都市高速道路における合流比率のオンライン・キャリブレーション Online Calibration of Merging Ratios at Junctions of Urban Expressways 赤羽研究室 0724207 橘賢一 0724294 松浦良平 1 研究背景都市高速道路では渋滞が頻発しており、旅行時間の損失や安全面にも影響を与えている。ネットワークの拡張によりドライバーの経路選択の余地は拡がっているので、短期予測により経路を変更して渋滞を避けることができると期待される。短期予測に交通シミュレーションが適応されつつある。交通シミュレーションの予測精度に大きく影響するパラメータにJCTの合流比率がある。 2 研究の流れ車両感知器データに含まれる誤差を判別し取り除く。本線、合流車線の渋滞を抽出するため、渋滞判定に画像処理で使われている大津の判定法を用いる。パラメータを設定する条件を特定するため、平休日、時間帯、降雨別などの有意差を検証する。 3 研究の流れ有意と認められた条件別にパラメータを推定する。実地調査により、推定結果が正しいかを確認する。研究によって得られたパラメータをシミュレーションに反映するためのモデリングをする。 4 首都高速道路都心環状線谷町JCT 谷町JCT 5 谷町JCT 合流比率を検証した 6 5 検証結果谷町JCT 環状線外回り渋谷線上り本線交通量ｰ合流車線交通量（先詰まり有無比較） [台/5分] 200 合流車 150 線交通 100 量（渋谷 50 線上り 0 ）先詰まり無し先詰まり有り 0 50 100 150 200 本線交通量（環状線外回り） 250 [台/5分] 先詰まりの有無で交通量に差がみられ、有意差が有るので条件の一つとしてパラメータに組み込む必要があると考えられる。 7 今後の展開対象となるJCTを都市高速道路全体に展開する。時間帯別など更に条件を追加し検証する。時間帯別交通量（平日）交通量【台/5分】 300 250 200 150 100 50 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 時刻【時】 8 END 8 研究対象のJCT 首都高速道路都心環状線板橋JCT 三宅坂JCT 竹橋JCT 箱崎JCT 谷町JCT 一ノ橋JCT 浜崎橋JCT 首都高速道路現在検証中のJCT 今後検証するJCT JCTの合流比率非渋滞時合流車線本線スムーズに合流できる渋滞時本線と合流車線が渋滞している状態合流車線本線渋滞時の本線と合流車線が合流する比率合流比率本研究では渋滞時の合流比率を対象とする合流部が渋滞していることが条件となる渋滞判定とは →交通量と速度から大津の判定法を用いて検証する。検証期間 2009年12月16日～2010年3月28日交通量(台/5分) 渋滞大津の判定法によって求められた線非渋滞速度(km/h) 渋滞流と非渋滞流を区分するため、閾値となる速度を設定する必要がある。そのため、画像処理手法のひとつである、大津の判定法を適用する。車両感知器とは首都高速道路全体の路線上に約300mから500mごとに約4,000カ所に設置されている 5分ごとに交通量や平均速度などを測定する車両感知器① 速度を測定 5ｍ間隔車両感知器② 先詰まりとは本研究ではこちらの３ヵ所が渋滞しているときに合流比率を求める。渋滞渋滞渋滞合流後が渋滞していないとき合流後も渋滞しているとき先先詰詰ままりり無有しり非渋渋滞滞