CN109389850A - 信息通知设备、信息通知系统、信息通知方法和程序 - Google Patents

信息通知设备、信息通知系统、信息通知方法和程序 Download PDF

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Abstract

信息通知设备包括：车辆信息获取单元，其被配置为获取关于多个车辆的移动状态的车辆信息；拥堵可能性导出单元，其被配置为基于所述车辆信息来导出表示由于停放在预定的区域中的车辆而导致将来在周边道路上将要发生拥堵的拥堵可能性，以及控制器，其被配置为通过设置在便携式终端或目标车辆中的通知单元将关于所述拥堵可能性的信息通知给用户。

Description

信息通知设备、信息通知系统、信息通知方法和程序
技术领域
本发明涉及信息通知设备、信息通知系统、信息通知方法和信息通知程序。
背景技术
在现有技术中，已知这样一种技术，其中诸如车辆故障之类的事件被设置为目标道路的特定位置中的拥堵发生因素，通过微观模拟来预测诸如拥堵发生之类的交通状况，并且向用户通知关于交通状况的信息(例如，参见日本未审查专利申请公开第2010-67180号(JP2010-67180A))。
发明内容
然而，在JP2010-67180A中，不考虑停放的车辆。因此，关于在某个区域中停放的许多车辆在将来同时进入道路时可能发生的拥堵的信息可能不会通知给用户。
本发明提供了一种信息通知设备、信息通知系统、信息通知方法和信息通知程序，其可以向用户通知关于由于停放的车辆而导致可能发生的未来拥堵的信息。
本发明的第一方案涉及一种信息通知设备，包括：车辆信息获取单元，其被配置为获取关于多个车辆的移动状态的车辆信息；拥堵可能性导出单元，其被配置为基于所述车辆信息来导出表示由于停放在预定的区域中的车辆而导致将来在周边道路上可能将要发生拥堵的拥堵可能性；以及控制器，其被配置为通过设置在便携式终端或目标车辆中的通知单元将关于所述拥堵可能性的信息通知给用户。
根据本发明的第一方案，信息通知设备可以根据从车辆获取的车辆信息确定车辆的移动状态。因此，信息通知设备可以通过监视离开预定的区域的车辆的数量远小于进入该预定的区域的车辆的数量或者在该预定的区域中停放了比通常情况多的车辆来确定该区域的停放车辆。信息通知设备可以导出表示当停留在该区域内的车辆(即停放的车辆)将来进入道路时在周围道路上可能发生拥堵的风险可能性(拥堵可能性)。因此，信息通知设备可以通过车辆10的通知单元将关于拥堵可能性的信息(作为关于由于停放的车辆而导致可能发生的将来拥堵的信息的)通知给用户。
在根据本发明第一方案的信息通知设备中，所述控制器可以将关于所述拥堵可能性的所述信息显示在作为所述通知单元的显示装置上。
根据本发明的第一方案，信息通知设备可以通过安装在便携式终端或目标车辆上的显示装置向用户通知关于拥堵可能性的信息。
在根据本发明第一方案的信息通知设备中，所述控制器可以将地图图像显示在所述显示装置上，并且可以在所述地图图像的与具有所述拥堵可能性的所述区域相对应的位置中显示具有与所述拥堵可能性的大小相对应的尺寸的图像对象从而将所述图像对象叠加在所述地图图像上。
根据本发明的第一方案，信息通知设备可以允许便携式终端或目标车辆的用户通过地图图像上的图像对象的位置和大小容易地确定在一定程度上具有高拥堵可能性的区域的具体位置以及拥堵程度。
在根据本发明第一方案的信息通知设备中，所述车辆信息获取单元可以获取关于每个所述车辆停放时的位置的停车位置信息作为所述车辆信息；并且所述拥堵可能性导出单元可以基于所述车辆中的停放在所述区域内的车辆的数量来导出所述拥堵可能性，所述数量是基于所述停车位置信息计算出的。
根据本发明的第一方案，信息通知设备可以通过从车辆的停车位置信息计算预定的区域中的停放车辆的数量来确定将来可能进入该区域的周围道路的车辆的数量。因此，信息通知设备可以根据停放在该区域内的车辆的数量具体地导出表示当停放的车辆从进入道路时在该区域的周围道路上可能发生拥堵的拥堵可能性。
根据本发明第一方案的信息通知设备还可包括：停车时间信息获取单元，其被配置为获取关于每个所述车辆停放的时间的停车时间信息；出发时刻预测单元，其被配置为基于所述停车时间信息的历史来预测所述车辆中的停放在所述区域中的每个车辆的出发时刻；以及拥堵发生时刻预测单元，其被配置为基于由所述出发时刻预测单元预测的所述出发时刻来预测取决于所述拥堵可能性而将要发生所述拥堵的时刻。所述控制器可以通过所述通知单元将由所述拥堵发生时刻预测单元预测的关于将要发生所述拥堵的所述时刻的信息通知给所述用户。
根据本发明的第一方案，信息通知设备可以根据每个车辆的停放时间信息的历史来预测停留在预定的区域中的每个车辆的当前停放时间，即，出发时刻。信息通知设备可以根据预测的停放车辆的出发时刻来预测每个停放的车辆进入道路的时刻。因此，信息通知设备可以通过指明所述区域的停放车辆集中进入道路的时刻，来预测取决于拥堵可能性而将要发生拥堵的时刻，并且可以通过设置在车辆中的通知单元将所预测的时刻与所导出的拥堵可能性一起通知给用户。
在根据本发明第一方案的信息通知设备中，所述出发时刻预测单元可以基于如下时间的每个所述车辆的所述停车时间信息的所述历史，来预测所述车辆中的停放在所述区域中的每个车辆的所述出发时刻，其中，所述时间是当所述车辆访问属于与所述区域相对应的兴趣点(POI)类型相同的POI时所述车辆停放的时间。
根据本发明的第一方案，由于停车时间根据所访问的地点的类型而彼此不同，所以当车辆访问具有与预定的区域对应的POI类型相同的POI时，信息通知设备使用停车时间信息的历史。因此，由于信息通知设备可以以更高的精度预测在该区域内每个停放的车辆的出发时刻，因此信息通知设备可以高精度地预测取决于拥堵可能性而将要发生拥堵的时刻。
根据本发明第一方案的信息通知设备还可包括：通常拥堵信息获取单元，其被配置为获取关于通常拥堵状况的通常拥堵信息；以及拥堵程度预测单元，其被配置为基于所述通常拥堵信息和所述拥堵可能性来预测取决于所述拥堵可能性而可能将要发生的所述拥堵的拥堵程度。所述控制器可以通过所述通知单元将所述拥堵程度预测单元所预测的所述拥堵程度通知给所述用户。
根据本发明的第一方案，信息通知设备可以基于通常拥堵信息，通过将取决于拥堵可能性的影响程度与通常拥堵状况相加来预测在预定的区域和该区域周围的道路上可能发生的拥堵的拥堵程度。因此，除了拥堵可能性之外，信息通知设备还可以具体地向用户通知取决于拥堵可能性而可能发生的拥堵的拥堵程度。
根据本发明第一方案的信息通知设备还可包括：移动历史信息获取单元，其被配置为获取关于与每个所述车辆的移动一致的位置信息和时刻信息的历史的移动历史信息。所述通常拥堵信息获取单元可以基于所述移动历史信息获取所述通常拥堵信息。
根据本发明的第一方案，信息通知设备可以确定每辆车通过的道路的通常拥堵状况，并且可以通过基于移动历史信息确定车辆通过道路的通过时刻或平均车速来获取通常拥堵信息。
根据本发明第一方案的信息通知设备还可包括：路线信息获取单元，其被配置为获取关于去往所述用户乘坐的所述车辆的目的地的路线的信息。当具有相对高的拥堵可能性的所述区域被包含在所述路线上的区域或与所述路线相邻的区域中时，不论是否接收到来自所述便携式终端或所述目标车辆的请求，所述控制器都可以通过所述通知单元将关于所述区域的所述拥堵可能性的所述信息通知给所述用户。
根据本发明的第一方案，当具有相对高拥堵可能性的区域被包括在用户乘坐的车辆的路线上的区域或与该路线相邻的区域中时，可以在没有请求的情况下向用户提供关于该区域的拥堵可能性的信息。因此，可以提高用户便利性。
本发明的第二方案涉及一种信息通知系统，包括服务器以及连接到所述服务器以便相互通信的便携式终端或目标车辆。所述信息通知系统包括：车辆信息获取单元，其设置在所述服务器中，并且被配置为从多个车辆获取关于移动状态的车辆信息；拥堵可能性导出单元，其设置在所述服务器中，并且被配置为基于所述车辆信息来导出表示由于停放在预定区域中的车辆而导致将来在周边道路上将要发生拥堵的拥堵可能性；以及通知单元，其设置在所述便携式终端或所述目标车辆中，并且被配置为将关于所述拥堵可能性的信息通知给用户。
本发明的第三方案涉及一种由信息通知设备执行的信息通知方法。该信息通知方法包括：获取关于多个车辆的移动状态的车辆信息；基于所述车辆信息来导出表示由于停放在预定区域中的车辆而导致将来在周边道路上将要发生拥堵的拥堵可能性；以及通过设置在便携式终端或目标车辆中的通知单元将关于所述拥堵可能性的信息通知给用户。
本发明的第四方案涉及一种信息通知程序，其使计算机执行：获取关于多个车辆的移动状态的车辆信息的车辆信息获取步骤；基于所述车辆信息来导出表示由于停放在预定区域中的车辆而导致将来在周边道路上将要发生拥堵的拥堵可能性的拥堵可能性导出步骤；以及通过设置在便携式终端或目标车辆中的通知单元将关于所述拥堵可能性的信息通知给用户的控制步骤。
根据本发明的各方案，可以提供一种信息通知设备、信息通知系统，信息通知方法和信息通知程序，其能够向用户通知关于由于停放的车辆而导致可能发生的拥堵的信息。
附图说明
下面将参照附图描述本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业意义，其中相同的附图标记表示相同的元件，并且其中：
图1是示出本实施例的信息通知系统的配置的示例的图。
图2是示出车辆的功能配置的示例的功能框图。
图3是示出中央服务器的功能配置的示例的功能框图；
图4是示出由中央服务器执行的输出通常拥堵状况的处理的示例的概略流程图。
图5是示出通常拥堵信息的示例的表。
图6是示出由中央服务器执行的输出家庭信息的处理的示例的概略流程图。
图7是示出家庭信息的示例的表。
图8是示出由中央服务器执行的输出停车时间信息的处理的示例的概略流程图。
图9是示出停车时间信息的示例的示意表。
图10是示出由中央服务器执行的输出停放车辆信息的处理的示例的概略流程图。
图11是示出停放车辆信息的示例的表。
图12是示出由中央服务器执行的更新并输出停放车辆信息的处理的示例的概略流程图。
图13是示出在添加了预期的出发时刻的方案中更新并输出的停放车辆信息的示例的表。
图14是示出由中央服务器执行的输出与最近出发的车辆的数量有关的信息的处理的示例的概略流程图。
图15是示出关于最近出发的车辆的数量的信息的示例的表。
图16是示出由中央服务器执行的输出拥堵预测信息的处理的示例的流程图。
图17是用于说明导出预期出发峰值时刻的方法的图表。
图18是用于说明校正预期出发峰值时刻的方法的图表。
图19是示出拥堵可能性信息的示例的表。
图20是示出预测的拥堵程度信息的示例的表。
图21是示出信息通知系统的整个操作的示例的示意性序列图；
图22是示出从拥堵预测信息DB返回的拥堵可能性信息的示例的表。
图23是示出从拥堵预测信息DB返回的预测的拥堵程度信息的示例的表。
图24是示出信息通知系统的整个动作的另一示例的概略顺序图；以及
图25是示出在显示器上显示的导航图像的示例的图。
具体实施方式
在下文中，将参考附图描述用于实现本发明的实施例。
信息通知系统的配置
将参考图1至图3来描述根据本实施例的信息通知系统1的配置。
图1是示出根据本实施例的信息通知系统1的配置的示例的示意图。图2是示出根据本实施例的车辆10的功能配置的示例的功能框图。图3是示出根据本实施例的中央服务器100的配置的示例的功能框图。
信息通知系统1包括多个车辆10和中央服务器100，中央服务器100连接到车辆10，以便经由预定的通信网络NW彼此通信。信息通知系统1从作为探测器的车辆10获取指示交通状况的车辆信息，预测将来拥堵状况，并且将关于将来拥堵状况的信息(下面将描述的拥堵预测信息)分发给车辆10中的作为目标的车辆10。
对于信息通知系统1，一个车辆10具有与另一车辆10相同的配置。因此，在图1中代表性地描绘了一个车辆10。
车辆10包括电子控制单元(ECU)20、数据通信模块(DCM)30、全球定位系统(GPS)模块40、车速传感器50、辅助(ACC)开关60以及显示器70。
ECU 20是执行与车辆10的预定功能相关的控制处理的电子控制单元。例如，ECU20获取车辆信息，该车辆信息包括关于车辆10的状态(车辆状态)的信息，关于车辆10的乘员的状态(乘员状态)的信息，以及来自安装在车辆10上的各种传感器、致动器、ECU等的关于车辆10附近的状态(周围状态)的信息。ECU 20将获取的车辆信息通过DCM 30上传到中央服务器100。例如，ECU 20响应于来自用户等的请求而执行与引导到目的地的路线的导航功能有关的控制处理。
ECU 20的功能可以通过任何硬件、任何软件或任何硬件和任何软件的组合来实现。例如，ECU 20由微计算机构成，该微计算机包括中央处理单元(CPU)21、随机存取存储器(RAM)22、只读存储器(ROM)23、辅助存储装置24、实时时钟(RTC)25和通信接口(I/F)26，它们连接到总线29。ECU 20包括车辆信息发送单元201、显示处理单元202、导航单元203和拥堵预测信息提供单元204，作为通过执行存储在ROM 23或辅助存储装置24中的一个或多个程序而实现的功能单元。ECU 20包括存储单元200，作为在诸如辅助存储装置24的内部存储器中定义的存储区域。
ECU 20的功能可以由多个ECU共享和实现。具体地，例如，ECU 20的车辆信息发送单元201的功能、显示处理单元202的功能以及导航单元203和拥堵预测信息提供单元204的功能可以由彼此不同的ECU实现。
车辆信息发送单元201定期从各种传感器、致动器、ECU等获取车辆信息，并且通过DCM 30将包括所获取的车辆信息的探测信息发送到中央服务器100。例如，车辆信息发送单元201从GPS模块40获取车辆10的位置信息。车辆信息发送单元201从车速传感器50获取车辆10的车速信息。车辆信息发送单元201基于ACC开关60的输出信号来获取指示ACC开关60从ON状态切换到OFF状态的信息(ACC-OFF信息)以及指示ACC开关60从OFF状态切换到ON状态的信息(ACC-ON信息)。在下文中，ACC-OFF信息和ACC-ON信息可以被总称为ACC-OFF/ON信息。例如，车辆信息发送单元201从RTC 25获取当获取车辆信息时的时刻信息。车辆信息发送单元201生成包括所获取的车辆信息和获取车辆信息时的时刻信息的探测信息，所获取的车辆信息例如为车辆10的位置信息、车速信息和ACC-OFF/ON信息，并且通过DCM 30将生成的探测信息发送到中央服务器100。
可以采用探测信息不包括获取车辆信息时的时刻信息的方案。在这种情况下，中央服务器100可以确定：探测信息在车辆10中的发送时刻、探测信息在中央服务器100中的接收时刻、从这些时刻等计算出的与车辆10的位置信息相对应的估计时刻等，是与各种车辆信息对应的时刻信息。由于如上所述ACC-OFF/ON信息仅在ACC开关60从OFF状态切换到ON状态或从ON状态切换到OFF状态时才输出，可以采用这样的方案，其中通过使用与探测信息不同的发送信号将ACC-OFF/ON信息发送到中央服务器100。在这种情况下，可以将包括ACC-OFF/ON信息和与ACC-OFF/ON信息相对应的时刻信息或车辆10的位置信息的预定的发送信号发送到中央服务器100。如上所述，例如，当将除ACC-OFF/ON信息之外的车辆信息作为探测信息发送到中央服务器100的功能被标准化为安装在车辆10上的预定装置(例如，包括导航单元203的导航装置)的功能时，即使未设有该装置的车辆也可以将ACC-OFF/ON信息等发送到中央服务器100。也就是说，中央服务器100也可以从甚至未设有该装置的车辆获取ACC-OFF/ON信息等。因此，通过增加要收集的数据的规模，可以以更高的精度导出下面将描述的拥堵预测信息(拥堵可能性、预期出发时刻和预测的拥堵程度)。
显示处理单元202执行用于在显示器70上显示各种信息图像的控制处理。例如，响应于来自导航单元203的请求，显示处理单元202通过使用存储单元200的地图信息DB200A，将地图图像显示在显示器70上，并显示关于去往目的地的路线引导的引导信息使得将引导信息叠加在地图图像上。此时，显示处理单元202基于存储在存储单元200中的地图信息DB 200A将地图图像显示在显示器70上。例如，显示处理单元202响应于来自拥堵预测信息提供单元204的请求而显示下面将描述的拥堵预测信息(具体地，拥堵可能性信息和预测的拥堵程度信息)。
显示处理单元202的功能可以内置在显示器70中。
导航单元203基于已知算法从当前地点搜索去往目的地的路线。导航单元203输出一条或多条路线作为路线搜索结果，通过用户的选择操作来确定要在路线引导中使用的路线，并且基于选定的路线引导从当前地点至目的地的路线。导航单元203根据路线搜索和路线引导，显示目的地设定屏幕或显示地图图像和路线引导图像，使得这些图像通过显示处理单元202在显示器70上彼此叠加。导航单元203可以搜索路线并且可以基于通过来自车辆10的用户的操作输入设定的目的地来引导路线，或者可以搜索路线并且可以根据将要基于车辆10的过去移动历史等自动设定的目的地(估计的目的地)来引导路线。
通过显示处理单元202与导航单元203的功能协作，拥堵预测信息提供单元204在显示器70上显示关于在与导航单元203执行的路线引导相对应的路线上将来可能发生的拥堵的预测信息(拥堵预测信息)。例如，拥堵预测信息提供单元204通过DCM 30向中央服务器100发送关于路线引导的信息(下文中，称为路线信息)。路线信息包括车辆从当前地点去往目的地所通过的路段的路段ID、车辆通过路段时的预期通过时间等。拥堵预测信息提供单元204获取通过DCM 30从中央服务器100接收的拥堵预测信息(具体为拥堵可能性信息200B和预测的拥堵程度信息200C)，并且将其存储在存储单元200中。拥堵预测信息提供单元204显示与拥堵可能性信息200B和预测的拥堵程度信息200C相对应的图像(拥堵预测图像)，使得该图像通过显示处理单元202被叠加在由导航单元203显示在显示器70上的导航图像(地图图像和路线引导图像)上。下面将描述拥堵预测信息提供单元204的操作细节。
例如，DCM 30是经由预定的通信网络NW与中央服务器100双向通信的通信装置，该预定的通信网络NW包括其中多个基站用作终端的蜂窝电话网络、因特网等。DCM 30连接到包括ECU 20的各种ECU，以便经由诸如控制器局域网(CAN)的车载网络彼此通信。
GPS模块40接收从车辆10的天空中的三个或更多个，期望地，四个或更多个卫星发送的GPS信号，并测量安装有该GPS模块的车辆10的位置。GPS模块40连接到ECU 20等，以便通过一对一通信线路或诸如CAN的车载网络彼此通信，并且测量的车辆10的位置信息被输入到ECU 20等。
车速传感器50是已知的用于检测车辆10的车速的检测单元。车速传感器50连接到ECU 20等，以便通过一对一通信线路或诸如CAN的车载网络彼此通信，并且与车辆10的车速相对应的检测信号(车速信息)被输入到ECU 20等。
ACC开关60响应于由诸如车辆10的驾驶员等的乘员执行的预定操作来打开或关闭车辆10的辅助电源。例如，ACC开关60响应于对在车辆的车厢内的驾驶员座椅的方向盘附近的仪表板上设置的电力开关(用于操作ACC开关60和点火开关的按钮型开关)执行的操作而打开或关闭。ACC开关60连接到ECU 20等，以便通过一对一通信线路或诸如CAN的车载网络彼此通信，并且ACC开关60的状态信号(ON信号/OFF信号)被输入到ECU 20等。
显示器70(通知单元，通知单元的示例)在ECU 20(具体地，显示处理单元202)的控制下显示各种信息图像。例如，显示器70是液晶显示器、电致发光(EL)显示器等，并且可以是也用作操作单元的触摸板类型。显示器70设置在一部分处，例如，在仪表板的左右方向上的中心附近的顶部处，以便在车辆10的车厢内容易被用户(特别是驾驶员)察觉。显示器70可以仅用于显示导航图像或拥堵预测图像，或者可以还用于显示另外的信息图像，例如，对车辆10的车厢外部进行摄取的车载相机的摄取图像等。
中央服务器100(信息通知设备的示例)从车辆10收集探测信息，基于所收集的探测信息生成拥堵预测信息，并将所生成的拥堵预测信息分发给作为目标的车辆10。中央服务器100包括通信装置110和处理装置120。
中央服务器100的功能可以由多个服务器共享和实现。例如，下面将描述的信息分发单元1214的功能可以由能够与中央服务器100进行通信的另一个分发服务器来实现。
通信装置110在处理装置120(具体地，通信处理单元1201)的控制下经由通信网络NW与车辆10进行通信。
处理装置120(计算机的示例)在中央服务器100中执行各种控制处理。处理装置120的功能可以通过任何硬件、任何软件或任何硬件和任何软件的组合来实现，并且例如，由一个或多个包括CPU、RAM、ROM、辅助存储装置、RTC、通信接口等的服务器计算机构成。例如，处理装置120包括通信处理单元1201、分析数据生成单元1202、通常拥堵状况分析单元1203、家庭指定单元1204、停车时间分析单元1205、类型信息分配单元1206、事件信息获取单元1207、出发时刻预测单元1208、出发车辆数量计数单元1209、拥堵可能性导出单元1210、出发峰值预测单元1211、预测拥堵程度导出单元1212、路线信息获取单元1213和信息分发单元1214，作为由CPU执行存储在ROM或辅助存储装置中的一个或多个程序实现的功能单元。例如，处理装置120包括作为在服务器计算机的辅助存储装置中定义的存储区域的存储单元1200、连接到服务器计算机的外部存储装置等。
通信处理单元1201控制通信装置110，并且与车辆10交换诸如控制信号或信息信号的各种信号。例如，通信处理单元1201(车辆信息获取单元，移动历史信息获取单元的示例)从车辆10接收(获取)包括车辆信息的探测信息。
分析数据生成单元1202基于通信处理单元1201从车辆10接收的探测信息，来生成要由通常拥堵状况分析单元1203和停车时间分析单元1205使用的分析数据。
例如，分析数据生成单元1202基于诸如每个车辆10的探测信息中包括的位置信息、时刻信息和车速信息之类的关于车辆10的移动历史的信息(移动历史信息)来生成关于车辆10通过的道路的拥堵状况的信息(探测拥堵信息)。具体地，分析数据生成单元1202生成探测拥堵信息，该探测拥堵信息包括车辆10的标识符(ID)以及车辆10通过的路段的ID、通过的日期和时间以及拥堵程度。在下文中，车辆10的ID和路段的ID分别被称为车辆ID和路段ID。通过的日期和时间可以至少是车辆进入某个路段的日期和时间以及车辆离开该路段的日期和时间。例如，拥堵程度基于车辆通过路段所需的时间、车辆通过路段时的平均车速等来定义。在下文中，在该实施例中，将在假设拥堵程度被定义为0到6的值并且该值越大，拥堵程度越高的情况下进行描述。
例如，分析数据生成单元1202基于包括在每个车辆10的探测信息内的位置信息、ACC-OFF信息、ACC-ON信息等来生成关于车辆10的停车状况的信息(停车状况信息)。具体地，分析数据生成单元1202生成停车状况信息，该停车状况信息包括车辆ID、车辆10进入ACC-OFF状态时的位置信息(ACC-OFF地点的位置信息)和时刻信息(ACC-OFF时刻信息)，以及车辆10随后在最近的时间内进入ACC-ON状态时的位置信息(ACC-ON地点的位置信息)和时刻信息(ACC-ON时刻信息)。
分析数据生成单元1202将所生成的探测拥堵信息和停车状况信息分别存储在构建于存储单元1200中的探测拥堵信息DB 1200A和停车状况信息DB 1200B中。
通常拥堵状况分析单元1203(通常拥堵信息获取单元的示例)定期地(例如，每几天)基于探测拥堵信息DB 1200A来分析作为目标的路段(下文中，称为目标路段)的通常拥堵状况。目标路段的路段ID预先定义在存储单元1200的目标路段信息1200C中。例如，通常拥堵状况分析单元1203通过使用寄存在探测拥堵信息DB 1200A中的预定的分析目标时段(例如，从分析日期之前一天起回推几个月)内的探测拥堵信息来计算每个目标路段的一周的每天以及一天的每个时区的拥堵程度的平均值作为通常拥堵程度(通常拥堵程度)。一周中的每一天和每个时区的通常拥堵程度可以是针对一周中的同一天和相同时区的探测拥堵信息的拥堵程度的未加权平均值，或者可以是其加权平均值(其中随着日期更新到最新日期，重要性变得更高)。时区可以任选地分类。例如，时区可以按每个预时刻间(例如每分钟或每小时)分类，或者可以分类为早晨(例如，从6点到10点)，中午(例如，从10点到16点)，傍晚(例如，从16点到19点)，夜间(例如，从19点到23点)和午夜(例如，从23点到第二天早上6点)。通常拥堵状况分析单元1203生成通常拥堵程度信息作为通常拥堵信息，该通常拥堵程度信息包括目标路段的路段ID、星期几、时区以及与路段ID、星期几和时区对应的通常拥堵程度，并将所生成的通常拥堵程度信息存储在存储单元1200中构建的通常拥堵信息DB1200D中。将在下面描述通常拥堵状况分析单元1203执行的处理的细节。
通常拥堵状况分析单元1203可以计算每个工作日(从星期一到星期五)或每个假日(星期六，星期日)的平均拥堵程度，而不是一周中每天的平均拥堵程度。例如，可以基于从外部交通信息中心等获取的拥堵信息等来构建通常拥堵信息DB 1200D。
家庭指定单元1204基于停车状况信息DB 1200B指定每个车辆10的用户(通常是所有者)的房屋的位置。例如，家庭指定单元1204通过使用预定时段内(从处理日期前一天起的几个月内)的停车状况信息，将在每个车辆10的预定的最近时段内的ACC-OFF地点的位置信息中频率最高的位置(区域)指定为家庭。家庭指定单元1204可以采用所执行的加权，使得在计算频率的情况下，具有相对新日期的ACC-OFF地点的位置信息的影响程度高于具有相对较旧日期的ACC-OFF地点的位置信息的影响程度。如上所述，即使当车辆10的所有者移动到新家中时，也容易将与新家对应的位置指定为家庭的位置。家庭指定单元1204生成家庭信息，该家庭信息包括车辆ID和车辆ID的用户的家庭的位置信息，并且将所生成的家庭信息存储在存储单元1200中构建的家庭信息DB 1200E中。下面将描述由家庭指定单元1204执行的处理。
例如，家庭信息DB 1200E可以基于关于每个车辆10的用户通过预定网站等预先登记的家庭的地址的信息来构建。
停车时间分析单元1205(停车时间信息获取单元的示例)基于停车状况信息DB1200B来分析每个车辆10的停车时间长度的趋势。例如，停车时间分析单元1205通过使用停车状况信息DB 1200B在预定的分析目标时段(例如，从分析日期前一天起的几个月)内计算与停车位置(即，对于每个车辆10预先定义的每个类型，车辆进入ACC-OFF状态的位置)相对应的关注点(POI)的停车时间的平均值(平均停车时间)。POI的类型预先定义在存储单元1200的设施属性信息1200F中，并且包括例如表示POI是家庭的“家庭”，表示POI是娱乐设施的“娱乐”，表示POI是与食品和饮料相关的设施“就餐”，表示POI是与购物相关的设施“购物”等。在下文中，在本实施例中，将在假设POI的类型包括“家庭”、“娱乐”、“就餐”和“购物”的情况下进行描述。每个类型的平均停车时间可以是从ACC-OFF时刻到ACC-ON时刻的时间，该时间对应于当车辆停放在相同类型的POI时的停车状况信息，即，停车时间的未加权平均值，或者可以是加权平均值(其重要性随着日期更新到最新日期而变得更高)。停车时间分析单元1205生成包括车辆ID、类型和平均停车时间的停车时间信息，并将所生成的停车时间信息存储在存储单元1200中构建的停车时间信息DB 1200G中。下面将描述由停车时间分析单元1205执行的处理的细节。
类型信息分配单元1206定期地(例如，每隔几分钟)执行将关于与停车位置相对应的POI的类型的信息(类型信息)分配给关于停车状况信息DB 1200B内的停车状况信息中的当前停放车辆10的当前停车的停车状况信息的处理。在下文中，由类型信息分配单元1206分配了类型信息的停车状况信息被称为停放车辆信息。下面将描述由类型信息分配单元1206执行的处理的细节。
例如，事件信息获取单元1207从关于事件信息的各种应用编程接口(Web API)获取关于要举办的事件的信息(事件信息)。作为目标的事件包括博览会、展示会、体育盛事、体育比赛、音乐会、节日、烟花表演等。事件信息包括关于举办活动的场所的信息，关于举办活动的日期和时间的信息等。
出发时刻预测单元1208定期地(以下，每隔几分钟)预测当前停放的车辆10将进入ACC-ON状态时的时刻(下文中，称为出发时刻)，该时刻由停车状况信息DB 1200B确定。具体地，出发时刻预测单元1208基于对于每个当前停放的车辆10的与停车位置相对应的POI的类型和对应于与该相同类型对应的停车时间信息中包括的平均停车时间来预测出发时刻。出发时刻的预测值可以被称为预期的出发时刻。例如，可以每隔几分钟定义预期的出发时刻，或者预期的出发时刻可以是当车辆10基本上进入ACC-ON状态时的时区的预测值。
出发时刻预测单元1208基于当前停放的车辆10被包括在由事件信息获取单元1207获取的事件信息中所包含的要举办事件的区域中时事件的结束时刻来校正车辆10的预期的出发时刻。
出发时刻预测单元1208在由类型信息分配单元1206生成的每个停放车辆10的停放车辆信息中添加预期出发时刻的方案中更新停放车辆信息。下面将描述由出发时刻预测单元1208执行的处理的细节。
出发车辆数量计数单元1209定期地对在每个预定区域(例如，由下面将描述的GeoHash的代码值指示的区域)在最近时间(例如，最近的几分钟)内进入ACC-ON状态的车辆10的数量(最近出发车辆的数量)进行计数。下面将描述由出发车辆数量计数单元1209执行的处理的细节。
拥堵可能性导出单元1210定期地(例如，每隔几分钟)基于每个停放的车辆10的停放车辆信息，来导出车辆10停放的每个区域(例如，由下面将描述的GeoHash的值指示的区域)的拥堵可能性，每个停放的车辆10的停放车辆信息由出发时刻预测单元1208更新。拥堵可能性是指示当停放的车辆10进入ACC-ON状态并进入周围道路时可能发生拥堵的可能性(风险)的指标。例如，拥堵可能性可以是当停放的车辆10进入周围道路时拥堵程度的增加量(拥堵影响程度)。在下文中，将在拥堵可能性是拥堵影响程度的假设下进行描述。例如，拥堵可能性导出单元1210导出拥堵影响程度，使得当前停放在某一区域的车辆10的数量越多，拥堵影响程度越高。例如，拥堵可能性导出单元1210可以导出拥堵影响程度，使得基于该区域内过去停放的车辆的数量与当前停放车辆的数量的比较，当前停放的车辆的数量相对越大，拥堵影响程度越高。例如，拥堵可能性导出单元1210可以设定允许通过与某一区域的每个周围道路的道路宽度对应的横截面的车辆的数量，并且可以基于特定交通流模拟等等来计算影响程度。在覆盖和更新旧拥堵可能性的方案中，拥堵可能性导出单元1210在存储单元1200中构建的拥堵预测信息DB 1200H中存储每个区域的导出的拥堵可能性。下面将描述拥堵可能性导出单元1210执行的处理的细节。
出发峰值预测单元1211(拥堵发生时刻预测单元的示例)定期(例如，每隔几分钟)基于由出发时刻预测单元1208预测的当前停放的车辆10的预期出发时刻来预测每个预定的区域内进入ACC-ON状态的停放车辆10的数量(即，出发车辆的数量)的峰值时刻(下文中，称为出发峰值时刻)。在出发车辆的数量的峰值上，由于停放在某个区域中的大量车辆10同时进入周围道路并且触发周围道路上的拥堵，所以出发峰值时刻是当由于停放在该区域中的车辆10而导致可能发生拥堵时的时刻的示例。类似于预期的出发时刻，出发峰值时刻可以例如每隔几分钟定义，或者可以基本上是当出发车辆的数量达到峰值时的时区的预测值。
出发峰值预测单元1211定期地(例如，与出发车辆数量计数单元1209的处理周期对应的每几分钟)确定由出发车辆数量计数单元1209针对每个区域计数的出发车辆的数量是否超过预定阈值。预定阈值可以是与预定数量的车辆相对应的阈值，或者可以是根据周围道路的容量(例如，允许通过与道路宽度对应的横截面的车辆的数量)定义的动态阈值。当存在由出发车辆数量计数单元1209计数的出发车辆的数量超过预定阈值的区域时，出发峰值预测单元1211将该区域的出发峰值时刻修改为当前时间。
出发峰值预测单元1211在覆盖和更新旧的出发峰值时刻的方案中将区域的出发峰值时刻存储在拥堵预测信息DB 1200H中。下面将描述出发峰值预测单元1211执行的处理的细节。
预测拥堵程度导出单元1212(拥堵程度预测单元的示例)根据拥堵可能性导出单元1210导出的拥堵可能性而导出可能发生的拥堵的拥堵程度。具体地，预测拥堵程度导出单元1212基于通常拥堵信息DB 1200D和由拥堵可能性导出单元1210导出的拥堵可能性(拥堵影响程度)，来计算停放车辆10的预定区域的周围道路的拥堵程度的预测值(以下称为预测拥堵程度)。例如，预测拥堵程度导出单元1212通过将与某区域的周围道路的路段ID对应的通常拥堵信息的通常拥堵程度和该区域的拥堵影响程度相加来导出预测的拥堵程度。预测拥堵程度导出单元1212在覆盖和更新旧的预测拥堵程度的方案中，将每个区域的导出的预测拥堵程度存储在拥堵预测信息DB 1200H中。下面将描述由预测拥堵程度导出单元1212执行的处理的细节。
路线信息获取单元1213获取通信处理单元1201从车辆10接收的路线信息。
信息分发单元1214(控制器的示例)基于由路线信息获取单元1213获取的路线信息从拥堵预测信息DB 1200H获取关于在与路线引导相对应的路线上将来可能发生的拥堵的拥堵预测信息。例如，信息分发单元1214通过使用存储单元1200的路段和区域转换信息1200I将包括在路线信息中的路段ID转换为与拥堵预测信息对应的区域划分，并且从拥堵预测信息DB 1200H获取与转换后的区域对应的拥堵预测信息。信息分发单元1214通过通信处理单元1201将包括获取的拥堵预测信息的分发数据发送到作为分配目标的车辆10。如上所述，信息分发单元1214可以在作为分发目的地的车辆10的显示器70上显示拥堵预测信息，并且可以向车辆10的用户通知拥堵预测信息。下面将描述由信息分发单元1214执行的处理的细节。
中央服务器的操作细节
将参考图4到图20描述中央服务器100的具体操作。
最初，图4是示出由中央服务器100的通常拥堵状况分析单元1203执行的通常拥堵信息输出处理的示例的示意流程图。图4的流程图所示的处理定期地(例如，每天到每几天)以相对长的间隔执行。在下文中，对于下面将描述的图6和图8的流程图也是如此。
在步骤S402中，通常拥堵状况分析单元1203从探测拥堵信息DB 1200A中提取分析时段内的探测拥堵信息。
在步骤S404中，通常拥堵状况分析单元1203还在参考目标路段信息1200C的同时从步骤S402中提取的拥堵信息中提取与作为聚合目标的路段对应的探测拥堵信息，即，包括作为聚合目标的路段的路段ID。
在步骤S406中，通常拥堵状况分析单元1203计算一周中的每一天和每个时区的拥堵程度的平均值，即，作为聚合目标的每个路段的通常拥堵程度。
在步骤S408中，通常拥堵状况分析单元1203将计算出的通常拥堵信息存储在通常拥堵信息DB 1200D中，并结束当前处理。
例如，图5是示出存储在通常拥堵信息DB 1200D中的通常拥堵信息的示例的表。
在图5所示的示例中，通常拥堵信息DB 1200D具有表格式的数据，其中一周中的每一天和每个时区的通常拥堵信息是各列的元素。具体地，对于由路段ID“35906349”指示的路段，表示了在星期日15点每十分钟的每个时区的通常拥堵程度。
图6是示出由中央服务器100的家庭指定单元1204执行的家庭指定处理的示意性流程图。
在步骤S602中，家庭指定单元1204从停车状况信息DB 1200B中提取预定的最近时段内的停车状况信息。
在步骤S604中，家庭指定单元1204将ACC-OFF地点的位置信息转换为作为地理编码(地理坐标)的示例的GeoHash的代码值(在下文中，称为GeoHash值)。GeoHash可以表示具有预定大小的矩形区域，该矩形区域包括根据位数由纬度和经度表示的目标地点。例如，具有七位数的GeoHash值可以表示约153米×约153米的矩形区域。
可以采用除GeoHash之外的地理编码，例如可以采用预先设定区域划分并且为每个区域分配特定ID(区域ID)的方案的地理编码。
在步骤S606中，根据ACC-OFF地点的位置信息，针对每个车辆ID提取与频率最高的GeoHash值对应的区域，并且将提取的区域指定为家庭位置。
在步骤S608中，家庭指定单元1204生成包括与提取的区域的GeoHash值相关联的车辆ID的家庭信息，将所生成的家庭信息存储在家庭信息DB 1200E中，并且结束当前处理。
例如，图7是示出存储在家庭信息DB 1200E中的家庭信息的示例的表。
在图7所示的示例中，家庭信息DB 1200E具有表格式的数据，其中车辆10的车辆ID和所有者的家庭的GeoHash值是各列的元素。具体地，车辆ID由16位数的特定序列表示。在下文中，对于下面将描述的图9,11,13和15也是如此。家庭的GeoHash值是七位数的字符串，并且对应于与约153米×约153米的矩形区域相对应的范围中的位置信息。
图8是示出由中央服务器100的停车时间分析单元1205执行的用于输出停车时间信息的处理的示例的示意性流程图。
在步骤S802中，停车时间分析单元1205从停车状况信息DB 1200B中提取预定的最近分析时段内的停车状况信息。
在步骤S804中，停车时间分析单元1205基于所提取的停车状况信息来计算每当车辆10被停放时的停车时间(从ACC-OFF时刻到ACC-ON时刻的时间)。
在步骤S806中，停车时间分析单元1205将提取的停车状况信息的ACC-OFF地点的位置信息转换为GeoHash值。
在步骤S808中，停车时间分析单元1205指定与由ACC-OFF地点的GeoHash值指示的区域相对应的POI，并指定POI的类型。例如，停车时间分析单元1205可以基于存储在存储单元1200中的POI信息DB(未示出)来指定包括在该区域中的代表性POI。在下文中，对于下面将描述的图10的步骤S1006也是如此。
在步骤S808中，作为目标的POI不包括家庭。在下文中，对于下面将描述的图10的步骤S1006也是如此。
对在步骤S802中提取的每个停车状况信息执行步骤S810，S812的处理。
在步骤S810中，停车时间分析单元1205基于家庭信息DB 1200E来确定由与停车状况信息相对应的ACC-OFF地点的GeoHash值指示的区域是否是与车辆10的用户的家庭位置相对应的区域。具体地，停车时间分析单元1205确定ACC-OFF地点的GeoHash值是否与作为存储在家庭信息DB 1200E中的目标的车辆10的用户的家庭的GeoHash值匹配。当由ACC-OFF地点的GeoHash值指示的区域是与车辆10的用户的家庭位置相对应的区域时，停车时间分析单元1205进入步骤S812，并且在另一种情况下，前进到步骤S814。
在步骤S812中，停车时间分析单元1205用“家庭”替换与停车状况信息对应的ACC-OFF地点的POI的类型。
在步骤S814中，停车时间分析单元1205确定是否结束对所有提取的停车状况信息的处理。当所有提取的停车状况信息的处理结束时，停车时间分析单元1205进入步骤S816。当对所有提取的停车状况信息的处理没有结束时，停车时间分析单元返回到步骤S810，将停车状况信息改变为处理目标，并重复步骤S810，S812的处理。
在步骤S816中，停车时间分析单元1205针对每个车辆ID计算与停车位置(ACC-OFF地点)对应的POI的每个类型的平均停车时间。
在步骤S818中，停车时间分析单元1205将停车时间信息关联于车辆ID、与ACC-OFF地点的POI对应的类型以及与类型对应的平均停车时间而存储在停车时间信息DB 1200G中，并结束当前处理。
例如，图9是示出存储在停车时间信息DB 1200G中的停车时间信息的示例的表。
在图9所示的示例中，停车时间信息DB 1200G具有表格式的数据，其中车辆ID、与停车位置(ACC-OFF地点)对应的POI的类型以及与该类型对应的平均停车时间是各列的元素。具体地，如上所述，对于“就餐”，“家庭”，“娱乐”和“购物”的类型，分别存储“50分钟”，“490分钟”，“200分钟”和“50分钟”，作为具有车辆ID“0824352151425331”的车辆10的平均停车时间。对于“购物”类型存储“240分钟”，作为具有车辆ID“0824000151245195”的车辆10的平均停车时间。
图10是示出由中央服务器100的类型信息分配单元1206执行的用于输出停放车辆信息的处理的示例的示意性流程图。图10的流程图所示的处理定期地(例如，每隔几分钟)以相对短的间隔重复执行。在下文中，对于图12、图14和图16也是如此。
在步骤S1002中，类型信息分配单元1206从停车状况信息DB 1200B获取当前停放的车辆10的ACC-OFF地点的ACC-OFF时刻信息和位置信息。例如，当前停放的车辆10可以是进入ACC-OFF状态但随后在几分钟之前的时间点不进入ACC-ON状态的车辆10。也就是说，当前停放的车辆10可以包括在最近几分钟进入ACC-ON状态的出发的车辆。
在步骤S1004中，类型信息分配单元1206将提取的ACC-OFF地点的位置信息转换为GeoHash值。
在步骤S1006中，类型信息分配单元1206指定与当前停放的车辆10的停车位置(ACC-OFF地点)的GeoHash值所指示的区域相对应的POI，并指定POI的类型。。
对于每个当前停放的车辆10执行步骤S1008，S1010的处理。
在步骤S1008中，类型信息分配单元1206基于家庭信息DB 1200E来确定由当前停放的车辆10的停车位置(ACC-OFF地点)的GeoHash值指示的区域是否是与车辆10的用户的家庭位置相对应的区域。具体地，类型信息分配单元确定作为目标的车辆10的ACC-OFF地点的GeoHash值是否与存储在家庭信息DB 1200E中的车辆10的用户的家庭的GeoHash值相匹配。当由当前停放的车辆10的停车位置(ACC-OFF地点)的GeoHash值指示的区域是与车辆10的用户的家庭位置相对应的区域时，类型信息分配单元1206进入步骤S1010，在其它情况下进入步骤S1012。
在步骤S1010中，类型信息分配单元1206将与当前停放的车辆10的停车位置(ACC-OFF地点)的GeoHash值所指示的区域对应的POI替换为“家庭”。
在步骤S1012中，类型信息分配单元1206确定是否结束对所有当前停放的车辆10的处理。当对所有当前停放的车辆10的处理结束时，类型信息分配单元1206进入步骤S1014。当处理未结束时，类型信息分配单元返回到步骤S1008，将车辆10改变为处理目标，并重复步骤S1008，S1010的处理。
在步骤S1014中，类型信息分配单元1206将与停车位置(ACC-OFF地点)的POI对应的类型分配给与当前停放的车辆10的当前停车状况对应的停车状况信息，输出停车状况信息作为停放车辆信息，并结束当前处理。
例如，图11是示出由类型信息分配单元1206输出的停放车辆信息的示例的表。
在图11中所示的示例中，停放车辆信息作为表格形式的数据输出，其中在五分钟前未进入ACC-ON状态的车辆10的车辆ID，停车位置的纬度和经度，与停车位置对应的POI，POI的类型，ACC-OFF时刻，关于在最近五分钟内是否存在出发的车辆(进入ACC-ON状态)的信息(指示是否存在最近出发的车辆的信息)是各列的元素。
图12是示出由中央服务器100的出发时刻预测单元1208执行的用于更新和输出停放车辆信息的处理的示例的示意性流程图。
在步骤S1202中，出发时刻预测单元1208基于停车时间信息DB 1200G来计算当前停放的车辆10进入ACC-ON状态时的时刻(出发时刻)的预测值(预期的出发时刻)。具体地，将车辆停放在与停车位置对应的POI的类型中的平均停车时间加到当前停放的车辆10的ACC-ON时刻，因此，计算预期的出发时刻。
在步骤S1204中，出发时刻预测单元1208确定在当前停放的车辆10中是否有在由事件信息获取单元获取的事件信息中所包含的所举办的事件的区域内存在的车辆10。当在所举办的事件的区域内存在车辆10时，出发时刻预测单元1208进入步骤S1206，并且当在所举办的事件的区域内不存在车辆10时，进入步骤S1208。
在步骤S1206中，出发时刻预测单元1208基于事件的结束时刻来校正在所举办的事件的区域内存在的车辆10的预期出发时刻。出发时刻预测单元1208可以在事件的结束时刻校正预期的出发时刻，或者可以同时考虑到用户从事件现场移动到车辆10期间的时间而在预定时间被添加到事件的结束时间的方案中校正预期的出发时刻。
在步骤S1208中，出发时刻预测单元1208通过将预期出发时刻与从类型信息分配单元1206输出的停放车辆信息相加来更新并输出停放车辆信息，并结束当前处理。
例如，图13是示出从出发时刻预测单元1208更新并输出的停放车辆信息的示例的表，并且具体地示出了在假设图11的停放车辆信息的情况下更新和输出的停放车辆信息。
在图13中所示的示例中，停放车辆信息作为表格格式的数据输出，其中除了在五分钟前未进入ACC-ON状态的车辆10的车辆ID、停车位置的纬度和经度，与停车位置对应的POI，POI的类型，ACC-OFF时刻，以及关于在最近的五分钟内是否存在出发的车辆(进入ACC-ON状态)的信息(表示是否存在最近出发的车辆的信息)之外，所添加的预期出发时刻也是列中的元素。
图14是示出由中央服务器100的出发车辆数量计数单元1209执行的用于输出关于最近出发的车辆的数量的信息的处理的示例的示意性流程图。
在步骤S1402中，出发车辆数量计数单元1209将当前停放的车辆10的ACC-OFF地点的位置信息转换为GeoHash值。
在步骤S1404中，出发车辆数量计数单元1209针对由GeoHash值指示的每个区域对当前停放的车辆10进行分类。
在步骤S1406中，出发车辆数量计数单元1209对于与当前停放车辆10中包括的GeoHash值相对应的每个区域，对在最近的时间(具体地，最近的几分钟)内进入ACC-ON状态的车辆10的数量(最近出发车辆的数量)进行计数。例如，指示是否存在最近出发车辆的信息包括在图3的停放车辆信息中。因此，出发车辆数量计数单元1209可以通过使用包括在停放车辆信息中的指示是否存在最近出发车辆的信息来对在最近几分钟内出发的车辆10的数量进行计数。
在步骤S1408中，出发车辆数量计数单元1209输出关于最近出发车辆的数量的信息，包括每个区域的最近出发车辆的数量，并且结束当前处理。
例如，图15是示出关于最近出发车辆的数量的信息的示例的表。
在图15中所示的示例中，关于最近出发车辆的数量的信息作为表格格式的数据输出，其中包括停放车辆10的区域的GeoHash值和该区域的最近出发车辆的数量(具体地，在最近五分钟内出发的车辆的数量)是各列的元素。
图16是示出由中央服务器100执行的用于输出拥堵预测信息的处理的示例的示意性流程图。
在步骤S1602中，拥堵可能性导出单元1210将当前停放的车辆10的ACC-OFF地点的位置信息转换为GeoHash值。
在步骤S1604中，拥堵可能性导出单元1210基于由出发时刻预测单元1208更新和输出的停放车辆信息，对于当前停放的车辆的GeoHash值所指示的每个区域，来计算新停放的车辆10的数量和新出发车辆10的数量(最近出发车辆的数量)以及从现在开始几分钟到几十分钟的时刻(也就是每个经过时间，诸如几分钟到几十分钟)预期停放的车辆的数量和预期出发的车辆的数量。
在步骤S1606中，拥堵可能性导出单元1210对于由当前停放的车辆10的GeoHash值指示的每个区域，基于车辆10的新停放车辆的数量(当前停放的车辆的数量)导出拥堵可能性(拥堵影响程度)。
在步骤S1608中，出发峰值预测单元1211对于由当前停放的车辆10的GeoHash值指示的每个区域导出预期的出发峰值时刻。
例如，图17是用于描述导出预期的出发峰值时刻的方法的图表。具体而言，图17是以时间序列的方式示出停放在某一区域中的车辆的数量的记录、从现在开始停放的车辆的数量的预测值(预期停放的车辆的数量)以及从现在开始预期要出发的车辆的数量的图表。
如图17所示，出发峰值预测单元1211可以提取预期出发的车辆数量极大程度地减少的时刻，即，预期要出发的车辆的数量最大的时刻，作为预期的出发峰值时刻。
返回参考图16，在步骤S1610中，出发峰值预测单元1211确定在当前停放的车辆10的GeoHash值所指示的区域中是否存在最近出发车辆的数量超过预定阈值的区域。当存在最近出发车辆的数量超过预定阈值的区域时，峰值预测单元1211进入步骤S1612，并且当没有最近出发车辆的数量超过预定阈值的区域时，进入步骤S1614。
在步骤S1612中，出发峰值预测单元1211修改最近出发车辆的数量超过预定阈值的区域的预期的出发峰值时刻。
例如，图18是用于描述修改预期出发峰值时刻的方法的图表。具体而言，与图17类似，图18是以时间序列的方式示出在某一区域停放的车辆数量的记录、从现在开始停车的车辆数量的预测值(预期停放的车辆的数量)和从现在开始预期出发的车辆数量的图表。
如图18所示，在某个区域中当最近出发车辆的数量超过预定阈值并且停放的车辆10的数量迅速大幅减少时，出发峰值预测单元1211可以确定当前时间是出发峰值时刻，并且可以修改预期的出发峰值时刻。
返回参考图16，在步骤S1614中，预测拥堵程度导出单元1212对于由当前停放的车辆10的GeoHash值指示的每个区域，基于包括该区域内的路段的周围道路的通常拥堵信息和由拥堵可能性导出单元1210导出的拥堵可能性(拥堵影响程度)，来导出周围道路的拥堵程度的预测值(预测的拥堵程度)。例如，预测拥堵程度导出单元1212提取该区域的路段和与该区域相邻的由八个相邻GeoHash值指示的相邻区域中包含的路段。预测拥堵程度导出单元1212通过将拥堵影响程度与对应于预期出发峰值时刻的时区(时刻)的通常拥堵程度相加来导出预测的拥堵程度，该通常拥堵程度包括在与所提取的路段的路段ID相对应的通常拥堵程度信息中。
在步骤S1616中，拥堵可能性导出单元1210、出发峰值预测单元1211和预测拥堵程度导出单元1212在拥堵预测信息DB 1200H中更新并存储输出的拥堵可能性、预期的出发峰值时刻和预测的拥堵程度。
例如，图19是示出拥堵预测信息DB 1200H中存储的拥堵可能性信息的示例的示意表，该拥堵可能性信息包括拥堵可能性(拥堵影响程度)和预期的出发峰值时刻。图20是示出存储在拥堵预测信息DB 1200H中的包括预测的拥堵程度的预测拥堵程度信息的示例的表。
在图19所示的示例中，拥堵可能性信息存储为表格形式的数据，其中包括停放车辆10的区域的GeoHash值、对应于GeoHash值的停车位置的经度和纬度、对应于该区域的最近POI、拥堵影响程度和预期的出发峰值时刻是拥堵预测信息DB 1200H中的各列的元素。
在图20所示的示例中，预测的拥堵程度信息存储为表格格式的数据，其中路段ID、每10分钟表示的目标时刻、基于通常拥堵信息DB 1200D的与目标时刻相对应的通常拥堵程度以及预测的拥堵程度是拥堵预测信息DB 1200H中的各列的元素。
在本示例中，当前停放在与具有路段ID“3840909204”的路段相对应的区域中的车辆10的预期出发峰值时刻是“2017年6月1日18:30”。因此，在“2017年6月1日18:30”中具有路段ID“3840909204”的路段的预测拥堵程度被设定为5，这是通过将拥堵影响程度“4”与在“2017年6月1日”的一周的同一天的“18:30”时区内的通常拥堵程度“1”相加而获得的。
在本示例中，还存储了在预期出发峰值时刻之前和之后的时区(“2017年6月1日18:10”，“18:20”，“18:40”和“18:50”)中具有路段ID“3840909204”的路段的通常拥堵程度和预测拥堵程度。这里，由于在预期出发峰值时刻之前和之后与路段ID相对应的区域中的当前停放的车辆10的预期的出发峰值时刻之前和之后的时区中当前停放的车辆10引起的拥堵影响程度没有与具有路段ID“3840909204”的路段的预测拥堵程度相加，设定与相同时区中的通常拥堵程度相同的值。
通过使用在步骤S1604中计算出的预期停放的车辆的数量、在诸如从现在起的每几分钟到几十分钟的每个时刻预期出发的车辆数量等，可以针对预期出发峰值时刻之前和之后的时区来计算拥堵影响程度，并且可以计算加上了拥堵影响程度的预测拥堵程度。例如，即使在预期出发峰值时刻之后的时区中，取决于预期出发峰值时刻中的出发车辆10的数量，拥堵程度也可以高于通常拥堵。因此，拥堵可能性导出单元1210可以根据预期出发峰值时刻中预期要出发的车辆数量的大小，来导出预期出发峰值时刻之后的时区中的拥堵影响程度，并且预测拥堵程度导出单元1212可以基于拥堵影响程度来导出该时区中的预测的拥堵程度。例如，当预期出发的车辆的数量即使在除了预期的出发峰值时刻之外的时区中也相对较大时，拥堵程度可能高于通常拥堵。因此，拥堵可能性导出单元1210可以导出拥堵影响程度，使得取决于预期在除了预期的出发峰值时刻之外的时区中出发的车辆的数量，预期出发的车辆数量越大，预测的拥堵程度越高，并且预测拥堵程度导出单元1212可以基于拥堵影响程度来导出该时区中的预测的拥堵程度。
在下文中，将在拥堵预测信息DB 1200H中存储包括拥堵可能性和预期出发峰值时刻的拥堵可能性信息以及包括预测拥堵程度的预测拥堵程度信息的假设下进行描述。
信息通知系统1的整体操作的细节
将参考图21至图24来描述信息通知系统1的具体的整体操作。
图21是示出根据本实施例的信息通知系统1的整体操作的示例的示意性序列图。
在步骤S2102中，车辆10的拥堵预测信息提供单元204接收用于从车辆10的用户获取拥堵预测信息的操作(拥堵预测信息获取操作)，例如，用户对显示在触摸板式显示器70上的预定按钮的触摸操作。
在步骤S2102中，当车辆10的拥堵预测信息提供单元204从用户接收到拥堵预测信息获取操作时，在步骤S2104中，车辆10的拥堵预测信息提供单元204通过DCM 30将拥堵预测信息分发请求发送到中央服务器100。此时，发送到中央服务器100的拥堵预测信息分发请求包括车辆ID、基于RTC 25的拥堵预测信息获取操作的接收时刻、路线信息等。
当导航单元203未设定路线并且拥堵预测信息获取操作被接收到时，拥堵预测信息提供单元204可以通过显示处理单元202将用于请求用户设定路线(即，设定目的地)的通知屏幕显示在显示器70上。当导航单元203未设定路线并且拥堵预测信息获取操作被接收到时，拥堵预测信息提供单元204可以基于车辆10的移动历史等来设定目的地，并且可以请求导航单元203搜索路线。当导航单元203响应于用户的预定操作而设定路线时，拥堵预测信息提供单元204可以通过DCM 30将拥堵预测信息分发请求发送到中央服务器100。
在步骤S2106中，当通信处理单元1201接收到拥堵预测信息分发请求并且路线信息获取单元1213获取包含在拥堵预测信息分发请求中的路线信息时，中央服务器100的信息分发单元1214将包括在路线信息中的路段ID改变为GeoHash值。与路段ID相对应的GeoHash值存储在路段和区域转换信息1200I中。例如，与对应于起始端和终止端的纬度和经度的GeoHash值以及其八个相邻GeoHash值相关联的任何路段ID存储在路段和区域转换信息1200I中。信息分发单元1214可以通过使用路段和区域转换信息1200I将包括在路线信息中的多个路段ID转换为对应的GeoHash值。
在步骤S2108中，中央服务器100的信息分发单元1214将用于获取包括拥堵影响程度和预期出发峰值时刻的拥堵可能性信息和包括预测拥堵程度的预测拥堵程度信息的请求输出到拥堵预测信息DB 1200H。此时，获取请求包括用于获取拥堵可能性信息和预测拥堵程度信息的条件。用于获取拥堵可能性信息的条件包括在步骤S2106中输出的GeoHash值。用于获取预测拥堵程度信息的条件包括路线信息中包括的路段ID和与每个路段ID相对应的预期通过时刻。
在步骤S2110中，中央服务器100的信息分发单元1214获取从拥堵预测信息DB1200H返回的拥堵可能性信息和预测拥堵程度信息，作为来自拥堵预测信息DB 1200H的适合于获取条件的信息。也就是说，信息分发单元1214从拥堵预测信息DB 1200H获取与包括在获取条件中的GeoHash值相对应的拥堵可能性信息和与包括在获取条件中的路段ID相对应的预测拥堵程度信息。
例如，图22和图23分别是示出从拥堵预测信息DB 1200H返回到信息分发单元1214的拥堵可能性信息和预测拥堵程度信息的示例的表。
在图22中所示的示例中，信息分发单元1214使用GeoHash值“xn77h5s”作为获取条件之一将获取请求输出到拥堵预测信息DB 1200H。包括经度(“139.75”)，纬度(“35.7”)，最近的POI名称(“AA圆顶”)，拥堵影响程度(“5.5”)以及对应于GeoHash值“xn77h5s”的预期的出发峰值时刻(“2017年8月5日15:00”)的拥堵可能性信息从拥堵预测信息DB 1200H返回到信息分发单元1214。
在图23所示的示例中，信息分发单元1214使用路段ID“3840909204”和目标时刻“2017年8月5日15:00”作为获取条件之一输出获取请求到拥堵预测信息DB 1200H。包括通常拥堵程度和对应于路段ID“3840909204”的预测拥堵程度和目标时刻“2017年8月5日15:00”的预测拥堵程度信息从拥堵预测信息DB 1200H返回到信息分发单元1214。
返回参考图21，在步骤S2112中，中央服务器100的信息分发单元1214通过通信处理单元1201将包括获取的拥堵可能性信息和预测的拥堵程度信息的拥堵预测信息分发给作为拥堵预测信息分发请求的发送源的车辆10。
在步骤S2114中，车辆10的拥堵预测信息提供单元204通过显示处理单元202在显示器70上显示由DCM 30从中央服务器100接收的存储在存储单元200的拥堵可能性信息200B和预测拥堵程度信息200C。下面将描述具体的显示方案。
图24是示出根据本实施例的信息通知系统1的整体操作的另一示例的示意性序列图。在本示例中，信息分发单元1214以推送方式将拥堵预测信息分发给车辆10，这与图21所示的示例不同。
在步骤S2402中，车辆10的导航单元203根据用户的目的地设定操作或基于车辆10的移动历史等设定的目的地来设定从当前地点到目的地的路线。
在步骤S2404中，当导航单元203设定路线时，车辆10的拥堵预测信息提供单元204通过DCM 30将关于设定路线的路线信息发送到中央服务器100。此时，如上所述，发送到中央服务器100的路线信息包括车辆从当前地点到目的地所通过的路段的路段ID、车辆通过路段时的预期通过时刻等。
在步骤S2406中，当通信处理单元1201接收到路线信息并且路线信息获取单元1213获取路线信息时，中央服务器100的信息分发单元1214将使用拥堵可能性(即拥堵影响程度)等于或大于预定基准(例如，等于或大于“4”)这一事实作为获取条件的用于获取拥堵可能性信息的请求输出到拥堵预测信息DB 1200H。
在步骤S2408中，中央服务器100的信息分发单元1214获取从拥堵预测信息DB1200H返回的拥堵可能性信息，作为来自拥堵预测信息DB 1200H的适合于获取条件的信息。也就是说，信息分发单元1214从拥堵预测信息DB 1200H获取拥堵影响程度等于或大于预定基准的拥堵可能性信息。
在步骤S2410中，中央服务器100的信息分发单元1214通过使用路段和区域转换信息1200I将包括在路线信息中的路段ID改变为GeoHash值。
在步骤S2412中，中央服务器100的信息分发单元1214确定对应于路线信息的GeoHash值(即，在步骤S2410中输出的GeoHash值)是否包括在所获取的拥堵可能性信息的GeoHash值中。
在步骤S2414中，当对应于路线信息的GeoHash值(在步骤S2410中输出的GeoHash值)被包括在所获取的拥堵可能性信息的GeoHash值中时(即，当确定结果为肯定时)，与步骤S2108类似，中央服务器100的信息分发单元1214将用于获取拥堵可能性信息和预测的拥堵程度信息的请求输出到拥堵预测信息DB 1200H。
当不包括与路线信息对应的GeoHash值时(即，当确定结果为否定时)，中央服务器100的信息分发单元1214使用从车辆10到中央服务器100的路线信息的传输作为触发来结束当前处理。
在下文中，步骤S2414至S2420的处理与图21的步骤S2108至S2114的处理相同，因此，将省略其描述。
在本示例中，当拥堵影响程度等于或大于预定基准的区域被包括在由与车辆10的导航单元203设定的路线(路段)对应的GeoHash值指示的区域中时，拥堵预测信息以推送方式从中央服务器100分发到车辆10。如上所述，当设定路线或路线周围的区域具有指示可能发生拥堵的相对高的拥堵可能性时，不论用户是否执行操作，用户都可以确定显示在显示器70上的拥堵预测信息。因此，改善了用户便利性。
拥堵预测信息的具体显示方案
将参考图25来描述显示器70上的拥堵预测信息的具体显示方案。
图25是示出在显示器70上显示的导航图像的示例(屏幕2500)的图。
如图25所示，地图图像显示在显示器70上显示的屏幕2500上。例如，屏幕2500的地图图像可以是通过用户的选择操作在沿着导航单元203设定的路线的区域中选择的区域的地图图像。例如，屏幕2500的地图图像可以是由拥堵预测信息提供单元204在沿着由导航单元203设定的路线上的区域中自动选择的区域的地图图像。在这种情况下，拥堵预测信息提供单元204可以选择与拥堵可能性信息200B中包括的拥堵影响程度中的最高拥堵影响程度相对应的区域。
显示与拥堵可能性(拥堵影响程度)对应的图像对象2501至2503，以便叠加在屏幕2500的地图图像上。
图像对象2501至2503表示由对应于由地图图像上的纬度和经度指示的位置的GeoHash值所指示的区域的拥堵可能性(拥堵影响程度)。具体地，图像对象2501至2503具有不同的大小，并且其大小对应于拥堵影响程度的大小。
例如，图像对象2501显示在地图图像上的“AA圆顶”附近的区域中以便叠加，并且在图像对象2501至2503中具有最大尺寸。即，图像对象2501表示在“AA圆顶”附近的区域中由于当前停放的车辆10而导致可能发生拥堵的拥堵可能性在与包括在屏幕2500中的地图图像相对应的范围中最高。
图像对象2502显示在地图图像上的“BB购物中心”附近的区域中以便叠加，并且在图像对象2501至2503中具有次大尺寸。即，图像对象2502表示由于在“BB购物中心”附近的区域中的当前停放的车辆10而导致可能发生拥堵的拥堵可能性在与包括在屏幕2500中的地图图像相对应的范围中是次高的。
图像对象2503显示在地图图像上的“CC大学”附近的区域中以便叠加，并且在图像对象2501至2503中具有第三大尺寸。即，图像对象2503表示由于“CC大学”附近区域中当前停放的车辆10而导致可能发生拥堵的拥堵可能性在与包括在屏幕2500中的地图图像相对应的范围中是第三高的。
改变图像对象的显示方案，以对应于与图像对象2501至2503对应的区域的预期出发峰值时刻。即，在本示例中，预期出发峰值时刻由图像对象2501至2503的显示方案来表示。
例如，可采用这样的方案，其中图像对象2501至2503恒定地打开和关闭，预期的出发峰值时刻所需的时间越短，图像对象打开和关闭的周期越短。
拥堵预测信息提供单元204可以具体通过显示处理单元202使用字符信息等在屏幕2500上显示预期的出发峰值时刻。
除了图像对象2501至2503之外，通过使用星标(“★”)(框2504至2506)，在屏幕2500的右半区域中显示与图像对象2501至2503对应的区域的拥堵可能性(拥堵影响程度)。例如，可以采用其中一个星标可以对应于拥堵影响程度“1”的方案。
在框2504中，对应于图像对象2501的“AA圆顶”附近的区域的拥堵影响程度由四个星标表示，并且具体地，由停放在该区域中的车辆10引起的拥堵影响程度是“4”。
在框2505中，对应于图像对象2502的“BB购物中心”附近区域的拥堵影响程度由两个星标表示，具体地，由停放在该区域中的车辆10引起的拥堵影响程度是“2”。
在框2506中，对应于图像对象2503的“CC大学”附近区域的拥堵影响程度由一个星标表示，具体地，由停放在该区域中的车辆10引起的拥堵影响程度是“1”。
沿着屏幕2500的地图图像上的道路显示指示预测的拥堵程度的箭头线2507以便叠加。
箭头线2507可以指示当用户经过该区域的路段时的预期通过时刻中的预测拥堵程度。可以采用这样的方案，其中箭头线2507定期改变与预测的拥堵程度相对应的目标时刻。也就是说，可以定期地改变箭头线2507以便指示不同目标时刻中的预测拥堵程度。在这种情况下，例如，可以采用这样的方案，其中箭头线2507表示在每个预定的周期切换预测拥堵程度的同时从比预期通过时刻早预定时间的时刻到比预期通过时刻晚预定时间的时刻的时区(时刻)中的预测拥堵程度。箭头线2507可以简单地指示在预先定义的预定时间(例如，30分钟)之后的预测拥堵程度。
例如，可以采用任何已知的方法，诸如根据预测的拥堵程度的大小来改变箭头线的颜色的方法或者改变箭头线的粗细的方法，作为由箭头线2507指示的预测拥堵程度的显示方案。
动作
如上所述，在本实施例中，拥堵可能性导出单元1210基于关于车辆10的移动状态的车辆信息(例如，ACC-OFF信息、ACC-ON信息、车辆10的位置信息等)来导出指示由于停放在预定的区域(例如，由GeoHash值指示的任何矩形区域)的车辆10而导致将来在周围道路上可能发生拥堵的拥堵可能性。信息分发单元1214通过设置在车辆10中的通知单元向用户通知关于拥堵可能性的信息。
如上所述，中央服务器100可以根据从车辆10获取的车辆信息来确定车辆10的移动状态。因此，可以通过监视在预定区域中停放的车辆10比通常情况多来确定在该区域中停放的车辆10。中央服务器100可以导出指示当停留在该区域内的车辆10(即停放的车辆10)将来进入道路时，在周围道路上可能发生拥堵的潜在风险(拥堵可能性)。因此，中央服务器100可以通过车辆10的通知单元向用户通知关于拥堵可能性的信息，作为关于由于停放的车辆10而导致可能发生的将来拥堵的信息。
尽管在本实施例中已经描述了中央服务器100基于车辆信息直接监视停放的车辆10，但是可以采用如下方案，其中间接地确定该区域内的停放车辆并且通过以下方式导出拥堵可能性：基于车辆信息(诸如车辆10的位置信息的时间序列历史)确定进入预定区域的车辆10的数量远小于离开该区域的车辆10的数量。
在本实施例中，信息分发单元1214使显示器70显示关于拥堵可能性的信息。
如上所述，中央服务器100可以通过安装在车辆10上的显示器70向用户通知关于拥堵可能性的信息。
尽管在本实施例中已经描述了通过在显示器70上显示关于拥堵可能性的信息来向车辆10的用户通知拥堵可能性，但是除了显示器70之外或代替显示器70可以通过诸如声音输出装置的另一通知单元来通知关于拥堵可能性的信息。
在本实施例中，信息分发单元1214使显示器70显示地图图像，并使显示器在地图图像的与存在拥堵可能性的区域对应的位置上显示具有与拥堵位置的大小相对应的尺寸的图像对象2501至2503以便叠加。
如上所述，中央服务器100可以允许车辆10的用户通过地图图像上的图像对象2501至2503的位置和大小在一定程度上容易地确定区域的具有高拥堵可能性的特定位置以及拥堵可能性的程度。
在本实施例中，通信处理单元1201获取关于车辆10停放时的位置的停车位置信息(具体地，在包括ACC-OFF信息的探测信息中所包括的位置信息)作为关于移动状态的车辆信息。拥堵可能性导出单元1210根据基于停车位置信息计算的车辆10中停放在目标区域内的车辆10的数量(停放车辆的数量)来导出拥堵可能性。
如上所述，中央服务器100可以通过根据车辆10的停车位置信息计算停放在目标区域内的车辆10的数量来确定将来可能进入该区域的周围道路的车辆10的数量。因此，中央服务器100可以根据停放在该区域内的车辆10的数量来具体地导出指示当当前停放车辆10进入道路时该区域的周围道路上可能发生拥堵的拥堵可能性。
在本实施例中，停车时间分析单元1205获取关于每个车辆10停放的时间的停车时间信息。出发时刻预测单元1208基于每个车辆10的停车时间信息的历史来预测车辆10中停放在目标区域中的每个车辆10的出发时刻(预期出发时刻)。出发峰值预测单元1211基于由出发时刻预测单元1208预测的出发时刻，来预测取决于拥堵可能性而发生拥堵时的时刻(预期出发峰值时刻)。信息分发单元1214通过车辆10的显示器70向用户通知关于发生拥堵的时刻的信息，发生拥堵的时刻是由出发峰值预测单元1211预测的。
如上所述，中央服务器100可以根据每个车辆10的停车时间信息的历史来预测停留在目标区域内的每个车辆10的当前停车时刻，即，出发时刻。中央服务器100可以根据停放车辆10的预测的离开时刻来预测每个停放车辆10进入道路的时刻。因此，中央服务器100可以通过指明当停放在该区域中的车辆10集中地进入道路时的时刻来预测取决于拥堵可能性而将要发生拥堵的时刻，并且可以通过车辆10的显示器70将所预测的时刻连同所导出的拥堵可能性一起通知给用户。
在本实施例中，出发时刻预测单元1208基于关于当车辆访问属于与每个车辆10的目标区域相对应的POI类型相同的POI时所述车辆停放的时间的停车时间信息的历史，来预测车辆10中的停放在目标区域中的每个车辆10的出发时刻(预期出发时刻)。具体地，出发时刻预测单元1208基于存储在停车时间信息DB 1200G中的对应于与目标区域的POI相同的类型的每个车辆10的平均停车时间来预测停在目标区域中的每个车辆10的出发时刻。
如上所述，当车辆10取决于所访问地点的类型而具有彼此不同的停车时间，但访问与对应于目标区域的POI具有相同类型的POI时，中央服务器100使用停车时间信息的历史。因此，由于中央服务器100可以以更高的精度预测停放在该区域内的每个车辆10的出发时刻，因此中央服务器可以高精度地预测当取决于拥堵可能性而可能发生拥堵时的时刻。
在本实施例中，通常拥堵状况分析单元1203获取关于通常拥堵状况的通常拥堵信息。预测拥堵程度导出单元1212基于通常拥堵信息和拥堵状况，来预测取决于拥堵可能性而可能发生的拥堵的拥堵程度(预测的拥堵程度)。信息分发单元1214可以向用户通知由预测拥堵程度导出单元1212预测的拥堵程度。
如上所述，中央服务器100可以通过将取决于拥堵可能性的影响程度(拥堵影响程度)与基于通常拥堵信息的通常拥堵状况相加来预测在目标区域和该区域的周围道路上可能发生的拥堵的拥堵程度(预测的拥堵程度)。因此，除了拥堵可能性之外，中央服务器100还可以具体地通过车辆10的显示器70向用户通知取决于拥堵可能性而可能发生的拥堵的拥堵程度。
在本实施例中，通信处理单元1201根据每个车辆10的移动获取(接收)关于位置信息和时刻信息的历史的移动历史信息，即，从车辆10定期发送到中央服务器100的探测信息。通常拥堵状况分析单元1203基于移动历史信息来获取通常拥堵信息。
如上所述，中央服务器100可以基于移动历史信息通过确定车辆通过道路时的经过时间或平均车速来确定每个车辆10通过的道路的通常拥堵状况并且可以获取通常拥堵信息。
在本实施例中，路线信息获取单元1213获取关于去往用户乘坐的车辆10的目的地的路线的信息(路线信息)。当拥堵可能性相对较高的区域(即，拥堵影响程度等于或大于预定基准的区域)包括在路线上的区域或与路线相邻的区域中时，不论是否接收到来自车辆10的请求，信息分发单元1214都通过车辆10的显示器70向用户通知关于该区域的拥堵可能性的信息。
如上所述，当具有相对高拥堵可能性的区域被包括在用户乘坐的车辆10的路线上的区域或与该路线相邻的区域中时，可以在无请求的情况下向用户提供关于该区域的拥堵可能性的信息。因此，可以提高用户便利性。
在本实施例中，中央服务器100可以仅导出拥堵可能性、根据拥堵可能性将要发生拥堵时的时刻(预期的出发峰值时刻)、根据拥堵可能性而可能发生的拥堵的拥堵程度(预测的拥堵程度)中的一部分。例如，中央服务器100可以仅导出拥堵可能性，或者可以仅导出拥堵可能性信息和预期的出发峰值时刻。在本实施例中，可以仅通过显示器70向用户通知拥堵可能性、预期的出发峰值时刻和预测的拥堵程度中的一部分。
尽管已经描述了用于实现本发明的实施例，但是本发明不限于上述特定实施例，并且可以在不脱离权利要求描述的本发明的主旨的情况下进行各种改变和修改。
例如，在该实施例中，不论导航单元203是否设定了路线，拥堵预测信息提供单元204都可以将拥堵预测信息分发请求发送到中央服务器100。具体地，拥堵预测信息提供单元204可以响应于用户的预定操作，向中央服务器100发送用于请求分发可以由预定操作设定的任何位置范围中的拥堵预测信息的拥堵预测信息分发请求。如上所述，不论是否设定了路线，拥堵预测信息提供单元204都可以向用户提供关于用户请求的位置范围的拥堵预测信息。
例如，尽管在实施例中已经描述了作为拥堵预测信息(即，拥堵可能性信息和预测的拥堵程度信息)的分发目标的车辆与作为探测信息的收集目标的车辆(车辆10)相同，但这些车辆也可以彼此不同。也就是说，拥堵预测信息可以被分发给除车辆10之外的车辆。
例如，尽管在本实施例中已经描述了拥堵预测信息的分发目标是车辆10，但是车辆可以是车辆10的用户的便携式终端，诸如移动电话、智能手机或移动终端。在这种情况下，作为拥堵预测信息的分发目标的便携式终端具有与车辆10(ECU 20)的存储单元200、显示处理单元202、导航单元203和拥堵预测信息提供单元204的功能相同的功能。

Claims (12)

1.一种信息通知设备，其特征在于包括：
车辆信息获取单元，其被配置为获取关于多个车辆的移动状态的车辆信息；
拥堵可能性导出单元，其被配置为基于所述车辆信息来导出表示由于停放在预定的区域中的车辆而导致将来在周边道路上可能将要发生拥堵的拥堵可能性；以及
控制器，其被配置为通过设置在便携式终端或目标车辆中的通知单元将关于所述拥堵可能性的信息通知给用户。
2.根据权利要求1所述的信息通知设备，其特征在于，所述控制器将关于所述拥堵可能性的所述信息显示在作为所述通知单元的显示装置上。
3.根据权利要求2所述的信息通知设备，其特征在于，所述控制器将地图图像显示在所述显示装置上，并且在所述地图图像的与具有所述拥堵可能性的所述区域相对应的位置中显示具有与所述拥堵可能性的大小相对应的尺寸的图像对象从而将所述图像对象叠加在所述地图图像上。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的信息通知设备，其特征在于：
所述车辆信息获取单元获取关于每个所述车辆停放时的位置的停车位置信息作为所述车辆信息；并且
所述拥堵可能性导出单元基于所述车辆中的停放在所述区域内的车辆的数量来导出所述拥堵可能性，所述数量是基于所述停车位置信息计算出的。
5.根据权利要求4所述的信息通知设备，其特征在于还包括：
停车时间信息获取单元，其被配置为获取关于每个所述车辆停放的时间的停车时间信息；
出发时刻预测单元，其被配置为基于所述停车时间信息的历史来预测所述车辆中的停放在所述区域中的每个车辆的出发时刻；以及
拥堵发生时刻预测单元，其被配置为基于由所述出发时刻预测单元预测的所述出发时刻来预测取决于所述拥堵可能性而将要发生所述拥堵的时刻，
其中，所述控制器通过所述通知单元将由所述拥堵发生时刻预测单元预测的关于将要发生所述拥堵的所述时刻的信息通知给所述用户。
6.根据权利要求5所述的信息通知设备，其特征在于，所述出发时刻预测单元基于关于如下时间的每个所述车辆的所述停车时间信息的所述历史，来预测所述车辆中的停放在所述区域中的每个车辆的所述出发时刻，其中，所述时间是当所述车辆访问属于与所述区域相对应的兴趣点类型相同的兴趣点时所述车辆停放的时间。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的信息通知设备，其特征在于还包括：
通常拥堵信息获取单元，其被配置为获取关于通常拥堵状况的通常拥堵信息；以及
拥堵程度预测单元，其被配置为基于所述通常拥堵信息和所述拥堵可能性来预测取决于所述拥堵可能性而可能将要发生的所述拥堵的拥堵程度，
其中，所述控制器通过所述通知单元将所述拥堵程度预测单元所预测的所述拥堵程度通知给所述用户。
8.根据权利要求7所述的信息通知设备，其特征在于还包括：
移动历史信息获取单元，其被配置为获取关于与每个所述车辆的移动一致的位置信息和时刻信息的历史的移动历史信息，
其中，所述通常拥堵信息获取单元基于所述移动历史信息获取所述通常拥堵信息。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的信息通知设备，其特征在于还包括：
路线信息获取单元，其被配置为获取关于去往所述用户乘坐的所述车辆的目的地的路线的信息，
其中，当具有相对高的拥堵可能性的所述区域被包含在所述路线上的区域或与所述路线相邻的区域中时，不论是否接收到来自所述便携式终端或所述目标车辆的请求，所述控制器都通过所述通知单元将关于所述区域的所述拥堵可能性的所述信息通知给所述用户。
10.一种信息通知系统，包括服务器以及连接到所述服务器以便相互通信的便携式终端或目标车辆，所述信息通知系统的特征在于包括：
车辆信息获取单元，其设置在所述服务器中，并且被配置为从多个车辆获取关于移动状态的车辆信息；
拥堵可能性导出单元，其设置在所述服务器中，并且被配置为基于所述车辆信息来导出表示由于停放在预定区域中的车辆而导致将来在周边道路上将要发生拥堵的拥堵可能性；以及
通知单元，其设置在所述便携式终端或所述目标车辆中，并且被配置为将关于所述拥堵可能性的信息通知给用户。
11.一种由信息通知设备执行的信息通知方法，所述信息通知方法的特征在于包括：
获取关于多个车辆的移动状态的车辆信息；
基于所述车辆信息来导出表示由于停放在预定区域中的车辆而导致将来在周边道路上将要发生拥堵的拥堵可能性；以及
通过设置在便携式终端或目标车辆中的通知单元将关于所述拥堵可能性的信息通知给用户。
12.一种信息通知程序，使计算机执行：
获取关于多个车辆的移动状态的车辆信息的车辆信息获取步骤；
基于所述车辆信息来导出表示由于停放在预定区域中的车辆而导致将来在周边道路上将要发生拥堵的拥堵可能性的拥堵可能性导出步骤；以及
通过设置在便携式终端或目标车辆中的通知单元将关于所述拥堵可能性的信息通知给用户的控制步骤。
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