日本ソフトウェア科学会第 39 回大会 (2022 年度) 講演論文集

より現実に近い渋滞環境の構築と車間距離制御搭載車両の混走による渋滞緩和効果の検証
橋本 涼平

安藤 崇央

本研究では，渋滞緩和の方法として，近年開発の進んできている車間距離制御技術を搭載した車両に注目した．この車両を渋滞に混走させることで，どのような影響が出るのかを交通流モデルの代表的なモデルである
Nagel-Schreckenberg モデル（NS モデル）をベースとして作成した先行研究のモデルを用いて，シミュレーション上で検証し，渋滞緩和効果を確認した．また，新たに車両の振る舞いをより現実に近づけて渋滞環境を再現する交通流モデル作成した．実世界の実測値による基本図と新しいモデルの基本図を比較し，さらに，以前のモデルの基本図とも比較したところ作成した新しいモデルはより現実に近い交通流モデルであると確認された．最後に車間距離制御搭載車両を新しいモデルで作成した渋滞環境に混走させたところ，以前のモデルと同様に渋滞緩和効果を確認できた．

1 はじめに

2 渋滞について高速道路における渋滞損失時間は年々増加傾向にあ

本研究では主に交通集中によって発生する渋滞をり，現時点では新型コロナウイルス感染症 (COVID-取り扱う．さらに渋滞の発生箇所として最も割合の高19) の影響を受けて渋滞損失時間自体は一時的に減少い，サグ部で発生する渋滞を想定する．

したが，新型コロナウイルス感染症が収束した際にはサグ部とは道路が下り坂から上り坂に転ずるよう再び増加に転じるのは明らかである．よって，より早な構造をもった場所である．このサグ部では運転手が急な改善が必要となりつつある．

その勾配変化に気づくことができずに自然に車の速本研究では，渋滞緩和の方法として，近年開発の度が低下していってしまう．すると，後続車は前方車進んできている車間距離制御技術を搭載した車両の速度低下に気付きブレーキを踏んでいく．これが後（ACC 制御搭載車両）に注目した．この車両を渋滞ろに次々と続いていくことによって，ブレーキの増幅に混走させることで，どのような影響が出るのかをが発生し，徐々に車間距離が詰まってしまうことで渋Nagel-Schreckenberg モデル（NS モデル） [1] をベー滞が発生する．図 1 がサグ部による渋滞のイメージスとした交通流モデルを用いて，シミュレーション上図である．この様な流れで，サグ部で渋滞が発生するで検証する．また，新たに車両の振る舞いをより現実ことが知られている [2]．に近づけて渋滞環境を再現する交通流モデル作成し，今回のモデルではサグ部後半の上り坂の部分をサ同様に ACC 制御搭載車両を混走させることで，渋滞グ区間と設定し，サグ区間では一定確率で車両の速度緩和効果を確認する．

を減速させることで，サグ部の上り坂での速度低下を再現した．

Development of More Realistic Environment towardTraﬃc Congestion and Checking Eﬀects of Vehicles
with ACC for Traﬃc Congestion.
Ryohei Hashimoto, Takahiro Ando, 群馬大学 大学院理工学府 理工学専攻, Dept. of Science and Technology,
Graduate School of Science and Technology, GunmaUniversity.

3 先行研究3. 1 以前のモデルの解説
今回，先行研究から引き継いだモデルは交通流を表した代表的なモデルである NS モデルをもとに作成さ図3

以前のモデルの車両の更新手続き

グ区間で一定確率の減速をしない．
図1

サグ部による渋滞の仕組み

図 3 が車両の更新手続きの流れである．

3. 2 以前のモデルでの渋滞緩和効果の検証
ACC 制御搭載車両が渋滞に及ぼす影響を確認する
ため，以前のモデルをシミュレーション上に実装し，実験を行った．その実験では一般車両を走行させて発生した渋滞に ACC 制御搭載車両を投入する．次に，ACC 制御搭載車両の投入前と後の旅行時間を比較することで，渋滞緩和効果を確認する．
投入 “後” の旅行時間/投入 “前” の旅行時間 (=af-ter/before) の値の時間推移を表示したグラフが図 4である．この時の各グラフの ACC 車両の加速度（マ図2

セルオートマトンの図ス/ステップ）と速度 0 の時の最小車間距離（マス）の設定を以下に示す．

れており，その基本的な概念にセルオートマトンが利青加速度 2, 最小車間距離 0用されている．セルオートマトンとは，有限個の状態

橙加速度 10, 最小車間距離 0を取るセルが，隣接するセルの状態によって次の状態

黒加速度 2, 最小車間距離 1を決定し，時間経過によって変化していく離散的なモ

黄加速度 2, 最小車間距離 10デルである．図 2 はセルオートマトンの一例である．

図 4 を確認すると，after/before の値が 1 より小さ

時刻 t が進むごとに 1–5 の車がその時点で前に車がくなっており，ACC 制御搭載車両の加速度や車間距いなければ次のステップで 1 マスだけ進み，いる場離を大きくすることで，渋滞緩和効果があるという結合にはその場にとどまる．このようにして車両が動い果になった．ていく様子を表している．
このモデル内の車両は「一般車両」と「ACC 制御搭載車両」の 2 種類の車両が存在し，それぞれ異なったルールで走行する．

4 新しいモデル
これまでの検証から ACC 制御搭載車両を渋滞に混走させることによって，ある程度渋滞緩和効果がある具体的な相違点を以下に述べる．という結論には達した．しかし，以前のモデルでは一• ACC 車両は一般車と比較して，加速度が大きい．

般車両が現実ではありえないような急減速をするなど• 最小車間距離が一定ではなく，速度に応じて増の “不自然な動き” が目に付くようになってきた．そ減する．この時，速度 0 の時の最小車間距離を基こで，このような問題点を改善しつつ “より現実に近準とする．

い渋滞環境” を再現できる様な新しいモデルを以前の• サグによる減速の影響を受けない．つまり，サモデルをベースに考えていくことにした．

図4

after/before の値の時間推移のグラフ

図5

自然減速によるブレーキの増幅の仕組み

図6

新しいモデルの一般車両の更新手続き

4. 1 以前のモデルからの変更点
以前のモデルからの変更点は以下のようになる．

• 急加速，急減速を防ぐため，加速度，減速度を1（マス/ステップ）とした．ただし，ある条件下においては減速度を 2 とした．

• 前方車の同ステップでの更新前の速度を分かるようにした．これによって，ある程度前方車の動きを予測することができる．

• ブレーキランプを実装した．前方車両のブレーキランプの点灯を確認した時は，その車両の減速距離をとったとしても，前方車両に衝突するこを考慮して次の行動を決定するように設定した．とはない．しかし，その後 v1 > v2 となったと• 車両は自分の車両の速度を v1 , 前方車の車両のきに車間距離が v1 以上ないと衝突が起きてしま

速度を v2 として，以下の式から最小車間距離う．したがって，v1 ≤ v2 の場合でも少なくともdmin (v1 , v2 ) を求め，この車間に基づいて次の行v1 は車間距離をとることにした．
• 自然減速によって増幅していくブレーキの様子動を決定する．

を再現した．これに関しては，サグ部における渋dmin(v1 ,v2 ) = 1 (v1 − v2 )(v1 + v2 − 1)2
v1

滞をよりリアルに再現するために，図 5 ような段

(v1 > v2 )(v1 ≤ v2 )階を踏んで渋滞を発生させる仕組みを実装した．

• 一般車両の不規則な動きを実装した．各車両ごとに，衝突しない範囲で加速，減速，定速の意思決定の確率を異なる値とした．

この式から求まる車間距離は，今の自分の速度か

なお，図 6 は新しいモデルの一般車両の更新手続き

ら減速度 1 の減速をし続けたとき，前方車両との流れである．

衝突せずに安全に止まりきれる距離を表している．このとき，前の車両も減速度 1 の減速をし5 新しいモデルの検証ていると仮定している．つまり，v1 > v2 の場合

5. 1 新しいモデルの評価

は，前の車両との速度差が大きければ大きいほ

新しいモデルを評価するにあたり基本図 [3] の再現

ど，同じ速度からでも停車するのに大きい車間が性が重要となる．基本図とは車両密度に対して，交通必要になる．

流量をプロットしたものであり，実世界の渋滞で実測

一方，v1 ≤ v2 の場合は基本的にどのような車間した値により作成された基本図は図 7 の通りである．

図7

図8

新しいモデルの基本図

図9以前のモデルの臨界密度

図 10

新しいモデルの臨界密度

実測値による基本図（ [3] より引用）

この中で特に重要な項目は「メタ安定相」の再現であり，セルオートマトンの最も単純なモデルと言われるルール 184 モデル [3] はこのメタ安定相を再現することができない．一方，新しいモデルの基本図は図 8のようになり，しっかりとメタ安定相が再現されていることが分かる．このことから，新しいモデルにおける基本図はより現実に近い基本図を再現していることがわかった．
次にモデルとの基本図の比較を行った．比較するにあたって，各グラフの臨界密度を確認しその結果を
図 9，図 10 に示す．臨界密度とは自由走行相から渋滞相に移り変わる車両密度であり，実世界では飽和状態の車両密度を σ = 1 とすると，σ = 0.3 程度の車両密度が臨界密度と言われている．2 つのグラフを比較すると，以前のモデルは臨界密度が σ ≃ 0.47 に対して，新しいモデルでは σ ≃ 0.36 となった．よって，車両密度の値は新しいモデルの方が σ = 0.3 に近いことがわかった．したがって，新しいモデルは以前の5. 2 新しいモデルでの渋滞緩和効果の検証

モデルより，より現実に近い交通流を表していること

この検証では新しいモデルで発生させた渋滞に以がわかった．
以上の結果より，新しいモデルはより現実に近い交通流モデルであるという結論に至った．

前のモデルで用いた ACC 制御搭載車両を混走し，渋滞緩和効果があるかどうかを検証する．
実験結果から，以前のモデルと同じように ACC 制御搭載車両を渋滞に混走させることで，渋滞緩和効果があるということが確認できた．

今後の展望として，ACC 制御搭載車両の改善が挙6 まとめげられる．本研究で用いた ACC 制御搭載車両につい

本研究では，ACC 制御搭載車両が渋滞におよぼすては，とりあえず渋滞に混走させることによってどの影響を確認するため，シミュレーション上に NS モデような影響があるのか確認したかったので，ACC 車

ルをベースとして 2 つ交通流モデルを作成した．そ両の動きに関しては特に制限を設けなかった．しかして作成したモデル上で ACC 制御搭載車両を混走さし，この ACC 車両をそのまま実装することは現実的せるシミュレーションを行い，渋滞緩和効果の確認をではないため，今後の研究では今回の研究結果を踏ま行った．

えつつ，現実で実現可能な動きの範囲で渋滞緩和効果初めに，1 つ目の以前のモデルでの検証では，ACCを出せるように ACC 車両を考えていく．

制御搭載車両の加速度や車間距離を大きくすることによって渋滞緩和効果があるということがわかった．
次に，以前のモデルをベースにモデル内の不自然な点を修正し，変更を加えた新しいモデルを作成した．
このモデルの渋滞の基本図と実世界の実測値による基本図を比較し，作成した新しいモデルがより現実に近いモデルであることを確認した．さらに，新しいモ
デル上でも ACC 制御搭載車両による渋滞緩和効果も確認することができた．

参 考 文 献[1] Nagel, K. and Schreckenberg, M.: A cellular automaton model for freeway traﬃc, Vol.2, No.12,
1999, pp. 2221–2229.
[2] NEXCO 西 日 本: 渋 滞 原 因 解 説, https://www.
w-nexco.co.jp/forecast/trafficjam_comment/index2.
html.
[3] 西成活裕: 交通流のセルオートマトンモデルについて（⟨ 特集 ⟩ 交通流の数理）, 応用数理 12 巻 2 号, 2002,
pp. 128–139.