土木学会論文集D3 (土木計画学), Vol.71, No.5 (土木計画学研究・論文集第32巻), I̲1001-I̲1009, 2015.

車線変更行動に着目したサグ部
渋滞発生要因の分析と渋滞対策アプローチ
牧野一史2・鹿野島

秀行3・山田康右4・堀口良太5

1正会員

国土交通省国土技術政策総合研究所（〒305-0804 茨城県つくば市旭1番地）
E-mail: makino-h87bh@nilim.go.jp

2正会員

国土交通省国土技術政策総合研究所（〒305-0804 茨城県つくば市旭1番地）
E-mail: suzuki-k92td@nilim.go.jp

3正会員

国土交通省国土技術政策総合研究所（〒305-0804 茨城県つくば市旭1番地）
E-mail: kanoshima-h92ta@nilim.go.jp

4正会員

5正会員

浩志1・鈴木

パシフィックコンサルタンツ株式会社（〒163-6018 東京都新宿区西新宿6丁目8番1号）
E-mail: kousuke.yamada@ss.pacific.co.jp

株式会社アイ・トランスポート・ラボ（〒101-0062 東京都千代田区神田小川町3-10 新駿河台ビル9階）
E-mail: rhoriguchi@i-transportlab.jp

都市間高速道路のサグ部での渋滞発生要因については，上り勾配に伴う速度低下や車線利用の不均衡等が知られており，ITSを活用してそれらの是正を図る情報提供等の対策が実施されている．一方，渋滞発生前の高密度な交通流における車線変更行動と渋滞発生との因果関係に関しては，十分な知見が得られていない．本研究では，車線変更行動と減速波の発生・伝播の関係について，路側ビデオ映像に基づく時空間車両軌跡データ等を用いて分析を行った．また，サグ渋滞対策への一つのアプローチとして，車線変更行動を抑制する方策の合理性に関して示唆を得るため，臨界流下で車線変更を繰り返して先を急ぐアグレッシブドライバが，そうした行動によって短縮し得る所要時間について，ミクロ交通シミュレーションを用いて試行的に評価した．

Key Words : expressway sag section, congestion, lane changing, traffic simulation, aggressive driver

1. はじめに
わが国の都市間高速道路では，サグ部での渋滞が全体の約6割を占めており，その対策は重要な課題となっている．サグ渋滞の発生は，交通流率が高まるにつれて車線利用が追越車線に偏ることにより，大きな車群が形成され，その中をサグの上り勾配で発生した減速波が下流から上流に向けて伝播，増幅されることに起因している
ことが越1)や大口2)らの研究によって知られている．こうした渋滞発生要因に対しては，情報提供により速度低下への注意を促す対策3)や，車線利用の適正化を図る対策4)等の研究開発が行われてきており，それらの一部は既に実用化されている．
著者らは，AHS（走行支援道路システム）研究開発で提案された「道路側のセンサーが全体の交通状況を俯瞰して正しい情報を把握し，適切な注意喚起方法によりドライバに伝え，その結果として全体が調和した交通流を実現して渋滞の削減を図る」というコンセプトによる路車協調システムを活用したサグ対策5)について検討し，渋滞発生要因に応じた情報提供サービスを提案している．
当該論文では，サグ部における渋滞発生要因について既往研究を通じてよく知られている知見として，「i）無意識な速度低下（漫然運転や勾配変化に対する認知ミス）」，「ii）渋滞直前に，早く行きたい車両が追越車線に集中」を挙げるとともに，微視的な車両挙動に着目した仮説として，「iii）特定車両の車線変更挙動等に起因する交通流の撹乱（減速波の誘発）」等を併せて整理しており，特定車両の強引な割込み等に起因するコンフリクトが発生し，減速波を誘発する可能性に言及している．しかしながら，そうした車線変更行動と渋滞発生との因果関係に関しては，既往研究等により十分な知見が得られているとは言い難い状況である．

I_1001

(1) 使用データ
そこで本研究では，渋滞発生前の走行車線から追越車線使用した大和サグ部の路側ビデオ映像およびそのトラへの車線変更行動（強引な割り込み等）に着目し，「早くいきたいドライバ」（以下，「アグレッシブドライバ」 ッキングから得られた時空間車両軌跡データ等の概要をと呼ぶ）による車線変更行動がコンフリクトを生じさせ， 以下に示す．
＜使用データの概要＞
それが後続車の急減速から減速波の発生・伝播に至るひ・対象区間：大和サグ部のサグ底部付近の約1km区間
とつの要因となっている，という仮説に基づき，車線変（路側ビデオカメラNo.3，5，7，9，11，12の可視
更行動と減速波発生との因果関係の有無を確認すること範囲）（図-1）を目的として，減速波発生・伝播に繋がったと推定され・対象日：2010年の渋滞発生日のうち5日間（表-1）
る車線変更行動やその特徴について，路側ビデオ映像お・対象時間帯：各対象日の渋滞開始直前30分間
よびそのトラッキング解析から得られた時空間車両軌跡
・減速波の発生件数：5日間で計32件
データ等を用いて分析を行った．
なお，上記の減速波の発生件数には，減速波が伝播しまた，サグ渋滞対策への一つのアプローチとして，車た後に定常的な渋滞に至った場合だけでなく，渋滞まで線変更行動自体を抑制する方策の合理性に関して示唆をには至らなかった場合も含まれている．
得るため，サグ部付近の臨界状態の交通流下において車線変更や割り込みを繰り返しながら先を急ぐ車両が，そのような行動によって自身の所要時間をどの程度短縮し
表-1 分析対象日得るのかについて，ミクロ交通シミュレーションを用い渋滞情報
日付
渋滞開始
渋滞終了
渋滞継続時間て試行的な評価を行った結果を報告するものである．
6:10
15:35
2010/08/21 (土)9 時間 25 分
さらに，それらの検討結果を踏まえ，今後のITS/ICT
6:45
7:00
2010/09/25 (土)15 分を活用したサグ部やトンネル部を含むボトルネック渋滞
6:40
7:10
2010/10/02 (土)30 分
対策の検討手法や方向性について述べる．

2. 追越車線への車線変更行動に起因する減速波発生・伝播状況の抽出
わが国の代表的なサグ渋滞箇所である東名高速道路下り大和サグ部（以下，「大和サグ部」）を対象に，路側に連続的に配置されたビデオカメラの映像およびそのトラッキングデータから得られた時空間車両軌跡図等を用い，第2車線から追越車線への車線変更行動（割り込み行動）に起因する上流側への減速波発生・伝播状況を抽出した．

2010/10/09 (土)

6:05

6:34

29 分

2010/10/23 (土)

6:10

15:00

8 時間 50 分

表-2 第2車線から追越車線への車線変更の抽出結果
対象区間最上流断面(21.72KP)の第2車線交通量([1])

対象区間全体での第2→追越への車線変更回数([2])

割合([2] / [1])

8/21

949

848.9%

9/25

790

678.5%

10/291687

9.5%

10/9862728.4%

10/23849

80

9.4%

合計

4,366

390

8.9%

図-1 東名大和サグ部（下り）路側ビデオカメラ設置位置

I_1002

(2) 減速波発生・増幅に繋がった車線変更の抽出a) 第2車線から追越車線への全車線変更の抽出

間接的に減速波の発生・増幅に繋がる過程について，以下のような仮説を置いた（図-3）．
時空間車両軌跡データを用い，対象区間内において行割り込まれた車両は，先行車との車間が大幅に短くなわれた第2車線から追越車線への全車線変更を抽出した． るため，アクセル操作等により徐々に車間を空けて希望抽出した車線変更は，表-2に示すとおり5日間の合計で車間に復帰しようとする．次に，後続車群内の密度が増390件であり，対象区間の最上流側断面（21.72kp)におけ大し，車間が詰まることで，後続車群の中で，短い車間る第2車線交通量の1割弱が追越車線に車線変更したことに耐え切れなくなった車両がブレーキを踏む．そのブレがわかる．
ーキをきっかけとして，後続車への減速波が発生する．
b) 減速波発生・増幅に繋がった車線変更の特定方法
このような減速波の誘発過程の仮説を踏まえ，間接的に本研究では，減速波の発生・増幅に繋がった車線変更
減速波の発生・増幅に繋がった車線変更を次のように定を以下の2つのパターンに分類できるものと整理し，時空間車両軌跡図とビデオ映像の照合を行うことで，それぞれのパターンに該当する車線変更を特定する．
1) 直接的に減速波の発生・増幅に繋がった車線変更行
動
ここでは，追越車線への車線変更行動（割り込み）が直接的に減速波の発生・増幅に繋がる過程について，以下のような仮説を置いた（図-2）．
割り込んだ車両あるいは割り込まれた車両が先行車との速度（あるいは車間）調整のためブレーキを踏む．そのブレーキをきっかけとして，後続車への減速波が発生する．このような減速波の誘発過程の仮説を踏まえ，直図-2 直接的に減速波の発生・増幅に繋がった車線変更行動のイメージ
接的に減速波の発生・増幅に繋がった車線変更を次のように定義した．
割り込んだ車両の車線変更が完了するまでの間（トラッキングポイント（車両後尾中央）が第2車線と追越車線の車線境界線を跨いだ瞬間から，追越車線内で横方向の移動を完了するまで）に，割り込んだ車両あるいは割り込まれた車両がブレーキを踏み，かつ，後続車が次々にブレーキを踏んだ場合．
2) 間接的に減速波の発生・増幅に繋がった車線変更行
動
ここでは，追越車線への車線変更行動（割り込み）が図-3 間接的に減速波の発生・増幅に繋がった車線変更行動のイメージ

図-4 減速波の発生・増幅に繋がった車線変更と特定された例

I_1003義した．

表-3 車線変更に起因する減速波の発生件数
減速波の発生要因の内訳

さらに後続車が次々にブレーキを踏んだ場合．のうち，[1]直接的に減速波の発生・増幅に繋がった車線変更は3件，[2]間接的に減速波の発生・増幅に繋がった
車線変更は6件であった．

28%[1]直接的に起因する減速波[2]間接的に起因する減速波
その他の要因に起因する減速波

3
6239%
19%
72%

合計

32100%
10%9%90807010504020
10003133

2.の結果に基づき，減速波の発生・増幅に繋がった車線変更行動と，減速波の発生に繋がらなかった車線変更行動の特性の違いについて分析した．なお，ここでの分析結果は，サグ底部付近の約1km区間（路側ビデオカメ
ラNo.3，5，7，9，11，12の可視範囲，21.70～22.80kp，
図-1）における5日間（計150分間）の合計値で示している．
(1)

空間特性
減速波の発生・増幅に繋がった車線変更行動の発生位置の頻度分布を100mごとに整理した結果を図-5に示す．
図中の棒グラフの数値は上から順に，直接的に減速波の発生・増幅に繋がった車線変更，間接的に繋がった車線変更，減速波に繋がらなかった車線変更の回数を示し，折れ線の数値は，各100m区間における「発生した全車線変更回数」に対する「直接的または間接的に減速波の発生・増幅に繋がった車線変更」の割合を示す．この図より，減速波の発生・増幅に繋がった車線変更は，サグ最下点から下流側400mまでの範囲（22.00～22.40kp）の上り坂区間で多く発生（9件中7件）していることがわかる．

10001 3.1%
2.6% 24738312.1%
268%
7%

7.1%

6030

7.7%

7.7%

6%
12365%

00334%

03847

03%01122%
1%
0%

21.7 21.8 21.9 22.0 22.1 22.2 22.3 22.4 22.5 22.6 22.7 KP‐0.23%

3. 減速波の発生・増幅に繋がった車線変更行動の時空間的な特性の整理

割合

9100

車線変更回数［回］
⾞線変更台数c) 減速波発生・増幅に繋がった車線変更の特定結果
上記b)に示した定義に基づき，ビデオ映像の目視により，減速波の発生・増幅に繋がった車線変更車両を特定（図-4）した結果，5日間の全減速波32件中9件（3割弱）が，車線変更に起因して発生したものと整理された（表-3）．また，減速波発生・増幅に繋がった車線変更9件

件数

車線変更行動に起因する減速波割合

割り込まれた車両が，元の希望車間を確保するまでの間に，後続車（割り込まれた車両あるいは後続10台目までのいずれかの車両）がブレーキを踏み，かつ，

サグ最下点 22.0KP+2.38%

直接的（割り込み）に減速波の発生・増幅に繋がった車線変更
間接的（密度増加）に減速波の発生・増幅に繋がった車線変更
減速波に繋がらなかった車線変更割合（（＋）／（＋＋））

図-5 車線変更行動の空間特性
表-4 減速波発生に繋がった車線変更発生回数（1 分間交通量ランク別）
追越車線交通量ランク [台/分]合計
10~20 20~30 30~40 40~50
第 2 車線 10~20 0 / 00/2
0/2
0/10/5
交通量 20~30 0 / 2 0 / 40 1 / 87
1 / 302 / 159
ランク 30~40 0 / 0 0 / 13 2 / 121
5 / 787 / 212[台/分] 40~50 0 / 00/00/40/10/5
合計 0 / 2 0 / 55 3 / 214 6 / 110 9 / 381※減速波発生に繋がった車線変更回数 ／ 全車線変更回数計して算出した．
追越車線交通量でみると，減速波の発生・増幅に繋がらなかった車線変更は30～40台/分において最も多く，減速波の発生・増幅に繋がった車線変更は40～50台/分において最も多く発生している．また，第2車線交通量でみると，減速波の発生・増幅に繋がらなかった車線変更，繋がった車線変更ともに，30～40台/分の時に最も多く発生している．さらに，両車線の交通量差でみると，減速波の発生・増幅に繋がった車線変更は，追越車線の交通量が第2車線よりも多い場合に，より多く発生している．
(2) 交通状態
以上より，減速波の発生・増幅に繋がった車線変更は，減速波の発生・増幅に繋がった車線変更行動が発生し減速波の発生に繋がらなかった車線変更と比較して，よた交通状態について，各車線変更が行われる直前の車線り交通量の多い臨界域に近い状態において発生している別1分間交通量ランク別に車線変更回数を整理した結果，ことが確認された．
以下の知見を得た（表-4）．なお，ここで用いた車線別
1分間交通量は，車両軌跡データに基づき，個別の車線(3) 挙動特性（車線変更時の前後車両間のギャップ）
変更ごとに直前1分間の追越車線，第2車線の交通量を集減速波の発生・増幅に繋がった車線変更発生時の追越I_1004

4.5

⾞尾時間（秒）ギャップ（車尾時間）[秒］

車線における前後車両間のギャップの特徴について整理し（図-6），以下の知見を得た．なお，車線変更発生時の追越車線における前後車両間のギャップは図-7に示すように定義し，車両軌跡データに基づき，個別の車線変更ごとに算出した．
減速波の発生・増幅に繋がった車線変更は，全車線変更と比較して，相対的に前方ラグ・後方ラグともに短い傾向がある．特に，直接的に減速波の発生・増幅に繋がった車線変更は，全車線変更と比較して，後方ラグが大幅に短く，ギャップについても同様の傾向がみられる．
以上より，直接的に減速波の発生・増幅に繋がった車線変更は，追越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）が原因となって減速波を発生・増幅させた可能性が高いことが示唆される．

4.0

前⽅ラグ

3.5

後⽅ラグ

3.94
3.24
2.72

1.9

3.0
2.5
2.0

2.01
1.55

1.5
1.0

1.5

0.5
0.0

0.1
1

0.4

0.8

0.6

0.8

0.5

2

3

平均直接的（割り込み）

2.1

1

0.5

1.2

2.26 1.2

0.1

0.3

1.74 0.4

1.43

1.20 1.12 1.29
0.6

2.32

2.6
2.0

1.0

0.8

2

3

0.9
1.8

2.0

0.8
45

6

平均 平均

間接的（密度増加）

全⾞線
変更

図-6 減速波の発生・増幅に繋がった各車線変更発生時の前方ラグと後方ラグ

4. ミクロ交通シミュレーションを用いたアグレッ
シブ走行による時間短縮効果の評価
高速道路サグ部における交通現象を再現可能なミクロ
交通シミュレータを用いて，アグレッシブドライバが混在した状況下での当該車両の区間所要時間を算出し，平均的なドライバの区間所要時間と比較した場合の時間短縮効果を試行的に評価した．アグレッシブドライバの定義は，希望速度が高く，サグ部付近の臨界状態の交通流下において左右の車線変更や割り込みを繰り返す運転行動をとるドライバとする．
(1) サグ部ミクロ交通流シミュレータ
本研究では，岩崎ら6)によって報告されているミクロ交通流シミュレータを使用した．これは，Schakel et al.7)による非線形追従走行モデルIDM+を基本として，これに道路縦断勾配による重力加速度抵抗成分と，渋滞巻き込まれ時間の長期化に伴う追従挙動の鈍化傾向を組み込んだものである．
また，このシミュレータには図-8のような判断ロジックによる車線変更モデルが実装されている．図中のA～
F，a～dの記号は，それぞれ以下の条件を意味しており，「車線変更希望」の状態になった場合は所定の確率で車線変更を受諾・実行する仕組みになっている．
A) 現在車線の残余距離が閾値未満B) 車線変更指示あり
C) 右左折交差点までの残余距離が閾値未満D) 現在車線前方の停車位置までの残余距離が隣接車線よりも一定以上短いE) 走行速度が希望速度よりも一定以上低下

I_1005

図-7 ギャップと前方ラグ・後方ラグのイメージ

図-8 車線変更モデルの判断ロジック

F) 希望速度で走行し，かつ前方車間距離が閾値以上a) 目的車線前方車との速度差が閾値以上b) 目的車線の干渉範囲に車両が存在しない
c) 目的車線の前方・後方ギャップがいずれも閾値以上d) 目的車線の前方・後方TTC（衝突猶予時間: Time ToCollision）がいずれも閾値以上または負値

(2) サグ渋滞の現況再現性検証
次節でのシミュレーションケーススタディに先立ち，2.で分析対象とした大和サグ部における渋滞発生日のうち，2010年8月21日（土）を対象に，サグ渋滞の再現性が得られるようパラメータ調整を繰り返しながら，現況再現ケースを実施した．現況再現ケースでは，渋滞発生時の1時間前から4時間分を対象として実施し，渋滞発生後のボトルネックでの捌け流率とサグ底部付近の平均速度をトラカンデータと比較した．その際，希望速度や希望車頭時間，最大加速度等の交通流特性に関わるミクロモデルのパラメータを分布させることで，ドライバ運転特性のばらつきを表現した．なお，具体のパラメータ設定値については，種類が多いことと，それぞれの意味についての解説が煩雑になるため，ここでは割愛する．
60010050080

400200

図-12 渋滞発生直前の車線別再現性（交通量）
速度 [km/hr]

40

発当生日時の刻渋滞[台/15分]

0
6:30
6:40
6:50
7:00
7:10
7:20
7:30
7:40
7:50
8:00
8:10
8:20
8:30
8:40
8:50
9:00
9:10
9:20

交通量 [台/5分]

100

渋滞長の再現状況を示した．これより，ボトルネックでの捌け流率と速度で良好な再現性を得ており，減速波の減速波の発生や渋滞の延伸についても，ビデオ観測での様相と類似した状況が再現されていることを確認した．
また，車線変更関連パラメータについても，ビデオ観測で得られた車線別の交通状態や車群形成状況が再現されるよう，調整を行った．

60300200

図-9にサグ部における交通量と速度の時間変化を，図-10に追越車線での時空間軌跡・速度分布図を，図-11に現況ケース交通量
現況ケース旅行速度

トラカン交通量21.52KPトラカン速度

図-9 渋滞発生前後の交通量と速度の再現性比較

図-13 渋滞発生直前の車線別再現性（走行速度）

図-10 追越車線の時空間軌跡と速度分布

図-14 渋滞発生直前の車線別再現性（車頭時間分布）

図-15 渋滞発生直前の車線別再現性（車線変更回数）
図-11 渋滞長の再現状況

I_1006

ケーススタディでは，大和サグ部での交通集中渋滞発
表-5に現況ケースの車線別交通量・速度，および車群生日における渋滞開始直前の1時間を対象として，その形成状況に関する指標を比較した．また，図-12～図-15
うちの10%がアグレッシブドライバであったと仮定した．に，それぞれ車線別の交通量，走行速度，車頭時間分布
図-16は大和サグ部を含む約3km区間を走行する個別車及び車線変更回数の渋滞開始直前15分における再現状況
両の通過所要時間を一般的なドライバとアグレッシブドを示した．
追越車線に交通量が集中する状況や，車線別の速度差， ライバの別に比較したものであるが，両者に大きな違いは読み取れない．また，表-7に所要時間と車線変更回数
車線変更回数などは良好に再現できているが，第1走行について，平均値等の統計値を示した．これより，アグ車線と第2走行車線については，交通量の大小がビデオ
レッシブドライバは多くの車線変更を行っているものの，解析結果と逆転した．車線変更挙動については，ドライサグ部を含む区間所要時間でみれば，一般的なドライバ
バの判断・行動に関する知見が十分に得られておらず，とほとんど差異はないことが示唆される．
現状では全ての車線の交通状態を良好に再現することは困難なため，本稿ではこの結果をもって，次節のケーススタディに用いるパラメータ設定とした．
5. ITSを活用した渋滞対策アプローチ(3) シミュレーションケーススタディ
表-6にケーススタディで採用した車線変更関連パラメータ値を示した．一般的なドライバとアグレッシブドラ
イバの挙動の違いは，車線変更受諾確率の設定のみを変えて表現した． 即ち，いずれのドライバも，自身の希望速度に対して5km/h以上速度低下した場合に，図-8のE)で速度の高い隣接車線への変更を希望し，さらに隣接車線の前後車両とのギャップ時間が1.5秒以上，かつTTCが2秒以上の場合に車線変更可能と判断するが，最終的に車線変更するかどうかを決める際の受諾確率が，一般ドライバでは左車線へは0.1，右車線へは0.5であるのに対して，アグレッシブドライバではいずれの方向にも1.0で必ず受諾する設定とした．

サグ部での車線変更行動のビデオ観測による解析結果，およびミクロ交通シミュレーションを活用したアグレッ
シブドライバの所要時間の分析結果から得られた示唆を踏まえ，今後のITSを活用したサグ部やトンネル部を含むボトルネック渋滞対策の検討手法や方向性について整理する．
まず，渋滞発生の要因となっている現象の計測手法としてのITSである．近年急速に利用が拡大しつつある画像解析やプローブデータ解析等を活用することで的確に把握した上で，発生要因を排除するための対策を検討することが有効と考えられる．それと併せて，対策実施後には，画像解析やプローブデータ解析を活用して対策前通過所要時間比較（20.1KP～23.0KP）

表-5 現況ケースでの渋滞発生直前の車線別再現性

車群数
平均車群
サイズ[台]
車群内平均
車頭時間 [s]車群間平均
車頭時間 [s]走行 2

追越411 (252)

291 (434)

682 (535)

84.0 (79.1)

91.3 (84.9)

109.8 (96.3)

157

72

46

1.61

2.96

13.48

130
通過所要時間 [秒]

交通量
[15分]
平均速度[km/h]

走行 1

140

平均＋σ120
110
100

平均値

平均－σ9080

一般
一般ﾄﾞﾗｲﾊﾞ
ドライバ

1.74 (2.0)

1.56 (1.7)

1.54 (1.4)

3.78 (6.6)

9.97 (4.7)

4.22 (4.6)

アグレ
ｱｸﾞﾚｯｼﾌﾞッシブ

一般
一般ﾄﾞﾗｲﾊﾞ
ドライバ

アグレ
ｱｸﾞﾚｯｼﾌﾞッシブ

一般
一般ﾄﾞﾗｲﾊﾞ
ドライバ

アグレ
ｱｸﾞﾚｯｼﾌﾞッシブ

6:00～6:20 6:00～6:20 6:20～6:40 6:20～6:40 6:40～7:00 6:40～7:00

図-16 ケーススタディ結果での通過所要時間比較
表-7 ケーススタディ結果（一般的なドライバとアグレッ
シブドライバの所要時間，車線変更回数の比較）
ドライバ
一般的なアグレッシブ
ドライバ
ドライバ
平均所要時間 [s]
114.4
114.2
標準偏差
11.6
11.1
最大159.0
143.0
最小88.090.0
平均車線変更回数[回]
0.5
1.6
標準偏差
1.5
4.6
最大21.0
45.0
最小0.0
0.0

( )内はビデオ解析による実測値
表-6 車線変更関連パラメータの設定パラメータ名値
走行車線残余距離閾値 [m]300 ± 50
速度低下閾値 [km/h]
5
希望受諾確率(一般的なドライバ)
0.5 (右) / 0.1 (左)(アグレッシブドライバ)
車線変更可能速度差 [km/h]
車線変更可能車間時間 [s]車線変更可能 TTC [s]1.0 (右) / 1.0 (左)
0
1.5
2.0

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てさらなる分析を行う余地があるといえる．
後の現象比較を行い，渋滞発生要因となっていた現象のまた，高速道路サグ部における交通現象を再現可能な解消や低減を確認することで，対策効果の検証を行うこミクロ交通シミュレータを用いて，サグ部付近の臨界状とも可能となる．
態の交通流下において車線変更や割り込みを繰り返すア
また，対策検討にあたっては，ミクロ交通シミュレー
バのそれと比較した場合の短縮時間を試行的に評価した
タを活用した効果の事前評価を通じて対策案の最適化を結果，両者に殆ど差異は認められなかった．この結果よ行うことで，渋滞箇所ごとの道路交通特性に適合した，り，サグ渋滞対策の一つのコンセプトとして，車線変更より的確な対策を効率的に立案することが可能になる．
今後の対策の方向性であるが，短期的な施策としては， 行動自体の抑制を図ることが一定の有効性と合理性を有する可能性が示唆されたものと考える．また，サグ渋滞例えば，ボトルネック区間での車線変更を規制する等のソフト的な対策が考えられる．また，ITSを活用したド が始まる直前の臨界状態では車線変更を頻繁に行っても区間を走行する所要時間は変化がないことや，ややもすライバへの情報提供も有効な対策である．なぜなら，ドると渋滞の発生を速めてしまい多くの人に迷惑をかけてライバは自車の外の状況を俯瞰的に把握することは困難しまうことをドライバに理解してもらうことも重要であなため，道路側でサグ部等における渋滞が発生しそうなり，例えば，渋滞が発生しやすい年末年始やGWにおけ状態を判別し，その時の最適な走行方法をドライバに伝る広報・啓発活動も有効であろう．
えることが有効と考えられるからである．
今後，本研究で得られた知見等を礎に，渋滞発生直前
将来的な対策としては，車線拡幅等のハード的な改良での，ドライバの車線選択・車線変更行動についても，に加え，渋滞が発生しそうな状況下において，路肩の走現象面やモデリングについて，詳細な研究を行っていく
行を許可する動的な付加車線運用を行うこと等も考えらことが必要である．
れる．その場合も，問題点把握のための計測手法，シミ
ュレータを活用した対策の事前評価，ハード的な対策実
参考文献
施後の評価はITS手法を活用することが重要である．
1)

6. おわりに2)

本研究では，高速道路サグ部における渋滞発生要因に関し，走行車線から追越車線への車線変更行動に着目し， 3)
東名大和サグ部における路側ビデオ映像およびそのトラッキング解析に基づく時空間車両軌跡データ等を用いて， 4)
車線変更行動と減速波発生の因果関係，および減速波発生・増幅に繋がった車線変更行動の特徴に係る分析を行った．
5)
その結果，サグ部付近での臨界状態の交通流下で発生した減速波のうち，3割弱について，追越車線への車線変更行動（割り込み）が直接的または間接的な原因とな
6)っている可能性を確認するととともに，そのような車線変更行動が多く発生する位置や交通状態に関する知見を7)得た．なお，これらの結果は，限られた減速波のサンプルを対象に，一定の仮説に基づく手法を用いて車線変更行動に起因する減速波を特定したものであることから，今後，車線変更行動と減速波発生の因果関係に関する理論を精緻化したうえで，より多くのサンプルを対象としI_1008

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(2015. 2. 27 受付)

ANALYSIS ON THE TRAFFIC CONGESTION FACTORS AT EXPRESSWAY
SAGS CONSIDERING LANE CHANGING BEHAVIOR AND CONGESTIONMITIGATION APPROACHES
Hiroshi MAKINO, Kazufumi SUZUKI, Hideyuki KANOSHIMA,Kosuke YAMADA and Ryota HORIGUCHIIt is well known that the causes of traffic congestion at expressway sag sections are mainly vehicles’
speed reduction caused by road gradient changes and imbalance use of lane. Currently, several congestion
countermeasures, which provide information to drivers, are conducted to eliminate these causes. However,is not necessarily clear how the lane changing behavior in high traffic flow rate affects the occurrence oftraffic congestion. This study aims to analyze the relationship between lane changing behavior and theoccurrence of deceleration wave by using spatiotemporal trajectory data extracted from video images.
Moreover, some simulation study is conducted, which compares the travel time between normal drivers
and aggressive drivers who drives a car in a hurry by changing their lanes frequently. Finally, congestion
mitigation approaches which utilize ITS are discussed.

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