2019 Fiscal Year Research-status Report
自動運転技術と協調するスマート交通信号制御に関する研究
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19K04449
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| Research Institution | Yuge National College of Maritime Technology |
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Principal Investigator |
桝田 温子 弓削商船高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (30321508)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
徳田 誠 弓削商船高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (20413859)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 知能化 / 交通シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
対象信号交差点において，車両検知器で測定された交通量（流入台数）に応じた最適なサイクル長，青信号スプリット，オフセットの３つの信号制御パラメータの探索をリアルタイムで行うため，これまでに研究代表者が信号機のパラメータを探索する手法として用いていた「山登り法」をParticle Swarm Optimization（PSO）に置き換えたアルゴリズムの検討と，その手法を用いたシミュレーションプログラムの作成を行った．
これまでの手法では，青信号スプリットを特定の刻み幅で探索した後，満足できる解がなければサイクル長を修正し，再度，青信号スプリットを探索するといった処理を反復させる．これは，適切なサイクル長を求めるまでの効率が悪い上に，刻み幅の適切な調整が，探索効率と精度を左右する．一方，PSOは，サイクル長，青信号スプリット，オフセットを各個体の位置座標として扱い，位置座標の初期値や更新値に乱数が用いられることから，最適解の探索の高速化，高精度化を実現することができる．具体的な検討内容として，PSOにおける各個体の位置座標が修正される際に負の値をとりうる場合があるため，関数を用いてとりうる値の範囲を定め，また，負の領域に及んだ場合，それを0に修正すると同時に，評価関数にペナルティを課した．
従来法によるシミュレーションプログラムをPSOの手法に置き換え，さらに上記の工夫を施した結果，単一の信号交差点において，満足できる解を得ることができた．現在は，現実とのギャップを埋めるため，パラメータの取りうる範囲の制限について検討している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
今年度予定していたアルゴリズムの検討について，パラメータ探索の手法を従来法からPSOに変更することができ，現在は現実とのギャップを埋めるための検討を行っている段階である．また，単一信号交差点ではあるが，交通シミュレーションを実行し，満足のいく結果が得られている．しかし，今年度実施する予定であった交通量調査について，当初希望していた予算が得られなかったため，当方が希望するような要件を満たす機器（カメラ）の選定が難航し，さらに代理店の選定もうまくいかず，機器の購入に至らなかった．
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| Strategy for Future Research Activity |
まず，赤外線交通検知器を購入し，測定方法について検討後，交通量調査を行う．次に，現在単一信号交差点において実現しているシミュレーションプログラムの対象を幹線道路に拡大し，その結果について検討する．
ただし，交通量調査についてはアルバイトを動員するため，コロナ禍での実施方法について考慮する必要がある．
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| Causes of Carryover |
機器（赤外線交通検知器）を購入して交通量調査を行う費用として計上していたが，機器の選定および代理店の選定が難航したため機器の購入および交通量調査が実施できなかった．よって，次年度に機器を購入し，交通量調査を実施する予定である．
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