JP7172491B2 - 交通流予測装置、交通流予測方法及びプログラム - Google Patents
交通流予測装置、交通流予測方法及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7172491B2 JP7172491B2 JP2018216584A JP2018216584A JP7172491B2 JP 7172491 B2 JP7172491 B2 JP 7172491B2 JP 2018216584 A JP2018216584 A JP 2018216584A JP 2018216584 A JP2018216584 A JP 2018216584A JP 7172491 B2 JP7172491 B2 JP 7172491B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- traffic
- speed
- traffic density
- prediction
- 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.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
Description
V=a×exp(-b×K) 式(1)
ここで、Vは、平均速度(km/h)であり、Kは、交通密度(台/km)であり、a及びbは、交通密度・速度関係式パラメータである。
まず、本発明者らが本発明に至った経緯を説明する。例えば、100m単位で速度データを取得しているプローブデータを用いて、ある時刻tから1分後の交通密度を予測する場合、車両が60km/hの速度で走行しているとき、予測対象地点から1km上流側以内の交通量が、予測地点の交通密度に影響を与えることになる。また、車両が30km/hの速度で走行しているとき、予測対象地点から500m上流側以内の交通量が、予測地点の交通密度に影響を与えることになる。しかし、先に挙げた特許文献1に開示された技術は、交通密度の予測対象の時刻までに、予測対象の位置の上流から予測対象の位置に流入する交通量と、予測対象の位置の下流側から伝搬してくる渋滞波が特定されていない。そのため、予測対象の時刻における予測対象の位置の交通密度に影響を及ぼす範囲が考慮されておらず、予測精度に改善の余地があった。
まず、図1~図5を参照して、本発明の第1の実施形態に係る交通流予測装置の一例を説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る交通流予測装置の構成の一例を示すブロック図である。図2は、本実施形態に係る交通流予測装置が適用されうる交通流予測システムを説明するための説明図である。図3は、検知器情報の一例を示す説明図である。図4は、車載器情報の一例を示す説明図である。図5は、本実施形態に係る交通流予測装置が適用されうる交通流予測システムの一例を示すブロック図である。
続いて、交通流予測装置10の動作を図6~図14を参照して説明する。図6は、本実施形態に係る交通流予測装置の動作の流れの一例を示す流れ図である。図7Aは、本実施形態に係る交通流予測装置の動作の流れの一例を示す流れ図である。図7Bは、本実施形態に係る交通流予測装置の動作の流れの一例を示す流れ図である。図7Cは、本実施形態に係る交通流予測装置の動作の流れの一例を示す流れ図である。図8は、交通密度と速度との関係の一例を示す模式図である。図9は、交通密度・速度関係式パラメータの一例を示す模式図である。図10は、交通密度の算出方法を説明するための説明図である。図11は、交通密度予測パターンの一例を示す図である。図12は、本実施形態に係る交通流予測装置の動作の流れの一例を示す流れ図である。図13は、交通流図の一例を示す説明図である。図14は、本実施形態に係る交通流予測装置により得られた交通流図の一例を示す図である。
(3.1.1.交通密度と速度の関係式のパラメータ学習(S110))
まず、学習処理(S100)について説明する。学習部130に備えられる交通密度・速度関係式パラメータ学習部131は、予め設定された学習処理開始日時(例えば、毎日2:00)に、対象とする路線に設置された複数の車両検知器20について、それぞれの車両検知器20の設置位置における交通密度と速度の関係式のパラメータを学習する(S110)。詳細には、図7Bに示したように、トラカンデータ取得部111は、予め設定した学習期間(例えば、過去30日)のトラカンデータを取得する。このとき、交通密度・速度関係式パラメータ学習部131は、トラカンデータ取得部111から、平均速度が所定の閾値である混雑流判定速度以下のデータを全て取得する(S111)。混雑流判定速度は、ユーザによって設定されるものであり、例えば、55km/h以下とすることができる。
ここで、Kは、交通密度(台/km)であり、Qは、交通量(台/min)であり、Vは、平均速度(km/h)である。
ここで、Vは、平均速度(km/h)であり、Kは、交通密度(台/km)であり、a及びbは、交通密度・速度関係式パラメータである。
V=a×(1-b/K) ・・・式(104)
S110の交通密度と速度の関係式の学習処理の後、交通密度予測パターン学習部133は、時刻tにおける交通密度のパターンと、所定の時間幅だけ時間が経過した時刻t+1における交通密度との関係を学習する(S160)。以下に、S160の詳細を図7Cを参照して説明する。
続いて、図12を参照して、交通流予測部120による交通流予測処理の流れを説明する。
以上、本発明の実施形態を説明した。以下では、本発明の実施形態の変形例を説明する。なお、以下に説明する変形例は、本発明の実施形態で説明した構成に代えて適用されてもよいし、本発明の実施形態で説明した構成に対して追加的に適用されてもよい。
以上、本発明の実施形態について説明した。上述した精神状態判定、接続端末選定、映像処理及び音声処理などの情報処理は、ソフトウェアと、以下に説明する端末100のハードウェアとの協働により実現される。
以上説明したように、本発明の実施形態によれば、より詳細な交通流の予測が可能となる。
20 車両検知器
30 プローブデータ収集システム
31 車載器
32 アンテナ
40 ネットワーク
100 端末
110 取得部
111 トラカンデータ取得部
113 プローブデータ取得部
120 交通流予測部
130 学習部
131 交通密度・速度関係式パラメータ学習部
133 交通密度予測パターン学習部
140 記憶部
141 マスタデータ記憶部
143 トラカンデータ記憶部
145 プローブデータ記憶部
147 交通密度・速度関係式パラメータ記憶部
149 交通密度予測パターン記憶部
150 通信部
Claims (8)
- 道路の複数の地点のそれぞれに設置された車両検知器によって、所定の時間間隔で取得され、前記車両検知器が設置された地点を通過する車両の台数情報と、前記車両の速度と、を少なくとも含む検知器情報を、前記車両検知器から取得する検知器情報取得部と、
前記道路を走行する車両に載せられた車載器から、前記道路を走行する車両の位置情報と、前記道路を走行する車両の速度とを少なくとも含む車載器情報を取得する車載器情報取得部と、
前記検知器情報及び前記車載器情報に基づいて学習された、交通密度と速度との関係式、及び交通密度と次時刻の交通密度との関係に基づいて、前記道路における交通流を予測する交通流予測部と、を備える、交通流予測装置。 - 前記交通流予測部は、交通流の予測対象地点から前記検知器情報に含まれる速度に応じて定められる範囲の交通密度のパターンを交通密度予測パターンとし、前記交通密度と速度との関係式、及び、前記交通密度予測パターンと次時刻の交通密度との関係に基づいて、前記道路における交通流を予測する、請求項1に記載の交通流予測装置。
- 前記検知器情報及び前記車載器情報に基づいて、前記交通密度と速度との関係式、及び前記交通密度予測パターンと次時刻の交通密度との関係を学習する学習部、を更に備える、請求項2に記載の交通流予測装置。
- 前記学習部は、前記検知器情報のうち、前記検知器情報に含まれる速度が第1閾値以下である情報に基づいて、前記交通密度を算出し、前記交通密度と速度との関係式を学習する、請求項3に記載の交通流予測装置。
- 前記交通流予測部は、交通流の予測対象地点から前記検知器情報に含まれる速度に応じて定められる範囲の交通密度のパターンを交通密度予測パターンとし、
前記学習部は、前記検知器情報に含まれる速度に応じて定められる範囲を、予測対象地点から上流に向かって、前記検知器情報に含まれる速度で所定の時間だけ走行したときの位置から、前記予測対象地点から下流に向かって、所定の速度で所定の時間だけ走行したときの位置に所定の距離だけ延長した地点までの範囲として、前記交通密度予測パターンと次時刻の交通密度との関係を学習する、請求項3又は4に記載の交通流予測装置。 - 前記交通密度と速度との関係式は、下記式(1)で表される、請求項1~5のいずれか1項に記載の交通流予測装置。
V=a×exp(-b×K) 式(1)
ここで、Vは、平均速度(km/h)であり、Kは、交通密度(台/km)であり、a及びbは、交通密度・速度関係式パラメータである。 - 道路の複数の地点のそれぞれに設置された車両検知器によって、所定の時間間隔で取得され、前記車両検知器が設置された地点を通過する車両の台数情報と、前記車両の速度と、を少なくとも含む検知器情報を、前記車両検知器から取得することと、
前記道路を走行する車両に載せられた車載器から、前記道路を走行する車両の位置情報と、前記道路を走行する車両の速度とを少なくとも含む車載器情報を取得することと、
前記検知器情報及び前記車載器情報に基づいた、交通密度と速度との関係式、及び交通密度と次時刻の交通密度との関係に基づいて、前記道路における交通流を予測することと、を備える、交通流予測方法。 - コンピュータを、
道路の複数の地点のそれぞれに設置された車両検知器によって、所定の時間間隔で取得され、前記車両検知器が設置された地点を通過する車両の台数情報と、前記車両の速度と、を少なくとも含む検知器情報を、前記車両検知器から取得する検知器情報取得部、
前記道路を走行する車両に載せられた車載器から、前記道路を走行する車両の位置情報と、前記道路を走行する車両の速度とを少なくとも含む車載器情報を取得する車載器情報取得部、及び、
前記検知器情報及び前記車載器情報に基づいた、交通密度と速度との関係式、及び交通密度と次時刻の交通密度との関係に基づいて、前記道路における交通流を予測する交通流予測部、として機能させるための、プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018216584A JP7172491B2 (ja) | 2018-11-19 | 2018-11-19 | 交通流予測装置、交通流予測方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018216584A JP7172491B2 (ja) | 2018-11-19 | 2018-11-19 | 交通流予測装置、交通流予測方法及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020086647A JP2020086647A (ja) | 2020-06-04 |
JP7172491B2 true JP7172491B2 (ja) | 2022-11-16 |
Family
ID=70908101
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018216584A Active JP7172491B2 (ja) | 2018-11-19 | 2018-11-19 | 交通流予測装置、交通流予測方法及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7172491B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115394083B (zh) * | 2022-08-29 | 2023-06-06 | 合肥工业大学 | 一种基于深度学习的高速公路交通拥堵预测方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011209818A (ja) | 2010-03-29 | 2011-10-20 | Denso It Laboratory Inc | 交通量予測装置、交通量予測方法およびプログラム |
WO2014188586A1 (ja) | 2013-05-24 | 2014-11-27 | 株式会社日立製作所 | 交通量推定システム |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3212241B2 (ja) * | 1995-08-25 | 2001-09-25 | 株式会社東芝 | 交通流予測装置 |
JP2001084479A (ja) * | 1999-09-14 | 2001-03-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 交通流データ予測装置及び交通流データ予測方法 |
JP6426674B2 (ja) * | 2016-09-29 | 2018-11-21 | 株式会社東芝 | 道路交通状況推定システム、および、道路交通状況推定方法 |
-
2018
- 2018-11-19 JP JP2018216584A patent/JP7172491B2/ja active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011209818A (ja) | 2010-03-29 | 2011-10-20 | Denso It Laboratory Inc | 交通量予測装置、交通量予測方法およびプログラム |
WO2014188586A1 (ja) | 2013-05-24 | 2014-11-27 | 株式会社日立製作所 | 交通量推定システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020086647A (ja) | 2020-06-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP2255347B1 (en) | Travel pattern information obtaining device, travel pattern information obtaining method, travel pattern information obtaining program and computer readable medium | |
US7627414B2 (en) | Road map management system | |
US10642268B2 (en) | Method and apparatus for generating automatic driving strategy | |
US9068848B2 (en) | Providing cost information associated with intersections | |
CN102800207B (zh) | 交通信号检测***和方法 | |
US20210241615A1 (en) | Traffic monitoring apparatus and method of using the same | |
JP5115542B2 (ja) | 交通情報算出装置、交通システム及びコンピュータプログラム | |
JP5907249B2 (ja) | 不慮予測感度判定装置 | |
CN109637127B (zh) | 一种信号灯近似时长的确定方法及*** | |
US9747801B2 (en) | Method and device for determining surroundings | |
JP7172491B2 (ja) | 交通流予測装置、交通流予測方法及びプログラム | |
JP4572944B2 (ja) | 運転支援装置、運転支援方法および運転支援プログラム | |
US20210116931A1 (en) | Travelling support system, travelling support method and program therefor | |
CN110827561B (zh) | 一种基于车辆的道路路况信息预报***及方法 | |
US20220219699A1 (en) | On-board apparatus, driving assistance method, and driving assistance system | |
US11315425B2 (en) | History information storage apparatus, route calculation method, and influence range distribution system | |
KR102616571B1 (ko) | 인공지능을 이용한 영상 분석 기반의 도로 교통정보 제공 방법 및 그를 위한 시스템 | |
JP4957612B2 (ja) | 走行パターン情報取得装置、走行パターン情報取得方法および走行パターン情報取得プログラム | |
US20090105936A1 (en) | Route guidance apparatus, route guidance method, route guidance program and computer-readable recording medium | |
JP7424394B2 (ja) | 車両監視システム、車両監視方法、及び車両監視装置 | |
JP2006023886A (ja) | 交通情報システム | |
JP7245797B2 (ja) | 電子制御装置、選択方法 | |
US20240201007A1 (en) | Distributed optical fiber sensing (dfos) system and method of using the same | |
KR20210072277A (ko) | 도심 내 교통류의 충격파 속도와 대기행렬소거시간에 대한 실시간 추정 알고리즘 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20190327 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20190328 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210810 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220609 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220621 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220713 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221004 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221017 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7172491 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |