図 1-1 未来クネクティッド交差点のイメージ 1. はじめに 人工知能時代を進入する歩みとともに、車業界がCASEに向かって進んでいる。一方、感知技術の進歩発展とコンピューターの計算機能の向上に伴って、リアルタイム情報を用いる信号制御システムの変革も期待される。 過去十年間、世界範囲でリアルタイム情報に基づく信号制御最適化に関する様々な研究がある。それら研究の中に、二つの視点から注目されている。一つ目、リアルタイム情報の利用ので、リアルタイム情報の更新時間とそちによって信号制御の更新時間（以下、更新時間単位と略す）となる。更新時間単位はサイクル長から何秒までの範囲である。こちらでサイクル長とサイクル長より短い時間、二つの種類を分ける。二つ目、信号制御システムの目標となる。主に平均遅延時間の削減、平均遅延時間の最小化二つがある。但し、サイクル長より短い更新時間単位は1秒に至っては尋ねられない。さらに、1秒どころか、何秒を更新時間単位として、平均遅延時間の最小化を目指す研究は尋ねられない。そこで、本研究は、平均遅延時間の最小化を目指して、もっと直前のリアルタイム情報の利用ともっと短い更新時間単位はもっと渋滞緩和効果が導くと仮定し、そして、どんなリアルタイム情報を利用するか、どんな流れとモデルを用いて平均遅延時間の最小化を目指すか、二つの疑問を持って、1秒ごとに更新しているリアルタイム情報に基づいて、1秒ごとに信号制御を更新できるアルゴリズムを開発する。このアルゴリズムを検証するため、一つの単独十字交差点を対象とし、二つの視点からそれぞれ幾つの交通流量シナリオを想定してミクロシミュレーションを行う。シミュレーションか1
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