JP3520330B2 - 交通流模擬装置による交通流予測制御システム - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、交通流予測制御シ
ステムに関するものであり、特に、交通流センサから入
力される実交通データに従い、交通流を計算機上におい
て模擬し、その結果と実交通との偏差から交通流模擬に
必要なパラメータを修正しつつ、時々刻々と変わる交通
流を学習する交通流模擬用パラメータの推定機能と、そ
のパラメータ値に従い、現在の交通状況から未来の交通
状況を模擬することで、事故あるいは工事等が発生した
場合における交通流の変化を予測して、交通管制におけ
る最適な交通誘導方法を抽出する交通管制報補における
交通流模擬装置による交通流予測制御システムに関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来の交通流予測は、ある地点からある
地点までの距離と、現時点の平均速度をベースに、その
旅行時間を推定するため、事故や工事区間による車線閉
鎖等による事象発生時については、その予測の精度が低
下するという問題がある。

【０００３】また、このような事象発生時における交通
流を評価するについては、交通流模擬装置を用いるのが
効果的であるが、実交通によるパラメータの補正を行っ
ていないことから、その交通流模擬結果は、交通流模擬
用パラメータを決定した時点の交通流に基づく再現しか
行うことができないため、実交通との偏差による誤差を
含んだ予測を行っている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】前記した従来の交通流
模擬装置による交通流予測制御システムでは、運転者の
目標速度、目標車間、目標車線および車線変更等の可否
判断における、目標車線上を走行中の車両間の安全ギャ
ップ等の交通流量模擬用パラメータを固定値としている
ために、交通流を形成する各車両の運転者の特性が天候
時刻等に影響されて、視程距離が変わることにより変化
したり、季節および曜日により運転者の目的等が変わる
ことにより、日時天候季節等によって大きくその様相が
変わる。このため、交通流がある一定の誤差を含んだ結
果でしか出せないという問題があった。

【０００５】さらに、事故、工事、違法駐車等の車線閉
鎖による該当区間における交通容量の低下に起因する混
雑時には、現状のシミュレーションでは、シミュレータ
の道路構造の変更、もしくは、障害物等の設定を行わな
ければ、シミュレーション結果が大幅に現状の交通流か
ら乖離してしまうという問題があった。

【０００６】本発明の目的は、上記した問題を解決し、
シミュレーションを用いて交通流を予測し、交通流を最
適に制御する交通流予測制御システムを提供することに
ある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、交通流模擬装
置のパラメータが実際と合致しなく、その精度が低下す
ることに鑑みなされたものである。交通流模擬装置のパ
ラメータには、模擬区間全体の傾向として現われる運転
者特性のパラメータと、障害物、工事等の道路構造の変
更による道路構造のパラメータがあり、この道路構造パ
ラメータが局所的現象のため、センサ間のアンバランス
として現われることに着目し、センサ全体の情報を使っ
て、運転者のパラメータを調整するとともに、センサ間
のアンバランス情報を用いて道路構造パラメータを修正
する手段を備える交通流予測制御システムを提供する。

【０００８】本発明は、実交通の交通流センサ、運転者
への情報提供装置及び前記交通流センサの情報を基に交
通流を模擬する交通流模擬装置を備えた交通流予測制御
システムにおいて、前記交通流センサの情報信号を基
に、前記交通流模擬装置の交通流模擬用パラメータを演
算する実交通パラメータ推定機構と、前記交通流模擬装
置に複数の交通管制シナリオを実行させて交通流の予測
を行い、その予測値から予め設定された評価関数を最適
にする交通管制シナリオを選択する交通流予測制御機構
と、を設け、前記情報提供装置は、前記交通流予測制御
機構により選択された最適な交通管制シナリオに従った
交通管制情報を、実交通上の運転者に通知する交通流模
擬装置による交通流予測制御システムであって、前記実
交通パラメータ推定機構は、前記交通流模擬用パラメー
タを前記交通流センサの情報信号で同定する実交通パラ
メータ推定機能及び前記交通流センサの情報信号のう
ち、複数の前記交通流センサの設置点における流入交通
量と流出交通量を用いて前記交通流センサ間の断面交通
量のアンバランスを検出し、アンバランスが検知された
場合には、前記交通流センサ間の道路区間の車線を封鎖
するような障害物の占有パターンを推定し、この占有パ
ターンに基づいて封鎖車線数を１から車線数−１まで変
更した車線閉鎖シナリオを準備し、これらの車線閉鎖シ
ナリオに基づいて前記交通流模擬装置により交通流模擬
を実施して、現状交通に最も近い障害物の占有パターン
を選択することで交通障害区間を推定する交通障害区間
推定機構を備え、前記交通流予測制御機構は、複数の交
通管制シナリオが設定された交通管制シナリオデータベ
ースと、前記交通管制シナリオデータベースの交通管制
シナリオ、前記交通流模擬用パラメータ及び前記交通流
センサ装置の情報信号を用いて、複数の交通管制シナリ
オについて並列して交通流模擬を行う交通流予測装置
と、前記交通流予測装置の模擬結果を保管する交通流予
測データベースと、前記交通流予測データベースの模擬
結果を用い、前記評価関数で交通管制シナリオを評価す
る交通管制シナリオ評価機構と、を備えることを特徴と
する。これによって、交通流模擬による交通流予測の精
度を向上させ、最適な交通管制システムの構築を図るよ
うにしてなるものである。

【０００９】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を図面
に基づいて説明する。図１はこの実施形態の全体構成を
示す。

【００１０】図１の交通流予測制御システム１は、実交
通パラメータ推定機構２と、交通流模擬装置１４と、交
通流現況データベース１７と、交通流予測制御機構３
と、情報提供装置２２と、運転者への情報提供装置（Ｖ
ＩＣＳ、可変表示板および信号管制）２３とから構成さ
れている。

【００１１】本発明のシステムが処理対象とする道路ネ
ットワ−クは、事前に定義され予め交通流現況データベ
ース（現況シナリオ）１７に記憶されている。実交通
（高速道路）１０上に配置されている交通流センサ１１
から入力される通過車両の車頭間隔、通過速度および台
数が情報信号として、交通流センサ１１から制御機構１
８へ入力される。これらの交通流センサ１１の情報信号
は、制御機構１８を経由して、実交通パラメータ推定機
能１２と交通障害区間推定機構１３へ入力される。

【００１２】実交通パラメータ推定機能１２は、交通流
センサ信号を基にして、交通需要の予測を行うと共に、
交通流センサ信号から演算される交通流模擬用パラメ−
タを、交通流現況データベース（現況シナリオ）１７へ
記憶する。

【００１３】交通障害区間推定機構１３は、所定の処理
周期で起動されて、単路区間における入出の交通流セン
サ１１間における通過交通量のアンバランスをチェック
し、アンバランスを検出した場合に、該当する単路区間
に障害物を設定することにより、車線が閉鎖された車線
閉鎖シナリオを複数個準備し、それらの車線閉鎖シナリ
オを交通流現況データベース（現況シナリオ）１７に記
憶する。一方、アンバランスが検出されない場合は、車
線閉鎖シナリオは設定せず、車線閉鎖区間無しのシナリ
オを設定する。

【００１４】つぎに交通障害区間推定機構１３にて設定
されて、交通流現況データベース（現況シナリオ）１７
に記憶された車線閉鎖シナリオは、交通流模擬装置１４
へ入力される。この交通流模擬装置１４は、その入力さ
れた車線閉鎖シナリオに基づいて、実交通パラメータ推
定機能１２で推定した交通需要と交通流模擬用パラメ−
タを用いて交通流模擬を実施し、車線閉鎖シナリオの
内、最も実交通に近い車線閉鎖シナリオを交通流現況デ
ータベース（現況シナリオ）１７に記憶する。さらに、
その交通流模擬結果と実交通との偏差により、交通流模
擬用パラメータの補正処理を実施し、この補正された交
通流模擬用パラメータを交通流現況データベース（現況
シナリオ）１７に記憶する。

【００１５】このように、実交通パラメータ推定機能１
２で交通需要と交通流模擬用パラメータとを推定すると
ともに、交通障害区間推定機構１３において、車線閉鎖
が想定される場合には、車線閉鎖区間を推定する。そし
て、その車線閉鎖シナリオに従い、交通流模擬を交通流
模擬装置１４にて実施し、車線閉鎖区間を同定し、前回
の交通流模擬結果から現在時刻までの交通流模擬を実施
することにより、実交通と交通流模擬結果との偏差か
ら、交通流模擬用パラメ−タの補正を行い、交通流模擬
結果と車線閉鎖区間を設定した道路パラメータと、実交
通により補正された交通流模擬用パラメ−タとを現況シ
ナリオとして、交通流現況データベース（現況シナリ
オ）１７に記憶する。これらの現況シナリオ推定と、交
通流模擬用パラメ−タと、その交通流模擬結果と、実交
通との比較による現況シナリオの特定と、交通流模擬用
パラメ−タの補正の一連の処理は、一定周期で起動され
て、常時、パラメータの更新を行う。

【００１６】また、渋滞が発生した場合に、その渋滞情
報が制御機構１８に入力される。この制御機構１８は、
渋滞を緩和させる交通管制シナリオを交通流予測制御機
構３の交通管制シナリオデータベース１６に設定し、現
況シナリオで検知している車線規制部分へ車両が集中し
ないように、ランプ規制や迂回誘導等を行う交通管制 シ
ナリオを数ケース抽出し、その交通管制シナリオを交通
管制シナリオデータベース１６に設定する。また制御機
構１８は、交通流予測装置１９に対し、交通流模擬装置
１４から出力される交通管制シナリオ毎の交通流模擬の
処理を行う。交通流予測装置１９は、交通流模擬装置１
４により、交通流模擬を実時間よりも早い速度で実施す
ることで、近未来の交通状況を模擬し、予測を実施す
る。

【００１７】車両の旅行時間の統計情報は、交通流予測
データベース２０に記憶される。この交通流予測データ
ベース２０内に格納された交通流模擬結果は、交通管制
シナリオ評価機構２１により参照され、この交通管制シ
ナリオ評価機構２１は、各車両の旅行時間、走行距離、
通行料金あるいはこれらの組合せの評価関数に従い、そ
の評価関数値を算出する。そして、各々の交通管制シナ
リオ毎に出力される各車両の評価関数値のバラツキが或
る一定内のシナリオであって、各車両の評価関数値の総
和が、現況シナリオで予測した評価関数値より改善され
ている交通管制シナリオをシナリオ候補として決定す
る。このようにして決定されたシナリオ候補は、情報提
供装置２２を介して、運転者への情報提供装置（ＶＩＣ
Ｓ、可変表示板および信号管制）２３にて道路上を走行
する車両の運転者に対し提供される。

【００１８】図２に、上記した実交通パラメータ推定機
構２における実交通パラメータ推定機能１２の処理フロ
ーを示す。この実交通パラメータ推定機能１２では、現
状の交通状況（現況シナリオ）の推定と交通流模擬用パ
ラメータの推定が行われる。ここで、現状の交通状況
（現況シナリオ）としては、道路ネットワークにおける
車両の発生元と目的地のペアに時間当たりの車両台数を
規定した交通需要が挙げられる。一方、交通流模擬用パ
ラメータとしては、下記の項目が挙げられる。 １） 運転者の目標速度とその分布 ２） 運転者の目標車頭間隔とその分布

【００１９】交通流センサ情報受信ステップ２０１に
て、短時間内に交通流センサ１１下を通過した車両の速
度、車頭間隔を入力する。処理ステップ２０２の交通需
要予測処理においては、単位時間当たりに通過した車両
台数から断面交通量の計算を行う。そして対象となる道
路ネットワークについて事前にパーソントリップ法、又
はアンケート調査により推定されている該当道路ネット
ワークにおけるサンプルＯＤ（Ｏｒｉｇｉｎ Ｄｅｓｔ
ｉｎａｔｉｏｎ）を基に、そのＯＤが調査された時点の
該当個所の断面交通量と、交通流センサ１１から得られ
る実交通の断面交通量の倍率を求めて、サンプルＯＤに
その比率を乗ずることで、交通需要を推定し、その交通
需要を現状の交通状況（現況シナリオ）として、交通量
現況データベース１７に記憶する。

【００２０】ステップ２０３は交通流模擬用パラメータ
演算処理である。交通流模擬用パラメータとしては、運
転者の目標速度とその分布及び目標車頭間隔とその分布
の推定演算を行う。ここで、後記する式（１）〜（４）
で用いる係数を列記する。 Ｖａｖｅ：通過車両の平均速度 Ｖｍａｘ：通過車両の最大速度 Ｖｍｉｎ：通過車両の最小速度 Ｈａｖｅ：通過車両の平均車頭 Ｈｍａｘ：車頭間隔最大値 Ｈｍｉｎ：車頭間隔最小値交 通流模擬装置１４内において、各模擬車両に与える目
標速度の平均値Ｖｐは、式（１）に従って決定される。 Ｖｐ（ｎ）＝Ｖｐ（ｎ−１）×α＋Ｖａｖｅ×（１−α）……（１） α：平均速度用平滑定数交 通流模擬装置１４内において、各模擬車両に与える目
標速度の最大値Ｖｐｍａｘは、式（２）に従って決定さ
れる。 Ｖｐｍａｘ＝ｍａｘ（Ｖｐｍａｘ，Ｖｍａｘ）……（２）交 通流模擬装置１４内において、各模擬車両に与える目
標速度の最小値Ｖｐｍｉｎは、式（３）に従って決定さ
れる。 Ｖｐｍｉｎ＝ｍｉｎ（Ｖｐｍｉｎ，Ｖｍｉｎ）……（３）交 通流模擬装置１４内において、各模擬車両に与える目
標車頭間隔（Ｈ）の平均値Ｈｐは、式（４）に従って決
定される。 Ｈｐ（ｎ）＝ＨＰ（ｎ−１）×β＋Ｈａｖｅ×（ｎ−β）……（４） β：車頭間隔用平滑定数あと、交通流模擬用パラメータとしては、目標車頭間隔
最大値Ｈｐｍａｘ、目標車頭間隔最小値Ｈｐｍｉｎが挙
げられる。

【００２１】ステップ２０４のパラメータ設定において
は、交通流模擬用パラメータ演算処理２０３で求めた交
通流模擬用パラメータを交通流現況データベース（現況
シナリオ）１７へ格納する。

【００２２】図３は交通障害区間推定機構１３の処理フ
ローを示す。ステップ３０１においては、単路部におけ
る交通流センサ１１間の断面交通量のアンバランスを検
知する。アンバランスが検知された場合には、ステップ
３０２の交通障害区間推定の処理で、その当該区間の車
線を封鎖するような、障害物が設定された車線閉鎖シナ
リオを準備する。このとき障害物が当該区間を占有する
パターン（面積）は、当該道路区間が通常の自由流で流
れていた場合と、アンバランスが生じた場合の当該区間
内の滞留車両台数の偏差から推定する。ここで、滞留車
両台数の偏差が、障害物の滞留域と同じになる。 Ｎ：台／ｓｅｃ 流入交通量 Ｍ：台／ｓｅｃ 流出交通量 Ｘ：道路閉鎖規模（面積） Ｖａｖｅ： 流出平均速度 α：車両一台当たりの占有面積 当該単路区間内の道路閉鎖規模Ｘは、式（５）で推定さ
れる。 Ｘ＝（Ｎ−Ｍ）×（Ｖａｖｅ×α）………（５）

【００２３】障害物（面積）が決まれば、封鎖車線数を
１車線から該当区間の車線数−１の車線数が閉鎖された
車線閉鎖シナリオを各々準備してこれらの車線閉鎖シナ
リオを、交通現況（現況シナリオ）として、ステップ３
０３のシミュレーション機能により交通流模擬を実施す
る。具体的には、交通流模擬装置１４により交通流模擬
を実施する。この交通流模擬の結果の中で、現状交通に
最も近い障害物のパターンを選択するのがステップ３０
４の評価機構である。選択された障害物のパターンを具
備した道路交通パラメータは、交通流現況データベース
（現況シナリオ）１７に記憶される。

【００２４】ステップ３０５のパラメータ修正機構は、
交通流現況データベース（現況シナリオ）１７に記憶し
てある各交通流センサ１１の測定結果を使用して交通流
模擬用パラメータ修正を行う。測定項目としては、単位
時間当たりの車線別車両通過台数、その平均速度、速度
の標準偏差、通過車両の平均車頭間隔時間、車頭間隔時
間の標準偏差である。これらの項目と、交通流模擬結果
の同一項目データの比較を行い、交通流模擬用パラメー
タの修正を行う。修正を実施する交通流模擬用パラメー
タは下記の通りである。 １）運転者の目標速度とその分布 ２）運転者の目標車頭間隔とその分布 運転者の目標速度とその分布の修正方法としては、下記
の手順で行う。ここで、後記する式（６）〜（１１）で
用いる係数を列記する。 Ｖｐａｖｅ：交通流模擬装置１４内において、各模擬車
両に与える目標速度の平均値 Ｖｒａｖｅ：実交通通過車両の平均速度 Ｖｓａｖｅ：交通流模擬における通過車両の平均速度 Ｖｐｍａｘ：交通流模擬装置１４内において、各模擬車
両に与える目標速度の最大値 Ｖｒｍａｘ：実交通通過車両の最大速度 Ｖｓｍａｘ：交通流模擬における通過車両の最大速度 Ｖｐｍｉｎ：交通流模擬装置１４内において、各模擬車
両に与える目標速度の最小値 Ｖｒｍｉｎ：実交通通過車両の最小速度 Ｈｐａｖｅ：交通流模擬装置１４内において、各模擬車
両に与える目標車頭間隔の平均値 Ｈｒａｖｅ：実交通通過車両の平均車頭間隔 Ｈｓａｖｅ：交通流模擬装置１４内における通過車両の
平均車頭間隔 Ｈｐｍａｘ：交通流模擬装置１４内において、各模擬車
両に与える目標車頭間隔の最大値 Ｈｒｍａｘ：実交通通過車両の最大車頭間隔 Ｈｓｍａｘ：交通流模擬における通過車両の最大車頭間
隔 Ｈｐｍｉｎ：交通流模擬装置１４内において、各模擬車
両に与える目標車頭間隔の最小値 Ｈｒｍｉｎ：実交通通過車両の最小車頭間隔 Ｈｓｍｉｎ：交通流模擬における通過車両の最小車頭間
隔

【００２５】交通流模擬装置１４内において、各模擬車
両に与える目標速度の平均値Ｖｐａｖｅは、式（６）に
従って決定される。 Ｖｐａｖｅ（ｎ）＝Ｖｐａｖｅ（ｎ−１）×αｐａｖｅ
＋（Ｖｒａｖｅ−Ｖｓａｖｅ）×（１−αｐａｖｅ）…
…（６） この式では、交通流模擬の結果と実交通データの偏差を
パラメータに反映させるものである。

【００２６】交通流模擬装置１４内において、各模擬車
両に与える目標速度の最大値Ｖｐｍａｘは、式（７）に
したがって決定される。 Ｖｐｍａｘ（ｎ）＝Ｖｐｍａｘ（ｎ−１）×αｐｍａｘ
＋（Ｖｒｍａｘ−Ｖｓｍａｘ）×（１−αｐｍｉｎ）…
……（７）αｐ ｍａｘ：交通流模擬用パラメータ目標速度最大パラ
メータ平滑係数 αｐｍｉｎ：交通流模擬用パラメータ目標速度最小値パ
ラメータ平滑係数 交 通流模擬装置１４内において、各模擬車両に与える目
標速度の最小値Ｖｐｍｉｎは、式（８）にしたがって決
定される。 Ｖｐｍｉｎ（ｎ）＝Ｖｐｍｉｎ（ｎ−１）×αｐｍｉｎ
＋（Ｖｒｍｉｎ−Ｖｓｍｉｎ）×（１−αｐｍｉｎ）…
……（８）

【００２７】交通流模擬装置１４内において、各模擬車
両に与える車頭間隔の平均値Ｈｐａｖｅは、式（９）に
したがって決定される。 Ｈｐａｖｅ（ｎ）＝Ｈｐａｖｅ（ｎ−１）×βｐａｖｅ
＋（Ｈｒａｖｅ−Ｈｓａｖｅ）×（１−βｐａｖｅ）…
……（９） βｐａｖｅ：交通流模擬用パラメータ目標車頭間隔の平
均値パラメータ平滑係数交通流模擬装置１４内におい
て、各模擬車両に与える目標車頭間隔の最大値Ｈｐｍａ
ｘは、式（１０）にしたがって決定される。 Ｈｐｍａｘ（ｎ）＝Ｈｐｍａｘ（ｎ−１）×βｐｍａｘ
＋（Ｈｒｍａｘ−Ｖｓｍａｘ）×（１−βｐｍａｘ）…
……（１０） βｐｍａｘ：交通流模擬用パラメータ目標車頭間隔の最
大値パラメータ平滑係数

【００２８】交 通流模擬装置１４内において、各模擬車
両に与える目標車頭間隔の最小値Ｈｐｍｉｎは、式（１
１）にしたがって決定される。 Ｈｐｍｉｎ（ｎ）＝Ｈｐｍｉｎ（ｎ−１）×βｍｉｎ＋
（Ｈｒｍｉｎ−Ｈｓｍｉｎ）×（１−βｐｍｉｎ）……
…（１１）

【００２９】このようにステップ３０５のパラメータ修
正機構では、前記パラメータ補正処理にて修正した交通
流模擬用パラメータを交通流現況データベース１７ヘ登
録する。

【００３０】 図４は交通流模擬装置１４によるシミュレ
ーション機能フローを説明したものである。道路構築処
理４０１においては、予め今回の装置が処理する範囲の
道路についての道路構造を道路ネットワークとして記憶
しておく。交通流現況データベース１７より、現況シナ
リオに従って道路ネットワークに障害物を展開する。以
下、移動体処理４０２〜統計処理４０７まで、交通流模
擬時間刻みピッチで所定の時間まで処理を反復する。

【００３１】移動体発生処理４０２は交通流時間刻み内
に、交通流模擬を実施する道路に進入してくる車両を、
交通流現況データベース１７の交通需要データを参照し
て、所定の道路ネットワーク上に登録する。各運転者が
保持する交通流模擬用パラメータの値は、交通流現況デ
ータベース１７に登録されている現況の交通流模擬用パ
ラメータの目標平均速度とその分布及び目標車頭間隔と
その分布に従い、各運転者に対して目標速度と目標車頭
間隔を決定して交通流模擬用パラメータ値として設定す
る。周辺認識処理４０３と次操作決定処理４０４は、道
路ネットワーク内の全車両について、１台毎に処理が実
行される。周辺認識処理４０３は、自車両の周辺状況を
抽出する。次操作決定処理４０４は、周辺認識処理４０
３で抽出した周辺状況と運転者の車両模擬装置用パラメ
ータの目標平均速度と目標車頭間隔に従い、個々の車両
の目標平均速度と目標車頭間隔を決定し、そのパラメー
タ値に従ってその車両の時間刻みにおける運転操作を決
定して、それを各車両に記憶する。

【００３２】処理ステップ４０５の全移動体処理完了か
の判定で、未完了なら引き続き移動体位置補正処理４０
６へ移行する。移動体位置補正処理４０６では、全移動
体の交通流時間刻み内での移動体の移動距離を個々の車
両の縦速度と横速度に従って計算し、道路ネットワーク
上の位置を修正する。統計処理４０７は各道路ネットワ
ークにおいて、交通流センサ１１が配置されている道路
部位での通過車両の平均速度、平均車頭間隔、及びそれ
らの標準偏差を計算して交通流現況データベース１７に
記憶する。以上の交通流模擬は、時間刻み毎に、前回処
理した時間よりも順次時間を進めながら、一連の実交通
推定装置と、交通流模擬装置１４、交通流模擬パラメー
タ補正装置にて交通流模擬用パラメータを決定した時点
まで、交通流模擬の時間が進んだ時点で、交通流模擬は
一旦終了する。その終了判定を行うのが、４０８の交通
流予測処理終了かの判定である。

【００３３】図５は、制御機構１８の処理フローであ
る。交通流センサ信号受信５０１は、交通流センサ信号
を受信する。ステップ５０２の実交通パラメータ推定要
求は、実交通パラメータ推定機能１２に対して交通流模
擬用パラメータの推定を行うように要求する。ステップ
５０３の交通障害区間推定要求は、交通障害区間推定機
構１３に処理要求を行う。渋滞情報受け付処理５０４
は、交通流センサ１１から該当センサの通過交通量の低
下を渋滞として受け付ける。渋滞区間特定処理５０５
は、交通流センサ１１の検出する道路部位の通過交通量
が低下している箇所を渋滞箇所として検知する。道路ネ
ットワークパラメータ設定５０６では、道路ネットワー
クの車線情報に対して、渋滞の属性を設定して、交通管
制シナリオデータベース１６に記憶する。閉鎖車線によ
る交通管制シナリオ抽出５０７では、予め渋滞を想定し
て、事前に決定しておいたランプ規制及び経路誘導等の
交通管制シナリオを抽出する。交通管制シナリオデータ
ベースへ設定５０８では、抽出した交通管制シナリオを
交通管制シナリオデータベース１６に設定する。交通流
予測処理要求５０９は、交通管制シナリオデータベース
１６に設定した交通管制シナリオに従い、現在の交通状
況を起点として、交通管制シナリオに基づいて、交通流
予測の実施を行うように、図１の交通流予測装置１９に
対して、処理要求を行う。

【００３４】図６は交通流予測装置１９の処理フローで
ある。道路構築処理６０１では、交通管制シナリオデー
タベース１６に設定された車線閉鎖情報と交通管制シナ
リオを基に、交通流現況データベース１７に格納された
現状の交通状況に従って障害物等を設定し、交通流模擬
を行う道路ネットワークと標識及び可変表示板を、交通
流模擬装置１４内に構築する。以下移動体発生処理６０
２〜統計処理６０７までを、交通流模擬時間刻みピッチ
でシナリオにて決定された時間まで反復する。移動体発
生処理６０２〜統計処理６０７までの演算に要する時間
を、刻みよりも短い時間で実施することで、未来の交通
状況を予測可能とすることができる。通常時間刻みは
０．１秒から１秒の間で任意の値を採用する。移動体発
生処理６０２は、現在の交通需要パラメータが今後も持
続するという前提で、交通流時間刻み内に交通流模擬を
実施する道路ネットワークに進入してくる車両を所定の
道路ネットワーク上に登録する。各運転者が保持する交
通流模擬用パラメータの値は、交通流現況データベース
１７に登録されている現況の交通流模擬用パラメータの
目標平均速度とその分布と目標車頭間隔とその分布に従
い、各運転者に対して目標速度と目標車頭間隔を決定し
て、車両模擬装置用パラメータ値として設定する。

【００３５】周辺認識処理６０３と次操作決定処理６０
４は、道路ネットワーク内の全車両、１台１台毎に処理
が実行される。周辺認識処理６０３は、自車両の周辺状
況を抽出する。次操作決定処理６０４は、周辺認識処理
６０３で抽出した周辺状況と運転者の車両模擬装置用パ
ラメータの目標平均速度と目標車頭間隔に従い、個々の
車両の目標速度と目標車頭間隔を決定し、そのパラメー
タ値に従いその車両の次時間刻みにおける運転操作を決
定してそれを各車両に記憶する。６０５の全移動体処理
完了かの判定で、未完了なら引き続き残りの車両の周辺
認識処理６０３と、次操作決定処理６０４を継続実施す
る。全体移動について処理完了ならば、移動体位置補正
処理６０６へ移行する。移動体位置補正処理６０６で
は、全体移動の交通流時間刻み内での移動体の移動距離
を個々の車両の縦速度と、横速度に従って計算して道路
ネットワーク上の位置を修正する。

【００３６】統計処理６０７は、各道路ネットワークに
おいて、交通流センサ１１が配備されている道路部位で
の、通過車両の平均速度、平均車頭間隔及びそれらの標
準偏差を計算して交通管制シナリオデータベース１６に
記憶し、すべての車両の発生から目的地までの旅行時間
を計算する。交通流模擬は並列で複数の交通管制シナリ
オについて、交通流模擬を実施する。以上の交通流模擬
は、時間刻み事に前回処理した時間より順次時間を進め
ながら、交通管制シナリオに従い現在の交通状況が継続
したとし仮定して、その未来の交通状況を、交通流を模
擬することで予測しようとするものであり、交通管制シ
ナリオ毎に交通流模擬を終了する時間が設定されてい
る。この交通管制シナリオ毎に設定された交通流模擬の
終了時まで交通流模擬の時間が進んだ時点で、交通流模
擬処理は、一旦終了する。その終了判定を行うのが、ス
テップ６０８の交通流予測処理終了かの判定である。交
通流予測処理終了ならば、ステップ６０９の交通流予測
データベース２０更新処理において、各交通管制シナリ
オ毎の交通流予測結果であるすべての移動体の発生から
目的地までの旅行時間が、交通流予測データベース２０
に記載される。

【００３７】図７は、交通管制シナリオ評価機構２１の
処理フローである。シナリオ別交通流模擬結果取りだし
７０１は、交通管制シナリオデータベース１６より、交
通管制シナリオ別の交通流模擬結果を読み込む。個々の
車両の旅行時間と旅行距離と料金で計算される評価関数
値を参照する。評価関数値は、（１４）式で計算され
る。 Ｃ： 評価関数値 α： 旅行時間の重み係数 β： 走行距離の重み係数 γ： 料金の重み係数 Ｔ： 旅行時間 Ｌ： 走行距離 Ｍ： 料金 Ｃ＝α×Ｔ＋Ｌ＋γ×Ｍ………（１４） 個々の車両の評価関数値Ｃのバラツキの評価において
は、取り出した車両の評価関数値Ｃを式（１４）を用い
て、そのバラツキをシナリオ毎に評価する。評価関数値
Ｃの偏差が、所定の時間範囲内の交通管制シナリオにつ
いては、公平の観点から適応可能となる。車両の評価関
数値Ｃのバラツキと、評価関数値Ｃの累計を演算する。
適応可能な交通管制シナリオの決定７０３においては、
車両の評価関数値Ｃの累計が現況シナリオによる交通流
模擬の結果よりも小さくて、車両旅行時間のバラツキが
所定の値よりも小さい交通管制シナリオを適用可能交通
管制シナリオとして決定する。情報提供装置２２に最適
シナリオ通知７０４では、選択された適用可能交通管制
シナリオの識別情報を情報提供装置２２に通知する。複
数の交通管制シナリオについて適用するのは、複合効果
を期待するためである。

【００３８】このような構成による、交通流予測システ
ムの動作例を図を用いて説明する。図８は図２の具体例
を示すものである。交通流センサ１１より入力される平
均車両速度Ｖａｖｅ＝１９．４ｍ／ｓと最大車両速度Ｖ
ｍａｘ＝２２．０ｍ／ｓｅｃ、平均車頭間隔時間Ｈａｖ
ｅ＝１．３ｓｅｃと最大車頭間隔時間Ｈｍａｘ＝２．６
ｓｅｃの入力値を交通流センサ実測値として交通流現況
データベース１７に記憶する。

【００３９】ステップ２０２の交通需要予測処理では、
交通流センサ１１からの入力値１８５台／５分間の車両
台数を基に、一時間当たりの車両通過台数を計算して、
断面交通量として、交通流現況データベース１７に記憶
する。１８５台／５分間を一時間当たりに換算すると、
２２００台／時間となる。つぎに断面交通量を用いて、
事前に調査されているサンプルＯＤ８０１に対して、断
面交通量の倍率からＯＤを推定する方式を説明する。具
体的には、今回使用している交通流センサ１１が、地点
Ａ〜Ｂの区間に設置されたものとする。８０１のサンプ
ルＯＤでは、Ａ地点からＢ地点への移動車両台数は、１
１００台となっている。今回の計測結果では、単位時間
当たり２２００台の車両が通過したことが計測されてい
るため、断面交通量は２倍となる。この２倍の倍率をサ
ンプルＯＤの各地点間の移動車両台数に乗じて、８０２
のＯＤを推定することが可能となる。現状の交通状況推
定処理では、単路部の流入部と流出部間での交通流セン
サ１１の通過交通量のアンバランスを検知したタイミン
グで、該当区間での車線閉鎖状況を推定し、車線閉鎖区
間を道路ネットワーク上の障害物としてシミュレーショ
ンにおける交通状況として、交通流現況データベース１
７に記憶する。

【００４０】交通流模擬用パラメ−タ演算処理ステップ
２０３においては、交通流センサ１１から実測された車
両平均速度、車両速度最大値、車両速度最小値、平均車
頭間隔時間、最大車頭間隔時間、最小車頭間隔時間か
ら、交通流模擬用パラメ−タを演算する。各種パラメ−
タの演算のための式は、上述した式（１）〜（４）を使
用する。また処理ステップ２０４におけるパラメ−タ設
定は、交通流模擬用パラメ−タ演算処理ステップ２０３
において演算した結果を、交通流模擬用パラメ−タ値と
して、その値を交通流現況データベース（現況シナリ
オ）１７に記憶する。これにより、交通流模擬に必要な
交通流模擬用パラメ−タと交通需要を決定するＯＤが確
定される。そして、交通流現況データベース（現況シナ
リオ）１７に設定されている交通流模擬用パラメ−タと
交通需要ＯＤを使用して、交通流模擬が実施される。情
報提供装置２３は、交通管制シナリオに従い、実交通上
の車両の運転者に対し情報提供を行うと共に、ランプ規
制等の交通管制施策の実行を行うことをガイダンスする
ことが可能となる。

【００４１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る交通
流模擬装置による交通流予測制御システムによれば、交
通流センサから入力される実交通の実測データを基に、
交通流模擬用パラメータ、例えば、道路閉鎖状況、運転
者の特性、交通需要等のパラメータを常に実交通状況に
適合させながら、交通流模擬を実施することができるた
めに、交通流予測の精度を向上させることができる。ま
た、渋滞発生等の交通障害事象に対する複数の交通管制
シナリオによって、交通流模擬による交通流予測を行う
とともに、その結果を比較評価することができ、これに
より、最適な交通管制システムを選択することができる
という効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る交通流模擬装置による交通流予測
制御システムの全体構成を示す説明図である。

【図２】実交通パラメータ推定機構における実交通パラ
メータ推定機能の処理状態を示すフローチャートであ
る。

【図３】実交通パラメータ推定機構における交通障害区
間推定機構の処理状態を示すフローチャートである。

【図４】交通流模擬装置によるシミュレーション機能処
理のフローチャートである。

【図５】制御機構による処理状態を示すフローチャート
である。

【図６】交通流模擬装置による交通流予測装置の処理状
態を示すフローチャートである。

【図７】交通管制シナリオ評価機構の処理状態を示すフ
ローチャートである。

【図８】実交通パラメータ推定機能の具体的な動作例を
示す説明図である。

【符号の説明】

１ 交通流予測制御システム ２ 実交通パラメータ推定機構３ 交通流予測制御機構１２ 実交通パラメータ推定機能１３ 交通障害区間推定機構１４ 交通流模擬装置１６ 交通管制シナリオデータベース１７ 交通流現況データベース（現況シナリオ）１８ 制御機構１９ 交通流予測装置２０ 交通流予測データベース２１ 交通管制シナリオ評価機構２２ 情報提供装置２３ 運転者への情報提供装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 近藤 哲啓 茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株式会社 日立製作所 大みか電機本部 内 (56)参考文献 特開 平11−232583（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−266993（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−126590（ＪＰ，Ａ) 特開 2000−259976（ＪＰ，Ａ) 特開 2000−194671（ＪＰ，Ａ) 特開 2000−11290（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G08G 1/00 G06F 17/60 112 G06F 17/60 150 G06F 19/00 110

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】実交通の交通流センサ、運転者への情報提
   供装置及び前記交通流センサの情報を基に交通流を模擬
   する交通流模擬装置を備えた交通流予測制御システムに
   おいて、 前記交通流センサの情報信号を基に、前記交通流模擬装
   置の交通流模擬用パラメータを演算する実交通パラメー
   タ推定機構と、 前記交通流模擬装置に複数の交通管制シナリオを実行さ
   せて交通流の予測を行い、その予測値から予め設定され
   た評価関数を最適にする交通管制シナリオを選択する交
   通流予測制御機構と、を設け、 前記情報提供装置は、前記交通流予測制御機構により選
   択された最適な交通管制シナリオに従った交通管制情報
   を、実交通上の運転者に通知する交通流模擬装置による
   交通流予測制御システムであって、 前記実交通パラメータ推定機構は、前記交通流模擬用パ
   ラメータを前記交通流センサの情報信号で同定する実交
   通パラメータ推定機能及び前記交通流センサの情報信号
   のうち、複数の前記交通流センサの設置点における流入
   交通量と流出交通量を用いて前記交通流センサ間の断面
   交通量のアンバランスを検出し、アンバランスが検知さ
   れた場合には、前記交通流センサ間の道路区間の車線を
   封鎖するような障害物の占有パターンを推定し、この占
   有パターンに基づいて封鎖車線数を１から車線数−１ま
   で変更した車線閉鎖シナリオを準備し、これらの車線閉
   鎖シナリオに基づいて前記交通流模擬装置により交通流
   模擬を実施して、現状交通に最も近い障害物の占有パタ
   ーンを選択することで交通障害区間を推定する交通障害
   区間推定機構を備え、 前記交通流予測制御機構は、複数の交通管制シナリオが
   設定された交通管制シナリオデータベースと、 前記交通管制シナリオデータベースの交通管制シナリ
   オ、前記交通流模擬用パラメータ及び前記交通流センサ
   装置の情報信号を用いて、複数の交通管制シナリオにつ
   いて並列して交通流模擬を行う交通流予測装置と、 前記交通流予測装置の模擬結果を保管する交通流予測デ
   ータベースと、 前記交通流予測データベースの模擬結果を用い、前記評
   価関数で交通管制シナリオを評価する交通管制シナリオ
   評価機構と、を備えることを特徴とする交通流予測制御
   システム。
2. 【請求項２】前記評価関数は、車両毎の旅行時間、料金
   及び走行距離の積であることを特徴とする請求項１に記
   載の交通流模擬装置による交通流予測制御システム。
3. 【請求項３】前記交通管制シナリオデータベースに設定
   された交通管制シナリオ毎の、前記模擬結果を比較し、
   各々の交通管制シナリオについて、交通流を形成する各
   車両の、前記評価関数の値を比較して、車両毎の評価関
   数の値の前記旅行時間に関するバラツキが最も少なく、
   前記評価関数の値の累計が所定値よりも小さい交通管制
   シナリオを抽出する交通管制シナリオ決定手段を備えた
   ことを特徴とする請求項１に記載の交通流模擬装置によ
   る交通流予測制御システム。
4. 【請求項４】前記交通管制シナリオ決定手段にて抽出さ
   れた交通管制シナリオを実交通上の各運転者に通知する
   情報提供手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載
   の交通流模擬装置による交通流予測制御システム。