JP2007122584A - Traffic signal control system and control method of traffic signal control system - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は交通信号制御システム、および交通信号制御システムの制御方法に関し、特に現在から未来の交通状況の変動を予測し、近飽和まではローリングホライゾン方式による信号制御パラメータの最適化を行ない、過飽和では政策的な制御を実行することで閑散から過飽和までの交通を扱うことのできる交通信号制御システム、および交通信号制御システムの制御方法に関する。 The present invention relates to a traffic signal control system and a control method for the traffic signal control system, and in particular, predicts fluctuations in traffic conditions from the present to the future, optimizes the signal control parameters by the rolling horizon method until near saturation, The present invention relates to a traffic signal control system capable of handling traffic from quiet to oversaturated by executing policy control, and a control method of the traffic signal control system.
従来より、信号制御パラメータ（サイクル、スプリット、オフセット）を中央装置により算出し、信号端末の制御を行なう交通信号制御装置が知られている。 Conventionally, traffic signal control devices that control signal terminals by calculating signal control parameters (cycle, split, offset) by a central device are known.
このような交通信号制御装置の分野において、下記特許文献１は、現在から未来の交通状況の変動を予測し、信号制御パラメータの最適化を行なう技術を開示している。
この発明は、複数の自律分散制御ネットワーク間に跨って、系統を乱さずに自律分散制御を行なうことができる交通信号制御システム、および交通信号制御システムの制御方法を提供することを目的としている。 An object of the present invention is to provide a traffic signal control system capable of performing autonomous distributed control across a plurality of autonomous distributed control networks without disturbing the system, and a control method of the traffic signal control system.
上記目的を達成するためこの発明のある局面に従うと、交通信号制御システムは、道路に設けられた感知器により交通情報を収集する収集手段と、現在から未来の交通状況の変動を予測し、信号制御パラメータの最適化をローリングホライゾン方式により行なう最適化手段とを備える交通信号制御装置を複数備える交通信号制御システムであって、第１の交通信号制御装置が所定のサブエリアの境界に位置する交差点に設置されており、第２の交通信号制御装置は所定のサブエリアに隣接するサブエリアに属し且つ交差点に隣接する交差点に設置されており、最適化手段は、第２の交通信号制御装置から第１の信号制御パラメータの値を受信し、第１の交通信号制御装置の信号制御パラメータの最適化を、当該受信した第１の信号制御パラメータの値に基づいて行なうことを特徴とする。 In order to achieve the above object, according to one aspect of the present invention, a traffic signal control system is provided with a collection means for collecting traffic information by a sensor provided on a road, predicting a change in traffic conditions from the present to the future, A traffic signal control system comprising a plurality of traffic signal control devices comprising optimization means for optimizing control parameters by a rolling horizon method, wherein the first traffic signal control device is located at a boundary of a predetermined subarea The second traffic signal control device is installed at an intersection that belongs to a sub-area adjacent to a predetermined sub-area and that is adjacent to an intersection, and the optimization means is provided by the second traffic signal control device. The value of the first signal control parameter is received, and the optimization of the signal control parameter of the first traffic signal control device is performed according to the received first signal control parameter. And performing based on the value of the data.
この発明に従うと、隣接する複数のサブエリア間で信号制御パラメータの値を伝達させて信号制御パラメータの最適化を行なうことができるので、隣接ネットワーク間で適切な制御を実現することができるという効果がある。 According to the present invention, it is possible to optimize the signal control parameter by transmitting the value of the signal control parameter between a plurality of adjacent subareas. Therefore, it is possible to realize appropriate control between adjacent networks. There is.
好ましくは、第１の信号制御パラメータは青時間に関する情報であることを特徴とする。 Preferably, the first signal control parameter is information relating to the blue time.
この発明に従うと、青時間に関する情報に基づいて信号制御パラメータの最適化を行なうことができ、適切な制御を実現することができるという効果がある。 According to the present invention, the signal control parameter can be optimized based on the information regarding the blue time, and there is an effect that appropriate control can be realized.
この発明の他の局面に従うと、交通信号制御装置は、上記交通信号制御システムに用いられる。 According to another aspect of the present invention, a traffic signal control device is used in the traffic signal control system.
この発明に従うと、ネットワークの境界交差点の情報を相互に交換することができる交通信号制御装置を提供することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to provide a traffic signal control device capable of exchanging information on network boundary intersections.
好ましくは最適化手段は、予め記憶された第２の信号制御パラメータを有し、第１の信号制御パラメータの最小値と第２の信号制御パラメータの最小値とを比較して値の大きいものを制約条件の最小値とし、且つ、第１の信号制御パラメータの最大値と第２の信号制御パラメータの最大値とを比較して値の小さいものを制約条件の最大値とし、信号制御パラメータの最適化を、制約条件に基づいて行なうことを特徴とする。 Preferably, the optimization means has a second signal control parameter stored in advance, and compares the minimum value of the first signal control parameter with the minimum value of the second signal control parameter to obtain a larger value. Optimizing the signal control parameter by setting the minimum value of the constraint condition and comparing the maximum value of the first signal control parameter with the maximum value of the second signal control parameter and setting a smaller value as the maximum value of the constraint condition Is performed based on the constraint condition.
この発明に従うと、予め記憶された第２の信号制御パラメータに基づいて制約条件を決め、それに基づいて信号パラメータの最適化を行なうことができるという効果がある。 According to the present invention, there is an effect that the constraint condition is determined based on the second signal control parameter stored in advance, and the signal parameter can be optimized based on the constraint condition.
この発明の他の局面に従うと、交通信号制御システムの制御方法は、道路に設けられた感知器により交通情報を収集する収集手段と、現在から未来の交通状況の変動を予測し、信号制御パラメータの最適化をローリングホライゾン方式により行なう最適化手段とを備える交通信号制御装置を複数備える交通信号制御システムの制御方法であって、第１の交通信号制御装置が所定のサブエリアの境界に位置する交差点に設置されており、第２の交通信号制御装置は所定のサブエリアに隣接するサブエリアに属し且つ交差点に隣接する交差点に設置されており、最適化手段は、第２の交通信号制御装置から第１の信号制御パラメータの値を受信し、第１の交通信号制御装置の信号制御パラメータの最適化を、当該受信した第１の信号制御パラメータの値に基づいて行なうステップを実行することを特徴とする。 According to another aspect of the present invention, a control method of a traffic signal control system includes a collecting means for collecting traffic information by a sensor provided on a road, predicting a change in traffic conditions from the present to the future, and a signal control parameter. A traffic signal control system control method comprising a plurality of traffic signal control devices comprising optimization means for performing optimization of a vehicle by a rolling horizon method, wherein the first traffic signal control device is located at a boundary of a predetermined sub-area The second traffic signal control device is installed at the intersection, and the second traffic signal control device belongs to the subarea adjacent to the predetermined subarea and is installed at the intersection adjacent to the intersection. The value of the first signal control parameter is received from the first signal control parameter and the optimization of the signal control parameter of the first traffic signal control device is received. And executes a step of performing, based on the value.
この発明に従うと、隣接する複数のサブエリア間で信号制御パラメータの値を伝達させて信号制御パラメータの最適化を行なうことができるので、隣接ネットワーク間で適切な制御を実現することができるという効果がある。 According to the present invention, it is possible to optimize the signal control parameter by transmitting the value of the signal control parameter between a plurality of adjacent subareas. Therefore, it is possible to realize appropriate control between adjacent networks. There is.
好ましくは最適化手段は、予め記憶された第２の信号制御パラメータを有し、第１の信号制御パラメータの最小値と第２の信号制御パラメータの最小値とを比較して値の大きいものを制約条件の最小値とし、且つ、第１の信号制御パラメータの最大値と第２の信号制御パラメータの最大値とを比較して値の小さいものを制約条件の最大値とし、信号制御パラメータの最適化を、制約条件に基づいて行なうことを特徴とする。 Preferably, the optimization means has a second signal control parameter stored in advance, and compares the minimum value of the first signal control parameter with the minimum value of the second signal control parameter to obtain a larger value. Optimizing the signal control parameter by setting the minimum value of the constraint condition and comparing the maximum value of the first signal control parameter with the maximum value of the second signal control parameter and setting a smaller value as the maximum value of the constraint condition Is performed based on the constraint condition.
この発明に従うと、予め記憶された第２の信号制御パラメータに基づいて制約条件を決め、それに基づいて信号パラメータの最適化を行なうことができるという効果がある。 According to the present invention, there is an effect that the constraint condition is determined based on the second signal control parameter stored in advance, and the signal parameter can be optimized based on the constraint condition.
以下に本発明の実施の形態の１つにおける交通信号制御装置について説明する。
既存の信号制御システムの問題点は、交通状況の変動に対する追従遅れである。したがって、急激な交通状況の変動があった場合、信号制御パラメータ（サイクル、スプリット、オフセット）を変更するタイミングが遅れて、大きな渋滞を引起こす場合があった。
A traffic signal control apparatus according to one embodiment of the present invention will be described below.
A problem of the existing signal control system is a follow-up delay with respect to changes in traffic conditions. Therefore, when there is a sudden change in traffic conditions, the timing for changing the signal control parameters (cycle, split, offset) may be delayed, causing a heavy traffic jam.
そこで、本実施の形態では、未来の予測交通変動状況に応じて、信号制御プランを動的に最適化する。本実施の形態における信号制御は、従来の一定周期で実行される制御とは異なり、交通状況の変化に応じてより柔軟に信号制御パラメータを変更する。 Therefore, in the present embodiment, the signal control plan is dynamically optimized according to the predicted traffic fluctuation situation in the future. The signal control in the present embodiment is different from the control executed at a constant cycle in the past, and changes the signal control parameter more flexibly according to the change in traffic conditions.
より詳しくは、既存の信号制御システムは、過去に計測された感知器データを元に信号制御パラメータを５分あるいは２．５分ごとに更新している。これに対して本実施の形態においては、最適化手法にローリングホライゾン方式を採用し、未来の予測交通変動状況に応じて、信号制御プランを数秒ごとに動的に最適化する。ローリングホライゾン方式は、オペレーションリサーチの分野で採用されている将来の状況が不確実な状況下における最適化手法である。その特徴は、図１を参照して、「現在から数分先の限られた最適化範囲内（ホライゾン）の状況予測に基づいて最適化を実行する」、「最適化計算を数秒（ここでは６秒）ごとに実行する」ことである。すなわち、新たに収集された交通情報に基づいて最適化範囲（ホライゾン）をシフト（ローリング）しながら、随時最適解を更新する。 More specifically, the existing signal control system updates the signal control parameter every 5 minutes or 2.5 minutes based on sensor data measured in the past. On the other hand, in the present embodiment, the rolling horizon method is adopted as an optimization method, and the signal control plan is dynamically optimized every few seconds according to the predicted traffic fluctuation situation in the future. The Rolling Horizon method is an optimization method used in the field of operations research in situations where the future situation is uncertain. The feature is that referring to FIG. 1, “optimization is performed based on a situation prediction within a limited optimization range (horizon) several minutes from now”, “optimization calculation is performed in seconds (here Every 6 seconds). That is, the optimal solution is updated as needed while shifting (rolling) the optimization range (horizon) based on newly collected traffic information.
その結果、算出された最適解に基づく信号制御が数秒間のみ実行されることになる。これにより、時々刻々と変動する状況に応じて動的な対応が可能となる。また、本実施の形態においては、制御モードを交通状況に応じて変更する。特に過飽和において政策的な信号制御を行なうことによって、非飽和から過飽和までの交通を取扱うことができる。 As a result, signal control based on the calculated optimal solution is executed for only a few seconds. As a result, it is possible to dynamically cope with the situation that changes from moment to moment. In the present embodiment, the control mode is changed according to the traffic situation. In particular, traffic from non-saturation to super-saturation can be handled by performing policy signal control in super-saturation.
その他、本実施の形態においては、交通事故の軽減および環境を考慮した制御（交通騒音や排気ガスの低減など）を実現することができる。また、バスなどの公共車両の停止回数低減を考慮することができる。 In addition, in the present embodiment, it is possible to realize traffic accident reduction and environmental control (such as traffic noise and exhaust gas reduction). In addition, it is possible to consider reducing the number of stops of public vehicles such as buses.
本実施の形態における信号制御アルゴリズムでは、単位秒（たとえば６秒）ごとに最適化を実行する。最適化計算は現在から１５０秒先（ホライゾン）の範囲までを対象として行なうものとする。本実施の形態におけるシステムでは、交通状況が安定している平日の昼間や青時間が最小制約範囲内で青打切りが実行されない時間帯では、最適化周期を長くするなど、最適化周期を交通状況や制御状況に応じて可変とする。 In the signal control algorithm in the present embodiment, optimization is performed every unit second (for example, 6 seconds). It is assumed that the optimization calculation is performed for a range of 150 seconds ahead (Horizon) from the present. In the system according to the present embodiment, the optimization cycle is set to the traffic condition such as by increasing the optimization cycle in the daytime when the traffic condition is stable or in the time when the blue break is not executed within the minimum restriction range. And variable according to the control status.
図２は、本実施の形態におけるシステムの構成を示す概念図である。図を参照して、システムは、中央信号制御装置１０１と、下位装置１０３と、複数の端末１０５ａ…とから構成される。
FIG. 2 is a conceptual diagram showing a system configuration in the present embodiment. Referring to the figure, the system includes a central
中央信号制御装置１０１は、下位装置１０３に対して制御モード切換え指令や制御エリア外交差点交通情報や、信号制御パラメータを送信する。下位装置１０３は、各端末１０５ａ…に対し、歩進指令あるいは信号制御定数テーブルを送信する。
The central
端末１０５ａ…は、信号機と感知器とから構成されており、感知器のデータを所定時間（１秒など）ごとに下位装置１０３へ送信する。下位装置１０３は、中央信号制御装置１０１に対し信号動作実行情報や異常情報を送信する。
The
図３は、より具体的な本実施の形態におけるシステムの構成を示すブロック図である。図を参照して、中央信号制御装置１０１に下位装置１０３ａ，１０３ｂが接続され、それぞれの下位装置１０３ａ，１０３ｂに端末１０５ａ〜１０５ｃおよび端末１０５ｄ〜１０５ｆが接続されている。
FIG. 3 is a block diagram showing a more specific system configuration in the present embodiment. Referring to the figure,
下位装置１０３ａ，１０３ｂはそれぞれ隣接する交差点間で交通情報と信号制御内容とを交換することにより、ネットワーク全体の整合性を保持しながら、各交差点ごとに個別に信号制御パラメータの最適化を実行する。
The
青時間について最適化を図る場合は、青時間である道路以外の道路については赤時間について最適化を図っている。 When optimizing for the blue hour, the road other than the blue hour is optimized for the red hour.
下位装置１０３ａ，１０３ｂは、既設の中央信号制御装置１０１が算出した信号制御パラメータ（サイクル、スプリット、オフセット）を最適化する。したがって、既設の信号制御システムと本実施の形態におけるシステムとを併用することができる。下位装置１０３ａ，１０３ｂは、オペレータの命令、時刻、交通感知情報などによって、サブエリアごとに処理を実行する。また、簡易に従来の制御に切換えることができるものとする。ただし、従来の制御を実行している間も、交通状態（渋滞台数）の見積りは継続して実行することが必要である。
The
図４は、図３の構成の変形例を示すブロック図である。システムは、図３に示されるように中央型のものを用いてもよいし、図４に示される分散型のものを用いてもよい。すなわち、図４においては中央信号制御装置１０１にＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）通信制御部１０７が接続される。ＬＡＮ通信制御部１０７にはルータ１０９ｂが接続される。
FIG. 4 is a block diagram showing a modification of the configuration of FIG. The system may be a central type as shown in FIG. 3 or a distributed type as shown in FIG. That is, in FIG. 4, a LAN (local area network)
一方、端末１０５ａ〜１０５ｄのそれぞれに下位装置１０３ａ〜１０３ｄが接続される。端末１０５ａ〜１０５ｄはそれぞれＬＡＮにルータ１０９ａ，１０９ｃとともに接続される。
On the other hand, the
ルータ１０９ａ〜１０９ｃ間で通信が行なわれることにより、図３と同様の処理を行なうことができる。
By performing communication between the
図５は、端末が設置される１つの交差点の平面図であり、図６は、図５の交差点を表わすリンクの集合を表わした図である。図５に示されるような交差点において、直進車線、右折車線、左折車線を、独立したリンクとして扱い、それぞれのリンクにおいて交通状態の見積りが行なわれる。 FIG. 5 is a plan view of one intersection where a terminal is installed, and FIG. 6 is a diagram showing a set of links representing the intersection of FIG. At the intersection as shown in FIG. 5, the straight lane, the right turn lane, and the left turn lane are treated as independent links, and the traffic state is estimated at each link.
図７は、端末１０５ａが設置された交差点の構成を示す図である。端末１０５ａは下位装置１０３ａに接続される。また、下位装置１０３ａには他の端末１０５ｂ，１０５ｃが接続されている。
FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration of an intersection where the terminal 105a is installed. The
端末１０５ａはその交差点における車両を感知する感知器ＳＥ１〜ＳＥ８を備えている。標準的には、各流入路の入口直近に設置された感知器によって、断面交通流が計測される。最小で、１つの交差点あたり４つの感知器が必要となる。なお、右折付加車線が存在する場合には、その付加車線の上流地点に、右折交通量計測用の感知器を設置することが望ましい。
The
本実施の形態におけるシステムでは、以下の（１）〜（６）の処理が行なわれる。
（１） プロファイルデータの作成（交通情報収集）：車両感知器データを元に、１秒ごとに集計された車両台数を停止線到着順に整理する。
In the system according to the present embodiment, the following processes (1) to (6) are performed.
(1) Creation of profile data (traffic information collection): Based on vehicle sensor data, the number of vehicles counted per second is arranged in order of arrival at the stop line.
（２） 信号制御プラン最適化：単位秒ごとに青時間の最小／最大制約条件に基づいて信号制御プランを設計する。各信号制御プランを実行したときの交通状況の変動をシミュレートし、そのコストを算出する。コスト最小となる最適な信号制御プランを選定し、それに基づいて信号制御プランの更新を行なう。 (2) Signal control plan optimization: A signal control plan is designed based on the minimum / maximum constraints of the blue time every unit second. Simulate the traffic situation fluctuation when each signal control plan is executed, and calculate its cost. The optimum signal control plan that minimizes the cost is selected, and the signal control plan is updated based on the plan.
（３） 標準となる信号制御パラメータの更新：中央信号制御装置１０１で５分（あるいは２．５分）ごとに算出されたサイクル長、スプリットにより、標準信号制御パラメータを更新する。
(3) Update of standard signal control parameter: The standard signal control parameter is updated by the cycle length and split calculated by the central
（４） 交通指標更新：一定周期ごとに、分岐率、渋滞台数などの交通指標を推定する。他の情報収集装置（画像感知器など）の計測情報により、交通指標の補正を行なう。 (4) Traffic indicator update: Estimate traffic indicators such as branching rate and number of traffic jams at regular intervals. The traffic index is corrected based on the measurement information of another information collection device (such as an image sensor).
（５） 補正機能：誤差の蓄積を防ぐため、システムが見積もった渋滞台数（渋滞長）を補正する。 (5) Correction function: In order to prevent accumulation of errors, the number of traffic jams (traffic jam length) estimated by the system is corrected.
（６） 制御モード選択：指令、時刻、交通感応などにより、制御モードの切換を行なう。特に、過飽和と判定された場合、特定方向の交通の流れを優先する政策制御を行なう。 (6) Control mode selection: Switch the control mode according to command, time, traffic sensitivity, etc. In particular, when it is determined that the vehicle is oversaturated, policy control is performed to give priority to traffic flow in a specific direction.
図８は本実施の形態において単位秒ごとに実行される処理を示すフローチャートである。単位秒（ここでは６秒）ごとに信号制御パラメータの最適化が実行される。 FIG. 8 is a flowchart showing processing executed every unit second in this embodiment. Optimization of the signal control parameter is executed every unit second (here, 6 seconds).
図８を参照して、ステップＳ１０１で交差点の状態を見積もるための車両プロファイルデータが入力される。ステップＳ１０３で、過飽和の状態を判定し、レベル１を超えていなければ、ステップＳ１０７に移る。もし、ステップＳ１０３でＹＥＳであると判定されたのであれば、政策制御モードに切換を行ない、特定方向の交通を優先させる制御を行なう。 Referring to FIG. 8, vehicle profile data for estimating the state of the intersection is input in step S101. In step S103, a supersaturated state is determined. If the level is not exceeded, the process proceeds to step S107. If it is determined as YES in step S103, the control is switched to the policy control mode, and control for giving priority to traffic in a specific direction is performed.
ステップＳ１０５において、中央信号制御装置１０１が算出したパラメータが入力される。また、最新の隣接する交差点の見積り情報（予測流出量、予測渋滞、制御プラン）が入力される。
In step S105, parameters calculated by the central
ステップＳ１０７で交通信号を制御するプランの作成が行なわれる。ステップＳ１１１で最適プランの探索が終了したかが判定され、ステップＳ１０９でそのプランのコストの見積もりが行なわれる。ＹＥＳになるまでステップＳ１０７およびＳ１０９の処理を繰返し行なう。 In step S107, a plan for controlling traffic signals is created. In step S111, it is determined whether or not the search for the optimal plan is completed. In step S109, the cost of the plan is estimated. Steps S107 and S109 are repeated until YES.
この処理の繰り返しは、決められた（青時間の）最小値と、決められた（青時間の）最大値のプラン値の範囲内で行なわれる。この（青時間の）最小値と（青時間の）最大値は予め設定された値やオフセット値、他のネットワークから受信したサイクル変動許容範囲およびオフセット変動許容範囲などを元に決定される。 This process is repeated within the range of the determined minimum value (for blue hours) and the determined maximum value (for blue hours). The minimum value (blue time) and the maximum value (blue time) are determined based on a preset value, an offset value, a cycle fluctuation allowable range and an offset fluctuation allowable range received from another network, and the like.
この最大値、最小値はオフセットの反転（青信号がオフセットをもって変わってゆく方向が逆になってしまうことを示す）が生じて系統が乱れないように隣接交差点間の距離や経験をもとにして決定される。 The maximum and minimum values are based on the distance and experience between adjacent intersections so that the system will not be disturbed by inversion of the offset (indicating that the direction in which the green light changes with the offset will be reversed). It is determined.
ステップＳ１１１でＹＥＳとなったのであれば、ステップＳ１１３で信号制御プランを決定し、ステップＳ１１５で信号制御プランの更新を行なう。ステップＳ１１７でサイクル周回（赤→青になったまたは青→赤になったタイミング）であるかが判定され、ＮＯであればステップＳ１１９へ進む。ステップＳ１１９においては、すべての交差点において信号制御プランの更新が終了したかが判定され、ＹＥＳになるまでステップＳ１０５からの処理を繰返し行なう。 If YES in step S111, the signal control plan is determined in step S113, and the signal control plan is updated in step S115. In step S117, it is determined whether or not it is a cycle (red → blue or blue → red), and if NO, the process proceeds to step S119. In step S119, it is determined whether or not the signal control plan has been updated at all the intersections, and the processing from step S105 is repeated until YES.
ステップＳ１１７でＹＥＳとなったのであれば、ステップＳ１２１で他系（画像処理装置など）による推定渋滞台数が入力され、ステップＳ１２３で交通指標（分岐率や渋滞台数）の更新が行なわれ、ステップＳ１１９へ進む。 If YES in step S117, the estimated number of traffic jams by another system (image processing apparatus or the like) is input in step S121, and the traffic index (branch rate or traffic jam number) is updated in step S123. Step S119 Proceed to
次に、図８のフローチャートで実行される処理の詳細について説明する。
（１） 車両プロファイルデータの作成（Ｓ１０１）
１秒単位で集計した感知器からのデータにより交差点の状態の見積りが行なわれる。すなわち、リンクの上流に設置された交通流計測装置と上流接続交差点から入手される予測流入交通量を用いて、現在から数分先の未来の交通流が交差点の停止線に到着するタイミングを予測するものである。
Next, details of processing executed in the flowchart of FIG. 8 will be described.
(1) Creation of vehicle profile data (S101)
The state of the intersection is estimated based on the data from the sensors collected in units of one second. In other words, using the traffic flow measuring device installed upstream of the link and the predicted inflow traffic obtained from the upstream connecting intersection, the timing of the future traffic flow a few minutes ahead of the current arrival at the intersection stop line is predicted To do.
これは、流入した車両が設定した速度で走行するという仮定に基づいて、停止線到着予想時間順に感知機によるデータを並べるものである。そして、１秒単位の時間ステップごとに集計を行なう。なお、感知器設置位置より上流から到着する交通量は、上流隣接交差点と交換される上流交差点の予測流出交通量情報より与えられる。車両プロファイルデータの作成は、以下の（ａ）〜（ｃ）のステップに基づいて行なわれる。 This is based on the assumption that the inflowing vehicle travels at a set speed, and arranges the data by the sensor in order of the expected stop line arrival time. Totaling is performed for each time step in units of one second. The traffic volume arriving from the upstream side of the sensor installation position is given from the predicted outflow traffic volume information of the upstream intersection exchanged with the upstream adjacent intersection. The vehicle profile data is created based on the following steps (a) to (c).
（ａ） 図９を参照して、感知器ＳＥ１０，１１のデータ（観測交通量）により、推定断面交通量を算出する。 (A) With reference to FIG. 9, the estimated cross-section traffic volume is calculated from the data (observed traffic volume) of the sensors SE10 and SE11.
（ｂ） 推定分岐率により推定断面交通量を振り分け、進行方向別に停止線到着プロファイルを作成する。 (B) The estimated cross-section traffic is distributed according to the estimated branching rate, and a stop line arrival profile is created for each traveling direction.
（ｃ） 感知器が設置されていないリンクでは、上流の推定予想流出プロファイルより、車両到着プロファイルを見積もる。 (C) For links where no sensor is installed, the vehicle arrival profile is estimated from the estimated upstream outflow profile upstream.
なお、上流交差点のデータが得られない制御エリアの縁に位置するリンク（図１０における矢印で示されるリンク）においては、１サイクル前の平均断面流入交通量を需要交通量として採用する。また、渋滞が感知器位置を超えて流入交通量が測定できない場合には、過去の統計値を需要交通量とする。 In addition, in the link (link shown by the arrow in FIG. 10) located at the edge of the control area where upstream intersection data cannot be obtained, the average cross-sectional inflow traffic volume before one cycle is adopted as the demand traffic volume. If the traffic volume exceeds the detector position and the inflow traffic volume cannot be measured, the past statistical value is used as the demand traffic volume.
（２） 信号制御プラン更新（Ｓ１１５）
各信号制御プランにおいて、最もコスト（ＰＩ）が小さいプランを信号制御プランとして採用する。この信号制御プランは、次の１ステップ（単位秒間）のみ実行され、再度最適信号制御プランの探索が行なわれる。
(2) Signal control plan update (S115)
In each signal control plan, the plan with the lowest cost (PI) is adopted as the signal control plan. This signal control plan is executed only for the next one step (unit time), and the optimum signal control plan is searched again.
（３） 交通見積り補正機能（Ｓ１２３）
誤差の蓄積を防ぐため、渋滞台数（渋滞長）の補正が行なわれる。すなわち最適化を実行するタイミングにおいて、前回の最適化タイミングにおいて予測された流出交通量と、灯色情報（灯色情報履歴）とに基づいて、流出が計測されていると考えられる時間帯において下流のリンクで実際に計測された交通量を比較し、これに基づいて見積もった予測流出量と渋滞台数とを補正する。また、画像感知器で渋滞長が計測可能な場合、あるいは感知器情報に基づいて渋滞長が算出される場合、これを基に渋滞台数の補正が行なわれる。
(3) Traffic estimation correction function (S123)
In order to prevent accumulation of errors, the number of traffic jams (traffic jam length) is corrected. That is, at the timing of executing the optimization, the downstream in the time zone where the outflow is considered to be measured based on the outflow traffic predicted at the previous optimization timing and the lamp color information (lamp color information history). Compare the traffic volume actually measured with the link of, and correct the estimated outflow amount and the number of traffic jams estimated based on this. When the traffic jam length can be measured by the image sensor, or when the traffic jam length is calculated based on the sensor information, the number of traffic jams is corrected based on this.
（４） 信号制御モードの選択
交通条件（非飽和／近飽和／過飽和）、異常時、またはオペレータの指示により制御モード（信号制御方式）を選択する。選択されるモードとして以下のモードがある。
(4) Selection of signal control mode Select the control mode (signal control method) at traffic conditions (non-saturation / near saturation / over-saturation), abnormal conditions, or according to the operator's instructions. The following modes are selected as modes to be selected.
（ａ） スプリット最適化
サイクル長、オフセットを固定した条件でスプリットを最適化する。決定する変数は各現示のスプリットである。このモードは主に閑散時に適用する。
(A) Split optimization The split is optimized under the condition that the cycle length and the offset are fixed. The variable to determine is the split for each presentation. This mode is mainly applied during quiet periods.
（ｂ） 完全自動最適化
サイクル、スプリット、オフセットを自動的に生成する。決定する変数は現在の現示の終了タイミングである。閑散から近飽和において適用する。
(B) Fully automatic optimization Automatically generate cycles, splits and offsets. The variable to be determined is the current display end timing. Applicable in light to near saturation.
（ｃ） 過飽和制御
局所的に一部のリンクで渋滞が発生した場合、リンク流出量を増大させるために以下の対策を実行する。まず、最大青時間制約が緩和される。次に、任意の予測時点において当該リンクが渋滞かつ行き先リンクに渋滞がない場合、そのリンクへの流出交通のOut Delayコストを「０」とする。すなわち一部のリンクにおいてのみ局所的に過大な渋滞が発生した場合、青時間最大制約を緩和し、コスト要素の１つである下流遅れ（流出交通流が流出先で受けると予想される遅れ）の重み係数を０とすることにより、このリンクにおける処理量を促進させるものである。
(C) Oversaturation control When traffic congestion occurs locally on some links, the following measures are taken to increase the amount of link outflow. First, the maximum green time constraint is relaxed. Next, when the link is congested and the destination link is not congested at an arbitrary prediction time point, the Out Delay cost of the outflow traffic to the link is set to “0”. In other words, if excessive traffic congestion occurs locally only on some links, the maximum restriction on green time is relaxed and one of the cost elements is the downstream delay (delay that the outflow traffic flow is expected to receive at the destination) By making the weighting factor of 0 be 0, the amount of processing in this link is promoted.
つまり、交差点処理能力を超える交通需要が発生した場合、政策的渋滞制御へ切換え、特定方向の青時間を大きくするなどの優先制御を実行する。あるいは、制御目標を捌け量最大化として予測範囲内の交差点処理交通量が最大となる信号制御プランを実行する。 In other words, when traffic demand exceeds the intersection processing capacity, priority control such as switching to policy congestion control and increasing the green time in a specific direction is executed. Alternatively, the control target is maximized, and a signal control plan that maximizes the intersection processing traffic volume within the prediction range is executed.
（ｄ） 環境制御
主要な交通公害である騒音と排ガスの低減を目的とした制御を実行する。騒音低減制御は主に交通が閑散である夜間などにおいて騒音コストの重み係数を極大化することで実現される。排気ガス抑制を目的とする場合も同様に、排気ガスコストの重み係数を極大化することで実現される。
(D) Environmental control Controls aimed at reducing noise and exhaust gas, which are major traffic pollution, are executed. Noise reduction control is realized by maximizing the weighting factor of noise cost mainly at night when traffic is quiet. Similarly, when aiming at exhaust gas suppression, it is realized by maximizing the weighting factor of the exhaust gas cost.
（ｅ） 既存制御
異常時など、必要な場合は既存の制御が算出した標準現示長にて制御を実行する。
(E) Existing control When necessary, such as when an error occurs, control is executed with the standard display length calculated by the existing control.
（５） 交通指標見積り（Ｓ１０５）
流出先リンクのプロファイルデータおよび信号制御履歴情報を基に、サイクルごとに分岐率情報などの更新を行なう。過去数サイクルにおける、対象方向への流出が可能な現示において、流出先の感知器情報より、直進／右折／左折交通量を推定する。画像感知器など、他系で見積もられた交通情報が入手できる場合、その情報交換により見積もり情報の補正を行なう。
(5) Traffic index estimation (S105)
Based on the profile data of the outflow destination link and the signal control history information, the branch rate information and the like are updated for each cycle. In the past several cycles, the traffic volume of straight / right / left turn is estimated based on the sensor information of the spill destination. When traffic information estimated by another system such as an image sensor is available, the estimated information is corrected by exchanging the information.
（６） 標準現示長の更新（Ｓ１０５）
既存の中央信号制御装置が算出した、サイクル、スプリットより各標準信号制御パラメータを更新する。この標準信号制御パラメータに基づいて、信号制御プランが作成される。
(6) Update standard display length (S105)
Each standard signal control parameter is updated from the cycle and split calculated by the existing central signal control device. A signal control plan is created based on the standard signal control parameters.
（７） 制御履歴の蓄積
サイクルごとに信号制御履歴は中央信号制御装置に伝送される。信号制御履歴は、中央信号制御装置において蓄積される。
(7) Accumulation of control history The signal control history is transmitted to the central signal control device every cycle. The signal control history is stored in the central signal control device.
（８） 制御の切換
制御の切換指令により、本実施の形態におけるシステムによる制御と既存の制御との切換が行なわれる。介入を行なう場合には、制御を既存制御に切換え、従来の機能により介入を実行する。
(8) Switching of control Switching between control by the system in the present embodiment and existing control is performed by a control switching command. When intervention is performed, the control is switched to the existing control, and the intervention is executed by the conventional function.
（９） 異常処理
端末異常などの異常情報は中央信号制御装置に通知される。
(9) Abnormal processing Abnormal information such as terminal abnormality is notified to the central signal control device.
次に図８におけるステップＳ１０７〜Ｓ１１３で行なわれる処理について詳しく説明する。 Next, processing performed in steps S107 to S113 in FIG. 8 will be described in detail.
図１１は、図８におけるステップＳ１０７〜Ｓ１１３で行なわれる処理をさらに詳しく示すフローチャートである。本実施の形態においては、山登り法を用いて、最適プラン探索の処理時間の短縮が図られている。 FIG. 11 is a flowchart showing in more detail the processing performed in steps S107 to S113 in FIG. In the present embodiment, the processing time of the optimal plan search is shortened by using the hill-climbing method.
すなわち、ステップＳ２０１において初期プランによって評価値ａが算出される。ステップＳ２０３で山登り法の刻み値に従い青時間を増加させる。ステップＳ２０５で、シミュレーションにより評価値ｂを算出する。 That is, the evaluation value a is calculated by the initial plan in step S201. In step S203, the blue time is increased according to the increment value of the hill-climbing method. In step S205, the evaluation value b is calculated by simulation.
ステップＳ２０７でａ＞ｂであるかが判定され、ＹＥＳであればステップＳ２０９でｂの値をａの値に置換え、同一刻み幅分青時間を増加させる。そして評価値を再度算出し、増加するまで、ステップＳ２０５からの処理を繰返し実行する。もしも、ステップＳ２０９で評価値が増加したのであれば、ステップＳ２１１で山登り法の刻み幅登録値の次の値で評価値が最小となる青時間を求め、ステップＳ２０５へ戻る。 In step S207, it is determined whether a> b. If YES, the value of b is replaced with the value of a in step S209, and the blue time is increased by the same step size. Then, the evaluation value is calculated again, and the processing from step S205 is repeatedly executed until it is increased. If the evaluation value has increased in step S209, a blue time at which the evaluation value is the minimum at the next value of the step registration value of the hill-climbing method is obtained in step S211, and the process returns to step S205.
一方、ステップＳ２０７でＮＯであれば、ステップＳ２１３で同一刻み幅分青時間を減少させ、評価値を算出する。そして、増加するまでステップＳ２０５からの処理を繰返し行なう。また、ステップＳ２１３で評価値が増加したのであれば、ステップＳ２１１へ進む。 On the other hand, if “NO” in the step S207, the blue value is reduced by the same step size in a step S213, and an evaluation value is calculated. Then, the processing from step S205 is repeated until it increases. If the evaluation value has increased in step S213, the process proceeds to step S211.
本実施の形態においては、信号制御のプランとして１５０秒のホライゾンにわたる信号制御プランが作成される。そして、現在の現示について、最小制約と最大制約との範囲で信号制御プランは設計される。予測範囲（１５０秒）のホライゾンにおける以降の現示長には標準現示長が設定される。各々の制御プランを実行した場合の単位秒ごとの交差点の交通状況変動をシミュレートし、１５０秒のホライゾン全体におけるコストが算出される。コストは、コスト要素の重み付き線形和で定式化される。最小コストとなるプランが次のステップでの実行制御プランに採用される。 In the present embodiment, a signal control plan over a horizon of 150 seconds is created as a signal control plan. The signal control plan is designed in the range of the minimum constraint and the maximum constraint for the current presentation. The standard display length is set as the subsequent display length in the horizon of the prediction range (150 seconds). The traffic situation fluctuation of the intersection per unit second when each control plan is executed is simulated, and the cost for the entire horizon of 150 seconds is calculated. The cost is formulated with a weighted linear sum of cost elements. The plan with the lowest cost is adopted as the execution control plan in the next step.
図１２は、図１１のステップＳ２０１またはＳ２０５で実行される評価値（コスト）算出処理を示すフローチャートである。 FIG. 12 is a flowchart showing the evaluation value (cost) calculation process executed in step S201 or S205 of FIG.
図を参照して、ステップＳ３０１で標準現示長との偏差が算出される。ステップＳ３０３で作成されたプランにおける停止線到着交通量が算出される。ステップＳ３０５で停止回数が算出される。ステップＳ３０７で、危険度、環境要因および公共性要因が算出される。ステップＳ３０９で流出交通量が算出される。ステップＳ３１１で渋滞台数が算出される。ステップＳ３１３で遅れ量が算出される。 Referring to the figure, a deviation from the standard display length is calculated in step S301. The stop line arrival traffic volume in the plan created in step S303 is calculated. In step S305, the number of stops is calculated. In step S307, a risk level, an environmental factor, and a public factor are calculated. In step S309, the outflow traffic is calculated. In step S311, the number of traffic jams is calculated. In step S313, the delay amount is calculated.
ステップＳ３１５で、全流入路について処理が行なわれたかが判定され、ＮＯであれば流入路をステップＳ３２７で代え、ステップＳ３０３からの処理を繰返し行なう。 In step S315, it is determined whether or not processing has been performed for all inflow paths. If NO, the inflow path is replaced with step S327, and the processes from step S303 are repeated.
ステップＳ３１５でＹＥＳとなれば、ステップＳ３１７で全予測ステップが終了したかが判定され、ＮＯであればステップＳ３２９で次のステップに進み、ステップＳ３０３からの処理を繰返し行なう。 If “YES” in the step S315, it is determined whether or not all prediction steps are completed in a step S317. If “NO”, the process proceeds to the next step in a step S329, and the processes from the step S303 are repeated.
ステップＳ３１７でＹＥＳであれば、ステップＳ３１９で過飽和状態がレベル２以上となったかが判定され、ＹＥＳであればステップＳ３２５で評価値の算出式として過飽和状態のものを用いる。 If “YES” in the step S317, it is determined whether or not the supersaturated state has become level 2 or more in a step S319. If “YES”, a supersaturated equation is used as an evaluation value calculation formula in a step S325.
一方、ステップＳ３１９でＮＯであれば、ステップＳ３２１で各リンクの下流遅れ量が算出され、ステップＳ３２３で非飽和状態における評価値の算出が行なわれる。 On the other hand, if NO in step S319, the downstream delay amount of each link is calculated in step S321, and the evaluation value in the non-saturated state is calculated in step S323.
ステップＳ３１９においては、予測される交通状況指標（飽和度）がしきい値２を超えて過飽和（交差点処理能力を超える交通需要が流入した場合）と判定された場合には、制御目標を捌け量最大化（Ｓ３２５）に切換えるものである。なお、予測される交通状況指標（飽和度）がしきい値１を超えた場合は、制御モードを特定方向の優先制御に切換えている（図８のステップＳ１０３でＹＥＳ）。なお、各コスト要素の重み係数ｗ１〜ｗ７は、地域特性、交通状況、制御目標に応じて任意に変更される。なお、リンク重み係数の設定により、幹線側を重視する制御を行なうことも可能である。
In step S319, when it is determined that the predicted traffic condition index (saturation degree) exceeds the threshold 2 and is supersaturated (when traffic demand exceeding the intersection processing capacity flows), the control target is set as the amount of profit. Switching to maximization (S325). If the predicted traffic condition index (saturation degree) exceeds the
飽和度がしきい値２を超えない場合の制御（Ｓ３２３）における評価値ＰＩの算出式を式（１）に、しきい値２を超えた場合（Ｓ３２５）の算出式を式（２）に示す。 The calculation formula of the evaluation value PI in the control (S323) when the saturation does not exceed the threshold value 2 is represented by Expression (1), and the calculation formula when the saturation exceeds the threshold value 2 (S325) is represented by Expression (2). Show.
非飽和（PI最小化）
PI＝ΣLi×（w1×Delay＋w2×Stop+w3×OutDelay）＋w4×DangerousFactor＋w5×EnvironmentFactor＋w6×PublicFactor＋w7×Dev …（１）
過飽和（PI最小化）
PI＝１／wx×Outgo …（２）
ここで、
Li：リンク重み係数
Wn：各コスト要素ｎの重み係数
Delay：交差点遅れ量（台・秒）
Stop：停止回数（回）（赤時間の停止線到着台数）
OutDelay：接続下流リンクでの予測遅れ値（台・秒）
DangerousFactor：危険度
EnvironmentFactor：環境要因
PublicFactor：公共性要因
Dev：標準現示長との偏差（秒）
Outgo：捌け台数（台）
以下に、評価値の算出において用いられる情報について説明する。
Non-saturation (PI minimization)
PI = ΣL i × (w1 × Delay + w2 × Stop + w3 × OutDelay) + w4 × DangerousFactor + w5 × EnvironmentFactor + w6 × PublicFactor + w7 × Dev (1)
Supersaturation (PI minimization)
PI = 1 / w x x Outgo (2)
here,
L i : Link weight coefficient
Wn: Weight factor of each cost element n
Delay: Intersection delay amount (unit / second)
Stop: Number of stops (number of times)
OutDelay: Prediction delay value (unit / second) in downstream link
DangerousFactor: Risk level
EnvironmentFactor: Environmental factor
PublicFactor: Public factor
Dev: Deviation from standard display length (seconds)
Outgo: Number of units sold
Hereinafter, information used in calculating the evaluation value will be described.
（１） 停止線到着交通量推定
単位秒の各ステップごとの停止線に到着する流入交通量を推定する。流入交通量は、上流感知器情報を基に作成した停止線到着プロファイル情報を正規化した値である。リンク最上流の感知器位置よりさらに上流から流入する交通量については、エリア境界リンクの場合（感知器情報が収集できない渋滞時：統計値）（非渋滞時：前回サイクルの平均値）とする。また、内部リンクについては、上流交差点の予測流出交通量を流入交通量とする。
(1) Stop line arrival traffic estimation Estimate the inflow traffic arriving at the stop line for each step of unit seconds. The inflow traffic is a value obtained by normalizing stop line arrival profile information created based on upstream sensor information. For the traffic flowing in from the upstream of the sensor position at the upstream of the link, in the case of an area boundary link (when traffic jams cannot collect sensor information: statistical value) (when there is no traffic jam: average value of previous cycle). For internal links, the predicted outflow traffic volume at the upstream intersection is used as the inflow traffic volume.
停止線到着交通量（停止線到着台数）は式（３）により算出される。
Income（t）＝（1-α）×Profile（t−arrive）＋α×Profile（t-1-arrive）
…（３）
ｔ：ステップ
α：正規化係数
arrive：感知器位置から停止線到着までのステップ数
Income（t）：ステップｔにおける停止線到着台数
Profile（t）：ステップｔにおける感知器収集プロファイルデータ
（２） 流出交通量推定
信号灯色情報と飽和流率量より、単位秒ごとの流出交通量を見積もる。下流リンクにおいて、予測時点での渋滞台数が下流リンク容量を超えている場合、その下流リンクへの流出台数は０台とする。また、コンフリクト条件により、コンフリクト対象となるリンクに流出可能な交通量が存在する場合、その該当進行方向への流出台数は０台とする。
The stop line arrival traffic volume (the number of stop line arrivals) is calculated by equation (3).
Income (t) = (1-α) x Profile (t-arrive) + α x Profile (t-1-arrive)
... (3)
t: Step α: Normalization coefficient
arrive: Number of steps from detector position to stop line arrival
Income (t): Stop line arrivals at step t
Profile (t): Sensor collection profile data at step t (2) Outflow traffic estimation Estimate outflow traffic per unit second from signal lamp color information and saturation flow rate. In the downstream link, when the number of traffic jams at the time of prediction exceeds the downstream link capacity, the number of outflows to the downstream link is 0. Also, if there is a traffic flow that can flow out of the link subject to conflict due to conflict conditions, the number of traffic flowing out in the corresponding traveling direction will be 0.
Outgo（t）＝minimize（Q（t）＋Income（t）,α×SF） …（４）
Outgo（t）：ステップｔにおける流出台数
Q（t）：ステップｔにおける渋滞台数
Income（t）：ステップｔにおける停止線到着台数
SF ：飽和流量（台／秒）
α ：車線閉塞補正係数
（３） 渋滞台数（渋滞長）推定
以下の式（５）により各リンクの単位秒ごとの渋滞台数を見積もる。
Outgo (t) = minimize (Q (t) + Income (t), α x SF) (4)
Outgo (t): Number of outflows at step t
Q (t): Number of traffic jams at step t
Income (t): Stop line arrivals at step t
SF: Saturation flow rate (unit / second)
α: Lane blockage correction coefficient (3) Estimated number of traffic jams (congestion length) Estimate the number of traffic jams per second for each link using the following equation (5).
Q（t＋1）＝Q（t）＋Income（t）−Outgo（t） …（５）
Q（t）：時刻ｔにおける渋滞台数
Income（t）：時刻ｔにおける停止線到着台数
Outgo（t）：時刻ｔにおける流出台数
（４） 遅れ量算出
算出された予測渋滞台数より遅れ量が式（６）により算出される。
Q (t + 1) = Q (t) + Income (t) −Outgo (t) (5)
Q (t): Number of traffic jams at time t
Income (t): Number of stop line arrivals at time t
Outgo (t): Number of outflows at time t (4) Delay amount calculation The amount of delay is calculated from the calculated predicted number of traffic jams using equation (6).
Delay＝ΣQ（t） …（６）
（５） 下流リンクの遅れ量算出
リンクを流出した車両が、１５０秒のホライゾンにおいて下流リンクで被る遅れ量を当該リンクの場合と同様に、下流リンクの信号灯色情報と交通情報とにより見積もる。
Delay = ΣQ (t) (6)
(5) Calculation of delay amount of downstream link As with the case of the link, the amount of delay that the vehicle that has flowed out of the link suffers in the downstream link is estimated from the signal light color information and traffic information of the downstream link.
（６） 停止回数
信号灯色が赤の時間帯に停止線に到着する車両台数を停止回数とする。
(6) Number of stops The number of vehicles that arrive on the stop line during the time when the signal light color is red is the number of stops.
（７） 危険度
信号灯色が青から赤に切換わる時間帯では、交通事故の危険性が高くなる。これは、停止するか通過するかの判断が一瞬遅れるために、急ブレーキによって制動する車両や、無理に交差点に進入する車両が発生し、追突や衝突などの交通事故が発生するためである。
(7) Risk level In the time zone when the signal light color switches from blue to red, the risk of traffic accidents increases. This is because the judgment of whether to stop or pass is delayed for a moment, so that a vehicle that is braked by sudden braking or a vehicle that forcibly enters the intersection occurs, and a traffic accident such as a rear-end collision or a collision occurs.
したがって、このような危険な時間帯に進入する車両台数を少なくするために、図１３を参照して、黄色および全赤の時間帯に停止線に到着する車両台数を式（７）および（８）により危険度と定義する。なお、赤の開始時刻をｔとする。
・青終了直前（時刻ｔi）の危険度の算出（ｔ−a≦ｘ≦ｔ）
DangerousFactor＝1/a×∫｛x−（t−a）｝×Q（t）dx …（７）
・赤開始直後（時刻ｔｉ）の危険度の算出（ｔ≦ｘ≦ｔ＋ｂ）
DangerousFactor＝1/b×∫｛（t＋b）−x｝×Q（x）dx …（８）
（８） 環境要因
騒音は代表的な交通公害である。問題となる騒音は車両の発進加速時に発生している。環境要因をコスト要素として導入する目的は、大型車や整備不良車といった騒音発生源を交差点で停止させずに速やかに通過させ、交差点での発進加速による騒音発生を抑えることである。騒音感知器の情報より騒音プロファイルが作成される。測定あるいは設定した速度で騒音発生車群が走行すると仮定し、騒音発生車群が赤信号時で停止線に到着する場合の測定騒音時を騒音コストとする。また、排気ガスにおいても排気ガス感知器によって得られた排気ガスプロファイルを用いて同様のコストを与える。
Therefore, in order to reduce the number of vehicles entering such a dangerous time zone, referring to FIG. 13, the number of vehicles arriving at the stop line in the yellow and all red time zones is expressed by equations (7) and (8). ) To define the risk level. Note that the red start time is t.
・ Calculation of the degree of danger immediately before the end of blue (time ti) (t−a ≦ x ≦ t)
DangerousFactor = 1 / a × ∫ {x− (t−a)} × Q (t) dx (7)
・ Calculation of the degree of risk immediately after the start of red (time ti) (t ≦ x ≦ t + b)
DangerousFactor = 1 / b × ∫ {(t + b) −x} × Q (x) dx (8)
(8) Environmental factors Noise is a typical traffic pollution. The problematic noise is generated when the vehicle starts to accelerate. The purpose of introducing environmental factors as a cost factor is to allow noise sources such as large vehicles and poorly maintained vehicles to pass quickly without stopping at the intersection, and to suppress noise generation due to acceleration at the intersection. A noise profile is created from the information of the noise detector. Assuming that the noise generating vehicle group travels at the measured or set speed, the noise cost is defined as the noise cost when the noise generating vehicle group arrives at the stop line at a red signal. Further, the exhaust gas is given the same cost by using the exhaust gas profile obtained by the exhaust gas sensor.
EnvironmentFactor＝wa×Noise＋wb×Gas …（９）
Noise：騒音値
Gas：排気ガス濃度
（９） 公共性要因
バスなどの公共車を優先させるための要因である。すなわち、バス感知器のデータよりバスの停止線到着タイミングを予測する。信号が赤の時間帯に停止線に到着するバスの台数をコスト要素として与える。これによって、全体の遅れとバランスを取りながらバスを優先させることが実現される。
EnvironmentFactor = wa x Noise + wb x Gas (9)
Noise: Noise level
Gas: Exhaust gas concentration (9) Public factor A factor to prioritize public vehicles such as buses. That is, the bus stop line arrival timing is predicted from the data of the bus sensor. The number of buses arriving at the stop line during the red time zone is given as a cost factor. As a result, it is possible to prioritize the bus while balancing the overall delay.
（１０） 標準現示長との偏差
同一サブエリアの交差点間の整合性を保つために、制御プランと標準現示長との差異をコスト要素に加える。
(10) Deviation from standard display length In order to maintain consistency between intersections in the same sub-area, the difference between the control plan and the standard display length is added to the cost element.
このようにして、本実施の形態においては交通事故の危険性の低減、環境への影響の低減およびバスその他の公共交通機関の信号停止回数低減を、個別にあるいは同時に考慮した信号制御を実現することができる。 In this way, in this embodiment, signal control is realized in which the risk of traffic accidents is reduced, the impact on the environment is reduced, and the number of signal stops for buses and other public transportation is considered individually or simultaneously. be able to.
［変形例］
上述した、隣接する交差点間で交通情報と信号制御内容とを交換することにより、車両が停止することなく通過するように制御する必要のある交差点群から構成されるネットワーク全体の整合性を保持しながら、各交差点ごとに個別に信号制御パラメータの最適化を実行する方式を、以下、端末自律分散制御方式と称する。この方式によると、ネットワーク内の交差点間を車両が停止することなく通過するように信号機を制御しながら、各交差点ごとに個別に信号制御パラメータの最適化を実行することができる。
[Modification]
By exchanging traffic information and signal control content between adjacent intersections as described above, the consistency of the entire network composed of intersection groups that need to be controlled so that vehicles pass without stopping is maintained. However, a method for individually optimizing signal control parameters for each intersection is hereinafter referred to as a terminal autonomous distributed control method. According to this method, it is possible to optimize the signal control parameters individually for each intersection while controlling the traffic light so that the vehicle passes between the intersections in the network without stopping.
例えば、図３においては１つのネットワークであるエリアＡ（上流側）と、別のネットワークであるエリアＢ（下流側）のそれぞれのエリアは、交差点群を含む。同一エリア内にある交差点の信号機は、「系統がとれている」状態とすることができる。ここで「系統」とは、「交通流ができるだけ停止することなくスムーズに青信号を連続して通過していけるように制御する必要がある交差点群」ということで、「系統をとる」というのは、車両が交差点で停止することなく交通流の上流から下流に向かって順番に交差点を通過できるようにすることを意味している。 For example, in FIG. 3, each area of area A (upstream side) which is one network and area B (downstream side) which is another network includes an intersection group. Traffic lights at intersections in the same area can be in a “systematic” state. Here, “system” means “a group of intersections that need to be controlled so that the traffic flow can pass through the green light smoothly and continuously without stopping as much as possible.” This means that the vehicle can pass through the intersection in order from the upstream to the downstream of the traffic flow without stopping at the intersection.
しかしながら上述の実施の形態においては、エリアＡとエリアＢとの間は系統が取れなかったので、車両をスムーズに通過させることが出来なかった。 However, in the above-described embodiment, the system could not be established between the area A and the area B, and thus the vehicle could not be passed smoothly.
また、系統化を維持するために同一ネットワーク内には重要交差点（交通のボトルネックになる幹線道路が交差する交差点）を複数とることができない。これは、中央装置を介在しない端末自律分散制御方式において、サイクルの異なる複数の重要交差点をまたいで制御パラメータの最適化を行なおうとすると、大きなサイクルの差やオフセット方向の関係を考慮しなければならず、適切なオフセット解を算出できない事が多いためであり、これを無理に行なうと系統を乱すことになるためである。 Moreover, in order to maintain systematicity, it is not possible to take a plurality of important intersections (intersections where highways that become bottlenecks of traffic intersect) in the same network. This is because, in a terminal autonomous distributed control method that does not involve a central unit, if control parameters are optimized across multiple important intersections with different cycles, the relationship between large cycle differences and offset directions must be considered. This is because it is often impossible to calculate an appropriate offset solution, and if this is done forcibly, the system will be disturbed.
そのような理由から、本変形例では複数の自立分散ネットワークを用いることにより信号制御を行なうこととし、異なる自律分散制御ネットワーク（端末ＬＡＮ）間で情報を交換し、複数のネットワークにまたがった自立分散制御を行なうこととしている。 For this reason, in this modification, signal control is performed by using a plurality of autonomous distributed networks, information is exchanged between different autonomous distributed control networks (terminal LANs), and autonomous distribution over a plurality of networks is performed. Control is to be performed.
より詳しくは本変形例では、異なる自律分散制御ネットワークにおいて、サイクル変動許容値やオフセット変動許容値を交換し、信号制御プランの計算を、この変動値の制約内で行なう。すなわち、図８のステップＳ１０７〜Ｓ１１１のループ処理においては、最小値と最大値を定めてその間で最適プランの探索を行なう。この最大値、最小値は予め設定された上限値、下限値およびオフセットによって決められるが、本変形例では他ネットワークから得たオフセット許容値とも比較を行ない、決められた値を使用する。 More specifically, in this modified example, in different autonomous distributed control networks, the cycle fluctuation allowable value and the offset fluctuation allowable value are exchanged, and the signal control plan is calculated within the restriction of the fluctuation value. That is, in the loop processing of steps S107 to S111 in FIG. 8, the minimum value and the maximum value are determined, and the optimum plan is searched between them. The maximum value and the minimum value are determined by preset upper limit values, lower limit values, and offsets. In this modified example, the offset allowable values obtained from other networks are also compared and the determined values are used.
他ネットワークから得た信号制御パラメータの最小値と、予め記憶された信号制御パラメータの最小値とを比較して値の大きいものを制約条件の最小値とし、且つ、他ネットワークから得た信号制御パラメータの最大値と予め記憶された信号制御パラメータの最大値とを比較して値の小さいものを制約条件の最大値とし、信号制御パラメータの最適化を、制約条件に基づいて行なうものである。 The minimum value of the signal control parameter obtained from the other network is compared with the minimum value of the signal control parameter stored in advance, and the largest value is set as the minimum value of the constraint condition, and the signal control parameter obtained from the other network The maximum value of the signal control parameter is compared with the maximum value of the signal control parameter stored in advance, and the smaller value is set as the maximum value of the constraint condition, and the optimization of the signal control parameter is performed based on the constraint condition.
これにより、エリア間を跨いで、系統をみださず、制御遅れ時間を最小（無駄青時間を最小）にすることが可能となる。 As a result, it is possible to minimize the control delay time (minimize wasted blue time) without finding a system across the areas.
具体的には、図３の下位装置１０３ｂで、予め「オフセット変動許容値」、「サイクル変動許容値」を算出させておく。エリアＡとエリアＢの２つの交差点群の境界にある交通信号制御機が、図８のフローチャートのステップＳ１０１でプロファイルデータを作成する際に、下流側のエリアＢの境界にある交差点の信号制御機から、エリアＢの系統をとることができる限界の「オフセット変動許容値」、「サイクル変動許容値」の最大値、最小値を受信する。この値と、内部に設定された信号制御プランを探索するための最大値、最小値とを元に、新たに信号制御プランを探索するための最大値、最小値を決めなおして信号制御プランを計算する。これにより、異なるエリア間でも系統が取れるようになる。
Specifically, the “low offset fluctuation allowable value” and the “cycle fluctuation allowable value” are calculated in advance by the
なお、中央制御装置が主体で動かずに、各交差点の信号制御機が自律的に動作するようにしても良い。すなわち、中央制御装置が担っている役を各交差点の信号制御機が実行するようにしてもよい。 In addition, you may make it the signal controller of each intersection operate | move autonomously, without a central controller moving by itself. That is, the signal controller at each intersection may perform the role played by the central controller.
また、本変形例においてもローリングホライゾン方式による信号制御パラメータの最適化を行なうが、信号制御パラメータとはサイクル、スプリット、オフセットを意味している。また、「最適化」とは、遅れ（制御遅れとも言えるし、車両流れ遅れとも言える）が最小になるような青時間の算出すること（間接的にサイクルやオフセットを変更することになる）を示している。 Also in this modification, the signal control parameter is optimized by the rolling horizon method, and the signal control parameter means cycle, split, and offset. In addition, “optimization” is to calculate the blue time that minimizes the delay (also referred to as control delay or vehicle flow delay) (which indirectly changes the cycle or offset). Show.
図１４は、変形例における信号制御システムの概念を説明するための図である。
図を参照して、ここでは重要交差点２０１ａおよび一般交差点２０３ａ〜２０３ｆを対象としたネットワークと、重要交差点２０１ｂおよび一般交差点２０３ｇ〜２０３ｊを対象としたネットワークとを接続するものとする。
FIG. 14 is a diagram for explaining the concept of the signal control system according to the modification.
Referring to the figure, here, it is assumed that a network targeting
上記実施の形態で説明されたように、隣接交差点から交通情報と信号制御内容とを受信するのと合わせて、異なるネットワークの境界交差点（図１４においては交差点２０３ｆ，２０３ｇ）間で制約情報（他の重要交差点がとりえるサイクル変動値（サイクル変動許容値）や、他の重要交差点がとりえるオフセット変動値（オフセット変動許容値）など）を交換することによって、ネットワーク境界での連携を維持しながらネットワークをまたいだ自立分散制御を実現する。
As described in the above embodiment, in addition to receiving traffic information and signal control contents from adjacent intersections, constraint information (others such as
図１５は、交差点に設置される信号制御機のハードウェア構成を示す図である。
図を参照して、信号制御機は、信号制御のための演算を行なう信号制御演算部３０１と、隣接する信号制御機との間で通信を行なうための通信制御ユニット３０３とを備える。信号制御演算部３０１は、ＣＰＵ３０１ａとメモリ３０１ｂとを含む。これにより、サイクル変動許容値、およびオフセット変動許容値の少なくとも一方を、他の交差点に送信することが可能である。
FIG. 15 is a diagram illustrating a hardware configuration of a signal controller installed at an intersection.
Referring to the figure, the signal controller includes a signal
図１６は、各ネットワークにおいて行なわれる処理を示すフローチャートである。
図を参照して、本変形例においては、ステップＳ１０１ａにおいて、プロファイルデータと、隣接交差点からのサイクル変動許容値、およびオフセット変動許容値を入力し、それに基づいた演算制御を行なう。ステップＳ１０３以降の処理は、図８での処理と同じであるためここでの説明を繰返さない。
FIG. 16 is a flowchart showing processing performed in each network.
Referring to the drawing, in the present modification, in step S101a, profile data, a cycle fluctuation allowable value from an adjacent intersection, and an offset fluctuation allowable value are input, and calculation control based on that is performed. Since the processing after step S103 is the same as the processing in FIG. 8, the description thereof will not be repeated here.
以上のように本変形例によると、自律分散制御ネットワークの境界交差点の情報を相互に交換することで、隣接間ネットワーク間でオフセットの制御を実現することができる。また、交換する情報に基づいてサイクル変動値およびオフセット変動値の自動算出を行なうことができる。 As described above, according to the present modification, it is possible to realize offset control between adjacent networks by exchanging information on boundary intersections of the autonomous distributed control network. Further, it is possible to automatically calculate the cycle fluctuation value and the offset fluctuation value based on the information to be exchanged.
このような構成により、中央装置および中央装置と信号制御機の間の通信インフラがなくても、サイクルの異なる複数の重要交差点にまたがった端末自律分散制御によるパラメータの最適化が可能となる。 With such a configuration, it is possible to optimize parameters by terminal autonomous distributed control over a plurality of important intersections having different cycles without the central device and the communication infrastructure between the central device and the signal controller.
なお、サイクル変動値およびオフセット変動値の自動算出だけでなく、外部から指定値（定数）を入力することができるように装置を構成しても良く、どちらで制御するかを選択可能としても良い。地点の特性に応じて経験値の方が効率的な制御を行なえる場合もあり、地点毎の選択を可能にするものである。 In addition to automatic calculation of the cycle fluctuation value and the offset fluctuation value, the apparatus may be configured so that a designated value (constant) can be input from the outside, and it may be possible to select which one to control. . In some cases, the experience value can be more efficiently controlled according to the characteristics of the point, and allows selection for each point.
なお、上記変形例の機能は、信号制御機に内蔵させてもよいし、別ユニットで実現してもよい。新設の信号制御機へは内蔵型、既設の信号機への機能付加の場合は別ユニットでの実装が考えられる。これにより、新設信号制御装置にも既設信号制御装置にも上記機能を実装できる。 The function of the above modification may be built in the signal controller or may be realized by a separate unit. The built-in type can be used for a new signal controller, and a separate unit can be used for adding functions to an existing signal controller. Thereby, the above function can be implemented in both the new signal control device and the existing signal control device.
また制御機は、集中制御機（中央装置と通信を行ない、中央から集中制御できる機能を有する制御機）またはローカル制御機（中央装置と通信を行ない中央から集中制御できる機能を有しない制御機）として実現することができる。 The controller is a centralized controller (controller that communicates with the central unit and has a function that allows centralized control from the center) or a local controller (a controller that communicates with the central unit and does not have a function that allows centralized control from the center). Can be realized.
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiment disclosed this time should be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.
１０１ 中央信号制御装置、１０３，１０３ａ〜１０３ｄ 下位装置、１０５ａ〜１０５ｆ 信号端末、ＳＥ１〜ＳＥ８ 車両感知器。 101 Central signal control device, 103, 103a to 103d Subordinate device, 105a to 105f Signal terminal, SE1 to SE8 Vehicle detector.
Claims (6)
現在から未来の交通状況の変動を予測し、信号制御パラメータの最適化をローリングホライゾン方式により行なう最適化手段とを備える交通信号制御装置を複数備える交通信号制御システムであって、
第１の交通信号制御装置が所定のサブエリアの境界に位置する交差点に設置されており、
第２の交通信号制御装置は前記所定のサブエリアに隣接するサブエリアに属し且つ前記交差点に隣接する交差点に設置されており、
前記最適化手段は、前記第２の交通信号制御装置から第１の信号制御パラメータの値を受信し、前記第１の交通信号制御装置の前記信号制御パラメータの最適化を、当該受信した前記第１の信号制御パラメータの値に基づいて行なうことを特徴とする、交通信号制御システム。 A collecting means for collecting traffic information by a sensor provided on the road;
A traffic signal control system comprising a plurality of traffic signal control devices including an optimization means for predicting changes in traffic conditions from now on and optimizing signal control parameters by a rolling horizon method,
A first traffic signal control device is installed at an intersection located at the boundary of a predetermined sub-area;
A second traffic signal control device is installed at an intersection that belongs to a sub-area adjacent to the predetermined sub-area and is adjacent to the intersection;
The optimization means receives a value of the first signal control parameter from the second traffic signal control device, and optimizes the signal control parameter of the first traffic signal control device. A traffic signal control system, which is performed based on a value of one signal control parameter.
予め記憶された第２の信号制御パラメータを有し、
前記第１の信号制御パラメータの最小値と前記第２の信号制御パラメータの最小値とを比較して値の大きいものを制約条件の最小値とし、且つ、
前記第１の信号制御パラメータの最大値と前記第２の信号制御パラメータの最大値とを比較して値の小さいものを制約条件の最大値とし、
前記信号制御パラメータの最適化を、前記制約条件に基づいて行なうことを特徴とする、請求項１に記載の交通信号制御システム。 The optimization means includes
Having a second signal control parameter stored in advance,
The minimum value of the first signal control parameter is compared with the minimum value of the second signal control parameter, and the larger value is set as the minimum value of the constraint condition, and
The maximum value of the first signal control parameter and the maximum value of the second signal control parameter are compared, and the smaller value is set as the maximum value of the constraint condition,
The traffic signal control system according to claim 1, wherein the signal control parameter is optimized based on the constraint condition.
現在から未来の交通状況の変動を予測し、信号制御パラメータの最適化をローリングホライゾン方式により行なう最適化手段とを備える交通信号制御装置を複数備える交通信号制御システムの制御方法であって、
第１の交通信号制御装置が所定のサブエリアの境界に位置する交差点に設置されており、
第２の交通信号制御装置は前記所定のサブエリアに隣接するサブエリアに属し且つ前記交差点に隣接する交差点に設置されており、
前記最適化手段は、前記第２の交通信号制御装置から第１の信号制御パラメータの値を受信し、前記第１の交通信号制御装置の前記信号制御パラメータの最適化を、当該受信した前記第１の信号制御パラメータの値に基づいて行なうステップを実行することを特徴とする、交通信号制御システムの制御方法。 A collecting means for collecting traffic information by a sensor provided on the road;
A control method for a traffic signal control system comprising a plurality of traffic signal control devices including an optimization means for predicting changes in traffic conditions from now on and optimizing signal control parameters by a rolling horizon method,
A first traffic signal control device is installed at an intersection located at the boundary of a predetermined sub-area;
A second traffic signal control device is installed at an intersection that belongs to a sub-area adjacent to the predetermined sub-area and is adjacent to the intersection;
The optimization means receives a value of the first signal control parameter from the second traffic signal control device, and optimizes the signal control parameter of the first traffic signal control device. A control method for a traffic signal control system, comprising performing a step based on a value of one signal control parameter.
予め記憶された第２の信号制御パラメータを有し、
前記第１の信号制御パラメータの最小値と前記第２の信号制御パラメータの最小値とを比較して値の大きいものを制約条件の最小値とし、且つ、
前記第１の信号制御パラメータの最大値と前記第２の信号制御パラメータの最大値とを比較して値の小さいものを制約条件の最大値とし、
前記信号制御パラメータの最適化を、前記制約条件に基づいて行なうことを特徴とする、請求項５に記載の交通信号制御システムの制御方法。 The optimization means includes
Having a second signal control parameter stored in advance,
The minimum value of the first signal control parameter is compared with the minimum value of the second signal control parameter, and the larger value is set as the minimum value of the constraint condition, and
The maximum value of the first signal control parameter and the maximum value of the second signal control parameter are compared, and the smaller value is set as the maximum value of the constraint condition,
The traffic signal control system control method according to claim 5, wherein the signal control parameter is optimized based on the constraint condition.
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