JP4704210B2 - Information providing apparatus and information providing method - Google Patents

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Description

本発明は、移動体に情報を提供する情報提供装置、特に、移動体の移動先を予測して情報を提供する装置に関する。   The present invention relates to an information providing apparatus that provides information to a moving body, and more particularly to an apparatus that provides information by predicting a destination of a moving body.

現在、カーナビゲーション装置や携帯電話などのモバイル端末などにおいて、ユーザの状況に応じて適切な情報を提供する様々な技術が提案されている。その際に、より適切な情報を提供するために、ユーザの状況に依存して提供する情報を変更することや、情報を提供するタイミングを変更する等の工夫がなされている。例えば、大量に存在するお店の情報の中から移動体の現在位置の近くにあるお店の情報だけをフィルタリングして提供するということが行われてきている。また、目的地や経由地、通過地といった移動体の移動先情報も情報提供に影響する重要な情報である。例えば、予めユーザに入力された目的地により、目的地までの経路や目的地近くの駐車場情報などの目的地に関連する情報を提供することや、目的地までの経路上にあるお店の情報や渋滞情報を移動体に提供するということがなされている。ところが、ユーザが移動先を入力することはユーザの負担が大きいため、装置が移動先を予測する手法が従来よりなされている。   At present, various technologies for providing appropriate information according to a user's situation in a mobile terminal such as a car navigation device or a mobile phone have been proposed. At that time, in order to provide more appropriate information, contrivances such as changing the information to be provided depending on the user's situation and changing the timing of providing the information have been made. For example, it has been practiced to filter and provide only information on shops near the current position of the mobile body from a large amount of shop information. In addition, destination information of a moving object such as a destination, a transit point, and a passing point is also important information that affects information provision. For example, by providing information related to the destination such as the route to the destination or parking information near the destination according to the destination input in advance by the user, or the store on the route to the destination Information and traffic jam information are provided to mobiles. However, since it is burdensome for the user to input a destination, a method for the apparatus to predict the destination has been conventionally used.

従来、移動先を予測する手法として、実際に移動体が移動した履歴を用いる方法がある(例えば、特許文献1等参照。)。この技術は、自車の走行履歴から走行目的地となり得る複数の走行目的地候補を算出して走行履歴データメモリに記憶しておき、自車が走行目的地未設定の状態で走行しているとき、自車の現在の走行路および過去に該走行路を経由して各走行目的地候補に到達した頻度から、走行目的地候補のうちの1つを走行目的地と推定して走行経路計画を行うというものである。   Conventionally, as a method for predicting a destination, there is a method of using a history of actual movement of a moving body (see, for example, Patent Document 1). In this technique, a plurality of travel destination candidates that can be travel destinations are calculated from the travel history of the vehicle and stored in a travel history data memory, and the vehicle is traveling in a state where the travel destination is not set. When one of the travel destination candidates is estimated as the travel destination from the current travel path of the vehicle and the frequency at which each travel destination candidate has been reached via the travel path in the past, the travel route plan Is to do.

また、現在地から移動先への交通流比を計測し、その値を用いて、道路に設置された情報提供装置が移動先を予測し、情報提供のフィルタリングを行う方法も提案されている(例えば、特許文献2等参照。)。この技術は、始点(O)から終点(D)までのOD交通量の比を計測し、始点を通った移動体がよく通る終点は現移動体が始点を通った場合に通る可能性が高いと予測する。
特開平7−83678号公報 特開2000−293790号公報
In addition, a method has been proposed in which a traffic flow ratio from the current location to the destination is measured, and the information providing device installed on the road uses the value to predict the destination and perform filtering of information provision (for example, , See Patent Document 2). This technology measures the ratio of the OD traffic volume from the start point (O) to the end point (D), and the end point through which the mobile body that passes through the start point often passes is likely to pass when the current mobile body passes through the start point. Predict.
Japanese Patent Laid-Open No. 7-83678 JP 2000-293790 A

しかしながら、上記特許文献1に開示された移動履歴を用いる移動先予測では、移動履歴が十分に蓄積されるまでは移動先が予測されないという問題がある。さらに、移動履歴に蓄積されていない場所は移動先として予測されないという問題もある。   However, the movement destination prediction using the movement history disclosed in Patent Document 1 has a problem that the movement destination is not predicted until the movement history is sufficiently accumulated. Furthermore, there is a problem that a place that is not accumulated in the movement history is not predicted as a movement destination.

また、上記特許文献2に開示された交通流比の計測による移動先予測では、交通流の到達度については計測が困難であり、始点および終点共に光ビーコン設置点などの計測地点でなければならないという問題がある。つまり、移動体の現在地および移動先が共に計測地点でなければ移動先の予測ができない。ところが、光ビーコンは、いまだ全国の主要道路の一部にしか設置されていない。このために、少なくとも一つの交通流計測地点を通過するまでは移動先が予測できないという問題がある。   Further, in the destination prediction based on the traffic flow ratio measurement disclosed in Patent Document 2, it is difficult to measure the degree of traffic flow arrival, and both the start point and the end point must be measurement points such as an optical beacon installation point. There is a problem. That is, unless the current location and the destination of the moving object are both measurement points, the destination cannot be predicted. However, optical beacons are still only installed on some major roads throughout the country. For this reason, there is a problem that the destination cannot be predicted until it passes through at least one traffic flow measurement point.

そこで、本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、移動履歴を必要とせず、かつ、移動体が交通流計測地点を通過する必要もなく、移動体の移動先を予測し、予測した移動先に関連した情報を提供することができる情報提供装置等を提供することを目的とする。   Therefore, the present invention has been made in view of such problems, and does not require a movement history and does not require the moving body to pass through the traffic flow measurement point, and predicts the moving destination of the moving body. It is an object of the present invention to provide an information providing apparatus or the like that can provide information related to a predicted destination.

上記目的を達成するために、本発明に係る情報提供装置は、移動体の移動先を予測し、予測した移動先に関する情報を前記移動体に提供する情報提供装置であって、交通量を検出する地点である複数の交通量検出地における交通量の向きを、前記交通量検出地を特定する情報と対応づけて蓄積する交通量検出地蓄積手段と、移動体の現在位置を取得する現在地取得手段と、前記現在地取得手段で取得された現在位置から前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地への向きを算出する向き算出手段と、前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地の一部または全部を移動先候補として選択し、選択した移動先候補の交通量検出地について、前記向き算出手段で算出された向きと、当該交通量検出地における交通量の向きとの方向差を算出し、算出した方向差が予め定められた閾値の範囲内にある交通量検出地を特定し、特定した交通量検出地を前記移動体の移動先または移動先の方向として予測する移動先予測手段と、前記移動先予測手段によって予測された移動先または移動先の方向に関する情報を取得して提示する情報提供手段とを備えることを特徴とする。   In order to achieve the above object, an information providing apparatus according to the present invention is an information providing apparatus that predicts a destination of a moving body and provides the moving body with information on the predicted destination, and detects traffic volume. A traffic volume detection location accumulating means for accumulating the direction of traffic volume at a plurality of traffic volume detection locations that are points to be associated with information identifying the traffic volume detection location, and a current location acquisition for acquiring the current position of the mobile object Means for calculating the direction from the current position acquired by the current location acquisition unit to the traffic detection location stored in the traffic detection location storage unit, and stored in the traffic detection location storage unit A part or all of the detected traffic volume is selected as a destination candidate, and the direction calculated by the direction calculating means and the traffic in the traffic volume detected area for the selected traffic destination Quantity A traffic direction detection point is calculated, a traffic volume detection location where the calculated direction difference is within a predetermined threshold range is specified, and the specified traffic volume detection location is the destination of the moving object or the direction of the destination A destination predicting unit that predicts the destination, and an information providing unit that acquires and presents information on the destination or the direction of the destination predicted by the destination predicting unit.

このように、本発明では、所定の地点の交通量を用いることで移動先を予測する。従来であれば、2地点間の交通流を計測するには2地点とも計測地点であり、しかも計測IDを照合するなど2地点間の情報を連携させる必要があるが、本発明では、交通量を利用しているので、単純に所定の地点を所定の向きに通過する車の数などを計測するだけで移動先を予測することができる。交通量が多い地点は移動体が通る可能性が高い場所なので、本情報提供装置から情報提供を受ける移動体が通る可能性も高い。このため、現在地点からの交通流情報が得られてなくても移動先を予測できる。   Thus, in the present invention, the destination is predicted by using the traffic volume at a predetermined point. Conventionally, in order to measure traffic flow between two points, both points are measurement points, and information between the two points needs to be linked such as collating the measurement ID. Therefore, the destination can be predicted simply by measuring the number of cars passing through a predetermined point in a predetermined direction. Since there is a high possibility that a moving object will pass through a point with a large amount of traffic, there is a high possibility that a moving object that receives information from this information providing apparatus will pass. For this reason, a destination can be predicted even if traffic flow information from the current location is not obtained.

また、本発明では交通量の向きの情報も用いる。交通量の向きの情報は、直接計測していなくても、車線情報を用いると道路の位置情報から簡単に求めることが出来る。交通量の向きを用いることで、移動体の現在位置に従った向きの交通量を用いて予測を行うことができるため、より精度の高い移動先予測が可能になる。   In the present invention, information on the direction of traffic is also used. Information on the direction of traffic can be easily obtained from road position information using lane information, even if it is not directly measured. By using the direction of traffic volume, it is possible to perform prediction using the traffic volume in the direction according to the current position of the moving object, so that it is possible to predict the destination with higher accuracy.

なお、本発明は、このような情報提供装置として実現できるだけでなく、情報提供装置を構成する処理部をステップとする情報提供方法として実現したり、そのステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムが記録されたCD−ROM等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現することもできる。   The present invention can be realized not only as such an information providing apparatus, but also as an information providing method using a processing unit constituting the information providing apparatus as a step, or as a program for causing a computer to execute the step. Also, it can be realized as a computer-readable recording medium such as a CD-ROM on which the program is recorded.

本発明によれば、移動履歴を必要とせず、かつ、移動体が交通流計測地点を通過する必要もなく、移動体の移動先を予測し、予測した移動先に関連した情報が提供される。つまり、移動先の履歴がなくても、交通量の情報を用いることで、移動先を予測することができる。そして、予測した移動先により、移動先への経路を提供することや、移動先やその経路上の店や交通情報、渋滞情報を提供することや提供情報のフィルタリングを行うことができる。   According to the present invention, a movement history is not required, and the moving body does not need to pass the traffic flow measurement point, and the moving destination of the moving body is predicted, and information related to the predicted moving destination is provided. . That is, even if there is no history of the destination, the destination can be predicted by using the traffic volume information. Then, according to the predicted destination, it is possible to provide a route to the destination, provide the destination, store information on the route, traffic information, traffic jam information, and filter provided information.

また、移動先を予測することにより、現在地から移動先までの経路において、最もユーザに都合の良い地点で情報を提供するなど、情報提供のタイミングを制御することができる。   Also, by predicting the destination, it is possible to control the timing of information provision, such as providing information at a point most convenient for the user in the route from the current location to the destination.

よって、簡易な手法で便利な情報提供装置が実現され、カーナビゲーション装置や携帯電話等の移動体が普及した今日における本発明の実用的価値は極めて高い。   Therefore, a convenient information providing device is realized by a simple method, and the practical value of the present invention is very high in today's mobile vehicles such as car navigation devices and mobile phones.

以下、本発明の実施の形態について説明する。代表的な本発明の実施の形態における情報提供装置は、以下の通りである。   Embodiments of the present invention will be described below. An information providing apparatus in a typical embodiment of the present invention is as follows.

本発明に係る第1の情報提供装置は、移動体の移動先を予測し、予測した移動先に関する情報を前記移動体に提供する情報提供装置であって、交通量を検出する地点である複数の交通量検出地における交通量の向きを、前記交通量検出地を特定する情報と対応づけて蓄積する交通量検出地蓄積手段と、移動体の現在位置を取得する現在地取得手段と、前記現在地取得手段で取得された現在位置から前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地への向きを算出する向き算出手段と、前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地の一部または全部を移動先候補として選択し、選択した移動先候補の交通量検出地について、前記向き算出手段で算出された向きと、当該交通量検出地における交通量の向きとの方向差を算出し、算出した方向差が予め定められた閾値の範囲内にある交通量検出地を特定し、特定した交通量検出地を前記移動体の移動先または移動先の方向として予測する移動先予測手段と、前記移動先予測手段によって予測された移動先または移動先の方向に関する情報を取得して提示する情報提供手段とを備えることを特徴とする。これによって、現在地と交通量検出地における交通量を用いて移動体の移動先が予測され、予測された移動先に関する情報が提供されるので、移動履歴を必要とせず、かつ、移動体が交通流計測地点を通過する必要がない便利な情報提供装置が実現される。   A first information providing apparatus according to the present invention is an information providing apparatus that predicts a moving destination of a moving body and provides information related to the predicted moving destination to the moving body. A traffic volume detection location accumulation means for accumulating the direction of traffic volume at the traffic volume detection location in association with the information for identifying the traffic detection location, a current location acquisition means for obtaining a current position of a mobile object, and the current location Direction calculation means for calculating the direction from the current position acquired by the acquisition means to the traffic volume detection location accumulated in the traffic volume detection location storage means, and the traffic volume stored in the traffic volume detection location storage means A part or all of the detected locations are selected as destination candidates, and the direction calculated by the direction calculating means and the direction of traffic volume at the traffic amount detected locations for the selected destination candidate traffic volume detection locations. Calculate direction difference A destination prediction unit that identifies a traffic detection location where the calculated direction difference is within a predetermined threshold range, and predicts the specified traffic detection location as the destination of the mobile or the direction of the destination; And information providing means for acquiring and presenting information relating to the destination predicted by the destination prediction means or the direction of the destination. As a result, the destination of the mobile object is predicted using the traffic volume at the current location and the traffic detection location, and information on the predicted destination is provided. A convenient information providing device that does not need to pass through the flow measurement point is realized.

ここで、前記移動先予測手段は、例えば、前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地の中から、前記現在地取得手段で取得された現在位置から一定距離の範囲内にある交通量検出地を前記移動先候補として選択し、前記情報提供装置はさらに、前記現在地取得手段で取得された現在位置から前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地までの距離を算出する距離算出手段を備え、前記交通量検出地蓄積手段は、前記複数の交通量検出地について、さらに、交通量の大きさを蓄積し、前記移動先予測手段は、前記方向差が予め定められた閾値の範囲内にある交通量検出地の中から、前記距離算出手段によって算出された距離が小さく、かつ、前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量の大きさが大きい交通量検出地を選択し、選択した交通量検出地を前記移動体の移動先として予測するのが好ましい。   Here, for example, the destination prediction unit is within a certain distance from the current position acquired by the current location acquisition unit from among the traffic detection locations stored in the traffic detection location storage unit. The traffic detection location is selected as the destination candidate, and the information providing apparatus further includes a distance from the current position acquired by the current location acquisition means to the traffic detection location stored in the traffic detection location storage means. Distance calculation means for calculating the traffic volume, the traffic volume detection area accumulation means further accumulates the magnitude of traffic volume for the plurality of traffic volume detection areas, and the destination prediction means has the direction difference in advance. Of the traffic detection locations within the predetermined threshold range, the distance calculated by the distance calculation means is small, and the traffic volume stored in the traffic detection location storage means is large. traffic Select detection area, it is preferable to predict the selected traffic amount detection areas as the destination of the movable body.

また、本発明の第2の情報提供装置は、前記情報提供装置がさらに、地図情報を蓄積する地図情報蓄積手段と、前記地図情報蓄積手段に蓄積された地図情報と前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地を特定する情報とを用いて、前記交通量検出地の位置を変更し得る位置範囲を算出する交通量検出地位置範囲算出手段と、前記交通量検出地位置範囲算出手段によって算出された位置範囲内で、かつ、前記現在地取得手段で取得された現在位置に最も近い位置に、前記交通量検出地の位置を変更する交通量検出地位置変更手段とを備え、前記向き算出手段は、前記交通量検出地位置変更手段によって変更された位置に基づいて、前記向きを算出し、前記距離算出手段は、前記交通量検出地位置変更手段によって変更された位置に基づいて、前記距離を算出することを特徴とする。これによって、交通量検出地の位置が統一され、移動先の予測精度が向上される。   The second information providing apparatus of the present invention is further characterized in that the information providing apparatus further stores map information storing means for storing map information, map information stored in the map information storing means, and the traffic volume detection location storing means. And a traffic volume detection location position calculating means for calculating a location range in which the location of the traffic volume detection location can be changed using information specifying the traffic volume detection location stored in A traffic detection position change means for changing the position of the traffic detection position within a position range calculated by the range calculation means and closest to the current position acquired by the current position acquisition means; The direction calculating means calculates the direction based on the position changed by the traffic volume detection location changing means, and the distance calculation means is a position changed by the traffic volume detection location changing means. Based on, and calculates the distance. As a result, the position of the traffic detection location is unified, and the prediction accuracy of the destination is improved.

また、本発明の第3の情報提供装置は、前記情報提供装置がさらに、前記現在地取得手段で取得された現在位置から前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地への経路の遠回りの度合を示す遠回り度を算出する遠回り度算出手段を備え、前記移動先予測手段はさらに、前記遠回り度算出手段で算出された前記交通量検出地への経路の遠回り度が予め定められた値より大きい場合に、当該交通量検出地を前記移動先候補から除外することを特徴とする。これによって、遠回り度を考慮した移動先の予測が行われ、移動先の予測精度が向上される。   In the third information providing apparatus of the present invention, the information providing apparatus further includes a route from a current position acquired by the current position acquiring unit to a traffic detection location accumulated in the traffic detection location accumulating unit. A circuitousness calculating means for calculating a circuitousness indicating the degree of circuitousness of the vehicle, and the destination predicting means further determines a circuitousness of a route to the traffic detection location calculated by the circuitousness calculating means. If the value is larger than the value, the traffic volume detection location is excluded from the destination candidates. As a result, the destination is predicted in consideration of the circuitousness, and the destination prediction accuracy is improved.

また、本発明の第4の情報提供装置は、前記情報提供装置がさらに、地図情報を蓄積する地図情報蓄積手段と、前記地図情報蓄積手段に蓄積された地図情報を用いて、前記現在地取得手段で取得された現在位置から前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地までの推奨経路を算出する推奨経路算出手段と、前記推奨経路算出手段で算出された推奨経路上に、当該推奨経路を算出した前記交通量検出地を除く他の交通量検出地が存在するか否かを判断することによって、冗長な交通量検出地が存在するか否かを示す冗長度を算出する冗長度算出手段と、前記冗長度算出手段によって算出された冗長度によって冗長な交通量検出地が存在すると示された場合に、当該交通量検出地を前記移動先候補から除外することを特徴とする。これよって、冗長な移動先が候補として選ばれることが排除されるので、移動先の予測精度が向上される。   According to a fourth information providing apparatus of the present invention, the information providing apparatus further uses the map information accumulating means for accumulating the map information, and the current location acquiring means using the map information accumulated in the map information accumulating means. On the recommended route calculation means for calculating a recommended route from the current position acquired in step S3 to the traffic detection location stored in the traffic detection location storage means, and on the recommended route calculated by the recommended route calculation means, By determining whether there is a traffic detection location other than the traffic detection location where the recommended route has been calculated, a redundancy indicating whether there is a redundant traffic detection location is calculated. When the redundancy calculated by the redundancy calculation means and the redundancy calculated by the redundancy calculation means indicate that there is a redundant traffic volume detection location, the traffic volume detection location is excluded from the destination candidates. To do. This eliminates the selection of a redundant destination as a candidate, thereby improving the prediction accuracy of the destination.

また、本発明の第5の情報提供装置は、前記移動先予測手段は、移動先として予測した交通量検出地について、予測の確からしさを示す評価値を算出し、算出した評価値が予め定められた基準を満たす場合に、当該交通量検出地を前記移動体の現在位置として、前記移動先の予測を繰り返すことを特徴とする。これによって、移動先の予測が繰り返されるので、現実の目的地に近い移動先が予測される。   Further, in the fifth information providing apparatus of the present invention, the destination prediction means calculates an evaluation value indicating the probability of prediction for the traffic volume detection location predicted as the destination, and the calculated evaluation value is predetermined. When the determined criteria are satisfied, the prediction of the destination is repeated with the traffic volume detection location as the current position of the moving body. Thereby, since the prediction of the destination is repeated, a destination close to the actual destination is predicted.

また、本発明の第6の情報提供装置は、前記交通量検出地蓄積手段が、前記複数の交通量検出地について、さらに、交通量検出地が道路であるか否かの情報を含む種別情報を蓄積し、前記移動先予測手段が、前記交通量検出地蓄積手段に蓄積された種別情報を参照することで、前記交通量検出地が道路であるか否か判定し、道路であると判定した場合に、当該交通量検出地を前記移動体の現在位置として、前記予測を繰り返すことを特徴とする。これによって、交通量検出地の種別が考慮され、例えば、道路上の地点であれば、さらにその先の移動先への予測が繰り返され、目的地に近い移動先が予測される。   Further, according to a sixth information providing apparatus of the present invention, the traffic volume detection location accumulating unit further includes, for the plurality of traffic volume detection locations, type information including information on whether or not the traffic volume detection location is a road. And the destination prediction means determines whether or not the traffic volume detection location is a road by referring to the type information stored in the traffic volume detection location storage means. In this case, the prediction is repeated with the traffic volume detection location as the current position of the mobile object. As a result, the type of traffic detection location is taken into account. For example, if it is a point on the road, the prediction of the destination is further repeated, and the destination near the destination is predicted.

また、本発明の第7の情報提供装置は、前記情報提供装置がさらに、前記移動先予測手段で予測された移動先を提示する移動先提示手段と、前記移動先提示手段で提示された移動先に対するユーザからの選択指示を受け付ける移動先選択手段とを備え、情報提供手段は、前記移動先選択手段が受け付けた選択指示に対応する移動先に関する情報を取得して提示することを特徴とする。これによって、移動先が目的地候補として提示されるので、ユーザによる目的地設定が簡素化される。   Further, the seventh information providing apparatus of the present invention is characterized in that the information providing apparatus further includes a destination presentation means for presenting a destination predicted by the destination prediction means, and a movement presented by the destination presentation means. A destination selection unit that receives a selection instruction from the user for the destination, and the information providing unit acquires and presents information about the destination corresponding to the selection instruction received by the destination selection unit. . As a result, the destination is presented as a destination candidate, and the destination setting by the user is simplified.

また、本発明の第8の情報提供装置は、前記情報提供装置がさらに、前記複数の交通量検出地の位置と前記交通量検出地での交通量の向きの類似性に基づいて、前記複数の交通量検出地での交通量の大きさを合成できるか否かを判定する合成可否判定手段と、前記合成可否判定手段が合成できると判定した場合に、前記複数の交通量検出地での交通量の大きさを合成することにより、前記交通量検出地での交通量の大きさを変更する合成手段とを備え、前記移動先予測手段は、前記合成手段によって合成された交通量の大きさを用いて、前記交通量検出地を選択することを特徴とする。これによって、類似する交通量検出地における交通量が合成されるので、現実の交通状態を反映した精度の高い移動先予測が可能になる。   Further, the eighth information providing apparatus of the present invention is characterized in that the information providing apparatus is further configured based on the similarity between the position of the plurality of traffic detection points and the direction of the traffic volume at the traffic detection point. If it is determined that the composite availability determination means and the composite availability determination means can be combined, it is possible to combine the traffic volume at the plurality of traffic detection areas. Synthesizing means for changing the magnitude of the traffic volume at the traffic volume detection area by synthesizing the magnitude of the traffic volume, and the destination predicting means includes a magnitude of the traffic volume synthesized by the synthesizing means. The traffic volume detection location is selected using the distance. As a result, the traffic volume at similar traffic volume detection sites is synthesized, so that it is possible to predict the destination with high accuracy reflecting the actual traffic state.

また、本発明の第9の情報提供装置は、前記情報提供装置がさらに、前記交通量検出地が存在する密度を地域別に蓄積する交通量検出地密度蓄積手段と、前記現在地取得手段で取得された現在位置と前記交通量検出地密度蓄積手段に蓄積された現在位置を含む地域の前記密度とから、移動先候補とする交通量検出地の位置範囲を算出するフィルタリング位置範囲算出手段と、前記フィルタリング位置範囲算出手段が算出した位置範囲に従って、前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地から移動先候補となるものをフィルタリングする移動先候補フィルタリング手段とを備え、前記移動先予測手段は、前記移動先候補フィルタリング手段によるフィルタリングによって移動先候補とされた交通量検出地の一部または全部を、前記移動先候補として選択することを特徴とする。これによって、交通量検出地の密度を考慮した移動先候補が決定されるので、処理負荷が軽減される。   In the ninth information providing apparatus according to the present invention, the information providing apparatus is further acquired by a traffic volume detection density accumulation unit that accumulates a density in which the traffic volume detection area exists for each region and the current location acquisition unit. Filtering position range calculating means for calculating a position range of a traffic detection location as a destination candidate from the current location and the density of the area including the current location stored in the traffic detection location density storage means, A destination candidate filtering means for filtering a destination candidate from the traffic volume detection location stored in the traffic volume detection location storage means according to the location range calculated by the filtering location range calculation means, The predicting means includes a part or all of the traffic volume detection locations that are determined as destination candidates by filtering by the destination candidate filtering means. And selecting as the destination candidates. As a result, the destination candidate is determined in consideration of the density of the traffic detection location, so that the processing load is reduced.

また、本発明の第10の情報提供装置は、前記情報提供装置がさらに、渋滞情報を蓄積する渋滞情報蓄積手段と、前記渋滞情報蓄積手段に蓄積された渋滞情報から、交通量検出地の位置、前記交通量検出地での交通量の向き、および、前記交通量検出地での交通量の大きさを推定する交通量推定手段とを備え、前記交通量検出地蓄積手段は、前記交通量推定手段で推定された交通量検出地の位置、前記交通量検出地での交通量の向き、および、前記交通量検出地での交通量の大きさを示す情報を蓄積することを特徴とする。これによって、渋滞情報から交通量が推定されるので、現実の交通量が特定できない場合であっても、移動先の予測と、その予測に基づく情報の提供とが可能になる。   According to a tenth information providing apparatus of the present invention, the information providing apparatus further includes a traffic information storing means for storing traffic information, and a traffic detection location from the traffic information stored in the traffic information storing means. A traffic volume estimation means for estimating a traffic volume direction at the traffic volume detection area and a traffic volume volume at the traffic volume detection area, wherein the traffic volume detection area storage means includes the traffic volume It stores the information indicating the position of the traffic volume detected by the estimation means, the direction of the traffic volume at the traffic volume detected area, and the magnitude of the traffic volume at the traffic volume detected area. . As a result, since the traffic volume is estimated from the traffic jam information, it is possible to predict the destination and provide information based on the prediction even when the actual traffic volume cannot be specified.

また、本発明の第11の情報提供装置は、前記情報提供装置がさらに、道路の所定の地点間を示すリンクについて、リンク旅行時間、リンク長、および、リンクの始点位置と終点位置を示す情報を蓄積するリンク旅行時間蓄積手段と、前記リンク旅行時間蓄積手段に蓄積されたリンク旅行時間、リンク長、および、リンクの始点位置と終点位置から、交通量検出地の位置、前記交通量検出地での交通量の向き、および、前記交通量検出地での交通量の大きさを推定する交通量推定手段とを備え、前記交通量検出地蓄積手段は、前記交通量推定手段で推定された交通量検出地の位置、前記交通量検出地での交通量の向き、および、前記交通量検出地での交通量の大きさを示す情報を蓄積することを特徴とする。これによって、リンク旅行時間から交通量が推定されるので、現実の交通量が特定できない場合であっても、移動先の予測と、その予測に基づく情報の提供とが可能になる。   The eleventh information providing apparatus according to the present invention is the information indicating the link travel time, the link length, and the link start point position and end point position for the link indicating the predetermined point on the road. Travel time storage means for storing traffic, link travel time stored in the link travel time storage means, link length, and start position and end position of the link. Traffic volume estimation means for estimating the direction of traffic volume at the traffic volume and the magnitude of the traffic volume at the traffic volume detection location, and the traffic volume detection location storage means was estimated by the traffic volume estimation means Information indicating the position of the traffic volume detection location, the direction of the traffic volume at the traffic volume detection location, and the magnitude of the traffic volume at the traffic volume detection location is accumulated. Thus, since the traffic volume is estimated from the link travel time, even when the actual traffic volume cannot be specified, it is possible to predict the destination and provide information based on the prediction.

また、本発明の第12の情報提供装置は、前記情報提供装置がさらに、予測する移動先の数を決定する移動先予測数決定手段を備え、前記移動先予測手段は、前記移動先予測数決定手段で決定された数だけ移動先を予測することを特徴とする。これによって、各種状況に応じて、予測する移動先の数が変更されるので、自動的に複数の移動先に関する情報を得ることが可能になる。   The twelfth information providing apparatus of the present invention further includes a predicted destination determination unit that determines the number of destinations to be predicted by the information providing apparatus, wherein the destination prediction unit includes the predicted destination number. The number of destinations is predicted by the number determined by the determining means. As a result, the number of destinations to be predicted is changed according to various situations, so that information on a plurality of destinations can be automatically obtained.

以下、本発明の各実施の形態における情報提供装置について、図面を用いて詳細に説明する。   Hereinafter, an information providing apparatus according to each embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

(実施の形態1)
まず、本発明の実施の形態1における情報提供装置について説明する。
(Embodiment 1)
First, the information provision apparatus in Embodiment 1 of this invention is demonstrated.

図1は、本実施の形態における情報提供装置の構成図を示す。図1の情報提供装置は、車等の移動体に備えられ、移動体の現在地と交通量取得地との間の距離と方向を利用して移動体の移動先を予測し、予測した移動先に関する情報を提供する装置であり、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部105、情報提供部106を備える。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   FIG. 1 shows a configuration diagram of an information providing apparatus according to the present embodiment. The information providing apparatus of FIG. 1 is provided in a moving body such as a car, predicts the moving destination of the moving body using the distance and direction between the current location of the moving body and the traffic acquisition location, and the predicted moving destination. This is a device that provides information related to the current location, and includes a current location acquisition unit 101, a traffic volume detection location accumulation unit 102, a distance calculation unit 103, a direction calculation unit 104, a movement destination prediction unit 105, and an information provision unit 106. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

現在地取得部101は、移動体の現在位置を取得する処理部であり、GPSアンテナまたはICタグ、通信、画像認識等により、移動体の現在地を検知する。例えば、東経「134.5.59.9」、北緯「34.5.15.6」のように移動体の経度、緯度の情報を検知する。   The current location acquisition unit 101 is a processing unit that acquires the current position of the mobile object, and detects the current location of the mobile object by a GPS antenna or an IC tag, communication, image recognition, or the like. For example, information on the longitude and latitude of the moving body is detected such as east longitude “134.55.59.9” and north latitude “34.5.15.6”.

交通量検出地蓄積部102は、図2に示されるように、交通量を検出できる地点(交通量検出地)の検出点位置および検出した交通量の大きさと交通量の向きを蓄積するハードディスク等である。例えば、ID「001」は、位置の東経「134.5.27.7」、北緯「34.6.4.5」において交通量検出地が存在し、検出地における向き(方向角)「90度」への交通量の大きさが「400台/時間」であることを示す。向きは真北方向角であり、真北の方向を0度とし、真北の方向から右回りを正としている。交通量検出地の位置や交通量の情報は予め装置内に蓄積しておく。なお、VICS電波やネットワーク回線から最新の交通量情報を入手してもよい。交通量検出地は移動先の候補でもあり、本情報提供装置は交通量検出地の中から移動先を決定する。   As shown in FIG. 2, the traffic volume detection location storage unit 102 stores a detection point position of a traffic volume detection location (traffic volume detection location), a detected traffic volume, and a traffic volume direction. It is. For example, the ID “001” has a traffic detection location at the east longitude “134.5.27.7” and the north latitude “34.6.4.5”, and the direction (direction angle) “90” at the detection location. The traffic volume to “degree” indicates “400 vehicles / hour”. The direction is a true north direction angle, the true north direction is 0 degree, and the clockwise direction from the true north direction is positive. Information on the location of the traffic volume detection location and traffic volume is stored in advance in the apparatus. The latest traffic information may be obtained from VICS radio waves or network lines. The traffic detection location is also a destination candidate, and the information providing apparatus determines the destination from the traffic detection location.

距離算出部103は、現在地取得部101で取得した現在地の位置と、交通量検出地蓄積部102に蓄積した交通量検出地の位置との間の距離を算出する。   The distance calculation unit 103 calculates the distance between the current location acquired by the current location acquisition unit 101 and the traffic detection location stored in the traffic detection location storage unit 102.

向き算出部104は、現在地取得部101で取得した現在地の位置から、交通量検出地蓄積部102に蓄積した交通量検出地の位置への向きを算出する。例えば現在地の位置から交通量検出地の位置へのベクトルの角度を向きとする。   The direction calculation unit 104 calculates the direction from the position of the current location acquired by the current location acquisition unit 101 to the position of the traffic detection location accumulated in the traffic detection location storage unit 102. For example, the angle of the vector from the position of the current location to the location of the traffic volume detection location is set as the direction.

移動先予測部105は、交通量検出地の一部または全部を移動先候補として選択し、選択した移動先候補の交通量検出地について、向き算出部104で算出された向きと、当該交通量検出地における交通量の向きとの方向差を算出し、算出した方向差が予め定められた閾値の範囲内にある交通量検出地を特定し、特定した交通量検出地を移動体の移動先または移動先の方向として予測する処理部の一例であり、本実施の形態では、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離と向き算出部104が算出した現在地−交通量検出地間の向き、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量の大きさと交通量の向きにより、移動先となる交通量検出地を予測する。この移動先予測部105は、移動先候補を決定する移動先候補決定部105aと、決定された移動先候補から最終的な1以上の移動先を選別するフィルタリング部105bとを有する。   The destination prediction unit 105 selects a part or all of the traffic volume detection location as a destination candidate, and the direction calculated by the direction calculation unit 104 and the traffic volume for the selected traffic volume detection location of the destination candidate. Calculate the direction difference from the direction of traffic volume at the detection location, identify the traffic detection location where the calculated direction difference is within the predetermined threshold range, and move the specified traffic detection location to the destination of the moving object Or, it is an example of a processing unit that predicts the direction of the destination, and in the present embodiment, the distance between the current location and the traffic volume detection location calculated by the distance calculation unit 103 and the current location and traffic volume detection calculated by the orientation calculation unit 104 Based on the direction between the ground and the traffic volume accumulated in the traffic volume detection area accumulation unit 102 and the traffic volume direction, the traffic volume detection area to be the destination is predicted. The destination prediction unit 105 includes a destination candidate determination unit 105a that determines a destination candidate, and a filtering unit 105b that selects one or more final destinations from the determined destination candidates.

より詳しくは、移動先予測部105の移動先候補決定部105aは、まず、現在位置から一定距離の範囲内にある交通量検出地を移動先候補として選択する。例えば、図2に示されるように、交通量検出地の情報が蓄積されていたとする。このうち現在地からの距離が近いものから順に10個を選択し、図3に示されるように移動先の候補とする。本実施の形態では、交通量検出地の位置が移動先の候補位置であり、交通量検出地の交通量の向きが移動先の向き候補である。同じ位置に交通量の向きが複数あった場合、それぞれの向きについて移動先候補とする。つまり移動先候補とは位置候補と向き候補の組である。   More specifically, the destination candidate determination unit 105a of the destination prediction unit 105 first selects a traffic volume detection place within a certain distance from the current position as a destination candidate. For example, as shown in FIG. 2, it is assumed that the information on the traffic volume detection location is accumulated. Of these, 10 are selected in order from the closest distance from the current location, and are selected as destination candidates as shown in FIG. In the present embodiment, the position of the traffic volume detection location is the destination candidate position, and the traffic volume direction of the traffic volume detection location is the destination orientation candidate. If there are multiple directions of traffic at the same position, each direction is regarded as a destination candidate. That is, the destination candidate is a set of position candidates and orientation candidates.

続いて、移動先予測部105のフィルタリング部105bは、移動先候補となった交通量検出地の中から、現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向きにより、さらにフィルタリングする。フィルタリング部105bは、交通量の向きと現在地−交通量検出地間の向きの方向差が閾値以内、例えば、90度の範囲内である交通量検出地を移動先の候補として選択し、方向差が90度より大きい移動先候補を移動先候補から除去する。方向差でフィルタリングを行う理由は、移動体が現在地から交通量検出地に移動するまでの方向と、交通量検出地から移動する方向が類似する傾向が高いためである。特に移動体は少しでも逆向きに進むことを避ける傾向が高いため、方向差を90度としている。   Subsequently, the filtering unit 105b of the destination prediction unit 105 further performs filtering based on the direction between the current location and the traffic amount detection location and the direction of traffic volume in the detection value from the traffic amount detection locations that are the destination candidates. . The filtering unit 105b selects, as a destination candidate, a traffic volume detection location where the direction difference between the traffic direction and the current location-traffic detection location direction is within a threshold, for example, within a range of 90 degrees. Is removed from the destination candidates. The reason for filtering by the direction difference is that the direction in which the moving body moves from the current location to the traffic volume detection location and the direction from the traffic volume detection location tend to be similar. In particular, since the moving body tends to avoid moving in the opposite direction even a little, the direction difference is set to 90 degrees.

例えば、図4に示されるように「ID005〜008(東経134.7.26.9、北緯34.4.49.2)」の交通量検出地をフィルタリングする場合、現在地から「ID005〜008」への向き(方向角)は110度である。「ID005〜008」付近まで110度の向きで移動した後、「ID005〜008」を逆方向である270度の方向で通過することは、一般的にほとんどない。よって、「ID005〜008」における交通量の向き「90度」「270度」「0度」「180度」のうち、110度±90度の範囲内である向き「90度」、「180度」がフィルタリング部105bによって選択される。例えば、図4に示される例では、向きから図5に示されるようにフィルタリングされる。このように、向きによりフィルタリングを行うことで、一般的に移動先とはならない移動先候補を除去することができるため、予測精度が向上する。   For example, as shown in FIG. 4, when filtering the traffic volume detection location “ID005 to 008 (East longitude 134.77.26.9, North latitude 34.44.49.2)”, “ID005 to 008” from the current location is filtered. The direction (direction angle) to is 110 degrees. After moving in the direction of 110 degrees to the vicinity of “ID005 to 008”, it is generally rare to pass “ID005 to 008” in the opposite direction of 270 degrees. Therefore, among the directions of traffic volume “90 degrees”, “270 degrees”, “0 degrees”, and “180 degrees” in “ID005 to 008”, the directions “90 degrees” and “180 degrees” are within a range of 110 degrees ± 90 degrees. Is selected by the filtering unit 105b. For example, in the example shown in FIG. 4, filtering is performed from the direction as shown in FIG. 5. In this way, by performing filtering according to the direction, it is possible to remove destination candidates that are not generally destinations, so that prediction accuracy is improved.

なお、移動先の候補として一つも選択されなかった場合は、移動先の候補となる交通量検出地の数を増加させる。   If no destination candidate is selected, the number of traffic volume detection locations that are destination candidates is increased.

次に、移動先予測部105のフィルタリング部105bは、上記方向差が予め定められた閾値の範囲内にある交通量検出地の中から、距離算出部103によって算出された距離が小さく、かつ、交通量の大きさが大きい交通量検出地を選択し、選択した交通量検出地を移動体の移動先として予測する。つまり、交通量の大きさと現在地から交通量検出地までの距離で移動先を予測する。具体的には、交通量の大きさを距離で割った値を予測の確からしさを示す評価値とし、その評価値が最も大きいものを移動先とする。例えば、図6に示されるように「ID002・交通量の向き270度」への評価値は400/1.7、「ID003・交通量の向き90度」への評価値は400/1.6、「ID005・交通量の向き90度」への評価値は900/2.3、「ID008・交通量の向き180度」への評価値は100/2.3、「ID010・交通量の向き270度」への評価値は200/1.2となり、最も評価値の高い「ID005・交通量の向き90度」が移動先として選択される。これは、移動体が将来ID005の地点(経度134.7.26.9、緯度34.4.49.2)を90度の向きに移動することを予測している。   Next, the filtering unit 105b of the destination prediction unit 105 has a small distance calculated by the distance calculation unit 103 out of the traffic detection locations where the direction difference is within a predetermined threshold range, and A traffic detection location with a large traffic volume is selected, and the selected traffic detection location is predicted as the destination of the moving object. That is, the travel destination is predicted based on the traffic volume and the distance from the current location to the traffic volume detection location. Specifically, a value obtained by dividing the amount of traffic by the distance is set as an evaluation value indicating the probability of prediction, and a value having the highest evaluation value is set as a destination. For example, as shown in FIG. 6, the evaluation value for “ID002 / traffic direction 270 degrees” is 400 / 1.7, and the evaluation value for “ID003 / traffic direction 90 degrees” is 400 / 1.6. , The evaluation value for "ID005-traffic direction 90 degrees" is 900 / 2.3, the evaluation value for "ID008-traffic direction 180 degrees" is 100 / 2.3, "ID010-traffic direction" The evaluation value for “270 degrees” is 200 / 1.2, and “ID005 / traffic direction 90 degrees” having the highest evaluation value is selected as the destination. This predicts that the moving object will move in the direction of 90 degrees in the future at the location of ID005 (longitude 134.77.26.9, latitude 34.44.49.2).

なお、複数の候補地を移動先として予測してもよい。
情報提供部106は、提供する情報を予め蓄積した提供情報蓄積部106aを有し、移動先予測部105が予測した移動先に関する情報を提供情報蓄積部106aから読み出し、読み出した情報を、情報提供装置の画面や音声によって、ユーザに提供する。例えば、移動体が将来ID005の地点を90度の向きに移動することを予測した場合、図7に示されるようにID005の地点(東経134.7.26.9、北緯34.4.49.2)を90度の向きに通過するまでの経路の渋滞情報や推奨経路を提供することが出来る。なお、提供情報蓄積部106aに蓄積されている情報には、予め蓄積された推奨経路等の地図情報や、VICS電波やネットワーク回線から最新の交通量情報等として情報提供部106によって取得された情報等が含まれる。
Note that a plurality of candidate locations may be predicted as destinations.
The information provision unit 106 includes a provision information storage unit 106a that stores information to be provided in advance. The information provision unit 106 reads information about a destination predicted by the destination prediction unit 105 from the provision information storage unit 106a, and provides the read information as information provision. It is provided to the user through the screen and sound of the device. For example, when it is predicted that the moving body will move in the direction of 90 degrees in the future at the location of ID005, as shown in FIG. 7, the location of ID005 (East longitude 134.77.26.9, North latitude 34.4.49. 2) It is possible to provide traffic jam information and a recommended route until the vehicle passes 90 degrees. The information stored in the provided information storage unit 106a includes information acquired by the information providing unit 106 as pre-stored map information such as recommended routes and the latest traffic information from VICS radio waves and network lines. Etc. are included.

以下、本実施の形態1における情報提供装置の動作について、図8のフローチャートを用いて説明する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus according to the first embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、現在地取得部101が、GPS等により、現在地を取得する(ステップS801)。距離算出部103は、現在地取得部101で取得した現在地の位置と、交通量検出地蓄積部102に蓄積した交通量検出地の位置との間の距離を算出する(ステップS802)。向き算出部104は、現在地取得部101で取得した現在地の位置から、交通量検出地蓄積部102に蓄積した交通量検出地の位置への向きを算出する(ステップS803)。   First, the current location acquisition unit 101 acquires the current location using GPS or the like (step S801). The distance calculation unit 103 calculates the distance between the position of the current location acquired by the current location acquisition unit 101 and the position of the traffic detection location accumulated in the traffic detection location storage unit 102 (step S802). The direction calculation unit 104 calculates the direction from the position of the current location acquired by the current location acquisition unit 101 to the position of the traffic detection location accumulated in the traffic detection location accumulation unit 102 (step S803).

移動先予測部105の移動先候補決定部105aは、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離により、複数の交通量検出地を移動先候補として選択する(ステップS804)。たとえば、移動先候補決定部105aは、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量検出地の中から、現在地からの距離が近いものから順に10個を選択する。   The destination candidate determination unit 105a of the destination prediction unit 105 selects a plurality of traffic volume detection locations as destination candidates based on the distance between the current location and the traffic volume detection location calculated by the distance calculation unit 103 (step S804). For example, the destination candidate determination unit 105a selects ten traffic traffic detection locations stored in the traffic detection location storage unit 102 in order from the closest distance from the current location.

そして、移動先予測部105のフィルタリング部105bは、移動先候補となった交通量検出地の中から、現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向きにより、移動先候補を選別する(ステップS805)。たとえば、フィルタリング部105bは、交通量の向きと現在地−交通量検出地間の向きとの方向差が90度の範囲内である交通量検出地を移動先の候補として選択する。   Then, the filtering unit 105b of the destination prediction unit 105 selects a destination candidate from the traffic detection locations that have become destination candidates based on the direction between the current location and the traffic detection location and the direction of traffic in the detected value. Sorting is performed (step S805). For example, the filtering unit 105b selects, as a destination candidate, a traffic detection location where the direction difference between the direction of traffic and the direction between the current location and the traffic detection location is within a range of 90 degrees.

さらに、フィルタリング部105bは、移動先候補となった交通量検出地の中から、交通量の大きさと現在地から交通量検出地までの距離により、移動先を予測する(ステップS806)。たとえば、フィルタリング部105bは、交通量の大きさを距離で割った評価値が最も大きいものを移動先とする。   Further, the filtering unit 105b predicts a destination from the traffic volume detection destinations that are destination candidates based on the traffic volume and the distance from the current location to the traffic volume detection area (step S806). For example, the filtering unit 105b sets the destination with the largest evaluation value obtained by dividing the traffic volume by the distance.

最後に、情報提供部106は、移動先予測部105が予測した移動先に関する情報を提供情報蓄積部106aから読み出し、その情報をユーザに提供する(ステップS807)。   Finally, the information providing unit 106 reads information about the destination predicted by the destination prediction unit 105 from the provided information storage unit 106a, and provides the information to the user (step S807).

なお、ステップS804はなくてもよい。つまり、蓄積された交通量検出地をそのまま移動先候補としてもよい。   Note that step S804 may be omitted. That is, the accumulated traffic detection location may be used as a destination candidate as it is.

以上のように、本実施の形態における情報提供装置によれば、現在地と交通量取得地との間の距離と方向を利用して移動先が予測され、予測された移動先に関する情報が提供される。よって、移動履歴を必要とせず、かつ、移動体が交通流計測地点を通過する必要もなく、移動体の移動先が予測され、予測された移動先に関連した情報が提供される。   As described above, according to the information providing apparatus in the present embodiment, the destination is predicted using the distance and direction between the current location and the traffic volume acquisition location, and information on the predicted destination is provided. The Therefore, a movement history is not required, and the moving body does not need to pass through the traffic flow measurement point, and the moving destination of the moving body is predicted, and information related to the predicted moving destination is provided.

なお、本実施の形態では、移動先予測部105が、現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向きの方向差により移動先候補をフィルタリングする際に用いる閾値は90度などの固定値であった。しかし、移動体がそれまでと逆方向に進む可能性は移動体の出発地からの距離によって異なる。   In the present embodiment, the threshold used when the destination prediction unit 105 filters destination candidates based on the difference between the direction between the current location and the traffic volume detection location and the direction of the traffic volume in the detected value is 90 degrees or the like. It was a fixed value. However, the possibility that the mobile object travels in the opposite direction depends on the distance from the departure point of the mobile object.

出発地を出た直後は道路の構造上の関係からそれまでとは逆方向に移動する場合もある。例えば、図9に示されるように、移動体の南西に目的地があったとする。この場合、移動体は最短距離を通る可能性が高いため、道路の構造上の関係から北西方向、交通量検出地ID001の位置に進む。そしてID001の位置からはそれまでとは逆の南方向(180度)の方向に進む。つまり、現在地―交通量検出地間の向き(300度)とID001の交通量の向き(180度)との方向差(120度)が90度より大きいが、フィルタリングするべきでない。これは出発直後では移動体が通ることのできる経路選択の幅が小さいので、通過予定地(交通量検出地)における進行方向と現在地から通過予定地への方向の相関も非常に低くなる。出発地から通過予定地(交通量検出地)の距離が大きくなると、移動体が通ることのできる経路選択の幅が大きいので、通過予定地(交通量検出地)における進行方向と現在地から通過予定地への方向の相関も非常に高くなる。   Immediately after leaving the departure place, the road may move in the opposite direction due to the structural relationship of the road. For example, as shown in FIG. 9, it is assumed that the destination is in the southwest of the moving body. In this case, since it is highly likely that the moving body will pass through the shortest distance, it proceeds to the position of the traffic volume detection location ID001 in the northwest direction from the structural relationship of the road. Then, from the position of ID001, it proceeds in the south direction (180 degrees) opposite to the previous direction. In other words, the direction difference (120 degrees) between the current location and the traffic volume detection location (300 degrees) and the traffic direction of ID001 (180 degrees) is greater than 90 degrees, but should not be filtered. This is because the range of route selection through which the moving body can pass is small immediately after departure, and the correlation between the traveling direction at the planned passage location (traffic volume detection location) and the direction from the current location to the planned passage location is very low. When the distance from the departure point to the planned passage location (traffic detection location) increases, the range of route selection that the mobile body can pass is large. The correlation of the direction to the ground is also very high.

よって、出発地から移動先候補への距離の大きさの増大に応じて、方向差の閾値を減少させてもよい。   Therefore, the direction difference threshold value may be decreased as the distance from the departure point to the destination candidate increases.

図10は、このような実施の形態1の変形例1における情報提供装置、つまり、方向差の閾値を出発位置から移動先候補への距離の大きさに応じて減少させる機能を備える情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部1003、向き算出部104、移動先予測部1005、情報提供部106、出発地取得部1007を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、出発地取得部1007が追加されている点、および、それに関連する処理部が異なる。   FIG. 10 is an information providing apparatus according to Modification 1 of Embodiment 1 as described above, that is, an information providing apparatus having a function of decreasing the direction difference threshold according to the distance from the starting position to the destination candidate. FIG. This information providing apparatus includes a current location acquisition unit 101, a traffic volume detection location accumulation unit 102, a distance calculation unit 1003, a direction calculation unit 104, a destination prediction unit 1005, an information provision unit 106, and a departure point acquisition unit 1007. The configuration of this information providing apparatus is different from the information providing apparatus of the first embodiment in that a departure point acquisition unit 1007 is added and a processing unit related thereto.

前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

出発地取得部1007は、移動体が移動を開始した出発地の位置を取得する。例えば、移動体が車の場合、最後にエンジンを掛けた箇所である。例えば、東経「134.5.59.9」、北緯「34.5.15.6」のように移動体の経度、緯度の情報を検知する。なお出発地は移動体が最後に所定の時間以上停止していた場所、もしくは移動体が最後に滞在したランドマークとしてもよい。   The departure place acquisition unit 1007 acquires the position of the departure place from which the mobile object has started moving. For example, when the moving body is a car, it is a location where the engine is last started. For example, information on the longitude and latitude of the moving body is detected such as east longitude “134.55.59.9” and north latitude “34.5.15.6”. Note that the departure place may be a place where the moving body has stopped for a predetermined time or more, or a landmark where the moving body stayed last.

距離算出部1003は、現在地取得部101で取得した現在地の位置と交通量検出地蓄積部102に蓄積した交通量検出地の位置との間の距離、および出発地取得部1007で取得した出発地の位置と交通量検出地蓄積部102に蓄積した交通量検出地の位置との間の距離を算出する。   The distance calculation unit 1003 calculates the distance between the current location acquired by the current location acquisition unit 101 and the traffic detection location stored in the traffic detection location storage unit 102, and the departure location acquired by the departure location acquisition unit 1007. And the distance between the traffic detection location accumulated in the traffic detection location accumulating unit 102 is calculated.

移動先予測部1005は、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離と出発地―交通量検出地間の距離、向き算出部104が算出した現在地−交通量検出地間の向き、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量の大きさと交通量の向きにより、移動先となる交通量検出地を予測する。つまり、上記方向差の閾値として、距離算出部1003によって算出された距離の大きさに対して単調減少する値を採用して方向差と閾値とを比較することにより、方向差が閾値の範囲内にある交通量検出地を特定する。この移動先予測部1005は、移動先候補を決定する移動先候補決定部105aと、決定された移動先候補から最終的な1以上の移動先を選別するフィルタリング部1005bとを有する。   The destination prediction unit 1005 is configured to calculate the distance between the current location and the traffic detection location calculated by the distance calculation unit 103 and the distance between the departure location and the traffic detection location, and between the current location and the traffic detection location calculated by the direction calculation unit 104. The traffic volume detection location to be the destination is predicted based on the direction and the traffic volume accumulated in the traffic volume detection location storage unit 102 and the traffic volume direction. That is, as the threshold value of the direction difference, a value that monotonously decreases with respect to the magnitude of the distance calculated by the distance calculation unit 1003 is adopted, and the direction difference is within the threshold value range by comparing the direction difference with the threshold value. Identify traffic detection locations in The destination prediction unit 1005 includes a destination candidate determination unit 105a that determines a destination candidate, and a filtering unit 1005b that selects one or more final destinations from the determined destination candidates.

より詳しくは、移動先予測部1005の移動先候補決定部105aは、まず、実施の形態1と同様に、交通量検出地を移動先候補としたあと、フィルタリング部1005bは、出発地―交通量検出地間の距離と現在地−交通量検出地間の向きと検出地における交通量の向きにより、移動先候補をフィルタリングする。交通量の向きと現在地−交通量検出地間の向きの方向差が閾値より大きい移動先候補を移動先候補から除去する。このとき、フィルタリング部1005bは、閾値として、出発地―交通量検出地間の距離が大きくなるに従って小さくなる値を採用する。つまり、閾値は、出発地―交通量検出地間の距離に対して広義の単調減少となる。例えば、360度を初期値として、出発地―交通量検出地間の距離に比例して減少させ、最終的に30度にする。   More specifically, the destination candidate determination unit 105a of the destination prediction unit 1005 first sets the traffic volume detection location as the destination candidate, as in the first embodiment, and then the filtering unit 1005b The destination candidates are filtered according to the distance between the detection locations, the direction between the current location and the traffic detection location, and the direction of the traffic at the detection location. A destination candidate whose direction difference between the direction of traffic volume and the direction between the current location and the traffic volume detection location is larger than a threshold is removed from the destination candidates. At this time, the filtering unit 1005b employs a value that decreases as the distance between the departure point and the traffic volume detection point increases as the threshold value. That is, the threshold value decreases monotonously in a broad sense with respect to the distance between the departure point and the traffic volume detection point. For example, 360 degrees is set as an initial value, and is decreased in proportion to the distance between the departure point and the traffic volume detection place, and finally becomes 30 degrees.

その後、実施の形態1と同様に、交通量の大きさを距離で割った評価値が最も大きいものを移動先とする。   Thereafter, as in the first embodiment, the destination having the largest evaluation value obtained by dividing the traffic volume by the distance is set as the destination.

以下、本実施の形態1の変形例1における情報提供装置の動作について、図11のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus in the first modification of the first embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted.

まず、出発地取得部1007が、GPS等により、出発地を取得する(ステップS1100)。実施の形態1と同様に現在地を取得した後、距離算出部103は、現在地取得部101で取得した現在地の位置と、交通量検出地蓄積部102に蓄積した交通量検出地の位置との間の距離、および出発地取得部1007で取得した出発地の位置の交通量検出地の位置との間の距離を算出する(ステップS1102)。   First, the departure point acquisition unit 1007 acquires a departure point by using GPS or the like (step S1100). After acquiring the current location in the same manner as in the first embodiment, the distance calculation unit 103 determines between the current location acquired by the current location acquisition unit 101 and the traffic detection location stored in the traffic detection location storage unit 102. And the distance between the position of the departure point acquired by the departure point acquisition unit 1007 and the position of the traffic detection point is calculated (step S1102).

実施の形態1と同様に向きを計算し、移動先候補決定部105aが距離により移動先候補を選別した後、フィルタリング部1005bは、移動先候補となった交通量検出地の中から、出発地−交通量検出地間の距離と現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向きにより、移動先候補を選別する(ステップS1105)。このとき、フィルタリング部1005bは、移動先候補をフィルタリングする際に、現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向きとの差が閾値よりも小さい交通量検出地を候補として選択するが、その閾値として、出発地−交通量検出地間の距離に応じて減少する値を採用する。以下、実施の形態1と同様である(ステップS806〜S807)。   After the direction is calculated in the same manner as in the first embodiment and the destination candidate determination unit 105a selects the destination candidate based on the distance, the filtering unit 1005b selects the departure point from the traffic volume detection points that are the destination candidates. -Destination candidates are selected based on the distance between the traffic volume detection locations, the current location-the direction between the traffic volume detection locations, and the traffic volume direction in the detected value (step S1105). At this time, when filtering the destination candidate, the filtering unit 1005b selects, as candidates, a traffic volume detection area in which the difference between the current position and the traffic volume detection area and the traffic volume direction in the detection value is smaller than the threshold. However, as the threshold value, a value that decreases according to the distance between the departure point and the traffic volume detection point is adopted. Hereinafter, it is the same as in the first embodiment (steps S806 to S807).

このように、方向差の閾値を出発位置から移動先候補への距離の大きさに応じて減少させる機能を備える実施の形態1の変形例1における情報提供装置により、より可能性の高い移動先候補に絞り込まれ、的確な情報提供が可能になる。   As described above, the information providing apparatus according to the first modification of the first embodiment having the function of reducing the threshold value of the direction difference according to the magnitude of the distance from the starting position to the destination candidate is a more likely destination. It is narrowed down to candidates, and accurate information can be provided.

なお、上記実施の形態1の変形例1では、移動先予測部1005が、現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向きの方向差により移動先候補をフィルタリングする際に用いる閾値を、出発地から移動先候補への距離の大きさに応じて減少させていた。しかしながら、閾値は、出発地から移動先候補への距離ではなく、出発地から現在地までの距離の大きさに応じて減少させてもよい。つまり、方向差の閾値を出発位置から現在地までの距離の大きさに応じて減少させる機能を備える情報提供装置を、実施の形態1の変形例2における情報提供装置として実現してもよい。   In the first modification of the first embodiment, the destination prediction unit 1005 is used when filtering destination candidates based on the direction difference between the current location and the traffic volume detection location and the direction of traffic volume in the detected value. The threshold value was reduced according to the distance from the departure point to the destination candidate. However, the threshold value may be decreased according to the size of the distance from the departure point to the current location, not the distance from the departure point to the destination candidate. In other words, an information providing apparatus having a function of reducing the threshold of the direction difference according to the distance from the starting position to the current location may be realized as the information providing apparatus in the second modification of the first embodiment.

このような情報提供装置では、方向差の閾値は、出発地―現在地間の距離に対して広義の単調減少となる。現在地までの距離を用いることで、移動先候補ごとに別の閾値を用いる必要がなくなる。なお、同様に、出発地から現在地までの経過時間もしくは道路の右左折数の大きさに応じて閾値を減少させてもよい。つまり、閾値は出発地―現在地間の経過時間もしくは右左折数に対して広義の単調減少としてもよい。   In such an information providing apparatus, the direction difference threshold decreases monotonously in a broad sense with respect to the distance between the departure point and the current location. By using the distance to the current location, it is not necessary to use a different threshold for each destination candidate. Similarly, the threshold value may be decreased according to the elapsed time from the departure place to the current location or the number of right / left turns on the road. That is, the threshold value may be a monotonic decrease in a broad sense with respect to the elapsed time between the departure point and the current location or the number of left / right turns.

つまり、移動先予測部1005は、方向差の閾値として、距離算出部1003によって算出された距離、移動時間および右左折回数の少なくとも一つの大きさに対して単調減少する値を採用して方向差と閾値とを比較することにより、方向差が閾値の範囲内にある交通量検出地を特定してもよい。   That is, the movement destination prediction unit 1005 adopts a value that monotonously decreases with respect to at least one of the distance, the movement time, and the number of left / right turns calculated by the distance calculation unit 1003 as the direction difference threshold. And a threshold value may be used to identify a traffic detection location whose direction difference is within the threshold value range.

また、実施の形態1では、現在地−交通量検出地間の向きを現在地の位置から交通量検出地の位置へのベクトルの向きとしていた。しかし、実際に移動体が移動する方向は道路のリンク構造により異なる。そこで、地図情報を用いて、道路のリンク情報を参照することにより、現在地−交通量検出地間の向きを算出してもよい。地図情報を用いることで、移動体が実際に現在地から移動先候補に移動する際に通る経路の方向により移動先候補をフィルタリングすることができる。よって向きの精度が上がるため、効率よくフィルタリングでき、予測精度が向上する。   In the first embodiment, the direction between the current location and the traffic detection location is the vector orientation from the current location to the traffic detection location. However, the direction in which the moving body actually moves differs depending on the road link structure. Therefore, the direction between the current location and the traffic volume detection location may be calculated by referring to the link information of the road using the map information. By using the map information, it is possible to filter destination candidates according to the direction of the route through which the mobile body actually moves from the current location to the destination candidate. Therefore, since the accuracy of the direction is increased, filtering can be performed efficiently and the prediction accuracy is improved.

図12は、このような本実施の形態1の変形例3における情報提供装置、つまり、現在位置と移動先候補の位置から推奨経路を算出して向きを算出する機能を備える情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部1204、移動先予測部105、情報提供部106、地図情報蓄積部1207および推奨経路算出部1208を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、地図情報蓄積部1207および推奨経路算出部1208が追加されている点、および、それに関連する処理部が異なる。   FIG. 12 shows the configuration of the information providing apparatus according to the third modification of the first embodiment, that is, an information providing apparatus having a function of calculating a direction by calculating a recommended route from the current position and the position of the movement destination candidate. FIG. The information providing apparatus includes a current location acquisition unit 101, a traffic volume detection location accumulation unit 102, a distance calculation unit 103, a direction calculation unit 1204, a destination prediction unit 105, an information provision unit 106, a map information accumulation unit 1207, and a recommended route calculation unit. 1208. The configuration of the information providing apparatus is different from the information providing apparatus of the first embodiment in that a map information accumulation unit 1207 and a recommended route calculation unit 1208 are added, and processing units related thereto.

前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

地図情報蓄積部1207は、道路の位置やリンク距離といった道路情報を蓄積するハードディスク等である。例えば、ノードの位置、接続ノード、ノード間を結ぶリンク距離が蓄積されている。   The map information accumulation unit 1207 is a hard disk or the like that accumulates road information such as road positions and link distances. For example, node positions, connection nodes, and link distances connecting the nodes are accumulated.

推奨経路算出部1208は、地図情報蓄積部1207に蓄積された地図情報、例えば、道路の位置、接続ノード、リンク距離情報を用いて、現在地取得部101が取得した現在地の位置から交通量検出地蓄積部102が蓄積した交通量検出地の位置までの推奨経路を計算する。具体的には、現在地の位置から交通量検出地の位置までの各経路の経路コストを計算し、ダイキストラ法などにより、コストが最小の経路をもとめる。経路コストは、例えば、リンク距離の総和である。   The recommended route calculating unit 1208 uses the map information accumulated in the map information accumulating unit 1207, for example, the position of the road, the connection node, and the link distance information, from the position of the current location acquired by the current location acquiring unit 101 to detect the traffic volume. The recommended route to the position of the traffic detection location accumulated by the accumulation unit 102 is calculated. Specifically, the route cost of each route from the current location to the traffic detection location is calculated, and the route with the lowest cost is obtained by the Dijkstra method or the like. The route cost is, for example, the total link distance.

向き算出部1204は、推奨経路算出部1208が算出した現在地の位置から、交通量検出地の位置までの推奨経路により、現在地−交通量検出地間の向きを算出する。具体的には、移動体が推奨経路上を通る際の交通量検出地の位置での移動体の向きを現在地−交通量検出地間の向きとする。例えば、図13に示される例では、推奨経路上の交通量検出位置における移動体の向きが180度であるため、現在地−交通量検出地間の向きを180度とする。図13に示される例では、最終的な目的地が現在地の南西にあるが、道路の構造上の関係から移動体は通常北西に進み、交通量検出地ID001を南向きに通過すると思われる。このとき、現在地から交通量検出地ID001への向きは実施の形態1の手法で算出すると300度となる。よって交通量検出地ID001(向き180度)との方向差が120度となり、移動先候補から交通量検出地ID001は除外されてしまう。しかし、本変形例の手法を用いると、現在地から交通量検出地ID001への向きは180度となるため、方向差が0度となり、移動先候補から除去されない。つまり、本手法により道路の構造を考慮した向きを算出することができる。   The direction calculation unit 1204 calculates the direction between the current location and the traffic volume detection location based on the recommended route from the location of the current location calculated by the recommended route calculation unit 1208 to the location of the traffic volume detection location. Specifically, the direction of the moving body at the position of the traffic volume detection place when the moving body passes on the recommended route is the direction between the current position and the traffic volume detection place. For example, in the example shown in FIG. 13, since the direction of the moving body at the traffic volume detection position on the recommended route is 180 degrees, the direction between the current position and the traffic volume detection area is set to 180 degrees. In the example shown in FIG. 13, the final destination is in the southwest of the current location, but it is considered that the moving body normally travels in the northwest due to the structural relationship of the road and passes the traffic detection location ID001 in the south direction. At this time, the direction from the current location to the traffic detection location ID 001 is 300 degrees when calculated by the method of the first embodiment. Therefore, the direction difference from the traffic detection location ID 001 (direction 180 degrees) is 120 degrees, and the traffic detection location ID 001 is excluded from the destination candidates. However, if the method of this modification is used, since the direction from the current location to the traffic volume detection location ID 001 is 180 degrees, the direction difference is 0 degrees and is not removed from the destination candidates. That is, this method can calculate the direction in consideration of the road structure.

以下、本実施の形態1の変形例3における情報提供装置の動作について、図15のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus in the third modification of the first embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted.

実施の形態1と同様に、現在地を取得し、距離を算出した後、推奨経路算出部1208は、地図情報蓄積部1207に蓄積された地図情報を用いて現在地取得部101が取得した現在地の位置から交通量検出地蓄積部102が蓄積した交通量検出地の位置までの推奨経路を計算する(ステップS1403)。向き算出部1204は、推奨経路算出部1208が算出した推奨経路により、現在地から交通量検出地への向きを算出する(ステップS1404)。具体的には、向き算出部1204は、移動体が推奨経路上を通る際の交通量検出地の位置での移動体の向きを現在地−交通量検出地間の向きとする。以下、実施の形態1と同様である(ステップS804〜S807)。   Similar to the first embodiment, after acquiring the current location and calculating the distance, the recommended route calculation unit 1208 uses the map information stored in the map information storage unit 1207 to obtain the current location position acquired by the current location acquisition unit 101. To the recommended traffic route accumulated by the traffic detection location accumulating unit 102 is calculated (step S1403). The direction calculation unit 1204 calculates the direction from the current location to the traffic volume detection location based on the recommended route calculated by the recommended route calculation unit 1208 (step S1404). Specifically, the direction calculation unit 1204 sets the direction of the moving body at the position of the traffic volume detection location when the mobile body passes on the recommended route as the direction between the current location and the traffic volume detection location. Hereinafter, it is the same as in the first embodiment (steps S804 to S807).

以上のように、本変形例における情報提供装置によれば、地図情報を用いることで、移動体が実際に現在地から移動先候補に移動する際に通る経路の方向により移動先候補がフィルタリングされる。よって、予測する移動の向きの精度が上がり、効率よくフィルタリングされるため、移動先の予測精度が向上する。   As described above, according to the information providing apparatus in the present modification, the destination candidate is filtered based on the direction of the route through which the moving body actually moves from the current location to the destination candidate by using the map information. . Therefore, the accuracy of the predicted direction of movement is increased and filtering is performed efficiently, so that the prediction accuracy of the movement destination is improved.

なお、本変形例において取得した交通量検出地の位置の精度が十分高く、交通量検出地の位置一つに対して交通量の向きが1つ、あるいは、順逆の2方向しか存在しないとき、移動先予測部105は、向きをフィルタリングする際に用いる方向差の閾値を0にしてもよい。これは、位置の精度が高く推奨経路が限定できるときは、地図情報を用いることで移動体が移動先候補を通るときの向きを一つに限定できるためである。   In addition, when the accuracy of the position of the traffic detection location acquired in this modification is sufficiently high, and there is only one direction of traffic volume for one location of the traffic detection location, or only two forward and reverse directions, The destination prediction unit 105 may set the threshold value of the direction difference used when filtering the direction to 0. This is because when the position accuracy is high and the recommended route can be limited, the direction when the moving body passes the destination candidate can be limited to one by using the map information.

また、実施の形態1では、現在地−交通量検出地間の向きと、交通量の向きを比較することにより、移動先候補を選別していた。しかし、現在地−交通量検出地間の向きの代わりに、もしくは、現在地−交通量検出地間の向きに加えて移動体の現在の向きを用いても良い。つまり、現在の向きを用いて移動先を予測する情報提供装置を、実施の形態1の変形例4における情報提供装置として実現してもよい。   Further, in the first embodiment, the destination candidate is selected by comparing the direction between the current location and the traffic detection location with the direction of the traffic. However, the current direction of the moving body may be used instead of the direction between the current location and the traffic detection location or in addition to the orientation between the current location and the traffic detection location. That is, the information providing apparatus that predicts the destination using the current orientation may be realized as the information providing apparatus in the fourth modification of the first embodiment.

例えば、移動体が移動を始めた直後は、駐車場や道路の位置、リンク構造の関係から移動先とは逆方向に移動する可能性がある。しかし、移動を始めてからある程度経たあとは、移動先と逆方向に移動する可能性が低い。よって、例えば移動体が移動を始めた出発地から現在地までの距離が所定の値より大きいときに現在の向きを移動先のフィルタリングに用いる。具体的には、移動先候補の向き候補、つまり交通量の向きと現在の向きとの方向差が所定の値、例えば90度より大きいときに、移動先候補を移動先候補から除去する。図15に示される例では、現在地−交通量検出地間の向きは90度である。このため、現在地−交通量検出地間の向きのみを用いると、「ID005〜008」の移動先候補は(東経134.7.26.9、北緯34.4.49.2)、向き情報からID006(270度)のみが除去される。しかし、一般的に移動体はUターンなどにより逆方向に移動することはほとんどないため90度の向きで「ID005〜008」を通過することもありえない。現在の向き(270度)を用いることで「ID005」(90度)の移動先候補もありえないことが予測できるため、移動先候補から除去できる。なお、移動体の現在の向きは現在地取得部101が検知する。   For example, immediately after the moving object starts moving, there is a possibility that the moving object moves in the opposite direction to the destination due to the relationship between the parking lot, the road position, and the link structure. However, after a certain amount of time has passed since the start of movement, the possibility of moving in the opposite direction to the destination is low. Therefore, for example, when the distance from the starting point where the moving body starts moving to the current position is larger than a predetermined value, the current direction is used for filtering of the moving destination. Specifically, the destination candidate is removed from the destination candidate when the direction candidate of the destination candidate, that is, the direction difference between the traffic direction and the current direction is larger than a predetermined value, for example, 90 degrees. In the example shown in FIG. 15, the direction between the current location and the traffic volume detection location is 90 degrees. Therefore, if only the direction between the current location and the traffic volume detection location is used, the destination candidate of “ID005 to 008” (East longitude 134.77.26.9, Latitude 34.44.29.2) is obtained from the orientation information. Only ID006 (270 degrees) is removed. However, in general, the moving body rarely moves in the reverse direction due to a U-turn or the like, and therefore it is impossible to pass “ID005 to 008” in a 90-degree direction. By using the current direction (270 degrees), it can be predicted that there is no destination candidate of “ID005” (90 degrees), and therefore, it can be removed from the destination candidates. Note that the current location acquisition unit 101 detects the current orientation of the moving object.

このように、移動体の現在の向きを用いて移動先を予測することで、可能性の低い移動先候補が除去され、移動先予測の精度が向上する。   In this way, by predicting the destination using the current direction of the moving object, destination candidates with low possibility are removed, and the accuracy of destination prediction is improved.

なお、実施の形態1の変形例3では、地図情報により現在地の位置から移動先候補の位置までの推奨経路を算出し、推奨経路上での移動先候補の位置における移動体の向きと移動先候補の向き候補を比較することにより、移動先候補をフィルタリングしていた。このとき、移動先候補位置における向きを比較するのではなく、現在地の位置における向きを比較しても良い。つまり、地図情報により現在地の位置から移動先候補の位置までの推奨経路を算出し、推奨経路上での現在地の位置における理想的な移動体の向きと現在地の位置における実際の移動体の向きを比較する。移動体は基本的に最短経路を通る。よって、すぐにUターンをすることが推奨されるような場所が目的地となることはない。よって推奨経路上での現在地の位置の向きにより移動先候補のフィルタリングを行う。これにより、予測精度を向上させることができる。   In the third modification of the first embodiment, the recommended route from the current position to the destination candidate position is calculated from the map information, and the direction and destination of the moving object at the destination candidate position on the recommended route are calculated. The destination candidates are filtered by comparing the candidate orientation candidates. At this time, instead of comparing the direction at the destination candidate position, the direction at the current position may be compared. In other words, the recommended route from the current location to the destination candidate position is calculated from the map information, and the ideal moving body orientation at the current location on the recommended route and the actual moving body orientation at the current location are determined. Compare. The mobile body basically takes the shortest path. Therefore, a place where it is recommended to immediately make a U-turn is not a destination. Therefore, destination candidates are filtered according to the direction of the position of the current location on the recommended route. Thereby, prediction accuracy can be improved.

図16は、このような本実施の形態1の変形例5における情報提供装置、つまり、現在位置と移動先候補位置から推奨経路を算出し、現在位置の理想的な向きから移動先を予測する機能を備える情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、現在地取得部1601、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部1604、移動先予測部1605、情報提供部106、地図情報蓄積部1207および推奨経路算出部1208を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、現在地取得部101が現在地取得部1601に置き換えられている点、地図情報蓄積部1207および推奨経路算出部1208が追加されている点、および、それに関連する処理部が異なる。   FIG. 16 shows the information providing apparatus according to the fifth modification of the first embodiment, that is, calculates a recommended route from the current position and the destination candidate position, and predicts the destination from the ideal direction of the current position. It is a block diagram of the information provision apparatus provided with a function. This information providing apparatus includes a current location acquisition unit 1601, a traffic volume detection location accumulation unit 102, a distance calculation unit 103, a direction calculation unit 1604, a movement destination prediction unit 1605, an information provision unit 106, a map information accumulation unit 1207, and a recommended route calculation unit. 1208. Compared to the information providing apparatus of the first embodiment, this information providing apparatus is configured such that the current location acquisition unit 101 is replaced with a current location acquisition unit 1601, a map information storage unit 1207, and a recommended route calculation unit 1208 are added. And the related processing units are different.

前記実施の形態1および変形例3で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment and the third modification, and the description will be omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

現在地取得部1601は、GPSアンテナまたはICタグ、通信、画像認識等により、移動体の現在の位置および現在の向きを検知する。例えば、東経「134.5.59.9」、北緯「34.5.15.6」のように移動体の経度、緯度の情報および「180度」といった方位角を検知する。   The current location acquisition unit 1601 detects the current position and current orientation of the moving object by a GPS antenna or an IC tag, communication, image recognition, and the like. For example, the longitude and latitude information of the moving body and an azimuth angle such as “180 degrees” such as “134.55.59.9” east longitude and “34.5.15.6” north latitude are detected.

向き算出部1604は、推奨経路算出部1208が算出した現在地の位置から、交通量検出地の位置までの推奨経路により、現在地−交通量検出地間の向き、および現在地の位置における理想的な向き、つまり理想現在位置向きを算出する。具体的には、移動体が推奨経路上を通る際の交通量検出地の位置での移動体の向きを現在地−交通量検出地間の向きとする。また、移動体が推奨経路上を通る際の現在地の位置での移動体の向きを理想現在位置向きとする。例えば、図17に示される例では、推奨経路上の交通量検出位置における移動体の向きが90度であるため、現在地−交通量検出地間の向きを90度とする。また、推奨系路上の現在位置における移動体の向きが300度であるため、理想現在位置向きを300度とする。   The direction calculation unit 1604 uses the recommended route from the position of the current location calculated by the recommended route calculation unit 1208 to the position of the traffic detection location, and the ideal direction at the location of the current location and the location between the current location and the traffic detection location. That is, the ideal current position direction is calculated. Specifically, the direction of the moving body at the position of the traffic volume detection place when the moving body passes on the recommended route is the direction between the current position and the traffic volume detection place. Further, the direction of the moving body at the position of the current location when the moving body passes on the recommended route is set as the ideal current position direction. For example, in the example shown in FIG. 17, the direction of the moving body at the traffic volume detection position on the recommended route is 90 degrees, so the direction between the current position and the traffic volume detection area is 90 degrees. Moreover, since the direction of the moving body at the current position on the recommended route is 300 degrees, the ideal current position direction is set to 300 degrees.

移動先予測部1605は、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離と出発地―交通量検出地間の距離、向き算出部1604が算出した現在地−交通量検出地間の向き、理想現在位置向き、現在地取得部が取得した現在の向き、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量の大きさと交通量の向きにより、移動先となる交通量検出地を予測する。この移動先予測部1605は、移動先候補を決定する移動先候補決定部105aと、決定された移動先候補から最終的な1以上の移動先を選別するフィルタリング部1605bとを有する。   The destination prediction unit 1605 is configured to calculate the distance between the current location and the traffic detection location calculated by the distance calculation unit 103 and the distance between the departure location and the traffic detection location, and between the current location and the traffic detection location calculated by the direction calculation unit 1604. Predict the traffic detection location as the destination based on the direction, the ideal current position, the current orientation acquired by the current location acquisition unit, the magnitude of the traffic accumulated in the traffic detection location accumulation unit 102 and the direction of the traffic . The destination prediction unit 1605 includes a destination candidate determination unit 105a that determines a destination candidate, and a filtering unit 1605b that selects one or more final destinations from the determined destination candidates.

より詳しくは、移動先予測部1605の移動先候補決定部105aは、実施の形態1と同様に、交通量検出地を移動先候補としたあと、移動先予測部1605のフィルタリング部1605bは、出発地―交通量検出地間の距離と現在地−交通量検出地間の向きと検出地における交通量の向きにより、移動先候補をフィルタリングする。つまり、フィルタリング部1605bは、まず、交通量の向きと現在地−交通量検出地間の向きの方向差が閾値より大きい移動先候補を移動先候補から除去する。そして、理想現在位置向きと現在の向きにより移動先候補をフィルタリングする。つまり、理想的案現在の向きと現在の向きの方向差が閾値より大きい移動先候補を移動先候補から除去する。閾値は例えば0度とする。これは、移動先候補が移動先となるならば、移動体は推奨経路上を移動することが想定できるため、現在の向きや移動先候補の向きも推奨経路上の向きと一致するからである。例えば、図17に示される例では、移動先候補ID001について、現在地−交通量検出地間の向き(90度)と交通量の向き(90度)の方向差は0度(90度―90度)であるが、理想現在位置向き(300度)と現在の向き(120度)との方向差は180度(300度―120度)であるため、移動先候補から除去する。これは、移動体がID001に向かう場合は普通現在の向きも300度となるからである。しかし、現在の向きおよび推奨経路から算出した理想現在位置向きを用いないとID001は移動先候補から除去できない。   More specifically, the destination candidate determination unit 105a of the destination prediction unit 1605 uses the traffic volume detection location as the destination candidate, and then the filtering unit 1605b of the destination prediction unit 1605 The destination candidates are filtered based on the distance between the ground and the traffic detection location, the direction between the current location and the traffic detection location, and the direction of the traffic at the detection location. In other words, the filtering unit 1605b first removes from the destination candidates destination candidates whose direction difference between the direction of traffic volume and the direction between the current location and the traffic volume detection location is larger than the threshold. Then, destination candidates are filtered based on the ideal current position direction and the current direction. That is, a destination candidate whose direction difference between the ideal direction and the current direction is larger than the threshold is removed from the destination candidates. The threshold is set to 0 degrees, for example. This is because if the moving destination candidate is the moving destination, the moving body can be assumed to move on the recommended route, so the current direction and the direction of the moving destination candidate also match the direction on the recommended route. . For example, in the example shown in FIG. 17, for the destination candidate ID001, the direction difference between the current location and the traffic volume detection location (90 degrees) and the traffic volume direction (90 degrees) is 0 degrees (90 degrees-90 degrees). However, since the direction difference between the ideal current position direction (300 degrees) and the current direction (120 degrees) is 180 degrees (300 degrees-120 degrees), it is removed from the movement destination candidates. This is because when the moving body is heading for ID001, the current direction is usually 300 degrees. However, ID001 cannot be removed from the destination candidates unless the ideal current position direction calculated from the current direction and the recommended route is used.

その後、実施の形態1と同様に、交通量の大きさを距離で割った評価値が最も大きいものを移動先とする。   Thereafter, as in the first embodiment, the destination having the largest evaluation value obtained by dividing the traffic volume by the distance is set as the destination.

以下、本実施の形態1の変形例5における情報提供装置の動作について、図18のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1および変形例3で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus according to the fifth modification of the first embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment and the third modification, and the description will be omitted.

まず、現在地取得部1601は移動体の現在の位置および向きを取得する(ステップS1801)。実施の形態1の変形例3と同様に、距離と推奨経路を算出した後、向き算出部1604は、推奨経路算出部1208が算出した推奨経路により、現在地から交通量検出地への向きと理想現在位置向きを算出する(ステップS1804)。移動先予測部1605の移動先候補決定部105aは、距離により移動先候補を選別した後、フィルタリング部1605bは、移動先候補となった交通量検出地の中から、現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向き、理想現在位置向きと実際の移動体の現在の向きにより、移動先候補を選別する(ステップS1805)。つまり、移動先候補の中から、現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向きとが一定範囲内にあり、かつ、理想現在位置向きと実際の移動体の現在の向きとが一定範囲内にある移動先候補を選別する。以下、実施の形態1と同様である(ステップS806〜S807)。   First, the current location acquisition unit 1601 acquires the current position and orientation of the moving object (step S1801). Similar to the third modification of the first embodiment, after calculating the distance and the recommended route, the direction calculating unit 1604 uses the recommended route calculated by the recommended route calculating unit 1208 to determine the direction from the current location to the traffic detection location and the ideal. The current position direction is calculated (step S1804). After the destination candidate determination unit 105a of the destination prediction unit 1605 selects the destination candidate based on the distance, the filtering unit 1605b selects between the current location and the traffic amount detection location from the traffic amount detection locations that are the destination candidates. Destination candidates are selected based on the direction of traffic, the direction of traffic volume in the detected value, the ideal current position direction and the current direction of the actual moving object (step S1805). In other words, from the destination candidates, the direction between the current location and the traffic volume detection location and the traffic direction in the detected value are within a certain range, and the ideal current position direction and the actual current direction of the moving object Select destination candidates that are within a certain range. Hereinafter, it is the same as in the first embodiment (steps S806 to S807).

このように、本変形例における情報提供装置によれば、推奨経路上での現在地の位置の向きにより移動先候補のフィルタリングが行われるので、移動先の予測精度が向上される。   As described above, according to the information providing apparatus in the present modification, the moving destination candidates are filtered based on the direction of the position of the current location on the recommended route, so that the prediction accuracy of the moving destination is improved.

また、本実施の形態1では、現在地−交通量検出地間のユークリッド距離により、移動先を予測していた。しかし、現在地−交通量検出地間のユークリッド距離の代わりに地図情報蓄積部1207を用いて算出した現在地−交通量検出地間の最小経路コストを利用しても良い。経路コストは、カーナビゲーション装置などで推奨経路を探索する際に計算されるコストであり、経路を移動するために必要なコストである。例えば、経路の移動時間や移動距離、道幅、右左折の回数などから経路コストは求められ、最小経路コストはダイキストラ法により、計算される。   In the first embodiment, the destination is predicted based on the Euclidean distance between the current location and the traffic volume detection location. However, the minimum route cost between the current location and the traffic volume detection location calculated using the map information storage unit 1207 may be used instead of the Euclidean distance between the current location and the traffic volume detection location. The route cost is a cost calculated when searching for a recommended route by a car navigation device or the like, and is a cost necessary for moving the route. For example, the route cost is obtained from the travel time and travel distance of the route, the road width, the number of turns, and the minimum route cost is calculated by Dijkstra method.

このように、距離ではなく経路コストを用いて移動先を予測する情報提供装置を、実施の形態1の変形例6における情報提供装置として実現してもよい。例えば、図19に示される例のように、交通量検出地点として「ID011・交通量の向き270度」と「ID012・交通量の向き270度」があったとする。ユークリッド距離を計算した場合、明らかに「ID011・交通量の向き270度」の方が「ID012・交通量の向き270度」に比べて現在地に近い。しかし、実際にはID011を270度の向きに通過しようとすると、大回りをしなくてはならず、非常に経路コストがかかるため、ID012を270度の向きに通過する可能性のほうが高い。   As described above, the information providing apparatus that predicts the destination using the route cost instead of the distance may be realized as the information providing apparatus in the sixth modification of the first embodiment. For example, as in the example illustrated in FIG. 19, it is assumed that there are “ID011 • traffic direction 270 degrees” and “ID012 • traffic direction 270 degrees” as traffic volume detection points. When the Euclidean distance is calculated, the “ID011 traffic direction 270 degrees” is clearly closer to the current location than the “ID012 traffic direction 270 degrees”. However, in actuality, when trying to pass ID011 in the direction of 270 degrees, it is necessary to make a large turn, and the route cost is very high, so there is a higher possibility that ID012 will pass in the direction of 270 degrees.

このように、最小経路コストを計算することで、より精度の高い予測を行うことが出来る。なお、最小経路コストは、距離算出部103が算出する。   Thus, by calculating the minimum path cost, it is possible to perform prediction with higher accuracy. The distance calculation unit 103 calculates the minimum route cost.

また、本実施の形態1では、情報提供装置が移動先の予測および予測された移動先に基づく情報提供を移動体に対して行っていた。しかし、情報提供装置は、交通量を検出するビーコンや交通量情報管理サーバで構成し、カーナビゲーション装置などの移動体への情報提供端末に対して情報を提供する構成としても良い。   Moreover, in this Embodiment 1, the information provision apparatus performed the information provision based on the prediction of a movement destination and the predicted movement destination with respect to a moving body. However, the information providing device may be configured by a beacon for detecting traffic and a traffic information management server, and may provide information to an information providing terminal for a mobile object such as a car navigation device.

つまり、情報提供機能と移動先予測機能とを分離したハードウェア構成を備えるシステムを、実施の形態1の変形例7における情報提供装置として実現してもよい。これにより、情報提供端末は、移動先を予測する必要がないため、交通量を蓄積しなくても良いという利点がある。   That is, a system having a hardware configuration in which the information providing function and the destination prediction function are separated may be realized as the information providing apparatus according to the seventh modification of the first embodiment. Thereby, since the information provision terminal does not need to predict a movement destination, there exists an advantage that it is not necessary to accumulate | store traffic.

(実施の形態2)
次に、本発明の実施の形態2における情報提供装置について説明する。
(Embodiment 2)
Next, an information providing apparatus according to Embodiment 2 of the present invention will be described.

実施の形態1では、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量検出地の位置情報をそのまま用いて、現在地から交通量検出地の位置までの距離を算出し、算出した向きと距離により移動先を予測していた。しかし、道路の位置やリンク構造を用いることで交通量検出地の位置を変更できる場合がある。その上、交通量検出地の位置を別の位置に変更した方が、効果的に移動先が予測できる場合がある。   In the first embodiment, the location information of the traffic detection location stored in the traffic detection location storage unit 102 is used as it is, and the distance from the current location to the location of the traffic detection location is calculated. The destination was predicted. However, there are cases where the position of the traffic volume detection location can be changed by using the position of the road or the link structure. In addition, there is a case where the destination can be effectively predicted when the position of the traffic volume detection location is changed to another location.

例えば、図20に示される例のように、現在地から1kmの位置に交通量検出地「ID2001、交通量の向き270度、交通量の大きさ500(台/時間)」、2kmの位置に交通量検出地「ID2002、交通量の向き90度、交通量の大きさ700(台/時間)」が存在したとする。前記実施の形態1と同様に移動先予測を行うと、予測先は距離が最も近いID2001となる。しかし、図20に示される例では、交差点2003で90度の向きに進んだ後、ID2002を90度の向きに通るまでに分岐が存在しない。このため、ID2002の検出した交通量は交差点2003を90度の向きに進む交通量と同義である。しかし、交通量検出地ID2002は交差点2003から離れたところにあるため、移動先予測の際、評価値がID2001に比べて下がってしまう。ところが、交差点2003においては、270度の向きの交通量(ID2001)に比べて、90度の向きの交通量(ID2002)が大きいことから、90度の方向に移動する可能性が高い。そこで、道路の位置とリンク構造を用いて、ID2002の検出地位置を交差点2003の位置に変更することで、効果的に移動先を予測することが可能になる。   For example, as in the example shown in FIG. 20, the traffic detection location “ID2001, traffic direction 270 degrees, traffic volume 500 (car / hour)” at a location 1 km from the current location, traffic at a location 2 km away It is assumed that there is a volume detection place “ID2002, traffic direction 90 degrees, traffic volume 700 (unit / hour)”. When the movement destination prediction is performed in the same manner as in the first embodiment, the prediction destination is ID 2001 having the closest distance. However, in the example shown in FIG. 20, there is no branch until the vehicle passes through the ID 2002 in the direction of 90 degrees after traveling in the direction of 90 degrees at the intersection 2003. For this reason, the traffic volume detected by the ID 2002 is synonymous with the traffic volume traveling through the intersection 2003 in the direction of 90 degrees. However, since the traffic volume detection location ID 2002 is away from the intersection 2003, the evaluation value is lower than that of the ID 2001 when the destination is predicted. However, at the intersection 2003, since the traffic volume (ID2002) in the direction of 90 degrees is larger than the traffic volume (ID2001) in the direction of 270 degrees, the possibility of moving in the direction of 90 degrees is high. Therefore, it is possible to effectively predict the destination by changing the detected location of the ID 2002 to the position of the intersection 2003 using the road position and the link structure.

そこで、本実施の形態では道路の位置とリンク構造を用いて交通量検出地の位置の変更を行う。これにより、より的確に移動先を予測することができる。   Therefore, in the present embodiment, the position of the traffic detection location is changed using the position of the road and the link structure. Thereby, a movement destination can be predicted more accurately.

図21は、本実施の形態2における情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、実施の形態1の機能に加えて、道路の位置とリンク構造を用いて交通量検出地の位置の変更を行う機能を備える情報提供装置であり、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部105、情報提供部106、地図情報蓄積部1207、交通量検出地位置範囲算出部2108および交通量検出地位置変更部2109を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、地図情報蓄積部1207、交通量検出地位置範囲算出部2108および交通量検出地位置変更部2109が追加されている点が異なる。   FIG. 21 is a configuration diagram of the information providing apparatus according to the second embodiment. This information providing apparatus is an information providing apparatus having a function of changing the position of a traffic volume detection location using a road position and a link structure in addition to the functions of the first embodiment. Amount detection location storage unit 102, distance calculation unit 103, direction calculation unit 104, destination prediction unit 105, information provision unit 106, map information storage unit 1207, traffic volume detection location position range calculation unit 2108, and traffic volume detection location change Part 2109 is provided. Compared to the information providing apparatus of the first embodiment, this information providing apparatus is configured such that a map information accumulation unit 1207, a traffic volume detection location position range calculation unit 2108, and a traffic volume detection location change unit 2109 are added. Different.

前記実施の形態1およびその変形例で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment and the modifications thereof, and the description thereof is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

交通量検出地位置範囲算出部2108は、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量検出地の位置と地図情報蓄積部1207に蓄積された道路情報、例えば、ノード位置と接続ノード情報から、交通量が一定で、交通量検出地の位置の変更可能な位置範囲を算出する。具体的には、交通量検出地を含む道路において、交通量検出地の前後の分岐が存在しない範囲を変更可能位置範囲とする。分岐がないとは、交通量の流入および流出が一方向しか存在しないということである。例えば、図22の「ID2002」の交通量検出地の変更可能位置範囲は、分岐が存在しないため交通量が一定であると考えられる交差点2003から交差点2004までの位置範囲である。   The traffic volume detection location position range calculation unit 2108 uses the traffic volume detection location stored in the traffic detection location storage unit 102 and road information stored in the map information storage unit 1207, for example, the node location and connection node information. The position range in which the traffic volume is constant and the position of the traffic volume detection location can be calculated is calculated. Specifically, on the road including the traffic detection location, a range where there is no branch before and after the traffic detection location is set as a changeable position range. No branching means that there is only one direction of traffic inflow and outflow. For example, the changeable position range of the traffic detection location “ID2002” in FIG. 22 is a position range from the intersection 2003 to the intersection 2004 where the traffic volume is considered to be constant because there is no branch.

なお、分岐先の道路の道路幅が非常に小さい、つまり、所定の値未満であった場合、交通量の流入、流出がほとんど存在しないと仮定できるため、分岐が存在しないとしてもよい。つまり、交通量検出地の変更可能位置範囲は、道路幅が所定の値以上の分岐が存在しない範囲である。同様に、分岐先の道路が両側1車線である、もしくは、一方通行であるときも、分岐が存在しないとしてもよい。分岐による交通量の流入、流出がほとんど存在しないと仮定できる場合、もしくは流入、流出の交通量が同程度であるために、交通量が一定であると仮定できる場合は分岐が存在しないとし、交通量検出地変更可能位置範囲を大きくしてもよい。   If the road width of the branch destination road is very small, that is, less than a predetermined value, it can be assumed that there is almost no inflow or outflow of traffic, so there may be no branch. That is, the changeable position range of the traffic volume detection area is a range where there is no branch having a road width equal to or greater than a predetermined value. Similarly, there may be no branch when the branch destination road is one lane on both sides or one-way. If it can be assumed that there is almost no inflow or outflow of traffic due to branching, or if it can be assumed that the traffic volume is constant because the traffic volume of inflow or outflow is the same, it is assumed that there is no branching. You may enlarge the amount detection location changeable position range.

交通量検出地位置変更部2109は、現在地取得部101が取得した移動体の現在地と、交通量検出地位置範囲算出部2108が算出した変更可能位置範囲から交通量検出地の変更先の位置を決定する。具体的には、交通量検出地位置範囲算出部2108が算出した変更可能位置範囲から、現在地からの距離が最も短い位置に交通量検出地を変更する。例えば、図23に示される例では、現在地からの距離が最も短い位置は交差点2003であるため、交通量検出地ID2002の位置を交差点2003に変更する。   The traffic volume detection location change unit 2109 determines the location of the change destination of the traffic volume detection location from the current location of the moving body acquired by the current location acquisition unit 101 and the changeable location range calculated by the traffic volume detection location position range calculation unit 2108. decide. Specifically, the traffic volume detection location is changed from the changeable location range calculated by the traffic volume detection location position range calculation unit 2108 to a position having the shortest distance from the current location. For example, in the example shown in FIG. 23, since the position having the shortest distance from the current location is the intersection 2003, the position of the traffic detection location ID 2002 is changed to the intersection 2003.

以下、本実施の形態2における情報提供装置の動作について、図24のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus according to the second embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted.

まず、現在地取得部101が、GPS等により、現在地を取得する(ステップS801)。交通量検出地位置範囲算出部2108は、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量検出地の位置と地図情報蓄積部1207に蓄積された道路情報から、交通量検出地の変更可能な位置の範囲を算出する(ステップS2402)。たとえば、交通量検出地を含む道路において、交通量検出地の前後の分岐が存在しない範囲を変更可能位置範囲とする。   First, the current location acquisition unit 101 acquires the current location using GPS or the like (step S801). The traffic volume detection location position range calculation unit 2108 can change the traffic volume detection location from the traffic volume detection location stored in the traffic detection location storage unit 102 and the road information stored in the map information storage unit 1207. The position range is calculated (step S2402). For example, in a road including a traffic volume detection area, a range where there is no branch before and after the traffic volume detection area is set as a changeable position range.

続いて、交通量検出地位置変更部2109は、現在地取得部101が取得した移動体の現在地と、交通量検出地位置範囲算出部2108が算出した変更可能位置範囲から交通量検出地の変更先の位置を決定する(ステップS2403)。たとえば、交通量検出地位置範囲算出部2108が算出した変更可能位置範囲から、現在地からの距離が最も短い位置に交通量検出地を変更する。以下、実施の形態1と同様である(ステップS802〜S807)。   Subsequently, the traffic volume detection location change unit 2109 changes the traffic volume detection location from the current location of the moving object acquired by the current location acquisition unit 101 and the changeable location range calculated by the traffic volume detection location position range calculation unit 2108. Is determined (step S2403). For example, the traffic volume detection location is changed from the changeable location range calculated by the traffic volume detection location position range calculation unit 2108 to a position having the shortest distance from the current location. Hereinafter, it is the same as in the first embodiment (steps S802 to S807).

以上のように、本実施の形態における情報提供装置によれば、道路の位置とリンク構造を用いて交通量検出地の位置の変更が行われ、交通量検出地の位置が実情に即した位置に修正され、統一されるので、移動先の予測精度が向上する。   As described above, according to the information providing apparatus in the present embodiment, the position of the traffic volume detection location is changed using the position of the road and the link structure, and the location of the traffic volume detection location is in accordance with the actual situation. As a result, the prediction accuracy of the destination is improved.

なお、本実施の形態2では、交通量検出地の位置を変更することで、現在地―交通量検出地間の距離および向きが変更された。しかし、移動先候補における向き候補、つまり、交通量の向きも変更することで、さらに効果的に移動先を予測することができる。例えば、図25に示される例では、「ID2503」の交通量検出地の交通量の向きは120度である。現在地から「ID2503」の交通量検出地への向きは0度であるため0度の±90度でフィルタリングを行うと、「ID2503」の交通量検出地は移動先候補から外れる。しかし、道路の構造によっては、図25の「ID2503」のように、一時的に「120度」の向きに進むが、最終的には「0度」の向きに進む可能性がある。そこで道路の位置とリンク構造を用いて、交通量の向きを変更することで効果的に移動先予測が可能になる。   In the second embodiment, the distance and direction between the current location and the traffic volume detection location are changed by changing the position of the traffic volume detection location. However, the destination can be predicted more effectively by changing the direction candidate in the destination candidate, that is, the direction of traffic volume. For example, in the example shown in FIG. 25, the direction of the traffic volume at the traffic volume detection location of “ID2503” is 120 degrees. Since the direction from the current location to the traffic detection location of “ID2503” is 0 degree, if filtering is performed at ± 90 degrees of 0 degrees, the traffic detection location of “ID2503” is excluded from the destination candidates. However, depending on the structure of the road, as indicated by “ID 2503” in FIG. 25, the direction temporarily proceeds in the direction of “120 degrees”, but may eventually proceed in the direction of “0 degrees”. Therefore, the destination can be effectively predicted by changing the direction of traffic volume using the road position and the link structure.

図26は、このような本実施の形態2の変形例1における情報提供装置、つまり、実施の形態2の機能に加えて、交通量の向きも補正する機能を備える情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部105、情報提供部106、地図情報蓄積部1207、交通量検出地位置範囲算出部2108、交通量検出地位置変更部2109および交通量検出地向き変更部2610を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、地図情報蓄積部1207、交通量検出地位置範囲算出部2108、交通量検出地位置変更部2109および交通量検出地向き変更部2610が追加されている点が異なる。   FIG. 26 is a configuration diagram of the information providing apparatus according to the first modification of the second embodiment, that is, the information providing apparatus having a function of correcting the direction of traffic volume in addition to the function of the second embodiment. is there. This information providing apparatus includes a current location acquisition unit 101, a traffic volume detection location storage unit 102, a distance calculation unit 103, a direction calculation unit 104, a destination prediction unit 105, an information provision unit 106, a map information storage unit 1207, a traffic volume detection location. A position range calculation unit 2108, a traffic volume detection location change unit 2109, and a traffic volume detection location change unit 2610 are provided. Compared with the information providing apparatus of the first embodiment, this information providing apparatus has a map information accumulation unit 1207, a traffic volume detection location position range calculation unit 2108, a traffic volume detection location change unit 2109, and a traffic detection location change. The difference is that a part 2610 is added.

前記実施の形態1、2で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first and second embodiments, and the description thereof is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

交通量検出地向き変更部2610は、交通量検出地蓄積部102に蓄積された位置を所定の向きで通過する移動体がとりうる、交通量検出地位置範囲算出部2108が算出した変更可能位置範囲における交通量の向きを用いて変更後の交通量の向きを決定する。変更可能位置範囲における交通量の向きについては、地図情報蓄積部1207に蓄積された道路情報、例えば、ノード位置と接続ノードから算出する。変更後の交通量の向きは、例えば、変更可能位置範囲における交通量の向きの平均を用いる。例えば、図27の「ID2503」の交通量検出地の変更可能位置範囲は交差点2704から曲がり角2705を通る交差点2706までの道路である。交差点2704を120度の向きに進む場合、交差点2704から曲がり角2705までの1kmの間の交通量の向きは道路の構造から120度である。曲がり角2705から交差点2706までの3kmの間の交通量の向きは0度である。よって、図28に示されるように交通量の向きの平均30度{=(1×120+3×0)/(1+3)}をID2503の交通量の向きとする。   The traffic volume detection location direction change unit 2610 is a changeable position calculated by the traffic volume detection location position range calculation unit 2108 that can be taken by a moving body that passes the location accumulated in the traffic volume detection location storage unit 102 in a predetermined direction. The direction of traffic after change is determined using the direction of traffic in the range. The traffic direction in the changeable position range is calculated from the road information stored in the map information storage unit 1207, for example, the node position and the connection node. As the direction of the traffic volume after the change, for example, an average of the traffic direction in the changeable position range is used. For example, the changeable position range of the traffic detection location “ID2503” in FIG. 27 is a road from the intersection 2704 to the intersection 2706 passing through the corner 2705. When traveling along the intersection 2704 in the direction of 120 degrees, the direction of traffic volume for 1 km from the intersection 2704 to the corner 2705 is 120 degrees from the road structure. The traffic direction for 3 km from the turn 2705 to the intersection 2706 is 0 degrees. Accordingly, as shown in FIG. 28, the average traffic direction of 30 degrees {= (1 × 120 + 3 × 0) / (1 + 3)} is set as the traffic direction of ID 2503.

以下、本実施の形態2の変形例1における情報提供装置の動作について、図29のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1、2で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus in the first modification of the second embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first and second embodiments, and the description thereof is omitted.

実施の形態2と同様に現在地から交通量の位置の変更を行った後、地図情報蓄積部1207に蓄積された道路情報、交通量検出地蓄積部102に蓄積された検出地の位置と交通量の向き、交通量検出地位置範囲算出部2108が算出した変更可能位置範囲を用いて交通量の向きの変更を行う(ステップS2904)。たとば、変更可能位置範囲における交通量の向きの平均を変更後の交通量の向きとする。以下、実施の形態1と同様である(ステップS802〜S807)。   As in the second embodiment, after changing the position of the traffic volume from the current location, the road information accumulated in the map information accumulation unit 1207, the position of the detection area accumulated in the traffic detection area accumulation unit 102, and the traffic volume The traffic direction is changed using the changeable position range calculated by the traffic direction detection location position range calculation unit 2108 (step S2904). For example, the average traffic direction in the changeable position range is set as the traffic direction after the change. Hereinafter, it is the same as in the first embodiment (steps S802 to S807).

以上のように、本変形例における情報提供装置によれば、道路の位置とリンク構造を用いて、より実情に即するように、交通量検出地の位置だけでなく、交通量の向きも修正されるので、移動先の予測精度が向上される。   As described above, according to the information providing apparatus in the present modification, not only the position of the traffic volume detection position but also the direction of the traffic volume is corrected by using the position of the road and the link structure to be more realistic. Therefore, the prediction accuracy of the destination is improved.

(実施の形態3)
次に、本発明の実施の形態3における情報提供装置について説明する。
(Embodiment 3)
Next, an information providing apparatus according to Embodiment 3 of the present invention will be described.

実施の形態1、2では、現在地から移動先候補までの距離と向きと移動先候補の交通量の大きさ、向きによって移動先を予測していた。しかし、移動体は交通量の最も大きい場所には進まない場合もある。移動体が移動中に移動先を予測するときには、移動体が出発してから現在までの移動情報を用いることにより、そのような場合でも移動先を予測することができる。一般的に、移動体は移動先候補に向かう際に遠回りをせず、できるだけ経路コストが低くなるように移動先候補まで移動する。このため、移動体が移動先候補に向かう際に、出発地から現在までの移動によってどれだけ遠回りしているかを算出することによって予測を行う。   In the first and second embodiments, the destination is predicted based on the distance and direction from the current location to the destination candidate, the magnitude and direction of the traffic volume of the destination candidate. However, there are cases where the moving body does not proceed to a place with the highest traffic volume. When the moving destination is predicted while the moving body is moving, the moving destination can be predicted even in such a case by using the moving information from the departure of the moving body to the present. In general, the moving body does not make a detour when heading to the destination candidate, and moves to the destination candidate so that the route cost is as low as possible. For this reason, when a moving body heads for a movement destination candidate, prediction is performed by calculating how far the vehicle travels from the departure place to the present.

例えば、図30に示されるように、移動体が出発地から現在地まで北西方向に移動を行ったとする。実施の形態1、2では、移動体は交通量の最も大きい「ID007」に向かうと予測する。しかし、移動体が実際に「ID007」に向かう場合は、移動体は出発地から現在地まで南東方向に移動するはずである。しかし、移動体は「ID007」に対して遠回りをしているため、「ID007」に向かっていると予測するのは間違いであり、次に交通量が大きく、遠回りをしていない「ID004」に向かっていると考えられる。これらは、出発地、現在地から移動先候補に対する遠回りの度合を示す遠回り度を求めることにより、判別できる。   For example, as shown in FIG. 30, it is assumed that the moving body has moved in the northwest direction from the departure place to the current location. In the first and second embodiments, it is predicted that the moving body will head for “ID007” having the largest traffic volume. However, when the mobile object actually heads for “ID007”, the mobile object should move in the southeast direction from the departure point to the current location. However, since the moving object makes a detour with respect to “ID007”, it is wrong to predict that it is heading toward “ID007”. Next, the traffic volume is large and “ID004” is not making a detour. It seems that they are heading. These can be discriminated by obtaining a circuitousness indicating the degree of circuitousness with respect to the destination candidate from the starting point and the current location.

本実施の形態3では、出発地、現在地、移動先候補位置に対する経路コストにより算出された遠回り度も用いて移動先を予測する。   In the third embodiment, the destination is predicted using the circuitousness calculated from the route cost for the departure point, the current location, and the destination candidate position.

図31は、本実施の形態3における情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、実施の形態1の機能に加えて、出発地、現在地、移動先候補位置に対する経路コストにより算出された遠回り度も用いて移動先を予測する機能を備える情報提供装置であり、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、経路コスト算出部3103、向き算出部104、移動先予測部3105、情報提供部106、出発地取得部1007、地図情報蓄積部1207および遠回り度算出部3109を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、出発地取得部1007、地図情報蓄積部1207および遠回り度算出部3109が追加されている点、距離算出部103が経路コスト算出部3103に置き換えられている点、および、それに関連する処理部が異なる。   FIG. 31 is a configuration diagram of the information providing apparatus according to the third embodiment. In addition to the functions of the first embodiment, this information providing apparatus is an information providing apparatus having a function of predicting a destination using a circuitousness calculated based on a route cost with respect to a departure place, a current location, and a destination candidate position. , Current location acquisition unit 101, traffic volume detection location accumulation unit 102, route cost calculation unit 3103, direction calculation unit 104, destination prediction unit 3105, information provision unit 106, departure point acquisition unit 1007, map information accumulation unit 1207, and circuitousness A calculation unit 3109 is provided. Compared with the information providing apparatus of the first embodiment, this information providing apparatus has a departure point acquisition unit 1007, a map information storage unit 1207, and a circuitousness calculation unit 3109, and the distance calculation unit 103 has a route cost. The point that the calculation unit 3103 is replaced and the processing unit related thereto are different.

前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

経路コスト算出部3103は、地図情報蓄積部1207に蓄積された、ノードの位置、接続ノード、リンク距離といった道路情報を用いて、経路コストを算出する。現在地取得部101が取得した現在地と出発地取得部1007が取得した出発地との間の経路コスト、現在地取得部101が取得した現在地と交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量検出地との間の経路コスト、出発地取得部1007が取得した出発地と交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量検出地との間の経路コストを算出する。   The route cost calculation unit 3103 calculates the route cost using road information such as node position, connection node, and link distance accumulated in the map information accumulation unit 1207. The route cost between the current location acquired by the current location acquisition unit 101 and the departure location acquired by the departure location acquisition unit 1007, the current location acquired by the current location acquisition unit 101 and the traffic detection location accumulated in the traffic detection location storage unit 102 And the route cost between the departure point acquired by the departure point acquisition unit 1007 and the traffic detection location accumulated in the traffic detection location storage unit 102 is calculated.

なお、経路コストを算出する際に向き情報を用いてもよい。つまり、現在地と交通量検出地の間の経路コストとは、現在地の位置と向きから交通量検出地を検出した交通量の向きに通過するまでの経路コストである。   Note that the orientation information may be used when calculating the route cost. That is, the route cost between the current location and the traffic volume detection location is a route cost until the vehicle passes in the direction of the traffic volume detected from the location and orientation of the current location.

経路コストは、位置間の経路の距離、経路を走行する場合の所要時間、道路種別、道路規制情報、右左折回数などから算出する。例えば、位置間の最小距離経路の距離をリンク距離の総和により計算し、経路コストとする。例えば、図30に示されるように、現在地、出発地、交通量検出地、地図情報が取得されていたとき、交通量検出地つまり移動先候補「ID001」に関する経路コストを算出すると、図32に示されるように、現在出発地間経路コストは「1km」、移動先候補「ID001」についての出発候補地間経路コストは「6km」、現在候補地間経路コストは「5km」になる。   The route cost is calculated from the distance of the route between positions, the time required for traveling along the route, the road type, road regulation information, the number of right / left turns, and the like. For example, the distance of the minimum distance route between the positions is calculated by the sum of the link distances, and the route cost is obtained. For example, as shown in FIG. 30, when the current location, the departure location, the traffic detection location, and the map information are acquired, the route cost for the traffic detection location, that is, the destination candidate “ID001” is calculated. As shown, the current departure point route cost is “1 km”, the departure candidate point route cost for the destination candidate “ID001” is “6 km”, and the current candidate point route cost is “5 km”.

なお、交通量検出地における交通量の向き、現在地の移動体の向き、出発地の移動体の向きを用いて、右左折数も考慮して経路コストを算出してもよい。右左折数1回が1kmの経路コストと同等だとすると。移動先候補「ID001」に関する出発地候補地間経路コストは「9km」(6km+1km×右左折3回)となる。   Note that the route cost may be calculated in consideration of the number of right / left turns using the direction of traffic volume at the traffic volume detection location, the direction of the moving body at the current location, and the direction of the moving body at the departure location. Suppose that one turn on the left and right is equivalent to a route cost of 1 km. The route cost between the departure point candidates for the destination candidate “ID001” is “9 km” (6 km + 1 km × right / left turn three times).

遠回り度算出部3109は、経路コスト算出部3103で算出された経路コストから遠回り度を算出する。遠回り度は出発地から移動先までのコストが最小である経路のコストに対する、現在移動体が通っている経路のコストの差である。具体的には、現在出発地間経路コストと現在候補地間経路コストの和と、出発候補地間経路コストとの差が遠回り度となる。例えば、図32に示されるように経路コストが算出されていたとき、移動先候補「ID001」についての遠回り度は、現在出発地間経路コスト「1km」と現在候補地間経路コスト「5km」の和「6km」と、出発候補位置間経路コスト「6km」との差「0km」となる。   The circuitousness calculation unit 3109 calculates the circuitousness from the route cost calculated by the route cost calculation unit 3103. The circuitousness is the difference between the cost of the route through which the moving body currently passes with respect to the cost of the route with the lowest cost from the departure point to the destination. Specifically, the difference between the sum of the current departure point route cost and the current candidate point route cost and the departure candidate point route cost is the circuitousness. For example, when the route cost is calculated as shown in FIG. 32, the circuitousness for the destination candidate “ID001” is the current departure point route cost “1 km” and the current candidate point route cost “5 km”. A difference “0 km” between the sum “6 km” and the route cost between departure candidate positions “6 km” is obtained.

移動先予測部3105は、経路コスト算出部3103が算出した現在地−交通量検出地間の経路コスト、つまり、現在候補地間経路コストと向き算出部104が算出した現在地−交通量検出地間の向き、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量検出地の交通量の大きさと交通量の向き、遠回り度算出部3109が算出した移動先候補となる交通量検出地に対する遠回り度により、移動先となる交通量検出地を予測する。この移動先予測部3105は、移動先候補を決定する移動先候補決定部105aと、決定された移動先候補から最終的な1以上の移動先を選別するフィルタリング部3105bとを有する。   The destination prediction unit 3105 is configured to calculate the route cost between the current location and the traffic volume detection location calculated by the route cost calculation unit 3103, that is, between the current candidate route cost and the current location and the traffic volume detection location calculated by the direction calculation unit 104. Direction, traffic volume of traffic detection location accumulated in traffic detection location accumulating unit 102 and direction of traffic volume, circuitousness with respect to traffic detection location as destination candidate calculated by circuitousness calculation unit 3109, Predict the traffic detection location as the destination. The destination prediction unit 3105 includes a destination candidate determination unit 105a that determines destination candidates, and a filtering unit 3105b that selects one or more final destinations from the determined destination candidates.

例えば、移動先予測部3105の移動先候補決定部105aは、交通量検出地蓄積部102に蓄積された図30のような交通量検出地を移動先の候補とする。フィルタリング部3105bは、実施の形態1と同様に、移動先の候補となった交通量検出地の中から、現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向きにより、さらにフィルタリングする。例えば、交通量の向きが現在地−交通量検出地間の向きの±90度の範囲内である交通量検出地を移動先の候補として選択する。例えば、図30に示される例では、向きから図33に示されるようにフィルタリングされる。   For example, the movement destination candidate determination unit 105a of the movement destination prediction unit 3105 uses the traffic volume detection place as shown in FIG. 30 accumulated in the traffic volume detection place accumulation unit 102 as a movement destination candidate. Similar to the first embodiment, filtering unit 3105b further performs filtering based on the direction between the current location and the detected amount of traffic and the direction of the amount of traffic in the detected value from among the detected amount of traffic that has become a destination candidate. . For example, a traffic volume detection location whose traffic volume direction is within a range of ± 90 degrees of the direction between the current location and the traffic volume detection location is selected as a destination candidate. For example, in the example shown in FIG. 30, filtering is performed from the direction as shown in FIG.

次に、フィルタリング部3105bは、交通量検出地に対する遠回り度により移動先候補をさらにフィルタリングする。移動体は移動先を目指す場合に移動にかかる経路コストが小さくなるように移動する傾向がある。よって、最小コストに対するコスト差である遠回り度も小さくなる。具体的には、遠回り度が所定の値、例えば装置の渋滞に対する迂回経路許容距離の設定1km以下になる移動先候補のみを移動先候補として残す。図33に示される移動先候補の場合、遠回り度が図34に示されるようになったとすると、「ID001」「ID004」の交通量検出地に対する遠回り度は「0km」より、移動先候補として残す。「ID006」、「ID007」の交通量検出地に対する遠回り度は「7km」と「1km」より大きいので移動先候補から除去する。   Next, the filtering unit 3105b further filters the destination candidates based on the circuitousness with respect to the traffic volume detection location. A mobile body tends to move so as to reduce the route cost for movement when aiming at a destination. Therefore, the circuitousness that is the cost difference with respect to the minimum cost is also reduced. Specifically, only destination candidates whose circuitousness is a predetermined value, for example, a detour route allowable distance setting of 1 km or less for the traffic jam of the apparatus, are left as destination candidates. In the case of the destination candidate shown in FIG. 33, assuming that the circuitousness becomes as shown in FIG. 34, the circuitousness with respect to the traffic detection location of “ID001” and “ID004” is left as a destination candidate from “0 km”. . Since the circuitousness with respect to the traffic detection locations of “ID006” and “ID007” is larger than “7 km” and “1 km”, it is removed from the destination candidates.

次に、移動先候補となる交通量検出地の交通量の大きさと交通量検出地から現在地からまでの経路コストで移動先を予測する。交通量の大きさを経路コストで割った評価値が最も大きいものを移動先とする。例えば、図35に示されるように「ID001・交通量の向き0度」への評価値は50/5、「ID004・交通量の向き180度」への評価値は400/4となり、最も評価値の高い「ID004・交通量の向き180度」が移動先として選択される。これは、移動体が将来ID004の地点を180度の向きに移動することを予測している。   Next, the travel destination is predicted based on the traffic volume of the traffic volume detection location that is the travel destination candidate and the route cost from the traffic volume detection location to the current location. The destination with the highest evaluation value obtained by dividing the traffic volume by the route cost is taken as the destination. For example, as shown in FIG. 35, the evaluation value for “ID001 • traffic direction 0 °” is 50/5, and the evaluation value for “ID004 • traffic direction 180 °” is 400/4, which is the most evaluated. “ID004 / direction of traffic volume 180 degrees” having a high value is selected as the destination. This predicts that the moving body will move in the direction of 180 degrees in the future at the location of ID004.

以下、本実施の形態3における情報提供装置の動作について、図36のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus according to the third embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the constituent elements shown in the first embodiment.

まず、出発地取得部1007が、移動体が移動を開始した出発位置を取得する(ステップS1100)。現在地取得部101が、GPS等により、現在地を取得する(ステップS801)。経路コスト算出部3103は、地図情報蓄積部1207に蓄積された道路情報を用いて、現在地と出発地との間の経路コスト、現在位置と移動先候補地となる交通量検出地との間の経路コスト、出発地と移動先候補地となる交通量検出地との間の経路コストを算出する(ステップS3602)。向き算出部104は現在地取得部101で取得した現在地の位置から、交通量検出地蓄積部102に蓄積した交通量検出地の位置への向きを算出する(ステップS803)。   First, the departure point acquisition unit 1007 acquires the departure position where the moving body starts moving (step S1100). The current location acquisition unit 101 acquires the current location using GPS or the like (step S801). The route cost calculation unit 3103 uses the road information accumulated in the map information accumulation unit 1207 to determine the route cost between the current location and the departure location, the current position and the traffic volume detection location that is the destination candidate location. The route cost and the route cost between the departure point and the traffic amount detection point as the destination candidate point are calculated (step S3602). The direction calculation unit 104 calculates the direction from the current location acquired by the current location acquisition unit 101 to the traffic detection location stored in the traffic detection location storage 102 (step S803).

遠回り度算出部3109は、経路コスト算出部3103で算出された経路コストから移動先候補に対する遠回り度を算出する(ステップS3604)。移動先予測部3105の移動先候補決定部105aは、移動先候補と特定し、フィルタリング部3105bは、その移動先候補である交通量検出地の中から、現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向きにより、移動先候補を選別する(ステップS805)。フィルタリング部3105bは、遠回り度算出部3109が算出した遠回り度から移動体の移動先候補を選別する(ステップS3606)。さらにフィルタリング部3105bは、移動先候補となった交通量検出地の中から、交通量の大きさと現在地から交通量検出地までの経路コストにより、移動先を予測する(ステップS3607)。   The circuitousness calculation unit 3109 calculates the circuitousness for the movement destination candidate from the route cost calculated by the route cost calculation unit 3103 (step S3604). The destination candidate determination unit 105a of the destination prediction unit 3105 identifies the destination candidate, and the filtering unit 3105b determines the direction between the current location and the traffic amount detection location from the traffic amount detection locations that are the destination candidates. A destination candidate is selected based on the direction of traffic volume in the detected value (step S805). The filtering unit 3105b selects a moving destination candidate of the moving object from the circuitousness calculated by the circuitousness calculating unit 3109 (step S3606). Further, the filtering unit 3105b predicts a destination based on the traffic volume and the route cost from the current location to the traffic volume detection location among the traffic volume detection locations that are destination candidates (step S3607).

最後に、情報提供部106は、移動先予測部3105が予測した移動先に関する情報を提供情報蓄積部106aから読み出してユーザに提供する(ステップS807)。   Finally, the information providing unit 106 reads out information related to the destination predicted by the destination prediction unit 3105 from the provided information storage unit 106a and provides the information to the user (step S807).

以上のように、本実施の形態における情報提供装置によれば、出発地、現在地、移動先候補位置に対する経路コストにより算出された遠回り度も用いて移動先が予測されるので、遠回り度の高い移動先、つまり、可能性の低い移動先が排除され、移動先の予測精度が向上される。   As described above, according to the information providing apparatus in the present embodiment, the travel destination is predicted using the circuitousness calculated based on the route cost for the departure point, the current location, and the travel destination candidate position, so the circuitousness is high. The destination, that is, the destination with low possibility is excluded, and the prediction accuracy of the destination is improved.

(実施の形態4)
次に、本発明の実施の形態4における情報提供装置について説明する。
(Embodiment 4)
Next, an information providing apparatus according to Embodiment 4 of the present invention will be described.

実施の形態1〜3では、交通量検出地である移動先候補から交通量の大きさと現在地からの距離、方向を元に移動先を予測していた。しかし、複数の移動先候補A、B、Cのうち、A、Bの両方を通過する場合がある。つまり、Bを通過するときにはAを通過しなければない場合が存在する。こういった場合、Bという移動先候補にはAという移動先候補への通過も含まれているため、AとBとCを同等に扱うと予測精度が下がる場合がある。こういった場合、始めに移動先候補AとCの中から移動先を予測し、Aを通過すると予測した場合のみBを通過するかどうかを予測する方が、始めの予測にAの交通量を内包したBの交通量に影響されずに予測を行うことができる。また、Bという移動先を予測するときには、Aを通過するという情報を用いることができるため、より予測の精度が上がる。このBのような冗長移動先を予測の際に除去することでより効率的に移動先予測を行うことができる。   In the first to third embodiments, the destination is predicted based on the magnitude of the traffic volume, the distance from the current location, and the direction from the destination candidate that is the traffic volume detection location. However, there are cases where both of A and B pass among the plurality of destination candidates A, B, and C. That is, when passing through B, there is a case where it must pass through A. In such a case, since the destination candidate of B includes passage to the destination candidate of A, the prediction accuracy may be lowered when A, B, and C are handled equally. In such a case, it is better to predict the destination from the destination candidates A and C first, and predict whether or not to pass B only when it is predicted to pass A. The prediction can be performed without being influenced by the traffic volume of B including the. Further, when predicting the destination B, information that passes through A can be used, so that the accuracy of prediction is further improved. By removing the redundant destination such as B at the time of prediction, the destination can be predicted more efficiently.

図37は、本実施の形態4における情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、実施の形態1の機能に加えて、道路のリンク構造に基づいて冗長な移動先の除去して予測する機能を備える情報提供装置であり、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部105、情報提供部106、地図情報蓄積部1207、推奨経路計算部3708、冗長度算出部3709および冗長移動先除去部3710を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、地図情報蓄積部1207、推奨経路計算部3708、冗長度算出部3709および冗長移動先除去部3710が追加されている点が異なる。   FIG. 37 is a configuration diagram of the information providing apparatus according to the fourth embodiment. This information providing apparatus is an information providing apparatus having a function of removing and predicting redundant travel destinations based on a road link structure in addition to the function of the first embodiment, and includes a current location acquisition unit 101, traffic volume detection Land storage unit 102, distance calculation unit 103, direction calculation unit 104, destination prediction unit 105, information provision unit 106, map information storage unit 1207, recommended route calculation unit 3708, redundancy calculation unit 3709, and redundant destination removal unit 3710 Is provided. Compared with the information providing apparatus of the first embodiment, this information providing apparatus has a map information storage unit 1207, a recommended route calculation unit 3708, a redundancy calculation unit 3709, and a redundant movement destination removal unit 3710. Different.

前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

推奨経路計算部3708は、地図情報蓄積部1207に蓄積された道路情報、例えば、ノード位置、接続ノード、リンク距離を用いて、現在地取得部101が取得した現在地から交通量検出地蓄積部102が蓄積した交通量検出位置を交通量の向きに通過する際の推奨経路を算出する。具体的には、現在地から交通量検出地までの各経路の経路コストを計算し、ダイキストラ法などによりコストが最小の経路をもとめる。経路コストは、例えば、リンク距離の総和である。   The recommended route calculation unit 3708 uses the road information accumulated in the map information accumulation unit 1207, for example, the node position, connection node, and link distance, so that the traffic volume detection location accumulation unit 102 uses the current location acquired by the current location acquisition unit 101. The recommended route for passing through the accumulated traffic detection position in the direction of traffic is calculated. Specifically, the route cost of each route from the current location to the traffic detection location is calculated, and the route with the lowest cost is obtained by the Dijkstra method or the like. The route cost is, for example, the total link distance.

冗長度算出部3709は、推奨経路計算部3708が算出した現在地から交通量検出地までの推奨経路を用いて、冗長な交通量検出地が存在するか否かを示す冗長度を算出する。具体的には、現在地から交通量検出地までの推奨経路の中に別の移動先候補つまり別の交通量検出地が存在していた場合、推奨経路を求めた交通量検出地は冗長度を真とする。逆に、別の交通量検出地が存在しなかった場合、推奨経路を求めた交通量検出地は冗長度を偽とする。例えば、図38に示される例のように、交通量検出地「ID022」を0度の向きに通過する場合の推奨経路内に別の交通量検出地「ID003・90度」が存在する場合、交通量検出地「ID022・0度」は冗長度を真とする。   The redundancy calculation unit 3709 uses the recommended route from the current location to the traffic detection location calculated by the recommended route calculation unit 3708 to calculate redundancy indicating whether there is a redundant traffic detection location. Specifically, if there is another destination candidate, that is, another traffic detection location, in the recommended route from the current location to the traffic detection location, the traffic detection location for which the recommended route was found has redundancy. True. On the other hand, if there is no other traffic detection location, the traffic detection location for which the recommended route is obtained has a redundancy of false. For example, as in the example shown in FIG. 38, when another traffic detection location “ID003 · 90 degrees” exists in the recommended route when passing through the traffic detection location “ID022” in the direction of 0 degrees, The traffic detection location “ID022.0 degrees” has a redundancy of true.

冗長移動先除去部3710は、交通量検出地蓄積部102が蓄積した交通量検出地のうち冗長度算出部3709が冗長度を真と判定したものを移動先候補から除去し、冗長度を偽と判定したものを移動先候補とする。   The redundant destination removal unit 3710 removes from the destination candidates the traffic level detection locations accumulated by the traffic level detection location storage unit 102 that the redundancy degree calculation unit 3709 has determined the redundancy as true, and sets the redundancy as false. Is determined as a destination candidate.

移動先予測部3705は、冗長移動先除去部3710が移動先候補と判定した交通量検出地の中から、実施の形態1と同様に距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離と向き算出部104が算出した現在地−交通量検出地間の向き、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量の大きさと交通量の向きにより、移動先となる交通量検出地を予測する。この移動先予測部3705は、冗長移動先除去部3710が判定した移動先候補を移動先候補として決定する移動先候補決定部3705aと、決定された移動先候補から最終的な1以上の移動先を選別するフィルタリング部105bとを有する。   The destination prediction unit 3705, between the traffic volume detection locations determined by the redundant destination removal unit 3710 as the destination candidates, in the same manner as in the first embodiment, between the current location and the traffic volume detection location calculated by the distance calculation unit 103. Based on the distance between the current location and the traffic volume detection location calculated by the distance and orientation calculation unit 104, the traffic volume accumulated in the traffic volume detection location storage unit 102, and the traffic volume direction, the traffic volume detection location to be the destination is determined. Predict. The movement destination prediction unit 3705 includes a movement destination candidate determination unit 3705a that determines the movement destination candidate determined by the redundant movement destination removal unit 3710 as a movement destination candidate, and one or more final movement destinations from the determined movement destination candidates. And a filtering unit 105b for sorting the images.

以下、本実施の形態4における情報提供装置の動作について、図39のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus according to the fourth embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted.

実施の形態1と同様に現在地からの距離と向きを算出した後、各移動先候補について、推奨経路計算部3708は、現在地から移動先候補までの推奨経路を計算する(ステップS3904)。そして、冗長度算出部3709は、移動先候補について、推奨経路内に他の移動先候補が存在するかによって冗長度の算出を行う(ステップS3905)。冗長移動先除去部3710は、移動先候補から冗長移動先を除去する((ステップS3906)。以下、実施の形態1と同様である(ステップS805〜S807)。   After calculating the distance and direction from the current location as in the first embodiment, for each destination candidate, the recommended route calculation unit 3708 calculates a recommended route from the current location to the destination candidate (step S3904). Then, the redundancy calculation unit 3709 calculates the redundancy for the destination candidate depending on whether another destination candidate exists in the recommended route (step S3905). The redundant movement destination removing unit 3710 removes the redundant movement destination from the movement destination candidates ((step S3906). Hereinafter, the same as in the first embodiment (steps S805 to S807).

以上のように、本実施の形態における情報提供装置によれば、冗長な移動先が予測の際に除去されるので、このような冗長な移動先候補に伴う予測精度の低下が防止される。   As described above, according to the information providing apparatus in the present embodiment, redundant destinations are removed at the time of prediction, so that a reduction in prediction accuracy associated with such redundant destination candidates is prevented.

(実施の形態5)
次に、本発明の実施の形態5における情報提供装置について説明する。
(Embodiment 5)
Next, an information providing apparatus according to Embodiment 5 of the present invention will be described.

実施の形態1〜4では、情報提供装置は交通量情報から距離の近い移動先を予測していた。しかし、予測した移動先を通過した後に到達する移動先をさらに予測してもよい。つまり。予測した移動先情報を用いて、さらに先の移動先を予測する。   In the first to fourth embodiments, the information providing apparatus predicts a moving destination with a short distance from the traffic information. However, the destination to be reached after passing through the predicted destination may be further predicted. In other words. A further destination is predicted using the predicted destination information.

図40は、本実施の形態5における情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、実施の形態1の機能に加えて、予測した移動先情報を用いて、さらに先の移動先を再帰的に予測する機能を備える情報提供装置であり、予測現在地取得部4001、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部4005および情報提供部4006を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、現在地取得部101が予測現在地取得部4001に置き換えられている点、および、それに関連する処理部が異なる。   FIG. 40 is a configuration diagram of the information providing apparatus according to the fifth embodiment. This information providing apparatus is an information providing apparatus having a function of recursively predicting a further destination using the predicted destination information in addition to the function of the first embodiment. , A traffic volume detection location accumulation unit 102, a distance calculation unit 103, a direction calculation unit 104, a movement destination prediction unit 4005, and an information provision unit 4006. The configuration of the information providing apparatus is different from the information providing apparatus of the first embodiment in that the current location acquisition unit 101 is replaced with a predicted current location acquisition unit 4001 and processing units related thereto.

前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

予測現在地取得部4001は、移動先予測部4005が予測した移動先を現在地として検知する。移動先予測部4005が移動先を予測していない場合は、GPSアンテナなどにより、移動体の現在地を検知する。例えば、東経「134.5.59.9」、北緯「34.5.15.6」のように移動体の経度、緯度の情報を検知する。   The predicted current location acquisition unit 4001 detects the destination predicted by the destination prediction unit 4005 as the current location. When the destination prediction unit 4005 does not predict the destination, the current location of the moving object is detected by a GPS antenna or the like. For example, information on the longitude and latitude of the moving body is detected such as east longitude “134.55.59.9” and north latitude “34.5.15.6”.

移動先予測部4005は、実施の形態1と同様に、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離と向き算出部104が算出した現在地−交通量検出地間の向き、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量の大きさと交通量の向きにより、実施の形態1や実施の形態2と同様の評価値を計算し、移動先となる交通量検出地を予測する。予測した評価値が他の移動先候補の評価値の2倍以上であった場合、予測された移動先は非常に信頼できるものであるとし、予測された移動先を予想現在地として予想現在地取得部に出力し、さらに移動先を予測する。たとえば、図41のようID005の地点(東経134.7.26.9、北緯34.4.49.2)を90度の向きに移動することを予測した場合、図42に示されるように予測現在地が90度の向きでID005の地点(東経134.7.26.9、北緯34.4.49.2)である場合に次にどの交通量検出点に移動するのか予測する。この移動先予測部4005は、移動先候補を決定する移動先候補決定部105aと、決定された移動先候補から最終的な1以上の移動先を選別するフィルタリング部105bと、再帰的に予測を繰り返す制御をする繰り返し制御部4005cとを有する。   Similar to the first embodiment, the destination prediction unit 4005 determines the distance between the current location and the traffic detection location calculated by the distance calculation unit 103, the direction between the current location and the traffic detection location calculated by the orientation calculation unit 104, and the traffic. Based on the amount of traffic accumulated in the amount detection location accumulating unit 102 and the direction of traffic, the same evaluation value as in the first and second embodiments is calculated to predict the traffic detection location as the destination. . When the predicted evaluation value is more than twice the evaluation value of the other destination candidates, the predicted destination is assumed to be very reliable, and the predicted current location acquisition unit is assumed to have the predicted destination as the predicted current location. And predict the destination. For example, when it is predicted that the location of ID005 (East longitude 134.76.9, North latitude 34.44.49.2) will be 90 degrees as shown in FIG. 41, the prediction is as shown in FIG. If the current location is 90 degrees and the location of ID005 (East longitude 134.77.26.9, North latitude 34.44.49.2), the next traffic volume detection point is predicted. The destination prediction unit 4005 includes a destination candidate determination unit 105a that determines a destination candidate, a filtering unit 105b that selects one or more final destinations from the determined destination candidates, and recursively performs prediction. A repetitive control unit 4005c that performs repetitive control.

情報提供部4006は、提供する情報を予め蓄積した提供情報蓄積部4006aを有し、移動先予測部4005が予測した移動先に関する情報を提供情報蓄積部4006aから読み出し、読み出した情報を、情報提供装置の画面や音声によって、ユーザに提供する。例えば、移動体が将来ID005の地点(C交差点)を90度の向きに移動し、次にID018の地点(F交差点)を180度の向きで通過することを予測した場合、図43に示されるように、画面外になるような遠くのF交差点近くの渋滞情報でも提供することが出来る。なお、提供情報蓄積部4006aに蓄積されている情報には、予め蓄積された推奨経路等の地図情報や、VICS電波やネットワーク回線から最新の交通量情報等として情報提供部4006によって取得された情報等が含まれる。   The information provision unit 4006 has a provision information storage unit 4006a that stores information to be provided in advance. The information provision unit 4006 reads information about a destination predicted by the destination prediction unit 4005 from the provision information storage unit 4006a, and provides the read information as an information provision. It is provided to the user through the screen and sound of the device. For example, when it is predicted that the moving body will move the point of ID005 (C intersection) in the direction of 90 degrees in the future and then pass the point of ID018 (F intersection) in the direction of 180 degrees, it is shown in FIG. In this way, it is possible to provide traffic information near a distant F intersection that goes outside the screen. The information stored in the provided information storage unit 4006a includes map information such as recommended routes stored in advance, information acquired by the information providing unit 4006 as the latest traffic information from VICS radio waves and network lines, and the like. Etc. are included.

以下、本実施の形態5における情報提供装置の動作について、図44のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus according to the fifth embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted.

移動先予測部4005の移動先候補決定部105aおよびフィルタリング部105bが実施の形態1と同様に現在地から移動先を予測した後、移動先予測部4005の繰り返し制御部4005cは、予測された移動先の評価値が非常に大きいかのどうかの判定を行う(ステップS4407)。他の移動先候補に比べて、評価値が、例えば、2倍以上であったときは(ステップS4407のyes)、ステップS4408へ、2倍未満であったときは、予測を終了し(ステップS4407のno)、ステップS4409に進む。評価値が非常に高い場合、予測現在地取得部4007は、予測された移動先を現在地として(ステップS4408)、ステップS802に進む。評価値が低い場合、情報提供部4006は、移動先予測部4005が予測した複数または単一の移動先に関する情報を提供情報蓄積部4006aから読み出してユーザに提供する(ステップS4409)。   After the destination candidate determination unit 105a and the filtering unit 105b of the destination prediction unit 4005 predict the destination from the current location as in the first embodiment, the iterative control unit 4005c of the destination prediction unit 4005 It is determined whether the evaluation value is very large (step S4407). For example, when the evaluation value is 2 times or more compared to other destination candidates (yes in step S4407), the process proceeds to step S4408, and if it is less than 2 times, the prediction is terminated (step S4407). No), the process proceeds to step S4409. If the evaluation value is very high, the predicted current location acquisition unit 4007 sets the predicted destination as the current location (step S4408), and proceeds to step S802. When the evaluation value is low, the information providing unit 4006 reads information about a plurality of or a single destination predicted by the destination prediction unit 4005 from the provided information storage unit 4006a and provides it to the user (step S4409).

以上のように、本実施の形態における情報提供装置によれば、予測した移動先情報を用いて、さらに先の移動先が再帰的に予測されるので、現在地から近い範囲に限定されることなく、広い範囲での移動先予測が可能となる。   As described above, according to the information providing apparatus in the present embodiment, the destination is further predicted recursively using the predicted destination information, so that it is not limited to a range close to the current location. The destination can be predicted in a wide range.

なお、実施の形態4と同様に、予め冗長移動先を除去することで、さらに効率よく移動先を予測できる。なぜなら、移動先候補A、Bが存在し、移動先Bを通過するときにはAを通過しなければない場合、始めに移動先候補Bを除去し、Aを通過すると予測した後、Aを通過するという情報を用いてBを通過することを予測できるからである。   As in the fourth embodiment, the destination can be predicted more efficiently by removing the redundant destination in advance. Because if destination candidates A and B exist and must pass A when passing destination B, it first removes destination candidate B, predicts passing A, and then passes A This is because it can be predicted that the vehicle will pass through the information B.

なお、実施の形態5では、移動先を現在地として再帰的に移動先予測を行うかどうかの判定に、交通量の大きさと現在地からの距離からなる評価値を用いた。しかしながら、この判定に、予測した移動先に関わる情報の有無を用いても良い。   In the fifth embodiment, an evaluation value made up of the amount of traffic and the distance from the current location is used to determine whether or not to recursively predict the destination with the destination as the current location. However, the presence / absence of information related to the predicted destination may be used for this determination.

つまり、移動先を現在地として再帰的に移動先予測を行うかどうかの判定に、予測した移動先に関わる情報の有無を用いる情報提供装置を、実施の形態5の変形例1における情報提供装置として実現してもよい。情報提供部4006は、予測された移動先に関わる情報が提供情報蓄積部4006aに存在しなかった場合、予測された移動先を現在地として予測現在地取得部4001に出力し、さらに移動先を予測する。予測された移動先に関わる情報が提供情報蓄積部4006aに存在した場合、情報提供部4006は移動先に関わる情報を提供する。例えば、現在地からID005の地点を90度の向きに移動することを予測したとする。このとき、現在地からID005の地点までの経路に関する提供すべき情報が提供情報蓄積部4006aになかったときに、ID005の地点を現在地としてさらに移動先を予測する。すると、次にID018の地点を180度の向きで通過することを予測し、ID018の地点の近くに関する提供すべき渋滞情報が提供情報蓄積部4006aにあった場合、その情報を提供する。   That is, the information providing apparatus that uses the presence / absence of information related to the predicted moving destination to determine whether or not to recursively predict the moving destination as the current position is used as the information providing apparatus in the first modification of the fifth embodiment. It may be realized. When information related to the predicted destination does not exist in the provided information storage unit 4006a, the information providing unit 4006 outputs the predicted destination as the current location to the predicted current location acquisition unit 4001 and further predicts the destination. . When information related to the predicted destination exists in the provided information storage unit 4006a, the information providing unit 4006 provides information related to the destination. For example, suppose that it is predicted that the location of ID005 will move 90 degrees from the current location. At this time, when there is no information to be provided regarding the route from the current location to the location of ID005 in the provided information storage unit 4006a, the destination is further predicted using the location of ID005 as the current location. Then, it is predicted that the point of ID018 will be passed in the direction of 180 degrees, and if there is traffic information to be provided near the point of ID018 in the provided information storage unit 4006a, the information is provided.

これによって、ユーザにとって有益な情報が得られる地点が移動先として予測され、情報提供装置の利便性が向上される。   Thereby, a point where useful information for the user can be obtained is predicted as a destination, and the convenience of the information providing apparatus is improved.

また、実施の形態5では、移動先を現在地としてさらに移動先予測を行う際、交通量の大きさや向き、距離を用いて予測していた。しかし、交通量検出地に関して検出地を始点としたOD交通量や交通流比など交通流情報が存在することがある。例えば、交通量検出地が光ビーコンであった場合に、あるビーコンを通過した車がどこのビーコンを通過する可能性が高いかといったOD交通量などの交通流の情報を持っている。この交通流情報を用いるとさらに精度の良い予測が可能になる。よって、ある交通量検出地への移動を予測した後は、予測した移動先を始点とする交通流の情報を用いて、さらに移動先を予測しても良い。   Further, in the fifth embodiment, when the destination is further predicted using the destination as the current location, the prediction is made using the size, direction, and distance of the traffic volume. However, there may be traffic flow information such as OD traffic volume and traffic flow ratio starting from the detection location with respect to the traffic detection location. For example, when the traffic detection location is an optical beacon, it has traffic flow information such as OD traffic, such as which beacon is likely to pass through a certain beacon. If this traffic flow information is used, a more accurate prediction is possible. Therefore, after predicting movement to a certain traffic volume detection location, the destination may be further predicted using traffic flow information starting from the predicted destination.

つまり、ある交通量検出地への移動を予測した後は、予測した移動先を始点とする交通流の情報を用いて、さらに移動先を予測する機能を備える情報提供装置を、実施の形態5の変形例2における情報提供装置として実現してもよい。   That is, after predicting movement to a certain traffic volume detection location, an information providing apparatus having a function of further predicting the destination using the traffic flow information starting from the predicted destination is described in the fifth embodiment. You may implement | achieve as an information provision apparatus in the modification 2.

具体的には予測された交通量検出地点を始点(O)とするOD交通量、もしくは、交通流比が高い終点(D)を移動先と予測する。従来は、どれかのビーコンを通らないと、未来に通過するビーコンが予測できなかった。本実施の形態を用いることで、ビーコンを通らなくても、精度よく未来に通過するビーコンを予測し、ビーコン間の交通情報を提供することが出来る。   Specifically, an OD traffic volume with a predicted traffic volume detection point as a start point (O) or an end point (D) with a high traffic flow ratio is predicted as a destination. Conventionally, if any beacon is not passed, a beacon passing in the future cannot be predicted. By using this embodiment, it is possible to accurately predict a beacon that will pass in the future without passing a beacon and provide traffic information between beacons.

(実施の形態6)
次に、本発明の実施の形態6における情報提供装置について説明する。
(Embodiment 6)
Next, an information providing apparatus according to Embodiment 6 of the present invention will be described.

実施の形態1〜5では、予測した移動先は、道路上のビーコン、カメラなどの交通量検出地であったため、ほとんどの場合、移動体の通過地であって、目的地ではなかった。しかし、駅、店などのランドマークであったとしても、駐車場の検知器、カメラなどにより、店などに流入する交通量を計測することができる。また、駐車場の駐車台数や出入り口を通る人の数により、仮想的に流入交通量を計算することも可能である。よって、ランドマークを交通量検出地として、流入交通量の大きさを用いて移動先予測を行っても良い。この場合、通過地だけではなく、実施の形態5のように再帰的に予測を行うことで、最終的な目的地まで予測することが可能になる。   In the first to fifth embodiments, since the predicted destination is a traffic volume detection place such as a beacon or a camera on the road, in most cases, it is a passing place of the moving body and not a destination. However, even if it is a landmark such as a station or a store, it is possible to measure the traffic flowing into the store or the like by using a parking detector or camera. It is also possible to calculate the inflow traffic volume virtually based on the number of parking lots and the number of people passing through the doorway. Therefore, the destination may be predicted using the magnitude of the inflow traffic volume using the landmark as the traffic volume detection location. In this case, it is possible to predict not only the passing place but also the final destination by performing recursive prediction as in the fifth embodiment.

図45は、本実施の形態6における情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、実施の形態1の機能に加えて、ランドマークに対する流入交通量も含めて移動先を予測する機能を備える情報提供装置であり、予測現在地取得部4001、交通量検出地蓄積部4502、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部4505および情報提供部4506を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、現在地取得部101が予測現在地取得部4001に置き換えられ、交通量検出地蓄積部102が交通量検出地蓄積部4502に置き換えられている点、および、それに関連する処理部が異なる。   FIG. 45 is a configuration diagram of the information providing apparatus according to the sixth embodiment. This information providing apparatus is an information providing apparatus having a function of predicting a destination including an inflow traffic volume with respect to a landmark in addition to the function of the first embodiment. Unit 4502, distance calculation unit 103, direction calculation unit 104, destination prediction unit 4505, and information provision unit 4506. Compared to the information providing apparatus of the first embodiment, the configuration of the information providing apparatus is such that the current location acquisition unit 101 is replaced with a predicted current location acquisition unit 4001, and the traffic volume detection location storage unit 102 is replaced with a traffic volume detection location storage unit 4502. And the processing unit related thereto are different.

前記実施の形態1、5で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first and fifth embodiments, and the description thereof is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

交通量検出地蓄積部4502は、図46に示されるように、少なくとも交通量を検出できる地点の検出点位置および検出した交通量の大きさと交通量の向きに加えて検出地の種別を蓄積する。検出地の種別は、交通量検出地が移動先となったとき通過地となる道路であるか、目的地となるランドマークであるかを示す。例えば、ID「010」は検出地の種別「ランドマーク」、検出地の名前「Yアリーナ」、位置の東経「134.5.59.9」、北緯「34.6.4.6」において交通量検出地が存在し、検出地における向き「流入」への交通量の大きさが「70台/時間」であることを示す。図46では、便宜上、検出地の名前を記述しているが、実際はなくてもよい。交通量検出地の位置や交通量の情報は予め装置内に蓄積しておく。なお、VICS電波やネットワーク回線から最新の交通量情報を入手してもよい。交通量検出地は移動先の候補でもあり、本情報提供装置は交通量検出地の中から移動先を決定する。   As shown in FIG. 46, the traffic volume detection location accumulation unit 4502 accumulates at least the detection point position where the traffic volume can be detected, the detected traffic volume size and the traffic direction, and the type of the detection location. . The type of detection location indicates whether the traffic detection location is a road that is a passage when the traffic detection location is a destination or a landmark that is a destination. For example, the ID “010” is a traffic in the detection location type “landmark”, the detection location name “Y arena”, the east longitude “134.55.59.9”, and the north latitude “34.6.4.6”. This indicates that there is a volume detection location, and the amount of traffic in the direction “inflow” at the detection location is “70 vehicles / hour”. In FIG. 46, the name of the detection place is described for convenience, but it may not actually be present. Information on the location of the traffic volume detection location and traffic volume is stored in advance in the apparatus. The latest traffic information may be obtained from VICS radio waves or network lines. The traffic detection location is also a destination candidate, and the information providing apparatus determines the destination from the traffic detection location.

移動先予測部4505は、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離と向き算出部104が算出した現在地−交通量検出地間の向き、交通量検出地蓄積部4502に蓄積された交通量の大きさと交通量の向きに加えて、検出地の種別を用いて移動先となる交通量検出地を予測する。この移動先予測部4505は、移動先候補を決定する移動先候補決定部105aと、決定された移動先候補から最終的な1以上の移動先を選別するフィルタリング部4505bと、再帰的に予測を繰り返す制御をする繰り返し制御部4005cとを有する。   The destination prediction unit 4505 stores the distance between the current location and the traffic volume detection location calculated by the distance calculation unit 103 and the direction between the current location and the traffic volume detection location calculated by the orientation calculation unit 104 and the traffic detection location storage unit 4502. In addition to the magnitude of the traffic volume and the direction of the traffic volume, the traffic volume detection location that is the destination is predicted using the type of detection location. The destination prediction unit 4505 includes a destination candidate determination unit 105a that determines a destination candidate, a filtering unit 4505b that selects one or more final destinations from the determined destination candidates, and recursively predicts. A repetitive control unit 4005c that performs repetitive control.

例えば、図46に示される例のように、交通量検出地が蓄積されていたとする。移動先予測部4505の移動先候補決定部105aは、このうち現在地からの距離が近いものから順に10個を選択し、図47のような交通量検出地を移動先の候補とする。そして、移動先予測部4505のフィルタリング部4505bは、移動先の候補となった交通量検出地の中から、検出地の種別が「道路」であるもののみ、現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向きにより、さらにフィルタリングする。例えば、交通量の向きが現在地−交通量検出地間の向きの±90度の範囲内である交通量検出地を移動先の候補として選択する。一方、検出地の種別「ランドマーク」については、交通量の向きは影響しないためフィルタリングを行わず、そのまま移動先候補とする。例えば、図47に示される例では、向きから、図48に示される例のように、フィルタリングされる。   For example, as in the example shown in FIG. 46, it is assumed that traffic volume detection locations are accumulated. The destination candidate determination unit 105a of the destination prediction unit 4505 selects ten of them in order from the closest distance from the current location, and sets the traffic volume detection place as shown in FIG. 47 as a destination candidate. Then, the filtering unit 4505b of the destination prediction unit 4505 selects the direction between the current location and the traffic detection location only from the traffic detection locations that are candidates for the transfer destination, where the type of the detection location is “road”. Further filtering is performed according to the direction of traffic volume in the detected value. For example, a traffic volume detection location whose traffic volume direction is within a range of ± 90 degrees of the direction between the current location and the traffic volume detection location is selected as a destination candidate. On the other hand, the detected land type “landmark” is not subjected to filtering because the direction of traffic volume is not affected, and is used as a destination candidate as it is. For example, in the example shown in FIG. 47, filtering is performed from the direction as in the example shown in FIG.

次に、移動先予測部4505の繰り返し制御部4005cは、交通量の大きさと現在地から交通量検出地までの距離で移動先を予測する。交通量の大きさを距離で割った評価値が最も大きいものを移動先とする。例えば、図48に示される例では、「ID002・交通量の向き270度」への評価値は400/1.7、「ID003・交通量の向き90度」への評価値は400/1.6、「ID005・交通量の向き90度」への評価値は900/2.3、「ID008・交通量の向き180度」への評価値は100/2.3、「Sセンター・流入」への評価値は30/0.79、「Yアリーナ・流入」への評価値は70/1.5、となり、最も評価値の高い「ID005・交通量の向き90度」が移動先として選択される。これは、移動体が将来ID005の地点を90度の向きに移動することを予測している。   Next, the iterative control unit 4005c of the destination prediction unit 4505 predicts the destination based on the traffic volume and the distance from the current location to the traffic volume detection location. The destination with the highest evaluation value obtained by dividing the amount of traffic by the distance is taken as the destination. For example, in the example shown in FIG. 48, the evaluation value for “ID002 • traffic direction 270 °” is 400 / 1.7, and the evaluation value for “ID003 • traffic direction 90 °” is 400/1. 6. Evaluation value for "ID005-Traffic direction 90 degrees" is 900 / 2.3, Evaluation value for "ID008-Traffic direction 180 degrees" is 100 / 2.3, "S center, inflow" The evaluation value for is 30 / 0.79, the evaluation value for “Y Arena / Inflow” is 70 / 1.5, and the highest evaluation value “ID005, traffic direction 90 degrees” is selected as the destination. Is done. This predicts that the moving body will move in the direction of 90 degrees from the point of ID005 in the future.

なお、「ランドマーク」の評価値については、重みをつけてもよい。例えば、検出地の種別「ランドマーク」については評価値を10倍する。   Note that the “landmark” evaluation value may be weighted. For example, the evaluation value is multiplied by 10 for the type of detection place “landmark”.

移動先予測部4505は、予測された移動先の検出地種別「道路」であったとき、移動先は通過場所であるので、予測された移動先を予想現在地として予測現在地取得部4001に出力し、さらに移動先を予測する。これを移動先が目的地、つまり検出地種別「ランドマーク」となるまで繰り返す。   When the predicted destination type “road” is the predicted destination, the destination prediction unit 4505 outputs the predicted destination to the predicted current location acquisition unit 4001 as the predicted current location because the destination is a passing location. Further, the destination is predicted. This is repeated until the destination is the destination, that is, the detected place type “landmark”.

例えば、図49に示される例のように、ID005の地点を90度の向きに移動することを予測した場合、ID005が「道路」であるため、図50に示される例のように、現在地が90度の向きでID005の地点である場合に、次にどの交通量検出点に移動するのか予測する。このとき、「V道館・流入(検出地種別:ランドマーク)」を移動先として予測したとすると、「V道館・流入」は検出地種別がランドマークであり、目的地となるため、これ以上予測は繰り返さない。   For example, as shown in the example shown in FIG. 49, when it is predicted that the point of ID005 is moved in the direction of 90 degrees, since the ID005 is “road”, the current location is as shown in the example shown in FIG. When it is a point of ID005 in the direction of 90 degrees, it is predicted which traffic volume detection point will move next. At this time, assuming that “V Dojokan / Inflow (Detected Land Type: Landmark)” is predicted as the destination, “V Dojokan / Inflow” has a detected land type as a landmark and is a destination. No more predictions are repeated.

情報提供部4506は、提供する情報を予め蓄積した提供情報蓄積部4506aを有し、移動先予測部4505が予測した移動先に関する情報を提供情報蓄積部4506aから読み出し、読み出した情報を、情報提供装置の画面や音声によって、ユーザに提供する。これによって、通過地だけではなく、目的地まで予測しているため、目的地までの推奨経路を提供することや、ランドマークがコンサート会場の場合のチケット情報を提供するなど、目的地となるランドマークに関する情報を提供することが出来る。例えば、移動体が将来ID005の地点(C交差点)を90度の向きに移動し、V道館を目的地とすることを予測した場合、図51に示されるように「V道館」に関連する情報、例えばチケット情報を提供することが出来る。なお、提供情報蓄積部4506aに蓄積されている情報には、予め蓄積されたランドマークに関する情報、推奨経路等の地図情報や、VICS電波やネットワーク回線から最新の交通量情報等として情報提供部4506によって取得された情報等が含まれる。   The information provision unit 4506 includes a provision information storage unit 4506a that stores information to be provided in advance. The information provision unit 4506 reads information about a destination predicted by the destination prediction unit 4505 from the provision information storage unit 4506a, and provides the read information as an information provision. It is provided to the user through the screen and sound of the device. As a result, not only the passing place but also the destination is predicted, so a recommended route to the destination is provided, and ticket information when the landmark is a concert venue is provided. Information about the mark can be provided. For example, if the moving object moves in the future at the point of ID005 (C intersection) in the direction of 90 degrees and predicts that V Dokan will be the destination, it is related to “V Dokan” as shown in FIG. Information, such as ticket information, can be provided. The information accumulated in the provided information accumulation unit 4506a includes information relating to landmarks accumulated in advance, map information such as recommended routes, and the latest traffic information from VICS radio waves and network lines. The information acquired by is included.

以下、本実施の形態6における情報提供装置の動作について、図52のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1、5で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus according to the sixth embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first and fifth embodiments, and the description thereof is omitted.

移動先予測部4505の移動先候補決定部105aは、実施の形態1と同様に現在地からの距離により移動先候補を選択した後、移動先予測部4505のフィルタリング部4505bは、移動先候補となった交通量検出地の中から、検出地の種別と現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向きにより、移動先候補を選別する(ステップS5205)。交通量の大きさと距離により移動先を予測した後、移動先予測部4505の繰り返し制御部4005cは、予測された移動先の検出地種別がランドマークであるか判定を行う(ステップS5207)。予測された移動先の検出地種別がランドマークでなかったときは(ステップS5207のNo)、ステップS4408へ、ランドマークであったときは、(ステップS5207のYes)、ステップS5209に進む。移動先がランドマークであった場合、情報提供部4506は、移動先予測部4505が予測した複数または単一の移動先に関する情報を提供情報蓄積部4506aから読み出してユーザに提供する(ステップS5209)。   The destination candidate determination unit 105a of the destination prediction unit 4505 selects the destination candidate based on the distance from the current location, as in the first embodiment, and then the filtering unit 4505b of the destination prediction unit 4505 becomes the destination candidate. From the detected traffic volume, a destination candidate is selected according to the type of the detected area, the direction between the current location and the detected traffic volume, and the traffic volume direction in the detected value (step S5205). After predicting the destination based on the magnitude and distance of the traffic volume, the iterative control unit 4005c of the destination prediction unit 4505 determines whether the detected destination type of the predicted destination is a landmark (step S5207). If the predicted destination type of the destination is not a landmark (No in step S5207), the process proceeds to step S4408. If it is a landmark (Yes in step S5207), the process proceeds to step S5209. If the destination is a landmark, the information providing unit 4506 reads information about a plurality or a single destination predicted by the destination prediction unit 4505 from the provided information storage unit 4506a and provides it to the user (step S5209). .

以上のように、本実施の形態における情報提供装置によれば、現在地−交通量検出地間の距離と向き、交通量検出地での交通量の大きさと向きに加えて、ランドマークに対する流入交通量も含めて移動先が予測されるので、現実の目的地となる可能性の高い地点が移動先として追加して予測され、移動先の予測精度が向上される。   As described above, according to the information providing device in the present embodiment, in addition to the distance and direction between the current location and the traffic detection location, the magnitude and direction of the traffic at the traffic detection location, the inflow traffic to the landmark Since the destination including the amount is predicted, a point that is highly likely to be an actual destination is added and predicted as the destination, and the prediction accuracy of the destination is improved.

なお、ランドマークの流入交通量においても交通量の向きを検知し、現在地―交通量検出地の向きとの方向差により、フィルタリングをしてもよい。これにより、A店への流入交通量が0度の向きに300台/時、180度の向きに50台/時などA店への入り口が複数あり、向きにより交通量が異なる場合に、現在地からA店に入る向きとは異なる向きの交通量を除外できる。例えばA店より北側を通行していた場合、普通A店に入るときには180度の向きでA店に入る。こういったとき向きを考慮することで、0度の向きで流入する交通量に影響されない。   Note that the direction of the traffic volume may be detected even in the inflow traffic volume of the landmark, and filtering may be performed based on the direction difference between the current location and the direction of the traffic volume detection location. As a result, if there are multiple entrances to store A, such as 300 vehicles / hour in the direction of 0 degrees and 50 vehicles / hour in the direction of 180 degrees, and the traffic volume varies depending on the direction, The traffic volume in the direction different from the direction to enter the store A can be excluded. For example, if you are traveling northward from store A, you normally enter store A at a 180 degree angle when entering store A. Considering the direction at such time, it is not affected by the traffic flowing in at 0 degree.

なお、実施の形態6では、ランドマークを移動先として予測する際に、交通量の大きさや現在地からの距離から評価値を計算していた。しかし、ランドマークの嗜好情報により、評価値に重み付けを行ってもよい。   In the sixth embodiment, when the landmark is predicted as the destination, the evaluation value is calculated from the traffic volume and the distance from the current location. However, the evaluation value may be weighted according to landmark preference information.

図53は、このような本実施の形態6の変形例1における情報提供装置、つまり、ランドマークに対する嗜好情報も含めた予測機能を備える情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、予測現在地取得部4001、交通量検出地蓄積部5302、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部5305、情報提供部4506および嗜好情報蓄積部5307を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、現在地取得部101が予測現在地取得部4001に置き換えられ、交通量検出地蓄積部102が交通量検出地蓄積部5302に置き換えられ、嗜好情報蓄積部5307が追加されている点、および、それに関連する処理部が異なる。   FIG. 53 is a configuration diagram of the information providing apparatus in the first modification of the sixth embodiment, that is, an information providing apparatus having a prediction function including preference information for landmarks. This information providing apparatus includes a predicted current location acquisition unit 4001, a traffic volume detection location accumulation unit 5302, a distance calculation unit 103, a direction calculation unit 104, a movement destination prediction unit 5305, an information provision unit 4506, and a preference information accumulation unit 5307. Compared with the information providing apparatus of the first embodiment, this information providing apparatus is configured such that the current location acquisition unit 101 is replaced with a predicted current location acquisition unit 4001, and the traffic volume detection location storage unit 102 is replaced with a traffic volume detection location storage unit 5302. The preference information storage unit 5307 is added and the processing unit related thereto is different.

前記実施の形態1、5、6で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first, fifth, and sixth embodiments, and the description thereof is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

交通量検出地蓄積部5302は、図54に示されるように、交通量を検出できる地点の検出点位置および検出した交通量の大きさと交通量の向き、検出地の種別に加えてカテゴリを蓄積する。カテゴリは、交通量検出地がランドマークの場合、ランドマークのカテゴリを示す。例えば、ID「010」は検出地の種別「ランドマーク」、カテゴリ「コンサート」、検出地の名前「Yアリーナ」、位置の東経「134.5.59.9」、北緯「34.6.4.6」において交通量検出地が存在し、検出地における向き「流入」への交通量の大きさが「70台/時間」であることを示す。   As shown in FIG. 54, the traffic volume detection location accumulation unit 5302 accumulates categories in addition to the detection point positions where the traffic volume can be detected, the magnitude and direction of the detected traffic volume, and the type of the detection location. To do. The category indicates the category of the landmark when the traffic detection location is a landmark. For example, the ID “010” includes the type of detection place “Landmark”, the category “Concert”, the name of the detection place “Y Arena”, the east longitude “134.5.59.9”, the north latitude “34.6.4”. .6 ”indicates that there is a traffic volume detection location, and the traffic volume to the direction“ inflow ”at the detection location is“ 70 vehicles / hour ”.

嗜好情報蓄積部5307は、図25に示されるように、ランドマークのカテゴリに対するユーザの評価を蓄積する。例えば、ID「004」は、カテゴリ「コンサート」に対する評価重みが「5」であることを示す。嗜好情報は予めユーザが入力しておく。   As shown in FIG. 25, the preference information accumulation unit 5307 accumulates user evaluations for landmark categories. For example, ID “004” indicates that the evaluation weight for the category “concert” is “5”. The user inputs the preference information in advance.

移動先予測部5305は、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離と向き算出部104が算出した現在地−交通量検出地間の向き、交通量検出地蓄積部4502に蓄積された交通量の大きさと交通量の向き、検出地の種別に加えて、ランドマークのカテゴリを用いて移動先となる交通量検出地を予測する。具体的には、実施の形態1のように方向で移動先候補をフィルタリングした後、交通量の大きさを距離で割った値に評価重みをかけた評価値が最も大きいものを移動先とする。この移動先予測部5305は、移動先候補を決定する移動先候補決定部105aと、決定された移動先候補から最終的な1以上の移動先を選別するフィルタリング部5305bと、再帰的に予測を繰り返す制御をする繰り返し制御部4005cとを有する。   The destination prediction unit 5305 stores the distance between the current location and the traffic detection location calculated by the distance calculation unit 103, the direction between the current location and the traffic detection location calculated by the orientation calculation unit 104, and the traffic detection location storage unit 4502. In addition to the magnitude of traffic, the direction of traffic, and the type of detection location, a traffic detection location to be a destination is predicted using the category of the landmark. Specifically, after the destination candidate is filtered by the direction as in the first embodiment, the destination having the largest evaluation value obtained by multiplying the traffic volume divided by the distance and the evaluation weight is set as the destination. . The destination prediction unit 5305 includes a destination candidate determination unit 105a that determines a destination candidate, a filtering unit 5305b that selects one or more final destinations from the determined destination candidates, and a recursive prediction. A repetitive control unit 4005c that performs repetitive control.

例えば、図54、図55に示されるように、交通量検出地情報と嗜好情報が蓄積されていた場合、図48に示される例のように、フィルタリング部5305bにより、現在地からYアリーナへの距離が1.5km、Yアリーナの交通量50、Yアリーナのカテゴリ「コンサート」の評価重みが5である場合にYアリーナへの評価値を計算すると、5×70/1.5となる。   For example, as shown in FIGS. 54 and 55, when the traffic volume detection location information and the preference information are accumulated, the distance from the current location to the Y arena is filtered by the filtering unit 5305b as in the example shown in FIG. When the evaluation weight for the Y arena is 1.5 km, the traffic volume of the Y arena 50, and the evaluation weight of the category “concert” of the Y arena is 5, it is 5 × 70 / 1.5.

このように、ランドマークに対する嗜好情報も考慮して移動先が予測されるので、ユーザの個性を反映した精度の高い移動先予測が実現される。   As described above, since the destination is predicted in consideration of the preference information for the landmark, the destination prediction with high accuracy reflecting the individuality of the user is realized.

(実施の形態7)
次に、本発明の実施の形態7における情報提供装置について説明する。
(Embodiment 7)
Next, an information providing apparatus according to Embodiment 7 of the present invention will be described.

実施の形態1〜6では、ユーザからの入力を用いずに移動先を予測していた。本実施の形態7では、移動先の決定にユーザからの入力を用いる。つまり、本実施の形態では、装置が移動先を予測することで、ユーザによる目的地の設定の簡易化を行う。   In the first to sixth embodiments, the destination is predicted without using the input from the user. In the seventh embodiment, the input from the user is used to determine the movement destination. In other words, in the present embodiment, the apparatus predicts the destination and simplifies setting of the destination by the user.

従来、目的地設定を行うには、目的地の候補が非常に多いため、ユーザが電話番号を入力する、地図から探して直接目的地の場所を入力する、名前を直接入力するなど、ユーザの負担が非常に大きかった。有名なランドマークやユーザが指定したカテゴリのランドマーク、訪問したことがあるランドマークのリストから入力する手法もあるが、図56に示されるように、提示する移動先候補の個数が非常に数の多いリストになり、入力したい目的地を探すだけでも非常に手間がかかる。   Conventionally, there are so many destination candidates for destination setting, so the user enters a phone number, searches from the map, enters the destination location directly, enters the name directly, etc. The burden was very heavy. Although there is a method of inputting from a famous landmark, a landmark of a category designated by the user, or a list of landmarks that have been visited, the number of destination candidates to be presented is very large as shown in FIG. It becomes a list with many, and it is very troublesome just to find the destination you want to enter.

そこで、本実施の形態4では、装置が交通量情報から移動先候補をフィルタリングし、フィルタリングされた移動先候補からユーザに選択させることで、目的地設定を簡易化させる。移動先候補には目的地候補だけではなく、通過地候補も含め、通過地が選択されたときには、選択された通過地情報を用いてさらに移動先を予測することで、ユーザに提示する移動先候補の個数を減少させ、より目的地設定を簡易化することができる。   Therefore, in the fourth embodiment, the apparatus filters destination candidates from the traffic information, and allows the user to select from the filtered destination candidates, thereby simplifying destination setting. When destinations are selected as destination candidates, including not only destination candidates but also destination candidates, destinations to be presented to the user by further predicting destinations using the selected passage information It is possible to reduce the number of candidates and further simplify destination setting.

図57は、本実施の形態7における情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、実施の形態1の機能に加えて、移動先の決定にユーザからの入力を用いる機能を備える情報提供装置であり、予測現在地取得部5701、交通量検出地蓄積部5702、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部5705、情報提供部5706、移動先提示部5707、移動先選択検知部5708および移動先選択部5709を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、現在地取得部101が予測現在地取得部5701に置き換えられ、交通量検出地蓄積部102が交通量検出地蓄積部5702に置き換えられ、移動先提示部5707、移動先選択検知部5708および移動先選択部5709が追加されている点、および、それに関連する処理部が異なる。   FIG. 57 is a configuration diagram of the information providing apparatus according to the seventh embodiment. This information providing apparatus is an information providing apparatus having a function of using an input from a user to determine a destination in addition to the function of the first embodiment, and includes a predicted current location acquisition unit 5701, a traffic volume detection location accumulation unit 5702, A distance calculation unit 103, a direction calculation unit 104, a destination prediction unit 5705, an information provision unit 5706, a destination presentation unit 5707, a destination selection detection unit 5708, and a destination selection unit 5709 are provided. Compared with the information providing apparatus according to the first embodiment, this information providing apparatus is configured such that the current location acquisition unit 101 is replaced with a predicted current location acquisition unit 5701 and the traffic volume detection location storage unit 102 is replaced with a traffic volume detection location storage unit 5702. However, the point to which the movement destination presentation part 5707, the movement destination selection detection part 5708, and the movement destination selection part 5709 are added, and the process part relevant to it differ.

前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

予測現在地取得部5701は、移動先選択検知部5708が検知した通過地を現在地として検知する。移動先予測部が通過地入力を検知していない場合は、GPSアンテナなどにより、移動体の現在地を検知する。例えば、東経「134.5.59.9」、北緯「34.5.15.6」のように移動体の経度、緯度の情報を検知する。   The predicted current location acquisition unit 5701 detects the passing location detected by the movement destination selection detection unit 5708 as the current location. When the movement destination prediction unit does not detect the passing place input, the current position of the moving body is detected by a GPS antenna or the like. For example, information on the longitude and latitude of the moving body is detected such as east longitude “134.55.59.9” and north latitude “34.5.15.6”.

交通量検出地蓄積部5702は、図46に示されるように、交通量を検出できる地点の検出点位置および検出した交通量の大きさと交通量の向き、検出地の種別に加えて検出地の名前を蓄積する。例えば、ID「010」は検出地の種別「ランドマーク」、検出地の名前「Yアリーナ」、位置の東経「134.5.59.9」、北緯「34.6.4.6」において交通量検出地が存在し、検出地における向き「流入」への交通量の大きさが「70台/時間」であることを示す。   As shown in FIG. 46, the traffic volume detection location accumulation unit 5702 detects the location of the detection location in addition to the detection point position where the traffic volume can be detected, the magnitude and direction of the detected traffic volume, and the type of the detection location. Accumulate names. For example, the ID “010” is a traffic in the detection location type “landmark”, the detection location name “Y arena”, the east longitude “134.55.59.9”, and the north latitude “34.6.4.6”. This indicates that there is a volume detection location, and the amount of traffic in the direction “inflow” at the detection location is “70 vehicles / hour”.

移動先予測部5705は、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離と向き算出部104が算出した現在地−交通量検出地間の向き、交通量検出地蓄積部5702に蓄積された交通量の大きさと交通量の向き、検出地の種別を用いて移動先となる交通量検出地を予測する。この移動先予測部5705は、移動先候補を決定する移動先候補決定部105aと、決定された移動先候補から最終的な1以上の移動先を選別するフィルタリング部5705bとを有する。   The destination prediction unit 5705 stores the current location-traffic detection location distance calculated by the distance calculation unit 103, the current location-traffic detection location direction calculated by the orientation calculation unit 104, and the traffic detection location storage unit 5702. The traffic volume detection location to be the destination is predicted using the size of the traffic volume, the direction of traffic volume, and the type of detection location. The destination prediction unit 5705 includes a destination candidate determination unit 105a that determines a destination candidate, and a filtering unit 5705b that selects one or more final destinations from the determined destination candidates.

例えば、図46に示されるように、交通量検出地蓄積部5702に交通量検出地が蓄積されていたとする。移動先予測部5705の移動先候補決定部105aは、このうち、現在地から一定の距離以内、具体的には、装置の提示する地図画面内に存在するものを全て選択し、図58に示されるように、移動先の候補とする。移動先予測部5705のフィルタリング部5705bは、移動先の候補となった交通量検出地の中から、実施の形態6と同様にして移動先を予測する。ただし、移動先は評価値の高いものから順に複数、例えば、図59に示されるように、5個予測する。なお、「ランドマーク」の評価値については、重みをつけてもよい。例えば、検出地の種別「ランドマーク」については評価値を10倍する。   For example, as shown in FIG. 46, it is assumed that the traffic volume detection location is stored in the traffic volume detection location storage unit 5702. Of these, the destination candidate determination unit 105a of the destination prediction unit 5705 selects all those existing within a certain distance from the current location, specifically, within the map screen presented by the device, and is shown in FIG. In this way, the destination is a candidate. The filtering unit 5705b of the destination prediction unit 5705 predicts the destination in the same manner as in the sixth embodiment from the traffic volume detection locations that are candidates for the destination. However, a plurality of destinations are predicted in descending order of evaluation value, for example, five as shown in FIG. Note that the “landmark” evaluation value may be weighted. For example, the evaluation value is multiplied by 10 for the type of detection place “landmark”.

移動先提示部5707は、図60に示されるように、移動先予測部5705で予測した複数の移動先をユーザに提示し、選択させる。具体的には検出地の名前、検出地の位置を提示する。なお、検出地の種別が「道路」であるときは、通過する方向、つまり、交通量の方向を、検出地種別が「ランドマーク」であるときは、目的地であることを提示してもよい。   As illustrated in FIG. 60, the movement destination presentation unit 5707 presents and selects a plurality of movement destinations predicted by the movement destination prediction unit 5705 to the user. Specifically, the name of the detection location and the position of the detection location are presented. When the type of detection location is “road”, the direction of passing, that is, the direction of traffic volume, and when the detection type is “landmark”, it may be indicated as the destination. Good.

移動先選択部5709は、リモコン、音声入力など、図60に示されるように、移動先提示部5707が提示した複数の移動先の中からユーザが選択を行うための入力装置である。   The destination selection unit 5709 is an input device for the user to select from a plurality of destinations presented by the destination presentation unit 5707, such as a remote controller and voice input, as shown in FIG.

移動先選択検知部5708は、移動先提示部5707によって提示された複数の移動先の中から移動先選択部5709によって選択された移動先を検知する。検知した移動先が通過地、つまり、検出地種別が「道路」であるときは、検知した移動先を現在地として予測現在地取得部5701に出力し、予測をやり直す。検知した移動先が目的地、つまり、検出地種別が「ランドマーク」であるときは、検知した移動先を目的地として設定する。   The destination selection detection unit 5708 detects the destination selected by the destination selection unit 5709 from the plurality of destinations presented by the destination presentation unit 5707. When the detected destination is a passing place, that is, when the detected place type is “road”, the detected destination is output to the predicted current location acquisition unit 5701 as the current location, and the prediction is performed again. When the detected destination is the destination, that is, when the detected destination type is “landmark”, the detected destination is set as the destination.

情報提供部5706は、提供する情報を予め蓄積した提供情報蓄積部5706aを有し、設定された目的地に関する情報を提供情報蓄積部5706aから読み出し、読み出した情報をユーザに提供する。例えば、図60に示されるように、予測された移動先から、「C交差点・90度通過」が選択され、図61に示されるように、「C交差点・90度通過」を現在地としたときの予測移動先から「G映画館・目的地」が選択されたとする。このとき、図62に示されるように、現在地から目的地「G映画館」に向かうユーザの予定経路での渋滞情報を表示し、目的地「G映画館」までの推奨経路情報を提供する。なお、提供情報蓄積部5706aに蓄積されている情報には、予め蓄積された推奨経路等の地図情報や、VICS電波やネットワーク回線から最新の交通量情報等として情報提供部5706によって取得された情報等が含まれる。   The information provision unit 5706 includes a provision information storage unit 5706a that stores information to be provided in advance, reads information about the set destination from the provision information storage unit 5706a, and provides the read information to the user. For example, as shown in FIG. 60, when “C intersection / 90 ° passing” is selected from the predicted destination, and “C intersection / 90 ° passing” is set as the current location as shown in FIG. It is assumed that “G movie theater / destination” is selected from the predicted movement destination. At this time, as shown in FIG. 62, traffic congestion information on the planned route of the user from the current location to the destination “G movie theater” is displayed, and recommended route information to the destination “G movie theater” is provided. The information stored in the provided information storage unit 5706a includes map information such as recommended routes stored in advance, information acquired by the information providing unit 5706 as the latest traffic information from VICS radio waves and network lines, and the like. Etc. are included.

以下、本実施の形態7における情報提供装置の動作について、図63のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1、6で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus according to the seventh embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first and sixth embodiments, and the description thereof is omitted.

実施の形態1と同様に現在地からの距離と向きを算出した後、移動先予測部5705の移動先候補決定部105aは、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離により、端末の画面内にある複数の交通量検出地を移動先候補として選択する(ステップS6304)。移動先予測部5705のフィルタリング部5705bは、実施の形態1のように、移動先候補となった交通量検出地の中から、検出地の種別と現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向きにより、移動先候補を選別する(ステップS5205)。さらに移動先予測部5705のフィルタリング部5705bは、移動先候補となった交通量検出地の中から、交通量の大きさと現在地から交通量検出地までの距離により、移動先を複数予測する(ステップS6306)。   After calculating the distance and direction from the current location as in the first embodiment, the destination candidate determination unit 105a of the destination prediction unit 5705 calculates the distance between the current location and the traffic volume detection location calculated by the distance calculation unit 103. A plurality of traffic detection points in the terminal screen are selected as destination candidates (step S6304). As in the first embodiment, the filtering unit 5705b of the destination prediction unit 5705 selects the type of the detected location, the direction between the current location and the traffic detected location, and the detected value from the traffic detected locations that are the destination candidates. The destination candidate is selected according to the direction of traffic volume at (step S5205). Further, the filtering unit 5705b of the destination prediction unit 5705 predicts a plurality of destinations based on the traffic volume and the distance from the current location to the traffic volume detection location from the traffic detection locations that are the destination candidates (step) S6306).

移動先提示部5707は、移動先予測部5705が予測した複数の移動先を、移動先の位置、名前と共にユーザに提示する(ステップS6307)。移動先選択部5709では、ユーザは移動先提示部5707が提示した移動先の中から移動先を選択する(ステップS6308)。移動先選択検知部5708は、移動先提示部5707が提示した移動先の中から移動先選択部5709によって選択された移動先を検知する(ステップS6309)。   The destination presentation unit 5707 presents the plurality of destinations predicted by the destination prediction unit 5705 to the user together with the location and name of the destination (step S6307). In the destination selection unit 5709, the user selects a destination from the destinations presented by the destination presentation unit 5707 (step S6308). The destination selection detection unit 5708 detects a destination selected by the destination selection unit 5709 from the destinations presented by the destination presentation unit 5707 (step S6309).

さらに移動先選択検知部5708は、選択された移動先の検出地種別が目的地であるか判定を行う(ステップS6310)。選択された移動先の検出地種別が目的地でなかったときは(ステップS6310のNo)、ステップS6311へ、目的地であったときは(ステップS6310のYes)、ステップS6312に進む。選択された移動先が目的地でなかったとき、予測現在地取得部は、選択された移動先を現在地として取得し(ステップS6311)、ステップS802に戻る。選択された移動先がランドマークであったとき、情報提供部5706は、移動先選択検知部5708が検知した選択移動先に関する情報を提供情報蓄積部5706aから読み出してユーザに提供する(ステップS6312)。なお、ステップS6304はなくてもよい。つまり蓄積された交通量検出地をそのまま移動先候補としてもよい。   Further, the destination selection detection unit 5708 determines whether the detected destination type of the selected destination is the destination (step S6310). If the detected destination type of the selected destination is not the destination (No in step S6310), the process proceeds to step S6311. If the destination is the destination (Yes in step S6310), the process proceeds to step S6312. When the selected destination is not the destination, the predicted current location acquisition unit acquires the selected destination as the current location (step S6311) and returns to step S802. When the selected destination is a landmark, the information providing unit 5706 reads information about the selected destination detected by the destination selection detecting unit 5708 from the provided information storage unit 5706a and provides it to the user (step S6312). . Note that step S6304 may be omitted. That is, the accumulated traffic volume detection location may be used as a destination candidate as it is.

以上のように、本実施の形態における情報提供装置によれば、移動先の決定にユーザからの入力が使用されるので、ユーザが予定している目的地と異なる移動先の情報が提供される等の不具合が回避され、ユーザフレンドリな情報提供装置が実現される。   As described above, according to the information providing apparatus in the present embodiment, since the input from the user is used to determine the destination, information on the destination different from the destination planned by the user is provided. Thus, a user-friendly information providing apparatus is realized.

また、実施の形態7では、目的地の候補は交通量を検出できるランドマークであって交通量情報によってフィルタリングを行っていた。しかし、目的地の候補は交通量を検出できなくなくてもよい。例えば、ユーザが訪問したことがあるランドマークや一般的に有名なランドマーク、一定面積以上のランドマーク、ユーザの嗜好に一致するランドマークなどのリストを目的地の候補として蓄積し、通過地の交通量から通過地予測を行い、ユーザに選択させ、ユーザが最終的に選択した通過地から一定の距離にある目的地候補のみをユーザに提示し、選択させることで、目的地設定の簡易化を行うことが可能である。また、ユーザの意図する目的地が目的地候補のリストに存在しない場合もある。そのような場合でも、ユーザが最終的に選択した通過地までの経路情報、および目的地が存在すると想定される範囲の情報を提供することができる。   In the seventh embodiment, the destination candidates are landmarks that can detect the traffic volume, and filtering is performed based on the traffic volume information. However, the destination candidate may not be able to detect the traffic volume. For example, a list of landmarks that the user has visited, generally famous landmarks, landmarks that exceed a certain area, landmarks that match the user's preferences, etc., are accumulated as candidate destinations. Simplify destination setting by predicting the passing point from the traffic volume, letting the user select it, and presenting and selecting only the destination candidates at a certain distance from the finally selected passing point. Can be done. Further, the destination intended by the user may not exist in the list of destination candidates. Even in such a case, it is possible to provide route information to the passing place finally selected by the user and information of a range in which the destination is assumed to exist.

図64は、このような本実施の形態7の変形例1における情報提供装置、つまり、通過先を選択した後に目的地リストから目的地を選択する機能を備える情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、予測現在地取得部5701、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、通過地予測部6405、通過地提示部6407、通過先選択検知部6408、目的地候補蓄積部6409、目的地提示部6410、目的地選択検知部6411、情報提供部6412、通過地選択部6413および目的地選択部6414を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、現在地取得部101が予測現在地取得部5701に置き換えられ、移動先予測部105が通過地予測部6405に置き換えられ、構成要素6407〜6411、6413および6414が追加されている点、および、それに関連する処理部が異なる。   FIG. 64 is a configuration diagram of such an information providing apparatus in Modification 1 of Embodiment 7, that is, an information providing apparatus having a function of selecting a destination from a destination list after selecting a passage destination. This information providing apparatus includes a predicted current location acquisition unit 5701, a traffic volume detection location accumulation unit 102, a distance calculation unit 103, a direction calculation unit 104, a passage location prediction unit 6405, a passage location presentation unit 6407, a passage destination selection detection unit 6408, a purpose. A location candidate accumulation unit 6409, a destination presentation unit 6410, a destination selection detection unit 6411, an information provision unit 6412, a passing point selection unit 6413, and a destination selection unit 6414 are provided. Compared to the information providing apparatus of the first embodiment, the configuration of the information providing apparatus is that the current location acquisition unit 101 is replaced with a predicted current location acquisition unit 5701, and the destination prediction unit 105 is replaced with a passage prediction unit 6405. The points 6407 to 6411, 6413 and 6414 are added, and the processing units related thereto are different.

前記実施の形態1、7で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first and seventh embodiments, and the description thereof is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

目的地候補蓄積部6409は、図65に示されるように、目的地候補の名前と位置を蓄積する。例えば、ID「001」は目的地候補の名前「Sセンター」、位置の東経「134.5.28.9」、北緯「34.5.15.7」を示す。目的地候補の名前や位置は予め装置内に蓄積しておく。目的地候補は例えば面積が一定以上であるランドマークのリストである。   As shown in FIG. 65, the destination candidate accumulating unit 6409 accumulates the names and positions of the destination candidates. For example, the ID “001” indicates the destination candidate name “S center”, the east longitude “134.5.28.9”, and the north latitude “34.5.15.7”. The names and positions of destination candidates are stored in advance in the apparatus. The destination candidate is, for example, a list of landmarks having an area that is greater than or equal to a certain area.

通過地予測部6405は、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離と向き算出部104が算出した現在地−交通量検出地間の向き、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量の大きさと交通量の向きを用いて通過地となる交通量検出地を予測する。実施の形態1の移動先予測部105と同様に例えば、図2に示されるように交通量検出地が蓄積されていたとする。このうち現在地から一定の距離以内、具体的には装置の提示する地図画面内に存在するものを全て選択し、実施の形態1と同様に移動先つまり通過地を予測する。ただし、通過地は評価値の高いものから順に複数、例えば図66に示されるように3個予測する。なお、ここでの交通量検出地は通過地となることが多いので通過地と呼んでいるが、目的地であってもよい。この通過地予測部6405は、通過地候補を決定する通過地候補決定部6405aと、決定された通過地候補から最終的な1以上の通過地を選別するフィルタリング部6405bとを有する。   The passing point prediction unit 6405 stores the distance between the current location and the traffic volume detection location calculated by the distance calculation unit 103, the direction between the current location and the traffic volume detection location calculated by the direction calculation unit 104, and the traffic detection location storage unit 102. A traffic volume detection place that is a passing place is predicted using the magnitude of the traffic volume and the direction of the traffic volume. As with the destination prediction unit 105 of the first embodiment, for example, it is assumed that traffic volume detection locations are accumulated as shown in FIG. Among these, all those existing within a certain distance from the current location, specifically, within the map screen presented by the device, are selected, and the destination, that is, the passing location, is predicted in the same manner as in the first embodiment. However, a plurality of passing places are predicted in descending order of evaluation value, for example, three as shown in FIG. In addition, since the traffic volume detection place here is often a passing place, it is called a passing place, but may be a destination. The passing point prediction unit 6405 includes a passing point candidate determination unit 6405a that determines a passing point candidate and a filtering unit 6405b that selects one or more final passing points from the determined passing point candidate.

通過地提示部6407は、図67に示されるように通過地予測部6405で予測した複数の通過地をユーザに提示し、選択させる。具体的には検出地の位置と交通量の方向を提示する。同時に「どこも通過しない」という選択肢も提示する。   The passing place presenting unit 6407 presents the user with a plurality of passing points predicted by the passing place prediction unit 6405 as shown in FIG. Specifically, the location of the detected location and the direction of traffic volume are presented. At the same time, it presents an option of “Nothing passes”.

通過地選択部6413は、リモコン、音声入力など図67に示されるように通過地提示部6407が提示した複数の移動先の中からユーザが選択を行うための入力処理部である。   The passing point selection unit 6413 is an input processing unit for the user to select from a plurality of destinations presented by the passing point presenting unit 6407 as shown in FIG. 67, such as a remote controller or voice input.

通過先選択検知部6408は、通過地提示部6407によって提示された複数の通過先の中から通過地選択部6413によって選択された通過先を検知する。検知した通過先を現在地として、予測現在地取得部5701に出力し、予測をやり直す。通過先を検知しなかった場合、つまり「どこも通過しない」ことが選択された場合には、予測を終了する。   The passage destination selection detection unit 6408 detects the passage destination selected by the passage destination selection unit 6413 from the plurality of passage destinations presented by the passage point presentation unit 6407. The detected passing destination is output to the predicted current position acquisition unit 5701 as the current position, and the prediction is performed again. When the passage destination is not detected, that is, when “no passage” is selected, the prediction is terminated.

目的地提示部6410は、目的地候補蓄積部6409に蓄積された目的地候補の中から、ユーザによって最終的に選択された通過地、どこも選択されなかったときには現在地から既定の距離にある目的地候補を位置、名前と共に提示する。例えば、ユーザによって最終的に選択された通過値を現在地としたときに画面内に存在する目的地を提示する。例えば、図67に示されるように予測された通過先から、「ID005・90度通過」が選択され、図68に示されるように「ID005・90度通過」を現在地としたときの予測通過先から「ID018・180度通過」が選択され、図69に示されるように「ID018・180度通過」を現在地としたときの予測通過先から「どこも通過しない」が選択されたとする。このとき図70に示されるように「ID018」を90度に方向に移動する点を現在地としたときの画面内にある目的地候補を提示する。同時に「どこも目的地ではない」という選択肢も提示する。   The destination presenting unit 6410 is a destination that is finally selected by the user from the destination candidates accumulated in the destination candidate accumulating unit 6409, or a destination at a predetermined distance from the current location when none is selected. Present candidates with location and name. For example, the destination present in the screen is presented when the pass value finally selected by the user is the current location. For example, “ID005 · 90 ° passing” is selected from the predicted passing destinations as shown in FIG. 67, and “ID005 · 90 ° passing” is set as the current location as shown in FIG. 68. 69, “ID018 · 180 ° passing” is selected, and as shown in FIG. 69, “No pass” is selected from the predicted passing destination when “ID018 · 180 ° passing” is the current location. At this time, as shown in FIG. 70, the destination candidates in the screen when the point where “ID018” moves in the direction of 90 degrees as the current location are set as the current location are presented. At the same time, the option “Nowhere to go” is presented.

目的地選択部6414は、リモコン、音声入力など図70に示されるように目的地提示部6410が提示した複数の移動先の中からユーザが選択を行うための入力処理部である。   The destination selection unit 6414 is an input processing unit for the user to select from a plurality of destinations presented by the destination presentation unit 6410 as shown in FIG. 70, such as a remote controller or voice input.

目的地選択検知部6411は、目的地提示部6410によって提示された複数の目的地の中から目的地選択部6414によって選択された目的地を検知し、目的地設定を行う。目的地を検知しなかった場合、つまり「どこも目的地ではない」ことが選択された場合には最終的に選択された通過地を目的地の代用として用いる。   The destination selection detection unit 6411 detects a destination selected by the destination selection unit 6414 from among a plurality of destinations presented by the destination presentation unit 6410, and performs destination setting. When the destination is not detected, that is, when “nowhere is the destination” is selected, the finally selected passing place is used as a substitute for the destination.

情報提供部6412は、提供する情報を予め蓄積した提供情報蓄積部6412aを有し、選択された通過地および設定された目的地に関する情報を提供情報蓄積部6412aから読み出し、読み出した情報をユーザに提供する。例えば、図67に示されるように、予測された通過先から、「ID005・90度通過」が選択され、図68に示されるように「ID005・90度通過」を現在地としたときの予測通過先から「ID018・180度通過」が選択され、図69に示されるように「ID018・180度通過」を現在地としたときの予測通過先から「どこも通過しない」が選択され、図70に示されるように「ID018・180度通過」を現在地としたときの目的地候補から「どこも目的地ではない」が選択されたとする。このとき、図71に示されるように現在地から通過地「ID005」を90度の方向で通過し、「ID018」を180度の方向で通過するユーザの予定経路での渋滞情報を表示し、最終通過地「ID018・180度」までの推奨経路情報を提供する。なお、提供情報蓄積部6412aに蓄積されている情報には、予め蓄積された推奨経路等の地図情報や、VICS電波やネットワーク回線から最新の交通量情報等として情報提供部6412によって取得された情報等が含まれる。   The information provision unit 6412 has a provision information storage unit 6412a that stores information to be provided in advance, reads information about the selected passing place and the set destination from the provision information storage unit 6412a, and sends the read information to the user. provide. For example, as shown in FIG. 67, “ID005 / 90 ° passing” is selected from the predicted passing destination, and “ID005 / 90 ° passing” is assumed as the current location as shown in FIG. 68. “ID018 · 180 ° passing” is selected first, and “No Pass” is selected from the predicted passing destination when “ID018 · 180 ° passing” is the current location as shown in FIG. 69, as shown in FIG. As described above, it is assumed that “nowhere is the destination” is selected from the destination candidates when “ID018 · 180 ° passing” is the current location. At this time, as shown in FIG. 71, the traffic information on the planned route of the user who passes the passing place “ID005” from the current location in the direction of 90 degrees and “ID018” in the direction of 180 degrees is displayed. The recommended route information up to the passing place “ID018 · 180 degrees” is provided. The information stored in the provided information storage unit 6412a includes map information such as recommended routes stored in advance, information acquired by the information providing unit 6412 as the latest traffic information from VICS radio waves and network lines, and the like. Etc. are included.

以下、本実施の形態7の変形例1における情報提供装置の動作について、図72のフローチャートを用いて説明する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus in the first modification of the seventh embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、予測現在地取得部5701が、GPS等により、現在地を取得する(ステップS7201)。距離算出部103は、予測現在地取得部5701で取得した現在地の位置と、交通量検出地蓄積部102に蓄積した交通量検出地の位置との間の距離を算出する(ステップS7202)。向き算出部104は予測現在地取得部5701で取得した現在地の位置から、交通量検出地蓄積部102に蓄積した交通量検出地の位置への向きを算出する(ステップS7203)。通過地予測部6405の通過地候補決定部6405aは、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離により、端末の画面内にある複数の交通量検出地を通過先候補として選択する(ステップS7204)。通過地予測部6405のフィルタリング部6405bは、通過先候補となった交通量検出地の中から、現在地−交通量検出地間の向きと検出地における交通量の向きにより、通過先候補を選別する(ステップS7205)。さらに通過地予測部6405のフィルタリング部6405bは、通過先候補となった交通量検出地の中から、交通量の大きさと現在地から交通量検出地までの距離により、通過先を複数予測する(ステップS7206)。   First, the predicted current location acquisition unit 5701 acquires the current location using GPS or the like (step S7201). The distance calculation unit 103 calculates the distance between the position of the current location acquired by the predicted current location acquisition unit 5701 and the position of the traffic detection location accumulated in the traffic detection location storage unit 102 (step S7202). The direction calculation unit 104 calculates the direction from the current location acquired by the predicted current location acquisition unit 5701 to the traffic detection location stored in the traffic detection location storage 102 (step S7203). The passage location candidate determination unit 6405a of the passage location prediction unit 6405 selects a plurality of traffic volume detection locations in the terminal screen as passage destination candidates based on the distance between the current location and the traffic detection location calculated by the distance calculation unit 103. (Step S7204). The filtering unit 6405b of the passing point predicting unit 6405 selects passing destination candidates from the traffic volume detection locations that have become the passing destination candidates, based on the direction between the current location and the traffic volume detection location and the direction of traffic volume at the detection location. (Step S7205). Further, the filtering unit 6405b of the passing point predicting unit 6405 predicts a plurality of passing destinations based on the traffic volume and the distance from the current location to the traffic detecting point among the traffic detecting points that are candidates for the passing destination (step) S7206).

通過地提示部6407は、通過地予測部6405が予測した複数の通過先を、通過先の位置、方向と共にユーザに提示する(ステップS7207)。通過地選択部6413では、ユーザは通過地提示部6407が提示した通過先の中から通過先を選択する(ステップS7208)。通過先選択検知部6408は、通過地提示部6407が提示した通過先の中から通過地選択部6413によって選択された通過先を検知する(ステップS7209)。   The passing place presenting unit 6407 presents the plurality of passing destinations predicted by the passing place predicting unit 6405 together with the position and direction of the passing destination to the user (step S7207). In the passing place selection unit 6413, the user selects a passing destination from the passing destinations presented by the passing place presenting unit 6407 (step S7208). The passage destination selection detection unit 6408 detects the passage destination selected by the passage point selection unit 6413 from the passage destinations presented by the passage point presentation unit 6407 (step S7209).

さらに通過先選択検知部6408は、通過先が選択されたか判定を行う(ステップS7210)。通過先が選択されたときは(ステップS7210のNo)、ステップS7211へ、どこも通過しないが選択されたときは(ステップS7210のYes)、ステップS7212に進む。通過先が選択されたとき、予測現在地取得部5701は、選択された通過先を現在地として取得し(ステップS7211)、ステップS7202に戻る。どこも通過しないが選択されたとき、目的地提示部6410は、目的地候補蓄積部6409の中から最終的に選択された通過先から既定の距離内にある目的地候補を、目的地候補の位置、名前と共にユーザに提示する(ステップS7212)。目的地選択部6414では、ユーザは目的地提示部6410が提示した目的地の中から目的地を選択する(ステップS7213)。目的地選択検知部6411は、目的地提示部6410が提示した目的地の中から目的地選択部6414によって選択された目的地を検知する(ステップS7214)。   Further, the passage destination selection detection unit 6408 determines whether a passage destination has been selected (step S7210). When the passage destination is selected (No in step S7210), the process proceeds to step S7211, and when no passage is selected (Yes in step S7210), the process proceeds to step S7212. When the passing destination is selected, the predicted current location acquisition unit 5701 acquires the selected passing destination as the current location (step S7211), and the process returns to step S7202. When no pass is selected, the destination presenting unit 6410 selects a destination candidate within a predetermined distance from the destination finally selected from the destination candidate accumulating unit 6409, and the position of the destination candidate. And the name are presented to the user (step S7212). In the destination selection unit 6414, the user selects a destination from the destinations presented by the destination presentation unit 6410 (step S7213). The destination selection detection unit 6411 detects the destination selected by the destination selection unit 6414 from the destinations presented by the destination presentation unit 6410 (step S7214).

さらに目的地選択検知部6411は、目的地が選択されたか判定を行う(ステップS7215)。目的地が選択されたときは(ステップS7215のNo)、ステップS7216へ、どこも目的地ではないが選択されたときは(ステップS7215のYes)、ステップS7217に進む。目的地が選択されたとき、情報提供部6412は、選択された目的地に関する情報を提供情報蓄積部6412aから読み出して提供する(ステップS7216)。目的地が選択されなかったとき、情報提供部6412は、選択された通過地に関する情報を提供情報蓄積部6412aから読み出して提供する(ステップ7217)。なお、ステップS7204はなくてもよい。つまり蓄積された交通量検出地をそのまま通過地候補としてもよい。   Furthermore, the destination selection detection unit 6411 determines whether a destination has been selected (step S7215). If a destination is selected (No in step S7215), the process proceeds to step S7216. If no destination is selected (Yes in step S7215), the process proceeds to step S7217. When the destination is selected, the information providing unit 6412 reads and provides information related to the selected destination from the provided information storage unit 6412a (step S7216). When the destination is not selected, the information providing unit 6412 reads out the information related to the selected passing place from the provided information storage unit 6412a and provides the information (Step 7217). Note that step S7204 may be omitted. That is, the accumulated traffic volume detection location may be used as a passing location candidate as it is.

以上のように、本変形例における情報提供装置によれば、装置が予測した移動先がユーザに提示され、ユーザからの入力を受け付けられるので、ユーザによる目的地の設定の簡易化が実現される。   As described above, according to the information providing apparatus in the present modification, the destination predicted by the apparatus is presented to the user and input from the user can be received, so that the user can easily set the destination. .

(実施の形態8)
次に、本発明の実施の形態8における情報提供装置について説明する。
(Embodiment 8)
Next, an information providing apparatus according to Embodiment 8 of the present invention will be described.

実施の形態2では、それぞれの交通量検出地について位置と向きの変更を行っていた。しかし、複数の交通量検出地を合成し、一つの交通量検出地として扱った方が移動先予測を効果的に扱える場合がある。最も単純な例では、図73に示される例では、どの交通量検出地も現在地からの距離が同等であるため、他の交通量検出地(交通量200)よりも交通量が大きいID7304(交通量300)を移動先として予測する。しかし、実際には、ID7301、7302、7303は車線が異なるだけであり、現在地を通過した移動体が通過する可能性はID7301、7302、7303のどれにおいても存在する。また、ID7301、7302、7303を通過した移動体がとりうる目的地の分布確率はどれも等しいと考えられる。よって、ID7301、7302、7303の交通量は同じものであると仮定できる。よって、交差点7305を90度へ進む交通量はID7301、7302、7303の交通量を合計したもの、つまり600(=200+200+200)である。よって、交差点7305をID7304つまり270度の向きではなく、90度の向きに進む可能性が高い。   In the second embodiment, the position and orientation of each traffic volume detection place are changed. However, there is a case where a destination prediction can be effectively handled by combining a plurality of traffic detection locations and treating them as a single traffic detection location. In the simplest example, in the example shown in FIG. 73, since the distance from the current location is the same for all the traffic detection locations, the ID 7304 (traffic) having a larger traffic volume than the other traffic detection locations (traffic volume 200). The amount 300) is predicted as the destination. However, in actuality, IDs 7301, 7302, and 7303 differ only in lanes, and there is a possibility that a mobile body that has passed through the current location passes through any of IDs 7301, 7302, and 7303. Further, it is considered that the distribution probability of the destination that can be taken by the mobile body that has passed IDs 7301, 7302, and 7303 is equal. Therefore, it can be assumed that the traffic volumes of IDs 7301, 7302, and 7303 are the same. Therefore, the traffic volume which advances to 90 degree | times at the intersection 7305 is the sum total of the traffic volume of ID7301, 7302, 7303, ie, 600 (= 200 + 200 + 200). Therefore, it is highly likely that the intersection 7305 travels in the direction of 90 degrees instead of the ID 7304, that is, the direction of 270 degrees.

同様に、図74のID7402と7403の交通量検出地において、現在地を通過した移動体が通過する可能性は双方とも存在する。また、ID7402とID7403の交通量検出地の位置は非常に距離が近く、交通量の向きも同じであるため、ID7402を通過した移動体がとりうる目的地の分布確率と、ID7403を通過した移動体がとりうる目的地の分布確率はほぼ等しいと考えられる。よって、ID7402、7403の交通量は同じものであると仮定できるため、二つの交通量検出地を合成する。例えば、ID7402とID7403を同じ交通量検出地とし、交通量の大きさはID7403の交通量を加えた値600(200+400)とする。   Similarly, in the traffic volume detection locations of IDs 7402 and 7403 in FIG. 74, there is a possibility that a mobile body that has passed the current location passes. In addition, since the positions of the traffic volume detection locations of ID7402 and ID7403 are very close to each other and the direction of traffic volume is the same, the distribution probability of the destination that can be taken by the moving body that has passed ID7402 and the movement that has passed ID7403 The distribution probability of the destination that the body can take is considered to be almost equal. Therefore, since it can be assumed that the traffic volumes of IDs 7402 and 7403 are the same, two traffic volume detection locations are combined. For example, ID7402 and ID7403 are set as the same traffic volume detection place, and the magnitude of the traffic volume is a value 600 (200 + 400) obtained by adding the traffic volume of ID7403.

本実施の形態では、交通量検出地の位置と交通量の方向を用いて交通量検出地の交通量の合成を行う。これにより、効果的に移動先を予測することができる。   In the present embodiment, the traffic volume at the traffic detection location is synthesized using the position of the traffic detection location and the direction of the traffic volume. As a result, the destination can be effectively predicted.

図75は、本実施の形態8における情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、実施の形態1の機能に加えて、交通量検出地の位置と交通量の方向を用いて交通量検出地の交通量の合成を行う機能を備える情報提供装置であり、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部105、情報提供部106、合成可否判定部7508および合成部7509を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、合成可否判定部7508および合成部7509が追加されている点が異なる。   FIG. 75 is a block diagram of an information providing apparatus according to the eighth embodiment. In addition to the function of the first embodiment, this information providing device is an information providing device having a function of synthesizing the traffic volume at the traffic volume detection location using the position of the traffic volume detection location and the direction of the traffic volume. The present location acquisition unit 101, the traffic detection location accumulation unit 102, the distance calculation unit 103, the direction calculation unit 104, the movement destination prediction unit 105, the information providing unit 106, the composition availability determination unit 7508, and the composition unit 7509 are provided. The configuration of the information providing apparatus is different from the information providing apparatus according to the first embodiment in that a composition availability determination unit 7508 and a composition unit 7509 are added.

前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

合成可否判定部7508は、交通量検出地蓄積部102に蓄積された複数の交通量検出地について、検出地の位置と交通量の向きの類似性から、複数の交通量検出地での交通量の大きさを合成できるか否か(合成の可否)を判定する。具体的には、複数の交通量検出地について、互いに交通量の向きが等しく、検出地の位置間の距離が所定の値、例えば500m以下であるときに合成を可とする。例えば、図74において、ID7401とID7403の交通量検出地は交通量の向きが異なるため、合成は不可とする。ID7402とID7403の交通量検出地は交通量の向きが等しく、検出地間の距離が400mと500m以下であるため合成は可とする。   Combinability judgment unit 7508 determines the traffic volume at the plurality of traffic volume detection locations from the similarity of the location of the detection location and the direction of the traffic volume for the plurality of traffic volume detection locations stored in traffic volume detection location storage section 102. It is determined whether or not the size can be combined (combinability is possible). Specifically, for a plurality of traffic volume detection locations, the direction of traffic volume is equal to each other, and the composition is allowed when the distance between the locations of the detection locations is a predetermined value, for example, 500 m or less. For example, in FIG. 74, since the traffic volume detection locations of ID7401 and ID7403 have different traffic directions, they cannot be combined. Since the traffic volume detection locations of ID7402 and ID7403 have the same direction of traffic volume, and the distance between the detection locations is 400 m and 500 m or less, composition is allowed.

合成部7509は、合成可否判定部7508が合成可であると判定した複数の交通量検出地の合成を行う。具体的には、互いに合成可であると判定された交通量検出地について、同一の交通量検出地として扱う。交通量の大きさについては互いの交通量の大きさを加算する。例えば、図74に示されるように、ID7402とID7403の合成が可であると判定されたとき、ID7402とID7403の交通量検出地を同じ交通量検出地として扱う。同じ交通量検出地として扱うということは、合成された一方の交通量検出地、例えば、ID7402が移動先として予測されたときは、他方の交通量検出地ID7403も予測移動先とするということである。交通量の大きさは、図76に示されるように、ID7402の交通量400とID7403の交通量200を加えて600とする。検出地位置は、平均をとってもよいし、交通量の大きさの大きい検出地の位置にしてもよいし、現在地に最も近い交通量検出地の位置にしてもよい。   The synthesizing unit 7509 synthesizes a plurality of traffic volume detection locations determined by the synthesizing / non-combining determining unit 7508 to be synthesized. Specifically, the traffic volume detection locations determined to be mutually compositable are treated as the same traffic volume detection location. For the traffic volume, add the traffic volume of each other. For example, as shown in FIG. 74, when it is determined that ID 7402 and ID 7403 can be combined, the traffic volume detection locations of ID 7402 and ID 7403 are treated as the same traffic volume detection location. Treating it as the same traffic detection location means that when one synthesized traffic detection location, for example, ID 7402 is predicted as a destination, the other traffic detection location ID 7403 is also assumed as a predicted destination. is there. As shown in FIG. 76, the magnitude of the traffic volume is 600 by adding the traffic volume 400 of ID7402 and the traffic volume 200 of ID7403. The detection location may be an average, may be a detection location with a large traffic volume, or may be a traffic detection location closest to the current location.

以下、本実施の形態8における情報提供装置の動作について、図77のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus according to the eighth embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted.

まず、現在地取得部101が、GPS等により、現在地を取得する(ステップS801)。合成可否判定部7508は、交通量検出地蓄積部102に蓄積された複数の交通量検出地について、検出地の位置と交通量の向きから合成の可否を判定する(ステップS7702)。合成部7509は、合成可否判定部7508が合成可であると判定した複数の交通量検出地を合成する(ステップS7703)。以下、実施の形態1と同様である(ステップS802〜S807)。   First, the current location acquisition unit 101 acquires the current location using GPS or the like (step S801). The compositability determination unit 7508 determines whether or not it is possible to combine the plurality of traffic detection locations stored in the traffic detection location storage unit 102 from the position of the detection location and the direction of traffic (step S7702). The synthesizing unit 7509 synthesizes a plurality of traffic volume detection areas determined by the synthesizing / non-combining determining unit 7508 to be combined (step S7703). Hereinafter, it is the same as in the first embodiment (steps S802 to S807).

以上のように、本実施の形態における情報提供装置によれば、交通量検出地の位置と交通量の方向を用いて交通量検出地の交通量が合成され、合成された交通量に基づいて移動先が予測されるので、より実情に即した交通量に基づく移動先予測が行われ、移動先の予測精度が向上される。   As described above, according to the information providing apparatus in the present embodiment, the traffic volume of the traffic volume detection area is synthesized using the position of the traffic volume detection area and the direction of the traffic volume, and based on the synthesized traffic volume. Since the destination is predicted, the destination prediction based on the traffic volume in accordance with the actual situation is performed, and the prediction accuracy of the destination is improved.

なお、実施の形態8では、交通量検出地の位置と向きのみを用いて合成の可否を判定していた。しかし、交通量検出地の位置と向きのみでは合成の可否が判断できない場合がある。例えば、図78に示される例では、ID7801とID7802の交通量検出地は向きが等しく、検出地間の距離も400mと近い。しかし、ID7801と7802は直列に接続されているため、ID7802の交通量はID7801の交通量がそのまま検出されていると考えられる。このため、ID7801とID7802では合成を行わず、現在地から遠いID7802を除去した方が、移動先予測を効果的に行うことが出来る。   In the eighth embodiment, it is determined whether or not composition is possible using only the position and orientation of the traffic volume detection location. However, it may not be possible to determine whether or not the composition is possible only by the position and direction of the traffic volume detection location. For example, in the example shown in FIG. 78, the traffic volume detection locations of ID7801 and ID7802 have the same direction, and the distance between the detection locations is also close to 400 m. However, since ID7801 and 7802 are connected in series, it is considered that the traffic volume of ID7802 is detected as it is. For this reason, it is possible to effectively perform the destination prediction by removing ID 7802 far from the current location without performing the synthesis with ID 7801 and ID 7802.

具体的には、実施の形態4と同様に、道路情報から推奨経路を求め、冗長移動先を除去し、残った移動先候補のみを合成に使用する。つまり、実施の形態4と同様に、道路情報から推奨経路を求め、冗長移動先を除去し、残った移動先候補のみを合成に使用する機能を備える情報提供装置を、実施の形態8の変形例1における情報提供装置として実現してもよい。   Specifically, as in the fourth embodiment, a recommended route is obtained from road information, redundant destinations are removed, and only the remaining destination candidates are used for synthesis. That is, as in the fourth embodiment, an information providing apparatus having a function of obtaining a recommended route from road information, removing redundant destinations, and using only the remaining destination candidates for synthesis is a modification of the eighth embodiment. You may implement | achieve as an information provision apparatus in Example 1.

これによって、道路の位置とリンク構造も用いて冗長な移動先を除去して交通量の合成可否が判定されるので、より精度の高い移動先予測が実現される。   As a result, redundant destinations are also removed using the road position and link structure, and it is determined whether or not the traffic volume can be combined. Therefore, more accurate destination prediction is realized.

また、実施の形態8では、交通量検出地−交通量検出地間のユークリッド距離により、合成の可否を判定していた。しかし、交通量検出地−交通量検出地間のユークリッド距離の代わりに現在地−交通量検出地間の最小経路コストの差を利用しても良い。つまり、交通量の合成判定における複数の交通量検出地の位置の類似性については、最小経路コストの類似性を用いてもよい。   In the eighth embodiment, whether or not the composition is possible is determined based on the Euclidean distance between the traffic volume detection area and the traffic volume detection area. However, the minimum route cost difference between the current location and the traffic volume detection location may be used instead of the Euclidean distance between the traffic volume detection location and the traffic volume detection location. That is, the similarity of the minimum route cost may be used as the similarity of the positions of the plurality of traffic detection locations in the traffic composition determination.

経路コストは、例えば、移動距離でありリンク距離の総和である。例えば、図79に示される例では、ID7901とID7902の交通量検出地は交通量の向きが270度と等しく、ユークリッド距離も100mであり、非常に小さい。しかし、現在地からID7901を通過するためには大回りをしなければならず、ID7901を通過する状況とID7902を通過する状況は全く異なる。そこで、最小経路コストの差を用いることで効果的に合成の可否判定を行うことができる。   The route cost is, for example, a movement distance and a sum of link distances. For example, in the example shown in FIG. 79, the traffic volume detection locations of ID 7901 and ID 7902 have a traffic volume direction equal to 270 degrees and a Euclidean distance of 100 m, which is very small. However, in order to pass ID7901 from the present location, it is necessary to make a large turn, and the situation of passing ID7901 is completely different from the situation of passing ID7902. Therefore, it is possible to effectively determine whether or not to combine by using the difference in the minimum path cost.

例えば、図79に示される例では、現在地から交通量検出地ID7901への経路コストが7kmであり、現在地から交通量検出地ID7902への経路コストが1kmであることから、経路コストの差は6kmと大きく、合成は不可と判定する。   For example, in the example shown in FIG. 79, the route cost from the current location to the traffic detection location ID 7901 is 7 km, and the route cost from the current location to the traffic detection location ID 7902 is 1 km, so the difference in route costs is 6 km. It is determined that synthesis is impossible.

これによって、交通量の合成可否の判定において、距離の代わりに現在地からの最小経路コストの差が用いられ、その差が大きい場合に交通量が合成されてしまうことが回避され、より実情に即した移動先予測が可能となる。   As a result, in determining whether traffic can be combined, the difference in minimum route cost from the current location is used instead of the distance, and if the difference is large, it is avoided that the traffic is combined and more realistically. The destination can be predicted.

(実施の形態9)
次に、本発明の実施の形態9における情報提供装置について説明する。
(Embodiment 9)
Next, an information providing apparatus according to Embodiment 9 of the present invention will be described.

移動先予測を行う際に、全ての交通量検出地において、現在地からの距離や方向、評価値を計算していたのでは、装置への負担が非常に大きい。そこで、予め移動先候補となる交通量検出地をフィルタリングすることが必要である。実施の形態1では、現在地の距離が小さい順に規定値、例えば10個の交通量検出地を移動先候補として選択した。しかし、それでも現在地からの距離については、全ての交通量検出地において計算しなければならないという問題がある。よって、個数によりフィルタリングを行う前段階においても移動先候補をフィルタリングする必要がある。   When the destination prediction is performed, if the distance, direction, and evaluation value from the current location are calculated at all traffic detection locations, the burden on the device is very large. Therefore, it is necessary to filter the traffic volume detection location that is a destination candidate in advance. In the first embodiment, a predetermined value, for example, 10 traffic volume detection locations, are selected as destination candidates in order of increasing distance from the current location. However, there is still a problem that the distance from the current location must be calculated in all traffic detection locations. Therefore, it is necessary to filter the destination candidates even in the previous stage of filtering by the number.

また、実施の形態7では、装置の提示する地図画面全体、例えば東経134.5〜134.8かつ北緯34.4〜34.7からなる範囲区間に含まれる交通量検出地を移動先候補とした。これにより、現在地からの距離を計算しなくても、移動先候補のフィルタリングを行うことができる。また、ユーザに提示する地図画面の縮尺、表示を変更することなく、予測移動先の提示を行うことができる。しかし、交通量検出地の多い都会では、非常に多くの交通量検出地を候補としなければならないが、交通量検出地の少ない田舎では、移動先候補となる交通量検出地がほとんどないという問題が生じる。そのため、現在地域の交通量検出地の数に応じて移動先候補をフィルタリングする範囲の大きさを変更する必要がある。   Further, in the seventh embodiment, the entire map screen presented by the apparatus, for example, the traffic volume detection area included in the range section consisting of 134.5 to 134.8 east longitude and 34.4 to 34.7 north latitude as the destination candidate. did. Thereby, it is possible to filter destination candidates without calculating the distance from the current location. In addition, the predicted movement destination can be presented without changing the scale and display of the map screen presented to the user. However, in cities with a lot of traffic detection locations, a large number of traffic detection locations must be candidates, but in the countryside where there are few traffic detection locations, there are almost no traffic detection locations that are potential destinations. Occurs. Therefore, it is necessary to change the size of the range for filtering the destination candidates according to the number of traffic volume detection locations in the current region.

そこで、本実施の形態では現在地域の交通量検出地の数の密度により移動先候補をフィルタリングする範囲の大きさの変更を行う。これにより、移動先候補を地域の交通量検出地の数によらず、一律にフィルタリングすることができる。   Therefore, in the present embodiment, the size of the range for filtering the destination candidates is changed according to the density of the number of traffic detection locations in the current region. Thereby, a moving destination candidate can be filtered uniformly irrespective of the number of local traffic detection points.

図80は、本実施の形態9における情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、実施の形態1の機能に加えて、現在地域の交通量検出地の数の密度により移動先候補をフィルタリングする範囲の大きさの変更を行う機能を備える情報提供装置であり、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部105、情報提供部106、交通量検出地密度蓄積部8007、フィルタリング位置範囲算出部8008および移動先候補フィルタリング部8009を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、交通量検出地密度蓄積部8007、フィルタリング位置範囲算出部8008および移動先候補フィルタリング部8009が追加されている点が異なる。   FIG. 80 is a configuration diagram of the information providing apparatus according to the ninth embodiment. In addition to the function of the first embodiment, this information providing apparatus is an information providing apparatus having a function of changing the size of a range for filtering destination candidates based on the density of the number of traffic detection locations in the current region. , Current location acquisition unit 101, traffic volume detection location storage unit 102, distance calculation unit 103, direction calculation unit 104, destination prediction unit 105, information providing unit 106, traffic volume detection location density storage unit 8007, filtering position range calculation unit 8008 And a destination candidate filtering unit 8009. The configuration of this information providing apparatus is different from the information providing apparatus of the first embodiment in that a traffic volume detection density storage unit 8007, a filtering position range calculation unit 8008, and a destination candidate filtering unit 8009 are added.

前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

交通量検出地密度蓄積部8007は、交通量検出地が存在する密度を地域別に蓄積する。例えば、図81に示されるように、都道府県別に交通量検出地の密度を蓄積する。図50に示される例では、ID「001」は地域「東京」において交通量検出地の密度が「0.400(個/km2)」であることを示す。地域別の交通量検出地密度は予め交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量検出地情報から算出しておく。   The traffic volume detection area density accumulation unit 8007 accumulates the density where the traffic volume detection area exists for each area. For example, as shown in FIG. 81, the density of the traffic detection location is accumulated for each prefecture. In the example shown in FIG. 50, the ID “001” indicates that the density of the traffic volume detection area is “0.400 (pieces / km2)” in the area “Tokyo”. The traffic volume detection area density for each region is calculated from the traffic volume detection area information stored in the traffic volume detection area storage unit 102 in advance.

フィルタリング位置範囲算出部8008は、現在地取得部101が取得した現在地と、交通量検出地密度蓄積部8007に蓄積された現在地を含む地域の交通量検出地密度から、移動先候補とする交通量検出地をフィルタリングする位置範囲区間を算出する。例えば、現在地を中心とする交通量検出地が平均20個存在する範囲をフィルタリング範囲とする。現在地が東経「134.5」、北緯「34.5」であったとすると、現在地域は「徳島」であるため、図81に示されるように、「徳島」の検出地密度が「0.020(個/km2)」であることから、現在地を中心とする1000(km2)をフィルタリングの範囲とする。例えば、東経134.4〜134.6かつ北緯34.4〜34.6からなる面積約1000(km2)の長方形の範囲区間をフィルタリングの範囲とする。   The filtering position range calculation unit 8008 detects the traffic volume as a destination candidate from the current location acquired by the current location acquisition unit 101 and the traffic volume detection density of the region including the current location stored in the traffic volume detection density storage unit 8007. The position range section for filtering the ground is calculated. For example, a range where an average of 20 traffic detection locations centering on the current location exists is set as the filtering range. Assuming that the current location is “134.5” east longitude and “34.5” north latitude, the current region is “Tokushima”, and as shown in FIG. 81, the detected land density of “Tokushima” is “0.020”. (Number / km2) ", 1000 (km2) centered on the current location is set as the filtering range. For example, a rectangular range section having an area of about 1000 (km2) composed of 134.4 to 134.6 east longitude and 34.4 to 34.6 north latitude is set as a filtering range.

移動先候補フィルタリング部8009は、フィルタリング位置範囲算出部8008が算出したフィルタリング範囲に従って、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量検出地から移動先候補となるものをフィルタリングする。例えば、フィルタリング範囲が東経134.4〜134.6かつ北緯34.4〜34.6であった場合、範囲内にある交通量検出地を移動先候補とする。   The destination candidate filtering unit 8009 filters the destination candidates from the traffic volume detection locations stored in the traffic volume detection location storage unit 102 according to the filtering range calculated by the filtering position range calculation unit 8008. For example, when the filtering range is 134.4 to 134.6 east longitude and 34.4 to 34.6 north latitude, the traffic volume detection location within the range is set as a destination candidate.

以下、本実施の形態9における情報提供装置の動作について、図82のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus according to the ninth embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted.

まず、現在地取得部101が、GPS等により、現在地を取得する(ステップS801)。フィルタリング位置範囲算出部8008は、現在地取得部101が取得した現在地の位置から、交通量検出地密度蓄積部8007に蓄積された地域別の交通量検出地密度情報を用いて、現在地の交通量検出地密度を取得する(ステップS8202)。次に、フィルタリング位置範囲算出部8008は、取得した現在地の交通量検出地密度から移動先候補となる交通量検出地をフィルタリングする位置範囲を算出する(ステップS8203)。移動先候補フィルタリング部8009はフィルタリング位置範囲算出部8008が算出したフィルタリング位置範囲により、移動先候補となる交通量検出地をフィルタリングする(ステップS8204)。以下、実施の形態1と同様である(ステップS802〜S807)。   First, the current location acquisition unit 101 acquires the current location using GPS or the like (step S801). The filtering position range calculation unit 8008 detects the traffic volume of the current location from the location of the current location acquired by the current location acquisition unit 101 using the traffic volume detection density information for each region accumulated in the traffic volume detection density storage unit 8007. The land density is acquired (step S8202). Next, the filtering position range calculation unit 8008 calculates a position range for filtering a traffic volume detection location that is a destination candidate from the acquired traffic volume detection location density of the current location (step S8203). The destination candidate filtering unit 8009 filters the traffic volume detection location as the destination candidate based on the filtering position range calculated by the filtering position range calculating unit 8008 (step S8204). Hereinafter, it is the same as in the first embodiment (steps S802 to S807).

以上のように、本実施の形態における情報提供装置によれば、移動先予測の候補となる交通量検出地をフィルタリングする範囲が交通量検出地の密度を用いて変更されるので、移動先予測に伴う処理負荷の軽減を図ることが可能となる。   As described above, according to the information providing apparatus in the present embodiment, the range for filtering the traffic volume detection location that is a candidate for the travel destination prediction is changed using the density of the traffic volume detection location. It is possible to reduce the processing load associated with.

(実施の形態10)
次に、本発明の実施の形態10における情報提供装置について説明する。
(Embodiment 10)
Next, an information providing apparatus according to Embodiment 10 of the present invention will be described.

実施の形態1〜9では、交通量の大きさと向きを、予め蓄積しておいた交通量情報やビーコンや通信で獲得した交通量情報をそのまま利用していた。そのため、交通量検出地の位置や交通量の大きさや向きの情報がないと移動先を予測できない。ところが、交通量の大きさの情報は、リアルタイムでは移動体端末に配信されていない。移動体端末では、渋滞情報などに加工されて配信されている。また、交通量が一般的に公開されていない場所も多い。   In the first to ninth embodiments, the traffic volume information and traffic volume information acquired by beacon and communication are used as they are for the traffic volume size and direction. Therefore, the destination cannot be predicted without information on the location of the traffic volume detection location and the size and direction of the traffic volume. However, the traffic volume information is not distributed to mobile terminals in real time. On mobile terminals, it is processed into traffic information and distributed. There are also many places where the traffic volume is not open to the public.

そこで、本実施の形態10では、交通量検出地の位置や交通量の大きさや向きといった交通量情報を、渋滞情報や制限速度、道路の幅といった道路情報から推定する。これにより、交通量がわからない場所でも、交通量検出地として仮想的に扱うことができる。また、渋滞情報を利用することで、交通量変動にリアルタイムに対応することができる。   Therefore, in the tenth embodiment, traffic information such as the position of the traffic detection location, the size and direction of the traffic is estimated from road information such as traffic jam information, speed limit, and road width. Thereby, even a place where the traffic volume is not known can be virtually treated as a traffic volume detection place. Further, by using the traffic jam information, it is possible to deal with traffic fluctuations in real time.

図83は、本実施の形態10における情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、実施の形態1の機能に加えて、交通量を渋滞情報から推定する機能を備える情報提供装置であり、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部105、情報提供部106、渋滞情報蓄積部8307および交通量推定部8308を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、渋滞情報蓄積部8307および交通量推定部8308が追加されている点が異なる。   FIG. 83 is a configuration diagram of the information providing apparatus according to the tenth embodiment. This information providing apparatus is an information providing apparatus having a function of estimating traffic volume from traffic jam information in addition to the function of the first embodiment, and includes a current location acquisition unit 101, a traffic volume detection location accumulation unit 102, and a distance calculation unit 103. , A direction calculation unit 104, a destination prediction unit 105, an information provision unit 106, a traffic jam information storage unit 8307, and a traffic volume estimation unit 8308. The configuration of this information providing apparatus is different from the information providing apparatus of Embodiment 1 in that a traffic jam information accumulating unit 8307 and a traffic volume estimating unit 8308 are added.

前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

渋滞情報蓄積部8307は、図84に示されるようにVICSなどにより入手した渋滞情報を蓄積する。例えば、VICS情報の場合、渋滞の始点位置、終点位置、方向、渋滞の強度を示す渋滞度、渋滞長を入手できる。渋滞度は「渋滞」、「混雑」、「順調」の3値である。渋滞長とは、渋滞度が一定とされている区間の距離である。図84に示される例では、ID「001」は東経「134.5.27.7」、北緯「34.6.4.5」の始点から、東経「134.6.6.7」、北緯「34.6.4.5」の終点まで、渋滞度「渋滞」の渋滞が渋滞長「1km」発生していることを示す。   The traffic jam information accumulating unit 8307 accumulates traffic jam information obtained by VICS or the like as shown in FIG. For example, in the case of VICS information, the start point position, end point position, direction, the degree of congestion indicating the intensity of the congestion, and the congestion length can be obtained. The degree of traffic jam is three values: “traffic jam”, “crowded”, and “smooth”. The traffic jam length is a distance of a section where the traffic jam degree is constant. In the example shown in FIG. 84, the ID “001” is from the starting point of east longitude “134.5.27.7” and north latitude “34.6.4.5”, east longitude “134.6.6.7”, north latitude This indicates that a traffic jam with a traffic jam degree “traffic” has a traffic jam length “1 km” until the end point of “34.6.4.5”.

交通量推定部8308は、渋滞情報蓄積部8307に蓄積された渋滞情報から交通量検出地の位置、交通量の向き、交通量の大きさを推定する。例えば、図84に示されるような渋滞情報が蓄積されている場合、交通量検出地の位置は渋滞の始点位置、交通量の向きは渋滞の始点から終点までの向きとする。向きは、始点位置と終点位置から算出する。交通量の大きさは渋滞度や渋滞長から仮想的に推定する。例えば、渋滞度「順調」を0、渋滞度「混雑」を1、渋滞度「渋滞」を2とし、交通量の大きさを渋滞度×渋滞長の長さとする。これは、一般的に渋滞度「渋滞」における混み具合は渋滞度「混雑」の約2倍であるからである。例えば、図84に示されるような渋滞情報を蓄積していたとき、ID001から交通量検出地位置は東経「134.5.27.7」、北緯「34.6.4.5」、交通量の向きは90度、交通量の大きさは「2」(2×1km)となる交通量情報が推定できる。推定された交通量情報を交通量検出地蓄積部102に蓄積する。   The traffic volume estimation unit 8308 estimates the position of the traffic volume detection location, the direction of the traffic volume, and the magnitude of the traffic volume from the traffic jam information accumulated in the traffic jam information accumulation unit 8307. For example, when traffic jam information as shown in FIG. 84 is accumulated, the location of the traffic volume detection point is the traffic jam start point position, and the traffic volume direction is the traffic jam start point to the end point. The direction is calculated from the start point position and the end point position. The traffic volume is virtually estimated from the degree of congestion and the length of congestion. For example, it is assumed that the degree of congestion “smooth” is 0, the degree of congestion “congested” is 1, the degree of congestion “congested” is 2, and the amount of traffic is the length of congestion degree × congestion length. This is because the degree of congestion in the degree of congestion “congestion” is generally about twice that of the degree of congestion “congestion”. For example, when traffic jam information as shown in FIG. 84 is accumulated, the traffic volume detection location from ID001 is east longitude “134.5.27.7”, north latitude “34.6.4.5”, traffic volume. The traffic volume information can be estimated with a direction of 90 degrees and a traffic volume of “2” (2 × 1 km). The estimated traffic information is stored in the traffic detection location storage unit 102.

以下、本実施の形態10における情報提供装置の動作について、図85のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus according to the tenth embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted.

交通量推定部8308は、渋滞情報蓄積部8307に蓄積された渋滞情報から交通量検出地の位置、交通量の大きさ、向きを推定し、交通量検出地蓄積部102に蓄積する(ステップS8500)。以下、実施の形態1と同様である(ステップS801〜S807)。   The traffic volume estimation unit 8308 estimates the position of the traffic volume detection location, the magnitude and direction of the traffic volume from the traffic jam information accumulated in the traffic jam information accumulation unit 8307, and accumulates it in the traffic volume detection location accumulation unit 102 (step S8500). ). Hereafter, it is the same as that of Embodiment 1 (steps S801-S807).

以上のように、本実施の形態における情報提供装置によれば、交通量が渋滞情報から推定されるので、交通量がわからない場所でも、交通量検出地として仮想的に扱うことができる。また、渋滞情報を利用することで、交通量変動にリアルタイムに対応することができる。   As described above, according to the information providing apparatus in the present embodiment, since the traffic volume is estimated from the traffic jam information, even a place where the traffic volume is unknown can be virtually treated as a traffic volume detection place. Further, by using the traffic jam information, it is possible to deal with traffic fluctuations in real time.

なお、本実施の形態10では、交通量検出地の位置を渋滞の始点としていた。しかし、交通量検出地の位置は道路上における渋滞の始点と終点の間のどの位置でもよい。つまり、実施の形態2のように、交通量検出地変更可能位置範囲を算出し、位置範囲の中で移動体の現在地に最も近い位置を交通量検出地の位置とする機能を備える情報提供装置を、実施の形態10の変形例1における情報提供装置として実現してもよい。   In the tenth embodiment, the position of the traffic volume detection point is the start point of the traffic jam. However, the position of the traffic volume detection point may be any position between the start point and the end point of the traffic jam on the road. In other words, as in the second embodiment, an information providing apparatus having a function of calculating a traffic volume detection location changeable position range and setting the position closest to the current location of the moving body in the position range as the traffic volume detection location. May be realized as the information providing apparatus in the first modification of the tenth embodiment.

具体的には、実施の形態4と同様に、道路情報から推奨経路を求め、冗長移動先を除去し、残った移動先候補のみを使用する。このとき、交通量検出地変更可能位置範囲とは、道路上における渋滞の始点と終点の間である。例えば、図86に示される例では、渋滞の始点位置が位置8602であり、終点位置が位置8603であるため、この渋滞から推測した交通量検出地ID8601の変更可能位置範囲は、始点位置8602から終点位置8603までの道路とする。   Specifically, as in the fourth embodiment, the recommended route is obtained from the road information, the redundant destination is removed, and only the remaining destination candidates are used. At this time, the traffic volume detection location changeable position range is between the start point and the end point of the traffic jam on the road. For example, in the example shown in FIG. 86, since the start point position of the traffic jam is the position 8602 and the end point position is the position 8603, the changeable position range of the traffic volume detection location ID 8601 estimated from this traffic jam is from the start point position 8602. A road to the end position 8603 is assumed.

これによって、交通量検出地変更可能位置範囲の中で移動体の現在地に最も近い位置を交通量検出地の位置とすることで、交通量検出地の位置に依存する評価のばらつきが排除され、移動先予測の精度が向上される。   As a result, by setting the position closest to the current location of the moving object within the range where the traffic detection location can be changed as the location of the traffic detection location, variations in evaluation depending on the location of the traffic detection location are eliminated. The accuracy of destination prediction is improved.

(実施の形態11)
次に、本発明の実施の形態11における情報提供装置について説明する。
(Embodiment 11)
Next, an information providing apparatus according to Embodiment 11 of the present invention will be described.

実施の形態10では、渋滞度や渋滞長情報を利用することで、交通量を推定していた。なお、VICSは道路の所定の地点間の移動時間であるリンク旅行時間もリアルタイムで提供するため、リンク旅行時間から交通量を推定してもよい。リンク旅行時間は渋滞度や渋滞長に比べて精度が高いため、より細かく交通量を推定できる。   In the tenth embodiment, the traffic volume is estimated by using the congestion degree and the congestion length information. Since VICS also provides a link travel time, which is a travel time between predetermined points on the road, in real time, the traffic volume may be estimated from the link travel time. Since the link travel time is more accurate than the degree of congestion and the length of congestion, the traffic volume can be estimated more precisely.

図87は、本実施の形態11における情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、実施の形態1の機能に加えて、リンク旅行時間から交通量を推定する機能を備える情報提供装置であり、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部105、情報提供部106、リンク旅行時間蓄積部8707および交通量推定部8708を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、リンク旅行時間蓄積部8707および交通量推定部8708が追加されている点が異なる。   FIG. 87 is a block diagram of an information providing apparatus according to the eleventh embodiment. This information providing apparatus is an information providing apparatus having a function of estimating the traffic volume from the link travel time in addition to the function of the first embodiment, and includes a current location acquisition unit 101, a traffic volume detection location accumulation unit 102, and a distance calculation unit. 103, a direction calculation unit 104, a destination prediction unit 105, an information providing unit 106, a link travel time storage unit 8707, and a traffic volume estimation unit 8708. The configuration of the information providing apparatus is different from the information providing apparatus of the first embodiment in that a link travel time accumulating unit 8707 and a traffic volume estimating unit 8708 are added.

前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

リンク旅行時間蓄積部8707は、図88に示されるように、VICSなどにより入手したリンク旅行時間とリンク長、リンクの始点位置と終点位置を蓄積する。図88に示される例では、ID「001」は東経「134.5.27.7」、北緯「34.6.4.5」の始点から、東経「134.6.6.7」、北緯「34.6.4.5」の終点まで、のリンク長「1km」のリンクにおいて旅行時間が「10分」であることを示す。   As shown in FIG. 88, the link travel time storage unit 8707 stores the link travel time and link length obtained by VICS or the like, and the link start point position and end point position. In the example shown in FIG. 88, the ID “001” is from the starting point of east longitude “134.5.27.7” and north latitude “34.6.4.5”, east longitude “134.6.6.7”, north latitude This indicates that the travel time is “10 minutes” in the link having the link length “1 km” up to the end point of “34.6.4.5”.

交通量推定部8708は、リンク旅行時間蓄積部8707に蓄積されたリンクの始点位置、終点位置、リンク長、旅行時間から交通量検出地の位置、交通量の向き、交通量の大きさを推定する。例えば、図88に示されるようなリンク旅行時間が蓄積されている場合、交通量検出地の位置はリンクの始点位置、交通量の向きはリンクの始点から終点までの向きとする。向きは、始点位置と終点位置から算出する。交通量の大きさはリンク長とリンク旅行時間から仮想的に推定する。例えば、リンク旅行時間をリンク長で割った値を交通量の大きさとする。例えば、図88に示されるような渋滞情報を蓄積していたとき、ID001から交通量検出地位置は東経「134.5.27.7」、北緯「34.6.4.5」、交通量の向きは90度、交通量の大きさは「10(分/km)」(10分/1km)となる交通量情報が推定できる。推定された交通量情報を交通量検出地蓄積部102に蓄積する。   The traffic estimation unit 8708 estimates the position of the traffic detection location, the direction of traffic, and the size of the traffic from the link start point position, end point position, link length, and travel time stored in the link travel time storage unit 8707. To do. For example, when link travel time as shown in FIG. 88 is accumulated, the position of the traffic volume detection location is the link start point position, and the traffic volume direction is the direction from the link start point to the end point. The direction is calculated from the start point position and the end point position. The traffic volume is virtually estimated from the link length and the link travel time. For example, the value obtained by dividing the link travel time by the link length is the traffic volume. For example, when the traffic jam information as shown in FIG. 88 is accumulated, the traffic volume detection location from ID001 is east longitude “134.5.27.7”, north latitude “34.6.4.5”, traffic volume. Traffic volume information can be estimated with a direction of 90 degrees and a traffic volume of “10 (minutes / km)” (10 minutes / 1 km). The estimated traffic information is stored in the traffic detection location storage unit 102.

なお、実施の形態10の変形例1と同様に、交通量検出位置は道路上におけるリンクの始点と終点の間のどの位置でもよい。   As in the first modification of the tenth embodiment, the traffic volume detection position may be any position between the start point and end point of the link on the road.

以下、本実施の形態11における情報提供装置の動作について、図89のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus according to the eleventh embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted.

交通量推定部8708は、リンク旅行時間蓄積部8707に蓄積されたリンクの始点位置、終点位置、リンク長、旅行時間から交通量検出地の位置、交通量の大きさ、向きを推定し、交通量検出地蓄積部102に蓄積する(ステップS8900)。以下、実施の形態1と同様である(ステップS801〜S807)。   The traffic volume estimation unit 8708 estimates the position of the traffic volume detection location, the size of the traffic volume, and the direction from the link start point position, end point position, link length, and travel time accumulated in the link travel time accumulation unit 8707. It accumulates in the quantity detection place accumulation unit 102 (step S8900). Hereafter, it is the same as that of Embodiment 1 (steps S801-S807).

以上のように、本実施の形態における情報提供装置によれば、交通量がリンク旅行時間から推定されるので、その時間が渋滞度や渋滞長に比べて精度が高いことから、より細かく交通量が推定され、移動先予測の精度が向上される。   As described above, according to the information providing apparatus in the present embodiment, since the traffic volume is estimated from the link travel time, the time is more accurate than the congestion degree and the congestion length, so the traffic volume is more detailed. Is estimated, and the accuracy of destination prediction is improved.

(実施の形態12)
次に、本発明の実施の形態12における情報提供装置について説明する。
(Embodiment 12)
Next, an information providing apparatus according to Embodiment 12 of the present invention will be described.

実施の形態1〜11では、通過地点あるいは目的地となる移動先の位置を予測していた。しかし、現在地と交通量検出地における交通量の向きと大きさを用いて移動先の方向を予測してもよい。道路の工事情報など情報の数自体が少ない情報を提供する場合は、移動先の位置を厳密に限定しなくても情報の数を制限することができる。移動先の方向のみを予測することで、予測の適合率を向上することができる。   In Embodiments 1-11, the position of the movement destination used as a passing point or a destination was estimated. However, the direction of the destination may be predicted using the direction and magnitude of the traffic volume at the current location and the traffic volume detection location. When providing information with a small number of pieces of information such as road construction information, the number of pieces of information can be limited without strictly limiting the position of the destination. By predicting only the direction of the destination, it is possible to improve the prediction precision.

図90は、本実施の形態12における情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、交通量の向きを用いて移動方向だけを予測し、予測した移動方向に関する情報を提供する情報提供装置であり、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、移動先方向予測部9005および情報提供部9006を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、移動先予測部105が移動先方向予測部9005に置き換えられ、情報提供部106が情報提供部9006に置き換えられている点が異なる。   FIG. 90 is a configuration diagram of the information providing apparatus according to the twelfth embodiment. This information providing apparatus is an information providing apparatus that predicts only a moving direction using the direction of traffic volume and provides information on the predicted moving direction, and includes a current location acquisition unit 101, a traffic volume detection location accumulation unit 102, and a distance calculation. Unit 103, direction calculation unit 104, destination direction prediction unit 9005, and information providing unit 9006. Compared with the information providing apparatus of the first embodiment, this information providing apparatus is configured such that the destination prediction unit 105 is replaced with a destination direction prediction unit 9005 and the information provision unit 106 is replaced with an information provision unit 9006. Is different.

前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

移動先方向予測部9005は、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離と向き算出部104が算出した現在地−交通量検出地間の向き、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量の大きさと交通量の向きにより、移動先の方向を予測する。この移動先方向予測部9005は、移動先候補を決定する移動先候補決定部9005aと、決定された移動先候補から最終的な1以上の移動先を選別するフィルタリング部9005bとを有する。   The destination direction prediction unit 9005 stores the distance between the current location and the traffic detection location calculated by the distance calculation unit 103 and the direction between the current location and the traffic detection location calculated by the orientation calculation unit 104 and the traffic detection location storage unit 102. The direction of the destination is predicted based on the accumulated traffic volume and the traffic direction. The destination direction prediction unit 9005 includes a destination candidate determination unit 9005a that determines destination candidates, and a filtering unit 9005b that selects one or more final destinations from the determined destination candidates.

例えば、図2に示されるように交通量検出地が蓄積されていたとする。移動先方向予測部9005の移動先候補決定部9005aは、このうち現在地からの距離が近いものから順に10個を選択し、選択した交通量検出の交通量の向きを図91に示されるように移動先の方向の候補とする。移動先方向予測部9005のフィルタリング部9005bは、移動先の方向の候補となった交通量検出地の中から、現在地−交通量検出地間の向きと検出地における交通量の向きにより、さらにフィルタリングする。例えば、交通量の向きが現在地−交通量検出地間の向きの±90度の範囲内である交通量検出地を移動先の方向候補として選択する。なぜなら、一般的に、それまでと逆向きに移動することはほとんどないからである。例えば、図92に示されるように「ID005〜008(東経134.7.26.9、北緯34.4.49.2)」の交通量検出地をフィルタリングする場合、現在地から「ID005〜008」への向き(方向角)は110度である。「ID005〜008」付近まで110度の向きで移動した後、「ID005〜008」を逆方向である270度の方向で通過することは、一般的にほとんどない。よって、「ID005〜008」における交通量の向き「90度」「270度」「0度」「180度」のうち、110度±90度の範囲内である向き「90度」、「180度」が選択される。例えば、図92に示される例では、向きから図93に示されるようにフィルタリングされる。   For example, it is assumed that traffic detection locations are accumulated as shown in FIG. The destination candidate determining unit 9005a of the destination direction predicting unit 9005 selects 10 items in order from the closest to the current location, and the direction of the selected traffic volume detection traffic direction is as shown in FIG. Candidate for the destination direction. The filtering unit 9005b of the destination direction prediction unit 9005 further performs filtering based on the direction between the current location and the traffic volume detection location and the direction of traffic volume at the detection location from the traffic detection locations that are candidates for the destination direction. To do. For example, a traffic detection location whose traffic direction is within a range of ± 90 degrees of the direction between the current location and the traffic detection location is selected as a destination direction candidate. This is because, in general, there is almost no movement in the opposite direction. For example, as shown in FIG. 92, when filtering the traffic volume detection location of “ID005 to 008 (East longitude 134.77.26.9, North latitude 34.44.49.2)”, “ID005 to 008” from the current location. The direction (direction angle) to is 110 degrees. After moving in the direction of 110 degrees to the vicinity of “ID005 to 008”, it is generally rare to pass “ID005 to 008” in the opposite direction of 270 degrees. Therefore, among the directions of traffic volume “90 degrees”, “270 degrees”, “0 degrees”, and “180 degrees” in “ID005 to 008”, the directions “90 degrees” and “180 degrees” are within a range of 110 degrees ± 90 degrees. Is selected. For example, in the example shown in FIG. 92, filtering is performed from the direction as shown in FIG.

次に、移動先方向予測部9005のフィルタリング部9005bは、交通量の向きとの大きさにより移動先の方向を予測する。具体的には、交通量の向きごとに交通量の大きさを合計し、最も交通量の大きい向きを移動先の方向とする。例えば、図94に示されるように、90度の向きの交通量はID003の交通量400とID005の交通量900を加算して1300となる。また、180度の向きの交通量はID008の交通量から100、270度の向きの交通量はID002の交通量400とID010の交通量200を加算して600となる。よって、最も交通量の大きい90度の向きが移動先の方向として予測される。これは移動体の将来の移動先が現在地から90度の向きであることを予測している。   Next, the filtering unit 9005b of the destination direction prediction unit 9005 predicts the direction of the destination based on the magnitude of the traffic direction. Specifically, the amount of traffic is summed for each direction of traffic, and the direction with the largest traffic is taken as the direction of the destination. For example, as shown in FIG. 94, the traffic volume in the direction of 90 degrees is 1300 by adding the traffic volume 400 of ID003 and the traffic volume 900 of ID005. Further, the traffic volume in the direction of 180 degrees is 100 from the traffic volume of ID008, and the traffic volume in the direction of 270 degrees is 600 by adding the traffic volume 400 of ID002 and the traffic volume 200 of ID010. Therefore, the 90-degree direction with the largest traffic volume is predicted as the destination direction. This predicts that the future destination of the mobile object is 90 degrees from the current location.

なお、移動先の方向を予測する際、−45度〜45度、45度〜135度、135度〜225度、225度〜325度の4方向などに移動先の方向を限定してもよい。この場合、4方向についてそれぞれ交通量の大きさを合計し、最も交通量の大きい向きを移動先の方向とする。   When predicting the direction of the destination, the direction of the destination may be limited to four directions, such as −45 degrees to 45 degrees, 45 degrees to 135 degrees, 135 degrees to 225 degrees, and 225 degrees to 325 degrees. . In this case, the traffic volume is totaled for each of the four directions, and the direction with the largest traffic volume is set as the destination direction.

情報提供部9006は、提供する情報を予め蓄積した提供情報蓄積部9006aを有し、移動先方向予測部9005が予測した移動先の方向に関する情報を提供情報蓄積部9006aから読み出し、読み出した情報を情報提供装置の画面や音声によって、ユーザに提供する。例えば、移動体の将来の移動先が90度の向きであること予測した場合、図95に示されるように、現在地からおよそ90度の方向にある工事情報や渋滞情報を提供する。なお、提供情報蓄積部9006aに蓄積されている情報には、予め蓄積された推奨経路等の地図情報や、VICS電波やネットワーク回線から最新の交通量情報等として情報提供部9006によって取得された情報等が含まれる。   The information providing unit 9006 includes a provision information storage unit 9006a that stores information to be provided in advance. The information provision unit 9006 reads information about the destination direction predicted by the destination direction prediction unit 9005 from the provision information storage unit 9006a, and reads the read information. The information is provided to the user by the screen or sound of the information providing apparatus. For example, when it is predicted that the future destination of the moving body is 90 degrees, as shown in FIG. 95, construction information and traffic jam information in the direction of about 90 degrees from the current location are provided. The information stored in the provided information storage unit 9006a includes map information such as recommended routes stored in advance, information acquired by the information providing unit 9006 as the latest traffic information from VICS radio waves and network lines, and the like. Etc. are included.

以下、本実施の形態12における情報提供装置の動作について、図96のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus according to the twelfth embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted.

実施の形態1と同様に、現在地からの距離と向きを算出した後、移動先方向予測部9005の移動先候補決定部9005aは、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離により、複数の交通量検出地の交通量の向きを移動先の方向候補として選択する(ステップS9604)。次に、移動先方向予測部9005のフィルタリング部9005bは、移動先の方向候補となった交通量検出地の中から、現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向きにより、移動先の方向候補を選別する(ステップS9605)。さらに、移動先方向予測部9005のフィルタリング部9005bは、移動先の方向候補となった交通量検出地の中から、交通量の向きと大きさにより、移動先の方向を予測する(ステップS9606)。最後に、情報提供部9006は、移動先方向予測部9005が予測した移動先の方向に関する情報を提供情報蓄積部9006aから読み出してユーザに提供する(ステップS9607)。   Similar to the first embodiment, after calculating the distance and direction from the current location, the destination candidate determination unit 9005a of the destination direction prediction unit 9005 calculates the distance between the current location and the traffic volume detection location calculated by the distance calculation unit 103. Thus, the direction of traffic volume at a plurality of traffic volume detection locations is selected as a destination direction candidate (step S9604). Next, the filtering unit 9005b of the destination direction prediction unit 9005 determines the direction between the current location and the traffic volume detection location and the direction of traffic volume in the detection value from the traffic volume detection locations that are the destination direction candidates. The destination direction candidates are selected (step S9605). Further, the filtering unit 9005b of the destination direction prediction unit 9005 predicts the direction of the destination based on the direction and magnitude of the traffic volume from the traffic volume detection locations that have become destination direction candidates (step S9606). . Finally, the information providing unit 9006 reads out information related to the direction of the destination predicted by the destination direction prediction unit 9005 from the provided information storage unit 9006a and provides it to the user (step S9607).

以上のように、本実施の形態における情報提供装置によれば、交通量の向きを用いて移動方向だけが予測され、予測された移動方向に関連した情報が提供されるので、移動先の位置を特定する処理が不要となり、処理が簡素化される。   As described above, according to the information providing apparatus in the present embodiment, only the moving direction is predicted using the direction of traffic volume, and information related to the predicted moving direction is provided. Is not required, and the processing is simplified.

(実施の形態13)
次に、本発明の実施の形態13における情報提供装置について説明する。
(Embodiment 13)
Next, an information providing apparatus according to Embodiment 13 of the present invention will be described.

実施の形態1〜12では、予測される移動先の数は一定であった。しかし、情報提供に必要な移動先の数は、提供する情報の内容によって異なる。例えば、道路の工事情報であれば、情報の数が少ないため移動先をそれほど限定する必要がない。つまり、移動先の予測数が多くてもよい。しかし、店舗情報であれば、情報の数が多いため移動先を限定し、提供する情報をフィルタリングする必要がある。つまり、移動先の予測数は少なくしなければならない。   In the first to twelfth embodiments, the predicted number of destinations is constant. However, the number of destinations necessary for providing information varies depending on the contents of the information to be provided. For example, in the case of road construction information, since the number of information is small, there is no need to limit the destination. That is, the predicted number of destinations may be large. However, in the case of store information, since the number of information is large, it is necessary to limit the destination and filter the information to be provided. In other words, the predicted number of destinations must be reduced.

そこで、本実施の形態13では、情報提供部が提供する情報の数に応じて、移動先の予測数を変更する。   Therefore, in the thirteenth embodiment, the predicted number of destinations is changed according to the number of information provided by the information providing unit.

図97は、本実施の形態13における情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、実施の形態1の機能に加えて、提供する情報の数に応じて、移動先の予測数を変更する機能を備える情報提供装置であり、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部9705、情報提供部9706および移動先予測数決定部9708を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、移動先予測部105が移動先予測部9705に置き換えられ、情報提供部106が情報提供部9706に置き換えられ、移動先予測数決定部9708が追加されている点が異なる。   FIG. 97 is a configuration diagram of the information providing apparatus according to the thirteenth embodiment. This information providing apparatus is an information providing apparatus having a function of changing the predicted number of destinations according to the number of information to be provided in addition to the function of the first embodiment. A ground accumulation unit 102, a distance calculation unit 103, a direction calculation unit 104, a movement destination prediction unit 9705, an information provision unit 9706, and a movement destination prediction number determination unit 9708 are provided. Compared to the information providing apparatus according to the first embodiment, the information providing apparatus is configured such that the destination prediction unit 105 is replaced with a destination prediction unit 9705, the information provision unit 106 is replaced with an information provision unit 9706, and the destination prediction is performed. The difference is that a number determining unit 9708 is added.

前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

提供情報取得部9707は、情報提供部9706が移動体に提供するべき情報を外部ネットワークなどから取得する。例えば、道路の工事情報を取得する。なお、提供情報は装置の内部に蓄積していてもよい。   The provided information acquisition unit 9707 acquires information to be provided to the mobile object by the information providing unit 9706 from an external network or the like. For example, road construction information is acquired. The provided information may be stored inside the apparatus.

移動先予測数決定部9708は、提供情報取得部9707が取得した情報の数を用いて、移動先予測部9705が予測する移動先の数を決定する。例えば、情報の数の逆数に所定の値を掛けた値を移動先予測数とする。   The movement destination prediction number determination unit 9708 determines the number of movement destinations predicted by the movement destination prediction unit 9705 using the number of information acquired by the provision information acquisition unit 9707. For example, a value obtained by multiplying the reciprocal of the number of information by a predetermined value is set as the predicted destination number.

移動先予測部9705は、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離と向き算出部104が算出した現在地−交通量検出地間の向き、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量の大きさと交通量の向き、移動先予測数決定部9708が決定した予測数より、移動先となる交通量検出地を予測する。この移動先予測部9705は、移動先候補を決定する移動先候補決定部105aと、決定された移動先候補から、移動先予測数決定部9708で決定された個数の最終的な移動先を選別するフィルタリング部9705bとを有する。   The destination prediction unit 9705 stores the distance between the current location and the traffic volume detection location calculated by the distance calculation unit 103, the direction between the current location and the traffic volume detection location calculated by the orientation calculation unit 104, and the traffic detection location storage unit 102. Based on the size of the traffic volume and the direction of the traffic volume, and the predicted number determined by the destination prediction number determination unit 9708, the traffic volume detection destination as the destination is predicted. The movement destination prediction unit 9705 selects a movement destination candidate determination unit 105a for determining a movement destination candidate and the final movement destinations of the number determined by the movement destination prediction number determination unit 9708 from the determined movement destination candidates. And a filtering unit 9705b.

例えば、図2に示されるように、交通量検出地蓄積部102に交通量検出地が蓄積されていたとする。移動先予測部9705の移動先候補決定部105aは、このうち現在地からの距離が近いものから順に10個を選択し、図3に示されるように移動先の候補とする。移動先予測部9705のフィルタリング部9705bは、移動先の候補となった交通量検出地の中から、現在地−交通量検出地間の向きと検出値における交通量の向きにより、さらにフィルタリングする。例えば、交通量の向きが現在地−交通量検出地間の向きの±90度の範囲内である交通量検出地を移動先の候補として選択する。なぜなら、一般的に、それまでと逆向きに移動することはほとんどないからである。例えば、図4に示されるように、「ID005〜008(東経134.7.26.9、北緯34.4.49.2)」の交通量検出地をフィルタリングする場合、現在地から「ID005〜008」への向き(方向角)は110度である。「ID005〜008」付近まで110度の向きで移動した後、「ID005〜008」を逆方向である270度の方向で通過することは、一般的にほとんどない。よって、「ID005〜008」における交通量の向き「90度」「270度」「0度」「180度」のうち、110度±90度の範囲内である向き「90度」、「180度」が選択される。例えば、図4に示される例では、向きから図5に示されるようにフィルタリングされる。   For example, as shown in FIG. 2, it is assumed that the traffic volume detection location is stored in the traffic volume detection location storage unit 102. The destination candidate determination unit 105a of the destination prediction unit 9705 selects ten of them in order from the closest distance from the current location, and sets them as destination candidates as shown in FIG. The filtering unit 9705b of the destination prediction unit 9705 further performs filtering based on the direction between the current location and the traffic amount detection location and the direction of the traffic amount in the detection value from the traffic amount detection locations that are destination candidates. For example, a traffic volume detection location whose traffic volume direction is within a range of ± 90 degrees of the direction between the current location and the traffic volume detection location is selected as a destination candidate. This is because, in general, there is almost no movement in the opposite direction. For example, as shown in FIG. 4, when filtering the traffic volume detection location of “ID005 to 008 (East longitude 134.77.26.9, North latitude 34.44.29.2)”, “ID005 to 008 The direction (direction angle) to “is 110 degrees. After moving in the direction of 110 degrees to the vicinity of “ID005 to 008”, it is generally rare to pass “ID005 to 008” in the opposite direction of 270 degrees. Therefore, among the directions of traffic volume “90 degrees”, “270 degrees”, “0 degrees”, and “180 degrees” in “ID005 to 008”, the directions “90 degrees” and “180 degrees” are within a range of 110 degrees ± 90 degrees. Is selected. For example, in the example shown in FIG. 4, filtering is performed from the direction as shown in FIG. 5.

次に、移動先予測部9705のフィルタリング部9705bは、交通量の大きさと現在地から交通量検出地までの距離で移動先を予測する。交通量の大きさを距離で割った評価値が大きい順に、移動先予測数決定部9708が決定した移動先予測数の移動先を選別する。例えば、図98に示されるように、「ID002・交通量の向き270度」への評価値は400/1.7、「ID003・交通量の向き90度」への評価値は400/1.6、「ID005・交通量の向き90度」への評価値は900/2.3、「ID008・交通量の向き180度」への評価値は100/2.3、「ID010・交通量の向き270度」への評価値は200/1.2となる。移動先予測数決定部9708が決定した予測数が2個であったとすると、評価値の高い順に「ID005・交通量の向き90度」と「ID003・交通量の向き90度」が移動先として選択される。これは、移動体が将来ID005の地点(経度134.7.26.9、緯度34.4.49.2)を90度の向きに移動するか、もしくはID003の地点(経度134.6.20.0、緯度34.6.4.5)を90度の向きに移動することを予測している。   Next, the filtering unit 9705b of the destination prediction unit 9705 predicts the destination based on the traffic volume and the distance from the current location to the traffic volume detection location. The destinations of the predicted number of destinations determined by the destination prediction number determination unit 9708 are selected in descending order of the evaluation value obtained by dividing the traffic volume by the distance. For example, as shown in FIG. 98, the evaluation value for “ID002 • traffic direction 270 °” is 400 / 1.7, and the evaluation value for “ID003 • traffic direction 90 °” is 400/1. 6. Evaluation value for "ID005-Traffic direction 90 degrees" is 900 / 2.3, Evaluation value for "ID008-Traffic direction 180 degrees" is 100 / 2.3, "ID010-Traffic volume The evaluation value for “direction 270 degrees” is 200 / 1.2. If the number of predictions determined by the destination prediction number determination unit 9708 is two, “ID005 / traffic direction 90 degrees” and “ID003 / traffic direction 90 degrees” are the destinations in descending order of evaluation value. Selected. This is because the mobile object moves in the future at the point of ID005 (longitude 134.76.26.9, latitude 34.44.29.2) in the direction of 90 degrees, or the point of ID003 (longitude 134.6.20). .0, latitude 34.6.4.5) is predicted to move 90 degrees.

情報提供部9706は、提供情報取得部9707が取得した情報を移動先予測部9705が予測した移動先に関する情報として、情報提供装置の画面や音声によって、ユーザに提供する。例えば、移動体が将来ID005の地点を90度の向きに移動する、もしくは、ID003の地点90度の向きに移動することを予測した場合、図99に示されるように、ID005の地点(東経134.7.26.9、北緯34.4.49.2)を90度の向きに通過するまでの経路、もしくはID003の地点(経度134.6.20.0、緯度34.6.4.5)を90度の向きに通過するまでの経路の渋滞情報や店舗情報を提供することが出来る。   The information providing unit 9706 provides the information acquired by the provided information acquiring unit 9707 to the user as information related to the movement destination predicted by the movement destination prediction unit 9705 by using a screen or sound of the information providing apparatus. For example, when it is predicted that the mobile object will move in the direction of 90 degrees in the future at the position of ID005, or move in the direction of 90 degrees in the position of ID003, as shown in FIG. .7.26.9, north latitude 34.44.49.2) in the direction of 90 degrees, or ID003 (longitude 134.6.20.0, latitude 34.6.4.5) ) Can be provided for traffic jam information and store information on the route to pass through 90 degrees.

以下、本実施の形態13における情報提供装置の動作について、図100のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus according to the thirteenth embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first embodiment, and the description is omitted.

まず、現在地取得部101が、GPS等により、現在地を取得する(ステップS801)。提供情報取得部9707は情報提供部9706が移動体に提供するべき情報を外部ネットワークなどから取得する(ステップS10002)。移動先予測数決定部9708は、提供情報取得部9707が取得した情報の数により、移動先を予測する数を決定する(ステップS10003)。移動先予測部9705の移動先候補決定部105aは、実施の形態1と同様に、現在地から交通量検出地までの距離と向きから、移動先候補を選別した後、移動先予測部9705のフィルタリング部9705bは、移動先候補となった交通量検出地の中から、交通量の大きさと現在地から交通量検出地までの距離、移動先予測数決定部9708が決定した移動先予測数より、移動先を予測する(ステップS10006)。最後に、情報提供部9706は、移動先予測部105が予測した移動先に関する情報をユーザに提供する(ステップS10007)。   First, the current location acquisition unit 101 acquires the current location using GPS or the like (step S801). The provided information acquisition unit 9707 acquires information to be provided to the mobile object by the information providing unit 9706 from an external network or the like (step S10002). The movement destination prediction number determination unit 9708 determines the number of movement destination predictions based on the number of information acquired by the provision information acquisition unit 9707 (step S10003). The destination candidate determination unit 105a of the destination prediction unit 9705 selects the destination candidate from the distance and direction from the current location to the traffic volume detection point, and then performs filtering by the destination prediction unit 9705, as in the first embodiment. The unit 9705b moves from the traffic detection location that is the destination candidate based on the magnitude of the traffic volume, the distance from the current location to the traffic detection location, and the destination prediction number determined by the destination prediction number determination unit 9708. The destination is predicted (step S10006). Finally, the information providing unit 9706 provides the user with information regarding the destination predicted by the destination prediction unit 105 (step S10007).

以上のように、本実施の形態における情報提供装置によれば、提供する情報によって移動先の予測数が変更されるので、例えば、画面に表示できる限り多くの移動先に関する情報提供を行うことが可能となり、複数の移動先候補に関する情報提供が実現される。   As described above, according to the information providing apparatus in the present embodiment, the predicted number of destinations is changed depending on the information to be provided. For example, information about as many destinations as possible can be provided on the screen. This makes it possible to provide information regarding a plurality of destination candidates.

なお、実施の形態13では、提供する情報の内容を固定、あるいは内容の区別を行わず情報を一律に扱っていた。しかし、装置が工事情報も店舗情報も提供するなど複数の内容の情報を提供する場合は、情報の内容に応じてフィルタリングの度合いを変更する必要がある。この場合、情報内容ごとにそれぞれ移動先予測を行うことで、フィルタリングの度合いを変更することができる。つまり、情報内容ごとにそれぞれ移動先予測を行うことで、フィルタリングの度合いを変更する機能を備える情報提供装置を、実施の形態13の変形例1における情報提供装置として実現してもよい。   In the thirteenth embodiment, the contents of information to be provided are fixed or the information is handled uniformly without distinguishing the contents. However, when the apparatus provides a plurality of contents information such as construction information and store information, the degree of filtering needs to be changed according to the information contents. In this case, the degree of filtering can be changed by performing the destination prediction for each information content. That is, an information providing apparatus having a function of changing the degree of filtering by performing destination prediction for each information content may be realized as the information providing apparatus in the first modification of the thirteenth embodiment.

これによって、店舗情報は数が多いので移動先予測数を少なくするが、工事情報は情報の数が少ないので移動先予測数を多くするなど、提供する情報の内容に応じて、予測数を変更し、移動先予測を提供する情報内容ごとに行うことで、内容に応じてフィルタリングの度合いを変更した情報提供を行うことが出来る。   As a result, the number of store information is large, so the number of predicted destinations is reduced, but the number of information for construction information is small, so the number of predicted destinations is increased. And by providing for every information content which provides destination prediction, the information provision which changed the degree of filtering according to the content can be performed.

また、実施の形態13では、提供する情報の全体の数によって、移動先の予測数を決定していた。しかし、実際に提供する情報は移動体の現在地の周囲に関連する情報を提供することが多い。このため、提供情報に関連する位置情報を付属させ、移動体の現在地の周囲に関連する情報の数など、実際に移動体に提供する可能性が高い情報の数によって移動先の予測数を決定してもよい。   In the thirteenth embodiment, the predicted number of destinations is determined based on the total number of pieces of information to be provided. However, the information that is actually provided often provides information related to the surroundings of the current location of the mobile object. For this reason, position information related to provided information is attached, and the predicted number of destinations is determined by the number of information that is highly likely to be provided to the mobile body, such as the number of information related to the surroundings of the current location of the mobile body May be.

つまり、移動体の現在地の周囲に関連する情報の数に応じて、移動先の予測数を変更する機能を備える情報提供装置を、実施の形態13の変形例2における情報提供装置として実現してもよい。   That is, an information providing apparatus having a function of changing the predicted number of destinations according to the number of pieces of information related to the surroundings of the current location of the moving body is realized as the information providing apparatus in the second modification of the thirteenth embodiment. Also good.

図101は、このような本実施の形態13の変形例2における情報提供装置、つまり、提供情報に位置情報を付属させ、現在地の周りの提供情報の数から移動先の数を決定する機能を備える情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部9705、情報提供部9706および移動先予測数決定部10108を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、移動先予測部105が移動先予測部9705に置き換えられ、情報提供部106が情報提供部9706に置き換えられ、移動先予測数決定部10108が追加されている点が異なる。   FIG. 101 shows an information providing apparatus according to the second modification of the thirteenth embodiment, that is, a function for attaching position information to provided information and determining the number of destinations from the number of provided information around the current location. It is a block diagram of the information provision apparatus with which it is provided. This information providing apparatus includes a current location acquisition unit 101, a traffic volume detection location accumulation unit 102, a distance calculation unit 103, a direction calculation unit 104, a destination prediction unit 9705, an information provision unit 9706, and a destination prediction number determination unit 10108. Compared to the information providing apparatus according to the first embodiment, the information providing apparatus is configured such that the destination prediction unit 105 is replaced with a destination prediction unit 9705, the information provision unit 106 is replaced with an information provision unit 9706, and the destination prediction is performed. The difference is that a number determining unit 10108 is added.

前記実施の形態1、13で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first and thirteenth embodiments, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

提供情報取得部10107は、図102に示されるように、情報の内容が関連する位置情報を含んだ情報を取得する。例えば、「ID003」では、「C交差点工事中」という情報に関連する位置が東経「134.7.26.9」、北緯「34.4.49.2」であることを示す。   As shown in FIG. 102, the provided information acquisition unit 10107 acquires information including position information related to the information content. For example, “ID003” indicates that the position related to the information “C-intersection under construction” is east longitude “134.7.26.9” and north latitude “34.44.49.2”.

移動先予測数決定部10108は、現在地取得部101が取得した現在地の位置に関連する情報の数、例えば現在地から周囲5kmの範囲内の位置に関連する提供情報の数を提供情報取得部10107が取得した情報から算出し、提供情報の数から移動先予測数を決定する。例えば、現在地の周囲の情報の数の逆数に所定の値を掛けた値を移動先予測数とする。   The provided information acquisition unit 10107 indicates the number of pieces of information related to the position of the current location acquired by the current location acquisition unit 101, for example, the number of provided information related to positions within a range of 5 km from the current location. It is calculated from the acquired information, and the predicted number of destinations is determined from the number of provided information. For example, a value obtained by multiplying the reciprocal of the number of pieces of information around the current location by a predetermined value is set as the predicted destination number.

以下、本実施の形態13の変形例2における情報提供装置の動作について、図103のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1、13で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus in the second modification of the thirteenth embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the components shown in the first and thirteenth embodiments, and the description is omitted.

まず、現在地取得部101が、GPS等により、現在地を取得する(ステップS801)。提供情報取得部10107が情報提供部9706から、移動体に提供するべき位置情報を持った情報を外部ネットワークなどから取得する(ステップS10302)。移動先予測数決定部10108が、現在地取得部101が取得した現在地の周囲の位置に関連する提供情報の数を提供情報取得部10107から算出する(ステップS10303)。次に、移動先予測数決定部10108は、現在地の周囲の位置に関連する提供情報の数により、移動先を予測する数を決定する(ステップS10304)。以下、実施の形態1および13と同様である(ステップS802〜S805、S10006、S10007)。   First, the current location acquisition unit 101 acquires the current location using GPS or the like (step S801). The provided information acquisition unit 10107 acquires from the information providing unit 9706 information having position information to be provided to the mobile object from an external network or the like (step S10302). The destination prediction number determination unit 10108 calculates the number of provision information related to the position around the current location acquired by the current location acquisition unit 101 from the provision information acquisition unit 10107 (step S10303). Next, the destination prediction number determination unit 10108 determines the number of destinations to be predicted based on the number of provision information related to positions around the current location (step S10304). Hereinafter, this is the same as in the first and thirteenth embodiments (steps S802 to S805, S10006, S10007).

以上のように、本変形例における情報提供装置によれば、移動体の現在地の周囲に関連する情報の数に応じて、移動先の予測数が変更され、ユーザの現在の状況に即した情報提供が実現される。   As described above, according to the information providing apparatus in the present modification, the predicted number of destinations is changed according to the number of pieces of information related to the surroundings of the current location of the moving object, and information in accordance with the current situation of the user Provision is realized.

なお、実施の形態13の変形例2では、現在地の周囲に関連する情報の数によって移動先の予測数を決定していた。しかし実際に提供する情報は移動体の移動先に関連する情報であることが多い。よって、予測した移動先に関連する情報の数に応じて移動先の予測数を変更し、移動先予測を再び行ってもよい。   In the second modification of the thirteenth embodiment, the predicted number of destinations is determined based on the number of information related to the surroundings of the current location. However, the information that is actually provided is often information related to the destination of the moving object. Therefore, the predicted number of destinations may be changed according to the number of pieces of information related to the predicted destination, and the destination prediction may be performed again.

つまり、予測した移動先の周囲に関連する情報の数に応じて、移動先の予測数を変更する機能を備える情報提供装置を、実施の形態13の変形例3における情報提供装置として実現してもよい。   That is, an information providing apparatus having a function of changing the predicted number of destinations according to the number of information related to the surroundings of the predicted destination is realized as an information providing apparatus in the third modification of the thirteenth embodiment. Also good.

図104は、このような本実施の形態13の変形例3における情報提供装置、つまり、予測した移動先の周りの提供情報の数から移動先の数を決定する機能を備える情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、移動先予測部10405、情報提供部9706および移動先予測数決定部10408を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、移動先予測部105が移動先予測部10405に置き換えられ、情報提供部106が情報提供部9706に置き換えられ、移動先予測数決定部10408が追加されている点が異なる。   FIG. 104 shows the information providing apparatus according to the third modification of the thirteenth embodiment, that is, the information providing apparatus having a function of determining the number of destinations from the number of provided information around the predicted destination. FIG. This information providing apparatus includes a current location acquisition unit 101, a traffic volume detection location accumulation unit 102, a distance calculation unit 103, a direction calculation unit 104, a destination prediction unit 10405, an information provision unit 9706, and a destination prediction number determination unit 10408. Compared to the information providing apparatus according to the first embodiment, the information providing apparatus is configured such that the destination prediction unit 105 is replaced with a destination prediction unit 10405, the information provision unit 106 is replaced with an information provision unit 9706, and the destination prediction is performed. The difference is that a number determining unit 10408 is added.

前記実施の形態1、13で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first and thirteenth embodiments, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

移動先予測数決定部10408は、移動先予測部10405が予測した移動先の位置に関連する情報の数、例えば移動先から周囲1kmの範囲内の位置に関連する提供情報の数を提供情報取得部10107が取得した情報から算出し、情報の数から移動先予測数を決定する。例えば、移動先予測数の初期値を1個とし、移動先の周囲の情報の数が0個であった場合は、移動先予測数を前回の値から1個増加させ、移動先予測部10405に移動先予測を再び行わせる。1個以上であれば、移動先予測数を前回の値から変化させず、移動先予測部は移動先予測を中止し、予測移動先を確定する。   The movement destination prediction number determination unit 10408 obtains the number of pieces of information related to the position of the movement destination predicted by the movement destination prediction unit 10405, for example, the number of pieces of provision information related to positions within 1 km from the movement destination. Calculated from the information acquired by the unit 10107, and the predicted number of destinations is determined from the number of information. For example, when the initial value of the movement destination prediction number is 1 and the number of pieces of information around the movement destination is 0, the movement destination prediction number is increased by 1 from the previous value, and the movement destination prediction unit 10405 is used. To make the destination prediction again. If the number is one or more, the destination prediction number is not changed from the previous value, and the destination prediction unit stops the destination prediction and determines the predicted destination.

移動先予測部10405は、実施の形態13と同様に、移動先予測数決定部10408が決定した移動先予測数だけ移動先を予測する。しかし、移動先予測数決定部10108が決定した移動先予測数が変化しなくなるまで移動先予測を繰り返す。移動先予測数が変わらなかった場合、予測移動先を確定する。この移動先予測部10405は、移動先候補を決定する移動先候補決定部105aと、決定された移動先候補から、移動先予測数決定部10408で決定された個数の最終的な移動先を選別するフィルタリング部10405bとを有する。   Similarly to the thirteenth embodiment, the movement destination prediction unit 10405 predicts the movement destination by the movement destination prediction number determined by the movement destination prediction number determination unit 10408. However, the movement destination prediction is repeated until the movement destination prediction number determined by the movement destination prediction number determination unit 10108 does not change. If the predicted number of destinations has not changed, the predicted destination is determined. The movement destination prediction unit 10405 selects a movement destination candidate determination unit 105a that determines a movement destination candidate and the final movement destinations of the number determined by the movement destination prediction number determination unit 10408 from the determined movement destination candidates. And a filtering unit 10405b.

以下、本実施の形態13の変形例3における情報提供装置の動作について、図105のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1、11などで示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus in the third modification of the thirteenth embodiment will be described with reference to the flowchart in FIG. The same reference numerals are given to the constituent elements shown in the first and eleventh embodiments and the description thereof is omitted.

まず、現在地取得部101が、GPS等により、現在地を取得する(ステップS801)。提供情報取得部10107が情報提供部9706から、移動体に提供するべき位置情報を持った情報を外部ネットワークなどから取得する(ステップS10302)。移動先予測数決定部10408は、移動先予測部10405が移動先を予測する数を1個と決定する(ステップS10504)。以下、実施の形態1と同様に移動先予測を行った後(ステップS802〜S805)、移動先予測数決定部10408は、移動先予測部10405が予測した移動先の周囲の位置に関連する提供情報の数を提供情報取得部10107から算出する(ステップS10507)。次に、移動先予測数決定部10108が、移動先の周囲の位置に関連する提供情報の数により、移動先を予測する数を決定する(ステップS10508)。移動先予測部10405のフィルタリング部10405bは、移動先予測数が変化したか判定を行う(ステップS10509)。移動先予測数が変化したときは(ステップS10509のNo)ステップS8006に戻る。移動先予測数が変化しなかったときは(ステップS10509のYes)ステップS8007に進む。   First, the current location acquisition unit 101 acquires the current location using GPS or the like (step S801). The provided information acquisition unit 10107 acquires from the information providing unit 9706 information having position information to be provided to the mobile object from an external network or the like (step S10302). The movement destination prediction number determination unit 10408 determines that the movement destination prediction unit 10405 predicts the number of movement destinations as one (step S10504). Hereinafter, after performing the movement destination prediction in the same manner as in the first embodiment (steps S802 to S805), the movement destination prediction number determination unit 10408 provides provisions related to the positions around the movement destination predicted by the movement destination prediction unit 10405. The number of information is calculated from the provided information acquisition unit 10107 (step S10507). Next, the predicted destination determination unit 10108 determines the number of destinations to be predicted based on the number of provision information related to the positions around the destination (step S10508). The filtering unit 10405b of the movement destination prediction unit 10405 determines whether the movement destination prediction number has changed (step S10509). When the predicted number of destinations has changed (No in step S10509), the process returns to step S8006. When the predicted number of destinations has not changed (Yes in step S10509), the process proceeds to step S8007.

以上のように、本変形例における情報提供装置によれば、予測した移動先の周りの提供情報の数から移動先の数が決定されるので、ユーザの移動先に即した情報提供が実現される。   As described above, according to the information providing apparatus in the present modification, the number of destinations is determined from the number of provision information around the predicted destination, so that information provision according to the destination of the user is realized. The

また、実施の形態13の変形例2では現在地、実施の形態13の変形例3では移動先の周囲に関連する情報の数によって移動先の予測数を決定していた。しかし、ダイキストラ法などにより現在地から移動先までの経路を計算し、経路の周囲の位置に関連する提供情報の数から移動先の予測数を決定してもよい。つまり、現在地から移動先までの経路を計算し、経路の周囲の位置に関連する提供情報の数から移動先の予測数を決定する機能を備える情報提供装置を、実施の形態13の変形例4における情報提供装置として実現してもよい。これにより、経路の提供情報を効率的にフィルタリングできるようになる。   Further, in the second modification of the thirteenth embodiment, the predicted number of destinations is determined based on the number of pieces of information related to the current location and in the third modification of the thirteenth embodiment. However, the route from the current location to the destination may be calculated by the Dijkstra method or the like, and the predicted number of destinations may be determined from the number of provision information related to positions around the route. That is, an information providing apparatus having a function of calculating a route from the current location to the destination and determining the predicted number of destinations from the number of pieces of provision information related to positions around the route is a modification 4 of the thirteenth embodiment. It may be realized as an information providing apparatus. This makes it possible to efficiently filter the route provision information.

また、実施の形態13では、移動先の位置の予測において提供すべき情報の数から予測される移動先の数を決定していた。しかし、実施の形態12のように、移動先の方向の予測において、提供すべき情報の数から移動先の予測方向の範囲を決定してもよい。具体的には、移動先予測数決定部が、提供すべき情報の数から予測方向のクラスタの数を決定してもよい。つまり、移動体に提供する情報の数に応じて、移動方向の予測範囲を変更する機能を備える情報提供装置を、実施の形態13の変形例5における情報提供装置として実現してもよい。   In the thirteenth embodiment, the number of destinations to be predicted is determined from the number of information to be provided in the prediction of the position of the destination. However, as in the twelfth embodiment, in the prediction of the destination direction, the range of the destination prediction direction may be determined from the number of information to be provided. Specifically, the destination prediction number determination unit may determine the number of clusters in the prediction direction from the number of information to be provided. That is, an information providing apparatus having a function of changing the predicted range of the moving direction according to the number of information provided to the moving body may be realized as the information providing apparatus in the fifth modification of the thirteenth embodiment.

図106は、このような本実施の形態13の変形例5における情報提供装置、つまり、予測される移動先の数を移動方向のクラスタリングの数から決定する機能を備える情報提供装置の構成図である。この情報提供装置は、現在地取得部101、交通量検出地蓄積部102、距離算出部103、向き算出部104、移動先方向予測部10605、情報提供部10606および移動先予測数決定部10608を備える。この情報提供装置の構成は、実施の形態1の情報提供装置に比べ、移動先予測部105が移動先方向予測部10605に置き換えられ、情報提供部106が情報提供部10606に置き換えられ、移動先予測数決定部10608が追加されている点が異なる。   FIG. 106 is a block diagram of such an information providing apparatus in Modification 5 of Embodiment 13, that is, an information providing apparatus having a function of determining the number of predicted destinations from the number of clustering in the moving direction. is there. This information provision apparatus includes a current location acquisition unit 101, a traffic volume detection location accumulation unit 102, a distance calculation unit 103, a direction calculation unit 104, a destination direction prediction unit 10605, an information provision unit 10606, and a destination prediction number determination unit 10608. . Compared to the information providing apparatus of the first embodiment, this information providing apparatus is configured such that the destination prediction unit 105 is replaced with a destination direction prediction unit 10605 and the information provision unit 106 is replaced with an information provision unit 10606. The difference is that a prediction number determination unit 10608 is added.

前記実施の形態1、13で示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。以下、まず各構成要素について図を用いて説明し、後に本情報提供装置の動作について説明する。   The same reference numerals are given to the components shown in the first and thirteenth embodiments, and the description is omitted. Hereinafter, each component will be described first with reference to the drawings, and the operation of the information providing apparatus will be described later.

移動先予測数決定部10608は、提供情報取得部9707が取得した情報の数を用いて、移動先方向予測部10605が予測する移動方向のクラスタの数を決定する。   The destination predicted number determination unit 10608 determines the number of clusters in the movement direction predicted by the destination direction prediction unit 10605 using the number of information acquired by the provision information acquisition unit 9707.

移動先方向予測部10605は、距離算出部103が算出した現在地−交通量検出地間の距離と向き算出部104が算出した現在地−交通量検出地間の向き、交通量検出地蓄積部102に蓄積された交通量の大きさと交通量の向き、および移動先予測数決定部が決定した移動方向のクラスタ数により、移動先の方向を予測する。例えば、情報の数を所定の値で割った値を移動方向のクラスタの数とする。   The destination direction prediction unit 10605 stores the distance between the current location and the traffic volume detection location calculated by the distance calculation unit 103, the direction between the current location and the traffic volume detection location calculated by the orientation calculation unit 104, and the traffic volume detection location storage unit 102. The direction of the destination is predicted based on the accumulated traffic volume, the direction of the traffic volume, and the number of clusters in the movement direction determined by the destination prediction number determination unit. For example, a value obtained by dividing the number of information by a predetermined value is set as the number of clusters in the movement direction.

この移動先方向予測部10605は、移動先候補を決定する移動先候補決定部105aと、決定された移動先候補から、移動先予測数決定部10608決定された個数の最終的な移動先(移動先方向)を選別するフィルタリング部10605bとを有する。   This destination direction predicting unit 10605 includes a destination candidate determining unit 105a that determines destination candidates, and the final destination (number of destinations) determined by the destination prediction number determining unit 10608 from the determined destination candidates. And a filtering unit 10605b for selecting (forward direction).

基本的に、実施の形態12と同様に、予測を行う。実施の形態12では、交通量の向きごとに交通量の大きさを合計し、最も交通量の大きい向きを移動先の方向としていた。しかし、本実施の形態では移動先予測数決定部10608が決定したクラスタの数により算出したクラスタごとに交通量の大きさを合計し、最も交通量の大きいクラスタを移動先の方向とする。例えば、クラスタの数が4個であった場合。0度〜360度の方向を4個のクラスタに分類する。例えば、等間隔に0度〜90度、90度〜180度、180度〜270度、270度〜360度に分類する。   Basically, prediction is performed as in the twelfth embodiment. In the twelfth embodiment, the amount of traffic is summed for each direction of traffic, and the direction with the largest traffic is taken as the direction of the destination. However, in the present embodiment, the traffic volume is summed for each cluster calculated by the number of clusters determined by the predicted destination determination unit 10608, and the cluster with the largest traffic volume is set as the destination direction. For example, when the number of clusters is four. The direction from 0 degrees to 360 degrees is classified into four clusters. For example, it is classified into 0 to 90 degrees, 90 to 180 degrees, 180 to 270 degrees, and 270 to 360 degrees at equal intervals.

情報提供部10606は、提供情報取得部9707が取得した情報を移動先方向予測部10605が予測した移動先の方向に関する情報として、情報提供装置の画面や音声によって、ユーザに提供する。   The information providing unit 10606 provides the information acquired by the provided information acquisition unit 9707 to the user as information on the direction of the movement destination predicted by the movement destination direction prediction unit 10605 by using a screen or sound of the information providing apparatus.

以下、本実施の形態13の変形例5における情報提供装置の動作について、図107のフローチャートを用いて説明する。前記実施の形態1、12、13などで示した構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。   Hereinafter, the operation of the information providing apparatus in Modification 5 of Embodiment 13 will be described using the flowchart of FIG. The same reference numerals are given to the constituent elements shown in Embodiments 1, 12, 13, and the description thereof is omitted.

まず、現在地取得部101が、GPS等により、現在地を取得する(ステップS801)。提供情報取得部9707は情報提供部10606が移動体に提供するべき情報を外部ネットワークなどから取得する(ステップS10002)。移動先予測数決定部10608が、提供情報取得部9707が取得した情報の数により、移動先方向予測部10605が移動先を予測する際の移動方向のクラスタ数を決定する(ステップS10703)。以下、移動先方向予測部10605の移動先候補決定部105aは、実施の形態12と同様に、距離と向きにより移動先候補を選別した後(ステップS802〜S9605)、移動先方向予測部10605のフィルタリング部10605bは、移動先予測数決定部10608が決定した数だけ方向クラスタを決定し、移動先の方向候補となった交通量検出地を、交通量の向きにより、方向クラスタに分類し、クラスタ内の交通量検出地の交通量の大きさにより、移動先の方向を予測する(ステップS10706)。情報提供部10606は、提供情報取得部9707が取得した情報を移動先方向予測部10605が予測した移動先に関する情報をユーザに提供する(ステップS10707)。   First, the current location acquisition unit 101 acquires the current location using GPS or the like (step S801). The provided information acquisition unit 9707 acquires information to be provided to the mobile object by the information providing unit 10606 from an external network or the like (step S10002). The destination prediction number determination unit 10608 determines the number of clusters in the movement direction when the destination direction prediction unit 10605 predicts the destination based on the number of information acquired by the provision information acquisition unit 9707 (step S10703). Thereafter, the destination candidate determination unit 105a of the destination direction prediction unit 10605 selects the destination candidates based on the distance and the direction (steps S802 to S9605), and then the destination direction prediction unit 10605 The filtering unit 10605b determines the number of direction clusters as many as the number determined by the destination prediction number determination unit 10608, classifies the traffic volume detection destinations that have become destination direction candidates into direction clusters according to the direction of traffic volume, The direction of the destination is predicted based on the traffic volume at the traffic volume detection area (step S10706). The information providing unit 10606 provides the user with information regarding the destination that the destination direction prediction unit 10605 predicted the information acquired by the provided information acquisition unit 9707 (step S10707).

以上のように、本変形例における情報提供装置によれば、予測される移動先の数が移動方向のクラスタリングの数によって決定されるので、提供される情報の数が予測方向のクラスタの数に依存して決定されることとなり、提供する情報量の最適化が可能となる。   As described above, according to the information providing apparatus in the present modification, the number of predicted destinations is determined by the number of clustering in the moving direction, so the number of information provided is the number of clusters in the predicting direction. The amount of information to be provided can be optimized.

また、実施の形態13では、移動先の位置の予測において提供すべき情報の数から移動先予測の数を決定していた。しかし、実施の形態5のように、提供すべき情報の数から再帰的に移動先を予測する際の移動先の予測数、つまり移動先予測を行う回数を決定してもよい。つまり、提供すべき情報の数から再帰的に移動先を予測する際の移動先の予測数、つまり移動先予測を行う回数を決定する機能を備える情報提供装置を、実施の形態13の変形例6における情報提供装置として実現してもよい。例えば、移動先予測数が2であった場合、移動先を予測した後、さらに予測した移動先を通過地として移動先予測を1回行う。   In the thirteenth embodiment, the number of destination predictions is determined from the number of information to be provided in the prediction of the destination location. However, as in the fifth embodiment, the predicted number of destinations when the destination is predicted recursively from the number of information to be provided, that is, the number of times the destination prediction is performed may be determined. That is, an information providing apparatus having a function of determining the predicted number of destinations when recursively predicting a destination from the number of information to be provided, that is, the number of times to perform destination prediction, is a modification of the thirteenth embodiment. 6 may be realized as the information providing apparatus in FIG. For example, when the predicted number of destinations is 2, after predicting the destination, the destination prediction is performed once with the predicted destination as the passing place.

これによって、提供する情報の数から再帰的に移動先を予測する際の移動先の予測数が決定され、提供する情報量の最適化が可能となる。   Thereby, the predicted number of destinations when the destination is recursively predicted from the number of information to be provided is determined, and the amount of information to be provided can be optimized.

なお、実施の形態13における各変形例をまとめると次にことが言える。つまり、移動先予測数決定部は、情報提供部が提供する提供情報の数、提供情報の内容、現在地取得部で特定される現在位置の周りに関する提供情報の数、移動先予測部で予測される移動先の周りに関する提供情報の数、現在位置から移動先への経路に関する提供情報の数、移動先予測部が予測する移動方向の数、および、移動先予測部が再帰的に移動先を予測する場合の予測回数の少なくとも一つに応じて、予測する移動先の数を決定してもよい。   It should be noted that the following can be said when the modifications in the thirteenth embodiment are summarized. That is, the destination prediction number determination unit predicts the number of provision information provided by the information provision unit, the content of the provision information, the number of provision information about the current position specified by the current location acquisition unit, and the destination prediction unit. The number of provided information about the destination around the destination, the number of provided information about the route from the current position to the destination, the number of movement directions predicted by the destination prediction unit, and the destination prediction unit recursively selecting the destination The number of destinations to be predicted may be determined according to at least one of the number of predictions in the case of prediction.

以上、本発明に係る情報提供装置について、実施の形態1〜13およびその変形例に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態および変形例に限定されるものではない。たとえば、各実施の形態および変形例における構成要素を任意に組み合わせて実現される実施の形態も本発明に含まれる。例として、移動体の移動先の方向だけを予測する実施の形態12と、実施の形態1の変形例3における向き算出部1204を組み合わせることで、推奨経路を用いた精度の高い移動方向だけの予測が可能となる。   As mentioned above, although the information provision apparatus which concerns on this invention was demonstrated based on Embodiment 1-13 and its modification, this invention is not limited to these Embodiment and modification. For example, embodiments that are realized by arbitrarily combining the constituent elements in the respective embodiments and modifications are also included in the present invention. As an example, by combining the twelfth embodiment that predicts only the direction of the moving destination of the moving body and the direction calculation unit 1204 in the third modification of the first embodiment, only the highly accurate moving direction using the recommended route can be obtained. Prediction becomes possible.

なお、特許請求の範囲における構成要素と実施の形態における構成要素との対応は、以下の通りである。   The correspondence between the constituent elements in the claims and the constituent elements in the embodiment is as follows.

つまり、特許請求の範囲における交通量検出地蓄積手段の一例が、実施の形態における交通量検出地蓄積部102、4502、5302であり、
同様に、現在地取得手段の一例が、現在地取得部101、1601であり、
向き算出手段の一例が、向き算出部104、1204、1604であり、
移動先予測手段の一例が、移動先予測部105、1005、1605、3105、3705、4005、4505、5305、9705、10405であり、
情報提供手段の一例が、情報提供部106、4006、4506、5706、6412、9006、9706、10606であり、
距離算出手段の一例が、距離算出部103、1003であり、
出発地取得手段の一例が、出発地取得部1007であり、
地図情報蓄積手段の一例が、地図情報蓄積部1207であり、
推奨経路算出手段の一例が、推奨経路算出部1208であり、
交通量検出地位置範囲算出手段の一例が、交通量検出地位置範囲算出部2108であり、
遠回り度算出手段の一例が、遠回り度算出部3109であり、
出発地取得手段の一例が、出発地取得部1007であり、
経路コスト算出手段の一例が、経路コスト算出部3103であり、
冗長度算出手段の一例が、冗長度算出部3709であり、
嗜好情報蓄積手段の一例が、嗜好情報蓄積部5307であり、
移動先提示手段の一例が、移動先提示部5707であり、
移動先選択手段の一例が、移動先選択検知部5709であり、
通過地提示手段の一例が、通過地提示部6407であり、
通過地選択手段の一例が、通過先選択検知部6408であり、
通過地選択検知手段の一例が、通過先選択検知部6408であり、
合成可否判定手段の一例が、合成可否判定部7508であり、
合成手段の一例が、合成部7509であり、
冗長度算出手段の一例が、冗長度算出部3709であり、
交通量検出地密度蓄積手段の一例が、交通量検出地密度蓄積部8007であり、
フィルタリング位置範囲算出手段の一例が、フィルタリング位置範囲算出部8008であり、
移動先候補フィルタリング手段の一例が、移動先候補フィルタリング部8009であり、
渋滞情報蓄積手段の一例が、渋滞情報蓄積部8307であり、
交通量推定手段の一例が、交通量推定部8308であり、
交通量検出地位置範囲算出手段の一例が、交通量検出地位置範囲算出部2108であり、交通量検出地位置変更手段の一例が、交通量検出地位置変更部2109であり、
リンク旅行時間蓄積手段の一例が、リンク旅行時間蓄積部8707であり、
交通量推定手段の一例が、交通量推定部8708であり、
移動先予測数決定手段の一例が、移動先予測数決定部9708、10108、10408、10608である。
That is, an example of the traffic volume detection location accumulation means in the claims is the traffic volume detection location accumulation section 102, 4502, 5302 in the embodiment,
Similarly, an example of the current location acquisition unit is the current location acquisition unit 101 or 1601.
An example of the direction calculation means is the direction calculation units 104, 1204, and 1604.
An example of the destination prediction unit is the destination prediction unit 105, 1005, 1605, 3105, 3705, 4005, 4505, 5305, 9705, 10405,
An example of the information providing means is the information providing units 106, 4006, 4506, 5706, 6412, 9006, 9706, 10606,
An example of the distance calculation means is the distance calculation unit 103, 1003,
An example of the departure place acquisition means is a departure place acquisition unit 1007,
An example of the map information storage means is a map information storage unit 1207,
An example of the recommended route calculation means is a recommended route calculation unit 1208,
An example of the traffic detection location position range calculation means is a traffic detection location position range calculation unit 2108.
An example of the circuitousness calculation means is a circuitousness calculation unit 3109,
An example of the departure place acquisition means is a departure place acquisition unit 1007,
An example of the route cost calculation means is a route cost calculation unit 3103,
An example of the redundancy calculation means is a redundancy calculation unit 3709,
An example of preference information storage means is a preference information storage unit 5307,
An example of the destination presentation means is a destination presentation unit 5707,
An example of the destination selection means is a destination selection detector 5709,
An example of the passing place presenting means is a passing place presenting unit 6407,
An example of the passage place selection means is a passage destination selection detection unit 6408,
An example of the passing place selection detecting means is a passing destination selection detecting unit 6408,
An example of the compositability determination unit is a compositability determination unit 7508,
An example of the combining means is a combining unit 7509,
An example of the redundancy calculation means is a redundancy calculation unit 3709,
An example of the traffic detection ground density storage means is a traffic detection ground density storage unit 8007.
An example of the filtering position range calculation means is a filtering position range calculation unit 8008,
An example of the destination candidate filtering means is a destination candidate filtering unit 8009,
An example of the traffic jam information storage means is a traffic jam information storage unit 8307,
An example of the traffic estimation means is a traffic estimation unit 8308,
An example of the traffic volume detection location position range calculation means is the traffic volume detection location position range calculation section 2108, and an example of the traffic volume detection location position change means is the traffic volume detection location position change section 2109.
An example of the link travel time storage means is a link travel time storage unit 8707,
An example of the traffic estimation means is a traffic estimation unit 8708,
An example of the movement destination prediction number determination means is a movement destination prediction number determination unit 9708, 10108, 10408, and 10608.

本発明は、移動体の移動先を予測し、予測した移動先に関する情報を移動体に提供する情報提供装置として、特に、交通量情報を用いて移動先を予測し、移動先に関連する情報を提供する装置として、例えば、カーナビゲーション装置や携帯電話等の移動体に情報を提供する装置として、有用である。   The present invention is an information providing apparatus that predicts a moving destination of a moving body and provides information related to the predicted moving destination to the moving body. In particular, the present invention predicts a moving destination using traffic information, and relates to the moving destination. As a device that provides information, for example, it is useful as a device that provides information to a moving body such as a car navigation device or a mobile phone.

本発明の実施の形態1における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in Embodiment 1 of this invention. 交通量検出地蓄積部に蓄積された交通量検出地情報の例を示す図The figure which shows the example of the traffic detection location information accumulated in the traffic detection location accumulation part 移動先候補となる交通量検出地の例を示す図The figure which shows the example of the traffic detection place which becomes the movement destination candidate 移動先予測部が向きにより移動先候補をフィルタリングする例を示す図The figure which shows the example which a movement destination prediction part filters a movement destination candidate by direction 交通量の向きによりフィルタリングされた移動先候補の例を示す図The figure which shows the example of the destination candidate filtered by direction of traffic 移動先予測部が距離と交通量の大きさにより移動先を決定する例を示す図The figure which shows the example which a destination prediction part determines a destination by the magnitude | size of distance and traffic volume 情報提供部が予測した移動先に関連する情報を提供する例を示す図The figure which shows the example which provides the information relevant to the movement destination which the information provision part estimated 本発明の実施の形態1における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in Embodiment 1 of this invention. 出発地からの距離が小さい場合の移動先の例を示す図The figure which shows the example of the movement destination when the distance from the departure place is small 本発明の実施の形態1の変形例1における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in the modification 1 of Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1の変形例1における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in the modification 1 of Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1の変形例3における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in the modification 3 of Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1の変形例3における地図情報を用いた向き算出の例を示す図The figure which shows the example of direction calculation using the map information in the modification 3 of Embodiment 1 of this invention 本発明の実施の形態1の変形例3における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in the modification 3 of Embodiment 1 of this invention. 移動先予測部が移動体の現在の向きにより移動先候補をフィルタリングする例を示す図The figure which shows the example which a movement destination prediction part filters a movement destination candidate with the present direction of a moving body 本発明の実施の形態1の変形例5における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in the modification 5 of Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1の変形例5における理想現在位置向きの算出例を示す図The figure which shows the example of calculation of the ideal present position direction in the modification 5 of Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1の変形例5における情報提供装置の構成を示すフローチャートThe flowchart which shows the structure of the information provision apparatus in the modification 5 of Embodiment 1 of this invention. 移動先予測部が最小経路コストにより移動先を決定する例を示す図The figure which shows the example which a movement destination prediction part determines a movement destination by the minimum path | route cost 交通量検出地の位置の変更の例を示す図The figure which shows the example of the change of the position of the traffic detection place 本発明の実施の形態2における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in Embodiment 2 of this invention. 交通量検出地位置範囲算出部が算出する交通量検出地変更可能位置範囲の例を示す図The figure which shows the example of the traffic volume detection location changeable position range which a traffic volume detection location position range calculation part calculates 交通量検出地位置変更部が交通量検出地の位置を変更する例を示す図The figure which shows the example which a traffic detection location change part changes the position of a traffic detection location 本発明の実施の形態2における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in Embodiment 2 of this invention. 交通量検出地の交通量の向きを変更する例を示す図The figure which shows the example which changes the direction of the traffic of the traffic detection place 本発明の実施の形態2の変形例1における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in the modification 1 of Embodiment 2 of this invention. 交通量検出地位置範囲算出部によって算出された交通量検出変更可能位置範囲の例を示す図The figure which shows the example of the traffic volume detection changeable position range calculated by the traffic volume detection location position range calculation part 交通量検出地向き変更部が交通量検出地の向きを変更する例を示す図The figure which shows the example which a traffic detection location direction change part changes the direction of a traffic detection location 本発明の実施の形態2の変形例1における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in the modification 1 of Embodiment 2 of this invention. 出発地から現在地までの移動の例を示す図Diagram showing an example of travel from the departure location to the current location 本発明の実施の形態3における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in Embodiment 3 of this invention. 移動先候補までの経路コストの算出例を示す図The figure which shows the example of calculation of the route cost to a movement destination candidate 交通量の向きによりフィルタリングされた移動先候補の例を示す図The figure which shows the example of the destination candidate filtered by direction of traffic 遠回り度による移動先候補のフィルタリング例を示す図The figure which shows the example of filtering of the movement destination candidate by the circuitousness 移動先予測部が経路コストと交通量の大きさにより移動先を決定する例を示す図The figure which shows the example in which a destination prediction part determines a destination by route cost and the magnitude of traffic volume 本発明の実施の形態3における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態4における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in Embodiment 4 of this invention. 冗長度算出部による冗長度の算出例を示す図The figure which shows the example of calculation of the redundancy by a redundancy calculation part 本発明の実施の形態4における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態5における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in Embodiment 5 of this invention. 移動先予測部による移動先予測結果の例を示す図The figure which shows the example of the movement destination prediction result by a movement destination prediction part 予測された移動先を現在地としてさらに移動先を予測する例を示す図The figure which shows the example which further predicts a moving destination by using the predicted moving destination as the present location 再帰的に予測された複数の移動先から算出した経路に関する情報を提供する例を示す図The figure which shows the example which provides the information regarding the path | route calculated from the several destination predicted recursively 本発明の実施の形態5における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in Embodiment 5 of this invention. 本発明の実施の形態6における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in Embodiment 6 of this invention. 本発明の実施の形態6における交通量検出地蓄積部に蓄積された交通量検出地情報の例を示す図The figure which shows the example of the traffic detection location information accumulate | stored in the traffic detection location accumulation | storage part in Embodiment 6 of this invention. 本発明の実施の形態6における移動先候補となる交通量検出地の例を示す図The figure which shows the example of the traffic detection location used as the movement destination candidate in Embodiment 6 of this invention 本発明の実施の形態6における交通量の向きによりフィルタリングされた移動先候補の例を示す図The figure which shows the example of the destination candidate filtered by the direction of the traffic volume in Embodiment 6 of this invention 本発明の実施の形態6における移動先予測部による移動先予測結果の例を示す図The figure which shows the example of the movement destination prediction result by the movement destination prediction part in Embodiment 6 of this invention. 本発明の実施の形態6における予測された移動先を現在地としてさらに移動先を予測する例を示す図The figure which shows the example which further predicts a movement destination by using the predicted movement destination in this Embodiment 6 as a present location 本発明の実施の形態6における再帰的に予測された複数の移動先から算出した経路に関する情報を提供する例を示す図The figure which shows the example which provides the information regarding the path | route calculated from the several destination recursively predicted in Embodiment 6 of this invention 本発明の実施の形態6における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in Embodiment 6 of this invention. 本発明の実施の形態6の変形例1における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in the modification 1 of Embodiment 6 of this invention. 本発明の実施の形態6の変形例1における交通量検出地蓄積部に蓄積された交通量検出地情報の例を示す図The figure which shows the example of the traffic volume detection location information accumulate | stored in the traffic volume detection location storage part in the modification 1 of Embodiment 6 of this invention. 嗜好情報蓄積部に蓄積された嗜好情報の例を示す図The figure which shows the example of the preference information accumulate | stored in the preference information storage part 従来の目的地設定の例を示す図The figure which shows the example of the conventional destination setting 本発明の実施の形態7における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in Embodiment 7 of this invention. 移動先候補となる装置の画面内に存在する交通量検出地の例を示す図The figure which shows the example of the traffic detection place which exists in the screen of the apparatus which becomes the movement destination candidate 本発明の実施の形態7における移動先予測部による移動先予測結果の例を示す図The figure which shows the example of the movement destination prediction result by the movement destination prediction part in Embodiment 7 of this invention. 移動先提示部による複数の移動先の提示例を示す図The figure which shows the example of presentation of the several movement destination by a movement destination presentation part 選択された移動先を用いた予測移動先の提示と選択の例を示す図The figure which shows the example of the presentation and selection of the prediction destination using the selected destination 選択・設定された目的地に関連する情報を提供する例を示す図The figure which shows the example which provides the information which relates to the selected / set destination 本発明の実施の形態7における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in Embodiment 7 of this invention. 本発明の実施の形態7の変形例1における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in the modification 1 of Embodiment 7 of this invention. 目的地候補蓄積部に蓄積された目的地候補情報の例を示す図The figure which shows the example of the destination candidate information accumulate | stored in the destination candidate storage part 通過地予測部による通過地予測結果の例を示す図The figure which shows the example of the passage place prediction result by the passage place prediction part 通過地提示部による複数の通過地の提示の例を示す図The figure which shows the example of the presentation of the some passing place by a passing place presentation part 選択された通過地を用いた予測通過地の提示と選択の例を示す図The figure which shows the example of presentation and selection of the predicted passage place using the selected passage place さらに選択された通過地を用いた予測通過地の提示と選択の例を示す図Furthermore, the figure which shows the example of presentation and selection of the predicted passing place using the selected passing place 目的地提示部による最終通過地を現在地とした目的地提示の例を示す図The figure which shows the example of the destination presentation which made the final passing place the present place by the destination presentation part 選択された通過地および設定された目的地に関連する情報の提示の例を示す図The figure which shows the example of presentation of the information relevant to the selected passage place and the set destination 本発明の実施の形態7の変形例1における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in the modification 1 of Embodiment 7 of this invention. 交通量検出地(交通量)の合成の例を示す図The figure which shows the example of composition of the traffic detection place (traffic volume) 交通量検出地(交通量)の合成の例を示す図The figure which shows the example of composition of the traffic detection place (traffic volume) 本発明の実施の形態8における情報提供装置の構成を示すブロック図Block diagram showing a configuration of an information providing apparatus according to Embodiment 8 of the present invention. 合成部による交通量検出地(交通量)の合成の例を示す図The figure which shows the example of the composition of the traffic detection place (traffic volume) by the composition part 本発明の実施の形態8における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in Embodiment 8 of this invention. 交通量検出地が合成不可である例を示す図The figure which shows the example which traffic composition is impossible to synthesize 最小経路コストの差により交通量合成の可否を判定する例を示す図The figure which shows the example which determines the propriety of traffic volume composition by the difference in the minimum route cost 本発明の実施の形態9における情報提供装置の構成を示すブロック図Block diagram showing a configuration of an information providing apparatus according to Embodiment 9 of the present invention 交通量検出地密度蓄積部に蓄積された交通量検出地密度情報の例を示す図The figure which shows the example of the traffic detection ground density information accumulate | stored in the traffic detection ground density storage part 本発明の実施の形態9における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in Embodiment 9 of this invention. 本発明の実施の形態10における情報提供装置の構成を示すブロック図Block diagram showing a configuration of an information providing apparatus according to the tenth embodiment of the present invention. 渋滞情報蓄積部に蓄積された渋滞情報の例を示す図The figure which shows the example of the traffic jam information accumulate | stored in the traffic jam information storage part 本発明の実施の形態10における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in Embodiment 10 of this invention. 交通量検出地位置範囲算出部が交通量検出地変更可能位置範囲を渋滞情報により算出する例を示す図The figure which shows the example which a traffic volume detection location position range calculation part calculates a traffic volume detection location changeable location range with traffic jam information 本発明の実施の形態11における情報提供装置の構成を示すブロック図Block diagram showing a configuration of an information providing apparatus according to an eleventh embodiment of the present invention. リンク旅行時間蓄積部に蓄積されたリンク旅行時間情報の例を示す図The figure which shows the example of the link travel time information accumulate | stored in the link travel time storage part 本発明の実施の形態11における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in Embodiment 11 of this invention. 本発明の実施の形態12における情報提供装置の構成を示すブロック図Block diagram showing the configuration of an information providing apparatus according to Embodiment 12 of the present invention. 移動先の方向候補となる交通量検出地の例を示す図The figure which shows the example of the traffic detection point which becomes the direction candidate of the movement destination 移動先方向予測部が向きにより移動先の方向候補をフィルタリングする例を示す図The figure which shows the example which a destination direction prediction part filters the direction candidate of a destination by direction 向きによりフィルタリングされた移動先の方向候補の例を示す図The figure which shows the example of the direction candidate of the movement destination filtered by direction 移動先方向予測部が交通量の向きと大きさにより移動先の方向を決定する例を示す図The figure which shows the example which a destination direction prediction part determines the direction of a destination by the direction and magnitude | size of traffic volume 情報提供部が予測した移動先の方向に関連する情報を提供する例を示す図The figure which shows the example which provides the information relevant to the direction of the movement destination which the information provision part estimated 本発明の実施の形態12における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in Embodiment 12 of this invention. 本発明の実施の形態13における情報提供装置の構成を示すブロック図Block diagram showing a configuration of an information providing apparatus according to a thirteenth embodiment of the present invention. 移動先予測部が距離と交通量の大きさと移動先予測数により移動先を決定する例を示す図The figure which shows the example which a destination prediction part determines a destination by distance, the magnitude | size of traffic volume, and a destination prediction number 情報提供部が予測した複数の移動先に関連する情報を提供する例を示す図The figure which shows the example which provides the information relevant to the several destination predicted by the information provision part 本発明の実施の形態13における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in Embodiment 13 of this invention. 本発明の実施の形態13の変形例2における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in the modification 2 of Embodiment 13 of this invention. 提供情報取得部が取得する提供情報の例を示す図The figure which shows the example of the provision information which a provision information acquisition part acquires 本発明の実施の形態13の変形例2における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in the modification 2 of Embodiment 13 of this invention. 本発明の実施の形態13の変形例3における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in the modification 3 of Embodiment 13 of this invention. 本発明の実施の形態13の変形例3における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in the modification 3 of Embodiment 13 of this invention. 本発明の実施の形態13の変形例5における情報提供装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the information provision apparatus in the modification 5 of Embodiment 13 of this invention. 本発明の実施の形態13の変形例5における情報提供装置の動作の例を示すフローチャートThe flowchart which shows the example of operation | movement of the information provision apparatus in the modification 5 of Embodiment 13 of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

101、1601 現在地取得部
102、4502、5302 交通量検出地蓄積部
103、1003 距離算出部
104、1204、1604 向き算出部
105a、3705a、9005a 移動先候補決定部
105b、1005b、1605b、3105b、4505b、5305b、6405b、9005b、9705b、10405b、10605b フィルタリング部
106、4006、4506、5706、6412、9006、9706、10606 情報提供部
106a、4006a、4506a、6412a、9006a 提供情報蓄積部
1007 出発地取得部
1207 地図情報蓄積部
1208 推奨経路算出部
2108 交通量検出地位置範囲算出部
2109 交通量検出地位置変更部
2610 交通量検出地向き変変更部
3103 経路コスト算出部
3109 遠回り度算出部
3708 推奨経路計算部
3709 冗長度算出部
3710 冗長移動先除去部
4001 予測現在地取得部
4005c 繰り返し制御部
5307 嗜好情報蓄積部
5707 移動先提示部
5708 移動先選択検知部
5709 移動先選択部
6405 通過地予測部
6405a 通過地候補決定部
6407 通過地提示部
6408 通過先選択検知部
6409 目的地候補蓄積部
6410 目的地提示部
6411 目的地選択検知部
6413 通過地選択部
6414 目的地選択部
7508 合成可否判定部
7509 合成部
8007 交通量検出地密度蓄積部
8008 フィルタリング位置範囲算出部
8009 移動先候補フィルタリング部
8307 渋滞情報蓄積部
8308 交通量推定部
8707 リンク旅行時間蓄積部
8708 交通量推定部
9005、10605 移動先方向予測部
9707、10107 提供情報取得部
9708、10108、10408、10608 移動先予測数決定部
101, 1601 Current location acquisition unit 102, 4502, 5302 Traffic detection location accumulation unit 103, 1003 Distance calculation unit 104, 1204, 1604 Direction calculation unit 105a, 3705a, 9005a Destination candidate determination unit 105b, 1005b, 1605b, 3105b, 4505b 5305b, 6405b, 9005b, 9705b, 10405b, 10605b Filtering unit 106, 4006, 4506, 5706, 6412, 9006, 9706, 10606 Information providing unit 106a, 4006a, 4506a, 6412a, 9006a Provided information accumulating unit 1007 Starting point acquisition unit 1207 Map information storage unit 1208 Recommended route calculation unit 2108 Traffic detection location position range calculation unit 2109 Traffic detection location change unit 2610 Traffic detection location change unit 3103 Route cost calculation unit 3109 Circumference calculation unit 3708 Recommended route calculation unit 3709 Redundancy calculation unit 3710 Redundant movement destination removal unit 4001 Predictive current location acquisition unit 4005c Repeat control unit 5307 Preference information storage unit 5707 Destination presentation unit 5708 Destination selection detection Unit 5709 Destination selection unit 6405 Passage point prediction unit 6405a Passage point candidate determination unit 6407 Passage point presentation unit 6408 Passage destination selection detection unit 6409 Destination candidate accumulation unit 6410 Destination presentation detection unit 6411 Destination selection detection unit 6413 Passage point selection unit 6414 Destination selection unit 7508 Combinability determination unit 7509 Combining unit 8007 Traffic volume detection density storage unit 8008 Filtering position range calculation unit 8009 Destination candidate filtering unit 8307 Congestion information accumulation unit 8308 Traffic amount estimation unit 8707 Link travel time storage unit 8708 Traffic estimation unit 9005, 10605 Destination direction prediction unit 9707, 10107 Provided information acquisition unit 9708, 10108, 10408, 10608 Destination number determination unit for destination

Claims (31)

移動体の移動先を予測し、予測した移動先に関する情報を前記移動体に提供する情報提供装置であって、
交通量を検出する地点である複数の交通量検出地における交通量の向きを、前記交通量検出地を特定する情報と対応づけて蓄積する交通量検出地蓄積手段と、
移動体の現在位置を取得する現在地取得手段と、
前記現在地取得手段で取得された現在位置から前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地への向きを算出する向き算出手段と、
前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地の一部または全部を移動先候補として選択し、選択した移動先候補の交通量検出地について、前記向き算出手段で算出された向きと、当該交通量検出地における交通量の向きとの方向差を算出し、算出した方向差が予め定められた閾値の範囲内にある交通量検出地を特定し、特定した交通量検出地を前記移動体の移動先または移動先の方向として予測する移動先予測手段と、
前記移動先予測手段によって予測された移動先または移動先の方向に関する情報を取得して提示する情報提供手段と
を備えることを特徴とする情報提供装置。
An information providing apparatus that predicts a moving destination of a moving body and provides information on the predicted moving destination to the moving body,
A traffic volume detection location accumulating means for accumulating traffic directions in a plurality of traffic volume detection locations, which are points for detecting traffic volume, in association with information identifying the traffic volume detection location;
Current location acquisition means for acquiring the current position of the moving object;
Direction calculation means for calculating the direction from the current position acquired by the current position acquisition means to the traffic detection location stored in the traffic detection location storage means;
Select a part or all of the traffic volume detection areas accumulated in the traffic volume detection area accumulation means as destination candidates, and the direction calculated by the direction calculation means for the selected traffic volume detection destination destination And a direction difference between the direction of the traffic volume at the traffic volume detection location, a traffic volume detection location where the calculated direction difference is within a predetermined threshold range, and the identified traffic volume detection location Destination prediction means for predicting the destination of the mobile or the direction of the destination;
An information providing device comprising: an information providing unit that obtains and presents information related to the destination or the direction of the destination predicted by the destination prediction unit.
前記移動先予測手段は、前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地の中から、前記現在地取得手段で取得された現在位置から一定距離の範囲内にある交通量検出地を前記移動先候補として選択する
ことを特徴とする請求項1記載の情報提供装置。
The destination prediction means selects a traffic volume detection location within a certain distance from the current position acquired by the current location acquisition means from the traffic detection locations stored in the traffic detection location storage means. The information providing apparatus according to claim 1, wherein the information providing apparatus is selected as the destination candidate.
前記情報提供装置はさらに、前記現在地取得手段で取得された現在位置から前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地までの距離を算出する距離算出手段を備え、
前記交通量検出地蓄積手段は、前記複数の交通量検出地について、さらに、交通量の大きさを蓄積し、
前記移動先予測手段は、前記方向差が予め定められた閾値の範囲内にある交通量検出地の中から、前記距離算出手段によって算出された距離が小さく、かつ、前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量の大きさが大きい交通量検出地を選択し、選択した交通量検出地を前記移動体の移動先として予測する
ことを特徴とする請求項1記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes a distance calculation unit that calculates a distance from the current position acquired by the current location acquisition unit to the traffic detection location stored in the traffic detection location storage unit,
The traffic volume detection location accumulation means further accumulates the magnitude of traffic volume for the plurality of traffic volume detection locations,
The destination prediction means has a small distance calculated by the distance calculation means from among traffic detection places where the direction difference is within a predetermined threshold range, and the traffic detection place storage means The information providing apparatus according to claim 1, wherein a traffic volume detection location having a large traffic volume stored in the traffic volume is selected, and the selected traffic volume detection location is predicted as a moving destination of the mobile body.
前記情報提供装置はさらに、前記移動体の出発位置を取得する出発地取得手段を備え、
前記距離算出手段はさらに、前記出発地取得手段によって取得された出発位置から前記移動先候補位置までの距離を算出し、
前記移動先予測手段は、前記閾値として、前記距離算出手段によって算出された距離の大きさに対して単調減少する値を採用して前記方向差と前記閾値とを比較することにより、前記方向差が前記閾値の範囲内にある交通量検出地を特定する
ことを特徴とする請求項3記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes a departure place acquisition means for acquiring a departure position of the mobile body,
The distance calculation means further calculates a distance from the departure position acquired by the departure place acquisition means to the destination candidate position,
The destination prediction unit employs a value that monotonously decreases as the threshold value with respect to the distance calculated by the distance calculation unit, and compares the direction difference with the threshold value, thereby calculating the direction difference. The information providing apparatus according to claim 3, further comprising: identifying a traffic volume detection location that falls within the threshold range.
前記情報提供装置はさらに、前記移動体の出発位置を取得する出発地取得手段を備え、
前記距離算出手段はさらに、前記出発地取得手段によって取得された出発位置から前記現在地取得手段で取得された現在位置までの距離、移動時間および右左折回数の少なくとも一つを算出し、
前記移動先予測手段は、前記閾値として、前記距離算出手段によって算出された距離、移動時間および右左折回数の少なくとも一つの大きさに対して単調減少する値を採用して前記方向差と前記閾値とを比較することにより、前記方向差が前記閾値の範囲内にある交通量検出地を特定する
ことを特徴とする請求項3記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes a departure place acquisition means for acquiring a departure position of the mobile body,
The distance calculating means further calculates at least one of a distance from the starting position acquired by the starting point acquiring means to the current position acquired by the current position acquiring means, a traveling time, and the number of left / right turns.
The destination prediction means adopts a value that monotonously decreases as at least one of the distance, the moving time, and the number of right / left turns calculated by the distance calculation means as the threshold, and the direction difference and the threshold The information providing apparatus according to claim 3, wherein a traffic volume detection location in which the direction difference is within the threshold value range is identified by comparing with the above.
前記情報提供装置はさらに、
地図情報を蓄積する地図情報蓄積手段と、
前記地図情報蓄積手段に蓄積された地図情報を用いて、前記現在地取得手段で取得された現在位置から前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地までの推奨経路を算出する推奨経路算出手段とを備え、
前記向き算出手段は、前記推奨経路算出手段で算出された推奨経路上の前記交通量検出地での移動体の向きを、前記現在位置から前記交通量検出地への向きとして算出する
ことを特徴とする請求項1記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes:
Map information storage means for storing map information;
A recommendation for calculating a recommended route from the current position acquired by the current location acquisition unit to the traffic detection location stored in the traffic detection location storage unit using the map information stored in the map information storage unit Route calculation means,
The direction calculating means calculates the direction of the moving body at the traffic volume detection location on the recommended route calculated by the recommended route calculation means as the direction from the current position to the traffic volume detection location. The information providing apparatus according to claim 1.
前記現在地取得手段はさらに、前記移動体の現在の向きを取得し、
前記移動先予測手段はさらに、前記現在地取得手段で取得された向きと、前記交通量検出地における交通量の向きとの方向差を算出し、算出した方向差が予め定められた閾値より大きい場合に、当該交通量検出地を前記移動先候補から除外する
ことを特徴とする請求項1記載の情報提供装置。
The current location acquisition means further acquires the current orientation of the mobile object,
The destination prediction unit further calculates a direction difference between the direction acquired by the current location acquisition unit and the direction of traffic volume at the traffic volume detection location, and the calculated direction difference is larger than a predetermined threshold value. The information providing apparatus according to claim 1, wherein the traffic volume detection location is excluded from the destination candidates.
前記情報提供装置はさらに、
地図情報を蓄積する地図情報蓄積手段と、
前記地図情報蓄積手段に蓄積された地図情報を用いて、前記現在地取得手段で取得された現在位置から前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地までの推奨経路を算出する推奨経路算出手段とを備え、
前記現在地取得手段はさらに、前記移動体の現在の向きを取得し、
前記向き算出手段は、前記推奨経路算出手段で算出された推奨経路上の前記交通量検出地での移動体の向きを算出し、
前記移動先予測手段はさらに、前記現在地取得手段で取得された向きと、前記向き算出手段で算出された向きとが一致しない場合に、当該交通量検出地を前記移動先候補から除外する
ことを特徴とする請求項1記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes:
Map information storage means for storing map information;
A recommendation for calculating a recommended route from the current position acquired by the current location acquisition unit to the traffic detection location stored in the traffic detection location storage unit using the map information stored in the map information storage unit Route calculation means,
The current location acquisition means further acquires the current orientation of the mobile object,
The direction calculating means calculates the direction of the moving body at the traffic detection location on the recommended route calculated by the recommended route calculating means,
The destination prediction unit further excludes the traffic volume detection location from the destination candidates when the direction acquired by the current location acquisition unit and the direction calculated by the direction calculation unit do not match. The information providing apparatus according to claim 1, characterized in that:
前記情報提供装置はさらに、
地図情報を蓄積する地図情報蓄積手段と、
前記地図情報蓄積手段に蓄積された地図情報と前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地を特定する情報とを用いて、前記交通量検出地の位置を変更し得る位置範囲を算出する交通量検出地位置範囲算出手段と、
前記交通量検出地位置範囲算出手段によって算出された位置範囲内で、かつ、前記現在地取得手段で取得された現在位置に最も近い位置に、前記交通量検出地の位置を変更する交通量検出地位置変更手段とを備え、
前記向き算出手段は、前記交通量検出地位置変更手段によって変更された位置に基づいて、前記向きを算出し、
前記距離算出手段は、前記交通量検出地位置変更手段によって変更された位置に基づいて、前記距離を算出する
ことを特徴とする請求項3記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes:
Map information storage means for storing map information;
A position range in which the position of the traffic detection location can be changed using the map information stored in the map information storage means and the information specifying the traffic detection location stored in the traffic detection location storage means A traffic detection location position range calculating means for calculating
A traffic detection location that changes the location of the traffic detection location within the location range calculated by the traffic detection location location range calculation means and that is closest to the current location acquired by the current location acquisition means A position changing means,
The direction calculation means calculates the direction based on the position changed by the traffic volume detection location change means,
The information providing apparatus according to claim 3, wherein the distance calculating unit calculates the distance based on the position changed by the traffic detection location changing unit.
前記交通量検出地位置範囲算出手段は、前記交通量検出地を含む道路において分岐が存在しない範囲を前記位置範囲として算出する
ことを特徴とする請求項9記載の情報提供装置。
The information providing apparatus according to claim 9, wherein the traffic volume detection location position range calculation unit calculates, as the location range, a range where there is no branch on a road including the traffic detection location.
前記交通量検出地位置範囲算出手段は、前記交通量検出地を含む道路において、道路幅が所定の値以上の分岐が存在しない範囲を前記位置範囲として算出する
ことを特徴とする請求項9記載の情報提供装置。
The traffic volume detection location position range calculation unit calculates, as the location range, a range in which a road having a road width equal to or greater than a predetermined value does not exist on a road including the traffic detection location. Information provision device.
前記情報提供装置はさらに、前記現在地取得手段で取得された現在位置から前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地への経路の遠回りの度合を示す遠回り度を算出する遠回り度算出手段を備え、
前記移動先予測手段はさらに、前記遠回り度算出手段で算出された前記交通量検出地への経路の遠回り度が予め定められた値より大きい場合に、当該交通量検出地を前記移動先候補から除外する
ことを特徴とする請求項1記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further calculates a circuitousness indicating a circuitousness indicating a degree of circuitousness of a route from the current position acquired by the current location acquiring unit to the traffic detection location accumulated in the traffic detection location accumulating unit. A calculation means,
The destination predicting unit further determines the traffic volume detection location from the destination candidate when the circuitousness of the route to the traffic detection location calculated by the circuitousness calculation unit is larger than a predetermined value. The information providing apparatus according to claim 1, wherein the information providing apparatus is excluded.
前記情報提供装置はさらに、
前記移動体の出発位置を取得する出発地取得手段と、
地図情報を蓄積する地図情報蓄積手段と、
前記地図情報蓄積手段に蓄積された地図情報を用いて、前記出発地取得手段によって取得された出発位置から前記現在地取得手段で取得された現在位置までの経路のコストである現在出発地間経路コストと、前記出発位置から前記交通量検出地までの経路のコストである出発候補地間経路コストと、前記現在位置から前記交通量検出地までの経路のコストである現在候補地間経路コストとを算出する経路コスト算出手段とを備え、
前記遠回り度算出手段は、前記経路コスト算出手段で算出された前記現在出発地間経路コストと前記現在候補地間経路コストの和と、前記出発候補地間経路コストとの差を、前記遠回り度として算出する
ことを特徴とする請求項12記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes:
Starting point acquisition means for acquiring a starting position of the moving body;
Map information storage means for storing map information;
Using the map information stored in the map information storage means, the route cost between the current departure points, which is the cost of the route from the departure position acquired by the departure point acquisition unit to the current position acquired by the current location acquisition unit A route cost between departure candidate locations that is a cost of the route from the departure location to the traffic detection location, and a route cost between current candidate locations that is a cost of the route from the current location to the traffic detection location. A route cost calculating means for calculating,
The circuitousness calculating means calculates the difference between the current starting point route cost calculated by the route cost calculating unit and the current candidate point route cost, and the starting candidate point route cost as the circuitousness. The information providing device according to claim 12, wherein the information providing device is calculated as:
前記情報提供装置はさらに、
地図情報を蓄積する地図情報蓄積手段と、
前記地図情報蓄積手段に蓄積された地図情報を用いて、前記現在地取得手段で取得された現在位置から前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地までの推奨経路を算出する推奨経路算出手段と、
前記推奨経路算出手段で算出された推奨経路上に、当該推奨経路を算出した前記交通量検出地を除く他の交通量検出地が存在するか否かを判断することによって、冗長な交通量検出地が存在するか否かを示す冗長度を算出する冗長度算出手段と、
前記冗長度算出手段によって算出された冗長度によって冗長な交通量検出地が存在すると示された場合に、当該交通量検出地を前記移動先候補から除外する
ことを特徴とする請求項1記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes:
Map information storage means for storing map information;
A recommendation for calculating a recommended route from the current position acquired by the current location acquisition unit to the traffic detection location stored in the traffic detection location storage unit using the map information stored in the map information storage unit Route calculation means;
Redundant traffic volume detection by determining whether or not there is a traffic volume detection area other than the traffic volume detection area for which the recommended path has been calculated on the recommended path calculated by the recommended path calculation means. Redundancy calculating means for calculating redundancy indicating whether or not a ground exists;
2. The traffic volume detection location is excluded from the destination candidates when it is indicated by the redundancy calculated by the redundancy calculation means that a redundant traffic volume detection location exists. Information providing device.
前記移動先予測手段は、移動先として予測した交通量検出地について、予測の確からしさを示す評価値を算出し、算出した評価値が予め定められた基準を満たす場合に、当該交通量検出地を前記移動体の現在位置として、前記移動先の予測を繰り返す
ことを特徴とする請求項3記載の情報提供装置。
The destination prediction means calculates an evaluation value indicating the probability of prediction for the traffic volume detection area predicted as the destination, and when the calculated evaluation value satisfies a predetermined criterion, the traffic volume detection area The information providing apparatus according to claim 3, wherein the prediction of the movement destination is repeated with the current position of the moving body as a current position.
前記移動先予測手段は、移動先として予測した交通量検出地および他の交通量検出地について前記評価値を算出し、移動先として予測した交通量検出地の評価値が他のいずれの交通量検出地の評価値よりも一定幅を超えて高い場合に、前記予測を繰り返す
ことを特徴とする請求項15記載の情報提供装置。
The destination prediction means calculates the evaluation value for the traffic detection location predicted as the destination and other traffic detection locations, and the evaluation value of the traffic detection location predicted as the destination is any other traffic The information providing apparatus according to claim 15, wherein the prediction is repeated when the detected value is higher than a certain range by a certain value.
前記交通量検出地蓄積手段は、前記複数の交通量検出地について、さらに、交通量検出地が道路であるか否かの情報を含む種別情報を蓄積し、
前記移動先予測手段は、前記交通量検出地蓄積手段に蓄積された種別情報を参照することで、前記交通量検出地が道路であるか否か判定し、道路であると判定した場合に、当該交通量検出地を前記移動体の現在位置として、前記予測を繰り返す
ことを特徴とする請求項3記載の情報提供装置。
The traffic volume detection location accumulating means further stores, for the plurality of traffic volume detection locations, type information including information on whether the traffic volume detection location is a road,
The destination predicting means refers to the type information stored in the traffic volume detection location storage means to determine whether or not the traffic volume detection location is a road. The information providing apparatus according to claim 3, wherein the prediction is repeated with the traffic volume detection location as the current position of the mobile body.
前記種別情報はさらに、前記交通量検出地がランドマークであるか否かを示し、
前記交通量検出地蓄積手段は、前記複数の交通量検出地について、さらに、交通量検出地がランドマークである場合における前記ランドマークのカテゴリを示すカテゴリ情報を蓄積し、
前記情報提供装置はさらに、前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されているカテゴリごとのユーザの評価を示す嗜好情報を蓄積する嗜好情報蓄積手段を備え、
前記移動先予測手段は、前記距離に対する前記交通量の大きさに対して、前記嗜好情報蓄積手段に蓄積されている前記交通量検出地のカテゴリに対応する評価で重みづけし、得られた値が大きい交通量検出地を、前記移動体の移動先として予測する
ことを特徴とする請求項17記載の情報提供装置。
The type information further indicates whether or not the traffic detection location is a landmark,
The traffic volume detection location storage means further stores, for the plurality of traffic volume detection locations, category information indicating a category of the landmark when the traffic volume detection location is a landmark,
The information providing apparatus further includes preference information accumulation means for accumulating preference information indicating user evaluation for each category accumulated in the traffic volume detection location accumulation means,
The destination prediction means weights the magnitude of the traffic volume with respect to the distance by an evaluation corresponding to the category of the traffic detection location stored in the preference information storage means, and the obtained value The information providing apparatus according to claim 17, wherein a traffic volume detection area having a large traffic volume is predicted as a destination of movement of the moving object.
前記情報提供装置はさらに、
前記移動先予測手段で予測された移動先を提示する移動先提示手段と、
前記移動先提示手段で提示された移動先に対するユーザからの選択指示を受け付ける移動先選択手段とを備え、
情報提供手段は、前記移動先選択手段が受け付けた選択指示に対応する移動先に関する情報を取得して提示する
ことを特徴とする請求項1記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes:
A destination presentation means for presenting the destination predicted by the destination prediction means;
A destination selection means for accepting a selection instruction from the user for the destination presented by the destination presentation means,
The information providing apparatus according to claim 1, wherein the information providing unit acquires and presents information related to a destination corresponding to the selection instruction received by the destination selecting unit.
前記移動先予測手段は、前記移動先を前記移動体の通過地として予測し、
前記情報提供装置はさらに、
前記移動先予測手段で予測された通過地を提示する通過地提示手段と、
前記通過地提示手段で提示された通過地に対するユーザからの選択指示を受け付ける通過地選択手段と、
前記通過地選択手段が受け付けた選択指示が通過地の指定である場合に、当該通過地を前記移動体の現在位置とするように前記現在地取得手段に指示する通過地選択検知手段とを備える
ことを特徴とする請求項19記載の情報提供装置。
The destination prediction means predicts the destination as a passing place of the mobile body,
The information providing apparatus further includes:
Passing place presenting means for presenting the passing place predicted by the destination predicting means;
Passing place selection means for receiving a selection instruction from the user for the passing place presented by the passing place presenting means;
Passage point selection detection means for instructing the current position acquisition unit to set the passing point as the current position of the mobile body when the selection instruction received by the passing point selection unit is a passing point designation. The information providing apparatus according to claim 19.
前記情報提供装置はさらに、
前記複数の交通量検出地の位置と前記交通量検出地での交通量の向きの類似性に基づいて、前記複数の交通量検出地での交通量の大きさを合成できるか否かを判定する合成可否判定手段と、
前記合成可否判定手段が合成できると判定した場合に、前記複数の交通量検出地での交通量の大きさを合成することにより、前記交通量検出地での交通量の大きさを変更する合成手段とを備え、
前記移動先予測手段は、前記合成手段によって合成された交通量の大きさを用いて、前記交通量検出地を選択する
ことを特徴とする請求項3記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes:
It is determined whether or not the traffic volume at the plurality of traffic detection locations can be synthesized based on the similarity between the positions of the plurality of traffic detection locations and the traffic direction at the traffic detection location. Means for determining whether to synthesize,
A composition for changing the traffic volume at the traffic volume detection area by combining the traffic volume levels at the plurality of traffic volume detection areas when the synthesis availability determination unit determines that the traffic volume can be synthesized. Means and
The information providing apparatus according to claim 3, wherein the destination prediction unit selects the traffic volume detection location using the traffic volume synthesized by the synthesis unit.
前記情報提供装置はさらに、
地図情報を蓄積する地図情報蓄積手段と、
前記地図情報蓄積手段に蓄積された地図情報を用いて、前記現在地取得手段で取得された現在位置から前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地までの推奨経路を算出する推奨経路算出手段と、
前記推奨経路算出手段で算出された推奨経路上に、当該推奨経路を算出した前記交通量検出地を除く他の交通量検出地が存在するか否かを判断することによって、冗長な交通量検出地が存在するか否かを示す冗長度を算出する冗長度算出手段とを備え、
前記合成手段は、前記冗長度算出手段によって算出された冗長度によって冗長な交通量検出地が存在すると示された場合に、当該交通量検出地を合成の対象から除外する
ことを特徴とする請求項21記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes:
Map information storage means for storing map information;
A recommendation for calculating a recommended route from the current position acquired by the current location acquisition unit to the traffic detection location stored in the traffic detection location storage unit using the map information stored in the map information storage unit Route calculation means;
Redundant traffic volume detection by determining whether or not there is a traffic volume detection area other than the traffic volume detection area for which the recommended path has been calculated on the recommended path calculated by the recommended path calculation means. Redundancy calculating means for calculating redundancy indicating whether or not the ground exists,
The synthesis means excludes the traffic detection area from the objects of synthesis when the redundancy calculated by the redundancy calculation means indicates that there is a redundant traffic detection area. Item 21. The information providing device according to Item 21.
前記合成可否判定手段は、前記現在地取得手段で取得された現在位置から前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地への最小経路コストを算出し、前記複数の交通量検出地の位置の類似性については、前記最小経路コストの類似性を用いることで、前記可否を判定する
ことを特徴とする請求項21記載の情報提供装置。
The combining possibility determination unit calculates a minimum route cost from the current position acquired by the current location acquisition unit to the traffic detection location stored in the traffic detection location storage unit, and the plurality of traffic detection locations The information providing apparatus according to claim 21, wherein the availability is determined by using the similarity of the minimum path cost with respect to the similarity of the positions.
前記情報提供装置はさらに、
前記交通量検出地が存在する密度を地域別に蓄積する交通量検出地密度蓄積手段と、
前記現在地取得手段で取得された現在位置と前記交通量検出地密度蓄積手段に蓄積された現在位置を含む地域の前記密度とから、移動先候補とする交通量検出地の位置範囲を算出するフィルタリング位置範囲算出手段と、
前記フィルタリング位置範囲算出手段が算出した位置範囲に従って、前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地から移動先候補となるものをフィルタリングする移動先候補フィルタリング手段とを備え、
前記移動先予測手段は、前記移動先候補フィルタリング手段によるフィルタリングによって移動先候補とされた交通量検出地の一部または全部を、前記移動先候補として選択する
ことを特徴とする請求項1記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes:
A traffic detection location density storage means for storing the density of the traffic detection location by region;
Filtering for calculating a location range of a traffic detection location as a destination candidate from the current location acquired by the current location acquisition means and the density of the area including the current location stored in the traffic detection location density storage means Position range calculation means;
According to the position range calculated by the filtering position range calculation means, and a destination candidate filtering means for filtering a destination candidate from the traffic volume detection location stored in the traffic volume detection location storage means,
The said destination prediction means selects a part or all of the traffic volume detection place made into the destination candidate by the filtering by the said destination candidate filtering means as said destination candidate. Information providing device.
前記情報提供装置はさらに、
渋滞情報を蓄積する渋滞情報蓄積手段と、
前記渋滞情報蓄積手段に蓄積された渋滞情報から、交通量検出地の位置、前記交通量検出地での交通量の向き、および、前記交通量検出地での交通量の大きさを推定する交通量推定手段とを備え、
前記交通量検出地蓄積手段は、前記交通量推定手段で推定された交通量検出地の位置、前記交通量検出地での交通量の向き、および、前記交通量検出地での交通量の大きさを示す情報を蓄積する
ことを特徴とする請求項3記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes:
Traffic information storage means for storing traffic information;
Traffic that estimates the position of the traffic volume detection location, the direction of traffic volume at the traffic volume detection location, and the magnitude of traffic volume at the traffic volume detection location from the traffic jam information stored in the traffic jam information storage means A quantity estimation means,
The traffic volume detection location accumulating means includes the location of the traffic volume detection location estimated by the traffic volume estimation means, the direction of traffic volume at the traffic volume detection location, and the magnitude of traffic volume at the traffic volume detection location. The information providing apparatus according to claim 3, wherein information indicating the length is stored.
前記情報提供装置はさらに、
地図情報を蓄積する地図情報蓄積手段と、
前記地図情報蓄積手段に蓄積された地図情報と前記渋滞情報とを用いて、渋滞の始点と終点との間を、前記交通量検出地の位置を変更し得る位置範囲として算出する交通量検出地位置範囲算出手段と、
前記交通量検出地位置範囲算出手段によって算出された位置範囲内で、かつ、前記現在地取得手段で取得された現在位置に最も近い位置に、前記交通量検出地の位置を変更する交通量検出地位置変更手段とを備え、
前記向き算出手段は、前記交通量検出地位置変更手段によって変更された位置に基づいて、前記向きを算出し、
前記距離算出手段は、前記交通量検出地位置変更手段によって変更された位置に基づいて、前記距離を算出する
ことを特徴とする請求項25記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes:
Map information storage means for storing map information;
Using the map information accumulated in the map information accumulating means and the traffic jam information, a traffic volume detection location that calculates the location range of the traffic volume detection location between the start point and the end point of the traffic jam can be changed. Position range calculation means;
A traffic detection location that changes the location of the traffic detection location within the location range calculated by the traffic detection location location range calculation means and that is closest to the current location acquired by the current location acquisition means A position changing means,
The direction calculation means calculates the direction based on the position changed by the traffic volume detection location change means,
26. The information providing apparatus according to claim 25, wherein the distance calculation unit calculates the distance based on the position changed by the traffic detection location change unit.
前記情報提供装置はさらに、
道路の所定の地点間を示すリンクについて、リンク旅行時間、リンク長、および、リンクの始点位置と終点位置を示す情報を蓄積するリンク旅行時間蓄積手段と、
前記リンク旅行時間蓄積手段に蓄積されたリンク旅行時間、リンク長、および、リンクの始点位置と終点位置から、交通量検出地の位置、前記交通量検出地での交通量の向き、および、前記交通量検出地での交通量の大きさを推定する交通量推定手段とを備え、
前記交通量検出地蓄積手段は、前記交通量推定手段で推定された交通量検出地の位置、前記交通量検出地での交通量の向き、および、前記交通量検出地での交通量の大きさを示す情報を蓄積する
ことを特徴とする請求項3記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes:
Link travel time accumulating means for accumulating information indicating the link travel time, the link length, and the link start point position and end point position for links indicating predetermined points on the road;
From the link travel time stored in the link travel time storage means, the link length, and the start point position and end point position of the link, the position of the traffic detection location, the direction of the traffic volume at the traffic detection location, and the A traffic volume estimating means for estimating the traffic volume at the traffic volume detection area,
The traffic volume detection location accumulating means includes the location of the traffic volume detection location estimated by the traffic volume estimation means, the direction of traffic volume at the traffic volume detection location, and the magnitude of traffic volume at the traffic volume detection location. The information providing apparatus according to claim 3, wherein information indicating the length is stored.
前記情報提供装置はさらに、予測する移動先の数を決定する移動先予測数決定手段を備え、
前記移動先予測手段は、前記移動先予測数決定手段で決定された数だけ移動先を予測する
ことを特徴とする請求項3記載の情報提供装置。
The information providing apparatus further includes a destination prediction number determining unit that determines the number of destinations to be predicted.
The information providing apparatus according to claim 3, wherein the movement destination prediction unit predicts movement destinations by the number determined by the movement destination prediction number determination unit.
前記移動先予測数決定手段は、前記情報提供手段が提供する提供情報の数、提供情報の内容、前記現在地取得手段で特定される現在位置の周りに関する提供情報の数、前記移動先予測手段で予測される移動先の周りに関する提供情報の数、前記現在位置から前記移動先への経路に関する提供情報の数、前記移動先予測手段が予測する移動方向の数、および、前記移動先予測手段が再帰的に移動先を予測する場合の予測回数の少なくとも一つに応じて、予測する移動先の数を決定する
ことを特徴とする請求項28記載の情報提供装置。
The destination prediction number determination means includes the number of provision information provided by the information provision means, the content of the provision information, the number of provision information related to the current location specified by the current location acquisition means, and the destination prediction means. The number of provision information relating to the predicted destination, the number of provision information relating to the route from the current position to the destination, the number of movement directions predicted by the destination prediction means, and the destination prediction means 30. The information providing apparatus according to claim 28, wherein the number of destinations to be predicted is determined according to at least one of the number of predictions when the destination is recursively predicted.
交通量を検出する地点である複数の交通量検出地における交通量の向きを、前記交通量検出地を特定する情報と対応づけて蓄積する交通量検出地蓄積手段を参照することによって、移動体の移動先を予測し、予測した移動先に関する情報を前記移動体に提供する情報提供方法であって、
移動体の現在位置を取得する現在地取得ステップと、
前記現在地取得ステップで取得された現在位置から前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地への向きを算出する向き算出ステップと、
前記交通量検出地蓄積手段に蓄積されている交通量検出地の一部または全部を移動先候補として選択し、選択した移動先候補の交通量検出地について、前記向き算出ステップで算出された向きと、当該交通量検出地における交通量の向きとの方向差を算出し、算出した方向差が予め定められた閾値の範囲内にある交通量検出地を特定し、特定した交通量検出地を前記移動体の移動先または移動先の方向として予測する移動先予測ステップと、
前記移動先予測ステップによって予測された移動先または移動先の方向に関する情報を取得して提示する情報提供ステップと
を含むことを特徴とする情報提供方法。
By referring to the traffic volume detection location storage means for storing the traffic direction in a plurality of traffic volume detection locations, which are points for detecting traffic volume, in association with the information for specifying the traffic volume detection location, the mobile body An information providing method for predicting a destination of the vehicle and providing information on the predicted destination to the moving body,
A current location acquisition step for acquiring the current position of the moving object;
A direction calculating step of calculating a direction from the current position acquired in the current location acquiring step to the traffic detection location stored in the traffic detection location storage means;
Select a part or all of the traffic detection areas stored in the traffic detection area storage means as destination candidates, and the direction calculated in the direction calculation step for the selected traffic destinations of the destination candidates And a direction difference between the direction of the traffic volume at the traffic volume detection location, a traffic volume detection location where the calculated direction difference is within a predetermined threshold range, and the identified traffic volume detection location A destination prediction step for predicting the destination of the moving object or the direction of the destination;
An information providing method comprising: obtaining and presenting information related to the destination or the direction of the destination predicted by the destination prediction step.
交通量を検出する地点である複数の交通量検出地における交通量の向きを、前記交通量検出地を特定する情報と対応づけて蓄積する交通量検出地蓄積手段を参照することによって、移動体の移動先を予測し、予測した移動先に関する情報を前記移動体に提供する情報提供装置のためのプログラムであって、
請求項30記載の情報提供方法に含まれるステップをコンピュータに実行させる
ことを特徴とするプログラム。
By referring to the traffic volume detection location storage means for storing the traffic direction in a plurality of traffic volume detection locations, which are points for detecting traffic volume, in association with the information for specifying the traffic volume detection location, the mobile body Is a program for an information providing device that predicts a destination of a mobile station and provides information about the predicted destination to the mobile body,
A program causing a computer to execute the steps included in the information providing method according to claim 30.
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