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2021 年度 研究成果報告書

センシングデータと交通流理論の融合による実社会ネットワークの交通状態推定技術開発

研究課題

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研究課題/領域番号 19K15107
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分22050:土木計画学および交通工学関連
研究機関日本大学 (2021)
東北大学 (2019-2020)

研究代表者

川崎 洋輔  日本大学, 工学部, 講師 (90751793)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
キーワード交通状態推定 / 交通流理論 / 経路選択 / データ同化 / プローブデータ / 車両感知器
研究成果の概要

本研究では,センシングデータと交通流理論の融合により,実社会のネットワークの交通状態を推定する手法の開発を目的とする.
交通管制では,ネットワーク情報を収集し,交通状態をモニタリングした上で,交通制御や情報提供を行うことが重要である.これまでの研究では,単路部(一次元)における交通状態推定は行われていたが,面的に広がるネットワークの交通状態推定は行われていなかった.よって,ドライバーの経路選択行動を考慮した交通流モデルとセンシングデータを組み合わせてネットワーク交通流を表現するモデルを開発した.実社会のネットワークを対象にモデル検証した結果,精度良く状態推定していることが確認された.

自由記述の分野

交通工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究は,従来の単路区間(一次元)の交通状態推定手法を二次元ネットワークに拡張し,経路選択率と整合的な交通状態とモデルパラメータを同時に推定するものであり,学術的新規性が高く,今後のネットワークワイドな交通状態推定の学術的な発展に貢献している.
また,日常的な渋滞の把握に加えて,事故・災害やオリンピック等の事前にパラメータ学習が困難な非日常時の交通状態推定にも応用可能であり,多様な場面での交通マネジメントに貢献できるので,社会的な有用性も高いと考える.

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公開日: 2023-01-30  

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