交差点 交通容量を考慮 た
微視的交通流シミュレータ ため OD 推定
Origin-Destination Estimation for Microscopic Traffic Simulator
Considering Intersection Capacity
阿部和規
1*
藤井秀樹
1
村忍
1
Kazuki Abe
1, Hideki Fujii
1, and Shinobu Yoshimura
11
東京大学大学院 学系研究科
1
School of Enginieering, The University of Tokyo
Abstract: Microscopic traffic simulations are useful for solving various traffic-related problems. An origin- destination (OD) matrix is a typical representation form of traffic demands that is required for simulation. We have been proposed an indirect method to estimate the OD matrix using a traffic simulator as an internal model. However, due to shortage of complete real data, such as signals, estimated results often makes unrealistic traffic congestion in the simulaton. In this study, we introduce constraints to the optimization problem by comparing demand flow and performance flow. Through the experiments most of the unrealistic congestion cases are mitigated.
1 めに
1-1. OD推定 必要性
微視的交通流 タ 交通 関わ 社会問
題解決 手段 効 あ .微視的 用
い ,粒度 細 い精緻 ン
行う ,個々 車両 区 扱う
,走行経路や履歴等 情報 個 得
能 あ .特 チ ン
用い 微視的交通流 タ ,個々 車両
ン ,そ 自 的
ン 協調的 行動 ,認
知 断 行動 い 現実 車両 挙動 似
組 記述 いう特徴 持 .そ ,現
実 車両 比較 容易 あ ,精度や整 性 議 論 容易 あ いう利点 あ .
微視的 タ 用い 際 ,入力 タ
交通需要 必要 あ .そ 表現方法 一
,Origin-Destination(OD)表 用い .OD 表 出 発 地 目 的 地 (OD ) そ 間 交 通 (OD交通 ) 構成 .OD交通 精度や信 性 交通流 タ 信 性 直接 関わ ,精度 信 性 高いOD 表 使用
求 .
1-2. 関連研究 課題点
OD 交通 直接観測 い ,
推定手法 研究 利用 い . ,既存
推定手法 ン 入力 適 い
いう問題 存在 .例え ,交通 学 用い 四 段 階 推 定 法[1] 交 通 計 画 広 く 用 い ,
簡潔 推定 行う , ンフ
整備等 長期需要予測 使用 目的
,現在 交通現象 精緻 再現や短期的 予
測 行う ン 目的やそ 粒度 異
. , 路 定点観測 得
ン 交 通 再 現 性 信 性 求 研 究[2] 存在 .OD 表 ン 交通 割 当 利用者均衡配 用い [3] ,実都
大規模 道路 ッ ワ 推定 示
い [4] , チ ン
,各 ン 対 交通 配 必 利用
者均衡配 限 ,推定
タ 間 一貫性 保証 い. 1-2. 研究目的
う 背景 け 著者 微視的
交通流 タ 部 組 込
OD 推定手法 提案 い [5]. , タ 入力 タ 適 OD表 推定
能 . ,扱う ッ ワ
規模 複雑性 増 タ 損
生 う .例え 交通 観測地点数 限 や,信号機 現示 タ ン タ等 入手性
問題 当 .そう 状況 OD 推
定 行 場 ,推定結果 用い
ン 実行時 ,交差点部 先頭 非現実的 程
度 過大 混雑 発生 , ン 続行
く 存在 .そ 原因 交差点
部 通過 能 数 交通容 超え 交通需要 割 当 原因 あ ,単純 ン 交通 比
較 影響 考慮 い ,適
制約 追加 必要 あ .そ ,本論文
,交差点部 交通容 い 考慮 入
最適化 行い, ン 行う 妥
当 OD表 推定 試 .
2 手法
2-1. 提案手法 概要
提案手法 概要 図1 示 .
図1 提案手法 流
,本論文中 記号 定義 .� 表示 OD表(� 元) 解 候補 あ ,最 適 化 変 数 あ .� 観 測 ン 交 通
既知 ,� 元 ,� 推定 ン 交通 ン 求 未 知 ,�
元 ,� ン 交通 残差 表
(� = � − �). ,� 観測点数 表 . ,
∙) �番目 復 値 示 . 元 関 ,一
般 � ≤ � 成 立 . わ , OD表 変数 総数 制約条件 観測地点 数 多い問題 設定 あ ,複数 解 許容 う , 則化
用い 解 特定 . ,
ッ 使用 .
本研究 残差 2乗 � - 目
的関数 ,二 計画法 用い OD表 解 候
補 復的 修 目的関数値 最
化 .総残差 十 く
� 最適 OD表 .二 計画法 適用 際,OD 表 求 交通 需要値
ン結果 得 交通容 実績値 比較 ,目的関数 修 問題 解く.OD表
解 候補 対応 ン 交通 求 際 ,
著者 開発 チ ン 微視的交通流
タ あ ADVENTURE_Mates[6] 以 MATES 呼ぶ 使用 .
2-2. 定式化
2-1節 述 通 ,本研究 OD推定問題 二 計画法 用い 解く.解く 問題 式1 通 あ .� 単 行列,� 行列 転置 表 ,�
則化 タ あ ,オ フ ッ ン
防 や,行列�2� 定値化 ,問題 解 や く あ .
� �
= � � -+ � � -
= � − � � -+ � � -
= �2 �2� + �� � − ��2� + �����. s. t. 0 ≤ �@≤ �ABC
(1)
式1 け 行列� 推定 ン 交通 � OD表
� 対 Jacobi 行列 あ ,行列 成
�@E ,直感的 �番目 OD 交通 1 /h変化
�番 目 ン 交 通 変 化 対 応
.本研究 行列 成 ,MATES 実行 結果 観測地点 通過 車両 OD情報 集
,経路選択確率 求 近似 い .成
�@E 具体的 式 式2 示 . �@E 経路選 択確率 表 , ン � 交通 う OD �
あ OD � 交通 割
定義 [7]. 母 OD交通 一致値
満 い場 前 ップ 値 そ 用い
. ,OD交通 微 , ン時間 車両 発生 い,あ い 観測 い いう問題 回避
あ .
"-!
()+
&* 0 12570 36-
#
$.,
!"#"#! + ! ∙ #"&' → min.
- ← - + 1
'%!0
46/ "- #-
'%-!- -
�@E) = �@E/�E
) , �E) ≥ �
�@E) , �E) < � (2)
OD 表 変化 際 異 経路 選択
能性 考慮 ,行列� 復 ップ 値 更 新 . 行列� 対 近似 成立 交通流
線形的, わ 混雑 影響 少 い 要
請 .
2-3. 使用 交通流 タ
MATES 個 々 運 転 手 細 挙 動 記 述
チ ン 交通流 タ あ ,そ
表現 乱数 使用 い ,確率論的要素
.MATES ッ ワ 端点 OD 出発地 目的地 車両 移動 ,
そ 発生段階 い ン 従 車両
発生 , 乱数 影響 含 .
車線変更 タ ン 等 乱数 決定
,本研究 簡単 乱数 固定 ,決
定論的 タ 扱う. ,以 最
短距 経路 優先 経路選択 使
用 い .
2-4. 交通 需要値 実測値 比較
交差点部 交通容 OD 推定問題 制約条件 え ,本研究 ,当 地点 通過 う 交通 需要値�NOP 実際
ン 通過 交通 実績値�QRP 比較
行う ,交通容 間接的 考慮 .交
差点 混雑自体 当 ン 通過 車両 速 度 等 検出 能 あ ,渋滞 進展
際 当 区間 や車両 通過 く ,
混雑 寄 存在 OD 特定 く
.一方 ,需要値 OD 初期 経路選択情
報 求 ,混雑 寄 存在
OD 特定 能 . 具体的
手順 図2 示 .
需要値�NOP ,車両発生段階 観測箇所� 対 , そ 通過 経路 経路�@ 持 い 車 両 総数 あ いう前提 ,車両 初期 経 路 索結果 タ 求 . ,実績値�QRP 観測箇所� け 推定 ン 交通 �@ う ,経路
�@ 保持 い 車両 総数 求 . 交通容 関 制約 , く満足
目的 フ 制約 え い ,そ
理由 , 制約 OD交通 対 厳密 制
約 え 場 計算 安定性 回避
あ .簡便性 ,制約 適用 観測 ン
交通 修 行 い .観測
ン 交通 え い い地点 ,最初
ン実行時 推定 ン 交通 仮
観測値 代用 .
図2 交通容 制約 え 手順
3 数値実験
3-1. 数値実験 用い 道路 ッ ワ
2章 示 手法 効性 確認 ,2種類 ッ ワ 用い 実験 行う.図 3,4
示 .
図3 単純 交差点
図3 単純 交差点 あ ,交通 需 要値 実測値 用い 制約 追加 機能 い
$;;
#CKB
C K B;06 HAD:!%1
/<$=?>JD
)!"#$
CKB
@EFIK @GJ8 =
&'35$
!%&$
2 9:
$=? >JD HA D "=&'4 <#=
7$ =
!"#$> !%&$
+,.
*- (
!(
← !( − + !"#$− !%&$
600/h
100/h
100/h
確認 あ .観測 ン 交通 図3 示 う ,図 部 流入交通
対 各方向 人 的 え い .右折交通 信号 青時間 サ 中 全車両 通過 能 程度 大 値 設定 ,
提案手法 ン結果 車両混
雑 影響 確認 .
図4 福井 周辺 道路 ッ ワ
図4 福井 周辺 道路 ッ ワ あ ,提 案手法 実際 都 適用例 用い . ン 交通 ッ ワ 中央付近 100地点 観 測 い .推定 OD 総数 19182 組 あ ,未知数 削減 目的 ,提案手法 一 度精度 粗い予備 推定 行い,得 OD 表 う OD 交通 微 省い 1488 組 限 定 .使用 ン 交通 ,2014 9 27 日 土 2016 9 24日 土 信号制御用車 両感知器 計測結果 組 わ 使用 . ン 交通 1 時間 記録 ,OD 推定
1時間 区 行う.交通容 観測 地点 , 記 観測地点 ,予備 推定 段階
混雑 著 地点10点 選定 い . 3-2. 精度 評価方法
推定 OD 表 精度評価 ,観測 ン 交通 推定 ン 交通 比較 行う.厳密 OD 表 本来観測 能 あ ,そ 修 当
手法 行う いう観点 ,個々 OD 表 解
比較評価 困 あ 考え . 踏 え
ン 交通 い 推定値 け観測値
近 い い 評価指標 用い .
同時 ,非現実的 混雑 度 い 評価
, ン結果 け 車両 直近5
間 均速度 図示 .混雑 影響 考慮
い 間 ,結果 け 混雑
発生 無や混雑 程度 比較検討 .
4 結果と考察
4-1. 単純 交差点 適用
,単純 交差点 提案手法 適用 ,
交通容 制約 効果 確認 . 時 交
通容 制約 強度 � = 0.5 あ .
ン開始 90 時点 視化結果 図5 示 . 視化 図 い ,点 一 一 車両 表
,色 直近5 間 均速度 表 .青色 あ 法定速度 表 ,赤色 あ 停 い
赤信号待 含 表 .
図5 単純 交差点 け ン結果
:交通容 制約 右:制約あ
結果,交通容 制約 い場 右折交通 滞
留 ,直進 折車両 影響 及ぼ 確認
,制約 課 場 ,右折交通 制限 ,
各方向 滑 車両 走行 確認
. OD表 表1 示 :
表1 単純 交差点 OD表推定結果 交通容
制約
折 交通
直進 交通
右折 交通 123 0 1000
あ 65 83 202
単 : /h
交通容 制約 い場 ,右折交通 観測
値 近 け 影響 ,直進交通 う
推定 ,観測 ン 交通 適 対応
い い.図中 直進車両 ,右折車両 右折斜 線 進入 ,や く経路 変更 直進
断 .一方 交通容 制約 課 場 N
5 km
福井駅
,各方向 OD 交通 一定 数 割
当 ,混雑 発生 い い ,
ン 適 解 求 い
わ . 結果 ,交通容 制約 入 効果
あ 断 .
4-2. 実都 ッ ワ 適用
,福井 周辺 道路 ッ ワ 対 提 案手法 適用 ,交通容 制約 無 そ
効果 比較 . ッ ワ 規模 考
慮 ,交通容 制約 強度 � = 1 実験 行
.そ 結果 図6〜9 示 .図6 7 ン 交通 再現性 図 あ ,図8 9 実際
ン 実行 ,開始 90 時点 混雑状 況 視化 あ . ン 交通 再現性 図 い ,紫色 点 単路部 計測値,緑色 点 交 差点 方向 計測値 示 .
結果, ン 交通 面 制約 入
近似直線 傾 大 変化 現 .制約
条件 課 全体 交通 抑制
い ,混雑 緩和 ,交通
阻害 い ン 交通 増大 ,全体
交通 増減 打 消 う 働い
考え .相関係数 い 大 変化 確認
,観測地点 配置 い 街地 中心部 信号交差点 連続 ,交通 規模 違い 類似 い や, ッ ワ
OD 数 限 ,制約 無
わ ,観測 ン 交通 推定 ン 交通
間 一定 誤差 生 い 考え .
図6 福井 周辺 ン 交通 再現性 交通容 制約
図7 福井 周辺 ン 交通 再現性 交通容 制約あ
, ン結果 視化 い ,
交通容 制約 付 混雑
規模 減 い 確認 .そ 一方
,制約 い条件 ,制約 あ 条件 混雑 増大 , い 例 確認 .例え 図中 A地点 い ,当 地点 交通容 制約
課 い , 地点 課 制約
車両 優先的 A地点 通過 う
,混雑 増大 考え .
図8 福井 周辺 ン結果
交通容 制約 A
図9 福井 周辺 ン結果 交通容 制約あ
本提案手法 ,任意 観測地点 経由 予定 あ OD 交通 需要値 ,そ 中 実際 通
過 数 実績値 定式化 行 ,厳密
迂回車両 影響 考慮 い い. わ , 需要側 観測地点 手前 迂回
需要値 く算出 ,観測地点 経由 予
定 迂回車両 そ 流入
,実績値 高く算出 いう 起
う . 経路選択 依存 ,特
近 研究 進 い DTA 動的交通割 当 想定 OD推定問題[8] う ,経路 再 索 繁 発生 問題設定 ,そ 影響 大
く .本研究 単純化 ,一 OD
対 初期 経路 索結果 一意 定
仮定 ,単純 初期 経路 索結果 そ 需
要値 用 ,一 OD 対 複
数 経路 割 当 問題設定 ,
ン 実行 同期 ,混雑 迂回 発生箇所
検出 い , 高度 ン
結果 利用 必要 考え .
5 結論
本論文 タ 部 組 込 OD
推定手法 い ,交通容 交通 制約 入 ,非現実的 混雑 発生 抑制 手法 提案
.実験結果 ,部 的 あ ,過
度 混雑 抑制効果 確認 . 本手法 ,OD 表以外 入力 タや タ 所 状況 ,非現実的 混雑 抑制
あ . , ン 実
行 あ ,必 完全 入力 タ 入
手 限 い状況 い ,本研究
所 い タ,例え 信号機 現示 タ ン等 い 推定 補完 最適化 実施 余地
あ .本手法 対称 ,OD表 所 状態 信 号機 現示 タ ン 最適化 手法 相互 組
わ , ン 適 入力
タ 推定 補完機構 実現 期待 .
謝辞
本研究 遂行 あ ,福井県 交通 信 号機 タ 提供 い い . 本研究 JSPS科研費15H01785 助成 け あ .
記 謝意 表 .
参考文献
[ ] McNally, M. G., The four step model, Center for Activity Systems Analysis (2008)
[ ] Bera, S. and Rao, K., Estimation of Origin-Destination Matrix from Traffic Counts: the State of the Art, European Transport – Transporti Europei, Vol. 49, pp. 3-23 (2011) [ ] Larsson, T. and Patriksson, M., Simplicial Decomposition
with Disaggregated Representation for Traffic Assignment Problem, Transportation Science, Vol. 26, No. 1, pp. 4-17 (1992)
[ ] Lundgren, J. T. and Peterson, A., A Heuristic for the Bilevel Origin-Destination-Matrix Estimation Problem, Transportation Research Part B: Methodological, Vol. 42, pp. 339-354 (2008)
[ ] Abe, K., Fujii, H. and Yoshimura, S., Inverse Analysis of Origin-Destination Matrix for Microscopic Traffic Simulator. Computer Modeling in Engineering and Science. Vol. 113, No. 1, pp. 68-85 (2017)
[ ] Fujii, H., Uchida, H. and Yoshimura, S., Agent-based simulation framework for mixed traffic of cars, pedestrians and trams. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Vol. 85, pp. 234-248 (2017)
[ ] Spiess, H., A gradient approach for the O-D matrix adjustment problem. Centre for research on transportation, University of Montreal, Canada, Vol. 693 (1990)
[ ] Toledo, T. and Kolechkina, T., Estimation of dynamic origin--destination matrices using linear assignment matrix approximations. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 14, No. 2, pp. 618-626 (2013)
A