(57)【要約】【課題】交通流の予測精度を向上し、シミュレーションの応答性を改善する。【解決手段】予測システムであって、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能な記憶装置とを備え、前記演算装置は、ある観測点における現在の交通量を示すリアルタイム交通量データと、前記観測点を含む経路における過去の交通量を示す過去交通量データとを取得し、前記過去交通量データから経路毎の交通量である配分交通量を計算し、前記観測点における、前記リアルタイム交通量データが示す交通量と前記配分交通量との比である係数を計算し、前記計算された係数を前記配分交通量に乗じることによって、前記観測点以後の過去交通量データを補正して、補正交通量データを生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測システムであって、
所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能な記憶装置とを備え、
前記演算装置は、
ある観測点における現在の交通量を示すリアルタイム交通量データと、前記観測点を含む経路における過去の交通量を示す過去交通量データとを取得し、
前記過去交通量データから経路毎の交通量である配分交通量を計算し、
前記観測点における、前記リアルタイム交通量データが示す交通量と前記配分交通量との比である係数を計算し、
前記計算された係数を前記配分交通量に乗じることによって、前記観測点以後の過去交通量データを補正して、補正交通量データを生成することを特徴とする予測システム。
【請求項２】
請求項１に記載の予測システムであって、
前記演算装置は、前記生成された補正交通量データを用いて、前記観測点を起点とする交通量データを生成することを特徴とする予測システム。
【請求項３】
請求項２に記載の予測システムであって、
前記過去交通量データは、過去に測定された交通量データから属性が類似する日時において測定された交通量データ及び前記補正交通量データの少なくとも一つであることを特徴とする予測システム。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一つに記載の予測システムであって、
前記リアルタイム交通量データは、道路に設置された車両感知器が取得した車両数のデータ及び走行中の車両から取得したプローブデータの少なくとも一つであり、前記過去交通量データより高い頻度で測定されたデータであることを特徴とする予測システム。
【請求項５】
計算機が交通流を予測する予測方法であって、
前記計算機は、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能な記憶装置とを有し、
前記予測方法は、
前記演算装置が、ある観測点における現在の交通量を示すリアルタイム交通量データと、前記観測点を含む経路における過去の交通量を示す過去交通量データとを取得し、
前記演算装置が、前記観測点における前記リアルタイム交通量データと前記過去交通量データとの比である係数を計算し、
前記演算装置が、前記計算された係数を前記過去交通量データに乗じることによって、前記観測点以後の過去交通量データを補正して、補正交通量データを生成することを特徴とする予測方法。
【請求項６】
請求項５に記載の予測方法であって、
前記演算装置は、前記生成された補正交通量データを用いて、前記観測点を起点とする交通量データを生成することを特徴とする予測方法。
【請求項７】
請求項６に記載の予測方法であって、
前記演算装置は、過去に測定された交通量データから属性が類似する日時において測定された交通量データ及び前記補正交通量データの少なくとも一つを前記過去交通量データとして使用することを特徴とする予測方法。
【請求項８】
請求項５から７のいずれか一つに記載の予測方法であって、
前記演算装置は、道路に設置された車両感知器が取得した車両数のデータ及び走行中の車両から取得したプローブデータの少なくとも一つであり、前記過去交通量データより高い頻度で測定されたデータを前記リアルタイム交通量データとして使用することを特徴とする予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通流予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
世界各国で経済成長に伴う都市部への人口集中により交通渋滞が深刻化している。日本国内での交通渋滞による経済的損失は国内で１２兆円／年、３０時間／年・人と推定されており、渋滞緩和に向けた取り組みが期待されている。一般に、渋滞緩和施策を実際の道路で社会実験することは困難であり、交通流シミュレーション環境を用いた事前評価が必要である。
【０００３】
本技術分野の背景技術として、以下の先行技術がある。特許文献１（特開平８−２４８８７１号公報）には、模擬走行路を直進する自車両の走行路を横切るように対向車（他車両）が強引に右折してくる状況の再現において、自車両が模擬走行路上の通過確認ラインＲＰｎ、ＲＰｎ＋１、ＲＰｎ＋２を順次通過するのに同期して他車両が前記通過確認ラインに対応する経路制御点ＡＰｎ、ＡＰｎ＋１、ＡＰｎ＋２を順次通過し、他車両の移動距離が自車両の移動距離に比例するように他車両の移動を制御する。これにより自車両の車速に拘わらず自車両が通過確認ラインＲＰｎ＋２を通過するときには他車両Ｎは必ず経路制御点ＡＰｎ＋２に到達する。また他車両が経路制御点ＡＰｎ＋２に到達した後は経路制御点ＡＰｎ＋２からＡＰｎ＋３、ＡＰｎ＋４、ＡＰｎ＋５、…と続く走行経路を予め定められた速度、加速度で移動し右折動作を行うように制御する自動車模擬運転装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平８−２４８８７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の交通流シミュレーションでは、観測された交通量を用いて、オフラインで初期ＯＤ（Ｏｒｉｇｉｎ−Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ）データを補正して、交通状態の再現や予測している。しかし、実測値とシミュレーション値との差を最小化するために、補正されたＯＤデータを用いて再度シミュレーションを行う繰り返し演算が必要である。このため、演算時間が長くなり、リアルタイムでの交通流シミュレーションへの適用は困難であった。例えば、特許文献１に記載された技術では、リアルタイム交通量を用いて、過去のＯＤデータを補正し、交通流シミュレーションを実行しており、各地点の交通量について、シミュレーション値と観測値との差が所定値以下になるか、実行回数の上限まで、ＯＤデータ補正と交通流シミュレーション実行を繰り返している。
【０００６】
また、近年では、ネットワーク接続された道路インフラやコネクティッド車両からのリアルタイム交通情報を活用し、シミュレーション精度を向上させることが求められている。一般に、交通流のシミュレーションにおける入力には地図データと交通需要データが使われているが、リアルタイム走行データを使ってリアルタイムで交通流をシミュレーションする試みはなかった。
【０００７】
そこで本発明では、交通流の予測精度を向上し、シミュレーションの応答性を改善する交通流分析システムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、予測システムであって、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置がアクセス可能な記憶装置とを備え、前記演算装置は、ある観測点における現在の交通量を示すリアルタイム交通量データと、前記観測点を含む経路における過去の交通量を示す過去交通量データとを取得し、前記過去交通量データから経路毎の交通量である配分交通量を計算し、前記観測点における、前記リアルタイム交通量データが示す交通量と前記配分交通量との比である係数を計算し、前記計算された係数を前記配分交通量に乗じることによって、前記観測点以後の過去交通量データを補正して、補正交通量データを生成することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様によれば、交通流の予測精度を向上し、シミュレーションの応答性を改善できる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例の交通流予測システムの構成図である。
【図２】本発明の実施例の交通流予測システムの物理的な構成を示す図である。
【図３】ＯＤデータの構成例を示す図である。
【図４】補正器が実行する処理のフローチャートである。
【図５】車両増減処理の詳細のフローチャートである。
【図６】観測点起点補正ＯＤデータ生成処理の詳細のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、本発明の実施例の交通流予測システム１０の構成図である。
【００１２】
本実施例の交通流予測システム１０は、経路・交通量配分計算部１２、補正器１３及び交通流シミュレーション部１７を有し、表示装置１８と接続されている。
【００１３】
経路・交通量配分計算部１２には、過去のＯＤデータ１１が入力される。ＯＤデータ１１は、起点と終点との間を移動した車両の数を時間帯毎に示すデータであり、その詳細は、図３を参照して後述する。
【００１４】
経路・交通量配分計算部１２は、マクロ交通量シミュレータを用いることができ、例えば、４段階推定法を用いて、ＯＤデータから経路毎の交通量（すなわち単位時間あたりの通過台数）を計算する。
【００１５】
補正器１３は、観測点起点車両台数調整機能１４を有する。観測点起点車両台数調整機能１４は、リアルタイム交通量データ１５が入力され、経路・交通量配分計算部１２が実行するシミュレーション結果をリアルタイム交通量データ１５を用いて補正して、補正ＯＤデータ１６を生成する。観測点起点車両台数調整機能１４の詳細は、図５を参照して後述する。リアルタイム交通量データ１５は、現時点（例えば、直近の単位時間）に観測点で得られた交通量のデータであり、地上に設置されたセンサ（例えば、車両感知器）から取得できる。また、時間的に連続して取得された複数の車両の位置情報（プローブデータ）を用いてもよい。なお、本実施例の交通流予測システム１０では、交差点（ノード）より観測点が少ないことを想定している。
【００１６】
交通流シミュレーション部１７は、ＯＤデータを用いて車両の動きをシミュレートし、交通流を予測する。
【００１７】
表示装置１８は、交通流予測システム１０による処理の結果を表示するディスプレイ装置である。なお、表示装置１８はネットワークを介して接続された端末が提供してもよいし、プリンタ等の他の出力装置でもよい。
【００１８】
図２は、本発明の実施例の交通流予測システム１０の物理的な構成を示す図である。
【００１９】
交通流予測システム１０は、プロセッサ（ＣＰＵ）１、メモリ２、補助記憶装置３、通信インターフェース４及び出力インターフェース８を有する計算機によって構成され、る。交通流予測システム１０は、入力インターフェース５を有してもよい。プロセッサ１、メモリ２、補助記憶装置３、通信インターフェース４、入力インターフェース５及び出力インターフェース８は、（例えば、バスによって）互いに接続されている。
【００２０】
プロセッサ１は、メモリ２に格納されたプログラムを実行する演算装置である。具体的には、経路・交通量配分計算部１２、補正器１３（観測点起点車両台数調整機能１４）及び交通流シミュレーション部１７は、プロセッサ１がプログラム実行することによって実現される。なお、プロセッサ１がプログラムを実行して行う処理の一部を、他の形式の（例えば、ハードウェアによる）演算装置（例えば、ＦＰＧＡ（Field Programable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））で実行してもよい。
【００２１】
メモリ２は、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶素子であるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ）などを格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、プロセッサ１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。
【００２２】
補助記憶装置３は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置である。補助記憶装置３は、プロセッサ１がプログラムの実行時に使用するデータ（例えば、リアルタイム交通量データ１５、補正ＯＤデータ１６）、及びプロセッサ１が実行するプログラムを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置３から読み出されて、メモリ２にロードされて、プロセッサ１によって実行される。
【００２３】
通信インターフェース４は、所定のプロトコルに従って、他の装置との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。
【００２４】
入力インターフェース５は、キーボード６やマウス７などが接続され、ユーザからの入力を受けるインターフェースである。出力インターフェース８は、表示装置１８やプリンタなどが接続され、プログラムの実行結果をユーザが視認可能な形式で出力するインターフェースである。なお、交通流予測システム１０にネットワークを介して接続された端末が入力装置（キーボード、マウス、タッチパネルなど）及び出力装置（表示装置、プリンタなど）を提供してもよい。
【００２５】
プロセッサ１が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介して物流予測システムに提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置３に格納される。このため、交通流予測システム１０は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。
【００２６】
交通流予測システム１０は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。
【００２７】
図３は、ＯＤデータの構成例を示す図である。
【００２８】
ＯＤデータは、起点（Ｏｒｉｇｉｎ）と終点（Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ）を移動する車両のうち、所定の時間幅（図では２０分）において起点を出発した車両の台数を示すデータである。
【００２９】
通常、ＯＤデータの時間幅（例えば、２０分）は、リアルタイム交通量が観測される時間幅（例えば、５分）より長い。このため、後述するように、リアルタイム交通量によってＯＤデータを補正することによって、細かい時間間隔におけるＯＤデータの修正値を計算できる。
【００３０】
図４は、補正器１３が実行する処理のフローチャートである。
【００３１】
以下の説明において、補正器１３を主語として説明するが、実際には、補正器１３を実現するプログラムが実行されることによって、プロセッサ１が処理を行うことを意味する。
【００３２】
補正器１３（プロセッサ１）は、経路・交通量配分計算部１２が過去のＯＤデータ１１から計算した全車両の経路と交通量の推定値を取得し（Ｓ１０１）、現在のリアルタイム交通量データ１５を取得する（Ｓ１０２）。ステップＳ１０１で取得する過去のＯＤデータ１１は、過去に測定されたＯＤデータ及び補正ＯＤデータ１６のうち、現時点の交通状況と属性（時間帯、日付、天気、季節、車種比率など）が類似する日時において測定されたデータを用いるとよい。
【００３３】
その後、補正器１３は、リアルタイム交通量の観測点において観測された交通量と、経路・交通量配分計算部１２が計算した交通量の推定値との差を計算する（Ｓ１０３）。
【００３４】
その後、補正器１３は、過去ＯＤデータの経路・交通量配分から、差分調整の配分を計算する（Ｓ１０４）。例えば、経路・交通量配分計算部１２が計算した交通量の推定値が１００であり、リアルタイム交通量の観測点において観測された交通量が７０である場合、両者の比率は０．７であると計算される。
【００３５】
その後、補正器１３は、ステップＳ１０４で計算された比率を用いて、観測点から先の経路における交通量（すなわち車両数）を増減する（Ｓ１０５）。この処理は、図５を参照して詳細に説明する。
【００３６】
その後、補正器１３は、観測点を起点とした補正ＯＤデータ１６を生成する（Ｓ１０６）。この処理は、図６を参照して詳細に説明する。
【００３７】
図５は、車両増減処理（Ｓ１０５）の詳細のフローチャートである。
【００３８】
まず、補正器１３は、観測地点を示すパラメータｉを１に初期設定する（Ｓ１１１）。その後、補正器１３は、ステップＳ１０３で計算された、当該観測点で観測された交通量と交通量の推定値の差を取得する（Ｓ１１２）。
【００３９】
そして、補正器１３は、ステップＳ１０４で計算された配分を用いて、当該観測点以後の経路に分岐する交通量の配分を決定する（Ｓ１１３）。例えば、当該観測点における比率が０．７である場合、当該観測点から流出する交通量の推定値に０．７を乗じて、経路毎の交通量を補正する。この処理を各経路の終端まで実行する。なお、観測点以後の経路について交通量の配分を決定したが、観測点及び終端を含む所定の範囲内（観測点へ流入する経路も含む）について交通量を補正してもよい。
【００４０】
そして、補正器１３は、全ての観測点について処理が終了したかを判定する（Ｓ１１５）。その結果、処理が終了していない観測点があれば、パラメータｉに１を加算して、ステップＳ１１２に戻り、次の観測点について処理を実行する（Ｓ１１６）。
【００４１】
一方、全ての観測点の処理が終了していれば、各経路の推定交通量データを更新する（Ｓ１１７）。
【００４２】
図６は、観測点起点補正ＯＤデータ生成処理（Ｓ１０６）の詳細のフローチャートである。
【００４３】
まず、補正器１３は、各道路の推定交通量データを取得し（Ｓ１２１）、カルマンフィルタを用いたＯＤ表推定アルゴリズムを実行して、観測点起点のＯＤデータを生成する（Ｓ１２２）。
【００４４】
次に、補正器１３は、生成された観測点起点のＯＤデータを用いて、過去ＯＤデータを更新し、補正ＯＤデータ１６を生成する（Ｓ１２３）。
【００４５】
その後、交通流シミュレーション部１７は、補正ＯＤデータ１６を用いて、交通量シミュレーションを実行する（Ｓ１２４）。
【００４６】
以上に説明したように、本実施例の予測システムでは、経路・交通量配分計算部１２が、過去交通量データ（過去のＯＤデータ１１）から経路毎の交通量である配分交通量を計算し、観測点起点車両台数調整機能１４が、当該観測点における、リアルタイム交通量データ１５が示す交通量と配分交通量との比である係数を計算し、計算された係数を配分交通量に乗じることによって、観測点以後の過去交通量データを補正して、経路毎の補正交通量データを生成するので、観測点以後のみを計算し、観測点以前の計算をやり直す必要がないことから、計算量を減少して応答性を向上できる。このため、シミュレーションの時間分解能を向上でき、リアルタイムで現在の交通量を反映した補正ができる。また、リアルタイムデータを使って補正するので、予測精度を向上できる。
【００４７】
また、観測点起点車両台数調整機能１４は、生成された補正交通量データを用いて、観測点を起点とする補正ＯＤデータ１６を生成するので、シミュレーションを再実行することなく、現在の交通量の反映した補正ＯＤデータ１６を生成でき、応答性を犠牲にすることなく交通流予測精度を向上できる。
【００４８】
また、過去のＯＤデータ１１として、過去に測定された交通量データから属性（時間帯、日付、天気、季節、車種比率など）が類似する日時において測定された交通量データ及び補正ＯＤデータ１６の少なくとも一つを用いるので、高精度で補正ＯＤデータ１６を得ることができる。
【００４９】
また、リアルタイム交通量データ１５は、道路に設置された車両感知器が取得した車両数のデータ及び走行中の車両から取得したプローブデータの少なくとも一つであり、前記過去交通量データより高い頻度で測定されたデータであるので、道路に固定的に設置された車両感知器に加えて、コネクティッド車両情報を用いて過去のＯＤデータ１１を補正でき、カバーエリアを拡大でき、観測密度を向上できる。
【００５０】
なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。
【００５１】
また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
【００５２】
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。
【００５３】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
【符号の説明】
【００５４】
１０  交通流予測システム
１１  過去のＯＤデータ
１２  経路・交通量配分計算部
１３  補正器
１４  観測点起点車両台数調整機能
１５  リアルタイム交通量データ
１６  補正ＯＤデータ
１７  交通流シミュレーション部
１８  表示装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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