2 一方、時代の変化が激しく、先進技術が現有交通管理システムにどんな利便を注入するが、様々な研究課題が生じられている。信号制御システムにも、「新たな技術に基づいてどんな変革が可能ですか？」ということは、最近多くの研究者注目している課題となっている。自動認知技術と情報システムの発展に伴って、交差点で待っている車の数と種類が検知可能になった。そういう情報をベースとした交通信号制御の最適化が新たな課題になっている。 近年、様々な現代技術を通じで、平面交差点各流入部の車群情報を取得する上で、その情報を利用し、信号制御システムの効率化を目指す研究がある。しかし、今までの研究の多数は、単純に大量なデータを用いて遅延時間の低減を目標とする信号制御時間の設計方法に関するもので、平均遅延時間の最小化には到達していない。一方、平均遅延時間最小化を目指して、伝統的な方法を用いるリアルタイム信号制御について研究もある。但し、それらの研究は信号サイクルを更新時間単位とするため、１サイクル内の交通流の激しい変化に対応できず、渋滞を誘発しやすい。また、カメラによる車群情報の取得は一定範囲内の交通状況しか対応できない、且つカメラ認識システムの価格が高いという欠点がある。 今年度の研究内容は、昨年度の研究を続いて、下記の三つになる。一つ目、シミュレーションの調整：交差点幾何的な調整と各流入レーンの飽和交通流率の再計算。二つ目、車群に関するリアルタイム情報に基づいて信号制御最適化研究の一環として、伝統的な平均遅延計算方法を利用する新たな非線形計画モデルの構築と検証。三つ目、収集したリアルタイムな車群情報に基づいて、平均遅延時間最小化を目指す最適な信号サイクル長と青時間を計算できる非線形計画モデルを用いて、信号制御システムの最適化アルゴリズムの開発と検証 図 1-2本研究の仕組み
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