JP5018600B2 - 交通信号制御装置及び方法、到着プロファイルの推定装置、並びに、コンピュータプログラム - Google Patents
交通信号制御装置及び方法、到着プロファイルの推定装置、並びに、コンピュータプログラム Download PDFInfo
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本発明は、交差点の停止線に到着する車両の予測交通量の時系列データである到着プロファイルを用いて行う、交通需要を予測した信号制御の改良に関する。
より詳しくは、上記到着プロファイルを用いて交差点での変動状況を動的に予測し、交通信号機の信号灯色を効率的に制御する交通信号制御装置等に関する。
より詳しくは、上記到着プロファイルを用いて交差点での変動状況を動的に予測し、交通信号機の信号灯色を効率的に制御する交通信号制御装置等に関する。
従来の系統制御や広域制御による交通信号の信号制御方式を、信号制御パラメータ（スプリット、サイクル長及びオフセット等）の設定方式の視点で大別すると、時間帯に応じて信号制御パラメータを設定する定周期制御と、交通状況に応じて信号制御パラメータを設定する交通感応制御の２種類がある。
このうち、後者の交通感応制御は、端末の交通信号制御機ごとに行う端末感応制御と、路線系統制御或いは面制御される複数の交差点を対象に信号制御パラメータを変化させる中央感応制御に分類される。
このうち、後者の交通感応制御は、端末の交通信号制御機ごとに行う端末感応制御と、路線系統制御或いは面制御される複数の交差点を対象に信号制御パラメータを変化させる中央感応制御に分類される。
上記中央感応制御は、交通流の変動に対応した高度な系統制御や広域制御（面制御）を行えるため、交通量の時間変動が激しくかつ交通量が多く、高い交通処理効率が要求される道路に適用され、プログラム選択制御又はプログラム形成制御が採用される。
プログラム選択制御とは、予め設定された複数のプログラムの中から、車両感知器情報に基づいてそのときの交通状態に最適な一つのプログラムを選択する方式である。また、プログラム形成制御とは、予め有限個のパラメータ値を設定するのではなく、車両感知器情報に基づいてオンラインで信号制御パラメータや信号表示の切り替えタイミングを決定する方式である。
プログラム選択制御とは、予め設定された複数のプログラムの中から、車両感知器情報に基づいてそのときの交通状態に最適な一つのプログラムを選択する方式である。また、プログラム形成制御とは、予め有限個のパラメータ値を設定するのではなく、車両感知器情報に基づいてオンラインで信号制御パラメータや信号表示の切り替えタイミングを決定する方式である。
交通管制センターが行う中央感応制御では、一般にプログラム選択制御が採用されているが、これには次のような短所がある。
（１）パラメータの設計に多大な労力を要する。
（２）交通状況の経年変化で状況が大きく変化した時の再設計が必要となる。
（３）評価指標（交通量と占有率の加重和）が経験的かつ曖昧である。
（４）余裕を持たせるためにサイクル長が長くなる傾向にあり、無駄な青時間が発生したり、歩行者待ち時間が大きくなったりし易い。
（１）パラメータの設計に多大な労力を要する。
（２）交通状況の経年変化で状況が大きく変化した時の再設計が必要となる。
（３）評価指標（交通量と占有率の加重和）が経験的かつ曖昧である。
（４）余裕を持たせるためにサイクル長が長くなる傾向にあり、無駄な青時間が発生したり、歩行者待ち時間が大きくなったりし易い。
そこで、上記短所を解決するために、交通管制センターの中央装置が交通状況に応じて信号制御パラメータを自動的に更新するプログラム形成制御が行われており、この制御方式はＭＯＤＥＲＡＴＯ（Management by Origin-DEstination Related Adaptation for Traffic Optimization）制御と呼ばれている（非特許文献１参照）。
一方、上記ＭＯＤＥＲＡＴＯ制御に加えて、一部の交差点に関して、信号制御に未来の予測情報を用いて青時間を最適化することにより、更にリアルタイム性を高めたＵＴＭＳ（Universal Traffic Management Systems）という制御方式を採用する場合がある。このＵＴＭＳ制御の特徴は次の通りである（非特許文献２参照）。
（１） 現在から１サイクル未来の交通需要の予測
（２） 車両の時間遅れの直接評価に基づいたリアルタイム制御の実現
（３） 分散型の制御意思決定：中央制御と連携するハイブリッド型または隣接交差点が強調して動作する自律型の制御モードが選択可能
（１） 現在から１サイクル未来の交通需要の予測
（２） 車両の時間遅れの直接評価に基づいたリアルタイム制御の実現
（３） 分散型の制御意思決定：中央制御と連携するハイブリッド型または隣接交差点が強調して動作する自律型の制御モードが選択可能
かかるＵＴＭＳ制御では、車両が交差点の停止線に到着する予測交通量の時系列データである到着プロファイルを所定時間ごとに推定しており、この到着プロファイルと他の信号制御情報に基づいてシミュレーション演算を実行する。
上記シミュレーション演算は、具体的には、交差点全体の待ち行列台数の変動状況である遅れ時間（信号停止待ち時間）を算出し、この遅れ時間に基づく評価値が最も小さくなる青終了タイミングを探索し、最適な青終了タイミングを決定するものである（非特許文献２参照）。
上記シミュレーション演算は、具体的には、交差点全体の待ち行列台数の変動状況である遅れ時間（信号停止待ち時間）を算出し、この遅れ時間に基づく評価値が最も小さくなる青終了タイミングを探索し、最適な青終了タイミングを決定するものである（非特許文献２参照）。
「改訂 交通信号の手引き」 編集・発行 社団法人 交通工学研究会（１６〜１８頁、８３〜８７頁）
「次世代信号制御方式の開発と実証実験」 ＳＥＩテクニカルレビュー ２００４年３月 第１６６号 ５１〜５５頁
上記のように、ＵＴＭＳ制御を行うには到着プロファイルを推定することが不可欠であるが、従来では、その到着プロファイルを次のようにして求めている。
すなわち、交差点の上流側に設置された車両感知器を通過した車両台数を１秒から数秒単位ごとに集計し、次に、集計された車両グループが所定の車両速度（設定値又は計測値のいずれでもよい。）で走行するとの仮定の下で、その車両グループが停止線に到達する予測時刻を特定する。この車両グループを予測時刻順に並べたものが到着プロファイルである。
すなわち、交差点の上流側に設置された車両感知器を通過した車両台数を１秒から数秒単位ごとに集計し、次に、集計された車両グループが所定の車両速度（設定値又は計測値のいずれでもよい。）で走行するとの仮定の下で、その車両グループが停止線に到達する予測時刻を特定する。この車両グループを予測時刻順に並べたものが到着プロファイルである。
また、ＵＴＭＳ制御では、通常、隣接する上流側の交差点から当該交差点に向かって流出する予測交通量の時系列データである隣接データを取得しており、この隣接データも加味して当該交差点の到着プロファイルを生成することにより、現在から１サイクル先未来までの当該交差点に対する流入交通の予測精度を向上させている。
従って、各予測時刻での当該交差点への流入交通量は、流入リンクごとに作成された到着プロファイルによって予測できることになる。
従って、各予測時刻での当該交差点への流入交通量は、流入リンクごとに作成された到着プロファイルによって予測できることになる。
しかしながら、従来のＵＴＭＳ制御に用いる到着プロファイルにおける予測交通量は、すべて車両感知器による地点観測で得られた情報であるから、車両がリンクから流出又は流入した場合のような事情変更に適切に対応できないという欠点がある。
例えば、車両感知器の下流側から当該交差点の停止線までの間に脇道があり、車両感知器でカウントされた車両がその脇道から流出したり、逆に車両感知器を通過していない脇道からの車両が当該交差点に流入したりした場合には、到着プロファイルを構成する各車両グループ（予測交通量）に誤差が生じ、到着プロファイルを用いた交通需要の予測に基づく信号制御の精度が悪化することになる。
例えば、車両感知器の下流側から当該交差点の停止線までの間に脇道があり、車両感知器でカウントされた車両がその脇道から流出したり、逆に車両感知器を通過していない脇道からの車両が当該交差点に流入したりした場合には、到着プロファイルを構成する各車両グループ（予測交通量）に誤差が生じ、到着プロファイルを用いた交通需要の予測に基づく信号制御の精度が悪化することになる。
また、車両感知器による地点観測で到着プロファイルを推定する場合には、車両感知器を通過した車両の速度がその後に変化すると、到着プロファイルの精度が悪化する可能性があるという欠点もある。
すなわち、この種の到着プロファイルの推定処理では、通常、車両感知器を通過した車両が一定速度で停止線に到達すると仮定するので、通過後の車両の速度が変化すると、その車両が実際に停止線に到着する時刻とその予想時刻との間にずれが生じ、この場合にも到着プロファイルに誤差が生じることになる。
すなわち、この種の到着プロファイルの推定処理では、通常、車両感知器を通過した車両が一定速度で停止線に到達すると仮定するので、通過後の車両の速度が変化すると、その車両が実際に停止線に到着する時刻とその予想時刻との間にずれが生じ、この場合にも到着プロファイルに誤差が生じることになる。
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、到着プロファイルをより正確に推定できるようにして、到着プロファイルを用いた交通需要の予測に基づく信号制御を高精度で行うことができる交通信号制御装置等を提供することを目的とする。
本発明の交通信号制御装置（請求項１）は、交差点の停止線に到着する車両の予測交通量の時系列データである到着プロファイルを用いて、交通需要を予測した信号制御を行う制御手段と、前記交差点の上流側を走行する前記車両の位置情報を含む車両情報を用いて前記到着プロファイルを推定する推定手段と、を備えており、前記推定手段は、現時点での位置情報が前記交差点を含むリンク上にあれば、前記到着プロファイルとして加味し、そのリンク上になければ前記到着プロファイルとして加味しないことにより、当該到着プロファイルを推定することを特徴とする。
上記交通信号制御装置によれば、推定手段が、交差点の上流側を走行する車両の位置情報を含む車両情報に基づいて到着プロファイルを推定するので、脇道に対する流出車両や流入車両があっても、それを到着プロファイルに反映することができ、車両感知器の場合に比べて到着プロファイルをより正確に推定することができる。
また、交差点の上流側を走行する車両の位置情報を含む車両情報に基づいて到着プロファイルを推定すると、走行途中の車両の速度変化にも対応することができ、この点においても、車両感知器の場合に比べて到着プロファイルをより正確に推定することができる。
また、交差点の上流側を走行する車両の位置情報を含む車両情報に基づいて到着プロファイルを推定すると、走行途中の車両の速度変化にも対応することができ、この点においても、車両感知器の場合に比べて到着プロファイルをより正確に推定することができる。
本発明の交通信号制御装置において、前記車両の位置情報を外部に送信可能な端末装置が当該車両に設けられている場合には、前記推定手段は、前記端末装置が送信した前記車両の位置情報を用いて前記到着プロファイルを推定することができる（請求項２）。
この場合、車両に設けられた端末装置が送信した車両の位置情報を用いるので、交通需要を予測した信号制御を行う制御エリアに車両感知器が設置されていない道路区間を含む場合であっても、その道路区間の到着プロファイルを推定することができる。
上記端末装置は、代表的な具体例としては、ナビゲーション機能を有する車載装置が採用されるが、搭乗者が任意に車両に持ち込める携帯電話機、ＰＨＳ端末及び無線通信可能なノートＰＣ等であってもよい。
この場合、車両に設けられた端末装置が送信した車両の位置情報を用いるので、交通需要を予測した信号制御を行う制御エリアに車両感知器が設置されていない道路区間を含む場合であっても、その道路区間の到着プロファイルを推定することができる。
上記端末装置は、代表的な具体例としては、ナビゲーション機能を有する車載装置が採用されるが、搭乗者が任意に車両に持ち込める携帯電話機、ＰＨＳ端末及び無線通信可能なノートＰＣ等であってもよい。
一方、本発明の交通信号制御装置において、前記交差点の上流側を走行する前記車両の位置データを検出する位置検出器がインフラ側に設けられている場合でも、本発明を実施することができる。
すなわち、インフラ側に上記位置検出器がある場合には、前記推定手段として、前記位置検出器が検出した位置データで特定される前記車両の位置情報を用いて前記到着プロファイルを推定するものを採用すればよい（請求項３）。
すなわち、インフラ側に上記位置検出器がある場合には、前記推定手段として、前記位置検出器が検出した位置データで特定される前記車両の位置情報を用いて前記到着プロファイルを推定するものを採用すればよい（請求項３）。
なお、上記位置検出器は、代表的な具体例としては、撮像された車両の画像データからその現在位置データを生成するビデオカメラを採用することができる。
インフラ側に上記位置検出器を設けた場合には、本発明の到着プロファイルの推定処理に必要な車両の位置情報を、当該位置検出器の位置データから取得できる。このため、走行中の車両が前記端末装置を有していなくても、交差点に流入する全車両の位置情報を利用した推定処理が可能となり、この点で本発明の適用範囲が広がる。
インフラ側に上記位置検出器を設けた場合には、本発明の到着プロファイルの推定処理に必要な車両の位置情報を、当該位置検出器の位置データから取得できる。このため、走行中の車両が前記端末装置を有していなくても、交差点に流入する全車両の位置情報を利用した推定処理が可能となり、この点で本発明の適用範囲が広がる。
もっとも、インフラ側に設置される上記ビデオカメラ等の位置検出器の場合には、悪天候や夜間等の外的要因によって位置検出が不正確になることがあるので、車両の位置情報をより確実に得られるようにするには、車両に設けられた端末装置からの送信情報を使用することが好ましい。
本発明の交通信号制御方法（請求項４）は、本発明の交通信号制御装置（請求項１）が行う制御方法であり、当該制御装置と同様の作用効果を奏する。
本発明の交通信号制御方法（請求項４）は、本発明の交通信号制御装置（請求項１）が行う制御方法であり、当該制御装置と同様の作用効果を奏する。
また、本発明のコンピュータプログラム（請求項５）は、本発明の交通信号制御方法（請求項４）をコンピュータに実行させるためのプログラムであり、当該制御方法と同様の作用効果を奏する。
更に、本発明の到着プロファイルの推定装置（請求項６）は、本発明の交通信号制御装置（請求項１）の推定手段として使用される装置であり、当該制御装置と同様の作用効果を奏する。
更に、本発明の到着プロファイルの推定装置（請求項６）は、本発明の交通信号制御装置（請求項１）の推定手段として使用される装置であり、当該制御装置と同様の作用効果を奏する。
以上の通り、本発明によれば、車両感知器を用いた地点観測による車両台数を用いて到着プロファイルを推定する場合に比べて、その到着プロファイルをより正確に推定できるので、到着プロファイルを用いた交通需要の予測に基づく信号制御の精度を向上することができる。
以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。
〔第一実施形態〕
〔システムの全体構成〕
図１は、本発明の第一実施形態に係る交通信号制御装置を含む交通信号制御システムの全体構成を示している。図１に示すように、本実施形態の交通信号制御システムは、交通信号機１、車載装置２（図２参照）、車両感知器３、中央装置４、車載装置２を搭載した車両５などを含んでいる。
〔第一実施形態〕
〔システムの全体構成〕
図１は、本発明の第一実施形態に係る交通信号制御装置を含む交通信号制御システムの全体構成を示している。図１に示すように、本実施形態の交通信号制御システムは、交通信号機１、車載装置２（図２参照）、車両感知器３、中央装置４、車載装置２を搭載した車両５などを含んでいる。
各交通信号機１は、複数の交差点Ｃｉ（ｉ＝１〜１２）のそれぞれに設置され、電話回線等の通信回線６を介してルータ７に接続されている。このルータ７は交通管制センター内の中央装置４に接続され、中央装置４は、所定エリア内の交差点Ｃｉの各交通信号機１とＬＡＮ（Local Area Network）を構成している。
従って、中央装置４は、各交通信号機１と双方向通信が可能であり、各交通信号機１は他の交通信号機１とも双方向通信が可能である。なお、中央装置４は、交通管制センターではなく道路上に設置してもよい。
従って、中央装置４は、各交通信号機１と双方向通信が可能であり、各交通信号機１は他の交通信号機１とも双方向通信が可能である。なお、中央装置４は、交通管制センターではなく道路上に設置してもよい。
車両感知器３は、各交差点Ｃｉに流入する車両台数をカウントするために、対応する各交差点Ｃｉの上流側に設置されており、図示しない通信回線を介して対応する各交通信号機１と繋がっている。
なお、図１では、図示を簡略化するために、各交差点Ｃｉに信号灯器１ｂが１つだけ描写されているが、実際の各交差点Ｃｉには、例えば図２に示すように、互いに交差する道路の上り下り用として４つの信号灯器１ｂが設置されている。
また、図１からは必ずしも明らかではないが、中央装置４の制御エリアに含まれる各道路区間（リンク）には、車両感知器３が設置されていない区間が含まれている。
なお、図１では、図示を簡略化するために、各交差点Ｃｉに信号灯器１ｂが１つだけ描写されているが、実際の各交差点Ｃｉには、例えば図２に示すように、互いに交差する道路の上り下り用として４つの信号灯器１ｂが設置されている。
また、図１からは必ずしも明らかではないが、中央装置４の制御エリアに含まれる各道路区間（リンク）には、車両感知器３が設置されていない区間が含まれている。
〔中央装置〕
図３は、本発明の交通信号制御装置を構成する中央装置４を示すブロック図である。
図３に示すように、中央装置４は、制御部４０１、表示部４０２、通信部４０３、記憶部４０４及び操作部４０５を含んでいる。
中央装置４の制御部４０１は、ワークステーション（ＷＳ）やパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等よりなり、交通信号機１や車両感知器３からの各種の交通情報の収集・処理（演算）・記録、信号制御及び情報提供を統括的に行う。制御部４０１は、内部バスを介して上記ハードウェア各部と繋がっており、これら各部の動作も制御する。
図３は、本発明の交通信号制御装置を構成する中央装置４を示すブロック図である。
図３に示すように、中央装置４は、制御部４０１、表示部４０２、通信部４０３、記憶部４０４及び操作部４０５を含んでいる。
中央装置４の制御部４０１は、ワークステーション（ＷＳ）やパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等よりなり、交通信号機１や車両感知器３からの各種の交通情報の収集・処理（演算）・記録、信号制御及び情報提供を統括的に行う。制御部４０１は、内部バスを介して上記ハードウェア各部と繋がっており、これら各部の動作も制御する。
中央装置４の制御部４０１は、自身のネットワークに属する交差点Ｃｉの交通信号機１に対して、同一道路上の交通信号機１群を調整する系統制御や、この系統制御を道路網に拡張した広域制御（面制御）を行うとともに、前記ＭＯＤＥＲＡＴＯ制御やＵＴＭＳ制御を行うことができる。
ＭＯＤＥＲＡＴＯ制御は、ネットワークに属するすべての交通信号機１をマクロ制御するもので、近飽和の交通状態に対応するために、負荷率という交通指標を用いて各交通信号機１に最適な信号制御パラメータをサイクルごとに自動生成する。
ＭＯＤＥＲＡＴＯ制御は、ネットワークに属するすべての交通信号機１をマクロ制御するもので、近飽和の交通状態に対応するために、負荷率という交通指標を用いて各交通信号機１に最適な信号制御パラメータをサイクルごとに自動生成する。
例えば、スプリット制御の場合には、各交差点Ｃｉについて、現示ごとの各流入路の負荷率の最大値を求め、現示負荷率の比で正規化されたスプリットを配分する負荷率比配分方式が採用される。
上記負荷率ρは、車両の流入流量Ｑ（台／時）、待ち行列台数Ｅ（台／時）及び飽和交通流率ｓ（台／時）を用いて、ρ＝（Ｑ＋Ｅ）／ｓ で定義される。
上記負荷率ρは、車両の流入流量Ｑ（台／時）、待ち行列台数Ｅ（台／時）及び飽和交通流率ｓ（台／時）を用いて、ρ＝（Ｑ＋Ｅ）／ｓ で定義される。
一方、ＵＴＭＳ制御は、ネットワークに属する一部の交通信号機１をミクロ制御するものであり、着目する交差点Ｃｉの上流側で観測された情報を基に交通状況の変化を事前に予測し、その予測に基づいて交差点Ｃｉでの信号待ちによる遅れ時間を最小にするように、最適な青の打ち切りタイミングを決定する。
かかるＵＴＭＳ制御では、ある交差点Ｃｉにおける、停止線の到着プロファイルＰＦ（図６参照）の情報と信号制御情報とに基づいてシミュレーション演算を行い、現時点から１サイクル以上未来までの待ち行列台数Ｅの変動状況を計算する。
かかるＵＴＭＳ制御では、ある交差点Ｃｉにおける、停止線の到着プロファイルＰＦ（図６参照）の情報と信号制御情報とに基づいてシミュレーション演算を行い、現時点から１サイクル以上未来までの待ち行列台数Ｅの変動状況を計算する。
本実施形態では、中央装置４の制御部４０１が上記ＵＴＭＳ制御を行うことから、当該中央装置４の制御部４０１は、この制御部４０１が実行するコンピュータプログラムの機能部分として、交差点Ｃｉの停止線に到着する車両５の予測交通量の時系列データである到着プロファイルＰＦの推定部４０１Ａと、その到着プロファイルＰＦを用いて交通需要を予測した信号制御を行う予測制御部４０１Ｂとを備えている（図３参照）。
従って、上記プロファイル推定部４０１Ａを有する中央装置４の制御部４０１は、到着プロファイルＰＦの推定装置としての機能も併有する。
なお、プロファイル推定部４０１Ａと予測制御部４０１Ｂが行う制御処理の内容については、後述する。
なお、プロファイル推定部４０１Ａと予測制御部４０１Ｂが行う制御処理の内容については、後述する。
中央装置４の通信部４０３は、通信回線６を介してＬＡＮ側と接続された通信インタフェースであり、所定時間ごとに信号灯器１ｂの灯色切り替えタイミング等に関する信号制御指令Ｓ１と、渋滞情報等を含む交通情報Ｓ２とを各交通信号機１に送信している。信号制御指令Ｓ１は、信号制御パラメータの演算周期（例えば、１．０〜２．５分）ごとに送信され、交通情報Ｓ２は例えば５分ごとに送信される。
また、中央装置４の通信部４０３は、各交通信号機１から、車載装置２が搭載されている車両５に関する情報である車両情報と、車両５通過時に生じるパルス信号よりなる車両感知器３の感知情報Ｓ５とをリアルタイム（例えば、０．１〜１．０秒周期）で受信している。車両情報には、少なくとも車両５の位置情報Ｓ３及び識別情報Ｓ４が含まれているが、車両５の速度情報が含まれていてもよい。
また、中央装置４の通信部４０３は、各交通信号機１から、車載装置２が搭載されている車両５に関する情報である車両情報と、車両５通過時に生じるパルス信号よりなる車両感知器３の感知情報Ｓ５とをリアルタイム（例えば、０．１〜１．０秒周期）で受信している。車両情報には、少なくとも車両５の位置情報Ｓ３及び識別情報Ｓ４が含まれているが、車両５の速度情報が含まれていてもよい。
中央装置４の記憶部４０４は、ハードディスクや半導体メモリ等から構成されており、前記ＭＯＤＥＲＡＴＯ制御やＵＴＭＳ制御を行う制御プログラムと、この制御に用いる交通指標や到着プロファイルＰＦ等の演算プログラムを記憶している。
また、記憶部４０４は、制御部４０１が生成した前記信号制御指令Ｓ１及び交通情報Ｓ２と、ＬＡＮ側から取得した位置情報Ｓ３、識別情報Ｓ４及び感知情報Ｓ５を一時的に記憶する。
また、記憶部４０４は、制御部４０１が生成した前記信号制御指令Ｓ１及び交通情報Ｓ２と、ＬＡＮ側から取得した位置情報Ｓ３、識別情報Ｓ４及び感知情報Ｓ５を一時的に記憶する。
中央装置４の表示部４０２は、自身が管理するエリアの道路地図と、この道路地図上のすべての交通信号機１や光ビーコン（図示せず）等の位置が表示された表示画面により構成され、中央オペレータに渋滞や事故等の交通状況を報知するものである。
中央装置４の操作部４０５は、キーボードやマウス等の入力インタフェースよりなり、この操作部４０５によって中央オペレータが上記表示部４０２に対する表示切り替え操作等を行えるようになっている。
中央装置４の操作部４０５は、キーボードやマウス等の入力インタフェースよりなり、この操作部４０５によって中央オペレータが上記表示部４０２に対する表示切り替え操作等を行えるようになっている。
〔交通信号機〕
図２は、交通信号機１の全体構成を示す模式図である。
図２では、交通量の多い主道路ＲＭ１，ＲＭ２と交通量の少ない従道路ＲＳ１，ＲＳ２とが合流した交差点Ｃｉを例示している。
この交通信号機１は、主道路ＲＭ１，ＲＭ２及び従道路ＲＳ１，ＲＳ２のそれぞれに設置された４つの信号灯器１ｂと、この信号灯器１ｂと通信回線８を介して接続された交通信号制御機１ａとを備えている。
図２は、交通信号機１の全体構成を示す模式図である。
図２では、交通量の多い主道路ＲＭ１，ＲＭ２と交通量の少ない従道路ＲＳ１，ＲＳ２とが合流した交差点Ｃｉを例示している。
この交通信号機１は、主道路ＲＭ１，ＲＭ２及び従道路ＲＳ１，ＲＳ２のそれぞれに設置された４つの信号灯器１ｂと、この信号灯器１ｂと通信回線８を介して接続された交通信号制御機１ａとを備えている。
交通信号制御機１ａは、中央装置４から信号制御指令Ｓ１を受信し、当該信号制御指令Ｓ１に基づいて、各信号灯器１ｂの青、黄、赤及び右折矢等の各信号灯の点灯、消灯及び点滅を制御する。
交通信号制御機１ａは、中央装置４から受信した交通情報Ｓ２と自身が記憶している交差点ＩＤを、所定周期（例えば、０．１秒ごと）で車載装置２に送信する。また、交通信号制御機１ａは、車載装置２から車両５の位置情報Ｓ３及び識別情報Ｓ４を受信し、車両感知器５から感知情報Ｓ５を受信する。
交通信号制御機１ａは、中央装置４から受信した交通情報Ｓ２と自身が記憶している交差点ＩＤを、所定周期（例えば、０．１秒ごと）で車載装置２に送信する。また、交通信号制御機１ａは、車載装置２から車両５の位置情報Ｓ３及び識別情報Ｓ４を受信し、車両感知器５から感知情報Ｓ５を受信する。
図４は、上記交通信号制御機１ａの構成を示すブロック図である。
図４に示すように、交通信号制御機１ａは、制御部１０１、灯器駆動部１０２、有線通信部１０３、無線通信部１０５及び記憶部１０４を含んでいる。
交通信号制御機１ａの制御部１０１は、一又は複数のマイクロコンピュータから構成されている。制御部１０１には、内部バスを介して灯器駆動部１０２、通信部１０３及び記憶部１０４が接続されており、制御部１０１はこれらのハードウェア各部の動作を制御する。
図４に示すように、交通信号制御機１ａは、制御部１０１、灯器駆動部１０２、有線通信部１０３、無線通信部１０５及び記憶部１０４を含んでいる。
交通信号制御機１ａの制御部１０１は、一又は複数のマイクロコンピュータから構成されている。制御部１０１には、内部バスを介して灯器駆動部１０２、通信部１０３及び記憶部１０４が接続されており、制御部１０１はこれらのハードウェア各部の動作を制御する。
この交通信号制御機１ａの制御部１０１は、中央装置４が系統制御や広域制御（ＭＯＤＥＲＡＴＯ制御やＵＴＭＳ制御等）を行った結果の出力である信号制御指令Ｓ１に従って各信号灯器１ｂを駆動し、その指令Ｓ１に基づく所定のタイミングで各信号灯器１ｂの信号灯色を切り替える。
灯器駆動部１０２は、半導体リレー（図示せず）を備え、上記制御部１０１から入力された出力指令Ｓ１に基づいて、複数の信号灯器１ｂの青色灯、黄色灯、赤色灯それぞれに対応して各色の信号灯に供給される交流電圧（ＡＣ１００Ｖ）又は直流電圧をオン／オフする。
灯器駆動部１０２は、半導体リレー（図示せず）を備え、上記制御部１０１から入力された出力指令Ｓ１に基づいて、複数の信号灯器１ｂの青色灯、黄色灯、赤色灯それぞれに対応して各色の信号灯に供給される交流電圧（ＡＣ１００Ｖ）又は直流電圧をオン／オフする。
交通信号制御機１ａの有線通信部１０３は、中央装置４及び車両感知器３との間で有線通信を行う通信インタフェースであり、中央装置４から信号制御指令Ｓ１及び交通情報Ｓ２を受信し、車両感知器３から車両の感知情報Ｓ５を受信する。
また、交通信号制御機１ａの無線通信部１０５は、交差点Ｃｉに流入する車両５の車載装置２との間で無線通信を行う通信インタフェースであり、交通情報Ｓ２を車載装置２に送信し、車両５の位置情報Ｓ３及び識別情報Ｓ４を車載装置２から受信する。
また、交通信号制御機１ａの無線通信部１０５は、交差点Ｃｉに流入する車両５の車載装置２との間で無線通信を行う通信インタフェースであり、交通情報Ｓ２を車載装置２に送信し、車両５の位置情報Ｓ３及び識別情報Ｓ４を車載装置２から受信する。
上記無線通信部１０５は、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）、無線ＬＡＮやＷｉＭＡＸ（World Interoperability for Microwave Access）などの通信装置よりなり、車両５に搭載された車載装置２との間で各種情報を無線通信することができる。
図２に示す例では、無線通信部１０５は、交差点Ｃに流入する複数の道路ＲＭ１，ＲＭ２，ＲＳ１，ＲＳ２のうち、１本の道路ＲＭ２を交差点Ｃに向かって流入する車両５の車載装置２のみと通信可能となっている。
図２に示す例では、無線通信部１０５は、交差点Ｃに流入する複数の道路ＲＭ１，ＲＭ２，ＲＳ１，ＲＳ２のうち、１本の道路ＲＭ２を交差点Ｃに向かって流入する車両５の車載装置２のみと通信可能となっている。
そして、本実施形態の無線通信部１０５は、車載装置２に対して交差点ＩＤとともに対象となるリンク（図２の例では主道路ＲＭ２）のリンクＩＤを送信する。車載装置２は、無線通信部１０５から受信した情報に付されたリンクＩＤと走行中のリンクのリンクＩＤを照合することにより、自身に必要な情報を選択する。
また、無線通信部１０５の通信領域の延長（主道路ＲＭ２の走行方向長さ）は、５０〜２００ｍ程度に設定されている。
また、無線通信部１０５の通信領域の延長（主道路ＲＭ２の走行方向長さ）は、５０〜２００ｍ程度に設定されている。
交通信号制御機１ａの記憶部１０４は、ハードディスクや半導体メモリ等から構成されており、有線通信部１０３が受信した信号制御指令Ｓ１及び交通情報Ｓ２と、無線通信部１０５が受信した車両５の位置情報Ｓ３及び識別情報Ｓ４等を記憶している。
なお、図２に例示する交差点Ｃでは、交通信号制御機１ａに無線通信部１０５と車両感知器３の双方が接続されているが、中央装置４の制御エリアに含まれる交差点Ｃｉ（ｉ＝１〜１２）の交通信号制御機１ａには、それらのいずれか一方のみが接続されている。
すなわち、例えば、交差点Ｃ２の場合には、流入道路ＲＭ２に車両感知器３がなく、交通信号制御機１ａが無線通信部１０５を有し、逆に、交差点Ｃ１の場合には、流入道路ＲＭ２に車両感知器３が設置されており、交通信号制御機１ａが無線通信部１０５を有していないものとする。
すなわち、例えば、交差点Ｃ２の場合には、流入道路ＲＭ２に車両感知器３がなく、交通信号制御機１ａが無線通信部１０５を有し、逆に、交差点Ｃ１の場合には、流入道路ＲＭ２に車両感知器３が設置されており、交通信号制御機１ａが無線通信部１０５を有していないものとする。
〔車載装置〕
車両５に搭載された車載装置２は、交通信号制御機１ａとの間で各種情報を無線通信する通信機能と、搭乗者が設定した目的地に案内するナビゲーション機能を有する。
図５は、その車載装置２の構成を示すブロック図である。
図５に示すように、車載装置２は、ＧＰＳ処理部２０１、方位センサ２０２、車速取得部２０３、通信部２０４、記憶部２０５、操作部２０６、表示部２０７、音声出力部２０８及び処理部２０９等を含んでいる。
車両５に搭載された車載装置２は、交通信号制御機１ａとの間で各種情報を無線通信する通信機能と、搭乗者が設定した目的地に案内するナビゲーション機能を有する。
図５は、その車載装置２の構成を示すブロック図である。
図５に示すように、車載装置２は、ＧＰＳ処理部２０１、方位センサ２０２、車速取得部２０３、通信部２０４、記憶部２０５、操作部２０６、表示部２０７、音声出力部２０８及び処理部２０９等を含んでいる。
ＧＰＳ処理部２０１は、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信し、ＧＰＳ信号に含まれる時刻情報、ＧＰＳ衛星の軌道、測位補正情報等に基づいて、車両５の位置（緯度、経度及び高度）を計測する。
方位センサ２０２は、光ファイバジャイロなどで構成されており、車両５の方位及び角速度を計測する。車速取得部２０３は、車速センサ（図示せず）が車輪の角速度を検出することにより計測した車両５の速度データを取得する。
方位センサ２０２は、光ファイバジャイロなどで構成されており、車両５の方位及び角速度を計測する。車速取得部２０３は、車速センサ（図示せず）が車輪の角速度を検出することにより計測した車両５の速度データを取得する。
車載装置２の通信部２０４は、車両５がある交差点Ｃｉに向かって走行中に、交通信号制御機１ａの無線通信部１０５の通信領域に入ると、その無線通信部１０５から交通情報Ｓ２を受信し、自身の位置情報Ｓ３及び速度情報Ｓ４をリアルタイム（例えば、０．１〜１．０秒周期）に無線通信部１０５に送信する。
車載装置２の記憶部２０５は、ハードディスクや半導体メモリ等から構成されており、通信部２０４が受信した交通情報Ｓ２を記憶する。また、記憶部２０５は、道路地図データを記憶している。
車載装置２の記憶部２０５は、ハードディスクや半導体メモリ等から構成されており、通信部２０４が受信した交通情報Ｓ２を記憶する。また、記憶部２０５は、道路地図データを記憶している。
この道路地図データには、交差点ＩＤと交差点の位置とを対応付けた交差点データ、リンクＩＤと、リンクの始点・終点・補間点（道路が折れ曲がる地点に対応）それぞれの位置と、リンクの始点に接続するリンクのリンクＩＤと、リンクの終点に接続するリンクのリンクＩＤと、リンクコストとを対応付けたリンクデータなどから構成されている。
リンクコストは、例えば、リンクとその終点に接続するリンクの組み合わせの数だけ用意されており、リンクの始点に進入してから当該リンクの終点を退出し、次に接続するリンクの始点に進入するまでに要する時間が設定されている。
リンクコストは、例えば、リンクとその終点に接続するリンクの組み合わせの数だけ用意されており、リンクの始点に進入してから当該リンクの終点を退出し、次に接続するリンクの始点に進入するまでに要する時間が設定されている。
すなわち、リンクコストには、リンクの始点から終点までを走行するのに要するコスト（時間）と、リンクの終点から次のリンクの始点までを走行するのに要するコスト（時間）、つまり、交差点を通過するのに要するコストが含まれている。
車載装置２の操作部２０６は、タッチパネルやボタン等から構成されており、ドライバを含む車両５の搭乗者が目的地の設定等を行えるようになっている。
車載装置２の表示部２０７は、車両５のダッシュボード部分に取り付けられたモニタ装置（図示せず）よりなり、作成した画像データを搭乗者に表示する。
また、音声出力部２０８は、処理部２０９が作成した音声データをスピーカー（図示せず）から出力する。
車載装置２の表示部２０７は、車両５のダッシュボード部分に取り付けられたモニタ装置（図示せず）よりなり、作成した画像データを搭乗者に表示する。
また、音声出力部２０８は、処理部２０９が作成した音声データをスピーカー（図示せず）から出力する。
車載装置２の処理部２０９は、１又は複数のマイクロコンピュータ等から構成されており、ＧＰＳ処理部２０１、方位センサ２０２、車速取得部２０３、通信部２０４、記憶部２０５、操作部２０６、表示部２０７、音声出力部２０８の各処理を制御する。
また、処理部２０９は、ＧＰＳ処理部２０１が計測した車両５の位置、方位センサ２０２が計測した車両５の方位及び角速度、車速取得部２０３が取得した車両５の速度の各データ、記憶部２０５に記憶している道路地図データに基づいてマップマッチング処理を行い、道路地図データのリンク上における車両５の位置を求める。
また、処理部２０９は、ＧＰＳ処理部２０１が計測した車両５の位置、方位センサ２０２が計測した車両５の方位及び角速度、車速取得部２０３が取得した車両５の速度の各データ、記憶部２０５に記憶している道路地図データに基づいてマップマッチング処理を行い、道路地図データのリンク上における車両５の位置を求める。
〔到着プロファイルの推定処理〕
図６及び図７は、到着プロファイルの推定処理を示すための、道路の平面形状と到着プロファイルとの対応関係図である。
前記した通り、中央装置４の制御部４０１は、到着プロファイルＰＦの推定部４０１Ａと、その到着プロファイルＰＦを用いて交通需要を予測した信号制御を行う予測制御部４０１Ｂとを備えるが、本発明の特徴は推定部４０１Ａが行う到着プロファイルＰＦの推定処理の点にある。そこで、以下において、図６及び図７を参照しつつ、プロファイル推定部４０１Ａが行う到着プロファイルの推定処理について説明する。
図６及び図７は、到着プロファイルの推定処理を示すための、道路の平面形状と到着プロファイルとの対応関係図である。
前記した通り、中央装置４の制御部４０１は、到着プロファイルＰＦの推定部４０１Ａと、その到着プロファイルＰＦを用いて交通需要を予測した信号制御を行う予測制御部４０１Ｂとを備えるが、本発明の特徴は推定部４０１Ａが行う到着プロファイルＰＦの推定処理の点にある。そこで、以下において、図６及び図７を参照しつつ、プロファイル推定部４０１Ａが行う到着プロファイルの推定処理について説明する。
〔車両感知器の感知情報を利用した推定処理〕
図６は、交通信号制御機１ａに無線通信部１０５がなく、車両感知器３がある道路区間（交差点Ｃ２〜Ｃ１）について行う、車両感知器３の感知情報Ｓ５を利用した推定処理を示している。
この場合、プロファイル推定部４０１Ａは、交差点Ｃ１の上流側に位置する車両感知器３から逐次受信する感知情報Ｓ５に基づいて、車両感知器３を通過した車両台数（地点観測による車両台数）を１秒から数秒単位ごとに集計した通過データＤ１を常時収集している。
図６は、交通信号制御機１ａに無線通信部１０５がなく、車両感知器３がある道路区間（交差点Ｃ２〜Ｃ１）について行う、車両感知器３の感知情報Ｓ５を利用した推定処理を示している。
この場合、プロファイル推定部４０１Ａは、交差点Ｃ１の上流側に位置する車両感知器３から逐次受信する感知情報Ｓ５に基づいて、車両感知器３を通過した車両台数（地点観測による車両台数）を１秒から数秒単位ごとに集計した通過データＤ１を常時収集している。
プロファイル推定部４０１Ａは、通過データＤ１を構成する各時点の車両グループ（台数）が所定の車両速度ｖで走行するとの仮定の下で、その車両グループが停止線Ｐに到達する予測時刻を特定し、この各車両グループよりなる通過データＤ１を予測時刻順に並べて到着プロファイルＰＦを生成する。
一方、プロファイル推定部４０１Ａは、車両感知器３の上流側で隣接する交差点Ｃ２から交差点Ｃ１に向かって流出する予測交通量の時系列データである隣接データＤ２を、その交差点Ｃ２の交通信号制御機１ａから取得している。この隣接データＤ２は、交差点Ｃ２から交差点Ｃ１に向かって流出する車両台数を予測し、１秒から数秒単位ごとに集計した時系列データになっている。
一方、プロファイル推定部４０１Ａは、車両感知器３の上流側で隣接する交差点Ｃ２から交差点Ｃ１に向かって流出する予測交通量の時系列データである隣接データＤ２を、その交差点Ｃ２の交通信号制御機１ａから取得している。この隣接データＤ２は、交差点Ｃ２から交差点Ｃ１に向かって流出する車両台数を予測し、１秒から数秒単位ごとに集計した時系列データになっている。
そこで、プロファイル推定部４０１Ａでは、隣接データＤ２を構成する各時点の車両グループ（台数）についても、所定の車両速度ｖで走行するとの仮定の下で、その車両グループが停止線Ｐに到達する予測時刻を特定し、この各車両グループよりなる隣接データＤ２を予測時刻順に並べて到着プロファイルＰＦを生成している。
なお、上記所定の車両速度ｖは、予め設定された固定値であってもよいし、車載装置２からの車両情報に車両速度が含まれている場合には、車載装置２から取得した車両速度を使用することもできる。
なお、上記所定の車両速度ｖは、予め設定された固定値であってもよいし、車載装置２からの車両情報に車両速度が含まれている場合には、車載装置２から取得した車両速度を使用することもできる。
例えば、図６に示すように、車両感知器５と交差点Ｃ２の間に脇道Ｒ１があり、現時点ｔ０においてその脇道Ｒ１から車両５Ａが流入してきた場合を想定する。
この車両５Ａは、現時点ｔ０での通過データＤ１や隣接データＤ２には含まれることがないが、実際には、通過データＤ１と隣接データＤ２の間の時間帯に停止線Ｐに到着する車両と考えられるので、かかる車両５Ａの台数分を到着プロファイルＰＦの予測交通量に含めないと、到着プロファイルＰＦを正確に推定しているとは言えない。
この車両５Ａは、現時点ｔ０での通過データＤ１や隣接データＤ２には含まれることがないが、実際には、通過データＤ１と隣接データＤ２の間の時間帯に停止線Ｐに到着する車両と考えられるので、かかる車両５Ａの台数分を到着プロファイルＰＦの予測交通量に含めないと、到着プロファイルＰＦを正確に推定しているとは言えない。
また、図６に示すように、車両感知器３の下流側から交差点Ｃ１の停止線Ｐまでの間に脇道Ｒ２，Ｒ３がある場合を想定すると、車両感知器３でカウントされた車両５Ｃがその脇道Ｒ３から流出したり、逆に、車両感知器３を通過していない車両５Ｂが脇道Ｒ２から交差点Ｃ１に流入したりした場合にも、到着プロファイルＰＦの予測交通量に誤差が生じてしまう。
このように、地点観測である車両感知器３の感知情報Ｓ５に基づいて到着プロファイルＰＦを推定すると、車両感知器３の下流側や上流側での事情変更によって推定誤差が生じる。
このように、地点観測である車両感知器３の感知情報Ｓ５に基づいて到着プロファイルＰＦを推定すると、車両感知器３の下流側や上流側での事情変更によって推定誤差が生じる。
〔現時点の位置情報を利用した推定処理〕
一方、図７は、車両感知器３がない道路区間（交差点Ｃ３〜Ｃ２）について行う、現時点ｔ０の位置情報Ｓ３を利用した推定処理を示している。
この場合、プロファイル推定部４０１Ａは、車両５に搭載された車載装置２がリアルタイムに送信する車両５の位置情報Ｓ３を用いて、現時点ｔ０の車両５の位置情報Ｓ３を特定し、この位置情報Ｓ３を用いて停止線Ｐに到着する車両５の予測交通量を求め、到着プロファイルＰＦを推定する。
一方、図７は、車両感知器３がない道路区間（交差点Ｃ３〜Ｃ２）について行う、現時点ｔ０の位置情報Ｓ３を利用した推定処理を示している。
この場合、プロファイル推定部４０１Ａは、車両５に搭載された車載装置２がリアルタイムに送信する車両５の位置情報Ｓ３を用いて、現時点ｔ０の車両５の位置情報Ｓ３を特定し、この位置情報Ｓ３を用いて停止線Ｐに到着する車両５の予測交通量を求め、到着プロファイルＰＦを推定する。
具体的には、プロファイル推定部４０１Ａは、記憶部４０４に記憶している道路地図データと現時点の各車両５の位置情報Ｓ３とを対比して、交差点Ｃ１を含むリンクを走行する当該車両５の現在位置（現時点ｔ０における車両５の位置）を逐次特定している。
そして、各車両５が所定の車両速度ｖで走行するとの仮定の下で、各車両５が停止線Ｐに到達する予測時刻を特定し、この各車両５のグループを予測時刻順に並べて到着プロファイルＰＦを生成する。
そして、各車両５が所定の車両速度ｖで走行するとの仮定の下で、各車両５が停止線Ｐに到達する予測時刻を特定し、この各車両５のグループを予測時刻順に並べて到着プロファイルＰＦを生成する。
従って、この場合のプロファイル推定部４０１Ａは、現時点ｔ０での位置情報Ｓ３が交差点Ｃ１を含むリンク上にあれば、到着プロファイルＰＦとして加味するし、そのリンク上になければ到着プロファイルＰＦとして加味しないようになっている。
このように、プロファイル推定部４０１Ａは、現時点ｔ０において交差点Ｃ１を含むリンクを走行中の各車両５の位置情報Ｓ３を用いて到着プロファイルＰＦを推定するので、車両感知器３の感知情報Ｓ５を用いる場合（図６）のような、流入車両５Ｂや流出車両５Ｃの存在に伴う推定誤差の問題は生じない。
このように、プロファイル推定部４０１Ａは、現時点ｔ０において交差点Ｃ１を含むリンクを走行中の各車両５の位置情報Ｓ３を用いて到着プロファイルＰＦを推定するので、車両感知器３の感知情報Ｓ５を用いる場合（図６）のような、流入車両５Ｂや流出車両５Ｃの存在に伴う推定誤差の問題は生じない。
例えば、従来のように車両感知器３を図７に示す地点Ｐ０に設置したとすると、車両感知器３の感知信号Ｓ５を用いた推定処理では、その地点Ｐ０の下流側で脇道Ｒ３に流出した車両５Ｃであっても到着プロファイルＰＦに含まれたままとなるのに対し、車載装置２が送信した車両５の位置情報Ｓ３に基づく到着プロファイルＰＦの推定処理では、過去のある時点で車両５Ｃの位置情報Ｓ３がリンク上にあっても、この車両５Ｃがその後に脇道Ｒ３に流出した場合には、この車両５Ｃの位置情報Ｓ３は現時点ｔ０ではリンク上に存在していないので、かかる流出車両５Ｃの台数分については、到着プロファイルＰＦの予測交通量に含まれない。
また、車両感知器３の感知信号Ｓ５を用いた推定処理では、地点Ｐ０の下流側で脇道Ｒ２から流入した車両５Ｂについては到着プロファイルＰＦに含められないのに対し、車載装置２が送信した車両５の位置情報Ｓ３に基づく到着プロファイルＰＦの推定処理では、過去のある時点で車両５Ｂの位置情報Ｓ３がリンク上になくても、この車両５Ｂがその後に脇道Ｒ２から流入した場合には、この車両５Ｂの位置情報Ｓ３は現時点ｔ０においてはリンク上に存在するので、かかる流入車両５Ｂの台数分については、到着プロファイルＰＦの予測交通量に含まれることになる。
このように、本実施形態のプロファイル推定部４０１Ａによれば、流入車両５Ｂや流出車両５Ｃがあっても、到着プロファイルＰＦを構成する予測交通量に誤差が生じることがなく、到着プロファイルＰＦを正確に推定することができる。
また、従来のように車両感知器３を図７に示す地点Ｐ０に設置したとすると、車両感知器３の感知信号Ｓ５を用いた推定処理では、地点Ｐ０を通過した車両５の速度がその後に地点Ｐ０の下流側で変化した場合、到着プロファイルＰＦに誤差が生じるのに対して、本実施形態では、プロファイル推定部４０１Ａが、車両５の走行とともに時々刻々と変化する、車載装置２から送信情報である位置情報Ｓ３を用いて、現時点ｔ０での到着プロファイルＰＦを逐次推定するので、車両５の速度変化があっても到着プロファイルＰＦに誤差が生じないという利点もある。
また、従来のように車両感知器３を図７に示す地点Ｐ０に設置したとすると、車両感知器３の感知信号Ｓ５を用いた推定処理では、地点Ｐ０を通過した車両５の速度がその後に地点Ｐ０の下流側で変化した場合、到着プロファイルＰＦに誤差が生じるのに対して、本実施形態では、プロファイル推定部４０１Ａが、車両５の走行とともに時々刻々と変化する、車載装置２から送信情報である位置情報Ｓ３を用いて、現時点ｔ０での到着プロファイルＰＦを逐次推定するので、車両５の速度変化があっても到着プロファイルＰＦに誤差が生じないという利点もある。
更に、従来のように車両感知器３を図７に示す地点Ｐ０に設置したとすると、車両感知器３の感知信号Ｓ５を用いた推定処理では、その地点Ｐ０の上流側を走行する車両５については到着プロファイルＰＦに加味されないのに対し、車載装置２が送信した車両５の位置情報Ｓ３に基づく到着プロファイルＰＦの推定処理では、当該地点Ｐ０の上流側を走行する車両５の台数分についても到着プロファイルＰＦに加味されることになるので、到着プロファイルＰＦの推定精度が高くなる。
〔予測制御部によるＵＴＭＳ制御〕
上記プロファイル推定部４０１Ａが推定する到着プロファイルＰＦは、交差点Ｃ１や交差点Ｃ２に繋がる各方向の流入リンクごとに生成される。
そこで、予測制御部４０１Ｂは、この各到着プロファイルＰＦを用いて現在から１サイクル未来までの当該交差点Ｃ１に対する流入交通を予測し、到着プロファイルＰＦと他の信号制御情報に基づいてシミュレーション演算を実行する。
上記プロファイル推定部４０１Ａが推定する到着プロファイルＰＦは、交差点Ｃ１や交差点Ｃ２に繋がる各方向の流入リンクごとに生成される。
そこで、予測制御部４０１Ｂは、この各到着プロファイルＰＦを用いて現在から１サイクル未来までの当該交差点Ｃ１に対する流入交通を予測し、到着プロファイルＰＦと他の信号制御情報に基づいてシミュレーション演算を実行する。
かかるシミュレーション演算は、具体的には、交差点Ｃｉ全体の待ち行列台数の変動状況である遅れ時間（信号停止待ち時間）を算出し、この遅れ時間に基づく評価値が最も小さくなる青終了タイミングを探索し、最適な青終了タイミングを決定することによって行われる。
このように、本実施形態の交通信号制御システムによれば、中央装置４の制御部４０１が、交通需要を予測した信号制御の一つであるＵＴＭＳ制御を行うに当たって、現時点ｔ０の車両５の位置情報Ｓ３に基づいて到着プロファイルＰＦを推定するので、車両感知器３の感知情報Ｓ５で到着プロファイルＰＦを推定する従来法に比べて、到着プロファイルＰＦをより正確に推定でき、ＵＴＭＳ制御をより高精度で実施することができる。
また、本実施形態の交通信号制御システムによれば、車両５の車載装置２が送信した位置情報Ｓ３を用いるので、交通需要を予測した信号制御を行う中央装置４の制御エリアに車両感知器３が設置されていない道路区間を含む場合であっても、その道路区間の到着プロファイルＰＦを推定することができる。
また、本実施形態の交通信号制御システムによれば、車両５の車載装置２が送信した位置情報Ｓ３を用いるので、交通需要を予測した信号制御を行う中央装置４の制御エリアに車両感知器３が設置されていない道路区間を含む場合であっても、その道路区間の到着プロファイルＰＦを推定することができる。
〔第二実施形態〕
図８は、本発明の第二実施形態を示すための、道路の平面形状と到着プロファイルとの対応関係図である。
この第二実施形態が第一実施形態（図１〜図７）と異なる点は次の（１）〜（３）の通りであり、これ以外の装置構成や、中央装置４が行う予測制御の内容等は、第一実施形態の場合と同様である。
図８は、本発明の第二実施形態を示すための、道路の平面形状と到着プロファイルとの対応関係図である。
この第二実施形態が第一実施形態（図１〜図７）と異なる点は次の（１）〜（３）の通りであり、これ以外の装置構成や、中央装置４が行う予測制御の内容等は、第一実施形態の場合と同様である。
（１） 交差点Ｃ２に向かって走行する車両５を撮影してその画像データを取得するビデオカメラ９が設けられている。
（２） ビデオカメラ９は、画像データに基づいて車両５の位置データＳ６を生成する位置検出器としての機能を有し、この位置データＳ６を、交通信号制御機１ａを介して中央装置４の制御部４０１にリアルタイムに送信する。
（２） ビデオカメラ９は、画像データに基づいて車両５の位置データＳ６を生成する位置検出器としての機能を有し、この位置データＳ６を、交通信号制御機１ａを介して中央装置４の制御部４０１にリアルタイムに送信する。
（３） 中央装置４のプロファイル推定部４０１Ａは、取得した位置データＳ６に基づいて現時点ｔ０の車両５の位置情報Ｓ３を生成し、これらを用いて到着プロファイルＰＦを推定する。
以下、図８を参照しつつ、上記相違点（１）〜（３）を有する第二実施形態を説明する。
以下、図８を参照しつつ、上記相違点（１）〜（３）を有する第二実施形態を説明する。
図８に示すように、ビデオカメラ９は、交差点Ｃ２近傍の道路脇に設置されており、このビデオカメラ９の撮影方向は、設置位置から上流側（交差点Ｃ３側）に向けられている。ビデオカメラ９の撮影エリアＡ（図８のハッチング部分）の下流端は、交差点Ｃ２の停止線Ｐ近傍に設定され、同撮影エリアの上流端は、下流端から所定距離（例えば、１５０ｍ）上流側に設定されている。
ビデオカメラ９は、撮影したリアルタイムの画像データに基づいて、車両５の車頭や車尾などを抽出し、車両５の現在位置を検出する。このビデオカメラ９が検出する車両５の現在位置は、車両５の進行方向位置（例えば、交差点の停止線からの距離）である。
また、ビデオカメラ９は、撮影時刻の異なる画像データに基づいて車両５の速度を検出したり、車両５全体の特徴から車種や車色を検出したりすることもできる。なお、このビデオカメラ９は、単眼カメラでもステレオカメラでもいずれでもよい。
また、ビデオカメラ９は、撮影時刻の異なる画像データに基づいて車両５の速度を検出したり、車両５全体の特徴から車種や車色を検出したりすることもできる。なお、このビデオカメラ９は、単眼カメラでもステレオカメラでもいずれでもよい。
ビデオカメラ９は、検出した車両５の位置データＳ６を、通信回線を通じて交通信号制御機１ａにリアルタイムに送信し、中央装置４の通信部４０４は、その位置データＳ６を交通信号制御機１ａからリアルタイムで受信する。
中央装置４のプロファイル推定部４０１Ａは、ビデオカメラ９からの位置データＳ６に基づいて、現時点ｔ０において撮影エリアＡの範囲内にある車両５の位置情報Ｓ３を特定し、その各車両５が所定の車両速度ｖで走行するとの仮定の下で、各車両５が停止線Ｐに到達する予測時刻を特定し、この各車両５のグループを予測時刻順に並べて到着プロファイルＰＦを生成する。
中央装置４のプロファイル推定部４０１Ａは、ビデオカメラ９からの位置データＳ６に基づいて、現時点ｔ０において撮影エリアＡの範囲内にある車両５の位置情報Ｓ３を特定し、その各車両５が所定の車両速度ｖで走行するとの仮定の下で、各車両５が停止線Ｐに到達する予測時刻を特定し、この各車両５のグループを予測時刻順に並べて到着プロファイルＰＦを生成する。
このように、本実施形態の交通信号制御システムにおいても、現時点ｔ０における位置情報Ｓ３に対応する予測交通量で到着プロファイルＰＦを生成するので、リンクに対する流入車両５Ｂや流出車両５Ｃがあっても、到着プロファイルＰＦの予測交通量を正確に推定することができる。
すなわち、ビデオカメラ９で検出した位置データＳ６に基づく到着プロファイルＰＦの推定処理においても、その位置データＳ６が現時点ｔ０で撮影エリアＡにあればプロファイルに含ませ、無ければ含ませないことになるので、撮影エリアＡの範囲を走行する車両５の流入や流出を加味した推定処理を行うことができ、到着プロファイルＰＦの推定精度が高くなる。
すなわち、ビデオカメラ９で検出した位置データＳ６に基づく到着プロファイルＰＦの推定処理においても、その位置データＳ６が現時点ｔ０で撮影エリアＡにあればプロファイルに含ませ、無ければ含ませないことになるので、撮影エリアＡの範囲を走行する車両５の流入や流出を加味した推定処理を行うことができ、到着プロファイルＰＦの推定精度が高くなる。
例えば、従来のように車両感知器３を図８に示す地点Ｐ０に設置したとすると、車両感知器３の感知信号Ｓ５を用いた推定処理では、その地点Ｐ０の下流側で脇道Ｒ３に流出した車両５Ｃであっても到着プロファイルＰＦに含まれたままとなるのに対し、ビデオカメラ９で検出した位置データＳ６に基づく到着プロファイルＰＦの推定処理では、過去のある時点で車両５Ｃの位置データＳ６がリンク上にあっても、この車両５Ｃがその後に脇道Ｒ３に流出した場合には、この車両５Ｃの位置データＳ６は現時点ｔ０ではリンク上に存在していないので、かかる流出車両５Ｃの台数分については、到着プロファイルＰＦの予測交通量に含まれない。
また、車両感知器３の感知信号Ｓ５を用いた推定処理では、地点Ｐ０の下流側で脇道Ｒ２から流入した車両５Ｂについては到着プロファイルＰＦに含められないのに対し、ビデオカメラ９で検出した位置データＳ６に基づく到着プロファイルＰＦの推定処理では、過去のある時点で車両５Ｂの位置データＳ６がリンク上になくても、この車両５Ｂがその後に脇道Ｒ２から流入した場合には、この車両５Ｂの位置データＳ６は現時点ｔ０においてはリンク上に存在するので、かかる流入車両５Ｂの台数分については、到着プロファイルＰＦの予測交通量に含まれることになる。
また、従来のように車両感知器３を図８に示す地点Ｐ０に設置したとすると、車両感知器３の感知信号Ｓ５を用いた推定処理では、その地点Ｐ０の上流側を走行する車両５については到着プロファイルＰＦに加味されないのに対し、ビデオカメラ９で検出した位置データＳ６に基づく到着プロファイルＰＦの推定処理においては、当該地点Ｐ０の上流側に位置する撮影エリアＡ内の車両台数分についても到着プロファイルＰＦに加味されることになるので、到着プロファイルＰＦの推定精度が高くなる。
更に、従来のように車両感知器３を図８に示す地点Ｐ０に設置したとすると、車両感知器３の感知信号Ｓ５を用いた推定処理では、地点Ｐ０を通過した車両５の速度がその後に地点Ｐ０の下流側で変化した場合、到着プロファイルＰＦに誤差が生じるのに対して、本実施形態では、プロファイル推定部４０１Ａが、車両５の走行とともに時々刻々と変化する、ビデオカメラ９の位置データＳ６で特定される車両５の位置情報Ｓ３を用いて、現時点ｔ０での到着プロファイルＰＦを逐次推定するので、第一実施形態の場合と同様に、車両５の速度変化があっても到着プロファイルＰＦに誤差が生じないという利点もある。
一方、本実施形態では、プロファイル推定部４０１Ａでの推定処理に必要な車両５の位置情報Ｓ３を、インフラ側のビデオカメラ９の現在位置データＳ６から取得するので、第一実施形態の場合とは異なり、走行中の車両５が車載装置２を有していなくても、交差点Ｃ２に流入する全車両５の位置情報Ｓ３を利用した高精度の推定処理が可能である。
しかし、インフラ側に設置される上記ビデオカメラ９等の位置検出器の場合には、悪天候や夜間等の外的要因によって位置検出が不正確になることがあり得る。従って、現時点ｔ０の車両５の位置情報をより確実に取得するという観点からは、車載装置２からの送信情報を利用する第一実施形態の方が好ましい。
しかし、インフラ側に設置される上記ビデオカメラ９等の位置検出器の場合には、悪天候や夜間等の外的要因によって位置検出が不正確になることがあり得る。従って、現時点ｔ０の車両５の位置情報をより確実に取得するという観点からは、車載装置２からの送信情報を利用する第一実施形態の方が好ましい。
なお、上記第二実施形態において、インフラ側において車両５の現在位置データＳ６を検出する位置検出器としては、前記ビデオカメラ９だけでなく、例えば、音波や電波の反射波によって車両５の現在位置を計測するレーダー装置を採用してもよい。
また、上記各実施形態では、車載装置２からの送信情報か、或いは、ビデオカメラ９からの送信情報のいずれか一方によって車両５の位置情報Ｓ３を取得しているが、一つの道路区間について双方の送信情報を利用することもできる。
また、上記各実施形態では、車載装置２からの送信情報か、或いは、ビデオカメラ９からの送信情報のいずれか一方によって車両５の位置情報Ｓ３を取得しているが、一つの道路区間について双方の送信情報を利用することもできる。
この場合、例えば、ビデオカメラ９の撮影エリアＡ内では、当該カメラ９からの送信情報で車両５の位置情報Ｓ３を取得し、その撮影エリアＡ外では、車載装置２からの送信情報で車両５の位置情報Ｓ３を取得するようにすれば、撮影エリアＡよりも広い範囲で予測交通量を推定することできて好ましい。
〔その他の変形例〕
これまで開示した実施形態はすべて例示であって制限的なものではない。本発明の範囲は特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲の構成と均等の範囲内のすべての変更が本発明に含まれる。
例えば、上記実施形態では、到着プロファイルＰＦの推定処理を含めたＵＴＭＳ制御を、すべて中央装置４の制御部４０１が行っているが、これらの算出及び制御を、交通信号制御機１ａの制御部１０１に行わせることもできる。
これまで開示した実施形態はすべて例示であって制限的なものではない。本発明の範囲は特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲の構成と均等の範囲内のすべての変更が本発明に含まれる。
例えば、上記実施形態では、到着プロファイルＰＦの推定処理を含めたＵＴＭＳ制御を、すべて中央装置４の制御部４０１が行っているが、これらの算出及び制御を、交通信号制御機１ａの制御部１０１に行わせることもできる。
また、本発明は、中央装置４が広域制御を行う場合に限らず、ＬＡＮに含まれる複数の交通信号機１が、中央装置４による制御とは別個のグループ単位での系統制御又は広域制御を行う場合にも適用することができる。
更に、上記実施形態では、車両５が車両情報を外部に送信する装置として、ナビゲーション機能を有する車載装置２を採用しているが、これ以外にも、搭乗者が任意に車両に持ち込める携帯電話機、ＰＨＳ及び無線通信可能なノートＰＣ等であってもよい。
更に、上記実施形態では、車両５が車両情報を外部に送信する装置として、ナビゲーション機能を有する車載装置２を採用しているが、これ以外にも、搭乗者が任意に車両に持ち込める携帯電話機、ＰＨＳ及び無線通信可能なノートＰＣ等であってもよい。
すなわち、車両５側からインフラ側への位置情報Ｓ３の通信装置は、車両５に固定的又は一時的に搭載され、交通インフラ側と無線通信して車両５の位置情報Ｓ３や識別情報Ｓ４等を含む車両情報を提供できる端末装置であればよい。
また、本発明は、制御エリア内のすべての道路に車両感知器３が設置されていない場合にも適用することができる。
また、本発明は、制御エリア内のすべての道路に車両感知器３が設置されていない場合にも適用することができる。
１ 交通信号機
１ａ 交通信号制御機
１ｂ 信号灯器
１０１ 制御部
１０２ 灯器駆動部
１０３ 有線通信部
１０４ 記憶部
１０５ 無線通信部
２ 車載装置（端末装置）
２０１ ＧＰＳ処理部
２０２ 方位センサ
２０３ 車速取得部
２０４ 通信部
２０５ 記憶部
２０６ 操作部
２０７ 表示部
２０８ 音声出力部
２０９ 処理部
３ 車両感知器
４ 中央装置（交通信号制御装置）
４０１ 制御部（推定装置）
４０１Ａ プロファイル推定部（推定手段）
４０１Ｂ 予測制御部（制御手段）
４０２ 表示部
４０３ 通信部（取得手段）
４０４ 記憶部
４０５ 操作部
５ 車両
９ ビデオカメラ（位置検出器）
Ｃｉ 交差点
Ｐ 停止線
Ｓ１ 信号制御指令
Ｓ２ 交通情報
Ｓ３ 位置情報
Ｓ４ 識別情報
Ｓ５ 感知情報
Ｓ６ 現在位置データ
１ａ 交通信号制御機
１ｂ 信号灯器
１０１ 制御部
１０２ 灯器駆動部
１０３ 有線通信部
１０４ 記憶部
１０５ 無線通信部
２ 車載装置（端末装置）
２０１ ＧＰＳ処理部
２０２ 方位センサ
２０３ 車速取得部
２０４ 通信部
２０５ 記憶部
２０６ 操作部
２０７ 表示部
２０８ 音声出力部
２０９ 処理部
３ 車両感知器
４ 中央装置（交通信号制御装置）
４０１ 制御部（推定装置）
４０１Ａ プロファイル推定部（推定手段）
４０１Ｂ 予測制御部（制御手段）
４０２ 表示部
４０３ 通信部（取得手段）
４０４ 記憶部
４０５ 操作部
５ 車両
９ ビデオカメラ（位置検出器）
Ｃｉ 交差点
Ｐ 停止線
Ｓ１ 信号制御指令
Ｓ２ 交通情報
Ｓ３ 位置情報
Ｓ４ 識別情報
Ｓ５ 感知情報
Ｓ６ 現在位置データ
Claims (6)
- 交差点の停止線に到着する車両の予測交通量の時系列データである到着プロファイルを用いて、交通需要を予測した信号制御を行う制御手段と、
前記交差点の上流側を走行する前記車両の位置情報を含む車両情報を用いて前記到着プロファイルを推定する推定手段と、を備えており、
前記推定手段は、現時点での位置情報が前記交差点を含むリンク上にあれば、前記到着プロファイルとして加味し、そのリンク上になければ前記到着プロファイルとして加味しないことにより、当該到着プロファイルを推定することを特徴とする交通信号制御装置。 - 前記車両の位置情報を外部に送信可能な端末装置が当該車両に設けられており、
前記推定手段は、前記端末装置が送信した前記車両の位置情報を用いて前記到着プロファイルを推定する請求項１に記載の交通信号制御装置。 - 前記交差点の上流側を走行する前記車両の位置データを検出する位置検出器がインフラ側に設けられており、
前記推定手段は、前記位置検出器が検出した位置データで特定される前記車両の位置情報を用いて前記到着プロファイルを推定する請求項１に記載の交通信号制御装置。 - 交差点の停止線に到着する車両の予測交通量の時系列データである到着プロファイルを用いて、交通需要を予測した信号制御を行う交通信号制御方法であって、
前記交差点の上流側を走行する前記車両の位置情報を含む車両情報を用いて、現時点での位置情報が前記交差点を含むリンク上にあれば、前記到着プロファイルとして加味し、そのリンク上になければ前記到着プロファイルとして加味しないことにより、前記到着プロファイルを推定し、このようにして推定された当該到着プロファイルを用いて前記信号制御を行うことを特徴とする交通信号制御方法。 - 交差点の停止線に到着する車両の予測交通量の時系列データである到着プロファイルを用いて行う、交通需要を予測した信号制御をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記交差点の上流側を走行する前記車両の位置情報を含む車両情報を用いて、現時点での位置情報が前記交差点を含むリンク上にあれば、前記到着プロファイルとして加味し、そのリンク上になければ前記到着プロファイルとして加味しないことにより、前記到着プロファイルを推定するステップと、
上記ステップで推定された前記到着プロファイルを用いて前記信号制御を行うステップと、を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。 - 交差点の停止線に到着する車両の予測交通量の時系列データである到着プロファイルを推定する推定装置であって、
前記交差点の上流側を走行する前記車両の位置情報を含む車両情報を取得する取得手段と、
取得された前記車両情報に含まれる位置情報を用いて、現時点での位置情報が前記交差点を含むリンク上にあれば、前記到着プロファイルとして加味し、そのリンク上になければ前記到着プロファイルとして加味しないことにより、前記到着プロファイルを推定する推定手段と、を備えていることを特徴とする到着プロファイルの推定装置。
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| JP2008092799A JP5018600B2 (ja) | 2008-03-31 | 2008-03-31 | 交通信号制御装置及び方法、到着プロファイルの推定装置、並びに、コンピュータプログラム |
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| CN110807916B (zh) * | 2019-10-11 | 2022-07-01 | 武汉理工大学 | 一种基于路网拓扑结构的交通状态评定方法及系统 |
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