JP2001126180A - 走行所要時間情報演算システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 将来的な走行所要時間を精度よく予測す
ることにある。 【解決手段】 各料金所から収集する料金所データから
走行所要時間を演算し、またこの演算された走行所要時
間から代表走行所要時間を求めて保存する走行時間演算
手段１０と、この保存された走行所要時間または代表走
行所要時間を用いて走行所要時間パターンを作成し蓄積
するパターン作成手段２０と、前記走行時間演算手段で
保存された走行所要時間をもとに、パターン作成手段で
蓄積された走行所要時間パターンの中から類似パターン
を検索して走行所要時間を予測する時間予測手段３０
と、この予測された走行所要時間予測値から将来的な走
行所要時間情報を作成する走行時間情報作成手段４０と
を備えた走行所要時間情報演算システムである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、道路交通管制シス
テム等に利用される走行所要時間情報演算システムに係
り、特に車両の入出口料金所ＩＤ，入出力時刻等の料金
所データから有料道路等の特定対象区間の走行所要時間
情報を演算する走行所要時間情報演算システムに関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、ある地点から他の地点までの走行
所要時間情報を求めるに際し、幾つかの走行所要時間情
報演算システムが提案されている。

【０００３】その１つは、対象とする有料道路を複数の
区間に分割するとともに、各単位区間の両端近傍で、か
つ、上りおよび下り車線の道路脇にそれぞれ所定の距離
を隔てて対となる超音波送受波式車両感知器を設置し、
一方の車両感知器による車両通過時刻と他方の車両感知
器による車両通過時刻との時間差と前記所定の距離とに
基づいて走行車両速度を求めた後、この走行車両速度を
用いて各単位区間ごとの平均的な走行所要時間を算出
し、これら単位区間の走行所要時間を合計することによ
り、対象路線の対象区間の走行所要時間情報を取得する
システムである。

【０００４】他の１つは、対象とする有料道路の対象区
間の両端にそれぞれ画像認識装置を設置し、各画像認識
装置から送られてくる走行車両ナンバーの同一性および
その時の時刻とから、該当車両の実走行所要時間を測定
するといった，いわゆるＡＶＩシステムが実用化されて
いる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、以上のよう
なシステムのうち、車両感知器を用いたシステムでは、
車両感知器が設置されている路線のみの走行所要時間情
報の取得であって、車両感知器の未設置路線では走行所
要時間の情報は取得できないこと。また、対象路線上に
車両感知器が密に設置されていないと、利用価値の高い
走行所要時間情報が得られない。一方、車両感知器を密
に設置する場合、逆に設備コストが高くなり、また定期
的に保守・点検を実施しなければならない等の制約を伴
うものである。

【０００６】一方、画像認識装置を用いたシステムは、
利用価値の高い走行所要時間情報を取得できるが、前述
同様に画像認識装置を設置した区間だけの情報しか得ら
れず、また車両感知器と同様に新たに画像認識装置を設
置する必要があるので、設備費用がかかるとともに、設
計変更等に対する融通性に欠ける問題がある。

【０００７】そこで、近年、料金所から得られる情報を
もとに走行所要時間情報を取り出すシステムが研究され
ている。

【０００８】しかし、現時点でのシステムは、”現在ど
れくらいの走行所要時間がかかるか”といった実績値を
もとに走行所要時間を求めるに過ぎない段階である。

【０００９】よって、現システムは、車両の走行所要時
間情報の提供時点から将来の道路状況の変化を考慮して
おらず、本来理想とする”今後の目的地点まで走行する
ために必要な走行所要時間”を得るものでないことか
ら、理想とする走行所要時間情報を得ることが難しい。
特に、渋滞前後に道路状況が極端に変化する場合が多い
が、それらの状況が加味されておらず、より精度の高い
走行所要時間情報の取得が要望されていた。

【００１０】本発明は上記事情にかんがみてなされたも
ので、将来的な走行所要時間を精度よく予測する走行所
要時間情報演算システムを提供することにある。

【００１１】また、本発明の他の目的は、道路状況を考
慮しつつより理想に近い走行所要時間を求める走行所要
時間情報演算システムを提供することにある。

【００１２】

【課題を解決するための手段】（１） 上記課題を解決
するために、本発明に係る走行所要時間情報演算システ
ムは、各料金所から収集する料金所データから走行所要
時間を演算し保存する走行時間演算手段と、この走行時
間演算手段で保存された走行所要時間を用いて走行所要
時間パターンを作成し蓄積するパターン作成手段と、前
記走行時間演算手段で保存された走行所要時間をもと
に、パターン作成手段で蓄積された走行所要時間パター
ンの中から類似パターンを検索して走行所要時間を予測
する時間予測手段と、この時間予測手段で予測された走
行所要時間予測値から走行所要時間情報を作成する走行
時間情報作成手段とを備えた構成である。

【００１３】なお、走行時間演算手段においては、料金
所データから走行所要時間を演算し保存したが、例えば
演算によって得られた走行所要時間を用いてある一定時
間帯の代表的な走行所要時間を演算し保存する構成であ
ってもよい。

【００１４】本発明は、以上のような構成としたことに
より、パターン作成手段は、走行時間演算手段で得られ
た１日分の走行所要時間または代表走行所要時間を用い
て、走行所要時間パターンを作成し順次蓄積するので、
時間予測手段では、現時点までの走行所要時間または代
表走行所要時間に基づき、蓄積されたパターンの中から
最も類似するパターンを検索し、走行所要時間を予測す
る一方、走行所要時間情報作成手段にて予測値に基づい
て将来的な走行所要時間に置き換えて提供するので、ド
ライバーに精度の高い将来的な走行所要時間を確実に提
供可能である。

【００１５】（２） また、前記パターン作成手段とし
ては、時間演算手段で保存された走行所要時間または代
表走行所要時間を、フィルタリング処理、特徴的な走行
所要時間の抽出等を行って走行所要時間パターンを作成
し、この走行所要時間パターンを蓄積するか、或いは走
行所要時間パターンを特定の日ごとに種類分けし蓄積す
ることにより、短時間に走行するバイクやサービスエリ
アに長時間休憩する車両の走行所要時間を除去した状態
で走行所要時間パターンを作成可能であり、よって、将
来的な走行所要時間を精度よく予測可能となる。

【００１６】（３） さらに、前記時間予測手段として
は、前記走行時間演算手段で保存された走行所要時間ま
たは前記代表走行所要時間と前記パターン作成手段で蓄
積された走行所要時間パターンとを用いて２乗誤差を演
算する２乗誤差算出手段と、前記走行時間演算手段で保
存された走行所要時間または前記代表走行所要時間の予
測対象区間以外の区間の道路状況を取込んで出力する道
路状況把握手段との何れか一方または両方を用いて、こ
れら手段で得られた２乗誤差や道路状況を考慮しつつ、
類似パターン検索手段で前記走行所要時間または前記代
表走行所要時間に最も類似するパターンを検索すれば、
時間予測手段にてより道路状況を加味した状態で走行所
要時間を予測可能となり、ドライバーに理想とする将来
的な走行所要時間の予測値を提供可能となる。

【００１７】（４） さらに、パターン作成手段とし
て、フィルタ使用走行所要時間パターン作成手段と種類
別走行所要時間パターン蓄積手段との組み合わせでもよ
く、さらにこれら組み合わせ手段に対し、２乗誤差算出
手段および道路状況把握手段を組合せた構成であっても
よい。

【００１８】また、前記フィルタ使用走行所要時間パタ
ーン作成手段に代えて、前記代表走行所要時間の中から
特徴的な走行所要時間を抽出し、この特徴的な走行所要
時間に基づいて走行所要時間パターンを作成する特徴抽
出型走行所要時間パターン作成手段を設けたものでもよ
い。

【００１９】（５） さらに、前記走行時間情報作成手
段としては、時間予測手段で予測された走行所要時間予
測値から走行所要時間情報を作成する走行所要時間情報
演算手段と、この演算手段で得られた走行所要時間情報
と前記走行時間演算手段で保存された走行所要時間また
は前記代表走行所要時間とに基づいて、前記走行所要時
間情報を補正する補正所要時間補正手段とを設けた構成
であってもよい。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。

【００２１】（第１の実施の形態）図１は本発明に係わ
る走行所要時間情報演算システムの一実施の形態を示す
構成図である。

【００２２】一般に、有料道路１上の適宜な場所にそれ
ぞれ料金計算に必要なデータを取り込む料金所２，２，
…が設置され、これら料金所２，…には伝送ラインまた
は無線を介して本発明の対象とする走行所要時間情報演
算システムが接続されている。

【００２３】このシステムは、大きく分けると、料金所
２，…から得られる料金所データから走行所要時間を演
算する走行時間演算手段１０と、この走行時間演算手段
１０で保存された走行所要時間を用いて走行所要時間パ
ターンを作成し蓄積するパターン作成手段２０と、前記
走行時間演算手段１０で保存された走行所要時間をもと
に、パターン作成手段２０に蓄積されたパターンの中か
ら類似するパターンを検索し走行所要時間を予測する時
間予測手段３０と、走行所要時間情報作成手段４０とに
よって構成されている。

【００２４】前記走行時間演算手段１０は、有料道路１
の各出入口に設置される各料金所２，…から得られる例
えば入出口料金所ＩＤ，入出口時刻，必要に応じて車
種，日を跨ぐか否かのデータ等を含む料金所データを収
集する料金所データ収集手段１１、この料金所データ収
集手段１１で収集された料金所データ，つまり出口料金
所通過時刻と入口料金所通過時刻とを用いて走行所要時
間（ある地点から他のある地点なでの走行時間）を演算
する走行所要時間演算手段１２およびこの走行所要時間
演算手段１２にて演算された走行所要時間データをファ
イルなどに保存する料金所データ保存手段１３等からな
っている。

【００２５】なお、走行所要時間データの保存に際して
は、後述する１日パターンを作成する観点から最低１日
分の走行所要時間データが必要であるが、バックアップ
のためにも少なくとも１ヶ月程度の走行所要時間データ
を保存しておくことが望ましい。

【００２６】前記パターン作成手段２０は、料金所デー
タ保存手段１３で保存された１日分のデータを取込んで
その日の走行所要時間パターンを作成する走行所要時間
パターン作成手段２１およびこの作成された走行所要時
間パターンをファイル，データベース（以下、データベ
ースと呼ぶ）２２などに蓄積する走行所要時間パターン
蓄積手段２３が設けられている。従って、走行所要時間
パターン作成手段２１は、１日に１回程度前日１日分の
走行所要時間のパターンを作成することになる。

【００２７】前記時間予測手段３０は、料金所データ保
存手段１３に保存されている車両走行当日の現時刻まで
の走行所要時間データをもとに、データベース２２に蓄
積される走行所要時間パターンの中から最も類似するパ
ターンを検索する類似パターン検索手段３１の他、この
検索手段３１で検索された類似パターンをそのまま用
い、或いは走行所要時間データと類似パターンとの間に
時間差がある場合には比率に基づいて乗・除算を行った
修正パターンを得た後、走行所要時間を予測する走行所
要時間予測手段３２が設けられている。

【００２８】前記走行所要時間情報作成手段４０は、走
行所要時間予測手段３２によって得られた予測値をもと
に走行所要時間情報を作成する機能をもっている。

【００２９】次に、以上のようなシステムの動作につい
て説明する。

【００３０】このシステムは、大きく分けて、 ＊ 料金所データの収集および走行所要時間の演算処理 ＊ 走行所要時間パターンの作成処理 ＊ 類似パターン検索による走行所要時間の予測処理等
からなる。

【００３１】（１） 料金所データの収集および走行所
要時間の演算処理について。

【００３２】先ず、料金所データ収集手段１１は、有料
道路１の出入口に設置される各料金所２から得られる料
金所データ（入出口料金所ＩＤ，入出口通過時刻，必要
に応じて車種，午前零時を含むデータ等）を収集する。

【００３３】なお、料金所データの取得方法は、各料金
所２，‥のカードリーダまたは同等の機能をもつ端末に
て磁気式通行券のデータを読み取り、或いはオペレータ
が手入力する料金所データを取込むとか、或いはＥＴＣ
（Electric Toll Collection：ノンストップ自動料金
収受システム）を用いてノンストップ車両の無線カード
などから口座番号を含む料金所データを受信するなどし
て取得し、伝送する。よって、料金所データ収集手段１
１は、各料金所２，…から伝送されてくる料金所データ
を収集し、走行所要時間演算手段１２に送出する。

【００３４】この走行所要時間演算手段１２は、料金所
データ収集手段１１にて収集された料金所データを用い
て、走行所要時間を演算する。この走行所要時間は、入
口料金所を通過した時刻と出口料金所を通過した時刻と
から下記式により算出することができる。

【００３５】走行所要時間＝出口料金所を通過した時刻
−入口料金所を通過した時刻 但し、この走行所要時間は、現時刻において車両が対象
路線を走行終了したときの所要時間であって将来の走行
所要時間ではない。

【００３６】料金所データ保存手段１３は、以上のよう
にして求めた各時刻の走行所要時間の他、料金所データ
収集手段１１にて収集された料金所データをファイルな
ど保存する。このデータ保存は、後記する１日のパター
ンを作成する観点から、少なくとも１日分のデータが必
要であり、さらにバックアップの必要性から１ヶ月分程
度のデータ保存が望ましい。

【００３７】（２） 走行所要時間パターンの作成処理
について。

【００３８】以上のようにして走行時間演算手段１０に
おいて少なくとも１日分のデータが保存されると、パタ
ーン作成手段２０は１日に１回程度前日の１日分の保存
データを用いて走行所要時間パターンを作成する。

【００３９】具体的には、走行所要時間パターン作成手
段２１は、例えば図２に示す如く料金所データから得ら
れた各車両における１日分の各時刻の走行所要時間デー
タ「＋」に関し、例えば５分時刻ごとに平均化し、その
平均化走行所要時間を結んでその日の走行所要時間パタ
ーンを作成し出力し、走行所要時間パターン蓄積手段２
３に送出する。

【００４０】この走行所要時間パターン蓄積手段２３
は、走行所要時間パターン作成手段２１で作成された走
行所要時間パターンについて例えば１ヶ月分程度データ
ベース２２に蓄積する。

【００４１】（３） 類似パターン検索による走行所要
時間の予測処理について。

【００４２】以上のようにして必要な日数の走行所要時
間パターンを蓄積した後、類似パターン検索手段３１
は、料金所データ保存手段１３に保存された当日の現時
刻までの走行所要時間データを取り込み、データベース
２２に蓄積されたパターンの中から現時点までの走行所
要時間の傾向に最も類似するパターンを検索し、当日の
現時点までの走行所要時間データとともに、走行所要時
間予測手段３２に送出する。因みに、図３（ａ）は例え
ば午前８時（現時点）までの出口料金所を出た車両の走
行所要時間の傾向であり、同図（ｂ）は検索によって得
られた類似パターンである。

【００４３】前記走行所要時間予測手段３２は、類似パ
ターンが現時刻までの走行所要時間の変化傾向にほぼ似
ている場合には類似パターンをそのまま走行所要時間予
測値として用い、また現時刻までの走行所要時間の変化
傾向と類似パターンの変化傾向とが似ているが、全体に
走行所要時間に時間差が生じている時、その両データの
比率を類似パターンに乗・除算することにより、走行所
要時間予測値を作成し、走行所要時間情報演算手段４１
に送出する。

【００４４】この走行所要時間情報演算手段４１は、以
上のようにして走行所要時間予測値が得られるが、これ
はあくまでも出口料金所通過時刻ベースで並べた場合の
走行所要時間を前提としているものであって、実際に必
要な走行所要時間は、”出発料金所から目的地料金所ま
でに将来的にどれくらいの走行所要時間が必要である
か”であるので、入口料金所通過時刻ベースに並べ直し
て走行所要時間情報を提供する必要がある。例えば車両
がＡ料金所から入り、Ｂ料金所から出るときの走行所要
時間がＢ料金所にて料金所データとして得られることか
ら、時間的にはＢ料金所に到着した車両順に得られるこ
とになる。しかしながら、提供情報として必要なデータ
は、入口料金所であるＡ料金所を通過する時点におい
て、Ａ料金所からＢ料金所までの走行所要時間である。

【００４５】そこで、実際に提供する情報は、図４に示
す黒丸の出口料金所時刻ベースの走行所要時間（図３の
（イ））を白丸の入口料金所通過ベースに並び替えて走
行所要時間情報（図３の（ロ））とし、例えば数分ない
し数１０分ごとに更新しながら提供するものである。

【００４６】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、従来のように車両感知器や画像認識装置を設置する
ことなく、一般的な料金所のデータに用い、或いは将来
的に導入されるＥＴＣの料金所データ用いて、走行所要
時間情報を得ることができ、設備費用の低減化および料
金所データを取得できる範囲において随時採用変更可能
であって、融通性に富んだシステムを構築できる。

【００４７】また、当日の現時刻までの走行所要時間デ
ータをもとに、データベース２２に蓄積されたパターン
の中から現時までの走行所要時間の傾向に最も類似する
パターンを検索し、走行所要時間の予測値を作成するの
で、比較的簡単に的確な走行所要時間予測値を得ること
が可能である。

【００４８】さらに、出口料金所時刻ベースの走行所要
時間を入口料金所通過ベースに並び替えて走行所要時間
情報として提供するので、最も理想的な走行所要時間情
報を取得でき、ひいてはドライバにとって非常に有益な
情報を提供できる。

【００４９】（第２の実施の形態）図５は本発明に係わ
る走行所要時間情報演算システムの他の実施形態を示す
構成図である。なお、同図において図１と同一部分には
同一符号を付してその詳しい説明は省略する。

【００５０】この実施の形態は、特に走行時間演算手段
１０に改良を施したものであって、それ以外の構成は図
１と同様であるので、同一構成部分の説明は図１に譲る
ことにより、以下、特に図１と比較して異なる部分につ
いて説明するすなわち、このシステムは、図１と同様に
走行時間演算手段１０と、パターン作成手段２０と、こ
のパターン作成手段２０によって蓄積されたパターンの
中から類似するパターンを検索し走行所要時間を予測す
る時間予測手段３０と、走行所要時間情報作成手段４０
とによって構成されている。

【００５１】前記走行時間演算手段１０は、有料道路１
の各出入口に設置される各料金所２，…から得られる例
えば入出口料金所ＩＤ，入出口時刻，必要に応じて車
種，日を跨ぐか否かのデータ等を含む料金所データを収
集する料金所データ収集手段１１、この料金所データ収
集手段１１で収集された料金所データである出口料金所
通過時刻と入口料金所通過時刻とを用いて走行所要時間
を演算する走行所要時間演算手段１２およびこの演算さ
れた走行所要時間データを収集された料金所データとと
もに、ファイルなどに保存する料金所データ保存手段１
３の他に、料金所データ保存手段１３にて保存されてい
るデータを用いて、ある一定時間帯の代表的な走行所要
時間を演算する代表走行所要時間演算手段１４およびこ
の代表走行所要時間演算手段１４によって得られた代表
走行所要時間を蓄積する代表走行所要時間保存手段１５
が設けられている。

【００５２】前記パターン作成手段２０は、代表走行所
要時間保存手段１５保存された代表走行所要時間をもと
に、走行所要時間のパターンを作成する機能をもってい
る。

【００５３】前記時間予測手段３０は、当日得られた代
表走行所要時間をもとに、パターン作成手段２０にて蓄
積された走行所要時間パターンの中から最も類似するパ
ターンを検索し走行所要時間予測値を作成する機能をも
っている。

【００５４】次に、以上のようなシステムの動作につい
て説明する。

【００５５】先ず、料金所データ収集手段１１は、有料
道路１の出入口に設置される各料金所２から得られる料
金所データを収集すると、走行所要時間演算手段１２
は、収集された各車両の料金所データのうち、出口料金
所を通過した時刻と入口料金所を通過した時刻とを用い
て走行所要時間を求めた後、料金所データ保存手段１３
にて各時刻ごとに求めた走行所要時間および料金所デー
タ収集手段１１で収集された料金所データをそれぞれフ
ァイルなどに保存する。

【００５６】しかる後、代表走行所要時間演算手段１４
は、料金所データ保存手段１３にて保存されたデータを
用い、ある一定時間帯の代表的な走行所要時間を演算す
る。ここで、代表走行所要時間の演算に関しては、料金
所データから演算される走行所要時間データの中には、
例えばサービスエリアやパーキングエリアなどで長時間
休憩する場合があるが、これら長期時間停車した車両の
走行所要時間等を除去し、ｎ分間（例えば５分間）の平
均を取る等の方法により、代表走行所要時間を演算す
る。

【００５７】通常、本システムでは、保存された料金所
データをもとに走行所要時間パターンの作成および類似
パターンの検索を行うが、図２に示すようにサービスエ
リアやパーキングエリアなどに長時間休憩したり、故障
などで長時間停車している車両などの特異な走行所要時
間（同図の上部にバラツキをもって点在する走行所要時
間「＋」）が含まれるので、精度を上げる観点からも、
これら特異データを除去した後のデータを用いることが
望ましい。

【００５８】よって、代表走行所要時間演算手段１４
は、特異データを除去した後のデータを用い、例えば５
分間隔毎に平均値を求めるなどして代表走行所要時間を
演算する。

【００５９】この料金所データの中から特異データを除
去する手段としては、種々考えられるが、例えば大津の
閾値法を利用した方法や統計的な手法などを用いて除去
する（特願平１１−９４２０８号）。ここで、大津の閾
値法は、図６に示すように横軸に各車両の走行所要時
間、縦軸に度数をとったスペクトラム分布において、例
えばバイクのごとき最も短い走行所要時間や長時間停車
の走行所要時間を除去した後、残りのデータについて例
えば度数「０」を境とする閾値を決定することにより２
つの度数分布に分け、度数の多い正規分布となる走行所
要時間を取り出し、その平均化処理によって代表走行所
要時間を求める方法である。

【００６０】そして、以上のようにして求めた代表走行
所要時間は、代表走行所要時間蓄積手段１５にてファイ
ルなどに蓄積される。よって、例えば５分ごとの代表走
行所要時間を蓄積していき、１日分の代表走行所要時間
を蓄積すれば、１日の代表走行所要時間の推移が比較的
容易に分かるようになる。この場合においても、前述と
同様に、類似パターンの検索などの観点から最低でも１
日分のデータを蓄積する必要があり、さらにバックアッ
プを考慮すれば１ヶ月分程度のデータを蓄積することが
望ましい。

【００６１】従って、前記パターン作成手段２０では、
代表走行所要時間蓄積手段１５に蓄積されたｎ分ごとの
代表走行所要時間をもとに、１日分の代表走行所要時間
が蓄積されたとき、その１日分の代表走行所要時間を用
いて走行所要時間のパターンを作成する。

【００６２】前記時間予測手段３０は、当日得られた代
表走行所要時間をもとに、パターン作成手段２０にて蓄
積された走行所要時間パターンの中から最も類似するパ
ターンを検索し走行所要時間予測値を作成する機能をも
っている。因みに、図２において黒丸●を結んだ線が代
表走行所要時間を用いた走行所要時間のパターンであ
る。

【００６３】一方、時間予測手段３０は、当日得られた
代表走行所要時間をもとに、パターン作成手段２０にて
蓄積された走行所要時間パターンの中から最も類似する
パターンを検索し走行所要時間予測値を作成するもの
で、その作用は図１と同様であるので、ここではその説
明は省略する。

【００６４】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、第１の実施の形態と同様な効果の他に、代表走行所
要時間演算手段１４を設け、特異データを除去した後の
データを用い、例えば５分間隔毎に平均値を求めるなど
して代表走行所要時間を演算するので、利用価値の高い
走行所要時間を予測でき、ひいてはドライバーに精度の
高い将来的な走行所要時間を提供できる。

【００６５】（第３の実施の形態）図７は本発明に係る
走行所要時間情報演算システムの他の実施形態を示す構
成図である。なお、同図において図１，図５と同一部分
には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。

【００６６】この実施の形態は、図１，図５とほぼ同様
の構成であり、特に異なるところはパターン作成手段２
０の走行所要時間パターン作成手段２１に代えてフィル
タ使用走行所要時間パターン作成手段２４を設けたこと
にある。従って、その他の構成および動作は図１，図５
と同様であるので、それらの説明は図１，図５に譲るこ
とにより省略する。

【００６７】前記フィルタ使用走行所要時間パターン作
成手段２４は、料金所データ保存手段１３によって保存
され、または代表走行所要時間蓄積手段１５によって保
存された１日分の走行所要時間または１日分の代表走行
所要時間をもとに、フィルタリングを行って走行所要時
間パターンを作成するものである。

【００６８】以下、本システムにおいて異なる部分の動
作について説明する。

【００６９】第１および第２の実施の形態では、所定時
間間隔ごとの走行所要時間または代表走行所要時間を求
めるが、場合によっては例えば走行所要時間または代表
走行所要時間の推移が小刻みに振動したり、ノイズのよ
うなデータが含まれる場合がある。

【００７０】そこで、フィルタ使用走行所要時間パター
ン作成手段２４では、以上のように突出するデータを除
去するために走行所要時間データにフィルタリングを施
すことにより、なめらかな走行所要時間を作成する。こ
のフィルタリングは、最も簡単なものでは移動平均が上
げられる。

【００７１】この移動平均は、対象となる時刻の前後ｍ
個のデータを用いて平均を求める方法である。移動平均
を行うに際し、１日の代表走行所要時間が得られている
ので、前後ｍ個のデータを用いて移動平均を算出するこ
とが可能である。

【００７２】図８の上段枠内は前後４個のデータを用い
た場合の移動平均演算例を模式的に表わした図であっ
て、同図の下段の図は移動平均した後の走行所要時間の
例である。参考までに、前後ｍ個のデータを用いた場合
の移動平均の演算式は下記の通りである。Ｔ（ｋ）は時
点ｋの代表走行所要時間である。

【００７３】

【数１】

【００７４】但し、午前０時付近の移動平均を演算する
場合、前日の午後１１時〜午前０時までのデータが必要
であり、午後１１時台後半の移動平均を演算する場合
は、翌日の午前０時〜午前１時程度のデータが必要であ
る。よって、1日分の走行所要時間パターンを作成する
ためにも、移動平均を使用する場合は、パターン作成当
日データの午後１１時後半の演算に必要なデータがそろ
った時点で演算を開始する方がよい。

【００７５】従って、フィルタ使用走行所要時間パター
ン作成手段２４は、以上のように移動平均を適用した後
の走行所要時間を用いてパターンを作成する。その他、
フィルタリングとしては、ローパスフィルタ、カルマン
フィルタ、適応フィルタなどのフィルタの使用が考えら
れる。

【００７６】そして、以上のようにして走行所要時間パ
ターンを作成すると、走行所要時間パターン蓄積手段２
３は、データベース２２に蓄積し、類似パターンの検索
の用に供する。なお、所要時間予測手段３０は、図１で
既に説明しているので、ここでは省略する。

【００７７】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、第１および第２の実施の形態と同様な効果の他、パ
ターン作成手段２０として、フィルタ使用走行所要時間
パターン作成手段２４を設け、多数の走行所要時間デー
タの中から突出するデータを除去するフィルタリングを
施した後、走行所要時間パターンを作成すれば、比較的
に緩やかな走行所要時間パターンを作成でき、それだけ
類似パターンの検索時に適切なパターンを検索すること
が可能となり、また適切な走行所要時間情報をドライバ
ーに提供可能である。

【００７８】（第４の実施の形態）図９は本発明に係る
走行所要時間情報演算システムの他の実施形態を示す構
成図である。なお、同図において図１，図５と同一部分
には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。

【００７９】この実施の形態は、図１，図５とほぼ同様
の構成であり、特に異なるところはパターン作成手段２
０の走行所要時間パターン作成手段２１に代えて特徴抽
出型走行所要時間パターン作成手段２５を設けたことに
ある。従って、その他の構成および動作は図１，図５と
同様であるので、それらの説明は図１，図５に譲ること
により省略する。

【００８０】前記特徴抽出型走行所要時間パターン作成
手段２５は、料金所データ保存手段１３によって保存さ
れた走行所要時間データの中から例えば渋滞の発生時
刻，最も渋滞する時刻，最も渋滞する場所等の特徴的な
走行所要時間を抽出し、これをもとに走行所要時間パタ
ーン（図１０参照）を作成する機能をもっている。

【００８１】このようにある特徴をもとに走行所要時間
パターンを作成することにより、走行所要時間パターン
を簡易に表わすことができ、処理や走行所要時間パター
ンの蓄積にかかる負荷を低減化できる。特に、特徴抽出
型走行所要時間パターン作成手段２５により作成される
パターンは、渋滞立上り時刻等の特徴に表われ、ドライ
バーに同時刻に対する運転回避等に役立たせることが可
能である。

【００８２】また、このような実施の形態によれば、走
行所要時間パターンの特徴を抽出しているので、蓄積す
べきデータが少なくて済む効果がある。

【００８３】（第５の実施の形態）図１１は本発明に係
る走行所要時間情報演算システムの他の実施形態を示す
構成図である。なお、同図において図１，図５と同一部
分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。

【００８４】この実施の形態は、図１または図５とほぼ
同様の構成であり、特に異なるところはパターン作成手
段２０の走行所要時間パターン蓄積手段２３に代えて種
類別走行所要時間パターン作成手段２６を設けたことに
ある。従って、その他の構成および動作は図１，図５と
同様であるので、それらの説明は図１，図５に譲ること
により省略する。

【００８５】このパターン作成手段２０は、走行所要時
間パターン作成手段２１，フィルタ使用走行所要時間パ
ターン作成手段２４および特徴抽出型走行所要時間パタ
ーン作成手段２５の中の何れか１つの手段と、これら何
れか１つの手段２１，２４，２５で作成された走行所要
時間パターンを、例えば経理決算日である五十日，平日
日，日曜日、祝祭日等の種類別に分けてそれぞれ対応す
るファイル，同一記憶媒体の中をエリア分けし或いはデ
ータベース（以下，データベースと呼ぶ）２２，…に蓄
積する種類別走行所要時間パターン作成手段２６とから
なる。

【００８６】通常ではパターン作成手段２１などで作成
された走行所要時間パターンをそのまま蓄積することに
なるが、この種類別走行所要時間パターン作成手段２６
では、前述したように類似しているケースごとに種類別
して蓄積すれば、他の種類のパターンを検索する必要が
なくなり、時間予測手段３０における類似パターンの検
索時の検索効率を上げることが可能である。また、種類
別に蓄積すれば、同一種類内のパターンの中にほとんど
同じパターンがあれば、そのパターンがその日の最も近
い代表的なパターンとする考えることができ、非常に適
切な走行所要時間の予測性を高めることができる。ま
た、曜日等毎の種類別に蓄積することにより、類似パタ
ーンの検索を高速化できる。

【００８７】（第６の実施の形態）図１２は本発明に係
る走行所要時間情報演算システムの他の実施形態を示す
構成図である。なお、同図において図１，図５と同一部
分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。

【００８８】この実施の形態は、図１または図５とほぼ
同様の構成であり、特に異なるところは時間予測手段３
０を改良したことにあり、さらに具体的には類似パター
ン検索手段３１の入力側に、走行所要時間パターン蓄積
手段２３，２６によって蓄積された走行所要時間パター
ンと前記料金所データ保存手段１３または代表走行所要
時間保存手段１５によって保存された走行所要時間情報
提供当日の走行所要時間との２乗誤差を演算する２乗誤
差算出手段３３を設けたことにある。

【００８９】前記２乗誤差算出手段３３は、予測当日の
走行所要時間の実績値またはこの実績値を用いた代表走
行所要時間と蓄積された走行所要時間パターンまたは種
類別走行所要時間パターンとを用いて２乗誤差を演算
し、この２乗誤差が小さいものを複数パターンを候補と
して取り出し類似パターン検索手段３１に送出する。

【００９０】従って、類似パターン検索手段３１では、
２乗誤差算出手段３３にて演算された２乗誤差の小さい
複数の走行所要時間パターンをもとに、走行所要時間情
報当日の走行所要時間または代表走行所要時間と最も類
似している走行所要時間パターンを検索する。一般的に
は、２乗誤差の合計が最も少ないものを選択することに
なる。

【００９１】よって、以上のような実施の形態によれ
ば、第１および第２の実施の形態と同様な効果の他、２
乗誤差のみにより類似する走行所要時間パターンの検索
を行うので、計算機の負荷を低減化できる。

【００９２】（第７の実施の形態）図１３は本発明に係
る走行所要時間情報演算システムの他の実施形態を示す
構成図である。なお、同図において図１，図５と同一部
分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。

【００９３】この実施の形態は、図１または図５とほぼ
同様の構成であり、特に異なるところは時間予測手段３
０を改良したことにあり、さらに具体的には類似パター
ン検索手段３１の入力側に道路状況把握手段３４を設け
たことにある。

【００９４】この道路状況把握手段３４は、料金所デー
タ保存手段に保存され、または代表走行所要時間保存手
段１５に保存された所要対象区間の走行所要時間の他
に、所要対象区間以外の区間（例えば前後の区間など）
の道路状況（例えば走行所要時間など）を把握し、類似
パターン検索手段３１に送出する。

【００９５】この類似パターン検索手段３１は、道路状
況把握手段３４から出力される結果を踏まえて走行所要
時間情報提供当日の走行所要時間に最も類似するパター
ンをデータベース２２の中から検索する。例えば下流側
の道路状況が渋滞であれば、渋滞の増加傾向が大きな走
行所要時間パターンを選択し、下流側の道路状況が渋滞
でなければ、非渋滞の場合の走行所要時間パターンを選
択すればよい。

【００９６】このような場合、類似パターン検索手段３
１に予め選択ルールを設定し、道路状況を踏まえつつル
ールに従って走行所要時間パターンを選択することが望
ましい。

【００９７】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、第１および第２の実施の形態と同様な効果の他、予
測対象区間近辺の道路状況を考慮して類似する走行所要
時間パターンの検索を行うので、渋滞の増減等を考慮し
た走行所要時間パターンの検索が可能である。

【００９８】（第８の実施の形態）図１４は本発明に係
る走行所要時間情報演算システムの他の実施形態を示す
構成図である。なお、同図において図１，図５と同一部
分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。

【００９９】この実施の形態は、図１または図５とほぼ
同様の構成であり、特に異なるところは時間予測手段３
０を改良したことにあり、さらに具体的には類似パター
ン検索手段３１の入力側に走行所要時間パターン蓄積手
段２３，２６によって蓄積された走行所要時間パターン
と前記料金所データ保存手段１３または代表走行所要時
間保存手段１５によって保存された走行所要時間情報提
供当日の走行所要時間との２乗誤差を演算する２乗誤差
算出手段３３および料金所データ保存手段１３に保存さ
れ、または代表走行所要時間保存手段１５に保存された
所要対象区間の走行所要時間の他に、所要対象区間以外
の区間（例えば前後の区間など）の道路状況を把握する
道路状況把握手段３４を設けたことにある。

【０１００】すなわち、この実施の形態では、走行所要
時間を予測するに際し、予測当日の走行所要時間の実績
値またはこの実績値による代表走行所要時間と蓄積され
た各走行所要時間パターンとの２乗誤差と、予測当日の
予測時点での周辺道路の道路状況とを取り出し、類似パ
ターン検索手段３１に送出する。

【０１０１】この類似パターン検索手段３１による類似
パターンの選出方法としては、最も簡単なものとして、
先ず，２乗誤差が小さいものを数パターン候補として上
げ、道路状況をもとに、渋滞が増加傾向か減少傾向かを
判断し、最終的なパターンを選出することが上げられ
る。

【０１０２】図１５は２乗誤差および道路状況を考慮し
た類似パターンの検索方法を説明する図である。 一般
的には、２乗誤差だけでも走行所要時間パターンは似通
っているが、午後のパターンはかなり異なるような複数
の走行所要時間パターン（ハ）、（ニ）、（ホ）を検索
する可能性がある。よって、ここでは、予測対象区間の
周囲区間の予測時点近辺の道路状況である走行所要時間
を考慮し、例えば数区間先が増加傾向のために真ん中の
パターン（ニ）を選択し、またすぐ下流の区間が増加傾
向に有れば急増のパターン（ホ）を選択する。

【０１０３】図１６は類似パターンの検索および予測の
大まかな動作の流れを説明する図であって、Ｓ１は２乗
誤差の演算処理、Ｓ２は２乗誤差より類似の走行所要時
間パターン候補検索する処理、Ｓ３は予測区間周辺の道
路状況の把握、Ｓ４は類似走行所要時間パターンの絞り
込み、Ｓ５は走行所要時間の予測処理である。

【０１０４】なお、道路状況の使用方法としては、周辺
道路の道路状況をもとに対象区間の渋滞の増減傾向を判
定するルールを作成し、使用することが望ましい。判定
ルールとしては、例えばすぐ下流の区間が渋滞していれ
ば、予測対象区間の渋滞の増加傾向も大であると考えら
れ、また少し離れた下流が渋滞していれば、予測対象区
間の渋滞の増加傾向は時間的に緩やかに増加すると考え
られる。判定ルールはフィールドデータをもとに、ルー
ルを作成し使用すればよい。

【０１０５】（その他の実施の形態） （１） 図１７は本発明に係る走行所要時間情報演算シ
ステムの他の実施形態を示す構成図である。なお、同図
において図１，図５，図１４と同一部分には同一符号を
付してその詳しい説明は省略する。

【０１０６】このパターン作成手段２０としては、例え
ば料金所データ保存手段１３に保存された走行所要時間
データまたは代表走行所要時間保存手段１５に保存され
た代表走行所要時間をもとに、フィルタリングを施すこ
とにより、走行所要時間パターンを作成するフィルタ使
用走行所要時間パターン作成手段２４′と、このフィル
タ使用走行所要時間パターン作成手段２４′にて作成さ
れた走行所要時間パターンを、特定の日ごとに種類分け
し蓄積する種類別走行所要時間パターン蓄積手段２６′
が設けられ、さらに図１４と同様に時間予測手段３０に
２乗誤差算出手段３３および道路状況把握手段３４を設
けたものである。

【０１０７】この２乗誤差算出手段３３は、走行所要時
間データまたは代表走行所要時間と種類別走行所要時間
パターン蓄積手段２６′に蓄積される走行所要時間パタ
ーンとの２乗誤差を演算するものであり、また道路状況
把握手段３４は、走行所要時間情報提供当日の走行所要
時間または代表走行所要時間をもとに、走行所要時間提
供区間以外の区間の道路状況を取り出すもので、詳しく
は図１４の説明に譲る。

【０１０８】（２） 図１８は本発明に係る走行所要時
間情報演算システムの他の実施形態を示す構成図であ
る。なお、同図において図１，図５，図１４と同一部分
には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。

【０１０９】このパターン作成手段２０としては、例え
ば料金所データ保存手段１３に保存された走行所要時間
データまたは代表走行所要時間保存手段１５に保存され
た代表走行所要時間の推移の特徴を抽出し、この抽出さ
れた特徴をもとに走行所要時間パターンを作成する特徴
抽出型走行所要時間パターン作成手段２５′の他に、図
１７と同様に特徴抽出型走行所要時間パターン作成手段
２５′で作成された走行所要時間パターンを、特定の日
ごとに種類分けし蓄積する種類別走行所要時間パターン
蓄積手段２６′が設けられ、さらに時間予測手段３０に
は２誤差算出手段３３および道路状況把握手段３４を設
けた構成である。

【０１１０】具体的には、それぞれ前述する各構成手段
２５′，種類別走行所要時間パターン蓄積手段２６′，
２誤差算出手段３３および道路状況把握手段３４の説明
に譲る。

【０１１１】（３） 図１９は本発明に係る走行所要時
間情報演算システムの他の実施形態を示す構成図であ
る。なお、同図において図１，図５と同一部分には同一
符号を付してその詳しい説明は省略する。

【０１１２】この実施の形態は、走行所要時間情報作成
手段４０として、走行所要時間情報演算手段４１の他
に、走行所要時間補正手段４２を設けたものである。

【０１１３】この走行所要時間補正手段４２は、料金所
データ保存手段１３に保存された走行所要時間データま
たは代表走行所要時間蓄積手段１５に蓄積された代表走
行所要時間をもとに、走行所要時間情報を補正するもの
である。最も一般的な補正方法としては、料金所データ
保存手段１３に保存された走行所要時間データまたは代
表走行所要時間蓄積手段１５に蓄積された代表走行所要
時間，つまり情報提供当日の実績の走行所要時間または
代表走行所要時間を参考に、予測された走行所要時間を
補正するものである。

【０１１４】このような実施の形態によれば、例えば何
らかの原因で精度が悪化した場合においても、走行所要
時間または代表走行所要時間を用いて現時刻の状況を考
慮しつつ補正することにより、精度が大きく悪化した情
報の提供を未然に回避できる。

【０１１５】なお、本発明はその要旨を逸脱しない範囲
で種々変形して実施できる。

【０１１６】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、将
来的な走行所要時間を精度よく予測することができる。

【０１１７】また、本発明は、道路状況を考慮しつつよ
り理想に近い走行所要時間を高精度に求めることが可能
である。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る走行所要時間情報演算システム
の一実施の形態を示す構成図。

【図２】 図１に示すシステムを用いて、各料金所の料
金所データから得られた各時刻の走行所要時間データの
分布状態を示す図。

【図３】 走行所要時間予測値から現時刻に遡って将来
の走行所要時間情報を作成する例を示す説明図。

【図４】 図３と同様に将来の走行所要時間情報を作成
する例を示す説明図。

【図５】 本発明に係る走行所要時間情報演算システム
の他の実施形態を示す構成図。

【図６】 大津の閾値法を説明する図。

【図７】 本発明に係る走行所要時間情報演算システム
の他の実施形態を示す構成図。

【図８】 走行所要時間パターンを作成するための一例
としての移動平均を説明する図。

【図９】 本発明に係る走行所要時間情報演算システム
の他の実施形態を示す構成図。

【図１０】 渋滞等を考慮しつつ特徴的な走行所要時間
を作成するための説明図。

【図１１】 本発明に係る走行所要時間情報演算システ
ムの他の実施形態を示す構成図。

【図１２】 本発明に係る走行所要時間情報演算システ
ムの他の実施形態を示す構成図。

【図１３】 本発明に係る走行所要時間情報演算システ
ムの他の実施形態を示す構成図。

【図１４】 本発明に係る走行所要時間情報演算システ
ムの他の実施形態を示す構成図。

【図１５】 道路状況を考慮した類似パターンの検索例
を示す説明図。

【図１６】 図１５に示す類似パターンの検索例を説明
する流れ図。

【図１７】 本発明に係る走行所要時間情報演算システ
ムの他の実施形態を示す構成図。

【図１８】 本発明に係る走行所要時間情報演算システ
ムの他の実施形態を示す構成図。

【図１９】 本発明に係る走行所要時間情報演算システ
ムの他の実施形態を示す構成図。

【符号の説明】

１…有料道路 ２…料金所 １０…走行時間演算手段 １１…料金所データ収集手段 １２…走行所要時間演算手段 １３…料金所データ保存手段 １４…代表走行所要時間演算手段 １５…代表走行所要時間保存手段 ２０…パターン予測手段 ２１…走行所要時間パターン作成手段 ２３…走行所要時間パターン蓄積手段 ２４…フィルタ使用走行所要時間パターン作成手段 ２５…特徴抽出型走行所要時間パターン作成手段 ２６…種類別走行所要時間パターン蓄積手段 ３０…時間予測手段 ３１…類似パターン検索手段 ３２…走行所要時間予測手段 ３３…２乗誤差演算手段 ３４…道路状況把握手段 ４０…走行時間情報作成手段 ４１…走行所要時間情報演算手段 ４２…走行所要時間補正手段

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 各料金所から収集する料金所データから
   走行所要時間を演算し保存する走行時間演算手段と、こ
   の走行時間演算手段で保存された走行所要時間を用いて
   走行所要時間パターンを作成し蓄積するパターン作成手
   段と、前記走行時間演算手段で保存された走行所要時間
   をもとに、パターン作成手段で蓄積された走行所要時間
   パターンの中から類似パターンを検索して走行所要時間
   を予測する時間予測手段と、この時間予測手段で予測さ
   れた走行所要時間予測値から走行所要時間情報を作成す
   る走行時間情報作成手段とを備えたことを特徴とする走
   行所要時間情報演算システム。
2. 【請求項２】 各料金所から収集する料金所データから
   走行所要時間を演算し、得られた走行所要時間データを
   用いてある一定時間帯の代表的な走行所要時間を演算し
   保存する走行時間演算手段と、この走行時間演算手段で
   保存された代表走行所要時間を用いて走行所要時間パタ
   ーンを作成し蓄積するパターン作成手段と、前記走行時
   間演算手段で保存された代表走行所要時間をもとに、パ
   ターン作成手段で蓄積された走行所要時間パターンの中
   から類似パターンを検索して走行所要時間を予測する時
   間予測手段と、この時間予測手段で予測された走行所要
   時間予測値から走行所要時間情報を作成する走行時間情
   報作成手段とを備えたことを特徴とする走行所要時間情
   報演算システム。
3. 【請求項３】 前記パターン作成手段は、前記走行時間
   演算手段で保存された走行所要時間または代表走行所要
   時間をもとに、フィルタリング処理を行って走行所要時
   間パターンを作成するフィルタ使用走行所要時間パター
   ン作成手段と、このフィルタ使用走行所要時間パターン
   作成手段で作成された走行所要時間パターンを蓄積する
   走行所要時間パターン蓄積手段とを設けたことを特徴と
   する請求項１または請求項２記載の走行所要時間情報演
   算システム。
4. 【請求項４】 前記パターン作成手段は、前記走行時間
   演算手段で保存された走行所要時間または代表走行所要
   時間の中から特徴的な走行所要時間を抽出し、この特徴
   的な走行所要時間に基づいて走行所要時間パターンを作
   成する特徴抽出型走行所要時間パターン作成手段と、こ
   の特徴抽出型走行所要時間パターン作成手段で作成され
   た走行所要時間パターンを蓄積する走行所要時間パター
   ン蓄積手段とを設けたことを特徴とする請求項１または
   請求項２記載の走行所要時間情報演算システム。
5. 【請求項５】 前記パターン作成手段は、前記請求項１
   〜４の何れか１つに記載の走行所要時間パターン作成手
   段で作成された走行所要時間パターンを特定の日ごとに
   種類分けし蓄積する種類別走行所要時間パターン蓄積手
   段を設けたことを特徴とする請求項１または請求項２記
   載の走行所要時間情報演算システム。
6. 【請求項６】 前記時間予測手段は、前記走行時間演算
   手段で保存された走行所要時間または前記代表走行所要
   時間と前記パターン作成手段で蓄積された走行所要時間
   パターンとを用いて２乗誤差を演算する２乗誤差算出手
   段と、この２乗誤差算出手段で算出された２乗誤差をも
   とに、前記走行所要時間または前記代表走行所要時間に
   最も類似するパターンを検索する類似パターン検索手段
   と、この検索手段で検索されたパターンを用いて走行所
   要時間を予測する走行所要時間予測手段とを備えたこと
   を特徴とする請求項１または請求項２記載の走行所要時
   間情報演算システム。
7. 【請求項７】 前記時間予測手段は、前記走行時間演算
   手段で保存された走行所要時間または前記代表走行所要
   時間の予測対象区間以外の区間の道路状況を取込んで出
   力する道路状況把握手段と、前記走行所要時間または前
   記代表走行所要時間および前記道路状況把握手段で得ら
   れた道路状況をもとに、前記走行所要時間パターンの中
   から最も類似するパターンを検索する類似パターン検索
   手段と、この検索手段で検索されたパターンを用いて走
   行所要時間を予測する走行所要時間予測手段とを備えた
   ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の走行所
   要時間情報演算システム。
8. 【請求項８】 前記時間予測手段は、前記走行時間演算
   手段で保存された走行所要時間または前記代表走行所要
   時間と前記パターン作成手段で蓄積された走行所要時間
   パターンとを用いて２乗誤差を演算する２乗誤差算出手
   段と、前記走行時間演算手段で保存された走行所要時間
   または前記代表走行所要時間の予測対象区間以外の区間
   の道路状況を取込んで出力する道路状況把握手段と、前
   記２乗誤差と前記道路状況とに基づいて前記走行所要時
   間または前記代表走行所要時間に最も類似しているパタ
   ーンを検索する類似パターン検索手段と、この検索手段
   で検索されたパターンを用いて走行所要時間を予測する
   走行所要時間予測手段とを備えたことを特徴とする請求
   項１または請求項２記載の走行所要時間情報演算システ
   ム。
9. 【請求項９】 各料金所から収集する料金所データから
   走行所要時間を演算し保存する第１の走行時間演算手段
   と、この演算手段で得られた走行所要時間データを用い
   てある一定時間帯の代表的な走行所要時間を演算し保存
   する第２の走行時間演算手段と、この第２の走行時間演
   算手段で保存された代表走行所要時間をもとに、フィル
   タリング処理を行って走行所要時間パターンを作成する
   フィルタ使用走行所要時間パターン作成手段と、このフ
   ィルタ使用走行所要時間パターン作成手段で作成された
   走行所要時間パターンを特定の日ごとに種類分けし蓄積
   する種類別走行所要時間パターン蓄積手段と、このパタ
   ーン蓄積手段で蓄積された走行所要時間パターンと前記
   代表走行所要時間との２乗誤差を演算する２乗誤差算出
   手段と、前記代表走行所要時間のもとに、前記第１の走
   行時間演算手段による走行所要時間の予測対象区間以外
   の区間の道路状況を把握し出力する道路状況把握手段
   と、前記２乗誤差と前記道路状況とに基づいて前記走行
   所要時間に最も類似しているパターンを検索する類似パ
   ターン検索手段と、この検索手段で検索されたパターン
   を用いて走行所要時間を予測する走行所要時間予測手段
   とを備えたことを特徴とする走行所要時間情報演算シス
   テム。
10. 【請求項１０】 請求項９記載の走行所要時間情報演算
    システムにおいて、 前記フィルタ使用走行所要時間パターン作成手段に代え
    て、前記代表走行所要時間の中から特徴的な走行所要時
    間を抽出し、この特徴的な走行所要時間に基づいて走行
    所要時間パターンを作成する特徴抽出型走行所要時間パ
    ターン作成手段を設けたことを特徴とする走行所要時間
    情報演算システム。
11. 【請求項１１】 前記走行時間情報作成手段は、前記時
    間予測手段で予測された走行所要時間予測値から走行所
    要時間情報を作成する走行所要時間情報演算手段と、こ
    の演算手段で得られた走行所要時間情報と前記走行時間
    演算手段で保存された走行所要時間または前記代表走行
    所要時間とに基づいて、前記走行所要時間情報を補正す
    る補正所要時間補正手段とを設けたことを特徴とする請
    求項１または請求項２記載の走行所要時間情報演算シス
    テム。