日本ソフトウェア科学会第 41 回大会 (2024 年度) 講演論文集

ACC 車両の混入状況を変化させたときの渋滞緩和効果
並びにガソリン/エネルギー消費量削減効果の検証
加島 庸介

安藤 崇央

交通渋滞に対して ACC 搭載車両を混入させると，渋滞緩和に効果があることが確認されている．本研究では，シミュレータ上で新たに ACC 搭載車両の混入率や配置といった条件を変更できる実装を行った．そして，ACC 車両の混入条件を変更したときの渋滞緩和効果やガソリン車の消費ガソリン量，電気自動車の消費エネルギー量削減効果の検証を行った．その結果，混入率を増加させる事による渋滞緩和効果と消費ガソリン量の減少，消費エネルギー量の増加が確認できた．また、配置については前方に配置することによって渋滞緩和効果や消費量減少により効果的であることが確認できた．

う．そして，ACC 車両の混入状況を変化させたとき

1 はじめにの渋滞緩和効果並びにガソリン/エネルギー消費量をこれまでの研究で，主に高速道路において車間距離検証し，その傾向を調査する．

制御装置搭載車両（ACC 車両）を混入させると，渋滞緩和に効果があることが確認されている [1]．しか2 準備

し，ACC 車両の混入状況については混入率を変化さ

2. 1 マ ル チ エ ー ジ ェ ン ト・シ ミ ュ レ ー シ ョ ン

せる程度の確認でとどまり，混入率や配置の変化と渋滞緩和効果の関係については確認されていない．

（MAS）
マルチエージェント・シミュレーション（以下 MAS）

また，世界的にカーボンニュートラルについての関とは，複数のエージェントそれぞれが独自のルールで心が高まっており，政府は 2050 年までに温室効果ガ行動し，相互に影響しあうシミュレーションモデルのスの排出を全体としてゼロにすることを目指すと宣ことである．本研究では，交通渋滞のような個々のオ言した．そして，カーボンニュートラルの達成のためブジェクトの相互作用で発生する現象のシミュレーには，自動車の温室効果ガス排出量を削減することはションに最適であると考え，MAS に特化したシミュ急務であるといえる．しかし，渋滞緩和によるガソリレーションプラットホームである artisoc Cloud を用

ン車の消費ガソリン量/電気自動車の消費エネルギーいた．

量の削減効果についてはあまり確認されていない．
本研究では，交通流のシミュレータ上にて，新たに ACC 車両の混入状況を変化できるような実装を行

2. 2 関連研究
交通流の中でも，特に渋滞という現象面に注目して分野横断的に研究する学問として提唱した “渋滞学”

Checking Eﬀects of Mixing Vehicles with ACC forTraﬃc Congestion and Reduction in Gasoline andEnergy Consumption.
Yosuke Kashima, 群馬大学大学院情報学研究科, Graduate School of Informatics, Gunma University.
Takahiro Ando, 群馬大学大学院情報学研究科, Facultyof Informatics, Gunma University.

[2] がある．この渋滞学はメディア露出などにより，交通流という研究に対して注目が集まる 1 つのきっかけとなっている．
交通流を再現する手段として，交通流モデルと呼ばれる数理モデルが考案されている．この交通流モデまた，一般車両は渋滞に長い時間巻き込まれることで，応答遅れが発生する．応答遅れとは，運転に対する飽きや疲れ等が原因で追従挙動が鈍化することで図1ある [4]．

サグ部

ルはシミュレーション上にて，マスが区切られた “離3. 3 測定車列の設定

散モデル” と区切られていない “連続モデル” の大き

全車列の最後尾 50 台を測定車列とし，次の 3 つをく 2 つに分けられる．本研究では連続モデルを使用測定する．

し，その関連研究として前走車との相対速度と車間距

旅行時間

離から次の速度を決定する Intelligent Driver Model

測定車列が指定した区間を走りきるまでの時間を+（IDM+）を提案している [3] がある．

旅行時間として，渋滞緩和の指標として用いる．

また，シミュレータを用いて ACC 車両による渋滞緩和効果を検証する研究として [1] がある．

ガソリン車の消費ガソリン量
測定車列の全車両がガソリン車であるとして，旅行時間と同様に指定した区間を走りきるまでに消費し3 既存モデルたガソリン量を測定する．

本章では、先行研究で使用されていたモデルについての解説をおこなう．

電気自動車の消費エネルギー量
測定車列の全車両が電気自動車であるとして，同様の指定した区間を走りきるまでに消費したエネル

3. 1 車両制御

ギー量を測定する．

車両の制御に Intelligent Driver Model +（IDM+）
dvを用いる．IDM+は次ステップの加速度を式 1 のdt
ように決定する．

[( )4( ∗)2 ]s (v, ∆v)v
dv
= a · min 1 −,1 −dt
V0s(1)

パラメータv∆vs∗ (v, ∆v) = S0 + vT + √2 ab

a: 希望加速度，b: 希望減速度，V0 : 希望速度，T : 安全
車間時間，S0 : 最低車間距離
状態変数

v: 自車速度，∆v: 相対速度，s: 車間距離
3. 2 渋滞発生
高速道路における勾配変化（サグ部）による速度低下を起因とした渋滞発生を再現する．サグ部とは，図1 に示すように下り坂から上り坂に変わる V 字部分であり，傾斜の変化が緩やかで，上り坂に気づかずに減速してしまう．サグ部では，後述する ACC 車両を除いたすべての車両に対して一定の減速処理を行う．

3. 4 ACC 車両の挙動
ACC 車両は一般車両と次の 2 点において異なる挙動をとる．

• ACC 車両はサグ部による減速を行わない• ACC 車両は渋滞巻き込まれによる応答遅れを起こさない

4 改良モデル4. 1 ACC 車両混入状況の変化
今回新たに，ACC 車両の混入率及び配置を変化させる実装を行った．
まず，ACC 車両の混入率については，測定車列 50台のうち先頭の車両を除いた 49 台の中で 0 台から 49台を任意に指定できるよう改良を行った．ここで測定車列の先頭の車両を除くのは，先頭の車両が ACC車両であることよって測定車列だけが渋滞緩和に有利な動きをするのを防ぐためである．
次に，ACC 車両の配置について，2 種類の配置が選択できるよう改良した．1 つは連続配置で，図 2 のよう測定車列 50 台のうちの 2 台目を基準として，m表1

図2

図3

一般車両と ACC 車両のパラメータ設定

パラメータ設定値

a: 希望加速0.73 [m/s2 ]b: 希望減速度

1.67 [m/s2 ]V0 : 希望速度

80 [km/h]

S0 : 最低車間距離

3.3 [m]T : 安全車間時間

1.39 [sec]

連続配置

図4

ランダム配置m = 1 の連続配置

台目を連続で配置する ACC 車両の先頭とし，指定した台数（n 台）を配置するものである．もう 1 つはランダム配置で，図 3 のように測定車列の先頭を除い

図5

m = 50 − n の連続配置

た 50 台のうちで，指定した台数（n 台）を乱数を用いてランダムに配置するものとした．

ACC 車両が連続となるように配置する．(3) のランダム配置では，図 3 のように測定車列の先頭を除い5 シミュレーション

た 50 台のうちで，指定した台数（n 台）を乱数を用

5. 1 条件設定

いてランダムに配置する．

シミュレーションの条件設定は以下のようにする．

• ACC 車両のパラメータ設定は一般車両と同様に
表 1 とする [3]．

5. 2 結果
まず，m = 1 の連続配置における 0 台から 49 台の• ACC 車両の混入台数は 0 台から 49 台

旅行時間，消費ガソリン量，消費エネルギー量の実行• 配置

結果を図 6 に，m = 50 − n の連続配置における 0 台

1. m = 1 の連続配置

から 49 台の旅行時間，消費ガソリン量，消費エネル

2. m = 50 − n の連続配置

ギー量の実行結果を図 7 に，ランダム配置における 0

3. ランダム配置

台から 49 台の旅行時間，消費ガソリン量，消費エネ

まず，ACC 車両のパラメータ設定については，ACCルギー量の実行結果を図 8 にそれぞれ表す．

車両の混入台数と配置について調査することを目的

図 6，図 7，図 8 を見ると，それぞれ混入台数を増としているため，一般車と同様のパラメータ設定とやすと旅行時間と消費ガソリン量は減少することがした．

確認できる．しかし，消費エネルギー量については混

次に，ACC 車両の混入台数については，設定可能なすべてのパターンである 0 台から 49 台までとし，ACC 車両の混入台数の傾向について確認する．

入台数が多いときにわずかに増加している．
次に，同じ結果で配置を変化させたときの旅行時
間，消費ガソリン量，消費エネルギー量の変化を確認

そして，ACC 車両の配置については，3 種類につするため，3 つの配置での旅行時間を図 9 に，消費ガいて行う．(1) の m = 1 の連続配置では，図 4 に示

ソリン量を図 10 に，消費エネルギー量を図 11 にそすような測定車列 50 台の 2 台目を ACC 車両の連続れぞれ示す．の先頭として配置する．(2) の m = 50 − n の連続配

図 9，図 10 より，旅行時間と消費ガソリン量はす

置では，図 5 に示すような測定車列 50 台の最後尾でべての配置において減少傾向であるが，それぞれ各台

図6

図9m=1

旅行時間

図7m = 50 − n

図 10消費ガソリン量

図8ランダム配置

図 11

消費エネルギー量

数で減少幅が最も大きいものは m = 1 配置であり，5. 3 考察

次に減少しているのがランダム配置，最も減少幅が小5. 3. 1 旅行時間

さいものが m = 50 − n 配置である．

すべての配置において ACC 車両の混入台数を増や

図 11 より，消費エネルギー量ではすべての配置でわずかな増加がみられるが，それぞれ各台数で増加幅すことで旅行時間が減少した要因として，ACC 車両特有の次の 2 つの挙動が挙げられる．

が最も大きいものはランダム配置であり，次に増加し• ACC 車両はサグ部でも減速しないているのが m = 1 配置，最も増加幅が小さいものが• ACC 車両は渋滞巻き込まれによる応答遅れを起m = 50 − n 配置である．また，m = 50 − n 配置におこさない

いて混入台数が多い場合にいくつかの極端な増加がACC 車両の混入台数を増やすと，サグ部で減速を行確認できる．

わない車両が増える．また，渋滞巻き込まれによる応答遅れ，すなわちそれぞれ 1 つ前の車両に機敏に追和効果並びにガソリン/エネルギー消費量削減効果の従する車両が増える．そのため，ACC 車両の混入台傾向について検証を行った．

数に応じて旅行時間が減少すると考える．

ACC 車両の混入率については，測定車列 50 台の5. 3. 2 消費ガソリン量中で 0 台から 49 台までを任意に指定可能とした．ますべての配置において ACC 車両の混入台数を増やた，ACC 車両の配置については，ACC 車両の先頭すことで旅行時間が減少した．その要因として，旅行位置を指定した連続配置及びランダム配置の実装を時間減少によるアイドリング時間の減少，また平均車行った．新たに機能を実装したシミュレータを用い速の向上が考えられる．旅行時間が減少するというて ACC 車両の混入状況を変化させた結果，旅行時間ことは，停車時間が減少しているといえる．そのた及び消費ガソリン量については，混入台数に応じた減め，停車中のアイドリングでのガソリン量が減少した

少が確認できた．また，ACC 車両は前方に配置したことで，全体として消費ガソリン量が減少したと考えほうがより効果的であるという結果となった．消費る．また，本研究で用いた消費ガソリンマップの特エネルギー量については，ACC 車両の混入台数を増性上，平均車速が 40 [km/h] 付近が燃費として有利やすことで増加することが確認された．そして，これとなっている．ACC 車両の混入台数が 0 台であったは電気自動車のエネルギー消費特性によるものだとときの測定車列すべての平均車速は約 27 [km/h]，49結論付けた．

台であったときの平均車速は約 30 [km/h] であった．

本論文でのシミュレーション結果は，旅行時間及びそのため，平均車速が 40 [km/h] に近づいたことも消

ガソリン/エネルギー消費量ともに単調な減少や増加費ガソリン量減少に寄与したと考える．

ではなかった．この要因について特定することが直5. 3. 3 消費エネルギー量

近の課題として挙げられる．また，渋滞の発生要因を消費エネルギー量については旅行時間と消費ガソ変更した場合での検証を行い，同様の傾向が確認できリン量と異なり，ACC 車両の混入台数を増やすことるかについて調査する必要があると考える．そして，で消費エネルギー量が増加している．ガソリン車と先行研究で検証されている最適な車両制御のパラメー

電気自動車のエネルギー消費上での相違点は，電気自タ設定について，本研究のシミュレーション環境にお動車は減速時にエネルギーを回収することができるいても検証を行いたいと考える．

点にある．また，電気自動車の消費エネルギー特性として，車速が高いほど効率が低下する特性 [5] が挙げ

参 考 文 献られる．すなわち，平均車速が上がるほどエネルギー[1] 岩崎健, 鈴木一史, 坂井康一, 金澤文彦. Acc 車両による高速道路サグ部における渋滞緩和効果. 土木技術資料, No. 54-5, pp. 30–33, 2012.
[2] 西成活裕. 渋滞学. 新潮社, 2006.
[3] Wouter J. Schakel, Bart van Arem, and Bart D.
Netten. Eﬀects of cooperative adaptive cruise control on traﬃc ﬂow stability. pp. 759–764, 2010.
[4] 越正毅, 桑原雅夫, 赤羽弘和. 高速道路のトンネル, サグにおける渋滞現象に関する研究. 土木学会論文集, Vol.
1993, No. 458, pp. 65–71, 1993.
[5] 光安皓, 大口敬, 林誠司, 金成修一. 車両の運動状態に着目した電気自動車のエコドライブに関する検討. 土木学会論文集 D3（土木計画学）, Vol. 70, No. 5, pp.
I 621–I 628, 2014.

消費も増える．旅行時間の減少は平均車速の向上であり，消費エネルギー量が増加したと考える．

6 まとめと今後の展望
本論文では，先行研究で実装されている交通流シミュレータ上に，新たに ACC 車両の混入率及び配置を変化させる実装を行った．そしてそのシミュレー
タを用いて，ACC 車両の混入率及び配置と，渋滞緩