本研究では，プローブ軌跡データと車両感知器を融合した交通状態推定手法を提案する．首都高速道路では，車両感知器を密に配置しているため，きめ細かな交通流が把握できる．しかし，全ての車両感知器を維持管理するには，コスト面で課題がある．一方，大量のプローブデータが，取得されており，活用法が模索されている．今後は，プローブデータを活用することで，現状の車両感知器を減らし，合理化を図ることが望ましい．よって，本研究では，車両感知器を間引いた状態を想定し，variational theory (VT)による交通状態推定手法を提案する．モデル検証の結果，交通管制の観点から，fundamental diagram (FD)をキ ャリブレーションすることで，VTは，現状の車両感知器と同程度の精度を担保することが確認された．
