i n terse c tion. Ju dge   the maximu m i D , if it’s the   movement  o f  emergen cy  vehicle, th e up stre am  interse c tion  sh ould toto ally clo s other  movement s except move ment of em erge ncy v ehi cle, or give  them minimal gre en time,   depe nding Conge stion  Ind e x c I     Figure 1. Net w ork an d Interse c tion  Defi n i tion for Emergen cy Vehicl e Control       3.2 Priorit y  Passag e Con t rol   Whe n  emerg ency vehicl e approa chin g the inte rsecti on, we judg e  its the arrival time,  and comp are  it with the sig nal display st atus, if  the ph ase of em erg ency vehi cle i s  not g r een,  we  sho u ld a d ju st the si gnal  timging i n  follo wing  way s : (1) g r ee n exte nsio n, (2 ) g r e en a c tivation  in   advan ce, (3 ) pha se jump.   (1) Gree extension   Whe n  em erg ency vehi cle  arrive s at  det ector at time   t , we jud ge  the sig nal  st atus, if  satisfy followi ng condition as form ul a 14, green duration will ex tend g , which i s  equ al to  / EV LV , to guarante e   the passag e  of emerg e n c y vehicle.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Em ergency V ehicl e orie nte d  Traffic Prio rity C ont rol Strategy at Interse c tion in… (Yao Jiao 3317 ma x mi n E VE V EV EV EV n e xt n e xt EV L g tg V L gg V L gg V                                                           (14 )     Whe r t is the arrival time at detector,   EV g is the gree n time durati on of phase  of  emergen cy vehicl e,  L  is the distan ce fro m  detector to st op line,  EV V  is the spe ed of emerg e n c vehicle,  n ext g  is the green tim e  of next ph ase,  mi n next g  is the minimal  gre en time of n e xt  pha se,  ma x g is the  maximum g r e en time of th e pha se  of e m erg e n c y vehicle,   whi c h i s  de cribed   as  follow:    ma x  m i n i i gC L o s s g                                                    (15 )     Whe r Lo ss  is the total los s  time in  one c y c l e,  mi n i g  is the  mini mal g r ee n d u ration  of  pha se  i , whi c h inclu de all p hases ex cept  phase of emerge ncy vehi cle.   (2)  Gree n activat i on in advan ce  If the arrival time of emerg ency vehicl e arri ve s is at end of red du ration, it’s su gge ste d   to cut  off the   the red  sig n a l , and  tran sit  it to  green,   which   we call ”gree n  activati on in advance”.  Ho wever, con d ition sh ould  be sati sfied a s  follow:     mi n pr e p r e E VE V LL gt g VV                                                    (16 )     W h er pre g  is the  green  time o f  previou s  ph ase,  mi n pre g  is the  minimal  gre e n  time  of   previou s  ph a s e, othe rs h a v e the same  meanin g  with  formula 14. I f  the arrival time falls into the  minmal green of previous  phase,  the emergency vehicle has to wait till it  finish, see as formula  16.    mi n pr e s t p r e E V L tt g V                                                          (17 )     Whe r pre s t t  is th e start time of previous p h a se, othe rs h a ve the sam e  meanin g  wi th  formula 1 4  an d 16.  (3)  Phase in se rti on and  jump   If the arrival time is not fa r away from  t he pha se of  emerg e n c y vehicle, the  previou s   pah se, no r at  the en d of e m erg e n c y ph ase  se form ula 17, t w o a d justme nt wa ys above  are  out  of service, we need jum p  to the emerg ency direct ly, see a s  Figu re 2. We assu mpe pha se 1  as  the cu rre nt p hase wh en th e emergen cy  vehicle a rriv e s, and  pha se 3 as the  ph ase  se rvicin g  fo r   the emergen cy movement (we call “em e rgen cy pha se”).   There a r e three ca se s we con s id ere d   (a) jum p  to the emergen cy phase 3 after pha se 1, ingnore pha se  2, and re cov e ry next  cycle afte r the emergen cy  passag e . In this ca se  pha se s igno re d a r e victimized,  so u s ually th ey  are not imp o rtant, such a s   minor traffi c flow.   (b) jump  to t he em ergen cy pha se  3 af ter p h a s and  re cove ry to ph ase 2,   anothe word, ch ang e  seq uen ce of  pha se 2 a n d  pha se 3. T h is  ca se can  redu ce th delay of pha se ignored in case a, ho we ver, becau se  of inse rtio n  of emerge n c y pha se, there i s  still d e lay  increa sem ent  for these p h a s e s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 5, May 2014:  3313 – 33 22   3318 (c) if the end  phase 1 is too long for e m erg e n c y vehicle waiting  or the situatio n is very  seri ou s, at it s arrival time,  jump to  ph ase  3  a fter  gre e n  interval  (sha ded  area i n  fi gure  b e cause  of  safety co nsi d eration ) , an then after  ph ase  3, go  o n   the re st pa rt  of pha se 1  a nd ph ase2. T h is   ca se i s  mo st efficient for e m erg e n c y vehicle, but   wo rst for othe r traffic, and be cause pha se  1  is  divided into t w o p a rts,  so  one g r ee n int e rval is  add e d , see  red  re ctangl e in Fi gure  2 (c), th e   cycle i s  also extended.            o r                pr e s t E V tt t g                                                            (18)      Figure 2. Phase Jump Di ag ram (3  ca se s)      3.3. Normal Con t rol Stra teg y  Reco v e ry  Because  of emergency phase, tr affic fl ow in other phases  w ill be affected. In case of    “green  exten s ion , all foll owin g ph ase s  a r affecte d , while  in  case  of “gre e n  a c tivation  in   advan ce”, th e previou s  is affected, and in ca se of “pha se jum p ”, the phase s  that have been  jumped a r e af fected, we all  these “affecte d  pha se”.   After passa g e  of emerge ncy vehicl e, co mp are the  summ ation  of queue  ca use d  by  emergen cy p hase a nd th e a rrival t r affic volu me  wi th its  dep atu r e traffi c  vo lu m e  in   a ffec t e d   pha se”,  if the   the form er on e is g r eate r  th en the   late o ne, see  a s  fo rmula  19,  whi c h me an s the r e   is  re sidual  q ueue  of  “affe ct ph ase” be cau s e  of   e m erge ncy pha se, so green   du ration of this  pha se shoul d  be extend.       i = 1 , 2 , 3 ,...n i i in it i i i gL q g                                                          (19)    Whe r i  is the  number of af fected pha se,   i  is the arrival rate in phase   i i g is the gree duratio n time of phase  i ini t i L  is the initial queue len g th at the beginni ng of phase  i i q  is  the  depa rture rat e  in pha se  i Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Em ergency V ehicl e orie nte d  Traffic Prio rity C ont rol Strategy at Interse c tion in… (Yao Jiao 3319 All affected  p hases which  satisfy fo rmul a 18  (we  call  “seri o u s  affe cted  pha se s”) sh ould   be extended  to certain val ue as form ul a 19 theoret ically, howeve r  becau se  of the limitation of  maximum g r een time  of p hases  and  av oidan ce  of re -affectivene ss to oth e ph ase s , we  sho u ld  recover to n o rmal  si gnal  timing in cre a sin g ly in  se veral  cycle s ,  not  sha r ply, be cau s e  sh arp   recovery may  lead to large  fluctuation of  traffic flow.     /( ) je x t h i n i t j j j j g Lq g                                              (20 )     Whe r j  is th e numbe r of seri ou s affect ed pha se s,  j ex th g is the green ex tensio n time of  pha se j theoretically.  In the next cycle, ce rtain p e rcentag e green time of emerg e n c y ph ase  sho u ld b e  given to  other ph ases,  the allocatio n  prop ortio n  should b e  de ci ded a s  follow:     je x t h j je x t h i g g                                                         (21 )     Whe r j  is the allocatio n  proportio n  of affected p h a s j Ho wever,  green tim e  of  emergen cy p hase  ca n  not  sh orte ned  too m u ch to   affect it operation in n e xt cycle, whi c h can be ex pre s sed a s  follow:     (1 ) ( ) 0 E V EV EV gq                                           (22 )     Whe r is the percentag e of shorte ned  gree n time of emerg e n c y pha se,  EV g  is it norm a l g r ee n  time in n e xt cycle,  and   EV q , EV are  dep artu re and  arrivial  ratio in  next  cycl e   r e spec tively.  So we ca n ge t that t he shortend perce nta ge:    () 1 E VE V EV q g                                                           (23 )     Ho wev e r, if    is  sm aller than  10%, an d 10%  is ad opted to  co mpen sate  affecte d   pha se s be ca use of p r iority  passag e  co n t rol of emerg ency vehi cle.   Finally, we ca n get the gre en extensio n time  of  seriou s af f e ct ed p h a se s in nex t  cy cle a s   formula 2 4   j e xt en si o n j E V g g                                                                              (24)    If one cy cle  can  not reco ver to the  no rmal  sign al ti ming, re peat  the procedu re fro m   formula  21 to  24 till the  affectivene ss of  eme r gen cy  pha se di sa pp ear. O ne thi n g that shoul d  be  mentione d when doi ng th e rep eat wo rk is that we will repl ace  j ext h g with  j ex t h j exte n si on gg   in  formula 2 1   3.4. Potentia l Safet y  Risky  Consideration  As ch apter 2  mentione d, consequ en ce  of tr affic acci dent ca used  by emerg e n cy vehicle   is u s ually   se riou s,  so it s  nec es sa ry  t o  t a ke  safety  issue s  into  accout  whe n  makin g  cont rol  strategy, e s p e cially ph ase  transitio bet wee n  eme r ge ncy pha se a n d  others.   Whe n  ap proa chin g the th intersectio n   with  hig h   spe ed at the  beg inning  of yellow time,   driver ha risky to tra p  in  an a r ea  for  confused  d e ci sion.  On o ne  side,  with hi g h  speed  he  can’t   stop  safely (usu ally wh en  the vehicl e  stop to tally, it has al re a d y passe d the sto p  line  at  intersectio n , i t ’s da nge rou s  to collide  wit h  othe r vehi cl e (see  “Can n o t stop ” a r ea   in Figu re  3);  on   the other side, the distance i s  so far t hat he ha s t o  stop, or he will pass the stop line at  red  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 5, May 2014:  3313 – 33 22   3320 sign al (Se e  “Can not pa ss” are a ),  when   trappi n g  the  overlap  area  (we  call “Dile mma zone ”,see   “DZ  in Figure 3), drive do n’t know what he will do next.        Figure 3. Dile mma Zone       We d e finite that at the be ginnin g  of the  yellow  sign al, distan ce t he eme r ge ncy vehicle   from  stop line is  x  (m) an speed  is  0 v  (m/s) .If the  diver  dec ides  to pas s  the inters ec tion,  we  assume he will go  with  the constant speed  0 v  in the  yel l ow  duration  y T , if he  de cide s to sto p we a s sum e  t hat de cele rati on rate i s  a  consta nt va lue  a_, an d the  reactio n  time f o r the  drive r  t o   stop is  The mini mu m dista n ce f o r a  vehicl to st op befo r sto p   ba r, can   be expressed as  follows   2 0 0 2 St o p v x v a                                                                                             (25 )     If the driver  deci de to pa ss th e sto p  line befo r sig nal turni ng re d, we  can d e f ine the  maximum distance  P ass x  (m)  as     0 P as s Y x vT                                                                                                       (26 )     The ra nge of  dilemma  zon e  can b e  give n by inequalit y 27:      0 2 0 0 2 v a v x T v Y                                                                                       (27 )     From  form ula  27,  we  can  see that if   P ass s top x x , the dilemm zon e  will  dis a pper. In this  ca se, we  can  get followin g  forlum a:    0 Y v T 2a                                                                                          (28)    So we can a d just the yell ow du ration  of tr affic sign al in pha se transitio n dep e nding o n   spe ed, de cel e ration  rate a nd rea c tion ti me of driver.       4. Case Stud In this chapte r , we sele ct intersectio n  at Jinqiao  Roa d  and Zhan g y ang Roa d  a s  the study   point, whi c h   are t w crossing  arte rial s at Pudo ng  Distri ct, Sha n ghai, China.  Figure 4  give s its  lane an d pha se configu r ati on.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Em ergency V ehicl e orie nte d  Traffic Prio rity Cont rol Strategy at Interse c tion in… (Yao Jiao 3321   (a) L ane  confi guratio n   (b) Pha s co nfiguratio n     Figure 4. Con f iguration Info rmation of Study Interse c ti on                                                                  In  th is s t ud y, w e  ass u me th a t  ph as e   4   is the  em e r gen cy  pha se. Moreove r , we  lo ad   different traffi c volume  (sa t uration ratio  from 0.6  to 1) to s i mulate  diffe rent con g este d differen t   scena rio s , a nd co rron spo nding  cont rol  strategi es   a r e ge nge rate d by cla ssi cal sign al timing  optimizatio softwa r e  Syncro,  ba sed  o n  whi c h  we a d j u st  sign al timi ng to  sati sfy the  requi rem e nt  of obje c t of e m erg e n c y vehicle i n  ch apt er 2. Fin a lly, we  simulate  all these sce nairo s, with  a nd  without emergen cy-o riente d   pri o ri ty con t rol in mi rco s oft traffic si m u lation  software VISSIM, and   get results in  Table 1 an d Table 2.    We ca n see   that  with   the control strateg y   in  this stu d y , the averag e del a y of em erge ncy   vehicle  sha r p l y deacrea s e d  by 68.63%,  while ave r ag e delay of ba ckgro und ve h i cle s  incre a se only 19.86%.  Furthe rmo r e ,  in diffenent scena rio s , the pe rform a nce im prove m ents a r e al so   different, see  as Figu re 5, with the incre a sin g  of  s a turation ratio of intersec tion, the benefit from  the cont rol strategy in this study seem s g o ing re ce ding About the safety consid eration a nd strat egy reco very, we ca n see that at lower  saturation  rati o, the  effect  seem s great, but  wh en it’ s  nea 1, may be b e cau s o f  low spee d,  no  vehicle in si mulation trap ped in delim ma zon e . Moreove r , with the increa sem ent of saturat i on   ratio, the num ber of cy cle for re cove ry is also in cre a si ng sh arply.           Figure 5. Perfomen ce Improvement of  Control Strategy in this  Study        5. Conlusion   In this pap er,  based on th e study of co ntrol  obje c t of emerg e n c y vehicle, we pro p osed a   new  sign al control  strateg y  for emerg e n cy vehi cl e at intersectio n , which ca n  be divided i n to  three pa rts d epen ding on  time seri es: “approa chin g” ,  “passin g  “an d  “re cove ring ”. Furthe rmo r e,  from the  si m u lation  and  validation  work, we  can  co nclu de th at, with the  st rat egy in thi s   p aper,  delay of emerge ncy vehi cle can be  sha r ply de creased with  relative few delay loss of  backg rou nd traffic. Ho wev e r, with the increa sing  of saturation rat i o of interse c tion, the benefit  50. 00% 0. 00% 50. 00% 100. 00% 0. 6 0 . 7 0. 8 0 . 9 1 79. 75% 69. 95% 69. 55% 64. 32% 59. 57% 20. 63% 18. 75% 15. 66% 20. 11% 24. 15% Delay ( s) S a turation   rat i o Performance improvement Per f o r mance   improvement   of   Emergency   Vehi cl e Per f o r mance   improvement   of   back   gr o und   traffic Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 5, May 2014:  3313 – 33 22   3322 seem s goi ng  recedin g . So it’s sug g e s te d that w hen  choo sing route  for emer gen cy vehicle, we’d  better to avoi d interse c tion  who s satu ration ratio is  near 1.0 a s   much  a s  po ssible. F u rthe rmore,   the strate gy in this p ape is only for th e isol ated int e rsectio n , m a ybe the  coo r dinate d  cont rol  strategy in a r terial o r  route  of emerg e n c y vehicle  will g i ve more be n e fit for the reductio n  of tra v el  time of emergency vehi cle, whi c h is al so  the work we will go on in t he future.       Table 1. Vehi cle Delays at  Study Interse c tion     Dela y  of em erge ncy vehicles (s)  Av erage dela y   of   background veh i cles  Saturation ratio a t  intersection  Saturation ratio a t  intersection  0.6 0.7  0.8 0.9  0.6 0.7 0.8  0.9  Control  st r a t e gy  of   S y nchro   15.8 20.3  31.2 38.4  46.5  16.0 20.8 33.2  37.8 47.2  Control  strateg y  in  this study  3.2  6.1  9.5  13.7  18.8  19.3 24.7 38.4  45.4 58.6  Performance  improvement   79.75%  69.95%   69.55%  64.32%   59.57 - 20.63 - 18.75 - 15.66 - 20.11 - 24.15 Average  Performance  improvement   68.63%  -19.86 %       Table 2. Simulation Results About Safety  Consi deration and Strate gy Recovery     Number of vehicles  trapped in  dilemma  zone   Number of c y cle   for recover y   Saturation ratio a t  intersection  Saturation ratio a t  intersection  0.6  0.7  0.8  0.9  0.6 0.7  0.8 0.9  Control strateg y   of S y nchro   —  —  —  —  —  Control strateg y  i n  this study  Performance  imp r ovement   25.00%  20.00%   0.00%  0.00%  0.00%   —  —  —  —  —      Ackn o w l e dg ements   This  wo rk wa s supp orte d b y  2012 Sh an ghai Yo ung  University Te a c he r T r aini ng  Subsidy  Schem e(slg1 2009 ) Key  Labo rato ry o f  Road  and  Traffic En g i neeri ng of t he Mini stry  of  Educatio n, T ongji  University (2011 07),  and Ph st art fund of Unive r sity o f  Shangh ai for  Scien c e an d Tech nolo g y(1 D -1 0-303 -00 2 ).       Referen ces   [1]  Jian  Lu.  Co ns truction  of ma nag ement s y s t em of  fudemental infrastructure  in transportation for  emerg enc y res u ce . T r affic and T r ansportati o n .  2012; 2 5 (3): 1-3.  [2]  Xi aok uan Y a n g , Heng W e i.  Emerge nc y  tra ffic plann ing m e thods a nd a p p licati on i n  su dde n disast er.  Beiji ng: Ch in a Architecture &  Buil din g  Press. 2010: 3 5 -37.   [3]  Chu n lu Pe ng.  Reli ab ilit y stud y o n  urba n e m er ge nc y  m a n agem ent s y st e m  in sudd en d i saster. PhD   T hesis. Shang hai, T ongji Un i v ersit y . 2 006.   [4]  Koles a r P. A M ode l for Pre d ict i ng Av era ge F i r e  Eng i n e  T r avel T i me.  Operati on R e se arch.  1 975;  23(4):   603- 613.   [5]  Chuck  Lo uise ll , John  Co llur a . A Simpl e  Al gorithm t o  Est i mate Em erge nc y Ve hicl e T r avel T i me   Savin g s On Preempti on Eq ui ppe d Corri dors :  A Met hod Ba sed on a F i eld  Operatio nal T e st.  T R B 83th  Annu al Me etin g. W a shingto n   D.C., 2005: 1-1 6 [6]  Amalia Vrac h nou. An Ana l ysis of Emer genc y Ve hicl e  Crash Char acteristics. Master T hesis.    Blacksb urg, Vir g ini a  Pol y tec h n i c In stitute and  State Univers i ty . 20 03.   [7]  W e i Hu ang. S i gn al pr iorit y  c ontrol strate g y  of  emerg enc y ve hic l e i n  u r ban  area. M a ster T hesis.  Shan gh ai, T ongji Un iversit y . 2 010.    [8]  Ji  Xi aoj in, F a n g  Sh ou en, H u a ngji n . R e l a tion ship  bet w e e n   V/C an accid ent rates  at  ba sic e x press w a y   section.  Jour na l of Highw ay a nd T r ansp o rtati on Res earch  a nd Dev e lo p m e n t . 2003; 20( 1): 122-1 24.   [9]  Stuster J, Coffman Z ,  W a rren D. S y nthe sis  of Safet y  Rese arch Re l a ted to Spe e d  and Sp ee d   Mana geme n t.  F edera l  Hig hw ay Ad min i strati on.  F H W A - RD- 98- 154. 1 999 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.