群知能アルゴリズムによる交通情報補間システムの開発

情報処理学会

書誌事項

タイトル別名
  • The Development of Swarm Intelligence-based Control Approach for Interpolating Traffic Information

この論文をさがす

抄録

交通渋滞は深刻な社会問題の1つである．そのため，交通渋滞を解消するためのアプローチとして，交通信号制御の研究が行われている．交通信号制御の研究では，車両数などの交通情報を用いて交通信号のパラメータを制御する．このとき，より正確でリアルタイムに適応可能な交通信号制御を行うためには，多くのセンサを交差点に設置する必要がある．しかし実環境において，各交差点にセンサを設置することはコストの面で現実的ではない．そこで本研究では，群知能アプローチに基づき，センサ設置交差点からの交通情報をもとに交通量が類似する経路を創発させ，センサ未設置交差点の交通情報をリアルタイムに補間するシステムを提案する．シミュレーション実験の結果，提案手法は主要な交通流に対して優れた補間結果を示し，特に交通流が変化する状況に適応して補間できることが示された．

Traffic congestion is one of the most serious social problems. So, research for appropriate traffic signal control has been conducted as one of the approaches to solve traffic congestion. Usually, traffic information such as the number of passing vehicles is used to control traffic signal parameters in traffic signal control studies. For more precise, real-time, and adaptive control, many sensors are necessary for each intersection. However, installing sensors in each intersection is unrealistic from the point of cost in an actual situation. Therefore, we propose a swarm intelligence based methodology that emergences routes with similar traffic volume using the traffic information from the intersections with sensors and interpolates the traffic information in the intersections without sensors in real time. The simulation experiments show that the proposed methodology has excellent interpolation performance for heavy traffic flows and could adapt and interpolate to situations where traffic flow changes.

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ