| 研究概要 |
プローブカーシステムは,道路ネットワーク上の広範囲の交通情報を収集可能であるが,その情報は個々の車両の移動軌跡データであり,交通情報を生成するためには道路地図上における車両の走行位置や走行経路を特定する,いわゆるマップマッチング処理が必要となる.`また,多くのプローブカーから送信されたデータは膨大なデータ量となり,これを蓄積した上でマップマッチング処理を行う場合には多くの処理時間が必要となる上,リアルタイムに交通情報を生成・利用することができない.そこで,データ収集と平行してリアルタイムに高精度の交通情報を生成することが可能な,リアルタイムマップマッチングアルゴリズムの開発を行った.
また,専用のプローブ車載機を搭載したり,携帯電話通信網を介した情報収集を行うシステムでは,莫大な初期投資費用やデータ収集費用が必要となり,全国規模のような広範なエリアからの情報収集が困難となる.タクシー事業者や運輸事業者が既に導入している,車両管理システムの車両位置データのような,低頻度かつGPS測位精度の低いデータに対しても高精度に交通情報が生成できれば,プローブ情報が全国規模で安価に利用可能となる.そこで,収集頻度が低く,位置測位誤差の大きなデータから生成された交通情報データを詳細こ分析し,より精度の高い交通情報を生成するためのリンク旅行時間算出アルゴリズムの開発を行った.
その上で,プローブカーデータを用いた車両走行動態と事故との関係の分析や,信号交差点が連続する道路区間の旅行時間を予測可能性について分析を行った.さらに,生成された交通情報を,情報利用者に提供した場合の交通行動変化についての基礎的な分析を行った.これらの分析を通して,プローブカーデータは交通状況を詳細に反映したデータであり,交通情報として極めて有用であることを明らかとした.
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