高速道路の車線選択モデルへの再帰型逐次選択モデルの適用可能性
岩崎
1学生会員

2非会員

真純1・本山成志3・野中芝浦工業大学大学院 建設工学専攻（〒135-8548
E-mail:ME16012@shibaura-it.ac.jp
芝浦工業大学3正会員

4正会員

莉紗子2・岩倉康弘4

東京都江東区豊洲3-7-5）

工学部土木工学科（〒135-8548 東京都江東区豊洲3-7-5）
E-mail:AH13078@ shibaura-it.ac.jp

芝浦工業大学教授 (〒135-8584 東京都江東区3-7-5)
E-mail:iwakura@sic.shibaura-it.ac.jp

株式会社道路計画( 〒170-0013 東京都豊島区東池袋2丁目13-14
E-mail :y_nonaka@doro.co.jp

マルヤス機械ビル)

都市間高速道路における片側3車線区間の交通集中渋滞は，単路部で発生することが多い．交通需要が増加す
ると，追越車線に交通量が偏ることで大きな車群形成が形成され，そこから減速波が生じて，最終的には全車線に交通集中渋滞が波及する．追越車線利用偏重解明のために筆者は車線変更モデルを構築し，車線変更挙動の把握を進めてきた．しかし，時々刻々と変化する交通状況を表現するまでには至っていない．そこで，Fosgerau が提案するリンクベースのRecursive Logit modelを車線選択モデルに適用し，逐次選択モデルの可能性を検討した．

Key Words : Three-Lane Highway,Lane changing model,Recursive Logit model,Route choice model

1．はじめにRecursive Logit model（以下，RLモデルとする）の適用を試みる．高速道路の各車線上に配置したノードごとに都市間高速道路の片側3車線区間単路部において，渋逐次選択を繰り返すモデルとすることで，経路選択行

滞発生直前の車線利用率は一般に，追越車線に偏重す動に見立てて車線選択行動を記述する．走行区間の車る．この結果，第1・第2走行車線の交通量が交通容量

線ごとに数十メートルおきのノードと，ノード間の接に対してまだ余裕があるにもかかわらず，追越車線の続リンクを配置した場合，たかが1㎞区間であってもノ大きな車群中で減速波が生じ，最終的に全車線に交通

ード数によって級数的に経路集合が増加する．このよ

集中渋滞が波及することが知られている．一方で，車うな課題に対して，RLモデルは選択肢集合を列挙する

線合計の交通量レベルが同じであっても，追越車線利ことなく，選択された経路情報とリンクのLOS情報の用率が大きな分散を呈することもある．すなわち，いみでモデルを構築するため，計算負荷を大幅に軽減す

かなる交通状態のときに追越車線が選択され，追越車ることができる．

線利用率の偏重が助長されるかは，十分に解明されて本論は，検討の端緒についたものでしかないが，東いない．

名高速道路単路部の詳細な車線変更行動データを得て，筆者ら は，車群形成を緩和する対策立案を念頭に，

車線選択モデルへのRLモデルの適用に関して，その可追越車線利用偏重の原因解明に向けた車線変更モデル

能性と課題を報告する．以下，2．では，従来の車線選を検討した．具体的には，車線変更を「行う」「行わ択モデルの展開を整理する．3．では，RLモデルを用いない」の行動を右車線変更と左車線変更に分けて，二た車線選択モデルの考え方とパラメータ推計結果およ項ロジットモデルを構築した．しかし，当該モデルはび車線選択の再現性を述べる．最後に，4．で本論から車線変更時の周辺車両の状況のみを考慮したモデル構得られた成果をまとめ今後の課題を整理する．

1)

造となっていることから，時々刻々と変化する数秒先の道路状況の影響が考慮されない課題がある．
そこで本論では，数秒先の道路状況も含めたドライ
バーの意思決定モデルとして，Fosgerau2)が提案する
12．既存研究の概観

線変更のように複数の運転状態の組み合わせにより構成される運転行動を隠れマルコフモデル(HMM)を用い(1)ドライバー心理を考慮した車線変更モデルて車線変更の動的な性質を表現している．しかし，HMMを用いたため，車線変更挙動を定量的に把握でき

車線変更モデルの構築に伴い，ドライバーの意思決定のタイミングや特性を勘案する必要がある．羽藤 らたとは言えない．

3)

は，目的とする出路に対してより上流側で行われる

以上の様にドライバーの意思決定タイミングや思考「戦略的な意思決定」と直近の車両挙動に影響を受けをモデルに実装した例は多く，これらは車線変更を行る「戦術的な意思決定」の相互が走行軌跡上で関連しう車両の周辺交通状況を把握したうえで構築されていあって成り立っていると考えている．車線変更挙動をる．

右車線変更行動，左車線変更行動を自由流時と混雑流時とに分け，車線変更モデルを構築している．その結(2)周辺車両状況を考慮した車線変更モデル

果，前方車両と後方車両の車間距離の合計の影響を表

周辺車両挙動を考慮した車線変更モデルは，周辺車

すパラメータが右車線変更と左車線変更で符号が逆転

両との合流ギャップやラグを考慮した，合流挙動モデしていることから左右方向への車線変更行動に一定のルに多く見受けられる．内山 8 ) は，，高速道路の工事

非対称効果があることを定量的に明らかにした．

規制時に着目し，合流挙動を合流準備挙動と車線変更

一方，柳原ら は，車線変更と加速度制御に関わるドを開始し合流が完了する合流調整挙動とに分けている．

ライバーの判断過程に着目し，ドライバーの意図の推

走行軌跡データ取得システムから得られる走行特性(合移を表現するモデルを提案している．そのため，速度流車の位置，後方ラグの相対変化率，ギャップの相対調整と車線変更の双方の挙動を 1 つに統合している．

変化率，合流車の速度)を説明変数とし，合流挙動をギ

このモデルにより，従来の加速度モデルや車両挙動に

ャップへの「合流を開始する」「合流を見送る」とい伴う各選択モデルを包含でき，既存研究における説明

う二項選択ロジットモデルを構築し，有意な結果を得

変数選択や推定による知見を応用できる可能性を示している．渡辺ら 9)はビデオ画像処理システムを用いて取た．これらの車線変更モデルでは，ドライバーの意思得した軌跡データから位置，速度，加速度を算出し，決定タイミングを考慮して構築されている．

直近/追越のギャップ選択をする「ギャップ選択モデ

4)

また，伊藤ら は，車線変更に伴う周囲の車両との相ル」と選択したギャップごとの合流車の加減速挙動を互作用とドライバーの動学的な意思決定に着目し，意表現した「加速度推定モデル」を構築した．ギャップ

思決定者の効用関数に Bellman 最適性原理を用いて他車選択を行う際にギャップ長や合流車と本線車との車頭の選択行動や将来の効用が内生化されている．そのた

距離変化相対率に影響を受けることを明らかにした．

め，車線変更モデルと車線変更受容モデルに関して，また加速度推定モデルにおいては，合流車は先行車と構造推定を用いて入れ子構造モデルのパラメータを推後続車との関係を意識し，追越合流の場合は，先行車

定し，相互作用項の有無によりモデルを比較している．

との関係を強く意識して加速度調整行動をとっている

車線変更を企図する前方車両に関しては，動学的な意

ことを明らかにした．しかし，加速度調整モデルは流思決定を加味したことで，静学的なモデルでは従来明入するギャップが決まっている場合に適用されるモデらかにされなかったパラメータに対するバイアスが示ルとなっているため，他車の挙動に応じて選択するギ

された．一方車線変更車後方を走行する車両は，前方ャップを変更することは考慮されていない．また，柳の車両車線変更効用の上昇に伴い減速効用が低減し，

原ら 10)は，都市間高速道路の合流部においてギャップ

車線変更の受容を拒む心理が示唆された．

選択時の車両の車両相互作用の特性について車線ごと

5)

庄司ら は，ドライバーは自身の前方の離散選択肢空の状況の違いも考慮し，合流時に車両は自らが合流す

間から効用最大化理論に基づいて次期の移動先を選択るべき車間を選択する，「合流ギャップ選択モデル」

すると仮定した「二次元挙動モデル」とドライバー間を構築している．

6)の相互作用を表現するために，他車の選択結果の期待

洪ら 11)は，合流部への動的チャンネリゼーションの値を内生化した入れ子型の「相互作用モデル」を統合

導入において懸念される事故リスクを想定し，1 車線閉している．モデルに角度変化を好む性質や嫌う性質を鎖時におけるドライバの車線変更挙動を，交通量の多変数に組み込み，相互作用を考慮した車両挙動表現にい状態と少ない状態に分けドライビングシミュレータ

適切なものであることを示している．

実験を実施し，車線変更挙動を分析している．実験の西脇ら はドライバーはあらかじめ様々な車両軌跡を結果から，車線閉鎖が突然現れたときの横方向速度は

想定し，その中から最も好ましい軌跡を交通環境に応増加する傾向にあるということを明らかにした．しかじて選択すると仮定し，運転軌跡を生成している．車し，前方車両との相対的な関係を車線変更挙動に考慮

7)2

できていない．

イバーを表現するまでには至っていない．
遠藤ら 18)は，ドライバーがどのような判断をすると，根川ら 12)は，付加車線内での追越挙動のモデルを，
前車 1 台のみだけではなく，2 台目以降も考慮した車両

どのような交通現象が起きるのかを，CA(セルオートマ

走行モデルを構築し，より現実的な挙動を示している．

トン)を用いて交通流シミュレーションを行っている．

また，これらの周辺状況をコンフリクト指標に着目

ドライバーはまず自分と自分よりも一つ前の車両までし，アプローチした例として，飯田ら 13)は，工事規制の距離，隣の車線の一つ前の車両までの距離，隣の車始端部における危険な車両挙動を把握し，潜在的な追線の一つ後ろの車両までの距離とその車両の速度を確

突危険性を表す PICUD(Possibility Index for Collision with

認し，ドライバーは行動の決定をするというルールのUrgent Deceleration)を用いて危険な車両挙動と規制材配置

下シミュレーションを行っている．しかし，このモデとの関連性を分析している．交通量が多い場合に潜在

ルでは走行車線と追越車線において移動ルールが同じ的危険性が高くなる車両が多く，走行車線規制時はギであるため，追越車線からの車線変更挙動を上手く表ャップ後方車，追越車線規制時は車線変更車の危険性

現できていない.

が高くなることを明らかにした．また規制する車線に以上の事を踏まえて，ドライバーの車線変更ロジッ

よらず規制材が車線内に配置され始めた地点で PICUD

クは次のように言える．ドライバーは自由走行時におがより低下しており,走行車線規制時は狭いギャップへ

いて自車の希望速度を維持しようとするなか，走行中の強引な車線変更および複数の車両の同じ地点での同の前方車両が希望速度より遅いまたは，希望車間距離

じギャップへの車線変更が，追越車線規制時は狭いギが取れない場合，速度を改善するために車線変更を試

ャップへの車線変更および車線変更車の速度が速いこ

みる．その際，車線変更先の前・後方車両との相対的とが，PICUD 低下の要因となる可能性を把握している．

な距離や速度を確認し，車線変更可能か思考し，安全な車線変更が可能な場合，車線変更を行う．

(3)シミュレーションによる車線変更モデル

一方，上記に比べ追越車線から走行車線へ復帰する

ミクロシミュレーションやセルオートマトンを用い

車線変更はドライバーの意思決定タイミングが不明確て，車線変更や追従挙動を再現し検証した例として，

であるため，この挙動を再現した研究は少ない．また，牧野らは，渋滞発生前の走行車線から追越車線への時々刻々と変化する道路状況やドライバーの意思決定

車線変更行動を強引な割込み等をするアグレッシブドを考慮した研究はあるが，高速道路上に仮想のノード

ライバに着目し，減速波発生と車線変更行動の因果関を設け，ノードごとにドライバーが逐次経路選択を繰

係や減速波発生伝播につながった車線変更行動の特徴

り返すモデルは提案されていない．

14)

について時空間車両軌跡データを用いて分析し，直接的に減速波の発生・増幅に繋がった車線変更は，追越

3． RLモデルの車線選択の応用

車線における後方ラグが短いギャップへの強引な車線変更(割り込み)が原因となり，減速波を発生・増幅させた可能性が高いことが示唆された．
一方加納ら(1) RLモデル適用の考え方

は，ミクロシミュレータ KAKUMO 上

従来型の経路選択モデルは，パスベースのため，選に実走されるドライバーモデルを用いて，車線変更挙択肢集合を設定する必要があった．しかしFosgrerau2)

動を含む運転行動モデルを構築している．このモデルが提案したリンクベースのLOS情報のみで経路選択モ

は，左車線変更，右車線変更，追従走行，自由走行のデルを構築できるRLモデルは，選択可能性のあるリン

優先順位で運転行動が選択される．それぞれのモデル

クの情報と選択結果のリンクの情報さえあれば，経路内で要求，判断，実行，完了の制御フェーズを設け車

選択モデルが構築できる．従って，選択肢集合の設定

線変更させる．しかし，実際の交通状況との再現性にによるパラメータの変動の問題が解消でき，選択肢がついては検証が行われていない．また，近藤ら

膨大な場合でも選択確率が容易に求められる．

加納ら

15)

は，

16)17)

が構築したモデルを改良し，自由走行時の車車線選択にRLモデルを適用するには，リンクの設定

線変更と追従走行時の車線変更とを区別しモデルを構が必要であり，マルコフ連鎖の性質を考慮するため，築している．左車線変更モデルに関しては，後続車か

経路選択の終点を1つに絞らなくてはならない．よって，らの影響を考慮したモデルへと改良している．さらに，

本論では仮に，図1のように車線上に100mピッチでノー実データとの比較をし，評価と検討を行った結果，実ドを設定し，分析対象区間の最終ノードの先にセント

データとの再現がほぼ可能であることを示した．しかロイド（図1中の赤丸）を1つ設けて，車線選択を経し，このモデルでは最終的に左車線へ車線変更をさせ

路選択とみなしてRLモデルを適用する．

15)

るモデルとなっており，追越車線を走行し続けるドラ

選択可能性のあるリンクの情報が分かっていて，あ3

表1 パラメータ推定結果

走行方向
Link 10 Link 9 Link 8

Link 3 Link 2 Link 1

変数

追越車線

速度
車間距離
第1車線ダミー
第2車線ダミー
右車線変更ダミー
左車線変更ダミー
μ
L(0)
L(θ)
尤度比

第2車線

L

第1車線

j

k

i

h

a
b
100m

c

d

図 1 車線選択モデル図
る車両のlink10までの車線選択が図1の赤線だった場合，パスσの選択確率は式(1)で求められる．

P   e1V  k 0  I 1

e

1



v k i 1 k i 

パラメータ(km/h)
0.00788(m)-0.0611
3.13
1.55
-3.23
-2.17
1.00
-244.43-153.200.373

線変更ダミー，θ1~θ6はパラメータである．

(1)

i 0

表 1 にパラメータ推定結果を示す．車間距離のパラ
メータの符号が負であるなどパラメータの符号や感度

1vn a k Vnd a k  A ln   a k e V k   

a A
kL 
0



など，再検討が必要だが，発表時までに改良を重ねた

(2)

d
n

い．

ここで，  ：スケールパラメータ， vn ：各リンクの(4)モデルの再現例
図2は，車両ID12013と12016，22006の3台の車両の実

効用，V nd ：ログサムである．
なお，各ノードのログサムV(k)は，Bellman方程式を利績経路とモデルの推定経路（効用最大経路と次善経用してリンク情報のみで算出できる．詳細は，Fosgerau2)を参照されたい．

路）を示した図である．経路の選択確率に差が少ない
場合，2つの経路を選択する可能性を考慮して，2番目(3)車線選択モデルの基礎分析に選択確率が高い経路を次善経路とした．
1番目の車両ID12003は再現性は極めて低いが，

a)データ概要

ID12016，22006は，概ね実績同様の車線走行を追従できており，さらに検討を進めていく価値はあると考えて

国土技術政策研究所から提供頂いた車両軌跡データ

いる．

を用いる．対象区間は東名高速道路（下り線）の21.7kp～22.7kpとする．本稿ではテストケースとしてパラメー
タ推定の対象車両は車線変更をした5台のみをサンプル4．まとめとしている．時々刻々と交通状況が変わるため，各ノードで選択確率を算出する．よって，サンプル数は50

本研究では，車線変更モデルを構築するにあたり具

サンプル（5台×10リンク）である．

備すべき要因を既存研究より整理し，これまで多くのb)モデルの設定
モデルの説明変数は速度，車間距離，第1車線ダミー，

車線変更モデルが提案がされているが，追越車線から第2車線ダミー，右車線変更ダミー，左車線変更ダミー

走行車線へ復帰する挙動を表現した研究は少ない．追である．速度は，サンプル車両があるリンクを走行し越車線利用偏重の原因を解明するためには，追越車線ている時刻の各リンクの平均速度である．車間距離は，

から走行車線への復帰挙動を把握することは必要不可

サンプル車両があるリンクを走行している時刻に各リ欠である．また，時々刻々と変化する道路状況やドランクを走行する車両の台数でリンク長を除して算出すイバーの意志決定を考慮するために，RLモデルを適用

る．第1車線のノードaから第1車線のノードb間のリン

し，車線選択モデルの可能性を示した．
本モデルでは，時々刻々と変化するLOSを反映して，

クの効用関数を式(3)に示す．

V a b   va b   H a b   L1a b
  L2a b  RC a b  LC a b
1



4

1

1

1



1

1



1

5

2

1

1



1



3

1

6

1

1





1

各タイミング，各ノードのログサムを設定した．しか(3)

し，進行先の情報が不完全な中でのドライバーが想定しうる将来効用（ログサム）の設定の仕方は検討の余

1

ここで，vは速度，Hは車間距離，L1は第1車線ダミー，L2地が多い．リンクの分割長を100mで設定したが，分割は第2車線ダミー，RCは右車線変更ダミー，LCは左車

長を伸ばすと，集計化に伴って，実績値とは乖離した
4

実績経路
モデル第1経路モデル第2経路

走行方向
12003

追越車線

0.81 0.76

12016

22006

k

0.97

j

0.98

0.97

0.91

0.47
0.45

0.94

0.65 0.84 0.81 0.69
0.31
0.34

第2車線
0

1
0.99 0.97 0.98 0.99
1
g
c
h
d
e
f
i

1

b

1

第1車線
a
追越車線

0.04
0.92 0.98 0.99 0.98

第2車線

0.58
0.41
1
0.80 0.90 0.82 0.59 0.72 0.42 0.66 0.75 0.92
g
k
c
j
h
d
e
f
b
a
i

第1車線
追越車線

0.63 0.61 0.91 0.86 0.97 0.80 0.61 0.90
0.34 0.39
0.39 0.09

0.84 0.45
0.55

0.99 0.99 0.95 0.97 0.84 0.98 0.99 0.96 0.98
g
k
c
j
h
d
e
f
b
i

第2車線

第1車線
a

図 2 モデルの再現例

10
柳原正実，宇野伸宏，嶋本寛，塩見康博，ドライバー意
図の遷移を考慮した統合型車両走行モデルの提案，土木計画学研究講演集，20115) 伊藤篤志，柳沼秀樹，羽藤英二，相互作用項を考慮した動学的車線変更モデルの構造推定，第34回交通工学研究
発表会論文報告集，pp．615-620，2014
6) 庄司惟，北澤俊彦，柳沼秀樹，ドライバー間の相互作用を考慮した車両挙動モデルの構築，第53回土木計画学発
表会・講演集，46-027) 西脇由博，宮島千代美，北岡教英，武田一哉，確率的手法を用いた車線変更軌跡のモデル化，情報処理学会誌，Vol．51，No．1，131-140，2010
8) 内山久雄：高速道路における工事時の合流意思決定プロセスのモデル化，土木学会論文集，No．625/Ⅳ44，29-37，1999．7
9) 渡辺将光,中村英樹,ビデオ画像を用いた都市合流部における合流挙動に関する分析,土木計画学研究・講演
集 No.32,pp4,2005
10) 柳原正実，宇野伸宏，塩見康博，倉内文孝：画像データを活用した都市高速合流部における合流ギャップ 選 択 モ デ ル ， 土 木計 画 研究 ・ 論 文 集 ， Vol． 27
no27 201011) 洪性俊，山邉茂之，李曙光，大口敬，ドライビングシミ

LOSになる可能性があるため，適切な集計単位を検討

4)することも必要である．なお，分割長を短くすること
で，瞬間瞬間の影響は反映できるが，リンクのLOS情報の欠測が増える．なお，当然ではあるが，サンプル数及び適切な変数を増やすことで，モデルの精度を向上させて，RLモデルの妥当性を検証する必要がある．
謝辞： 本研究を行うにあたって，国土技術政策総合研
究所の方々に貴重なデータをご提供して頂きました．
心より感謝申しあげます．
参考文献
1)

2)

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5

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付加車線内における追越挙動のモデル化，交通工学
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飯田克弘，日暮智紀，高橋秀喜，Jian Xing，山下和彦，高速道路の工事規制始端部における規制材配置と車両挙動との関連性分析，土木計画学研究・論文
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牧野浩志，鈴木一史，鹿野島秀行，山田康右，堀口良太，
車線変更行動に着目したサグ部渋滞発生要因に関する一考察，第50回土木計画学研究発表会・講演集，2014
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における車線変更モデルの同定，生産研究，Vol．59，
NO．3，pp205-209，2007
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