2020 Fiscal Year Annual Research Report
Glocal Traffic Control of Next Generation Transportation Systems
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18H03774
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
井村 順一 東京工業大学, 工学院, 教授 (50252474)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石崎 孝幸 東京工業大学, 工学院, 准教授 (10650335)
早川 朋久 東京工業大学, 工学院, 准教授 (30432008)
KAMAL MD・ABDUS・SAMAD 群馬大学, 大学院理工学府, 准教授 (60844149)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 交通流制御 / 信号機制御 / 速度制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，まずは，制御のための交通流階層ネットワークモデリング理論におけるモデリング手法を統合したグローカル交通流制御理論の構築に向けた基礎理論の構築を行った。つぎに，個々の車両の速度制御や交差点でのさらなる効果的な交通流制御理論を構築した。また，制御系設計プラットフォームとして大規模交通流シミュレータを構築した。
具体的には，つぎのとおりである。
１．車両速度制御，信号機制御，エリア制御の３階層で構成されるグローカル制御のための基礎理論を構築した。特に上位層の制御については，マクロスコピック基本図をもとに確率的最適制御を行う手法を提案した。
２．信号機制御と車両制御の協調連携制御において，これまで提案してきた，信号機の最適制御のみ，車両速度の最適制御のみ，両方の協調最適制御の３つの場合について，１つの交差点に着目して，その平均移動速度の差を調査した。その結果，協調最適制御の有用性が検証できたが，車両の速度制御よりも，信号機の最適制御の効果が非常に高いことがわかり，今後の協調制御におけるトレードオフの目途になりえる知見が得られた。
３．東京都墨田区錦糸町近辺の30の交差点をモデルに組み込み，30の信号機と様々な車両台数から成る大規模シミュレータを構築し，この区域を3エリアに分けて１で構築した階層制御の手法の有効性を検討した。まず，本シミュレータより，様々な車両台数でシミュレーションを実施し，マクロスコピック基本図を導出した。その上で，制御しない場合，従来の信号機制御のみの場合，従来の階層制御，提案する階層制御の4つの場合に対して数値実験を行った結果，提案手法が最も効果が高く，従来の階層制御に比べても1.5倍程度の高い性能が得られた。
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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
本年度までの進捗で，交通システム全体の基礎理論をまとめるための理論，道路交通シミュレータのプラットフォームが予定どおり構築できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度は，予定どおり，これまで構築してきた様々な制御理論を総合的に改善し，また，交通流シミュレータの最終的な精緻化を行うことで，グローカル交通流制御理論として総括する。
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Research Products
(7 results)
