2023 Fiscal Year Final Research Report

Model developments for strategic network design under autonomous vehicle society

Research Project

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Project/Area Number	21H01446
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
Research Institution	Hokkaido University
Principal Investigator	Uchida Kenetsu 北海道大学, 工学研究院, 教授 (90322833)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	宗廣一徳国立研究開発法人土木研究所, 土木研究所(寒地土木研究所), 主任研究員 (00414194) 加藤哲平長岡技術科学大学, 工学研究科, 講師 (10827116) 杉浦聡志北海道大学, 工学研究院, 准教授 (30648051) 四辻裕文国立研究開発法人土木研究所, 土木研究所(寒地土木研究所), 主任研究員 (40625026) 峪龍一北海道大学, 工学研究院, 助教 (80908426)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Keywords	自動運転 / ネットワークデザイン / 時間信頼性
Outline of Final Research Achievements	Technology for autonomous vehicles is being enhanced day by day. Under a certain traffic condition, autonomous vehicles are already used in a road network. Provision of a future transportation planning and management of efficient use of a road network in an autonomous vehicle society, and development of benefit estimation methods thanks to autonomous vehicles are needed. However, the methods which correctly measure the benefits from autonomous vehicles have not been developed. Based on the present situation mentioned above, this research aims at developing the following three models: A traffic network model which properly addresses the characteristics of autonomous vehicles, a network condition estimation model which makes use of unevenly distributed floating data collected in a road network, and a model which estimates multi-task effects under an autonomous vehicle society.
Free Research Field	交通計画
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	自動運転車両の特性を踏まえた交通解析手法により、これまで議論されることのなかった自動運転車普及による時間信頼性向上効果を推計することができた。またネットワーク内で偏在するフローティングデータを活用した交通状態推計手法により、道路ネットワーク内の観測データが存在しない場所での交通状態を適切に推計できた。さらには、自動運転社会におけるマルチタスク効果推計手法により、運転時間を他の活動に振り分けられることによる効果を適切に推計できた。本研究で開発した手法により、従来は扱うことは不可能であるが、極めて重要な自動運転社会実現による効果を推計できることが示され、その学術的・社会的価値は高いと考える。