【土木計画学研究・講演集No.21 (1)1998年11月】

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ョンモデルの検証*Validation of a Road Network Simulation Model Using Benchmark Data Set*

堀口良太**，桑原雅夫***，片倉正彦****，赤羽弘和*****，尾崎晴男******
By HORIGUCHI Ryota, KUWAHARA Masao, KATAKURA Masahiko
AKAHANE Hirokazu and OZAKI Haruo

開発者および利用者が，そのモデル検証のために共通

１．はじめに利用者の立場から，シミュレーションモデルには実して使うことができるベンチマーク(BM)データの構築

際の交通状況を妥当な精度で再現できること，すなわを進めている5)．本稿ではこのBMデータによるシミュ

ち実データを用いて検証されていることが重要な性質

レーションモデル検証の一例として，AVENUEを適用として求められている1)．筆者らは数年来，道路ネットした結果を報告する．

ワークでの交通運用策の評価を目的としたシミュレー

２．ベンチマークデータの構成

ションモデルAVENUEを開発し2)，実データを用いてBMデータは吉祥寺・三鷹エリアにおいて，平成8年再現性を確認している3),4)．しかしながら，ネットワー

10月30日(水)に実施されたプレートナンバー照合調査

クの規模が大きくなり，経路選択の余地が生じると，の結果を中心に構成される．調査は朝のピーク時を含入力に必要なOD交通量や結果の比較に用いられる旅行

む7:00〜10:00に行われた．主要な交差点の流出入部の速度などのデータを入手することが困難であり，検証合計70地点に観測員が配置され，プレートナンバーとが十分に進められなかった．

車種および1分単位の通過時刻を記録した．図1にエリ

このような認識から，筆者らはシミュレーションのア内の観測地点の位置を●印で示す．

五日市街道

吉祥寺通り

成蹊通り

三鷹通り

吉祥寺駅
井の頭通り

図1：吉祥寺・三鷹エリアと路側観測地点（図中の●印）* キーワード
交通管理，交通制御，交通流** 正会員 工博 (株)熊谷組 エンジニアリング本部〒162-8557 東京都新宿区津久戸町2-1
Tel.03-5261-5526 / Fax.03-5261-9350*** 正会員 Ph.D. 東京大学生産技術研究所第５部**** 正会員 工博 東京都立大学工学部土木工学科***** 正会員 工博 千葉工業大学工学部土木工学科****** 正会員 工博 東洋大学工学部環境建設学科

有効なデータが収集された時間帯は7:50〜10:00で，総通過台数は70,999台であった．BMデータの内容を以下に示す．
１）ネットワークデータと交通規制…リンク長，交差579

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点接続関係，車線構成のほか，時間帯別の進行方

ネットワーク端点

ゾーンセントロイド向規制なども含む．
２）路側観測地点での車両通過履歴…観測結果より，五日市街道

通過時刻の不整合や二重カウントなどを取り除いたもの．1分単位で通過時刻が記録されている．

２）を処理した結果，14,953台の経路軌跡が得ら

井の頭通り

吉祥寺通り

たロバストな経路抽出アルゴリズムを構築し6)，

成蹊通り

三鷹通り

３）車両の移動軌跡…観測員による読み誤りを考慮しれた．抽出された経路に含まれる通過履歴データは全体の97.4%となり，ほとんどすべてのデータ2kmが使用されている．ここで抽出された経路パター
図2：シミュレーションネットワーク

ンは930通りであった．
４）時間帯別OD交通量…３）において未使用の通過履設定することができるため，ネットワーク形状が複雑

歴データを再利用し，経路軌跡と併せて10分単位にならないだけでなく，結果を集計する際のダミーをのOD交通量に集計したもの．総交通量は16,043

付加したことによる煩雑な処理を省くことができる8)．

台となり，需要のあるODペア数は747となった．

このネットワーク上でBMデータのOD交通量を割り付

５）信号制御履歴…各信号交差点のサイクル長，スプけると，経路パターンは855通りになる．

リットおよびオフセットの15分ごとの履歴．

このエリア内の信号は感応制御されており，制御パ６）飽和交通流率・その他…渋滞の先頭となっている

ラメータは一定ではない．しかしながら，現バージョ交差点で車頭間隔を計測し，飽和交通流率と大型ンのAVENUEには感応制御のロジックが組み込まれて車の乗用車換算係数を推定した．また数カ所でいないため，対象時間帯において観測されたサイク行ったビデオ撮影の映像から，大型車混入率などル，スプリット，オフセットの組み合わせで，もっとのデータを読みとっている．

も持続時間が長いものを，代表的なパターンとして入３．AVENUEでのシミュレーション設定力している．
またAVENUEはモデルパラメータとして，リンクご

AVENUEはいくつかの経路選択モデルを内包化しており，車両を特定の経路上に走行させることも可能である．本稿の時点では，このエリアでのドライバーの経路選択挙動のモデル化の分析が進行中7)であるため，車両の経路を指定してシミュレーションを行う．これは経路選択挙動が完全にモデル化されていることと等価である．
シミュレーションに用いるネットワークを図2に示とに停止線部の方向別飽和交通流率，単路部の容量，自由流速度を設定する．はじめに，飽和交通流率をBMデータでの値に近いものに設定し，その他のパラメータを適当な値に設定した後，シミュレーションを行い，再現性を確認しながら微調整を行うことを繰り返した．

４．シミュレーション結果の検証

す．エリア外から流入／エリア外へ流出する交通量は

本稿では，路側観測地点65箇所の10分間通過交通端点ノードに割りふられる．主要交差点間は各方向に量，24リンクに相当する観測地点間での10分ごとの平つき１本のリンクで接続されており，細街路における均旅行速度，およびエリア内の井の頭通りや五日市街

湧き出し・しみ込み交通量はゾーンセントロイドに集道などの主要な路線での10分ごとの平均旅行速度を，約される．AVENUEではダミーノード，ダミーリンク

観測値とシミュレーション結果で比較し，検証を行っを介さないで，ゾーンセントロイドをネットワークにている．

580

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図3はBMデータの路側観測交通量とシミュレーショ
Correlation of throughput in 10 min.
200

ン結果の相関図である．相関係数は0.91を示してお180

り，通過交通量の再現性がよいことがわかる．

160

図4はリンクの平均旅行速度の相関図である．相関係

Simulation [veh.]140

数は0.55と，通過交通量のそれに比べて悪い．これは120100

シミュレーションのパラメータ調整が不十分であるこ

80とも一因であるが，BMデータにも60・旅行速度の観測値を算出する際に，通過時刻が40分単位で記録されていることによる離散化の誤

20R=0.91差が含まれている

0020

40

60

80

100120140160180200

Survey [veh.]

・観測員は車群がとぎれた時点で，手元の時計を図3：観測地点での10分間通過交通量の相関図見て時刻を記録するため，車両の通過時刻が地点ごとに分単位でずれることがあるなどの問題が指摘されうる．とくに区間長が短い場

Correlation of link travel speeds [km/hr]
50

合，所要時間が「0分」の車両が多くなり，これらを一律30秒として旅行速度を計算しているため，誤差が大40Simulation [km/hr]

きくなる．
図5〜8はそれぞれ井の頭通り，五日市街道，三鷹通30り，成蹊通りの10分ごとの平均旅行速度を比較したも20のである．長い区間で旅行速度を求めると，前述の問題はある程度軽減されると考えられる．シミュレー

10ションでは井の頭通り東域と，三鷹通り南行き，北行
R=0.5500

1020304050

きの旅行速度が高くなっており，パラメータの調整がSurvey [km/hr]

若干不十分であることが指摘されるが，そのほかの路
図4：10分間ごとのリンク平均旅行速度の相関図

40.0

40.0

Svy. (rdsd 5 - 14)
Sim. (R=0.51)

35.0
30.0

線では比較的よい再現性を得ている．

30.0

シミュレーション

25.0

25.0

20.0

20.0

15.0

15.0

10.0
5.0

5.0

Svy. (rdsd 17 - 4)
Sim. (R=0.23)

35.0

シミュレーション

30.0

25.025.0

20.0

20.0

15.0

15.0

10.0

シミュレーション

10.0

観測値

0.0
~8:00 ~8:10 ~8:20 ~8:30 ~8:40 ~8:50 ~9:00~9:10 ~9:20 ~9:30 ~9:40 ~9:50 ~10:00

40.0

Svy. (rdsd 13 - 6)
Sim. (R=0.67)

35.0

観測値

0.0
~8:00 ~8:10 ~8:20 ~8:30 ~8:40 ~8:50 ~9:00~9:10 ~9:20 ~9:30 ~9:40 ~9:50 ~10:00

40.0

5.0

シミュレーション

10.0

観測値

0.0
~8:00 ~8:10 ~8:20 ~8:30 ~8:40 ~8:50 ~9:00

30.0

Svy. (rdsd 3 - 18)
Sim. (R=0.66)

35.0

5.0

観測値

0.0
~8:00 ~8:10 ~8:20 ~8:30 ~8:40 ~8:50 ~9:00~9:10 ~9:20 ~9:30 ~9:40 ~9:50 ~10:00

図5：井の頭通り東行き(上)と西行き(下)の旅行速度~9:10 ~9:20 ~9:30 ~9:40 ~9:50 ~10:00

図6：五日市街道東行き(上)と西行き(下)の旅行速度581

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参考文献

40.0

Svy. (rdsd 1 - 8)
Sim. (R=-0.27)

35.0
30.0
25.0
20.0

シミュレーション

15.0
10.0

観測値

5.0

0.0
~8:00 ~8:10 ~8:20 ~8:30 ~8:40 ~8:50 ~9:00~9:10 ~9:20 ~9:30 ~9:40 ~9:50 ~10:00

40.0

Svy. (rdsd 7 - 2)
Sim. (R=0.17)

35.0
30.0

シミュレーション

25.0
20.0
15.0
10.0
5.0

観測値

0.0~8:00 ~8:10 ~8:20 ~8:30 ~8:40 ~8:50 ~9:00~9:10 ~9:20 ~9:30 ~9:40 ~9:50 ~10:00

図7：三鷹通り南行き(上)と北行き(下)の旅行速度
40.0

Svy. (rdsd 40 - 10)
Sim. (R=0.91)

35.0
30.0

シミュレーション

25.0
20.0
15.01) 赤羽，他：交通シミュレーションモデルの実用化に向けての課題，土木計画学研究講演集，No. 20 (1)，pp.521523，19972) R. Horiguchi et al : A Network Simulation Model for Impact
Studies of Traffic Management 'AVENUE Ver.2', Proceedingsof the Third Annual World Congress on Intelligent TransportSystems, CD-ROM, 1996
3) 上野；街路網の交通運用評価のためのオンラインシミュレーションモデルの開発，平成5年度東京都立大学土木工学科修士論文，1994
4) R. Horiguchi et al : The Model Validation of Traffic Simulation
System for Urban Road Networks 'AVENUE', Proceedings ofthe Second World Congress on Intelligent Transport Systems,
Vol. IV, pp.1977-1982, 1995
5) 花房，他；交通シミュレーションシステムの再現性検証用
データセットの構築，土木計画学研究講演集，No. 20(1)，pp.497-499，1997
6) 堀口，他；ネットワークシミュレーション用のベンチマー
クデータセットの構築〜車両経路の抽出，土木学会第52回年次学塾講演会第IV部門論文集，pp.154-155，1997
7) 花房，他；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，土木学会第53回年次学術講演会第IV部門論文集，掲載予定，1998
8) 堀口，ほか；路外に起終点を持つOD交通量を扱うシミュレーションのネットワーク表現について，土木学会第53回年次学術講演会第IV部門論文集，掲載予定，1998

10.0

観測値

5.0
0.0
~8:00 ~8:10 ~8:20 ~8:30 ~8:40 ~8:50 ~9:00~9:10 ~9:20 ~9:30 ~9:40 ~9:50 ~10:00

40.0

Svy. (rdsd 9 - 41)
Sim. (R=0.31)

35.0
30.0
25.0
20.0

シミュレーション

15.0
10.0
5.0

観測値

0.0
~8:00 ~8:10 ~8:20 ~8:30 ~8:40 ~8:50 ~9:00~9:10 ~9:20 ~9:30 ~9:40 ~9:50 ~10:00

図6：成蹊通り南行き(上)と北行き(下)の旅行速度

５．まとめと課題
本稿ではBMデータを用いたシミュレーションモデル検証の一例としてAVENUEを適用した．今後はAVENUEの検証作業を進めると同時に，各種のモデルで同様の検証作業が可能となるように，データのさらなる分析，整備を行っていく．とくに経路選択挙動の分析は急務の課題である．また，このBMデータはインターネットを通して入手可能な形にする予定であり，わかりやすいドキュメントを備えたホームページを整備していくことも重要な課題である．

582