| 研究課題/領域番号 |
20K04728
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| 研究機関 | 秋田工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
葛西 誠 秋田工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (20579792)
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| 研究分担者 |
柳沼 秀樹 東京理科大学, 理工学部土木工学科, 准教授 (70709485)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 非線形 / 追従挙動モデル / 決定論的カオス / 遅れ / 渋滞 / 交通流 |
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| 研究実績の概要 |
高速道路単路部ボトルネックにおける渋滞抑制策を考える上で、自動運転車ではない一般車の挙動、特に先行車を見てアクセルおよびブレーキを操作する車両追従挙動がどのような特性を持つかを知った上で、自動運転車の運転ロジックを定めることが重要である。すなわち、この一般車の車両追従挙動の特性を的確に表現する車両追従挙動モデルの構築が必要である。
本年度はまずこのモデル構築方針を以下のように整理した。既往研究から、縦断勾配変化に伴なう微小速度擾乱の発生、これに伴なう減速波の増幅伝播が渋滞のきっかけとなるであろうことが指摘されている。これを踏まえ、具体のモデルの式形を検討する上では、1)微小擾乱の拡大をもたらし得る追従挙動の非線形性が見られるのか、更には決定論的カオス性があるのか、2)追従挙動に内在する反応遅れが空間的に異なるのか、などがわかれば式形の絞り込みに威力を発揮することが想定される。また、この追従挙動が集積して交通流となるとき、3)渋滞するサグとそうでないサグの違いは何かを知ることは、自動運転車に渋滞するサグの上流であえて速度を落とさせる「身代わり減速波」を発生させる位置を定める上で重要である。個々の検証について以下では2)および3)に焦点を絞る。
追従挙動における反応遅れが区間毎にどのように異なっているか、阪神高速Zen traffic data(ZTD)に2種の追従モデルをあてはめたところ、非線形追従挙動モデルでは区間毎に反応遅れは異なるが渋滞先頭付近での反応遅れが前後区間より短くなるなど解釈に難しい結果も得られた。
渋滞先頭となるサグ、その上下流サグの縦断勾配変化率を変数とし、渋滞発生確率を目的変数としたロジスティック回帰モデル形式としてモデル推定を行なうと、前後サグが急なサグであり、当該サグの渋滞勾配変化が適度に緩いサグである場合そのサグが渋滞先頭となる傾向が示唆された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウイルス感染症拡大防止の観点で、渋滞するサグおよびその上流での交通流観測が予定通り実施できなかった。この代替として、阪神高速Zen traffic data(ZTD)を活用することにより一般車の追従挙動の特徴を一定程度捉えることができており、大幅な遅れは回避していると言える。
渋滞するサグ上流での自動運転車の身代わり減速波発生のための制御ロジックを構築する上で、一般車の追従挙動を的確に表現するモデルが必要である。サグでの渋滞現象を表現可能な追従挙動モデルはいくつか知られているが、渋滞するサグとしないサグを的確に再現するモデルはまだ知られていない。本研究ではこれまでに追従挙動に非線形性特にカオス性があること、反応遅れの地点依存性があることを明らかにしており、これらの性質を踏まえた具体の式形の検討がさらに必要である。これをもとに自動運転車の制御方策、およびその効果を交通流シミュレーションにより検証する課題が残されており、やや遅れている、と判断される。
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| 今後の研究の推進方策 |
以下が今後の推進に必要な項目である。1)一般車にて構成される渋滞するサグ、渋滞しないサグを的確に表現できる交通流モデル、特に車両追従挙動モデルの構築、2)交通流シミュレーションによる渋滞するサグの上流における自動運転車の「身代わり減速波」の好適な発生位置、発生時機の検証、である。1)については、令和3年度までで明らかにした車両追従挙動に内在するカオス性、車両追従挙動の反応遅れを踏まえモデリングを行なう。2)については、身代わり減速波の発生位置やタイミングを変化させた交通流シミュレーションにてその効果を検証することとなる。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染症拡大抑止の観点で、単路部ボトルネック部およびその上流部におけるUAV(ドローン)による空撮が令和2年度に引き続き実施できず、これに伴なう旅費支出や空撮動画像を車両挙動データへの変換作業に伴なうアルバイト等の支出がなかったため支出が予定より大幅に減少している。各種検討に用いるデータとしては阪神高速Zen Traffic Data(ZTD)を基本とするが、身代わり減速波施策効果の多様な区間における検証のために、同感染症の状況によるものの交通流データの空撮を実施し、また時間短縮のため車両挙動データへの変換を外部委託することも検討する。
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