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成果報告書詳細
管理番号20190000000127
タイトル平成30年度成果報告書 戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)第2期/自動運転(システムとサービスの拡張)/混在交通下における交通安全の確保等に向けたV2X情報の活用方策に係る調査
公開日2019/4/5
報告書年度2018 - 2018
委託先名一般社団法人UTMS協会 パシフィックコンサルタンツ株式会社
プロジェクト番号P18012
部署名ロボット・AI部
和文要約件名:平成30年度成果報告書 「混在交通下における交通安全の確保等に向けたV2X 情報の活用方策に係る調査」
現在開発が進められている自動運転車両が導入され、一般車両と自動運転車両が混在すると、交通の流れが変化することが予想される。将来、自動運転車両が導入された時に交通安全を確保した上で、交通の流れを円滑にするためには、自動運転車両が一般車両に与える影響や交通流に与える影響を把握しておく必要がある。
ここで、SIP第2期では、2020年東京オリンピック・パラリンピック競技大会前に自動運転の実証実験が計画されており、自動運転車両が公道を走行する予定であるため、実データを用いて自動運転車両が交通流に与える影響の分析を行うことができると考えられる。そこで実証実験時の実データを用いて、自動運転車両の走行による交通流への影響(円滑性、安全性)を調査・分析する手法を検討した。
検討に当たっては、まず、自動運転車両の走行性能を一般ドライバーとの比較で定性的に仮定し、一般車両と自動運転車両が混在して走行した場合に交通流に影響を与え得る場面を正の影響、負の影響の両面から網羅的に整理した。また、既存の交通関連データを含めて、実証実験時に交通流への影響を分析する目的で利用できる可能性のあるデータを整理した。その上で、整理した各場面に対して、実証実験時に取得する実データから影響を分析する手法を整理するとともに、特に円滑性については実証実験時の実データによる分析結果を踏まえてシミュレーションを用いて分析する手法についても整理した。
一方、交通管制業務においては、自動運転車両等の路側インフラと無線通信でつながる車両が普及すると、路と車が相互に情報を交換する新たな道路交通環境の出現が想定される。信号制御等の交通管制業務においては、従来の車両感知器に代わって、これらの「つながる車両」から送信される車車間通信情報を交通情報源として、インフラと車が協調する新しい交通管制へ進化することで、交通管制システムの低コスト化や機能の高度化を実現することが期待される。
なお、車車間通信情報に関わるメッセージ等の技術仕様は、ITS Connect推進協議会において検討されており、「ITS Connectシステム 車車間通信メッセージ仕様 ITS Connect TD-001 1.0 版」が公開されている。本調査では、上記のメッセージ仕様で定義されている車車間通信情報を前提条件として、信号制御や交通管制業務の運用支援を対象とした交通管制に活用するユースケース案を抽出し、それぞれの目的、概要、交通管制センタや路側機器の機能要件、車車間通信情報のデータ要件(データ項目、必要な車載機混入率の想定(小、中、大)、データ収集サンプリング周期等)を整理した。
さらに、信号制御のパラメータを決めるための情報収集に利用する車両感知器を車車間通信情報によって代替することで、車両感知器を削減することが可能かを評価することを目的としたシミュレーション実験を実施した。シミュレーション実験の結果、最大渋滞長が400m未満のITS無線の通信範囲に収まる小規模な渋滞の場合、車車間通信情報を送信する車両が全体交通量の1%程度以上あれば、渋滞計測用車両感知器の削減が可能であるという評価結果が得られた。
英文要約Title: Progress Report for Fiscal Year 2018 "Research on measures for the utilization of V2X information for ensuring traffic safety under mixed traffic conditions"
When automated vehicles are introduced and come to coexist with conventional vehicles, it is predicted that there will be changes in traffic flow. In order to ensure road safety and smooth traffic when automated vehicles are introduced, it is necessary to understand the impacts on traffic flow that automated vehicles will have. Since the second phase of SIP (Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program) plans to conduct a demonstration experiment for automated vehicles before the 2020 Tokyo Olympic and Paralympic Games, it is considered possible to analyze the impacts of automated vehicles on traffic flow using actual data. Therefore, in this research, methods of investigating and analyzing the impacts on traffic flow using actual data were examined. To start the examination, the performance of automated driving systems was qualitatively hypothesized compared to that of human drivers, and situations where automated vehicles could affect traffic flow if both conventional and automated vehicles coexist and travel on the road were thoroughly identified in terms of both positive and negative impacts. Also, including existing traffic-related data, data that could be applied for analyzing the impacts on traffic flow during the demonstration experiment were identified.
In traffic management, on the other hand, as automated vehicles connected to roadside units via wireless communications become widely used, a new road traffic environment in which roadside units and vehicles mutually exchange information is likely to emerge. Traffic management as traffic signal control are expected to achieve reduction in costs and improvement in functions through evolution to cooperative traffic control systems that use V2V (vehicle-to-vehicle communication) information transmitted from these connected vehicles instead of information from the existing vehicle detectors. In this research, draft use cases using V2V information in traffic management were presented focusing on support for traffic signal control and traffic management operations, and details for each use case, such as requirements for V2V data items, assumption of the required ratio of connected vehicles to total traffic volume, and data collecting and sampling cycles, were identified. Furthermore, a simulation experiment was conducted to evaluate the possibility of reducing the number of vehicle detectors by using V2V information instead of information obtained from vehicle detectors. The result of the experiment found that, in the case of small congestion that falls within the range of the ITS radio communication, the reduction in the number of vehicle detectors for congestion measurement is possible if the vehicles that transmit V2V information account for more than around 1% of the total traffic volume.
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