JP2021503105A - 軌跡データを用いてｓｃａｔｓ適応信号システムを最適化するシステム - Google Patents

Abstract

本開示の実施形態は、トラフィック制御プランを最適化するためのシステムおよび方法を提供する。システムは、命令を記憶するように構成された少なくとも１つのストレージ装置と、動作を実行する命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサと、を備えてもよい。動作は、トラフィックシステムログデータを受信することと、トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットを取得するために、トラフィックシステムログデータを解析することと、を含んでもよい。動作は、また、複数の車両移動に関する軌跡データを受信することと、トラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットを取得するために、軌跡データを解析することと、を含んでもよい。動作は、さらに、トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットおよび第２のセットに基づいて車両遅延と飽和度との間の関係を決定することを含んでもよい。また、動作は、関係に基づいてトラフィック制御プランを最適化することを含んでもよい。【選択図】図４

Description

技術分野
本開示は、交差点における交通制御に関し、より詳細には、車両軌跡データを使用して交通制御計画を適応的に最適化するためのシステムおよび方法に関する。

背景
シドニー協調適応交通システム（Ｓｙｄｎｅｙ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｓｙｓｔｅｍ（ＳＣＡＴＳ））のような伝統的な交通制御システムは、舗装の下に設置された検出器に依存し、グリーンスプリットの適応制御のための交通フィードバックを提供する。このような検出器の設置は、通常高価である。さらに、これらの検出器はしばしば誤動作し、誤った信号を生じる。場合によっては、特定の検出器からの信号さえも存在しない。検出器ベースの従来の交通システムのロバスト性を高めるために、グリーンスプリットプランなどのトラフィック制御プランは、しばしば互いに非常に類似するように設計され、プラン変更を開始するための条件は、通常、保守的に設定され、その結果、実際の交通状況にかかわらず、ほぼ固定されたグリーンスプリットをもたらし、それにより、適応性の利益を大幅に減少させる。

本開示の実施形態は、車両軌跡データを利用することによって従来のシステムを改善し、車両軌跡データは、伝統的にトラフィック制御システムの設計および／または動作に使用されない。車両軌跡データは、例えば、車両位置情報および地図情報に基づいて車両軌跡データを収集することができる、アプリケーションベースのライドヘイリングおよびライドシェアリングサービスの普及により、実行可能な情報源として利用可能になっている。トラフィック制御プランを最適化するために車両軌跡データを利用することは、交通状況に適応的に応答するための効率的な新しいアプローチを提供する。

本開示の実施形態は、トラフィック制御プランを最適化するためのシステムを提供する。システムは、命令を記憶するように構成された少なくとも１つのストレージ装置を含むことができる。システムは、動作を実行する命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサも含むことができる。動作は、通信インターフェースを介して、トラフィックシステムログデータを受信することを含むことができる。動作は、また、トラフィックシステムログデータを解析して、トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットを取得することを含んでもよい。動作は、通信インターフェースを介して、複数の車両の動きに関する軌跡データを受信するステップをさらに含むことができる。動作は、トラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットを取得するために、軌跡データを解析するステップをさらに含むことができる。動作は、トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットおよび第２のセットに基づいて、車両遅延と飽和度との間の関係を決定することをさらに含むことができる。さらに、動作は、関係に基づいてトラフィック制御プランを最適化することを含むことができる。

本開示の実施形態は、トラフィック制御プランを最適化する方法も提供する。この方法は、トラフィックシステムログデータを受信するステップと、トラフィックシステムログデータを解析して、トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットを取得するステップとを含むことができる。この方法はまた、複数の車両の動きに関する軌跡データを受信するステップと、軌跡データを解析してトラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットを取得するステップと、を含んでもよい。この方法は、トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットおよび第２のセットに基づいて、車両遅延と飽和度との間の関係を決定するステップをさらに含むことができる。さらに、この方法は、関係に基づいてトラフィック制御プランを最適化するステップを含むことができる。

本開示の実施形態は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、少なくとも１つのプロセッサにトラフィック制御プランを最適化する方法を実行させる命令が格納された非一時的コンピュータ可読媒体をさらに提供する。この方法は、トラフィックシステムログデータを受信するステップと、トラフィックシステムログデータを解析して、トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットを取得するステップとを含むことができる。この方法はまた、複数の車両の動きに関する軌跡データを受信するステップと、軌跡データを解析してトラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットを取得するステップと、を含んでもよい。この方法は、トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットおよび第２のセットに基づいて、車両遅延と飽和度との間の関係を決定するステップをさらに含むことができる。さらに、この方法は、関係に基づいてトラフィック制御プランを最適化するステップを含むことができる。

当然ながら、上記の一般的記載と下記の詳細な記載単に例示的かつ説明的なものであり、主張されているように発明を制限するものではない。

図１は、本発明の実施形態による交差点トラフィックの例示的な場面を示す。 図２は、本発明の実施形態による、軌跡感知装置を備えた例示的な車両の概略図を示す。 図３は、本発明の実施形態による、トラフィック制御プランを最適化するための例示的なシステムの構成図を示す。 図４は、本発明の実施形態による、トラフィック制御プランを最適化する例示的な手法のフローチャートを示す。 図５は、本発明の実施形態による例示的なログデータを示す。 図６は、本発明の実施形態による例示的な飽和曲線を示す。 図７は、本発明の実施形態による例示的な車両遅延曲線を示す。 図８は、本発明の実施形態による例示的な探査車両数曲線を示す。

詳細な説明
ここで、例示的な実施形態を詳細に参照し、その例を添付の図面に示す。図面において、同一の参照符号は、可能な限り同一または類似の構成要素に用いる。

本開示の実施形態は、軌跡データを使用してグリーンスプリットプランなどのトラフィック制御プランを最適化することによって、交差点で交通を適応的に制御するシステムおよび方法を提供する。従来の交通制御システムはグリーンスプリットプランを適応的に変更するための交通情報を提供するために、検出器に依存し得る。しかし、検出器が誤動作することがあり、その結果、検出器データが欠落したり、誤った検出器データが発生したりすることがある。軌跡データは、そうでなければ、欠落または誤った検出器データのために利用不可能な情報を提供し得る。加えて、軌跡データは、また、伝統的な検出器ネットワークによって典型的に届かない小道路または二次道路における交通情報を提供し得る。

いくつかの実施形態では、データパーサを使用して、トラフィック制御システムログデータおよび車両軌跡データを解析し、トラフィックパフォーマンスパラメータを取得することができる。トラフィックパフォーマンスパラメータは、車両遅延と飽和度との間の関係を決定するために使用されてもよい。次いで、この関係を使用して、初期トラフィック制御プランを最適化して、グリーンスプリットプランを決定して、複数の戦略アプローチにおける飽和度のバランスをとり、かつ／または交差点での総車両遅延を最小限に抑えることができる。

図１は、交差点における交通状況を示す例示的な場面を示す。図１に示されるように、多数の車両は、交差する道路１０２および１０３に沿って移動し、交差点１０４において信号灯１０６によって制御され得る。信号灯１０６は、交通の流れを制御するために着色された光を使用することができる。例えば、緑色の光は車両がある方向に沿って移動できることを示し、赤色の光は、車両が停止しなければならないことを示すことができる。信号灯１０６の色は、周期的に変化してもよく、その各々は多数の段階を含んでもよい。１つの段階では、特定のトラフィックリンクまたは歩行者リンクに示される指示を参照する、１つまたは複数の競合しないフェーズがあり得る。交差点における各フェーズは、コントローラからの電気回路として存在し、１以上の信号ヘッドに給電する。グリーンスプリットプラン（ｇｒｅｅｎ ｓｐｌｉｔ ｐｌａｎ）、または略してグリーンスプリット（ｇｒｅｅｎ ｓｐｌｉｔ）は、単一サイクル内の段階間の利用可能なグリーン時間の分割を指すことができる。グリーンスプリットの制御は、トラフィックフローを調整することができる。例えば、より重いトラフィックを有する方向は、高度の飽和を有するとも呼ばれ、輻輳を軽減するためにより長い緑色時間を割り当てられるべきである。別の例では、すべてのストラテジアプローチ（例えば、交差点で許容される方向）間の飽和度のバランスをとるグリーンスプリットが効率的であり得る。さらなる例では、交差点での総車両遅延を最小化するグリーンスプリットが有益であり得る。本開示の実施形態は上記の目的のうちの１つまたは複数を達成するために、グリーンスプリットを適応的に制御することができる。

車両１１０などのいくつかの車両は、車両１１０の移動に関する位置および時間情報を含む軌跡データを取得することができる軌跡感知システム１１２を備えることができる。軌跡データは、サーバ１３０に送信されてもよい。別の例では、車両１２０などの車両の運転者が端末装置１２２（例えば、携帯電話）を使用して、軌跡データを収集することができるモバイルプログラムを実行することができる。例えば、運転者は、車両１２０の位置、時間、速度、および／または姿勢情報を取得することができるソフトウェアモジュールを含むことができる車両ヘイリングまたは車両共有モバイルアプリケーションを実行するために端末装置１２２を使用することができる。端末装置１２２は、サーバ１３０と通信して、軌跡データをサーバ１３０に送信することができる。図１に示される交差点１０４は、中心に配置された信号機を有する２つの道路の間の交差点であるが、そのような単純化は例示的なものであり、例示の目的のみであることに留意されたい。本明細書で開示される実施形態は、交通信号の任意の適切な構成を有する任意の形態の交差点に適用可能である。

図２は、本発明の実施形態による、軌跡感知システム１１２を有する例示的な車両１１０の概略図を示す。車両１１０は、電気車両、燃料電池車両、ハイブリッド車両、または従来の内燃機関車両であり得ることが企図される。車両１１０は、本体１１６と、少なくとも１つの車輪１１８とを有することができる。本体１１６は、スポーツビークル、クーペ、セダン、ピックアップトラック、ステーションワゴン、スポーツユーティリティビークル（ｓｐｏｒｔｓ ｕｔｉｌｉｔｙ ｖｅｈｉｃｌｅ：ＳＵＶ）、ミニバン（ｍｉｎｉｖａｎ）、またはコンバージョンバン（ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ ｖａｎ）などの任意の本体スタイルとすることができる。いくつかの実施形態では、図２に示すように、車両１１０は、一対の前輪および一対の後輪を含むことができる。しかし、車両１１０は、車両１１０が動き回ることを可能にする、より多くのまたはより少ない車輪または同等の構造を有し得ることが企図される。車両１１０は、全輪駆動（ＡＷＤ）、前輪駆動（ＦＷＲ）、または後輪駆動（ＲＷＤ）であるように構成され得る。いくつかの実施形態では、車両１１０は、車両を占有するオペレータによって操作され、遠隔制御され、および／または自律的に制御されるように構成されてもよい。

図２に示すように、車両１１０は、軌跡感知システム１１２を備えることができる。いくつかの実施形態では、軌跡感知システム１１２は、本体１１６の外側に取り付けまたは取り付けることができる。いくつかの実施形態では、軌跡感知システム１１２は、図２に示されるように、本体１１６の内側に装備され得る。いくつかの実施形態では、軌跡感知システム１１２は、本体１１６の外側に装備されたその構成要素の一部と、本体１１６の内側に装備されたその構成要素の一部とを含むことができる。軌跡感知システム１１２を車両１１０に装備することができる方法は、図２に示す実施形態に限定されず、軌跡感知システム１１２および／または車両１１０に含まれるセンサのタイプに応じて変更して、望ましい感知性能を達成することができると考えられる。

いくつかの実施形態では、軌跡感知システム１１２は、車両１１０が経路に沿って移動するときに生のデータを捕捉するように構成されてもよい。例えば、軌跡感知システム１１２は、ＧＰＳ受信機および／または１以上のＩＭＵセンサなどのナビゲーションユニットを含むことができる。ＧＰＳは、位置および時間情報をＧＰＳ受信機に提供するグローバルナビゲーション衛星システムである。ＩＭＵは、加速度計およびジャイロスコープ、時には磁力計などの様々な慣性センサを使用して、車両の特定の力、角速度、時には車両を取り巻く磁界を測定し、提供する電子デバイスである。

車両１１０は、サーバ１３０と通信して、感知された軌跡データをサーバ１３０に送信することができる。サーバ１３０は、ローカル物理サーバ、クラウドサーバ（図１および２に示される）、仮想サーバ、分散サーバ、または任意の他の適切なコンピューティングデバイスであり得る。本開示と一致して、サーバ１３０は、交差点における飽和フローを推定するために使用することができる、複数の車両から受信した軌跡データのデータベースを格納することができる。

サーバ１３０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、電波などの無線ネットワーク、セルラーネットワーク、衛星通信ネットワーク、および／またはローカルもしくは短距離無線ネットワーク（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））などの有線または無線ネットワークを介して、車両１１０、および／または車両１１０のコンポーネント（例えば、軌跡感知システム１１２）と通信することができる。

図３は、本発明の実施形態による例示的なサーバ１３０を示す。サーバ１３０は、通信インターフェース３１０、プロセッサ３２０、メモリ３３０、およびストレージ３４０を含むことができる。いくつかの実施形態では、プロセッサ３２０は、メモリ３３０に格納されたソフトウェアプログラム命令を実行して、軌跡データパーサ３２２、ログデータパーサ３２４、初期プランセレクタ３２６、およびプランオプティマイザ３２８などのソフトウェアモジュールを実装する動作を実行することができる。いくつかの実施形態では、上述のソフトウェアモジュールのいくつかまたはすべては、ハードウェア、ミドルウェア、ファームウェア、またはそれらの組合せを使用して実装され得る。

本開示と一致して、サーバ１３０は、通信インターフェース３１０を介して、１つ以上の車両から（例えば、軌跡感知システム１１２および／または端末装置１２２によって収集された）軌跡データ３０２を受信し得る。軌跡データ３０２は、車両の移動軌跡を記述する車両位置および時間情報を含むことができる。サーバ１３０は、通信インターフェース３１０を介して、ＳＣＡＴＳなどのトラフィック制御システムからトラフィックシステムログデータ３０４を受信することもできる。

トラフィックシステムログデータ３０４は、２つのタイプのデータを含むことができる。第１のタイプは、各戦略アプローチの時間集計ボリュームデータを含むことができる。第２のタイプは、サイクル長、信号位相、オフセット、グリーンスプリット、ならびに各ストラテジアプローチの飽和度を含むシステムコントローラ動作ログデータを含むことができる。

図５は、例示的なトラフィックシステムログデータ（「略してログデータ」）５００を示す。図５に示されるように、ログデータ５００は、現サイクルのタイムスタンプ５１０、サイクル長５２０、戦略アプローチ５４０、各戦略アプローチの段階５５０、各戦略アプローチのグリーン継続時間５６０、各戦略アプローチの飽和５７０、およびグリーンスプリットプランテーブル５３０を含むことができる。

ログデータ５００の飽和度５７０は、交差点の各戦略アプローチのトラフィック条件を表すことができる。ログデータパーサ３２４は、ログデータ３０４を解析して、任意の特定の期間におけるトラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットを取得するように構成され得る。例えば、ログデータパーサ３２４は、戦略アプローチにおける飽和度を、所定の時間隔に従って時間の関数として決定し得る。図６は、６１０によって示された４つの戦略アプローチの三十分ステップにおける幾つかの飽和曲線を示す。さらに、ログデータパーサ３２４は、他のトラフィックパフォーマンスパラメータを取得するようにカスタマイズされてもよい。例えば、ログデータパーサ３２４は、ログデータ３０４を解析して、グリーンスプリットデータ、サイクルデータ、ボリュームデータ、ボリューム（ｑ）／飽和流量（ｓ）などを取得することができる。

トラフィック制御プランを決定するためにトラフィックシステムログデータのみを使用することは、いくつかの制限を有する可能性がある。第１に、上述したように、ＳＣＡＴＳのような従来のトラフィック制御システムは、トラフィック状態を取り込むために検出システムを使用する。検出システムは、誤作動するか、またはいくつかの交差点にない場合さえあり、交通状況のロギングが不完全になる結果となる。さらに、検出システムによって提供される飽和度データは、トラフィックフローが飽和状態にあるときのみ飽和度を反映し、トラフィックフローが過飽和状態にあるときは飽和状態を反映しない。本開示の実施形態は、ログデータを補足するために軌跡データを使用してもよく、それによって、交差点における交通状況推定のカバレッジおよび精度を改善する。例えば、軌跡データパーサ３２２は、軌跡データ３０２を解析し、車両の動きごとに、車両遅延、探査車両の数、飽和度などの広範囲のトラフィックパフォーマンスパラメータ（トラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットと呼ばれる）を出力することができる。軌跡データパーサ３２２は、車両移動情報に基づいて、トラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットを戦略アプローチに投影し、戦略アプローチにおける所定の時間隔に従って、時間の関数として車両遅延を決定することができる。予測された第２のセットのトラフィックパフォーマンスパラメータは、トラフィック制御プランを最適化するために、対応するのパフォーマンスパラメータの第１のセットと組み合わされてもよい。

場合によっては、車両遅延データなどの軌跡データ３０２に含まれる生データが不完全であるか、または精度が低い場合がある。図７は、７１０によって示される４つのストラテジアプローチにおける車両遅延データの例示的な曲線を示す。図７に示すように、車両の遅延曲線の一部が欠落していることがある。これは、様々な理由によって引き起こされる可能性がある。例えば、特定の小道路または二次道路では、プローブ車両の数が比較的少なく、精度が低いか、またはデータが欠落していることさえあり得る。この場合、軌跡データパーサ３２２は、生データをフィルタリングおよび／または平滑化することができる。例えば、軌跡データパーサ３２２は、所定の時間隔に従って時間の関数としてプローブビークルの数を決定し、生データをフィルタリングして、少なすぎる探査車両（例えば、６エントリ／時間未満）で取得されたデータエントリを除去することができる。図８は、４つの戦略アプローチ（８１０で示す）における時間の関数としての探査車両の数を示すいくつかの曲線を示す。図８に示す情報に基づいて、車両遅延データをフィルタリングして、探査車両が少なすぎるタイムスパンに対応するエントリを除去することができる。

いくつかの実施形態では、軌跡データパーサ３２２は、比較的短い時間スパン内にある特定の欠落データエントリを満たすことができる。例えば、車両遅延データを取り上げると、軌跡データパーサ３２２は、欠落したデータエントリの直前または直後の非欠落データエントリを使用して、所定の閾値（例えば、１時間のタイムスパン）内にある欠落した車両遅延値を埋めることができる。比較的長い時間スパンにある欠落データエントリの場合、軌跡データパーサ３２２は、データエントリをゼロなどの所定の値に設定することができる。軌跡データパーサ３２２は、また、例えば、指数加重移動平均を用いて、データエントリを平滑化してもよい。いくつかの実施形態では、平滑化パラメータがα＝２／３に設定されてもよい。

図３に戻ると、ログデータパーサ３２４がトラフィックシステムログデータ３０４を解析した後、初期プランセレクタ３２６は、トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットに基づいて初期トラフィック制御プランを決定することができる。例えば、初期プランセレクタ３２６は、交差点における全ての戦略アプローチの中の最大飽和度を指すキー飽和度を最小化するトラフィック制御プランを選択し得る。

いくつかの実施形態では、初期プランセレクタ３２６は、トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットのみに基づいて初期トラフィック制御プランを決定してもよい。いくつかの実施形態では、初期プランセレクタ３２６は、以下のプラン選択方法を使用することができる。交通信号の周期をτとし、最適化に用いる周期をｔ（例えば、３０分スパンや１時間スパン）とする。ｔ内では、サイクルτは、時間セット
である。さらに、過飽和中に、あまりにも多くのグリーン時間をマイナーな方向に割り当てることを回避するために、１日の時間は、４つの期間などのいくつかの期間に分割され得る： ６：００ ＡＭ−１１：００ ＡＭ、１１：００ ＡＭ−４：００ ＰＭ、４：００ ＰＭ−９：００ ＰＭ、夜間は９：００ ＰＭ−６：００ ＡＭ。これらの期間の指標をｏ，
とする。ｏ内では、期間ｔは、時間セット
内にある。

初期プランセレクタ３２６は、期間ｏにおいて、以下の候補トラフィック制御プランを選択することができる：
ここで、ｋは候補プランのインデックス番号であり、
はタイムスパンｏにおけるプランの集合であり、ｋ_τはサイクルτにおける選択されたプランのインデックスであり、ａは、戦略アプローチのインデックスであり、
は、プランｋ、サイクルτ、およびａ番目の戦略アプローチに対するの飽和の予測度合いである。
はボリュームと飽和フローレートとの比であり、また、飽和度とグリーンスプリットの度合いとの積に等しい。
ｐはステージのインデックス番号に対応し、
は、ａ番目の戦略アプローチに対応するステージのセットである。
は、それぞれ、トラフィックシステムログによる、トラフィック制御システムの動作中の飽和およびグリーンスプリットの度合いである。
は、最適化されるべきグリーンスプリットプランである。

動作中、トラフィック制御システムは、飽和フィードバックの程度に従って、各サイクルτにおいて候補グリーンスプリットプランに投票することができる。３つの連続するサイクルのうちの２つに勝つプランを新しいプランとして選択することができる。概算すると、最初のプランセレクタ３２６はタイムスパン
内に、トラフィックコントロールシステムが、主要な飽和の最小合計を有するプランを動作させると仮定する：
ここで、

プランオプティマイザ３２８は、トラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットに基づいて初期トラフィック制御プランを最適化することができる。いくつかの実施形態では、いくつかの最適化目的が考慮されてもよい。例えば、ｉ）トラフィックシステムログデータ３０４によって提供される、トラフィック制御システムの検出器によって取り込まれる飽和度のバランスをとること、ｉｉ）軌跡データ３０２によって提供される飽和度のバランスをとること、およびｉｉｉ）交差点での総車両遅延を最小化すること、である。

第１の最適化目標は、トラフィック制御システムの検出器が良好なカバレージを有し、良好に機能し、信号誤差が比較的小さい場合に使用することができる。例えば、周期ｏごとに、全ての
に対する主要な飽和の合計を最小化するために、目的関数は次のように書くことができる：

しかし、ほとんどの場合、検出器のカバレージは悪い可能性があり、または信号は比較的大きな誤差を有する可能性がある。そのような場合、最適化は、複数のストラテジアプローチにおける飽和度のバランスをとるために、軌跡データ３０２によって提供される飽和度のデータを使用して実行され得る。例えば、グリーンスプリットプランは、以下の目的関数を用いて決定されてもよい：
ここで、
は時間スパンｔ中のｍ番目の動きの飽和度であり、
は、ｍ番目の動きに対応するステージのセットである。

総車両遅延を最小化するために、プランオプティマイザ３２８は、車両遅延と飽和度との間の関係を決定することができる。この関係は、車両到着分布、飽和フロー、グリーンスプリットなどにも関係するが、グリーンスプリットの変化の範囲が比較的小さい場合、個々の動きごとに、上記の要因はある期間内に比較的一定のままであると仮定することができる。したがって、プランオプティマイザ３２８は、個々の車両の動きごとに、車両の遅延と飽和度との間の関係を決定し、飽和度に基づいて、車両遅延とグリーンスプリットとの間の関係を導出することができる：
ここで、
は予測車両遅延、ｆｍ（・）は飽和度とｍ番目の移動に対する車両遅延とのマッピング関数である。

いくつかの実施形態では、以下の方法を使用して、ｆｍ（・）をモデル化することができる：

いくつかの実施形態では、補償係数α，α＞１を車両遅延に使用して、副方向が常に最小緑色時間に割り当てられ、重い遅延を引き起こす状況を回避することができる。次に、全車両遅延最適化目標は、以下のように書くことができる：
ここで、ＴＤ^ｏは時間スパンｏにおける車両遅延の合計であり、
はボリュームである。

を最適化するための制約は、正規制約ならびに遷移制約を含むことができる。規則的な制約は、次のように書くことができる：
ここで、Ｌ^ｐおよびＵ^ｐは、それぞれ、段階ｐにおける最小および最大のグリーンタイムである。

いくつかの実施形態では、移行制約は、ｉ）隣接するグリーンスプリットプランが２つの段階でのみ変更可能であり、ｉｉ）単一段階ではグリーンスプリット変更の範囲が４％〜７％の範囲内であるとして説明することができる。

いくつかの実施形態では、サーバ１３０は、集積回路（ＩＣ）チップ（特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）として実装される）、または専用機能を有する別個のデバイスなど、単一のデバイス内に異なるモジュールを有することができる。いくつかの実施形態では、サーバ１３０の１つまたは複数のコンポーネントは、クラウド内に配置されてもよく、あるいは代替として、単一の位置（車両１１０またはモバイルデバイス内など）または分散された位置に配置されてもよい。サーバ１３０のコンポーネントは、統合された装置内にあってもよく、または異なる場所に分散されてもよいが、ネットワーク（図示せず）を介して互いに通信する。

通信インターフェース３１０は、通信ケーブル、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、電波などの無線ネットワーク、セルラーネットワーク、および／またはローカルもしくは短距離無線ネットワーク（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、または他の通信方法を介して、車両またはそのコンポーネント（例えば、軌跡感知システム１１２および／または端末装置１２２）にデータを送信し、そこからデータを受信することができる。いくつかの実施形態では、通信インターフェース３１０は、ＩＳＤＮ（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｄｉｇｉｔａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）カード、ケーブルモデム、衛星モデム、またはデータ通信接続を提供するモデムとすることができる。別の例として、通信インターフェース３１０は、互換性のあるＬＡＮへのデータ通信接続を提供するローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）カードとすることができる。無線リンクは、通信インターフェース３１０によって実装することもできる。そのような実装形態では、通信インターフェース３１０は、ネットワークを介して様々なタイプの情報を表すデジタルデータストリームを搬送する電気信号、電磁信号、または光信号を送受信することができる。

いくつかの実施形態と一致して、通信インターフェース３１０は、軌跡データ３０２およびトラフィックシステムログデータ３０４を受信し得る。通信インターフェース３１０は、さらに、受信した軌跡データ３０２およびトラフィックシステムログデータ３０４を、それぞれ処理のために軌跡データパーサ３２２およびログデータパーサ３２４に提供することができる。

プロセッサ３２０は、任意の適切なタイプの汎用または専用マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、またはマイクロコントローラを含み得る。プロセッサ３２０は、トラフィックデータの分析に専用のスタンドアロンのプロセッサモジュールとして構成されてもよい。あるいは、プロセッサ３２０は、トラフィックデータ分析とは関係のない他の機能を実行するための共有プロセッサモジュールとして構成されてもよい。

図３に示されるように、プロセッサ３２０は、軌跡データパーサ３２２、ログデータパーサ３２４、初期プランセレクタ３２６、プランオプティマイザ３２８などの多数のモジュールを含むことができる。これらのモジュール（および任意の対応するサブモジュールまたはサブユニット）は、プログラムの少なくとも一部を実行することによってプロセッサ３２０によって実装される他のコンポーネントまたはソフトウェアユニットと共に使用するように設計されたプロセッサ３２０のハードウェアユニット（例えば、集積回路の一部）とすることができる。プログラムは、コンピュータ可読媒体に格納することができ、プロセッサ３２０によって実行されると、１以上の機能または動作を実行することができる。図３は、ユニット３２２〜３２８をすべて１つのプロセッサ３２０内に示しているが、これらのユニットは、互いに近くまたは遠隔に配置された複数のプロセッサに分散されてもよいと考えられる。

メモリ３３０およびストレージ３４０は、プロセッサ３２０が動作させる必要があり得る任意のタイプの情報を記憶するために提供される任意の適切なタイプの大容量記憶装置を含み得る。メモリ３３０および／またはストレージ３４０は、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ダイナミックＲＡＭ、およびスタティックＲＡＭを含むがこれらに限定されない、揮発性または不揮発性、磁気、半導体、テープ、光、リムーバブル、非リムーバブル、または他のタイプの記憶デバイスまたは有形（すなわち、非一時的）コンピュータ可読媒体とすることができる。

メモリ３３０および／またはストレージ３４０は、本明細書で開示される機能を実行するためにプロセッサ３２０によって実行され得る１以上のコンピュータプログラムを記憶するように構成され得る。例えば、メモリ３３０および／またはストレージ３４０は、トラフィックデータを分析するためにプロセッサ３２０によって実行され得るプログラムを格納するように構成され得る。メモリ３３０および／またはストレージ３４０は、さらに、プロセッサ３２０によって使用される情報およびデータを記憶するように構成されてもよい。例えば、メモリ３３０および／またはストレージ３４０は、軌跡データ３０２およびトラフィックシステムログデータ３０４を記憶するように構成され得る。様々なタイプのデータは、永久的に格納されてもよいし、定期的に除去されてもよいし、データの各フレームが処理された直後に無視されてもよい。

図４は、本発明の実施形態による、トラフィック制御プランを最適化するための例示的な方法４００のフローチャートを示す。いくつかの実施形態では、方法４００は、サーバ１３０によって実施されてもよい。しかし、方法４００は、その例示的な実施形態に限定されない。方法４００は、以下に説明するステップＳ４１０〜Ｓ４６０を含むことができる。ステップのいくつかは、本明細書で提供される開示を実行するために任意選択であり得ることを理解されたい。さらに、ステップのいくつかは、同時に、または図４に示す順序とは別の順序で実行することができる。

ステップＳ４１０において、プロセッサ３２０は、通信インターフェース３１０を介してトラフィックシステムログデータ３０４を受信することができる。トラフィックシステムログデータ３０４は、ＳＣＡＴＳなどのトラフィック制御システムによって提供することができる。ステップＳ４２０において、ログデータパーサ３２４は、トラフィックシステムログデータを解析して、飽和度、サイクル長、グリーンスプリットプランなどのトラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットを取得することができる。

ステップＳ４３０において、プロセッサ３２０は、通信インターフェース３１０を介して１以上の車両（例えば、車両１１０および１２０）から軌跡データ３０２を受信し得る。例えば、軌跡感知システム１１２は、位置および時間情報を含む軌跡データ３０２を取り込み、通信インターフェース３１０を介してプロセッサ３２０に軌跡データ３０２を提供してもよい。別の例では、端末装置１２２は、軌跡データ３０２を収集し、通信インターフェース３１０を介して軌跡データ３０２をサーバ１３０にアップロードすることができる。その結果、プロセッサ３２０は、軌跡データ３０２を受信することができる。軌跡データ３０２は、トラフィック制御最適化を実行するための入力データとしてメモリ３３０および／またはストレージ３４０に格納され得る。いくつかの実施形態では、軌跡データ３０２は、交差点（例えば、交差点１０４）に対する複数の車両の動き（例えば、車両１１０および１２０）に関連付けられてもよい。

ステップＳ４４０において、軌跡データパーサ３２２は、軌跡データ３０２を解析して、複数の動きにおける飽和度、車両遅延などを含むトラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットを取得することができる。軌跡データパーサ３２２は、トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットを補足するために、解析されたトラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットを各戦略アプローチに投影することができる。

ステップＳ４５０において、初期プランセレクタ３２６は、上述したように、パラメータの第１のセットに基づいて初期トラフィック制御プランを決定してもよい。初期プランは、ステップＳ４６０において、プランオプティマイザ３２８によって最適化され、最適化されたグリーンスプリットプランを決定して、複数の戦略アプローチにおける合計の車両遅延および／またはバランス度合いを最小化することができる。

本開示の別の態様は、実行されると、上述のような方法を１以上のプロセッサに実行させる命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体に関する。コンピュータ可読媒体は、揮発性または不揮発性、磁気、半導体、テープ、光、リムーバブル、非リムーバブル、または他のタイプのコンピュータ可読媒体またはコンピュータ可読記憶装置を含むことができる。例えば、コンピュータ可読媒体は、開示されるように、コンピュータ命令が格納された記憶装置またはメモリモジュールであってもよい。いくつかの実施形態では、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ命令が格納されたディスクまたはフラッシュドライブであってもよい。

開示されたシステムおよび関連する方法に対して様々な修正および変形を行うことができることは、当業者には明らかであろう。他の実施形態は開示されたシステムおよび関連する方法の明細書および実施を考慮することから、当業者には明らかであろう。

明細書および実施例は例示としてのみ考慮され、真の範囲は以下の特許請求の範囲およびそれらの均等物によって示されることが意図される。

Claims (20)

1. トラフィック制御プランを最適化するためのシステムであって、
   命令を記憶するように構成された少なくとも１つのストレージ装置と、
   動作を実行する命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサと、
   を備え、
   前記動作は、
   通信インターフェースにより、トラフィックシステムログデータを受信することと、
   トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットを取得するために、前記トラフィックシステムログデータを解析することと、
   前記通信インターフェースにより、複数の車両移動に関する軌跡データを受信することと、
   トラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットを取得するために、前記軌跡データを解析することと、
   前記トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットおよび第２のセットに基づいて車両遅延と飽和度との間の関係を決定することと、
   前記関係に基づいて前記トラフィック制御プランを最適化することと、
   を含む、システム。
2. 前記トラフィックシステムログデータを解析することは、戦略アプローチにおける飽和度を、所定の時間隔に従って時間の関数として決定することを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記軌跡データを解析することは、
   前記トラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットの戦略アプローチへ投影することと、
   前記戦略アプローチにおいて、所定の時間隔に従って時間の関数として車両遅延を決定することと、
   を含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記動作は、
   前記所定の時間隔に従って時間の関数として探査車両の数を決定することと、
   前記探査車両の数に基づいて前記車両遅延をフィルタリングすることと、
   を含む、請求項３に記載のシステム。
5. 前記動作は、
   １以上のタイムスパンに対応する１以上の欠落車両遅延値を決定することと、
   対応する前記タイムスパンが所定の閾値以下である場合、欠落車両遅延値を隣接車両遅延値で埋めることと、
   対応する前記タイムスパンが前記所定の閾値より大きい場合、欠落車両遅延値を所定の値にリセットすることと、
   移動平均法により前記車両遅延を平滑化することと、
   を含む、請求項３に記載のシステム。
6. 前記動作は、前記トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットに基づいて初期トラフィック制御プランを決定することを含む、請求項１に記載のシステム。
7. 前記動作は、前記トラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットに基づいて前記初期トラフィック制御プランを最適化することを含む、請求項６に記載のシステム。
8. 前記動作は、前記トラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットにおける飽和度データに基づいて、複数の戦略アプローチにおける飽和度のバランスをとるためにグリーンスプリットプランを決定することを含む、請求項７に記載のシステム。
9. 前記動作は、
   前記複数の車両の移動の各々について、車両遅延と飽和度との間の関係を決定することと、
   交差点での総車両遅延を最小化するために、複数の車両移動についての車両遅延と飽和度との関係に基づいてグリーンスプリットプランを決定することと、
   を含む、請求項７に記載のシステム。
10. 前記動作は、
    車両遅延と飽和度との関係に基づいて、車両遅延とグリーンスプリットプランとの関係を決定することと、
    交差点での総車両遅延を最小化するために、車両遅延とグリーンスプリットプランとの関係に基づいてグリーンスプリットプランを決定することと、
    を含む、請求項７に記載のシステム。
11. トラフィック制御プランを最適化するための方法であって、
    トラフィックシステムログデータを受信するステップと、
    トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットを取得するために、前記トラフィックシステムログデータを解析するステップと、
    複数の車両移動に関する軌跡データを受信するステップと、
    トラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットを取得するために、前記軌跡データを解析するステップと、
    前記トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットおよび第２のセットに基づいて車両遅延と飽和度との間の関係を決定するステップと、
    前記関係に基づいて前記トラフィック制御プランを最適化するステップと、
    を備える方法。
12. 前記トラフィックシステムログデータを解析するステップは、戦略アプローチにおける飽和度を、所定の時間隔に従って時間の関数として決定するステップを含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記軌跡データを解析するステップは、
    前記トラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットの戦略アプローチへ投影するステップと、
    前記戦略アプローチにおいて、所定の時間隔に従って時間の関数として車両遅延を決定するステップと、
    を含む、請求項１１に記載の方法。
14. 前記所定の時間隔に従って時間の関数として探査車両の数を決定するステップと、
    前記探査車両の数に基づいて前記車両遅延をフィルタリングするステップと、
    を含む、請求項１３に記載の方法。
15. １以上のタイムスパンに対応する１以上の欠落車両遅延値を決定するステップと、
    対応する前記タイムスパンが所定の閾値以下である場合、欠落車両遅延値を隣接車両遅延値で埋めるステップと、
    対応する前記タイムスパンが前記所定の閾値より大きい場合、欠落車両遅延値を所定の値にリセットするステップと、
    移動平均法により前記車両遅延を平滑化するステップと、
    を含む、請求項１３に記載の方法。
16. 前記トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットに基づいて初期トラフィック制御プランを決定するステップと、
    前記トラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットに基づいて前記初期トラフィック制御プランを最適化するステップと、
    を含む、請求項１１に記載の方法。
17. 前記トラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットにおける飽和度データに基づいて、複数の戦略アプローチにおける飽和度のバランスをとるためにグリーンスプリットプランを決定するステップを含む、請求項１６に記載の方法。
18. 前記複数の車両の移動の各々について、車両遅延と飽和度との間の関係を決定するステップと、
    交差点での総車両遅延を最小化するために、複数の車両移動についての車両遅延と飽和度との関係に基づいてグリーンスプリットプランを決定するステップと、
    を含む、請求項１６に記載の方法。
19. 車両遅延と飽和度との関係に基づいて、車両遅延とグリーンスプリットプランとの関係を決定するステップと、
    交差点での総車両遅延を最小化するために、車両遅延とグリーンスプリットプランとの関係に基づいてグリーンスプリットプランを決定するステップと、
    を含む、請求項１６に記載の方法。
20. 少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、トラフィック制御プランを最適化するための方法を実行させる、命令が格納された非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記方法は、
    トラフィックシステムログデータを受信するステップと、
    トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットを取得するために、前記トラフィックシステムログデータを解析するステップと、
    複数の車両移動に関する軌跡データを受信するステップと、
    トラフィックパフォーマンスパラメータの第２のセットを取得するために、前記軌跡データを解析するステップと、
    前記トラフィックパフォーマンスパラメータの第１のセットおよび第２のセットに基づいて車両遅延と飽和度との間の関係を決定するステップと、
    前記関係に基づいて前記トラフィック制御プランを最適化するステップと、
    を備える、非一時的コンピュータ可読媒体。