JPWO2011001512A1 - シミュレーション装置、方法、プログラム - Google Patents

シミュレーション装置、方法、プログラム Download PDF

Info

Publication number
JPWO2011001512A1
JPWO2011001512A1 JP2011520704A JP2011520704A JPWO2011001512A1 JP WO2011001512 A1 JPWO2011001512 A1 JP WO2011001512A1 JP 2011520704 A JP2011520704 A JP 2011520704A JP 2011520704 A JP2011520704 A JP 2011520704A JP WO2011001512 A1 JPWO2011001512 A1 JP WO2011001512A1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
state
simulation
update
state update
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.)
Granted
Application number
JP2011520704A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5333588B2 (ja
Inventor
北川 英志
英志 北川
拓郎 池田
拓郎 池田
山田 浩
浩 山田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Publication of JPWO2011001512A1 publication Critical patent/JPWO2011001512A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5333588B2 publication Critical patent/JP5333588B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

シミュレーション装置(1)は、状態データ(7)および環境データ(6)を含むシミュレーションデータ(8)を記録する記録部(9)にアクセス可能である。シミュレーション装置(1)は、シミュレーションデータ(8)を参照し、状態データ(7)を更新する状態更新処理を分割し階層化した際の各階層の処理を実行する複数の状態更新部(3a〜3c)であって、参照範囲情報にしたがって、シミュレーションデータを参照して前記移動体の状態データを前記階層ごとに更新する、複数の状態更新部(3a〜3c)と、状態更新部(3a〜3c)に、更新制御情報にしたがって、更新を指示する駆動判定部とを備える。

Description

本発明は、仮想空間における移動体の動きをシミュレートする技術に関する。
一般に、交通流シミュレータは、交通流を流体に近似して広範囲の交通状況を評価するマクロシミュレータと、個々の車両の挙動を模擬して交通流を再現するミクロシミュレータとに分類される。マクロシミュレータは、計算量が少ないため、広域にわたる交通施策の有効性を示すことができる。また、一例として、複数の撮影装置により撮影された複数の画像のそれぞれに存在する車両の台数および走行速度に基づいて渋滞状況を判定する処理が提案されている(例えば、特許文献1参照)。
特開公報2002―288786
しかし、マクロシミュレータでは、個々の車両の動きの再現まではできないため、多様な運転挙動を考慮した交通施策の評価を行うことが困難である。一方、ミクロシミュレータは個々の車両挙動を模擬できるが、計算量が大きくなるため、広い範囲を対象とする交通施策の評価が困難であった。この課題は、交通流を再現するミクロシミュレータだけでなく、その他の、個々の移動体の動きを模擬するシミュレーションにおいても同様に存在する。
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、状態更新処理で参照されるデータ総量を節約することができるシミュレーション装置、方法、プログラムを提供することを目的とする。
本願開示のシミュレーション装置は、少なくとも1つの移動体の動きをシミュレーションするシミュレーション装置であって、前記シミュレーション装置は、各移動体の状態を表す状態データおよび前記移動体の状態変化の要因となり得る情報を表す環境データを含むシミュレーションデータを記録する記録部にアクセス可能であって、前記シミュレーションデータを参照し、参照したシミュレーションデータに基づいて、前記状態データを更新する状態更新処理を分割し階層化した際の各階層の処理を実行する複数の状態更新部であって、前記階層ごとに予め記録された、前記シミュレーションデータの参照範囲を示す参照範囲情報にしたがって、当該参照範囲のシミュレーションデータを参照して前記移動体の状態データを前記階層ごとに更新する、複数の状態更新部と、前記複数の階層化された状態更新部に、前記状態データの更新を指示する駆動判定部であって、状態更新部ごとの前記更新のタイミングを規定した更新制御情報にしたがって、当該更新制御情報で規定されるタイミングで前記各情報更新部に更新を指示する駆動判定部とを備える。
本願明細書の開示によれば、状態更新処理で参照されるデータ総量を節約することができるシミュレーション装置、方法、プログラムを提供する。
図1は、第1の実施形態にかかるシミュレーション装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。 図2は、道路リンクの内容の一例を示す図である。 図3は、車両状態データの内容の一例を示す図である。 図4は、フィールドを定義するデータの例を示す図である。 図5は、更新制御情報5の一例を示す図である。 図6は、参照範囲情報4a〜4cの一例を示す図である。 図7は、第1の実施形態における、状態更新処理の分割、階層化を模式的に表した図の一例である。 図8は、第1の実施形態における、状態更新処理の分割、階層化を模式的に表した図の一例である。 図9は、状態更新処理を分割しない場合の状態更新処理とシミュレーションデータ範囲を模式的に表した図の一例である。 図10は、状態更新処理を分割しない場合のシミュレーションデータ量(上段)と、状態更新処理を分割してそれぞれの状態更新処理の周期を異ならせた場合のシミュレーションデータ量(下段)の一例を示す図である。 図11は、状態更新処理を分割、階層化し、さらに、更新時間間隔が短い状態更新処理のシミュレーションデータの範囲が小さくなるように局地化した場合のシミュレーションデータ量(下段)と、状態更新処理を分割しない場合のシミュレーションデータ量(上段)の一例を示す図である。 図12は、シミュレーション装置1の動作例を示すフローチャートの一例である。 図13は、通路リンクの内容の一例を示す図である。 図14は、人状態データの内容の一例を示す図である。 図15は、商品データの内容の一例を示す図である。 図16は、第2の実施形態における更新制御情報の一例を示す図である。 図17は、第2の実施形態における参照範囲情報の一例を示す図である。 図18は、第2の実施形態における、状態更新処理の分割、階層化を模式的に表した図の一例である。 図19は、第2の実施形態における、状態更新処理の分割、階層化を模式的に表した図の一例である。 図20は、第2の実施形態におけるシミュレーション装置の動作例を示すフローチャートである。 第3の実施形態にかかるシミュレーション装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
以下、本発明の実施形態について図面を参照して具体的に説明する。
(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態にかかるシミュレーション装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。図1に示すシミュレーション装置1は、所定の範囲の地域における、一又は複数の移動体の状態の変化や駆動(動き)をシミュレート(模擬)する。シミュレーション装置1は、従来1つだった状態更新処理を複数の階層に分けて階層毎に状態更新処理する状態更新部3a〜3c、および、どの状態更新部を実行するか制御する駆動判定部2を備える。また、シミュレーション装置1は、移動体の状態を表す状態データ7および移動体の状態変化の要因となり得る情報を表す環境データ6を含むシミュレーションデータを記録する記録部9にアクセス可能である。本実施形態では、状態更新部を3個用いて3階層として処理しているが、階層数は特に限定されない。例えば、シミュレーションの規模に応じて、状態更新部の階層数、すなわち状態更新部3の数を変えることができる。
状態更新部3a〜3cは、それぞれ、シミュレーションデータ8を参照して、参照したデータに基づき移動体の状態データ7を更新する。駆動判定部2は、状態更新部3a〜3cそれぞれが求めた状態データの更新を指示する。状態更新部3a〜3cは、それぞれ、前記更新において参照する前記シミュレーションデータの範囲を示す参照範囲情報4a〜4cにアクセス可能である。状態更新部3a〜3cは、当該参照範囲情報4a〜4cの示す範囲のシミュレーションデータを参照して前記移動体の前記状態データを更新する。
このように、各状態更新部3a〜3cは、参照範囲情報4a〜4cの示す範囲のシミュレーションデータを選択する参照範囲選択機能を含む。参照範囲情報4a〜4cは、記録部9に記録されてもよいが、記録される場所は特に限定されない。また、参照範囲情報と上記参照範囲選択機能とを備える参照情報選択部がシミュレーション装置1に構成されてもよい。また、シミュレーションの規模に応じて、参照範囲情報のデータ構成を変えることができる。
駆動判定部2は、状態更新部3a〜3cそれぞれの階層の更新のタイミングを規定した更新制御情報5にアクセス可能であり、更新制御情報5で規定されるタイミングで各状態更新部3a〜3cに更新を指示する。
図1に示す構成によれば、複数の状態更新部3a〜3cが、それぞれ、異なるシミュレーションデータの範囲を示す参照範囲情報にアクセスし、駆動判定部2は、複数の状態更新部3a〜3cそれぞれが参照するデータの内容に応じて、それぞれの状態更新処理のタイミングを制御(例えば、実行する状態更新処理の切り変えを制御)することができる。シミュレーション装置1によるシミュレーションは、複数の状態更新部3a〜3cが、シミュレーションデータ8を参照し、参照したシミュレーションデータに基づいて、状態データ7を更新する処理の繰り返しにより実行される。ここで、状態更新処理は、分割し階層化され、各階層の処理を実行する複数の状態更新部3a〜3cによって、各々実行される。そして、各階層の更新タイミングおよび参照するシミュレーションデータの範囲は参照情報範囲4a〜4cや、更新制御情報5により設定される。このように、シミュレーション装置1は、状態更新処理を階層化し、階層ごとの更新タイミングや参照情報範囲を制御できる構成である。そのため、効率よくシミュレーションデータを参照して状態更新処理を実行することが可能になる。その結果、状態更新処理で参照されるデータ総量を節約できるので、大規模なシミュレーションが可能になる。
上記構成において、更新制御情報5の示す状態更新部3a〜3cそれぞれの更新のタイミングは、参照範囲情報4a〜4cが示すシミュレーションデータの範囲に応じて規定されることが好ましい。これにより、それぞれの状態更新処理で参照するデータに応じて、適切なタイミングで状態更新処理を実行することができる。
例えば、後述するように、上位の階層の状態更新処理ほど広範囲にシミュレーションを参照し、下位の階層ほど、狭い範囲のシミュレーションデータを参照するように制御することができる。さらに、シミュレーションデータの参照範囲が広い状態更新処理ほど、実行する時間間隔を長くすることができる。これにより、参照するデータ量が多く時間や負荷のかかる処理の実行頻度をさげることができる。
具体的には、更新制御情報5は、各状態更新部3a〜3cによるシミュレーションデータ8の参照の周期を含み、各状態更新部3a〜3cのシミュレーションデータ参照の周期は、参照範囲情報4a〜4cが示すシミュレーションデータの範囲が広いほど長くなるように規定されることが好ましい。これにより、一定時間間隔(一定周期)において実行される状態更新処理で参照されるシミュレーションデータの総量を効率よく削減することができる。
また、状態データ7は、移動体と対応付けられ、環境データ6は、要因が存在する位置を示す位置情報と対応付けられて記録されており、シミュレーションデータ9の範囲は、前記移動体の存在する位置を基準とした領域で表され、状態更新部3a〜3cは、領域内に存在する移動体の状態データおよび前記領域内に存在する要因の環境データを参照する態様とすることができる。この場合、参照範囲情報で示されるシミュレーションデータ8の範囲は、移動体の存在する位置を基準とした領域で表すことができる。状態更新部3a〜3cは、前記領域内に存在する移動体の状態データおよび前記領域内に存在する要因の環境データを参照することができる。これにより、例えば、周期の短いデータ参照処理のシミュレーションデータの範囲が空間的に小さくなるように局地化することが可能になる。
また、状態更新部3a〜3cは、更新制御情報5におけるそれぞれの状態更新部3a〜3cの更新タイミングおよび移動体の速度を用いて、参照範囲情報4a〜4cが示すシミュレーションデータ8の範囲を変えてもよい。移動体の速度は、例えば、状態データ7に含まれ、状態更新部3a〜3cによって更新される。これにより、移動体の速度と更新タイミングに基づいて、移動体の状態に応じて柔軟に各状態更新処理におけるシミュレーションデータ量を制御することができる。例えば、移動体の速度が速い場合は、一定時間で移動する距離が長くなるので、参照するシミュレーションデータの範囲を広くするように制御することができる。
本実施形態のシミュレーション装置1は、一例として、前記移動体は道路上を移動する車両とする。複数の状態更新部3a〜3cのうち、状態更新部3aは、前記車両の位置を含む第1の領域における道路の接続を表す情報を含む環境データ6を参照し、車両の現在地から目的地までの経路を少なくとも更新する。状態更新部3bは、前記車両の位置を含む第2の領域における他の車両の状態データ7を参照し、前記車両が進行する車線を少なくとも更新する。状態更新部3cは、前記車両の位置を含む第3の領域における他の車両の状態データを参照し、前記車両の速度、向き、位置を少なくとも更新する。前記第1の領域、前記第2の領域および前記第3の領域は、順に段階的に大きくなっている態様とすることができる。
シミュレーション装置1は、例えば、パーソナルコンピュータやサーバマシン等の汎用コンピュータに所定のプログラムをインストールすることによって実現することができる。また、汎用コンピュータに限らず、例えば、車載情報端末、携帯電話、PDA(Personal Digital Assistant)、家電製品等の電子機器に組み込まれたコンピュータによってシミュレーション装置10が形成されてもよい。また、シミュレーション装置1の持つ機能を複数のコンピュータに分散させることで、複数のコンピュータでシミュレーション装置1を構成することもできる。
駆動判定部2、状態更新部3a〜3cの各機能は、CPU等のプロセッサが所定のプログラムを実行することによって実現される。したがって、上記の各機能をコンピュータで実現するためのプログラムまたはそれを記録した記録媒体も本発明の一実施態様である。また、記録部9、並びに更新制御情報5および参照範囲情報4a〜4cを記録する手段は、コンピュータの内蔵記憶装置またはこのコンピュータからアクセス可能な記憶装置によって具現化される。
次に、シミュレーション装置1によるシミュレーションを、具体例を挙げながら説明する。ここでは、一例として、シミュレーション装置1が、仮想空間を移動する個々の車両の動きを模擬して交通流を再現するミクロシミュレータとして機能する場合について説明する。ここで、車両の動きには、車両を運転する運転手の行動(例えば、混雑状況に合わせてすいた車線を選択して走行すること)と、運転手の操作の結果を受けて決まる車体の物理的な運動(例えば、ハンドル操作によって車体の向きが変わること)との少なくともいずれかが含まれる。
この場合、環境データは、仮想空間において、車両が通る通路に関する道路データを含む。状態データは、仮想空間に存在する車両の状態を表す車両状態データを含む。道路データには、例えば、ノードとリンクで表される道路接続情報、地図情報、信号、施設、道路形状、路面状態等が含まれる。例えば、ノードは交差点、リンクは道路を示し、ノードおよびリンクにはそれぞれ固有のIDが付される。各車両状態データには、例えば、車両位置、車両の向き、速度、目的地までの経路等が含まれる。
図2は、環境データ6に含まれる道路接続情報の一例である道路リンクの内容を示す図である。図2に示す例では、各道路リンクIDに、リンク長、幅、車線、路面形状、路面状態および所属フィールドが対応付けられて記録されている。
図3は、車両状態データの内容の一例を示す図である。図3に示す例では、各車両IDに、車両位置(座標)、車両位置(リンク)、車線、速度、向きおよび所属フィールドが対応付けられて記録される。車両位置(座標)は、例えば、緯度および経度の値で表される。図3に示す車両状態データは、状態更新部3a〜3bの各状態更新処理時に参照されるとともに、更新される。
図4は、仮想空間上の位置を表す位置情報の一例であるフィールドを定義するデータの例を示す図である。ここで、解析対象の仮想空間を分割した複数の領域がフィールドである。フィールドは、仮想空間における一部の領域である。図4に示す例では、フィールドは、矩形領域であり、当該矩形領域の左下の座標、および右上の座標により表される。この各フィールドは固有のIDを有する。図2、3に示すように、道路リンクIDおよび車両IDと、フィールドIDは、対応付けられて記録される。これにより、道路リンクと位置情報を対応付け、かつ、車両状態と位置情報を対応付けて記録することができる。
図5は、更新制御情報5の一例を示す図である。図5に示す例では、更新処理間隔が、各状態更新IDに対応付けられて記録されている。状態更新ID「P1」「P2」「P3」は、それぞれ、状態更新部3a〜3cによる状態更新処理を表す。更新処理間隔は状態更新処理を実行する周期(すなわち、シミュレーションデータ8を参照する周期)を表す。駆動判定部2は、図5に示す更新制御情報に従って、状態更新部3aには1s毎に、状態更新部3bには100ms毎に、状態更新部3cには5ms毎に、状態更新処理を順次実行させることになる。このように更新制御情報は、階層化された状態更新処理(または状態更新部)の各階層を識別する情報と、各階層の実行タイミングとを示す情報とを含む。本例では、上層の状態更新部ほど実行時間間隔が長く設定される。これにより、更新処理の効率化が可能になる。
図6は、参照範囲情報4a〜4cの一例を示す図である。図6に示す例では、参照範囲情報4a〜4cが1つのテーブルに記録される。参照範囲情報は、本実施例では、記録部には書かれておらず、メインメモリ上のテーブルにあることを前提としているが、記録部から読み出すようにしてもよい。参照範囲およびシミュレーションデータ内容が状態処理部ごとに記録されている。例えば、状態更新部3aは、この参照範囲情報4aに従って、状態更新処理P1において、車両の現在位置周辺のフィールド100個に属する道路リンクをシミュレーションデータ8から取得することになる。状態更新部3bは、状態更新処理P2で、現在位置周辺の25個のフィールドに属する車両情報、人、信号、道路形状をシミュレーションデータ8から取得する。状態更新部3cは、車両現在位置と同じフィールドの他の車両の車両位置、路面状態を取得する。
ここでは、参照範囲情報4a〜4cは予め設定されて固定された値であるが、参照範囲情報4a〜4cを可変とすることもできる。例えば、状態更新部3a〜3cは、更新制御情報5におけるそれぞれの状態更新部3a〜3cの周期と、車両の速度を用いて、シミュレーションデータ8の範囲を示す参照範囲情報4a〜4cを生成してもよい。具体的には、車両の最高速度を状態データに記録しておき、この最高速度に応じて参照範囲の広さを決定することができる。最高速度が大きいほど、参照するデータのエリアの大きさ(ここではフィールド数)を広くすることができる。
図7および図8は、本実施形態における、状態更新処理の分割、階層化を模式的に表した図である。本実施形態では、図7および図8に示すように、状態更新処理は、3つの階層に分割される。3つの階層において、更新時間間隔(周期)は、大、中、小と段階的に変化する。
周期が大の階層の状態更新処理P1は、車両の現在地から目的地までの経路を決定し、更新する処理である。そのため、状態更新処理P1では、車両の現在位置のフィールドを含む100フィールド(管理単位A1)に属する道路リンクがシミュレーションデータ8から取得される。
周期が中の階層の状態更新処理P2は、車両の車線変更および信号停止の有無を判断し、車両の進行する車線および停止の有無を更新する処理である。そのために、車両の現在位置のフィールドを含む25フィールド(管理単位A2)に属する他の車両位置、人、信号、道路形状のデータがシミュレーションデータから取得される。
周期が小の階層の状態更新処理P3は、車両の操作、車両運動(速度、向き、位置)を更新する処理である。そのために、車両の現在位置のフィールド(管理単位A3)に属する他の車両位置、路面状態のデータがシミュレーションデータから取得される。
状態更新処理P1〜P3は、仮想空間内の全ての車両c1〜c4それぞれについて実行される。すなわち、状態更新部3a〜3cは、仮想空間内の複数の車両c1〜c4それぞれの状態データを更新する。
各階層の更新周期は、大、中、小と段階的に変化している。また、各階層で参照されるデータの内容および参照範囲(管理単位)に含まれるエリアの大きさ(フィールドの数)も異なっている。このように、車両状態更新処理の内容を、処理の時間間隔に応じて分割・階層化する(1)とともに、シミュレーションデータを参照される時間間隔に応じて分類し、参照時間間隔が長いものほど大きな範囲で分割して管理する(2)ことで、一定時間の車両状態更新処理で参照されるデータ総量を削減することができる。その結果、車両状態更新処理を一定時間間隔で実行することで大規模化を可能とする。なお、上記(1)のみであっても、参照されるデータ総量を削減することはできる。(1)および(2)の組み合わせにより、さらなるシミュレーションデータ総量の削減が可能になる。
図7および図8に示す状態更新処理の階層は、例えば、人間の意志決定のモデルに基づいて決定することができる。人間の意思決定の代表的なモデルとして、例えば、戦略、戦術および操作の階層で意思決定を行う三階層モデルを利用することができる。具体例としては、戦略レベルでは経路決定処理、戦術レベルでは車線変更や信号停止などの走行モード選択処理、操作レベルではアクセルペダル・ブレーキペダル・ハンドル操作量と、それによって物理的に車両の挙動を計算する処理を、それぞれ複数の状態更新処理部で実行することができる。
これらの各階層の処理は、すべて同時に処理される必要はなく、それぞれ固有の更新間隔で実行すればよい。例えば、操作・物理計算レベルでは、車両の動きを十分滑らかに制御するために、数ミリ秒間隔での処理時間間隔で更新することが好ましい。また、戦術レベルでは、人間の短時間での認知・判断処理の最小単位が100ミリ秒程度であることから、数100ミリ秒程度の処理時間間隔での更新処理が必要で好ましい。戦略レベルでは、人間の長期の判断処理を実現するので、数秒程度の処理時間間隔での更新処理が好ましい。
このように、人間の意志決定のモデルの各階層に応じて、状態更新処理を階層化することにより、車両を運転する人間の意志決定のレベルに合わせて、状態更新処理のタイミングを適切に設定することができる。例えば、意思決定処理の階層化によって、各階層の時間粒度に合わせて処理ができるようになる。これにより、さらに、処理に必要な情報収集範囲の空間粒度も制限できるようになる。人間の認知遅れの模擬も容易に行える効果もある。
例えば、物理計算レベルにおいては他車両との衝突判定処理が計算量の大きな割合を占めているが、自動車の速度が時速200Kmだとしても、処理時間間隔である数ミリ秒の間に車両が進む距離は、せいぜい1m以内に収まる。したがって、自車両の周囲1m以内の範囲に含まれる他車両だけに限定して衝突判定を行うことで、計算量を削減することができる。
他の例では、交差点右折の際の戦術レベルにおいては、前方交差点の状況に応じて停止するかどうかを決定するが、人間が危険に気付いて急ブレーキを踏み始めるまでの空走時間(0.2秒程度)を考慮して停止するまでの距離を算出すると、時速100Kmで走行している場合は100m程度の距離となるため、この範囲の他車両に限って衝突可能性の判定処理を行えばよい。
このように、車両状態更新処理を分割・階層化するとともに情報収集範囲を制限することで、データ参照量を削減することができ、車両状態更新処理の計算量を削減することができる。また、人間の意志決定の階層を状態更新処理の階層とすることで、人間の認知遅れ等の意志決定の過程も考慮した模擬が可能になる。さらに、車両状態更新処理を分割・階層化することで、シミュレーションデータを分割管理できるため、複数計算機による分散環境で実行しやすくなる。
以下、本実施形態における計算量の削減効果について説明する。
図9は、状態更新処理を分割しない場合の状態更新処理とシミュレーションデータ範囲を模式的に表した図である。図9に示す例では、状態更新処理の周期は一定(5ms)である。また、管理単位は100フィールドである。すなわち、100フィールドに属する全てのシミュレーションデータを参照し、車両の状態を更新する処理が5ms周期で実行される。
図10は、図9に示すように、状態更新処理を分割しない場合のシミュレーションデータ量(上段)と、状態更新処理を分割してそれぞれの状態更新処理の周期を異ならせた場合のシミュレーションデータ量(下段)とを示す図である。図10に示すように、図9に示す場合は、1回の状態更新処理ですべてのデータが参照される。これに対して、状態更新部の処理を分割し、処理時間間隔(更新の周期)に基づいて階層化することで、一定時間内に参照されるデータを削減することができる。すなわち、状態更新処理を分割しない場合は、分割した場合の3階層分のシミュレーションデータ(1+2+3)を毎回参照する必要がある。分割した場合は、一定時間内において、時間間隔の長いシミュレーションデータ(3)および時間間隔が中程度のシミュレーションデータ(2)は、一定時間内での参照頻度が、分割しない場合に比べて少なくなる。
図11は、状態更新処理を分割、階層化し、さらに、更新時間間隔が短い状態更新処理のシミュレーションデータの範囲が小さくなるように局地化した場合のシミュレーションデータ量(下段)と、状態更新処理を分割しない場合のシミュレーションデータ量(上段)とを示す図である。図11の下段に示すシミュレーションデータ量は、例えば、図8に示すような3階層の状態更新処理で、時間間隔が短い状態更新処理ほど、シミュレーションデータの範囲が小さくなるように設定された場合の例である。このように、3つの階層の合計のシミュレーションデータの量d´は、状態更新処理を分割しない場合の1回のシミュレーションデータ量dよりも小さくなる。そのため、一定時間内に参照されるデータを、さらに削減することが可能になる。
次に、シミュレーション装置1の動作例を説明する。図12は、シミュレーション装置1の動作例を示すフローチャートである。図12においては、シミュレーション装置1は、シミュレーションを開始すると時計を進行させる(Op1)。駆動判定部2は、まず、前回の状態更新部3cによる状態更新処理P3の実行からの経過時間が5msを越えている場合(Op2でYes)、状態更新部3aに状態更新処理P3の指示を出す。なお、シミュレーション開始直後で、前回の状態更新部3a〜3cによる状態更新処理P1〜P3がまだ実行されていない場合は、駆動判定部2は、無条件で状態更新部3a〜3cに状態更新処理P1〜P3の順次指示を出す。
Op2でNoの場合、駆動判定部2は、前回の状態更新部3bによる状態更新処理P2の実行からの経過時間が100msを越えているか判断し(Op8)、超えていれば(Op8でYes)状態更新部3bに状態更新処理P2の実行を指示する。Op8でNoの場合は、前回の状態更新部3aによる状態更新処理P1の実行からの経過時間が1sを越えているか判断し(Op14)、超えていれば(Op14でYes)状態更新部3aに状態更新処理P1の実行を指示する。これにより、状態更新処理P3は5msごとに、状態更新処理P2は100msごとに、状態更新処理P1は1sごとに実行されることになる。
Op2でYesの場合、状態更新部3cは、仮想空間内の全ての車両について状態更新処理P3を実行する(Op3〜Op7)。具体的には、状態更新部3cは、まず、仮想空間内の最初の車両を選択し(Op3)、全車両につき状態更新処理P3が完了したか否かを判定(Op4)する。最初の車両の場合はOp4ではNoと判定される。状態更新部3cは、他の車両位置などのデータを、シミュレーションデータ8から取得する(Op5)。このとき、状態更新部3cは、例えば、図6に示す参照範囲情報4cに従い、選択された車両の属するフィールドに存在する他の車両の位置、および、このフィールドにおける道路の路面状態を取得する。状態更新部3cは、取得したデータを使って、選択された車両の状態データを更新する(Op6)。ここでは、一例として、操作、車両挙動が更新される。選択された車両の状態データが更新されると、次の車両が選択される(Op7)。Op5〜Op7の処理は、仮想空間内の全ての車両について繰り返される(Op4でYesになるまで繰り返される)。これで、状態更新処理P3の1回分が完了する。
状態更新処理P3が終了すると(Op4でYesの場合)、駆動判定部2は、状態更新部3bに状態更新処理P2の実行を指示する。状態更新部3bは、仮想空間内の全ての車両について状態更新処理P2を実行する(Op9〜Op13)。具体的には、状態更新部3bは、まず、仮想空間内の最初の車両を選択し(Op9)、全車両につき状態更新処理P2が完了したか否かを判定(Op10)する。最初の車両の場合はOp10ではNoと判定される。状態更新部3bは、他の車両位置などのデータを、シミュレーションデータ8から取得する(Op5)。このとき、状態更新部3bは、例えば、図6に示す参照範囲情報4bに従い、選択された車両の属するフィールドとその周囲のフィールド(合わせて25フィールド)に存在する他の車両の位置、人の位置および状態、信号の状態、道路形状を取得する。状態更新部3bは、取得したデータを使って、選択された車両の状態データを更新する(Op12)。ここでは、一例として、選択された車両の車線変更の有無、信号停止の有無が判断され更新される。選択された車両の状態データが更新されると、次の車両が選択される(Op13)。Op11〜Op13の処理は、仮想空間内の全ての車両について繰り返される(Op10でYesになるまで繰り返される)。
状態更新処理P2が終了すると(Op10でYesの場合)、駆動判定部2は、状態更新部3aに状態更新処理P3の実行を指示する。状態更新部3aは、仮想空間内の全ての車両について状態更新処理P1を実行する(Op15〜Op19)。具体的には、状態更新部3aは、まず、仮想空間内の最初の車両を選択し(Op15)、全車両につき状態更新処理P1が完了したか否かを判定(Op16)する。最初の車両の場合はOp16ではNoと判定される。状態更新部3cは、道路リンクなどのデータを、シミュレーションデータ8から取得する(Op17)。このとき、状態更新部3aは、例えば、図6に示す参照範囲情報4aに従い、選択された車両の属するフィールドとその周囲のフィールド(合わせて100フィールド)に存在する道路リンクを取得する。状態更新部3aは、取得したデータを使って、選択された車両の状態データを更新する(Op18)。ここでは、一例として、道路リンクに基づいて選択された車両の経路が決定され更新される。選択された車両の状態データが更新されると、次の車両が選択される(Op19)。Op15〜Op19の処理は、仮想空間内の全ての車両について繰り返される(Op16でYesになるまで繰り返される)。
以上、図12に示した処理により、一定時間の車両状態更新処理で参照されるデータ総量を削減し、車両状態更新処理を一定時間間隔で実行することができる。例えば、一つ一つの車両において、一定時間間隔で全シミュレーションデータ(道路リンク、信号、他車位置、・・・)を読み込み、車両状態更新処理を実行する場合に比べて、参照されるデータ総量を削減することができる。その結果、車両の増加や対象範囲の増加に従って、それぞれの車両の車両状態更新処理において参照するデータ量が増加することを抑えることができる。ひいては、規模を大きくすることが容易になる。
また、近年、通信インフラや車載機の進歩に伴い、交通施策も変化しつつあり、動的経路誘導(DRGS)のように、個々の車両の個別情報を収集し、個々の車両の状況に合わせて個別に指示を配信するものも可能になる。このような交通施策を評価するためには、一つの地方をカバーできるほど大規模・広範囲で、かつ、情報を受け取る個々の車両の運転手の運転行動の多様性まで詳細に模擬できるミクロシミュレータが必要となる。本実施形態によれば、このようなミクロシミュレータを提供することが可能になる。
(第2の実施形態)
本実施形態は、シミュレーション装置1が、仮想空間を移動する個々の人の動きを模擬して施設における人の流れを再現するミクロシミュレータとして機能する場合について説明する。装置の構成は、図1と同様にすることができる。
本実施形態において、環境データは、仮想空間において、人が移動する通路に関する通路データを含む。状態データは、仮想空間(店舗などの施設)に存在する人の状態を表す人状態データを含む。通路データには、例えば、ノードとリンクで表される通路接続情報、位置情報、施設のレイアウト、陳列される商品または展示品に関する情報、等が含まれる。各人状態データには、例えば、人の位置、向き、速度、目的地までの経路等が含まれる。
図13は、本実施形態の環境データ6に含まれる通路接続情報の一例である通路リンクの内容を示す図である。図13に示す例では、各通路リンクIDに、リンク長、幅、商品ID、ワゴンIDおよび位置情報が対応付けられて記録されている。
図14は、人状態データの内容の一例を示す図である。図14に示す例では、各人IDに、位置(座標)、位置(リンク)、速度および向きが対応付けられて記録される。図14に示す人状態データは、状態更新部3a〜3bの各状態更新処理時に参照されるとともに、更新される。
図15は、商品データの内容の一例を示す図である。図15に示す例では、各商品IDに、陳列の位置(座標)、種類、スペースおよび高さが対応付けられて記録される。
図16は、本実施形態における更新制御情報5を示す図である。図16は、図5と同様である。図17は、本実施形態における参照範囲情報4a〜4cの一例を示す図である。例えば、状態更新部3aは、この参照範囲情報4aに従って、状態更新処理P1において、人の現在位置を中心とする100m四方に属する通路リンクおよび目玉商品をシミュレーションデータ8から取得することになる。状態更新部3bは、状態更新処理P2で、現在位置を中心とする10m四方に属する他の人の位置およびワゴンの位置をシミュレーションデータ8から取得する。状態更新部3cは、人の現在位置を中心とする1m四方における商品の並べ方を示すデータを取得する。
図18および図19は、本実施形態における、状態更新処理の分割、階層化を模式的に表した図である。本実施形態では、図18および図19に示すように、状態更新処理は、3つの階層に分割される。3つの階層において、更新時間間隔(周期)は、大、中、小と段階的に変化するものとする。
周期が大の階層の状態更新処理P1は、人の現在地から目的地までの経路を決定し、更新する処理である。そのため、状態更新処理P1では、人の現在位置を中心とする100m四方(管理単位S1)に属する通路リンクがシミュレーションデータ8から取得される。
周期が中の階層の状態更新処理P2は、障害物回避の有無を判断し、人の進む向きを更新する処理である。そのために、人の現在位置を中心とする10m四方(管理単位S2)にいる他の人およびワゴンなどの障害物の位置を示すデータがシミュレーションデータから取得される。
周期が小の階層の状態更新処理P3は、人の移動量を更新する処理である。そのために、人の現在位置を中心として1m四方(管理単位S3)に存在する商品の並べ方を示すデータがシミュレーションデータから取得される。状態更新処理P1〜P3は、仮想空間内の全ての人k1〜k4それぞれについて実行される。
図18および図19に示す状態更新処理の各階層の更新周期は、大、中、小と段階的に変化している。また、各階層で参照されるデータの内容および参照範囲(管理単位)に含まれるエリアの大きさ(フィールドの数)も異なっている。そのため、一定時間の人状態更新処理で参照されるデータ総量を削減することができる。また、本実施形態における情報更新処理の階層化も人間の意志決定のモデルに基づいて決定することができる。これにより、人間の認知遅れ等の意志決定の過程も考慮した模擬が可能になる。本実施形態によれば、例えば、店舗内の顧客移動シミュレーションが可能になる。
図20は、本実施形態におけるシミュレーション装置の動作例を示すフローチャートである。図20においては、シミュレーション装置1は、シミュレーション開始すると時計を進行させる(Op21)。駆動判定部2は、まず、前回の状態更新部3cによる状態更新処理P3の実行からの経過時間が5msを越えている場合(Op22でYes)、状態更新部3aに状態更新処理P3の指示を出す。
Op22でNoの場合、駆動判定部2は、前回の状態更新部3bによる状態更新処理P2の実行からの経過時間が100msを越えているか判断し(Op28)、超えていれば(Op28でYes)状態更新部3bに状態更新処理P2の実行を指示する。Op28でNoの場合は、前回の状態更新部3aによる状態更新処理P1の実行からの経過時間が1sを越えているか判断し(Op24)、超えていれば(Op24でYes)状態更新部3aに状態更新処理P1の実行を指示する。これにより、状態更新処理P3は5msごとに、状態更新処理P2は100msごとに、状態更新処理P1は1sごとに実行されることになる。
Op2でYesの場合、状態更新部3cは、仮想空間内の全ての車両について状態更新処理P3を実行する(Op23〜Op27)。具体的には、状態更新部3cは、まず、仮想空間内の最初の顧客(人)を選択し(Op23)、全顧客につき状態更新処理P3が完了したか否かを判定(Op24)する。最初の顧客の場合はOp24ではNoと判定される。状態更新部3cは、商品の並べ方を示すデータを、シミュレーションデータ8から取得する(Op25)。このとき、状態更新部3cは、例えば、図17に示す参照範囲情報4cに従い、選択された顧客の位置を中心とする1m四方にある商品の種類、位置、スペースおよび高さを取得する。状態更新部3cは、取得したデータを使って、選択された顧客の状態データを更新する(Op26)。ここでは、一例として、顧客の移動量が更新される。選択された顧客の状態データが更新されると、次の顧客が選択される(Op27)。Op25〜Op27の処理は、仮想空間内の全ての顧客について繰り返される(Op24でYesになるまで繰り返される)。これで、状態更新処理P3の1回分が完了する。
状態更新処理P3が終了すると(Op24でYesの場合)、駆動判定部2は、状態更新部3bに状態更新処理P2の実行を指示する。状態更新部3bは、仮想空間内の全ての顧客について状態更新処理P2を実行する(Op29〜Op33)。具体的には、状態更新部3bは、まず、仮想空間内の最初の顧客を選択し(Op29)、全顧客につき状態更新処理P2が完了したか否かを判定(Op30)する。最初の顧客の場合はOp30ではNoと判定される。状態更新部3bは、他の顧客位置などのデータを、シミュレーションデータ8から取得する(Op31)。このとき、状態更新部3bは、例えば、図17に示す参照範囲情報4bに従い、選択された顧客の現在位置を中心とする10m四方に存在する他の顧客の位置、ワゴンの位置を取得する。状態更新部3bは、取得したデータを使って、選択された顧客の状態データを更新する(Op32)。ここでは、一例として、選択された顧客の障害物回避の有無が判断され進む向きが更新される。選択された顧客の状態データが更新されると、次の顧客が選択される(Op33)。Op31〜Op33の処理は、仮想空間内の全ての顧客について繰り返される(Op30でYesになるまで繰り返される)。
状態更新処理P2が終了すると(Op30でYesの場合)、駆動判定部2は、状態更新部3aに状態更新処理P3の実行を指示する。状態更新部3aは、仮想空間内の全ての顧客について状態更新処理P1を実行する(Op35〜Op39)。具体的には、状態更新部3aは、まず、仮想空間内の最初の顧客を選択し(Op35)、全顧客につき状態更新処理P1が完了したか否かを判定(Op36)する。最初の顧客の場合はOp36ではNoと判定される。状態更新部3cは、通路リンクなどのデータを、シミュレーションデータ8から取得する(Op37)。このとき、状態更新部3aは、例えば、図17に示す参照範囲情報4aに従い、選択された顧客の現在位置を中心とする100m四方に存在する通路の通路リンクおよび目玉商品に関するデータを取得する。状態更新部3aは、取得したデータを使って、選択された顧客の状態データを更新する(Op38)。ここでは、一例として、通路リンクおよび目玉商品に関するデータに基づいて選択された顧客の経路が決定され更新される。選択された顧客の状態データが更新されると、次の顧客が選択される(Op39)。Op35〜Op39の処理は、仮想空間内の全ての顧客について繰り返される(Op36でYesになるまで繰り返される)。
以上、図20に示した処理により、一定時間の顧客状態更新処理で参照されるデータ総量を削減し、顧客状態更新処理を一定時間間隔で実行することができる。例えば、一つ一つの顧客において、一定時間間隔で全シミュレーションデータ(通路リンク、商品、ワゴン、他の人位置、・・・)を読み込み、顧客状態更新処理を実行する場合に比べて、参照されるデータ総量を削減することができる。その結果、顧客の増加や対象範囲の増加に従って、それぞれの顧客の顧客状態更新処理において参照するデータ量が増加することを抑えることができる。ひいては、規模を大きくすることが容易になる。
(第3の実施形態)
図21は、第3の実施形態にかかるシミュレーション装置の構成を示す機能ブロック図である。図21において、図1と同じ機能ブロックには同じ符号を付している。図21に示すシミュレーション装置10では、更新制御情報51として、イベントルールが記録される。イベントルールは、各状態更新部3a〜3cによる状態更新処理の開始の条件を示す条件データの一例であり、更新処理開始の条件となるイベントを規定する。また、シミュレーション装置10は、事象収集部11で集められた外部状況を示すデータを入力する構成になっている。この構成において、駆動判定部21は、シミュレーションにおいて発生するイベントを、事象収集部11を介して検出し、前記イベントルールで示される条件に適合する場合に、状態更新部3a〜3cへ更新を指示する。
事象収集部11は、シミュレーションにおいて発生するイベント(事象)を収集して、駆動判定部21へ通知する。イベントは、例えば、状態データ7で表される移動体の状態の変化または、環境データ6で表される要因の変化等が含まれる。上記第1の実施形態の交通流シミュレーションにおけるイベントの具体例として、各フィールドにおいて、右折位置または左折位置に到達したこと、信号の変化、渋滞の発生、天候の急変等が挙げられる。このように、また、イベントの種類として、(a)一つ一つの車両毎に異なる条件で発生するイベントが挙げられる。例えば、「車両が右折位置または左折位置に到達した」、「目的地に到着した」などである。また、他のイベントの種類として、(b)ある範囲に含まれる車両のみで発生するイベントが挙げられる。例えば、「信号の変化」、「渋滞の発生」、「天候の変化」などである。さらに他のイベントの種類として、前述[a][b]の組み合わせがある。例えば、「渋滞に巻き込まれて、かつ、ガソリンの残りが少ない」等である。
例えば、状態更新部3a〜3cは、平均発生時間間隔の異なるイベントで更新処理を開始する構成とすることができる。これにより、状態更新処理を分割・階層化し、参照されるデータ総量を削減することができる。
なお、本実施形態を、上記第1または第2の実施形態と組み合わせた構成も可能である。例えば、更新制御情報は、所定間隔で定期的に実行する状態更新処理の更新タイミングと、所定のイベント発生を契機に実行する状態更新処理の更新タイミングの双方を含んでもよい。これにより、状態更新処理を、所定時間間隔で実行するものと、イベント発生を契機として実行するものに分割し、階層化することができる。
なお、上記第1〜第3の実施形態は、リアルタイムにシミュレーション結果を表示する場合に限られない。例えば、大規模なシミュレーションでは、リアルタイムに処理して表示することが難しいので、事前にシミュレーション結果を蓄積しておいて、シミュレーション後に、その結果データに基づいてシミュレーション結果を画面等に表示することができる。

Claims (10)

  1. 少なくとも1つの移動体の動きをシミュレーションするシミュレーション装置であって、
    前記シミュレーション装置は、各移動体の状態を表す状態データおよび前記移動体の状態変化の要因となり得る情報を表す環境データを含むシミュレーションデータを記録する記録部にアクセス可能であって、
    前記シミュレーションデータを参照し、参照したシミュレーションデータに基づいて、前記状態データを更新する状態更新処理を分割し階層化した際の各階層の処理を実行する複数の状態更新部であって、前記階層ごとに予め記録された、前記シミュレーションデータの参照範囲を示す参照範囲情報にしたがって、当該参照範囲のシミュレーションデータを参照して前記移動体の状態データを前記階層ごとに更新する、複数の状態更新部と、
    前記複数の階層化された状態更新部に、前記状態データの更新を指示する駆動判定部であって、状態更新部ごとの前記更新のタイミングを規定した更新制御情報にしたがって、当該更新制御情報で規定されるタイミングで前記各状態更新部に更新を指示する駆動判定部とを備える、シミュレーション装置。
  2. 前記更新制御情報の更新のタイミングは、前記参照範囲情報が示すシミュレーションデータの範囲に応じて規定される、請求項1に記載のシミュレーション装置。
  3. 前記更新制御情報は、各状態更新部の前記シミュレーションデータ参照の周期を含み、各状態更新部の前記シミュレーションデータ参照の周期は、前記参照範囲情報が示すシミュレーションデータの範囲が広いほど長くなるように規定される、請求項1または2に記載のシミュレーション装置。
  4. 前記状態データは、前記移動体と対応付けられ、環境データは、前記要因が存在する位置を示す位置情報と対応付けられて記録されており、
    前記シミュレーションデータの範囲は、前記移動体の存在する位置を基準とした領域で表され、
    前記状態更新部は、前記領域内に存在する移動体の状態データおよび前記領域内に存在する要因の環境データを参照する、請求項1〜3に記載のシミュレーション装置。
  5. 前記更新制御情報の更新のタイミングは、更新開始の条件を示す条件データで規定され、
    前記駆動判定部は、シミュレーションにおいて発生するイベントを検出し、当該イベントが、前記条件データで示される条件に適合する場合に、前記状態更新部へ更新を指示する、請求項1〜4のいずれか1項に記載のシミュレーション装置。
  6. 前記各状態更新部は、前記更新制御情報におけるそれぞれの状態更新部の前記更新タイミングおよび前記移動体の速度により、前記参照範囲情報が示すシミュレーションデータの範囲を変化させる、請求項1〜5のいずれか1項に記載のシミュレーション装置。
  7. 前記移動体は空間または平面を移動する車両であり、
    前記複数の状態更新部は、
    前記車両の位置を含む第1の領域における前記移動体の通路の接続を表す情報を含む環境データを参照し、車両の現在地から目的地までの経路を少なくとも更新する第1の階層の状態更新部と、
    前記車両の位置を含む第2の領域における他の車両の状態データを参照し、前記車両が進行する車線を少なくとも更新する第2の階層の状態更新部と、
    前記車両の位置を含む第3の領域における他の車両の状態データを参照し、前記車両の速度、向きおよび位置を少なくとも更新する第3の階層の状態更新部とを少なくとも含み、
    前記第1の領域、前記第2の領域および前記第3の領域は、順に段階的に大きくなっている、請求項1〜6のいずれか1項に記載のシミュレーション装置。
  8. 前記移動体は空間または平面を移動する人であり、
    前記複数の状態更新部は、
    第1の領域における通路を表す情報を含む環境データを参照し、人の現在地から目的地までの経路を少なくとも更新する第1の階層の状態更新部と、
    第2の領域における他の人の状態データを参照し、人が進行する向きを少なくとも更新する第2の階層の状態更新部と、
    第3の領域における前記施設が備える提示品または設備を表す情報を含む環境データを参照し、前記人の移動量を更新する第3の階層の状態更新部とを少なくとも含み、
    前記第1の領域、前記第2の領域および前記第3の領域は、順に段階的に大きくなっている、請求項1〜6のいずれか1項に記載のシミュレーション装置。
  9. 少なくとも1つの移動体の動きをシミュレーションする処理をコンピュータに実行させるシミュレーションプログラムであって、
    各移動体の状態を表す状態データおよび前記移動体の状態変化の要因となり得る情報を表す環境データを含むシミュレーションデータを参照し、参照したシミュレーションデータに基づいて、前記状態データを更新する状態更新処理を分割し階層化した際の各階層の処理をそれぞれ実行する複数の状態更新処理であって、前記階層ごとに予め記録された、前記シミュレーションデータの参照範囲を示す参照範囲情報にしたがって、当該参照範囲のシミュレーションデータを参照して前記移動体の状態データを前記階層ごとに更新する、複数の状態更新処理と、
    前記複数の階層化された状態更新処理のタイミングを制御する駆動判定処理であって、前記各階層ごとに前記状態データの更新のタイミングを規定した更新制御情報にしたがって、当該更新制御情報で規定されるタイミングで前記各階層の情報更新処理を開始させる駆動判定処理とをコンピュータに実行させる、シミュレーションプログラム。
  10. コンピュータが、少なくとも1つの移動体の動きをシミュレーションする処理を実行するシミュレーション方法であって、
    各移動体の状態を表す状態データおよび前記移動体の状態変化の要因となり得る情報を表す環境データを含むシミュレーションデータを参照し、参照したシミュレーションデータに基づいて前記状態データを更新する状態更新処理を分割し階層化した際の各階層の処理を前記コンピュータがそれぞれ実行する複数の状態更新工程であって、前記階層ごとに予め記録された、前記シミュレーションデータの参照範囲を示す参照範囲情報にしたがって、当該参照範囲のシミュレーションデータを参照して前記移動体の状態データを前記階層ごとに更新する、複数の状態更新工程と、
    前記コンピュータが、前記複数の階層化された状態更新処理のタイミングを制御する駆動判定工程であって、前記各階層ごとに前記状態データの更新のタイミングを規定した更新制御情報にしたがって、当該更新制御情報で規定されるタイミングで前記各階層の情報更新処理を開始させる駆動判定工程とを含む、シミュレーション方法。
JP2011520704A 2009-06-30 2009-06-30 シミュレーション装置、方法、プログラム Active JP5333588B2 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2009/061970 WO2011001512A1 (ja) 2009-06-30 2009-06-30 シミュレーション装置、方法、プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2011001512A1 true JPWO2011001512A1 (ja) 2012-12-10
JP5333588B2 JP5333588B2 (ja) 2013-11-06

Family

ID=43410610

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011520704A Active JP5333588B2 (ja) 2009-06-30 2009-06-30 シミュレーション装置、方法、プログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20120095740A1 (ja)
EP (1) EP2450864B1 (ja)
JP (1) JP5333588B2 (ja)
KR (1) KR101384420B1 (ja)
WO (1) WO2011001512A1 (ja)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5673373B2 (ja) * 2011-06-08 2015-02-18 富士通株式会社 交通シミュレーション装置および交通シミュレーションプログラム
EP2546745B1 (en) * 2011-07-13 2017-11-29 Harman Becker Automotive Systems GmbH Indicating states in a telematic system
KR101896752B1 (ko) 2015-05-26 2018-10-24 한국교통대학교산학협력단 교통 안전서비스 테스트 시스템
JP6509685B2 (ja) * 2015-09-03 2019-05-08 日本電信電話株式会社 移動速度推定装置、方法、及びプログラム
US10565009B2 (en) 2015-12-08 2020-02-18 Nec Corporation Planning system for planning disposition of virtual machine, planning method, and recording medium for storing planning program
US11562111B1 (en) * 2018-11-01 2023-01-24 Hrl Laboratories, Llc Prediction system for simulating the effects of a real-world event
GB201904231D0 (en) * 2019-03-27 2019-05-08 Ge Healthcare Bio Sciences Ab A method and system for monitoring a bio-pharmaceutical process
JP7256111B2 (ja) * 2019-11-29 2023-04-11 サトーホールディングス株式会社 情報処理装置、情報処理システム、プログラム
CN112818463B (zh) * 2021-01-21 2021-12-24 清华大学 一种多模态陆空两栖车辆平台仿真***
CN112818497B (zh) * 2021-04-19 2021-06-29 腾讯科技(深圳)有限公司 交通仿真方法、装置、计算机设备和存储介质

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2875520B2 (ja) * 1997-06-03 1999-03-31 雅夫 桑原 交通流シミュレータ
JP4132188B2 (ja) * 1998-03-13 2008-08-13 信 森下 経営シミュレーション装置及びこの経営シミュレーション装置を用いた経営意思決定支援システム
US6172617B1 (en) * 1998-07-02 2001-01-09 Louisiana State University Controller interface device
US6950788B2 (en) * 2000-09-27 2005-09-27 Ardeshir Faghri Computer-implemented system and method for simulating motor vehicle and bicycle traffic
JP2002288786A (ja) 2001-03-26 2002-10-04 Sumitomo Electric Ind Ltd 広域渋滞判定方法、広域渋滞判定システム及び判定装置
EP2275961A1 (en) * 2001-06-22 2011-01-19 Caliper Corporation Traffic data management and simulation system
JP2003044975A (ja) * 2001-07-31 2003-02-14 I Transport Lab Co Ltd シミュレーション装置およびシミュレーション方法、シミュレーションプログラム
AU2003261176A1 (en) * 2003-07-17 2005-03-07 Harman Becker Automotive Systems Gmbh Route calculation around traffic obstacles using marked diversions
JP4361389B2 (ja) * 2004-02-26 2009-11-11 本田技研工業株式会社 道路交通シミュレーション装置
US8103435B2 (en) * 2007-07-27 2012-01-24 George Mason Intellectual Properties, Inc. Near real-time traffic routing
JP2009093425A (ja) * 2007-10-09 2009-04-30 Toyota Infotechnology Center Co Ltd 交通流シミュレーション方法および装置
US8977489B2 (en) * 2009-05-18 2015-03-10 GM Global Technology Operations LLC Turn by turn graphical navigation on full windshield head-up display

Also Published As

Publication number Publication date
WO2011001512A1 (ja) 2011-01-06
KR20130074724A (ko) 2013-07-04
EP2450864A1 (en) 2012-05-09
JP5333588B2 (ja) 2013-11-06
EP2450864B1 (en) 2018-10-31
KR101384420B1 (ko) 2014-04-10
EP2450864A4 (en) 2014-07-09
US20120095740A1 (en) 2012-04-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5333588B2 (ja) シミュレーション装置、方法、プログラム
Chen et al. Milestones in autonomous driving and intelligent vehicles—Part I: Control, computing system design, communication, HD map, testing, and human behaviors
Dijkstra et al. A multi-agent cellular automata system for visualising simulated pedestrian activity
Zohdy et al. Game theory algorithm for intersection-based cooperative adaptive cruise control (CACC) systems
Prothmann et al. Organic control of traffic lights
CN108711300A (zh) 群体智能泊车方法、***及计算机可读存储介质
CN113643528B (zh) 信号灯控制方法、模型训练方法、***、装置及存储介质
Zhuang et al. Modeling pedestrian crossing paths at unmarked roadways
Anokhin et al. Development of scenarios for modeling the behavior of people in an urban environment
Aschwanden et al. Agent based evaluation of dynamic city models: A combination of human decision processes and an emission model for transportation based on acceleration and instantaneous speed
CN113609784A (zh) 一种交通极限场景生成方法、***、设备和存储介质
Mardiati et al. Review of microscopic model for traffic flow
Vasquez et al. Multi-objective autonomous braking system using naturalistic dataset
Agogino et al. Learning indirect actions in complex domains: action suggestions for air traffic control
Wu Learning and Optimization for Mixed Autonomy Systems: A Mobility Context
Torrens Geosimulation, automata, and traffic modeling
Naseri et al. A real-time lane changing and line changing algorithm for driving simulators based on virtual driver behavior
Ali et al. How artificial intelligent agents do shopping in a virtual mall: A ‘believable’and ‘usable’multiagent-based simulation of customers’ shopping behavior in a mall
Chen et al. A study on modeling of human spatial behavior using multi-agent technique
Li et al. Microscopic urban traffic simulation with multi-agent system
Claes et al. GridLock: A microscopic traffic simulation platform
Bazzan et al. ITSUMO: an agent-based simulator for intelligent transportation systems
Jakovljevic et al. Implementing multiscale traffic simulators using agents
JP6662378B2 (ja) シミュレーション装置、シミュレーションシステム、シミュレーション方法及びプログラム
Dijkstra et al. Towards a multi-agent system for visualizing simulated behavior within the built environment

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20130305

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20130502

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: 20130702

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20130715

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5333588

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150