[2A5-GS-10] AI応用：交通

[2A5-GS-10-02] データ同化を用いた交通流シミュレーションモデルのパラメータ推定

〇鈴木 貴大¹、岡野 謙悟¹、藤井 秀樹²、奥谷 大介¹ (1. 沖電気工業株式会社、2. 東京大学)

キーワード：交通流シミュレーション、データ同化、プローブデータ

我々は渋滞低減・事故削減といった交通における社会課題を解決するべく、円滑な交通流の実現を目指している。その手段の一つとして交通流シミュレーションがある。シミュレーションを活用すれば円滑な交通流を実現する最適な交通施策について仮想検証が可能になり、コストを抑えて効率的に交通施策の意思決定を行える。一方で、シミュレーションを効果的に活用するにはシミュレーションが現実を精度良く再現できている必要がある。そのため、シミュレーションモデルの適切なパラメータ設定が重要になる。しかし適切なパラメータが既知であることは少なく、従来は経験則や試行錯誤によってパラメータを決定していた。本研究では、アンサンブルカルマンフィルタと呼ばれるデータ同化手法を利用して、実測の交通プローブデータをもとに統計的にシミュレーションモデルのパラメータを推定する。未然の状況をシミュレーションする場合、当日のデータからパラメータ推定できることは少ないため、各日付で得られる推定パラメータからオープンテスト用のパラメータを決定した。決定したパラメータで交通流シミュレーションを実行したところ、実測に近い交通流を再現した。