2017 Fiscal Year Annual Research Report
GreenSwirl: Combining Traffic Signal Control and Route Guidance for Reducing Traffic Congestion
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16K16046
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| Research Institution | Shiga University |
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Principal Investigator |
川井 明 (孫為華) 滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授 (40517520)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 信号制御 / 交通効率 / GreenWave / 道路形状 / 高齢者支援 / モニターリング / ソーシャルキャピタル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【研究の目的】連続する交差点の信号を制御し、一定速度で特定方向を走行する車両に青信号で通過させ、車両の実効走行速度を向上させる信号制御方式はGreenWaveと呼ばれる。しかし、GreenWaveをそのまま適用すると、反対側車線や直交道路が影響され、広範囲に渋滞が起きる可能性がある。本応募課題では、複数のGreenWave道路を渦巻状に配置し、循環する海流のように車両を走行させるGreenSwirl法を考案する。提案手法の目的は、車両走行経路の一部にGreenSwirl道路を利用させることで、走行時間と燃費を軽減させる。
【研究実施計画】①異なるGreenSwirl配置パターンに対する評価、②異なる道路特徴のシナリオに対する評価、③トラフィックパターン分析、④最適なGreenSwirlの配置と形状を発見、⑤トラフィックパターンに対してGreenSwirlを自動生成。
【研究の進捗】コンピュータシミュレーションでは、数種類の異なるGreenSwirl配置パターンを試し、その形状と交通効率向上性能を分析したところ、形状だけでなく、トラフィックの特徴とも大きく関係していることがわかった。現実道路における交通データ（トレースデータ）を用いた分析実験は予定より遅れており、その原因はデータ提供元（滋賀県警察本部交通課およびパナソニックITS推進部）との交渉である。年度内に提供の大枠合意ができたが、提供は30年度5月になったため、遅延が生じた。現在データを受け取ったため、分析実験と投稿作業を行っている。途中結果を国際会議IC-LYCS 2018で"Approach traffic congestion problems"というタイトルで発表し、受賞している。
また、本課題と並行して、"ソーシャル・キャピタルを利用した高齢者見守りシステム"というタイトルで、高齢者の外出支援システムを開発し、論文発表を2回行っている。
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