(57)【要約】      （修正有）【課題】信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことのできる信号制御装置を提供する。【解決手段】信号制御装置１は、パターン制御による信号制御を行う。パラメータ分類部６は、車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、パターン制御に用いる信号制御パラメータのパターンの分類を行う。閾値算出部８は、車両感知器データから算出される交通状態量に基づいて、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を算出する。【選択図】図１
2015148871.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターン制御による信号制御を行う信号制御装置であって、
車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、前記パターン制御に用いる信号制御パラメータのパターンの分類を行うパラメータ分類部と、
前記車両感知器データから算出される交通状態量に基づいて、前記信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を算出する閾値算出部と、
を備えたことを特徴とする信号制御装置。
【請求項２】
前記信号制御パラメータ指標には、サイクル指標が含まれ、
前記信号制御パラメータのパターンには、サイクルパターンが含まれ、
前記パラメータ分類部は、前記サイクル指標をクラスタリングすることにより前記サイクルパターンを生成し、前記サイクルパターンのサイクル指標に基づいて前記サイクルパターンの分類を行うことを特徴とする請求項１に記載の信号制御装置。
【請求項３】
前記信号制御パラメータ指標には、スプリット指標が含まれ、
前記信号制御パラメータのパターンには、スプリットパターンが含まれ、
前記パラメータ分類部は、前記スプリット指標をクラスタリングすることにより前記スプリットパターンを生成し、前記スプリットパターンのスプリット指標に基づいて前記スプリットパターンの分類を行うことを特徴とする請求項１に記載の信号制御装置。
【請求項４】
前記信号制御パラメータ指標には、オフセット指標が含まれ、
前記信号制御パラメータのパターンには、オフセットパターンが含まれ、
前記パラメータ分類部は、前記オフセット指標をクラスタリングすることにより前記オフセットパターンを生成し、前記オフセットパターンのオフセット指標に基づいて前記オフセットパターンの分類を行うことを特徴とする請求項１に記載の信号制御装置。
【請求項５】
前記車両感知器データには、車両感知器から得られる交通量と占有率のデータが含まれ、
前記閾値算出部は、前記交通量と前記占有率とから算出される交通状態量に基づいて、前記信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を算出することを特徴とする請求項１に記載の信号制御装置。
【請求項６】
前記信号制御パラメータのパターンには、サイクルパターンが含まれ、
前記閾値算出部は、前記交通量と前記占有率を軸とする仮想平面上に、所定の時間帯毎に前記車両感知器から得られる前記交通量と前記占有率をプロットし、プロットされた前記仮想平面上の位置に基づいて前記時間帯毎の前記交通量と前記占有率をグループ化し、グループ化された前記交通量と前記占有率から算出される交通状態量に基づいて、前記サイクルパターンの選択に用いられる閾値を算出することを特徴とする請求項５に記載の信号制御装置。
【請求項７】
前記信号制御パラメータのパターンには、スプリットパターンが含まれ、
前記閾値算出部は、幹線道路側と交差道路側の交通状態量を軸とする仮想平面上に、所定の時間帯毎の前記幹線道路側と交差道路側の交通状態量をプロットし、プロットされた前記仮想平面上の位置に基づいて前記時間帯毎の前記幹線道路側と交差道路側の交通状態量をグループ化し、グループ化された前記幹線道路側と交差道路側の交通状態量に基づいて、前記スプリットパターンの選択に用いられる閾値を算出することを特徴とする請求項５に記載の信号制御装置。
【請求項８】
前記信号制御パラメータのパターンには、オフセットパターンが含まれ、
前記閾値算出部は、上り側と下り側の交通状態量を軸とする仮想平面上に、所定の時間帯毎の前記上り側と下り側の交通状態量をプロットし、プロットされた前記仮想平面上の位置に基づいて前記時間帯毎の前記上り側と下り側の交通状態量をグループ化し、グループ化された前記上り側と下り側の交通状態量に基づいて、前記オフセットパターンの選択に用いられる閾値を算出することを特徴とする請求項５に記載の信号制御装置。
【請求項９】
前記信号制御パラメータのパターンの分類に基づいて、信号制御パラメータ値の設計支援を行うパラメータ設計支援部を備えたことを特徴とする請求項１ないし請求項８のいずれかに記載の信号制御装置。
【請求項１０】
パターン制御による信号制御を行う信号制御システムであって、
車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、前記パターン制御に用いる信号制御パラメータのパターンの分類を行うパラメータ分類部と、
前記車両感知器データから算出される交通状態量に基づいて、前記信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を算出する閾値算出部と、
を備えたことを特徴とする信号制御システム。
【請求項１１】
パターン制御による信号制御を行う信号制御方法であって、
車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、前記パターン制御に用いる信号制御パラメータのパターンの分類を行い、
前記車両感知器データから算出される交通状態量に基づいて、前記信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を算出することを特徴とする信号制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン制御による信号制御を行う信号制御装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
交通管制システムは、過密化した道路交通を適切に配分・誘導するという役割を果たすために、交通流動を適正化する「信号制御」と交通量の平準化を促す「情報提供」という二つの機能を備えている。「信号制御」では、交差点流入部等に設置された車両感知器から交通需要を把握することで、適切な信号制御パラメータで交差点の信号制御機が運用される。
【０００３】
「信号制御」の方式は、プログラム選択方式（パターン制御とも呼ばれる）とプログラム形成方式に大別される。従来から、パターン制御が全国的に広く運用されているが（例えば、特許文献１参照）、近年、経年変化や突発的な状況への対応を主眼において、プログラム形成方式のひとつであるＭＯＤＥＲＡＴＯ制御が全国的に積極展開されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１４６０９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ＭＯＤＥＲＡＴＯ制御に代表されるプログラム形成方式は車両感知器を多数必要とするため、現在のように予算状況が厳しい場合には、ＭＯＤＥＲＡＴＯ制御のみでの運用は難しく、今後もパターン制御との併用が続くことが予想される。
【０００６】
維持管理の面では、高度成長期に際し大量に整備した機器（信号制御機や車両感知器など）の更新時期を迎えており、予算と業務の両面で負担が年々増加している。このような情勢のもと、新たな機器の追加をせずに信号制御を現状の交通状況へ適応させていくにはパターン制御で長年運用されている地域において信号制御に関する設定（信号制御定数と呼ばれる）を見直す必要がある。具体的には、熟練技術者により現状の交通状況を類型化し、その類型化したそれぞれの状況に適切な制御パラメータと、そのパラメータを選択させるために必要な閾値（車両感知器より算出される状態量の閾値）を設計するという一連の作業をすることが必要となる。しかし、昨今の社会情勢で人員体制の効率化が図られるなか、信号制御定数の見直しは、機器更新対象となる路線での実施が中心とならざるを得ず、管理管轄地域の全域において適切な信号制御パラメータで運用されているとは言いがたい。
【０００７】
本発明は、上記従来の問題を解決するためになされたもので、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことのできる信号制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の信号制御装置は、パターン制御による信号制御を行う信号制御装置であって、車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、前記パターン制御に用いる信号制御パラメータのパターンの分類を行うパラメータ分類部と、前記車両感知器データから算出される交通状態量に基づいて、前記信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を算出する閾値算出部と、を備えた構成を有している。
【０００９】
この構成により、パターン制御による信号制御において、信号制御パラメータのパターンの分類を自動で行うことができるとともに、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。これにより、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことが可能になる。
【００１０】
また、本発明の信号制御装置では、前記信号制御パラメータ指標には、サイクル指標が含まれ、前記信号制御パラメータのパターンには、サイクルパターンが含まれ、前記パラメータ分類部は、前記サイクル指標をクラスタリングすることにより前記サイクルパターンを生成し、前記サイクルパターンのサイクル指標に基づいて前記サイクルパターンの分類を行う構成を有している。
【００１１】
この構成により、サイクル指標をクラスタリングすることによりサイクルパターンが生成され、サイクルパターンのサイクル指標に基づいてサイクルパターンの分類が行われる。このようにして、サイクルパターンの分類を自動で行うことが可能になる。
【００１２】
また、本発明の信号制御装置では、前記信号制御パラメータ指標には、スプリット指標が含まれ、前記信号制御パラメータのパターンには、スプリットパターンが含まれ、前記パラメータ分類部は、前記スプリット指標をクラスタリングすることにより前記スプリットパターンを生成し、前記スプリットパターンのスプリット指標に基づいて前記スプリットパターンの分類を行う構成を有している。
【００１３】
この構成により、スプリット指標をクラスタリングすることによりスプリットパターンが生成され、スプリットパターンのスプリット指標に基づいてスプリットパターンの分類が行われる。このようにして、スプリットパターンの分類を自動で行うことが可能になる。
【００１４】
また、本発明の信号制御装置では、前記信号制御パラメータ指標には、オフセット指標が含まれ、前記信号制御パラメータのパターンには、オフセットパターンが含まれ、前記パラメータ分類部は、前記オフセット指標をクラスタリングすることにより前記オフセットパターンを生成し、前記オフセットパターンのオフセット指標に基づいて前記オフセットパターンの分類を行う構成を有している。
【００１５】
この構成により、オフセット指標をクラスタリングすることによりオフセットパターンが生成され、オフセットパターンのオフセット指標に基づいてオフセットパターンの分類が行われる。このようにして、オフセットパターンの分類を自動で行うことが可能になる。
【００１６】
また、本発明の信号制御装置では、前記車両感知器データには、車両感知器から得られる交通量と占有率のデータが含まれ、前記閾値算出部は、前記交通量と前記占有率とから算出される交通状態量に基づいて、前記信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を算出する構成を有している。
【００１７】
この構成により、交通量と占有率とから算出される交通状態量に基づいて、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値が算出される。これにより、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。
【００１８】
また、本発明の信号制御装置では、前記信号制御パラメータのパターンには、サイクルパターンが含まれ、前記閾値算出部は、前記交通量と前記占有率を軸とする仮想平面上に、所定の時間帯毎に前記車両感知器から得られる前記交通量と前記占有率をプロットし、プロットされた前記仮想平面上の位置に基づいて前記時間帯毎の前記交通量と前記占有率をグループ化し、グループ化された前記交通量と前記占有率から算出される交通状態量に基づいて、前記サイクルパターンの選択に用いられる閾値を算出する構成を有している。
【００１９】
この構成により、仮想平面上に交通量と占有率をプロットした位置に基づいて交通量と占有率がグループ化され、グループ化された交通量と占有率から算出される交通状態量に基づいてサイクルパターンの選択に用いられる閾値が算出される。このようにして、サイクルパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。
【００２０】
また、本発明の信号制御装置では、前記信号制御パラメータのパターンには、スプリットパターンが含まれ、前記閾値算出部は、幹線道路側と交差道路側の交通状態量を軸とする仮想平面上に、所定の時間帯毎の前記幹線道路側と交差道路側の交通状態量をプロットし、プロットされた前記仮想平面上の位置に基づいて前記時間帯毎の前記幹線道路側と交差道路側の交通状態量をグループ化し、グループ化された前記幹線道路側と交差道路側の交通状態量に基づいて、前記スプリットパターンの選択に用いられる閾値を算出する構成を有している。
【００２１】
この構成により、仮想平面上に幹線道路側と交差道路側の交通状態量をプロットした位置に基づいて幹線道路側と交差道路側の交通状態量がグループ化され、グループ化された幹線道路側と交差道路側の交通状態量に基づいてスプリットパターンの選択に用いられる閾値が算出される。このようにして、スプリットパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。
【００２２】
また、本発明の信号制御装置では、前記信号制御パラメータのパターンには、オフセットパターンが含まれ、前記閾値算出部は、上り側と下り側の交通状態量を軸とする仮想平面上に、所定の時間帯毎の前記上り側と下り側の交通状態量をプロットし、プロットされた前記仮想平面上の位置に基づいて前記時間帯毎の前記上り側と下り側の交通状態量をグループ化し、グループ化された前記上り側と下り側の交通状態量に基づいて、前記オフセットパターンの選択に用いられる閾値を算出する構成を有している。
【００２３】
この構成により、仮想平面上に上り側と下り側の交通状態量をプロットした位置に基づいて上り側と下り側の交通状態量がグループ化され、グループ化された上り側と下り側の交通状態量に基づいてオフセットパターンの選択に用いられる閾値が算出される。このようにして、オフセットパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。
【００２４】
また、本発明の信号制御装置は、前記信号制御パラメータのパターンの分類に基づいて、信号制御パラメータ値の設計支援を行うパラメータ設計支援部を備えた構成を有している。
【００２５】
この構成により、信号制御パラメータのパターンの分類に対応した信号制御パラメータ値の設計支援を行うことが可能になる。
【００２６】
本発明の信号制御システムは、パターン制御による信号制御を行う信号制御システムであって、車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、前記パターン制御に用いる信号制御パラメータのパターンの分類を行うパラメータ分類部と、前記車両感知器データから算出される交通状態量に基づいて、前記信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を算出する閾値算出部と、を備えた構成を有している。
【００２７】
このシステムによっても、上記の装置と同様に、パターン制御による信号制御において、信号制御パラメータのパターンの分類を自動で行うことができるとともに、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。これにより、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことが可能になる。
【００２８】
本発明の信号制御方法は、パターン制御による信号制御を行う信号制御方法であって、車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、前記パターン制御に用いる信号制御パラメータのパターンの分類を行い、前記車両感知器データから算出される交通状態量に基づいて、前記信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を算出する。
【００２９】
この方法によっても、上記の装置と同様に、パターン制御による信号制御において、信号制御パラメータのパターンの分類を自動で行うことができるとともに、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。これにより、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことが可能になる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明は、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことができるという効果を有する信号制御装置を提供することができるものである。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実施の形態における信号制御装置のブロック図
【図２】本発明の実施の形態におけるサイクルパターン分類の説明図
【図３】本発明の実施の形態におけるスプリットパターン分類の説明図
【図４】本発明の実施の形態におけるオフセットパターン分類の説明図
【図５】本発明の実施の形態におけるサイクル長の算出の説明図
【図６】本発明の実施の形態におけるスプリット値の算出の説明図
【図７】本発明の実施の形態におけるオフセット値の算出の説明図
【図８】本発明の実施の形態におけるサイクルパターン選択用の閾値の説明図
【図９】本発明の実施の形態におけるスプリットパターン選択用の閾値の説明図
【図１０】本発明の実施の形態におけるオフセットパターン選択用の閾値の説明図
【図１１】本発明の実施の形態における入力データ作成部の動作を説明するためのフロー図
【図１２】本発明の実施の形態におけるパラメータ分類部の動作を説明するためのフロー図
【図１３】本発明の実施の形態におけるパラメータ設計支援部の動作を説明するためのフロー図
【図１４】本発明の実施の形態における閾値算出部の動作を説明するためのフロー図
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、本発明の実施の形態の信号制御装置について、図面を用いて説明する。本実施の形態では、パターン制御による信号制御を行う機能を備えており、交通管制システムに用いられる信号制御装置の場合を例示する。
【００３３】
本発明の実施の形態の信号制御装置の構成を、図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態の信号制御装置を示すブロック図である。図１に示すように、信号制御装置１は、車両感知器データ受信部２と、旅行時間データ受信部３と、制御設定取得部４を備えている。
【００３４】
車両感知器データ受信部２は、交差点流入部等に設置された車両感知器（図示せず）から、車両感知器データ（例えば、交通量Ｑ、占有率Ｏｃなど）を受信する機能を備えている。また、旅行時間データ受信部３は、プローブカーなどに搭載された車載機から旅行時間データを受信する機能を備えている。なお、車載機は、プローブカー専用の車載機を用いてもよく、また、搭乗者が所持する携帯端末機等に専用のプログラムをインストールしたものを用いてもよい。制御設定取得部４は、信号制御に用いられる現行の制御設定（パラメータ設定）を取得する機能を備えている。
【００３５】
また、図１に示すように、信号制御装置１は、入力データ作成部５と、パラメータ分類部６と、パラメータ設計支援部７と、閾値算出部８を備えている。さらに、図１に示すように、信号制御装置１は、交通状況指標ＤＢ（データベース）９と、車両感知器データＤＢ（データベース）１０と、現行制御設定ＤＢ（データベース）１１と、パラメータ分類ＤＢ（データベース）１２と推奨制御設定ＤＢ（データベース）１３を備えている。
【００３６】
パラメータ分類部６は、車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標（サイクル指標とスプリット指標とオフセット指標）に基づいて、パターン制御に用いる信号制御パラメータのパターン（サイクルパターン、スプリットパターン、オフセットパターン）の分類を行う機能を備えている。
【００３７】
パラメータ設計支援部７は、信号制御パラメータのパターン（サイクルパターン、スプリットパターン、オフセットパターン）の分類に基づいて、信号制御パラメータ値の設計支援を行う機能を備えている。
【００３８】
閾値算出部８は、車両感知器データ（交通量と占有率）から算出される交通状態量に基づいて、信号制御パラメータのパターン（サイクルパターン、スプリットパターン、オフセットパターン）の選択に用いられる閾値（推奨閾値）を算出する機能を備えている。
【００３９】
交通状況指標ＤＢ９には、入力データ作成部５で算出された交通状況指標（サイクル指標、スプリット指標、オフセット指標）が保存される。車両感知器データＤＢ１０には、車両感知器データ受信部２が受信した所領感知器データが保存される。現行制御設定ＤＢ１１には、制御設定取得部４が取得した現行の制御設定（パラメータ設定）や閾値（パターン選択用の閾値）が保存される。パラメータ分類ＤＢ１２には、パラメータ分類部６で生成されたパターン分類（サイクルパターン分類、スプリットパターン分類、オフセットパターン分類）が保存される。推奨制御設定ＤＢ１３には、パラメータ設計支援部７で算出された制御設定（パラメータ設定）や閾値算出部８で算出された閾値（パターン選択用の閾値）が保存される。
【００４０】
ここで、入力データ作成部５について詳しく説明する。
【００４１】
入力データ作成部５は、車両感知器データ（車両感知機交通量）と旅行時間データ（旅行時間）から、下記の式（１）に基づいて、総遅れ時間を算出する。
【数１】
2015148871.tif 000003
【００４２】
そして、このように算出された総遅れ時間から、下記の式（２）に基づいて、サブエリア全体の総遅れ時間を算出する。本実施の形態では、このサブエリア全体の総遅れ時間が、サイクル指標として用いられる。なお、サブエリアとは、同じ様な交通流動をする複数の交差点を一つのエリアとして考えたものである。
【数２】
2015148871.tif 000004
【００４３】
また、入力データ作成部５は、上記のように算出された総遅れ時間から、下記の式（３）に基づいて、スプリット指標を算出する。
【数３】
2015148871.tif 000005
【００４４】
さらに、入力データ作成部５は、下記の式（４）に基づいて、所定の系統方向における総遅れ時間を算出する。
【数４】
2015148871.tif 000006
【００４５】
そして、このように算出された総遅れ時間から、下記の式（５）に基づいて、所定の系統方向における比率が算出される。本実施の形態では、この比率が、オフセット指標として用いられる。
【数５】
2015148871.tif 000007
【００４６】
つぎに、図２〜図４を参照しながら、パターン分類部について詳しく説明する。
【００４７】
パラメータ分類部６は、サイクル指標をクラスタリングすることによりサイクルパターンを生成し、サイクルパターンのサイクル指標に基づいてサイクルパターンの分類を行う機能を備えている。図２は、サイクルパターン分類の説明図である。サイクルパターン分類を生成する場合には、まず、サブエリアの交通状況指標（サイクル指標）をクラスタリングすることでサイクルパターンを生成する。図２の左図では、横軸が時間とされており、縦軸が交通状況指標（サブエリア全体の遅れ時間：Delay Time）とされている。そして、図２の左図に示すように、所定の時間帯（例えば、７：００〜９：００）の交通状況指標（サイクル指標）をクラスタリングすることでサイクルパターンを生成する。
【００４８】
つづいて、時間帯ごとのサイクルパターンについて、サイクル指標の平均値を算出する。  
【００４９】
そして、図２の右図に示すように、各時間帯ごとのサイクルパターンについて、サイクル指標の平均値に応じてサイクル長（Ｃ１〜Ｃ８）を決定し、それぞれ「閑散」「平常」「混雑」に分類する。例えば、サイクル長がＣ１〜Ｃ３の場合には「閑散」に分類され、Ｃ４〜Ｃ６の場合には「平常」に分類され、Ｃ７、Ｃ８の場合には「混雑」に分類される。
【００５０】
なお、サイクル長と「閑散」「平常」「混雑」との関係は、サブエリア毎に設定されてもよい。例えば、あるサブエリアについては、サイクル長がＣ１〜Ｃ３の場合には「閑散」に分類され、Ｃ４〜Ｃ６の場合には「平常」に分類され、Ｃ７、Ｃ８の場合には「混雑」に分類され、別のサブエリアについては、サイクル長がＣ１〜Ｃ２の場合には「閑散」に分類され、Ｃ３〜Ｃ４の場合には「平常」に分類され、Ｃ５〜Ｃ８の場合には「混雑」に分類されてもよい。
【００５１】
このようにして生成されたサイクルパターン分類（例えば、「時間帯７：００〜９：００、Ｃ５、平常」など）は、パラメータ分類ＤＢ１２に保存される。
【００５２】
また、パラメータ分類部６は、スプリット指標をクラスタリングすることによりスプリットパターンを生成し、スプリットパターンのスプリット指標に基づいてスプリットパターンの分類を行う機能を備えている。図３は、スプリットパターン分類の説明図である。スプリットパターン分類を生成する場合には、まず、スプリット指標をクラスタリングすることでスプリットパターンを生成する。図３の左図では、横軸が時間とされており、縦軸がスプリット指標とされている。そして、図３の左図に示すように、スプリットパターン分類で「平常」「混雑」に分類された時間帯（例えば、７：００〜９：００）のスプリット指標をクラスタリングすることでスプリットパターンを生成する。
【００５３】
つぎに、時間帯ごとのスプリットパターンについて、幹線道路側と交差道路側のスプリット指標の平均値を算出する。なお、幹線道路とは、交差点における主要道路（広い道路）をいい、交差道路とは、交差点において主要道路と交差する道路（狭い道路）をいう。
【００５４】
そして、図３の右図に示すように、「平常」と「混雑」のそれぞれで、各時間帯ごとのスプリットパターンについて、幹線道路側と交差道路側のスプリット指標の平均値に応じて「標準」「幹線優先」「交差優先」に分類する。例えば、「平常」の時間帯（例えば、７：００〜９：００）のスプリットパターンについて「平常時交差優先」「Ｓ４」に分類される。なお、「閑散」に分類された時間帯のスプリットパターンは、１通り（例えば、「閑散標準」「Ｓ１」）に分類される。
【００５５】
このようにして生成されたスプリットパターン分類（例えば、「時間帯７：００〜９：００、Ｓ４、平常時交差優先」など）は、パラメータ分類ＤＢ１２に保存される。
【００５６】
また、パラメータ分類部６は、オフセット指標をクラスタリングすることによりオフセットパターンを生成し、オフセットパターンのオフセット指標に基づいてオフセットパターンの分類を行う機能を備えている。図４は、オフセットパターン分類の説明図である。オフセットパターン分類を生成する場合には、まず、オフセット指標をクラスタリングすることでオフセットパターンを生成する。図４の左図では、横軸が時間とされており、縦軸がオフセット指標とされている。そして、図４の左図に示すように、オフセットパターン分類で「平常」「混雑」に分類された時間帯（例えば、７：００〜９：００）のオフセット指標をクラスタリングすることでオフセットパターンを生成する。
【００５７】
つぎに、時間帯ごとのオフセットパターンについて、上り側と下り側のオフセット指標の平均値を算出する。
【００５８】
そして、図４の右図に示すように、「平常」と「混雑」のそれぞれで、各時間帯ごとのオフセットパターンについて、上り側と下り側のオフセット指標の平均値に応じて「平等」「上り優先」「下り優先」に分類する。例えば、「平常」の時間帯（例えば、７：００〜９：００）のオフセットパターンについて「平常時上り優先」「Ｏ３」に分類される。なお、「閑散」に分類された時間帯のオフセットパターンは、１通り（例えば、「閑散平等」「Ｏ１」）に分類される。
【００５９】
このようにして生成されたオフセットパターン分類（例えば、「時間帯７：００〜９：００、Ｏ３、平常時上り優先」など）は、パラメータ分類ＤＢ１２に保存される。
【００６０】
つぎに、図５〜図７を参照しながら、パラメータ設計支援部７について詳しく説明する。
【００６１】
図５は、サイクル長の算出の説明図である。図５に示すように、パラメータ設計支援部７は、パラメータ分類部６で生成されたサイクルパターン分類ごとに、該当する時間帯（例えば、７：００〜９：００）の車両感知器データとスプリット値（後述する。図６参照）に基づいてサイクル長を算出する。サイクル長の算出には、公知のシミュレーションツール（例えば、ＴＲＡＮＳＹＴなど）を用いることができる。
【００６２】
図６は、スプリット値の算出の説明図である。図６に示すように、パラメータ設計支援部７は、パラメータ分類部６で生成されたスプリットパターン分類ごとに、該当する時間帯（例えば、１１：００〜１５：００）のスプリット指標を抽出して、スプリット値を算出する。例えば、抽出したスプリット指標の平均値（６５％：３５％）が、スプリット値として算出される。
【００６３】
図７は、オフセット値の算出の説明図である。図７に示すように、パラメータ設計支援部７は、パラメータ分類部６で生成されたオフセットパターン分類ごとに、該当する時間帯（例えば、７：００〜９：００）の車両感知器データとスプリット値（図６参照）に基づいてオフセット値を算出する。オフセット値の算出には、公知のシミュレーションツール（例えば、ＴＲＡＮＳＹＴなど）を用いることができる。
【００６４】
このようにして算出された信号制御パラメータ値（サイクル長、スプリット値、オフセット値）は、推奨制御設定ＤＢ１３に保存される。
【００６５】
つぎに、図８〜図１０を参照しながら、閾値算出部８について詳しく説明する。
【００６６】
閾値算出部８は、交通量と占有率を軸とする仮想平面上に、所定の時間帯毎に車両感知器から得られる交通量と占有率をプロットし、プロットされた仮想平面上の位置に基づいて時間帯毎の交通量と占有率をグループ化し、グループ化された交通量と占有率から算出される交通状態量に基づいて、サイクルパターンの選択に用いられる閾値を算出する機能を備えている。
【００６７】
図８は、サイクルパターン選択用の閾値の説明図である。サイクルパターン選択用の閾値を算出する場合には、まず、図８の左図に示すように、交通量と占有率を軸とする仮想平面上に、各時間帯毎の車両感知器から得られる交通量と占有率をプロットする（図８の左図では、グレーの丸印で図示）。つぎに、仮想平面上の位置に基づいてプロット（時間帯毎の交通量と占有率）をグループ化する。図８の左図の例では、Ｍ１〜Ｍ６の６グループにグループ化されている。
【００６８】
そして、二つのグループの間の分割点（図８の左図では、黒丸で図示）を求め、その交通状態量（ＴＩ1、ＴＩ2、・・・）を算出する。なお、交通状態量は、下記の式（６）または式（７）のいずれかで算出することができる。
【数６】
2015148871.tif 000008
【００６９】
このようにして算出された交通状態量（ＴＩ1、ＴＩ2、・・・）は、サイクルパターンの選択用の閾値（推奨閾値）として、推奨制御設定ＤＢ１３に保存される。
【００７０】
閾値算出部８は、幹線道路側と交差道路側の交通状態量を軸とする仮想平面上に、所定の時間帯毎の幹線道路側と交差道路側の交通状態量をプロットし、プロットされた仮想平面上の位置に基づいて時間帯毎の幹線道路側と交差道路側の交通状態量をグループ化し、グループ化された幹線道路側と交差道路側の交通状態量に基づいて、スプリットパターンの選択に用いられる閾値を算出する機能を備えている。
【００７１】
図９は、スプリットパターン選択用の閾値の説明図である。スプリットパターン選択用の閾値を算出する場合には、まず、図９の左図に示すように、幹線道路側と交差道路側の交通状態量を軸とする仮想平面上に、各時間帯毎の幹線道路側と交差道路側の交通状態量をプロットする（図９の左図では、グレーの丸印で図示）。つぎに、仮想平面上の位置に基づいてプロット（時間帯毎の幹線道路側と交差道路側の交通状態量）をグループ化する。図９の左図の例では、Ｓ２〜Ｓ４の３グループにグループ化されている。
【００７２】
そして、二つのグループの間の分割点（図９の左図では、黒丸で図示）を求め、その幹線道路側と交差道路側の交通状態量の比（ａS、ｂS）を算出する。なお、交通状態量は、上記の式（６）または式（７）のいずれかで算出することができる。
【００７３】
このようにして算出された幹線道路側と交差道路側の交通状態量の比（ａS、ｂS）は、スプリットパターンの選択用の閾値（推奨閾値）として、推奨制御設定ＤＢ１３に保存される。
【００７４】
閾値算出部８は、上り側と下り側の交通状態量を軸とする仮想平面上に、所定の時間帯毎の上り側と下り側の交通状態量をプロットし、プロットされた仮想平面上の位置に基づいて時間帯毎の上り側と下り側の交通状態量をグループ化し、グループ化された上り側と下り側の交通状態量に基づいて、オフセットパターンの選択に用いられる閾値を算出する機能を備えている。
【００７５】
図１０は、オフセットパターン選択用の閾値の説明図である。オフセットパターン選択用の閾値を算出する場合には、まず、図１０の左図に示すように、上り側と下り側の交通状態量を軸とする仮想平面上に、各時間帯毎の上り側と下り側の交通状態量をプロットする（図１０の左図では、グレーの丸印で図示）。つぎに、仮想平面上の位置に基づいてプロット（時間帯毎の上り側と下り側の交通状態量）をグループ化する。図１０の左図の例では、Ｏ２〜Ｏ４の３グループにグループ化されている。
【００７６】
そして、二つのグループの間の分割点（図１０の左図では、黒丸で図示）を求め、その上り側と下り側の交通状態量の比（ａO、ｂO）を算出する。なお、交通状態量は、上記の式（６）または式（７）のいずれかで算出することができる。
【００７７】
このようにして算出された上り側と下り側の交通状態量の比（ａO、ｂO）は、オフセットパターンの選択用の閾値（推奨閾値）として、推奨制御設定ＤＢ１３に保存される。
【００７８】
以上のように構成された信号制御装置１について、図１１〜図１４のフロー図を参照してその動作を説明する。
【００７９】
信号制御装置１では、まず、入力データ作成部５において入力データの作成が行われる。図１１に示すように、入力データ作成部５では、車両感知器から車両感知器データを受信すると、受信した車両感知器データを車両感知器データＤＢ１０に保存する（Ｓ１０）。また、プローブカーなどから旅行時間データを受信すると、受信した旅行時間データを旅行時間データＤＢに保存する（Ｓ１１）。さらに、入力データ作成部５は、現行の制御設定や閾値を取得し、現行制御設定ＤＢ１１に保存する（Ｓ１２）。
【００８０】
そして、信号制御装置１は、上記の式（１）を用いて交差点流入路の遅れ時間を算出し（Ｓ１３）、つぎに、上記の式（２）を用いてサブエリア毎の交通状況指標（サイクル指標）を算出する（Ｓ１４）。つづいて、上記の式（３）を用いて交差点毎のスプリット指標を算出し（Ｓ１５）、さらに、上記の式（４）と式（５）を用いてサブエリア毎のオフセット指標を算出する（Ｓ１６）。
【００８１】
つぎに、信号制御装置１では、パラメータ分類部６においてパターン分類の生成が行われる。図１２に示すように、パラメータ分類部６では、まず、図２に示すように、交通状況指標（サイクル指標）に基づいてサイクルパターンを生成し、各サイクルパターンの分類を行う（Ｓ２０）。
【００８２】
その後、パラメータ分類部６は、図３に示すように、スプリット指標に基づいてスプリットパターンを生成し、各スプリットパターンの分類を行う（Ｓ２１）。さらに、パラメータ分類部６は、図４に示すように、オフセット指標に基づいてオフセットパターンを生成し、各オフセットパターンの分類を行う（Ｓ２２）。
【００８３】
つづいて、信号制御装置１では、パラメータ設計支援部７において信号制御パラメータの算出が行われる。図１３に示すように、パラメータ設計支援部７では、まず、図６に示すように、スプリット指標からスプリット値を算出し（Ｓ３０）、その後、図５および図７に示すように、車両感知器データとスプリット値に基づいて、サイクル長とオフセット値をそれぞれ算出する（Ｓ３１、Ｓ３２）。
【００８４】
さらに、信号制御装置１では、閾値算出部８においてパターン選択用の閾値の算出が行われる。図１４に示すように、閾値算出部８は、図８に示すように、車両感知器データからサイクルパターン選択用の閾値（ＴＩ1、ＴＩ2、・・・）を算出する（Ｓ４０）。また、閾値算出部８は、図９に示すように、車両感知器データからスプリットパターン選択用の閾値（ａS、ｂS）を算出する（Ｓ４１）。さらに、閾値算出部８は、図１０に示すように、車両感知器データからオフセットパターン選択用の閾値（ａO、ｂO）を算出する（Ｓ４２）。
【００８５】
このような本実施の形態の信号制御装置１によれば、パターン制御による信号制御において、信号制御パラメータのパターン（サイクルパターン、スプリットパターン、オフセットパターン）の分類を自動で行うことができるとともに、信号制御パラメータのパターン（サイクルパターン、スプリットパターン、オフセットパターン）の選択に用いられる閾値（推奨閾値）を自動で算出することができる。これにより、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことが可能になる。
【００８６】
また、本実施の形態では、交通量と占有率とから算出される交通状態量に基づいて、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値が算出される。これにより、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。
【００８７】
例えば、図８に示すように、仮想平面上に交通量と占有率をプロットした位置に基づいて交通量と占有率がグループ化され、グループ化された交通量と占有率から算出される交通状態量に基づいてサイクルパターンの選択に用いられる閾値が算出される。このようにして、サイクルパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。
【００８８】
また、図９に示すように、仮想平面上に幹線道路側と交差道路側の交通状態量をプロットした位置に基づいて幹線道路側と交差道路側の交通状態量がグループ化され、グループ化された幹線道路側と交差道路側の交通状態量に基づいてスプリットパターンの選択に用いられる閾値が算出される。このようにして、スプリットパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。
【００８９】
また、図１０に示すように、仮想平面上に上り側と下り側の交通状態量をプロットした位置に基づいて上り側と下り側の交通状態量がグループ化され、グループ化された上り側と下り側の交通状態量に基づいてオフセットパターンの選択に用いられる閾値が算出される。このようにして、オフセットパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。
【００９０】
また、本実施の形態では、図２に示すように、サイクル指標をクラスタリングすることによりサイクルパターンが生成され、サイクルパターンのサイクル指標（例えば、サイクル指標の平均値）に基づいてサイクルパターンの分類が行われる。このようにして、サイクルパターンの分類を自動で行うことが可能になる。
【００９１】
また、図２に示すように、スプリット指標をクラスタリングすることによりスプリットパターンが生成され、スプリットパターンのスプリット指標（例えば、スプリット指標の平均値）に基づいてスプリットパターンの分類が行われる。このようにして、スプリットパターンの分類を自動で行うことが可能になる。
【００９２】
また、図３に示すように、オフセット指標をクラスタリングすることによりオフセットパターンが生成され、オフセットパターンのオフセット指標（例えば、オフセット指標の平均値）に基づいてオフセットパターンの分類が行われる。このようにして、オフセットパターンの分類を自動で行うことが可能になる。
【００９３】
さらに、本実施の形態では、パラメータ設計支援部７を備えることにより、信号制御パラメータのパターンの分類に対応した信号制御パラメータ値の設計支援を行うことが可能になる。
【００９４】
以上、本発明の実施の形態を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更・変形することが可能である。
【００９５】
例えば、以上の説明では、信号制御装置１の各種の機能が一つの装置に備えられる例について説明したが、これらの機能は異なる装置に別々に備えられていてもよい。また、これらの機能は、信号制御装置１に最初から備えられていなくてもよく、これらの機能を備えていない装置に後から付加してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９６】
以上のように、本発明にかかる信号制御装置は、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことができるという効果を有し、交通管制システム等に用いられ、有用である。
【符号の説明】
【００９７】
１  信号制御装置
２  車両感知器データ受信部
３  旅行時間データ受信部
４  制御設定取得部
５  入力データ作成部
６  パラメータ分類部
７  パラメータ設計支援部
８  閾値算出部
９  交通状況指標ＤＢ
１０  車両感知器データＤＢ
１１  現行制御設定ＤＢ
１２  パラメータ分類ＤＢ
１３  推奨制御設定ＤＢ
【図１】
2015148871.tif 000009
【図２】
2015148871.tif 000010
【図３】
2015148871.tif 000011
【図４】
2015148871.tif 000012
【図５】
2015148871.tif 000013
【図６】
2015148871.tif 000014
【図７】
2015148871.tif 000015
【図８】
2015148871.tif 000016
【図９】
2015148871.tif 000017
【図１０】
2015148871.tif 000018
【図１１】
2015148871.tif 000019
【図１２】
2015148871.tif 000020
【図１３】
2015148871.tif 000021
【図１４】
2015148871.tif 000022