第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

20-02

高速道路における車線変更モデル
に関する研究レビュー
岩崎真純 1・野中康弘 2
1 学正会員芝浦工業大学大学院

2 正会員

理工学研究科 建設工学専攻（〒135-8548 東京都江東区豊洲 3-7-5）
E-mail:me16012@shibaura-it.ac.jp

株式会社道路計画（〒東京都豊島区東池袋 2 丁目 13-14 マルヤス機械ビル）
E-mail:y_nonaka@doro.co.jp

都市間高速道路の交通容量上のボトルネックは，車線数減少部や合流部，織り込み区間など物理的に処理能力が低下する箇所のほか，サグや上り坂，トンネル入口といった単路部にも多数みられ，交通集中渋滞の発生要因として，重交通状態における追越車線への交通量偏重が大きく影響していることが指摘されている．しかしながら，追越車線への交通量偏重のメカニズムを明確に記述できるモデルは現状において存在しないものとの認識のもとで車線変更挙動に焦点をあて，これまでに提案されてきた車線変更モデル
をレビューし，現状における車線変更挙動研究に関する知見を整理する．

Key Words: Lane Changing Model,Mandatory Lane Changing ,Discretionary Lane Changing,

1. はじめに少ない自由走行状態であれば，希望速度をもって走行車
線(最左車線)を走行する．そして，徐々に交通量が増加

都市間高速道路の交通容量上のボトルネックは，車線

してくると拘束流となり，走行速度が希望速度を満たす

数減少部や合流部，織り込み区間など物理的に処理能力範囲にある車両は追従状態に入り，満たさない車両は追が低下する箇所のほか，サグや上り坂，トンネル入口と越行動すなわち車線変更行動をとる．このうち，追従挙

いった単路部にも多数みられる．単路部における交通集

動のモデル化は長きにわたって広く研究されてきており，

中渋滞は，その構造的要因もさることながら，ドライバ

大口 7)-8)によって，それらの知見は体系的に整理され，特性に拠るところの運転挙動にも大きく影響を受けるた

各モデルの性能も比較検証されている．一方で，車線変め，渋滞発生のメカニズムを解釈することが相対的に難更挙動に関する研究の遅れが指摘されている 9)．

しい．ただし，単路部ボトルネックでの渋滞発生の共通

そこで本研究では，研究の遅れが指摘されている車線点として，追越車線へ交通の偏重が大きく影響している変更挙動に焦点をあて，これまでに提案されてきた車線

ことは論を待たないであろう．

変更モデルをレビューし，現状における車線変更挙動研

単路部の渋滞発生メカニズムは，越ら 1)-2)によって解き明かされており，片側 2 車線区間では交通需要が増加

究に関する知見を整理する．

するにつれて追越車線に交通量が偏ると，追越車線に大2. 本研究の動機づけと目的意識きな車群が形成される．その大きな車群がサグやトンネ
ルにさしかかると，車群中で減速波が生じ，最終的に全高速道路の片側 2 車線区間における典型的な交通量階車線に渋滞が波及するというものである．この視点からの調査事例はその後多数報告 3)-6)されており，片側 3 車

層別車線利用率を図-1 に示す．図-1 は車両感知器デー

線区間も含めて同様の渋滞現象が全国各地で確認されてタから渋滞中の時間帯のサンプルを除いて，15 分間フいる． しかしながら，追越車線への交通量偏重のメカ

ローレートごとの交通量階層別に車線利用率を描画した

ニズムを明確に記述できるモデルは存在しないものと認ものである．これより，交通量が増加するにしたがって追越車線の車線利用率が高まり，重交通状態では約 6 割

識する．
高速道路における走行挙動は一般に，交通量の極めての交通量が追越車線に偏重する．しかし一方で，各交通
1

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

100%

希望速度に拠るところの単独走行と追従挙動，車線変更

80%

挙動で構成される．車線変更挙動はさらに，a)追越挙動，b)車線復帰挙動，c)避譲挙動に分解される．しかし，追

車
線 60%
利
用 40%
率
20%
%
0%

従挙動モデルの完成度が高い反面，現状の車線変更挙動
モデルとの組合せでは，追越車線への交通量偏重のメカ(ニズムを再現できないのではないかとの問題意識を持っ
走行車線

追越車線

)

ている．高速道路の単路部における渋滞発生メカニズム

0500を解明するには，これに大きく影響する追越車線への交1000 1500 2000 2500 3000 3500
車線合計交通量（台/時）

通量偏重を再現可能な精緻な車線変更モデルが必要とな

10）

図-1 交通量別車線利用率
量階層における車線利用率の分散が大きいことも確認でる．本研究では，これまでに提案されてきた車線変更モ

きる．

度を探るとともに，追越挙動，車線復帰挙動，避譲挙動

重交通量状態に着目すると，約 7 割の交通量が追越車が精緻に再現されるモデル構築に向けた視点から，既往線を利用する場合もあれば，走行車線と均衡している場研究の考察を試みる．

デルをレビューし，現状における車両変更挙動研究の深合もある．この現象が各ドライバーの運転特性に基づく，
単なる確率的事象なのか，ある集計単位時間帯の交通流特性から生起する現象であるかは不明である．
中村ら 11) は，片側 2 車線区間を対象に車両感知器のパ

3. 車線変更モデル研究の系譜

ルスデータを用いて，重交通量時の追越車線へ交通量偏(1) 車線変更モデル研究の黎明期

重現象を分析している．ここでは，a)走行車線を極端に車両の車線変更行動に関する研究は Gipps14)に端を発遅い速度で走行する車両が存在すると，追越行動を起こする．都市の街路において，ドライバが「希望速度を維す車両は当然増加するという仮説のもと，これをMoving Bottlneck 現象 12)として捉え，このような場合に追持できているか」「意図した車線を走行しているか」を越車線への偏重が高まる，b)走行車線を低速走行する車

考え，車線変更の“可能性”“必要性”“望ましさ”を考慮した Gap Acceptance Model（以下，Gipps モデル）を両に対して，それを追い越す少しだけ希望速度の高い車構築している．具体的には，衝突の危険性を考慮した車両が追越車線へと侵入すると，これらが両車線を塞ぎな

線変更，障害物の存在，トランジットレーンなどの専用がら並走することで大きな車群を形成させるという仮説のもと，これを Elephant Racing 現象 13)として捉え，このレーンの存在，ドライバの意図した車線変更，大型車両の存在，速度の 6 つの要因によって Gipps モデルは構成

ような場合に車線利用率が均衡する，といった両面の仮されている．

説からアプローチし，車線利用率の分散の説明を試みてドライバの車線変更の動機付けとして，走行中の車線いる．

に駐車車両などの障害物が存在することや，先行車が大

しかし，車両感知器のパルスデータによる分析は，型車の場合に見通しの悪さなどが要因として挙げられる．

個々の車両データを扱っているものの単断面における現よく利用する道路を走行するドライバは，既知の障害物象を捉えたにすぎず，空間分解能において課題が残る．

をあらかじめ避けようとし，車線変更を行う．また，自本来，車線変更挙動は進行方向に十分な距離を持つ時空分が曲がる交差点が近づくにつれ，その車線に車線変更

間的に連続するデータで分析すべきであるが，このようする意思が強くなる．車線変更の意思決定に最終的に影なデータを取得することは極めて困難である．近年普及

響を与える要因は，自車の走行している車線が自分の希が目覚ましいプローブデータの活用も期待されるが，全望速度で走行可能かどうかであり，先行車が大型車など車両を捉えるにはまだしばらく時間がかかりそうであるの低速車の場合，車線変更する傾向にあり，先行車の前し，車両の走行車線を特定する位置情報精度が得られるに空いた大きなギャップを目指し車線変更する．

かも懐疑的である．このようにデータオリエンテッドに

車線変更の意思決定がされた後，一般的にドライバは

車線変更挙動を捉えるのは今後も難しそうであり，追越

車線変更を試みる前に他車との衝突の危険性を確かめ，車線への交通量偏重のメカニズム解明に向けた分析を，満足のいかないギャップの場合は車線変更を行わない．

車両挙動を扱うミクロモデルからのアプローチに期待す

さらに，ドライバは隣接車線のギャップ後方車が速すぎる所以である．

ないか，ギャップ前方車両が遅すぎないかを確かめ，車

前述のとおり，高速道路の単路部における車両挙動は， 線変更の行動決定に移る．
2

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集(2) 車線変更モデル研究の展開期
Gipps モデルの登場以後，この概念，すなわち車線変を示唆している．

更挙動を gap の選択問題とした車線変更モデルが，国内を組合せて，ドライバの運転操作と車両の挙動の関係を

外問わず数多く登場することになる．

分析し，同一のドライバが同一の走行環境に遭遇しても清水ら 21）は合流部においてビデオデータと走行実験

高速道路の単路部，織り込み区間，合流部など様々な

その判断行動にバラツキが生じる可能性を示唆している．

適用シーン(道路構造)において車線変更モデルが構築さ

内山 22）-23）は，高速道路の工事時におけるドライバのれている．ここでは，それらのうち主だったものについ合流挙動について，合流先のギャップに着目して「合流て，適用シーン(道路構造)に区分して以下に整理する．

を見送る」「合流を開始する」の二項選択問題とした
binaly logit モデルを構築している．

a) 高速道路単路部への展開
Yang et al.15)は，Giips モデルを交通ミクロシミュレーシ

渡辺ら 24）は直近ギャップと一つ先の追越ギャップのョンを用いて高速道路へと拡張している．具体的には，ギャップ選択モデルと，選択したギャップごとの合流車

車線変更の意思決定を行い，目的車線を選択後，好ましと本車線の加減速挙動を表現した加減速度推定モデルをいギャップを確かめ車線変更を行う．その際に，ドライ構築している．ギャップ選択を行う際にギャップ長や合バの希望速度や交通状況，すなわち隣接車線の走行速度と希望速度の関係をもって車線選択行動を選択するとい流車と本線車線の車頭距離相対変化率に影響を受けることを明らかにした．Choundhury et al.25）は，隠れマルコフったモデル構造としている．推定結果として，パラメー

モデルを用いて，潜在的に車線変更要求が推定可能なギタの有意性は確保できていないが，車線選択確率の再現

ャップ選択結果を持つモデルを構築している．

性は良好であった．
Webster et al.16)は Gipps モデルを“安全なギャップに車(3) 車線変更モデル分類の視点や新たな指摘
Gipps モデルの登場以後，様々なモデルが構築される

線変更できるかを確認する”“車線変更することによる効用を確認する”といった 2 段階の戦術モデルにするこ

一方で，車線変更挙動の性質上の違いによる分類に関すとで，従来モデルより良好な結果を得ている．これらはる指摘や，モデル構築シーンの混乱に対する指摘，新たいずれも単路部における車線変更挙動を扱ったものであな視点の導入・アプローチも見られるようになる．

る．

a) 車線変更挙動の強制性と任意性に関する指摘b) 織り込み区間への展開
Gipps モデルの概念を用いた車線変更モデルは合流部

車線変更挙動は，道路構造などの状況により異なる一方で，車線変更挙動の強制性と任意性の観点からの違い
に関する指摘もある． Ahemed et al.26），Ahemed27）は，車や織り込み区間でも多く提案されている．中村ら 17）-18）

線 変更挙 動を強 制的な 車線 変更挙 動である MLC（Mandatory Lane Changing）と任意的な車線変更挙動であは，Gipps モデルをベースに，織り込み区間の交通流シ
ミュレーションを構築している．合流ギャップ，前後車両との車頭距離の相対変化，速度差を変数に用いた結果， る DLC（Discretionary Lane Changing）で構成されると述べ織り込み車両の挙動を説明するには，織り込み車両間のている．MLC は，合流車線から高速道路本線への残存

相対的な位置関係，速度差，およびそれらの変化を総合

距離などに依存した車線変更挙動である．一方，DLC的に考慮しなければならないことを指摘している．

は，ドライバが自身の走行環境に満足しているかを考え，

松本ら

19）

は，織り込み車両と避走車両を加味した非

自分の希望速度が維持できない状況や前方に大型車が走織り込み車による車線変更挙動による本線の車線利用率

行している環境下での車線変更挙動である．

を考察している．

b)モデル構築シーンの混乱に関する指摘c) 合流部への展開

単路部といったドライバ間の挙動のみが相互に関係

合流部では，合流地点のギャップ選択問題としてのモし合った状況下での車線変更は任意的(DLC)に行われる．

デルが数多く提案されている．Sun et al.20）は，Gipps モデ
ルをベースに，合流部における実績データから probit モ

その過程で，ドライバの車線変更の意思決定である
LCD（Lane Changing Decision）が行われ，車線変更意思決デルを構築し，個々のドライバの選択行動として合流挙動を再現している．説明力のある lead gap，lag gap，front

定後，安全なギャップを判断し，車線変更行動である
LCI（Lane Changing’s Impact）が実行される．しかし，gap，大型車ダミー，合流先までの残存距離を変数とす

Zheng9)は LCD と LCI の過程を同類に記述されたモデルることで，良好な結果を得ている．パラメータ推定の結果から，ドライバは lead gap より lag gap を重視し，かつが多く提案されていることを指摘している．
c) 相互作用を考慮することへの指摘と適用例
Gipps モデルをベースとしながらも，車線変更挙動は，合流部においては残存距離が最も重要な要因であること
3

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

道路構造の違いに加えて，車両間の相互作用に影響を受けることで異なった挙動を示すとされる指摘がなされた．
単路部においての車線変更挙動は，ドライバ間の相互作用を加味したモデルが提案されている．
羽藤ら 28）は，目的とする出路に対して，より上流側で行われる「戦略的な意思決定」と直近の車両挙動に影

図-2 Gipps モデルにおけるギャップ探索ており，車線変更するまでの距離に依存してドライバが響を受ける「戦術的な意思決定」の相互が走行軌跡上で関連しあって成り立っていると考え，車線変更挙動を右希望速度を維持することが可能かどうか判断し，車線変
車線変更，左車線変更行動を自由流時と混雑時とに分け， 更の意思決定が行われる．Gipps モデルは，Gipps35)が構
車線変更モデルを構築している．
築した追従モデルをベースにしており，追従車両の速度
伊藤ら 29)は，車線変更に伴う周囲の車両との相互作用が以下の式(1)で表される．

とドライバの動学的な意思決定に着目し，意思決定者の効用関数に Bellman 最適性原理を用いて他車の選択行動

1

2


v (t ) 2   (1)vn t  T   bnT  bn2T 2  bn 2 X n 1 (t )  sn 1  X n (t )   vn (t )T  n 1  b  


や将来効用が内生化されたモデルを構築している．そのため，車線変更モデルと車線変更受入モデルに関して，

ここで，vn t  T  ：時間ｔ+T のときの先行車ｎ-１に関する車
両ｎの最大安全速度， bn ：ドライバｎが保証可能な制
御距離， X n ：時間 T の車両ｎの走行位置， sn 1 ：車両構造推定を用いて入れ子構造モデルのパラメータ推定を行った結果，車線変更を企図する前方車両に関しては，
動学的な意思決定を加味したことで，静学的なモデルでは従来明らかにされなったパラメータに対するバイアス

ｎ-１の車長，Yang et al15.）は，Gipps モデルを高速道路における 4 段階構造(車線変更の意思決定，目的車線の選択，ギャップ探索，車線変更の実行)の車線変更意思決定モデルに拡張している．gap acceptance のアルゴリズムは図-2 に示
すように，隣接車線(target lane)の前方ラグ(lead gap)と後方ラグ(follow gap)を探索し，車線変更を実行する．
Gipps モデルと Yang et al.15）の改良モデルは，十分なギ
ャップが存在するときにのみ車線変更が実行されるモデルであり，時々刻々と変化する周辺車両との相互作用を記述できない課題がある．そこで Hidas37）38）は，車線変
更車と車線変更先を走行する車線変更受入車間の相互作用を考慮したシミュレーションを構築した．車線変更受
入車は，相手が強引に車線変更(foced LC)する場合に減速するケースと車線変更車のために前方に十分なスペースを作る(cooperative LC)とに区別したモデルを構築している．Kesting et al39）は，MOBIL を用いて加速度ベースのモデルへと改良し，車線変更の意思決定を容易に記述可
能なモデルを構築している．

を示した．
庄司ら 30）は，ドライバは，自身の前方の離散選択肢
空間から効用最大化理論に基づいて次期の移動先を選択すると仮定した二次元挙動モデルとドライバ間の相互作用を表現するために，他車の選択結果の期待値を内生化した入れ子型の相互作用モデルを統合している．モデルに角度変化を好む性質や嫌う性質を変数に組み込み，相互作用を考慮した車両挙動表現に適切なものであることを示した．Nakata et al.31）が合流部における割込み流れには囚人のジレンマの構造が存在していることを明らかにし，莖田ら 32）は，単路部での検討を行った．具体的には，車線変更をせず走行する協調戦略と車線変更を行う
裏切り戦略を依存させたモデルを構築している．
合流挙動においても，他車両との相互作用を考慮したモデルとして，Kita33)は，ゲーム理論を用いて，合流車線を走行する合流車と走行車線を走行する車両間での非協力 2 人ゲームを構築している．
柳原ら 34）は，ギャップ選択時の車両の相互作用の特性について車線ごとの状況の違いも考慮し，合流時に車(2)効用理論ベースの車線変更モデル
Ahmed et al.26)，Ahmed27），Toledo40）-41),Toledo et al42)や Ben-

両は自らが合流するべき車間を選択する「合流ギャップ
選択モデル」を構築している．

Akiva et al.43）-44)は,ドライバの効用を加味した段階的な車線変更モデルを構築している．
Ahmed et al.26）,Ahmed27）が提案した車線変更意思決定モ

4．モデルのロジックの視点からの整理

デルは，以前の走行経験に車線選択が依存するドライバ(1) Gipps モデルベースの車線変更モデル
Gipps モデルは，先述した６つの要因により構成されの異質性を加味している．時間ｔのときのドライバｎの効用は以下の式(2)のようになる．
4

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LC
強制性と任意性Ahemed(1999)
Toledo(2003)
Ben-Akiva(2006,2009)

MLC

DLC

Gap acceptance
Gipps(1986)
Yang(1993)
Webster(2007)

LC-P

LCD

LCI

LC-R

LC-B

中村(2004)：ドライバストレス
伊藤(2014)：庄司(2016)：相互作用 近藤(2007)：後方からの煽り
稲吉(2015)：車線変更意思率
牧野(2015)：アグレッシブドライバ
根川(2015)：ｎ台追越モデル

巻上(1986),福山(1999),喜多(2001),高山(2002)：合流車に対する避走挙動

LC-Bs 松本(1991)：
道路構造に対する避走挙動

図-3 車線変更モデルの概観図

U tn   T X tn  vn   tnが記述可能な交通流モデルを構築している．走行に関す(2)るコストとして右車線変更要因に「走行速度の高い車線

ここで，U tn ：時間ｔのときのドライバｎの効用， X tn ：説明変数，  ：未知パラメータ， v n ：個人特有のランダム効用，  tn ：誤差項を選択することにより所要時間を短縮させる項」と左車線変更要因として「キープレフトを遵守する項」を用いている．ここで，車線 l における交通密度 kl に応じた速当該モデルは，自車と隣接車線後方車両との関係によ

度と，車線 l を利用することによるコスト cl はそれぞれり強制的に車線変更の意思決定が行われるモデルである．
一方，Toledo40)--41)，Toledo et al.42）や Ben-Akiva et al.43）-44）は，

vl  f l (kl )cl (kl )   l  l  f l (kl )  

案している．数多くある車線変更機会の中でドライバにとって一番好ましい状況を Gipps モデルを用いて選択す(5)

車線変更の動機付けとして，ドライバはコストの改善が可能な車線へ車線変更する選択確率をロジットモデルにるモデル構造である．時間ｔのときにドライバｎが最も好ましい状況 i を選択する効用は以下の式(3)になる．
CT

(4)
1

車線変更挙動の強制性と任意性をを統合したモデルを提

C
C
C
U int
  i X int
  iC vn   int

以下の式(4)(5)で表される．

より以下の式(6)で算出している．

Pti,l l ' (3)

exp    cil' (k ti,l ' ) exp   c (k )
il

(6)

ti,l

l
ここで，
c
U int ：時間ｔのときのドライバｎが最も好ましい状況 i
Cを選択する効用， X int：説明変数，  i ：パラメータ， (4)車線変更モデルの概観図
これまでに提案された車線変更モデル全体の概観を樹
v n ：個人特有の変数，  i ： v n のパラメータ，  int ：形化したものを図-3 に示す．Gipps14)が車線変更モデルの個人特有のランダム効用礎を築き(1986 年),Yang et al.15）によって，高速道路の車(3)車線変更を考慮した交通流モデル
これまで取り扱ってきたモデルはドライバの車線変更

線変更モデルへと拡張した(1996 年).さらに Ahemed etal26)-27)によって車線変更挙動は，道路構造などの状況に挙動をミクロに表現するモデルである．一方で，ドライより異なる一方で，車線変更挙動の強制性(MLC)と任意

バの車線変更挙動をマクロに取り扱った交通流モデルが多く提案されている．45）-46）塩見ら 47）-48）は，各ドライ

性(DLC)の観点からの違いに関する指摘がなされた．
(1999 年)本研究では単路部の車線変更モデルに着目した

バが自らの効用を最大化するべく，車線変更の意思決定

樹形図を作成したため，DLC からのみ枝分かれされた5

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集構造となっている．DLC 状況下での車線変更意思決定

らの車線変更」に区別したモデルを構築している．具体的には自由走行時は車線前方車両との TTC が閾値を下(LCD)と車線変更行動決定(LCI)のアプローチが多く提案されている．近年の車線変更モデルにおいても Gipps モ

回ると車線変更要求が発生し，追従走行時は自車と隣接車線前方車両の TTC が閾値を下回ると車線変更要求がデルの gap acceptance による車線変更の意思決定と行動決定の概念が用いられている．さらに車線変更挙動は，
LC-R(追越挙動)，LC-L(復帰挙動)，LC-B(避譲挙動)に細発生するモデル構造である．遠藤ら 54）-55）は，セルオー

分化される．また，LC-B から LC-Bs（道路構造そのもドライバは希望速度を維持しようとし，前方車両との相のに対する避譲挙動）が派生する構造とした．
LC-P は，Gipps モデルをベースに自車の走行環境を改対的な関係により減速しなければならない，かつ車線変善するべく車線変更の意思決定がされるモデルが構築さ能性を検討するモデル構造である．牧野ら 56）は，渋滞れている．一方で，LC-L を記述したモデルは少なく，対策として，希望速度が高く小さいギャップに割り込む

追越後，希望速度を満すことが復帰の動機づけとなるモ

アグレッシブドライバに着目し，ミクロ交通流シミュレ

デル構造である．
LC-B は本線を走行するドライバと合流車による相互ーションを行っている．ドライバの車線変更希望の判断

作用を考慮し，本線車の避譲挙動を加味したモデルが提生し，所定の確率で車線変更を受諾・実行するモデル構

案されている．一方で，LC-Bs のような織り込み区間や造となっている．稲吉ら 57）-58）は，車線変更の意志を有合流部といった道路構造に対する避譲挙動を記述したモ

するに至る確率を「車線変更意志率」と定義づけ，車線

デルは少ないと認識する．

変更意思率を変動させることによる交通状態を分析してトマトンを用いて交通流シミュレーションを行っている．

更をすることで減速をしなくて済む場合に車線変更の可は，走行中の車線の前方との距離が閾値未満の場合に発いる．
吉川ら 59)-60)や根川ら 61)は付加車線設置区間においての5．ドライバ挙動の視点からの整理

追越挙動モデルを構築し，追越の可否判定については，
自車の希望速度と前方車両の速度との相対速度と付加車

先述したが，ドライバの車線変更挙動は，走行環境を

線設置区間に一定以上の残存距離があり，かつ隣接車線変えるための「車線変更意思決定」と，実際に車線変更

後方車両との車頭時間が一定以上保たれているとき，追の実施判断にあたる「車線変更行動決定」，さらに「復越可能と判断する．また，DS 実験等の被験者にプロト帰挙動」「避譲挙動」から形成される．

コル法を用いて，運転行動の意思決定過程を分析する研究も行われている．62）-65）(1) 車線変更意思決定モデル

これらのすべてのモデルが，前方を走行する車両との各ドライバは希望速度を持ち，自らの走行環境を変え相対的な速度や車間距離により車線変更の意思決定が行るべく，車線変更を行う．その際の車線変更の意思決定

われる．

アプローチが多く提案されている．
中村ら 49）は，車線変更の動機付けとして，ドライバ(2) 車線変更行動決定モデル

ーストレスを内生化した車線変更希望モデルを構築して車線変更意思決定後，実際にドライバが車線変更可能いる．具体的には，速度，車間距離，勾配，大型車などなギャップを探索し，車線変更の行動決定を行う．

のデータを用いて，車線変更希望の有無を非集計二項ロ

中村ら 49）は，車線変更を希望した後に隣接車線のギ

ジットモデルにより推定している．花房ら 50）は，自車

ャップを探索し，隣接車線前方・後方車両と自車との車の速度と前方車両の速度を比較し，一定の速度を下回っ

頭距離相対変化率(1/TTC)の和が最小となるようなギャたときに車線変更が要求されるモデルを構築している．
加納ら 51）はミクロ交通シミュレータ KAKUMO 上に車

ップ選択モデルを提案している．花房ら 50）は，車線変

線変更挙動を含む運転行動モデルを構築している．「目更の要求後，周辺車両とのギャップを確認し，隣接車線に移動していくまでの 3 秒間の位置関係を予測し，車線的経路に繋がる車線への移動」「前方車両の速度と自車変更の可否が判断される．加納ら 51）は，「隣接車線前の希望速度の比較」のいずれかの条件が満たされたとき

方・後方に車両が存在しない」または，「隣接車線に現車線変更要求がなされる．しかし，当該モデルは比較的

在および一定時間後に許容距離以上の場合」車線変更判

空いた道路状況であっても前方の低速車に追従するとい断がなされるモデル構造である．一方，近藤ら 52）-53）は，

う課題がある．そこで，近藤ら 52)-53）は，加納ら 51）のモ

加納ら 51）のモデルに自車の前方車両と隣接車線前方車

デルを「自由走行時からの車線変更」と「追従走行時か両の速度差を加味したモデルへ改良している．
6

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

牧野ら 56）は，「目標車線前方車との速度差が閾値以が多く，課題が残る．また，道路構造による避譲挙動に上」「目標車線の干渉範囲に車両が存在しない」「目的関しては提案されたモデルが少ない．一般に避譲挙動は車線の前方・後方ギャップがいずれも閾値以上」「目的車線の前方・後方 TTC がいずれも閾値以上または負「合流車に対しての避譲挙動」「後続の高速走行車両への避譲挙動」の 2 つに分類される．

値」のすべての条件が成立する場合に車線変更が可能で一方で，立証はされていないが，合流先における追越あると判定し実行する．

車線への偏重は合流車が少ない状況下でも生じてしまうと考える．これは，合流部という道路構造そのものが抵(3) 復帰挙動モデルと避譲挙動モデル

抗になっている可能性が高い．すなわち，合流車が存在

右車線に車線変更後の復帰挙動を加味したモデルも存しなくても，走行車線を空ける挙動が生じている可能性

在する．

が高く，この挙動を記述したモデルが追越車線の利用率

中村ら 49）は，第 2 走行車線・追越車線を走行中のド偏重解明のために必要であると考える．

ライバが希望速度を満たしている場合，隣接車線のギャ

また，左車線への復帰の鈍化をミクロ的に表現できるップを探索し，車線変更可能なギャップに車線変更を行

モデルの構築と既存モデルの性能評価が今後の課題であうモデル構造となっている．牧野ら

56）の復帰希望判定

る．

は希望速度で走行し，かつ前方車間距離が閾値以上の場合発生し，車線変更の実行は右車線変更同様のロジック

参考文献で行われる．しかし，これらのモデルは希望速度を満た1)

すことが左車線への復帰の動機付けとなっており，実際の追越車線を走行し続けるドライバを表現できていない
課題が残る．
一方で，復帰挙動を表現するにあたり，後続の高速走行車からの煽りにより避譲挙動を表現したモデルも提案されている．近藤ら 52）-53）は，後続車との TTC が閾値を下回ることで車線変更要求が発生するモデル構造となっている．
また，避譲挙動に関する研究は，合流部における合流車に対する避譲挙動が提案されている 66）-70)．
清水ら 66）は，合流車と本車線走行車の相互作用を考慮した速度調整とギャップ選択行動を統合したモデルを構築している．本車線走行車の避走決定は，合流車への遭
遇状況を調べ，事前に車線変更を行うか判断する．車線変更を希望する場合は右車線への流入の可否判断を行い，可能な場合，車線変更を開始するモデル構造である．その後，前方に合流車の存在を確認した場合，同様のロジックで回避するために車線変更を行う．

6．まとめ
本研究では，高速道路での渋滞対策に必要不可欠なドライバの車線変更挙動を把握するために，これまでに提案された車線変更モデルをレビューした．
車線変更の意思決定モデルと行動決定モデルは多くのアプローチがされており，右車線への車線変更の動機付
けが明らかになっている．一方，左車線への復帰挙動は右車線への車線変更同様のロジックで記述されたモデル
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