Traffic Control and Services Adapting to Changes in Social Systems

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H02377
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: FUJII Hideki 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (00597809)
• 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)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 交通システム / エージェントシミュレーション / 強化学習 / 深層学習 / 信号制御 / ライドシェア

Outline of Final Research Achievements

This study aimed to propose adaptive and evolutionary control and services for traffic systems in anticipation of the widespread use of automated vehicles. For the former, we proposed a traffic state prediction algorithm for use in control. For the latter, we proposed a dispatching algorithm for ride-sharing service vehicles and evaluated whether the algorithm could respond in real-time. A hybrid model of traffic flow (fluid approximation model + multi-agent model) was also proposed as a basis for simulation.

Free Research Field

社会システム工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

すべての人々に安全かつ安価で容易に利用できる，持続可能な輸送システムへのアクセスを提供することがSDGsに掲げられており，自動走行車を用いたライドシェアサービスはこれを達成するためのアプローチの1つである．加えて，ITSや自動走行車の普及に伴って取得される交通データの量が増大しており，これを効率よく処理して交通流を予測する技術もまた近い将来の交通システムに貢献するものである．