土木学会論文集，Vol. 688/Ⅳ-53，pp.115-123，2001.10

交通シミュレーション再現性検証用データセットの構築
花房 比佐友１・吉井 稔雄２・堀口 良太３・赤羽 弘和 4・片倉 正彦 5・桑原 雅夫 6
尾崎 晴男 7・大口 敬 8・西川 功 9１

正会員 修士 株式会社熊谷組 土木本部 社会システム部 （〒162-8557 東京都新宿区津久戸町 2-1）

２

正会員 工博 高知工科大学助教授 社会システム工学科 （〒782-8502 高知県香美郡土佐山田町宮野ノ口 185）
３

正会員 工博 東京大学博士研究員 生産技術研究所 （〒153-8505 東京都目黒区駒場 4-6-1）

4

正会員 工博 千葉工業大学教授 工学部土木工学科 （〒275-8588 千葉県習志野市津田沼 2-17-1）
5

正会員 工博 東京都立大学教授 工学部土木工学科 （〒192-0397 東京都八王子市南大沢 1-1）
678

正会員 Ph.D. 東京大学教授 生産技術研究所 （〒153-8505 東京都目黒区駒場 4-6-1）

正会員 工博 東洋大学助教授 工学部環境建設学科 （〒350-0815 埼玉県川越市鯨井 2100）

正会員 工博 東京都立大学大学院助教授 工学研究科土木工学専攻 （〒192-0397 東京都八王子市南大沢 1-1）
9

正会員 東京大学生産技術研究所技官 （〒153-8505 東京都目黒区駒場 4-6-1）

本研究は，交通シミュレーションモデルの再現性を検証するための機能を持ったデータセットの構築を目的とした．東京都西部の吉祥寺・三鷹付近を対象区域として調査を行い，観測誤差を修正した後に，車両登録番号の照合処理により車両軌跡を推定した．さらに，車両軌跡を集計したサンプル OD 交通量を拡大して，時間帯別 OD 表を作成した．データフォーマットは各交通シミュレーションモデルに対応可能なように，汎用性のあるものとした．このデータセットは現在，「吉祥寺ベンチマークデータ（以下吉祥寺 BM データ）」としてインターネット上で公開されている．

Key Words : traffic simulation, validation, benchmark data

1. はじめに

表-1

交通シミュレーションモデルの開発工程①Specification②Modeling③Implementation④Verification⑤Validation

近年，交通シミュレーションモデルの実用化が注目されている．それは大規模で常に変動する交通システムにおいて，交通施策の定量評価が求められているためである．その利点として，交通システムの代替案などが事前に比較検討できること，実測･実験よりも費用面やモデル仕様の決定
モデル動作原理の考案
プログラミングとデバッグ
合理性の検証実用性の検証

安全面において明らかに障害が少ないことがあげられとモデル・パラメータの同定を行う工程である．現在，④る．また，いくつもの交通施策代替案に対して迅速に定の工程は開発者側で多く行われているが，⑤の実例は量評価が行えるのも交通シミュレーションモデルの大きほとんど無いのが現状である．なぜなら，実測データのな特徴である．そのような背景を受け，交通シミュレーシ収集には大規模な現地調査が必要であり，十分な信頼ョンモデルの実用化，普及を促進させることを目的とし性を確保することは容易ではないからである．また，数た「交通シミュレーションの実用化促進」ワークショップも少ない貴重なデータを共有できる環境が十分に整備さ土木学会内で発足している．

れていないことが，もうひとつの要因としてあげられる．こ表-1 に，交通シミュレーションモデルの開発手順のれまでにも，交通シミュレーションモデルの実用化にあ

一例 1)を示す．④の「合理性の検証」とは，車両の発生，たって個別に検証が行われてきたと考えられるが，各交挙動，密度の伝播，経路選択など，②で定めたモデル

通シミュレーションモデルの適用範囲，特徴を明確にすの動作原理の実装確認を行う工程である．それに対しるには，同じ条件下における検証と結果の比較が行わ⑤は，実データを用いてモデルの動作原理の実装確認れる必要がある．従って，開発者，研究者をはじめとす1土木学会論文集，Vol. 688/Ⅳ-53，pp.115-123，2001.10
201 10132150421431

202 102515242241308055402253565742347527
33643347043177546917145447674432

73

8

918

526

63

17

77

76

336

330
93

662
61

92

約 1km
69
15

435
334

95

671

537

12

109 209

672

338
14

433
11

78

16

94

80

79

108 208

670

668

78

井の頭通り

69

48

吉祥寺
通り

77

75

10

210
110

90

660

49

67

72

107 207

注）

61

659

664

42

成
蹊
通り

66

35

324

19

655

529

528

663

5

62

665

32

三
鷹
通り

54

56

80

658

60

59

五日市街道

112

21

58

36

112
111

105
205

52

54

53

51

203 103

81

339

274
279
179

13

51〜99：発生・集中ノード
100番台：発生ノード
200番台：集中ノード○内の数字が観測地点番号

300番台：三叉路
400番台：四叉路
500番台：その他
600番台：ダミーノード

約 2km
図-1

調査対象区域と観測地点の配置

る交通シミュレーションモデル利用者が共有できることを運転者の経路選択の有無を調査した．2 回目の予備調

念頭に，汎用性のある再現性検証用データセットを構

査では，細街路への迂回，浸み込み，湧き出しの多い築することが交通シミュレーションモデルの実用化に向地点の特定，車両登録番号観測方法の確認等を行った．

けての重要な課題といえる．

これにより，詳細な調査対象区域と調査方法を決定しデータセットの構築には 2 つの目的がある．1 つはシミた．

ュレーション出力と実現象との照合を行い，モデル構造

図-1 に調査対象区域を示す．本研究ではゾーンの概を確認するとともにモデル・パラメータを同定することで念は適用しておらず，ネットワークの外部端点とネットワある．もう 1 つは．複数の交通シミュレーションモデルをーク内への浸み込み・湧き出し点のみを，同図中で示す同一条件で比較検証することによって，利用者に適用目ように発生・集中ノードとしている．ただし，発生集中量が的に合致した交通シミュレーションモデルを選択可能と少ないと考えられる領域において観測を省略した交差させることである．本研究は実測データの高精度収集法

点流出部があり，観測地点との関係において唯一の浸の確立とValidation 用汎用データセットの構築を目標にみ込み・湧き出し点を設定できない場合が存在する．こ

現地調査を行い，交通シミュレーション再現性検証用デの場合には，図-1 中の発生・集中ノード 56,61,69,及びータセットを構築した．

80 に示すように，それらから複数のダミーノードへのリンクを設けることで対応した．

2. 現地調査 2)(2) プレートナンバー調査
プレートナンバー調査は，一般的には区間速度（旅行(1) 調査区域の選定時間）の調査法として利用されており，走行経路の分析(a) 調査時間帯に交通現象の変化が見込めるに用いられることはほとんどなかった 3)．また，一般的なプレートナンバーマッチング法では，照合できないデー(b) ドライバーに経路選択の余地があるタは破棄しているが，本報告では後述のようなさまざまな対象区域選定にあたり，以下の 2 つに留意した．

工夫によって破棄率を低減させている．

その結果，調査区域を三鷹市・武蔵野市付近と定め，計2 回の予備調査を行った．1 回目には，交通状況の観測，

2

表-2 に調査の概要を示す．バス、タクシーは同じ箇所

土木学会論文集，Vol. 688/Ⅳ-53，pp.115-123，2001.10
録音機操作者

表-2項目
調査日
調査時間
対象区域
観測地点
対象車両
調査内容
調査人員

調査概要

内容
平成8年10月30日（水）AM7：00〜AM10：00
東京都武蔵野市，三鷹市
70ヶ所（79車線）
4輪車以上の自動車・通過時刻（1分単位）
・車両登録番号（大きい数字4桁）・車種(バス，タクシー，その他）
197人

野帳記入者

計測断面

はい！

9955，バス！

野帳に記入

図-2を繰り返し通過したり，固定経路を持つなど，特殊な挙動をする可能性がある．従って，車両走行軌跡の推定で観測方法

刻は正分ごとに記入されている野帳を優先した．時刻がの障害（軌跡の競合）を軽減する目的で，車種の分類を不明な部分は，録音された時刻と照合して補完した．こ

3 種類とした．大型車貨物車を区分しなかった理由は，のほか，未処理データには調査時の障害による誤りが含ボトルネック交差点において飽和交通流率を実測して交まれていた．以下に調査時に発生した主な障害と対処

通容量に対する影響を考慮したため，および対象道路方法を示す．

網が同車種の経路選択に影響するほど狭隘な区間を含んでいなかったためである．

(1) 時刻に関する誤りの修正

調査員の観測誤りを考慮し，録音機と野帳記入の2 系調査前の時刻合わせが十分に行われなかったために統で記録することでお互いを補完し，観測精度の向上を車両通過時刻に許容できない大きさの誤差が生じていはかった．図-2 に観測方法を示す．また，具体的な観測た観測地点が，ビデオ観測結果によって発見された．こ手順を以下に示す．の誤差はビデオ記録の時刻にあわせて修正した．通過(a) 1 つの観測地点に録音機操作者（以下録音者）と観測記録を隣接観測地点間で比較・照合した結果，通野帳記入者の 2 人 1 組を配置する．

過時刻の前後関係の不合理が発見された．これは，おも(b) 録音者は所定の断面を車両が通過したときに「はに調査員の記録誤りに起因していると推定される．このよい！」と発声し，続けて車両登録番号，車種を読うなケースに対しては録音記録を基本に照合を行ない，みあげ，録音する．録音テープの交換時以外は前後の通過順序を確認しながら時刻を修正した．これに録音を継続する．

より，各観測地点間における時間軸の起点の相対的な(c) 野帳記入者は録音者の発声を聞いて，野帳に車ズレは 1 分以内程度には修正される．しかし，通過時刻両登録番号，車種を記入する．

を1 分単位で記録したことによる車両の通過時刻の離散(d) 通過時刻は，1 分単位で記録する．

化誤差は補正されないため，次節の車両走行軌跡の推観測地点は各交差点の流入部及び流出部に設置し，定で対応した．

交差点内での車両挙動が容易に把握できるようにした．
また，2 地点連続で観測誤りをする確率は低いので，1(2) 重複計測の修正地点で観測誤りがあっても，もう1 地点で観測されること

片側２車線の区間で，駐車車両や車線変更などの影により，車両登録番号読み取りの精度，すなわち車両軌響で車両が車線をまたいで走行することにより，左右両跡の推定精度が著しく低下することを防いだ．また,数地方の車線の調査員が同一車両を重複計測することがあ点でビデオ撮影による車両通過観測を行い，調査の観った．図-3 にその 1 例を示す．本研究では，両方の車線測記録と断面通過交通量の比較照査や，車両通過時の通過観測記録を比較し，以下の条件に合致するケー刻の確認を行った．

スを重複計測と判断した．
(a) 観測地点，車両登録番号，車種が一致(b) 通過時刻差が−1〜＋１分以内

3. 観測データの修正

しかし，車両登録番号のうちの大きな数字 4 桁のみを読み取ったために，実際には異なる車両でありながら，データセット構築の第一段階として，得られた観測デ車両登録番号からは同一であると認識された可能性もあータをそのまま電子化して未処理データとした．通過時

3土木学会論文集，Vol. 688/Ⅳ-53，pp.115-123，2001.10

隣接する調査地点で照合

駐車車両などＡ

Ｂ

地点Ａの通過車両：
8:00 ﾀｸｼｰ No.1234

観測断面地点Ｂの通過車両：
同一車両と判断 8:01
他 No.2345
8:01 ﾀｸｼｰ No.1234：

8:02 ﾊﾞｽ No.3456：

調査員（左車線担当）
両方の調査員が同時に観測してしまう
図-3Ａ推定された車両軌跡

図-5

調査員（右車線担当）

Ｂ

隣接地点間での照合

重複計測

記録の無い観測地点
観測地点

表-3

有効観測データの概要

項目
有効収集時間帯
総通過観測記録数

結果
AM7:50〜AM10:00
70999

軌跡として接続
図-6

読み取り不可（車種や車両登録番号が不明）

バス
5.4%

0.4%

不連続な軌跡の処理ては走行経路の空間的情報のみならず，観測地点通過時刻，すなわち時間的情報も推定対象とした．したがっ

タクシー
5.2%て，推定対象を，空間における「走行経路」ではなく，時空間における「走行軌跡」と称している．

その他一般車両
89.0%(1) 隣接地点での照合基本となる照合処理は，隣接観測地点間で通過観測

図-4

有効通過観測記録の車種構成比記録を照合することである．本研究では，以下の照合条件を満たすときに，同一車両と判断した．

る．そこで，重複計測と判断された通過観測記録にはフ(a) 車両登録番号が等しいことラグをたて，その情報を保存した．

(b) 車種が等しいこと(c) 隣接する地点間の通過時刻差が -1 分から5 分で4. 調査結果と有効観測データあること
通過時刻差は，隣接する地点が近接していることから5表-3 に車種及び車両登録番号がともに記録できた有分以内とした．また，交差点の流入部，流出部での観測

効観測データの概要を示す．調査開始から約 40 分間はを行っているので，通過時刻を１分単位で記録したこと

大きな障害（調査員の観測誤りなど）があったため，収集による誤差により，通過時刻差が逆転して-1 分となる場時間帯から除外した．図-4 に，有効通過観測記録の車合も考慮した．図-5 に具体的な照合例を示す．

種構成比を示す．全通過台数に対する車種及び車両登録番号の読取り率は，3 車種合計で 99.6％であった．

(2) 不連続な軌跡の処理
不連続な軌跡は，ある地点における調査時の記録誤り（読み落とし，読み間違い，記入漏れ）が原因で記録が5. 車両走行軌跡の推定欠損してしまい，本来連続するはずの車両走行軌跡がこの地点で途切れることにより生成される．交差点ではここでは，修正した有効観測データを使用して行った， 必ず 2 地点を通過するので，いずれか一方で記録誤り車両走行軌跡の推定方法を述べる．なお，本稿においがあった場合でも，もう一方で正確に記録されていれば，

4

土木学会論文集，Vol. 688/Ⅳ-53，pp.115-123，2001.10

照合できない照合

ショートカット

観測地点

観測地点

競合

リンクの削除除去

除去

照合できない軌跡として接続照合
図-9図-7 競合する軌跡の処理（a）

ab

ループ

通過順に接続8:01

8:02

競合

ショートカット軌跡の処理

観測地点a(8:01)→d1(8:03)
a（8:01）→d1（8:03）
b（8:04）→d2（8:04）
b(8:02)→d2(8:04)

リンクの削除データ
d1 8:03
通過時刻
d18:03d2d2 8:04 8:04

図-10 ループ軌跡の処理

図-8 競合する軌跡の処理（b）

その他，交通規制に違反することになるショートカット，記録誤りが発生した観測地点の直近上流（または下流）の観測地点における記録と照合することにより軌跡を復あるいはループといった実際には発生し難い軌跡が形元することができる．図-6 に，処理の概略図を示す．

成されることがあったので，対象となったリンクを除去した．
図-9 にショートカット，図-10 にループ軌跡の分割処理(3) 競合する軌跡の処理の概略を示す．

5)

本来，車両軌跡は１本につながった観測データとして抽出されなければならないが，実際には次のような理由

6. OD 交通量の修正から複数の軌跡が分離できないケースが発生した．
(a) 調査員の読み誤りによって記録された車両登録番号が，偶然に隣接地点の番号と照合された．

OD 交通量は，前章に述べた処理によって生成した車(b) 車種，車両登録番号(今回は 4 桁)が同一である 2両走行軌跡データの集計から得られる．しかし，同処理台以上の車両が，同じ時間帯に同じ場所を通過しによって軌跡の生成に使用できた通過観測記録は総数た．の 96％にとどまり，残りの記録は相互に照合することが(a)の発生可能性は非常に小さいが，(b)は十分考慮にできなかった．4%の照合できなかったデータに関しては，値する発生確率となる．このとき，一つの車両登録番号交差点では必ず 2 回観測地点を通過するという本調査には隣接地点との間で２つ以上の照合可能性がある．しの特性を考慮して，以下の 3 パターンに分けて処理したがって，いずれか一方を，ある仮定の下に取捨選択すた．

ることが必要となる．このような重複照合可能性を持つ場(1) 交差点を起終点とする軌跡があるケース

合を「競合する軌跡」として，それらを分離する処理を施(2) 交差点を起終点とする軌跡がないケース

した．すなわち，複数の軌跡の合流，あるいは単一の軌(3) その他の観測地点でも 1 地点しか通過観測記録がないケース

跡の分岐が発生した観測地点よりさらに 1 地点上流（下これらに対処するため，以下の手順で処理を行った．

流）にある観測地点の通過記録と照合し，同一車両と認められる通過観測記録が無ければ，無効な軌跡と判断し除去した．図-7 に処理の概念を示す．（b）については， (1) 交差点を起終点とする軌跡があるケース
図-11 に，交差点を起終点とする軌跡の処理概要を
交差点を通過する時刻が異るときには，上流地点における通過順が下流地点においても保存されていると仮示す．交差点から流出するリンク上の観測地点（図-11定して，通過記録を接続した．図-8 に処理の概念を示の①）を起点とする場合や，流入リンク上の観測地点（図す．

-11 の②）を終点とする場合には，実際には発生・集中5土木学会論文集，Vol. 688/Ⅳ-53，pp.115-123，2001.10
照合条件に一致→交差点外に終点

１ 軌跡を延長する

観測地点
地点Ａ地点Ｂ
２ 1地点のみ通過とする？
①②

照合条件に一致しない↓
分流比によって修正

地点Ａ

図-12

交差点内に起終点

図-11

地点Ｂ

交差点外の単独観測地点における処理

交差点を起終点とする軌跡の修正
表-4

い．これらの軌跡は延長し，起終点を交差点外に移動さ各処理段階終了後に同定された軌跡の数とそれに利用された通過観測記録数
処理段階
同定さ 軌跡同定に(数字は「節（項）」番号）れた軌 利用された通跡数
過観測記録
(%)
隣接地点での照合処理 5(1)12414
61137(86)せることとした．具体的には，当該交差点の直近上（下）

不連続な軌跡の処理

5(2)

13936

62713(88)

流の観測地点で他の軌跡の生成に使用されなかった通競合する軌跡の処理

5(3)

14953

68334(96)

過観測記録と照合・接続処理を行った．照合・接続条件

OD 交通量の修正 6(1)〜6(3)17118

71265※(100.3)点が存在しないはずの交差点を起終点とする軌跡が生成されることになる．調査地点で完全に閉じられた交差点内に起終点を持つ軌跡は車両軌跡として不合理であり，記録誤りによって軌跡が切断されている可能性が高は以下のとおりである．

※

6(2)で新たに追加した通過観測記録を含む（a） 車両登録番号 4 桁の数字のうち，並び順にかかわらず 4 つが一致，または 3 つの並び順が一致

理により新たに 2 地点通過の車両走行軌跡が生成され（b） 当該観測地点間の通過所要時間の差が 10 分ることとなる．照合の対となる通過観測記録が残存してい以内ないときには，分流比に基づいて通過観測記録を新たこの条件で照合・接続することができなかった若干数のに作成して，軌跡を生成した．いずれも，照合条件，方軌跡に関しては，必ずしも合理的な方法ではないが，調法は(1)と同様である．

査結果の処理としてはやむを得ないと考え，交差点での分岐率にしたがって軌跡の延長処理を行った．例えば，(3) その他の観測地点でも 1 地点しか通過観測記録が4 枝交差点内に終点を持つ軌跡の場合には，以下の方ないケース

法で延長処理を行った．

交差点を囲まない単独の観測地点では，隣接観測地

1) その軌跡の進入アプローチからの右左折直進率を算点で起点，または終点となっている車両走行軌跡と照合出し，処理を行った．条件に合致した場合には，同観測データ

2) 乱数を発生させ,を軌跡に追加することで，軌跡の延長処理を行なった．

3) 1)で算出された右左折直進率に基づいた確率に従っ

照合条件は(1)の(a),(b)と同様である．条件に合致しなかて交差点の流出方向を決定し,ったものは 1 地点のみの通過軌跡とみなし，OD 交通量

4) 決定された交差点の流出方向の観測地点に観測デとして加えた．図-12 に処理概要を示す．

ータを追加し，表-4 に各処理段階において軌跡の生成に利用した

5) 追加したデータと接続して軌跡を延長する．

通過観測記録数と，生成された車両走行軌跡数の推移

この処理で，決定された流出方向の観測データは１台を示す．処理の段階が進むにつれて同定される軌跡の分追加されることとなる．これらの処理によって，起終点数，およびそれらの軌跡に使われている通過観測記録を交差点内とする物理的に不自然な軌跡はなくなる．の割合は増加し，最終的には読み誤りも含めたすべての通過観測記録を利用して軌跡を生成していることがわ(2) 交差点を起終点とする軌跡がないケース

かる．

(1)の処理を行った上でさらに残った交差点流入・流出部で使用されなかった通過観測記録は，同一の交差点内の通過観測記録同士で照合処理を行った．この処

6土木学会論文集，Vol. 688/Ⅳ-53，pp.115-123，2001.10(2) 交差点を通過する軌跡の復元精度補完処理（N）

図-14 に，交差点における観測地点の設定例を示す．
このような観測対象交差点では，各車両について，たとえ流入部（図中観測地点 B）で読み誤りが発生したとして3地点で照合（M）も，流出部（図中観測地点 C,D,E のいずれか）で観測が観測地点A
図-13

観測地点Bなされていれば，隣接交差点の流出部（図中観測地点観測地点CA）での観測とあわせて，観測対象交差点を通過したことが推定可能になる．

観測地点の照合パターン

この手法は，車両が地点 A〜Ｂ間で流出・流入すると隣接交差点きにも有効である．たとえば，地点 A で観測された車両

対象交差点
EABが地点 B で観測されない場合は，A〜B 間で流出した可能性と地点 B での読み誤りの可能性がある．地点 B の情C報だけではどちらであるかを判断できない．しかしこの車両が地点 C，D，E のいずれかで観測されていれば，この車両は A〜B 間で流出したのではなく，地点 B での読み誤りであると判断できる．逆に地点 B，C，D，E のいずれ流入部
D
図-14 交差点における観測地点の設定流出部の地点でも観測されなければ，A〜B 間で流出した可能性が高い．同様に考えれば，A〜B 間の車両流入についても，A とB の 2 地点における観測情報のみに基づく

7. データの精度場合より高い精度で判断できる．
連続する 3 地点 A,B,C における読み取り精度をそれ

ここでは軌跡生成処理，OD 修正処理によって推定さぞれα(A)，α(B)，α(C)とすると，3 地点を通過する軌跡れるデータの精度について述べる．データの観測精度の復元確率βは，次式で表される．

は観測する個人，観測条件によって異なると考えられる

β = α (B ) + (1 − α (B ))α ( A)α (C )が，ある程度定量的に推定することができる．

(2)

各観測地点における読み取り精度が 97〜98%であっ(1) 車両登録番号読み取りの精度たので，復元確率βは概ね 99.8〜99.9%程度と期待でき各観測地点の車両登録番号の観測記録は，る．なお，観測対象エリアの境界上に位置する交差点で・テープレコーダへの録音は，このような補完処理ができないため，内部の交差点・野帳への記入と比較して再現精度は多少とも低下する．

によって行っているが，野帳へは録音者の発声を聞いて記入しているため，録音者が車両登録番号を読み誤っ(3) 同一の車両登録番号の出現精度た場合には，両者とも誤って記録されることになる．さら

吉祥寺 BM データでも，同一交差点に 4 桁の車両登に，読み落としも考えられる．この観測者の読み取り能力

録番号が同一である車両がほぼ同じ時刻に流入する場に依存する観測精度は，以下に示す方法で推定するこ合には，それぞれの軌跡が交錯して正確に再現することとができる．

が困難となる．調査時間をT0[分]，照合時の許容時間差

図-13 にある観測地点の照合パターン例を示す．観測をT[分]，交差点 i への平均的な流入率をQi[台/分]とす

地点 B での読み取り精度をαとすると，αは前後を併せると，軌跡が交錯する車両の台数δは，次式で評価された 3 地点で照合が完了された総数（M）と地点 B では照る．

合されないが前後の地点 AC 間で照合された総数（N）を用いることによって，
α=MN+M(1)と推定できる．吉祥寺 BM データでは，各観測地点の推

δ =nT019999 n − j( ∑ ( −1) n n C j () j −1 ()j)∑
T i j =210000
10000

≈

nT01( ∑ ( −1) n n C j () j −1 j ), n = TQi∑
T i j =210000(3)

本調査では上式により100 程度の軌跡の交錯が見込

定読み取り精度は，概ね 97〜98%であった．

まれ，データ処理の結果，概ね同数の交錯する軌跡が存在した．交錯する軌跡を分離することは困難であり，補正しきれない誤差として残存していることに注意が必

7

土木学会論文集，Vol. 688/Ⅳ-53，pp.115-123，2001.10

区間平均旅行速度 [km/hr]

表-5 提供データ構成
備考
道路地図より手作業で読みとり
交差点周辺のみ現地調
査．
基礎データとして掲載．
本稿で推定した内容．
車両軌跡の端点の集計
結果．
実地観測による．

50.0

比較区間：成蹊通り

40.0

シミュレーション

30.0

観測値

20.0
10.0
0.0

~8:00 ~8:20 ~8:40 ~9:00 ~9:20 ~9:40 ~10:00

区間平均旅行速度 [km/hr]

内容
ネットワークデータ（リンク長，接続情報など）
道路幾何形状データ（車線構成など）
処理前の観測データ
車両軌跡データ
OD 表(全時間帯及び 10 分ごと)
信号制御パラメータ(15 分毎の値)
飽和交通流率隘路交差点のみ実測要である．

8. 吉祥寺 BM データセットの公開

比較区間：吉祥寺通り

50.0
40.0

観測値

30.0

シミュレーション

20.0
10.0
0.0

~8:00 ~8:20 ~8:40 ~9:00 ~9:20 ~9:40 ~10:00

図-15 10 分間平均区間旅行速度の比較構築されたデータセットは共有情報として整備し，インターネット上で公開されている．表-5 に提供されているデータ構成を示す．これらのデータは，多くの交通シミュ

200

レーションモデル，検証以外の研究に対応するため，容180
シミュレーション値 [台/10分]

易に加工可能なフォーマットとした．構築履歴，現地調
査マニュアルなどは PDF 形式のファイルで提供され，TM

Adobe Acrobat Readerを介して閲覧可能となっている．
交通シミュレーションの実用化を促進する場として，新たに交通シミュレーションモデル検証に関するクリアリングハウス 4),5)が構築されており，この中に吉祥寺 BM デー
タセットも登録されている．今後は開発者，関係者らによ160140120100806040って，運用方針等の議論が盛んに行われることが期待さ20れる．

0R=0.91
020 40 60 80 100 120 140 160 180 200
観測値[台/10分]

図-16 各交差点の 10 分間方向別交通量の比較

9. 吉祥寺 BM データセットの適用例

例を示す．図-16 に，各交差点における 10 分間方向別
現在までに吉祥寺 BM データの利用，検証例がいく

交通量の比較結果を示す．シミュレーションの結果より，つか報告されている．一例として，交通シミュレーション

断面交通量においては相関係数が 0.91 と，良好な再現モデル AVENUE を適用した事例 6)を紹介する．

性を得ている．区間平均旅行速度の比較においても，この事例では，すべての車両の経路を予め固定して一部の短区間を除けば，概ね良好な再現性を得た．

シミュレーションを行い，再現性を検証している．このようこの結果に基づいて堀口らは吉祥寺 BM データは計な設定は，以下のような理由による．

測時刻が分単位であることによる離散化誤差が含まれてa. 最終的には内生化される経路選択モデルの影響いることを指摘し，それに対処した検証方法を示した．まを除外し，交通流モデルのみによる現況再現性を検た花房は分析によって得られた経路選択データを基に証する.

経路選択行動モデルを構築し，それを AVENUE に適用

b. 上記と同様にして，AVENUE の主要パラメータのして交通流及び経路選択行動の再現性を検証した 7)．

ひとつであるリンク下流端の飽和交通流率値の同定を効率化する．
図-15 に，10 分間平均区間旅行速度の比較結果の 1

8土木学会論文集，Vol. 688/Ⅳ-53，pp.115-123，2001.10

10. まとめ

参考文献
1)

交通シミュレーションモデルの実用化と普及の第 1 段

赤羽弘和，大口敬，吉井稔雄，堀口良太：交通シミュレー
ションモデルの実用化に向けての課題，土木計画学研究・階として，実データの取得から検証用データセットの構講演集 20，1997．

築，インターネットを利用した公開まで，1 連の過程を示2)したことが，本研究の成果である．吉祥寺 BM データは，

白石智良：交通シミュレーション再現性検証用データセッ
トの構築，千葉工業大学大学院学位論文，1997．

道路網上の交通現象や経路選択行動に関するシミュレ

3)ーションモデルの検証に適合する．

越正毅，片倉正彦，北川久： プレートナンバー法による街路網の走行経路解析−自動車走行経路調査について

今後多くの検証データが共有化されるには，複数の−，交通工学，No. 8，巻増号，pｐ. 3-13，1973.

検証データセットが統一されたフォーマットで提供される

4)

http://trans1.ce.it-chiba.ac.jp/ClearingHouse/

ことが望ましい．検証結果についても他大学，研究機関

5)

堀口良太，赤羽弘和，吉井稔雄，花房比佐友，山口智との連携により，情報，認識の共有化が迅速に行われ，

浩：ネットワークシミュレーション用のベンチマークデータ

交通シミュレーションモデルの開発，研究に大きく貢献

セットの構築〜車両経路の抽出，第 52 回年次学術講演すると期待される．これらをふまえた統合システムを構築

会論文集掲載，1997．

していくことが 当 面 の 目 標 で ある．なお ，本 研 究 は

6)

AVENUE 開発グループの活動の一環として行われてい堀口良太，桑原雅夫，片倉正彦，赤羽弘和，尾崎晴男：ベンチマークデータを用いた道路ネットワークシミュレーシ

る．

ョンモデルの検証，土木計画学研究・講演集 21，1998.
7) 花房比佐友：交通シミュレーション再現性検証用データセ

謝辞： 本研究に調査段階から参画した白石智良氏（現ットの構築-経路選択行動の分析-，千葉工業大学修士論川田テクノシステムズ）に，感謝の意を表する．

文，1998．
(2000.9.13 受付)

CONSTRUCTION OF A DATA SETFOR VALIDATION OF TRAFFIC SIMULATIONS
Hisatomo HANABUSA, Toshio YOSHII, Ryota HORIGUCHI,
Hirokazu AKAHANE, Masahiko KATAKURA, Masao KUWAHARA,

Haruo OZAKI, Takashi OGUCHI and Isao NISHIKAWA
In this study, a data set for validating traffic simulation models was constructed. A plate-number-matching survey
was conducted in an area between Kichijoji- and Mitaka-Station that were located in the west part of Tokyo.
Observation errors in the survey data were corrected in order to estimate trajectories of vehicles. Hourly
origin-destination tables were estimated by enlarging the aggregated trajectories. The date set that is applicable tomost traffic simulation models in terms of data format is available on the Internet by the name of Kichijoji
Benchmark Data Set.

9