単路部ボトルネック上流での自動運転車による身代わり減速波発生による渋滞抑制

通过自动驾驶汽车在单一路段瓶颈上游产生替代减速波来抑制拥堵

基本信息

批准号：
20K04728
负责人：
葛西誠
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Akita National College of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度の成果は以下のように要約される。1)高速道路単路部のどのサグがボトルネックとなりうるかを知るために、高速道路4路線首都圏近郊区間を対象に、車両感知器データおよび縦断線形データを用いて統計モデルを構築した。この際、渋滞するサグのみならず上下流のサグの縦断線形を説明変数として取り入れている点に新規性がある。このことは、現にボトルネックとなるサグの上流で減速波を意図的に生じさせて渋滞発生を抑制しようとする本施策において、減速波を生じさせるのに相応しいサグを選定するのに有用な情報となる。2)阪神高速Zen traffic data(ZTD)を活用して、車両追従挙動における反応遅れが走行位置によって変化するのかを検証した。ZTDのうち阪神高速池田線上り延長2kmの朝ピーク1時間分のデータをもとに追従挙動データを整理し、これを2種類の追従挙動モデル（線形モデルおよび非線形モデル）にあてはめ、反応遅れ時間を1対の追従挙動ペアに対して1つ推定する。ただし、2kmの区間を500m毎に区分し、それぞれの区間に対して重みを付ける重み付き推定を行ない、区間毎の反応遅れ時間の分布形状を観察した。この結果、区間毎には反応遅れ時間は異なるものの、渋滞先頭地点付近での反応遅れが小さい傾向が確認された。これは一般に知られる渋滞先頭付近での反応遅れが長くなることとは異なる傾向であり、推定に使用する追従挙動モデルを取り替えても同様の傾向がみられるか検証が必要である。以上の知見は、渋滞抑制の観点でボトルネック上流で減速波を意図的に発生させる際に、減速波発生の適切な位置をマクロ的およびミクロ的に検討するのに役に立つ内容と考えられる。

现将今年的成绩总结如下。 1）为了找出高速公路单段路段的哪一个路段凹陷可能成为瓶颈，利用车辆传感器数据和靠近都市区的4条高速公路路段的纵向线形数据构建了统计模型。在这种情况下，新颖之处在于不仅将导致交通拥堵的凹陷，而且将上下游凹陷的垂直线形作为解释变量。该措施对于选择适当的凹陷来生成减速波是有用的信息，其目的是通过有意在凹陷上游产生减速波来抑制拥堵，而凹陷实际上是瓶颈。 2）使用阪神高速Zen交通数据（ZTD），我们验证了车辆跟随行为的反应延迟是否根据驾驶位置而变化。我们根据 ZTD 阪神高速池田线 2km 上坡路段早高峰一小时的数据整理了跟随行为数据，并将其应用于两种类型的跟随行为模型（线性模型和非线性模型），并计算估计每对以下行为的响应延迟时间。而将2km路段划分为500m路段，对各路段进行加权估计，观察各路段反应延迟时间的分布形状。其结果是，虽然每个路段的反应延迟时间不同，但可以确认在拥堵开始附近反应延迟有变小的倾向。这与众所周知的交通拥堵前部响应延迟较长的趋势不同，需要验证即使替换以下用于估计的行为模型是否也能看到相同的趋势。上述研究结果被认为有助于从交通拥堵控制的角度在瓶颈上游有意产生减速波时从宏观和微观角度考虑减速波产生的适当位置。