2018 Fiscal Year Research-status Report
計測結果に基づいた実用的交通流物理モデルの開発と高速道路交通流での評価
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16K12540
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| Research Institution | Kanagawa Institute of Technology |
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Principal Investigator |
中根 一朗 神奈川工科大学, 工学部, 准教授 (30221451)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 交通流 / 交通渋滞 / 追従挙動モデル / モデル化 / 数値シミュレーション / 非線形力学 / 環境工学 / 複雑系 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
高速道路で日常的に発生する自然渋滞とその解消を実用的に予測できる数理モデル（追従挙動モデル）を、計測結果に基づいて作成することが本課題の目的である。そこで、当該年度においては、数理モデルを評価するためのより良い計測方法への変更として、近年注目されている「RTK-GPS」を用い、車両相互間の関係を高精度に計測することを試みた。ただし、同計測法は、計測場所を選び（全天が開いてることが条件）、取り付け位置を含むアンテナ性能に大きく依存するため、未だ実用的なデータの採取には成功していない。
一方、追従挙動モデルに関しては、核となる部分は既に完成しており、上記の計測結果を用いて、実用的にシミュレート出来るようにチューニングするだけとなっている。そこで、当該年度においては、より現実に近い状態をシミュレートするため、遅れ時間の異なる車両をランダムに配置したシミュレーションを行った。その結果、減速する車両直後の車両配置により現象が大きく変わり、遅れ時間の大きい車両と小さい車両がどのように配置されているかの僅かな違いで、渋滞相に転移するか否かが決まることが明らかになった。
また、このようなわずかな違いにより渋滞相に転移するか否かが異なることから、渋滞相に転移した場合のシミュレーション結果からリアプノフ指数を算出し、初期値鋭敏性を検討した。この結果では、多くの場合のリアプノフ指数は負であり、車両に遅れが蓄積してゆくことと初期値鋭敏性の間には直接的な関係の無いこと、つまり、本質的には決定的アルゴリズムである本課題が提案するモデルにより、交通渋滞の予測が可能であると判断された。しかしながら、特に遅れの蓄積が大きい場合に、リアプノフ指数が正となる結果が散見されており、深刻な渋滞を予測するためには、遅れ時間以外にも確率的な要素を組み入れる事等も本年度において検討することとした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
モデル作成に関しては、ほぼ所定の工程を終えた。ただし、シミュレーション結果を評価するデータの採取方法を、RTK-GPSを用いたものに変更したことで、想定以上の時間を要することとなってしまった。RTK-GPSの場合、㎝での計測が可能であり、交通流計測において非常に有効な手段であると判断しての採用であったが、研究代表者に同手法を用いての計測経験が無かったこととから、【研究実績の概要】に記したような問題のブレークスルーに手間取っている。なお、現在、高性能アンテナの購入等により問題の解決を試みている。
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| Strategy for Future Research Activity |
上記した通り、数理モデル作成はほぼ終わっているが、これを客観的に評価するとともにモデル定数をチューニングする計測結果の採取が遅れている。このため、今後、計測の障害となっている問題を解決して行くこととなる。
また、数理モデルがほぼ完成していることから、これを作成する過程で得られた知見をまとめ、成果発表（２本程度の論文）を行う予定でいる。
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| Causes of Carryover |
【研究実績の概要】に記した通り、車両を使用した移動計測方法を、より高精度の計測方法に変更した。しかしながら、研究代表者にとって経験の無い計測方法であったため、実用的な計測結果を得ることが出来なかった。そこで、R1年度においても、この計測を継続実施することとし、それに関わる費用をR1年度にまわすこととした。
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