JPH03209599A - 異常交通流の検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〈産業上の利用分野〉 本発明は、異常交通流の検出装置に関する。

〈従来の技術〉 従来の交通流の監視方式は、道路沿いに設置した車両感
知器からの車両感知データを基に算出された交通流の速
度を使用して、閾値による判定方式を採用している。

即ち、道路沿いに設置した超音波式の車両感知器で車両
検知を行い、車両感知器からの出力に基づいて、所定時
間内における車両検知時間と、車両台数とを求める。こ
れらのデータから、道路の一地点における単位時間当り
の車両検知時間割合（以下、占有率とする）０と、同し
く道路の一地点における単位時間当りの車両台数（以下
、交通量とする）Ｑとを算出する。更に、前記占有率○
を密度（道路の単位距離内に存在する車両台数）Ｋと見
なし、次式からその地点における車両の速度■を推定す
る。

Ｑ＝Ｋ　・　■ そして、第７回に示すように、予め渋滞か否をを判定す
るための閾値Ｖ。を設定し、演算された現在の速度■と
前記閾値Ｖ。とを比較してＶ＜Ｖ。

であれば渋滞と判定していた。

〈発明が解決しようとする課題〉 しかしながら、このような従来方式では、渋滞か否かの
判別しかできず、異常交通流（事故等の突発事象によっ
て交通容量の低下した交通流）の検出はできなかった。

例えば、第７図において、Ｘ点やＹ点で突発事象が発生
して速度が急低下したとしても何ら対応できず、現在の
速度値■が閾値Ｖ、を横切ったときに渋滞の発生成いは
消滅を検出するだけであった。

本発明は上記の事情に鑑みてなされたもので、従来対応
できなかった異常交通流の検出が可能な異常交通流の検
出装置を提供することを目的とする。また、異常交通流
の発生原因となる突発事象の発生場所及び時間を知るこ
とのできる異常交通流の検出装置を提供することを目的
とする。

く課題を解決するための手段〉 このため本発明は、第１図に示すように、道路上の車両
を検知する車両検知手段Ａと、該車両検知手段への出力
に基づいて一定時間毎に交通状態量を検出する交通状態
量検出手段Ｂと、該交通状態量検出手段Ｂで検出された
交通状態量と予め設定された渋滞判別用閾値とを比較し
て渋滞か否かを判定する渋滞判定手段Ｃと、前記交通状
態量検出手段Ｂで検出された現在までの交通状態量デー
タに基づいて現時点から所定時間後の交通状態量を予測
する交通状態量予測手段りと、該交通状態量予測手段り
の予測値に基づいて前記所定時間後の異常交通流判定用
上下閾値を設定する閾値設定手段Ｅと、前記所定時間後
において前記交通状態量検出手段Ｂで検出された実際の
交通状態量が前記閾値設定手段Ｅで設定された上下閾値
間の範囲外にあるとき交通流が異常であると判定する交
通流異常判定手段Ｆとを備えて構成した。

また、第１図の破線で示すように、前記車両検知手段Ａ
、交通状態量検出手段Ｂ、渋滞判定手段Ｃ２交通状態量
予測手段り、閾値設定手段Ｅ及び交通流異常判定手段Ｆ
とからなる組Ｇを、車両検知手段Ａを道路に沿って間隔
を設けて設置して少なくとも２組設けると共に、互いに
隣接する組Ｇのそれぞれの交通流異常判定手段Ｆの判定
結果を比較する比較手段Ｈを備えて構成するようにした
。

く作用〉 上記の構成において、交通状態量検出手段Ｂは、道路上
の車両を検知する車両検知手段Ａの出力に基づいて一定
時間毎に交通状態量を検出する。

渋滞判定手段Ｃは、従来と同様にして交通状態量検出手
段Ｂで検出された交通状態量と予め設定された渋滞判別
用閾値とを比較して渋滞か否かを判定する。

また、前記交通状態量検出手段Ｂで検出された現在まで
の交通状態量データに基づいて現時点から所定時間後の
交通状態量を予測する交通状態量予測手段りの予測値に
基づいて、閾値設定手段已により前記所定時間後の異常
交通流判定用上下閾値を設定し、この設定された閾値に
基づいて、交通流異常判定手段Ｆは、所定時間後におい
て前記交通状態量検出手段Ｂで検出された実際の交通状
態量が前記上下閾値間の範囲外にあるか否かを判定し、
範囲外にあるときに交通流が異常であると判定する。

これにより、渋滞及び非渋滞に拘らず、従来検出できな
かった突発事象に起因して交通容量が低下する異常交通
流の検出が可能となる。

また、道路に沿って間隔を設けて設置した互いに隣接す
る車両検知手段Ａに対応するそれぞれの交通流異常判定
手段Ｆからの判定結果を、比較手段Ｈで比較する。

これにより、異常交通流の発生場所及び時間を知ること
が可能となる。

〈実施例〉 以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説明する。

本実施例の構成を示す第２図において、道路１に沿って
所定の間隔を設けて車両検知手段としての超音波式の車
両感知器２．３を設置しである。

該車両感知器２，３は、道路ｌの上方に設けた送受器２
Ａ、３Ａと感知器本体２Ｂ、３Ｂとからなり、送受器２
Ａ、３Ａから道路１に向けて超音波を放射し、その地点
を車両が通過した時としないときとでその反射波の受信
に時間差が生じることを利用して車両の有無を検知する
。そして、車両を感知したときには、感知器本体２Ｂ、
３Ｂから、例えばＨｌ／ベルの感知出力が発生する。

コントロールユニット４は、内蔵したマイクロコンピュ
ータにより、前記車両感知器２，３からの入力データに
基づいて、第３図及び第４図に示すフローチャートに従
って渋滞と異常交通流の各検出及び交通流異常判定用閾
値の設定を行う。

尚、本実施例において、交通状態量検出手段。

渋滞判定手段、交通状態量予測手段、閾値設定手段、交
通流異常判定手段及び比較手段としての機能は、第３図
及び第４図のフローチャートに示すように、ソフトウェ
ア的に備えられている。

第３図のフローチャートを参照して本実施例の渋滞及び
異常交通流の検出動作について説明する。

ステップ１（図中３１と記す。以下同様）では、一定時
間（例えば５分）毎の車両感知器２，３からのデータを
入力する。

ステップ２では、入力されたデータに基づいて交通状態
量、本実施例では速度Ｖを従来と同様にして算出する。

即ち、入力データから占有率Ｏと、交通量Ｑとを算出し
、占有率０を密度Ｋに置き換えて、Ｑ＝Ｋ・■ の関係式を用いて速度■を算出する。

ステップ３では、ステップ２で算出された現在の交通状
態量即ち速度■が、第４図のフローチャートに従って前
回までの入力速度■データから予測した予測速度■２に
基づいて設定された交通流異常判定用の上限閾値■２＋
αと下限閾値■２αとの間の範囲内にあるかどうかによ
り交通流が異常か否かを判定する。

そして、実測値Ｖと予測値Ｖ２との誤差ｅ　（＝Ｖ−Ｖ
、）が、−α≦ｅ≦αのときは交通流異常無しと判定（
Ｎｏ）Ｌステップ１１に進む。一方、ｅ〉±αのときは
交通流異常有りと判定（ＹＥＳ）してステップ４に進む
。

ステップ４では、実測値■を予め設定された渋滞判定用
閾値Ｖ０と比較して渋滞か否かを判定する。ここで、Ｖ
＜Ｖｏであれば渋滞と判定されステ・ノブ５に進み、■
≧■。であればステップ９に進む。

ステップ５では、隣接する車両感知器からのデータに基
づく交通流異常判定結果との比較を行い異常交通流の発
生位置と時間を確認する。

例えば、車両感知器３．２からの入力データに基づく異
常判定結果がそれぞれ第５図の（Ａ）。

（Ｂ）であったとすると、両地点を比較した場合に、図
中のＴの期間で車両感知器２側の地点の速度が低下して
いるが、車両感知器３側の地点の速度は低下していない
。これにより、車両感知器３側では車両が今までと同様
の傾向で流れているのに対して車両感知器２側では今ま
でとは異なる車両の流れになっていることがわかり、こ
の間の場所で交通流の異常が発生していることがわかる
。

ステップ６では、現在までの速度データを予め記憶させ
である本地点における通常の交通流傾向を示す過去のデ
ータと比較して、自然渋滞か突発事象による渋滞かを検
討する。

ここで、過去のデータとしては、例えば曜日毎の時間別
データベース等を用いる。この際、前の週の同じ曜日が
休日の場合には、更にその前の同じ曜日のデータを用い
ることとする。尚、この他のデータベースとしては体祭
日、５．１０日を除いた平日のデータベース等が考えら
れる。

そして、過去のデータと同様の傾向であれば自然渋滞と
判断し、異なった傾向であれば突発事象の発生による渋
滞と判断して、それぞれステップ７またはステップ８に
進み、自然渋滞または突発事象の発生による渋滞の表示
出力をそれぞれ発生してドライバに知らせる。

ステップ４で渋滞でないと判定されステップ９に進んだ
場合は、ステップ５と同様にして異常交通流の発生湯所
及び時間の確認を行う。

ステップ１０では、渋滞発生の注意報の表示出力を発生
して、ドライバに対して渋滞になる虞れがあることを知
らせる。

また、ステップ３で交通流が異常でないと判定されステ
ップ１１に進んだときも、ステップ４と同様にして渋滞
か否かの判定を行い、渋滞でないときはステップ１に戻
り、渋滞と判定されたときは何ら交通流に異常が無く渋
滞になったことからステップ７に進んで自然渋滞の表示
出力を発生する。

次に、第４図のフローチャートに従って前述の渋滞及び
異常検出動作に使用する交通流異常判定用の閾値の設定
動作を説明する。

ステップ２１では、一定時間（例えば５分）毎に車両感
知器から入力された現在までの速度■のデータに基づい
て所定時間（例えば５分）後の予測速度■２の設定を行
う。この予測方法としては、例えば現在までの速度デー
タの平均或いは移動子均等とする。

ステップ２２では、ステップ２１で得られた予測速度■
２に基づいて前述の交通流異常判定用の上限閾値■２＋
α及び下限閾値■２−αの設定を行う。

ここで設定された閾値■２±αを用いて第３図のフロー
チャートにおける交通流の異常の検出が行われるのであ
る。

以上のようにすれば、従来検出できなかった第６図にお
けるＸ点やＹ点における交通流の異常を検出することが
できる。そして、渋滞する以前であれば、渋滞発生の注
意報を出すことができる。

また、隣接する車両感知器の互いのデータを比較するこ
とによって、異常交通流の発生湯所及び時間を自動的に
確認することができる。更には、渋滞発生中に異常交通
流を検出した場合に、過去のデータとの比較を行うこと
で、かかる異常交通流が通常のものか否かを区別するこ
とができ、自然渋滞か突発事象による渋滞かをドライバ
に知らせることができるようになる。

尚、本実施例では、渋滞検出や異常交通流検出のための
交通状態量として速度■を用いたが、これに限らず密度
にや交通量Ｑを用いることが可能であり、また、これら
の組合わせにより渋滞及び異常交通流の検出を行うこと
も可能である。

〈発明の効果〉 以上説明したように本発明によれば、従来検出すること
ができなかった事故や工事等の突発事象に起因する異常
交通流を検出することができ、渋滞発生の注意報を出す
ことが可能となる。また、異常交通流の発生湯所及び時
間を即座に知ることができる。従って、交通情報の精度
を向上でき、ドライバに対して従来よりも詳細な交通情
報を提供することができ、道路交通の緩和に極めて有効
である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の詳細な説明するブロック図、第２図は
本発明の一実施例を示す構成図、第３図は同上実施例の
渋滞及び異常交通流の検出フローチャート、第４図は同
上実施例の交通流異常検出用閾値の設定フローチャート
、第５図は隣接車両感知器による交通流異常判定結果の
比較例を示す図、第６図は同上実施例の交通流の検出動
作を説明する図、第７図は従来例の検出動作を説明する
図である。 ■・・・道路 ２ ３・・・車両感知器 ４・・・コン トロールユニッ ト

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）道路上の車両を検知する車両検知手段と、該車両
   検知手段の出力に基づいて一定時間毎に交通状態量を検
   出する交通状態量検出手段と、該交通状態量検出手段で
   検出された交通状態量と予め設定された渋滞判別用閾値
   とを比較して渋滞か否かを判定する渋滞判定手段と、前
   記交通状態量検出手段で検出された現在までの交通状態
   量データに基づいて現時点から所定時間後の交通状態量
   を予測する交通状態量予測手段と、該交通状態量予測手
   段の予測値に基づいて前記所定時間後の異常交通流判定
   用上下閾値を設定する閾値設定手段と、前記所定時間後
   において前記交通状態量検出手段で検出された実際の交
   通状態量が前記閾値設定手段で設定された上下閾値間の
   範囲外にあるとき交通流が異常であると判定する交通流
   異常判定手段とを備えて構成したことを特徴とする異常
   交通流の検出装置。
2. （２）道路上の車両を検知する車両検知手段と、該車両
   検知手段の出力に基づいて一定時間毎に交通状態量を検
   出する交通状態量検出手段と、該交通状態量検出手段で
   検出された交通状態量と予め設定された渋滞判別用閾値
   とを比較して渋滞か否かを判定する渋滞判定手段と、前
   記交通状態量検出手段で検出された現在までの交通状態
   量データに基づいて現時点から所定時間後の交通状態量
   を予測する交通状態量予測手段と、該交通状態量予測手
   段の予測値に基づいて前記所定時間後の異常交通流判定
   用上下閾値を設定する閾値設定手段と、前記所定時間後
   において前記交通状態量検出手段で検出された実際の交
   通状態量が前記閾値設定手段で設定された上下閾値間の
   範囲外にあるとき交通流が異常であると判定する交通流
   異常判定手段とからなる組を、前記車両検知手段を道路
   に沿って間隔を設けて設置して少なくとも２組設けると
   共に、互いに隣接する組のそれぞれの交通流異常判定手
   段の判定結果を比較する比較手段を備えて構成したこと
   を特徴とする異常交通流の検出装置。