高速道路単路部の追越車線偏重による流率低下現象のモデル化と改善策

建設工学専攻やまぐちきょうへい

ME15094

山口恭平

土木計画研究指導教員

岩倉成志

１．はじめに

表1

都市間高速道路では交通量の増加に伴い，追越VTR 観測調査の概要

取得データ
調査地点
調査日
調査時刻
当日の天候
日の出 / 日の入り車線の利用が集中すると知られている．高交通量レベルにおける利用車線の偏りは道路が本来持つ交通容量を発揮させず，結果として単路部ボトル

VTR観測データ
東北自動車道 （下り線）
2014年9月23日(火・祝)
午前7時00分～午前12時00分
晴れ
5時29分 / 17時37分

ネックでは追越車線から渋滞が発生する．この追越偏重が是正されれば，断面の有効利用が図られ，交通集中渋滞の減少につながると期待される．
利用車線の偏重を是正するにあたっては，種々の改善策を講じた際に，車両挙動がどのように変化するかを把握する必要がある．よって本研究では，車両の走行挙動を表現できるシミュレーションモデルを構築し，改善策の導入による効果を検証することを目的とする．
２．データ概要
本研究を行うにあたり，表 1 に示す内容の VTR

分析対象として非渋滞流かつ交通量がより多い時

210

上流断面

施 205
工
高 200

３．シミュレーションモデルについて(1) シミュレーションモデルの構造
本研究では本研究室で先に開発された単路部 2車線区間におけるマルチエージェントシミュレーションを，今回のデータ用に改変して分析を行う．
車両は個々に追従・車線変更の意思を持ち，図 1に示すフローに従い自らの挙動を判断し走行する．
(2) 希望速度分布の導入
実データの自由走行車両より，発生させる車両の希望速度を仮定する．今回は前方車両との車頭時間が 8 秒以上開いた状態で走行する全 101 台を抽出した．ヒストグラムの形状および既存研究か
ら，表 2 に示す値をパラメータとした正規分布を進行方向

下流①

下流②

2.8km

2.4km

2.340%

m 195

0.410%

0.878%

190
112.0

1.450%-0.410%-0.915%-0.415%至 東京

面別の通過時刻と通過車線データを取得した．

車種別の希望速度パラメータ
平均値(km/h)
標準偏差(km/h)
108.0
13.185.17.9)

ナンバープレートマッチングから車両別，計測断

表2(1,007 台(小型車：914 台，大型車：93 台)を選定し，シミュレーションのフロー

小型車
大型車観測調査を行った．その後交通量データを集計し，間帯を条件に，9:45-10:16 頃に 115.2kp を通過する

図1-3.000%

1.680%-2.500%

113.0

114.0

図2

分析対象区間の概略図

115.0
116.0
キロポスト

117.0

118.0

至 仙台

車種別に適用する．
４．シミュレーション結果の検証
図 2 に示す対象区間の上流断面(112.8kp)より「通過時刻・速度・利用車線・車種」が同条件の車両を発生させ，下流 2 地点(計測①：115.2kp，計測②118.0kp)で計測し実データとの比較を行う．推計値
はシミュレーションを 10 回実行した際の平均値を採用し，本章では以後，計測①を例に説明する．
(1) 交通量と車線利用率の関係
図 3 より交通量の増加に伴って追越車線の利用が高まる一般的傾向を再現出来た．しかし実績値との利用率比較では平均 6.1%の推計誤差が見られ，相関係数が 0.58 と良好な結果とは言えない．

線 60%

利 50%
用 40%
率 30%

(実績： 追越
実績： 走行% 20%

推計： 追越推計： 走行)

2040
60
80
100
車線合計 2分間交通量(台/分)

図3

交通量と車線利用率の関係(2) 平均走行速度の比較
車線別の 2 分間交通量を 1 時間あたりに換算した交通量を用いて，図 4 に QV 図を示す．実績値・推計値ともに追越車線の走行速度が高いことが確認できる．また両車線の全ての時間帯で，推計速

平均走行速度(km/h)

12080%
車 70%

110
1009080
実績QV：追越
実績QV：走行70600
図4

推計QV：追越
推計QV：走行

500
1000
1500
車線別 換算交通量(台/時)2000

QV 図による平均走行速度の比較

70%
追 65%
大 , 小：-60(km/h)
大型車のみ
小：-70(km/h)(90.8,80.2)
越 60% 大 ,(89.5,79.2)
大 , 小：-65(km/h)(90.1,80.5)(90.7,80.0)
大 , 小：-75(km/h)(90.0,79.2)
車 55%
大 , 小：-85(km/h)
線(89.1,76.2)
50% 大 , 小：-80(km/h)
利(88.2,77.9)
大 , 小：-95(km/h)
45%(86.9,76.5)
用
大 , 小：-90(km/h)(87.4,76.9)40%
大 , 小：-100(km/h)率(87.2,75.2)35%
規制：無規制：有(小型+大型)規制：有(小型のみ)
% 30%
1820
1840
1860
1880
1900
車線合計 換算交通量(台/時)
規制無し(追越V,走行V)=(89.8,81.3)(度が実勢速度よりも低く，特に追越車線側の乖離)が著しい．これは車線変更モデルに課題があるため生じている．追越車線を走行中に高速走行する後続車が発生した場合，実現象の多くは希望速度

図5

換算交通量と利用率・走行速度の関係を満たす前に走行車線へ一時避走する行動をとる子が確認できる．また追越車線利用率の低下に伴が，シミュレーション上で再現が出来ていない．って，換算交通量の増加傾向がみられる．対してこれにより希望速度の小さな車両が追越車線に流大型車の抑制対策を行わない場合，小型車の抑制入した際，後続車が当該車両への追従を余儀無く対策による追越車線の利用緩和傾向を示すが換算されるため速度低下を招いている．

交通量の増減分は最大でも 8 台程度と少ない．よ５．改善策の検討って大型車の追越車線への混入を少なくすること走行車線から追越車線への車線変更抑制対策を導入した際の効果を計測②で計測し，改善策の検が，換算交通量を増大させることと関係する．
(2) 換算交通量と走行速度の変化について討を行う．具体に，車種および推計速度を場合分大型車へ抑制対策を行う場合，追越車線利用率

けし，図 5 にプロットされる計 18 パターンで分析が低下し換算交通量は増加するが，走行速度が低を行う．またグラフ中の大型車に抑制対策を設け下するため利用者側のサービスレベルが一概に向る 10 パターンと全ての抑制対策を行わない場合上するとは言えない．また前述の追越車線側の走に，ラベルと各車線の平均走行速度を付記した．

行速度が実績値と推計値で乖離している点が影響(1) 換算交通量と追越車線利用率の関係している可能性があることにも留意されたい．

計測②地点を最初に通過する車両と最後に通過

６．おわりに車両の時間差から 1 時間あたりの換算交通量(2 車

本研究では，高速道路単路部の追越偏重による線合計)を求める．追越車線利用率は各抑制対策で流率低下現象をシミュレーションモデルによってシミュレーションを実行した際の平均値を用いる．

再現し，改善策の検討を行った．今後は追越車線

図 5 より速度による抑制対策は，70(km/h)以下から走行車線への避走をルール化し，更なる精度の場合において車線利用率の変化が乏しいため影向上と改善策の検討を行う．

響が小さいが，速度条件をより厳しくするに従っ

謝辞：本研究を行うに際し，多大な助言を頂いた野中連てその効果が表れ，追越車線利用率が低減する様携大学院客員教授に厚く御礼申し上げる．