JP2816919B2 - 空間平均速度および交通量推定方法、地点交通信号制御方法、交通量推定・交通信号制御機制御装置 - Google Patents

空間平均速度および交通量推定方法、地点交通信号制御方法、交通量推定・交通信号制御機制御装置

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、車両分布パターンから
空間平均速度および交通量を推定する空間平均速度およ
び交通量推定方法、さらに推定した交通量から交通信号
制御機の制御を行なう地点交通信号制御方法および交通
量推定・交通信号制御機制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から行なわれている交通量推定方式
は、交通量をｑ、空間平均速度をｖ，交通密度をｋとす
ると、次式（１）のような基本式が成立する。
【０００３】 ｑ＝ｋｖ …（１）
【０００４】また空間平均速度と交通密度の関係は図４
に示すようなk-v 曲線になる。この曲線と横軸との交点
k j を飽和密度、縦軸との交点v f を自由速度と呼び、
これらは道路条件等によって決まる定数である。
【０００５】また、代表的なｋ−ｖの関係式ｆｖ（ｋ）
として、次式（２）が知られている。したがって、式
（１），（２）から交通量は交通密度だけの関数とな
り、図５に示すようなｋ−ｑ曲線になる。なお、この図
は密度ｋｃの状態において最大交通量Ｑｍａｘになるこ
とを示している。このことは、交通密度から交通量を推
定できることを意味している。
【０００６】 ｖ＝ｆｖ（ｋ）＝ｖｆ（１−ｋ／ｋｊ） …（２）
【０００７】また、従来の地点交通信号制御方法では、
車頭時間を基に交通状態を推定する時間ギャップ制御方
法が多く用いられている。これは、車頭時間が閾値以下
の場合には青時間を延長し、閾値を越えた場合には飽和
交通流が終了したと判断し、青時間を終了させる方法で
ある。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の交通量推定方式では、交通密度から求めた交通量は
図５の曲線上に存在するはずであるが、短時間に計測さ
れた実際の交通量はＸ軸と曲線とで囲まれた内部にも多
数存在し、実状にそぐわないという問題点があった。
【０００９】また、従来の地点交通信号制御方法では、
直接交通量を計測するためにはある計測単位時間が必要
なため、その時間が制御の遅れにつながるという問題点
があった。
【００１０】また、上記従来の地点交通信号制御方法で
は、前後の車種の組み合わせによっては車頭時間のばら
つきが大きいため、その車頭時間の閾値の設定が難し
く、閾値が小さいと飽和交通流が残ってしまい、閾値が
大きすぎると飽和交通流が終了しても無駄な青信号を出
し続けるという問題点があった。
【００１１】また、上記従来の地点交通信号制御方法で
は、初期青時間は一定時間があらかじめ設定されてお
り、車両が初期青時間内に存在しない場合でも初期青時
間は出力されてしまうため、無駄な時間が生じてしまう
という問題点があった。
【００１２】さらに、上記従来の地点交通信号制御方法
では、信号制御に用いられる入力情報は局部的なデータ
（通過台数、感知パルス幅）から得られた状態量である
ため、複雑な交通流の全容を把握することが難しいとい
う問題点があった。
【００１３】本発明は、このような従来の問題点を解決
するものであり、実際の交通量と対応のとれた交通量を
推定する方法、および推定された交通量から交通信号制
御機を制御する地点交通信号制御方法、これらを実現す
る交通量推定・交通信号制御機制御装置を提供すること
を目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、交通量を推定するために補正係数として
計測区間内の車両の配列パターンの関数を加えたもので
ある。すなわち、本発明は、空間平均速度および交通量
を推定する方法として、計測区間内の空間的な車両分布
の画像データから交通密度を求め、当該交通密度によ
り、交通密度と関数関係にあるマクロな空間平均速度を
求め、このマクロな空間平均速度に、前記空間的な車両
分布の画像データから求めた補正係数をかけてミクロな
空間平均速度を推定し、さらに前記ミクロな空間平均速
度に前記交通密度をかけて交通量を推定するようにした
ことを要旨とする。上記の構成では、補正係数をかける
前の空間平均速度と、補正係数をかけた後の空間平均速
度と２種類の空間平均速度が求められるので、それぞれ
にマクロ、ミクロという用語を付して区別している。す
なわち、信号制御などの影響を一切受けない郊外の道路
上などで観測される空間平均速度は、交通密度との相関
関係が認められ、理論的な扱いが簡単なためにこれが交
通工学での巨視的な基本的特性としてこれまで用いられ
てきた。交通密度だけの関数として定義されるこの空間
平均速度を、ここではマクロな空間平均速度という。一
方、本発明では街路交通のように信号制御などの影響を
受けて車両分布パターンが複雑に変動する交通流の瞬間
的な空間平均速度を推定する手法を提唱するものであ
り、これをマクロな空間平均速度に補正係数をかけるこ
とで実現している。これを、ここではミクロな空間平均
速度という。
【００１５】本発明はまた、上記目的を達成するため
に、空間的な車両の配列パターンを基に求められた推定
交通量から交通信号制御機を制御するようにしたもので
ある。
【００１６】本発明はまた、上記目的を達成するため
に、ビデオカメラで交差点から上流の車両の動向を俯瞰
するように撮影し、この画像データを画像処理装置で処
理して計測区間内に存在している空間的な車両の配列パ
ターンを求め、この配列パターンから数秒間の交通量を
推定して、交通信号制御機に制御信号を送信するように
したものである。
【００１７】
【作用】したがって、本発明によれば、空間的な情報を
用いることにより、時々刻々と変動する街路交通流の区
間内平均速度および交通量を時間遅れなく高精度に推定
することができる。すなわち、ｋ−ｖ関係式で表わされ
る空間平均速度をその密度における上限値とし、それに
車群の形成状況によって０から１まで変化する補正係数
を掛けることによって空間平均速度および交通量を精度
よく推定することができる。
【００１８】また本発明によれば、空間的な車両の配列
から飽和交通流を容易に推定することができ、交通信号
制御機の最適な青時間の配分が可能となり、さらに、本
来一定時間であった初期青時間についても交通流に応じ
て変化させることができる。
【００１９】また本発明によれば、空間的な車両の配列
パターンをビデオカメラと簡単な画像処理装置で求める
ことができ、この情報を基に交通信号制御機に対して無
駄のない適切な制御信号を送信することができる。
【００２０】
【実施例】
（第１実施例）以下、本発明の空間平均速度および交通
量推定方法の一実施例について説明する。本実施例で
は、交通量推定のために、エントロピーというパラメー
タを基に補正係数を構築した例を示す。
【００２１】図１は車両分布の区間情報を示すものであ
る。図１において、１は車両を示し、区間Ｌ（ｍ）内に
存在する車両の分布をある一瞬の現象とし、ｎ台の車両
相互の間隔（車頭間隔）をＤｉ（ｍ）（ｉ＝１，２，
３，…ｎ）とすると、空間的な車両のエントロピーＨは
次式（３）から計算することができる。
【００２２】
【数１】
【００２３】この式（３）から、同じ計測領域内に同じ
台数の車両が存在しても、車頭間隔の違いにより交通状
態が違うことを数値で表現することができる。
【００２４】すなわち、式（３）から、すべての車両が
等間隔に並んでいる場合（Ｄi ＝Ｌ／ｎ）にエントロピ
ーは最大となり、これをＨmax とする。また、それぞれ
の間隔が最小で１つの車群を形成している場合にエント
ロピーは最小となり、これをＨmin とする。Ｈmax とＨ
min はそれぞれ式（４）、式（５）のように表わすこと
ができる。ちなみにＤj は最小車頭間隔を示す。
【００２５】
【数２】
【００２６】
【数３】
【００２７】ここで現実の状態ＨとＨｍｉｎ状態の差を
分子に、ＨｍａｘとＨｍｉｎの差分を分母としてその割
合を求める。そして式（６）に示すように、この係数を
ｋ−ｖ関係式ｆｖ（ｋ）に掛けることにより、空間平均
速度を推定することができる。ここで、空間平均速度の
推定値をＶｓｅとする。
【００２８】 Ｖse＝ｆv(ｋ) ・（Ｈ−Ｈmin ）／（Ｈmax −Ｈmin ） …（６）
【００２９】さらに式（７）に示すように、これに交通
密度ｋを掛けることによって交通量を推定することがで
きる。ここで、交通量の推定値をＱｓｅとする。
【００３０】 Ｑse＝Ｖse・ｋ …（７）
【００３１】このように、上記第１の実施例によれば、
時々刻々と変動する街路交通流の区間内平均速度および
交通量を時間遅れなく高精度に推定することができる。
【００３２】（第２実施例）次に、本発明の地点交通信
号制御方法の一実施例を図２のアルゴリズムを参照して
説明する。まず、計測区間内に存在する車両の台数ｎを
計測する（ステップ１１）。計測エリア内に車両が存在
するかどうかを判定し（ステップ１２，１３）、存在す
る場合には、初期青時間Ｔe-min を式（８）から求め
（ステップ１４）、初期青時間を表示する（ステップ１
５，１６，１７）。
【００３３】 Ｔe-min ＝ｍａｘ（ｎ・ｔｓ、Ｌ／Ｖ） …（８）
【００３４】ここでｔｓは飽和交通流時の平均車頭時間
であり、Ｌは計測領域の長さ、Ｖは飽和交通流時の平均
速度である。初期青時間が終了したら、最大限度青時間
Ｔｍａｘになるまで（ステップ１８）、上記第１の実施
例における式（３）、（４）、（５）からエントロピー
および密度を求め（ステップ１９）、次いで式（６）お
よび（７）から予測交通量Ｑｓｅを求める（ステップ２
０）。そして、この予測交通量Ｑｓｅと閾値Ｑｃとの比
較を行ない（ステップ２１）、閾値より小さい場合は直
ちに青信号処理を終了して次の黄信号処理へ移行させ
る。これにより、結果的に青信号処理が短縮される。他
方、上記ステップ２１において閾値以上の場合には青時
間の延長を行なう（ステップ２２，２３）。この処理を
最大限度青時間Ｔｍａｘまで行ない（ステップ１８）、
Ｔｍａｘを越えたときに青信号処理を終了する。
【００３５】このように、上記第２の実施例によれば、
空間的な車両の配列から得られた交通量の推定値によ
り、交通信号制御機の最適な青時間の配分が可能となる
という利点を有する。また、本来一定時間であった初期
青時間についても交通流に応じて変化させることができ
るという利点を有する。
【００３６】（第３実施例）図３は本発明の交通量推定
・交通信号制御機制御装置の一実施例を示すものであ
る。図３において、３１および３２は交差点上流の車両
群の動向を俯瞰するように撮影可能なビデオカメラ、３
３は交通量推定・交通信号制御機制御装置本体、３４は
ビデオ信号選択部、３５はＡ／Ｄ変換部、３６は第１の
画像メモリ（入力画像１）、３７は第２の画像メモリ
（入力画像２）、３８は画像処理部、３９はデータ処理
・制御部、４０は入出力部、４１は交通信号制御機であ
る。
【００３７】次に上記第３の実施例の動作について説明
する。上記第３の実施例において、ビデオカメラ３１、
３２を用いて、交差点上流の車両群の動向を俯瞰するよ
うに撮像した映像情報を、交通量推定・交通信号制御機
制御装置本体３３に伝送する。交通量推定・交通信号制
御機制御装置本体３３では、交通信号制御機４１の状態
を入出力部４０から判定し、ビデオ信号選択部３４から
のビデオカメラ３１、３２のいずれかの映像信号を選択
し、その信号をＡ／Ｄ変換部３５を用いてデジタルデー
タに変換する。そして、ある一定の間隔で撮像された２
画面分（入力画像１および入力画像２）のデジタルデー
タをそれぞれ第１および第２の画像メモリ３６、３７に
格納する。次に、これら各画像メモリ３６、３７のデー
タを用いて画像処理部３８で画像処理を行ない、第１の
画像メモリ３６に処理結果を書き込み、その画像データ
から計測区間内に存在している車両台数と車頭間隔を求
める。そして、このデータをデータ処理・制御部３９に
送り、データ処理・制御部３９により、上記第１の実施
例における式（３）、（４）、（５）から交通密度とエ
ントロピーを求めるとともに、式（６）および（７）か
ら予測交通量を求め、上記第２の実施例における地点交
通信号制御方法を用いて、交通信号制御機４１の制御を
行なう。
【００３８】上記第３の実施例における車両台数と車頭
間隔は、画像情報処理部３８で以下のように処理するこ
とによって求められる。まず、交通量推定・交通信号制
御機制御装置本体３３内の各画像メモリ３６、３７に格
納されたある一定の間隔で撮像された２画面分のデジタ
ルデータの差分（フレーム差分）を行なう。これによっ
て計測領域内の移動物体のみの抽出が可能となる（道路
上のペイント類は消去される）。このフレーム差分の長
所は輝度の瞬間的な変化にも強いことであり、屋外等の
輝度変化の大きな場所に適している。また、フレーム差
分の短所は、停止している物体の抽出が不可能なことで
あるが、車両が存在しない状態と車両群が停止している
状態とは、交通量としては同じ状態のため、問題はな
い。次いで、フレーム差分で抽出されたすべての移動物
体の交差点からの位置を計測し、車両台数、各車頭間隔
を求め、次いでデータ処理・制御部３９で式（３）、
（４）、（５）から交通密度とエントロピーを、式
（６）、（７）から予測交通量を求めるようにする。
【００３９】このように、上記第３の実施例によれば、
空間的な車両の配列パターンをビデオカメラと簡単な画
像処理装置で求めることができ、この情報を基に交通信
号制御機に対して無駄のない適切な制御信号を送信する
ことができる。
【００４０】
【発明の効果】本発明は、上記実施例から明らかなよう
に、時々刻々と変動する街路交通流の区間内平均速度お
よび交通量を時間遅れなく高精度に推定することができ
る。
【００４１】本発明はまた、空間的な車両の配列から飽
和交通流の断続を精度良く検出することができ、交通信
号制御機の最適な青時間配分が可能となり、交差点付近
の渋滞の解消に寄与することができる。さらに、本来一
定時間であった初期青時間についても交通流に応じて変
化させることができる。
【００４２】本発明はまた、空間的な車両の配列をビデ
オカメラと簡単な画像処理装置で求めることができ、こ
の情報を基に信号現示の延長か否かの制御信号を直接交
通信号制御機に送信し、交通信号制御機を無駄なく適切
に制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施例における車両分布の区間
情報を示す模式図
【図２】本発明の第２の実施例における地点交通信号方
法のアルゴリズムを示すフローチャート
【図３】本発明の第３実施例における交通量推定・交通
信号制御機制御装置の構成を示す概略ブロック図
【図４】従来の交通量推定方式における空間平均速度と
交通密度の関係を示すグラフ
【図５】従来の交通量推定方式における交通量と交通密
度の関係を示すグラフ
【符号の説明】
１ 車両 ３１、３２ ビデオカメラ ３３ 交通量推定・交通信号制御機制御装置本体 ３４ ビデオ信号選択部 ３５ Ａ／Ｄ変換部 ３６ 第１の画像メモリ ３７ 第２の画像メモリ ３８ 画像処理部 ３９ データ処理・制御部 ４０ 入出力部 ４１ 交通信号制御機
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 矢 野 義 晴 神奈川県横浜市港北区綱島東四丁目３番 １号 松下通信工業株式会社内 (72)発明者 外 山 雅 一 神奈川県横浜市港北区綱島東四丁目３番 １号 松下通信工業株式会社内 (56)参考文献 特開 平２−230499（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−53698（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−295200（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−65699（ＪＰ，Ａ) 特開 昭53−77200（ＪＰ，Ａ) 特開 昭50−65197（ＪＰ，Ａ) 特開 昭56−88599（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−88700（ＪＰ，Ａ) 特公 昭53−28756（ＪＰ，Ｂ１) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G08G 1/00 - 1/16

Claims (3)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 計測区間内の空間的な車両分布の画像デ
    ータから交通密度を求め、 当該交通密度により、交通密度と関数関係にあるマクロ
    な空間平均速度を求め、 このマクロな空間平均速度に、前記空間的な車両分布の
    画像データから求めた補正係数をかけてミクロな空間平
    均速度を推定し、 さらに前記ミクロな空間平均速度に前記交通密度をかけ
    て 交通量を推定するようにした空間平均速度および交通
    量推定方法。
  2. 【請求項２】 青信号開始時の計測区間内の車両台数に
    応じて初期青時間を可変させるとともに、計測区間内の空間的な車両分布の画像データから交通密
    度を求め、 この交通密度により交通密度と関数関係にある交通量を
    求め、 この交通量に前記空間的な車両分布の画像データから求
    めた補正係数をかけて空間交通量を推定し、 この推定交通量が 閾値以上の値の場合には交通信号制御
    機の青信号処理を延長し、閾値未満の場合には青信号処
    理を終了させる交通信号制御機の青信号時間を制御する
    地点交通信号制御方法。
  3. 【請求項３】 交差点上流の車両群の動向を俯瞰するよ
    うに撮影可能なビデオカメラと、前記ビデオカメラからの画像データに基づいて計測区間
    内の空間的な車両分布の画像データを求める画像処理手
    段と、 前記車両分布の画像データから交通密度を求め、この交
    通密度により交通密度と関数関係にある交通量を求め、
    この交通量に前記空間的な車両分布の画像データから求
    めた補正係数をかけて空間交通量を推定する交通量推定
    手段と、 この推定交通量が閾値以上の値の場合には交通信号制御
    機の青信号処理を延長し、閾値未満の場合には青信号処
    理を終了させる制御手段と 、 を備えた交通量推定・交通信号制御機制御装置。
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