JP4707062B2 - 渋滞発生予測装置及びプログラム - Google Patents

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本発明は、渋滞発生予測装置及びプログラムに関するもので、より具体的には、高速道路を走行する車両の交通量に基づき、この後で渋滞が発生するか否かを予測するものに関する。
高速道路には、様々なタイプの車両検知器が設置され、道路上を走行する車両の車種別交通量や、平均速度や占有率などを計測し、交通状況を監視している。そして、渋滞が発生した場合には、高速道路上やサービスエリア等に設置された案内板等に渋滞情報を表示したり、ラジオ放送で報知したりしている。また、交通量の変化がはげしいジャンクション付近や料金所等にITVカメラを設置し、そのITVカメラで撮像した画像データを遠隔地の交通管制室等で集中監視することも行なわれている。
また、1日単位並びに1時間単位の交通量も集計され、渋滞がいつ発生していたか等の交通状況の統計をとることが行なわれている。そして、交通量の多い路線(地域)や、慢性的或いは比較的頻繁に渋滞を発生している箇所を調べ、長期的な道路改善計画をたてたり、過去の統計情報に基づいて、将来(次年度)の渋滞発生予報を発行することなどが行なわれている。なお、このときの交通量は、15分間における通過車両の台数を求めることが世界基準となっている。
従来の渋滞情報は、現実に渋滞が発生したことを契機とし、その事実を後追いで情報提供するにとどまり、渋滞の予測をすることはできなかった。また、上述したように、過去のデータに基づいて渋滞発生日時と場所の予報を行ない、その結果をインターネットのサイトにアップしたり、印刷物として配布するサービスが行なわれているものの、あくまでも過去のデータに基づく予想にすぎない。
ところで、高速道路のサグ上り勾配,トンネル入り口で、追越車線の車群中の車両の速度低下により減速波が発生すると、それが後方に増幅伝搬するため、車群が大きい場合には、停止・徐行に至り、渋滞を発生する。交通量が多い場合ほど、渋滞が発生することが確認されている。しかし、具体的に車群の大きさや、密集度がどの程度になると渋滞を発生するのかが定量化されていない。よって、実際に走行している車両の状況に基づいて渋滞を予測することはできなかった。
この発明は上記した課題を解決するもので、その目的は、実際の交通量に基づき渋滞の発生の有無を予測することができる渋滞発生予測装置及びプログラムを提供することにある。
上記した目的を達成するために、本発明に係る渋滞発生予測装置は、高速道路の追越車線を走行する車両の1分間の交通量を取得する交通量取得手段と、交通量取得手段が取得した1分間の交通量を時系列に抽出し、渋滞が発生するか否かを予測する渋滞発生予測手段と、を備え、前記渋滞発生予測手段は、連続した2分間における各1分間の交通量が走行する各車両の速度低下による減速波が発生し、後方に伝搬するような事態が開始される程度の密集度になる交通量となるX台以上で、その2分間に続く3分間における各1分間の交通量が前記減速波の伝搬がとぎれない程度の密集度が続くために必要な交通量となるY台以上(但し、Y<X)の場合に渋滞を発生すると判定する機能を備えた。そして、前記XとYの値は、状況により適宜設定するが、例えば、Xが40で、Yが30とすることができる。さらに、交通量取得手段は、追越車線を走行する車両の交通量を取得するものとするとよい。また、渋滞発生予測手段が渋滞の発生を予測した場合に、外部装置に向けて渋滞情報を出力する出力手段を備えるとよい。
ここで、交通量取得手段は、実施形態では、交通量算出部に対応する。つまり、実施形態のように、車両検知器から車両を検出する都度、検知信号が送られてくる場合には、その検知信号をカウントし1分間の交通量を求めて取得する。一方、車両検知手段等から1分単位の交通量が与えられる場合には、交通量取得手段は、その与えられた交通量を取得する。なお、与えられる交通量が1分未満の場合には、適宜演算処理することになる。
本発明のプログラムは、コンピュータを、高速道路の追越車線を走行する車両の1分間の交通量を取得する交通量取得手段、交通量取得手段が取得した1分間の交通量を時系列に抽出し、渋滞が発生するか否かを予測する渋滞発生予測手段、として機能させるためのプログラムであり、前記渋滞発生予測手段は、連続した2分間における各1分間の交通量が走行する各車両の速度低下による減速波が発生し、後方に伝搬するような事態が開始される程度の密集度になる交通量となるX台以上で、その2分間に続く3分間における各1分間の交通量が前記減速波の伝搬がとぎれない程度の密集度が続くために必要な交通量となるY台以上(但し、Y<X)の場合に渋滞を発生すると判定する処理を実行するものとした。
本発明によれば、渋滞が発生するためには、最初に一定量以上の車群が続く必要があるため、連続した2分間にわたり、各1分間の交通量がX台(例えば、40台)以上となることを条件とした。これにより、走行する各車両の速度低下による減速波が発生し、それが後方に増幅伝搬する。換言すると、このXの値は、係る減速波が発生し、後方に伝搬するような事態が開始される程度の密集度になる交通量となる。
ある程度の規模の車群が構成されると、すでに速度低下により減速波が発生し、それが後方に増幅伝搬しているため、その減速波の伝搬がとぎれない程度の密集度が続くことでその後に渋滞が発生する。そこで、上記の2分間に続く3分間は、各1分間の交通量がX未満のY台(例えば30台)以上にした。換言すると、このYの値は、減速波の伝搬がとぎれない程度の密集度が続くために必要な交通量となる。
本発明では、実際の交通量に基づき渋滞の発生の有無を予測することができる。
図1は、本発明の好適な一実施形態を示している。交通渋滞発生予測装置10は、高速道路に設置された車両検知器1からの検知信号に基づき、その後、渋滞が発生するか否かを予測する。車両検知器1は、超音波式やループコイル式など、高速道路に既設の設備を利用できる。もちろん、車両検知器1を別途新たに設置しても良い。検知方式も各種の物を用いることができる。要は、高速道路上を走行する車両を検出することができるものであればよい。
車両検知器1は、車両が検知エリアを通過する都度、検出信号を出力する。つまり、交通渋滞発生予測装置10には、車両が1台通過するごとに1パルスが入力されることになる。また、本実施形態では、車両検知器1は、高速道路の追越車線を通過する車両を検知するようにしている。これは、道路状況が空いている(渋滞が発生していない)場合には、多くの車両は走行車線を走行しており追越車線の交通量は少ない。一方、渋滞が発生した場合には追越車線にも多くの車両が走行することになる。また、仮に走行車線の交通量が多くても、追越車線の交通量が少ない場合には渋滞は発生していないといえる。そこで、渋滞が発生する予兆は、追越車線を走行する車両の交通量に現れるため、車両検知器1の検知エリアを追越車線とした。そして、車両検知器1と交通渋滞発生予測装置10とは、有線或いは無線を用いた通信により情報の伝達が行なわれる。
交通渋滞発生装置10は、単位時間あたりの交通量を求める交通量算出部11と、交通量算出部11が求めた交通量を記憶する交通量記憶部12と、交通量記憶部12に格納された単位時間あたりの交通量に基づき、この後、渋滞を発生する可能性の有無を判断する渋滞発生予測部13と、その渋滞発生予測部13の判定結果に基づく渋滞情報を出力する渋滞情報出力部14と、渋滞発生予測部13の判定結果に基づく渋滞情報を記憶する渋滞情報記憶部15と、を備えている。
交通量算出部11は、車両検知器1から与えられた検知信号(パルス)をカウントし、内部タイマ或いは内部時計にしたがい、単位時間(1分間)あたりのカウント値、つまり交通量(車両の通過台数)を算出し、その算出した台数を交通量記憶部12に格納する。本実施形態では、内部時計を用い、交通量算出部11は、算出した台数と日時情報を関連付けて交通量記憶部12に格納するようにした。なお、内部タイマを用いて1分間を計測し、その間にカウントした台数にレコード番号を付与して交通量記憶部12に格納するようにしても良い。
また、本実施形態では、車両検知器1を既設の設備を利用する場合にも適用できるように車両検知器1からは、車両を検出する都度検知信号が出力されるものを前提としたが、車両検知器1側に単位時間(1分間)あたりの交通量を計数し出力する機能を持たせても良い。係る場合、交通量算出部11は不要となる。
交通量記憶部12は、リングバッファ等の一時記憶手段により形成され、一定時間分の単位時間あたりの交通量に関する情報(日時情報+車両の通過台数)を記憶保持する。本発明では、このように一時記憶手段により一定時間分の交通量を記憶保持するものにかぎらず、交通量算出部11が求めた前記交通量に関する情報を記憶保持するようにしてもよい。また、このように交通量記憶部12に格納するではなく、交通量算出部11で求めた単位時間あたりの交通量を渋滞発生予測部13に直接与えるようにしても良い。
渋滞発生予測部13は、交通量記憶部12にアクセスして、単位時間あたりの交通量のデータを時系列に順次取得し、図2に示すフローチャートに従って渋滞を生じるか否かを判定する。具体的には、取得した単位時間(1分)の交通量が40台以上となるのが2回連続して発生するのを待つ(S1,S2)。
処理ステップS2の分岐判断でYesになったならば、それに続く3分間が、各単位時間(1分間)の交通量が何れも30台以上の場合に、渋滞が発生すると判定する(S3〜S6)。そして、係る3分間のうち、いずれか1つの期間でも30台未満があると渋滞は発生しないと判断(S3〜S5のいずれかでNo)し、処理ステップS1に戻り新たな判断を行なう。本実施形態では、3分間を一括してみるのではなく、1分間の交通量ごとに30台以上か否かを判断し、30台未満になった場合には、それ以降の判断を行なわずに処理ステップS1に戻るようにした。これは、30台未満になった場合には、渋滞が発生しないことがわかるので、それ以降の判断を行なっても判定結果が変わらないとともに、残りの単位時間の交通量が40台以上になり、新たな渋滞発生の条件を満たす可能性もあるためである。
このように、2分間にわたり、各1分間の交通量が40台以上となることを条件としたのは、渋滞が発生するためには、最初に一定量以上の車群が続く必要があるためである。これにより、走行する各車両の速度低下による減速波が発生し、それが後方に増幅伝搬する。そして、それに続く3分間は、各1分間の交通量が30台以上というように最初の2分間よりも閾値を低くしたのは、一旦40台以上が2分間続き、ある程度の規模の車群が構成されると、すでに速度低下により減速波が発生し、それが後方に増幅伝搬しているため、その減速波の増幅伝搬がとぎれない程度の密集度が続けばよいためである。但し、30台未満になると、密集度が低下し、上記の減速波の後方への増幅伝搬が切れてしまうため、渋滞は発生しないと判定する。
本実施の形態では、具体的な閾値として40台と30台としたが、本発明はこれに限るものではなく、例えば、道路の車線数,道路の傾斜角度その他各種の条件に応じて設定できる。但し、何れの場合も、最初の2分間の閾値Xに対し、それに続く3分間の閾値YがXより小さい数値に設定することである。
渋滞情報出力部14は、渋滞発生予測部13が渋滞が発生すると判定した場合に、渋滞情報を出力する。この渋滞情報は、「渋滞発生のおそれ有り」などのメッセージや、「渋滞発生予測地点」を高速道路に設置した表示板に表示するためのデータを送信したり、道路交通情報のようにラジオを利用して運転者に知らせたり、車両に搭載した受信機に向けて出力したりすることができる。
また、上述した条件に合致し、渋滞が発生するのは、単に交通量が多いだけでなく、交通量が多く密集度が高くなった場合に、運転者が追突をおそれて不必要にブレーキを踏み、それに伴い後続の車両の運転者は前方の車両のブレーキランプの点灯を認識するとさらにブレーキを踏んで減速することを繰り返すことも一因となる。換言すると、ある程度の交通量までは、車間距離を一定に保ちながら走行すると、上記の条件に合致しても渋滞を回避することが可能となる。
そこで、例えば、先行車との車間距離を一定以上に保つ車間距離制御システムにおける車間距離の設定を、渋滞発生の予測が合った場合には通常時よりも短い距離に変更するような制御を行なう。これにより、交通量が多くなっても、車間距離を詰めた状態で走行でき、渋滞の発生を回避することが可能となる。
また、本実施の形態では、追越車線の交通量に基づいて渋滞の発生の予測を行なっている。これは、上述したごとく一般に走行車線よりも追越車線の方が交通量が少なく、追越車線が混んでいれば走行車線も混んでいると推測できるためである。追越車線の交通量に基づいて渋滞が発生すると予測された場合、実際に走行車線の交通量を確認し、走行車線の交通量には余裕がある場合には、追越車線から走行車線への車両の移行を行なうことで、渋滞を回避することが可能となる。この走行車線への車両の移行は、自動走行システムにより自動的に行なったり、車両に所定の受信装置を搭載し、その受信装置を介して走行車線へ移行する旨の指示を運転手に伝えるようにしたりすることはもちろんのこと、渋滞予測を受けた運転手が前方の走行車線の状況を目視により判断し、自ら車線変更することもできる。
渋滞情報記憶部15は、例えば、渋滞発生を予測した際の交通量のデータ(日時+1分単位の交通量)を格納する。また、その後に実際に渋滞が発生したか否かを判断し、その結果も関連付けて登録する。これにより、予測が当たったか否かを検証することができ、閾値の調整を図ることもできる。
図3,図4は、本発明の効果を実証する実験結果である。図3は、実際の高速道路で交通量を計測し、いずれも1時間あたり1800台通過したという同一条件のものをピックアップしたものである。そして、渋滞を発生したものと渋滞を発生しなかった場合に分け、連続する1分間ごとの交通量を時系列に表記した。図から明らかなように、渋滞を発生2回のケースは、何れも2分間連続して1分間の交通量が40台以上でそれに続く3分間がいずれも1分間の交通量が30台以上の条件を満たしている。これに対し、渋滞を発生しなかったケースは、条件を満たしていない。
図4は、縦軸に最初の2分間の交通量をとり、横軸に後半の3分間の交通量を採り、交通量出現関数(54回)に対する渋滞回数(6回)の割合を示したものである。図から明らかなように、1分間の交通量が40台以上が2分間連続し、引き続き1分間の交通量が30台以上が3分間続いた場合、渋滞が発生する場合と発生しない場合が、それぞれ5回と7回(系12回)とほぼ同数回であった。これに対し、最初の2分間が40台以上と40台未満で、引き続き1分間の交通量が30台以上が3分間続いた場合は、渋滞発生したのが1回で発生しない場合は7回有り、出現回数に比較し渋滞回数は少ない。さらに、最初の2分間が何れも40台未満の場、渋滞は発生していない。
次に、全体では渋滞が発生した6回のうち判定条件に適合するケースが5回あり、さらに非渋滞48回のうち41回が適合している。これらのことから、1分間の交通量に基づき、上述した判定条件に基づいて渋滞の発生を予測することが精度良く行えると言える。
本発明の好適な一実施形態を示す図である。 渋滞発生予測部の機能を説明するフローチャートである。 実験結果を示す図である。 実験結果を示す図である。
符号の説明
1 車両検知器
10 交通渋滞発生装置
11 交通量算出部
12 交通量記憶部
13 渋滞発生予測部
14 渋滞情報出力部
15 渋滞情報記憶部

Claims (5)

  1. 高速道路の追越車線を走行する車両の1分間の交通量を取得する交通量取得手段と、
    交通量取得手段が取得した1分間の交通量を時系列に抽出し、渋滞が発生するか否かを予測する渋滞発生予測手段と、を備え、
    前記渋滞発生予測手段は、連続した2分間における各1分間の交通量が走行する各車両の速度低下による減速波が発生し、後方に伝搬するような事態が開始される程度の密集度になる交通量となるX台以上で、その2分間に続く3分間における各1分間の交通量が前記減速波の伝搬がとぎれない程度の密集度が続くために必要な交通量となるY台以上(但し、Y<X)の場合に渋滞を発生すると判定する機能を備えたことを特徴とする渋滞発生予測装置。
  2. 前記Xが40で、前記Yが30であることを特徴とする請求項1に記載の渋滞発生予測装置。
  3. 前記渋滞発生予測手段が渋滞の発生を予測した場合に、外部装置に向けて渋滞情報を出力する出力手段を備えたことを特徴とする請求項1または2に記載の渋滞発生予測装置。
  4. コンピュータを、
    高速道路の追越車線を走行する車両の1分間の交通量を取得する交通量取得手段、
    交通量取得手段が取得した1分間の交通量を時系列に抽出し、渋滞が発生するか否かを予測する渋滞発生予測手段、
    として機能させるためのプログラムであり、
    前記渋滞発生予測手段は、連続した2分間における各1分間の交通量が走行する各車両の速度低下による減速波が発生し、後方に伝搬するような事態が開始される程度の密集度になる交通量となるX台以上で、その2分間に続く3分間における各1分間の交通量が前記減速波の伝搬がとぎれない程度の密集度が続くために必要な交通量となるY台以上(但し、Y<X)の場合に渋滞を発生すると判定する処理を実行することを特徴とするプログラム。
  5. 前記Xが40で、前記Yが30であることを特徴とする請求項4に記載のプログラム。
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