2022 Fiscal Year Final Research Report
Optimization of freeway traffic flow with exogenous control of autonomous vehicles
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19H02268
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柳原 正実 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 助教 (20739560)
服部 宏充 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (50455581)
吉井 稔雄 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (90262120)
瀬尾 亨 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (90774779)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 交通渋滞 / 高速道路 / 介入制御 / 自動運転 / データ駆動型モデル / 交通状態推定 / 交通流シミュレーション / 車線変更 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this research, we developed three key components for traffic management on freeways: (1) data-driven traffic flow models, (2) a microscopic-level data assimilation system for traffic state estimation, and (3) an advanced active traffic management system.
Regarding (1), we analyzed the behaviors of individual vehicles and traffic dynamics using comprehensive vehicle trajectory data. Based on this analysis, we developed a data-driven car-following model, which demonstrated a higher accuracy in reproducing vehicle behavior compared to conventional models. For (2), we constructed a data assimilation system that integrates micro traffic flow simulation with fixed-point and/or probe vehicle observations. As for (3), we proposed operating algorithms for the pace-maker light systems and dynamic lane-guidance system. Through simulation analysis, we confirmed the positive impact of these systems on smoothing traffic flow.
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| Free Research Field |
交通工学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
高速道路での交通渋滞は経済損失だけではなく，事故のリスクも増大させるため，現在の道路インフラを有効に活用した上で，その解消を目指すことが必要です．また，今後の自動運転車両の普及を想定すると，それらを活かした新しいマネジメント手法が可能となります．本研究では，交通シミュレーション上での試論ではありますが，その有効性を定量的に示した点，および，それを社会実装するに当たって必要となる諸技術を開発した点に社会的意義があります．学術的には，全車両走行軌跡データなどのオープン化が進む中で，そのデータ分析手法を提案するとともに，データ駆動型の新しいモデル化手法を提示した点に大きな意義があります．
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