阪神高速道道株式会社
技報第 23 号 2006

各種施策評価に向けた
ミクロシミュレーションシステムの開発
計画部
計画部

特定計画グループ
調査グループ

八ツ元 仁
北澤 俊彦

………………………………………………………………………………
要

旨

阪神高速において，HEROINEというマクロシミュレーションを用いて様々な分析を行ってきたが，個々の車両の挙動に対する分析などは行えなかった．個々の車両の挙動とインタラクションについて再現しえるシミュレー
ションモデルとしてミクロシミュレーションが挙げられるが，膨大な計算処理が必要とされる大規模ネットワー
クでのモデル化には適してないとされてきた．しかし，近年の計算機の処理速度に格段の進歩が見られ，阪神高速道路のような大規模ネットワークを取り扱うことも可能となってきた．
本論文ではミクロシミュレーションシステムを開発し(開発主体：愛媛大学)，計算時間評価と再現性評価を行った上で，マクロシミュレーションでは取り扱えない阪神高速道路における各種施策に対する評価の可能性について検討するとともに、新たな情報提供サービスの可能性についても検討をする．
キーワード:ミクロシミュレーション，演算処理時間，再現性評価，新たな情報提供サービス

はじめに

このような個々の車両の挙動とインタラクションをモデル化しない限り，道路混雑の正確な再現は

都市高速道路上の交通現象をモデル化する方法

困難であるといえる．しかしながら，近年の計算として，分割配分，均衡配分といった静的な交通

機の処理速度に格段の進歩が見られ，大規模ネッ

検討手法から，動的な交通検討手法であるマクロ

トワークを取り扱うことも可能となってきた．まシミュレーションやミクロシミュレーションといた，取り巻く環境の大きな変化として，平成17年

った様々なモデルが考えられてきた．阪神高速に10月の公団民営化があり，お客様への情報提供サ

おいてもHEROINEというマクロシミュレーション

ービスのさらなる充実といったニーズなどがあり，モデルを用いて，様々な分析を行ってきている．

個々の車両の挙動データを基本にした，再現精度

マクロシミュレーションモデルは，膨大な計算処の高く計算時間の早いシミュレーションシステム

理が必要とされる大規模ネットワークでのモデルの重要性が認識されてきている．

化には適しているとされてきた．しかし，実際のそこで，本研究では，阪神高速道路ネットワー

高速道路では，車線運用やETCゲートの設定位置な

ク全体において試算運用可能なミクロシミュレー

どにより車両の挙動は大きく変化し，錯綜し干渉

ションシステムを開発し（開発主体：愛媛大学），

しあう車両挙動が交通容量に大きな影響を与える． 演算処理時間の増加に対する計算時間評価と再現

性評価を行った上で，ミクロシミュレーションモc)前方に速度の低い車両がいる等の理由で自車

デルのフレーム評価を行い，阪神高速道路におけの速度が低く抑えられているが，車線変更によっる車線運用変更の影響評価といった，従来モデルて，自車の希望速度に近づくことができる場合．

で評価できなかった各種施策に対する評価の可能以上の車線変更条件に当てはまる場合，隣接レ性について検討するとともに、新たな情報提供サーンのギャップから，車線変更の可否を判断してービスの可能性についても検討を行う．

確率的に車線変更を実施させる．また，ネットワ

なお，本研究では，開発したシミュレーションーク制御では料金所(レーン単位の ETC 設置の有モデルを検証するにあたり，MIT（Massachusetts無) ，信号の設置を行うことが可能である．次に，Institute of Technology）のシミュレーション研

SMOOTH の特徴である車両挙動モデルの考え方を究室で開発されたシミュレーションモデルである

説明する．

MITSIMを用いて比較検証を行った．

START
・ネットワーク
・ＯＤ交通量・シミュレーション時刻

１．ミクロシミュレーションシステムの開発

t=startTime

1-1 SMOOTHの開発
図 -1 に ミ ク ロ シ ミ ュ レ ー シ ョ ン シ ス テ ム

車両発生
・一様分布
・ランダム(ポアソン)分布

SMOOTH の実行フローを示す．SMOOTH の計算エンジ
ンは，車両発生，追従走行，車線変更，ネットワ

車両移動

ーク制御の４つのモジュールで構成されている．

車両の速度（加減速）更新
追従走行
・追従モデル・車両停止モデル
車線変更
・ギャップアクセプタンスモデル
・車線変更譲歩モデル
ネットワーク制御
・信号モデル・料金所モデル

t=t+1

これらの計算モジュールをスキャンインターバル
ごと各車両ごとに繰り返す離散型のシミュレーションモデルである．
道路ネットワークをリンクとノードから定義し，さらに各リンクをセグメントによって構成する．
各セグメントはレーン数，速度，レーン接続条件

NO

YES
END

といった属性値を持っている．ノードとリンクで現実的な JCT の車両挙動を表現することは困難でt>endTime

図-1 SMOOTHの実行フロー

ある．レーン間の車線変更の可否といった情報を詳細に定義することで，複雑な車線運用に対する

1-2 追従モデル

車両の移動挙動を表現する．さらに検知器を任意

自動車交通流を個々の車両の走行挙動の集積との場所に設定することより，通過した車両の台数

して取り扱う考え方は佐佐木らによって1950年代や速度をカウントすることも可能な構成とした．

に示されている．道路を走行する車両は，前方走車両移動において，各車両は属性別に設定された

行車両，特に直前の車両の挙動による影響を強くパラメータを用いて，相互に干渉する車両との関受ける．このため道路の延長方向に何台かの車両係に基づいて速度を計算し，その速度を用いて移が列をなして走行している時，列の途中で生じた動する．同時に次の条件にあてはまる場合には車走行の乱れは後方車両に順に伝播していく．車両

線変更を実施する．

の追従挙動を微分方程式で表され，追従時での乱

a)次に進む方向のリンクに接続するレーンが限られている場合(右左折の場合など)
b)下流側でレーンがなくなっている場合

れの伝播の安定性解析がなされている．ある２台の車両の後方車（n+1番目の車両）が，前方車（n番目の車両）に対してとる関係は次式で示される．

xn − xn+1 = L + Sx& n+1（１）

ければ加速する．周期境界条件を課した OVM において，追従速度は前の車との間隔による関数とし

x n ; n番目の車両の位置て導入される．すべての車の大きさを 0 とし，ドx& n ; n番目の車両速度

ライバーの反応速度が一様であるという場合につL; 停止時の車頭距離いて考える．ドライバーは前の車の情報から衝突

S ; 比例定数しないように，そして法定速度を超えないように

車頭距離は連続する２台の車両の前端間の距離加減速するため，運動方程式は次式で表される．

を指す．式(1)は，後方車が前方車との間にとる車OVM では，各車の運転者は自分の一つ前の車と間距離が停止時の車間距離に速度に比例する距離の距離 ⊿xn に応じて変化する理想の速度（最適を付け加えた値になることを意味している．

速度）を目標値として持ち，その理想速度に近づ
けようと加減速するという状況を設定している．

1-3

最適速度モデル(Optimal Velocity Model)

その最適速度には次の性質が要求される．
a) lim V (⊿xn ) = 0

一方，SMOOTHでは，車両の追従（自由）走行をOとなる関数．

Δxn →0b) lim V (⊿ x n ) = 定数 となる関数．定数とVMで表現する．
通常の追従モデルに対するOVMの特Δxn → ∞

徴は，個々の車両の相互干渉を協同現象として捉は法定速度を指す．

えており，渋滞クラスタの移動速度や，臨界車両c)単調増加である関数．

密度などをより柔軟に表現できる点にある．
まず，道路の延長方向に多数の車両が列をなし

V ( ⊿ x n ) は，既往の研究にしたがって，最適速度関数(図-2)を仮定する．

て走行しており，追い越しが禁止されているもの

V (⊿xn ) = tanh(⊿xn − 2.0) + tanh(2.0)とする．このとき，前方車両が速度変化を起こし（３）たなら運転者は安全を保つため自己の車両の速度を調節し，安全な車間距離を保持しようとする．

OVMモデルでは，
前方車両との車間距離が一定距

このような運動をBando et al(1994)は式(1)の両離 L

max を超えると車両速度は限りなく法定速度

辺を時間微分した次の微分方程式で表現しているVに漸近する．この時，車両は自由走行状態

2)．

であるといえる．

&x&n +1 (t ) = λ[ x& n (t ) − x& n +1 (t )]

max

（２）

x&n (t); n番目の車両速度&x&n (t ); n番目の車両の加速度

λ ; 定数 (= 1/S)
式(2)は，追従車両の加速度はその時の直前の車両と当該車両との速度差に比例していることを意味する．定数 λ は，正の値とし運転者の前者からの刺激に対する反応鋭敏性を示す．

&x&n = α[V (⊿xn ) − x&n ]ｎ= (0,1,2･･･, N −1) （４）⊿xn (= xn−1 − xn ) : 前方車両 n − 1と自身の車 nとの車間距離
x&, &x& : 時間1階,2階微分V (⊿xn ) : 車間距離が⊿ xnの時の最適速度

α :ドライバー反応パラメ ータ
2V (⊿ x n ) = tanh( ⊿ x n − 2.0) + tanh( 2.0)
V (⊿ x n ) = tanh( ⊿ x n )1.5

ションを考える場合，直線的な高速道路のような単純な道路においてさえ自然渋滞が発生しうることがよく知られている．各車の速度は，前方車両との車間距離が一定ならば決まった値をとるものとし，それを「最適速度」と定義する．現在の速度が最適速度より速ければブレーキをかけ逆に遅velocity

１本の道路を多数の車両が走る数値シミュレー
1

0.5

0
0

1

2

3

4

disatance of vehicle to vehicle ( ⊿ x n ( = x n −1 − x n ) )図-2 最適速度関数51-4 車線変更モデル：車線変更を行う車両

現実の道路交通では，円滑な走行を阻害する要

lead
gap gap
lead

lag gap
gap
lag

因として，街路では前方の障害物（駐車車両）や交差点，高速道路では，インターチェンジやジャンクションの分合流部などが上げられ，これらを回避するために車線変更が行われる．また，この他の要因として，より速く走行するため（希望速

図-4 車線変更時の車両挙動度に達するため）行う場合もある．ここでは，シミュレーションモデルにおける車線変更のアルゴ
リズムを整理する．

(2)車線変更譲歩モデル
経路整合を行う時，変更先の車線の車両はこち(1)ギャップアクセプタンスモデル

らがスムーズに車線変更を行うために避走挙動を車両が車線変更を行う際は，図-3 のフローに示

とり車線変更スペースを譲歩する．SMOOTH では変す手順により行う．車線変更の判断は，車線変更

更先の車線を走行している車両の譲歩行動の選択

しようとする車両が隣接する車線の前方および後確率を次式で表す．

方に一定値以上の間隔がある場合に車線変更を可能とする．
（図-4，式(5)参照）

P ( e ) = Pmax * exp( −

l2

λ2

)

（６）

P (e：譲歩確率)

gap lead = ( x n − 1 − x n − L n − 1 ) + (V n − 1 − V n )gap lag = ( x n − x n + 1 − L n ) + ( V n − V n − 1 )（５）

x n :車両位置， Ln :車両長, V n :車両速度

Pmax : 最大譲歩確率l = l1 − l 2
l1 : 臨界位置から車両の距 離
l 2 : 仮想臨界地点

λ：車線認知パラメータ( L / 2.0)
L：車線変更認知距離式(5)より，gaplead≥ α かつ gap lag ≥ β を満たす時，車線変更を行う．
（α、β：受容ギャップ）

ここで言う，臨界位置とは車線変更が物理的に可能とする臨界位置(例えばノーズ位置)である．
また，仮想臨界地点とはドライバーが臨界位置をstart

意識して車線変更の意思が最大となる位置である．
式(6)は車両が(仮想)臨界位置に近づくと，譲歩確
前方la以内に車両が存在するか？

no

率は指数関数的に増加することを示している．

yes
変更車線の前後方ギャップは存
在するか？

no

２．SMOOTH の再現性の検証

yes
変更車線は想定経路に添ってい
るか？

no

yes
変更車線に車線変更

ミクロシミュレーションモデルの特性として，
合流・分流部における個々の車両の挙動の再現性が挙げられる．このような特性からも，渋滞の先頭となるボトルネック部の評価には適している．
本研究では，SMOOTHが考慮するモデルパラメータendと交通流特性の関係について検証することにより，ボトルネック部における再現性の確認を行うと同

図-3 車線変更フロー

時に，SMOOTHの再現性についても評価を行った．

ここでは，Q－K曲線を用いて分析を行う．Q－K

表-1 パラメータセット（単路部）
Pattern 1

速度（km/h） 交通需要（台/ｈ）
40500

Pattern 21,000曲線とは，交通量Qと交通密度Kの関係を表すものであり、注目する区間のQ－K曲線を引くことにより，その容量や交通流特性について知ることがで

Pattern 3

きる．SMOOTHの車両挙動は追従タイプのモデルでPattern 4

2,000
60

500

Pattern 5あり，リンク容量やQ－K曲線は外生的に与えられ

1,000

Pattern 6

2,000

るものではなく，個々の車両挙動を合成した結果

Pattern 7として再現される．

Pattern 8

1,000

Pattern 9

2,000

80

500

2500

2-1 単路部
３リンク（単路２車線）からなるボトルネック
ョンを９パターン行いそれぞれについてMITSIMとの比較を行った．
（図-5､表-1参照）結果を図-6，

交通量(台/時)を持たないネットワークを設定し、シミュレーシ

2000

図-7に示す．

P atte rn
P atte rn
P atte rn
P atte rn
P atte rn
P atte rn
P atte rn
P atte rn
P atte rn

1500

1000

500

SMOOTH，MITSIM の共に需要交通量が同じ場合，

0

15

20

25

交通量(台/時)

2000

Patte rn
Patte rn
Patte rn
Patte rn
Patte rn
Patte rn
Patte rn
Patte rn
Patte rn

1500

1000

500

着目すると，SMOOTH の方が比較的高い傾向が見ら

1
2
3
4
5
6
7
8
9

近似 線（ 4 0 km/ h ）近似 線（ 6 0 km/ h ）近似 線（ 8 0 km/ h ）このように、両モデルにおける交通需要によるリンク交通量の差は認められない．一方、密度に30

図-6 単路部における Q-K 曲線(SMOOTH)

おいて，渋滞延伸による待ち行列は発生しない結

する．

10

2500

Q－K 曲線がほぼ線形になっており，全パターンに

は下流の道路区間の容量を受けない交通流と定義

5

密度(台/km/車線)が見られる．また，速度 40，60，80km/h におけるて自由流であったと考えられる． なお、自由流と近似線（ 4 0 km/ h ）近似線（ 6 0 km/ h ）近似線（ 8 0 km/ h ）0

法定速度が高くなることで，密度が低くなる傾向

果となった．以上のことから，各パターンにおい

1
2
3
4
5
6
7
8
9

0
0

5

10

15

20

25

30

密度(台/km/車線)

図-7 単路部における Q-K 曲線(MITSIM)

れる．単路部における車両挙動において SMOOTH
では追い越しを考慮しており，MITSIM では単路に2-2 織り込み区間

おいて車線変更の意思は確率的に決定される．よ織り込み(weaving)とは，ほぼ同じ方向を持つ 2って，SMOOTH では追い越しにより攻撃性が高い車

つ以上の交通流が小さな角度で交差している時に，両(希望速度が高い車両)がリンクの空白スペース

一つの交通流の車両が他の交通流を徐々に横切るに流入し密度が高くなるためだと考えられる．

動作をいう．織り込みが行えるように設計された
一 方 通 行 車 道 の 区 間 を 織 り 込 み 区 間 (weaving

車両移動方向
Link1

section)という．織り込み区間は，高速道路の合Link2

流部に近接して分流部が続く場合，あるいはオン

Link3

O

D
500m

1000m

500m

ランプに近接してオフランプが続き，かつその間を付加車線で接続される場合等が該当する．
織り込み区間では，織り込みを行う織り込み交

図-5 仮想ネットワーク（単路）

通と，織り込みを行わない非織り込み交通とが混自由流在する．また，極端に車線変更が集中するため，
Q(pcu/hour)

交通流の乱れが生じる．我が国では，織り込みの交通容量について十分にまとめられておらず，以下では桑原らがまとめた文献を参考に分析を行う．

渋滞流

k0 : 臨界密度qmax

k1 : 飽和密度
qmax : 交通容量

桑原らの観測データよれば，織り込み区間の交通容量は単路区間の 80～90%の範囲になり，織り0込み区間の交通容量は約 2,000(pcu/時/車線)となる．また，織り込み区間長がある一定以上の長いK(pcu/km)kj

k0

図-8 交通量と密度の関係
A

C
Link1

Link4
Link3

区間では区間長の影響を受けないということも報告されている．ここでは，マクロモデル，SMOOTH，
MITSIM によって織り込み区間の Q-K 曲線を求め，交通流特性の分析を行う．

Link2

マクロモデルでは，あらかじめ各リンクに交通

B

Link5

D

Link1,2,4,5：2車線 500m
Link3：4車線 1000m

量-密度関係(Q-K関係)を設定しておき，この関係を用いて車両を移動させる．一般に交通量を Q，密図-9 織り込み区間図(Type A)
A

度を K，速度を V とすると以下のような関係が導

C
Link1
Link4

Link3

き出される．

Q = KV（８）

式(8)によるQ-Kの関係を図-8に示す．また、織り

Link2

Link5
Link1,2,5：2車線 500m

B

D

Link3：3車線 1000m

込み区間における交通容量は，桑原が導出した式

Link4:3車線 500m

(9)を用いて算出する4)．

図-10 織り込み区間図(Type B)A

Q = 2300* N − 0.65 * Qws + 0.0043* L − 170 （９）

C
Link1
Link4

Link3

Q : 織り込み区間の交通量 ( pcu / 時 )N : 車線数
Qws : 小さい方の織り込み交 通量 ( pcu / 時 )L : 区間長 ( m )

Link2

Link5
Link1,2：2車線 500m

B

D

Link3：4車線 1000m

式(9)は，単路交通容量である 2,300･車線数

Link4：3車線

500m

Link5：1車線500m(pcu/時)と織り込み交通量( V )の差を回帰して

図-11 織り込み区間図(Type C)a, b, c ，三つのパラメータを求めたものである．

A

C

Path2：A→D

織り込み区間では，織り込み交通量，ネットワー
クの幾何構造によってリンク自身の交通容量も変Path1：A→C

Path3：B→C

B

化するため，Q-K 関係を設定するのが非常に困難

D

Path4：B→D

図-12 経路設定

である．
ここでは，HCM(Highway Capacity Manual：2000

パラメータセットについて表-2 に示す．交通需

年，アメリカ)が定めた３タイプのネットワークを

要は，1 つのパターンにおいて，織り込み交通需想定し（図-9～図-11 参照），それぞれの幾何的性

要を固定し，非織り込み交通需要を 0，250，500，

質を明らかにする．なお、経路設定については図750，1000 と段階的に増加させシミュレーション-12 に示す．

を繰り返す．

9000

表-2 パラメータセット（織り込み区間）

SMOOTHSMOOTHMITSIMMITSIM
多項式 (SMOOTH)
近似線（SMOOTH）
多項式 (MITSIM)
近似線（MITSIM）

8000

交通需要（非織り込み車）（pcu/時）
0
250
500
750
1000
1250
1500
1750
2000
(pcu/時)7000
交通量（pcu/時・車線）

パターン ネットワーク 交通需要（織り込み車）（pcu/時）1
Path2：1000,Path3：1000
2
Path2：1000,Path3：2000
Type A3
Path2：2000,Path3：1000
4
Path2：2000,Path3：2000
5
Path2：1000,Path3：1000
6
Path2：1000,Path3：2000
Type B
7
Path2：2000,Path3：1000
8
Path2：2000,Path3：2000
9
Path2：1000,Path3：1000
10
Path2：1000,Path3：2000
Type C11
Path2：2000,Path3：1000
12
Path2：2000,Path3：2000

6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
0

20

40

60
80
密度（pcu/km/車線）

100

120

140

図-15 Type C における Q-K 相関

ネットワーク別に Q-K 関係をプロットした図を図-13 から図-15 に示す．
タイプ A が最も交通容量

各ネットワークにおけるボトルネック場所に着が高く，続いてタイプ B，C という結果となった．

目する．シミュレーションの実行画面を示す(図タイプ A では，ここで想定したパターンでは，交-16～図-18)．タイプ A では，織り込み区間である

通容量の低下は見られなかった．タイプ B では，

リンク 3 の中央部で織り込みを行う車両が多数確

MITSIM が比較的過剰に容量低下を起こしている

認された．タイプ B では，リンク 3 の比較的分流ことが確認される．タイプ C を見ると，両シミュ部よりの場所で織り込み車両が多く見られた，そレーションとも Q-K 関係に一貫性が見られない結のため，織り込み交通流に対する直線車線におい果となった．タイプ C では，２つの織り込みを行て渋滞が起こった．これは，直線車線にいる車両

う場合の車線変更の回数に偏りがあり，また，織がもう一つの織り込み車両が強引に自車の前に割り込み後のリンク５が他のネットワークに比べてり込んでくるため，とっさの車線変更を余儀なく

車線数が少ないため過度の渋滞が発生し，容量値されるためだと考えられる．タイプ C では，一つが不安定になったと考えられる．

の織り込み交通流を処理するリンクが 1 車線しか9000

SMOOTHSMOOTHMITSIM MITSIM
多項式 (SMOOTH)
近似線（SMOOTH）
多項式 (MITSIM)
近似線（MITSIM）

8000

交通量（pcu/時・車線）

7000
6000

ており，その車線から外側方向に混雑具合が低くなっていることが確認される．
全パターンにおいて，両シミュレーションの結

5000
4000

果を比較すると，SMOOTHは比較的交通容量が高い

3000

傾向が見られる．これは，追従走行において，追2000

従車両が先行車両の速度と同様の速度で安定して

1000
0
0

20

40

60
80
密度（pcu/km/車線）

100

120

140

図-13 Type AにおけるQ-K相関
9000

7000

走行する車間距離がSMOOTHのほうが小さく，そのため密度が高くなったと考えられる．また，車線

SMOOTHSMOOTHMITSIM MITSIM
多項式 (SMOOTH)
近似線（SMOOTH）
多項式 (MITSIM)
近似線（MITSIM）

8000

交通量（pcu/時・車線）ないため，リンク 5 に接続した車線が最も混雑し変更のアルゴリズムにおいてMITSIMでは，相手車線の車両の避走挙動は確率的に減速を行うのに対6000

して，SMOOTHでは，相手車線の車両は，まず，車5000

線変更によって避走が可能か否かを判断する．車4000

線変更による避走が不可能な場合減速による避走3000を行う(図-19)．そのためSMOOTHでは相手車両の隣

2000
1000

接リンクの空きスペースを有効に利用するため，

0
0

20

40

60
80
密度（pcu/km/車線）

100

120

図-14 Type BにおけるQ-K相関

140

比較的車線変更を容易に行うことができる．よって，t時に車線変更を行うことができる車両がMIT

SIMに比べて多く，車線変更を行う際の減速挙動を：車線変更を行う車両

行う車両数が減るため，リンク容量に差が生じた：避走する車両と考えられる．

≪MITSIM≫≪SMOOTH≫

以上のように，両シミュレーションモデルは，
マクロモデルでは再現しきれないような複雑なネットワークでの再現結果を示すことができた．両シミュレーションの結果に多少の差は生じたもの

減速

車線変更

の，両者とも同じパターンにおいて渋滞流を表現

or

しており，
このことからも SMOOTH のシミュレーシ

減速ョンモデルとしての妥当性を示すことができたと

図-19 車線変更アルゴリズムの違い

言える．

３．阪神高速道路への適用開発したSMOOTHを実ネットワークに適用し，演算処理時間と再現性の検証を行った．SMOOTHとの比較のためにMITSIMを用いて同様のシミュレーシ
ョンを実行した．
3-1 計算条件
図-16 シミュレーション実行画面（Type A）

適用した阪神高速道路のネットワークはノード
数560，リンク数708，セグメント数3469，レーン数6670で構成されている．OD交通量のデータは，
平成11年度阪神高速道路起終点調査より作成した．
経路は，本来複数の経路選択肢集合を設定すべきであるが，今回の計算では，１つのODペアに対して現実的な距離最短経路のみを設定し，経路選択
行動の計算を実施せず，個々の車両の車両挙動，
車線変更挙動に関する再現性と計算時間の評価を実施した．シミュレーション実行時間は，最も混

図-17 シミュレーション実行画面（Type B）

雑している時間帯の午前７時～９時とし、環状線に設置してある車両検知器との比較を行った．また，ベンチマークテストにはPentium4 2.4GHZ，メ
モリ512MBのPCを用いた3)．
3-2 計算結果
図-20に，SMOOTHの現況再現性を示す．検知器の観測結果からは乖離した値を示していることがわ
かる．OD交通量のデータを起終点調査結果から直接利用したことや経路データを最短経路のみにし

図-18 シミュレーション実行画面（Type C）

たこと，パラメータチューニングが不足していたこと等の問題により再現性が低い結果となってい実現している．この結果，今回の計算機性能

る．

（Pentium4 2.4GHZ，メモリ 512MB）では，検知器

次に，SMOOTHの現況再現性についてMITSIMと比データなどから現在の交通状況データを入力すれ較 し た 結 果を 表 -3 に 示 す ． SMOOTH の 再 現 性はば，５分程度の計算時間で 30 分後の現況再現が可MITSIMに比べ，%RMS誤差で２ポイント程度向上し能であることがわかった．当社の管制システムでていることがわかる．MITSIMとSMOOTHの違いは，ある HEROINE の計算時間にはまだまだ追いつけな

1)MITSIMがGM型追従モデルなのに対してSMOOTHはいが，オンライン管制システムとしては十分活用

OVMである．2)SMOOTHでは織り込み部の合流についできる計算処理時間であると言える．

てのモデル化がなされている．の2点に集約される． 120 min
分合流部の複雑な車線変更に伴う交通容量の動的な変化と自由流走行時の巨視的な群形成に伴う速大幅な時間短縮

90度低下を表現できていることが確認できており，
こうした点により，僅かではあるが，SMOOTHの再現性が高くなっていると考える．

30(pcu/hr)

10000

7時台
8時台

15 分

0
対象時間

8000
シミュレーション値

55 分

60

MITSIM

SMOOTH図-21 演算処理時間の比較

6000

４．まとめと今後の課題

4000
2000

ミクロシミュレーションシステム SMOOTH を開0発し，マクロシュミレーションでは表現できなか
0

2000

4000
6000
感知器

8000

10000

(pcu/hr)

図-20 SMOOTHの現況再現性った個々の車両挙動の再現性とともに，演算処理時間について評価を行った．阪神高速道路ネット
ワークにおけるケーススタディの結果，従来のミクロシミュレーションに比べ再現性がやや向上す

表-3 現況再現性の比較

重相関係数
ＲＭＳ誤差
％ＲＭＳ誤差SMOOTH
0.79
579.490.22

MITSIM
0.74
621.890.24

ることと，現実的な演算処理時間で計算可能なことを示した．また、比較的安価に購入可能な計算機で高速な計算時間を実現できたことから，オンラインでのミクロシミュレーションによる旅行時
間情報配信の可能性を示せたと考える．

3-3 演算処理時間の比較

また，ミクロシミュレーションを用いることに

次に，SMOOTH，MITSIM の演算処理時間の比較をより，従来の手法では再現しきれなかった車両挙示す(図-21)．演算処理時間は，対象時間帯 2 時間

動を分析することにより、渋滞現象の原因解明の帯を計算するのに SMOOTH で 15 分，MITSIM で 55

ための評価ツールとしても、十分なものであるこ

分を要している．SMOOTH の演算速度の高速化は，とが示せたと考える．

モデル計算処理の簡素化，車両などの各オブジェ

このように，ミクロシミュレーションモデルをクトに対して，実行中に必要なメモリを動的に確用いることで，精度の高い新たな情報提供サービ

保することで計算メモリの節約を行うことによりスの可能性を示すことができた．

今後の課題として，プローブデータを利用した
経路選択集合の限定と再現性の高い経路選択モデ

MITSIMLab and Road Network Editor(RNE)．
2)Bando,M.,Hasebe,K.,Nakayama,A.,Shibata,A.,and

ルの開発（乗り継ぎにも対応）を行うことにより，Sugiyama,Y.,Structure stability of congestion in

現況再現性の更なる向上を行うことができると考

traffic dynamics,Jpn.J.Ind.Appl.Math.,11(1994)

えている．また，一般街路ネットワークデータも3)玉本学也，堀口良太，桑原雅夫：交通流シミュレーショ

取り込むことで，さらに充実したシミュレーショ

ンSOUNDの大規模ネットワークへの適用，第30回土木ンシステムの構築を行う予定である．

計画学研究発表会講演論文集，CD-ROM，2004.

謝辞：なお，SMOOTH の開発にあたっては，㈱オリ4)桑原雅夫，西川功，原隆弘：都市内高速道路の織り込み

エンタルコンサルタンツの川崎洋輔氏に愛媛大学

交通流に関する実証的研究，交通工学，vol.28, No.5,

大学院在学中多大なる協力を得た．ここに記し感

pp. 20-33, 1994.

謝の意を表する．
参考文献
1)Massachusetts Institute of Technology Intelligent
Transportation System Program：User’s Guide for

DEVELOPMENT OF MICRO SIMULATOR FOR VARIOUS PROGRAM EVALUATIONS

Hitoshi YATSUMOTO and Toshihiko KITAZAWA
Hanshin Expressway Company Limited has used Heroine, a macro simulator, in various program
evaluations but not been successful in analyzing individual driving behaviors. Although micro simulators
are available for the analysis of individual driving behaviors and interactions with vehicles, this type ofsimulation model has been recognized inappropriate for large-scaled network applications which require a
broad bandwidth for processing massive amount of data. However, rapid increase in processing speed
allows for handling networks as large as the Hanshin Expressway.
In this study, a micro simulation model constructed by Ehime University was evaluated forcomputing time, reproducibility and then applicability to various program evaluations which the macro
simulator could not handle. This paper also looks into the feasibility of introducing new information
service into the Hanshin Expressway network.

八ツ元 仁

北澤 俊彦

阪神高速道路株式会社
計画部 特定グループ

阪神高速道路株式会社
計画部 調査グループ

Hitoshi Yatsumoto

Toshihiko Kitazawa