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Last updated on 2024年6月16日

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How do you incorporate pedestrian and cyclist data into your traffic flow models?

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Understanding the movement and behavior of pedestrians and cyclists is crucial for creating comprehensive traffic flow models. As cities become more focused on sustainable transportation, integrating non-motorized traffic data becomes imperative. You need to consider how pedestrians and cyclists move, where they do so, and what influences their choices. This article will guide you through the process of incorporating this vital data into your traffic models, ensuring that they reflect the realities of urban mobility.

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Christian Machu

Ingénieur émérite
Thierry DUSSAUTOIR

Chef du Service des Politiques et Offres de Mobilité

1 Data Collection

Gathering accurate data is the first step in integrating pedestrian and cyclist information into traffic flow models. You can obtain this data through various methods such as manual counts, automated sensors, and video analysis. It's essential to capture details like volume, direction, speed, and route choice. For cyclists, consider additional factors such as lane usage and interaction with other vehicles. Remember to collect data across different times and conditions to account for variability in pedestrian and cyclist behavior.

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Christian Machu

Ingénieur émérite
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Pour les piétons, il est rare de conna?tre les flux. Pour autant c'est une donnée en milieu urbain qui mérite d'être connue avec une distribution horaire. Pour les cyclistes, également avec la donnée vitesse instantanée et l'origine destination. La nature du déplacement est aussi une donnée utile pour déterminer des notions de réseau cyclable et de réseau marchables,

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Thierry DUSSAUTOIR

Chef du Service des Politiques et Offres de Mobilité
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Dans le Département des Hauts-de-Seine, chaque comptage directionnel comprend aussi le comptage des piétons. Nous en tenons compte dans le calcul statistique du fonctionnement du carrefour. Lors de nos modélisations dynamiques, nous modélisons aussi le flux piéton et le stockage de ceux-ci. L'outil VISSIM permet de le faire.

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2 Data Analysis

Once collected, the next step is analyzing the pedestrian and cyclist data. Use data analytics tools to identify patterns and behaviors. You'll need to understand peak times, preferred routes, and points of conflict between pedestrians, cyclists, and vehicles. This analysis helps in modeling the interactions within the traffic system. It's important to differentiate the data by type of user and context, as pedestrian behavior in a commercial district will differ from that in a residential area.

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Christian Machu

Ingénieur émérite
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L'analyse des données dépend de l'objectif recherché. Pour les piétons, il est souvent orienté pour des objectifs de chalandises ((la preuve dans ce qui est suggéré), rarement avec un objectif de déplacement pour déterminer des réseaux piétons. Je ne comprends pas ce que vient faire le comportement dans ce sujet. le dimensionner et le jalonner. Pour les cyclistes, la démarche est équivalente à in projet routier, à savoir hierarchiser le réseau et le dimensionner en fonction des flux futurs. Il y a un travail méthodologique que pourrait faire le CEREMA.

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3 Model Integration

Integrating pedestrian and cyclist data into traffic flow models requires adjustments to traditional vehicular models. You'll need to include parameters specific to non-motorized traffic, such as walking speeds, crossing times, and the impact of infrastructure like bike lanes. These factors help simulate the interaction between different types of traffic. Ensure that your model can account for the influence of pedestrian and cyclist flows on vehicular traffic and vice versa.

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Christian Machu

Ingénieur émérite
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Avec toutes ces données, il faut préalablement avoir une stratégie en matière de déplacement. Cette stratégie devrait être portée par le plan de mobilité priorisant les modes de déplacement. Il manque dans cet inventaire les déplacement en TC. En ville, les priorités devraient être dans l'ordre la marche à pied, puis les TC de surface, ensuite les deux roues et enfin la voiture.

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4 Safety Considerations

Safety is paramount when considering pedestrian and cyclist data. Analyze accident reports and near-miss incidents to identify high-risk areas. Incorporate safety metrics into your model to simulate potential conflict points and to test the impact of safety interventions. By doing this, you can not only predict traffic flows but also work towards reducing accidents and enhancing the safety of all road users.

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Christian Machu

Ingénieur émérite
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La connaissance des accidents est incontournable avec le fait qu'elle est loin d'être parfaite en ville. Près de trois accidents cyclistes sur quatre ne sont pas dans les statistiques. Pour les piétons et cyclistes, on ne peut pas trouver des zones d'accumulation d'accident comme pour les voitures. En revanche, on conna?t les critères de sécurité par exemple d'un passage piéton. Il faut simplement introduire un contr?le périodique et obligatoire de la voirie comme pour les ERP.

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5 Policy Impact

Understanding how policies affect pedestrian and cyclist behavior is essential for accurate modeling. For example, consider the impact of reduced speed limits, the introduction of bike-sharing programs, or changes in crosswalk placement. Your model should be flexible enough to simulate how these policy changes influence traffic patterns. This allows for the assessment of potential policy effectiveness before implementation.

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Christian Machu

Ingénieur émérite
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Au delà de la politique sur les mobilités, il faut être clair sur les objectifs poursuivis. mener des études d'impact et faire un suivi. En cela, les politique cyclables actuelles n'ont qu'un but. développer le vélo sans en ma?triser les conséquences. On renouvelle ainsi les mêmes erreurs que le tout voiture des années 70. Au final, l'accidentalite cycliste va probablement doubler en un mandat municipal (2020_2026)

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6 Future Trends

Lastly, account for future trends that may influence pedestrian and cyclist behavior. This includes urban development projects, changes in public transportation, and shifts in societal attitudes towards sustainable travel. By incorporating predictive analytics into your modeling, you can anticipate changes in traffic flow patterns and prepare for future infrastructure needs. This forward-thinking approach ensures your models remain relevant and useful for years to come.

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Christian Machu

Ingénieur émérite
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Il ne s'agit pas d'une approche avant gardiste mais d'une approche méthodologique de bon sens qui se pratique dans d'autres pays ayant davantage cette culture pragmatique.

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1 Data Collection

2 Data Analysis

3 Model Integration

4 Safety Considerations

5 Policy Impact

6 Future Trends

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