研究課題
1)車両感知器データとプローブデータとの融合的利用およびプローブ車データの適合性に関してマクロ交通流シミュレーションモデルの中で、車両感知器データなどの地点データだけでなく、プローブ車などによる区間データを表現するようにプログラム開発を行った。プローブデータやETCデータなどをフィードバック推定の中に取り込みことが可能になった。しかしながら、プローブ車データの適合性に関する検証分析に関しては、実データが入手困難であったこともあり、十分な定量的な分析を行うまでには至らなかった。2)システムの統合化マクロ交通流モデルの中で、交通需要と交通状態の同時推定、分布交通量と配分交通量の同時推定を1つのシステムとして、Unscentedカルマンフィルター元での統合化を図った。前者に関しては、未知変量として交通需要と交通状態を取り込むようモデルの拡張を行いそのプログラミング化を行った。また、後者に関しては、交通需要をOD交通量とする当初モデルから起点交通量と終点交通量を確率変量として未知変数としたモデルへの拡張を行った。分布交通量の推定に当たってはロジットモデル、配分交通量の推定に当たってはProbitモデルの導入を行って同時推定を可能とした。定量的な分析を行い、推定精度の劣化も殆どなく演算効率を大幅に改善できることを検証した。3)API機能を利用した交通流のフードバック推定市販交通流シミュレーションパッケージAIMSUNのAPI機能を利用して、交通制御に関わるフィードバック推定プログラムの開発を行った。具体的には、信号制御パラメータと運転者挙動の動的推定を例にプログラム開発とその妥当性の検証を行った。
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