| 研究課題/領域番号 |
18K13846
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
中西 航 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (70735456)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 点過程モデル / 車両到着頻度 / 時空間相関構造 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では、複数の車両検知器で観測される一連の車両到着時刻に対して非線形モデリングを行い、交通量変動を記述する。その結果から、交通状態改善のために制御が必要な車両や車群を個別に特定し、それらの車両に対する速度制御などの効果を実験的に示すことで、新たな交通制御の可能性を検討する。このうち前半2年間は、車両到着時刻に対して自由度の高いモデリング手法を適用し、交通量変動の原因がいつどこの検知器で観測されうるのかを明らかにすることを目的としている。
本年度は、昨年度の成果をもとに、複数の検知器が同一道路上に設置されている事実を活用し、「上流の変動パターンによる下流での渋滞予測」「下流の変動パターンによる上流での渋滞検知」といった時空間的な相関構造の抽出を試みた。観測値に相関を有するセンサの異常検知手法を応用し、検知器ごとの変化を定量的に抽出し、それらの変化量を説明変数として渋滞発生有無をモデル化した。また、渋滞が観測される時系列の順番などについて、交通流理論とおおむね整合するモデルとするための検討を行った。
現時点で、モデル化の手法や有用性についてはおおむね予想通りの性能を確認できている。一方で、マクロ交通流理論との整合性担保においては、密度の情報伝播の方向と上下流の検知器におけるパターン変動との間に従来の知見と異なる状況も確認されたため、時間・空間幅の設定再考なども含め、今後の適用拡大と並行して精査していく予定である。
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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
当初予定の通り、データに対するモデル化をよりいっそう進展させることができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の予定通り、前半2年間の成果をもとに個別車両の制御に対する方策を検討していく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
世界的な感染症の拡大により、2019年度末における国内・国外での意見交換や研究会での発表が予定通り行えなくなったため、次年度使用額が生じた。感染症の状況を注視しつつ、当初予定に沿う形での意見交換を行いたいと考えている。
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