日本ソフトウェア科学会第 39 回大会 (2022 年度) 講演論文集

渋滞緩和に資する ACC 制御の効果の確認と新たな車両モデルの提案
齋藤 侑生

安藤 崇央

本研究では，車間距離制御 (ACC) を搭載した車両を投入することにより渋滞緩和がなされるか確認するための交通流シミュレーション環境を構築した．ここでは交通流モデルとしてセルオートマトンモデルである NS モデルを採用し，そのモデルの構築にはマルチエージェントシステムである artisoc を用いた．また，先行研究で得られた ACCに関する渋滞緩和の仮説についてシミュレーションによりその仮説の正当性を確認した．さらに，先行研究で使用された交通流モデルを見直し，新しい車両モデルを作成した．この車両モデルについて，artisoc 上に交通流シミュレーション環境を構築して渋滞の様子を確認した．

デルを構築することで渋滞を再現し，様々な実験を行1 はじめにうことで緩和策を検討する方法が多く取られている．

現代の日本，特に地方部の人たちにおいて，車によ近年では車間距離を一定に保ちつつ先行車への追従をる移動は当たり前のものとなっている．しかしその一可能とする機能である Adaptive Cruise Control（以方で，交通流の増加に伴う渋滞も問題視されている。

下 ACC）を搭載した車両を渋滞の中に投入すること

渋滞による問題のうち，旅行時間による経済的な損で，渋滞緩和に効果的であることが研究により明らか

失は約 10 兆円とされる [6]．また渋滞によって，停止になっている [7]．

している車の排気ガスによる大気汚染や騒音なども本論文では，「仮説の検証」と「新たな車両モデルの問題視されている [3]．特に高速道路における渋滞は，提案」について述べる．
「仮説の検証」では，先行研

交通集中によるものが約 8 割であり，サグ部が原因と究により得られた ACC 制御に関する仮説について，なるものが約 6 割と大部分を占めている [5]．サグ部

より複雑なシミュレーション環境を用いて，その仮説とは下り坂から上り坂に変わる V 字部分のことであの検証を進めていく．
「新たな車両モデルの提案」でる．走行車が上り坂に差し掛かるときに自然と速度がは，先行研究で使われた交通流モデルにおける通常の低下し，それにより車間距離が詰まってしまった後方車両の動きを見直し，新たな車両モデルの仕組みの詳の車がブレーキをかけて，さらに後方の車もブレーキ

述及びそれを用いた交通流モデルの評価を行う．

をかけて…とブレーキが連鎖していくことで渋滞が発生する．このようなサグ部での渋滞の緩和対策につ2 関連研究

いては，いくつか研究がなされている．

本節では，本研究で扱う交通流のベースとなるこの問題に対して，シミュレーション上で交通流モ

Nagel-Schreckenberg モデルや先行研究について述べる．

Checking Eﬀect of ACC Contributing to Alleviationof Traﬃc Congestion and Proposal of Yet AnotherTraﬃc Flow Model.
Yuki Saito, Takahiro Ando, 群馬大学大学院理工学府,
Dept. of Science and Technology, Gunma University.

2. 1 Nagel-Schreckenberg モデル
Nagel-Schreckenberg モデル（NS モデル）とは，交通流セルオートマトン（図 1）の１つである [2]．

3. 1 シミュレーション設定
道路は 1000 セルの片側 1 車線の高速道路とし，サグ区間はシミュレーション上の高速道路中の 167 セルとする．また，サグ部による自然減速を，ステップ毎にある確率で，一定値の減速をすることで再現する．
本論文ではこの確率を 30%とし，減速度を 1 とする．

3. 2 車両モデル
本研究の交通流モデルにおける車両は，渋滞を形成する一般車両と，渋滞を緩和するように動く ACC
図1

セルオートマトンの動き

道路をセルで区切り，セルには１台だけ車両が存在車が存在する．ステップ毎に次の手順から次の時刻の速度を決定する．ただし，ACC 車にはステップ 3 のサグ部での減速は適用しない．

する。車両は整数の速度を持ち，毎ステップごとに，1. 加速度分だけ速度を上げた場合，車間距離があ速度の更新手続きに従って速度を決定した後，その速らかじめ定めた最低車間距離以上になるときに度に応じて車両の位置を更新する．

加速度分だけ加速する。

2. 今の速度で進んだ場合に車間距離が最低車間距
2. 2 先行研究

離より小さくなるとき，最低車間距離分空くよう先行研究として，NS モデルをベースとしてサグにに減速する。

よる渋滞が起きる高速道路に対し，ACC 車を投入し，シミュレーション上において渋滞緩和に関する ACC制御の効果が確認された．また，渋滞時に ACC 車が前走車との車間距離が大きくなるまで待ち，一気に加3. サグ部にいるとき，ある確率で減速度分だけ減速する

4. 1–3 の手順から決定した速度に応じて車両の位置を更新する

速し後続車が自由に走行することで渋滞緩和に寄与できるという ACC 制御に関する仮説が立てられた．

3. 3 評価
図 2 のようなサグ部を含めた約 2km を計測区間，

2. 3 マルチエージェントシミュレーション

その直後の約 1km を集計区間とし，一般車両が計測

Multi-Agent Simulation（MAS）とは，複数のエー区間を通る時間（以下旅行時間）について考える．各ジェントと呼ばれる対象に対して，それぞれが他のエージェントの振る舞いを考慮した動作を行うシミュレーションシステムである．本研究では MAS に特化したシミュレーションプラットフォームである artisoc[1] を用いた．

3 先行研究の仮説の検証
より本格的なシミュレータである MAS によりシミュレーション環境を構築し，先行研究で得られたACC 制御の効果の確認を行なった．
図2

計測区間

ステップ毎に集計区間にいる車両の旅行時間の平均いることから先行研究で得られた仮説は MAS で成りをとることで，渋滞の時間的変化の観察を行う．ま立つことが確認できた．

た ACC 車が集計区間に入る前の 50 ステップ間の旅行時間の平均の平均を before，ACC 車が集計区間を出た直後の 50 ステップ間の

4 新たなモデルの提案

旅行時間の平

当初のモデルでは，大きい速度からいきなり停止すの平均を after とし，before と after の比率を表る挙動や，前走車の速度を考慮しない減速など，現実す after/before の値により渋滞緩和の効果を確認すと比較して不自然な箇所がいくつか見られた．これら

る．さらに after の値については，ACC 車が集計区を見直し，今までのモデルを基とした新たな車両モデ間を出た直後だけでなく，ACC 車が集計区間を出てルを提案する．

均から n ステップ後の 50 ステップ間の 旅行時間の平均の平均も考えるものとし，n が 0–50 の値の範囲における after の値での after/before についても調べ

新たな車両モデルとして，これまでのモデルに加えて次の機能を変更及び追加した．

• 見直し

ることで，時間変化における渋滞緩和の効果も確認– 車間距離する．

– 速度の更新手続き• 追加

3. 4 結果– 加減速度の上限

横軸を ACC 車が集計区間を出た後のステップ数，– 前走車の速度の予測

縦軸を after/before の値としたときの，各 ACC 車の速度の更新手続きは，予測した前走車の速度と車間加速度における after/before の値のグラフを図 3 に距離，自分と前走車の速度の差などの条件から次の速示す．図 3 中において，加速度が 4 の ACC 車による度を決定するようにした．

after/before を青色の線，加速度が 6 の ACC 車による after/before を橙色の線，加速度が 8 の ACC 車による after/before を灰色の線，加速度が 10 の ACC車による after/before を黄色の線で表す．
図 3 から ACC 車の投入により after/before の値

5 検証実験
作成した車両モデルによる交通流が，高速道路のサグ部における渋滞を表しているかを検証する．この検証では ACC 車は投入しない．

が小さくなっていることが確認できた。また，加速度が大きくなるにつれて渋滞緩和の効果が大きくなって5. 1 シミュレーション設定
本検証では，加速度の上限が 1 のモデルと 3 の 2つのモデルについてシミュレーションを行い渋滞の有無を確認した。この 2 つのモデルはともに減速度の上限を 2 とし，その他のパラメータは先行研究と同様のものを使用した．

5. 2 評価
一定時間ごとに，決められた区間の通過時間の平均を計測しグラフを作成する．本実験では，図 2 の計測区間の通過時間について考える．また，通過時間が 90 ステップより多いとき渋滞が起きているとし
図3

シミュレーション結果[4]，グラフから渋滞の有無を確認する．

6 まとめと今後の課題
MAS 上に NS モデルを基にした交通流モデルを作成し，シミュレーション実験を行い，ACC 車の投入が渋滞を緩和する効果を持つことを確認した．また，初めに作成した交通流のモデルの不自然な箇所を見直し，より現実に近い挙動をとる新たな車両モデルを提案した．提案したモデルを実装し，そのモデルがサグ部による渋滞を再現する交通流を表していること
図4

各上限値における通過時間の比較を確認した．
本研究では，新しく提案した車両モデルに対してあ5. 3 結果と考察る区間における通過時間を計測することで渋滞の有1 回のシミュレーションを 3000 ステップとし，150無を確認した．しかし，車両モデルは車両密度や流量ステップごとに通過時間を計測した．一般車両の加速などの交通流の基本図により現実の交通流との比較度の上限値が 1 と 3 の場合のシミュレーションをそや評価をすることが一般的である。今後は提案した

れぞれ 10 回行い，それぞれ通過時間の平均を算出し車両モデルでの交通流における基本図をプロットし，た．横軸をシミュレーション開始からの経過ステップより詳細にモデルを評価する．また，この車両モデル

数，縦軸を計測区間における通過時間の平均としたでの交通流において，ACC 車による渋滞緩和の効果ときのそれぞれの加速度の上限値のグラフを図 4 にを確認する．

示す．ここで，図 4 中の青い線は加速度の上限値が 1の車両モデルによる通過時間の平均を表し，緑の線は

参 考 文 献加速度の上限値が 3 の車両モデルによる通過時間の[1] MAS コミュニティ: artisoc cloud, https://mas.
kke.co.jp/artisoccloud/.
[2] Nagel, K. and Schreckenberg, M.: A cellular automaton model for freeway traﬃc, J.Phys., Vol. 2,No. 1(1992), pp. 2221–2229.
[3] NEXCO 西 日 本: 環 境 へ の 影 響, https://corp.
w-nexco.co.jp/csr/backnumber/h19/pdfs/rp07_p07_10.pdf.
[4] NEXCO 西日本: 渋滞の定義は？, https://www.
w-nexco.co.jp/forecast/trafficjam_comment/.
[5] NEXCO 東日本: 高速道路の渋滞対策, https://www.
e-nexco.co.jp/activity/safety/detail_07.html.
[6] 国土交通省: 効果的な渋滞対策の推進, https://www.
mlit.go.jp/road/ir/ir-perofrm/h18/07.pdf.
[7] 鈴木一史, 山田康右, 堀口良太, 岩武宏一: 高速道路サグ部渋滞対策に資する acc の将来性能と渋滞緩和効果,交通工学論文集, No. 1-2(2015), pp. B 60–B 67.

平均を表す。また黒の水平線は，計測区間において渋滞が起きているとする通過時間（渋滞時間）を表している．
図 4 から，加速度の上限が 3 の場合はシミュレーションの中で常に渋滞時間より小さい値をとっているが，1 の場合は時刻がおおよそ 300 ステップ以降で渋滞時間より大きい値をとっている．つまり，車両の加速度の上限が 1 の場合は，このモデルで渋滞を表現していると考えられる．したがって，このモデルはサグ部による渋滞を表現可能なモデルであることが確認できた．