Development of a network traffic breakdown prediction method

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本研究では，交通事故や自然災害などの突発事象に起因する非日常の激しい交通渋滞（以下“ブレイクダウン”）の未然防止に向けて，空間モニタリング技術，交通流解析手法，ならびにAIによる情報解析技術を組み合わせた，道路ネットワーク交通流におけるブレイクダウン発生予測手法を構築することを目的とする．令和4年度においては，令和3年度に引き続いて以下の研究を行った．1)交通流観測データとプローブ車両走行軌跡を用いて，ネットワークの交通流状態における交通密度と交通量の関係を示すMFDを推定する手法を確立した．さらに，長期間蓄積されたこれらのデータと交通事故の記録を用いて，OD交通量の変化や交通事故発生によるMFD形状の変化を把握した．2)AIを用いたネットワークブレイクダウン予測手法の構築に向けて，ネットワークの交通流状態をマクロに捉えるエリアトラフィックステートを指標として，ブレイクダウン発生の有無を判定する手法を開発し，その精度を検証した．3)道路ネットワーク全体が潜在的に有する交通事故発生リスクをリアルタイムで推定する手法として，プローブデータの走行軌跡を入力に用いた動的交通事故発生リスク推定モデルを構築し，実交通データに適用してその精度を検証した．4)道路ネットワーク上を走行するプローブ車両のDR画像を収集し，画像解析を行って急ブレーキ発生の予測，ならびに死角を検出するモデルを開発し，実データを用いた検証を行った．