自動車走行速度予測モデルに基づく物理的デバイス選択のための手引きの作成

基于车辆行驶速度预测模型的物理设备选型指导创建

• 批准号: 22K04370
• 负责人: 山岡 俊一
• 金额: $ 2.41万
• 依托单位: National Institute of Technology, Toyota College
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04370/
• 关键词: 自動車走行速度予測モデル; 生活道路; 物理的デバイス; 交通安全; 道路構造; 生活道路の交通安全; ゾーン30プラス; 対策の相乗効果

令和4年度の研究実績を以下に示す。（１）生活道路における自動車走行速度予測モデルの構築に使用できる既存データ（自動車走行速度、道路構造、沿道・周辺環境）を整理した。その結果、シケイン（コミュニティ道路）やハンプ等の物理的デバイスが整備されている路線における平均速度は、40路線のうち36路線が30km/h未満であった。その一方、物理的デバイスが設置されていない路線については、ほとんどの路線において平均速度が30km/h以上であることが分かった。（２）ゾーン３０プラス整備地区を中心に、物理的デバイスが整備された生活道路の視察調査を実施し、調査対象路線を選定した。（３）ハンプが整備された路線を含む生活道路において自動車走行速度調査、道路構造の計測、沿道・周辺環境のデータ収集を行った。その結果、調査済み路線数は120路線となった。（４）目的変数を平均自動車走行速度、各種道路構造及び沿道・周辺環境を説明変数とした重回帰モデルを構築した。その結果、自動車走行速度を低下させる要因は、車道幅員が広いこと、シケインが整備されていること、ハンプが設置されていること、路線の入口に一時停止が指定されていること、路線の出口に一時停止が指定されていることであった。また、自動車走行速度を高める要因は、路線（交差点間）が長いこと、路線の出口交差点あるいは一つ先の交差点に信号があることであった。なお、構築した重回帰モデルの重相関係数が0.71であったことから、さらに路線データを増やし、適合度を向上させたい。

2020财年的研究结果如下所示。 （1）整理现有可用于构建社区道路车速预测模型的数据（车辆行驶速度、道路结构、路侧/周围环境）。结果，40 条路线中有 36 条设有减速弯（社区道路）和驼峰等物理设施，其中 36 条路线的平均速度低于 30 公里/小时。另一方面，我们发现，在大多数未安装物理设备的路线上，平均速度都在30公里/小时以上。 （2）对主要在30+开发区配备物理设施的社区道路进行了检查调查，并选择了调查路线。 （3）对社区道路（包括有路边驼峰的路线）进行汽车行驶速度调查、道路结构测量以及路侧及周边环境数据采集。结果，调查的路线数量为120条。 (4)以车辆平均行驶速度、各种道路结构、路边/周围环境为目标变量作为解释变量，构建多元回归模型。因此，降低车辆行驶速度的因素包括宽阔的道路、弯道、驼峰、路线入口处的指定临时停车点以及路线出口处的临时停车。此外，提高车速的因素包括路线长度（交叉路口之间）以及路线出口交叉路口或下一个交叉路口处是否存在交通灯。此外，由于构建的多元回归模型的多重相关系数为0.71，我们希望进一步增加路线数据，提高拟合优度。