2020 Fiscal Year Annual Research Report
都市高速道路網における渋滞パターン情報を活用した交通制御：渋滞をもって渋滞を制す
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20J21744
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
酒井 高良 東北大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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| Keywords | 都市高速道路 / 交通渋滞 / 交通需要管理 / リアルタイム制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，都市高速道路網における渋滞の時空間分布情報を活用したTransportation Demand Management (TDM)スキームの構築である．この目的を達成するために，本研究では3つの研究モジュールから構成されるアプローチを採用する： [1]都市高速道路網の長期間観測データの解析を通した渋滞時空間分布の特性解明， [2]渋滞ダイナミクスと道路利用者の選択行動との相互作用を記述した数理モデル：出発時刻選択問題の理論特性の解明，[3] [1]および[2]の成果を統合したリアルタイム渋滞時空間分布情報を活用したデータ融合型TDMスキームの開発と評価．本年度(2020年度)は，研究モジュール[2]を中心に遂行した．また，昨年度以前から分析を進めていた研究モジュール[1]についても，新たな分析手法の開発・適用を通してさらなる進展があった．
研究モジュール[2]では，コリドーネットワークと環状ネットワークを対象に出発時刻選択問題の解析を進め，まず，規範的な状態を導くDynamic System Optimal(DSO)配分の数理的方法論に基づいたsystematicな解析的解法を開発した．次に，得られたDSO状態と，記述的なDynamic User Equilibrium (DUE) 状態との理論的対応関係を明らかにした．さらに，当初の計画にはなかった道路利用者の異質性を考慮した状況における解析も並行して進め，そこでも同様の対応関係が成立することを証明した．
研究モジュール[1]では，首都圏高速道路網における長期間観測データに基づいて，渋滞空間分布の推移パターンに成立する規則性を明らかにした．また，観測データから構築される大規模時空間ネットワークに対するパラメータ推計手法を開発し，それに基づき各日・各時間帯の経路選択パラメータの変動特性を解明した．
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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
研究目的および研究実施方法に記した研究予定事項に関して，一定の成果が得らている．それらの成果は，学会での研究発表として公開しており，査読付学術誌へも年度内に投稿済である．また，当初の計画にはなかった枠組み(利用者の異質性を考慮した状況)における動的交通量配分モデルの解析にも進展があった．以上より，研究課題全体としておおむね順調に進展していると判断する．
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| Strategy for Future Research Activity |
2020年度の研究の進展状況はほぼ順調である．そのため，基本的には当初の計画に準じて行う予定である．ただし，2020年度の研究遂行中に当初の計画とは異なる方向性のTDMスキーム(道路ネットワークを集約して扱うMacroscopic Fundamental Diagramを明示的に利用しないスキーム)の着想を得たため，この点について追加解析を予定している．
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Research Products
(4 results)
