IITグワハティ、ドローンとAIでインドの交通流を解析

マウリヤ教授は、既存の交通モデルは比較的秩序があり車種が均質な環境を前提にしたものが多いと指摘する。インドでは二輪車、三輪車、四輪車が歩行者と道路を共有しており、車両同士の相互作用や速度、車間距離のばらつきが大きいという。

明らかになった傾向

空いた道路では車間が広く保たれる。交通がある程度混むと車間が縮まり、前の車に近づいて走る傾向が出る。非常に混雑すると、渋滞に近い状態へ移行する中で車間が再び広がった。同教授は、交通密度、車間、速度の関係は必ずしも線形ではないと述べている。

また、渋滞が始まる前には、全面的な交通流の下で1車線あたり約3000台が1地点を通過した。車両が動かない渋滞時には、全幅で1キロあたり約900台の密度に達した。

これらの知見をもとに、チームは6つの数理モデルを検証し、2つの機械学習モデルを訓練した。インドの道路の変動性を考慮し、速度を単一の値ではなく、起こり得る速度の範囲として推定する設計にした。混合交通のばらつきをより現実的に表せるという。

マウリヤ教授は、こうしたインド特有のモデルが交通シミュレーション、道路・交差点の設計、渋滞対策、容量評価、インドの実情に合ったインテリジェント交通管理システムの開発に役立つとしている。