JP2000222669A - 交通流推定装置および交通流推定方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 道路の全車線および全地点における交通流
を、感知器設置地点において得られる交通流情報を活用
して推定できる交通流推定装置および交通流推定方法を
得る。 【解決手段】 道路１上の各感知器３からの感知器情報
１２を用いて交通流を模擬し、感知器が未設置の車線お
よび道路上の任意の地点における交通流を推定するシミ
ュレータ部５ａを有するシミュレータ５と、模擬によっ
て得られた仮想感知器情報と実際の感知器からの感知器
情報が等しくなるように、当該シミュレータで使用する
パラメータを調整するシミュレーション調節部８を備
え、交通流推定箇所の模擬結果をシミュレータを通して
抽出し、それを交通流推定結果１４として出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、感知器が設置さ
れていない車線および道路上の任意の地点の交通流を、
感知器を設置した道路上の地点において得られる交通流
の情報に基づいて推定する交通流推定装置および交通流
推定方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】片側複数車線の道路において、既に設置
済みの１台の監視カメラ（感知器）を活用し、各車線の
交通流の推定を行う交通流推定装置としては、たとえ
ば、特開平１−２５９５００号公報に示された画像処理
型交通流計測システムなどがあった。この画像処理型交
通流計測システムは、大型車両の通過によって死角とな
るため、監視カメラでは監視できなくなった車線に関し
て、この通過車両による監視カメラの不感応時間におけ
るデータを、感応時のデータより推定するというもので
ある。

【０００３】なお、このような交通流推定装置に関連す
る記載のある文献としては、この他にも、たとえば、特
開平９−２４５２８４号公報、特開平８−２７９０９３
号公報、特開平７−２６２４８８号公報などがある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来の交通流推定装置
としての画像処理型交通流計測システムは以上のように
構成されているので、感知器である監視カメラが監視で
きる範囲のみしか交通流推定の対象とすることができな
いという課題があった。

【０００５】この発明は上記のような課題を解決するた
めになされたもので、道路の全車線および全地点、すな
わち、感知器が設置されていない車線および道路上の任
意の地点における交通流を、感知器の設置地点において
得られる交通流情報を活用して推定できる交通流推定装
置および交通流推定方法を得ることを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】この発明に係る交通流推
定装置は、道路上に設置された複数の感知器から感知器
情報入力部に入力された感知器情報を用いて道路上の交
通流を模擬し、感知器が設置されていない車線および道
路上の任意の地点における交通流を推定するシミュレー
タ部を有するシミュレータと、模擬によって得られた仮
想感知器情報と実際の感知器からの感知器情報が等しく
なるように、当該シミュレータで使用するパラメータを
調整するシミュレーション調節部を備え、交通流推定箇
所の模擬結果をシミュレータを通して抽出し、それを交
通流推定結果として出力するようにしたものである。

【０００７】この発明に係る交通流推定装置は、個々の
車両の行動をモデル化して模擬を実現するミクロモデル
の交通シミュレータを、シミュレータのシミュレータ部
として用いたものである。

【０００８】この発明に係る交通流推定装置は、交差点
での右左折率および直進率に基づく車線変更率を反映さ
せたシミュレータ部を用いて、感知器が設置されていな
い車線および道路上の任意の地点における交通流を推定
するようにしたものである。

【０００９】この発明に係る交通流推定装置は、道路の
任意の箇所において全ての車線に感知器が設置されてい
る場合には、当該箇所における総流入車両台数が求めら
れるので、この情報を反映させたシミュレータ部を用い
て、感知器が設置されていない車線および道路上の任意
の地点における交通流を推定するようにしたものであ
る。

【００１０】この発明に係る交通流推定装置は、各車線
毎の利用率に関するデータをあらかじめ測定しておき、
そのデータを反映させたシミュレータ部を用いて、感知
器が設置されていない車線および該道路上の任意の地点
における交通流を推定するようにしたものである。

【００１１】この発明に係る交通流推定装置は、感知器
としての監視カメラから得られる画像情報から抽出され
た、渋滞長、車間距離、異常事態等の交通状況の情報を
反映させたシミュレータ部を用いて、感知器が設置され
ていない車線および該道路上の任意の地点における交通
流を推定するようにしたものである。

【００１２】この発明に係る交通流推定装置は、車線変
更率の情報、総流入車両台数の情報、各車線毎の利用率
のデータ、および交通状況の情報を、用途に応じて組み
合わせたシミュレータ部を用いて、感知器が設置されて
いない車線および該道路上の任意の地点における交通流
を推定するようにしたものである。

【００１３】この発明に係る交通流推定装置は、感知器
が設置されていない車線および道路上の任意の地点にお
ける交通流を推定するシミュレータ部を複数個用いてシ
ミュレータを形成したものである。

【００１４】この発明に係る交通流推定方法は、道路上
に設置された複数の感知器にて、一定時間周期毎に通過
車両の台数や平均速度等の感知器情報を取得し、その感
知器情報をシミュレータの模擬精度の向上に用い、この
シミュレータによる模擬結果に基づいて、感知器が設置
されていない車線および道路上の任意の地点における交
通流を推定するようにしたものである。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態を
説明する。 実施の形態１．図１はこの発明の実施の形態１による交
通流推定装置を用いた交通シミュレーションシステムの
基本構成を示す説明図である。図において、１は交通流
推定のターゲットとなる道路であり、図示の例では、上
り／下りのそれぞれが車線Ｌ１とＬ２よりなる片側２車
線で形成されており、ここでは上り（下り）側のみを図
示している。２はこの道路１上を走行する車両である。
３は一定時間周期毎にその感知範囲内を通過した車両２
の台数や平均速度等の感知器情報を得る複数の感知器で
あり、図示の例では、道路１上の地点Ｐ１では車線Ｌ１
およびＬ２のそれぞれに設置されており、地点Ｐ２およ
びＰ３では２車線中の一方の車線Ｌ１にのみ設置されて
いる。

【００１６】また、４は感知器３が設置されていない車
線Ｌ２および道路１上の任意の地点、すなわち、道路１
の全車線および全地点における交通流を推定する交通流
推定装置である。この交通流推定装置４内において、５
は各感知器３からの感知器情報を活用することによって
当該道路１上における交通流を模擬するシミュレータで
あり、５ａはこのシミュレータ５のシミュレータ部であ
る。６はこのシミュレータ部５ａの表示画面であり、６
ａはこのシミュレータ部５ａの表示画面６に表示され
た、実際の道路１に対応する道路、６ｂは同じく各感知
器３に対応する仮想感知器であり、６ｃはシミュレータ
５のシミュレータ部５ａにて模擬されてその表示画面６
の道路６ａ上に表示された車両である。７はシミュレー
タ５によって模擬された仮想感知器６ｂの仮想感知器情
報が出力される仮想感知器情報出力部である。

【００１７】８はこの仮想感知器情報出力部７から出力
される仮想感知器情報が、実際の道路１の各感知器３か
らの感知器情報と等しくなるように、シミュレータ部５
ａで使用するパラメータを調整するシミュレーション調
節部であり、９はこの交通流推定装置４に実際の道路１
の各感知器３からの感知器情報が入力される感知器情報
入力部である。１０は交通流を推定したい車線Ｌ１，Ｌ
２および道路１の任意の地点などの交通流推定箇所の情
報をもとに、その指定箇所の模擬結果（統計情報）をシ
ミュレータ５のシミュレータ部５ａを通して抽出し、そ
れを当該指定箇所における交通流推定結果として出力す
る特徴抽出部であり、１１はその交通流推定箇所の情報
が入力される交通流推定箇所入力部である。

【００１８】１２は各感知器３で検知されて交通流推定
装置４の感知器情報入力部９に入力される、車両２の通
過台数や平均速度などの統計情報による感知器情報であ
り、１３は交通流推定箇所入力部１１に設定・入力され
る、交通流を推定したい車線Ｌ１，Ｌ２および道路１の
任意の地点を指定する交通流推定箇所の情報である。１
４はシミュレータ５のシミュレータ部５ａが上記交通流
推定箇所の情報１３によって指定された交通流推定箇所
に関して推定し、特徴抽出部１０を介して出力する交通
流推定結果である。

【００１９】次に動作について説明する。まず基本動作
を図１を用いて説明する。ターゲットとなる道路１の各
地点Ｐ１〜Ｐ３に設置された各感知器３からは、たとえ
ば、各々５分という一定時間間隔で各感知器３の感知範
囲を通過した車両２の通過台数や平均速度などの感知器
情報１２が得られる。この感知器情報１２は交通流推定
装置４に送られ、その感知器情報入力部９よりシミュレ
ーション調節部８に入力される。この感知器情報１２は
シミュレーション調節部８よりシミュレータ５に送ら
れ、当該シミュレータ５のシミュレータ部５ａにおける
模擬精度向上に使用される。

【００２０】なお、上記シミュレータ５のシミュレータ
部５ａとして、たとえば、個々の車両２の行動をモデル
化することにより模擬を実現するミクロモデルの交通シ
ミュレータを採用する。シミュレーション調節部８はこ
の交通シミュレータによるシミュレータ部５ａで使用す
る、次の式（１）で示す車両追従方程式のパラメータを
調節することにより、模擬結果（仮想感知器情報）が各
感知器３からの感知器情報１２と一致するように整合を
はかる。

【００２１】

【数１】

【００２２】ここで、上記式（１）中の、ｔは時刻、Δ
ｔはタイムステップ、Ｘ_s は自車の位置座標、位置座標
Ｘ_f は先行車の位置座標であり、ｃおよびｍはシミュレ
ーション調節部８における上記調整を行うためのパラメ
ータとしての定数である。なお、Ｘの上に記されている
ドットは微分演算を示すものであり、したがって、左辺
におけるＸ_s の２階微分は自車の加速度を、右辺分子に
おけるＸ_s およびＸ_fの１階微分は自車と先行車の速度
をそれぞれ示すこととなる。

【００２３】この式（１）による車両追従方程式は、自
車と先行車の速度差（分子）とそれら両者の距離（分母
のカッコ内）との比と、自車の加速度との関係を示して
いる。ここで、定数ｃは自車の加速度を高めるためのパ
ラメータであり、この定数ｃの値を大きくすると自車の
速度を速くすることができる。また、定数ｍは自車と先
行車との間で車間の挙動が伝わる速さと関係するパラメ
ータであり、この定数ｍの値を小さくすると渋滞が解消
する傾向が進み、大きくすると渋滞が進む傾向となる。
この結果、定数ｃと定数ｍを調整することにより、速度
や渋滞度を変えることができる。

【００２４】上記車両追従方程式の定数ｃと定数ｍは、
個々の車両２で異なる値を使用してもよいし、全ての車
両２で同一の値を使用してもよい。個々の車両２で異な
る値を使用する場合にはシミュレーションが取り得る状
態の枠が広がるため、上記各感知器３からの感知器情報
１２により近付けることが可能となるが、扱うパラメー
タの数が非常に多くなるため、各パラメータがシミュレ
ーションに与える影響を解析するのが困難となるなどの
問題がある。

【００２５】また、図２は車線変更を行う時の条件文の
一例を示す説明図である。この条件文は、「走行車線を
走行中の車両２がその走行速度をＺ％減速させる必要が
あり、かつ、追い越し車線では減速の必要がない場合に
は、車線を追い越し車線に変更する」というものであ
る。したがって、この条件文中の減速率Ｚの値が大きく
なると追い越し車線に車線変更する車両２の数が増加
し、小さくなると追い越し車線に車線変更する車両２の
数は減少する。このように、この条件文中の減速率Ｚの
値を調節することにより、各車線毎に走行する車両２の
台数を調整することができる。

【００２６】このように、この実施の形態１によれば、
感知器３からの情報を活用して模擬精度を向上させたシ
ミュレータ部５ａを用いて、道路１上の感知器３が設置
されていない車線および地点における交通流推定を行う
ことが可能となり、的確な信号制御が行え、旅行時間情
報の推定精度向上をはかることができる交通シミュレー
ションシステムを実現できるという効果が得られる。

【００２７】実施の形態２．なお、ある交差点における
右折率、左折率、および直進率が分かっている場合に
は、それらを車線変更率に反映させ、シミュレータにお
いてその車線変更率に基づく模擬を行い、感知器が設置
されていない車線および道路上の任意の地点における交
通流の推定を行うようにしてもよい。この発明の実施の
形態２はそのような交通流推定装置に関するものであ
り、その構成は図１に示した実施の形態１の場合と同様
であるため、その図示および説明は省略する。

【００２８】ここで、図３はこの実施の形態２による交
通流推定装置における、ある交差点での右左折率および
直進率に関する情報を用いた交通流の推定を説明するた
めの説明図であり、上り、下りのそれぞれが、左折およ
び直進専用車線Ｌ１と右折専用車線Ｌ２とによる片側２
車線の道路１について、その上り（下り）側のみを図示
している。このような道路１においては、各車両２は交
差点における進行方向にしたがって、直進あるいは左折
する車両２は左折および直進専用車線Ｌ１に、右折する
車両２は右折専用車線Ｌ２に、それぞれ車線変更を行
う。この交差点での右折率、左折率および直進率があら
かじめ分かっている場合には、それらの比率を反映した
車線変更率と、各車線Ｌ１，Ｌ２上を走行する車両２の
台数の比率が等しくなるように、図２に示した条件文の
減速率Ｚの値を調節する。

【００２９】図３の例では、交差点における車両２の右
折率が２０％、直進率が６０％、左折率が２０％である
ので、左折および直進専用車線Ｌ１上の車両２の台数と
右折専用車線Ｌ２上の車両２の台数との比が８：２とな
るように、上記減速率Ｚの値の調整を行う。

【００３０】このように、この実施の形態２によれば、
交差点での右左折率、直進率を車線変更率に反映させて
交通流の模擬を行うことが可能となり、その模擬結果よ
り感知器が設置されていない車線および道路上の任意の
地点における交通量を推定することが可能となる効果が
得られる。

【００３１】実施の形態３．また、道路上のある地点で
全ての車線に感知器が設置されている場合には、当該地
点で求めたその道路の総流入車両台数に基づく模擬を行
い、感知器が設置されていない車線および道路上の任意
の地点における交通流の推定を行うようにしてもよい。
この発明の実施の形態３はそのような交通流推定装置に
関するものであり、その構成は図１に示した実施の形態
１の場合と同様であるため、その図示および説明は省略
する。

【００３２】ここで、図４はこの実施の形態３による交
通流推定装置における、道路１上のある地点での総流入
車両台数に関する情報を用いた交通流の推定を説明する
ための説明図であり、車線Ｌ１とＬ２とによる片側２車
線の道路１の上り（下り）側のみを図示している。図示
の例では、道路１の流入部である地点Ｐ１には２つの車
線Ｌ１，Ｌ２のそれぞれに感知器３が設置され、流出部
である地点Ｐ２には一方の車線Ｌ１にのみ感知器３が設
置されていて、他方の車線Ｌ２には感知器３は設置され
ていない。なお、図中の３ａは各感知器３の感知範囲を
示している。

【００３３】図４に示した地点Ｐ１のように、道路１の
全ての車線Ｌ１，Ｌ２に感知器３が設置されている場
合、たとえば１日という期間内にこの道路１に流入した
車両３の総台数を、当該地点Ｐ１の車線Ｌ１とＬ２とに
設置された感知器３を用いて求めることができる。すな
わち、地点Ｐ１の車線Ｌ１とＬ２に設置された各感知器
３の感知範囲３ａ内を通過した車両２の合計として求め
られる。ここで、この求められた車両３の総数をＸＸ台
とする。また、同じ１日の間に車線Ｌ１の地点Ｐ２を通
過した車両２の台数も、当該地点Ｐ２に設置された感知
器３の感知範囲３ａ内を通過した車両２の台数として求
めることができる。この通過車両の台数をＹＹ台とす
る。この結果から、車線Ｌ２の地点Ｐ２を上記１日の間
に通過した車両２の台数は、ＺＺ台（＝ＸＸ−ＹＹ）で
あると考えられる。そしてこれらの値を用いて、感知器
３が設置されている車線Ｌ１の地点Ｐ２における通過車
両の台数と、感知器３が設置されていない車線Ｌ２の地
点Ｐ２における通過車両の台数との比率が、ＹＹ：ＺＺ
になるようにたとえば、図２に示した条件文の減速率
Ｚの値を調節する。

【００３４】このように、この実施の形態３によれば、
道路の任意の地点でその全車線に感知器が設置されてい
る場合、その感知器で求めた当該任意の地点における車
両の総流入台数に基づいた交通流の模擬を行うことが可
能となり、その模擬結果より感知器が設置されていない
車線および道路上の任意の地点における交通量を推定す
ることが可能となる効果が得られる。

【００３５】実施の形態４．また、道路の各車線毎の利
用率に関するデータをあらかじめ測定しておき、当該車
線利用率のデータに基づく模擬を行って、感知器が設置
されていない車線および道路上の任意の地点における交
通流の推定を行うようにしてもよい。この発明の実施の
形態４はそのような交通流推定装置に関するものであ
り、その構成は図１に示した実施の形態１の場合と同様
であるため、その図示および説明は省略する。

【００３６】ここで、図５はこの実施の形態４による交
通流推定装置にて使用される、片側２車線の道路におけ
る車線利用率のデータの一例を示す線図、図６はこの実
施の形態４による交通流推定装置にて使用される、片側
３車線の道路における車線利用率のデータの一例を示す
線図である。図５に示すように、片側２車線の道路で
は、時間交通量（台数／時間）の増大にともなって、走
行車線では車線利用率が低下し、追い越し車線では車線
利用率が増大する。また、図６に示すように、片側３車
線の道路では、時間交通量の増大にともなって、第１車
線と第２車線では車線利用率が低下し、第３車線では車
線利用率が増大する。

【００３７】通常の道路においては、この図５および図
６のグラフに示すような傾向があることが一般的に知ら
れている。ターゲットとなる道路について、このような
車線利用率のデータをあらかじめ測定しておき、当該デ
ータを用いて、図１に示した交通流推定装置４のシミュ
レータ５で交通流の推定を行う。

【００３８】このように、この実施の形態４によれば、
あらかじめ測定しておいた各車線毎の利用率に関するデ
ータに基づいて、交通流の模擬を行うことが可能とな
り、その模擬結果より感知器が設置されていない車線お
よび道路上の任意の地点における交通量を推定すること
が可能になるという効果が得られる。

【００３９】実施の形態５．また、渋滞長、車間距離、
異常事態（たとえば事故等）などの交通状況の情報に基
づいて模擬を行い、感知器が設置されていない車線およ
び道路上の任意の地点における交通流の推定を行うよう
にしてもよい。この発明の実施の形態５はそのような交
通流推定装置に関するものであり、その構成は図１に示
した実施の形態１の場合と同様であるため、その図示お
よび説明は省略する。

【００４０】ここで、この実施の形態５による交通流推
定装置においては、道路１上に設置されて、一定時間周
期毎にその感知範囲を通過した車両の情報を得る感知器
３として、監視カメラを用い、この監視カメラから得ら
れる画像情報から渋滞長、車間距離、異常事態（事故
等）などの交通状況の情報を抽出している。たとえば、
監視カメラを通して得られた画像情報からある車線の渋
滞長を抽出し、この渋滞長を示す交通状況の情報を用い
て、図１に示したシミュレータ５内のシミュレータ部５
ａにおいても、模擬された渋滞長が、この監視カメラの
画像情報から得られた渋滞長と同等の長さとなるよう
に、当該車線上を走行する車両２に関する、式（１）に
おけるパラメータである定数ｍを調節する。

【００４１】このように、シミュレータ部５ａは、感知
器３として用いられている監視カメラを通して得られる
渋滞長を示す交通状況の情報に基づいて、道路１上の交
通流の模擬を行う。なお、このシミュレータ部５ａによ
る道路１上の交通流の模擬は、渋滞長を示す交通状況の
情報ばかりでなく、監視カメラを通して得られる、車間
距離や異常事態（事故等）を示す交通状況の情報に基づ
いて、道路１上の交通流の模擬を行うことも可能であ
る。

【００４２】このように、この実施の形態５によれば、
感知器として用いられている監視カメラを通して得られ
る渋滞長、車間距離、異常事態（事故等）などの交通状
況の情報に基づいて、交通流の模擬を行うことが可能と
なり、その模擬結果より感知器が設置されていない車線
および道路上の任意の地点における交通量を推定するこ
とが可能となる効果が得られる。

【００４３】実施の形態６．なお、上記各実施の形態に
おいては、交差点での右左折率および直進率を反映させ
た車線変更率の情報、全ての車線に配置された感知器に
よって求められた、当該感知器の配置箇所における総流
入車両台数の情報、あらかじめ測定しておいた道路の各
車線毎の利用率のデータ、および渋滞長、車間距離、異
常事態等の交通状況の情報を、それぞれ個別に用いて道
路１上の交通流を模擬する場合について説明したが、そ
れらの各情報を用途に応じて組み合わせて利用し、道路
１上の交通流の模擬を行うようにしてもよい。この発明
の実施の形態６はそのような交通流推定装置に関するも
のであり、その構成は図１に示した実施の形態１の場合
と同様であるため、その図示および説明は省略する。

【００４４】一例として、車線変更率の情報、総流入車
両台数の情報、車線利用率のデータ、および交通状況の
情報などの、得られる情報のすべてを利用し、それに基
づいて交通流の模擬を行うことが考えられる。基本的に
は、利用する情報の種類が多くなればなるほど、シミュ
レータ５のシミュレータ部５ａへのそれら各情報の反映
は難しくなるが、このように得られる情報すべてを利用
した場合、精度のよい交通流の推定を行うことができ
る。なお、得られる情報のすべては利用せず、その中の
いくつかを、用途に応じて組み合わせて利用すれば、模
擬の精度をあまり低下させずに、当該情報のシミュレー
タ部５ａへの反映をある程度容易化することが可能とな
る。

【００４５】このように、この実施の形態６によれば、
車線変更率の情報、総流入車両台数の情報、車線利用率
のデータ、および交通状況の情報などを、用途に応じて
組み合せ、それらに基づいて交通流の模擬を行っている
ので、精度の高い模擬が可能となり、その模擬結果よ
り、感知器が設置されていない車線および道路上の任意
の地点における交通量の推定精度を向上させることが可
能になるという効果が得られる。

【００４６】実施の形態７．また、上記各実施の形態に
おいては、シミュレータ５を１つのシミュレータ部にて
形成したものについて説明したが、シミュレータ５を複
数のシミュレータ部で形成してもよい。図７はそのよう
なこの発明の実施の形態７による交通流推定装置の構成
を示すブロック図であり、図中、４は交通流推定装置、
５はシミュレータ、５ａ，５ｂ，５ｃはシミュレータ
部、７は仮想感知器情報出力部、８はシミュレーション
調節部、９は感知器情報入力部、１０は特徴抽出部、１
１は交通流推定箇所入力部、１３は交通流推定箇所の情
報、１４は交通流推定結果である。

【００４７】なお、これらは図１に同一符号を付して示
した実施の形態１の各部に相当する部分であるが、シミ
ュレータ５はシミュレータ部５ａと同一に構成されたシ
ミュレータ部５ｂ，５ｃを含む、複数のシミュレータ部
５ａ〜５ｃによって形成されている点で実施の形態１の
それとは異なっている。また、シミュレーション調節部
８は複数のシミュレータ部５ａ〜５ｃの各仮想感知器情
報出力部７からの仮想感知器情報が、各感知器からの感
知器情報と等しくなるように、各シミュレータ部５ａ〜
５ｃで使用するパラメータを調整している点で、特徴抽
出部１０は交通流推定箇所の模擬結果を複数のシミュレ
ータ部５ａ〜５ｃを通して抽出している点で、それぞれ
実施の形態１のシミュレーション調節部８および特徴抽
出部１０とは異なっている。

【００４８】次に動作について説明する。ここで、シミ
ュレータ部５ａ〜５ｃとして、たとえば、個々の車両２
の行動をモデル化することにより模擬を実現する、実施
の形態１で説明したミクロモデルの交通シミュレータを
採用した場合を考える。そのとき、図８に示すように、
シミュレータ５の各シミュレータ部５ａ〜５ｃは、それ
ぞれが異なるパラメータのセットを使用して模擬を並行
に実行する。すなわち、各シミュレータ部５ａ〜５ｃに
は、地点Ｐ１に設置された感知器３と地点Ｐ２に設置さ
れた感知器３から、車両の通過台数、平均速度、占有率
などの感知器情報が、たとえば５分間隔で送られてお
り、シミュレータ部５ａでは式（１）に示す車両追従方
程式のパラメータｍ，ｃを、ｍ＝１，ｃ＝５とし、シミ
ュレータ部５ｂではｍ＝２，ｃ＝５とし、シミュレータ
部５ｃではｍ＝３，ｃ＝４として道路１上の交通流の模
擬を並行して実行する。

【００４９】シミュレーション調節部８では、各感知器
３からの上記感知器情報に最も近くなるシミュレータ部
５ａ〜５ｃの模擬結果およびパラメータを採用する。こ
のようにして、シミュレータ５の複数のシミュレータ部
５ａ〜５ｃによる分散処理が実現される。

【００５０】このように、複数台のシミュレータ部５ａ
〜５ｃを用いて、感知器３からの感知器情報などと整合
させる場合では、 最適なパラメータのセットを見つけ
だすために、基本的に１台のシミュレータ部５ａで実行
する場合に比べて、使用したシミュレータ部５ａ〜５ｃ
の台数分だけ速く実行することができる。

【００５１】また、図９に示すように、ターゲットとな
る道路１を、シミュレータ５を形成しているシミュレー
タ部５ａ〜５ｃの台数分に分割し、分割された道路の各
区間に１つずつのシミュレータ部５ａ〜５ｃを対応さ
せ、それらによって道路上の交通流を並列処理にて模擬
することもできる。

【００５２】図９に示した例では、ターゲットとなる道
路１を区間Ａ，Ｂ，Ｃの３区間に分割し、その境界とな
る地点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４のそれぞれに感知器３を
設置している。そして、その区間Ａにはシミュレータ部
５ａを、区間Ｂにはシミュレータ部５ｂを、区間Ｃには
シミュレータ部５ｃをそれぞれ対応させ、シミュレータ
部５ａは地点Ｐ１と地点Ｐ２に設置された感知器３から
の感知器情報に基づく模擬を、シミュレータ部５ｂは地
点Ｐ２と地点Ｐ３に設置された感知器３からの感知器情
報に基づく模擬を、シミュレータ部５ｃは地点Ｐ３と地
点Ｐ４に設置された感知器３からの感知器情報に基づく
模擬をそれぞれ並行して実行している。

【００５３】シミュレーション調節部８は式（１）に示
す車両追従方程式のパラメータを調節することにより、
これら各シミュレータ部５ａ〜５ｃによる模擬結果が各
感知器３からの感知器情報と一致するように整合をはか
る。このようにして、シミュレータ５の複数のシミュレ
ータ部５ａ〜５ｃによる並列処理が実現される。

【００５４】なお、上記説明においては、複数のシミュ
レータ部５ａ〜５ｃによって分散処理もしくは並列処理
のいずれかによって、道路上の交通流を模擬するものを
示したが、それらを組み合わせた並列・分散処理によっ
て道路上の交通流を模擬することも可能である。

【００５５】このように、この実施の形態７によれば、
分散処理、並列処理、またはこれらを組み合わせた並列
・分散処理の導入により、感知器情報などの情報を模擬
へ反映させる整合処理を高速に実行することが可能とな
り、整合される感知器情報や監視カメラからの情報等が
多くなる場合でも、また高い模擬精度を目指す場合で
も、容易に対処することができるという効果が得られ
る。

【００５６】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、シミ
ュレータのシミュレータ部において、道路上に設置され
た複数の感知器から感知器情報入力部に入力された感知
器情報を用いて道路上の交通流を模擬して、感知器が設
置されていない車線および道路上の任意の地点における
交通流を推定し、シミュレーション調節部において、シ
ミュレータ部の模擬によって得られた仮想感知器情報と
実際の感知器からの感知器情報が等しくなるように使用
するパラメータを調整し、交通流推定箇所の模擬結果を
シミュレータを通して特徴抽出部にて抽出して、それを
交通流推定結果として出力するように構成したので、感
知器からの感知器情報を活用して模擬精度を向上させた
シミュレータ部を用いて、感知器が設置されていない車
線および道路上の任意の地点における交通流の推定を行
うことが可能になり、的確な信号制御が行え、旅行時間
情報の推定を高精度で行うことができる交通シミュレー
ションシステムを容易に構築できる交通流推定装置が得
られるという効果がある。

【００５７】この発明によれば、シミュレータ部とし
て、個々の車両の行動をモデル化して模擬を行うミクロ
モデルの交通シミュレータを用いるように構成したの
で、車両追従方程式のパラメータの調整によって、感知
器が設置されていない車線および道路上の任意の地点に
おける交通流の推定を行うことができるという効果があ
る。

【００５８】この発明によれば、道路上の交通流の模擬
を、交差点での右左折率および直進率に基づく車線変更
率を反映させたシミュレータ部を用いて行うように構成
したので、交差点での右左折率および直進率を反映させ
た車線変更率に基づいて交通流の模擬を行うことが可能
となり、その模擬結果より、感知器が設置されていない
車線および道路上の任意の地点における交通量を推定す
ることが可能になるという効果がある。

【００５９】この発明によれば、道路の任意の地点でそ
の全ての車線に感知器が設置されている場合に、道路上
の交通流の模擬を、それらの感知器で求めた当該地点に
おける車両の総流入台数の情報を反映させたシミュレー
タ部を用いて行うように構成したので、全車線に感知器
が設置されている地点で求めた、当該地点における総流
入車両台数に基づいて交通流の模擬を行うことが可能と
なり、その模擬結果より、感知器が設置されていない車
線および道路上の任意の地点における交通量を推定する
ことが可能になるという効果がある。

【００６０】この発明によれば、道路上の交通流の模擬
を、各車線毎の利用率に関するデータを反映させたシミ
ュレータ部を用いて行うように構成したので、あらかじ
め測定しておいた車線利用率のデータに基づいて交通流
の模擬を行うことが可能となり、その模擬結果より、感
知器が設置されていない車線および道路上の任意の地点
における交通量を推定することが可能になるという効果
がある。

【００６１】この発明によれば、感知器として監視カメ
ラを用い、道路上の交通流の模擬を、その監視カメラか
ら得られる画像情報から抽出された交通状況の情報を反
映させたシミュレータ部を用いて行うように構成したの
で、監視カメラを通して得られる渋滞長、車間距離、異
常事態（事故等）などの交通状況の情報に基づいて交通
流の模擬を行うことが可能となり、その模擬結果より、
感知器が設置されていない車線および道路上の任意の地
点における交通量を推定することが可能になるという効
果がある。

【００６２】この発明によれば、道路上の交通流の模擬
を、車線変更率の情報、総流入車両台数の情報、車線利
用率のデータ、および交通状況の情報を、用途に応じて
組み合わせたシミュレータ部を用いて行うように構成し
たので、高精度の模擬が可能となり、その模擬結果よ
り、感知器が設置されていない車線および道路上の任意
の地点における交通量を、高い精度で推定することが可
能となるという効果がある。

【００６３】この発明によれば、道路上の交通流を推定
するための複数のシミュレータ部を、シミュレータに持
たせるように構成したので、それら各シミュレータ部に
分散処理、並列処理、またはこれらを組み合わせた並列
・分散処理を行わせることにより、感知器情報などの情
報を模擬へ反映させる整合処理の高速化が可能となり、
整合される感知器情報が多くなるような場合でも、また
高い模擬精度が要求されるような場合でも、それらに容
易に対処することが可能になるという効果がある。

【００６４】この発明によれば、複数の感知器で一定時
間周期毎に取得した感知器情報を活用してシミュレータ
の模擬精度を向上させ、そのシミュレータによる模擬結
果に基づいて、感知器が設置されていない車線および道
路上の任意の地点における交通流を推定するように構成
したので、感知器および監視カメラの感応範囲以外の箇
所においても交通流推定の対象とすることが可能な交通
流推定方法が得られる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施の形態１〜実施の形態６によ
る交通流推定装置を使用した交通シミュレーションシス
テムの基本構成を示す説明図である。

【図２】 この発明の実施の形態１の交通流推定装置に
おける車両の車線変更時の条件文の一例を示す説明図で
ある。

【図３】 この発明の実施の形態２による交通流推定装
置における交通流の模擬を説明するための説明図であ
る。

【図４】 この発明の実施の形態３による交通流推定装
置における交通流の模擬を説明するための説明図であ
る。

【図５】 この発明の実施の形態４による交通流推定装
置で使用される、片側２車線の道路の車線利用率のデー
タの一例を示す線図である。

【図６】 上記実施の形態４による交通流推定装置で使
用される、片側３車線の道路の車線利用率のデータの一
例を示す線図である。

【図７】 この発明の実施の形態７による交通流推定装
置の構成を示すブロック図である。

【図８】 上記実施の形態７による交通流推定装置の分
散処理を説明するための説明図である。

【図９】 上記実施の形態７による交通流推定装置の並
列処理を説明するための説明図である。

【符号の説明】

１ 道路、２ 車両、３ 感知器、３ａ 感知範囲、４
交通流推定装置、５シミュレータ、５ａ，５ｂ，５ｃ
シミュレータ部、８ シミュレーション調節部、９
感知器情報入力部、１０ 特徴抽出部、１１ 交通流推
定箇所入力部、１２ 感知器情報、１３ 交通流推定箇
所の情報、１４ 交通流推定結果。

フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B049 AA00 AA02 CC11 DD00 EE03 EE04 EE41 GG04 GG07 GG09 5H180 AA01 CC04 DD02 DD03 DD04 EE02 EE15

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 道路上に設置されて、一定時間周期毎に
   その感知範囲を通過した車両の台数や平均速度等の情報
   を得る複数の感知器からの感知器情報が入力される感知
   器情報入力部と、 前記感知器情報入力部に入力された各感知器からの感知
   器情報を用いて前記道路上の交通流を模擬し、前記感知
   器が設置されていない車線および道路上の任意の地点に
   おける交通流を推定するシミュレータ部を有するシミュ
   レータと、 前記シミュレータ部の模擬によって得られた仮想感知器
   情報が、実際の道路に設置された各感知器からの感知器
   情報と等しくなるように、当該シミュレータ部で使用す
   るパラメータを調整するシミュレーション調節部と、 交通流推定箇所入力部から入力された、交通流を推定し
   たい交通流推定箇所の情報をもとに、当該交通流推定箇
   所における模擬結果を前記シミュレータを通して抽出
   し、それをその交通流推定箇所における交通流推定結果
   として出力する特徴抽出部とを備えた交通流推定装置。
2. 【請求項２】 シミュレータのシミュレータ部として、
   個々の車両の行動をモデル化することにより模擬を実現
   するミクロモデルの交通シミュレータを用いたことを特
   徴とする請求項１記載の交通流推定装置。
3. 【請求項３】 シミュレータのシミュレータ部が、交差
   点での右左折率および直進率を反映させた車線変更率の
   情報に基づいて、感知器が設置されていない車線および
   道路上の任意の地点における交通流の推定を行うもので
   あることを特徴とする請求項１または請求項２記載の交
   通流推定装置。
4. 【請求項４】 シミュレータのシミュレータ部が、道路
   の任意の箇所において全ての車線に配置された感知器が
   求めた、当該道路の前記任意の箇所における総流入車両
   台数の情報に基づいて、感知器が設置されていない車線
   および道路上の任意の地点における交通流の推定を行う
   ものであることを特徴とする請求項１または請求項２記
   載の交通流推定装置。
5. 【請求項５】 シミュレータのシミュレータ部が、あら
   かじめ測定しておいた各車線毎の利用率に関するデータ
   に基づいて、感知器が設置されていない車線および道路
   上の任意の地点における交通流の推定を行うものである
   ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の交通流
   推定装置。
6. 【請求項６】 感知器として監視カメラを用い、 シミュレータのシミュレータ部が、道路上の前記監視カ
   メラから得られる画像情報から抽出された、渋滞長、車
   間距離、異常事態等の交通状況の情報に基づいて、感知
   器が設置されていない車線および道路上の任意の地点に
   おける交通流の推定を行うものであることを特徴とする
   請求項１または請求項２記載の交通流推定装置。
7. 【請求項７】 シミュレータのシミュレータ部が、交差
   点での右左折率および直進率を反映させた車線変更率の
   情報、全ての車線に設置された感知器によって求められ
   た、当該感知器の設置箇所における総流入車両台数の情
   報、あらかじめ測定しておいた道路の各車線毎の利用率
   のデータ、および渋滞長、車間距離、異常事態等の交通
   状況の情報を、用途に応じて組み合わせて利用し、それ
   に基づいて感知器が設置されていない車線および道路上
   の任意の地点における交通流の推定を行うものであるこ
   とを特徴とする請求項１または請求項２記載の交通流推
   定装置。
8. 【請求項８】 シミュレータが、それぞれが各感知器か
   らの情報を用いて道路上の交通流を模擬し、前記感知器
   が設置されていない車線および道路上の任意の地点にお
   ける交通流を推定する、複数のシミュレータ部を有する
   ものであることを特徴とする請求項１または請求項２記
   載の交通流推定装置。
9. 【請求項９】 感知器が設置された道路上の地点におけ
   る交通流の情報に基づいて、当該感知器が設置されてい
   ない車線および道路上の任意の地点の交通流を推定する
   交通流推定方法において、 前記道路上に設置された複数の感知器によって、それら
   各感知器の感知範囲を通過した車両の台数や平均速度等
   の感知器情報を一定時間周期毎に取得し、 取得された前記感知器情報をシミュレータの模擬精度の
   向上に利用して、当該シミュレータにより前記道路上の
   交通流を模擬し、 前記シミュレータの模擬結果に基づいて、前記感知器が
   設置されていない車線および道路上の任意の地点におけ
   る交通流を推定することを特徴とする交通流推定方法。