JP2019079199A - Signal switching control device, signal switching control method and signal switching control program - Google Patents

Signal switching control device, signal switching control method and signal switching control program Download PDF

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JP2019079199A JP2017204659A JP2017204659A JP2019079199A JP 2019079199 A JP2019079199 A JP 2019079199A JP 2017204659 A JP2017204659 A JP 2017204659A JP 2017204659 A JP2017204659 A JP 2017204659A JP 2019079199 A JP2019079199 A JP 2019079199A
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貴克 吉村
Takakatsu Yoshimura
貴克 吉村
智樹 西
Tomoki Nishi
智樹 西
啓介 大滝
Keisuke Otaki
啓介 大滝
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Toyota Central R&D Labs Inc
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Abstract

To smooth a flow of vehicles in relative to a case where the flow of vehicles is identified from traffic of a main road, when controlling switching of signals within a road network.SOLUTION: In accordance with a traffic light switching control device (12), in a signal control optimization unit (126), traffic information of a road network stored in a traffic information storage unit (123) is acquired via a related information extraction unit (124), switching timing of each of signals (SG1-SGN) installed in intersections is optimized while taking a main road connected to an intersection and a peripheral road connected to the other adjacent intersection into account by a computing element that is constructed by data from an optimized data storage unit (125), and information indicating the optimized switching timing is outputted to the signal. Thus, a vehicle traveling on a road included in the road network can be smoothly traveled, and a flow of vehicles in the road network is smoothed.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、信号機切替制御装置、信号機切替制御方法及び信号機切替制御プログラムに関する。   The present invention relates to a traffic signal switching control device, a traffic signal switching control method, and a traffic signal switching control program.

従来より、交通調査や車両感知器によって測定した交通量の情報を用いて、交差点単位又は交差点列毎に主要交差点を通過する車両台数が最大になるように信号機のパラメータを調整する技術が知られている。また、例えば、脇道から出入りする交通量等の周囲の交通量を考慮する技術が提案されている(例えば、特許文献1参照)。この技術では、道路地図と道路の構造を記憶する道路地図記憶手段と、道路を通過する通過車両の台数を収集する通過車両台数収集手段と、前記通過車両の台数に基づき、主要地点間の交通発生・消滅量を求める交通発生・消滅量計算手段と、前記交通発生・消滅量から主要な道路の交通量を求める交通量計算手段と、前記交通量と前記道路の構造から前記交通発生・消滅量を渋滞させずに通過させうる非渋滞化交通流制御可能領域を求める領域決定手段とを有することを特徴としている。   Conventionally, there is known a technique of adjusting parameters of traffic signals so as to maximize the number of vehicles passing through a main intersection for each intersection or each intersection row using information of traffic volume measured by a traffic survey or a vehicle sensor. ing. Further, for example, a technology has been proposed that takes into consideration the traffic volume around, such as the traffic volume entering and leaving the side road (see, for example, Patent Document 1). In this technology, road map storage means for storing road maps and road structures, passing vehicle number collecting means for collecting the number of passing vehicles passing through the road, and traffic between major points based on the number of passing vehicles. Traffic occurrence / disappearance amount calculating means for finding occurrence / disappearance amount, Traffic volume calculation means for finding traffic volume of main road from the traffic occurrence / disappearance amount, The traffic occurrence / disappearance from the traffic volume and the structure of the road It is characterized by having an area determination means for determining a non-congested traffic flow controllable area which can be passed through without causing congestion.

特開平5−28395号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-28395

ところで、道路を走行する車両の流れは、交差点に連結する他の道路及び走行している道路に連結する他の道路の少なくとも一方の道路に対する車両の出入りが関係する。ところが、主要な道路の交通量の変化から車両の流れを特定し信号機を切替制御する場合、どの道路が交通量に影響するかの判別は困難であり、車両の流れに関係する道路の交通状況を十分に反映させるのには不十分である。
本発明は、道路網内の信号機を切替制御する場合に、主要な道路の交通量から車両の流れを特定する場合に比べて、車両の流れを円滑にすることができる信号機切替制御装置、信号機切替制御方法及び信号機切替制御プログラムを提供することを目的とする。
By the way, the flow of the vehicle traveling on the road relates to the entry and exit of the vehicle to at least one of the other road connected to the intersection and the other road connected to the traveling road. However, when identifying the flow of a vehicle from the change in traffic volume of the main road and switching control of the traffic signal, it is difficult to determine which road affects the traffic volume, and the traffic condition of the road related to the flow of the vehicle Is not enough to reflect the
A traffic signal switching control device and a traffic signal switching device according to the present invention can smooth the flow of a vehicle compared to the case of specifying the flow of the vehicle from the traffic volume of the main road when switching control of the traffic signal in the road network. An object of the present invention is to provide a switching control method and a traffic signal switching control program.

上記目的を達成するために、請求項1に記載の信号機切替制御装置は、
各々信号機が設置された複数の交差点を備えた道路網の前記複数の交差点各々について、各々の交差点に連結する主要道路を走行する車両の交通情報に基づいて、前記複数の交差点各々に設置された前記信号機各々の切替タイミングを演算する演算部と、
前記複数の交差点各々に設置された信号機各々ついて、前記主要道路を走行する車両の交通情報に基づいて、前記演算部で演算された切替タイミングで信号機を切り替えた場合の第1交通流の各々を推定する第1推定部と、
前記複数の交差点の何れか1つの特定交差点について、前記特定交差点の主要道路を走行する車両の交通情報、及び前記特定交差点の主要道路の先の交差点に連結する周辺道路を走行する車両の交通情報に基づいて、前記特定交差点に設置された信号機、及び前記先の交差点に設置された信号機を、前記演算部で演算された前記切替タイミングで切り替えた場合の第2交通流を推定する第2推定部と、
前記第1推定部で推定された前記第1交通流と、前記第2推定部で推定された第2交通流とに基づいて、前記特定交差点に設置された信号機の切替タイミングを最適化する最適化部と、
を備える。
In order to achieve the above object, the traffic signal switching control device according to claim 1 is:
For each of the plurality of intersections of the road network provided with a plurality of intersections in which each traffic light is installed, the plurality of intersections are installed at each of the plurality of intersections based on traffic information of a vehicle traveling on a main road connected to each intersection. An operation unit that calculates switching timing of each of the traffic signals;
For each of the traffic lights installed at each of the plurality of intersections, each of the first traffic flows when the traffic lights are switched at the switching timing calculated by the calculation unit based on traffic information of the vehicle traveling on the main road A first estimation unit to estimate;
The traffic information of the vehicle traveling on the main road of the specific intersection and the traffic information of the vehicle traveling on the surrounding road linked to the main road ahead of the specific intersection, for any one specific intersection of the plurality of intersections Second estimation based on the second traffic flow when switching the traffic light installed at the specific intersection and the traffic light installed at the previous intersection at the switching timing calculated by the calculation unit Department,
Optimal to optimize the switching timing of the traffic signal installed at the specific intersection based on the first traffic flow estimated by the first estimation unit and the second traffic flow estimated by the second estimation unit Department,
Equipped with

請求項2記載の発明は、請求項1に記載の信号機切替制御装置において、
前記演算部は、
前記交通情報を入力とし、前記信号機の切替タイミングを出力として、前記予め定めた交通流状態になるように、学習された主要道路の交差点モデルを含む。
The invention according to claim 2 is the signal switching control device according to claim 1;
The arithmetic unit is
The traffic information is used as an input, the switching timing of the traffic light is used as an output, and the intersection model of the main road learned so as to be in the predetermined traffic flow state is included.

請求項3記載の発明は、請求項1又は請求項2に記載の信号機切替制御装置において、
前記第2推定部は、
前記交通情報、及び前記信号機の切替タイミングを入力とし、入力された切替タイミングで信号機を切り替えた場合の交通流状態を出力として、学習された周辺道路を含む交差点モデルを含む。
The invention according to claim 3 is the signal switching control device according to claim 1 or 2.
The second estimation unit is
The traffic information and the switching timing of the traffic signal are input, and the traffic flow state when the traffic signal is switched at the input switching timing is output, including the intersection model including the learned surrounding road.

請求項4記載の発明は、請求項1から請求項3の何れか1項に記載の信号機切替制御装置において、
前記演算部は、
演算された前記交通情報に対応する信号機各々の切替タイミングを記憶する記憶部を含む。
The invention according to claim 4 relates to the signal switching control device according to any one of claims 1 to 3.
The arithmetic unit is
It includes a storage unit that stores the switching timing of each of the traffic signals corresponding to the calculated traffic information.

請求項5記載の発明は、請求項1から請求項4の何れか1項に記載の信号機切替制御装置において、
前記最適化部は、
前記第1推定部で推定した第1交通流と前記第2推定部で推定した第2交通流との差異が、予め定めた閾値未満になるまで、前記先の交差点に連結する周辺道路を追加して前記特定交差点に設置された信号機の切替タイミングを最適化する。
The invention according to claim 5 relates to the traffic signal switching control device according to any one of claims 1 to 4.
The optimization unit
A surrounding road connected to the previous intersection is added until the difference between the first traffic flow estimated by the first estimation unit and the second traffic flow estimated by the second estimation unit is less than a predetermined threshold. And optimize the switching timing of the traffic lights installed at the specific intersection.

請求項6に記載の発明の信号機切替制御方法は、
コンピュータに、
請求項1から請求項5の何れか1項に記載された信号機切替制御装置の各部の処理を実行させることを含む。
The traffic signal switching control method of the invention according to claim 6 is
On the computer
The processing of each part of the traffic signal switching control device according to any one of claims 1 to 5 is performed.

請求項7に記載の発明の信号機切替制御プログラムは、
コンピュータを、請求項1から請求項5の何れか1項に記載された信号機切替制御装置の各部として機能させる。
The traffic signal switching control program of the invention according to claim 7 is
A computer is made to function as each part of the signal apparatus switching control apparatus described in any one of Claims 1-5.

請求項1、6、7に記載の発明によれば、道路網内の信号機を切替制御する場合に、主要な道路の交通量から車両の流れを特定する場合に比べて、車両の流れを円滑にすることができる、という効果を有する。
請求項2、3に記載の発明によれば、個々の信号機の切替タイミングを個別に模擬する構造にした場合と比べて、信号機切替制御装置の構造を簡略化できる、という効果を有する。
請求項4に記載の発明によれば、切替タイミングを逐次演算する場合と比べて、信号機切替制御装置の演算負荷を抑制できる、という効果を有する。
請求項5に記載の発明によれば、道路網全体の道路を同時に考慮する場合と比べて、個々の信号機の切替タイミングに影響する道路のみ考慮でき、切替タイミングの最適化を促進できる、という効果を有する。
According to the inventions of claims 1, 6, and 7, when the switching control of the traffic signal in the road network is performed, the flow of the vehicle is smoothed as compared with the case where the flow of the vehicle is specified from the traffic volume of the main road. Have the effect of being able to
According to the second and third aspects of the present invention, the structure of the traffic signal switching control device can be simplified as compared with the case where the switching timings of the individual traffic signals are individually simulated.
According to the fourth aspect of the present invention, the calculation load of the traffic signal switching control device can be suppressed as compared with the case where the switching timing is sequentially calculated.
According to the fifth aspect of the present invention, it is possible to consider only the roads that affect the switching timing of individual traffic signals, and to promote optimization of the switching timing, as compared to the case where the roads of the entire road network are considered simultaneously. Have.

本実施形態に係る信号機切替制御装置の構成の一例を示すにブロック図である。It is a block diagram showing an example of composition of a signal change control device concerning this embodiment. 本実施形態に係る道路網内の道路、交差点、及び信号機の配置の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the arrangement | positioning of the road in the road network which concerns on this embodiment, an intersection, and a signal apparatus. 本実施形態に係る交差点に連結する主要道路の配置の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of arrangement | positioning of the main road linked to the intersection which concerns on this embodiment. 実施形態に係る交差点と隣り合う他の交差点に連結する周辺道路の配置の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of arrangement | positioning of the surrounding road connected with the other intersection adjacent to the intersection which concerns on embodiment. 本実施形態に係る信号機切替制御装置を、コンピュータを含む構成で実現した一例を示すブロック図である。It is a block diagram showing an example which realized a signal change control device concerning this embodiment by composition including a computer. 本実施形態に係る信号機切替制御装置として動作するコンピュータで実行される交通量予測器学習プロセスによる処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the flow of the process by the traffic volume predictor learning process performed by the computer operate | moving as a signal apparatus switching control apparatus which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る信号機切替制御装置として動作するコンピュータで実行される最適化プロセスによる処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the flow of the process by the optimization process performed by the computer operate | moving as a signal apparatus switching control apparatus which concerns on this embodiment. 本実施形態に係り、複数の車両が密集することが予測される道路を含む道路網の一例を示す模式図である。FIG. 2 is a schematic view showing an example of a road network including roads where a plurality of vehicles are expected to be concentrated according to the present embodiment.

以下、図面を参照して本実施形態に係る信号機切替制御システムの一例を詳細に説明する。なお、作用、機能が同じ働きを担う構成要素及び処理には、全図面を通して同じ符合を付与し、重複する説明を適宜省略する場合がある。   Hereinafter, an example of the signal switching control system according to the present embodiment will be described in detail with reference to the drawings. In addition, the same code | symbol may be provided to the component and process in which an effect | action and a function bear the same function through all the drawings, and the overlapping description may be abbreviate | omitted suitably.

図1に、本実施形態に係る信号機切替制御システム10の構成の一例を示す。
図1に示すように、信号機切替制御システム10は、信号機切替制御装置12、及び複数の信号機SG1〜SGN(N>1)の各々に搭載された信号制御部14−SG1〜14−SGNを含んでいる。信号機切替制御システム10は、予め定めた道路網ARに含まれる道路を走行する車両が円滑に走行するように道路網ARに含まれる信号機の切替タイミングを制御する。例えば、信号機切替制御装置12は、道路網ARに設置された信号機を一括して管理する統合センタに設けられる。本実施形態では、信号機の切替タイミングの制御を、統合センタに信号機切替制御装置12が設置された場合の一例を説明する。なお、信号機切替制御装置12は、統合センタへの設置に限定されるものではない。例えば、信号制御部14−SG1〜14−SGNへ制御信号を出力可能な拠点、場所、又は装置であれば、何れでもよい。
FIG. 1 shows an example of the configuration of a traffic signal switching control system 10 according to the present embodiment.
As shown in FIG. 1, the traffic signal switching control system 10 includes a traffic signal switching control device 12 and signal control units 14-SG1 to 14-SGN mounted on each of a plurality of traffic signals SG1 to SGN (N> 1). It is. The traffic signal switching control system 10 controls switching timing of traffic signals included in the road network AR such that a vehicle traveling on a road included in the predetermined road network AR travels smoothly. For example, the traffic signal switching control device 12 is provided in an integrated center that collectively manages traffic signals installed in the road network AR. In the present embodiment, control of the switching timing of the traffic light will be described by way of an example where the traffic light switching control device 12 is installed at the integrated center. The traffic signal switching control device 12 is not limited to the installation in the integrated center. For example, any base, place, or device capable of outputting a control signal to the signal control units 14-SG1 to 14-SGN may be used.

複数の信号機SG1〜SGNの各々は、複数の信号灯16−SG1〜16−SGNの各々と、複数の信号灯16−SG1〜16−SGNの各々を制御、例えば点灯、点滅及び消灯を制御する信号制御部14−SG1〜14−SGNの各々を備えている。信号制御部14−SG1〜14−SGNの各々は、統合センタに設置された信号機切替制御装置12からの制御信号によって、複数の信号灯16−SG1〜16−SGNの各々を制御する。複数の信号灯16−SG1〜16−SGNの各々の制御の一例には、車両に対する走行に関する指示を示す信号灯の点灯、点滅及び消灯の切替制御が挙げられる。また、個々の信号灯が車両に対して走行に関する異なる指示を示す異なる信号色の複数の信号灯を含む場合に、信号色の切替制御が挙げられる。   Each of the plurality of traffic lights SG1 to SGN controls each of the plurality of signal lights 16-SG1 to 16-SGN and each of the plurality of signal lights 16-SG1 to 16-SGN, for example, signal control for controlling lighting, blinking and extinguishing Each of the units 14-SG1 to 14-SGN is provided. Each of the signal control units 14-SG1 to 14-SGN controls each of the plurality of signal lights 16-SG1 to 16-SGN according to a control signal from the signal switching control device 12 installed at the integrated center. One example of the control of each of the plurality of signal lights 16-SG1 to 16-SGN includes switching control of lighting, blinking and extinguishing of the signal lights indicating an instruction related to traveling of the vehicle. In addition, when each signal light includes a plurality of signal lights of different signal colors indicating different instructions for traveling of the vehicle, switching control of the signal color may be mentioned.

なお、複数の信号機SG1〜SGNの各々は略同様の構成であるので、各々の区別が不要な場合には、信号機SGと総称して説明する。一方、複数の信号機SGの各々を区別して説明する場合には、信号機SG1〜SGNの何れかの符号を付す。また、複数の信号機SGの各々に搭載された信号制御部14−SG1〜14−SGNの各々は略同様の構成であるので、各々の区別が不要な場合には、信号制御部14と総称して説明する。一方、複数の信号制御部14の各々を区別して説明する場合には、信号制御部14−SG1〜14−SGNの何れかの符号を付す。さらに、複数の信号灯16−SG1〜16−SGNの各々は略同様の構成であるので、各々の区別が不要な場合には、信号灯16と総称して説明する。一方、複数の信号灯16の各々を区別して説明する場合には、信号灯16−SG1〜16−SGNの何れかの符号を付す。   In addition, since each of the plurality of traffic signals SG1 to SGN has substantially the same configuration, when it is not necessary to distinguish each of them, the traffic signals SG will be collectively described. On the other hand, when each of the plurality of traffic signals SG is described separately, any one of the symbols of the traffic signals SG1 to SGN is attached. In addition, since each of the signal control units 14-SG1 to 14-SGN mounted on each of the plurality of traffic signals SG has substantially the same configuration, when it is not necessary to distinguish between them, the signal control units 14 are collectively referred to. Explain. On the other hand, when each of the plurality of signal control units 14 is described separately, any one of the signal control units 14-SG1 to 14-SGN is attached. Furthermore, since each of the plurality of signal lights 16-SG1 to 16-SGN has substantially the same configuration, when it is not necessary to distinguish each of them, the plurality of signal lights 16-SG1 to 16-SGN will be collectively described as the signal lights 16. On the other hand, when each of the plurality of signal lights 16 is described separately, any one of the signs of the signal lights 16-SG1 to 16-SGN is attached.

信号機切替制御装置12は、道路網ARに含まれる道路を走行する車両が円滑に走行するように道路網ARに含まれる複数の信号機SG各々における信号灯16の切替タイミングの各々を制御する機能部である。詳細には、信号機切替制御装置12は、車側情報収集部121と、路側情報収集部122と、交通情報蓄積部123と、関連情報抽出部124と、最適化データ保存部125と、信号制御最適化部126と、の各機能部を備えている。信号機切替制御装置12は、道路網AR内の交通に関係する交通情報を用いて、複数の信号機SGの各々の切替タイミングを決定し、複数の信号機SGの各々に搭載された複数の信号制御部14の各々に送信する。次に、信号機切替制御装置12に含まれる各機能部を詳細に説明する。   The traffic signal switching control device 12 is a functional unit that controls each of the switching timings of the signal lights 16 in each of the plurality of traffic signals SG included in the road network AR such that a vehicle traveling on a road included in the road network AR travels smoothly. is there. Specifically, the traffic signal switching control device 12 controls the vehicle-side information collection unit 121, the road-side information collection unit 122, the traffic information storage unit 123, the related information extraction unit 124, the optimization data storage unit 125, and signal control. And an optimization unit 126. The traffic signal switching control device 12 determines the switching timing of each of the plurality of traffic signals SG using traffic information related to traffic in the road network AR, and a plurality of signal control units mounted on each of the plurality of traffic signals SG Send to each of the fourteen. Next, each functional unit included in the traffic signal switching control device 12 will be described in detail.

交通情報蓄積部123は、時々刻々と変化する交通情報を蓄積する機能部である。交通情報の一例には、道路の交通量を示す情報が挙げられる。なお、道路網AR内の道路の各々を交通情報により示される交通量で車両が走行している状態が、道路網ARの交通状況である。この交通情報蓄積部123は、交通情報を取得し、取得した交通情報を、データベースに格納する。例えば、時々刻々と変化する交通情報として、道路を所定距離(例えば数百メートル)単位の道路区間で識別するための道路ID、当該道路区間での検出時間を示す時間、当該道路区間を走行した車両の平均車速を示す車速、及び当該道路区間を走行した車両台数を対応付けたデータセットがデータベースのレコードとして格納される。これによって、交通情報蓄積部123には、交通データベースが構築される。   The traffic information storage unit 123 is a functional unit that stores traffic information that changes every moment. One example of the traffic information is information indicating traffic volume on the road. The state in which the vehicle is traveling with the traffic volume indicated by the traffic information on each of the roads in the road network AR is the traffic condition of the road network AR. The traffic information storage unit 123 acquires traffic information and stores the acquired traffic information in a database. For example, as traffic information that changes from moment to moment, a road ID for identifying a road by a road section in a predetermined distance (for example, several hundred meters), a time indicating a detection time in the road section, and traveling the road section A data set in which the vehicle speed indicating the average vehicle speed of the vehicle and the number of vehicles traveling the road section are associated is stored as a database record. Thus, a traffic database is constructed in the traffic information storage unit 123.

本実施形態では、交通情報蓄積部123に蓄積する交通情報を得るために、交通情報蓄積部123には、車側情報収集部121、及び路側情報収集部122が接続されている。すなわち、交通情報蓄積部123は、車側情報収集部121で収集された車側情報及び路側情報収集部122で収集された路側情報を含む情報を交通情報として蓄積する。   In the present embodiment, in order to obtain the traffic information stored in the traffic information storage unit 123, the traffic information storage unit 123 is connected with the car-side information collection unit 121 and the roadside information collection unit 122. That is, the traffic information storage unit 123 stores information including the car side information collected by the car side information collection unit 121 and the roadside information collected by the roadside information collection unit 122 as traffic information.

車側情報収集部121は、道路網AR内を走行する車両から送信された車側情報を収集する機能部である。車側情報の一例には、予め定めた単位時間に車両が走行した道路、及び平均車速を示す道路・速度情報が挙げられる。   The vehicle-side information collection unit 121 is a functional unit that collects vehicle-side information transmitted from a vehicle traveling in the road network AR. An example of the vehicle side information includes a road on which a vehicle travels in a predetermined unit time, and road / speed information indicating an average vehicle speed.

路側情報収集部122は、道路インフラに設置されたセンサにより検出された路側情報を収集する機能部である。路側情報の一例には、センサが設置された道路の所定位置を通過した車両の台数、通過時の車速、及び検出時刻を含む交通量に関する情報が挙げられる。なお、本実施形態では、路側情報に、道路網ARの地図情報が含まれる。   The roadside information collection unit 122 is a functional unit that collects roadside information detected by a sensor installed in the road infrastructure. Examples of roadside information include information on traffic volume including the number of vehicles passing a predetermined position on the road where the sensor is installed, the vehicle speed at the time of passing, and the detection time. In the present embodiment, the roadside information includes map information of the road network AR.

この路側情報収集部122は、路側から送信される情報を受信することにより、路側情報を取得してもよく、入力装置により入力された情報を受け取ることで、路側情報を取得してもよい。   The roadside information collection unit 122 may acquire roadside information by receiving information transmitted from the roadside, and may acquire roadside information by receiving information input by an input device.

関連情報抽出部124は、交通情報蓄積部123、最適化データ保存部125、及び信号制御最適化部126に接続されている。関連情報抽出部124は、詳細を後述する信号制御最適化部126で最適化する複数の信号灯16の各々の切替タイミングの導出に用いる関連情報を、交通情報蓄積部123から抽出した交通情報を用いて導出する機能部である。本実施形態では、信号灯16の切替タイミングの導出に用いる関連情報として、道路を走行する車両の台数及び車速等の交通量を示す情報を用いた場合を説明する。   The related information extraction unit 124 is connected to the traffic information storage unit 123, the optimization data storage unit 125, and the signal control optimization unit 126. The related information extraction unit 124 uses the traffic information extracted from the traffic information storage unit 123 for the related information used for deriving the switching timing of each of the plurality of signal lights 16 optimized by the signal control optimization unit 126 described in detail later. Is a functional unit that derives In the present embodiment, as the related information used to derive the switching timing of the signal light 16, a case is described in which information indicating the number of vehicles traveling on the road and the traffic volume such as the vehicle speed is used.

関連情報抽出部124は、交通情報蓄積部123に蓄積した交通情報を用いて、関連情報として交通量を示す情報を導出するため、交通量予測器を含んでいる。本実施形態では、交通量を示す情報を導出するための交通量予測器を予め構築しておき、構築された交通量予測器のパラメータを最適化データ保存部125に格納する。信号灯16の切替タイミングを導出する際には、構築済の交通量予測器を示すパラメータを最適化データ保存部125から取得して、交通量予測器を再構築し、構築された交通量予測器を用いて、交通量を示す情報を、信号制御最適化部126へ出力する。すなわち、関連情報抽出部124は、目的に応じた交通量予測器を予め構築しておき、設定された目的に応じた情報を抽出し、信号制御最適化部126へ出力する。   The related information extraction unit 124 includes a traffic flow predictor in order to derive information indicating traffic as the related information using the traffic information stored in the traffic information storage unit 123. In the present embodiment, a traffic volume predictor for deriving information indicating traffic volume is constructed in advance, and the parameters of the constructed traffic volume predictor are stored in the optimization data storage unit 125. When deriving the switching timing of the traffic light 16, the parameter indicating the constructed traffic predictor is acquired from the optimization data storage unit 125, and the traffic predictor is reconstructed to construct the traffic predictor. The information indicating traffic volume is output to the signal control optimization unit 126 using That is, the related information extraction unit 124 constructs in advance a traffic flow predictor according to the purpose, extracts information according to the set purpose, and outputs the information to the signal control optimization unit 126.

詳細には、関連情報抽出部124は、或る入力情報が入力された場合に入力情報に沿う出力情報が出力されるように学習するニューラルネットワークシステム等の機械学習モデル(以下、交通量モデルという。)を用いる。本実施形態では、或る時刻tの或る道路IDの道路における平均車速と、道路IDの道路の周囲道路の平均車速と、道路IDの道路の周囲の信号機における信号灯の切替タイミングを規定するタイミングパラメータとを入力情報とする。一方、出力情報は、或る道路IDの道路における所定時間後(例えば数分後)の車両台数及び車速等による交通量を示す情報である。   In detail, the related information extraction unit 124 is a machine learning model such as a neural network system (hereinafter referred to as a traffic volume model) that learns so that output information in accordance with input information is output when certain input information is input. Use.). In this embodiment, the timing to specify the switching timing of the signal light at the traffic light around the road of the road ID and the average vehicle speed on the road of a certain road ID at a certain time t, the road around the road ID road Parameters and input information. On the other hand, the output information is information indicating the number of vehicles after a predetermined time (for example, several minutes) on the road of a certain road ID and the traffic volume by the vehicle speed and the like.

従って、関連情報抽出部124では、交通情報蓄積部123の交通情報を用いて、道路IDの道路における平均車速と、周囲道路の平均車速と、周囲信号機の切替タイミングとが入力された場合に、その道路IDの道路の数分後の交通量を予測する交通量予測器が構築される。そして、構築された交通量予測器を規定するパラメータ、すなわち交通量モデルにおけるパラメータは、最適化データ保存部125に格納される。   Therefore, in the related information extraction unit 124, when the average vehicle speed on the road of the road ID, the average vehicle speed on the surrounding road, and the switching timing of the surrounding traffic light are input using the traffic information of the traffic information storage unit 123, A traffic volume predictor is built that predicts traffic volume several minutes after the road with the road ID. Then, parameters defining the constructed traffic predictor, ie, parameters in the traffic model, are stored in the optimization data storage unit 125.

なお、関連情報抽出部124は、交通情報蓄積部123に蓄積された交通情報から、例えば指定時刻の交通情報を抽出し、出力する機能も有している。   The related information extraction unit 124 also has a function of extracting and outputting, for example, traffic information at a designated time from the traffic information stored in the traffic information storage unit 123.

最適化データ保存部125は、信号機SGの信号灯16の切替タイミングの制御に用いる情報を蓄積する機能部である。前記したように関連情報抽出部124で構築される交通量予測器を規定する交通量モデルのパラメータが保存される。また、信号制御最適化部126で、信号機SGの信号灯16の切替タイミングを最適化する場合に用いる最適化データも保存される(詳細は後述)。   The optimization data storage unit 125 is a functional unit that stores information used to control the switching timing of the signal light 16 of the traffic light SG. As described above, parameters of the traffic volume model defining the traffic volume predictor constructed by the related information extraction unit 124 are stored. Further, optimization data used when optimizing the switching timing of the signal light 16 of the traffic light SG is also stored in the signal control optimization unit 126 (details will be described later).

信号制御最適化部126は、道路網AR内の個々の信号機SGi(1≦i≦N)の信号灯16の切替タイミングを最適化する機能部である。この信号制御最適化部126によって、道路網AR内の各信号機SGの信号灯16の切替タイミングが制御されることで、道路網AR内の交通流が最適化される。   The signal control optimization unit 126 is a functional unit that optimizes the switching timing of the signal lights 16 of the individual traffic lights SGi (1 ≦ i ≦ N) in the road network AR. The signal control optimization unit 126 controls the switching timing of the signal light 16 of each traffic light SG in the road network AR, thereby optimizing the traffic flow in the road network AR.

図2は、道路網AR内の道路IDによる道路、交差点CR、及び信号機SGの配置の一例を示す模式図である。また、図2では、道路網AR内を走行する複数の車両Cも示されている。なお、図2では、矢印FRの方向に車両Cが走行する場合を示している。また、信号機SGは、矢印FRの方向に車両Cが走行する場合における走行指示に関係する信号機のみを記載した。図2は、道路網AR内に9個の交差点CR1〜CR9が存在した道路網ARの一例である。また、例えば、交差点CR1には、道路ID01〜道路ID04の道路が連結されている。   FIG. 2 is a schematic view showing an example of the arrangement of roads by road ID in the road network AR, intersections CR, and traffic lights SG. Further, FIG. 2 also shows a plurality of vehicles C traveling in the road network AR. In addition, in FIG. 2, the case where the vehicle C drive | works in the direction of arrow FR is shown. Further, as the traffic light SG, only the traffic light related to the travel instruction when the vehicle C travels in the direction of the arrow FR is described. FIG. 2 is an example of the road network AR in which nine intersections CR1 to CR9 exist in the road network AR. Further, for example, roads of road ID 01 to road ID 04 are connected to the intersection CR 1.

信号制御最適化部126は、関連情報抽出部124からの情報を用いて、道路網AR内の信号機SGの切替タイミングを最適化する演算器を含んでいる。本実施形態では、道路網AR内の信号機SGの切替タイミングを最適化するための演算器を、学習により予め構築しておき、構築された演算器のパラメータを最適化データ保存部125に格納する。信号灯16の切替タイミングを導出する際には、構築済の演算器を示すパラメータを最適化データ保存部125から取得して、演算器を再構築し、構築された演算器を用いて、信号機SGの切替タイミングを示す情報を、信号機SGの各々へ出力する。すなわち、信号制御最適化部126は、道路網AR内の信号機SGの各々の切替タイミングを最適化する演算器を予め構築しておき、その演算器により最適化された信号機SGの各々の切替タイミングを示す情報を、信号機SGの各々へ出力する。   The signal control optimization unit 126 includes a computing unit that uses the information from the related information extraction unit 124 to optimize the switching timing of the traffic light SG in the road network AR. In the present embodiment, an arithmetic unit for optimizing the switching timing of the traffic light SG in the road network AR is constructed in advance by learning, and the parameters of the constructed arithmetic unit are stored in the optimization data storage unit 125. . When deriving the switching timing of the signal light 16, the parameter indicating the already constructed computing element is acquired from the optimization data storage unit 125, the computing element is reconstructed, and the traffic signal SG is generated using the constructed computing element. The information indicating the switching timing of is output to each of the traffic signals SG. That is, the signal control optimization unit 126 constructs in advance an arithmetic unit that optimizes the switching timing of each of the traffic signals SG in the road network AR, and switches the switching timing of each of the traffic signals SG optimized by the arithmetic unit. Information indicating each of the traffic signals to each of the traffic signals SG.

詳細には、信号制御最適化部126に含まれる演算器は、或る入力情報が入力された場合に入力情報に沿う出力情報が出力されるように学習するニューラルネットワークシステム等の機械学習モデルを用いることができる。本実施形態では、或る時刻tの交通状況を入力情報とし、信号機における信号灯の切替タイミングを規定するタイミングパラメータを出力情報とするモデルを用いる。すなわち、交差点CRに関連する道路の交通状況により交差点CRに設置された信号機SGの切替タイミングを出力するモデル(以下、交差点モデルという。)を用いる。   In detail, the arithmetic unit included in the signal control optimization unit 126 is a machine learning model such as a neural network system which learns that output information in accordance with input information is output when certain input information is input. It can be used. In this embodiment, a traffic condition at a certain time t is used as input information, and a model using output parameters as a timing parameter that defines switching timing of a traffic light in a traffic light is used. That is, a model (hereinafter referred to as an intersection model) that outputs the switching timing of the traffic light SG installed at the intersection CR according to the traffic condition of the road related to the intersection CR is used.

本実施形態では、信号制御最適化部126に含まれる演算器は、2段階の学習処理により構築される。
第1段階の学習処理は、道路網AR内の各交差点CRに設置された信号機SGにおける信号灯の切替制御タイミングを、各交差点CRに連結する道路(以下、主要道路という。)の交通情報を用いて学習する。第2段階の学習処理は、道路網AR内の各交差点CRに設置された信号機SGにおける信号灯の切替制御タイミングを、各交差点CRに隣り合う他の交差点に連結する道路(以下、周辺道路という。)の交通情報を含めて学習する。すなわち、周辺道路は、特定の交差点CRに連結する主要道路の先の道路である。なお、交差点CRに隣り合う他の交差点とは、交差点CRの周辺に存在する他の交差点を含む。
In the present embodiment, the computing unit included in the signal control optimization unit 126 is constructed by two-stage learning processing.
The learning process of the first stage uses the traffic information of the road (hereinafter referred to as a main road) connected to each intersection CR to the switching control timing of the signal light at the traffic light SG installed at each intersection CR in the road network AR. To learn. In the learning process of the second stage, the switching control timing of the signal light in the traffic light SG installed at each intersection CR in the road network AR is connected to another intersection adjacent to each intersection CR (hereinafter, referred to as a surrounding road. To learn including traffic information). That is, the surrounding road is a road ahead of the main road connected to a specific intersection CR. The other intersections adjacent to the intersection CR include other intersections existing around the intersection CR.

図3は、交差点に連結する主要道路の配置の一例を示す模式図であり、交差点CR1に連結する主要道路として道路ID01〜ID04の道路を斜線を示している。また、図4は、交差点と隣り合う他の交差点に連結する周辺道路の配置の一例を示す模式図であり、周辺道路の一例として交差点CR1と隣り合う他の交差点CR2に連結する道路ID06の道路を斜線で示している。   FIG. 3 is a schematic view showing an example of the arrangement of the main roads connected to the intersection, and shows the roads of road ID 01 to ID 04 as oblique lines as the main roads connected to the intersection CR 1. Further, FIG. 4 is a schematic view showing an example of the arrangement of the peripheral road connected to another intersection adjacent to the intersection, and as an example of the peripheral road, a road having a road ID06 connected to another intersection CR2 adjacent to the intersection CR1. Are indicated by diagonal lines.

交差点CR1に設置された信号機SG05の切替タイミングを最適化する場合(例えば、図2)、第1段階の学習処理で、道路ID01〜道路ID04の道路の交通情報を用いて学習する(例えば、図3)。第2段階の学習処理は、交差点CR1と隣り合う他の交差点CR2〜CR9の少なくとも1個の交差点(例えば交差点CR2)に連結する道路(例えば、道路ID06の道路)の交通情報を含めて学習する(例えば、図4)。   When the switching timing of the traffic signal SG05 installed at the intersection CR1 is optimized (for example, FIG. 2), in the learning process of the first step, learning is performed using traffic information of roads of road ID 01 to road ID 04 (for example, FIG. 3). The learning process of the second stage learns including traffic information of a road (for example, a road with road ID 06) connected to at least one of the other intersections CR2 to CR9 adjacent to the intersection CR1 (for example, the intersection CR2). (For example, FIG. 4).

詳細には、第1段階の学習処理は、各交差点の信号機SG各々に対して、次の処理を行う。
第1段階の学習処理では、交差点モデルとして、或る時刻tの交差点CRにおける交通状況を入力情報とし、信号機SGの信号灯16の切替タイミングを規定するタイミングパラメータを出力情報とするモデルを用いる。すなわち、交差点CRの主要道路の交通状況により交差点CRに設置された信号機SGの切替タイミングを出力するモデル(以下、第1交差点モデルという。)を用いる。
Specifically, in the first stage of learning processing, the following processing is performed on each of the traffic signals SG at each intersection.
In the learning process of the first stage, a model is used as the intersection model, with the traffic situation at the intersection CR at a certain time t as input information and the timing parameter defining the switching timing of the signal light 16 of the traffic light SG as output information. That is, a model (hereinafter, referred to as a first intersection model) that outputs the switching timing of the traffic signal SG installed at the intersection CR according to the traffic situation of the main road of the intersection CR is used.

まず、交差点CRi(1≦i≦9)に連結されている全ての主要道路を示す道路IDを、状況sで利用する道路集合R(s)に保存する。状況sは、主要道路の各々を交通情報により示される交通量で車両が走行している状態である、主要道路の交通状況である。 First, save the road ID indicating all major roads are connected to the intersection CRi (1 ≦ i ≦ 9) , the road set R i utilized in situations s i (s i). The situation s i is the traffic condition of the main road in which the vehicle is traveling with the traffic volume indicated by the traffic information on each of the main roads.

次に、道路集合R(s)の交通情報を用いて強化学習の1種であるQ学習を用いて信号機SGの切替えタイミングを個別に学習し、政策π、状態価値関数Vを保存する。 Next, the traffic information of the road set R i (s i ) is used to separately learn the switching timing of the traffic light SG using Q learning, which is a type of reinforcement learning, to obtain the policy π i and the state value function V i save.

具体的には、本実施形態では、信号制御最適化部126に含まれる演算器を、確率的に状態が遷移する環境に適したマルコフ決定過程(MDPs)を用いてモデル化する。すなわち、このモデルは、或る時刻における状態遷移が所定時刻前までの状態と行動の履歴に依存していると仮定し、各時刻の環境状態を観測し、観測した状態に基づき行動を決定し、新たな状態に遷移した際の状態遷移に対応した報酬を獲得する。このモデルを最適化する。すなわち、交通状況である状態sが与えられたときに信号機SGの切替タイミングである行動aを規定する政策πを最適化する。この場合における目的関数の一例を次に示す。   Specifically, in the present embodiment, the computing units included in the signal control optimization unit 126 are modeled using Markov decision processes (MDPs) suitable for an environment in which a state transitions stochastically. That is, this model assumes that the state transition at a certain time depends on the history of states and actions up to a predetermined time before, observes the environmental state at each time, and determines the action based on the observed states. , Reward corresponding to the state transition when transitioning to a new state. Optimize this model. That is, when the state s, which is a traffic condition, is given, the policy π that defines the action a, which is the switching timing of the traffic light SG, is optimized. An example of the objective function in this case is shown below.


Eは期待値、tは単位時間である。γは報酬の割引率であり、1に近いほど長期的視点の政策を獲得でき、0に近いほど短期的視点の政策を獲得できる。

E is an expected value, and t is a unit time. γ is a discount rate of reward, and the closer to 1, the longer-term policy can be obtained, and the closer to 0, the shorter-term policy can be acquired.

Q学習は、次に示す誤差TDを最小にする状態行動価値関数Qを学習することである。
Q learning is to learn a state action value function Q that minimizes an error TD shown below.

なお、Q学習は、既知の技術であるので、詳細な説明を省略する(Watkins,Christopher JCH,and Peter Dayan.”Q−learning.”Machine learning8.3−4(1992):279−292.参照)。   In addition, since Q learning is a known technique, detailed explanation is omitted (Watkins, Christopher JCH, and Peter Dayan. "Q-learning." Machine learning 8.3-4 (1992): 279-292. ).

次に、第2段階の学習処理は、各交差点の信号機SG各々に対して第1段階の学習処理が終了した後に、各交差点の信号機SG各々に対して、次の処理を行う。   Next, in the learning process of the second stage, after the learning process of the first stage is completed for each of the traffic lights SG of each intersection, the following process is performed for each of the traffic lights SG of each intersection.

第2段階の学習処理では、或る時刻tの交差点CR及び隣り合う交差点における交通状況を入力情報とし、信号機SGの信号灯16の切替タイミングを規定するタイミングパラメータを出力情報とするモデルを用いる。すなわち、交差点CRの主要道路及び隣り合う交差点の信号機SGの周辺道路を含む道路の交通状況の交通状況により交差点CRに設置された信号機SGの切替タイミングを出力するモデル(以下、第2交差点モデルという。)を用いる。   In the learning process of the second stage, a model is used in which traffic conditions at an intersection CR at a certain time t and adjacent intersections are used as input information and timing parameters defining the switching timing of the signal light 16 of the traffic light SG as output information. That is, a model (hereinafter referred to as a second intersection model) which outputs the switching timing of the traffic light SG installed at the intersection CR according to the traffic condition of the traffic condition of the road including the main road of the intersection CR and the surrounding road of the traffic light SG of the adjacent intersection. Use.).

まず、交差点CRi(1≦i≦9)の時刻tの状況sで利用する道路集合R(s)に、隣り合う交差点CRj(1≦j≦9、i≠j)に連結されている周辺道路の道路IDを追加した道路集合R'(s)を構築する。 First, the road set R i (s i ) used in the situation s i at time t of the intersection CR i (1 ≦ i ≦ 9) is connected to the adjacent intersections CR j (1 ≦ j ≦ 9, i ≠ j) A road set R ' i (s i ) is constructed by adding the road IDs of the surrounding roads.

次に、道路集合R'(s)に含まれる全ての交差点CRの信号機SGを事前に学習した政策で切替えた場合の次の時刻の状態価値関数V'(s)を観測する。 Next, the state value function V ' i (s i ) at the next time when the traffic lights SG of all intersections CR included in the road set R' i (s i ) are switched by the policy learned in advance is observed .

ここで、道路集合R(s)の交通情報を用いて学習した場合に経験した次の時刻の状態価値関数V(s')と、状態価値関数V'(s')とが大きく異なる場合、すなわち、状態価値の差が予め定めた閾値を超えた場合には、交差点CRiと交差点CRjとは、交通流制御に関連するとして状況sで利用する道路集合R(s)を道路集合R'(s)に更新する。一方、閾値以下で変化しない場合は、道路集合R(s)を維持する。 Here, the road set R i (s i) of the traffic information 'and (i, state value function V next time the state value function V i s)' that was experienced in the case of learning by using the i (s' i) If the bets are significantly different, i.e., if the difference condition value exceeds a predetermined threshold value, the intersection CRi and intersections CRj, road aggregate utilized in situations s i as related to traffic flow control R i ( Update s i ) to the road set R ' i (s i ). On the other hand, when not changing below the threshold, the road set R i (s i ) is maintained.

次に、道路集合R(s)の交通情報を用いてQ学習に基づき政策π、状態価値関数Vを更新する。 Next, the policy π i and the state value function V i are updated based on Q learning using traffic information of the road set R i (s i ).

以上の処理を追加する道路がなくなり,政策及び状態価値関数の値が収束するまで繰り返す。このようにして学習が終了された信号制御最適化部126に構築された、道路網AR内の信号機SGの切替タイミングを最適化するための演算器のパラメータは最適化データ保存部125に格納される。   There are no more roads to add the above processing, and the process is repeated until the values of the policy and state value functions converge. The parameter of the computing unit for optimizing the switching timing of the traffic signal SG in the road network AR, which is constructed in the signal control optimization unit 126 whose learning is finished in this way, is stored in the optimization data storage unit 125 Ru.

以上のようにして、関連情報抽出部124、及び信号制御最適化部126の学習が終了すると、信号機切替制御装置12は、交通情報に基づいて、道路網ARに含まれる道路を走行する車両Cが円滑に走行するように道路網ARに含まれる複数の信号機SG各々における信号灯16の切替タイミングの各々を制御する。   As described above, when the related information extraction unit 124 and the signal control optimization unit 126 finish learning, the traffic light switch control device 12 controls the vehicle C traveling on the road included in the road network AR based on the traffic information. Control each of the switching timing of the signal light 16 in each of the plurality of traffic signals SG included in the road network AR so that the vehicle travels smoothly.

すなわち、信号灯16の切替タイミングを導出する際には、関連情報抽出部124は、構築済の交通量予測器を示すパラメータを最適化データ保存部125から取得して、交通量予測器を再構築し、構築された交通量予測器を用いて、交通量を示す情報を、信号制御最適化部126へ出力する。また、信号制御最適化部126は、構築済の演算器を示すパラメータを最適化データ保存部125から取得して、演算器を再構築し、構築された演算器を用いて、信号機SGの切替タイミングを示す情報を、信号機SGの各々へ出力する。信号機SGの信号制御部14の各々は、信号制御最適化部126からの制御信号により信号灯16の各々の切替タイミングをする。これによって、道路網AR内の交通流が最適化される。   That is, when deriving the switching timing of the signal light 16, the related information extraction unit 124 acquires the parameter indicating the traffic volume predictor that has already been constructed from the optimization data storage unit 125, and reconstructs the traffic volume predictor. And outputs the information indicating traffic volume to the signal control optimization unit 126 using the constructed traffic volume predictor. In addition, the signal control optimization unit 126 acquires a parameter indicating a constructed computing unit from the optimization data storage unit 125, reconstructs the computing unit, and uses the constructed computing unit to switch the traffic light SG. Information indicating timing is output to each of the traffic lights SG. Each of the signal control units 14 of the traffic lighter SG performs switching timing of each of the signal lights 16 by a control signal from the signal control optimization unit 126. This optimizes the traffic flow in the road network AR.

なお、信号機切替制御装置12は、開示の技術の信号機切替制御装置の一例である。信号制御最適化部126に含まれ、第1段階の学習処理により構築される演算器は、開示の技術の演算部の一例である。また、第2段階の学習処理により構築される演算器は、開示の技術の第1推定部及び最適化部の一例である。関連情報抽出部124に含まれ、交通情報を用いて交通量を示す情報を導出する交通量予測器は、開示の技術の第1推定部の一例である。また、最適化データ保存部125は、開示の技術の記憶部の一例である。さらに、第1交差点モデルは、開示の技術の主要道路の交差点モデルの一例であり、第2交差点モデルは、開示の技術の周辺道路を含む交差点モデルの一例である。   The traffic signal switching control device 12 is an example of the traffic signal switching control device of the disclosed technology. The arithmetic unit included in the signal control optimization unit 126 and constructed by the learning process of the first stage is an example of the arithmetic unit of the disclosed technology. The computing unit constructed by the learning process of the second stage is an example of the first estimation unit and the optimization unit of the disclosed technology. The traffic volume predictor included in the related information extraction unit 124 and using traffic information to derive information indicating traffic volume is an example of a first estimation unit of the disclosed technology. Further, the optimization data storage unit 125 is an example of a storage unit of the disclosed technology. Furthermore, the first intersection model is an example of the intersection model of the main road of the disclosed technology, and the second intersection model is an example of the intersection model including the surrounding roads of the disclosed technology.

図1に示す信号機切替制御装置12は、道路網ARに含まれる複数の信号機SG各々における信号灯16の切替タイミングの各々を制御する処理を実行するコンピュータを含む構成で実現できる。   The traffic signal switching control device 12 shown in FIG. 1 can be realized by a configuration including a computer that executes processing for controlling each of the switching timings of the signal lights 16 in each of the plurality of traffic signals SG included in the road network AR.

図5に、信号機切替制御装置12を、コンピュータ12Xを含む構成で実現した一例を示す。
図5に示すように、コンピュータ12Xは、CPU(Central Processing Unit)12A、RAM(Random Access Memory)12B、ROM(Read Only Memory)12C、及び入出力インターフェース(I/O)12Dがバス12Eを介して各々接続された構成であり、I/O12Dには車側通信部12F、路側通信部12G、信号機通信部12H、及びハードディスク装置等の記憶部12Mが接続されている。
FIG. 5 shows an example in which the signal switching control device 12 is realized by a configuration including a computer 12X.
As shown in FIG. 5, the computer 12X includes a central processing unit (CPU) 12A, a random access memory (RAM) 12B, a read only memory (ROM) 12C, and an input / output interface (I / O) 12D via a bus 12E. The vehicle-side communication unit 12F, the roadside communication unit 12G, the traffic signal communication unit 12H, and the storage unit 12M such as a hard disk drive are connected to the I / O 12D.

ROM12Cには、コンピュータ12Xに実行させる信号機SGの切替制御処理に関する情報処理プログラム12Pが格納されている。CPU12Aが情報処理プログラム12PをROM12Cから読み取りRAM12Bに展開し、情報処理プログラム12Pによる処理を実行する。CPU12Aが情報処理プログラム12Pによる処理を実行することで、コンピュータ12Xは信号機切替制御装置12において信号機SGの切替制御処理を実行する実行装置として動作する。情報処理プログラム12Pは、信号機SGの切替を制御する各種機能を実現するためのプロセスを含む(詳細は後述)。なお、情報処理プログラム12Pは、CD−ROM等の記録媒体により提供するようにしても良い。   The ROM 12 </ b> C stores an information processing program 12 </ b> P related to a switching control process of the traffic light SG to be executed by the computer 12 </ b> X. The CPU 12A reads the information processing program 12P from the ROM 12C and develops the information processing program 12P on the RAM 12B, and executes processing by the information processing program 12P. When the CPU 12A executes the processing by the information processing program 12P, the computer 12X operates as an execution device that executes the switching control processing of the traffic light SG in the traffic light switching control device 12. The information processing program 12P includes a process for realizing various functions for controlling switching of the traffic light SG (details will be described later). The information processing program 12P may be provided by a recording medium such as a CD-ROM.

次に、信号機切替制御装置12として動作するコンピュータ12Xの動作について説明する。コンピュータ12Xでは、情報処理プログラム12Pに含まれる図6及び図7に示すプロセスの各々が実行される。   Next, the operation of the computer 12X operating as the traffic signal switching control device 12 will be described. In the computer 12X, each of the processes shown in FIG. 6 and FIG. 7 included in the information processing program 12P is executed.

図6には、コンピュータ12Xで実行される情報処理プログラム12Pに含まれる交通量予測器学習プロセスによる処理の流れの一例が示されている。コンピュータ12Xでは、情報処理プログラム12Pに含まれる図6に示す交通量予測器学習プロセスがROM12Cから読み出されてRAM12Bに展開され、RAM12Bに展開された交通量予測器学習プロセスをCPU12Aが実行する。   FIG. 6 shows an example of the flow of processing by the traffic volume predictor learning process included in the information processing program 12P executed by the computer 12X. In the computer 12X, the traffic volume predictor learning process shown in FIG. 6 included in the information processing program 12P is read from the ROM 12C and expanded in the RAM 12B, and the CPU 12A executes the traffic volume predictor learning process expanded in the RAM 12B.

ステップS100では、交通情報の取得処理を実行する。ステップS100では、車側情報及び路側情報を含む情報を交通情報として取得する。このステップS100の処理は、図1に示す車側情報収集部121で収集された車側情報及び路側情報収集部122で収集された路側情報を含む情報を取得する処理の一例である。次のステップS102では、ステップS100で取得した交通情報をデータベースとして記憶部12Mに格納する処理を実行する。   In step S100, traffic information acquisition processing is executed. In step S100, information including car side information and road side information is acquired as traffic information. The process of step S100 is an example of a process of acquiring information including the vehicle-side information collected by the vehicle-side information collection unit 121 shown in FIG. 1 and the roadside information collected by the roadside information collection unit 122. In the next step S102, processing for storing the traffic information acquired in step S100 in the storage unit 12M as a database is executed.

なお、図6に示すステップS100及びステップS102の処理は、図1に示す交通情報蓄積部123の動作の一例である。すなわち、図6に示すステップS100及びステップS102の処理をコンピュータ12Xが実行することにより、コンピュータ12Xは、図1に示す交通情報蓄積部123として動作する。   The processes in steps S100 and S102 shown in FIG. 6 are an example of the operation of the traffic information storage unit 123 shown in FIG. That is, when the computer 12X executes the processing of step S100 and step S102 shown in FIG. 6, the computer 12X operates as the traffic information storage unit 123 shown in FIG.

次のステップS104の処理では、交通量予測器の学習処理を実行する。ステップS104では、交通情報蓄積部123に蓄積した交通情報を用いて、関連情報として交通量を示す情報を導出する交通量予測器を学習により構築する。   In the process of the next step S104, a learning process of the traffic volume predictor is performed. In step S104, using traffic information stored in the traffic information storage unit 123, a traffic volume predictor that derives information indicating traffic volume as related information is constructed by learning.

すなわち、前記したように、或る入力情報が入力された場合に入力情報に沿う出力情報が出力されるように交通量モデルを学習する。これによって、交通情報蓄積部123の交通情報を用いて、道路IDの道路における平均車速と、周囲道路の平均車速と、周囲信号機の切替タイミングとが入力された場合に、その道路IDの道路の数分後の交通量を予測する交通量予測器が構築される。次のステップS106では、構築された交通量予測器を規定するパラメータ、すなわち交通量モデルにおけるパラメータを、記憶部12Mに格納する。   That is, as described above, the traffic volume model is learned so that the output information along the input information is output when a certain input information is input. Thereby, when the average vehicle speed on the road of the road ID, the average vehicle speed of the surrounding road, and the switching timing of the surrounding traffic light are input using the traffic information of the traffic information storage unit 123, A traffic volume predictor is built to predict traffic volume after a few minutes. In the next step S106, the parameters defining the constructed traffic predictor, ie, the parameters in the traffic model, are stored in the storage unit 12M.

図6に示すステップS104の処理は、図1に示す関連情報抽出部124の動作の一例である。すなわち、図6に示すステップS104の処理をコンピュータ12Xが実行することにより、コンピュータ12Xは、図1に示す関連情報抽出部124として動作する。また、図6に示すステップS106の処理は、図1に示す最適化データ保存部125の動作の一例である。すなわち、図6に示すステップS106の処理をコンピュータ12Xが実行することにより、コンピュータ12Xは、図1に示す最適化データ保存部125として動作する。   The process of step S104 shown in FIG. 6 is an example of the operation of the related information extraction unit 124 shown in FIG. That is, as the computer 12X executes the process of step S104 shown in FIG. 6, the computer 12X operates as the related information extraction unit 124 shown in FIG. Also, the process of step S106 shown in FIG. 6 is an example of the operation of the optimization data storage unit 125 shown in FIG. That is, as the computer 12X executes the process of step S106 shown in FIG. 6, the computer 12X operates as the optimization data storage unit 125 shown in FIG.

図7には、コンピュータ12Xで実行される情報処理プログラム12Pに含まれる最適化プロセスによる処理の流れの一例が示されている。コンピュータ12Xでは、図7に示す最適化プロセスがROM12Cから読み出されてRAM12Bに展開され、RAM12Bに展開された最適化プロセスをCPU12Aが実行する。   FIG. 7 shows an example of the process flow of the optimization process included in the information processing program 12P executed by the computer 12X. In the computer 12X, the optimization process shown in FIG. 7 is read from the ROM 12C and expanded on the RAM 12B, and the CPU 12A executes the optimization process expanded on the RAM 12B.

ステップS110では、道路網AR内の交差点CRを抽出し、次のステップS112で、交差点CRiで利用する道路の集合Riによる第1交差点モデルを構築する。すなわち、交差点CRi(1≦i≦9)に連結されている全ての主要道路を示す道路IDを、状況sで利用する道路集合R(s)に保存し、第1交差点モデルを構築する。 In step S110, the intersection CR in the road network AR is extracted, and in the next step S112, a first intersection model is constructed by a set Ri of roads used at the intersection CRi. That is, to save the road ID indicating all major roads are connected to the intersection CRi (1 ≦ i ≦ 9) , the road set R i utilized in situations s i (s i), constructing a first intersection model Do.

次のステップS114では、道路集合R(s)に該当する交通情報を取得し、次のステップS116で、交差点CRiの信号機切替タイミングを学習した後に、学習結果を記憶部12Mに格納する。すなわち、道路集合R(s)の交通情報を用いて信号機SGの切替えタイミングを個別に学習(Q学習)し、政策π、状態価値関数Vを保存する。 In the next step S114, traffic information corresponding to the road set R i (s i ) is acquired, and in the next step S116, after learning the traffic signal switching timing of the intersection CRi, the learning result is stored in the storage unit 12M. That is, the switching timing of the traffic signal SG is individually learned (Q learning) using the traffic information of the road set R i (s i ), and the policy π i and the state value function V i are stored.

次のステップS120では、道路網AR内で未処理の交差点CRが残存するか否かを判断し、否定判断した場合はステップS112へ処理を戻し、交点判断した場合はステップS122へ処理を移行する。   In the next step S120, it is determined whether or not an unprocessed intersection CR remains in the road network AR. If a negative determination is made, the process returns to step S112. If an intersection is determined, the process proceeds to step S122. .

図7に示すステップS110〜S120の処理は、図1に示す信号制御最適化部126における第1段階の学習処理の動作の一例である。すなわち、図7に示すステップS110〜S120の処理をコンピュータ12Xが実行することにより、コンピュータ12Xは、図1に示す信号制御最適化部126における第1段階の学習処理を実行する実行装置として動作する。また、図7に示すステップS118の処理は、図1に示す最適化データ保存部125の動作の一例である。   The processes of steps S110 to S120 illustrated in FIG. 7 are an example of the operation of the learning process of the first stage in the signal control optimization unit 126 illustrated in FIG. That is, when the computer 12X executes the processes of steps S110 to S120 shown in FIG. 7, the computer 12X operates as an execution device that executes the learning process of the first step in the signal control optimization unit 126 shown in FIG. 1. . Also, the process of step S118 shown in FIG. 7 is an example of the operation of the optimization data storage unit 125 shown in FIG.

第2段階の学習処理では、或る時刻tの交差点CR及び隣り合う交差点における交通状況を入力情報とし、信号機SGの信号灯16の切替タイミングを規定するタイミングパラメータを出力情報とするモデルを用いる。すなわち、交差点CRの主要道路及び隣り合う交差点の信号機SGの周辺道路を含む道路の交通状況の交通状況により交差点CRに設置された信号機SGの切替タイミングを出力するモデル(以下、第2交差点モデルという。)を用いる。   In the learning process of the second stage, a model is used in which traffic conditions at an intersection CR at a certain time t and adjacent intersections are used as input information and timing parameters defining the switching timing of the signal light 16 of the traffic light SG as output information. That is, a model (hereinafter referred to as a second intersection model) which outputs the switching timing of the traffic light SG installed at the intersection CR according to the traffic condition of the traffic condition of the road including the main road of the intersection CR and the surrounding road of the traffic light SG of the adjacent intersection. Use.).

ステップS122では、交差点CRiに隣り合う交差点CRjで利用する道路、すなwち周辺道路を抽出する。次のステップS124では、交差点CRjで利用する道路IDの道路を道路集合Riに追加した集合R’ iによる第2交差点モデルを構築する。すなわち、交差点CRi(1≦i≦9)の時刻tの状況sで利用する道路集合R(s)に、隣り合う交差点CRj(1≦j≦9、i≠j)に連結されている周辺道路の道路IDを追加した道路集合R'(s)を構築する。 In step S122, a road to be used at the intersection CRj adjacent to the intersection CRi, that is, a surrounding road is extracted. In the next step S124, a second intersection model is constructed by a set R'i in which the road of the road ID used at the intersection CRj is added to the road set Ri. That is, the road set R i (s i ) used in the situation s i at time t of the intersection CR i (1 ≦ i ≦ 9) is connected to the adjacent intersections CR j (1 ≦ j ≦ 9, i ≠ j) A road set R ' i (s i ) is constructed by adding the road IDs of the surrounding roads.

次のステップS126では、道路集合R'(s)に該当する交通情報を取得し、次のステップS128で、第2交差点モデルにおいて、学習済の第1交差点モデルの信号機切替タイミングを用いて、所定時間経過後の交通状況を推定する。すなわち、道路集合R'(s)に含まれる全ての交差点CRの信号機SGを事前に学習した政策で切替えた場合の次の時刻の状態価値関数V'(s)を観測する。 In the next step S126, traffic information corresponding to the road set R ' i (s i ) is acquired, and in the next step S128, using the traffic signal switching timing of the learned first intersection model in the second intersection model , Estimate the traffic situation after a predetermined time has passed. That is, the state value function V ' i (s i ) at the next time when the traffic lights SG of all intersections CR included in the road set R' i (s i ) are switched by the policy learned in advance is observed.

次のステップS130では、道路集合Riによる交通状況と、ステップS126で推定した交通状況との差分が閾値を超えたか否かを判別することで、交差点CRiと交差点CRjとが、交通流制御に関連するか否かを判断する。ステップ130で肯定判断した場合は、ステップS132へ処理を移行し、否定判断した場合はステップS134へ処理を移行する。   In the next step S130, the intersection CRi and the intersection CRj are related to the traffic flow control by determining whether the difference between the traffic condition by the road set Ri and the traffic condition estimated in step S126 exceeds the threshold value. Determine if you want to When an affirmative determination is made in step 130, the process proceeds to step S132, and when a negative determination is made, the process proceeds to step S134.

ステップS132では、道路集合Riを道路集合R’に変更し、学習した後、ステップS136へ処理を移行する。ステップS134では、道路集合Riを変更せずにステップS136へ処理を移行する。なわち、前記のように、状態価値の差が予め定めた閾値を超えた場合には、交差点CRiと交差点CRjとは、交通流制御に関連するとして状況sで利用する道路集合R(s)を道路集合R'(s)に更新し、閾値以下で変化しない場合は、道路集合R(s)を維持する。 In step S132, the road set Ri is changed to a road set R ′ and after learning, the process proceeds to step S136. In step S134, the process proceeds to step S136 without changing the road set Ri. Ie, as described above, if the difference of the state value exceeds a predetermined threshold value, the intersection CRi and intersections CRj, road aggregate utilized in situations s i as related to traffic flow control R i ( Update s i ) to road set R ′ i (s i ), and maintain road set R i (s i ) if it does not change below the threshold.

ステップS136では、追加する周辺道路がなくなり,政策及び状態価値関数の値が収束するまで否定判断を繰り返し、ステップS122へ処理を戻す。一方、ステップS136で肯定判断した場合は、交差点CRごとに学習され、最適化されたパラメータである政策π、状態価値関数Vの各々を保存する。 In step S136, the negative judgment is repeated until there is no surrounding road to be added and the values of the policy and the state value function converge, and the process is returned to step S122. On the other hand, if an affirmative decision is made in step S136, the learning for each intersection CR, an optimized parameter policy [pi i, stores each status value function V i.

図7に示すステップS122〜S138の処理は、図1に示す信号制御最適化部126における第2段階の学習処理の動作の一例である。すなわち、図7に示すステップS122〜S138の処理をコンピュータ12Xが実行することにより、コンピュータ12Xは、図1に示す信号制御最適化部126における第2段階の学習処理を実行する実行装置として動作する。また、図7に示すステップS138の処理は、図1に示す最適化データ保存部125の動作の一例である。   The processes of steps S122 to S138 shown in FIG. 7 are an example of the operation of the learning process of the second stage in the signal control optimization unit 126 shown in FIG. That is, when the computer 12X executes the processing of steps S122 to S138 shown in FIG. 7, the computer 12X operates as an execution device that executes the learning processing of the second stage in the signal control optimization unit 126 shown in FIG. 1. . Also, the process of step S138 shown in FIG. 7 is an example of the operation of the optimization data storage unit 125 shown in FIG.

そして、道路網ARに含まれる複数の信号機SG各々の信号灯16の切替タイミングの各々を制御する場合、図6に示す処理により学習された交通量予測器と、図7に示す処理により学習された演算器とを再構築し、複数の信号機SG各々を制御する。信号機SGの信号制御部14の各々は、信号制御最適化部126からの制御信号により信号灯16の各々の切替タイミングをする。これによって、道路網AR内の交通流が最適化される。   Then, in the case of controlling each of the switching timings of the signal lights 16 of each of the plurality of traffic lights SG included in the road network AR, the traffic volume predictor learned by the processing shown in FIG. The arithmetic unit is reconstructed to control each of the plurality of traffic signals SG. Each of the signal control units 14 of the traffic lighter SG performs switching timing of each of the signal lights 16 by a control signal from the signal control optimization unit 126. This optimizes the traffic flow in the road network AR.

以上説明したように本実施形態によれば、道路網内の信号機を切替制御する場合に、主要な道路の交通量から車両の流れを特定する場合に比べて、車両の流れを円滑にすることができる。   As described above, according to the present embodiment, when switching control of the traffic signal in the road network, the flow of the vehicle is smoothed compared to the case where the flow of the vehicle is specified from the traffic volume of the main road. Can.

ここで、本実施形態に係る信号機切替制御システム10では、道路網ARの信号機SG各々の切替タイミングが最適化される。この最適化された切替タイミングにより信号機SG各々を切替制御した場合の交通流、すなわち、入力された交通情報により道路網の交通状況を推定することができる。この推定された道路網の交通状況は、道路網ARを走行する車両に有効な情報である。例えば、推定された道路網の交通状況を、道路網ARを走行中の車両、または道路網に進入する車両において確認することで、道路網ARを走行中の車両、または道路網に進入する車両の走行計画を、例えば、短時間で目的地に到達するように変更することができる。また、信号機切替制御システム10は、推定した道路網の交通状況に基づいて、道路網ARを走行中の車両、または道路網に進入する車両に対して最適な走行経路を提示することもできる。   Here, in the traffic signal switching control system 10 according to the present embodiment, the switching timing of each traffic signal SG of the road network AR is optimized. It is possible to estimate the traffic condition of the road network from the traffic flow when each of the traffic signals SG is switched and controlled by the optimized switching timing, that is, the input traffic information. The estimated traffic condition of the road network is information effective for a vehicle traveling on the road network AR. For example, the vehicle traveling in the road network AR or the vehicle entering the road network is confirmed by confirming the estimated traffic condition of the road network in the vehicle traveling in the road network AR or in the vehicle entering the road network The travel plan can be changed, for example, to reach the destination in a short time. The traffic signal switching control system 10 can also present an optimal travel route to a vehicle traveling on the road network AR or a vehicle entering the road network based on the estimated traffic condition of the road network.

すなわち、本実施形態に係る信号機切替制御システム10は、交通情報により推定された交通状況を用いて、道路網ARを走行する車両、及び道路網に進入する車両の少なくとも一方の車両に対して、走行支援をすることができる。   That is, the traffic signal switching control system 10 according to the present embodiment uses at least one of the vehicle traveling on the road network AR and the vehicle entering the road network using the traffic condition estimated by the traffic information. Can support driving.

図8は、複数の車両Cが密集することが予測される道路を含む道路網ARの一例を示す模式図である。図8に示す例では、複数の車両Cが密集することが予測される道路として、道路ID01、ID02、ID06、及びID12の各道路を含む道路IDX(斜線で示す領域)が示されている。   FIG. 8 is a schematic view showing an example of a road network AR including roads where a plurality of vehicles C are expected to be densely packed. In the example illustrated in FIG. 8, a road IDX (an area indicated by hatching) including the roads of road ID 01, ID 02, ID 06, and ID 12 is shown as a road on which a plurality of vehicles C are predicted to be densely packed.

道路IDXを走行中の車両に対しては、近隣の道路、すなわち、道路ID01、ID02、ID06、及びID12の各道路以外の道路への変更を促す情報を送信することで、道路IDXを走行中の車両は、車両が密集した道路を回避して走行する走行計画へ変更することができる。また、道路IDXへ進入予定の車両に対しては、道路IDXに複数の車両Cが密集することを示す情報を送信することで、密集した道路への進入を回避して走行する走行計画へ変更することができる。さらに、道路網ARへ進入予定の車両に対しては、道路IDXに複数の車両Cが密集することを示す情報を送信することで、道路網AR内において、密集した道路の走行を回避した走行計画へ変更することができる。   For a vehicle traveling on a road IDX, while traveling on the road IDX, by transmitting information prompting a change to a road other than the roads of the neighboring roads, that is, roads ID01, ID02, ID06, and ID12. The vehicle can be changed to a travel plan in which the vehicle travels avoiding a dense road. In addition, for vehicles scheduled to enter Road IDX, by changing the information to indicate that multiple vehicles C are concentrated on Road IDX, it is changed to a travel plan that travels by avoiding entry to dense roads. can do. Furthermore, for a vehicle scheduled to enter road network AR, information indicating that a plurality of vehicles C are concentrated on road IDX is transmitted, thereby avoiding traveling of dense roads in road network AR. It can be changed to a plan.

以上、各実施の形態を用いて説明したが、開示の技術の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。要旨を逸脱しない範囲で上記実施形態に多様な変更または改良を加えることができ、当該変更または改良を加えた形態も開示の技術の技術的範囲に含まれる。   As mentioned above, although it demonstrated using each embodiment, the technical scope of the technique of an indication is not limited to the range as described in the said embodiment. Various changes or modifications can be added to the above-described embodiment without departing from the scope of the invention, and forms to which the changes or improvements are added are also included in the technical scope of the disclosed technology.

10 信号機切替制御システム
12 信号機切替制御装置
12X コンピュータ
12P 情報処理プログラム
14 信号制御部
16 信号灯
121 車側情報収集部
122 路側情報収集部
123 交通情報蓄積部
124 関連情報抽出部
125 最適化データ保存部
126 信号制御最適化部
AR 道路網
C 車両
CR 交差点
SG 信号機
10 traffic signal switching control system 12 traffic signal switching control device 12X computer 12 P information processing program 14 signal control unit 16 signal light 121 car side information collection unit 122 road side information collection unit 123 traffic information storage unit 124 related information extraction unit 125 optimization data storage unit 126 Signal control optimization unit AR Road network C Vehicle CR Intersection SG Traffic light

Claims (7)

各々信号機が設置された複数の交差点を備えた道路網の前記複数の交差点各々について、各々の交差点に連結する主要道路を走行する車両の交通情報に基づいて、前記複数の交差点各々に設置された前記信号機各々の切替タイミングを演算する演算部と、
前記複数の交差点各々に設置された信号機各々ついて、前記主要道路を走行する車両の交通情報に基づいて、前記演算部で演算された切替タイミングで信号機を切り替えた場合の第1交通流の各々を推定する第1推定部と、
前記複数の交差点の何れか1つの特定交差点について、前記特定交差点の主要道路を走行する車両の交通情報、及び前記特定交差点の主要道路の先の交差点に連結する周辺道路を走行する車両の交通情報に基づいて、前記特定交差点に設置された信号機、及び前記先の交差点に設置された信号機を、前記演算部で演算された前記切替タイミングで切り替えた場合の第2交通流を推定する第2推定部と、
前記第1推定部で推定された前記第1交通流と、前記第2推定部で推定された第2交通流とに基づいて、前記特定交差点に設置された信号機の切替タイミングを最適化する最適化部と、
を含む信号機切替制御装置。
For each of the plurality of intersections of the road network provided with a plurality of intersections in which each traffic light is installed, the plurality of intersections are installed at each of the plurality of intersections based on traffic information of a vehicle traveling on a main road connected to each intersection. An operation unit that calculates switching timing of each of the traffic signals;
For each of the traffic lights installed at each of the plurality of intersections, each of the first traffic flows when the traffic lights are switched at the switching timing calculated by the calculation unit based on traffic information of the vehicle traveling on the main road A first estimation unit to estimate;
The traffic information of the vehicle traveling on the main road of the specific intersection and the traffic information of the vehicle traveling on the surrounding road linked to the main road ahead of the specific intersection, for any one specific intersection of the plurality of intersections Second estimation based on the second traffic flow when switching the traffic light installed at the specific intersection and the traffic light installed at the previous intersection at the switching timing calculated by the calculation unit Department,
Optimal to optimize the switching timing of the traffic signal installed at the specific intersection based on the first traffic flow estimated by the first estimation unit and the second traffic flow estimated by the second estimation unit Department,
Signal switching control device including.
前記演算部は、
前記交通情報を入力とし、前記信号機の切替タイミングを出力として、予め定めた交通流状態になるように、学習された主要道路の交差点モデルを含む
請求項1に記載の信号機切替制御装置。
The arithmetic unit is
The traffic signal switching control device according to claim 1, further comprising: an intersection model of a learned main road so that the traffic information is input and the switching timing of the traffic signal is output so as to be a predetermined traffic flow state.
前記第2推定部は、
前記交通情報、及び前記信号機の切替タイミングを入力とし、入力された切替タイミングで信号機を切り替えた場合の交通流状態を出力として、学習された周辺道路を含む交差点モデルを含む
請求項1又は請求項2に記載の信号機切替制御装置。
The second estimation unit is
The traffic information and the switching timing of the traffic light are input, and the traffic flow state when switching the traffic light at the input switching timing is output, including an intersection model including the learned surrounding road. The traffic signal switching control device according to 2.
前記演算部は、
演算された前記交通情報に対応する信号機各々の切替タイミングを記憶する記憶部を含む
請求項1から請求項3の何れか1項に記載の信号機切替制御装置。
The arithmetic unit is
The traffic signal switching control device according to any one of claims 1 to 3, further comprising a storage unit that stores a switching timing of each traffic signal corresponding to the calculated traffic information.
前記最適化部は、
前記第1推定部で推定した第1交通流と前記第2推定部で推定した第2交通流との差異が、予め定めた閾値未満になるまで、前記先の交差点に連結する周辺道路を追加して前記特定交差点に設置された信号機の切替タイミングを最適化する
請求項1から請求項4の何れか1項に記載の信号機切替制御装置。
The optimization unit
A surrounding road connected to the previous intersection is added until the difference between the first traffic flow estimated by the first estimation unit and the second traffic flow estimated by the second estimation unit is less than a predetermined threshold. The traffic signal switching control device according to any one of claims 1 to 4, wherein the switching timing of the traffic signal installed at the specific intersection is optimized.
コンピュータに、
請求項1から請求項5の何れか1項に記載された信号機切替制御装置の各部の処理を実行させる
ことを含む信号機切替制御方法。
On the computer
A signal apparatus switching control method comprising performing processing of each part of the signal apparatus switching control device according to any one of claims 1 to 5.
コンピュータを、請求項1から請求項5の何れか1項に記載された信号機切替制御装置の各部として機能させるための信号機切替制御プログラム。   A traffic signal switching control program for causing a computer to function as each part of the traffic signal switching control device according to any one of claims 1 to 5.
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