CN101025366B - 路径搜索方法、路径导航系统、导航装置以及统计处理服务器 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种可准确地搜索推荐路径的路径搜索方法、路径导航系统、导航装置以及统计处理服务器。导航装置(1)使用存储按照各网格和各时间段分别预测了车辆在规定时间内达到的距离范围的时间片段幅度数据的时间片段幅度DB(30)，以当前时刻为基准，按时间序列分别设定以当前的本车位置为中心的环状的各圆形区域。并且，使用存储基于每个网格且基于每个时间段的交通状况，针对各线路所生成的交通数据的交通DB(35)，针对各圆形区域内的线路，使用与各圆形区域对应的时间段的交通数据，搜索从当前的本车位置到目的地的推荐路径。

Description

路径搜索方法、路径导航系统、导航装置以及统计处理服务器
技术领域
本发明涉及路径搜索方法、路径导航系统、导航装置以及统计处理服务器。
背景技术
近年来，为了实现汽车的畅通行驶，一直在推进智能道路交通系统(Intelligent Transport System)的开发。该开发领域之一是导航系统的智能化。作为其中一例，有一种装备了VICS(Vehicle Information andCommunication System)功能的导航装置。该导航装置接收信标，利用FM多路广播发送的交通拥堵信息，进行用于避开当前所发生的交通拥堵的路径导航。
另外，专利文献1公开了一种导航装置，该导航装置存储按照分割全国地图的每个网格区域存储的统计信息，并使用该统计信息搜索推荐路径。统计信息是对每个网格区域，按照时间段、平常日、假日等因素统计的交通信息，包括各线路的行驶时间或移动速度等。而且，导航装置预测从出发地至各个网格区域的基准到达时刻，使用预先存储的统计信息当中的与包含到达时刻的时间段对应的统计信息，搜索可缩短行驶时间的路径。因此，与使用当前时刻的道路交通信息相比，能够搜索出准确的推荐路径。
[专利文献1]日本特开2004-301677号公报
但是，上述的导航装置，通过决定四边形的网格区域的代表坐标，并将该代表坐标与当前位置的直线距离除以预先设定的速度，来预测到达该网格区域的到达时刻。因此，为了计算出到达多个网格区域的到达时刻，不仅增加了处理量，而且尤其是在网格区域的角部、周边部，预测到达时刻的精度有下降的可能性。其结果，可能会造成使用与实际的到达时刻大不相同的时间段的统计信息来搜索推荐路径。
另外，上述的导航装置是通过将至代表坐标的直线距离除以一定的速度来预测到达时刻。因此，在预测到达时刻的步骤中，未考虑到地域性、时间段、平常日、假日等因素。因此，预测到达时刻的精度有可能降低。
发明内容
本发明就是鉴于上述问题而做出的，其目的是提供一种能够准确地搜索推荐路径的路径搜索方法、路径导航系统、导航装置以及统计处理服务器。
为了解决上述的问题，方案1的发明是一种搜索从当前的本车位置到目的地的路径的路径搜索方法，其特征在于，基于按照各区域和各时间段分别预测车辆在规定时间内到达的距离范围的预测距离范围数据，以当前时刻为基准，按时间序列设定以当前的本车位置为中心的预测距离范围，并且，针对各线路，使用基于每个时间段的交通状况所生成的各个交通数据当中的与各上述预测距离范围对应的时间段的上述交通数据，搜索从当前的本车位置到目的地的推荐路径。
方案2的发明是一种进行从当前的本车位置到目的地的路径导航的路径导航系统，其特征在于，具有：第1统计处理单元，对道路交通信息、或从各车辆收集的探测信息进行统计处理，生成按照各区域和各时间段分别预测了车辆在规定时间内达到的距离范围的预测距离范围数据；第2统计处理单元，基于上述道路交通信息或上述探测信息，按照各线路生成基于各时间段的交通状况的交通数据；预测距离范围设定单元，基于上述预测距离范围数据，以当前时刻为基准，按时间序列分别设定以当前的本车位置为中心的预测距离范围；和搜索单元，针对所设定的各上述预测距离范围内的线路，使用与该预测距离范围分别对应的时间段的上述交通数据，搜索从当前的本车位置到目的地的推荐路径。
方案3的发明是一种安装于车辆的导航装置，其特征在于，具有：预测距离范围数据存储单元，存储依照各区域和各时间段分别预测了车辆在规定时间内达到的距离范围的预测距离范围数据；预测距离范围设定单元，基于上述预测距离范围数据，以当前时刻为基准，按时间序列设定以当前的本车位置为中心的预测距离范围；交通数据存储单元，针对各线路，存储基于每个时间段的交通状况所生成的交通数据；和搜索单元，对所设定的各上述预测距离范围内的线路，使用与该预测距离范围分别对应的时间段的上述交通数据，搜索从当前的本车位置到目的地的推荐路径。
方案4的发明的特征在于，在方案3所述的导航装置中，上述预测距离范围数据存储单元按照每个地图网格存储上述预测距离范围数据，上述预测距离范围设定单元，检测包含本车位置的地图网格，并读出与检测出的地图网格对应的上述预测距离范围数据，来设定预测距离范围。
方案5的特征在于，在方案3或4所述的导航装置中，上述预测距离范围设定单元以当前的本车位置为中心设定同心圆状的各上述预测距离范围。
方案6的特征在于，在方案3～5的任意一项所述的导航装置中，上述预测距离范围设定单元，针对最接近当前的上述本车位置的上述预测距离范围，取得上述当前时刻和与上述预测距离范围对应的时间段的同步，来修正上述预测距离范围数据。
方案7的特征在于，在方案3～6的任意一项所述的导航装置中，按照区域、季节、星期日期、节日或连续假日期间生成上述预测距离范围数据。
方案8的特征在于，在方案3～7的任意一项所述的导航装置中，还具有接收单元，从外部接收基于上述预测距离范围数据、或每个时间段的交通状况的上述交通数据。
方案9的特征在于，在方案3～8的任意一项所述的导航装置中，具有：行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
方案10是一种对用于路径搜索的数据进行统计处理的统计处理服务器，其特征在于，具有：第1统计处理单元，对道路交通信息、或从各车辆收集的探测信息进行统计处理，生成按照各区域和各时间段分别预测了车辆在规定时间内到达的距离范围的预测距离范围数据；以及第2统计处理单元，基于上述道路交通信息或上述探测信息，按照各线路生成基于各时间段的交通状况的交通数据。
根据方案1的发明，按照每个时间段，以时间序列预测车辆的预测距离范围。而且，在表示在各时间段所达到的范围的预测距离范围内，使用与该时间段对应的交通数据。因此，在搜索中使用与时间段对应的交通数据时，能够高精度地预测车辆达到该线路的时间段，所以可使用准确的时间段的交通数据。因此，通过参考时间上的变化，可预测在车辆通过时发生交通拥堵的道路、和可解除交通拥堵的道路。
根据方案2的发明，第1和第2统计处理单元，生成按照每个时间段以时间序列预测了车辆的预测距离范围的预测距离范围数据和表示各时间段的交通状况的交通数据。因此，搜索单元在搜索中使用与时间段对应的交通数据时，能够高精度地预测车辆到达该线路的时间段，所以可使用准确的时间段的交通数据。因此，通过参考时间上的变化，可预测在车辆通过时发生交通拥堵的道路、和可解除交通拥堵的道路。
根据方案3的发明，按照每个时间段以时间序列预测车辆的预测距离范围。而且，在表示在各时间段达到的范围的预测距离范围内，使用与该时间段对应的交通数据。因此，在搜索中使用与时间段对应的交通数据时，能够高精度预测车辆达到该线路的时间段，所以可使用准确的时间段的交通数据。因此，通过参考时间上的变化，可预测在车辆通过时发生交通拥堵的道路、和可解除交通拥堵的道路。
根据方案4的发明，按照每个地图网格存储预测距离范围数据。因此，由于预测距离范围设定单元只要读出包含本车位置的地图网格的预测距离范围数据即可，所以，例如，与从本车位置检测规定距离内的线路，并逐次检索与该线路对应的预测距离范围数据相比，还可减轻处理。
根据方案5的发明，由于以当前的本车位置为中心设定同心圆状的各预测距离范围，所以可计算出随着时间变化而变化的预测距离范围。
根据方案6的发明，对最接近当前位置的预测距离范围，取得当前时刻和预测距离范围的时间段的同步，来修正预测距离范围数据。因此，可更精确地设定预测距离范围，所以可使用准确的时间段的交通数据。
根据方案7的发明，按照区域、季节、星期日期、节日或连续假日期间等各因素生成预测距离范围数据。因此，可更准确地计算出从车辆的当前位置在规定时间内达到的距离范围。
根据方案8的发明，导航装置接收预测距离范围数据、交通数据。因此，可使用逐次接收到的新数据进行路径搜索，所以可提高路径搜索的精度。
根据方案9的发明，导航装置具有基于行驶履历更新预测距离范围数据或上述交通数据的学习功能。因此，可使用逐次更新的新数据进行路径搜索，所以可提高路径搜索的精度。
根据方案10的发明，统计处理服务器基于道路交通信息或探测信息，生成预测车辆在规定时间内达到的距离范围的预测距离范围数据以及每个时间段的交通数据。因此，使用这些数据并参考时间上的变化，可预测交通拥堵状况、混乱状况。
附图说明
图1是说明第1实施方式的导航装置的结构的方框图。
图2(a)是路径数据，(b)是地图绘制数据的数据结构的说明图。
图3是时间片段幅度数据的数据结构的说明图。
图4是交通数据的数据结构的说明图。
图5是第1实施方式的处理步骤的说明图。
图6是第1～第4圆形区域的说明图。
图7是路径搜索处理的说明图。
图8是路径搜索处理的说明图。
图9(a)是导航画面，(b)是显示了交通拥堵预测道路的导航画面的说明图。
图10是第2实施方式的数据统计系统的说明图。
图11是统计服务器的方框图。
图12是第2实施方式的处理步骤的说明图。
图13是A地域的时间片段幅度的统计结果的说明图。
图14是B地域的时间片段幅度的统计结果的说明图。
图中：1-导航装置；10-作为预测距离范围设定单元、搜索单元、行驶学习单元的CPU；11-作为行驶履历存储单元的RAM；16-作为接收单元的通信I/F；30、80-作为预测距离范围数据存储单元的时间片段幅度DB；31、82-作为预测距离范围数据的时间片段幅度数据；31b-季节；31c-星期日期；31d-作为距离范围的时间片段幅度；35、81-交通DB；36、83-交通数据；36b-时间段；50-本车位置；51～54-作为预测距离范围的第1～第4圆形区域；64-推荐路径；70-作为路径导航系统的数据统计系统；71-作为统计处理服务器的统计服务器；75-作为第1统计处理单元、第2统计处理单元的CPU；Pr-作为探测信息的探测数据；Vc-作为道路交通信息的VICS数据。
具体实施方式
下面，参照图1～图9对将本发明具体化了的一实施方式进行说明。图1是本实施方式中安装于汽车的导航装置1的说明图。
如图1所示，导航装置1的导航单元2具有作为预测距离范围设定单元、搜索单元的CPU10、RAM11、存储了路径导航程序的ROM12、和GPS接收部14。CPU10输入由GPS接收部14从GPS(GlobalPositioning System)卫星接收到的表示纬度和经度等坐标的位置检测信号，利用无线电导航法计算本车的绝对位置。另外，CPU10通过导航单元2所具备的车辆侧I/F15，从设置在本车上的车速传感器40和陀螺传感器41分别输入车速脉冲和角速度。然后，CPU10利用使用车速脉冲和角速度的自律导航法，计算距基准位置的相对位置，并将其与利用无线电导航法计算出的绝对位置组合，来确定本车位置。
另外，导航单元2的通信接口(以下称为I/F16)，从设置在道路侧等的无线电信标机、光信标机和FM多路广播的基站接收VICS信号。在VICS信号中包含表示从当前位置朝向行进方向的几十km～几百km的范围内的道路状况的道路交通信息、和以省市县区为单位的道路交通信息。
另外，导航单元2具有地理数据存储部17。地理数据存储部17是内置硬盘、或光盘等的外部存储介质。在该地理数据存储部17中，存储有用于搜索到达目的地的路径的各路径网络数据(以下称为路径数据18)、和用于把地图画面25a输出到作为输出单元的显示器25的各地图绘制数据19。
如图2(a)所示，路径数据18是把全国划分成各个区域的每个区域的数据，具有报头18a、包含表示十字路口和道路的端点的节点编号等的节点数据18b、包含节点之间的线路的ID等的线路数据18c、线路费时18d、表示节点和线路的坐标的坐标数据18e、和版本18f等。报头18a存储有作为对全国进行划分而形成的区域的网格的编号等。在线路数据18c中，包含有线路ID、连接节点、通行规则等数据。线路费时18d是基于各线路的线路长度、道路宽度的数据，是固定值。CPU10使用该路径数据18，利用迪杰斯特拉(Dijkstra)法等公知的方法，搜索可缩短行驶时间的路径或容易行驶的路径等从当前的本车位置到达目的地的推荐路径。
另外，将地图绘制数据19，按照对全国地图进行分割而形成的每个网格(一块(parcel))进行存储，并从宽域地图到窄域地图按层进行了划分。如图2(b)所示，地图绘制数据19具有报头19a、道路数据19b、背景数据19c等。报头19a具有网格的编号、和数据的层等。道路数据19b是在地图上所显示的形状插补数据、道路宽度等表示道路形状的数据。背景数据19c是绘制道路、市区街道、河流等的绘制数据。
导航单元2所具有的图像处理器20(参照图1)，基于CPU10从地理数据存储部17中读出用于绘制本车位置周边的地图的地图绘制数据19。然后，生成输出用数据，并暂时存储在图像存储器21中。进而，把基于输出用数据的影像信号输出到显示器25，显示图1所示那样的地图画面25a。另外，图像处理器20在该地图画面25a上重叠表示本车位置的标识25b。
另外，临近显示器25设有操作开关23。若对操作开关23进行了操作，则导航单元2所具备的外部输入I/F22将与操作开关23的输入操作对应的信号向CPU10输出。
进而，导航单元2的声音处理器24，根据CPU10的控制，从未图示的声音文件数据库读出声音文件。然后将对路径进行导航的声音信号等输出到扬声器26。
另外，导航单元2包括：时间片段(slice)幅度数据库(DB)30，其作为预测距离范围数据存储单元，存储有作为预测距离范围数据的时间片段幅度数据31；和交通数据库(DB)35，其作为交通数据存储单元，存储有交通数据36。图3是说明时间片段幅度数据31的数据结构的说明图。时间片段幅度数据31由地图网格(以下称为网格)ID31a、季节31b、星期日期31c、和作为距离范围的时间片段幅度31d构成。网格ID31a是分配给对全国以边长10km的正方形进行划分而形成的网格的ID。该网格ID31a的下位的数据是季节31b。季节31b将时间片段幅度数据31分为春、夏、秋、冬、长期连续假日。更下位的星期日期31c由各个星期日期和节日构成。
时间片段幅度31d，是按照每个网格存储的，是预测了汽车在该网格中在作为规定时间的15分钟期间可行驶的距离范围的数据，并按照每15分钟的时间段存储了24小时的数据。即，各个时间片段幅度31d是参考了网格ID31a(地域性)、季节31b、星期日期31c、时间段因素的预测数据，在本实施方式中，是由管理中心基于VICS信号和从各个汽车收集的探测信息实施了统计处理后的数据。例如，根据与网格所包含的各线路对应的VICS信号、探测信息计算网格内的所有线路的平均车速，把平均车速乘以规定时间(15分钟)而得到的距离作为该网格的时间片段幅度31d。
下面，结合图4对交通数据36进行说明。图4是说明交通数据36的数据结构的说明图。交通数据36例如是按照每个网格ID31a生成的，并且具有每个时间段36b的与各线路的线路ID36a对应的线路费时36c。时间段36b是按照每15分钟设定的，为与在时间片段幅度数据31中设定的时间段(例如“0:00”～“0:14”等)相同的划分。该线路费时36c是表示在该时间段36b中，通过该线路时所需要的平均行驶时间的数据，例如为“3min”等。即，路径数据18的线路费时18d是基于线路长度、道路宽度等的未考虑时间段36b的费时。交通数据36的线路费时36c是反映了各个时间段36b的交通状况的费时，是用于与路径数据18的线路费时18d相加等来生成新的线路费时LC的数据。
下面，结合图5对本实施方式的路径搜索的处理步骤进行说明。首先，CPU10依据存储在ROM12中的路径导航程序，进行针对基于触摸屏、操作开关23的输入操作等的目的地设定的待机(步骤S1-1)。在判断为已经输入了目的地时(步骤S1-1：是)，CPU10把该目的地的坐标等暂时储存在RAM11中。
另外，CPU10根据无线电导航法和自律导航法计算出车辆的当前位置。然后，根据地图绘制数据19等，检测包含本车位置的网格，取得该网格的网格ID31a(步骤S1-2)。然后，根据导航单元2的未图示的内置时钟取得当前日期、和当前时刻，确定当时的季节31b、星期日期31c、和时间段因素(步骤S1-3)。然后，在确定了网格ID31a、季节31b、星期日期31c、和时间段因素后，读出与网格ID31a相关联的时间片段幅度数据31，并基于该时间片段幅度数据31，按照时间序列决定4个时间片段幅度31d(步骤S1-4)。
例如，在季节31b是“春”、星期日期31c是“星期一”，当前时刻是10点15分～10点29分内的时刻的情况下，读出图3所示的时间片段幅度数据31中的“10点15分～10点29分”的时间片段幅度31d。例如，该时间片段幅度31d为“6.0km”，表示在该网格中，车辆可行驶的距离范围是15分钟约6km。
然后，读出同一网格ID31a、季节31b、星期日期31c的“10点30分～10点44分”的时间片段幅度31d作为第2个时间片段幅度31d。此时读出的时间片段幅度31d是根据在“10点15分～10点29分”的期间内车辆所行进到的位置，表示在“10点30分～10点44分”内车辆将达到的距离范围的数据，例如是“5.6km”。
另外，CPU10分别读出作为同一网格ID31a、季节31b、星期日期31c的“10点45分～10点59分”、“11点0分～11点14分”的时间片段幅度31d的“6.3km”、“5.8km”作为第3、第4时间片段幅度31d。由此，取得对在“10点15分～10点29分”、“10点30分～10点44分”、“10点45分～10点59分”、“11点0分～11点14分”连续4个时间段内车辆行进的距离进行了预测的时间片段幅度31d。
然后，如图5所示，CPU10修正第1个时间片段幅度31d(步骤S1-5)。如上述那样，对于第1时间片段幅度31d，预测了在“10点15分～10点29分”这15分钟内车辆行进的距离。因此，在当前时刻是例如“10点20分”的情况下，按照到上述的时间段的终端时刻“10点29分”为止的时间(“10点20分”～“10点29分”这10分钟)，重新计算时间片段幅度31d。即，如果设“10点15分～10点29分”这15分钟的行驶预测距离为“6.0km”，则10分钟是“4.0km”，所以把第1时间片段幅度31d修正为“4.0km”，并将修正以后的时间片段幅度31d存储在RAM11中。
然后，CPU10使用4个时间片段幅度31d，设定作为预测距离范围的各个圆形区域(步骤S1-6)。首先，CPU10如图6所示，以当前的本车位置50为中心，使用在RAM11中所存储的第1个时间片段幅度31d，来设定第1圆形区域51。由于修正后的第1个时间片段幅度31d是“4.0km”，所以，第1圆形区域51成为以本车位置50为中心、半径为“4.0km”的圆形。该第1圆形区域51内，是车辆在“10点20分～10点29分”内达到的预测距离范围。
接下来，CPU10设定从第1圆形区域51的圆周离开第2时间片段幅度31d(“5.6km”)的第2圆形区域52。该第2圆形区域52是车辆在“10点30分～10点44分”内达到的预测距离范围。
进而，CPU10基于第3以及第4的各时间片段幅度31d，设定从第2圆形区域52的圆周离开第3时间片段幅度31d(“6.3km”)的第3圆形区域53，和从第3圆形区域53的圆周离开第4时间片段幅度31d(“5.8km”)的第4圆形区域54。第3圆形区域53是预测了车辆在“10点45分～10点59分”达到的位置的预测距离范围，第4圆形区域54是“11点0分～11点14分”的预测距离范围。其结果，以当前的本车位置50为中心、将各圆形区域51～54设定成同心圆状。
然后，如图5所示，CPU10基于与各圆形区域51～54对应的时间段，检索交通DB35内的交通数据36(步骤S1-7)。首先，CPU10检索与包含当前的本车位置50的网格的网格ID相对应的交通数据36。若检测到对应的交通数据36，就首先读出与第1圆形区域51内的线路对应的线路费时36c。由于第1圆形区域51在这里是在“10点20分～10点29分”内车辆达到的预测距离范围，所以检测“10点20分～10点29分”的与上述时间段36b对应的线路费时36c。
另外，CPU10检测与第2圆形区域52内的线路对应的交通数据36，并读出该交通数据36内的线路费时36c。如图6所示，在第2圆形区域52中包含的网格虽然各不相同，但是按照每个网格来检索交通数据36。然后，读出各交通数据36中的“10点30分～10点44分”的时间段的线路费时36c，即、其中的包含于第2圆形区域52中的线路的线路费时36c。
同样，对于包含于第3～第4圆形区域53～54中的线路，也是读出每个网格的“10点45分～10点59分”、“11点0分～11点14分”的各交通数据36的线路费时36c。
进而，CPU10使用读出的线路费时36c、和与这些线路费时36c一样与线路对应的路径数据18的线路费时18d，计算新的线路费时LC(步骤S1-8)。例如通过将各线路费时18d与36c相加等，生成线路费时LC，并把该线路费时LC暂时存储在RAM11中。
在生成了针对包含于各圆形区域51～54中的线路的线路费时LC后，CPU10使用线路费时LC，搜索从当前的本车位置到被存储在RAM11中的目的地的坐标的路径(步骤S1-9)。此时，CPU10如图7所示，在第1～第4圆形区域51～54内以及目的地周边区域58(例如边长30km的正方形的区域)中，使用包含窄道路的级别的路径数据18。而且，在从第1～第4圆形区域51～54到目的地周边区域58之间，使用作为高于该级别的上位级别的、包含国道等主要道路的级别的路径数据18。另外，由于线路费时36c是针对第1～第4圆形区域51～54而读出的数据，所以在目的地周边区域58内、以及从第1～第4圆形区域51～54到目的地周边区域58之间，只使用路径数据18内的线路费时18d，来搜索到目的地的推荐路径。
在第1～第4圆形区域51～54内，由于参考了在当前时刻预测的、约60分钟后的交通数据36，所以可预测出当前时刻未发生的、但在之后要发生的交通拥堵。例如，如图7所示，可以检测出尽管在当前时刻(“10点20分”)未发生交通拥堵，但预测为在车辆通过时(例如“11点0分～11点14分”)将发生高峰时间等的自然交通拥堵的交通拥堵预测道路56。由此，CPU10可搜索避开了该交通拥堵预测道路56的路径。从而，例如在搜索到连接本车位置50与目的地55的第1路径R1、和包含交通拥堵预测道路56的第2路径R2的情况下，可根据交通拥堵预测道路56的线路费时LC的大小，计算出避开了交通拥堵预测道路56的第1路径R1来作为推荐路径。
反之，有时如图8所示，在从本车位置50通向目的地55的第1路径R1上，尽管有在当前时刻(“10点20分”)发生了高峰时间等的交通拥堵的交通拥堵发生道路57，但可预测到在车辆通过时(例如“11点0分～11点14分”)该交通拥堵已解除。在这种情况下，在与包含交通拥堵发生道路57的第1路径R1对应的线路费时LC较小，适合作为路径时，可不选择虽然当前时刻未发生交通拥堵，但耗费时间的第2路径R2，而选择虽然在当前时刻发生了交通拥堵，但预测到在通过时可解除的第1路径R1。
若搜索到推荐路径，则CPU10计算到达目的地所需的时间，并暂时存储在RAM11中。然后，如图5所示，将搜索路径显示在显示器25上，来进行路径导航(步骤S1-10)。CPU10把表示推荐路径的线路等的数据输出到图像处理器20，图像处理器20基于所输入的数据，读出地图绘制数据19。然后，生成包含从当前的本车位置50到目的地的推荐路径的输出数据。然后，把该输出数据暂时存储到图像存储器21中，并作为影像信号输出到显示器25。
其结果，在显示器25上显示如图9(a)所示的导航画面60。在导航画面60中，在作为从本车位置50到目的地的地图的地图图像61上重叠有本车位置标识62和目的地标识63、以及连接各标识62、63的推荐路径64。另外，此时，也可以通过声音处理器24从扬声器输出对路径进行导航的导航声音。或者根据各种模式的设定，如图9(b)所示那样，将车辆通过时的交通拥堵预测道路显示在地图图像61上来作为交通拥堵预测标识65。
CPU10在进行推荐路径的导航的同时，判断是否超出了第4圆形区域54(步骤S1-11)。在判断为未超出第4圆形区域54时(步骤S1-11：是)，CPU10判断是否结束导航(步骤S1-12)。在本实施方式中，根据车辆是否到达了目的地，或者根据操作开关23或触摸屏操作，来判断是否进行路径导航终止的操作。在判断为导航未结束的情况下(步骤S1-12：否)，返回步骤S1-10，继续进行路径导航。
另一方面，在步骤S1-11中，若判断为超出了第4圆形区域54(步骤S1-11：否)，则返回步骤S1-2，检测包含当前的本车位置的网格，重复上述的处理。然后，一边预测车辆通过时的交通状况，一边搜索路径，并在搜索到的路径上进行导航。
在到达目的地、或者通过触摸屏或操作开关23进行了终止导航的输入操作时，CPU10判断为导航结束(步骤S1-12：是)，并结束导航。
根据第1实施方式，可得到以下的效果。
(1)在第1实施方式中，导航装置1，将按照各时间段分别预测了车辆从当前位置在15分钟内所达到的距离范围的时间片段幅度31存储在时间片段幅度DB30中。另外，具有存储基于每个网格且基于每个时间段的交通状况，针对各线路所生成的线路费时36c的交通DB35。而且，CPU10基于时间片段幅度数据31，以当前时刻为基准按照时间序列分别设定以当前的本车位置为中心的同心圆状的第1～第4圆形区域51～54。进而，针对第1～第4圆形区域51～54内的线路，使用与第1～第4圆形区域51～54对应的时间段的线路费时36c，搜索从当前的本车位置到目的地的推荐路径。从而，能够使用时间片段幅度数据31预测车辆到达该线路的时间段，所以可使用准确的时间段的交通数据36。因此，虽然在多数道路中，其混乱度和交通拥堵度几乎是根据时间段而变化，但即使在这样的情况下，通过参考时间上的变化，也能够事前预测出发生自然交通拥堵的道路。由此，可搜索出避开在车辆通过时发生的交通拥堵的路径。或者可以将虽然当前正在发生交通拥堵，但在车辆通过的时刻交通拥堵可解除的路径作为推荐路径。
(2)在第1实施方式中，导航装置1的CPU10，取得当前时刻和与第1圆形区域51对应的时间段的同步，对时间片段幅度31d进行缩短修正。因此，可更精确地设定第1圆形区域51，所以可提高第2～第4圆形区域52～54的精度。
(3)在第1实施方式中，时间片段幅度数据31，与网格31a、季节31b、星期日期31c、时间段各因素对应地具有时间片段幅度31d。因此，能够将地域性、时期上的因素、时间上的因素考虑到时间片段幅度31d中，所以可提高时间片段幅度31d的精度。
(第2实施方式)
下面，结合图10～图14对将本发明具体化了的第2实施方式进行说明。此外，由于第2实施方式只是对第1实施方式追加了时间片段幅度数据31的生成方法和数据发送方法的结构，所以只说明其不同点，而省略其他的说明。
如图10所示，作为路径导航系统的数据统计系统70具有对VICS信号、探测信息进行统计处理的作为统计处理服务器的统计服务器71。统计服务器71被连接成能够从信标机72或基站73接收各种数据，并且，被连接成能够与安装于汽车C的导航装置1进行数据的双向收发。统计服务器71从各导航装置1、信标机72或未图示的交通管理服务器，通过网络N接收作为探测信息的探测数据Pr以及作为道路交通信息的VICS数据Vc。在探测数据Pr中，包含汽车C的位置、速度、时刻等运行特性数据。
如图11所示，统计服务器71具有作为第1统计处理单元、第2统计处理单元的CPU75、RAM76、ROM77、通信I/F78，作为预测距离范围数据存储单元的时间片段幅度DB80，和作为交通数据存储单元的交通DB81。CPU75通过通信I/F78从导航装置1输入探测数据Pr，并按照存储在ROM77中的统计处理程序，对探测数据Pr进行统计处理。另外，从未图示的交通管理服务器或信标机72接收VICS数据Vc，并对VICS数据Vc进行统计处理。另外，在时间片段幅度DB80中，存储有作为预测距离范围数据的全国的时间片段幅度数据82，在交通DB81中，存储有交通数据83。
下面，结合图12对统计服务器71的处理进行说明。首先，统计服务器71的CPU75根据存储在ROM77中的统计处理程序，设定决定时间片段幅度的网格(步骤S2-1)，并设定时间片段幅度的因素(步骤S2-2)。在本实施方式中，因素是季节、星期日期，例如像“春”、“星期一”等那样决定时间片段幅度计算对象的因素。然后，CPU75设定决定时间片段幅度的时间段(步骤S2-3)。时间段进行了与上述的时间片段幅度31d的时间段同样的划分，为15分钟的间隔。
在设定了这些因素后，CPU75设定时间片段幅度(步骤S2-4)。例如，CPU75基于探测数据Pr和VICS数据Vc，对在“10点15分～10点29分”期间车辆行驶的距离范围进行统计处理。其结果，可基于统计处理后的时间片段幅度，获得如图13以及图14那样的时间片段幅度的各曲线85a、85b。图13所示的曲线85a是表示季节是“春”、星期日期是“星期一”的时间片段幅度的曲线，其表示除了中午，从上午到下午时间片段幅度逐渐变小，到夜间，时间片段幅度逐渐变大。
图14所示的曲线85b是与图14的曲线85a的地域(网格)不同的地域的曲线。该曲线85b相对于图13的曲线85a，除了地域性以外，具有相同的因素，但只有在早晚的高峰时间的时间片段幅度变小，其他的变化不大。这样，可看出若地域(网格)、时间段等因素不同，则车辆在规定时间内行进的距离也大不相同。因此，统计服务器71按照各因素设定时间片段幅度，并生成包含该时间片段幅度的时间片段幅度数据82。
在决定了时间片段幅度后，CPU75判断是否对所有的时间段决定了时间片段幅度(步骤S2-5)。在未对所有的时间段决定了时间片段幅度的情况下(步骤S2-5：否)，返回步骤S2-3，对下一个时间段的时间片段幅度进行统计处理。在已经对一个网格、季节、星期日期决定了时间片段幅度的情况下(步骤S2-5：是)，进入步骤S2-6。
然后，CPU75判断是否已经对季节、星期日期等全部因素决定了时间片段幅度(步骤S2-6)。在未对全部的因素决定了时间片段幅度的情况下(步骤S2-6：否)，返回步骤S2-2，对下一个季节、或星期日期的时间片段幅度进行统计处理。在对一个网格已经决定了全部的时间片段幅度的情况下(步骤S2-6：是)，进入步骤S2-7。
在步骤S2-7中，CPU75判断是否已经对全部网格决定了时间片段幅度。在未对全部网格决定了时间片段幅度的情况下(步骤S2-7：否)，返回步骤S2-1，对下一个网格的时间片段幅度进行统计处理。当对全部网格决定了时间片段幅度(步骤S2-7：是)时，结束处理。
同样，CPU75对探测数据Pr和VICS数据Vc进行统计处理，计算出每个时间段的线路费时，并生成交通DB81。此时生成的线路费时是以与导航装置1的路径数据18的线路费时18d相加、进行重新计算为前提而生成的。当生成了时间片段幅度DB80、交通DB81时，统计服务器71通过网络N把时间片段幅度数据82、交通数据83发送给各导航装置1。导航装置1通过作为接收单元的通信I/F16接收发送来的时间片段幅度数据82和交通数据83，并存储在导航装置1的时间片段幅度DB30和交通DB35中。其结果，能够逐次更新导航装置1的时间片段幅度数据31、和交通数据36。
根据第2实施方式，在第1实施方式所述的效果的基础上，可得到以下的效果。
(4)在第2实施方式中，统计服务器71基于从汽车C收集到的探测数据Pr等，按照每个因素计算出时间片段幅度，并且生成交通数据83。然后，将所生成的时间片段幅度数据82和交通数据83发送给导航装置1。因此，导航装置1能够逐次更新时间片段幅度数据82以及交通数据83，所以可使用新的时间片段幅度数据82以及交通数据83进行路径搜索。
此外，上述各实施方式也可以进行以下的变更。
在上述各实施方式中，设定了第1～第4圆形区域51～54，但也可以是1个，或者4个以外的多个。
在第1实施方式中，在搜索路径时，使用时间片段幅度数据来搜索以本车位置(出发地)为中心的第1～第4圆形区域51～54内的推荐路径，并使用路径数据18来搜索其他的路径，但也可以使用时间片段幅度数据31搜索至目的地的全部推荐路径。而且，在途中对所预测的到达目的地所需要的时间与实际的行驶时间进行比较，在误差变大的情况下，也可以在当时使用时间片段幅度数据31以及交通数据36，如上述那样重新搜索推荐路径。
在第1实施方式中，目的地周边区域58例如是边长30km的正方形区域，但也可以是圆形，还可以是椭圆、变形圆以及其他多边形。
在第1实施方式中，在从时间片段幅度数据31取得的时间片段幅度31d是“Null”等未知值的情况下，也可以不使用时间片段幅度数据31而只使用路径数据18进行路径搜索。
在第1实施方式中，在车辆行驶在高速公路上的情况下，也可以使用时间片段幅度数据31。而且，也可以基于VICS信号和时间片段幅度数据31搜索驶出高速公路后的路径。
在第2实施方式中，统计服务器71将探测数据Pr等进行统计处理来生成时间片段幅度。作为除此以外的方法，也可以针对安装了导航装置1的车辆所行驶过的道路，把包含所需要的时间、时刻、速度等的行驶履历存储在作为行驶履历存储单元的RAM11中。而且，也可以基于该行驶履历，由作为导航装置1的行驶学习单元、第1统计处理单元、第2统计处理单元的CPU10生成或更新时间片段幅度数据31和交通数据36。
在第2实施方式中，导航装置1将探测数据Pr发送给统计服务器71，但统计服务器71也可以对从导航装置1以外的车载装置发送来的探测数据Pr进行统计处理。
在上述实施方式中，也可以分开设置对探测数据Pr等进行统计处理的服务器、和发送时间片段幅度数据82以及交通数据83的服务器。
在上述各个实施方式中，是设定了圆形的第1～第4圆形区域51～54，但并非必须为正圆形，也可以是椭圆、或一部分突出的变形圆。例如，在存在行车线数等与周围的道路相比非常多的道路的情况下，也可以设定使与该道路对应的地方突出的变形圆，或设定使该道路相当于椭圆的长轴部分的椭圆形区域。
在上述各个实施方式中，使用包含本车位置的网格的时间片段幅度31d来设定圆形的第1～第4圆形区域51～54，但也可以使用所设定的区域的外周所在的网格的时间片段幅度31d，来设定作为预测距离范围的区域。具体是，首先使用包含本车位置的网格的时间片段幅度31d，来设定最靠近本车位置的区域(第1区域)。在设定之后，在第1区域的外周位于与包含本车位置的网格不同的网格中的情况下，在设定下一个区域(第2区域)时，使用第1区域的外周所在的网格的时间片段幅度31d。

Claims (36)

1.一种路径搜索方法，用于搜索从当前的本车位置到目的地的路径，其特征在于，
基于按照各区域和各时间段分别预测了车辆在规定时间内达到的距离范围的预测距离范围数据，以当前时刻为基准，按时间序列设定以当前的本车位置为中心的预测距离范围，并且，
针对各线路，使用基于每个时间段的交通状况所生成的各交通数据中的与各上述预测距离范围对应的时间段的上述交通数据，搜索从当前的本车位置到目的地的推荐路径。
2.一种路径导航系统，进行从当前的本车位置到目的地的路径导航，其特征在于，具有：
第1统计处理单元，对道路交通信息、或从各车辆收集到的探测信息进行统计处理，生成按照各区域和各时间段分别预测了车辆在规定时间内达到的距离范围的预测距离范围数据；
第2统计处理单元，基于上述道路交通信息或上述探测信息，按照各线路生成基于各时间段的交通状况的交通数据；
预测距离范围设定单元，基于上述预测距离范围数据，以当前时刻为基准，按时间序列分别设定以当前的本车位置为中心的预测距离范围；以及
搜索单元，针对所设定的各上述预测距离范围内的线路，使用与该预测距离范围分别对应的时间段的上述交通数据，搜索从当前的本车位置到目的地的推荐路径。
3.一种安装于车辆的导航装置，其特征在于，具有：
预测距离范围数据存储单元，存储按照各区域和各时间段分别预测了车辆在规定时间内达到的距离范围的预测距离范围数据；
预测距离范围设定单元，基于上述预测距离范围数据，以当前时刻为基准，按时间序列设定以当前的本车位置为中心的预测距离范围；
交通数据存储单元，存储针对各线路基于每个时间段的交通状况所生成的交通数据；以及
搜索单元，针对所设定的各上述预测距离范围内的线路，使用与该预测距离范围分别对应的时间段的上述交通数据，搜索从当前的本车位置到目的地的推荐路径。
4.根据权利要求3所述的导航装置，其特征在于，
上述预测距离范围数据存储单元按照每个地图网格存储上述预测距离范围数据，
上述预测距离范围设定单元检测包含本车位置的地图网格，并读出与检测出的地图网格对应的上述预测距离范围数据，来设定预测距离范围。
5.根据权利要求3或4所述的导航装置，其特征在于，
上述预测距离范围设定单元以当前本车位置为中心设定同心圆状的各上述预测距离范围。
6.根据权利要求3或4所述的导航装置，其特征在于，
上述预测距离范围设定单元，针对最接近当前的上述本车位置的上述预测距离范围，取得上述当前时刻和与上述预测距离范围对应的时间段的同步，来修正上述预测距离范围数据。
7.根据权利要求5所述的导航装置，其特征在于，
上述预测距离范围设定单元，针对最接近当前的上述本车位置的上述预测距离范围，取得上述当前时刻和与上述预测距离范围对应的时间段的同步，来修正上述预测距离范围数据。
8.根据权利要求3或4所述的导航装置，其特征在于，
按照区域、季节、星期日期、节日或连续假日期间生成上述预测距离范围数据。
9.根据权利要求5所述的导航装置，其特征在于，
按照区域、季节、星期日期、节日或连续假日期间生成上述预测距离范围数据。
10.根据权利要求6所述的导航装置，其特征在于，
按照区域、季节、星期日期、节日或连续假日期间生成上述预测距离范围数据。
11.根据权利要求7所述的导航装置，其特征在于，
按照区域、季节、星期日期、节日或连续假日期间生成上述预测距离范围数据。
12.根据权利要求3或4所述的导航装置，其特征在于，
还具有从外部接收上述预测距离范围数据、或基于每个时间段的交通状况的上述交通数据的接收单元。
13.根据权利要求5所述的导航装置，其特征在于，
还具有从外部接收上述预测距离范围数据、或基于每个时间段的交通状况的上述交通数据的接收单元。
14.根据权利要求6所述的导航装置，其特征在于，
还具有从外部接收上述预测距离范围数据、或基于每个时间段的交通状况的上述交通数据的接收单元。
15.根据权利要求7所述的导航装置，其特征在于，
还具有从外部接收上述预测距离范围数据、或基于每个时间段的交通状况的上述交通数据的接收单元。
16.根据权利要求8所述的导航装置，其特征在于，
还具有从外部接收上述预测距离范围数据、或基于每个时间段的交通状况的上述交通数据的接收单元。
17.根据权利要求9所述的导航装置，其特征在于，
还具有从外部接收上述预测距离范围数据、或基于每个时间段的交通状况的上述交通数据的接收单元。
18.根据权利要求10所述的导航装置，其特征在于，
还具有从外部接收上述预测距离范围数据、或基于每个时间段的交通状况的上述交通数据的接收单元。
19.根据权利要求11所述的导航装置，其特征在于，
还具有从外部接收上述预测距离范围数据、或基于每个时间段的交通状况的上述交通数据的接收单元。
20.根据权利要求3或4所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
21.根据权利要求5所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
22.根据权利要求6所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
23.根据权利要求7所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
24.根据权利要求8所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
25.根据权利要求9所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
26.根据权利要求10所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
27.根据权利要求11所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
28.根据权利要求12所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
29.根据权利要求13所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
30.根据权利要求14所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
31.根据权利要求15所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
32.根据权利要求16所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
33.根据权利要求17所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
34.根据权利要求18所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
35.根据权利要求19所述的导航装置，其特征在于，具有：
行驶履历存储单元，存储包含上述车辆所行驶过的道路的所需时间、时间段、车速的行驶履历；和
行驶学习单元，基于上述行驶履历，生成或更新上述预测距离范围数据或上述交通数据。
36.一种统计处理服务器，对用于路径搜索的数据进行统计处理，其特征在于，具有：
第1统计处理单元，对道路交通信息、或从各车辆收集到的探测信息进行统计处理，生成按照各区域和各时间段分别预测了车辆在规定时间内达到的距离范围的预测距离范围数据；以及
第2统计处理单元，基于上述道路交通信息或上述探测信息，按照各线路生成基于各时间段的交通状况的交通数据。
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