JPH06259407A - Simulation device for road traffic control - Google Patents
Simulation device for road traffic controlInfo
- Publication number
- JPH06259407A JPH06259407A JP7279493A JP7279493A JPH06259407A JP H06259407 A JPH06259407 A JP H06259407A JP 7279493 A JP7279493 A JP 7279493A JP 7279493 A JP7279493 A JP 7279493A JP H06259407 A JPH06259407 A JP H06259407A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- model
- traffic
- vehicle
- signal control
- setting means
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】この発明は、道路網における車両
の走行、および信号制御システムのシミュレーションを
行う、適応型の道路交通管制シミュレーション装置に関
するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an adaptive road traffic control simulation device for simulating a vehicle running on a road network and a signal control system.
【０００２】[0002]
【従来の技術】道路交通管制システムでは、交通を効率
的に流すために信号の制御を行っている。通行権が与え
られている交通流または同時に通行権が与えられた交通
流の一群は現示と呼ばれ、信号を制御するための制御変
数としては、主に以下の３つが上げられる。2. Description of the Related Art In a road traffic control system, signals are controlled so that traffic can flow efficiently. A group of traffic flows to which a right of passage is given or a group of traffic flows to which a right of passage is given at the same time is called a manifestation, and the following three control variables are mainly used to control signals.
【０００３】 周期（サイクル）； 青、黄、赤信号
またはこれに代わる一連の信号表示が一巡するのに要す
る時間 スプリット ； １サイクル中に各現示に割り
当てられている時間 オフセット ； 隣接している交差点間の青信
号の開始時間のずれCycle: Time required for one cycle of a blue, yellow, red signal or a series of alternative signal displays to be split Split: Time offset assigned to each display in one cycle; Adjacent Difference in start time of green light between intersections
【０００４】なお、このような制御変数に基づく信号制
御方法の例は、「交通信号の制御技術」（社団法人 交
通工学研究会編 昭和５８年）、「海外における『高速
道路交通システム』への動向」（交通管制 No．４１，
第５９〜６９頁 平成４年）などに記載されているよう
な種々の方法が提案されているが、ここではその説明は
割愛する。Examples of signal control methods based on such control variables are "Traffic signal control technology" (Transport Engineering Research Group, 1983), "Overseas" Highway Traffic System ". Trend "(Traffic control No. 41,
Various methods such as those described in pp. 59-69 (1992) have been proposed, but the description thereof is omitted here.
【０００５】従来、このような交通管制システムをシミ
ュレーションする道路交通管制シミュレーション装置と
しては、自動車の流れをひとつの流体として捉え、その
流体をいかに効率よく流すかを、交差点の信号制御の面
から解析したり、追従運転する車両にひとつの微分方程
式を当てはめ、それをシミュレーションする車両全体に
わたって解くものがあり、さらには、車両設定、道路網
設定、環境操作、および車両に関するシミュレーション
処理と、車両設定データ処理、道路設定データ処理、信
号設定データ処理、統計処理、ディスプレイ・パラメー
タ変更処理等の補助処理を備え、その環境処理部におい
て、個々の車両はファジィモデル自動車として自車両の
ふるまいをファジィモデルにより決定し、刻々と変化す
る個々の車両を取り巻く環境をダイナミックに各車両に
与えることによって、実際の渋滞道路をシミュレーショ
ンするものなどがある。Conventionally, as a road traffic control simulation device for simulating such a traffic control system, the flow of an automobile is regarded as one fluid, and how efficiently the fluid is flowed is analyzed from the viewpoint of signal control at intersections. There is one that applies one differential equation to the vehicle that is driving or following, and solves it over the entire vehicle that simulates it.In addition, vehicle setting, road network setting, environmental operation, and vehicle simulation processing and vehicle setting data. Processing, road setting data processing, signal setting data processing, statistical processing, display / parameter changing processing, etc. are provided as auxiliary processes, and each vehicle determines its behavior as a fuzzy model vehicle by a fuzzy model in its environmental processing unit. The individual vehicles that change from moment to moment. By giving the environment surrounding the respective vehicle dynamic include those which simulate actual traffic jam.
【０００６】なお、このような従来の道路交通管制シミ
ュレーション装置に関連した技術が記載された文献とし
ては、例えば「ファジィ制御による自動車運転操作を取
入れた道路交通シミュレーションモデル」（第７回ファ
ジィシステムシンポジウム講演会論文集 第５９３〜５
９８頁 １９９１年）、「街路交通のシミュレーション
・モデル（ＭＩＣＳＴＲＡＮ−ＩとＭＡＣＳＴＲＡＮ−
Ｉ）」（科学警察研究所報告交通編 第１６巻 第１号
第１〜１６頁 １９７５年）等がある。[0006] As a document describing the technology related to such a conventional road traffic control simulation device, for example, "Road traffic simulation model including automobile driving operation by fuzzy control" (7th Fuzzy System Symposium) Proceedings of Lectures 593-5
Page 98, 1991), "Simulation model of street traffic (MICSTRAN-I and MACSTRAN-
I) ”(Science and Police Research Institute Report on Transportation, Volume 16 No. 1, pages 1-16, 1975).
【０００７】[0007]
【発明が解決しようとする課題】従来の道路交通管制シ
ミュレーション装置は、以上のように構成されているの
で、信号制御システムのモデルは固定されており、様々
な信号制御の方法の比較検証を容易に行うことができ
ず、また、シミュレーションを現実に近いものとするた
めに複雑なモデルを使用しているため、かなりの計算時
間を必要とするなどの問題点があった。Since the conventional road traffic control simulation device is configured as described above, the model of the signal control system is fixed, and it is easy to compare and verify various signal control methods. However, there is a problem that it requires a considerable amount of calculation time because a complicated model is used to make the simulation close to reality.
【０００８】請求項１〜６に記載の発明は、上記のよう
な問題点を解消するためになされたもので、様々な制御
方法を容易に実装して比較検証することができ、また、
現実に適応した状況を高速にシミュレーションできる適
応型の道路交通管制シミュレーション装置を得ることを
目的とする。The inventions set forth in claims 1 to 6 have been made to solve the above-mentioned problems, and various control methods can be easily mounted for comparison and verification.
It is an object of the present invention to obtain an adaptive road traffic control simulation device capable of simulating a situation that is actually adapted at high speed.
【０００９】また、請求項７に記載の発明は、さらに、
交通管制官の突発事故への対応を訓練することができる
適応型の道路交通管制シミュレーション装置を得ること
を目的とする。The invention according to claim 7 further comprises:
It is an object of the present invention to obtain an adaptive road traffic control simulation device capable of training traffic controllers to cope with a sudden accident.
【００１０】また、請求項３に記載の発明は、さらに、
信号制御方策を検討することができる適応型の道路交通
管制シミュレーション装置を得ることを目的とする。The invention according to claim 3 further includes
The objective is to obtain an adaptive road traffic control simulation device that can study signal control measures.
【００１１】[0011]
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明に
係る道路交通管制シミュレーション装置は、交通管制シ
ステムにおける信号制御モデルを設定する信号制御モデ
ル設定手段、それによって設定された信号制御モデルに
基づいて信号制御システムの各制御機のモデルを生成す
る信号制御モデル生成手段、道路網を走行する車両の車
両走行モデルを設定する車両走行モデル設定手段、設定
された車両走行モデルと交通パターンとを結びつけて各
車両の交通データを作成する車両交通データ作成手段、
およびこの各車両の交通データと前記車両走行モデルに
基づいて各車両の走行モデルを生成する車両走行モデル
生成手段を設け、設定された道路網をもとに道路網モデ
ル生成手段が生成する道路網モデルと、前記信号制御シ
ステムの各制御機のモデル、および各車両の走行モデル
より道路網における車両の走行と信号制御システムのシ
ミュレーションを実行するものである。A road traffic control simulation apparatus according to a first aspect of the present invention is a signal control model setting means for setting a signal control model in a traffic control system, and a signal control model set by the signal control model setting means. A signal control model generation means for generating a model of each controller of the signal control system based on the vehicle control means, a vehicle traveling model setting means for setting a vehicle traveling model of a vehicle traveling on a road network, a set vehicle traveling model and a traffic pattern. Vehicle traffic data creating means for connecting and creating traffic data for each vehicle,
And a vehicle running model creating means for creating a running model of each vehicle based on the traffic data of each vehicle and the vehicle running model, and a road network created by the road network model creating means based on the set road network. The simulation of the traveling of the vehicle and the signal control system on the road network is executed from the model, the model of each controller of the signal control system, and the traveling model of each vehicle.
【００１２】また、請求項２に記載の発明に係る道路交
通管制シミュレーション装置は、予め用意された車両走
行モデルの中から複数の車両走行モデルを設定するよう
に車両走行モデル設定手段を構成したものである。Further, the road traffic control simulation apparatus according to a second aspect of the present invention has a vehicle traveling model setting means configured to set a plurality of vehicle traveling models from among vehicle traveling models prepared in advance. Is.
【００１３】また、請求項３に記載の発明に係る道路交
通管制シミュレーション装置は、新たに定義した車両走
行モデルを、予め用意された車両走行モデルに追加する
ように車両走行モデル設定手段を構成したものである。Further, in the road traffic control simulation apparatus according to the third aspect of the present invention, the vehicle traveling model setting means is configured to add the newly defined vehicle traveling model to the vehicle traveling model prepared in advance. It is a thing.
【００１４】また、請求項４に記載の発明に係る道路交
通管制シミュレーション装置は、予め用意された信号制
御モデルの中から信号制御モデルを設定するように信号
制御モデル設定手段を構成したものである。Further, in the road traffic control simulation apparatus according to the present invention, the signal control model setting means is configured to set the signal control model from the signal control models prepared in advance. .
【００１５】また、請求項５に記載の発明に係る道路交
通管制シミュレーション装置は、新たに定義した信号制
御モデルを、予め用意された信号制御モデルに追加する
ように信号制御モデル設定手段を構成したものである。Further, in the road traffic control simulation apparatus according to the present invention, the signal control model setting means is configured to add the newly defined signal control model to the signal control model prepared in advance. It is a thing.
【００１６】また、請求項６に記載の発明に係る道路交
通管制シミュレーション装置は、個々の車両走行のシミ
ュレーションを複数のプロセッサで分散して並列的に処
理するようにしたものである。Further, the road traffic control simulation apparatus according to a sixth aspect of the present invention is such that the simulation of individual vehicle running is distributed by a plurality of processors and processed in parallel.
【００１７】また、請求項７に記載の発明に係る道路交
通管制シミュレーション装置は、さらに、工事や事故等
による車線の減少や通行止め、さらには催事などによる
突発的イベントを設定するイベント設定手段を設けたも
のである。Further, the road traffic control simulation apparatus according to the invention of claim 7 is further provided with an event setting means for setting a lane reduction due to construction or accidents, traffic closure, and an unexpected event due to an event or the like. It is a thing.
【００１８】また、請求項８に記載の発明に係る道路交
通管制シミュレーション装置は、さらに、実際の交通流
計測装置や車両感知器の測定データより、交通パターン
設定手段への交通パターンを生成する交通パターン生成
手段を設けたものである。Further, the road traffic control simulation apparatus according to the present invention further comprises a traffic pattern generating means for generating a traffic pattern to the traffic pattern setting means from the actual traffic flow measuring device and the measurement data of the vehicle detector. A pattern generating means is provided.
【００１９】[0019]
【作用】請求項１に記載の発明におけるシミュレーショ
ン実行手段は、信号制御モデル設定手段にて設定された
交通管制システムにおける信号制御モデルをもとに、信
号制御モデル生成手段の生成した信号制御システムの各
制御機のモデルと、車両交通データ作成手段が道路網を
走行する車両の車両走行モデルおよび交通パターンを結
びつけて作成した各車両の交通データと車両走行モデル
をもとに車両走行モデル生成手段の生成した各車両の走
行モデルと、設定された道路網をもとに道路網モデル生
成手段が生成する道路網モデルとに基づいて、道路網に
おける車両の走行と信号制御システムのシミュレーショ
ンを実行することにより、様々な制御方法を容易に実装
して比較検討することができ、また現実に適応した状況
を高速にシミュレーションできる道路交通管制シミュレ
ーション装置を実現する。The simulation executing means in the invention according to claim 1 is based on the signal control model in the traffic control system set by the signal control model setting means, and is based on the signal control model generated by the signal control model generating means. Based on the traffic data and vehicle running model of each vehicle created by linking the model of each controller, the vehicle running model of the vehicle traveling on the road network by the vehicle traffic data creating means, and the vehicle running model, To execute a vehicle traveling on the road network and a simulation of the signal control system based on the generated traveling model of each vehicle and the road network model generated by the road network model generation means based on the set road network. This makes it possible to easily implement various control methods for comparison and study, and to simulate situations that are actually applied at high speed. Deployment can realize the road traffic control simulation apparatus.
【００２０】また、請求項２に記載の発明における車両
走行モデル設定手段は、予め用意された車両走行モデル
の中から複数の車両走行モデルを設定する。The vehicle traveling model setting means according to the second aspect of the present invention sets a plurality of vehicle traveling models from among the vehicle traveling models prepared in advance.
【００２１】また、請求項３に記載の発明における車両
走行モデル設定手段は、新しい車両走行モデルについて
はそれを新たに定義して、予め用意された車両走行モデ
ルに追加する。Further, the vehicle traveling model setting means in the invention according to claim 3 newly defines a new vehicle traveling model and adds it to the vehicle traveling model prepared in advance.
【００２２】また、請求項４に記載の発明における信号
制御モデル設定手段は、予め用意された信号制御モデル
の中から信号制御モデルを設定する。Further, the signal control model setting means in the invention according to claim 4 sets the signal control model from the signal control models prepared in advance.
【００２３】また、請求項５に記載の発明における信号
制御モデル設定手段は、新しい信号制御モデルについて
はそれを新たに定義して、予め用意された信号制御モデ
ルに追加する。Further, the signal control model setting means in the invention described in claim 5 newly defines a new signal control model and adds it to the signal control model prepared in advance.
【００２４】また、請求項６に記載の発明におけるシミ
ュレーション実行手段は、個々の車両走行のシミュレー
ションを複数のプロセッサで分散して並列的に処理す
る。Further, the simulation executing means in the invention according to claim 6 disperses the simulation of each vehicle running by a plurality of processors and processes them in parallel.
【００２５】また、請求項７に記載の発明におけるイベ
ント設定手段は、工事や事故等による車線の減少や通行
止め、さらには催事などによる突発的イベントを設定す
ることにより、それに応じて道路網および交通パターン
を修正する。Further, the event setting means in the invention according to claim 7 sets a sudden event such as a decrease in lanes due to construction or accidents, a suspension of traffic, and a special event. Correct the pattern.
【００２６】また、請求項８に記載の発明における交通
パターン生成手段は、実際の交通流計測装置や車両感知
器の測定データより交通パターン設定手段への交通パタ
ーンを生成することにより、現実の状況に対して適切な
信号制御方策の検討を可能とする。The traffic pattern generating means in the invention described in claim 8 generates a traffic pattern to the traffic pattern setting means from the actual measurement data of the traffic flow measuring device or the vehicle detector, thereby realizing the actual situation. This makes it possible to study appropriate signal control measures.
【００２７】[0027]
実施例１．以下、この発明の一実施例を図に基づいて説
明する。図１は請求項１〜６に記載の発明による適応型
道路交通管制シミュレーション装置の一実施例の構成を
示すブロック図である。図において、１は様々な信号制
御方法に応じて交通管制システムにおける信号制御モデ
ルを設定する信号制御モデル設定手段であり、２は道路
交通システムにおける任意の道路網を設定する道路網設
定手段である。３は道路交通システムにおける道路網の
交通パターンを設定する交通パターン設定手段であり、
４は道路網を走行する車両の現実に適応した車両走行モ
デルを設定する車両走行モデル設定手段である。Example 1. An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of an adaptive road traffic control simulation device according to the present invention. In the figure, 1 is a signal control model setting means for setting a signal control model in a traffic control system according to various signal control methods, and 2 is a road network setting means for setting an arbitrary road network in the road traffic system. . 3 is a traffic pattern setting means for setting the traffic pattern of the road network in the road traffic system,
Reference numeral 4 is a vehicle traveling model setting means for setting a vehicle traveling model adapted to the reality of the vehicle traveling on the road network.
【００２８】５は信号制御モデル設定手段１にて設定さ
れた信号制御モデルをもとに、信号制御システムの個々
の信号制御機のモデルを生成する信号制御モデル生成手
段であり、６は道路網設定手段２にて設定された道路網
をもとに道路網モデルを生成する道路網モデルを生成す
る道路網モデル生成手段である。７は交通パターン設定
手段３にて設定された交通パターンと車両走行モデル設
定手段４にて設定された車両走行モデルとを結び付け
て、個々の車両の交通データを作成する車両交通データ
作成手段であり、８はこの車両交通データ作成手段にて
作成された車両交通データと、前記車両走行モデル設定
手段４によって設定された車両走行モデルから個々の車
両走行モデルを生成する車両走行モデル生成手段であ
る。Reference numeral 5 is a signal control model generating means for generating a model of each signal controller of the signal control system based on the signal control model set by the signal control model setting means 1, and 6 is a road network. It is a road network model generating means for generating a road network model for generating a road network model based on the road network set by the setting means 2. Reference numeral 7 is a vehicle traffic data creating means for creating traffic data of each vehicle by linking the traffic pattern set by the traffic pattern setting means 3 with the vehicle running model set by the vehicle running model setting means 4. Reference numerals 8 denote vehicle travel model generation means for generating individual vehicle travel models from the vehicle traffic data created by the vehicle traffic data creation means and the vehicle travel model set by the vehicle travel model setting means 4.
【００２９】９は信号制御モデル生成手段５によって得
られた信号制御システムと道路網モデル生成手段６によ
って得られた道路網上を、車両走行モデル生成手段８に
よって得られた車両が走行するのをシミュレートするシ
ミュレーション実行手段である。１０はシミュレーショ
ン実行手段９によって得られたシミュレーションのアニ
メーションを表示する出力手段としてのアニメーション
表示部、１１はシミュレーション実行手段９によって得
られた車両の軌跡をダイアグラム上に表示する、出力手
段としてのダイアグラム表示部であり、１２はシミュレ
ーション実行手段９によって得られたシミュレーション
の結果を統計処理する統計処理手段である。Reference numeral 9 indicates that the vehicle obtained by the vehicle running model producing means 8 travels on the signal control system obtained by the signal controlling model producing means 5 and the road network obtained by the road network model producing means 6. It is a simulation executing means for simulating. 10 is an animation display unit as an output unit for displaying the animation of the simulation obtained by the simulation executing unit 9, and 11 is a diagram display as an outputting unit for displaying the trajectory of the vehicle obtained by the simulation executing unit 9 on a diagram. Reference numeral 12 is a statistical processing means for statistically processing the simulation result obtained by the simulation executing means 9.
【００３０】図２は信号制御モデル生成手段５によって
生成される信号制御システムの一例を示すブロック図で
ある。図において、１３は制御エリア内の地域制御機を
制御する系統制御機、１４は各交差点の信号機を制御す
る地域制御機、１５は地域制御機に制御される信号機、
１６は車両感知器を示している。信号制御モデル生成手
段５は信号制御モデル設定手段１に設定された信号制御
方法に応じて、この系統制御機１３、地域制御機１４の
モデルを生成するものである。FIG. 2 is a block diagram showing an example of the signal control system generated by the signal control model generation means 5. In the figure, 13 is a system controller that controls the regional controllers in the control area, 14 is a regional controller that controls the traffic signals at each intersection, 15 is a traffic signal that is controlled by the regional controllers,
Reference numeral 16 denotes a vehicle detector. The signal control model generation means 5 generates the model of the system controller 13 and the regional controller 14 according to the signal control method set in the signal control model setting means 1.
【００３１】なお、信号制御モデル設定手段１では、予
め用意されている信号制御モデルの中から信号制御モデ
ルを設定することができる。例えば多段定周期系統制御
を設定した場合、系統制御機１３が時刻に基づいて各地
域制御機１４の制御変数を設定し、地域制御機１４は与
えられた制御変数にしたがって信号機１５を制御するよ
うなモデルを設定する。また、新たな信号制御モデルを
定義して、それを予め用意されている信号制御モデルに
追加することもできる。The signal control model setting means 1 can set the signal control model from the signal control models prepared in advance. For example, when the multi-stage fixed cycle system control is set, the system controller 13 sets the control variable of each regional controller 14 based on the time, and the regional controller 14 controls the traffic light 15 according to the given control variable. A different model. It is also possible to define a new signal control model and add it to a signal control model prepared in advance.
【００３２】図３は車両走行モデル生成手段８によって
生成される車両走行モデルの一例を示すブロック図であ
る。図において、１７は運転手モデル、１８は車両モデ
ルを示している。運転手モデル１７は車両の周囲の状況
に応じて車両を操作する。また、車両モデル１８は運転
手モデル１７の操作と物理的な法則に従って車両の状態
を変更する。FIG. 3 is a block diagram showing an example of a vehicle traveling model generated by the vehicle traveling model generating means 8. In the figure, 17 is a driver model and 18 is a vehicle model. The driver model 17 operates the vehicle according to the situation around the vehicle. Further, the vehicle model 18 changes the state of the vehicle according to the operation of the driver model 17 and the physical laws.
【００３３】なお、車両走行モデル設定手段４では、運
転手モデル１７の特性（熟練、性質）と車両モデル１８
の特性（大きさ、種類、定格加減速度、最高速度等）を
設定するとともに、運転手モデル１７の特性に応じて車
両走行シミュレーションの判断部（障害物認定、車線変
更判断、右折可能判断、停止判断、加減速判断）に用い
るパラメータを作成する。車両走行モデル設定手段４
は、予め一般乗用車、大型トラックなどの特徴的な車両
走行モデルなどを用意しており、この中から車両走行モ
デルを設定することができる。また新たな車両走行モデ
ルを定義して、それを上記用意されている車両走行モデ
ルの中に追加することもできる。In the vehicle running model setting means 4, the characteristics (skill, property) of the driver model 17 and the vehicle model 18 are used.
Characteristics (size, type, rated acceleration / deceleration, maximum speed, etc.) are set, and the judgment section (obstacle recognition, lane change judgment, right turn possibility judgment, stop) of the vehicle running simulation is set according to the characteristics of the driver model 17. The parameters used for the judgment and the acceleration / deceleration judgment are created. Vehicle traveling model setting means 4
Has prepared in advance a characteristic vehicle driving model such as an ordinary passenger car and a large truck, and the vehicle driving model can be set from these. It is also possible to define a new vehicle driving model and add it to the prepared vehicle driving model.
【００３４】次に動作について説明する。ここで、図４
はこの実施例に係る適応型の道路交通管制シミュレーシ
ョン装置の動作を示すフローチャートであり、図５はシ
ミュレーション実行手段９で行われる車両走行シミュレ
ーションの動作を示すフローチャートである。Next, the operation will be described. Here, FIG.
Is a flow chart showing the operation of the adaptive road traffic control simulation apparatus according to this embodiment, and FIG. 5 is a flow chart showing the operation of the vehicle running simulation performed by the simulation executing means 9.
【００３５】図６において、ステップＳＴ１でシステム
を起動した後、まず、ステップＳＴ２にて信号制御モデ
ル設定手段１、道路網設定手段２、交通パターン設定手
段３、および車両走行モデル設定手段４によって、シミ
ュレーションしようとする道路網、交通パターン、信号
制御システム、車両の種類や特性などを設定する。その
道路網設定手段２によって設定される道路網の構成を図
６に、交通パターン設定手段３によって設定される交通
パターンを図７にそれぞれ示す。この図６および図７の
例では、４つの交差点が格子状に存在する道路網のもと
で、各流入口から１０００〔台／時間〕の交通があるこ
とを示している。この図６，図７に示したデータを変更
することによって、道路網および交通流を変更すること
ができる。In FIG. 6, after activating the system in step ST1, first, in step ST2, the signal control model setting means 1, the road network setting means 2, the traffic pattern setting means 3 and the vehicle traveling model setting means 4 are used. Set the road network, traffic pattern, signal control system, vehicle type and characteristics to be simulated. The configuration of the road network set by the road network setting means 2 is shown in FIG. 6, and the traffic pattern set by the traffic pattern setting means 3 is shown in FIG. In the examples of FIGS. 6 and 7, it is shown that there is traffic of 1000 [vehicles / hour] from each inflow port under a road network in which four intersections exist in a grid pattern. By changing the data shown in FIGS. 6 and 7, the road network and the traffic flow can be changed.
【００３６】次に、ステップＳＴ３において、道路網モ
デル生成手段６は道路網設定手段２にて設定された図６
に示すデータより道路網を生成し、信号制御モデル生成
手段５は信号制御モデル設定手段１によって設定された
情報をもとに信号制御モデルを生成する。また、ステッ
プＳＴ４で車両交通データ作成手段７は交通パターン設
定手段３にて設定された図７に示すデータをもとに車両
交通データを作成し、シミュレーション実行中の出力手
段（アニメーション表示部１０かダイヤグラム表示部１
１）をステップＳＴ５にて設定する。次に、ステップＳ
Ｔ６において、車両走行モデル生成手段８により車両走
行モデルを１台１台、設定された発生時刻に生成すると
ともに、シミュレーション実行手段９によって道路網に
おける車両の走行と信号制御システムの動作がシミュレ
ーションされる。このシミュレーションをシミュレーシ
ョン実行手段９がシミュレーション中止の命令を受け取
るまで繰り返す。シミュレーションの状態は、ステップ
ＳＴ７およびステップＳＴ８でアニメーション表示部１
０やダイヤグラム表示部１１を通して表示出力される。
最後にステップＳＴ９において、統計処理手段１２によ
りシミュレーション結果を統計処理し、信号制御方法の
評価を行う。Next, in step ST3, the road network model generating means 6 is set by the road network setting means 2 as shown in FIG.
A road network is generated from the data shown in (1), and the signal control model generation means 5 generates a signal control model based on the information set by the signal control model setting means 1. Further, in step ST4, the vehicle traffic data creating means 7 creates vehicle traffic data based on the data shown in FIG. 7 set by the traffic pattern setting means 3, and outputs it during the execution of the simulation (animation display unit 10 or Diagram display 1
1) is set in step ST5. Next, step S
At T6, the vehicle running model creating means 8 creates a vehicle running model one by one at the set occurrence time, and the simulation executing means 9 simulates the running of the vehicle on the road network and the operation of the signal control system. . This simulation is repeated until the simulation executing means 9 receives an instruction to stop the simulation. The simulation state is the animation display unit 1 in steps ST7 and ST8.
It is displayed and output through 0 or the diagram display unit 11.
Finally, in step ST9, the statistical processing means 12 statistically processes the simulation result to evaluate the signal control method.
【００３７】次に、車両走行シミュレーションにおける
１シミュレーションロックの車両走行モデルの動作を図
５を参照しながら説明する。まず、ステップＳＴ１０に
おいて、運転手モデル１７が走行車線前方の障害物を１
つ認定する。障害物には、すぐ前の車両や車線終了地点
などの物理的なものの他に、停止線や右折待機地点など
の仮想的なものがあり、それらは越えられないものとし
て認識される。次に、ステップＳＴ１１において周囲の
状況と自らの動機により車線変更判断を行う。その後、
ステップＳＴ１２において、右折車について交差点を通
過するのに要する予測時間と対向交通流が交差点に到達
するまでの予測時間を比較し、対向車両が妨害するかど
うか判断して右折可能か判断する。次に、ステップＳＴ
１３において、障害物までの距離に基づいて即座に停止
すべきかどうか判断する。「停止」と判断した場合に
は、ステップＳＴ１５に進む。Next, the operation of the vehicle traveling model with one simulation lock in the vehicle traveling simulation will be described with reference to FIG. First, in step ST10, the driver model 17 removes an obstacle in front of the driving lane.
Certify one. Obstacles include physical ones such as vehicles in front of them and lane endings, as well as virtual ones such as stop lines and waiting points for right turns, which are recognized as insurmountable. Next, in step ST11, a lane change decision is made based on the surrounding situation and one's own motive. afterwards,
In step ST12, the estimated time required for the right-turn vehicle to pass through the intersection is compared with the estimated time for the oncoming traffic flow to reach the intersection, and it is determined whether the oncoming vehicle is obstructing to determine whether the vehicle can make a right turn. Next, step ST
At 13, it is determined whether to stop immediately based on the distance to the obstacle. If it is determined to be "stop", the process proceeds to step ST15.
【００３８】一方、ステップＳＴ１３の判断が「停止」
でなければステップＳＴ１４に進み、前方障害物までの
距離と相対速度により、加速／減速／速度維持の中から
いずれかを選択する。障害物より遅い場合は安全追従距
離Ｄｆ、障害物より速い場合は安全停止距離Ｄｓを保つ
ように加減速を決める。ここで、安全追従距離Ｄｆ、安
全停止距離Ｄｓは、自身の速度をＶ、定格減速度をβ、
障害物のそれらをＶ’，β’とするとし、ｋ１，ｋ２を
運転手モデル１７の性質に依存する係数とすると、以下
の式（１）および式（２）で示される。On the other hand, the determination in step ST13 is "stop".
If not, the process proceeds to step ST14, and one of acceleration / deceleration / speed maintenance is selected depending on the distance to the front obstacle and the relative speed. Acceleration / deceleration is determined so as to keep the safe following distance Df when it is slower than the obstacle and keep the safe stop distance Ds when it is faster than the obstacle. Here, the safety follow-up distance Df and the safe stop distance Ds are V for the own speed, β for the rated deceleration,
Assuming that the obstacles are V ′ and β ′, and k1 and k2 are coefficients depending on the property of the driver model 17, the following equations (1) and (2) are given.
【００３９】 Ｄｆ＝ｋ１* Ｖ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥（１） Ｄｓ＝ｋ２* ｛Ｖ* Ｖ／（２* ｜β｜）−Ｖ’* Ｖ’／（２｜β’｜）｝ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥（２）Df = k1 * V ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ (1) Ds = k2 * {V * V / (2 * | β |) -V ' * V' / (2 | β '|)} ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ (2)
【００４０】障害物が停止線や右折待機地点等の仮想的
なものの場合、障害物の速度Ｖ’は“０”、定格減速度
β’は“−∞”として処理する。以上のステップＳＴ１
０からＳＴ１４までは運転手モデル１７において実行さ
れる。When the obstacle is a virtual one such as a stop line or a right turn waiting point, the velocity V'of the obstacle is processed as "0" and the rated deceleration β'is processed as "-∞". Step ST1 above
The driver model 17 is executed from 0 to ST14.
【００４１】最後に、ステップＳＴ１５において加速
度、速度、位置の更新を車両モデル１８にて実行する。
加速度ａ（ｔ）は、定格加減速度α，βを用いて以下の
式（３）〜式（５）に示すように更新する。Finally, in step ST15, the vehicle model 18 updates the acceleration, velocity and position.
The acceleration a (t) is updated using the rated acceleration / deceleration α, β as shown in the following equations (3) to (5).
【００４２】 ａ（ｔ）＝α（加速判断時，α＞０） ‥‥‥‥‥‥‥‥‥（３） ａ（ｔ）＝β（減速判断時，β＜０） ‥‥‥‥‥‥‥‥‥（４） ａ（ｔ）＝０（速度維持判断時） ‥‥‥‥‥‥‥‥‥（５）A (t) = α (acceleration judgment, α> 0) ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ (3) a (t) = β (deceleration judgment, β <0) ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
【００４３】一方、位置ｘ（ｔ）〔ｍ〕、速度ｖ（ｔ）
〔ｍ／ｓ〕は、シミュレーションクロック間（シミュレ
ーション間隔Ｔ〔ｓ〕）は速度と加速度が一定であると
した、以下の式（６）および式（７）のような物理式に
よって更新する。On the other hand, position x (t) [m] and speed v (t)
[M / s] is updated by a physical formula such as the following formulas (6) and (7), which assumes that the speed and the acceleration are constant between simulation clocks (simulation interval T [s]).
【００４４】 ｘ（ｔ）＝ｘ（ｔ−１）＋ｖ（ｔ−１）* Ｔ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥（６） ｖ（ｔ）＝ｖ（ｔ−１）＋ａ（ｔ−１）* Ｔ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥（７）X (t) = x (t-1) + v (t-1) * T ‥‥‥‥‥‥‥‥‥ (6) v (t) = v (t-1) + a (t-1) ) * T ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ (7)
【００４５】なお、ステップＳＴ１３において「停止」
と判断された場合には、ｖ（ｔ），ａ（ｔ）はともにゼ
ロとする。In step ST13, "stop"
If it is determined that both v (t) and a (t) are zero.
【００４６】以上のステップをシミュレーション停止の
命令を受けるまで繰り返す。また、各車両走行の処理を
複数のプロセッサに分散させ並列的に動作させることも
可能である。The above steps are repeated until a simulation stop command is received. Further, it is also possible to distribute the processing of running each vehicle to a plurality of processors and operate them in parallel.
【００４７】このように、この実施例１によれば、信号
制御モデル設定手段１は予め用意された信号制御モデル
に中から評価すべき信号制御モデルを設定し、信号制御
モデル生成手段５は信号制御モデル設定手段１において
設定された信号制御モデルに基づいて個々の信号制御機
のモデルを生成するため、様々な信号制御方法を評価、
検証することができる。また、新しい制御モデルについ
ても、信号制御モデル設定手段１においてその新たな信
号制御モデルを定義することによって対応できる。As described above, according to the first embodiment, the signal control model setting means 1 sets the signal control model to be evaluated from the prepared signal control model, and the signal control model generating means 5 sets the signal control model. In order to generate a model of each signal controller based on the signal control model set by the control model setting means 1, various signal control methods are evaluated,
Can be verified. Further, a new control model can be dealt with by defining the new signal control model in the signal control model setting means 1.
【００４８】また、車両走行モデル設定手段４は、予め
用意してある特徴的な車両走行モデルからだけでなく、
新たな車両走行モデルを定義して、上記用意されている
車両走行モデルの中に追加設定することもでき、車両走
行モデル生成手段８は車両走行モデル設定手段４からの
情報により様々な種類の車両走行モデルを生成すること
ができるため、多種多様な車両及び個性化された運転手
を混在させることにより現実に適応させることができ
る。また以上のように個々の車両走行モデルは比較的簡
単であり、前述のように複数のプロセッサに分散させ並
列的に処理することにより、より高速にシミュレーショ
ンすることができる。The vehicle traveling model setting means 4 is not limited to the characteristic vehicle traveling model prepared in advance,
It is also possible to define a new vehicle traveling model and additionally set it in the prepared vehicle traveling model, and the vehicle traveling model generation means 8 uses various information from the vehicle traveling model setting means 4 for various types of vehicles. Since the driving model can be generated, it can be adapted to the reality by mixing a wide variety of vehicles and individualized drivers. Further, as described above, the individual vehicle traveling model is relatively simple, and as described above, it is possible to perform the simulation at higher speed by distributing them to a plurality of processors and processing them in parallel.
【００４９】実施例２．次に、この発明の実施例２を図
について説明する。図８は請求項７に記載した発明の一
実施例を示すブロック図で、相当部分には図１と同一符
号を付してその説明を省略する。図において、１９は工
事や事故などによる車線の減少や通行止め、さらには催
事などによる突発的イベントを設定するためのイベント
設定手段である。このイベント設定手段１９にて突発的
なイベントを設定し、道路網設定手段２からの道路網、
および交通パターン設定手段３からの交通データを修正
することにより、交通管制官の突発的イベントに対する
対応を訓練することができる。Example 2. Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 8 is a block diagram showing an embodiment of the invention described in claim 7. Corresponding parts are designated by the same reference numerals as those in FIG. 1 and their explanations are omitted. In the figure, reference numeral 19 is an event setting means for setting a sudden event due to a decrease in lanes due to construction or accidents, traffic closure, and events. A sudden event is set by the event setting means 19, and the road network from the road network setting means 2 is set,
Also, by correcting the traffic data from the traffic pattern setting means 3, the traffic controller can be trained in response to a sudden event.
【００５０】実施例３．次に、この発明の実施例３を図
について説明する。図９は請求項８に記載した発明の一
実施例を示すブロック図であり、この場合も相当部分に
は図１と同一符号を付してその説明を省略している。図
において、２０は交通パターン設定手段３への交通パタ
ーンを、実際の交通流計測装置や車両感知器の測定デー
タをもとに生成する交通パターン生成手段である。この
交通パターン生成手段２０が実際の交通流計測装置や車
両感知器の測定データより生成した交通パターンを交通
パターン設定手段３に設定することによって、現実の状
況に対して適切な信号制御方策を検討することができ
る。Example 3. Next, a third embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 9 is a block diagram showing an embodiment of the invention described in claim 8, and in this case also, the corresponding parts are denoted by the same reference numerals as those in FIG. 1 and the description thereof is omitted. In the figure, 20 is a traffic pattern generation means for generating a traffic pattern to the traffic pattern setting means 3 based on actual measurement data of a traffic flow measuring device or a vehicle detector. By setting the traffic pattern generated by the traffic pattern generation means 20 from the actual measurement data of the traffic flow measuring device or the vehicle detector in the traffic pattern setting means 3, an appropriate signal control measure for the actual situation is examined. can do.
【００５１】[0051]
【発明の効果】以上のように、請求項１に記載の発明に
よれば、信号制御モデル設定手段で設定された交通管制
システムにおける信号制御モデルをもとに、信号制御モ
デル生成手段の生成した信号制御システムの各制御機の
モデルと、車両交通データ作成手段が道路網を走行する
車両の車両走行モデルおよび交通パターンを結びつけて
作成した各車両の交通データと車両走行モデルをもとに
車両走行モデル生成手段の生成した各車両の走行モデル
と、設定された道路網をもとに道路網モデル生成手段が
生成する道路網モデルとに基づいて、シミュレーション
実行手段が道路網における車両の走行と信号制御システ
ムのシミュレーションを行うように構成したので、様々
な制御方法を容易に実装して比較検討することが可能と
なり、また現実に適応した状況を高速にシミュレーショ
ンできる道路交通管制シミュレーション装置が得られる
効果がある。As described above, according to the invention described in claim 1, the signal control model generating means generates the signal control model based on the signal control model in the traffic control system set by the signal control model setting means. Vehicle traveling based on the traffic data and vehicle traveling model of each vehicle created by linking the model of each controller of the signal control system with the vehicle traveling model of the vehicle traveling on the road network by the vehicle traffic data creating means and the traffic pattern. Based on the running model of each vehicle created by the model creating means and the road network model created by the road network model creating means based on the set road network, the simulation executing means runs the vehicle and signals the road network. Since it is configured to simulate the control system, it becomes possible to easily implement various control methods for comparison and examination. The effect of road traffic control simulation apparatus the response to the situation can be simulated at a high speed is obtained.
【００５２】また、請求項２に記載の発明によれば、車
両走行モデル設定手段が予め用意された車両走行モデル
の中から複数の車両走行モデルを設定するように構成し
たので、多様な車両および個性的な運転者を混在させた
現実の状況に適応させることができる効果がある。According to the second aspect of the invention, the vehicle traveling model setting means is configured to set a plurality of vehicle traveling models from among the vehicle traveling models prepared in advance. This has the effect of being able to adapt to the actual situation in which individual drivers are mixed.
【００５３】また、請求項３に記載の発明によれば、車
両走行モデル設定手段が新たな車両走行モデルを定義し
て予め用意された車両走行モデルに追加するように構成
したので、新しい車両走行モデルに対しても容易に対応
できる効果がある。According to the third aspect of the invention, the vehicle traveling model setting means is configured to define a new vehicle traveling model and add it to the vehicle traveling model prepared in advance. The effect is that it can be easily applied to models.
【００５４】また、請求項４に記載の発明によれば、信
号制御モデル設定手段が予め用意された信号制御モデル
の中から信号制御モデルを設定するように構成したの
で、様々な信号制御方法を評価、検証することができる
効果がある。According to the invention described in claim 4, since the signal control model setting means is configured to set the signal control model from the signal control models prepared in advance, various signal control methods can be used. There is an effect that can be evaluated and verified.
【００５５】また、請求項５に記載の発明によれば、信
号制御モデル設定手段が新たな信号制御モデルを定義し
て予め用意された信号制御モデルに追加するように構成
したので、新しい信号制御モデルに対しても容易に対応
できる効果がある。According to the invention described in claim 5, the signal control model setting means is configured to define a new signal control model and add it to the signal control model prepared in advance. The effect is that it can be easily applied to models.
【００５６】また、請求項６に記載の発明によれば、シ
ミュレーションを実行するプロセッサを複数用意して、
個々の車両走行のシミュレーションを分散して並列的に
処理するように構成したので、シミュレーションの処理
をより高速に実行できる効果がある。According to the invention described in claim 6, a plurality of processors for executing the simulation are prepared,
Since the individual vehicle traveling simulations are distributed and processed in parallel, there is an effect that the simulation processing can be executed at a higher speed.
【００５７】また、請求項７に記載の発明によれば、イ
ベント設定手段を設けて、工事や事故等による車線の減
少や通行止め、さらには催事などによる突発的イベント
を設定するように構成したので、交通管制官の突発的な
イベントに対する対応を訓練することが可能となる効果
がある。Further, according to the invention of claim 7, the event setting means is provided so as to set a lane reduction due to construction or an accident, a traffic block, and an unexpected event due to an event or the like. , It is possible to train traffic controllers to deal with sudden events.
【００５８】また、請求項８に記載の発明によれば、交
通パターン生成手段を設けて、実際の交通流計測装置や
車両感知器の測定データより交通パターン設定手段への
交通パターンを生成するように構成したので、現実の状
況に対して適切な信号制御方策の検討することが可能と
なる効果がある。According to the present invention, the traffic pattern generating means is provided so that the traffic pattern to the traffic pattern setting means is generated from the actual measurement data of the traffic flow measuring device or the vehicle detector. Since it is configured as described above, there is an effect that it is possible to study an appropriate signal control measure for an actual situation.
【図１】この発明の実施例１による道路交通管制シミュ
レーション装置を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a road traffic control simulation device according to a first embodiment of the present invention.
【図２】上記実施例における信号制御システムの構成例
を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of a signal control system in the above embodiment.
【図３】上記実施例における車両走行モデルの構成例を
示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of a vehicle traveling model in the above embodiment.
【図４】上記実施例の動作の流れを示すフローチャート
である。FIG. 4 is a flowchart showing a flow of operations of the above embodiment.
【図５】上記実施例における車両走行シミュレーション
の動作の流れを示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing a flow of operations of a vehicle traveling simulation in the above-mentioned embodiment.
【図６】上記実施例における道路網の構成の一例を示す
説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a configuration of a road network in the above embodiment.
【図７】上記実施例における交通パターンの一例を示す
説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of a traffic pattern in the above embodiment.
【図８】この発明の実施例２による道路交通管制シミュ
レーション装置を示すブロック図である。FIG. 8 is a block diagram showing a road traffic control simulation device according to a second embodiment of the present invention.
【図９】この発明の実施例３による道路交通管制シミュ
レーション装置を示すブロック図である。FIG. 9 is a block diagram showing a road traffic control simulation device according to a third embodiment of the present invention.
１ 信号制御モデル設定手段 ２ 道路網設定手段 ３ 交通パターン設定手段 ４ 車両走行モデル設定手段 ５ 信号制御モデル生成手段 ６ 道路網モデル生成手段 ７ 車両交通データ作成手段 ８ 車両走行モデル生成手段 ９ シミュレーション実行手段 １０ 出力手段（アニメーション表示部） １１ 出力手段（ダイヤグラム表示部） １９ イベント設定手段 ２０ 交通パターン生成手段 1 signal control model setting means 2 road network setting means 3 traffic pattern setting means 4 vehicle running model setting means 5 signal control model creating means 6 road network model creating means 7 vehicle traffic data creating means 8 vehicle running model creating means 9 simulation executing means 10 Output Means (Animation Display Section) 11 Output Means (Diagram Display Section) 19 Event Setting Means 20 Traffic Pattern Generation Means
Claims (8)
前記道路網設定手段にて設定された道路網をもとに道路
網モデルを生成する道路網モデル生成手段と、前記道路
網における様々な信号制御方法に応じて交通管制システ
ムにおける信号制御モデルを設定する信号制御モデル設
定手段と、前記信号制御モデル設定手段にて設定された
信号制御モデルに基づいて信号制御システムの個々の制
御機のモデルを生成する信号制御モデル生成手段と、前
記道路網における交通パターンを設定する交通パターン
設定手段と、前記道路網を走行する車両の現実に適応し
た車両走行モデルを設定する車両走行モデル設定手段
と、前記車両走行モデル設定手段にて設定された車両走
行モデルと前記交通パターン設定手段にて設定された交
通パターンとを結びつけて個々の車両の交通データを作
成する車両交通データ作成手段と、前記車両交通データ
作成手段の作成した個々の車両の交通データと前記車両
走行モデル設定手段にて設定された車両走行モデルに基
づいて個々の車両の走行モデルを生成する車両走行モデ
ル生成手段と、前記道路網モデル生成手段からの道路網
モデル、前記信号制御モデル生成手段からの個々の制御
機のモデル、および前記車両走行モデル生成手段からの
個々の車両の走行モデルに基づいて、前記道路網におけ
る車両の走行と信号制御システムのシミュレーションを
実行するシミュレーション実行手段と、前記シミュレー
ション実行手段によるシミュレーションの結果を出力す
る出力手段とを備えた道路交通管制シミュレーション装
置。1. A road network setting means for setting a road network,
Road network model generating means for generating a road network model based on the road network set by the road network setting means, and setting a signal control model in a traffic control system according to various signal control methods in the road network Signal control model setting means, signal control model generation means for generating a model of each controller of the signal control system based on the signal control model set by the signal control model setting means, and traffic in the road network. Traffic pattern setting means for setting a pattern, vehicle running model setting means for setting a vehicle running model adapted to the reality of a vehicle running on the road network, and vehicle running model set by the vehicle running model setting means Vehicle traffic data that creates traffic data for individual vehicles by linking with the traffic patterns set by the traffic pattern setting means. A vehicle traveling model generation for generating a traveling model of each vehicle based on the vehicle traveling model set by the vehicle traveling model setting means and the vehicle traveling model setting data produced by the vehicle traffic data producing means. Means, a road network model from the road network model generating means, a model of an individual controller from the signal control model generating means, and a traveling model of an individual vehicle from the vehicle traveling model generating means, A road traffic control simulation device comprising: a simulation executing means for executing a vehicle traveling in a road network and a simulation of a signal control system; and an output means for outputting a result of a simulation by the simulation executing means.
意された車両走行モデルの中から複数の車両走行モデル
を設定するものであることを特徴とする請求項１に記載
の道路交通管制シミュレーション装置。2. The road traffic control simulation apparatus according to claim 1, wherein the vehicle traveling model setting means sets a plurality of vehicle traveling models from among vehicle traveling models prepared in advance. .
車両走行モデルについてはそれを新たに定義して、予め
用意された車両走行モデルに追加することを特徴とする
請求項２に記載の道路交通管制シミュレーション装置。3. The road traffic according to claim 2, wherein the vehicle traveling model setting means newly defines a new vehicle traveling model and adds it to a vehicle traveling model prepared in advance. Control simulation device.
意された信号制御モデルの中から信号制御モデルを設定
するものであることを特徴とする請求項１に記載の道路
交通管制シミュレーション装置。4. The road traffic control simulation apparatus according to claim 1, wherein the signal control model setting means sets a signal control model from a signal control model prepared in advance.
信号制御モデルについてはそれを新たに定義して、予め
用意された信号制御モデルに追加することを特徴とする
請求項４に記載の道路交通管制シミュレーション装置。5. The road traffic according to claim 4, wherein the signal control model setting means newly defines a new signal control model and adds it to a signal control model prepared in advance. Control simulation device.
の車両走行のシミュレーションを複数のプロセッサで分
散して並列的に処理することを特徴とする請求項１に記
載の道路交通管制シミュレーション装置。6. The road traffic control simulation apparatus according to claim 1, wherein the simulation executing means disperses a simulation of individual vehicle traveling by a plurality of processors in parallel and processes them in parallel.
る車線の減少や通行止め、さらには催事などによる突発
的イベントを設定するイベント設定手段を設けたことを
特徴とする請求項１に記載の道路交通管制シミュレーシ
ョン装置。7. The road according to claim 1, further comprising event setting means for setting a sudden event due to a decrease in traffic lanes due to construction, accidents, or the like in the road network, traffic closure, and events. Traffic control simulation device.
ーンを、実際の交通流計測装置や車両感知器の測定デー
タより生成する交通パターン生成手段を設けたことを特
徴とする請求項１に記載の道路交通管制シミュレーショ
ン装置。8. The traffic pattern generation means for generating a traffic pattern to the traffic pattern setting means from actual traffic flow measuring device or measurement data of a vehicle detector is provided. Road traffic control simulation device.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7279493A JP3316919B2 (en) | 1993-03-09 | 1993-03-09 | Road traffic control simulation device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7279493A JP3316919B2 (en) | 1993-03-09 | 1993-03-09 | Road traffic control simulation device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06259407A true JPH06259407A (en) | 1994-09-16 |
| JP3316919B2 JP3316919B2 (en) | 2002-08-19 |
Family
ID=13499658
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7279493A Expired - Lifetime JP3316919B2 (en) | 1993-03-09 | 1993-03-09 | Road traffic control simulation device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3316919B2 (en) |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09147285A (en) * | 1995-11-20 | 1997-06-06 | Masahiko Katakura | Traffic flow simulator |
| JPH09251596A (en) * | 1996-03-15 | 1997-09-22 | Hitachi Ltd | Method and device for supporting safety at intersection |
| JPH11102497A (en) * | 1997-09-29 | 1999-04-13 | Hitachi Ltd | Intersection operation designing method and device |
| KR20020087603A (en) * | 2001-05-15 | 2002-11-23 | 도로교통안전관리공단 | The evaluation device thereof method of the traffic signal control system |
| JP2007080216A (en) * | 2005-09-16 | 2007-03-29 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | Traffic flow simulation apparatus, method, and program |
| JP2007207018A (en) * | 2006-02-02 | 2007-08-16 | Kyosan Electric Mfg Co Ltd | Road traffic simulation device and program |
| JP2008059181A (en) * | 2006-08-30 | 2008-03-13 | Toshiba Corp | Road traffic control training device and road traffic control training system |
| JP2008171357A (en) * | 2007-01-15 | 2008-07-24 | Toyota Central R&D Labs Inc | Traffic simulation device |
| JP2008171358A (en) * | 2007-01-15 | 2008-07-24 | Toyota Central R&D Labs Inc | Traffic simulation device |
| US7487074B2 (en) | 2002-12-17 | 2009-02-03 | Honda Motor Co., Ltd. | Road traffic simulation apparatus |
| JP2011096281A (en) * | 2011-01-31 | 2011-05-12 | Kyosan Electric Mfg Co Ltd | Traffic signal simulation device and program for traffic signal controller |
| JP2013037633A (en) * | 2011-08-10 | 2013-02-21 | Sumitomo Electric Ind Ltd | Traffic evaluation device, computer program and traffic evaluation method |
| JP2014170290A (en) * | 2013-03-01 | 2014-09-18 | Sumitomo Electric System Solutions Co Ltd | Information generation device, traffic simulator, and computer program |
| JP2020123351A (en) * | 2019-01-30 | 2020-08-13 | 株式会社ストラドビジョンＳｔｒａｄｖｉｓｉｏｎ，Ｉｎｃ． | Method and device for creating traffic scenario adapted to domain for virtual traveling environment for learning, testing, and verification of autonomous travel vehicle |
| JP2021002252A (en) * | 2019-06-24 | 2021-01-07 | 株式会社日立製作所 | Traffic flow prediction support device, traffic flow prediction support method, and traffic flow prediction support program |
-
1993
- 1993-03-09 JP JP7279493A patent/JP3316919B2/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09147285A (en) * | 1995-11-20 | 1997-06-06 | Masahiko Katakura | Traffic flow simulator |
| JPH09251596A (en) * | 1996-03-15 | 1997-09-22 | Hitachi Ltd | Method and device for supporting safety at intersection |
| JPH11102497A (en) * | 1997-09-29 | 1999-04-13 | Hitachi Ltd | Intersection operation designing method and device |
| KR20020087603A (en) * | 2001-05-15 | 2002-11-23 | 도로교통안전관리공단 | The evaluation device thereof method of the traffic signal control system |
| US7487074B2 (en) | 2002-12-17 | 2009-02-03 | Honda Motor Co., Ltd. | Road traffic simulation apparatus |
| JP2007080216A (en) * | 2005-09-16 | 2007-03-29 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | Traffic flow simulation apparatus, method, and program |
| JP4735153B2 (en) * | 2005-09-16 | 2011-07-27 | 株式会社豊田中央研究所 | Traffic flow simulation apparatus, method and program |
| JP4701095B2 (en) * | 2006-02-02 | 2011-06-15 | 株式会社京三製作所 | Road traffic simulation apparatus and program |
| JP2007207018A (en) * | 2006-02-02 | 2007-08-16 | Kyosan Electric Mfg Co Ltd | Road traffic simulation device and program |
| JP2008059181A (en) * | 2006-08-30 | 2008-03-13 | Toshiba Corp | Road traffic control training device and road traffic control training system |
| WO2008087905A1 (en) * | 2007-01-15 | 2008-07-24 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Traffic simulator |
| JP2008171358A (en) * | 2007-01-15 | 2008-07-24 | Toyota Central R&D Labs Inc | Traffic simulation device |
| JP2008171357A (en) * | 2007-01-15 | 2008-07-24 | Toyota Central R&D Labs Inc | Traffic simulation device |
| US8666716B2 (en) | 2007-01-15 | 2014-03-04 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Traffic simulator |
| JP2011096281A (en) * | 2011-01-31 | 2011-05-12 | Kyosan Electric Mfg Co Ltd | Traffic signal simulation device and program for traffic signal controller |
| JP2013037633A (en) * | 2011-08-10 | 2013-02-21 | Sumitomo Electric Ind Ltd | Traffic evaluation device, computer program and traffic evaluation method |
| JP2014170290A (en) * | 2013-03-01 | 2014-09-18 | Sumitomo Electric System Solutions Co Ltd | Information generation device, traffic simulator, and computer program |
| JP2020123351A (en) * | 2019-01-30 | 2020-08-13 | 株式会社ストラドビジョンＳｔｒａｄｖｉｓｉｏｎ，Ｉｎｃ． | Method and device for creating traffic scenario adapted to domain for virtual traveling environment for learning, testing, and verification of autonomous travel vehicle |
| JP2021002252A (en) * | 2019-06-24 | 2021-01-07 | 株式会社日立製作所 | Traffic flow prediction support device, traffic flow prediction support method, and traffic flow prediction support program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3316919B2 (en) | 2002-08-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH06259407A (en) | Simulation device for road traffic control | |
| US7487074B2 (en) | Road traffic simulation apparatus | |
| Nalic et al. | Development of a co-simulation framework for systematic generation of scenarios for testing and validation of automated driving systems | |
| CN106846818B (en) | road network dynamic traffic flow prediction method based on Simulink simulation | |
| CN111754777A (en) | Microscopic traffic simulation method for unmanned and manned mixed traffic flow | |
| CN109284527A (en) | A kind of method of traffic flow of urban road sections emulation | |
| That et al. | An integrated framework combining a traffic simulator and a driving simulator | |
| Wan et al. | Modeling vehicle interactions during merge in congested weaving section of freeway ramp | |
| Kaths et al. | Integrated simulation of microscopic traffic flow and vehicle dynamics | |
| Hu et al. | CACC simulation platform designed for urban scenes | |
| US11354458B1 (en) | Automated vehicle safety simulation using safety quotient method | |
| Wei et al. | A learning-based autonomous driver: emulate human driver's intelligence in low-speed car following | |
| Lin et al. | Generating believable mixed-traffic animation | |
| Shladover et al. | Development and performance evaluation of AVCSS deployment sequences to advance from today's driving environment to full automation | |
| Zhu et al. | Modeling the impact of downstream conditions on discharging behavior of vehicles at signalized intersections using micro-simulation | |
| Clement et al. | Simple platoon advancement: a model of automated vehicle movement at signalised intersections | |
| Lackey | Simulating autonomous vehicles in a microscopic traffic simulator to investigate the effects of autonomous vehicles on roadway mobility | |
| CN111767648B (en) | Hybrid traffic simulation method based on simplified social force calculation model | |
| Dokur et al. | CARLA Connect: A Connected Autonomous Vehicle (CAV) Driving Simulator | |
| Olstam | Simulation of vehicles in a driving simulator using microscopic traffic simulation | |
| Tampere et al. | Traffic flow theory and its applications in automated vehicle control: a review | |
| Fan et al. | A Co-Simulation Platform for Powertrain Controls Development | |
| Pariota et al. | Motivating the need for an integrated software architecture for connected and automated vehicles technologies development and testing | |
| Jacob | Swarm-based traffic simulation with evolutionary traffic light adaptation | |
| Ghaffari et al. | Neural-network-based modeling and prediction of the future state of a Stop&Go behavior in urban areas |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080614 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080614 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090614 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100614 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100614 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110614 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120614 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130614 Year of fee payment: 11 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |