JP6807215B2 - Controls, estimation methods and programs - Google Patents
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Description
本発明は、車両の渋滞の末尾位置を推定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for estimating the end position of a vehicle congestion.
従来から、超音波等を用いて車両を感知する感知装置により車両を感知することによって、車両の交通量等を計測する技術が知られている。一般的に、感知装置は、交差点に車両が流入する流入路に設置されており、流入路における車両の交通量等が計測される。 Conventionally, there has been known a technique for measuring the traffic volume of a vehicle or the like by detecting the vehicle with a sensing device that detects the vehicle using ultrasonic waves or the like. Generally, the sensing device is installed in the inflow path where the vehicle flows into the intersection, and the traffic volume of the vehicle in the inflow path is measured.
計測された流入路の交通量等の情報は、流入路における渋滞の有無の判定や、渋滞の末尾位置の推定などに用いられる。ここで、流入路において感知装置が短い間隔で配置されていれば、渋滞の末尾位置を正確に判定することができる。一方、感知装置は比較的高価であるため、多くの感知装置が設置される場合でも、一般的には、感知装置は数100mの間隔を開けて設置される。従って、渋滞の末尾位置の推定は、精度が低いことが多い。 The measured information such as the traffic volume of the inflow route is used for determining the presence or absence of congestion in the inflow route and estimating the end position of the congestion. Here, if the sensing devices are arranged at short intervals in the inflow path, the end position of the traffic jam can be accurately determined. On the other hand, since the sensing devices are relatively expensive, even if many sensing devices are installed, the sensing devices are generally installed at intervals of several hundred meters. Therefore, the estimation of the end position of the traffic jam is often inaccurate.
下記特許文献1には、流入路において渋滞の末尾位置を推定する技術が開示されている。特許文献1に記載の技術では、まず、感知地点における車両の速度から、待ち行列波及度(感知地点において、車両の待ち行列が波及している度合)が求められる(段落[0070]〜[0075]、図4)。そして、各感知地点における車両の待ち行列波及度から、車両の渋滞末尾が推定される(段落[0085]〜[0086]、図6(a))。
特許文献1に記載の技術では、各感知地点における車両の待ち行列波及度から、渋滞の末尾位置を推定しているが、この技術においても推定の精度としては不十分である。
In the technique described in
以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、渋滞の末尾位置の推定の精度を向上させることができる技術を提供することにある。 In view of the above circumstances, an object of the present invention is to provide a technique capable of improving the accuracy of estimating the end position of a traffic jam.
上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る制御装置は、制御部を具備する。
前記制御部は、車両から送信された走行情報を取得し、前記車両を感知することによって得られる感知情報を取得し、前記走行情報に基づいて、過去の時刻における渋滞の末尾位置を判定し、前記過去の時刻における前記渋滞の末尾位置と、前記過去の時刻と同時刻における前記感知情報との相関関係を判定し、前記相関関係に基づいて、現在時刻における前記感知情報から、前記現在時刻における前記渋滞の末尾位置を推定する。
In order to achieve the above object, the control device according to one embodiment of the present invention includes a control unit.
The control unit acquires the traveling information transmitted from the vehicle, acquires the sensing information obtained by detecting the vehicle, determines the end position of the traffic jam at the past time based on the traveling information, and determines the end position of the traffic jam. The correlation between the end position of the traffic jam at the past time and the sensed information at the same time as the past time is determined, and based on the correlation, the sensed information at the present time is used at the present time. The end position of the traffic jam is estimated.
これにより、渋滞の末尾位置の推定の精度を向上させることができる。 As a result, the accuracy of estimating the end position of the traffic jam can be improved.
上記制御装置において、前記制御部は、前記相関関係を、学習機能によって学習してもよい。 In the control device, the control unit may learn the correlation by a learning function.
上記制御装置において、前記制御部は、前記相関関係に基づいて、推定パラメータを生成し、前記推定パラメータを、前記現在時刻における前記感知情報に適用して、前記現在時刻における前記渋滞の末尾位置を推定する
制御装置。
In the control device, the control unit generates an estimation parameter based on the correlation, applies the estimation parameter to the sensing information at the current time, and determines the end position of the traffic jam at the current time. Control device to estimate.
これにより、渋滞の末尾位置を適切に推定することができる。 As a result, the end position of the traffic jam can be estimated appropriately.
上記制御装置において、前記制御部は、前記推定パラメータを、前記過去の時刻における前記感知情報に適用して、前記過去の時刻と同時刻における前記渋滞の末尾位置を推定することによって、前記推定パラメータの質を評価し、評価結果に応じて、前記推定パラメータを更新してもよい。 In the control device, the control unit applies the estimation parameter to the sensing information at the past time to estimate the end position of the congestion at the same time as the past time, thereby estimating the estimation parameter. The quality of the above-mentioned estimation parameters may be updated according to the evaluation result.
これにより、推定パラメータを適切に更新することができる。 This allows the estimated parameters to be updated appropriately.
上記制御装置において、前記制御部は、推定された前記現在時刻における前記渋滞の末尾位置に基づいて、信号灯の表示時間を制御してもよい。 In the control device, the control unit may control the display time of the signal light based on the end position of the traffic jam at the estimated current time.
この制御装置では、正確な渋滞の末尾位置に基づいて、信号灯の表示時間を制御できるので、渋滞を緩和することができる。 In this control device, the display time of the signal light can be controlled based on the accurate end position of the traffic jam, so that the traffic jam can be alleviated.
上記制御装置において、前記制御部は、推定された前記現在時刻における前記渋滞の末尾位置に基づいて、前記車両へ送信するための渋滞情報を生成してもよい。 In the control device, the control unit may generate congestion information for transmission to the vehicle based on the end position of the congestion at the estimated current time.
この制御装置では、正確な渋滞の末尾位置に基づいて、渋滞情報を生成することができるので、正確な渋滞情報を生成することができる。 In this control device, the traffic jam information can be generated based on the accurate end position of the traffic jam, so that the accurate traffic jam information can be generated.
本発明の一形態に係る推定方法は、車両から送信された走行情報を取得し、前記車両を感知することによって得られる感知情報を取得し、前記走行情報に基づいて、過去の時刻における渋滞の末尾位置を判定し、前記過去の時刻における前記渋滞の末尾位置と、前記過去の時刻と同時刻における前記感知情報との相関関係を判定し、前記相関関係に基づいて、現在時刻における前記感知情報から、前記現在時刻における前記渋滞の末尾位置を推定する。 The estimation method according to one embodiment of the present invention acquires travel information transmitted from a vehicle, acquires sensing information obtained by sensing the vehicle, and based on the travel information, causes a traffic jam at a past time. The end position is determined, the correlation between the end position of the traffic jam at the past time and the sensed information at the same time as the past time is determined, and the sensed information at the current time is determined based on the correlation. From, the end position of the traffic jam at the current time is estimated.
本発明の一形態に係る推定方法は、車両から送信された走行情報を取得するステップと、前記車両を感知することによって得られる感知情報を取得するステップと、前記走行情報に基づいて、過去の時刻における渋滞の末尾位置を判定するステップと、前記過去の時刻における前記渋滞の末尾位置と、前記過去の時刻と同時刻における前記感知情報との相関関係を判定するステップと、前記相関関係に基づいて、現在時刻における前記感知情報から、前記現在時刻における前記渋滞の末尾位置を推定するステップとをコンピュータに実行させる。 The estimation method according to one embodiment of the present invention is based on a step of acquiring travel information transmitted from a vehicle, a step of acquiring sensing information obtained by sensing the vehicle, and past travel information. Based on the step of determining the end position of the traffic jam at the time, the step of determining the correlation between the end position of the traffic jam at the past time, and the sensed information at the same time as the past time, and the correlation. Then, the computer is made to perform a step of estimating the end position of the traffic jam at the current time from the sensed information at the current time.
以上のように、本発明によれば、渋滞の末尾位置の推定の精度を向上させることができる技術を提供することができる。 As described above, according to the present invention, it is possible to provide a technique capable of improving the accuracy of estimating the end position of a traffic jam.
以下、本発明に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。 Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described with reference to the drawings.
<制御装置10の構成及び各部の構成>
図1は、交差点を先頭として、渋滞が発生しているときの様子を示す図である。図2は、本発明の一実施形態に係る制御装置10を示す図である。
<Configuration of
FIG. 1 is a diagram showing a state when a traffic jam occurs, starting from an intersection. FIG. 2 is a diagram showing a
図1に示す例では、南北方向に延びる道路と、東西方向に延びる道路とが交差点において直角に交差している様子が示されている。なお、本明細書の説明において、車両5が交差点に流入するための道路を流入路1と呼び、車両5が交差点から流出するための道路を流出路2と呼ぶ。
In the example shown in FIG. 1, a road extending in the north-south direction and a road extending in the east-west direction intersect at a right angle at an intersection. In the description of the present specification, the road for the
図1において、交差点の南側の道路のうち中央線3よりも西側の道路、交差点の北側の道路のうち中央線3よりも東側の道路、交差点の東側の道路のうち中央線3よりも南側の道路、及び交差点の西側の道路のうち中央線3よりも北側の道路が流入路1である。
In FIG. 1, the road on the south side of the intersection is west of the
一方、交差点の南側の道路のうち中央線3よりも東側の道路、交差点の北側の道路のうち中央線3よりも西側の道路、交差点の東側の道路のうち中央線3よりも北側の道路、及び交差点の西側の道路のうち中央線3よりも南側の道路が流出路2である。
On the other hand, the roads on the south side of the intersection on the east side of the
図1に示す交差点は、渋滞が頻繁に引き起こされる主要な交差点であり、この交差点を先頭として、交差点の南側の流入路1において渋滞が発生している。なお、交差点の南側の流入路1において、この流入路1の途中に、他の交差点(信号灯20)が存在していてもよい。他の交差点が存在する場合、他の交差点に流入する流入路1も、図1に示す主要な交差点の流入路1である。
The intersection shown in FIG. 1 is a major intersection where traffic congestion is frequently caused, and traffic congestion occurs in the
交差点には、4本の流入路1に対応して4つの信号灯20が設けられている。車両5は左側通行(右側通行であってもよい)であり、信号灯20の点灯状態に応じて、交差点を右折、直進、左折することができる。
At the intersection, four
車両5には、車載装置(図示せず)が搭載されている。この車載装置は、GPS衛星(GPS:Global Positioning System)との間で通信を行い、所定の周期ごとに、時刻情報や、その時刻における車両5の位置情報等を取得し、プローブ情報(走行情報)として記憶する。
The
ここで、車載装置は、全ての車両5に対しては搭載されているわけではなく、一部の車両5にのみ搭載されている(例えば、1、2割程度)。以降の説明では、全ての車両5のうち、車載装置を搭載している車両5を特に区別する場合には、この車両5をプローブ車5a(図3参照)と呼ぶ。
Here, the in-vehicle device is not installed in all
4本の流出路2には、それぞれ、車両5に搭載された車載装置との間で、無線により情報を送受信する路上装置40が設けられている。路上装置40は、例えば、光ビーコン、電波ビーコン等の局所通信装置であり、この路上装置40は、流出路2において交差点の近傍に設置されている。なお、路上装置40は、流出路2だけでなく、例えば交差点の南側の流入路1において所定の間隔で設置されていてもよい。
Each of the four
路上装置40は、路上装置本体41と、通信器42とを有している。通信器42は、通信エリアに入った車両5の車載装置からプローブ情報を受信し、また、車載装置に対して交通情報(渋滞情報や通行止め情報等)を送信する。路上装置本体41は、路上装置40の各部を統括的に制御したり、送受信に必要な情報を記憶したりする。また、路上装置本体41は、有線又は無線により、制御装置10から交通情報を受信し、また、制御装置10に対してプローブ情報を送信する。
The
交差点の南側の流入路1には、この流入路1に沿って3台の感知装置30が設置されている。1台目の感知装置30は、流入路1の停止線4から300mの位置に設置されており、2台目の感知装置30は、停止線4から500mの位置に設置されている。また、3台目の感知装置30は、停止線4から1000mの位置に設置されている。
In the
感知装置30が設置される位置は、停止線4から300m、500m、1000mに限られず、もちろん他の値も取り得る。また、感知装置30の台数は、3台に限られず、1台、2台、あるいは、4台以上であってもよい。
The position where the
感知装置30は、感知装置本体31と、感知器32とを有している。感知器32は、超音波方式、電磁誘導方式、画像取得方式などの方式により、感知点において車両5を感知し、感知情報を取得する。
The
感知情報は、車両5の交通量の情報と、車両5の占有率の情報と、車両5の速度の情報とを含む。車両5の交通量の情報は、単位時間(例えば、1時間)において、感知点を車両5が通過した台数を示す情報である。車両5の占有率の情報は、単位時間(例えば、1時間)において感知点で車両5が感知されている時間の、単位時間に対する割合を示す情報である。車両5の速度の情報は、感知点を通過する車両5の速度を示す情報である。
The sensed information includes information on the traffic volume of the
感知装置本体31は、感知装置30を統括的に制御したり、感知器32によって得られた感知情報を記憶したりする。また感知装置本体31は、有線又は無線により制御装置10に対して感知情報を送信する。
The sensing device
制御装置10は、特定の地域における車両5の交通を管理及び制御する交通管制センター内に設置されている。なお、制御装置10は、交差点の近傍に設置されていてもよいし、信号灯20を含む信号機に組み込まれていてもよい。
The
図2に示すように、制御装置10は、制御部11と、記憶部12と、通信部13とを有している。通信部13は、有線又は無線により、路上装置40、感知装置30、信号灯20との間で通信を行う。具体的には、通信部13は、路上装置40に対して交通情報を送信し、また、路上装置40からプローブ情報を受信する。また、通信部13は、感知装置30から感知情報を受信する。また、通信部13は、信号灯20に対して、信号灯20における表示時間(点灯時間)を制御するための指示信号を送信する。
As shown in FIG. 2, the
記憶部12は、制御部11の作業領域として用いられる揮発性のメモリと、制御部11の処理に必要な各種のプログラムや、各種の情報が記憶される不揮発性のメモリとを含む。上記各種のプログラムは、光ディスク、半導体メモリ等の可搬性の記録媒体から読み取られてもよいし、ネットワーク上のサーバ装置からダウンロードされてもよい。
The
制御部11は、CPU(Central Processing Unit)等により構成される。制御部11は、記憶部12に記憶された各種のプログラムに基づき種々の演算を実行し、制御装置10の各部を統括的に制御する。なお、本実施形態では、制御部11は、主に、渋滞の末尾位置と、感知情報との相関関係を学習(判定)する処理を実行したり、この相関関係に基づいて、感知情報から、渋滞の末尾位置を推定する処理を実行したりする。制御部11の具体的な処理については、以降において詳述する。
The
<基本的な考え方>
次に、本発明の基本的な考え方について説明する。図3は、本発明の基本的な考え方を説明するための図である。図3における上側の図は、時刻t1における車両5の渋滞の様子を示しており、図3における下の図は、時刻t1から所定時間後の時刻t2における車両5の渋滞の様子を示している。
<Basic idea>
Next, the basic concept of the present invention will be described. FIG. 3 is a diagram for explaining the basic concept of the present invention. Upper diagram in Figure 3 shows how the congestion of the
なお、以降の説明において、単に流入路1と呼んだ場合には、交差点の南側の流入路1を指すものとする。
In the following description, when it is simply called the
図3における上側の図を参照して、車載装置を搭載している車両5(プローブ車5a:実線の車両)が、時刻t1に、流入路1において渋滞に巻き込まれ、渋滞の最上流の位置で停止したとする。この場合において、プローブ車5aが停止したときの位置が、停止線4から650mの位置であったとする。この場合、渋滞の末尾位置は、停止線4から650mの位置であり、また、流入路1における車両5の渋滞長(停止線4から渋滞の末尾位置までの距離)は、650mである。
Referring to the upper side of FIG. In FIG. 3, the
なお、渋滞の末尾位置は、渋滞の最も上流側で停止している車両5の位置であるとして説明するが、渋滞の末尾位置は、渋滞の最も上流側で所定の速度(例えば10km/h)以下で走行している車両5の位置であってもよい。
The end position of the traffic jam will be described as the position of the
図3における下側の図を参照して、プローブ車5aが、交差点を通過(直進、右折、又は左折)して渋滞を抜け、時刻t2に、路上装置40に対してプローブ情報を送信したとする。プローブ車5aから送信されるプローブ情報には、時刻情報や、その時刻における車両5の位置情報などが含まれる。従って、制御装置10の制御部11は、時刻t2以降であれば、取得したプローブ情報に基づいて、時刻t1における実際の渋滞の末尾位置(停止線4から650m)を正確に認識することができる。
Referring to the lower diagram in FIG. 3, the
しかしながら、時刻t2の時点では、時刻t1における渋滞の末尾位置の情報は、既に過去の情報であり、渋滞の末尾位置は、時刻t2の時点では、既に変わってしまっている場合が多い。図3における下側の図では、時刻t2の時点で、渋滞の末尾位置が停止線4から750mの位置に変わってしまっているときの様子が示されている。
However, at the point of time t 2, the information of the end position of the congestion at the time t 1 is already past of information, the end position of the congestion is, at the point of time t 2, in many cases you've already changed .. In the lower diagram in FIG. 3, at the point of time t 2, the situation is shown when the tail position of the congestion is has changed from the
ここで、渋滞長が長くなればなるほど、プローブ車5aが渋滞に巻き込まれてから渋滞を抜けるまでの時間が長くなる(つまり、時刻t1から時刻t2までの時間が長くなる)。従って、渋滞長が長くなればなるほど、プローブ情報における渋滞の末尾位置の情報は古い情報となってしまう。
Here, the longer the congestion length, time to exit the jam from being caught up in the
一方、図3における上側の図に示すように、時刻t1において、3台の感知器32によって、各地点(停止線4から300m、500m、1000m)で感知情報(交通量、占有率、速度の情報)が取得されている。時刻t1において、この感知情報と、渋滞の末尾位置(停止線4から650m)との間には、相関関係があるはずである。
On the other hand, as shown in the upper part of FIG. In FIG. 3, at time t 1, the three
この相関関係を用いれば、現在時刻における感知情報から、現在時刻における渋滞の末尾位置を正確に推定することができると考えられる。以上が、本発明の基本的な考え方である。 By using this correlation, it is considered that the end position of the traffic jam at the current time can be accurately estimated from the sensed information at the current time. The above is the basic idea of the present invention.
<動作説明>
次に、制御装置10における制御部11の処理について説明する。制御部11の処理としては、大別して2種類の処理が存在する。1種類目は、過去の時刻における渋滞の末尾位置及び感知情報の相関関係を学習(判定)する処理であり、2種類目は、現在時刻において、これらの相関関係に基づいて渋滞の末尾位置を推定する処理である。
<Operation explanation>
Next, the processing of the
図4は、過去の時刻における渋滞の末尾位置及び感知情報の相関関係を学習(判定)するときの処理を示す図である。図5は、現在時刻において、相関関係に基づいて渋滞の末尾位置を推定するときの処理を示す図である。 FIG. 4 is a diagram showing a process for learning (determining) the correlation between the end position of the traffic jam and the sensed information at the past time. FIG. 5 is a diagram showing processing when estimating the end position of the traffic jam based on the correlation at the current time.
まず、図4を参照して、過去の時刻における渋滞の末尾位置及び感知情報の相関関係を学習(判定)するときの処理について説明する。 First, with reference to FIG. 4, a process for learning (determining) the correlation between the end position of the traffic jam and the sensed information at the past time will be described.
図4を参照して、まず、制御部11は、車両5から送信されたプローブ情報を取得して収集し、記憶部12に記憶する(ステップ101)。また、制御部11は、プローブ情報の収集と並行して、3台の感知装置30によって取得された感知情報を取得して収集し、感知情報と、感知情報が取得された時刻とを関連付けて記憶部12に記憶する(ステップ102)。
With reference to FIG. 4, first, the
ここでの説明では、3台の感知装置30によって取得された感知情報が制御部11の処理に用いられる場合について説明するが、1台や、2台、あるいは、4台以上の感知装置30によって取得された感知情報が制御部11の処理に用いられてもよい(図5において同様)。なお、感知情報を取得する感知装置30の台数が増えるほど、相関関係の判定の精度(図5においては、渋滞の末尾位置の推定の精度)を向上させることができる。
In the description here, the case where the sensing information acquired by the three
また、制御部11の処理に用いられる感知情報は、車両5の交通量の情報、車両5の占有率の情報、車両5の速度の情報のうち、1つであってもよいし、2以上であってもよい(図5において同様)。なお、処理に用いられる情報の種類が増えるほど、相関関係の判定の精度(図5においては、渋滞の末尾位置の推定の精度)を向上させることができる。
Further, the sensing information used for the processing of the
プローブ情報及び感知情報を収集すると、次に、制御部11は、前回において相関関係の学習などの処理が実行されてから所定時間が経過したかどうかを判定する(ステップ103)。この所定時間は、相関関係が学習される等の処理が実行される周期を示しており、この周期は、例えば、数時間、あるいは、数日程度とされる。
After collecting the probe information and the sensing information, the
前回から所定時間が経過している場合(ステップ103のYES)、制御部11は、収集された各プローブ情報に基づいて、過去の時刻における渋滞の末尾位置をそれぞれ判定する(ステップ104)。
When the predetermined time has elapsed from the previous time (YES in step 103), the
例えば、図3の上側の図に示すように、過去の時刻t1において、プローブ車5aが、流入路1において渋滞に巻き込まれ、渋滞の最上流の位置で停止した(又は、所定の速度以下になった)とする。なお、プローブ情報は既に取得されているとする(図3の下側参照)。この場合、プローブ車5aが渋滞の最上流の位置で停止した(又は、所定の速度以下になった)位置(停止線4から650m)が、過去の時刻t1における渋滞の末尾位置として判定される。
For example, as shown in the upper diagram of FIG 3, at the past time t 1, the
プローブ車5aが渋滞に巻き込まれた場合、そのプローブ車5aが、渋滞の末尾となる瞬間が必ず存在することから、制御部11は、1つのプローブ情報から、過去の時刻における渋滞の末尾位置を1つ判定することができる。なお、プローブ情報に基づいて判定される過去の時刻における渋滞の末尾位置は、精度が高く、真値とみなして問題ない。
When the
渋滞の末尾位置を判定すると、次に、制御部11は、過去の時刻における渋滞の末尾位置と、過去の時刻と同時刻における感知情報とを教師データとして抽出する(ステップ105)。例えば、制御部11は、過去の時刻t1における渋滞の末尾位置(停止線4から650m)と、過去の時刻t1における感知情報とを教師データとして抽出する(他の過去の時刻も同様)。
After determining the end position of the traffic jam, the
なお、教師データとして抽出される渋滞の末尾位置及び感知情報は、典型的には、全ての渋滞の末尾位置及び感知情報とされるが、一部の渋滞の末尾位置及び感知情報が教師データとして抽出されてもよい。 The end position and detection information of the traffic jam extracted as teacher data are typically the end position and detection information of all traffic jams, but the end position and detection information of some traffic jams are used as teacher data. It may be extracted.
次に、制御部11は、教師データとして抽出された渋滞の末尾位置と、感知情報とを関連付けて実測値として記憶し、データベース化する(ステップ106)。次に、制御部11は、過去の時刻における渋滞の末尾位置と、過去の時刻と同時刻における感知情報との相関関係を、ニューラルネットワーク等の学習機能によって学習する(ステップ107)。
Next, the
次に、制御部11は、学習された相関関係に基づいて、推定パラメータを生成する(ステップ108)。この推定パラメータは、現在時刻における感知情報から、現在時刻における渋滞の末尾位置を推定する処理に用いられるパラメータであり、例えば重み値である。このような推定パラメータを用いることによって、現在時刻における渋滞の末尾位置を適切に推定することができる。
Next, the
次に、制御部11は、生成された推定パラメータが正確であるかどうかを評価するために、生成された推定パラメータを、過去の時刻における感知情報に適用し、過去の時刻と同時刻における渋滞の末尾位置を推定する(ステップ109)。
Next, the
ステップ109では、制御部11は、渋滞の末尾位置を推定可能な全ての過去の感知情報から、渋滞の末尾位置を推定してもよいし、全ての過去の感知情報のうち、いくつかのサンプルを抽出して渋滞の末尾位置を推定してもよい。
In step 109, the
渋滞の末尾位置を推定すると、次に、制御部11は、過去の時刻における実際の渋滞の末尾位置(真値)をデータベースから読み出し、この実際の渋滞の末尾位置(真値)と、推定パラメータによって推定された渋滞の末尾位置との差を算出する(ステップ110)。
After estimating the end position of the traffic jam, the
次に、制御部11は、算出された差の平均値が所定の閾値以下であるかどうかを判定する(つまり、推定パラメータの質を評価する)(ステップ111)。差の平均値が所定の閾値以下である場合(ステップ111のYES)、つまり、推定パラメータの質が一定の基準以上であると判定された場合、制御部11は、現在の推定パラメータを、新たな推定パラメータによって上書き(更新)する(ステップ112)。これにより、推定パラメータを適切に更新することができる。
Next, the
一方、差の平均値が所定の閾値を超える場合(ステップ111のNO)、つまり、推定パラメータの質が一定の基準を満たしていないと判定された場合、制御部11は、推定パラメータの上書き(更新)を行わずに、処理を終了する。
On the other hand, when the average value of the differences exceeds a predetermined threshold value (NO in step 111), that is, when it is determined that the quality of the estimated parameters does not meet a certain criterion, the
次に、図5を参照して、現在時刻において、相関関係に基づいて渋滞の末尾位置を推定するときの処理について説明する。 Next, with reference to FIG. 5, a process for estimating the end position of the traffic jam based on the correlation at the current time will be described.
まず、制御部11は、3台の感知装置30によって取得された感知情報を取得して収集し、感知情報と、感知情報が取得された時刻とを関連付けて記憶部12に記憶する(ステップ201)。
First, the
次に、制御部11は、前回において、現在時刻における渋滞の末尾位置が推定されてから所定時間が経過したかどうかを判定する(ステップ202)。この所定時間は、現在時刻における渋滞の末尾位置が推定される周期を示しており、この周期は、例えば、数十秒、あるいは、数分程度とされる。
Next, the
前回から所定時間が経過している場合(ステップ202のYES)、制御部11は、現在時刻における感知情報を記憶部12から読み出す(ステップ203)。
When the predetermined time has elapsed from the previous time (YES in step 202), the
次に、制御部11は、現在時刻における感知情報に対して推定パラメータを適用することによって、現在時刻における感知情報から、現在時刻における渋滞の末尾位置を推定する(ステップ204)。すなわち、制御部11は、相関関係に基づいて、現在時刻における感知情報から、現在時刻における渋滞の末尾位置を推定する。制御部11は、現在時刻における渋滞の末尾位置を推定することができるので、現在時刻における渋滞長も推定することができる。
Next, the
制御部11は、推定された現在時刻における渋滞の末尾位置の情報に基づいて、信号灯20(青、黄色、赤、矢印の信号灯)における表示時間を制御する。また、制御部11は、推定された現在時刻における渋滞の末尾位置の情報に基づいて、プローブ車5aへ送信するための渋滞情報(渋滞長の情報、渋滞を抜けるまでに掛かる時間の情報、渋滞を回避するためのルートの情報等)を生成する。なお、制御装置10において生成された渋滞情報は、制御装置10から路上装置40へと送信された後、路上装置40からプローブ車5aに対して送信される。
The
<作用等>
以上説明したように、本実施形態に係る制御装置10では、プローブ情報から取得された過去の時刻における渋滞の末尾位置(真値)と、過去の時刻と同時刻における感知情報との相関関係が学習(判定)される。そして、この相関関係に基づいて、現在時刻における感知情報から、現在時刻における渋滞の末尾位置が推定される。このような方法によって、渋滞の末尾位置を推定することで、渋滞の末尾位置の推定の精度を向上させることができる。
<Action, etc.>
As described above, in the
特に、本実施形態では、感知装置30間の距離が長い場合でも、現在時刻において、感知装置30間における渋滞の末尾位置を正確に推定することができる。また、本実施形態では、渋滞が、流入路1の最上流に設置された感知装置30の位置(停止線4から1000m)を超えるような場合であっても、現在時刻において、正確に渋滞の末尾位置を推定することができる。さらに、本実施形態では、プローブ車5aの普及率が少ないような状況でも適切に渋滞の末尾位置を推定することができる(プローブ情報は、過去の情報として収集すればよいため)。
In particular, in the present embodiment, even when the distance between the
また、本実施形態では、渋滞の末尾位置を正確に推定することができるので、信号灯20の表示時間を、渋滞長に合わせて適切な長さに設定することができる。これにより、渋滞を緩和することができる。また、本実施形態では、渋滞の末尾位置を正確に推定することができるので、正確な渋滞情報を生成してプローブ車5aに対して送信することができる。これにより、渋滞情報の提供サービスにおける質を向上させることができる。
Further, in the present embodiment, since the end position of the traffic jam can be accurately estimated, the display time of the
1…流入路
2…流出路
5…車両
10…制御装置
11…制御部
20…信号灯
30…感知装置
40…路上装置
1 ...
Claims (6)
前記車両を感知することによって得られる感知情報を取得し、
前記走行情報に基づいて、過去の時刻における渋滞の末尾位置を判定し、
前記過去の時刻における前記渋滞の末尾位置と、前記過去の時刻と同時刻における前記感知情報との相関関係を判定し、
前記相関関係に基づいて、推定パラメータを生成し、前記推定パラメータを、現在時刻における前記感知情報に適用して、前記現在時刻における前記渋滞の末尾位置を推定する制御部を具備し、
前記制御部は、前記推定パラメータを、前記過去の時刻における前記感知情報に適用して、前記過去の時刻と同時刻における前記渋滞の末尾位置を推定することによって、前記推定パラメータの質を評価し、評価結果に応じて、前記推定パラメータを更新する
制御装置。 Get the driving information sent from the vehicle and
Acquire the sensing information obtained by sensing the vehicle,
Based on the driving information, the end position of the traffic jam at the past time is determined.
The correlation between the end position of the traffic jam at the past time and the sensed information at the same time as the past time is determined.
A control unit that generates an estimation parameter based on the correlation , applies the estimation parameter to the sensing information at the current time, and estimates the end position of the traffic jam at the current time .
The control unit evaluates the quality of the estimated parameter by applying the estimated parameter to the sensed information at the past time and estimating the end position of the traffic jam at the same time as the past time. , A control device that updates the estimated parameters according to the evaluation result .
前記制御部は、前記相関関係を、学習機能によって学習する
制御装置。 The control device according to claim 1.
The control unit is a control device that learns the correlation by a learning function.
前記制御部は、推定された前記現在時刻における前記渋滞の末尾位置に基づいて、信号灯の表示時間を制御する
制御装置。 The control device according to claim 1 or 2 .
The control unit is a control device that controls the display time of the signal light based on the end position of the traffic jam at the estimated current time.
前記制御部は、推定された前記現在時刻における前記渋滞の末尾位置に基づいて、前記車両へ送信するための渋滞情報を生成する
制御装置。 The control device according to any one of claims 1 to 3 .
The control unit is a control device that generates traffic jam information for transmission to the vehicle based on the estimated end position of the traffic jam at the current time.
前記車両を感知することによって得られる感知情報を取得し、
前記走行情報に基づいて、過去の時刻における渋滞の末尾位置を判定し、
前記過去の時刻における前記渋滞の末尾位置と、前記過去の時刻と同時刻における前記感知情報との相関関係を判定し、
前記相関関係に基づいて、推定パラメータを生成し、前記推定パラメータを、現在時刻における前記感知情報に適用して、前記現在時刻における前記渋滞の末尾位置を推定する
推定方法であって、
前記現在時刻における前記渋滞の末尾位置を推定する工程では、
前記推定パラメータを、前記過去の時刻における前記感知情報に適用して、前記過去の時刻と同時刻における前記渋滞の末尾位置を推定することによって、前記推定パラメータの質を評価し、評価結果に応じて、前記推定パラメータを更新する
推定方法。 Get the driving information sent from the vehicle and
Acquire the sensing information obtained by sensing the vehicle,
Based on the driving information, the end position of the traffic jam at the past time is determined.
The correlation between the end position of the traffic jam at the past time and the sensed information at the same time as the past time is determined.
Based on the correlation, an estimation parameter is generated, and the estimation parameter is applied to the sensing information at the current time to estimate the end position of the congestion at the current time.
It ’s an estimation method.
In the step of estimating the end position of the traffic jam at the current time,
The quality of the estimated parameter is evaluated by applying the estimated parameter to the sensed information at the past time and estimating the end position of the traffic jam at the same time as the past time, and according to the evaluation result. An estimation method for updating the estimation parameters .
前記車両を感知することによって得られる感知情報を取得するステップと、
前記走行情報に基づいて、過去の時刻における渋滞の末尾位置を判定するステップと、
前記過去の時刻における前記渋滞の末尾位置と、前記過去の時刻と同時刻における前記感知情報との相関関係を判定するステップと、
前記相関関係に基づいて、推定パラメータを生成し、前記推定パラメータを、現在時刻における前記感知情報に適用して、前記現在時刻における前記渋滞の末尾位置を推定するステップと
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記渋滞の末尾位置を推定するステップでは、
前記現在時刻における前記推定パラメータを、前記過去の時刻における前記感知情報に適用して、前記過去の時刻と同時刻における前記渋滞の末尾位置を推定することによって、前記推定パラメータの質を評価し、評価結果に応じて、前記推定パラメータを更新するステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。 Steps to acquire driving information transmitted from the vehicle and
The step of acquiring the sensing information obtained by sensing the vehicle, and
Based on the driving information, the step of determining the end position of the traffic jam at the past time and
A step of determining the correlation between the end position of the traffic jam at the past time and the sensed information at the same time as the past time.
With the step of generating an estimation parameter based on the correlation and applying the estimation parameter to the sensing information at the current time to estimate the end position of the traffic jam at the current time.
Is a program that causes a computer to execute
In the step of estimating the end position of the traffic jam,
The quality of the estimated parameter is evaluated by applying the estimated parameter at the current time to the sensing information at the past time and estimating the end position of the congestion at the same time as the past time. A program that causes a computer to perform steps to update the estimated parameters according to the evaluation result .
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