Nghiên cứu hiệu quả của VMS đối với hành vi lựa chọn tuyến giao thông tại TP. HCM

13/05/2015 07:38

Chia sẻ

Bài báo áp dụng phương pháp khảo sát lựa chọn tuyến (Route choice surveys) kết hợp với phương pháp mô phỏng tương tác qua trò chơi trên máy tính (Interactive Computer Simulation Games) để nghiên cứu hiệu quả chỉ đường và đánh giá khả năng định hướng tuyến thích hợp với tình hình giao thông hiện tại khi có được thông tin cung cấp trực tiếp từ hệ thống biển báo (VMS) đến người lái xe.

Từ khóa: Biển thông tin điện tử, hành vi lựa chọn tuyến, hệ thống thông tin cao cấp cho người đi đường.

Abstract: This paper applies the method selected survey routes (Route choice surveys) combined with the method interactive simulation game on the computer (Computer Interactive Simulation Games) to study the effectiveness directions and assess the appropriate alignment with the current traffic situation to get information supplied directly from the system signs (VMS) to the driver. The study was carried out laboratory survey data on paper maps (2D experiments) and experiment combining paper maps and video navigation (experimental 3D) to simulate the process of the information system electronic signs ( VMS ) for driver. Survey results showed that within an area of approximately 0.11 km² road network and the length of the short line segment , the effective navigation for drivers to receive information from the system signs (VMS) is more than 72 %.

Keywords: VMS, route choice behavior, Advanced Traveler Information System - ATIS.

1. Giới thiệu

Sự phát triển nhanh chóng các phương tiện đi lại cá nhân làm cho tình hình giao thông ở TP. Hồ Chí Minh trở nên phức tạp và vấn đề ùn tắc rất dễ dàng xảy ra vào giờ cao điểm. Một số giải pháp hiện nay đã và đang thực hiện ở TP. Hồ Chí Minh để chống ùn tắc với mục tiêu chung là giảm lưu lượng cho những trục giao thông chính. Mặt khác, khó khăn của các giải pháp trên là cần nguồn vốn đầu tư lớn, quỹ đất dành cho đầu tư xây dựng mở rộng giao thông, cần thời gian để người dân thay đổi sử dụng từ phương tiện cá nhân sang phương tiện công cộng. Thời gian gần đây, VMS được sử dụng như là giải pháp cần thiết để cảnh báo trước tình trạng kẹt xe, giúp người lái xe dễ dàng nhận biết tình hình giao thông ở thời điểm hiện tại trên đường và lựa chọn hướng tuyến để phù hợp với mục đích chuyến đi của mình nhằm tăng hiệu quả điều tiết của hệ thống giao thông tại TP. Hồ Chí Minh.

VMS là một phần của ATIS và hiện nay được các nước trên thế giới nghiên cứu và ứng dụng phát triển mạnh mẽ cho tới nay. Có nhiều phương pháp nghiên cứu về những quyết định hành vi lựa chọn tuyến của tài xế khi có sự tác động của hệ thống ATIS, trong đó phương pháp kết hợp khảo sát lựa chọn tuyến và mô phỏng tương tác qua trò chơi trên máy tính được lựa chọn cho nghiên cứu này. Bước đầu, nghiên cứu thực hiện thí nghiệm khảo sát dữ liệu trên ba dạng tỉ lệ bản đồ giấy khác nhau (thí nghiệm 2D) của 9 khu vực mạng lưới tuyến ở TP. Hồ Chí Minh. Kết quả cho thấy, với bản đồ giấy tỉ lệ 1/1.785 hiệu quả dẫn đường cho người lái xe khi có sự trợ giúp thông tin trực tiếp từ hệ thống biển báo VMS đạt tối thiểu 72,6%. Trên cơ sở có được, nghiên cứu tiếp tục thực hiện khảo sát dữ liệu trên bản đồ giấy kết hợp với video dẫn đường (thí nghiệm 3D) của khu vực TP. Dallas – Texas – Hoa Kỳ và hiệu quả dẫn đường đạt 80,7%. Với kết quả khả quan đạt được về hiệu quả chỉ đường cho người lái xe cho thấy, giải pháp áp dụng biển báo điện tử VMS hỗ trợ thông tin cho người lái xe là mang tính khả thi. Mục tiêu của nghiên cứu này là: Mô phỏng lại quá trình truyền thông tin đến người lái xe và xác định hiệu quả dẫn đường cho tài xế khi được hỗ trợ thông tin của hệ thống biển báo điện tử VMS.

2. Cơ sở lý thuyết

2.1. Hướng dẫn tuyến và tư vấn giao thông

Hướng dẫn tuyến là quá trình truyền những thông tin đã chuẩn bị trước dọc theo những đoạn tuyến (phù hợp với tình hình giao thông) tới trực tiếp người lái xe để đến được điểm mong muốn. Ưu điểm của hệ thống hướng dẫn tuyến là có thể áp dụng cho tài xế không quen thuộc đường đi của mạng lưới tuyến hoặc không quen với những điều kiện đi lại khác trên tuyến nhưng họ vẫn đưa ra được phương án tuyến thuận lợi, phù hợp với mạng lưới. Điểm bất lợi của hệ thống này là những phương án tuyến của hệ thống đề xuất có thể không trùng với những sở thích của các đối tượng tài xế khác nhau.

Tư vấn giao thông là quá trình truyền những thông tin về tình hình hiện tại của mạng lưới (kẹt xe, tai nạn, tốc độ trên từng đoạn tuyến hiện hành, các vị trí giao lộ trong mạng lưới…) đến với người lái xe. Ưu điểm của hệ thống tư vấn giao thông giúp tài xế xử lý thông tin độc lập và đưa ra những hướng định tuyến riêng theo cá nhân.

2.2. Hành vi lựa chọn tuyến

Hành vi lựa chọn tuyến là một quá trình phức tạp khi người lái xe chịu sự tác động của nhiều yếu tố khác nhau để đưa ra quyết định lựa chọn theo cá nhân của mình, do vậy cần tập trung vào khái niệm mở rộng không gian hành vi. Không gian hành vi là những nghiên cứu tập về con người và hành vi phản ứng của họ trong trường không gian. Khi con người có được những kiến thức trong trường không gian họ có khả năng đưa ra những quyết định trong môi trường độc lập như định hướng tuyến, lập kế hoạch đường đi của tuyến. Trong trường không gian, những kiến thức mà bản thân người lái xe có được là do những kinh nghiệm thực tế đã từng đi lại trên mạng lưới, sử dụng bản đồ, tiếp nhận những chỉ dẫn từ hệ thống biển báo hay qua lời nói. Theo Adler (1993), những kinh nghiệm của người lái xe có được trong trường không gian của mình chính là những hình ảnh của mạng lưới tuyến lưu lại trong tâm trí của họ và được gọi là nhận thức bản đồ và đây là bản chất của hành vi lựa chọn tuyến. Theo Downs & Stea (1973), Nhận thức bản đồ là một quá trình bao gồm một loạt những biến đổi tâm lý của kinh nghiệm cá nhân, quá trình lưu trữ, gợi lại ký ức và giải mã những thông tin về các vị trí tương đối và những thuộc tính của hiện tượng xảy ra hàng ngày trong trường không gian. Theo Hart & Moore (1973), Nhận thức bản đồ là tập con của không gian nhận thức và sự gia tăng không gian nhận thức dẫn đến phát triển khả năng nhận thức bản đồ, điều này làm tăng khả năng đưa ra những quyết định độc lập của người lái xe.

2.3. Chọn mẫu khảo sát

Đối tượng lựa chọn mẫu để mô phỏng lại người lái xe là những sinh viên đại học có đặc tính đã từng đi lại lại trong mạng lưới đường ở khu vực TP. Hồ Chí Minh. Phương pháp mẫu ngẫu nhiên được áp dụng để lựa chọn mẫu khảo sát bởi: Khả năng nghiên cứu, thời gian và kinh phí không cho phép thực hiện nghiên cứu trên toàn bộ tổng thể có số lượng mẫu rất lớn; kết quả điều tra của mẫu chọn có thể lặp đi lặp lại nên không nhất thiết phải nghiên cứu toàn bộ tổng thể; có thể ứng dụng lý thuyết xác suất thống kê, các phần mềm và các mô hình hỗ trợ nên từ những thông tin của mẫu chọn có thể suy diễn ước lượng được độ chính xác của tổng thể. Mẫu lựa chọn khảo sát mô phỏng phải mang tính đồng nhất, phổ biến, không có mẫu thể hiện tính ngoại lệ so với phần đông các mẫu khác. Khi gặp các tình huống mô phỏng, mẫu chọn khảo sát thể hiện những phản ứng bình thường của một người lái xe. Phương pháp kiểm đinh mẫu phối từng cặp (Paired Samples T – test) được áp dụng để đánh giá sự khác biệt các nhóm mẫu trong nghiên cứu.

2.4. Tính toán thời gian xem bản đồ của người khảo sát

Để mô phỏng lại thời gian nhìn thấy thông tin trên biển báo VMS khi đang đi trên đường của người lái xe cần phải tính toán thời gian xem bản đồ giấy của người khảo sát. Giả định tính toán cho tài xế có thị lực bình thường (20/20). Bản đồ giấy A4 dùng cho khảo sát với các tỷ lệ diện tích như trên có cỡ chữ thông tin chính trên bản đồ là 0,5cm. Giả định tỉ lệ của bản đồ giấy với kích thước thực tế của bảng thông tin điện tử là 1/10 – chiều cao cỡ chữ thực tế trên bảng thông tin điện tử: 0,5×10 = 5cm. Giả định người lái xe bắt đầu nhận thấy được bảng thông tin điện tử khi đi trên đường ở khoảng cách xa nhất là: L_max = 34,5×2 = 69m.

Giả định khoảng cách từ mắt của người ngồi lái xe so với mặt đường là 1m. Giả định bảng thông tin điện tử treo cao 5m so với mặt đường.Theo USSC (United States Sign Council, 2006), trường nhìn (cone of vision) của mắt người bình thường (20/20) là một phạm vi hình nón với góc ở đỉnh α = 10⁰. Khoảng cách tối thiểu mắt người bình thường thấy được thông tin trên bảng điện tử ở góc nhìn α = 10⁰ là: L_min = (5 – 1)/tan10⁰ = 22,7m. Vận tốc trung bình khi lưu thông trên mạng lưới là: V_tb = 15km/h = 4,2m/s. Thời gian người lái xe thấy thông tin trên bảng điện tử là: t_thấy = (L_max – L_min)/V_tb = (69-22,7)/4,2 = 11s.

Hình 2.1: Khoảng cách tối đa và tối thiểu để tài xế thấy được thông tin trên bản điện tử

3. Thiết lập thí nghiệm trên bản đồ giấy (thí nghiệm 2D)

Trong thí nghiệm mô phỏng truyền thông tin của hệ thống VMS trên bản đồ giấy, các sơ đồ mạng lưới đường thành phố khác nhau tại TP. Hồ Chí Minh (hình ảnh được lấy từ nguồn Google Map, 2014) được giả định để thể hiện tình huống giao thông khác nhau trên đường để khảo sát. Mục đích của thí nghiệm nhằm đánh giá hiệu quả dẫn đường của người lái xe nhờ sự trợ giúp thông tin của hệ thống biển báo điện tử VMS.

3.1. Định dạng bản đồ giấy

Bản đồ dùng cho khảo sát bao gồm những dạng mạng lưới tuyến khác nhau và được in trên khổ giấy A4 theo ba mức tỷ lệ diện tích là 1/3.333; 1/1.785 và 1/1.250. Do được vẽ cùng trên khổ giấy thu nhỏ từ bảng thông tin điện tử, các mức tỷ lệ này cho biết bản đồ có mức tỷ lệ diện tích 1/1.250 sẽ chứa mạng lưới tuyến đơn giản hơn so với bản đồ có mức tỷ lệ diện tích 1/3.333.

Thông tin mô phỏng trên bản đồ gồm: Màu sắc gán trên đoạn tuyến để thể hiện vận tốc lưu thông trung bình của xe, thời gian qua giao lộ thể hiện cụ thể tại các vị trí nút. Cách mô phỏng như trên giúp người lái xe biết được tình hình thực tế trên hành trình chuyến đi để họ quyết định lựa chọn phương án tuyến hợp lý. Do vậy, với một mạng lưới tuyến tương ứng có hai loại bản đồ là: Dạng bản đồ màu (có màu sắc trên từng đoạn tuyến để biết tình trạng hiện tại lúc đang đi trên đường) và dạng bản đồ trắng (hoàn toàn giống bản đồ màu chỉ khác là các tuyến không thể hiện màu sắc, để gợi lại kinh nghiệm đã từng có trước đây với mạng lưới tuyến).

Bảng 3.1. Thông tin về tuyến cung cấp trên bản đồ giấy cho thí nghiệm 2D

Hình 3.1: Dạng bản đồ giấy có màu (trái) và dạng bản đồ trắng (phải) dùng cho thí nghiệm 2D

3.2. Mô phỏng mức kinh nghiệm của người lái xe

Để phù hợp với thực tế, người tham gia khảo sát sẽ mô phỏng lại những mức độ kinh nghiệm khác nhau của tài xế có được đối với mạng lưới tuyến, cụ thể trong nghiên cứu này là ba mức kinh nghiệm: Dạng tài xế nhiều kinh nghiệm (họ biết chi tiết thời gian qua từng vị trí giao lộ, các vị trí có đèn giao thông và tình trạng giao thông hiện tại của từng đoạn tuyến); dạng tài xế ít kinh nghiệm (họ biết giao lộ có bố trí đèn giao thông, thời gian qua giao lộ có đèn giao thông trung bình là 15s và tình trạng giao thông hiện tại của từng đoạn tuyến) và dạng tài xế không có kinh nghiệm (họ chỉ biết tình trạng giao thông của từng đoạn tuyến).

3.3. Chọn nhóm mẫu khảo sát

Do có ba mức tỷ lệ diện tích bản đồ khác nhau nên tương ứng sẽ có ba nhóm khảo sát. Mỗi nhóm đều khảo sát ba dạng tài xe cho tất cả các đối tượng được khảo sát. Điều này có nghĩa là mỗi đối tượng khảo sát sẽ được thí nghiệm dưới cả ba dạng tài xe. Số lượng mẫu khảo sát được chọn ngẫu nhiên từ sinh viên, với số lượng mỗi nhóm như sau: Nhóm 1 có số lượng mẫu là 60 và được thí nghiệm trên bản đồ dạng 1, 2 và 3 có tỷ lệ diện tích bản đồ 1/3.333; Nhóm 2 được thí nghiệm với bản đồ đơn giản hơn có số lượng mẫu là 33 mẫu sinh viên và sử dụng bản đồ dạng 4, 5 và 6; Nhóm 3 được khảo sát trên 42 mẫu và sử dụng bản đồ dạng 7, 8, 9 với tỷ lệ 1/1.250.

3.4. Kết quả khảo sát dữ liệu

Đánh giá hiệu quả dẫn đường của từng dạng bản đồ:

     (1)

Trong đó: Thời gian lệch – Tổng thời gian đi chênh lệch của các mẫu khảo sát so với thời gian của phương án tuyến thuận lợi nhất;  N – Số lượng mẫu trong một nhóm mẫu khảo sát;  - Hiệu quả
dẫn đường của dạng bản đồ thứ i.

Bảng 3.2. So sánh hiệu quả dẫn đường của ba nhóm mẫu khảo sát

Hình 3.2: Đồ thị so sánh hiệu quả dẫn đường của các nhóm khảo sát

4. Thiết lập thí nghiệm trên bản đồ giấy kết hợp với video hướng dẫn đường (thí nghiệm 3D)

Trong thí nghiệm này, người tham gia khảo sát sẽ được xem thông tin bản đồ mạng lưới tuyến kết hợp với video hướng dẫn đường ghi lại quá trình đi cụ thể từ điểm xuất phát đến điểm đích của một phương án tuyến mẫu. Sau khi xem thông tin được cung cấp ở hai mức khác nhau tương ứng hai mức mô phỏng kinh nghiệm của người lái xe, người khảo sát sẽ thực hiện trực tiếp lựa chọn đường đi của họ trên máy tính từ chế độ Google Street View để đưa ra phương án tuyến chọn mà họ cảm thấy thuận lợi nhất về mặt thời gian. Mục đích của thí nghiệm này nhằm đánh giá khả năng định hướng tuyến thích hợp với tình hình giao thông hiện tại khi có được những thông tin cung cấp trực tiếp từ hệ thống biển báo điện tử VMS.

4.1. Khu vực lựa chọn khảo sát

Nghiên cứu lựa chọn hai khu vực mạng lưới đường trên cơ sở dữ liệu Google Street View có đặc điểm về hình học và không gian tương đương với khu vực TP. Hồ Chí Minh để thực hiện video dẫn đường với lý do:

- Nguồn dữ liệu trên Google Street View 2014 chưa cập nhật đầy đủ hình ảnh không gian 3D của những đoạn tuyến trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh.

- Những đoạn tuyến ở khu vực lựa chọn tương ứng với TP. Hồ Chí Minh về: Bề rộng mặt đường có 2÷3 làn xe, khu vực trong thành phố đông dân.

Hình 4.1: Khu vực nghiên cứu cho tài xế ít kinh nghiệm (trái) và tài xế nhiều kinh nghiệm (phải)

4.2. Định dạng bản đồ giấy

Bản đồ dùng cho khảo sát có hai dạng mạng lưới tuyến khác nhau và được in trên khổ giấy A4 theo mức tỉ lệ diện tích là 1/1.785. Thông tin mô phỏng trên bản đồ hoàn toàn tương tự như ở thí nghiệm 2D.

4.3. Mô phỏng mức kinh nghiệm của người lái xe

Trong thí nghiệm này, người khảo sát mô phỏng lại hai mức kinh nghiệm của người lái xe: Dạng tài xế nhiều kinh nghiệm (họ biết rõ thông tin trên mạng lưới, được xem trước hai lần video hướng dẫn đường); dạng tài xế ít kinh nghiệm (họ biết sơ bộ thông tin trên mạng lưới, được xem trước một lần video hướng dẫn đường). Nghiên cứu này có hai nhóm khảo sát đại diện cho hai mức kinh nghiệm của người lái xe như đã trình bày. Mỗi nhóm được thí nghiệm với 18 mẫu sinh viên thu thập ngẫu nhiên.

4.4. Kết quả khảo sát dữ liệu

Bảng 4.1. So sánh hiệu quả dẫn đường của hai nhóm mẫu khảo sát

5. Kết luận

Kết quả khảo sát dữ liệu của thí nghiệm 2D được tổng hợp trong Bảng 4.1 và Hình 3.2. Dựa vào đồ thị Hình 3.2 ta thấy hiệu quả dẫn đường của ba nhóm khảo sát không tăng theo chiều tăng của mức độ kinh nghiệm. Sự khác biệt trên là vì mỗi nhóm được khảo sát trên bản đồ có cùng tỉ lệ diện tích nhưng hình dạng mạng lưới và tình huống khảo sát ở mỗi mức độ kinh nghiệm của tài xế là không giống nhau.

- Nhóm khảo sát 1: Hiệu quả dẫn đường của nhóm tài xế không có kinh nghiệm là rất thấp (3,6%) so với nhóm có ít kinh nghiệm là 80,45% và mức nhiều kinh nghiệm là 73,75%. Như vậy, mô phỏng thông tin trên bản đồ giấy trong phạm vi mạng lưới khoảng 0,35km² đến tài xế không có kinh nghiệm là không hiệu quả.

- Nhóm khảo sát 2: Hiệu quả dẫn đường của nhóm tài xế có nhiều kinh nghiệm đạt lớn nhất (93,49%) và thấp nhất là nhóm tài xế ít kinh nghiệm với 72,46%. Đối với mạng lưới có diện tích khoảng 0,11km², hiệu quả truyền thông tin cho tài xế là rất hiệu quả.

- Nhóm khảo sát 3: Hiệu quả dẫn hướng của nhóm tài xế có ít kinh nghiệm đạt lớn nhất (94,05%) và thấp nhất là nhóm tài xế không có kinh nghiệm với 78,02%. Kết quả khảo sát cho thấy nhóm tài xế không có kinh nghiệm với mạng lưới sẽ đạt hiệu quả dẫn hướng tốt nhất trong phạm vi diện tích mạng lưới đường khoảng 0,07km² được hiển thị trên biển báo điện tử VMS.

Tóm lại, kết quả khảo sát của ba nhóm cho thấy hiệu quả dẫn đường của nhóm 1 là tương đối thấp hơn so với 2 nhóm còn lại cho thấy, nếu thông tin hiển thị cảnh báo trên biển báo ở một khu vực lớn sẽ không mang lại hiệu quả điều tiết giao thông cho tài xế, đặc biệt là tài xế chưa từng có kinh nghiệm của mạng lưới. So sánh hiệu quả dẫn đường của nhóm 2 (diện tích hiển thị của khu vực mạng lưới là 0,11km²) và nhóm 3 (diện tích hiển thị của khu vực mạng lưới là 0,07km²) là tương đương nhau nên có thể kết luận với điều kiện thí nghiệm của nghiên cứu này thì khu vực hiển thị thông tin trên biển báo VMS đến với người lái xe có diện tích 0,11km² là đem lại hiệu quả dẫn đường tốt nhất. Ngoài ra, kết quả phân tích Paired Samples T-test bằng phần mềm SPSS của thí nghiệm 2D ở mức ý nghĩa á = 0,05 tương ứng với độ tin cậy 95% cho thấy giá trị  ,tức là

giữa các cặp mẫu so sánh có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê chứ không phải ngẫu nhiên.

Kết quả khảo sát dữ liệu của thí nghiệm 3D trong Bảng 4.1 cho thấy, hiệu quả dẫn đường của nhóm tài xế có nhiều kinh nghiệm là 96,1% và cao hơn hiệu quả dẫn đường của nhóm tài xế ít kinh nghiệm là 80,7%. Mặt khác, kết quả phân tích kiểm định Paired Samples T-test bằng phần mềm SPSS cũng cho thấy, giữa hai nhóm khảo sát có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê. Hiệu quả dẫn đường của thí nghiệm 3D hoàn toàn khớp với thí nghiệm 2D và thí nghiệm 3D đưa ra phương pháp kiểm chứng thực tế hơn thí nghiệm 2D, tuy nhiên những hạn chế về thời gian và kinh phí nên số lượng mẫu khảo sát không thể thực hiện nhiều nên thí nghiệm chỉ mang tính chất mô phỏng, định hướng lại của thí nghiệm 2D. Trong tương lai, hướng phát triển của đề tài theo cách nghiên cứu và đánh giá theo thí nghiệm 3D để đưa ra được kết luận sát với thực tế hơn nữa o

Tài liệu tham khảo

[1]. Adler, J. L. (2001), Investigating the learning effects of route guidance and traffic advisories on route choice behavior, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 9(1), 1-14.

[2]. Abedel-aty, M. A., Vaughn, K. M., Kitamura, R., & Jovanis, P. P. (1993), Impact of ATIS on drivers’ decisions and route choice: a literature review, California Partners for Advanced Transit and Highways (PATH).

[3]. J.L. Adler et al. (1993, June), A Conflict  Model and Interactive Simulator  (FASTCARS)  for  Predicting Enroute Driver Behavior in  Response to Real-Time Traffic Condition Information, Transportation, vol. 20, pp. 83-106.

[4]. Australlia. TDT 2002/11c (2002), Use of variable message signs (VMS).

[5]. Downs, R. M., & Stea, D. (1973), Cognitive maps and spatial behavior: Process and products (p. 25), na.

[6]. Mondschein, A., Blumenberg, E., & Taylor, B. D. (2006), Cognitive mapping, travel behavior, and access to opportunity, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 1985, 266-272.

[7]. Peeta, S., & Ramos, J. L. (2006, March), Driver response to variable message signs-based traffic information, In IEE Proceedings-Intelligent Transport Systems (Vol. 153, No. 1, pp. 2-10), IEE.

[8]. Yan, X., & Wu, J. (2014), Effectiveness of variable message signs on driving behavior based on a driving simulation experiment, Discrete dynamics in nature and society.

[9]. United States Sign Council Foundation (2006), Sign Legibility Rule of Thumb.

[10]. Hart, R. A., & Moore, G. T. (1973), The development of spatial cognition: A review, AldineTransaction.