JP7003817B2 - 交通流管理システム - Google Patents
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Description
図2は、上述した交通流管理システム1における第1実施例による歪センサ21aの設置例および広域交通流計測部41の設置例を示す模式図である。図2に示すように、橋梁30は、互いに直交して設けられた縦リブ31および横リブ32と、床版33と、アスファルト34とを有して構成される。橋梁30上には、各種の車両71~73が通行可能である。第1実施例においては、歪センサ21aは横リブ32の下部の一部に少なくとも1つ設置される。歪センサ21aによって、橋梁30における車両71~73の通行に連動して、横リブ32において発生する歪みが計測される。歪センサ21aによって計測された歪データは、歪計測部21に供給されてA/D変換された後、データ処理部22に供給されて歪波形データが生成される。歪波形データはデータ転送部23に供給されて、ネットワーク100を介して管理部10に送信される。
図3は、交通流管理システム1における第2実施例による歪センサ21aの設置例および広域交通流計測部41の設置例を示す模式図である。図3に示すように、第2実施例において、歪センサ21aは床版33の下部に少なくとも1つ設置される。歪センサ21aは、車両71~73の通行に連動して床版33において発生する歪みを計測する。歪センサ21aによって計測された歪データは、第1実施例と同様にしてデータ処理されて管理部10に送信される。
図4は、交通流管理システム1における第3実施例による歪センサ21aの設置例および広域交通流計測部41の設置例を示す模式図である。図4に示すように、第3実施例において、歪センサ21aは縦リブ31の下部に少なくとも1つ設置される。歪センサ21aは、車両71~73の通行に連動して縦リブ31において発生する歪みを計測する。歪センサ21aによって計測された歪データは、第1実施例と同様にしてデータ処理されて管理部10に送信される。
図6は、交通流管理システム1における第4実施例による歪センサ21aの設置例を示す模式図である。図6に示すように、第4実施例において、歪センサ21aはアスファルト34内に埋め込まれた状態で、路面内に少なくとも1つ設置される。歪センサ21aは、車両71~73の通行に連動してアスファルト34において発生する歪みを計測する。歪センサ21aによって計測された歪データは、第1実施例と同様にしてデータ処理されて管理部10に送信される。
図7は、交通流管理システム1における第5実施例による歪センサ21aの設置例を示す模式図である。図7に示すように、第5実施例において、歪センサ21aは横リブ32の下部における橋梁30の幅方向に沿った略中央部分に少なくとも1つ設置される。歪センサ21aは、第1実施例と同様にして横リブ32に発生する歪を計測する。なお、歪センサ21aは、横リブ32の下部における橋梁30の幅方向に沿って、アスファルト34に轍が生じやすい部分の下方に設けてもよい。
次に、以上のように設置された歪センサ21aにより計測され、データ処理部22によって生成される歪波形データに対する分析処理について説明する。図8は、一実施形態による交通流管理システム1における橋梁交通流測定部20から供給される歪波形データの例を、橋梁30を通過する車両71~73の速度の大きさごとに示したグラフである。図8(a)、図8(b)、および図8(c)はそれぞれ、車両71の速度が大きい高速の場合、速度が中程度の場合、および速度が小さい低速の場合の歪波形データを示す。
交通流管理システム1における管理部10は、以上の原理に基づいて、取得した歪波形データから橋梁30における交通状況を分析し、橋梁30における交通流、特に渋滞状況を監視する。次に、管理部10によって実行される、一実施形態による渋滞判定方法について説明する。
図9は、一実施形態の管理部10によって行われる第6実施例による渋滞判定方法を説明するための歪波形を示すグラフである。図9(a)および図9(b)はそれぞれ、渋滞がない場合および渋滞が発生した場合の歪波形データの一例を示す。
Δt=L/V×3600 …(1)
図10は、一実施形態の管理部10によって行われる第7実施例および第8実施例による渋滞判定方法および損傷判定方法を説明するための歪波形を示すグラフである。図10(a)および図10(b)はそれぞれ、渋滞がない場合および渋滞が発生した場合の歪波形データの一例を示す。
また、第8実施例において交通流監視分析部12は、第7実施例と同様にして、供給された歪波形データに基づいて、所定時間Δt内で歪量が歪閾値を超えている時間を積算する。その後、第7実施例と異なり、交通流監視分析部12は、所定時間Δtに対する、歪量が歪閾値を超えている時間の割合を導出する。
図11は、一実施形態の管理部10によって行われる第9実施例および第10実施例による渋滞判定方法および損傷判定方法を説明するための歪波形を示すグラフである。図11(a)および図11(b)はそれぞれ、渋滞がない場合および渋滞が発生した場合の歪波形データの一例を示す。
また、第10実施例において交通流監視分析部12は、第9実施例と同様にして、供給された歪波形データに基づいて、歪波形データにおける所定時間Δt内で歪量が歪閾値を超えているデータ数をカウントする。その後、第9実施例と異なり、交通流監視分析部12は、所定時間Δtにおける全データ数に対する、歪閾値を超えているデータ数の割合を導出する。なお、図11に示す例において、所定時間Δt内の全データ数は37データである。そのため、歪閾値を超えているデータ数の割合は、図11(a)に示す例においては(10/37≒)0.27であるのに対し、図11(b)に示す例においては(29/37≒)0.78である。ここで、所定時間Δt内に歪量が歪閾値を超えているデータ数の割合は、車両71の速度が中高速の場合に比して、低速の場合の方が多くなる。交通流監視分析部12は、歪量が歪閾値を超えているデータ数の割合に対して所定の閾値(以下、第1データ数割合閾値)を設定する。交通流監視分析部12は、導出したデータ数の割合が第1データ数割合閾値以上になった場合に、「渋滞が発生した」と判定する。さらに、交通流予想部13は、上述した第1データ数割合閾値未満の第2データ数割合閾値を設定して、導出したデータ数の割合が第2データ数割合閾値以上第1データ数割合閾値未満の場合に、一定時間遡った時点から現時点までの、データ数の割合の挙動から第1データ数割合閾値を超えるまでの時間を予測し、この予測した時間後に「渋滞が発生する可能性がある」と予想する。
第11実施例において交通流監視分析部12は、広域交通流測定部40からネットワーク100を介して送信された交通流データに基づいて、交通流の判定を行う。すなわち、図2に示すように、広域交通流計測部41を撮像装置から構成した場合、広域交通流計測部41によって撮影された車両71~73などの移動体の速度に基づいて、交通流の判定を行う。具体的に交通流監視分析部12は、撮影された車両71~73の速度が例えば5km/h以下である場合に「渋滞が発生した」と判定する。さらに、交通流予想部13は、撮影された車両71~73の速度から、過去の交通流データから渋滞が発生する蓋然性が高いと判断された場合に、「所定時間後に渋滞が発生する可能性がある」と予想する。
第12実施例において交通流監視分析部12は、広域交通流測定部40からネットワーク100を介して送信された交通流データに基づいて、交通流の判定を行う。すなわち、図5に示すように、広域交通流測定部40によって測定される交通流データが、地図上において走行点81(図5中、黒丸)で表されている場合を想定する。この場合、走行点81の個数が所定区画内において所定数以上であった場合に、交通流監視分析部12は、「渋滞が発生した」と判定する。さらに、交通流予想部13は、走行点81の個数が所定区画内において、所定数未満であっても過去の交通流データから渋滞が発生する蓋然性が高いと判断された場合に、「所定時間後に渋滞が発生する可能性がある」と予想する。
第13実施例において交通流監視分析部12は、広域交通流測定部40からネットワーク100を介して送信された交通流データに基づいて、交通流の判定を行う。すなわち、図5に示すように、広域交通流測定部40によって測定される交通流データが、地図上において走行軌跡82(図5中、一点鎖線)で表されている場合を想定する。この場合、走行軌跡82の本数が所定区画内において所定本数以上であった場合に、交通流監視分析部12は、「渋滞が発生した」と判定する。さらに、交通流予想部13は、走行軌跡82の本数が所定本数未満であっても、走行軌跡82の形状やルートが過去の交通流データから渋滞が発生する蓋然性が高いと判断された場合に、「所定時間後に渋滞が発生する可能性がある」と予想する。
次に、上述した交通流管理システム1における橋梁監視方法について説明する。図12は、一実施形態による橋梁監視方法を説明するためのフローチャートである。なお、図12に示すフローチャートは、交通流管理システム1において順次繰り返し実行される。
10 管理部
11 交通流情報管理部
12 交通流監視分析部
13 交通流予想部
14 渋滞回避部
15 記憶部
15a 交通流データベース
16,24,35,44,61a,62a,63a 表示部
17 入力部
20 橋梁交通流測定部
21 歪計測部
21a 歪センサ
22,42 データ処理部
23,43 データ転送部
30 橋梁
40 広域交通流測定部
41 広域交通流計測部
50 情報センタ
60 商業施設群
61,62,63 店舗端末
70 車両群
71,72,73 車両
71a 通信端末
72a GPS端末
73a 携帯端末
81 走行点
82 走行軌跡
100 ネットワーク
200 川
300 照明柱
400 GPS衛星
Claims (14)
- 橋梁に設置されて前記橋梁を通過する車両の交通流を測定する橋梁交通流測定手段、および前記橋梁交通流測定手段によって測定された前記橋梁における交通流の測定結果を前記橋梁に関する交通流データとして出力するデータ転送手段を有する橋梁交通流測定部と、
前記橋梁交通流測定部から供給された前記橋梁に関する交通流データを格納する記憶手段、前記橋梁交通流測定部から供給された前記橋梁に関する交通流データを収集して前記記憶手段に格納された前記橋梁に関する交通流データを管理する交通流情報管理手段、および前記記憶手段に記憶された交通流データに基づいて交通流を分析する交通流監視分析手段を有する管理部と、を備え、
前記橋梁交通流測定部と前記管理部とが、ネットワークを介して前記交通流データを送受信可能に構成されるとともに、前記橋梁の交通流データおよび前記橋梁の周辺領域の交通流データを取得し、前記橋梁の交通流データおよび前記橋梁の周辺領域の交通流データを、前記ネットワークを介して前記管理部に送信可能に構成された広域交通流測定部をさらに備える
ことを特徴とする交通流管理システム。 - 前記交通流情報管理手段は、前記広域交通流測定部から送信された前記橋梁の周辺領域を含む交通流データを収集して前記記憶手段に格納して管理する
ことを特徴とする請求項1に記載の交通流管理システム。 - 前記管理部は、前記交通流監視分析手段によって分析された交通流データの分析結果および前記記憶手段に蓄積された交通流データの少なくとも一方の交通流データに基づいて、交通流を予想可能な交通流予想手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項1または2に記載の交通流管理システム。 - 前記管理部は、前記交通流予想手段が渋滞の発生を予想した場合、予想された渋滞を回避するための情報を出力可能な渋滞回避手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項3に記載の交通流管理システム。 - 前記橋梁交通流測定部が、橋梁に設置される歪検知手段によって前記橋梁を通過する車両による前記橋梁の歪量を計測可能に構成された歪計測手段、および前記歪計測手段によって計測された歪量に基づいて歪波形データを生成する歪波形生成手段を有し、
前記交通流監視分析手段は、前記歪波形生成手段によって生成された前記歪波形データを分析し、前記分析された結果に基づいて、前記橋梁における交通流の状態を判定可能に構成されている
ことを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載の交通流管理システム。 - 前記交通流監視分析手段は、前記歪波形データの値と前記橋梁に前記車両が通過していない状態での歪量の基準値との差分について、所定時間を積分区間とした時間積分値を導出し、前記時間積分値が所定の積分閾値以上の場合に、前記橋梁に渋滞が発生していると判定する
ことを特徴とする請求項5に記載の交通流管理システム。 - 前記交通流監視分析手段は、所定時間内において前記歪波形データの値が所定の歪閾値を超えた時間を積算し、前記歪閾値を超えた時間が所定の時間閾値以上の場合に、前記橋梁に渋滞が発生していると判定する
ことを特徴とする請求項5に記載の交通流管理システム。 - 前記交通流監視分析手段は、所定時間内において前記歪波形データの値が所定の歪閾値を超えた時間を積算して前記所定時間に対する割合を導出し、前記所定時間に対する前記歪閾値を超えた時間の割合が、所定の時間割合閾値以上の場合に、前記橋梁に渋滞が発生していると判定する
ことを特徴とする請求項5に記載の交通流管理システム。 - 前記交通流監視分析手段は、所定の時間間隔によって標本化された前記歪波形データに対して、所定時間内において前記歪波形データの値が所定の歪閾値を超えたデータ数をカウントし、前記歪閾値を超えたデータ数が所定のデータ数閾値以上の場合に、前記橋梁に渋滞が発生していると判定する
ことを特徴とする請求項5に記載の交通流管理システム。 - 前記交通流監視分析手段は、所定の時間間隔によって標本化された前記歪波形データに対して、所定時間内において前記歪波形データの値が所定の歪閾値を超えたデータ数をカウントして前記所定時間内の全データ数に対する割合を導出し、前記所定時間内の全データ数に対する前記歪閾値を超えたデータ数の割合が、所定のデータ数割合閾値以上の場合に、前記橋梁に渋滞が発生していると判定する
ことを特徴とする請求項5に記載の交通流管理システム。 - 前記交通流監視分析手段は、前記広域交通流測定部から供給された交通流データに含まれる所定区画内における車両の数が所定数以上になった場合に、前記橋梁に渋滞が発生していると判定する
ことを特徴とする請求項1~10のいずれか1項に記載の交通流管理システム。 - 前記交通流監視分析手段は、前記広域交通流測定部から供給された交通流データに含まれる所定区画内における車両の走行の軌跡が所定の数以上、または所定の形状になった場合に、前記橋梁に渋滞が発生していると判定する
ことを特徴とする請求項1~10のいずれか1項に記載の交通流管理システム。 - 前記交通流監視分析手段は、前記広域交通流測定部から供給された交通流データに含まれる所定区画内における車両の速度が所定の速度以下になった場合に、前記橋梁に渋滞が発生していると判定する
ことを特徴とする請求項1~10のいずれか1項に記載の交通流管理システム。 - 前記管理部は、前記交通流監視分析手段が渋滞発生と判定した場合、判定された渋滞を回避するための情報を出力可能な渋滞回避手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項5~13のいずれか1項に記載の交通流管理システム。
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