講演名 2022-05-27
高速道路における路車間通信を用いた短時間車速予測と速度制御による渋滞軽減手法の評価
福丸 哲矢(芝浦工大), 森野 博章(芝浦工大),
PDFダウンロードページ PDFダウンロードページへ
抄録(和) 現在の高速道路の渋滞は主に交通集中が原因となって生じており,その対策として渋滞吸収運転(JAD: Jam-Absorption Driving)が効果的であることが知られている.渋滞吸収運転とは,渋滞車群の後方車両が意図的に減速し渋滞の最後尾に到達する車両の密度を減らす手法である.渋滞吸収運転の効果を高めるには渋滞の初期状態を検知することが必要である.本稿では自動運転車両の各々が定期的に路車間通信によりサーバへ自車の速度情報を報告し,それに基づいて各車両の速度を追跡し時系列予測により将来速度を予測して,渋滞が発生する直前に減速制御を開始する手法を提案する.交通流シミュレーションによる評価の結果,実際に渋滞が発生してから制御を開始する従来手法と比較して平均速度を大きく向上させることができることを確認した.時系列予測に用いる速度データについては,各車両の速度時系列を単独で用いる場合と比べ同時刻に前方を走行する車両の速度情報を車頭時間を適切に選択して併せて用いる方が予測誤差が減少し,これに基づいて減速制御を行った場合に低速で走行する車両の割合が大きく減少することを明らかにした.
抄録(英) Natural traffic jam on highways on sags is known to be mainly caused by temporal slow-down of some vehicles at a gentle uphill section and road capacity reduction caused by the slow down. It is known that Jam-Absorption Driving (JAD) is effective as a countermeasure to this type of traffic jam. JAD is a method in which vehicles behind a group of vehicles in a traffic jam intentionally slow down to reduce the density of vehicles reaching the tail end of the traffic jam. To increase the effectiveness of JAD, it is necessary to detect the likeliness of traffic jam occurrence before it actually occurs. This paper proposes a method to forecast traffic congestion by time-series forecasting using velocity information of autonomous vehicles periodically reported to a server via V2X, and starts velocity control immediately after the forecasted velocity value becomes lower than a threshold. Performance evaluation by traffic flow simulation is conducted and its results show that the proposed method largely reduces the percentage of vehicles whose average velocity is below 40km/h during congestion compared to the method that simply perform JAD without velocity forecasting.
キーワード(和) V2X / ITS / 自動運転 / 渋滞緩和
キーワード(英) V2X / ITS / autonomous vehicle / traffic jam mitigation
資料番号 SeMI2022-13
発行日 2022-05-19 (SeMI)

研究会情報
研究会 SeMI / IPSJ-DPS / IPSJ-MBL / IPSJ-ITS
開催期間 2022/5/26(から2日開催)
開催地(和) 北谷町商工会ホール
開催地(英)
テーマ(和) センサネットワーク,モバイルインテリジェンス,分散コンピューティング,ITS,スマートコミュニティ,モバイルコンピューティング,パーベイシブシステム,一般
テーマ(英)
委員長氏名(和) 山本 高至(京大)
委員長氏名(英) Koji Yamamoto(Kyoto Univ.)
副委員長氏名(和) 門田 和也(日立) / 大和田 泰伯(NICT)
副委員長氏名(英) Kazuya Monden(Hitachi) / Yasunori Owada(NICT)
幹事氏名(和) 橋本 匡史(サイバー大) / 金井 謙治(早大) / 内山 彰(阪大)
幹事氏名(英) Masafumi Hashimoto(Cyber Univ.) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.)
幹事補佐氏名(和) 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 田谷 昭仁(青学大) / 中山 悠(東京農工大)
幹事補佐氏名(英) Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Akihito Taya(Aoyama Gakuin Univ.) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Special Interest Group on Distributed Processing System / Special Interest Group on Mobile Computing and Pervasive Systems / Special Interest Group on Intelligent Transport Systems and Smart Community
本文の言語 JPN
タイトル(和) 高速道路における路車間通信を用いた短時間車速予測と速度制御による渋滞軽減手法の評価
サブタイトル(和)
タイトル(英) Performance study of congestion mitigation on expressways by velocity control with short-term velocity forecasting using vehicular communication
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) V2X / V2X
キーワード(2)(和/英) ITS / ITS
キーワード(3)(和/英) 自動運転 / autonomous vehicle
キーワード(4)(和/英) 渋滞緩和 / traffic jam mitigation
第 1 著者 氏名(和/英) 福丸 哲矢 / Tetsuya Fukumaru
第 1 著者 所属(和/英) 芝浦工業大学(略称:芝浦工大)
Shibaura Institute of Technology(略称:SIT)
第 2 著者 氏名(和/英) 森野 博章 / Hiroaki Morino
第 2 著者 所属(和/英) 芝浦工業大学(略称:芝浦工大)
Shibaura Institute of Technology(略称:SIT)
発表年月日 2022-05-27
資料番号 SeMI2022-13
巻番号(vol) vol.122
号番号(no) SeMI-46
ページ範囲 pp.59-64(SeMI),
ページ数 6
発行日 2022-05-19 (SeMI)