JP4003828B2 - Road control method, road control system, and recording medium - Google Patents
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Description
【0001】
【発明が属する技術分野】
本発明は交通流制御手段を用いた渋滞解消システムであって、特に交通感知器からのデータを事例ベース推論によって処理し、適切な交通流の制御を行うシステムに関する。
【0002】
【従来の技術】
道路交通における渋滞の解消は広く知られている問題である。例えば高速道路において渋滞の発生箇所は主に料金所、パーキングエリアの出口などの高速道路上での合流部、一般道路との合流部、坂道部、突発事故、道路工事などが挙げられる。
【0003】
近年、このような渋滞解消のために様々な方法が試みられており、例えばテレビ、ラジオ放送による渋滞情報の提供や、電光掲示式道路標識による交通状況の報知などである。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
高速道路においては、このような渋滞の解消策として無線通信により料金徴収を行ういわゆるETCが導入された。図1に示したように、この結果料金所上流部における渋滞1を解消することはできるが3、料金所通過後の一般道路との合流地点、坂道、事故などでの渋滞2は解消されていない。例えば、ETCを通過した車両が、先の一般道路との合流点から進入した車両と渋滞区間4に滞留している車両が合流し、大きな渋滞区間を作る。一度渋滞が発生(各車両が停車、発進が繰り返して)した場合、単位時間当たりに通過できる交通量が低下し、渋滞時間は(車の台数)×(車1台当たりの反応時間)になると言われており、渋滞状態を解消するには長時間が必要となる。そのため、いかに渋滞を発生しなようにするかが課題となっている。その対処策の一つとして料金ゲートのETCの採用が進められているが、前記記載のような道路の合流部や坂道、突発事故、道路工事などによる渋滞についてはETCでは解消することができず、より大きい渋滞を招く可能性すらある。
【0005】
つまり前記ETCの導入によって交通流のボトルネックが料金所からさらに先の区間に移動しただけであり、渋滞の本質的な解消には至っていないのが現状である。
【0006】
【課題を解決するための手段】
上記の問題点に鑑み本発明は推論過程を用いた道路制御方法であって、事前に様々な制御量でシミュレーションし、計算結果を事例データベースに格納する第1の過程と、交通感知器から交通流データを取得し、制御量と共に所定時間後の交通流データとシミュレーションを行ったシミュレーションデータとを前記事例データベースに保存する第 2 の過程と、前記第2の過程によって取得した交通流データに基づいて前記事例データベースから類似事例を検索する第3の過程と、前記第3の過程によって検索した一つ以上の類似例と対応する第2の過程の交通流データで用いた制御量の対処事例を提示する第4の過程と、前記第3の過程において類似事例が見つからなかった場合に前記第2の過程によって得られたシミュレーション結果と制御量を提示する第5の過程とを有することを特徴とする道路制御方法を提案する。
【0007】
上記の方法において、現在の交通流制御に対応するその後の予測交通流は、約5分ないし10分後の交通流である。
【0008】
【発明の実施の形態】
前記記載の通り本発明はETCゲートのような交通流制御手段を用いて、交通の流れ自体を積極的に制御するものである。交通流の制御に用いるデータは交通感知器からのデータおよび該感知器付近に設置される監視カメラ等により得られるデータであり、このデータに基づいてシミュレーションおよび推論システムにより交通流制御手段を動作させる。また当該システムが動作する最初の段階では、事例データベースにデータが格納されていない。従ってあらかじめ交通流シミュレータを用いて様々な条件で計算した結果を事例データベースに格納する。次に、該データを用いて交通流制御を行い、その結果生じた交通流の変化を測定し事例としてデータベースに格納する。さらに、事例データベースに十分なデータが格納された後、主に事例ベース推論を用いて交通流制御を行い、同様に制御結果を事例としてデータベースに格納する。以下に本発明をより詳細に説明する。
【0009】
前記記載のように、システムが動作する初期の段階は事例データベースに事例が保存されていないため、交通流シミュレータを用いて、事前に様々な条件で計算した結果を事例データベースに格納する。また、図3に示したように交通感知器および前記カメラ等で取得したデータ24、例えば交通量、通過平均速度、滞留台数など、から交通流シミュレータによって10分程度の近未来の交通流を予測し26、事前に計算したデータ29を用いて事例ベース推論によって交通流が所定の状態になるように交通流制御手段の動作を決定し交通流制御を行う。
【0010】
次に該動作によって生じた交通流の変化を前記交通感知器およびカメラ等で取得する。つまり同一箇所において交通流制御前と該制御後のデータを取得する。このとき交通流を測定する箇所は、少なくとも渋滞箇所の上流側および下流側である。さらに取得したデータを事例として事例データベースに保存する。この動作を繰り返すことによって該データベースに事例が蓄積される。
【0011】
上述の過程を繰り返すことによって事例データベースに所定の量のデータが蓄積されると、次に事例ベース推論によって交通流制御を行う。以下に事例ベース推論を用いた交通流制御について、データを取得するフェーズ、シミュレーションを行うフェーズおよび事例ベース推論を用いるフェーズの3つのフェーズに分けて説明する。
【0012】
(フェーズ1)
最初は交通流のデータを取得するフェーズである。図3に示したように交通感知器20、22により例えばETC料金所付近23の交通流を一定間隔ごとに測定する。また図示しないが同料金所付近には渋滞の滞留長を測定するカメラも設置されている。これらの装置によってETC料金所付近の車両の通過速度、時間帯ごとの車両通過台数、滞留長および滞留台数等のデータを取得できる。
【0013】
(フェーズ2)
フェーズ2の概略的な図を図4に示した。フェーズ1で取得したデータを用いて、前記交通流制御装置を所定の量だけ動作させたときの、10分程度の近未来の交通流を予測する。前記記載のように交通感知器で取得した通過交通量、滞留台数、滞留長、通過平均速度等102の値を交通流シミュレータ26に入力し、当該ETC料金所およびさらに先の区間周辺の交通流を予測する101。
【0014】
(フェーズ3)
フェーズ3の概略的な図を図5に示した。フェーズ1で取得した交通感知器からのデータ202を、事例ベース推論システムに入力し推論を行い、交通流制御装置を所定の値で動作させる205。事例ベース推論では、現在の状況とデータベースに格納されている状況を比較し、類似の事例を検索する。次に該類似事例と現在の状況との差を計算し、この差に基づいてデータベースに格納されている制御量を現在の状況に適合するように修正し対処事例を示す204。次にこの結果を用いて交通流制御を行う205。もし推論によって類似例が見つからない場合はフェーズ2のシミュレーションを用いる。さらに制御後の交通流を測定し、結果を事例としてデータベースに格納する。
【0015】
また、例えば事故、工事などの突発的な現象に対しては、前記交通流シミュレータでシミュレーションし制御を行い、同様に制御結果を事例データベースに格納する。
【0016】
以上が本発明による交通流制御の流れである。上述の一連の流れを図2にブロック図で示した。しかしながら、本発明は上述の例に限定されるものではない。例えば、事例データベースに十分なデータが格納された場合、前記フェーズ2の交通流シミュレーションをすることなく、測定データと事例ベース推論のみで交通流制御を行うこともできる。
【0017】
また交通流の制御には、ETCゲートの開閉時間を制御することにより該ゲートを単位時間当たりに通過する車両の数を制御することができる。これにより交通流が制御される。さらには、動的な信号制御や、制限速度による制御でも良い。また、現在では自動運転システムいわゆるAHSも開発されており、該AHSによって交通流の制御をすることもできる。
【0018】
本発明では推論システムに事例ベース推論を用いている。当業者には明白であるが、通常事例ベース推論では事例をその属性ベクトル等で表現する。該属性としては例えば、交通量、通過平均速度、滞留台数、滞留長、その他などがある。この属性ベクトルを用いて入力事例と過去の事例の類似度を算出する。また事例ベース推論は、問題解決の過程を1つの事象として記憶するので、知識ベース推論のように知識ベースを構築する工程を省くことができ、知識ベース推論では記述できない複雑な問題解決過程にも対応することができる。
【0019】
上述のように、本発明は道路交通に関する渋滞を解消する方法およびシステムであるが、本発明は本質的に道路交通のみならず、例えば海上交通、航空交通等にも用いることができる。また事例ベース推論を用いることから、例えば駅前周辺の道路交通と歩行者の流れのような、より複雑な制御にも応用可能である。
【0020】
なお、上記の説明の例として幾つかの時間(時間の値)を明示したが、時間の値は特別意味を持たず、実施にあっては適当な値にすればよい。
【0021】
【発明の効果】
本発明により、道路全体に渡って交通渋滞の発生を少なくすることが可能となり、通過交通量の低下を回避することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 図1は高速道路における従来の交通状況とETC導入後の交通状況を示した概略図である。
【図2】 図2は本発明のブロック図である。
【図3】 図3は高速道路の料金所における交通感知器の設置場所および初期の段階の交通流制御システムの概略的な図である。
【図4】 図4はフェーズ2の交通状況予測を示した図である。
【図5】 図5はフェーズ3の事例ベース推論を用いた対処事例の提示および、交通流制御を示した概略図である。
【符号の説明】
10 交通感知器から取得したデータ
15 事例データベース
26 交通流シミュレータ
204 事例ベース推論による対処法の提示
205 交通流制御手段の制御[0001]
[Technical field to which the invention belongs]
The present invention relates to a congestion elimination system using traffic flow control means, and more particularly to a system that processes data from a traffic sensor by case-based reasoning and controls appropriate traffic flow.
[0002]
[Prior art]
The elimination of congestion in road traffic is a well-known problem. For example, on a highway, traffic jams mainly occur at junctions on highways such as toll gates and parking area exits, junctions with ordinary roads, slopes, sudden accidents, road construction, and the like.
[0003]
In recent years, various methods for resolving such traffic jams have been attempted, such as providing traffic jam information by television and radio broadcasting, and notifying traffic conditions using electric bulletin board road signs.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
On highways, so-called ETC, which collects tolls by wireless communication, has been introduced as a measure to eliminate such traffic congestion. As shown in Fig. 1, as a result,
[0005]
In other words, with the introduction of the ETC, the traffic flow bottleneck has only moved from the toll booth to the further section, and the actual situation is that the congestion has not been essentially eliminated.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In view of the above problems, the present invention is a road control method using an inference process, in which a simulation is performed with various control amounts in advance and a calculation result is stored in a case database. acquires flow data, based on the simulation data subjected to traffic flow data and simulation after a predetermined time together with the control amount and the second step of saving the case database, the traffic flow data obtained by said second step A third example of searching for similar cases from the case database, and an example of handling the control amount used in the traffic flow data of the second step corresponding to one or more similar examples searched in the third step Simulation result and control obtained by the second process when a similar case is not found in the fourth process to be presented and the third process A road control method characterized by having a fifth process of presenting a quantity is proposed.
[0007]
In the above method, the subsequent predicted traffic flow corresponding to the current traffic flow control is the traffic flow after about 5 to 10 minutes.
[0008]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
As described above, the present invention actively controls the traffic flow itself using a traffic flow control means such as an ETC gate. Data used for traffic flow control is data from a traffic sensor and data obtained by a surveillance camera or the like installed in the vicinity of the sensor. Based on this data, the traffic flow control means is operated by a simulation and inference system. . In the initial stage of operation of the system, no data is stored in the case database. Therefore, the results calculated in advance under various conditions using a traffic flow simulator are stored in the case database. Next, traffic flow control is performed using the data, and the resulting change in traffic flow is measured and stored in the database as an example. Furthermore, after sufficient data is stored in the case database, traffic flow control is performed mainly using case-based reasoning, and the control results are similarly stored in the database as cases. Hereinafter, the present invention will be described in more detail.
[0009]
As described above, since the case is not stored in the case database at the initial stage when the system operates, the results calculated under various conditions in advance are stored in the case database using the traffic flow simulator. In addition, as shown in FIG. 3, the traffic flow in the near future of about 10 minutes is predicted by the traffic flow simulator from the
[0010]
Next, a change in traffic flow caused by the operation is acquired by the traffic sensor and camera. That is, data before and after traffic flow control is acquired at the same location. At this time, the traffic flow is measured at least on the upstream side and the downstream side of the traffic jam location. Furthermore, the acquired data is stored in the case database as a case. By repeating this operation, cases are accumulated in the database.
[0011]
When a predetermined amount of data is accumulated in the case database by repeating the above process, traffic flow control is performed by case-based reasoning. In the following, traffic flow control using case-based reasoning will be described in three phases: a data acquisition phase, a simulation phase, and a case-based reasoning phase.
[0012]
(Phase 1)
The first phase is to acquire traffic flow data. As shown in FIG. 3, the traffic flow around the
[0013]
(Phase 2)
A schematic diagram of
[0014]
(Phase 3)
A schematic diagram of
[0015]
Further, for example, sudden phenomena such as accidents and construction are simulated and controlled by the traffic flow simulator, and the control results are similarly stored in the case database.
[0016]
The above is the flow of traffic flow control according to the present invention. The above-described series of flows is shown in a block diagram in FIG. However, the present invention is not limited to the above examples. For example, when sufficient data is stored in the case database, the traffic flow control can be performed using only the measurement data and the case-based reasoning without performing the traffic flow simulation of the
[0017]
For traffic flow control, the number of vehicles passing through the gate per unit time can be controlled by controlling the opening and closing time of the ETC gate. This controls the traffic flow. Furthermore, dynamic signal control or control by speed limit may be used. At present, an automatic driving system, so-called AHS, has been developed, and traffic flow can be controlled by the AHS.
[0018]
In the present invention, case-based reasoning is used in the reasoning system. As is obvious to those skilled in the art, in case-based reasoning, cases are represented by their attribute vectors. Examples of the attribute include traffic volume, passing average speed, number of staying, staying length, and others. The similarity between the input case and the past case is calculated using this attribute vector. Case-based reasoning memorizes the problem-solving process as a single event, so it can save the process of constructing the knowledge base like knowledge-based reasoning, and it can be used for complex problem-solving processes that cannot be described by knowledge-based reasoning. Can respond.
[0019]
As described above, the present invention is a method and system for eliminating congestion related to road traffic. However, the present invention can be used not only for road traffic but also for marine traffic, air traffic, and the like. Moreover, since case-based reasoning is used, it can be applied to more complex control such as road traffic around the station and the flow of pedestrians.
[0020]
In addition, although some time (time value) was specified as an example of said description, the value of time does not have a special meaning and should just be made into an appropriate value in implementation.
[0021]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to reduce the occurrence of traffic congestion over the entire road, and it is possible to avoid a decrease in passing traffic volume.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic diagram showing conventional traffic conditions on a highway and traffic conditions after introduction of ETC.
FIG. 2 is a block diagram of the present invention.
FIG. 3 is a schematic diagram of a traffic flow control system at an early stage and the installation location of a traffic detector at a toll gate on a highway.
FIG. 4 is a diagram showing a traffic situation prediction in
FIG. 5 is a schematic diagram showing presentation of countermeasure cases using case-based reasoning in
[Explanation of symbols]
10 Data acquired from
Claims (10)
事前に様々な制御量でシミュレーションし、計算結果を事例データベースに格納する第1の過程と、
交通感知器から交通流データを取得し、制御量と共に所定時間後の交通流データとシミュレーションを行ったシミュレーションデータとを前記事例データベースに保存する第 2 の過程と、
前記第2の過程によって取得した交通流データに基づいて前記事例データベースから類似事例を検索する第3の過程と、
前記第3の過程によって検索した一つ以上の類似例と対応する第2の過程の交通流データで用いた制御量の対処事例を提示する第4の過程と、
前記第3の過程において類似事例が見つからなかった場合に前記第2の過程によって得られたシミュレーション結果と制御量を提示する第5の過程と、
を有することを特徴とする道路制御方法。 A road control method using an inference process,
A first process of performing simulations with various control amounts in advance and storing the calculation results in a case database;
A second process of acquiring traffic flow data from a traffic detector, storing traffic flow data after a predetermined time together with a control amount and simulation data obtained by simulation in the case database ;
A third process of searching for similar cases from the case database based on the traffic flow data acquired by the second process;
A fourth process of presenting a control amount handling example used in the traffic flow data of the second process corresponding to the one or more similar examples retrieved by the third process;
A fifth step of presenting a simulation result and a control amount obtained by the second step when a similar case is not found in the third step;
The road control method characterized by having.
事前に様々な制御量でシミュレーションし、計算結果を事例データベースに格納する第1の処理と、
交通感知器から交通流データを取得し、制御量と共に所定時間後の交通流データとシミュレーションを行ったシミュレーションデータとを前記事例データベースに保存する第 2 の処理と、
前記第2の処理によって取得した交通流データに基づいて前記事例データベースから類似事例を検索する第3の処理と、
前記第3の処理によって検索した一つ以上の類似例と対応する第2の過程の交通流データで用いた制御量の対処事例を提示する第4の処理と、
前記第3の処理において類似例が見つからなかった場合に前記第2の処理によって得られたシミュレーション結果と制御量を提示する第5の処理と、
をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 A computer-readable recording medium storing a software program for executing road control using an inference process,
A first process of performing simulations with various control amounts in advance and storing the calculation results in a case database;
Get the traffic flow data from the traffic sensor, and a second process of storing and simulation data subjected to the traffic flow data and simulation after a predetermined time together with the control amount to the case database,
A third process for searching for a similar case from the case database based on the traffic flow data acquired by the second process;
A fourth process for presenting a control amount handling example used in the traffic flow data of the second process corresponding to the one or more similar examples retrieved by the third process;
A fifth process for presenting a simulation result and a control amount obtained by the second process when a similar example is not found in the third process;
A computer-readable storage medium storing a program for causing a computer to execute the program.
事前に様々な制御量でシミュレーションし、計算結果を事例データベースに格納する第1の手段と、
交通感知器から交通流データを取得し、制御量と共に所定時間後の交通流データとシミュレーションを行ったシミュレーションデータとを前記事例データベースに保存する第 2 の手段と、
前記第2の手段によって取得した交通流データに基づいて前記事例データベースから類似事例を検索する第3の手段と、
前記第3の手段によって検索した一つ以上の類似例と対応する第2の手段の交通流データで用いた制御量の対処事例を提示する第4の手段と、
前記第3の手段において類似事例が見つからなかった場合に前記第2の手段によって得られたシミュレーション結果と制御量を提示する第5の手段と、
を有することを特徴とする道路制御システム。 A road control system using an inference process,
A first means for performing simulations with various control amounts in advance and storing the calculation results in a case database;
A second means for acquiring traffic flow data from a traffic detector, storing traffic flow data after a predetermined time together with a control amount and simulation data obtained by simulation in the case database ;
Third means for retrieving a similar case from the case database based on the traffic flow data acquired by the second means;
A fourth means for presenting a control amount handling example used in the traffic flow data of the second means corresponding to the one or more similar examples searched by the third means;
Fifth means for presenting a simulation result and a control amount obtained by the second means when a similar case is not found in the third means;
A road control system comprising:
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102254425A (en) * | 2011-06-02 | 2011-11-23 | 西北工业大学 | Speed-correcting stable modeling method for discrete model of macroscopic traffic flow |
CN102610087A (en) * | 2012-02-14 | 2012-07-25 | 清华大学 | Traffic event influence analysis method based on traffic flow wave theory |
CN103606269A (en) * | 2013-11-27 | 2014-02-26 | 东南大学 | Control method for improving traffic efficiency of freeway construction area |
CN106104653A (en) * | 2014-02-21 | 2016-11-09 | 通腾运输公司 | For the method and system providing traffic congestion to alert |
CN112037351A (en) * | 2020-09-30 | 2020-12-04 | 吉林大学 | Toll station ETC (electronic toll Collection) gate delayed opening control method for risk prevention and control |
Families Citing this family (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013018656A1 (en) * | 2011-07-29 | 2013-02-07 | 日本電気株式会社 | Traffic control system, congestion control method, information processing apparatus, and control method and storage medium therefor |
JP2013156943A (en) * | 2012-01-31 | 2013-08-15 | Toshiba Corp | Traffic volume management system |
CN102800198B (en) * | 2012-08-15 | 2015-05-13 | 重庆大学 | Measuring and calculating method for traffic flow of section of expressway |
CN106327871B (en) * | 2016-09-06 | 2018-09-14 | 华南理工大学 | A kind of crowded prediction technique of highway of fusion historical data and reservation data |
CN107507415B (en) * | 2017-07-06 | 2020-12-18 | 广东交通职业技术学院 | Road network boundary current limiting control method based on MFD and queuing length under Internet of vehicles |
CN111275957A (en) * | 2018-12-05 | 2020-06-12 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | Traffic accident information acquisition method, system and camera |
CN110390419A (en) * | 2019-05-20 | 2019-10-29 | 重庆大学 | Freeway toll station method for predicting based on PSO-LSSVM model |
CN110827543B (en) * | 2019-11-11 | 2022-02-18 | 重庆邮电大学 | Short-term traffic flow control method based on deep learning and spatio-temporal data fusion |
CN112434075B (en) * | 2020-10-23 | 2024-06-14 | 北京千方科技股份有限公司 | ETC portal-based traffic abnormality detection method and device, storage medium and terminal |
CN114973640B (en) * | 2021-02-24 | 2024-06-14 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | Traffic flow prediction method, device and system |
-
2002
- 2002-03-29 JP JP2002095815A patent/JP4003828B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102254425A (en) * | 2011-06-02 | 2011-11-23 | 西北工业大学 | Speed-correcting stable modeling method for discrete model of macroscopic traffic flow |
CN102610087A (en) * | 2012-02-14 | 2012-07-25 | 清华大学 | Traffic event influence analysis method based on traffic flow wave theory |
CN103606269A (en) * | 2013-11-27 | 2014-02-26 | 东南大学 | Control method for improving traffic efficiency of freeway construction area |
CN103606269B (en) * | 2013-11-27 | 2015-09-23 | 东南大学 | A kind of control method improving traffic efficiency of freeway construction area |
CN106104653A (en) * | 2014-02-21 | 2016-11-09 | 通腾运输公司 | For the method and system providing traffic congestion to alert |
CN106104653B (en) * | 2014-02-21 | 2019-03-15 | 通腾运输公司 | For providing the method and system of traffic congestion warning |
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