プローブカーデータからの交差点状況推定手法の提案

• 赤井 優真

• 廣森 聡仁

• 梅津 高朗

• 山口 弘純

• 東野 輝夫

書誌事項

タイトル別名

• A Method for Estimating Intersection Characteristics Using Floating Car Data

抄録

近年，各種センサを搭載したプローブカーを走行させて収集したプローブカーデータが注目されており，定点観測に代わって低コストで広範囲の情報を収集できる手段として期待されている．このデータからリンク走行時間と比較し走行時間の正確な推定が難しい交差点の走行時間を調査する方法なども提案されてきているが，それに影響を受ける要因が何かの推測は容易ではない．本研究では，交差点走行時間を決定するいくつかの要因をパラメータ化して，走行時間を式表現化することで，そのモデルを活用し，いくつかのプローブカーデータによる交差点遅延時間がわかったときに，交差点の未知の要因値 （パラメータ値） を推定する方法を提案する．提案手法では， 2 段階の線形回帰により，要因と交差点走行時間との関係をモデル化する．この目的のため，要因値を様々に変化させた網羅的な交通流シミュレーションを実施し，データセットを取得している．さらに，この線形回帰モデルにおいて，プローブカー混入率 （全車両数に対してプローブカーが占める割合） を変化させ，モデルの推定精度特性を解析している．In recent years, probe-car data has attracts a lot of attention. It is expected as a means of lower cost data collection than fixed point observation. Although previous work on the estimation of trip time and passing delay through intersections from such a dataset exists, estimating dominant factors that affect on of the delay has not been well-investigated so far. In this study, we propose the method of modeling and analyzing such fundamental factors. This method focuses on all the factors (parameters) that may potentially affect the intersection delay, but their levels of influence are unknown. We conduct exhaustive simulations changing those parameters and build a model to present the relationship. As a result, we have found that there are several dominant factors, and the intersection passing delay can be expressed by those factors.

収録刊行物

• 研究報告 モバイルコンピューティングとユビキタス通信（MBL）

  研究報告 モバイルコンピューティングとユビキタス通信（MBL） 2012 (4), 1-8, 2012-11-08

詳細情報

• CRID: 1570854177867228800
• NII論文ID: 110009486378
• NII書誌ID: AA11851388
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles