土木学会第71回年次学術講演会(平成28年9月)

Ⅳ‑004

高速道路の追越車線利用偏重解明のための車線変更挙動の研究
芝浦工業大学大学院

学生会員

○岩崎真純

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

野中康弘

表 1 車線変更要因の抽出結果

１．はじめに都市間高速道路の交通集中渋滞は，サグ部やトン右車線変更要因
左車線変更要因
前方速度差
前方速度差
X
X
前方車尾距離後方速度差
右車線ギャップ
前方車尾距離 X‐X 左車線ギャップ
右車線前方ラグ‐X
右車線後方ラグ
左車線前方ラグ
右車線後方速度差
左車線後方ラグ
右車線との速度差

ネルといった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とともに大きな車群が形成される．片側 3 車線区間の渋滞発
生直前における車線利用率は一般に，第 1 走行車線で約 25％，第 2 走行車線で約 30％であるのに対して追越車線では約 45％に達する．第 1・第 2 走行車線の交通容量にまだ余裕があるにも拘らず，交通量

そこで本研究では，片側 3 車線区間の高速道路単路部の追越車線利用偏重の原因解明と追越車線の自車群形成を緩和する対策立案に向けて，ドライバーX 車の車線変更挙動要因を把握することを目的とする．
2．分析データ概要

前方ラグ 後方ラグ車線に交通集中渋滞が波及する．

右車線ギャップが偏重する追越車線から減速波が生じ，最終的に全gap

本研究では，東名高速道路(下り線)の大和地区ボトルネックを対象とした 21.7kp-22.5kp の車両軌跡

図 1 車線変更時の説明変数(右車線変更時)

データとビデオカメラ映像データを用いて分析を

4．分析結果行う．分析対象日時は 2011 年 8 月 17 日 6 時 30 分

4.1 車線変更要因の抽出結果と説明変数~6 時 45 分の渋滞発生直前 15 分間とする．

車線変更挙動の考察から得られた車線変更要因

3．分析方法の抽出結果を表 1 に整理し，右車線変更を例として

本 研 究 で は ， ま ず 分 析 時 間 帯 の Time- Space

車線変更時の説明変数を整理して図 1 に示す．なお，

Diagram とビデオカメラ映像から車線変更時の車ビデオカメラ映像の制約上，各車両の車尾位置情報両挙動を抽出する．車線変更挙動は，第 1 走行車線からの距離を用いて整理している．

から第 2 走行車線及び第 2 走行車線から追越車線へ

4.2 車線変更モデルの構築の「右車線変更要因」と，追越車線から第 2 走行車各車線変更モデルのパラメータの推定結果を表 2線及び第 2 走行車線から第 1 走行車線への「左車線に示し，それぞれの効用関数を式(1)～(4)に示す．

変更要因」に分類して整理する．

[右車線変更モデルの効用関数]

次に車線変更行動を行わない車両挙動も同様に抽出整理し，これらのデータから車線変更する場合

VR  1 (v  v f )   2 (v  vRr )  3 (vRf  v f )としない場合の二項ロジットモデルとして「右車線  4 ( gapR )(1)

変更モデル」「左車線変更モデル」を構築する．

V S  V R
キーワード：都市間高速道路，単路部，追越車線利用偏重，車線変更挙動，車線変更モデル〒135-8548 東京都江東区豊洲 3-7-5 09C32 芝浦工業大学 交通計画研究室 TEL：03-5859-8354
連絡先‑7‑(2)

土木学会第71回年次学術講演会(平成28年9月)

Ⅳ‑004

表 2 車線変更モデルのパラメータ推定結果
左車線変更モデル
説明変数
パラメータ t値
後方速度差
5.13
3.98
前方車尾距離0.028
2.11
左車線ギャップ-3.7-3.12
前方接近時間-0.22-2.62
後方接近時間
2.69
1.41
0.21
尤度比
101
サンプル数

θ₁
θ₂
θ₃θ₄
θ₅0.6786100%[左車線変更モデルの効用関数]

 4 (v vf)  5 (X  Xr)v  vr選択確率(%)

VL  1 (v  vr )   2 ( X f  X )  3 ( gapL )Xf X(3)

80%

60%

右車線変更
モデル

40%

60%

右車線変更
モデル

40%
20%

20%

0%

0%
‐20020前方速度差(㎞/h)

40

‐30

‐101030

右車線後方速度差(㎞/h)

100%

(4)

100%

80%
選択確率(%)VS  V L

100%

80%

選択確率(%)

尤度比
サンプル数

t値
2.65
4.12
1.8
1.1

VR ：右車線変更時の効用関数 VL ：左車線変更時の
効 用 関 数 VS ： 車 線 変 更 し な い 時 の 効 用 関 数
X f ：前方車両位置 X ：自車位置 X r ：後方車両位置 v ：自車速度 v Rr ：右車線後方車両の速度vRf ：右車線前方車両の速度 v f ：前方車両の速度vr ：後方車両の速度 X Lf ：左車線前方車両位置
X Lr ： 左 車 線 後 方 位 置 gap R ： 右 車 線 ギ ャ ッ プ
gap L ：左車線ギャップ θ₁ ~θ₄ ：各変数のパラメ80%

選択確率(%)

θ₁
θ₂
θ₃
θ₄

右車線変更モデル
説明変数
パラメータ
前方速度差
0.09
右車線後方速度差
0.16
車線速度差
0.024
Δ右車線ギャップ
3.44

60%
40%

右車線変更
モデル

20%
0%

‐101030車線速度差(㎞/h)

60%

左車線変更
モデル

40%
20%
0%

50

‐30

‐20

※実線：車線変更する

‐100

1020

後方速度差(㎞/m)

破線：車線変更しない

図 2 車線変更モデルの感度分析結果
右前方車両の速度が 20 ㎞/h 速いと車線変更する
確率が 50%となり，その速度差が大きくなるにつータ Δ：15 秒間での変化量
両モデルともに尤度比，パラメータの t 値が良れ，車線変更する確率が高くなる．これは自車が右車線変更を行い，速く走行できる車線へ車線変好なモデルとなった．次にパラメータの整合性を更するためだと考えられる．

確認するため，図 2 に示すように感度分析を行い，左車線変更の場合，自車と後方車両との速度差前方車尾距離と左車線ギャップ以外の変数で符号がない時，選択確率が 50%となり，速度差が大き条件の整合を確認できた。

ければ大きいほど車線変更する確率が高くなる結5．考察果となった．前方接近時間は前方車両との差がな

感度分析より，要因ごとにドライバーの車線変いとき左車線変更する確率が 50%となり，前方車更挙動を右車線変更と左車線変更に分け考察する．

両との差が小さくなるにつれ，左車線変更する選

右車線変更する際，前方車両との速度差が自車択確率が高くなる結果となった．の方が 6 ㎞/h 速い時，選択確率が 50%になり，自6．まとめ

車の速度の方が速くなるにつれ車線変更する確率

右車線変更モデルはパラメータの整合性が確認が高くなる．これは前方に自車より遅い車両が存でき，良好なモデルを構築でき，右車線変更挙動在し，速度を維持するため右車線変更したと考えを把握することができた．左車線変更モデルの改られる．右車線後方速度差は自車と右車線後方車良が今後の課題である．

両との速度差が-8 ㎞/h 付近で選択確率が 50%に謝辞：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．心より感謝申し上げます．

なる．同程度の速度の場合，車線変更する確率が80%近くまで上がる．車線速度差は前方車両より‑8‑