遅れ時間自己評価によるリアルタイム交通信号制御1
A Real Time Traffic Signal Control by Self-Evaluating Delay1
浅野美帆2・中島章3・堀口良太4・小根山裕之5・桑原雅夫6・越正毅７・赤羽弘和８
2

By Miho ASANO ・Akira NAKAJIMA3・Ryota Horiguchi4・Hiroyuki ONEYAMA5・Masao KUWAHARA 6・
Masaki KOSHI７・Hirokazu AKAHANE８

１．はじめに本手法で用いる遅れ時間の測定は，近年開発されてきたセンサーにより可能となった.本研究では後に社会実本研究は，ITSのセンシング技術を用いて信号待ちに験を行うことを考慮し，現段階で利用可能なAVI (Automよる遅れ時間を測定し，これを最小化するように信号パ

atic Vehicle Identification)を用いた遅れ時間評価をラメータを自動生成するアルゴリズム1)を動的な信号制想定するが,将来的には高度な画像処理による車両軌跡

御システムとしてシミュレーションモデル「AVENUE」

追跡技術を基にした安価なセンサーを想定している2).に実装し，その有効性について検証を行ったものである．
現在の日本の信号制御においては，感知器等により取２．越ら1)による信号制御アルゴリズムの概要得した車両の遅れをもとに信号パラメータを設定する.
このときのパラメータの決定方法は，ほとんどの交差点

越らは遅れ時間を直接測定し，それを元に信号パラメにおいてプログラム選択方式が用いられており,選択すータを最適化する信号制御アルゴリズムを提唱している．

るパラメータ（サイクル,スプリット,オフセット）は基

その概要としては，まず，AVI や光ビーコンのアップ

本的には人手によって事前設定する必要がある.このたリンク情報等のデータに基づいて交差点を通過する各車

め,良好な制御を維持するためには十分な人手をかけな

両の通過時刻をもとに到着・出発交通量累積図を描画し，ければならないが,現実にはそのための資金,体制が不十信号による遅れ時間を算出する．この累積図に基づいて分であって常に良好な制御状態とは必ずしも言えない.

信号パラメータ（サイクル，スプリット，オフセット）

またその設定方法自体も飽和度でスプリットを配分しがそれぞれδ変動した際の累積図の形状を予測し，遅れており,何を最適化しているかという状態値,特に評価指時間の変化量が最小となるようにパラメータの変更量の標であるべき旅行時間を直接に計測評価していないとい組合せを決定する．

った問題点が挙げられる.

具体的な予測方法としては，まずスプリット，オフセ

これらの理由から,直近の交通量を用い,総旅行時間をットについては，もとの累積図からそれぞれ±δ変更し最小にするようパラメータを自動生成するアルゴリズム

たときの累積図を，出発曲線をシフトさせることにより1)が必要である．本研究では，越ら によって提案された推定する．図−１はスプリットのみを±δだけ変更させアルゴリズムをもとに，動的に変動する交通流に応じてた例である．スプリットをδ増やした場合には，赤現示

信号パラメータを毎サイクル自動決定し，信号機に反映の開始時刻が現在よりもδ遅れるため，出発曲線はもとさせるシステムを開発した．本アルゴリズムでは制御にの曲線を上方向にシフトした１点鎖線になる．このとき必要なパラメータをすべてAVI，車両感知器により取得の遅れ時間の変動量を求め，表−1に示すような遅れ時するため，パラメータ修正などのオペレーションコスト間変動量マトリックスとしてまとめる．

は非常に小さくて済む．そのため，長期間にわたって良好な制御を維持することが可能となる．
1

キーワーズ：ITS，信号制御，遅れ時間

2

学生員，東京大学大学院工学系研究科

3

非会員，東京大学大学院情報理工学研究科

マトリックスを全流入方向について作成し，最適スプリットは交差点ごとに，最適オフセットはリンクごとに，遅れ時間変動量が最小となる方向を選択する．
累積通過台数

スプリットのみ±δ変更したとき

S = S +δ到着曲線

4

正員，工博，㈱アイ・トランスポート・ラボ

S=S -δ
現状

5

正員，博(工)，国土交通省国土技術政策総合研究所

δ6

正員，PhD，東京大学生産技術研究所

出発曲線

７

非会員，工博，（財）高速道路技術センター

８

正員，工博，千葉工業大学建築都市環境学科（東京都目黒区駒場4−6−1，TEL03‑5452‑6419，FAX03‑5452‑6420）

time

δ

図−1 パラメータ変動時の累積図の推定（スプリットのみδ変動）

表−１ スプリット及びオフセットのシフトによる遅れの増減量の一覧表示
オフセットスプリット−δS

AVI から得られるデータは各車両の通過時刻とプレートナンバーである.プレートナンバーを２地点でマッチングさせると,各車両の旅行時間が測定できる.

O−δ

0+δ

f −−

f −0

f− +現状0f −0f 00 = 0

f 0++δ

f +−f +0f ++

（２）遅れ時間算出のための交通量累積図の算出（ａ）流動線ごとの累積交通量の作成
遅れ時間評価の基礎となる交通量累積図は，交差点の主要な流動線ごとに作成する必要がある．そのため取得※f は現状からの遅れの増減量．増加の場合を正とする．

間隔ごとに得られる感知器データと信号現示を同期させることで,計測される交通量を流動線ごとに分割する.例
えば直進車の累積交通量を取得する際には，交差するリまた共通サイクル長の算出では，基本的にサイクル長ンクからの流入車両を排除するため,直進側の信号現示を増減させると累積図は相似的に拡大・縮小すると仮定が赤のときに下流AVI・超音波感知器を通過した車両をし，単純な相似変化では説明できない遅れ時間変動をオ除去する.

フセット効果，ロスタイム効果，飽和交通流率効果の3

そのうえでAVIと超音波感知器の通過履歴を同期させ,種類に分けている．オフセット効果は，サイクル長を変

図−３での出発側の車両通過履歴とする. 停止線の位置動させるとオフセットも自動的に変動してしまうためにと感知器の設置位置が一致しないため，下流AVI,超音波生じる遅れ時間の変動量である．また，ロスタイムはサ感知器を車両が通過する時刻は停止線通過時刻よりも遅イクル長の増減に関わらず固定であり，比例変化しないれている．同期の際にはこの時刻のずれを補正する．

ことから，その補正量をロスタイム効果とする．飽和交

累積通過台数

通流率は，青現示長が長くなるにつれて逓減し，これも到着側通過履歴

AVIにより取得した
各車両の旅行時間サイクルに比例した変化ではないため，飽和交通流率効果として補正する．そしてこれらの効果を含めた遅れの変動量が最小となる方向を共通サイクル長の変動方向と出発側通過履歴して選択するとしている．

time

３．リアルタイム信号制御への実装方法

図−３ 出発･到着車両通過履歴の取得

2 章で紹介した越らによるアルゴリズムを，実際の信号制御に適用するための方法を本章で述べる．

（ｂ）AVIサンプルのマッチングによる旅行時間の算出(ａ)で得られたAVIの通過履歴と上流AVIデータとを車両のナンバープレートにより照合させ,各車両の旅行時（１）前提とする観測量とセンサーの配置間を得る．出発側の通過履歴からこの旅行時間分だけ遡到着・出発交通量累積図を描画するためには，リンクった点をプロットすることにより，図−３の到着側の車を通過する各車両の，下流端からの流出（＝出発）時刻両通過履歴を得る.と，通過に要する旅行時間を測定する必要がある．この（ｃ）旅行時間からの自由流旅行時間の導出

うち,出発時刻は全車両について取得することが重要で2点間のマッチングにより得られた旅行時間は図−４あるため，精度の高い超音波感知器を用いる．旅行時間のような分布となる.旅行時間は赤現示で待たされた車測定のためにはAVIを用いる.配置図は図−２の通りであ両と,青現示で待つことなく通過できた車両の２つに大る．交差点での待ち行列延伸の影響を省くため,これらきく分けられる.このうち小さいほうの最頻値を自由流の感知器類は各リンクの上流端に近い位置に設置する.
上流AVI

下流AVI

青現示での到着車両

赤現示での到着車両

12︵車 10両
台 8数 6︶台

自由流旅行時間42

図−２ センサーの配置図

7080506090100110120

上流AVI

3040

超音波感知器

010200

旅行時間(秒）図−４ 旅行時間分布（青山一丁目交差点で測定）

旅行時間とおく.旅行時間から自由流旅行時間を引くこ（ｂ）決定したパラメータを反映するまでの所要時間とで遅れ時間が求まる.自由流旅行時間の導出に用いるアルゴリズムで決定した信号パラメータは，現在の次の旅行時間分布データは，過去1時間のものを用いる．

サイクルから適用される．ここで，スプリットとサイク（ｄ）累積図の確定

ル長については次のサイクルから即時に適用できる．

得られた到着側のプロットを自由流旅行時間分だけ右しかし，オフセットの適用のためには，リンクに隣接にシフトさせ，上流AVI到着順にソートする.このとき,する交差点の片方について，ずらしたいオフセットの量ソートする前とした後で総遅れ時間は変わらないため，だけサイクル長を増減する処理をとらなければならない．

後のパラメータ決定へは影響しない．その後,欠損デー

図−７のように，パラメータ決定の次のサイクルではこタがある場合には，得られた到着プロットを直線的に補のオフセット調整処理が行われるため，オフセットはパ完することで図−５のような到着曲線が得られる.

ラメータ決定の 2 サイクル後になって初めて適用される．

シフト後の到着曲線

累積通過台数

現在（パラメータ算出）時刻

１サイクル

完全にパラメータが反映

自由流旅行時間交差点①time

交差点②

出発曲線

基礎となる累積図データ

time

オフセット調整用サイクル

図−７ 累積図描画のタイミング

図−５ 到着曲線の作成（３）リアルタイム下でのデータ取得とパラメータ決定（ａ）データ取得のための所要時間（ｃ）処理時間を考慮したパラメータの動的決定
以上まとめると，データとして得られる累積図は現在実装のための制約条件として，データ取得のための所よりも１サイクル前のものとなり，またすべてのパラメ要時間について考える．現状の AVI のデータはある一定ータ適用には２サイクルを要することから，本アルゴリ間隔Ｔ秒（現段階では約 30 秒）ごとに，直前 T 秒間のズム全体の処理時間としては３サイクルを必要とする

うちの秒単位の通過時刻と車両 ID が送信される仕様と（図−７）．一方で，交通状況に対する追従性をよくすなっている．よって本アルゴリズム側は，図−６の破線るため，本研究では信号パラメータの変更は毎サイクルの時刻に直前Ｔ秒間の車両通過時刻データを受け取る．

行うことを想定している．

信号パラメータを決定するのに必要な 1 サイクル分の本アルゴリズムは，基本的に図−８の現在時刻において，累積図は，描画したい方向のサイクルが終わって初めて将来のサイクル（図−８のi+1番目のサイクル）で起こる描画可能となる．そこで，アルゴリズム側はデータを受であろう到着／出発曲線を描き，それに基づいてパラメけ取ると同時に，直前のＴ秒間に青現示が終了した流入ータ変更量を決めようとするものである．ところが将来路があるか確認し，当てはまる交差点について累積図をの到着／出発曲線はわからないので，越らのアルゴリズ作成する．そうでない場合には，T 秒間の情報を記憶しムにおいては，便宜的に直前サイクルに得られた到着交ておく．図−６は３交差点の主方向の現示を現している．

通量と，次サイクルでの到着交通量は類似しているといここではまず交差点①の主方向の青現示が終了するので，う仮定の下に，パラメータ決定をしている．しかし，前その直後のデータ取得時刻において累積図を描画するこ節（ｂ）で説明したように，毎サイクル信号パラメータとができる．交差点②の累積図描画のためには，次のデが変更する状況下では，過去の累積図におけるパラメーータ取得時刻になるまで待つ必要がある．
赤現示 青現示

現在時刻（パラメータ算出時刻）①累積図描画交差点①②累積図描画time

現在の信号パラメータに基づき出発曲線の形状を推定（オフセット調整が含まれる）算出パラメータの適用時刻

i+1 番目交差点②③累積図描画

累積図データ（測定値）
交差点③i 番目
（現在）

T秒間隔

データ取得時刻

図−６ 累積図描画のタイミング

現在の信号パラメータに基づき出発曲線の形状を推定（オフセット調整は含まれない）

i‑1 番目time

図−８ 出発曲線の推定

タと予測すべき将来の状況下でのパラメータは異なるために出発曲線の形状が変化し，元となる遅れ時間の値も変わる．
そこで，将来に適用される信号パラメータを用いて，信号パラメータ決定の基となる累積図を推定する必要がに基づいて各交差点における最適スプリットを決定する．
このとき，過去T秒間に主要交差点の1サイクルが終了していたら，オフセット・サイクル長も決定する．各交差点とも，新しいサイクルが始まるたびにここで求めたパラメータが反映されていく．

ある．ここでは，到着曲線の形状は各サイクル変化しないとの仮定を置いている．

（３）サイクル変動効果算出式の簡略化

推定の基準となる出発曲線は，図−８のi-1番目のサイ

越らはサイクル長変動による遅れ時間の変化を，オフクルでの測定値とする．信号パラメータ決定の基となる，セット効果，ロスタイム効果，飽和流率変動効果の３つ推定すべき累積図はi+1番目のサイクルのものであるが，に分けて算出するとしているが，オフセット効果とロス現在時刻においてはi番目のサイクルも終了していないた

タイム効果は一括して算出することが可能である．

め，まだデータが得られていない．したがってi番目の累積図も併せて推定する．

サイクル C において，オフセットがδ，スプリットがδ増加した場合の遅れ時間変化量を f++とする．これを出発曲線の流率は将来のサイクルにおいても同じであサイクル C+２δに相似的に引き伸ばすことを考える．

るとすると，測定した出発曲線をそれぞれのサイクルの単純に相似的に変化させる場合，オフセット，スプリッ青現示の開始・終了時刻に合わせてシフトさせることによって，i番目，i+1番目の出発曲線が推定できる．

C + 2δ  だけ増加する．
 C トはそれぞれδ + = δ （ｄ）決定パラメータの反映（ｃ）で推定したi+1番目のサイクルの累積図を基に，2章で示した手法を用いて信号パラメータの変更方向を

図−９の破線のように，オフセットがδ+，スプリッ
トがδ+増加した場合の遅れ時間変化量を f+++とすると，決定する．そして，その決定量から実際に適用する信号の現示階梯秒数を求め，制御機に反映させる．ここで，サイクル長が変動する場合には，スプリットはサイクルf+++

 C + 2δ 
= f ++  C 2(式１)に比例して変更させる．オフセットについては，そのリ実際にサイクル長が C→C+2δとなるときには，図−ンクに接する交差点のサイクル長をオフセット調整量分９の太線のようにオフセットがδ，スプリットがδ 増だけ増減させることで求めたオフセットの変動量を適用加したとみなせる．ここでδ とは，サイクル長変動時する．この際，例えば共通サイクルエリアの中心に基準にロスタイムが相似的に増加しない，つまりロスタイム

交差点を設け，そのサイクル長は微調整しないとすると，効果によるスプリットの変動量である．

エリアの端の交差点ではオフセット調整量を累積的に考慮しなければならない．したがって，調整量の組合せによっては，ネットワーク端の交差点の実サイクル長は共通サイクル長よりも著しく異なることがあり得る．
そこで，各交差点のオフセット調整にともなうサイクル長変動は，算出した共通サイクル長±3δの範囲にするという制約を設ける．これにより，全てのリンクが算出したオフセット変動量を実現できるとは限らないが，サイクル長が大きく変動するのを防ぐことができる．算出したオフセット変動量を実現できるリンク数が最大になるように，かつ算出した方向と逆方向のオフセット変動を起こすリンクが発生しないように，実際のオフセッ C + 2δ − L C + 2δ δ′ =−⋅GC 
 C −L2GL=
δ(式２)C ( C − L)
このときの総遅れ時間 F の変動量は，近似的に以下のように表される．

f+∂2Fdsdo ≅ ++ + + δ ' δ∂s∂oδ δ2

 C + 2δ  δ ' δ= f ++  C  δ+ δ +トを選択する．
（ｅ）制御の流れのまとめ= f ++

以上の制御の流れは，リアルタイムで実行させることを念頭において次のようにまとめられる．
まず，Ｔ秒ごとに感知器データを取得，過去T秒間に1サイクルが終了していた流入路について累積図を描画する．描画した累積図より，次のサイクルでの累積図の形状を推定し，遅れ時間変動量マトリックスを作成，これ= f ++δ'δ
2GL
C (C − L)(式３)

これに飽和交通流率変動効果を合わせることにより，サイクル変動に起因する総合効果が得られる．

ての2時間10分のシミュレーションを行った．最初の10

ロスタイム 効果を考慮

δ分はウォームアップ時間とし，固定パラメータ制御にし現状相似形変化しただけている．ケース１（閑散時），ケース２（混雑時）は打越交差点の飽和度が図−11のようになるよう交通量を設定し，またケース３（飽和交通流率変動時）では交通量は１と同じにし，シミュレーションの途中で主要交差点オフセットのずれを考慮の飽和交通流率を２割低下させた．信号パラメータの初δ C + 2δ 
( L + R) ×  C 

期値は表−３に示したとおりである．共通サイクル長は120秒，オフセットは全て同時とし，δ＝2秒とした．

 C + 2δ 
G×

 C 

制約条件として，サイクル長の範囲を80秒〜160秒，

図−９ オフセット・ロスタイム効果各方向の最小青時間を30秒としている．
また，評価指標としては，ネットワーク全体での総遅４．シミュレーション実験による検証

れ時間，総停止回数，ネットワーク全体の通過に要する平均旅行時間，パラメータの変動状況を用いた．比較対（１）対象とするエリアの概要と初期設定

象として，パラメータを初期値のまま変更させなかった3)

交通流シミュレーションモデル「AVENUE 」を用い場合の結果を用いている．て，この制御システムの有効性を検証した．

本計算機実験は，実世界での稼働を想定して，リアル対象としたネットワークは名古屋市の長久手線沿線，タイムで実行している．すなわち，シミュレーションの星ヶ丘・打越周辺エリアで，10リンク11交差点のトリー１秒は実時間の１秒であり，制御アルゴリズムとは非同型ネットワークとなっている(図−10)．

期で時間が進行する．実験での規模においては，制御ア感知器配置は図−10に示した通りで，超音波感知器はルゴリズムの処理が１秒以上かかることはなく，実時間幹線道路と星ヶ丘・打越交差道路の全流出断面全車線に内で対応可能であることが示された．

設置した．AVIは，幹線道路と星ヶ丘，打越各交差道路の全流入出断面を対象とし，各断面について幹線道路は（２）評価結果３車線中少なくとも２車線に，交差道路は全車線へ配置

総遅れ時間，打越交差点のサイクル長・スプリット変した．これは実際の配置を参考にした設定である．打動，図−10 のリンク①〜⑦における東方向のオフセット

越・星ヶ丘の２交差点については幹線道路と交差道路の変動を図−12〜14 に示す．なお，総遅れ時間については累積図が描けるため，スプリットの取り合いが発生する．

信号現示を初期設定のままにしておいた場合（固定制

他の交差点では交差側の遅れ時間を0として計算する．

御）との比較を行っている．

このネットワークについて，3通りの交通状況につい

2.9km

東山工高前

星ヶ丘西

④255m
打越西

星ヶ丘

470m

測定方向

③450m

⑤390m
打越

⑥150m
一社駅前

⑦280m
高社

400m
一社東

610m

オフセット

②140m

300m

①200m

200m

580m

：AVI
：超音波感知器

図−１０ 対象ネットワーク（名古屋長久手線，星ヶ丘・打越エリア，リンク長の横の数字はリンク番号）

表−３ 初期現示設定（単位：秒）
交差点名

現示

58

右折
黄 青矢
25黄2

全赤
340

右折
黄 青矢 黄 全赤232362

右折
黄 青矢
25黄2全赤340

黄 全赤3368黄 全赤3340

黄3

全赤3

打越
星ヶ丘西，星ヶ丘，一社駅前，高社，一社東

[秒]
140

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

ケース２

打越交差点

120
100
80

ケース１6040

主方向有効青時間

8:50

図−11 交通量の設定

セットの決定に必要な内部パラメータはδのみである．
以下に示す結果はδ＝2 秒のものであり，全ケースにおいて内部パラメータの調整は行っていない．

8:52

8:41

8:30

8:20

8:09

7:58

7:46

7:35

⑤打越→一社駅前

20⑥一社駅前→高社②星ヶ丘西→星ヶ丘

10
0-10

6:50
7:00
7:09
7:19
7:28
7:37
7:46
7:56
8:05
8:14
8:23
8:32
8:41
8:50

本アルゴリズムでは，サイクル長，スプリット，オフ③星ヶ丘→打越西30オフセット（秒）いため結果が振動している．

7:24

40のは，以下の理由による．サイクル長が2分間に固定さおり，需要の変動周期と結果の集計間隔が一致していな

7:13

図−12.2 閑散時の打越交差点パラメータ変化

固定制御での結果が5分間ごとに大きく振動している

これに対し，遅れ時間の測定は5分間の合計値をとって7:02時間帯れているため，各交差点の需要も2分ごとに変動する．

サイクル長

0
6:50

8:40

8:30

8:20

8:10

8:00

7:50

7:40

7:30

7:20

7:10

7:00

20

6:50

交差点飽和度東山高校前，打越西-20①東山高前→星ヶ丘西⑦高社→一社東④打越西→打越-30
図−12.3 閑散時のオフセット変化（ｂ）ケース２：混雑時

固定制御・主方向

システム導 入・主方向

固定制御・従方向

システム導入 ・従方向

遅れ時間（台・時）

7060

固定制御・主方向

50403020システム導入・従方向

システム導入・主方向

固定制御・従方向10

図−12.1 閑散時の総遅れ時間

06:5
07:0
0
7:1
0
7:2
0
7:3
0
7:4
07:5
0
8:0
0
8:1
0
8:2
0
8:3
0
8:4
0
8:5
0
9:0
0

18
16
14
12
10
864
2
0

6:5
0
7:0
0
7:1
0
7:2
0
7:3
0
7:4
0
7:5
0
8:0
0
8:1
0
8:2
0
8:3
0
8:4
0
8:5
0
9:0
0

遅れ時間（台・時）（ａ）ケース１：閑散時

図−13.1 混雑時の総遅れ時間

40[秒]③星ヶ丘→打越西

30

主方向有効青時間

8:47

8:31

8:15

8:01

7:49

7:36

7:25

7:13

7:02サイクル長20②星ヶ丘西→星ヶ丘⑤打越→一社駅前⑥一社駅前→高10
0-10

6:50
6:58
7:06
7:13
7:21
7:29
7:36
7:44
7:52
7:59
8:07
8:15
8:24
8:33
8:43
8:54

オフセット（秒）

打越交差点

6:50

180
160
140
120
100
80
60
40
20
0

④打越西→打越-20

図−13.2 混雑時の打越交差点パラメータ変化
60②星ヶ丘西→星ヶ丘 ⑤打越→一社駅前⑥一社駅前→高③星ヶ丘→打越

20

まずケース１〜３の全てにおいて，主方向の総遅れ時⑦高社→一社東-40-60間が減少しており，特にケース２，３での減少量が著しく，制御の効果があるといえる．もっとも，ケース２に関しては，固定制御ではなく現在一般的に行われている①東山高前→星ヶ丘西

プログラム選択制御を導入した場合との比較が必要であ④打越西→打越ろう．

-80

ケース3については，固定制御での遅れ時間がケース
図−13.3 混雑時のオフセット変化１の結果に比べ増大するのに対し，本システム導入時に（ｃ）ケース３：飽和交通流率変動時はケース1とほぼ変わらない遅れ時間を示している．飽
和交通流率の変動は出発曲線の形状に他ならないため，

25

本システムでは到着・出発の両方の交通流の状況を測定

固定制御・主方向20することにより，飽和交通流率の変動に応じた制御が可システム導入・主方向15能となっていることがわかる．
次にパラメータの追従状況について見てみる．サイク10

ル長については，ケース１では交通量が増減しているのシステム導入・従方向固定制御・従方向5にもかかわらず，シミュレーション時間全体として減少0傾向となっている．これは，サイクル長の初期値が最適

6:5
07:0
07:1
07:2
07:3
07:4
07:5
08:0
08:1
08:2
08:3
08:4
08:5
09:00値よりも大きかったためであると考えられる．また，サ図−14.1 飽和交通流率変動時の総遅れ時間

イクル長が毎サイクル振動している状況も見られるが，これは1サイクルごとの交通需要のランダム性が直接反[秒]映されていることと，オフセットの調整を行っているこ

打越交差点とが理由である．
ケース２,３では，交通量が少なくなってからもサイクル長が増加している．これは，ピーク時の飽和度を捌く
主方向有効青時間
サイクル長ためには，最大サイクル長の160秒でも不十分であり，7:59待ち行列が発生するためである．図−15はケース２にお8:38

8:24

8:11

もに待ち行列が解消するまでサイクル長は大きい値を保7:48

パラメータ変化

7:36

部分で待ち行列が発生しており，幹線道路・交差道路と7:25

図−14.2 飽和交通流率変動時の打越交差点

7:13

いて，幹線道路または打越の交差道路を通過する際の平

7:02

8:54

180
160
140
120
1008060
40
20
0

6:50

遅れ時間（台・時）①東山高前→星ヶ丘西

（３）考察

0-20

⑦高社→一社東

図−14.3 飽和交通流率変動時のオフセット変化

6:50
6:58
7:06
7:13
7:21
7:29
7:36
7:44
7:53
8:01
8:10
8:20
8:31
8:41
8:52

オフセット（秒）40-30

均旅行時間を示している．旅行時間が大きくなっているっている．
オフセットの値に着目すると，ケース１,３ではシミュレーション全時間帯においてほぼ単調増加または減少となっているリンクが存在する．今回のシミュレーション

実験においてはパラメータの変動量δ＝２秒としているることを確認した．

が，この変動量が小さすぎるためにオフセットがシミュ今後の課題としては，まずオフセットの追従についてレーション時間内に収束しないことが考えられる．実験

更なる検討を行うことと，比較対象として固定制御ではではオフセットの初期値を全て０としているが，実際になく現在導入されているプログラム選択方式での制御をこの制御を適用する際にはある程度最適値に近いオフセ加えることが必要となる．また，過飽和交通流におけるットを初期値として与えることで対処できるほか，δの制御の開発も挙げられる．

値を変更させた際の信号パラメータの挙動の違いについても十分吟味する必要がある．

メータの反映までに２〜３サイクルを要する．このタイ

平均旅行時間幹線道路
打越南北方向600

ムラグをなくしてよりパラメータの追従を早くするため，過去数サイクルの累積図データや上流側感知器の情報を500用いて到着交通流を予測したものを，直前サイクルでの400

到着交通量累積図の代わりに利用することを将来の実装

300

では考えている．

9:00

8:50

8:40

8:30

8:20

8:10

8:00

7:50

7:40

年ITS世界会議でのデモ実験に向けてさらに実用化の検

7:30

07:20と同様の実ネットワークにおいて社会実験を行い，2004
7:10

このシステムについて，シミュレーションで行ったの

100
7:00

200

6:50

旅行時間［秒］

また，今回のアルゴリズムではデータの取得からパラ討を進める予定である．

図−15 対象ネットワーク通過時の平均旅行時間
参考文献（ケース２）

1) 越正毅他：ITSセンシング技術を活用した交通信号制御アル

５．おわりにゴリズム，第25回土木計画学研究発表会(春大会)講演集，2002

本研究では,実交通流において感知器情報を取得,信号2) 上條俊介他：隠れにロバストな車両トラッキング，電子情による遅れ時間を最小化するよう，信号パラメータを変報通信学会論文誌 D-II. Vol. J83-D-II No.12. pp2597-2609, 2

更させるアルゴリズムに基づき，交通状況にリアルタイ

000

ムに追従する信号制御システムを開発した．これをシミ

3) 堀口良太，片倉正彦，桑原雅夫：都市街路網の交通流シミ

ュレーション実験により検証し，パラメータを固定したュレータ -AVENUE- の開発，第13回交通工学研究発表会

状態との比較により，交通量の変化や飽和交通流率の変論文集，pp.33-36，1993

動に対してパラメータ追従が行われ，遅れ時間が減少す

遅れ時間自己評価によるリアルタイム交通信号制御1
浅野美帆2・中島章3・堀口良太4・小根山裕之5・桑原雅夫6・越正毅７・赤羽弘和８
本論文では，近年開発されてきたAVIなどのITSセンシング技術を用いて信号待ちによる各車両の遅れ時間を直接測定し，ネットワーク中の総遅れ時間を最小化するように信号パラメータを自動生成するアルゴリズムを，動的な信号制御システムとして実装した．交通流シミュレーションを用いた検証結果により，本システムが交通量や飽和交通流率の変動に追従したパラメータ決定を行い，遅れ時間を減少させることが示された．今後は過飽和交通流における制御の開発を行うとともに，社会実験を行い，実交通流下における有効性を検証していく予定である．

A Real Time Traffic Signal Control by Self-Evaluating Delay 1
By Miho ASANO2・Akira NAKAJIMA3・Ryota Horiguchi4・Hiroyuki ONEYAMA5・Masao KUWAHARA 6・Masaki KOSHI７・Hirokazu AKAHANE８
This research has developed a traffic signal control algorithm that directly measures the delay of each vehicle using ITS sensing
technologies such as AVI sensors. The algorithm automatically updates signal parameters to minimize the total delay. Through theexperiment, the algorithm shows the good performance in terms of the improvement of total delay, even though the traffic conditions
which may be affected by the demand profiles or the saturation flow rate of each link are widely varying. We are planning to have areal-world experiment and examine the effectiveness under the real traffic conditions.