2019 Fiscal Year Annual Research Report
Proposal of optimal merging control method of vehicles and total optimization of traffic flow based on driving stress
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17K18900
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
田代 むつみ 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任講師 (00422759)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森川 高行 名古屋大学, 環境学研究科, 教授 (30166392)
三輪 富生 名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 准教授 (60422763)
金森 亮 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (40509171)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| Keywords | 交通マネジメント / 自動運転 / 合流調停 / 協調制御 / コンフリクト / ミクロシミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度に引き続き，無信号交差点における自動運転車の合流時協調制御について，ミクロシミュレーションにより効果分析を行った．
いずれかの車両が合流できず交差点で待たされる状態を「コンフリクト」として定義し，将来の交通流を予測することで，コンフリクト発生の事前予測，およびコンフリクト回避のための各車両の制御方法を決定した．制御の影響は周辺にも及ぶため，予め定めた最適化エリア内を走行する全車両について，旅行時間の総和が最小となる場合を最適制御として選出した．複数交差点から成る道路ネットワークを想定し，ある1つの交差点のみで制御を行う場合に，交差点に直結するリンクのみを最適化する場合（部分最適）と，道路ネットワーク全体を最適化する場合（全体最適）で，制御による効果がどのように異なるかについて比較した．
シミュレーションの結果，「部分最適」による合流制御では，制御エリア内の交通流は確かに改善されるが，交通量が多くなると制御エリアの外側が逆に混雑してしまうこともあり，制御を行っていない下流側交差点でのコンフリクトを増やす可能性があることが確認された．一方「全体最適」は，ネットワーク全体の交通流改善に確実に効果があるが，ネットワークの規模によっては非現実的であることが明らかになった．また，1つの交差点で同時多発的にコンフリクトが発生するような状況にも対応できるような，最適制御方法の推定が必要と考えられた．
そこで本年度は引き続き，全体最適による制御パターンを経験的に機械学習し最適制御解を推定する方法についても検討を行った．決定木による推定モデルを構築し，合流制御シミュレーションを実施した．合流制御は，ある程度混雑した交通状況下で最も効果を発揮するが，このような状況では推定が外れた場合の影響が大きく，かえって混雑を引き起こす可能性があることも確認され，推定精度の向上が課題となった．
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