JP2003296870A - 交通流予測と事例推論を利用した交通渋滞の防止・解消方法 - Google Patents
交通流予測と事例推論を利用した交通渋滞の防止・解消方法Info
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Abstract
所、パーキングエリアの出口などの高速道路上での合流
部、一般道路との合流部、坂道部、突発事故、道路工事
などにおいて、交通流制御手段を用いて交通渋滞が発生
しないようにする。 【解決手段】本発明は推論過程を用いた道路制御方法で
あって、交通感知器から交通流データを取得する過程
と、交通流を制御する過程と、記憶されている過去の測
定データと現在の交通流データとの比較に基づいて、現
在の交通流制御の値に対応するその後の予測交通流を算
出する過程と、その後の交通流が所定の条件を満たすよ
うに、交通流制御手段によって交通流を制限する道路制
御方法を提案する。
Description
いた渋滞解消システムであって、特に交通感知器からの
データを事例ベース推論によって処理し、適切な交通流
の制御を行うシステムに関する。
れている問題である。例えば高速道路において渋滞の発
生箇所は主に料金所、パーキングエリアの出口などの高
速道路上での合流部、一般道路との合流部、坂道部、突
発事故、道路工事などが挙げられる。
方法が試みられており、例えばテレビ、ラジオ放送によ
る渋滞情報の提供や、電光掲示式道路標識による交通状
況の報知などである。
このような渋滞の解消策として無線通信により料金徴収
を行ういわゆるETCが導入された。図1に示したよう
に、この結果料金所上流部における渋滞1を解消するこ
とはできるが3、料金所通過後の一般道路との合流地
点、坂道、事故などでの渋滞2は解消されていない。例
えば、ETCを通過した車両が、先の一般道路との合流
点から進入した車両と渋滞区間4に滞留している車両が
合流し、大きな渋滞区間を作る。一度渋滞が発生(各車
両が停車、発進が繰り返して)した場合、単位時間当た
りに通過できる交通量が低下し、渋滞時間は(車の台
数)×(車1台当たりの反応時間)になると言われてお
り、渋滞状態を解消するには長時間が必要となる。その
ため、いかに渋滞を発生しなようにするかが課題となっ
ている。その対処策の一つとして料金ゲートのETCの
採用が進められているが、前記記載のような道路の合流
部や坂道、突発事故、道路工事などによる渋滞について
はETCでは解消することができず、より大きい渋滞を
招く可能性すらある。
ボトルネックが料金所からさらに先の区間に移動しただ
けであり、渋滞の本質的な解消には至っていないのが現
状である。
明は推論過程を用いた道路制御方法であって、交通感知
器から交通流データを取得する過程と、交通流を制御す
る過程と、記憶されている過去の測定データと現在の交
通流データとの比較に基づいて、現在の交通流制御の値
に対応するその後の予測交通流を算出する過程と、その
後の交通流が所定の条件を満たすように、交通流制御手
段によって交通流を制限する道路制御方法を提案する。
対応するその後の予測交通流は、約5分ないし10分後
の交通流である。
ートのような交通流制御手段を用いて、交通の流れ自体
を積極的に制御するものである。交通流の制御に用いる
データは交通感知器からのデータおよび該感知器付近に
設置される監視カメラ等により得られるデータであり、
このデータに基づいてシミュレーションおよび推論シス
テムにより交通流制御手段を動作させる。また当該シス
テムが動作する最初の段階では、事例データベースにデ
ータが格納されていない。従ってあらかじめ交通流シミ
ュレータを用いて様々な条件で計算した結果を事例デー
タベースに格納する。次に、該データを用いて交通流制
御を行い、その結果生じた交通流の変化を測定し事例と
してデータベースに格納する。さらに、事例データベー
スに十分なデータが格納された後、主に事例ベース推論
を用いて交通流制御を行い、同様に制御結果を事例とし
てデータベースに格納する。以下に本発明をより詳細に
説明する。
期の段階は事例データベースに事例が保存されていない
ため、交通流シミュレータを用いて、事前に様々な条件
で計算した結果を事例データベースに格納する。また、
図3に示したように交通感知器および前記カメラ等で取
得したデータ24、例えば交通量、通過平均速度、滞留
台数など、から交通流シミュレータによって10分程度
の近未来の交通流を予測し26、事前に計算したデータ
29を用いて事例ベース推論によって交通流が所定の状
態になるように交通流制御手段の動作を決定し交通流制
御を行う。
前記交通感知器およびカメラ等で取得する。つまり同一
箇所において交通流制御前と該制御後のデータを取得す
る。このとき交通流を測定する箇所は、少なくとも渋滞
箇所の上流側および下流側である。さらに取得したデー
タを事例として事例データベースに保存する。この動作
を繰り返すことによって該データベースに事例が蓄積さ
れる。
ータベースに所定の量のデータが蓄積されると、次に事
例ベース推論によって交通流制御を行う。以下に事例ベ
ース推論を用いた交通流制御について、データを取得す
るフェーズ、シミュレーションを行うフェーズおよび事
例ベース推論を用いるフェーズの3つのフェーズに分け
て説明する。
得するフェーズである。図3に示したように交通感知器
20、22により例えばETC料金所付近23の交通流
を一定間隔ごとに測定する。また図示しないが同料金所
付近には渋滞の滞留長を測定するカメラも設置されてい
る。これらの装置によってETC料金所付近の車両の通
過速度、時間帯ごとの車両通過台数、滞留長および滞留
台数等のデータを取得できる。
図4に示した。フェーズ1で取得したデータを用いて、
前記交通流制御装置を所定の量だけ動作させたときの、
10分程度の近未来の交通流を予測する。前記記載のよ
うに交通感知器で取得した通過交通量、滞留台数、滞留
長、通過平均速度等102の値を交通流シミュレータ2
6に入力し、当該ETC料金所およびさらに先の区間周
辺の交通流を予測する101。
図5に示した。フェーズ1で取得した交通感知器からの
データ202を、事例ベース推論システムに入力し推論
を行い、交通流制御装置を所定の値で動作させる20
5。事例ベース推論では、現在の状況とデータベースに
格納されている状況を比較し、類似の事例を検索する。
次に該類似事例と現在の状況との差を計算し、この差に
基づいてデータベースに格納されている制御量を現在の
状況に適合するように修正し対処事例を示す204。次
にこの結果を用いて交通流制御を行う205。もし推論
によって類似例が見つからない場合はフェーズ2のシミ
ュレーションを用いる。さらに制御後の交通流を測定
し、結果を事例としてデータベースに格納する。
象に対しては、前記交通流シミュレータでシミュレーシ
ョンし制御を行い、同様に制御結果を事例データベース
に格納する。
る。上述の一連の流れを図2にブロック図で示した。し
かしながら、本発明は上述の例に限定されるものではな
い。例えば、事例データベースに十分なデータが格納さ
れた場合、前記フェーズ2の交通流シミュレーションを
することなく、測定データと事例ベース推論のみで交通
流制御を行うこともできる。
閉時間を制御することにより該ゲートを単位時間当たり
に通過する車両の数を制御することができる。これによ
り交通流が制御される。さらには、動的な信号制御や、
制限速度による制御でも良い。また、現在では自動運転
システムいわゆるAHSも開発されており、該AHSに
よって交通流の制御をすることもできる。
を用いている。当業者には明白であるが、通常事例ベー
ス推論では事例をその属性ベクトル等で表現する。該属
性としては例えば、交通量、通過平均速度、滞留台数、
滞留長、その他などがある。この属性ベクトルを用いて
入力事例と過去の事例の類似度を算出する。また事例ベ
ース推論は、問題解決の過程を1つの事象として記憶す
るので、知識ベース推論のように知識ベースを構築する
工程を省くことができ、知識ベース推論では記述できな
い複雑な問題解決過程にも対応することができる。
渋滞を解消する方法およびシステムであるが、本発明は
本質的に道路交通のみならず、例えば海上交通、航空交
通等にも用いることができる。また事例ベース推論を用
いることから、例えば駅前周辺の道路交通と歩行者の流
れのような、より複雑な制御にも応用可能である。
(時間の値)を明示したが、時間の値は特別意味を持た
ず、実施にあっては適当な値にすればよい。
滞の発生を少なくすることが可能となり、通過交通量の
低下を回避することができる。
TC導入後の交通状況を示した概略図である。
の設置場所および初期の段階の交通流制御システムの概
略的な図である。
である。
対処事例の提示および、交通流制御を示した概略図であ
る。
Claims (9)
- 【請求項1】 推論過程を用いた道路制御方法であっ
て、 交通感知器から交通流データを取得する過程と、 交通流を制御する過程と、 記憶されている過去の測定データと現在の交通流データ
との比較に基づいて、現在の交通流制御の値に対応する
その後の予測交通流を算出する過程と、 その後の交通流が所定の条件を満たすように、交通流制
御手段によって交通流を制限する道路制御方法。 - 【請求項2】 さらに、交通感知器から取得した交通流
データと交通流制御手段による制御の値とを、データベ
ースに格納された過去の測定データと制御の値に追加す
る段階を有する請求項1に記載の道路制御方法。 - 【請求項3】 さらに、交通感知器の測定データと交通
流制御手段による制御の値と、その後の予測交通流をシ
ミュレーションし、 当該シミュレーションによって過去の測定データと制御
の値を補う過程を有する請求項1または2のいずれかに
記載の道路制御方法。 - 【請求項4】 前記交通流制御は自動料金徴収システム
すなわちETC、道路制限速度表示装置、信号機、およ
び自動運転システムすなわちAHS、を用いて行うこと
を特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載の方
法。 - 【請求項5】 前記推論過程は、事例ベース推論である
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 【請求項6】 前記交通感知器による交通流データは少
なくとも渋滞箇所の上流側および下流側の交通流である
ことを特徴とする請求項1ないし4の何れかに記載の方
法。 - 【請求項7】 前記データは少なくとも交通流制御前と
交通流制御後の交通流であることを特徴とする請求項1
ないし6に記載の方法。 - 【請求項8】 コンピュータに、推論過程を用いた道路
制御を実行させるためのソフトウエアプログラムを格納
したコンピュータによって読み取り可能な記録媒体であ
って、当該道路制御は、 交通感知器から交通流データを取得する過程と、 交通流を制御する過程と、 記憶されている過去の測定データと現在の交通流データ
との比較に基づいて、現在の交通流制御の値に対応する
その後の予測交通流を算出する過程と、 その後の交通流が所定の条件を満たすように、交通流制
御手段によって交通流を制限する過程とを含むものであ
る、コンピュータによって読み取り可能な記録媒体。 - 【請求項9】 推論過程を用いた道路制御システムであ
って、 交通感知器から交通流データを取得する手段と、 交通流を制御する手段と、 記憶されている過去の測定データと現在の交通流データ
との比較に基づいて、現在の交通流制御の値に対応する
その後の予測交通流を算出する手段と、 その後の交通流が所定の条件を満たすように、交通流制
御手段によって交通流を制限する道路制御システム。
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