倉田奨励金研究報告書｜2017 年度（第 49 回）助成■受領№1338

2 次的都市内交通渋滞を緩和する ITC とローカル通信技術を適用した
次世代情報共有型カーナビゲーションシステムの基本アーキテクチャ

代表研究者

谷本 潤

九州大学大学院総合理工学研究院教授

1．研究⽬的いる。経路離散要素をブロック、ブロック集合体

国が国⼟強靱化のもとに後押しするITS（Intelligentをリンクと定義する。1リンクは交叉点を意味する

Transportation System）技術開発では様々な情報ノード間を繋ぐ。⾞両は、ブロックごとに定義さ通信技術を都市交通システムに⼤胆に導⼊するこれる交通流特性に基づいて、ある時刻の⾞両密度とにより、都市内の渋滞を抜本的に緩和し、輸送から各⾞の速度を求めて、時間ステップ間に⾛⾏効率の向上とともに排ガス抑制による都市環境問する距離だけ⾞両をリンク下流側から順次移動さ題への寄与と云った副次的改善効果が期待されてせていく。各⾞両は次に述べる戦略に基づいて⽬い る 。 道 路 交 通 情 報 通 信 シ ス テ ム （ Vehicle的地への経路を選択する。

Information and Communication System、VICSシステム）に対応したVICS対応カーナビゲーションシステ

2.2 カーナビのプロトコル（戦略）設定ム（VICSカーナビ）では、道路の混雑情報を無線通2.2.1 混雑経路記憶型最短距離経路（SD-CM）戦略

信等により発信し、個々の⾞両のカーナビがそれらの⽬的地までの経路で最も経路⻑が短くなる経路情報を受信、⽬的地までの経路選択に利⽤するシステを選ぶ。また、この戦略は記憶Mを持つ。最初のトムである。しかし、このシステムでは、画⼀的情報にリップ（初期位置から⽬的地までの移動）の間、通基づいて個々の⾞両エージェントが効⽤最⼤化（旅⾏過したリンクの中で⾞両密度が上位10個のリンク時間最⼩化）を⽬指すため、都市交通システム全体ととそのリンクの⾞両密度を記憶する。次回のトリッしてみると、必ずしも混雑緩和に繋がらない、否、寧プでは、記憶したリンクを通らないという条件で最ろ2次的都市渋滞を惹起する可能性がある。

短距離となる経路を選択する。⼀⽅、前ステップで本研究では、計算機の中に仮構した⼈⼯社会上記憶したリンクの⾞両密度にある⼀定の忘却率τに意志を持ったエージェントが都市内をトリップ=0.8(0≦τ≦1)を掛け、これらと今回トリップ間にするエピソードを稠密に再現するMAS（Multi

通過したリンクと併せ、⾞両密度上位10個のリンク

Agent Simulation）モデルを構築し、系統定数値実を記憶Mにオバーライトし、これを繰り返す。

験により次世代の情報共有カーナビとして具備すべきプロトコルを明らかにした。

2.2.2 最短時間経路 (ST)戦略
各経路の渋滞情報を元に⽬的地に到達するまでの2．研究概要

時間が最短になるような経路を選択する。STでは、

2.1 モデル概要

SD-CM戦略をとる⾞と違い、渋滞情報の時間変化に交通流モデルはセル・オートマトンモデルを⽤

倉田奨励金研究報告書｜2017 年度（第 49 回）助成
合わせて、最短時間経路の再計算を⾏う。現実社会
で⾔えば、VICSを搭載したカーナビゲーションにより経路決定するドライバーを表しているといえる。

2.3 数値実験⾞両エージェントの戦略毎の台数⽐に合わせて、⾞両エージェントを発⽣させる。⾞両エージェン
トは最初、各ノードにランダムに配置され、⽬的2.2.3 経路共有型最短時間経路(ST-RIS)戦略地もランダムに決定される。各エージェントは、各経路の渋滞情報と合わせて、本戦略を採る⾞出発地・⽬的地決定→移動→⽬的地到着（１トリ

両の現時点での通過予定経路を集積した情報を⽤ップ）を１エピソードが終わるまで繰り返す。まいて⾃らの経路を選択する。

た、GSステップ毎に各戦略が経路選択に⽤いる情

具体的には、同じST-RIS戦略間で情報共有した報を更新する。１エピソード終了した時点で、各通過予定経路に基づき、各⾞両エージェントの各戦略のATTEを算出する。これらを5回繰り返し、リンクにおける通過確信度を求め、これを各リンアンサンブル平均を取って各戦略のATTEを求めクで積分した特性値（ST-RIS戦略⾞両エージェンる。レプリケータ・ダイナミクスによれば各戦略

ト群による現時点での将来経路を⾒積もった混雑シェアは(2)式で表されるから、上記の初期戦略⽐

情報）と現在の時間距離情報を重畳した値（予想を変えながらシミュレーションすることでシェア混雑度）が最⼩になる経路を選択する。

推移のベクトル図を得ることが出来る。

2.2.4 経路部分共有型最短時間経路（ST-pRIS）戦略
この戦略では、経路情報共有型最短時間戦略

St k new  St k ATTEk ATTEk全戦略（2）k(ST-RIS)を採るエージェントの情報共有の範囲を

ここでSt：現在の戦略kの戦略⽐、Stk|new：次世

制限することにより、情報を共有するエージェン代の戦略kの戦略⽐。実験パラメータは、GS（⼤トの持つ情報にばらつきを与えことを意図していと⼩がある筈）、Nshare=50とし、SD-CMとST戦略る。具体的には、⾃⾝が現在保持している予定経に加え第3の戦略としてST-RISもしくはST-pRIS

路上の前⽅ Nshare 台の同戦略⾞両の経路情報を収を想定した際のシェアの推移を求めた。

集し、ST-RISと同様に予想混雑度を計量する。
2.4 数値実験結果及び考察
各図には各戦略のシェア推移のベクトルと社会

2.2.5 プロトコルの効率評価指標
異なる移動距離の⾞両エージェントの移動効率平均ATTEを⽰す。なお、各図の横軸、縦軸はを評価するために、(1)式で定義される旅⾏時間効

SD-CM、STのシェアを⽰し、総台数5000から両率TTEを考える。

シェアを差し引いた第3戦略のシェアは図中右上

TTE TT * SD1Videalから左下へ45deg線に沿った軸で表され、原点は第（1）

ここで、TT：トリップ所要時間[s]3戦略が5000千台を意味する。図-1は第3戦略とし

SD：出発てST-RIS（GS=）とした標準ケース、図-2は与え地から⽬的地までの最短距離[km] Videal：⾮渋滞時られる渋滞情報の更新頻度を頻繁（GS=）にしたの理想移動速度[km/s]とする。戦略ごとに各⾞両エケース。図-3は第3戦略としてST-pRIS（GSは標ージェントのTTEの平均をとった値をATTEk（k∈準と同設定）としたケースの結果。

全戦略）とし、各戦略の評価パラメータとする。こ

標準ケース（図-1）では、どのような戦略⽐かれが0に近い程、理想的な経路を通ったことになる。

ら始まってもシェアは、⽐較多数のSTと⽐較少数のST-RISの2戦略に落ち着きSD-CMは淘汰され倉田奨励金研究報告書｜2017 年度（第 49 回）助成る（図中の●は均衡点を意味する）。に落ち着き、ナビ（ST）とのシェア競争として、進化ゲーム理論

渋滞情報の更新頻度が頻繁（図-2）になると、に基づきマルチエージェントシミュレーションモデ

SD-CMが淘汰される状況に変化はないが、STとルを構築した。ST-pRIS戦略ではローカル情報の共ST-RISの内部均衡点はよりST側に偏り、ST戦略の有により、情報画⼀化による資源割り当ての⼀極集⽐較優勢が昂進することがわかる。現在のVICS情中（本問題では渋滞の⽣起）が効率的に回避される。

報はリアルタイムの情報とはいえないが、今後、リその⽅法として、第⼀に、⼭下モデルが⽰唆する問アルタイムの渋滞情報が得られるようになる状況

題点について、新たに構築したマルチエージェントシを想定すると、情報共有型のカーナビゲーションシミュレーションモデルを基に考察を加えた。第⼆に、ステム（ST-RIS）のシェアは寧ろ減少し、従来型その問題点を解決すべく、既往の研究に基づき、経路カーナビゲーションシステム（ST）のシェアが上部分共有型最短時間経路戦略（ST-pRIS）を導⼊した

昇するだけでなく、前者の状況よりも混雑解消になモデルを構築し、ST-pRIS戦略は社会全体効⽤を下げる（均衡点の社会利得が⾼い）なることを意味する。

ることなく、個⼈の効⽤を⾼めうることを⽰した。

ST-pRIS戦略は、STとの複占シェアを8割近くにまで伸ばすことができ、それが社会全体利得の向2.6 将来展望上につながっている（図-3 均衡点の社会利得は標本研究で提⽰した経路部分共有型最短時間経路準ケースより⾼い）。これは、各⾞両エージェントとは、全ての情報を中央サーバーなどで⼀括集積し、が個別情報に基づき経路選択を⾏っている効果

各⾞両に配信するのではなく、経路⽅向を先⾏き共（画⼀情報は資源配分の不効率を招く）と、地理有する⾞両の⼀部とだけ情報を共有するプロトコ的近傍エージェント間だけの情報共有が時間遅れルであり、現在のモバイル通信技術だけで実装可能の影響が減じさせ、確度の低い将来情報を排除しである。中央で情報を集積するプロトコルでは、情た経路探索が⾏なわれたためだと考えられる。

報の画⼀化により、数理科学で云うマイノリティ･ゲームの状況が現出、2次的渋滞を惹起してしまう。
本研究の⼤きな知⾒としては、「豊かな情報量が最2.5 結論
都市内交通システムにおける次世代カーナビゲー

良の解決策」になるとは限らない点を踏まえ、寧ろションとしてローカルな情報共有最短時間距離経路部分的な情報共有で個別分散制御に委ねることが、選択戦略（ST-pRIS）を提⽰した。その社会浸透性⼤域的な最適性を担保する上で重要であること指を地図型カーナビ（SD-CM）、VICS対応従来型カー摘し、それを準拠する次世代部分情報共有カーナビ

図-1

戦略組 SD-CM, ST,
ST-RIS における数値実験結果

図-2

戦略組 SD-CM, ST,
ST-RIS における数値実験結果（情報更新頻度を上げた場合）

図-3

戦略組 SD-CM, ST,
ST-pRIS における数値実験結果（

倉田奨励金研究報告書｜2017 年度（第 49 回）助成システムのプロトコルを提⽰した点にある。
今後は、より現実都市内交通流への適⽤を前提にした要素技術の開発および⼈⼯社会システムを⽤いた⼤規模数値実験による特性解析を⾏うことが求められる。