民間プローブデータに基づく車線変更挙動推定手法の実現可能性評価

抄録

近年，さまざまな交通安全対策が実施されているものの，依然として交通事故件数は多く，対策の強化が急務である．特に都市高速道路では，分合流部における車両の錯綜が事故の要因となることから，こうした事故危険箇所の把握が重要となる．この一対策として，走行軌跡を把握できるプローブデータが活用されている．既存研究では，走行車線の推定に向けて，プローブデータに含まれる挙動履歴から車線変更を推定する手法が提案されている．しかし，道路構造や走行速度によって車両挙動が変化し，推定精度が低下する課題がある．そこで本研究では，都市高速道路の直線区間を対象に，民間プローブデータから車線変更を推定する機械学習手法を考案した．提案手法は，9割を超える精度で実際の車線変更を推定可能であり，直線区間における有用性が示された．