バスプローブデータを活用した道路混雑情報(VICS情報)の生成に関する基礎的研究－ ミクロ交通シミュレーションによる分析 －福岡大学工学部社会デザイン工学科

辰巳 浩，堤 香代子，吉城 秀治，藤 美沙子

１．はじめに近年、ITS（Intelligent Transport Systems：高度道路交通システム）の取り組みが進められている。そのシステムの一つにVICSによる道路交通情報提供があり、VICSは電波ビーコンや光ビーコンを用いてリアルタイムに渋滞情報等の道路交通情報をドライバーに提供するシステムである。VICSでは日本道路交通情報センターが道路ネットワーク上の車両感知器により走行する車両の情報を収集し、それをVICSセンターで解析･処理を行った後、VICS対応車載機に交通情報を提供している。また、交通状況を把握するための車両感知器を道路ネットワーク上に設置する必要があり、主な幹線道路等にVICSリンクとして定義されているが、財源確保が厳しく感知器が未設置であるために未だ交通情報が提供されていな
いリンクが多数存在する。なお、未設置率は69.3％と高い状況にある。そこで、現在はその代替策としてタクシープローブデータを一部活用して情報提供を行っている。しかしながら、タクシープローブデータは走行経路が特定しないために安定したデータが得られないといった課題がある。
バスは走行経路、運行頻度が決まっているため安定したデータが得られることから、本研究ではタクシープローブデータの代替策としてバスプローブデータを活用することを検討する。この研究で対象とするバスプローブデータは走行するバスの情報をGPSにより取得し、センターで解析･処理し交通情報を生成し、バスロケーションシステムに転送する仕組みである。なお、VICSが提供する情報は主に渋滞情報、所要時間、交通障害情報、駐車場情報、交通規制情報の5つがあり、今回は渋滞情報に関する分析を行う。

２．目的

３．シミュレーションの概要

タクシープローブデータは、主に客の需要があるとき走行するために時間帯に左右され、また、生活道路を走行することがあり走行経路が不特定で、安定したデータが得られない。一方、バスプローブデータは時間帯に左右されず、県道･幹線道路を主に走行し走行経路が決まっており、安定したデータが得られる。そのために、バスプローブデータは渋滞情報としての有効性に期待ができると考えられる。そこで本研究は、交通情報生成にバスプローブデータの活用を検討するものであり、その可能性について、ミクロ交通シミュレーションによる検証 を 行 う こ と を 目 的とする。なお、シミュレータはVISSIMを用いる。
本研究で対象とした道路は福岡県新宮町と福岡市東区の国道495号線で、新宮中学校前から香住ケ丘一丁目までの5.1kmである。このうち2車線区間は新宮中学校前交差点～和白交差点の2.4km、4車線区間は和白交差点～香住ケ丘一丁目交差点までの2.7kmで、概要を図1に示す。

(1) シミュレーションの概要と渋滞予測分析の流れ
ミクロ交通シミュレータVISSIMを用いて、まずは現況の国道495号線の新宮中学校前から香住ケ丘一丁目までの5.1kmの交通状況を再現した。その上で、交通シミュレーションは2車線区間(計6区間)と4車線区間(計7区間)で行った。
設定条件は国道495号線上の交通量(現況は545)を200、500、800、1,000、4,000、4,500、5,000、5,500(台/h)の8種類(4,000台/h以上は4車線区間のみ)とバスの運行頻度を6、12、18、24、30、36(本/h)の6種類、全てのバス停においてバスベイを全て設置するバスベイ有、バスベイを全て取り除くバスベイ無の2種類としてそれぞれを組み合わせてシミュレーションを行った。シミュレーションでは計測間隔を10分毎として、一般車とバスの平均旅行速度を算出し、一般車とバスの旅行速度の関係性を整理し、渋滞予測分析を行う。次ぎにその渋滞予測分析の結果を踏まえ、実際のVICSリンクにおけるシミュレーションの結果を使って、タクシープローブデータの判定で用いられている手法や実際のVICS情報に基づく手法などの4つの手法で、渋滞判定アルゴリズムの検討を行う。さらにバスプローブデータはVICS情報の渋滞情報として適用可能であるかの検討と、手法別の渋滞判定アルゴリズムの予測精度を求める。
(2) 使用データ
交通シミュレーションに用いた交通量は、対象区間で交通量の多い3つの交差点でビデオ撮影(平成25年7月9日(火)の7時から19時までの12時間)したものを用いた。信号現示は交通量ビデオ撮影と同日の朝、昼、夕の全信号をビデオ撮影したものを用いた。また、車両感知器の設置位置を平成26年11月20日(金)に調査した。シミュレーションはキャリブレーションにより現況の再現を行った上で種々の検討を行っている。なお、交通量を増加させるシミュレーションでの交通量は、新宮中学校交差点から香住ケ丘一丁目交差点方向のみの各交差点の起点において目標交通量が流入交通量となるように設定した。

図1

対象区間と区間番号

５．渋滞判定アルゴリズムの検討

表1に示す7つの設定条件での各々のシミュレーションを行った。シミュレーションは朝(7～11時)、昼(11～15時)、夜(15～19時)の3つの時間帯別に行い、13個の区間毎に10分毎に一般車とバスの旅行時間とバスの通過台数を計測した。
この3つの時間帯で得られたデータを合算し、7～19時の12時間で2車線区間432件、4車線区間504件のデータが得られた。これらの一般車とバスの旅行時間から平均旅行速度を算出し、一般車とバスの旅行速度の関係性を整理し、渋滞予測分析を行った。シミュレーションの結果を以下の4つにまとめた。
■交通量のみを変化させた場合：一般車とバスの旅行速度の関係性は交通量が増加するにつれ旅行速度が低下し、20km/h以下では一般車とバスの速度が概ね一致するが、20km/hを超える速度域では一般車の方が旅行速度が高い傾向があり、ばらつきも大きくなることが確認できた。また、旅行速度が低下するにつれ、バスの通過台数が減少し、取得できるバスプローブデータ数が減少することがわかった。
■バスの運行頻度を変化させた場合：バスの運行頻度が増加
するとバスと一般車の旅行速度の差は小さくなるが、2車線区間ではバスに起因する一般車の速度低下が発生し、その結果、バスの通過台数が減少することがわかった。
■バスベイの有無：バスベイなしの方が一般車とバスの旅行速度の差はやや小さくなった。
■同じ条件での2車線区間と4車線区間の比較：2車線区間の方が一般車とバスの旅行速度の差が小さくなることがわかった。2車線では一般車はバスを追い越すことができず、バスの停車挙動の影響を受けやすいためバスの旅行速度との差が小さくなると考えられる。
以上のことを踏まえ、バスプローブデータは混雑および渋滞 域（ タク シー プロ ーブ を用 いた VICS 情報 では 旅行 速度20km/h未満を混雑、10km/h未満を渋滞と判定している）
においては一般車と概ね同様の旅行速度を示すことから、VICS情報生成に活用可能であることが明らかになった。
一例として、2車線区間でバスの運行頻度およびバスベイは現況のままで交通量のみを変化させた場合の渋滞予測結果を図3に示す。なお、2車線区間の各交通量の12時間のデータ数は432件であるが、バスの旅行速度0km/hを除いている。
図3の一般車とバスの旅行速度の散布図より、交通量が800台/hと1,000台/hにおいては速度域が20km/h以下では一般車とバスの旅行速度が45°線上に乗るものが多く、両者の旅行速度の差が小さい。しかし、20km/h以上では一般車がバスの旅行速度を上回るものが多くなる。交通量が増加（過度の渋滞）すればバスの旅行速度0km/hが増える。
そこで、図4に交通量ごとのバスの通過台数の割合を示す。
交通量1,000台/hの場合はバスの旅行速(km/h)
80
度0km/hが88.0％を占め、バスの計測台
交通量200台/h
70数、すなわち渋滞予測に使えるバスのデータが大きく減少することがわかった。
60

2車線区間ではバスプロブデータがVICS情報生成に活用可能であることが明らかになった①②③～⑥
ために、2車線区間を対象に、実際にタクシープローブで用いられている渋滞判定を踏襲しバ車両感知器 0.039 0.265
ス停の補正時間等を考慮した表2に示す手順に沿って、渋滞判定アルゴリズムの検討を行う。
0.141 0.221 0.253
0.389 0.205 0.368 0.262 0.250
設置位置(km)0.013
表2 タクシープローブを踏襲した渋滞判定の手順(1) シミュレーションの設定条件
0.304
0.154
0.474
1.474
VICSリンク(km)
VISSIM上で計測された5分毎のバスの旅行時間から、対象区間は2車線区間の新宮中学校交差点から香住
信号交差点補正時間とバスベイ有りの場合はバス停補
手順1ケ丘一丁目交差点で、図5に示すようにこの区間には正時間を引いて補正時間を求めた後、区間ごとの補正速度を算出
4つのVICSリンクと7つの感知器があるため、対象
手順1の速度算出後、直近5分に1台以上のバスかつ補区間数6個を4個に集約した。シミュレーションの設
手順2
正速度20km/h以上は『順調』と判定
定条件は現況の道路･交通状況で、現況の交通量545
手順2に該当せず、バスの総数が3台以上の場合で補台/hの場合と交通量1,000台/h（新宮中学校交差点
手順3 正速度最速値10km/h以上は『混雑』、10km/h未満はバスベイなしバス停『渋滞』と判定から香住ケ丘一丁目交差点方向のみの各交差点の起バスベイありバス停
手順3までに該当しない場合
点において目標交通量が流入交通量となるように設a) 直近5+10分のバスの総数が3台以上の場合、バスの車両感知器
補正速度の加重平均速度が20km/h以上は『順調』、定）の2通りとし、4区間における一般車とバスの旅
図5 VICSリンクと感知器の位置(2車線区間)
10km/h以上は『混雑』、10km/h未満は『渋滞』と判定
行速度と地点速度を5分毎に計測した。なお、朝、昼、 手順4 b) a)に該当せず、直近5+10+15分のバスの総数が3台以上の場合、バスの補正速度の加重平均速度が夕の3つの時間帯別でシミュレーション行い、それら
表3 4つの渋滞判定手法の結果20km/hは『順調』、10km/h以上は『混雑』、10km/h未満を合算し7～19時とした。
手法１：タクシープローブデータの判定で用いる旅行速度の場合
は『渋滞』と判定
バス(台)
的中率(％)バス(2) 渋滞判定の４つの手法
直近5分のバスの通過台数が0台の場合、手順4のa),b)
手順2’
不明＝
順調 混雑 渋滞 不明 合計 不明≠
で算出
一般車
順調 順調
シミュレーションの結果を使い、筆者らは旅行速
1881427262491
38.3 91.6
手順4や2’に該当しない場合は『不明』と判定
手順5
順調
度と地点速度を組み合わせ4ケース(図6)で渋滞判定
11716483
1.2 20.5
混雑を試み、的中率を求めた。
000220.00.0
渋滞
手法１：タクシープローブデータの判定で用いる
1893128 328 576 32.8 81.1
合計
手法１は一般車もバスもタクシープローブデータの渋滞判
旅行速度の場合10990 237 355 30.7 97.5順調定で用いる旅行速度を使い、表2の手順に沿って渋滞判定を行2945
190 165 27.3 27.3
混雑0764356 10.7 10.7
渋滞う。手法２は実際のVICS情報に基づき一般車は地点速度、バ138
617 370 576 24.0 68.9
合計
スは旅行速度を用いて渋滞判定を行う。なお、手法１と手法
手法２：実際のVICS情報に基づく場合
２はバス停補正の改善の余地があることから、手法３はバス
バス(台)
的中率(％)
バス
一般車：旅行速度
バス：旅行速度の停車挙動を完全に無くすために、バスをバス停に停車させ不明＝
順調 混雑 渋滞 不明 合計 不明≠
一般車
順調 順調
手法２：実際のVICS情報に基づく場合
ないシミュレーションから、一般車は地点速度、バスは旅行
314
3844 577 973 32.3 91.6
順調0722332 21.9 21.9
混雑速度を求めて渋滞判定を行う。手法４は交差点やバス停での
200
1
30.00.0
渋滞
一般車とバスの挙動の違いを無くすために、一般車もバスも
316
4546 601 1,008 31.8 89.1
合計地点速度を用いて渋滞判定を行う。なお、シミュレーション
215
425 557 819 26.3 94.3
順調
6
20094
120
16.716.7
混雑のデータ数は、手法1は576件、手法２～４は1,008件であ0
3
3
63
690.00.0
渋滞
一般車：地点速度
バス：旅行速度る。
221
658 714 1,008 23.6 78.9
合計
手法３：バスのバス停停車挙動がない場合(3) アルゴリズムの検討（バスをバス停に停車させないシミュレーション）
手法３：バスのバス停停車挙動がない場合
バス(台)
的中率(％)
各手法での渋滞判定結果（的中率）を表3に示す。なお、判バス
不明＝
順調 混雑 渋滞 不明 合計 不明≠
定結果が「不明」の場合、何も情報が出されないことから実
一般車
順調 順調
455
293 492 979 46.5 96.7
順調
質的には「順調」と同様になる。そこで、的中率は「不明」
41019244.24.2
混雑を「順調」と区別する場合（不明≠順調）と、同じとみなす
000550.00.0
渋滞
459
30
3 516 1,008 45.2 94.0
場合（不明＝順調）の2ケースを算出した。「不明」を「順合計
一般車：地点速度
バス：旅行速度247
130 547 807 30.6 98.4
順調
手法４：交差点やバス停での一般車とバスの調」と区別した的中率についてみると、手法1では現況の交通
837484 133 27.8 27.8混雑
挙動の違いがない場合
量で32.8％、交通量増加時24.0％となっている。しかし、手00662688.88.8
渋滞2555010 693 1,008 28.8 83.0
合計法2ではいずれも的中率が低下していることがわかる。また、
手法４：一般車とバスの挙動の違いがない場合
手法3では的中率はそれぞれ45.2％、28.8％となっており、バス(台)
的中率(％)
バス
旅行速度を用いた手法の的中率の限界はこれらの値であると不明＝順調 混雑 渋滞 不明 合計 不明≠
一般車
順調 順調
いえる。
一般車：地点速度
バス：地点速度517
380 427 982 52.6 96.1
順調
一方、手法4の的
30413200.00.0
混雑(km/h)
図6 渋滞判定の4つの手法
中 率 は そ れ ぞ れ050160.00.0
渋滞
80520
434 441 1,008 51.3 93.7
合計
51.3％
、46.3％と交通量500台/h
70
440
93 384 836 52.6 98.6
順調高くなっている。
1225364 104 24.0 24.0
混雑600526168
2.92.9渋滞
このことから本研究では本来の車両感知器場所でのバスプ
50452
39
8 509 1,008 46.3 84.4
合計
ローブの地点速度データを用いる手法を提案する。
40
一般車

60

0台

1台

2台

51.6
52.5
55.1
56.5
40.7
88.0
3台

60%

80%

100%

17.1
14.4
13.9
13.7
23.6
5.3 2.8

4台以上 (バスの計測台数) n=432

2車線区間におけるバスの計測台数の割合

010 20 30 40 50 60 70 80(km/h)
バス

010 20 30 40 50 60 70 80(km/h)
バス(km/h)
80

交通量800台/h

交通量1,000台/h

70
60

一般車

40%

n=329

100

一般車

20%
26.4
25.2
23.8
22.9
29.6

50
4050
40
30

30
20

n=333

n=50

20
10

10000

10 20 30 40 50 60 70 80(km/h)
バス

図3

和白交差点

なし

下和白（唐尾）交差点

現状

和白丘

70

福工大前

50～90秒

福工大駅前交差点(km/h)
80

現状

下和白交差点なし

現状
6, 12, 18,200, 500, 800, 1000 24, 30, 36

福工大駅前入口

なし

現状

夜臼交差点

現状

100

新宮

なし

下府交差点

現状

人丸

４車線

なし
なし

６．まとめ

20n=323

現状
有,無0%

一 般 車 一 般 車
現況交通量 交通量増加

30

20

現状
現状
6, 12, 18,200, 500, 800, 1000 24, 30, 36
200, 500, 800, 1000
現状
4000, 4500, 5000,
現状
5500

現況交通量
200台/h500台/h800台/h900台/h1,000台/h

図44030バスの運行
赤信号時
頻度(本/h) バスベイ 間増加

5500

一 般 車 一 般 車
現況交通量 交通量増加

２車線200, 500, 800, 1000
200, 500, 800, 1000

一 般 車 一 般 車
現況交通量 交通量増加

交通量(台/h)

和白交差点の車両感知器

一 般 車 一 般 車
現況交通量 交通量増加

区間50

新宮中学校前交差点

シミュレーションの7つの設定条件

図2

下の府表1

一般車

４．渋滞予測分析

010 20 30 40 50 60 70 80(km/h)
バス

交通量別一般車とバスの旅行速度の散布図(2車線)

VISSIMを用いたシミュレーションの一般車とバスの旅行速度の関係性より渋滞予測分析を行った結果、①バスプローブデータは速度域20km/hではバスと一般車の旅行速度は概ね一致するが、20km/h以上
では一般車の旅行速度がバスの旅行速度を上回る傾向にある、②渋滞時には旅行速度の算出のために用いられるバスの計測台数が減少することがわかった。また、実際のVICSの渋滞情報提供の仕組みも速度域20km/h以下を混雑または渋滞と判断していることからも、バスプローブデータを活用したVICS情報生成は可能であることが明らかとなった。
渋滞判定アルゴリズムについて検討した結果、一般車とバスともに地点速度を用いた場合が最も的中率がよく、タクシープローブデータの渋滞判定で用いられている手法よりも高い精度で渋滞判定ができることがわかった。よって、バスプローブデータを活用したVICS情報生成を提案する。
今後の課題としては、①渋滞判定で生じる不明の扱いの検討、②不明の数の減少、③車両感知器の適切な設置位置の検討、④旅行速度と地点速度の違いの検証、⑤的中結果の精度向上の検討、などが挙げられ、渋滞判定精度のさらなる向上の検討が必要である。
参考文献
バスプローブデータを活用した道路混雑情報(VICS情報)の導入可能性に関する研究：大羽 咲穂，峰 章裕，平成26年度社会デザイン工学科卒業論文

福岡大学工学部社会デザイン工学科 交通･都市システム研究室 福岡市城南区七隈8-19-1 TEL：092-871-6631(内線6483)