(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め作成された移動車両の出発地から目的地までの静的ＯＤデータのデータベースと、オンライン情報収集装置とを含むＯＤ交通量修正システムにおいて、
前記データベース中の静的ＯＤデータの交通量データと前記オンライン情報収集装置中の交通量データの差分を補正して１次修正ＯＤデータを作成するミクロ変動修正機構と、
前記オンライン情報収集装置からの交通量データ変換機能から生成される交通流バラメータと前記ミクロ変動修正機構で生成される１次修正ＯＤデータを入力データとして交通流の未来予測をする交通流模擬装置と、
前記交通流模擬装置で予測した交通流の平均データを前記交通流模擬装置で予測した時刻での１次修正ＯＤデータとの差分で補正して２次修正ＯＤデータを作成するマクロ変動修正機構と、
が備えられていることを特徴とするＯＤ交通量修正システム。
【請求項２】
マクロ変動修正機構は、交通流模擬装置から出力される予測交通量をＮ時間分記憶することができるＦＩＦＯ方式の交通量記憶メモリが設けられたことを特徴とする請求項１に記載のＯＤ交通量修正システム。
【請求項３】
マクロ変動修正機構は、交通量記憶メモリを利用したフィルタ機能が備えられ、Ｎ時間分のマクロ的交通量を導出する機能が設けられたことを特徴とする請求項２に記載のＯＤ交通量修正システム。
【請求項４】
マクロ変動修正機構は、交通流模擬装置を利用したＮ時間分のマクロ的交通量を補正してオフセット的要素を排除する機能が設けられたことを特徴とする請求項１に記載のＯＤ交通量修正システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、動的なＯＤ交通量の修正に関するものであり、特に刻々と変化する実交通データを利用したミクロな修正手段と、実交通データによるパラメータで計算機上の交通流模擬を行い、Ｎ時間分の蓄積データから平均データを導出するマクロな修正手段を用いてＯＤ交通量の精度を向上させる修正方法におけるＯＤ交通量修正システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来道路計画の事前評価を行うための交通流模擬や、渋滞を緩和して円滑な交通流の実現に向けて、都市や地域レベルで車両の行動に変化を与えようとする場合、広範囲においてどの場所からどの場所まで車両が何台通過するかなどの正確な交通需要が求められる。そのため従来における車両の出発地（Origin）から目的地（Destination）までの移動交通量を把握する把握方法としては、一般に次のような方法が取られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
その方法としては、道路交通の国政調査というべき道路交通センサスによる交通量や旅行速度を調査する一般交通量調査、アンケートによる自動車起終点調査（ＯＤ調査）プローブカーを使用した統計データ、人や車両の移動を調査したパーソントリップ調査等が実施されて、静的ＯＤデータが生成されているが、いずれも限られた地域、時間で行われており、データが古いことやサンプル数が少ないことから、実際の交通量と比べると偏差による誤差を含んだ不正確なＯＤ交通量となっている。
【０００４】
そしてこのように前記のような過去の統計データによるＯＤ交通量調査は、それぞれの目的で地域の交通状況の分析や将来需要の予測に重要なデータであることには間違いがないが、道路構造の変化や交通事故等の時々刻々と変化する交通事情に対応することができないというような問題がある。
【０００５】
そこで本発明の目的は、前記のような従来のＯＤ交通量把握方法のもつ問題を解消し、統計的に調査したＯＤ交通量を静的な基本データとしながらも、交通事情によって時々刻々と変化するミクロ的な交通量の補正、そして交通流模擬を利用した時系列の交通量をサンプルにマクロ的観点からの交通量補正、及びそれらの繰返しによって、現況の交通需要に精緻化されて、統計的なＯＤ交通量遥かに高精度なＯＤ交通量を生成するシステムを提供するにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前記のような目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、予め作成された移動車両の出発地から目的地までの静的ＯＤデータのデータベースと、オンライン情報収集装置とを含むＯＤ交通量修正システムにおいて、前記データベース中の静的ＯＤデータの交通量データと前記オンライン情報収集装置中の交通量データの差分を補正して１次修正ＯＤデータを作成するミクロ変動修正機構と、前記オンライン情報収集装置からの交通量データ変換機能から生成される交通流バラメータと前記ミクロ変動修正機構で生成される１次修正ＯＤデータを入力データとして交通流の未来予測をする交通流模擬装置と、前記交通流模擬装置で予測した交通流の平均データを前記交通流模擬装置で予測した時刻での１次修正ＯＤデータとの差分で補正して２次修正ＯＤデータを作成するマクロ変動修正機構と、が備えられていることを特徴とするとするものである。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、マクロ変動修正機構は、交通流模擬装置から出力される予測交通量をＮ時間分記憶することができるＦＩＦＯ方式の交通量記憶メモリが設けられたことを特徴とするものである。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、マクロ変動修正機構は、交通量記憶メモリを利用したフィルタ機能が備えられ、Ｎ時間分のマクロ的交通量を導出する機能が設けられたことを特徴とする請求項１に記載のＯＤ交通量修正システム。
とするものである。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記マクロ変動修正機構は、前記交通データの交通量修正のみでは、オフセット的要素が含まれるため、前記交通流模擬装置を利用したＮ時間分のマクロ的交通量を補正してオフセット的要素を排除する機能が設けられたことを特徴とする。
【００１３】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。図１は本発明の一実施の形態の全体構成図である。この全体構成においては、少なくとも交通量、平均速度等の実交通データ２８を、Ｔ時間周期で収集するオンライン情報収集装置２、静的ＯＤデータ２１、後記の交通流模擬装置で利用する地図データベース２２、これらの情報を基にＯＤ交通量を修正していくＯＤ修正機構１、このＯＤ修正機構１で求められる予測された交通流から情報提供する交通需要評価機構３によって構成される。
【００１４】
オンライン情報収集装置２は、道路に設置された車両感知器２９から現在の交通状況を把握する装置であって、断面交通量、平均速度、平均車頭時間等の実交通データをＴ時間周期でＯＤ修正機構１に入力する。
【００１５】
ＯＤ修正機構１は、Ｔ時間周期の実交通データ２８から入力されるＴ時間ＯＤ交通量と静的Ｄ交通量との差分を補正して１次修正ＯＤデータ２３を作成するミクロ変動修正機構４、実交通データ変換機能７から生成される交通流パラメータ２７と、１次修正ＯＤデータ２３を入力データとして未来予測する交通流模擬装置６、未来の交通量を交通量記憶メモリ２５に記憶して、その未来の時刻に対応した実際の交通量が測定できた時点で、１次修正ＯＤデータ２３と、模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１を用いて２次修正ＯＤデータ２４を作成するマクロ変動修正機構５等で構成される。
【００１６】
ミクロ変動修正機構４は、実交通データから得られる道路の平均速度や平均車頭時間をもとに交通流パラメータ２７を作成する実交通データ変換機能７、この実交通データ変換機能７が編集した交通量と、静的ＯＤデータ２１の差分を補正した１次修正ＯＤデータを作成するミクロ変動ＯＤ修正機能８とによって構成される。
【００１７】
次に交通流模擬装置６の交通流模擬機能１１は、実交通データから補正された１次修正ＯＤデータ２３のＴ時間ＯＤ交通量と、交通流パメータ２７とを入力データとして、Ｔ時間後の交通流模擬を行う。この交通流模擬を実施する際は、実際の道路構造と同じ仮想道路ネットワークを構築するため、実交通データ２８から送られてくる車両感知機の位置やリンクの位置は、地図データベース２２内の座標で紐付けられるものとする。この交通流模擬で算出されるＴ時間後のＯＤ交通量は、マクロ変動修正機構５の交通量記憶メモリ２５に入力されるとともに、交通予測された結果は情報提供用として、交通需要評価機構３に情報が渡される。
【００１８】
マクロ変動修正機構５では、マクロ変動ＯＤ修正機能１０がミクロ変動ＯＤ修正機能８からの起動タイミングを受けて、Ｔ時間後の予測結果をＮ時間分バッファリングする交通量記憶メモリ２５をフィルタにかけて模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１を作成する。マクロ変動ＯＤ修正機能１０は、未来予測した模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１に対して、その時間に到達した時点で、実交通データを補正して作成された１次修正ＯＤデータ２３との差分を補正し、２次修正ＯＤデータ２４を作成する。ここで作成されたＴ時間ＯＤ交通量は、交通需要評価機構３によって現況の交通需要を把握する評価データとして使用される。
【００１９】
図２はＴ時間ＯＤ交通量（ＯＤ表）のデータ構造の一例である。このマトリックス表形式のＯＤ交通量（以下ＯＤ表とする）は、静的ＯＤデータ２１、１次修正ＯＤデータ２３、２次修正ＯＤデータ２４、模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１の全てのデータに共通的なするデータ構造であり、このＯＤ表に修正がかけられる。ＯＤ表２１１は縦軸が出発地を表すゾーンであり、横軸が目的地を表すゾーンであり、発生交通量を示す２１５は、ゾーン１から出て行く交通量、集中交通量を示す。２１６は、ゾーン１に入ってくる交通量、生成交通量を示す。２１７は、発生交通量の総数を表す。この発生交通量と集中交通量とが入力となり、各ゾーンへの交通量を分配することとなる。ＯＤ表はＴ時間毎に管理され、普通車の他に大型車２１２、さらには平日用２１３、休日用２１４というように分割して管理される。
【００２０】
図３はゾーンと発生交通量、集中交通量を集計して示したものである。ここでゾーンとは、市町村単位や学区単位といった行政区等にわけられるエリアであり、そのゾーニングは交通量を把握する目的によってわけられる。図３の例ではIn-1の入力交通量３３２から、In-10までの時間内にゾーンエリアに入ってきた交通量の合計を集中交通量、Out-1の出力交通量３３１から、Out-10までのゾーンエリアから出て行った交通量の合計を発生交通量と呼び、ゾーン毎に発生交通量、集中交通量を集計するものである。この発生交通量と集中交通量は、図２の発生交通量２１５、集中交通量２１６に相当するものである。
【００２１】
図４はＯＤ修正機構１の全体的なメカニズムを示すものである。ＯＤ修正機構１は、静的ＯＤデータ２１と実交通データ２８の現在時刻における交通量から差分修正を実施するミクロ変動ＯＤ修正機能８で１次修正ＯＤデータ２３を作成する。この１次ＯＤ修正データ２３は、交通流模擬装置６に入力され、Ｔ時間後の予測結果は、Ｔ時間のDelayメモリである交通量記憶メモリ２５に記憶される。ＦＩＦＯ方式でＮ時間分保持する。交通量記憶メモリ２５はフィルタ機能４３によって、模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１として格納される。
【００２２】
一方マクロ変動ＯＤ修正機能１０では、現在時刻における交通量と、未来予測してある模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１から同一時刻の交通量を取り出して、偏差分を修正して２次修正ＯＤデータ２４に格納する。以上がＯＤ修正機能１のメカニズムである。
【００２３】
以後本発明によるＯＤ交通量修正システムにおける処理を、その流れに沿って説明する。図５はオンライン収集装置における交通量変換機能を示したフローチャートである。実道路に配備された車両感知器２９で計測された断面交通量は、Ｔ時間における通過交通量として実交通データ取得処理２０１で取得される。取得した通過交通量は、図３のゾーンを用いて説明すると、集中交通量生成機能２０２によってゾーンエリアに入ってきた流入量In-1〜In-10までの合計を集中交通量、発生交通量生成機能２０３によって得られる流出量Oout-1〜Out-10までの合計を発生交通量とする。集計された実測データは実交通データ２８として格納され、実交通データ変換機能７に入力される。
【００２４】
図６は、オンライン情報収集装置２により、道路上に設置された車両感知器から収集される実交通データ２８のデータ構造である。このオンラインデータは、Ｔ周期で実交通データ変換機能に入力され、ＯＤ修正機構１が動作するタイミングともなる。図６の実交通データのデータ構造は、Ｔ時間周期を５分と仮定した一例である。本データはゾーン毎に収集され、ミクロ変動ＯＤ修正機能８に使用される収集時間２８２〜２８３、普通車及び大型車の発生／集中交通量２８５ａ〜２８６ｂ、交通流模擬のための交通流パラメータ２７に使用される車両感知器位置２８４ａ〜２８４ｎ、リンク座標及び平均車頭時間、平均速度２８７ａ〜２８８ｄから構成される。
【００２５】
図７は、ミクロ変動修正機構を表すフローチャートである。本機構は、実交通データ受信処理７１で収集した実交通データ２８を受信し、交通流パラメータ変換処理７２で、図６に示す交通流模擬上で使用する車両感知器位置２８４ａ〜２８４ｎ、リンク座標位置、平均車頭時間、平均速度２８７ａ〜２８８ｄを用いて交通流パラメータ２７を記憶する。ミクロ変動交通量変換処理７３では、図６示す計測開始／終了の日時分２８２〜２８３、普通車／大型車の発生交通量及び集中交通量２５８ａ〜２８６ｂを用いて、図２に示すＯＤ表の発生交通量２１５と集中交通量２１６を記憶する。そしてここで記憶された交通量と予め作成されている静的ＯＤデータを用いて、つぎのミクロ変動ＯＤ修正機能７４でＯＤ交通量に修正がなされる。
【００２６】
図８は、ミクロ変動ＯＤ修正機能８のフローチャートである。本機能は静的なＯＤ交通量と実交通のＯＤ交通量から差分を補正して交通流模擬用のＯＤ交通量を作成する処理、同時にそのＯＤ交通量で未来予測されている交通量を修正するマクロ変動修正機能を起動する処理になる。静的ＯＤデータ取り込み８１は、現時刻に対応した静的ＯＤデータ２１のＯＤ交通量を取り込む。この静的なＯＤ交通量とミクロ変動交通量変換処理７３で記憶された実行通データの交通量とを用いて、ＯＤ交通量差分修正処理８２で補正処理が行われる。
【００２７】
ＯＤ交通量差分修正処理８２は、以下の方法で行う。ＯＤ交通量の補正は、基本ＯＤ交通量と変動ＯＤ交通量の各ゾーンの発生交通量、集中交通量が入力データとなって修正される。
【００２８】
国民化学社の１９９２年発行の文献「交通工学の第６６〜第７８頁」に飯田恭敬が記載している「交通需要の推定方法」によれば、交通計画の基本データであるＯＤ交通量の修正方法には、成長率法、重力モデル法、エントロピーモデル等多くの方法が用いられているとなっている。本発明ではそのなかの一例である成長率法を用いることとする。ただしＯＤ交通量を推定するデータが揃っている前提であれば、成長率法に限定するものではない。
【００２９】
図９は、ＯＤ交通量差分修正処理８２のフローチャートである。成長率の算出処理８２３のステップでは、基本ＯＤ交通量３４１と、変動ＯＤ交通量３４２の成長率を求める。図１０のゾーンｉとゾーンｊに着目した場合、ゾーンｉの発生交通量の成長率（Ｆｉ）、ゾーンｊの集中交通量の成長率（Ｇｊ）、全ゾーンの発生交通量の成長率（Ｇ）を求めると次の式（１）（２）（３）が成り立つ。
Ｕｉ／Ｘｉ＝  Ｆｉ……………………（１）
Ｖｊ／Ｙｊ＝  Ｇｊ……………………（２）
Ｕ／Ｘ    ＝  Ｇ………………………（３）
【００３０】
ＯＤ交通量近似処理８２４のステップでは、成長率に対する近似処理を行う。変動ＯＤ交通量３４２におけるゾーンｉからゾーンｊへのＯＤ交通量は、ゾーンｉの発生交通量の成長率（Ｆｉ）に比例し、またゾーンｊの集中交通量の全域に対する相対的成長率（Ｇｊ／Ｇ）に比例すると仮定した場合、第１次近似としてＯＤ交通量（Ｕij(1)）を求める。
Ｕij(1)＝ＸijＦｉ（Ｇｊ／Ｇ）……………（４）
【００３１】
次のステップ８２５では、ＯＤ交通量近似処理８２４で求めたＯＤ交通量の行和、列和が発生交通量３４２２、集中交通量３４２５に等しいか判定する。まだ等しくない場合は、基本ＯＤ交通量の設定８２２のステップに戻り、第１次近似に対する行和と列和をそれぞれの基本ＯＤ交通量に設定し、成長率の算出８２３にて発生交通量と、集中交通量の成長率を改めて求める。
Ｕｉ／Ｕｉ(1)＝  Ｆｉ(1)………………………（５）
Ｖｊ／Ｖｊ(1)＝  Ｇｊ(1)………………………（６）
Ｕ／ΣＵｉ(1)＝  Ｇ(1)…………………………（７）
この成長率を用いて、ＯＤ交通量近似処理８２４にて再びＯＤ交通量を計算し、これを第２次の推定値とする。
Ｕij(２)＝Ｕij(1)Ｆｉ(1)（ＧＧｊ(1)／Ｇ(1)）……………（８）
【００３２】
これ以降同様の操作を繰り返して、ＯＤ交通量が発生交通量３４２２、集中交通量３４２５に等しくなったところで、修正ＯＤ交通量の決定８２６とする。前記のＯＤ交通量の修正を実施した後に、交通流模擬用ＯＤデータ作成８３によって、１次修正ＯＤデータ２３のＯＤ交通量として格納される。また実交通データで修正された１次修正ＯＤデータ２３を未来予測されたＯＤ交通量に反映するために、マクロ変動ＯＤ修正機能起動８４によって、マクロ変動ＯＤ修正機能１０を起動する。
【００３３】
図１１は、交通流模擬装置６における交通流模擬機能１１の処理フローを示したものである。道路構築ネットワーク１１１は、実際の道路構造の座標をもつ地図データベース２２を取り込み、計算機上に交通流模擬用の道路ネットワークを構築する。この仮想的な道路ネットワークを構築する際は、交通流パラメータ２７に登録されているゾーン毎の車両感知器も構築し、以下車両発生処理１１２から１１８までを交通流模擬する時間刻みでＴ時間まで車両移動を反復する。模擬する時間刻みのＳ周期は、０．１秒から１秒までの任意の値を採用する。
【００３４】
車両発生処理１１２は、模擬時間内に道路ネットワークに進入してくる車両を発生させる処理であり、ここでの発生車両は、１次修正ＯＤデータ２３のＴ時間ＯＤ交通量になる。運転者パラメータ設定処理１１３は、個々の運転者がもつ交通流模擬用パラメータ値を設定する。交通流パラメータ２７に登録されているリンクの平均速度と平均車頭時間から各運転者に目標速度及び目標車頭時間を分布で与える。道路上に見える合流部や前方車の行動等周辺状況を把握し、運転者がとるべき行動の候補を挙げる周辺認識処理１１４、追従走行、車線変更等複数挙げられる行動の候補から１つの行動だけを選択する次操作決定処理、これらは時間刻み毎に車両１台１台について実施される。
【００３５】
処理ステップ１１６の全車両処理終了かの判定において、まだ車両が残っていれば、その車両について周辺認識処理、次操作決定処理を続ける。処理ステップ１１６で完了なら、車両位置補正処理１１７に進む。車両位置補正処理１１７では、その時間刻み内に移動すべき距離を直進速度、車線変更速度から算出詩、道路ネットワーク上の位置情報を修正する。ここで道路ネットワーク上に設置された車両感知器を通過した場合は、通過台数のカウント、平均速度、平均車頭時間を記憶する。
【００３６】
模擬時間分処理１１９終了かの判定において、まだ模擬時間が残っていれば、つぎのＴ時間ＯＤ交通量から車両を発生させる。模擬時間分完了していれば、模擬結果出力処理１１９を行なう。模擬結果出力処理１１９は、道路ネットワーク上の車両検知器に記憶された交通量からゾーン単位に、発生交通量、集中交通量を集計し、図１１に示す交通量記憶メモリ２５のβｎ（最新）に格納する。同時に交通流模擬機能１１で予測したＴ時間後交通量３０は、交通流予測結果提供１２０にて交通渋滞の緩和を促す情報提供用として、交通需要評価機構３に送られる。
【００３７】
図１２は、マクロ変動ＯＤ修正機能１０の処理フローを示すものである。本機能は１次修正ＯＤデータ２３が作成されたタイミングで起動され、交通流模擬機能１１で予測された交通流を実測の交通流で修正する機能である。ステップ１０１にて、現時刻における１次修正ＯＤデータ２３の発生交通量、集中交通量を取り込む。フィルタ機能１０２では、交通流模擬機能１１によって順次予測されているＴ時間交通量すなわち交通量記憶メモリ２５を取り込み、過去Ｎ時間分のデータ数から１例として移動平均フィルタ等を使って発生交通量、集中交通量の平均値を求める。
【００３８】
図１３は、交通量記憶メモリ２５のデータ構造である。本メモリデータは各ゾーンの２５の模擬時間２５２毎に発生交通量２５３と集中交通量２５４をＮ時間分記憶するバッファをもち、この例ではＴ時間交通量を５分として１時間分のバッファを仮定している。交通流模擬結果のＴ時間交通量を入力データ２５１βn(最新)として、出力のＴ時間交通量をαとした場合、移動平均フィルタは下記の式(９)で表される。
α＝（βn＋βn-1＋βn-2＋……βn-p）/ｐ+１…………………（９）
ここで求められたαすなわちＴ時間交通量のＮ時間平均値は、模擬結果Ｎ時間平均値は、模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１に格納され、マクロ的指標の交通量データとして使用される。この模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１は、１次修正ＯＤデータ２３と同構成となっており、次のステップのＯＤ交通量差分修正処理１０３でＯＤ交通量の修正がなされる。
【００３９】
ＯＤ交通量の修正方法は、図８で述べたＯＤ交通量差分修正処理８２と同様であり、基本ＯＤ交通量を１次修正ＯＤデータ２３、変動ＯＤ交通量を模擬結果Ｎ時間平均ＯＤデータ３１として、式（１）〜（８）を使用して修正する。ここで修正されたＯＤ交通量は、マクロ変動ＯＤ交通量作成１０４によって、２次修正ＯＤデータ２４に格納される。
【００４０】
ミクロ的にもマクロ的にも修正された２次修正ＯＤデータ２４は、交通需要評価機構３によって、実道路に配備された表示板やＦＭ放送等により、運転者に対して情報提供が行われる。また交通需要評価機構３では、２次修正ＯＤデータ２４を入力データとした交通流模擬を行うことによって、道路整備等の事前評価が実現できるようになる。
【００４１】
【発明の効果】
本発明によれば、統計的に調査した静的ＯＤ交通流を基本データとし、交通流データから得られる交通流や平均速度等のパラメータを交通流模擬に取り入れることで、精度の高い交通流の未来予想が可能であるという効果がある。また未来予想したＯＤ交通流に含まれる誤差分は、実交通データから得られる交通量で補正することにより、精度の高いＯＤ交通量を作成することができるという効果がある。また本発明による数時間後の交通流模擬結果は、運転者への情報提供に使用することができるという効果がある。また精緻化された時間帯ＯＤ交通量は、実交通現象のシミュレーションや様々な交通施策にとって、重要な情報となるという効果がある。さらに本発明は、対象地域を限定することなく、全国の情報収集が可能であるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態の全体構成図である。
【図２】同上のＴ時間ＯＤ交通量（ＯＤ表）のデータ構造を示す図面である。
【図３】同上のゾーンと発生／集中交通量の関係を示す画面である。
【図４】同上のＯＤ修正機構のメカニズムを示す画面である。
【図５】同上のオンライン情報収集装置における交通量変換機能のフローチャートを示す図面である。
【図６】同上の実交通データのデータ構造を示す図面である。
【図７】同上のミクロ変動修正機構のフローチャートである。
【図８】同上のミクロ変動ＯＤ修正機能のフローチャートである。
【図９】同上のＯＤ交通量差分修正処理のフローチャートである。
【図１０】同上のＯＤ交通量差分修正処理の補足図である。
【図１１】同上の交通流模擬機能のフローチャートである。
【図１２】同上のマクロ変動ＯＤ修正機能のフローチャートである。
【図１３】同上の交通量記憶メモリのデータ構造を示す図面である。
【符号の説明】
１  ＯＤ修正機構              ２  オンライン情報収集装置
３  交通需要評価機構          ４  ミクロ変動修正機構
５  マクロ変動修正機構        ６  交通流模擬装置
７  実交通データ変換機能      ８  ミクロ変動ＯＤ修正機能
１０  マクロ変動ＯＤ修正機能  １１  交通流模擬機能
２１  静的ＯＤデータ          ２２  地図データベ−ス
２３  １次修正ＯＤデータ      ２４  ２次修正ＯＤデータ
２５  交通量記憶メモリ        ２７  交通流パラメータ
２８  実交通データ（交通量、平均速度等）
２９  車両感知器              ３０  Ｔ時間後交通量
３１  模擬結果Ｎ時間ＯＤ平均データ
４３    フィルタ機能
２１１  Ｔ時間ＯＤ交通量のＯＤ表（普通車）
２１２  Ｔ時間ＯＤ交通量のＯＤ表（大形車）
２１３  Ｔ時間ＯＤ交通量のＯＤ表（平日用）
２１４  Ｔ時間ＯＤ交通量のＯＤ表（休日用）
２１５  発生交通量
２１６  集中交通量
２１７  生成交通量
３３１  ゾーンから出る交通量
３３２  ゾーンに入る交通量
３３３  ゾーン内の集中交通量と発生交通量との計算方法
２０１  実交通データ取得処理
２０２  集中交通量生成機能
２０３  発生交通量生成機能
２０４  実交通量データ入力
７１    実交通データ受信処理
７２    交通流パラメータ変換処理
７３    ミクロ変動交通量変換処理
８１  静的ＯＤデータ取り込み
８２  ＯＤ交通量差分修正処理
８３  交通流模擬用ＯＤデータ作成
８４  マクロ変動ＯＤ修正機能起動
８２１  変動ＯＤ交通量の設定
８２２  基本ＯＤ交通量の設定
８２３  成長率の算出
８２４  ＯＤ交通量近似処理
８２５  ＯＤ交通量の合計は、発生量と集中量とに一致したか
８２６  修正ＯＤ交通量の決定
１１１    道路ネットワーク構築
１１２    車両発生処理
１１３    運転者パラメータ設定処理
１１４    周辺認識処理
１１５    次操作決定処理
１１６    全車両処理終了か
１１７    車両位置補正処理
１１８    模擬時間分処理終了か
１１９    模擬結果出力処理
１２０    交通流予測結果提供
１０１    １次修正ＯＤデータ取り込み
１０２    フィルタ機能
１０３    ＯＤ交通量差分修正処理
１０４    マクロ変動ＯＤ交通量作成
２５１    交通量記憶メモリの入力データ
２５２    交通量記憶メモリの模擬時間
２５３    交通量記憶メモリの発生交通量
２５４    交通量記憶メモリの集中交通量
３４１    成長率法のＯＤ修正における基本ＯＤ交通量
３４１１  発生交通量
３４１２  発生交通量
３４１３  発生交通量
３４１４  集中交通量
３４１５  集中交通量
３４１６  集中交通量
３４１９  生成交通量
３４２    成長率法のＯＤ修正における変動ＯＤ交通量
３４２１  発生交通量
３４２２  発生交通量
３４２３  発生交通量
３４２４  集中交通量
３４２５  集中交通量
３４２６  集中交通量
３４２９  生成交通量
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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