JP4028413B2 - Traffic flow simulation system and program - Google Patents

Description

【０００６】
ここで、ｖ_ｋはｋ番目の車両の速度、ｔは時間、α_１は定数である。
【０００７】
上記に示す（１）式では、ｋ番目の車両の加速度ｄｖ_ｋ／ｄｔは、直前を走る（ｋ−１）番目の車両との相対速度（ｖ_ｋ−１−ｖ_ｋ）で決まり、相対速度がなくなるように加減速が行われる。
【０００８】
上記（１）式では、他車両の位置が考慮されておらず、車両密度に依存した渋滞の発生を記述することはできない。車両密度に依存した渋滞を取り扱うことができるようにするためには、車両の挙動が車両間隔で調整される概念が必要である。この考えを取り入れて追従モデルを修正した最適速度モデルは、下記に示す（２）式のように表現される。
【数２】

【０００９】
ここで、ｘ_ｋはｋ番目の車両の位置、Δｘ_ｋは（ｋ−１）番目の車両とｋ番目の車両との車頭距離、Ｖ_ｏｐｔは最適速度、α_２は定数である。
【００１０】
このモデルでは、α_２が大きければ最適速度と現在の速度差はすぐに解消され、渋滞は生じない。一方、α_２が小さければ先行車両の挙動に追従することができず追突が生じる。
【００１１】
最適速度Ｖ_ｏｐｔは、車頭距離に応じた最適な速度を表し、十分に車頭距離が離れれば自由走行、つまり希望した最高速度に達し、車頭距離が十分に小さくなると急激に減少するような関数で表現される。この関数形の例として、以下に示す（３）式で表されるような観測地に基づいて決定されたものがよくみられる。
【数３】

【００１２】
ここで、ｖ_ｍａｘは目標速度、ｄ、ｗ、ｃはそれぞれ定数である。
【００１３】
上記（１）式に示すような追従モデルでは、１台１台の車両の動きを追跡するため、複数車線の道路を取り扱う場合には、道路状況に応じて車線変更を行うようなモデルを必要とする。このモデルの代表的な例は、車両発生時に与えられた要求速度に満たない場合、隣車線車両をはじめとする周囲車両の情報から追い越しのための車線変更をするか否かを判定するというものである。
【００１４】
例えば、車線変更のロジックの例としては、
（ａ）前方車両との車間距離が、一定値よりも小さくなる。
（ｂ）前方車両との速度差が、ある負の臨界速度値よりも小さくなる。
（ｃ）前方車両の速度が、一定値より小さくなる。
といった条件が、｛（ａ）and｛（ｂ）or（ｃ）｝｝を満たし、かつ、隣の車線において前方車両との車間距離が十分に大きいという条件を満たしたときに車線変更を行うといったモデルが用いられている。
【００１５】
しかしながら、このような追従モデルでは、条件の組み合わせが複雑になり、プログラム上も場合分けが多くなり、計算速度の観点からも有効ではない。また、同様に、道路上の障害物を避けるための車線変更や、隣の車線に大型車両などが存在する場合の心理的圧迫により生ずる車線変更の動きを解析する場合についても極めて複雑なロジックとなる。
【００１６】
一方、上記（２）式および（３）式のように示される最適速度モデルでは、上述したように、先行車両との車頭間距離に応じて当該車両の加速度が決定されている。しかしながら、実際の車両走行では、先行車両との車頭間距離以外にも、周辺環境から来る種々の要因を判断して加速度が調節されている。
【００１７】
例えば、先行車両の速度が自車両の速度よりも速い場合と遅い場合とでは、同じ車頭間距離でもその安全度は大きく異なる。前者の場合には迅速な加減速の必要はないが、後者の場合には速やかな減速が必要になる。最適速度モデルを用いたシミュレーションでは、この様な場合に、不適切な減速制御に陥り、衝突が多発するという非現実的な結果が得られてしまう。
【００１８】
以上のように、最適速度モデルはモデルの簡易さという観点からは優れたモデルではあるが、このような突発現象を含むスムーズではない交通流に対応したミクロシミュレーションを行なう際には、種々の不具合が生じる。
【００１９】
一方、交通流ミクロシミュレーションでは、故障車両が交通流全体に及ぼす影響を適切に再現するだけではなく、例えばサグにおける渋滞の発生および発展を再現できることが望ましい。
【００２０】
図１６に、追従モデル使用時の、ある車両の加速度の時間変化を示す。
【００２１】
図１６に示すように、加速度は先行車両との車頭間距離に応じて正負の符号をとりながら変化する。このときシミュレータ上では、ブレーキ制御（負の加速度を与えること）のon/off、あるいは時間変化は計算のタイムステップ（通常は0.1秒以下）で切り替り得る。実際の運転時には0.1秒のタイムスケールでブレーキコントロールをすることはほぼ不可能であるため、前方車両との距離が近づいたときなどは、ブレーキを踏みすぎることになり、渋滞の発生へとつながる。しかしながら、シミュレータ上では超高速のブレーキ制御が行なわれるため、サグなどでの渋滞の発生を模擬することは困難である。
【００２２】
【非特許文献１】
津川定之著「危険ポテンシャルを用いた自律車両群の協調走行シミュレーション」電気学会研究会資料 道路交通研究会 RTA-00-16,2000年6月22日、p.29-33
【００２３】
【非特許文献２】
D. Reichard, et al. ‘Collision Avoidance in Dynamic Environment applied to Autonomous Vehicle Guidance on the Motorway.’ Proc. IEEE Int-elligent Vehicles 1994, p.74-78
【００２４】
【非特許文献３】
音田稔、樋口健治著「自動車操縦のモデル化（駐車々輌の回避）」自動車技術会学術講演会前刷集801,1980年、p.203-206
【００２５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来のミクロシミュレーション手法を用いた交通流シミュレーション方法では、以下のような問題がある。
【００２６】
すなわち、上述したように、ミクロシミュレーションは、個々の車両に着目して交通流を計算するために、道路上の障害物、道路の地形あるいは車線変更といった動的に変化する道路状況を考慮して評価することができる機能を有している。
【００２７】
しかしながら、従来適用されている交通流シミュレーションシステムでは、多くの場合、それらを表現するモデルが複雑なものとなっているか、あるいは組み込まれていない。
【００２８】
また、これを解決するために適用されている前述した（３）式に示すような最適速度モデルでは、モデルの簡易さという観点からは優れたモデルではあるが、突発現象を含むスムーズではない交通流を対象とするミクロシミュレーションに対しては、必ずしも良好な結果を得るものではない。
【００２９】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、道路上の障害物や、道路の形状といった車両の周囲の状況を、車両の走行に影響を与える時間的に一定な外的要因の影響度の大きさで定義される静的ポテンシャル場と、車両の走行に影響を与える時間的に変動する外的要因の影響度の大きさで定義される動的ポテンシャル場とを用いたモデルを用いることによって、複雑なモデルを用いることなく、簡単にかつ詳細に交通流をシミュレーションすることが可能な交通流シミュレーションシステム及びプログラムを提供することを目的とする。
【００３１】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明では、以下のような手段を講じる。
【００３２】
すなわち、請求項１の発明の交通流シミュレーションシステムは、車両の停車時および走行時における加速度の方向と大きさとを、車両の走行に影響を与える時間的に一定な外的要因である道路の車線、車線境界、道路の傾斜、障害物のうちの何れかを含む要因の影響度の大きさが、走行方向と前記走行方向に対する左右方向とに広がる２次元分布によって定義される静的ポテンシャル場と、車両の走行に影響を与える時間的に変動する外的要因である周囲の車両の影響度の大きさが、２次元分布によって定義される動的ポテンシャル場とを合成して決定する加速度決定手段を備えている。
【００３３】
従って、請求項１の発明の交通流シミュレーションシステムにおいては、以上のような手段を講じることにより、道路の車線、車線境界、道路の傾斜、障害物といった車両の周囲の状況である時間的に一定な外部要因の影響度の大きさを２次元分布で表す静的ポテンシャル場と、周囲の車両のように、車両の走行に影響を与える時間的に変動する外的要因の影響度の大きさを２次元分布で表す動的ポテンシャル場とを合成して得られる得られる分布を用いてシミュレーションを行うことによって、より詳細な交通流を把握することが可能となる。
【００４２】
請求項２の発明は、請求項１の発明の交通流シミュレーションシステムにおいて、加速度決定手段によって合成された２次元分布によって表現される外的要因の影響度の大きさの勾配に基づいて、車線を有する道路を走行中の車両が、車線変更するか否かを推定する車線変更推定手段を備えている。
【００４３】
従って、請求項２の発明の交通流シミュレーションシステムにおいては、以上のような手段を講じることにより、請求項１の発明に加えて、更に道路を走行中の車両が、車線変更をするか否かを推定することができる。その結果、交通流をより詳細に把握することができるシミュレーションを行うことが可能となる。
【００４４】
請求項３の発明は、請求項１または請求項２の発明の交通流シミュレーションシステムにおいて、加速度決定手段によって合成された２次元分布によって表現される外的要因の影響度の大きさの勾配に基づいて、障害物が存在する道路を走行中の車両が、この障害物を避走するか否かを推定する障害物避走推定手段を備えている。
【００４５】
従って、請求項３の発明の交通流シミュレーションシステムにおいては、以上のような手段を講じることにより、請求項１または請求項２の発明に加えて、更に障害物が存在する道路を走行中の車両が、この障害物を避走するか否かを推定することができる。その結果、交通流をより詳細に把握することができるシミュレーションを行うことが可能となる。
【００６２】
請求項４の発明は、道路上を走行する各車両毎の走行状態を模擬することにより、交通流予測を行なう交通流シミュレーションに適用されるコンピュータ読み取り可能なプログラムであって、車両の停車時および走行時における加速度の方向と大きさとを、車両の走行に影響を与える時間的に一定な外的要因である道路の車線、車線境界、道路の傾斜、障害物のうちの何れかを含む要因の影響度の大きさが、走行方向と前記走行方向に対する左右方向とに広がる２次元分布によって定義される静的ポテンシャル場と、車両の走行に影響を与える時間的に変動する外的要因である車両の影響度の大きさが、２次元分布によって定義される動的ポテンシャル場とを合成して決定する加速度決定機能をコンピュータに実現させる。
【００６３】
従って、請求項４の発明のプログラムにおいては、以上のような手段を講じることにより、道路の車線、車線境界、道路の傾斜、障害物といった車両の周囲の状況である時間的に一定な外部要因の影響度の大きさを２次元分布で表す静的ポテンシャル場と、周囲の車両のように、車両の走行に影響を与える時間的に変動する外的要因の影響度の大きさを２次元分布で表す動的ポテンシャル場とを合成して得られる得られる分布を用いてシミュレーションを行うことによって、より詳細な交通流を把握することが可能となる。
【００６４】
請求項５の発明は、請求項４の発明のプログラムにおいて、加速度決定機能によって合成された２次元分布によって表現される外的要因の影響度の大きさの勾配に基づいて、車線を有する道路を走行中の車両が、車線変更するか否かを推定する車線変更推定機能をコンピュータに実現させる。
【００６５】
従って、請求項５の発明のプログラムにおいては、以上のような手段を講じることにより、請求項４の発明に加えて、更に道路を走行中の車両が、車線変更をするか否かを推定することができる。その結果、交通流をより詳細に把握することができるシミュレーションを行うことが可能となる。
【００６６】
請求項６の発明は、請求項４または請求項５の発明のプログラムにおいて、加速度決定機能によって合成された２次元分布によって表現される外的要因の影響度の大きさの勾配に基づいて、障害物が存在する道路を走行中の車両が、この障害物を避走するか否かを推定する障害物避走推定機能をコンピュータに実現させる。
【００６７】
従って、請求項６の発明のプログラムにおいては、以上のような手段を講じることにより、請求項４または請求項５の発明に加えて、更に道路を走行中の車両が、道路上に障害物が存在する場合に、この障害物を避走するか否かを推定することができる。その結果、交通流をより詳細に把握することができるシミュレーションを行うことが可能となる。
【００６８】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の各実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００６９】
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態を図１から図１３を用いて説明する。
【００７０】
図１は、第１の実施の形態に係る交通流シミュレーション方法を適用した交通流シミュレーションシステムの構成例を示す機能ブロック図である。
【００７１】
すなわち、本実施の形態に係る交通流シミュレーション方法を適用した交通流シミュレーションシステムは、例えば磁気ディスク等の記憶媒体に記憶されたプログラムを読み込み、このプログラムによって動作が制御されるコンピュータによって実現されるものであって、条件入力部１０と、交通シミュレーション実行部２０と、結果表示記憶部３０とから構成している。
【００７２】
更に、条件入力部１０は、道路形状入力部１２と、交通流条件入力部１４と、シミュレーション条件入力部１６とを備えている。
【００７３】
交通シミュレーション実行部２０は、時間情報管理部２１と、車両発生部２２と、車両情報管理部２３と、ポテンシャル計算部２４と、進行方向加速度決定部２５と、車線横断方向加速度決定部２６とを備えている。
【００７４】
結果表示記憶部３０は、結果表示部３１と、表示装置３２と、結果通信部３３と、結果保存部３４と、記憶装置３５とを備えている。
【００７５】
道路形状入力部１２は、交通シミュレーションの対象とする道路の道路長、幅、車線数、登坂度などといった道路の形状に関する情報の入力をオペレータから受け付ける。そして、オペレータによって入力されたこれら情報を、交通シミュレーション実行部２０へと出力する。
【００７６】
交通流条件入力部１４は、交通シミュレーションの対象とする道路毎の時間毎の交通量等の情報の入力をオペレータから受け付ける。そして、オペレータによって入力された情報を、交通シミュレーション実行部２０へと出力する。
【００７７】
シミュレーション条件入力部１６は、交通シミュレーションの対象とする道路を走行する車両の台数、路上に存在する障害物の形状および大きさ、道路毎に課せられている車両規制等の交通情報の入力をオペレータから受け付ける。そして、オペレータによって入力されたこれら情報を、交通シミュレーション実行部２０へと出力する。
【００７８】
時間情報管理部２１は、交通流条件入力部１４から出力された交通シミュレーションの対象とする道路毎の時間毎、すなわちタイムステップ毎の交通量等の情報を、車両情報管理部２３へと出力する。
【００７９】
車両発生部２２は、シミュレーション条件入力部１６から出力された情報に基づいて、道路毎に仮想的に車両を発生させ、この車両発生情報を車両情報管理部２３へと出力する。
【００８０】
車両情報管理部２３は、時間情報管理部２１から出力された情報、車両発生部２２から出力された情報、進行方向加速度決定部２５から出力された進行方向に対する加速の有無の判定結果と、障害物を避走するか否かの推定結果、および車線横断方向加速度決定部２６から出力された車線変更をするか否かの推定結果に基づいて、道路毎に時間帯毎に走行する各車両の管理情報を作成する。そして、作成した管理情報をポテンシャル計算部２４へと出力する。
【００８１】
ポテンシャル計算部２４は、車両情報管理部２３から出力された管理情報、および道路形状入力部１２から出力された情報に基づいて、以下に示すようにしてポテンシャル場の計算を行い、その結果を進行方向加速度決定部２５と車線横断方向加速度決定部２６とに出力する。
【００８２】
ポテンシャル場の計算方法について以下に説明する。交通流シミュレーションにおいて、ポテンシャル場とは、道路上を走行するおのおのの車両に対して影響を与える様々な要因の大きさを、走行方向と前記走行方向に対する左右方向とに広がる２次元分布を用いて定量的に定義したものである。このようなポテンシャル場としては、車両の停車時および走行時における加速度の方向と大きさとを、前記車両の走行に影響を与える時間的に一定な外的要因の影響度の大きさで定義される静的ポテンシャル場と、車両の走行に影響を与える時間的に変動する外的要因の影響度の大きさで定義される動的ポテンシャル場とに区分される。
【００８３】
静的ポテンシャル場では、道路の車線、車線境界、道路の傾斜、および道路上の障害物が前記車両の走行に与える影響度の大きさを定義する。たとえば、路側や白線があると、そこをまたがないように運転しようとする影響度、あるいは下り坂だと減速するように運転しようとする影響度などは静的ポテンシャル場によって定義する。
【００８４】
動的ポテンシャル場としては、車両の周囲に存在する他車両が車両の走行に与える影響度の大きさを定義する。隣にトラックの様な大型車や、外国車のような高級車が走行している場合に運転手が受ける心理的な影響度なども動的ポテンシャル場によって定義する。
【００８５】
このように車両に対して影響を与える要因、すなわちポテンシャルは様々有るが、ポテンシャル場を全て数式を用いて定量的に定義することによって、プログラム上では、それらを区別することなく画一的に取り扱うことができるので、より詳細なシミュレーションを行うことを可能としている。
【００８６】
このようなポテンシャル場について、以下に図２から図９に示す例を用いて具体的に説明する。
【００８７】
図２（ａ）は、複数の車線Ｓからなる道路１の平面図であり、図２（ｂ）は、このような道路１において、車線Ｓの区切りによって形成された静的ポテンシャル場φ_ｓの大きさを表した概念図である。
【００８８】
すなわち、図２（ａ）の平面図に示すように、複数の白線Ｓからなる道路１において、道路左端２においては、ポテンシャル場φ_ｓは通常の車両５の運動では乗越えられないほど大きい。したがって、この道路１を走行する車両５は、道路左端２における大きなポテンシャル場の壁によって、道路左端２に衝突することなく走行する。また、各白線Ｓにおけるポテンシャル場も大きいものの、道路左端２におけるポテンシャル場φよりも小さく、中央分離帯３におけるポテンシャル場φは道路左端２におけるポテンシャル場φよりも小さいものの各車線Ｓにおけるポテンシャル場φよりも大きい。
【００８９】
つまり、図２（ｂ）に示すようなポテンシャル場φ_ｓの分布曲線は、車両５が、白線Ｓと白線Ｓとの間を走行する場合と比べて、白線Ｓをまたぐような走行は起こりにくく、車線変更をするためには、前方に障害物がある等、ドライバーに車線変更をさせるための動機が必要であることを示している。
【００９０】
図３および図４は、上り坂および下り坂の道路におけるポテンシャル場を説明するための概念図である。
【００９１】
図３に示すように、上り坂の道路１ａでは、進行方向に向かって、すなわち走行するに従って静的ポテンシャル場φ_ｓ場も高くなっており、車両５の運動に対して負の加速度を生ぜしめる一方、図４に示すように、下り坂の道路１ｂでは、進行方向に向かって、すなわち走行するに従って静的ポテンシャル場φ_ｓも低くなっており、車両５の運動に対して正の加速度を与える。
【００９２】
図５（ａ）は、複数の白線Ｓからなり、路上に障害物９が存在する道路１の平面図であり、図５（ｂ）は、道路１上のある地点における静的ポテンシャルの大きさを表した概念図である。
【００９３】
このような道路１を走行する車両５は、障害物９が小さいときには、高いポテンシャル場の壁を乗り越えることなく、すなわち、車線変更することがない範囲で障害物９から避走する。しかしながら、図５（ａ）および図５（ｂ）に図示されるように、障害物９が大きい場合には、車両５はこのような大きなポテンシャル場の壁であっても乗り越え、すなわち白線Ｓを横切って車線変更を余儀なくされる。
【００９４】
図６（ａ）は、ある時刻において道路１上を移動または停止している車両５（＃Ａ〜＃Ｄ）の位置関係、および各車両５（＃Ａ〜＃Ｄ）が持つポテンシャル場Ｐ（＃Ａ〜＃Ｄ）の大きさを示している。また、図６（ｂ）は、このポテンシャル場の２次元平面における分布を示している。図６（ｂ）では、ポテンシャル場の２次元分布を円で表しているが、その円の中心が各ポテンシャル場Ｐ（＃Ａ〜＃Ｄ）の中心にそれぞれ相当し、半径が同じ円は、ポテンシャル場の大きさが同じであることを示している。ポテンシャル場の大きさは、ポテンシャル場の中心から外れるほど小さくなる。図６（ｂ）に中に示すポテンシャル場Ｐは、ポテンシャル場Ｐ（＃Ａ〜＃Ｄ）を合成してなるものである。
【００９５】
図６（ａ）に示すように、２つの白線Ｓによって区切られてなる道路１の中央車線を走る車両５（＃Ｃ）について考える。この場合、ある時刻における車両５（＃Ｃ）および、車両５（＃Ｃ）の回りに存在する車両５（＃Ａ）、車両５（＃Ｂ）、車両５（＃Ｄ）が作るポテンシャル場Ｐ（＃Ａ〜＃Ｄ）、およびそれらを合成してなるポテンシャル場Ｐは図６（ｂ）に示される如くとなる。時間とともに車両５（＃Ｃ）を取り巻く車両５（＃Ａ，＃Ｂ，＃Ｄ）の位置が変化するために、これらポテンシャル場は、時間とともに変化する動的ポテンシャル場である。
【００９６】
図６に示されるケースにおいて、車両５（＃Ｃ）が、車両５（＃Ａ）よりも大きい速度を持つ場合、図６（ｂ）に示すように、車両５（＃Ｃ）は、車両５（＃Ａ）と車両５（＃Ｄ）との間のポテンシャルの谷間を走るような力をポテンシャル場Ｐから受ける。この力Ｆ_Ｃは、一例として以下に示す（４）式に示す通りに表される。
Ｆ_Ｃ＝∇ΣＵ_ｉ（ｉ＝Ａ、Ｂ，Ｄ：自身を除いた車両） ・・・・（４）
この力Ｆ_Ｃは、車両５（＃Ｃ）を車両５（＃Ａ）と車両５（＃Ｄ）が作るポテンシャルの谷間に導くように働く。
【００９７】
図７（ａ）もまた、ある時刻において道路１上を移動または停止している車両５（＃Ａ〜＃Ｄ）の位置関係、および各車両５（＃Ａ〜＃Ｄ）が持つポテンシャル場Ｐ（＃Ａ〜＃Ｄ）の大きさを示している。図７（ｂ）も同様に、これらポテンシャル場Ｐ（＃Ａ〜＃Ｄ）、およびこれらポテンシャル場Ｐ（＃Ａ〜＃Ｄ）を合成してなるポテンシャル場Ｐの２次元平面における分布を示している。
【００９８】
図７に示されるケースにおいて、車両５（＃Ｃ）が、車両５（＃Ａ）よりも大きい速度を持つ場合、図７（ｂ）に示すように、車両５（＃Ｃ）は、車両５（＃Ａ）と車両５（＃Ｄ）との間のポテンシャル場の谷間、すなわち車両５（＃Ａ）と車両５（＃Ｄ）との間にあるポテンシャル場の低いところを通るような力を受ける。
【００９９】
図８（ａ）もまた、ある時刻において道路１上を移動または停止している車両５（＃Ａ〜＃Ｄ）の位置関係、および各車両５（＃Ａ〜＃Ｄ）が持つポテンシャル場Ｐ（＃Ａ〜＃Ｄ）、およびこれらポテンシャル場Ｐ（＃Ａ〜＃Ｄ）を合成してなるポテンシャル場Ｐの大きさを示している。図８（ｂ）も同様に、このポテンシャル場の２次元平面における分布を示している。
【０１００】
このケースは、図８（ａ）に示すように、車両５（＃Ｄ）が、車両５（＃Ｃ）の右前方を走行している場合である。この場合、図８（ｂ）に示すように、車両５（＃Ｃ）は、車両５（＃Ａ）と車両５（＃Ｄ）とが作るポテンシャル場の壁にはばまれ、もはや車線変更ができない。したがって前方を走る車両５（＃Ａ）の作るポテンシャル場Ｐ（＃Ａ）から逆向きの力を受けて減速せざるを得ない。
【０１０１】
図９（ａ）は、路上に障害物９が存在する道路１上を移動または停止している車両５（＃Ａ〜＃Ｃ）の位置関係、および各車両５（＃Ａ〜＃Ｃ）が持つポテンシャル場Ｐ（＃Ａ〜＃Ｃ）、およびこれらポテンシャル場Ｐ（＃Ａ〜＃Ｃ）を合成してなるポテンシャル場Ｐの大きさを示している。図９（ｂ）は、これらポテンシャル場の２次元平面における分布を示している。
【０１０２】
また、図１０（ａ）は、図９（ａ）に示す状態から、ある時間が経った時刻における各車両５（＃Ａ〜＃Ｃ）の位置関係、および各車両５（＃Ａ〜＃Ｃ）が持つポテンシャル場Ｐ（＃Ａ〜＃Ｃ）、およびこれらポテンシャル場Ｐ（＃Ａ〜＃Ｃ）を合成してなるポテンシャル場Ｐの大きさを示している。図１０（ｂ）は、これらポテンシャル場の２次元平面における分布を示している。
【０１０３】
図９（ａ）と図１０（ａ）とを比較してわかるように、時間が経過し、各車両５（＃Ａ〜＃Ｃ）の相互の位置関係が変化すると、図９（ｂ）および図１０（ｂ）に示すように、ポテンシャル場Ｐの２次元平面分布は変化する。すなわち、図９（ａ）に示すような位置関係の場合、図９（ｂ）に示すように、車両５（＃Ａ）は、障害物９と車両５（＃Ｂ）とが作るポテンシャル場Ｐの壁に阻まれ、減速せざるを得ないことを示している。そして、時間が経過し、各車両５（＃Ａ〜＃Ｃ）が移動するのに伴ってポテンシャル場Ｐの大きさおよび分布は変化し、図１０（ａ）に示すような位置関係になった場合、車両５（＃Ａ）は、図１０（ｂ）に示すように、障害物９、車両５（＃Ｂ）、および車両５（＃Ｃ）によって形成されるポテンシャル場Ｐから受ける力によって、図中矢印に示すように、障害物９をよける方向に導かれる。なお、障害物９自身によって形成されてなるポテンシャル場Ｐ（＃９）は、時間的に変化しない。
【０１０４】
上述したように、車両５は、ポテンシャル場Ｐの山を避けて、ポテンシャル場Ｐの低いところを探して走行する傾向にあることがわかる。
【０１０５】
次に、ポテンシャル場Ｐの形について例を挙げて説明する。道路状況を表す静的ポテンシャル場Ｐの形としては、図２、図３、および図４で説明したような分布で示す形が考えられる。
【０１０６】
一方、車両が形成する動的ポテンシャル場Ｐ_ｄを表現する関数Ｕ_ｃａｒとしては、例えば以下の（５）式に示すガウス分布関数や、以下の（６）式に示すような分布関数等が考えられる。
Ｕ_ｃａｒ＝ｅｘｐ（−（ｒ／ｐ）^２） ・・・・（５）
Ｕ_ｃａｒ＝ｑ×（ｐ／ｒ）^ｎ ・・・・（６）
ここでｐは、車両５の大きさに依存する定数、ｑは係数、ｒは車両５の中心からの距離、ｎは正数である。
【０１０７】
あるいは、上記（５）式を変形することによって得られる以下の（７）式に示されるような分布関数や、上記（６）式を変形することによって得られる以下の（８）式に示されるような分布関数も考えられる。
Ｕ_ｃａｒ＝ｅｘｐ（−（（ｘ／ｐ_ｘ）^２＋（ｙ／ｐ_ｙ）^２）） ・・・・（７）
Ｕ_ｃａｒ＝ｑ×（（ｐ_ｘ／ｘ）^ｎ＋（ｐ_ｙ／ｙ）^ｎ） ・・・・（８）
ここで、ｐ_ｘは車両５の進行方向であるｘ方向の大きさに依存する定数、ｘは車両５の中心からのｘ方向の距離、ｐ_ｙは白線Ｓを横切る方向、すなわち進行方向と直交する方向であるｙ方向の大きさに依存する定数、ｙは車両５の中心からのｙ方向の距離である。
【０１０８】
ポテンシャル計算部２４は、上述したような静的ポテンシャル場Ｐ_ｓと動的ポテンシャル場Ｐ_ｄとを計算し、計算結果である静的ポテンシャル場Ｐ_ｓの２次元分布と、動的ポテンシャル場Ｐ_ｄの２次元分布とを進行方向加速度決定部２５と車線横断方向加速度決定部２６とに出力する。
【０１０９】
進行方向加速度決定部２５は、ポテンシャル計算部２４から出力された静的ポテンシャル場Ｐ_ｓの２次元分布と、動的ポテンシャル場Ｐ_ｄの２次元分布とを取得する。そして、静的ポテンシャル場Ｐ_ｓの２次元分布と、動的ポテンシャル場Ｐ_ｄの２次元分布とを合成して得られる合成２次元分布に基づいて、各車両５の加速度の方向および大きさとともに、各車両５の進行方向におけるポテンシャル場の傾きを取得し、この傾きが正の車両については、減速するものと判定する。更に、道路１に障害物９が存在する場合には、この合成２次元分布のうちの走行方向に対するポテンシャルの大きさの勾配に基づいて、各車両５が障害物９を避走するか否かを推定する。そして、各車両５についての判定結果および推定結果を、車両情報管理部２３および結果通信部３３へと出力する。
【０１１０】
車線横断方向加速度決定部２６は、ポテンシャル計算部２４から出力された静的ポテンシャル場Ｐ_ｓの２次元分布と、動的ポテンシャル場Ｐ_ｄの２次元分布とを取得する。そして、静的ポテンシャル場Ｐ_ｓの２次元分布と、動的ポテンシャル場Ｐ_ｄの２次元分布とを合成してなる合成２次元分布に基づいて、各車両５の加速度の方向および大きさとともに各車両５の進行方向と直交する方向である車線横断方向におけるポテンシャル場の傾きを取得し、この傾きに基づいて、各車両５が車線変更するか否かを推定する。そして、各車両についての推定結果を、車両情報管理部２３および結果通信部３３へと出力する。
【０１１１】
進行方向加速度決定部２５および車線横断方向加速度決定部２６が行う判定または推定の方法について具体的に説明する。
【０１１２】
すなわち、各車両５_ｉの加速度Ｆ_ｉを与える運動方程式は、各車両５_ｉの走行距離ｘ_ｉと走行時間ｔとを用いて、一般的に下記に示す（９）式のように表される。 ｄ^２ｘ_ｉ／ｄｔ^２＝Ｆ_ｉ ・・・・（９）
しかしながら、進行方向加速度決定部２５および車線横断方向加速度決定部２６では、各車両５_ｉ毎の加速度Ｆ_ｉを、各車両５_ｉの現行速度ｖ_ｉと目標速度ｖ_ｉ ^０との差の関数で決定される加速項ｆ_ａから、当該車両５_ｉの現行速度ｖ_ｉとこの車両５_ｉの直前を走行する車両５_{ｉ -1}との間の車頭間距離Δｘと速度差Δｖとの関数で決定される減速項ｆ_ｄと減じた下記に示す（１０）式の通り示す。
Ｆ_ｉ＝ｆ_ａ（ｖ_ｉ ^０−ｖ_ｉ）−ｆ_ｄ（Δｘ，ｖ_ｉ，Δｖ） ・・・・（１０）
更に、減速項ｆ_ｄを、当該車両５_ｉとこの車両５_ｉの直前を走行する車両５_{ｉ -1}との間の車頭間距離Δｘが、予め定めた適性車頭間距離δ以上のときに急激に減衰するようにした近距離項と、車頭間距離Δｘが、予め定めた適性車頭間距離δ以上のときに緩慢に減衰するようにした遠距離項とからなるようにする。一例として、正の実数α，β、５未満の正の実数ｎ、および５以上の実数ｍを用いて、下記に示す（１１）式の通り減速項ｆ_ｄを表現する。
ｆ_ｄ＝α×（δ／Δｘ）^ｎ＋β×（δ／Δｘ）^ｍ ・・・・（１１）
ここで、α×（δ／Δｘ）^ｎは遠距離項、β×（δ／Δｘ）^ｍは近距離項に相当する。
【０１１３】
図１１は、このように適性車頭間距離δの関数からなる遠距離項の減速力と、近距離項の減速力とについて、適性車頭間距離δに対する傾向の一例を示す図である。なお、この図は、当該車両５_ｉと先行車両５_{ｉ -1}との速度差Δｖが変化しない場合のものである。
【０１１４】
図１１に示すように、近距離項は車頭間距離が１０ｍ未満で急激に発散し、１０ｍ以上では急激に零に収束する。一方、遠距離項は車頭間距離が１０ｍ前後で比較的穏やかに変化する。
【０１１５】
減速項は当該車両５_ｉが先行車両５_{ｉ -1}に近接した際に、衝突を避けるように減速力を与えるものである。その観点からは車頭間距離Δｘが零に近づいたときに発散する関数１つ（例えば近距離項）で表現することも可能である。しかしながら、目標速度のばらつきが大きい場合や故障車両を模擬したい場合には、ブレーキによる減速力に上限があるために、近距離項のみではブレーキが間に合わず、シミュレーション上頻繁に衝突が発生するような結果が得られてしまう。そこで本実施の形態では、これを回避するために、車頭間距離Δｘがある程度離れているところから徐々に減速力を生じさせるように、遠距離力と近距離力とをバランスさせることにより、シミュレーション上における衝突を減らすようにしている。
【０１１６】
更にまた、適性車頭間距離δを、当該車両５_ｉの現行速度ｖ_ｉと、この車両の直前を走行する車両５_{ｉ -1}の速度との速度差Δｖを含み、当該車両５_ｉの車線方向の速度ｖ_ｉｘとこの車両５_ｉの直前を走行する車両５_{ｉ -1}の車線方向の速度との速度差Δｖ_ｉｘに対して単調に増加する関数で表現する。
【０１１７】
図１２は、速度差Δｖ_ｉｘに対して適性車頭間距離δが単調に増加する関数の一例を示す図である。
【０１１８】
ここでは、当該車両５_ｉの現行速度ｖ_ｉが６０ｋｍ／ｈ、８０ｋｍ／ｈ、１００ｋｍ／ｈに対する適性車頭間距離δを示している。ここで、速度差Δｖ_ｉｘ＝０に対応する適性車頭間距離δは、当該車両５_ｉと先行車両５_{ｉ -1}が同一速度で走行していることに対応する。このような場合、例えば以下に示す（１２）式においてΔｖ＝０とする。
δ＝ａ×ｖ_ｉ×［ｂ＋ｃ×ｔａｎｈ（ｄ×Δｖ）］ ・・・・（１２）
ここで、ａ，ｂ，ｃ，ｄはそれぞれ任意の実数からなる係数。
そして、高速道路等での実測データから速度に対する適性車頭間距離δを測定し、車両速度に対する適性車頭間距離δの最低ラインに一致するように係数ａと係数ｂとを決定し、その後、係数ｃと係数ｄとを調整するような手順をとることにより、現実的なシミュレーションを行なうことができる。
【０１１９】
結果通信部３３は、進行方向加速度決定部２５から出力された情報と、車線横断方向加速度決定部２６から出力された情報とを取得し、結果表示部３１および結果保存部３４へと出力する。
【０１２０】
結果表示部３１は、結果通信部３３から出力された情報、すなわち各車両５が進行方向に対して加速するか否かの判定結果、障害物を避走するか否かの推定結果、車線変更するか否かの推定結果を表示装置３２の画面上から表示させる。
【０１２１】
結果保存部３４は、結果通信部３３から出力された情報、すなわち各車両５が進行方向に対して加速するか否かの判定結果、障害物９を避走するか否かの推定結果、車線変更するか否かの推定結果を記憶装置３５に記憶させる。
【０１２２】
次に、以上のように構成した本実施の形態に係る交通流シミュレーション方法を適用した交通流シミュレーションシステムの動作について図１３に示すフローチャートを用いて説明する。
【０１２３】
（ステップＳ１：計算条件設定）
本実施の形態に係る交通流シミュレーション方法を適用した交通流シミュレーションシステムを用いて交通流のシミュレーションを行う場合には、まず、条件入力部１０から条件を入力する必要がある。
【０１２４】
交通シミュレーションの対象とする道路１の道路長、幅、白線Ｓの数、登坂度などといった道路１の形状に関する情報は、オペレータによって道路形状入力部１２から入力され、更にそこから交通シミュレーション実行部２０へと出力される。
【０１２５】
交通シミュレーションの対象とする道路１毎の時間毎の交通量等の情報は、オペレータによって交通流条件入力部１４から入力され、更にそこから交通シミュレーション実行部２０へと出力される。
【０１２６】
交通シミュレーションの対象とする道路１を走行する車両５の台数、存在する障害物９、道路１毎に課せられている車両規制等の交通情報は、オペレータによってシミュレーション条件入力部１６から入力され、更にそこから交通シミュレーション実行部２０へと出力される。
【０１２７】
（ステップＳ２：ポテンシャル場計算）
ステップＳ１において、条件入力部１０によって入力された情報に基づいて、交通シミュレーション実行部２０では、以下に示すようにしてポテンシャル場Ｐの計算がなされる。
【０１２８】
まず、ステップＳ１において、交通流条件入力部１４から出力された道路１毎の時間毎、すなわちタイムステップ毎の交通量等の情報は、時間情報管理部２１によって取得され、ここから車両情報管理部２３へと出力される。また、車両発生部２２では、シミュレーション条件入力部１６から出力された情報に基づいて、道路１毎に車両５が仮想的に発生される。そして、この車両発生情報が車両情報管理部２３へと出力される。
【０１２９】
次に、車両情報管理部２３では、時間情報管理部２１から出力された情報、車両発生部２２から出力された情報に基づいて、道路１毎の時間毎、すなわちタイムステップ毎に走行する各車両５の管理情報が作成される。なお、あるタイムステップにおけるポテンシャル場Ｐの計算がポテンシャル計算部２４によって既になされており、次のタイムステップにおけるポテンシャル場Ｐの計算を行う場合には、車両情報管理部２３には、進行方向加速度決定部２５からの進行方向における加速有無の判定結果と障害物９を避走するか否かの推定結果とが、車線横断方向加速度決定部２６から車線変更するか否かの推定結果がそれぞれ入力される。この場合には、車両情報管理部２３では、時間情報管理部２１から出力された情報、車両発生部２２から出力された情報に加えて、進行方向加速度決定部２５によって入力された判定結果と推定結果、および車線横断方向加速度決定部２６によって入力された推定結果に基づいて、次のタイムステップにおける各車両５の管理情報が作成される。このように作成された該タイムステップにおける各車両５の管理情報は、車両情報管理部２３からポテンシャル計算部２４へと出力される。
【０１３０】
ポテンシャル計算部２４では、車両情報管理部２３から出力された管理情報、および道路形状入力部１２から出力された情報に基づいて、以下に示すようにして（１）静的ポテンシャル場φ_ｓと、（２）動的ポテンシャル場φ_ｄとが計算される。更にそれらが加算されることによって（３）ポテンシャル場φ（φ＝φ_ｓ＋φ_ｄ）が計算され、その結果は、進行方向加速度決定部２５および車線横断方向加速度決定部２６へと出力される。
【０１３１】
（ステップＳ３：判定１：ポテンシャル場φの進行方向の傾き）
進行方向加速度決定部２５では、ポテンシャル計算部２４から出力されたポテンシャル場φの進行方向の傾きが負の場合（＜０）には、該車両５は加速するものと判定する（ステップＳ４）。一方、演算された加速度が負ではない場合（≧０）には、ステップＳ５の処理が行われる。また、ポテンシャル場φの進行方向の勾配に基づいて、車両が障害物を避走するか否かが推定される。これら判定結果および推定結果は、車両情報管理部２３および結果通信部３３へと出力される。
【０１３２】
（ステップＳ５：判定２：ポテンシャル場φの横方向の傾き）
車線横断方向加速度決定部２６では、ポテンシャル計算部２４から出力されたポテンシャル場φに基づいて、車線横断方向に対するポテンシャル場φの大きさの勾配が求められる。
【０１３３】
（ステップＳ６：傾いている方向への車線変更）
車線横断方向加速度決定部２６では、更に、ステップＳ５において求めた勾配に基づいて、車両５が車線変更するか否かが推定される。そして、この推定結果は、車両情報管理部２３および結果通信部３３へと出力される。
【０１３４】
（ステップＳ７：次のタイムステップのシミュレーションを行うか？）
次のタイムステップのシミュレーションを行う場合（Ｓ７：Ｙｅｓ）には、ステップＳ２に戻る。行わない場合（Ｓ７：Ｎｏ）には、処理を終了する。
【０１３５】
なお、進行方向加速度決定部２５および車線横断方向加速度決定部２６によってなされる処理においては、各車両５_ｉ毎の加速度Ｆ_ｉが、例えば上記（１０）式に示すように、各車両５_ｉの現行速度ｖ_ｉと目標速度ｖ_ｉ ^０との差の関数で決定される加速項ｆ_ａから、当該車両５_ｉの現行速度ｖ_ｉとこの車両５_ｉの直前を走行する車両５_{ｉ -1}との車頭間距離Δｘと速度差Δｖとの関数で決定される減速項ｆ_ｄと減じることによって算出される。
【０１３６】
更に、減速項ｆ_ｄが、上記（１１）式に示すように、当該車両５_ｉとこの車両５_ｉの直前を走行する車両５_{ｉ -1}との車頭間距離Δｘが、予め定めた適性車頭間距離δ以上のときに急激に減衰するようにした近距離項と、車頭間距離Δｘが、予め定めた適性車頭間距離δ以上のときに緩慢に減衰するようにした遠距離項とを加算したモデルが適用されている。
【０１３７】
これによって、車頭間距離Δｘがある程度離れているところから徐々に減速力が生じるようになり、遠距離力と近距離力とがバランスし、シミュレーション上における衝突が回避され、現実的なシミュレーションが行われる。
【０１３８】
なお、本実施の形態に説明した交通流シミュレーション方法を適用した交通流シミュレーションシステムは、記憶媒体に格納したプログラムをコンピュータに読み込ませることで実現させることができる。
【０１３９】
ここで本発明における記憶媒体としては、磁気ディスク、フロッピー（登録商法）ディスク、ハードディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メモリ等、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。
【０１４０】
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施の形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
【０１４１】
さらに、本発明における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶又は一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【０１４２】
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から本実施の形態における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何らの構成であってもよい。
【０１４３】
なお、本発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施の形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
【０１４４】
また、本発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【０１４５】
上述したように、本実施の形態に係る交通流シミュレーション方法を適用した交通流シミュレーションシステムにおいては、上記のような作用により、各車両５に対して影響を与える要因は様々有るものの、時間的に一定な外的要因の影響度の大きさで定義される静的ポテンシャル場φ_ｓと、時間的に変動する外的要因の影響度の大きさで定義される動的ポテンシャル場φ_ｄとを用い、これらによって全ての要因を数式を用いて定量的に定義することができる。これによって、プログラム上では、全ての要因を画一的に取り扱うことができるので、より詳細な交通流シミュレーションを容易に行うことが可能となる。
【０１４６】
また、交通流シミュレーションを行うに当たり、各車両５の運動を記述する方程式において、その減速項ｆ_ｄを遠距離項と近距離項を組合せることによって定義し、遠距離項と近距離項を与える際に参照する適性車頭間距離δの算出に、当該車両５_ｉの速度、当該車両５_ｉと先行車両５_{ｉ -1}との車頭間距離Δｘと速度差Δｖを用いている。これによって、道路１を走行中の車両５の中に故障車両等が存在する場合であっても、衝突するというシミュレーション結果を得るのではなく、故障状況をも考慮したより現実的な状態を再現することが可能となる。
【０１４７】
（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態を図１４から図１５を用いて説明する。
【０１４８】
本実施の形態に係る交通流シミュレーション方法を適用した交通流シミュレーションシステムは、第１の実施の形態に係る交通流シミュレーション方法を適用した交通流シミュレーションシステムとその構成を同一とし、進行方向加速度決定部２５および車線横断方向加速度決定部２６によってなされる処理方法が異なるのみである。したがって、ここでは、異なる部分についてのみ説明する。
【０１４９】
すなわち、本実施の形態に係る交通流シミュレーション方法を適用した交通流シミュレーションシステムにおける進行方向加速度決定部２５および車線横断方向加速度決定部２６では、各車両５_ｉの走行距離ｘ_ｉと走行時間ｔとを用いて一般的に上述した（９）式の如く表される運動方程式において、加速度Ｆ_ｉが負の値である場合には、予め定めた一定時間にわたって負の値を持続させるようにしている。
【０１５０】
図１４は、加速度が負の値になる場合、予め定めた一定時間にわたって負の加速度を持続させた場合の加速度変化の状態の一例を示すものであって、横軸が時間、縦軸が加速度であり、周期的に0.5秒間持続するようなブレーキを周期的にかけた状態を示している。強制的に0.5秒間持続するようなブレーキをかけることによって減速項ｆ_ｄの値が負になることを示している。このような制御により、サグ等による急速な車頭間距離Δｘの減少時には、十分なブレーキ制御が実現し、渋滞の発生等を再現することを可能としている。
【０１５１】
このような制御を行う具体例として、以下に示す（１３）式を用いてある時刻ｔ_０に生じた負の加速度−Ｆ_０を、時定数Ｔ_０を用いて指数関数的に制御した場合について説明する。
Ｆ_ｉ＝−Ｆ_０×ｅｘｐ（−ｔ／Ｔ_０） ・・・・・（１３）
このような場合、ある時刻ｔ_０における加速度は、上記（１３）式によって得られる加速度Ｆ_ｉと、この経過時間ｔにおいて進行方向加速度決定部２５によって算出された加速度と比較して負の絶対値が大きい方を選択する。
【０１５２】
図１５は、加速度が負の値になる場合、上記（１３）式に示すような式に従って負の加速度を持続させた場合の加速度変化の状態一例を示すものであって、横軸が時間、縦軸が時定数Ｔ_０を0.5秒とした場合の加速度を示している。図１６に示す従来技術によるものと比べて、ブレーキがかけられている時間が長くなっていることがわかる。すなわち、サグ等による急速な車頭間距離Δｘの減少時には、十分なブレーキ制御を考慮することができ、渋滞の発生等を再現することを可能としている。
【０１５３】
上述したように、本実施の形態に係る交通流シミュレーション方法を適用した交通流シミュレーションシステムにおいては、上記のような作用により、第１の実施の形態で奏された作用効果に加えて、ブレーキ制御の持続時間を延長することにより、現実的なブレーキ制御を考慮することができ、サグにおける渋滞等を詳細に再現した交通流シミュレーションを行うことが可能となる。
【０１５４】
以上、本発明の好適な実施の形態について、添付図面を参照しながら説明したが、本発明はかかる構成に限定されない。特許請求の範囲の発明された技術的思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１５５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の交通流シミュレーションシステム及びプログラムによれば、道路上の障害物や、道路の形状といった車両の周囲の状況を、車両の走行に影響を与える時間的に一定な外的要因の影響度の大きさで定義される静的ポテンシャル場と、車両の走行に影響を与える時間的に変動する外的要因の影響度の大きさで定義される動的ポテンシャル場とを用いたモデルを用いることによって、複雑なモデルを用いることなく、簡単にかつ詳細に交通流をシミュレーションすることが可能となる。
【０１５６】
また、静的ポテンシャル場と動的ポテンシャル場とを用いたモデルを用いることによって、複雑なモデルを用いることなく、突発事象をも反映することができ、より現実的な交通流をシミュレーションすることも可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 第１の実施の形態に係る交通流シミュレーション方法を適用した交通流シミュレーションシステムの構成例を示す機能ブロック図
【図２】 複数の車線からなる道路の平面図と、車線の区切りによって形成された静的ポテンシャル場分布を表した概念図
【図３】 上り坂の道路における静的ポテンシャル場を説明するための概念図
【図４】 下り坂の道路における静的ポテンシャル場を説明するための概念図
【図５】 複数の車線からなり路上に障害物が存在する道路の平面図と、道路上のある地点における静的ポテンシャル場の分布例を表した概念図
【図６】 ある時刻における道路上の車両の位置関係、および各車両によって形成されるポテンシャル場分布の一例を示す図
【図７】 ある時刻における道路上の車両の位置関係、および各車両によって形成されるポテンシャル場分布の一例を示す図
【図８】 ある時刻における道路上の車両の位置関係、および各車両によって形成されるポテンシャル場分布の一例を示す図
【図９】 路上に障害物が存在する道路上の車両の位置関係、および各車両によって形成されるポテンシャル場分布の一例を示す図
【図１０】 図９に示す状態から、ある時間が経った時刻における各車両の位置関係、および各車両が持つポテンシャル場分布の一例を示す図
【図１１】 車頭間距離の関数からなる遠距離項の減速力と近距離項の減速力とについて、車頭間距離に対する傾向の一例を示す図
【図１２】 速度差に対して適性車頭間距離が単調に増加する状態の一例を示す図
【図１３】 第１の実施の形態に係る交通流シミュレーション方法を適用した交通流シミュレーションシステムの動作を示すフローチャート
【図１４】 加速度が負の値になる場合、予め定めた一定時間にわたって負の加速度を持続させた場合の加速度変化の状態の一例を示す図
【図１５】 加速度が負の値になる場合、指数関数的に負の加速度を持続させた場合の加速度変化の状態の一例を示す図
【図１６】 加速度が負の値になる場合、従来技術の交通流シミュレーション方法によって得られた加速度変化の状態の一例を示す図
【符号の説明】
Ｓ…白線、１…道路、２…道路左端、３…中央分離帯、５…車両、９…障害物、１０…条件入力部、１２…道路形状入力部、１４…交通流条件入力部、１６…シミュレーション条件入力部、２０…交通シミュレーション実行部、２１…時間情報管理部、２２…車両発生部、２３…車両情報管理部、２４…ポテンシャル計算部、２５…進行方向加速度決定部、２６…車線横断方向加速度決定部、３０…結果表示記憶部、３１…結果表示部、３２…表示装置、３３…結果通信部、３４…結果保存部、３５…記憶装置[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
  The present invention relates to a traffic flow simulation system and a program for grasping traffic conditions on a road such as an expressway, for example, using a micro simulation method for handling the behavior of vehicles on the road one by one.
[0002]
[Prior art]
For example, Non-Patent Documents 1 to 3 are used to simulate traffic conditions on highways and other roads, and to contribute to planning measures for alleviating traffic congestion on existing roads and designing roads that are planned to be newly constructed. A traffic flow simulation system has been developed.
[0003]
In this type of traffic flow simulation system, there are two methods for simulating traffic flow: macro simulation that treats traffic flow as a macro flow and micro simulation that treats it as a micro flow because of the difference in the way of thinking. It is divided roughly into.
[0004]
The macro simulation is suitable for grasping the macroscopic behavior of the traffic flow, and can express the traffic flow simply by giving the relationship between the flow rate and the density of the macroscopic vehicle. On the other hand, the micro simulation is suitable for dynamically expressing the behavior of each vehicle according to the surrounding situation.
[0005]
The following model, which is a typical method of micro simulation, will be described. The most basic form of the following model is expressed as the following equation (1).
[Expression 1]

[0006]
Where v_kIs the speed of the kth vehicle, t is the time, α₁Is a constant.
[0007]
In the equation (1) shown above, the acceleration dv of the kth vehicle_k/ Dt is the relative speed (v) to the (k-1) th vehicle running immediately before_k-1-V_k) And acceleration / deceleration is performed so that the relative speed disappears.
[0008]
In the above equation (1), the position of other vehicles is not taken into account, and the occurrence of traffic jams depending on the vehicle density cannot be described. In order to be able to handle traffic congestion depending on the vehicle density, a concept that the behavior of the vehicle is adjusted by the vehicle interval is necessary. An optimum speed model in which this follow-up model is modified to correct the following model is expressed as the following equation (2).
[Expression 2]

[0009]
Where x_kIs the position of the kth vehicle, Δx_kIs the vehicle head distance between the (k-1) th vehicle and the kth vehicle, V_optIs the optimum speed, α₂Is a constant.
[0010]
In this model, α₂If is large, the difference between the optimum speed and the current speed is resolved immediately, and no traffic jam occurs. Meanwhile, α₂If is small, the behavior of the preceding vehicle cannot be followed and a rear-end collision occurs.
[0011]
Optimal speed V_optRepresents an optimum speed according to the vehicle head distance, and is expressed by a function that freely travels when the vehicle head distance is sufficiently separated, that is, reaches the desired maximum speed, and decreases rapidly when the vehicle head distance becomes sufficiently small. As an example of this function form, the one determined based on the observation place represented by the following equation (3) is often seen.
[Equation 3]

[0012]
Where v_maxIs a target speed, and d, w, and c are constants.
[0013]
In the following model as shown in the above equation (1), in order to track the movement of each vehicle, when handling a road with multiple lanes, a model that changes lanes according to the road conditions is required. And A typical example of this model is to determine whether to change lanes for overtaking from information on surrounding vehicles including neighboring lane vehicles when the required speed given at the time of vehicle occurrence is not reached. It is.
[0014]
For example, as an example of lane change logic,
(A) The inter-vehicle distance from the preceding vehicle is smaller than a certain value.
(B) The speed difference with the preceding vehicle is smaller than a certain negative critical speed value.
(C) The speed of the vehicle ahead becomes smaller than a certain value.
The lane change is performed when the above condition satisfies the condition that {(a) and {(b) or (c)}} is satisfied and the distance between the adjacent vehicles is sufficiently large in the adjacent lane. A model is used.
[0015]
However, in such a follow-up model, the combination of conditions is complicated, the number of cases is increased in the program, and it is not effective from the viewpoint of calculation speed. Similarly, when analyzing lane changes to avoid obstacles on the road, or when analyzing the movement of lane changes caused by psychological pressure when there is a large vehicle in the adjacent lane, Become.
[0016]
On the other hand, in the optimum speed model shown by the above equations (2) and (3), as described above, the acceleration of the vehicle is determined according to the distance between the head and the preceding vehicle. However, in actual vehicle travel, the acceleration is adjusted by judging various factors coming from the surrounding environment in addition to the head-to-head distance with the preceding vehicle.
[0017]
For example, the degree of safety differs greatly between the case where the speed of the preceding vehicle is higher than the speed of the host vehicle and the case where the speed is lower than that of the own vehicle even at the same head-to-head distance. In the former case, rapid acceleration / deceleration is not necessary, but in the latter case, rapid deceleration is necessary. In the simulation using the optimum speed model, in such a case, an unrealistic result is obtained in that the vehicle falls into an inappropriate deceleration control and many collisions occur.
[0018]
As described above, the optimal speed model is an excellent model from the viewpoint of simplicity of the model, but there are various problems when performing the micro simulation corresponding to the unsmooth traffic flow including such sudden phenomena. Occurs.
[0019]
On the other hand, in the traffic flow micro-simulation, it is desirable not only to appropriately reproduce the influence of a faulty vehicle on the entire traffic flow, but also to reproduce the occurrence and development of traffic congestion in a sag, for example.
[0020]
FIG. 16 shows the time change of acceleration of a certain vehicle when the following model is used.
[0021]
As shown in FIG. 16, the acceleration changes while taking positive and negative signs according to the distance between the head and the preceding vehicle. At this time, on / off of brake control (giving negative acceleration) or time change can be switched on the simulator at a time step of calculation (usually 0.1 second or less). During actual driving, it is almost impossible to control the brakes on the time scale of 0.1 seconds. Therefore, when the distance to the vehicle ahead is approaching, the brakes will be depressed too much, resulting in traffic congestion. However, since super-high-speed brake control is performed on the simulator, it is difficult to simulate the occurrence of traffic jams such as sag.
[0022]
[Non-Patent Document 1]
Tsugawa Sadayuki, "Simulation of autonomous vehicles using dangerous potentials", IEEJ Technical Committee Road Traffic Research Group, RTA-00-16, June 22, 2000, p.29-33
[0023]
[Non-Patent Document 2]
D. Reichard, et al. ‘Collision Avoidance in Dynamic Environment applied to Autonomous Vehicle Guidance on the Motorway.’ Proc. IEEE Int-elligent Vehicles 1994, p.74-78
[0024]
[Non-Patent Document 3]
Satoshi Onda and Kenji Higuchi, “Modeling of Automobile Maneuvering (Avoidance of Parking Vehicles)” Automobile Engineering Society Academic Lecture Preprints 801, 1980, p.
[0025]
[Problems to be solved by the invention]
However, the traffic flow simulation method using the conventional micro simulation method has the following problems.
[0026]
That is, as described above, the micro simulation takes into account dynamically changing road conditions such as obstacles on the road, road topography, or lane changes in order to calculate traffic flow focusing on individual vehicles. It has a function that can be evaluated.
[0027]
However, in traffic flow simulation systems that have been applied in the past, in many cases, models representing them are complicated or not incorporated.
[0028]
In addition, the optimum speed model applied to solve this problem, such as the above-described equation (3), is an excellent model from the viewpoint of simplicity of the model, but is not smooth traffic including sudden phenomena. Good results are not always obtained for micro-simulations targeting flow.
[0029]
  The present invention has been made in view of such circumstances, and the situation around the vehicle, such as obstacles on the road and the shape of the road, is a temporally constant external factor that affects the running of the vehicle. A model using a static potential field defined by the magnitude of the influence and a dynamic potential field defined by the magnitude of the influence of the time-varying external factors that affect the running of the vehicle. To provide a traffic flow simulation system and program capable of simulating traffic flow easily and in detail without using a complicated modelWith the goal.
[0031]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the present invention takes the following measures.
[0032]
  In other words, the traffic flow simulation system according to the first aspect of the present invention provides a temporally constant external factor that affects the direction and magnitude of acceleration when the vehicle is stopped and when the vehicle is traveling.Factors including any of the following road lanes, lane boundaries, road slopes, and obstaclesThe degree of influenceHowever, due to the two-dimensional distribution spreading in the running direction and the left-right direction with respect to the running directionDefined static potential field and time-varying external factors affecting vehicle travelThe surrounding vehicle isThe degree of influenceBut with a two-dimensional distributionDynamic potential field definedSynthesizeAcceleration determining means for determining is provided.
[0033]
  Therefore, in the traffic flow simulation system of the invention of claim 1, by taking the above-described means,Road lane, lane boundary, road slope, obstaclesTime constant external factors such as vehicle surroundingsA static potential field that expresses the magnitude of the influence of a two-dimensional distribution,Like the surrounding vehicle,Time-varying external factors that affect vehicle travelDistribution obtained by synthesizing with the dynamic potential field that expresses the magnitude of the influence of the two-dimensional distributionIt is possible to grasp a more detailed traffic flow by performing a simulation using.
[0042]
  Claim2In the traffic flow simulation system of the invention of claim 1,By acceleration determining meansCompositionWasA lane change estimating means for estimating whether or not a vehicle traveling on a road having a lane changes the lane based on the gradient of the influence degree of the external factor expressed by the two-dimensional distribution is provided. .
[0043]
  Therefore, the claims2In the traffic flow simulation system according to the invention, in addition to the invention according to claim 1, it is possible to estimate whether or not a vehicle traveling on the road changes lanes by taking the above-described means. it can. As a result, it is possible to perform a simulation that can grasp the traffic flow in more detail.
[0044]
  Claim3The invention of claim 1Or claim 2In the traffic flow simulation system of the invention ofBy acceleration determining meansCompositionWasAn obstacle that estimates whether or not a vehicle traveling on a road where an obstacle exists avoids the obstacle based on a gradient of the degree of influence of an external factor expressed by a two-dimensional distribution Equipped with avoidance estimation means.
[0045]
  Therefore, the claims3In the traffic flow simulation system according to the present invention, by taking the above-described means,Or claim 2In addition to this invention, it can be estimated whether or not a vehicle traveling on a road on which an obstacle further exists avoids this obstacle. As a result, it is possible to perform a simulation that can grasp the traffic flow in more detail.
[0062]
  Claim4The present invention is a computer-readable program applied to a traffic flow simulation for predicting a traffic flow by simulating a driving state of each vehicle traveling on a road, when the vehicle is stopped and when the vehicle is traveling A time-dependent external factor that affects the direction and magnitude of acceleration and the vehicle's travelFactors including any of the following road lanes, lane boundaries, road slopes, and obstaclesThe degree of influenceHowever, due to the two-dimensional distribution spreading in the running direction and the left-right direction with respect to the running directionDefined static potential field and time-varying external factors affecting vehicle travelVehicleThe degree of influenceBut with a two-dimensional distributionDynamic potential field definedSynthesizeThe computer determines the acceleration determination function to be determined.
[0063]
  Therefore, the claims4In the program of the present invention, by taking the above-mentioned means,Road lane, lane boundary, road slope, obstaclesTime constant external factors such as vehicle surroundingsA static potential field that expresses the magnitude of the influence of a two-dimensional distribution,Like the surrounding vehicle,Time-varying external factors that affect vehicle travelDistribution obtained by synthesizing with the dynamic potential field that expresses the magnitude of the influence of the two-dimensional distributionIt is possible to grasp a more detailed traffic flow by performing a simulation using.
[0064]
  Claim5The invention of claim4In the inventive program,By acceleration determination functionCompositionWasThe computer implements a lane change estimation function that estimates whether or not a vehicle traveling on a road having a lane will change lanes based on the gradient of the degree of influence of external factors expressed by a two-dimensional distribution Let
[0065]
  Therefore, the claims5In the program of the present invention, the claim is made by taking the above-mentioned means.4In addition to this invention, it can be estimated whether or not a vehicle traveling on a road further changes lanes. As a result, it is possible to perform a simulation that can grasp the traffic flow in more detail.
[0066]
  Claim6The invention of claim4Or claims5In the inventive program,By acceleration determination functionCompositionWasAn obstacle that estimates whether or not a vehicle traveling on a road where an obstacle exists avoids this obstacle based on the gradient of the degree of influence of an external factor expressed by a two-dimensional distribution Enables the computer to implement the avoidance estimation function.
[0067]
  Therefore, the claims6In the program of the present invention, the claim is made by taking the above-mentioned means.4 or claim 5In addition to the invention, when a vehicle traveling on a road further has an obstacle on the road, it can be estimated whether or not the obstacle is avoided. As a result, it is possible to perform a simulation that can grasp the traffic flow in more detail.
[0068]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0069]
(First embodiment)
A first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
[0070]
FIG. 1 is a functional block diagram illustrating a configuration example of a traffic flow simulation system to which the traffic flow simulation method according to the first embodiment is applied.
[0071]
That is, the traffic flow simulation system to which the traffic flow simulation method according to the present embodiment is applied is realized by a computer that reads a program stored in a storage medium such as a magnetic disk and whose operation is controlled by this program. And it is comprised from the condition input part 10, the traffic simulation execution part 20, and the result display memory | storage part 30. FIG.
[0072]
The condition input unit 10 further includes a road shape input unit 12, a traffic flow condition input unit 14, and a simulation condition input unit 16.
[0073]
The traffic simulation execution unit 20 includes a time information management unit 21, a vehicle generation unit 22, a vehicle information management unit 23, a potential calculation unit 24, a traveling direction acceleration determination unit 25, and a lane crossing direction acceleration determination unit 26. I have.
[0074]
The result display storage unit 30 includes a result display unit 31, a display device 32, a result communication unit 33, a result storage unit 34, and a storage device 35.
[0075]
The road shape input unit 12 receives input of information related to the shape of the road, such as the road length, width, number of lanes, and climbing degree of the road to be subjected to traffic simulation, from the operator. Then, the information input by the operator is output to the traffic simulation execution unit 20.
[0076]
The traffic flow condition input unit 14 receives input of information such as traffic volume per hour for each road to be subjected to traffic simulation from an operator. Then, the information input by the operator is output to the traffic simulation execution unit 20.
[0077]
The simulation condition input unit 16 is used to input traffic information such as the number of vehicles traveling on the road targeted for traffic simulation, the shape and size of obstacles present on the road, and vehicle regulations imposed on each road. Accept from. Then, the information input by the operator is output to the traffic simulation execution unit 20.
[0078]
The time information management unit 21 outputs, to the vehicle information management unit 23, information such as the traffic volume for each time, ie, for each time step, for each road to be subjected to the traffic simulation output from the traffic flow condition input unit 14. .
[0079]
The vehicle generation unit 22 virtually generates a vehicle for each road based on the information output from the simulation condition input unit 16, and outputs the vehicle generation information to the vehicle information management unit 23.
[0080]
The vehicle information management unit 23 includes the information output from the time information management unit 21, the information output from the vehicle generation unit 22, the determination result of presence / absence of acceleration in the traveling direction output from the traveling direction acceleration determination unit 25, Based on the estimation result of whether or not to avoid an object and the estimation result of whether or not to change the lane output from the lane crossing direction acceleration determining unit 26, Create management information. Then, the created management information is output to the potential calculation unit 24.
[0081]
Based on the management information output from the vehicle information management unit 23 and the information output from the road shape input unit 12, the potential calculation unit 24 calculates a potential field as shown below, and proceeds the result. It outputs to the direction acceleration determination part 25 and the lane crossing direction acceleration determination part 26.
[0082]
The calculation method of the potential field will be described below. In the traffic flow simulation, the potential field is a two-dimensional distribution in which the magnitudes of various factors affecting each vehicle traveling on the road are spread in the traveling direction and the left-right direction with respect to the traveling direction. It is defined quantitatively. As such a potential field, the direction and magnitude of acceleration when the vehicle is stopped and running are defined by the magnitude of the influence of a temporally constant external factor that affects the running of the vehicle. It is classified into a static potential field and a dynamic potential field defined by the magnitude of the degree of influence of an external factor that changes over time that affects the running of the vehicle.
[0083]
In the static potential field, the degree of influence of the road lane, the lane boundary, the road slope, and the obstacle on the road on the traveling of the vehicle is defined. For example, if there is a roadside or white line, the degree of influence to drive so as not to cross the road, or the degree of influence to drive to decelerate if it is downhill is defined by a static potential field.
[0084]
As the dynamic potential field, the degree of influence that other vehicles existing around the vehicle have on the traveling of the vehicle is defined. The dynamic potential field also defines the psychological impact on the driver when a large car like a truck is next to it or a luxury car like a foreign car is running.
[0085]
In this way, there are various factors that affect the vehicle, that is, the potential, but by defining the potential field quantitatively using mathematical formulas, the program treats them uniformly without distinguishing them. Therefore, it is possible to perform a more detailed simulation.
[0086]
Such a potential field will be specifically described below using examples shown in FIGS.
[0087]
FIG. 2A is a plan view of a road 1 composed of a plurality of lanes S. FIG. 2B shows a static potential field φ formed by dividing the lanes S on such a road 1._sIt is a conceptual diagram showing the magnitude | size.
[0088]
That is, as shown in the plan view of FIG. 2A, in the road 1 composed of a plurality of white lines S, at the left end 2 of the road, the potential field φ_sIs so large that it cannot be overcome by normal vehicle 5 movement. Therefore, the vehicle 5 traveling on the road 1 travels without colliding with the left end 2 of the road due to the wall of the large potential field at the left end 2 of the road. In addition, although the potential field in each white line S is large, it is smaller than the potential field φ at the left end 2 of the road, and the potential field φ in the median strip 3 is smaller than the potential field φ at the left end 2 of the road, but the potential field φ in each lane S Bigger than.
[0089]
That is, the potential field φ as shown in FIG._sCompared with the case where the vehicle 5 travels between the white line S and the white line S, it is difficult for the vehicle 5 to travel across the white line S, and there is an obstacle ahead in order to change the lane. This indicates that there is a need for drivers to change lanes.
[0090]
3 and 4 are conceptual diagrams for explaining the potential field on the uphill and downhill roads.
[0091]
As shown in FIG. 3, on the uphill road 1a, the static potential field φ is increased in the traveling direction, that is, as the vehicle travels._sThe field is also high, and negative acceleration is generated with respect to the motion of the vehicle 5. On the downhill road 1 b, as shown in FIG. 4, the static potential field is generated in the traveling direction, that is, as the vehicle travels. φ_sAlso, a positive acceleration is given to the movement of the vehicle 5.
[0092]
FIG. 5A is a plan view of the road 1 composed of a plurality of white lines S, and the obstacle 9 exists on the road, and FIG. 5B shows the magnitude of the static potential at a certain point on the road 1. FIG.
[0093]
When the obstacle 9 is small, the vehicle 5 traveling on the road 1 avoids the obstacle 9 without going over the wall of the high potential field, that is, without changing the lane. However, as shown in FIGS. 5 (a) and 5 (b), when the obstacle 9 is large, the vehicle 5 gets over even the wall of such a large potential field, that is, the white line S is exceeded. You will be forced to change lanes across.
[0094]
FIG. 6A shows the positional relationship of the vehicles 5 (#A to #D) that are moving or stopped on the road 1 at a certain time, and the potential field P (that each vehicle 5 (#A to #D) has. #A to #D). FIG. 6B shows the distribution of this potential field in a two-dimensional plane. In FIG. 6B, the two-dimensional distribution of the potential field is represented by a circle, and the center of the circle corresponds to the center of each potential field P (#A to #D), and the circles having the same radius are It shows that the magnitude of the potential field is the same. The magnitude of the potential field decreases as it moves away from the center of the potential field. The potential field P shown in FIG. 6B is a combination of the potential fields P (#A to #D).
[0095]
Consider a vehicle 5 (#C) running in the central lane of the road 1 divided by two white lines S as shown in FIG. In this case, the vehicle 5 (#C) at a certain time and the potential field P created by the vehicle 5 (#A), the vehicle 5 (#B), and the vehicle 5 (#D) existing around the vehicle 5 (#C). (#A to #D) and the potential field P obtained by synthesizing them are as shown in FIG. Since the position of the vehicle 5 (#A, #B, #D) surrounding the vehicle 5 (#C) changes with time, these potential fields are dynamic potential fields that change with time.
[0096]
In the case shown in FIG. 6, when the vehicle 5 (#C) has a speed higher than that of the vehicle 5 (#A), as shown in FIG. 6B, the vehicle 5 (#C) A force that runs in a potential valley between (#A) and the vehicle 5 (#D) is received from the potential field P. This force F_CIs represented as shown in the following formula (4) as an example.
F_C= ∇ΣU_i(I = A, B, D: Vehicle excluding itself) (4)
This force F_CWorks to guide the vehicle 5 (#C) to the valley of potential created by the vehicle 5 (#A) and the vehicle 5 (#D).
[0097]
FIG. 7A also shows the positional relationship of the vehicles 5 (#A to #D) that are moving or stopped on the road 1 at a certain time, and the potential field P that each vehicle 5 (#A to #D) has. The size of (#A to #D) is shown. Similarly, FIG. 7B shows the distribution in the two-dimensional plane of these potential fields P (#A to #D) and the potential field P obtained by synthesizing these potential fields P (#A to #D). Yes.
[0098]
In the case shown in FIG. 7, when the vehicle 5 (#C) has a higher speed than the vehicle 5 (#A), as shown in FIG. 7B, the vehicle 5 (#C) (#A) and a potential valley between the vehicle 5 (#D), that is, a force passing through a low potential field between the vehicle 5 (#A) and the vehicle 5 (#D). receive.
[0099]
FIG. 8A also shows the positional relationship of the vehicles 5 (#A to #D) that are moving or stopped on the road 1 at a certain time, and the potential field P that each vehicle 5 (#A to #D) has. (#A to #D) and the magnitude of the potential field P formed by synthesizing these potential fields P (#A to #D). Similarly, FIG. 8B shows the distribution of this potential field in a two-dimensional plane.
[0100]
In this case, as shown in FIG. 8A, the vehicle 5 (#D) is traveling right in front of the vehicle 5 (#C). In this case, as shown in FIG. 8B, the vehicle 5 (#C) is covered with the wall of the potential field created by the vehicle 5 (#A) and the vehicle 5 (#D), and the lane change is no longer required. Can not. Therefore, the vehicle must be decelerated by receiving a reverse force from the potential field P (#A) created by the vehicle 5 (#A) traveling in front.
[0101]
FIG. 9A shows the positional relationship of the vehicles 5 (#A to #C) moving or stopped on the road 1 where the obstacle 9 exists on the road, and the vehicles 5 (#A to #C). It shows the magnitude of the potential field P (#A to #C) and the potential field P formed by synthesizing these potential fields P (#A to #C). FIG. 9B shows the distribution of these potential fields in a two-dimensional plane.
[0102]
FIG. 10A shows the positional relationship of each vehicle 5 (#A to #C) at a time after a certain time from the state shown in FIG. 9A and each vehicle 5 (#A to #C). ) Has a potential field P (#A to #C) and the potential field P formed by synthesizing these potential fields P (#A to #C). FIG. 10B shows the distribution of these potential fields in a two-dimensional plane.
[0103]
As can be seen by comparing FIG. 9 (a) and FIG. 10 (a), when time passes and the mutual positional relationship of the vehicles 5 (#A to #C) changes, FIG. 9 (b) and FIG. As shown in FIG. 10B, the two-dimensional planar distribution of the potential field P changes. That is, in the case of the positional relationship as shown in FIG. 9A, as shown in FIG. 9B, the vehicle 5 (#A) has a potential field P created by the obstacle 9 and the vehicle 5 (#B). It shows that it is obstructed by the wall and must decelerate. Then, as time passes and each vehicle 5 (#A to #C) moves, the magnitude and distribution of the potential field P change, and the positional relationship shown in FIG. 10A is obtained. In this case, as shown in FIG. 10B, the vehicle 5 (#A) is subjected to the force received from the potential field P formed by the obstacle 9, the vehicle 5 (#B), and the vehicle 5 (#C), As indicated by the arrow in the figure, the vehicle is guided in a direction to avoid the obstacle 9. Note that the potential field P (# 9) formed by the obstacle 9 itself does not change with time.
[0104]
As described above, it can be seen that the vehicle 5 tends to travel while searching for a place where the potential field P is low, avoiding the mountain of the potential field P.
[0105]
Next, the shape of the potential field P will be described with an example. As the shape of the static potential field P representing the road condition, the shape shown in the distribution as described in FIGS. 2, 3, and 4 can be considered.
[0106]
On the other hand, the dynamic potential field P formed by the vehicle_dU that expresses_carFor example, a Gaussian distribution function shown in the following formula (5), a distribution function shown in the following formula (6), or the like can be considered.
U_car= Exp (-(r / p)²(5)
U_car= Q x (p / r)ⁿ          .... (6)
Here, p is a constant depending on the size of the vehicle 5, q is a coefficient, r is a distance from the center of the vehicle 5, and n is a positive number.
[0107]
Alternatively, a distribution function as shown in the following equation (7) obtained by modifying the above equation (5), or the following equation (8) obtained by modifying the above equation (6). Such a distribution function is also conceivable.
U_car= Exp (-((x / p_x)²+ (Y / p_y)²)) ・ ・ ・ ・ (7)
U_car= Q × ((p_x/ X)ⁿ+ (P_y/ Y)ⁿ(8)
Where p_xIs a constant that depends on the size of the vehicle 5 in the x direction, x is the distance in the x direction from the center of the vehicle 5, p_yIs a constant depending on the magnitude of the y direction, which is the direction crossing the white line S, that is, the direction orthogonal to the traveling direction, and y is the distance in the y direction from the center of the vehicle 5.
[0108]
The potential calculation unit 24 uses the static potential field P as described above._sAnd dynamic potential field P_dAnd the static potential field P that is the calculation result_s2D distribution and dynamic potential field P_dAre output to the traveling direction acceleration determining unit 25 and the lane crossing direction acceleration determining unit 26.
[0109]
The traveling direction acceleration determination unit 25 outputs the static potential field P output from the potential calculation unit 24._s2D distribution and dynamic potential field P_dTo obtain a two-dimensional distribution. And the static potential field P_s2D distribution and dynamic potential field P_dBased on the combined two-dimensional distribution obtained by combining these two-dimensional distributions, the inclination and the magnitude of the acceleration of each vehicle 5 as well as the gradient of the potential field in the traveling direction of each vehicle 5 are obtained. The vehicle is determined to decelerate. Further, when there is an obstacle 9 on the road 1, whether or not each vehicle 5 avoids the obstacle 9 based on the gradient of the potential magnitude with respect to the traveling direction in the composite two-dimensional distribution. Is estimated. Then, the determination result and the estimation result for each vehicle 5 are output to the vehicle information management unit 23 and the result communication unit 33.
[0110]
The lane-crossing direction acceleration determination unit 26 outputs the static potential field P output from the potential calculation unit 24._s2D distribution and dynamic potential field P_dTo obtain a two-dimensional distribution. And the static potential field P_s2D distribution and dynamic potential field P_dBased on the combined two-dimensional distribution obtained by combining the two-dimensional distributions of the above, the gradient of the potential field in the lane crossing direction, which is the direction orthogonal to the traveling direction of each vehicle 5, together with the direction and magnitude of the acceleration of each vehicle 5 is obtained. It acquires and estimates whether each vehicle 5 changes lanes based on this inclination. And the estimation result about each vehicle is output to the vehicle information management part 23 and the result communication part 33. FIG.
[0111]
The determination or estimation method performed by the traveling direction acceleration determination unit 25 and the lane crossing direction acceleration determination unit 26 will be specifically described.
[0112]
That is, each vehicle 5_iAcceleration F_iFor each vehicle 5_iMileage x_iAnd travel time t are generally expressed as the following formula (9). d²x_i/ Dt²= F_i  (9)
However, in the traveling direction acceleration determining unit 25 and the lane crossing direction acceleration determining unit 26, each vehicle 5_iAcceleration F for each_iFor each vehicle 5_iCurrent speed v_iAnd target speed v_i ⁰Acceleration term f determined by the function of the difference between_aFrom the vehicle 5_iCurrent speed v_iAnd this vehicle 5_iVehicle 5 traveling just before_{i -1}A deceleration term f determined by a function of the head-to-head distance Δx and the speed difference Δv_dThis is shown as the following expression (10).
F_i= F_a(V_i ⁰-V_i-F_d(Δx, v_i, Δv) (10)
Furthermore, the deceleration term f_dThe vehicle 5_iAnd this vehicle 5_iVehicle 5 traveling just before_{i -1}Between the vehicle head distance Δx and the short-distance term that abruptly attenuates when the vehicle head-to-head distance δ is greater than or equal to the predetermined appropriate head-to-head distance δ, and the head-to-head distance Δx is greater than or equal to the predetermined proper head-to-head distance δ. It is made up of long-term terms that are slowly attenuated. As an example, a positive real number α, β, a positive real number n less than 5, and a real number m greater than or equal to 5, and a deceleration term f as shown in the following equation (11):_dExpress.
f_d= Α × (δ / Δx)ⁿ+ Β × (δ / Δx)^m  (11)
Where α × (δ / Δx)ⁿIs the long distance term, β × (δ / Δx)^mCorresponds to a short-term term.
[0113]
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the tendency with respect to the appropriate inter-vehicle distance δ with respect to the deceleration force of the long-distance term and the deceleration force of the short-distance term, which are functions of the appropriate inter-vehicle head distance δ. This figure shows the vehicle 5_iAnd preceding vehicle 5_{i -1}This is a case where the speed difference Δv from the above does not change.
[0114]
As shown in FIG. 11, the short distance term rapidly diverges when the distance between the heads is less than 10 m, and converges rapidly to zero when the distance between the heads is 10 m or more. On the other hand, the long distance term changes relatively gently when the head-to-head distance is around 10 m.
[0115]
The deceleration term is the vehicle 5_iIs the preceding vehicle 5_{i -1}When approaching the vehicle, a deceleration force is applied so as to avoid a collision. From this point of view, it can be expressed by one function (for example, a short distance term) that diverges when the inter-vehicle distance Δx approaches zero. However, when there is a large variation in target speed or when you want to simulate a faulty vehicle, there is an upper limit on the deceleration force by the brake, so the brake is not in time only with the short-term term, and frequent collisions occur in the simulation. The result will be obtained. Therefore, in the present embodiment, in order to avoid this, the simulation is performed by balancing the long-distance force and the short-distance force so that the deceleration force is gradually generated from the position where the inter-vehicle head distance Δx is some distance away. I try to reduce the collisions above.
[0116]
Furthermore, the appropriate inter-vehicle head distance δ is set to the vehicle 5_iCurrent speed v_iAnd a vehicle 5 traveling immediately before this vehicle_{i -1}A speed difference Δv with respect to the speed of the vehicle 5_iLane speed v_ixAnd this vehicle 5_iVehicle 5 traveling just before_{i -1}Speed difference Δv from the speed in the lane_ixIs expressed by a monotonically increasing function.
[0117]
FIG. 12 shows the speed difference Δv_ixFIG. 6 is a diagram illustrating an example of a function in which the appropriate inter-vehicle distance δ increases monotonously.
[0118]
Here, the vehicle 5_iCurrent speed v_iIndicates the appropriate inter-vehicle head distance δ for 60 km / h, 80 km / h, and 100 km / h. Here, the speed difference Δv_ixThe suitable inter-head distance δ corresponding to = 0 is the vehicle 5_iAnd preceding vehicle 5_{i -1}Corresponds to running at the same speed. In such a case, for example, Δv = 0 in the following equation (12).
δ = a × v_i× [b + c × tanh (d × Δv)] (12)
Here, a, b, c, and d are coefficients made up of arbitrary real numbers.
Then, an appropriate headway distance δ with respect to the speed is measured from actually measured data on a highway or the like, and a coefficient a and a coefficient b are determined so as to coincide with the lowest line of the appropriate headway distance δ with respect to the vehicle speed. A realistic simulation can be performed by taking a procedure for adjusting c and coefficient d.
[0119]
The result communication unit 33 acquires the information output from the traveling direction acceleration determination unit 25 and the information output from the lane crossing direction acceleration determination unit 26 and outputs the information to the result display unit 31 and the result storage unit 34.
[0120]
The result display unit 31 is information output from the result communication unit 33, that is, a determination result as to whether or not each vehicle 5 accelerates in the traveling direction, an estimation result as to whether or not to avoid an obstacle, and a lane change The estimation result of whether or not to perform is displayed from the screen of the display device 32.
[0121]
The result storage unit 34 is the information output from the result communication unit 33, that is, the determination result as to whether or not each vehicle 5 accelerates in the traveling direction, the estimation result as to whether or not to avoid the obstacle 9, and the lane The storage device 35 stores the estimation result of whether or not to change.
[0122]
Next, the operation of the traffic flow simulation system to which the traffic flow simulation method according to this embodiment configured as described above is applied will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
[0123]
(Step S1: Calculation condition setting)
When the traffic flow simulation is performed using the traffic flow simulation system to which the traffic flow simulation method according to the present embodiment is applied, first, it is necessary to input conditions from the condition input unit 10.
[0124]
Information relating to the shape of the road 1 such as the road length, width, number of white lines S, and the degree of climbing of the road 1 to be subjected to the traffic simulation is input from the road shape input unit 12 by the operator, and further from there, the traffic simulation execution unit 20 Is output.
[0125]
Information such as the traffic volume per hour for each road 1 to be subjected to the traffic simulation is input from the traffic flow condition input unit 14 by the operator and further output to the traffic simulation execution unit 20 from there.
[0126]
Traffic information such as the number of vehicles 5 traveling on the road 1 subject to traffic simulation, obstacles 9 present, vehicle regulations imposed on each road 1 are input from the simulation condition input unit 16 by the operator, and From there, it is output to the traffic simulation execution unit 20.
[0127]
(Step S2: Potential field calculation)
In step S1, based on the information input by the condition input unit 10, the traffic simulation executing unit 20 calculates the potential field P as follows.
[0128]
First, in step S1, information such as traffic volume for each time of road 1 output from the traffic flow condition input unit 14, that is, traffic volume for each time step is acquired by the time information management unit 21, from which the vehicle information management unit 23 is output. In the vehicle generation unit 22, the vehicle 5 is virtually generated for each road 1 based on the information output from the simulation condition input unit 16. Then, this vehicle occurrence information is output to the vehicle information management unit 23.
[0129]
Next, in the vehicle information management unit 23, each vehicle that travels for each time for each road 1, that is, for each time step, based on the information output from the time information management unit 21 and the information output from the vehicle generation unit 22. 5 management information is created. If the potential field P is already calculated by the potential calculation unit 24 at a certain time step, and the potential field P is calculated at the next time step, the vehicle information management unit 23 determines the traveling direction acceleration. The determination result of the presence or absence of acceleration in the traveling direction from the unit 25 and the estimation result of whether or not to avoid the obstacle 9 are input from the lane crossing direction acceleration determination unit 26 as the estimation result of whether or not to change the lane. The In this case, in the vehicle information management unit 23, in addition to the information output from the time information management unit 21 and the information output from the vehicle generation unit 22, the determination result and the estimation input by the traveling direction acceleration determination unit 25 are estimated. Based on the result and the estimation result input by the lane crossing direction acceleration determination unit 26, the management information of each vehicle 5 in the next time step is created. The management information of each vehicle 5 created in this way at the time step is output from the vehicle information management unit 23 to the potential calculation unit 24.
[0130]
Based on the management information output from the vehicle information management unit 23 and the information output from the road shape input unit 12, the potential calculation unit 24 (1) Static potential field φ_sAnd (2) dynamic potential field φ_dAnd are calculated. Furthermore, by adding them, (3) potential field φ (φ = φ_s+ Φ_d) Is calculated, and the result is output to the traveling direction acceleration determining unit 25 and the lane crossing direction acceleration determining unit 26.
[0131]
(Step S3: Determination 1: Inclination in the traveling direction of the potential field φ)
The traveling direction acceleration determining unit 25 determines that the vehicle 5 is accelerated when the gradient of the traveling direction of the potential field φ output from the potential calculating unit 24 is negative (<0) (step S4). On the other hand, when the calculated acceleration is not negative (≧ 0), the process of step S5 is performed. Further, based on the gradient in the traveling direction of the potential field φ, it is estimated whether or not the vehicle avoids the obstacle. These determination results and estimation results are output to the vehicle information management unit 23 and the result communication unit 33.
[0132]
(Step S5: Determination 2: Inclination in the horizontal direction of the potential field φ)
The lane crossing direction acceleration determination unit 26 obtains a gradient of the magnitude of the potential field φ with respect to the lane crossing direction based on the potential field φ output from the potential calculation unit 24.
[0133]
(Step S6: Change the lane in a leaning direction)
The lane crossing direction acceleration determination unit 26 further estimates whether or not the vehicle 5 changes lanes based on the gradient obtained in step S5. Then, the estimation result is output to the vehicle information management unit 23 and the result communication unit 33.
[0134]
(Step S7: Do you want to simulate the next time step?)
When the simulation of the next time step is performed (S7: Yes), the process returns to step S2. If not (S7: No), the process is terminated.
[0135]
In the processing performed by the traveling direction acceleration determining unit 25 and the lane crossing direction acceleration determining unit 26, each vehicle 5_iAcceleration F for each_iFor example, as shown in the above equation (10), each vehicle 5_iCurrent speed v_iAnd target speed v_i ⁰Acceleration term f determined by the function of the difference between_aFrom the vehicle 5_iCurrent speed v_iAnd this vehicle 5_iVehicle 5 traveling just before_{i -1}The deceleration term f determined by a function of the head-to-head distance Δx and the speed difference Δv_dIt is calculated by subtracting.
[0136]
Furthermore, the deceleration term f_dAs shown in the above equation (11), the vehicle 5_iAnd this vehicle 5_iVehicle 5 traveling just before_{i -1}When the head-to-head distance Δx is greater than or equal to the predetermined appropriate head-to-head distance δ, and the short-distance term that is abruptly attenuated, and the head-to-head distance Δx is greater than or equal to the predetermined appropriate head-to-head distance δ A model in which a long-distance term that is slowly attenuated is added is applied.
[0137]
As a result, a deceleration force is gradually generated from where the head-to-head distance Δx is separated to some extent, the long-distance force and the short-distance force are balanced, collision in the simulation is avoided, and a realistic simulation is performed. Is called.
[0138]
Note that a traffic flow simulation system to which the traffic flow simulation method described in this embodiment is applied can be realized by causing a computer to read a program stored in a storage medium.
[0139]
Here, the storage medium in the present invention can store programs such as a magnetic disk, a floppy (registered commercial law) disk, a hard disk, an optical disk (CD-ROM, DVD, etc.), a magneto-optical disk (MO, etc.), a semiconductor memory, etc. As long as it is a computer-readable storage medium, the storage format may be any form.
[0140]
Further, an OS (operating system) operating on the computer based on an instruction of a program installed in the computer from the storage medium, MW (middleware) such as database management software, network software, or the like implements the present embodiment. A part of each process may be executed.
[0141]
Furthermore, the storage medium in the present invention is not limited to a medium independent of a computer, but also includes a storage medium in which a program transmitted via a LAN or the Internet is downloaded and stored or temporarily stored.
[0142]
Further, the number of storage media is not limited to one, and the case where the processing in the present embodiment is executed from a plurality of media is also included in the storage media in the present invention, and the media configuration may be any configuration.
[0143]
The computer according to the present invention executes each process in the present embodiment based on a program stored in a storage medium, and a single device such as a personal computer or a plurality of devices are connected to a network. Any configuration such as a system may be used.
[0144]
In addition, the computer in the present invention is not limited to a personal computer, but includes a processing unit, a microcomputer, and the like included in an information processing device, and is a generic term for devices and devices that can realize the functions of the present invention by a program. .
[0145]
As described above, in the traffic flow simulation system to which the traffic flow simulation method according to the present embodiment is applied, although there are various factors that affect each vehicle 5 due to the above-described action, Static potential field φ defined by the magnitude of the influence of certain external factors_sAnd the dynamic potential field φ defined by the magnitude of the influence of external factors that change over time_dBy using these, all factors can be defined quantitatively using mathematical formulas. As a result, all factors can be dealt with uniformly on the program, so that more detailed traffic flow simulation can be easily performed.
[0146]
Further, in performing the traffic flow simulation, in the equation describing the motion of each vehicle 5, the deceleration term f_dIs defined by combining the long-distance term and the short-distance term, and the vehicle 5_iSpeed of the vehicle 5_iAnd preceding vehicle 5_{i -1}The distance between vehicle heads Δx and the speed difference Δv are used. As a result, even if a faulty vehicle or the like is present in the vehicle 5 traveling on the road 1, it does not obtain a simulation result that the vehicle collides, but reproduces a more realistic state that also considers the failure situation. It becomes possible to do.
[0147]
(Second Embodiment)
A second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
[0148]
The traffic flow simulation system to which the traffic flow simulation method according to the present embodiment is applied has the same configuration as that of the traffic flow simulation system to which the traffic flow simulation method according to the first embodiment is applied. 25 and the processing method performed by the lane crossing direction acceleration determination unit 26 is different. Therefore, only different parts will be described here.
[0149]
That is, in the traffic flow simulation system to which the traffic flow simulation method according to this embodiment is applied, the traveling direction acceleration determining unit 25 and the lane crossing direction acceleration determining unit 26_iMileage x_iIn the equation of motion generally expressed as the above equation (9) using the travel time t and the acceleration time t, the acceleration F_iWhen is a negative value, the negative value is maintained for a predetermined time.
[0150]
FIG. 14 shows an example of the state of acceleration change when negative acceleration is sustained for a predetermined time when the acceleration is a negative value, with the horizontal axis representing time and the vertical axis representing acceleration. It shows a state in which a brake that periodically lasts 0.5 seconds is periodically applied. Decreasing term f by forcing the brake to last 0.5 seconds_dIndicates that the value of becomes negative. With such control, when the head-to-head distance Δx is rapidly reduced due to sag or the like, sufficient brake control is realized, and it is possible to reproduce the occurrence of traffic jams.
[0151]
As a specific example of performing such control, a time t using the following equation (13):₀Negative acceleration -F₀With time constant T₀A case where the control is performed exponentially using the above will be described.
F_i= -F₀Xexp (-t / T₀) (13)
In such a case, a certain time t₀Is the acceleration F obtained by the above equation (13)._iThen, the one having a larger negative absolute value than the acceleration calculated by the traveling direction acceleration determination unit 25 at the elapsed time t is selected.
[0152]
FIG. 15 shows an example of the state of acceleration change when negative acceleration is sustained according to the equation shown in the above equation (13) when the acceleration is a negative value. The vertical axis is the time constant T₀The acceleration is shown when is set to 0.5 seconds. It can be seen that the time during which the brake is applied is longer than that according to the prior art shown in FIG. That is, when the head-to-vehicle distance Δx rapidly decreases due to sag or the like, sufficient brake control can be taken into consideration, and the occurrence of traffic jams can be reproduced.
[0153]
As described above, in the traffic flow simulation system to which the traffic flow simulation method according to the present embodiment is applied, in addition to the functions and effects achieved in the first embodiment, the brake control is performed by the operations as described above. By extending the duration of the vehicle, realistic brake control can be taken into consideration, and it becomes possible to perform a traffic flow simulation that reproduces traffic jams in the sag in detail.
[0154]
As mentioned above, although preferred embodiment of this invention was described referring an accompanying drawing, this invention is not limited to this structure. Within the scope of the invented technical idea of the scope of claims, a person skilled in the art can conceive of various changes and modifications. The technical scope of the present invention is also applicable to these changes and modifications. It is understood that it belongs to.
[0155]
【The invention's effect】
  As described above, according to the traffic flow simulation system and program of the present invention, the situation around the vehicle, such as obstacles on the road and the shape of the road, is not constant in time that affects the running of the vehicle. The static potential field defined by the magnitude of the influence of the dynamic factor and the dynamic potential field defined by the magnitude of the influence of the time-varying external factor that affects the running of the vehicle are used. By using the existing model, it is possible to simulate traffic flow easily and in detail without using a complicated model.
[0156]
In addition, by using a model that uses a static potential field and a dynamic potential field, sudden events can be reflected without using a complicated model, and more realistic traffic flows can be simulated. It becomes possible.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a functional block diagram showing a configuration example of a traffic flow simulation system to which a traffic flow simulation method according to a first embodiment is applied.
FIG. 2 is a plan view of a road composed of a plurality of lanes and a conceptual diagram showing a static potential field distribution formed by dividing the lanes.
FIG. 3 is a conceptual diagram for explaining a static potential field on an uphill road.
FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining a static potential field on a downhill road.
FIG. 5 is a plan view of a road composed of a plurality of lanes with obstacles on the road, and a conceptual diagram showing an example of distribution of a static potential field at a certain point on the road
FIG. 6 is a diagram showing an example of a positional relationship of vehicles on a road at a certain time and a potential field distribution formed by each vehicle.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a positional relationship of vehicles on a road at a certain time and a potential field distribution formed by each vehicle.
FIG. 8 is a diagram showing an example of a positional relationship of vehicles on a road at a certain time and a potential field distribution formed by each vehicle.
FIG. 9 is a diagram showing an example of a positional relationship of vehicles on a road where an obstacle exists on the road and a potential field distribution formed by each vehicle.
10 is a diagram showing an example of the positional relationship of each vehicle and the potential field distribution that each vehicle has at a certain time after the state shown in FIG. 9;
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a tendency with respect to the distance between the heads of the deceleration force of the long-distance term and the deceleration force of the short-term term, which are functions of the distance between the vehicle heads.
FIG. 12 is a diagram showing an example of a state in which the appropriate inter-vehicle head distance monotonously increases with respect to the speed difference.
FIG. 13 is a flowchart showing the operation of a traffic flow simulation system to which the traffic flow simulation method according to the first embodiment is applied.
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a state of acceleration change when negative acceleration is maintained for a predetermined time when the acceleration is a negative value.
FIG. 15 is a diagram showing an example of the state of acceleration change when negative acceleration is maintained exponentially when the acceleration is a negative value;
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a state of acceleration change obtained by a conventional traffic flow simulation method when the acceleration is a negative value;
[Explanation of symbols]
S: white line, 1 ... road, 2 ... left end of road, 3 ... median strip, 5 ... vehicle, 9 ... obstacle, 10 ... condition input unit, 12 ... road shape input unit, 14 ... traffic flow condition input unit, 16 ... Simulation condition input unit, 20 ... Traffic simulation execution unit, 21 ... Time information management unit, 22 ... Vehicle generation unit, 23 ... Vehicle information management unit, 24 ... Potential calculation unit, 25 ... Travel direction acceleration determination unit, 26 ... Lane Crossing direction acceleration determination unit, 30 ... result display storage unit, 31 ... result display unit, 32 ... display device, 33 ... result communication unit, 34 ... result storage unit, 35 ... storage device

Claims (6)

The direction and magnitude of acceleration when the vehicle is stopped and when driving is determined from among road lanes, lane boundaries, road slopes, and obstacles that are constant temporal factors affecting the driving of the vehicle . A static potential field defined by a two-dimensional distribution in which the degree of influence of any of the factors spreads in the traveling direction and in the left-right direction with respect to the traveling direction, and temporal variations that affect the traveling of the vehicle A traffic flow simulation system comprising acceleration determining means for determining the influence level of surrounding vehicles , which is an external factor , by combining the dynamic potential field defined by the two-dimensional distribution . The traffic flow simulation system according to claim 1,
Based on the gradient of the magnitude of the influence of the external factor expressed by the two-dimensional distribution synthesized by the acceleration determining means, it is determined whether or not the vehicle traveling on a road having a lane changes lanes. A traffic flow simulation system provided with a lane change estimating means for estimating. In the traffic flow simulation system according to claim 1 or 2 ,
Based on the gradient of the magnitude of the influence of the external factor expressed by the two-dimensional distribution synthesized by the acceleration determining means, the vehicle traveling on the road where the obstacle exists avoids the obstacle. A traffic flow simulation system equipped with obstacle avoidance estimation means for estimating whether to run. A computer-readable program applied to a traffic flow simulation for predicting a traffic flow by simulating the driving state of each vehicle traveling on a road,
The direction and magnitude of acceleration when the vehicle is stopped and when driving is determined from among road lanes, lane boundaries, road slopes, and obstacles that are constant temporal factors affecting the driving of the vehicle . A static potential field defined by a two-dimensional distribution in which the degree of influence of any of the factors spreads in the traveling direction and in the left-right direction with respect to the traveling direction, and temporal variations that affect the traveling of the vehicle A program for causing a computer to realize an acceleration determination function for determining the degree of influence of a vehicle , which is an external factor , by combining the dynamic potential field defined by the two-dimensional distribution . The program according to claim 4 , wherein
Whether or not the vehicle traveling on a road having a lane changes lanes based on the gradient of the magnitude of the influence of the external factor expressed by the two-dimensional distribution synthesized by the acceleration determining function. A program for causing a computer to realize the estimated lane change estimation function. In the program according to claim 4 or 5 ,
Based on the gradient of the magnitude of the influence of the external factor expressed by the two-dimensional distribution synthesized by the acceleration determining function, the vehicle traveling on the road where the obstacle exists avoids the obstacle. A program for causing a computer to implement an obstacle avoidance estimation function that estimates whether or not to run.

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