| 研究概要 |
本研究では,運転者の情報探索・処理過程を明示的に考慮した交通行動モデルを構築し,ITS技術による情報提供が交通状況に及ぼす影響を把握することを目的とした分析を行った.具体的には,運転者の情報探索行動に関する分析,得られた情報に基づく意思決定過程の分析,不完全情報を仮定した交通量配分分析,動的な交通状況の情報提供方法に関する分析に関する分析を実施した.
情報探索行動に関する分析については,経路選択における情報探索行動を詳細に把握するため,プローブ情報の収集方法に関する実験を実施し,その効率的な収集方法と分析手法の開発を行った.タクシーを対象としたプローブ情報収集実験により,詳細な運転者の経路選択行動を収集することが可能であることを確認するとともに,目前の幹線道路の交通渋滞を目視により情報収集し,脇道へ迂回するといった経路選択行動を確認し,交通渋滞の影響を定量的に把握した.
意思決定過程の分析では,潜在クラスアプローチにより運転者間の情報量の違いや評価属性の違いを表現する行動モデルを構築した.仮想状況下での経路選択データに適用した結果,既存のモデルと比較して現況再現性が向上すると共に,サービス水準の変化に対しても,現実世界と整合的な挙動を示した.
不完全情報を仮定した交通量配分分析では,運転者を所要時間及び道路ネットワークの認知状況に応じて異なるセグメントに分割し,セグメント毎に異なる配分原則を適用した均衡配分モデルを構築し,全体の約20%のドライバーが不完全情報下で経路選択を行なっているとした場合に最も現況再現性が高いという結果を得た.また,通常時及び事故・災害時のいずれの場合も経路所要時間情報がもたらす便益は非常に大きいことが示された.
交通情報提供方法に関する分析では,プローブ情報による予測所要時間を用いて経路誘導を実施することで所要時間を短縮可能であることを確認した.
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