JPS63208196A - 車両の旅行時間計測方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ３．１　目的 ［産業上の利用分野］ この発明は道路交通管制システムの高度化のために用い
る、車両の一定区間における旅行時間を計測する方法に
関するものである。

道路交通管制システムの高度化は、精度の高い交通情報
の提供及び信号制御を、その一つの目標としているが、
その目標達成には、路線。

地域における道路区間の車両の存在台数（交通密度）と
旅行時間が高精度に予測及び計測されることが不可欠で
ある。

この中、計測の方法は、イ〉路上車両間の通信を利用す
るもの、口）路上車両感知器のみによるものに分けられ
るが、本発明は、口）の中、超音波式車両感知器を利用
して、車両の一定区間における旅行時間を高精度自動計
測する方法に関するものである。

［従来技術とその欠点コ 道路区間の交通密度と旅行時間の計測は、地点の交通流
計測ではなく、区間の交通流計測であるため、種々の技
術課題を含んでいる。

路上感知器のみで上記計測を実用化しようとする在来方
法は、次の（−）ないしく四）の４種に分類される。

（−〉地点交通間、占有率、速度と交通密度の相関を利
用する方法 これは、第１１図に示すように区間りの代表地点Ｐにて
車両感知器で地点交通機、地点占有率、地点速度を計測
し、この地点の状態が区間して一様であると仮定し、第
１２図（イ）。

（ロ）、（ハ）に示す交通量・交通密度相関図、占有率
・交通密度相関図又は速度・交通密度相関図もしくは（
占有率／交通量）・交通密度相関図より区間りの交通密
度Ｋを求め、この交通密度により区間りの車両の存在台
数Ｎ＝ＫＬを求め、この区間りの車両存在台数Ｎと区間
りの出口における単位時間当りの流出（さばけ）交通量
Ｑより、区間の旅行時間Ｔ＝Ｎ／Ｑを求める方法である
。

以上の中、過去の実測データによれば、（占有率／交通
量）と交通密度の相関を用いるものが、最も精度が高い
という結果が得られているが、±３０％以上の誤差があ
る。

（−）の方法には次の欠点がある。

■代表地点で計測した交通量、占有率、速度が区間で一
様であると仮定しているが、交通状況が混雑してくると
、全く相関のとれない場合が生ずる。このため、感知器
の設定密度を１００ｍ間隔位にする必要があり、実用に
対して障害となっている。

■渋滞状況に入ってからの占有率、速度は飽和するので
、交通密度を精度高く計測できない。

■交通密度との相関図は、道路１造その他の走行原因に
左右され、一義的に定まらず、誤差が大きい。

（ニ）光学式空間交通流計測装置による方法計測の原理
は、１９７６年機械技術研究所で開発されたものである
。第１３図に示すように、道路面上の検知ラインＬＬ　
＊　Ｌｔ　′：　Ｌｔ　。

Ｌ２’：Ｌ２．Ｌ３’・・・を１ケのレンズ１で監視し
て、１ケのシリコンウェハ上に光電素子を配列して構成
した結像面２上に道路映像を結像させ、それぞれの検知
ライン上を通過する車両を検出する。隣接するライン間
（Ｌｌ→Ｌ五′　）、（Ｌ２→Ｌ２′）・・・を通過す
る時間より通過速度が解り、空間速度分布が計測できる
ので、空間平均速度を求め、区間の旅行時間を求める。

空間平均速度より区間旅行時間を求める式は、第１４図
の分布に基いて次の通りとなる。

平均空間速度Ｖ＝ΣＶｉＫｉ／に ＝Σｑｉ／に＝Ｑ／Ｊ この方法には、次の欠点がある。

■光学的手段を用いるため、カメラ視野による限界があ
り、地上高５ｍの設置では、１００ｍの区間が計測限界
であり、また、曲線道路区間の計測には向かない。

■光学的な手段のため、降雪、降雨等の悪天候に対して
Ｓ／Ｎが悪く、夕ぐれ時の薄暮状態では計測不可能な場
合がある。また数ケ月に一回、レンズを磨く等のメンテ
ナンスが必要である。

■耐測するのは、瞬時の空間速度分布であり、存在台数
は計測できない。

（三）車番読取り（画像処理）による方法これは、第１
５図に示すように、旅行時間計測区間りの入口Ａと出口
Ｂに高速度シャッタカメラ３，４を設置して、通過車両
８のナンバプレートを高速度撮影し、その結果の画像を
車番読取装置５．６により画像処理して車番を解読しデ
ータ化し、車番照合装Ｂ７により２地点Ａ。

Ｂの車番を照合して、一致したものを抽出し、地点Ａ、
Ｂの到達時間差より、２地点間の旅行時間を求める方法
である。

この方法は、次の欠点がある。

■光学的手段を用いるため、渋滞した時、車両の映像が
前方車両と後方車両で重畳し、ナンバプレートが読取れ
ない場合がある。

■光学的な手段のため、降雪、降雨等の悪天候に対して
Ｓ／Ｎが悪く、夜間は照明を要する。また、夕ぐれ時の
薄暮等では、計測不可能な場合があり、また、数ケ月に
１回、レンズを磨く等のメンテナンスが必要である。

（四）行列長感知器を用いる方法 これは、第１６図に例示するように通常の超音波式車両
感知器又はループ式車両感知器り１〜Ｄ番を設置し、各
々の感知器の占有率より速度判定をし、それぞれの結果
より表１に示すように渋滞の行列長りを判定し、−車両
平均占有長１を仮定して、渋滞行列長に存在する車両の
存在台数Ｎ＝Ｌ／ｊ！を求める方法である。

表１　行列長の判定 行列長の始端における、単位時間のさばけ交通ＩＱを求
めて、行列長の旅行時間Ｔ−Ｎ／Ｑを求める。このよう
にして行列長を計測して旅行時間を求めることができる
。

この方法には次の欠点がある。

■行列長感知器の設置間隔が３００ｍ。

５００ｍ、７００ｒｒｔ、１０００ｍと離散的であるの
で、第１７図に示すように、判定誤差が大きい。

■−重車両平均占有長１を仮定して、行列長に存在する
車両の存在台数Ｎ−Ｌ／ｊ！・・・ａ）を求めているが
、実際の交通流は、車種混入率によって１が異なるので
、誤差が大きくなる。

即ち、この方式はａ）式よりも明らかなように、Ｌもｌ
も誤差をもつので、旅行時間計測誤差としては±３０％
以下は期待できない。

［解決しようとする技術課題］ この発明は、上記の点に鑑み、上記（四）の超音波式車
両感知器を用いる行列長感知器による旅行時間計測方法
を高精度化することを目的としており、第１７図におけ
る行列長判定を、離散的なデジタル判定ではなく、連続
的な計測により行い、行列長に存在する車両の存在台数
Ｎを高精度に自動計測し、これを単位時間のさばけ交通
量Ｑで除することにより、渋滞行列長における旅行時間
Ｔ＝Ｎ／Ｑを高精度自動計測しようとするものである。

３．２　構成 ［課題解決手段］ 道路区間の交通状態を最もよく表わすのは、車両の区間
存在台数（交通密度）と区間旅行時間である。従来の交
通管制システムでは、これらの諸量を直接計測する有力
な手段が存在しないため、既述したように、代表地点の
交通量・占有率から演算して求めている。

一方、通路区間の存在台数を計測する調査用手法として
、入出力法（Ｉ　ｎｐｕｔ　　Ｏｕｔｐｕｔ法）がある
。これは、マーカ（標識車両）を走行させて、このマー
カが通路区間の入口から出口へ通過するまで、入口及び
出口でそれぞれ通過車両を計数してマーカが出口を通過
した時点における入口通過台数を区間存在台数の初期値
とし、以後は、区間に入る車両数を加梓し、出る車両数
を減算して、区間存在台数のリアルタイム計測を行なう
方法である。

この発明は、（イ）超音波式車両感知器を用いて道路区
間の入口及び出口を通過する各車両を検出してその車両
の車形データを得、（ロ）各車両のＩＰ形データを上記
マーカとして予め定めた特定車形データと照合すること
により、マーカの自動選定検出を行ない、（ハ）選定し
たマーカについて入口より得た車形データと出口より得
た車形データを所定条件の下に照合し、一致した場合に
、そのマーカが前記区間を通過したものと判定し、（ニ
）マーカの入口進入時点から区間通過時点までに区間に
進入した車両台数を区間存在台数の初期値として、以後
入出力法を実行して、区間存在台数のリアルタイム自動
計測を行うとともに、（ホ）出口からの車両感知信号に
基いて単位時間当りの通過台数、すなわちさばけ交通量
を計測し、（へ）前記区間存在台数を前記さばけ交通量
で除して同区間における車両旅行時間を算出するように
したものである。

［この発明の実施例］ 次に、この発明の実施例を第１図ないし第１０図に基い
て説明する。

この発明による方法を実現する車両旅行時間計測装置は
、第１図に示すように、道路の複数地点Ａ、Ｂに設置さ
れた超音波式車形検出装置１０Ａ、１０Ｂと、中央の道
路交通管制室に設置されて、伝送路２ＯＡ、２０Ｂによ
り各車形検出装置１０Ａ、ＩＯＢと接続された処理装置
３０とから構成されている。

超音波式車形検出装置１０Ａ、ＩＯＢは、いずれも同様
に、車両Ｖの通行する道路８面から適当な高さに設けた
超音波送受器（−１を有する超音波式車両感知器１１と
、その車両感知器より得られる感知情報から当該地点を
通過した車両について車高情報を有する車形データを作
成する車形データ作成部１２と、作成された車形データ
を処理装＠３０による処理容易化のため、車種を特徴づ
ける代表値を有する車高パターンに変換する車高パター
ン変換部１３と、変換された車高パターンを並直列変換
して伝送路２０Ａ、２０Ｂに送出するデータ伝送部１４
で構成されている。

超音波式車両感知器１１及び車形データ作成部１２は超
音波送受器Ｈより超音波を送出してから路面又は車両よ
り反射して超音波送受器１」に到来するまでの時間を順
次計測・記憶してその車両感知時間を一定長に変換し、
すべての被感知車両について一定長の車長を有する車形
（規格化車形）に変換するとともに、記憶したデータか
ら当該車両の車高を計算式 ％式％） ただし、ｈ：車高 Ｈｈ：超音波送受器取付高さ Ｔｈ：路面からの反射波到来時間 Ｔ：車両からの反射波到来時間 により演算し、その演算した車高が車両の進行に伴って
時々刻々変化する情報を所定数のブロック（例えば、８
ブロツク）で構成してこれを被感知車両の車高情報を有
する規格化車形データとして作成するものである。

つまり、車形データ作成部１２は、超音波式車両感知器
１１の出力する車両感知信号を用いて通過車両の車高形
状を検出して、第２図（ａ　）に例示するような規格化
車形データを作成する。

このような規格化車形データを作成する車形データ作成
部は、特願昭５５−３８５８６号及び特願昭５５−１１
０８７９号明細再においてこの出願人が開示した超音波
式車種判別装置の一部を利用することができる。

車高パターン変換部１３は、車形データ作成部１２の出
力する規格化車形データを当該車種を特徴づける代表値
を有する車高パターンに変換する。代表値とは、車形デ
ータ作成部１２による車高形状の規格化車形データの８
ブロツクの中の３ブロツク以上の車高値が連続して１０
１以下の誤差であるとき、それらの平均値を代表値とい
い、これをその車種を特徴づける車高値とする。

例えば、第２図（ａ）の規格化車形データは、同図（ｂ
）の車高パターンに変換され、代表値は１．３５ｍとし
てその車種を特徴づける車高値とされる。車高パターン
は車両固有の形状及び積荷の形状などにより多種多様で
ある。第３図はそのような車高パターンの一例を示す。

各車形検出装置１０Ａ、ＩＯＢはこの変換後の車高パタ
ーンをデータ送信部１４より電話回線２ＯＡ、２０Ｂを
経て処理装置３０へ送信する。

処理装置は、伝送路２０Δ、２０Ｂを介して各車形検出
装置１０Ａ、ＩＯＢより送られるデータを受信して直並
列変換して出力するデータ受信部３１と、その受信デー
タである車高パターン、マーカとして指定された車両の
特定車高パターン、後述のようにして抽出された車高パ
ターンから検出された代表値、道路区間りにおける存在
台数Ｎ、及びさばけ交通ｍＱをそれぞれのエリアに記憶
する記憶部３２と、検出車高パターンと特定車高パター
ンを照合して一致したものをマーカとして選定し、これ
を登録するマーカ選定登録部３３と、登録されたマーカ
の車高パターンから代表値を求め、これを順次登録して
、代表値時系列データを作成する代表値時系列データ作
成部３４と、区間口の入口Ａ及び出口Ｂに対応する代表
値時系列データにおける代表値を照合して一致判定に基
いてマーカの区間通過を判定する照合検定部３５と、道
路区間りの存在車両台数Ｎを計測する入出力法（ｌｎｐ
ｕｔ　　□　ｕｔｐｕｔ法）を実行する入出方法実行部
３６と、出口における単位時間当りの通過車両台数Ｑを
計測するさばけ交通量計測部３７と、存在台数Ｎをさば
け交通ｆｆ１Ｑで除して旅行時間をｎ出する旅行時間算
出部３８とからなっている。

処ｌ！Ｉ！装置３０は各車形検出装置１０Ａ、１０Ｂよ
り送られる車高パターンを受信すると、順次これを記憶
部３２の第１１リア３２ａに格納し、道路区間りの入口
へと出口Ｂにそれぞれ対応する車高パターンの時系列デ
ータを作成する（第４図のステップｐｔ　ｔ　＊　ｔ　
２　）。マーカ選定登録部３３はその車高パターンの時
系列データの各車高パターンを、記憶部３２の第２１リ
ア３２ｂに記憶してある特定車高パターンと、パターン
認識技法を適用した車高パターン照合手段により照合し
て、これと一致するもののみをマーカとして抽出する（
第４図１１２　ｔ　、　２２　）特定車高パターンは、
第３図に例示するように実際上多種多様である車高パタ
ーンの中から。

例えば箱形の冷凍車や帳付貨物車など形状が単純で、対
比確度の高いもの、例えば第３図の■が選択して定めら
れている。こうして、マーカ選定登録部３３は、車高パ
ターン時系列データの中から第３図■のパターンのみを
抽出する。

これは、いわば区間りの入口Ａ及び出口Ｂを通過する種
々の形状の車両のうち、例えば冷凍車などの特定パター
ンの車両のみを抽出する、交通流に対するフィルタリン
グ作用である。

次に、代表値時系列データ作成部３４は、上記のように
、道路区間の入口と出口からのデータより抽出されたマ
ーカの車高パターンから、その車両の車高の代表値を順
次求め（第４図１１２　ｌ　３２　）　、第６図に示す
ような、当該区間りの入口と出口における代表値時系列
データを作成して、これを記憶部３２の第３エリア３２
０に記憶する（ｐ４）。

照合検定部３５は地ｍＡの代表値時系列データにおける
車高の代表値を、所定条件の下で地点Ｂの代表値時系列
データの中の代表値と順次照合し、代表値の一致が認め
られた場合に、２地点Ａ、Ｂにおけるマーカを同一のマ
ーカと検定し、そのマーカがＡ点から１３点まで通過し
たものと判定する（第４図１）ｓ　）。このマーカの照
合検定方法には次の二つがある。

第一の方法は、第７図に示すように、あるマーカＶｍの
Ａ点通過時刻ｔｏより車両の最小旅行時間Ｈ１ｉｎ（区
間距離Ｌ／最大速度Ｘ）と最大旅行時間Ｈｍａｘ（Ｌ／
最小遣度ｙ）のゲートを設け、その間に、マーカＶｍの
代表値旧との差の絶対値が所定値以下である１′　（す
なわち１旧〜ｈｉ’ｌ＜△、Δは例えばｈｉの５％）が
検出されたときに、その１′のマーカＶｌ’　はＶａと
同一車両であると判定するものである。

第二の方法は、あるマーカ■−のＡ点通過時刻ｔｏより
車両の最小旅行時間Ｈｓｉｎと渋滞時に区間り内に存在
しうる最大車両数Ｎ　ｗａｘの間にマーカｖｍの代表値
旧との差の絶対値が所定値以下であるｈｉ′が検出され
たときに、その１′のマーカＶｍ’　はＶ園と同一車両
であると判定するものである（第５図ｐｓ　１〜Ｅｌｓ
　３　）。

最大車両台数Ｎ　１ｌｌａＸとは、区間をし、−車両占
有長の平均値を１０とすると、 Ｎｎ＋ａｘ−Ｌ／ｊｏである。

一つのマーカについて上記条件内で一致する代表値が見
つからない場合は、次のマーカｈｉ＋１について同様に
照合検定する（　　ｔ）ｓ　ａ　）。

入出方法実行部３６は、道路区間の車両存在台数を計測
する調査手法である入出力法（Ｉｎｌｌｕｔ　　□　ｕ
ｔｐｕｔ法）を自動化したものである。入出力法はマー
カを走行させ、このマーカが道路区間の入口から出口へ
通過するまで、入口と出口でそれぞれ通過車両を計数し
てそのマーカが出口に到達した時点における入口通過車
両台数を区間存在台数の初期値とし、以後は、区間に入
る車両数を加算し、出る車両数を減算して区間存在台数
のリアルタイム計測を行う方法である。

処理装置３０には各車形検出装置１０Ａ。

１０Ｂより随時、被感知車両について一つの車高パター
ンデータを受信している。入出方法実行部３６は、入口
側車形検出装ｆｆ１ｌＯＡからの車高パターンデータ入
力に基いて加ｎ動作をし、出口側車形検出装Ｗ１１０Ｂ
からの車高パターンデータ入力に基いて減算動作をする
カウンタで構成され、カウンタはマーカ選定登録部３３
からのマーカ選定信号によりリセットされ、照合検定部
３５からの一致信号の入力により出口側検出装置１０Ｂ
からのデータ入力に基く減算がスタートされるように構
成してある。

こうして、入口Ａを通過する車両についてマーカが選定
されると、入出方法実行部３６がリセットされるととも
に入口側車形検出装置１１０Ａからの車高パターン入力
に基いて区間りに進入する車両台数を計測し、照合検定
部３５によりそのマーカが出口Ｂを通過したことが検出
されるまで区間に進入した台数のみが加算計数される。

第８図に示すように、照合検定部３５が一致信号を出力
した時点ｔ１の計数値が区間存在台数の初期値Ｎ１とさ
れ（第４図ｐ６）、以後、入口側車形検出装置１０Ａか
らの車高パターン入力に基いて区間に進入した台数が加
算され、出口側車形検出装置１０Ｂからの車高パターン
入力に基いて区間から進出した台数が減算されて、区間
り内の存在台数Ｎがリアルタイムで計測され、その計測
値が記憶部３２の第４１リア３２ｄに取込まれる（第４
図Ｏｒ　）。

最初のマーカ選定及び通過検知に基く初期値Ｎ１を基準
とした入出力法をいつまでも継続する場合は、超音波式
車両感知器の感知ミスなどにより、区間存在台数の計測
値を実際値の間に誤差が生じるおそれがある。これを防
止するため、処理装置は入口側車形検出装置１０Ａより
送られてくる車高パターンデータを常時、特定車高パタ
ーンと照合してマーカを探しており、第８図に例示する
ように　【２の時点で次のマーカが見つか″ると、それ
までの計測値をクリアし、再びその新マーカを用いて区
間存在台数の初期値Ｎ２を設定し、以後同様に入出力法
により進入台数の加輝と進出台数の減算をして、第９図
に点線で示すように、時々刻々の区間存在台数を得てい
る。

一方、さばけ交通量計測部３７は常時、出口Ｂからの車
両感知信号を入力しており、この車両感知信号とクロッ
ク信号を用いて単位時間当りの通過車両台数すなわち、
さばけ交通ωＱを逐次求め、これを記憶部３２の第５エ
リア３２ｅに格納する。

旅行時間算出部３８は、上記入出力演実行部３６により
得られた区間存在台数Ｎをさばけ交通ｍ計測部３７によ
り得られたさばけ交通ωＱで除する演算をし、区間りを
通過するに要する旅行時間Ｔを算出する（第４図１）ａ
　）。例えば、区間り内に現在存在する車両台数が１０
０台で、さばけ交通量が３０秒当り１０台であるとする
と、同区間における車両行列長末端の車両（出口より１
００台目０車両）がその区間を通過するに要する旅行時
間Ｔは、 Ｔ＝１００台／（１０台／３０秒） ＝３００秒−５分 となる。

第１０図に道路区間の旅行時間の変動パターンを示すよ
うに、旅行時間に関して精度が高い直接計測を必要とす
るのは、渋滞開始〜完全渋滞〜渋滞解消に至る過程であ
る。マーカが道路区間りの入口Ａと出口Ｂを通過するこ
とを検出できれば、旅行時間は各々の通過時刻差として
直接計測でき−る。また、マーカが密に検出できなくで
も、区間存在台数はリアルタイムに計測できるので、渋
滞時の旅行時間は、（存在台数／単位時間のさばけ交通
量）として得られる。

従って、渋滞開始〜完全渋滞〜渋滞解消について、区間
旅行時間を連続的に計測することができる。

こうして、この発明ではマーカの自動検出と区間存在台
数の自動計数を用いて、渋滞路線における旅行時間計測
を高精度自動化している。

−員した動作の説明 車形検出装置１０Ａ、１０Ｂは超音波式車両感知器１１
と車形データ作成部１２により地点Ａ、Ｂを通過する車
両の包絡線形状を検出処理して、第２図（ａ　）のよう
な規格化車形データを得、これを車高パターン変換部１
３により同図（ｂ）に示すような車高パターンに変換し
てデータ伝送部１４により処理装置３０に伝送する。処
理装置は地点Ａ、Ｂより伝送される、通過車両の種々の
車高パターンの中、例えば第３図の■の所定パターンの
みを抽出し、これをマーカとして選定し登録する。そし
て、各マーカの車高パターンから順次、車種を特徴づけ
る代表値を得る。このようにして、計測始端Ａと計測終
端Ｂで検出された車形データから、それぞれ第６図に示
すようなマーカの代表値時系列データが１ｑられる。

照合検定部３５はこれら車高の代表値について、順次差
の絶対値が入口側代表値の例えば５％以内にあるか否か
を判定して、その代表値の一致が得られた場合そのマー
カの区間通過と判定する。マーカの通過が検出されると
、区間り内に存在する車両台数の初期値を得、入出力法
の実行部により、その後の時々刻々の存在台数Ｎを得る
。

区間の存在台数Ｎが得られると、旅行時間計算部３８が
さばけ交通量計測部が得たさばけ交通ｆｆ１Ｑを用い、
Ｎ／Ｑを演粋して、区間の旅行時間Ｔを得る。

このようにして、例えば第９図に示すように、連続的な
存在台数（行列長）と旅行時間が高精度で自動計測され
る。

次に、本発明の技術上の問題点を列挙する。

■マーカ検出の頻度 本発明の第一の目的は、現在、交通管制で実用になって
いる行列長感知器による行列長の訓測→存在台数の推定
→旅行時間の推定の方法が±３０％以上の誤差を有する
のを高精度化することにある。そのために、入出力法を
自動化し、行列長における車両の存在台数Ｎを高精度に
自動計測し、これを単位時間のさばけ交通１１Ｑで除す
ることにより、渋滞路線の旅行時間Ｔ＝Ｎ／Ｑを±１０
％以下の精度まで高めることができた。

入出力法を自動化するためのマーカの検出頻度は、通過
車両１０００台に１ケ位の頻度でもよい。マーカの検出
は、区間存在台数Ｎの初期値Ｎｏの設定と、感知器の検
知ミス等による累ｖ４誤差を訂正するために必要なので
あり、士数パーセントの誤差で存在台数を計測するには
、通過車両ｉ　ｏｏｏ台に１ケでも十分実用に供す゛る
ことかできる。

■感知器設置間隔と車種混入率 感知器設置間隔をＬ　（ｍ）　、完全渋滞時の一車両平
均占有長（＝平均車長＋平均車間距離）をＪ！　（ｍ）
　、車種の中、第３図の■のパターンの車種混入率をａ
　（％）とするとき、完全渋滞時には、感知器設置間に
は、（Ｌ／ＪＰ）ｘ（ａ／１００）（台）の同一パター
ンの車両が存在する。この車両数が１０（台）前後であ
れば、その代表値で、各々を識別しつる。即ち、パター
ン認識技払により、その車両を個別識別できる。ｚ＝５
　（ｍ）　、　ａ　−２（％）とするとＬ＜２５００　
（ｍ）であり、通常の１＜５００ｍの感知器設置間隔で
は問題とならない。

以上の方法によれば、現行の交通管制で、行列長感知器
を用いて渋滞路線の行列長（車両存在台数）と旅行時間
を計測しているのを、高精度化できる。超音波車種判別
装置の設置間隔を、第１６図の現行の行列長感知器と同
じ位に密に設置すれば、マーカの検出の頻度は多くなり
、旅行時間の計測精度は、±５％以下が期待でき、車両
の存在台数も、高精度化が期待できる。

［この発明の効果］ 本発明によって、渋滞路線における交通状況を、交通の
立上りから完全渋滞まで、従来方法では不可能であった
高精度計測（±１０％以下）が可能となった。また、降
雪、降雨、夜間等屋外の悪環境条件に左右されない超音
波式車両感知器を使用しているので、光学的手段による
ものより、格段に優れ、交通管制で輿に実用に供しうる
方法を提供できることとなった。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の構成を示すブロック図、第
２図は規格化車形データと車高パターン変換の例を示す
模写図、第３図は車高パターンの種類の例を示す模写図
、第４図は処理装置の動作を説明するフローヂャート、
第５図は第４図のステップｐｓの詳細図、第６図は代表
値時系列データ（非渋滞時）の−例を示すグラフ、第７
図は照合検定の原理の一つを説明する模式図、第８図は
存在台数初期値の設定を説明するグラフ、第９図は旅行
時間と存在台数の関係を示すグラフ、第１０図は旅行時
間の時間帯による変動を示すグラフである。 第１１図は地点交通量・占有率・速度と区間交通密度相
関図、第１２図は地点情報と交通密度の相関図、第１３
図は光学式空間交通流計測ｉ置の模式図、第１４図は空
間速度分布図、第１５図は車番読取りによる旅行時間計
測装置を説明する模式図、第１６図は行列長感知器の設
置例を示す図、第１７図は行列長感知器を用いる装置の
誤差について説明するグラフである。 特許出願人　　日本信号株式会社 第１７図 第１５図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （イ）道路の区間の入口と出口において、 ［１］超音波式車両感知器より通路に向けて超音波を一
   定周期で送出して、送出後反射波到 来までの時間を順次計測し、 ［２］各計測値から車高を演算して車両の進行に伴なう
   車高の時々刻々の変化から当該車両 について一つの車形データを作成して、 ［３］各車両の車形データを中央に伝送し、（ロ）中央
   では、 ａ）入口及び出口より伝送されてきた車形データを予め
   記憶してあるマーカとすべき車 両の車形データと照合して一致した場合の 車形データのみをマーカとして抽出すると ともに、 ｂ）そのマーカの車形データから車高の代表値を求めて
   、入口及び出口のそれぞれを通 過したマーカについて代表値時系列データ を作成し、 ｃ）前記代表値時系列データに基いて入口を通過した各
   マーカの代表値を順次、出口を 通過した各マーカの代表値と照合して、ほ ぼ一致した場合にそのマーカが前記区間を 通過したものと判定し、 ｄ）そのマーカが入口を通過した時点から区間通過判定
   時点までに入口を通過した車両 台数を区間存在台数の初期値として、以後、入口を通過
   する台数を加算し、かつ出口を 通過する台数を減算する入出力法を実行し て区間存在台数をリアルタイムで計測する とともに、 ｅ）単位時間当りの出口の通過台数を随時計測してさば
   け交通量を得、 ｆ）前記区間存在台数をその時のさばけ交通量で除して
   、 当該区間の行列長末端の車両が当該区間を 通過するまでに要する旅行時間を自動的に計測する方法
   。