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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ット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、都市グリッドと回廊の両方の交通の流れを改善するために、交通信号の制御を動的に最適化します。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、汚染の削減が含まれます。コア制御エンジンは、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[4] [5]を組み合わせています。 2012年6月以来、SURTRACシステム[6]のパイロット実装がペンシルベ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、移動時間は平均で25％以上短縮され、待ち時間は平均で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、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の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、ローカルのリアルタイム交通状況への応答性が向上する。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された交差点を段階的に追加できるため、スケーラビリティが向上する。また、集中型の計算ボトルネックの可能性を減らし、システム内の 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の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を計算しようとする従来のモデルベースの交差点制御方法[12]のリアルタイムの観点を採用しています。最適化問題を単一マシンのスケジューリング問題として再定式化することにより、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、拡張された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計算できます。
SURTRAC 設計の 3 つ目の特徴は、複数の競合する主要フローが 1 日を通して動的に変化し、特定の主要フロー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など) 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、間隔の狭い交差点も頻繁にあります。主要フロー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制御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伝達することにより、動的に主要フローを決定します。[4]この情報により、各交差点コントローラーは、競合する流入量をローカルでバランスさせるためのより情報に基づいた基盤を得ると同時に、交通流の状況に応じて、 より大規模な「グリーン コリドー」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ような使用は議論を巻き起こしており、一部の批評家は、そ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減らすことで、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できるため、ナンバープレートに基づいて車両を追跡できる。顔認識ソフトウェアは、これらの画像を分析して、顔の特徴から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。[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、そのような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、これらのシステムは本質的に自動車交通を優遇し、歩行者、自転車、公共交通機関の利用者に不利益をもたらす可能性があり、意図せず自動車の使用増加を促す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
- ^ 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。
- ^ 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。米国特許番号 9,830,813、2017 年。（9,159,229 の一部継続（CIP））。
- ^ ab 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。
- ^ ab Xiao-Feng Xie、Stephen F. Smith、Gregory J. Barlow。リアルタイム交通ネットワーク制御のためのスケジュール駆動型調整。国際自動計画およびスケジューリング会議 (ICAPS)、ブラジル、サンパウロ、2012: 323-331。
- ^ Hu, HC および 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
- ^ abc 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アプリケーション。自動計画およびスケジュールに関する国際会議（ICAPS）。ローマ、イタリア、2013年。
- ^ Stephen F. Smith、Gregory Barlow、Xiao-Feng Xie、Zack Rubinstein。SURTRAC: スケーラブルな都市交通制御。交通研究委員会第92回年次会議論文集、2013年。
- ^ Walters, Ken (2012 年 10 月 16 日)。「信号機に関するパイロット スタディにより、汚染と交通渋滞が軽減」。CMU ウェブサイト。カーネギーメロン大学。2013年1 月 31 日閲覧。
- ^ Barlow, GJ、SF Smith、XF Xie、ZB Rubinstein、「都市環境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。
- ^ ab "Rapid Flow Technologies". www.rapidflowtech.com . 2018年6月2日閲覧。
- ^ ab Xiao-Feng Xie (2018-07-03). 「スケーラブルな都市交通制御技術に関する声明」。2018年7月3日閲覧。
- ^ 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。
- ^ Walters, Ken (2012-10-16). 「スマート信号: 信号機のパイロット調査で汚染と渋滞が減少」 CMU Piper . 2013-01-28閲覧。
- ^ 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 。
- ^ 「記事：交通信号の同期」www.imaja.com . 2023年1月28日閲覧。
- ^ マイヤー、ロビンソン (2012-08-16)。「ロサンゼルス、残念です。信号機を同期しても排出量は減らないかもしれません」。Theatlantic.com 。 2013年1月28日閲覧。
外部リンク
- SURTRAC適応型交通信号制御
- コアアルゴリズムと今後の開発に関する情報