| 研究概要 |
リアルタイム交通情報提供のような,ITS施策の実施効果を検証するためには,時々刻々と変化する交通流をいかに詳細に把握し,いかに精緻にモデル化できるかが,分析の有効性を左右する鍵となる.また,道路ネットワーク上の交通施策とその影響を把握するためには,道路ネットワークの有するパフォーマンスを詳細に再現する必要がある.そこで,道路ネットワークと交通量との需給関係を明示的に扱った分析を可能とするため,動的交通シミュレータの開発を行った.開発に際しては,広域的なITS施策の導入効果の分析を行うことを想定し,大規模な道路ネットワークに対しても適用可能なものとした.さらに,より詳細な交通情報を収集可能なプローブカーデータに着目し,プローブカーデータからリアルタイムに交通情報を生成するための,リアルタイムマップマッチングアルゴリズムを開発した.これにより,極めて効率的に広範なエリアから交通を生成ることが可能となった.
これら開発した技術を用い,プローブカーデータから,日々変化する動的なODデータの推定手法を開発した.特に,プローブカーデータは交通量に関する情報を提供しないことや,車両間のばらつきを有することに着目し,プローブカーのリンク通過速度情報から,ベイズの定理を用いて動的OD表を推定するものである.これにより,特定の日時に対応した交通状況を再現することが可能となった.
さらに,プローブカーデータを用い,その走行状態やトリップ上の走行経過を説明変数とした,トリップ中の意思決定発生過程を考慮した動的経路選択モデルを構築した.分析結果より,現実のドライバーは,従来の動的シミュレーションで仮定されるような,起点のみ,もしくは通過交差点ごとに経路選択行動を繰り返すのではなく,トリップ中に経験した走行停止回数や走行速度に応じて経路選択が発生するメカニズムを明らかとした.
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