単路部ボトルネック上流での自動運転車による身代わり減速波発生による渋滞抑制
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20K04728
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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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 | Akita National College of Technology |
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Principal Investigator |
葛西 誠 秋田工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (20579792)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柳沼 秀樹 東京理科大学, 創域理工学部社会基盤工学科, 准教授 (70709485)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 決定論的カオス性 / 追従挙動 / 単路部ボトルネック / 縦断勾配変化 / 渋滞予兆 / 渋滞発生 / サグ / 統計モデル / 反応遅れ / 減速波 / 非線形 / 追従挙動モデル / 決定論的カオス / 遅れ / 渋滞 / 交通流 / 渋滞抑制 |
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| Outline of Research at the Start |
高速道路の渋滞軽減は国土形成上喫緊の課題である。本研究ではサグでの渋滞を抑制するためにあえてサグ手前で自動運転車に減速させる「身代わり減速波による渋滞抑制」施策を提案する。この渋滞抑制施策では、UAV（ドローン等）や振動検知システム等全車観測システムによって全車観測データを入手したら、それを自動運転車にフィードバックし、ボトルネック直上流での減速波発生を意図的に行なう。当該施策の効果を交通流シミュレーションおよびドライビングシミュレータを用いて推定する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
高速道路単路部における身代わり減速波による渋滞発生抑制策を考える上で、どのタイミングで身代わり減速波を発生させることが効果的であるかを検討するのに重要と思われる項目を本年度は検証した。この結果、サグ部における車両追従挙動にカオス性が生じる状況を検知すれば、それが渋滞発生の予兆として判断できる可能性があることを明らかにした。
具体的には以下の通りである。1)既に報告している通り、車両追従挙動には決定論的カオス性がある可能性が示唆されており、単路部ボトルネック現象は決定論的カオス性に起因している可能性があることを改めて確認したのち、2)単路部サグを模したコースにて追従挙動モデルを用いた交通流シミュレーションを行ない、縦断勾配変化のみ交通流外部から影響を受けると仮定して交通流を生成した。用いた追従挙動モデルは、広く知られている非線形車両追従挙動モデルであるGazisモデルに修正を加えた追従挙動モデルに縦断勾配変化を考慮する項を付加したモデルである。反応遅れを含むパラメータ3種類のパラメータ値を変化させ、先頭車から50台目および100台目の追従車のカオス性を観察した。結果、反応遅れが0.4～0.9秒の範囲ではカオス性のあることが疑われる追従車がカオス性がないと判断される車両よりも多くみられることなどが明らかになるとともに、重要な知見としてTime-space図を基に考察したところ、速度の微小擾乱が生じているときにカオス性が見られ、減速波まで発達したときにはカオス性が見られないことを確認した。速度の微少擾乱は渋滞発生に至るプロセスのうち初期に見られる現象とされており、追従挙動のカオス性を検知したときに身代わり減速波を発生させることで渋滞発生を効果的に抑制できる可能性が示唆される。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルス感染症のため、当初予定していた単路部ボトルネック部上空からのUAV（ドローン）による空撮映像から車両軌跡データを変換することが困難であったことにより、計画よりも遅れている。ただし、身代わり減速波の発生時機を検討することは一定程度行なえている。まず阪神高速Zen Traffic Data(ZTD)を借用したことにより、車両追従挙動にカオス性が見られること、そのカオス性は自由流下における渋滞発生直前から見られることが明らかとなったことが重要な発見であった。これを受け、昨年度は交通流シミュレーションによってサグ部を模した道路において渋滞発生直前の微少速度擾乱発生時にカオス性が見られることが明らかとなったことに重要な進展がある。これにより、身代わり減速波は追従挙動にカオス性が見られるときに発生させることが効果的である可能性が導かれており、やや遅れてはいるものの一定程度の進捗が見られる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後、高速道路サグ部における身代わり減速波の発生を模した交通流シミュレーションによりその効果を推計する。具体的には追従挙動のカオス検知時にあえて車間時間を大きくとる走行によって渋滞発生を抑制する効果があるかを見ることとなる。
シミュレーションに用いる追従挙動モデルのパラメータ値については、基本的に阪神高速Zen Traffic Data(ZTD)へのあてはめによる推定値を使用する予定であるが、都市高速特有の車両追従挙動特性を拾っている可能性があること等から、単路部渋滞が見られる豊橋バイパスでの空撮データによって補完する可能性がある。
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Report
(4 results)
Research Products
(11 results)
