2007 Fiscal Year Annual Research Report
Unscentedフィルター手法によるフィードバック交通制御システムに関する研究
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19560527
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
中辻 隆 Hokkaido University, 大学院・公共政策学連携研究部, 教授 (60123949)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 宏典 日本工業大学, 工学部, 講師 (20426258)
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| Keywords | 交通渋滞 / フィードバック / カルマンフィルター / Unscented / 交通制御 |
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| Research Abstract |
1)Unscentedフィルタの基本特性に関して
高速道路における単路区間を対象として両Unscentedフィルタの基本特性に関する分析を行った。従来用いられてきた拡張カルマンフィルタも含め、Unscentedフィルタの適用性を、高速道路における交通需要、交通状態、およびパラメータ推定問題を対象として検討を行った。
2)車両感知器データとプローブデータとの融合的利用に関して
高速道路における単路区間を対象としてUnscentedフィルタに取り込む手法に関し、シミュレーションによって作成された仮想データを想定し、ETCデータなど新しい型のプローブデータの従来型の計測データに組み込むためのモデル化を行い統合利用の確立を行った。また、交通需要と交通状態推定の各問題において、ETC車やプローブ車の混入率やサンプリングレートが推定精度に及ぼす影響について定量的な分析を行った。
3)交通需要、交通状態、およびモデルパラメータの推定法に関して
Unscentedフィルタを用いた交通需要や交通状態の推定に関し、先ず個々の推定法の確立を図った。すなわち、高速道路の単路部を対象として、追従型のミクロモデル、あるいは流体式に基づくマクロモデルによる定式化を行うとともに、数値解析を行いともに所要の推定精度が得られていることを確認した。具体的には、自由流だけでなく渋滞時にも、OD交通量や交通密度が所要の精度でリアルタイム推定が可能であることを検証した。また、これらの結果は初期値の依存性が少なく実務上好ましいことも確認した。しかしながら、これらの同時推定に関しては、未知数の急増に対応するための新たな課題が浮上したために定式化に定式化のみに留まり、次年度以降に解決が残された。
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