2019 Fiscal Year Annual Research Report
Research on safe and efficient control method for intersections depending on characteristics of autonomous vehicles and penetration rates
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19H02261
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
中村 英樹 名古屋大学, 環境学研究科, 教授 (10212101)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柿元 祐史 名古屋大学, 環境学研究科, 助教 (30812937)
井料 美帆 名古屋大学, 環境学研究科, 准教授 (80469858)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 自動運転車 / 交通容量 / 信号交差点 / 混在交通流 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度はまず，自動運転車の混在が交通流に与える影響に関する研究レビューを行った後，特に交差点における自動運転車の挙動表現として重要となる設定パラメータの検討を行った．その結果，反応時間，最小車間距離，受け入れギャップ特性，加減速度性能が，交通流への影響感度が大きく重要なものであると考えた．そこで，これらのパラメータの設定を差別化することで，人の運転する車両HDVと自動運転車AVのパラメータ設定を行った．その際，自動運転車にはnAV(normal), aAV(aggressive), dAV(discreet)の3つの性能レベルを設定した．
これらの各AVの混在が，信号交差点の交通容量に与える影響に対する感度分析を行うための簡便なシミュレーションを作成し，様々なAV混入率と交通条件の下で感度分析を試みた．特に，右折車については対向直進車間のギャップを縫って右折する必要があるが，この挙動を表現する際に，ギャップアクセプタンス確率分布の形状を，HDVと各種AVで差別化することで，それぞれ現実的な表現が可能であることが明らかとなった．また，対向右折車の挙動に対する直進車の反応についても表現可能となるよう，追従モデルを検討し，特にAVの予期せぬ挙動に対してのHDVの反応を考慮した．
以上の感度分析結果，aAVの混入は交通容量を大幅に向上させることができる一方で，dAVが混入する場合には，混入率の増大に伴って交通容量が減少することが示唆された．これらの感度分析結果を受けて，今後は各種の信号現示パターンの設定について試みるとともに，混在の影響を最小化するようなAVのパラメータ設定を求めるため，様々な条件下での円滑性と安全性を評価することができるシミュレータの開発につなげていく．
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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
大きな問題もなく，ほぼ当初の計画通り進捗している．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでのところ，当初の計画通り研究が進捗しており大きな問題も生じていないことから，今後も基本的に計画通り進めていく予定である．
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Research Products
(2 results)
