| 研究課題/領域番号 |
16K18164
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
瀬尾 亨 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 研究員 (90774779)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 交通工学 / 交通流理論 / 交通状態推定 / マクロ交通流モデル / ミクロ交通流モデル |
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| 研究実績の概要 |
平成29年度は，主に，異質性を考慮した交通流モデルの変数を，実データから推定する手法について研究した．具体的な手法として，最新技術を活用したデータ収集・推定手法により局所的な車両特性を観測できるデータ（車両軌跡と車々間距離）への適用を念頭に置き，個々の車両の特性自体を直接推定する「直接推定手法」と，近年普及の著しいGPS 搭載車両により長期間に渡って収集されたデータへの適用を念頭に置き，交通流のマクロな状態が与えられたときに交通流に車両の異質性が与えた影響の大きさを推定する「間接推定手法」を考慮し，その定式化，計算手法の開発，コンピュータプログラムへの実装，実・仮想データを用いた検証について研究した．また，平成28年度に研究する予定であった異質性を考慮した交通流モデルそのものの数値的特性の確認についても行った．
まず，応募者の過去の研究成果を部分的に援用できる都合上，「間接推定手法」の研究を優先した．その結果，まず，部分的な車両軌跡データと少数の車両感知器データに基づき，異質性を考慮して交通状態を推定する手法を開発した．本手法を実データに対して適用し，その精度を検証した．その結果，推定精度と使用可能なデータ量に関する関係について知見を得た．次に，「直接推定手法」については，基本的な枠組みを開発した．そして，交通流モデルそのものの数値的特性の確認については，数値シミュレーションによる分析により，個々の車両の性質（例：希望走行速度，反応時間）の異質性によりマクロな交通現象（例：stop-and-go波）が創発することを確認した．
これらの成果は，データと理論に基づく交通管理上有用であると考える．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
「間接推定手法」については，定式化のみならず本来は平成30，31年度に予定していた実データに基づく検証も完了し，予想以上の成果を挙げられた．一方，「直接推定手法」については，具体的な計算手法はいまだ検討段階であり，若干遅れている．平成28年度の宿題であった交通流モデルの性質の検討は本年度に遂行できた．
よって，総合的にみて本研究課題はおおむね順調に進展していると考える．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後，「直接推定手法」の開発と実データを用いた検証を特に重視して研究を進める．
ところで，近年，実際の高速道路における画像解析による車両軌跡データの取得が実用化されつつある．そのようなデータは，本研究で計画していたプローブカーによる実道実験よりも極めて大量の車両軌跡を含んでおり，本研究のモデル・手法の検証に非常に有用であると考えれられるため，活用を検討してる．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初予定では，数値計算・データ処理用の計算機を購入予定であった．しかし，H28年度研究予定であった数値計算にあたっては，所属研究機関の所有する設備が十分な能力を有していたため，購入を見送った．
今後，データ処理用の計算機が必要になることが見込まれるため，購入する計画である．また，応募者の研究機関異動にともない，数値実験用の交通流シミュレータを新規に購入する必要が見込まれる．
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