JP6404572B2 - Signal control apparatus, signal control system, and signal control method - Google Patents
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Description
本発明は、パターン制御による信号制御を行う信号制御装置に関するものである。 The present invention relates to a signal control apparatus that performs signal control by pattern control.
交通管制システムは、過密化した道路交通を適切に配分・誘導するという役割を果たすために、交通流動を適正化する「信号制御」と交通量の平準化を促す「情報提供」という二つの機能を備えている。「信号制御」では、交差点流入部等に設置された車両感知器から交通需要を把握することで、適切な信号制御パラメータで交差点の信号制御機が運用される。 The traffic control system has two functions: “signal control” that optimizes traffic flow and “information provision” that promotes leveling of traffic in order to properly distribute and guide overcrowded road traffic. It has. In the “signal control”, the traffic signal is grasped from the vehicle sensor installed at the intersection inflow section or the like, and the signal controller at the intersection is operated with an appropriate signal control parameter.
「信号制御」の方式は、プログラム選択方式（パターン制御とも呼ばれる）とプログラム形成方式に大別される。従来から、パターン制御が全国的に広く運用されているが（例えば、特許文献１参照）、近年、経年変化や突発的な状況への対応を主眼において、プログラム形成方式のひとつであるＭＯＤＥＲＡＴＯ制御が全国的に積極展開されている。 The “signal control” method is roughly divided into a program selection method (also called pattern control) and a program formation method. Conventionally, pattern control has been widely used nationwide (see, for example, Patent Document 1), but in recent years, MODERATO control, which is one of the program formation methods, has focused on dealing with secular changes and sudden situations. It is actively deployed nationwide.
しかしながら、ＭＯＤＥＲＡＴＯ制御に代表されるプログラム形成方式は車両感知器を多数必要とするため、現在のように予算状況が厳しい場合には、ＭＯＤＥＲＡＴＯ制御のみでの運用は難しく、今後もパターン制御との併用が続くことが予想される。 However, since the program formation method represented by MODERATO control requires a large number of vehicle detectors, it is difficult to operate only with MODERATO control when the budget situation is severe as it is now, and it will be used in combination with pattern control in the future. Is expected to continue.
維持管理の面では、高度成長期に際し大量に整備した機器（信号制御機や車両感知器など）の更新時期を迎えており、予算と業務の両面で負担が年々増加している。このような情勢のもと、新たな機器の追加をせずに信号制御を現状の交通状況へ適応させていくにはパターン制御で長年運用されている地域において信号制御に関する設定（信号制御定数と呼ばれる）を見直す必要がある。具体的には、熟練技術者により現状の交通状況を類型化し、その類型化したそれぞれの状況に適切な制御パラメータと、そのパラメータを選択させるために必要な閾値（車両感知器より算出される状態量の閾値）を設計するという一連の作業をすることが必要となる。しかし、昨今の社会情勢で人員体制の効率化が図られるなか、信号制御定数の見直しは、機器更新対象となる路線での実施が中心とならざるを得ず、管理管轄地域の全域において適切な信号制御パラメータで運用されているとは言いがたい。 In terms of maintenance, it is time to renew equipment (signal controllers, vehicle detectors, etc.) that have been prepared in large quantities during the period of high growth, and the burden on both the budget and work is increasing year by year. Under these circumstances, in order to adapt signal control to the current traffic situation without adding new equipment, settings related to signal control (signal control constants and It is necessary to review. Specifically, the current state of traffic is categorized by a skilled engineer, the control parameters appropriate for each categorized state, and the thresholds required to select the parameters (states calculated by the vehicle sensor) It is necessary to carry out a series of operations of designing the threshold of the quantity). However, with the recent improvement in the personnel system in the current social situation, the revision of signal control constants must be conducted mainly on the routes that are subject to equipment renewal. It is hard to say that it is operated with signal control parameters.
本発明は、上記従来の問題を解決するためになされたもので、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことのできる信号制御装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described conventional problems, and an object of the present invention is to provide a signal control device that can automatically review a signal control parameter without manpower.
本発明の信号制御装置は、パターン制御による信号制御を行う信号制御装置であって、交通量と占有率のデータを含む車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、前記パターン制御に用いる少なくともサイクルパターンを含む信号制御パラメータのパターンの分類を行うパラメータ分類部と、所定の時間帯毎の前記交通量と前記占有率をグループ化し、前記グループ間の分割点の交通状態量に基づいて、前記サイクルパターンの選択に用いられる閾値を算出する閾値算出部と、を備えた構成を有している。 The signal control device of the present invention is a signal control device that performs signal control by pattern control, and is based on a signal control parameter index calculated from vehicle detector data including travel volume and occupation rate data and travel time data. A parameter classification unit for classifying signal control parameter patterns including at least a cycle pattern used for the pattern control; and the traffic volume and the occupation ratio for each predetermined time period are grouped, and traffic at a dividing point between the groups And a threshold value calculation unit that calculates a threshold value used for selection of the cycle pattern based on the state quantity.
この構成により、パターン制御による信号制御において、信号制御パラメータのパターンの分類を自動で行うことができるとともに、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。これにより、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことが可能になる。 With this configuration, it is possible to automatically classify signal control parameter patterns in signal control by pattern control, and it is possible to automatically calculate a threshold value used for selection of signal control parameter patterns. As a result, the signal control parameters can be automatically reviewed without human intervention.
また、本発明の信号制御装置は、パターン制御による信号制御を行う信号制御装置であって、交通量と占有率のデータを含む車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、前記パターン制御に用いる少なくともスプリットパターンを含む信号制御パラメータのパターンの分類を行うパラメータ分類部と、所定の時間帯毎の幹線道路側と交差道路側の交通状態量をグループ化し、前記グループ間の分割点の交通状態量に基づいて、前記スプリットパターンの選択に用いられる閾値を算出する閾値算出部と、を備えた構成を有している。
この構成により、パターン制御による信号制御において、信号制御パラメータのパターンの分類を自動で行うことができるとともに、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。これにより、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことが可能になる。
また、本発明の信号制御装置は、パターン制御による信号制御を行う信号制御装置であって、交通量と占有率のデータを含む車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、前記パターン制御に用いる少なくともオフセットパターンを含む信号制御パラメータのパターンの分類を行うパラメータ分類部と、所定の時間帯毎の上り側と下り側の交通状態量をグループ化し、前記グループ間の分割点の交通状態量に基づいて、前記オフセットパターンの選択に用いられる閾値を算出する閾値算出部と、を備えた構成を有している。
この構成により、パターン制御による信号制御において、信号制御パラメータのパターンの分類を自動で行うことができるとともに、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。これにより、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことが可能になる。
また、本発明の信号制御装置では、前記信号制御パラメータ指標には、サイクル指標が含まれ、前記パラメータ分類部は、前記サイクル指標をクラスタリングすることにより前記サイクルパターンを生成し、前記サイクルパターンのサイクル指標に基づいて前記サイクルパターンの分類を行う構成を有している。
In addition, the signal control device of the present invention is a signal control device that performs signal control by pattern control, and is used as a signal control parameter index calculated from vehicle detector data including travel volume and occupation rate data and travel time data. A parameter classification unit for classifying signal control parameter patterns including at least a split pattern used for the pattern control, and grouping the traffic state quantities on the main road side and the cross road side for each predetermined time zone, And a threshold value calculation unit that calculates a threshold value used for selection of the split pattern based on the traffic state quantity at the dividing point between the two.
With this configuration, it is possible to automatically classify signal control parameter patterns in signal control by pattern control, and it is possible to automatically calculate a threshold value used for selection of signal control parameter patterns. As a result, the signal control parameters can be automatically reviewed without human intervention.
In addition, the signal control device of the present invention is a signal control device that performs signal control by pattern control, and is used as a signal control parameter index calculated from vehicle detector data including travel volume and occupation rate data and travel time data. A parameter classification unit for classifying signal control parameter patterns including at least an offset pattern used for the pattern control, and grouping the upstream and downstream traffic state quantities for each predetermined time zone. And a threshold value calculation unit that calculates a threshold value used for selection of the offset pattern based on the traffic state quantity at the division point.
With this configuration, it is possible to automatically classify signal control parameter patterns in signal control by pattern control, and it is possible to automatically calculate a threshold value used for selection of signal control parameter patterns. As a result, the signal control parameters can be automatically reviewed without human intervention.
In the signal control device of the present invention, the signal control parameter index includes a cycle index , and the parameter classifying unit generates the cycle pattern by clustering the cycle index, and the cycle of the cycle pattern The cycle pattern is classified based on the index.
この構成により、サイクル指標をクラスタリングすることによりサイクルパターンが生成され、サイクルパターンのサイクル指標に基づいてサイクルパターンの分類が行われる。このようにして、サイクルパターンの分類を自動で行うことが可能になる。 With this configuration, a cycle pattern is generated by clustering the cycle indexes, and the cycle patterns are classified based on the cycle index of the cycle pattern. In this way, the cycle pattern can be automatically classified.
また、本発明の信号制御装置では、前記信号制御パラメータ指標には、スプリット指標が含まれ、前記パラメータ分類部は、前記スプリット指標をクラスタリングすることにより前記スプリットパターンを生成し、前記スプリットパターンのスプリット指標に基づいて前記スプリットパターンの分類を行う構成を有している。 In the signal control device of the present invention, the signal control parameter index includes a split index , and the parameter classification unit generates the split pattern by clustering the split index, and splits the split pattern. The split pattern is classified based on the index.
この構成により、スプリット指標をクラスタリングすることによりスプリットパターンが生成され、スプリットパターンのスプリット指標に基づいてスプリットパターンの分類が行われる。このようにして、スプリットパターンの分類を自動で行うことが可能になる。 With this configuration, a split pattern is generated by clustering the split index, and the split pattern is classified based on the split index of the split pattern. In this way, the split pattern can be automatically classified.
また、本発明の信号制御装置では、前記信号制御パラメータ指標には、オフセット指標が含まれ、前記パラメータ分類部は、前記オフセット指標をクラスタリングすることにより前記オフセットパターンを生成し、前記オフセットパターンのオフセット指標に基づいて前記オフセットパターンの分類を行う構成を有している。 In the signal control device of the present invention, the signal control parameter index includes an offset index , and the parameter classification unit generates the offset pattern by clustering the offset index, and the offset pattern offset The offset pattern is classified based on the index.
この構成により、オフセット指標をクラスタリングすることによりオフセットパターンが生成され、オフセットパターンのオフセット指標に基づいてオフセットパターンの分類が行われる。このようにして、オフセットパターンの分類を自動で行うことが可能になる。 With this configuration, an offset pattern is generated by clustering the offset index, and the offset pattern is classified based on the offset index of the offset pattern. In this way, the offset pattern can be automatically classified.
また、本発明の信号制御装置では、前記閾値算出部は、前記交通量と前記占有率を軸とする仮想平面上に所定の時間帯毎に前記車両感知器から得られる前記交通量と前記占有率をプロットし、プロットされた前記仮想平面上の位置に基づいて前記時間帯毎の前記交通量と前記占有率をグループ化する構成を有している。 Further, in the signal control device of the present invention , the threshold value calculation unit includes the traffic volume obtained from the vehicle sensor for each predetermined time period on the virtual plane centered on the traffic volume and the occupation ratio, and the plotting the occupancy has a structure that groups the occupancy and the traffic volume of each of the time zones based on the position of the plotted the virtual plane.
この構成により、仮想平面上に交通量と占有率をプロットした位置に基づいて交通量と占有率がグループ化され、グループ化された交通量と占有率から算出される交通状態量に基づいてサイクルパターンの選択に用いられる閾値が算出される。このようにして、サイクルパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。 With this configuration, the traffic volume and occupancy rate are grouped based on the position where the traffic volume and occupancy rate are plotted on the virtual plane, and the cycle is based on the traffic state quantity calculated from the grouped traffic volume and occupancy rate. A threshold value used for pattern selection is calculated. In this way, the threshold value used for selecting the cycle pattern can be automatically calculated.
また、本発明の信号制御装置では、前記閾値算出部は、幹線道路側と交差道路側の交通状態量を軸とする仮想平面上に、所定の時間帯毎の前記幹線道路側と交差道路側の交通状態量をプロットし、プロットされた前記仮想平面上の位置に基づいて前記時間帯毎の前記幹線道路側と交差道路側の交通状態量をグループ化する構成を有している。 Further, in the signal control device of the present invention , the threshold value calculation unit is configured so that the main road side and the cross road for each predetermined time zone are on a virtual plane with the traffic state quantity on the main road side and the cross road side as axes. plot the traffic conditions of the side, and has a structure that groups the traffic state of the highway side and cross road side of each of the time zones based on the position of the plotted the virtual plane.
この構成により、仮想平面上に幹線道路側と交差道路側の交通状態量をプロットした位置に基づいて幹線道路側と交差道路側の交通状態量がグループ化され、グループ化された幹線道路側と交差道路側の交通状態量に基づいてスプリットパターンの選択に用いられる閾値が算出される。このようにして、スプリットパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。 With this configuration, the traffic state quantities on the main road side and the cross road side are grouped based on the positions where the traffic state quantities on the main road side and the cross road side are plotted on the virtual plane, and the grouped main road side and A threshold value used for selection of the split pattern is calculated based on the traffic state quantity on the intersection road side. In this way, the threshold value used for selecting the split pattern can be automatically calculated.
また、本発明の信号制御装置では、前記閾値算出部は、上り側と下り側の交通状態量を軸とする仮想平面上に、所定の時間帯毎の前記上り側と下り側の交通状態量をプロットし、プロットされた前記仮想平面上の位置に基づいて前記時間帯毎の前記上り側と下り側の交通状態量をグループ化する構成を有している。 Further, in the signal control device of the present invention , the threshold value calculation unit is configured so that the uplink and downlink traffic conditions for each predetermined time zone are on a virtual plane with the uplink and downlink traffic condition quantities as axes. plotting the amount, it has a structure that groups the traffic state of the uplink side and downlink side of each of the time zones based on the position of the plotted the virtual plane.
この構成により、仮想平面上に上り側と下り側の交通状態量をプロットした位置に基づいて上り側と下り側の交通状態量がグループ化され、グループ化された上り側と下り側の交通状態量に基づいてオフセットパターンの選択に用いられる閾値が算出される。このようにして、オフセットパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。 With this configuration, the upstream and downstream traffic state quantities are grouped based on the positions where the upstream and downstream traffic state quantities are plotted on the virtual plane, and the grouped upstream and downstream traffic conditions are grouped. Based on the amount, a threshold value used for selecting an offset pattern is calculated. In this way, the threshold used for selecting the offset pattern can be automatically calculated.
本発明の信号制御システムは、前記信号制御装置と、交差点流入部に設置され、前記信号制御装置に交通量と占有率のデータを含む車両感知器データを送信する車両感知器と、車両に搭載され、前記信号制御装置に旅行時間データを送信する車載機と、を備えた構成を有している。 The signal control system according to the present invention is installed in a vehicle, the vehicle control device which is installed at the intersection of the signal control device, transmits vehicle sensor data including traffic volume and occupancy data to the signal control device. And an in-vehicle device that transmits travel time data to the signal control device .
このシステムによっても、上記の装置と同様に、パターン制御による信号制御において、信号制御パラメータのパターンの分類を自動で行うことができるとともに、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。これにより、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことが可能になる。 Even with this system, as in the case of the above-mentioned device, the signal control parameter pattern can be automatically classified in the signal control by pattern control, and the threshold value used for selecting the signal control parameter pattern is automatically calculated. can do. As a result, the signal control parameters can be automatically reviewed without human intervention.
本発明の信号制御方法は、パターン制御による信号制御を行う信号制御方法であって、交通量と占有率のデータを含む車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、前記パターン制御に用いる少なくともサイクルパターンを含む信号制御パラメータのパターンの分類を行い、所定の時間帯毎の前記交通量と前記占有率をグループ化し、前記グループ間の分割点の交通状態量に基づいて、前記サイクルパターンの選択に用いられる閾値を算出する。 The signal control method of the present invention is a signal control method for performing signal control by pattern control, and is based on a signal control parameter index calculated from vehicle detector data including travel volume and occupation rate data and travel time data. Classifying signal control parameter patterns including at least a cycle pattern used for the pattern control, grouping the traffic volume and the occupancy ratio for each predetermined time zone, and based on the traffic state quantities at the division points between the groups Then, a threshold value used for selecting the cycle pattern is calculated.
この方法によっても、上記の装置と同様に、パターン制御による信号制御において、信号制御パラメータのパターンの分類を自動で行うことができるとともに、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。これにより、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことが可能になる。 With this method as well, the signal control parameter pattern classification can be performed automatically and the threshold value used to select the signal control parameter pattern can be automatically calculated in the signal control based on the pattern control. can do. As a result, the signal control parameters can be automatically reviewed without human intervention.
本発明は、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことができるという効果を有する信号制御装置を提供することができるものである。 The present invention can provide a signal control apparatus having an effect that the review of the signal control parameters can be automatically performed without manpower.
以下、本発明の実施の形態の信号制御装置について、図面を用いて説明する。本実施の形態では、パターン制御による信号制御を行う機能を備えており、交通管制システムに用いられる信号制御装置の場合を例示する。 Hereinafter, a signal control device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the present embodiment, a signal control device having a function of performing signal control by pattern control and used for a traffic control system is illustrated.
本発明の実施の形態の信号制御装置の構成を、図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態の信号制御装置を示すブロック図である。図１に示すように、信号制御装置１は、車両感知器データ受信部２と、旅行時間データ受信部３と、制御設定取得部４を備えている。 The configuration of the signal control apparatus according to the embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a signal control apparatus according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the signal control device 1 includes a vehicle detector data receiving unit 2, a travel time data receiving unit 3, and a control setting acquisition unit 4.
車両感知器データ受信部２は、交差点流入部等に設置された車両感知器（図示せず）から、車両感知器データ（例えば、交通量Ｑ、占有率Ｏｃなど）を受信する機能を備えている。また、旅行時間データ受信部３は、プローブカーなどに搭載された車載機から旅行時間データを受信する機能を備えている。なお、車載機は、プローブカー専用の車載機を用いてもよく、また、搭乗者が所持する携帯端末機等に専用のプログラムをインストールしたものを用いてもよい。制御設定取得部４は、信号制御に用いられる現行の制御設定（パラメータ設定）を取得する機能を備えている。 The vehicle detector data receiving unit 2 has a function of receiving vehicle detector data (for example, traffic volume Q, occupation rate Oc, etc.) from a vehicle detector (not shown) installed at an intersection inflow portion or the like. Yes. The travel time data receiving unit 3 has a function of receiving travel time data from an in-vehicle device mounted on a probe car or the like. As the in-vehicle device, an in-vehicle device dedicated to the probe car may be used, or a device in which a dedicated program is installed in a portable terminal device possessed by the passenger may be used. The control setting acquisition unit 4 has a function of acquiring current control settings (parameter settings) used for signal control.
また、図１に示すように、信号制御装置１は、入力データ作成部５と、パラメータ分類部６と、パラメータ設計支援部７と、閾値算出部８を備えている。さらに、図１に示すように、信号制御装置１は、交通状況指標ＤＢ（データベース）９と、車両感知器データＤＢ（データベース）１０と、現行制御設定ＤＢ（データベース）１１と、パラメータ分類ＤＢ（データベース）１２と推奨制御設定ＤＢ（データベース）１３を備えている。 As shown in FIG. 1, the signal control apparatus 1 includes an input data creation unit 5, a parameter classification unit 6, a parameter design support unit 7, and a threshold value calculation unit 8. Further, as shown in FIG. 1, the signal control device 1 includes a traffic condition index DB (database) 9, a vehicle sensor data DB (database) 10, a current control setting DB (database) 11, and a parameter classification DB ( Database) 12 and recommended control setting DB (database) 13.
パラメータ分類部６は、車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標（サイクル指標とスプリット指標とオフセット指標）に基づいて、パターン制御に用いる信号制御パラメータのパターン（サイクルパターン、スプリットパターン、オフセットパターン）の分類を行う機能を備えている。 The parameter classifying unit 6 uses signal control parameter patterns (cycle pattern, split index) used for pattern control based on signal control parameter indices (cycle index, split index, and offset index) calculated from vehicle sensor data and travel time data. Pattern, offset pattern).
パラメータ設計支援部７は、信号制御パラメータのパターン（サイクルパターン、スプリットパターン、オフセットパターン）の分類に基づいて、信号制御パラメータ値の設計支援を行う機能を備えている。 The parameter design support unit 7 has a function of supporting design of signal control parameter values based on the classification of signal control parameter patterns (cycle pattern, split pattern, offset pattern).
閾値算出部８は、車両感知器データ（交通量と占有率）から算出される交通状態量に基づいて、信号制御パラメータのパターン（サイクルパターン、スプリットパターン、オフセットパターン）の選択に用いられる閾値（推奨閾値）を算出する機能を備えている。 The threshold value calculation unit 8 uses a threshold value (cycle pattern, split pattern, offset pattern) used to select a signal control parameter pattern (cycle pattern, split pattern, offset pattern) based on the traffic state quantity calculated from the vehicle sensor data (traffic volume and occupation rate). (Recommended threshold) is calculated.
交通状況指標ＤＢ９には、入力データ作成部５で算出された交通状況指標（サイクル指標、スプリット指標、オフセット指標）が保存される。車両感知器データＤＢ１０には、車両感知器データ受信部２が受信した所領感知器データが保存される。現行制御設定ＤＢ１１には、制御設定取得部４が取得した現行の制御設定（パラメータ設定）や閾値（パターン選択用の閾値）が保存される。パラメータ分類ＤＢ１２には、パラメータ分類部６で生成されたパターン分類（サイクルパターン分類、スプリットパターン分類、オフセットパターン分類）が保存される。推奨制御設定ＤＢ１３には、パラメータ設計支援部７で算出された制御設定（パラメータ設定）や閾値算出部８で算出された閾値（パターン選択用の閾値）が保存される。 The traffic condition index DB 9 stores the traffic condition index (cycle index, split index, offset index) calculated by the input data creation unit 5. The vehicle detector data DB 10 stores the area detector data received by the vehicle detector data receiving unit 2. The current control setting DB 11 stores the current control settings (parameter settings) and threshold values (pattern selection threshold values) acquired by the control setting acquisition unit 4. The parameter classification DB 12 stores pattern classifications (cycle pattern classification, split pattern classification, offset pattern classification) generated by the parameter classification unit 6. The recommended control setting DB 13 stores the control setting (parameter setting) calculated by the parameter design support unit 7 and the threshold value (pattern selection threshold value) calculated by the threshold value calculation unit 8.
ここで、入力データ作成部５について詳しく説明する。 Here, the input data creation unit 5 will be described in detail.
入力データ作成部５は、車両感知器データ（車両感知機交通量）と旅行時間データ（旅行時間）から、下記の式（１）に基づいて、総遅れ時間を算出する。
そして、このように算出された総遅れ時間から、下記の式（２）に基づいて、サブエリア全体の総遅れ時間を算出する。本実施の形態では、このサブエリア全体の総遅れ時間が、サイクル指標として用いられる。なお、サブエリアとは、同じ様な交通流動をする複数の交差点を一つのエリアとして考えたものである。
また、入力データ作成部５は、上記のように算出された総遅れ時間から、下記の式（３）に基づいて、スプリット指標を算出する。
さらに、入力データ作成部５は、下記の式（４）に基づいて、所定の系統方向における総遅れ時間を算出する。
そして、このように算出された総遅れ時間から、下記の式（５）に基づいて、所定の系統方向における比率が算出される。本実施の形態では、この比率が、オフセット指標として用いられる。
つぎに、図２〜図４を参照しながら、パターン分類部について詳しく説明する。 Next, the pattern classification unit will be described in detail with reference to FIGS.
パラメータ分類部６は、サイクル指標をクラスタリングすることによりサイクルパターンを生成し、サイクルパターンのサイクル指標に基づいてサイクルパターンの分類を行う機能を備えている。図２は、サイクルパターン分類の説明図である。サイクルパターン分類を生成する場合には、まず、サブエリアの交通状況指標（サイクル指標）をクラスタリングすることでサイクルパターンを生成する。図２の左図では、横軸が時間とされており、縦軸が交通状況指標（サブエリア全体の遅れ時間：Delay Time）とされている。そして、図２の左図に示すように、所定の時間帯（例えば、７：００〜９：００）の交通状況指標（サイクル指標）をクラスタリングすることでサイクルパターンを生成する。 The parameter classification unit 6 has a function of generating a cycle pattern by clustering the cycle indexes and classifying the cycle patterns based on the cycle indexes of the cycle pattern. FIG. 2 is an explanatory diagram of cycle pattern classification. When the cycle pattern classification is generated, first, the cycle pattern is generated by clustering the traffic condition indexes (cycle indexes) of the sub-areas. In the left diagram of FIG. 2, the horizontal axis is time, and the vertical axis is a traffic condition index (delay time of the entire sub-area). Then, as shown in the left diagram of FIG. 2, a cycle pattern is generated by clustering traffic condition indices (cycle indices) in a predetermined time zone (for example, 7:00 to 9:00).
つづいて、時間帯ごとのサイクルパターンについて、サイクル指標の平均値を算出する。 Subsequently, the average value of the cycle index is calculated for the cycle pattern for each time zone.
そして、図２の右図に示すように、各時間帯ごとのサイクルパターンについて、サイクル指標の平均値に応じてサイクル長（Ｃ１〜Ｃ８）を決定し、それぞれ「閑散」「平常」「混雑」に分類する。例えば、サイクル長がＣ１〜Ｃ３の場合には「閑散」に分類され、Ｃ４〜Ｃ６の場合には「平常」に分類され、Ｃ７、Ｃ８の場合には「混雑」に分類される。 Then, as shown in the right diagram of FIG. 2, the cycle length (C1 to C8) is determined according to the average value of the cycle index for the cycle pattern for each time zone. Classify into: For example, when the cycle length is C1 to C3, it is classified as “quiet”, when it is C4 to C6, it is classified as “normal”, and when it is C7 or C8, it is classified as “congested”.
なお、サイクル長と「閑散」「平常」「混雑」との関係は、サブエリア毎に設定されてもよい。例えば、あるサブエリアについては、サイクル長がＣ１〜Ｃ３の場合には「閑散」に分類され、Ｃ４〜Ｃ６の場合には「平常」に分類され、Ｃ７、Ｃ８の場合には「混雑」に分類され、別のサブエリアについては、サイクル長がＣ１〜Ｃ２の場合には「閑散」に分類され、Ｃ３〜Ｃ４の場合には「平常」に分類され、Ｃ５〜Ｃ８の場合には「混雑」に分類されてもよい。 It should be noted that the relationship between the cycle length and “quiet”, “normal”, and “crowded” may be set for each sub-area. For example, a certain sub-area is classified as “low” when the cycle length is C1 to C3, “normal” when C4 to C6, and “congested” when C7 and C8. For other subareas, when the cycle length is C1 to C2, it is classified as “low”, when it is C3 to C4, it is classified as “normal”, and when it is C5 to C8, it is “crowded”. May be classified.
このようにして生成されたサイクルパターン分類（例えば、「時間帯７：００〜９：００、Ｃ５、平常」など）は、パラメータ分類ＤＢ１２に保存される。 The cycle pattern classification (for example, “time zone 7: 00 to 9:00, C5, normal”, etc.) generated in this way is stored in the parameter classification DB 12.
また、パラメータ分類部６は、スプリット指標をクラスタリングすることによりスプリットパターンを生成し、スプリットパターンのスプリット指標に基づいてスプリットパターンの分類を行う機能を備えている。図３は、スプリットパターン分類の説明図である。スプリットパターン分類を生成する場合には、まず、スプリット指標をクラスタリングすることでスプリットパターンを生成する。図３の左図では、横軸が時間とされており、縦軸がスプリット指標とされている。そして、図３の左図に示すように、スプリットパターン分類で「平常」「混雑」に分類された時間帯（例えば、７：００〜９：００）のスプリット指標をクラスタリングすることでスプリットパターンを生成する。 The parameter classifying unit 6 has a function of generating a split pattern by clustering the split index and classifying the split pattern based on the split index of the split pattern. FIG. 3 is an explanatory diagram of split pattern classification. When generating a split pattern classification, first, a split pattern is generated by clustering split indexes. In the left diagram of FIG. 3, the horizontal axis is time, and the vertical axis is a split index. Then, as shown in the left diagram of FIG. 3, the split pattern is obtained by clustering the split indexes in the time zone (for example, 7:00 to 9:00) classified as “normal” and “crowded” in the split pattern classification. Generate.
つぎに、時間帯ごとのスプリットパターンについて、幹線道路側と交差道路側のスプリット指標の平均値を算出する。なお、幹線道路とは、交差点における主要道路（広い道路）をいい、交差道路とは、交差点において主要道路と交差する道路（狭い道路）をいう。 Next, the average value of the split index on the main road side and the intersection road side is calculated for the split pattern for each time zone. The main road refers to the main road (wide road) at the intersection, and the intersection road refers to the road (narrow road) that intersects the main road at the intersection.
そして、図３の右図に示すように、「平常」と「混雑」のそれぞれで、各時間帯ごとのスプリットパターンについて、幹線道路側と交差道路側のスプリット指標の平均値に応じて「標準」「幹線優先」「交差優先」に分類する。例えば、「平常」の時間帯（例えば、７：００〜９：００）のスプリットパターンについて「平常時交差優先」「Ｓ４」に分類される。なお、「閑散」に分類された時間帯のスプリットパターンは、１通り（例えば、「閑散標準」「Ｓ１」）に分類される。 Then, as shown in the right diagram of FIG. 3, the “standard” and “crowded” split patterns for each time zone are “standard” according to the average value of the split index on the main road side and the intersection road side. ”“ Main line priority ”and“ Intersection priority ”. For example, split patterns in the “normal” time zone (for example, 7:00 to 9:00) are classified as “normal intersection priority” and “S4”. Note that the split pattern of the time zone classified as “low” is classified into one (for example, “low standard” and “S1”).
このようにして生成されたスプリットパターン分類（例えば、「時間帯７：００〜９：００、Ｓ４、平常時交差優先」など）は、パラメータ分類ＤＢ１２に保存される。 The split pattern classification generated in this way (for example, “time zone 7: 00 to 9:00, S4, normal intersection priority”, etc.) is stored in the parameter classification DB 12.
また、パラメータ分類部６は、オフセット指標をクラスタリングすることによりオフセットパターンを生成し、オフセットパターンのオフセット指標に基づいてオフセットパターンの分類を行う機能を備えている。図４は、オフセットパターン分類の説明図である。オフセットパターン分類を生成する場合には、まず、オフセット指標をクラスタリングすることでオフセットパターンを生成する。図４の左図では、横軸が時間とされており、縦軸がオフセット指標とされている。そして、図４の左図に示すように、オフセットパターン分類で「平常」「混雑」に分類された時間帯（例えば、７：００〜９：００）のオフセット指標をクラスタリングすることでオフセットパターンを生成する。 The parameter classifying unit 6 has a function of generating an offset pattern by clustering the offset index and classifying the offset pattern based on the offset index of the offset pattern. FIG. 4 is an explanatory diagram of the offset pattern classification. When generating an offset pattern classification, first, an offset pattern is generated by clustering offset indexes. In the left diagram of FIG. 4, the horizontal axis is time, and the vertical axis is an offset index. Then, as shown in the left diagram of FIG. 4, the offset pattern is clustered by clustering offset indexes in the time zone (for example, 7:00 to 9:00) classified as “normal” and “congested” in the offset pattern classification. Generate.
つぎに、時間帯ごとのオフセットパターンについて、上り側と下り側のオフセット指標の平均値を算出する。 Next, an average value of the upstream and downstream offset indices is calculated for the offset pattern for each time zone.
そして、図４の右図に示すように、「平常」と「混雑」のそれぞれで、各時間帯ごとのオフセットパターンについて、上り側と下り側のオフセット指標の平均値に応じて「平等」「上り優先」「下り優先」に分類する。例えば、「平常」の時間帯（例えば、７：００〜９：００）のオフセットパターンについて「平常時上り優先」「Ｏ３」に分類される。なお、「閑散」に分類された時間帯のオフセットパターンは、１通り（例えば、「閑散平等」「Ｏ１」）に分類される。 Then, as shown in the right diagram of FIG. 4, in each of “normal” and “congested”, “equality” “ It is classified into “uplink priority” and “downlink priority”. For example, the offset pattern in the “normal” time zone (for example, 7:00 to 9:00) is classified into “normal upstream priority” and “O3”. In addition, the offset pattern of the time slot | zone classified as "low" is classified into 1 type (for example, "low level equality" "O1").
このようにして生成されたオフセットパターン分類（例えば、「時間帯７：００〜９：００、Ｏ３、平常時上り優先」など）は、パラメータ分類ＤＢ１２に保存される。 The offset pattern classification (for example, “time zone 7: 00 to 9:00, O3, normal uplink priority”, etc.) generated in this way is stored in the parameter classification DB 12.
つぎに、図５〜図７を参照しながら、パラメータ設計支援部７について詳しく説明する。 Next, the parameter design support unit 7 will be described in detail with reference to FIGS.
図５は、サイクル長の算出の説明図である。図５に示すように、パラメータ設計支援部７は、パラメータ分類部６で生成されたサイクルパターン分類ごとに、該当する時間帯（例えば、７：００〜９：００）の車両感知器データとスプリット値（後述する。図６参照）に基づいてサイクル長を算出する。サイクル長の算出には、公知のシミュレーションツール（例えば、ＴＲＡＮＳＹＴなど）を用いることができる。 FIG. 5 is an explanatory diagram for calculating the cycle length. As shown in FIG. 5, the parameter design support unit 7 splits the vehicle detector data and the split data in the corresponding time zone (for example, 7:00 to 9:00) for each cycle pattern classification generated by the parameter classification unit 6. The cycle length is calculated based on the value (described later, see FIG. 6). A known simulation tool (for example, TRANSYT) can be used to calculate the cycle length.
図６は、スプリット値の算出の説明図である。図６に示すように、パラメータ設計支援部７は、パラメータ分類部６で生成されたスプリットパターン分類ごとに、該当する時間帯（例えば、１１：００〜１５：００）のスプリット指標を抽出して、スプリット値を算出する。例えば、抽出したスプリット指標の平均値（６５％：３５％）が、スプリット値として算出される。 FIG. 6 is an explanatory diagram of split value calculation. As shown in FIG. 6, the parameter design support unit 7 extracts a split index for a corresponding time zone (for example, 11: 0 to 15:00) for each split pattern classification generated by the parameter classification unit 6. The split value is calculated. For example, the average value (65%: 35%) of the extracted split index is calculated as the split value.
図７は、オフセット値の算出の説明図である。図７に示すように、パラメータ設計支援部７は、パラメータ分類部６で生成されたオフセットパターン分類ごとに、該当する時間帯（例えば、７：００〜９：００）の車両感知器データとスプリット値（図６参照）に基づいてオフセット値を算出する。オフセット値の算出には、公知のシミュレーションツール（例えば、ＴＲＡＮＳＹＴなど）を用いることができる。 FIG. 7 is an explanatory diagram of calculation of the offset value. As shown in FIG. 7, the parameter design support unit 7 splits the vehicle sensor data and the split data for the corresponding time zone (for example, 7:00 to 9:00) for each offset pattern classification generated by the parameter classification unit 6. An offset value is calculated based on the value (see FIG. 6). A known simulation tool (for example, TRANSYT) can be used for calculating the offset value.
このようにして算出された信号制御パラメータ値（サイクル長、スプリット値、オフセット値）は、推奨制御設定ＤＢ１３に保存される。 The signal control parameter values (cycle length, split value, offset value) calculated in this way are stored in the recommended control setting DB 13.
つぎに、図８〜図１０を参照しながら、閾値算出部８について詳しく説明する。 Next, the threshold value calculation unit 8 will be described in detail with reference to FIGS.
閾値算出部８は、交通量と占有率を軸とする仮想平面上に、所定の時間帯毎に車両感知器から得られる交通量と占有率をプロットし、プロットされた仮想平面上の位置に基づいて時間帯毎の交通量と占有率をグループ化し、グループ化された交通量と占有率から算出される交通状態量に基づいて、サイクルパターンの選択に用いられる閾値を算出する機能を備えている。 The threshold calculation unit 8 plots the traffic volume and occupancy rate obtained from the vehicle detector for each predetermined time zone on a virtual plane centered on the traffic volume and occupancy rate, and puts it at the plotted position on the virtual plane. Based on the traffic state quantity calculated from the traffic volume and occupancy rate grouped based on the traffic volume and occupancy rate grouped based on the time zone, equipped with a function to calculate the threshold used for cycle pattern selection Yes.
図８は、サイクルパターン選択用の閾値の説明図である。サイクルパターン選択用の閾値を算出する場合には、まず、図８の左図に示すように、交通量と占有率を軸とする仮想平面上に、各時間帯毎の車両感知器から得られる交通量と占有率をプロットする（図８の左図では、グレーの丸印で図示）。つぎに、仮想平面上の位置に基づいてプロット（時間帯毎の交通量と占有率）をグループ化する。図８の左図の例では、Ｍ１〜Ｍ６の６グループにグループ化されている。 FIG. 8 is an explanatory diagram of threshold values for cycle pattern selection. When calculating the threshold value for selecting the cycle pattern, first, as shown in the left diagram of FIG. 8, it is obtained from the vehicle sensor for each time zone on a virtual plane with the traffic volume and the occupation ratio as axes. The traffic volume and the occupation ratio are plotted (indicated by a gray circle in the left diagram of FIG. 8). Next, plots (traffic volume and occupation rate for each time zone) are grouped based on the position on the virtual plane. In the example of the left figure of FIG. 8, it groups into 6 groups of M1-M6.
そして、二つのグループの間の分割点（図８の左図では、黒丸で図示）を求め、その交通状態量（ＴＩ1、ＴＩ2、・・・）を算出する。なお、交通状態量は、下記の式（６）または式（７）のいずれかで算出することができる。
このようにして算出された交通状態量（ＴＩ1、ＴＩ2、・・・）は、サイクルパターンの選択用の閾値（推奨閾値）として、推奨制御設定ＤＢ１３に保存される。 The traffic state quantities (TI 1 , TI 2 ,...) Calculated in this manner are stored in the recommended control setting DB 13 as cycle pattern selection threshold values (recommended threshold values).
閾値算出部８は、幹線道路側と交差道路側の交通状態量を軸とする仮想平面上に、所定の時間帯毎の幹線道路側と交差道路側の交通状態量をプロットし、プロットされた仮想平面上の位置に基づいて時間帯毎の幹線道路側と交差道路側の交通状態量をグループ化し、グループ化された幹線道路側と交差道路側の交通状態量に基づいて、スプリットパターンの選択に用いられる閾値を算出する機能を備えている。 The threshold calculation unit 8 plots the traffic state quantities on the main road side and the cross road side for each predetermined time zone on a virtual plane with the traffic state quantities on the main road side and the cross road side as axes. Based on the position on the virtual plane, the traffic conditions on the main road side and the intersection road side are grouped for each time zone, and the split pattern is selected based on the grouped traffic conditions on the main road side and the intersection road side. Has a function of calculating a threshold value used for.
図９は、スプリットパターン選択用の閾値の説明図である。スプリットパターン選択用の閾値を算出する場合には、まず、図９の左図に示すように、幹線道路側と交差道路側の交通状態量を軸とする仮想平面上に、各時間帯毎の幹線道路側と交差道路側の交通状態量をプロットする（図９の左図では、グレーの丸印で図示）。つぎに、仮想平面上の位置に基づいてプロット（時間帯毎の幹線道路側と交差道路側の交通状態量）をグループ化する。図９の左図の例では、Ｓ２〜Ｓ４の３グループにグループ化されている。 FIG. 9 is an explanatory diagram of a threshold value for selecting a split pattern. When calculating the threshold value for selecting the split pattern, first, as shown in the left diagram of FIG. 9, on the virtual plane centering on the traffic state quantity on the main road side and the intersection road side, The traffic state quantities on the main road side and the intersection road side are plotted (indicated by gray circles in the left diagram of FIG. 9). Next, plots (traffic state quantities on the main road side and the intersection road side for each time zone) are grouped based on the positions on the virtual plane. In the example of the left figure of FIG. 9, it is grouped into three groups of S2 to S4.
そして、二つのグループの間の分割点（図９の左図では、黒丸で図示）を求め、その幹線道路側と交差道路側の交通状態量の比（ａS、ｂS）を算出する。なお、交通状態量は、上記の式（６）または式（７）のいずれかで算出することができる。 Then, a dividing point between the two groups (indicated by black circles in the left diagram of FIG. 9) is obtained, and a ratio (a S , b S ) between the traffic state quantities on the main road side and the intersection road side is calculated. It should be noted that the traffic state quantity can be calculated by either the above formula (6) or formula (7).
このようにして算出された幹線道路側と交差道路側の交通状態量の比（ａS、ｂS）は、スプリットパターンの選択用の閾値（推奨閾値）として、推奨制御設定ＤＢ１３に保存される。 The ratio (a S , b S ) of the traffic state quantities on the main road side and the intersection road side calculated in this way is stored in the recommended control setting DB 13 as a threshold value for selecting a split pattern (recommended threshold value). .
閾値算出部８は、上り側と下り側の交通状態量を軸とする仮想平面上に、所定の時間帯毎の上り側と下り側の交通状態量をプロットし、プロットされた仮想平面上の位置に基づいて時間帯毎の上り側と下り側の交通状態量をグループ化し、グループ化された上り側と下り側の交通状態量に基づいて、オフセットパターンの選択に用いられる閾値を算出する機能を備えている。 The threshold value calculation unit 8 plots the upstream and downstream traffic state quantities for each predetermined time zone on a virtual plane with the upstream and downstream traffic state quantities as axes, and the plotted virtual plane A function that groups the upstream and downstream traffic state quantities for each time zone based on the position, and calculates a threshold value used to select an offset pattern based on the grouped upstream and downstream traffic state quantities It has.
図１０は、オフセットパターン選択用の閾値の説明図である。オフセットパターン選択用の閾値を算出する場合には、まず、図１０の左図に示すように、上り側と下り側の交通状態量を軸とする仮想平面上に、各時間帯毎の上り側と下り側の交通状態量をプロットする（図１０の左図では、グレーの丸印で図示）。つぎに、仮想平面上の位置に基づいてプロット（時間帯毎の上り側と下り側の交通状態量）をグループ化する。図１０の左図の例では、Ｏ２〜Ｏ４の３グループにグループ化されている。 FIG. 10 is an explanatory diagram of a threshold for selecting an offset pattern. When calculating a threshold for selecting an offset pattern, first, as shown in the left diagram of FIG. 10, on the virtual plane centering on the upstream and downstream traffic state quantities, the upstream side for each time zone And the amount of traffic on the downstream side are plotted (indicated by a gray circle in the left diagram of FIG. 10). Next, plots (upstream and downstream traffic state quantities for each time zone) are grouped based on the positions on the virtual plane. In the example of the left figure of FIG. 10, it is grouped into three groups of O2 to O4.
そして、二つのグループの間の分割点（図１０の左図では、黒丸で図示）を求め、その上り側と下り側の交通状態量の比（ａO、ｂO）を算出する。なお、交通状態量は、上記の式（６）または式（７）のいずれかで算出することができる。 Then, a dividing point between the two groups (indicated by black circles in the left diagram of FIG. 10) is obtained, and a ratio (a O , b O ) between the traffic state quantities on the upstream side and the downstream side is calculated. It should be noted that the traffic state quantity can be calculated by either the above formula (6) or formula (7).
このようにして算出された上り側と下り側の交通状態量の比（ａO、ｂO）は、オフセットパターンの選択用の閾値（推奨閾値）として、推奨制御設定ＤＢ１３に保存される。 The ratio (a O , b O ) between the upstream and downstream traffic state quantities calculated in this way is stored in the recommended control setting DB 13 as a threshold for selecting an offset pattern (recommended threshold).
以上のように構成された信号制御装置１について、図１１〜図１４のフロー図を参照してその動作を説明する。 About the signal control apparatus 1 comprised as mentioned above, the operation | movement is demonstrated with reference to the flowchart of FIGS.
信号制御装置１では、まず、入力データ作成部５において入力データの作成が行われる。図１１に示すように、入力データ作成部５では、車両感知器から車両感知器データを受信すると、受信した車両感知器データを車両感知器データＤＢ１０に保存する（Ｓ１０）。また、プローブカーなどから旅行時間データを受信すると、受信した旅行時間データを旅行時間データＤＢに保存する（Ｓ１１）。さらに、入力データ作成部５は、現行の制御設定や閾値を取得し、現行制御設定ＤＢ１１に保存する（Ｓ１２）。 In the signal control device 1, first, the input data creation unit 5 creates input data. As shown in FIG. 11, when receiving the vehicle sensor data from the vehicle sensor, the input data creation unit 5 stores the received vehicle sensor data in the vehicle sensor data DB 10 (S10). When travel time data is received from a probe car or the like, the received travel time data is stored in the travel time data DB (S11). Furthermore, the input data creation unit 5 acquires the current control settings and threshold values and stores them in the current control setting DB 11 (S12).
そして、信号制御装置１は、上記の式（１）を用いて交差点流入路の遅れ時間を算出し（Ｓ１３）、つぎに、上記の式（２）を用いてサブエリア毎の交通状況指標（サイクル指標）を算出する（Ｓ１４）。つづいて、上記の式（３）を用いて交差点毎のスプリット指標を算出し（Ｓ１５）、さらに、上記の式（４）と式（５）を用いてサブエリア毎のオフセット指標を算出する（Ｓ１６）。 And the signal control apparatus 1 calculates the delay time of an intersection inflow path using said Formula (1) (S13), and then uses the said Formula (2), and the traffic condition parameter | index (for each subarea) ( Cycle index) is calculated (S14). Subsequently, the split index for each intersection is calculated using the above equation (3) (S15), and further, the offset index for each subarea is calculated using the above equations (4) and (5) ( S16).
つぎに、信号制御装置１では、パラメータ分類部６においてパターン分類の生成が行われる。図１２に示すように、パラメータ分類部６では、まず、図２に示すように、交通状況指標（サイクル指標）に基づいてサイクルパターンを生成し、各サイクルパターンの分類を行う（Ｓ２０）。 Next, in the signal control device 1, the parameter classification unit 6 generates a pattern classification. As shown in FIG. 12, the parameter classification unit 6 first generates a cycle pattern based on the traffic condition index (cycle index) as shown in FIG. 2, and classifies each cycle pattern (S20).
その後、パラメータ分類部６は、図３に示すように、スプリット指標に基づいてスプリットパターンを生成し、各スプリットパターンの分類を行う（Ｓ２１）。さらに、パラメータ分類部６は、図４に示すように、オフセット指標に基づいてオフセットパターンを生成し、各オフセットパターンの分類を行う（Ｓ２２）。 Thereafter, as shown in FIG. 3, the parameter classification unit 6 generates a split pattern based on the split index and classifies each split pattern (S21). Further, as shown in FIG. 4, the parameter classification unit 6 generates an offset pattern based on the offset index and classifies each offset pattern (S22).
つづいて、信号制御装置１では、パラメータ設計支援部７において信号制御パラメータの算出が行われる。図１３に示すように、パラメータ設計支援部７では、まず、図６に示すように、スプリット指標からスプリット値を算出し（Ｓ３０）、その後、図５および図７に示すように、車両感知器データとスプリット値に基づいて、サイクル長とオフセット値をそれぞれ算出する（Ｓ３１、Ｓ３２）。 Subsequently, in the signal control device 1, the parameter design support unit 7 calculates signal control parameters. As shown in FIG. 13, the parameter design support unit 7 first calculates the split value from the split index as shown in FIG. 6 (S30), and then, as shown in FIGS. 5 and 7, the vehicle detector. Based on the data and the split value, the cycle length and the offset value are respectively calculated (S31, S32).
さらに、信号制御装置１では、閾値算出部８においてパターン選択用の閾値の算出が行われる。図１４に示すように、閾値算出部８は、図８に示すように、車両感知器データからサイクルパターン選択用の閾値（ＴＩ1、ＴＩ2、・・・）を算出する（Ｓ４０）。また、閾値算出部８は、図９に示すように、車両感知器データからスプリットパターン選択用の閾値（ａS、ｂS）を算出する（Ｓ４１）。さらに、閾値算出部８は、図１０に示すように、車両感知器データからオフセットパターン選択用の閾値（ａO、ｂO）を算出する（Ｓ４２）。 Further, in the signal control device 1, the threshold calculation unit 8 calculates a threshold for pattern selection. As shown in FIG. 14, the threshold value calculation unit 8 calculates the cycle pattern selection threshold values (TI 1 , TI 2 ,...) From the vehicle sensor data as shown in FIG. 8 (S40). Further, as shown in FIG. 9, the threshold value calculation unit 8 calculates threshold values (a S , b S ) for split pattern selection from the vehicle sensor data (S41). Furthermore, the threshold value calculation unit 8, as shown in FIG. 10, the threshold value for offset pattern selected from vehicle detector data (a O, b O) calculates a (S42).
このような本実施の形態の信号制御装置１によれば、パターン制御による信号制御において、信号制御パラメータのパターン（サイクルパターン、スプリットパターン、オフセットパターン）の分類を自動で行うことができるとともに、信号制御パラメータのパターン（サイクルパターン、スプリットパターン、オフセットパターン）の選択に用いられる閾値（推奨閾値）を自動で算出することができる。これにより、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことが可能になる。 According to such a signal control device 1 of the present embodiment, the signal control parameter pattern (cycle pattern, split pattern, offset pattern) can be automatically classified in the signal control by pattern control, and the signal A threshold value (recommended threshold value) used to select a control parameter pattern (cycle pattern, split pattern, offset pattern) can be automatically calculated. As a result, the signal control parameters can be automatically reviewed without human intervention.
また、本実施の形態では、交通量と占有率とから算出される交通状態量に基づいて、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値が算出される。これにより、信号制御パラメータのパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。 Further, in the present embodiment, a threshold value used for selecting a signal control parameter pattern is calculated based on a traffic state quantity calculated from the traffic volume and the occupation ratio. Thereby, the threshold value used for selection of the pattern of the signal control parameter can be automatically calculated.
例えば、図８に示すように、仮想平面上に交通量と占有率をプロットした位置に基づいて交通量と占有率がグループ化され、グループ化された交通量と占有率から算出される交通状態量に基づいてサイクルパターンの選択に用いられる閾値が算出される。このようにして、サイクルパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。 For example, as shown in FIG. 8, the traffic state and the occupation rate are grouped based on the position where the traffic amount and the occupation rate are plotted on the virtual plane, and the traffic state calculated from the grouped traffic amount and the occupation rate. Based on the amount, a threshold value used for selecting a cycle pattern is calculated. In this way, the threshold value used for selecting the cycle pattern can be automatically calculated.
また、図９に示すように、仮想平面上に幹線道路側と交差道路側の交通状態量をプロットした位置に基づいて幹線道路側と交差道路側の交通状態量がグループ化され、グループ化された幹線道路側と交差道路側の交通状態量に基づいてスプリットパターンの選択に用いられる閾値が算出される。このようにして、スプリットパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。 Further, as shown in FIG. 9, the traffic state quantities on the main road side and the cross road side are grouped and grouped based on the positions where the traffic state quantities on the main road side and the cross road side are plotted on the virtual plane. The threshold value used for the selection of the split pattern is calculated based on the traffic state quantities on the main road side and the intersection road side. In this way, the threshold value used for selecting the split pattern can be automatically calculated.
また、図１０に示すように、仮想平面上に上り側と下り側の交通状態量をプロットした位置に基づいて上り側と下り側の交通状態量がグループ化され、グループ化された上り側と下り側の交通状態量に基づいてオフセットパターンの選択に用いられる閾値が算出される。このようにして、オフセットパターンの選択に用いられる閾値を自動で算出することができる。 Also, as shown in FIG. 10, the upstream and downstream traffic state quantities are grouped based on the positions where the upstream and downstream traffic state quantities are plotted on the virtual plane, and the grouped upstream side and A threshold value used for selecting an offset pattern is calculated based on the traffic state quantity on the downstream side. In this way, the threshold used for selecting the offset pattern can be automatically calculated.
また、本実施の形態では、図２に示すように、サイクル指標をクラスタリングすることによりサイクルパターンが生成され、サイクルパターンのサイクル指標（例えば、サイクル指標の平均値）に基づいてサイクルパターンの分類が行われる。このようにして、サイクルパターンの分類を自動で行うことが可能になる。 Further, in the present embodiment, as shown in FIG. 2, a cycle pattern is generated by clustering the cycle index, and the cycle pattern is classified based on the cycle index of the cycle pattern (for example, the average value of the cycle index). Done. In this way, the cycle pattern can be automatically classified.
また、図２に示すように、スプリット指標をクラスタリングすることによりスプリットパターンが生成され、スプリットパターンのスプリット指標（例えば、スプリット指標の平均値）に基づいてスプリットパターンの分類が行われる。このようにして、スプリットパターンの分類を自動で行うことが可能になる。 Further, as shown in FIG. 2, split patterns are generated by clustering the split indices, and the split patterns are classified based on the split indices (for example, the average value of the split indices). In this way, the split pattern can be automatically classified.
また、図３に示すように、オフセット指標をクラスタリングすることによりオフセットパターンが生成され、オフセットパターンのオフセット指標（例えば、オフセット指標の平均値）に基づいてオフセットパターンの分類が行われる。このようにして、オフセットパターンの分類を自動で行うことが可能になる。 Also, as shown in FIG. 3, an offset pattern is generated by clustering the offset index, and the offset pattern is classified based on the offset index of the offset pattern (for example, the average value of the offset index). In this way, the offset pattern can be automatically classified.
さらに、本実施の形態では、パラメータ設計支援部７を備えることにより、信号制御パラメータのパターンの分類に対応した信号制御パラメータ値の設計支援を行うことが可能になる。 Furthermore, in the present embodiment, the provision of the parameter design support unit 7 makes it possible to support the design of signal control parameter values corresponding to the classification of signal control parameter patterns.
以上、本発明の実施の形態を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更・変形することが可能である。 The embodiments of the present invention have been described above by way of example, but the scope of the present invention is not limited to these embodiments, and can be changed or modified according to the purpose within the scope of the claims. is there.
例えば、以上の説明では、信号制御装置１の各種の機能が一つの装置に備えられる例について説明したが、これらの機能は異なる装置に別々に備えられていてもよい。また、これらの機能は、信号制御装置１に最初から備えられていなくてもよく、これらの機能を備えていない装置に後から付加してもよい。 For example, in the above description, an example in which various functions of the signal control apparatus 1 are provided in one apparatus has been described, but these functions may be provided separately in different apparatuses. Further, these functions may not be provided from the beginning in the signal control apparatus 1, and may be added later to an apparatus not provided with these functions.
以上のように、本発明にかかる信号制御装置は、信号制御パラメータの見直しを、人手をかけずに自動で行うことができるという効果を有し、交通管制システム等に用いられ、有用である。 As described above, the signal control device according to the present invention has an effect that the signal control parameter can be automatically reviewed without manpower, and is useful for a traffic control system or the like.
１ 信号制御装置
２ 車両感知器データ受信部
３ 旅行時間データ受信部
４ 制御設定取得部
５ 入力データ作成部
６ パラメータ分類部
７ パラメータ設計支援部
８ 閾値算出部
９ 交通状況指標ＤＢ
１０ 車両感知器データＤＢ
１１ 現行制御設定ＤＢ
１２ パラメータ分類ＤＢ
１３ 推奨制御設定ＤＢ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Signal control apparatus 2 Vehicle detector data receiving part 3 Travel time data receiving part 4 Control setting acquisition part 5 Input data creation part 6 Parameter classification part 7 Parameter design support part 8 Threshold calculation part 9 Traffic condition index DB
10 Vehicle detector data DB
11 Current control setting DB
12 Parameter classification DB
13 Recommended control setting DB
Claims (11)
交通量と占有率のデータを含む車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、前記パターン制御に用いる少なくともサイクルパターンを含む信号制御パラメータのパターンの分類を行うパラメータ分類部と、
所定の時間帯毎の前記交通量と前記占有率をグループ化し、前記グループ間の分割点の交通状態量に基づいて、前記サイクルパターンの選択に用いられる閾値を算出する閾値算出部と、
を備えたことを特徴とする信号制御装置。 A signal control device that performs signal control by pattern control,
Parameter classification for classifying signal control parameter patterns including at least a cycle pattern to be used for the pattern control based on vehicle sensor data including travel volume and occupation rate data and signal control parameter indices calculated from travel time data And
A threshold calculation unit that groups the traffic volume and the occupancy rate for each predetermined time period, and calculates a threshold value used for selecting the cycle pattern based on a traffic state quantity at a division point between the groups ;
A signal control apparatus comprising:
交通量と占有率のデータを含む車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、前記パターン制御に用いる少なくともスプリットパターンを含む信号制御パラメータのパターンの分類を行うパラメータ分類部と、Parameter classification for classifying signal control parameter patterns including at least a split pattern to be used for the pattern control based on vehicle sensor data including travel volume and occupation rate data and signal control parameter indices calculated from travel time data And
所定の時間帯毎の幹線道路側と交差道路側の交通状態量をグループ化し、前記グループ間の分割点の交通状態量に基づいて、前記スプリットパターンの選択に用いられる閾値を算出する閾値算出部と、A threshold calculation unit that groups the traffic state quantities on the main road side and the intersection road side for each predetermined time zone, and calculates a threshold value used for selection of the split pattern based on the traffic state quantities at the dividing points between the groups. When,
を備えたことを特徴とする信号制御装置。A signal control apparatus comprising:
交通量と占有率のデータを含む車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、前記パターン制御に用いる少なくともオフセットパターンを含む信号制御パラメータのパターンの分類を行うパラメータ分類部と、Parameter classification for classifying signal control parameter patterns including at least an offset pattern to be used for the pattern control based on vehicle sensor data including traffic volume and occupation rate data and signal control parameter indices calculated from travel time data And
所定の時間帯毎の上り側と下り側の交通状態量をグループ化し、前記グループ間の分割点の交通状態量に基づいて、前記オフセットパターンの選択に用いられる閾値を算出する閾値算出部と、A threshold calculation unit that groups the traffic state quantities on the upstream side and the downstream side for each predetermined time period, and calculates a threshold value used for selection of the offset pattern based on the traffic state quantities at the division points between the groups;
を備えたことを特徴とする信号制御装置。A signal control apparatus comprising:
前記パラメータ分類部は、前記サイクル指標をクラスタリングすることにより前記サイクルパターンを生成し、前記サイクルパターンのサイクル指標に基づいて前記サイクルパターンの分類を行うことを特徴とする請求項１に記載の信号制御装置。 The signal control parameter indicator includes a cycle indicator ,
2. The signal control according to claim 1, wherein the parameter classifying unit generates the cycle pattern by clustering the cycle index, and classifies the cycle pattern based on a cycle index of the cycle pattern. apparatus.
前記パラメータ分類部は、前記スプリット指標をクラスタリングすることにより前記スプリットパターンを生成し、前記スプリットパターンのスプリット指標に基づいて前記スプリットパターンの分類を行うことを特徴とする請求項２に記載の信号制御装置。 The signal control parameter indicator includes a split indicator ,
The signal control according to claim 2 , wherein the parameter classifying unit generates the split pattern by clustering the split indices, and classifies the split pattern based on a split index of the split pattern. apparatus.
前記パラメータ分類部は、前記オフセット指標をクラスタリングすることにより前記オフセットパターンを生成し、前記オフセットパターンのオフセット指標に基づいて前記オフセットパターンの分類を行うことを特徴とする請求項３に記載の信号制御装置。 The signal control parameter index includes an offset index ,
The signal control according to claim 3 , wherein the parameter classification unit generates the offset pattern by clustering the offset index, and classifies the offset pattern based on the offset index of the offset pattern. apparatus.
交差点流入部に設置され、前記信号制御装置に交通量と占有率のデータを含む車両感知器データを送信する車両感知器と、
車両に搭載され、前記信号制御装置に旅行時間データを送信する車載機と、
を備えたことを特徴とする信号制御システム。 A signal control device according to any one of claims 1 to 9,
A vehicle detector installed at an intersection inflow section and transmitting vehicle detector data including traffic volume and occupation ratio data to the signal control device;
An in-vehicle device mounted on a vehicle and transmitting travel time data to the signal control device;
A signal control system comprising:
交通量と占有率のデータを含む車両感知器データおよび旅行時間データから算出される信号制御パラメータ指標に基づいて、前記パターン制御に用いる少なくともサイクルパターンを含む信号制御パラメータのパターンの分類を行い、
所定の時間帯毎の前記交通量と前記占有率をグループ化し、前記グループ間の分割点の交通状態量に基づいて、前記サイクルパターンの選択に用いられる閾値を算出することを特徴とする信号制御方法。 A signal control method for performing signal control by pattern control,
Based on signal control parameter indicators calculated from vehicle sensor data and travel time data including traffic volume and occupancy data , perform classification of signal control parameter patterns including at least a cycle pattern used for the pattern control,
Signal control characterized by grouping the traffic volume and the occupation ratio for each predetermined time zone, and calculating a threshold value used for selecting the cycle pattern based on a traffic state quantity at a division point between the groups Method.
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