| 研究課題/領域番号 |
19K04637
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22050:土木計画学および交通工学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
和田 健太郎 筑波大学, システム情報系, 准教授 (20706957)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 交通流理論 / サグ・トンネル / Capacity Drop / プローブ / 感知器 / 交通制御 / 自動運転 |
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| 研究成果の概要 |
これまで，サグ，トンネル等の単路部ボトルネックにおける渋滞現象を説明するために，様々なミクロ（追従）モデルが提案されてきた．しかし，そのモデルの複雑さに起因する解析の困難さから，理論の確立には至っていない．本研究は，単純なモデリングが可能なマクロな交通流モデルをベースとした理論を構築し，その理論に基づく制御手法を開発することを目的とする．具体的には，まず，渋滞時に生じる特徴的な現象を時空間的に分類し，安定的な現象から順にモデルを構築・拡張した．そして，実観測データに基づき，理論の検証を行った．最後に，交通渋滞を緩和する運転挙動を導くとともに，現実の交通制御の評価を理論に基づき行なった．
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| 自由記述の分野 |
交通工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の最大な特色は，ミクロな視点でのモデル化が主流である単路部ボトルネック現象に対して，交通の流れの記述に力点をおくマクロな視点でモデル化を行う点である．これは，従来のアプローチからの大きな方向転換を志向するものであり，民間プローブやETC2.0，高度な画像処理技術による長時間全車両軌跡など，近年膨大に蓄積されつつある高解像度の交通流データと極めて親和性が高い．そのため，これらのデータによる検証を通した信頼性の高い理論の構築が期待できる．さらに，本研究で得られる知見は実務的な課題に直結するものであり，学術研究としてのみならず，工学的，実務的にも大きな意義がある．
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