研究課題/領域番号 |
20K04728
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
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 | 秋田工業高等専門学校 |
研究代表者 |
葛西 誠 秋田工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (20579792)
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研究分担者 |
柳沼 秀樹 東京理科大学, 理工学部土木工学科, 准教授 (70709485)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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キーワード | 渋滞発生 / 単路部ボトルネック / サグ / 統計モデル / 追従挙動 / 反応遅れ / 減速波 / 非線形 / 追従挙動モデル / 決定論的カオス / 遅れ / 渋滞 / 交通流 / 渋滞抑制 |
研究開始時の研究の概要 |
高速道路の渋滞軽減は国土形成上喫緊の課題である。本研究ではサグでの渋滞を抑制するためにあえてサグ手前で自動運転車に減速させる「身代わり減速波による渋滞抑制」施策を提案する。この渋滞抑制施策では、UAV(ドローン等)や振動検知システム等全車観測システムによって全車観測データを入手したら、それを自動運転車にフィードバックし、ボトルネック直上流での減速波発生を意図的に行なう。当該施策の効果を交通流シミュレーションおよびドライビングシミュレータを用いて推定する。
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研究実績の概要 |
本年度の成果は以下のように要約される。 1)高速道路単路部のどのサグがボトルネックとなりうるかを知るために、高速道路4路線首都圏近郊区間を対象に、車両感知器データおよび縦断線形データを用いて統計モデルを構築した。この際、渋滞するサグのみならず上下流のサグの縦断線形を説明変数として取り入れている点に新規性がある。このことは、現にボトルネックとなるサグの上流で減速波を意図的に生じさせて渋滞発生を抑制しようとする本施策において、減速波を生じさせるのに相応しいサグを選定するのに有用な情報となる。 2)阪神高速Zen traffic data(ZTD)を活用して、車両追従挙動における反応遅れが走行位置によって変化するのかを検証した。ZTDのうち阪神高速池田線上り延長2kmの朝ピーク1時間分のデータをもとに追従挙動データを整理し、これを2種類の追従挙動モデル(線形モデルおよび非線形モデル)にあてはめ、反応遅れ時間を1対の追従挙動ペアに対して1つ推定する。ただし、2kmの区間を500m毎に区分し、それぞれの区間に対して重みを付ける重み付き推定を行ない、区間毎の反応遅れ時間の分布形状を観察した。この結果、区間毎には反応遅れ時間は異なるものの、渋滞先頭地点付近での反応遅れが小さい傾向が確認された。これは一般に知られる渋滞先頭付近での反応遅れが長くなることとは異なる傾向であり、推定に使用する追従挙動モデルを取り替えても同様の傾向がみられるか検証が必要である。 以上の知見は、渋滞抑制の観点でボトルネック上流で減速波を意図的に発生させる際に、減速波発生の適切な位置をマクロ的およびミクロ的に検討するのに役に立つ内容と考えられる。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウイルス感染症流行期に研究期間が重なったことにより交通流観測が極めて困難であったため、渋滞するサグおよび前後のサグでの車両挙動データが当初入手困難であったことが原因で遅延している。このため、渋滞発生抑制のための意図的減速波発生位置の検討に資する基本的な車両挙動の知見、例えば追従挙動における反応遅れの地点依存性が不明であることによる意図的減速波発生時の交通流シミュレーションに支障があった。 代替手段として阪神高速Zen traffic data(ZTD)を借用したことにより研究の遅延が解消してきつつある。ミクロ的知見として反応遅れの地点依存性を考慮した追従挙動モデルが部分的にではあるが構築されつつあり、またマクロ的な知見として渋滞するサグ、しないサグの見分けることができる統計モデルが構築されてきていることから、最終年度にミクロ的交通流シミュレーションを行ない現況再現性を確認する準備が整ってきている。
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今後の研究の推進方策 |
現在までの進捗状況でも言及した通り、ミクロ的に地点依存性を考慮した交通流シミュレーションを実施する準備は部分的であるが整っている。シミュレーションによって生成された交通流が渋滞するサグ、しないサグを的確に再現するかの検証を行ない、さらに渋滞するサグの上流で意図的に減速波を発生させたときに効果的な渋滞抑制がなされるかを検証する予定である。
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