2019 Fiscal Year Annual Research Report
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19H02377
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
藤井 秀樹 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (00597809)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉村 忍 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (90201053)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 交通システム / エージェントシミュレーション / HPC / 機械学習 / MaaS / ライドシェア |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的を達成するための要件として重要なのは「①自動走行車の普及を見越した，交通システムの適応進化型制御システムの確立」，「②SAVを想定した先端的なライドシェアサービスシステムの提案と評価」，および，それらの基盤となる「③リアリスティックな交通状況の再現のための交通流シミュレーション手法の確立」である．2019年度は以下の研究を進め，それぞれ成果を得た．
まず先行して「③リアリスティックな交通状況の再現のための交通流シミュレーション手法の確立」においては，大規模詳細シミュレーションのためのハイブリッド型並列計算手法を提案し性能評価を実施するとともに，シミュレーションに入力するパラメータを数理的手法や機械学習を用いて推定する手法を提案した．また，高速なパラメータ推定を可能にするために，ミクロスコピックなモデルとメゾスコピックなモデルを連携させるためのシミュレータも試作した．成果を複数の国際会議，国内会議において報告した．
「①自動走行車の普及を見越した，交通システムの適応進化型制御システムの確立」については，電気自動車が充電ステーションで充電する際に誘導制御し渋滞を抑制するためのアルゴリズムを提案した．成果を国内会議において報告した．
「②SAVを想定した先端的なライドシェアサービスシステムの提案と評価」においては，ライドシェアのデマンドを車両に割り当てる際の計算時間を短縮し，ユーザの待ち時間を低減するためのアルゴリズムを提案し，成果を国内会議において報告した．
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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
とくに「③リアリスティックな交通状況の再現のための交通流シミュレーション手法の確立」では想定以上の成果が得られた．また「①自動走行車の普及を見越した，交通システムの適応進化型制御システムの確立」，「②SAVを想定した先端的なライドシェアサービスシステムの提案と評価」もおおむね予定どおりの進捗であり，いずれも最初の結果について国際会議や国内会議で同分野の研究者との議論を深められた．次年度以降は③で改良したシミュレーションをベースに①，②の研究をさらに進展させる予定である．
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| Strategy for Future Research Activity |
進捗は順調であり，当初の予定どおり研究を推進する．「①自動走行車の普及を見越した，交通システムの適応進化型制御システムの確立」においては，車両挙動を制御することのインパクトをシミュレーションによって実証する．「②SAVを想定した先端的なライドシェアサービスシステムの提案と評価」においては，利用者の移動需要を階層化し，それぞれに対して独立したサービスを提供する．「③リアリスティックな交通状況の再現のための交通流シミュレーション手法の確立」においては，研究代表者らが継続して開発する交通流シミュレータADVENTURE_Matesの各種機能を必要に応じて改良する．
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