JP2002163748A - 交通流模擬装置による交通流予測制御システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 シミュレーションを用いて交通流を予測し、
交通流を最適に制御するシステムを提供すること。 【解決手段】 実交通の道路上に設置されている交通流
センサ１０より入力される交通流情報を、交通流予測制
御システム１の実交通パラメータ推定機構２の実交通パ
ラメータ推定機能２１と交通障害区間推定機構２２に入
力して、交通流センサ信号により補正された最適な交通
流模擬用パラメータを決定し、交通流現況データベース
３に記憶する。予め決めておいた交通流予測制御機構５
の交通管制シナリオデータベース５１内に格納された交
通管制シナリオを制御機構６にて選択し、交通流予測装
置５２により、最適な交通流模擬用パラメータで複数の
交通管制シナリオに従った、交通流模擬による交通流予
測を行う。各シナリオの結果を交通流予測データベース
５３に登録し、交通管制シナリオ評価機構５４により、
その交通流模擬結果から最適な交通管制シナリオを抽出
して、運転者に交通管制情報の提供する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、交通流予測制御シ
ステムに関するものであり、特に、交通流センサから入
力される実交通データに従い、交通流を計算機上におい
て模擬し、その結果と実交通との偏差から交通流模擬に
必要なパラメータを修正しつつ、時々刻々と変わる交通
流を学習する交通流模擬用パラメータの推定機能と、そ
のパラメータ値に従い、現在の交通状況から未来の交通
状況を模擬することで、事故あるいは工事等が発生した
場合における交通流の変化を予測して、交通管制におけ
る最適な交通誘導方法を抽出する交通管制報補における
流模擬装置による交通流予測制御システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の交通流予測は、ある地点からある
地点までの距離と、現時点の平均速度をベースに、その
旅行時間を推定するため、事故や工事区間による車線閉
鎖等による事象発生時については、その予測の精度が低
下するという問題がある。

【０００３】また、このような事象発生時における交通
流を評価するについては、交通流模擬装置を用いるのが
効果的であるが、実交通によるパラメータの補正を行っ
ていないことから、その交通流模擬結果は、交通流模擬
用パラメータを決定した時点の交通流に基づく再現しか
行うことができないため、実交通との偏差による誤差を
含んだ予測を行っている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】前記した従来の交通流
模擬装置による交通流予測制御システムでは、運転者の
目標速度、目標車間、目標車線および車線変更等の可否
判断における、目標車線上を走行中の車両間の安全ギャ
ップ等の交通量流模擬用パラメータを固定値としている
ために、交通流を形成する各車両の運転者の特性が天候
時刻等に影響されて、視程距離が変わることにより変化
したり、季節および曜日により運転者の目的等が変わる
ことにより、日時天候季節等によって大きくその様相が
変わる。このため、交通流がある一定の誤差を含んだ結
果でしか出せないという問題があった。

【０００５】さらに、事故、工事、違法駐車等の車線閉
鎖による該当区間における交通容量の低下に起因する混
雑時には、現状のシミュレーションでは、シミュレータ
の道路構造の変更、もしくは、障害物等の設定を行わな
ければ、シミュレーション結果が大幅に現状の交通流か
ら乖離してしまうという問題があった。

【０００６】本発明の目的は、上記した問題を解決し、
シミュレーションを用いて交通流を予測し、交通流を最
適に制御する交通流予測制御システムを提供することに
ある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、従来技術の問
題点が交通流模擬装置のパラメータが実際と合致しな
く、その精度が低下するため、交通流模擬装置のパラメ
ータには、模擬区間全体の傾向として現われる運転者特
性のパラメータと、障害物、工事等の道路構造の変更に
よる道路構造のパラメータがあり、この道路構造パラメ
ータが局所的現象のため、センサ間のアンバランスとし
て現われることに着目し、センサ全体の情報を使って、
運転者のパラメータを調整するとともに、センサ間のア
ンバランス情報を用いて道路構造パラメータを修正する
手段を備えることにより実現する。

【０００８】本発明は、実交通の交通流センサ装置、運
転者への情報提供装置、前記交通流センサ装置の情報を
基に、交通流を模擬する交通流模擬装置、前記情報提供
装置へ情報を生成する交通流制御機構からなる交通流予
測制御システムにおいて、交通流センサ装置の情報信号
を基に、交通流模擬装置の交通流模擬用パラメータを演
算する交通流パラメータ推定機構と、交通流模擬装置に
複数の交通管制施策を実行させて交通流の予測を行い、
その予測値から予め設定された評価関数を最適にする施
策を選択する交通流予測制御機構とを設けるとともに、
情報提供装置は、交通流予測制御機構による最適交通管
制シナリオに従った交通管制情報を、実交通上の運転者
に通知することを特徴とする。これによって、交通流模
擬による交通流予測の精度を向上させ、最適な交通管制
システムの構築を図るようにしてなるものである。

【０００９】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を図面
に基づいて説明する。図１はこの実施形態の全体構成を
示す。

【００１０】図１の１が、交通流予測制御システムであ
る。この交通流予測制御システム１は、実交通パラメー
タ推定機構２と、交通流現模擬装置１４と、交通流現況
データベース１７と、交通流予測制御機構三と、情報提
供装置２２と、運転者への情報提供装置（ＶＩＣＳ（登
録商標）、可変表示板および信号管制）２３とから構成
されている。

【００１１】予め、本発明のシステムが処理対象とする
道路ネットワ−クは、予め、事前に定義され交通流現況
データベース（現況シナリオ１７）に記憶されている。
図１の１０の実交通高速道路上に配置されている実交通
センサ１１から入力される。、通過車両の車頭間隔、通
過速度および台数が情報信号として、交通流センサ−１
０から制御機構１８へ入力される。これらの交通流セン
サの情報信号は、制御機構１８を経由して、実交通パラ
メータ推定機構１２と交通障害区間推定機構１３へ入力
される。

【００１２】実交通パラメータ推定機能は、交通流セン
サ信号を基にして、交通需要の予測を行い、交通流セン
サ信号から演算されるパラメ−タを交通流模擬用パラメ
−タとして、交通流現況データベース（現況シナリオ）
３へ記憶する。

【００１３】交通障害区間推定機構２２は、所定の処理
周期で起動されて、単路区間における入出の交通流セン
サ１０間における通過交通量のアンバランスをチェック
し、アンバランスを検出した場合に、該当する単路区間
に障害物を設定することにより、車線が閉鎖されたシナ
リオを複数個準備し、それらのシナリオを交通流現況デ
ータベース（現況シナリオ）３に記憶する。一方、アン
バランスが検出されない場合は、車線閉鎖のシナリオは
設定せず、車線閉鎖区間無しのシナリオのみを設定す
る。

【００１４】つぎに実交通パラメータ推定機構２にて設
定されて、交通流現況データベース（現況シナリオ）３
に記憶されたシナリオは、交通流模擬装置４へ入力され
る。この交通流模擬装置４は、その入力されたシナリオ
に基づいて、実交通パラメータ推定機能２１で推定した
交通需要と交通流模擬用パラメ−タを用いて交通流模擬
を実施し、障害物の設定されたシナリオの内、最も実交
通に近いシナリオを交通流現況データベース（現況シナ
リオ）３に記憶する。さらに、その交通流模擬結果と実
交通との偏差により、交通流パラメータの補正処理を実
施し、この補正された交通流模擬用パラメータを交通流
現況データベース（現況シナリオ）３に記憶する。

【００１５】このように、実交通パラメータ推定機能２
１で交通需要と交通流模擬用パラメ−タを推定するとと
もに、交通障害区間推定機構２２において、車線閉鎖が
想定される場合には、車線閉鎖区間を推定し、その車線
閉鎖のシナリオに従い、交通流模擬を交通流模擬装置４
にて実施し、車線閉鎖区間を同定し、前回の交通流模擬
結果から現在時刻までの交通流模擬を実施することによ
り、実交通と交通流模擬結果との偏差から、交通流模擬
用パラメ−タの補正を行い、交通流模擬結果と車線閉鎖
区間を設定した道路パラメータと、実交通により補正さ
れた交通流パラメ−タとを現況シナリオとして、交通流
現況データベース（現況シナリオ）３に記憶する。これ
らの現況シナリオ推定と、交通流模擬用パラメ−タと、
その交通流模擬結果と、実交通との比較による現況シナ
リオの特定と、交通流模擬用パラメ−タの補正の一連の
処理は、一定周期で起動されて、常時、パラメータの更
新を行う。

【００１６】また、渋滞が発生した場合に、その渋滞情
報が制御機構６に入力される。この制御機構６は、渋滞
を緩和させる交通管制シナリオを交通流予測制御機構５
の交通管制シナリオデータベース５１に設定し、現況シ
ナリオで検知している車線規制部分へ車両が集中しない
ように、ランプ規制や迂回誘導等の交通管制のシナリオ
を数ケース抽出し、そのシナリオを交通管制シナリオデ
ータベース５１に設定するとともに、交通流予測装置５
２に対し、交通流模擬装置４からの出力されるシナリオ
毎の交通流模擬の処理を行う。交通流予測装置５２は、
交通流模擬装置４により、交通流模擬を実時間よりも早
い速度で実施することで、近未来の交通状況を模擬し、
予測を実施する。

【００１７】車両の旅行時間の統計情報は、交通流予測
データベース５３に記憶される。この交通流予測データ
ベース５３内に格納された交通流模擬結果は、交通管制
シナリオ評価機構５４により参照され、この交通管制シ
ナリオ評価機構５４は、各車両の旅行時間、走行距離、
通行料金あるいはこれらの組合せの評価関数に従い、そ
の評価値を算出する。そして、各々の交通管制シナリオ
毎に出力される各車両の評価値のバラツキが或る一定内
のシナリオで、各車両の評価値の総和が、現況シナリオ
で予測した評価値より改善されている交通管制シナリオ
をシナリオ候補として決定する。このようにして決定さ
れたシナリオは、情報提供装置７を介して、運転者への
情報提供装置（ＶＩＣＳ、可変表示板および信号管制）
８にて道路上を走行する車両の運転者に対し情報提供が
行われる。

【００１８】図２は、上記した実交通パラメータ推定機
構２における実交通パラメータ推定機能２１の処理状態
を示すフローチャートである。この実交通パラメータ推
定機能２１では、現状の交通状況（現況シナリオ）の推
定と交通流模擬用パラメータの推定が行われる。そし
て、現状の交通状況（現況シナリオ）としては、道路ネ
ットワークにおける車両の発生元と、目的地のペアに時
間当たりの車両台数を規定した交通需要が挙げられる。
一方、交通流模擬用パラメータとしては、下記の項目が
挙げられる。 １） 運転者の目標速度と、その分布 ２） 運転者の目標車頭間隔と、その分布

【００１９】交通流センサ情報受信処理ステップ２０１
にて、短時間内に交通流センサ下を通過した車両の速
度、車頭間隔を入力する。処理ステップ２０２の交通需
要予測処理においては、単位時間当たりに通過した車両
台数から断面交通量の計算を行う。そして対象道路ネッ
トワークについて事前にパーソントリップ法、又はアン
ケート調査により、により推定されている該当道路ネッ
トワークにおけるサンプルＯＤ（Ｏｒｉｇｉｎ Ｄｅｓ
ｔｉｎａｔｉｏｎ）を基に、そのＯＤが調査された時点
の該当個所の断面交通量と、交通流センサから得られる
実交通の断面交通量の倍率を求めて、サンプルＯＤその
比率を乗ずることで、交通需要を推定し、その交通需要
を現状の交通状況（現況シナリオ）として、交通量現況
データベース３に記憶する。

【００２０】２０３は交通流模擬用パラメータ演算処理
である。パラメータとしては、運転者の目標速度とその
分散及び目標車頭管区と、その分数の推定演算を行う。
交通 Ｖａｖｅ：通過車両の平均速度 Ｖｍａｘ：通過車両の最大速度 Ｖｍｉｎ：通過車両の最小速度 Ｈａｖｅ：通過車両の平均車頭 Ｈｍａｘ：車頭間隔最大値 Ｈｍｉｎ：車頭間隔最小値 Ｖｐ ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に与
える目標速度の平均値は、式（１）に従って決定され
る。っ Ｖｐ（ｎ）＝Ｖｐ（ｎ−１）×α＋Ｖａｖｅ×（１−α）……（１） α：平均速度用平滑定数 Ｖｐｍａｘ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に
与える目標速度の最大値は、式（２）に従って決定され
る。っ Ｖｐｍａｘ＝ｍａｘ（Ｖｐｍａｘ，Ｖｍａｘ）……（２） Ｖｐｍｉｎ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に
与える目標速度の最小値は、式（３）に従って決定され
る。っ Ｖｐｍｉｎ＝ｍｉｎ（Ｖｐｍｉｎ，Ｖｍｉｎ）……（３） ＨＰ：：交通流模擬装置内において、各模擬車両に与え
る目標速度の最小値は、式（４）に従って決定される。 Ｈｐ（ｎ）＝ＨＰ（ｎ−１）ｘβ＋Ｈａｖｅｘ（ｎ−β）……（４） β：車頭間隔用平滑定数 Ｈｐｍａｘ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に
与える目標速度の最大値は、式（５）に従って決定され
る。 Ｈｐｍａｘ＝（Ｈｐｍｉｎ，Ｈｐｍｉｎ）………（５） Ｈｐｍｉｎ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に
与える目標速度の最大値は、式（６）に従って決定され
る。 Ｈｐｍｉｎ：＝（Ｈｐｍａｘ，Ｈｐｍａｘ）……（６）

【００２１】２０４のパラメータ設定は、パラメータ演
算処理で求めた交通流模擬用パラメータを交通流現況デ
ータベース（現況シナリオ）１７へ格納する。Ｖｐ
（ｎ）＝Ｖｐ（ｎ−１）×α＋Ｖａｖｅ×（１−α）…
…（１）ｘ背も萵苣け流センサ１０から入力される各車
両の通過速度の平均値とその分散を求める。処理ステッ
プ２０２による交通需要の予測処理後、現状の交通状況
（現況シナリオ）は、交通流模擬用パラメータ演算処理
ステップ２０３にて演算処理され、その

【００２２】この場合、交通流模擬装置４内において、
各模擬車両に与える目標速度Ｖの平均値（Ｖｐ）は、下
記の式（１）に従って決定される。 （Ｖｐ）（ｎ）＝Ｖｐ（ｎ−１）×α＋Ｖａｖｅ×（１−α）………（１） ここで、α：平均速度用平滑定数

【００２３】また交通流模擬装置４内において、各模擬
車両に与える目標速度Ｖの最大値（Ｖｍａｘ）は、下記
の式（２）に従って決定される。 Ｖｐｍａｘ＝ｍａｘ（Ｖｐｍａｘ，Ｖｍａｘ）………（２）

【００２４】さらに、交通流模擬装置４内において、各
模擬車両に与える目標速度Ｖの最小値（Ｖｐｍｉｎ）
は、下記の式（３）に従って決定される。 Ｖｐｍｉｎ＝ｍｉｎ（Ｖｐｍｉｎ，Ｖｍｉｎ）………（３） ここで、α：平均速度用平滑定数

【００２５】一方、交通流模擬装置４内において、各模
擬車両に与える目標車頭間隔（Ｈ）の平均値（Ｈｐ）
は、）は、下記の式（４）に従って決定される。 Ｈｐ（ｎ）＝Ｈｐ（ｎ−１）×β＋Ｈａｖｅ×（１−β）………（４） Ｖｐｍｉｎ＝ｍｉｎ（Ｖｐｍｉｎ，Ｖｍｉｎ）………（４）

【００２６】図３は交通障害区間推定機構の処理フロー
を示す。３０１は、短路部における入出交通流センサ間
の断面交通量のアンバランスを検知する。アンバランス
が検知された場合には、３０２の交通障害区間推定で
は、その当該区間野車線を封鎖するような、障害物が設
定されたシナリオを準備する。このとき障害物が当該区
間を占有するパターン（面積）は、当該道路区間が通常
の自由流で流れていた場合と、オンバランスが生じた場
合の当該区間内の滞留車両台数の偏差から推定する。滞
留車両台数の偏差が、障害物の滞留域と同じになる。 Ｎ：台／ｓｅｃ 流入交通量 Ｍ：台／ｓｅｃ 流出交通量 Ｘ：道路閉鎖規模（面積） Ｖａｖｅ： 流出平均速度 α：車料一台当たりの占有面積 当該単路区間内の車線封鎖規模は、式（７）で推定され
る。 Ｘ＝（Ｎ−Ｍ）ｘ（Ｖａｖｅｘα）………（７）

【００２７】障害物（面積）が決まれば、封鎖車線数を
１車線から該当区間の車線数−１の車線数が閉鎖された
シナリオ各々準備してこれらのシナリオを、交通現況
（現況シナリオ）として、３０３のシミュレーション機
能により交通流模擬を実施する。具体的には、交通流模
擬装置１４により実施する。この交通流模擬の結果の中
で、現状交通に最も近い障害物のパターンを選択するの
が３０４の評価機構である。選択された障害物のパター
ンを具備した道路交通パラメータは、交通現況データベ
ース（現況シナリオ）１７に記憶される。パラメータ修
正機構３０５は、交通現況データベース（現況シナリ
オ）に記憶してある。各交通流センサの測定結果を使用
してパラメータの修正を行う。測定項目としては、単位
時間当たりの車線別車両通過台数、その平均速度、速度
の標準偏差、通過車両の平均車頭間隔時間、車頭間隔時
間の標準偏差である。これらの項目と、交通流模擬結果
の同一項目データの比較を行い、交通流模擬装置用パラ
メータの修正を行うものである。修正を実施するパラメ
ータは下記の通りである。 １）運転者の目標速度とその分布 ２）運転者の目標車頭間隔とその分布 運転者の目標速度とその分布の修正方法としては、下記
の手順で行う。 Ｖｐａｖｅ：交通流模擬装置用パラメータ目標速度平均
値 Ｖｒａｖｅ：実交通通過車両の平均速度 Ｖｓａｖｅ：交通流模擬における通過車両の平均速度 Ｖｐｍａｘ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に
与える目標速度の最大値 Ｖｒｍａｘ：実交通通過車両の最大速度 Ｖｓｍａｘ：交通流模擬における通過車両の最大速度 Ｖｐｍｉｎ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に
与える目標速度の最小値 Ｖｒｍｉｎ：実交通通過車両の最小速度 Ｈｐａｖｅ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に
与える目標車頭間隔の平均値 Ｈｒａｖｅ：実交通通過車両の平均車頭間隔 Ｈｓａｖｅ：交通流模擬装置内における通過車両の平均
車頭間隔 Ｈｐｍａｘ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に
与える目標車頭間隔の最大値 Ｈｒｍａｘ：実交通通過車両の最大車頭隔隔 Ｈｓｍａｘ：交通流模擬における通通過車両の最大車頭
隔隔 Ｈｐｍｉｎ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に
与える目標車頭隔隔の最小値 Ｈｒｍｉｎ：実交通通過車両の最小頭隔隔 Ｈｓｍｉｎ：交通流模擬らおける通過車両の最小車頭間
隔

【００２８】Ｖｐａｐｅ：交通流模擬装置内において、
各模擬車両に与える目標速度の平均値は、式（８）に従
って決定される。 Ｖｐａｖｅ（ｎ）＝Ｖｐａｖｅ（ｎ−１）×αｐａｖｅ＋（Ｖｒａｖｅ−Ｖｓ ｒａｖｅ）×（１−αｐａｖｅ）……（８） αｐａｖｅ： ここで、α：平均速度用平滑定数

【００２９】前記式では、交通流模擬の結果と実交通デ
ータの偏差をパラメータに反映させるものである。 Ｖｐｍａｘ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に
与える目標速度の最大値は、式（９）にしたがって決定
される。 Ｖｐｍａｘ（ｎ）＝Ｖｐｍａｘ（ｎ−１）ｘαｐｍａｘ＋（Ｖｒｍａｘ−Ｖｓ ｍａｘ）ｘ（１−αｐｍｉｎ）………（９） α ｐｍａｘ：交通流模擬用パラメータ目標速度最大パ
ラメータ平滑定数 α ｐｍａｘ：交通流模擬装置内において、各模擬車両
に与える目標速度の最小値は、式（１０）にしたがって
決定される。 Ｖｐｍｉｎ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に
与える目標速度の最小値は、式（１０）にしたがって決
定される。 Ｖｐｍｉｎ（ｎ）＝Ｖｐｍｉｎ（ｎ−１）ｘαｐｍｉｎ＋（Ｖｒｍｉｎ−Ｖ ｓｍｉｎ）ｘ（１−αｐｍｉｎ）………（１０）

【００３０】αｐｍｉｎ：交通流模擬用パラメータ目標
速度最小値パラメータ平滑係数 Ｈｐａｖｅ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に
与える車頭間隔の平均値は、式目標速度の最小値は、式
（１１）にしたがって決定される。 Ｈｐａｖｅ（ｎ）＝Ｈｐａｖｅ（ｎ−１）ｘβｐａｖｅ＋（Ｈｒａｖｅ−Ｈ ｓａｖｅ）ｘ（１−βｐａｖｅ）………（１１） βｐａｖｅ：交通流模擬用パラメータ目標車頭間隔野平
均値パラメータ平滑係数速度最小値パラメータ平滑係数 Ｈｐｍａｘ：交通流模擬用パラメータ目標速度最小値パ
ラメータ平滑係数 Ｈｐａｖｅ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に
与える目標車頭間隔の最大値は、式（１２）にしたがっ
て決定される。 Ｈｐｍａｘ（ｎ）＝Ｈｐｍａｘ（ｎ−１）ｘβｐｍａｘ＋（Ｈｒｍａｘ−Ｖｓ ｍａｘ）ｘ（１−βｐｍａｘ）………（１２）

【００３１】βｐｍａｘ：交通流模擬用パラメータ目標
車頭間隔の最大値パラメータ平滑係数 Ｈｐｍｉｎ：交通流模擬装置内において、各模擬車両に
与える目標車頭間隔の最小値は、式（１３）にしたがっ
て決定される。 Ｈｐｍｉｎ（ｎ）＝Ｈｐｍｉｎ（ｎ−１）ｘβｍｉｎ＋（Ｈｒｍｉｎ−Ｈｓｍ ｉｎ）ｘ（１−βｐｍｉｎ）………（１３）

【００３２】パラメータ修正機構３０５では、前記パラ
メータ補正処理にて修正した交通流模擬装置用パラメー
タ値を交通流現況データベース１７ヘ登録する。図４は
交通流模擬装置によるシミュレーション機能フローを説
明したものである。道路構築処理４０１においては、予
め今回の装置が処理する範囲の道路についての道路構造
を道路ネットワークとして記憶しておく。交通流現況デ
ータベースより、現況シナリオ従って道路ネットワーク
に障害物を展開する以下、移動体処理４０２〜４０７ま
で、交通流模擬時間刻みピッチで所定の時間まで処理を
反復する。統計処理〜２使用外物ついてその模擬の結果
と実交通データの偏差をパラメータに反映させるもので
ある。

【００３３】移動体発生処理４０２は交通流時間刻み内
に、交通流もぎを実施する道路に進入してくる車両を、
交通流現況データベースの交通需要データを参照して、
所定の道路ネットワーク上に登録する。各運転者が保持
する交通流模擬用パラメータの値は、交通流現況データ
ベース１７に登録されている現況の交通流模擬用パラメ
ータの目標平均速度とその分布と目標車頭間隔とその分
布に従い、各運転者に対して目標速度と目標車頭間隔を
決定して交通流模擬用パメラメータ値として設定する。
周辺認識処理４０３と次操作決定処理４０４は、道路ネ
ットワーク、内の全車両、１台、１台毎に処理が実行さ
れる。周辺認識処理は、自車両の周辺状況を抽出する。
次操作処理は、周辺認識処理で抽出した周辺状況と運転
者の車両模擬装置用パラメータ目標平均速度と目標車頭
間隔に従い、個々の車両の目標平均速度と目標車頭間隔
を決定し、そのパラメータ値に従ってその車両の時間刻
みにおける運転操作を決定して、それを各社料に記憶刷
る。

【００３４】処理ステップ４０５の全移動体処理完了か
の判定で、未完了なら引き続き移動***置補正処理４０
６へ移行する。移動***置補正処理４０６では、全移動
体の交通流時間刻み内での移動体の移動距離を個々の車
両の縦速度と横速度に従って計算し、ネットワーク上の
位置を修正刷る。統計処理４０７は各道路ネットワーク
において、交通流センサが配置されている道路部位での
通過車両の平均速度、平均車頭間隔、及びそれらの標準
偏差を計算して交通流現況データベースに記憶する。以
上の交通流模擬歯、時間刻み時二、前回処理した時間よ
りも順次時間を進めながら、一連の実交通推定装置と、
交通流模擬装置、交通流模擬パラメータ補正装置にて交
通流模擬用パラメータを決定した時点まで、交通流模擬
の時間が進んだ時点で、交通流模擬は一旦終了する。そ
の終了判定を行うのが、４０８の交通流予測処理終了か
の判定である。

【００３５】図５は、制御機構の処理フローである。交
通流センサ信号受信５０１は、交通流センサ信号を受信
する。５０２の実交通パラメータ推定要求は、実交通パ
ラメータ推定機構１２に対してパラメータの推定を行う
ように要求する。５０３の交通障害区間推定要求は、交
通障害区間推定機構１３に処理要求を行う。渋滞情報受
け付処理５０４は、交通流センサから該当センサの通過
交通量の低下を渋滞として受け付ける。渋滞区間特定処
理５０５は、交通流センサの検出する道路部位の通過交
通量が低下している箇所を渋滞箇所として検知する。道
路ネットワーク、パメータ設定５０６では、道路ネット
ワークの車線情報に対して、渋滞の属性を設定して、交
通管制シナリオデータベース１６に記憶する。渋滞によ
る交通管制シナリオ抽出５０７では、予め渋滞を想定し
て、事前に決定しておいたランプ規制及び経路誘導等の
交通管制上のシナリオを抽出する。交通管制シナリオデ
ータベースへ設定５０８では、抽出したしたシナリオを
交通管制シナリオデータベース１６に設定する。交通流
予測模擬処理要求５０９は、交通管制シナリオデータベ
ースに設定したシナリオに従い、現在の交通状況を起点
として、シナリオに基づいて、交通流予測の実施を行う
ように、図１の交通流予測装１９に対して、処理要求を
行う。

【００３６】図６は交通流模擬装置による交通流予測装
置の処理フローである。道路構築処理６０１では、交通
管制シナリオデータベースに設定された車線閉鎖情報と
交通管制シナリオを基に、１７の交通流現行データベー
スに格納された現状の交通状況に従って障害物等を設定
し、交通流模擬すべき道路ネットワークと標識及び可変
表示板を、交通流模擬装置内に構築する。以下移動体発
生処理６０２〜６０７までを、交通流模擬時間刻みピッ
チでシナリオにて決定された時間まで所を反復する。移
動体発生処理６０２〜６０７までの演算に要する時間
を、刻みよりも短い時間で実施することで、未来の交通
状況が予測可能とすることができる。通常時間刻み歯
０．１秒から１秒の間で任意の値を採用する。移動体発
生処理６０２は、現在の交通需要パメータが今後も持続
するという前提で、交通流時間刻み内に交通流模擬を実
施する道路ネットワークに進入してくる車両を所定の道
路ネットワークうえに登録する。各運転者が保持する交
通流模擬用パラメータの値は、６１０の交通流現況デー
タベースに登録されている現況の交通模擬用パラメータ
の目標平均速度とその分布と目標車頭間隔とその分布に
従い、各運転者に対して目標速度と目標車頭間隔を決定
して、車両模擬装置用パラメータ値として設定する。

【００３７】周辺認識処理６０３と次操作決定処理６０
４は、道路ネットワーク内の全車両、１台１台毎に処理
が実行される。周辺認識処理は、自車両の周辺状況を抽
出する。次操作処理は、周辺認識処理で抽出した周辺状
況と運転者の車両模擬装置用パラメータの目標平均速度
と目標車頭間隔に従い、個々の車両の目標速度と目標車
頭間隔を決定し、そのパラメータ値に従いその車両の次
時間刻みにおける運転操作を決定してそれを各車両に記
憶する。６０５の全移動体処理完了かの判定で、見完了
なら引き続き残りの車両の周辺認識処理と、次操作決定
処理を継続実施刷る。全体移動について処理完了なら
ば、移動***置補正処理６０６へ移行する。移動***置
補正処理６０６では、全体移動の交通流時間刻み内での
移動体の移動距離を個々の車両の縦速度と、横速度に従
って計算して道路ネットワーク上の位置を修正する。

【００３８】統計処理６０７は、各道路ネットワークに
おいて、交通流センサが配備されている道路部位での、
通過車両の平均速度、平均車頭間隔及びそれらの標準偏
差を計算して交通管制シナリオデータベース１６に記憶
し、すべての車両の発生から目的地までの旅行時間を計
算する。交通流模擬は並列で複数のシナリオについて、
交通流模擬を実施する。以上の交通流模擬は、時間刻み
事に前回処理した時間より順次時間を進めながら、シナ
リオに従い現在の交通状況が継続したとし仮定して、そ
の未来の交通状況を交通流を模擬することで予測しよう
とするものである。シナリオ毎に交通流模擬を終了する
時間が設定されている。このシナリオ指定する交通流模
擬の終了時まで交通流模擬の時間が進んだ時点で、交通
流模擬処理は、一旦終了する。その終了判定を行うの
が、６０８の交通流予測処理終了かの判定である。交通
流予測処理終了ならば、６０９の流データベース更新処
理二おいて、各交通管制シナリオ毎の交通流予測結果で
あるすべての移動体の発生から目的地真での旅行時間
が、２０の交通流予測データベースに記載される。

【００３９】図７は、交通管制シナリオ評価機構の処理
フローである。シナリオ別交通流模擬結果取りだし７０
１は、交通管制シナリオデータベース７０５より、シナ
リオ別の交通流模擬結果を読み込む。個々の車両の旅行
時間と旅行距離と料金で計算される。評価関数値を参照
する。評価関数値は、（１４）式で計算される。 Ｃ： 評価関数値 α： 旅行時間の重み係数 β： 走行距離の重み係数 γ： 料金の重み係数 Ｔ： 旅行時間 Ｌ： 走行距離 Ｍ： 料金 Ｃ＝α×Ｔ＋Ｌ＋γ×Ｍ………（１４） 個々の車両の評価関数値のばらつきを評価においては、
取り出しだ車両の評価関数値を（１４）を用いて、その
ばらつきをシナリオ毎に評価実施する。評価関数値の偏
差が、所定の時間範囲内の交通管制については、公平の
観点から適応可能となる。車両の評価関数値のばらつき
と、評価関数値の累計を演算する。適応可能な交通管制
シナリオの決定７０３においては、車両の評価関数値の
累計が現況シナリオによる交通流模擬の結果よりも小さ
くて、車両旅行時間のばらつきが所定の値よりも小さい
交通管制シナリオを適用可能交通管制シナリオとして決
定する。情報提供装置に最適シナリオ通知７０４では、
選択された適用可能交通管制シナリオの識別情報を情報
提供装置に通知刷る。複数の交通管制シナリオについて
適用するのは、複合効果を期待するためである。

【００４０】このような構成による、交通流予測システ
ムの動作例を図を用いて説明刷る。図８は図２の具体例
を示すものである。交通流センサより入力される平均車
両速度Ｖａｖｅ＝１９．４ｍ／ｓと最大車両速度Ｖｍａ
ｘ＝２２．０ｍ／ｓｅｃ、平均車頭間隔時間Ｈａｖｅ＝
１．３ｓｅｃと最大車頭間隔時間Ｈｍａｘ＝２．６ｓｅ
ｃの入力値を交通流センサ実測値として交通流現況デー
タベースに記憶する。

【００４１】２０２の交通需要予測処理では、交通流セ
ンサからの入力値１８５台／５台分間の車両台数を基
に、一時間当たりの車両通過台数を計算して、断面交通
量として、１７の交通流現況データベースに記憶する。
１８５台／５台分間を一時間当たりに換算すると、２２
００台／時間となる。つぎに断面交通量を用いて、事前
に調査されているサンプルＯＤ８０１に対して、断面交
通量の倍率からＯＤを推定する方式を説明刷る。具体的
には、今回使用している交通流センサが、地点Ａ〜Ｂの
区間に設置されたものとする。８０１のサンプルＯＤで
は、Ａ地点から〜Ｂ地点への移動車両台数は、１１００
台となっている。今回の計測結果では、単位時間当たり
２２００台の車両が通過したことが計測されているた
め、断面交通量は２倍となる。この２倍の倍率をサンプ
ルＯＤの各地点間の移動車両台数に乗じて、８０２のＯ
Ｄを推定することが可能となる。２０３の現状の交通状
況推定処理では、単路部の流入部と流出部間での交通流
センサの通過交通量のアンバランスを検知したタイミン
グで、該当区間での車線閉鎖状況を推定し、車線閉鎖区
間を道路ネットワーク上の障害物としてシミレーション
における交通状況として、１７の交通流現況データベー
スに記憶する。

【００４２】交通流模擬用パラメ−タ演算処理ステップ
２０３においては、交通流センサから実測された車両平
均速度、車両速度最大値、車両速度最小値、平均車頭間
隔時間、最大車頭間隔時間、最小車頭間隔時間から、交
通流模擬用パラメ−タを演算する。各種パラメ−タの演
算のための式は、上述した式（１）〜（６）を使用す
る。また処理ステップ２０４におけるパラメ−タ設定
は、交通流模擬用パラメ−タ演算処理ステップ２０３に
おいて演算した結果を、交通流模擬用パラメ−タ値とし
て、その値を交通流現況データベース（現況シナリオ）
に記憶する。これにより、交通流模擬必要な交通流模擬
用パラメ−タと交通需要を決定するＯＤが確定される。
そして、交通流現況データベース（現況シナリオ）１７
に設定されている、交通流模擬用パラメ−タと交通需要
ＯＤを使用して、交通流模擬が実施される。情報提供装
置は、交通管制シナリオに従い、実交通上の車両の運転
者に対し情報提供を行うと共に、ランプ規制等の交通管
制施策の実行を行うことをガイダンスすることが可能と
なる。

【００４３】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る交通
流模擬装置による交通流予測制御システムによれば、交
通流センサから入力される実交通の実測データを基に、
交通流模用パラメータ、例えば、道路閉鎖状況、運転者
の特性、交通需要等のパラメータを常に実交通状況に適
合させながら、交通流模擬を実施することができるため
に、交通流予測の精度を向上させることができる。ま
た、渋滞発生等の交通障害事象に対する複数の交通管制
シナリオによって、交通流模擬による交通流予測を行う
とともに、その結果を比較評価することができ、これに
より、最適な交通管制システムを選択することができる
という効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る交通流模擬装置による交通流予測
制御システムの全体構成を示す説明図である。

【図２】実交通パラメータ推定機構における実交通パラ
メータ推定機能の処理状態を示すフローチャートであ
る。

【図３】実交通パラメータ推定機構における交通障害区
間推定機構の処理状態を示すフローチャートである。

【図４】交通流模擬装置によるシミュレ−ション機能処
理のフロ−チャートである。

【図５】制御機構による処理状態を示すフロ−チャート
である。

【図６】交通流模擬装置による交通流予測装置５２の処
理状態を示すフローチャートである。

【図７】交通管制シナリオ評価機構の処理状態を示すフ
ロ−チャートである。

【図８】実交通パラメータ推定機能の具体的な動作例を
示す説明図である。

【符号の説明】

１ 交通流予測制御システム ２ 実交通パラメータ推定機構 ２１ 実交通パラメータ推定機能 ２２ 交通障害区間推定機構 ３ 交通流現況データベース（現況シナリオ） ４ 交通流模擬装置 ５ 交通流予測制御機構 ５１ 交通管制シナリオデータベース ５２ 交通流予測装置 ５３ 交通流予測データベース ５４ 交通管制シナリオ評価機構 ６ 制御機構 ７ 情報提供装置 ８ 運転者への情報提供装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 近藤 哲啓 茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株 式会社日立製作所大みか電機本部内 Ｆターム(参考） 5H180 AA01 BB04 DD01 EE03 FF12 FF13

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】実交通の交通流センサ装置、運転者への情
   報提供装置、前記交通流センサ装置の情報を基に、交通
   流を模擬する交通流模擬装置、前記情報提供装置へ情報
   を生成する交通流制御機構からなる交通流予測制御シス
   テムにおいて、 前記交通流センサ装置の情報信号を基に、前記交通流模
   擬装置の交通流模擬用パラメータを演算する交通流パラ
   メータ推定機構と、 前記交通流模擬装置に複数の交通管制施策を実行させて
   交通流の予測を行い、その予測値から予め設定された評
   価関数を最適にする施策を選択する交通流予測制御機構
   とを設け、 前記情報提供装置は、前記交通流予測制御機構による最
   適交通管制シナリオに従った交通管制情報を、実交通上
   の運転者に通知することを特徴とする交通流模擬装置に
   よる交通流予測制御システム。
2. 【請求項２】前記予め設定された評価関数として旅行時
   間の最短、料金最小又は走行距離最短およびこれらの組
   合せの選択を行うことを特徴とする請求項１に記載の交
   通流模擬装置による交通流予測制御システム。
3. 【請求項３】前記交通流パラメータ推定機構は、前記交
   通流模擬装置のパラメータを前記交通流センサ装置の情
   報信号で同定する実交通パラメータ推定機構および前記
   交通流にアンバランスを発生させる交通障害区間を推定
   する交通障害区間推定機構を設けたことを特徴とする請
   求項１に記載の交通流模擬装置による交通流予測制御シ
   ステム。
4. 【請求項４】前記交通障害区間推定機構は、前記交通流
   センサ装置の情報信号のうち、複数のセンサ設置点にお
   ける流入交通量と流出交通量を用いてセンサ間のアンバ
   ランスを検出し、前記アンバランスから通障害区間を推
   定する交通障害区間推定手段と、 前記交通流模擬装置の出力と前記交通流センサ装置の情
   報信号を用いて、シミュレーション結果を評価する評価
   手段と、 前記評価手段の評価結果から、パラメータ修正が必要な
   ときに、前記交通流センサ装置の情報信号と前記シミュ
   レーション結果を用いてパラメータを推定するパラメー
   タ修正手段と、 前記評価手段による評価が適切と判断したときに、前記
   交通流模擬装置のパラメータを交通流現況データベース
   （現況シナリオ）に保存する交通流模擬パラメータ保存
   手段とを設けたことを特徴とする請求項１に記載の交通
   流模擬装置による交通流予測制御システム。
5. 【請求項５】前記交通流予測制御機構は、複数の交通管
   制施策を保管している交通管制シナリオデータベース
   と、 前記交通管制シナリオデータベースの施策、前記交通流
   現況データベース（現況シナリオ）のパラメータと前記
   交通流センサ装置の情報信号を用いて交通流を個別の施
   策に対応して複数準備して模擬する交通流予測手段と、 前記交通流予測手段のシミュレーション結果を保管する
   交通流予測データベースと、 前記交通流予測データベースのシミュレーション結果を
   用い、前記予め設定された評価関数で施策を評価する施
   策評価手段とから構成されることを特徴とする請求項１
   に記載の交通流模擬装置による交通流予測制御システ
   ム。
6. 【請求項６】前記交通管制シナリオデータベースに保管
   された交通管制シナリオ毎の、前記交通流模擬結果を比
   較し、その各々の交通管制シナリオが交通流を形成する
   各車両の、前記予め設定された評価関数の出力値を比較
   して、各車両毎の評価関数の出力値のバラツキが最も少
   なく、全ての車両に対して公平なシナリオを抽出するを
   交通管制シナリオ決定手段を備えたことを特徴とする請
   求項５に記載の交通流模擬装置による交通流予測制御シ
   ステム。
7. 【請求項７】前記交通管制シナリオ決定手段にて決定さ
   れたシナリオを実交通上の各運転者に通知する情報提供
   手段を備えたことを特徴とする請求項６に記載の交通流
   模擬装置による交通流予測制御システム。