第 26 回交通工学研究発表会論文報告集 2006 年 10 月

pp.213-216

商業地区内モールにおける混合交通シミュレーションモデルの検討＊東京海洋大学大学院

学生会員

○荒木裕也

東京海洋大学正会員

兵藤哲朗

東京海洋大学正会員

高橋洋二

２．１ 交通流量の把握

１．はじめに歩道には、歩行者・車椅子・自転車・高齢者・台

分析対象空間の交通量を把握するために、ビデオ

車・乳母車などの多様な交通モードが混在している。

映像から歩行空間内への２０分間の流入交通量を目

特に、人通りが多く種々の交通モードが混在しやす視によりカウントした（表１）。分析対象空間では２い商業地区内モールにおいては、荷捌き車の路上駐０分間に計８３１人の交通流を観測した。

車に加えて、携帯電話を操作したまま歩行する前方

表１ 分析対象空間の交通流

不注意者、集団歩行者、さらにティッシュ配りなどの迷惑歩行者が、歩行空間の快適性を低下させる一因ともなっている。しかしその動きの自由度の高さ故、その事象を定量的に示す試みは十分検討されていない。モール内の歩行者などの動きは一種の混合交通であり、その分析方法の援用が考えられる。
そこで本研究では、画像処理技術で交通状況を把

歩行者
高齢者
自転車
台車
乳母車
車椅子
全交通量

総通過人数（人） 平均交通量（人/分）
77338.65
311.55130.65
40.2
90.45
10.04
83141.55

３．画像処理によるパラメータ抽出握した上で、混合歩行空間を表現するシミュレーシ

本研究ではビデオ映像から画像処理によって各交ョン手法を用い、実際の商業地区内モールにおける通モードのパラメータを抽出した。その手順は以下歩行者の快適性を評価することを目的とする。の通りである（図２）。

２．分析対象空間の概要
本研究では、東京都町田市の東急百貨店付近のモビデオ映像からＢＭＰ形式の静止画像へールを分析対象空間とした（図１）。
ＰＣ座標を実座標に変換するための変換パラメータを求める

ＶＢ（Visual Basic）のプログラムを使用して、各交通モードの座標を抽出する

座標のソーティングを行う

分析対象空間パラメータを抽出する

図２ 画像処理の手順(１)ビデオ映像からの静止画像取り出し
２０分間のビデオ映像から１秒間隔で静止画を取
図１ 分析対象空間の位置
Keywords: 画像処理、歩行者、交通シミュレーション*連絡先： yaraki@e.kaiyodai.ac.jp 03-5245-7366

出し、合計で１２００枚の静止画を取り出した。

第 26 回交通工学研究発表会論文報告集 2006 年 10 月

pp.213-21625m(２)ＰＣ座標の実座標への変換

２ｍ１３ｍ

PC 座標と実座標は異なるため、取り出した静止画像のＰＣ座標を取得し、射影変換式(1)を用いて実ポールに見立てた障害物10m座標に変換する必要がある。

u=a1 x + a 2 y + a3
a 7 x + a8 y + 1,v=

a4 x + a5 y + a6
a 7 x + a8 y + 1(1)
図３ 設定した歩行空間

u , v：実座標

表４ 歩行空間内の１０分間の交通流

x, y：PC座標

実測により求めたポールなどの基準点２３点の座標値を使って最小二乗法で近似して、射影変換パラメータ a1～a 8 を推定した。そのときの残差の標準偏差は 91.2ｍｍと、良好な変換パラメータを求めることができた。求めたパラメータは表２の通りである。
表２ 推定された変換パラメータ
係数
推定値
係数
推定値
a12.4047
a514.141
a2-1.3802
a6-10591
988.49a70.00001
a3a41.3146
a80.00025

時間（分） 歩行者
高齢者
自転車
136202481233332440205363164501740218240093511107020計407
168台車

乳母車
00000001102車椅子
1000010102500000000101

４．１ シミュレーションのアルゴリズム
使用した混合交通シミュレーションのアルゴリズ
ムは以下の通りである（図４、図５）。
歩行者の初期位置と初期速度の設定
希望歩行(３)パラメータの抽出得られた座標データを用いて、各交通モードの平最短歩行者の計算

繰り返し計算（Nフレーム）

均速度と標準偏差、減速時の平均減速率と標準偏差の２つのパラメータを抽出した。抽出したパラメー

同一方向

対向

最短歩行者の進行方向

タは表３の通りである。
表３ 画像処理により得られたパラメータ
平均速度
標準偏差
平均速度
高齢者
標準偏差
平均速度
自転車
標準偏差
平均速度
乳母車
標準偏差
平均減速率（１秒あたり）
標準偏差
歩行者

速度

減速率

1.48[m/s] 5.3[km/h]
0.242 [m/s]
1.16[m/s] 4.1[km/h]
0.199 [m/s]
2.84[m/s] 10.2[km/h]
0.932 [m/s]
1.22[m/s] 4.3[km/h]
0.268 [m/s]
60[%]
0.167

４．混合交通シミュレーションによる分析
混合交通シミュレーションを用いて歩行空間を分しない 最短対面

追い越し判断歩行者の検索しない

すれ違い判断する

する

追い越し行動のアルゴリズ
ムへすれ違い行動のアルゴリズ
ムへ

図４ シミュレーションの基本アルゴリズム
回避行動しようとしている
歩行者に対する自分の位置の計算

析するため、幅員１０ｍ・長さ２５ｍの歩行空間内に、ポールに見立てた現実に存在する障害物を配置して町田の歩行空間を再現した（図３）。
さらに、設定した歩行空間に流す交通流を、目視でカウントした表１の交通流をもとに表４のように設定した。

自分のいる幅員側にスペースがある
ある

そちら側に回避ない

自分のいない幅員側にスペースがある

ないある

そちら側に回避加減速行動

第 26 回交通工学研究発表会論文報告集 2006 年 10 月pp.213-216

図５ すれ違い・追い越し判断のアルゴリズムすることで歩行者の快適性は減少するといえる。

上記アルゴリズムに基づく混合交通シミュレーシ（２）雨天時の影響

ョンを用い、歩行空間における歩行者の快適性を評

雨天時、傘を使用することで１人当たりの歩行ス価する。本研究では評価指標として、歩行者の「①ペースは広くなり、歩行者の挙動も変わってくる。

左右回避回数」「②加減速回数」「③ＰＳ（パーソナ

そこで、初期設定の人体円４０cm を６０cm に変えルスペース）進入回数）」を算出することした。①はることで傘の直径を人体円のサイズに見立てて混合

左右、②は前後への障害回避挙動、そして③は回避

交通シミュレーションを実行し、雨天時における歩しきれず PS（半径 40cm の人体円を仮定）への進入行者のコンフリクト回数を算出した（図９）。

により快適性が損なわれる事象を代表すると考えた。
（１）交通量増加の影響
表４の交通流を初期設定とし、初期設定交通量に対して歩行者・高齢者の人数を各々２０人ずつ１００人まで増加させ、混合交通シミュレーションを実行し、歩行者のコンフリクト回数を算出した（図７、1800
コンフリクト回数（回/１０分）

４．２ シミュレーションの感度分析図８）。
実行したシミュレーションは歩行者の初期位

コンフリクト回数（回/１０分）

1400
1200

初期設定

1000

雨天時

800
600
400
2000
左右回避回数

置を５０回変えて、その平均値を算出している。
600

1600

加減速回数

ＰＳ進入回数

図８ 雨天時の影響

初期設定
歩行者２０人増500
400

歩行者４０人増図８を見ると、人体円が４０cm から６０cm と 1.5

歩行者６０人増倍に変化すると、歩行者のＰＳ進入回数は約６倍に歩行者８０人増まで増加する。これより、雨天時に歩行者が傘を指歩行者１００人増

300

すことで歩行者の快適性は極端に悪化するといえる。

200

４．３ モール上の様々な移動体による影響

100

路上駐車、前方不注意者、横一列歩行者、ティッ
0
左右回避回数

加減速回数

ＰＳ進入回数が歩行空間に混在する場合の歩行者快適性を分析す

図６ 歩行者増加の影響

コンフリクト回数（回/１０分）

600

るため、各設定について混合交通シミュレーション

初期設定を実行し、歩行者のコンフリクト回数を算出した（図高齢者２０人増
500

シュ配りといった、現実に多く存在する種々の主体１１）。各条件の詳細な設定は表５の通りである。

高齢者４０人増
高齢者６０人増400

表５ シミュレーション実行時の各条件設定

高齢者８０人増
高齢者１００人増

300

条件

200

路上駐車
100

前方不注意者
0
左右回避回数

加減速回数

ＰＳ進入回数

図７ 高齢者増加の影響
図６、図７のように歩行者・高齢者の数を増加させていくと、それに伴って歩行者のコンフリクト回数に増加が見られた。このことから、交通量が増加

迷惑
歩行者

横一列歩行者
ティッシュ配り
迷惑歩行者混在混入

設定
全幅２ｍ・全長４ｍの荷捌き車
図9の位置に配置
直前まで回避行動を取らないパラメータ設定
歩行者→前方不注意者
５人並列歩行
歩行者→横一列歩行者自ら歩行者に近づくアルゴリズム設定
図10の位置に２人配置
上記３つの迷惑歩行者を同時に混在第 26 回交通工学研究発表会論文報告集 2006 年 10 月

ＰＳ進入回数の増加率が大きい。実際の商業地区で25m

は、こういった迷惑歩行者は同時に混在しているた

２ｍ５ｍ

ポールに見立てた障害物

10m

pp.213-216

め、歩行者にとってはかなり不快であるといえる。
また、全体のコンフリクト回数を比較したときに、路上駐車の荷捌き車路上駐車を混入したときの指標値が突出している。
このことから、路上駐車の混入は最も歩行者の快適性を低下させることがわかる。
図９ 設定した路上駐車の位置

５．おわりに
本研究では、混合交通シミュレーションを用いて、25m

交通量の増加や雨天時、さらには路上駐車や迷惑歩10m５ｍ
ポールに見立てた障害物

７ｍ５ｍ

行者の存在といった、実際の商業地区内モールにおいて歩行者の快適性を損なう要因となりえる様々な１８ｍ

状況を設定し、混合交通シミュレーションを実行す
２人目のティッシュ配り

１人目のティッシュ配りることで、商業地区内モールにおける歩行者の快適コンフリクト回数（回/１０分）性を評価することができた。これらの結果から、具図１０ 設定したティッシュ配りの位置

体的にはモール内における路上駐車排除、歩行ルー

800

初期設定トの設定など、諸々の歩行空間アメニティ向上策の700

路上駐車混入効果を明らかにすることができると考えられる。も前方不注意者混入

600

ちろん、
評価尺度は提示した３種類に限られており、横一列歩行者混入
500
400

ティッシュ配り混入

そもそも歩行者行動を直線・一定速度歩行を理想と迷惑歩行者混合混入するなど、前提条件の一般性には問題があろう。し300

かし、特段の測定装置を用いることなく、安価なビ200

デオ画像取得からシミュレーション実施に至る一連100のプロセスを提示し得たことには意義があると考え0
左右回避回数

加減速回数

ＰＳ進入回数

図１１ コンフリクト回数の比較
図１１より、まず、初期設定と路上駐車混入時を比較すると、歩行者の左右回避回数とＰＳ進入回数に大幅な増加が見られる。特にＰＳ進入回数の増加は著しいことがわかる。
次に、初期設定と前方不注意者・横一列歩行者・ティッシュ配りといった迷惑歩行者の混入を比較すると、その全てでＰＳ進入回数の増加が見られる。
また、ティッシュ配りの混入に関しては、左右回避回数の増加も見られることから、ティッシュ配りなどの、歩行者に自ら近づいてくる者を歩行者が左右への回避でかわそうとすることがわかる。
そして、前方不注意者・横一列歩行者・ティッシ
ュ配りの３つの迷惑歩行者を同時に混在させたときを見ると、迷惑歩行者を個別に混入したときよりもている。
今後は、駅や大規模商業施設といった大規模な交通流への適用や、自動三輪や電動自転車など歩行空間における新たなモード混入の影響などについて検討していきたいと思っている。
なお分析実施に際しては東京都市圏交通計画協議会ならびに町田市の協力を得た。関連各位に謝意を表する次第である。
参考文献
１）谷口 慶治：画像処理工学 基礎編、共立出版、
pp49-52、1996．
２）杉谷芳宏、原田昇、大森宣暁、円山琢也：マル
チエージェント・シミュレーションによる歩行者自転車道の評価、第 25 回交通工学研究発表
会論文報告集、pp.213-216,2005.