プローブカーデータを用いた高速道路における動的交通状態推定について

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  • DYNAMIC ESTIMATION OF TRAFFIC STATES ON A FREEWAY USING PROBE VEHICLE DATA

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抄録

プローブカーデータと従来型地点感知器データを統合的に組み合わせて高速道路の交通密度や空間平均速度の動的推定を試みた. 先ず, マクロ交通流モデルをシステム方程式としたカルマンフィルターによる定式化を行った. プローブカーデータや感知器データの有無による数値計算を自由流, 渋滞流の6つの交通パターンに対して行い, プローブカーデータが推定精度の向上に極めて有効であることを定量的に検証した. さらに, プローブカーの混入率やサンプリング率に関しても数値解析を行い, 混入率が4～5%までは推定誤差は減少するが, それ以上では推定誤差に改善はあまり見られないこと, あるいは所要の推定精度を保つためには10ないし30秒ごとのサンプリングが必要であることなどを明らかにした.

収録刊行物

  • 土木学会論文集

    土木学会論文集 2003 (730), 43-54, 2003-04-20

    公益社団法人 土木学会

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