囘轉式に於ける信号囘轉體を正8角〓とし、この外周各面に信号を記し、其の直角方向の4面のみを交叉路に對して表示し他を隱し板にて蔽ひ、此の囘轉體を手働若くは自働的に間歇囘轉させ、進メ、止レ及其の中間に注意の信号を表示させる装置で此の自働信号の爲、2組のカム機構と重錘とを應用し小容量の電機を以て信号中に信号轉換に要する勢力を貯えおき、之を瞬間的に發動せしめ且之を制御して正確なる信号変換を迅速に行はせ、又電機の直接衝撃及負荷を少からしめた。

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筆者らは，近年の交通渋滞問題に対して，広域交通網における

を非線形結合振動子モデルによる自律分散型制御を用いて問題改善を提案してきた．先行研究における，の制御対象であるサイクル，スプリット，オフセットの制御式におけるパラメータについて言及されておらず，経験的に決定していた．よって本研究では，パラメータに対し，遺伝的アルゴリズムを用いて，交通渋滞改善に最適な値を探索する．

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LED は半導体デバイスのため高速に輝度を制御することができ，照明光などの役割を果たすと同時に通信機器としても利用できる．人の目に見える光を使って無線通信を行う技術を可視光通信と呼ぶ．本稿では，可視光通信のITS への応用の一つとして，LED 式から車両に向かってデータ伝送を行う路車間可視光通信について紹介する．LED式に通信機能を追加することで，運転者が視覚的に認識する信号情報に加えて安全運転支援情報も受信できるため，交差点事故の削減に寄与できるものと考えている．

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We propose a method to recognize the visibility of traffic signals from a driver's perspective. The more that driver assistance systems are equipped for practical use, the more information that is being provided for drivers. So each information provision system should select appropriate information based on the situation. Our goal is to realize a system that quantifies the visibility of traffic signals from images taken by in-vehicle cameras and appropriately provides information to drivers.
In this paper, we propose a method to measure visibility by two criterions, detectability and discriminability. Each index is computed using image processing techniques. Experiments using actual images showed that the proposed indices correspond well to human perception.

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This paper considers model predictive control for ecological driving based on the traffic signal information. In the control problem it is assumed that the traffic signal information can be obtained for the prediction horizon. The control problem is formulated as a mixed integer programming problem. The computer simulation is carried out to show the effectiveness of the proposed control algorithm. In the simulation the energy consumption is reduced more than 15% in comparison with the driver mimic control which does not use traffic signal information.

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線形可解マルコフ決定過程(L-MDP)は効率的に政策を学習することができるマルコフ決定過程のサブクラスの一つである．これまでL-MDPのための離散行動空間におけるバッチ強化学習は提案されておらず，

制御などの行動が離散的に表現される問題に対して適用することができなかった．そこで我々は予め収集したデータから状態価値関数と次状態における状態価値の予測モデルの学習を通して，より良い政策を探索する離散行動空間におけるL-MDPのためのバッチ強化学習を提案する．我々はよく知られた交通シミュレータであるSUMOを用いて１交差点での制御により提案法の評価を行った．実験結果から提案法は予め収集したデータのみからQ学習に比べ効率的に政策を学習することができることが分かった．

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Thanks to various countermeasures taken railway crossing accidents have decreased generally. Recently, however, many accidents are happening caused by cars violating the gate, posing a serious problem. Various proposals for improvement of the situation include, “fixed time control” and “crossing-mechanization with traffic signals”, in addition to better visibility, but to be effective and efficient they must be submitted to preliminary assessment of their effect. We aim to realize a system which increases safety and harmonizes rail-road traffic by crossing gate control considering not only rail-side but also road-side.
The paper suggests several methods for quantitatively evaluating the effects of “fixed time control” and “crossing-mechanization with traffic signals” by a simulation considering the road traffic. “Fixed time control” is highly useful with a capacity of calculating different variations for the effect. In the simulation of “crossing control with signal linked to the road traffic”, the result is generally consistent with reported record at an actual crossing. Moreover, conditions for crossing signal are selectively based on simulation taking combined rail-road traffic conditions as parameters.

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現在の信号機制御は，運用時の交通量に応じて，用意された複数のプログラムから１つ を選択する方式が一般的である．しかし，プログラム作成において「交通量の計 測対象とする交差点集合」の特定は重要である．そこで本研究では強化学習を用いて集中 型と分散型による学習の比較, また分散して制御する場合を比較することによって情報共 有を行うべき信号機(交差点)の集合を学習効率の観点から考察する．

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本論文では，がある直線道路で，前方車両が存在する状況を想定し，縦方向の省燃費運転制御法を提案する．制御される自車両は，信号機の情報と前方車両の情報から，モデル予測制御法により最適な加減速度を求める．効果を検証するために，実際の道路を想定した道路上での計算機シミュレーションを行う．

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群に対して，遺伝アルゴリズムによる広域オフセット制御を行なった．信号機の状態は周期的に遷移するため，この様な周期環境に対応したコーディング，交叉手法を提案した．評価には，信号機，車両の両方の動作を陽に考慮できる交通流シミュレータによって得られた統計量を用いた．これにより，位相振動子，複素ニューラルネットワークに基づく比較手法と同様，あるいは優位な結果が得られた．

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を振動子とみなし，位相差を伴った振動子間の同期現象を利用して，信号機間の時間差（オフセット）を最適化し，交通流を円滑化する手法が提案されている．この手法に対して，振動子の基準角速度を可変とすることにより信号周期も同時に最適化する改良法を筆者らは提案し，その基本的性質を理論および計算機実験に基づいて明らかにしてきた．本講演では，格子状道路網を対象として，交差点間距離や交通流量を変化させたさまざまな条件のもとでの提案手法の有効性を計算機実験により検証した結果を報告する．

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ネットワーク上の流れの制御を，ネットワークの各ノードに配置された自律的なゲートと，流量により強度を変えるゲート間相互作用によって実現する方法を示す．ここでは，一般道路の交通管制における広域信号機系のオフセット制御への適用を例に記述し，提案手法の有効性を道路交通流シミュレータによって定量的に評価した．

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