靴型形状の 特徴抽出と形状検索

University of Tsukuba
Non-numerical Processing Algorithms Lab.
仮想都市空間における施設の影響を
考慮した交通流シミュレーションの実現
システム情報工学研究科
宮永裕介
指導教員:西原清一
University of Tsukuba
Non-numerical Processing Algorithms Lab.
目次
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研究の背景と目的
本交通シミュレータの概要
関連研究との比較
提案するシステム
交通量調査について
評価実験
まとめと今後の課題
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目次
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研究の背景と目的
本交通シミュレータの概要
関連研究との比較
提案するシステム
交通量調査について
評価実験
まとめと今後の課題
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研究の背景と目的
• 自動車の普及
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→ 交通渋滞 や交通事故などの増加が深刻化
- 全国で年間約12兆円,一人当たり年間約10万円!
- 渋滞緩和を図る必要性 → 様々な理由により実施は困難
• 交通流を計算機を用いてシミュレート
→交通渋滞などの対策に対する事前検証
マルチエージェントシステムを用いた
交通シミュレータの開発
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研究の背景と目的
これまでの研究では・・・
・新たな信号制御方式の導入
・動的経路選択方式の有用性検証
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
・車種の導入
・仮想都市の景観表示部分を統合
など
より現実に近い交通状況や渋滞をシミュレートするために
施設の影響を考慮した交通流シミュレーションの提案
• 目的地として,建物種別 (居住空間,商業空間,
工業空間) を取り入れる
• 現実の道路網にて実験を行い,交通量調査結果と
の比較を行う
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デモ
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目次
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研究の背景と目的
本交通シミュレータの概要
関連研究との比較
提案するシステム
交通量調査について
評価実験
まとめと今後の課題
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交通シミュレータの2つのタイプ
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マクロモデル
 道路交通:
流体の流れ
 大規模道路網: 都市全体,州
ミクロモデル
 道路交通:
個々の車両の動き
 車両特性(車両の詳細な動き,ドライバー特性)
 中小規模道路網
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可変環境(渋滞,事故,平均旅行時間など)
意思決定
エージェント(車,交差点,ブロック)
固定環境(道路網形状,静的データ)
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車両エージェントの行動決定
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•前の車
•バックミラー
行動決定
知識
個性知識
•加速
•減速
•サイドミラー
•停止
•信号機
•追い越し
•道路標識
•車線変更
•道路標示
•右左折
etc…
認知
現在の状態
•位置
•速度
etc…
操作
•ハンドル
•アクセル
•ブレーキ
etc…
行動
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目次
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研究の背景と目的
本交通シミュレータの概要
関連研究との比較
・特長
提案するシステム
・目的
交通量調査について
・本交通シミュレータ
との相違点
評価実験
まとめと今後の課題
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関連研究1
豊田中央研究所,1998年公表
• NETSTREAM

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

特長:高速な交通量計算,交通状況の再現性が高い
目的:ITS技術の導入効果予測,交通施策の事前評価
相違点:道路交通を流体と捉えてモデル化
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関連研究2
日本IBM・京都大学共同,2008年6月公表
• IBM Mega Traffic Simulator
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


特長:広範囲,数百万単位の車両エージェントなど
ドライビングシミュレータを用いた運転行動モデル
目的:交通渋滞解消,CO2排出抑制のための交通施策など
相違点:交通量データ取得に特化,状況変化を想定していない
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関連研究3
ドイツPTV社,1992年公表
• VISSIM
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


特長:エージェントの種類やトラフィックコントロールなどを
詳細に表現・分析
目的:道路計画,公共交通最適化,空港整備計画など
相違点:比較的限られた範囲内での交通流シミュレーションに特化
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目次
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研究の背景と目的
本交通シミュレータの概要
関連研究との比較
提案するシステム
交通量調査について
評価実験
まとめと今後の課題
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背景

新たな交通施策や道路計画を行うために
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→ 現実の交通状況 の再現性が重要
 本交通シミュレータ
・目的地がランダム → 車の走行に一貫性なし
・交通状況は車の台数や車種,道路網形状のみに依存
 関連研究の交通シミュレータ
・様々な用途に特化したシミュレーションが可能
・外部からの作用が存在しない
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提案するシステム
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
都市 から車への作用に着目
 施設を目的地として経路選択
→ 現実のドライバーに近い経路選択
→ 現実の道路網と同様の交通流,交通渋滞
 目的地に応じた建物種別を取り入れる
→ 個々のドライバーの経路選択に幅を持たせる
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目次
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研究の背景と目的
本交通シミュレータの概要
関連研究との比較
提案するシステム
交通量調査について
評価実験
まとめと今後の課題
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交通量調査の実施
• 背景
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疑問:シミュレーション結果が実際の交通状況をどの程度再現しているか?
正確に表現していると証明することは困難!
→ 交通量調査データなどをもとに再現性を検証する必要性
・ 交通量調査
・国土交通省一般交通量調査概要を参考
疑問:なぜ調査報告書のデータを参考にしないのか?
→ 主要道路(国道など)のみを調査対象としているため,細かい道路を含めた道
路網での比較が困難
→ 都市の発展が見込まれる地域での最新データとの比較により,発展する都市
に合わせたシミュレーションを行うことを想定
上記の理由により,実際に交通量調査を行う
交通量調査の実施
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• 実際の調査方法
(1)月日・時間帯について
・年間のうち交通量の変動の少ない
秋季(10月~ 11月)に観測
・平日,休日ともに夕方のラッシュ時
間帯(17時~ 19時頃)に観測
交通量調査の実施
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• 実際の調査方法
(2)走行車両台数調査について
・つくば市吾妻,下平塚周辺それぞれ
の地点(A,B)を通過する車両数を観
測
・各交差点につき,4方向を通る車両
の台数を計測(1方向につき30分間)
・計測する車両の種類は乗用車,小
型貨物車,大型貨物車の3種類
交通量調査の実施
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• 実際の調査方法
(3) 旅行時間調査について
・つくば市吾妻,下平塚周辺それぞれ
の主要道路における各リンク毎の
旅行時間を計測
・計測の際のリンクの区切りを信号ま
たは交差点とする
・1リンクにつき3回計測した秒数の平
均を,そのリンクの旅行時間とする
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目次
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研究の背景と目的
本交通シミュレータの概要
関連研究との比較
提案するシステム
交通量調査について
評価実験
まとめと今後の課題
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評価実験
• つくば市吾妻周辺(道路網1),つくば市下平塚周辺(道路網2)において
現実に存在する主要な施設を設置し,様々な条件で実験を行う
実験条件
(1) 各車両の台数変化
(2) 施設の影響を考慮する(パターン1,2),施設の影響を考慮しない
(3) 動的経路選択車両導入率(0%,50%,100%)
• 実験で得たデータと交通量調査結果との比較・評価を行う
比較・評価データ
(1) 各車両毎の総待ち時間の平均
(2) 交差点A,B地点における各車両毎の走行車両通過台数
(3) 調査を実施したリンク毎の全車両の通過時間の平均
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評価実験(道路網1)
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実験結果・考察(道路網1)
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評価実験(道路網2)
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実験結果・考察(道路網2)
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目次
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研究の背景と目的
本交通シミュレータの概要
関連研究との比較
提案するシステム
交通量調査について
評価実験
まとめと今後の課題
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まとめ
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• 施設の影響を考慮した交通流シミュレーションの実現手法を
提案した
• 上記の手法を実装し,現実の道路網で実験を行った
• 実験によって得られたデータと交通量調査結果との比較・評
価を行った
• 施設の影響を考慮した場合,より現実の交通量調査結果に
合致することが確認された
今後の課題
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• 駐車場システムの考慮
• 施設種別や車種,経路選択方法の多様化
• シミュレーションを行う際の道路網への交通の流入出の調整
• 事故の導入による運転動作の複雑化とその評価
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ご清聴ありがとうございました
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