2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a network traffic breakdown prediction method
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21H01457
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| Research Institution | Ehime University |
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Principal Investigator |
吉井 稔雄 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (90262120)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
坪田 隆宏 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 講師 (00780066)
塩見 康博 立命館大学, 理工学部, 准教授 (40422993)
西内 裕晶 高知工科大学, システム工学群, 准教授 (40548096)
川崎 洋 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80361393)
小野 晋太郎 福岡大学, 工学部, 准教授 (80526799)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 交通流 / ブレイクダウン / ネットワーク / 画像処理 / 予測手法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，交通事故や自然災害などの突発事象に起因する非日常の激しい交通渋滞（以下“Breakdown”）の未然防止に向けて，空間モニタリング技術，交通流解析手法，ならびにAIによる情報解析技術を組み合わせた，道路ネットワーク交通流におけるBreakdown発生予測手法を構築することを目的とする．令和3年度においては，以下の研究を行った．
1)交通流観測データとプローブ車両走行軌跡を用いて，ネットワークの交通流状態における交通密度と交通量の関係を示すMFDを推定する手法を確立した．さらに，長期間蓄積されたこれらのデータと交通事故の記録を用いて，OD交通量の変化や交通事故発生によるMFD形状の変化を把握した．
2)AIを用いたネットワークブレイクダウン予測手法の構築に向けて，ネットワークの交通流状態をマクロに捉えるエリアトラフィックステートを指標として，ブレイクダウン発生の有無を判定する手法を開発し，その精度を検証した．
3)AI技術を用いた動的交通事故発生リスク推定モデルを適用して，道路ネットワーク全体が潜在的に有する交通事故発生リスクをリアルタイムで推定する手法を構築し，実交通データに適用してその精度を検証した．
4)道路ネットワーク上を走行するプローブ車両のDR画像をリアルタイムでサイバー空間に収集し，リアルタイムレンダリング技術に基づく画像解析を行って道路障害物の存在や路面浸水といった通行障害となるインシデント発生の検出あるいは発生可能性を評価する技術を開発し，実データを用いた検証を行った．
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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
令和4年度以降の研究推進に必要となる以下に示す手法や技術を開発した．
1)実プローブデータを用いてマクロな交通観測量（エリア交通流率とエリア交通密度で規定されるエリアトラフィックステート）を用いて交通流状態を記述する方法を確立し，同交通観測量と交通事故の記録を照合することにより，交通事故発生によるMFD形状の変化を示す事に成功した．
2)エリアトラフィックステートの時間推移に基づいてブレイクダウン発生の有無を判定する手法を開発した．
3)AI技術を用いて道路ネットワーク全体が潜在的に有する交通事故発生リスクをリアルタイムで推定する手法を構築した．
4)道路ネットワーク上を走行するプローブ車両のDR画像をリアルタイムでサイバー空間に収集し，リアルタイムレンダリング技術に基づく画像解析を行って道路障害物の存在や路面浸水といった通行障害となるインシデント発生の検出あるいは発生可能性を評価する技術を開発した．
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度以降には，令和3年度に構築した手法を組み合わせて用いることにより，交通事故発生によるMFDの変化を踏まえつつ，交通事故発生リスクを考慮した上で，マクロ交通流状態（ATS＝エリアトラフィックステート）の変化を確率的に予測する手法を構築する．
同手法の構築に向けて，令和4年度には，高速道路ネットワークを対象として，ネットワークbreakdownを定義した後，令和3年度に開発した交通事故発生リスク予測モデルを用いた分析を行って，巨視的な視点から道路ネットワークのどこかで交通事故が発生する確率の算定手法を構築する．
さらに，道路ネットワークのATSから交通事故発生リスクを予測するモデルを開発し，実データを用いて，同予測精度の検証を行う．
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