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JP3316919B2 - Road traffic control simulation device - Google Patents

Road traffic control simulation device

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Publication number
JP3316919B2
JP3316919B2 JP7279493A JP7279493A JP3316919B2 JP 3316919 B2 JP3316919 B2 JP 3316919B2 JP 7279493 A JP7279493 A JP 7279493A JP 7279493 A JP7279493 A JP 7279493A JP 3316919 B2 JP3316919 B2 JP 3316919B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
model
vehicle
traffic
signal control
road network
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
JP7279493A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPH06259407A (en
Inventor
幸夫 後藤
喜代俊 駒谷
豊生 福田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to JP7279493A priority Critical patent/JP3316919B2/en
Publication of JPH06259407A publication Critical patent/JPH06259407A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP3316919B2 publication Critical patent/JP3316919B2/en
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Expired - Lifetime legal-status Critical Current

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  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】この発明は、道路網における車両
の走行、および信号制御システムのシミュレーションを
行う、適応型の道路交通管制シミュレーション装置に関
するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an adaptive road traffic control simulation device for simulating a vehicle running on a road network and a signal control system.

【0002】[0002]

【従来の技術】道路交通管制システムでは、交通を効率
的に流すために信号の制御を行っている。通行権が与え
られている交通流または同時に通行権が与えられた交通
流の一群は現示と呼ばれ、信号を制御するための制御変
数としては、主に以下の3つが上げられる。
2. Description of the Related Art In a road traffic control system, signals are controlled in order to flow traffic efficiently. A group of traffic flows to which a right-of-way is granted or a group of traffic flows to which a right-of-way is granted at the same time is called a present. The following three control variables are mainly used as control variables for controlling signals.

【0003】 周期(サイクル); 青、黄、赤信号またはこれに
代わる一連の信号表示が一巡するのに要する時間 スプリット ; 1サイクル中に各現示に割り
当てられている時間配分 オフセット ; 隣接している交差点間の青信
号の開始時間のずれ
[0003] Cycle (cycle); blue, yellow, red signal or
Time required for a series of alternate signal indications to make a cycle Split;
Allotted timeDistribution  Offset; blue light between adjacent intersections
Issue start time lag

【0004】なお、このような制御変数に基づく信号制
御方法の例は、「交通信号の制御技術」(社団法人 交
通工学研究会編 昭和58年)、「海外における『高速
道路交通システム』への動向」(交通管制 No.41,
第59〜69頁 平成4年)などに記載されているよう
な種々の方法が提案されているが、ここではその説明は
割愛する。
Examples of signal control methods based on such control variables include “traffic signal control technology” (edited by the Traffic Engineering Research Group, 1983), and “overseas“ highway traffic systems ”. Trend ”(traffic control No. 41,
59-69 (1992), etc., have been proposed, but their description is omitted here.

【0005】従来、このような交通管制システムをシミ
ュレーションする道路交通管制シミュレーション装置と
しては、自動車の流れをひとつの流体として捉え、その
流体をいかに効率よく流すかを、交差点の信号制御の面
から解析したり、追従運転する車両にひとつの微分方程
式を当てはめ、それをシミュレーションする車両全体に
わたって解くものがあり、さらには、車両設定、道路網
設定、環境操作、および車両に関するシミュレーション
処理と、車両設定データ処理、道路設定データ処理、信
号設定データ処理、統計処理、ディスプレイ・パラメー
タ変更処理等の補助処理を備え、その環境処理部におい
て、個々の車両はファジィモデル自動車として自車両の
ふるまいをファジィモデルにより決定し、刻々と変化す
る個々の車両を取り巻く環境をダイナミックに各車両に
与えることによって、実際の渋滞道路をシミュレーショ
ンするものなどがある。
Conventionally, as a traffic control simulation device for simulating such a traffic control system, a flow of an automobile is regarded as one fluid, and how to efficiently flow the fluid is analyzed in terms of signal control at an intersection. Or apply a single differential equation to a vehicle that follows and drives it, and solves it for the entire vehicle that simulates it.Furthermore, vehicle setting, road network setting, environmental operation, and simulation processing related to the vehicle, and vehicle setting data Processing, road setting data processing, signal setting data processing, statistical processing, display parameter change processing, etc. are provided as auxiliary processing. In the environment processing unit, each vehicle is determined as a fuzzy model vehicle and the behavior of its own vehicle is determined by a fuzzy model. And capture the ever-changing individual vehicles By giving the environment surrounding the respective vehicle dynamic include those which simulate actual traffic jam.

【0006】なお、このような従来の道路交通管制シミ
ュレーション装置に関連した技術が記載された文献とし
ては、例えば「ファジィ制御による自動車運転操作を取
入れた道路交通シミュレーションモデル」(第7回ファ
ジィシステムシンポジウム講演会論文集 第593〜5
98頁 1991年)、「街路交通のシミュレーション
・モデル(MICSTRAN−IとMACSTRAN−
I)」(科学警察研究所報告交通編 第16巻 第1号
第1〜16頁 1975年)等がある。
As a document describing a technique related to such a conventional road traffic control simulation apparatus, for example, a "road traffic simulation model incorporating a car driving operation by fuzzy control" (7th Fuzzy System Symposium) Lecture Papers No. 593-5
98, 1991), "Street traffic simulation models (MICSTRAN-I and MACSTRAN-
I) "(Report by the Science Police Research Institute, Vol. 16, No. 1, pp. 1-16, 1975).

【0007】[0007]

【発明が解決しようとする課題】従来の道路交通管制シ
ミュレーション装置は、以上のように構成されているの
で、信号制御システムのモデルは固定されており、様々
な信号制御の方法の比較検証を容易に行うことができ
ず、また、シミュレーションを現実に近いものとするた
めに複雑なモデルを使用しているため、かなりの計算時
間を必要とするなどの問題点があった。
Since the conventional road traffic control simulation apparatus is configured as described above, the model of the signal control system is fixed, and the comparative verification of various signal control methods is facilitated. And a complicated model is used in order to make the simulation close to reality, so that a considerable amount of calculation time is required.

【0008】請求項1に記載の発明は、上記のような問
題点を解消するためになされたもので、様々な制御方法
を容易に実装して比較検証することができ、また、現実
に適応した状況を高速にシミュレーションできる適応型
の道路交通管制シミュレーション装置を得ることを目的
とする。
The invention described in claim 1 has been made in order to solve the above-described problems, and it is possible to easily implement various control methods and perform comparative verification. It is an object of the present invention to obtain an adaptive road traffic control simulation device capable of simulating the situation at high speed.

【0009】[0009]

【0010】[0010]

【0011】[0011]

【課題を解決するための手段】請求項1に記載の発明に
係る道路交通管制シミュレーション装置は、道路網の設
定を行う道路網設定手段と、前記道路網設定手段にて設
定された道路網をもとに道路網モデルを生成する道路網
モデル生成手段と、前記道路網において実行される様々
な信号制御方法にそれぞれ対応する交通管制システムに
おける複数の信号制御モデルのうちから評価すべき信号
制御モデルを設定する信号制御モデル設定手段と、前記
信号制御モデル設定手段にて設定された信号制御モデル
に基づいて信号制御システムを構成する個々の制御機に
よる現実の様々な信号制御動作をそれぞれ模擬するモデ
ルを生成する信号制御モデル生成手段と、前記道路網に
おける交通パターンを設定する交通パターン設定手段
と、前記道路網を走行する複数種類の車両による現実の
走行動作を、車両及び運転手の特性を考慮してそれぞれ
模擬する複数の車両走行モデルを設定する車両走行モデ
ル設定手段と、前記車両走行モデル設定手段にて設定さ
れた各車両走行モデルと前記交通パターン設定手段にて
設定された交通パターンとを結びつけて個々の車両の交
通データを作成する車両交通データ作成手段と、前記車
両交通データ作成手段の作成した個々の車両の交通デー
タと前記車両走行モデル設定手段にて設定された車両走
行モデルに基づいて、前記現実の道路網の交通状況に適
応するように個々の車両の多種多様な走行モデルを生成
する車両走行モデル生成手段と、前記道路網モデル生成
手段からの道路網モデル、前記信号制御モデル生成手段
からの個々の制御機のモデル、および前記車両走行モデ
ル生成手段からの個々の車両の走行モデルに基づいて、
前記道路網における信号制御システムのシミュレーショ
を行うと共に、評価すべき車両の走行行動をシミュレ
ーションするシミュレーション実行手段と、前記シミュ
レーション実行手段によるシミュレーションの結果を出
力する出力手段とを備え、前記シミュレーション実行手
段は、走行車線前方の障害物として、物理的な障害物の
他に、停止線及び右折待機地点を含む仮想的な障害物を
障害物とし、前記各障害物に応じた値を設定することに
より、停止線での停止及び車線変更を含めた走行行動に
おける加速度、速度、位置の更新を同一の計算式を用い
て実行するものである。
According to a first aspect of the present invention, there is provided a road traffic control simulation apparatus comprising: a road network setting unit for setting a road network; and a road network set by the road network setting unit. Road network model generating means for generating a road network model based thereon, and a signal control model to be evaluated from among a plurality of signal control models in a traffic control system respectively corresponding to various signal control methods executed in the road network A signal control model setting means for setting a signal control model and a model for simulating various actual signal control operations by individual controllers constituting a signal control system based on the signal control model set by the signal control model setting means. A signal control model generating means for generating a traffic pattern; a traffic pattern setting means for setting a traffic pattern in the road network; A vehicle traveling model setting means for the actual traveling operation by the multi several vehicles, sets a plurality of vehicles running model simulating respectively in consideration of the characteristics of the vehicle and the driver you, set by the vehicle running model setting means Vehicle traffic data creating means for creating traffic data of each vehicle by linking each of the vehicle running models thus set and the traffic pattern set by the traffic pattern setting means, and the individual traffic created by the vehicle traffic data creating means. Vehicle running that generates various running models of individual vehicles based on the vehicle traffic data and the vehicle running model set by the vehicle running model setting means so as to adapt to the actual traffic condition of the road network. A model generation unit, a road network model from the road network model generation unit, a model of each controller from the signal control model generation unit, and Serial based on the running model of individual vehicles from the vehicle running model generating means,
Simulate the signal control system in the road network and simulate the driving behavior of the vehicle to be evaluated.
It includes a simulation execution unit for Shon, and output means for outputting the result of simulation by the simulation executing unit, the simulation hand
The steps serve as obstacles ahead of the traffic lane,
Other virtual obstacles, including stop lines and right turn wait points
Obstacles, and set values according to each of the obstacles
More driving behavior, including stopping at stop lines and changing lanes
Acceleration, velocity, and position updates using the same formula
And execute it .

【0012】[0012]

【0013】[0013]

【0014】[0014]

【0015】[0015]

【0016】[0016]

【0017】[0017]

【0018】[0018]

【0019】[0019]

【作用】請求項1に記載の発明におけるシミュレーショ
ン実行手段は、信号制御モデル設定手段にて設定された
交通管制システムにおける信号制御モデルをもとに、信
号制御モデル生成手段の生成した信号制御システムの各
制御機による現実の様々な信号制御動作をそれぞれ模擬
するモデルと、車両交通データ作成手段が道路網を走行
する車両の車両走行モデルおよび交通パターンを結びつ
けて作成した各車両の交通データと車両走行モデルをも
とに現実の道路網の交通状況に適応するように車両走行
モデル生成手段が生成した各車両の多種多様な走行モデ
ルと、設定された道路網をもとに道路網モデル生成手段
が生成する道路網モデルとに基づいて、道路網における
信号制御システムのシミュレーションを行うと共に、評
価すべき車両の走行行動をシミュレーションする。ま
た、車両の走行行動をシミュレーションする際に、走行
車線前方の障害物として、物理的な障害物の他に、停止
線及び右折待機地点を含む仮想的な障害物を障害物と
し、前記各障害物に応じた値を設定することにより、停
止線での停止及び車線変更を含めた走行行動における加
速度、速度、位置の更新を同一の計算式を用いて実行す
る。これにより、様々な制御方法を容易に実装して比較
検討することができ、また現実に適応した状況を高速に
シミュレーションできる道路交通管制シミュレーション
装置を実現する。
According to the first aspect of the present invention, the simulation executing means includes a signal control model generating means for generating the signal control model based on the signal control model in the traffic control system set by the signal control model setting means. A model simulating various actual signal control operations by each controller, and the traffic data of each vehicle created by connecting the vehicle travel model and the traffic pattern of the vehicle traveling on the road network by the vehicle traffic data creating means and the vehicle travel. Based on the model, various types of traveling models of each vehicle generated by the vehicle traveling model generation means so as to adapt to the actual traffic conditions of the road network, and the road network model generation means based on the set road network. Based on the generated road network model, a signal control system in the road network is simulated and evaluated.
Simulate the driving behavior of a vehicle to be valued. Ma
In addition, when simulating the running behavior of a vehicle,
Stops in addition to physical obstacles as obstacles in front of lane
Virtual obstacles including lines and right turn waiting points are regarded as obstacles.
By setting a value corresponding to each of the obstacles,
In addition to stopping at a stop line and driving behavior including lane change,
Update speed, speed, and position using the same formula
You. As a result, a road traffic control simulation device capable of easily implementing various control methods for comparative study and realizing high-speed simulation of a situation adapted to reality is realized.

【0020】[0020]

【0021】[0021]

【0022】[0022]

【0023】[0023]

【0024】[0024]

【0025】[0025]

【0026】[0026]

【0027】[0027]

【実施例】実施例1. 以下、この発明の一実施例を図に基づいて説明する。図
1は請求項1乃至請求項3に記載の発明による適応型道
路交通管制シミュレーション装置の一実施例の構成を示
すブロック図である。図において、1は様々な信号制御
方法に応じて交通管制システムにおける信号制御モデル
を設定する信号制御モデル設定手段であり、2は道路交
通システムにおける任意の道路網を設定する道路網設定
手段である。3は道路交通システムにおける道路網の交
通パターンを設定する交通パターン設定手段であり、4
は道路網を走行する車両の現実に適応した車両走行モデ
ルを設定する車両走行モデル設定手段である。
[Embodiment 1] An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of an adaptive road traffic control simulation device according to the first to third aspects of the present invention. In the figure, 1 is a signal control model setting means for setting a signal control model in a traffic control system according to various signal control methods, and 2 is a road network setting means for setting an arbitrary road network in a road traffic system. . Reference numeral 3 denotes a traffic pattern setting means for setting a traffic pattern of the road network in the road traffic system.
Is a vehicle traveling model setting means for setting a vehicle traveling model adapted to the reality of vehicles traveling on the road network.

【0028】5は信号制御モデル設定手段1にて設定さ
れた信号制御モデルをもとに、信号制御システムの個々
の信号制御機のモデルを生成する信号制御モデル生成手
段であり、6は道路網設定手段2にて設定された道路網
をもとに道路網モデルを生成する道路網モデルを生成す
る道路網モデル生成手段である。7は交通パターン設定
手段3にて設定された交通パターンと車両走行モデル設
定手段4にて設定された車両走行モデルとを結び付け
て、個々の車両の交通データを作成する車両交通データ
作成手段であり、8はこの車両交通データ作成手段にて
作成された車両交通データと、前記車両走行モデル設定
手段4によって設定された車両走行モデルから個々の車
両走行モデルを生成する車両走行モデル生成手段であ
る。
Reference numeral 5 denotes signal control model generation means for generating a model of each signal controller of the signal control system based on the signal control model set by the signal control model setting means 1, and 6 denotes a road network. A road network model generation unit that generates a road network model that generates a road network model based on the road network set by the setting unit 2. Reference numeral 7 denotes a vehicle traffic data creating unit that creates a traffic data of each vehicle by linking the traffic pattern set by the traffic pattern setting unit 3 and the vehicle running model set by the vehicle running model setting unit 4. Reference numeral 8 denotes a vehicle running model generation unit that generates individual vehicle running models from the vehicle traffic data created by the vehicle traffic data creating unit and the vehicle running model set by the vehicle running model setting unit 4.

【0029】9は信号制御モデル生成手段5によって得
られた信号制御システムと道路網モデル生成手段6によ
って得られた道路網上を、車両走行モデル生成手段8に
よって得られた車両が走行するのをシミュレートするシ
ミュレーション実行手段である。10はシミュレーショ
ン実行手段9によって得られたシミュレーションのアニ
メーションを表示する出力手段としてのアニメーション
表示部、11はシミュレーション実行手段9によって得
られた車両の軌跡をダイアグラム上に表示する、出力手
段としてのダイアグラム表示部であり、12はシミュレ
ーション実行手段9によって得られたシミュレーション
の結果を統計処理する統計処理手段である。
Reference numeral 9 denotes a signal control system obtained by the signal control model generating means 5 and a vehicle obtained by the vehicle running model generating means 8 traveling on the road network obtained by the road network model generating means 6. This is simulation execution means for performing simulation. Reference numeral 10 denotes an animation display unit as an output unit for displaying a simulation animation obtained by the simulation execution unit 9. Reference numeral 11 denotes a diagram display as an output unit, which displays the trajectory of the vehicle obtained by the simulation execution unit 9 on a diagram. Numeral 12 denotes a statistical processing means for statistically processing the result of the simulation obtained by the simulation executing means 9.

【0030】図2は信号制御モデル生成手段5によって
生成される信号制御システムの一例を示すブロック図で
ある。図において、13は制御エリア内の地域制御機を
制御する系統制御機、14は各交差点の信号機を制御す
る地域制御機、15は地域制御機に制御される信号機、
16は車両感知器を示している。信号制御モデル生成手
段5は信号制御モデル設定手段1に設定された信号制御
方法に応じて、この系統制御機13、地域制御機14の
モデルを生成するものである。
FIG. 2 is a block diagram showing an example of a signal control system generated by the signal control model generating means 5. In the figure, 13 is a system controller for controlling a regional controller in a control area, 14 is a regional controller for controlling a traffic signal at each intersection, 15 is a traffic signal controlled by the regional controller,
Reference numeral 16 denotes a vehicle detector. The signal control model generating means 5 generates a model of the system controller 13 and the area controller 14 according to the signal control method set in the signal control model setting means 1.

【0031】なお、信号制御モデル設定手段1では、予
め用意されている信号制御モデルの中から信号制御モデ
ルを設定することができる。例えば多段定周期系統制御
を設定した場合、系統制御機13が時刻に基づいて各地
域制御機14の制御変数を設定し、地域制御機14は与
えられた制御変数にしたがって信号機15を制御するよ
うなモデルを設定する。また、新たな信号制御モデルを
定義して、それを予め用意されている信号制御モデルに
追加することもできる。
The signal control model setting means 1 can set a signal control model from signal control models prepared in advance. For example, when the multi-stage fixed cycle system control is set, the system controller 13 sets the control variables of each regional controller 14 based on the time, and the regional controller 14 controls the traffic light 15 according to the given control variable. Set a suitable model. Also, a new signal control model can be defined and added to a previously prepared signal control model.

【0032】図3は車両走行モデル生成手段8によって
生成される車両走行モデルの一例を示すブロック図であ
る。図において、17は運転手モデル、18は車両モデ
ルを示している。運転手モデル17は車両の周囲の状況
に応じて車両を操作する。また、車両モデル18は運転
手モデル17の操作と物理的な法則に従って車両の状態
を変更する。
FIG. 3 is a block diagram showing an example of the vehicle running model generated by the vehicle running model generating means 8. In the figure, 17 indicates a driver model, and 18 indicates a vehicle model. The driver model 17 operates the vehicle according to the situation around the vehicle. The vehicle model 18 changes the state of the vehicle in accordance with the operation of the driver model 17 and physical rules.

【0033】なお、車両走行モデル設定手段4では、運
転手モデル17の特性(熟練、性質)と車両モデル18
の特性(大きさ、種類、定格加減速度、最高速度等)を
設定するとともに、運転手モデル17の特性に応じて車
両走行シミュレーションの判断部(障害物認定、車線変
更判断、右折可能判断、停止判断、加減速判断)に用い
るパラメータを作成する。車両走行モデル設定手段4
は、予め一般乗用車、大型トラックなどの特徴的な車両
走行モデルなどを用意しており、この中から車両走行モ
デルを設定することができる。また新たな車両走行モデ
ルを定義して、それを上記用意されている車両走行モデ
ルの中に追加することもできる。
In the vehicle running model setting means 4, the characteristics (skill, nature) of the driver model 17 and the vehicle model 18
(Size, type, rated acceleration / deceleration, maximum speed, etc.), and a vehicle running simulation determining unit (obstruction recognition, lane change determination, right turn determination, stop The parameters used for the judgment and the acceleration / deceleration judgment are created. Vehicle running model setting means 4
Prepares characteristic vehicle running models such as general passenger cars and large trucks in advance, and the vehicle running model can be set from these. It is also possible to define a new vehicle running model and add it to the prepared vehicle running model.

【0034】次に動作について説明する。ここで、図4
はこの実施例に係る適応型の道路交通管制シミュレーシ
ョン装置の動作を示すフローチャートであり、図5はシ
ミュレーション実行手段9で行われる車両走行シミュレ
ーションの動作を示すフローチャートである。
Next, the operation will be described. Here, FIG.
5 is a flowchart showing the operation of the adaptive road traffic control simulation apparatus according to this embodiment, and FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the vehicle running simulation performed by the simulation executing means 9.

【0035】図において、ステップST1でシステム
を起動した後、まず、ステップST2にて信号制御モデ
ル設定手段1、道路網設定手段2、交通パターン設定手
段3、および車両走行モデル設定手段4によって、シミ
ュレーションしようとする道路網、交通パターン、信号
制御システム、車両の種類や特性などを設定する。その
道路網設定手段2によって設定される道路網の構成を図
6に、交通パターン設定手段3によって設定される交通
パターンを図7にそれぞれ示す。この図6および図7の
例では、4つの交差点が格子状に存在する道路網のもと
で、各流入口から1000〔台/時間〕の交通があるこ
とを示している。この図6,図7に示したデータを変更
することによって、道路網および交通流を変更すること
ができる。
In FIG. 4 , after the system is started in step ST1, first, in step ST2, the signal control model setting means 1, the road network setting means 2, the traffic pattern setting means 3, and the vehicle running model setting means 4 Set the road network, traffic pattern, signal control system, vehicle type and characteristics to be simulated. FIG. 6 shows the configuration of the road network set by the road network setting means 2, and FIG. 7 shows the traffic pattern set by the traffic pattern setting means 3. The examples of FIGS. 6 and 7 indicate that there are 1000 [vehicles / hour] of traffic from each inlet, under a road network in which four intersections exist in a grid pattern. By changing the data shown in FIGS. 6 and 7, the road network and the traffic flow can be changed.

【0036】次に、ステップST3において、道路網モ
デル生成手段6は道路網設定手段2にて設定された図6
に示すデータより道路網を生成し、信号制御モデル生成
手段5は信号制御モデル設定手段1によって設定された
情報をもとに信号制御モデルを生成する。また、ステッ
プST4で車両交通データ作成手段7は交通パターン設
定手段3にて設定された図7に示すデータをもとに車両
交通データを作成し、シミュレーション実行中の出力手
段(アニメーション表示部10かダイヤグラム表示部1
1)をステップST5にて設定する。次に、ステップS
T6において、車両走行モデル生成手段8により車両走
行モデルを1台1台、設定された発生時刻に生成すると
ともに、シミュレーション実行手段9によって道路網に
おける車両の走行と信号制御システムの動作がシミュレ
ーションされる。このシミュレーションをシミュレーシ
ョン実行手段9がシミュレーション中止の命令を受け取
るまで繰り返す。シミュレーションの状態は、ステップ
ST7およびステップST8でアニメーション表示部1
0やダイヤグラム表示部11を通して表示出力される。
最後にステップST9において、統計処理手段12によ
りシミュレーション結果を統計処理し、信号制御方法の
評価を行う。
Next, in step ST3, the road network model generating means 6 sets the road network model
The signal control model generating means 5 generates a signal control model based on the information set by the signal control model setting means 1. In step ST4, the vehicle traffic data creating means 7 creates vehicle traffic data based on the data set by the traffic pattern setting means 3 shown in FIG. Diagram display section 1
1) is set in step ST5. Next, step S
At T6, the vehicle travel model is generated one by one by the vehicle travel model generation means 8 at the set occurrence time, and the simulation execution means 9 simulates the travel of the vehicle on the road network and the operation of the signal control system. . This simulation is repeated until the simulation executing means 9 receives a simulation stop command. The state of the simulation is determined by the animation display unit 1 in steps ST7 and ST8.
0 and display output through the diagram display unit 11.
Finally, in step ST9, the statistical processing means 12 statistically processes the simulation result to evaluate the signal control method.

【0037】次に、車両走行シミュレーションにおける
1シミュレーションロックの車両走行モデルの動作を
図5を参照しながら説明する。まず、ステップST10
において、運転手モデル17が走行車線前方の障害物を
1つ認定する。障害物には、すぐ前の車両や車線終了地
点などの物理的なものの他に、停止線や右折待機地点な
どの仮想的なものがあり、それらは越えられないものと
して認識される。次に、ステップST11において周囲
の状況と自らの動機により車線変更判断を行う。その
後、ステップST12において、右折車について交差点
を通過するのに要する予測時間と対向交通流が交差点に
到達するまでの予測時間を比較し、対向車両が妨害する
かどうか判断して右折可能か判断する。次に、ステップ
ST13において、障害物までの距離に基づいて即座に
停止すべきかどうか判断する。「停止」と判断した場合
には、ステップST15に進む。
Next, will be described with reference to FIG. 5 the operation of the vehicle running model Simulation clock in the vehicle traveling simulation. First, step ST10
In, the driver model 17 recognizes one obstacle in front of the traveling lane. Obstacles include not only physical obstacles such as the vehicle in front of the vehicle and the end point of the lane, but also virtual obstacles such as a stop line and a right turn waiting point, which are recognized as being impossible to cross. Next, in step ST11, a lane change determination is made based on the surrounding situation and its own motive. Thereafter, in step ST12, the predicted time required for the right-turning vehicle to pass through the intersection is compared with the predicted time required for the oncoming traffic flow to reach the intersection, and it is determined whether or not the oncoming vehicle obstructs and it is determined whether a right-turn is possible. . Next, in step ST13, it is determined whether to stop immediately based on the distance to the obstacle. If it is determined to be "stop", the process proceeds to step ST15.

【0038】一方、ステップST13の判断が「停止」
でなければステップST14に進み、前方障害物までの
距離と相対速度により、加速/減速/速度維持の中から
いずれかを選択する。障害物より遅い場合は安全追従距
離Df、障害物より速い場合は安全停止距離Dsを保つ
ように加減速を決める。ここで、安全追従距離Df、安
全停止距離Dsは、自身の速度をV、定格減速度をβ、
障害物のそれらをV’,β’とするとし、k1,k2を
運転手モデル17の性質に依存する係数とすると、以下
の式(1)および式(2)で示される。
On the other hand, the judgment in step ST13 is "stop".
If not, the process proceeds to step ST14, and any one of acceleration / deceleration / speed maintenance is selected according to the distance to the obstacle ahead and the relative speed. When the vehicle is slower than the obstacle, the acceleration / deceleration is determined so as to maintain the safe following distance Df. Here, the safe follow-up distance Df and the safe stop distance Ds are represented by V for own speed, β for rated deceleration,
Assuming that the obstacles are V ′ and β ′ and that k1 and k2 are coefficients depending on the properties of the driver model 17, the following equations (1) and (2) are used.

【0039】 Df=k1* V ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥(1) Ds=k2* {V* V/(2* |β|)−V’* V’/(2|β’|)} ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥(2)Df = k1 * V ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ (1) Ds = k2 * {V * V / (2 * | β |) −V ′ * V ′ / (2 | β '|)} ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ (2)

【0040】障害物が停止線や右折待機地点等の仮想的
なものの場合、障害物の速度V’は“0”、定格減速度
β’は“−∞”として処理する。以上のステップST1
0からST14までは運転手モデル17において実行さ
れる。
When the obstacle is a virtual one such as a stop line or a right turn standby point, the obstacle speed V 'is set to "0" and the rated deceleration β' is set to "-∞". Step ST1 above
Steps 0 to ST14 are executed in the driver model 17.

【0041】最後に、ステップST15において加速
度、速度、位置の更新を車両モデル18にて実行する。
加速度a(t)は、定格加減速度α,βを用いて以下の
式(3)〜式(5)に示すように更新する。
Finally, in step ST15, the vehicle model 18 updates the acceleration, speed, and position.
The acceleration a (t) is updated using the rated acceleration / deceleration α, β as shown in the following equations (3) to (5).

【0042】 a(t)=α(加速判断時,α>0) ‥‥‥‥‥‥‥‥‥(3) a(t)=β(減速判断時,β<0) ‥‥‥‥‥‥‥‥‥(4) a(t)=0(速度維持判断時) ‥‥‥‥‥‥‥‥‥(5)A (t) = α (α> 0 when judging acceleration) (3) a (t) = β (β <0 when judging deceleration) ‥‥‥‥ (4) a (t) = 0 (at the time of speed maintenance judgment) ‥‥‥‥‥‥‥‥‥ (5)

【0043】一方、位置x(t)〔m〕、速度v(t)
〔m/s〕は、シミュレーションクロック間(シミュレ
ーション間隔T〔s〕)は速度と加速度が一定であると
した、以下の式(6)および式(7)のような物理式に
よって更新する。
On the other hand, the position x (t) [m] and the speed v (t)
[M / s] is updated by a physical equation such as the following equation (6) and equation (7), assuming that the speed and acceleration are constant between simulation clocks (simulation interval T [s]).

【0044】 x(t)=x(t−1)+v(t−1)* T ‥‥‥‥‥‥‥‥‥(6) v(t)=v(t−1)+a(t−1)* T ‥‥‥‥‥‥‥‥‥(7)X (t) = x (t−1) + v (t−1) * T ‥‥‥‥‥‥‥‥‥ (6) v (t) = v (t−1) + a (t−1) ) * T ‥‥‥‥‥‥‥‥‥ (7)

【0045】なお、ステップST13において「停止」
と判断された場合には、v(t),a(t)はともにゼ
ロとする。
Note that "stop" is performed in step ST13.
If it is determined that both v (t) and a (t) are zero.

【0046】以上のステップをシミュレーション停止の
命令を受けるまで繰り返す。また、各車両走行の処理を
複数のプロセッサに分散させ並列的に動作させることも
可能である。
The above steps are repeated until a simulation stop command is received. Further, it is also possible to distribute the processing of each vehicle travel to a plurality of processors and operate them in parallel.

【0047】このように、この実施例1によれば、信号
制御モデル設定手段1は予め用意された信号制御モデル
に中から評価すべき信号制御モデルを設定し、信号制御
モデル生成手段5は信号制御モデル設定手段1において
設定された信号制御モデルに基づいて個々の信号制御機
のモデルを生成するため、様々な信号制御方法を評価、
検証することができる。また、新しい制御モデルについ
ても、信号制御モデル設定手段1においてその新たな信
号制御モデルを定義することによって対応できる。
As described above, according to the first embodiment, the signal control model setting means 1 sets a signal control model to be evaluated from among the prepared signal control models, and the signal control model generating means 5 In order to generate models of individual signal controllers based on the signal control models set in the control model setting means 1, various signal control methods are evaluated,
Can be verified. Also, a new control model can be handled by defining the new signal control model in the signal control model setting means 1.

【0048】また、車両走行モデル設定手段4は、予め
用意してある特徴的な車両走行モデルからだけでなく、
新たな車両走行モデルを定義して、上記用意されている
車両走行モデルの中に追加設定することもでき、車両走
行モデル生成手段8は車両走行モデル設定手段4からの
情報により様々な種類の車両走行モデルを生成すること
ができるため、多種多様な車両及び個性化された運転手
を混在させることにより現実に適応させることができ
る。また以上のように個々の車両走行モデルは比較的簡
単であり、前述のように複数のプロセッサに分散させ並
列的に処理することにより、より高速にシミュレーショ
ンすることができる。
Further, the vehicle running model setting means 4 not only obtains from a characteristic vehicle running model prepared in advance but also
A new vehicle traveling model can be defined and additionally set in the prepared vehicle traveling model. The vehicle traveling model generation means 8 can use various types of vehicles based on information from the vehicle traveling model setting means 4. Since a traveling model can be generated, it is possible to actually adapt the vehicle by mixing various types of vehicles and individualized drivers. Further, as described above, the individual vehicle running models are relatively simple, and simulation can be performed at higher speed by distributing them to a plurality of processors and processing them in parallel as described above.

【0049】実施例2. 次に、この発明の実施例2を図について説明する。図8
この発明の一実施例を示すブロック図で、相当部分に
は図1と同一符号を付してその説明を省略する。図にお
いて、19は工事や事故などによる車線の減少や通行止
め、さらには催事などによる突発的イベントを設定する
ためのイベント設定手段である。このイベント設定手段
19にて突発的なイベントを設定し、道路網設定手段2
からの道路網、および交通パターン設定手段3からの交
通データを修正することにより、交通管制官の突発的イ
ベントに対する対応を訓練することができる。
Embodiment 2 FIG. Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG.
Is a block diagram showing an embodiment of the present invention. Corresponding portions are denoted by the same reference numerals as in FIG. 1, and description thereof will be omitted. In the figure, reference numeral 19 denotes an event setting means for setting a lane decrease or a traffic stop due to a construction or an accident, and setting a sudden event such as an event. A sudden event is set by the event setting means 19 and the road network setting means 2 is set.
By modifying the road network from and the traffic data from the traffic pattern setting means 3, it is possible to train a traffic controller in response to a sudden event.

【0050】実施例3. 次に、この発明の実施例3を図について説明する。図9
この発明の一実施例を示すブロック図であり、この場
合も相当部分には図1と同一符号を付してその説明を省
略している。図において、20は交通パターン設定手段
3への交通パターンを、実際の交通流計測装置や車両感
知器の測定データをもとに生成する交通パターン生成手
段である。この交通パターン生成手段20が実際の交通
流計測装置や車両感知器の測定データより生成した交通
パターンを交通パターン設定手段3に設定することによ
って、現実の状況に対して適切な信号制御方策を検討す
ることができる。
Embodiment 3 FIG. Next, a third embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG.
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention. Also in this case, corresponding parts are denoted by the same reference numerals as in FIG. 1 and their description is omitted. In the figure, reference numeral 20 denotes a traffic pattern generating means for generating a traffic pattern to the traffic pattern setting means 3 based on measurement data of an actual traffic flow measuring device or a vehicle sensor. By setting the traffic pattern generated by the traffic pattern generation means 20 from the actual traffic flow measurement device and the measurement data of the vehicle detector in the traffic pattern setting means 3, a signal control measure appropriate for an actual situation is examined. can do.

【0051】[0051]

【発明の効果】以上のように、請求項1に記載の発明に
よれば、信号制御モデル設定手段で設定された交通管制
システムにおける信号制御モデルをもとに、信号制御モ
デル生成手段の生成した信号制御システムの各制御機に
よる現実の様々な信号制御動作をそれぞれ模擬するモデ
ルと、車両交通データ作成手段が道路網を走行する車両
の車両走行モデルおよび交通パターンを結びつけて作成
した各車両の交通データと車両走行モデルをもとに現実
の道路網の交通状況に適応するように車両走行モデル生
成手段が生成した各車両の様々な走行動作を模擬する走
行モデルと、設定された道路網をもとに道路網モデル生
成手段が生成する道路網モデルとに基づいて、シミュレ
ーション実行手段が道路網における信号制御システムの
シミュレーションを行うと共に、評価すべき車両の走行
行動をシミュレーションし、前記車両の走行行動のシミ
ュレーションに際しては、走行車線前方の障害物とし
て、物理的な障害物の他に、停止線及び右折待機地点を
含む仮想的な障害物を障害物とし、前記各障害物に応じ
た値を設定することにより、停止線での停止及び車線変
更を含めた走行行動における加速度、速度、位置の更新
を同一の計算式を用いて実行するように構成したので、
様々な制御方法を容易に実装して比較検討することが可
能となり、多様な車両および個性的な運転者を混在させ
た現実の状況に適応させることができると共に、現実に
適応した状況を高速にシミュレーションできる道路交通
管制シミュレーション装置が得られる効果がある。
As described above, according to the first aspect of the present invention, the signal control model generating means generates the signal control model based on the signal control model in the traffic control system set by the signal control model setting means. A model simulating various actual signal control operations by each controller of the signal control system, and a vehicle traffic data creating unit connects the vehicle running model and the traffic pattern of the vehicle traveling on the road network and generates the traffic of each vehicle. Based on the data and the vehicle running model, a running model that simulates various running operations of each vehicle generated by the vehicle running model generating means so as to adapt to the traffic condition of the actual road network, and a set road network are also included. on the basis of the road network model generated by the road network model generating means bets, the simulation of the signal control system simulation executing means in the road network Performs, the travel of the vehicle to be evaluated
Simulates the behavior of the vehicle,
When simulating the vehicle, use it as an obstacle in front of the traffic lane.
In addition to physical obstacles, stop lines and right turn waiting points
Virtual obstacles, including obstacles,
Stop at a stop line and lane change
Update of acceleration, speed, and position in driving behavior, including updating
Is configured to be executed using the same calculation formula ,
Various control methods can be easily implemented and compared, making it possible to adapt to the actual situation where various vehicles and individual drivers are mixed, and to quickly adapt to the actual situation. There is an effect that a road traffic control simulation device capable of performing simulation can be obtained.

【0052】[0052]

【0053】[0053]

【0054】[0054]

【0055】[0055]

【0056】[0056]

【0057】[0057]

【0058】[0058]

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】この発明の実施例1による道路交通管制シミュ
レーション装置を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a road traffic control simulation device according to Embodiment 1 of the present invention.

【図2】上記実施例における信号制御システムの構成例
を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of a signal control system in the embodiment.

【図3】上記実施例における車両走行モデルの構成例を
示すブロック図である。
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of a vehicle running model in the embodiment.

【図4】上記実施例の動作の流れを示すフローチャート
である。
FIG. 4 is a flowchart showing a flow of operation of the embodiment.

【図5】上記実施例における車両走行シミュレーション
の動作の流れを示すフローチャートである。
FIG. 5 is a flowchart showing a flow of an operation of a vehicle running simulation in the embodiment.

【図6】上記実施例における道路網の構成の一例を示す
説明図である。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a configuration of a road network in the embodiment.

【図7】上記実施例における交通パターンの一例を示す
説明図である。
FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of a traffic pattern in the embodiment.

【図8】この発明の実施例2による道路交通管制シミュ
レーション装置を示すブロック図である。
FIG. 8 is a block diagram showing a road traffic control simulation device according to Embodiment 2 of the present invention.

【図9】この発明の実施例3による道路交通管制シミュ
レーション装置を示すブロック図である。
FIG. 9 is a block diagram showing a road traffic control simulation device according to Embodiment 3 of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 信号制御モデル設定手段 2 道路網設定手段 3 交通パターン設定手段 4 車両走行モデル設定手段 5 信号制御モデル生成手段 6 道路網モデル生成手段 7 車両交通データ作成手段 8 車両走行モデル生成手段 9 シミュレーション実行手段 10 出力手 11 出力手 19 イベント設定手段 20 交通パターン生成手段 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Signal control model setting means 2 Road network setting means 3 Traffic pattern setting means 4 Vehicle running model setting means 5 Signal control model generating means 6 Road network model generating means 7 Vehicle traffic data generating means 8 Vehicle running model generating means 9 Simulation executing means 10 Output handStep  11 Output handStep  19 Event setting means 20 Traffic pattern generation means

フロントページの続き (56)参考文献 BOILLOT F,et al., Optimal Signal Con trol of Urban Tra ffic Networks,IEE, Sixth Internationa l Conference on RO AD TRAFFIC MONITOR ING AND CONTROL,1992 年 4月,Conference Pu blication Number 355,75−79 今井光洋,外2名,一般道路を対象と した交通流シミュレーションモデルの開 発,第12回交通工学研究発表会論文集, 日本,1992年11月,73−76 谷口正明,外2名,交通流シミュレー ションソフトウェア「NETSIM」の 適用について,第12回交通工学研究発表 会論文集,日本,1992年12月,77−80 WONG S−Y,TRAF−NET SIM:How It Works,W hat It Does,ITE JO URNAL,Vol.60,No.4,22 −27 RATHI A K,et al., Identical traffic streams in the TRA F−NETSIM simulatio n program,Traffic Engineering+Contro l,1990年 6月,Vol.31,No. 6,351−355 (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G06F 19/00 110 G08G 1/00 JICSTファイル(JOIS)Continuation of front page (56) References BOILLOT F, et al. , Optimal Signal Control of Urban Traffic Networks, IEEE, Sixth International Conference on ROAD TRAFFIC MONITOR ING AND CONTRON, 1993 Development of the target traffic flow simulation model, Proceedings of the 12th Traffic Engineering Research Conference, Japan, November 1992, 73-76 Masaaki Taniguchi, et al., Application of traffic flow simulation software “NETSIM” Proceedings of the 12th Conference on Traffic Engineering, Japan, December 1992, 77-80 WONG S-Y, TRAF-NET SIM: How It Works, What It Does, I E JO URNAL, Vol. 60, no. 4, 22-27 RATHIAK, et al. , Identical traffic streams in the TRA F-NETSIM simulation program, Traffic Engineering + Control, June 1990, Vol. 31, No. 6,351-355 (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G06F 19/00 110 G08G 1/00 JICST file (JOIS)

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 道路網の設定を行う道路網設定手段と、 前記道路網設定手段にて設定された道路網をもとに道路
網モデルを生成する道路網モデル生成手段と、 前記道路網において実行される様々な信号制御方法にそ
れぞれ対応する交通管制システムにおける複数の信号制
御モデルのうちから評価すべき信号制御モデルを設定す
る信号制御モデル設定手段と、 前記信号制御モデル設定手段にて設定された信号制御モ
デルに基づいて信号制御システムを構成する個々の制御
機による現実の様々な信号制御動作をそれぞれ模擬する
モデルを生成する信号制御モデル生成手段と、 前記道路網における交通パターンを設定する交通パター
ン設定手段と、 前記道路網を走行する複数種類の車両による現実の走行
動作を、車両及び運転手の特性を考慮してそれぞれ模擬
する複数の車両走行モデルを設定する車両走行モデル設
定手段と、 前記車両走行モデル設定手段にて設定された各車両走行
モデルと前記交通パターン設定手段にて設定された交通
パターンとを結びつけて個々の車両の交通データを作成
する車両交通データ作成手段と、 前記車両交通データ作成手段の作成した個々の車両の交
通データと前記車両走行モデル設定手段にて設定された
車両走行モデルに基づいて、前記現実の道路網の交通状
況に適応するように個々の車両の多種多様な走行モデル
を生成する車両走行モデル生成手段と、 前記シミュレーション実行手段によるシミュレーション
の結果を出力する出力手段と 前記道路網モデル生成手段からの道路網モデル、前記信
号制御モデル生成手段からの個々の制御機のモデル、お
よび前記車両走行モデル生成手段からの個々の車両の走
行モデルに基づいて、前記道路網における信号制御シス
テムのシミュレーションを行うと共に、評価すべき車両
の走行行動をシミュレーションするシミュレーション実
行手段と、 を備えた道路交通管制シミュレーション装置であって、 前記シミュレーション実行手段は、走行車線前方の障害
物として、物理的な障害物の他に、停止線及び右折待機
地点を含む仮想的な障害物を障害物とし、前記各障害物
に応じた値を設定することにより、停止線での停止及び
車線変更を含めた走行行動における加速度、速度、位置
の更新を同一の計算式を用いて実行することを特徴とす
る道路交通管制シミュレーション装置
A road network setting means for setting a road network; a road network model generating means for generating a road network model based on the road network set by the road network setting means; Signal control model setting means for setting a signal control model to be evaluated from among a plurality of signal control models in a traffic control system corresponding to various signal control methods to be executed; and Signal control model generating means for generating models that respectively simulate various actual signal control operations by the individual controllers constituting the signal control system based on the signal control model, and traffic for setting a traffic pattern in the road network. a pattern setting means, the actual traveling operation by the multi several vehicle you travel the road network, taking into account the characteristics of the vehicle and the driver A vehicle travel model setting means for setting a plurality of vehicle travel models to be simulated, and a vehicle travel model set by the vehicle travel model setting means and a traffic pattern set by the traffic pattern setting means. Vehicle traffic data creating means for creating traffic data of individual vehicles in association with each other, based on the traffic data of each vehicle created by the vehicle traffic data creating means and the vehicle running model set by the vehicle running model setting means Vehicle running model generating means for generating various running models of individual vehicles so as to adapt to the traffic conditions of the actual road network; output means for outputting a simulation result by the simulation executing means; and A road network model from the network model generating means, an individual controller model from the signal control model generating means, Fine on the basis of the individual vehicles traveling model from the vehicle traveling model generating unit, performs a simulation of the signal control system in the road network, vehicle to be evaluated
Simulation means for simulating the traveling behavior of the road traffic control simulation device , comprising:
As an object, in addition to physical obstacles, stop lines and waiting for right turns
A virtual obstacle including a point is regarded as an obstacle, and each of the obstacles is
By setting the value according to, stop at the stop line and
Acceleration, speed and position in driving behavior including lane change
Update using the same formula.
Road traffic control simulation device .
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