注１
交通シミュレーションシステムの再現性検証用データセットの構築

Construction of a bench mark data set for traffic simulation systems

花房比佐友注２，白石智良注３，赤羽弘和注４，吉井稔雄注５，堀口 良太注 6
Hisatomo Hanabusa，Tomoyoshi Shiraishi，Hrokazu Akahane, Toshio Yoshii，Ryota Horiguchi

1.

はじめに経路選択モデルを内生化したものも含まれており，これに対応するため，本データセットは経路選択行動モデルの再現性についても検証可能なものとなっ最近，種々の交通シミュレーションモデルが提ている．作成の手順としては，以下に記すナンバー案・開発されている．しかし，それらの適用対象やプレートマッチング調査 1)を中心とした調査を実施

再現精度等に関する共通の認識が醸成されているとし，その結果をもとに起終点交通量，各車両の経路は言い難い．したがって，シミュレーションの対象軌跡，旅行時間等のデータベースを構築した．

道路網，再現精度，演算時間などの具体的な目標設2.

定，及び目標達成度を評価できる検証用データベー

現地調査スの整備が急務である．
本研究では，交通流モデルの再現性を検証するこ
図 1 に，現地調査区域及び調査地点図を示す．まとを可能とするデータセットの作成を行った．なお，

た，表 1 に実施概要を示す．

検証する対象となるシミュレーションモデルには，
11921

23422

Ｗ・Ｃ

50
30 武

52
5351

五日市街道

蔵
野
中
央

31
保
健所
前

54
55

41

みそら
歩
道
橋

36
32

534
86757

吉祥
40 寺
北町

井の頭通り

東急通り

45

73

91

東急

74
1075

紀ノ
国
屋
前
76

77

78

商
工会
館前

吉祥寺
通
り

近吉11

吉祥寺駅北 ：交差点名

図1

調査地
点番号

1516949581

丸井

中野ｽｸｰﾙｵ
ﾌﾞﾋﾞｼﾞﾈｽ

93

駅
祥寺

祥寺
駅
前井の頭公園

駅

大通り

80
12 吉

79

17

東京ト東ヨペ
京
トヨペ
ッ
ト

吉
祥
90 寺駅
北

92 鉄線
中央
ＪＲ

：ビデオ設置点

西友商工会
館

49

18
63

46

9中
央
通り

至立川 三鷹

62
61

八幡宮
前

47

（大正通り）

昭和通り

蹊通
44 り

成
蹊通り

72
71

60
59

成
蹊
学
園
前

43 42 成

70

35

58

48

33
三鷹通り

56

東急
ｲﾝ

至東
京

14
13
東
急イン
前

京

安田生
命

王線

０５００ｍ

：調査地点

現地調査地点図

注１

キーワード：経路選択，交通行動分析，ネットワーク交通流，交通シミュレーション

注２

学生会員，学士，千葉工業大学大学院

注３

学生会員，学士，千葉工業大学大学院

注４

正会員，工博，千葉工業大学，〒275

注５

正会員，修士，東京大学生産技術研究所，〒106

注6

正会員，工博，（株）熊谷組

千葉県習志野市津田沼 2‑17‑1，Tel0474‑78‑0444，Fax78‑0474
東京都港区六本木 7‑22‑1，Tel03‑3402‑6231，Fax3401‑6286

エンジニアリング本部，〒162

東京都新宿区津久戸町 2‑1，Tel03‑5261‑5526，Fax5261‑9350

表1
項目
調査日
調査時間
調査区域
調査地点
調査人員

対象車両
調査方法
調査項目

調査実施概要内容
平成 8 年 10 月 30 日（水）AM7:00〜AM10:00
吉祥寺・三鷹地区（図１参照）
70 ヶ所、79 車線
190 人 調査対策本部員 7 人
調査監督
23 人
調査員
160 人
4 輪車以上
テープレコーダーへの入力
野帳記入，ビデオ撮影
通過地点，通過時刻（1 分単位）
車両登録番号（4 桁）
車種（バス、タクシー、その他）
大型車混入率バス
5.4%

読み取り不可
0.4%

タクシー
5.2%

その他
89.0%
注)延べ通過台数 70903
対象時間 AM7:50〜AM10:00

図2

有効車両データの車種構成比

4．

経路及び OD 交通量の推定(1)

経路推定アルゴリズム

車両登録番号の記録は，各車線ごとに読み取り音声の録音と野帳への書き取りの 2 重化を行うことにより，読み取り率を向上させた．現地調査により採修正された各地点でのデータを照合することによ取した録音テープと野帳は解析用にデータパンチンり，各車両の OD 及び経路を推定した.またダブルチグされ素データとして野帳とともに保管されている．

ェックのため，考え方が異なるアルゴリズムを 2 種類用意し別々に照合を行った．本研究で採用をした

3.

車両通過データの整合性の照合手法をアルゴリズムαとし，もう１つの手法をアルゴリズムβ2) とする．以下アルゴリズムαの概要を示す.

(1) 整合性の検討(a)図 3 で，観測地点 A を起点とするリンク①，②，

車両通過データの中には人間による書き取りの誤③を通過した車両を特定するために A と B，C，Dりなど，調査中の障害による不正データが含まれる．の車両通過データを照合し，通過リンクを特定

よって整合性を検討し，不正データを修正する必要する．リンク間の最大旅行時間は 5 分に設定し，がある.以下にその主な修正過程を示す.

これを超えるペアは照合の対象外とする．

(a)各地点の読み取り・書き取り時、誤って同じ車E両を 2 回記録してしまったもの，多車線区間におBいて複数車線で二重に記録されたケース（車両通過データのダブルカウント）を抽出し，削除した．
(b)交差点内での通過交通量で交通量に整合性があるか 10 分間毎の断面交通量を調べ,不自然な場合にはテープレコーダー故障時のデータを照合した．

F①②A③CD(c)その他調査時の障害やデータパンチング時の入力ミスの照査をした．

図3HIJ

ネットワーク経路推定例(b) 出現確率は非常に低いが，(a)において，2 つ以(2)採用データの検討結果上の地点が重複して照合される場合もある．こ図 2 にデータの修正を行った後の車種別構成を示の場合には，予め各リンクごとの平均旅行時間す. 調査時間の開始から約 40 分間は障害が集中しを求めておき，これとマッチングによって得らたため，車両通過データの有効収集時間帯は AM7:50れる実際の所要時間との差が小さい方を実際の〜AM10:00 とした．

通過リンクとして採用する．

(c) ここまでに，通過リンクの特定が完了していな度の高い経路推定が可能となり, 同車両が一致するい車両を対象にして，A と E，F，…の車両通過経路の一致度の改善が期待できる.今後アルゴリズデータを照合する．これによって，B，C，D にムとプログラムの改良を行い，推定の精度を向上さよる読み取りもれが補問されることになる．照せる予定である．

合した場合，通過地点と予想される B，C，D いずれかが飛び越し点となる．（例：A と F が照(3)同時確率最大化法を適用した OD 交通量推定

合→地点 B は飛び越し点となる．）飛び越し点

経路推定プログラムによってもとめられた OD 表は推定経路の通過地点に含まれるものとする．

は抽出された経路から集計されたサンプル OD 表で(d) (c)の結果，重複のある場合には，(b)と同様のあるため，以下の過程で同時確率最大化法により修方法で通過リンクを特定する．

正を試みた．
(a)区域の端点での通過交通量は，そのまま発生・(e) (a)〜(d)を全ての地点において繰り返し，リン集中交通量とする．

ク間の車両照合データを作成する．
(f) (e)のデータを基に互いに接続するリンク間で時(b)(a)で設定した発生・集中交通量とサンプル OD間帯及びナンバーが一致するデータをつなぎあ表に同時確率最大化法を適用し，調査対象時わせて車両軌跡とした．

間帯の全 OD 交通量を推定する．
現状では適用に関して収束結果が設定した発生・集中交通量に対して過少となっているので，アルゴ(2)両者のアルゴリズムの傾向
両者のアルゴリズムの抽出された経路よりわかるリズムの改訂を予定している.

例として，以下に両者の実際の経路推定例（一部）を示す. なお，飛び越し点以外使用した地点のデー

5．

今後の展開タは一致している．
車両登録番号 6437 ，車種0（その他）(a)アルゴリズムα抽出経路… 21→46→92→12(b)アルゴリズムβ

本研究によるアルゴリズムに基づいて得られる，
時間帯別 OD 交通量，経路交通量等のデータは，リンク接続関係等のネットワークデータ，区域内の信抽出経路… 21→46→48→12号制御に関するデータ，各交差点での方向別の飽和

ここで，92…飛び越し点交通流率といったデータと併せて，インターネット

これは地点 46 から地点 12 へ 1 つの地点を飛び越上で公開する予定である．さらに，完成したデータした例である．周辺のノード関係を考慮するとアルを用いて，経路選択行動の分析，シミュレーションゴリズムαも可能性がある経路であるが，最短経路，モデル（AVENUE）を用いての再現性検証などを行う

一般の経路選択行動からすると地点 48 を選択する予定である．なお，本研究の調査及び解析に協力を方が可能性は高い．アルゴリズムβのプログラムは頂いた大口敬東京都立大学講師，尾崎晴男東洋大学

リンク間の距離，旅行時間等を考慮した上の競合に助教授，片倉正彦東京都立大学教授，桑原雅夫東京

対して，本研究で適用したアルゴリズムαは重複処

大学助教授，警視庁交通部，西川功東京大学技官 (50理の段階で,旅行時間だけでの判断をして解析を行音順)に謝意を表します.っている．加えて接続リンクの関係が複雑なところ

参考文献もあるので経路推定で複数の選択要素が存在した時の競合で大きな差となっている．
今後は接続リンク間の距離などを加えた複数の判断基準を設ける必要がある．両者のアルゴリズムで同車両が一致する経路を抽出した割合は全体的に少ないが,アルゴリズムの見直しを行うことにより精1)

花房比佐友，山口智浩，赤羽弘和，吉井稔雄：交通シミュレーションシステムの再現性検証用データセットの構築，第 52 回年次学術講演会論文集掲載，1997
2)

堀口良太，赤羽弘和，吉井稔雄，花房比佐友，山口智浩：ネット

ワークシミュレーション用のベンチマークデータセットの構築〜車両経路の抽出，第 52 回年次学術講演会論文集掲載，1997