AVENUE での感知器エミュレーション機能 (2002 年 4 月 11 日)

AVENUE での感知器エミュレーション
by i-Transport Lab.

1. 交差点での AVENUE フローモデル挙動
AVENUE はハイブリッドブロック密度法を採用している．これは，リンクを車線ごとに 10〜20m 程度のブロックと呼ぶ区間に分割し，隣接ブロック間で１秒間に移動する交通量を，上流下流それぞれのブロック内車両密度と，ブロックごとに設定される交通量−密度(Q-K)関係を用いて求めるものである1．実際に移動するのは流体近似された交通量だけでなく，目的地などのトリップ属性を持った離散的な車両イメージであることから，ハイブリッドと称している．
ハイブリッドブロック密度法の特徴は以下の通り．
・ ブロックごとに容量を設定でき，厳密な容量管理が可能．
・ 解析的に求められるショックウェーブの伝播を厳密に再現．
・ 車種ごとに乗用車換算係数を設定して，多様な車種の容量への影響を考慮できる．
Dischage from link (S.F.R = 1400 [veh./Ghr], Demand = 600 [veh./hr])
3025Cycle
Split
Loss time

120 sec
50 %10 secLink : capacity = 2200 [veh./hr]20
Number of veh.

Demand = 600 [veh./hr]
800 [veh./hr]1000 [veh./hr]

15Cycle#1
Cycle#2
Cycle#3
Cycle#4
Cycle#5

10

Capacity of the lowest block= 1400，1600 ，1800 [veh./1hGr]

S.F.R = 1400 [veh./Ghr]

50-50

5

10152025303540455055606570

Time of cycle [sec.]

図 1：リンク下流端での飽和交通流率の検証 (左…例題ネットワーク，右…５サイクル分の計算結果)

図 1 は AVENUE のフローモデルが，どのように信号交差点での流出を再現するか検証した事例である．交通量の累積図から読みとれるとおり，青現示が始まると同時にリンク下流端に設定した飽和交通流率で，滞留した車両が流出する．AVENUE では有効青時間を確保するため，青現示開始時の発進遅れを考慮しない代わり，黄色現示での流出を認めていない．なお，AVENUE では発生交通量は最小 1 分単位で指定し，その間はランダム到着に従う発生モデルを採用している．

1

ブロック密度法は「桑原ほか：ブロック密度法を用いた交通流の表現方法について，交通工学第 32 巻 4 号，1997」を参照．

1

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Demand = 600 [veh./hr]

S. F. R = 1400, 1600, 1800 [veh/G1hr]
0m

180m 160m 140m 120m 100m

Capasity
Jam Dens.
Free Spd.

80m

60m

40m

20m

= 2000 [veh./hr]= 120 [veh./km]= 36 [km/hr] (= 10 [m/sec.])
S.F.R. = 1400 [veh./G1hr]

26
24

Cum. # of veh.

222019.6

1816.816180m
160m
140m
120m
100m
80m
60m
40m
20m
0m

Theoretical trajectoryof stop wave

141210

Theoretical trajectoryof start wave

8642
Red

0-50

10

20

30

Green
40

50

60

Yellow

70

80
90
100
83.7
95.4-13.8

36.00110
109

120 Time of cycle [sec.]

Distance from stop line [m]2040-4.87
60
Theoretical trajectory of stop wave
80100
120
140135.9
Theoretical trajectory of start wave

160180RedGreen

Yellow

図 2：信号による発進波と停止波の伝播の検証 (上…例題ネットワーク，中…シミュレーション結果，下…解析的に求まる交通密度の状態遷移図)

また，図 2 は信号による発進波と停止波が，AVENUE では停止線上流区間へどのように伝播するかを検証した事例である．図中段のシミュレーション結果による各断面の交通量累積図で流率が変わる点と，下段の解析的に求められる交通密度の状態遷移図で示されるショックウェーブの波面が各断面を通過する時点が一致することから，AVENUE ではショックウェーブの伝播を厳密に再現していることが示される．

2. 超音波感知器のエミュレーション
ハイブリッドブロック密度法は，追従モデルのように車両の移動速度を直接求めるものではないため，超音波感知器のパルス数を何らかのアルゴリズムを用いてエミュレートしなければならない．今回は以下のようなロジッ
クで 1 秒間のパルス数を求めるものとした．
2

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1) 超音波感知器は上流と下流でブロックが隣接する断面に設置する．
2) 通過交通量は上流側ブロックの流出交通量を１秒ごとにカウントする．
3) パルス数は，まず上下流のブロック内車両密度とQ-K 関係を用いて，各ブロックでの速度を求め，それぞれの調和平均を設置断面の地点通過速度と見なす．
4) 乗用車の平均車長を 5m(変更可能)と仮定し，1 秒間に通過した車両の乗用車換算当量から，それぞれの車長を求める．
5) それぞれの車長が 3)で求められた地点速度で，感知器の下を通過したときのパルス数を求める．
感知器の感知領域長はここでは 2m としている(ディフォルトは 1.2m)．
6) 渋滞が延伸し，1 秒間のパルス数が最大値(20 パルス/秒)を超える場合，それ以上のパルスは次の 1 秒に持ち越す．

図 3：
感知器エミュレーション機能の検証シミュレーション

図 3 は AVENUE で超音波感知器のエミュレーション機能を検証したときのシミュレーション画面である．検証
では表 1 に示す設定で，各感知器が記録する交通量と１秒間のパルス数を確認した．なお，超音波感知器の設定と出力指標を表 2 に示す．

リンク

信号
交通量感知器

表 1：
感知器機能の検証シミュレーションでの設定項目
値
備考
長さ600m
車線数
1
下流端飽和交通流率1800 pcu/G1hr/lane
リンク自由流速度
36 km/hr (=10 m/sec)
ジャム密度
140 pcu/km/lane
サイクル長120 sec
主方向有効青時間
60 sec/cycle
発生交通量
720 veh./hr (12 veh./min)
以下の①〜③で共通
大型車混入率①0%
飽和度 0.80
大型車混入率②16.7% (2 veh./min)
飽和度 0.93
大型車混入率③33.3% (4 veh./min)
飽和度 1.07
大型車の乗用車換算係数2.0
設置断面 A0m
リンク下流端から設置断面 B120m〃3

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設置断面 C240m〃

表 2：
超音波感知器の設定と出力データ種類

項目

備考設定パラメータ

感知エリア長 (2m)出力指標

通過台数 [台]パルス数

ディフォルトは 1.2m
20Hz

※ 外部プログラムにデータを転送する場合，U 伝送方式では累積値を，M 伝送方式では直前通信時刻からの増分値を返す．

図 4，図 5 および図 6 は，それぞれ大型車混入率を変えた場合の，上記 A〜C の 3 断面に設置した感知器が記録した累積交通量と1 秒間のパルス数をグラフにしたものである．図 4 は非飽和であり，B とC の断面には停止波が延伸していないことが交通量の累積図からわかる．このため，パルス数は A 断面において，赤現示で車両が滞留している時間だけ最大値(20 パルス/秒)がカウントされており，そのほかの時刻では，車両が自由流速度で通過した場合のパルス数が記録されている．また，図 5 は近飽和状態，図 6 は過飽和状態であるため停止波が B，C 断面にまで達しており，その時刻では B，C 断面でも最大値のパルス数がカウントされている．

図 4：
大型車混入率 0%での超音波感知器エミュレーション結果

図 5：
大型車混入率 16.7%での超音波感知器エミュレーション結果

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図 6：
大型車混入率 33.3%での超音波感知器エミュレーション結果

3. 画像感知器のエミュレーション
超音波感知器と同様の位置(すなわちブロックの境界断面)に，画像感知器を設置することもできる．画像感知器は超音波感知器と同様に通過台数をカウントするほか，次の機能を備えている．表 3 に画像感知器の設定と出力し表の一覧を示す．
・ 一定長以上の車両を大型車としてカウントする．
・ 感知エリア内のブロック地点速度が一定値以下の場合，それらのブロック長を合計して滞留長を検出する．
表 3：
画像感知器の設定と出力指標種類
設定パラメータ

出力指標

項目

備考

滞留感知エリア長

ディフォルトは 100.0m

大型車判別車長

ディフォルトは 8.5m

滞留判別地点速度

ディフォルトは 5km/h

通過台数

大型車を含む大型車通過台数検出滞留長［ｍ］

感知エリア長で制限※ 外部プログラムにデータを転送する場合，M 伝送，すなわち直前通信時刻からの増分値を返す方式のみが用意されている．

図 7，図 8 および図 9 は，それぞれ表 1 の超音波感知器エミュレーションでの設定と同じ条件で，画像感知器エミュレーションを検証した結果である．図より，混入している大型車の台数を正常にカウントしていることがわ
かる．また，各感知器は 120m おきに設置されているが，下流側感知器で検出された滞留長が最大値(100m)を超えた場合に，その上流側感知器で滞留長が検出されていることがわかる．

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図 7：
大型車混入率 0%での画像感知器エミュレーション結果

図 8：
大型車混入率 16.7%での画像感知器エミュレーション結果

図 9：
大型車混入率 33.3%での画像感知器エミュレーション結果

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