エイムサン
ソフトウェア会社
エイムサン
業界シミュレーションソフトウェア
設立1997
親ユネックストラフィック
Webサイトaimsun.com

Aimsun（「都市および非都市ネットワーク向けの高度なインタラクティブミクロシミュレータ」[1]の略）は、交通計画と交通管理のためのシミュレーションソフトウェアとサービスを提供するソフトウェア会社です。[2]

概要

Aimsunは1997年に設立され、ネットワーク内のモビリティをシミュレートするAimsun Nextトラフィックモデリングソフトウェアを開発しました。[3]

Aimsunは、シミュレーションベースの交通予測ソフトウェアであるAimsun Live [4]や、無人車両の経路計画を研究するためのAimsun Auto [5] 、需要に応じた交通サービスをモデル化するAimsun Ride [6]も開発しています。

エイムサンは2018年にシーメンスに買収され、シーメンス・モビリティのインテリジェント交通システム（ITS）部門の一部門となった。[7] [8]

2021年、シーメンス・モビリティはエイムサンを含むインテリジェント交通システム（ITS）部門を切り離し、ユネックス・トラフィックに改名した。 [9]

2022年、イタリアのインフラグループであるムンディーズ（当時はアトランティアとして知られていた）は輸送サービスを拡大するためにシーメンスのユネックス・トラフィック部門を9億5000万ユーロ（11億ドル）で買収し、エイムサンをムンディーズグループの一部門とした。

輸送モデル

エイムサンライブ

エイムサンライブ
開発者エイムサン
安定版リリース
エイムサン ライブ / 2008 （2008年）
タイプ交通予測、輸送予測、道路交通管制、渋滞計画
ライセンスソフトウェアライセンス契約
Webサイトaimsun.com

Aimsun Liveは、Aimsun社が開発・販売する交通予測ソフトウェアです。交通管制センターは、Aimsun Live（旧Aimsun Online）を使用して、道路網の管理に関するリアルタイムの意思決定を行っています。Aimsun Liveは、道路網の現状に基づいて将来の交通状況を予測し、事故対応や交通管理戦略を評価するために使用されます。

Aimsun Liveは交通管制センターに接続し、現場のライブデータを継続的に処理します。これらのライブ交通データフィードとシミュレーションを渋滞緩和戦略のエミュレーションと組み合わせることで、Aimsun Liveは特定の交通管理戦略または情報提供戦略の結果として生じる将来のネットワークフローパターンを正確に予測できます。Aimsun Liveは2008年に開始され、現在ではサンディエゴの州間高速道路15号線、フランスのグラン・リヨン、そして世界各地の道路に完全に導入されています。

Aimsun Liveは、ライブ交通データフィードとシミュレーションを活用し、大都市圏および地域ネットワークの将来の交通状況を予測します。現場の交通管制官、検知装置、事故報告、主要交差点からのライブデータフィードなど、多様な情報源からのリアルタイム入力を分析します。最新の現場データを用いて、Aimsun Liveは管理対象の道路網の交通需要マトリックスを識別、取得、読み込みます。リアルタイムで受信したデータと、データベースに保存されている複数の需要パターンの間で、最も近いものを見つけます。需要パターンデータベースは、過去のデータを分析することで事前に作成されます。

リアルタイムシミュレーション

このステップでは、1つまたは複数のシナリオの動的（メソスコピックまたはミクロスコピック）シミュレーションをリアルタイムで実行します。各シナリオは専用コンピュータ上でシミュレートされます。シミュレーションは、今後30～60分間の詳細なローカルレベルの交通状況の動的予測を生成します。各シミュレーションでは、ネットワーク状況を改善するために適用可能な具体的な一連のアクションを検討します。シナリオの1つは常に「何もしない」ケースに対応します。

シミュレーションモデルに含まれるエリアは、管理対象となるネットワークの種類によって異なります。通常、均衡割り当て手法を用いて定義されます。均衡割り当て手法は、局所的ながらも重要な容量変化がネットワーク全体に与える影響を高レベルで評価します。その目的は、インシデントやその対応によって影響を受ける可能性が低いエリアを除外することです。

シミュレーションは通常1～3分程度かかります[17]。これはハードウェアの仕様、ネットワークの規模、混雑度（車両数）によって異なります。これらのシミュレーションは、パフォーマンスを向上させるために 「バッチモード」（ 2Dまたは3Dアニメーションなし）で実行されます。

対応情報はオンラインで視覚的に提示され、運用上の意思決定をサポートします。交通管制オペレーターには、予測される交通流のスナップショットと、様々な管制案のパフォーマンス指標が提供されます。

その他の機能

  • 交通管制ソフトウェアと連携するためのカスタマイズ
  • 新しいデータを同化して時間の経過とともに予測の質を向上させる

実用的な用途

  • オンライン旅行情報システム
  • 動的緊急車両ルーティング
  • 排出管理
  • 事故対応戦略評価
  • 都市および都市間の渋滞管理
  • セキュリティ脅威の軽減と大規模避難管理

プロジェクト例

Aimsun Live は、次のような運用上の意思決定に役立てられています。

  • オックスフォードシャー州議会、EarthSense、Siemens Mobilityと共同で開発したネットワーク排出ガス/車両流管理調整ツールキット（NEVFMA）[18]。統合された大気拡散モデルを備えたAimsun Liveの展開。
  • フロリダ州運輸局がサウスウェスト研究所と共同で開発したセントラルフロリダ地域統合回廊管理システム[19]。Aimsun Liveは、渋滞緩和のための対応計画の有効性を分析・予測する予測エンジンです。
  • ヴィースバーデン：DIGI-V [20] -ヴィースバーデン市向け。エイムサンはシーメンス・モビリティと協力し、モビリティのあらゆる分野を網羅する包括的な大気汚染防止パッケージにより、交通関連の窒素酸化物排出量の削減に貢献しています。交通関連の排出量削減を実現するために、広範な環境データと交通データをリアルタイムで記録、分析、処理します。
  • シドニー：M4スマートモーターウェイシステム[21] -ニューサウスウェールズ州交通局向け。Aimsun Liveは、ニューサウスウェールズ州政府のM4スマートモーターウェイプロジェクトの中核を成す交通予測ソフトウェアです。このプロジェクトは、リアルタイムデータ、通信、ITSを活用して交通の流れを改善します。
  • シンガポール：リアルタイム交通シミュレーションと予測のための2019年技術試験 - シンガポール陸運局（LTA）。Aimsunはシンガポール陸運局（LTA）と協力し、Aimsun Liveにリアルタイム交通シミュレーションと予測システムを開発しました。
  • 州間高速道路15号線の統合回廊管理プロジェクト、[22]カリフォルニア州サンディエゴ - SANDAG向け。[23] 2014年と2016年に、このプロジェクトはカリフォルニア交通財団から年間最優秀運用効率プログラム賞を受賞した。Wayback Machineに2020年9月29日にアーカイブ。
  • レスター：TRLおよびレスター大学と共同で、欧州宇宙機関（ESA）の都市交通管理と大気質（uTRAQ）に関する研究を実施。衛星から得られた大気データは、地方自治体が大気汚染レベルを低減するためのリアルタイムの交通管理戦略を策定するのに役立った。
  • OPTICITIES [24] -グラン・リヨン。この3年間のEC支援パイロットプロジェクトでは、予測ツールが交通センターの運営者に、特にピーク時の渋滞を予測し、緩和するのにどのように役立つかを示しました。
  • M30、マドリード、スペイン[17] Aimsunは、マドリードの交通管制センターで交通避難と事故対応業務のためのシミュレーションベースの交通予測システムを構築し、実装しました。

認識

  • エイムサンの空気質モデリングソリューションがハイウェイズアワードでハイウェイズ産業部門賞を受賞。[25]
  • スマート交通インフラ賞（M4スマート高速道路プロジェクト - スマート高速道路インフラのシミュレーションベースのサポート）[26]
  • シドニービクトリア道路インテリジェント意思決定支援システムでITSの研究開発優秀賞を受賞[26]

参考文献

  1. ^ カラショバ、アリカ;ミクルスキ、イェジ。クビコバ、シモナ（2016 年 3 月）。ミクルスキー、イエジー (編)。高度道路交通システムの影響。交通テレマティクスの挑戦: 第 16 回交通システムテレマティクス国際会議。カトヴィツェ。 p. 51.土井：10.1007/978-3-319-49646-7_5。ISBN 978-3-319-49646-7– Google ブックス経由。
  2. ^ イムズ、アンドレアス・ベルゲ;ペデルセン、ホーコン・ブラクスタッド（2021）。 「AIMSUNにおける自動運転車のシミュレーション」。 {{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=（ヘルプ）が必要です
  3. ^ 「Aimsun NextアップデートはVRUに焦点を当てています」ITS International . 2021年12月14日閲覧。
  4. ^ 「Aimsunの交通予測ソリューション」。Yunex Traffic - A Siemens Business . 2021年12月14日閲覧。
  5. ^ 「Aimsun、新たな自動運転車シミュレーションプラットフォームを発表」Traffic Technology Today . 2019年5月22日. 2021年12月14日閲覧。
  6. ^ 「Aimsun Ride」. its-mciaustralia.expoplatform.com . 2021年12月14日閲覧。
  7. ^ Cook, Ben. 「BDOがAimsunにシーメンスとの取引で助言 - Iberian Lawyer」www.iberianlawyer.com . 2021年12月14日閲覧。
  8. ^ “シーメンス、エイムサンを買収”. press.siemens.com . 2020年9月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年12月18日閲覧。
  9. ^ 「シーメンス、カーブアウトの一環としてモビリティ信号部門Yunex Trafficの名称を変更」ロイター2021年2月12日. 2021年12月14日閲覧。
  10. ^ 「エイムサンがパリ戦に出場」ITSインターナショナル. 2021年12月14日閲覧。
  11. ^ 「ロンドン交通局、『ワンモデル』をエイムサン・ネクスト・プラットフォームへ転換」Traffic Technology Today . 2019年4月5日. 2021年12月14日閲覧。
  12. ^ 「Infrastructure Magazine - オーストラリアのインフラ業界からのニュース、見解、意見」Infrastructure Magazine . 2021年12月14日閲覧。
  13. ^ “Traffic Technology International - 2011年10月/11月”. Traffic Technology International - 2011年10月/11月. 2021年12月14日閲覧。
  14. ^ 「エイムサンがアブダビの交通モデルを構築」ITSインターナショナル. 2021年12月14日閲覧。
  15. ^ 「シンガポールでのAimsun Live技術試験が完了」。ITS World Congress 2019。2021年12月14日閲覧。
  16. ^ 「Aimsun、ノルウェーでスマート交通管理パイロットを実施」Highway News . 2020年10月1日. 2021年12月14日閲覧。
  17. ^ ab A Torday; J Barcelo; G Funes; Transport Simulation Systems, ES. 「リアルタイム交通管理意思決定支援のためのシミュレーションベース予測の活用：マドリード交通センターの事例」ETC Proceedings。2010年5月20日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  18. ^ 「英国研究イノベーションNEVFMA」www.gtr.ukri.org/ . 2020年1月29日閲覧。
  19. ^ 「フロリダ州運輸局」www.cflsmartroads.com . 2020年1月29日閲覧。
  20. ^ “Baustart für DIGI-V: In Wiesbaden werden die Ampeln Intelligence | Landeshauptstadt Wiesbaden”. www.wiesbaden.de 。2020年1月29日に取得。
  21. ^ 道路・海事サービス、ニューサウスウェールズ州「M4スマートモーターウェイプロジェクト」。道路・海事サービス。 2020年1月29日閲覧。
  22. ^ “I-15統合回廊管理”. 2019年9月3日時点のオリジナルよりアーカイブ。2020年1月29日閲覧。
  23. ^ 「サンディエゴ統合回廊管理実証プロジェクト」. Transport Simulation Systems . 2014年2月23日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2014年2月12日閲覧。
  24. ^ 「都市環境における市民の移動と貨物管理の最適化」欧州委員会 - Cordis 2016年2月18日。
  25. ^ 「Aimsunの大気質モデリングソリューションが権威ある業界賞にノミネート」Highways News、2021年9月6日。 2021年12月14日閲覧。
  26. ^ ab 「2021 ITSオーストラリアアワードのファイナリストが発表」Infrastructure Magazine . 2021年11月11日. 2022年1月16日閲覧。

さらに読む

  • マウリツィオ・ビエッリ;ジョルジオ・アンブロシーノ;マルコ・ボエロ (1994)。交通工学への人工知能の応用。 VSP。 253ページ–。ISBN 90-6764-171-5。
  • Ruey Long Cheu、Yanzhi Tan、Der-Horng Lee (2003年11月). PARAMICSとGETRAM/AIMSUNミクロ交通シミュレーションツールの比較. 運輸研究委員会第83回年次会議. 運輸研究委員会. S2CID  17128041.
  • Haifeng Xiao、Ravi Ambadipudi、John Jourdakis、Panos Michaelopoulos (2005年5月). 微視的シミュレータの選択方法：AIMSUNとVISSIMの比較評価(PDF) (レポート). ミネソタ大学.
  • Peter Hidas (2005年12月). 「AIMSUN、PARAMICS、VISSIMマイクロシミュレーションモデルの機能評価」. Road & Transport Research . 14 (4): 45– 59.
  • スティーブン・ジョーンズ・ジュニア、ダニエル・S・ターナー、リリー・ワン、バージニア・シシオピク、マイケル・D・アンダーソン、ロイ・ベリーマン、アビシェク・アチャリヤ（2009年5月）。幹線道路交通信号システムの性能評価（PDF） （報告書）。アラバマ大学交通センター。 2017年8月9日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。 2019年6月28日閲覧。
  • Bola de cristal del trafico、エル ペリオディコ デ カタルーニャ、2009 年 2 月 23 日
  • サンディエゴのI-15号線における統合回廊管理、Traffic Technology Today、Dan Lukasik、A.：2013年3月
  • 大都市ネットワークにおけるネットワーク全体の一貫性を備えたローカル交通パターン抽出、国際交通シミュレーションシンポジウム（ISTS'18）および交通データ収集とその標準化に関する国際ワークショップ（IWTDCS'18） - 交通研究プロセディア00（2018）000–000、ヤロスラフ・ヘルナンデス、タマラ・ジュキッチ、ジョルディ・カサス、2018
  • マルチタスク学習を用いた短期交通予測のためのデータからの時空間相関の評価、国際交通シミュレーションシンポジウム（ISTS'18）および交通データ収集とその標準化に関する国際ワークショップ（IWTDCS'18） - 交通研究Procedia 00（2018）000–000、Rafael Mena-Yedra、Jordi Casas、Ricard Gavaldà、2018
  • ODマトリックス推定のためのデータ駆動型手法、交通研究パートC：新興技術、Panchamy Krishnakumari、Hans van Lint、Tamara Djukic、Oded Cats、2019年5月
  • 公式サイト
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