| Project/Area Number |
21K14272
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
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| Research Institution | National Traffic Safety and Environment Laboratory |
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Principal Investigator |
Kobayashi Takashi 独立行政法人自動車技術総合機構交通安全環境研究所, その他部局等, 主任研究員 (20782957)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 交通量推計 / 交通量未観測 / 市町村道 / 交通量未観測路線 / 交通量変動 / 路線間の類似性 / 周期性 / 路線間の共通性 / 細街路交通量推計 / 低速モビリティ配置計画 / 交通量周期性 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は端末交通手段の一つとして着目されている低速モビリティーを導入する際に速度差が既存交通に与える影響を評価するために、道路交通センサス等既存の交通量調査で交通量が把握されていない路線の交通量推計手法を開発する。手法開発にあたり、交通量の月・曜日・時間帯による周期性、交通量が把握されている幹線道路との交通量変動の類似性を明らかにし、これらの時空間的な類似性を用いた推計手法を構築する。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study aims to develop a method for estimating traffic volume on routes where traffic surveys have not been conducted, in order to assess the impact of speed differences introduced by low-speed mobility on existing traffic. In FY 2021, we analyzed seven years of traffic volume data from 22 locations on arterial roads in Tokyo to identify explanatory variables for traffic volume fluctuations. In FY 2022, we analyzed the similarities in traffic volume fluctuations between narrow streets and arterial roads to estimate the traffic volume on narrow streets from the arterial roads. In FY 2023, we integrated periodicity and spatial similarity to develop a method for predicting traffic volume at any given location and time.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究により既存の交通量調査で交通量が把握されていない任意の地点・時点の交通量の把握が可能となれば、MaaS社会の実現に向けて多様なモビリティの空間的な配置計画策定のための基盤データとなる。
また、本研究で得られる交通量の時空間的類似性の知見は、数日後、数時間後の交通量を予測することにも応用できると期待される。
このことは、自動車交通が自動運転化していく近い将来において、車両が自動で経路選択をする際に必要となる交通量予報システムの構築のための足掛かりになると期待される。
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