JP2013113622A

JP2013113622A - Route guide system

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Publication number: JP2013113622A
Application number: JP2011257885A
Authority: JP
Inventors: Masatoshi Kumagai; 正俊熊谷; Mariko Okude; 真理子奥出; Tomoaki Hiruta; 智昭蛭田
Original assignee: Hitachi Automotive Systems Ltd
Current assignee: Hitachi Astemo Ltd
Priority date: 2011-11-25
Filing date: 2011-11-25
Publication date: 2013-06-10
Anticipated expiration: 2031-11-25
Also published as: JP5586570B2

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To quickly output an approximate route approximate to a dynamic route based on present traffic information.SOLUTION: A route guide system includes: traffic situation classification means for classifying traffic situations into a plurality of traffic situation patterns based on time-based traffic information; route database generation means for storing all routes for all combinations between a plurality of points in a route database correspondingly to each of the plurality of traffic situation patterns; traffic situation collation means for outputting a specific traffic situation pattern based on the present traffic information from the plurality of traffic situation patterns; route information retrieval means for retrieving a first route from a departure place up to a destination on the basis of the specific traffic situation pattern; comparison means for comparing an index based on the present traffic information with a reference based on the specific traffic situation pattern; a dynamic route search means for searching a second route from the departure place up to the destination on the basis of the present traffic information; and route information distribution means for distributing the first route or the second route to an external device in accordance with a compared result between the index and the reference.

Description

本発明は経路案内システムに関する。 The present invention relates to a route guidance system.

特許文献１には、交通管制センターが車両に対して目的地までの経路についての情報提供を行う際に、その時点での道路条件に応じた経路木を、過去に計算した経路木の中から見つけて車両に送信する技術が開示されている。 In Patent Document 1, when the traffic control center provides information about a route to a destination to a vehicle, a route tree corresponding to the road condition at that time is obtained from the route trees calculated in the past. A technique for finding and transmitting to a vehicle is disclosed.

特許文献２には、交通情報ベクトルに対する主成分分析により得られる基底の線形合成により、交通情報を近似表現する技術が開示されている。 Patent Document 2 discloses a technique for approximating traffic information by linear synthesis of a basis obtained by principal component analysis on a traffic information vector.

特開平８−２６１７７３号公報JP-A-8-261773 特開２００６−２５１９４１号公報JP 2006-251941 A

特許文献１に開示された技術によると、オフライン処理で計算されてデータベースに記憶される基準経路木は、平日／休日の別等の経路計算条件種別毎に計算される。そうした経路計算条件種別だけで道路条件が定まることはなく、実際には同一の経路計算条件種別に対して異なる道路条件が生じる場合がある。そのため、経路計算条件種別を考慮しても、必ずしも実際の道路条件とは一致しない道路条件に応じた基準経路木が計算されてしまう可能性がある。 According to the technique disclosed in Patent Document 1, the reference route tree calculated by offline processing and stored in the database is calculated for each route calculation condition type such as weekday / holiday. Road conditions are not determined only by such route calculation condition types, and actually different road conditions may occur for the same route calculation condition types. Therefore, even if the route calculation condition type is taken into account, there is a possibility that a reference route tree corresponding to a road condition that does not necessarily match the actual road condition is calculated.

請求項１に記載の経路案内システムは、時刻毎の交通情報に基づく複数の交通状況を複数の交通状況パターンに分類する交通状況分類手段と、複数の交通状況パターンの各々に対応して、複数の地点間のすべての組合せについての経路探索演算を行い、経路探索演算により得られるすべての経路を経路データベースに格納する経路データベース生成手段と、複数の交通状況パターンの中から、現況交通情報に基づく交通状況に類似した特定交通状況パターンを出力する交通状況照合手段と、交通状況照合手段により出力された特定交通状況パターンに基づき、経路データベースを参照して、出発地から目的地までの第１経路を検索する経路情報検索手段と、現況交通情報に基づく指標と特定交通状況パターンに基づく基準とを比較する比較手段と、現況交通情報に基づく経路探索演算により、出発地から目的地までの第２経路を探索する動的経路探索手段と、比較手段による指標と基準とを比較した結果に応じて、第１経路および第２経路のいずれか一方を外部装置へ配信する経路情報配信手段とを備えることを特徴とする。 The route guidance system according to claim 1 includes a traffic situation classification means for classifying a plurality of traffic situations based on traffic information for each time into a plurality of traffic situation patterns, and a plurality of traffic situation patterns corresponding to each of the plurality of traffic situation patterns. Based on the current traffic information from the route database generation means that performs route search calculation for all combinations between points and stores all routes obtained by route search calculation in the route database A traffic condition matching unit that outputs a specific traffic condition pattern similar to the traffic condition, and a first route from the departure point to the destination by referring to the route database based on the specific traffic condition pattern output by the traffic condition verification unit A route information search means that searches for traffic, and a comparison hand that compares an index based on current traffic information with criteria based on a specific traffic pattern And the first route according to the result of the comparison between the dynamic route search means for searching for the second route from the departure point to the destination by the route search calculation based on the current traffic information, and the index and reference by the comparison means. And route information distribution means for distributing any one of the second route to an external device.

本発明による経路案内システムは、現況交通情報に基づく動的経路に近似した近似経路を速やかに出力することができる。 The route guidance system according to the present invention can quickly output an approximate route approximated to a dynamic route based on current traffic information.

第１の実施の形態における経路案内システムの構成図である。It is a lineblock diagram of the route guidance system in a 1st embodiment. 経路データベースの内容を示す図である。It is a figure which shows the content of a path | route database. 経路案内インターフェースの表示画面である。It is a display screen of a route guidance interface. 交通情報ベクトルの特徴空間に射影した様子を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows a mode that it projected on the feature space of the traffic information vector. 交通情報ベクトルを特徴空間でクラスタリングした様子を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows a mode that the traffic information vector was clustered in the feature space. 特徴空間における交通状況照合を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the traffic condition collation in feature space. クラスター半径の算出方法を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the calculation method of a cluster radius. クラスター半径の算出方法を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the calculation method of a cluster radius. 現況交通情報と交通状況パターンとの類似度判定を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the similarity determination of present condition traffic information and a traffic condition pattern. 経路案内システムの処理フローを示す図である。It is a figure which shows the processing flow of a route guidance system. 経路案内システムの処理フローを示す図である。It is a figure which shows the processing flow of a route guidance system. 第２の実施の形態における経路案内システムの構成図である。It is a block diagram of the route guidance system in 2nd Embodiment. 経路案内システムの処理フローを示す図である。It is a figure which shows the processing flow of a route guidance system.

以下、図面を用いて本発明の実施の形態について説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

−−−第１の実施の形態−−−
図１は、第１の実施の形態における経路案内システム１００の構成例を表す図である。経路案内システム１００は、交通情報データベース１０１と、交通状況分類装置１０２と、交通状況パターン１０３と、経路データベース生成装置１０４と、経路データベース１０５と、現況交通情報１０６と、交通状況照合装置１０７と、経路情報検索装置１０８と、地図データベース１１０と、クラスター半径計算装置１１１と、クラスター距離判定装置１１２と、動的経路探索装置１１３とを有する。ナビゲーション装置１５０は、経路案内システム１００の外部装置であり、経路案内インターフェース１０９を有する。経路案内システム１００とナビゲーション装置１５０との間の入出力は、通信を介して行われる。 --- First embodiment ---
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a route guidance system 100 according to the first embodiment. The route guidance system 100 includes a traffic information database 101, a traffic situation classification device 102, a traffic situation pattern 103, a route database generation device 104, a route database 105, a current traffic information 106, a traffic situation collation device 107, A route information search device 108, a map database 110, a cluster radius calculation device 111, a cluster distance determination device 112, and a dynamic route search device 113 are included. The navigation device 150 is an external device of the route guidance system 100 and has a route guidance interface 109. Input / output between the route guidance system 100 and the navigation device 150 is performed via communication.

交通情報データベース１０１には、リンク旅行時間またはリンク代表速度などの数値データで表された過去の交通情報が格納されている。 The traffic information database 101 stores past traffic information represented by numerical data such as link travel time or link representative speed.

交通状況分類装置１０２は、交通情報データベース１０１に格納された交通情報を読み出し、クラスタリングによって代表的な複数の交通状況パターンを生成する。クラスタリングの手法には様々な公知の手法がある。交通状況分類装置１０２は、例えばＫ−ｍｅａｎｓ法を用いて過去の交通状況のクラスタリングを行う。交通状況分類装置１０２が行う処理の詳細は後述する。 The traffic situation classification device 102 reads traffic information stored in the traffic information database 101 and generates a plurality of representative traffic situation patterns by clustering. There are various known methods for clustering. The traffic situation classification apparatus 102 performs clustering of past traffic situations using, for example, the K-means method. Details of processing performed by the traffic situation classification apparatus 102 will be described later.

交通状況パターン１０３は交通状況分類装置によって生成される。交通状況パターン１０３は、クラスタリングによって生成されているため、過去に計測された交通状況そのものを表しているわけではない。過去の交通状況が複数の交通状況パターンに分類される。各交通状況パターンは、過去の交通状況のうちの互いに類似するいくつかのケースを代表する近似値により表される。交通状況パターンのそれぞれには固有のパターン番号が対応付けられている。 The traffic situation pattern 103 is generated by a traffic situation classification device. Since the traffic situation pattern 103 is generated by clustering, it does not represent the traffic situation itself measured in the past. Past traffic conditions are classified into a plurality of traffic condition patterns. Each traffic situation pattern is represented by an approximate value representing several cases similar to each other in the past traffic situation. A unique pattern number is associated with each traffic situation pattern.

経路データベース生成装置１０４は、交通状況パターン１０３に対応する交通情報に基づく経路探索コストと、地図データベース１１０に格納された地図データとを用いて、ダイクストラ法などの経路探索アルゴリズムにより、交通状況パターン１０３のそれぞれに対応した全地点間のすべての組合せについての経路探索演算を行い、その経路探索演算により得られる全経路を経路データベース１０５に格納する。全地点間のすべての組合せについての経路探索演算とは、出発地および目的地となりうる全ノードのすべての組み合わせについて、経路探索演算を行うことをいう。経路データベース１０５には、交通状況パターン１０３のそれぞれに対応して、図２の表のように、出発地ノードと目的地ノードとを結ぶ経路を構成するリンク列が格納される。 The route database generation device 104 uses the route search cost based on the traffic information corresponding to the traffic situation pattern 103 and the map data stored in the map database 110, using a route search algorithm such as the Dijkstra method, and the traffic situation pattern 103. The route search calculation is performed for all combinations between all points corresponding to each of the points, and all routes obtained by the route search calculation are stored in the route database 105. The route search calculation for all combinations between all points means that the route search calculation is performed for all combinations of all nodes that can be the starting point and the destination. Corresponding to each of the traffic situation patterns 103, the route database 105 stores a link string that constitutes a route connecting a departure node and a destination node as shown in the table of FIG.

交通状況照合装置１０７は、現況交通情報１０６と交通状況パターン１０３とを比較し、現況交通情報１０６に最も類似した交通状況パターン１０３のパターン番号を出力する。交通状況照合装置１０７が行う処理の詳細は後述する。 The traffic situation checking device 107 compares the current traffic information 106 with the traffic situation pattern 103 and outputs the pattern number of the traffic situation pattern 103 most similar to the current traffic information 106. Details of the processing performed by the traffic situation verification device 107 will be described later.

経路情報検索装置１０８は、交通状況照合装置１０７が出力したパターン番号の交通状況パターンに対応する全ノード間のすべての組合せについての経路探索結果を格納する経路データベース１０５を参照し、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９から入力された出発地から目的地までの経路を検索して、その経路を構成するリンク列をナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９へ出力する。 The route information search device 108 refers to the route database 105 that stores the route search results for all combinations between all nodes corresponding to the traffic situation pattern of the pattern number output by the traffic situation matching device 107, and A route from the departure point to the destination input from the route guidance interface 109 is searched, and a link string constituting the route is output to the route guidance interface 109 of the navigation device 150.

ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９は、ユーザからの出発地および目的地の入力を受け付けて経路案内システム１００の経路情報検索装置１０８へ出力するとともに、経路情報検索装置１０８が出力したリンク列で構成される経路３００を図３（ａ）のように画面に表示する。 The route guidance interface 109 of the navigation device 150 receives the input of the departure point and destination from the user and outputs them to the route information search device 108 of the route guidance system 100, and is composed of a link string output by the route information search device 108. The route 300 to be displayed is displayed on the screen as shown in FIG.

交通状況分類装置１０２は、複数リンクの交通情報を要素とする多次元ベクトルをクラスタリングの対象とする。１リンクの交通情報を１つの座標軸上の値として考えると、例えば１０００本のリンクを含むエリアの交通状況は、１０００次元の交通情報空間上の交通情報ベクトルとして表される。この交通情報ベクトルが有する１０００個の成分は、それぞれ１０００本のリンクのリンク旅行時間またはリンク代表速度など、それぞれのリンクの移動コストに関する数値を表す。このリンク旅行時間またはリンク代表速度などの数値データは、上述したように交通情報データベース１０１に格納されており、過去の交通情報に基づいている。このような交通情報ベクトルが交通情報の更新周期毎に１本ずつ存在する。すなわち、１本の交通情報ベクトルは、ある時刻の交通情報に基づく１０００本のリンクの交通状況を表している。交通状況分類装置１０２は、複数回の交通情報更新で生成されたそれらの交通情報ベクトルをクラスタリングし、複数個の代表的なクラスターを得る。各クラスターには、複数の異なる時刻の交通情報に基づく複数の交通状況を表す複数の交通情報ベクトルが分類される。それらの複数の交通情報ベクトルの重心に対応する交通情報ベクトル、すなわち各クラスターの重心ベクトルで、交通状況パターン１０３が表される。 The traffic situation classification apparatus 102 uses a multidimensional vector having traffic information of a plurality of links as an element for clustering. Considering the traffic information of one link as a value on one coordinate axis, for example, the traffic situation of an area including 1000 links is represented as a traffic information vector in a 1000-dimensional traffic information space. The 1000 components included in the traffic information vector represent numerical values related to the movement cost of each link, such as the link travel time or link representative speed of 1000 links. The numerical data such as the link travel time or the link representative speed is stored in the traffic information database 101 as described above, and is based on past traffic information. There is one such traffic information vector for each traffic information update period. That is, one traffic information vector represents the traffic status of 1000 links based on traffic information at a certain time. The traffic situation classification device 102 clusters those traffic information vectors generated by a plurality of traffic information updates, and obtains a plurality of representative clusters. In each cluster, a plurality of traffic information vectors representing a plurality of traffic situations based on a plurality of traffic information at different times are classified. The traffic situation pattern 103 is represented by a traffic information vector corresponding to the center of gravity of the plurality of traffic information vectors, that is, the center of gravity vector of each cluster.

しかしリンク数が多い場合には、クラスタリングの演算量は膨大なものとなる。そのような場合には、特許文献２に開示されているように、交通情報ベクトルに対する主成分分析により得られる基底の線形合成により、交通情報を近似表現するのが好ましい。すなわち、まず交通情報ベクトルを主成分分析で低次元の特徴空間に特徴空間ベクトルとして射影し、次に特徴空間における特徴空間ベクトルを対象とするクラスタリングを行うと、演算量を大幅に減らすことができる。これを説明したものが図４である。図４は主成分分析で得られた複数の特徴空間ベクトルの射影点の座標４０１を、説明の便宜上、特徴空間から２つの基底Ｗ１およびＷ２を切り出した２次元の部分空間について示している。この特徴空間ベクトル（射影点）を対象とするクラスタリングを行うと、たとえば図５のようになる。複数のクラスター５０１のそれぞれの重心５０２を特徴空間からもとの交通情報空間に逆射影して得られる複数の重心ベクトルの各々は、交通情報空間でクラスタリングを行って得られる各クラスターの重心ベクトルの近似ベクトルである。この近似ベクトルを交通状況パターン１０３として用いることができる。 However, when the number of links is large, the calculation amount of clustering becomes enormous. In such a case, as disclosed in Patent Document 2, it is preferable to approximate the traffic information by linear synthesis of the basis obtained by principal component analysis on the traffic information vector. That is, if the traffic information vector is first projected as a feature space vector to a low-dimensional feature space by principal component analysis, and then clustering is performed on the feature space vectors in the feature space, the amount of computation can be greatly reduced. . This is illustrated in FIG. FIG. 4 shows the coordinates 401 of the projection points of a plurality of feature space vectors obtained by principal component analysis for a two-dimensional subspace obtained by cutting out two bases W1 and W2 from the feature space for convenience of explanation. When clustering is performed on this feature space vector (projection point), for example, FIG. 5 is obtained. Each of the plurality of centroid vectors obtained by back-projecting the respective centroids 502 of the plurality of clusters 501 from the feature space to the original traffic information space is the centroid vector of each cluster obtained by clustering in the traffic information space. It is an approximate vector. This approximate vector can be used as the traffic situation pattern 103.

交通状況照合装置１０７は、現況交通情報１０６に基づく交通状況を表す交通情報ベクトルと、複数の交通状況パターン１０３を表す複数の交通情報ベクトルのそれぞれとの差分に基づいて得られる複数の差分ベクトルを相互比較し、ノルムが最も小さい差分ベクトルに対応する交通情報ベクトルで表される交通状況パターン１０３のパターン番号を出力する。また、前述のように交通状況分類装置１０２が複数の交通情報ベクトルを特徴空間に射影してクラスタリングを行う場合には、交通状況照合装置１０７も現況交通情報１０６に基づく交通状況を表す交通情報ベクトルを特徴空間に射影することにより、交通状況照合装置１０７は特徴空間において現況交通情報１０６と交通状況パターン１０３との照合を行うこともできる。これを図示したものが図６である。複数の重心６０１は、複数の交通状況パターン１０３のそれぞれに対応する特徴空間における座標に位置する。座標６０２は、現況交通情報１０６に基づく交通状況を表す交通情報ベクトルを特徴空間に射影した射影点の座標である。図６の例で交通状況照合装置１０７は、特徴空間における座標６０２に最も近い重心６０１ａに対応する特定の交通状況パターン１０３のパターン番号を出力する。 The traffic situation matching device 107 calculates a plurality of difference vectors obtained based on the difference between the traffic information vector representing the traffic situation based on the current traffic information 106 and the plurality of traffic information vectors representing the plurality of traffic situation patterns 103. The pattern numbers of the traffic situation pattern 103 represented by the traffic information vector corresponding to the difference vector having the smallest norm are output by comparison. Further, as described above, when the traffic situation classification apparatus 102 performs clustering by projecting a plurality of traffic information vectors onto the feature space, the traffic situation collation apparatus 107 also represents a traffic information vector representing a traffic situation based on the current traffic information 106. Is projected onto the feature space, the traffic situation collation device 107 can also collate the current traffic information 106 and the traffic situation pattern 103 in the feature space. This is illustrated in FIG. The plurality of centroids 601 are located at coordinates in the feature space corresponding to each of the plurality of traffic situation patterns 103. A coordinate 602 is a coordinate of a projection point obtained by projecting a traffic information vector representing a traffic situation based on the current traffic information 106 onto a feature space. In the example of FIG. 6, the traffic situation verification device 107 outputs the pattern number of the specific traffic situation pattern 103 corresponding to the center of gravity 601a closest to the coordinate 602 in the feature space.

現況交通情報１０６によって表される交通状況が、過去の代表的な交通状況に類似している場合、すなわち現況交通情報１０６が特定の交通状況パターンに類似している場合には、上述したように、交通状況照合装置１０７により出力される特定の交通状況パターン１０３のパターン番号に基づき、経路情報検索装置１０８が経路データベース１０５を参照して経路を検索し、検索して読み出した経路を構成するリンク列をナビゲーション装置１５０へ出力する。経路情報検索装置１０８により読み出された経路が、現況交通情報１０６に対応した動的経路探索で得られる経路に精度良く近似する近似経路であり、こうして近似経路をナビゲーション装置１５０へ提供することができる。一方、現況交通情報１０６が特定の交通状況パターンから大きく逸脱した場合には、交通状況パターンを用いて事前探索した経路を格納した経路データベース１０５を検索して得られる近似経路は、現況交通情報１０６に対応した動的経路探索で得られる経路から大きく乖離したものとなる可能性がある。このような場合にも経路案内の品質を維持するには、現況交通情報と特定の交通状況パターンとの類似度が監視され、その類似度が低いときは、事前探索に基づく近似経路の経路情報ではなく、現況交通情報１０６を用いた動的経路探索で得られる動的経路の経路情報が配信されるように、経路情報配信処理が切り替えられることが好ましい。 As described above, when the traffic situation represented by the current traffic information 106 is similar to a past representative traffic situation, that is, when the current traffic information 106 is similar to a specific traffic situation pattern, as described above. Based on the pattern number of the specific traffic situation pattern 103 output by the traffic situation verification device 107, the route information search device 108 searches the route with reference to the route database 105, and links that constitute the route that is searched and read The column is output to the navigation device 150. The route read by the route information search device 108 is an approximate route that accurately approximates the route obtained by the dynamic route search corresponding to the current traffic information 106, and thus the approximate route can be provided to the navigation device 150. it can. On the other hand, when the current traffic information 106 greatly deviates from a specific traffic situation pattern, the approximate route obtained by searching the route database 105 storing the route previously searched using the traffic situation pattern is the current traffic information 106. May be greatly deviated from the route obtained by the dynamic route search corresponding to. In order to maintain the quality of route guidance even in such a case, the similarity between the current traffic information and a specific traffic situation pattern is monitored, and when the similarity is low, the route information of the approximate route based on the prior search Instead, it is preferable that the route information distribution process is switched so that the route information of the dynamic route obtained by the dynamic route search using the current traffic information 106 is distributed.

クラスター距離判定装置１１２は、現況交通情報と特定の交通状況パターンとの類似度を判定する。動的経路探索装置１１３は、現況交通情報１０６を用いて、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９を介してユーザにより指定された出発地から目的地までのダイクストラ法による動的経路探索を行い、得られた動的経路を構成するリンク列を経路案内インターフェース１０９に出力する。クラスター半径計算装置１１１は、現況交通情報１０６と特定の交通状況パターン１０３との類似度を評価する際の閾値であるクラスター半径を算出する。各交通状況パターン１０３に対応するクラスター半径の算出方法として、以下に２つの算出方法を示す。 The cluster distance determination device 112 determines the degree of similarity between the current traffic information and a specific traffic status pattern. The dynamic route search device 113 uses the current traffic information 106 to perform a dynamic route search by the Dijkstra method from the departure point specified by the user via the route guidance interface 109 of the navigation device 150 to the destination. The link sequence constituting the determined dynamic route is output to the route guidance interface 109. The cluster radius calculation device 111 calculates a cluster radius that is a threshold for evaluating the similarity between the current traffic information 106 and the specific traffic status pattern 103. As calculation methods of the cluster radius corresponding to each traffic pattern 103, two calculation methods are shown below.

図７はクラスター半径の第１の算出方法の解説図である。重心間距離７０２および７０３は、交通状況分類装置１０２によって生成された複数のクラスター重心７０１のうち、互いに隣接するクラスターのクラスター重心間の重心間距離を例示している。重心間距離の統計的代表値に基づいて、クラスター半径が定められる。重心間距離の統計的代表値は、例えば、互いに隣接する全てのクラスターの重心間距離の中で最も小さい距離である最近距離、互いに隣接する全てのクラスターの重心間距離の中で最も大きい距離である最遠距離、あるいは互いに隣接する全てのクラスターの重心間距離の平均距離である。例えば、隣接クラスター重心間の平均距離の０．５倍といった値をクラスター半径とする。このようにして、クラスター毎にクラスター半径が定められる。 FIG. 7 is an explanatory diagram of a first method for calculating the cluster radius. The center-of-gravity distances 702 and 703 exemplify the distance between the center-of-gravity between cluster centroids of clusters adjacent to each other among the plurality of cluster centroids 701 generated by the traffic situation classification device 102. A cluster radius is determined based on a statistical representative value of the distance between the centers of gravity. The statistical representative value of the distance between the centroids is, for example, the closest distance that is the smallest distance between the centroids of all adjacent clusters, and the largest distance among the centroid distances of all adjacent clusters. It is the average distance of the distance between the centers of gravity of a certain farthest distance or all the clusters adjacent to each other. For example, a value such as 0.5 times the average distance between adjacent cluster centroids is set as the cluster radius. In this way, the cluster radius is determined for each cluster.

図８はクラスター半径の第２の算出方法の解説図であり、クラスターのひとつに着目して描かれている。距離８０３は、このクラスターに含まれる１つの交通情報ベクトルの射影点８０２からクラスター重心８０１への距離である。このクラスターに含まれる各交通情報ベクトルの射影点からこのクラスター重心８０１への距離を、すべての交通情報ベクトルについて演算し、たとえばすべての交通情報ベクトルのうちの９０％が含まれる範囲８０４を決定する。範囲８０４は、図８ではハッチングされた領域として表されており、クラスター重心８０１を中心とする球の表面および内部である。図８においては、説明の便宜上、特徴空間から２つの基底Ｗ１およびＷ２を切り出した２次元の部分空間について示しているため、範囲８０４は、クラスター重心８０１を中心とする円の円周および内部として表されている。範囲８０４の半径をクラスター半径とする。このようにして、クラスター毎にクラスター半径が定められる。 FIG. 8 is an explanatory diagram of the second method for calculating the cluster radius, and is drawn focusing on one of the clusters. A distance 803 is a distance from the projection point 802 of one traffic information vector included in this cluster to the cluster centroid 801. The distance from the projection point of each traffic information vector included in this cluster to the cluster centroid 801 is calculated for all the traffic information vectors, and for example, a range 804 including 90% of all the traffic information vectors is determined. . The range 804 is represented as a hatched area in FIG. 8 and is the surface and inside of a sphere centered on the cluster centroid 801. In FIG. 8, for convenience of explanation, since a two-dimensional partial space obtained by cutting out two bases W1 and W2 from the feature space is shown, the range 804 is defined as the circumference and inside of a circle centered on the cluster centroid 801. It is represented. Let the radius of the range 804 be the cluster radius. In this way, the cluster radius is determined for each cluster.

図９はクラスター距離判定装置１１２による現況交通情報と特定の交通状況パターンとの類似度判定の方法を示した図である。クラスター距離判定装置１１２は、特定の交通状況パターン１０３に対応する特定のクラスターのクラスター重心９０１から現況交通情報１０６に基づく交通状況を表す交通情報ベクトルの射影点座標９０２までの距離９０３（現況交通情報１０６に基づく指標）と、クラスター半径計算装置１１１により特定の交通状況パターン１０３に対応する特定のクラスターについて算出されたクラスター半径９０４とを比較する。比較の結果、クラスター距離判定装置１１２は、クラスター半径９０４を閾値（特定交通状況パターン１０３に基づく基準）としたとき、距離９０３がこの閾値以下であるか否かを判定する。クラスター距離判定装置１１２は、距離９０３がクラスター半径９０４以下の場合は、現況交通情報１０６とクラスター重心９０１に対応する特定の交通状況パターン１０３との類似度が高いと判定する。すなわち、現況交通情報１０６と特定の交通状況パターン１０３とが互いに類似すると判定される。このように互いに類似すると判定されると、交通状況照合装置１０７による交通状況パターンのパターン番号の経路情報検索装置１０８への出力と、経路情報検索装置１０８による近似経路の検索および経路案内インターフェース１０９への近似経路の経路情報配信とが行われる。一方、距離９０３がクラスター半径９０４より大きい場合は、現況交通情報１０６と特定の交通状況パターン１０３との類似度が低いと判定する。すなわち、現況交通情報１０６と特定の交通状況パターン１０３とが互いに類似しないと判定される。このように互いに類似しないと判定されると、動的経路探索装置１１３による動的経路探索および経路案内インターフェース１０９への動的経路情報配信が行われる。すなわち、動的経路探索装置１１３は、現況交通情報１０６を用いて、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９を介してユーザにより指定された出発地から目的地までの、ダイクストラ法による動的経路探索を行い、得られた動的経路を構成するリンク列を経路案内インターフェース１０９に出力する。 FIG. 9 is a diagram showing a method of determining the similarity between the current traffic information and the specific traffic status pattern by the cluster distance determination device 112. The cluster distance judging device 112 is a distance 903 (current traffic information) from a cluster centroid 901 of a specific cluster corresponding to a specific traffic status pattern 103 to a projected point coordinate 902 of a traffic information vector representing the traffic status based on the current traffic information 106. 106) and a cluster radius 904 calculated by the cluster radius calculation device 111 for a specific cluster corresponding to the specific traffic situation pattern 103. As a result of the comparison, the cluster distance determination device 112 determines whether or not the distance 903 is equal to or smaller than the threshold when the cluster radius 904 is set as a threshold (a reference based on the specific traffic situation pattern 103). When the distance 903 is equal to or less than the cluster radius 904, the cluster distance determination device 112 determines that the similarity between the current traffic information 106 and the specific traffic situation pattern 103 corresponding to the cluster centroid 901 is high. That is, it is determined that the current traffic information 106 and the specific traffic status pattern 103 are similar to each other. When it is determined that they are similar to each other in this way, the traffic condition matching device 107 outputs the pattern number of the traffic situation pattern to the route information search device 108, and the route information search device 108 searches for an approximate route and the route guidance interface 109. The route information distribution of the approximate route is performed. On the other hand, when the distance 903 is larger than the cluster radius 904, it is determined that the similarity between the current traffic information 106 and the specific traffic status pattern 103 is low. That is, it is determined that the current traffic information 106 and the specific traffic status pattern 103 are not similar to each other. When it is determined that they are not similar to each other in this way, the dynamic route search device 113 performs dynamic route search and distribution of dynamic route information to the route guidance interface 109. That is, the dynamic route search device 113 uses the current traffic information 106 to perform a dynamic route search by the Dijkstra method from the departure point specified by the user via the route guidance interface 109 of the navigation device 150 to the destination. The link sequence constituting the obtained dynamic route is output to the route guidance interface 109.

ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９は、ユーザからの出発地および目的地の入力を受け付けて経路案内システム１００の経路情報検索装置１０８および動的経路探索装置１１３へ出力する。経路案内インターフェース１０９は、経路情報検索装置１０８により配信された経路情報に基づく経路３００、すなわち経路情報検索装置１０８が出力したリンク列で構成される経路３００を図３（ａ）のように画面に表示するとともに、動的経路探索装置１１３により配信された経路情報に基づく経路３１０、すなわち動的経路探索装置１１３が出力したリンク列で構成される経路３１０を図３（ｂ）のように画面に表示する。 The route guidance interface 109 of the navigation device 150 receives the input of the departure place and the destination from the user and outputs them to the route information search device 108 and the dynamic route search device 113 of the route guidance system 100. The route guidance interface 109 displays the route 300 based on the route information distributed by the route information search device 108, that is, the route 300 composed of the link string output by the route information search device 108 on the screen as shown in FIG. The route 310 based on the route information distributed by the dynamic route search device 113, that is, the route 310 composed of the link sequence output by the dynamic route search device 113 is displayed on the screen as shown in FIG. indicate.

経路案内システム１００の動作をフローチャートで表すと図１０および図１１のようになる。図１０は、複数の交通状況パターン１０３の生成と、複数の交通状況パターン１０３のそれぞれに対応した全地点間のすべての組合せについての経路探索演算とを含む、経路案内システム１００によって予め行われる処理手順を示す。図１１は、出発地から目的地までの経路検索の際に経路案内システム１００によって行われる処理手順を示す。なお、ここではクラスタリングを前述のように特徴空間で行う場合について説明する。 The operations of the route guidance system 100 are represented by flowcharts as shown in FIGS. FIG. 10 shows a process performed in advance by the route guidance system 100 including generation of a plurality of traffic situation patterns 103 and route search calculation for all combinations between all points corresponding to the plurality of traffic situation patterns 103. Show the procedure. FIG. 11 shows a processing procedure performed by the route guidance system 100 when searching for a route from the departure point to the destination. Here, a case where clustering is performed in the feature space as described above will be described.

図１０のステップＳ１００１では、交通状況分類装置１０２による交通情報データベース１０１からのデータ読み出しが行われる。交通状況分類装置１０２は経路探索の対象とする地域における過去の交通情報を取得する。ステップＳ１００２では、交通状況分類装置１０２による交通情報ベクトルの主成分分析の演算が行われる。交通状況分類装置１０２は、ステップＳ１００１で取得した交通情報に基づく交通状況を表す交通情報ベクトルに対する主成分分析により得られる基底に対応する特徴空間を生成する。ステップＳ１００３では、交通状況分類装置１０２は、該特徴空間に該交通情報ベクトルを射影する演算を行う。ステップＳ１００１で取得された交通情報に対応する特徴空間への射影により、特徴空間ベクトル（射影点）が得られる。ステップＳ１００４では、交通状況分類装置１０２によるクラスタリングの演算が行われる。該射影点が分類されたクラスターが形成される。クラスタリングには様々な手法があるが、たとえばＫ−ｍｅａｎｓ法を用いれば、複数の球状クラスターが形成され、各クラスターに分類された射影点から該クラスターのクラスター重心への距離が最短であることが保証される。ステップＳ１００５では、交通状況分類装置１０２による射影点およびクラスター重心の交通情報空間への逆射影演算が行われる。クラスター重心が逆射影されて得られる重心ベクトルから、交通状況パターン１０３が得られる。 In step S1001 in FIG. 10, data is read from the traffic information database 101 by the traffic situation classification device 102. The traffic situation classification device 102 acquires past traffic information in an area to be searched for a route. In step S1002, a traffic information vector principal component analysis operation is performed by the traffic situation classification apparatus 102. The traffic situation classification apparatus 102 generates a feature space corresponding to the base obtained by principal component analysis on the traffic information vector representing the traffic situation based on the traffic information acquired in step S1001. In step S1003, the traffic situation classification apparatus 102 performs an operation for projecting the traffic information vector onto the feature space. A feature space vector (projection point) is obtained by projecting onto the feature space corresponding to the traffic information acquired in step S1001. In step S1004, a clustering calculation is performed by the traffic situation classification apparatus 102. A cluster in which the projection points are classified is formed. There are various methods for clustering. For example, if the K-means method is used, a plurality of spherical clusters are formed, and the distance from the projection point classified into each cluster to the cluster centroid of the cluster may be shortest. Guaranteed. In step S1005, the traffic situation classification device 102 performs a reverse projection operation on the traffic information space of the projection points and cluster centroids. A traffic situation pattern 103 is obtained from the center-of-gravity vector obtained by back-projecting the cluster center of gravity.

ステップＳ１００６は経路データベース生成装置１０４内のループ処理である。経路データベース生成装置１０４は、交通状況パターン１０３のそれぞれに対応する交通情報に基づく経路探索コストを用いて、ステップＳ１００７における全ノードに関するループ処理を通じたステップＳ１００８における経路探索演算を行い、探索結果を経路データベース１０５に格納する。以上により、交通状況パターン１０３のそれぞれに対応する全ノード間の経路に関する経路情報が得られる。 Step S1006 is a loop process in the route database generation apparatus 104. The route database generation device 104 uses the route search cost based on the traffic information corresponding to each of the traffic situation patterns 103 to perform route search calculation in step S1008 through loop processing for all the nodes in step S1007, and the search result is routed. Store in the database 105. As described above, route information regarding routes between all nodes corresponding to each of the traffic situation patterns 103 is obtained.

図１１のステップＳ１１０１において、経路情報検索装置１０８は、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９を介してユーザにより入力された出発地および目的地を含む経路案内リクエストを受信する。さらに、本実施の形態においては、動的経路探索装置１１３も、その経路案内リクエストを受信する。ステップＳ１１０２では、交通状況照合装置１０７への現況交通情報１０６の入力処理が行われる。ステップＳ１１０３では、交通状況照合装置１０７は、現況交通情報１０６に基づく交通状況を表す交通情報ベクトルの特徴空間への射影の演算を行う。交通状況照合装置１０７が該交通情報ベクトルを射影する特徴空間は、ステップＳ１００２で得られた特徴空間である。ステップＳ１１０４は交通状況照合装置１０７におけるループ処理である。ステップＳ１１０５において、交通状況照合装置１０７は、ステップＳ１１０３で得られた現況交通情報１０６に基づく交通状況を表す交通情報ベクトルの特徴空間における射影点と、交通状況パターン１０３のそれぞれに対応するクラスター重心との距離を算出する。交通状況照合装置１０７は、現況交通情報１０６に対応する該射影点からの距離のうちで最も短い距離にある特定のクラスター重心に対応する特定の交通状況パターン１０３のパターン番号を特定する。 In step S <b> 1101 of FIG. 11, the route information search device 108 receives a route guidance request including a departure point and a destination input by the user via the route guidance interface 109 of the navigation device 150. Further, in the present embodiment, the dynamic route search apparatus 113 also receives the route guidance request. In step S1102, the current traffic information 106 is input to the traffic status verification device 107. In step S <b> 1103, the traffic situation collation apparatus 107 calculates a projection of a traffic information vector representing the traffic situation based on the current traffic information 106 onto the feature space. The feature space in which the traffic situation matching device 107 projects the traffic information vector is the feature space obtained in step S1002. Step S1104 is a loop process in the traffic situation verification device 107. In step S1105, the traffic situation verification device 107 calculates the projected points in the feature space of the traffic information vector representing the traffic situation based on the current traffic information 106 obtained in step S1103, and the cluster centroid corresponding to each of the traffic situation patterns 103. The distance is calculated. The traffic situation verification device 107 identifies the pattern number of the specific traffic situation pattern 103 corresponding to the specific cluster centroid located at the shortest distance from the projection point corresponding to the current traffic information 106.

ステップＳ１１０６では、クラスター距離判定装置１１２が、現況交通情報と特定の交通状況パターンとの類似度判定を行う。具体的には、上述した距離９０３がクラスター半径９０４以下であるか否かが判定される。ステップＳ１１０６で肯定判定がなされた場合は、ステップＳ１１０７からＳ１１０９までの処理が行われる。 In step S1106, the cluster distance determination device 112 determines the similarity between the current traffic information and the specific traffic status pattern. Specifically, it is determined whether the above-described distance 903 is equal to or less than the cluster radius 904. If an affirmative determination is made in step S1106, the processing from step S1107 to S1109 is performed.

ステップＳ１１０７において、交通状況照合装置１０７は、ステップＳ１１０５で特定した特定の交通状況パターン１０３のパターン番号を、現況交通情報に基づく交通状況に最も類似した特定の交通状況パターンのパターン番号として、経路情報検索装置１０８に出力する。ステップＳ１１０８では、経路情報検索装置１０８は、経路データベース１０５を参照して経路検索を行い、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９を介してユーザにより指定された出発地および目的地と、ステップＳ１１０７で交通状況照合装置１０７から入力された特定の交通状況パターン１０３のパターン番号とに基づき、該パターン番号に対応した該出発地から該目的地までの経路に関する経路情報を読み出す。読み出された経路情報に対応する経路は、現況交通情報１０６に基づく交通状況に最も類似した特定の交通状況パターン１０３において検索された経路なので、現況交通情報１０６に対応した動的経路探索で得られる経路に近似した近似経路である。ステップＳ１１０９において、経路情報検索装置１０８は、ステップＳ１１０８で読み出した該経路情報を、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９に配信する。ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９は、経路情報検索装置１０８により出力された近似経路を、図３（ａ）に示すように経路３００として画面に表示する。 In step S1107, the traffic situation collation apparatus 107 uses the pattern number of the specific traffic situation pattern 103 identified in step S1105 as the pattern number of the specific traffic situation pattern most similar to the traffic situation based on the current traffic information, as route information. The data is output to the search device 108. In step S1108, the route information search device 108 performs a route search with reference to the route database 105, the starting point and destination designated by the user via the route guidance interface 109 of the navigation device 150, and the traffic in step S1107. Based on the pattern number of the specific traffic situation pattern 103 input from the situation matching device 107, route information regarding the route from the departure point to the destination corresponding to the pattern number is read out. Since the route corresponding to the read route information is the route searched in the specific traffic situation pattern 103 most similar to the traffic situation based on the current traffic information 106, it is obtained by the dynamic route search corresponding to the current traffic information 106. It is an approximate route that approximates the route to be obtained. In step S1109, the route information search device 108 distributes the route information read in step S1108 to the route guidance interface 109 of the navigation device 150. The route guidance interface 109 of the navigation device 150 displays the approximate route output by the route information search device 108 as a route 300 on the screen as shown in FIG.

ステップＳ１１０６で否定判定がなされた場合は、ステップＳ１１１０およびＳ１１１１が行われる。ステップＳ１１１０では、動的経路探索装置１１３が、ステップＳ１１０１で受信した経路案内リクエストに含まれる出発地から目的地までの、現況交通情報を用いた動的経路探索演算を行う。ステップＳ１１１１では、動的経路探索装置１１３は、ステップＳ１１１０で探索した動的経路の経路情報を、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９に配信する。ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９は、動的経路探索装置１１３により出力された動的経路を、図３（ｂ）に示すように経路３１０として画面に表示する。 If a negative determination is made in step S1106, steps S1110 and S1111 are performed. In step S1110, the dynamic route search apparatus 113 performs a dynamic route search calculation using current traffic information from the departure point to the destination included in the route guidance request received in step S1101. In step S <b> 1111, the dynamic route search device 113 distributes the route information of the dynamic route searched in step S <b> 1110 to the route guidance interface 109 of the navigation device 150. The route guidance interface 109 of the navigation device 150 displays the dynamic route output by the dynamic route search device 113 on the screen as a route 310 as shown in FIG.

図１０に示すステップＳ１００１〜Ｓ１００８で行われる処理と、図１１に示すステップＳ１１０１〜Ｓ１１１１で行われる処理とは互いに独立した処理である。ステップＳ１００１〜Ｓ１００８は予めオフラインで実行される。ステップＳ１１０１〜Ｓ１１１１は、経路案内リクエストの受信に応じてリアルタイムに実行される。 The processes performed in steps S1001 to S1008 shown in FIG. 10 and the processes performed in steps S1101 to S1111 shown in FIG. 11 are independent processes. Steps S1001 to S1008 are executed offline in advance. Steps S1101 to S1111 are executed in real time in response to receiving the route guidance request.

本実施形態における経路案内システム１００は、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９から入力された出発地から目的地までの上述した近似経路の近似精度が高い場合に、該出発地から該目的地までの近似経路を速やかに提供するので、利便性が高い。この近似経路は、現況交通情報１０６に突発的な交通規制等の情報が含まれている場合であっても、その情報を含んだ現況交通情報１０６に基づく交通状況に最も類似した特定の交通状況パターン１０３において検索された経路である。したがって、ほぼ実際の道路条件に応じた経路が、速やかに近似経路として得られるということになる。その一方で、実際の道路条件は変化しうるため、この近似経路の近似精度が常に高いとは限らない。近似精度が低い場合には、本実施形態における経路案内システム１００は動的経路探索に基づく経路を提供するので、経路案内の確実性が高い。 In the present embodiment, the route guidance system 100 is configured such that when the approximation accuracy of the above approximate route from the departure point to the destination input from the route guidance interface 109 of the navigation device 150 is high, the route from the departure point to the destination is high. Since the approximate route is quickly provided, the convenience is high. This approximate route is a specific traffic situation most similar to the traffic situation based on the current traffic information 106 including the information even if the current traffic information 106 includes information such as sudden traffic regulation. The route searched in the pattern 103. Therefore, a route almost corresponding to the actual road condition can be quickly obtained as an approximate route. On the other hand, since the actual road conditions can change, the approximation accuracy of this approximate route is not always high. When the approximation accuracy is low, the route guidance system 100 according to the present embodiment provides a route based on the dynamic route search, so the certainty of the route guidance is high.

なお、ステップＳ１１０６における処理の分岐により、肯定判定時のステップＳ１１０７以降の処理が実行された場合に比べて、否定判定時のステップＳ１１１０で演算量の多い動的経路探索演算処理が実行された場合の方が、処理時間が長くなる。この処理時間の違いは、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９の入出力に関わるユーザに対しては、ステップＳ１１０１における経路案内リクエスト受信の契機となる出発地および目的地の入力から、ステップＳ１１０９およびＳ１１１１における経路情報配信を契機として画面上に経路が描画されるまでの応答時間の差異となって現れる。 Note that, due to the branch of the process in step S1106, when the dynamic route search calculation process with a large amount of calculation is executed in step S1110 at the time of negative determination, compared to the case where the process after step S1107 at the time of positive determination is executed. In this case, the processing time becomes longer. The difference in processing time is that for users involved in the input / output of the route guidance interface 109 of the navigation device 150, from the input of the departure point and destination that trigger the reception of the route guidance request in step S1101, steps S1109 and S1111. When the route information is distributed, the response time until the route is drawn on the screen appears.

−−−第２の実施の形態−−−
第１の実施の形態における経路案内システム１００では、現況交通情報と交通状況パターンとの類似度が監視されることで、動的経路探索によって得られる動的経路に対する事前探索に基づく近似経路の近似精度の低下が間接的に検出される。第２の実施の形態における経路案内システム１００では、動的経路探索によって得られる動的経路に対する事前探索に基づく近似経路の近似精度が直接的に監視される。近似経路の近似精度は、経路案内システム１００からナビゲーション装置１５０への近似経路の提供後に検査される。近似経路の近似精度の低下が直接的に検出されると、動的経路探索によって得られる動的経路が提供される。 --- Second Embodiment ---
In the route guidance system 100 according to the first embodiment, an approximation of an approximate route based on a prior search for a dynamic route obtained by a dynamic route search is performed by monitoring the degree of similarity between the current traffic information and the traffic situation pattern. A decrease in accuracy is indirectly detected. In the route guidance system 100 according to the second embodiment, the approximation accuracy of the approximate route based on the prior search for the dynamic route obtained by the dynamic route search is directly monitored. The approximation accuracy of the approximate route is checked after providing the approximate route from the route guidance system 100 to the navigation device 150. When a decrease in approximation accuracy of the approximate route is directly detected, a dynamic route obtained by dynamic route search is provided.

図１２は第２の実施の形態における経路案内システム１００の構成図である。本実施の形態における経路案内システム１００が有する交通情報データベース１０１、交通状況分類装置１０２、交通状況パターン１０３、経路データベース生成装置１０４、経路データベース１０５、現況交通情報１０６、交通状況照合装置１０７、経路情報検索装置１０８、および地図データベース１１０は第１の実施の形態における経路案内システム１００と同様であるため、詳細説明を省略する。ナビゲーション装置１５０は、経路案内システム１００の外部装置であり、経路案内インターフェース１０９を有する。経路案内システム１００とナビゲーション装置１５０との間の入出力は、通信を介して行われる。 FIG. 12 is a configuration diagram of the route guidance system 100 according to the second embodiment. The traffic information database 101, the traffic situation classification device 102, the traffic situation pattern 103, the route database generation device 104, the route database 105, the current traffic information 106, the traffic situation matching device 107, and the route information that the route guidance system 100 in this embodiment has. Since the search device 108 and the map database 110 are the same as those of the route guidance system 100 in the first embodiment, detailed description thereof is omitted. The navigation device 150 is an external device of the route guidance system 100 and has a route guidance interface 109. Input / output between the route guidance system 100 and the navigation device 150 is performed via communication.

本実施の形態における経路案内システム１００は、さらに、差替用動的経路探索装置１２０１と経路精度評価装置１２０２とを有する。差替用動的経路探索装置１２０１は、交通状況照合装置１０７と経路情報検索装置１０８とによって近似経路の検索および経路情報の出力が完了した後で、近似経路検索の時と同じ出発地から目的地までの、現況交通情報１０６を用いた動的経路探索演算を行う。 The route guidance system 100 according to the present embodiment further includes a replacement dynamic route search device 1201 and a route accuracy evaluation device 1202. The replacement dynamic route search device 1201 starts from the same departure point as that of the approximate route search after the traffic condition matching device 107 and the route information search device 108 complete the search of the approximate route and the output of the route information. The dynamic route search calculation using the current traffic information 106 to the ground is performed.

経路精度評価装置１２０２は、経路情報検索装置１０８から入力された近似経路と、差替用動的経路探索装置１２０１から入力された動的経路とを比較し、その動的経路に対するその近似経路の近似精度を、近似精度の低下を示す指標に基づいて評価する。すなわち、経路精度評価装置１２０２は、近似精度の低下を示す指標と、予め所定値が設定された基準値（基準）とを比較する。近似精度の低下を示す指標は、例えば動的経路の移動所要時間に対する、近似経路の移動所要時間と動的経路の移動所要時間との差の割合である。動的経路の移動所要時間が１００分、近似経路の移動所要時間が１１０分であるとき、近似経路の移動所要時間と動的経路の移動所要時間との差は１０分であるから、近似精度の低下を示す指標は１０％である。近似精度の低下を示す指標は、例えば、動的経路を構成するリンク列のうち、近似経路には含まれないリンク列の本数または長さの割合であってもよい。この近似精度の低下を示す指標の指標値が判明するタイミングは、経路情報検索装置１０８による近似経路の経路検索よりも多くの処理時間を要する差替用動的経路探索装置１２０１による動的経路探索演算の後であるから、経路情報検索装置１０８により既に近似経路の経路情報がナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９に配信された後である。 The route accuracy evaluation device 1202 compares the approximate route input from the route information search device 108 with the dynamic route input from the replacement dynamic route search device 1201, and determines the approximate route for the dynamic route. Approximation accuracy is evaluated based on an index indicating a decrease in approximation accuracy. That is, the path accuracy evaluation device 1202 compares an index indicating a decrease in approximation accuracy with a reference value (reference) for which a predetermined value is set in advance. The index indicating the decrease in approximation accuracy is, for example, the ratio of the difference between the required time for moving the approximate route and the required time for moving the dynamic route to the required time for moving the dynamic route. When the required time for moving the dynamic route is 100 minutes and the required time for moving the approximate route is 110 minutes, the difference between the required time for moving the approximate route and the required time for moving the dynamic route is 10 minutes. The index indicating a decrease in the value is 10%. The index indicating the decrease in approximation accuracy may be, for example, the ratio of the number or length of link sequences that are not included in the approximate route among the link sequences that constitute the dynamic route. The timing at which the index value of the index indicating the decrease in approximation accuracy is determined is the dynamic route search by the replacement dynamic route search device 1201 that requires more processing time than the route search of the approximate route by the route information search device 108. After the calculation, the route information search device 108 has already delivered the route information of the approximate route to the route guidance interface 109 of the navigation device 150.

近似精度の低下を示す指標が、例えば１０％を超えるなどのように、近似経路の近似精度が低下した場合（近似精度の低下を示す指標が基準値を超えた場合）には、経路精度評価装置１２０２は、動的経路の経路情報をナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９に配信する。この時点で、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９は、図３（ａ）に示すように、経路情報検索装置１０８により既に提供済みの近似経路情報に基づいて経路３００を画面に既に表示している。経路案内インターフェース１０９は、経路精度評価装置１２０２からの動的経路情報を受信したことを契機として、図３（ａ）に示す画面表示を上書きする形で、図３（ｂ）に示すように動的経路情報に基づく経路３１０を画面に表示する。近似経路の近似精度低下指標が基準値を超えない範囲内であれば、経路精度評価装置１２０２は、経路案内インターフェース１０９への動的経路情報配信を行わない。 When the approximation accuracy of the approximate path is reduced, for example, when the index indicating the decrease in approximation accuracy exceeds 10% (when the index indicating the decrease in approximation accuracy exceeds the reference value), the path accuracy evaluation is performed. The device 1202 distributes the route information of the dynamic route to the route guidance interface 109 of the navigation device 150. At this point, the route guidance interface 109 of the navigation device 150 has already displayed the route 300 on the screen based on the approximate route information already provided by the route information search device 108, as shown in FIG. . As shown in FIG. 3B, the route guidance interface 109 overwrites the screen display shown in FIG. 3A when the dynamic route information from the route accuracy evaluation device 1202 is received. The route 310 based on the target route information is displayed on the screen. If the approximate accuracy degradation index of the approximate route is within a range not exceeding the reference value, the route accuracy evaluation device 1202 does not perform dynamic route information distribution to the route guidance interface 109.

差替用動的経路探索装置１２０１による動的経路探索演算処理、および経路精度評価装置１２０２による経路精度評価処理は、ともに経路情報検索装置１０８による近似経路の提供後に行われる。差替用の動的経路情報配信が行われる場合は、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９の入出力に関わるユーザにとっては、いったん画面に描画された近似経路が消去された後、動的経路が再描画されるように感じられる。ナビゲーション装置１５０のユーザを待たせないために、先に得られる近似経路の経路情報が配信されるが、その後に行われる近似経路の近似精度の評価においてその近似精度が低いことが判明したときは、ユーザに動的経路を参照してもらうために、差替用の動的経路の経路情報が配信される。こうした差替用動的経路の再描画と合わせて、ユーザへの便宜のため、過去に生じたことの無いような何らかの異常事象が現在の交通状況に生じたために経路の再計算が行われた旨を明示することとしても良い。 Both the dynamic route search calculation processing by the replacement dynamic route search device 1201 and the route accuracy evaluation processing by the route accuracy evaluation device 1202 are performed after the approximate route is provided by the route information search device 108. When dynamic route information distribution for replacement is performed, the user who is involved in the input / output of the route guidance interface 109 of the navigation device 150 deletes the approximate route once drawn on the screen and then displays the dynamic route. Feels redrawn. In order not to wait for the user of the navigation device 150, the route information of the approximate route obtained earlier is distributed, but when the approximation accuracy of the approximate route performed thereafter is found to be low, the approximation accuracy is low. In order for the user to refer to the dynamic route, route information of the replacement dynamic route is distributed. Along with the redrawing of the replacement dynamic route, for the convenience of the user, the route was recalculated because some abnormal event that had never occurred in the past occurred in the current traffic situation. It is also possible to specify this.

図１３は、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９から経路案内リクエストを受信してからの経路案内システム１００で行われる処理を表したフローチャートである。本実施の形態では、図１３に示すステップＳ１１０１からＳ１１０９において、図１１に示す第１の実施の形態におけるステップＳ１１０１からＳ１１０９までで行われる処理と同様の処理が行われるため、そうした処理に引き続いてステップＳ１３０１以降で行われる処理について説明する。なお、図１３には、図１１に示すステップＳ１１０６、Ｓ１１１０およびＳ１１１１が含まれておらず、ステップＳ１１０５における処理が完了するとステップＳ１１０７へ進む。 FIG. 13 is a flowchart showing processing performed in the route guidance system 100 after receiving a route guidance request from the route guidance interface 109 of the navigation device 150. In the present embodiment, in steps S1101 to S1109 shown in FIG. 13, the same processing as that in steps S1101 to S1109 in the first embodiment shown in FIG. 11 is performed. Processing performed after step S1301 will be described. Note that FIG. 13 does not include steps S1106, S1110, and S1111 shown in FIG. 11, and the processing proceeds to step S1107 when the processing in step S1105 is completed.

ステップＳ１１０９において、経路情報検索装置１０８は、ステップＳ１１０８で検索した近似経路の経路情報を、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９に配信する。ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９は、経路情報検索装置１０８により出力された近似経路を、図３（ａ）に示すように経路３００として画面に表示する。 In step S1109, the route information search device 108 distributes the route information of the approximate route searched in step S1108 to the route guidance interface 109 of the navigation device 150. The route guidance interface 109 of the navigation device 150 displays the approximate route output by the route information search device 108 as a route 300 on the screen as shown in FIG.

ステップＳ１３０１では、差替用動的経路探索装置１２０１は、現況交通情報１０６を用いた動的経路探索演算により動的経路を算出する。ステップＳ１３０２では、経路精度評価装置１２０２は、ステップＳ１１０８で検索された近似経路とステップＳ１３０１で算出された動的経路とを比較する。この比較結果によりステップＳ１３０２で処理が分岐する。この比較の結果、動的経路に対する近似経路の近似精度の低下を示す指標が上述した基準値を超えない範囲内ならば、ステップＳ１３０２で否定判定がなされ、本処理は終了となる。一方、動的経路に対する近似経路の近似精度の低下を示す指標が基準値を超えない範囲から逸脱している場合、すなわち近似精度低下指標が基準値を超過した場合は、ステップＳ１３０２で肯定判定がなされ、ステップＳ１３０３が実行される。ステップＳ１３０３において、経路精度評価装置１２０２は、ステップＳ１３０１で探索した動的経路の経路情報を、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９に配信する。ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９は、図３（ａ）に示す画面を消去し、経路精度評価装置１２０２により出力された差替用動的経路の再描画を行い、その差替用動的経路を、図３（ｂ）に示すように経路３１０として画面に表示する。 In step S1301, the replacement dynamic route search device 1201 calculates a dynamic route by a dynamic route search calculation using the current traffic information 106. In step S1302, the route accuracy evaluation apparatus 1202 compares the approximate route searched in step S1108 with the dynamic route calculated in step S1301. Depending on the comparison result, the process branches in step S1302. As a result of this comparison, if the index indicating a decrease in the approximation accuracy of the approximate route with respect to the dynamic route is within a range that does not exceed the above-described reference value, a negative determination is made in step S1302, and the process ends. On the other hand, if the index indicating a decrease in the approximation accuracy of the approximate path with respect to the dynamic path deviates from the range not exceeding the reference value, that is, if the approximate accuracy decrease index exceeds the reference value, an affirmative determination is made in step S1302. Then, step S1303 is executed. In step S1303, the route accuracy evaluation apparatus 1202 distributes the route information of the dynamic route searched in step S1301 to the route guidance interface 109 of the navigation device 150. The route guidance interface 109 of the navigation device 150 deletes the screen shown in FIG. 3A, redraws the replacement dynamic route output by the route accuracy evaluation device 1202, and the replacement dynamic route. Is displayed on the screen as a path 310 as shown in FIG.

第２の実施の形態における経路案内システム１００は、ナビゲーション装置１５０の経路案内インターフェース１０９から入力された出発地から目的地までの上述した近似経路の近似精度を評価する。上述したように、本実施の形態における経路案内システム１００では、第１の実施の形態における経路案内システム１００と異なり、近似経路の近似精度が、動的経路探索によって得られる動的経路に対する直接的な比較に基づいて評価される。したがって、近似経路の近似精度の評価を高精度に行うことができる。本実施の形態における経路案内システム１００は、その近似精度が低い場合には、その近似経路に差し替えて現況交通情報を反映した動的経路がナビゲーション装置１５０で表示されるように、その動的経路を提供するので、利便性が高い。 The route guidance system 100 in the second embodiment evaluates the approximation accuracy of the approximate route described above from the departure point to the destination input from the route guidance interface 109 of the navigation device 150. As described above, in the route guidance system 100 according to the present embodiment, unlike the route guidance system 100 according to the first embodiment, the approximation accuracy of the approximate route is direct to the dynamic route obtained by the dynamic route search. It is evaluated based on a simple comparison. Therefore, the approximation accuracy of the approximate path can be evaluated with high accuracy. When the approximate accuracy is low, the route guidance system 100 according to the present embodiment replaces the approximate route so that the dynamic route reflecting the current traffic information is displayed on the navigation device 150. So it is very convenient.

１００経路案内システム
１０１交通情報データベース
１０２交通状況分類装置
１０３交通状況パターン
１０４経路データベース生成装置
１０５経路データベース
１０６現況交通情報
１０７交通状況照合装置
１０８経路情報検索装置
１０９経路案内インターフェース
１１０地図データベース
１１１クラスター半径計算装置
１１２クラスター距離判定装置
１１３動的経路探索装置
１５０ナビゲーション装置
４０１特徴空間ベクトルの射影点の座標
５０１クラスター
５０２重心
６０１重心
６０２座標
７０１クラスター重心
７０２重心間距離
７０３重心間距離
８０１クラスター重心
８０２交通情報ベクトルの射影点
８０３距離
８０４範囲
９０１クラスター重心
９０２交通情報ベクトルの射影点座標
９０３距離
９０４クラスター半径
１２０１差替用動的経路探索装置
１２０２経路精度評価装置 100 route guidance system 101 traffic information database 102 traffic situation classification device 103 traffic situation pattern 104 route database generation device 105 route database 106 current traffic information 107 traffic situation matching device 108 route information search device 109 route guidance interface 110 map database 111 cluster radius calculation Device 112 Cluster distance determination device 113 Dynamic route search device 150 Navigation device 401 Feature space vector projection point coordinates 501 Cluster 502 Center of gravity 601 Center of gravity 602 Coordinate 701 Cluster center of gravity 702 Distance between centers of gravity 703 Distance between centers of gravity 801 Cluster center of gravity 802 Traffic information vector Projection point 803 Distance 804 Range 901 Cluster centroid 902 Projection point coordinates 903 of traffic information vector Distance 904 Cluster half Diameter 1201 Replacement dynamic route search device 1202 Route accuracy evaluation device

Claims

Traffic situation classification means for classifying a plurality of traffic situations based on traffic information at each time into a plurality of traffic situation patterns;
Corresponding to each of the plurality of traffic situation patterns, route database generation means for performing route search calculation for all combinations between a plurality of points, and storing all routes obtained by the route search calculation in a route database; ,
A traffic situation matching means for outputting a specific traffic situation pattern similar to the traffic situation based on the current traffic information from the plurality of traffic situation patterns;
Route information search means for searching for a first route from a departure place to a destination with reference to the route database based on the specific traffic situation pattern output by the traffic situation verification means;
A comparison means for comparing the indicator based on the current traffic information with a criterion based on the specific traffic situation pattern;
Dynamic route search means for searching for a second route from the departure place to the destination by route search calculation based on the current traffic information;
A route comprising: route information distribution means for distributing one of the first route and the second route to an external device in accordance with a result of comparing the index by the comparison unit and the reference. Guidance system.

In the route guidance system according to claim 1,
When the comparison means determines that the current traffic information and the specific traffic situation pattern are similar to each other as a result of the comparison of the index and the reference by the comparison means, the route information distribution means And the route information distribution means distributes the second route when it is determined by the comparison means that the current traffic information and the specific traffic situation pattern are not similar to each other. .

In the route guidance system according to claim 2,
The traffic situation classification means classifies the plurality of traffic situations into a plurality of clusters by clustering,
Each of the plurality of traffic situation patterns corresponds to each cluster of the plurality of clusters.

In the route guidance system according to claim 3,
Each of the plurality of traffic situations is represented by a traffic information vector including a plurality of components related to a plurality of travel costs corresponding to each of a plurality of section roads,
Each of the plurality of traffic situation patterns is represented by the traffic information vector corresponding to the center of gravity of each cluster,
The traffic condition collating means includes the traffic information vector that is the shortest distance from the traffic information vector that represents the traffic condition based on the current traffic information among a plurality of traffic information vectors corresponding to the respective centers of gravity of the plurality of clusters. The route guidance system characterized by outputting the traffic condition pattern represented by these as the said specific traffic condition pattern.

In the route guidance system according to claim 4,
The specific traffic situation pattern corresponds to a specific cluster of the plurality of clusters,
The indicator is the shortest distance;
The criterion is a cluster radius of the specific cluster,
The comparison means determines that the current traffic information and the specific traffic situation pattern are similar to each other when the index is equal to or lower than the standard as a result of comparing the index and the standard, and the index is more than the standard. When it is larger, the route guidance system is characterized in that the current traffic information and the specific traffic situation pattern are determined not to be similar to each other.

In the route guidance system according to claim 1,
The indicator indicates a decrease in approximation accuracy of the first path with respect to the second path,
A predetermined value is set in advance as the reference,
The route information distribution means distributes the first route,
As a result of the comparison between the index and the reference by the comparison means, the route information distribution means distributes the second route when the index is larger than the reference.

In the route guidance system according to claim 6,
The traffic situation classification means classifies the plurality of traffic situations into a plurality of clusters by clustering,
Each of the plurality of traffic situation patterns corresponds to each cluster of the plurality of clusters.

In the route guidance system according to claim 7,
Each of the plurality of traffic situations is represented by a traffic information vector including a plurality of components related to a plurality of travel costs corresponding to each of a plurality of section roads,
Each of the plurality of traffic situation patterns is represented by the traffic information vector corresponding to the center of gravity of each cluster,
The traffic condition collating means includes the traffic information vector that is the shortest distance from the traffic information vector that represents the traffic condition based on the current traffic information among a plurality of traffic information vectors corresponding to the respective centers of gravity of the plurality of clusters. The route guidance system characterized by outputting the traffic condition pattern represented by these as the said specific traffic condition pattern.

In the route guidance system according to claim 8,
The route information distribution unit distributes the first route to the external device, so that the second route is displayed on the screen after the first route is displayed on the screen of the external device. A route guidance system for delivering a second route to the external device.