| Project/Area Number |
19H02268
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柳原 正実 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 助教 (20739560)
服部 宏充 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (50455581)
吉井 稔雄 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (90262120)
瀬尾 亨 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (90774779)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2019: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
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| Keywords | 交通渋滞 / 高速道路 / 介入制御 / 自動運転 / データ駆動型モデル / 交通状態推定 / 交通流シミュレーション / 車線変更 / 車両走行軌跡データ / 動的交通流マネジメント / 追従モデル / 強化学習 / ミクロ交通流シミュレーション / 深層学習 / 交通流 / 動的交通マネジメント / 交通管制 / コネクティッド車両 / 自動走行車両 / シミュレーション / データ同化 / ミクロ運転挙動 / ゲームAI |
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| Outline of Research at the Start |
高速道路では現状で20%弱の車両が自動走行機能（ACC）を利用して走行しており，今後の自動運転車の普及に伴い，その割合は急増していくことが予想されており，交通事故の削減などが期待されている．しかしながら，自動運転車の普及は必ずしも渋滞を改善する訳ではなく，むしろ手動走行の車両より安全側に設計されることで渋滞の程度が悪化すると予想している研究成果も少なくない．本研究では，自動運転車が普及することで，高速道路での渋滞が解消されるような自動運転車の動かし方を提案することを目標とする．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this research, we developed three key components for traffic management on freeways: (1) data-driven traffic flow models, (2) a microscopic-level data assimilation system for traffic state estimation, and (3) an advanced active traffic management system.
Regarding (1), we analyzed the behaviors of individual vehicles and traffic dynamics using comprehensive vehicle trajectory data. Based on this analysis, we developed a data-driven car-following model, which demonstrated a higher accuracy in reproducing vehicle behavior compared to conventional models. For (2), we constructed a data assimilation system that integrates micro traffic flow simulation with fixed-point and/or probe vehicle observations. As for (3), we proposed operating algorithms for the pace-maker light systems and dynamic lane-guidance system. Through simulation analysis, we confirmed the positive impact of these systems on smoothing traffic flow.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
高速道路での交通渋滞は経済損失だけではなく，事故のリスクも増大させるため，現在の道路インフラを有効に活用した上で，その解消を目指すことが必要です．また，今後の自動運転車両の普及を想定すると，それらを活かした新しいマネジメント手法が可能となります．本研究では，交通シミュレーション上での試論ではありますが，その有効性を定量的に示した点，および，それを社会実装するに当たって必要となる諸技術を開発した点に社会的意義があります．学術的には，全車両走行軌跡データなどのオープン化が進む中で，そのデータ分析手法を提案するとともに，データ駆動型の新しいモデル化手法を提示した点に大きな意義があります．
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