ETC2.0 プローブ情報の走行車線推定に関する基礎的研究

抄録

昨今、自動車から収集されるプローブデータを用いて、対象路線単位の交通量や旅行速度を分析する事例が多くみられる。加えて、走行車線単位で個車の挙動を把握できれば、分合流部における車線変更の挙動分析等、より高度な道路交通分析が実現できると考える。そこで、本研究では、ETC2.0 プローブ情報から個車の走行車線を推定する手法を考案する。ETC2.0 プローブ情報よりも測位精度の高いプローブデータを教師データに採用して、プローブデータの測位点を車線別に区切られたメッシュに重畳した。そして、メッシュに割り当てた一意な数値の時系列変化に機械学習を適用した。その結果、推定結果はプローブデータの測位精度に影響するものの測位点を 1 点ずつ確認した場合よりも高い精度で個車の走行車線を推定できることが示唆された。