2018 Fiscal Year Research-status Report
車両の異質性を考慮した交通流の時空間ダイナミクスの理論構築と実証分析
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16K18164
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
瀬尾 亨 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (90774779)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 交通工学 / 交通流理論 / Fundamental Diagram / 交通状態推定 / マクロ交通流モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当初の研究計画では，2018年度は(i)推定のための車両軌跡データの実道実験による収集，(ii)推定のためのGPSプローブデータの入手，(iii)モデル推定のためのデータベース構築を進める予定であった．
(i)に関する研究実績について述べる．2018年度になって，交通流のオープンデータセット「Zen Traffic Data」が阪神高速道路により公開された．これは高速道路2km区間における全車両軌跡を含んでおり，当初予定していた実道実験で収集できるデータと比較し質・量ともに圧倒的に優れているといえる．そのため，実道実験の代わりに本データを使用するよう研究計画を修正し，実道実験は行わなかった．
(ii)は予定通り実施した．
(iii)では，(i)の膨大なデータを効率的に扱うためのデータ整理を行った．
実道実験を実施する必要がなくなったため，当初は2019年度に行う予定であった実交通流における異質性推定を前年度に引き続き実施した．具体的には，GPSプローブデータに基づく車両の異質性を考慮した確率的FD推定手法の検証の完成度をより高くした．結果として，本成果は交通工学におけるトップジャーナルであるTransportation Research Part B: Methodologicalに掲載された．また，異質性を明示的に考慮する交通流モデルであるAw-Rascle-Zhangモデルの交通データに対する適用を進め，一定の完成度を得た．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
GPSプローブデータに基づく車両の異質性を考慮した確率的FD推定手法の完成度は高いと自己評価している．
一方で，実道実験の代わりにオープンデータを用いると決定したため，研究計画の修正が必要となった．
そのため，総合的にみて本研究課題はおおむね順調に進展していると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後用いることにしたオープンデータは，予定していた実道実験と比較し圧倒的な質・量の情報を含んでいる．そのため，研究全体の目的をより高いレベルで達成するため，当初予定していた以上の分析（例えば位置・車両依存するFDの高精度な推定とその交通流モデルへの適用）を行うことを考えている．
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| Causes of Carryover |
研究実績の項で詳述した通り，当初予定していた実道実験を中止し，より優れたオープンデータセットを用いる方針へ変更したためである．
今後の予算仕様計画としては，用いる膨大なデータを効率的に処理する計算基盤の整備と，補助的な実験を行うためのシミュレータの購入を考えている．
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Research Products
(7 results)
