スケーラブルな都市交通管制

スケーラブル都市交通制御（SURTRAC）[ 1 ] [ 2 ]は、カーネギーメロン大学ロボティクス研究所の研究者によって開発された適応型交通制御システムです。SURTACは交通信号の制御を動的に最適化して、都市グリッドと回廊の両方の交通の流れを改善します。最適化の目標には、待ち時間の短縮、交通渋滞の緩和、移動時間の短縮、汚染の軽減が含まれます。コアとなる制御エンジンは、スケジュール駆動型の交差点制御[ 3 ]と分散型調整メカニズムを組み合わせています。[ 4 ] [ 5 ] 2012年6月以来、SURTRACシステム[ 6 ]の試験実装がペンシルバニア州ピッツバーグのイーストリバティ地区の9つの交差点に導入されています。[ 7 ] SURTRACにより、移動時間は平均25％以上短縮され、待ち時間は平均40％短縮されました。[ 6 ] [ 8 ]ベーカリースクエア地区のパイロットプログラムの第2フェーズは、2013年10月から実行されています。[ 9 ] 2015年には、SURTRAC技術を商業化するためにラピッドフローテクノロジーズ[ 10 ]が設立されました。[ 11 ]この技術の主任発明者であるシャオフェン・シェ博士は、この会社とは何の関係もなく、技術サポートも提供していないと述べています。[ 11 ]

デザイン

SURTRACシステム設計には3つの特徴がある。[ 6 ]まず、SURTRACにおける意思決定は分散的に行われる。個々の交差点を分散的に制御することで、局所的なリアルタイムの交通状況への対応力が向上する。分散化により、既存の適応型ネットワークにほとんど変更を加えることなく、時間の経過とともに制御対象交差点を段階的に追加できるため、拡張性が向上する。また、集中型の計算ボトルネックの可能性を低減し、システムにおける 単一障害点を回避する。

SURTRAC設計の2つ目の特徴は、変化する交通状況へのリアルタイム応答性を重視していることです。SURTRACは、実際の交通流入を最適化する交差点制御計画の算出を試みる、従来のモデルベース交差点制御手法[ 12 ]のリアルタイム性を取り入れています。最適化問題を単一マシンスケジューリング問題として再定式化することで、スケジュール駆動型交差点制御アルゴリズムと呼ばれるコア最適化アルゴリズム[ 3 ]は、長期間にわたって秒単位で最適化された交差点制御計画を算出することができます。

SURTRAC設計の3つ目の特徴は、複数の競合する支配的な流れが1日を通して動的に変化し、特定の支配的な流れを事前に決定できない（幹線道路や主要な交差点のアプリケーションのように）都市（グリッド状）道路ネットワークを管理することです。都市ネットワークでは、交差点コントローラーの緊密な調整を必要とする狭い間隔の交差点も頻繁にあります。支配的な流れをめぐる競合と密接な間隔の交差点の組み合わせは、すべての適応型交通管制システムにとって課題となります。SURTRACは、下流の近隣に予測される流出量を継続的に通信することにより、支配的な流れを動的に決定します。[ 4 ]この情報は、各交差点コントローラーに、競合する流入量を局所的にバランスさせるためのより多くの情報を提供すると同時に、交通流の状況に応じてより大規模な「グリーン回廊」の確立を促進します。

批判

SURTRACシステムは、交通状況を監視するために閉回路テレビ（CCTV ）カメラを採用している。 [ 13 ]公共の場でのCCTVネットワークのこの使用は議論を巻き起こしており、一部の批評家は、このような監視はプライバシーの侵害につながり、公共の場での個人の匿名性を低下させることで、より権威主義的な形態の統治を促進する可能性があると主張している。[ 14 ]さらに、CCTV映像は自動ナンバープレート認識ソフトウェアなどの技術で処理することができ、ナンバープレートに基づいて車両を追跡することができる。顔認識ソフトウェアはこれらの画像を分析して、顔の特徴で個人を識別することもできる。しかし、SURTRACシステムで使用されているカメラの解像度は、ナンバープレートの検出や個人の顔の認識を可能にするほど高くないと報告されていることが指摘されている。[ 10 ]

交通最適化システムの全体的な有効性と影響についても議論が交わされている。批評家は、こうしたシステムの利点は科学的研究によって決定的に証明されていないと指摘している。さらに、こうしたシステムは本質的に自動車交通を優遇する可能性があり、歩行者、自転車利用者、公共交通機関利用者に不利益をもたらす可能性があり、意図せず自動車の利用増加を促してしまう可能性があるという懸念も提起されている。[ 15 ] [ 16 ]

参照

その他の適応型交通管制システム

参考文献

  1. ^ Xiao-Feng Xie、S. Smith、G. Barlow.スマートでスケーラブルな都市信号ネットワーク：適応型交通信号制御の方法とシステム. 米国特許第9,159,229号、2015年。
  2. ^ Stephen F. Smith、Gregory J. Barlow、Xiao-Feng Xie.スマートでスケーラブルな都市信号ネットワーク：適応型交通信号制御の方法とシステム. 米国特許第9,830,813号、2017年。（9,159,229号の一部継続出願（CIP））。
  3. ^ a b Xiao-Feng Xie、Stephen F. Smith、Liang Lu、Gregory J. Barlow.スケジュール駆動型交差点制御. 交通研究パートC：新興技術、2012年、24: 168-189.
  4. ^ a b Xiao-Feng Xie、Stephen F. Smith、Gregory J. Barlow.スケジュール駆動型協調によるリアルタイム交通網制御. 国際自動計画・スケジューリング会議（ICAPS）、ブラジル・サンパウロ、2012年：323-331頁。
  5. ^ Hu, HC、SF Smith、「Softpressure: ネットワーク輻輳に対処するためのスケジュール駆動型バックプレッシャーアルゴリズム」、第27回国際人工知能合同会議議事録、メルボルン、オーストラリア、2017年8月
  6. ^ a b c Stephen F. Smith、Gregory J. Barlow、Xiao-Feng Xie、Zachary B. Rubinstein.スマート都市信号ネットワーク：SURTRAC適応型交通信号制御システムの初期適用. 自動計画・スケジューリングに関する国際会議 (ICAPS). ローマ、イタリア、2013年.
  7. ^ Stephen F. Smith、Gregory Barlow、Xiao-Feng Xie、Zack Rubinstein. SURTRAC: スケーラブルな都市交通制御. 運輸研究委員会第92回年次会議論文集、2013年.
  8. ^ウォルターズ、ケン（2012年10月16日）「信号機に関するパイロットスタディで大気汚染と交通渋滞が減少」カーネギーメロン大学ウェブサイト。2013年1月31日閲覧。
  9. ^ Barlow, GJ, SF Smith, XF Xie および ZB Rubinstein、「都市環境向けのリアルタイム交通管制: Surtrac テストベッド ネットワークの拡張」、 2014 年世界インテリジェント交通システム会議、デトロイト、ミシガン州、2014 年 9 月。
  10. ^ a b「Rapid Flow Technologies」 . www.rapidflowtech.com . 2018年6月2日閲覧。
  11. ^ a b Xiao-Feng Xie (2018-07-03). 「スケーラブルな都市交通管制技術に関する声明」. 2018年7月3日閲覧。
  12. ^ M. パパジョルジオ、C. ディアカキ、V. ディノプロウ、A. コツィアロス、Y. ワン。道路交通規制戦略の見直し。 IEEE 議事録、2003、91(12):2043–2067。
  13. ^ Walters, Ken (2012年10月16日). 「スマート信号：信号機に関するパイロットスタディで大気汚染と交通渋滞を軽減」 CMU Piper . 2013年1月28日閲覧。
  14. ^ワット、エリザ (2017-05-23) .「プライバシーの権利と大規模監視の未来」.国際人権ジャーナル. 21 (7 ): 773– 799. doi : 10.1080/13642987.2017.1298091 . ISSN  1364-2987 . S2CID  148928418 .
  15. ^ 「記事：交通信号の同期」www.imaja.com . 2023年1月28日閲覧。
  16. ^マイヤー、ロビンソン (2012年8月16日). 「ロサンゼルスの皆様、申し訳ありませんが、信号の同期化は排出量削減にはつながらない可能性があります」 Theatlantic.com . 2013年1月28日閲覧。
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