2020 Fiscal Year Annual Research Report
ネットワーク信頼性に基づく自動車の自動運転実用化によるストック効果推計技術の開発
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18H01550
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
内田 賢悦 北海道大学, 工学研究院, 教授 (90322833)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宗廣 一徳 国立研究開発法人土木研究所, 土木研究所(寒地土木研究所), 主任研究員 (00414194)
井田 直人 北海道科学大学, 工学部, 准教授 (50433420)
田村 亨 北海商科大学, 商学部, 教授 (80163690)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 自動運転 / 時間信頼性 / ストック効果 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，ネットワーク信頼性の視点から，自動車の自動運転技術実用化が社会もたらす効果を事前評価するための技術開発を目的としている．自動運転技術が道路ネットワークにもたらす効果として，確率的に変動する交通容量の量的・質的改善が挙げられる．本研究では，自動運転車両の普及による交通容量の量的・質的改善に着目した交通ネットワークモデルの開発を行った．開発したモデルでは，確率的に変動する臨界車頭時間と自動運転車両と一般車両の経路選択行動の違いを考慮して，道路ネットワーク内のリンク交通容量が表現される．
自動運転車両の臨界車頭時間の平均と分散は，一般車両のものよりも短くすることが可能であり，そのことにより，リンク交通容量の量的・質的改善が生起する．その結果，道路ネットワーク上の総移動時間の平均と分散が短縮され，時間短縮便益と時間信頼性向上便益が生じることとなる．
コネクティッドな自動運転車両を想定すると，自動運転車両が獲得する経路移動時間情報は，一般的に一般車両が獲得するものよりも確度の高いものとなることが想定できる．そのため，自動運転車両と一般車両は異なる経路を選択する可能性があり，開発したネットワークモデルでは，そうした経路選択行動の違いを表現している．その結果として，自動運転車両が負担する経路コストは，一般車両のものよりも低くなり，両車両において格差が生じ状況が生まれることになる．
本研究で開発したネットワークモデルでは自動運転車両の普及率に応じた便益だけではなく，自動運転車両と一般車両が経験する経路コストに関する格差を同時に推計することができる．そこで，両車両が経験する経路コストに関する格差を一定レベルに抑えつつ，便益を最大化するネットワークデザイン問題を定式化した．この解くことによって，自動運転車両の普及率に応じた，最適な自動運転車両の臨界車頭時間を決定することが可能となった．
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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