JP3607330B2 - 感知器データを用いる渋滞計測方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、車両感知器からのデータをもとに、渋滞長等を求める計測方法に関するものである。特に車両感知器の設置が少なくてもその車両感知器からのデータで渋滞長等を求めることができる計測方法に関するものである。
【０００２】
【従来技術】
道路上のある瞬間に渋滞している区間の先頭位置（以下「渋滞先頭位置」と称する。）、長さ（以下「渋滞長」と称する。）等の渋滞情報は、信号制御および交通管理上、交通状況を評価するための最も重要な基礎的指標の一つである。渋滞先頭位置、渋滞長は空間的な物理量であるため、従来は道路に沿って配置した複数の超音波式車両感知器等の車両感知器から得られる交通流量、占有率等の計測データを集め、計算によって求めていた。従来の方法の概要を、図１、図２を参照しながら以下に示す。
【０００３】
次式により速度を算出する。
【０００４】
【数２】
【０００５】
ただし、
【０００６】
【数３】
【０００７】
予め感知器毎に設定した速度閾値ｓ１ ，ｓ２ ，ｓ３ と先に求めた速度との関係から感知器位置での待行列波及の程度を表わす待行列列波及度を求める。
【０００８】
ｓ１ ：待行列波及度１．０に対応し、待行列末尾が感知器位置を十分に越えている状態の速度閾値
ｓ２ ：待行列波及度０．５に対応し、待行列末尾が感知器位置付近に存在する状態の速度閾値
ｓ３ ：待行列波及度０に対応し、待行列が感知器速度に影響を及ぼさない状態の速度閾値
感知器の設置位置と待行列波及度を下図のようにプロットし、各点を直線で結んで待行列波及度が０．５未満となる地点を渋滞の末尾とする。渋滞末尾より下流方向に連続して待行列波及度が０．５以上である区間の長さを渋滞長（図２参照）とする。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
この従来の方法では、渋滞判定精度は感知器の設置密度に依存し、高い精度を得るには、極めて多くの感知器を設置する必要がある（通常２００〜３００ｍ間隔に設置する。）ため設置費用およびメンテナンスの労力・費用が大きな負担となっていた。
【００１０】
本発明の目的は、渋滞計測のために使用する車両感知器の数を節減し、車両感知器設置費用、およびメンテナンスのための労力、費用を節約することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記本発明の目的を達成するために、請求項１の方法は、特定の区間について、区間の両端に設けた車両感知器からの得られる特定車両の旅行時間と時系列に得られる車両感知器データを用いて、渋滞部の通過台数累積値から渋滞部の交通流量Ｑｊを、非渋滞部の通過台数累積値から非渋滞部の交通流量Ｑａを、非渋滞部の通過車両の速度から非渋滞部の速度Ｖをそれぞれ算出し、以下の式を用いてある時刻ｔにおける区間内の渋滞長Ｌ（ｔ）を計測することを特徴とする。
【数２】
ただし、Ｅ（ｔ）：時刻ｔにおける特定区間に存在する車両台数、
Ｌｏ：特定の区間の長さ
ｋｍ、ａ：定数
【００１２】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の方法において、前記車両感知器データを用いて、該車両感知器が非渋滞部にあると判定された場合、当該非渋滞部にあると判定された車両感知器を通過する車両の通過台数を所定期間累積して当該累積された値を該所定期間で割ることにより前記非渋滞部の交通流量Ｑａを算出することを特徴とする。
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の方法において前記車両感知器データを用いて、該車両感知器が渋滞部にあると判定された場合、当該渋滞部にあると判定された車両感知器を通過する車両の通過台数を所定期間累積して当該累積された値を該所定期間で割ることにより前記渋滞部の交通流量Ｑｊを算出することを特徴とする。
【００１３】
【作用】
本発明は、特定区間を走行するのにかかる所要時間（以下「旅行時間」と称する。）を計測し、それと１地点で計測した車の通過時系列データ等の感知器データを用いて当該区間内の渋滞情報を求める計測方法である。すなわち、本発明の計測方法は地点で計測した時間軸上のデータを空間軸上に投影することによって空間的な物理量である渋滞先頭位置、渋滞長に変換しており、必要な設置車両感知器数を大幅に節減することが可能となる。
【００１４】
【実施例】
以下に本発明の計測方法の一例を説明する。
【００１５】
図３に対象とする道路区間と車両感知器の配置を示す。ここで位置座標は車の走行方向に対して下流から上流方向へ正にとるものとする。車両感知器ＳＵ は区間上流端位置ＰＵ に、車両感知器ＳＤ は区間下流端位置ＰＤ に設置されている。またＬｏ （＝ＰＵ−ＰＤ ）は区間長である。車両感知器ＳＵ ，ＳＤ は例えば光感知器が考えられ、車の車両ＩＤおよび車の通過を時系列に計測することができる。
【００１６】
図４の車両の走行軌跡図に示すように時刻ｔＵ に上流端位置ＰＵ に設置された車両感知器ＳＵ によってある車両ＩＤが計測され、その後同一車両ＩＤが時刻ｔＤ に下流端位置に設置された車両感知器ＳＤ によって計測されたならば、下流端ＰＤ を時刻ｔＤ に通過した車の区間における旅行時間Ｔは式３で求められる。
【００１７】
【数５】
Ｔ＝ｔＤ −ｔＵ …（３）
また時刻ｔＵ ′に車両感知器ＳＵ によって計測された車両ＩＤが時刻ｔＵ に車両感知器ＳＤ によって計測されたならば区間下流端を時刻ｔＵ に通過した車の旅行時間Ｔ′は式４で求められる。これらの旅行時間は以下で渋滞情報算出のため感知器データを集計する際に用いられている。
【００１８】
【数６】
Ｔ′＝ｔＵ −ｔＵ ´ …（４）
車両感知器ＳＤ で計測した車両通過データから、区間下流端の通過台数をｔＵ 〜ｔＤ の間累積した値は、時刻ｔＵ における区間内の車の存在台数Ｅ（ｔＵ ）を表す。また車両感知器ＳＵ で計測した車両通過データから区間上流端の通過台数をｔＵ 〜ｔＤ の間、累積した値は、時刻ｔＤ における区間内の車の存在台数Ｅ（ｔＤ ）を表す。
【００１９】
さらに車両感知器ＳＵ ，ＳＤ で計測された通過時系列データから区間上流端、下流端での渋滞状況を判断することができる。通過時系列データは車両感知器下に車が存在する時はオンパルス、車が存在しない時はオフパルスとして得られる。そこでパルス間隔（隣合うオンパルスとオンパルスの時間間隔）が比較的小さくパルス幅（オンパルスの時間）が比較的大きい場合は、車の流れは飽和流であり、当該車両感知器位置は渋滞している。逆に、パルス間隔が比較的大きくパルス幅が比較的小さい場合は、車の流れは非飽和流であり、当該車両感知器位置は非渋滞とみなすことができる。
【００２０】
車両感知器から得られるこれらの情報を元にある瞬間における渋滞長、渋滞先頭位置を算出する。ただし区間内に渋滞は一つだけ存在するものとする。
【００２１】
（１）時刻ｔＵ における渋滞情報算出
既知である時刻ｔＵ における区間内の存在台数Ｅ（ｔＵ ）は、渋滞部の密度をＫｊ 、非渋滞部の密度をＫａ とすると式５のように表わすことができる。
【００２２】
【数７】
Ｅ（ｔＵ ）＝Ｌ（ｔＵ ）・Ｋｊ ＋｛ＬＯ −Ｌ（ｔＵ ）｝・Ｋａ …（５）
密度Ｋｊ は渋滞部の交通流量（単位時間当たりの通過台数）Ｑｊ の一次式で近似することができ、式６で表わされる。
【００２３】
【数８】
Ｋｊ ＝ｋｍ −ａ・Ｑｊ …（６）
ここでｋｍ ，ａは設定値である。Ｑｊ は時刻ｔＵ 〜ｔＤ の間に車両感知器ＳＤ で計測された飽和流の通過台数累積値と、時刻ｔＵ ′〜ｔＵ の間に車両感知器ＳＵ で計測された飽和流の通過台数累積値との和を各飽和流の継続時間の和で割って求める。
【００２４】
密度Ｋａ は非渋滞部の旅行速度Ｖ、非渋滞部の交通流量Ｑａ を用いて式７のように表わすことができる。
【００２５】
【数９】
Ｋａ ＝Ｑａ ／Ｖ …（７）
ただし、Ｖは個々の車の停止時間と走行速度を計測して求められるが、適当な設定値を用いる簡便な方法も考えられる。Ｑａ は時刻ｔＵ 〜ｔＤ の間に車両感知器ＳＤ で計測された非飽和流の通過台数と、時刻ｔＵ ′〜ｔＵ の間に車両感知器ＳＵ で計測された非飽和流の通過台数累積値との和を各非飽和流の継続時間の和で割って求める。
【００２６】
式５〜７から（ｔＵ ）は式８のように求められる。
【００２７】
【数１０】
【００２８】
ただし、区間の途中から途中までしか渋滞が存在しない場合は、Ｑｊ を計測できないので、このままでは正確な渋滞長は求められない。この場合（Ｑｊ を計測できず、かつＬ（ｔＵ ）＞０の場合）はＱｊ の近似値として過去の計測値から適当と思われる値（例として時刻ｔＵ 〜ｔＤ の間に車両感知器ＳＵ で計測された飽和流の通過台数累積値を飽和流の継続時間で割った値）を設定する。
【００２９】
次に、時刻ｔＵ における渋滞先頭位置Ｐ（ｔＵ ）は車両感知器ＳＵ ，ＳＤ で計測された渋滞の状況に応じて以下のように求められる。
【００３０】
１．時刻ｔＵ において下流端が渋滞先頭、すなわち車両感知器ＳＤ が飽和流の場合、渋滞先頭位置Ｐ（ｔＵ ）は式９で求められる。
【００３１】
【数１１】
Ｐ（ｔＵ ）＝ＰＤ …（９）
２．時刻ｔＵ において上流端が渋滞末尾、すなわち車両感知器ＳＵ が飽和流の場合、渋滞先頭位置Ｐ（ｔＵ ）は式１０で求められる。
【００３２】
【数１２】
Ｐ（ｔＵ ）＝ＰＤ ＋ＬＯ −Ｌ（ｔＵ ） …（１０）
３．上記１．，２．以外でかつＬ（ｔＵ ）＞０の場合、ＰＤ ＜Ｐ（ｔＵ ）＜ＰＵ であるが、渋滞先頭位置Ｐ（ｔＵ ）の値を算出することはできない。しかし渋滞先頭位置はその渋滞が発生している間は通常、変化しないと考えられるので、同じ渋滞についてすでに渋滞先頭位置が上記１．または２．で得られていれば、その渋滞先頭位置をＰ（ｔＵ ）とする。渋滞先頭位置がまだ得られていない場合は、事前の調査により最も渋滞先頭位置となる確率が高いとされる地点をＰ（ｔＵ ）とする。
【００３３】
（２）最新時刻ｔＤ における渋滞情報算出
時刻ｔＤ における渋滞情報は、算出に必要なデータが常に得られているとは限らないが、不足するデータを近似することによって以下のようにして求められる。
【００３４】
既知である時刻ｔＤ における存在台数Ｅ（ｔＤ ）を用いて、式８より渋滞長Ｌ（ｔＤ ）が求められる。ただし式８の交通流量Ｑｊ は時刻ｔＵ 〜ｔＤ の間に車両感知器ＳＵ で飽和流が計測された場合は、その通過台数累積値を飽和流の継続時間で割って求める。車両感知器ＳＵ で飽和流が計測されなかった場合は、近似値として過去の計測値から適当と思われる値（例として時刻ｔＵ 〜ｔＤ の間に車両感知器ＳＤ で計測された飽和流の通過台数累積値を飽和流の継続時間で割った値）を設定する。Ｑａ は時刻ｔＵ 〜ｔＤ の間に車両感知器ＳＵ で計測された非飽和流の通過台数を非飽和流の継続時間で割って求める。車両感知器ＳＵ で非飽和流が計測されなかった場合は、近似値として過去の計測値から適当と思われる（例として時刻ｔＵ 〜ｔＤ の間に車両感知器ＳＤ で計測された非飽和流の通過台数を非飽和流の継続時間で割った値）を設定する。
【００３５】
渋滞先頭位置は式９〜１０のｔＵ をｔＤ と置き換えることによって算出することができる。
【００３６】
（３）未来における渋滞情報算出
ボックス−ジェンキンスモデル等の予測方法を用いて旅行時間および車の通過時系列データを予測し、それらの予測値を上記の式５〜１０に代入することによって未来の時刻における渋滞情報を予測することが可能となる。
【００３７】
（４）補足
これまでの処理では区間途中の流入出交通を無視したが、区間途中に交差道路がある場合は、交差部または本線上に設置した車両感知器によって計測した流入出交通量を存在台数算出時に付加することによって正確な渋滞情報が得られる。
【００３８】
【発明の効果】
渋滞判定のために使用する車両感知器の数を節減することができるため、車両感知器設置費用、およびメンテナンスのための労力、費用を節約することが可能となる。
【００３９】
【図面の簡単な説明】
【図１】感知器で計測された速度から待ち行列波及度を求める関係を示すグラフである。
【図２】待ち行列波及度から渋滞長を求める関係を示すグラフである。
【図３】本発明に用いた感知器の設置位置を説明する図である。
【図４】本発明の関係式を説明するための車両の走行軌跡図である。
【産業上の利用分野】
本発明は、車両感知器からのデータをもとに、渋滞長等を求める計測方法に関するものである。特に車両感知器の設置が少なくてもその車両感知器からのデータで渋滞長等を求めることができる計測方法に関するものである。
【０００２】
【従来技術】
道路上のある瞬間に渋滞している区間の先頭位置（以下「渋滞先頭位置」と称する。）、長さ（以下「渋滞長」と称する。）等の渋滞情報は、信号制御および交通管理上、交通状況を評価するための最も重要な基礎的指標の一つである。渋滞先頭位置、渋滞長は空間的な物理量であるため、従来は道路に沿って配置した複数の超音波式車両感知器等の車両感知器から得られる交通流量、占有率等の計測データを集め、計算によって求めていた。従来の方法の概要を、図１、図２を参照しながら以下に示す。
【０００３】
次式により速度を算出する。
【０００４】
【数２】
ただし、
【０００６】
【数３】
予め感知器毎に設定した速度閾値ｓ１ ，ｓ２ ，ｓ３ と先に求めた速度との関係から感知器位置での待行列波及の程度を表わす待行列列波及度を求める。
【０００８】
ｓ１ ：待行列波及度１．０に対応し、待行列末尾が感知器位置を十分に越えている状態の速度閾値
ｓ２ ：待行列波及度０．５に対応し、待行列末尾が感知器位置付近に存在する状態の速度閾値
ｓ３ ：待行列波及度０に対応し、待行列が感知器速度に影響を及ぼさない状態の速度閾値
感知器の設置位置と待行列波及度を下図のようにプロットし、各点を直線で結んで待行列波及度が０．５未満となる地点を渋滞の末尾とする。渋滞末尾より下流方向に連続して待行列波及度が０．５以上である区間の長さを渋滞長（図２参照）とする。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
この従来の方法では、渋滞判定精度は感知器の設置密度に依存し、高い精度を得るには、極めて多くの感知器を設置する必要がある（通常２００〜３００ｍ間隔に設置する。）ため設置費用およびメンテナンスの労力・費用が大きな負担となっていた。
【００１０】
本発明の目的は、渋滞計測のために使用する車両感知器の数を節減し、車両感知器設置費用、およびメンテナンスのための労力、費用を節約することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記本発明の目的を達成するために、請求項１の方法は、特定の区間について、区間の両端に設けた車両感知器からの得られる特定車両の旅行時間と時系列に得られる車両感知器データを用いて、渋滞部の通過台数累積値から渋滞部の交通流量Ｑｊを、非渋滞部の通過台数累積値から非渋滞部の交通流量Ｑａを、非渋滞部の通過車両の速度から非渋滞部の速度Ｖをそれぞれ算出し、以下の式を用いてある時刻ｔにおける区間内の渋滞長Ｌ（ｔ）を計測することを特徴とする。
【数２】
Ｌｏ：特定の区間の長さ
ｋｍ、ａ：定数
【００１２】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の方法において、前記車両感知器データを用いて、該車両感知器が非渋滞部にあると判定された場合、当該非渋滞部にあると判定された車両感知器を通過する車両の通過台数を所定期間累積して当該累積された値を該所定期間で割ることにより前記非渋滞部の交通流量Ｑａを算出することを特徴とする。
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の方法において前記車両感知器データを用いて、該車両感知器が渋滞部にあると判定された場合、当該渋滞部にあると判定された車両感知器を通過する車両の通過台数を所定期間累積して当該累積された値を該所定期間で割ることにより前記渋滞部の交通流量Ｑｊを算出することを特徴とする。
【００１３】
【作用】
本発明は、特定区間を走行するのにかかる所要時間（以下「旅行時間」と称する。）を計測し、それと１地点で計測した車の通過時系列データ等の感知器データを用いて当該区間内の渋滞情報を求める計測方法である。すなわち、本発明の計測方法は地点で計測した時間軸上のデータを空間軸上に投影することによって空間的な物理量である渋滞先頭位置、渋滞長に変換しており、必要な設置車両感知器数を大幅に節減することが可能となる。
【００１４】
【実施例】
以下に本発明の計測方法の一例を説明する。
【００１５】
図３に対象とする道路区間と車両感知器の配置を示す。ここで位置座標は車の走行方向に対して下流から上流方向へ正にとるものとする。車両感知器ＳＵ は区間上流端位置ＰＵ に、車両感知器ＳＤ は区間下流端位置ＰＤ に設置されている。またＬｏ （＝ＰＵ−ＰＤ ）は区間長である。車両感知器ＳＵ ，ＳＤ は例えば光感知器が考えられ、車の車両ＩＤおよび車の通過を時系列に計測することができる。
【００１６】
図４の車両の走行軌跡図に示すように時刻ｔＵ に上流端位置ＰＵ に設置された車両感知器ＳＵ によってある車両ＩＤが計測され、その後同一車両ＩＤが時刻ｔＤ に下流端位置に設置された車両感知器ＳＤ によって計測されたならば、下流端ＰＤ を時刻ｔＤ に通過した車の区間における旅行時間Ｔは式３で求められる。
【００１７】
【数５】
Ｔ＝ｔＤ −ｔＵ …（３）
また時刻ｔＵ ′に車両感知器ＳＵ によって計測された車両ＩＤが時刻ｔＵ に車両感知器ＳＤ によって計測されたならば区間下流端を時刻ｔＵ に通過した車の旅行時間Ｔ′は式４で求められる。これらの旅行時間は以下で渋滞情報算出のため感知器データを集計する際に用いられている。
【００１８】
【数６】
Ｔ′＝ｔＵ −ｔＵ ´ …（４）
車両感知器ＳＤ で計測した車両通過データから、区間下流端の通過台数をｔＵ 〜ｔＤ の間累積した値は、時刻ｔＵ における区間内の車の存在台数Ｅ（ｔＵ ）を表す。また車両感知器ＳＵ で計測した車両通過データから区間上流端の通過台数をｔＵ 〜ｔＤ の間、累積した値は、時刻ｔＤ における区間内の車の存在台数Ｅ（ｔＤ ）を表す。
【００１９】
さらに車両感知器ＳＵ ，ＳＤ で計測された通過時系列データから区間上流端、下流端での渋滞状況を判断することができる。通過時系列データは車両感知器下に車が存在する時はオンパルス、車が存在しない時はオフパルスとして得られる。そこでパルス間隔（隣合うオンパルスとオンパルスの時間間隔）が比較的小さくパルス幅（オンパルスの時間）が比較的大きい場合は、車の流れは飽和流であり、当該車両感知器位置は渋滞している。逆に、パルス間隔が比較的大きくパルス幅が比較的小さい場合は、車の流れは非飽和流であり、当該車両感知器位置は非渋滞とみなすことができる。
【００２０】
車両感知器から得られるこれらの情報を元にある瞬間における渋滞長、渋滞先頭位置を算出する。ただし区間内に渋滞は一つだけ存在するものとする。
【００２１】
（１）時刻ｔＵ における渋滞情報算出
既知である時刻ｔＵ における区間内の存在台数Ｅ（ｔＵ ）は、渋滞部の密度をＫｊ 、非渋滞部の密度をＫａ とすると式５のように表わすことができる。
【００２２】
【数７】
Ｅ（ｔＵ ）＝Ｌ（ｔＵ ）・Ｋｊ ＋｛ＬＯ −Ｌ（ｔＵ ）｝・Ｋａ …（５）
密度Ｋｊ は渋滞部の交通流量（単位時間当たりの通過台数）Ｑｊ の一次式で近似することができ、式６で表わされる。
【００２３】
【数８】
Ｋｊ ＝ｋｍ −ａ・Ｑｊ …（６）
ここでｋｍ ，ａは設定値である。Ｑｊ は時刻ｔＵ 〜ｔＤ の間に車両感知器ＳＤ で計測された飽和流の通過台数累積値と、時刻ｔＵ ′〜ｔＵ の間に車両感知器ＳＵ で計測された飽和流の通過台数累積値との和を各飽和流の継続時間の和で割って求める。
【００２４】
密度Ｋａ は非渋滞部の旅行速度Ｖ、非渋滞部の交通流量Ｑａ を用いて式７のように表わすことができる。
【００２５】
【数９】
Ｋａ ＝Ｑａ ／Ｖ …（７）
ただし、Ｖは個々の車の停止時間と走行速度を計測して求められるが、適当な設定値を用いる簡便な方法も考えられる。Ｑａ は時刻ｔＵ 〜ｔＤ の間に車両感知器ＳＤ で計測された非飽和流の通過台数と、時刻ｔＵ ′〜ｔＵ の間に車両感知器ＳＵ で計測された非飽和流の通過台数累積値との和を各非飽和流の継続時間の和で割って求める。
【００２６】
式５〜７から（ｔＵ ）は式８のように求められる。
【００２７】
【数１０】
ただし、区間の途中から途中までしか渋滞が存在しない場合は、Ｑｊ を計測できないので、このままでは正確な渋滞長は求められない。この場合（Ｑｊ を計測できず、かつＬ（ｔＵ ）＞０の場合）はＱｊ の近似値として過去の計測値から適当と思われる値（例として時刻ｔＵ 〜ｔＤ の間に車両感知器ＳＵ で計測された飽和流の通過台数累積値を飽和流の継続時間で割った値）を設定する。
【００２９】
次に、時刻ｔＵ における渋滞先頭位置Ｐ（ｔＵ ）は車両感知器ＳＵ ，ＳＤ で計測された渋滞の状況に応じて以下のように求められる。
【００３０】
１．時刻ｔＵ において下流端が渋滞先頭、すなわち車両感知器ＳＤ が飽和流の場合、渋滞先頭位置Ｐ（ｔＵ ）は式９で求められる。
【００３１】
【数１１】
Ｐ（ｔＵ ）＝ＰＤ …（９）
２．時刻ｔＵ において上流端が渋滞末尾、すなわち車両感知器ＳＵ が飽和流の場合、渋滞先頭位置Ｐ（ｔＵ ）は式１０で求められる。
【００３２】
【数１２】
Ｐ（ｔＵ ）＝ＰＤ ＋ＬＯ −Ｌ（ｔＵ ） …（１０）
３．上記１．，２．以外でかつＬ（ｔＵ ）＞０の場合、ＰＤ ＜Ｐ（ｔＵ ）＜ＰＵ であるが、渋滞先頭位置Ｐ（ｔＵ ）の値を算出することはできない。しかし渋滞先頭位置はその渋滞が発生している間は通常、変化しないと考えられるので、同じ渋滞についてすでに渋滞先頭位置が上記１．または２．で得られていれば、その渋滞先頭位置をＰ（ｔＵ ）とする。渋滞先頭位置がまだ得られていない場合は、事前の調査により最も渋滞先頭位置となる確率が高いとされる地点をＰ（ｔＵ ）とする。
【００３３】
（２）最新時刻ｔＤ における渋滞情報算出
時刻ｔＤ における渋滞情報は、算出に必要なデータが常に得られているとは限らないが、不足するデータを近似することによって以下のようにして求められる。
【００３４】
既知である時刻ｔＤ における存在台数Ｅ（ｔＤ ）を用いて、式８より渋滞長Ｌ（ｔＤ ）が求められる。ただし式８の交通流量Ｑｊ は時刻ｔＵ 〜ｔＤ の間に車両感知器ＳＵ で飽和流が計測された場合は、その通過台数累積値を飽和流の継続時間で割って求める。車両感知器ＳＵ で飽和流が計測されなかった場合は、近似値として過去の計測値から適当と思われる値（例として時刻ｔＵ 〜ｔＤ の間に車両感知器ＳＤ で計測された飽和流の通過台数累積値を飽和流の継続時間で割った値）を設定する。Ｑａ は時刻ｔＵ 〜ｔＤ の間に車両感知器ＳＵ で計測された非飽和流の通過台数を非飽和流の継続時間で割って求める。車両感知器ＳＵ で非飽和流が計測されなかった場合は、近似値として過去の計測値から適当と思われる（例として時刻ｔＵ 〜ｔＤ の間に車両感知器ＳＤ で計測された非飽和流の通過台数を非飽和流の継続時間で割った値）を設定する。
【００３５】
渋滞先頭位置は式９〜１０のｔＵ をｔＤ と置き換えることによって算出することができる。
【００３６】
（３）未来における渋滞情報算出
ボックス−ジェンキンスモデル等の予測方法を用いて旅行時間および車の通過時系列データを予測し、それらの予測値を上記の式５〜１０に代入することによって未来の時刻における渋滞情報を予測することが可能となる。
【００３７】
（４）補足
これまでの処理では区間途中の流入出交通を無視したが、区間途中に交差道路がある場合は、交差部または本線上に設置した車両感知器によって計測した流入出交通量を存在台数算出時に付加することによって正確な渋滞情報が得られる。
【００３８】
【発明の効果】
渋滞判定のために使用する車両感知器の数を節減することができるため、車両感知器設置費用、およびメンテナンスのための労力、費用を節約することが可能となる。
【００３９】
【図面の簡単な説明】
【図１】感知器で計測された速度から待ち行列波及度を求める関係を示すグラフである。
【図２】待ち行列波及度から渋滞長を求める関係を示すグラフである。
【図３】本発明に用いた感知器の設置位置を説明する図である。
【図４】本発明の関係式を説明するための車両の走行軌跡図である。
Claims (3)
- 特定の区間について、区間の両端に設けた車両感知器からの得られる特定車両の旅行時間と時系列に得られる車両感知器データを用いて、渋滞部の通過台数累積値から渋滞部の交通流量Ｑｊを、非渋滞部の通過台数累積値から非渋滞部の交通流量Ｑａを、非渋滞部の通過車両の速度から非渋滞部の速度Ｖをそれぞれ算出し、以下の式を用いてある時刻ｔにおける区間内の渋滞長Ｌ（ｔ）を計測する方法。
Ｌｏ：特定の区間の長さ
ｋｍ、ａ：定数 - 前記車両感知器データを用いて、該車両感知器が非渋滞部にあると判定された場合、当該非渋滞部にあると判定された車両感知器を通過する車両の通過台数を所定期間累積して当該累積された値を該所定期間で割ることにより前記非渋滞部の交通流量Ｑ a を算出することを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 前記車両感知器データを用いて、該車両感知器が渋滞部にあると判定された場合、当該渋滞部にあると判定された車両感知器を通過する車両の通過台数を所定期間累積して当該累積された値を該所定期間で割ることにより前記渋滞部の交通流量Ｑ j を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30210394A JP3607330B2 (ja) | 1994-12-06 | 1994-12-06 | 感知器データを用いる渋滞計測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30210394A JP3607330B2 (ja) | 1994-12-06 | 1994-12-06 | 感知器データを用いる渋滞計測方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08161686A JPH08161686A (ja) | 1996-06-21 |
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