日本ソフトウェア科学会第 35 回大会 (2018 年度) 講演論文集

動的連結可能な電子連結車両による既存交通網の置換手法の提案
根本 晃輔

阿部 洋丈

長谷部 浩二加藤 和彦

今日の交通システムは、主要駅を接続する基幹交通システムと、主要駅から先の運行を担う端末交通システムから構成される。端末交通システムには、乗り換えの煩雑さや、多数の停留所の存在による速達性の低下などの問題が存在する。これらの問題の解決のために、著者らは、電子連結により隊列走行可能な車両を用いた端末交通システムの開発を進めている。その特徴は、旅客の需要に応じた動的な車両の再編成により旅客の乗り換え動作を排し、需要に合った規模の運行を行うことができる点にある。本研究ではこのような交通システムを用いて、既存バス路線の時刻表、および一日あたりの各停留所の乗降人数から、新しい交通システムにおける旅客の需要に合致した編成の組み換え方法および運行スケジュールを策定し、既存のバス路線を置換する手法を提案する。また、実在する路線のデータを用いた交通システムの運行シミュレーションを行い、提案手法における有人車両の運行のべ数と既存バス路線の運行のべ数を比較することにより、運転者数の大小という指標において提案手法が既存バス路線を置換しうるものとなることを示す。

り乗降時間が多く必要になり、速達性が失われてしま

1 序論
1. 1 研究の背景うことなどの課題が存在する。
このような問題を解決するための、より利便性の高現代社会においては、航空機や列車、バスを始めとい新都市交通システムの一つとして、著者らは、電子するさまざまな公共交通システムが利用されている。

連結により隊列走行可能な、有人運転を行う先導車

それらの公共交通システムは、長距離を高速に移動で両と、無人の自動運転が可能な後続車両の 2 種類のきる基幹交通システムと、比較的低速かつ短距離では車両を用いた端末交通システムの開発を進めているあるものの、基幹交通システムの駅と旅客の出発地・[1,2,3,4]。本交通システムの最大の特徴は、運行中に目的地を接続する端末交通システムから構成される。

動的な電子連結および切り離しを行うキャビン車両を基幹交通システムの代表例は、飛行機、列車、長距離用いることで、旅客の需要に沿う形に車両編成を組みバスである。端末交通システム代表例は、路線バス、替えながら運行可能であり、交通網内において旅客がコミュニティバスである。端末交通システムには、複車両を乗り継ぐことなく出発地から目的地まで移動数の路線間の乗り換えが煩雑であり、時間を要するこできるという点にある。本交通システムは、旅客の需とや、短距離区間に多数の停留所が存在することによ要を反映し、従来の交通システムにおける複数の路線をまたぐ配車計画を車両ごとに設定することが可能

Proposal on Replacement Method of Existing Transportation Network by Dynamically Connectable ElectricallyConnected Platooning Vehicle.
This is an unrefereed paper. Copyrights belong to theAuthors.
Kousuke Nemoto, Department of Computer Science, Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba.
Hirotake Abe, Koji Hasebe, Kazuhiko Kato, Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba.

であるため、既存の交通システムより旅客の需要を細やかに反映した運行スケジューリングを行うことが可能となる。
本交通システムが既存の交通システムを代替する手段となるためには、既存交通システムにおける各路線・各時間帯の旅客の移動需要をその時刻表・乗降人数から推定 [5] し、利用者の立場としては従来の交通網と比較して不便を感じず、また運行者の立場とし簡易な形で一般に公開されている。それらのデータては交通システムの運行に必要な運転者数を従来との中で、本研究において用いるものを下記に列挙し、同程度か、それ以下の人数で運行できるような配車それぞれの概要を述べる。

計画や運行スケジュールを策定する必要が生じる。こまず、公共交通機関における最も簡易なオープンのような配車計画および運行スケジュールの策定は、データとして、交通システムの時刻表と、交通システ

本交通システムを実社会に構築するための大きな課ムの路線図が存在する。時刻表は、車両が交通システ題である。

ム内の駅・停留所を発着する時刻、およびそれぞれの車両（もしくは車両の編成）の行先、場合によって

1. 2 研究の目的はその編成の車両数などを表にまとめたものである。

本研究では、上述の動的な車両の行先の設定と車時刻表は交通システムに関連するオープンデータの両編成の組み換えを行う端末交通システムを対象に、中でも、特に容易に参照が可能であり、情報総量も少既存の端末交通システムにおける旅客の移動需要かないといえる。交通システムの性質上、朝夕ラッシュ

ら、本交通システムにおける配車計画および運行ス時の運行本数が他の時間帯よりも多くなるように、運ケジュールを策定する手法を提案する。本交通システ

行本数はその時間帯の需要の大小に対応している場

ムは既存の交通システムより 1 車両当たりの定員が合が多いことが知られている。交通システムにおけ少なくなり、同数の旅客を輸送するための車両数が多る路線図は、それぞれの路線の駅をグラフ構造で表くなることが想定される。しかし、車両には有人運転したものである。路線図には、ある停留所における他を行う先導車両と、無人の自動運転が可能な後続車の路線との接続の有無、およびその接続先の路線や、両が混在しているため、実際には運行スケジュールを種別ごとの停車駅の情報が含まれる場合がある。

適切に作成することにより、運転者の数を車両の合計また、一部の鉄道事業者やバス事業者、およびその数より大きく削減することが可能である。そのため、運行地区の自治体においては、駅・停留所ごとの一日

本研究においては、目的関数として運転者の数を最小単位の乗降人数あるいは乗車人数が公開されており、化することを検討する。

それぞれの事業者の Web ページなどから容易に参照

また、既存の交通システムとして実在するバス路線を例に用いたシミュレーションにより、提案手法が従することができる。一般に、バス事業者においてはこのようなデータは公開されにくい傾向にある。

来のバス路線と同様に、旅客の移動需要を満足する運行を行えることを示す。その例として、関東鉄道バス・つくばセンター停留所周辺の時刻表・乗降人数のデータを用いる。

1. 4 研究の方針
本研究においては、既存交通システムの依拠する旅客の移動需要を推定する必要がある。そのための手法には、「大都市交通センサス」[6] の移動需要デー

1. 3 利用するデータタを活用した混雑予測モデルを提案する研究 [7] や、

本研究は、単位時間当たりの既存交通システムの運「大都市交通センサス」の移動需要データを活用した

行密度を導くことのできる時刻表と、既存交通システ

移動シミュレーションを行い、算出された列車ごとのムにおける各停留所の一日単位の乗降人数を入力と混雑度から、交通システムの運行スケジュールと移動し、電子連結車両を用いた交通システムにおける配車需要の差異を評価する研究 [8] が存在する。しかしい計画・運行スケジュールを出力する手法について提案

ずれの手法においても、クローズドなデータ、あるいするものである。入力に用いる既存の交通網のデータは「大都市交通センサス」などの緻密なデータを活用について、下記にその概略を述べる。

しており、簡易な手法であるとは言い難いこと、およ

既存の公共交通機関における、路線や運行状況など

びバス路線には各時間帯・各バス停の乗降状況を網羅についてのデータは、旅客の利便性を高めるために、した緻密なデータが存在しないことから、本研究において旅客の移動需要を推定する手法としては、各路用することは困難である。実際に、運行中に動的な車線・各時間帯の旅客の移動需要を既存の交通システム両編成の組み換えを行うような交通システムにおけの時刻表・乗降人数から推定する手法 [5] を用いる。

る運行スケジューリングの手法について、本研究の直時刻表は、実際の交通需要を反映した簡易なデー接の先行研究となるものは著者らの知る限りでは存タであり、また広く公開されているオープンデータで在しない。ただし、配車計画の策定のための経路探索あるといえる。また、例として取り上げる関東鉄道バにおいて高速化のために枝刈りを行う手法 [10] など、ス・つくばセンター停留所周辺においては、一日の各各先行研究の用いている手法の一部は本研究にも活停留所ごとの乗降人数、一般的な車両の定員などが公用することが可能である。

開されている。これらのことから、緻密なデータを用いずとも、先述の手法を用いることにより移動需要を3 電子連結車両による交通システム推定可能であると考えられる。

本研究では、長谷部 [1,2,3] らによって提案されて本研究は、時刻表上における単位時間当たりの既存いる電子連結車両を用いた端末交通システムによる交通システムの運行密度と、既存交通システムにおけ輸送方式を前提として用いる。この旅客輸送方式は、る各停留所の一日単位の乗降人数から、時間帯ごとの運行中に動的な車両の再編成を行うことにより、旅客各駅間における乗車人数を推定し、動的連結可能な電が乗り換え動作を行うことなく目的地まで到達でき子連結車両を用いた交通システムにおける配車計画・ることを目的としたものである。

運行スケジュールを策定する手法について提案するも本交通システムの車両には、有人運転を行う先導車のである。実際に既存交通システムを置換するシミュ両と、無人の自動運転が可能な後続車両の 2 種類がレーションを通じ、提案手法の有用性を検証する。

存在する。先導車両は、予め決められた台数まで後続車両を電子連結により牽引し、一つの編成として交2 先行研究通網内を走行することができる。一方で後続車両は、本交通システムにおいては、時間帯ごとに変化する単独で交通網内を周回することはできず、必ず先導車

旅客の移動需要をもとに、車両の運行計画を策定する両に連結された状態で交通網内を隊列走行する。各車必要がある。このように、複数の乗客の移動リクエス

両には、車両ごとに行先を表示するための行先票が備トとして出発地点・目的地・移動したい時刻がリアルえ付けられている。

タイムに与えられたときに、それらをできるだけ多また、本交通システムの交通網は、それぞれ複数のく満たす車両の運行経路を策定する運行スケジュー

停留所から構成される複数のエリアによって構成されルの最適化問題は dial-a-ride problem[9] と呼ばれ、既る。考えられる交通網の例のいくつかを 図 1 およびにいくつかの研究がなされている [10,11,12]。本研究

図 2 に示す。交通網上における区間はいずれかの停留は dial-a-ride problem のうち、旅客の移動需要が予め所で相互に接続している形として構成される場合が定まっている静的なものであると言える。

あり、このような場合に 2 つの区間を接続している停しかし、dial-a-ride problem に関する研究は、その留所を結節点と呼ぶ。

いずれも旅客が複数の路線間を乗り換えることを前提とした交通システムの経路設定、および運行スケ4 提案手法

ジュールの策定手法について論じられているものであ

本研究の提案する手法は、既存の交通システム内のる。本研究が対象とする交通システムは、旅客が路線各駅における時刻表と、各駅における一日あたりの乗間を乗り換えるのではなく、運行中に動的な車両編成降人数から、各時間帯・各駅間ごとの各路線の利用者の組み換えを行うことによって、旅客の乗り換えを発数を推定 [5] し、本研究が対象とする動的な車両の行生させることなく目的地へ配送するという特徴があ先の設定と車両編成の組み換えを行う端末交通シスるため、既存の手法を本交通システム全体に対し適テムが既存の交通システムを置換するための配車計を決定する。それ以外の車両を、後続車両であるとみなす。

5. 車両編成の決定 後続車両を先導車両に連結し、車両編成を決定する。

6. 配車計画の完成 全時間帯を通しての先導車両・後続車両の配車計画・運行スケジュールを作成する。

4. 2 システムのモデル化
上記を踏まえ、電子連結車両を用いた端末交通シス
図1

周回経路から構成される交通網の例

テムの路線において、• 各車両の定員を表す定数を Cap ∈ N （ただし、N は自然数全体の集合）、• システム内における時刻の集合を T ime ⊂ N 、• システム内における t1 から t2 までの時間帯を表すペアを [t1 , t2 ) ∈ T ime × T ime、

• 路線の集合を L とし、各路線 l ∈ L における一日あたりの乗車人数を表す関数を、pass : L → N 、
図2

直線経路から構成される交通網の例• 時刻表の集合を T とし、各路線 l ∈ L の n 番目の停留所における列車の発車時刻の集合を表す画および運行スケジュールの策定手法を提案するものである。以下に、本手法の詳細について記述する。

関数を timetable : L → T 、• 結節点における m 番目の路線の n 番目の単 位 時 間 に お け る 運 行 密 度 と し て 、T の そ4. 1 手法の構成

れ ぞ れ の 要 素 を 、駅 ご と に 単 位 時 間 ∆t を 用

本提案手法は、下記のそれぞれの手法から構成されい 、< time, time + ∆t > な る 時 間 帯 ご とる。まずは、それぞれの手法の概略を述べる。

1. 利用者数の推定 簡易なオープンデータを用いに分割した集合の要素の個数を表す関数を

dens : T × T ime → N 、た鉄道路線内の移動需要推定手法 [5] に基づき、• 結 節 点 に お け る m 番 目 の 路 線 の Tm の 要 素

既存の交通システムの時刻表および各停留所のの そ れ ぞ れ に つ い て 、単 位 時 間 ∆t を 用 い 、一日あたりの乗降人数から、各バス路線・各時間

mn∆t ≤ tm
i < (n+1)∆t なる ti の集合に対応する帯の利用者数を推定する。

乗車人数の和を表す関数を np : L × T ime → N 、

2. 必要車両数の算出 本交通システムにおいて用いる車両の定員を仮定し、各時間帯・各路線にお降車人数の和を表す関数を dp : L × T ime → Nとそれぞれ定義する。

ける車両の必要数を算出する。

3. 各車両の行先決定 ある路線から別の路線への

4. 3 利用者数の推定

乗り換えが発生する可能性に基づく行先優先度

この計算は、簡易なオープンデータを用いた鉄道路を用い、全ての車両が先導車両である状態での各線内の移動需要推定手法 [5] に基づき、ある結節点に車両の行先を決定する。

おいて、同一の結節点を共有する路線の集合 L、およ4. 先導車両の決定 決定された各車両の行先をもび交通システムの時刻表 T が与えられたときに、そとに、必ず先導車両とならなければならない車両

れぞれの路線における単位時間ごとの乗車人数 np をへの移動をカバーすることができるほど多くはない。

計算するものである。
交通システムにおいて結節点を共有する路線 L 内

そのため、交通システム全体として行先の偏りを発生の m(1 ≤ m < n) 番目の路線 lm について、p 番目のさせにくく、需要が少ない移動であっても少なくとも時間帯にあたる < p∆t : (p + 1)∆t > における新規1 台の配車を得やすいようにするため、各路線から到の乗車人数 np(m, p) は、一日あたりのその停留所に着した車両数を表す行列と、各路線間における行先優おける乗車人数を、timetable(L) に基づく各時間の先度を表す行列の積に対して、各列ごとに最高平均運行密度の 2 乗に応じ比例配分した値とする（単位方式（Sainte-Laguë Method[13]）を用いることによっ

時間内の運行本数を表す運行密度が高い時間帯には、て、各路線から到着した車両の次の行先を決定する。

運行密度の大小に応じ、より混雑した列車が多数運行

この方法を用いることで、各車両は既存の交通シスされるため、単位時間当たりの利用者数を運行密度のテムの時刻表をもとに、あるエリアから他のエリアへ2 乗と推定する）という前提を用いての需要の代償に応じた乗り入れを行うことができる。
これにより、旅客は乗換えを行うことなく複数のエリ

2dens(m, n)np(m, p) = pass(m) × ∑ndens(m, i)2i=1(1)と推定することができる。結節点における各路線の降車人数 np(m, p) についても、同様に求めるものとアをまたいで移動することができ、旅客の乗換えに関する不便を解消することに繋がる。

Sainte-Laguë Method は、最高平均方式の中でも特定の選択肢への偏りが生じにくいことが知られていする。

る。そのため、車両の母数に限りがある中でできるだ
け多くの行先に対して配車する必要がある交通シス

4. 4 必要車両数の算出
次の式により、p 番目の時間帯・m(1 ≤ m < n)

テムにおいては、有用な方法となり得る。

番目の路線 lm について、結節点を出発する車両の数 Dep(m, p) および 結節点に到着する車両の数

4. 6 先導車両の決定
ここまでの段階においては、到着する車両・出発すArv(m, p) を算出する。

る車両のいずれについても、先導車両・後続車両の区Dep(m, p) =np(m, p)
Cap

(2)

dp(m, p)(3)
Cap
このとき時間帯ごとに、Dep(m, p) > Arv(m, p) ならArv(m, p) =別を行っていない。しかし実際の運行を考える上では、どの車両を先導車両とするか、またどの車両を後続車両とするかを決定する必要がある。
そこで、p 番目の時間帯・m(1 ≤ m < n) 番目の路線

ば、結節点に併設される車両プールから (Dep(m, p)−lm について、Arv(m, p) = 1 または Dep(m, p) = 1

Arv(m, p)) 台の車両を取り出して運行するものとすとなる場合は、その運行は先導車両として運行される

る。逆の場合、すなわち Arv(m, p) > Dep(m, p) のものとする。結節点における車両編成の組み換え前後場合は、 (Arv(m, p) − Dep(m, p)) 台の余剰となったで先導車両・後続車両の役割は変更されないため、こ車両を車両プールに格納する。の操作で先導車両が決定しない路線については、全ての時間帯・全ての路線において先導車両が少なくとも4. 5 各車両の行先決定

1 台含まれるという制約条件の下で、先導車両の数をここで、ある時間帯における各路線の発車車両数の最小にすることを目的関数とした先導車両の設定が比率から、到着した車両の次の行先を決定するために、路線間での乗り換え需要が発生する確率を「行先優先度」として定義する。

行われる。
この手順において、n 番目の時間帯における先導車両が決定される例を、図 3 に示す。図 3 は、路線交通システムにおいて運行されている全体の車両数

l1 , l2 , l3 から構成される本交通システムの交通網につは、全ての時間帯における全ての路線から全ての路線いて、車両 a, b, c, d, e の結節点における編成組み換え

の様子と、この手順によって選択された先導車両がどれであるかを示している。

ため、d, e のいずれか片方が先導車両として設定される。
なお、本研究が例として扱う関東鉄道バス・つくばセンター停留所の近辺においては、結節点での行先変更の際に到着元と出発先の路線を同一にしないという前提を設けた場合、大規模なエリア間の乗り入れが多い朝夕のラッシュ時間帯以外はほとんどがArv(m, p) = 1 または Dep(m, p) = 1 となる場合によって先導車両を決定することができる。

4. 7 後続車両の決定
図3

先導車両決定の例. 本研究が例として扱う関東鉄道バス・つくばセン
ター停留所の近辺では、一つの路線に対し複数の先図 3 における先導車両決定の方法について、以下に段階を追って述べる。

1. まず、路線 l1 から到着した車両の編成は 1 両（a のみ）であるため、Arv(1, n) = 1 より a は先導車両となる。a は結節点での車両編成の組み導車両が存在しうる。そのため、現在は先導車両に対し、到着した順に後続車両を接続する状況のみを仮定するものとする。
これにより、各時間帯・各路線における配車計画・運行スケジュールが完成する。

換えにおいて l2 に移動するため、出発先路線における l2 には先導車両が 1 両配車されたことと5 実験と評価なる。

提案手法を用いて、関東鉄道バス・つくばセンター

2. 次に、路線 l2 から到着した車両の編成は 2 両停留所を結節点とする 18 エリアの運行を仮定し、既（b, c）であるため、この情報だけではどちらが先存交通システムを本交通システムで置換した場合の先導車両になるかは決定できない。しかし、結節導車両・後続車両の台数変化についてシミュレーショ点での車両編成の組み換えにおいて、出発先路ンを行った。なお、バス事業者においては本研究にお線における l3 には c のみが配車されているため、ける入力の一つとなる各停留所の一日あたりの乗降Dep(3, p) = 1 より c は先導車両となる。これに客数に関するデータは公開されにくい傾向にあるが、より、路線 l2 から到着した編成については、c が本研究においては、つくば市が公開しているつくば市先導車両となると判断できる。

内（および周辺地域）のバス路線における各停留所の3. 最後に、路線 l3 から到着した車両の編成は 2 両

一日ごとの乗降人数 [14] を利用することができるた（d, e）であること、路線 l1 へ出発する車両の編め、そのデータを利用したシミュレーションを行う。

成は 3 両（b, d, e）であることから、ここでは先

なお、提案手法のシミュレーションは、表 1 に示す導車両の数を最小にすることを目的関数とした機材の上で動作させている。

先導車両の設定を行う必要がある。ここで、b を表1先導車両とすると、路線 l3 から到着した車両の実行環境編成において d, e のいずれかを先導車両にする

CPUIntel Core i7-3770K 3.50GHz必要が生じる。一方で、d, e のいずれか片方を先RAM

DDR3-1600 8GB x4 (32GB)

導車両とすることで、路線 l3 から到着した車両

StorageSanDisk SSD Ultra II 240GBの編成および路線 l1 へ出発する車両の編成のいずれにも先導車両を設定することができる。その5. 1 実験結果きていると考えられる。また、有人先導車両の運行の提案手法に基づき、関東鉄道バス・つくばセンター

べ数は 567 台であったため、既存バス路線と大きく停留所を結節点とする 18 エリアの運行における先導変わらない規模の人員で交通網の維持が可能である

車両・後続車両の台数変化を図 4 に示す。グラフの上ことが示されている。

下は時間帯における必要車両数を示し、左右は時間帯を示す（左端は 6 時台前半、右端は 22 時台後半）。

6 結論と今後の課題

また、本シミュレーションにおいては単位時間を 30

本研究を通して、電子連結車両による端末交通シス分とし、1 車両当たりの定員を 8 人、1 両の先導車両テムを用いた、既存交通システムの置換手法の枠組みに連結可能な後続車両の台数を 2 台としている。なを提案した。交通網の結節点における各車両のルー

お、本モデルが対象とする実在の路線バス交通網につティング、および先導車両・後続車両の決定を行い、いては、運行のべ数（必要な運転手ののべ数）は 550

全時間帯を通した配車計画をもとに、時間帯ごとの両である。なお、同様のシミュレーションにおいて 1

先導車両・後続車両の必要数についても実際のシミュ車両当たりの定員を 8 人 ± 1 人としても、結果の車レーションを通して算出し、提案手法により本交通シ両数の変動は 1 割程度であったことから、車両定員をステムが既存交通システムを代替する手段となり得大きく変動させない限り、同程度の車両数での運行がることを示した。

可能であることが示された。

現状の課題として、リアルタイムな車両の出入りを仮定し、単位時間の枠組みによらない配車計画・運行スケジュールを策定するために、先導車両・後続車両の決定方法、および後続車両の連結先となる先導車両の選定方法について、更に検討を重ねる必要があると考えられる。本研究が対象とする交通システムの運行計画と既存のバス路線における運行状況とをリアルタイムなシミュレーションにより比較し、旅客の利便性の向上の 1 つの指標として、旅客の移動時間が短縮できているかを調査することは、本研究の最も直近の課題となりうる。
また、現状では旅客の移動需要の推定にあたり時刻表と、駅・停留所における一日の乗降人数からの推定手法を用いているが、より旅客の需要を満足する運行

図4

先導車両と後続車両の台数変化方法を策定するために、「人の流れデータ」[15] などを利用し、実際の移動需要により近いデータに基づく本手法の検証についても検討する必要がある。

この結果においては、朝夕のラッシュ時間帯ではほとんどの先導車両に後続車両が連結して運行されて参考文献いる一方、昼間の時間帯においては全ての運行が先[1]導車両のみで行われている状態となることが示された。後続車両の運行のべ数は全運行数の約 45%であり、多客路線のラッシュ時間帯では多数運行されているため、隊列走行可能な電子連結車両の利点である「需要に応じた編成規模の自由な組み換え」が実現でKoji Hasebe, et al. Traffic Management for Last-MilePublic Transportation Systems Using Autonomous Vehicles. IEEE 3rd International Smart Cities Conference (ISC22017), September 2017.
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