研究課題
本研究では①コネクティッドな自動運転車両の特性を踏まえた交通解析法の開発、②道路ネットワーク全体の交通状態の推計と予測を行う交通解析法の開発を行った。①に関しては、コネクティッドな自動運転車両の車頭時間はヒトが運転する車両よりも短くなると考えられるため、その効果を確率的交通容量として利用者均衡配分モデルに反映した交通解析モデルの開発を行った。自動運転車の普及率が高まるにつれて、確率的交通容量の平均が増加し、その分散は減少する関係が表現され、そうした関係を踏まえた道路ネットワークの交通状態が推計できることが確認された。また、道路ネットワークで観測される交通関連データ（速度、交通量、路面状況など）から確率的交通容量の推計するためのモデル開発も行った。ここでは、道路上に設置されたカメラから得られる画像から、交通状況を抽出し、確率的交通容量を推計できることを示した。一方で、自動運転車導入の初期段階においては、自動運転車のみが走行できる専用リンクあるいは専用レーンが併せて導入されると考えられることから、道路ネットワークにおける自動運転車専用レーンの最適設置問題を扱う研究も実施した。ここでは、道路ネットワークを構成する各リンクに専用レーンを設置するか否か決定を総移動時間が最小化されるように行った。自動運転車の普及率に応じて専用レーンの設置位置と数が決定される。②に関しては、ETC2.0データなどの偏在するフローティングデータから道路ネットワーク全体の交通状態を推計する交通解析手法の開発を行った。開発した交通解析手法では、ネットワーク中のリンクの移動時間や交通量の空間的相関だけではなく、異なる時間帯における時間的相関を明示的に表現している。そのため、リアルタイムで観測されるデータから時間的相関関係を活用して、数時間先の交通状態を予測できる構造となっている。
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies
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Transportmetrica A: Transport Science
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