Takashi Oguchi 研究室

主宰者：Takashi Oguchi
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、都市・広域の交通システムを対象に、混雑の軽減、安全性の向上、効率化を実現するための理論と方法論の開発に取り組んでいます。信号制御、公共交通、高速道路の運用管理など、交通ネットワーク全体にわたる課題を扱っており、観測データに基づく現象の解析と、制御・運用戦略の最適化を両輪として進めています。 信号制御の研究では、機械学習（強化学習）を活用した適応的な制御方式を開発し、従来の固定信号に比べて遅延の削減や交差点効率の向上を実現する方法を提案しています。同時に、制御結果の説明可能性を確保するため、交通工学の基礎知識を組み込んだ学習手法も追求しています。また、公共交通優先制御や路面電車との連携制御など、複数の交通モードを統合する制御戦略にも広がっています。 さらに、高速道路の長期的な交通性能変化の分析、電気自動車への給電インフラの最適配置、共有自動運転車の導入に伴う駐車需要と渋滞の トレードオフ分析など、新しい交通課題にも対応しています。加えて、大規模イベント時の歩行者誘導や交通需要マネジメントなど、社会的に重要な実課題の解決にも貢献しており、理論的な堅牢性と実践的な適用可能性を両立させた研究を進めています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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