(57)【要約】【課題】路側に設置されている感知器からの情報に加えて、プローブカーからの情報も同時に考慮することにより、感知器の設置が密でない場所での交通状態推定にも適用性の高い車両の交通状態量推定システムを提供する。【解決手段】一般道路及び高速道路におけるリアルタイムな交通状態量を推定するに関し、対象道路区間上の交通流をマクロ交通流シミュレーションモデルでシミュレートし、これをカルマンフィルタの状態方程式及び観測方程式で定義すること、プローブカーからの走行速度に関する情報と路側に設置した交通感知器からの地点交通量及び地点速度に関する情報を得て前記カルマンフィルタにより状態変数を推定すること。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
一般道路及び高速道路におけるリアルタイムな交通状態量を推定するに関し、対象道路区間上の交通流をマクロ交通流シミュレーションモデルでシミュレートし、これをカルマンフィルタの状態方程式及び観測方程式で定義すること、プローブカーからの走行速度に関する情報と路側に設置した交通感知器からの地点交通量及び地点速度に関する情報を得て前記カルマンフィルタにより状態変数を推定することを特徴とする車両の交通状態量推定システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般道路及び高速道路におけるリアルタイムな交通状態量を推定するシステムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在日本国内では交通情報の提供方法が多様化しており、ドライバーはカーナビゲーションシステム、ＶＩＣＳ、携帯電話等を通じて運転中においてもリアルタイムに交通情報を収集できるようになっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
慢性的な交通渋滞や事故の発生を減少させることを目的として、民間業者による交通状態予測情報の提供が可能となり、頻繁な交通情報提供による交通混雑緩和への期待が高まっている。
一方、経済産業省を中心として、地点速度等を発信する情報機器を搭載したプローブカー導入の検討が急速に進められており、実際の都市内において実証実験も行われる等、プローブカーの持つ情報が交通情報の高度化に果たす役割が期待され、日本国内において交通情報をビジネスに役立てる気運が高まりつつある。
しかしながら、現在の交通情報通信システムでは感知器が密に設置されていない道路区間では交通状態の推定精度が不十分となるケースがある。
【０００４】
本発明の目的は、路側に設置されている感知器からの情報に加えて、プローブカーからの情報も同時に考慮することにより、感知器の設置が密でない場所での交通状態推定にも適用性の高い車両の交通状態量推定システムを提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するため本発明は、請求項１に記載の通り、一般道路及び高速道路におけるリアルタイムな交通状態量を推定するに関し、対象道路区間上の交通流をマクロ交通流シミュレーションモデルでシミュレートし、これをカルマンフィルタの状態方程式及び観測方程式で定義すること、プローブカーからの走行速度に関する情報と路側に設置した交通感知器からの地点交通量及び地点速度に関する情報を得て前記カルマンフィルタにより状態変数を推定することを特徴とするものである。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の形態を説明する。先ず、マクロ交通流シミュレーションモデル及びカルマンフィルタに関する概略を記述した後、本発明の交通状態の動的推定アルゴリズムを詳述する。
【０００７】
［マクロ交通流シミュレーションモデルについて］
マクロ交通流シミュレーションモデル（以下マクロモデルという）は、対象とする道路区間を図１で示すように、Ｎ個のセグメント（ｉ＝１，２…Ｎ）に分割し、各セグメントｉ（ｉ＝１，２…Ｎ）における交通量の定常性を仮定した上で、対象道路区間上の交通流を模擬的にシミュレートするものである。マクロモデルは、交通の流れを圧縮性流体として扱い、各セグメントｉ（ｉ＝１，２…Ｎ）における密度、空間平均速度、地点交通量及び地点平均速度の物理量により表現する。このそれぞれの物理量は下記の式１〜式４により定義される。
【式１】
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【式２】
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【式３】
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【式４】
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ここに、Ｖ（ｃｊ）は均衡状態での密度−速度関係式から下記の式５により計算される。
【式５】
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ｋ　　　：タイムステップ
ｊ　　　：道路区間番号
Δｔ　　　：シミュレーション時間間隔（ｓｅｃ）
ΔＬｊ　　：セグメントｊの距離時刻ｋでの密度（台／ｋｍ：ｖｅｈ／ｋｍ）
ｃｊ（ｋ）：セグメントｊ，時刻ｋでの密度（台／ｋｍ：ｖｅｈ／ｋｍ）
ｖｊ（ｋ）：セグメントｊ，時刻ｋでの空間平均速度（ｋｍ／ｈ）
ｑｊ（ｋ）：セグメントｊ，時刻ｋでの地点交通量（台／時：ｖｐｈ）
ｗｊ（ｋ）：セグメントｊ，時刻ｋでの地点速度（ｋｍ／ｈ）
ｒｊ（ｋ）：セグメントｊ，時刻ｋでのランプ流入量（ｖｐｈ）
ｓｊ（ｋ）：セグメントｊ，時刻ｋでのランプ流出量（ｖｐｈ）
Ｖｆ　　　：自由走行速度（ｋｍ／ｈ）
ｃｍａｘ　　：渋滞密度（ｖｅｈ／ｋｍ）
ｌ，ｍ　：追従理論における感度パラメータ
τ，ν，κ：マクロモデルにおけるパラメータ
【０００８】
［カルマンフィルタについて］
一般にカルマンフィルタは、直接観測することが不可能あるいは困難な物理量（以下状態変数という）を、また、観測することが可能な物理量（以下観測変数という）から推定するための手法である。カルマンフィルタは下記の式６、式７に定義した状態方程式および観測方程式により構成される推定器であり、状態方程式は状態変数の時間的な変化を示し、観測方程式は状態変数と観測変数との関係を表す。
【式６】
2004078482.tif 000008
【式７】
2004078482.tif 000009
上記２式における記号は下記の通りである。
ｘ（ｋ）　　　　　　：（カルマンフィルタにより推定すべき）状態変数
ｙ（ｋ）　　　　　　：観測変数
Ａ（ｋ），Ｃ（ｋ）　　：係数マトリックス
ｂ（ｋ），ｄ（ｋ）　　：定数項
φ（ｋ−１），φ（ｋ）：システム誤差、観測誤差
尚、ｘ、ｙ、Ａ、Ｃ、ｂ、ｄの変数はベクトル・マトリックスを表し、また、システム誤差及び観測誤差は白色性ノイズである。一般的なカルマンフィルタによる状態変数の推定手順は以下の通りである。
ステップ０：時刻ｋ＝０とし、状態変量の初期値ｘ（０）及び推定誤差の分散行列の初期値Ｐ（０）を与える。
ステップ１：時刻ｋ−１において、状態方程式
【式６】から、１ステップ先の状態変数の予測値ｘ’（ｋ）を計算する。
ステップ２：観測方程式
【式７】から、観測変量の推定値ｙ（ｋ）を計算する。
ステップ３：予測値ｘ’（ｋ）に対する誤差分散行列Ｍ（ｋ）を下記
【式８】により計算する。
【式８】
Ｍ（ｋ）＝Ａ（ｋ−１）Ｐ（ｋ−１）Ａ’（ｋ−１）＋φ
ステップ４：カルマンゲインＫ（ｋ）を下記
【式９】により計算する。
【式９】
Ｋ（ｋ）＝Ｃ’（ｋ）［Ｃ（ｋ）Ｍ（ｋ）Ｃ’（ｋ）＋Ψ］−１
ステップ５：時刻ｋにおいて、観測変量の実測値ｙ（ｋ）を計測する。
ステップ６：観測変量の実測値ｙ（ｋ）と推定値ｙ’（ｋ）の差分とカルマン
ゲインＫ（ｋ）から、下記
【式１０】を用いて状態変数の予測値ｘ’（ｋ）にに修正し、これを時刻ｋでの状態変量の推定値とする。
【式１０】
ｘ’（ｋ）＝Ｍ（ｋ）［ｙ（ｋ）−ｙ’（ｋ）］
ステップ７：ｘ’（ｋ）に対する誤差分散行列Ｐ（ｋ）を下記
【式１１】により更新する。
【式１１】
Ｐ（ｋ）＝Ｍ（ｋ）−Ｋ（ｋ）Ｃ（ｋ）Ｍ（ｋ）
ステップ８：時刻を１ステップ進め、ステップ１に戻る。
上記のステップ１より８までを逐次繰り返すことにより、状態変数の推定を行う。ここに、φ及びΨはシステム誤差及び観測誤差の分散行列である。
【０００９】
［プローブカーについて］
自動車の中には各種のコンピュータが多数搭載されており、自車の走行のために多数のセンサを活用してデータ処理している。これらのデータを自動車内部で使用するだけでなく、各車両から位置、車両速度、ワイパやＡＢＳの作動信号を集め、これらのデータを加工して渋滞情報、降雨情報、路面凍結、積雪情報等を作成し、ネットワークにのせることにより道路情報を提供するプローブ情報システムである。
【００１０】
プローブカーからの情報を利用した交通状態の動的アルゴリズムについて説明する。一般的な交通現象の場合、前述の密度や空間平均速度を動的に直接観測することは現実的に困難である一方、感知器から得られる地点速度や地点交通量及びプローブカーから得られる地点速度は比較的容易に観測することができる。本発明では、密度及び空間平均速度を状態変数とし、感知器から得られる地点速度や地点交通量及びプローブカーから得られる地点速度を観測変数として、カルマンフィルタの利用により状態変数を推定するアルゴリズムを提供するものである。以下その詳細を記述する。尚、本発明では特に記述しない限り、交通状態とは、前記各セグメントｉ（ｉ＝１，２…Ｎ）における密度及び空間平均速度と定義する。
【００１１】
先ず、図２で示すように、対象とする道路区間を０からｎ＋１までのセグメントに分割する。ここで、道路区間上に流入路感知器Ｄ１及び流出路感知器Ｄ２が存在するものと仮定する。また、セグメント分割を行う際には前記流入路感知器Ｄ１及び流出路感知器Ｄ２の間に中央感知器Ｄ３、Ｄ４を配置してセグメントの設定を行う。セグメントの０の終点（セグメント１の始点）及びセグメントｎの終点（セグメントｎ＋１の始点）には必ず感知器を配置するものとし、それらの位置はセグメント同士の境界上に配置されるようにセグメントの設定を行う。
【００１２】
［カルマンフィルタの状態方程式の定義］
本発明における状態方程式は、図２の各セグメントの密度及び空間平均速度の時間的な変化を表すものである。本発明では、マクロ交通流シミュレーションモデルを用いて式１及び式２に示すように定義する。
【００１３】
［カルマンフィルタの観測方程式の定義］
本発明における観測方程式は、図２の各セグメントの密度、平均速度、地点交通量及び地点速度の関係を表すものである。本発明では、以下に示す（１）〜（４）の４つの場合に分けて観測方程式を定義する。
【００１４】
（１）セグメント０及びセグメントｎにおける観測方程式
セグメント０の終点及びセグメントｎの終点には必ず感知器Ｄ１、Ｄ２が配置され、それぞれのセグメントにおいて地点交通量及び地点速度が観測される。ここに、セグメント０及びセグメントｎにおける観測方程式を以下に示すように仮定する。下記式１２及び式１４は地点交通量に係る観測方程式、式１３及び式１５は地点速度に係る観測方程式を示す。
【式１２】
2004078482.tif 000010
【式１３】
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【式１４】
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【式１５】
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この場合、実際に観測される地点交通量及び地点速度は、感知器から得られる地点交通量及び地点速度のみとする。
【００１５】
（２）感知器が設置されており、かつ、プローブカーが通過しなかったセグメントｊ−１における観測方程式
図２に示すように、中央感知器Ｄ３，Ｄ４はセグメントｊ−１のほぼ中央に配置されている。従って、セグメントｊ−１における地点交通量はセグメントｊ−１における密度に空間平均速度を乗じた量に等しく、地点速度はセグメントｊ−１における空間平均速度に等しい、と仮定することにより観測方程式を定義できる。下記式１６に地点交通量に係る観測方程式、式１７に地点速度に関する観測方程式を示す。
【式１６】
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【式１７】
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この場合、実際に観測される地点交通量及び地点速度は、中央感知器Ｄ３，Ｄ４から得られる地点交通量及び地点速度のみとする。従って、地点交通量の実測値は式１８、地点速度の実測値は式１９のように定義できる。
【式１８】
2004078482.tif 000016
【式１９】
2004078482.tif 000017
上記の２式で添字ｄは中央感知器Ｄ３，Ｄ４からの情報を意味する。
【００１６】
（３）感知器が設置されており、かつ、プローブカーが通過したセグメントｊ−１における観測方程式
セグメントｊ＋１においても、中央感知器Ｄ３，Ｄ４はセグメント０からセグメントｎのほぼ中央に位置している。従って、セグメントｊ−１における地点交通量はセグメントｊ＋１における密度に空間平均速度を乗じた量に等しく、地点速度はセグメントｊ＋１における空間平均速度に等しい、と仮定することにより観測方程式を定義できる。下記式２０に地点交通量に係る観測方程式、式２１に地点速度に関する観測方程式を示す。
【式２０】
2004078482.tif 000018
【式２１】
2004078482.tif 000019
この場合、プローブカーから得られる情報は、セグメントｊ＋１を通過した際の走行速度のみとなるため、実際に観測される地点交通量は、中央感知器Ｄ３，Ｄ４から得られる地点交通量のみとし、実際に観測される地点速度は、中央感知器Ｄ３，Ｄ４から得られる地点速度とプローブカーから得られる走行速度を融合した値とする。従って、地点交通量の実測値は式２２、地点速度の実測値は式２３のように定義できる。
【式２２】
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【式２３】
2004078482.tif 000021
上記の式２３で添字ｐはプローブカーからの情報を意味する。
【００１７】
（４）感知器が設置されておおらず、かつ、プローブカーが通過したセグメントｊにおける観測方程式
セグメントｊにおいては、プローブカーが走行したときのみ、その走行速度が得られる。従って、セグメントｊにおける地点速度はセグメントｊにおける空間平均速度に等しい、と仮定することにより、観測方程式を定義できるが、地点交通量に関する観測方程式は定義できない。下記式２４に地点速度に関する観測方程式を示す。
【式２４】
2004078482.tif 000022
この場合、セグメントｊにおいて観測される情報は、セグメントｊを通過した際のプローブカーの走行速度のみとなるため、実際仁観測される地点速度は、プローブカーから得られる走行速度情報のみとなる。従って、地点速度の実測値は下記式２５のように定義できる。
【式２５】
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【００１８】
上記の通り本発明では、状態方程式はマクロ交通シミュレーションモデルを利用して式１及び式２に定義し、観測方程式は式１２〜式１７、式２０、式２１及び式２４にそれぞれ定義した。式１及び式２は状態変数の時間的な変化を表現する形となっているため、式６の形に再定義できる。また、同様に、式１２〜式１７、式２０、式２１及び式２４は状態変数と観測変数の関係を示す形となっているため、式７の形に再定義できる。従って、これらの定式化により、流入路感知器Ｄ１及び流出路感知器Ｄ２の間に中央感知器Ｄ３、Ｄ４及びプローブカーから得られる情報を利用したカルマンフィルタによる状態変数の推定が可能となる。尚、状態変数の推定手順は上記カルマンフィルタについての項で記述した通りとするものである。
【００１９】
【発明の効果】
以上のように本発明によると、プローブカーの持つ情報及び路側に設定されている感知器からの情報を最大限有効活用し、マクロ交通シミュレーションモデル及びカルマンフィルタの適用によって、道路上の交通状態をリアルタイムに推定することにより、交通情報を高度かすることができ、特に感知器が密に設置されていない道路区間における交通状態の推定精度を向上した車両の交通状態量推定システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】マクロ交通シミュレーションモデルにおける道路区間のセグメント分割図
【図２】道路区間のセグメント分割図
【符号の説明】
Ｄ１　　流入路感知器
Ｄ２　　流出路感知器
Ｄ３　　中央感知器
Ｄ４　　中央感知器
【図１】
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【図２】
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