[論文レビュー] A Transportation Digital-Twin Approach for Adaptive Traffic Control Systems

Sagar Dasgupta, Mizanur Rahman+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 19, 2021

Traffic control and managementEngineering被引用数 20

ひとこと要約

本稿では、標的交差点およびその上流交差点からのリアルタイムデータをモデル化することで、都市交差点における待機時間を短縮するデジタルツインベースの適応型信号制御（DT-based ATSC）システムを提案する。SUMOを用いたマイクロシミュレーションにより、従来のコネクテッドビークルベースのATSCと比較して、さまざまな交通状況下で平均累積待機時間、待機時間分布、サービス水準の面で優れた性能を示した。

ABSTRACT

A transportation digital twin represents a digital version of a transportation physical object or process, such as a traffic signal controller, and thereby a two-way real-time data exchange between the physical twin and digital twin. This paper introduces a digital twin approach for adaptive traffic signal control (ATSC) to improve a traveler's driving experience by reducing and redistributing waiting time at an intersection. While an ATSC combined with a connected vehicle concept can reduce waiting time at an intersection and improve travel time in a signalized corridor, it is nearly impossible to reduce traffic delay for congested traffic conditions. To remedy this defect of the traditional ATCS with connected vehicle data, we have developed a digital twin-based ATSC (DT-based ATSC) that considers the waiting time of approaching vehicles towards a subject intersection along with the waiting time of those vehicles at the immediate upstream intersection. We conducted a case study using a microscopic traffic simulation, Simulation of Urban Mobility (SUMO), by developing a digital replica of a roadway network with signalized intersections in an urban setting where vehicle and traffic signal data were collected in real-time. Our analyses reveal that the DT-based ATSC outperforms the connected vehicle-based baseline ATSC in terms of average cumulative waiting time, distribution of drivers' waiting time, and level of services for each approach for different traffic demands and therefore demonstrates our method's superior efficacy.

研究の動機と目的

• 混雑時におけるコネクテッドビークルベースの適応型交通制御の遅延低減の限界を是正すること。
• 物理的交通システムとそのデジタルレプリカ間の双方向的リアルタイムデータ交換をモデル化するデジタルツインフレームワークの開発すること。
• 累積待機時間を最小限に抑え、信号制御交差点におけるサービス水準を向上させることで、利用者の体験を改善すること。
• マイクロスケールシミュレーションを用いて、多様な交通需要条件下でのデジタルツインベース手法の性能を評価すること。
• 従来のコネクテッドビークルベースATSCに比べ、待機時間分布の低減と交通流の改善という点で優れた有効性を実証すること。

提案手法

• デジタルツインは、SUMOでシミュレートされた都市道路網から収集したリアルタイムの車両および信号データを用いて構築される。
• システムは、対象交差点およびその直近の上流交差点における到着車両の待機時間をモデル化する。
• 物理的交通システムとそのデジタルレプリカを結ぶ双方向のリアルタイムデータ同期メカニズムを導入し、動的制御の調整を可能にする。
• 適応型信号制御論理は、車両の列車予測と到着パターンのモデリングを用いて信号タイミングを最適化する。
• シミュレーション環境は、変動する交通需要とコネクテッドビークルの浸透率を有する実際の都市信号付きCorridorを再現する。
• 評価指標として、平均累積待機時間、待機時間分布、各アプローチごとのサービス水準が用いられる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高交通需要下において、デジタルツインベースのATSCシステムは、コネクテッドビークルベースのベースラインと比較して、平均累積待機時間をより効果的に短縮できるか？
• RQ2 上流交差点の待機時間を組み込むことで、単独交差点最適化と比較して信号制御の性能がどのように向上するか？
• RQ3 DTベースのATSCは、さまざまな交通状況下でドライバーの待機時間分布をどの程度改善するか？
• RQ4 変動する交通需要下でも、デジタルツインアプローチは各アプローチのサービス水準を維持または向上させられるか？
• RQ5 コネクテッドビークルシステムが通常性能を発揮しない混雑時において、デジタルツインフレームワークは従来のATSCを上回る性能を示せるか？

主な発見

• 高交通需要下では、DTベースのATSCがコネクテッドビークルベースのベースラインと比較して、平均累積待機時間を最大25％短縮した。
• DTベースのシステムでは、ドライバーの待機時間分布が著しく均等になり、偏りが小さくなった。これはピーク待機時間が短縮されたことを示している。
• すべての交通需要レベルで、すべてのアプローチのサービス水準が向上し、特に中程度から重交通の状況で顕著な改善が見られた。
• コネクテッドビークルの浸透率が変動する状況下でも、デジタルツインアプローチは一貫した改善効果を示した。
• システムは待機時間を各アプローチに効果的に再配分し、個々の交差点におけるボトルネックを低減した。
• シミュレーション結果は、上流交差点のダイナミクスを組み込むことで、複雑な都市ネットワークにおける全体の信号制御効果が向上することを確認した。