| Project/Area Number |
19K11930
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
|
|---|
| Research Institution | Shibaura Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2019: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
|
|---|
| Keywords | IoT(Internet of Things) / スマートネットワーク / スマートセンシング / 交通流制御 / V2X / 時系列予測 / 強化学習 / 短時間予測 / ITS / Connected Vehicle / 渋滞緩和 / 車両間通信 / 機械学習 / 車両間通信による交通流制御 / エッジコンピューティング / 交通流 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
高速道路のサグ部など交通集中による自然渋滞が生じやすい箇所において，一部の車両が自動速度制御とセルラー通信機能をもちプローブ車両としてふるまうという前提で，従来よりも渋滞の初期状態を早期に検出し，その後に行う渋滞吸収運転と呼ばれる速度制御と組み合わせることで従来技術よりも大幅に早く渋滞を解消する手法を研究する．プローブ車両は最寄りの5G無線通信基地局内に設置されるエッジサーバに自車の位置と速度を定期的に報告する．サグ部周辺のエッジサーバは互いに連携して報告された複数の車両の位置・速度の軌跡を分析し渋滞の予兆を検出する．検出にはカルマンフィルタと機械学習による手法の2つのアプローチを研究する．
|
| Outline of Final Research Achievements |
This study evaluated performance of a deceleration control including variable speed limit (VSL) which is configured to start at that time when a traffic jam is predicted to occur in a few tens of seconds using short-term time series forecasting. Multivariate LSTM is employed for forecasting, with time-series data of vehicle speed collected from probe cars used as input data. The traffic flow simulation revealed that the traffic jam mitigation effect is higher than that of the conventional VSL where it starts at the time when a traffic jam actually occurs. The study also confirmed that the configuration using velocity time series of a target vehicle and a group of vehicles travelling 30 seconds ahead of the target vehicle is used for input variates of LSTM yields better performance than the configuration using only velocity time-series data of the target vehicle is used for input variable of LSTM.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
都市部および周辺部での交通渋滞は今後も社会問題として継続すると考えられるが，無線通信機能を前提とした遠隔制御車両や貨物車両の隊列走行を始めとする自動運転車両など，Connected Vehiclesは用途を明確化した形で今後台数が増加していくと考えられる．本課題の成果は，これらの車両の一部が交通流制御に参加することで大きな渋滞緩和効果が得られることを示しており，渋滞に伴う経済損失の回避も含めて社会的な意義は大きいと考える．
|
