JP4933991B2 - Traffic information collection / distribution method, traffic information collection / distribution system, center apparatus and in-vehicle terminal apparatus - Google Patents
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Description
本発明は、車両に搭載されたセンサによって取得されるプローブデータに基づき、道路交通情報を収集・配信する交通情報収集・配信方法、交通情報収集・配信システム、センタ装置および車載端末装置に関する。 The present invention relates to a traffic information collection / distribution method, a traffic information collection / distribution system, a center apparatus, and an in-vehicle terminal apparatus that collect and distribute road traffic information based on probe data acquired by a sensor mounted on a vehicle.
従来、道路の交通情報を取得するために、しばしば、プローブカーが用いられている。プローブカーとは、各種センサや通信装置などを含んだ車載装置を搭載し、その各種センサによって車両位置、走行速度、走行距離などのデータ(以下、プローブデータという)を収集し、その収集したプローブデータを所定の交通情報センタに送信する車両である。プローブカーとしては、例えば、タクシー会社などの協力のもとに、タクシーなどが利用されることが多い。 Conventionally, probe cars are often used to obtain road traffic information. A probe car is equipped with an in-vehicle device that includes various sensors, communication devices, etc., collects data such as vehicle position, travel speed, and travel distance (hereinafter referred to as probe data) by the various sensors, and collects the collected probes. A vehicle that transmits data to a predetermined traffic information center. As a probe car, for example, a taxi is often used in cooperation with a taxi company.
一方、交通情報センタは、プローブカーから送信されてくるプローブデータを処理し、交差点間の旅行時間、渋滞箇所、渋滞長などの交通情報を収集する。しかしながら、現実は、プローブカーの数が足りないので、収集される交通情報の精度が問題となっている。そこで、プローブカーの数を増やすために、例えば、通信機能を有するナビゲーション装置を備えた車両にプローブカーとしての役割を担わせる構想がある。現状の多くの車両は、交通情報を収集するために必要なセンサをすでに備えており、また、通信機能を有するナビゲーション装置は、今後、さらに増加することが予想されている。 On the other hand, the traffic information center processes probe data transmitted from the probe car, and collects traffic information such as travel time between intersections, traffic jam locations, and traffic jam length. However, in reality, since there are not enough probe cars, the accuracy of collected traffic information is a problem. Thus, in order to increase the number of probe cars, for example, there is a concept of causing a vehicle equipped with a navigation device having a communication function to play a role as a probe car. Many current vehicles are already equipped with sensors necessary for collecting traffic information, and the number of navigation devices having a communication function is expected to increase further in the future.
こうして、多数の車両がプローブカーとなり、その多数のプローブカーから交通情報センタにプローブデータが送信されるようになると、従来とは異なる問題が生じる。まず、第1の問題は、プローブデータが多数のプローブカーから送信されるため、交通情報センタの通信回線の通信負荷やコンピュータの処理負荷が膨大なものになることである。また、第2の問題は、道路における同一のイベント(例えば、ある地点での渋滞)について複数のプローブカーから送信される異なるプローブデータを、どのような方法で同一視したり、分類したりすればよいかという問題である。 Thus, when a large number of vehicles become probe cars and probe data is transmitted from the large number of probe cars to the traffic information center, a problem different from the conventional case arises. First, the first problem is that probe data is transmitted from a large number of probe cars, so that the communication load of the communication line of the traffic information center and the processing load of the computer become enormous. The second problem is that the different probe data transmitted from a plurality of probe cars for the same event on the road (for example, traffic jam at a certain point) can be identified and classified by any method. It is a question of what should be done.
特許文献1には、プローブカーの車載装置がSS/STと呼ばれるイベント検出を行うことにより、交通情報センタへ送信するデータを低減するプローブカーの例が開示されている。SS(Short Stop)とは車両が所定速度未満の停止状態、ST(Short Trip)とは所定速度以上の走行状態をいい、車載装置はSSおよびSTのそれぞれのイベント終了時に、イベントの状態とともに車両位置、車両速度などのプローブデータをアップリンク(車載装置から交通情報センタへのデータ転送)する。すなわち、SS/STは、イベントドリブン型のアップリンク方法であり、この方法には、アップリンクするデータを圧縮する効果が認められる。
また、前記第2の問題に対しては、同様の問題を解決する一般的な方法として、例えば、適応共鳴理論(ART:Adaptive Resonance Theory)を適用することができる。すなわち、プローブデータを処理するコンピュータは、あらかじめ設定された教示データを用いて学習を行い、その類似データによってクラスタを構成する。そして、リアルタイムに入力されるプローブデータに対して、そのクラスタとのマッチングを行い、イベントの検出および分類を行う。 For the second problem, for example, adaptive resonance theory (ART) can be applied as a general method for solving the same problem. That is, a computer that processes probe data performs learning using preset teaching data, and forms a cluster based on the similar data. The probe data input in real time is matched with the cluster to detect and classify the event.
しかしながら、特許文献1によるSS/STによるイベント検出は、イベント検出の条件(車両の走行状況や周囲の状況など)、車両の種類や個体差、センサの種類や個体差などに相違があると、そのプローブデータに大きな差が生じる場合があり、交通情報センタ側でのイベントの統合に困難をきたす場合がある。また、SS/STによって情報を圧縮しても、すべてのイベント発生時にプローブデータをアップリンクするので、プローブカーの増加、センサの種類の増加、時間分解能の向上が進行する限り、アップリンクする情報量を削減することはできない。
However, event detection by SS / ST according to
また、適応共鳴理論の適用においては、車両によって得られるプローブデータの場合、その対象となるデータの特性および次数が、車両の台数、車両の個体差、道路の走行特性などに応じて多様かつ短時間に変化する。従って、判定対象のセンサが限定される用途とは異なり、教示データの設定やクラスタの形成を簡単に行うことができない。少なくとも、リアルタイムで入力されるプローブデータについて、そのイベントをリアルタイムで検出し、分類することは困難である。 In addition, in the application of adaptive resonance theory, in the case of probe data obtained by a vehicle, the characteristics and order of the target data are various and short depending on the number of vehicles, individual differences of vehicles, road driving characteristics, etc. Change in time. Therefore, unlike the application in which the sensor to be determined is limited, it is not possible to easily set teaching data or form a cluster. At least, it is difficult to detect and classify the event in real time for probe data input in real time.
そこで、本発明の目的は、プローブカーからアップリンクされるプローブデータを削減することができ、かつ、ある道路区間についての多数のプローブデータから類似する特徴データを抽出し、その抽出した特徴データが対応する道路区間に対し、交通状況に係るイベント情報を付加し、配信する処理を、リアルタイムで行うことが可能な交通情報収集・配信方法、交通情報収集・配信システム、センタ装置および車載端末装置を提供することにある。 Accordingly, an object of the present invention is to reduce probe data uplinked from a probe car, and extract similar feature data from a large number of probe data for a certain road section. A traffic information collection / distribution method, a traffic information collection / distribution system, a center device, and an in-vehicle terminal device capable of performing real-time processing for adding and distributing event information related to traffic conditions to a corresponding road section It is to provide.
本発明は、車両に搭載され、その車両が備えるセンサからプローブデータを取得する車載端末装置と、前記車載端末装置から送信された情報を受信して一時記憶する一時記憶手段を備え、その一時記憶された情報に基づき、道路の交通状況に係るイベント情報を取得するセンタ装置と、を通信可能に接続して構成した交通情報収集・配信システムであり、また、その交通情報収集・配信システムに用いられる交通情報収集・配信方法、センタ装置、および、車載端末装置である。そして、本発明においては、前記車載端末装置および前記センタ装置が以下のように動作することを特徴とする。 The present invention includes an in-vehicle terminal device that is mounted on a vehicle and obtains probe data from a sensor included in the vehicle, and a temporary storage unit that receives and temporarily stores information transmitted from the in-vehicle terminal device. Is a traffic information collection / distribution system configured to be communicably connected to a center device that acquires event information relating to road traffic conditions based on the information obtained, and used for the traffic information collection / distribution system. Traffic information collection / distribution method, center device, and in-vehicle terminal device. And in this invention, the said vehicle-mounted terminal device and the said center apparatus operate | move as follows.
(1)前記車載端末装置は、前記プローブデータから所定のイベントを検出したときには、そのイベントが検出された道路区間に係る前記プローブデータと、そのイベントを識別するイベント識別情報と、をセンタ装置に送信する。
(2)前記センタ装置は、(2−1)前記車載端末装置から送信された前記プローブデータと前記イベント識別情報とを受信し、その受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、(2−2)前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析による特徴空間射影処理を行い、(2−3)前記特徴空間射影処理によって得られた特徴空間ベクトルによりその特徴空間ベクトルの方向の変化点を検出し、(2−4)前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、(2−5)前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の1つを割り付け、(2−6)前記割り付けたイベント識別情報とその道路区間の所在位置を示す区間情報とを前記車載端末装置に配信する。
(3)前記車載端末装置は、前記イベント識別情報と前記区間情報とを受信し、当該車両の現在位置が前記区間情報によって示された道路区間に含まれたときには、前記イベント識別情報によって示されるイベント情報を表示装置に表示する。
(1) When the vehicle-mounted terminal device detects a predetermined event from the probe data, the probe data related to the road section in which the event is detected and event identification information for identifying the event are sent to the center device. Send.
(2) The center device (2-1) receives the probe data and the event identification information transmitted from the in-vehicle terminal device, and temporarily stores the received probe data and the event identification information. (2-2) Among the probe data stored in the temporary storage means, a plurality of probe data that share a part of the corresponding road section with each other are characterized by principal component analysis. (2-3) a change point in the direction of the feature space vector is detected from the feature space vector obtained by the feature space projection process; and (2-4) the plurality of the change points by the detected change point. (2-5) Each of the plurality of probe data including the road section is divided into each of the divided road sections. Allocates one of the event identification information corresponding to, respectively, distributes the segment information indicating the location of the (2-6) the allocation event identification information and the road section to the vehicle terminal.
(3) The in-vehicle terminal device receives the event identification information and the section information, and is indicated by the event identification information when the current position of the vehicle is included in a road section indicated by the section information. Event information is displayed on the display device.
本発明によれば、プローブカーからアップリンクされるプローブデータの量が削減されるとともに、ある道路区間についての多数のプローブデータから類似する特徴データを抽出し、その抽出した特徴データが対応する道路区間に対し交通状況に係るイベントの情報を、リアルタイムで付加し、配信することができるようになる。 According to the present invention, the amount of probe data uplinked from a probe car is reduced, and similar feature data is extracted from a large number of probe data for a certain road section, and the extracted feature data corresponds to the road. Event information related to traffic conditions can be added to a section in real time and distributed.
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳しく説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
(第1の実施形態)
図1は、本発明の第1の実施形態に係る交通情報収集・配信システムの機能ブロックの構成の例を示した図である。図1に示すように交通情報収集・配信システム1は、センタ装置10と車両に搭載された車載端末装置30とによって構成される。ここで、センタ装置10と車載端末装置30とは、携帯電話回線やインターネットなど図示しない通信ネットワークを介して、互いに通信可能に接続されている。また、車載端末装置30は、車両に搭載されている各種のセンサ50、表示装置60などに接続されている。
(First embodiment)
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a functional block configuration of a traffic information collection / distribution system according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the traffic information collection /
ここで、センタ装置10は、プローブデータ受信部11、プローブデータ更新部12、主成分得点ベクトル送信部13、特徴空間射影処理部14、変化点検出部15、イベント区間分割部16、イベント割付部17、イベントデータ配信部18、現況プローブデータ記憶部21、主成分得点ベクトル記憶部22、イベントデータ記憶部23などの機能ブロックを含んで構成される。
Here, the
また、車載端末装置30は、プローブデータ取得部31、イベント検出部32、プローブデータ送信部33、プローブデータ分割部34、直交成分分解部35、アップリンク判定部36、主成分得点ベクトル受信部37、イベントデータ受信部38、イベントデータ表示部39、プローブデータ記憶部41などの機能ブロックを含んで構成される。
The in-vehicle terminal device 30 includes a probe
センサ50としては、車両に一般的に搭載されている種々のセンサを利用することができる。例えば、車速センサ、距離センサ、加速度センサ、ブレーキセンサ、アクセルセンサ、操舵角センサ、GPS(Global Positioning System)受信機などの位置センサ、ABS(Antilock Braking System)などに含まれるスリップセンサ、レーダなどの障害物センサなどのいずれであっても構わない。
As the
車載端末装置30において、プローブデータ取得部31は、各種のセンサ50から入力されるプローブデータを取得し、取得したプローブデータをプローブデータ記憶部41に格納する。また、イベント検出部32は、プローブデータ取得部31によって取得されたプローブデータからイベントを検出し、検出したイベントの種類を表すイベントラベル、例えば、「渋滞」などの情報をプローブデータに付加する。そして、プローブデータ送信部33は、そのイベントラベルが付加されたプローブデータを、プローブデータ分割部34またはアップリンク判定部36からの指示情報に基づき、センタ装置10へ送信(アップリンク)する。
In the in-vehicle terminal device 30, the probe
なお、本実施形態においては、イベント検出部32によるイベントの検出は、単一または複数のセンサ50からのプローブデータを監視することにより検出できるものとする。例えば、車速が所定の速度以下になったときを「渋滞」のイベントとして検出し、そのとき得られるプローブデータに対して、「渋滞」のイベントラベルを付加する。このとき、プローブデータに対して、複数のイベントラベルが付加されても構わない。そして、そのイベントラベルが付加されるプローブデータの部分をイベント区間という。
In this embodiment, the event detection by the
また、車載端末装置30において、主成分得点ベクトル受信部37は、センタ装置10から送信される主成分得点ベクトル(詳細は後記)を受信し、プローブデータ分割部34は、プローブデータ記憶部41に記憶されているプローブデータを、その受信した主成分得点ベクトルの区間内に含まれる部分とその区間外に含まれる部分とに分割する。そして、その区間外に含まれる部分のプローブデータをアップリンクするようにプローブデータ送信部33に指示する。また、直交成分分解部35は、主成分得点ベクトルの区間内に含まれる部分のプローブデータを直交成分分解することによって、主成分得点ベクトルとは異なる成分(直交成分)のデータを抽出する。そして、アップリンク判定部36は、その直交成分のデータが存在するか否かを判定し、異なる成分のデータが存在した場合には、プローブデータのうちその直交成分のデータをセンタ装置10へアップリンクするようにプローブデータ送信部33に指示する。
In the in-vehicle terminal device 30, the principal component score
また、車載端末装置30において、イベントデータ受信部38は、センタ装置10から配信されるイベントデータを受信する。そのイベントデータには、そのイベントデータがどの道路区間に対応するかを示す区間情報が付されているので、イベントデータ表示部39は、その受信したイベントデータに当該車両が走行中の道路区間のものがあったときには、そのイベントデータを表示装置60に表示する。なお、表示装置60は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)などで構成され、ナビゲーション装置の表示装置を共用しても構わない。
In the in-vehicle terminal device 30, the event
次には、センタ装置10において、プローブデータ受信部11は、車載端末装置30から送信されるプローブデータを受信して、その受信したプローブデータを現況プローブデータ記憶部21に格納する。また、プローブデータ更新部12は、現況プローブデータ記憶部21に格納されているプローブデータについて、そのプローブデータに付された日時情報(タイムスタンプ)が現況タイムウィンドウから外れるものを除去する。ここで、現況タイムウィンドウとは、現在時刻の所定時間の前(例えば、5分前)の時刻から現在時刻までの間をいう。すなわち、プローブデータ更新部12は、現況プローブデータ記憶部21に格納されているプローブデータのうち古いデータを除去する。
Next, in the
特徴空間射影処理部14は、現況プローブデータ記憶部21に格納されているプローブデータについて主成分分析処理を行い、特徴空間ベクトルおよび主成分得点ベクトルを算出し、さらに、その算出した主成分得点ベクトルを主成分得点ベクトル記憶部22に格納する。そして、変化点検出部15は、前記算出された特徴空間ベクトルについてそのベクトルの方向の変化点を検出する。また、イベント区間分割部16は、その変化点に基づき道路区間を分割し、イベント割付部17は、その分割された道路区間に対し、プローブデータに付されていたイベントラベルを割り付け、道路区間情報とイベントラベルとをイベントデータとしてイベントデータ記憶部23に格納する。イベントデータ配信部18は、イベントデータ記憶部23に格納されているイベントデータを車載端末装置30へ配信する。
The feature space
なお、センタ装置10における特徴空間射影処理部14以下の各機能ブロックの機能については、後記するところにより詳しく説明する。
The function of each functional block below the feature space
図1において、センタ装置10は、図示しないCPU(Central Processing Unit)と記憶装置とを含んで構成されたコンピュータによって構成され、センタ装置10の前記した各機能ブロックの機能は、前記CPUが前記記憶装置に記憶された所定のプログラムを実行することによって実現される。なお、記憶装置は、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ、ハードディスク装置などによって構成される。
In FIG. 1, a
同様に、車載端末装置30は、図示しないCPUと記憶装置とを含んで構成されたコンピュータによって構成され、車載端末装置30の前記した各機能ブロックの機能は、前記CPUが前記記憶装置に記憶された所定のプログラムを実行することによって実現される。なお、記憶装置は、RAM、フラッシュメモリ、ハードディスク装置などによって構成される。 Similarly, the in-vehicle terminal device 30 is configured by a computer that includes a CPU and a storage device (not shown), and the function of each functional block of the in-vehicle terminal device 30 is stored in the storage device. This is realized by executing a predetermined program. The storage device is constituted by a RAM, a flash memory, a hard disk device, or the like.
図2は、第1の実施形態において、車載端末装置からセンタ装置へ送信されるプローブデータ、および、センタ装置から車載端末装置へ配信されるイベントデータの構成を示した図である。 FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of probe data transmitted from the in-vehicle terminal device to the center device and event data distributed from the center device to the in-vehicle terminal device in the first embodiment.
図2において、プローブデータの日時情報は、そのプローブデータが取得されたときの日時を表す情報である。また、区間情報は、そのプローブデータが取得された道路リンク(交差点間を結ぶ道路を道路リンクという)における道路区間に係る情報であり、道路リンクの識別情報、その道路リンクにおけるイベント発生位置情報、そのイベントに係るプローブデータが存在する区間の距離情報などの情報を含む。また、イベントラベルは、イベント検出部32で付加されたそのイベントの種類を識別する情報である。
In FIG. 2, the date and time information of the probe data is information representing the date and time when the probe data is acquired. The section information is information related to a road section in the road link from which the probe data has been acquired (a road connecting intersections is referred to as a road link). The road link identification information, the event occurrence position information in the road link, It includes information such as distance information of a section where probe data related to the event exists. The event label is information for identifying the type of the event added by the
なお、車載端末装置30が道路リンクの識別情報や位置情報などを含んだ道路地図情報を有しない場合には、車載端末装置30では、道路リンクの識別情報を付すことができない。この場合には、イベント発生位置情報としてGPS受信機などから得られる緯度・経度情報を用い、道路リンクの識別情報については、センタ装置10で付加するようにしても構わない。
If the in-vehicle terminal device 30 does not have road map information including road link identification information or position information, the in-vehicle terminal device 30 cannot attach road link identification information. In this case, latitude / longitude information obtained from a GPS receiver or the like may be used as event occurrence position information, and road link identification information may be added by the
また、プローブデータの本体は、センサ#i(i=1,…,s:ただし、sはセンサの数)から取得されるデータdij(j=1,…,n:nはデータの数)によって構成される。なお、センサ#iから取得されるdijは、一般には、時系列のデータとして取得されるが、本実施形態においては、時系列のデータが、例えば、走行距離センサのデータと組み合せることによって、走行距離を主軸とするデータに変換されたデータ、例えば、車両が1m走行するごとに得られるデータであるとする。 The probe data body is data d ij (j = 1,..., N: n is the number of data) acquired from sensor #i (i = 1,..., S: where s is the number of sensors). Consists of. Note that d ij acquired from the sensor #i is generally acquired as time-series data, but in the present embodiment, the time-series data is combined with, for example, data of a travel distance sensor. It is assumed that the data is converted into data having the travel distance as the main axis, for example, data obtained every time the vehicle travels 1 m.
また、アップリンク判定部36によってアップリンクが指示された場合には、アップリンクするプローブデータは、センサ#i(i=1,…,s)から取得されたデータdijそのものではなく、直交成分分解部35によって抽出された主成分得点ベクトルについての直交成分のデータとなる。
When uplink is instructed by the
また、センタ装置10から車載端末装置30へ配信されるイベントデータは、日時情報と区間情報とイベントラベルとを含んで構成される。この場合の区間情報は、道路リンクの識別情報とその道路リンクにおける少なくとも2地点の位置情報とを含む。また、イベントラベルは、イベント割付部17によってその区間に割り付けられるイベントラベルであり、複数のイベントラベルが割り付けられても構わない。
The event data distributed from the
なお、イベントデータ記憶部23には、以上のように構成されたイベントデータが多数記憶されることになる。そして、イベントデータ配信部18は、前記イベントデータを車載端末装置30ごとに個別に配信してもよいが、通常は、所定のエリア内に所在する複数の車載端末装置30に対して、そのエリアに含まれる道路区間の区間情報を有するイベントデータをマルチキャストなどにより一斉に配信する。
The event
図3は、第1の実施形態に係る交通情報収集・配信システムにおける処理の流れの概要を示した図である。すなわち、この処理の流れは、車載端末装置30がセンサ50からプローブデータを取得して、そのプローブデータからイベントを検出し、必要最小限のプローブデータだけをセンタ装置10にアップリンクし、センタ装置10がそのアップリンクされたプローブデータをそれまで保有しているイベントデータと統合または分離して、新たなイベントデータを生成し、保有および生成したイベントデータを配信するまでの処理を示したものである。なお、この処理において、車載端末装置30は、複数(多数)存在することを想定している。
FIG. 3 is a diagram showing an outline of a process flow in the traffic information collection / distribution system according to the first embodiment. That is, the flow of this process is as follows. The in-vehicle terminal device 30 acquires probe data from the
図3に示すように、車載端末装置30は、センサ50から取得したプローブデータによって渋滞といったようなイベントを検出すると(ステップS10)、センタ装置10に対して「アップリンク通知」を送信する(ステップS11)。「アップリンク通知」は、車載端末装置30がセンタ装置10に対し、プローブデータのアップリンクをしようとしていることを知らせる通知である。また、本実施形態の場合、「アップリンク通知」は、センタ装置10に対し、主成分得点ベクトルの送信を要求する情報であるといってもよい。なお、「アップリンク通知」には、車載端末装置30を搭載した車両の現在位置情報が添付される。
As shown in FIG. 3, when the in-vehicle terminal device 30 detects an event such as a traffic jam from the probe data acquired from the sensor 50 (step S10), it transmits an “uplink notification” to the center device 10 (step S10). S11). The “uplink notification” is a notification that informs the
センタ装置10は、「アップリンク通知」を受信すると、添付された車両の現在位置情報に基づき主成分得点ベクトル記憶部22を参照して、当該車両が走行中の道路リンクにイベント統合済み区間があるか否かを判定する(ステップS12)。イベント統合済み区間とは、ここでは、主成分得点ベクトルが対応付けられている道路区間であることを意味し、その詳細については後記する。
When the
そして、その判定の結果、イベント統合済み区間があったときには(ステップS12でYes)、センタ装置10は、当該統合済み区間情報を含んだ主成分得点ベクトルを車載端末装置30へ送信する(ステップS13)。また、イベント統合済み区間がなかったときには(ステップS12でNo)、センタ装置10は、車載端末装置30へ「無条件アップリンク要求」を送信する(ステップS14)。
If the result of the determination is that there is an event integrated section (Yes in step S12), the
一方、車載端末装置30は、そのとき受信したデータが「無条件アップリンク要求」であったときには(ステップS15でYes)、イベントラベルを含み、そのイベントに係る全プローブデータをセンタ装置10へアップリンクする(ステップS16)。また、その受信したデータが「無条件アップリンク要求」でなかったとき(ステップS15でNo)、つまり、受信したデータが統合済み区間情報を含んだ主成分得点ベクトルであったときには、車載端末装置30は、その統合済み区間情報に基づきプローブデータを区間分割する(ステップS17)。
On the other hand, when the data received at that time is an “unconditional uplink request” (Yes in step S15), the in-vehicle terminal device 30 uploads all probe data related to the event to the
そして、その区間分割によって前記統合済み区間に含まれない新規区間が生じた場合には、その新規区間のプローブデータを抽出する。また、前記統合済み区間内に含まれるプローブデータについては、主成分得点ベクトルによる直交成分分解を行い(ステップS18)、その直交成分をイベントの新規成分として抽出する。このようにして、プローブデータの新規区間または新規成分(直交成分)が抽出されたときには(ステップS19でYes)、車載端末装置30は、イベントラベルを含み、前記抽出部分のプローブデータをセンタ装置10へアップリンクする(ステップS20)。また、新規区間も新規成分も抽出されなかったときには(ステップS19でNo)、プローブデータのアップリンクを行わない。 When a new section that is not included in the integrated section is generated by the section division, probe data of the new section is extracted. For the probe data included in the integrated section, orthogonal component decomposition is performed using a principal component score vector (step S18), and the orthogonal component is extracted as a new event component. When a new section or a new component (orthogonal component) of probe data is extracted in this way (Yes in step S19), the in-vehicle terminal device 30 includes the event label, and the probe data of the extracted portion is sent to the center device 10 (Step S20). Further, when neither a new section nor a new component is extracted (No in step S19), the probe data is not uplinked.
次に、センタ装置10は、車載端末装置30からアップリンクされたプローブデータ(全プローブデータ、新規区間または新規成分のプローブデータ)を受信すると、そのプローブデータをいったん現況プローブデータ記憶部21に格納した上で、イベント統合済み区間と新規区間とを含む新たなイベント統合区間に属するプローブデータについて特徴空間射影処理を行い、その結果得られる特徴空間ベクトルの変化点を検出することによって、イベント区間を分割する(ステップS21)。そして、センタ装置10は、その分割したイベント区間へイベントラベルを割付け、イベント区間の区間情報とイベントラベルを対応付けて、イベントデータ記憶部23に格納する(ステップS22)。
Next, upon receiving the uplink probe data (all probe data, new section or new component probe data) from the in-vehicle terminal device 30, the
また、センタ装置10は、イベントデータ記憶部23に格納したイベントデータを、例えば、5分ごとなど所定時間ごとに、車載端末装置30に配信する(ステップS23)。また、車載端末装置30は、その配信されたイベントデータを受信し、その受信したイベントデータに含まれる区間情報と当該車両の現在位置とを照合し、その現在位置を包含する区間情報を有するイベントデータがあったときには、そのイベントデータを表示装置に表示する(ステップS24)。
Further, the
以上、図3に示した処理によって、センタ装置10は、道路を走行中の複数の車両それぞれに搭載された車載装置30からイベントデータ、つまり、交通情報を収集することができ、また、その収集した交通情報を車載装置30へ配信することができる。従って、車載装置30は、自らが検出する前であっても、他の車載装置30によって検出されたイベントデータ、つまり、交通情報を取得し、表示することができる。
As described above, the
続いて、以上の処理において本実施形態を特徴付ける処理について、例などを用いて、さらに詳しく説明する。 Next, the process that characterizes the present embodiment in the above process will be described in more detail using an example.
図4は、第1の実施形態に係る主成分分析における特徴空間射影処理の例を模式的に示した図である。主成分分析は、多数のデータから互いに相関のあるデータを抽出し、それらのデータを統合することにより、そのデータ量を削減し、そのデータが有する特徴を把握しやすくしようとする技術である。従って、同じイベントについて複数の車両の車載端末装置30から取得されるプローブデータ同士には、当然ながら高い相関があると考えられるので、主成分分析を適用することによって、それらのプローブデータを統合化することができるのである。 FIG. 4 is a diagram schematically illustrating an example of feature space projection processing in principal component analysis according to the first embodiment. Principal component analysis is a technique for extracting data correlated to each other from a large number of data and integrating the data to reduce the amount of data and make it easier to grasp the characteristics of the data. Therefore, since it is considered that there is a high correlation between the probe data acquired from the in-vehicle terminal devices 30 of a plurality of vehicles for the same event, the probe data is integrated by applying principal component analysis. It can be done.
例えば、図4に示すように、複数の車載端末装置30によってデータA、データB、データCのプローブデータが取得されたとする。このとき、データA,B,Cの相関は非常に高い。従って、これらは同じイベントによって形成されたデータということができる。ただし、データCは、例えば、車両の個体差などによってデータの変化率が大きいものになっており、データA、データBとは少しだけ相関性が小さくなっている。 For example, as illustrated in FIG. 4, it is assumed that probe data of data A, data B, and data C is acquired by a plurality of in-vehicle terminal devices 30. At this time, the correlation between the data A, B, and C is very high. Therefore, it can be said that these are data formed by the same event. However, the data C has a large data change rate due to, for example, individual differences between vehicles, and the correlation with the data A and data B is slightly reduced.
このようなデータA,B,Cに対して主成分分析を施すと、データの種類の数が減少した、いわゆる、特徴空間のデータに変換することができる。このようなデータ変換は、しばしば、特徴空間射影と呼ばれる。図4においては、データA,B,Cは、データA,B,Cが相関をもって変化する成分のデータXと、データCがデータA,Bと無相関に変化する成分のデータYとに変換されている。つまり、特徴空間の座標軸は、相関の高いデータを代表させることができるように選択される。 When principal component analysis is performed on such data A, B, and C, it can be converted into so-called feature space data in which the number of types of data is reduced. Such data transformation is often referred to as feature space projection. In FIG. 4, data A, B, and C are converted into data X that is a component in which data A, B, and C change in correlation and data Y that is a component in which data C changes uncorrelated with data A and B. Has been. That is, the coordinate axis of the feature space is selected so that highly correlated data can be represented.
本実施形態のセンタ装置10においては、以上のような特徴空間射影は、特徴空間射影処理部14で行われる。なお、プローブデータ空間におけるデータA,B,Cが特徴空間に射影されて得られたデータX、データYは、それぞれ、主成分得点ベクトルと呼ばれる。換言すれば、主成分得点ベクトルは、特徴空間におけるデータの座標軸ごとの座標値の履歴情報である。この特徴空間射影で得られた主成分得点ベクトルは、主成分得点ベクトル記憶部22に記憶される
In the
特徴空間におけるデータが表す座標値は、特徴空間ベクトルと呼ばれているが、本実施形態では、その特徴空間ベクトルの方向の変化を捉えて、それをイベントの変化点と判断する。例えば、図4の例では、データXは、そのノルム(ベクトルの大きさの絶対値)が大きく、当該イベントの寄与が大きいデータである。また、データYは、そのノルムが小さく、当該イベントの寄与が小さいデータである。複数のベクトルの合成において、合成されるベクトルの方向は、ノルムが大きいベクトルの方向の影響を受けるので、この場合の特徴空間ベクトルの方向は、データXの値の影響を大きく受ける。従って、図4の例では、破線で示した位置付近でデータXの値が大きく変化しているので、特徴空間ベクトルもその破線の位置付近で、大きく変化していることになる。そこで、その破線付近でイベントが変化しているものと判断する。 The coordinate value represented by the data in the feature space is called a feature space vector. In this embodiment, a change in the direction of the feature space vector is captured and determined as an event change point. For example, in the example of FIG. 4, the data X is data having a large norm (absolute value of the vector magnitude) and a large contribution of the event. The data Y is data having a small norm and a small contribution of the event. In the synthesis of a plurality of vectors, the direction of the vector to be synthesized is affected by the direction of the vector having a large norm, and the direction of the feature space vector in this case is greatly influenced by the value of the data X. Therefore, in the example of FIG. 4, since the value of the data X changes greatly in the vicinity of the position indicated by the broken line, the feature space vector also changes greatly in the vicinity of the position of the broken line. Therefore, it is determined that the event is changing near the broken line.
従って、本実施形態においては、特徴空間ベクトルの変化点を検出して、その変化点によりイベント区間を分割する。ちなみに、図4の例では、破線より前の区間をイベントαとし、破線より後の区間をイベントβとしている。なお、センタ装置10においては、これらの処理を変化点検出部15およびイベント区間分割部16で行っている。
Therefore, in this embodiment, the change point of the feature space vector is detected, and the event section is divided by the change point. Incidentally, in the example of FIG. 4, the section before the broken line is set as event α, and the section after the broken line is set as event β. In the
ここで、主成分得点ベクトルと特徴空間ベクトルはそれぞれ別物であることを補足して注意しておく。例えば、dij(i=1,…,s,j=1,…,n)をプローブデータとし、ckj(k=1,…,u,j=1,…,n,u<s)をそのプローブデータが特徴空間射影によって変換された特徴空間のデータであるとする。このとき、ckjを行列Cの要素とすると、行列Cの列ベクトル(c1j,c2j,…,cuj)t(j=1,…,n)が特徴空間ベクトルであり、行ベクトル(ck1,ck2,…,ckn)(k=1,…,u)が主成分得点ベクトルである。 Note that the principal component score vector and the feature space vector are different from each other. For example, d ij (i = 1,..., S, j = 1,..., N) is used as probe data, and c kj (k = 1,..., U, j = 1,..., N, u <s) is set. It is assumed that the probe data is feature space data converted by feature space projection. At this time, if c kj is an element of the matrix C, the column vector (c 1j , c 2j ,..., C uj ) t (j = 1,..., N) of the matrix C is the feature space vector, and the row vector ( c k1 , c k2 ,..., c kn ) (k = 1,..., u) are the principal component score vectors.
図5は、第1の実施形態に係るセンタ装置におけるイベント統合区間決定の考え方を示した図である。車載端末装置30からセンタ装置10に新規のプローブデータがアップリンクされたときには、センタ装置10の現況プローブデータ記憶部21には、先行する車両の車載端末装置30からアップリンクされたプローブデータがすでに存在することが多い。図5では、そのプローブデータを既存プローブデータ#1,#2,…,#mと表記している。
FIG. 5 is a diagram showing the concept of event integration section determination in the center device according to the first embodiment. When new probe data is uplinked from the in-vehicle terminal device 30 to the
また、図5に示すように、それらの既存プローブデータ#1,#2,…,#mのイベント区間は、道路の混雑状況や車両の走行状況などのために位置のずれを生じる。しかしながら、センタ装置10は、そのイベント区間に重なりがある限りは、そのプローブデータが同じイベントに由来するものとして、そのイベント区間をすべて含むような区間に統合して特徴空間射影処理を行う。
Further, as shown in FIG. 5, the event sections of these existing
従って、新規のプローブデータがアップリンクされたときには、先行してアップリンクされた既存プローブデータ#1,#2,…,#mにより、それらのイベント区間はいったん統合されていることになる。そこで、本実施形態では、新規のプローブデータがアップリンクされたときすでに存在するプローブデータのイベント区間を統合したイベント区間をイベント統合済み区間という。
Therefore, when new probe data is uplinked, the event sections are once integrated by the existing
センタ装置10は、新規のプローブデータがアップリンクされたときには、そのイベント統合済み区間と新たなプローブデータのイベント区間との論理和により新規のイベント統合区間を形成し、既存プローブデータ#1,#2,…,#mと新規のプローブデータとについて特徴空間射影処理を行う。このとき、イベント統合済み区間に所定時間以上の時間を経過した古いプローブデータが存在した場合には、その古いプローブデータは、特徴空間射影処理の対象から除外する。
When new probe data is uplinked, the
なお、図5のようにイベント区間の範囲が異なるようなプローブデータに対して、特徴空間射影処理を行う場合には、各プローブデータは、特徴空間射影処理対象のイベント統合区間に対して欠損値を有することになる。これに対しては、本実施形態では、計算量が多くはなるが、欠損区間の値を推定して補間する欠損値付き主成分分析法を利用するものとする。 When the feature space projection process is performed on probe data having different event section ranges as shown in FIG. 5, each probe data is a missing value with respect to the event integration section subject to the feature space projection process. Will have. On the other hand, in this embodiment, although the amount of calculation increases, a principal component analysis method with a missing value that estimates and interpolates a value of a missing section is used.
図6は、第1の実施形態に係るセンタ装置におけるイベントラベル割付の例を示した図である。 FIG. 6 is a diagram illustrating an example of event label allocation in the center device according to the first embodiment.
センタ装置10は、プローブデータのアップリンクを受けると、以上に説明したようにして、新規のイベント統合区間に対して、特徴空間射影処理を行い、特徴空間ベクトルの変化点を検出し、イベント区間を分割する。そして、センタ装置10は、その分割したイベント区間のそれぞれにイベントラベルを割り付ける。
Upon receiving the probe data uplink, the
このイベントラベルの割付に当たっては、統合の対象となったプローブデータすべてについて同じイベントラベルが付されていたか否かを判定する。そして、すべて同じイベントラベルが付されていたときには、そのイベントラベルを前記分割したイベント区間に割り付ける。また、すべて同じイベントラベルが付されていなかったとき、つまり、異なるイベントラベルが混在していたときには、多数決により最も多いイベントラベルを選択し、その最多数のイベントラベルをそのイベント区間に割り付ける。 In assigning event labels, it is determined whether or not the same event label has been assigned to all probe data to be integrated. When all the same event labels are attached, the event labels are assigned to the divided event sections. When all event labels are not attached, that is, when different event labels are mixed, the most event label is selected by majority decision, and the most event label is assigned to the event section.
ちなみに、図6においては、イベント#1のイベント区間のプローブデータに付されたイベントラベルは、すべて同じ「渋滞」であったので、イベント#1のイベント区間には「渋滞」のイベントラベルが割り付けられている。また、イベント#3およびイベント#4のイベント区間には、多数決により、それぞれ、「障害物」および「スリップ」のイベントラベルが割り付けられている。
By the way, in FIG. 6, the event label attached to the probe data in the event section of
図7は、第1の実施形態に係る車載端末装置におけるプローブデータの分割および直交成分分解の例を示した図、図8は、その直交成分分解の基本的な考え方を示した図である。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of probe data division and orthogonal component decomposition in the in-vehicle terminal device according to the first embodiment, and FIG. 8 is a diagram illustrating a basic concept of the orthogonal component decomposition.
車載端末装置30は、前記したように、プローブデータをアップリンクするに当たっては、「アップリンク通知」をセンタ装置10に送信する。これに対しセンタ装置10は、その車載端末装置30を搭載した車両が走行中の道路リンクに既存のイベント統合済み区間があるか否かを判定し、既存のイベント統合済み区間があったときには、そのイベント統合済み区間に含まれる既存のプローブデータについての特徴空間射影処理によってすでに得られている主成分得点ベクトルを車載端末装置30へ送信する。
As described above, the in-vehicle terminal device 30 transmits “uplink notification” to the
車載端末装置30は、主成分得点ベクトルを受信し、受信した主成分得点ベクトルのイベント区間と、アップリンクしようとしているプローブデータのイベント区間(以下、新規アップリンク区間という)とを比較する。そして、図7に示すように、新規アップリンク区間を主成分得点ベクトルのイベント区間内に含まれる区間(1)と、主成分得点ベクトルのイベント区間に含まれない区間(2)とに分割する(プローブデータ分割部34)。一方、区間(1)の部分のプローブデータについては、そのプローブデータを、受信した主成分得点ベクトルの基底ベクトルに射影して、射影成分(a)と、主成分得点ベクトルの基底ベクトルに直交する直交成分(b)とに分解する(直交成分分解部35)。そして、区間(2)の部分のプローブデータについては、それまでのイベント統合済み区間に含まれないイベント情報を有している可能性があるので、アップリンクの対象とする。 The in-vehicle terminal device 30 receives the principal component score vector, and compares the event interval of the received principal component score vector with the event interval of probe data to be uplinked (hereinafter referred to as a new uplink interval). Then, as shown in FIG. 7, the new uplink section is divided into a section (1) included in the event section of the principal component score vector and a section (2) not included in the event section of the principal component score vector. (Probe data dividing unit 34). On the other hand, for the probe data in the section (1), the probe data is projected onto the basis vector of the received principal component score vector, and is orthogonal to the projection component (a) and the basis vector of the principal component score vector. It decomposes into the orthogonal component (b) (orthogonal component decomposition unit 35). The probe data in the section (2) is considered to be an uplink target because it may have event information that is not included in the previous event integrated section.
図8において、(例1)Yのようなプローブデータは、主成分得点ベクトルをAとしたとき、その基底ベクトルへの射影成分YAとそれに直交する成分YBとに分解される。すなわち、直交成分YBは、主成分得点ベクトルAに含まれない何らかのイベント情報を有していることを意味するので、直交成分YBをアップリンクの対象とする。ただし、図8(例2)Yのように、直交成分YBがあってもそのノルムが小さい場合には、それに対応するイベントが存在しないと判断して、アップリンクの対象としない。車載端末装置30は、適宜、閾値を設け、抽出された直交成分YBのノルムをその閾値と比較することにより、直交成分の有無を判定する。 8, the probe data, such as (Example 1) Y, when the principal component score vector is A, is decomposed into a component Y B which is orthogonal thereto and projection component Y A to its basis vectors. That is, since the orthogonal component Y B means that it has some event information not included in the principal component score vector A, the orthogonal component Y B is the target of uplink. However, as shown in FIG. 8 (Example 2) Y, if the orthogonal component Y B is the norm even if small, it is determined that the event corresponding thereto is not present, is not used for the uplink. The in-vehicle terminal device 30 appropriately determines the presence / absence of an orthogonal component by providing a threshold value and comparing the norm of the extracted orthogonal component Y B with the threshold value.
以上のように、直交成分のノルムが所定の閾値に達しない場合には、車載端末装置30は、その部分のプローブデータにはセンタ装置10がすでに有しているイベント情報以外に新たな情報はないものと判断して、そのプローブデータをアップリンクの対象から外す。よって、車載端末装置30からセンタ装置10へアップリンクされるプローブデータの量を削減することができる。
As described above, when the norm of the orthogonal component does not reach the predetermined threshold, the in-vehicle terminal device 30 includes new information other than the event information that the
図9は、第1の実施形態に係る車載端末装置におけるイベントデータの表示方法の例を示した図である。 FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a display method of event data in the in-vehicle terminal device according to the first embodiment.
車載端末装置30は、センタ装置10から配信されるイベントデータを受信し、その受信したイベントデータを車載端末装置30の表示装置に表示する。このとき、図9に示したように、センタ装置10は、既存のイベント統合済み区間により割り付けられたイベント#1,#2,#3に対しては「既存フラグ」を付けて配信し、新規プローブデータによって割り付けられたイベント#4,#5に対しては「新規フラグ」を付して配信する。そして、車載端末装置30は、「既存フラグ」が付されたイベントデータと「新規フラグ」が付されたイベントデータとを、その色や形状などによって互いに識別可能なように、表示装置に表示する。
The in-vehicle terminal device 30 receives the event data distributed from the
また、車載端末装置30自身が検出したイベントについて、配信されたイベントデータに含まれないイベントがあったときには、車載端末装置30は、その自身が検出したイベントを、配信されたイベントとはその色や形状などによって識別可能なように、表示装置に表示する。 In addition, for an event detected by the in-vehicle terminal device 30 itself, when there is an event that is not included in the distributed event data, the in-vehicle terminal device 30 refers to the event detected by the in-vehicle terminal device 30 as the color of the distributed event. It is displayed on the display device so that it can be identified by the shape and the like.
図10は、第1の実施形態に係るセンタ装置の動作フローを示した図である。図10に示すように、センタ装置10は、車載端末装置30から送信されるアップリンク通知を受信すると(ステップS31)、そのアップリンク通知に添付されている当該車両の現在位置情報に基づき主成分得点ベクトル記憶部22を参照して、当該車両が走行中の道路リンクにイベント統合済み区間があるか否かを判定する(ステップS32)。そして、その道路リンクにイベント統合済み区間があったときには(ステップS32でYes)、センタ装置10は、そのイベント統合済み区間に係る主成分得点ベクトルを車載端末装置30に送信する(ステップS33)。一方、イベント統合済み区間がなかったときには(ステップS32でNo)、無条件アップリンク要求を車載端末装置30に送信する(図示省略:ただし、図3ステップS14に相当)。
FIG. 10 is a diagram illustrating an operation flow of the center device according to the first embodiment. As shown in FIG. 10, when the
次に、センタ装置10は、車載端末装置30から送信されるプローブデータを受信すると(ステップS34)、その受信したプローブデータを現況プローブデータ記憶部21に格納する(ステップS35)。そして、センタ装置10は、現況プローブデータ記憶部21内に格納されているデータ(プローブデータ)のタイムスタンプを確認し(ステップS36)、現況タイムウィンドウ幅から外れるデータがあるか否かを判定する(ステップS37)。その判定の結果、現況タイムウィンドウ幅から外れるデータがあったときには(ステップS37でYes)、その現況タイムウィンドウ幅から外れるデータを現況プローブデータ記憶部21から除去する(ステップS38)。
Next, when the
続いて、センタ装置10は、前記受信したプローブデータのイベント区間と前記イベント統合済み区間とにより形成されるイベント統合区間に含まれるプローブデータについて主成分分析の特徴空間射影処理を行う(ステップS39)。そして、センタ装置10は、特徴空間射影処理によって得られる特徴空間ベクトルの変化点検出を行い(ステップS40)、さらに、その変化点に基づきイベント区間を分割する(ステップS41)。
Subsequently, the
次に、センタ装置10は、ステップS42〜ステップS46をループ処理することにより、前記分割されたそれぞれのイベント区間に対してイベントラベルを割り付ける(図6参照)。そのループ処理では、センタ装置10は、イベント区間とプローブデータに付されたイベント検出位置とを照合し(ステップS43)、当該イベントイベント区間内にあるプローブデータに付されたイベントラベルを集計する(ステップS44)。そして、当該イベント区間にあるイベントラベルの中で、最多数のイベントラベルをそのイベント区間の代表イベントラベルとして割り付ける(ステップS45)。
Next, the
最後に、センタ装置10は、以上のイベントラベルの割付によってラベリングされたイベントデータを車載端末装置30に配信する(ステップS47)。なお、配信するときの1つのイベントデータの構成は図2によるが、図9で示したように、イベントデータを既存プローブデータによるものと、新規プローブデータによるものとを区別する場合には、その識別フラグ(「既存」フラグおよび「新規」フラグ)を付すものとする。
Finally, the
図11は、第1の実施形態に係る車載端末装置の動作フローを示した図である。図11に示すように、車載端末装置30は、センサ50によって取得されたプローブデータからイベントを検出すると(ステップS51)、センタ装置10へ「アップリンク通知」を送信する(ステップS52)。そうすると、センタ装置10から主成分得点ベクトルまたは無条件アップリンク要求が送信されてくるので、車載端末装置30は、それが主成分得点ベクトルであるか否かを判定する(ステップS53)。
FIG. 11 is a diagram illustrating an operation flow of the in-vehicle terminal device according to the first embodiment. As illustrated in FIG. 11, when the in-vehicle terminal device 30 detects an event from the probe data acquired by the sensor 50 (step S51), the in-vehicle terminal device 30 transmits an “uplink notification” to the center device 10 (step S52). Then, since a principal component score vector or an unconditional uplink request is transmitted from the
そして、その判定の結果、それが主成分得点ベクトルでなかったとき(ステップS53でNo)、つまり、無条件アップリンク要求であったときには、車載端末装置30は、プローブデータとイベントラベルとをセンタ装置10にアップリンクする(ステップS54)。一方、それが主成分得点ベクトルであったときには(ステップS53でYes)、図5に示したようにして、その主成分得点ベクトルに含まれるイベント統合済み区間の情報に基づき、当該プローブデータを分割する(ステップS55)。 If the result of the determination is that it is not a principal component score vector (No in step S53), that is, if it is an unconditional uplink request, the in-vehicle terminal device 30 centers the probe data and the event label. Uplink to the device 10 (step S54). On the other hand, when it is a principal component score vector (Yes in step S53), as shown in FIG. 5, the probe data is divided based on the information of the event integrated section included in the principal component score vector. (Step S55).
次に、車載端末装置30は、前記分割したプローブデータのうち既存区間(イベント統合済み区間)に含まれる部分のプローブデータを、前記受信した主成分得点ベクトルにより直交成分分解し(ステップS56:図8参照)、その直交成分のノルムが所定の閾値以上であるか否かを判定する(ステップS57)。その判定の結果、その直交成分のノルムが所定の閾値以上であったときには(ステップS57でYes)、車載端末装置30は、新規区間のプローブデータと既存区間の直交成分とイベントラベルとをセンタ装置10にアップリンクする(ステップS58)。一方、その直交成分のノルムが所定の閾値に達しなかったときには(ステップS57でNo)、車載端末装置30は、新規区間のプローブデータとイベントラベルとをセンタ装置10にアップリンクする(ステップS59)。 Next, the in-vehicle terminal device 30 performs orthogonal component decomposition on the probe data of the portion included in the existing section (event-integrated section) of the divided probe data based on the received principal component score vector (step S56: FIG. 8), it is determined whether the norm of the orthogonal component is equal to or greater than a predetermined threshold (step S57). As a result of the determination, when the norm of the orthogonal component is equal to or greater than a predetermined threshold (Yes in step S57), the in-vehicle terminal device 30 displays the probe data of the new section, the orthogonal component of the existing section, and the event label as the center device. Uplink to 10 (step S58). On the other hand, when the norm of the orthogonal component does not reach the predetermined threshold value (No in step S57), the in-vehicle terminal device 30 uplinks the probe data and the event label of the new section to the center device 10 (step S59). .
続いて、車載端末装置30は、センタ装置10から配信されるイベントデータを受信し(ステップS60)、受信したイベントデータを表示装置に表示する(ステップS61)。その表示の方法については、図9に示した通りである。 Subsequently, the in-vehicle terminal device 30 receives the event data distributed from the center device 10 (step S60), and displays the received event data on the display device (step S61). The display method is as shown in FIG.
以上、第1の実施形態によれば、車載端末装置30は、イベントを検出したとき、プローブデータをすべてセンタ装置10に送信するのではなく、(1)センタ装置10から主成分得点ベクトルが送信されなかったとき、(2)センタ装置10から送信された主成分得点ベクトルとの直交成分があったとき、(3)センタ装置10から送信された主成分得点ベクトルの区間外であったときに、そのプローブデータまたは主成分得点ベクトルとの直交成分をセンタ装置10に送信する。すなわち、車載端末装置30は、センタ装置10が有するプローブデータの特徴と同じ特徴を有するプローブデータであったときには、そのプローブデータをセンタ装置10に送信しない。従って、同一のイベントが複数の車両の車載端末装置30によって検出されても、そのプローブデータが類似したものであったときには、それらのプローブデータは、重複してセンタ装置10へ送信されることはない。よって、車載端末装置30からセンタ装置10へ送信されるプローブデータの量を削減することができ、その結果、センタ装置10の処理負荷も軽減される。
As described above, according to the first embodiment, when the in-vehicle terminal device 30 detects an event, the in-vehicle terminal device 30 does not transmit all the probe data to the
また、第1の実施形態によれば、主成分分析法の特徴空間射影処理によって複数のプローブデータから類似する特徴データを抽出し、その抽出した特徴データが存在する道路区間に対してイベントを割り付けている。この主成分分析法は、多数のデータの中から互いに相関する特徴データを抽出するだけであるので、適応共鳴理論のように教示データを必要とすることもなく、また、プローブデータの種類、つまり、センサ50の種類やその個体差に依存しない結果が得られる。従って、第1の実施形態においては、センタ装置10に次々にプローブデータが入力されても、センタ装置10は、リアルタイムに、かつ、継続的に、プローブデータから特徴データを抽出し、その特徴データにイベントを割り付けることができ、さらに、その割り付けたイベントを車載端末装置に配信することができる。
Further, according to the first embodiment, similar feature data is extracted from a plurality of probe data by the feature space projection process of the principal component analysis method, and an event is assigned to a road section where the extracted feature data exists. ing. Since this principal component analysis method only extracts feature data correlated with each other from a large number of data, there is no need for teaching data as in adaptive resonance theory, and the type of probe data, that is, A result that does not depend on the type of
なお、以上に説明した第1の実施形態は、様々な変形が可能である。例えば、センタ装置10から定期的に主成分得点ベクトルを配信するようにし、車載端末装置30がイベントを検出したとき、センタ装置10への「アップリンク通知」の送信を省略するようにしても構わない。この場合も第1の実施形態と同様の効果を得ることができる。
Note that the first embodiment described above can be variously modified. For example, the principal component score vector is periodically distributed from the
また、以上に説明した第1の実施形態における車載端末装置30は、通信機能を有するカーナビゲーション装置の一部として実現することができる。この場合には、車載端末装置30は、センタ装置10から配信されるイベントデータを容易に地図上に表示することができる。従って、車載端末装置30は、配信を受けたイベントデータを、自車がそのイベントが発生した道路リンクに差しかかったときに表示するように限定する必要はなく、いつでもその時点でのイベント、つまり、交通情報を地図上表示することができる。
Moreover, the vehicle-mounted terminal device 30 in 1st Embodiment demonstrated above is realizable as some car navigation apparatuses which have a communication function. In this case, the in-vehicle terminal device 30 can easily display the event data distributed from the
(第2の実施形態)
続いて、図12以下の図面を参照して、本発明の第2の実施形態について詳しく説明する。ここで、図12は、本発明の第2の実施形態に係る交通情報収集・配信システムの機能ブロックの構成の例を示した図である。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. Here, FIG. 12 is a diagram showing an example of the functional block configuration of the traffic information collection / distribution system according to the second embodiment of the present invention.
図12に示すように、第2の実施形態に係る交通情報収集・配信システム101は、センタ装置110と、プローブカーに搭載されたプローブカー車載端末装置130と、一般の車両に搭載された携帯型ナビ端末装置140と、によって構成される。ここで、センタ装置110と、プローブカー車載端末装置130または携帯型ナビ端末装置140とは、携帯電話回線やインターネットなど図示しない通信ネットワークを介して、互いに通信可能に接続されている。
As shown in FIG. 12, the traffic information collection / distribution system 101 according to the second embodiment includes a center device 110, a probe car on-
携帯型ナビ端末装置140は、一般には、PND(Personal Navigation Device)と呼ばれ、車両への着脱が容易で、簡易的な機能を有する安価なナビゲーション装置である。そのため、PNDには、ナビゲーションに必要とされる最小限のセンサ、例えば、GPS(Global Positioning System)位置センサ、ジャイロなどの方向センサ、加速度センサなどが接続されるに過ぎない。しかしながら、これらのセンサは、車両の走行状況を検知する重要なセンサであり、図12では、運動センサ152と表している。
The portable
これに対し、プローブカー車載端末装置130は、交通情報を取得するプローブカーに搭載され、図12に示すように、プローブカー車載端末装置130には運動センサ152だけでなく環境センサ151も接続される。ここで、環境センサ151は、主として、車両の周囲の状況を検知するセンサであり、例えば、車載レーダ、赤外線カメラ、スリップセンサなどを想定することができる。なお、本実施形態では、環境センサ151の出力情報は、車両走行状況の正常/異常、つまり、道路におけるイベントを識別する情報として利用される。
In contrast, the probe car on-
図12に示すように、プローブカー車載端末装置130は、プローブデータ取得部131と、プローブデータ記憶部133と、プローブデータ送信部132と、を含んで構成される。
As shown in FIG. 12, the probe car in-
ここで、プローブデータ取得部131は、所定の時間ごとに、または、車両が所定の距離を走行するごとに、環境センサ151および運動センサ152からそれぞれプローブデータを取得し、取得したプローブデータをプローブデータ記憶部133に一時記憶する。そして、プローブデータ送信部132は、そのプローブデータ記憶部133に一時記憶されているプローブデータを、1トリップごとにセンタ装置110へ送信する。
Here, the probe data acquisition unit 131 acquires the probe data from the
ここで、1トリップとは、車両が所定の道路区間(例えば、交差点と交差点とを結ぶ道路区間などであり、以下、道路リンクという)を走行することをいう。また、1トリップのプローブデータとは、車両が、あるとき、ある道路リンクを走行することにより得られるプローブデータをいう。従って、同じ車両が同じ道路リンクを異なる日時に走行した場合には、それらは、それぞれ異なるトリップのプローブデータになる。 Here, one trip means that the vehicle travels in a predetermined road section (for example, a road section connecting an intersection and an intersection, hereinafter referred to as a road link). One-trip probe data refers to probe data obtained by a vehicle traveling on a certain road link at a certain time. Accordingly, when the same vehicle travels on the same road link at different dates and times, they become probe data of different trips.
以上のように、本実施形態では、プローブカー車載端末装置130は、環境センサ151および運動センサ152から取得するプローブデータを、センタ装置110へ送信する機能さえ備えていればよい。従って、プローブカー車載端末装置130は、いわゆるプローブカーに搭載されたものに限定されることはなく、環境センサ151および運動センサ152が接続され、かつ、センタ装置110と通信可能な構成を有するものであれば、一般車両に搭載されたナビゲーション装置であってもよい。
As described above, in this embodiment, the probe car on-
次に、携帯型ナビ端末装置140は、運動プローブデータ取得部141と、運動プローブデータ送信部142と、イベントデータ受信部143と、イベントデータ表示部144と、運動プローブデータ記憶部145と、イベントデータ記憶部146と、を含んで構成される。
Next, the portable
ここで、運動プローブデータ取得部141は、所定の時間ごとに、または、車両が所定の距離を走行するごとに、運動センサ152から運動プローブデータを取得し、取得した運動プローブデータを運動プローブデータ記憶部145に一時記憶する。そして、運動プローブデータ送信部142は、運動プローブデータ記憶部145に一時記憶されている運動プローブデータを、1トリップごとにセンタ装置110へ送信する。
Here, the motion probe
また、イベントデータ受信部143は、センタ装置110から配信される道路リンクなどに対応付けられたイベントデータを受信し、受信したイベントデータをイベントデータ記憶部146に記憶する。また、イベントデータ表示部144は、イベントデータ記憶部146に記憶されているイベントデータを、地図データなどに重ね合わせて表示装置160に表示する。
Further, the event
以上のように、本実施形態では、携帯型ナビ端末装置140は、環境センサ151に接続される必要はないものの、運動センサ152に接続され、運動センサ152から取得した運動プローブデータをセンタ装置110へ送信するというプローブカーの車載端末装置としての機能を有している。また、携帯型ナビ端末装置140は、センタ装置110から送信される道路リンクのイベントデータを表示装置160に表示するというナビゲーション端末装置としての機能も有している。
As described above, in the present embodiment, the portable
続いて、センタ装置110の構成およびその動作について説明する。図12に示すように、センタ装置110は、プローブデータ蓄積処理部110aと、リアルタイムイベント処理部110bと、に大別されて構成されている。以下、センタ装置110の構成および動作を、プローブデータ蓄積処理部110aと、リアルタイムイベント処理部110bと、に分けて説明する。 Next, the configuration and operation of the center device 110 will be described. As shown in FIG. 12, the center apparatus 110 is roughly divided into a probe data accumulation processing unit 110a and a real-time event processing unit 110b. Hereinafter, the configuration and operation of the center apparatus 110 will be described separately for the probe data accumulation processing unit 110a and the real-time event processing unit 110b.
なお、センタ装置110において、プローブデータ蓄積処理部110aは、プローブカー車載端末装置130から送信される運動プローブデータおよび環境プローブデータに基づき、道路にイベントが存在しない状況での運動プローブデータの特徴空間の基底ベクトルを生成するとともに、運動プローブデータのその特徴空間との残差によりイベントを検出するためのイベント検出閾値を算出し、それらを基底ベクトル記憶部125およびイベント検出閾値記憶部126に蓄積する処理を担当する。
In the center device 110, the probe data accumulation processing unit 110a is based on the motion probe data and the environment probe data transmitted from the probe car on-
また、リアルタイムイベント処理部110bは、携帯型ナビ端末装置140から送信される運動プローブデータを受信して、その運動プローブデータと、基底ベクトル記憶部125に蓄積されている特徴空間の基底ベクトルと、イベント検出閾値記憶部126に蓄積されているイベント検出閾値と、によりイベントを検出し、検出したイベントを所定の記憶装置に登録するとともに、その記憶装置に登録されているイベントデータを携帯型ナビ端末装置140へ配信する処理を担当する。
In addition, the real-time event processing unit 110b receives the motion probe data transmitted from the portable
図12に示すように、センタ装置110のプローブデータ蓄積処理部110aは、プローブデータ受信部111、運動プローブデータ分離部112、特徴空間生成部113、異常残差検出部114、正常残差検出部115、イベント検出閾値算出部116などの処理機能ブロックと、環境プローブデータ記憶部121、運動プローブデータ記憶部122、異常プローブデータ記憶部123、正常プローブデータ記憶部124、基底ベクトル記憶部125、イベント検出閾値記憶部126などの記憶機能ブロックと、を含んで構成される。
As shown in FIG. 12, the probe data accumulation processing unit 110a of the center device 110 includes a probe
プローブデータ受信部111は、プローブカー車載端末装置130から送信されるプローブデータを受信し、受信したプローブデータにそのプローブデータを一意に識別可能なトリップIDを付加し、さらに、そのときのタイムスタンプやそのプローブデータが取得された道路リンクを識別するリンクIDなどを付加する。そして、プローブデータ受信部111は、そのトリップIDなどが付加されたプローブデータを、適宜、環境プローブデータと運動プローブデータとに分別し、分別したプローブデータをそれぞれ、環境プローブデータ記憶部121および運動プローブデータ記憶部122に一時記憶する。
The probe
運動プローブデータ分離部112は、運動プローブデータ記憶部122に一時記憶されている運動プローブデータの正常または異常を、環境プローブデータ記憶部121に一時記憶されている運動プローブデータと同じトリップIDを有する環境プローブデータに基づき判定する。すなわち、運動プローブデータ分離部112は、環境プローブデータに障害物やスリップなどの異常値が検出された場合には、その運動プローブデータを異常と判定し、異常値が検出されなかった場合には、その運動プローブデータを正常と判定する。
The motion probe data separation unit 112 has the same trip ID as the motion probe data temporarily stored in the environmental probe
そして、運動プローブデータ分離部112は、その判定により、運動プローブデータが正常と判定した場合には、その運動プローブデータを正常プローブデータ記憶部124に蓄積し、異常と判定した場合には、その運動プローブデータを異常プローブデータ記憶部123に蓄積する。すなわち、道路リンクに何のイベントもなかった場合(つまり、正常時)の運動プローブデータは、正常プローブデータ記憶部124に蓄積され、道路リンクに何らかのイベントが生じていた場合(つまり、異常時)の運動プローブデータは、異常プローブデータ記憶部123に蓄積される。
The motion probe data separation unit 112 accumulates the motion probe data in the normal probe
なお、異常プローブデータが異常プローブデータ記憶部123に蓄積されるときには、異常プローブデータには、その異常プローブデータに対応する環境プローブデータの異常値に応じて定められるイベントの識別情報(例えば、障害物あり、車線規制、道路凍結などの情報)が付される。
When abnormal probe data is accumulated in the abnormal probe
次に、特徴空間生成部113は、正常プローブデータ記憶部124に蓄積された正常プローブデータをリンクIDつまり道路リンクごとにソートし、ソートした道路リンクごとの正常プローブデータに対して主成分分析を実施し、その特徴空間を生成する。そして、特徴空間生成部113は、生成した特徴空間の基底ベクトルを、それぞれの道路リンクに対応付けて、基底ベクトル記憶部125に格納する。なお、特徴空間の基底ベクトルは、当該道路リンクにイベントが存在しないとき、その道路リンクを走行する車両の運動の特徴を表したものに相当する。
Next, the feature
正常残差検出部115は、それぞれの道路リンクごとの正常プローブデータについて、その正常プローブデータから生成された特徴空間との残差を算出する。また、同様に、異常残差検出部114は、それぞれの道路リンクごとの異常プローブデータについて、その道路リンクの正常プローブデータから生成された特徴空間との残差を算出する。なお、プローブデータが表すベクトルとそのベクトルの特徴空間への射影ベクトルとの差のベクトルを、残差ベクトルといい、その残差ベクトルの絶対値(ノルム)を残差という。なお、以下では、残差ベクトルを略して、単に、残差ということもある。
The normal
次に、図13および図14を参照して、残差について説明しておく。ここで、図13は、正常プローブデータの残差を説明するための模式図、図14は、異常プローブデータの残差を説明するための模式図である。 Next, the residual will be described with reference to FIGS. 13 and 14. Here, FIG. 13 is a schematic diagram for explaining the residual of normal probe data, and FIG. 14 is a schematic diagram for explaining the residual of abnormal probe data.
図13(a)は、正常プローブデータ記憶部124に蓄積された正常プローブデータの例を示したもので、ここでの正常プローブデータは、運動プローブデータのうち、例として、車両の進行方向に対する横方向の加速度を表している。前記したように、本実施形態では、プローブデータは、車両の1トリップごとに、例えば、10m間隔のデータとして取得される。従って、ここでは、1トリップの加速度のプローブデータは、ある道路区間(道路リンク)における加速度の位置による変化履歴を離散値で表現したベクトルであるということができる。例えば、そのトリップの道路区間が200mあれば、10m間隔に21個の加速度データが得られるので、そのトリップの加速度データは、21次元のベクトル空間を構成する。
FIG. 13A shows an example of normal probe data accumulated in the normal probe
特徴空間生成部113が主成分分析するときには、分析の対象となる加速度のプローブデータをリンクIDごとにソートする。つまり、主成分分析は、ソートされたそれぞれの道路リンクの加速度のプローブデータに対して実施される。従って、その道路リンクの加速度のプローブデータが21次元のベクトルで、その道路リンクに対し、nトリップの加速度のプローブデータが取得されていた場合には、特徴空間生成部113は、n行×21列の行列に対して主成分分析を行う。
When the feature
図13(b)には、その主成分分析によって得られた特徴空間の基底ベクトルの例を、基底1および基底2として表している。すなわち、この例の場合、特徴空間は、基底1ベクトルおよび基底2ベクトルによって張られる空間(この例では、2次元の平面である)で表される。なお、特徴空間は、2次元に限定されるものではない。
In FIG. 13B, examples of basis vectors of the feature space obtained by the principal component analysis are represented as a
これらの基底ベクトルは、当該道路リンクにおけるnトリップの加速度のプローブデータに共通する加速度の変化履歴パターンの成分といえる。従って、その道路リンクに障害物の出現や道路凍結などのイベントがない場合、そのトリップの加速度のプローブデータは、その基底ベクトルを適宜合成したベクトルによって近似的に表すことができる。 These basis vectors can be said to be components of an acceleration change history pattern common to n-trip acceleration probe data on the road link. Therefore, when there is no event such as the appearance of an obstacle or road freezing on the road link, the probe data of the acceleration of the trip can be approximately represented by a vector obtained by appropriately combining the base vectors.
図13(b)において、白丸は、図13(a)に含まれる加速度のプローブデータのベクトルが表す点の位置を示したものである。また、黒丸は、その加速度のプローブデータのベクトルが表す点を特徴空間(基底1ベクトルおよび基底2ベクトルによって張られる空間)に射影したときの射影点である。このとき、残差は、白丸が表す位置(プローブデータのベクトルが表す点)と黒丸が表す位置(射影点)との距離として表される。図13では、加速度のプローブデータは、イベントが存在しない場合の正常プローブデータであるので、通常、その残差が大きくなることはない。従って、プローブデータが正常プローブデータである場合、射影点は、プローブデータを特徴空間上で表した近似点であるということもできる。
In FIG. 13B, white circles indicate the positions of the points represented by the acceleration probe data vector included in FIG. 13A. A black circle is a projected point when the point represented by the acceleration probe data vector is projected onto a feature space (a space spanned by the
図14(a)は、異常プローブデータ記憶部123に蓄積された異常プローブデータの例を示したもので、ここでの異常プローブデータは、運動プローブデータのうち、例として、車両の進行方向に対しての横方向の加速度を表している。なお、異常プローブデータと正常プローブデータとの違いは、そのプローブデータが取得されたとき、当該道路リンクにイベントが存在していたか否かの違いであり、データの構成などは、両者ともに同じである。
FIG. 14A shows an example of the abnormal probe data stored in the abnormal probe
図14(b)において、特徴空間の基底ベクトルである基底1および基底2は、正常プローブデータにより生成されるものであるため、異常プローブデータについては、その残差は大きくなる場合が多くなる。すなわち、車両が障害物の回避動作をしたり、凍結のためスリップしたりした場合には、その加速度の履歴変化は、当然、それのイベントがなかった場合に比べ、異なったものとなる。従って、その異常プローブデータは、基底ベクトルを適宜合成するだけでは、表すことができない場合が多くなる。つまり、図14(b)において、その異常プローブデータのベクトルが表す点(白丸)とその射影点(黒丸)との距離は、大きくなることが多くなる。
In FIG. 14B, since the
以上、図13および図14に説明した事実により、正常プローブデータの特徴空間に対する残差(以下、正常残差という)は、通常、小さく、異常プローブデータの特徴空間に対する残差(以下、異常残差という)は、通常、大きいということができる。 As described above, due to the facts described in FIGS. 13 and 14, the residual with respect to the feature space of normal probe data (hereinafter referred to as normal residual) is usually small, and the residual with respect to the feature space of abnormal probe data (hereinafter referred to as abnormal residual). The difference) is usually large.
次に、図12および図15を参照して、イベント検出閾値算出部116の動作について説明する。図15は、イベント検出閾値算出部116によって作成される正常残差および異常残差のヒストグラムの例を示した図である。
Next, the operation of the event detection threshold
イベント検出閾値算出部116は、正常残差検出部115で検出された正常残差について、それぞれの道路リンクごとに、その正常残差の頻度分布(ヒストグラム)を作成し、さらに、異常残差検出部114で検出された異常残差について、それぞれの道路リンクごとに、その異常残差の頻度分布を作成する。そうすると、図15に示すように、正常残差は、残差が小さい側に分布し、異常残差は、残差が大きい側に分布する。
The event detection threshold
次に、イベント検出閾値算出部116は、正常残差と異常残差の中間に、イベント検出閾値を設定する。このイベント検出閾値は、ある運動プローブデータが取得されたとき、その運動プローブデータが正常プローブデータに属すべきものであるか、または、異常プローブデータに属すべきものであるかを判定する閾値である。従って、その判定により、その運動プローブデータが異常プローブデータに属すべきものであると判定された場合には、その運動プローブデータが取得された道路リンクには、何らかのイベントが存在することが推定される。
Next, the event detection threshold
図15に示すように、一般には、正常残差のヒストグラムと異常残差のヒストグラムとは、重なり合う部分を有する。従って、イベント検出閾値によるイベントの検出では、通常、誤報または失報を避けることができない。そこで、ここで、誤報率および失報率を定義しておく。 As shown in FIG. 15, the normal residual histogram and the abnormal residual histogram generally have overlapping portions. Therefore, in the event detection based on the event detection threshold, it is usually impossible to avoid false or missing information. Therefore, the false alarm rate and the false alarm rate are defined here.
誤報率は、イベントが発生していないにもかかわらず、イベントが発生していると判定する確率であり、その値は、正常残差の全頻度数に対するイベント検出閾値より大きい正常残差の頻度数の比、によって定義することができる。また、失報率は、イベントが発生しているにもかかわらず、イベントが発生していないと判定する確率であり、その値は、異常残差の全頻度数に対するイベント検出閾値より小さい異常残差の頻度数の比、によって定義することができる。 The false alarm rate is the probability of determining that an event has occurred even though no event has occurred, and its value is the frequency of normal residuals that is greater than the event detection threshold for the total frequency of normal residuals. Can be defined by the ratio of numbers. The unreported rate is the probability of determining that an event has not occurred even though an event has occurred, and its value is smaller than the event detection threshold for the total frequency of abnormal residuals. It can be defined by the ratio of frequency numbers of differences.
図15から分かるように、イベント検出閾値を大きくすると、誤報率は減少するが、失報率は増加する。一方、イベント検出閾値を小さくすると、失報率は減少するが、誤報率は増加する。そこで、イベント検出閾値算出部116の処理においては、例えば、誤報率と失報率と比があらかじめ定めておいた比に等しくなるようにイベント検出閾値を設定する。このとき、その比が「1」の場合は、誤報率と失報率とが等しいことを意味する。あるいは、誤報率または失報率に上限値を定めておき、その上限値を満足するようにイベント検出閾値を設定してもよい。
As can be seen from FIG. 15, when the event detection threshold is increased, the false alarm rate decreases, but the misreport rate increases. On the other hand, when the event detection threshold is reduced, the false alarm rate decreases, but the false alarm rate increases. Therefore, in the process of the event detection threshold
イベント検出閾値算出部116は、以上のようにして、それぞれの道路リンクに対してイベント検出閾値を設定し、その設定したイベント検出閾値を道路リンクに対応付けてイベント検出閾値記憶部126に格納する。
The event detection
以上により、センタ装置110のプローブデータ蓄積処理部110aの構成および動作の説明を終えるが、プローブデータ蓄積処理部110aにより行われる処理は、次に説明するリアルタイムイベント処理部110bの動作を機能させるための事前の準備処理である。この準備処理は、例えば、プローブカー車載端末装置130を搭載したプローブカーを、例えば、1か月間、所定の対象となるエリアの道路を隈なく走行させることにより実施することができる。そして、その走行により、それぞれの道路リンクに対し、正常時および異常時について、それぞれ統計処理可能な数のプロープデータが取得され、その結果として、それぞれの道路リンクに対し、特徴空間の基底ベクトルとイベント検出閾値が求められる。
Although the description of the configuration and operation of the probe data accumulation processing unit 110a of the center apparatus 110 is completed as described above, the processing performed by the probe data accumulation processing unit 110a functions to operate the real-time event processing unit 110b described below. This is a preliminary preparation process. This preparation process can be implemented, for example, by running a probe car on which the probe car on-
続いて、図12を参照して、センタ装置110のリアルタイムイベント処理部110bの機能および動作について説明する。図12に示すように、リアルタイムイベント処理部110bは、運動プローブデータ受信部117、残差検出部118、イベント検出部119、イベントデータ配信部120などの処理機能ブロックと、運動プローブデータ記憶部127、イベントデータ記憶部128などの記憶機能ブロックとを含んで構成される。
Next, functions and operations of the real-time event processing unit 110b of the center apparatus 110 will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 12, the real-time event processing unit 110 b includes processing function blocks such as an exercise probe
運動プローブデータ受信部117は、携帯型ナビ端末装置140から送信される運動プローブデータを受信し、受信した運動プローブデータを運動プローブデータ記憶部145に一時記憶する。このとき、運動プローブデータ受信部117は、その運動プローブデータに含まれるGPS位置データなどに基づき、その運動プローブデータが取得された道路リンクのリンクIDを求め、そのリンクIDを一時記憶する運動プローブデータに付加する。なお、リンクIDの付加は、携帯型ナビ端末装置140の運動プローブデータ送信部142で行ってもよい。
The motion probe
次に、残差検出部118は、基底ベクトル記憶部125を参照して、前記運動プローブデータに付加されたリンクIDを有する道路リンクに対応する基底ベクトルを読み出す。そして、残差検出部118は、その読み出された基底ベクトルによって張られる特徴空間に対して、前記運動プローブデータの残差を検出する。
Next, the
次に、イベント検出部119は、イベント検出閾値記憶部126を参照して、前記リンクIDを有する道路リンクに対応するイベント検出閾値を読み出す。そして、イベント検出部119は、残差検出部118によって検出された残差と、前記読み出したイベント検出閾値と、に基づき、図15で説明したようにして、イベントの有無を検出する。その結果、イベントが検出された場合には、そのイベントを当該道路リンクに対応付けて、イベントデータとしてイベントデータ記憶部128に登録する。
Next, the
また、イベントデータ配信部120は、イベントデータ記憶部128を参照して、前記取得された運動プローブデータに付されたリンクIDにより指定される道路リンクを含む所定の地域の道路リンクについて、その道路リンクそれぞれに対応して登録されているイベントデータを読み出し、その読み出したイベントデータを携帯型ナビ端末装置140へ配信する。
Further, the event
図16は、携帯型ナビ端末装置140から取得される運動プローブデータの残差を説明するための模式図である。図16(a)は、運動プローブデータ記憶部127に一時記憶されるプローブデータの例を示したもので、ここでの運動プローブデータは、図13および図14の場合と同様に、車両の進行方向に対する横方向の加速度を表し、例えば、21個の離散値を有する21次元のベクトルで表される。
FIG. 16 is a schematic diagram for explaining a residual of motion probe data acquired from the portable
図16(b)において、基底1および基底2で表される基底ベクトルは、基底ベクトル記憶部125から、当該運動プローブデータが取得された道路リンクに対応する基底ベクトルを、読み出して取得したものである。この場合、特徴空間は2次元(平面)で表される。また、図16(b)において、白丸は、当該運動プローブデータが表す位置を示し、黒丸は、当該運動プローブデータの特徴空間への射影点を示している。
In FIG. 16B, the basis vectors represented by the
このとき、残差は、プローブデータが表す位置と射影点との距離によって表され、残差検出部118によって求められる。その残差は、通常、イベントがない場合には小さく、イベントがある場合には大きくなる。そこで、イベント検出部119は、事前に求められているイベント検出閾値をイベント検出閾値記憶部126から読み出し、残差検出部118によって求めた残差をそのイベント検出閾値と比較することによって、イベントの有無を検出する。
At this time, the residual is represented by the distance between the position represented by the probe data and the projection point, and is obtained by the
図12において、リアルタイムイベント処理部110bは、多数の携帯型ナビ端末装置140から次々に送信されてくる運動プローブデータについて、イベントを検出し、イベントが検出された場合には、そのイベントをイベントデータとしてイベントデータ記憶部128に登録する。
In FIG. 12, the real-time event processing unit 110b detects an event for the motion probe data sequentially transmitted from a large number of portable
一般に、道路に発生するイベントは、時々刻々変化するものであるので、イベントデータ記憶部128に登録されたイベントデータは、所定の時間が経過すると削除されるものとする。また、イベント検出部119は、所定の時間内に同じ道路リンクに対し、「イベントあり」または「イベントなし」の異なる結果を検出した場合には、例えば、多数決によりイベントの有無を判定する。
In general, since an event occurring on a road changes from moment to moment, the event data registered in the event
以上により、センタ装置110のリアルタイムイベント処理部110bの構成および動作の説明を終える。 This is the end of the description of the configuration and operation of the real-time event processing unit 110b of the center apparatus 110.
なお、以上に説明したセンタ装置110は、図示しないCPUと記憶装置とを備えたコンピュータによって実現される。その場合、記憶装置には、所定のプログラムが格納され、CPUがそのプログラムを実行することにより、プローブデータ受信部111、運動プローブデータ分離部112、特徴空間生成部113、異常残差検出部114、正常残差検出部115、イベント検出閾値算出部116、運動プローブデータ受信部117、残差検出部118、イベント検出部119、イベントデータ配信部120などの処理機能ブロックの機能が実現される。また、環境プローブデータ記憶部121、運動プローブデータ記憶部122、異常プローブデータ記憶部123、正常プローブデータ記憶部124、基底ベクトル記憶部125、イベント検出閾値記憶部126、運動プローブデータ記憶部127、イベントデータ記憶部128などの記憶機能ブロックは、前記記憶装置上に構成される。
The center device 110 described above is realized by a computer having a CPU and a storage device (not shown). In that case, a predetermined program is stored in the storage device, and when the CPU executes the program, the probe
次に、図12、図17および図18を参照して、以上に説明したセンタ装置110の動作を、フロー図にまとめた形で説明する。ここで、図17は、プローブデータ蓄積処理部110aの動作フローを示した図、図18は、リアルタイムイベント処理部110bの動作フローを示した図である。 Next, with reference to FIGS. 12, 17, and 18, the operation of the center apparatus 110 described above will be described in the form of a flow chart. Here, FIG. 17 is a diagram illustrating an operation flow of the probe data accumulation processing unit 110a, and FIG. 18 is a diagram illustrating an operation flow of the real-time event processing unit 110b.
まず、図17を用いて、プローブデータ蓄積処理部110aの動作フローについて説明する。 First, the operation flow of the probe data accumulation processing unit 110a will be described with reference to FIG.
センタ装置110は、プローブデータ受信部111の処理として、プローブカー車載端末装置130から送信される環境プローブデータおよび運動プローブデータを受信し(ステップS101)、その受信した環境プローブデータおよび運動プローブデータをそれぞれ、環境プローブデータ記憶部121および運動プローブデータ記憶部122へ一時記憶する。
The center device 110 receives environmental probe data and motion probe data transmitted from the probe car on-
次に、センタ装置110は、運動プローブデータ分離部112の処理として、環境プローブデータ記憶部121に一時記憶されている環境プローブデータに基づき、運動プローブデータ記憶部122に一時記憶されている運動プローブデータを、正常プローブデータと異常プローブデータとに分離し(ステップS102)、分離した正常プローブデータと異常プローブデータとをそれぞれ、正常プローブデータ記憶部124および異常プローブデータ記憶部123に蓄積する。なお、前記したように、その分離処理では、運動プローブデータは、その運動プローブデータに対応する環境プローブデータに障害物やスリップなどの異常値が検出された場合には、異常プローブデータに分類され、異常値が検出されなかった場合には、正常プローブデータに分類される。
Next, the center device 110 performs a motion probe temporarily stored in the motion probe
次に、センタ装置110は、特徴空間生成部の処理として、それぞれの道路リンクごとに、正常プローブデータの特徴空間を生成し、その基底ベクトルを基底ベクトル記憶部125に格納する(ステップS103)。 Next, the center device 110 generates a feature space of normal probe data for each road link as a process of the feature space generation unit, and stores the basis vector in the basis vector storage unit 125 (step S103).
次に、センタ装置110は、正常残差検出部115の処理として、正常プローブデータ記憶部124に記憶されている正常プローブデータについて、それぞれの道路リンクごとに、その正常プローブデータの特徴空間に対する残差を検出する(ステップS104)。また、センタ装置110は、異常残差検出部114の処理として、異常プローブデータ記憶部123に記憶されている異常プローブデータについて、それぞれの道路リンクごとに、その異常プローブデータの特徴空間に対する残差を検出する(ステップS105)。
Next, as a process of the normal
次に、センタ装置110は、イベント検出閾値算出部116の処理として、それぞれの道路リンクごとに、正常残差検出部115によって検出された残差(正常残差)のヒストグラムと異常残差検出部114によって検出された残差(異常残差)のヒストグラムとに基づき、イベント検出閾値を算出し、その算出したイベント検出閾値をイベント検出閾値記憶部126に格納する(ステップS106)。
Next, the center device 110, as the processing of the event detection threshold
続いて、図18を用いて、リアルタイムイベント処理部110bの動作フローについて説明する。 Next, the operation flow of the real-time event processing unit 110b will be described with reference to FIG.
センタ装置110は、運動プローブデータ受信部117の処理として、携帯型ナビ端末装置140から送信される運動プローブデータを受信し(ステップS111)、受信した運動プローブデータを運動プローブデータ記憶部145に一時記憶する。
The center device 110 receives the motion probe data transmitted from the portable
次に、センタ装置110は、残差検出部118の処理として、基底ベクトル記憶部125を参照して、当該道路リンク(受信した運動プローブデータが取得された道路リンク)の基底ベクトルを取得する(ステップS112)。そして、センタ装置110は、その基底ベクトルにより張られる特徴空間と、受信した運動プローブデータとの残差を検出する(ステップS113)。
Next, the center device 110 refers to the basis
次に、センタ装置110は、イベント検出部119の処理として、イベント検出閾値記憶部126を参照して、当該道路リンクのイベント検出閾値を取得する(ステップS114)。そして、センタ装置110は、ステップS113で検出した残差とステップS114で取得したイベント検出閾値に基づき、当該道路リンクのイベントを検出し(ステップS115)、さらに、その検出したイベントをイベントデータ記憶部146に登録する(ステップS116)。
Next, the center device 110 refers to the event detection threshold
また、センタ装置110は、イベントデータ配信部120の処理として、イベントデータ記憶部146を参照して、当該道路リンクを含む所定の地域の道路リンクに登録されているイベントを取得し(ステップS117)、その道路リンクに登録されているイベントをイベントデータとして携帯型ナビ端末装置へ配信する(ステップS118)。
Further, as a process of the event
以上、ここまでの第2の実施形態の説明では、説明を分かりやすくするために、残差は残差ベクトルの絶対値(大きさ)としている。その場合には、イベント検出閾値は、それぞれの道路リンクに対して1つしか設定されないので、イベント検出部119は、イベントの有無を検出することはできるが、イベントの種類を検出することができない。そこで、以下では、第2の実施形態においても、イベントの種類を検出可能なことを説明する。以下では、それを可能にするために、残差を本来の定義である残差ベクトルで考える。
As described above, in the description of the second embodiment so far, the residual is the absolute value (magnitude) of the residual vector for easy understanding. In that case, since only one event detection threshold is set for each road link, the
図19は、イベントの種類を検出するための基本的な考え方を説明する模式図である。図19において、基底1および基底2は、特徴空間の基底ベクトルであり、白丸は、異常プローブデータのベクトルが表す位置、黒丸は、その異常プローブデータの特徴空間への射影点である。このとき、残差ベクトルは、異常プローブデータのベクトルと射影点が表す射影ベクトルとの差のベクトルとして表される。
FIG. 19 is a schematic diagram for explaining the basic concept for detecting the type of event. In FIG. 19, a
一般に、車両の運動プローブデータは、障害物回避、車線規制、道路凍結といった道路リンクに発生するイベントによって異なった特徴を有するが、そのイベントの種類が同じ場合には、同じような特徴を表す筈である。すなわち、図19に例示するように、残差ベクトルの方向は、イベントの種類が異なる場合には、それぞれ異なる方向になり、また、イベントの種類が同じ場合には、同じような方向になる。なお、図19では、特徴空間に直交する残差ベクトルが直交しないように表示されているが、もともと多次元空間のベクトルを3次元空間で表示しているために、やむを得ず、そのように表示したものである。概念的には、特徴空間と残差ベクトルとは直交する。 In general, vehicle motion probe data has different characteristics depending on events that occur in road links such as obstacle avoidance, lane restrictions, and road freezing. It is. That is, as illustrated in FIG. 19, the directions of the residual vectors are different when the event types are different, and are the same when the event types are the same. In FIG. 19, the residual vector orthogonal to the feature space is displayed so as not to be orthogonal. However, since the vector in the multidimensional space is originally displayed in the three-dimensional space, it is unavoidably displayed as such. Is. Conceptually, the feature space and the residual vector are orthogonal.
この場合には、残差の方向とイベントとをあらかじめ対応付けておく必要がある。その対応付けを行うためには、異常プローブデータ記憶部123に蓄積された異常プローブデータをイベント(イベントのの識別情報)ごとにソーティングする。そして、ソーティングされたそれぞれのイベントごとに、図15に示すようなヒストグラムを作成する。このとき、そのヒストグラムの横軸は、残差ベクトルの大きさではなく、残差ベクトルの方向である。
In this case, it is necessary to associate the direction of the residual with the event in advance. In order to perform the association, the abnormal probe data stored in the abnormal probe
一般には、残差ベクトルが多次元のベクトルであるため、残差ベクトルの方向は、多次元ベクトルで表される。従って、そのヒストグラムは、多次元空間の中でのヒストグラムとして表される。このような場合、そのヒストグラムをその多次元空間のそれぞれの座標軸に沿った断面で眺めると、図15に説明した場合と同様にして、それぞれの座標軸に沿ったイベント検出閾値を設定することができる。例えば、m次元の残差ベクトルの場合には、m個のイベント検出閾値を設定することができる。 In general, since the residual vector is a multidimensional vector, the direction of the residual vector is represented by a multidimensional vector. Therefore, the histogram is represented as a histogram in a multidimensional space. In such a case, when the histogram is viewed in a cross section along each coordinate axis of the multidimensional space, an event detection threshold value along each coordinate axis can be set in the same manner as described in FIG. . For example, in the case of an m-dimensional residual vector, m event detection thresholds can be set.
そこで、イベント検出閾値検出部116は、それぞれの道路リンクごとに、さらに、それぞれのイベントの種類ごとに、残差ベクトルの次元数(例えば、m個)のイベント検出閾値を算出し、その算出した例えばm個のイベント検出閾値を、イベント検出閾値記憶部126に格納しておく。そして、イベント検出部119は、携帯型ナビ端末装置140から取得した運動プローブデータの残差ベクトルの方向を、それぞれのイベントの種類ごとに、m個のイベント検出閾値と比較することにより、そのイベントの種類を判定する。このとき、取得した運動プローブデータの残差ベクトルが、m個のイベント検出閾値のすべてを満足しなくても、例えば、2/3以上のイベント検出閾値を満足した場合には、その方向は同じ方向を向いていると判定してもよい。
Therefore, the event detection threshold
以上のようにして、センタ装置110は、携帯型ナビ端末装置140から取得した運動プローブデータの残差ベクトルの方向を判定することによって、イベントの種類を検出することができるようになる。
As described above, the center device 110 can detect the type of the event by determining the direction of the residual vector of the motion probe data acquired from the portable
以上、本発明の第2の実施形態によれば、事前に、道路リンクごとの車両走行の特徴空間を生成しておき、そのイベント検出閾値を算出しておくことにより、運動プローブデータしか取得できないPNDなどの携帯型ナビ端末装置140から受信した運動プローブデータであっても、その運動プローブデータからその道路リンクに発生しているイベントを検出することができるようになる。また、その検出したイベントを、道路リンクごとに記憶装置に登録し、その登録した道路リンクのイベントを携帯型ナビ端末装置140に配信することができる。すなわち、本実施形態によれば、運動プローブデータしか取得できない携帯型ナビ端末装置140であっても、道路リンクのイベントを収集するプローブカーとして利用することができるようになる。
As described above, according to the second embodiment of the present invention, only the motion probe data can be acquired by generating the feature space of the vehicle travel for each road link in advance and calculating the event detection threshold. Even with motion probe data received from a portable
1 交通情報収集・配信システム
10 センタ装置
11 プローブデータ受信部
12 プローブデータ更新部
13 主成分得点ベクトル送信部
14 特徴空間射影処理部
15 変化点検出部
16 イベント区間分割部
17 イベント割付部
18 イベントデータ配信部
21 現況プローブデータ記憶部
22 主成分得点ベクトル記憶部
23 イベントデータ記憶部
30 車載端末装置
31 プローブデータ取得部
32 イベント検出部
33 プローブデータ送信部
34 プローブデータ分割部
35 直交成分分解部
36 アップリンク判定部
37 主成分得点ベクトル受信部
38 イベントデータ受信部
39 イベントデータ表示部
41 プローブデータ記憶部
50 センサ
60 表示装置
101 交通情報収集・配信システム
110 センタ装置
110a プローブデータ蓄積処理部
110b リアルタイムイベント処理部
111 プローブデータ受信部
112 運動プローブデータ分離部
113 特徴空間生成部
114 異常残差検出部
115 正常残差検出部
116 イベント検出閾値算出部
117 運動プローブデータ受信部
118 残差検出部
119 イベント検出部
120 イベントデータ配信部
121 環境プローブデータ記憶部
122 運動プローブデータ記憶部
123 異常プローブデータ記憶部
124 正常プローブデータ記憶部
125 基底ベクトル記憶部
126 イベント検出閾値記憶部
127 運動プローブデータ記憶部
128 イベントデータ記憶部
130 プローブカー車載端末装置
131 プローブデータ取得部
132 プローブデータ送信部
133 プローブデータ記憶部
140 携帯型ナビ端末装置
141 運動プローブデータ取得部
142 運動プローブデータ送信部
143 イベントデータ受信部
144 イベントデータ表示部
145 運動プローブデータ記憶部
146 イベントデータ記憶部
151 環境センサ
152 運動センサ
160 表示装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Traffic information collection / delivery system 10 Center apparatus 11 Probe data receiving part 12 Probe data update part 13 Principal component score vector transmission part 14 Feature space projection process part 15 Change point detection part 16 Event area division part 17 Event allocation part 18 Event data Distribution unit 21 Current probe data storage unit 22 Principal component score vector storage unit 23 Event data storage unit 30 In-vehicle terminal device 31 Probe data acquisition unit 32 Event detection unit 33 Probe data transmission unit 34 Probe data division unit 35 Orthogonal component decomposition unit 36 Up Link determination unit 37 Principal component score vector reception unit 38 Event data reception unit 39 Event data display unit 41 Probe data storage unit 50 Sensor 60 Display device 101 Traffic information collection / distribution system 110 Center device 110a Professional Data storage processing unit 110b real-time event processing unit 111 probe data reception unit 112 motion probe data separation unit 113 feature space generation unit 114 abnormal residual detection unit 115 normal residual detection unit 116 event detection threshold calculation unit 117 motion probe data reception unit 118 Residual detection unit 119 Event detection unit 120 Event data distribution unit 121 Environmental probe data storage unit 122 Motion probe data storage unit 123 Abnormal probe data storage unit 124 Normal probe data storage unit 125 Base vector storage unit 126 Event detection threshold storage unit 127 Motion Probe data storage unit 128 Event data storage unit 130 Probe car in-vehicle terminal device 131 Probe data acquisition unit 132 Probe data transmission unit 133 Probe data storage unit 140 Type navigation terminal apparatus 141 motion probe data acquisition unit 142 motion probe data transmitting unit 143 the event data receiving unit 144 the event data display unit 145 motion probe data storage unit 146 the event data storage unit 151 environmental sensor 152 motion sensor 160 display
Claims (21)
前記車載端末装置が、
前記プローブデータから所定のイベントを検出したときには、そのイベントが検出された道路区間に係る前記プローブデータと、そのイベントを識別するイベント識別情報と、を前記センタ装置に送信し、
前記センタ装置が、
前記車載端末装置から送信された前記プローブデータと前記イベント識別情報とを受信し、その受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、
前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析に基づく特徴空間射影処理を行って、前記道路区間の各道路位置における特徴空間ベクトルを取得し、
前記取得した各道路位置における特徴空間ベクトルの単位ベクトルについて、その単位ベクトルの前記道路位置の変化に対する変化量を表すベクトルを求め、前記求めたベクトルの大きさが所定の大きさを超えたときの前記道路位置を、特徴空間ベクトルの方向の変化点として検出し、
前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、
前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の1つを割り付け、
前記割り付けたイベント識別情報とその道路区間の所在位置を示す区間情報とを前記車載端末装置に配信し、
前記車載端末装置が、
前記イベント識別情報と前記区間情報とを受信し、その受信した前記イベント識別情報によって示されるイベント情報と前記区間情報とを表示装置に表示すること
を特徴とする交通情報収集・配信方法。 A vehicle-mounted terminal device that is mounted on a vehicle and obtains probe data from a sensor included in the vehicle, and a temporary storage unit that receives and temporarily stores information transmitted from the vehicle-mounted terminal device, the temporarily stored information And a center device that acquires event information relating to traffic conditions on the road is connected to be communicable,
The in-vehicle terminal device is
When a predetermined event is detected from the probe data, the probe data related to the road section in which the event is detected, and event identification information for identifying the event are transmitted to the center device,
The center device is
Receiving the probe data and the event identification information transmitted from the in-vehicle terminal device, temporarily storing the received probe data and the event identification information in the temporary storage means;
Of the probe data stored in the temporary storage means, for a plurality of probe data, such as to share a part of the corresponding road section to each other, I rows feature space projection processing based on principal component analysis, the road Get the feature space vector at each road position in the section ,
For the unit vector of the acquired feature space vector at each road position, a vector representing the amount of change of the unit vector with respect to the change in the road position is obtained, and when the magnitude of the obtained vector exceeds a predetermined magnitude Detecting the road position as a change point in the direction of the feature space vector ;
Dividing a road section related to the plurality of probe data by the detected change point,
Assigning one of the event identification information corresponding to each of the plurality of probe data including the road section to each of the divided road sections;
Distributing the allocated event identification information and section information indicating the location of the road section to the in-vehicle terminal device,
The in-vehicle terminal device is
A traffic information collection / distribution method comprising: receiving the event identification information and the section information; and displaying the event information and the section information indicated by the received event identification information on a display device.
前記特徴空間射影処理によって主成分得点ベクトルを得、その主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信し、
前記車載端末装置は、前記主成分得点ベクトルを受信したときには、
前記取得したプローブデータを前記主成分得点ベクトルが対応している道路区間に含まれる区間内データと、その道路区間に含まれない区間外データと、に分割し、
前記区間内データについては、前記主成分得点ベクトルに対する直交成分データを抽出し、
前記直交成分データが所定の閾値以上であったときには、前記直交成分データと前記区間外データとをプローブデータとして前記センタ装置へ送信し、
前記直交成分データが所定の閾値未満であったときには、前記区間外データをプローブデータとして前記センタ装置へ送信すること
を特徴とする請求項1に記載の交通情報収集・配信方法。 The center device further includes:
A principal component score vector is obtained by the feature space projection process, and the principal component score vector is transmitted to the in-vehicle terminal device,
When the in-vehicle terminal device receives the principal component score vector,
The acquired probe data is divided into intra-section data included in a road section corresponding to the principal component score vector and out-of-section data not included in the road section,
For the intra-section data, extract orthogonal component data for the principal component score vector,
When the orthogonal component data is equal to or greater than a predetermined threshold, the orthogonal component data and the out-of-section data are transmitted to the center device as probe data,
The traffic information collection / distribution method according to claim 1, wherein when the orthogonal component data is less than a predetermined threshold, the out-of-section data is transmitted as probe data to the center device.
前記プローブデータを前記センサから取得後、そのプローブデータを前記センタ装置に送信する前に、前記センタ装置に対し前記主成分得点ベクトルの送信を要求する主成分得点ベクトル要求情報を送信し、
前記センタ装置は、
前記主成分得点ベクトル要求情報を受信したときには、前記車載端末装置の現在位置が含まれる道路区間に係る前記主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信すること
を特徴とする請求項2に記載の交通情報収集・配信方法。 The in-vehicle terminal device further includes
After acquiring the probe data from the sensor, before transmitting the probe data to the center device, transmit principal component score vector request information for requesting the center device to transmit the principal component score vector,
The center device is
The said principal component score vector which concerns on the road area in which the present position of the said vehicle-mounted terminal device is included is transmitted to the said vehicle-mounted terminal device, when the said principal component score vector request information is received. Traffic information collection and distribution method.
前記分割したそれぞれの道路区間にイベント識別情報を割り付けるときには、その道路区間を含む複数のプローブデータに対応する複数のイベント識別情報の中で最多数のイベント識別情報を割り付けること
を特徴とする請求項1に記載の交通情報収集・配信方法。 The center device is
The event identification information is allocated to each of the divided road sections, and the largest number of event identification information is allocated among a plurality of event identification information corresponding to a plurality of probe data including the road section. The traffic information collection / distribution method according to 1.
当該車両が走行中の道路区間について前記配信されたイベント識別情報に、自らが取得したプローブデータにより検出したイベントのイベント識別情報が含まれていなかったときには、前記配信されたイベント識別情報が示すイベント情報に併せて、前記自らが検出したイベントのイベント情報を表示装置に表示すること
を特徴とする請求項1に記載の交通情報収集・配信方法。 The in-vehicle terminal device is
When the event identification information of the event detected by the probe data acquired by itself is not included in the distributed event identification information for the road section where the vehicle is traveling, the event indicated by the distributed event identification information The traffic information collection / distribution method according to claim 1, wherein event information of an event detected by the user is displayed on a display device together with the information.
前記車載端末装置は、
前記プローブデータから所定のイベントを検出したときには、そのイベントが検出された道路区間に係る前記プローブデータと、そのイベントを識別するイベント識別情報と、を前記センタ装置に送信し、
前記センタ装置は、
前記車載端末装置から送信された前記プローブデータと前記イベント識別情報とを受信し、その受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、
前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析に基づく特徴空間射影処理を行って、前記道路区間の各道路位置における特徴空間ベクトルを取得し、
前記取得した各道路位置における特徴空間ベクトルの単位ベクトルについて、その単位ベクトルの前記道路位置の変化に対する変化量を表すベクトルを求め、前記求めたベクトルの大きさが所定の大きさを超えたときの前記道路位置を、特徴空間ベクトルの方向の変化点として検出し、
前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、
前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の1つを割り付け、
前記割り付けたイベント識別情報とその道路区間の所在位置を示す区間情報とを前記車載端末装置に配信し、
前記車載端末装置は、
前記イベント識別情報と前記区間情報とを受信し、その受信した前記イベント識別情報によって示されるイベント情報と前記区間情報とを表示装置に表示すること
を特徴とする交通情報収集・配信システム。 A vehicle-mounted terminal device that is mounted on a vehicle and obtains probe data from a sensor included in the vehicle, and a temporary storage unit that receives and temporarily stores information transmitted from the vehicle-mounted terminal device, the temporarily stored information A traffic information collection / distribution system configured to be communicably connected to a center device that acquires event information related to road traffic conditions,
The in-vehicle terminal device is
When a predetermined event is detected from the probe data, the probe data related to the road section in which the event is detected, and event identification information for identifying the event are transmitted to the center device,
The center device is
Receiving the probe data and the event identification information transmitted from the in-vehicle terminal device, temporarily storing the received probe data and the event identification information in the temporary storage means;
Of the probe data stored in the temporary storage means, for a plurality of probe data, such as to share a part of the corresponding road section to each other, I rows feature space projection processing based on principal component analysis, the road Get the feature space vector at each road position in the section ,
For the unit vector of the acquired feature space vector at each road position, a vector representing the amount of change of the unit vector with respect to the change in the road position is obtained, and when the magnitude of the obtained vector exceeds a predetermined magnitude Detecting the road position as a change point in the direction of the feature space vector ;
Dividing a road section related to the plurality of probe data by the detected change point,
Assigning one of the event identification information corresponding to each of the plurality of probe data including the road section to each of the divided road sections;
Distributing the allocated event identification information and section information indicating the location of the road section to the in-vehicle terminal device,
The in-vehicle terminal device is
A traffic information collection / distribution system that receives the event identification information and the section information, and displays the event information and the section information indicated by the received event identification information on a display device.
前記特徴空間射影処理によって主成分得点ベクトルを得、その主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信し、
前記車載端末装置は、前記主成分得点ベクトルを受信したときには、
前記取得したプローブデータを前記主成分得点ベクトルが対応している道路区間に含まれる区間内データと、その道路区間に含まれない区間外データと、に分割し、
前記区間内データについては、前記主成分得点ベクトルに対する直交成分データを抽出し、
前記直交成分データが所定の閾値以上であったときには、前記直交成分データと前記区間外データとをプローブデータとして前記センタ装置へ送信し、
前記直交成分データが所定の閾値未満であったときには、前記区間外データをプローブデータとして前記センタ装置へ送信すること
を特徴とする請求項6に記載の交通情報収集・配信システム。 The center device further includes:
A principal component score vector is obtained by the feature space projection process, and the principal component score vector is transmitted to the in-vehicle terminal device,
When the in-vehicle terminal device receives the principal component score vector,
The acquired probe data is divided into intra-section data included in a road section corresponding to the principal component score vector and out-of-section data not included in the road section,
For the intra-section data, extract orthogonal component data for the principal component score vector,
When the orthogonal component data is equal to or greater than a predetermined threshold, the orthogonal component data and the out-of-section data are transmitted to the center device as probe data,
The traffic information collection / distribution system according to claim 6, wherein when the orthogonal component data is less than a predetermined threshold, the out-of-section data is transmitted as probe data to the center device.
前記プローブデータを前記センサから取得後、そのプローブデータを前記センタ装置に送信する前に、前記センタ装置に対し前記主成分得点ベクトルの送信を要求する主成分得点ベクトル要求情報を送信し、
前記センタ装置は、
前記主成分得点ベクトル要求情報を受信したときには、前記車載端末装置の現在位置が含まれる道路区間に係る前記主成分得点ベクトルを前記車載端末装置に送信すること
を特徴とする請求項7に記載の交通情報収集・配信システム。 The in-vehicle terminal device further includes
After acquiring the probe data from the sensor, before transmitting the probe data to the center device, transmit principal component score vector request information for requesting the center device to transmit the principal component score vector,
The center device is
The said principal component score vector which transmits the said principal component score vector which concerns on the road area in which the present position of the said vehicle-mounted terminal device is contained is received when the said principal component score vector request | requirement information is received. Traffic information collection and distribution system.
前記分割したそれぞれの道路区間にイベント識別情報を割り付けるときには、その道路区間を含む複数のプローブデータに対応する複数のイベント識別情報の中で最多数のイベント識別情報を割り付けること
を特徴とする請求項6に記載の交通情報収集・配信システム。 The center device is
The event identification information is allocated to each of the divided road sections, and the largest number of event identification information is allocated among a plurality of event identification information corresponding to a plurality of probe data including the road section. 6. The traffic information collection / distribution system according to 6.
当該車両が走行中の道路区間について前記配信されたイベント識別情報に、自らが取得したプローブデータにより検出したイベントのイベント識別情報が含まれていなかったときには、前記配信されたイベント識別情報が示すイベント情報に併せて、前記自らが検出したイベントのイベント情報を表示装置に表示すること
を特徴とする請求項6に記載の交通情報収集・配信システム。 The in-vehicle terminal device is
When the event identification information of the event detected by the probe data acquired by itself is not included in the distributed event identification information for the road section where the vehicle is traveling, the event indicated by the distributed event identification information The traffic information collection / distribution system according to claim 6, wherein event information of an event detected by the device itself is displayed on a display device together with the information.
前記車載端末装置が前記プローブデータにより所定のイベントを検出したときに送信したプローブデータと前記イベントのイベント識別情報とを受信し、
前記受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、
前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析に基づく特徴空間射影処理を行って、前記道路区間の各道路位置における特徴空間ベクトルを取得し、
前記取得した各道路位置における特徴空間ベクトルの単位ベクトルについて、その単位ベクトルの前記道路位置の変化に対する変化量を表すベクトルを求め、前記求めたベクトルの大きさが所定の大きさを超えたときの前記道路位置を、特徴空間ベクトルの方向の変化点として検出し、
前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、
前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の1つを割り付け、
前記割り付けたイベント識別情報とその道路区間の所在位置を示す区間情報とを前記車載端末装置に配信すること
を特徴とするセンタ装置。 A vehicle-mounted terminal device that is mounted on a vehicle and obtains probe data from a sensor included in the vehicle, and a temporary storage unit that receives and temporarily stores information transmitted from the vehicle-mounted terminal device, the temporarily stored information A center device used for a traffic information collection / distribution system configured to be communicably connected to a center device that acquires event information related to road traffic conditions,
Receiving the probe data and the event identification information of the event transmitted when the in-vehicle terminal device detects a predetermined event by the probe data;
Temporarily storing the received probe data and the event identification information in the temporary storage means;
Of the probe data stored in the temporary storage means, for a plurality of probe data, such as to share a part of the corresponding road section to each other, I rows feature space projection processing based on principal component analysis, the road Get the feature space vector at each road position in the section ,
For the unit vector of the acquired feature space vector at each road position, a vector representing the amount of change of the unit vector with respect to the change in the road position is obtained, and when the magnitude of the obtained vector exceeds a predetermined magnitude Detecting the road position as a change point in the direction of the feature space vector ;
Dividing a road section related to the plurality of probe data by the detected change point,
Assigning one of the event identification information corresponding to each of the plurality of probe data including the road section to each of the divided road sections;
The center apparatus, wherein the allocated event identification information and section information indicating a location of the road section are distributed to the in-vehicle terminal apparatus.
を特徴とする請求項11に記載のセンタ装置。 The center device according to claim 11, wherein a principal component score vector is obtained by the feature space projection processing, and the principal component score vector is transmitted to the in-vehicle terminal device.
を特徴とする請求項12に記載のセンタ装置。 When the principal component score vector request information transmitted from the in-vehicle terminal device is received, the principal component score vector relating to a road section including the current position of the in-vehicle terminal device is transmitted to the in-vehicle terminal device. The center device according to claim 12.
を特徴とする請求項11に記載のセンタ装置。 The event identification information is allocated to each of the divided road sections, and the largest number of event identification information is allocated among a plurality of event identification information corresponding to a plurality of probe data including the road section. Item 12. The center device according to Item 11.
前記プローブデータから所定のイベントを検出したときには、そのイベントが検出された道路区間に係る前記プローブデータと、そのイベントを識別するイベント識別情報と、をセンタ装置に送信し、前記センタ装置が、そのプローブデータとイベント識別情報とを受信し、その受信した前記プローブデータと前記イベント識別情報とを前記一時記憶手段に一時記憶し、前記一時記憶手段に記憶されているプローブデータのうち、その対応する道路区間の一部を互いに共有するような複数のプローブデータについて、主成分分析に基づく特徴空間射影処理を行って、前記道路区間の各道路位置における特徴空間ベクトルを取得し、前記取得した各道路位置における特徴空間ベクトルの単位ベクトルについて、その単位ベクトルの前記道路位置の変化に対する変化量を表すベクトルを求め、前記求めたベクトルの大きさが所定の大きさを超えたときの前記道路位置を、特徴空間ベクトルの方向の変化点として検出し、前記検出した変化点により前記複数のプローブデータに係る道路区間を分割し、前記分割したそれぞれの道路区間に、その道路区間を含む前記複数のプローブデータそれぞれに対応するイベント識別情報の1つを割り付けることによって取得し、配信した前記道路区間の所在位置を示す区間情報とその道路区間に割り付けられたイベント識別情報とを受信し、
その受信した前記イベント識別情報によって示されるイベント情報と区間情報とを表示装置に表示すること
を特徴とする車載端末装置。 A vehicle-mounted terminal device that is mounted on a vehicle and obtains probe data from a sensor included in the vehicle, and a temporary storage unit that receives and temporarily stores information transmitted from the vehicle-mounted terminal device, the temporarily stored information Based on the on-vehicle terminal device used in the traffic information collection / distribution system configured to be communicably connected to the center device that acquires event information related to traffic conditions on the road,
When a predetermined event is detected from the probe data, the probe data related to the road section in which the event is detected and event identification information for identifying the event are transmitted to a center device, and the center device Receiving probe data and event identification information, temporarily storing the received probe data and event identification information in the temporary storage means, and corresponding to the probe data stored in the temporary storage means a plurality of probe data, such as to share a part of the road section to each other, each I rows feature space projection processing based on principal component analysis, it obtains a feature space vector at each road location of the road section, and the obtained For the unit vector of the feature space vector at the road position, the road position of the unit vector Obtains a vector representing the variation with respect to the change, the road position when magnitude of the calculated vector exceeds a predetermined magnitude, is detected as the direction of the change point of the feature space vector, the change point that the detected Dividing a road section related to the plurality of probe data, and obtaining and distributing each of the divided road sections by assigning one of event identification information corresponding to each of the plurality of probe data including the road section Receiving the section information indicating the location of the road section and the event identification information assigned to the road section,
An in-vehicle terminal device characterized in that event information and section information indicated by the received event identification information are displayed on a display device.
前記取得したプローブデータを前記主成分得点ベクトルが対応している道路区間に含まれる区間内データと、その道路区間に含まれない区間外データと、に分割し、
前記区間内データについては、前記主成分得点ベクトルに対する直交成分データを抽出し、
前記直交成分データが所定の閾値以上であったときには、前記直交成分データと前記区間外データとをプローブデータとして前記センタ装置へ送信し、
前記直交成分データが所定の閾値未満であったときには、前記区間外データをプローブデータとして前記センタ装置へ送信すること
を特徴とする請求項15に記載の車載端末装置。 When the principal component score vector by the feature space projection process transmitted by the center device is received,
The acquired probe data is divided into intra-section data included in a road section corresponding to the principal component score vector and out-of-section data not included in the road section,
For the intra-section data, extract orthogonal component data for the principal component score vector,
When the orthogonal component data is equal to or greater than a predetermined threshold, the orthogonal component data and the out-of-section data are transmitted to the center device as probe data,
The in-vehicle terminal device according to claim 15, wherein when the orthogonal component data is less than a predetermined threshold, the out-of-interval data is transmitted as probe data to the center device.
を特徴とする請求項16に記載の車載端末装置。 After the probe data is acquired from the sensor, before transmitting the probe data to the center device, principal component score vector request information for requesting the center device to transmit the principal component score vector is further transmitted. ,
The in-vehicle terminal device according to claim 16.
を特徴とする請求項15に記載の車載端末装置。 When the event identification information of the event detected by the probe data acquired by itself is not included in the distributed event identification information for the road section where the vehicle is traveling, the event indicated by the distributed event identification information The in-vehicle terminal device according to claim 15, wherein event information of an event detected by the device itself is displayed on a display device together with the information.
前記センタ装置が、
前記第1の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータを、その運動プローブデータと併せて取得した前記環境プローブデータに基づき、正常プローブデータと異常プローブデータとに分離し、前記分離した正常プローブデータと異常プローブデータとを所定の道路区間ごとに前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、蓄積した前記正常プローブデータに対する主成分分析を行い、その主成分分析により得られる特徴空間の基底ベクトルを前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、前記得られた特徴空間と前記正常プローブデータとの残差の頻度情報と、前記得られた特徴空間と前記異常プローブデータとの残差の頻度情報と、に基づきイベント検出閾値を算出し、前記算出したイベント検出閾値を前記記憶手段に蓄積し、
その後、
前記第2の車載端末装置から前記運動プローブデータを取得し、
前記記憶手段を参照して、前記運動プローブデータが取得された道路区間に対応する前記基底ベクトルと前記イベント検出閾値とを取得し、
前記運動プローブデータと前記基底ベクトルにより張られる特徴空間との残差、および、前記イベント検出閾値に基づき、前記運動ローブデータが取得された道路区間におけるイベントを検出し、
前記検出したイベントのイベント情報を前記道路区間に対応付けて、前記記憶手段に蓄積し、
前記記憶手段を参照して、前記記憶手段に蓄積されている前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を取得し、
前記取得した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を前記第2の車載端末装置へ配信し、
前記第2の車載端末装置が、
前記配信された前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を受信し、前記受信した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を表示装置に表示すること
を特徴とする交通情報収集・配信方法。 A first in-vehicle terminal device that is mounted on a first vehicle and obtains motion probe data and environmental probe data from a sensor included in the first vehicle; and a second vehicle that is mounted on a second vehicle. A second in-vehicle terminal device that acquires motion probe data from a sensor and storage means, and acquired from the motion probe data and environment probe data acquired from the first in-vehicle terminal device and the second in-vehicle terminal device And a center device that detects an event related to a traffic condition on a road based on the motion probe data and distributes event information of the detected event to the second in-vehicle terminal device, and is communicably connected. Configured,
The center device is
Based on the environmental probe data acquired together with the motion probe data, the motion probe data acquired from the first in-vehicle terminal device is separated into normal probe data and abnormal probe data, and the separated normal probe data And abnormal probe data are stored in the storage means for each predetermined road section,
Performing principal component analysis on the accumulated normal probe data for each road section, storing the basis vectors of the feature space obtained by the principal component analysis in the storage means,
For each road section, event detection is performed based on frequency information of residuals between the obtained feature space and the normal probe data and frequency information of residuals between the obtained feature space and the abnormal probe data. Calculating a threshold, storing the calculated event detection threshold in the storage means,
afterwards,
Obtaining the motion probe data from the second in-vehicle terminal device;
With reference to the storage means, the basis vector corresponding to the road section from which the motion probe data was acquired and the event detection threshold,
Based on the residual of the feature space spanned by the motion probe data and the basis vector, and the event detection threshold, detects an event in the road section from which the motion lobe data was acquired,
Event information of the detected event is associated with the road section and accumulated in the storage means,
Referring to the storage means, obtain event information associated with the road section and the surrounding road sections stored in the storage means,
Event information associated with the acquired road section and surrounding road sections is distributed to the second in-vehicle terminal device,
The second in-vehicle terminal device is
Receiving event information associated with the distributed road section and surrounding road sections, and displaying the received event information associated with the road section and surrounding road sections on a display device; Traffic information collection / distribution method characterized by
前記センタ装置が、
前記第1の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータを、その運動プローブデータと併せて取得した前記環境プローブデータに基づき、正常プローブデータと異常プローブデータとに分離し、前記分離した正常プローブデータと異常プローブデータとを所定の道路区間ごとに前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、蓄積した前記正常プローブデータに対する主成分分析を行い、その主成分分析により得られる特徴空間の基底ベクトルを前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、前記得られた特徴空間と前記正常プローブデータとの残差の頻度情報と、前記得られた特徴空間と前記異常プローブデータとの残差の頻度情報と、に基づきイベント検出閾値を算出し、前記算出したイベント検出閾値を前記記憶手段に蓄積し、
その後、
前記第2の車載端末装置から前記運動プローブデータを取得し、
前記記憶手段を参照して、前記運動プローブデータが取得された道路区間に対応する前記基底ベクトルと前記イベント検出閾値とを取得し、
前記運動プローブデータと前記基底ベクトルにより張られる特徴空間との残差、および、前記イベント検出閾値に基づき、前記運動ローブデータが取得された道路区間におけるイベントを検出し、
前記検出したイベントのイベント情報を前記道路区間に対応付けて、前記記憶手段に蓄積し、
前記記憶手段を参照して、前記記憶手段に蓄積されている前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を取得し、
前記取得した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を前記第2の車載端末装置へ配信し、
前記第2の車載端末装置が、
前記配信された前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を受信し、前記受信した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を表示装置に表示すること
を特徴とする交通情報収集・配信システム。 A first in-vehicle terminal device that is mounted on a first vehicle and obtains motion probe data and environmental probe data from a sensor included in the first vehicle; and a second vehicle that is mounted on a second vehicle. A second in-vehicle terminal device that acquires motion probe data from a sensor and storage means, and acquired from the motion probe data and environment probe data acquired from the first in-vehicle terminal device and the second in-vehicle terminal device Based on the motion probe data, an event related to a traffic situation on a road is detected, and a center device that distributes event information of the detected event to the second in-vehicle terminal device is connected to be communicable. A configured traffic information collection / distribution system,
The center device is
Based on the environmental probe data acquired together with the motion probe data, the motion probe data acquired from the first in-vehicle terminal device is separated into normal probe data and abnormal probe data, and the separated normal probe data And abnormal probe data are stored in the storage means for each predetermined road section,
Performing principal component analysis on the accumulated normal probe data for each road section, storing the basis vectors of the feature space obtained by the principal component analysis in the storage means,
For each road section, event detection is performed based on frequency information of residuals between the obtained feature space and the normal probe data and frequency information of residuals between the obtained feature space and the abnormal probe data. Calculating a threshold, storing the calculated event detection threshold in the storage means,
afterwards,
Obtaining the motion probe data from the second in-vehicle terminal device;
With reference to the storage means, the basis vector corresponding to the road section from which the motion probe data was acquired and the event detection threshold,
Based on the residual of the feature space spanned by the motion probe data and the basis vector, and the event detection threshold, detects an event in the road section from which the motion lobe data was acquired,
Event information of the detected event is associated with the road section and accumulated in the storage means,
Referring to the storage means, obtain event information associated with the road section and the surrounding road sections stored in the storage means,
Event information associated with the acquired road section and surrounding road sections is distributed to the second in-vehicle terminal device,
The second in-vehicle terminal device is
Receiving event information associated with the distributed road section and surrounding road sections, and displaying the received event information associated with the road section and surrounding road sections on a display device; Traffic information collection / distribution system characterized by
前記第1の車載端末装置から取得した前記運動プローブデータを、その運動プローブデータと併せて取得した前記環境プローブデータに基づき、正常プローブデータと異常プローブデータとに分離し、前記分離した正常プローブデータと異常プローブデータとを所定の道路区間ごとに前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、蓄積した前記正常プローブデータに対する主成分分析を行い、その主成分分析により得られる特徴空間の基底ベクトルを前記記憶手段に蓄積し、
前記道路区間ごとに、前記得られた特徴空間と前記正常プローブデータとの残差の頻度情報と、前記得られた特徴空間と前記異常プローブデータとの残差の頻度情報と、に基づきイベント検出閾値を算出し、前記算出したイベント検出閾値を前記記憶手段に蓄積し、
その後、
前記第2の車載端末装置から前記運動プローブデータを取得し、
前記記憶手段を参照して、前記運動プローブデータが取得された道路区間に対応する前記基底ベクトルと前記イベント検出閾値とを取得し、
前記運動プローブデータと前記基底ベクトルにより張られる特徴空間との残差、および、前記イベント検出閾値に基づき、前記運動ローブデータが取得された道路区間におけるイベントを検出し、
前記検出したイベントのイベント情報を前記道路区間に対応付けて、前記記憶手段に蓄積し、
前記記憶手段を参照して、前記記憶手段に蓄積されている前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を取得し、
前記取得した前記道路区間およびその周辺の道路区間に対応付けられたイベント情報を前記第2の車載端末装置へ配信すること
を特徴とするセンタ装置。
A first in-vehicle terminal device that is mounted on a first vehicle and obtains motion probe data and environmental probe data from a sensor included in the first vehicle; and a second vehicle that is mounted on a second vehicle. A second in-vehicle terminal device that acquires motion probe data from the sensor, and a communicably connected to the second in-vehicle terminal device; and storage means, the motion probe data and the environmental probe data acquired from the first in-vehicle terminal device; Based on the motion probe data acquired from the second in-vehicle terminal device, a center device that detects an event relating to a traffic situation on a road and distributes event information of the detected event to the second in-vehicle terminal device Because
Based on the environmental probe data acquired together with the motion probe data, the motion probe data acquired from the first in-vehicle terminal device is separated into normal probe data and abnormal probe data, and the separated normal probe data And abnormal probe data are stored in the storage means for each predetermined road section,
Performing principal component analysis on the accumulated normal probe data for each road section, storing the basis vectors of the feature space obtained by the principal component analysis in the storage means,
For each road section, event detection is performed based on frequency information of residuals between the obtained feature space and the normal probe data and frequency information of residuals between the obtained feature space and the abnormal probe data. Calculating a threshold, storing the calculated event detection threshold in the storage means,
afterwards,
Obtaining the motion probe data from the second in-vehicle terminal device;
With reference to the storage means, the basis vector corresponding to the road section from which the motion probe data was acquired and the event detection threshold,
Based on the residual of the feature space spanned by the motion probe data and the basis vector, and the event detection threshold, detects an event in the road section from which the motion lobe data was acquired,
Event information of the detected event is associated with the road section and accumulated in the storage means,
Referring to the storage means, obtain event information associated with the road section and the surrounding road sections stored in the storage means,
Event information associated with the acquired road section and surrounding road sections is distributed to the second in-vehicle terminal device.
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