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J-GLOBAL ID：201902218501014943   整理番号：19A2408824

連結車両環境下での運転者経路選択行動を調べるためのシミュレーションベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A simulation-based approach to investigate the driver route choice behavior under the connected vehicle environment

著者 (8件)： Dai Rongjian (School of Transportation Science and Engineering, Beijing Key Laboratory for Cooperative Vehicle Infrastructure System and Safety Control, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Lu Yingrong (School of Transportation Science and Engineering, Beijing Key Laboratory for Cooperative Vehicle Infrastructure System and Safety Control, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Ding Chuan (School of Transportation Science and Engineering, Beijing Key Laboratory for Cooperative Vehicle Infrastructure System and Safety Control, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Ding Chuan (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Lu Guangquan (School of Transportation Science and Engineering, Beijing Key Laboratory for Cooperative Vehicle Infrastructure System and Safety Control, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Lu Guangquan (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Wang Yunpeng (School of Transportation Science and Engineering, Beijing Key Laboratory for Cooperative Vehicle Infrastructure System and Safety Control, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Wang Yunpeng (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing, Beihang University, Beijing 100191, China)
資料名： Transportation Research. Part F. Traffic Psychology and Behaviour  (Transportation Research. Part F. Traffic Psychology and Behaviour)
巻： 65  ページ： 548-563  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1195A  ISSN： 1369-8478  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 運転者は,接続された車両環境の下でリアルタイムの交通情報で動くことができる。一方,個々の運転行動(例えば,経路選択)は,接続車両の交通状態に影響を及ぼすことができる。本研究は,交通システムの性能と接続車両環境における運転者経路選択行動の間の関係を調査することに貢献した。特に,燃料消費と旅行時間に注意して運転者の不均一性を考慮した。連結車両環境下での通勤者の日々の経路選択行動の動的過程を提案し,運転経験と運転者経路選択に影響を及ぼすリアルタイム情報を同時に考慮した。マルチエージェントシミュレーションアプローチを用いて,ドライバー-自動車-ユニットエージェントの微視的および巨視的挙動を記述した。一連のシミュレーション実験を燃料消費に十分な注意を払う運転者の異なる割合の下で行い,シミュレーション結果を比較した。シミュレーション結果は,十分な運転者が燃料消費に重点を置き,これらの運転者の最適割合が約60%であるとき,交通状態の性能がより良いことを実証した。旅行時間は,燃料消費よりも交通状態の変化に敏感であり,燃料消費を扱う十分な運転者による交通システムは,より良い性能をもたらすことができることを示した。本研究は,接続車両環境における異なるタイプの運転者の構造を最適化するために,政府のためのエコドライブの応用と促進に対する誘導機能を有する。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *連結式車両 ,  *シミュレーション ,  交通情報 ,  *経路選定 ,  通勤 ,  最適化 ,  交通システム ,  旅行時間 ,  エージェント ,  *運転
準シソーラス用語： エコドライブ ,  マルチエージェントシミュレーション ,  燃料消費量 ,  運転行動 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 燃料消費 ,  連結車両 ,  運転行動 ,  シミュレーション ,  エージェント

分類 (1件)： 運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 連結車両 ,  環境 ,  経路選択 ,  行動