| 研究課題/領域番号 |
19K15246
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
長濱 章仁 立命館大学, 立命館グローバル・イノベーション研究機構, 助教 (40822797)
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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 | 2次元車種混合交通 / ドライバーの反応遅れ / 車両の群れ |
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| 研究実績の概要 |
2019年度は、研究計画に基づきドライバーが認知する車両関連性の計測を行った。本実験は、実交通で車列順抽出を行い、理想的な車列順からの差異を調べることで、交通の流れ改善を行う本研究の、基礎となる実験である。
まず当初の計画通り、想定する2次元交通において、前走車の減速に対するドライバーの反応強度および回避方向が、前走車の位置に依存する様子を観測することに成功した。特に反応強度については既に回帰モデルを得ている。
なお実験の過程で、複数車両が前方に存在するときには既存のモデルで予測される方向とは異なる方向に回避を行うこと、ドライバーの反応遅れが前走車位置に依存することを発見した。特に反応遅れの変化については、モデル化および交通への影響評価を行っている。具体的には「a1)反応遅れが横方向に指数関数的に増大すること（左右への回避が可能な場合）、a2)反応遅れが横方向に階段関数上に増大すること（左右への回避が不可能な場合）、b) これらの反応遅れ変化の結果、2次元交通における車列の安定性は、既存モデルで予測されるよりも悪化する可能性があること」を明らかにした。
一方、車列評価の車両関連性を用いた前処理に関しては、複数先行研究の手法を組み合わせることで2020年度予定していた解析が可能であることを確認したため、既に一部データの解析を進めている。前走・後続車種のペアの分布偏りから特定の複数車種による群れが発生する可能性が示唆されており、さらに機械学習を用いた手法でもそれらの群れの存在が一部検知されている。
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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
計画していた手法とは別の手法ではあるが、予定していた解析が可能となっている。また、計画にはない「ドライバーの反応遅れ変化」を発見し、今後のモデル化に発展の可能性が増した。当初予定していた交通の流れ改善が不可能になる要素ではないと考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の予定通り2020年度はデータの前処理を行い、頻出する車両順の検知を行う。本解析が終了すれば、車種が混合する中での安定な車列の推定、頻出車列からの改善点抽出に進むことができる。
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