JP2005084722A - 道路交通状況の解析装置および予測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】有料道路における道路交通状況のシミュレーションを行い、該有料道路における交通状況を精度良く解析すること。
【解決手段】本発明の道路交通状況解析装置１０によれば、有料道路の料金収受システムから車両の有料道路における出発地と目的地とを含むＯＤ情報を取得するＯＤ情報取得部１２と、有料道路の路側に設置されたインフラセンサの計測結果を取得する道路交通情報取得部１６と、ＯＤ情報と計測結果とを用いてシミュレータに入力するパラメータを調整する道路交通シミュレータ調整部２０と、パラメータを用いてシミュレータによって道路交通状況を模擬する道路交通シミュレーション部２２と、所定条件における道路交通状況を解析するための解析条件を設定する解析ケース設定部２４と、解析条件においてシミュレータによって道路交通状況を解析する道路交通状況解析部２６とを備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、有料道路の料金収受システムによって取得された情報と、路側に設置されたインフラセンサからの情報とに基づいて、有料道路を走行する車両による道路交通状況を解析および予測する装置に関する。

従来、道路交通状況の解析や、予測を行う場合には、以下に示す様に、（１）関数式を用いる方法や、（２）マクロ交通シミュレーションによる方法や、（３）ミクロ交通シミュレーションによる方法等が適用されている。

（１）関係式を用いる方法
この方法は、道路における車両の交通量、速度、密度等の関係を状態方程式等の数式で表し、この数式を用いて交通量、速度、密度の予測値を演算する方法である。関数式を用いる方法の詳細については非特許文献１に記載されている。

（２）マクロ交通流シミュレーションによる方法
この方法は、道路における車両の通行状態である道路交通流を流体とみなし、対象とする路線を複数の区間に分割する。そして、各区間に流入する交通量と、各区間から流出する交通量とを、交通量と密度、速度との関係からなる道路特性に適合するように演算し、これを繰り返すことによって道路交通状況を演算する方法である。マクロ交通流シミュレーションによる方法の詳細については非特許文献２に記載されている。

（３）ミクロ交通流シミュレーションによる方法
この方法は、道路を通行する車両１台１台の挙動を模擬し、道路交通全体の状況を演算する方法である。ミクロ交通流シミュレーションによる方法の詳細については非特許文献３に記載されている。

上記（１）から（３）の中でも、（２）マクロ交通シミュレーションによる方法や、（３）ミクロ交通シミュレーションによる方法を用いるケースが多い。また、（２）マクロ交通流シミュレーションで取り扱われているモデルであるブロック密度法を改良し、車両１台１台の属性を持たせ、離散化した車両を扱うことができるハイブリッドブロック密度法もまた開発され、利用されている。このハイブリッドブロック密度法の詳細については、非特許文献４に記載されている。
松井寛著「高速道路交通流の動的記述モデル」交通工学、Ｖｏｌ．１８，Ｎｏ．２，１９８３年 赤羽弘和、大口敬、小根山裕之著「交通シミュレーションモデル開発の系譜」交通工学、ｖｏｌ．３７，Ｎｏ．５，２００２年（特に、ブロック密度法、インプットアウトプット法を参照） 尾崎晴男著「やさしい交通シミュレーション３．交通流のミクロシミュレーション」交通工学、Ｖｏｌ．３２，Ｎｏ．６，１９９７年 桑原雅夫、吉井稔雄、堀口良太著「ブロック密度法を用いた交通流の表現方法について」交通工学、Ｖｏｌ．３２，Ｎｏ．４，１９９７年 越正毅編著「交通工学通論」技術書院（６〜１３頁） (社)交通工学研究会編「やさしい交通シミュレーション」丸善株式会社（第６章シミュレーション技術総覧（１２５頁、１３８頁）） 森津秀夫、宇陀正志、日暮一正著「ミクロ交通シミュレーションの適用と再現性の検証における一考察」第１回ＩＴＳシンポジウム予稿集、６６３頁〜６６８頁，２００２年

しかしながら、このような従来の道路交通状況の解析や予測を行う方法では、以下のような問題がある。

すなわち、上述したような各方法は、道路交通計画を評価するためのシミュレーションによる解析や、既存の道路の交通現象を再現するための解析や、道路交通管制のための短期的将来における道路交通状況の予測等に用いられている。

したがって、上述したような各方法によって得られる結果によって道路交通状況をいかに正しく再現することができるか否かが重要となる。このような再現性を評価するために、道路に設置されたインフラセンサによって交通流、オキュパンシ、平均速度等が計測されたり、人的作業によって各車両の出発地点／到着地点調査（出発地点(origin)と到着地点(destination)に関する情報を「ＯＤ情報」という。）等の交通情報が収集されている。そして、これら計測や収集作業の結果に基づいて、解析結果や予測結果の再現性の検証がなされている。なお、オキュパンシとは、車両の時間的な占有率を示すパラメータである。

しかしながら、人的作業による交通情報の収集は容易ではなく、特にＯＤ情報に関しては多大な時間と収集員の手間とを要するにもかかわらず、その収集が困難であり、精度良い検証を行うことができない。このため、検証結果に基づく修正をシミュレーションモデルに反映することができず、上述したような各方法による道路交通状況の解析や予測には精度上の限界があるという問題がある。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、有料道路に設置されている料金収受システムから得られる情報と、有料道路の路側に設置され交通量を計測するインフラセンサから得られる情報とを用いて該有料道路における道路交通状況のシミュレーションを行い、もって、該有料道路における交通状況を精度良く解析および予測する道路交通状況の解析装置および予測装置を提供することを目的とする。

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。

すなわち、請求項１の発明は、有料道路を走行する車両による道路交通状況を解析する装置において、有料道路の料金収受システムから車両の有料道路における出発地と目的地とを含む出発地／目的地情報を取得する出発地／目的地情報取得手段と、有料道路の路側に設置されたインフラセンサの計測結果を取得する計測結果取得手段と、出発地／目的地情報取得手段によって取得された出発地／目的地情報と計測結果取得手段によって取得された計測結果とを用いて道路交通状況シミュレータに入力するパラメータを調整するパラメータ調整手段と、パラメータ調整手段によって調整されたパラメータを用いて道路交通状況シミュレータによって道路交通状況を模擬する道路交通状況模擬手段と、所定条件における道路交通状況を解析するための解析条件を設定する解析条件設定手段と、解析条件設定手段によって設定された解析条件において道路交通状況シミュレータによって道路交通状況を解析する道路交通状況解析手段とを備えている。

従って、請求項１の発明の道路交通状況の解析装置においては、以上のような手段を講じることにより、有料道路に備えられた料金収受システムからオンラインで自動入手した出発地／目的値情報であるＯＤ情報を利用し、パラメータ調整した交通流シミュレーションを実行することによって、効率良くかつ高い信頼性で道路交通状況を解析することが可能となる。

また、このように実測されたＯＤ情報を利用することから、解析においては、ＯＤ情報を固定したままパラメータを調整することができるので、効率良くパラメータ調整を行うことが可能である。

請求項２の発明は、有料道路を走行する車両による道路交通状況を解析する装置において、有料道路の料金収受システムから料金所における単位時間あたりの車両の流入出量である流入出交通量情報を取得する流入出交通量情報取得手段と、有料道路の路側に設置されたインフラセンサの計測結果を取得する計測結果取得手段と、流入出交通量情報取得手段によって取得された流入出交通量情報と計測結果取得手段によって取得された計測結果とを用いて道路交通状況シミュレータに入力するパラメータを調整するパラメータ調整手段と、パラメータ調整手段によって調整されたパラメータを用いて道路交通状況シミュレータによって道路交通状況を模擬する道路交通状況模擬手段と、所定条件における道路交通状況を解析するための解析条件を設定する解析条件設定手段と、解析条件設定手段によって設定された解析条件において道路交通状況シミュレータによって道路交通状況を解析する道路交通状況解析手段とを備えている。

従って、請求項２の発明の道路交通状況の解析装置においては、以上のような手段を講じることにより、有料道路に備えられた料金収受システムからオンラインで自動入手した流入出交通量情報を利用し、パラメータ調整した交通流シミュレーションを実行することによって、効率良くかつ高い信頼性で道路交通状況を解析することが可能となる。

請求項３の発明は、インフラセンサを、有料道路を走行する車両を感知し、有料道路における交通量とオキュパンシとを計測する車両感知器とした請求項１または請求項２の発明の道路交通状況の解析装置である。

従って、請求項３の発明の道路交通状況の解析装置においては、以上のようにインフラセンサとして車両感知器を用いることにより、有料道路における交通量、オキュパンシ、および車両の平均速度を計測し、これら計測結果を、道路交通状況の解析に用いることができる。

請求項４の発明は、インフラセンサを、有料道路を走行する車両を感知し、有料道路における交通量とオキュパンシと各車両の平均速度とを計測する一対の車両感知器とした請求項１または請求項２の発明の道路交通状況の解析装置である。

従って、請求項４の発明の道路交通状況の解析装置においては、以上のようにインフラセンサとして一対の車両検知器を用いることにより、有料道路における交通量、オキュパンシ、および各車両の平均速度をより精度良く計測することができる。

請求項５の発明は、請求項１または請求項２の発明の道路交通状況の解析装置において、インフラセンサは、有料道路を走行する車両を撮像する撮像部と、撮像手段によって撮像された画像に基づいて有料道路における交通量および車両空間密度と、各車両の平均速度とを計測する計測部とを備えている。

従って、請求項５の発明の道路交通状況の解析装置においては、以上のようなに、インフラセンサに撮像部を備えることによって、この撮像部によって撮像された画像に基づいて有料道路を走行する交通量、車両空間密度、および各車両の平均速度を精度良く計測することができる。

請求項６の発明は、有料道路を走行する車両による道路交通状況を予測する装置において、有料道路の料金収受システムから車両の有料道路における出発地と目的地とを含む出発地／目的地情報を取得する出発地／目的地情報取得手段と、有料道路の路側に設置されたインフラセンサの計測結果を取得する計測結果取得手段と、出発地／目的地情報取得手段によって取得された出発地／目的地情報と計測結果取得手段によって取得された計測結果とを用いて道路交通状況シミュレータに入力するパラメータを調整するパラメータ調整手段と、パラメータ調整手段によって調整されたパラメータを用いて道路交通状況シミュレータによって道路交通状況を模擬する道路交通状況模擬手段と、所定条件における道路交通状況を予測するための解析条件を設定する解析条件設定手段と、解析条件設定手段によって設定された解析条件と出発地／目的地情報取得手段によって取得された出発地／目的地情報とに基づいて道路交通状況を予測するために必要な将来の出発地／目的地を予測する出発地／目的地情報予測手段と、解析条件設定手段によって設定された解析条件と出発地／目的地情報予測手段によって予測された出発地／目的地とに基づいて道路交通状況シミュレータによって道路交通状況を予測する道路交通状況予測手段とを備えている。

従って、請求項６の発明の道路交通状況の予測装置においては、以上のような手段を講じることにより、有料道路に備えられた料金収受システムからオンラインで自動入手した出発地／目的値情報であるＯＤ情報を利用し、パラメータ調整した交通流シミュレーションを実行することによって、ＯＤ情報を予測し、この予測したＯＤ情報を利用することによって、将来における道路交通状況を精度良く予測することが可能となる。

請求項７の発明は、請求項６の発明の道路交通状況の予測装置において、出発地／目的地情報取得手段によって取得された出発地／目的地情報を保存する出発地／目的地情報保存手段を更に備え、出発地／目的地情報予測手段は、出発地／目的地情報保存手段に保存された過去の出発地／目的地情報から、解析条件設定手段によって設定された解析条件に類似した出発地／目的地情報を検索し、この検索した出発地／目的地情報に基づいて出発地／目的地を予測する。

従って、請求項７の発明の道路交通状況の予測装置においては、以上のような手段を講じることにより、過去のＯＤ情報の中から解析条件に類似したＯＤ情報を検索することによってＯＤ情報を予測する。更に、この予測したＯＤ情報に基づいて、将来における道路交通状況を効率良く予測することが可能となる。

請求項８の発明は、有料道路を走行する車両による道路交通状況を予測する装置において、有料道路の料金収受システムから料金所における単位時間あたりの車両の流入出量である流入出交通量情報を取得する流入出交通量情報取得手段と、有料道路の路側に設置されたインフラセンサの計測結果を取得する計測結果取得手段と、流入出交通量情報取得手段によって取得された流入出交通量情報と計測結果取得手段によって取得された計測結果とを用いて道路交通状況シミュレータに入力するパラメータを調整するパラメータ調整手段と、パラメータ調整手段によって調整されたパラメータを用いて道路交通状況シミュレータによって道路交通状況を模擬する道路交通状況模擬手段と、所定条件における道路交通状況を予測するための解析条件を設定する解析条件設定手段と、解析条件設定手段によって設定された解析条件と流入出交通量情報取得手段によって取得された流入出交通量情報とに基づいて道路交通状況を予測するために必要な将来の流入出交通量を予測する流入出交通量予測手段と、解析条件設定手段によって設定された解析条件と流入出交通量予測手段によって予測された流入出交通量とに基づいて道路交通状況シミュレータによって道路交通状況を予測する道路交通状況予測手段とを備えている。

従って、請求項８の発明の道路交通状況の予測装置においては、以上のような手段を講じることにより、有料道路に備えられた料金収受システムからオンラインで自動入手した流入出交通量情報を利用し、パラメータ調整した交通流シミュレーションを実行することによって、将来における道路交通状況を効率良く予測することが可能となる。

請求項９の発明は、請求項８の発明の道路交通状況の予測装置において、流入出交通量情報取得手段によって取得された流入出交通量情報を保存する流入出交通量情報保存手段を更に備え、流入出交通量予測手段は、流入出交通量保存手段に保存された過去の流入出交通量情報から、解析条件設定手段によって設定された解析条件に類似した流入出交通量情報を検索し、この検索した流入出交通量情報に基づいて流入出交通量を予測する。

従って、請求項９の発明の道路交通状況の予測装置においては、以上のような手段を講じることにより、過去の流入出交通量情報の中から解析条件に類似したものを検索することによって、流入出交通量情報を予測する。更に、この予測した流入出交通量情報に基づいて、将来における道路交通状況を効率良く予測することが可能となる。

請求項１０の発明は、インフラセンサを、有料道路を走行する車両を感知し、有料道路における交通量とオキュパンシとを計測する車両感知器とした請求項６乃至９のうち何れか１の発明の道路交通状況の予測装置である。

従って、請求項１０の発明の道路交通状況の予測装置においては、以上のようにインフラセンサとして車両感知器を用いることにより、有料道路における交通量、オキュパンシ、および車両の平均速度を計測し、これら計測結果を、道路交通状況の予測に用いることができる。

請求項１１の発明は、インフラセンサを、有料道路を走行する車両を感知し、有料道路における交通量とオキュパンシと各車両の平均速度とを計測する一対の車両感知器とした請求項６乃至９のうち何れか１の発明の道路交通状況の予測装置である。

従って、請求項１１の発明の道路交通状況の予測装置においては、以上のようにインフラセンサとして一対の車両検知器を用いることにより、有料道路における交通量、オキュパンシ、および各車両の平均速度をより精度良く計測することができる。

請求項１２の発明は、請求項６乃至９のうち何れか１の発明の道路交通状況の予測装置において、インフラセンサは、有料道路を走行する車両を撮像する撮像部と、撮像手段によって撮像された画像に基づいて有料道路における交通量および車両空間密度と各車両の平均速度とを計測する計測部とを備えている。

従って、請求項１２の発明の道路交通状況の予測装置においては、以上のように、インフラセンサに撮像部を備えることによって、この撮像部によって撮像された画像に基づいて有料道路を走行する交通量、車両空間密度、および各車両の平均速度を精度良く計測することができる。

以上説明したように、本発明によれば、有料道路に設置されている料金収受システムから得られる情報と、有料道路の路側に設置され交通量を計測するインフラセンサから得られる情報とを用いて、該有料道路における道路交通状況のシミュレーションを行い、該有料道路における交通状況を精度良く解析および予測する道路交通状況の解析装置および予測装置を実現することができる。

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。

［実施例１］
本発明の第１の実施の形態を図１から図３を用いて説明する。

図１は、第１の実施の形態に係る道路交通状況解析装置の一例を示す機能ブロック図である。

すなわち、本実施の形態に係る道路交通状況解析装置１０は、高速道路等の有料道路を走行する車両による道路交通状況を解析する装置であって、ＯＤ情報取得部１２と、ＯＤ情報保存部１４と、道路交通情報取得部１６と、道路交通情報保存部１８と、道路交通状況シミュレータ調整部２０と、道路交通シミュレーション部２２と、解析ケース設定部２４と、道路交通状況解析部２６とを備えている。

ＯＤ情報取得部１２は、有料道路の料金所に備えられている料金収受システムから、各車両の有料道路における出発地／目的地情報（以下、「ＯＤ情報」と称する。）をオンラインで自動的に取得する。すなわち、料金収受システムは、各車両の入口料金所ＩＤ、出口料金所ＩＤ、入口料金所通過時刻、出口料金所通過時刻等を取得する。このような情報を含むものがＯＤ情報である。したがって、ＯＤ情報を参照することにより、入口料金所ＩＤに基づいて、車両が有料道路に流入した料金所として出発地が把握され、出口料金所ＩＤに基づいて、車両が有料道路から流出した料金所として目的地が把握される。

現在普及しつつあるＥＴＣ（ノンストップ料金収受システム）等を利用し、このようなＯＤ情報をオンラインで自動的に取得するようにしても良い。また、既に広く普及している磁気式通行券を用いた料金収受システムであっても、磁気式通行券データを取り込む入力装置を各料金所に設置することで、上述したＯＤ情報をオンラインで自動取得するようにしても良い。

ＯＤ情報取得部１２は、このようにして取得したＯＤ情報をＯＤ情報保存部１４へと出力する。

ＯＤ情報保存部１４は、メモリやＨＤＤ等の記憶媒体であり、ＯＤ情報取得部１２から出力されたＯＤ情報を保存する。このＯＤ情報は、最も近い過去（例えば当日分または一昨日分）をメモリに保存し、更に遠い過去（例えば過去６ヶ月分）をＨＤＤに保存しておくのが好ましい。ＯＤ情報は、道路交通シミュレーション部２２に備えられた道路交通状況シミュレータの検証や、将来におけるＯＤ情報の予測に利用するため、できれば多く保存しておく方が良い。このようにしてＯＤ情報保存部１４に保存されたＯＤ情報は、道路交通状況シミュレータ調整部２０、道路交通シミュレーション部２２、および道路交通状況解析部２６からの要求に応じて読み出されるようにしている。

道路交通情報取得部１６は、有料道路の路側に設置されたインフラセンサから、計測結果を取得する。インフラセンサとしては、ループコイルや超音波センサが用いられている車両感知器や、撮像機能付センサ等があげられる。現状、インフラセンサとしては、車両感知器が設置されているケースが多い。

車両感知器は、感知エリアを走行する車両を感知し、該感知エリアにおける通過交通量、該感知エリアを走行する車両の平均速度、該感知エリアにおけるオキュパンシ（密度に比例する値）を測定することが可能である。オキュパンシとは、上述したように、車両の時間的な占有率を示すパラメータである。このようなオキュパンシを車両感知器によって測定する場合、車両感知器によって車両が感知される時間がオキュパンシに相当する。

車両感知器は、単独でも上述したような測定が可能であるが、ダブルヘッドと呼ばれる一対の車両検知器で測定することによってより精度良く測定することも可能である。

撮像機能付センサは、撮像部と計測部とを備えている。撮像部は、撮像エリアを走行する車両の画像を撮像する。一方、計測部は、撮像部に撮像された画像に基づいて、該撮像エリアにおける交通量、車両空間密度、および車両の平均速度を計測する。撮像部が撮像する画像は静止画でも動画でもよい。静止画を撮像する場合には、撮像部によって、一定の時間間隔で該撮像エリアの静止画を撮像するようにしておき、計測部では、連続して撮像された複数の画像内における同一車両の場所からこの時間間隔中に移動した距離を把握し、車両の平均速度を計測する。撮像部が動画を撮像する場合には、計測部は、撮像された動画に基づいて、撮像エリアを走行する車両の単位時間あたりの移動距離を把握することができるので、容易に車両の平均速度を計測することができる。なお、撮像エリアにおける交通量、車両空間密度については、動画であっても静止画であっても容易に把握することができる。

道路交通情報取得部１６は、このようにしてインフラセンサから計測結果を取得すると、この計測結果を道路交通情報保存部１８へと出力する。

道路交通情報保存部１８は、メモリやＨＤＤ等の記憶媒体であり、道路交通情報取得部１６から出力された計測結果を保存する。この計測結果は、最も近い過去（例えば当日分または一昨日分）をメモリに保管し、更に遠い過去（例えば過去６ヶ月分）をＨＤＤに保存しておくのが好ましい。このようにして道路交通情報保存部１８に保存された計測結果は、道路交通状況シミュレータ調整部２０、道路交通シミュレーション部２２、および道路交通状況解析部２６からの要求に応じて読み出されるようにしている。

道路交通シミュレーション部２２は道路交通状況シミュレータを備えており、ＯＤ情報保存部１４からのＯＤ情報と、道路交通情報保存部１８からの計測結果とを用いて道路交通状況シミュレータによって道路交通状況を解析する。道路交通状況シミュレータに適用されているシミュレーションモデルとしては、例えば［背景技術］で説明したミクロ交通シミュレーションが好適である。

ミクロ交通シミュレーションは、道路を走行する車両１台１台の挙動を模擬するものであり、車両１台１台にＯＤ情報を持たせることによってシミュレーションを行う。車両１台１台についての最高速度や加減速性能等のパラメータを設定することも可能である。詳細については、例えば非特許文献６（第６章シミュレーション技術総覧（１２５頁、１３８頁））では、加減速決定のためのパラメータや希望速度が設定可能であるＭＩＴＳＩＭや、希望速度および車種別加速度等が設定可能であるＮＥＴＳＩＭが紹介されている。

このようなミクロ交通シミュレーションでは、具体的には、図２に示すように、有料道路２９における入口料金所（例えば図２中に示す料金所Ｂ）の通過時刻に、入口料金所にてＯＤ情報を有した車両２７を発生させ、目的地である出口料金所（例えば図２中に示す料金所Ｃ）を目標に走行させるようなシミュレーションを行う。また、ＯＤ情報に含まれる入口料金所通過時刻と出口料金所通過時刻に基づいて車両２７の走行所要時間を把握し、この走行所要時間と走行距離とから、該車両２７の平均速度を得る。このようにして得た平均速度を車両２７の希望速度Ｖとして設定し、車両２７を走行させるようにしても良い。この様にすることによって、精度良いシミュレーションを可能としている。

しかしながら、道路交通状況をシミュレーションする場合には、非特許文献７にも記載されているように、一般的に、対象道路に対して、様々なパラメータを調整する必要があることが知られている。

そこで、道路交通状況シミュレータ調整部２０は、ＯＤ情報保存部１４に保存されているＯＤ情報と、道路交通情報保存部１８に保存された計測結果とを読み出し、読み出したＯＤ情報と計測結果とを用いて、道路交通シミュレーション部２２の道路交通状況シミュレータに入力するパラメータを調整し、調整したパラメータを道路交通状況シミュレータに入力する。道路交通シミュレーション部２２の道路交通状況シミュレータによってミクロ交通シミュレーションを行う場合には、車両の加速度や、ドライバの反応遅れ時間等のパラメータも必要であると考えられるが、道路交通状況シミュレータ調整部２０では、これらパラメータは用いず、上述したようにＯＤ情報と計測結果とを用いてパラメータを調整する。

本実施の形態では、このように、ＯＤ情報取得部１２によって取得されたＯＤ情報を用いてパラメータを調整することが可能である。このように、各車両の現実のＯＤ情報に基づいてパラメータを調整することができるために、再現性の高いパラメータ調整を可能としている。

調整の方法としては、道路交通シミュレーション部２２が道路交通状況シミュレータを用いて行うＯＤ情報を利用したシミュレーションを、検証データに対応する時間帯、及び区間において実行し、これが現実と同等であるか否かを比較しながら調整を進めて行く。具体的には、対象路線をいくつかの区間に分割し、それぞれの区間の密度や交通量、平均速度の推移が現実と大きく離れていないかを確認し、差が大きい場合はパラメータを調整する。この場合、関連する項目を調整したり、あまり変更したくないパラメータは調整の優先順位を下げるなどして調整を進める。この様に、ＯＤ情報を利用することで、再現性が高いシミュレーション結果が得られるようなパラメータ調整を行うことを可能としている。

例えば、現実には、渋滞しているのに、渋滞していないシミュレーション結果が得られた場合、この不一致の原因は、一般的に人間の反応遅れ時間によるものと考えられている。すなわち、人間の反応遅れ時間が渋滞を引き起こす一因と考えられているために、ドライバの反応遅れを調整してシミュレーションを行うことにより、現実とシミュレーションとの乖離を小さくできる筈である。なお、ＯＤ情報に関しては、ここでは現実の値を取得できるため、パラメータとして調整せず、取得したＯＤ情報をそのままシミュレーションに用いる。

解析ケース設定部２４は、道路交通状況解析部２６において所定条件における道路交通状況を解析するための解析条件を設定し、設定した解析条件を道路交通状況解析部２６へと出力する。例えば、ある料金所を入口閉鎖した場合の道路交通状況を解析したい場合は、入口閉鎖したい料金所と、入口閉鎖する時間帯とを設定する。また、仮に交通事故等の突発事象が発生し、車線が閉鎖された場合の道路交通状況を解析したい場合は、車線閉鎖の位置と閉鎖車線、閉鎖時間帯を設定する。このような解析条件の設定に関しては、設定ファイルにて設定する方法や、解析条件設定用のＧＵＩを作成し、このＧＵＩにて設定する方法等により行う。

道路交通状況解析部２６は、解析ケース設定部２４によって設定された解析条件において、道路交通シミュレーション部２２に備えられた道路交通状況シミュレータを用いて道路交通状況をシミュレーションする。この場合、道路交通状況シミュレータ調整部２０によって、道路交通状況シミュレータのパラメータの調整がなされている。

このシミュレーション結果に基づいて、解析対象路線をいくつかの区間に分割し、それぞれの区間の密度や交通量、および平均速度を解析する。これによって、渋滞推移や走行所要時間推移等を確認する。

次に、以上のように構成した本実施の形態に係る道路交通状況解析装置の動作について図３に示すフローチャートを用いて説明する。

本実施の形態に係る道路交通状況解析装置１０では、まず、料金所に備えられている料金収受システムからＯＤ情報がＯＤ情報取得部１２によって取得される（Ｓ１）。

現状、料金収受システムでは磁気式通行券が利用されていることが多いが、この磁気式通行券に記載されている各車両の入口料金所ＩＤ、出口料金所ＩＤ、入口料金所通過時刻、出口料金所通過時刻、車種等の情報を読み取り、ＯＤ情報取得部１２に送信する装置を料金収受システムに設置することによって、これらのＯＤ情報がオンラインでかつ自動的にＯＤ情報取得部１２に送信される。

そして、ＯＤ情報取得部１２では、送信されたＯＤ情報のうち、入口料金所ＩＤから、車両が有料道路に流入した料金所である出発地の情報が取得される。また、出口料金所ＩＤから、車両が有料道路から流出した料金所である目的地の情報が把握される。

料金収受システムからのＯＤ情報は、上述したように磁気式通行券からの情報に限られるものではなく、現在普及しつつあるＥＴＣ（ノンストップ料金収受システム）からであっても、ＥＴＣによって取得された情報をＯＤ情報取得部１２に送信する装置を設置することによって同様にオンラインでかつ自動的にＯＤ情報がＯＤ情報取得部１２へと送信される。

この様にしてＯＤ情報取得部１２によって取得されたＯＤ情報は、ＯＤ情報取得部１２からＯＤ情報保存部１４へと出力され、ＯＤ情報保存部１４に保存される（Ｓ２）。

一方、有料道路の路側にはインフラセンサが備えられているが、このインフラセンサによる計測結果は、道路交通情報取得部１６によって取得される（Ｓ３）。インフラセンサとしては、車両感知器や、撮像機能付センサ等があげられ、具体的には、感知エリアにおける通過交通量、感知エリアを走行する車両の平均速度、感知エリアにおけるオキュパンシ等が計測される。

道路交通情報取得部１６によって取得された計測結果は、更に道路交通情報取得部１６から道路交通情報保存部１８へと出力され、道路交通情報保存部１８に保存される（Ｓ４）。

次に、道路交通シミュレーション部２２では、ＯＤ情報保存部１４からのＯＤ情報と、道路交通情報保存部１８からの計測結果とを用いて道路交通状況シミュレータによって道路交通状況のシミュレーションが行われる（Ｓ５）。道路交通状況シミュレータに適用されているシミュレーションモデルとしては、例えば車両１台１台の挙動を時々刻々模擬するミクロ交通シミュレーションがあり、ミクロ交通シミュレーションを用いた場合には、車両１台１台についての最高速度や加減速性能等のパラメータを設定することができる。

このようにミクロ交通シミュレーションは、車両１台１台が自立して走行するように作成されたシミュレータであるため、図２に示すように、入口料金所通過時刻に入口料金所（例えば図２中に示す料金所Ｂ）にてＯＤ情報を有した車両２７を発生させ、発生させた車両２７を、目的地である出口料金所（例えば図２中に示す料金所Ｃ）を目標に走行させることによって、車両１台１台にＯＤ情報を持たせたシミュレーションが行われる。

ＯＤ情報に含まれる入口料金所通過時刻と出口料金所通過時刻とに基づいて、車両の走行所要時間がわかるため、この走行所要時間と走行距離とから、該車両の平均速度が得られる。これを車両２７の希望速度Ｖとして設定し、車両２７を走行させることも可能である。上述したような手法によって、精度良いシミュレーションが行われる。

上述したように、ミクロ交通シミュレーションにおいては、希望速度、加減速性能等といった調整可能なパラメータが存在する。これらは、非特許文献７にも記載されているように、一般的に、対象道路に応じて、パラメータ調整を行う必要があることが知られている。そこで、本実施の形態では、ＯＤ情報保存部１４に保存されているＯＤ情報と、道路交通情報保存部１８に保存された計測結果とに基づいて、道路交通状況シミュレータ調整部２０によってこのようなパラメータ調整が行われる（Ｓ６）。

ミクロ交通シミュレーションを行う場合、車両の加減速特性、希望速度の他に、ドライバの反応遅れ時間等のパラメータが考えられる。これらは、インフラセンサからの計測情報と、料金収受システムからのＯＤ情報とが用いられることによってパラメータ調整が行われる。このＯＤ情報は、ＯＤ情報取得部１２によってオンラインで自動的に取得されるために、このＯＤ情報を利用することによって、再現性の高いパラメータ調整がなされる。

この様に、料金収受システムからのＯＤ情報を利用することで、調整するパラメータが少なくなり、効率良くパラメータ調整が行われる。そして、解析ケース設定部２４では、道路交通状況解析部２６において所定条件における道路交通状況を解析するための解析条件が設定される（Ｓ７）。この設定された解析条件は、解析ケース設定部２４から更に道路交通状況解析部２６へと出力される。

解析ケース設定部２４で設定される解析条件としては、以下に示すようなものがある。例えば、ある料金所を入口閉鎖した場合の道路交通状況を解析したい場合には、入口閉鎖したい料金所と、入口閉鎖する時間帯とが設定される。また、交通事故等の突発事象が発生し、車線が閉鎖された場合の道路交通状況を解析したい場合には、車線閉鎖の位置と閉鎖車線、および閉鎖時間帯が設定される。

道路交通状況解析部２６では、解析ケース設定部２４によって設定された解析条件において、道路交通シミュレーション部２２に備えられた道路交通状況シミュレータを用いて道路交通状況のシミュレーションが行われる（Ｓ８）。なお、道路交通状況シミュレータのパラメータは、ステップＳ６で説明したように、道路交通状況シミュレータ調整部２０によって既に調整がなされている。

ステップＳ８でなされたシミュレーションの結果に基づいて、解析対象路線がいくつかの区間に分割され、それぞれの区間の密度や交通量、および平均速度が解析される（Ｓ９）。これによって、渋滞推移や走行所要時間推移等が確認される。

上述したように、本実施の形態に係る道路交通状況解析装置においては、上記のような作用により、有料道路に設置されている料金収受システムから得られるＯＤ情報と、有料道路の路側に設置されたインフラセンサからの計測結果とを用いたシミュレーションによって、該有料道路における道路交通状況を解析することができる。

また、このように料金収受システムから実際のＯＤ情報がオンラインで自動的に取得できることから、シミュレーションを行う場合に、ＯＤ情報を固定したパラメータ調整が可能となり、これによって効率良く、かつ精度の良いシミュレーションを実現することが可能となる。

［実施例２］
本発明の第２の実施の形態を図４から図５を用いて説明する。

図４は、本実施の形態に係る道路交通状況解析装置の一例を示す機能ブロック図であり、図１と同一部分には同一符号を付してその説明を省略し、ここでは異なる部分についてのみ述べる。

すなわち、本実施の形態に係る道路交通状況解析装置２８は、第１の実施の形態に係る道路交通状況解析装置１０の変形例であって、道路交通状況解析装置１０におけるＯＤ情報取得部１２に代えて料金所流入出交通量取得部３０を、ＯＤ情報保存部１４に代えて料金所流入出交通量保存部３２をそれぞれ備えた構成としている。

料金所流入出交通量取得部３０は、有料道路の料金収受システムから、料金所における単位時間あたりの車両の流入出量である流入出交通量情報を取得する。すなわち、料金収受システムは、料金所を通過する車両の通過台数をカウントすることによって、単位時間あたりの通過交通量を取得する。これに基づいて、料金所毎に、入口料金所として流入してくる台数と、出口料金所として流出する台数とを把握する。これら料金収受システムによって取得された情報は、第１の実施の形態において説明したように、オンラインで自動的に料金所流入出交通量取得部３０によって取得されるようにしている。料金所流入出交通量取得部３０は、このようにして取得した流入出交通量情報を料金所流入出交通量保存部３２へと出力する。

料金所流入出交通量保存部３２は、メモリやＨＤＤ等の記憶媒体であり、料金所流入出交通量取得部３０から出力された流入出交通量情報を保存する。この流入出交通量情報は、最も近い過去（例えば当日分または一昨日分）をメモリに保存し、更に遠い過去（例えば過去６ヶ月分）をＨＤＤに保存しておくことが好ましい。流入出交通量情報は、道路交通シミュレーション部２２に備えられた道路交通状況シミュレータの検証や、ＯＤ情報の予測に利用するため、できれば多く保存しておく方が良い。このようにして料金所流入出交通量保存部３２に保存された流入出交通量情報は、道路交通状況シミュレータ調整部２０、道路交通シミュレーション部２２、および道路交通状況解析部２６からの要求に応じて読み出されるようにしている。

道路交通シミュレーション部２２は道路交通状況シミュレータを備えており、料金所流入出交通量保存部３２からの流入出交通量情報と、道路交通情報保存部１８からの計測結果とを用いて道路交通状況シミュレータによって道路交通状況を解析する。

具体的には、流入交通量情報をもとに、各料金所にて単位時間あたりの流入交通量に相当する車両を発生させ、走行させるようなシミュレーションを行う。また、このシミュレーションによって得られた単位時間あたりの流出交通量を満たすように、有料道路を走行している車両を出口料金所から流出させるようなシミュレーションを行う。

この場合、出口料金所では、単位時間あたりに該当料金所に到着した車両から順に流出させることで、各車両はＯＤ情報を持つことなく、各料金所の流入出台数を考慮したシミュレーションを行うようにしている。

道路交通状況シミュレータ調整部２０は、料金所流入出交通量保存部３２に保存されている流入出交通量情報と、道路交通情報保存部１８に保存された計測結果とを読み出し、読み出した流入出交通量情報と計測結果とを用いて、道路交通シミュレーション部２２の道路交通状況シミュレータに入力するパラメータを調整し、調整したパラメータを道路交通状況シミュレータに入力する。このパラメータ調整もまた、各車両のＯＤ情報を持つことなく行うようにしている。

道路交通状況解析部２６は、第１の実施の形態で説明したように動作することによって、解析ケース設定部２４によって設定された解析条件に基づいて、道路交通シミュレーション部２２に備えられた道路交通状況シミュレータを用いて道路交通状況をシミュレーションするが、このシミュレーションにおいてもまた、各車両のＯＤ情報を持つことなく行うようにしている。

次に、以上のように構成した本実施の形態に係る道路交通状況解析装置の動作について図５に示すフローチャートを用いて説明する。

本実施の形態に係る道路交通状況解析装置２８では、まず、料金所に備えられている料金収受システムから、単位時間あたりにおける流入出交通量情報が料金所流入出交通量取得部３０によって取得される（Ｓ１１）。

この様にして料金所流入出交通量取得部３０によって取得された流入出交通量情報は、料金所流入出交通量取得部３０から料金所流入出交通量保存部３２へと出力され、料金所流入出交通量保存部３２に保存される（Ｓ１２）。

一方、有料道路の路側にはインフラセンサが備えられているが、図３のフローチャートに示すステップＳ３の動作と同様にして、このインフラセンサによる計測結果は、道路交通情報取得部１６によって取得される（Ｓ１３）。

道路交通情報取得部１６によって取得された計測結果は、図３のフローチャートに示すステップＳ４の動作と同様にして、更に道路交通情報取得部１６から道路交通情報保存部１８へと出力され、道路交通情報保存部１８に保存される（Ｓ１４）。

次に、道路交通シミュレーション部２２では、料金所流入出交通量保存部３２からの流入出交通量情報と、道路交通情報保存部１８からの計測結果とが用いられ、道路交通状況シミュレータによって道路交通状況のシミュレーションが行われる（Ｓ１５）。

具体的には、流入交通量情報をもとに、各料金所にて単位時間あたりの流入交通量に相当する車両を発生させ、走行させるようなシミュレーションが行われる。また、このシミュレーションによって得られた単位時間あたりの流出交通量を満たすように、有料道路を走行している車両を出口料金所から流出させるようなシミュレーションが行われる。この場合、出口料金所では、単位時間あたりに該当料金所に到着した車両から順に流出する。これによって、各車両は、ＯＤ情報を持つことなく、各料金所の流入出台数が考慮されたシミュレーションが行われる。

なお、第１の実施の形態でも説明した通りミクロ交通シミュレーションにおいては、一般的に、対象道路に応じて、パラメータ調整を行う必要があることが知られている。そこで、本実施の形態では、料金所流入出交通量保存部３２に保存されている流入出交通量情報と、道路交通情報保存部１８に保存された計測結果とに基づいて、道路交通状況シミュレータ調整部２０によってこのようなパラメータ調整が行われる（Ｓ１６）。

この様に、料金収受システムからの流入出交通量情報を利用することで、調整するパラメータが少なくなり、効率良くパラメータ調整が行われる。そして、解析ケース設定部２４では、図３のフローチャートのステップＳ７で説明した動作と同様に、道路交通状況解析部２６において、所定条件における道路交通状況を解析するための解析条件が設定される（Ｓ１７）。この設定された解析条件は、解析ケース設定部２４から更に道路交通状況解析部２６へと出力される。

この解析ケース設定部２４で設定される解析条件としては、以下に示すようなものがある。例えば、ある料金所を入口閉鎖した場合の道路交通状況を解析したい場合には、入口閉鎖したい料金所と、入口閉鎖する時間帯とが設定される。また、交通事故等の突発事象が発生し、車線が閉鎖された場合の道路交通状況を解析したい場合には、車線閉鎖の位置と閉鎖車線、および閉鎖時間帯が設定される。

道路交通状況解析部２６では、解析ケース設定部２４によって設定された解析条件において、道路交通シミュレーション部２２に備えられた道路交通状況シミュレータを用いて道路交通状況のシミュレーションが行われる（Ｓ１８）。なお、道路交通状況シミュレータのパラメータは、ステップＳ１６で説明したように、道路交通状況シミュレータ調整部２０によって既に調整がなされている。

ステップＳ１８でなされたシミュレーションの結果に基づいて、解析対象路線がいくつかの区間に分割され、それぞれの区間の密度や交通量、および平均速度が解析される（Ｓ１９）。これによって、渋滞推移や走行所要時間推移等が確認される。

上述したように、本実施の形態に係る道路交通状況解析装置においては、上記のような作用により、有料道路に設置されている料金収受システムから得られる流入出交通量情報と、有料道路の路側に設置されたインフラセンサからの計測結果とを用いたシミュレーションによって、該有料道路における道路交通状況を解析することができる。

流入出交通量情報は、料金収受システムからオンラインで自動的に取得できることから、シミュレーションを行う場合に、流入出交通量情報を固定したパラメータ調整が可能となり、これによってＯＤ情報を利用することなく、効率良く、かつ精度の良いシミュレーションを実現することが可能となる。

［実施例３］
本発明の第３の実施の形態を図６から図８を用いて説明する。

図６は、第３の実施の形態に係る道路交通状況予測装置の一例を示す機能ブロック図であり、図１と同一部分には同一符号を付してその説明を省略し、ここでは異なる部分についてのみ述べる。

すなわち、本実施の形態に係る道路交通状況予測装置３４は、第１の実施の形態に係る道路交通状況解析装置１０の変形例であって、道路交通状況解析装置１０における解析ケース設定部２４に代えて予測ケース設定部３６を、道路交通状況解析部２６に代えて道路交通状況予測部４０を備えるとともに、ＯＤ情報予測部３８を更に備えた構成としている。

予測ケース設定部３６は、道路交通状況予測部４０においてなされる道路交通状況の予測ケースを設定する。例えば、時刻ｔにおいて時刻ｔ以降にある料金所を閉鎖した場合の道路交通状況を予測したい場合には、予測開始時刻ｔ_ｓ、予測終了時刻ｔ_ｅ、閉鎖する料金所、および閉鎖時間帯を設定する。これらの設定に関しては、設定ファイルに記述する方法や、設定用のＧＵＩを作成し、これを用いて設定する方法等が考えられる。そして、予測ケース設定部３６は、このようにして設定した予測ケースを、ＯＤ情報予測部３８と道路交通状況予測部４０へと出力する。

ＯＤ情報予測部３８は、ＯＤ情報保存部１４に保存されているＯＤ情報を用いて、予測ケース設定部３６で設定された予測ケースに基づいて、道路交通状況予測部４０によってなされる予測に必要なＯＤ情報を予測する。

具体的な予測方法としては、ＯＤ情報保存部１４に保存されている過去のＯＤ情報を平均化する等の統計的手法や、過去のＯＤ情報を曜日等で分類し、同じ傾向を示す日のデータを用いる等の方法がある。この場合、時刻ｔ_１から時刻ｔ_２における料金所Ａから料金所Ｂまでの交通量はＱ_ＡＢという様に表すものとする。また、出入料金所の通過時刻から走行所要時間を演算することも可能である。よって、走行所要時間も時系列データとして取り扱うことによって予測する。

また、ＯＤ情報保存部１４に保存された過去のＯＤ情報から、予測ケース設定部３６によって設定された予測ケースに類似したＯＤ情報を検索し、この検索したＯＤ情報に基づいてＯＤ情報を予測するようにしてもよい。具体的には、予測当日の予測時点までのＯＤ情報を利用し、過去のＯＤ情報の推移パターンと比較し、予測当日に最も類似したＯＤ情報を抽出し、このＯＤ情報に基づいてＯＤ情報を予測する。更に詳しくは、予測当日のＯＤ情報を時間的推移パターンとみなし、過去の時間的推移パターンとの二乗誤差を演算し、その合計が最小となるようなＯＤ情報を選出する。また、このように選出したＯＤ情報を使用し、予測対象時間帯（期間）の部分を予測値とする方法や、これを予測当日の予測時点と連続して接続するように補正係数を乗算したものを予測値として使用する方法等がある。

ＯＤ情報予測部３８は、このように行った予測結果であるＯＤ情報を、道路交通状況予測部４０へと出力する。

道路交通状況予測部４０は、ＯＤ情報保存部１４に保存されたＯＤ情報と、道路交通情報保存部１８に保存された道路交通情報と、ＯＤ情報予測部３８によって予測されたＯＤ情報と、予測ケース設定部３６によって設定された予測ケースとに基づいて、道路交通シミュレーション部２２が備えている道路交通状況シミュレータを用いて道路交通状況を予測する。

道路交通シミュレーション部２２が備えている道路交通状況シミュレータに適用されているシミュレーションモデルとしては、例えばミクロ交通シミュレーションが好適である。

シミュレーションモデルにミクロ交通シミュレータを使用した場合、時刻ｔ_ｓ〜時刻ｔ_ｅまでの予測をする場合、時刻ｔ_ｓまでのＯＤ情報と道路交通情報とを利用し、１時点先（時刻（ｔ_ｓ＋１））の道路交通状況を予測演算する。更に、時刻（ｔ_ｓ＋１）は未来になるため、時刻（ｔ_ｓ＋１）におけるＯＤ情報の予測値を使用し、これを満たすように車両を発生させる。

具体的には、その概念を図７に示すように、時間単位あたりの流入交通量を基に、各料金所（例えば図７中に示す料金所Ｂ）において時間単位あたりの流入交通量と同等の車両２７を発生させ、走行させる。発生した車両は、目的地として出口料金所の情報を有しているため、そのまま走行すれば、出口料金所（例えば図７中に示す料金所Ｃ）に到着する。車両２７の走行方法としては、ＯＤ情報として走行所要時間を予測した結果を使用し、走行距離と走行所要時間とから、入口料金所から出口料金所までの平均走行速度を演算する。これを希望速度Ｖとして車両に設定する。なお、この際に、希望速度Ｖにランダムである幅を持たせるようにしても良い。

そして、単位時間あたりの流出交通量を満たすように、有料道路２９を走行している車両２７を出口料金所から流出させる。この場合、出口料金所では、単位時間あたりに当該料金所に到着した車両２７から順に流出させるようにすることで、各車両２７はＯＤ情報を持つことなく、各料金所の流入出台数を考慮したシミュレーションがなされる。

次に、以上のように構成した本実施の形態に係る道路交通状況予測装置の動作について図８に示すフローチャートを用いて説明する。

図８のフローチャートに示すステップＳ１からステップＳ６は、図３のフローチャートに示すステップＳ１からステップＳ６と同一であるので、ここではその説明を省略する。

次に、予測ケース設定部３６によって、道路交通状況予測部４０においてなされる道路交通状況の予測ケースが設定される（Ｓ２１）。本実施の形態に係る道路交通状況予測装置３４によってなされる道路交通状況の予測は、道路交通管制システムにおける短期間の将来における予測に適用される場合等が考えられる。

この場合、例えば、時刻ｔにおいて時刻ｔ以降にある料金所を閉鎖した場合の道路交通状況を予測するケースや、時刻ｔにおいて時刻ｔ以降に突発事象が発生し、ある地点の車線を閉鎖してしまった場合の道路交通状況を予測するケース等が考えられる。また、将来的に、道路交通状況シミュレータの能力が、複数経路の取り扱いが可能となった場合には、経路誘導情報が出された場合における道路交通状況を予測するようなケースも考えられる。

まず、料金所を閉鎖する場合には、予測開始時刻ｔ_ｓ、予測終了時刻ｔ_ｅ、閉鎖する料金所（閉鎖するブースの数）、料金所閉鎖の時間帯（期間）が設定される。車線閉鎖の場合もこれに準ずることとなり、突発事象発生位置が指定される。また、経路誘導情報が出された場合の予測に関しては、誘導する経路、誘導情報提供時間帯（期間）、誘導情報提供位置等が設定される。

このようにして予測ケースが設定されると、次にＯＤ情報予測部３８によって、ＯＤ情報保存部１４に保存されているＯＤ情報が用いられ、予測ケース設定部３６で設定された予測ケースにおいて、道路交通状況予測部４０によってなされる予測に必要なＯＤ情報が予測される（Ｓ２２）。

次に、道路交通状況予測部４０では、予測ケース設定部３６によって設定された予測ケースにおいて、ＯＤ情報保存部１４に保存されたＯＤ情報と、道路交通情報保存部１８に保存された道路交通情報と、ＯＤ情報予測部３８によって予測されたＯＤ情報とに基づいて、道路交通シミュレーション部２２が備えている道路交通状況シミュレータによって道路交通状況がシミュレーションされる（Ｓ２３）。なお、道路交通状況シミュレータのパラメータは、ステップＳ６において、道路交通状況シミュレータ調整部２０によって既に調整がなされている。

道路交通状況シミュレータのシミュレーションモデルとしてミクロ交通シミュレーションが適用され、このミクロシミュレーションによって時刻ｔ_ｓ〜時刻ｔ_ｅまでの予測をする場合、時刻ｔ_ｓまでのＯＤ情報と道路交通情報とが利用され、１時点先（時刻（ｔ_ｓ＋１））の道路交通状況の予測演算がなされる。更に、時刻（ｔ_ｓ＋１）は未来になるため、時刻（ｔ_ｓ＋１）におけるＯＤ情報の予測値が使用され、これを満たすように車両が発生される。

つまり、料金所Ａについて考える場合、出口料金所が料金所＊（＊はＡ以外の料金所）の車両の単位時間当たりの流入交通量Ｑ_Ａ＊Ｉが予測されるため、単位時間当たりの流入交通量がＱ_Ａ＊Ｉとなるように、出口料金所＊という情報を持たせた車両がランダムに発生される。

このようにして車両を発生させる場合には、走行所要時間予測値と距離情報とから平均速度が演算され、演算された平均速度が希望速度として設定される。なお、この場合に、希望速度にランダムである幅を持たせるようにしても良い。このようにして発生した車両は、到着地点として出口料金所の情報を有しているため、そのまま走行すれば、出口料金所に到着する。

ステップＳ２３でなされたシミュレーションの結果に基づいて、解析対象路線がいくつかの区間に分割され、それぞれの区間の密度や交通量、および平均速度が予測される（Ｓ２４）。これによって、渋滞推移や走行所要時間推移等の道路交通状況がリアルタイムで予測される。

上述したように、本実施の形態に係る道路交通状況予測装置においては、上記のような作用により、料金収受システムからＯＤ情報を取得できるために、道路交通状況シミュレーションのパラメータ調整時に、ＯＤ情報を固定したパラメータ調整ができる。この結果、効率良く、かつ高い信頼性で道路交通状況を予測することが可能となる。上述したような手法によって、精度良いシミュレーションが行われる。

また、ＯＤ情報保存部１４に保存された過去のＯＤ情報から、予測ケース設定部３６によって設定された予測ケースに類似したＯＤ情報を検索し、この検索したＯＤ情報に基づいてＯＤ情報を予測することができる。これによって、効率良くＯＤ情報を予測することも可能となる。

［実施例４］
本発明の第４の実施の形態を図９から図１０を用いて説明する。

図９は、第４の実施の形態に係る道路交通状況予測装置の一例を示す機能ブロック図であり、図６と同一部分には同一符号を付してその説明を省略し、ここでは異なる部分についてのみ述べる。

すなわち、本実施の形態に係る道路交通状況予測装置４２は、第３の実施の形態に係る道路交通状況予測装置３４の変形例であって、道路交通状況予測装置３４におけるＯＤ情報取得部１２に代えて料金所流入出交通量取得部３０を、ＯＤ情報保存部１４に代えて料金所流入出交通量保存部３２を、ＯＤ情報予測部３８に代えて料金所流入出交通量予測部４４を備えた構成としている。

料金所流入出交通量取得部３０および料金所流入出交通量保存部３２の構成については、第２の実施の形態で説明した通りである。

料金所流入出交通量予測部４４は、予測ケース設定部３６で設定された予測ケースにおいて、料金所流入出交通量保存部３２に保存された流入出交通量情報を用い、道路交通状況予測部４０によってなされる予測に必要な将来の流入出交通量情報を予測する。予測の方法としては、過去のデータの平均を演算する等の統計的手法や、過去のデータを曜日等で分類し、同じ傾向を表す日のデータを用いる等の方法がある。流入出交通量情報の予測結果としては、例えば、時刻ｔ_１〜ｔ_２までの料金所Ａの流入交通量情報および流出交通量情報をＱ_ＩおよびＱ_Ｏという様に予測すればよい。料金所流入出交通量予測部４４は、このように行った予測結果を、道路交通状況予測部４０へと出力する。

次に、以上のように構成した本実施の形態に係る道路交通状況予測装置の動作について図１０に示すフローチャートを用いて説明する。

図１０のフローチャートに示すステップＳ１１からステップＳ１６は、図５のフローチャートに示すステップＳ１１からステップＳ１６と同一であるので、ここではその説明を省略する。また、図１０のフローチャートに示すステップＳ２１は、図８のフローチャートに示すステップＳ２１と同一であるので、ここではその説明を省略する。そして、ステップＳ２１において設定された予測ケースは、料金所流入出交通量予測部４４および道路交通状況予測部４０へと出力される。

次に、料金所流入出交通量予測部４４では、ステップＳ２１で設定された予測ケースにおいて、料金所流入出交通量保存部３２に保存された流入出交通量情報が用いられ、道路交通状況予測部４０によってなされる予測に必要な将来の流入出交通量情報が予測される（Ｓ３１）。予測された流入出交通量情報は、料金所流入出交通量予測部４４から道路交通状況予測部４０へと出力される。

そして道路交通状況予測部４０では、予測ケース設定部３６によって設定された予測ケースにおいて、料金所流入出交通量保存部３２に保存された流入出交通量情報と、道路交通情報保存部１８に保存された道路交通情報と、料金所流入出交通量予測部４４によって予測された流入出交通量情報とに基づいて、道路交通シミュレーション部２２が備えている道路交通状況シミュレータによって道路交通状況がシミュレーションされる（Ｓ３２）。なお、道路交通状況シミュレータのパラメータは、ステップＳ１６において、道路交通状況シミュレータ調整部２０によって既に調整がなされている。

道路交通状況シミュレータとしてミクロ交通シミュレーションを行う場合には、その概念を図７に示すように、ステップＳ１１において取得された時間単位あたりの流入交通量を基に、各料金所（例えば図７中に示す料金所Ｂ）において時間単位あたりの流入交通量と同等の車両２７を発生させ、走行させる。そして、ステップＳ１１において取得された単位時間あたりの流出交通量を満たすように、有料道路２９を走行している車両２７を出口料金所（例えば図７中に示す料金所Ｃ）から流出させる。この場合、出口料金所では、単位時間あたりに当該料金所に到着した車両２７から順に流出させるようにすることで、各車両はＯＤ情報を持つことなく、各料金所の流入出台数を考慮したシミュレーションがなされる。

このようにしてステップＳ３２においてなされたシミュレーションの結果に基づいて、解析対象路線がいくつかの区間に分割され、それぞれの区間の密度や交通量、および平均速度が予測される（Ｓ３３）。これによって、渋滞推移や走行所要時間推移等の道路交通状況が、ＯＤ情報を用いることなく、リアルタイムで予測される。

上述したように、本実施の形態に係る道路交通状況予測装置においては、上記のような作用により、各料金所の料金収受システムから得られる単位時間あたりの流入出交通量を利用することによって、ＯＤ情報を必要とせず、各料金所の流入出台数を考慮した道路交通状況を予測することが可能となる。

また、料金所流入出交通量情報保存部３２に保存された過去の流入出交通量情報から、予測ケース設定部３６によって設定された予測ケースに類似した流入出交通量情報を検索し、この検索した流入出交通量情報に基づいて流入出交通量情報を予測することができる。これによって、効率良く流入出交通量情報を予測することも可能となる。

(その他の実施の形態)
上記第１乃至第４の実施の形態では、料金収受システムが設けられている有料道路に本発明の道路交通状況解析装置および道路交通状況予測装置を適用する場合を例に説明したが、本発明の道路交通状況解析装置および道路交通状況予測装置は、料金収受システムが設けられている有料道路に適用される場合に限られるのではなく、料金収受システムが設けられていない有料道路についても適用可能である。

例えば、料金収受システムに代えて、ＥＴＣに使用されているような路車間通信システムを路上に複数設置し、この路車間通信システムによって測定される車両の通過情報に基づいてＯＤ情報や流入出交通量情報を取得するようにしてもよい。

あるいは、料金収受システムに代えて、ＡＶＩシステム（自動車輌認識システム）を有料道路に適用し、このＡＶＩシステムによって測定される任意の２地点の通過地点、通過時刻情報に基づいてＯＤ情報や流入出交通量情報を取得するようにしてもよい。

また、特に第２および第４の実施の形態においては、料金収受システムに代えて、料金所に車両感知器等、料金所を通過する車両をカウントするセンサを適用し、このセンサによって測定されるカウント数に基づいて流入出交通量情報を取得するようにしてもよい。

このようにしてＯＤ情報を取得することによっても、第１の実施の形態に係る道路交通状況解析装置および第３の実施の形態に係る道路交通状況予測装置と同様の作用効果を奏することができる。同様に、このようにして流入出交通量情報を取得することによっても、第２の実施の形態に係る道路交通状況解析装置および第４の実施の形態に係る道路交通状況予測装置と同様の作用効果を奏することができる。

また、道路交通シミュレーション部２２において適用される道路交通状況シミュレータは、勿論ミクロ交通流シミュレータに限定されるものではなく、ＯＤ情報や流入出交通量情報を取り扱うことができるシミュレーションモデルであれば、マクロ交通流シミュレータ等別のシミュレーションモデルによるシミュレータを使用することも可能である。

更に、第１および第３の実施の形態では、料金収受システムからオンラインでＯＤ情報を、第２および第４の実施の形態では、料金収受システムからオンラインで流出入交通量情報をそれぞれ取得する場合について説明したが、上記実施の形態は、このように料金収受システムからオンラインで情報を取得する場合に限定されるものではなく、オンラインで取得した情報を一旦ハードディスク等の記憶媒体に格納し、この格納した情報を必要に応じて使用するようなオフラインによる利用も可能である。

更にまた、本発明の第３および第４の実施の形態に係る道路交通状況予測装置の適用例として、本発明の第３および第４の実施の形態に係る道路交通状況予測装置を道路交通管制システムに組み込むことによって、道路交通管制システムの道路交通状況予測機能として利用することが可能である。

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。

第１の実施の形態に係る道路交通状況解析装置の一例を示す機能ブロック図。 第１の実施の形態に係る道路交通状況解析装置によってなされる道路交通状況シミュレーションの概念図。 第１の実施の形態に係る道路交通状況解析装置の動作を示すフローチャート。 第２の実施の形態に係る道路交通状況解析装置の一例を示す機能ブロック図。 第２の実施の形態に係る道路交通状況解析装置の動作を示すフローチャート。 第３の実施の形態に係る道路交通状況予測装置の一例を示す機能ブロック図。 第３の実施の形態に係る道路交通状況予測装置によってなされる道路交通状況シミュレーションの概念図。 第３の実施の形態に係る道路交通状況予測装置の動作を示すフローチャート。 第４の実施の形態に係る道路交通状況予測装置の一例を示す機能ブロック図。 第４の実施の形態に係る道路交通状況予測装置の動作を示すフローチャート。

符号の説明

１０，２８…道路交通状況解析装置、１２…ＯＤ情報取得部、１４…ＯＤ情報保存部、１６…道路交通情報取得部、１８…道路交通情報保存部、２０…道路交通状況シミュレータ調整部、２２…道路交通シミュレーション部、２４…解析ケース設定部、２６…道路交通状況解析部、２７…車両、２９…有料道路、３０…料金所流入出交通量取得部、３２…料金所流入出交通量保存部、３４，４２…道路交通状況予測装置、３６…予測ケース設定部、３８…ＯＤ情報予測部、４０…道路交通状況予測部、４４…料金所流入出交通量予測部

Claims (12)

1. 有料道路を走行する車両による道路交通状況を解析する装置において、
   前記有料道路の料金収受システムから、前記車両の前記有料道路における出発地と目的地とを含む出発地／目的地情報を取得する出発地／目的地情報取得手段と、
   前記有料道路の路側に設置されたインフラセンサの計測結果を取得する計測結果取得手段と、
   前記出発地／目的地情報取得手段によって取得された出発地／目的地情報と、前記計測結果取得手段によって取得された計測結果とを用いて、道路交通状況シミュレータに入力するパラメータを調整するパラメータ調整手段と、
   前記パラメータ調整手段によって調整されたパラメータを用いて前記道路交通状況シミュレータによって前記道路交通状況を模擬する道路交通状況模擬手段と、
   所定条件における前記道路交通状況を解析するための解析条件を設定する解析条件設定手段と、
   前記解析条件設定手段によって設定された解析条件において、前記道路交通状況シミュレータによって前記道路交通状況を解析する道路交通状況解析手段と
   を備えた道路交通状況の解析装置。
2. 有料道路を走行する車両による道路交通状況を解析する装置において、
   前記有料道路の料金収受システムから、料金所における単位時間あたりの車両の流入出量である流入出交通量情報を取得する流入出交通量情報取得手段と、
   前記有料道路の路側に設置されたインフラセンサの計測結果を取得する計測結果取得手段と、
   前記流入出交通量情報取得手段によって取得された流入出交通量情報と、前記計測結果取得手段によって取得された計測結果とを用いて、道路交通状況シミュレータに入力するパラメータを調整するパラメータ調整手段と、
   前記パラメータ調整手段によって調整されたパラメータを用いて前記道路交通状況シミュレータによって前記道路交通状況を模擬する道路交通状況模擬手段と、
   所定条件における前記道路交通状況を解析するための解析条件を設定する解析条件設定手段と、
   前記解析条件設定手段によって設定された解析条件において、前記道路交通状況シミュレータによって前記道路交通状況を解析する道路交通状況解析手段と
   を備えた道路交通状況の解析装置。
3. 前記インフラセンサを、前記有料道路を走行する車両を感知し、前記有料道路における交通量とオキュパンシとを計測する車両感知器とした請求項１または請求項２に記載の道路交通状況の解析装置。
4. 前記インフラセンサを、前記有料道路を走行する車両を感知し、前記有料道路における交通量とオキュパンシと前記各車両の平均速度とを計測する一対の車両感知器とした請求項１または請求項２に記載の道路交通状況の解析装置。
5. 請求項１または請求項２に記載の道路交通状況の解析装置において、
   前記インフラセンサは、
   前記有料道路を走行する車両を撮像する撮像部と、
   前記撮像手段によって撮像された画像に基づいて前記有料道路における交通量および車両空間密度と、前記各車両の平均速度とを計測する計測部と
   を備えている道路交通状況の解析装置。
6. 有料道路を走行する車両による道路交通状況を予測する装置において、
   前記有料道路の料金収受システムから、前記車両の前記有料道路における出発地と目的地とを含む出発地／目的地情報を取得する出発地／目的地情報取得手段と、
   前記有料道路の路側に設置されたインフラセンサの計測結果を取得する計測結果取得手段と、
   前記出発地／目的地情報取得手段によって取得された出発地／目的地情報と、前記計測結果取得手段によって取得された計測結果とを用いて、道路交通状況シミュレータに入力するパラメータを調整するパラメータ調整手段と、
   前記パラメータ調整手段によって調整されたパラメータを用いて前記道路交通状況シミュレータによって前記道路交通状況を模擬する道路交通状況模擬手段と、
   所定条件における前記道路交通状況を予測するための解析条件を設定する解析条件設定手段と、
   前記解析条件設定手段によって設定された解析条件と、前記出発地／目的地情報取得手段によって取得された出発地／目的地情報とに基づいて、前記道路交通状況を予測するために必要な将来の出発地／目的地を予測する出発地／目的地情報予測手段と、
   前記解析条件設定手段によって設定された解析条件と、前記出発地／目的地情報予測手段によって予測された出発地／目的地とに基づいて、前記道路交通状況シミュレータによって前記道路交通状況を予測する道路交通状況予測手段と
   を備えた道路交通状況の予測装置。
7. 請求項６に記載の道路交通状況の予測装置において、
   前記出発地／目的地情報取得手段によって取得された出発地／目的地情報を保存する出発地／目的地情報保存手段を更に備え、
   前記出発地／目的地情報予測手段は、前記出発地／目的地情報保存手段に保存された過去の出発地／目的地情報から、前記解析条件設定手段によって設定された解析条件に類似した出発地／目的地情報を検索し、この検索した出発地／目的地情報に基づいて前記出発地／目的地を予測するようにした道路交通状況の予測装置。
8. 有料道路を走行する車両による道路交通状況を予測する装置において、
   前記有料道路の料金収受システムから、料金所における単位時間あたりの車両の流入出量である流入出交通量情報を取得する流入出交通量情報取得手段と、
   前記有料道路の路側に設置されたインフラセンサの計測結果を取得する計測結果取得手段と、
   前記流入出交通量情報取得手段によって取得された流入出交通量情報と、前記計測結果取得手段によって取得された計測結果とを用いて、道路交通状況シミュレータに入力するパラメータを調整するパラメータ調整手段と、
   前記パラメータ調整手段によって調整されたパラメータを用いて前記道路交通状況シミュレータによって前記道路交通状況を模擬する道路交通状況模擬手段と、
   所定条件における前記道路交通状況を予測するための解析条件を設定する解析条件設定手段と、
   前記解析条件設定手段によって設定された解析条件と、前記流入出交通量情報取得手段によって取得された流入出交通量情報とに基づいて、前記道路交通状況を予測するために必要な将来の流入出交通量を予測する流入出交通量予測手段と、
   前記解析条件設定手段によって設定された解析条件と、前記流入出交通量予測手段によって予測された流入出交通量とに基づいて、前記道路交通状況シミュレータによって前記道路交通状況を予測する道路交通状況予測手段と
   を備えた道路交通状況の予測装置。
9. 請求項８に記載の道路交通状況の予測装置において、
   前記流入出交通量情報取得手段によって取得された流入出交通量情報を保存する流入出交通量情報保存手段を更に備え、
   前記流入出交通量予測手段は、前記流入出交通量保存手段に保存された過去の流入出交通量情報から、前記解析条件設定手段によって設定された解析条件に類似した流入出交通量情報を検索し、この検索した流入出交通量情報に基づいて前記流入出交通量を予測するようにした道路交通状況の予測装置。
10. 前記インフラセンサを、前記有料道路を走行する車両を感知し、前記有料道路における交通量とオキュパンシとを計測する車両感知器とした請求項６乃至９のうち何れか１に記載の道路交通状況の予測装置。
11. 前記インフラセンサを、前記有料道路を走行する車両を感知し、前記有料道路における交通量とオキュパンシと前記各車両の平均速度とを計測する一対の車両感知器とした請求項６乃至９のうち何れか１に記載の道路交通状況の予測装置。
12. 請求項６乃至９のうち何れか１に記載の道路交通状況の予測装置において、
    前記インフラセンサは、
    前記有料道路を走行する車両を撮像する撮像部と、
    前記撮像手段によって撮像された画像に基づいて前記有料道路における交通量および車両空間密度と、前記各車両の平均速度とを計測する計測部と
    を備えている道路交通状況の予測装置。

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