2020 Fiscal Year Research-status Report
Possibility of Traffic Control using Moving Light Guide System under the Mixed Condition of Autonomous Vehicles
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19K04642
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
小根山 裕之 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 教授 (90313105)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 自動運転車 / 手動運転車 / ACC車 / 混在状態 / 移動発光体 / ドライビングシミュレータ / 交通流 / シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
現在，自動運転社会の実現に向けた様々な取り組みが進んでいる．しかし，暫くの期間，自動運転車と人間が運転する手動運転車との混在状態が続くことが想定される．その間，交通渋滞に至る直前の状態においては人間の運転挙動がブレイクダウンの引き金になるなど，混在状態下においても人間の運転挙動の適正化が重要になると考えられるが，これに対して移動発光体の活用が期待できる．
本研究の目的は，自動運転車両と人間が運転する車両の混在状態下における，移動発光体による運転挙動への影響（非渋滞流における車両の追従挙動，渋滞流からの車両の発進挙動など），および，混在状態下における移動発光体による運転挙動への影響を前提とした場合の，マクロな交通流状態の変化に関する影響を明らかにすることである．
２０２０年度は，過年度実施した非渋滞流を対象としたドライビングシミュレータ(DS)実験により，ACC車混在時の方が有意に車頭時間短縮をもたらす結果が得られたことを踏まえ，その要因を明らかにすることと交通流シミュレーションに適用するため，DS実験データを用いて手動運転者の追従モデルパラメータの推定を行った．その結果，混在状態においては発光体点灯による車間距離・相対速度に対する反応が大きくなる傾向がみられた．また，移動発光体点灯による混在状態でのシミュレーションの構築に向けて，発光体点灯による車線変更の違いを取り込むため，過去の東名高速道路の実証実験観測データを用いたマクロな車線変更モデルを構築し，パラメータの推定を行った．
今後，ACC車混在，非混在と発光体点灯・非点灯の違いによる追従モデルの構築を完了させるとともに，これらを組み込んだ交通流シミュレーションを構築し，ACC車混在時における発光体によるマクロな交通流状態の変化に関する影響を分析する．また，渋滞流を対象としたDS実験も行い影響を明らかにする予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
２０２０年度において，ドライビングシミュレータ実験のデータを用いた追従パラメータの推定を行ったが，ドライビングシミュレータ実験のデータに多くの想定外のエラーが存在したため，追従パラメータの推定に至るまでにデータの確認やクレンジングなどで多くの時間を要し，またパラメータが適切に推定できないデータが多数発生するなど，想定通りに追従パラメータの推定を完了することができなかった．そのため，２０２１年度も引き続き追従パラメータの推定を進めていくこととする．
また，ドライビングシミュレータ実験の追加の実施については，一部実施したものの，コロナ禍における実験実施上の都合により，十分な実験が行えなかった．これについては，２０２１年度に状況を見つつ感染対策に配慮して適切に実施していく予定である．
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| Strategy for Future Research Activity |
２０２０年に実施したドライビングシミュレータ実験のデータを用いた追従パラメータの推定についてはまだ完了していないが，データ不備とその処理に関する新たな知見が得られたことから，それらを踏まえて引き続きデータ処理及び追従パラメータの推定を行い，早期に完了させる．また，この追従パラメータと２０２０年度に検討した車線変更モデルのパラメータを実装して交通流シミュレーションモデルを構築し，ACC車混在時の移動発光体点灯・非点灯による交通流への影響を分析する．さらに，渋滞流を対象としたドライビングシミュレータ実験と影響分析についても実施する．
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