[1F3-GS-5] エージェント

[1F3-GS-5-05] Social Force Modelを用いたパーソナルモビリティと歩行者の混合交通のマルチエージェントシミュレーション

〇秋山 直毅¹、藤井 秀樹¹、吉村 忍¹ (1. 東京大学)

キーワード：マルチエージェント、シミュレーション

セグウェイや電動スクーターに代表されるパーソナルモビリティは、近年新しい移動手段として注目されている。2022年、日本ではパーソナルモビリティに関する法律の改正が公布された。法律改正ではパーソナルモビリティの自転車道通行が認められ、速度制限をかけて歩道を通行することも検討されている。パーソナルモビリティが歩道を通行する場合、歩行者に影響を与えることが予測される。歩行者に対するパーソナルモビリティの影響評価をするためには、微視的シミュレーションが有効な手段の1つである。本研究ではもともと歩行者のシミュレーションに用いられていたSocial Force Modelを応用することで、複数のパーソナルモビリティと歩行者の混合交通のマルチエージェントシミュレーションを実行した。シミュレーションでは、歩行者密度に対するパーソナルモビリティの挙動の違いを表現することができた。今後このシミュレーションを活用して、安全性や効率性の評価を行う。