CN1748123A - 交通信息提供系统、交通信息表示方法和设备 - Google Patents

Abstract

提供了一种交通信息显示方法，其能够表示可定量地识别其可靠性和优越级的交通信息。此外，提供了一种交通信息提供系统，其能够清楚地将“不清楚”区段通知给接收侧。利用通过分割要检查的道路而设置的采样点的状态量来表示交通信息的状态量。利用此交通信息的状态量和用于以多级显示状态量可靠性的灰度级信息来表示交通信息。对此，用户可以得知交通信息的可靠程度并正确地评估交通信息。另外，通过使用此交通信息，有可能以高精度执行路线搜索，并以适当的收费来提供交通信息。此外，提供了：一种交通信息提供设备，其提供通过分割要检查的道路而设置的每个距离量化单元的交通信息的状态量、以及指示该状态量是有效还是无效的屏蔽位信息，作为交通信息；以及交通信息使用设备，其接收交通信息，并通过使用屏蔽位信息来再现有效的状态量。在该交通信息提供系统中，接收侧可以根据屏蔽位信息来准确地得知由椭圆包围的“不清楚”区段。

Description

交通信息提供系统、交通信息表示方法和设备

技术领域

本发明涉及一种用于提供诸如拥堵和旅行时间的交通(traffic)信息的系统、表示交通信息的方法和构成该系统的装置，并且，特别涉及这样的系统、方法和装置，其能够在提供交通信息数据时正确传送信息内容。

此外，本发明涉及一种表示与道路相关的各种信息例如道路交通信息和路径信息的方法、一种用于生成、显示和使用该信息的系统以及构成该系统的装置，并且，特别涉及这样的系统、方法和装置，其能够显示信息的可靠性和优越级(superiority)。

背景技术

目前，提供具有交通信息提供系统的汽车导航系统的VICS(车辆信息和通信系统)收集和编辑交通信息，并通过FM多路复用广播或信号灯(beacon)传送交通拥堵信息和表示所需时间的旅行时间信息。

当前VICS信息表示当前交通信息如下：

将交通状况显示为三级，即拥堵(普通道路：≤10km/h；高速公路：≤20km/h)；繁忙交通(普通道路：10-20km/h；高速公路：20-40km/h)；以及清闲交通(普通道路：≥20km/h；高速公路：≥40km/h)。

在整个VICS链路(link)(VICS所使用的位置信息标识符)一律拥堵的情况下，将表示交通拥堵的交通拥堵信息显示为：“VICS链路号+状态(拥堵/繁忙交通/清闲交通/未知)”。

在仅部分链路拥堵的情况下，将表示交通拥堵的交通拥堵信息显示为：“VICS链路号+拥堵头距离(从链路开头起的距离)+拥堵终点(从链路开头起的距离)+状态(拥堵)”。

在此情况下，当拥堵从链路的起始端开始时，将头拥堵距离显示为0xff。在不同的交通状况共存于链路中的情况下，根据此方法分别描述每种交通状况。

将表示每条链路的旅行时间的链路旅行时间信息显示为“VICS链路号+旅行时间”。

作为表示交通状况的未来改变趋势的预测信息，示出“增加趋势/减少趋势/无改变/未知”这四个状态的增加/减少趋势曲线图在被附加到当前信息时显示。

VICS交通信息在利用链路号识别道路时显示交通信息。此交通信息的接收方基于链路号掌握其地图上的对应道路的交通状况。发送方和接收方共享链路号和节点号以识别地图上的位置的系统需要在每次重新修建或改变道路时引入或改变新链路号和节点号。对此，来自每个公司的数字地图上的数据需要更新，使得维护需要巨大的社会成本。

为了弥补这些缺点并与VICS号无关地传送道路位置，在日本专利公开第2001-41757号和日本专利公开第2001-66146号中，本发明的发明人提出了一种系统，其中，发送方在道路形状上任意设置多个节点，并利用数据串传送表示节点位置的“形状向量数据串”，并且，接收方使用该形状向量数据串来执行地图匹配，以便识别数字地图上的道路。

本发明人还提出了一种基于表示沿道路改变的交通信息的状态量的原理来呈现交通信息的一种方法。

该方法生成交通信息如下：

如图23A所示，将具有X米的距离的形状向量(道路)用单元块长度(例如，50-500米)从基准节点等距离分段，以执行采样。如图23B所示，得到通过每个采样点的车辆的平均速度。在图23B中，在表示通过采样而设置的量化单元(unit)的正方形中示出所得到的速度值。在此情况中，可以得到通过每个采样间隔的车辆的平均旅行时间或拥堵等级(rank)，而不是平均速度。

接下来，将速度值的数据串编码/压缩，以便减少用于传送交通信息的数据量。压缩编码可使用诸如可变长度编码(Huffman/算术码/Shannon-Fano等)和离散小波变换(DWT)的方法。

如图24A和24B所示，将编码后的交通信息和表示目标道路的道路形状的形状向量数据串信息(图24A)一起传送。在编码后的交通信息数据顶部，交通信息数据(图24B)包括用于与形状向量数据串信息相结合来识别目标道路区段(section)的信息、以及关于量化单元数目、单元块的长度和编码系统的信息。

接收了以上信息的接收方将编码后的形状向量数据解码，并对其自己的数字地图数据执行地图匹配以便在其自己的地图上识别目标道路区段，并将编码后的交通信息解码，以表示有关该目标道路区段的交通信息。

日本专利申请第2002-89069号开发了以上原理，并提出了一种表示交通信息的方法，该方法表示沿道路改变的交通信息的状态量。

该方法生成交通信息如下：

如图34A所示，将具有X米的距离的形状向量(道路)用单元块长度(例如，50-500米)而从基准节点等距离分段，以执行采样。如图34B所示，得到通过每个采样点的车辆的平均速度。在图34B中，在表示通过采样而设置的量化单元的正方形中示出所得到的速度值。在此情况中，可以得到通过每个采样间隔的车辆的平均旅行时间或拥堵等级，而不是平均速度。

接下来，通过使用图35中示出的交通信息量化表将速度值转换为量化量。在交通信息量化表中，响应于用户对详细拥堵信息的请求而进行设置，使得：量化量将在速度小于10km/h的情况下以1km/h的步长增加，在速度处于10至19km/h范围内的情况下以2km/h的步长增加，在速度处于20至49km/h范围内的情况下以5km/h的步长增加，而在速度等于或大于50km/h的情况下以10km/h的步长增加。图34C中示出了使用交通信息量化表得到的量化值。

接下来，利用与统计预测值的差来表示量化量。在此示例中，通过使用(Vn-Vn-1)来计算目标量化单元中的量化速度Vn和上游(upstream)量化单元中的量化速度Vn-1或统计预测值S之间的差。该计算结果在图34D中示出。

在利用与统计预测值的差来表示量化值的情况中，因为在相邻量化单元之间交通状况是相似的，所以在±0附近值的出现频率变得较高。

对如此处理的数据执行可变长度编码。也就是说，分析过去的交通信息，并创建用于将交通信息的统计预测差值编码的编码表，如图36所示。通过使用该编码表，将图34D中的值编码。例如，将+2编码为“1111000”，而将-2编码为“1111001”。在0连续例如00000的情况中，将数据编码为“100”。

以这一方式，通过对交通信息进行量化、并将量化值转换为统计预测值、以及增大在±0附近出现的值的频率，增强了通过可变长度编码(Huffman/算术码/Shannon-Fano等)或游程长度(run-length)压缩(游程长度编码)进行的数据压缩的效果。具体地说，在如相关技术中那样以四级的等级显示拥堵信息的情况中，大多数量化单元中的统计预测差值为0，使得游程长度压缩的效率(effect)非常高。

如图37A和37B所示，使如此编码的交通信息与表示道路形状的形状向量数据串一起形成为具有图37B的数据结构的数据，并随后传送该数据。在该信息顶部，在相同的场合中或经由单独的路线传送形状向量编码表、交通信息量化表(图35)、以及交通信息的统计预测差值的编码表(图36)。

接收了以上信息的接收方将每个交通信息提供区段中的形状向量解码，并对其自己的数字地图数据执行地图匹配，以便在其自己的地图上识别目标道路区段、并在参考编码表的同时将关于此目标道路区段的交通信息解码。

通过这么做，接收方可以再现沿着道路改变的交通信息(以距基准节点的距离的函数表示的交通信息)。

可以将沿道路改变的交通信息的状态量(图34B)转换为具有用于接收方的独立频率分量的若干波形，以便即使在提供了每个频率的系数值的情况中，也再现交通信息的状态量。

到频率分量的转换使用诸如FFT(快速傅立叶变换)、DCT(离散余弦变换)、以及DWT(离散小波变换)的方法。例如，通过表达式1(傅立叶变换)，傅立叶变换技术可从以复函数f表示的有限数目的离散值(状态量)得到傅立叶系数C(k)。

C(k)＝(1/n)∑f(j)·ω-jk(k＝0，1，2，...，n-1)

(∑是指从j＝0到n-1的和)                        (表达式1)

当给出C(k)时，利用表达式2(逆傅立叶变换)得到离散值(状态量)。

F(j)＝∑C(k)·ωjk(j＝0，1，2，...，n-1)

(∑是指从k＝0到n-1的和)                        (表达式2)

提供交通信息的一方将交通信息的状态量转换为n(＝2N)个系数，并将该系数量化。按照下面所述得到通过量化获得的值：将低频系数除以1；作为关于较高频率的系数，用大于1的值来除该系数，并舍去小数。通过可变长度压缩来压缩该量化值，并随后传送该值。在此情况中，交通信息的数据结构如图38所示。

接收了交通信息的接收方将该系数解码和去量化(dequantize)，并通过使用表达式2来再现交通信息的状态量。

这样，在传送交通信息之前将其转换为频率分量的系数的情况中，调整要在量化中被除的值得到从“具有提供正确的交通信息再现精度的大信息量的传送数据”到“具有提供较低的交通数据再现精度的小信息量的传送数据”的宽数据范围。在以频率的升序逐层传送系数信息的情况中，当接收方在得到全部数据之前已得到较低频率的系数信息时，该接收方得到图像的轮廓，即使在传送速度低的时候也是如此。在较早的级别中，接收方可以确定“是否需要”交通信息，并在不需要的情况中跳过该信息。

交通随时间而改变。随着时间从测量交通的时间点起流逝，交通信息的可靠性下降。在密集安装用于测量交通状况的传感器(超声波车辆传感器、环路线圈传感器、图像传感器等)的道路上，可以以高精度来测量交通。另一方面，在稀疏地安装这些传感器的道路上，交通的测量精度降低，并且交通信息的可靠性较低。

这样，交通信息的可靠性并不一致，而是取决于时间和地点。从来没有将交通信息与其可靠性一起提供的服务。

因此，用户难以正确评估所呈现的交通信息。遭遇到所提供的交通信息与实际状况不同的场景的用户可能会感受到不信任全部交通信息的令人不快感觉。

用户凭经验理解道路的自然拥堵，其中，他/她用于往返，并预计“车流速度和消除拥堵将要用多久”，但是，当他/她遭遇到由于事故或施工而造成的突发拥堵时，不能作出猜测。因此，当用户选择他/她的路线时，指明“依照用户的日常经验，当前交通是否比通常更为拥堵”的信息或指明“拥堵将更严重或缓解”的信息是相当有用的。

VICS提供了“事件信息”，以便通知突发事件。这表示“事故”、“施工”、“管制(如车道管制或道路封闭)”、“道路异常(由于塌陷、水淹、或周边设施如树木和建筑物倒塌而造成的道路阻塞)”、以及“天气(具体地说是降雪和结冰的道路)”。获取了这种信息的驾驶者可选择另一条道路。

难以通过传感器来收集事件信息。通常，中心的操作员根据通过电话等传送到中心的信息来人工地输入或删除信息。通过人工干预来检查信息的可信度(credulity)和管理信息是麻烦的，使得仅输入或提供具有大影响的信息的一小部分。

大量相关技术的汽车导航单元配备了用于在考虑添加的拥堵信息时执行路径搜索的特征。提供一种服务，其中，响应于传送到中心的有关起始点和目的地的信息，接收有关来自搜索了路线和目的地的中心的推荐路径的信息。这种路径搜索方法使用基于拥堵信息而修改的链路成本(cost)来计算推荐路径。拥堵信息的未知可靠性将对路径搜索结果产生负面影响。

唯一地基于链路成本计算出的最短时间路线对驾驶者来说不一定是期望路线。通常，如果熟悉、常用的路线具有与最短时间路线的较小时间差，则驾驶者将希望选择该熟悉、常用的路线。另一方面，在时间差较大的情况中，驾驶者将希望使用最短时间路线。为了使驾驶者基于这种心理背景来选择路线，需要将检索到的路线与熟悉的路线相比较的附加信息。相关技术的路径搜索技术不提供这种附加信息。

期望将可获得在可收费(chargeable)的基础上提供交通信息的服务。使用户花费与具有较高可靠性的交通信息相同费用的具有较低可靠性的交通信息将会使用户远离。

在表示交通信息的相关技术方法中，难以在不降低信息精度的情况下适当地表示由有故障的车辆传感器或信息缺乏所导致的“未知”区段。

“未知区段”的表示可包括将值定义为“无效交通信息”的方法。当对交通信息进行了不可逆的压缩时，“未知”区段的值从“无效交通信息”的值改变。其示例以与统计预测值的差的形式来表示量化的交通状态量。在此情况中，当从所讨论的量化单元值Vn中减去上游量化单元的值Vn-1以得到作为(Vn-Vn-1)的统计预测值S时，“未知”区段的值从“无效交通信息”的值改变。

在以频率分量的系数来表示交通信息的状态量的情况中，频率分量的转换/反向转换平滑了“未知”区段中的值、以及该区段之前和之后的区段中的值或逼近那些值。这可使值偏离“无效交通信息”的值，或者使该区段之前和之后的区段中的值随着“未知”区段中的值而改变。当使用可能不存在的大值来表示“无效”时，增强了动态范围，使得总误差扩大。

发明内容

本发明解决前述相关技术的问题，并具有这样的目的：提供一种将交通信息和路径信息与其可靠性和优越级一起表示的表示方法、以及生成、显示和使用具有这种属性信息的交通信息和路径信息的装置和系统。

本发明具有另一个目的在于，提供一种能够向接收方通知“未知”区段的交通信息提供系统和表示交通信息的方法、以及组成该系统的装置。

为此，本发明将诸如交通信息和路径信息的道路相关信息连同以多级显示该信息的属性的灰度级信息一起表示。

灰度级信息是对所提供的诸如交通信息和路径信息的道路相关信息以及一些辅助信息的一些特性的多于一级的表示，以帮助该信息的用户更精确地确定该信息。

用户可使用灰度级信息来了解所提供的道路相关信息的可靠性、以及所提供的路径信息的优越级。

本发明通过灰度级信息而以多级显示交通信息状态量的可靠性。

用户由此了解交通信息有多么可靠，并能够正确地评估交通信息。

本发明通过灰度级信息来显示交通信息的状态量与普通交通中的状态量的差。

用户由此了解当前交通是和往常一样还是存在突发、不可预测的状态。

本发明通过灰度级信息而以多级显示交通信息状态量的改变。

用户由此了解拥堵正在变得更坏还是更好。

本发明以多级显示最短旅行时间路径相对于参考路径的优越级。

用户可作出选择：在提供了最短旅行时间路径的情况中，用户选择高优越级区段中的最短旅行时间路径、以及较低优越级区段中的熟悉、常用路径。

本发明提供一种终端装置，其具有：接收部件，用于接收以多级显示交通信息状态量和最短时间路线的属性的灰度级信息；以及显示部件，用于以对应于灰度级信息的值的形式显示交通信息的状态量。

用户由此从终端装置上的显示而认识到交通信息的可靠性以及不可预测的交通状态。

本发明提供一种终端装置，其具有：传送部件，用于传送有关当前位置和目的地的信息；接收部件，用于接收路径信息和以多级显示路径信息的优越级的灰度级信息；以及显示部件，用于以对应于灰度级信息的值的形式显示路径信息。

在终端装置上，传送有关当前位置和目的地的信息，并提供路径信息。用户可根据路径信息的优越级而确定是否遵循所提供的路径信息。

本发明提供一种终端装置，其具有：接收部件，用于接收交通信息；路线计算部件，用于在参照交通信息的同时计算从当前位置到目的地的最短旅行时间路径；属性信息计算部件，用于生成以多级显示最短旅行时间路径的优越级的灰度级信息；以及显示部件，用于以对应于灰度级信息的值的形式显示最短旅行时间路径。

终端装置可接收交通信息，并生成到目的地的路径信息、以及对应的灰度级信息。

本发明提供一种路径信息计算装置，其具有：动态链路成本计算部件，用于基于交通信息的状态量计算链路的动态链路成本；静态链路成本计算部件，用于计算链路的静态链路成本；静态链路成本提供部件，用于提供链路的静态链路成本；以及链路成本确定部件，用于根据以多级表示交通信息优越级的可靠性的灰度级信息，改变动态链路成本和静态链路成本的分配比(distribution ratio)，以便生成用于路径计算的链路成本。

路径信息计算装置可适当地设置链路成本，使得有可能以高精度执行路径搜索。

本发明的交通信息提供系统包括：交通信息提供装置，用于保持交通信息的状态量以及以多级显示该状态量的可靠性的灰度级信息作为交通信息，并提供附加了灰度级信息的交通信息；以及客户端装置，用于从交通信息提供装置接收交通信息，以便交通信息提供装置根据附加到交通信息的灰度级信息设置要提供给客户端装置的交通信息的值。

此系统提供了合理的收费系统，其中，具有较高精度的交通信息使用户花费较高的费用(change)。而具有较低精度的交通信息使用户花费较低的费用。

本发明的交通信息提供系统包括：交通信息提供装置，用于提供通过将目标道路分段而设置的采样点的每一个处的交通信息状态量、以及指示该状态量是有效还是无效的屏蔽位(mask bit)信息，作为交通信息；以及交通信息使用装置，用于接收交通信息，并通过使用屏蔽位信息来再现有效状态量。

接收方由此根据屏蔽位信息来正确识别“未知”区段。

本发明的交通信息提供装置包括：交通信息转换器，用于将沿道路改变的交通信息的状态量转换为通过将目标道路分段而设置的采样点的值的阵列，并生成表示采样点的值有效或无效的屏蔽位的阵列；编码器，用于将交通信息转换器从交通信息的状态量生成的数据、以及屏蔽位信息的数据编码；以及信息传送器，用于传送由编码器编码的数据。

交通信息使用装置包括：信息接收器，用于从交通信息提供装置接收关于目标道路的交通信息状态量的编码数据、表示该状态量有效或无效的屏蔽信息的编码数据、以及用于识别目标道路的道路区段参考数据；解码器，用于将所述编码数据的每项解码，并从交通信息的状态量和屏蔽位信息再现有效状态量；以及确定部分，用于通过使用道路区段参考数据来执行地图匹配，以识别交通信息的目标道路。

可使用交通信息提供装置和交通信息使用装置来组成本发明的交通信息提供系统。

本发明的交通信息显示方法通过将交通信息的目标道路分段来设置采样点，设置与其中得到交通信息的有效状态量的采样点相对应的屏蔽位信息的1，并设置与其中未得到交通信息的有效状态量的采样点相对应的屏蔽位信息的0，以及与这些采样点的状态量阵列一起呈现屏蔽位信息的阵列。

这样，接收到交通信息的接收方基于屏蔽位信息而正确地识别“未知”区段。

附图说明

图1A示出根据本发明第一实施例的用来实现交通信息表示方法的数据；

图1B示出根据本发明第一实施例的用来实现交通信息表示方法的数据；

图2A是示出根据本发明第一实施例的彩色显示交通信息表示方法的图的打印输出，其中，以彩色线的水印(watermark)程度来表示状态量的可靠性；

图2B是示出根据本发明第一实施例的彩色显示交通信息表示方法的图的打印输出，其中，以彩色线的粗度(thickness)来表示状态量的可靠性；

图2C是示出根据本发明第一实施例的彩色显示交通信息表示方法的图的打印输出，其中，以实/虚彩色线来表示状态量的可靠性；

图3示出环路线圈传感器；

图4示出超声波传感器；

图5示出图像传感器；

图6是示出根据本发明第一实施例的灰度级信息生成部分的配置的方框图；

图7是示出根据本发明第二实施例的路径信息计算器的配置的方框图；

图8是示出根据本发明第三实施例的交通信息提供系统的配置的方框图；

图9示出在突发拥堵期间的旅行时间的改变；

图10是示出根据本发明第四实施例的系统配置的方框图；

图11是示出根据本发明第四实施例的系统中的处理过程的流程图；

图12图示测量值与统计值的平均的偏差(alienation)；

图13A示出根据本发明第四实施例的系统所传送的交通信息的数据结构，其中示出了位置参考信息；

图13B示出根据本发明第四实施例的系统所传送的交通信息的数据结构，其中示出了编码后的交通信息；

图14是示出根据本发明第五实施例的系统配置的方框图；

图15是示出根据本发明第五实施例的系统中的处理过程的流程图；

图16是示出根据本发明第七实施例的系统(CDRGS)配置的方框图；

图17是示出根据本发明第七实施例的系统(CDRGS)中的处理过程的流程图；

图18A示出根据本发明第七实施例的系统所传送的交通信息的数据结构，其中示出了路线的位置参考信息；

图18B示出了根据本发明第七实施例的系统所传送的路径信息的数据结构，其中示出了属性信息；

图19是示出本发明第七实施例中的所提供的路线的显示形式的图(彩色)的打印输出；

图20是示出根据本发明第七实施例的系统(CDRGS)中的另一处理过程的流程图；

图21是示出根据本发明第七实施例的系统(LDRGS)的配置的方框图；

图22是示出根据本发明第七实施例的系统(LDRGS)中的处理过程的流程图；

图23A图示相关技术交通信息；

图23B图示相关技术交通信息；

图24A示出相关技术交通信息的数据结构，其中示出了形状向量数据串信息；

图24B示出相关技术交通信息的数据结构，其中示出了交通信息；

图25A示出根据本发明第八实施例的表示交通信息的方法，其中示意性地示出了编码/压缩后的信息；

图25B示出根据本发明第八实施例的表示交通信息的方法，其中示意性地示出了解码后的信息；

图25C示出了根据本发明第八实施例的表示交通信息的方法，其中示意性地示出了使用解码后的信息再现的交通信息；

图26是示出根据本发明第八实施例的交通信息提供系统的配置的方框图；

图27是示出根据本发明第八实施例的交通信息提供系统的操作的流程图；

图28是示出根据本发明第八实施例的交通信息提供系统的另一操作的流程图；

图29示出根据本发明第八实施例的交通信息的数据结构；

图30A图示根据本发明第八实施例的、在交通信息未知的区段中的数据设置；

图30B图示根据本发明第八实施例的、在交通信息未知的区段中的数据设置；

图30C图示根据本发明第八实施例的、在交通信息未知的区段中的数据设置；

图30D图示根据本发明第八实施例的、在交通信息未知的区段中的数据设置；

图31A图示根据本发明第八实施例的道路区段参考数据；

图31B图示根据本发明第八实施例的道路区段参考数据；

图31C图示根据本发明第八实施例的道路区段参考数据；

图32是示出根据本发明第九实施例的交通信息提供系统的方框图；

图33示出根据本发明第九实施例的交通信息提供系统中的传送数据的数据结构(从探测汽车到中心的传送数据的格式示例)；

图34A图示相关技术交通信息；

图34B图示相关技术交通信息；

图34C图示相关技术交通信息；

图34D图示相关技术交通信息；

图35示出用于量化相关技术交通信息的速度量化表；

图36示出在相关技术交通信息的编码中使用的编码表(交通信息的统计预测值的编码表示例)；

图37A示出相关技术交通信息的数据结构，其中示出了形状向量数据串信息(编码/压缩后的数据)；

图37B示出相关技术交通信息的数据结构，其中示出了交通信息；以及

图38示出相关技术交通信息的另一数据结构(用FFT表示的交通信息示例)。

所有附图中的附图标记表示：10：交通信息测量装置；11：传感器处理器A；12：传感器处理器B；13：传感器处理器C；14：交通信息计算器；15：交通信息传送器；21：传感器A(超声波传感器)；22：传感器B(图像传感器)；23：传感器C(探测汽车)；30：交通信息/属性信息生成器/传送器；31：当前交通信息收集器；32：统计信息积存部分；33：交通信息转换器；34：编码器；35：信息传送器；36：数字地图数据库A；37：属性信息生成器；38：属性信息计算器；40：路线计算器；60：接收方装置；61：信息接收器；62：解码器；63：位置参考部分；64：交通信息/属性信息处理器；65：数字地图数据库B；66：链路成本表；67：信息使用部分；68：本地车辆位置确定部分；69：GPS天线；70：陀螺仪(gyroscope)；71：引导装置；72：旅行轨迹积存部分；73：信息传送器；74：参考信息确定部分；75：参考信息输入MMI；76：雨刷器(wiper)；77：当前位置/目的地设置部分；78：目的地输入MMI；79：路线信息/属性信息使用部分；80：灰度级信息生成器；81：交通信息积存部分；82：灰度级信息计算器；83：定义表；84：统计交通信息生成器；85：预测信息生成器；86：交通信息编辑部分；87：旁路(bypath)信息生成器；88：探测汽车测量信息生成器；89：统计交通信息数据库；90：传感器A交通确定部分；91：传感器Z交通确定部分；92：探测汽车交通确定部分；93：旁路信息数据库；100：路径信息计算器；101：交通信息接收器；102：动态链路成本计算器；103：路径计算条件确定部分；104：链路成本确定部分；105：地图数据库；106：路径计算链路成本积存部分；107：路径计算器；108：路径计算结果传送器；120：交通信息传送器/信息费用计算器；121：交通信息数据库；122：交通信息传送区域/目标道路确定部分；123：请求信息接收器；124：信息费用确定部分；125：交通信息编辑部分；126：交通信息传送器；127：费用数据库；130：客户端装置；131：请求信息传送器；132：信息请求区域/目标道路确定部分；133：输入操作部分；134：交通信息接收器；135：解码器；136：交通信息使用部分；137：数字地图数据库；180：MMI部分；181：交通信息接收器；182：路线计算器；183：属性信息计算器；300：路线/属性信息计算器/传送器；1010：交通信息测量装置；1011：传感器处理器A；1012：传感器处理器B；1013：传感器处理器C；1014：交通信息计算器；1021：传感器A(超声波传感器)；1022：传感器B(AVI传感器)；1023：传感器C(探测汽车)；1030：交通信息传送器；1031：交通信息收集器；1032：量化单元确定部分；1033：交通信息转换器；1034：编码器；1035：信息传送器；1036：数字地图数据库；1050：编码表创建部分；1051：编码表计算器；1052：编码表；1053：交通信息量化表；1054：距离量化单元参数表；1060：接收方装置；1061：信息接收器；1062：解码器；1063：地图匹配和区段确定部分；1064：交通信息反映部分；1066：链路成本表；1067：信息使用部分；1068：本地车辆位置确定部分；1069：GPS天线；1070：陀螺仪；1071：引导装置；1080：探测汽车收集系统；1081：旅行轨迹测量信息使用部分；1082：编码数据解码器；1083：旅行轨迹接收器；1084：编码表传送器；1085：编码表选择器；1090：探测汽车安装的机器；1091：旅行轨迹传送器；1092：编码器；1093：本地车辆位置确定部分；1094：编码表接收器；1095：编码表数据；1096：旅行轨迹测量信息积存部分；1097：测量信息有效/无效确定部分；1098：传感器信息收集器；1101：GPS天线；1102：陀螺仪；1103：传感器X；1104：传感器Y；1105：传感器Z；1106：传感器A；1107：传感器B；1108：传感器C。

具体实施方式

将参照附图来描述本申请的实施例。

(第一实施例)

关于本发明的第一实施例，下面描述生成灰度级信息的方法。

如图1A和1B所示，采用以采样点的状态量(距离量化单元的状态量)来表示沿道路改变的交通信息的交通信息(图1A)、以及表示每个采样点的状态量的可靠性的灰度级信息(图1B)的方式，来呈现诸如拥堵信息、旅行时间信息和速度信息的交通信息。所述采样点的设置间隔不一定对于交通信息的状态量和灰度信息相同。例如，在不背离本发明目的的情况下，可为多个状态量的采样点定义单个点上的灰度级信息，或者，可为相同区段中的状态量和灰度级信息指定各自的采样点数目。

在此示例中，以四级(两位)来表示灰度级信息。用3表示具有最高可靠性的状态，然后，随着可靠性变得更低而用2、1来表示。0表示有故障的车辆传感器、或缺乏信息的“未知”状态。

基于该信息，通过使用如图1A至2C所示的彩色线在地图上显示道路的拥堵。在图1A至3C中，表示距离量化单元的状态量的车辆速度为10km/h或以下的部分呈现为红色，10至20km/h的部分呈现为黄色，而20km/h或以上的部分呈现为绿色。在图2A中，在表示状态量可靠性的灰度级信息为3的情况中，使用0％的彩色透过率(transmittance)。在灰度级信息为2的情况中，使用33％的彩色透过率。在灰度级信息为1的情况中，使用66％的彩色透过率。在图2A至3C中，为上行线路(up line)和下行线路(down line)分别显示拥堵。在未知区段中不使用用来表示拥堵的彩色线。

在图2B中，在表示状态量可靠性的灰度级信息为3的情况中，使用粗线。在灰度级信息为2的情况中，使用中粗线。在灰度级信息为1的情况中，使用细线。

在图2C中，在灰度级信息为3的情况中，使用实线。在其为2的情况中，使用长虚线。在其为1的情况中，使用短虚线。

确定灰度级信息值的因素包括以下因素：

-即使对于相同的交通信息(拥堵、旅行时间等)，密集安装了传感器的道路的灰度级信息的值也为高；随着传感器的密度变得更低，灰度级信息的值降低。

-即使对于相同的交通信息，在用于确定交通的传感器更精确时，灰度级信息的值也更高；随着传感器精度变得更低，灰度级信息的值降低。传感器可以是环路线圈传感器(图3)、超声波传感器(图4)或图像传感器(图5)。环路线圈传感器(图3)对通过该传感器的车辆的数目进行计数，但不能识别车辆的类型，这意味着该传感器的精度低。图像传感器(图5)用照相机对行进中的车辆拍照，并处理所拍摄的图像，以通过其牌照来识别车辆速度、车辆类型、车辆的数目，以及按照需要识别特定车辆，这意味着该传感器精度高。超声波传感器将超声波从车辆上方发射到道路表面，并使用反射波来测量目标车辆的高度。因此，超声波传感器可确定车辆的数目和车辆类型。当与图像传感器和环路线圈传感器相比时，其精度中等。

-即使对于相同的交通信息，在最近趋势的变化较小时，灰度级信息的值也较高；随着所述变化变得更大，灰度级信息的值降低。例如，“最近趋势的变化”包括测量点处的拥堵长度的变化。在回家的高峰交通中测量点处的拥堵长度逐渐改变的情况中，该趋势的变化较小。在诸如由短时间施工和大型车辆的停车/停止引起的拥堵的拥堵的长度随时间而显著改变的情况中，该趋势的变化较大。

-即使对于相同的交通信息，在过去的统计的变化较小时，灰度级信息的值也较高；随着所述变化变得更大，灰度级信息的值降低。

-即使对于基于传感器的检测结果估计的相同交通信息，在与探测信息(诸如从充当探测器的行进中的车辆收集的行进速度的信息)的差异较小时，灰度级信息的值也较高；随着所述差异变得更大，灰度级信息的值降低。

-即使对于相同的交通信息，在过去的统计值的变化较小时，灰度级信息的值也较高；随着所述变化变得更大，灰度级信息的值降低。对于统计交通信息，基于标准偏差来确定灰度级的值。

-即使对于在不能获得传感器检测的信息的信息缺乏时的相同的估计交通信息，当伴随有仿真时所述计算方法的算法高度精确的时候，灰度级信息的值也较高；当基于来自先前和随后的值的简单假定、所述计算方法的算法精度低时，灰度级信息值也低。

-即使对于根据趋势而预测近期交通的相同预测信息(趋势预测)，当最近趋势的变化较小时，灰度级信息的值也较高；随着所述变化变得更大，灰度级信息的值降低。

-即使对于根据过去的统计而预测近期交通的相同预测信息(统计预测)，当过去的统计的变化较小时，灰度级信息的值也较高；随着所述变化变得更大，灰度级信息的值降低。

-即使对于相同的预测信息，在过去正确回答(answer)的百分比较高时，灰度级信息的值也较高；随着所述百分比变得更低，灰度级信息的值降低。

-即使对于相同的探测汽车测量信息，当自从信息的收集起流逝的时间较短时(当数据较新时)，灰度级信息的值也较高；随着所述流逝的时间变得更长，灰度级信息的值降低。

-即使对于相同的旁路路线信息，当选择旁路的影响非常大时，灰度级信息的值也较高；随着所述影响变得更小，灰度级信息的值下降。

图6示出了用于根据以上观点生成灰度级信息的灰度级信息生成器80的配置。

灰度级信息生成器80包括：传感器A交通确定部分90，用于识别传感器A 21的操作，并收集传感器A 21检测到的信息；传感器Z交通确定部分91，用于识别传感器Z 22的操作，并收集传感器Z 22检测到的信息；探测汽车交通确定部分92，用于从探测汽车23收集数据，并监控收集状态；交通信息编辑部分86，用于生成当前时间点的交通信息；统计交通信息数据库89，在其中积存过去的交通信息；统计交通信息生成器84，用于通过使用在统计交通信息数据库89中积存的信息生成统计交通信息；预测信息生成器85，用于生成近期的交通预测信息；旁路信息数据库93，在其中积存旁路信息；旁路信息生成器87，用于通过使用旁路信息数据库93中积存的旁路信息生成旁路信息；探测汽车测量信息生成器88，用于通过使用从探测汽车23收集的信息生成探测汽车测量信息；交通信息积存部分81，用于积存由每个部分生成的交通信息、预测信息、统计交通信息、旁路信息、以及探测汽车测量信息；定义表83，用于对灰度级信息进行量化；以及灰度级信息计算器82，用于通过使用定义表83生成灰度级信息。

灰度级信息生成器的交通信息编辑部分86通过使用由传感器交通确定部分90、91和探测汽车交通确定部分92收集的信息来生成当前时间点的交通信息。预测信息生成器85通过使用由交通信息编辑部分86生成的当前时间点的交通信息、以及在统计交通信息数据库89中积存的统计交通信息来生成预测信息。旁路信息生成器87通过使用在旁路信息数据库93中积存的信息来关于生成当前拥堵的道路的旁路信息。

统计交通信息生成器84统计地分析在统计交通信息数据库89中积存的信息，以生成统计交通信息。探测汽车测量信息生成器88通过使用从探测汽车23收集的信息来生成探测汽车测量信息。将由每个部分生成的交通信息预测信息、统计交通信息、旁路交通信息、以及探测汽车测量信息传送到交通信息积存部分81和灰度级信息计算器82，并将其积存在交通信息积存部分81中。

灰度级信息计算器82使用定义表83来生成以上信息的灰度级信息。

在定义表83中定义了与传感器的安装密度和传感器类型相对应的灰度级值。灰度级信息计算器82基于交通信息编辑部分86所使用的传感器A至Z的安装密度以及传感器A至Z的类型，确定每个区段中的灰度级值，以生成交通信息。

在定义表83中定义了与从测量时间起流逝的时间相对应的灰度级值。灰度级信息计算器82基于自从由交通信息编辑部分86使用的数据的测量起流逝的时间，确定每个区段中的灰度级值，以生成交通信息。

在定义表83中定义了与状态量的趋势的变化相对应的灰度级值。灰度级信息计算器82通过计算交通信息的状态量的趋势、并相对于定义表83检查所计算的值，确定每个区段中的灰度级值。

在定义表83中定义了与状态量的统计变化相对应的灰度级值。灰度级信息计算器82通过计算从过去到现在的区段中的交通信息的状态量的统计变化、并相对于定义表83检查所计算的值，确定每个区段中的灰度级值。

在定义表83中定义了与从传感器的测量值得到的状态量和从探测信息得到的状态量的偏差相对应的灰度级值。灰度级信息计算器82计算交通信息的状态量和探测汽车信息的状态量之间的差，并相对于定义表83检查所计算的值，以确定每个区段中的交通信息的灰度级值。

灰度级信息计算器82计算从过去到现在的统计交通信息的状态量的统计变化，并相对于与状态量的统计变化相对应的灰度级值而检查所计算的值，以确定每个区段中的灰度级值。

在定义表83中定义了与用来在信息缺乏时估计状态量的计算系统相对应的灰度级值。灰度级信息计算器82基于由交通信息编辑部分86使用的计算系统来确定每个区段中的灰度级值，以生成交通信息。

灰度级信息计算器82计算交通信息的状态量的趋势，并相对于与定义表83中定义的状态量的偏差相对应的灰度级值而检查所计算的值，以确定由预测信息生成器85生成的预测交通信息的状态量的灰度级值。

灰度级信息计算器82计算从过去到现在的区段中的交通信息的状态量的统计变化，并相对于与定义表83中定义的状态量的统计变化相对应的灰度级值而检查所计算的值，以确定由预测信息生成器85生成的预测交通信息的状态量的灰度级值。

在定义表83中定义了与预测交通信息的正确回答的百分比相对应的灰度级值。灰度级信息计算器82计算由预测信息生成器85生成的预测交通信息的正确回答的百分比，并基于所计算的值确定预测交通信息的灰度级值。

在定义表83中定义了与采样探测汽车的编号相对应的灰度级值。灰度级信息计算器82基于探测汽车测量信息生成器88所使用的样本数目来确定探测汽车测量信息的灰度级值，以生成探测汽车测量信息。

灰度级信息计算器82基于自从测量由探测汽车测量信息生成器88使用探测汽车数据起流逝的时间来确定探测汽车测量信息的灰度级值，以生成探测汽车测量信息。

在定义表83中定义了与使用旁路时减少的时间相对应的灰度级值。灰度级信息计算器82基于在由旁路信息生成器87生成的旁路信息中使用旁路时减少的时间，确定旁路信息的灰度级值。

以这一方式，灰度级信息生成器80生成交通信息、预测信息、统计交通信息、旁路信息、以及探测汽车测量信息的灰度级信息。

在仅要生成交通信息、预测信息、统计交通信息、旁路信息、以及探测汽车测量信息中的某些信息项的灰度级信息的情况中，灰度级信息生成器80可以仅包括相关的块。

(第二实施例)

关于本发明的第二实施例，下面描述在设置用来执行路径搜索的链路成本时使用灰度级信息的情况。

图7示出了在汽车导航装置或路径提供装置中的路径信息计算器100的配置，其中，路径信息计算器100接收交通拥堵的状态量、以及表示其可靠性的灰度级信息作为交通信息，并输出路径信息。

路径信息计算器100包括：交通信息接收器101，用于接收交通信息；动态链路成本计算器102，用于根据交通拥堵计算每条链路的动态链路成本；地图数据库105，用于提供地图数据；路径计算条件确定部分103，用于基于从外部接口输入的信息确定路径计算条件；链路成本确定部分104，用于通过使用灰度级信息确定每条链路的链路成本；路径计算链路成本积存部分106，用于积存所确定的链路成本；路径计算器107，用于通过使用所积存的链路成本，执行从起点到终点的路径计算；以及路径计算结果传送器108，用于作为路径信息传送路径计算结果。

路径信息计算器100的交通信息接收器101接收交通拥堵的状态量、以及表示其可靠性的灰度级值，并将交通拥堵的状态量输出到动态链路成本计算器102，以及将灰度级的位串输出到链路成本确定部分104。

从外部接口(对于汽车导航装置来说是人机接口(路径条件设置屏幕)；对于路径提供装置来说是路径计算请求命令的接收器)向路径计算条件确定部分103输入关于要得到的路径的起点和终点的信息、以及指明对于路径计算的条件的信息(例如是否将优先权给予高速公路、右/左转向的频率)。路径计算条件确定部分103将关于起点和终点的信息输出到路径计算器107，并将路径计算条件输出到链路成本确定部分104。

接收关于交通拥堵的信息的动态链路成本计算器计算由拥堵引起的随时间改变的每条链路的动态链路成本，并将所计算的值输出到链路成本确定部分104。

链路成本确定部分104从地图数据库(或路径搜索网络)105获取由链路长度引起的不随时间改变的每条链路的静态链路成本，并通过使用灰度级信息来改变静态链路成本与动态链路成本的分配比，从而计算每条链路的链路成本。计算表达式如下：

链路成本＝((Gi/Gmax)×动态链路成本)+((1-(Gi/Gmax)×静态链路成本)

其中，Gi是相关区段的灰度级值，而Gmax是灰度级的最大值(在图1A和1B示出的示例中，Gmax(高可靠性)＝3，Gmin(未知)＝0)。

链路成本确定部分104还改变链路成本，以适应路径计算条件，例如在给予高速公路优先权的情况下将高速公路加权。

在路径计算链路成本积存部分106中积存由链路成本确定部分104计算的每条链路的链路成本。

路径计算器107从地图数据库105获取从起点到终点的多条路径。随后，路径计算器107从路径计算链路成本积存部分106读取每条路线的链路成本，计算从起点到终点的每条路径的总链路成本，并选择总链路成本最小的路径。路径计算结果传送器108传送由路径计算器107选择的路径信息。

以这一方式，借助于通过使用灰度级信息来改变静态链路成本与动态链路成本的分配比，有可能生成用于获取适当路径信息的链路成本。

(第三实施例)

关于本发明的第三实施例，下面描述将灰度级信息用作用于测量交通信息的信息值的手段的情况。

图8示出了一种系统，其包括：交通信息传送器/信息费用计算器120，其在可收费的基础上提供交通信息；以及客户端装置130，其接收可收费的交通信息。交通信息传送器/信息费用计算器120基于客户端装置130的请求而提供交通信息。基于附加到交通信息的灰度级信息而计算交通信息的费用。

交通信息传送器/信息费用计算器120包括：请求信息接收器123，用于从客户端装置130接收交通信息请求；交通信息传送区域/目标道路确定部分122，用于确定客户端装置130所请求的交通信息的区域和目标道路；交通信息数据库121，在其中积存附加了灰度级信息的交通信息数据；交通信息编辑部分125，用于从交通信息数据库121读取关于相关区域和目标道路的交通信息，并编辑所读取的信息；交通信息传送器126，用于将编辑后的交通信息传送到客户端装置130；信息费用确定部分124，用于基于灰度级信息而确定要提供到客户端装置130的交通信息的费用；以及费用数据库127，在其中积存费用数据。

客户端装置130包括：输入操作部分133，用户向其输入数据；信息请求区域/目标道路确定部分12，用于确定交通信息的区域和目标道路；请求信息传送器，用于向交通信息传送器/信息费用计算器120发出对交通信息的请求；交通信息接收器，用于从交通信息传送器/信息费用计算器120接收交通信息；解码器135，用于将所接收的交通信息解码；交通信息使用部分136，用于使用交通信息；以及数字地图数据库137。

此系统的交通信息传送器/信息费用计算器120根据需要而将交通拥堵的状态量、以及指示其可靠性的灰度级信息积存到交通信息数据库121中。从客户端装置130接收到对交通信息的请求之后，交通信息传送器/信息费用计算器120识别客户端装置130所请求的交通信息的区域和目标道路。交通信息编辑部分125从交通信息数据库121读取相关区域的交通信息。交通信息编辑部分125将交通信息数据和所附的灰度级信息传送到信息费用确定部分124，以及编辑交通信息，并通过信息传送器126将编辑后的信息提供给客户端130。

接收到交通信息和灰度级信息之后，信息费用确定部分124通过使用以下表达式确定信息费用：

信息费用＝∑[(Gi/Gmax)×Cost(Ti)]

其中，Gi是相关区段的灰度级值，Gmax是灰度级的最大值，并且Cost(Ti)是交通信息Ti的基本费用。

信息费用确定部分124将如此确定的信息费用记入费用数据库127。

客户端装置130将由交通信息传送器/信息费用计算器120提供的交通信息解码，并使用解码后的信息。

以这一方式，在此系统中，交通信息的精度越高，信息费用变得越大，而精确度越低，信息费用变得越小。这提供了合理的收费系统。

尽管将交通信息表示为采样点处的状态量(距离量化单元的状态量)，但本发明也适用于用另外的方式表示的交通信息。

(第四实施例)

关于本发明的第四实施例，下面描述利用灰度级信息显示交通信息的状态量与往常的差异的情况。

当用户可获取关于他/她用于往返、并且他/她知道其拥堵状态的道路的信息“与往常相比，该道路更加拥堵还是较不拥堵”时，有可能确定是存在可根据经验预测汽车流量的自然拥堵、还是存在用户不能预测的突发拥堵。这非常有助于用户选择路径。

通常，难以通过使用传感器来收集包括可导致突发拥堵的事故、施工、管制和道路异常的事件。探测汽车可测量极为精确的旅行时间。因此，有可能从使用探测汽车收集的交通信息获取与正常交通的偏差量。有可能从偏差量检测突发拥堵(注意，不能确定原因)。

图9示出了在其水平轴上显示测量时刻、而在其垂直轴上显示旅行时间的图，其中，以实线呈现正常交通时的旅行时间转变，而以虚线呈现存在突发事件时的旅行时间转变。当发生突发事件时，观测到旅行时间的不寻常的增加。

根据此实施例的交通信息显示方法，得到所测量的旅行时间数据与过去的旅行时间的平均值的偏差幅度，并且，一起呈现旅行时间测量数据和指示其属性信息的灰度级信息。

图10示出了生成并提供测量信息和灰度级信息的中心、以及接收和使用此交通信息的接收方的配置。该中心包括：交通信息测量装置10，用于通过使用传感器A(超声波车辆传感器)、传感器B(图像传感器)22和传感器C(探测汽车)23来测量交通信息；以及交通信息/属性信息生成器/传送器30，用于从测量信息生成交通信息和灰度级信息，并传送所得到的信息。

交通信息测量装置10包括：传感器处理器A 11、传感器处理器B 12、以及传感器处理器C 13，其处理从传感器21、22、23获取的数据；以及交通信息计算器14，用于通过使用由传感器处理器11、12、13处理的数据计算交通信息的测量信息，并将所计算的信息和指示目标区段的信息一起输出到交通信息/属性信息生成器/传送器30。

交通信息/属性信息生成器/传送器30包括：当前交通信息收集器31，用于从交通信息测量装置10收集测量信息和目标区段信息；统计信息积存部分32，用于积存所收集的测量信息和目标区段信息；属性信息生成器37，用于计算测量信息的属性信息，以生成灰度级信息；交通信息转换器33，用于将测量信息、灰度级信息和目标区段信息转换为适于编码的形式；编码器34，用于将转换后的数据编码；信息传送器35，用于传送编码后的交通信息、灰度级和目标区段信息；以及由交通信息转换器33参考的数字地图数据库36。

诸如汽车导航装置的接收方装置包括：信息接收器61，用于接收由交通信息传送器30提供的信息；解码器62，用于将所接收的信息解码，以再现交通信息、灰度级信息和目标区段信息；数字地图数据库65；链路成本表66，在其中描述了每条链路的链路成本；位置参考部分63，用于参考数字地图数据库65，以识别交通信息的目标区段；交通信息/属性信息处理器64，用于基于交通信息和灰度级信息而更新链路成本表66的描述；本地车辆位置确定部分68，用于通过使用GPS天线69和陀螺仪70来确定本地车辆位置；信息使用部分67，用于显示本地车辆位置周围的地图、或附带拥堵信息的路径引导，或执行到目的地的路线搜索；以及引导装置71，用于执行语音引导。

交通信息/属性信息生成器/传送器30的属性信息生成器37根据图11中示出的过程来生成灰度级信息。

属性信息生成器37获取由当前交通信息收集器31从交通信息测量装置10收集的当前测量信息(步骤1)，从统计信息积存部分32获取相同目标区段的过去的测量信息(统计信息)(步骤2)，计算当前测量信息与统计信息的平均偏离了多远(步骤3)，并将与偏差幅度相对应的值设置为表示当前测量信息的属性信息的灰度级信息(步骤4)。

例如，在以两位和四级的灰度级信息显示旅行时间的属性信息的情况中，计算平均值和标准偏差σ，并根据当前测量值与旅行时间平均值的偏差幅度而如下设置灰度级信息；

在当前测量值与平均值的偏差小于1σ时：0

在当前测量值与平均值的偏差为1σ或更大且小于2σ时：1

在当前测量值与平均值的偏差为2σ或更大且小于3σ时：2

在当前测量值与平均值的偏差为3σ或更大时：3

当假设交通流由于测量数据失败而停止时：3

图12示意性地示出了旅行时间的统计信息平均值(实线)、该日的旅行时间测量值(虚线)、以及灰度级信息被显示为1的范围(在交替的长和短虚线之间)。此示例示出了由于发生突发事件而造成拥堵时灰度级信息值超过1的情况。以这一方式，灰度级信息可充当识别在目标区段中是否存在突发拥堵(即使是熟悉该目标区段的用户也不能预测汽车流量的拥堵)的指示符。

当被包括在交通信息中时，灰度级信息被传送给接收方装置60。图13A和13B图示了从交通信息/属性信息生成器/传送器30传送的交通信息(图13B)、以及指示目标区段的位置参考信息(图13A)的数据结构。交通信息(图13B)包括编码后的交通信息数据和灰度级信息数据。

接收方装置60将所接收的数据解码，并根据位置参考信息识别交通信息的目标区段。接收方装置60还将交通信息和灰度级信息写入链路成本表66，以更新链路成本。接收方装置60的信息使用部分67在本地车辆位置周围的地图上闪烁显示将拥堵信息，同时随着灰度级信息值变得更高以及与统计信息的偏差变得更大而设置更短的闪烁间隔。信息使用部分67提供来自引导装置71的语音引导，例如在存在具有高灰度级值的拥堵时的“在你前方有突发拥堵(在路线上)”。信息使用部分67在路径搜索中将与所述偏差相对应的惩罚成本(penalty cost)加到遭遇到突发拥堵的区段的标准链路成本上，从而使该道路区段吸引力较小。

以这一方式，通过将指示与正常交通的偏差的程度的信息设置为交通信息的属性信息、并和交通数据一起提供表示属性信息的灰度级信息，驾驶者可避免被卷入不可预测的拥堵中的风险。

作为交通信息而提供的交通(traffic)可以是旅行时间、旅行速度、交通量、占用率、拥堵等级、或拥堵长度。

可基于与通过在统计信息中分割从最大到最小值的范围而得到的四分位值(quartile)的比较，来设置灰度级信息值。例如，

在当前测量值等于或小于第一四分位值时：0(远不如往常拥堵)

在当前测量值介于第一和第二四分位值之间时：1(稍不如往常拥堵)

在当前测量值介于第二和第三四分位值之间时：2(稍比往常拥堵)

在当前测量值等于或大于第三四分位值时：3(远比往常拥堵)

可通过日类型(工作日、星期六、星期日、每月的第5、第10、第15、第20、第25和第30日，事件日(event day))、或通过天气来对统计信息进行合计，并且，可以将当前测量值与其曰类型或天气和当前测量值的日类型或天气相同的统计信息相比较。

灰度级信息的值在其以二进制表示法表示时是有意义的，“0”指示普通拥堵，而“1”指示突发拥堵。通过增大用于灰度级信息的值以便精确地表示偏差量，提高了信息的附加价值。

在将交通信息、灰度级信息和目标区段信息编码和传送时，编码不是强制性的。可使用除了形状向量以外的信息来识别交通信息的目标区段。例如，可使用道路区段标识符、路口标识符、链路号、分配给道路地图的每个瓦形(tile-shaped)的片段的标识符、在道路上安装的千米桩(kilo post)、道路名称、地址、以及邮政编码作为位置参考信息。

(第五实施例)

关于第五实施例，下面描述这样的系统，其中，在通过使用第四实施例的表示方法来提供交通信息时，接收方指定要与当前信息相比较的统计信息的日类型和时间区。

用户识别出的道路上的交通可与特定季节、每星期的日子或特定天气有关，并且可与该道路上的平均交通拥堵不同。这在用户仅在特定季节或每周的特定日子驾驶汽车的情况中经常发生。在用户刚好在大规模施工开始之前在道路上驾驶的情况中，用户不知道大规模施工期间的拥堵。在很多大型购物中心、百货商店、车站、或室内娱乐设施的停车场中的拥堵和等待时间很大程度上取决于天气。停车场周围的交通在晴朗的日子和下雨的日子之间显著不同。

该系统用交通信息的属性信息来表示用户认识到拥堵的交通和当前交通之间的偏差。这样，用户向信息提供商通知日类型、用户知道拥堵的时间区、或当前天气。信息提供商从统计信息中收集满足条件的统计信息，以生成参考信息，并将参考信息与当前信息相比较，从而生成交通信息的属性信息。

图14示出了该系统的配置。接收方装置60包括：人机接口(MMI)75，用于输入参考信息；旅行轨迹积存部分72，用于积存旅行轨迹；雨刷器76，在下雨天气中操作；参考信息确定部分74，用于根据从参考信息输入MMI 75输入的信息、雨刷器76的操作以及过去的旅行轨迹确定用于参考信息的条件；以及信息传送器73，用来将用于参考信息的条件传送到交通信息/属性信息生成器/传送器30。其它配置与第四实施例的配置(图10)相同。

图15的流程图示出了接收方装置60和交通信息/属性信息生成器/传送器30的操作过程。

接收方装置60的参考信息确定部分74基于从参考信息输入MMI 75输入的信息指定用于参考信息的条件。当雨刷器正在操作时，参考信息确定部分74指定下雨天气作为用于参考信息的条件。参考信息确定部分74从过去的旅行轨迹得到过去旅行历史的日类型和时间区，并指定该日类型和时间区作为用于参考信息的条件(步骤10)。接收方装置60将用于参考信息的条件传送到交通信息/属性信息生成器/传送器30(步骤11)。

交通信息/属性信息生成器/传送器30的属性信息生成器37获取由当前交通信息收集器31从交通信息测量装置10收集的当前测量信息(步骤10)，选择满足所指定条件的统计信息以生成参考信息(步骤21)，并将当前信息与参考信息的平均相比较以计算与平均的偏差(步骤22)，将与偏差幅度相对应的值设置为灰度级信息，并将当前信息和灰度级信息传送给接收方装置60(步骤23)。接收方装置60接收交通信息，并与第四实施例相同地使用该信息(步骤12)。

以这一方式，该系统提供了针对用户的个人经验定制的详细交通信息。用户获取与用户熟悉其拥堵的交通信息相比较的、作为灰度级信息的信息，从而正确地预测当前拥堵中的汽车流量。因此，使适当的路径选择成为可能。

(第六实施例)

关于本发明的第六实施例，下面描述这样的情况，其中，使用增加/减少交通的趋势作为交通信息的属性信息、并以灰度级信息来表示属性信息。

用来实现交通信息表示方法的发送方和接收方的配置与第四实施例中的配置(图10)相同。

基于与某个时间之前的交通的比较，确定交通的增加/减少趋势，并以灰度级信息来表示该趋势。例如，为了表示旅行时间的增加/减少，将当前旅行时间与30分钟前的旅行时间相比较，并且，将灰度级信息显示为：

当旅行时间改变(减少)了20％或更多时：0

当旅行时间的变化介于-20％和0％之间时：1

当旅行时间的变化介于0％和20％之间时：2

当旅行时间改变(增加)了20％或更多时：3

以这一方式，通过将交通增加/减少趋势设置为属性信息，用户可适当地处理突发的拥堵。在旅行时间增加时，用户可选择替换路线。在旅行时间减小时，用户可留在拥堵中。

交通信息的属性信息可以是变量(variation)，例如包括“拥堵长度的增大/减小”、“行进速度的增大/减小”、“单元块(或链路)旅行时间的增加/减少”、以及“停车场的占用率”和“停车场的等待时间”的增加/减少比率。可以以灰度级信息显示这种属性信息。

(第七实施例)

关于本发明的第七实施例，下面描述这样的情况，其中，使用通过路径搜索得到的路径信息的优越级作为路径信息的属性信息、并以灰度级信息来表示属性信息。

汽车导航装置提供了DRGS(动态路线引导系统)，以呈现到目的地的最短时间路线。只要所需时间几乎相同，驾驶者就可能希望使用熟悉、常用的路线。

在此实施例中的显示路径信息的方法中，将最短时间路线与另一路线(参考路线)相比较，并以灰度级信息显示相对于参考路线的最短时间路线的优越级，并提供最短时间路线信息和灰度级信息。驾驶者可以在最短时间路线的优越级高的情况下选择该路线，而在其优越级低的情况下选择另一路线。

图16示出了通过此方法提供路径信息的系统的配置。在此示例中，中心计算最短时间路线和灰度级信息，并将所述信息提供到接收方装置，即所谓的CDRGS(中心计算型DRGS)。该中心的路线/属性信息计算器/传送器300包括：起点/终点确定部分，用于基于从接收方装置60传送的有关当前位置和目的地的信息，确定路径搜索的起点和终点；当前交通信息收集器31，用于从交通信息测量装置10收集交通信息和目标区段信息；路线计算器40，用于计算到目的地的最短时间路线；属性信息计算器38，用于计算最短时间路线的优越级，并生成灰度级信息；编码器34，用于将关于最短时间路线和灰度级信息的数据编码；信息传送器35，用于传送编码后的所提供的路线和灰度级信息；以及数字地图数据库36。

接收方装置60包括：信息接收器61，用于接收由路线/属性信息计算器/传送器300提供的信息；解码器62，用于将所接收的信息解码，以再现路线信息和交通信息；数字地图数据库65；位置参考部分63，用于参考数字地图数据库65，以识别所提供的路线；路线信息/属性信息使用部分79，用于处理所提供的路线信息和灰度级信息，并使用处理后的信息；MMI 180，用于显示路线信息；引导装置71，用于执行语音引导；本地车辆确定部分68，用于通过使用GPS天线69和陀螺仪70来确定本地车辆位置；MMI 78，用于输入目的地；当前位置/目的地设置部分77，用于设置当前位置和目的地；以及信息传送器，用于将关于当前位置和目的地的信息传送到路线/属性信息计算器/传送器300。

图17的流程图示出了接收方装置60和路线/属性信息计算器/传送器300的操作过程。

在接收方装置60上显示路线请求屏幕，并将目的地输入该屏幕(步骤30)。当前位置/目的地设置部分77获取当前位置(步骤30)，设置目的地和当前位置，并将所述信息传送到路线/属性信息计算器/传送器300(步骤32)。

路线/属性信息计算器/传送器300的当前交通信息收集器31从交通信息测量装置10收集当前(或过去，如果需要的话)(步骤40)。路线计算器40参考所收集的交通信息，并计算所指定的当前位置和目的地之间的最短时间路线(步骤41)。属性信息计算器38选择所计算的路线上的N个重要路口(步骤42)，并确定利用起点、终点和重要路口分割的每个区段的参考路线(步骤43)。

在用户先前登记了路线的情况中，使用该路线作为参考路线。

在未登记路线的情况中，确定最短距离路线作为参考路线。当道路不拥堵时，例如在夜间，最短距离路线充当驾驶者将通常选择的最短时间路线。因此，选择最短距离路线作为“参考路径”是合理的。

可以将另一路线，例如在当前位置和目的地之间的旅行时间是第N短的第N路线用作参考路线。或者，可以将其与最短时间路线的路径匹配比率低于预先指定的值的另一代表路线用作参考路线。

属性信息计算器38将利用起点、终点和重要路口分割的每个区段的最短时间路线与参考路线相比较，并得到最短时间路线的优越级。

例如，属性信息计算器38将减少的旅行时间设置为优越级的指示符，并在使用通过在最短时间路线而不是参考路线上行进而减少的旅行时间与每个优越级的对应的同时计算每个区段中的优越级：

少于5分钟    优越级0

5至15分钟    优越级1

15至30分钟   优越级2

30分钟或更多 优越级3

这样，属性信息计算器38生成安排了优越级值的灰度级信息。随后，属性信息计算器38将所得到的灰度级信息和关于最短时间路线的信息传送给接收方装置60(步骤44)。

图18A和18B图示了从路线/属性信息计算器/传送器300传送的路线信息的位置参考信息(图18A)、以及呈现路线信息的属性信息的灰度级信息(图18B)的数据结构。

可以将位置参考信息(图18A)和灰度级信息(图18B)合并为单个数据项。

接收路线信息(步骤33)的接收方装置60使用位置参考信息来在数字地图上识别所提供的路线，并在屏幕上或通过语音显示该路线(步骤34)。在此实践中，如图19所示，接收方装置60根据每个区段的灰度级信息而改变表示所提供的路线的线的粗度。例如，检查此屏幕的驾驶者可确定将遵循所提供的路线的粗线区段，而细线区段将被切换为替换的、常用路线。在图19中，以虚线显示关于每条路径的拥堵信息。

可以与第一实施例中的显示(图2A至2C)相同地显示所提供的路线，使得根据灰度级值而改变线型(实线/虚线)、或改变水印。

这样，该系统将相对于参考路线的路线信息的优越级设置为属性信息，并提供以路线信息和属性信息表示的路径信息。

在该道路不拥堵的时间区内，例如在夜间，接收到此信息的驾驶者将选择所提供的最短时间路线(在此时间区中，其与最短距离路线相匹配)。

在交通增加的时间区(如早晨高峰时间)中，整个道路网络逐渐拥堵(也就是说，替换路线也变得拥堵)。即使在用来替换最短距离路线的最短时间路线可用时，实际旅行时间也没有大的差异。这降低了最短时间路线的优越级。在这种情况中，驾驶者将选择他/她熟悉的路线，而不是“对他/她来说陌生的路线”。

尽管不经常出现，但存在突发事件、或交通不寻常地密集(稀疏)的状况。在此情况中，所提供的路线的优越级是不言而喻的，使得驾驶者将在冒一些风险的同时选择该路线。

可使用图20的过程来进行相对于参考路线的最短时间路线的优越级的评估。在此过程中，直到当路线/属性信息计算器/传送器300的路线计算器40计算所指定的当前位置和目的地之间的最短时间路线(步骤41)时为止的步骤与图17相同。属性信息计算器38确定起点和终点之间的参考路线(步骤420)，并提取两条路线之间的区段差异以及评估最短时间路线的优越级(步骤430)。将两条路线彼此匹配的区段的优越级表现(assume)为大。对于不同的区段，以与图17相同的过程来计算优越级，并生成安排了优越级值的灰度级信息。将所得到的灰度级信息以及最短时间路线信息传送给接收方装置60(步骤440)。

在最短时间路线和参考路线具有更多共同区段的情况中，采用该过程来减小优越级计算的负担。

作为优越级的指示符，可使用旅行时间减少比率(％)来替代减少的旅行时间。在此情况中，将优越级设置为使得通过在最短时间路线而不是参考路线上行进而减少的旅行时间的比率将会是：

少于5％    优越级0

5至15％    优越级1

15至20％   优越级2

20％或更多 优越级3

可以将通过在最短时间路线而不是参考路线上行进而较早到达目的地的概率(获胜百分比(wining percentage))设置为优越级指示符。交通信息通常存在变化。考虑到所述变化，作为最短时间路线提供的路线不一定是最快路线。获胜百分比表示所提供的路线将获胜的概率。在将获胜百分比用作优越级指示符时，优越级设置如下：

在获胜百分比为50至55％的情况中    优越级0

在获胜百分比为55至60％的情况中    优越级1

在获胜百分比为60至70％的情况中    优越级2

在获胜百分比为70％或更高的情况中  优越级3

图21示出了LDRGS(终端计算DRGS)的配置，其中，从中心接收了交通信息的接收方装置计算最短时间路线和灰度级信息。

中心的交通信息计算器10包括交通信息传送器15，用于将交通信息传送到接收方装置60。

接收方装置60包括：交通信息接收器181，用于接收交通信息；路线计算器182，用于计算到目的地的最短时间路线；以及属性信息计算器183，用于计算最短时间路线的优越级，以生成灰度级信息。与图16中示出的接收方装置60相同，接收方装置60还包括：数字地图数据库65；路线信息/属性信息使用部分79；MMI部分180；引导装置71；GPS天线69；陀螺仪70；本地车辆位置确定部分68；目的地输入MMI 78；以及当前位置/目的地设置部分77。

图22示出了接收方装置60的操作过程。在此情况中，由接收方装置60的路线计算器182和属性信息计算器183在接收方装置60内进行由CDRGS(图16)中的路线/属性信息计算器/传送器300的路线计算器和属性信息计算器进行的操作。

以这一方式，通过将相对于参考路线的路线信息的优越级设置为属性信息、并提供由路线信息和属性信息表示的路径信息，驾驶者可以适当地选择路径。

(第八实施例)

本发明第八实施例的交通信息提供系统提供沿道路改变的交通信息的状态量、以及指示该状态量的有效性的屏蔽位信息。

如图15A至25C所示，屏蔽位信息是指示通过将形状向量(道路)等距离分段而得到的量化单元(距离量化单元)中的交通信息的状态量是有效还是无效的信息，并由0或1来表示，其中0是指交通信息无效，而1是指交通信息有效。

在与交通信息的状态量一起提供屏蔽位信息的情况中，在交通信息为“未知”时，接收方可通过使用屏蔽位信息来清楚地识别“未知”区段，而不考虑被设置为交通信息的状态量的值。图25A至25C示出了发送方将被椭圆形包围的“未知”区段的状态量设置为0的情况。图25A示意性地示出了作为编码/压缩后的数据而从发送方传送的交通信息和屏蔽位信息。图25B示意性地示出了由接收方接收和解码的交通信息和屏蔽位信息。接收方最后对交通信息和屏蔽位信息进行“与”操作，以再现图25C中示出的交通信息。在此情况中，即使在解码后的交通信息(图25B)中的“未知”区段的状态量通过可变长度编码/压缩而已经从0改变时，也可将该状态量与屏蔽位信息进行“与”操作，以便明确“未知”区段。

图26示出了提供此交通信息的交通信息提供系统。该系统包括：交通信息测量装置1010，用于通过使用传感器A(超声波车辆传感器)1021、传感器B(AVI传感器)1022和传感器C(探测汽车)1023来测量交通信息；编码表创建部分1050，用于创建编码表以便将交通信息编码；交通信息传送器1030，用于编码并传送交通信息和关于目标区段的信息；以及诸如汽车导航装置的接收方装置1060，用于接收所传送的信息。

交通信息测量装置1010包括：传感器处理器A 1011、传感器处理器B1012、以及传感器处理器C 1013，用于处理从传感器1021、1022、1023获取的数据；以及交通信息计算器1014，用于通过使用由传感器处理器1011、1012、1013处理的数据来生成交通信息，并输出交通信息和目标区段数据。

编码表创建部分1050包括：多种类型的交通信息量化表，用于量化交通信息；以及距离量化单元参数表1054，用于指定多种类型的采样点间隔(单元块长度)。用于创建编码表的编码表计算器1051将从交通信息测量装置1010获取的过去的交通分类，并创建与所有模式的交通信息量化表1053和采样点间隔的所有组合相对应的各种类型的编码表1052。

交通信息传送器1030包括：交通信息收集器1031，用于从交通信息测量装置1010收集交通信息；量化单元确定部分1032，用于基于所收集的交通信息确定交通状况，确定距离量化单元的单元块长度，并确定要使用的量化表和编码表；交通信息转换器1033，用于将交通信息转换为采样点处的状态量(距离量化单元的状态量)，并生成屏蔽位信息，以及将目标区段中的形状向量数据转换为统计预测差值；编码器1034，用于通过使用由量化单元确定部分1032确定的编码表1052而将交通信息编码，以及将目标区段中的形状向量编码；信息传送器1035，用于传送编码后的交通信息数据和形状向量数据；以及由交通信息转换器1033参考的数字地图数据库。

在利用与统计预测值的差来呈现交通状态量的情况中，交通信息转换器1033通过使用由量化单元确定部分1032确定的距离量化单元和交通信息量化表1053量化交通状态量，或者将交通状态量转换为统计预测差值，以及生成屏蔽位信息，其中0是指交通信息无效，而1是指交通信息有效。编码器1034通过使用由量化单元确定部分1032确定的编码表52来对交通信息的统计预测差值进行可变长度编码，并利用作为用于传真的标准编码系统的MH(修正的Huffman)编码系统将包括0和1的屏蔽位串编码。下面描述MH编码的示例。

在利用频率分量的系数表示交通信息的情况中，交通信息转换器1033将交通状态量转换为特定数目的状态量，其将允许基于由量化单元确定部分1032确定的距离量化单元而分割为频率分量，并且，交通信息转换器1033生成用于交通状态量的屏蔽位信息。编码器1034通过使用诸如FFT、DCT和DWT的方法将交通状态量分割为频率分量，基于由量化单元确定部分1032确定的量化表来量化其系数，通过使用由量化单元确定部分1032确定的编码表而对量化后的系数进行可变长度编码，并通过使用MH编码系统来将屏蔽位串编码。

接收方装置1060包括：信息接收器，用于接收由交通信息传送器1030提供的信息；解码器1062，用于将所接收的信息解码，以再现交通信息和形状向量；地图匹配和区段确定部分1063，用于通过使用数字地图数据库1065中的数据来执行形状向量的地图匹配，以确定交通信息的目标区段；交通信息反映部分1064，用于将所接收的交通信息反映到链路成本表1066中的目标区段的数据中；本地车辆位置确定部分1068，用于通过使用GPS天线1069和陀螺仪1070确定本地车辆位置；信息使用部分1067，用于使用链路成本表1066，以进行从本地车辆位置到目的地的路线搜索；以及引导装置1071，用于基于路线搜索结果执行语音引导。

图27的流程图示出了在利用与统计预测值的差来表示交通状态量时表现的每个区段的操作。

编码表创建部分1050的编码表计算器1051分析从交通信息测量装置1010传送的过去的交通信息，并对模式L的交通中的交通信息进行合计(步骤1001)，设置沿距离方向的量化单元(距离量化单元)M(步骤1002)，并设置交通信息量化表N(步骤1003)。接下来，编码表计算器1051通过使用统计预测值计算表达式来计算统计预测值S，并计算交通信息状态量和S之间的差(统计预测差值)(步骤1004)。接下来，编码表计算器1051计算统计预测差值的分布(步骤1005)，并计算游程长度的分布(相同值的连续分布)(步骤1006)。编码表计算器1051基于统计预测差值和游程长度的分布创建编码表(步骤1007)，以完成用于情况L-M-N的编码表(步骤1008)。编码表计算器1051重复所述处理，直到完成所有L-M-N的情况为止(步骤1009)。

以这一方式，预先创建和保持了支持各种交通状况模式和信息表示的分辨率的大量编码表。

接下来，交通信息传送器1030收集交通信息，并确定交通信息提供区段(步骤1010)。通过确定要处理一个交通信息提供区段V(步骤1011)，交通信息传送器1030生成交通信息提供区段V周围的形状向量，并设置基准节点(步骤1012)，随后对形状向量执行不可逆的编码/压缩(步骤1013)。在日本专利申请第2001-134318号中详述了该不可逆的编码/压缩方法。

量化单元确定部分1032确定交通状况，并确定采样间隔(距离量化单元的单元块长度)以及量化级别(步骤1014)。交通信息转换器1033通过使用所确定的单元块长度，沿着距形状向量的基准节点的距离的方向执行采样，并分割交通信息提供区段(步骤1015)，并且，计算每个量化单元的交通信息状态量(步骤1016)。交通信息转换器1033对其状态量无效的距离量化单元设置屏蔽位信息0，而对其状态量有效的距离量化单元设置屏蔽位信息1(步骤1017)。

交通信息转换器1033通过使用由量化单元确定部分1032基于量化级别而确定的交通信息量化表1053来执行交通信息的量化(步骤1018)，并将量化的交通信息转换为统计预测差值(步骤1019)。

接下来，编码器1034通过使用由量化单元确定部分1032确定的编码表1052，执行量化交通信息的可变长度编码/压缩(步骤1020)。编码器1034通过使用MH编码系统，将沿着距形状向量的基准节点的距离方向排列的每个距离量化单元的、包括0和1的屏蔽位信息串(例如，用于图25A的屏蔽位串111111111111110000111111)编码(步骤1021)。

对于所有交通信息提供区段运行此处理(步骤1023)。信息传送器1035将编码后的数据转换为传送数据(步骤1024)，并将该数据与编码表一起传送(步骤1025)。

在接收方装置1060中，当信息接收器1061接收数据时(步骤1030)，对于每个交通信息提供区段V(步骤1031)，解码器1062将形状向量解码，并且地图匹配和区段确定部分1063对其数字地图数据库1065执行地图匹配，并识别目标道路区段(步骤1032)。解码器1062通过参考编码表，将每个距离量化单元的交通信息状态量解码(步骤1033)。

解码器1062还将屏蔽位串解码(步骤1034)，并通过对每个距离量化单元的交通信息状态量和屏蔽位信息进行与操作，来确认(validate)交通信息。

交通信息反映部分1064在本地系统的链路成本中反映解码后的旅行时间(步骤1035)。对所有交通信息提供区段运行此处理(步骤1036、1037)。信息使用部分1067使用所提供的旅行时间来运行所需的时间显示和路线引导(步骤1038)。

图28的流程图示出了在通过频率分量的系数表示交通状态量时表现的每个区段的操作。编码表创建部分1050执行FFT，以得到FFT系数(步骤1204)，量化FFT系数以计算量化系数(步骤1205)，计算量化系数的分布(步骤1207)，计算游程长度的分布(步骤1207)，并基于它们创建编码表(步骤1208)。

交通信息传送器1030联合(align)被设置为实部和虚部的交通信息的级别(步骤1218)，执行FFT以便将数据变换为傅立叶系数(步骤1219)，并对该傅立叶系数执行可变长度编码/压缩(步骤1220)。

接收方装置参考编码表，并运行逆傅立叶变换，以便将交通信息解码(步骤1234)。

其余过程与图27中的过程相同。

图29示出了和形状向量数据串信息(图37A)一起从交通信息传送器30传送的交通信息的数据结构的示例。所述数据包括利用DCT和DWT而被转换为频率分量系数的交通信息、以及可变长度编码和MH编码后的屏蔽位信息。

以这一方式，交通信息传送器传送距离量化单元的状态量、以及指示该状态量有效还是无效的屏蔽位信息。这允许接收方装置清楚地识别状态量无效的区段(“未知区段”)。

在此情况中，接收方可以识别“未知”区段，而不考虑由发送方设置的未知区段的状态量。这允许指定“未知”区段的状态量的任意值。因此，优选的是，将一值设置为“未知区段”的状态量，使得在“未知”区段之前或之后的“有效”区段的状态量在编码和解码过程中将不会受到变更。参照图30A至30D来对此进行详述。

在图30A至30D中，水平轴示出了距目标道路区段的基准点的距离，而垂直轴示出了诸如该距离处的速度的状态量。如图30A所示，假定其状态量无效的“未知”区段存在于目标道路区段中。在如图25A至25C所示的将“未知”区段的状态量设置为0的情况中，在执行包括不可逆编码和正交转换的频率转换/压缩时，使“未知”区段的边界处的状态量一致，使得当在接收方再现状态量(图25B)时，与“未知”区段相邻的“有效”区段的状态量可以从原始状态量显著改变。

为了避免这种缺点，在图30B中，用直线连接“未知”区段之前和之后的值，并将“未知”区段的状态量设置为此直线上的值。在图30C中，在“未知”区段中还维持“未知”区段之前和之后的状态量，并在“未知”区段的中心附近切换状态量(连接两条线)。在图30D中，利用函数(在图30中是线性函数，但可以是其它函数)来逼近“未知”区段之前和之后的状态量的趋势，并在“未知”区段的中心附近切换状态量。

通过此处理，避免了在“未知”区段临近“有效”区段的部分处的状态量的突然改变。“有效”区段中的状态量没有“未知”区段中的信息，这允许在接收方处对状态量的正确再现。

当如图30C和30D中那样在“未知”区段的中心附近切换状态量的时候，在再现状态量时所再现的状态量的值会受到干扰。然而，利用屏蔽位串而最终使中心区域未知，使得状态量的一些偏移不会导致重大误差。

尽管在前面的描述中将形状向量数据串传送给接收方以便识别目标道路区段，但可使用道路区段标识符或路口标识符来识别道路区段。例如，考虑参考相同地图的两条道路，如图31A所示，可使用道路区段标识符或路口标识符、基于绝对位置来识别道路和指定参考区段。在相关链路上产生N个采样点，并且，在以在每个采样点处的交通信息来表示交通信息。

或者，如图31B所示，可通过使用从链路(其数据保持诸如名称和道路类型的属性信息)中间的道路提取的间歇(intermittent)节点P1、P1、P3、P4的位置参考的纬度/经度数据，来识别目标道路。在此示例中，P1为链路中点，P2为路口，P3为链路中点，并且P4为链路中点。为了识别道路区段，如图31C所示，识别P1、P2、P3和P4的每一个的位置，并通过路径搜索来互连每个区段，以识别目标道路。

用于识别目标道路的道路区段参考数据可不同于前述形状向量数据串、道路区段标识符和路口标识符。例如，可使用分配给道路地图的每个瓦形段的标识符、道路上安装的千米柱、道路名称、地址和邮政编码作为位置参考信息来识别交通信息的目标道路区段。

(第九实施例)

关于本发明的第九实施例，下面描述这样的系统，其中，用来提供旅行数据的探测汽车充当交通信息提供装置，并且用来从探测汽车收集信息的中心充当交通信息使用装置。在此系统中，使用屏蔽位信息来指示来自探测汽车的测量信息是有效还是无效。

如图32所示，该系统包括：探测汽车安装的机器1090，用于提供旅行数据；以及探测汽车收集系统1080，用于收集数据。探测汽车安装的机器1090包括：编码表接收器1094，用来接收用于将来自探测汽车收集系统1080的传送数据编码的编码表；传感器信息收集器1098，用于收集由用于检测速度的传感器A 1106、用于检测功率输出的传感器B 1107以及用于检测燃料消耗的传感器C 1108检测的信息；用于输出门开信号的传感器V 1103和用于输出危险信号的传感器Y 1104；测量信息有效/无效确定部分1097，用于根据用于输出安全带信号的传感器Z 1105的信号确定由传感器信息收集器1098收集的数据；本地车辆位置确定部分1093，用于通过使用由GPS天线1101接收的信息和来自陀螺仪1102的信息确定本地车辆位置；旅行轨迹测量信息积存部分1096，用于积存本地车辆的旅行轨迹和来自传感器A、B、C的测量信息；编码器1092，用于通过使用所接收的编码表数据1095，将在旅行轨迹测量信息积存部分1096中积存的数据编码；以及旅行轨迹传送器，用于将编码后的数据传送到探测汽车收集系统1080。

探测汽车收集系统1080包括：旅行轨迹接收器1083，用于从探测汽车安装的机器1090接收旅行数据；编码数据解码器1082，用于通过使用编码表数据1086来将所接收的数据解码；旅行轨迹测量信息使用部分1081，用于使用所收集的旅行轨迹和测量信息；编码表选择器1085，用于根据探测汽车的当前位置选择要提供给探测汽车安装的机器1090的编码表；以及编码表传送器1084，用于将所选编码表传送给探测汽车。

探测汽车安装的机器1090的测量信息有效/无效确定部分1097基于从传感器X、Y、Z传送的信号，确定诸如由传感器A 1106检测的速度信息、由传感器B 1107检测的引擎负荷、以及由传感器C 1108检测的汽油消耗的测量值是否是当探测汽车在交通流中行进时得到的测量值，并将附带指示确定结果的标志的来自传感器A、B、C的测量信息存储到旅行轨迹测量信息积存部分1096中。

例如，测量信息有效/无效确定部分1097通过危险灯开/关来确定正常行进、停止或短暂停止。测量信息有效/无效确定部分1097通过检查停车制动的灯亮(illumination)信号、或具有自动档的汽车的P位置信号，检测出车辆并非正在行进。测量信息有效/无效确定部分1097检测闪烁灯信号，并在车辆频繁打开闪烁灯，例如在45秒内至少两次时确定该车辆正在超过其它车辆。

编码器1092基于由测量信息有效/无效确定部分1097在将旅行轨迹数据编码时附加的标志、以及在旅行轨迹测量信息积存部分1096中积存的测量信息来创建屏蔽位串。将附加了此屏蔽位信息的旅行轨迹数据和测量信息传送到探测汽车收集系统1080。图33图示了从探测汽车安装的机器1090传送到探测汽车收集系统1080的数据的数据结构。

探测汽车收集系统1080的旅行轨迹测量信息使用部分1081基于附加到其上的屏蔽位信息，确定由探测汽车安装的机器1090收集的信息的有效性，并通过使用有效数据来确定交通量。

以这一方式，有可能通过使用屏蔽位信息来识别由探测汽车收集的信息的有效性。

尽管参照特定实施例详述了本发明，但本领域的技术人员将理解，在不背离本发明的精神和范围的情况下，可在其中进行各种改变和修改。

此专利申请基于2002年12月27日提交的日本专利申请第2002-380403号、2002年12月27日提交的日本专利申请第2002-380404号、以及2003年12月12日提交的日本专利申请第2003-414296号，其公开通过引用而被合并于此。

工业应用性

可将本发明广泛用于提供交通信息和路径信息的中心、交付所提供的服务的商业实体、或者显示交通信息和路径信息的汽车安装的装置、蜂窝电话、PDC和PC。

根据本发明的表示道路相关信息的方法将属性信息添加到交通信息和路径信息中，这增大了信息的量和质量，并提高了信息的实用价值。在将表示可靠性的信息添加到交通信息的情况中，交通信息被适当地评估。因此，有可能适当地设置用于路径搜索的链路成本，从而提高路径搜索的精度。还有可能适当地设置在可收费的基础上提供的交通信息的信息值，这确保了在交通信息提供业务中的合理的收费系统。

在添加关于特定交通信息与正常交通的偏差的信息作为属性信息的情况中，遇到其转变超过了预测的突发交通状况的用户可基于交通信息采取适当的行动。

在将指示路径信息优越级的信息作为属性信息添加到提供给用户的路径信息的情况中，用户可灵活地选择路径，也就是说，选择具有较高优越级的区段中呈现的路径，以及选择具有较低优越级的区段中的熟悉、常用的道路。

根据本发明的终端装置可以以用户容易理解的形式来显示交通信息和路径信息。

根据本发明的路径信息计算器可通过使用灰度级信息来适当地设置链路成本，从而执行高度准确的路径搜索。

根据本发明的交通信息提供系统使用灰度级信息，以采用合理的收费系统，其中，较高精度的交通信息使用户花费较高，而较低精度的交通信息使用户花费较低。

根据本发明的交通信息提供系统将沿道路改变的交通信息的状态量作为交通信息来提供，并正确地向接收方通知不知道其状态量的“未知”区段。

根据本发明的表示交通信息的方法正确地通知“未知”区段、以及与“未知”区段相邻的有效区段中的交通信息的状态量。

Claims (47)

1、一种表示道路相关信息的方法，其特征在于，和用于以多级显示所述道路相关信息的属性的灰度级信息一起表示道路相关信息。

2、根据权利要求1的表示道路相关信息的方法，其特征在于，所述道路相关信息是交通信息，并且，利用交通信息的状态量和用于以多级显示所述状态量的属性的灰度级信息来表示交通信息。

3、根据权利要求2的表示道路相关信息的方法，其特征在于，通过使用所述灰度级信息而以多级显示所述交通信息的状态量的可靠性。

4、根据权利要求3的表示道路相关信息的方法，其特征在于，利用通过将目标道路分段而设置的每个采样点处的状态量来表示所述交通信息的状态量，并且利用与所述采样点的每一个相关联的所述灰度级信息的数值来表示所述状态量的可靠性。

5、根据权利要求3或4的表示道路相关信息的方法，其特征在于，根据所述交通信息的状态量而在地图上显示一线，并根据由所述灰度级信息表示的可靠性而改变所述线的透过率。

6、根据权利要求3或4的表示道路相关信息的方法，其特征在于，根据所述交通信息的状态量而在地图上显示一线，并根据由所述灰度级信息表示的可靠性而改变所述线的粗度。

7、根据权利要求3或4的表示道路相关信息的方法，其特征在于，根据所述交通信息的状态量而在地图上显示一线，并根据由所述灰度级信息表示的可靠性而改变所述线的线型。

8、根据权利要求3或4的表示道路相关信息的方法，其特征在于，通过使用收集所述交通信息的状态量的传感器的安装密度来设置由所述灰度级信息表示的可靠性。

9、根据权利要求3或4的表示道路相关信息的方法，其特征在于，通过使用收集所述交通信息的状态量的传感器的检测精度来设置由所述灰度级信息表示的可靠性。

10、根据权利要求3或4的表示道路相关信息的方法，其特征在于，通过使用自从收集所述交通信息的状态量起流逝的时间来设置由所述灰度级信息表示的可靠性。

11、根据权利要求3或4的表示道路相关信息的方法，其特征在于，通过使用所述交通信息的状态量的按照时间的变化，来设置由所述灰度级信息表示的可靠性。

12、根据权利要求3或4的表示道路相关信息的方法，其特征在于，通过使用预定周期内的所述交通信息的状态量的变化来设置由所述灰度级信息表示的可靠性。

13、根据权利要求3或4的表示道路相关信息的方法，其特征在于，通过使用基于来自安装在道路上的传感器的信息而得到的所述交通信息的状态量和基于来自探测车量的信息而得到的所述状态量之间的差，设置由所述灰度级信息表示的可靠性。

14、根据权利要求3或4的表示道路相关信息的方法，其特征在于，通过用来估计所述交通信息的状态量的计算系统的精度，设置由所述灰度级信息表示的可靠性。

15、根据权利要求3或4的表示道路相关信息的方法，其特征在于，通过所述交通信息的状态量的估计结果的变化，设置由所述灰度级信息表示的可靠性。

16、根据权利要求3或4的表示道路相关信息的方法，其特征在于，通过所述交通信息的状态量的估计记录中的正确回答的百分比，设置由所述灰度级信息表示的可靠性。

17、根据权利要求3或4的表示道路相关信息的方法，其特征在于，通过用来确定所述交通信息的状态量的探测汽车信息的采样数目，设置由所述灰度级信息表示的可靠性。

18、根据权利要求2的表示道路相关信息的方法，其特征在于，通过使用所述灰度级信息而以多级显示所述交通信息的状态量与正常交通的差。

19、根据权利要求18的表示道路相关信息的方法，其特征在于，通过将新测量的交通信息的状态量与在过去的多个场合测量的所述交通信息的状态量的统计值相比较，而得到所述差。

20、根据权利要求19的表示道路相关信息的方法，其特征在于，使用过去的交通信息的状态量作为用于所述新测量的交通信息的状态量的比较的参考，其中在所述过去的交通信息中，测量日的日类型是共同的。

21、根据权利要求19的表示道路相关信息的方法，其特征在于，使用过去的交通信息的状态量作为用于所述新测量的交通信息的状态量的比较的参考，其中在所述过去的交通信息中，测量日的天气是相同的。

22、根据权利要求2的表示道路相关信息的方法，其特征在于，以多级显示所述交通信息的状态量的变化。

23、根据权利要求1的表示道路相关信息的方法，其特征在于，所述道路相关信息是路径信息，并且，利用所述路径信息和用于以多级显示所述路径信息的属性的灰度级信息来表示所述路径信息。

24、根据权利要求23的表示道路相关信息的方法，其特征在于，通过所述灰度级信息来显示最短旅行时间路径相对于其它路径的优越级。

25、根据权利要求24的表示道路相关信息的方法，其特征在于，使用最短距离路径作为所述优越级的参考路径。

26、根据权利要求24的表示道路相关信息的方法，其特征在于，使用预先登记的路径作为所述优越级的参考路径。

27、根据权利要求24的表示道路相关信息的方法，其特征在于，将所述最短旅行时间路径分为多个区段，并分别得到每个区段中的最短旅行时间路径相对于在每个区段中设置的参考路径的优越级。

28、根据权利要求24的表示道路相关信息的方法，其特征在于，设置所述最短旅行时间路径的起点和终点之间的参考路径，以便将所述最短旅行时间路径和参考路径彼此匹配的区段的所述优越级设置为最大，从而得到所述最短旅行时间路径和参考路径彼此不同的区段的优越级。

29、一种终端装置，包括：接收部件，用于接收以多级显示交通信息的状态量和所述状态量的属性的灰度级信息；以及显示部件，用于以与所述灰度级信息的值相对应的形式显示所述交通信息的状态量。

30、根据权利要求29的终端装置，其特征在于包括：传送部件，用于传送指示所述状态量对提供所述交通信息和灰度级信息的中心的参考的信息。

31、一种终端装置，其特征在于包括：传送部件，用于传送关于当前位置和目的地的信息；接收部件，用于接收用来以多级显示路径信息和所述路径信息的优越级的灰度级信息；以及显示部件，用于以与所述灰度级信息的值相对应的形式显示所述路径信息。

32、一种终端装置，其特征在于包括：接收部件，用于接收交通信息；路线计算部件，用于通过参照交通信息来计算从当前位置到目的地的最短旅行时间路径；属性信息计算部件，用于以多级显示所述最短旅行时间路径的优越级；以及显示部件，用于以与所述灰度级信息的值相对应的形式显示所述最短旅行时间路径。

33、一种路径信息计算装置，包括：

动态链路成本计算部件，用于基于交通信息的状态量计算链路的动态链路成本；

静态链路成本提供部件，用于提供所述链路的静态链路成本；以及

链路成本确定部件，用于基于以多级表示交通信息的优越级的可靠性的灰度级信息，来改变动态链路成本和静态链路成本的分配比，以便生成用于路径计算的链路成本。

34、一种交通信息提供系统，包括：交通信息提供装置，用于保持交通信息的状态量和用于以多级显示所述状态量的可靠性的灰度级信息作为交通信息，并提供附加了所述灰度级信息的交通信息；以及客户端装置，用于从所述交通信息提供装置接收所述交通信息；其特征在于，所述交通信息提供装置根据附加到所述交通信息上的所述灰度级信息来设置要提供给所述客户端装置的交通信息的值。

35、一种交通信息提供系统，包括：交通信息提供装置，用于提供通过将目标道路分段而设置的每个采样点处的交通信息的状态量、以及指示所述状态量是有效还是无效的屏蔽位信息，作为交通信息；以及交通信息使用装置，用于接收所述交通信息，并通过使用所述屏蔽位信息来再现所述有效的状态量。

36、根据权利要求35的交通信息提供系统，其特征在于，所述交通信息提供装置提供用1来表示所述有效状态量、而用0来表示所述无效状态量的信息作为所述屏蔽位信息，并且所述交通信息使用装置得到由所述交通信息提供装置提供的所述状态量和与该状态量相对应的所述屏蔽位信息的逻辑积，并再现有效状态量。

37、根据权利要求35的交通信息提供系统，其特征在于，所述交通信息提供装置提供表示所述状态量的阵列的数据和表示所述屏蔽位信息的阵列的数据，作为所述交通信息。

38、根据权利要求37的交通信息提供系统，其特征在于，所述交通信息提供装置量化表示所述状态量的阵列的数据，将所得到的值转换为统计偏离的值，对所得到的值进行可变长度编码并提供编码后的值，并且对表示所述屏蔽位信息的阵列的数据进行编码并提供编码后的数据。

39、根据权利要求37的交通信息提供系统，其特征在于，所述交通信息提供装置将表示所述状态量的阵列的数据转换为频率分量的系数，量化所述系数，对所得到的值进行可变长度编码并提供编码后的值，并且对表示所述屏蔽位信息的阵列的数据进行编码并提供编码后的数据。

40、根据权利要求35的交通信息提供系统，其特征在于，所述交通信息提供装置将所述状态量无效的采样点处的所述状态量设置为接近于相邻采样点的有效状态量的值。

41、根据权利要求40的交通信息提供系统，其特征在于，当组成连续区段的多个采样点的所述状态量均为无效时，所述交通信息提供装置将所述多个采样点的每一个处的状态量设置为这样的值，该值从与所述连续区段的起点相邻的采样点处的有效状态量连续改变为与所述连续区段的终点相邻的采样点处的有效状态量。

42、根据权利要求40的交通信息提供系统，其特征在于，当组成连续区段的多个采样点的所述状态量均为无效时，所述交通信息提供装置将从所述连续区段的起点到中心的采样点的状态量设置为和与所述连续区段的起点相邻的采样点处的有效状态量相同的值，而将从所述连续区段的中心到终点的采样点的状态量设置为和与所述连续区段的终点相邻的采样点处的有效状态量相同的值。

43、根据权利要求40的交通信息提供系统，其特征在于，当组成连续区段的多个采样点的所述状态量均为无效时，所述交通信息提供装置将从所述连续区段的起点到中心的采样点的状态量设置为通过使用超过所述连续区段的起点的多个采样点的有效状态量的函数逼近而得到的值，而将从所述连续区段的中心到终点的采样点的状态量设置为通过使用超过所述连续区段的终点的多个采样点的有效状态量的函数逼近而得到的值。

44、根据权利要求35至43中的任一个的交通信息提供系统，其特征在于，所述交通信息提供装置提供所述交通信息、以及道路区段参考数据，以识别所述目标道路，并且，所述交通信息使用装置根据所述道路区段参考信息来识别所述目标道路。

45、一种在根据权利要求35至44中的任一个的交通信息提供系统中使用的交通信息提供系统，其特征在于包括：交通信息转换器，用于将沿道路改变的交通信息的状态量转换为通过将目标道路分段而设置的采样点的值的阵列，并生成指示所述值是有效还是无效的屏蔽位信息的阵列；编码器，用于将由从交通信息的所述状态量转换的所述交通信息生成的数据、以及所述屏蔽位信息的数据编码；以及信息传送器，用于传送由所述编码器编码的数据。

46、一种在根据权利要求35至44中的任一个的交通信息提供系统中使用的交通信息使用系统，其特征在于包括：信息接收器，用于从交通信息提供装置接收与关于目标道路的交通信息的状态量有关的编码后的数据、指示所述状态量是有效还是无效的屏蔽位信息的编码后的数据、以及用来识别所述目标道路的道路区段参考数据；解码器，用于对所述编码后的数据的每项进行解码，并从所述交通信息的状态量和所述屏蔽位信息再现有效状态量；以及确定部分，用于通过使用所述道路区段参考数据来执行地图匹配，并识别所述交通信息的目标道路。

47、一种交通信息显示方法，其特征在于，将交通信息的目标道路分段以设置采样点，设置与得到交通信息的有效状态量的所述采样点相关联的屏蔽位信息的1，设置与未得到交通信息的有效状态量的所述采样点相关联的屏蔽位信息的0，并与所述采样点的状态量的阵列一起呈现所述屏蔽位信息的阵列。

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