CN101271628B - 堵车状况运算系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种能够提高利用探测车辆系统提供的堵车信息的可靠性的堵车状况运算系统。当基于从作为探测车辆的车辆(3)收集的探测数据对路段的堵车度进行运算时，按照每个规定车速，改变堵车度运算表(52)中的区分堵车度的阈值(V11-V32)，检测堵车度(S2)，按照2次网格单位，比较与基于VICS信息的堵车度的一致率，来选择一致率最高的阈值(S5、S6)，基于所选择的阈值，运算该2次网格的堵车度(S7)。

Description

堵车状况运算系统

技术领域

本发明涉及一种对路段的堵车状况进行运算的堵车状况运算系统。

背景技术

过去，在车载用的导航装置、PDA(Personal Digital Assistant)和移动电话等便携式机器、个人计算机等中，通过在各种存储设备中存储作为地图信息的一般道路和高速道路等的道路和设施名称等、或者从服务器等的下载，来显示利用者所希望的区域的地图。

还有，利用过去的导航装置等，不仅显示地图，而且还提供为了方便利用者所显示的道路的堵车信息等交通信息。此时，作为一个获取向利用者提供的交通信息的系统，有例如道路交通信息通信系统(注册商标：VICS)。

VICS是下述的系统：利用设置在道路上的传感器来检测在路上行驶的车辆，信息收集中心(以下称为：VICS中心)收集所检测的结果，生成交通信息(以下称为：VICS信息)，并提供给车辆导航装置等的终端。

但是，上述VICS只能生成设置有传感器的主要道路的VICS信息，因此能够提供信息的对象道路的范围较窄。

这里，作为获取交通信息的新系统，现在正在研究探测车辆系统。在该系统中，行驶中的车辆作为传感器(探测器)，将利用该车辆测量的行驶轨迹、速度等信息(以下称为：探测信息)收集到信息收集中心，生成交通信息。

这种探测车辆系统的优点在于不象上述VICS那样限制信息收集范围，可以从极广泛的范围内实时收集数据。

另一方面，在向利用者提供的交通信息中、尤其是有关堵车的堵车信息中，作为用于识别堵车程度的信息，过去一直使用堵车度(参照日本专利特开2005-209153号公报)。作为该堵车度，从堵车的严重程度起，分为“堵车”、“拥挤”、和“不堵车”三个等级。

然后，基于在路段行驶的车辆的平均速度和预先确定的阈值(例如，在一般道路上，“堵车”和“拥挤”的阈值为12km/h，“拥挤”、和“不堵车”的阈值为32km/h)，对路段进行分类。然后，将对路段分类的堵车度作为交通信息提供给利用者。

专利文献1：日本专利特开2005-209153号公报(第5-6页，表2，图2)

但是，从探测数据生成的交通信息在很大程度上受到探测车辆的搭载率等探测数据的信息量的影响，因此对于探测车辆的搭载率低的情况，所提供的交通信息的可靠性会变坏。

因此，当例如基于探测数据的统计结果运算堵车度时，如果象上述专利文献1所述，按每个道路属性固定阈值，就会有可能将实际上没有发生堵车的路段判断为“堵车”，或将实际发生了堵车的路段判断为“不堵车”。而且还存在下述问题：在同一路段区间，堵车度因VICS信息和从探测车辆系统提供的交通信息而不同。

发明内容

本发明为了解决上述问题，其目的在于提供一种堵车状况运算系统，该堵车状况运算系统在基于探测信息生成的交通信息中、尤其是对于表示堵车程度的堵车度，根据通过其它方法获得的堵车信息来改变用于运算堵车度的阈值，从而能够提高利用探测车辆系统提供的堵车信息的可靠性。

为实现上述目的，与本发明的技术方案1有关的堵车状况运算系统(1)的特征在于：在具有获取探测信息的探测信息获取机构(20)，且基于利用上述探测信息获取机构获取的探测信息，对路段的堵车度进行运算的堵车状况运算系统中，上述探测信息是在路段中行驶的探测车(3)的平均速度，该堵车状况运算系统具有通过将上述平均速度与值不同的多个阈值进行比较来与各阈值对应地检测路段的第1堵车度的堵车度检测机构(20)、获取上述路段的堵车信息的堵车信息获取机构(20)、在规定区域内包含的路段中将基于利用上述堵车信息获取机构获取的堵车信息的第2堵车信息与利用上述堵车度检测机构检测的第1堵车度按照上述多个阈值的每一个分别进行比较的堵车度比较机构(20)、和选择上述多个阈值中通过上述堵车度比较机构的比较来判断第1堵车度与第2堵车度最为一致的阈值的阈值选择机构(20)，将基于上述阈值选择机构所选择的阈值检测的第1堵车度作为上述规定区域内的路段的堵车度进行运算。

这里，“堵车度”为用于识别堵车程度的信息。

还有，“探测信息获取机构”和“堵车信息获取机构”也可以通过与探测车辆或外部的设施等进行通信来获取探测信息或堵车信息，也可以通过读取存储在装置内部的探测信息或堵车信息来获取。

还有，与技术方案2有关的堵车状况运算系统(1)作为技术方案1所述的堵车状况运算系统，其特征在于：上述阈值选择机构(20)对每个路段的道路属性，选择不同的阈值。

这里，“道路属性”表示例如高速道路或一般道路等的道路类别。

还有，与技术方案3有关的堵车状况运算系统(1)作为技术方案1或2所述的堵车状况运算系统，其特征在于：利用上述堵车信息获取机构(20)获取的上述堵车信息为基于利用设置在路上的传感器来检测在路上行驶的车辆的检测结果的信息。

还有，与技术方案4有关的堵车状况运算系统(1)作为技术方案1至3中任一项所述的堵车状况运算系统，其特征在于：上述规定区域为区分成网格单位或都道府县单位的区域。

还有，与技术方案5有关的堵车状况运算系统(1)作为技术方案1至4中任一项所述的堵车状况运算系统，其特征在于：还具有：

阈值采用机构(20)，其对于利用上述堵车信息获取机构(20)获取的上述路段的堵车信息不存在的规定区域即非存在区域，将在包含上述非存在区域的广泛区域内的其它区域选择的阈值或阈值的平均值用作非存在区域的阈值；

和非存在区域堵车度检测机构(20)，其通过将上述非存在区域内的路段的平均速度与利用上述阈值采用机构所采用的阈值进行比较，检测路段的堵车度，

将上述非存在区域堵车度检测机构检测的堵车度作为上述非存在区域内的路段的堵车度进行运算。

根据具有上述结构的技术方案1所述的堵车状况运算系统，在基于探测信息生成的交通信息中、尤其是对于表示堵车程度的堵车度，根据通过其它方法获得的堵车信息来改变用于运算堵车度的阈值，从而能够提高利用探测车辆系统提供的堵车信息的可靠性。

还有，由于可以防止在基于探测信息检测的路段的堵车度与利用其它堵车信息获取机构获得的堵车信息中所包含的路段的堵车度之间出现结果大为不同的情况，因此所提供的信息不会给利用者造成困惑。

还有，根据具有技术方案2所述的堵车状况运算系统，能够考虑路段的道路属性，选择每个路段合适的阈值，因此能够提高利用探测车辆系统提供的堵车信息的可靠性。

还有，根据具有技术方案3所述的堵车状况运算系统，利用其它堵车信息获取机构获得的堵车信息是基于在道路行驶的多数车辆的检测结果的可靠性高的信息，因此通过与其堵车信息保持一致，能够提高利用探测车辆系统提供的堵车信息的可靠性。

还有，根据具有技术方案4所述的堵车状况运算系统，由于能够根据2次网格单位或都道府县单位来选择阈值，因此能够考虑地域差别，选择每个地域的最佳阈值。

还有，根据具有技术方案5所述的堵车状况运算系统，即使没有成为比较对象的堵车信息，也能够参考周围区域的阈值，选择该区域的适当的阈值。

附图说明

图1是表示与本实施方式有关的堵车状况运算系统的概略结构图。

图2是表示与本实施方式有关的堵车状况运算系统的结构的方框图。

图3是说明存储在探测信息DB中的探测信息的一例的图。

图4是说明存储在交通信息DB中的探测交通信息的一例的图。

图5是说明存储在VICS信息DB中的VICS信息的一例的图。

图6是表示在VICS中心使用的堵车度运算表的图。

图7是表示在探测中心使用的堵车度运算表的图。

图8是表示与本实施方式有关的堵车度运算处理程序的流程图。

图9是比较基于探测信息的堵车度与基于VICS信息的堵车度时的比较例的图。

图10是利用各阈值比较基于探测信息的堵车度与基于VICS信息的堵车度的一致率时的比较例的图。

图11是说明与判断为没有VICS路段的2次网格相对的阈值的选择处理的具体例的说明图。

图中：

1-堵车状况运算系统，2-探测中心，3-车辆，4-VICS中心，20-服务器，21-CPU，22-RAM，23-ROM，24-探测信息DB，25-交通信息DB，41-VICS信息DB，51、52-堵车度运算表

实施方式

以下，参照附图，详细说明与本发明有关的堵车状况运算系统的具体化的一个实施方式。

首先，利用图1，说明与本实施方式有关的堵车状况运算系统1的概略结构。图1是表示与本实施方式有关的堵车状况运算系统1的概略结构图。

如图1所示，与本实施方式有关的堵车状况运算系统1基本上包括：收集探测数据，并基于所收集的探测数据生成并发送交通信息的探测中心2；作为探测车的车辆3；和生成并发送VICS(注册商标)信息的VICS中心4。

这里，探测中心2是一个交通信息发送中心，它收集从在全国各地行驶的各车辆3发送的包括行驶轨迹和行驶速度等的探测信息，并进行累积，同时从所累积的探测信息生成堵车信息等交通信息，将生成的交通信息(以下，称为探测交通信息)发送到车辆3。

还有，车辆3是在全国各道路上行驶的车辆，作为探测车与探测中心2一起，构成探测车系统。这里，所谓探测车系统，是将车辆作为传感器来收集信息的系统。具体来说，该系统经由搭载在车辆上的移动电话等车辆用通信模块5(以下，简称为通信模块5)，将包括速度数据的、方向盘操作和换档操作等的各系统的操作状况与GPS的位置信息一起，发送到探测中心2，在中心侧，作为各种信息，对所收集的信息进行再利用。

这里，与本实施方式有关的堵车状况运算系统1中，作为车辆3获取并向探测中心2发送的探测信息，尤其包含车辆3行驶的路段的路段序号和与在该路段行驶的车辆的车速相关的信息。探测中心2基于车辆3发送来的路段序号和车速，计算每个路段的车辆的平均车速，并基于后述的阈值V11-V32(参照图7)，检测路段的堵车度。

另外，在车辆3中设置有导航装置6。导航装置6是基于存储的地图数据，显示自车位置周边的地图、或搜索至所设定的目的地的路径并进行提示的车载机。还有，导航装置6也可以向利用者提示从探测中心2接收的探测交通信息和从VICS中心4接收的VICS信息。

另一方面，VICS中心4是信息提供中心，其收集利用设置在路上的传感器来检测在路上行驶的车辆的检测结果以及从特定机关(例如警察局)等提供的信息，同时基于该检测结果或提供的信息，生成作为交通信息的VICS信息，将所生成的VICS信息通过FM多频道广播、光信标、无线电信标等，向车辆3提供。另外，作为所提供的VICS信息，除了堵车信息(堵车度和堵车长度)外，还有管制信息、停车场信息、服务区信息、停车区域信息等。

接着，利用图2，详细说明构成堵车状况运算系统1的探测中心2和VICS中心4的结构。图2是表示与本实施方式有关的堵车状况运算系统1的结构的方框图。

首先，说明探测中心2。如图2所示，探测中心2具有服务器(探测信息获取机构、堵车度检测机构、堵车信息获取机构、堵车度比较机构、阈值选择机构、阈值采用机构、非存在区域堵车度检测机构)20、与服务器20连接的作为信息存储机构的探测信息DB24、交通信息DB25、和中心通信装置26。

服务器20具有作为对服务器20整体进行控制的运算装置和控制装置的CPU21、当CPU21进行各种运算处理时用作工作存储器的RAM22、和存储各种控制程序的ROM23等内部存储装置。这些控制程序用于进行通过对从车辆3收集的探测信息进行统计处理从而检测各路段的堵车度的堵车度运算处理(图8)、生成并向车辆3发送包含路段的堵车度的各种交通信息的交通信息发送处理等。

还有，探测信息DB24为累积存储从在全国行驶的各车辆3收集的探测信息的存储机构。另外，本实施方式中，作为从车辆3收集的探测信息，尤其包含与确定车辆3行驶过的路段的路段序号和在该路段行驶的车辆3的车速有关的信息。

下面，利用图3详细说明存储在探测信息DB24中的探测信息。图3是说明存储在探测信息DB24中的探测信息的一例的图。

如图3所示，探测信息包括车辆3行驶过的路段的路段序号、车辆3开始在该路段行驶的时刻、行驶该路段所需的时间、和行驶在该路段的平均车速。例如，图3所示的探测信息中记录有车辆3行驶过的路段的路段序号为“1000”、开始行驶的时刻为“2007年3月6日14时3分25秒”、以平均车速15km/h行驶了25秒。然后，按照从各车辆3收集的个数，将上述的探测信息累积存储到探测信息DB24。

还有，交通信息DB25是存储基于对存储在探测信息DB24中的探测信息进行统计处理、利用服务器20生成的探测交通信息的存储机构。这里，作为包含在探测交通信息中的信息，有路段的堵车度、路段旅行时间、平均车速等。另外，堵车度是一种表示堵车程度的堵车信息，该堵车度中，自堵车程度高起，分为“堵车”、“拥挤”、“不堵车”和“不明”等4种数据。如后面所述，利用服务器20，基于路段的平均车速、和后述的阈值V11-V32(参照图7)，确定该堵车度。还有，通过比较从VICS中心4获取的VICS数据和探测信息的统计结果，按照2次网格为单位或者都道府县为单位，设定阈值V11-V32。

下面，利用图4详细说明存储在交通信息DB25中的探测交通信息。图4是说明存储在交通信息DB25中的探测交通信息的一例的图。

如图4所示，探测交通信息包括识别路段的路段序号、堵车度、表示行驶在该路段的车辆的平均所需时间的路段旅行时间、行驶在路段的车辆的平均车速。例如，图4所示的探测交通信息表示对于路段序号为“1000”的路段、堵车度为“拥挤”、路段旅行时间为28sec、平均车速为17km/h。然后，按照构成导航装置6具有的地图数据的路段个数，将上述探测交通信息存储到交通信息DB25。

另外，在探测数据和探测交通信息中使用的路段序号只是在探测中心2及车辆3的导航装置6之间使用的识别序号，与VICS中心4和VICS数据中使用的路段序号(VICS路段序号)不同。还有，对于路段的区分，探测数据及探测交通信息，与VICS数据也不相同。

另外，中心通信装置26是经由车辆3或VICS中心4和网络8进行通信的通信装置。

接着，利用图2说明VICS中心4。如图2所示，VICS中心4具有存储VICS信息的VICS信息DB41、和VICS通信装置42。

VICS信息DB41是存储VICS信息的存储机构，VICS信息是基于利用设置在路上的传感器的车辆的检测结果或从特定机关(例如警察局)等提供的信息所生成的交通信息。

VICS中心4每隔规定时间(例如每5分钟)，从存放在VICS信息DB41的VICS信息中抽出必要的信息，然后经由VICS通信装置42，发送到导航装置6。还有，也将VICS信息发送到探测中心2。另外，作为发送的VICS信息，除了堵车信息外，还有管制信息、停车场信息、服务区信息、停车区域信息等。

下面，利用图5，详细说明存储在VICS信息DB41中的VICS信息。图5是说明存储在VICS信息DB41中的VICS信息的一例的图。

如图5所示，VICS信息包括：表示识别路段的VICS路段序号；和表示该路段的堵车度、表示堵车区间的堵车长度、事故信息、施工信息等的详细信息。例如，图5所示的VICS信息是2007年3月6日13时56分至14时1分的5分钟生成并于14时1分发送的信息，对于VICS路段序号为“533945-4-4”的路段，表示全区间的堵车度为“堵车”。还有，对于VICS路段序号为“533946-10-2”的路段，表示在13:00-18:00之间，由于施工而施行车辆管制。另外，对于VICS路段序号为“533947-6-1”的路段，表示全区间的堵车度为“拥挤”。另外，如果只有路段的一部分出现堵车，也可以在VICS信息中包括有关堵车开始点的座标的信息和有关距离开始点的堵车区间的距离的信息。

另一方面，VICS通信装置42是向车辆3或探测中心2发送VICS信息的通信装置。

接着，利用图6、图7，说明在探测中心2和VICS中心4生成交通信息时、尤其是检测路段的堵车度时使用的堵车度运算表51、52。图6是表示在VICS中心4使用的堵车度运算表51的图。图7是表示在探测中心2使用的堵车度运算表52的图。

首先，利用图6，说明在VICS中心4使用的堵车度运算表51。堵车度运算表51是用于基于车辆的行驶速度来计算表示堵车的程度的堵车度的表。VICS中心4基于利用设置在路面上的传感器的车辆的检测结果，检测路段内规定区间的平均车速，然后基于堵车度运算表51，计算上述规定区间的堵车度。

还有，如图6所示，与本实施方式有关的堵车度运算表51由“堵车”、“拥挤”、“不堵车”3种(排除“不明”)的堵车度、和与各堵车度对应的车辆行驶速度的阈值构成。另外，车辆行驶速度的阈值按照道路属性(“都市间高速道路”、“都市内高速道路”、“一般道路”3种)而设定不同的值。具体来说，对于“都市间高速道路”，“堵车”和“拥挤”的阈值为40km/h，“拥挤”与“不堵车”的阈值为60km/h。还有，对于“都市内高速道路”，“堵车”和“拥挤”的阈值为20km/h，“拥挤”与“不堵车”的阈值为40km/h。另外，对于“一般道路”，“堵车”和“拥挤”的阈值为10km/h，“拥挤”与“不堵车”的阈值为20km/h。

因此，例如，VICS中心4对于检测到车辆在一般道路上以平均速度15km/h行驶时，则将该区间检测为“拥挤”。

VICS中心4利用图6所示的堵车度运算表51，对于设置有传感器的各路段，检测堵车度和堵车长度，生成VICS数据。

接着，利用图7，说明在探测中心2使用的堵车度运算表52。堵车度运算表52是用于基于车辆的行驶速度来检测表示堵车的程度的堵车度的表。探测中心2通过对从车辆3收集来的探测数据进行统计处理，按照星期几和时间带，检测各路段的平均车速，然后基于堵车度运算表52，检测各路段的堵车度。

还有，如图7所示，与本实施方式有关的堵车度运算表52与堵车度运算表51一样，由“堵车”、“拥挤”、“不堵车”3种的堵车度、和与各堵车度对应的车辆行驶速度的阈值构成。还有，车辆行驶速度的阈值V11-V32通过后面所述的对VICS数据与探测信息的统计结果进行比较，按照道路属性(“都市间高速道路”、“都市内高速道路”、“一般道路”3种)而设定不同的值。具体来说，对于“都市间高速道路”，“堵车”和“拥挤”的阈值为V11km/h，“拥挤”与“不堵车”的阈值为V12km/h。还有，对于“都市内高速道路”，“堵车”和“拥挤”的阈值为V21km/h，“拥挤”与“不堵车”的阈值为V22km/h。另外，对于“一般道路”，“堵车”和“拥挤”的阈值为V31km/h，“拥挤”与“不堵车”的阈值为V32km/h。

还有，该阈值(V11-V32)在2次网格或都道府县单位，设定相同的值。

然后，探测中心2利用图7所示的堵车度运算表52，检测构成导航装置6具有的地图数据的各路段的堵车度，生成包含所检测的路段的堵车度的探测交通信息。

接着，基于图8，说明在构成具有上述结构的堵车状况运算系统1的探测中心2，服务器20运行的堵车度运算处理程序。图8是表示与本实施方式有关的堵车度运算处理程序的流程图。这里，堵车度运算处理程序是下述的程序：从上次运行程序时开始，经过规定期间(例如1年)后再次运行，基于该规定期间内从探测车收集的探测信息，运算路段的堵车度。另外，以下图8的流程图所示的程序存储在服务器20具有的RAM22、ROM23等中，利用CPU21进行运行。

首先，堵车度运算处理程序，在步骤(以下简称S)1，CPU21从探测信息DB24获取探测信息(参照图3)。另外，此时获取的探测信息是：从运行上述堵车度运算处理程序的时刻开始(例如1年前)至现在的时间内，从作为探测车的车辆3收集的规定期间的新的探测信息。

另外，堵车度运算处理程序也可以在每次重新从车辆3获取探测信息时进行运行，此时为基于实时获取的探测信息计算新的堵车度。还有，也可以在上述S1，只获取过去一定期间的探测信息。另外，上述S1相当于探测信息获取机构的处理。

接着，在S2，CPU21对在前面S1获取的探测信息进行统计处理，尤其是对每个路段计算行驶在路段的车辆的车速的平均值。然后，将计算出的平均车速与按每一规定车速(例如每3km/h)改变数值的阈值(例如，阈值V31中，对于3、6、9、12、15、18、21km/h的7种阈值进行比较)进行比较，检测各路段的堵车度(第1堵车度)。

另外，分别对于每个道路属性的所有的阈值(V11-V32的6种)进行上述S2的处理，检测堵车度。还有，上述S2相当于堵车度检测机构的处理。

然后，在S3，CPU21获取在上述S1从VICS中心4获取的构成探测信息的路段、尤其是与探测信息生成的使其相关的VICS信息(参照图5)。另外，上述S3相当于堵车信息获取机构的处理。

然后，以下按照都道府县单位，循环进行S4-S11的处理，直至处理完全国的所有都道府县。还有，按照2次网格单位，循环进行S4-S7、S9-S11的处理，直至处理完位于处理对象的都道府县内的所有2次网格。

首先，在S4，CPU21判断在现在处理对象中的2次网格内是否存在成为利用VICS提供信息的对象的VICS路段(即，在路上设置有传感器的路段)。

如果判断存在VICS路段(S4：是)，则转移到S5。另一方面，如果判断不存在VICS路段(S4：否)，则不对现在处理对象中的2次网格进行处理，而转移到以下一个2次网格为对象的处理。

在S5，CPU21对于按照每个规定车速改变数值的各阈值，对基于在上述S2检测的检测信息的堵车度(第1堵车度)与基于在上述S3获取的VICS信息的堵车度(第2堵车度)进行比较，计算其一致率。

这里，图9是比较基于探测信息的堵车度与基于VICS信息的堵车度时的比较例的图。如上所述，探测信息和探测交通信息中采用的路段区分、与VICS中心4或VICS数据中采用的路段区分是不一样的。因此，如图9所示，探测信息中由4条路段A-D构成的区间在VICS信息中也可以是由3条路段a-c构成。

图9所示的例中，在路段A的全区间，基于探测信息的堵车度为“不堵车”，而基于VICS信息的堵车度为“拥挤”，堵车度不一致。还有，在路段B的全区间，基于探测信息的堵车度为“拥挤”，而基于VICS信息的堵车度也为“拥挤”，堵车度一致。还有，在路段C的全区间，基于探测信息的堵车度为“堵车”，而基于VICS信息的堵车度也为“堵车”，堵车度一致。另外，在路段D的全区间，基于探测信息的堵车度为“不堵车”，而基于VICS信息的堵车度为“拥挤”，堵车度不一致。

因此，在图9所示的区间，一致率为50％。另外，一致率可以按照一致的路段数的比例来进行计算，也可以以与不管路段、而按照一致的区间的距离的比例来进行计算。

还有，S5的处理按照值不同的多个阈值的每一个来进行，对各阈值计算一致率。

然后，在S6，CPU21从值不同的多个阈值中，选择在上述S5计算出的一致率最高的阈值。

这里，图10是利用各阈值比较基于探测信息的堵车度与基于VICS信息的堵车度的一致率时的比较例的图。另外，图10尤其是对于“一般道路”的“拥挤”与“堵车”进行区分的阈值V31的比较例。还有，作为比较对象的阈值为3、6、9、12、15、18、21km/h共7种。

如图10所示，在平日，在“福冈”、“大阪东北部”、“名古屋北部”的2次网格中，当阈值V31＝6km/h时，一致率最高，因此选择6km/h作为阈值V31。还有，在“东京首都”、“扎幌”的2次网格中，当阈值V31＝9km/h时，一致率最高，因此选择9km/h作为阈值V31。还有，在“仙台西北部”的2次网格中，当阈值V31＝12km/h时，一致率最高，因此选择12km/h作为阈值V31。

另一方面，在假日，在“东京首都”的2次网格中，当阈值V31＝3km/h时，一致率最高，因此选择3km/h作为阈值V31。还有，在“仙台西北部”的2次网格中，当阈值V31＝6km/h时，一致率最高，因此选择6km/h作为阈值V31。还有，在“大阪东北部”、“名古屋北部”的2次网格中，当阈值V31＝9km/h时，一致率最高，因此选择9km/h作为阈值V31。还有，在“福冈”、“扎幌”的2次网格中，当阈值V31＝18km/h时，一致率最高，因此选择6km/h作为阈值V31。

另外，分别对每个道路属性的所有阈值(V11-V32的6种)进行上述S5和S6的处理。还有，上述S5相当于堵车度比较机构的处理。S6相当于阈值选择机构的处理。

然后，在S7，CPU21利用由在上述S6选择的阈值构成的堵车度运算表52(图7)，检测现在处理对象的2次网格内的各路段的堵车度。另外，S7的处理也可以原样采用在上述S2的检测结果中、基于上述S6选择的阈值的堵车度的检测结果。

然后，处理对象中的都道府县内的对于所有2次网格的S4-S7的处理结束后，在S8，CPU21在现在处理对象中的构成都道府县的多个2次网格中，读出在上述S6选择的一致率最高的阈值，并计算出其平均值。

接着，在S9，CPU21判断在现在处理对象中的2次网格内是否存在作为利用VICS提供信息的对象的VICS路段(即，在路上设置有传感器的路段)。

如果判断不存在VICS路段(S9：否)，则转移到S10。另一方面，如果判断存在VICS路段(S9：是)，则不进行对现在处理对象中的2次网格的处理，而转移到以下一个2次网格为对象的处理。

在S10，CPU21选择在上述S8计算出的现在处理对象中的构成都道府县的2次网格的阈值的平均值，作为判断不存在VICS路段的现在处理对象中的2次网格的阈值。

这里，图11是说明针对判断为没有VICS路段的2次网格选择阈值的处理的具体例的说明图。另外，为了方便起见，在图11中，都道府县区域80由4个2次网格81-84构成。

而且，2次网格81不存在VICS路段。另一方面，其它2次网格82-84存在VICS路段，在上述S6的处理中分别选择阈值V31为12km/h、9km/h、12km/h(另外，省略对V11-V22、V32的说明)。此时，2次网格81的阈值为同一都道府县内的其它2次网格82-84的阈值的平均值，V31＝(12+9+12)/3＝11km/h。

另外，分别对于每个道路属性的所有的阈值(V11-V32的6种)进行上述S10的处理，

然后，在S11，CPU21利用由在上述S10选择的阈值构成的堵车度运算表52(图7)，检测现在处理对象中的2次网格内的各路段的堵车度。另外，上述S10相当于阈值采用机构的处理，S11相当于非存在区域堵车度检测机构的处理。

然后，结束对于处理对象中的都道府县内的所有2次网格的S9-S11的处理后，转移到以下一个都道府县为对象的处理。这样，结束全国的都道府县的处理后，结束该堵车度运算处理程序。

另外，上述堵车度运算处理程序所运算的各路段的堵车度作为探测交通信息，发送到车辆3的导航装置6。然后，在导航装置6，利用所发送的各路段的堵车度进行堵车状况的提示，或搜索最佳引导路径。还有，在同一路段区间，基于探测信息的统计处理所检测的堵车度与VICS信息的堵车度不同时，则优先显示VICS信息的堵车度。

如上详细说明，在与本实施方式有关的堵车状况运算系统1中，当基于从探测车的车辆3收集的探测数据运算路段的堵车度时，按每个规定车速使堵车度运算表52中的用于区分堵车度的阈值V11-V32变换，检测堵车度(S2)，按照2次网格单位，与基于VICS信息的堵车度的一致率进行比较，选择一致率最高的阈值(S5、S6)，基于所选择的阈值，检测该2次网格的堵车度(S7)，因此通过考虑VICS信息，能够提高利用探测系统提供的堵车信息的可靠性。

还有，由于可以防止基于探测信息所检测的路段的堵车度与VICS信息的路段的堵车度之间出现大的差别，因此所提供的交通信息不会给利用者带来困惑。

还有，由于选择因每个道路属性而不同的阈值，因此能够考虑到路段的道路属性，选择适合每个路段的阈值，因此能够提高利用探测系统提供的堵车信息的可靠性。

还有，由于在设定阈值时，使得与利用VICS提供的可靠性高的VICS信息保持一致，因此也能够提高利用探测系统提供的堵车信息的可靠性。

还有，由于按照2次网格单位或都道府县单位选择阈值，因此能够考虑地域差别，选择最适合每个地域的阈值。

另外，对于没有VICS路段的2次网格，由于将包含该区域的都道府县区域的阈值的平均值选择为该2次网格的阈值(S10)，因此即使是对于没有成为比较对象的VICS信息的2次网格，也能够考虑周围区域的阈值，选择适合于该2次网格的阈值。

另外，本发明并不局限于上述实施方式，在不脱离本发明的精神的范围内，当然可以进行各种改良、变形。

例如，在本实施方式中，探测中心2基于堵车度的比较结果进行阈值选择处理，并基于所选择的阈值进行堵车度检测处理(S4-S11)，但这些处理也可以让VICS中心4或导航装置6来进行。还有，也可以让探测中心2、VICS中心4和导航装置6分担进行这些处理。例如，让探测中心2基于堵车度的比较结果进行阈值选择处理，而让导航装置6基于所选择的阈值进行堵车度检测处理。

还有，本实施方式中，按照2次网格单位，对基于探测信息统计结果的堵车度(第1堵车度)与基于VICS信息的堵车度(第2堵车度)进行比较，但也可以按照道府县单位来进行这种比较。此时，按照道府县单位，选择阈值V11-V32。

还有，在本实施方式中，对于没有VICS的2次网格，将包含该区域的都道府县区域的阈值的平均值选择为该2次网格区域的阈值，但也可以选择例如中央值的阈值、而不是平均值来作为该2次网格区域的阈值。还有，也可以采用与相邻的2次网格的阈值相同的阈值。还有，也可以采用相邻的2次网格的阈值的平均值作为阈值。

还有，在图6中，举例说明了对于VICS信息，路段的全区间为同一堵车度的情况，但本发明也适用于路段的一部分区间为“堵车”或“拥挤”的情况，或在同一路段内混合存在不同堵车度的情况。此时，希望按照距离单位、而不是路段单位，来比较探测信息的堵车度与VICS信息的堵车度，计算出一致率。还有，也可以在路段设定的堵车度(“堵车”、“拥挤”、“不堵车”等任一种)中，将距离比率最大的堵车度作为该路段的堵车度，然后按照路段单位来进行比较。

Claims (5)

1.一种堵车状况运算系统，其具有获取探测信息的探测信息获取机构，基于利用上述探测信息获取机构获取的探测信息，对路段的堵车度进行运算，

上述探测信息是在路段中行驶的探测车的平均速度，

该堵车状况运算系统具有：

堵车度检测机构，其通过将上述平均速度与用于划分堵车度的值不同的多个阈值的每一个进行比较，按上述多个阈值的每一个来检测路段的第1堵车度；

堵车信息获取机构，其获取上述路段的堵车信息；

堵车度比较机构，其在规定区域内包含的路段中，对基于利用上述堵车信息获取机构获取的堵车信息的第2堵车度与利用上述堵车度检测机构检测的上述多个阈值的每一个的第1堵车度分别进行比较；和

阈值选择机构，选择上述多个阈值中的通过上述堵车度比较机构的比较而判断为第1堵车度与第2堵车度最为一致的阈值，作为在上述规定区域内用于划分堵车度的阈值，

将基于上述阈值选择机构所选择的闽值检测的第1堵车度作为上述规定区域内的路段的堵车度进行运算。

2.根据权利要求1所述的堵车状况运算系统，其特征在于：

上述阈值选择机构选择按每个路段的道路属性而不同的阈值。

3.根据权利要求1或2所述的堵车状况运算系统，其特征在于：

利用上述堵车信息获取机构获取的上述堵车信息，是基于利用设置在路上的传感器来检测在路上行驶的车辆的检测结果的信息。

4.根据权利要求1或2所述的堵车状况运算系统，其特征在于：

上述规定区域为区分成网格单位或都道府县单位的区域。

5.根据权利要求1或2所述的堵车状况运算系统，其特征在于：

还具有：

阈值采用机构，其对于利用上述堵车信息获取机构获取的上述路段的堵车信息不存在的规定区域即非存在区域，将在包含上述非存在区域的广泛区域内的其它区域选择的阈值或阈值的平均值用作非存在区域的阈值；和

非存在区域堵车度检测机构，其通过将上述非存在区域内的路段的平均速度与利用上述阈值采用机构所采用的阈值进行比较，检测路段的堵车度，

将上述非存在区域堵车度检测机构检测的堵车度作为上述非存在区域内的路段的堵车度进行运算。

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