(57)【要約】  非定常事象が起きたときに、交通状態を精度高く予測すると共に、その事象の交通状態への影響の大きさを正確に予測可能とする交通制御支援システム等を提供する。かかる交通制御支援システムは、複数地点の各々における、交通の流量と密度との関係と、定常時の前記密度の予測値と、に基づき、前記複数地点のうちの少なくとも一つで非定常事象が起きたときの時刻を表す事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出する算出手段と、前記密度の推定値に基づき、前記非定常事象による１または複数地点の交通への影響を表示する表示制御手段と、を備える。
2018012414.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数地点の各々における、交通の流量と密度との関係と、定常時の前記密度の予測値と、に基づき、前記複数地点のうちの少なくとも一つで非定常事象が起きたときの時刻を表す事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出する算出手段と、
前記密度の推定値に基づき、前記非定常事象による１または複数地点の交通への影響を表示する表示制御手段と、
を備える、交通制御支援システム。
【請求項２】
前記算出手段は、前記事象開始時刻での前記密度の予測値に対する、前記特定時刻での前記密度の変化量を算出し、当該変化量に基づき、前記特定時刻での前記密度の推定値を算出する
請求項１記載の交通制御支援システム。
【請求項３】
前記算出手段は、前記事象開始時刻より後の第１の時刻での前記密度の推定値に対する、前記第１の時刻より後の第２の時刻での前記密度の変化量を算出し、当該変化量に基づき、前記第２の時刻での前記密度の推定値を算出する
請求項２記載の交通制御支援システム。
【請求項４】
前記算出手段は、前記交通の流量と密度との関係から得られる、第１の地点と第２の地点の流量の差とに基づいて、前記密度の変化量を算出する
請求項２または請求項３記載の交通制御支援システム。
【請求項５】
前記算出手段は、前記事象開始時刻より後の前記特定時刻での前記密度の予測値の誤差を算出し、当該誤差に基づき、前記特定時刻での前記密度の推定値を算出する
請求項１記載の交通制御支援システム。
【請求項６】
前記算出手段は、前記事象開始時刻での前記密度の予測値の誤差に対する、前記事象開始時刻より後の前記特定時刻での前記密度の予測値の誤差の変化量を算出し、当該変化量に基づき、前記特定時刻での前記密度の予測値の誤差を算出する
請求項５記載の交通制御支援システム。
【請求項７】
前記算出手段は、前記事象開始時刻より後の第１の時刻での前記密度の予測値の誤差に対する、前記第１の時刻より後の第２の時刻での前記密度の予測値の誤差の変化量を算出し、当該変化量に基づき、前記第２の時刻での前記密度の予測値の誤差を算出する
請求項５記載の交通制御支援システム。
【請求項８】
前記算出手段は、前記複数地点のうちの少なくとも一つで将来の時刻で前記非定常事象が起きるとした場合の、前記事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出する
請求項１乃至請求項７のいずれか１項記載の交通制御支援システム。
【請求項９】
前記算出手段は、前記非定常事象が発生している地点については、非定常時の前記交通の流量と密度との関係を用い、前記非定常事象が発生していない地点については、定常時の前記交通の流量と密度との関係を用いて、前記特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出する
請求項１乃至請求項８のいずれか１項記載の交通制御支援システム。
【請求項１０】
複数地点の各々における、交通の流量と密度との関係と、定常時の前記密度の予測値と、に基づき、前記複数地点のうちの少なくとも一つで非定常事象が起きたときの時刻を表す事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出し、
前記密度の推定値に基づき、前記非定常事象による１または複数地点の交通への影響を表示する、
交通制御支援方法。
【請求項１１】
複数地点の各々における、交通の流量と密度との関係と、定常時の前記密度の予測値と、に基づき、前記複数地点のうちの少なくとも一つで非定常事象が起きたときの時刻を表す事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出する処理と、
前記密度の推定値に基づき、前記非定常事象による１または複数地点の交通への影響を表示する処理と、
を、コンピュータに実行させるプログラムを記録する記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通制御支援システム、交通制御支援方法およびプログラム記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
道路に設置されたセンサや車両に搭載されたセンサにより収集される交通データを用いて、道路の交通状態を広範囲、かつ、時間遅れなく把握することが可能になってきている。さらに、これら収集された交通データを分析することにより、将来の交通状態を予測する技術も多数提案されている。交通状態を予測できれば、車両の移動時間を高精度に見積ることができるため、道路利用者の満足度が向上することが期待される。【０００３】
交通状態の一つである交通渋滞は、交通需要の過多によって生じる通常渋滞と、事故や工事など非定常な事象によって生じる異常渋滞とに大別される。異常渋滞は、車線規制（車線封鎖）に伴う交通容量の低下が原因で生じるため、渋滞の規模が時間の経過とともに大きくなりやすい。このような異常渋滞の時間変化を高精度に予測することは、道路利用者の満足度や安全性の向上につながる。【０００４】
異常渋滞を予測する技術として、例えば、特許文献１には、事故が発生した場合においても、独自の特徴量を用いて将来の交通状況を予測する交通状況予測装置が開示されている。この交通状況予測装置では、交通規制情報を特徴量として、比例ハザードモデルを用いて規制地点における規制継続時間を求めることにより、事故が発生した規制地点の交通状況を予測し、移動時間の見積もりを行う。【０００５】
また、特許文献２には、事故が交通流に影響を与える範囲、影響が伝わるまでの時間差、影響が伝わった際の速度劣化度を過去の実績から特徴量として学習し、事故による速度の低下を予測する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−２８５６８９号公報
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１４／０１１４５５６号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述の特許文献１、２に記載された技術では、非定常な事象に関しても、特徴量が明らかであれば、一定の精度で交通状態を予測できることが分かっている。しかしながら、これらの技術では、非定常な事象の影響の大きさを精度よく見積もることができないという課題がある。【０００８】
非定常な事象が発生した場合、交通状態に係る特徴量は、事象の深刻度や発生場所、発生時間等に依存する。このため、事象が発生した時の特徴量と過去に観測された特徴量が合致するかどうかを判定することは困難である。仮に、合致しない不適切な特徴量を用いた場合、交通状態の予測が大きく外れる可能性が高い。【０００９】
また、道路管理者にとって、処理方法や対処時間といった処理シナリオに関わる決定が、交通状態にどのような影響を及ぼすかを把握できず、処理シナリオに係る明確な意思決定ができないという課題もある。【００１０】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、非定常事象が起きたときに、交通状態を精度高く予測すると共に、その事象の交通状態への影響の大きさを正確に予測可能とする交通制御支援システム、交通制御支援方法およびプログラム記録媒体を提供することを主要な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一態様の交通制御支援システムは、複数地点の各々における、交通の流量と密度との関係と、定常時の前記密度の予測値と、に基づき、前記複数地点のうちの少なくとも一つで非定常事象が起きたときの時刻を表す事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出する算出手段と、前記密度の推定値に基づき、前記非定常事象による１または複数地点の交通への影響を表示する表示制御手段と、を備える。【００１２】
本発明の一態様の交通制御支援方法は、複数地点の各々における、交通の流量と密度との関係と、定常時の前記密度の予測値と、に基づき、前記複数地点のうちの少なくとも一つで非定常事象が起きたときの時刻を表す事象開始時刻以降の特定時刻の１または複数地点における前記密度の推定値を算出し、前記密度の推定値に基づき、前記非定常事象による１または複数地点の交通への影響を表示する。【００１３】
本発明の一態様のプログラム記録媒体は、複数地点の各々における、交通の流量と密度との関係と、定常時の前記密度の予測値と、に基づき、前記複数地点のうちの少なくとも一つで非定常事象が起きたときの時刻を表す事象開始時刻以降の特定時刻の１または複数地点における前記密度の推定値を算出する処理と、前記密度の推定値に基づき、前記非定常事象による１または複数地点の交通への影響を表示する処理と、を、コンピュータに実行させるプログラムを記録する。
【発明の効果】
【００１４】
本願発明によれば、非定常事象が起きたときに、交通状態を精度高く予測すると共に、その事象の交通状態への影響の大きさを正確に予測可能とすることができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る交通制御支援システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２の実施の形態における、道路の例を示す図である。
【図３】本発明の第２の実施形態に係る交通制御支援システムの構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第２の実施形態に係る交通制御支援システムの非定常事象記憶部に保持される非定常事象情報の一例を示す図である。
【図５】本発明の第２の実施形態に係る交通制御支援システムの交通情報記憶部が保存する交通状態情報の一例を示す図である。
【図６】本発明の第２の実施形態に係る交通制御支援システムの学習処理および予測処理を説明するフローチャートである。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る交通制御支援システムの定常時の車両密度と流量との間の相関関係の一例を示す図である。
【図８】本発明の第２の実施形態に係る交通制御支援システムの定常時の車両密度と速度との間の相関関係の一例を示す図である。
【図９】本発明の第２の実施形態に係る交通制御支援システムの定常時および非定常時の車両密度と流量との間の相関関係の一例を示す図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態に係る交通制御支援システムの非定常時の予測処理を説明するフローチャートである。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係る交通制御支援システムの密度推定値の算出について具体的に説明する図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態に係る交通制御支援システムの渋滞判定結果の一例を示す図である。
【図１３】本発明の第３の実施形態に係る交通制御支援システムの非定常時の真の密度値の算出について具体的に説明する図である。
【図１４】本発明の第４の実施形態に係る交通制御支援システムのシナリオの例を示す図である。
【図１５】本発明の第４の実施形態に係る交通制御支援システムの渋滞予測画面の一例を示す図である。
【図１６】本発明の第４の実施形態に係る交通制御支援システムの渋滞予測画面の他の例を示す図である。
【図１７】各実施形態に示した装置を実現するハードウエア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１７】
第１の実施形態
図１は、本発明の第１の実施形態に係る交通制御支援システム１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、交通制御支援システム１００は、算出部１１０および表示制御部１２０を備える。
【００１８】
算出部１１０は、複数地点の各々における、交通の流量と密度との関係と、定常時の密度の予測値と、に基づき、複数地点のうちの少なくとも一つで非定常事象が起きたときの時刻を表す事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における密度の推定値を算出する。
【００１９】
表示制御部１２０は、密度の推定値に基づき、非定常事象による１または複数地点の交通への影響を表示する。
【００２０】
上記構成を採用することにより、本第１の実施形態によれば、非定常事象が起きたときに、交通状態を精度高く予測すると共に、その事象の交通状態への影響の大きさを正確に予測可能とすることができるという効果が得られる。
【００２１】
第２の実施形態
はじめに、本発明の第２の実施形態における、道路、交通状態、及び、非定常事象について説明する。
【００２２】
図２は、本発明の実施の形態における、道路の例を示す図である。図２に示すように、道路上には、監視対象の複数の地点Ｘｉ（ｉ＝０、１、２、…、Ｎ；Ｎは監視対象の地点の数）が定義される。地点Ｘ０は道路の終点であり、終点に向かう方向を進行方向とすると、進行方向を「下流」、手前方向を「上流」と称する。
【００２３】
本発明の第２の実施形態では、図２のような道路を例として、動作を説明する。
【００２４】
なお、図２では、簡単化のために道路を直線道路としたが、これに限らず、道路は、信号機を含む交差点を持つ道路、複数車線の道路、自動車専用道路など、他の構造の道路でもよい。また、道路は、都市内の道路でも、都市間を結ぶ幹線道路でもよい。
【００２５】
また、本発明の第２の実施形態では、道路上の各地点の交通状態の種別として、交通流量（以降、「流量」とも称する）、走行速度（以下、「速度」とも称する）、および、車両密度（以降、「密度」とも称する）を用いる。交通流量は、単位時間あたりに地点を通過する車両の台数（通過台数）を示す。速度は、地点における複数の車両の速度の平均を示す。
【００２６】
車両密度は単位長さ、通常は１キロメートル当たりの車両台数を表す。通常、交通管理において車両密度そのものは計測されず、各車両が地点を含む所定の区間を空間的に占有している割合（空間占有率）、または、各車両が地点を時間的に占有している割合（時間占有率）を計測し、用いている。これらの計測値は互いに変換可能であるとともに、平均車両長を与えることで車両密度に変換可能である。そのため、本発明の第２の実施形態では車両密度を用いて説明する。
【００２７】
また、道路上で事故や工事等が発生すると、道路管理者等は、処理シナリオ（以下、単にシナリオとも記載）に従って、車線規制等の処理を行う。このような、事故や、事故に伴う車線規制、あるいは計画工事に伴う車線規制など、通常の交通状態とは異なる交通状態を引き起こす事象を、本実施形態および以降の実施形態において、「非定常事象」と称する。
【００２８】
次に、本発明の第２の実施形態の構成を説明する。
【００２９】
図３は、本発明の第２の実施形態に係る交通制御支援システム２００の構成を示すブロック図である。交通制御支援システム２００は、上述したような非定常事象が発生したときの各地点における交通状態を予測することにより、交通制御を支援する機能を有する。図３に示すように、交通制御支援システム２００は、情報収集部２１０、情報記憶部２２０、物理モデル管理部２３０、定常時予測モデル管理部２４０、定常時予測情報管理部２５０、非定常時予測部２６０、表示制御部２７０および出力デバイス２８０を備える。
【００３０】
各構成要素の概要を説明する。
【００３１】
情報収集部２１０は、交通状態を示す情報などの各種情報を収集する。例えば、情報収集部２１０は、道路上の各地点における交通状態の測定値、例えば、道路区間ごとの走行車両の平均速度、密度、通過所要時間などを収集する。情報収集部２１０は、例えば、各地点に固定的に配置されているセンサから、所定の収集間隔で、交通状態の測定値を収集する。また、情報収集部２１０は、道路上を走行する車両の車載端末から、各地点における交通状態の測定値を収集してもよい。
【００３２】
収集される交通状態は、定常時の交通状態、および、非定常時の交通状態を含む。ここで、定常時とは、事故、工事、あるいは車両規制等が発生してない、道路の交通状態が正常のときをいう。非定常時とは、事故、工事、あるいは車両規制等が発生しており、道路の交通状態が正常とは異なる状態のときをいう。
【００３３】
情報収集部２１０は、また、事故や車線規制などの非定常事象が発生（開始）した時刻、地点などを示す情報や、道路区間ごとの車線数、規制速度または他道路との接続関係を示す情報、あるいは、天候情報を収集する。
【００３４】
情報記憶部２２０は、非定常事象記憶部２２１、交通情報記憶部２２２、道路情報記憶部２２３および環境情報記憶部２２４を含む。
【００３５】
非定常事象記憶部２２１は、情報収集部２１０により収集された、事故や車線規制などの非定常事象が発生（開始）した時刻、地点などを示す情報を保存する。ここで、図４は、非定常事象記憶部２２１に保持される非定常事象情報の一例を示す図である。
【００３６】
図４に示すように、非定常事象情報は、例えば、「起点」、「終点」、「開始時刻」、「終了予定時刻」、「種別」および「対応」の各項目を含む。「起点」および「終点」は、図２のような道路上の非定常事象の発生区間のそれぞれ起点と終点の地点を示す。
【００３７】
「開始時刻」および「終了予定時刻」は、車線規制等の非定常事象のそれぞれ開始時刻および終了予定時刻である。「種別」は、工事、事故等の、非定常事象の種別である。「対応」は、非定常事象に対する対応が行われた場合の、「種別」に応じた具体的な対応内容であり、１車線規制、２車線規制等である。
【００３８】
交通情報記憶部２２２は、道路区間ごとの走行車両の平均速度、密度、通過所要時間などを示す交通状態情報を保存する。図５は、交通情報記憶部２２２が保存する交通状態情報の一例を示す図である。図５に示すように、交通状態情報には、各地点における所定時間ごとの流量、速度および車両密度が含まれてもよい。
【００３９】
道路情報記憶部２２３は、道路区間ごとの車線数、規制速度または他道路との接続関係を示す情報などを保存する。環境情報記憶部２２４は、天候情報、曜日などのカレンダー情報、時間帯など、交通状態に影響を与え得る情報（以降、「環境情報」と称する）を保存する。
【００４０】
物理モデル管理部２３０は、学習部２３１および相関関係記憶部２３２を含む。学習部２３１は、情報収集部２１０により収集され、情報記憶部２２０に保存された情報に基づいて、交通流の物理モデルとして、各地点における車両密度と、交通流量または速度との相関関係を学習する。相関関係記憶部２３２は、学習部２３１により学習された各地点における車両密度と、交通流量または速度との相関関係および相関関係から得られる閾値密度を保存する。
【００４１】
定常時予測モデル管理部２４０は、学習部２４１、密度予測モデル記憶部２４２および流量予測モデル記憶部２４３を含む。学習部２４１は、非定常事象が発生していない状況における交通状態を予測するための、各地点における車両密度の予測モデルおよび交通流量の予測モデルを学習する。密度予測モデル記憶部２４２は、学習部２４１により学習された各地点における車両密度の予測モデルを保存する。流量予測モデル記憶部２４３は、学習部２４１により学習された各地点における交通流量の予測モデルを保存する。
【００４２】
定常時予測情報管理部２５０は、予測値算出部２５１、密度予測値記憶部２５２および流量予測値記憶部２５３を含む。予測値算出部２５１は、密度予測モデル記憶部２４２および流量予測モデル記憶部２４３が保存する予測モデルに基づいて、定常時の交通状態、すなわち、密度と流量の予測値を算出する。密度予測値記憶部２５２と流量予測値記憶部２５３は、予測値算出部２５１により算出された、各地点における車両密度の予測値と交通流量の予測値を、それぞれ保存する。
【００４３】
非定常時予測部２６０は、流量算出部２６１、密度算出部２６２、渋滞判定部２６３および非定常時予測情報記憶部２６４を含む。流量算出部２６１は、非定常事象の発生状況における各地点の流量予測値を算出する。密度算出部２６２は、非定常時の流量、定常時の流量予測値、相関関係記憶部２３２が保存する相関関係等に基づき、非定常事象に起因して生じる定常時の密度予測値からの密度の増分と、非定常時の密度を算出する。
【００４４】
渋滞判定部２６３は、密度算出部２６２による算出の結果と相関関係記憶部２３２が保存する相関関係等に基づき、各地点における渋滞の有無を判定する。
【００４５】
非定常時予測情報記憶部２６４は、流量算出部２６１および密度算出部２６２が算出した非定常事象の発生状況における交通状態の予測値、および渋滞判定部２６３による渋滞判定結果を保存する。
【００４６】
表示制御部２７０は、定常時予測情報管理部２５０に保持されている定常時の交通状態の予測値と、非定常時予測情報記憶部２６４に保持されている非定常時の交通状態の予測値とに基づいて、非定常事象の交通への影響を、出力デバイス２８０（表示装置）に表示する。表示制御部２７０は、また、定常時および非定常時の交通状態の予測値を、外部システムへ提供してもよい。出力デバイス２８０は、道路管理者等へ非定常事象の交通への影響を出力（表示）する。
【００４７】
次に、本発明の実施の形態の動作について説明する。
【００４８】
交通制御支援システム２００は、情報収集部２１０を介して、道路に設置されているトラフィックカウンタや、車両に搭載されている端末が送信する車両プローブデータ等を取得し、交通状態に関する情報を交通情報記憶部２２２に蓄積する。
【００４９】
また、交通制御支援システム２００は、気候、曜日、時間帯などの環境情報も、情報収集部２１０を介して取得し、環境情報記憶部２２４に蓄積する。これらの情報は、他のシステムから収集してもよいし、管理者等の入力により収集してもよい。
【００５０】
さらに、交通制御支援システム２００は、事故や工事あるいは車線規制等の非定常事象に関する情報を、非定常事象記憶部２２１に蓄積する。これらの情報は、計画工事等事前に予定できるものであれば事象の発生前に登録されてもよいし、発生後に逐次的に収集されて登録されてもよい。またこれらの情報は、カメラなど何らかのセンサデバイスを介して収集されてもよいし、道路管理者等の入力により収集されてもよい。
【００５１】
上述のように、情報記憶部２２０に十分な情報が蓄積されると、交通制御支援システム２００は、モデルの学習、および学習したモデルを用いた予測処理を行う。図６は、交通制御支援システム２００の学習処理および予測処理を説明するフローチャートである。図６を参照して、交通制御支援システム２００の学習処理および予測処理を説明する。
【００５２】
交通制御支援システム２００は、予測処理に先立って、定常時予測モデルと、物理モデルとを学習する。定常時予測モデルとは、定常時の各地点における交通状態を予測するためのモデルである。物理モデルとは、非定常時における交通状態を予測するために用いられる、車両密度と交通流量との相関関係を示すモデルである。
【００５３】
交通制御支援システム２００の物理モデル管理部２３０は、学習部２３１において、情報記憶部２２０に蓄積された情報（データセット）に基づき、地点ごとに、車両密度と流量との間の相関関係および車両密度と速度との間の相関関係を学習する（Ｓ１０１）。
【００５４】
図７は、本発明の第２の実施形態における、定常時の車両密度と流量との間の相関関係の一例を示す図である。図７に示すように、地点Ｘｉの車両密度が閾値密度ＫＴＨ＿ｉ以下の領域であれば、車両密度の増加に伴い、流量も増加する。この領域では、車両は円滑に走行できるため、自由流領域と呼ばれる。一方、車両密度が閾値密度ＫＴＨ＿ｉを超えると、車両密度の増加に伴い、流量は低下する。この領域では、車両が滞留するため、渋滞流領域と呼ばれる。
【００５５】
また、図８は、本発明の第２の実施形態における、定常時の車両密度と速度との間の相関関係の一例を示す図である。図８に示すように、車両密度が閾値密度ＫＴＨ＿ｉ以下の領域であれば、速度は、制限速度前後で一定である（自由流領域）。しかしながら、車両密度が閾値密度ＫＴＨ＿ｉを超えると、車両密度の増加に伴い、車両は自由に走行できなくなるため、速度は大きく低下する（渋滞流領域）。
【００５６】
なお、学習に用いる関数形は求める精度に応じて決定してよい。例えば、区分線形関数を関数形として決定し、車両密度と流量の値で指定されるサンプル点と関数の誤差が最小となるような、各区分における係数および切片、さらに区分を、パラメータとして学習してもよい。
【００５７】
一般に、これらの相関関係は、各地点Ｘｉにおける性能指標として用いることができる。例えば、車両密度を決定できれば、その地点において交通流量の値と平均走行速度を推定することができる。道路の性能は、勾配や線形など各地点Ｘｉの特徴に応じて変化しうるので、相関関係は、地点ごとに学習することが望ましい。さらに、降雨等、環境の変化に応じて交通流の挙動が変化する場合も考えられるため、環境条件ごとに学習してもよい。
【００５８】
図９は、本発明の第２の実施形態における、定常時および非定常時の車両密度と流量との間の相関関係の一例を示す図である。工事、事故または車線規制等の非定常事象が発生（開始）しているとき（非定常時）、当該非定常事象が発生している地点における閾値密度は、車線規制や通過する車両のわき見運転等による相関関係の変化により、非定常事象が発生していない時（定常時）より劣化する。例えば、図９に示すように、非定常時の閾値密度Ｋ’ＴＨ＿ｉは、定常時の閾値密度ＫＴＨ＿ｉより低下する。また、車両密度が同一であったとしても、流量は、車線減少によって低下する。
【００５９】
例えば、非定常事象として車線規制が行われている場合の車両密度と流量の相関関係は、定常時の車両密度と流量の相関関係に基づいて、車線数に応じて相似形で縮小することにより事前に生成されて、相関関係記憶部２３２に保存されてもよい。あるいは、車線規制が行われたときの過去の情報に基づいて、学習部２３１が学習することにより生成してもよい。
【００６０】
ここでは、各地点における交通状態の測定値をもとに、図９に示したような、定常時の車両密度と流量の相関関係（以降、「定常時の相関関係」とも称する）と閾値密度ＫＴＨ＿ｉと、非定常時の車両密度と流量の相関関係（以降、「非定常時の相関関係」とも称する）と閾値密度Ｋ’ＴＨ＿ｉとが、予め、学習部２３１または他の装置により生成され、相関関係記憶部２３２に記憶されていると仮定する。
【００６１】
本発明の第２の実施形態では、このような非定常時の閾値密度Ｋ’ＴＨ＿ｉおよび相関関係を使って、渋滞の発生有無を精度よく予測する。
【００６２】
次に、交通制御支援システム２００は、定常時予測モデル管理部２４０において、定常時予測モデルを学習する（Ｓ１０２）。
【００６３】
すなわち、定常時予測モデル管理部２４０の学習部２４１は、定常時の交通状態の予測を可能にするため、情報記憶部２２０に蓄積された交通情報や環境情報等を用いて予測モデルを学習する。この予測モデルの学習は、物理モデルと同様に地点ごとに行われることが望ましい。さらに、天候条件など、環境情報に応じて異なる予測モデルを学習してもよい。
【００６４】
予測モデルの学習方法には、任意の手法が適用できる。例えば、環境条件の変化毎の予測モデルを学習してもよい。なお、予測モデルの学習に用いるデータセットのうち、非定常事象が発生している地点や時刻のデータを除いて学習してもよい。
【００６５】
学習部２４１は、定常時の車両密度を予測するための密度予測モデルと、流量を予測するための流量予測モデルを学習する。学習された密度予測モデルと流量予測モデルは、それぞれ密度予測モデル記憶部２４２と流量予測モデル記憶部２４３に保存される。学習部２４１は、また、ユーザに提供する情報の種類に応じて、速度予測モデルを学習してもよい。
【００６６】
ここで、交通制御支援システム２００は、現在時刻からの時間経過に応じて交通状態がどのように変化するかを示す予測情報を、最適経路の計算などにおいて使用する。したがって、学習部２４１は、現在から、例えば３０分毎に、３０分後、一時間後、一時間３０分後・・・、といった時間単位で、将来時刻（予測対象時刻）に対する予測値を算出するための予測モデルを学習してもよい。この予測モデルは、予測対象時刻毎に独立に学習してもよい。あるいは、例えば天候や時間帯などの環境情報や、過去の日付における交通情報を用いることで、特定の日における全ての予測対象時刻の予測値を算出可能な予測モデルを学習してもよい。
【００６７】
学習部２４１は、上記のような予測モデルの学習を、交通状態の予測処理を行う前に少なくとも１度は実施し、学習された予測モデルは密度予測モデル記憶部２４２および流量予測モデル記憶部２４３に保存しておく。ただし、学習部２４１は、時間経過に応じて、収集した情報に基づいて、予測モデルの再学習を行ってもよい。
【００６８】
なお、図６に示す処理Ｓ１０１と処理Ｓ１０２は、処理Ｓ１０１、処理Ｓ１０２の順に実施されることに限定されず、処理Ｓ１０２、処理Ｓ１０１の順に実施されてもよいし、平行に実施されてもよい。
【００６９】
次に、交通制御支援システム２００は、処理Ｓ１０２において学習された予測モデルを用いて、定常時における各地点の予測値を算出する（Ｓ１０３）。
【００７０】
すなわち、定常時予測情報管理部２５０の予測値算出部２５１は、情報記憶部２２０に蓄積された情報と、上述のように密度予測モデル記憶部２４２および流量予測モデル記憶部２４３に保存された予測モデルを用いて、車両密度と流量の予測値を算出する。すなわち、予測値算出部２５１は、予測したい道路の各地点における車両密度と流量の、将来時刻、例えば３０分後、一時間後、一時間３０分後、２時間後における予測値を算出する。予測値算出部２５１は、算出した車両密度の予測値を密度予測値記憶部２５２に、流量の予測値を流量予測値記憶部２５３に、それぞれ保存する。
【００７１】
ここで、予測対象時刻に非定常事象が発生していない場合、予測値算出部２５１により算出された予測値（以降、「定常時予測値」とも称する）を、各地点における交通状態の予測値として用いることができる。
【００７２】
予測値算出部２５１はまた、物理モデル管理部２３０が保存する相関関係に基づいて、予測された交通状態の渋滞有無を判定することもできる。すなわち、図７に示した車両密度と流量の相関関係を参照すると、算出した車両密度の予測値が閾値密度ＫＴＨ＿ｉを超えると、渋滞流領域（渋滞あり）と判定できる。したがって、予測値算出部２５１は、車両密度と流量の相関関係を用いて、各地点の閾値密度ＫＴＨ＿ｉを求めると共に、各地点の車両密度の予測値と閾値密度ＫＴＨ＿ｉを比較することにより、各地点の将来時刻における渋滞有無を判定することができる。
【００７３】
なお、予測値算出部２５１により判定された渋滞有無を示す情報を、表示制御部２７０は、地点と渋滞有無を関連付けた表や、渋滞有無に応じて色付けを行った道路地図等で出力デバイス２８０に表示することにより、ユーザに提供してもよい。
【００７４】
ここで、上述のように学習部２４１により学習された予測モデルは、非定常事象の影響を考慮せずに学習されている。したがって、非定常事象が発生した場合、その発生区間および非定常事象に起因する渋滞（異常渋滞）が伝播している区間においては、上述のように予測値算出部２５１により算出された定常時予測値は、実際とは異なる値となる。
【００７５】
一方で、異常渋滞が未だ伝播していない上流の区間においては、正常な交通流であるとみなせるため、定常時予測値を適用することができる。さらに、異常渋滞の伝播は、異常渋滞中の流量と、その上流に隣接する非渋滞領域（自由流領域）の流量との差に応じて、後方に伝播することが知られている。そのため、異常渋滞中の領域における流量を、物理モデル管理部２３０が保持している車両密度と流量の相関関係に基づいて推定し、非渋滞領域の流量予測値と組み合わせることにより、異常渋滞の時間伝播を計算することができる。これにより、非定常事象の影響を考慮した予測処理が可能となる。
【００７６】
そこで、交通制御支援システム２００は、上述のように学習されたモデルと、算出された定常時予測値を用いて、非定常時における交通状態の予測処理を行う（Ｓ１０４）。
【００７７】
図１０は、交通制御支援システム２００による非定常時の予測処理を説明するフローチャートである。図１０を参照して、交通制御支援システム２００による非定常時の予測処理について説明する。なお、ここでは、非定常事象として、車線規制が開始されたことを例として説明する。
【００７８】
まず、交通制御支援システム２００は、非定常事象の有無、ここでは車線規制の開始の有無を入力手段等から取得する。
【００７９】
車線規制が開始されていない場合（Ｓ２０１においてＮｏ）、図６を参照して説明した処理Ｓ１０３において算出された定常時予測値を、予測結果として採用する（Ｓ２０２）。
【００８０】
一方、車線規制が開始されている場合（Ｓ２０１においてＹｅｓ）、非定常時予測部２６０において予測処理、すなわち、事象開始時刻以降の特定時刻の１または複数地点における密度の推定値の算出および渋滞有無の判定（渋滞予測）を行う。特定時刻は、以降に説明する、事象開始時刻ｔ０以降の時刻ｔ１、時刻ｔ２等である。
【００８１】
車線規制中の道路区間においては、車両密度に対応する流量が低下する。このときの車両密度と流量の相関関係は、図９に示した、規制される車線数に応じて相似形で縮小される非定常時の相関関係となる。
【００８２】
ここで、将来時刻における非定常時の車両密度を推定することができれば、図９に示した非定常時の相関関係に基づいて、地点Ｘｉにおける非定常時の流量を計算することができる。なお、事象開始時刻ｔ０においては未だ車線規制の影響を受けていないと考えられので、この計算の初期値となる時刻ｔ０における密度には、定常時予測値を用いることができる。
【００８３】
つまり、非定常時予測部２６０の流量算出部２６１は、非定常時の相関関係に対して、時刻ｔ０における密度の定常時予測値を適用することで、非定常事象（車線規制）を開始した地点の時刻ｔ０における流量を算出する（Ｓ２０３）。一方、車線規制されていない地点に関しては、流量算出部２６１は、定常時の相関関係に対して、時刻ｔ０における密度の定常時予測値を適用することで、定常時の時刻ｔ０における流量を算出する（Ｓ２０４）。
【００８４】
続いて、密度算出部２６２は、流量算出部２６１により算出された流量を用いて、各地点について隣接する下流地点との流量差から、密度変化量を算出する（Ｓ２０５）。そして、密度算出部２６２は、各地点について、密度の定常時予測値に、算出した密度変化量を加算することにより、非定常事象の開始から所定時間、すなわちΔｔ時間経過後の各地点における密度の推定値を算出する（Ｓ２０６）。
【００８５】
なお、予測モデルを用いて算出された密度の定常時予測値を、「密度予測値」とも称する。また、密度予測値を用いて算出される、車線規制の影響を考慮した密度の値を、「密度推定値」と称する。
【００８６】
以下、上記処理を具体的に説明する。時刻（ｔ０＋Δｔ）の密度予測値からの密度推定値
2018012414.tif 000003
は、次の式（１）で算出することができる。
2018012414.tif 000004
ただし、
2018012414.tif 000005
は、予測モデルから算出された、時刻ｔ０における地点Ｘｉの定常時の密度予測値、
2018012414.tif 000006
は、時刻ｔ０における地点Ｘｉの流量を表す。ここで、地点Ｘｉは、図２に示したように、終点を０とし、始点方向すなわち上流方向に１、２、・・・となるインデックスを持ち、地点Ｘから１区間終点側の地点を、地点Ｘ−１とする。
【００８７】
上記の式（１）では、隣接する地点Ｘ−１、地点Ｘにおける下流側の流量と上流側の流量の差分を、単位時間当たりの地点Ｘ−１と地点Ｘの区間に残留する車両数で示している。この流量の差分に、単位時間Δｔを乗じて、区間の長さΔｘで除算することによって、Δｔでの密度変化量を計算できる。
【００８８】
図１１は、上記の式（１）を用いた密度推定値の算出について具体的に説明する図である。図１１を参照して、上記の式（１）を用いた密度推定値の算出について具体的に説明する。図１１では、横方向に道路上の地点、縦方向に時刻、をそれぞれ示し、事象開始時刻ｔ０、事象開始時刻ｔ０からΔｔ時間後の時刻ｔ１、時刻ｔ１からΔｔ時間後の時刻ｔ２の、地点Ｘ、地点Ｘ−１、地点Ｘ−２、・・・の密度の予測値または推定値を示す。また図１１では、地点Ｘ，Ｘ−１，Ｘ−２、・・・のうち、地点Ｘ−１において事象開始時刻ｔ０以降、車線規制が行われていることを示す。
【００８９】
この場合、車線規制の影響を考慮した（非定常時の）地点Ｘにおける時刻ｔ０からΔｔ時間後の時刻ｔ１の密度推定値は、式（１）に示されるように、時刻ｔ０の地点Ｘにおける流量と、時刻ｔ０の地点Ｘ−１における流量との差分から得られる密度の差分を、地点Ｘにおける時刻ｔ０の密度予測値に加算することにより得られる。ここで、Δｔでの密度の差分は、上述したように、地点間の流量の差分に、単位時間Δｔを乗じて、地点間の長さΔｘで除算することにより得られる。
【００９０】
このとき、時刻ｔ０の地点Ｘにおける流量は、定常時の相関関係に、定常時の密度予測値を適用することにより得られる（図１１において「ａ」で示す）。一方、時刻ｔ０の地点Ｘ−１における流量は、非定常時の相関関係に、定常時の密度予測値を適用することにより得られる（図１１において「ｂ」で示す）。
【００９１】
続いて、時刻ｔ１からΔｔ時間後の時刻ｔ２における密度推定値は、地点Ｘにおける時刻（ｔ０＋Δｔ）の密度推定値に、時刻（ｔ０＋Δｔ）の地点Ｘにおける流量と、時刻（ｔ０＋Δｔ）の地点Ｘ−１における流量との差分から得られる密度の差分を、加算することにより得られる。
【００９２】
このとき、時刻（ｔ０＋Δｔ）の地点Ｘにおける流量は、定常時の相関関係に、時刻（ｔ０＋Δｔ）における密度推定値を適用することにより得られる。一方、時刻（ｔ０＋Δｔ）の地点Ｘ−１における流量は、非定常時の相関関係に、時刻（ｔ０＋Δｔ）における密度推定値を適用することにより得られる。
【００９３】
続いて、渋滞予測について説明する。密度算出部２６２により上述のように密度推定値が算出されると、渋滞判定部２６３は、各地点について渋滞有無を判定する（Ｓ２０７）。上述のように、車線規制地点とその上流側の隣接する地点との区間では、該区間の前方（下流側）の流量が定常時よりも減少することにより、時刻経過に応じて密度が増加していく。そして、その密度が閾値密度を超えると、渋滞状態となる。
【００９４】
すなわち、渋滞判定部２６３は、例えば、図１１に示す各地点のうち、地点Ｘ，Ｘ−２については定常時の相関関係、地点Ｘ−１については非定常時の相関関係を用いて、その地点における密度推定値と閾値密度ＫＴＨ＿ｉ（またはＫ’ＴＨ＿ｉ）とを比較する。渋滞判定部２６３は、地点Ｘ，Ｘ−２については、例えば密度推定値が閾値密度ＫＴＨ＿ｉを超えた場合は渋滞あり、閾値密度ＫＴＨ＿ｉ以下の場合は渋滞なしと判定する。渋滞判定部２６３は、地点Ｘ−１については、例えば密度推定値が閾値密度Ｋ’ＴＨ＿ｉを超えた場合は渋滞あり、閾値密度’ＫＴＨ＿ｉ以下の場合は渋滞なしと判定する。
【００９５】
以降、同様に、流量算出部２６１、密度算出部２６２および渋滞判定部２６３は、Δｔ時間後の予測処理を進めていき、すべての予測対象時刻について、上記処理を行う（Ｓ２０８）。これにより、時間経過に応じて密度伝播がさらに連鎖することによる渋滞の発展を予測することができる。なお、渋滞判定部２６３は、すべての予測対象時刻について、密度算出部２６２が密度推定値を算出したのちに、渋滞有無判定を行ってもよい。
【００９６】
密度算出部２６２による予測処理の結果および渋滞判定部２６３による渋滞判定結果は、非定常時予測情報記憶部２６４に保存される。
【００９７】
図１２は、本発明の第２の実施の形態における、渋滞判定結果の一例を示す図である。図１２は、例えば、１車線規制が開始された際の各地点における、予測対象時刻０．５時間後、１．０時間後、１．５時間後、２．０時間後の渋滞の有無の判定結果を示す。図１２において、斜線部は、非定常時の閾値密度Ｋ’ＴＨ＿ｉを用いて渋滞の有無が判定され、斜線部以外は、定常時の閾値密度ＫＴＨ＿ｉを用いて渋滞の有無が判定されたことを示す。
【００９８】
以上の手順により、非定常時予測部２６０は予測処理を行う。
【００９９】
非定常時予測部２６０による予測処理が終了すると、表示制御部２７０は、非定常時予測情報記憶部２６４に格納された予測処理の結果および渋滞判定結果を、出力デバイス２８０（表示装置）に表示させる。表示制御部２７０は、図１２に示したような渋滞判定結果を出力デバイス２８０に表示させてもよい。
【０１００】
以上のように、本第２の実施形態によれば、非定常事象が起きたときに、交通状態を精度高く予測すると共に、その事象の交通状態への影響の大きさを正確に予測可能とすることができるという効果が得られる。その理由は、本第２の実施形態に係る交通制御支援システム２００は、非定常事象が開始されているとき、隣接する地点間における下流側の流量と上流側の流量の差分から得られる密度の差分を、該当地点における予測対象時刻の密度予測値に加算することにより、各地点における交通状態を予測すると共に、その予測結果に基づいて、事象が及ぼす影響（渋滞の有無など）を判定するためである。
【０１０１】
これにより、非定常事象により劣化した道路の性能を考慮して、正確に、渋滞有無の判定等が行われる。道路管理者や緊急車両運転者等は、このような正確な渋滞判定結果を参照して、例えば、緊急車両の経路を決定するといった重要な意思決定を正確に行うことができる。
【０１０２】
第３の実施形態
本発明の第３の実施の形態では、上述した第２の実施形態において説明した交通制御支援システム２００において、非定常時予測部２６０が、非定常時の密度変化量を、第２の実施形態において説明した式（１）とは異なる式を用いて算出することを説明する。
【０１０３】
まず、本第３の実施形態では、非定常時の真の密度値は、定常時の密度予測値に対して、非定常事象に起因する予測誤差が加算された次の式（２）で表されると考えられる。
2018012414.tif 000007
ここで、
2018012414.tif 000008
は非定常時の真の密度値、
2018012414.tif 000009
は定常時の密度予測値、
2018012414.tif 000010
は非定常事象に起因する密度値の予測誤差を表す。定常時の密度予測値
2018012414.tif 000011
は、上述した第２の実施形態において説明した定常時予測情報管理部２５０によって与えられる。よって、本第３の実施形態では、流量算出部２６１、密度算出部２６２によって、非定常事象に起因する密度値の予測誤差
2018012414.tif 000012
を計算できれば、非定常時の真の密度値を算出することができる。
【０１０４】
非定常事象に起因する密度値の予測誤差
2018012414.tif 000013
は、次の式（３）で得られる。
2018012414.tif 000014
【０１０５】
ただし、
2018012414.tif 000015
2018012414.tif 000016
2018012414.tif 000017
である。なお、
2018012414.tif 000018
は、時刻（ｔ−Δｔ）における非定常時の流量
2018012414.tif 000019
と時刻（ｔ−Δｔ）における定常時の流量
2018012414.tif 000020
との差である。非定常時の流量
2018012414.tif 000021
【０１０６】
は、時刻（ｔ−Δｔ）における非定常時の真の密度値を図９に示した非定常時の相関関係に適用することで求められる。定常時の流量
2018012414.tif 000022
は、定常時の密度予測値を図７に示した定常時の相関関係に適用することで求められる。ただし、ｔ０（事象開始時刻）＋Δｔの時刻の地点Ｘにおける密度値の予測誤差を求める際には、時刻ｔ０における非定常時の流量が観測されているため、式（３ａ）の代わりに以下の式（３ｂ）を用いる。
2018012414.tif 000023
【０１０７】
なお、
2018012414.tif 000024
は、それぞれ、定常時と、非定常時の、密度値と流量の相関関係を示す関数である。
【０１０８】
図１３は、式（２）、（３）を用いた非定常時の真の密度値の算出について具体的に説明する図である。図１３を参照して、式（２）、（３）を用いた非定常時の真の密度値の算出について具体的に説明する。図１３では、図１１と同様に、横方向に道路上の地点、縦方向に時刻、をそれぞれ示し、事象開始時刻ｔ０、事象開始時刻ｔ０からΔｔ時間後の時刻ｔ１、時刻ｔ１からΔｔ時間後の時刻ｔ２の、地点Ｘ、地点Ｘ−１、地点Ｘ−２、・・・の密度の予測値または真の密度値を示す。また図１３では、地点Ｘ，Ｘ−１，Ｘ−２，・・・のうち、地点Ｘ−１において事象開始時刻ｔ０以降、車線規制が行われていることを示す。
【０１０９】
この場合、車線規制の影響を考慮した（非定常時の）地点Ｘにおける時刻ｔ０からΔｔ時間後の時刻ｔ１の真の密度値は、式（２）に示されるように、時刻ｔ１の地点Ｘにおける密度予測値に、非定常事象に起因する時刻（ｔ０＋Δｔ）の密度値の予測誤差を加算した値である。
【０１１０】
予測誤差は、地点Ｘにおける時刻ｔ０の密度値の予測誤差（初期値＝「０」）に、時刻ｔ０の地点Ｘ−１における流量の予測誤差と時刻ｔ０の地点Ｘにおける流量の予測誤差との差分を加算した値である。
【０１１１】
地点Ｘ−１は、非定常事象を開始している地点である。よって、時刻ｔ０の地点Ｘ−１における密度値の予測誤差は、非定常時の相関関係に時刻ｔ０における密度予測値を適用して算出した流量と、定常時の相関関係に時刻ｔ０における密度予測値を適用して算出した流量との差分である（図１３において「ｃ」で示す）。
【０１１２】
なお、時刻ｔ０の地点Ｘにおける流量の誤差
2018012414.tif 000025
の初期値は「０」である。
【０１１３】
続いて、時刻ｔ１からΔｔ時間後（すなわち時刻ｔ０から２Δｔ時間後）の時刻ｔ２における非定常時の真の密度値は、地点Ｘにおける時刻（ｔ０＋２Δｔ）の密度予測値に、時刻（ｔ０＋２Δｔ）の密度値の予測誤差を加算した値である。
【０１１４】
予測誤差は、上述のように算出した、地点Ｘにおける時刻（ｔ０＋Δｔ）の密度値の予測誤差に、時刻（ｔ０＋Δｔ）の地点Ｘ−１における流量の予測誤差と時刻（ｔ０＋Δｔ）の地点Ｘにおける流量の予測誤差との差分を加算した値である。
【０１１５】
上述したように、地点Ｘ−１は、非定常事象を開始している地点である。よって、時刻（ｔ０＋Δｔ）の地点Ｘ−１における密度値の予測誤差は、非定常時の相関関係に時刻（ｔ０＋Δｔ）における非定常時の真の密度値を適用して算出した流量と、定常時の相関関係に時刻（ｔ０＋Δｔ）における密度予測値を適用して算出した流量との差分である（図１３において「ｄ」で示す）。
【０１１６】
一方、時刻（ｔ０＋Δｔ）の地点Ｘにおける密度値の予測誤差は、定常時の相関関係に時刻（ｔ０＋Δｔ）における非定常時の真の密度値を適用して算出した流量と、定常時の相関関係に時刻（ｔ０＋Δｔ）における密度予測値を適用して算出した流量との差分である（図１３において「ｅ」で示す）。
【０１１７】
以降、同様に、各地点の予測対象時刻における非定常時の真の密度値は、予測対象時刻の各地点における密度予測値に、事象開始時刻より後の第１の時刻の密度値の予測誤差に対する、第１の時刻より後の第２の時刻の密度値の予測誤差の変化量を加算することにより算出される。
【０１１８】
渋滞判定部２６３は、第２の実施形態と同様に、車線規制の有無に応じて定常時の相関関係または非定常時の相関関係と、密度算出部２６２により算出された非定常時の真の密度値と、に基づいて、渋滞の有無を判定する。
【０１１９】
また表示制御部２７０は、第２の実施形態と同様に、交通制御支援システム２００の渋滞判定部２６３による渋滞判定結果をもとに、図１５に示すような渋滞予測画面（詳細は後述する）を出力デバイス２８０に表示させる。
【０１２０】
以上のように、本第３の実施形態では、非定常事象が起きたときの交通状態の予測をより精度高く行うことができるという効果が得られる。その理由は、本第３の実施形態に係る交通制御支援システム２００は、各地点の予測対象時刻における非定常時の真の密度値を、予測対象時刻の各地点における密度予測値に、事象開始時刻より後の第１の時刻の密度値の予測誤差に対する、第１の時刻より後の第２の時刻の密度値の予測誤差の変化量を加算することにより算出するためである。
【０１２１】
第４の実施形態
本発明の第４の実施形態では、第２の実施形態および第３の実施形態において説明した交通制御支援システム２００を、非定常事象が将来発生した際の交通状態の予測処理に適用できることを説明する。
【０１２２】
例えばある道路区間において工事を実施する計画があった場合、その工事のためにどのようなシナリオを実施するかに応じて、発生する交通状態、例えば渋滞の規模は大きく変わり得る。
【０１２３】
図１４は、本発明の第４の実施形態におけるシナリオの例を示す図である。図１４に示すように、例えば、シナリオとして、事故が発生した地点で行われる車線規制、事故が発生した地点から上流（進行方向手前）の地点で行われる流入量規制、および、事故が発生した地点から上流で行われる速度規制などが考えられる。図１４に示す例の他にも、規制区間の距離をどの程度にするか、規制終了時間をいつにするか等に応じても、交通状態は影響を受ける。
【０１２４】
本第４の実施形態では、ある地点で将来の時刻に非定常事象が起きるとした場合に、複数のシナリオの実施を想定し、シナリオごとの交通状態への影響を可視化することにより比較可能とすることを説明する。
【０１２５】
図１５は、本第４の実施形態における、渋滞予測画面の一例を示す図である。図１５では、地点Ｘ１０を始点とした上流方向の地点を横軸とし、規制開始時刻を始点とした０．５時間ごとの時刻を縦軸としたグラフにおいて、時刻ごとの渋滞の影響が及ぶ地点の範囲を示している。図１５に示す例では、複数のシナリオ、すなわち規制する車線数ごとに、渋滞の影響が及ぶ地点の範囲（渋滞の長さ）の、予測対象時刻に対する推移を、車線数が増えるごとに濃い色で示している。この場合、規制する車線数が増えるに従って、渋滞が長くなる。
【０１２６】
本第４の実施形態では、交通制御支援システム２００は、図９に示したような非定常時の相関関係を、シナリオ毎に相関関係記憶部２３２に予め記憶しておき、シナリオに対応する非定常時の相関関係を用いて、第２の実施形態および第３の実施形態において説明した予測処理を行う。
【０１２７】
そして、表示制御部２７０は、交通制御支援システム２００の渋滞判定部２６３による渋滞判定結果をもとに、図１５に示すような渋滞予測画面を出力デバイス２８０に表示させる。
【０１２８】
図１６は、本第４の実施形態における、渋滞予測画面の他の例を示す図である。図１６では、地点Ｘ１０を始点とした上流方向の地点を横軸とし、規制開始時刻を始点とした０．５時間ごとの時刻を縦軸としたグラフにおいて、時刻ごとの渋滞の影響が及ぶ地点の範囲を示している。図１６に示す例では、車線規制等の処理完了予定時刻ごとに、渋滞の長さの、予測対象時刻に対する推移を、処理完了予定時刻が遅くなるごとに濃い色で示している。この場合、処理時間が長くなる（処理完了予定時間が遅くなる）に従って、渋滞が長くなる。
【０１２９】
なお、表示制御部２７０は、図１５、図１６に示すような渋滞予測画面を出力デバイス２８０に表示させることに限定されず、例えば、規制開始時刻を変動させた場合等の渋滞予測画面を出力デバイス２８０に表示させてもよい。
【０１３０】
道路管理者等は、図１５、図１６に示されるような渋滞予測画面を参照することにより、各シナリオの交通状態への影響を比較することができる。
【０１３１】
以上のように、本第４の実施形態によれば、将来の時刻に非定常事象が起きるとした場合の、道路管理者等による車線規制や規制時間等の意思決定が正確に行われるという効果が得られる。その理由は、本第４の実施形態に係る交通制御支援システム２００は、非定常時の相関関係を、シナリオ毎に予め記憶しておき、シナリオに対応する非定常時の相関関係を用いて予測処理を行うと共に、その予測処理の結果に基づいて、各シナリオの交通状態への影響を比較可能に表示するためである。
【０１３２】
なお、図１、図３等に示した交通制御支援システムの各部は、それぞれ、図１７に例示するハードウエア資源において実現される。すなわち、図１７に示す構成は、プロセッサ１１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３、外部接続インタフェース１４、記録装置１５および各構成要素を接続するバス１６を備える。
【０１３３】
上述した各実施形態では、図１７に示すプロセッサ１１が実行する一例として、交通制御支援システムに対して、上述した機能を実現可能なコンピュータ・プログラムを供給した後、そのコンピュータ・プログラムを、プロセッサ１１がＲＡＭ１２に読み出して実行することによって実現する場合について説明した。しかしながら、図１、図３等の交通制御支援システムに示した各ブロックに示す機能は、一部または全部を、ハードウエアとして実現してもよい。
【０１３４】
係る供給されたコンピュータ・プログラムは、読み書き可能なメモリ（一時記憶媒体）またはハードディスク装置等のコンピュータ読み取り可能な記憶デバイスに格納すればよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムを表すコード或いは係るコンピュータ・プログラムを格納した記録媒体によって構成されると捉えることができる。
【０１３５】
また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【０１３６】
各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【０１３７】
以上、上述した実施形態を参照して本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、種々の上記開示要素の多様な組み合わせ乃至選択など、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
【０１３８】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
[付記１]
複数地点の各々における、交通の流量と密度との関係と、定常時の前記密度の予測値と、に基づき、前記複数地点のうちの少なくとも一つで非定常事象が起きたときの時刻を表す事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出する算出手段と、
前記密度の推定値に基づき、前記非定常事象による１または複数地点の交通への影響を表示する表示制御手段と、
を備える、交通制御支援システム。
[付記２]
前記算出手段は、前記事象開始時刻での前記密度の予測値に対する、前記特定時刻での前記密度の変化量を算出し、当該変化量に基づき、前記特定時刻での前記密度の推定値を算出する
付記１記載の交通制御支援システム。
[付記３]
前記算出手段は、前記事象開始時刻より後の第１の時刻での前記密度の推定値に対する、前記第１の時刻より後の第２の時刻での前記密度の変化量を算出し、当該変化量に基づき、前記第２の時刻での前記密度の推定値を算出する
付記２記載の交通制御支援システム。
[付記４]
前記算出手段は、前記交通の流量と密度との関係から得られる、第１の地点と第２の地点の流量の差とに基づいて、前記密度の変化量を算出する
付記２または付記３記載の交通制御支援システム。
[付記５]
前記算出手段は、前記事象開始時刻より後の前記特定時刻での前記密度の予測値の誤差を算出し、当該誤差に基づき、前記特定時刻での前記密度の推定値を算出する
付記１記載の交通制御支援システム。
[付記６]
前記算出手段は、前記事象開始時刻での前記密度の予測値の誤差に対する、前記事象開始時刻より後の前記特定時刻での前記密度の予測値の誤差の変化量を算出し、当該変化量に基づき、前記特定時刻での前記密度の予測値の誤差を算出する
付記５記載の交通制御支援システム。
[付記７]
前記算出手段は、前記事象開始時刻より後の第１の時刻での前記密度の予測値の誤差に対する、前記第１の時刻より後の第２の時刻での前記密度の予測値の誤差の変化量を算出し、当該変化量に基づき、前記第２の時刻での前記密度の予測値の誤差を算出する
付記５記載の交通制御支援システム。
[付記８]
前記算出手段は、前記複数地点のうちの少なくとも一つで将来の時刻で前記非定常事象が起きるとした場合の、前記事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出する
付記１乃至付記７のいずれか１項記載の交通制御支援システム。
[付記９]
前記算出手段は、前記非定常事象が発生している地点については、非定常時の前記交通の流量と密度との関係を用い、前記非定常事象が発生していない地点については、定常時の前記交通の流量と密度との関係を用いて、前記特定時刻の１または複数地点における前記密度の推定値を算出する
付記１乃至付記８のいずれか１項記載の交通制御支援システム。
[付記１０]
複数地点の各々における、交通の流量と密度との関係と、定常時の前記密度の予測値と、に基づき、前記複数地点のうちの少なくとも一つで非定常事象が起きたときの時刻を表す事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出し、
前記密度の推定値に基づき、前記非定常事象による１または複数地点の交通への影響を表示する、
交通制御支援方法。
[付記１１]
複数地点の各々における、交通の流量と密度との関係と、定常時の前記密度の予測値と、に基づき、前記複数地点のうちの少なくとも一つで非定常事象が起きたときの時刻を表す事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出する処理と、
前記密度の推定値に基づき、前記非定常事象による１または複数地点の交通への影響を表示する処理と、
を、コンピュータに実行させるプログラムを記録する記録媒体。
【０１３９】
この出願は、２０１６年７月１３日に出願された日本出願特願２０１６−１３８６２８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１４０】
１１  プロセッサ
１２  ＲＡＭ
１３  ＲＯＭ
１４  外部接続インタフェース
１５  記録装置
１６  バス
１００、２００  交通制御支援システム
１１０  算出部
１２０  表示制御部
２１０  情報収集部
２２０  情報記憶部
２２１  非定常事象記憶部
２２２  交通情報記憶部
２２３  道路情報記憶部
２２４  環境情報記憶部
２３０  物理モデル管理部
２３１  学習部
２３２  相関関係記憶部
２４０  定常時予測モデル管理部
２４１  学習部
２４２  密度予測モデル記憶部
２４３  流量予測モデル記憶部
２５０  定常時予測情報管理部
２５１  予測値算出部
２５２  密度予測値記憶部
２５３  流量予測値記憶部
２６０  非定常時予測部
２６１  流量算出部
２６２  密度算出部
２６３  渋滞判定部
２６４  非定常時予測情報記憶部
２７０  表示制御部
２８０  出力デバイス
【図１】
2018012414.tif 000026
【図２】
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【図３】
2018012414.tif 000028
【図４】
2018012414.tif 000029
【図５】
2018012414.tif 000030
【図６】
2018012414.tif 000031
【図７】
2018012414.tif 000032
【図８】
2018012414.tif 000033
【図９】
2018012414.tif 000034
【図１０】
2018012414.tif 000035
【図１１】
2018012414.tif 000036
【図１２】
2018012414.tif 000037
【図１３】
2018012414.tif 000038
【図１４】
2018012414.tif 000039
【図１５】
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【図１６】
2018012414.tif 000041
【図１７】
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【手続補正書】
【提出日】平成30年12月20日(2018.12.20)
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数地点の各々における、交通の流量と密度との関係と、定常時の前記密度の予測値と、に基づき、前記複数地点のうちの少なくとも一つで非定常事象が起きたときの時刻を表す事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出する算出手段と、
前記密度の推定値に基づき、前記非定常事象による１または複数地点の交通への影響を表示する表示制御手段と、
を備える、交通制御支援システム。
【請求項２】
前記算出手段は、前記事象開始時刻での前記密度の予測値に対する、前記特定時刻での前記密度の変化量を算出し、当該変化量に基づき、前記特定時刻での前記密度の推定値を算出する
請求項１記載の交通制御支援システム。
【請求項３】
前記算出手段は、前記事象開始時刻より後の第１の時刻での前記密度の推定値に対する、前記第１の時刻より後の第２の時刻での前記密度の変化量を算出し、当該変化量に基づき、前記第２の時刻での前記密度の推定値を算出する
請求項２記載の交通制御支援システム。
【請求項４】
前記算出手段は、前記交通の流量と密度との関係から得られる、第１の地点と第２の地点の流量の差とに基づいて、前記密度の変化量を算出する
請求項２または請求項３記載の交通制御支援システム。
【請求項５】
前記算出手段は、前記事象開始時刻より後の前記特定時刻での前記密度の予測値の誤差を算出し、当該誤差に基づき、前記特定時刻での前記密度の推定値を算出する
請求項１記載の交通制御支援システム。
【請求項６】
前記算出手段は、前記事象開始時刻での前記密度の予測値の誤差に対する、前記事象開始時刻より後の前記特定時刻での前記密度の予測値の誤差の変化量を算出し、当該変化量に基づき、前記特定時刻での前記密度の予測値の誤差を算出する
請求項５記載の交通制御支援システム。
【請求項７】
前記算出手段は、前記複数地点のうちの少なくとも一つで将来の時刻で前記非定常事象が起きるとした場合の、前記事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出する
請求項１乃至請求項６のいずれか１項記載の交通制御支援システム。
【請求項８】
前記算出手段は、前記非定常事象が発生している地点については、非定常時の前記交通の流量と密度との関係を用い、前記非定常事象が発生していない地点については、定常時の前記交通の流量と密度との関係を用いて、前記特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出する
請求項１乃至請求項７のいずれか１項記載の交通制御支援システム。
【請求項９】
複数地点の各々における、交通の流量と密度との関係と、定常時の前記密度の予測値と、に基づき、前記複数地点のうちの少なくとも一つで非定常事象が起きたときの時刻を表す事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出し、
前記密度の推定値に基づき、前記非定常事象による１または複数地点の交通への影響を表示する、
交通制御支援方法。
【請求項１０】
複数地点の各々における、交通の流量と密度との関係と、定常時の前記密度の予測値と、に基づき、前記複数地点のうちの少なくとも一つで非定常事象が起きたときの時刻を表す事象開始時刻以降の特定時刻での１または複数地点における前記密度の推定値を算出する処理と、
前記密度の推定値に基づき、前記非定常事象による１または複数地点の交通への影響を表示する処理と、
を、コンピュータに実行させるプログラム。
【国際調査報告】
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