| 研究課題/領域番号 |
19K15107
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分22050:土木計画学および交通工学関連
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| 研究機関 | 日本大学 (2021)
東北大学 (2019-2020) |
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研究代表者 |
川崎 洋輔 日本大学, 工学部, 講師 (90751793)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 交通状態推定 / 交通流理論 / 経路選択 / データ同化 / プローブデータ / 車両感知器 / 状態推定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，センシングデータと交通流理論の融合により，実社会のネットワークの交通状態を推定する状態空間モデルの開発を目的とする．
これまでに開発したモデルは，(1)ネットワーク規模拡大に伴い，パラメータ数が急増し，計算負荷が高くなる，(2)推定精度が経路選択モデルの適切性に依存するという２つの問題がある．よって，本研究では，(1)モデルパラメータ削減法および(2)実社会のドライバーの経路選択行動のモデル化を研究する．開発したモデルは，実社会ネットワークに適用し，精度検証する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，センシングデータと交通流理論の融合により，実社会のネットワークの交通状態を推定する手法の開発を目的とする．
交通管制では，ネットワーク情報を収集し，交通状態をモニタリングした上で，交通制御や情報提供を行うことが重要である．これまでの研究では，単路部（一次元）における交通状態推定は行われていたが，面的に広がるネットワークの交通状態推定は行われていなかった．よって，ドライバーの経路選択行動を考慮した交通流モデルとセンシングデータを組み合わせてネットワーク交通流を表現するモデルを開発した．実社会のネットワークを対象にモデル検証した結果，精度良く状態推定していることが確認された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，従来の単路区間（一次元）の交通状態推定手法を二次元ネットワークに拡張し，経路選択率と整合的な交通状態とモデルパラメータを同時に推定するものであり，学術的新規性が高く，今後のネットワークワイドな交通状態推定の学術的な発展に貢献している．
また，日常的な渋滞の把握に加えて，事故・災害やオリンピック等の事前にパラメータ学習が困難な非日常時の交通状態推定にも応用可能であり，多様な場面での交通マネジメントに貢献できるので，社会的な有用性も高いと考える．
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