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。

今年的结果总结如下：1）知道单路高速公路上的哪些下垂可能是瓶颈，使用车辆探测器数据和纵向线性数据构建了一个统计模型，以在四高速公路的大都市区附近的各个部分进行统计模型。在这种情况下，新颖性不仅是拥挤的下垂，而且上游下游的垂直线性也被纳入了解释变量。这是选择适合在此策略中生成减速波的SAG的有用信息，该策略旨在故意生成SAG上游的减速波，这实际上是瓶颈。 2）我们使用Hanshin Expressway ZEN交通数据（ZTD）来验证车辆跟踪行为的反应延迟是否根据驾驶位置发生变化。根据Hanshin Expressway Ikeda线上2km延伸的早晨峰值的数据组织以下行为数据，并应用于两种类型的后续行为模型（线性和非线性模型），并估计一对后续行为对的一个反应延迟时间。但是，每500m分配2公里的截面分为500m，进行加权估计，并附着在每个部分上的权重，并且观察到每个部分的反应延迟时间的分布形状。结果，尽管每个部分的反应延迟时间都不同，但已证实反应延迟趋于在交通拥堵的主要点附近很小。这与交通拥堵前部附近的一般已知的长反应延迟是一个不同的趋势，即使更换了以下用于估算的行为模型，也有必要验证是否可以看到类似的趋势。上面的发现被认为对于当故意在瓶颈上游有意生成减速波以抑制交通拥堵时，对年减速波的适当位置的宏观和微观检查有用。