| 研究課題/領域番号 |
21H01457
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 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 | 愛媛大学 |
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研究代表者 |
吉井 稔雄 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (90262120)
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| 研究分担者 |
坪田 隆宏 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 准教授 (00780066)
塩見 康博 立命館大学, 理工学部, 教授 (40422993)
西内 裕晶 高知工科大学, システム工学群, 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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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2023年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2022年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円)
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| キーワード | 交通流 / ブレイクダウン / ネットワークネットワーク / 画像処理 / 予測手法 / 事故リスク / ネットワーク / 交通事故 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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”ブレイクダウン”）を未然に防ぐことを目的とし，交通流観測データ，プローブ車両走行軌跡，ドライビングレコーダー画像，天候情報といったフィジカル空間のオンラインデータ，ならびに，これらのデータと交通事故の記録を長期間蓄積したビッグデータを用いて，交通工学の知見である交通流解析手法とAIによる情報解析技術を組み合わせることによって，予測時点直後におけるブレイクダウン発生確率を算定する手法を考案する．
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| 研究成果の概要 |
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“ブレイクダウン”）の未然防止に向けて，ブレイクダウン発生予測手法構築を目的として以下の研究を行った．（1)ネットワーク交通流状態をマクロに捉える指標としてエリアトラフィックステートを定義し，交通密度と交通量の関係を示すMFD推定手法を確立した．OD交通量の変化や交通事故発生によるMFD形状変化を把握した．（2)ネットワークブレイクダウン予測手法の構築に向けて，ブレイクダウン発生有無の判定手法を開発した．（3)プローブ車両のDR画像を収集し，画像解析を行って急ブレーキ発生の予測，ならびに死角を検出するモデルを開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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“ブレイクダウン”）を未然に防ぐことを目的とし，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ることで，道路ネットワーク交通流におけるBreakdown発生予測手法の構築を目指す研究で，同予測手法が確立されれば，東日本大震災後に東京で発生した大渋滞（Gridlock現象）などの交通ネットワークブレイクダウン現象を未然に防ぐことが可能となる．
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