[論文レビュー] InTAS -- The Ingolstadt Traffic Scenario for SUMO

Silas Lobo, Stefan Neumeier+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 24, 2020

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)被引用数 15

ひとこと要約

本稿では、ドイツのインゴルシュタットをシミュレートする高精細な交通シナリオであるInTASを提示する。道路網、信号機、公共交通機関、建物構造を正確に再現しており、実際の人口統計および交通データを用いて需要をモデル化している。24か所の実測地点と比較した結果、総車両数のNRMSEが0.33に達し、VANETおよびC-ITS研究を対象としたSUMOベースのシナリオとして、初めて実際の信号機プログラムを再現した。

ABSTRACT

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) are expected to be the next big step towards safer road transport, supporting applications to exchange information between vehicles. To develop novel applications for this area a high number of tests, considering all traffic situations, are demanded. However, it is unfeasible to reproduce these tests in real life, by the fact that any failure on the applications would cause severe impacts on transport system safety and could risk human lives. Thus, this paper presents the concept, model, and validation for InTAS, a realistic traffic scenario for Ingolstadt. InTAS road topology accurately represents Ingolstadt real road map. Elements such as buildings, bus stops, and traffic lights were added to the map. Twenty traffic lights systems were simulated according to the real program deployed on the traffic lights. Traffic demand was modeled based on the activitygen method, considering demographic data and real-traffic information. The city public transport system was also simulated accordingly to bus time-tables and their routes. The simulation step was implemented considering the best value for device.rerouting.probability, which was defined by evaluating InTAS output and real traffic data. The scenario was validated by comparing real-traffic data from 24 measurement points with InTAS simulation results.

研究の動機と目的

• ドイツのインゴルシュタットの複雑な都市環境を正確に反映する、リアルなオープンソースのSUMO交通シナリオを開発すること。
• 2018年の人口および雇用データに基づいて、勤務地や居住パターンを含む実際の人口統計および交通データを用いて、交通需要をモデル化すること。
• デフォルトのSUMOモデルではなく、都市が実際に導入している信号機プログラムを用いて、信号機システムをシミュレートすること。
• 24か所の実測地点からの実際の交通データと比較して、シミュレーションの正確性を検証すること。
• リアルな移動行動とインフラを備えた高精度なシミュレーション環境を提供することで、VANETおよびC-ITS研究を支援すること。

提案手法

• 衛星画像およびオープンデータを用いて道路網を構築し、インゴルシュタットの実際の道路トポロジーを正確に再現した。
• 21,756棟の建物を統合し、無線通信シミュレーションにおける遮蔽やフェージングの影響をモデル化した。
• 56本のバス路線、1,620件の日次乗車回数、実際の時刻表に一致するルートデータを用いて公共交通機関をモデル化した。
• インゴルシュタット市から入手した20の実際の信号機プログラムを実装し、実際のフェーズ時間と信号タイミングを再現した。
• 2018年の人口および雇用データに基づいて、activitygen手法を用いて交通需要をモデル化した。
• 2019年11月の実際の交通データとシミュレーション出力を比較するフィットネス関数を用いて、device.rerouting.probabilityパラメータを最適化した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ドイツの工業的かつ高雇用特徴を持つ都市において、SUMOベースの交通シナリオは、実際の交通パターンをどの程度正確に再現できるか？
• RQ2 デフォルトのSUMO信号モデルと比較して、都市が実際に使用している信号機プログラムを用いることで、シミュレーションのリアリズムはどの程度向上するか？
• RQ3 人口統計データから導出されたシミュレートされた交通需要は、主要交差点における実際の車両数とどの程度一致するか？
• RQ4 人口統計データ（2018年）と交通データ（2019年）の間の時間的ズレが、シミュレーションの正確性にどのような影響を及えるか？
• RQ5 リアルなインフラおよび移動行動パターンを備えた検証済みの交通シナリオは、信頼性のあるVANETおよびC-ITSシミュレーションを実現できるか？

主な発見

• InTASシナリオは、インゴルシュタットの実際の道路網（21,756棟の建物、56本のバス路線、20の信号機システム）を、都市が実際に使用しているプログラムを用いて正確に再現した。
• 24か所の実測地点における1日総車両数の比較において、NRMSEが0.33に達した。
• 最も悪いケースの交差点では、実際の交通トレースとシミュレーション結果の間に顕著な不一致が確認され、サブエリアレベルでの需要モデル化の限界が示された。
• 最良のdevice.rerouting.probability値は、2019年11月の実際の交通データとシミュレーション出力の繰り返し比較によって特定された。
• 主な誤差要因として、サブエリアごとの平均的人口統計値の使用と、人口統計データと交通データの間の8か月の時間差が特定された。
• 本シナリオはGitHubで無料公開されており、VANETおよびC-ITS研究を対象としたSUMOベースのシナリオとして、初めて実際の信号機プログラムを再現した。