研究課題
昨年度に引き続き，ランデブー型Multi-lane Green-Driving (MGD) Algorithmの構築に取り組んだ．ここで，通常のMGD Algorithmは，横一列に並んだn台の車が低速走行することで，N車線道路上（Nはnよりも大きい）の渋滞を除去する運転方法として知られている．ランデブー型MGD Algorithmは，並走に至るまでの過程を考慮したMGD Algorithmである．今年度は，全3車線道路上を渋滞が伝播しており，渋滞後方の1台の車（車1とする）が初期時刻に一定速度で低速走行を開始し，また，別の車（車2とする）が初期時刻に車１からある距離だけ後方に位置して通常走行し，車１に追いついたら車1の速度に減速して車1と並走して渋滞を除去する，という交通状況におけるランデブー型MGD Algorithmを構築した．車１が時空図上の渋滞消失点に到達する場合，すなわち，時間の無駄なく渋滞を除去する場合において，車１と車2の初期間隔によって時空図の交通状態を5種類に分類した．また，ランデブー型MGD Algorithmにおいて二次渋滞を抑制するパラメーター領域を見出した．また，車線減少部を持つ二車線道路において，減少するほうの車線上にムービング・ボトルネックと呼ばれる低速走行車を一定台数間隔で配置することによって，車線減少部で発生する渋滞を継続的に除去する可能性について検討した．継続的な渋滞除去が可能である条件を，ムービング・ボトルネックを１台だけ用いた数値シミュレーション結果に基づいて提案した．その条件とは，仮想的な２台目のムービング・ボトルネックの走行速度が１台目のムービング・ボトルネックの走行速度以上になることである．この条件を満たすような二車線道路交通流の初期車間距離パラメーター領域が存在することを見出した．
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Physica A: Statistical Mechanics and its Applications
巻: 600 ページ: 127512～127512
10.1016/j.physa.2022.127512
