ドライバの行動決定モデルに基づく交通流シミュレーション

摘要

高速道路における情報提供システムは，現在の渋滞問題に対して効果的なドライバへの経路誘導の方法として注目されている．しかし，これらの情報提供による経路誘導の効果を実際のデータ，特にドライバの挙動についてのデータから求めることは，困難であり，仮想的に評価するシステムが必要となってくる．そこで，経路誘導方法を実際の道路へ導入する前に，コンピュータシミュレーションを用いることにより，仮想的に効果を評価する必要があると考える．これにより，シミュレーション上でのドライバの行動を模したドライバモデルが必要になる．本研究では，道路情報提供がドライバに与える効果を，仮想的にシミュレーションするために用いるドライバモデルを，行動モデルと経路学習モデルとに大きく分けて考える．行動モデルでは，ドライバの視覚情報に着目する．経路学習モデルでは，人工知能の分野で用いられている強化学習により複数の経路の中から1つの経路を選択するシミュレーションを構築した．この2つのモデルを統合することによる，ドライバモデルの提案を行う．