2018 Fiscal Year Research-status Report
運転ストレスに基づく車両の個別調停および交通社会全体最適化手法の提案
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17K18900
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
田代 むつみ 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任講師 (00422759)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森川 高行 名古屋大学, 環境学研究科, 教授 (30166392)
三輪 富生 名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 准教授 (60422763)
金森 亮 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (40509171)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| Keywords | 交通マネジメント / 自動運転 / 合流調停 / 旅行時間 / コンフリクト / ミクロシミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年，車両の状態や周辺環境に関する様々なデータを，ネットワークを介して，車車間（V2V），路車間（V2I）などで共有する機能を搭載した車両も市販化され始めており，危険回避や追従走行などに利用されている．将来的には，道路交通に関するあらゆる情報は一元的に集約され，交通流の将来予測に活用されるだけでなく，最適な経路や走行速度などの情報を個々の車に提供することも可能となるであろう．究極としては，信号が無くても全ての自動車が魚の群れのように，衝突したり止まることなく移動することができ，渋滞も事故も起こらない世界の実現が望まれる．
本研究では，コネクテッドカーから集められたリアルタイムの交通情報を元に，信号の無い交差点において，道路の優先関係を撤廃した条件下で，車両同士が協調して交通流を最適化するための，合流制御の効果分析を行った．セル・オートマトンによるミクロシミュレーションにより，現在の交通流の再現，コンフリクト発生の事前予測，およびコンフリクト回避のために各車両が取るべき最適制御方法を決定した．制御の影響は周辺車両にも及ぶため，合流前後における総旅行時間の総和が交通ネットワーク全体として最小となる場合を，最適解として選定した．シミュレーションの結果，より混雑した交通環境ほどコンフリクトの回数は増加し，それを回避するための制御パターンは多様化すると共に，合流制御の効果が高くなることが分かった．最適化の時間的・空間的範囲による影響を適切に設定することが今後の課題である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究課題は，研究代表者らが所属する名古屋COI拠点と連携して実施しており，概ね順調である．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成31年度からは，効果的な合流制御を実現するための，各種条件の検討を行う．コンフリクトはどれぐらい前から予測すればよいか，また制御によりどれぐらい先までの時間を，さらにはどれぐらいの広さのエリアの交通を最適にすればよいかに着目し，交通量や交差点形状による影響も検討する．そして，本手法を実際の交通ネットワークに適用する際の課題について考察する．
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| Causes of Carryover |
合流制御では，ミクロシミュレーションの構築を先行して行ったため，データ解析用の外注費等は次年度に使用することにした．研究は概ね順調に進行しており，当初の計画通り使用予定である．
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