JP7389456B2

JP7389456B2 - 交通渋滞予防、又は、予防及び緩和方法、制御装置及び制御車両

Info

Publication number: JP7389456B2
Application number: JP2019165966A
Authority: JP
Inventors: 章仁長濱
Original assignee: THE UNIVERSITY OF ELECTRO-COMUNICATINS
Current assignee: THE UNIVERSITY OF ELECTRO-COMUNICATINS
Priority date: 2019-09-12
Filing date: 2019-09-12
Publication date: 2023-11-30
Anticipated expiration: 2039-09-12
Also published as: JP2021043760A

Description

本開示は、交通渋滞予防、又は、予防及び緩和方法、制御装置及び制御車両に関する。

交通渋滞の緩和に対しては、以下の特許文献１，２のような様々な提案がなされている。

特開２００６－３０９７３５号公報特開２００６－３０９７３６号公報

Da Yang, et al., "Modeling and analysis of car-truck heterogeneous traffic flow based on intelligent driver car-following model." In TRB 92nd Annual Meeting, number 13-2358, 2013.

近年の車両数増加や交通集中によって道路渋滞問題は世界各国で深刻化している。一般に道路交通は、各国程度の差はあるものの混合交通である。混合交通は、走行に関する属性の異なる車両が混在した交通を指す。車両の走行に関する属性は、車両の大きさや挙動に関する属性であって、例えば、車種ごとに異なる。車種とは、普通乗用車、軽四輪乗用車、原動機付自転車などの車両の種別を指す。深刻化する交通渋滞を予防、または緩和するためには、各車両の走行に関する属性を考慮した交通渋滞予防、又は、予防及び緩和システムが望まれる。

ある実施の形態に従うと、交通渋滞予防、又は、予防及び緩和方法は、車列に含まれる複数車両の第１の配列を検出し、複数車両の属性を示す属性パラメータを用いて第１の配列の車列の流量を示す第１の指標値を算出し、第１の配列を第２の配列に変化して車列の流量を示す第２の指標値を算出し、第２の指標値の示す流量が第１の指標値の示す流量よりも優っている場合に、複数車両の配列を第１の配列から第２の配列に変更させる。

他の実施の形態に従うと、制御装置は交通渋滞を予防、又は、予防及び緩和するための処理を実行する制御装置であって、その処理は、車列に含まれる複数車両の第１の配列を検出し、複数車両の属性を示す属性パラメータを用いて第１の配列の車列の流量を示す第１の指標値を算出し、第１の配列を第２の配列に変化して車列の流量を示す第２の指標値を算出し、第２の指標値の示す流量が第１の指標値の示す流量よりも優っている場合に、複数車両の配列を第１の配列から第２の配列に変更させる、ことを含む。

更なる詳細は、後述の実施形態として説明される。

図１は、第１の実施の形態に係る交通渋滞予防、又は、予防及び緩和システム（以下、システムと略する）の構成の一例を表した概略図である。図２は、システムに含まれる制御装置の機能構成の具体例を表した概略図である。図３は、システムに含まれる車両の機能構成の具体例を表した概略図である。図４は、指標の算出処理に用いる式を表した図である。図５は、指標の算出処理に用いる挙動パラメータの具体例である。図６は、車列の変更の具体例を表した概略図である。図７は、図６に示された各車列について算出された流量と密度との関係、及び、安定性指標が線形安定を満たす範囲を示した図である。図８は、交通渋滞予防、又は、予防及び緩和方法の具体例を表した図である。図９は、制御装置で行われる調整処理の流れの一例を表したフローチャートである。図１０は、車列の変更の具体例を表した概略図である。図１１は、車列の変更の具体例を表した概略図である。図１２は、制御装置で行われる調整処理の流れの他の例を表したフローチャートである。図１３は、第２の実施の形態に係るシステムの構成の一例を表した概略図である。図１４は、システムに含まれる車両のうちの制御車両の機能構成の具体例を表した概略図である。

＜１．交通渋滞予防、又は、予防及び緩和方法、及び、制御装置の概要＞

（１）実施の形態に係る交通渋滞予防、又は、予防及び緩和方法は、車列に含まれる複数車両の第１の配列を検出し、複数車両の属性を示す属性パラメータを用いて第１の配列の車列の流量を示す第１の指標値を算出し、第１の配列を第２の配列に変化して車列の流量を示す第２の指標値を算出し、第２の指標値の示す流量が第１の指標値の示す流量よりも優っている場合に、複数車両の配列を第１の配列から第２の配列に変更させる。

複数車両の配列は、例えば、各車両の位置を特定するデータ及び識別情報などに基づいて検出される。位置を特定するデータは、例えば、位置情報や周辺又は隣接する車両を撮影した撮影画像データなどである。

属性パラメータは、流量の指標を算出するために用いる、計算用の属性を示すパラメータである。属性パラメータは、例えば、車種である。

流量が増加するように複数車両の配列を変更して車列を変化させることによって、交通効率が向上する。その結果、交通渋滞が予防、又は、予防及び緩和できる。

（２）好ましくは、第２の指標値は第２の配列の車列の安定性を示す指標値を含み、第２の配列に変更させることは、さらに、第２の指標値の示す安定性が線形安定性を有することを示す場合、又は、前記第１の指標値の示す安定性より高い場合に、複数車両の配列を第１の配列から前記第２の配列に変更させることを含む。これにより、変更後の車列がより安定となり、交通渋滞が予防及び緩和、又は、渋滞発生が抑制される。

（３）好ましくは、複数車両のうちの一台の車両は制御装置を搭載して制御車両として機能し、制御車両は、少なくとも、第１の指標値及び第２の指標値に基づいて第２の配列を決定し、複数車両に対して配列の変更を指示する。制御車両は、制御装置の機能の少なくとも一部を有する車両であって、他の車両に対して制御信号を出力する車両を指す。これにより、複数車両以外の装置において行わせる処理を軽減することができる。

（４）好ましくは、制御車両が、さらに、第１の配列の検出結果を得て、第１の指標値及び第２の指標値を算出する。これにより、複数車両以外の装置において行わせる処理を軽減することができる。

（５）好ましくは、複数車両とは異なる制御装置が、第１の配列を検出し、第１の指標値及び第２の指標値に基づいて第２の配列を決定する。これにより、車両の構成を容易にすることができる。

（６）好ましくは、複数車両は、所定レベル以上の運転支援機能を有する運転支援車両を２台以上含み、２台以上の運転支援車両のうちの１台の運転支援車両が、他の運転支援車両に対して配列の変更を指示する制御信号を送信する。これにより、複数車両以外の装置がシステムに含まれて一部処理を行う場合であっても、上記１台の運転支援車両以外の運転支援車両は制御信号を送信する機能を備える必要がなくなり、装置構成を容易にできる。

（７）好ましくは、複数車両は、所定レベル以上の運転支援機能を有する運転支援車両を含み、複数車両とは異なる制御装置が、運転支援車両に対して配列の変更を指示する制御信号を送信する。所定レベル以上の運転支援機能を有する運転支援車両は制御装置との通信機能を有して制御信号を受信し、制御信号に従う走行を行うよう運転を支援する。その結果、制御信号によって指示された車列の変更が実現されるようになる。

（８）好ましくは、配列を変更させることは、複数車両それぞれに対する指示の優先度を決定することを含む。優先度は、一例として、配列が変更しやすい車両ほど高く設定することができる。これにより、制御信号によって指示された車列の変更が実現されやすくなる。

（９）好ましくは、複数車両は、所定レベル以上の運転支援機能を有する運転支援車両を含み、運転支援車両が、各々、第１の指標値及び第２の指標値に基づいて第２の配列を決定し、第２の配列となるように運転支援機能を発揮する。これにより、複数車両以外の制御装置や、複数車両のうちのいずれか一台の制御車両を不要とすることができる。

（１０）好ましくは、属性パラメータは、車両の車種を含む。これにより、車長などの車種に固有のデータを用いて変更後配列を決定することができる。

（１１）好ましくは、交通渋滞予防、又は、予防及び緩和システムは、複数車両のうちの変更可能車両を抽出し、変更可能車両の配列を変更して第２の配列を得る。これにより、制御信号によって指示された車列の変更が実現されやすくなる。

（１２）好ましくは、変更可能車両は、ＳＡＥ（Society of Automotive Engineers）（米国自動車技術会）の自動運転のレベル分けJ3016(Sep2016)に従ったレベルが所定レベル以上の運転支援機能を有する運転支援車両及びその周辺車両を含む。これにより、制御信号によって指示された車列の変更が実現されやすくなる。

（１３）好ましくは、所定レベル以上の運転支援機能は、レベル１以上の運転支援が実現される機能を指す。この場合、配列を変更するための走行のための運転操作が支援される。これにより、制御信号によって指示された車列の変更が実現されやすくなる。

（１４）好ましくは、所定レベル以上の運転支援機能は、レベル３以上のドライバによる運転操作を不要とする自動運転を実現する機能を指す。この場合、配列を変更するための走行が自動的に行われる。これにより、制御信号によって指示された車列の変更がより実現されやすくなる。

（１５）実施の形態に係る制御装置は、交通渋滞を予防、又は、予防及び緩和するための処理を実行する制御装置であって、その処理は、車列に含まれる複数車両の第１の配列を検出し、複数車両の属性を示す属性パラメータを用いて第１の配列の車列の流量を示す第１の指標値を算出し、第１の配列を第２の配列に変化して車列の流量を示す第２の指標値を算出し、第２の指標値の示す流量が第１の指標値の示す流量よりも優っている場合に、複数車両の配列を前記第１の配列から第２の配列に変更させる。流量が増加するように複数車両の配列を変更して車列を変化させることによって、交通効率が向上する。その結果、交通渋滞が予防、又は、予防及び緩和される、ことを含む。

＜２．交通渋滞予防、又は、予防及び緩和方法、及び、制御装置の例＞

［第１の実施の形態］

図１を参照して、第１の実施の形態に係る交通渋滞予防、又は、予防及び緩和システム（以下、システムと略する）１００Ａは、Ｎ台の車両５Ａ，５Ｂ，５Ｃ，…，５Ｎを含む。Ｎ台の車両５Ａ，５Ｂ，５Ｃ，…，５Ｎを代表させて車両５とも称する。なお、Ｎは２以上の複数である。車両５は車列Ｍを構成している。すなわち、複数の車両５は、同一の車線ＬＡ内を同一の方向に走行している車両群である。なお、車線ＬＡは、実際の車線であってもよいし、車両横方向位置ずれを含むが、追従関係を実質的に持つ仮想的な車線であってもよい。

システム１００Ａは、制御装置１を含む。制御装置１は、例えばサーバであって、インターネットなどの通信網３を介して車両５と通信可能である。制御装置１は、他の例として、路側に設置された装置であってもよい。この場合、通信網３はインターネットでなく、直接車両５との通信であってもよい。制御装置１は、交通渋滞を予防、又は、予防及び緩和するための処理を実行し、その処理に従う制御信号を車両５に出力する。

図２を参照して、制御装置１は、プロセッサ１１とメモリ１２とを有するコンピュータで構成される。メモリ１２は、一次記憶装置であってもよいし、二次記憶装置であってもよい。制御装置１は、通信網３にアクセスするための通信装置１３をさらに有する。

メモリ１２は、属性データベース（ＤＢ）１２１を有する。また、メモリ１２は、プロセッサ１１によって実行されるコンピュータプログラム１２２を記憶している。属性ＤＢ１２１は、車両５それぞれの属性を記憶している。記憶している属性は、後述する交通効率の指標を算出するために用いる、計算用の属性を示すパラメータである属性パラメータを含む。計算用の属性パラメータは、例えば、車種である。車種とは、普通乗用車、軽四輪乗用車、原動機付自転車などの車両の種別を指す。計算用の属性パラメータは、車両ごとの詳細なサイズ、ドライバの運転の特定を示す特性値、ドライバの性別、年齢、などを含んでもよい。

プロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されているコンピュータプログラム１２２を実行することによって検出処理１１１を実行する。検出処理１１１は、通信装置１３が車両５と通信することによって車両５から得られたセンシング結果に基づいて車列Ｍを検出する処理である。車列Ｍを検出することは、車列Ｍを構成する各車両５の車種を特定すること、つまり、車種の順を特定することを含む。

プロセッサ１１は、コンピュータプログラム１２２を実行することによって算出処理１１２を実行する。算出処理１１２は、交通効率の指標を算出する処理である。交通効率の指標は、流量と、安定性指標と、を含む。安定性指標は、速度擾乱に対する車列の安定度合を表す指標であって、例えば、線形安定性に関する条件式で用いられるような安定性指標である。なお、線形安定とは、無限に微小な速度擾乱に対して安定していることを指す。また、非線形安定とは、ある程度の大きさの擾乱までは安定であって、擾乱の大きさが増えると渋滞が発生する状態を指す。算出処理１１２では、検出された車列Ｍの各車両５の計算用の属性パラメータが属性ＤＢ１２１から読み出され、指標の算出に用いられる。

プロセッサ１１は、コンピュータプログラム１２２を実行することによって決定処理１１３を実行する。決定処理１１３は、現在の車列Ｍを変更させた変更後車列を決定する処理である。配列を変えると交通量が変化することは、例えば、Da Yang, et al., “Modeling and analysis of car-truck heterogeneous traffic flow based on intelligent driver car-following model.”（上記の非特許文献１）にも開示されている。その思想に基づいて、プロセッサ１１は決定処理１１３を実行して変更後車列を決定する。詳しくは、決定処理１１３は、現在の車列Ｍについて算出処理１１２によって算出された指標と、変更後車列の候補となる候補車列について算出処理１１２によって算出された指標と、を比較する処理を含み、プロセッサ１１は、その比較結果に基づいて候補車列を変更後車列と決定する。

プロセッサ１１は、コンピュータプログラム１２２を実行することによって調整処理１１４を実行する。調整処理１１４は、現在の車列Ｍを変更後車列に変更させるための処理である。具体的には、調整処理１１４は、制御信号を生成し、通信装置１３に渡して対象の車両５に対して送信させる処理を含む。

車両５は、ＳＡＥ（Society of Automotive Engineers）（米国自動車技術会）の自動運転のレベル分けJ3016(Sep2016)に従ったレベルが所定レベル以上の自動運転機能を有する運転支援車両である。所定レベルは少なくともレベル１であって、運転支援が実現されるレベルを指す。図３を参照して、車両５は、制御装置５０を含む。制御装置５０は、プロセッサ５１とメモリ５２とを有するコンピュータで構成される。運転支援は、レベル３以上のドライバによる、操作装置５５を用いての運転操作を不要とする、自動運転を実現するものであってもよい。また、ここでの運転支援機能はレベル０のドライバが操作装置５５を用いてすべての運転操作を行うものを含んでもよいが、その場合、ドライバに所定の運転操作を行わせるための表示や音声出力などのドライバに対する指示が出力されるものとする。

車両５は、通信網３にアクセスするための第１通信装置５３をさらに有する。第１通信装置５３は、プロセッサ５１の制御に従って制御信号を出力する。

車両５は、アンテナ５８が接続された第２通信装置５７を有していてもよい。第２通信装置５７は、アンテナ５８によって他の車両５から送信された電波を受信し、プロセッサ５１に入力する。すなわち、第２通信装置５７は、車両５間の通信を行うための通信装置である。

メモリ５２は、一次記憶装置であってもよいし、二次記憶装置であってもよい。メモリ５２は、固有データを記憶する固有データＤＢ５２１を有する。固有データは、車両５固有の識別情報（ＩＤ）である。また、メモリ５２は、プロセッサ５１によって実行されるコンピュータプログラム５２３を記憶している。

プロセッサ５１は、メモリ５２に記憶されているコンピュータプログラム５２３を実行することによって運転支援処理５１１を実行する。運転支援処理５１１は、ドライバによる車両５の運転操作を支援する運転支援機能を実現する処理である。

プロセッサ５１は、さらに、第１通信装置５３が通信することによって制御装置１から受信した制御信号に基づいて運転支援処理５１１を実行する。制御装置１からの制御信号に基づく運転支援処理５１１は、一例として、制御信号に従う運転が行われるようにドライバの運転を支援する処理である。例えば、制御信号で指示される運転を行うように、車両５に備えられるディスプレイ５４に表示したり、図示しないスピーカから音声出力したりすることが挙げられる。

プロセッサ５１はコンピュータプログラム５２３を実行することによって送信処理５１２を実行する。送信処理５１２は、制御装置１が車列Ｍを検出するための検出用データを送信するための処理であって、検出用データをセンシングし、センシング結果を送信する処理を含む。プロセッサ５１は、制御装置１からのリクエストに応じて送信処理５１２を実行してもよい。この場合、プロセッサ５１は現在位置をセンシングし、センシング結果を固有データＤＢ５２１に格納されているＩＤなどの識別情報とともに第１通信装置５３に渡して制御装置１に送信させる。

現在位置のセンシング結果は、一例として、ＧＰＳデータである。この場合、プロセッサ５１はＧＰＳと通信して現在位置を示すデータを取得する。現在位置のセンシング結果の他の例は、撮影画像である。この場合、センサ５６としてカメラを有し、カメラによって撮影された撮影画像を制御装置１に送信する。制御装置１は撮影画像を解析することによって位置を特定する。例えば、前方の車両のナンバープレートを撮影することによって、複数車両５の並び順が特定される。

図４～図７を用いて、制御装置１のプロセッサ１１の実行する算出処理１１２について説明する。算出処理１１２では、算出される交通効率の指標として、流量Ｆと線形安定性指標ＳＦとが算出される。

流量Ｆ（台／ｓ）は、長さＬ（ｍ）の車線にＮ台の車両が存在し、全ての車両が同じ速度ｖ（ｍ／ｓ）で加減速なく走行している状況（平衡状態）において、下の式（１）で示される密度ρを用いて式（２）で表される。
ρ＝Ｎ／Ｌ …（１）
Ｆ＝ρｖ …（２）

流量Ｆと密度ρとは、横軸を密度ρとして縦軸を流量Ｆとすると、概ね、山型の形状の関係となる。すなわち、密度ρが０である車両が存在しない場合には流量Ｆは０である。徐々に車両が増加して密度ρが増加するにつれて流量Ｆも増加する。一定密度以上になると、車両が増加して密度ρが増加するにつれて、安全のため各車の速度ｖが低下する。そのため、密度ρが増加するにつれて流量Ｆは減少する。最大密度に達すると交通が停止し、流量Ｆは０となる。最大流量Ｆｍａｘは、交通効率が最も高いときの交通量を指す。交通効率が高いことは道路が効率よく使用されることを指し、そのときの交通量とは、その状況において対処可能な交通量を示している。

流量Ｆの算出の際には、全ての車両が加減速なく同一速度で走行している平衡状態を想定している。しかしながら、いずれかの車両が、少しアクセルを緩めるような微小な速度擾乱を起こすと、他の車両、特に後続車の速度擾乱を誘発することが考えられる。この速度擾乱の伝播が消滅せず、次々と後続車両に伝播する交通状態を不安定な交通と言う。すなわち、例え流量Ｆが大きくでも不安定であれば、速度擾乱が生じると車列中で増幅されて密度ρの不均一が発生する。その結果、渋滞が発生する。従って、流量Ｆ、特に最大流量Ｆｍａｘと、安定性を表す安定性指標ＳＦとは、交通効率を表す重要な指標と言える。本システム１００Ａは、これら両指標を改善することによって交通渋滞の予防、又は、予防及び緩和を図るものである。

本システム１００Ａでは、各車両５の挙動を、例えば図４の式（３）でモデル化する。式（３）は、ＩＤＭ（Intelligent driver model）と呼ばれる代表的な車両追従モデルの１つであって、車両ｎの加速度を表している。このモデルは、各車両の加速度を、現在速度、車間距離、前走車との速度差、などの、図４に示された車両の挙動を表す挙動パラメータから決定するモデルである。特に、所望の車間距離Ｓ_nを、図４の式（４）でモデル化する。式（４）は、自車速度ｖ_nと前走車との間の速度差Δｖ_nとを用いて、前走車との所望の車間距離Ｓ_nを表している。

平衡状態における車頭距離h_nは、図４の式（５）で求められる。車頭距離h_nは、自車両の車頭と前走車の車頭との間の距離であって、自車両と前走車との車間距離に、前走車の車長を加えた距離である。車長ｌ_nは、車両の進行方向の長さを指す。

式（５）で得られた車頭距離h_nを用いて車列全体の密度ρを表すと、図４の式（６）となる。なお、ここでは、変数Ｐ_combは隣接する２車両のペアの総数に対する、各車長の組み合わせの割合を指す。式（６）を式（２）に代入することによって流量Ｆが算出される。

プロセッサ１１は、算出処理１１２において計算用の属性として車両の車種を用いる。車種は、例えば、乗用車、トラックなどである。車種によって車長が異なるためである。この場合、図４に示された挙動パラメータの値は車種の組み合わせごとに設定される。

一例として、車列Ｍに乗用車（Ｃ）及びトラック（Ｔ）が混在している場合を想定する。この場合、隣接する２車両の車種の組み合わせを示す変数ｃｏｍｂは、前者を自車両、後者を後続車両とすると、［ＣＣ，ＣＴ，ＴＣ，ＴＴ］の４つ（ｃｏｍｂ＝４）となる。挙動パラメータの値は、図５に示されたように、これら４つの組み合わせに対して設定される。

プロセッサ１１は、算出処理１１２において車種の組み合わせごとに安定性指標ＳＦ_combを算出する。安定性指標ＳＦ_combは、図４の式（７）で表される。式（７）における変数ｆ_zは、式（３）の平衡状態における変数ｚに対する偏微分値である。上の例の場合、変数ｃｏｍｂ＝４となる。そして、車列Ｍ全体の安定性指標ＳＦ_allは、図４の式（８）で表される。

なお、図４に示された挙動パラメータのうちの車長ｌ_n以外のパラメータ、及び、式（３）～（８）は、上記の非特許文献１にも開示されている。

安定性指標ＳＦ_allが安定条件を満たす場合に、車列Ｍ全体が線形安定となる。安定性指標ＳＦ_allは、正の値は線形不安定を示している。従って、ＳＦ_all＜０は、安定条件の一例である。また、安定性指標が正であっても、元の安定性指標より小さくなることは、不安定ながら車列の渋滞発生に対する耐性が向上したことを示す。

算出処理１１２では、検出された車列Ｍについて流量Ｆ１を算出する。また、検出された車列Ｍの車種の組む合わせを様々に変化させて変更後の車列の候補の候補車列とし、候補車列ごとに流量Ｆ２を算出する。流量Ｆが大きい方が交通効率がよいため、決定処理１１３では、流量Ｆが大きい候補車列を変更後車列に決定する。

また、算出処理１１２では、候補車列ごとに流量Ｆ２を算出する。決定処理１１３では、さらに、上記の安定条件を満たす候補車列、もしくは安定性が改善される候補車列を変更後車列に決定する。すなわち、候補車列に対して算出された安定性指標ＳＦ₂がＳＦ₂＜０、又は、０≦ＳＦ₂＜ＳＦ₁を満たす場合に、その候補車列を変更後車列に決定する。

図６の具体例について、上記の算出処理１１２及び決定処理１１３を説明する。図６では、車列Ｍ１が検出された車列の具体例を示している。制御装置１は、車列Ｍ１の交通渋滞を予防、又は、予防及び緩和する処理を実行する。図６において、車両Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４は車種が乗用車（Ｃ）である車両を指す。車両Ｔ１，Ｔ２は車種がトラック（Ｔ）ある車両を指す。検出された車列Ｍ１では、後方から前方にＣ１，Ｔ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｔ２，Ｃ４の順に、車両Ｃ４を先頭に進行方向Ａに走行している。また、この場合、各車種の組み合わせについての挙動パラメータは、図５に示すように設定されている。

候補車列の一例として、車両Ｃ４，Ｔ２を入れ替えた車列Ｍ２、及び、さらに車両Ｃ１，Ｔ１を入れ替えた車列Ｍ３を想定する。車列Ｍ１～Ｍ３それぞれについて算出した流量Ｆと密度ρとの関係は、図７に示される関係となる。また、車列Ｍ１～Ｍ３それぞれについて算出した安定性指標ＳＦがＳＦ＜０を満たす範囲は、図７において実線で示されている。

図７を参照して、車列Ｍ１より車列Ｍ２、車列Ｍ２より車列Ｍ３の方が、最大流量Ｆｍが大きくなっている。また、これら最大流量Ｆｍが得られる状態は線形安定であると言える。従って、検出された車列Ｍ１及び候補車列Ｍ２，Ｍ３のうちでは車列Ｍ３が最も交通効率がよいと言える。そこで、この場合、制御装置１のプロセッサ１１は、調整処理１１４において、現在の車列Ｍ１を車列Ｍ３に変更するための制御信号を送信する。この場合の送信先は、現在の車列Ｍ１から配列が変更される車両Ｃ１，Ｃ４，Ｔ１，Ｔ２となる。これの制御信号に従って車両Ｃ１，Ｃ４，Ｔ１，Ｔ２において運転支援が行われることで、車列Ｍ１は車列Ｍ２に変更され、交通効率が向上する。その結果、交通渋滞が予防、又は、予防及び緩和される。

本システム１００Ａにおける交通渋滞予防、又は、予防及び緩和方法は図８に示される流れである。すなわち、図８を参照して、制御装置１は対象範囲の車両５に対して、検出用データをリクエストする（ステップＳ１）。対象範囲は、例えば、制御装置１に対して交通渋滞を予防、又は、予防及び緩和する範囲として予め設定されている範囲である。

リクエストを受信した車両５は検出用データをセンシングし（ステップＳ３）、センシング結果を制御装置１に送信する（ステップＳ５）。センシング結果は例えば位置データなどの、車列Ｍにおける配列が特定され得る情報と、車両５のＩＤなどの識別情報とを含む。

なお、車両５からのセンシング結果の取得は、制御装置１からのリクエストに応じたタイミングに限定されない。他の例として、車両５から定期的に送信されたり、車両５が特定の挙動のときに自発的に送信されたりする、つまり、制御装置１からのリクエストを不要として送信されるものであってもよい。

制御装置１は、車両５からのセンシング結果を用いて車列Ｍを検出し（ステップＳ７）、交通渋滞を予防、又は、予防及び緩和するための調整を実行する（ステップＳ９）。ステップＳ９の具体例は図９のフローチャートに示される。すなわち、図９を参照して、制御装置１のプロセッサ１１は、ステップＳ７で検出した現車列Ｍの流量Ｆ１を算出し（ステップＳ１０１）、メモリ５２に記憶する。

次に、プロセッサ１１は現車列Ｍの一部を変更した候補車列を想定し、候補車列の流量Ｆ２と、安定性指標ＳＦ２とを算出し（ステップＳ１０３）、メモリ５２に記憶する。

次に、プロセッサ１１は、メモリ５２に記憶されている流量Ｆ１，Ｆ２を比較する。ステップＳ１０３で算出した流量Ｆ２が最大であるか場合（ステップＳ１０５でＹＥＳ）、最大となる状態における安定性指標ＳＦ２が安定条件を満たすか否かを確認する。安定条件を満たす場合（ステップＳ１０７でＹＥＳ）、ステップＳ１０３で想定した候補車列をメモリ５２に上書きする（ステップＳ１０９）。

以降、候補車列に対して順にステップＳ１０３～Ｓ１０９を実行し、他の候補車両がなくなると（ステップＳ１１１でＮＯ）、プロセッサ１１は、メモリ５２に記憶されている候補車列を変更後車列に決定する。そして、プロセッサ１１は、変更後車列に変更させるための制御信号を対象の車両５に出力することで、車両５に配列の変更を指示する（ステップＳ１１３）。すなわち、上記の処理の結果、制御装置１から対象の車両５に対して制御信号が出力される（ステップＳ１１）。

制御信号を受信した車両５では、運転支援処理が実行される（ステップＳ１３）。ステップＳ１３での運転支援処理は、例えば、ディスプレイ５４に運転操作の指示を表示することである。図６の例では、車両Ｃ４のディスプレイ５４に速度を落とすよう指示が表示されるとともに、車両Ｔ２のディスプレイ５４には速度を上げて前方の車両を追い越すよう指示が表示される。表示の替わりに音声出力であってもよい。この指示に従う運転操作がドライバによってなされることで、車両Ｃ４と車両Ｔ２とが入れ替わり、車列Ｍ１は車列Ｍ２となる。なお、これら車両の有する運転支援機能が自動運転である場合、上記の運転が自動で行われてもよい。

好ましくは、制御装置１は、ステップＳ１１で制御信号を送信した後に、送信先の車両５に対して検出用データをリクエストする（ステップＳ１５）。そして、車両５でセンシングし（ステップＳ１７）、得られたセンシング結果を取得して（ステップＳ１９）、車列を特定する（ステップＳ２１）。ステップＳ１５～Ｓ２１は上記のステップＳ１～Ｓ７と同じである。そのため、システム１００Ａでは、所定の時間間隔でステップＳ１～Ｓ７が繰り返されて、制御装置１はそのセンシング結果を用いてもよい。

制御装置１は、ステップＳ２１で車列を検出することによって、ステップＳ１１で送信した制御信号に従う運転操作が行われたか否かを特定することができる。そこで、好ましくは、制御装置１は、車両５ごとに制御信号に従う走行を行ったか否かの調整結果を記憶する（ステップＳ２３）。

記憶された調整結果は、後の処理に用いられることや、処理以外に用いられることが想定される。後の処理に用いる場合、例えば、調整結果に基づいて、車両ごとに、制御信号に従う運転操作をする可能性を数値化してもよい。この数値は流量Ｆや安定性指標ＳＦを算出する際の係数、及び／又は、指標を用いて変更後車列を決定する際の係数として用いることができる。これにより、車列の変更が実現される可能性を高めることができる。

記憶された調整結果を後の処理以外に用いる場合、例えば、制御信号に従う運転操作をする可能性の高い車両に対してインセンティブを与えてもよい。インセンティブは、例えば、交通制限の予防、又は、予防及び緩和や、駐車料金などの車両に要する費用の軽減や、所定の物品やサービスと交換可能なポイントの付与、などが挙げられる。これにより、車列を変更する運転操作を行うドライバのモチベーションが高められる。その結果、車列の変更が実現される可能性を高めることができる。

好ましくは、制御装置１は、ステップＳ１１で制御信号を出力する際に、指示の優先度を決定してその順に従って配列を変更させるための制御信号を出力する。優先順位は、一例として、配列を変更しやすい車両を高く、変更しにくい車両を低くする。変更しやすい車両は、例えば、車体の小さな車両、運転支援機能の高い車両、車間距離の広い車両、などである。これら情報は、属性ＤＢ１２１に車両ごとに予め記憶されていてもよいし、検出処理１１１で車列を検出する際に併せて検出されてもよい。この場合の制御について、図１０に示された車列Ｍ１１が検出された場合を例にして説明する。

図１０に示された車列Ｍ１１は図６の車列Ｍ１と同様であって、後方から前方にＣ１，Ｔ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｔ２，Ｃ４の順に、車両Ｃ４を先頭に進行方向Ａに走行している車列である。このうちの図１０において太線で示された車両Ｃ２，Ｃ４が配列を変更しやすい車両であるものとする。

プロセッサ１１が決定処理１１３を実行し、変更後車両を図１０の車列Ｍ１４と決定したと想定する。車列Ｍ１４は、車列Ｍ１１の車両Ｃ２，Ｃ４を入れ替えた配列を有する。このとき、プロセッサ１１は、制御信号を送信する順として、運転支援機能を有する車両Ｃ２，Ｃ４の周囲の車両５の配列を変更させる制御信号の送信を優先する。すなわち、車両Ｃ２，Ｃ３を入れ替える制御信号、及び、車両Ｔ２，Ｃ４を入れ替える制御信号の優先順位が最も高く、次に、車両Ｃ２，Ｃ４を入れ替える制御信号の優先順位が高く、その次に、車両Ｃ３，Ｃ４を入れ替える制御信号、及び、車両Ｔ２，Ｃ２を入れ替える制御信号の優先順位が高い。

このように、制御信号の送信に優先順位を付することによって、配列がスムーズに変更され、車列の変更が実現されやすくなる。

なお、車列Ｍに含まれる複数車両５が配列の変更が不可能な車両を含んでいてもよい。変更が不可能な車両は、例えば、運転支援機能を有さない車両、つまり、運転支援車両ではない通常車両、又は、運転支援車両近傍にいない通常車両である。この場合、制御装置１のプロセッサ１１は、図９の処理に替えて図１２の処理を実行する。すなわち、図１１を参照して、プロセッサ１１は、検出された車列Ｍに含まれるＮ台の車両５のうち、さらに、配列の変更が可能な変更可能車両を抽出する（ステップＳ１００）。

プロセッサ１１は、運転支援車両の配列が変化した車列を候補車列とし、通常車両のみが配列を変更する車列は候補車列としない。例えば、図１１の車列Ｍ２１のうち、車両Ｃ４のみが運転支援車両とする。この例では、プロセッサ１１は、変更可能車両の配列を変更して候補車両とし、指標値Ｆ２，ＳＦ２を算出する（ステップＳ１０３Ａ）。そして、指標値Ｆ２，ＳＦ２を用いて図９と同様の処理を実行して、変更後車両を決定する。

プロセッサ１１が決定処理１１３を実行し、変更後車両を図１１の車列Ｍ２６と決定したと想定する。車列Ｍ２６は、車列Ｍ２１の車両Ｃ１，Ｃ４を入れ替えた配列を有する。このとき、プロセッサ１１は、運転支援車両である車両Ｃ４のみに制御信号を出力し、車両Ｃ４と隣接する車両５とを順に入れ替えて車列Ｍ２６に変更させる。すなわち、図１１の車列Ｍ２１の車両Ｔ２，Ｃ４を入れ替えて車列Ｍ２２とし、車列Ｍ２２の車両Ｃ３，Ｃ４を入れ替えて車列Ｍ２３とし、…車両Ｃ１，Ｃ４を入れ替えて車列Ｍ２６とする。これにより、検出された車列に通常車両が含まれている場合であっても配列を変更することができる。

［第２の実施の形態］

図１３に示される第２の実施の形態に係るシステム１００Ｂでは、車列Ｍを構成する複数車両５のうちの一台の車両５Ａが、システム１００Ａに含まれる制御装置１の機能の少なくとも一部を搭載して制御車両として機能する。制御車両である車両５Ａは、検出処理１１１、算出処理１１２、及び決定処理１１３の少なくとも一部を実行し、他の車両５に対して制御信号を出力する。制御車両は、制御装置１の機能の少なくとも一部を有する車両であって、他の車両に対して制御信号を出力する車両を指す。

この場合、図１４に示されるように、車両５Ａのプロセッサ５１はコンピュータプログラム５２３を実行することによって検出処理５１３、算出処理５１４、及び、決定処理５１５を実行する。プロセッサ５１は、制御装置１から検出用データを取得し、検出用データを用いて検出処理５１３を実行することによって車列Ｍを検出する。そして、プロセッサ５１は送信処理５１２Ａとして、決定処理５１５で決定した変更後車列とするような制御信号を他の車両５に対して送信する。

なお、プロセッサ５１は検出処理５１３を実行せずに、制御装置１から検出処理１１１での結果として検出された車列Ｍを特定するデータを受信してもよい。さらに、プロセッサ５１は、制御装置１から算出処理１１２の結果として現車列の指標値及び候補車列の指標値を取得し、それらに基づいて変更後車列を決定してもよい。さらに、プロセッサ１５１は、制御装置１から決定処理１１３での結果として変更後車両を特定するデータを取得し、その変更後車両となるように制御信号を出力してもよい。これにより、制御車両とする車両５Ａでの処理を容易にすることができる。

なお、他の例として、プロセッサ５１は、近傍の各車両５に対して検出用データをリクエストし、他の車両５から得られたセンシング結果を検出用データとして用いて検出処理５１３を実行することによって車列Ｍを検出してもよい。そして、以降、検出した車列Ｍを用いて算出処理５１４、決定処理５１５、及び、送信処理５１２Ａを実行してもよい。すなわち、プロセッサ５１がすべての処理を実行してもよい。これにより、本システム１００Ｂは制御装置１を不要とし、車両５のみで構成することができる。そのため、特別なシステムの構築を不要とし、容易にシステム１００Ｂを構築することができる。

さらに他の例として、車列Ｍに含まれるＮ台の車両５がすべて制御車両として機能してもよい。この場合、各車両５の機能構成は図１４に示されたものとなる。そして、各車両５は変更後車列を決定し、その変更後車列となるように自動的に運転支援制御を実行する。これにより、いずれか一台が制御車両となったり、複数車両５以外に制御装置１を設けたりする必要なく、自動的に交通効率の高い車列となるように変化するようになる。

＜３．付記＞
本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。

１：制御装置
３：通信網
５：車両
５Ａ：車両
５Ｂ：車両
５Ｃ：車両
１１：プロセッサ
１２：メモリ
１３：通信装置
５０：制御装置
５１：プロセッサ
５２：メモリ
５３：第１通信装置
５４：ディスプレイ
５５：操作装置
５６：センサ
５７：第２通信装置
５８：アンテナ
１００Ａ：システム
１００Ｂ：システム
１１１：検出処理
１１２：算出処理
１１３：決定処理
１１４：調整処理
１２１：属性ＤＢ
１２２：コンピュータプログラム
１５１：プロセッサ
５１１：運転支援処理
５１２：送信処理
５１２Ａ：送信処理
５１３：検出処理
５１４：算出処理
５１５：決定処理
５２１：固有データＤＢ
５２３：コンピュータプログラム
Ａ：進行方向
Ｃ１：車両
Ｃ２：車両
Ｃ３：車両
Ｃ４：車両
Ｆ：流量
Ｆｍ：最大流量
Ｆｍａｘ：最大流量
ＬＡ：車線
Ｍ：車列
Ｍ１：車列
Ｍ１１：車列
Ｍ１４：車列
Ｍ２：車列
Ｍ２１：車列
Ｍ２２：車列
Ｍ２３：車列
Ｍ２６：車列
Ｍ３：車列
ＳＦ：安定性指標
Ｔ１：車両
Ｔ２：車両

Claims

車列に含まれる複数車両の第１の配列を検出し、
前記複数車両の属性を示す属性パラメータを用いて前記第１の配列の車列の流量を示す第１の指標値を算出し、
前記第１の配列を第２の配列に変化して前記車列の流量を示す第２の指標値を算出し、
前記第２の指標値の示す流量が前記第１の指標値の示す流量よりも優っている場合に、前記複数車両の配列を前記第１の配列から前記第２の配列に変更させる
交通渋滞予防、又は、予防及び緩和方法。
前記第２の指標値は前記第２の配列の車列の安定性を示す指標値を含み、
前記第２の配列に変更させることは、さらに、前記第２の指標値の示す安定性が線形安定性を有することを示す場合に、前記複数車両の配列を前記第１の配列から前記第２の配列に変更させることを含む
請求項１に記載の交通渋滞予防、又は、予防及び緩和方法。
前記配列を変更させることは、前記複数車両それぞれに対する指示の優先度を決定することを含む
請求項１又は２に記載の交通渋滞予防、又は、予防及び緩和方法。
前記属性パラメータは、車両の車種を含む
請求項１～３のいずれか一項に記載の交通渋滞予防、又は、予防及び緩和方法。
交通渋滞を予防、又は、予防及び緩和するための処理を実行する制御装置であって、
前記処理は、車列に含まれる複数車両の第１の配列を検出し、
前記複数車両の属性を示す属性パラメータを用いて前記第１の配列の車列の流量を示す第１の指標値を算出し、
前記第１の配列を第２の配列に変化して前記車列の流量を示す第２の指標値を算出し、
前記第２の指標値の示す流量が前記第１の指標値の示す流量よりも優っている場合に、前記複数車両の配列を前記第１の配列から前記第２の配列に変更させる、ことを含む
制御装置。
請求項５に記載の制御装置を搭載し、
前記第１の指標値及び前記第２の指標値に基づいて前記第２の配列を決定し、前記複数
車両に対して前記第２の配列への配列の変更を指示する制御車両。