| 研究概要 |
本年度は,(1)前年度構築した意思決定時点を内生化した経路選択モデルの改良,(2)動的交通流シミュレータの開発,ならびに,(3)開発した経路選択モデルの動的交通流シミュレータへの実装,を行った.
(1)については,ドライバーの経路選択意思決定をより忠実に再現するために,まず経路選択行動特性の精査を行った.その結果,認知所要時間は出発時間帯ごとに異なり,特にピーク時間帯ほど細かい時間帯幅で所要時間を認知していること,また,出発時点と経路途上での意思決定が有意に異なることを確認した.次いで,それらを反映した動的な経路選択モデルを構築し,研究代表者が保有するプローブカーデータを用いてモデル推定を行った.
(2)については,経路選択モデルとの整合性を考慮し,プローブカーデータに基づく動的交通流シミュレータを開発した.都市圏レベルの道路ネットワークへ適用するため,開発したシミュレータはメソシミュレータであるが,リンクコスト関数をプローブカーデータに基づいて推定し,また,プローブカーデータから動的OD交通量が推定可能なエンジンを開発・実装している点に特長がある.開発したシミュレータの性能を吉祥寺ベンチマークデータを用いて検証した結果,十分な現況再現性があることを確認した.
(3)については,(1)で構築した経路選択モデルを,(2)で開発したシミュレータに実装し,静的なモデルを実装した場合との比較を行った.その結果,静的なモデルを実装した場合に見受けられる頻繁な右左折が回避されると同時に,リンク交通量の現況再現性が向上することを確認した.
今後は,どのような場合に情報検索が行われるのかについて実車実験などを実施し,収集したデータから情報探索モデルを構築し,それを実装したシミュレータにより情報提供効果の分析を行う予定である.
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