(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
推論過程を用いた道路制御方法であって、
事前に様々な制御量でシミュレーションし、計算結果を事例データベースに格納する第１の過程と、
交通感知器から交通流データを取得し、制御量と共に所定時間後の交通流データとシミュレーションを行ったシミュレーションデータとを前記事例データベースに保存する第2の過程と、
前記第２の過程によって取得した交通流データに基づいて前記事例データベースから類似事例を検索する第３の過程と、
前記第３の過程によって検索した一つ以上の類似例と対応する第２の過程の交通流データで用いた制御量の対処事例を提示する第４の過程と、
前記第３の過程において類似事例が見つからなかった場合に前記第２の過程によって得られたシミュレーション結果と制御量を提示する第５の過程と、
を有することを特徴とする道路制御方法。
【請求項２】
さらに、前記交通感知器から取得した交通流データと交通流制御の値とを、前記事例データベースに格納された過去の測定データと制御の値に追加する段階を有する請求項１に記載の道路制御方法。
【請求項３】
さらに、前記交通感知器の測定データと交通流制御の値と、その後の予測交通流をシミュレーションし、当該シミュレーションによって過去の測定データと制御の値を補う過程を有する請求項１または２のいずれかに記載の道路制御方法。
【請求項４】
前記交通流制御は自動料金徴収システムすなわちＥＴＣ、道路制限速度表示装置、信号機、および自動運転システムすなわちＡＨＳ、を用いて行うことを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の道路制御方法。
【請求項５】
前記推論過程は、事例ベース推論であることを特徴とする請求項１に記載の道路制御方法。
【請求項６】
前記交通感知器による交通流データは少なくとも渋滞箇所の上流側および下流側の交通流であることを特徴とする請求項１ないし４の何れかに記載の道路制御方法。
【請求項７】
前記データは少なくとも交通流制御前と交通流制御後の交通流であることを特徴とする請求項１ないし６の何れかに記載の道路制御方法。
【請求項８】
前記第３の過程によって検索された類似事例と現在の状況との差を計算し、この差に基づいて前記事例データベースに格納されている制御量を現在の状況に適合するように修正し対処事例を提示する第６の過程を有することを特徴とする請求項1に記載の道路制御方法。
【請求項９】
推論過程を用いた道路制御を実行させるためのソフトウエアプログラムを格納したコンピュータによって読み取り可能な記録媒体であって、
事前に様々な制御量でシミュレーションし、計算結果を事例データベースに格納する第１の処理と、
交通感知器から交通流データを取得し、制御量と共に所定時間後の交通流データとシミュレーションを行ったシミュレーションデータとを前記事例データベースに保存する第2の処理と、
前記第２の処理によって取得した交通流データに基づいて前記事例データベースから類似事例を検索する第３の処理と、
前記第３の処理によって検索した一つ以上の類似例と対応する第２の過程の交通流データで用いた制御量の対処事例を提示する第４の処理と、
前記第３の処理において類似例が見つからなかった場合に前記第２の処理によって得られたシミュレーション結果と制御量を提示する第５の処理と、
をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１０】
推論過程を用いた道路制御システムであって、
事前に様々な制御量でシミュレーションし、計算結果を事例データベースに格納する第１の手段と、
交通感知器から交通流データを取得し、制御量と共に所定時間後の交通流データとシミュレーションを行ったシミュレーションデータとを前記事例データベースに保存する第2の手段と、
前記第２の手段によって取得した交通流データに基づいて前記事例データベースから類似事例を検索する第３の手段と、
前記第３の手段によって検索した一つ以上の類似例と対応する第２の手段の交通流データで用いた制御量の対処事例を提示する第４の手段と、
前記第３の手段において類似事例が見つからなかった場合に前記第２の手段によって得られたシミュレーション結果と制御量を提示する第５の手段と、
を有することを特徴とする道路制御システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は交通流制御手段を用いた渋滞解消システムであって、特に交通感知器からのデータを事例ベース推論によって処理し、適切な交通流の制御を行うシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
道路交通における渋滞の解消は広く知られている問題である。例えば高速道路において渋滞の発生箇所は主に料金所、パーキングエリアの出口などの高速道路上での合流部、一般道路との合流部、坂道部、突発事故、道路工事などが挙げられる。
【０００３】
近年、このような渋滞解消のために様々な方法が試みられており、例えばテレビ、ラジオ放送による渋滞情報の提供や、電光掲示式道路標識による交通状況の報知などである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
高速道路においては、このような渋滞の解消策として無線通信により料金徴収を行ういわゆるＥＴＣが導入された。図１に示したように、この結果料金所上流部における渋滞１を解消することはできるが３、料金所通過後の一般道路との合流地点、坂道、事故などでの渋滞２は解消されていない。例えば、ＥＴＣを通過した車両が、先の一般道路との合流点から進入した車両と渋滞区間４に滞留している車両が合流し、大きな渋滞区間を作る。一度渋滞が発生（各車両が停車、発進が繰り返して）した場合、単位時間当たりに通過できる交通量が低下し、渋滞時間は（車の台数）×（車１台当たりの反応時間）になると言われており、渋滞状態を解消するには長時間が必要となる。そのため、いかに渋滞を発生しなようにするかが課題となっている。その対処策の一つとして料金ゲートのＥＴＣの採用が進められているが、前記記載のような道路の合流部や坂道、突発事故、道路工事などによる渋滞についてはＥＴＣでは解消することができず、より大きい渋滞を招く可能性すらある。
【０００５】
つまり前記ＥＴＣの導入によって交通流のボトルネックが料金所からさらに先の区間に移動しただけであり、渋滞の本質的な解消には至っていないのが現状である。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記の問題点に鑑み本発明は推論過程を用いた道路制御方法であって、事前に様々な制御量でシミュレーションし、計算結果を事例データベースに格納する第１の過程と、交通感知器から交通流データを取得し、制御量と共に所定時間後の交通流データとシミュレーションを行ったシミュレーションデータとを前記事例データベースに保存する第2の過程と、前記第２の過程によって取得した交通流データに基づいて前記事例データベースから類似事例を検索する第３の過程と、前記第３の過程によって検索した一つ以上の類似例と対応する第２の過程の交通流データで用いた制御量の対処事例を提示する第４の過程と、前記第３の過程において類似事例が見つからなかった場合に前記第２の過程によって得られたシミュレーション結果と制御量を提示する第５の過程とを有することを特徴とする道路制御方法を提案する。
【０００７】
上記の方法において、現在の交通流制御に対応するその後の予測交通流は、約５分ないし１０分後の交通流である。
【０００８】
【発明の実施の形態】
前記記載の通り本発明はＥＴＣゲートのような交通流制御手段を用いて、交通の流れ自体を積極的に制御するものである。交通流の制御に用いるデータは交通感知器からのデータおよび該感知器付近に設置される監視カメラ等により得られるデータであり、このデータに基づいてシミュレーションおよび推論システムにより交通流制御手段を動作させる。また当該システムが動作する最初の段階では、事例データベースにデータが格納されていない。従ってあらかじめ交通流シミュレータを用いて様々な条件で計算した結果を事例データベースに格納する。次に、該データを用いて交通流制御を行い、その結果生じた交通流の変化を測定し事例としてデータベースに格納する。さらに、事例データベースに十分なデータが格納された後、主に事例ベース推論を用いて交通流制御を行い、同様に制御結果を事例としてデータベースに格納する。以下に本発明をより詳細に説明する。
【０００９】
前記記載のように、システムが動作する初期の段階は事例データベースに事例が保存されていないため、交通流シミュレータを用いて、事前に様々な条件で計算した結果を事例データベースに格納する。また、図３に示したように交通感知器および前記カメラ等で取得したデータ２４、例えば交通量、通過平均速度、滞留台数など、から交通流シミュレータによって１０分程度の近未来の交通流を予測し２６、事前に計算したデータ２９を用いて事例ベース推論によって交通流が所定の状態になるように交通流制御手段の動作を決定し交通流制御を行う。
【００１０】
次に該動作によって生じた交通流の変化を前記交通感知器およびカメラ等で取得する。つまり同一箇所において交通流制御前と該制御後のデータを取得する。このとき交通流を測定する箇所は、少なくとも渋滞箇所の上流側および下流側である。さらに取得したデータを事例として事例データベースに保存する。この動作を繰り返すことによって該データベースに事例が蓄積される。
【００１１】
上述の過程を繰り返すことによって事例データベースに所定の量のデータが蓄積されると、次に事例ベース推論によって交通流制御を行う。以下に事例ベース推論を用いた交通流制御について、データを取得するフェーズ、シミュレーションを行うフェーズおよび事例ベース推論を用いるフェーズの３つのフェーズに分けて説明する。
【００１２】
（フェーズ１）
最初は交通流のデータを取得するフェーズである。図３に示したように交通感知器２０、２２により例えばＥＴＣ料金所付近２３の交通流を一定間隔ごとに測定する。また図示しないが同料金所付近には渋滞の滞留長を測定するカメラも設置されている。これらの装置によってＥＴＣ料金所付近の車両の通過速度、時間帯ごとの車両通過台数、滞留長および滞留台数等のデータを取得できる。
【００１３】
（フェーズ２）
フェーズ２の概略的な図を図４に示した。フェーズ１で取得したデータを用いて、前記交通流制御装置を所定の量だけ動作させたときの、１０分程度の近未来の交通流を予測する。前記記載のように交通感知器で取得した通過交通量、滞留台数、滞留長、通過平均速度等１０２の値を交通流シミュレータ２６に入力し、当該ＥＴＣ料金所およびさらに先の区間周辺の交通流を予測する１０１。
【００１４】
（フェーズ３）
フェーズ３の概略的な図を図５に示した。フェーズ１で取得した交通感知器からのデータ２０２を、事例ベース推論システムに入力し推論を行い、交通流制御装置を所定の値で動作させる２０５。事例ベース推論では、現在の状況とデータベースに格納されている状況を比較し、類似の事例を検索する。次に該類似事例と現在の状況との差を計算し、この差に基づいてデータベースに格納されている制御量を現在の状況に適合するように修正し対処事例を示す２０４。次にこの結果を用いて交通流制御を行う２０５。もし推論によって類似例が見つからない場合はフェーズ２のシミュレーションを用いる。さらに制御後の交通流を測定し、結果を事例としてデータベースに格納する。
【００１５】
また、例えば事故、工事などの突発的な現象に対しては、前記交通流シミュレータでシミュレーションし制御を行い、同様に制御結果を事例データベースに格納する。
【００１６】
以上が本発明による交通流制御の流れである。上述の一連の流れを図２にブロック図で示した。しかしながら、本発明は上述の例に限定されるものではない。例えば、事例データベースに十分なデータが格納された場合、前記フェーズ２の交通流シミュレーションをすることなく、測定データと事例ベース推論のみで交通流制御を行うこともできる。
【００１７】
また交通流の制御には、ＥＴＣゲートの開閉時間を制御することにより該ゲートを単位時間当たりに通過する車両の数を制御することができる。これにより交通流が制御される。さらには、動的な信号制御や、制限速度による制御でも良い。また、現在では自動運転システムいわゆるＡＨＳも開発されており、該ＡＨＳによって交通流の制御をすることもできる。
【００１８】
本発明では推論システムに事例ベース推論を用いている。当業者には明白であるが、通常事例ベース推論では事例をその属性ベクトル等で表現する。該属性としては例えば、交通量、通過平均速度、滞留台数、滞留長、その他などがある。この属性ベクトルを用いて入力事例と過去の事例の類似度を算出する。また事例ベース推論は、問題解決の過程を１つの事象として記憶するので、知識ベース推論のように知識ベースを構築する工程を省くことができ、知識ベース推論では記述できない複雑な問題解決過程にも対応することができる。
【００１９】
上述のように、本発明は道路交通に関する渋滞を解消する方法およびシステムであるが、本発明は本質的に道路交通のみならず、例えば海上交通、航空交通等にも用いることができる。また事例ベース推論を用いることから、例えば駅前周辺の道路交通と歩行者の流れのような、より複雑な制御にも応用可能である。
【００２０】
なお、上記の説明の例として幾つかの時間（時間の値）を明示したが、時間の値は特別意味を持たず、実施にあっては適当な値にすればよい。
【００２１】
【発明の効果】
本発明により、道路全体に渡って交通渋滞の発生を少なくすることが可能となり、通過交通量の低下を回避することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  図１は高速道路における従来の交通状況とＥＴＣ導入後の交通状況を示した概略図である。
【図２】  図２は本発明のブロック図である。
【図３】  図３は高速道路の料金所における交通感知器の設置場所および初期の段階の交通流制御システムの概略的な図である。
【図４】  図４はフェーズ２の交通状況予測を示した図である。
【図５】  図５はフェーズ３の事例ベース推論を用いた対処事例の提示および、交通流制御を示した概略図である。
【符号の説明】
１０  交通感知器から取得したデータ
１５  事例データベース
２６  交通流シミュレータ
２０４  事例ベース推論による対処法の提示
２０５  交通流制御手段の制御
【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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