知的マルチエージェント交通流シミュレータ

  • 作成日:2014年07月23日 最終更新日:2014年07月23日
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提出者情報

データジャケットの題名 知的マルチエージェント交通流シミュレータ
データの所在・所有者 東京大学吉村・藤井・山田研究室
データ収集方法やコスト 道路ネットワークデータ:手作業による入力,あるいは,OpenStreetMapからのコンバート(ただしコンバート後のデータ不整合を修正する必要あり) 信号データ:観測,あるいは,管理者からの提供 車両エージェントの発生データ:交通量調査によって得られるリンク交通量等から推定
データの共有について その他
データの共有について (その他を選ばれた方)

データの分析・シミュレーションについて

データの種類 テキスト 数値 時系列
データの変数(パラメーター)の変数名 (必須)交差点ID|(オプション)周期(サイクル)|(オプション)特定の出発地から特定の目的地への車種別交通量|(オプション)現示パターン(赤,青,黄,矢印等)|オプション)各現示パターンの現示時間|交差点(ノード)ごとに以下のデータを入力する|車両エージェントに関し以下のデータを入力できる|(オプション)特定の出発地からランダムな目的地への車種別交通量|(必須)隣接交差点ID|交差点ごとに以下の信号制御パラメータを入力できる.これはオプションであり,入力のない交差点にはデフォルト値を持った信号が設置される|(オプション)交差点を構成する多角形の頂点座標|(オプション)制限速度|単路部(リンク)ごとに以下のデータを入力できる|(必須)交差点の座標(X,Y,Z)|(オプション)信号制御パラメータの適用開始時刻,適用終了時刻|(オプション)交差点内部の車線の構成|(オプション)経路探索パラメータ(時間優先,距離優先,等)|(必須)交差点の各境界に流出入する車線数|(オプション)車種および車種ごとの車幅,車長,車高,最大加速度,最大減速度
データの概要説明 知的マルチエージェントモデルに基づく交通流シミュレーションを行う.知的エージェントとしてモデル化された車両は道路環境中で他の車両エージェントと相互作用する.エージェント同士の相互作用の総和として複雑な交通現象を再現する
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス 車両エージェントは発生時に経路探索を行う.経路探索にはA*アルゴリズムを用いる.このとき,距離,予想旅行時間,右折・左折・直進回数,道路幅の逆数の重み付き線形和を経路のコストとする(小さい方が高効用).重みベクトルは複数用意することができる.また走行中に経路から予定経路を逸脱した場合には再探索を行う. 車両エージェントは走行中,周囲の状況を観測して加速度制御を行う.加速度制御にはGeneralized Force Modelを用いる.これは,希望速度まで加速しようとする推進力と,先行車から受ける仮想的な斥力との合力によって加速度を決定するモデルである.シミュレーションにおいては,実際の先行車だけでなく前方の信号や交差点で衝突しそうな車両も仮想的な先行車と見なし,加速度制御の要因として考慮される.
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 (データ分析結果/ツールの出力/典型例など) 1ステップ(標準では100ミリ秒)ごとの各車両の位置,速度,加速度 車両感知器設置箇所の交通量
上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析 道路交通(人の移動)にもとづく都市機能の評価や設計,防災・減災のためのインフラ設計

その他

自由記述 シミュレータの利用をご希望の方にはソースファイル付で提供可能
入手したいデータ/ツール
可視化情報
サンプルデータ

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