Building transport digital twinbased on the online simulation framework

Ryota Horiguchi
CEO, i-Transport Lab. Co., Ltd.

Traffic Simulation Products of ITL
AVENUE / Micro AVENUE
Microscopic traffic simulators

2022/12/11

SOUND
Mesoscopic traffic simulator

UoM-Jpn International Workshop in Melbourne

1Traffic Forecast for Tokyo 2020 Olympic / Paralympic Games Using SOUND
https://2020tdm.tokyo/map/

2022/12/11

UoM-Jpn International Workshop in Melbourne

2‘Cyber Physical System (CPS) = Digital Twin’ of Urban Transport
Transport data

Cyber space

交通情報基盤

Visualization + data fusion + simulation

Physical space2022/12/11

UoM-Jpn International Workshop in Melbourne

3Online traffic simulation systems powered by SOUND
RISE ~ Real-time traffic prediction forMetropolitan Expressway (2005 ~ )Online traffic simulation for Metropolitan
PoliceAgency (2010 ~ )警視庁交通管制シミュレータ
隅田川花火大会 (H24.07.28) 開催時の通行規制の影響事前予測
黒：通行規制リンク
赤：予測渋滞リンク

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出典：榊原肇, 大上泰史, 瀬戸島健, 堀口良太：交通流補正項の導入によるシミュレータの再現性向上と実用例, 第47回土木計画学研究発表会（春大会）, 2013.6.1-2.
UoM-Jpn International Workshop in Melbourne4Nowcast in Kashiwa-SCOPE Project (2011 – 2013)◼ Accelerate the social feedback loop to encourage ‘eco-conscious’ travel by giving
the ‘awareness’ to the impact of individual travel on environment…
走行履歴（位置情報・速度 etc…）

プローブ情報

データ
ベース

動的デー
タ

道路情報
システム

ＮＥＸＣＯ
データ

（道路規制等）（速度、規制等）

トラカン
常時観測
データ

KP⇔ＤＲＭリンク
対応テーブル

画像データ
差分テーブル

プローブ情報の他，車両感知器や画像データ等，あらゆる情報を収集

交交
通通状行
態動

（柏市内)

各種プローブデータ

各種プローブ
データ

（A）

（B)

交通工学
プローブ
データ

VICSリンク⇔ＤＲＭリンク
対応テーブルセンサス区間⇔ＤＲＭリンク
対応テーブル

ＤＲＭ.
旧ver.

静的デー
タ

緯度経度⇔ＤＲＭリンク
対応テーブル

交通事故
データ

道路交通
センサス

環境センサス

差分テーブル

差分テーブル

差分テーブル

差分テーブル

交通事故
データ
旧Ver.

道路交通センサス
旧Ver.

環境センサス
旧Ver.

施設データ（MICHI）
旧Ver.

施設データ
（MICHI）

各種プローブ
データ（C）

各種プローブ
データ（D）

時空間交通情報
統合データベース行動変容

気づき（∋地域行政）
Giving地域社会
awarenessto citizens

時空間融合
交通情報基盤

Traffic state estimation
with ‘Nowcast’ simulation
Evaluate

市民

他の道を使ってみよう！

2022/12/11

タクシー
プローブ
データ

（柏市内)

Collecting data onto
‘cyber-physical’ database

Sustainable
持続可能な交通状態モニタリング
monitoring

こんなに渋滞しているんだ…

ＶＩＣＳ
データ

オンデマンドバスプローブ
データ

ＤＲＭ
【基盤】

蓄積

車両感知器など渋滞が減ってCO2削減！
みんなでやればできるんだ！

ＣＣＴＶ画像
交通量
データ

バスプローブ
データ

ＣＯ2削減推定量
ナウキャストシミュレーション
Eco-travel
recommendation
etc…
to accelerate the social
市民向け生活交通
feedbackloop
Social feedback
情報配信システム

UoM-Jpn International Workshop in Melbourne

5Transport Digital Twins ~ from vehicles to persons (2021 ~ )(No. 222C02) Predictive Activity Inducement to Achieve the Efficient Use of Time-space Resources for the New Normal Lifestyle
歩行空間エージェントシミュレーション（ミクロスケール）

Multi-modal transport network
Road network

Bus network

Estimate QoS of walkable space

Activity patterns

Activity & trip chain
database

Micro-scale nowcast & forecastwith the pedestrian agent simulator• Uncomfortability / dangerousness
based on density,• Time-loss etc.

https://www.smarthumanai.com/static-model

Railway network

Meso-scale nowcast & forecastwith the activity-based agent simulator

Facility location (POI)+
https://www.matsim.org/

Live transport data
• People density frommobile phone data
• People counts withvideo image processing• Probe person
trajectories, etc.
2022/12/11

Estimate KPIs
• Travel time, trip fare
• Time-loss, congestion• Road traffic effciency, etc.

Predictive demand• Demand estimatorwith SNS tweets
https://public.tableau.com/app/profile/jinryu.analysis/viz/1km_2019_2020_20
21_G/31km

UoM-Jpn International Workshop in Melbourne

6Proto-type of Micro-scale Nowcast
Peak timeBA

A-D(1）
A-D(2）

CLive WebCam
DEast ← → WestCount people flow on the footpath

Off-peakObserved people
count with the video
image processingPeople demand(A→D) estimated withthe particle filter

2022/12/11

UoM-Jpn International Workshop in Melbourne

7Cyber space

Challenges – Shonan Future Verse (2022 ~ )Creation of present future cities through CPS loop

Backcast
Metaverse of future city
KiraVerse / YaVerse

Present Digital Twin

Physical space

ImaVerse

CPS Loop

At present t1

Prediction &projection

Creation of future city

At future t2

FuturePresent
2022/12/11

At future tx

UoM-Jpn International Workshop in Melbournet8

Challenges – Shonan Future Verse (2022 ~ )Projection of Transport Nowcast / Forecast onto ‘Meta-verse’Present future image
2 種類の未来像

Unpresent future image

キラ バース [ KI RA 2 Ver se]

ヤバース [ Yet Anot her V er se]

例：
・多くの人・少ないゴミ・整備された環境

I T/ A I 技術によ る 創造

実現を 望む未来像
そのパラ メ ータ /データ で 構成する 仮想都市空間

例：
・少ない人・増えるゴミ・荒廃した環境実現を 避けたい未来像
そのパラ メ ータ / データ で 構成する 仮想都市空間

イマバース[ I M A V er se]

Present Meta-verse
2022/12/11

UoM-JpnInternationalWorkshop
in にMelbourne
実
際に観測/投稿されたデータを元⽣
成され9Many Thanks!
Contact to: rhoriguchi@i-transportlab.jp

This research is supported by the Commissioned Research of National Institute of Information and Communications Technology (NICT)
a. (No. 222C02) Predictive Activity Inducement to Achieve the Efficient Use of Time-space Resources for the New Normal Lifestyleb. (No. 05401) ShonanFutureVerse ~ the cyber-physical platform for the fine-grained backcast of virtual city design and operation

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