JP2008009639A - Road toll setting device and road toll setting program - Google Patents
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- G07B15/06—Arrangements for road pricing or congestion charging of vehicles or vehicle users, e.g. automatic toll systems
Abstract
Description
本発明は、道路網内に設定された複数の起点から終点までの各経路の料金を設定する道路料金設定装置、および道路料金設定プログラムに関する。 The present invention relates to a road fee setting device and a road fee setting program for setting a fee for each route from a plurality of start points to an end point set in a road network.
近年、都市部や観光地等における交通渋滞や大気汚染といった問題に対し、ロードプライシング制度の導入が検討されている。このロードプライシング制度とは、特定の対象域を指定し、その対象地域内に進入する、あるいはその対象地域内を通過する車両に対して料金の徴収を行う制度である。料金徴収を行うことにより、対象地域内の交通量を低減させ、交通渋滞の緩和や大気汚染の軽減を図る。シンガポールやイギリスなどの諸外国では既に導入されている。 In recent years, introduction of a road pricing system has been considered for problems such as traffic congestion and air pollution in urban areas and tourist areas. This road pricing system is a system that designates a specific target area and collects charges for vehicles that enter or pass through the target area. By collecting tolls, the traffic volume in the target area will be reduced to reduce traffic congestion and air pollution. It has already been introduced in other countries such as Singapore and the United Kingdom.
ロードプライシング制度に関連する技術として、特許文献1には、料金徴収区域内の大気環境条件に応じて通行料の額を変動させ、交通量を制御する方法が提案されている。また、特許文献2では、車両が走行した経路に基づいて料金を増額、減額する方法が提案されている。
しかしながら、上述した特許文献1、2においては、料金徴収の対象地域内の料金の額を大気環境条件や経路によって変動させる方法が提案されているが、その料金やこの料金の増減額を具体的にいくらに設定するのかについては説明されていない。
However, in the above-mentioned
すなわち、ロードプライシングの料金が高すぎると、対象地域を回避する車両が増え、対象地域内の交通渋滞の緩和や大気汚染の軽減は進むように見られるが、結果的には対象地域周辺の道路で渋滞が発生することによって大気環境が悪化することが考えられる。また、逆に料金が安すぎると、ロードプライシングの効果が十分に得られないことになる。 In other words, if the price of road pricing is too high, more vehicles will avoid the target area and traffic congestion and air pollution will be reduced in the target area. It is conceivable that the air environment deteriorates due to traffic congestion. On the other hand, if the fee is too low, the effect of road pricing cannot be obtained sufficiently.
また、車輌がこの対象地域内を通過する場合において、対象地域内には、該当車輌がこの対象地域に対する進入地点(起点)から退出地点(終点)へ移動する経路は、通行区間(道路)を有料道路に限定したとしても複数存在する。 In addition, when a vehicle passes through this target area, the route in which the vehicle moves from the entry point (start point) to the exit point (end point) with respect to this target area is limited to a traffic section (road). Even if it is limited to toll roads, there are multiple.
この場合、車輌の運転手が走行する経路を選択するのであるが、経路によらず料金一定の場合、最短経路に車輌が集中して交通渋滞を引き起こす。したがって、経路の距離、経路の所要時間に応じて、各経路間で料金の差を設けるべきである。しかし、経路の料金を適切に設定しないと、対象地域内で部分的に車両が集中し、渋滞が発生することが考えられる。 In this case, the route on which the driver of the vehicle travels is selected. However, if the fare is constant regardless of the route, the vehicle concentrates on the shortest route and causes traffic congestion. Therefore, a difference in fee should be provided between each route according to the distance of the route and the time required for the route. However, if the route charge is not set appropriately, it is conceivable that vehicles are partially concentrated in the target area and traffic congestion occurs.
この一つの地点(起点)から他の地点(終点)に至る経路が複数ある場合における各経路における料金については、上述したロードプライシングのみならず、一般の有料道路網についても、同様なことが言える。すなわち、道路管理者及び利用者(運転手)にとって、渋滞が発生しない合理的な料金、通行料金の設定が望まれる。 When there are multiple routes from this one point (starting point) to another point (ending point), the same can be said for not only the road pricing mentioned above but also the general toll road network. . That is, it is desirable for road managers and users (drivers) to set reasonable charges and toll charges that do not cause traffic congestion.
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、過去の交通データや距離等から求めた目標交通量配分を各経路の料金設定に採用することによって、各経路相互間における交通量の極端な不均等の発生を抑制し、交通渋滞の発生を極力抑制し、大気汚染等の環境悪化を抑制し、環境管理者、道路管理者、及び車輌の運転者にとって有益な料金の設定が可能となる道路料金設定装置及び道路料金設定プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and by adopting the target traffic distribution obtained from past traffic data, distances, etc., in the charge setting of each route, the traffic volume between each route. It is possible to suppress the occurrence of extreme inequality, minimize the occurrence of traffic congestion, suppress environmental deterioration such as air pollution, and set a fee that is beneficial for environmental managers, road managers, and vehicle drivers. An object is to provide a road charge setting device and a road charge setting program that can be performed.
上記課題を解消するために本発明は、道路網内に設定された複数の起点から終点までの、複数区間で形成された各経路を走行する車輌から徴収する料金を設定する道路料金設定装置において、道路網内の過去の交通データを記憶する交通データ記憶手段と、この交通データ記憶手段に記憶された過去の交通データに基づいて、各車輌が通過する起点・終点の組合せ毎の対象日における交通需要を推定する交通需要推定手段と、予め設定された各経路に対する交通量配分の初期値と推定された交通需要とに基づいて、各経路及び各区間の交通量と走行時間とを予測する交通状況予測手段と、この交通状況予測手段の予測に基づいて、交通量配分の初期値を修正して目標交通量配分として出力する目標交通量配分設定手段と、予め設定された各経路の初期料金と当該経路の距離とに基づいて、各経路の交通量配分の予測を行う交通量配分予測手段と、この交通量配分予測手段で予測された交通量配分が前記目標配分に近似するように初期料金を修正して各経路に対する最終の料金として出力する料金設定手段とを備えている。 In order to solve the above problems, the present invention provides a road fee setting apparatus for setting a fee to be collected from a vehicle traveling on each route formed in a plurality of sections from a plurality of starting points to an end point set in a road network. Based on the traffic data storage means for storing the past traffic data in the road network and the past traffic data stored in the traffic data storage means, on the target date for each combination of the start point and the end point through which each vehicle passes Based on the traffic demand estimation means for estimating the traffic demand, and the preset initial value of the traffic distribution for each route and the estimated traffic demand, the traffic volume and the travel time of each route and each section are predicted. A traffic condition prediction means, a target traffic distribution setting means for correcting the initial value of the traffic distribution based on the prediction of the traffic condition prediction means and outputting it as a target traffic distribution; Based on the initial charge and the distance of the route, a traffic distribution prediction unit that predicts the traffic distribution of each route, and the traffic distribution predicted by the traffic distribution prediction unit approximate the target distribution. Thus, a charge setting means for correcting the initial charge and outputting it as the final charge for each route is provided.
このように構成された道路料金設定装置においては、道路網内の過去の交通データと交通量配分の初期値とを用いて、現在又は対象日の各経路、及び各経路の各区間の交通状況予測がシミュレーション手法にて求められる。さらに、この交通状況予測から目標交通量が、シミュレーション手法と配分調整を繰返すことによって求められる。なお、この目標交通量配分とは、例えば、過去の交通量データと距離に基づいて最良とみなすことができる各経路の交通量配分である。 In the road fare setting device configured in this way, using the past traffic data in the road network and the initial value of the traffic distribution, each route of the current or target day and the traffic situation of each section of each route Prediction is obtained by a simulation method. Further, the target traffic volume is obtained from the traffic situation prediction by repeating the simulation method and the distribution adjustment. The target traffic distribution is, for example, the traffic distribution of each route that can be regarded as the best based on past traffic data and distance.
そして、仮に決定された各経路の初期料金と距離とに基づいて予測された交通量配分が、先に設定された、目標配分に一致するように、該当経路の料金が決定される。したがって、渋滞の緩和、周辺環境の改善を図ることができる。すなわち、経路の料金を高く設定すれば、該当経路の交通量配分が低下する。 Then, the charge for the corresponding route is determined so that the traffic distribution predicted based on the initially determined initial charge and distance of each route matches the previously set target distribution. Therefore, it is possible to alleviate traffic congestion and improve the surrounding environment. In other words, if the route charge is set high, the traffic distribution on the route decreases.
また、別の発明は、上述した発明の道路料金設定装置に対して、経路の料金と距離の交通量配分に対する寄与度を示すパラメータを設定するパラメータ設定手段を付加している。さらに、交通量配分予測手段は、対応するパラメータで重み付けられた各経路を料金と距離とを変数とした評価関数を算出し、この評価関数に基づいて、各経路の交通量配分の予測を行う。 In another aspect of the invention, parameter setting means for setting a parameter indicating the degree of contribution of the route fee and distance to the traffic distribution is added to the road fee setting device of the invention described above. Further, the traffic volume distribution predicting means calculates an evaluation function using the charge and distance as variables for each route weighted by the corresponding parameter, and predicts the traffic distribution of each route based on the evaluation function. .
このように構成された道路料金設定装置においては、パラメータの値を変更することによって、予測交通量配分を距離を重視したものか、料金を重視したものかを選択可能となる。例えば、距離よりも料金を重視する運転手が多い場合は、距離の重み付けを大きく設定する。このように、距離の重みが増すと、交通量配分が少ないと予想される距離が多い方の経路の料金がさらに低下して、目標交通量配分に近づける。 In the road fare setting device configured as described above, by changing the parameter value, it is possible to select whether the predicted traffic distribution is focused on the distance or on the fare. For example, when there are many drivers who place more importance on the price than the distance, the distance weight is set larger. In this way, as the distance weight increases, the charge for the route with the larger distance that is expected to have a smaller traffic distribution is further reduced to approach the target traffic distribution.
また、別の発明は、上述した発明の道路料金設定装置に対して、交通量配分予測手段は、各経路の初期料金と距離とに加えて交通状況予測手段にて予測された走行時間に基づいて各経路の交通量配分の予測を行う。 In another aspect of the present invention, the traffic rate allocation prediction unit is based on the travel time predicted by the traffic state prediction unit in addition to the initial fee and distance of each route. To predict the traffic distribution for each route.
このように構成された道路料金設定装置においては、各経路の予測交通量配分の精度が向上する。すなわち、各経路に対して、より最適な料金を設定可能である。 In the road toll setting device configured as described above, the accuracy of the predicted traffic volume distribution of each route is improved. That is, a more optimal charge can be set for each route.
また、別の発明は、上述した発明の道路料金設定装置に対して、交通データ記憶手段に記憶された対象日付の交通データを交通需要推定手段へ過去の交通データとして送出する対象日設定手段を備えている。 Further, another invention provides a target date setting means for sending the traffic data of the target date stored in the traffic data storage means to the traffic demand estimation means as past traffic data for the road fee setting device of the invention described above. I have.
このように構成された道路料金設定装置においては、過去の交通データのうちの例えば、旅行、観光客が多い週末の交通データを抽出して、交通需要を推定することにより、ウィークディとは異なる週末特有の料金を設定可能である。 The road fare setting device configured in this way differs from Weekday by extracting traffic data for the weekend, for example, where there are many tourists and tourists, and estimating traffic demand from past traffic data. Weekend-specific rates can be set.
また、別の発明は、道路料金設定プログラムである。すなわち、この道路料金設定プログラムは、道路網内に設定された複数の起点から終点までの、複数区間で形成された各経路を走行する車輌から徴収する料金を設定するコンピュータを、
道路網内の過去の交通データに基づいて、各車輌が通過する起点・終点の組合せ毎の対象日における交通需要を推定する交通需要推定手段、予め設定された各経路に対する交通量配分の初期値と推定された交通需要とに基づいて、各経路及び各区間における交通量と走行時間とを予測する交通状況予測手段、この交通状況予測手段の予測に基づいて、交通量配分の初期値を修正して目標交通量配分として出力する目標交通量配分設定手段、予め設定された各経路の初期料金と当該経路の距離とに基づいて、各経路の交通量配分の予測を行う交通量配分予測手段、この交通量配分予測手段で予測された交通量配分が目標配分に近似するように初期料金を修正して各経路に対する最終の料金として出力する料金設定手段として機能させる。
Another invention is a road fee setting program. That is, the road fee setting program is a computer for setting a fee to be collected from a vehicle traveling on each route formed in a plurality of sections from a plurality of start points to end points set in the road network.
Traffic demand estimation means for estimating traffic demand on the target day for each combination of starting and ending points that each vehicle passes based on past traffic data in the road network, preset initial value of traffic distribution for each route Based on the estimated traffic demand, the traffic situation prediction means for predicting the traffic volume and travel time in each route and each section, and the initial value of traffic volume allocation is corrected based on the prediction of this traffic situation prediction means Target traffic volume distribution setting means for outputting as target traffic volume distribution, traffic volume distribution prediction means for predicting traffic volume distribution of each route based on a preset initial charge for each route and the distance of the route Then, the initial charge is corrected so that the traffic distribution predicted by the traffic distribution prediction means approximates the target distribution, and it is made to function as a charge setting means that outputs the final charge for each route.
このように構成された道路料金設定プログラムにおいても、上述した各発明の道路料金設定装置とほぼ同様の作用効果を奏することが可能である。 The road fee setting program configured as described above can achieve substantially the same operational effects as the road fee setting device of each invention described above.
本発明においては、各起点と各終点とをそれぞれ接続する各経路相互間における交通量の極端な不均等の発生が抑制され、交通渋滞の発生が極力抑制され、大気汚染等の環境悪化が抑制され、環境管理者、道路管理者、及び車輌の運転者にとって有益な料金の設定が可能となる。 In the present invention, extreme unevenness in traffic volume between routes that connect each starting point and each end point is suppressed, traffic congestion is suppressed as much as possible, and environmental deterioration such as air pollution is suppressed. Thus, it is possible to set a fee that is beneficial for the environment manager, road manager, and vehicle driver.
以下、本発明の各実施形態について図面を用いて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
(第1実施形態)
図1は本発明の第1実施形態の道路料金設定プログラムが組込まれたコンピュータで構成された道路料金設定装置の概略構成を示すブロック構成図である。この実施形態の道路料金設定装置は、例えば図2に示すロードプライシングの対象地域15内に進入、又はこの対象地域15内を通過する車輌から徴収する経路毎の料金を設定する。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a road fee setting apparatus constituted by a computer in which a road fee setting program according to the first embodiment of the present invention is incorporated. The road fee setting device of this embodiment sets a fee for each route collected from a vehicle that enters or passes through the
この第1実施形態の道路料金設定装置は、大きく分けて、交通量配分設定部1と料金設定部2とで構成されている。さらに、図2に示すロードプライシングの対象地域15内の道路情報を記憶する道路データベース3、このロードプライシングの対象地域15内における過去の交通データを記憶する交通データ記憶手段としての交通需要データベース4、この交通需要データベース4に記憶された過去の交通データから対象日の交通需要を推定する交通需要推定部5、及び最終的に決定された経路毎の通行料金25を表示する表示部6が組込まれている。
The road fee setting device according to the first embodiment is roughly composed of a traffic volume
前記交通配分設定部1内には、配分初期設定部7、配分記憶部8、交通状況予測部9、配分判定部10が設けられている。さらに、料金設定部2内には、料金初期設定部11、料金記憶部12、分配予測部13、及び料金判定部14が設けられている。
In the traffic
以下、上述した各部の詳細構成、及び詳細動作を順番に説明していく。 Hereinafter, the detailed configuration and detailed operation of each unit described above will be described in order.
道路データベース3内には、図2に示すロードプライシングの対象地域15内の道路情報が、図3の道路リンクテーブル16、及び経路テーブル17として記憶保持されている。この実施形態においては、ロードプライシングの対象地域15内の道路網として有料道路網を例にして説明する。
In the
図2において、車輌の対象地域15内への進入地点を示す起点D1、D2、D3、D4と、車輌の対象地域15外への退出地点を示す終点D5、D6、D7、D8が定義され、道路網には多数のノード(分合流部)18が存在し、起点、終点およびノード18間を結ぶ区間を道路リンクL1、L2、…、L15、L16と定義する。各道路リンクL1〜L16のリンク長が図3に示す道路リンクテーブル16に登録されている。
In FIG. 2, starting points D1, D2, D3, and D4 indicating entry points into the
車両は、起点からロードプライシングの対象地域15内に入り、道路リンクを走行する。途中ノード18を経由しながら目的の終点まで走行し、終点から出て行く。この実施形態においては、各道路リンクは方向性を持ち一方通行道路と仮定するが、何も本発明の実施形態を説明する上で道路リンクは一方通行道路である必要性はない。
The vehicle enters the road
各起点D1、D2、D3、D4と各終点D5、D6、D7、D8と接続する複数の経路P1、P2、…、P18が存在し、各経路P1、P2、…、P18の起点、終点、経由リンク、距離が図4に示す経路テーブル17に登録されている。 There are a plurality of paths P1, P2,..., P18 connecting each starting point D1, D2, D3, D4 and each ending point D5, D6, D7, D8, and the starting point, ending point of each path P1, P2,. The via link and distance are registered in the route table 17 shown in FIG.
一般に、起点と終点が定まれば、運転手は最短距離の経路を選択するので、起点と終点との1つの組合せに対して1つの経路のみが設定されている。例えば、起点D1と終点D6を接続する経路P1は、最短距離(=16.6km)である道路リンクL1、L12、L14、L16、L6を経由する。 In general, when the starting point and the ending point are determined, the driver selects the route with the shortest distance, so only one route is set for one combination of the starting point and the ending point. For example, the route P1 connecting the starting point D1 and the ending point D6 passes through the road links L1, L12, L14, L16, and L6 that are the shortest distance (= 16.6 km).
一方、起点と終点との1つの組合せに対して、距離が近似する複数の経路が存在する場合は、起点と終点との1つの組合せに対して複数の経路が登録される。例えば、起点D2、終点D6間には、道路リンクL12を経由する距離20,8kmの経路P5と、道路リンクL13を経由する距離28kmの経路P6とが設定される。 On the other hand, when there are a plurality of routes whose distances approximate to one combination of the start point and the end point, a plurality of routes are registered for one combination of the start point and the end point. For example, between the start point D2 and the end point D6, a route P5 having a distance of 20 and 8 km via the road link L12 and a route P6 having a distance of 28 km via the road link L13 are set.
交通需要データベース4内には、例えば過去一年間の交通量が記憶保持されている。具体的には、例えば、30分毎の各起点、及び各終点における交通量、経路間の走行時間(所要時間)が時系列に記憶されている。
In the
交通需要推定部5は、交通需要データベース4内に記憶されている過去の交通量データを参考に対象日の交通需要を推定して、交通量配分設定部1の交通状況予測部9へ送信する。具体的には、時系列的に記憶された過去の1年分の交通量データに対して、平均化することにより、図5に示すように、1日24時間における30分毎の各時間帯の各起点、終点毎の交通需要(台数)からなる対象日の交通需要19が推定できる。
The traffic
交通量配分設定部1の配分初期設定部7内には、図6に示す、1日24時間における30分毎の各時間帯における各経路P1〜P18の交通量配分の初期値20が記憶されている。この交通量配分とは、言い換えれば、1組の起点、終点に対して、この起点、終点間の交通量が、この起点、終点間を結ぶ各経路にそれぞれどの程度の割合で配分されるかを示す。すなわち、交通量配分の初期値20においては、他に、起点、終点が共に等しい経路がなければその経路の配分は1.0に設定され、起点、終点の等しい経路が複数ある場合には等しい割合で配分しても良いし、あるいは、各経路の経路距離の逆数に比例する割合で配分してもよい。
In the distribution
この実施形態においては、各経路の経路距離の逆数に比例する割合で配分している。これは、運転手にとっては、他に条件がなければ、距離が短い経路を選択するからである。例えば、図6の交通量配分の初期値20において、経路P5とP6は起点終点がD2、D6で同じ経路である。各経路の距離はP5が20.8km、P6が28.0kmであるので、その逆数の割合にすると1/20.8:1/28=0.574:0.426になる。同様にして経路P7、P8、P11、P12、P13、P14についても計算した交通量配分の初期値20が設定されている。
In this embodiment, the distribution is performed at a rate proportional to the reciprocal of the route distance of each route. This is because the driver selects a route with a short distance unless there are other conditions. For example, in the traffic distribution
配分初期設定部7は、図4の経路テーブル17の内容を用いて、交通量配分の初期値20を設定する。したがって、交通量配分の初期値20においては、30分毎の全ての時間帯に同一値が設定される。配分初期設定部7は、作成して記憶保持している図6の交通量配分の初期値20を配分記憶部8に送信する。
The distribution
配分記憶部8は、配分初期設定部7から入力した交通量配分の初期値20を記憶し、この記憶した交通量配分の初期値20を読出して、交通状況予測部9へ送出する。なお、この配分記憶部8に記憶された交通量配分の初期値20は、配分判定部10によって修正されるので、2回目以降は、修正された図8に示す交通量配分22が、交通状況予測部9へ送出される。
The
交通状況予測部9は、配分記憶部8から交通量配分を受信すると、この図6に示す各経路の交通量配分の初期値20と、交通需要推定部5から入力された図5に示す各起点終点間の交通需要(通行車輌数)19とに基づいて、交通シミュレーションによる交通状況の予測を実施する。
When the traffic
具体的には、起点終点間の車両数を交通量配分に従って各経路に割当てる。各経路に含まれる道路リンクは既知であるので、全部の経路に対する車両数の割付が終了すると、各道路リンクの車両数も定まる。すなわち、例えば、1個の起点終点間に例えば100台の車輌が走行した場合に、該当起点終点間を接続する2つの経路に分配させる場合に、各経路毎の車輌数(交通量)を交通量配分に従って求める。同様の手法にて、各経路の走行時間、各道路リンクの走行時間が求まる。この交通状況の予測は配分判定部10へ送信される。
Specifically, the number of vehicles between the starting point and the ending point is assigned to each route according to traffic distribution. Since the road links included in each route are known, when the allocation of the number of vehicles for all routes is completed, the number of vehicles of each road link is also determined. That is, for example, when 100 vehicles travel between one starting point and ending point, when distributing the two starting points to the two connecting routes, the number of vehicles (traffic volume) for each route is calculated as traffic. Calculate according to the quantity distribution. By the same method, the traveling time of each route and the traveling time of each road link are obtained. The prediction of the traffic situation is transmitted to the
なお、各時刻における各道路リンクの交通量および走行時間が予測できれば、この予測は、車両一台一台の挙動を模擬するミクロ型シミュレータでも、あるいは流体モデルによって交通流を表現するマクロ型シミュレータでも実行できる。図7(a)、(b)に、シミュレーション結果である経路の平均走行時間21a、及び各道路リンクの平均走行時間21bを示す。
In addition, if the traffic volume and travel time of each road link at each time can be predicted, this prediction can be performed by a micro-type simulator that simulates the behavior of each vehicle or a macro-type simulator that expresses traffic flow using a fluid model. Can be executed. 7A and 7B show the
配分判定部10は、シミュレーションの結果、予測された交通状況を基に、料金設定部2に送出すべき目標交通量配分の修正を行うか否かを判定して、修正が必要の場合は、配分記憶部8に記憶している交通量配分を補正する。
The
次に、配分判定部10の具体的動作を説明する。判断基準については様々なものが考えられるが、この実施形態においては、図7(a)の予測された平均走行時間21a、21bにおいて、同じ起点終点を持つ2つの経路の走行時間の差がある値δ1以上であると交通量配分の修正を行うと判定される場合について説明する。例えば、図7(a)の予測された平均走行時間21aにおける経路P5,P6に相当する。
Next, a specific operation of the
図7(a)のシミュレーション結果である、ある時間帯における経路P5,P6の走行時間をT5、T6(T5>T6)で示す。この走行時間の差分abs(T5―T6)が予め決められた値δ1以上であると修正を行うと判定される。修正を行うと判定された場合、配分判定部10は修正量を計算する。各経路P5、P6の修正量Δρ5、Δρ6は以下のように計算する。
The travel times of the routes P5 and P6 in a certain time zone, which are the simulation results of FIG. 7A, are indicated by T 5 and T 6 (T 5> T 6 ). If the travel time difference abs (T 5 −T 6 ) is greater than or equal to a predetermined value δ 1, it is determined that correction is to be performed. When it is determined that correction is to be performed, the
Δρ5=−ε(T5―T6)
Δρ6=−ε(T6―T5)
εは修正係数で正の小さな値である。
Δρ 5 = −ε (T 5− T 6 )
Δρ 6 = −ε (T 6− T 5 )
ε is a correction coefficient and is a small positive value.
算出された修正量は配分判定部10から配分記憶部8に送信される。
The calculated correction amount is transmitted from the
配分記憶部8は配分判定部10から修正量を受信すると、受信した各時間帯、各経路P5、P6を指定した、修正量Δρ5、Δρ6に従って、現在時点で記憶している交通量配分22の、該当時間帯、該当経路における交通量配分を修正する。交通量配分の修正は以下の式で行なう。
When the
ρ5=ρ5+Δρ5
ρ6=ρ6+Δρ6
ただし、0≪ρ5≪1、0≪ρ6≪1の範囲で修正する。
ρ 5 = ρ 5+ Δρ 5
ρ 6 = ρ 6+ Δρ 6
However, correction is made in the range of 0 << ρ 5 << 1, 0 << ρ 6 << 1.
図8に修正後の交通量配分22を示す。図6に示す交通量配分の初期値20に比較して、各時間帯毎に、交通需要に応じて交通量配分が補正されていることが理解できる。配分記憶部8は、記憶している補正後の交通量配分22を交通状況予測部9へ送信する。
FIG. 8 shows the corrected
交通状況予測部9は、配分記憶部8から交通量配分22を受信すると、再度、交通シミュレーションによる交通状況の予測を実施し、予測結果を配分判定部10へ送信する。
When the traffic
配分判定部10では、前述したように、起点、終点が等しい経路P5,P6の走行時間の差分が予め決められた値δ1以上であると再度修正を行う。この、修正量の計算と配分の修正と、交通状況の予測が繰返される。
The
そして、配分判定部10は、走行時間の差分がある値未満になれば、修正終了を配分記憶部8へ送信する。例えば、予め決められた値δ1を0.01にした場合の、これ以上修正しないと判断された時の補正後の交通量配分22を図8に示す。そして、図9(a)、(b)に、この時点における最終予測の各経路の走行時間23a、各道路リンクの走行時間23bを示す。
And the
配分記憶部8は配分判定部10から修正終了を受信すると、現在、記憶している図8の修正後の交通量配分22を目標配分として料金設定部2の料金判定部14に送信する。
When the
料金初期設定部11は、図10(a)に示すように、ロードプライシングの対象領域15における1日24時間の30分の時間帯毎の各経路P1〜P18の初期料金24を設定して記憶保持し、記憶保持した初期料金24を料金記憶部12へ書込む。
As shown in FIG. 10A, the charge
通行料金の初期料金24は、全経路P1〜P18で一定値でもよいし、あるいは、経路の距離に比例する値を設定してもよい。この実施形態では、経路の距離に比例する値を設定している。ただし、起点、終点が等しい経路については、最短経路の料金を採用することにする。
The
例えば、起点、終点が等しい経路P5、P6について、経路P5の距離は20.8km、経路P6の距離が28.0kmなので、1kmの走行の単位料金を25円とすると、経路P5の料金は520円、経路P6の料金は700円になる。 For example, for routes P5 and P6 with the same starting and ending points, the distance of route P5 is 20.8 km and the distance of route P6 is 28.0 km, so if the unit charge for driving 1 km is 25 yen, the charge for route P5 is 520 yen, The fee for route P6 is 700 yen.
ただし、経路P5と経路P6の起点終点はD2、D6で等しいので最短経路の料金を採用して、経路P5、P6ともに料金を520円に設定する。同様の手法で全経路P1〜P18の初期料金24を設定する。したがって、各経路の初期料金24においては、30分毎の全ての時間帯に同一値が設定される。
However, since the starting and ending points of the route P5 and the route P6 are the same for D2 and D6, the fee for the shortest route is adopted, and the fee is set to 520 yen for both the routes P5 and P6. The
利用金記憶部12は、料金初期設定部11から受信した初期料金24を記憶するとともに、現在記憶保持している図10(b)に示す各経路の初期料金24を配分予想部13へ送出する。
The usage
配分予測部13は、初期料金24と道路データベース3に記憶されている経路テーブル17に設定されている経路の距離に基づいて、各経路の交通量配分の予測を行って、交通量配分予測として、料金判定部14へ送出する。
The
交通量配分の予測方法には様々な方法が考えられるが、この実施形態では、運転手の経路選択モデルを用いた方法について説明する。 Various methods can be considered as a method for predicting the traffic distribution. In this embodiment, a method using a driver's route selection model will be described.
経路の料金Rと距離Dとを変数とする評価関数Eを定義する。料金R、距離Dの評価関数Eに対する寄与度を示す係数(パラメータ)をk1、k2とすると、評価関数Eは次式で示される。そして、各経路の交通量配分は当該経路の評価関数Eにて定まる。 An evaluation function E with the route charge R and the distance D as variables is defined. If the coefficients (parameters) indicating the degree of contribution of the fee R and distance D to the evaluation function E are k 1 and k 2 , the evaluation function E is expressed by the following equation. And the traffic distribution of each route is determined by the evaluation function E of the route.
E=k1R+k2D
例えば、料金R、距離Dに対する、寄与度を示す各パラメータk1、k2を、k1=1.0、k2=25.0と設定すると、各経路P5,P6の評価関数E5、E6は以下の値となる。
E = k 1 R + k 2 D
For example, if the parameters k 1 and k 2 indicating the contributions to the charge R and the distance D are set as k 1 = 1.0 and k 2 = 25.0, the evaluation functions E 5 and E 6 of the routes P5 and P6 are as follows: It becomes the value of.
E5=1.0×520+25.0×20.8=1040
E6=1.0×520+25.0×28.0=1220
各経路P5、P6に対する交通量配分は、評価関数E5、E6の逆数に比例するので、
(1/E5):(1/E6)=(1/1040):(1/1220)=0.54:0.46
となる。
E 5 = 1.0 × 520 + 25.0 × 20.8 = 1040
E 6 = 1.0 × 520 + 25.0 × 28.0 = 1220
Since the traffic distribution for each route P5, P6 is proportional to the inverse of the evaluation functions E 5 , E 6 ,
(1 / E 5 ) :( 1 / E 6 ) = (1/1040) :( 1/1220) = 0.54: 0.46
It becomes.
配分予測部13は、初期料金24と各経路の距離とから算出した交通量配分予測を料金判定部14へ送出する。
The
料金判定部14は、配分予測部13から交通量配分予測を受信すると、この交通量配分予測と、先に配分記憶部8から受信した交通量配分の図8に示す目標配分と比較し、料金記憶部12に記憶されている通行料金の初期値24の修正を行うか否かを判定する。
Upon receiving the traffic distribution prediction from the
この通行料金の修正必要の有無判定は、種々考えられるが、この実施形態においては、予測配分ρと目標配分ρdの差分(ρ―ρd)が、予め設定された値δ2以上のときに、料金修正を行うと判断する。料金の修正量ΔRの計算を以下に示す。すなわち、ε2を正の小さな値である修正係数とすると、料金の修正量ΔRは下式となる。 There are various ways to determine whether the toll is required to be corrected. In this embodiment, when the difference (ρ−ρ d ) between the predicted distribution ρ and the target distribution ρd is equal to or greater than a preset value δ 2 , It is determined that the fee will be corrected. Calculation of the charge correction amount ΔR is shown below. That is, if ε 2 is a correction coefficient that is a small positive value, the charge correction amount ΔR is expressed by the following equation.
ΔR=ε2(ρ―d)
料金判定部14は、算出した各経路の30分毎の各料金の修正量ΔRを料金記憶部12へ送出する。
ΔR = ε 2 (ρ- d )
The
料金記憶部12は、料金判定部14から料金の修正量ΔRを受信すると、下式に従って、現在記憶されている各経路の各時間帯における料金Rの修正を実施する。
When the
R=R+ΔR
図10(a)に、修正後の各経路の各時間帯における通行料金25を示す。
R = R + ΔR
FIG. 10A shows the
料金記憶部12は、修正後の通行料金25を配分予想部13へ送出する。配分予想部13は、この修正後の通行料金25と各経路の距離とから、再度、交通量配分の予測を実施して、予測結果を料金判定部14へ送信する。
The
料金判定部14は、再度受信した交通量配分の予測と先の配分目標と比較して、料金の修正が必要ないと判定すると、修正終了を料金記憶部12へ送信する。
When the
料金記憶部12は料金判定部14から修正終了を受信すると、現在時点で記憶している図10(b)に示す修正後の通行料金25を表示部6に送信する。表示部6は、受信した通行料金25を最終の通行料金として表示する。
When the
この最終の通行料金25が、例えば、カーナビゲーションシステム等の車載端末器に配信される。そして、ロードプライシングの対象地域15へ進入する各車両の運転者はこの通行料金25を参考に自己が走行する経路を選択する。あるいは車載端末器が自動的に経路選択し誘導する。この各車両の経路選択が実施形態の道路料金設定装置の配分予測部12で予測した配分予測に近ければ、渋滞の緩和、周辺環境の改善が期待できる。
This
このように構成された、第1実施形態の道路料金設定装置の全体動作を図11の流れ図を用いて説明する。 The overall operation of the road toll setting device of the first embodiment configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG.
まず、交通需要推定部5は、交通需要データベース4に記憶された過去の交通量データを基に、対象日の交通需要を推定する(ステップS1101)。配分記憶部8は配分初期設定部7から配分初期値を受信すると交通量配分の初期値20として記憶し(S1102)、交通状況予測部9へ送信する。交通状況予測部9は、配分記憶部8から交通量配分20,22を受信すると、交通需要と交通量配分を基に、交通状況の予測を行い(S1103)、予測結果を配分判定部10へ送信する。
First, the traffic
配分判定部10は、予測された交通状況を基に、交通量配分20、22の修正を行うか否かを判定する(S1104)。修正を行うと判定すると、修正量Δρを計算し、配分記憶部8へ送信する。配分記憶部8は交通量配分20、22の修正を行う(S1105)。交通量配分の修正を行わないと判定すると、修正終了を配分記憶部8へ送信する。配分記憶部は、現在記憶している交通量配分22を料金判定部13へ送信する。
The
次に、料金設定部2の料金初期設定部11は、各経路の通行料金の初期料金24を設定して、料金記憶部12へ送信する(S1106)。料金記憶部12は、通行料金の初期料金24を配分予測部13へ送信する。配分予測部13は、通行料金の初期料金24と距離とを用いて、各経路の交通量配分の予測を行い(S1107)、その予測結果を料金判定部14へ送信する。
Next, the fee
料金判定部14は配分予測部13から予測された交通量配分を受信すると、この交通量配分の予測と配分記憶部8から受信した交通量配分の目標値と比較し、料金の修正を行うか否かを判定する(S1108)。料金の修正が必要と判定すると、料金の修正量ΔRを計算して、料金記憶部12に送信する。料金記憶部12は料金の修正を行い(S1109)、配分予測部13が修正後の料金で再度、各経路の交通量配分の予測を行い(S1107)、料金判定部14へ送信する。
When the
料金判定部14は、再度受信した交通量配分の予測と先の配分目標と比較して、料金の修正が必要ないと判定すると、修正終了を料金記憶部12へ送信する。料金記憶部12は現在時点で記憶している修正後の最終の通行料金25を表示部6に送信する(S1110)。
When the
このように構成された本発明の第1実施形態の道路料金設定装置においては、ロードプライシングの対象領域15の過去の交通データと交通量配分の初期値とを用いて、現在又は対象日の各経路、及び各経路の各区間の交通状況予測を得ている。さらに、この交通状況予測から目標交通量配分を求め、各経路の初期料金と距離とに基づいて予測された交通量配分が、先に設定された、目標配分に一致するように、該当経路の料金が決定される。したがって、各経路の料金を、実際の交通量、距離、走行時間等を参照にして、合理的に決定することができ、ロードプライシングの対象領域15の各経路における渋滞の緩和、周辺環境の改善を図ることができる。
In the road fare setting device according to the first embodiment of the present invention configured as described above, each of the current or target date is obtained using the past traffic data of the
(第2実施形態)
図12は本発明の第2実施形態に係わる道路料金設定装置の交通量配分設定部1の動作を示す流れ図である。
(Second Embodiment)
FIG. 12 is a flowchart showing the operation of the traffic volume
この第2実施形態においては、上述した第1実施形態の道路料金設定装置における図1の交通量配分設定部1が実施する、予測された交通状況を基に交通量配分20、22の修正を行うか否かを判定する処理を例えば、図12に示す流れ図に示すように実施する。
In the second embodiment, the traffic volume
なお、交通需要推定部5の交通需要の推定、配分初期設定部7の交通量配分の初期設定、交通状況予測部9の交通状況の予測等は、先に説明した第1実施形態の道路料金設定装置と同様なので説明を省略する。
The estimation of traffic demand by the traffic
交通量配分設定部1の配分判定部10は、交通状況予測部9から予測結果を受信すると、交通量配分の修正を行うか否かを図12の流れ図に従って実施する。
When the
まず、カウンタnを0に初期設定する(S1201)。次に、評価関数F0を定義し、この評価関数F0値を算出する(S1202)。この評価関数F0は様々なものが考えられる。例えば、交通状況予測部9のシミュレーションの時間内に起点から終点まで到達した車両台数や、シミュレーションの時間内に各車両が走行した総走行時間、走行時間が自由走行した場合の2倍を超えた場合の超えた時間の合計値などである。
First, the counter n is initialized to 0 (S1201). Next, an evaluation function F 0 is defined, and this evaluation function F 0 value is calculated (S1202). Various evaluation functions F 0 can be considered. For example, the number of vehicles that have reached from the start point to the end point within the simulation time of the traffic
次に、交通量配分の一部について微小修正量dρを設定し(S1203)、配分記憶部8へ送信する。配分記憶部8は、配分判定部10から修正量を受信すると、修正量に従って配分を修正し、その結果の、補正した配分を交通状況予測部9へ送信する。交通状況予測部9は、配分記憶部8から交通量配分を受信すると、交通シミュレーションによる交通状況の予測を行い、予測結果を配分判定部10へ送信する(S1204)。
Next, a minute correction amount dρ is set for a part of the traffic distribution (S1203) and transmitted to the
配分判定部10は、交通状況予測部9から受信された予測結果を基に評価関数Fの値を計算し、前述した微小修正量dρに対する評価関数の感度
(F―F0)/dρ
を計算する(S1205)。
The
Is calculated (S1205).
さらに、この感度(F―F0)/dρを利用して、ηを小さい正値の修正係数とすると、下式で示す配分の修正量Δρが得られる。 Furthermore, using this sensitivity (F−F 0 ) / dρ, if η is a small positive correction coefficient, a distribution correction amount Δρ shown by the following equation is obtained.
Δρ=[η(F―F0)/dρ]―dρ
この修正量Δρを配分記憶部8に送信する。配分記憶部8はこの修正量Δρで配分ρの修正を実施する(S1206)。
Δρ = [η (F−F 0 ) / dρ] −dρ
This correction amount Δρ is transmitted to the
ρ=ρ+Δρ
この感度の大きさが予め決められた値未満であるかが判定され(S1207)、感度の大きさが予め決められた値以上であると、カウンタnを0にリセットする(S1208)。感度の大きさが決められた値未満であると、カウンタnに1を加算して(S1209)、更新後のカウンタnが予め決められた値Nより小さいと(S1210)、S1202に戻って、同様の処理が繰返される。カウンタnの値が予め決められた値Nより大きい場合には、配分の修正はしないと判断する。
ρ = ρ + Δρ
It is determined whether or not the magnitude of this sensitivity is less than a predetermined value (S1207). If the magnitude of sensitivity is equal to or greater than a predetermined value, the counter n is reset to 0 (S1208). If the magnitude of the sensitivity is less than the determined value, 1 is added to the counter n (S1209), and if the updated counter n is smaller than the predetermined value N (S1210), the process returns to S1202, Similar processing is repeated. When the value of the counter n is larger than a predetermined value N, it is determined that the distribution is not corrected.
料金設定部2における、料金初期設定部11の料金の初期設定、配分予測部13の交通量配分の予測、料金判定部14の料金修正判定、料金の修正、料金の表示は図1に示す第1実施形態の道路料金設定装置と同じであるので説明を省略する。
In the
第1実施例では、配分判定部10において、同じ起点終点の経路について走行時間が等しくなるまで配分修正を行うことにしていたが、この第2実施形態の道路料金設定装置では、評価関数Fを定義し、その評価関数が最大あるいは最小になるように交通量配分を修正することにより、様々な評価基準を満たす交通状況を実現できる交通量配分を設定できるようになる。
In the first example, the
(第3実施形態)
図13は本発明の第3実施形態に係わる道路料金設定装置の概略構成を示すブロック構成図である。図1に示す第1実施形態に係わる道路料金設定装置と同一部分には同一符号を付して重複する部分の詳細説明を省略する。
(Third embodiment)
FIG. 13 is a block diagram showing a schematic configuration of a road fee setting apparatus according to the third embodiment of the present invention. The same parts as those in the road fee setting apparatus according to the first embodiment shown in FIG.
この第3実施形態の道路料金設定装置においては、料金設定部2内に、パラメータ設定部26が設けられている。このパラメータ設定部26内には、図14に示すように、第1実施形態の配分予測部13で採用した、料金R、距離Dの評価関数Eに対する寄与度を示す各パラメータk1、k2を運転手のカテゴリ(種別)に応じて設定するパラメータテーブル27が形成されている。
In the road fee setting apparatus of the third embodiment, a
すなわち、運転手をA、B、Cの3つのカテゴリに分類し、それぞれのカテゴリの割合(人口比率)を、0.6、0.2、0.2にしている。各ドライバーカテゴリのパラメータ値k1、k2は
カテゴリA (k1、k2)=(1,25)
カテゴリB (k1、k2)=(5,5)
カテゴリC (k1、k2)=(5,50)
に設定されている。
That is, the driver is classified into three categories A, B, and C, and the ratio (population ratio) of each category is set to 0.6, 0.2, and 0.2. Parameter values k 1 and k 2 for each driver category are category A (k 1 , k 2 ) = ( 1 , 25)
Category B (k 1 , k 2 ) = (5, 5)
Category C (k 1 , k 2 ) = (5, 50)
Is set to
カテゴリAは料金と距離を共に評価する平均タイプであり、カテゴリBは料金を重視するタイプであり、カテゴリCは距離を重視するタイプである。 Category A is an average type that evaluates both charges and distances, category B is a type that emphasizes charges, and category C is a type that emphasizes distance.
この、パラメータ設定部26におけるパラメータテーブル27のそれぞれのカテゴリの割合(人口比率)は、この道路料金設定装置の操作者が必要に応じて任意に設定変更可能である。
The ratio (population ratio) of each category in the parameter table 27 in the
パラメータ設定部26は、パラメータテーブル27に操作者にて設定された各パラメータを配分予測部13へ送出する。配分予測部13は、評価関数Eを用いて、初期料金24及び各経路の距離を基に交通量配分を予測し、予測結果を料金判定部14へ送出する。以下に、配分予測部13のパラメータを用いた具体的な交通量配分予測を説明する。
The
前述したように、料金R、距離Dの評価関数Eに対する寄与度を示す係数(パラメータ)をk1、k2とすると、評価関数Eは次式で示される。 As described above, if the coefficients (parameters) indicating the degree of contribution of the fee R and the distance D to the evaluation function E are k 1 and k 2 , the evaluation function E is expressed by the following equation.
E=k1R+k2D
各経路の評価関数EをA、B、Cのカテゴリ毎に算出し、その評価関数値の比率で交通量配分を決定する。前述したように、起点、終点が等しい経路P5、P6を例にして説明する。
E = k 1 R + k 2 D
An evaluation function E for each route is calculated for each category of A, B, and C, and traffic distribution is determined by the ratio of the evaluation function values. As described above, routes P5 and P6 having the same starting point and ending point will be described as an example.
ドライバーカテゴリAに対して、k1=1.0、k2=25.0であるので、各経路P5、P6に対する評価関数E5、E6は、
E5=1.0×520+25.0×20.8=1040
E6=1.0×520+25.0×28.0=1220
となる。
Since k 1 = 1.0 and k 2 = 25.0 for the driver category A, the evaluation functions E 5 and E 6 for the paths P5 and P6 are
E 5 = 1.0 × 520 + 25.0 × 20.8 = 1040
E 6 = 1.0 × 520 + 25.0 × 28.0 = 1220
It becomes.
各経路P5、P6に対する交通量配分は、評価関数E5、E6の逆数に比例するので、
(1/E5):(1/E6)=(1/1040):(1/1220)=0.54:0.46
となる。
Since the traffic distribution for each route P5, P6 is proportional to the inverse of the evaluation functions E 5 , E 6 ,
(1 / E 5 ) :( 1 / E 6 ) = (1/1040) :( 1/1220) = 0.54: 0.46
It becomes.
同様に、ドライバーカテゴリBに対して、k1=5.0、k2=5.0であるので、各経路P5,P6に対する評価関数E5、E6は、
E5=5.0×520+5.0×20.8=2704
E6=5.0×520+5.0×28.0=2740
となる。
Similarly, for driver category B, since k 1 = 5.0 and k 2 = 5.0, the evaluation functions E 5 and E 6 for the paths P5 and P6 are
E 5 = 5.0 × 520 + 5.0 × 20.8 = 2704
E 6 = 5.0 × 520 + 5.0 × 28.0 = 2740
It becomes.
各経路P5、P6に対する交通量配分は、評価関数E5、E6の逆数に比例するので、
(1/E5):(1/E6)=(1/2704):(1/2740)=0.50:0.50
となる。
Since the traffic distribution for each route P5, P6 is proportional to the inverse of the evaluation functions E 5 , E 6 ,
(1 / E 5 ) :( 1 / E 6 ) = (1/2704) :( 1/2740) = 0.50: 0.50
It becomes.
さらに、ドライバーカテゴリCに対して、k1=0.2、k2=5.0であるので、各経路P5,P6に対する評価関数E5、E6は、
E5=0.2×520+5.0×20.8=1144
E6=0.2×520+5.0×28.0=1504
となる。
Further, since k 1 = 0.2 and k 2 = 5.0 for the driver category C, the evaluation functions E 5 and E 6 for the paths P5 and P6 are
E 5 = 0.2 × 520 + 5.0 × 20.8 = 1144
E 6 = 0.2 × 520 + 5.0 × 28.0 = 1504
It becomes.
各経路P5、P6に対する交通量配分は、評価関数E5、E6の逆数に比例するので、
(1/E5):(1/E6)=(1/1140):(1/1504)=0.57:0.43
となる。
Since the traffic distribution for each route P5, P6 is proportional to the inverse of the evaluation functions E 5 , E 6 ,
(1 / E 5 ) :( 1 / E 6 ) = (1/1140) :( 1/1504) = 0.57: 0.43
It becomes.
起点、終点が等しい経路P5、P6の合計車両の各ドライバーカテゴリA、B、Cの割合は、0.6、0.2、0.2であるので、経路P5、P6の最終の交通量配分の予測は、
[(0.6×0.54)+(0.2×0.50)+(0.2×0.57)]
:[(0.6×0.46)+(0.2×0.50)+(0.2×0.43)]
=0.538:0.462
となる。
Since the ratio of each driver category A, B, C of the total vehicle of the route P5, P6 with the same starting point and ending point is 0.6, 0.2, 0.2, the prediction of the final traffic distribution of the route P5, P6 is
[(0.6 × 0.54) + (0.2 × 0.50) + (0.2 × 0.57)]
: [(0.6 × 0.46) + (0.2 × 0.50) + (0.2 × 0.43)]
= 0.538: 0.462
It becomes.
配分予想部13から各経路の交通量配分の予測を受領した料金判定部12は、配分記憶部8から入力された目標配分と今回の交通量配分の予測から、料金修正の判定、料金の修正を実施する。
The
図15は、図13に示す第3実施形態の道路料金設定装置の全体動作を示す流れ図である。ステップS1501からステップS1505までの交通量配分設定部1が実施する目標配分の料金設定部2の料金判定部14への送信までの処理は、図11に示す第1実施形態の流れ図におけるステップS1101からステップS1105までの処理と同じであるので、説明を省略する。
FIG. 15 is a flowchart showing the overall operation of the road fee setting apparatus of the third embodiment shown in FIG. The processing from the step S1501 to the step S1505 up to the transmission to the
料金設定部2の料金初期設定部11は、各経路の通行料金の初期料金24を設定して、料金記憶部12へ送信する。料金記憶部12は、通行料金の初期料金24を配分予測部13へ送信する(S1506)。パラメータ設定部26は、操作者にて図14のパラメータテーブル27に設定された各ドライバーカテゴリA、B、Cの割合及び各パラメータk1、k2を配分予測部13へ送出する(S1507)。
The fee
配分予測部13は、通行料金の初期料金24と距離とを用いて、各経路の交通量配分の予測を、パラメータ設定部26で設定された各パラメータk1、k2を用いて前述した評価関数Eの手法で行い(S1508)、料金判定部14へ送信する。
The
料金判定部14は配分予測部13から予測された交通量配分を受信すると、この交通量配分の予測と配分記憶部8から受信した交通量配分の目標値と比較し、料金の修正を行うか否かを判定する(S1509)。料金の修正が必要と判定すると、料金の修正量を計算して、料金記憶部12に送信する。料金記憶部12は料金の修正を行い(S1510)、配分予測部13は修正後の料金で再度、各経路の交通量配分の予測を行い(S1508)、料金判定部14へ送信する。
When the
料金判定部14は、再度受信した交通量配分の予測と先の配分目標と比較して、料金の修正が必要ないと判定すると、修正終了を料金記憶部12へ送信する。料金記憶部12は現在時点で記憶している修正後の最終の通行料金25を表示部6に送信する(S1511)。
When the
このように構成された本発明の第3実施形態の道路料金設定装置においては、運転手を、料金と距離(所要時間)に関して、複数のカテゴリに分類し、各ドライバーカテゴリについて経路選択の割合を予測し、各カテゴリの比率から全車両における配分を予測している。さらに、カテゴリの割合は、この道路料金設定装置の操作者が必要に応じて任意に設定可能である。 In the road fare setting device of the third embodiment of the present invention configured as described above, the driver is classified into a plurality of categories with respect to the fare and distance (required time), and the route selection ratio is set for each driver category. Predicting and predicting the distribution in all vehicles from the ratio of each category. Furthermore, the category ratio can be arbitrarily set by the operator of the road fee setting apparatus as required.
したがって、パラメータの値を変更することによって、予測交通量配分を距離を重視したものか、料金を重視したものかを選択可能となるので、交通量配分の予測精度をより一層向上できる。 Therefore, by changing the value of the parameter, it is possible to select whether the predicted traffic distribution is focused on distance or on the charge, so that the prediction accuracy of traffic distribution can be further improved.
(第4実施形態)
図16は本発明の第4実施形態に係わる道路料金設定装置の概略構成を示すブロック構成図である。図1に示す第1実施形態の道路料金設定装置と同一部分には同一符号を付して重複する部分の詳細説明を省略する。
(Fourth embodiment)
FIG. 16: is a block block diagram which shows schematic structure of the road fee setting apparatus concerning 4th Embodiment of this invention. The same parts as those in the road fee setting apparatus of the first embodiment shown in FIG.
この第4実施形態の道路料金設定装置においては、対象日設定部28が設けられている。この対象日設定部28内には、図17に示すカテゴリカレンダー29が設定されている。
In the road fee setting apparatus of the fourth embodiment, a target
この対象日設定部28のカテゴリカレンダー29には日付と曜日、対象日のカテゴリが記憶されている。そして、カテゴリAは平日、カテゴリBは休日(週末)、カテゴリCは連休を示す。この第4実施形態の道路料金設定装置の操作者は、対象日設定部28に対して、稼働に先立って、対象日の範囲と、カテゴリA、B、Cのなかから1個のカテゴリを指定する。対象日設定部28は、指定された対象日の範囲、カテゴリを交通需要推定部5へ送信する。
The
交通需要推定部5は、対象日設定部28から対象日とそのカテゴリを受信すると、そのカテゴリ、対象日の範囲で交通需要データベース4から対応する日付の交通量データを読込む。そして、現在における対応するカテゴリに所属する交通需要を推定して、交通状況予測部9へ送出する。
When the traffic
例えば、対象日のカテゴリがAの場合、平日の交通需要なので、例えば過去一週間の平日における交通需要が読込まれ、その平均値が対象日の交通需要として設定される。また、対象日のカテゴリがBの場合、過去1ヵ月の土、日曜日の交通需要が読み込まれ、その平均値が対象日の交通需要として設定される。さらに、対象日のカテゴリがCの場合、1年前の同じ祝日、あるいは同じイベント日の交通需要が読み込まれ、対象日の交通需要として設定される。 For example, when the category of the target day is A, since it is a weekday traffic demand, for example, the traffic demand on a weekday in the past week is read, and the average value is set as the traffic demand on the target day. When the target day category is B, the traffic demand on the Saturday and Sunday of the past month is read, and the average value is set as the traffic demand on the target day. Furthermore, when the category of the target day is C, the traffic demand of the same holiday or event day one year ago is read and set as the traffic demand of the target day.
交通状況予測部9は、指定されたカテゴリに対応する日付(曜日)の各経路の交通量配分の予測を行う。
The traffic
図18は、図16に示す第4実施形態の道路料金設定装置の全体動作を示す流れ図である。ステップS1801において、対象日設定部28において、操作者にて対象日の範囲、カテゴリが設定されると、この対象日の範囲、カテゴリが交通需要推定部5へ送出される。そして、交通需要推定部5は、カテゴリ、対象日の範囲で交通需要データベース4から対応する日付の交通量データを読込み、現在における対応するカテゴリに所属する交通需要を推定して、交通状況予測部9へ送出する(S1802)。
FIG. 18 is a flowchart showing the overall operation of the road fee setting apparatus of the fourth embodiment shown in FIG. In step S1801, when the target
ステップS1803の配分初期設定部7における交通量配分の初期値20の設定から、ステップS1811の表示部6における決定された通行料金25の表示までの処理は、図11に示す第1実施形態の道路料金設定装置の流れ図におけるステップS1102からステップS1110の処理と同じであるので説明を省略する。
The process from the setting of the
このように構成された第4実施形態の道路料金設定装置においては、各経路の通行料金の設定計算に使用する過去のデータの日付(対象日)を複数のカテゴリに分類し、カテゴリを指定可能としている。 In the road fare setting device of the fourth embodiment configured as described above, the date (target date) of past data used for calculation calculation of the toll for each route can be classified into a plurality of categories, and the category can be designated. It is said.
したがって、例えば、平日と週末とで異なる通行料金を設定可能である。さらに、連休中は、都心の交通量が減少するので、通行料金を低減する等の運転者や道路管理者や環境により一層細かく配慮した料金設定が可能となる。 Thus, for example, different tolls can be set on weekdays and weekends. Furthermore, since the traffic volume in the city center decreases during consecutive holidays, it is possible to set a fare that takes into consideration the driver, road manager, and environment more carefully, such as reducing tolls.
(第5実施形態)
図19は本発明の第5実施形態に係わる道路料金設定装置の概略構成を示すブロック構成図である。図1に示す第1実施形態の道路料金設定装置と同一部分には同一符号を付して重複する部分の詳細説明を省略する。
(Fifth embodiment)
FIG. 19 is a block diagram showing a schematic configuration of a road fee setting apparatus according to the fifth embodiment of the present invention. The same parts as those in the road fee setting apparatus of the first embodiment shown in FIG.
この第5実施形態の道路料金設定装置においては、分配判定部10が各経路に対する交通量配分の修正を実施する必要ないと判断して、配分記憶部8に記憶されている修正後の交通量配分22が目標配分として、料金判定部14へ送出された時点における、交通量配分設定部1の交通状況予測部9が配分判定部10へ送出している交通状況の予測である図9に示す最終予測の各経路の走行時間23a、各道路リンクの走行時間23bを、料金設定部2の配分予測部13へ送出する。
In the road fee setting device of the fifth embodiment, the
料金設定部2の配分予測部13は、初期料金24と道路データベース3に記憶されている経路テーブル17に設定されている経路の距離、及び交通状況予測部9から入力された各経路の走行時間23a、各道路リンクの走行時間23bに基づいて、各経路の交通量配分の予測を行って、交通量配分予測として、料金判定部14へ送出する。
The
料金判定部14は、配分予測部13から予測された交通量配分を受信すると、この交通量配分の予測と配分記憶部8から受信した交通量配分の目標値と比較し、料金の修正を行うか否かを判定して、料金の修正が必要と判定すると、料金の修正量を計算して、料金記憶部12に送信する。
When receiving the traffic distribution predicted from the
その他、料金初期設定部11、料金記憶部12、配分記憶部8、配分初期設定部7、配分判定部10の構成及び動作は、図1に示す第1実施形態の道路料金設定装置の各部と同一である。
In addition, the configurations and operations of the fee
図20は、図19に示す第5実施形態の道路料金設定装置の全体動作を示す流れ図である。ステップS2001からS2005までの各処理は図11に示す第1実施形態の道路料金設定装置の流れ図におけるステップS1101からステップS1105の処理と同じであるので説明を省略する。 FIG. 20 is a flowchart showing the overall operation of the road fee setting apparatus of the fifth embodiment shown in FIG. Each processing from step S2001 to S2005 is the same as the processing from step S1101 to step S1105 in the flowchart of the road fee setting apparatus of the first embodiment shown in FIG.
ステップS2004において、配分判定部10が、料金の修正が必要無しと判定すると、交通状況予測部9が配分判定部10へ送出している交通状況の予測である図9に示す最終予測の各経路の走行時間23a、各道路リンクの走行時間23bを、料金設定部2の配分予測部13へ送出する。
In step S2004, when the
料金初期設定部11が、各経路の通行料金の初期料金24を設定し(S2006)、配分予測部13は、初期料金24と経路の距離、及び各経路の走行時間23a、各道路リンクの走行時間23bに基づいて、各経路の交通量配分の予測を行って、交通量配分予測として、料金判定部14へ送出する(S2007)。
The fee
ステップS208からS2010までの各処理は図11に示す第1実施形態の道路料金設定装置の流れ図におけるステップS1108からステップS110の各処理と同じであるので説明を省略する。 Each processing from step S208 to S2010 is the same as each processing from step S1108 to step S110 in the flowchart of the road fee setting apparatus of the first embodiment shown in FIG.
このように構成された第5実施形態の道路料金設定装置においては、配分予測部13は、初期料金24と経路の距離、及び各経路の走行時間23a、各道路リンクの走行時間23に基づいて、各経路の交通量配分の予測を実施しているので、各経路の交通量配分の予測精度が向上する。
In the road fee setting device of the fifth embodiment configured as described above, the
(第6実施形態)
図21は本発明に関連する第6実施形態に係わる道路料金設定装置の概略構成を示すブロック構成図である。図1に示す第1実施形態の道路料金設定装置と同一部分には同一符号を付して重複する部分の詳細説明を省略する。
(Sixth embodiment)
FIG. 21 is a block diagram showing a schematic configuration of a road fee setting apparatus according to the sixth embodiment related to the present invention. The same parts as those in the road fee setting apparatus of the first embodiment shown in FIG.
道路データベース3にはロードプライシングの対象領域15の道路情報が記憶されている。交通需要推定部5は交通需要データベース4の過去の交通データから対象日の起点終点間の交通需要を推定する。交通量配分設定部1aは、交通需要推定部5から受信した交通需要を基に、ある評価基準を満たす目標配分を計算し、料金設定部2aへ送出する。料金設定部2aは、交通量配分設定部1aから受信した目標の交通量配分を基に、経路の料金と距離などの入力データから経路を選択するモデルによる経路選択結果が交通量配分に一致するように料金を設定し、設定した料金を表示部6に送信する。
The
このような構成を有する第6実施形態の道路料金設定装置の全体動作を図22の流れ図を用いて説明する。 The overall operation of the road toll setting device of the sixth embodiment having such a configuration will be described with reference to the flowchart of FIG.
交通需要推定部5は、交通需要データベース4の過去の交通データを基に、対象日における交通需要を推定する(ステップS2201)。次に、交通量配分設定部1aがロードプライシングの対象領域15の各起点、終点間の交通について、複数経路が選択できる場合に、各経路に割り当てられる交通量配分を設定する(S2202)。料金設定部2aは、料金や距離など経路情報を基に予測された経路選択割合が交通量配分の目標値に一致するように料金を設定する(S2203)。最後に、表示部6は料金設定部2aから受信した料金を表示する(S2204)。
The traffic
このように構成された第6実施形態の道路料金設定装置においても、各経路の料金は、過去の交通データ、初期料金、経路の距離等を用いて繰り返し演算で求めているので、各経路における交通を円滑に実施できる。 Also in the road fee setting device of the sixth embodiment configured as described above, the fee for each route is obtained by repeated calculation using past traffic data, initial fee, route distance, etc. Traffic can be implemented smoothly.
(第7実施形態)
図23は本発明に関連する第7実施形態に係わる道路料金設定装置の概略構成を示すブロック構成図である。図1に示す第1実施形態の道路料金設定装置と同一部分には同一符号を付して重複する部分の詳細説明を省略する。
(Seventh embodiment)
FIG. 23 is a block diagram showing a schematic configuration of a road charge setting apparatus according to the seventh embodiment related to the present invention. The same parts as those in the road fee setting apparatus of the first embodiment shown in FIG.
道路データベース3にはロードプライシングの対象領域15の道路情報が記憶されている。交通需要推定部5は交通需要データベース4の過去の交通データから対象日の起点終点間の交通需要を推定して、交通状況予測部31へ送信する。
The
交通状況予測部31は交通需要推定部5から交通需要を受信し、配分予測部32から交通量配分の予測を受信すると、受信した交通需要および交通量配分に基づいたシミュレーションを実施し、各時刻における各道路リンクの交通量および走行時間を予測する。交通状況予測部31は予測結果を判定部30へ送出する。
When the traffic
判定部30は交通状況予測部31から受信した予測結果を基に料金を修正するか否かの判定を行う。修正を行うと判定した場合には、修正量を計算し、料金記憶部12に送信する。修正を行わないと判定した場合には、修正終了を料金記憶部12に送信する。
The
料金初期設定部11は、図11(a)に示す各経路の通行料金の初期料金24を作成して、料金記憶部12へ送出する。料金記憶部12は料金初期設定部11から入力された初期料金24を記憶保持すると共に、初期料金24を配分予測部32へ送出する。また、判定部30から修正量を受信すると、自己が記憶している通行料金を修正する。
The fee
配分予測部32は料金記憶部12から料金(初期料金24、又は修正した通行料金25)を受信すると、受信した料金および各経路の距離に基づいて交通量配分を予測し、予測した交通量配分を交通状況予測部31へ送信する。
When the
交通状況予測部31は、前述したように、配分予測部32から受信した交通量配分の予測と、交通需要推定部5からの交通需要とを用いて各時刻における各道路リンクの交通量および走行時間を予測する。交通状況予測部31は予測結果を判定部30へ送出する。判定部30は通行料金の修正を行わないと判定した場合には、修正終了を料金記憶部12に送信する。料金記憶部12は、修正終了を受信すると、自己が記憶している通行料金を決定された通行料金として表示部6に表示出力する。
As described above, the traffic
このような構成を有する第7実施形態の道路料金設定装置の全体動作を図24の流れ図を用いて説明する。 The overall operation of the road fee setting apparatus of the seventh embodiment having such a configuration will be described with reference to the flowchart of FIG.
交通需要推定部5は、過去の交通量データを基に、現在時点の交通需要を推定し、交通状況予測部31に送信する(ステップS2401)。交通状況予測部31は交通需要を受信すると、料金記憶部12に通行料金の送信指示を送信する。料金記憶部12は、通行料金を記憶していない場合には、料金初期設定部11に送信指示を送信する。料金初期設定部11は送信指示を受信すると、記憶している通行料金の初期料金24を料金記憶部12に送信する。料金記憶部12は通行料金の初期料金24を記憶するともに、配分予想部32へ送信する(S2402)。
The traffic
配分予測部32は、料金記憶部12からの料金(初期料金24、又は修正した通行料金25)および各経路の距離に基づいて交通量配分を予測し、予測した交通量配分を交通状況予測部31へ送信する(S2403)。交通状況予測部31は、配分予測部32からの交通量配分の予測と、交通需要推定部5からの交通需要とを用いて各時刻における各道路リンクの交通量および走行時間を予測して判定部30へ送信する(S2404)。
The
判定部30は、予測された交通状況を基に、料金の修正を行うか否かを判断する(S5205)。判定部30は、修正を行うと判定すると、修正量を計算し料金記憶部12に送信し、料金記憶部12に通行料金の修正を指示する(S2406)。判定部30は、通行料金の修正を行わないと判定すると、修正終了を料金記憶部12に送信する。料金記憶部12は、現在記憶している自己が記憶している修正した通行料金25を決定された通行料金として表示部6に表示出力する(S2407)。
The
このような構成の第7実施形態の道路料金設定装置においても、先に説明した第1実施形態の道路料金設定装置とほぼ同じ作用効果を奏することが可能である。 The road fee setting device according to the seventh embodiment having such a configuration can exhibit substantially the same operational effects as the road fee setting device according to the first embodiment described above.
(第8実施形態)
図25は本発明に関連する第8実施形態に係わる道路料金提供システムの概略構成を示す模試図である。この道路料金提供システムは大きく分けて、地上システム33と、各道路を走行する各車両に搭載された車載システム34とで構成されている。
(Eighth embodiment)
FIG. 25 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a road fee providing system according to an eighth embodiment related to the present invention. This road fee providing system is roughly divided into a
地上システム33内には、上述した第1実施形態の道路料金設定装置35、この道路料金設定装置35で決定された図10(b)に示す各経路の通行料金25を記憶する料金データベース36、この料金データベース36に記憶されている通行料金をアクセスするサーバ37、各車両に搭載された車載システム34との間で無線による情報交換を実施する路側通信部38が設けられている。
In the
一方、車載システム34内には、地上システム33との間で無線による情報交換を実施する通信部39、運転手が起点、終点を入力するための例えばタッチパネル等からなる入力部40、ドライバー特性を記憶するドライバー特性記憶部41、自己車両が走行する経路を選択する経路選択部42、選択した経路を表示する表示部43が設けられている。
On the other hand, in the in-
次に、各部の詳細動作を順番に説明していく。入力部40は、運転手が操作入力した例えば(起点D2、終点D6)等の起点、終点を経路選択部42に送信する。経路選択部42はこの起点、終点を指定した料金送信要求を作成して、通信部39を介して地上システム33の路側通信部38に送信する。地上システム33の路側通信部38は受信した料金送信要求をサーバ37に送信する。
Next, detailed operations of each unit will be described in order. The
サーバ37は、料金データベース36を受信した料金送信要求の起点、終点で検索して、この起点、終点間の経路に関する現時刻以降の通行料金25からなる図26に示す料金情報44を読出して、路側通信部38を介して、料金送信要求送信元の車両の車載システム34へ返信する。車載システム34の通信部39は受信した料金情報44を経路選択部42へ送出する。この料金情報44には、図26に示すように、同一起点、終点とする各経路の経由リンク、距離、現在時刻以降の各時間帯における各料金が含まれる。
The
ドライバー特性記憶部41には、この車両の運転手に対するドライバー特性が設定されている。ドライバー特性とは、運転手が経路を選択する場合に、経路の各特性の重要度を表すパラメータの組合せである。
A driver characteristic for the driver of the vehicle is set in the driver
例えば、距離Dの重要度kD、料金Rの重要度kRの組合せ(kD、kR)について、ドライバー特性(kD、kR)=(1,0)の運転手は、料金は気にせず、とにかく距離(時間)の短い経路を選ぶ運転手であると特徴付けられる。逆に、ドライバー特性(kD、kR)=(0,1)の運転手は、距離(時間)は気にせず、とにかく料金の安い経路を選ぶ運転手であると特徴付けられる。 For example, the importance k D of the distance D, the combination of importance k R rates R (k D, k R) for the driver characteristics (k D, k R) drivers = (1,0), fees It is characterized by being a driver who doesn't care and selects a route with a short distance (time) anyway. Conversely, a driver with driver characteristics (k D , k R ) = (0, 1) is characterized as a driver who does not care about the distance (time) and selects a route with a cheap fare anyway.
このドライバー特性(kD、kR)は、予め運転手自身によって、入力部40を介してドライバー特性記憶部41に登録設定されている。ドライバー特性記憶部41は、記憶しているドライバー特性(kD、kR)を経路選択部42へ送信する。
The driver characteristics (k D , k R ) are registered and set in advance in the driver
経路選択部42は、地上システム33からの料金情報44およびドライバー特性記憶部41からのドライバー特性(kD、kR)を用いて、自己車両が進む経路を選択する。具体的には、経路の距離や料金、ドライバー特性を変数とする評価関数Hを定義し、この評価関数Hの大きさによって経路を選択される。
The
この評価関数には様々なものが考えられるが、この実施形態においては、評価関数Hを、距離D、料金Rを変数、kD、kRをパラメータとする下式で定義する。 Various evaluation functions are conceivable. In this embodiment, the evaluation function H is defined by the following equation using the distance D, the charge R as a variable, and k D and k R as parameters.
H=kDD+kRR
例えば、ドライバー特性(kD、kR)を(0.2、0,8)とすると、時刻1:30から2:00における各経路P5、P6の各評価関数H5、H6の値は
H5=0.2×20.8×25+0.8×520=520
H6=0.2×28.0×25+0.8×400=460
となり、経路P6の評価関数値が小さいので経路P6が選択される。なお、評価関数の中で距離に25を乗算しているのは、距離1kmを単位料金25円に換算するためである。
H = k D D + k R R
For example, if the driver characteristics (k D , k R ) are (0.2, 0, 8), the values of the evaluation functions H 5 and H 6 of the paths P5 and P6 from time 1:30 to 2:00 are H5 = 0.2 × 20.8 × 25 + 0.8 × 520 = 520
H 6 = 0.2 × 28.0 × 25 + 0.8 × 400 = 460
Since the evaluation function value of the path P6 is small, the path P6 is selected. The reason why the distance is multiplied by 25 in the evaluation function is to convert the distance of 1 km into a unit charge of 25 yen.
経路選択部42は、受信した料金情報44および選択した経路を表示部43に表示する。運転手はこの表示部43に表示された料金情報44および選択した経路に従って車両を走行させる。
The
このような構成を有する第8実施形態の道路料金提供システムの全体動作を図27の流れ図を用いて説明する。 The overall operation of the road fee providing system of the eighth embodiment having such a configuration will be described with reference to the flowchart of FIG.
入力部40に運転手の操作で、起点、終点が入力されると(ステップS2701)、その起点、終点は経路選択部42で地上システム33に対する料金送信要求として地上システム33に送信され、経路選択部42は料金情報44を取得する(S2702)。次に、ドライバー特性記憶部41がドライバー特性(kD、kR)を記憶しているかが判定され(S2703)、記憶している場合にはドライバー特性記憶部41から経路選択部42にドライバー特性(kD、kR)が送信される(S2704)。
When the starting point and the ending point are input to the
ドライバー特性記憶部41にドライバー特性(kD、kR)が記憶されていない場合には、入力部40にドライバー特性入力指示が送信され、入力部40にドライバー特性が入力されると(S2705)、ドライバー特性(kD、kR)が経路選択部42に送信され、ドライバー特性記憶部41に送信されて記憶される(S2706)。
When driver characteristics (k D , k R ) are not stored in the driver
経路選択部40は、得られた料金情報44およびドライバー特性(kD、kR)を基に経路を選択し(S2707)、選択した経路および料金情報44を表示部43に表示する(S2708)。
The
このように構成された第8実施形態の道路料金提供システムにおいては、ロードプライシングの対象地域15に進入しようとする運転手は、自己の車両に搭載された車載システム34のドライバー特性記憶部41に、自己のドライバー特性(kD、kR)を予め設定しておく。そして、入力部40に起点、終点を入力すれば、自動的に、自己の性格に合った最適の経路が選択されて表示される。したがって、運転手にとって、経路選択が簡単に実施できる。
In the road fee providing system of the eighth embodiment configured as described above, a driver who intends to enter the road
なお、本発明は上述した各実施形態に限定されるものではない。各実施形態においては、ロードプライシングの対象地域15に進入した場合の各料金の算出を行うとしたが、ロードプライシングの対象地域15ではなくて、通常の有料道路網における、任意の起点、終点間の経路の選択、料金設定に適用することが可能である。
The present invention is not limited to the above-described embodiments. In each embodiment, each fare is calculated when entering the
1…交通配分設定部、2…料金設定部、3…道路データベース、4…交通需要データベース、5…交通需要推定部、6…表示部、7…配分初期設定部、8…配分記憶部、9,31…交通状況予測部、10…配分判定部、11…料金初期設定部、12…料金記憶部、13,32…分配予測部、14…及び料金判定部、15…対象領域、16…道路リンクテーブル、17…経路テーブル、18…ノード、19…対象日の交通需要、20…交通量配分の初期値、21a,21b,32a,23b…平均走行時間、22…修正された交通量配分、24…通行料金の初期料金、25…修正後の通行料金、26…パラメータ設定部、27…パラメータテーブル、28…対象日設定部、29…カテゴリカレンダー、30…判定部、33…地上システム、34…車載システム、42…経路選択部
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記道路網内の過去の交通データを記憶する交通データ記憶手段と、
この交通データ記憶手段に記憶された過去の交通データに基づいて、各車輌が通過する起点・終点の組合せ毎の対象日における交通需要を推定する交通需要推定手段と、
予め設定された前記各経路に対する交通量配分の初期値と前記推定された交通需要とに基づいて、前記各経路及び各区間の交通量と走行時間とを予測する交通状況予測手段と、
この交通状況予測手段の予測に基づいて、前記交通量配分の初期値を修正して目標交通量配分として出力する目標交通量配分設定手段と、
予め設定された各経路の初期料金と当該経路の距離とに基づいて、前記各経路の交通量配分の予測を行う交通量配分予測手段と、
この交通量配分予測手段で予測された交通量配分が前記目標配分に近似するように前記初期料金を修正して各経路に対する最終の料金として出力する料金設定手段と
を備えたことを特徴とする道路料金設定装置。 In a road fee setting device for setting a fee to be collected from a vehicle traveling on each route formed in a plurality of sections from a plurality of start points to end points set in a road network,
Traffic data storage means for storing past traffic data in the road network;
Based on the past traffic data stored in the traffic data storage means, traffic demand estimation means for estimating the traffic demand on the target date for each combination of the start point and the end point through which each vehicle passes,
Traffic status prediction means for predicting the traffic volume and travel time of each route and each section based on a preset initial value of traffic distribution for each route and the estimated traffic demand;
Based on the prediction of the traffic situation prediction means, the target traffic volume distribution setting means for correcting the initial value of the traffic volume distribution and outputting it as the target traffic volume distribution;
A traffic distribution prediction means for predicting traffic distribution of each route based on a preset initial fee for each route and the distance of the route;
And a charge setting means for correcting the initial charge so that the traffic distribution predicted by the traffic distribution prediction means approximates the target distribution and outputting as a final charge for each route. Road fee setting device.
前記交通量配分予測手段は、前記対応するパラメータで重み付けられた各経路を料金と距離とを変数とした評価関数を算出し、この評価関数に基づいて、前記各経路の交通量配分の予測を行う
ことを特徴とする請求項1記載の道路料金設定装置。 Parameter setting means for setting parameters indicating the degree of contribution of the route fee and distance to the traffic distribution,
The traffic volume allocation predicting means calculates an evaluation function using the charge and distance as variables for each route weighted by the corresponding parameter, and predicts the traffic volume allocation of each route based on the evaluation function. The road toll setting device according to claim 1, wherein:
前道路網内の過去の交通データに基づいて、各車輌が通過する起点・終点の組合せ毎の対象日における交通需要を推定する交通需要推定手段、
予め設定された前記各経路に対する交通量配分の初期値と前記推定された交通需要とに基づいて、前記各経路及び各区間における交通量と走行時間とを予測する交通状況予測手段、
この交通状況予測手段の予測に基づいて、前記交通量配分の初期値を修正して目標交通量配分として出力する目標交通量配分設定手段、
予め設定された各経路の初期料金と当該経路の距離とに基づいて、前記各経路の交通量配分の予測を行う交通量配分予測手段、
この交通量配分予測手段で予測された交通量配分が前記目標配分に近似するように前記初期料金を修正して各経路に対する最終の料金として出力する料金設定手段
として機能させるための道路料金設定プログラム。 A computer for setting a fee to be collected from a vehicle traveling on each route formed in a plurality of sections from a plurality of start points to end points set in the road network,
Traffic demand estimation means for estimating traffic demand on the target day for each combination of starting and ending points through which each vehicle passes based on past traffic data in the previous road network,
A traffic condition prediction means for predicting the traffic volume and the travel time in each route and each section based on the preset initial value of traffic distribution for each route and the estimated traffic demand;
Target traffic volume distribution setting means for correcting the initial value of the traffic volume distribution and outputting it as the target traffic volume distribution based on the prediction of the traffic situation prediction means;
A traffic distribution prediction means for predicting the traffic distribution of each route based on a preset initial charge for each route and the distance of the route;
Road charge setting program for functioning as a charge setting means for correcting the initial charge so that the traffic distribution predicted by the traffic distribution prediction means approximates the target distribution and outputting it as the final charge for each route .
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JP (1) | JP2008009639A (en) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102063744A (en) * | 2010-11-11 | 2011-05-18 | 天津高速公路集团有限公司 | Method for splitting ambiguous path tolls for highways based on license plate recognition |
WO2013031990A1 (en) * | 2011-08-31 | 2013-03-07 | 三菱重工業株式会社 | Toll-computation device, control method, and program |
JP2014119951A (en) * | 2012-12-17 | 2014-06-30 | Japan Research Institute Ltd | Road traffic optimization system and road traffic optimization method for road traffic optimization system |
WO2016031326A1 (en) * | 2014-08-28 | 2016-03-03 | 株式会社日立製作所 | Traffic simulation device and traffic simulation system |
WO2016114281A1 (en) * | 2015-01-15 | 2016-07-21 | 株式会社 東芝 | Traffic regulation assistance device, traffic regulation assistance method, and computer program |
JP2018073043A (en) * | 2016-10-27 | 2018-05-10 | Kddi株式会社 | Device, program and method for estimating traffic amount on the basis of movement start and end information |
JP2018077756A (en) * | 2016-11-11 | 2018-05-17 | Kddi株式会社 | Device, program, and method for estimating traffic volume on the basis of moving position range group including target route |
WO2018097047A1 (en) * | 2016-11-25 | 2018-05-31 | 日本電気株式会社 | Traffic control system, traffic information output device, traffic control method, and recording medium |
CN108320184A (en) * | 2018-02-01 | 2018-07-24 | 斑马网络技术有限公司 | For the method, apparatus of vehicle charging, equipment, system and storage medium |
JP2019028526A (en) * | 2017-07-26 | 2019-02-21 | 株式会社日立製作所 | Congestion prediction device |
WO2019215801A1 (en) * | 2018-05-07 | 2019-11-14 | 日本電気株式会社 | Fee control system, fee control device, fee control method, and computer-readable recording medium |
-
2006
- 2006-06-28 JP JP2006178551A patent/JP2008009639A/en not_active Withdrawn
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102063744A (en) * | 2010-11-11 | 2011-05-18 | 天津高速公路集团有限公司 | Method for splitting ambiguous path tolls for highways based on license plate recognition |
CN102063744B (en) * | 2010-11-11 | 2012-11-21 | 天津高速公路集团有限公司 | Method for splitting ambiguous path tolls for highways based on license plate recognition |
WO2013031990A1 (en) * | 2011-08-31 | 2013-03-07 | 三菱重工業株式会社 | Toll-computation device, control method, and program |
JP2013050844A (en) * | 2011-08-31 | 2013-03-14 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Toll calculation device, control method, and program |
JP2014119951A (en) * | 2012-12-17 | 2014-06-30 | Japan Research Institute Ltd | Road traffic optimization system and road traffic optimization method for road traffic optimization system |
WO2016031326A1 (en) * | 2014-08-28 | 2016-03-03 | 株式会社日立製作所 | Traffic simulation device and traffic simulation system |
JP2016048508A (en) * | 2014-08-28 | 2016-04-07 | 株式会社日立製作所 | Traffic simulation apparatus and traffic simulation system |
WO2016114281A1 (en) * | 2015-01-15 | 2016-07-21 | 株式会社 東芝 | Traffic regulation assistance device, traffic regulation assistance method, and computer program |
JP2016133843A (en) * | 2015-01-15 | 2016-07-25 | 株式会社東芝 | Traffic control support device, traffic control support method, and computer program |
JP2018073043A (en) * | 2016-10-27 | 2018-05-10 | Kddi株式会社 | Device, program and method for estimating traffic amount on the basis of movement start and end information |
JP2018077756A (en) * | 2016-11-11 | 2018-05-17 | Kddi株式会社 | Device, program, and method for estimating traffic volume on the basis of moving position range group including target route |
WO2018097047A1 (en) * | 2016-11-25 | 2018-05-31 | 日本電気株式会社 | Traffic control system, traffic information output device, traffic control method, and recording medium |
JPWO2018097047A1 (en) * | 2016-11-25 | 2019-10-17 | 日本電気株式会社 | Traffic control system, traffic information output device, traffic control method, and recording medium |
US10950123B2 (en) | 2016-11-25 | 2021-03-16 | Nec Corporation | Traffic control system, traffic information output device, traffic control method, and recording medium |
JP2019028526A (en) * | 2017-07-26 | 2019-02-21 | 株式会社日立製作所 | Congestion prediction device |
CN108320184A (en) * | 2018-02-01 | 2018-07-24 | 斑马网络技术有限公司 | For the method, apparatus of vehicle charging, equipment, system and storage medium |
WO2019215801A1 (en) * | 2018-05-07 | 2019-11-14 | 日本電気株式会社 | Fee control system, fee control device, fee control method, and computer-readable recording medium |
JPWO2019215801A1 (en) * | 2018-05-07 | 2021-05-20 | 日本電気株式会社 | Charge control systems, charge control devices, charge control methods, and programs |
JP7004068B2 (en) | 2018-05-07 | 2022-01-21 | 日本電気株式会社 | Charge control systems, charge control devices, charge control methods, and programs |
US11398113B2 (en) | 2018-05-07 | 2022-07-26 | Nec Corporation | Toll control system, toll control apparatus, toll control method, and computer-readable recording medium |
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