高速道路の車線規制始端部における衝突リスク推定モデル

抄録

本研究では、高速道路の車線規制始端部における衝突リスクを、AI 画像処理で得た 0.1 秒間隔の車両軌跡データから算出した錯綜指標（n-PIC）で評価し、規制始端部の n-PIC を上流観測データから推定するモデルを提案する。VTR 映像を AI で処理して各車両の位置・速度を抽出し、工事規制区間の上流地点における地点速度や車頭時間といった各車の位置情報による重回帰分析から規制始端部の n-PIC を推定した。結果、全体で相関係数 0.81、n-PIC 値が低い条件では 0.96 と高精度に推定でき、現場で容易に測定可能な変数のみで規制始端部の危険度を推定可能であることを確認した。今後は異なる規制条件への適用、線形要素を考慮するなど精度向上や機械学習手法の導入による汎用性向上を目指す。