南浦大桥早上不是堵车

每天早上开车通过南浦大桥,要从杨高南路的转盘的引桥开始,到汇入龙阳路,直到进入南浦大桥得主桥面。这一路大约2公里,在过去的三年里面的每一个早上,几乎都是以10公里每小时的速度挪动。我和Wendy三年做了上千次梦,就是希望“南浦大桥今天不要堵车”,结果都是失望告终。

每天早上都没有任何交通事故,为什么就不能走得快一些呢?

这两天自己做了个简单的计算,得出结论,这不叫堵车。这个大桥就是这么设计的。

在主桥面上,有三根车道。而在浦东方向汇入主桥面的,有10根车道。分别是如下:

直走的,是三根龙阳路的车道(A)。从杨高南路南向北方向汇入一根车道(B)(实际早上一直是一条用作两条),从杨高南路北向南方向有两根车道(C)。C先和B汇成两条,再汇成一条,并且和A并入形成最后的三条。

之后,在前进不到一公里的主桥面上,从浦东南路北向南过来的两条车道先并成一条,浦东南路南向北方向的两条车道,也先并成一条,两条车道经过一个夸张的空中U字弯,在进入主桥面前再汇成一条车道(已经是4并一了)。

这时龙阳路上来的三条车道先并成两条,再和浦东大道过来的一条,一起成为南浦大桥桥面的三条车道。也就是说,来自龙阳路,浦东大道,杨高南路三条大道的10条车道,在主桥面变成3条车道。

再看一下主桥面的限速 – 60公里每小时。而在浦西方向的三个圈上面的限速是40公里每小时(当然,这个没有人遵守过)。我们以在主桥上面的60公里每小时的标准速度(多数时间还达不到)来计算,进来的10条车道的平均速度应该是 60*3/10 = 18公里每小时。再加上车辆汇聚时候的双发减速(这导致了南浦大桥上的车距明显过大,导致道路利用更加不足),在10条车道的速度,显然正常情况下还达不到18公里每小时。

在南浦大桥引桥方向压力不大的情况下,还可以保证有效通行(通行能力的要求随着车距增加而减少),但是一旦早高峰10条车道中的多数或全部开始有车辆积压(就是饱和情况),就会出现我们早上出现的“堵车”状况。其实,这不叫堵车,而仅仅是饱和状况的设计时速而已。

注:如果更加刨根问底一下,假设多车道交汇的时候平均分配通行能力,并且主桥面60公里每小时的话,浦东大道上来的引桥的设计时速是:60/4 = 15km/h,而龙阳路应该是 60*2/3*2/3 = 26.6km/h,而我过来的杨高南路南向北方向就应该是:60*2/3/3 = 13.3km/h。换言之,从设计角度,通行速度最快的应该是龙阳路方向,其次是浦东大道方向,最慢的就是我走的杨高南路方向了。这和实际情况大体相符。

注:本来还想翻一下MIT OCW的关于道路交通设计的资料,后来想了想,就自己一个外行瞎想一下,让大家来看看就算了。

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MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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