JP2004157768A - 渋滞予測装置及び渋滞状況表示システム及び渋滞予測方法及び渋滞予測プログラム及び渋滞予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

渋滞予測装置及び渋滞状況表示システム及び渋滞予測方法及び渋滞予測プログラム及び渋滞予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 Download PDF

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Abstract

【課題】検索時の環境や状態を考慮した渋滞予測を行う渋滞状況表示システムを構築することを目的とする。
【解決手段】渋滞予測装置3では、渋滞情報入力部5が入力した渋滞情報313を時情報311、属性情報312とともに過去の情報として渋滞データベース31に蓄積する。条件設定部33は、渋滞情報313とその時情報とその時に関連した属性情報とその時以前の時に関連した属性情報とを渋滞データベース31の検索条件として設定する。渋滞予測部32は、渋滞データベース31に蓄積された過去の情報から条件設定部33が設定した過去の情報を検索し、検索した過去の情報以降の時を持つ渋滞データベース31に蓄積された渋滞情報から渋滞状況を予測する。
【選択図】 図1

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、道路上を走行する車両の渋滞状況を表示する混雑状況表示システムなどで用いられる、渋滞予測装置及び渋滞予測方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来の混雑状況表示システムでの渋滞予測方法として、現在と同じ天気で同一日時または同一曜日付近の過去の渋滞情報と現在の渋滞情報とから今後の渋滞予測を行う方法がある。
【0003】
【特許文献1】
特開2001−93078号公報
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、現在の条件が同じでも、土曜日に雨だった翌日の晴れの日曜日に人は、より外出するといった知見が示すような、検索時以前の日との関係を考慮する視点が欠けていた。
また、特に行楽関係の渋滞に関しては、例えば夏日とよばれるような夏の暑さが例年より早く5月、6月からはじまってしまうようなその年毎の気候状況でずれることがあるが、同一日時や同一曜日で過去の渋滞情報と現在の渋滞情報とから今後の渋滞予測を行う方法ではこの点の考慮する視点が欠けていた。
【0005】
この発明の実施の形態では、検索時の環境や状態を考慮した渋滞予測を目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】
この発明は、車両の渋滞情報を入力する渋滞情報入力部と、
上記渋滞情報を入力した時点の時情報と、上記渋滞情報を入力した時に関連した属性情報とを上記渋滞情報入力部が入力した渋滞情報とともに過去の情報として蓄積する渋滞データベースと、
現在の渋滞情報とその時情報とその時に関連した属性情報とその時以前の時に関連した属性情報とを上記渋滞データベースの検索条件として設定する条件設定部と、
上記渋滞データベースに蓄積された過去の情報から上記条件設定部が設定した条件に一致又は類似した過去の情報を検索し、検索した過去の情報以降の時を持つ上記渋滞データベースに蓄積された渋滞情報から渋滞状況を予測する渋滞予測装置とを備える。
ここで、上記渋滞データベースには、渋滞情報の他、その渋滞情報を取得した時の時情報、祭日か否かの日の特性や連休情報のように渋滞情報を入力した時に関連した属性情報が過去の情報として蓄積されている。渋滞データベースは、さらに、天気や気温、降水量などの気象情報などを付加的な情報として蓄積してもよい。
【0007】
【発明の実施の形態】
実施の形態1.
以下、実施の形態1について説明する。
渋滞状況表示システム1は、渋滞予測装置3と渋滞状況表示装置4から構成されている。
図1は、この発明の実施形態である渋滞予測装置3を含んだ渋滞状況表示システム1の構成図である。
図1において、渋滞状況表示システム1の渋滞情報入力部5は、渋滞状態検出装置2によって一定間隔で採取した渋滞情報を入力し、渋滞予測装置3内の渋滞データベース31に蓄積していく。渋滞予測装置3は、前記渋滞データベース31の他に、現在の渋滞状況と一致又は類似する渋滞パターンを探索して渋滞を予測する渋滞予測部32を有する。また、類似パターン探索時の条件を設定する条件設定部33を有する。また、渋滞予測装置3は、気象情報12を入手するための気象情報入力部34を有する。
渋滞状況表示装置4は、渋滞予測部32が予測した渋滞予測の結果を表示する。
【0008】
次に動作について説明する。
渋滞情報入力部5は、渋滞状態検出装置2によって取得した渋滞情報を受け取る。渋滞データベース31は、その渋滞情報313と共に、渋滞情報313を取得した時点の時情報311、曜日や日の特性フラグや連休データ、季節などの属性情報312、気象情報12などを蓄積していく。
渋滞情報313は、道路名などの地点情報、車の平均速度や一定時間の通過車両数などの情報を示す。
時情報311は、年、月、日、曜日、時刻を含む情報である。
属性情報312に含まれる日の特性フラグは祝祭日かどうかを示すフラグであり、連休データはその日が連休の初日、最終日、何日目にあたるかを示す情報である。
気象情報12は、気象情報入力部34によって入手されたその時点の天気や気温、降水量などの情報を示す。
このように、渋滞データベース31は、新しい渋滞情報が出てくるごとに追加更新されるものである。
【0009】
条件設定部33は、渋滞データベース31に蓄積された過去の情報から、現在の渋滞状況と一致又は類似するパターンを探索するための検索条件を設定する。
検索条件の一例としては、現在の渋滞情報、時情報、日の特性や連休情報等の属性情報が挙げられる。
また、上記検索条件に検索時の気象情報を加えてもよい。さらに、上記検索条件に検索時の気象情報と共に検索時以前の日の気象情報を加えてもよい。
また、検索条件の他の一例としては、現在の渋滞情報、時情報、属性情報とともに検索時以前の時に関連した日の特性や連休情報等の属性情報を加えてもよい。
【0010】
渋滞予測部32は、渋滞データベース31に蓄積された過去の情報から、条件設定部33で設定された検索条件に一致又は類似する過去の情報を検索し、検索された過去の情報以降の時を持つ渋滞データベース312に蓄積された渋滞情報313から今後の渋滞状況を予測する。例えば、検索された過去の情報以降の時を持つ渋滞データベース31に蓄積された渋滞情報313から10分後、1時間後の渋滞情報313を渋滞状況の予測結果として抽出する。
ここで、渋滞予測時の以前の日、例えば、前日の気象情報を条件に付加することにより、前日雨だった晴れの休日は、人はより外出する、といった人間の行動パターンが反映され、より妥当性のある結果を得ることができる。
予測結果を現在からどのくらい後の情報とするかは、そのシステムによって調整すればよい。
【0011】
渋滞予測部32は、結果として得た例えば10分後や1時間後の渋滞情報を、渋滞状況表示装置4に渡す。渋滞状況表示装置4は、受け取った渋滞情報を予測する渋滞状況として表示する。
【0012】
以上、道路上を走行する車両の渋滞状態を検出する渋滞状態検出手段と、
渋滞状態に基づく渋滞情報、およびその渋滞情報を取得した時の日時データ、曜日、祭日か否かの日の特性、連休情報、天気や気温、降水量などの気象情報など、付加的な情報も含んでいる情報を蓄積して記憶する渋滞データベース31と、渋滞地点よりも上流側に設けられ、現在の渋滞情報とともに前記渋滞予測の結果を表示する渋滞状況表示装置4と、を備えてている渋滞状況表示システム1において過去の渋滞情報から今後の渋滞予測を行うときに、その時点の条件だけでなく、前日や前日以前の条件も用いる渋滞予測方法について説明した。
また、過去の渋滞情報から渋滞予測を行うとき、気温などの気象情報を用いて括った条件を使用することにより、年毎に異なる季節変動にも対応できるようにした渋滞予測方法について説明した。
【0013】
実施の形態2.
次に、実施の形態2ついて説明する.
図2は、この実施の形態の渋滞予測装置3で使用する、上記実施の形態1とは異なる他の条件設定の例を示す図である。
渋滞データベース31の検索条件に月日を使用すると、同じような検索条件のケースが除外されるおそれがある。そこで、条件設定部33が、検索条件を設定する時に、その時点の月日ではなく、図2に示すように月日を括った季節を条件として使うことも可能である。
【0014】
図2の時間帯分類パターン情報11は、人間の行動パターンによって1日の時間帯をパターン化して分類したものである。日の短い冬と日の長い夏では人の行動パターンが異なることなどに対応するため、条件設定部33が、検索条件を設定する時に、その時点の時刻ではなく、図2に示すようにその時期にあった時刻を括った時間帯分類パターン情報11を条件として使うことも可能である。
【0015】
図2の季節分類パターン情報10は、一年の季節の変化をパターン化して分類したものである。例えば夏日とよばれるような夏の暑さが例年より早く5月、6月からはじまってしまうといった年毎の季節の変動に対応するために、検索条件設定時に、その時点の月日ではなく、気温によって振り分けた季節を条件として使うことも可能である。
【0016】
以上、過去の渋滞情報から渋滞予測を行うとき、その時点の月日ではなく月日をカテゴライズした季節などに括って、また、時間ではなく時間帯に括ってなどを条件として用いる渋滞予測方法について説明した。
【0017】
渋滞予測部32は、前記の通り、渋滞データベース31に蓄積されたデータから条件に合致する類似パターンを探索するという方法を説明したが、その他、ニューロコンピュータや多変量解析などを用いることが可能である。
【0018】
図3は、上記各実施の形態の渋滞予測装置3のコンピュータ基本構成図である。
図3において、プログラムを実行するCPU(Central Processing Unit)40は、バス38を介してモニタ41、キーボード42、マウス43、通信ボード44、磁気ディスク装置46等と接続されている。
磁気ディスク装置46には、オペレーティングシステム(OS)47、プログラム群49、ファイル群50が記憶されている。ただし、プログラム群49、ファイル群50が一体となってオブジェクト指向のプログラム群49を形成する形態も一実施の形態として考えられる。
プログラム群49は、CPU45、OS47により実行される。
上記各実施の形態の渋滞予測装置3は、通信ボード44の機能を使用して、渋滞状態検出装置2等と通信を行う。渋滞予測部32は、渋滞状態検出装置2から受信した渋滞情報から条件設定部33が設定した条件に従って、上述したように渋滞予測を行い、予測結果を表示する。
【0019】
以上に記載した「蓄積する」という用語は、記録媒体に保存することを意味する。
【0020】
すべての実施の形態では、各構成要素の各動作はお互いに関連しており、各構成要素の動作は、上記に示された動作の関連を考慮しながら、一連の動作として置き換えることができる。そして、このように置き換えることにより、方法の発明の実施形態とすることができる。
また、上記各構成要素の動作を、各構成要素の処理と置き換えることにより、プログラムの実施の形態とすることができる。
また、プログラムを、プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶させることで、プログラムに記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の実施の形態とすることができる。
【0021】
プログラムの実施の形態及びプログラムに記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の実施の形態は、すべてコンピュータで動作可能なプログラムにより構成することができる。
プログラムの実施の形態およびプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の実施の形態における各処理はプログラムで実行されるが、このプログラムは、記録装置に記録されていて、記録装置から中央処理装置(CPU)に読み込まれ、中央処理装置によって、各フローチャートが実行されることになる。
また、各実施の形態のソフトウェアやプログラムは、ROM(READ ONLY MEMORY)に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。あるいは、ソフトウェアとファームウェアとハードウェアとの組み合わせで前述したプログラムの各機能を実現しても構わない。
【0022】
【発明の効果】
この発明によれば、現時点の情報だけでなく前日の情報や、年毎に変動する季節情報などを条件として使用することにより、より現実に沿った予測情報が表示装置に表示されるため、都市交通システムの効率を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】渋滞予測装置3を含んだ渋滞状況表示システム1の構成図である。
【図2】渋滞予測装置3で使用する条件の例を示す図である。
【図3】渋滞予測装置3のコンピュータ基本構成図である。
【符号の説明】
1 渋滞状況表示システム、2 渋滞状態検出装置、3 渋滞予測装置、4 渋滞状況表示装置、5 渋滞情報入力部、10 季節分類パターン情報、11 時間帯分類パターン情報、12 気象情報、31 渋滞データベース、32 渋滞予測部、33 条件設定部、34 気象情報入力部、40 CPU、41 モニタ、42 キーボード、43 マウス、44 通信ボード、46 磁気ディスク装置、47 OS、49 プログラム群、50 ファイル群、311 時情報、312 属性情報、313 渋滞情報。

Claims (7)

  1. 車両の渋滞情報を入力する渋滞情報入力部と、
    上記渋滞情報を入力した時点の時情報と、上記渋滞情報を入力した時に関連した属性情報とを上記渋滞情報入力部が入力した渋滞情報とともに過去の情報として蓄積する渋滞データベースと、
    現在の渋滞情報とその時情報とその時に関連した属性情報とその時以前の時に関連した属性情報とを上記渋滞データベースの検索条件として設定する条件設定部と、
    上記渋滞データベースに蓄積された過去の情報から上記条件設定部が設定した条件に一致又は類似した過去の情報を検索し、検索した過去の情報以降の時を持つ上記渋滞データベースに蓄積された渋滞情報から渋滞状況を予測する渋滞予測装置とを備える渋滞予測装置。
  2. 上記渋滞データベースは、人間の行動パターンによって一日の時間帯をパターン化して分類した時間帯分類パターン情報と、一年の季節の変化をパターン化して分類した季節分類パターン情報とを蓄積し、
    上記条件設定部は、上記時情報に替えて上記時間帯分類パターン情報と上記季節分類パターン情報との少なくともいずれかを上記渋滞データベースの検索条件とし、
    上記渋滞予測装置は、上記条件設定部によって設定された条件に一致又は類似した過去の情報を検索し、検索した過去の情報以降の時を持つ上記渋滞データベースに蓄積された渋滞情報から渋滞状況を予測する請求項1に記載された渋滞予測装置。
  3. 上記渋滞データベースは、上記渋滞情報を入力した日の気象情報を上記渋滞情報入力部が入力した渋滞情報とともに条件に一致又は類似した過去の情報として蓄積し、
    上記条件設定部は、上記時情報を日とし、その日の気象情報とその日以前の日の気象情報とを上記渋滞データベースの検索条件に加え、
    上記渋滞予測装置は、上記条件設定部によって設定された過去の情報を検索し、検索した過去の情報以降の時を持つ上記渋滞データベースに蓄積された渋滞情報から渋滞状況を予測する請求項1に記載された渋滞予測装置。
  4. 車両の渋滞情報を入力する渋滞情報入力部と、
    上記渋滞情報を入力した時点の時情報と、上記渋滞情報を入力した時に関連した属性情報とを上記渋滞情報入力部が入力した渋滞情報とともに過去の情報として蓄積する渋滞データベースと、
    現在の渋滞情報とその時情報とその時に関連した属性情報とその時以前の時に関連した属性情報とを上記渋滞データベースの検索条件として設定する条件設定部と、
    上記渋滞データベースに蓄積された過去の情報から上記条件設定部が設定した条件に一致又は類似した過去の情報を検索し、検索した過去の情報以降の時を持つ上記渋滞データベースに蓄積された渋滞情報から渋滞状況を予測する渋滞予測装置とを備えた渋滞予測装置と、
    上記渋滞予測装置が予測した渋滞状況を表示する渋滞状況表示装置とを備える渋滞状況表示システム。
  5. 車両の渋滞情報を入力し、
    上記入力した時点の時情報と、上記渋滞情報を入力した時に関連した属性情報とを上記入力した渋滞情報とともに過去の情報として渋滞データベースに蓄積し、
    現在の渋滞情報とその時情報とその時に関連した属性情報とその時以前の時に関連した属性情報とを上記渋滞データベースの検索条件として設定し、
    上記渋滞データベースに蓄積された過去の情報から上記設定した条件に一致又は類似した過去の情報を検索し、検索した過去の情報以降の時を持つ上記渋滞データベースに蓄積された渋滞情報から渋滞状況を予測する渋滞予測方法。
  6. 車両の渋滞情報を入力する処理と、
    上記入力した時点の時情報と、上記渋滞情報を入力した時に関連した属性情報とを上記入力した渋滞情報とともに過去の情報として渋滞データベースに蓄積する処理と、
    現在の渋滞情報とその時情報とその時に関連した属性情報とその時以前の時に関連した属性情報とを上記渋滞データベースの検索条件として設定する処理と、
    上記渋滞データベースに蓄積された過去の情報から上記設定した条件に一致又は類似した過去の情報を検索し、検索した過去の情報以降の時を持つ上記渋滞データベースに蓄積された渋滞情報から渋滞状況を予測する処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする渋滞予測プログラム。
  7. 車両の渋滞情報を入力する処理と、
    上記入力した時点の時情報と、上記渋滞情報を入力した時に関連した属性情報とを上記入力した渋滞情報とともに過去の情報として渋滞データベースに蓄積する処理と、
    現在の渋滞情報とその時情報とその時に関連した属性情報とその時以前の時に関連した属性情報とを上記渋滞データベースの検索条件として設定する処理と、
    上記渋滞データベースに蓄積された過去の情報から上記設定した条件に一致又は類似した過去の情報を検索し、検索した過去の情報以降の時を持つ上記渋滞データベースに蓄積された渋滞情報から渋滞状況を予測する処理とをコンピュータに実行させるための渋滞予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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