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サグ渋滞に代表されるような、高速道路単路部の容量上のボトルネック現象の原因を解明するための新たなアプローチと、その容量向上策の立案を狙うのが本研究課題であり、本年度の研究成果の要点は以下の2点である。
まず、ドライバーは前後に隣り合う車両の挙動に相互に依存するという、いわば「雰囲気依存型モデル」を改良する試みである。これによって、道路線形によって交通流の「雰囲気」がどのように違うのかを、当該区間の車頭時間の変動の大きさによって表現できるように準備がされた。この変動の大きさは、ドライビングシミュレータ(DS)を用いてドライバー属性等均一な交通流を生成する追従積重ね試験データに基づき階層ベイズ形式で記述されるモデルにあてはめ推定されるが、求解法として昨年度適用した動的モンテカルロ法の他に季節調整法で用いられる最小二乗法を適用することで、当面2種類のサグ線形による車頭時間相互作用の強さが推定可能となった。このことは、渋滞発生時に生じるとされる車頭時間の微小擾乱と車頭時間の増幅上流伝播現象の頻度と道路線形との関連付けに繋がり、渋滞発生抑止への第一歩になり得るものと考える。
いま1つは、渋滞してしまった後の手当てである。渋滞先頭からの緩慢な加速が容量低下の主たる要因とみられるが、これはいわばドライバーが渋滞の雰囲気から抜け出せないこととみることが可能である。この雰囲気を改善するための方法として、隣接車線の車に、渋滞先頭にいることの「雰囲気」の演出をさせる施策の効果の検証である。どの走行パターン（加速の素早さ等）が効果的かをDSによって実験的に検証する。結果として、全てのドライバーに対して同様に力強い加速を促せないものの、運転経験の豊富な職業ドライバーに対しては隣接車線の車両の加速度が大きいほど、被験者ドライバーの加速度が大きい傾向があり、彼らへの働きかけは渋滞緩和に寄与する可能性がある。
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