生活道路の安全対策として、ある区域一帯に最高速度 30km/h の速度規制を実施する「ゾーン 30」が積極的に設置されている。このゾーン 30 は、域内の通過交通を抑制する効果や、車両の走行速度を低下させる効果があり、この結果事故リスクを低減することが多くの研究で示されている。一方で、事故リスクへの影響の詳細については、効果の時間的変化など知られていないことも多い。本稿では、この効果を分析するため、千葉県内のゾーン 30 の位置データを用いて事故と紐づけを行い、事故の発生日とゾーンの設置日を比較できるようにすることによって、ゾーン設置前後における事故数の詳細な変化を示した。 その結果、ゾーン 30 は特に死亡・重傷事故の抑制に効果があること、またその効果は規制開始直後に高く、時間経過につれ徐々に低減していくことが確認された。
セミトレーラ連結車を利用した国際海上コンテナの国内陸上輸送においては,総重量が車両制限令の一般的制限値を超える重量コンテナや高さ9’6”の背高コンテナに関してまだ通行上の課題も多い.また,国際海上貨物の効率的な輸送を実現するための,港湾と道路の連携を考慮したプロジェクトの評価にあたっては,大型車両の通行上のボトルネック等も勘案したフレームで検討を行う必要がある.そこで本研究は,通行制限に関する制度や現状について整理し,輸送ネットワーク上における通行不能箇所を抽出して海上コンテナ用セミトレーラ連結車の通行可能ネットワークを車種別に作成したうえで,これらボトルネックの解消効果の試算を行うものである.
交差点の幾何構造は様々な交通事故リスクに影響を与える要因と考えられているが、幾何構造を示す各特徴量がどのような効果をもたらすかを明確にするにはさらなる検討が必要である。そこで本稿では、このような特徴量のうち横断歩道間距離と横断歩道セットバック距離に注目し、オープンデータである交通規制情報をもとに作成した横断歩道の位置データを用いてこれらを計算することで、交通事故リスクの分析に用いることのできるデータセットを作成した。また、これを用いて千葉県内の信号交差点で発生した左折事故を分析したところ、一定の大きさの交差点では、計算した横断歩道セットバック距離が左折事故における巻き込み事故の相対比率に影響を与える可能性が示唆される結果を得た。
交差点の幾何構造は様々な交通事故リスクに影響を与える要因と考えられているが、幾何構造を示す各特徴量がどのような効果をもたらすかを明確にするにはさらなる検討が必要である。そこで本稿では、このような特徴量のうち横断歩道間距離と横断歩道セットバック距離に注目し、オープンデータである交通規制情報をもとに作成した横断歩道の位置データを用いてこれらを計算することで、交通事故リスクの分析に用いることのできるデータセットを作成した。得られたデータセットを用いて千葉県内の交差点で発生した左折事故を分析したところ、一定以上の大きさの交差点において、計算した横断歩道セットバック距離が左折事故における巻き込み事故の比率に影響を与えることが示された。
Transportation systems in the eastern part of Japan were suspended after the 2011 off the Pacific coast of Tohoku Earthquake. The earthquake, which occurred at 14:46 JST, resulted in the interruption of almost all railway services in Tokyo until the next day. There was a significant increase in road traffic the day after the earthquake and congestions were observed all over the city. This study investigates the relationship between the average travel speed of vehicles estimated from the probe-car data and the average length of traffic congestion obtained from Vehicle Information and Communication System (VICS). Employing the relationships, the travel speeds of vehicles during Typhoon Roke on Sep. 21, 2011 were estimated.
交通状況の把握において、現状は人手観測や感知器を用いた調査が主流だが、設置コストの観点から車両プローブデータの活用が期待されている。一方で、現在普及している車両プローブデータは交通全体の一部分であり、それだけでは実際の交通量を把握することが難しい。そこで本研究では、車両プローブデータから任意の地点の車両台数を推計する手法を新たに提案する。この手法は交通量だけではなく、駐車台数の推計へ応用することも可能である。手法の検証にあたってトヨタ自動車株式会社が保有するプローブデータを使用し、推計した一般道の交通量について精度の検証を行った。この結果、一部の道路では、平均平方二乗誤差率が 0.3 という結果が得られた。また、検証結果から本手法の課題点についても考察した。
本調査研究は,自動運転車が安全安心に走行可能な交通環境の整備に向けて,自動運転車が必要とする警察が管理する交通規制情報のデータ精度向上を目指して2020年度からの3か年で実施した.交通規制情報の精度向上を図るために既存の交通規制情報の標準フォーマットにおける課題及び改善策を検討して新たに拡張版標準フォーマット及び同解説書を作成した.実証実験では2020年度に作成したモデルシステムの要件定義書(案)を踏まえ,2021年度に交通規制情報と標識情報の整合性を確認して紐付けを行うモデルシステムの開発及び実証実験を行うとともに画像認識技術の評価を実施した.2022年度には前年度に開発した技術及び拡張版標準フォーマットを用いてプロトタイプシステムを構築し,交通規制情報のデータ精度向上に係る実証実験及び効果検証を行い,システムを導入するための要件定義書(案)を取りまとめた.
センシング技術の発展に伴って多様な交通情報をリアルタイムで収集することが可能となり,それを用いた交通状態短期予測に関する研究が進展しつつある.しかし,観光地を対象とした交通量予測の事例は少なく,オーバーツーリズムの評価等への適用も十分ではない.本研究では,観光地の交通量を高精度予測するために,曜日や季節,天気,イベント情報などの多様な特性を包括的に考慮することが可能な多変量LSTMを用いた学習モデルを構築した.具体的には,鎌倉市中心部を対象に,交通量データ,降水量や社会イベント情報などの複数の入力を学習することで,市内中心部における交通量の60分先予測値を出力した.その結果,繁忙期である6月中旬の交通量予測において,平均絶対誤差率7.03%という比較的高い予測性能を有することが示された.
首都圏の都市間高速道路では、約2km 間隔に設置されたトラフィックカウンタを用いて計測されたデータによって交通流の状態を把握し、交通情報を提供している。この情報提供は情報板の文字や、地図の路線上に渋滞状況を色で示すのが一般的であり、実際の交通の流れは想像しにくいものになっている。交通状況データを用いて交通の流れをCG 動画で視覚化すれば、交通状況の直感的な理解に役立つと考えられる。しかし、計測データ毎にCG 動画を生成するのは効率的とはいえない。そこで、トラフィックカウンタで計測される車両速度と交通密度および大型車混入率を変数としてCG 動画を作成し、交通流イメージのグループ化を試みた。その結果、走行速度と交通密度を変数とした類似度実験では、昼夜に限らず高速域では交通密度、低速域では車両速度の違いが交通流イメージに影響するという関係を見出した。大型車混入率を変数とした実験では、その違いには大きな差はなく、大型車混入率20%程度の変化で違いを認識できるという傾向を見出した。
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