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1 高速道路サグ部等の渋滞箇所への効果的な 交通円滑化対策の実現に向けて 中間とりまとめ 平成 27 年 10 月 高速道路サグ部等交通円滑化研究会

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3 目 次 1. わが国の高速道路渋滞の現状と問題点 高速道路渋滞の現状分析 高速道路渋滞の現状 単路部ボトルネックにおける渋滞対策の重要性 単路部ボトルネック対策の動向 サグ部等における渋滞発生メカニズムの解明 道路インフラと自動車技術の連携による交通円滑化サービスの検討 単路部ボトルネックにおける渋滞対策の全体像 単路部ボトルネックにおける交通円滑化サービスの定義 道路インフラと自動車技術の連携 道路インフラと自動車技術の連携の必要性 道路インフラと自動車技術の動向 交通円滑化サービスにおける道路インフラと自動車技術の役割 交通円滑化サービスにより期待される効果の算出 交通円滑化サービスによる効果の波及過程 車線利用適正化サービスの渋滞緩和効果 車線利用適正化サービスによる渋滞緩和効果の試算 車線利用適正化サービスの公道実験結果 車間適正化サービスおよび追従 速度回復サービスの渋滞緩和効果 ACC 性能の基礎データ収集 交通シミュレーションを用いた効果試算手法の概要 車間適正化サービスによる渋滞緩和効果の試算 ( 現行性能 ACC) 車間適正化サービスによる渋滞緩和効果の試算 ( 将来性能 ACC) 追従 速度回復サービスによる渋滞緩和効果の試算 ( 将来性能 ACC) 車線利用適正化を組合せた車間適正化サービスの渋滞緩和効果の試算 ( 将来性能 ACC) 交通円滑化サービスの効果試算のまとめ

4 3.6 既存渋滞対策と交通円滑化サービスの複合対策による渋滞緩和効果 単路部ボトルネックにおける複合対策の検討 複合対策による渋滞緩和効果の試算 交通円滑化サービスのドライバ受容性に関する実証研究 交通円滑化サービスに対する利用者意識調査 ( アンケート調査 ) 走行実験による交通円滑化サービスのドライバ受容性確認 車間適正化サービスおよび追従 速度回復サービスの走行実験 ACC を活用した車線利用適正化サービスの走行実験 高速道路サグ部における ACC の活用方策のまとめ 交通円滑化サービスの実現に向けた今後の検討課題 今後の検討課題と技術開発項目の提示 ITS 技術を活用した渋滞対策における PDCA マネジメントの提案 単路部ボトルネック箇所における渋滞対策の事例紹介 高速道路会社によるサグ部渋滞対策の取り組み 海外の最新の渋滞対策事例 官民連携による広報 啓発活動の紹介 各種関連雑誌 新聞への記事掲載 テレビ番組での放映 ITS 世界会議東京 2013 ショーケースでの体験試乗デモの紹介 JAF( 日本自動車連盟 ) との連携による情報発信

5 はじめに 政府においては 新たな情報通信技術戦略 (2010 年 5 月 11 日 IT 総合戦略本部決定 ) にて 2020 年までに 高度道路交通システム (ITS:Intelligent Transport Systems) 1) 等を用いて 全国の主要道における交通渋滞を 2010 年に比して半減させることを目指しつつ 自動車からの CO2 排出削減を加速する との目標を掲げ ITS に関するロードマップ (2011 年 8 月 3 日 IT 総合戦略本部決定 ) に基づく取り組みを進めている そのような中で 国土交通省では 環境にやさしい交通社会の実現等を目指し ITS を活用した渋滞対策を進めている 一方 民間自動車メーカーでは 車間自動制御システム (ACC:Adaptive Cruise Control) 等の車両技術を活用し 交通を円滑化することで渋滞削減等を目指す取り組みを進めている 国土技術政策総合研究所 ( 以下 国総研 という ) では そのような最新のインフラ側技術と車両側技術を連携させて活用することにより 高速道路の渋滞の 6 割を占めるサグ部 2) 上り坂部をはじめとする渋滞箇所への効果的な交通円滑化対策を研究し その普及のあり方について検討することとした その検討の場として 有識者 道路管理者 自動車メーカー等で構成する 高速道路サグ部等交通円滑化研究会 ( 以下 本研究会 という ) を 2010 年 10 月に設置し 自動車メーカーが進めている交通流制御に関する活動との連携など 官民連携して検討を進めてきた 本中間とりまとめでは 高速道路のサグ部等の渋滞発生メカニズムを踏まえ 道路インフラと自動車技術の連携による交通円滑化サービス ( 以下 交通円滑化サービス という ) の検討を行うとともにその具体的な内容を示した また 交通円滑化サービスによる渋滞緩和効果の試算結果 およびその結果を踏まえたサービス実現のためのリクワイアメントを示した 一方 実道や国総研試験走路での走行実験を通じて 交通円滑化サービスに対するドライバ受容性の評価結果をとりまとめた 最後に 交通円滑化サービスの実現に向けた今後の検討課題をとりまとめ 交通円滑化サービスに関する広報 啓発活動の一環として実施した ITS 世界会議東京 2013 での体験試乗デモや各種関連雑誌等への掲載記事の内容とともに 高速道路会社におけるサグ部渋滞対策の最新の動向を示した 1) 道路交通の安全性 円滑性 快適性の向上等を目的として 情報通信技術を用いて 人と道路と車両を一体のシステムとして構築する新たな道路交通システムの総称 2) 道路の縦断勾配が上り方向へと次第に変化する区間

6 1. わが国の高速道路渋滞の現状と問題点わが国の高速道路では 依然として交通集中渋滞や事故渋滞が多く発生しており 排出ガス等の環境面の負荷への影響を含め 大きな社会的損失が発生している 高速道路が渋滞すると 一般道路や生活道路に交通が溢れ 道路ネットワーク全体としての性能は著しく損なわれる したがって 高速道路は円滑性が最も高く求められており 高速道路の渋滞をなくすことは 道路ネットワークの効率的な運用の観点から至上命題である 全国の都市間高速道路で発生している交通集中渋滞のうち 上り坂およびサグ部 トンネル入口部といった単路部 3) で発生している渋滞が約 8 割を占めており それらの箇所における渋滞対策が急務となっている 本研究会では サグ部等の単路部渋滞の要因となる車両挙動に着目し それらの車両挙動を適正化し 渋滞緩和につながる交通円滑化に資する走行を促すことを目的として 道路インフラと自動車技術の連携による交通円滑化サービスを考案した 1.1 高速道路渋滞の現状分析 高速道路渋滞の現状全国の都市間高速道路において 交通集中渋滞による年間 (2011 年 ) の総渋滞量は約 106 千 [km h] であり ( 図 1-1) 道路構造別に見ると 上り坂およびサグ部 ( 以下 サグ部等 という ) トンネル入口部といった単路部において発生している渋滞が約 8 割を占めている これらの渋滞が発生する箇所は その周辺の区間と比較して交通容量 4) が低くなっていることから ボトルネック ( 隘路 ) と呼ばれている 全国の都市間高速道路において そのような単路部の渋滞箇所は約 160 箇所存在し それらの箇所における年間の渋滞量は合計 83 千 [km h] にも達する 東日本 中日本 西日本高速道路株式会社の主要渋滞ポイントデータより国総研にて作成 主要渋滞ポイントとは渋滞発生回数 30 回 / 年以上または平均渋滞延長 2km 以上となる箇所を抽出 図 1-1 都市間高速道路における道路構造別の渋滞発生割合 2011 年 3) 料金所部やインターチェンジ合流部のように 交通流が中断されない区間 4) ある道路の断面を一定の時間間隔内に通過することが期待できる最大の車両台数 1-1

7 また 全国の都市間高速道路で発生している渋滞のうち 事故に起因する渋滞は約 2 割を占めている ( 図 1-2) 渋滞中は 非渋滞時と比較して事故率 5) が格段に高くなることが知られている 例えば 大口らの研究によれば 都市間高速における渋滞時の事故率 (316.1 件 / 億台キロ ) は 自由流時 ( 非拘束領域 ) の事故率 (7.7 件 / 億台キロ ) の 40 倍以上にも達する ( 表 1-1) このことから 渋滞の発生が事故の発生を招き 事故により渋滞がさらに延伸して大規模な渋滞につながるといった状況が少なからず生じているものと考えられる そのため 渋滞を削減することは 事故の削減にもつながると考えられることから 円滑性のみならず安全性の向上にも寄与することが期待される 東日本 中日本 西日本高速道路株式会社の渋滞統計データより国総研にて作成 渋滞発生回数 5 回 / 年以上かつボトルネック名称が記載されている 428 箇所が対象図 1-2 全国の都市間高速道路における渋滞種別ごとの渋滞量の推移表 1-1 都市間高速道路での事故率 ( 東名高速道路上り厚木 ~ 横浜町田間での分析 ) 大口, 赤羽, 山田 : 高速道路交通流の臨界領域における事故率の検討, 交通工学, 第 39 号 3 巻, ) 走行台キロ ( 自動車の走行距離の総和 ) あたりの事故発生件数 事故危険度の評価指標として一般的に用いられる 1-2

8 1.1.2 単路部ボトルネックにおける渋滞対策の重要性高速道路が渋滞すると 一般道路 ひいては生活道路に交通が溢れ 道路ネットワーク全体の性能が著しく損なわれてしまうことから 高速道路は円滑性が最も高く求められる 各種道路が担うべき機能を発揮し 道路ネットワーク全体の性能が最大限に発揮されるためには 高速道路の渋滞をなくすことは重要である 今後 道路ネットワークの拡充が進められる中で 道路ネットワーク全体での性能向上を図るという基本思想が必要となる その観点からも 高速道路単路部ボトルネック渋滞の解消を図ることの重要性は高い 単路部ボトルネック対策の動向ボトルネック箇所に交通需要が集中し 交通容量を超過すると渋滞が発生する これに対し 道路ネットワークにおける交通需要の空間的 時間的な分散を図る対策として 道路上の情報板による所要時間情報の提供や ETC を活用した特定時間帯の料金割引などが実施されている 今後は 混雑時間帯における IT を利用した情報提供や 交通容量に余裕がある経路を走行したドライバを優遇する措置などにより さらに交通需要マネジメント (TDM:Traffic Demand Management) を推進し 高速道路を 賢く使う 取り組みも進められようとしている 一方 単路部ボトルネック箇所では 交通容量を拡大する対策として 道路拡幅を伴う付加車線設置による車線の増設などのハード対策が実施されてきた また 道路拡幅が困難な都市部近郊などでは 暫定車線運用など既存の道路の有効活用を図る対策が導入されつつある さらに 無意識な速度低下などの車両挙動が渋滞発生要因となっていることに着目し ボトルネック容量の拡大を図る対策として サグ部等での速度低下への注意や速やかな速度回復を促す情報提供 路側の発光器具を用いた適正な速度への誘導を行うなどの ITS 技術を活用したソフト対策も行われている 1-3

9 1.2 サグ部等における渋滞発生メカニズムの解明高速道路単路部ボトルネックであるサグ部等の渋滞対策を検討していくにあたり 渋滞要因を把握する必要がある そのためには サグ部等において渋滞が発生するメカニズムを解明する必要がある サグ部等における渋滞発生メカニズムは 既往の研究で得られている知見から 以下のとおり整理することができる (1) 追越車線への車線利用への偏り 交通量が増加すると 図 1-3 のように 早く行きたいドライバは速度の速い追越 車線を利用するようになり 車線利用に偏りが生じるようになる 車線利用率 (%) 走行 1 走行 2 追越 状態 4 5 交通量の増加に応じて追越車線の車線利用率が増加 ( 追越車線への車線利用の偏り ) 10 0 状態 0 状態 1 状態 2 状態 断面交通量 ( 台 /5 分 ) 東名高速道路下り大和サグ部のトラカンデータより国総研にて作成 図 1-3 交通量の増加に伴う追越車線への車線利用の偏り (2) 密で大きな車群の形成図 1-4 にあるように 追越車線を走行する車両の一部には 車間を空けて低速で走行する車両がおり この車両を先頭に密で大きな車群が形成される これら車群中の車両は様々な車間のばらつきをもって走行する 1-4

10 広い 広い 広い 東名高速道路下り大和サグ部のビデオ映像 図 1-4 同一車線内の車間のばらつき (3) 追越車線における減速波の発生車群が上り坂区間にさしかかると 道路勾配の変化に気づかない車両が無意識に速度低下を引き起こし 後続車が次々にブレーキを踏むことで 大きな速度低下が生じる ( 図 1-5) 先行車の速度低下に伴い 後続車が次々にブレーキを踏み 減速波が発生 東名高速道路下り大和サグ部のビデオ映像 図 1-5 追越車線における減速波の発生状況 1-5

11 (4) 減速波の上流への伝播図 1-6 にあるように 上流の後続車両ほど大きな速度低下を強いられ 遂には渋滞発生に至る また 一部の車両はこれを回避しようとして 走行車線へ無理な車線変更を行うことで撹乱が生じ 走行車線も渋滞に至る 緩やかな勾配変化に気づかず無意識な速度低下 大きな速度低下の発生 追越車線から走行車線への無理な車線変更 サグ底部 車間の詰め過ぎ 空け過ぎ 後方の車両になるほど大きく速度低下 東名高速道路下り大和サグ部のビデオ映像解析により国総研にて作成 図 1-6 追越車線における減速波の上流への伝播状況 1-6

12 (5) 渋滞中渋滞に巻き込まれている時間が長くなると ドライバは集中力が低下して漫然と運転を行うようになり 渋滞を抜けた後にも速やかに速度回復しないため 渋滞の解消が遅れる 渋滞中の漫然運転により 先行車が渋滞を抜けて加速した時に速やかに速度回復せず 渋滞解消が遅れる ITS 世界会議東京 2013 高速道路サグ部の交通円滑化サービス ショーケース説明動画より抜粋 図 1-7 渋滞を抜けた後の緩慢な加速のイメージ 1-7

13 以上の渋滞発生メカニズムを踏まえると サグ部等における渋滞発生の主な要因 となる車両挙動のポイントとして 以下の 3 点が挙げられる <サグ部等における渋滞発生の主な要因 > 追越車線への車線利用の偏り ( 車線間の不均衡 ) 6) ドライバにより異なる希望速度 車間に起因する車間のばらつき ( 同一車線内の不均衡 ) 勾配変化等に起因する車間の極端な増大 減少 また 渋滞解消が遅れる要因としては 渋滞に巻き込まれる時間が長くなることによる漫然運転が挙げられる 追越車線に交通が集中すると 走行車線にまだ余裕があり 断面全体の交通量が本来の単路部の交通容量に達していない状況であっても渋滞が発生してしまう場合がある また 比較的遅い速度で車間を空け過ぎて走行する車両がいると 後方に大きな車群が形成されやすくなる その車群中に車間を詰めすぎる車両がいると 勾配変化等に対して車間をうまく調整できずに大きな速度低下が生じ それが後続に伝播することで渋滞発生につながる 以降では これらのポイントを踏まえて 渋滞対策を検討していく 6) 各ドライバが走りたいと思っている速度や車間 1-8

14 2. 道路インフラと自動車技術の連携による交通円滑化サービスの検討 2.1 単路部ボトルネックにおける渋滞対策の全体像単路部ボトルネックにおける渋滞要因は 前章で示した 車両挙動に起因する交通容量低下 の他 交通需要の集中 道路容量の不足 等に大別することができる これら渋滞要因に応じた単路部ボトルネックにおける渋滞対策メニューは ソフト / ハード両面からの対策が挙げられ 表 2-1 に示すとおり整理することができる 表 2-1 に示す各種対策メニューのうち ハード対策に分類される各種対策は 大きな渋滞削減効果が期待できるものの その実施にあたっては 長い期間と多大な費用を要する 一方 ソフト対策に分類される対策は ハード対策に比べて短期間かつ安価な費用で実施が可能である 本研究会では 前章で整理した車両挙動に起因する渋滞要因に着眼したソフト対策のうち 次節以降で述べる道路インフラと自動車技術を連携させた 交通円滑化サービス ( 表 2-1 の赤枠部分 ) に焦点を当てて検討を行うものとする 表 2-1 単路部ボトルネックにおける渋滞対策メニューの全体像 渋滞要因分類対策メニュー 車両挙動に起因する交通容量低下 車線利用の不均衡 ( 追越車線への車線利用の偏り ) 車間の詰めすぎ 空けすぎ / 勾配変化に起因する車間の増大 減少 渋滞を抜けた後の緩慢な加速 ソフト対策 車線利用適正化サービス ( キープレフトを促す情報提供 ) 車線運用交通規制 ( 車線別速度規制 車線別通行帯規制等 ) 車間適正化 追従 速度回復サービス (ACC: 車間自動制御システムの活用 ) 交通需要の集中 ランプメータリング 道路容量の不足 視距不良 ハード対策 暫定車線運用 動的路肩解放 付加車線設置 道路ネットワーク整備 視環境改善 2-1

15 2.2 単路部ボトルネックにおける交通円滑化サービスの定義 1 章で整理したように 渋滞発生メカニズムを踏まえた サグ部等における渋滞 発生の主な要因となる車両挙動のポイントとは 下記の点である <サグ部等における渋滞発生の主な要因 > ( 再掲 ) 追越車線への車線利用の偏り ( 車線間の不均衡 ) ドライバにより異なる希望速度 車間に起因する車間のばらつき ( 同一車線内の不均衡 ) 勾配変化等に起因する車間の極端な増大 減少 また 渋滞解消が遅れる要因としては 渋滞に巻き込まれる時間が長くなることによる漫然運転が挙げられる これらの渋滞発生の要因となる車両挙動を適正化し 渋滞緩和につながる交通円滑化に資する走行 ( 以下 交通円滑化走行 という ) について考えると 以下の 3 つに集約することができる < 渋滞緩和につながる交通円滑化に資する走行 ( 交通円滑化走行 )> 渋滞発生前には 1. キープレフト を遵守 ( 走行車線を利用 ) する 追越が終了したら 速やかに左の車線に戻る 2. ドライバによらず 適正な車間を維持し 縦断勾配変化区間等のボトルネック部においても 車間が必要以上に増加 減少しない渋滞発生後には 3. 渋滞を抜けた後は速やかに加速して前方車についていく 交通量が多い状況では 比較的余裕がある走行車線を利用してもらうことで 追越車線を利用する交通の分散が図られる また 車群先頭の車間を空けすぎの車両には車間を詰めてもらい 車群中の車間を詰めすぎの車両には適正な車間に空けてもらうことで 交通全体の不均衡が解消され 道路が本来持っている性能 ( 交通容量 ) が確保される なお そうした場合にも 勾配変化の影響により車間の微妙な変動が生じることは予測されるため 渋滞防止の観点からは 個別の車両がそのような変動を俊敏に打ち消すような走行特性を持つことが望ましい しかし そうした走行特性を人の運転によって実現することは困難であることから 自動車側の技術による運転支援を行うことが効果的であるといえる 2-2

16 渋滞要因サービスの定義渋滞発生前渋滞発生後これらの交通円滑化走行を支援するサービス ( 以下 交通円滑化サービス という ) により 単路部ボトルネックにおいて交通円滑化走行が実現すれば 勾配変化等の道路構造の影響がない 単路部が本来持つ性能 ( 交通容量 ) が発揮され 本質的には単路部ボトルネックで発生する渋滞が解消されるものと考えられる したがって 本研究会では 交通円滑化サービスを表 2-2 に示すとおりに定義し 検討を行う 表 2-2 交通円滑化サービスの定義 追越車線への車線利用の偏り 車間のばらつき / 減速波の発生 増幅伝播 追従意欲の低下 / 速度回復の遅れ 車線利用適正化サービス : キープレフトの遵守 ( 走行車線の利用 ) を促すことで 車線利用を平準化 車間適正化サービス : ドライバによらず 適切な車間を維持し 車群を安定させて 減速波の発生 増幅伝播を抑制 追従 速度回復サービス : 漫然運転を防ぎ 速やかな速度回復を促すことで 渋滞発生後の捌け交通量を増大 2-3

17 渋滞要因サービスの定義渋滞発生前渋滞発生後2.3 道路インフラと自動車技術の連携 道路インフラと自動車技術の連携の必要性 2.2 節でも述べたように 個々のドライバが高速道路の走行中に 自車の周囲の状況に基づき ボトルネック箇所や渋滞が発生しそうな交通状況を認識することは困難である そのため 渋滞緩和を目的としてドライバに交通円滑化走行を行ってもらうためには ボトルネック箇所や交通状況を道路側からドライバに伝え 交通円滑化走行を促す必要がある そのような情報提供は 交通状況をリアルタイムに把握する路側センサーや 交通状況に応じた情報提供が可能な ITS スポット 可変情報板などの道路インフラ技術を活用することで実現可能である 一方 交通円滑化走行のうち 特に 適切な車間を維持する走行や 渋滞を抜けた後の速やかな加速については ドライバの運転スキルに依存することから ドライバによっては 渋滞緩和に協力する意思があっても十分に達成することができない状況も考えられる これに対し 自動車間制御システム (ACC/CACC) を活用すれば 誰でも容易に適切な車間の維持や速やかな加速が可能となることが期待され 交通円滑化走行の実現に極めて有効と考えられる 以上のことから 道路インフラと自動車技術を連携させて活用することで より多くのドライバが確実に交通円滑化走行を行うことが可能になり 交通円滑化サービスによる渋滞緩和効果の発現が期待される 図 2-1 に 各交通円滑化サービスにおける道路インフラと自動車技術の活用のイメージを示す 道路インフラ ( 路側センサー ITS スポット 可変情報板 ) の活用 (AHS-i のイメージ ) 交通状況に応じて 交通円滑化走行が必要なタイミング 区間を示す情報および交通円滑化走行を促す推奨情報を提供 追越車線への車線利用の偏り 車間のばらつき / 減速波の発生 増幅伝播 追従意欲の低下 / 速度回復の遅れ 車線利用適正化サービス : キープレフトの遵守 ( 走行車線の利用 ) を促すことで 車線利用を平準化 車間適正化サービス : ドライバによらず適切な車間を維持し 車群を安定させて 減速波の発生 増幅伝播を抑制 追従 速度回復サービス : 漫然運転を防ぎ 速やかな速度回復を促すことで 渋滞後の捌け交通量を増大 自動車技術 ( 車両制御システム ) の活用 (AHS-c のイメージ ) 交通円滑化走行を容易に行えるようにドライバの運転を支援 図 2-1 道路インフラと自動車技術の連携による交通円滑化サービスへの活用 2-4

18 上記の図中にある AHS(Advanced Cruise-Assist Highway Systems) とは 道路とクルマが連携し ( 路車協調 ) 路側センサーや路車間通信などの最新の ITS 技術を駆使して交通事故や渋滞の削減を目指すシステムの呼称のひとつである AHS では ドライバとシステムのどちらが運転に必要な情報を収集し 車両を操作し 運転に対する責任を負うかによって その支援レベルは i=information: 情報提供 警報 c=control: 操作支援 a=automated driving: 自動運転 の3つの段階に分類される 支援レベル AHS-i はドライバの情報収集の一部をシステムが支援する AHS-c は情報収集に加えて運転操作の一部をシステムが支援する AHS-a は情報収集と運転操作および責任のすべてをシステムが負う とされている ( 出所 : 牧野 保坂 鎌田 水谷 池田 路車協調でつくるスマートウェイ 2013 年 12 月 ) 上述のとおり 道路インフラ技術と自動車技術の特長を踏まえると 支援レベル AHS-i では道路インフラ技術の活用が有効であり AHS-c AHS-a では 道路インフラ技術と自動車技術の連携による活用が有効であると考えられる 2-5

19 2.3.2 道路インフラと自動車技術の動向 (1) 道路インフラの動向道路インフラのインテリジェント化が進み 従来の車両感知器 ( トラカン ) データ等に加え 画像処理センサーデータ ITS スポットと呼ばれる通信アンテナにより収集される ETC2.0 プローブ等の多様なデータにより リアルタイムの交通状況把握が行える環境が整備されつつある また ITS スポットは全国の高速道路上に約 1,600 カ所設置されており 今後開通する高速道路等にも設置される予定である これら ITS スポットと ETC2.0 対応カーナビを通じ 交通状況に応じて音声や画像によるきめ細かな情報提供サービス (ETC2.0 サービス ) を行うことが可能となっている ( 図 2-2) 出所 ) 国土交通省ホームページ 図 2-2 ETC2.0 サービスの概要 2-6

20 (2) 自動車技術の動向 1 衝突被害軽減ブレーキ衝突被害軽減ブレーキとは カメラやレーダーなどで前方の車両を検知して 追突する恐れがある場合 音や警告灯などでドライバに警告し ブレーキ操作による衝突回避を促すシステムである さらに ドライバによるブレーキ操作がなく そのままでは衝突が避けられないとシステムが判断した場合 被害軽減のため自動的にブレーキが作動する ( 図 2-3) 出所 ) 国土交通省ホームページ ~ASV( 先進安全自動車 )~ 図 2-3 衝突被害軽減ブレーキの仕組み ( 概要 ) なお 衝突被害軽減ブレーキは 2014 年に全てのバスおよび中型 大型トラックについて 装着義務化を拡大することが発表されている ( 表 2-3) 表 2-3 衝突被害軽減ブレーキ装着義務化の状況 車種車両総重量適用時期 バス 12t 以下新型車 :2019 年 11 月 1 日以降継続生産車 :2021 年 11 月 1 日以降 12t 超 新型車 :2017 年 11 月 1 日以降継続生産車 :2019 年 11 月 1 日以降 中型貨物車 3.5t 超 8t 以下新型車 :2019 年 11 月 1 日以降継続生産車 :2021 年 11 月 1 日以降 8t 超 20t 以下 20t 超 22t 以下 22t 超 新型車 :2018 年 11 月 1 日以降継続生産車 :2021 年 11 月 1 日以降 新型車 :2018 年 11 月 1 日以降継続生産車 :2020 年 11 月 1 日以降 新型車 :2017 年 11 月 1 日以降継続生産車 :2019 年 11 月 1 日以降 大型貨物車 13t 超 新型車 :2017 年 11 月 1 日以降継続生産車 :2019 年 11 月 1 日以降 出所 ) 国土交通省自動車局報道発表資料 自動車基準の国際調和 認証の相互承認等に関する 道路運送車両の保安基準の細目を定める告示 等の一部改正について 2014 年 2 月 2-7

21 国土交通省では 衝突被害軽減ブレーキを搭載した事業用車両の購入費用の補助 を実施している 図 2-4 によると 2013 年 ( 単年 ) における大型車の装着率は約 18% となっており 近年普及が進みつつある 装着率 = 装着台数 総生産台数 ( 国内向けの生産台数 ) 出所 ) 国土交通省 ASV( 先進安全自動車 ) 技術普及状況調査 2013 年 図 2-4 衝突被害軽減ブレーキの普及状況 2-8

22 2 ACC(Adaptive Cruise Control: 車間自動制御システム ) ACC(Adaptive Cruise Control : 車間自動制御システム ) とは 図 2-5 に示すように カメラやレーダーなどで前方車両との車間距離 7) を計測し 自動的に加減速を行い 車間時間 8)(= 車間距離 自車の走行速度 ) を一定に維持するシステムである 低速度域での走行時のみに対応する 低速 ACC 高速度域のみに対応する 高速 ACC 全速度域に対応する 全車速 ACC が市販されている また ACC に加えて車車間通信 9) を行うことで より精密に車間を一定に保つシステムである CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control) の研究開発が進められている 図 2-5 ACC による車間制御の仕組み ( 概要 ) 7) ある時刻の前車の前端部から後続車の前端部までの空間的距離 8) ある地点を前車の後端部が通過してから後続車の前端部が通過するまでの時間 9) 車両と車両の間での無線通信により 車両同士が情報をやり取りすること 2-9

23 図 2-6 によると 2013 年 ( 単年 ) における 高速 ACC の装着率は 乗用車で 約 4% 大型車で約 18% となっており 衝突被害軽減ブレーキと同様に 大型車に おいてより普及が進んでいる状況にある 装着率 = 装着台数 総生産台数 ( 国内向けの生産台数 ) 出所 ) 国土交通省 ASV( 先進安全自動車 ) 技術普及状況調査 2013 年 図 2-6 ACC の普及状況 2-10

24 2.3.3 交通円滑化サービスにおける道路インフラと自動車技術の役割交通円滑化サービスは 図 2-7 に示すとおり サグ部等の単路部ボトルネック付近に設置された路側のセンサーによりリアルタイムに交通状況を把握し 交通状況に応じて各サービス内容の情報提供を行うことで実現される 道路側からの情報提供には 路側の可変情報板や ITS スポット等の道路インフラを活用する また 車間適正化サービス 追従 速度回復サービスにおいては 自動車技術である ACC を活用し 誰もが容易に交通円滑化走行を実現できるように支援する (1) 車線利用適正化サービス交通量が増加し 渋滞発生の前兆を検知すると サグ部の上流側において走行車線の利用を促す情報 サグ底部前後の区間において 交通流のかく乱を防ぐために車線維持を促す情報を提供する (2) 車間適正化サービス渋滞発生の前兆を検知すると サグ部の上流側において適正な車間の維持を促す情報を提供する また ACC を搭載した車両 ( 以下 ACC 車両 という ) のドライバには ACC を作動してもらうように依頼する情報 および ACC の推奨設定 ( 車間 速度 ) の情報を提供する (3) 追従 速度回復サービス渋滞が発生したことを検知すると 渋滞先頭付近の上流側において 渋滞区間の終了を知らせるとともに 前方車両に迅速に追従し 速やかな速度回復を促す情報を提供する また ACC 車両のドライバには ACC を作動してもらうように依頼する情報 および ACC の推奨設定 ( 車間 速度 ) の情報を提供する 図 2-7 道路インフラと自動車技術の連携による交通円滑化サービスのイメージ 2-11

25 3. 交通円滑化サービスにより期待される効果の算出前章において整理した道路インフラと自動車技術の連携による交通円滑化サービス ( 車線利用適正化サービス 車間適正化サービス 追従 速度回復サービス ) について 基礎データを収集し 交通シミュレーション等により期待される効果の算出を行う 3.1 交通円滑化サービスによる効果の波及過程全国の都市間高速道路の単路部ボトルネックは 160 箇所あり (2011 年 ) それらの箇所に交通円滑化サービスの導入展開を図ることにより 図 3-1 に示すような波及過程で 渋滞緩和 事故削減 事故渋滞の緩和 CO2 排出量の低減といった様々な社会的損失の削減効果が期待される また そうした効果に伴い 個々の道路利用者にとっては 渋滞緩和による旅行時間の短縮や旅行時間信頼性の向上 快適性の向上といったメリットが期待される 高速道路事業者にとっては 渋滞緩和により道路のサービス水準が向上することで 料金収入の増加等のメリットが期待される <サグ部等の渋滞発生メカニズム> 1. 追越車線への車線利用の偏り < 交通円滑化サービスの導入による効果 > 車線利用適正化サービスキープレフトの遵守 ( 走行車線の利用 ) 断面の交通容量拡大 2. 密で大きな車群の形成 車間適正化サービス ドライバによらず適正な車間を維持 渋滞発生の抑制 3. 追越車線で減速波発生 4. 減速波が上流へ伝搬 車群を安定させて減速波の発生 増幅伝播を抑制 交通容量の安定化 事故削減 渋滞緩和 旅行時間短縮 時間信頼性の向上 CO 2 排出量の低減快適性の向上 5. 渋滞中の漫然運転による速度回復の遅れ 漫然運転を防ぎ速やかな速度回復 追従 速度回復サービス 渋滞発生後の捌け交通量の増大 渋滞の早期解消 図 3-1 交通円滑化サービスによる効果の波及過程 3-1

26 3.2 車線利用適正化サービスの渋滞緩和効果 車線利用適正化サービスによる渋滞緩和効果の試算 全国の都市間高速道路の単路部ボトルネック (145 箇所 2010 年 ) へ車線利用適 正化サービスを導入した場合の渋滞損失時間 10) の削減効果について 追越車線から 走行車線への移動率 ( 車線変更を行う車両の割合 ) に応じた試算を行った ( 表 3-1) その試算方法は以下に示すとおりである まず 代表的なボトルネック箇所として 東名高速道路下り大和サグ部における 2010 年 1 年間分のトラカンデータに基づき 各渋滞発生日において 車線利用適正 化サービスの実施により車線利用の不均衡が是正された場合の渋滞損失時間を推計 した 推計値と実績値との差分から当該箇所における年間の渋滞損失時間の削減効 果を算定した 次に その結果に基づき 2010 年 1 年間に全国 145 箇所で発生し た全ての渋滞実績 (NEXCO 各社の渋滞統計データに基づく ) に対して拡大推計す ることで 全国の単路部ボトルネック箇所でサービスを実施した場合の年間の渋滞 損失時間の削減効果を算出した なお 拡大推計を行う際には 各渋滞発生日ごと の渋滞規模に応じて渋滞損失時間の削減率が異なることを考慮した この方法により全国のサグ部渋滞緩和効果の試算を行った結果 追越車線を走行 する車両のうち 5% が走行車線へ移動することで ( 移動率 5%) 総渋滞損失時間 が 8% 削減され 移動率 10% で総渋滞損失時間が 18% 削減されることが試算された この結果と 次項 に示す公道走行実験結果 ( 表 3-2;ITS スポット対応カー ナビから情報提供を受けた人のうち 約 1 割の人が追越車線から走行車線へ移動 ) を踏まえると 例えば ITS スポット対応カーナビの利用率が 50% の場合 同カー ナビを通じた車線利用適正化サービスの情報提供によって 移動率 5% の効果が見 込まれ 総渋滞損失時間が 8% 削減されるものと期待される 表 3-1 車線利用適正化サービスによる渋滞緩和効果 追越車線から走行車線への移動率 (%) 総渋滞損失時間の削減率 (%) ( 追越車線から走行車線への移動率 ) =( 追越車線から走行車線に車線変更した交通量 ) ( 追越車線の交通量 ) 全国の単路部ボトルネック 145 箇所においてサービスを実施した場合の年間の総渋滞損失時間の削減率を推計 (NEXCO3 社の渋滞統計データ 2010 に基づく ) 10) ある区間を走行する際に要する基準となる旅行時間 ( 基準旅行時間 ) から実際にかかった旅行時間を引いた時間 ( 遅れ時間 ) を表す指標 道路交通全体での渋滞損失時間は 全通過交通量における遅れ時間の総和で示される 国土交通省の報告によると 全国で一年間に生じる渋滞損失時間は 38.1 億人時間 ( 国民 1 人当たり年間約 30 時間 ) に上る 3-2

27 第 2 走行意識の変化(8/18) 行動の変化3.2.2 車線利用適正化サービスの公道実験結果 2009 年度には東名高速道路大和サグ部において 図 3-2 に示すような車線利用適正化サービスの公道走行実験を実施した 実験は 車線利用の適正化を図る LED 表示板を路側に設置して情報提供を行う場合と ITS スポット対応カーナビを車両に搭載して被験者に対して情報提供を行う場合の 2 パターンで行った 表 3-2 に 2 パターンの情報提供の結果として得られたドライバの意識と行動の変化を示す LED 表示板で車線変更指示情報を提供した場合は 車線変更したドライバがいなかったのに対し ITS スポット対応カーナビからの情報提供では 11% が渋滞防止への協力意思を持って追越車線から走行車線に車線変更することが確認された ( 黄色網掛部 ) これは ITS スポット対応カーナビが効果的であることを示している また LED 表示板は路側に設置されていたため 視認しづらく効果は低かったと考えられるが 中央分離帯側に設置することでより効果は期待できる なお 情報提供により危険な挙動を誘発しないこと等を車両挙動データや車載カメラ映像 路側カメラで確認している 表 3-2 情報提供によるドライバの意識 行動の変化 ( 公道走行実験結果 ) 検証走行 1(LED 表示板 ) 検証走行 3(ITS スポット対応カーナビ ) 評価項目 走行車線へ の情報提供 走行車線キープ の情報提供 走行車線へ の情報提供 走行車線キープ の情報提供 合計合計合計合計 うち第 2 走行 うち追越車線 うち第 1 走行 うち第 2 走行 うち第 2 走行 うち追越車線 うち第 1 走行 うち 1 情報提供により車線変更 車線維持しようと思った割合 3% (1/33) 5% (1/21) 0% (0/12) 16% (4/25) 19% (4/21) 0% (0/4) 31% (11/36) 29% (5/17) 32% (6/19) 50% (13/26) 63% (5/8) 44% 2 情報提供により車線変更 車線維持した割合 0% (0/33) 0% (0/21) 0% (0/12) 16% (4/25) 19% (4/21) 0% (0/4) 28% (10/36) 24% (4/17) 32% (6/19) 50% (13/26) 63% (5/8) 44% (8/18) 3 渋滞防止への協力意志を持って車線変更 車線維持した割合 0% (0/33) 0% (0/21) 0% (0/12) 8% (2/25) 10% (2/21) 0% (0/4) 11% (4/36) 12% (2/17) 11% (2/19) 12% (3/26) 13% (1/8) 11% (2/18) 図 3-2 車線利用適正化サービスのイメージ図 3-3

28 3.3 車間適正化サービスおよび追従 速度回復サービスの渋滞緩和効果 ACC 性能の基礎データ収集車間適正化サービスおよび追従 速度回復サービスの渋滞緩和効果算出にあたり ACC 性能の基礎データ収集のため 新東名 ( 供用開始前 ) および国総研テストコースにおいて 市販の ACC 車両で車群走行を行う実験により 車群中の挙動を確認した ( 図 3-3 および図 3-4) また 実際のサービスを考えた場合 ACC 車両と 人が運転する車両との混在が想定されるため 人が運転した場合の車群走行中の挙動も合わせて確認した 図 3-3 新東名 ( 供用開始前 ) における車群走行試験 図 3-4 国総研テストコースにおける車群走行試験 3-4

29 図 3-5 は 8 台の ACC 車両が車群走行した場合 ( 一定速度 ) と 人が運転して 車群走行した場合 ( 一定速度を狙って走行 ) の先頭車と 2 台目以降の車両との相対 速度の走行データである 図 3-5 車群走行時の先頭車との相対速度差 ( 人の運転と ACC 走行の比較 ) サグ部のように道路高さが変化する区間 ( 図 3-5 の場合は 勾配が-0.5% から+ 2.0% に変化 ) でも ACC 走行の場合は人が運転した場合と比べて先頭車との相対速度のばらつきが少ないことから 速度変動が人の運転よりも抑制されていることが分かる これは ACC 走行の場合 速度のばらつきが少ないために 人の運転に比べて交通流が安定化し 交通流率向上につながることを示している ただし ACC 走行の場合においても 先頭車との相対速度が-( マイナス ) 側に振れている状況もあることから 前方を走行する車両よりも減速の度合いが大きくなり 減速挙動の増幅伝播が生じる場合もあることに留意する必要がある 実際の道路環境においては 1.2 節の渋滞発生メカニズムでも述べたように ある車両の減速挙動が後方に増幅伝播し 後方の車両になるほど速度が大きく低下することによって渋滞発生を引き起こすことが想定される ( 図 3-6) 後方の車両になるほど速度低下が大きくなる 図 3-6 減速挙動の増幅伝播による渋滞発生メカニズム 3-5

30 ここで図 3-7 に示すように 自車と 自車の前方を走行する車両との速度低下量の比を 増幅率 と定義する 増幅率が 1 よりも大きい場合は速度低下が後方に増幅伝播し 1 よりも小さい場合は後方の車両ほど速度低下が小さくなり 渋滞発生が抑制されることになる 前方車両 自車 図 3-7 追従特性指標 増幅率 の定義走行試験により ACC をオフにして人が運転した場合と ACC をオンにして走行した場合の増幅率をそれぞれ実測した 車間時間に応じた増幅率について 人の運転と ACC 走行を比較した結果を図 3-8 に示す 人の運転における増幅率は 0.8 から 1.3 付近でばらついており ドライバの運転スキルの違いから個人差が大きい 一方 ACC 走行に関しても 機械による制御にも関わらず増幅率は車種によってばらついている また ACC 走行は 人の運転より右側にプロットされていることが多いことから 人の運転と同程度の増幅率を達成するためには 車間時間をより長めに確保する必要があることが分かる これにより 現在の市販の ACC は走行快適性 ( 乗り心地 ) を重視した性能設定であり 渋滞緩和に資するためには 人の運転と同じくらいの車間時間にする つまり車間時間を短くするなどの追従特性に改良の余地があることが示唆された ただし 今回の走行実験のドライバは比較的運転に熟練した人で行っていたことに留意する必要がある 人の運転 (ACC オフ ) 市販 ACC 走行 ( 車間設定 :Middle) 市販 ACC 走行 ( 車間設定 :Long) 同じ色は同じドライバあるいは車種を表す 図 3-8 人の運転と ACC 走行時の増幅率の比較 3-6

31 実際の道路では 増幅率にばらつきを持つドライバが混在して交通流を形成していることになる 増幅率の値が大きいドライバが多くなると 減速波が増幅伝播しやすい交通流となり 渋滞が発生しやすくなると言える そのため 機械制御である ACC 走行において 走行快適性を損なわない範囲で増幅率をより小さくするような性能設定のチューニング もしくは開発を行う必要があり そのような性能設定の ACC 車両をある一定割合交通流に混入させることによって 交通流全体の増幅率のばらつきを抑えて 渋滞が発生しにくい交通流が実現できる可能性があると考えられる 交通シミュレーションを用いた効果試算手法の概要東名高速道路下り大和サグ部を対象フィールドとして 交通現象や車両の挙動を模擬できるミクロ交通シミュレーションを用いて 交通円滑化サービスの実施時に 人の運転により交通円滑化走行を行う車両 ( 以下では 交通円滑化走行車両 という ) と ACC により車間を維持した走行を行う車両 ( 以下では ACC 車両 という ) が混入した場合の渋滞緩和効果の試算を行った (1) 交通シミュレーション上での再現挙動東名高速道路下り大和サグ部における観測データに基づき 車両挙動に関する各種パラメータを調整して 図 3-9 に示すような 一般車両と交通円滑化走行車両 (ACC 車両 ) の挙動の再現を行った 一般車両は現況の渋滞状況を再現し 交通円滑化走行車両 (ACC 車両 ) は前述の の車群走行実験で収集した市販されている ACC( 以下 現行性能 ACC という) の基礎データ および後述の の公道走行実験結果 さらに将来の性能向上を想定した ACC( 後述の 3.3.3(2) で詳述 ) の追従特性に基づき 模擬を行った 渋滞要因 一般車両 交通円滑化走行車両 (ACC 車両 ) (1) 上り坂での無意識な あり徐々に速度低下 なし速度は常に一定 速度低下 (2) 長時間渋滞に巻き込まれることによる追従挙動の鈍化 あり車間距離が拡がる なし車間距離は常に一定 (3) 追従時の加減速挙動の遅れ 大きい減速波を増幅 小さい減速波の増幅を抑制 ( 将来性能 ACC の場合 ) 図 3-9 交通シミュレーションでの再現挙動 3-7

32 本シミュレーションモデルでは 基本の追従モデル式に IDM+ (Schakel, 2010) 11) を採用した これは 自車速度及び先行車との車間距離と相対速度に基づいて 後続車両の加速度を求める 次式の非線形追従モデルで オランダ TNO による CACC 評価のシミュレーション等に採用された実績がある δ : 走行速度 [m/s] : 車間距離 [m] : 希望車間距離 [m] : 相対速度 ( 先行車への接近速度 ) [m/s] : 最小車間距離 [m] : 希望速度 [m/s] : 安全車間時間 [s] : 最大加速度 [m/s 2 ] : 希望減速度 [m/s 2 ] : 加速項のべき乗数 (2) 期待される効果およびその評価指標渋滞発生前の車間適正化サービスは 交通容量の増大と安定化により 渋滞発生を抑制する効果があると考えられる 渋滞発生は確率的現象であることが知られていることから 車間適正化サービスの効果は 既往知見等を参考に 渋滞発生確率 12) により評価を行った ( 図 3-10 上 ) 渋滞発生後の追従 速度回復サービスは 渋滞発生後の捌け交通量の増大により 渋滞を速やかに解消する効果があると考えられる そのため 追従 速度回復サービスの効果は 渋滞発生後捌け交通量により評価を行った ( 図 3-10 下 ) 11) W J. Schakel, B. Arem, and B. D. Netten (2010) Effects of Cooperative Adaptive Cruise Control on Traffic Flow Stability, 13th International IEEE Annual Conference on Intelligent Transportation Systems. 12) ある交通量以上で渋滞が発生する確率 非渋滞時に ある交通量が出現した頻度に対する その交通量で渋滞が発生した頻度の割合の実績値に基づき推定される 3-8

33 図 3-10 交通円滑化サービスにより期待される効果および評価指標 3-9

34 3.3.3 車間適正化サービスによる渋滞緩和効果の試算 ( 現行性能 ACC) (1) 現行性能 ACC による渋滞緩和効果の試算車間適正化サービスの評価にあたり 現行性能 ACC を模擬するため 国総研試験走路において 小型車 ACC 及び大型車 ACC の追従走行試験データを取得した ACC では一般に 目標とする車間時間と速度を設定する必要がある 車間時間は S ( 短 )/M( 中 )/L( 長 ) の 3 段階から設定可能で 小型車は約 1.4 秒 /1.8 秒 / 2.2 秒 大型車は約 1.7 秒 /2.2 秒 /2.7 秒である 本評価では 後述の 車間適正化サービスおよび追従 速度回復サービスの走行実験 におけるアンケート調査結果 ( 図 3-11) より ドライバ受容性が比較的高いとされる 車間 M( 小型車 : 約 1.8 秒 大型車約 2.2 秒 ) に設定した 速度は高速道路を想定し 小型車は 100km/h 大型車は 80km/h に設定した それらに基づき ミクロ交通シミュレーションモデルのパラメータを調整し 東名高速道路下り大和サグ部を対象に ACC 車両の混入率を変化させたシミュレーションスタディで 渋滞緩和効果の評価を行った その結果を以下に示す なお ACC 車両の混入率は 現状における ACC の普及状況 ( 前出の図 2-6 参照 ) を勘案し 将来において想定される車種別の普及率 ( 小型車 大型車 ) を設定するものとし (10% 30%) (20% 50%) の 2 ケースを設定した Q.ACC 走行では3つの車間設定 (S M L) が可能ですが どの車間設定が走りやすかったですか?< 混雑していない時 > 車間 L 21% 車間 S 18% 車間 M 61% n=44 図 3-11 ACC の車間設定に対するドライバの嗜好 1 全車線に ACC を混入した場合 車間 M 設定の効果は薄い 表 3-3 に示すように 今回採用した車間 M では 一般の ACC 非搭載車両の平均的な車間 ( 約 1.5 秒 ) と比べて長いため 全車線を ACC 車両が混入したケースでは 小型車の ACC 車両混入率 10%( 大型車では 30%) の場合は渋滞損失時間削減率が-32% 小型車 20%( 大型車では 50%) の場合は -66% とマイナスになる結果となり 渋滞緩和効果は認められない このことは 追越車線では ACC に設定できる目標速度 (100km/h) よりも実勢速度の方が速い場合があり ACC 車両が先頭となって大きな車群を形成する原因となり得ることも影響していると考えられる 3-10

35 2 走行車線に限定して ACC を混入した場合 一定程度の効果が見られる 一方 ACC の利用を走行車線 ( 小型車 : 第 1 車線および第 2 車線 大型車 : 第 1 車線 ) に限定して混入させるケースでは 小型車の ACC 車両混入率 10% ( 大型車では 30%) の場合には 渋滞損失時間削減率が 8% とプラスになるため 一定程度の渋滞緩和効果が得られる ただし ACC 車両の混入率が高くなる ( 小型車 20% 大型車 50%) と -25% とマイナスの効果となることに留意する必要がある 現行性能 ACC の場合 車種別に適正に車線を限定して ACC を利用し 一般車両のキープレフトも促進されれば一定程度の効果が期待できることが確認された 表 3-3 現行性能 ACC での車間適正化サービスによる渋滞損失時間削減率 ACC 車混入率 シミュレーション条件 小型車大型車 10% 30% 20% 50% 全車線で ACC( 現行性能 車間 M) を混入したケースの渋滞損失時間削減率 -32% -66% 走行車線のみで ACC( 現行性能 車間 M) を混入したケースの渋滞損失時間削減率 小型車 ACC は第 1 車線および第 2 車線 大型車 ACC は第 1 車線のみ走行可能 一般車両は車種別通行帯規制を遵守 8% -25% (2) 現行性能 ACC の課題 サグ部の交通円滑化の観点およびシミュレーションの結果より 現行性能 ACC の課題として以下 3 点が考えられる ACC 車混入率が大きいほど負の効果が大きい ACC 車混入率が低い場合は正の効果が得られるが 混入率が大きい場合は負の効果となる 1 低速域での交通流率低下の防止現行性能 ACC では 車間時間を一定に維持する制御 ( 車間時間制御 ) により速度調整を行っているため 車頭時間 13)(= 車間時間 + 前車の車長分の距離を走行するのに要する時間 ) は 速度が低くなるほど前車の車長分の距離を走行するのに要する時間が長くなるために増大し 交通流率が低下する 2 低速域での俊敏な加速と高速域での穏やかな加速の両立現行性能 ACC は 高速域での乗り心地を重視しており 人の運転に比べて加速が緩慢であるため 上り勾配や渋滞先頭付近など 低速域から加速する際に速度回復が遅れがちになる 3 減速波を増幅伝搬させない過渡応答特性先行車が一時的に減速した時に 減速波を増幅伝播させてしまう 13) ある地点を前車の前端部が通過してから後続車の前端部が通過するまでの時間 3-11

36 3.3.4 車間適正化サービスによる渋滞緩和効果の試算 ( 将来性能 ACC) 前項に示した現行性能 ACC の課題を踏まえ 渋滞緩和に資する ACC の性能要件として 表 3-4 に示す A~C の将来性能を想定した 将来性能 A は 制御方式は現行の車間時間制御のままで 時間を約 1.5 秒と短くし 加速性能と過渡応答特性を向上させた 将来性能 B および C は 低速度域でも交通流率が影響を受けない車頭時間制御に変更し それぞれを 2 秒と 1.8 秒で想定した 加速性能と過渡応答特性は 将来性能 A と同様に向上させている 表 3-4 ACC 将来性能の想定 制御方式は現行の まま目標値を向上 車頭時間制御に 目標値を 0.2 秒縮小 現行性能 将来性能 A 車間 1.5 将来性能 B 車頭 2.0 設定速度設定速度 100km/h 1 制御規範および制御目標 期待交通流率 2 加速性能 3 過渡応答特性 減速波増幅率 ( 隊列シミュレーション ) 車間時間 1.85 秒 (M 設定 ) 臨界時 1,700 台 / 時渋滞時 1,560 台 / 時 全速度域での穏やかな加速 車間時間制御 車間時間 1.55 秒 (M 設定と S 設定の中間 ) 臨界時 1,990 台 / 時渋滞時 1,800 台 / 時 車頭時間 2.00 秒 どの速度域でも 1,800 台 / 時 車頭時間制御 将来性能 C 車頭 1.8 車頭時間 1.80 秒 どの速度域でも 2,000 台 / 時 低速度域ではエコドライブの ふんわり加速 相当 a=0.60 m/s 2 b=2.80 m/s 2 a=1.20 m/s 2 b=1.60 m/s 2 いずれも 1 より大 1-2 台目 : 台目 : 台目 : 台目 : 台目 : 台目 : 0.98 将来性能では加速性能と過渡応答特性の向上は必須とする 停止からの発進で目安とされる 5 秒後に 20 km/h となるような加速 上記表 3-4 に示した A~C の将来性能を持つ ACC( 以下 将来性能 ACC という ) の車間適正化サービスによる渋滞抑制効果を試算 14) した 評価指標として 渋滞発生確率を算出している その結果を図 3-12 に示す 図 3-12 を見ると ACC 車両の混入率が高いほど 渋滞発生確率曲線が右にシフトしている これは断面交通量が増えることから 渋滞発生確率が低くなることを示している また 車頭時間 2.0 秒に比べ 1.8 秒は渋滞発生確率曲線が右に大きくシフトしており 僅か 0.2 秒の車頭時間の目標値の差であるが 車頭時間の短縮により ACC 混入率が高くなるほど交通流率が向上する効果が得られ 渋滞発生確率を大きく低減させる影響があることが試算された 14) 現況およびサービス実施時の各ケースにおいて 年の渋滞発生日の需要交通量 5 パターンに対して シミュレーションパラメータの乱数系列を変えた 3 回試行の計 15 回分のシミュレーション結果から得られるサグ底部の交通量の出現頻度分布を用いて推定した 3-12

37 図 3-12 車間適正化サービスによる渋滞発生確率 車間適正化サービスによる渋滞発生確率に基づき 東名高速道路下り大和サグ部 を対象にトラカンのデータを用いて 車間適正化サービスによる渋滞損失時間の削減効果を試算 15) した その結果を表 3-5 に示す 渋滞発生確率曲線の傾向に概ね従う結果となり ACC 車両の混入率が 10% の時に 車間時間制御で 15% 車頭時間制御でそれぞれ 20% 23% の渋滞損失時間が削減される可能性があることが試算された 表 3-5 車間適正化サービスによる渋滞損失時間削減率 渋滞損失時間削減率 [%] 車間適正化サービス (ACC 車混入率 ) 3% 5% 10% 20% 30% 将来性能 A 車間 将来性能 B 車頭 将来性能 C 車頭 ~40% 40~60% 60~80% 80~100% 15) 現況およびサービス実施時の各ケースにおいて 2010 年の 1 年間の渋滞発生日 (41 回の渋滞 ) の需要交通量に対して シミュレーション結果から推定した渋滞発生確率に基づき渋滞損失の期待値を推定した 推定した現況の渋滞損失とサービス実施時の渋滞損失の差分から削減率を試算した 3-13

38 3.3.5 追従 速度回復サービスによる渋滞緩和効果の試算 ( 将来性能 ACC) 将来性能 ACC を想定した場合において 追従 速度回復サービスによる渋滞緩和効果の評価指標として渋滞発生後捌け交通量を試算 16) した その結果を図 3-13 に示す 車頭時間制御は車間時間制御に比べ低速域でも交通流率を一定に維持可能であり ACC 車両の混入率が 30% の場合 車間時間制御 ( 将来性能 A) で 10% 車頭時間制御 ( 将来性能 B および C) で 20~25% の交通流率改善効果の可能性があることなどが試算された 図 3-13 ACC 車両の混入率に応じた渋滞発生後捌け交通量と現状からの改善率 追従 速度回復サービスによる ACC 車両の混入率に応じた渋滞発生後捌け交通 量に基づき 東名高速道路下り大和サグ部を対象にトラカンのデータを用いて 追 従 速度回復サービスによる渋滞損失時間の削減効果を試算 17) した その結果を表 3-6 に示す 交通流率改善効果の傾向に概ね従う結果となり ACC 車両の混入率が 10% の時に 車間時間制御で 55% 車頭時間制御でそれぞれ 74% 76% の渋滞損失 時間が削減されることが試算され 非常に高い効果が確認された 表 3-6 追従 速度回復サービスによる渋滞損失時間削減率 渋滞損失時間削減率 [%] 追従 速度回復サービス (ACC 車混入率 ) 3% 5% 10% 20% 30% 将来性能 A 車間 将来性能 B 車頭 将来性能 C 車頭 ~40% 40~60% 60~80% 80~100% 16) サービス実施時の各ケースにおいて 段階的に交通需要を増加させて 渋滞が発生してから 1 時間経過後 30 分間の捌け交通量を算出 シミュレーションパラメータの乱数系列を変えた 3 回試行の平均値より現況からの流率改善率を算出 17) サービス実施時の各ケースにおいて 2010 年の 1 年間の渋滞発生日 (41 回の渋滞 ) の需要交通量に対して シミュレーション結果から推定した渋滞後捌け交通量の現況からの改善率に基づき サービス実施時の渋滞後捌け交通量を変化させて渋滞損失を推定 現況と推定したサービス実施時の渋滞損失から削減率を試算 3-14

39 0% 3% 5% 10% 20% 30% (車線移動率)車化サービス線利用適正3.4 車線利用適正化を組合せた車間適正化サービスの渋滞緩和効果の試算 ( 将来性能 ACC) 前述の 車間適正化サービスによる渋滞緩和効果の試算 ( 将来性能 ACC) と同様に 車線利用適正化サービスと車間適正化サービスを組み合わせた場合の渋滞発生確率を試算した その結果を図 3-14 に示す ACC 車両の混入率が高いほど渋滞発生確率曲線が右にシフトし 渋滞発生確率が低くなることが確認された また 車線移動率 ( 追越車線から走行車線へ車線変更した車両の割合 ) が 10% になると ACC 車両の混入による車間適正化と車線利用適正化の相乗効果が期待できることなどが試算された 図 3-14 車線利用適正化サービスと車間適正化サービスの組合せによる渋滞発生抑制効果 また 前述の 車間適正化サービスによる渋滞緩和効果の試算 ( 将来性能 ACC) と同様に 上記結果および東名高速道路下り大和サグ部を対象にトラカンのデータを用いて 渋滞損失時間の削減効果を試算した その結果を表 3-7 に示す 車線移動率が 10% になると ACC 車両の混入率が 10% の時に 車間時間制御で 23% 車頭時間制御でそれぞれ 27% 32% の渋滞損失時間が削減される可能性があることが試算され 車線利用適正化サービス単体以上に効果的であることが示された 表 3-7 車線利用適正化サービスと車間適正化サービスの組合せによる渋滞損失時間削減率渋滞損失時間削減率 [%] 車間適正化サービス (ACC 車混入率 ) 6% 将来性能 A 車間 将来性能 B 車頭 将来性能 C 車頭 将来性能 A 車間 % 将来性能 B 車頭 将来性能 C 車頭 ~40% 40~60% 60~80% 80~100% 3-15

40 3.5 交通円滑化サービスの効果試算のまとめ以上で示した効果試算において得られた知見を以下に整理した 1 車線利用適正化サービスによる効果は期待できる車線利用適正化サービスの導入によって追越車線への車線利用の偏りが是正されれば 渋滞緩和効果が得られることが確認された また 公道走行実験の結果から 走行車線の利用を促す情報提供によって 一定程度の割合で追越車線から走行車線への車線変更行動が確認された したがって サービスの導入により渋滞緩和効果が得られる可能性が示された 2 現行性能 ACC による渋滞緩和効果は限定的である現行性能 ACC の場合 ドライバの受容性が高い設定 ( 車間 M 相当 ) では 渋滞緩和効果が十分に得られず ACC 車両の混入率が高くなると渋滞を助長する可能性があることが確認された これは 低速域でも車間を一定に保とうとすることと 緩やかな加速特性のためにサグ部上り坂で先行車との距離が空いてしまうことによる流率低下に起因するものと考えられる 3 将来性能 ACC による渋滞緩和効果は期待できる低速域でも流率低下が生じないよう車頭時間制御とし 車頭時間を 1.8~2 秒程度に保つ 18 ) ように追従挙動を制御して かつ上り坂で先行車に速やかに追従するよう 低速域からの加速性能を向上させた 将来性能 ACC を想定し シミュレーションスタディで渋滞緩和効果が得られることを確認した このことから 路車協調 ACC の導入により渋滞緩和効果が得られる可能性が示された 4 低速度域での適正な車間と俊敏な加速性能の両立が効果的であるこの結果より 渋滞緩和に寄与する将来性能 ACC の要件として 適正な車頭時間 ( 車間時間 ) の確保 と 低速域での速やかな追従が可能な加速性能 を両立することが挙げられる 5 車線利用適正化サービスと車間適正化サービスの組合せがより効果的現行性能 ACC の活用によって渋滞緩和を図るためには 車間適正化サービスと車線利用適正化サービスを組み合わせた導入が不可欠である また 大型車を含めた低速走行車が追越車線に割り込んで渋滞発生の要因とならないように 車種別通行帯指定の厳守や車線変更規制等の道路インフラ側の対策も組み合わせ 総合的な対策とする必要がある シミュレーションスタディ結果からも 車種別に適正に車線を限定し キープレフト走行時におい 18) 現実には車頭時間を車側で計測できないので 車間時間に自車長を加えた 車尾時間 を一定にするよう 速度域に応じて目標車間を適正に変化させる等の実装方式が考えられる 3-16

41 て ACC を利用可能とするルールに基づいて運用することで 渋滞緩和効果が得られる可能性があることが確認された 一方 将来性能 ACC を活用した場合においては 車間適正化サービスと車線利用適正化サービスを組み合わせた導入により 各々を個別に導入した場合に比べてより大きな渋滞緩和効果が期待できることが確認された 6 参考 全国のサグ部等における交通円滑化サービスの効果算出全国のサグ部等での渋滞損失時間は年間約 1,600 万 [ 台 h]( 145 箇所 2010 年 ) であり 前項までに示した東名高速道路下り大和サグ部を対象とした試算結果を用いて全国サグ部等での渋滞緩和効果を拡大推計した結果 車線利用適正化サービス 車間適正化サービス および追従 速度回復サービスを組み合わせて実施 ( 将来性能 ACC 混入率 10% 追越車線からの移動率 10% を想定 ) した場合 渋滞損失時間が約 60% 削減されることが試算された 3-17

42 3.6 既存渋滞対策と交通円滑化サービスの複合対策による渋滞緩和効果 単路部ボトルネックにおける複合対策の検討ここでは これまでの取組み成果を踏まえ サグ部ボトルネック箇所における既存渋滞対策との複合対策について検討する 本研究会で単路部ボトルネックの渋滞対策として考案した交通円滑化サービスは 既往の渋滞対策と組み合わせて実施することによる相乗効果が期待でき より効果的に渋滞緩和が実現できると考えられる 単路部ボトルネックの渋滞対策として 表 3-8 に示すとおり ハード / ソフト両面からの車線利用適正化 低速車の分離 追従挙動改善 ボトルネック容量増を目的とする渋滞対策を対象として 交通円滑化サービスを含む 5 つの対策メニューを組み合わせて検討を行う 表 3-8 単路部ボトルネックの渋滞対策 区分目的対策メニュー対策内容 車線利用適正化 1 車線利用適正化サービス 混雑時に走行車線の利用を促す情報提供を行う 低速車の分離 2 車種別通行帯規制 大型車は第 1 走行車線 中型車は第 1 第 2 走行車線のみ通行可とする ソフト対策 追従挙動改善 3 車間適正化サービス現行性能 ACC (ACC キープレフト *) / 将来性能 ACC 混雑時に推奨車間での (ACC による ) 走行を促す情報提供を行い ACC を活用して走行してもらう * 現行性能 ACC 活用においては 大型車 走行 1 中 小型車 走行 1 2 を走行 4 追従 速度回復サービス現行性能 ACC (ACC キープレフト *) / 将来性能 ACC 渋滞発生後に 渋滞先頭付近から 前方車両に迅速に追従し 速やかに速度回復する (ACC による ) 走行を促す情報提供を行い ACC 走行してもらう ハード対策 ボトルネック容量増 5 付加車線設置 道路拡幅を行い 付加車線を設置して車線を増設する 太字は交通円滑化サービス 3-18

43 3.6.2 複合対策による渋滞緩和効果の試算 車間適正化サービスによる渋滞緩和効果の試算 ( 現行性能 ACC) と同様に 東名高速道路下り大和サグ部を対象に渋滞対策の効果試算 19) を行った ただし ハード対策の実現可能時期を考慮し ソフト対策も実現性に応じて段階的に組み合わせたシナリオとしている その結果 シナリオ3の車種別通行帯規制 車線利用適正化サービス 車間適正化サービス ( 現行性能 ACC の場合は ACC キープレフト ) および追従 速度回復サービスのソフト対策のみを組み合わせた場合に シナリオ1の付加車線設置のハード対策のみを実施した場合の 63% に対し 半分程度の 30% の効果が期待される可能性があると試算された ( 表 3-9) 表 3-9 単路部ボトルネックの複合対策シナリオの渋滞緩和効果試算結果 複合対策シナリオ シナリオ 1: ハード対策のみ 5 付加車線設置 シナリオ2: ソフト対策のみ 1 車線利用適正化サービス 3 車間適正化サービス現行性能 ACC/ 将来性能 ACC 4 追従 速度回復サービス現行性能 ACC/ 将来性能 ACC シナリオ3: ソフト対策のみ 1 車線利用適正化サービス 2 車種別通行帯規制 3 車間適正化サービス現行性能 ACC(ACC キープレフト ) / 将来性能 ACC 4 追従 速度回復サービス現行性能 ACC(ACC キープレフト ) / 将来性能 ACC 第 1 段階 渋滞損失時間の削減率 (%) 第 2 段階 第 3 段階 現行性能 ACC 将来性能 ACC 混入率 混入率 小型車 :10% 小型車 :10% 大型車 :30% 大型車 :30% 対策 1 28% 対策 2 21% 対策 134-9% 対策 % 対策 % 対策 % 第 4 段階将来性能 ACC 混入率小型車 :20% 大型車 :50% 対策 5 63% 対策 % 対策 % 0% 以上 20% 以上 40% 以上 60% 以上 以上の結果より 今後のサグ部ボトルネック箇所における渋滞対策においては 短 中期的には 渋滞発生要因に応じて実施可能なソフト対策を適切に選定し それらを複合的に組み合わせて実施することで 各種対策の相乗効果の発現が期待できることが確認された 19) 現況およびサービス実施時の各ケースにおいて 2010 年の 1 年間の渋滞発生日 (41 回の渋滞 ) の需要交通量に対して シミュレーション結果から推定した渋滞発生確率および渋滞後捌け交通量の現況からの改善率に基づき渋滞損失の期待値を推定した 推定した現況の渋滞損失とサービス実施時の渋滞損失の差分から削減率を試算した 3-19

44 4. 交通円滑化サービスのドライバ受容性に関する実証研究本章では 高速道路利用者の意識調査 ( アンケート調査 ) により把握した サグ部渋滞の認知度や交通円滑化サービスに対する協力意向等について述べる また 現行性能 ACC を用いた交通円滑化サービスを模擬的に体験する走行実験により把握した 交通円滑化サービスに対するドライバ受容性について述べる 4.1 交通円滑化サービスに対する利用者意識調査 ( アンケート調査 ) (1) 調査目的と概要サービスの受容性向上策 ACC 装置 車載器等関連システムの普及促進策の検討に必要な基礎資料として 高速道路利用実態および交通円滑化サービス利用意向を把握するアンケート調査を実施した 調査概要を表 4-1 に示す 表 4-1 アンケート調査概要 調査場所 東名高速道路 ( 下り ) 海老名 SA 関越自動車道 ( 下り ) 高坂 SA 調査期間 2013 年 12 月 ~2014 年 1 月 ( 主に土曜日 ) 各箇所 4 日間程度 調査方法現地での聞き取り方式 対象者混雑時または渋滞時に直近上流のサグ部を通過したドライバ 目標サンプル数各箇所 500 名以上 有効サンプル数海老名 SA:817 名高坂 SA:817 名 調査場所は東名高速道路下り海老名サービスエリア 関越自動車道下り高坂サービスエリアとし それぞれの直近上流の大和サグ部 高坂付近サグ部を混雑時および渋滞発生時に通過したと考えられる一般ドライバを対象に ヒアリング形式による聞き取り調査を実施した 4-1

45 (2) 調査の結果 1 サグ部渋滞の認知度図 4-1 に示すように サグ部で渋滞が発生しやすいことを知っていた利用者は 7 割と高く これは休日特別割引 ( 上限 1,000 円 ) 導入時に マスコミで多く取り上げられたことや NEXCO の広報資料やホームページで情報提供しているためと考えられる また 個別の渋滞発生メカニズムの認知度は 追越車線に車が集中し渋滞が発生 が低く キープレフトについて周知することの重要性が確認された ( 図 4-2) 図 4-1 サグ部渋滞の認知度 図 4-2 渋滞発生メカニズムの認知度 ( 複数回答 ) 4-2

46 2 ACC の認知度図 4-3 に示すように ACC の認知度は 36% であった また ACC の機能や価格 (20 万円 ) を説明した後に購入意向を調査した結果 購入しようと思う利用者は 15% であった 混雑時の車間距離が長い利用者ほど ACC 車載器を購入しようと思う割合が高い傾向がみられるが これは 車間距離が短い利用者は運転に自信があり 自らの意思で車間距離の調整を行いながら走行したいと考えているのではないかと推察される ( 図 4-4) 図 4-3 ACC の認知度 図 4-4 ACC の購入意向 ( 混雑時の車間距離別 ) 3 キープレフトと車間距離保持の協力意向図 4-5 に示すように 渋滞発生メカニズムに関する情報を与える前におけるキープレフトや車間距離保持の協力意向はともに 81% と高いことから 協力依頼のみでも高速道路利用者のキープレフトや車間距離保持への協力が期待できることが明らかとなった また 渋滞発生メカニズムに関する情報を与えた後におけるキープレフトや車間距離保持の協力意向は 87~88% であり 情報を与える前に比べて 6~7 ポイント増加した 高速道路利用者が渋滞発生メカニズムを理解することで 協力意向の向上が期待される 4-3

47 図 4-5 キープレフトおよび車間距離保持への協力意向 4-4

48 4.2 走行実験による交通円滑化サービスのドライバ受容性確認 車間適正化サービスおよび追従 速度回復サービスの走行実験 (1) 実験概要交通円滑化サービスの試験導入に向けて 一般ドライバにとって受容性の高いサービス立案に必要となる基礎データの収集を目的に 東名高速道路下り大和サグ部において一般ドライバを対象とした公道走行実験を実施した 具体的には 表 4-2 に示すように 渋滞発生前後にサービスなしの時の被験者の日常の運転を把握した上で 渋滞発生前に車間適正化サービスおよび渋滞発生後に追従 速度回復サービスによる情報提供 ( 図 4-6) を受けて ACC 走行 (ACC により自動で車間を維持する走行 ) および車間 2 秒走行 ( 人の運転により車間 2 秒の維持を目標に走行 ) を実施した場合のドライバ受容性について ビデオ観測 アンケート調査等に基づき検証を行った 表 4-2 サービス毎の走行パターンと被験者の割り当て 図 4-6 模擬カーナビによる情報提供の様子と情報内容 4-5

49 (2) サービスの効果図 4-7 に示すように 渋滞前の勾配変化区間における各被験者の車間時間と速度の平均を比較すると 車間適正化サービス ( 渋滞前 ) について 日常運転では上り坂にさしかかると車間時間が増大傾向にあるが ACC( 車間 M) 走行では設定した目標車間時間 1.8 秒付近で一定に維持される 追従 速度回復サービス ( 渋滞後 ) について 日常運転では車間時間の変動が大きいが ACC( 車間 S) 走行では設定した目標車間時間 1.4 秒付近で変動が小さい また 車間時間の平均値を比較した結果 渋滞前後に共通して ACC 走行では非常に高い均一化効果が確認された 図 4-7 走行方法別の勾配変化区間における車間時間の比較結果 4-6

50 (3) ドライバの受容性 1 サービスの快適性図 4-8 に示すように 車間適正化サービス ( 渋滞前 ) について ドライバ運転による車間 2 秒走行では被験者によって評価が分かれるのに対して ACC( 車間 M) 走行では約 9 割の被験者が比較的走りやすいと回答している また 追従 速度回復サービス ( 渋滞後 ) において ACC( 車間 S) 走行では約 9 割の被験者が比較的走りやすいと回答している ACC の活用により 交通円滑化走行における快適性向上の効果が確認された 図 4-8 快適性の主観評価 2 サービスへの協力意向図 4-9 に示すように 車間適正化サービス ( 渋滞前 ) について ACC( 車間 M) 走行では約 9 割 ドライバ運転による車間 2 秒走行においても約 8 割の被験者が 協力する と回答している また 追従 速度回復サービス ( 渋滞後 ) について ACC ( 車間 S) 走行では約 9 割 車間 2 秒走行では約 8 割の被験者が 協力する と回答している いずれのサービスに対しても高い協力意向が得られることが確認された 図 4-9 交通円滑化サービスへの協力意向 4-7

51 4.2.2 ACC を活用した車線利用適正化サービスの走行実験 (1) 実験概要高速道路サグ部等での現行性能 ACC を活用した走行方法に関する広報 啓発等の ACC 普及促進策の検討に資することを目的に ドライバにおけるキープレフト遵守と走行快適性の確保の両立に寄与すると考えられる ACC を活用した走行方法のドライバ受容性等の検証を行うため 東名高速道路下り ( 横浜町田 IC~ 秦野中井 IC 間 片道約 30km) において一般ドライバを対象とした公道走行実験を実施した 具体的には 表 4-3 に示すように被験者の日常の運転を把握した上で 車線利用適正化サービスによる情報提供を受けて ACC 使用あり /ACC 使用なしによるキープレフト走行を実施した場合のドライバ受容性について 車載計測装置 アンケート調査等に基づき検証を行った 表 4-3 走行パターンと被験者の割り当て 走行方法 被験者数 走行パターン 走行方法 走行車線 実施回数 乗用車 大型車 1) 自由走行 2) キープレフト走行 Ⅰ 3) キープレフト走行 Ⅱ ドライバ運転 ACC 使用運転 指定なし 1 1 第 1 車線 ( 追越し時のみ第 2 車線利用可 ) または 2 第 2 車線 ( 追越し時のみ追越車線利用可 ) 走行パターン 2) では 走行車線の利用を促す情報 を 走行パターン 3) ではさらに ACC 使用を促す情報 ( 設定車速 設定車間の推奨値に関する情報を含む ) を提供する 乗用車はレガシィツーリングワゴン 大型車はプロフィア ( 車両総重量 25 トン相当 ) を使用 ACC 使用時の車間時間の目標値は 乗用車 :M=1.6 秒 大型車 :L=2.7 秒とし 目標速度は 乗用車は 100km/h 大型車は 80km/h に設定する 4-8

52 (2) キープレフト走行のドライバ受容性 ( 走行快適性 ) 図 4-10 に示すように 乗用車 大型車のいずれにおいても ACC 使用時のキープレフト走行では ドライバ自身の運転時に比べて 快適だった やや快適だった と回答した割合が高く 特に乗用車で第 1 車線を走行した被験者において顕著である 現行性能 ACC の活用により キープレフト走行における快適性向上の効果が得られることが確認されたことから 適正な広報活動等によって ACC の活用を促すことにより キープレフト遵守の促進につながるものと期待される 乗用車 快適だったやや快適だったどちらとも言えないやや不快だった不快だった 自由走行 パターン1 自由走行 39% 46% 14% (n=28) パターン 2 キープレフト走行キープレフト走行 ( ドライバ操作 ) ( ドライバ操作 ) 7% 26% 37% 30% (n=27) パターン 3 キープレフト走行キープレフト走行 (ACC) (ACC) 22% 52% 15% 7% 4% (n=27) 0% 20% 40% 60% 80% 100% うち 第 1 車線でキープレフト うち 第 2 車線でキープレフト 自由走行 43% 50% 7% (n=14) 自由走行 36% 43% 21% (n=14) キープレフト走行 ( ドライバ操作 ) 7% 50% 43% (n=14) キープレフト走行 ( ドライバ操作 ) 15% 46% 23% 15% (n=13) キープレフト走行 (ACC) 8% 77% 15% (n=13) キープレフト走行 (ACC) 36% 29% 14% 14% 7% (n=14) 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 大型車 快適だったやや快適だったどちらとも言えないやや不快だった不快だった 自由走行 パターン 1 自由走行 0% 77% 15% 8% (n=13) パターン 2 キープレフト走行キープレフト走行 ( ドライバ操作 ) ( ドライバ操作 ) 7% 64% 29% (n=14) パターン 3 キープレフト走行キープレフト走行 (ACC) (ACC) 43% 43% 14% (n=14) 0% 20% 40% 60% 80% 100% 図 4-10 走行快適性の主観評価 4-9

53 (3) キープレフト走行への協力意向キープレフト走行への協力意向については 図 4-11 に示すように 乗用車では約 7 割の被験者 大型車では全員が 協力したい と回答している また キープレフト走行時の走行方法 (ACC 利用 / 自身の運転 ) について 乗用車では 4 割以上 大型車では約 9 割の被験者が ACC を使った走行をしたい と回答している ACC を利用したキープレフト走行について一定の協力意向が示され 特に大型車においては高い協力意向が得られることが確認された 図 4-11 キープレフト走行への協力意向 4-10

54 (4) キープレフト走行時の車線変更希望回数被験者による走行中の車線変更希望の表明回数については図 4-12 図 4-13 に示すように 乗用車 大型車のいずれにおいても ACC を使用したキープレフト走行時はドライバ自身の運転時と比較して車線変更希望が減少する傾向が示された この結果と図 4-10 で示した走行快適性の主観評価結果を勘案すると ドライバは自身の運転で速度の遅い走行車線を走行した場合 自由に走行する場合に比べて不快さを感じる傾向があるのに対し ACC を使用してキープレフト走行を行った場合は 不快さが解消されてキープレフト走行を行いやすくなり その結果として車線変更希望が低減するものと考えられる 現行性能 ACC の活用により キープレフト走行における車線変更が減少する可能性が確認されたことから 適正な広報活動等によって ACC の活用を促すことにより キープレフト走行時の車線変更行動の抑止につながるものと期待される 車線変更希望表明回数 [ 回 / 走行 ] 最大値 75% タイル値中央値平均値 25% タイル値最小値 自由走行 (n=28) ドライバ運転 [ 全被験者 ] (n=28) ドライバ運転 [ 第 1 車線 ] (n=14) ドライバ運転 [ 第 2 車線 ] (n=14) ACC 走行 [ 全被験者 ] (n=28) ACC 走行 [ 第 1 車線 ] (n=14) ACC 走行 [ 第 2 車線 ] (n=14) 図 4-12 車線変更希望表明回数 ( 乗用車 ) 車線変更希望回数 [ 回 / 走行 ] 自由走行 (n=14) 1.79 ドライバ運転 (n=14) 1.64 ACC 走行 (n=14) 最大値 75% タイル値中央値平均値 25% タイル値最小値 図 4-13 車線変更希望表明回数 ( 大型車 ) 4-11

55 4.3 高速道路サグ部における ACC の活用方策のまとめ (1) サグ部ボトルネック区間における ACC の望ましい走行方法 キープレフト時に ACC を使用した走行が望ましい で示したとおり 現行性能 ACC においても キープレフト走行車両 ( 乗用車は第 1 第 2 車線 大型車は第 1 車線 ) のみに対して ACC の使用を促す情報提供を行った場合は 渋滞緩和効果が得られることが示された また 前節で示したとおり ACC を使用してキープレフトを行う走行方法について 高いドライバ受容性が確認されたことから ACC を使用することは キープレフト遵守の促進に寄与するものと考えられる したがって 渋滞緩和効果とドライバ受容性の両面からみると サグ部において キープレフト走行時に ACC を使用する走行方法が望ましいといえる (2) ドライバへの訴求の台詞 ACC を使用したキープレフト走行のメリットを訴求することが重要 走行実験データの分析結果より ACC 使用時にキープレフト走行の走行快適性が向上する傾向が特に高いドライバ属性 走行状況として 高速道路の利用頻度が低いドライバ 第 1 走行車線でキープレフトする場合 交通量が多い状況 などが挙げられた したがって そのようなドライバ属性 走行状況における ACC を使用したキープレフト走行のメリットをドライバに対して訴求していくことが重要である 例えば 交通量が多い時は ACC を使って左車線で快適に などの訴求メッセージが考えられる 4-12

56 (3) 広報 啓発のあり方 サグ部の交通円滑化に資する走行方法の適切な広報 啓発が重要 キープレフトや車間維持が渋滞緩和に効果的であること ACC を使用したキープレフトが快適性と渋滞緩和に効果的である 以上の結果より 交通円滑化サービスによる渋滞緩和効果の発現のためには サグ部等の交通円滑化に資する走行方法等に関する広報 啓発が重要である 4.1 で示した利用者意識調査の結果によれば キープレフトや車間保持に対する協力意向は高く そのような走行方法が交通円滑化に寄与することについて広報 啓発を行うことが最重要課題の一つといえる また 現状では ACC の認知度は低いことから ACC 自体の広報も重要と考えられるが その際には ACC が走行快適性のみならず 渋滞緩和にも寄与する装置であることを強調することで 交通円滑化サービスの認知度や協力意向の向上にも貢献するものと考えられる また 4.2 および 4.3 で示したとおり 当面の現行性能 ACC を活用したサービス実施を想定した場合 ACC を使用してキープレフトを行う走行方法が 走行快適性と交通円滑化の双方に寄与することを訴求点とした広報 啓発を行うことが重要である また その際には 対象とするドライバ属性 運転特性等を意識した訴求の台詞を用いれば より効果的と考えられる さらに 今後の ACC 性能の向上や普及動向 交通円滑化サービスの認知度等の動向に応じて ACC を用いた望ましい走行方法や訴求対象とすべき車両 ドライバ属性や訴求点等を適正に更新しつつ 交通円滑化サービスおよび ACC を活用した渋滞緩和に寄与する走行方法等の認知度や協力意向を着実に向上させる取り組みが必要である 4-13

57 5. 交通円滑化サービスの実現に向けた今後の検討課題交通円滑化サービスの実現に向け 路車間協調による道路インフラの高度化や ETC2.0 サービスを見据えた今後の検討課題を述べるとともに 渋滞対策の事例や官民連携による広報 啓発の事例を紹介する 5.1 今後の検討課題と技術開発項目の提示これまでの本研究会の取組み成果等から 道路インフラと自動車技術の連携による交通円滑化サービスが実現することで 高速道路単路部ボトルネックの渋滞が大幅に緩和されることが期待できる また 既往の渋滞対策と組み合わせて実施することで より効果的に渋滞緩和が達成されることが期待できると考えられる 一方 交通円滑化サービスの実現に向けては 今後取り組むべき技術的課題 ドライバ受容性の観点からの課題 制度的課題がある 今後 そうした課題を踏まえ 交通円滑化サービスの実現に向けた段階的な渋滞対策の展開シナリオを検討する必要がある 本研究における渋滞緩和効果の検討結果から 路車協調 ACC(Cooperative ACC) を活用した交通円滑化サービスは 将来的には渋滞緩和効果が期待されることが示されたものの 現行性能 ACC が普及した場合は ACC 車混入率が高くなるほど渋滞が悪化する可能性もあることが示された そのため 今後の現行性能 ACC の普及を見据え 短期的には 車線利用適正化サービスやその他の道路インフラ側のソフト対策を合わせて実施することで 渋滞緩和を図る取り組みが不可欠であるといえる また ACC を使用する場合はキープレフト遵守を促すなど 渋滞緩和に寄与する適正な ACC の利用マナー ルールの浸透を図ることも重要である さらに それらの取り組みと合わせて 今後普及が見込まれる ETC2.0 を活用し 交通円滑化に寄与する適正な車線利用や ACC の利用に協力したドライバに対して優遇措置を行う方策も検討案のひとつである 一方 自動車側技術においては より俊敏な追従挙動を達成することで さらなる渋滞緩和に寄与する将来性能 ACC の開発が望まれる 従来の安全 快適のみならず 交通円滑化という新たな社会的付加価値を備えた将来性能 ACC が実現すれば 道路インフラと連携した路車協調による交通円滑化サービスを全国の高速道路サグ部等に実施展開することで より大きな渋滞緩和効果が期待される 高速道路の渋滞解消という大きな社会的要請を踏まえ 道路インフラ技術と自動車技術が連携することで 渋滞のない安全で快適な高速道路 の実現に向けて 今後も官民連携による取り組みを着実に進めることが求められる 次頁に各項目における課題のポイントを再整理しておく 5-1

58 (1) 路 / 車の技術開発項目 ( 道路インフラの革新 ) 車間適正化サービスにおいて ACC の追従性能をより渋滞緩和に資するものとするための技術開発が必要と考えられる で示したとおり 走行速度に応じて制御目標とする車間時間を変更する制御規範が渋滞緩和により有効と考えられる 一方 道路インフラ側は そのような自動車側技術の進展に応じて 路車協調 ACC (Cooperative ACC) を実現するための技術開発が必要と考えられる 長期には 現行性能 ACC 将来性能 ACC 車車間通信を活用した ACC など様々なタイプの ACC を装着した車両 あるいは ACC を装着していない車両が混在する状況も想定される 個別車両に応じた推奨車間情報を提供することなどが必要と考えられる (2) ACC 普及 利用促進策検討衝突被害軽減ブレーキ 自動運転といった安全 安心や快適性向上に資する自動車技術に対する利用者の関心が高まっており ACC 普及を促進する絶好の機会である この機会を活かし ACC による効用として 安全 安心や快適性の向上と合わせて 渋滞緩和という社会貢献があることを訴求することが重要である また ACC 利用を促進するためには 渋滞緩和に寄与する ACC を活用した走行方法や交通円滑化サービスの認知度向上させるための広報 啓発活動が重要と考えられる (3) ETC2.0 等を見据えた優遇措置の検討交通円滑化サービスに対するドライバ受容性向上のために 渋滞緩和への協力に対する優遇措置策を講じることも考えられる 優遇措置を行う際に 個別のドライバの運転行動を把握し 交通円滑化走行を行ったことを確認することが必要であり そのために ETC2.0 といった道路インフラ技術を活用した仕組みを検討することが必要である (4) 官民連携のあり方交通円滑化サービスの効果的に実現するためには 3.6 で示した複合対策を共有し 道路管理者 自動車メーカーが両輪で技術開発を進めるとともに 各々の取り組み状況を共有して 各交通円滑化サービスやそれらと組み合せる渋滞対策を導入する適切なタイミングを判断することが重要である また ACC 普及 利用促進や交通円滑化サービスに対するドライバ受容性を向上させるための広報 啓発活動に官民連携して取り組むことが重要である 5.4 で示すとおり JAF と連携したキャンペーンにおける情報発信などの取り組みを進めてきているが 今後も継続して取り組んでいく必要がある 5-2

59 社会的損失である渋滞緩和を実現するためには みんなで協力して渋滞をなく す という社会意識を醸成することが必要であり 道路管理者と自動車メーカーが連 携して取り組んでいることを情報発信することは重要と考えられる 5-3

60 5.2 ITS 技術を活用した渋滞対策における PDCA マネジメントの提案 高速道路の単路部ボトルネック箇所の渋滞対策検討にあたっては ボトルネック位置の特定と渋滞要因の把握が重要であり これまで車両感知器 ( トラカン ) が主に用いられてきた しかしながら 車両感知器の設置間隔は概ね 2km おきであり 速度低下地点を正確に把握するには分解能が粗いという課題がある 一方 国土交通省は これまで ITS スポットサービスと呼ばれていたサービスを拡充し 車両から収集される経路情報を活用した新たなサービスを提供可能な ETC2.0 サービスの導入を進めている ETC2.0 サービスに対応した車載器からは 車両の経路情報を含むプローブデータ ( 以下 ETC2.0 プローブ という ) を収集可能であり このデータを活用することで車両感知器ではこれまで捉えきれなかったボトルネック位置の正確な特定と渋滞要因の的確な把握が可能になる これにより これまで実践されてきたボトルネックの位置特定 渋滞要因把握 対策選定 (Plan) 対策実施 (Do) 対策効果評価(Check) 及び新たな顕在化ボトルネックでの渋滞対策の検討 (Action) までの一連の PDCA マネジメントサイクルが 迅速かつ効果的に実施可能になると期待される 以上のような高速道路の渋滞対策における PDCA マネジメントの考え方を踏まえ 図 5-1 に示すような ETC2.0 プローブを活用した高速道路の渋滞ボトルネック対策の検討フローを提案する また 検討フローの各ステップ (STEP1~STEP6) における検討内容 方法を以降に示す 5-4

61 Plan STEP2: 渋滞発生要因に応じた対策選定 STEP3: 対策効果の事前評価と対策実施判断 交通シミュレーションにより ETC2.0 プローブ等で観測した現況の車両挙動 対策実施の挙動変化をモデル化して 対策実施の効果を把握 Do STEP4: 対策実施 Check STEP6: 経年的な対策実施の効果評価 新たなボトルネックの顕在化が確認された場合 新たなボトルネックでの渋滞対策の検討 (STEP1 へ ) 図 5-1 ETC2.0 プローブを活用した高速道路の渋滞ボトルネック対策検討フロー 5-5

62 (1) STEP1: ボトルネック位置の把握と渋滞発生要因の究明 1 ETC2.0 プローブを用いた詳細なボトルネック位置 渋滞状況の把握図 5-2 に示すように ETC2.0 プローブから得られる渋滞時の速度変動図と道路構造データ ( 上り坂 サグ部 平面線形 合流部との位置関係 ) を突き合わせる 速度変動図は右から左が進行方向を示しているので 27KP を過ぎたあたりから速度が速くなっていることが分かる また 道路構造データを見ると 22.3KP と 26.6KP 付近は下り勾配から上り勾配へ変化している地点であることが分かる このようにして詳細なボトルネック位置 ( 速度回復地点 ) を把握 渋滞発生箇所を想定する ETC2.0 プローブ 詳細なボトルネック位置を把握可能 ボトルネック位置 ETC2.0 プローブを国総研にて分析 ( 道路構造データは NEXCO 中日本より提供 ) 図 5-2 走行履歴データによる速度変動図 ( 個車 ) 道路構造データを用いたボトルネック位置の把握 ( イメージ ) 5-6

63 続いて 図 5-3 に示すように ETC2.0 プローブを用いてボトルネック位置周辺のタイムスペース図を作成し 詳細な渋滞状況 ( 渋滞発生位置 渋滞長 渋滞時間等 ) を把握する 24KP 付近を起点にして 6 時を過ぎたあたりから渋滞が始まり 12 時ごろが最も渋滞長が長くなる そして 15 時ごろには渋滞が無くなっていることが確認できる このようにして詳細な渋滞状況を把握する 渋滞発生位置 原因分析を実施すべき渋滞発生位置をピンポイントで把握可能 進行方向 詳細な渋滞時間 渋滞区間を把握可能渋滞時間渋滞長 渋滞末尾の延伸状況 ETC2.0 プローブ 40km/h 以下 60km/h 以下 80km/h 以下 100km/h 以下 100km/h~ ETC2.0 プローブを国総研にて分析 図 5-3 走行履歴データによるタイムスペース図 ( 個車 ) を用いた渋滞状況の把握 ( イメージ ) 5-7

64 2 ボトルネック箇所の詳細分析による渋滞発生要因の究明 表 5-1 に示すようにトラカン ビデオ映像等を用いて ETC2.0 プローブでは把 握できない交通量 ( ボリューム ) 車両挙動等を詳細に分析することで 渋滞発生要因を把握する 図 5-4 はトラカンデータを用いた 断面交通量に応じた車線利用率を示している 交通量の増加に伴い 追越車線の車線利用率が増加している ( 追越車線への車線利用の偏りがある ) ことがわかる 図 5-5 のボトルネック付近のビデオ映像からは ボトルネック箇所の先に右カーブ区間があり視距不良であること 追越車線への車線変更が行われていること ( 追越車線への車線利用の偏り ) などから 渋滞発生要因を把握することができる また 図 5-5 の詳細タイムスペース図より 緩やかな勾配変化に気づかず無意識に速度低下している 車間の詰め過ぎ 空け過ぎがある傾向 追越車線から走行車線への無理な車線変更が行われている傾向が見られる この傾向は 1.2 で示した渋滞発生メカニズムと同じ傾向である このようにして詳細分析を行うことにより 渋滞発生要因を把握することができる 表 5-1 渋滞発生要因の把握方法 渋滞発生要因 分析項目 分析データ 車両挙動に起因する ボトルネックの交通容量 トラカン ビデオ映像 交通容量の低下 車線別交通量 車両挙動 ( 車線変更 追従 ) 交通需要の集中 道路容量の不足 需要交通量 ボトルネック前後区間の捌け交通量 トラカン ( ボトルネック前後区間含む ) 車線利用率 (%) 走行 1 走行 2 追越 状態 4 5 交通量の増加に応じて追越車線の車線利用率が増加 ( 追越車線への車線利用の偏り ) 10 0 状態 0 状態 1 状態 2 状態 断面交通量 ( 台 /5 分 ) 東名高速道路下り大和サグ部のトラカンデータより国総研にて作成 図 5-4 トラカンデータを用いた断面交通量に応じた車線利用率の把握 ( イメージ ) 5-8

65 御殿場JCT海老名JCT大井松田秦野中井横浜町田横浜青葉東名川崎東京TB御殿場沼津裾野厚木京ボトルネック箇所の先に右カーブ区間 ( 視距不良 ) 追越車線への車線変更 ( 追越車線への車線利用の偏り ) 詳細な渋滞発生要因を把握可能 緩やかな勾配変化に気づかず無意識な速度低下 大きな速度低下の発生 追越車線から走行車線への無理な車線変更 サグ底部 車間の詰め過ぎ 空け過ぎ 後方の車両になるほど大きく速度低下 ビデオ映像解析により作成 東名高速道路下り大和サグ部付近のビデオ映像より国総研にて作成 図 5-5 ボトルネック箇所付近のビデオ映像 [ 上 ] 詳細タイムスペース図 [ 下 ] を用いた渋滞要因の把握 ( イメージ ) 参考 ETC2.0 プローブ トラカンを用いた時空間速度図の比較図 5-6 に示すように 200m 間隔の ETC2.0 プローブから時空間速度図を作成することで 2km 間隔のトラカンより精緻に渋滞発生状況を把握することが可能となる 進行方向 プローブ (200m 精度 ) 80km/h~ 60km/h~80km/h 40km/h~60km/h 40km/h 未満データなし ETC2.0 プローブ 7 時台 8 時台 9 時台 10 時台 11 時台 12 時台 13 時台 14 時台 15 時台 16 時台 17 時台 18 時台 トラカン (2km 精度 ) 東7 時台 8 時台 9 時台 10 時台 11 時台 12 時台 13 時台 14 時台 15 時台トラカンでは把握でき 16 時台ない渋滞を把握可能 17 時台 18 時台 110kp 100kp 90kp 80kp 70kp 60kp 50kp 40kp 30kp 20kp 10kp 0kp ETC2.0 プローブデータを国総研にて分析 ( トラカンデータは NEXCO 中日本より提供 ) 図 5-6 時空間速度図 [ 上 :ETC2.0 プローブ下 : トラカン ] の比較 ( イメージ ) 5-9

66 (2) STEP2: 渋滞発生要因に応じた対策選定 (1) の分析結果を踏まえ 図 5-7 に示すような渋滞発生要因に応じた対策メニュー ( 案 ) を検討 選択する 図 5-7 渋滞発生要因に応じた渋滞対策 ( 案 ) 5-10

67 (3) STEP3: 対策効果の事前評価と対策実施判断交通シミュレーションにより ETC2.0 プローブ等で観測した現況の車両挙動 対策実施時の挙動変化をモデル化して 対策実施の効果を把握 対策実施を判断する ( 図 5-8 図 5-9) 1. モデリング 路側ビデオ映像解析データを基に 車両挙動レベルで渋滞発生メカニズムをモデル化 走行実験 DS 実験結果から 各種対策の効果発現メカニズムをモデル化 2. キャリブレーション ETC2.0 プローブの走行履歴と比較してパラメータを調整 トラカンデータで渋滞状況再現性をマクロに検証 3. 対策ケーススタディ 各対策ケースの効果を定量化し 有効性を評価 ビデオ映像 走行実験データ等 トラカンデータ ETC2.0 プローブデータ 走行速度 [km/hr] :00 6:05 6:10 6:15 ETC2.0 プローブ 6:20 6:25 6:30 6:35 6:40 6:45 6:50 シミュレーション 6:55 7:00 7:05 7:10 7:15 7:20 1. モデリング 2. キャリブレーション 3. 対策ケーススタディ 交通シミュレーション 図 5-8 ETC2.0 プローブを活用した交通シミュレーションによる評価手順 進行方向 東名高速道路下り大和サグ部におけるシミュレーションスタディ結果より国総研にて作成 図 5-9 交通シミュレーションによる対策実施前後の車両挙動の比較 ( イメージ ) 5-11

68 滞時間プローブ渋対策前の渋滞量渋滞時間(4) STEP4: 対策実施 STEP3 での対策効果の事前評価結果と実施判断を踏まえ 対策を実施する 対策 の具体事例については 5.3 にて後述する (5) STEP5: 対策実施の事後評価 1 渋滞量 ( 渋滞長 渋滞時間 ) の削減効果図 5-10 に示す ETC2.0 プローブを用いたタイムスペース図 トラカンの交通量から対策前後の渋滞量 ( 渋滞長 渋滞時間 ) の変化を把握する 対策前と対策後では渋滞時間が短くなっている上 最大渋滞長も短くなっている 対策前後の面積差分が渋滞量の削減効果となっていることがわかる 対策前 進行方向 対策後 進行方向 渋滞量 (km 時間 ) ETC2.0 破線 : 対策前後の面積差分 渋滞量の削減効果 ETC2.0 プローブ 渋滞長 渋滞長 ETC2.0 プローブを国総研にて分析 図 5-10 タイムスペース図による渋滞量の削減効果の把握 ( イメージ ) 5-12

69 2 走行速度の向上効果 渋滞損失時間の削減効果図 5-11 に示すように ETC2.0 プローブを用いた速度変動図 トラカンの交通量から 対策前後の走行速度 渋滞損失時間の変化を把握する 対策後の平均速度 ( 水色 ) は対策前の平均速度 ( ピンク色 ) を上回っている よって自由流時の平均速度からの速度低下は 対策前に比べて対策後は抑えられていることが把握できる また 速度低下が抑えられたことで 渋滞損失時間も削減されていることが把握できる 対策前の速度低下 対策後の速度低下 ETC2.0 プローブ ETC2.0 プローブを国総研にて分析 図 5-11 速度変動図による速度の向上効果の把握 ( イメージ ) 5-13

70 御殿場海老名JCT大井秦野中井進行方向 横浜町田横浜青葉東名川崎東京TB御殿場沼津裾野厚木京CT3 交通容量 車線利用率の改善効果トラカンの交通量から 交通容量の改善 車線利用率の変化 ( 追越車線への車線利用の偏りの解消 緩和 ) を把握する 図 5-12 は複数の対策を実施する前後の交通容量の変化を示した一例である 対策 2 では +0.5% の改善効果に留まっているが 対策 3 では +2.1% と改善効果が見られていることなどが把握することができる 交通容量 ( 台 /5 分 ) 対策前対策後対策前対策後対策前対策後 図 5-12 トラカンデータによる交通容量変化の評価 ( イメージ ) (6) STEP6: 経年的な対策実施の効果評価図 5-13 に示すように ETC2.0 プローブを用いて対策実施による効果を道路利用者に分かりやすい渋滞損失額等の指標に換算し 経年的な対策効果の積み上げにより渋滞対策の ストック効果 の把握が可能である J松田1.5 億円 1 億円 0.5 億円 ETC2.0 プローブ 伊勢原 BS 大和 TN を先頭とした渋滞渋滞損失額 : 約 5 億円 / 年 120kp 110kp 100kp 90kp 80kp 70kp 60kp 50kp 40kp 30kp 20kp 10kp 東0kp ETC2.0 プローブを国総研にて分析 図 5-13 プローブ走行履歴を用いた年間の渋滞損失額の把握 ( イメージ ) 5-14

71 (7) 新たなボトルネックでの渋滞対策の検討 ((1)STEP1 へ ) 対策を実施した箇所の下流側で 新たに顕在化するボトルネック が確認されれば 新たなボトルネックの渋滞対策の検討を行うこととなる このように 近接した他のボトルネックと併せた対策の検討を進めることで PDCA マネジメントサイクルが効果的に実施可能となる 5-15

72 5.3 単路部ボトルネック箇所における渋滞対策の事例紹介 高速道路会社によるサグ部渋滞対策の取り組み (1) 東日本高速道路株式会社の取り組み東日本高速道路株式会社が管理する高速道路の渋滞発生状況は交通集中を原因とする渋滞が約 7 割であり その内上り坂およびサグ部 ( 以下 サグ部等 という ) の渋滞が約 7 割とサグ部等で全体の約 5 割を占めている 東日本高速道路株式会社では サグ部等の速度低下による渋滞を削減するために各種の渋滞対策を実施している 具体的には 付加車線 の設置 速度低下をドライバにお知らせする情報板 ( 以下 速度回復情報板 という ) の設置 人間の走行性を利用した速度低下の緩和対策 ( 以下 ペースメーカー という ) などを実施している 付加車線 とは 速度が低下する区間であるサグ部の手前から上り坂クレストの先までの区間に車線を増設して交通容量の増加を図り 渋滞を軽減する対策である 関越道 東北道 京葉道の計 5 箇所において実施している ( 図 5-14) 図 5-14 付加車線 の実施例 関越自動車道上り花園 IC 付近 速度回復情報板 とは 渋滞発生前には 速度低下に注意 この先上り坂 と表示して速度の低下を抑制し 渋滞発生後は この先渋滞終了 速度回復願います と表示することにより 速度の向上を図り渋滞の早期解消を期待する対策である 関越道 東北道 京葉道 外環道の計 18 箇所において実施している ( 図 5-15) 5-16

73 図 5-15 速度回復情報板 の実施例 東北自動車道上り矢板 IC 付近 ペースメーカー とは 道路両脇に設置した LED 発光パネルを進行方向に流れるように発光させ ドライバが光の走行に無意識に追従することにより速度低下を抑制し 渋滞発生の遅延および渋滞中の速度向上を期待する対策である 東京湾アクアライン 東北道 三陸道の計 4 箇所において実施している ( 図 5-16) 図 5-16 ペースメーカー の実施例 東北自動車道上り福島トンネル 東京湾アクアライン上り浮島 JCT 付近 上記以外にも 交通量の平準化を目的として 都心部までの複数ルートの通過所要時間をお知らせすることによる経路選択を可能とする対策など 東日本高速道路株式会社では様々な渋滞対策に取り組んでいる 5-17

74 (2) 中日本高速道路株式会社の取り組み中日本高速道路では サグ部等の渋滞対策として 車線増設や車線運用の変更というハード対策の他 ドライバの感覚や意識に働きかけるソフト対策を行っている 車線増設としては 東名海老名地区や中央道八王子地区等における付加車線の設置や 東名岡崎地区と東名阪四日市地区における暫定 3 車線運用を実施している ( 図 5-17) 暫定 3 車線運用とは 現況道路幅の中で車線や路肩幅員を縮小して3 車線を確保するもので 並行する新東名 新名神が開通するまでの暫定措置として 東名は 2011 年 10 月から 東名阪は 2012 年 12 月から運用を開始しており 渋滞や事故の削減に効果を上げている 図 5-17 暫定 3 車線運用の実施例 東名岡崎地区 東名阪四日市地区 また 中央道小仏トンネル付近の付加車線では 2012 年 3 月から外側付加方式を内側付加外側絞込み方式に変更しており 終端直近下流の2 車線区間の車線利用がほぼ 50% と均等になっている ( 図 5-18) 図 5-18 車線 ( 付加車線 ) 運用変更の実施例 中央道小仏トンネル付近 5-18

75 ドライバの感覚に働きかける新たな施策として 光刺激に反応して移動する走性 ( 走光性 ) や視覚誘導自己運動感覚 ( ベクション ) を活用して速度感覚をコントロールする取り組みを 東名三ケ日地区にて実施している ( 図 5-19) 具体的には 左側路肩に LED 発光体を一定間隔で設置し その点滅速度を調整して光を走らせ速度回復を促すもので 渋滞発生後捌け交通量の増加効果を確認している 図 5-19 速度感覚コントロールの実施例 東名三ヶ日地区 また ドライバに速度低下や速度回復の注意喚起を行う施策として 専用情報板の設置を東名大和地区や中央道相模原地区をはじめとして 順次他の渋滞箇所へ展開している ( 図 5-20) 図 5-20 速度回復情報提供の実施例 東名大和地区 5-19

76 (3) 西日本高速道路株式会社の取り組み西日本高速道路株式会社では サグ部における渋滞対策の取り組みとして LED 表示板を活用するなどの速度低下抑制対策を実施している 具体的には 渋滞ボトルネック付近における速度低下による渋滞を車両検知器で判定 ( ボトルネック付近に既存の検知器がない場合は簡易型の検知器を設置 あるいは監視モニターでの目視により渋滞を判定 ) し 連動して上流側に設置した LED 表示板に情報を表示している ( 図 5-21~ 図 5-23) 非渋滞時には 速度低下注意 など速度低下を抑制する表示 渋滞時には 速度回復願います など速度回復を抑制する表示を行うなど 交通状況に応じた自動制御による情報提供を行っている 本取り組みは ゴールデンウィーク お盆 年末年始などの交通混雑期に限定して渋滞が発生する箇所を中心に簡易的対策として実施している 図 5-21 速度低下抑制対策の実施例 (1) 九州道上り若宮 IC~ 古賀 IC 間 久留米 IC~ 広川 IC 間 広川 SA 本線合流部 九州道下り久留米 IC~ 広川 IC 図 5-22 速度低下抑制対策の実施例 (2) 山陽道上り志和 TN 八本松 TN 二子 TN 山陽道下り武田 TN 米子道上り宮原 TN 江府 TN 岡山道上り有漢 TN 5-20

77 図 5-23 速度低下抑制対策の実施例 (3) 高松道上り引田 ~ 板野 松山道上り 下り内子五十崎 ~ 伊予 (4) 首都高速道路株式会社の取り組み首都高速道路におけるサグ部渋滞対策は 速度低下の防止や無用な車線変更の防止の観点から対策を実施している 看板の設置による対策としては 上り勾配を知らせる看板や路面標示 速度低下注意を呼びかける看板 車線キープを促す看板等の設置により 速度の向上が確認されている ( 図 5-24) 図 5-24 上り勾配注意喚起看板 車線キープ看板 路面標示等実施例 3 号渋谷線 ( 下り ) 大橋 JCT~ 三軒茶屋出口付近 5-21

78 また 新たに導入した対策である エスコートライト は 路側に設置した縦長の LED 灯具の光を走行速度よりも速く進行方向へ連続的に流すことで 速度の向上による交通容量の増加が確認されており 混雑区間の通過に要する所要時間の短縮といった成果が得られている ( 図 5-25) 図 5-25 上り勾配におけるエスコートライトの実施例 3 号渋谷線 ( 下り ) 池尻入口 ~ 三軒茶屋出口付近 5-22

79 5.3.2 海外の最新の渋滞対策事例海外においては 交通需要の空間的 時間的な分散を図る対策として 道路の混雑状況に応じた課金や 高速道路への流入量を調整するランプメータリングといった対策が実施されている また ボトルネック箇所の交通容量の拡大を図る対策として 交通状態に応じた動的な速度規制や動的な路肩運用 さらにそれらを組み合わせた対策なども実施されている ( 図 5-26) また 車両側技術(ACC/CACC) を活用した交通円滑化や燃料消費 排出ガス低減等に関する研究等も進められている ( 図 5-27) 図 5-26 高速道路渋滞対策の海外事例 [ 動的速度規制 動的な路肩運用 ( 英国 M42)] 図 5-27 CACC を使用した隊列走行の実験の様子 [ オランダ TNO HP より ] 5-23

80 5.4 官民連携による広報 啓発活動の紹介 各種関連雑誌 新聞への記事掲載個々のドライバによる円滑化走行等による渋滞削減 緩和対策への協力を促すための広報 啓発活動の一つとして JAF MATE および Car life news にて本研究会での取り組みについてに記事を掲載した ( 図 5-28) 図 5-28 JAF Mate 6 月号での掲載記事 テレビ番組での放映 NHK ニュース 7 や NHK クローズアップ現代 ここまできた自動運転社会はどう変わるのか モータージャーナリスト清水和夫氏取材 ITS 最前線! サグ渋滞を解消する にて GS4 関係の取組が全国放送され 多くの反響を得た ( 図 5-29) 出所 )ITS Japan ITSGREEN SAFETY SHOWCASE 広報活動報告書 2013 年 11 月 図 5-29 テレビ番組での取組紹介 (NHK ニュース 年 10 月 14 日放送 ) 5-24

81 5.4.3 ITS 世界会議東京 2013 ショーケースでの体験試乗デモの紹介 2013 年度の ITS 世界会議 2013 ショーケースにおいて 交通円滑化サービスの体験試乗デモンストレーションを実施し 最新技術を駆使した渋滞対策として国内外へ発信した 体験試乗者へのアンケート調査を行い 約 9 割の人から交通円滑化サービスが渋滞対策として有効である ACC/CACC を導入したいとの意見が寄せられた その他 実際に体験することで便利さが伝わった等といった体験試乗による理解増進等に関するコメントの他 国の補助金等を期待する等といった普及促進への期待に関するコメント等が寄せられた ( 図 5-30) 図 5-30 ITS 世界会議 2013 におけるショーケースの実施結果 5-25

82 5.4.4 JAF( 日本自動車連盟 ) との連携による情報発信 JAF が ACC の本格的な普及に向けて 2014 年 10 月より ACC 利用促進キャンペーンを開始している その一環として JAF のホームページに特設サイト 選ぼう使おう ACC をオープンしており その中で ACC の3 大メリットの 1 つとして渋滞緩和を挙げており 話題提供として本研究会での取り組み成果等が掲載されている ( 図 5-31) ( 図 5-31 JAF ACC 利用促進キャンペーン特設サイト 5-26