JP2020160939A

JP2020160939A - 交通管理システム

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Publication number: JP2020160939A
Application number: JP2019061281A
Authority: JP
Inventors: 小山　哉; Hajime Koyama; 哉小山
Original assignee: Subaru Corp
Current assignee: Subaru Corp
Priority date: 2019-03-27
Filing date: 2019-03-27
Publication date: 2020-10-01
Anticipated expiration: 2039-03-27
Also published as: US10891854B2; US20200312129A1; JP7222782B2

Abstract

【課題】種々の車両が混在する交通環境下であっても、渋滞の発生を事前に抑制する交通流れを作ることができる交通管理システムを提供する。【解決手段】クラウドサーバ１は、交通情報センタ２等で集計した特定区間を通行する走行車線毎の車両の台数と特定区間の区間長とに基づいて区間の交通密度Ｋ’（＝台数／区間長）を求める。その後特定区間の後方に設置された車両感知センサで検出した通過台数Ｃから、各区間に進入する走行車線毎の交通量Ｕ（＝Ｃ／時間）を算出し、交通密度Ｋ‘を交通量Ｕで補正して、実交通密度Ｋを求める（Ｋ＝Ｋ’＋（Ｕ／区間長））。そしてこの実交通密度Ｋと、予め設定した渋滞の予兆を判定する予兆判定閾値Ｋｏと比較し、Ｋ＞Ｋｏの場合、渋滞の予兆ありと判定し、当該走行車線を走行している車両に対して車線変更を指示する。【選択図】図１

Description

本発明は、走行車線毎の交通密度を検出して、交通密度の偏りを防止し、渋滞の発生を事前に抑制する交通流れを作ることができるようにした交通管理システムに関する。

従来、例えば高速道路の交通を管理する道路管制センタでは、路側に設置されているセンサ（カメラ、トラフィックカウンタ等）から収集されるデータや、各車両の走行状態を示すプローブ情報をクラウドサーバ（交通制装置）で集計して、所定区間毎の交通情報（交通密度、渋滞情報等）を得ている。そして、この交通情報を、付近を走行する車両に報知することで、渋滞の発生を抑制している。

例えば、特許文献１（特開２０１２−４３０９４号公報）には、車群の先頭を走行している車両の運転者に対して、当該車両を先頭とする車群が形成されていること、或いは車群の増大を抑制する運転操作に関する情報を提供することで、先頭車両の運転者に自車両が車両の流れを妨げていることを気づかせ、車群の増大を抑制する運転操作を促して、渋滞を抑制するようにした技術が開示されている。

特開２０１２−４３０９４号公報

しかし、上述した文献に開示されている交通制御システムで提供する交通情報は、先行車両に対しては有用であるが、後続の車両が同様の情報を取得しても渋滞発生の抑制を期待することはできない。

又、通行する車両には、受信設備を備えていない車両、カーナビゲーションシステム等の受信設備を備えてはいるが手動運転専用の車両、情報交通を取得しても、運転者がその指示に従わない運転を行う車両などが混在しているため、意図した交通管制を行うことは困難である。

本発明は、上記事情に鑑み、種々の車両が混在する交通環境下であっても、渋滞の発生を事前に抑制する交通流れを作ることのできる交通管理システムを提供することを目的とする。

本発明は、所定区間を通行する車両の台数を走行車線毎に収集する交通情報収集部と、前記所定区間の後方に設置されて通過する車両情報を収集する車両感知部と、交通管制装置とを備え、前記交通管制装置は、前記交通情報収集部で収集し所定区間を走行する前記車両の台数及び前記車両感知部で収集した前記車両情報を交通情報として取得する交通情報取得部と、前記交通情報取得部で取得した前記交通情報に基づいて前記所定区間における渋滞の予兆を前記走行車線毎に検出する交通管理部とを有する交通管理システムにおいて、前記交通管理部は、更に、前記交通情報取得部で取得した前記所定区間を走行する前記車両の台数と該所定区間の区間長とに基づき交通密度を前記走行車線毎に求める交通密度演算部と、前記交通情報取得部で取得した前記車両感知部で収集した前記車両情報に基づき該車両感知部を通過する前記車両の通過台数から交通量を前記走行車線毎に算出する交通量算出部と、前記交通密度演算部で求めた前記交通密度を前記交通量算出部で算出した交通量で補正して実交通密度を前記走行車線毎に求める実交通密度演算部と、前記実交通密度演算部で演算した前記走行車線毎の前記実交通密度と予め設定した渋滞の予兆を判定する判定閾値とを比較して渋滞の予兆を示す走行車線を調べる渋滞予兆判定部と、前記渋滞予兆判定部で渋滞の予兆を示す走行車線が検出された場合、前記車両感知部よりも後方を走行している車両に対して車線変更指示信号を送信する指示信号送信部とを備えている。

本発明によれば、所定区間を走行する車両の台数と当該区間長とに基づき交通密度を走行車線毎に求め、又、所定区間の後方に設置された車両感知部で検知した車両感知部を通過する車両の通過台数から交通量を走行車線毎に算出し、この交通密度を交通量で補正して実交通密度を走行車線毎に求め、求めた走行車線毎の実交通密度と予め設定した渋滞の予兆を判定する判定閾値とを比較して渋滞の予兆を示す走行車線を調べ、渋滞の予兆を示す走行車線が検出された場合、車両感知部よりも後方を走行している車両に対して車線変更指示信号を送信するようにしたので、種々の車両が混在する交通環境下であっても、所定区間の交通密度が、車両感知部で検出した通過車両に基づいて算出した交通量で補正されているため、交通密度の偏りを防止して、渋滞の発生を事前に抑制する交通流れを作ることができる。

交通管理システムの概略構成図クラウドサーバの概略構成図車両からクラウドサーバに送信されるプローブ情報の一例を示す説明図交通管理処理ルーチンを示すフローチャート走行中の車両に対してクラウド情報を送信する状態を示す説明図別態様による走行中の車両に対してクラウド情報を送信する状態を示す説明図

以下、図面に基づいて本発明の一実施形態を説明する。図１に示す交通管理システムは、交通管制装置としてのクラウドサーバ１と交通情報収集部としての各交通情報センタ２と基地局４とを有し、これらが交通情報送信部としてのインターネット５を介して接続されて構成されている。

又、各交通情報センタ２は、民間、及び公共期間の管轄におかれ、時々刻々と変化する交通情報（例えば、各区間を走行する車両の台数）、及び環境情報を、予め設定されている各区間において走行車線毎に集計し、クラウドサーバ１に交通情報として送信する。例えば、民間の交通情報センタでは、契約している各プローブ車両から取得したプローブ情報を収集し、収集した情報に基づいて求めた交通情報をクラウドサーバ１に送信する。又、例えば、公共機関の交通情報センタは、道路に予め設置されている車両感知部としての各種車両感知センサ（カメラ、トラフィックカウンタ等）３（図５、図６参照）、及び都道府県警察、道路交通管理者等から得られた、各区間における走行車線毎の交通情報を収集してクラウドサーバ１に送信する。

図３に示すように、各プローブ車両から交通情報センタ２に送信されるプローブ情報としては、自車両の車両ＩＤ、送信日時、現在位置（緯度、経度）、車速、進行している方角等であり、このプローブ情報を受信した交通情報センタ２では、この情報に基づき、所定区間毎の交通情報（混雑情話生、渋滞情報等）を取得する。

図２に示すように、クラウドサーバ１は、通信部１１、交通情報取得部１２，交通管理部１３、及び地図データベース部１４を備えている。交通情報取得部１２は、通信部１１を介して、各交通情報センタ２や各基地局４から送信される交通情報を取得して集計する。

又、交通管理部１３は、交通情報取得部１２で集計した交通情報に基づき、各区間の交通密度（台数／区間長）を所定時間（１〜２[min]）毎に求め、渋滞が発生しそうな予兆を示す区間（エリア）を調べると共に、当該区間での渋滞予兆の傾向を走行車線毎に調べる。そして、この交通情報をリアルタイムに処理し、地図データベース部１４に記憶されているグローバルダイナミックマップの道路交通情報を逐次更新する。

尚、このグローバルダイナミックマップは、４階層の構造をなしており、最下層の静的情報階層を基盤として、その上に、自動走行をサポートするために必要な付加的地図情報が重畳されている。静的情報階層は、高精度３次元地図情報であり、路面情報、車線情報、交差点情報、３次元構造物、及び恒久的な規制情報等、変化の最も少ない静的な情報が格納された最下層の基盤情報層である。

又、この静的情報階層に重畳される付加的地図情報は、３階層に区分されており、下位階層から順に、準静的情報階層、準動的情報階層、動的情報階層を有している。この各階層は時間軸での変化（変動）度合いに応じて区分され、上述した交通情報は、最も変化が多く、リアルタイムに更新する必要がある情報であるため動的情報階層に格納される。尚、このグローバルダイナミックマップは、後述する自動運転可能な車両１０１を自律走行させるに際し必要とする地図である。

更に、クラウドサーバ１はインターネット５を介して路車間通信システム６、及び表示設備としての道路情報板７に接続されている。路車間通信システム６は、道路の所定区間毎に配置されている路側機（例えば、路側ビーコン）６ａを有しており、クラウドサーバ１から取得した交通情報に基づき、対応する路側機６ａに交通情報を送信する。この交通絵情報は車両に搭載されているカーナビゲーションシステム等で受信されて、運転者に報知される。又、道路情報板７は、図６に示すように道路上に設置されて、道路交通情報等を文字、絵文字等で表示して、運転者に道路状況を報知するものである。

ここで、自動運転可能な車両１０１の構成について簡単に説明する。この車両１０１は、自動運転区間においては運転者の操作によらずに、自車両を自律走行させる自動運転支援装置２１が搭載されている。この自動運転支援装置１０は、ロケータユニット２２と車両制御ユニット２３とを有し、ロケータユニット２２に、交通情報受信機２２ａ、及びＧＮＳＳ受信機２２ｂが設けられている。

このロケータユニット２２は、ＧＮＳＳ受信機２２ｂで受信した複数の測位衛星からの測位信号に基づいて自車位置を推定する。又、ロケータユニット２２は、交通情報受信機２２ａから、基地局４、インターネット５を介してクラウドサーバ１にアクセスして、交通情報やグローバルダイナミックマップに格納されている地図情報を取得する。そして、ロケータユニット２２は交通情報受信機２２ａで受信した地図情報に基づき、自車位置を地図上にマップマッチングし、又、入力された目的地と自車位置とを結ぶ走行ルートを構築する。そして、取得した交通情報に基づき走行車線を特定する。

車両制御ユニット２３は、構築した走行ルートに従い、当該走行ルートに自動運転が可能な区間（自動運転区間）が設定されている場合、当該自動運転区間は自動運転を行う。又、自動運転が設定されていない区間においては、周知の追従車間距離制御（ＡＣＣ:Adaptive Cruise Control）と車線維持（ＡＬＫ:Active Lane Keep）制御とによる運転支援制御を実行して、自車両を走行させる。

自動運転において、車両制御ユニット２３は、ロケータユニット２２で設定した走行車線、例えば、第１走行車線（図５、図６参照）を走行させる。又、その際、クラウドサーバ１から、車両１０１が現在走行している車線（例えば、第１走行車線）は、前方において渋滞の発生しそうな予兆があるため、車線変更の指示信号が発信されている場合は、当該指示に従い、車線変更を行う。

この渋滞予兆車線の検出、及び車線変更の指示は、上述したクラウドサーバ１の交通管理部１３において、交通情報取得部１２で集計した交通情報に基づき、所定区間長（例えば、１〜２[Km]）毎に求められる。

この交通管理部１３で求める渋滞予兆の検出、及び車線変更の指示は、具体的には、図４に示す交通管理処理ルーチンにおいて行われる。このルーチンでは、先ずステップＳ１で、交通情報取得部１２で集計した交通情報を読込み、ステップＳ２で、各区間における走行車線毎の交通密度Ｋ’を求める。尚、このステップＳ２での処理が、本発明の交通密度演算部に対応している。

例えば、所定区間を走行する各車両の速度が徐々に低下した場合、各車両の車間距離が次第に狭くなり、交通密度Ｋ’が高くなる。この交通密度Ｋ’は、その区間内に存在する車両の台数から推定する（台数／区間長）。因みに、この交通密度Ｋ’に特定の区間を走行する車両の平均車速（空間平均速度）Ｖａを乗算すれば、当該区間の交通量Ｑを知ることができる（Ｑ＝Ｋ’・Ｖａ）。

ところで、交通情報取得部１２で集計した区間毎の交通情報は、交通情報センタ２で取得した交通情報に基づいている。各交通情報センタ２では、プローブ車両から取得したプローブ情報、道路に予め設置されている各種車両感知センサ３、及び都道府県警察、道路交通管理者等から得られた交通情報に基づいて、各区間の交通密度Ｋ’を求めている。

この場合、交通管理処理ルーチンにおいて、予め設定されている区間Ａ（図５、図６参照）の交通情報を交通情報取得部１２から取得して交通密度Ｋ’を求め、この交通密度Ｋ’の増加傾向から、走行車線毎の渋滞の予兆を検出することは可能である。

しかし、渋滞の予兆を検出するだけでは、渋滞の発生を抑制することはできない。特定区間Ａでの渋滞の発生を抑制するには、後続の車両を交通密度Ｋ’の高い走行車線から交通密度Ｋ’の低い走行車線へ振り分ける必要がある。この場合、全ての車両が自動運転可能な車両１０１であれば、クラウドサーバ１からの車線変更の指示により、意図する走行車線に自動車線変更（ALC：Auto Lane Changing）制御により振り分けることができる。又、カーナビゲーションシステムが搭載されている手動運転専用の車両１０２（図５、図６参照）であれば、路車間通信システム６の路側機６ａからカーナビゲーションシステムに対して車線変更の指示を出力し、運転者に車線変更を促すことができる。

しかし、同一区間を走行している車両には、カーナビゲーションシステムのような受信設備を備えていない車両１０３も走行しており、更に、受信設備を備えている車両１０２を運転している運転者が車線変更の指示に従わない場合もある。或いは自動運転が可能な車両１０１であっても上述したＡＣＣとＡＬＫ制御とによる運転支援制御で直進走行している場合、運転者があえてハンドル操作による車線変更をせず、そのまま直進走行を継続させている場合もある。

このように道路には種々の車両が混在して走行しており、車線変更の指示に従わない後続車両が上述した区間Ａに進入した場合、各走行車線において交通密度の偏りが生じる可能性がある。

そのため、本実施形態では、渋滞の予兆が検出された区間Ａに進入する車両を検出し、この車両の通過台数Ｃで交通密度Ｋ’を補正して実際の交通密度（実交通密度）Ｋを検出するようにしている。

すなわち、ステップＳ３では、上述した車両感知センサ３で検出した、対象区間の走行車線毎の通過車両情報（通過台数Ｃ）を読込む。

次いで、ステップＳ４で、単位時間（１〜２[min]程度）あたりの通過台数Ｃから、各区間に進入する走行車線毎の交通量Ｕ（Ｃ／時間）を算出する。尚、このステップＳ４での処理が、本発明の交通量算出部に対応している。

その後、ステップＳ５へ進み、この交通量Ｕで交通密度Ｋ’を補正して、各区間の走行車線毎の実際の交通密度（実交通密度）Ｋを求める。即ち、交通量Ｕを当該区間の区間長で除算し、その値を交通密度Ｋ’に加算して、実交通密度Ｋを算出する。尚、このステップＳ５での処理が、本発明の実交通密度演算部に対応している。
Ｋ＝Ｋ’＋（Ｕ／区間長）
因みに、上述した実交通密度Ｋ’から求めた交通量Ｑに、通過台数Ｃから求めた交通量Ｕを加算すれば、通過台数Ｃが当該区間に到達した際の交通量を求めることができる。

その後、ステップＳ６へ進み、実交通密度Ｋと渋滞の予兆を判定する閾値（予兆判定閾値）Ｋｏとを、走行車線毎に比較し、渋滞の予兆を示す走行車線かあるか否かを調べる。尚、このステップＳ６での処理が、本発明の渋滞予兆判定部に対応している。

この予兆判定閾値Ｋｏは、渋滞と見なされる交通密度Ｋの８０〜９０［％］程度の値に設定されている。但し、予兆判定閾値Ｋｏは、これに限定されるものではなく、例えば、一般道路と高速道路とでは異なる値に設定するようにしても良い。

そして、Ｋ≦Ｋｏの場合、渋滞の兆候はないと判定し、ルーチンを抜ける。一方、Ｋ＞Ｋｏの場合、渋滞の予兆ありと判定し、ステップＳ７へ進む。ステップＳ７では、当該区間の車道において最も実交通密度Ｋの低い走行車線を検出し、ステップＳ８へ進む。尚、このステップＳ７での処理が、本発明の低密度走行車線検出部に対応している。

ステップＳ８では、渋滞の兆候がある走行車線を走行し、やがて当該区間Ａに進入する後方の区間（報知区間）Ｂ（図５、図６参照）を走行している車両に対し、最も交通密度Ｋの低い車線への車線変更を指示して、ルーチンを抜ける。尚、このステップＳ８での処理が、本発明の指示信号送信部に対応している。

例えば、図５、図６に示すように、３車線の道路の区間Ａにおいて、第１走行車線の交通密度Ｋが予兆判定閾値Ｋｏよりも高いと判定された場合（Ｋ＞Ｋｏ）、第２走行車線と第３走行車線の交通密度Ｋの内、最も低い交通密度Ｋを有する走行車線（図においては、第３走行車線）への車線変更を、報知区間Ｂの第１走行車線を走行している車両に指示する。

この車線変更の指示は、クラウドサーバ１からのクラウド情報として、インターネット５を介して交通情報センタ２、基地局４、路車間通信システム６、及び道路情報板７に送信される。

すると、自動運転により走行している車両１０１（図１参照）は、基地局４から送信されるクラウド情報を交通情報受信機２２ａが受信し、ロケータユニット２２の地図情報に反映させる。その結果、当該車両１０１は、クラウドサーバ１からの車線変更の指示に従い、自動車線変更（ＡＬＣ:Auto Lane Change）制御を実行して、交通密度の低い車線へ進路変更する。

又、路車間通信システム６は、報知区間Ｂの路側に設置されている路側機（例えば、路上ビーコン）６ａから車線変更指示信号を出力する。すると、車両１０２に搭載されているカーナビゲーションシステム等の受信設備は、路側機６ａを介してクラウドサーバ１からの車線変更指示信号を受信し、モニタに車線変更を示す絵文字を表示し、更に、音声により運転者に車線変更を報知する。これにより、当該車両１０２を操作している運転者は、自らの操舵により、指示された走行車線（第３走行車線）への進路変更を行う。

一方、報知区間Ｂの前方に設置されている道路情報板７には、第１走行車線を走行している車両に対して、第３走行車線への車線変更指示として進路変更を促す情報が、絵文字と文字との双方で表示される。これにより、受信設備を搭載していない車両１０３を運転している運転者に対しても、道路情報板７に表示されている情報を視認させることで、第３走行車線へ進路変更を促すことができる。

以上のように、本実施形態によれば、区間Ａに設定されている第１〜第３走行車線を走行する車両の各交通密度Ｋの偏りが防止され、渋滞の発生を抑制することができる。その結果、種々の車両が混在する交通環境下であっても、渋滞の発生を事前に抑制する交通流れを作ることができる。

尚、本発明は、上述した実施形態に限るものではなく、例えば交通密度Ｋ’は、区間長あたりの各車両間の総車間距離から算出するようにしても良い（Ｋ’＝総車間距離／区間長）。

１…クラウドサーバ、
２…交通情報センタ、
３…車両感知センサ、
４…基地局、
５…インターネット、
６…路車間通信システム、
６ａ…路側機、
７…道路情報板、
１０…自動運転支援装置、
１１…通信部、
１２…交通情報取得部、
１３…交通管理部、
１４…地図データベース部、
２１…自動運転支援装置、
２２…ロケータユニット、
２２ａ…交通情報受信機、
２２ｂ…ＧＮＳＳ受信機、
２３…車両制御ユニット、
１０１，１０２，１０３…車両、
Ａ…区間、
Ｂ…報知区間、
Ｃ…通過車両情報、
Ｋ…実交通密度、
Ｋ’…交通密度、
Ｋｏ…予兆判定閾値、
Ｕ…交通量、
Ｖａ…空間平均速度

Claims

所定区間を通行する車両の台数を走行車線毎に収集する交通情報収集部と、
前記所定区間の後方に設置されて通過する車両情報を収集する車両感知部と、
交通管制装置と
を備え、
前記交通管制装置は、
前記交通情報収集部で収集し前記所定区間を走行する前記車両の台数及び前記車両感知部で収集した前記車両情報を交通情報として取得する交通情報取得部と、
前記交通情報取得部で取得した前記交通情報に基づいて前記所定区間における渋滞の予兆を前記走行車線毎に検出する交通管理部と
を有する交通管理システムにおいて、
前記交通管理部は、更に、
前記交通情報取得部で取得した前記所定区間を走行する前記車両の台数と該所定区間の区間長とに基づき交通密度を前記走行車線毎に求める交通密度演算部と、
前記交通情報取得部で取得した前記車両感知部で収集した前記車両情報に基づき該車両感知部を通過する前記車両の通過台数から交通量を前記走行車線毎に算出する交通量算出部と、
前記交通密度演算部で求めた前記交通密度を前記交通量算出部で算出した前記交通量で補正して実交通密度を前記走行車線毎に求める実交通密度演算部と、
前記実交通密度演算部で演算した前記走行車線毎の前記実交通密度と予め設定した渋滞の予兆を判定する判定閾値とを比較して渋滞の予兆を示す走行車線を調べる渋滞予兆判定部と、
前記渋滞予兆判定部で渋滞の予兆を示す走行車線が検出された場合、前記車両感知部よりも後方を走行している車両に対して車線変更指示信号を送信する指示信号送信部と
を備えていることを特徴とする交通管理システム。
前記指示信号送信部は、前記渋滞予兆判定部で渋滞の予兆を示す走行車線が検出された場合、該渋滞の予兆を示す走行車線を走行している車両に対し、走行車線の変更を指示する車線変更指示信号を送信する
ことを特徴とする請求項１に記載の交通管理システム。
前記交通管理部は、更に
前記渋滞予兆判定部で渋滞の予兆を示す走行車線が検出された場合、最も前記実交通密度の低い走行車線を検出する低密度走行車線検出部を
有し、
前記指示信号送信部は、渋滞の予兆を示す走行車線を走行している車両に対し、最も前記実交通密度の低い走行車線への車線変更を指示する前記車線変更指示信号を送信する
ことを特徴とする請求項２記載の交通管理システム。
前記指示信号送信部は、自動運転で走行している車両に対して自動車線変更制御を実行させるための前記車線変更指示信号を送信する
ことを特徴する請求項１〜３の何れか１項に記載の交通管理システム。
前記指示信号送信部は、道路上に設置された表示設備に対して前記車線変更指示信号を送信し、車線変更指示を表示させる
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の交通管理システム。