JP2000231690A

JP2000231690A - 旅行時間予測装置

Info

Publication number: JP2000231690A
Application number: JP11033597A
Authority: JP
Inventors: Hironobu Kitaoka; 広宣北岡; Hiroshi Morita; 博史森田
Original assignee: Toyota Motor Corp; Toyota Central R&D Labs Inc
Current assignee: Toyota Motor Corp; Toyota Central R&D Labs Inc
Priority date: 1999-02-12
Filing date: 1999-02-12
Publication date: 2000-08-22

Abstract

(57)【要約】【課題】柔軟で高精度の道路網モデルにより正確に旅
行時間を予測する。【解決手段】ステップ６４０では、１サイクルタイム
ｔ_s（＝１単位時間）の間にそのリンクに発生すると予
想される交通量をそのリンクの発生交通量に加算する。
ステップ６４５では、所定の交通量予測演算手段によ
り、そのリンクの微小時間ｔ_s後の停留交通量、流入交
通量、及び、流出交通量をリンク情報から計算し、リン
ク交通量を更新する。ステップ６５０では、ステップ６
４０、６４５が全リンクについて一通り終了しているか
を判定する。ステップ６５５では、現在時刻ｔが処理完
了目標時刻Ｔに達しているかを判定するが、この作用に
より、ステップ６１５からの一連の処理が繰り返し実行
されるので、交通情報が提供されたリンクのリンク情報
の修正によって、交通網モデル上に二次的に生じる交通
量が、交通情報未提供リンクにも再分配される（交通量
再分配手段）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、信号交差点等の道
路上の所定地点に対応するノードとこのノード間の道路
に各々対応するリンクにより道路網をモデル化し、各リ
ンク通過時間を集計することにより、目的地点までの旅
行時間を予測する旅行時間予測装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】信号交差点等の道路上の所定地点に対応
するノードとこのノード間の道路に対応するリンクによ
り道路網をモデル化し、目的地までの旅行時間又は最短
時間経路を求める技術としては、「特開平６−２４３３
９２：自動車ナビゲーションシステム」、「特開平９−
２８７９６５：経路選出方法」、「特開平９−６２９９
２：経路選択装置」などに記載されているものが知られ
ている。これらの従来技術においては、各リンクのリン
ク通過時間、平均速度、渋滞度などを予め過去の統計デ
ータなどから求めておき、目的地点までの経路の旅行時
間をそれらを基に予測している。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
従来技術においては、リンク通過時間、平均速度、渋滞
度などのリンク単位の情報は、各リンク毎に独立のデー
タであるため、ＶＩＣＳ等からリアルタイムに交通情報
を取得した場合、交通情報が提供されたリンクの情報し
か、補正することができなかった。即ち、有効な交通情
報が得られても、交通情報が未提供のリンクの情報は、
より正確な値に補正されることがなかった。従って、上
記の従来技術においては、正確な旅行時間を予測するこ
とができなかった。

【０００４】本発明は、上記の課題を解決するために成
されたものであり、その目的は、ＶＩＣＳ等からのリア
ルタイムの交通情報を自動的に情報未提供リンクにも反
映することができる道路網モデルと、これを基に、より
正確な旅行時間を予測する手段を提供することである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めには、以下の手段が有効である。即ち、第１の手段
は、信号交差点等の道路上の所定地点に対応するノード
とこのノード間の道路の片側方向に各々対応するリンク
により道路網をモデル化し、出発地点から目的地点まで
の１ルート上の各リンクを通過するのに要すると予想さ
れるリンク通過時間を集計することにより目的地点まで
の旅行時間を予測する旅行時間予測装置において、各リ
ンクの、流入交通量、流出交通量、停留交通量、発生交
通量、及び、各リンクの出口の、青信号の点燈時間の割
合である青時間割合、進行方向別の分岐確率、所定の微
小時間当りの最大流出可能交通量である飽和交通流率等
から成るリンク情報をリンク単位に記憶するリンク情報
記憶手段と、このリンク情報に基づいてリンク通過時間
を算出するリンク通過時間演算手段とを備えることであ
る。

【０００６】また、第２の手段は、上記の第１の手段に
おいて、リンク情報の関連値である交通情報をリアルタ
イムに入力する交通情報入力手段と、この交通情報に基
づいてリンク情報を修正するリンク情報修正手段と、リ
ンク情報から全リンクの上記の微小時間後の停留交通
量、流入交通量、及び、流出交通量を計算することによ
り、全リンクの停留交通量、流入交通量、及び、流出交
通量を更新する交通量予測演算手段と、この交通量予測
演算手段を繰り返し用いることにより、流出交通量を下
流側の接続リンクに対する流入交通量として再分配する
交通量再分配手段とを備え、このリンク情報修正手段、
及び、交通量再分配手段により更新されたリンク情報に
基づいてリンク通過時間を算出することである。

【０００７】また、第３の手段は、上記の第２の手段の
交通量予測演算手段において、各リンクが複数に直列に
分割されたブロック単位にブロック内車両密度とブロッ
ク間交通量とを順次演算することにより、上記の微小時
間後の停留交通量、流入交通量、及び、流出交通量を算
出することである。

【０００８】また、第４の手段は、上記の第２又は第３
の手段のリンク情報修正手段において、交通情報から得
られるリンクの渋滞長を用いて停留交通量又はブロック
内車両密度を補正する交通量補正手段を備えることであ
る。

【０００９】また、第５の手段は、上記の第２乃至第４
の何れか１つの手段のリンク情報修正手段において、交
通情報から得られるリンクの渋滞長を用いて飽和交通流
率を補正する飽和交通流率補正手段を備えることであ
る。

【００１０】また、第６の手段は、上記の第２乃至第５
の何れか１つの手段の交通量予測演算手段において、自
車両の走行履歴情報に基づいて現在走行中のリンクの流
入交通量又は発生交通量を修正することにより、現在走
行中のリンクの停留交通量、流入交通量、又は、流出交
通量を更新することである。以上の手段により、前記の
課題を解決することができる。

【００１１】

【作用及び発明の効果】ＶＩＣＳ等からの交通情報が提
供される場合、上記のリンク情報修正手段、交通量予測
演算手段及び交通量再分配手段により、交通情報が提供
されたリンクのリンク情報の修正によって、交通網モデ
ル上に二次的に発生する交通量が、交通情報未提供リン
クにも再分配されることになる。従って、交通情報未提
供リンクについても、リンク情報が自動的に補正され、
より正確なリンク通過時間を求めることが可能となる。
また、上記飽和交通流率補正手段を用いれば、交通渋滞
に関するボトルネックを効果的に発見し、交通事故、駐
車違反、道路工事などの動的に発生し得る交通障害によ
る道路状況の動的な変化に対応することができるため、
より正確なリンク通過時間を求めることが可能となる。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、本発明を具体的な実施例に
基づいて説明する。図１は、本実施例における旅行時間
予測装置１００のハードウェア構成図である。本旅行時
間予測装置１００は、車両のカーナビゲーションシステ
ムなどに搭載可能なものである。ＣＰＵ１０１は、ＲＯ
Ｍ１０２及びＲＡＭ１０３を記憶装置として使用し、用
意されたプログラムに従って、各種の記憶・演算を実行
する。ＣＰＵ１０１は、車両センサ１１０又は位置情報
受信装置１０９より、車両の現在地及び進行方向を特定
するために必要な情報を入出力インタフェース（ＩＦ）
１０８を介して随時入力する。

【００１３】表示装置１０４には、目的地までに所要さ
れると予想された旅行時間を表示することができる。Ｃ
ＰＵ１０１は、ディスク装置（ＤＫ）１０５、ＲＯＭ１
０２及びＲＡＭ１０３に保持される情報により、道路網
モデルのリンク情報をリンク単位に記憶するデータベー
ス（リンク情報記憶手段）を構成する。ＣＰＵ１０１
は、交通情報受信手段１０６より、入出力インタフェー
ス（ＩＦ）１０７を介して、ＶＩＣＳ等からリアルタイ
ムに交通情報を受信する（交通情報入力手段）。

【００１４】図２は、本発明の実施例における道路網モ
デル２００の模式図である。本実施例においては、この
様に、信号交差点等の道路上の所定地点に対応するノー
ド（Ｎ０，Ｎ１，Ｎ２…）とこれらのノード間の道路の
片側方向に各々対応するリンク（Ｌ０１，Ｌ１２，Ｌ２
３…）により道路網をモデル化する。従って、例えば、
一方通行の道路については、片側方向のリンクしか定義
されていない。また、ある１つのリンクと同じノードを
共有する、その１つのリンクと直に交通量の移動（受け
渡し）が可能な他のリンクをその１つのリンクの接続リ
ンクと言い、上流側の接続リンクのことを上流リンク、
下流側の接続リンクのことを下流リンクと言う。

【００１５】図３は、上記のような道路網モデルにおけ
る各リンクの交通量の定義を示す説明図である。例え
ば、道路網モデル２００のリンクＬ１２（図２、図３）
は、３つの上流リンク（Ｌ０１，Ｌ４１，Ｌ５１）及
び、３つの下流リンク（Ｌ２３，Ｌ２６，Ｌ２７）を有
する。この時、これらの全上流リンクからリンクＬ１２
に流れ込む交通量の累積値をリンクＬ１２の流入交通量
（Ｑ_in）と言う。また、リンクＬ１２から下流側のノー
ドＮ２に流れ出る交通量の累積値をリンクＬ１２の流出
交通量（Ｑ_out）と言う。更に、リンクＬ１２上に現在
存在している交通量をリンクＬ１２の停留交通量
（Ｑ_st）と言う。

【００１６】本実施例の道路網モデルにおいては、一般
車両の出発（旅行の開始）による交通量の発生及び、一
般車両の到着（旅行の終了）による交通量の消滅は、各
ノードにおいて起るものとする。例えば、ノードＮ１で
発生し、かつ、リンクＬ１２に入り込む交通量の累積値
をリンクＬ１２の発生交通量（Ｑ_gen）と言う。また、
リンクＬ１２の流出交通量（Ｑ_out）の内、ノードＮ２
で消滅する交通量をリンクＬ１２の消滅交通量（Ｑ_a）
と言う。上記の４つの交通量Ｑ_in、Ｑ_out、Ｑ_st、Ｑ
_genを総括的にリンク交通量と呼ぶ。リンク交通量は、
請求項１以下に記載されているリンク情報に含まれる情
報であり、各リンクのリンク交通量の間には、つぎの関
係式（１）が成り立つ。

【数１】Ｑ_in＋Ｑ_gen＝Ｑ_st＋Ｑ_out …（１）

【００１７】流出交通量（Ｑ_out）は、下流リンクへの
流入交通量として再分配されるものと、消滅交通量とし
て消滅するものとに分かれ、これらの分配率は、各リン
クの分岐確率β_iによって決定される。ここで、下付き
の添え字ｉは、分岐方向または消滅を区別するためのも
のであり、その値には、ａ（消滅），ｓ（直進），ｒ
（右折），ｌ（左折）などがある。これらの添え字の種
類は、三叉路、五叉路、一方通行の有無等により、増減
する場合がある。例えば、リンクＬ１２からリンクＬ２
３に流れ込む交通量をＱ₁₂₃、リンクＬ１２の流出交通
量をＱ_outとすれば、Ｑ₁₂₃は、次式（２）によって与
えられる。

【数２】Ｑ₁₂₃＝β_sＱ_out，Ｑ_a＝β_aＱ_out …（２）また、上記の分岐確率β_iについては、次式（３）が成
り立つ。

【数３】 Σ_iβ_i＝１ …（３）

【００１８】あるリンクの所定微小時間（ｔ_s）当りの
最大流出可能交通量をそのリンクの飽和交通流率（Ｑ
_lim）と言う。以下、本実施例では簡単のため、この微
小時間ｔ_sを１単位時間とする。流出交通量Ｑ_outと飽
和交通流率Ｑ_limとの間には、次の関係が成り立つ。

【数４】Ｑ_out≦Ｑ_limＲ_Bｔ …（４）ただし、ここでＲ_Bは、そのリンクの出口での青信号の
点燈時間の割合である青時間割合、ｔは、流出交通量Ｑ
_outの累積開始時刻からの経過時間である。

【００１９】図４は、本実施例におけるリンク交通量テ
ーブル４００のイメージ図である。本リンク交通量テー
ブル４００は、図示する如く、上記のリンク交通量と分
岐確率とを各リンク毎に記憶するものである。これらの
テーブルデータは、曜日、時間帯などの日時によってそ
の基準値が前記のデータベースに記憶されている。

【００２０】図５に、本実施例における道路網モデルの
動作イメージ例を表す説明図を示す。本説明図において
は、上記の道路網モデルの動作イメージを明確にするた
めに、本モデルにおける交通量の移動の典型的な例を示
す。（例１）リンクＬ０１からの流出交通量をＱ_L01とす
る。流出交通量Ｑ_L01は、リンクＬ０１の分岐確率β_i
によって各々の下流リンクに振り分けられる。（例２）式（２）と同様にノードＮ１で消滅する交通量
Ｑ_aが流出交通量Ｑ_L01より決定される。（例３）ノードＮ０での発生交通量をＱ_N0とする。リン
クが道路網モデルの端になる場合は、未定義の上流リン
クからの流入交通量を加味して発生交通量を決定する。（例４）発生交通量（Ｑ_gen）は、ノードから等時間間
隔に所定量を発生させる。或いは、ポアソン分布によっ
て所定量を発生させても良い。（例５）式（１）左辺（Ｑ_in＋Ｑ_gen）をリンクＬ１２
の受入交通量と言う。

【００２１】図６は、本実施例における道路網モデルの
シミュレーション手順を表すゼネラルフローチャートで
ある。本フローチャートは、前記のＣＰＵ１０１（図
１）により、実行されるものである。本フローチャート
では、まず最初に、ステップ６０５により、全リンクに
停留交通量（Ｑ_st）を設定する。本設定は、リンク交通
量テーブル４００（図４）に記憶されている曜日別、時
間帯別の基準値を基に行う。

【００２２】ステップ６１０では、現在時刻（タイマ時
刻）ｔと本シミュレーションの処理時間目標値ΔＴよ
り、処理完了目標時刻Ｔ（＝ｔ＋ΔＴ）を設定する。ス
テップ６１５では、リンクの出口における青信号の点燈
時間の割合である青時間割合などに基づいて信号機が現
在示している信号の設定を行う。信号の点灯パターン
は、現実の信号パターンを設定するのが望ましいが、自
リンクの道路と交差する下流リンクの道路の種別によっ
て、例えば図７の青時間割合テーブル７００に示すよう
に、青時間割合を決定し、この値に基づいて信号の設定
を行ってもよい。

【００２３】ステップ６２０では、新たな交通情報の受
信の有無を確認し、有ればステップ６２５へ、無ければ
ステップ６４０に処理を移す。ステップ６２５では、例
えば図１０、図１１を用いて後述するように、所定の交
通量補正手段により、上記の交通情報に基づいてリンク
交通量や分岐確率等から成るリンク情報を修正する（リ
ンク情報修正手段）。ステップ６３０では、現在までの
シミュレーションの中間結果が上記の交通情報と局所的
に大きく食い違う特異リンクの有無を判定し、有ればス
テップ６３５へ、無ければステップ６４０に処理を移
す。

【００２４】ステップ６３５では、例えば図１２、図１
３、図１４を用いて後述するように、所定の飽和交通流
率補正手段により、上記の交通情報に基づいてリンク情
報の１つである飽和交通流率を修正する（リンク情報修
正手段）。ステップ６４０では、ステップ６１５からス
テップ６５５までの一連の処理を実行するのに必要とさ
れる実行処理時間の平均値（１サイクルタイム）ｔ_sの
間にそのリンクに発生すると予想される交通量をそのリ
ンクの発生交通量に加算する。本実施例においては、こ
の微小時間ｔ_sが前記の１単位時間である。

【００２５】ステップ６４５では、例えば図８、図９を
用いて後述するように、所定の交通量予測演算手段によ
り、そのリンクのリンク情報からそのリンクの微小時間
ｔ_s後の停留交通量、流入交通量、及び、流出交通量を
計算し、これにより、そのリンクのリンク交通量を更新
する。ステップ６５０では、ステップ６４０、６４５が
全リンクについて一通り終了したか否かを判定し、終了
していればステップ６５５へ、そうでなければステップ
６４０へ処理を移す。

【００２６】ステップ６５５では、現在時刻ｔが処理完
了目標時刻Ｔに達しているかを判定し、達していればス
テップ６６０へ、そうでなければステップ６１５へ処理
を移す。このステップの作用により、ステップ６１５か
らステップ６５５までの一連の処理が繰り返し実行され
るので、交通情報が提供されたリンクのリンク情報の修
正によって、交通網モデル上に二次的に発生する交通量
が、交通情報未提供リンクにも再分配されることになる
（交通量再分配手段）。

【００２７】ステップ６６０では、以上の処理により算
出・更新されたリンク交通量や青色時間割合などから成
るリンク情報より、各リンクのリンク通過時間τを算出
する。例えば、このリンク通過時間τを求めるために
は、次のような関数ｇ₁を用いることができる。

【数５】 τ＝ｇ₁（Ｑ_st，Ｑ_lim，Ｒ_B，Ｌ） …（５）ただし、ここで、Ｌはそのリンクの長さである。以上の
処理により、出発地点から目的地点までの１ルート上の
各リンクのリンク通過時間τを各々正確に求めることが
できる。

【００２８】図８は、本実施例における交通量予測演算
手段の処理イメージ例を表す説明図である。本交通量予
測演算手段においては、リンクをｎ＋１個の直列のブロ
ックに分割し、このブロック単位に微小時間ｔ_s後のブ
ロック内車両密度Ｋ_j（０≦ｊ≦ｎ）と微小時間ｔ_s内
のブロック間交通量Ｑ_j（１≦ｊ≦ｎ）とを順次演算す
ることにより、微小時間ｔ_s後の停留交通量Ｑ_st、流入
交通量Ｑ_in、及び、流出交通量Ｑ_out等を算出する。

【００２９】ここで、Ｑ₀はリンクの微小時間ｔ_s内の
流出交通量、Ｑ_n+1は微小時間ｔ_s内の受入交通量、Δ
Ｑ_inは微小時間ｔ_s内の流入交通量、ΔＱ_genは微小時
間ｔ _s内の発生交通量、ｃは微小時間ｔ_s内の受入可能
交通量、Ｋ_j′（０≦ｊ≦ｎ）は更新後のブロック内車
両密度である。これらの各リンクに関する数値（リンク
交通量など）の間には、以下の関係が成り立つ。

【００３０】

【数６】０≦Ｑ_n+1≡ΔＱ_in＋ΔＱ_gen≦ｃ …（６）

【数７】０≦Ｑ_out＝_tΣＱ₀ （累積開始時刻から現在までの和） …（７）

【数８】０≦Ｑ_st＝_j=0ΣⁿＫ_j，０≦Ｑ_st′＝_j=0ΣⁿＫ_j′ …（８）尚、これらのブロックのブロック長は、リンクの車両制
限速度や微小時間（１サイクルタイム）ｔ_sなどから決
定することができる。

【００３１】図９は、本実施例における交通量予測演算
手段の処理手順を表すフローチャートである。本フロー
チャートは、前記のＣＰＵ１０１（図１）により、図６
のフローチャートのサブルーチン（ステップ６４５）と
して実行されるものである。本ルーチンでは、まず最初
に、ステップ９０５により処理対象のリンクの出口の信
号が、青信号等の流出可能な信号か否かを判定する。そ
の結果、流出可能であればステップ９１５へ、そうでな
ければステップ９１０へ処理を移す。

【００３２】ステップ９１０では、リンクの微小時間ｔ
_s内の流出交通量Ｑ₀を０に設定する。これは、赤信号
等の場合の処理に相当する。ステップ９１５では、初期
設定済又は、後述のステップ９６５により計算済の下流
リンクの微小時間ｔ_s内の受入可能交通量ｃを用いて、
本リンクの微小時間ｔ_s内の出先容量Ｃをその定義式
（９）にしたがって計算する。

【数９】Ｃ≡Σ_iα_iｃ_i …（９）

【００３３】ただし、ここで、α_iは、微小時間ｔ_s内
の受入可能交通量ｃ_iの本リンクに対する分与係数（０
≦α_i≦１）で、下付きの添え字ｉは、分岐方向により
各下流リンクを区別するためのものである。このｉの値
には、ｓ（直進），ｒ（右折），ｌ（左折）などがあ
る。これらの添え字の種類は、三叉路、五叉路、一方通
行の有無等により、増減する場合がある。また、α_iの
各値は、反対車線からの交通量や発生交通量等との競合
度を考慮して決定する。

【００３４】ステップ９２０では、次式（１０）によ
り、リンクの微小時間ｔ_s内の流出交通量Ｑ₀を算出す
る。

【数１０】Ｑ₀＝ＭＩＮ（ｆ（Ｋ₀），Ｑ_lim，Ｃ） …（１０）ただし、ここでＭＩＮは、与えられた引数の中から他よ
りも大きくない数値を選択する関数で、ｆは先頭ブロッ
クのブロック内車両密度Ｋ₀より、リンクの微小時間ｔ
_s内の流出交通量Ｑ₀を予測する関数である。

【００３５】ステップ９２５では、変数ｊの値を０に初
期設定する。ステップ９３０では、次式（１１）によ
り、微小時間ｔ_s内のブロック間交通量Ｑ_j+1（１≦ｊ
＋１≦ｎ）を算出する。

【数１１】Ｑ_j+1＝Ｆ（Ｋ_j，Ｋ_j+1） …（１１）ただし、ここでＦは、ブロック内車両密度より、ブロッ
ク間交通量を予測する関数である。

【００３６】ステップ９３５では、次式（１２）によ
り、微小時間ｔ_s後のブロック内車両密度Ｋ_j′（０≦
ｊ≦ｎ−１）を算出する。

【数１２】Ｋ_j′＝Ｋ_j−Ｑ_j＋Ｑ_j+1 …（１２）ステップ９４０では、変数ｊの値を１だけ増加する。ス
テップ９４５では、ｊの値を判定し、ｊ＝ｎならばステ
ップ９５０へ、そうでなければステップ９３０へ処理を
移す。

【００３７】ステップ９５０では、本リンクの微小時間
ｔ_s内の流入交通量ΔＱ_inを次式（１３）に従って算出
する。

【数１３】 ΔＱ_in＝Σ_iβ_iＱ_0i …（１３）ただし、ここで、Σ_iは全上流リンクに関する総和を取
ることを意味するものとする。また、Ｑ₀は、上流リン
クの前回算出分または初期設定値である。

【００３８】ステップ９５５では、本リンクの微小時間
ｔ_s内の受入交通量Ｑ_n+1を次式（１４）に従って算出
する。

【数１４】Ｑ_n+1＝ΔＱ_in＋ΔＱ_gen …（１４）ただし、ここで、ΔＱ_genは、本リンクの微小時間ｔ_s
内の発生交通量である。

【００３９】ステップ９６０では、ステップ９３５と同
様に、Ｋ_n′の値を算出する。ステップ９６５では、本
リンクの微小時間ｔ_s後の受入可能交通量ｃ′を次式
（１５）に従って算出する。

【数１５】ｃ′＝Ｋ_max−Ｋ_n′ …（１５）ただし、ここで、Ｋ_maxは、本リンクのブロック内車両
密度Ｋの最大値である。

【００４０】ステップ９７０では、本リンクの流出交通
量Ｑ_outを次式（１６）に従って更新する。

【数１６】Ｑ_out＝Ｑ_out＋Ｑ₀ …（１６）ステップ９７５では、本リンクの流入交通量Ｑ_inを次式
（１７）に従って更新する。

【数１７】Ｑ_in＝Ｑ_in＋ΔＱ_in …（１７）ステップ９８０では、本リンクの微小時間ｔ_s後の停留
交通量Ｑ_st′を（８）に従って更新する。

【００４１】以上のような交通量予測演算手段を用いれ
ば、停留交通量Ｑ_st等の各リンクの交通量を正確に算出
することができるため、ステップ６６０等により、出発
地点から目的地点までの１ルート上の各リンクのリンク
通過時間τを各々正確に求めることができる。尚、ステ
ップ９８０は、ステップ６６０実行時にだけ同時に実行
するようにしても良い。また、上記のα，βの値は、動
的に変更しても良い。

【００４２】図１０は、本実施例の図６（ステップ６２
５）における交通量補正手段の処理イメージ例を表す説
明図である。このように、上記のような交通量のシミュ
レーション結果（計算結果）によるリンクの渋滞長と受
信した交通情報から得られるリンクの渋滞長とが一致し
ない場合、交通情報に合わせて該当するリンクのブロッ
ク内車両密度Ｋ_j、又は、リンクの停留交通量Ｑ_stを更
新することが可能である。このような交通量補正手段に
よれば、更新された交通量を下流リンクに再分配するこ
とが可能となるため、下流リンクの交通量も補正され
る。前記の交通量再分配手段（ステップ６５５）によれ
ば、更に下流側のリンクにもこの交通量の補正効果が波
及するため、より広い範囲に対して、上記の交通情報が
反映されることになる。

【００４３】図１１は、本実施例における交通量補正手
段の更なる作用・効果を表す説明図である。即ち、上記
のようにブロック内車両密度Ｋ_j、又は、リンクの停留
交通量Ｑ_stを更新すると、例えば、停留交通量Ｑ_stの補
正による増加分を上流リンクからの流入交通量Ｑ_inに加
算する必要が生じる。従って、各上流リンクの流出交通
量Ｑ_outも、この補正処理に伴って更新することとな
り、上記と同様の波及効果が上流側のリンクにも反映さ
れることになる。

【００４４】このように、本発明の交通量補正手段によ
る作用・効果は、下流リンクに留まらず、更に下流側の
多数のリンクや、上流側のリンクに対しても、補正処理
の影響が反映される点が大きな特徴である。

【００４５】図１２は、本実施例の図６（ステップ６３
５）における飽和交通流率補正手段の適用直前の状態
（シミュレーションによる交通量）を表す説明図であ
る。本説明図においては、リンクＬ９８において、比較
的短い渋滞（小渋滞）が発生している。このシミュレー
ションは、リンクＬ９８において、リンクの流出交通量
Ｑ _outが常に最大（Ｑ₀＝Ｑ_lim）であることを仮定し
て、行ったものである。即ち、このとき、（４），
（７），（１０）から判るように、次式（１８）が成り
立つことが仮定されている。

【数１８】Ｑ_out＝Ｑ_limＲ_Bｔ …（１８）ただし、ここでｔは、流出交通量Ｑ_outの累積時間であ
る。

【００４６】しかしながら、現実には、例えば、自然渋
滞以外の、交通事故、駐車違反、道路工事などの動的に
発生し得る交通障害により、道路状況が急激に変化する
場合があり得る。このような場合には、飽和交通流率Ｑ
_limも動的に変化するため、（１８）による交通量の予
測が成り立たなくなることがある。本飽和交通流率補正
手段は、このような場合に、効果を発揮する様に構成し
たものである。

【００４７】図１３に、本飽和交通流率補正手段の適用
直後の状態を表す説明図を示す。このように、情報提供
リンクの内の一部分（リンクＬ９８）のみが、シミュレ
ーション結果と大きく食い違う場合には、そのリンク
に、上記のような飽和交通流率Ｑ_limの変動が有ったと
判断し、そのリンクの交通量と飽和交通流率の補正を行
う。

【００４８】このような場合には、リンクＬ９８の発生
交通量Ｑ_gen、流入交通量Ｑ_in、及び、青時間割合Ｒ_B
には、特に変化は無いと考えても良いので、図１３の大
渋滞発生時のリンクＬ９８の飽和交通流率Ｑ_lim′は、
次式（１９）によって計算することができる。

【数１９】Ｑ_lim′＝Ｑ_lim−（Ｑ_st′−Ｑ_st）／Ｒ_BＴ …（１９）ただし、ここでＴは、飽和交通流率Ｑ_limの動的な変化
が起こってから現在までの時間である。例えば、Ｔの値
は、次式（２０）の様に仮定しても良い。

【数２０】Ｔ＝（ｔ−ｔ₀）／２ …（２０）ただし、ここでｔは現在時刻、ｔ₀はリンクＬ９８に関
する交通情報が受信された前回の時刻である。

【００４９】図１４は、上記の処理による本飽和交通流
率補正手段の作用・効果を表す説明図である。このよう
に局所的に渋滞が発生した場合に、上記のようにそのリ
ンクの交通量と飽和交通流率の補正を行えば、正しい交
通量及び正しい飽和交通流率に基づいて、リンク通過時
間を求めることが可能となる。即ち、本飽和交通流率補
正手段によれば、交通渋滞に関するボトルネックを効果
的に発見し、交通事故、駐車違反、道路工事などの動的
に発生し得る交通障害による道路状況の動的な変化に対
応することができ、より正確なリンク通過時間を求める
ことが可能となる。

【００５０】また、本実施例の旅行時間予測装置１００
では、前記の交通量予測演算手段において、自車両の走
行履歴情報に基づいて現在走行中のリンクの流入交通量
又は発生交通量を修正することも可能である。この方法
によれば、前記の交通量予測演算手段の作用により、現
在走行中のリンクの停留交通量、流入交通量、或いは、
流出交通量が補正されるため、更により正確な旅行時間
を予測することが可能となる。

【００５１】図１５に、本実施例における自車両の走行
履歴情報の利用例を表す説明図を示す。このように、本
旅行時間予測装置１００を搭載した車両は、自車両の走
行履歴情報を前記のデータベース等に随時蓄積していく
ことができるので、例えば、現在走行中のリンクに自車
両が流入した時刻と現在地と現在時刻等により、現在走
行中のリンク上での平均速度ｖを求めることが可能であ
る。

【００５２】従って、この平均速度ｖより、現在走行中
のリンクの交通量を予測し直し、修正することで、より
正確な交通量に基づいた旅行時間の予測を実施すること
が可能となる。図１６は、本実施例における交通量Ｑと
車両速度ｖの関係を示すグラフである。例えば、この様
なグラフを用いれば、現在走行中のリンクの交通量を再
計算することができるため、上記の様な作用・効果を得
ることができる。

【００５３】図１７に、本実施例におけるリンクの流入
交通量の修正による作用・効果を表す説明図を示す。こ
の様に、流入交通量Ｑ_inを図１６のグラフ（逆関数）を
用いてＱ_in′に更新すれば、下流リンクの交通量が修正
され、より正確な旅行時間の予測を実施することが可能
となる。

【００５４】尚、上記の実施例において、（５）の関数
ｇ₁は、（８）に示す、ブロック密度Ｋ_jに依存する形
を取っているが、リンク通過時間τは、図１８のリンク
通過時間τを求める関数ｇ₂を用いて、次式（２１）の
様にそのリンクの交通量（例えば、前記の受け入れ交通
量）から求めても良い。

【数２１】 τ＝ｇ₂（Ｑ_in＋Ｑ_gen） …（２１）

【００５５】また、本実施例においては、車両のカーナ
ビゲーションシステム等に搭載可能な旅行時間予測装置
について具体的に記載したが、本装置は、交通管制セン
ターやタクシー会社、運送会社等の指令センターに設置
する旅行時間予測装置としても利用することができる。
例えば、上記の様な走行履歴情報をこのような指令セン
ターに集約すれば、より精度の高い旅行時間予測装置、
或いは、より精度の高い旅行時間予測システムを構築す
ることも可能である。

【００５６】尚、本発明におけるリンク情報又はリンク
通過時間をコスト情報として最小コスト経路を探索する
経路探索手段を設けることにより、高精度のナビゲーシ
ョン・システムを構築しても良い。本発明による柔軟で
高精度の道路網モデルを用いれば、上記の様な経路探索
手段を本発明のリンク通過時間演算手段と併用して、或
いは、本発明のリンク通過時間演算手段の代わりに、従
来のナビゲーション・システムに備えることによって
も、本発明の作用・効果が得られることは言うまでもな
い。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例における旅行時間予測装置のハ
ードウェア構成図。

【図２】本発明の実施例における道路網モデルの模式
図。

【図３】本発明の実施例におけるリンク交通量の定義を
示す説明図。

【図４】本発明の実施例におけるリンク交通量テーブル
のイメージ図。

【図５】本発明の実施例における道路網モデルの動作イ
メージ例を表す説明図。

【図６】本発明の実施例における道路網モデルのシミュ
レーション手順を表すゼネラルフローチャート。

【図７】本発明の実施例における青色時間割合の設定例
を示す表。

【図８】本発明の実施例における交通量予測演算手段の
処理イメージ例を表す説明図。

【図９】本発明の実施例における交通量予測演算手段の
処理手順を表すフローチャート。

【図１０】本発明の実施例における交通量補正手段の処
理イメージ例を表す説明図。

【図１１】本発明の実施例における交通量補正手段の作
用・効果を表す説明図。

【図１２】本発明の実施例における飽和交通流率補正手
段の適用直前の状態を表す説明図。

【図１３】本発明の実施例における飽和交通流率補正手
段の適用直後の状態を表す説明図。

【図１４】本発明の実施例における飽和交通流率補正手
段の作用・効果を表す説明図。

【図１５】本発明の実施例における自車両の走行履歴情
報の利用例を表す説明図。

【図１６】本発明の実施例における交通量と車両速度の
関係を示すグラフ。

【図１７】本発明の実施例におけるリンクの流入交通量
の修正による作用・効果を表す説明図。

【図１８】本発明の実施例における交通量とリンク通過
時間の関係を示すグラフ。

【符号の説明】

ＩＦ … 入出力インタフェースＤＫ … ディスク装置Ｎｍ … ノード番号（ｍは整数）Ｌｌ … リンク番号（ｌは整数） τ … リンク通過時間ｔ_s … 微小時間（＝１サイクルタイム＝１単位
時間）Ｑ_in … 流入交通量（累積値）Ｑ_out … 流出交通量（累積値）Ｑ_gen … 発生交通量（累積値）Ｑ_st … 停留交通量（現在値）Ｑ_lim … 飽和交通流率（単位時間当りの最大流出
可能交通量）Ｒ_B … 青色時間割合 β_i … 分岐確率ｎ … リンク内ブロック数−１Ｋ_j … ブロック内車両密度（現在値；０≦ｊ≦
ｎ）ｃ … 微小時間内の受入可能交通量 α_i … 微小時間内の受入可能交通量（ｃ_i）の
分与係数Ｃ … 微小時間内の出先容量Ｑ_j … 微小時間内のブロック間交通量（１≦ｊ
≦ｎ）Ｑ₀ … 微小時間内の流出交通量Ｑ_n+1 … 微小時間内の受入交通量 ΔＱ_in … 微小時間内の流入交通量 ΔＱ_gen … 微小時間内の発生交通量ｆ … 微小時間内の流出交通量Ｑ₀を求めるた
めの関数Ｆ … 微小時間内のブロック間交通量Ｑ_jを求
める関数ｇ₁ … リンク通過時間τを求める関数ｇ₂ … リンク通過時間τを求める関数

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者森田博史愛知県豊田市トヨタ町１番地トヨタ自動車株式会社内Ｆターム(参考） 2F029 AA02 AB01 AB07 AB09 AC01 AC02 AC04 AC06 AC17 5H180 AA01 BB05 DD02 EE03 EE18 FF01 FF04 FF05 FF12 FF13 FF27 FF32

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】信号交差点等の道路上の所定地点に対応
するノードと前記ノード間の道路の片側方向に各々対応
するリンクにより道路網をモデル化し、出発地点から目
的地点までの１ルート上の各リンクを通過するのに要す
ると予想されるリンク通過時間を集計することにより前
記目的地点までの旅行時間を予測する旅行時間予測装置
であって、前記各リンクの、流入交通量、流出交通量、停留交通
量、発生交通量、及び、前記各リンクの出口の、青信号
の点燈時間の割合である青時間割合、進行方向別の分岐
確率、所定の微小時間当りの最大流出可能交通量である
飽和交通流率等から成るリンク情報を前記リンク単位に
記憶するリンク情報記憶手段と、前記リンク情報に基づいて前記リンク通過時間を算出す
るリンク通過時間演算手段とを有することを特徴とする
旅行時間予測装置。
【請求項２】前記リンク情報の関連値である交通情報
をリアルタイムに入力する交通情報入力手段と、前記交通情報に基づいて前記リンク情報を修正するリン
ク情報修正手段と、前記リンク情報から全リンクの前記微小時間後の前記停
留交通量、前記流入交通量、及び、前記流出交通量を計
算することにより、全リンクの前記停留交通量、前記流
入交通量、及び、前記流出交通量を更新する交通量予測
演算手段と、前記交通量予測演算手段を繰り返し用いることにより、
前記流出交通量を下流側の接続リンクに対する前記流入
交通量として再分配する交通量再分配手段とを有し、前記リンク情報修正手段、及び、前記交通量再分配手段
により更新された前記リンク情報に基づいて前記リンク
通過時間を算出することを特徴とする請求項１に記載の
旅行時間予測装置。
【請求項３】前記交通量予測演算手段は、前記各リン
クが複数に直列に分割されたブロック単位にブロック内
車両密度とブロック間交通量とを順次演算することによ
り、前記微小時間後の前記停留交通量、前記流入交通
量、及び、前記流出交通量を算出することを特徴とする
請求項２に記載の旅行時間予測装置。
【請求項４】前記リンク情報修正手段は、前記交通情
報から得られるリンクの渋滞長を用いて、前記停留交通
量又は前記ブロック内車両密度を補正する交通量補正手
段を備えることを特徴とする請求項２又は請求項３に記
載の旅行時間予測装置。
【請求項５】前記リンク情報修正手段は、前記交通情
報から得られるリンクの渋滞長を用いて、前記飽和交通
流率を補正する飽和交通流率補正手段を備えることを特
徴とする請求項２乃至請求項４のいずれか１項に記載の
旅行時間予測装置。
【請求項６】前記交通量予測演算手段は、自車両の走
行履歴情報に基づいて現在走行中のリンクの前記流入交
通量又は前記発生交通量を修正することにより、現在走
行中の前記リンクの前記停留交通量、前記流入交通量、
又は、前記流出交通量を更新することを特徴とする請求
項２乃至請求項５のいずれか１項に記載の旅行時間予測
装置。