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公開番号2025090507
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-17
出願番号2024171919
出願日2024-10-01
発明の名称交通シミュレーションの進化を予測するための、コンピュータにより実施される方法
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人ITOH
主分類G08G 1/00 20060101AFI20250610BHJP(信号)
要約【課題】交通シミュレーションの進化を予測するための、コンピュータにより実施される方法等を提供する。
【解決手段】方法は、地理的領域内のセンサから取得されたデータを含む交通データの入力を受け入れることと、地理的領域の交通データを用いて交通シミュレーションを実行することと、交通シミュレーションへの変更の効果をモデル化する決定に応答して、複数の潜在的な介入から介入を選択することと、介入を用いて交通シミュレーションのパラメータを変更し、変更されたシミュレーションパラメータを取得することと、変更されたシミュレーションパラメータを用いて、交通に対する介入の効果を反映するよう構成されている変更された交通シミュレーションを実行することとを有する。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
交通シミュレーションの進化を予測するための、コンピュータにより実施される方法であって、
地理的領域内のセンサから取得されたデータを含む交通データの入力を受け入れることと、
前記地理的領域の前記交通データを用いて交通シミュレーションを実行することと、
前記交通シミュレーションへの変更の効果をモデル化する決定に応答して、複数の潜在的な介入から介入を選択することと、
前記介入を用いて前記交通シミュレーションのパラメータを変更し、変更されたシミュレーションパラメータを取得することと、
前記変更されたシミュレーションパラメータを用いて、交通に対する前記介入の効果を反映するよう構成されている変更された交通シミュレーションを実行することと
を有する方法。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記交通シミュレーションへの変更の効果をモデル化する前記決定は、
前記交通シミュレーション内の来たるべきイベントを特定することと、
前記交通シミュレーションに対する前記来たるべきイベントの影響を予測することと、
前記影響が所定の閾値を超える場合は、前記交通シミュレーションに対する前記変更の効果をモデル化することを決定することと
を有する、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の潜在的な介入から前記介入を選択することは、
前記介入を受ける前記交通シミュレーションの範囲を決定することと、
前記複数の潜在的な介入に対応する複数のスコアを計算することであり、前記スコアは、対応する潜在的な介入が前記交通シミュレーションの目標変数にどの程度影響を与えるかを示す、ことと、
トップスコアの潜在的な介入を前記介入として選択することと
を有する、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の潜在的な介入に対応する前記複数のスコアを計算することは、前記潜在的な介入に関して最適化問題を解くよう構成されている最適化プロセスを実行することを有する、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記介入を受ける前記交通シミュレーションの前記範囲は、交通モダリティ、時間スケール、及び前記地理的領域のサブ領域、のうちのいずれか又は全てを有する、
請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記介入は、次の、
前記地理的領域内の車両の数、
前記地理的領域内の輸送モダリティ、
前記地理的領域内の車両の位置、
前記地理的領域内の車両の移動の方向、
前記地理的領域内の車両の速度、
アクセス可能なレーン及び／又は道路の数、
アクセス可能な停留所及び／又は駅の数、並びに
信号機の動作
のうちのいずれか又は全てに対する制約である、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数の潜在的な介入から複数の介入を選択することを有する、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
交通に対する前記介入の前記効果は、次の、
前記地理的領域内の車両の数、
前記地理的領域内の複数の輸送モダリティの夫々の数、
前記地理的領域内の車両の位置、
前記地理的領域内の車両の移動の方向、
前記地理的領域内の車両の速度、
前記地理的領域内の車両の平均速度、
前記地理的領域内の車両の最低速度及び／又は最高速度、
前記地理的領域内の混雑のレベル、
前記地理的領域内の交通渋滞の数、
前記地理的領域内の道路網の使用のレベル、
前記地理的領域内の最大輸送能力、並びに
前記地理的領域内の排出力のレベル
のうちのいずれか又は全ての変化である、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記地理的領域の過去の交通データの入力を受け入れることと、
前記交通データ及び前記過去の交通データを用いて前記交通シミュレーションを実行することと、を更に有する、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記交通データは、前記地理的領域のデジタルツインから取得されたデータを有する、
請求項１に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は交通シミュレーションに関係がある。より具体的には、本発明は、交通シミュレーションの進化を予測する方法と、関連するデータ処理装置、コンピュータプログラム、及びコンピュータ可読記憶媒体とに関係がある。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
現実世界がデジタル世界として表現され得る傾向が存在する。スマートシティ、デジタルツイン（ＤＴ）及びメタバースなどの概念は、特にインターネット・オブ・シングス（ＩｏＴ）、電気通信用の第５世代技術標準（５Ｇ）、人工知能（ＡＩ）、及び量子計算などの、これらの概念内の進歩を可能にする新しい改善された技術に少なくとも起因して、特定の注目を集めてきた。
【０００３】
輸送に関する改善については、スマート交通システムが、大規模にかつリアルタイムで（又は有効なアクションが取られるために十分に高速に）様々なユーザに幅広いサービスを提供するために使用されている。システムは、輸送ネットワーク内の（又は輸送ネットワークにサービスを提供する）ソース（道路や車両など）から取得された主にリアルタイムで検知されたデータの複雑な処理によって作成された、幅広いサービスを提供することが望ましい。即時のアクションがサービスのユーザによって行われるように、サービスはしばしば“リアルタイム”で必要とされる。異なるタイプのデータを異なるレートで生成する多様なデータソースが存在する。サービスも、幅広い異なる方法でデータを用いて、多様かつ複雑である。
【０００４】
一例として、大都市の運輸局は、都市全体の交通の流れのリアルタイムの仮想モデルを提供するシミュレーションを、その公共輸送基盤のシステムＤＴの形で作成することがある。仮想モデルは、車内ＧＰＳ、路側センサ、ＣＣＴＶ解析、ルーティング要求、公共輸送のライブディスパッチ、などからの車両の動きと、信号機などの基盤の状態及び動作と、モバイルＧＰＳ、チケット発行活動、ＣＣＴＶ、などからの人々の動きとを含む、リアルタイムで幅広いソースから生成されるデータによって駆動され得る。
【０００５】
システムＤＴ（システムの仮想モデル）は、データソースを統合し、交通フローの状態のリアルタイムの理解をもたらす。ＤＴには、例えば、出来事（偶発事故、混雑、など）を決定するために異常検出法を用いて、同期したサービスが追加されることがある。しかし、例えば、事故現場の周囲の交通を迂回させたり、緊急サービスを展開したり、及び／又は公共輸送のルートを変更したりするために、そのような出来事を管理する必要性も存在する。
【０００６】
スマート輸送システムの要件は、システムの状態を予測し、サービスを可能にすることである。交通の予測に使用される従来のシミュレーションは、しかしながら、典型的に、目標及び挙動に関して固定されている。従来のシミュレーションは、オリジナルのシミュレーションによってモデル化されていない潜在的なシナリオに適応するよう十分に予測的でも十分に適応的でもない。むしろ、このような技術は、モデル化されたシナリオを単純にエミュレートする。新しい挙動をシミュレーションするために、全く新しいシミュレーションモデルが作成されるべきであるが、これは、準備し開始するために計算が困難でありかつ時間がかかる。これは、リアルタイム環境にとって最適ではない。
【０００７】
この課題に対処するために開発されている最新技術には、ディープラーニング（ＤＬ）シミュレーションモデリングがあり、これは、適応的である機械学習モデルを利用するものである。これらは、しかしながら、準備するのが面倒な、うまく構築された訓練データセットに依存する。ＤＬシミュレーションの意図（シミュレーションされたシステムに対する新しい挙動の効果）は、実際には訓練データセットに固定されており、挙動が範囲外にある場合は、意図は発展しない。また、このような特定のモデルの訓練は計算コストがかかり、シミュレーションモデルは大量の様々なデータを扱わなければならない。
【０００８】
従って、本発明者は、現実世界のデジタル表現におけるシナリオの現実的なシミュレーションを改善する技術が必要であるという認識に至った。
【発明の概要】
【０００９】
本発明は、独立請求項で定義され、これより、参照されるべきである。更なる特徴は従属請求項に記載されている。
【００１０】
本発明の側面に従って、交通シミュレーションの進化を予測するための、コンピュータにより実施される方法であって、地理的領域内のセンサから取得されたデータを含む交通データの入力を受け入れることと、地理的領域の交通データを用いて交通シミュレーションを実行することと、交通シミュレーションへの変更の効果をモデル化する決定に応答して、複数の潜在的な介入から介入を選択することと、介入を用いて交通シミュレーションのパラメータを変更し、変更されたシミュレーションパラメータを取得することと、変更されたシミュレーションパラメータを用いて、交通に対する介入の効果を反映するよう構成されている変更された交通シミュレーションを実行することとを有する方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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