JP2003272083A - Ｏｄ交通量修正システム - Google Patents
Ｏｄ交通量修正システムInfo
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- JP2003272083A JP2003272083A JP2002071856A JP2002071856A JP2003272083A JP 2003272083 A JP2003272083 A JP 2003272083A JP 2002071856 A JP2002071856 A JP 2002071856A JP 2002071856 A JP2002071856 A JP 2002071856A JP 2003272083 A JP2003272083 A JP 2003272083A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 車両の出発地（Origin）から目的地（Destin
ation）までの移動交通量を把握することを目的とし
て、統計的に調査したＯＤ交通量を基にして、実交通の
ＯＤ交通量と実交通のパラメータで交通流模擬されたＯ
Ｄ交通量で補正することにより、未来予測だけではなく
て、現況を再現することができる高精度なＯＤ交通量を
生成するＯＤ交通量修正システムを提供する。 【解決手段】 予め作成された移動車両の出発地から目
的地までの静的データのデータベースと、オンライン情
報収集装置とで構成されるＯＤ交通量修正システムにお
いて、請求項１に記載の発明は、前記静的ＯＤデータの
交通量データと、前記オンライン情報収集装置からの交
通量データの差分を用いて、ＯＤ交通量を修正するミク
ロ変動修正機構を備えている。
ation）までの移動交通量を把握することを目的とし
て、統計的に調査したＯＤ交通量を基にして、実交通の
ＯＤ交通量と実交通のパラメータで交通流模擬されたＯ
Ｄ交通量で補正することにより、未来予測だけではなく
て、現況を再現することができる高精度なＯＤ交通量を
生成するＯＤ交通量修正システムを提供する。 【解決手段】 予め作成された移動車両の出発地から目
的地までの静的データのデータベースと、オンライン情
報収集装置とで構成されるＯＤ交通量修正システムにお
いて、請求項１に記載の発明は、前記静的ＯＤデータの
交通量データと、前記オンライン情報収集装置からの交
通量データの差分を用いて、ＯＤ交通量を修正するミク
ロ変動修正機構を備えている。
Description
【０００１】
【発明が属する技術分野】本発明は、動的なＯＤ交通量
の修正に関するものであり、特に刻々と変化する実交通
データを利用したミクロな修正手段と、実交通データに
よるパラメータで計算機上の交通流模擬を行い、Ｎ時間
分の蓄積データから平均データを導出するマクロな修正
手段を用いてＯＤ交通量の精度を向上させる修正方法に
おけるＯＤ交通量修正システムに関するものである。
の修正に関するものであり、特に刻々と変化する実交通
データを利用したミクロな修正手段と、実交通データに
よるパラメータで計算機上の交通流模擬を行い、Ｎ時間
分の蓄積データから平均データを導出するマクロな修正
手段を用いてＯＤ交通量の精度を向上させる修正方法に
おけるＯＤ交通量修正システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来道路計画の事前評価を行うための交
通流模擬や、渋滞を緩和して円滑な交通流の実現に向け
て、都市や地域レベルで車両の行動に変化を与えようと
する場合、広範囲においてどの場所からどの場所まで車
両が何台通過するかなどの正確な交通需要が求められ
る。そのため従来における車両の出発地（Origin）から
目的地（Destination）までの移動交通量を把握する把
握方法としては、一般に次のような方法が取られてい
る。
通流模擬や、渋滞を緩和して円滑な交通流の実現に向け
て、都市や地域レベルで車両の行動に変化を与えようと
する場合、広範囲においてどの場所からどの場所まで車
両が何台通過するかなどの正確な交通需要が求められ
る。そのため従来における車両の出発地（Origin）から
目的地（Destination）までの移動交通量を把握する把
握方法としては、一般に次のような方法が取られてい
る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】その方法としては、道
路交通の国政調査というべき道路交通センサスによる交
通量や旅行速度を調査する一般交通量調査、アンケート
による自動車起終点調査（ＯＤ調査）プローブカーを使
用した統計データ、人や車両の移動を調査したパーソン
トリップ調査等が実施されて、静的ＯＤデータが生成さ
れているが、いずれも限られた地域、時間で行われてお
り、データが古いことやサンプル数が少ないことから、
実際の交通量と比べると偏差による誤差を含んだ不正確
なＯＤ交通量となっている。
路交通の国政調査というべき道路交通センサスによる交
通量や旅行速度を調査する一般交通量調査、アンケート
による自動車起終点調査（ＯＤ調査）プローブカーを使
用した統計データ、人や車両の移動を調査したパーソン
トリップ調査等が実施されて、静的ＯＤデータが生成さ
れているが、いずれも限られた地域、時間で行われてお
り、データが古いことやサンプル数が少ないことから、
実際の交通量と比べると偏差による誤差を含んだ不正確
なＯＤ交通量となっている。
【０００４】そしてこのように前記のような過去の統計
データによるＯＤ交通量調査は、それぞれの目的で地域
の交通状況の分析や将来需要の予測に重要なデータであ
ることには間違いがないが、道路構造の変化や交通事故
等の時々刻々と変化する交通事情に対応することができ
ないというような問題がある。
データによるＯＤ交通量調査は、それぞれの目的で地域
の交通状況の分析や将来需要の予測に重要なデータであ
ることには間違いがないが、道路構造の変化や交通事故
等の時々刻々と変化する交通事情に対応することができ
ないというような問題がある。
【０００５】そこで本発明の目的は、前記のような従来
のＯＤ交通量把握方法のもつ問題を解消し、統計的に調
査したＯＤ交通量を静的な基本データとしながらも、交
通事情によって時々刻々と変化するミクロ的な交通量の
補正、そして交通流模擬を利用した時系列の交通量をサ
ンプルにマクロ的観点からの交通量補正、及びそれらの
繰返しによって、現況の交通需要に精緻化されて、統計
的なＯＤ交通量遥かに高精度なＯＤ交通量を生成するシ
ステムを提供するにある。
のＯＤ交通量把握方法のもつ問題を解消し、統計的に調
査したＯＤ交通量を静的な基本データとしながらも、交
通事情によって時々刻々と変化するミクロ的な交通量の
補正、そして交通流模擬を利用した時系列の交通量をサ
ンプルにマクロ的観点からの交通量補正、及びそれらの
繰返しによって、現況の交通需要に精緻化されて、統計
的なＯＤ交通量遥かに高精度なＯＤ交通量を生成するシ
ステムを提供するにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、前記のような
目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、予め
作成された移動車両の出発地から目的地までの静的ＯＤ
データのデータベースと、オンライン情報収集装置とで
構成されるＯＤ交通量修正システムにおいて、前記静的
ＯＤデータの交通量データと、前記オンライン情報収集
装置からの交通量データの差分を用いて、ＯＤ交通量を
修正するミクロ変動修正機構を備えていることを特徴と
するものである。
目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、予め
作成された移動車両の出発地から目的地までの静的ＯＤ
データのデータベースと、オンライン情報収集装置とで
構成されるＯＤ交通量修正システムにおいて、前記静的
ＯＤデータの交通量データと、前記オンライン情報収集
装置からの交通量データの差分を用いて、ＯＤ交通量を
修正するミクロ変動修正機構を備えていることを特徴と
するものである。
【０００７】請求項２に記載の発明は、請求項１に記載
の発明において、オンライン情報収集装置からえられる
交通量等の状態を用いてＴ時間後の状態を推定する交通
流模擬装置を設けたことを特徴とするものである。
の発明において、オンライン情報収集装置からえられる
交通量等の状態を用いてＴ時間後の状態を推定する交通
流模擬装置を設けたことを特徴とするものである。
【０００８】請求項３に記載の発明は、請求項２に記載
の発明において、前記交通流模擬装置で予測した交通流
と同時刻の前記オンライン情報収集装置からの交通量の
差分を求めてＯＤ交通量を修正するマクロ変動修正機構
を設けたことを特徴とするものである。
の発明において、前記交通流模擬装置で予測した交通流
と同時刻の前記オンライン情報収集装置からの交通量の
差分を求めてＯＤ交通量を修正するマクロ変動修正機構
を設けたことを特徴とするものである。
【０００９】請求項４に記載の発明は、請求項３に記載
の発明において、前記マクロ変動修正機構には、前記交
通流模擬装置から出力される予測交通量をＮ時間分記憶
することができるＦＩＦＯ方式の交通量記憶メモリを設
けたことを特徴とするものである。
の発明において、前記マクロ変動修正機構には、前記交
通流模擬装置から出力される予測交通量をＮ時間分記憶
することができるＦＩＦＯ方式の交通量記憶メモリを設
けたことを特徴とするものである。
【００１０】請求項５に記載の発明は、請求項３に記載
の発明において、前記マクロ変動修正機構には、前記交
通量記憶メモリを利用したフィルタ機能を備えてＮ時間
分のマクロ的交通量を導出する機能を設けたことを特徴
とするものである。
の発明において、前記マクロ変動修正機構には、前記交
通量記憶メモリを利用したフィルタ機能を備えてＮ時間
分のマクロ的交通量を導出する機能を設けたことを特徴
とするものである。
【００１１】請求項６に記載の発明は、請求項３に記載
の発明において、前記マクロ変動修正機構には、前記交
通データの交通量修正のみでは、オフセット的要素が含
まれるため、前記交通流模擬装置を利用したＮ時間分の
マクロ的交通量を補正してオフセット的要素を排除する
機能を設けたことを特徴とするものである。
の発明において、前記マクロ変動修正機構には、前記交
通データの交通量修正のみでは、オフセット的要素が含
まれるため、前記交通流模擬装置を利用したＮ時間分の
マクロ的交通量を補正してオフセット的要素を排除する
機能を設けたことを特徴とするものである。
【００１２】請求項７に記載の発明は、請求項３に記載
の発明において、前記マクロ変動修正機構には、統計的
な前記静的ＯＤデータ、現時刻での前記実交通データ、
Ｎ時間が可変である前記マクロ的交通量を繰返し補正し
あうことで精緻化したＯＤ交通量が生成されていくこと
を特徴とするものである。
の発明において、前記マクロ変動修正機構には、統計的
な前記静的ＯＤデータ、現時刻での前記実交通データ、
Ｎ時間が可変である前記マクロ的交通量を繰返し補正し
あうことで精緻化したＯＤ交通量が生成されていくこと
を特徴とするものである。
【００１３】
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を図面を参照
して説明する。図１は本発明の一実施の形態の全体構成
図である。この全体構成においては、少なくとも交通
量、平均速度等の実交通データ２８を、Ｔ時間周期で収
集するオンライン情報収集装置２、静的ＯＤデータ２
１、後記の交通流模擬装置で利用する地図データベース
２２、これらの情報を基にＯＤ交通量を修正していくＯ
Ｄ修正機構１、このＯＤ修正機構１で求められる予測さ
れた交通流から情報提供する交通需要評価機構３によっ
て構成される。
して説明する。図１は本発明の一実施の形態の全体構成
図である。この全体構成においては、少なくとも交通
量、平均速度等の実交通データ２８を、Ｔ時間周期で収
集するオンライン情報収集装置２、静的ＯＤデータ２
１、後記の交通流模擬装置で利用する地図データベース
２２、これらの情報を基にＯＤ交通量を修正していくＯ
Ｄ修正機構１、このＯＤ修正機構１で求められる予測さ
れた交通流から情報提供する交通需要評価機構３によっ
て構成される。
【００１４】オンライン情報収集装置２は、道路に設置
された車両感知器２９から現在の交通状況を把握する装
置であって、断面交通量、平均速度、平均車頭時間等の
実交通データをＴ時間周期でＯＤ修正機構１に入力す
る。
された車両感知器２９から現在の交通状況を把握する装
置であって、断面交通量、平均速度、平均車頭時間等の
実交通データをＴ時間周期でＯＤ修正機構１に入力す
る。
【００１５】ＯＤ修正機構１は、Ｔ時間周期の実交通デ
ータ２８から入力されるＴ時間ＯＤ交通量と静的Ｄ交通
量との差分を補正して１次修正ＯＤデータ２３を作成す
るミクロ変動修正機構４、実交通データ変換機能７から
生成される交通流パラメータ２７と、１次修正ＯＤデー
タ２３を入力データとして未来予測する交通流模擬装置
６、未来の交通量を交通量記憶メモリ２５に記憶して、
その未来の時刻に対応した実際の交通量が測定できた時
点で、１次修正ＯＤデータ２３と、模擬結果Ｎ時間平均
ＯＤデータ３１を用いて２次修正ＯＤデータ２４を作成
するマクロ変動修正機構５等で構成される。
ータ２８から入力されるＴ時間ＯＤ交通量と静的Ｄ交通
量との差分を補正して１次修正ＯＤデータ２３を作成す
るミクロ変動修正機構４、実交通データ変換機能７から
生成される交通流パラメータ２７と、１次修正ＯＤデー
タ２３を入力データとして未来予測する交通流模擬装置
６、未来の交通量を交通量記憶メモリ２５に記憶して、
その未来の時刻に対応した実際の交通量が測定できた時
点で、１次修正ＯＤデータ２３と、模擬結果Ｎ時間平均
ＯＤデータ３１を用いて２次修正ＯＤデータ２４を作成
するマクロ変動修正機構５等で構成される。
【００１６】ミクロ変動修正機構４は、実交通データか
ら得られる道路の平均速度や平均車頭時間をもとに交通
流パラメータ２７を作成する実交通データ変換機能７、
この実交通データ変換機能７が編集した交通量と、静的
ＯＤデータ２１の差分を補正した１次修正ＯＤデータを
作成するミクロ変動ＯＤ修正機能８とによって構成され
る。
ら得られる道路の平均速度や平均車頭時間をもとに交通
流パラメータ２７を作成する実交通データ変換機能７、
この実交通データ変換機能７が編集した交通量と、静的
ＯＤデータ２１の差分を補正した１次修正ＯＤデータを
作成するミクロ変動ＯＤ修正機能８とによって構成され
る。
【００１７】次に交通流模擬装置６の交通流模擬機能１
１は、実交通データから補正された１次修正ＯＤデータ
２３のＴ時間ＯＤ交通量と、交通流パメータ２７とを入
力データとして、Ｔ時間後の交通流模擬を行う。この交
通流模擬を実施する際は、実際の道路構造と同じ仮想道
路ネットワークを構築するため、実交通データ２８から
送られてくる車両感知機の位置やリンクの位置は、地図
データベース２２内の座標で紐付けられるものとする。
この交通流模擬で算出されるＴ時間後のＯＤ交通量は、
マクロ変動修正機構５の交通量記憶メモリ２５に入力さ
れるとともに、交通予測された結果は情報提供用とし
て、交通需要評価機構３に情報が渡される。
１は、実交通データから補正された１次修正ＯＤデータ
２３のＴ時間ＯＤ交通量と、交通流パメータ２７とを入
力データとして、Ｔ時間後の交通流模擬を行う。この交
通流模擬を実施する際は、実際の道路構造と同じ仮想道
路ネットワークを構築するため、実交通データ２８から
送られてくる車両感知機の位置やリンクの位置は、地図
データベース２２内の座標で紐付けられるものとする。
この交通流模擬で算出されるＴ時間後のＯＤ交通量は、
マクロ変動修正機構５の交通量記憶メモリ２５に入力さ
れるとともに、交通予測された結果は情報提供用とし
て、交通需要評価機構３に情報が渡される。
【００１８】マクロ変動修正機構５では、マクロ変動Ｏ
Ｄ修正機能１０がミクロ変動ＯＤ修正機能８からの起動
タイミングを受けて、Ｔ時間後の予測結果をＮ時間分バ
ッファリングする交通量記憶メモリ２５をフィルタにか
けて模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１を作成する。マ
クロ変動ＯＤ修正機能１０は、未来予測した模擬結果Ｎ
時間平均ＯＤデータ３１に対して、その時間に到達した
時点で、実交通データを補正して作成された１次修正Ｏ
Ｄデータ２３との差分を補正し、２次修正ＯＤデータ２
４を作成する。ここで作成されたＴ時間ＯＤ交通量は、
交通需要評価機構３によって現況の交通需要を把握する
評価データとして使用される。
Ｄ修正機能１０がミクロ変動ＯＤ修正機能８からの起動
タイミングを受けて、Ｔ時間後の予測結果をＮ時間分バ
ッファリングする交通量記憶メモリ２５をフィルタにか
けて模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１を作成する。マ
クロ変動ＯＤ修正機能１０は、未来予測した模擬結果Ｎ
時間平均ＯＤデータ３１に対して、その時間に到達した
時点で、実交通データを補正して作成された１次修正Ｏ
Ｄデータ２３との差分を補正し、２次修正ＯＤデータ２
４を作成する。ここで作成されたＴ時間ＯＤ交通量は、
交通需要評価機構３によって現況の交通需要を把握する
評価データとして使用される。
【００１９】図２はＴ時間ＯＤ交通量（ＯＤ表）のデー
タ構造の一例である。このマトリックス表形式のＯＤ交
通量（以下ＯＤ表とする）は、静的ＯＤデータ２１、１
次修正ＯＤデータ２３、２次修正ＯＤデータ２４、模擬
結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１の全てのデータに共通的
なするデータ構造であり、このＯＤ表に修正がかけられ
る。ＯＤ表２１１は縦軸が出発地を表すゾーンであり、
横軸が目的地を表すゾーンであり、発生交通量を示す２
１５は、ゾーン１から出て行く交通量、集中交通量を示
す。２１６は、ゾーン１に入ってくる交通量、生成交通
量を示す。２１７は、発生交通量の総数を表す。この発
生交通量と集中交通量とが入力となり、各ゾーンへの交
通量を分配することとなる。ＯＤ表はＴ時間毎に管理さ
れ、普通車の他に大型車２１２、さらには平日用２１
３、休日用２１４というように分割して管理される。
タ構造の一例である。このマトリックス表形式のＯＤ交
通量（以下ＯＤ表とする）は、静的ＯＤデータ２１、１
次修正ＯＤデータ２３、２次修正ＯＤデータ２４、模擬
結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１の全てのデータに共通的
なするデータ構造であり、このＯＤ表に修正がかけられ
る。ＯＤ表２１１は縦軸が出発地を表すゾーンであり、
横軸が目的地を表すゾーンであり、発生交通量を示す２
１５は、ゾーン１から出て行く交通量、集中交通量を示
す。２１６は、ゾーン１に入ってくる交通量、生成交通
量を示す。２１７は、発生交通量の総数を表す。この発
生交通量と集中交通量とが入力となり、各ゾーンへの交
通量を分配することとなる。ＯＤ表はＴ時間毎に管理さ
れ、普通車の他に大型車２１２、さらには平日用２１
３、休日用２１４というように分割して管理される。
【００２０】図３はゾーンと発生交通量、集中交通量を
集計して示したものである。ここでゾーンとは、市町村
単位や学区単位といった行政区等にわけられるエリアで
あり、そのゾーニングは交通量を把握する目的によって
わけられる。図３の例ではIn-1の入力交通量３３２か
ら、In-10までの時間内にゾーンエリアに入ってきた交
通量の合計を集中交通量、Out-1の出力交通量３３１か
ら、Out-10までのゾーンエリアから出て行った交通量の
合計を発生交通量と呼び、ゾーン毎に発生交通量、集中
交通量を集計するものである。この発生交通量と集中交
通量は、図２の発生交通量２１５、集中交通量２１６に
相当するものである。
集計して示したものである。ここでゾーンとは、市町村
単位や学区単位といった行政区等にわけられるエリアで
あり、そのゾーニングは交通量を把握する目的によって
わけられる。図３の例ではIn-1の入力交通量３３２か
ら、In-10までの時間内にゾーンエリアに入ってきた交
通量の合計を集中交通量、Out-1の出力交通量３３１か
ら、Out-10までのゾーンエリアから出て行った交通量の
合計を発生交通量と呼び、ゾーン毎に発生交通量、集中
交通量を集計するものである。この発生交通量と集中交
通量は、図２の発生交通量２１５、集中交通量２１６に
相当するものである。
【００２１】図４はＯＤ修正機構１の全体的なメカニズ
ムを示すものである。ＯＤ修正機構１は、静的ＯＤデー
タ２１と実交通データ２８の現在時刻における交通量か
ら差分修正を実施するミクロ変動ＯＤ修正機能８で１次
修正ＯＤデータ２３を作成する。この１次ＯＤ修正デー
タ２３は、交通流模擬装置６に入力され、Ｔ時間後の予
測結果は、Ｔ時間のDelayメモリである交通量記憶メモ
リ２５に記憶される。ＦＩＦＯ方式でＮ時間分保持す
る。交通量記憶メモリ２５はフィルタ機能４３によっ
て、模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１として格納され
る。
ムを示すものである。ＯＤ修正機構１は、静的ＯＤデー
タ２１と実交通データ２８の現在時刻における交通量か
ら差分修正を実施するミクロ変動ＯＤ修正機能８で１次
修正ＯＤデータ２３を作成する。この１次ＯＤ修正デー
タ２３は、交通流模擬装置６に入力され、Ｔ時間後の予
測結果は、Ｔ時間のDelayメモリである交通量記憶メモ
リ２５に記憶される。ＦＩＦＯ方式でＮ時間分保持す
る。交通量記憶メモリ２５はフィルタ機能４３によっ
て、模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１として格納され
る。
【００２２】一方マクロ変動ＯＤ修正機能１０では、現
在時刻における交通量と、未来予測してある模擬結果Ｎ
時間平均ＯＤデータ３１から同一時刻の交通量を取り出
して、偏差分を修正して２次修正ＯＤデータ２４に格納
する。以上がＯＤ修正機能１のメカニズムである。
在時刻における交通量と、未来予測してある模擬結果Ｎ
時間平均ＯＤデータ３１から同一時刻の交通量を取り出
して、偏差分を修正して２次修正ＯＤデータ２４に格納
する。以上がＯＤ修正機能１のメカニズムである。
【００２３】以後本発明によるＯＤ交通量修正システム
における処理を、その流れに沿って説明する。図５はオ
ンライン収集装置における交通量変換機能を示したフロ
ーチャートである。実道路に配備された車両感知器２９
で計測された断面交通量は、Ｔ時間における通過交通量
として実交通データ取得処理２０１で取得される。取得
した通過交通量は、図３のゾーンを用いて説明すると、
集中交通量生成機能２０２によってゾーンエリアに入っ
てきた流入量In-1〜In-10までの合計を集中交通量、発
生交通量生成機能２０３によって得られる流出量Oout-1
〜Out-10までの合計を発生交通量とする。集計された実
測データは実交通データ２８として格納され、実交通デ
ータ変換機能７に入力される。
における処理を、その流れに沿って説明する。図５はオ
ンライン収集装置における交通量変換機能を示したフロ
ーチャートである。実道路に配備された車両感知器２９
で計測された断面交通量は、Ｔ時間における通過交通量
として実交通データ取得処理２０１で取得される。取得
した通過交通量は、図３のゾーンを用いて説明すると、
集中交通量生成機能２０２によってゾーンエリアに入っ
てきた流入量In-1〜In-10までの合計を集中交通量、発
生交通量生成機能２０３によって得られる流出量Oout-1
〜Out-10までの合計を発生交通量とする。集計された実
測データは実交通データ２８として格納され、実交通デ
ータ変換機能７に入力される。
【００２４】図６は、オンライン情報収集装置２によ
り、道路上に設置された車両感知器から収集される実交
通データ２８のデータ構造である。このオンラインデー
タは、Ｔ周期で実交通データ変換機能に入力され、ＯＤ
修正機構１が動作するタイミングともなる。図６の実交
通データのデータ構造は、Ｔ時間周期を５分と仮定した
一例である。本データはゾーン毎に収集され、ミクロ変
動ＯＤ修正機能８に使用される収集時間２８２〜２８
３、普通車及び大型車の発生／集中交通量２８５ａ〜２
８６ｂ、交通流模擬のための交通流パラメータ２７に使
用される車両感知器位置２８４ａ〜２８４ｎ、リンク座
標及び平均車頭時間、平均速度２８７ａ〜２８８ｄから
構成される。
り、道路上に設置された車両感知器から収集される実交
通データ２８のデータ構造である。このオンラインデー
タは、Ｔ周期で実交通データ変換機能に入力され、ＯＤ
修正機構１が動作するタイミングともなる。図６の実交
通データのデータ構造は、Ｔ時間周期を５分と仮定した
一例である。本データはゾーン毎に収集され、ミクロ変
動ＯＤ修正機能８に使用される収集時間２８２〜２８
３、普通車及び大型車の発生／集中交通量２８５ａ〜２
８６ｂ、交通流模擬のための交通流パラメータ２７に使
用される車両感知器位置２８４ａ〜２８４ｎ、リンク座
標及び平均車頭時間、平均速度２８７ａ〜２８８ｄから
構成される。
【００２５】図７は、ミクロ変動修正機構を表すフロー
チャートである。本機構は、実交通データ受信処理７１
で収集した実交通データ２８を受信し、交通流パラメー
タ変換処理７２で、図６に示す交通流模擬上で使用する
車両感知器位置２８４ａ〜２８４ｎ、リンク座標位置、
平均車頭時間、平均速度２８７ａ〜２８８ｄを用いて交
通流パラメータ２７を記憶する。ミクロ変動交通量変換
処理７３では、図６示す計測開始／終了の日時分２８２
〜２８３、普通車／大型車の発生交通量及び集中交通量
２５８ａ〜２８６ｂを用いて、図２に示すＯＤ表の発生
交通量２１５と集中交通量２１６を記憶する。そしてこ
こで記憶された交通量と予め作成されている静的ＯＤデ
ータを用いて、つぎのミクロ変動ＯＤ修正機能７４でＯ
Ｄ交通量に修正がなされる。
チャートである。本機構は、実交通データ受信処理７１
で収集した実交通データ２８を受信し、交通流パラメー
タ変換処理７２で、図６に示す交通流模擬上で使用する
車両感知器位置２８４ａ〜２８４ｎ、リンク座標位置、
平均車頭時間、平均速度２８７ａ〜２８８ｄを用いて交
通流パラメータ２７を記憶する。ミクロ変動交通量変換
処理７３では、図６示す計測開始／終了の日時分２８２
〜２８３、普通車／大型車の発生交通量及び集中交通量
２５８ａ〜２８６ｂを用いて、図２に示すＯＤ表の発生
交通量２１５と集中交通量２１６を記憶する。そしてこ
こで記憶された交通量と予め作成されている静的ＯＤデ
ータを用いて、つぎのミクロ変動ＯＤ修正機能７４でＯ
Ｄ交通量に修正がなされる。
【００２６】図８は、ミクロ変動ＯＤ修正機能７４のフ
ローチャートである。本機能は静的なＯＤ交通量と実交
通のＯＤ交通量から差分を補正して交通流模擬用のＯＤ
交通量を作成する処理、同時にそのＯＤ交通量で未来予
測されている交通量を修正するマクロ変動修正機能を起
動する処理になる。静的ＯＤデータ取り込み７４１は、
現時刻に対応した静的ＯＤデータ２１のＯＤ交通量を取
り込む。この静的なＯＤ交通量とミクロ変動交通量変換
処理７３で記憶された実行通データの交通量とを用い
て、ＯＤ交通量差分修正処理７４２で補正処理が行われ
る。
ローチャートである。本機能は静的なＯＤ交通量と実交
通のＯＤ交通量から差分を補正して交通流模擬用のＯＤ
交通量を作成する処理、同時にそのＯＤ交通量で未来予
測されている交通量を修正するマクロ変動修正機能を起
動する処理になる。静的ＯＤデータ取り込み７４１は、
現時刻に対応した静的ＯＤデータ２１のＯＤ交通量を取
り込む。この静的なＯＤ交通量とミクロ変動交通量変換
処理７３で記憶された実行通データの交通量とを用い
て、ＯＤ交通量差分修正処理７４２で補正処理が行われ
る。
【００２７】ＯＤ交通量差分修正処理７４２は、以下の
方法で行う。ＯＤ交通量の補正は、基本ＯＤ交通量と変
動ＯＤ交通量の各ゾーンの発生交通量、集中交通量が入
力データとなって修正される。
方法で行う。ＯＤ交通量の補正は、基本ＯＤ交通量と変
動ＯＤ交通量の各ゾーンの発生交通量、集中交通量が入
力データとなって修正される。
【００２８】国民化学社の１９９２年発行の文献「交通
工学の第６６〜第７８頁」に飯田恭敬が記載している
「交通需要の推定方法」によれば、交通計画の基本デー
タであるＯＤ交通量の修正方法には、成長率法、重力モ
デル法、エントロピーモデル等多くの方法が用いられて
いるとなっている。本発明ではそのなかの一例である成
長率法を用いることとする。ただしＯＤ交通量を推定す
るデータが揃っている前提であれば、成長率法に限定す
るものではない。
工学の第６６〜第７８頁」に飯田恭敬が記載している
「交通需要の推定方法」によれば、交通計画の基本デー
タであるＯＤ交通量の修正方法には、成長率法、重力モ
デル法、エントロピーモデル等多くの方法が用いられて
いるとなっている。本発明ではそのなかの一例である成
長率法を用いることとする。ただしＯＤ交通量を推定す
るデータが揃っている前提であれば、成長率法に限定す
るものではない。
【００２９】図９は、ＯＤ交通量差分修正処理７４２の
フローチャートである。成長率の算出処理７４２３のス
テップでは、基本ＯＤ交通量３４１と、変動ＯＤ交通量
３４２の成長率を求める。図１０のゾーンｉとゾーンｊ
に着目した場合、ゾーンｉの発生交通量の成長率
（Ｆｉ）、ゾーンｊの集中交通量の成長率（Ｇｊ）、全
ゾーンの発生交通量の成長率（Ｇ）を求めると次の式
（１）（２）（３）が成り立つ。 Ｕｉ／Ｘｉ＝ Ｆｉ……………………（１） Ｖｊ／Ｙｊ＝ Ｇｊ……………………（２） Ｕ／Ｘ ＝ Ｇ………………………（３）
フローチャートである。成長率の算出処理７４２３のス
テップでは、基本ＯＤ交通量３４１と、変動ＯＤ交通量
３４２の成長率を求める。図１０のゾーンｉとゾーンｊ
に着目した場合、ゾーンｉの発生交通量の成長率
（Ｆｉ）、ゾーンｊの集中交通量の成長率（Ｇｊ）、全
ゾーンの発生交通量の成長率（Ｇ）を求めると次の式
（１）（２）（３）が成り立つ。 Ｕｉ／Ｘｉ＝ Ｆｉ……………………（１） Ｖｊ／Ｙｊ＝ Ｇｊ……………………（２） Ｕ／Ｘ ＝ Ｇ………………………（３）
【００３０】ＯＤ交通量近似処理７４２４のステップで
は、成長率に対する近似処理を行う。変動ＯＤ交通量３
４２におけるゾーンｉからゾーンｊへのＯＤ交通量は、
ゾーンｉの発生交通量の成長率（Ｆｉ）に比例し、また
ゾーンｊの集中交通量の全域に対する相対的成長率（Ｇ
ｊ／Ｇ）に比例すると仮定した場合、第１次近似として
ＯＤ交通量（Ｕij (1)）を求める。 Ｕij (1)＝ＸijＦｉ（Ｇｊ／Ｇ）……………（４）
は、成長率に対する近似処理を行う。変動ＯＤ交通量３
４２におけるゾーンｉからゾーンｊへのＯＤ交通量は、
ゾーンｉの発生交通量の成長率（Ｆｉ）に比例し、また
ゾーンｊの集中交通量の全域に対する相対的成長率（Ｇ
ｊ／Ｇ）に比例すると仮定した場合、第１次近似として
ＯＤ交通量（Ｕij (1)）を求める。 Ｕij (1)＝ＸijＦｉ（Ｇｊ／Ｇ）……………（４）
【００３１】次のステップ７４２５では、ＯＤ交通量近
似処理７４２４で求めたＯＤ交通量の行和、列和が発生
交通量３４２２、集中交通量３４２５に等しいか判定す
る。まだ等しくない場合は、基本ＯＤ交通量の設定７４
２２のステップに戻り、第１次近似に対する行和と列和
をそれぞれの基本ＯＤ交通量に設定し、成長率の算出７
４２３にて発生交通量と、集中交通量の成長率を改めて
求める。 Ｕｉ／Ｕｉ (1)＝ Ｆｉ (1)………………………（５） Ｖｊ／Ｖｊ (1)＝ Ｇｊ (1)………………………（６） Ｕ／ΣＵｉ (1)＝ Ｇ(1)…………………………（７） この成長率を用いて、ＯＤ交通量近似処理７４２４にて
再びＯＤ交通量を計算し、これを第２次の推定値とす
る。 Ｕij (２)＝Ｕij (1)Ｆｉ (1)（ＧＧｊ (1)／Ｇ(1)）……………（８）
似処理７４２４で求めたＯＤ交通量の行和、列和が発生
交通量３４２２、集中交通量３４２５に等しいか判定す
る。まだ等しくない場合は、基本ＯＤ交通量の設定７４
２２のステップに戻り、第１次近似に対する行和と列和
をそれぞれの基本ＯＤ交通量に設定し、成長率の算出７
４２３にて発生交通量と、集中交通量の成長率を改めて
求める。 Ｕｉ／Ｕｉ (1)＝ Ｆｉ (1)………………………（５） Ｖｊ／Ｖｊ (1)＝ Ｇｊ (1)………………………（６） Ｕ／ΣＵｉ (1)＝ Ｇ(1)…………………………（７） この成長率を用いて、ＯＤ交通量近似処理７４２４にて
再びＯＤ交通量を計算し、これを第２次の推定値とす
る。 Ｕij (２)＝Ｕij (1)Ｆｉ (1)（ＧＧｊ (1)／Ｇ(1)）……………（８）
【００３２】これ以降同様の操作を繰り返して、ＯＤ交
通量が発生交通量３４２２、集中交通量３４２５に等し
くなったところで、修正ＯＤ交通量の決定７４２６とす
る。前記のＯＤ交通量の修正を実施した後に、交通流模
擬用ＯＤデータ作成７４３によって、１次修正ＯＤデー
タ２３のＯＤ交通量として格納される。また実交通デー
タで修正された１次修正ＯＤデータ２３を未来予測され
たＯＤ交通量に反映するために、マクロ変動修正機能起
動７４４によって、マクロ変動修正機能起動７４４によ
って、マクロ変動ＯＤ修正機能１０を起動する。
通量が発生交通量３４２２、集中交通量３４２５に等し
くなったところで、修正ＯＤ交通量の決定７４２６とす
る。前記のＯＤ交通量の修正を実施した後に、交通流模
擬用ＯＤデータ作成７４３によって、１次修正ＯＤデー
タ２３のＯＤ交通量として格納される。また実交通デー
タで修正された１次修正ＯＤデータ２３を未来予測され
たＯＤ交通量に反映するために、マクロ変動修正機能起
動７４４によって、マクロ変動修正機能起動７４４によ
って、マクロ変動ＯＤ修正機能１０を起動する。
【００３３】図１１は、交通流模擬装置６における交通
流模擬機能１１の処理フローを示したものである。道路
構築ネットワーク１１１は、実際の道路構造の座標をも
つ地図データベース２２を取り込み、計算機上に交通流
模擬用の道路ネットワークを構築する。この仮想的な道
路ネットワークを構築する際は、交通流パラメータ２７
に登録されているゾーン毎の車両感知器も構築し、以下
車両発生処理１１２から１１８までを交通流模擬する時
間刻みでＴ時間まで車両移動を反復する。模擬する時間
刻みのＳ周期は、０．１秒から１秒までの任意の値を採
用する。
流模擬機能１１の処理フローを示したものである。道路
構築ネットワーク１１１は、実際の道路構造の座標をも
つ地図データベース２２を取り込み、計算機上に交通流
模擬用の道路ネットワークを構築する。この仮想的な道
路ネットワークを構築する際は、交通流パラメータ２７
に登録されているゾーン毎の車両感知器も構築し、以下
車両発生処理１１２から１１８までを交通流模擬する時
間刻みでＴ時間まで車両移動を反復する。模擬する時間
刻みのＳ周期は、０．１秒から１秒までの任意の値を採
用する。
【００３４】車両発生処理１１２は、模擬時間内に道路
ネットワークに進入してくる車両を発生させる処理であ
り、ここでの発生車両は、１次修正ＯＤデータ２３のＴ
時間ＯＤ交通量になる。運転者パラメータ設定処理１１
３は、個々の運転者がもつ交通流模擬用パラメータ値を
設定する。交通流パラメータ２７に登録されているリン
クの平均速度と平均車頭時間から各運転者に目標速度及
び目標車頭時間を分布で与える。道路上に見える合流部
や前方車の行動等周辺状況を把握し、運転者がとるべき
行動の候補を挙げる周辺認識処理１１４、追従走行、車
線変更等複数挙げられる行動の候補から１つの行動だけ
を選択する次操作決定処理、これらは時間刻み毎に車両
１台１台について実施される。
ネットワークに進入してくる車両を発生させる処理であ
り、ここでの発生車両は、１次修正ＯＤデータ２３のＴ
時間ＯＤ交通量になる。運転者パラメータ設定処理１１
３は、個々の運転者がもつ交通流模擬用パラメータ値を
設定する。交通流パラメータ２７に登録されているリン
クの平均速度と平均車頭時間から各運転者に目標速度及
び目標車頭時間を分布で与える。道路上に見える合流部
や前方車の行動等周辺状況を把握し、運転者がとるべき
行動の候補を挙げる周辺認識処理１１４、追従走行、車
線変更等複数挙げられる行動の候補から１つの行動だけ
を選択する次操作決定処理、これらは時間刻み毎に車両
１台１台について実施される。
【００３５】処理ステップ１１６の全車両処理終了かの
判定において、まだ車両が残っていれば、その車両につ
いて周辺認識処理、次操作決定処理を続ける。処理ステ
ップ１１６で完了なら、車両位置補正処理１１７に進
む。車両位置補正処理１１７では、その時間刻み内に移
動すべき距離を直進速度、車線変更速度から算出詩、道
路ネットワーク上の位置情報を修正する。ここで道路ネ
ットワーク上に設置された車両感知器を通過した場合
は、通過台数のカウント、平均速度、平均車頭時間を記
憶する。
判定において、まだ車両が残っていれば、その車両につ
いて周辺認識処理、次操作決定処理を続ける。処理ステ
ップ１１６で完了なら、車両位置補正処理１１７に進
む。車両位置補正処理１１７では、その時間刻み内に移
動すべき距離を直進速度、車線変更速度から算出詩、道
路ネットワーク上の位置情報を修正する。ここで道路ネ
ットワーク上に設置された車両感知器を通過した場合
は、通過台数のカウント、平均速度、平均車頭時間を記
憶する。
【００３６】模擬時間分処理１１９終了かの判定におい
て、まだ模擬時間が残っていれば、つぎのＴ時間ＯＤ交
通量から車両を発生させる。模擬時間分完了していれ
ば、模擬結果出力処理１１９を行なう。模擬結果出力処
理１１９は、道路ネットワーク上の車両検知器に記憶さ
れた交通量からゾーン単位に、発生交通量、集中交通量
を集計し、図１１に示す交通量記憶メモリ２５のβｎ
（最新）に格納する。同時に交通流模擬機能１１で予測
したＴ時間後交通量３０は、交通流予測結果提供１２０
にて交通渋滞の緩和を促す情報提供用として、交通需要
評価機構３に送られる。
て、まだ模擬時間が残っていれば、つぎのＴ時間ＯＤ交
通量から車両を発生させる。模擬時間分完了していれ
ば、模擬結果出力処理１１９を行なう。模擬結果出力処
理１１９は、道路ネットワーク上の車両検知器に記憶さ
れた交通量からゾーン単位に、発生交通量、集中交通量
を集計し、図１１に示す交通量記憶メモリ２５のβｎ
（最新）に格納する。同時に交通流模擬機能１１で予測
したＴ時間後交通量３０は、交通流予測結果提供１２０
にて交通渋滞の緩和を促す情報提供用として、交通需要
評価機構３に送られる。
【００３７】図１２は、マクロ変動ＯＤ修正機能１０の
処理フローを示すものである。本機能は１次修正ＯＤデ
ータ２３が作成されたタイミングで起動され、交通流模
擬機能１１で予測された交通流を実測の交通流で修正す
る機能である。ステップ１０１にて、現時刻における１
次修正ＯＤデータ２３の発生交通量、集中交通量を取り
込む。フィルタ機能１０２では、交通流模擬機能１１に
よって順次予測されているＴ時間交通量すなわち交通量
記憶メモリ２５を取り込み、過去Ｎ時間分のデータ数か
ら１例として移動平均フィルタ等を使って発生交通量、
集中交通量の平均値を求める。
処理フローを示すものである。本機能は１次修正ＯＤデ
ータ２３が作成されたタイミングで起動され、交通流模
擬機能１１で予測された交通流を実測の交通流で修正す
る機能である。ステップ１０１にて、現時刻における１
次修正ＯＤデータ２３の発生交通量、集中交通量を取り
込む。フィルタ機能１０２では、交通流模擬機能１１に
よって順次予測されているＴ時間交通量すなわち交通量
記憶メモリ２５を取り込み、過去Ｎ時間分のデータ数か
ら１例として移動平均フィルタ等を使って発生交通量、
集中交通量の平均値を求める。
【００３８】図１３は、交通量記憶メモリ２５のデータ
構造である。本メモリデータは各ゾーンの２５の模擬時
間２５２毎に発生交通量２５３と集中交通量２５４をＮ
時間分記憶するバッファをもち、この例ではＴ時間交通
量を５分として１時間分のバッファを仮定している。交
通流模擬結果のＴ時間交通量を入力データ２５１βn(最
新)として、出力のＴ時間交通量をαとした場合、移動
平均フィルタは下記の式(９)で表される。 α＝（βn＋βn-1＋βn-2＋……βn-p）/ｐ+１…………………（９） ここで求められたαすなわちＴ時間交通量のＮ時間平均
値は、模擬結果Ｎ時間平均値は、模擬結果Ｎ時間平均Ｏ
Ｄデータ３１に格納され、マクロ的指標の交通量データ
として使用される。この模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ
３１は、１次修正ＯＤデータ２３と同構成となってお
り、次のステップのＯＤ交通量差分修正処理１０３でＯ
Ｄ交通量の修正がなされる。
構造である。本メモリデータは各ゾーンの２５の模擬時
間２５２毎に発生交通量２５３と集中交通量２５４をＮ
時間分記憶するバッファをもち、この例ではＴ時間交通
量を５分として１時間分のバッファを仮定している。交
通流模擬結果のＴ時間交通量を入力データ２５１βn(最
新)として、出力のＴ時間交通量をαとした場合、移動
平均フィルタは下記の式(９)で表される。 α＝（βn＋βn-1＋βn-2＋……βn-p）/ｐ+１…………………（９） ここで求められたαすなわちＴ時間交通量のＮ時間平均
値は、模擬結果Ｎ時間平均値は、模擬結果Ｎ時間平均Ｏ
Ｄデータ３１に格納され、マクロ的指標の交通量データ
として使用される。この模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ
３１は、１次修正ＯＤデータ２３と同構成となってお
り、次のステップのＯＤ交通量差分修正処理１０３でＯ
Ｄ交通量の修正がなされる。
【００３９】ＯＤ交通量の修正方法は、図８で述べたＯ
Ｄ交通量差分修正処理７４２と同様であり、基本ＯＤ交
通量を１次修正ＯＤデータ２３、変動ＯＤ交通量を模擬
結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１として、式（１）〜
（８）を使用して修正する。ここで修正されたＯＤ交通
量は、マクロ変動ＯＤ交通量作成１０４によって、２次
修正ＯＤデータ２４に格納される。
Ｄ交通量差分修正処理７４２と同様であり、基本ＯＤ交
通量を１次修正ＯＤデータ２３、変動ＯＤ交通量を模擬
結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１として、式（１）〜
（８）を使用して修正する。ここで修正されたＯＤ交通
量は、マクロ変動ＯＤ交通量作成１０４によって、２次
修正ＯＤデータ２４に格納される。
【００４０】ミクロ的にもマクロ的にも修正された２次
修正ＯＤデータ２４は、交通需要評価機構３によって、
実道路に配備された表示板やＦＭ放送等により、運転者
に対して情報提供が行われる。また交通需要評価機構３
では、２次修正ＯＤデータ２４を入力データとした交通
流模擬を行うことによって、道路整備等の事前評価が実
現できるようになる。
修正ＯＤデータ２４は、交通需要評価機構３によって、
実道路に配備された表示板やＦＭ放送等により、運転者
に対して情報提供が行われる。また交通需要評価機構３
では、２次修正ＯＤデータ２４を入力データとした交通
流模擬を行うことによって、道路整備等の事前評価が実
現できるようになる。
【００４１】
【発明の効果】本発明によれば、統計的に調査した静的
ＯＤ交通流を基本データとし、交通流データから得られ
る交通流や平均速度等のパラメータを交通流模擬に取り
入れることで、精度の高い交通流の未来予想が可能であ
るという効果がある。また未来予想したＯＤ交通流に含
まれる誤差分は、実交通データから得られる交通量で補
正することにより、精度の高いＯＤ交通量を作成するこ
とができるという効果がある。また本発明による数時間
後の交通流模擬結果は、運転者への情報提供に使用する
ことができるという効果がある。また精緻化された時間
帯ＯＤ交通量は、実交通現象のシミュレーションや様々
な交通施策にとって、重要な情報となるという効果があ
る。さらに本発明は、対象地域を限定することなく、全
国の情報収集が可能であるという効果がある。
ＯＤ交通流を基本データとし、交通流データから得られ
る交通流や平均速度等のパラメータを交通流模擬に取り
入れることで、精度の高い交通流の未来予想が可能であ
るという効果がある。また未来予想したＯＤ交通流に含
まれる誤差分は、実交通データから得られる交通量で補
正することにより、精度の高いＯＤ交通量を作成するこ
とができるという効果がある。また本発明による数時間
後の交通流模擬結果は、運転者への情報提供に使用する
ことができるという効果がある。また精緻化された時間
帯ＯＤ交通量は、実交通現象のシミュレーションや様々
な交通施策にとって、重要な情報となるという効果があ
る。さらに本発明は、対象地域を限定することなく、全
国の情報収集が可能であるという効果がある。
【図１】本発明の実施形態の全体構成図である。
【図２】同上のＴ時間ＯＤ交通量（ＯＤ表）のデータ構
造を示す図面である。
造を示す図面である。
【図３】同上のゾーンと発生／集中交通量の関係を示す
画面である。
画面である。
【図４】同上のＯＤ修正機構のメカニズムを示す画面で
ある。
ある。
【図５】同上のオンライン情報収集装置における交通量
変換機能のフローチャートを示す図面である。
変換機能のフローチャートを示す図面である。
【図６】同上の実交通データのデータ構造を示す図面で
ある。
ある。
【図７】同上のミクロ変動修正機構のフローチャートで
ある。
ある。
【図８】同上のミクロ変動ＯＤ修正機能のフローチャー
トである。
トである。
【図９】同上のＯＤ交通量差分修正処理のフローチャー
トである。
トである。
【図１０】同上のＯＤ交通量差分修正処理の補足図であ
る。
る。
【図１１】同上の交通流模擬機能のフローチャートであ
る。
る。
【図１２】同上のマクロ変動ＯＤ修正機能のフローチャ
ートである。
ートである。
【図１３】同上の交通量記憶メモリのデータ構造を示す
図面である。
図面である。
１ ＯＤ修正機構 ２ オンライン情報収
集装置 ３ 交通需要評価機構 ４ ミクロ変動修正機
構 ５ マクロ変動修正機構 ６ 交通流模擬装置 ７ 実交通データ変換機能 ８ ミクロ変動ＯＤ修
正機能 １０ マクロ変動ＯＤ修正機能 １１ 交通流模擬機能 ２１ 静的ＯＤデータ ２２ 地図データベス ２３ １次修正ＯＤデータ ２４ ２次修正ＯＤデ
ータ ２５ 交通量記憶メモリ ２７ 交通流パラメー
タ ２８ 実交通データ（交通量、平均速度等） ２９ 車両感知器 ３０ Ｔ時間後交通量 ３１ 模擬結果Ｎ時間ＯＤ平均データ ４３ フィルタ機能 ２１１ Ｔ時間ＯＤ交通量のＯＤ表（普通車） ２１２ Ｔ時間ＯＤ交通量のＯＤ表（大形車） ２１３ Ｔ時間ＯＤ交通量のＯＤ表（平日用） ２１４ Ｔ時間ＯＤ交通量のＯＤ表（休日用） ２１５ 発生交通量 ２１６ 集中交通量 ２１７ 生成交通量 ３３１ ゾーンから出る交通量 ３３２ ゾーンに入る交通量 ３３３ ゾーン内の集中交通量と発生交通量との計算方
法 ２０１ 実交通データ取得処理 ２０２ 集中交通量生成機能 ２０３ 発生交通量生成機能 ２０４ 実交通量データ入力 ７１ 実交通データ受信処理 ７２ 交通流パラメータ変換処理 ７３ ミクロ変動交通量変換処理 ７４ ミクロ変動ＯＤ修正機能 ７４１ 静的ＯＤデータ取り込み ７４２ ＯＤ交通量差分修正処理 ７４３ 交通流模擬用ＯＤデータ作成 ７４４ マクロ変動ＯＤ修正機能起動 ７４２１ 変動ＯＤ交通量の設定 ７４２２ 基本ＯＤ交通量の設定 ７４２３ 成長率の算出 ７４２４ ＯＤ交通量近似処理 ７４２５ ＯＤ交通量の合計は、発生量と集中量とに一
致したか ７４２６ 修正ＯＤ交通量の決定 １１１ 道路ネットワーク構築 １１２ 車両発生処理 １１３ 運転者パラメータ設定処理 １１４ 周辺認識処理 １１５ 次操作決定処理 １１６ 全車両処理終了か １１７ 車両位置補正処理 １１８ 模擬時間分処理終了か １１９ 模擬結果出力処理 １２０ 交通流予測結果提供 １０１ １次修正ＯＤデータ取り込み １０２ フィルタ機能 １０３ ＯＤ交通量差分修正処理 １０４ マクロ変動ＯＤ交通量作成 ２５１ 交通量記憶メモリの入力データ ２５２ 交通量記憶メモリの模擬時間 ２５３ 交通量記憶メモリの発生交通量 ２５４ 交通量記憶メモリの集中交通量 ３４１ 成長率法のＯＤ修正における基本ＯＤ交通量 ３４１１ 発生交通量 ３４１２ 発生交通量 ３４１３ 発生交通量 ３４１４ 集中交通量 ３４１５ 集中交通量 ３４１６ 集中交通量 ３４１９ 生成交通量 ３４２ 成長率法のＯＤ修正における変動ＯＤ交通量 ３４２１ 発生交通量 ３４２２ 発生交通量 ３４２３ 発生交通量 ３４２４ 集中交通量 ３４２５ 集中交通量 ３４２６ 集中交通量 ３４２９ 生成交通量
集装置 ３ 交通需要評価機構 ４ ミクロ変動修正機
構 ５ マクロ変動修正機構 ６ 交通流模擬装置 ７ 実交通データ変換機能 ８ ミクロ変動ＯＤ修
正機能 １０ マクロ変動ＯＤ修正機能 １１ 交通流模擬機能 ２１ 静的ＯＤデータ ２２ 地図データベス ２３ １次修正ＯＤデータ ２４ ２次修正ＯＤデ
ータ ２５ 交通量記憶メモリ ２７ 交通流パラメー
タ ２８ 実交通データ（交通量、平均速度等） ２９ 車両感知器 ３０ Ｔ時間後交通量 ３１ 模擬結果Ｎ時間ＯＤ平均データ ４３ フィルタ機能 ２１１ Ｔ時間ＯＤ交通量のＯＤ表（普通車） ２１２ Ｔ時間ＯＤ交通量のＯＤ表（大形車） ２１３ Ｔ時間ＯＤ交通量のＯＤ表（平日用） ２１４ Ｔ時間ＯＤ交通量のＯＤ表（休日用） ２１５ 発生交通量 ２１６ 集中交通量 ２１７ 生成交通量 ３３１ ゾーンから出る交通量 ３３２ ゾーンに入る交通量 ３３３ ゾーン内の集中交通量と発生交通量との計算方
法 ２０１ 実交通データ取得処理 ２０２ 集中交通量生成機能 ２０３ 発生交通量生成機能 ２０４ 実交通量データ入力 ７１ 実交通データ受信処理 ７２ 交通流パラメータ変換処理 ７３ ミクロ変動交通量変換処理 ７４ ミクロ変動ＯＤ修正機能 ７４１ 静的ＯＤデータ取り込み ７４２ ＯＤ交通量差分修正処理 ７４３ 交通流模擬用ＯＤデータ作成 ７４４ マクロ変動ＯＤ修正機能起動 ７４２１ 変動ＯＤ交通量の設定 ７４２２ 基本ＯＤ交通量の設定 ７４２３ 成長率の算出 ７４２４ ＯＤ交通量近似処理 ７４２５ ＯＤ交通量の合計は、発生量と集中量とに一
致したか ７４２６ 修正ＯＤ交通量の決定 １１１ 道路ネットワーク構築 １１２ 車両発生処理 １１３ 運転者パラメータ設定処理 １１４ 周辺認識処理 １１５ 次操作決定処理 １１６ 全車両処理終了か １１７ 車両位置補正処理 １１８ 模擬時間分処理終了か １１９ 模擬結果出力処理 １２０ 交通流予測結果提供 １０１ １次修正ＯＤデータ取り込み １０２ フィルタ機能 １０３ ＯＤ交通量差分修正処理 １０４ マクロ変動ＯＤ交通量作成 ２５１ 交通量記憶メモリの入力データ ２５２ 交通量記憶メモリの模擬時間 ２５３ 交通量記憶メモリの発生交通量 ２５４ 交通量記憶メモリの集中交通量 ３４１ 成長率法のＯＤ修正における基本ＯＤ交通量 ３４１１ 発生交通量 ３４１２ 発生交通量 ３４１３ 発生交通量 ３４１４ 集中交通量 ３４１５ 集中交通量 ３４１６ 集中交通量 ３４１９ 生成交通量 ３４２ 成長率法のＯＤ修正における変動ＯＤ交通量 ３４２１ 発生交通量 ３４２２ 発生交通量 ３４２３ 発生交通量 ３４２４ 集中交通量 ３４２５ 集中交通量 ３４２６ 集中交通量 ３４２９ 生成交通量
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 池上 靖幸
茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株
式会社日立情報制御システム内
(72)発明者 近藤 哲啓
茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株
式会社日立製作所情報制御システム事業部
内
Ｆターム(参考） 5H180 AA01 CC17 DD02 DD03 DD04
EE02
Claims (7)
- 【請求項１】 予め作成された移動車両の出発地から目
的地までの静的ＯＤデータのデータベースと、オンライ
ン情報収集装置とで構成されるＯＤ交通量修正システム
において、前記静的ＯＤデータの交通量データと、前記
オンライン情報収集装置からの交通量データの差分を用
いて、ＯＤ交通量を修正するミクロ変動修正機構を備え
ていることを特徴とするＯＤ交通量修正システム。 - 【請求項２】 オンライン情報収集装置からえられる交
通量等の状態を用いてＴ時間後の状態を推定する交通流
模擬装置を設けたことを特徴とする請求項１に記載のＯ
Ｄ交通量修正システム。 - 【請求項３】 前記交通流模擬装置で予測した交通流と
同時刻の前記オンライン情報収集装置からの交通量の差
分を求めてＯＤ交通量を修正するマクロ変動修正機構を
設けたことを特徴とする請求項２に記載のＯＤ交通量修
正システム。 - 【請求項４】 前記マクロ変動修正機構には、前記交通
流模擬装置から出力される予測交通量をＮ時間分記憶す
ることができるＦＩＦＯ方式の交通量記憶メモリを設け
たことを特徴とする請求項３に記載のＯＤ交通量修正シ
ステム。 - 【請求項５】 前記マクロ変動修正機構には、前記交通
量記憶メモリを利用したフィルタ機能を備えてＮ時間分
のマクロ的交通量を導出する機能を設けたことを特徴と
する請求項３に記載のＯＤ交通量修正システム。 - 【請求項６】 前記マクロ変動修正機構には、前記交通
データの交通量修正のみでは、オフセット的要素が含ま
れるため、前記交通流模擬装置を利用したＮ時間分のマ
クロ的交通量を補正してオフセット的要素を排除する機
能を設けたことを特徴とする請求項３に記載のＯＤ交通
量修正システム。 - 【請求項７】 前記マクロ変動修正機構には、統計的な
前記静的ＯＤデータ、現時刻での前記実交通データ、Ｎ
時間が可変である前記マクロ的交通量を繰返し補正しあ
うことで精緻化したＯＤ交通量が生成されていくことを
特徴とする請求項３に記載のＯＤ交通量修正システム。
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|---|---|---|---|
| JP2002071856A JP3762984B2 (ja) | 2002-03-15 | 2002-03-15 | Ｏｄ交通量修正システム |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| JP2002071856A JP3762984B2 (ja) | 2002-03-15 | 2002-03-15 | Ｏｄ交通量修正システム |
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ID=29202020
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP2002071856A Expired - Lifetime JP3762984B2 (ja) | 2002-03-15 | 2002-03-15 | Ｏｄ交通量修正システム |
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