土木学会第70回年次学術講演会(平成27年9月)

Ⅳ‑059

ビデオ観測データに基づく高速道路単路部の車線利用率偏在要因の考察
芝浦工業大学大学院

学生会員○山 口恭平

株式会社道路計画

正 会 員

清田裕太郎

株式会社道路計画

正 会 員

野中康弘

芝 浦 工 業 大 学 正 会 員

岩倉成志

1．はじめにM B

低速

都市間高速道路では交通量の増加に伴い追越車線へ車両が集中することが知られる．そのため単路部

a)Moving Bottleneck

ボトルネックでは，渋滞発生時に追越車線から渋滞E Rが発生する．この追越偏重が是正すれば道路空間がE R有効活用され交通集中渋滞の減少につながると期待b)

されるが，そのメカニズムが明らかとなっていない．

Elephant Racing

取得データ
調査地点
調査日
調査時刻
当日の天候
日の出 / 日の入り路部を対象に，複数断面のビデオ観測データから個々の車両の時空間的な走行挙動を把握する．その際，Daganzo らの提唱する”Moving Bottleneck”及び210

Kerner らの”Elephant Racing”の考えを応用し，これら

ビデオ観測データ
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

進行方向

第1断面

施 205
工
高 200

第2断面

第3断面

2.4km

2.8km
2.340%(が追越車線への偏重に影響を与えると仮説を立て，

m 195

0.410%)

追越車線へ交通量が偏在する要因を考察する．

0.878%
1.450%‐0.410%‐0.915%‐0.415%

190
112.0

113.0

114.0

至 東京

2．偏在要因の仮説‐3.000%1.680%‐2.500%

115.0
キロポスト

116.0

117.0

118.0
至 仙台

図 2 VTR 調査の概要

前述の仮説について概念図を図 1 に示す．
Moving Bottleneck

100%
90%80%
車 70%線60%
利用 50%
率 40%
% 30%
20%
10%
0%

Moving Bottleneck（以下，MB）は走行車線を低速で走行する車両が存在する場合，後続車が追越挙動を起こして追越車線の交通量が増加し，追越車線側の利用率が上昇する現象のことである．

(b))

Elephant Racing
Elephant Racing（以下，ER）は，低速車両が走行車線と追越車線を並走する場合，後続車は追越が出0来ないため，車群が形成されやすくなる現象である．

10

走行車線

追越車線

対象時間(走行)対象時間(追越)2030
40
車線合計交通量(台/1分)

5060

図 3 車線合計交通量と車線利用率の関係

3．データ概要
3.1

低速

図 1 MB 及び ER 概念図

そこで本研究では，片側 2 車線区間の高速道路単a)

低速

架かる跨道橋上に VTR を設置して撮影を行った．

VTR 調査と観測データ

3.2

本研究では，個々の車両の走行挙動データを取得分析対象時間帯するため，VTR 調査を行った．概要を図 2 に示す．

3.1 で取得した VTR 調査から交通量データを作成

当該箇所は片側 2 車線の単路部区間で，休日及び混する．非渋滞流かつ交通量の多い時間帯を対象とす

雑期に交通集中渋滞が発生する区間である．3 箇所のるため，本研究では第 2 断面を 9:45~10:01 に通過す

調査地点は約 2.5km 間隔で位置し，東北自動車道にる 547 台を選定し，これら車両のナンバープレート

キーワード：都市間高速道路，車線利用率，走行速度，車群
連

絡

先：〒135-8548

東京都江東区豊洲 3-7-5 09C32

芝浦工業大学‑117‑

交通計画研究室

TEL：03-5859-8354

土木学会第70回年次学術講演会(平成27年9月)

Ⅳ‑059

50

全区間走行車線のみ(153台)

追い 40
抜
か 30
れた 20台
数10台

分析対象(18台)

()

A0B

60

70時刻

図 4 調査地点の走行速度分布70%
追越 65%
車 60%
線
利 55%
用 50%
率45%
％
40%

第2断面
第3断面
9:46:51～9:47:42
9:49:41～9:50:03
9:47:04～9:47:29
9:49:32～9:50:17
3540
9:54:17～9:55:02
9:56:57～9:57:11
9:54:27～9:55:27
9:56:48～9:58:08
59
26(51)※ 括弧内は、一部4.2秒の車頭時間を含む場合

マッチングから，車両の走行挙動を把握した．

85km/h～75～80km/h～70km/h05

80～85km/h
70～75km/h

10～30台～40台～50台～60台

152025相対速度(km/h)

これより調査実施日においても，交通量が増加すると追越車線利用率が上昇する一般的傾向が見られる．
車線別走行速度分布

分析対象時間帯における，各調査地点の車線別走行速度分布を図 4 に示す．分布形状より，走行車線と追越車線の速度位相が類似していることがわかる．
また点線で囲った箇所に着目すると，上流側から断面を経るごとに，低速車両の周囲により多くの車両が存在する．各車群が何台の車両で構成されるか集計し表 1 にまとめたところ，断面経過に伴い車群構成台数の増加傾向が見られた．なお車群判定は前方車両との車頭時間を 4 秒と設定し，第 2 断面で車群判定された中から，走行車線を最も低速で走行する車両について前後断面での車群台数とを比較した．
これより，各車線を走行する車両は互いの車線の走行速度に影響を与え，また低速車両が周囲の車群形成に関係することが考えられる．
4.3

ER

分析対象時間帯の車線利用率

車線合計交通量と車線利用率の関係を図 3 に示す．

4.2

MB35%

4．分析結果4.1

10075%（ ）通過時刻（走行）
A 通過時刻（追越）台数（台）通過時刻（走行）
B 通過時刻（追越）
台数（台）

90

図 5 平均走行速度と追越挙動の関係

表 1 車群構成台数の変化
第1断面
9:45:06～9:45:33
9:44:55～9:45:34
35
9:52:19～9:52:46
9:51:59～9:52:55
48

80
平均走行速度(km/h)

図 6 低速車両が存在する場合の車線利用率
153 台を抽出し，それぞれの車両が調査区間内で追い抜かれた台数を計測する．この際，当該車両の上流に存在する後続需要の影響が考えられることから，第 2 断面を通過後 10 秒間に後続車が両車線で 10 台以上通過する 18 台を十分な後続需要がある状態として着目する．抽出した車両について，調査区間内の平均走行速度と追い抜かれた台数の関係を図 5 に示
す．平均走行速度が低速であるほど，追い抜かされた台数が多いことが見て取れる．
同様に第 2 断面について各車両と追越した車両との相対速度，及び追越車線利用率の関係を図 6 に示
す．なお円の大きさは後続車の車群の台数，色は各車両の平均走行速度を表す．図 6 と撮影した VTR とを比較し，点線内にプロットされた車両は MB，ER及びその影響を受けた後続車両であることを確認した．これより MB は相対速度が概ね 15~20km/h で車線利用率を 60%程度，ER は相対速度が概ね 10km/h

低速車両に着目した際の車線利用率の変動

4.2 より，低速車両が周囲の車両の運転挙動に影響を与えている可能性を示唆した．ここでは，これらの低速車両を本研究で仮説をたてた MB，ER と捉えて，車群形成との関係性を考察する．
まず，すべての調査断面で走行車線を走行する全で車線利用率が 50%程度に集中すると分かった．
5．おわりに以上より，MB 及び ER に着目し車線利用率の偏在要因は，”相対速度”，”絶対速度”，”後続の車群の大きさ”が関係することが明らかとなった．

‑118‑