JP2004227316A

JP2004227316A - 交通情報提示方法及び装置

Info

Publication number: JP2004227316A
Application number: JP2003014803A
Authority: JP
Inventors: Shinya Adachi; 晋哉足立; Michiaki Ikeda; 理映池田
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2003-01-23
Filing date: 2003-01-23
Publication date: 2004-08-12

Abstract

【課題】対象道路のレーン毎の交通状況を表すことができる交通情報の提示方法を提供する。
【解決手段】道路の各車線（車線１、車線２、車線３、車線４）における交通状況の状態量を道路に沿って等間隔にサンプリングし、得られたサンプリングデータ、または、その加工値を、統計予測値との差分値で表して可変長符号化し、あるいは、直交変換して周波数成分の係数に変換し、この係数の符号化データに変換して提示する。この交通情報を受け取ったユーザは、自分が進む方向のレーンの混雑状況を的確に把握することができる。
【選択図】図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、渋滞などの状況を知らせる交通情報の提示方法とそれを実施する装置に関し、特に、対象道路の交通状況を詳細に提示できるようにするものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在、カーナビなどに道路交通情報の提供サービスを実施しているＶＩＣＳ（道路交通情報通信システム）は、道路に設置された車両感知器や画像センサ、あるいは、走行する車両（プローブカー）から道路交通情報を収集し、これを編集して、ＦＭ多重放送やビーコンを通じて、渋滞情報や、所要時間を表す旅行時間情報などの交通混雑情報を提供している。下記特許文献１には、道路交通情報での渋滞度表示のためのデータ処理方法が記載されている。
【０００３】
現行のＶＩＣＳ情報では、交通の現在情報を次のように表現している。
交通の混雑状況は、渋滞（一般道：≦１０ｋｍ／ｈ・高速道：≦２０ｋｍ／ｈ）、混雑（一般道：１０〜２０ｋｍ／ｈ・高速道：２０〜４０ｋｍ／ｈ）、閑散（一般道：≧２０ｋｍ／ｈ・高速道：≧４０ｋｍ／ｈ）の３段階に区分し、また、車両感知機の故障などで情報収集ができない場合には「不明」と表示している。
渋滞状況を表す渋滞情報は、ＶＩＣＳリンク（ＶＩＣＳで用いられている位置情報識別子）全体が同一混雑状況の場合、
「ＶＩＣＳリンク番号＋状態（渋滞／混雑／閑散／不明）」
と表示され、また、リンク内の一部だけが渋滞しているときは、
「ＶＩＣＳリンク番号＋渋滞先頭距離（リンク始端からの距離）＋渋滞末尾距離（リンク始端からの距離）＋状態（渋滞）」
と表示される。この場合、渋滞がリンク始端から始まるときは、渋滞先頭距離が０ｘｆｆと表示される。また、リンク内に異なる混雑状態が共存する場合は、各混雑状況がこの方法でそれぞれ記述される。
また、各リンクの旅行時間を表すリンク旅行時間情報は、
「ＶＩＣＳリンク番号＋旅行時間」
と表示される。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−１９４１７０号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
近年、交通状況を観測する画像センサの導入が進んでいる。画像センサは、通常、交差点入り口付近に取り付けられており、この画像センサの画像を解析して、画像センサの設置地点から数百ｍに渡り、道路のレーン毎の交通状況を計測することができる。
しかし、現在のＶＩＣＳ交通情報では、該当路線の代表的な交通状況が表示されるだけで、レーン毎に区別した交通状況は提示されていない。そのため、例えば、右折レーンが混み、直進レーンが空いている場合に、交通情報では、それらの交通流を総合した混雑状況が提示されるので、ユーザは、自分が進む方向のレーンの混雑状況を的確に把握することができないと言う問題点がある。
【０００６】
本発明は、こうした従来の問題点を解決するものであり、対象道路のレーン毎の交通状況を表すことができる交通情報の提示方法と、その方法を実施する装置とを提供することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
そこで、本発明の交通情報提示方法では、道路の各車線における交通状況の状態量を道路に沿って等間隔にサンプリングし、得られたサンプリングデータを、各車線のサンプリングデータが復元できる符号化データに変換して提示するようにしている。
そのため、この交通情報を受け取ったユーザは、自分が進む方向のレーンの混雑状況を的確に把握することができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態における交通情報提示方法では、車両速度や旅行時間、渋滞度などを表す道路交通情報を、道路に沿って変化する交通状況の状態量（車両速度、旅行時間、渋滞度）を表す関数として捉える。そして、道路交通情報を提供する提供側は、交通状況を道路に沿って等間隔にサンプリングし、得られた状態量のサンプリングデータを用いて、受信側で道路交通情報の関数が再現できる情報を生成する。また、各レーン（車線）の道路交通情報は、各車線を独立した道路と見なして、それぞれの車線における道路交通情報の関数が再現できる情報を生成し、全体のデータ量が少なくなるようなデータ処理を施して受信側に提供する。
【０００９】
図４は、対象道路の一つのレーンに関する道路交通情報を生成する順序について示している。
まず、図４（ａ）に示すように、距離Ｘｍの形状ベクトル（道路）を基準ノードから単位区画長の長さ（例：５０〜５００ｍ）で等間隔に区切って標本化し、図４（ｂ）に示すように、各標本化点の状態量として、例えば、各標本化点を通過する車両の平均速度を求める。図４（ｂ）では、標本化によって設定した量子化単位（距離量子化単位）を表すコマの中に、求めた速度の値を示している。なお、この場合、状態量として、平均速度の代わりに、標本化点間隔を通過する車両の平均旅行時間や渋滞ランクを求めても良い。
【００１０】
次に、この速度の値を、図５の交通情報量子化テーブルを用いて量子化量に変換する。この交通情報量子化テーブルでは、ユーザが渋滞時の詳しい情報を求めていることから、速度が１０ｋｍ／ｈ未満の場合、１ｋｍ／ｈの刻みで量子化量が増加し、速度が１０〜１９ｋｍ／ｈの範囲では２ｋｍ／ｈの刻みで量子化量が増加し、速度が２０〜４９ｋｍ／ｈの範囲では５ｋｍ／ｈの刻みで量子化量が増加し、速度が５０ｋｍ／ｈ以上の範囲では１０ｋｍ／ｈの刻みで量子化量が増加するように設定している。この交通情報量子化テーブルを用いて量子化した値を図４（ｃ）に示している。
【００１１】
次に、量子化した値を、発生頻度が偏りを持つ値に変換するため、統計予測値からの差分で表現する。ここでは、着目する距離量子化単位の量子化した速度Ｖ_ｎに対し、上流側の距離量子化単位の量子化した速度Ｖ_ｎ−１を統計予測値Ｓとして用いて、（Ｖ_ｎ−Ｖ_ｎ−１）により差分を算出する。算出結果を図４（ｄ）に示している。
このように、量子化した速度を統計予測値からの差分で表現した場合には、隣り合う量子化単位の交通状況は似通っているため、±０周辺の値の発生頻度が高くなる。
【００１２】
こうした処理を施したデータに対して可変長符号化を実施する。即ち、過去の交通情報を分析して、図６に示すような、交通情報の統計予測値差分を符号化するための符号表を作成し、この符号表を用いて図４（ｄ）の値を符号化する。例えば、＋２は“１１１１０００”と符号化され、−２は“１１１１００１”と符号化される。また、０００００のように０が連続する場合は“１００”と符号化される。
このように、交通情報を量子化し、統計予測差分値に変換して±０周辺の値の発生頻度を高めることにより、可変長符号化（ハフマン／算術符号／シャノン・ファノ等）や連長圧縮（ランレングス符号化）によるデータ圧縮の効果が向上する。特に、渋滞情報を、従来のように４段階のランクで表示する場合には、多くの距離量子化単位における統計予測値差分が０になるため、連長圧縮による効果が極めて高くなる。
【００１３】
こうして符号化された道路交通情報は、対象道路を特定する道路区間参照データと共に提供される。図７には、道路区間参照データである、道路形状を表す形状ベクトルデータ列情報を示している。道路区間参照データと共に提供される道路交通情報のデータ構造については後述する。また、これらの情報の他に、形状ベクトルの符号表や、交通情報量子化テーブル（図５）、交通情報の統計予測差分値の符号表（図６）などが同時に（あるいは別ルートで）提供される。
【００１４】
一方、これらの情報を受信した受信側では、各交通情報提供区間の形状ベクトルを復号化した後、自己のデジタル地図データに対するマップマッチングを行って対象道路区間を自己の地図上で特定し、この対象道路区間の道路交通情報を、符号表を参照して復号化する。
こうすることで、受信側は、道路に沿って変化する道路交通情報（基準ノードからの距離の関数で表された道路交通情報）を再生することができる。
【００１５】
また、関数としての道路交通情報は、直交変換によって、その関数を周波数成分の異なる幾つかの波形に分解し、各周波数の係数値を提供することによっても、受信側では、道路交通情報を再生することができる。この直交変換には、ＤＦＴ（離散フーリエ変換）、ＤＣＴ（離散コサイン変換）、ＤＨＴ（離散アダマール変換）、ＤＷＴ（離散ウェーブレット変換）等を用いることができる。
例えば、ＤＦＴでは、複素関数ｆで表した有限個の離散値（状態量）から、（数２０）（フーリエ変換）によりフーリエ係数Ｃ（ｋ）を得ることができる。

逆に、Ｃ（ｋ）が与えられれば、（数２１）（逆フーリエ変換）により離散値（状態量）を得ることができる。

交通情報の提供側は、交通情報の状態量（図４（ｂ））を、（数２０）を用いてｎ（＝２^Ｎ）個の係数に変換し、この係数を量子化する。この量子化による値は、低周波の係数は１で除算し、高周波の係数ほど、大きい値で除算した後、小数点以下を四捨五入して求める。量子化後の値は可変長符号化で圧縮して送信する。
この道路交通情報を受信した受信側は、係数を復号化・逆量子化した後、（数２１）を用いて交通状況の状態量を再生する。
【００１６】
また、直交変換にＤＷＴ（離散ウェーブレット変換）を用いる場合は、次のようになる。
ウェーブレット変換の一般式を図８に示している。ウェーブレットとは、基本ウェーブレットと呼ばれる時間的にも周波数的にも限定した範囲だけに存在する関数Ψ（ｔ）に対して、時間軸上でａ倍する操作（スケール変換）や、時間的にｂだけ横にずらす操作（シフト変換）を行い、こうしてできる（数３）のような関数の集合のことを言う。この関数を用いて、パラメータａ、ｂに対応する信号の周波数や時間成分を抽出することができ、この操作をウェーブレット変換という。
ウェーブレット変換には、連続ウェーブレット変換と離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）とが存在する。連続ウェーブレット変換の順変換を（数１）に、逆変換を（数２）に示している。この実数ａ、ｂをａ＝２ｊ、ｂ＝２ｊｋ（ｊ＞０）と置いて、離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）の順変換は（数５）のように、また、逆変換（ＩＤＷＴ）は（数６）のように表される。
【００１７】
このＤＷＴは再帰的に低域を分割するフィルタ回路によって実現でき、また、ＩＤＷＴは、分割時と逆の合成を繰り返すフィルタ回路によって実現できる。図９（ａ）はＤＷＴのフィルタ回路を示している。このＤＷＴ回路は、低域通過フィルタ１８１と、高域通過フィルタ１８２と、信号を１／２に間引く間引き回路１８３とを備えた複数の回路１９１、１９２，１９３のカスケード接続により構成され、回路１９１に入力した信号の高域成分は、高域通過フィルタ１８２を通過した後、間引き回路１８３で１／２に間引かれて出力され、低域成分は、低域通過フィルタ１８１を通過した後、間引き回路１８３で１／２に間引かれて次の回路１９２に入力する。回路１９２でも同様に、高域成分は間引かれて出力され、低域成分は、間引かれた後、次の回路１９３に入力し、そこで同様に高域成分と低域成分とに分けられる。
【００１８】
図１０（ａ）は、ＤＷＴ回路の各回路１９１、１９２、１９３によって分解される信号を示しており、入力信号ｆ（ｔ）（≡Ｓｋ^（０）；なお、上付き文字は次数を表す）は、回路１９１で、高域通過フィルタ１８２を通過した信号Ｗｋ^（１）と低域通過フィルタ１８１を通過した信号Ｓｋ^（１）とに分割され、信号Ｓｋ^（１）は、次の回路９２で、高域通過フィルタ１８２を通過した信号Ｗｋ^（２）と低域通過フィルタ１８１を通過した信号Ｓｋ^（２）とに分割され、信号Ｓｋ^（２）は、次の回路１９３で、高域通過フィルタ８２を通過した信号Ｗｋ^（３）と低域通過フィルタ１８１を通過した信号Ｓｋ^（３）とに分割される。このＳ（ｔ）をスケーリング係数（またはローパスフィルタ）と言い、Ｗ（ｔ）をウェーブレット係数（またはハイパスフィルタ）と言う。
【００１９】
次の（数８）（数９）は、本発明の実施形態で用いるＤＷＴの変換式を示している。
ステップ１：ｗ（ｔ）＝ｆ（２ｔ＋１） − ［｛ｆ（２ｔ）＋ｆ（２ｔ＋２）｝／２］（数８）
ステップ２：ｓ（ｔ）＝ｆ（２ｔ）＋［｛ｗ（ｔ）＋ｗ（ｔ−１）＋２｝／４］（数９）
第ｎ次の順変換は、第（ｎ−１）次のスケーリング係数を（数８）及び（数９）のステップにより変換する。また、この変換を実現するＤＷＴ回路の各回路１９１、１９２、１９３の構成を図１１（ａ）に示している。図中の「Ｒｏｕｎｄ」は、丸め処理を示している。交通状況の状態量を示す離散値ｆ（ｔ）は、（数８）及び（数９）によってスケーリング係数とウェーブレット係数とに変換されて提供される。
【００２０】
また、図９（ｂ）はＩＤＷＴのフィルタ回路を示している。ＩＤＷＴ回路は、信号を２倍に補間する補間回路１８６と、低域通過フィルタ１８４と、高域通過フィルタ１８５と、低域通過フィルタ１８４及び高域通過フィルタ１８５の出力を加算する加算器１８７とを備えた複数の回路１９４、１９５、１９６のカスケード接続により構成され、回路１９４に入力した低域成分及び高域成分の信号は、２倍に補間され、加算されて次の回路１９５に入力し、この回路１９５で高域成分と加算され、さらに、次の回路１９５で高域成分と加算されて出力される。
【００２１】
図１０（ｂ）は、ＩＤＷＴ回路の各回路１９４、１９５、１９６によって再構成される信号を示しており、回路１９４で、スケーリング係数Ｓｋ^（３）とウェーブレット係数Ｗｋ^（３）とが加算されてスケーリング係数Ｓｋ^（２）が生成され、次の回路１９５で、このスケーリング係数Ｓｋ^（２）とウェーブレット係数Ｗｋ^（２）とが加算されてスケーリング係数Ｓｋ^（１）が生成され、次の回路１９６で、スケーリング係数Ｓｋ^（１）とウェーブレット係数Ｗｋ^（１）とが加算されてＳｋ^（０）（≡ｆ（ｔ））が生成される。
【００２２】
次の（数１０）（数１１）は、本発明の実施形態で用いるＩＤＷＴの変換式を示している。
ステップ１：ｆ（２ｔ）＝ｓ（ｔ）＋［｛ｗ（ｔ）＋ｗ（ｔ−１）＋２｝／４］（数１０）
ステップ２：ｆ（２ｔ＋１）＝ｗ（ｔ） − ［｛ｆ（２ｔ）＋ｆ（２ｔ＋２）｝／２］（数１１）
第ｎ次の逆変換は、第（ｎ＋１）次のＩＤＷＴにより変換された信号をスケーリング係数として、（数１０）及び（数１１）のステップによる変換を行う。また、この変換を実現するＩＤＷＴ回路の各回路１９４、１９５、１９６の構成を図１１（ｂ）に示している。提供されたスケーリング係数及びウェーブレット係数を用いて、（数１０）及び（数１１）により、交通状況の状態量を示す離散値ｆ（ｔ）が復元される。
【００２３】
このように、道路交通情報を周波数成分の係数に変換して送信する場合には、受信側は、送られた係数の全てを用いて、道路交通情報を元通りに復元することもできれば、送られた係数の一部だけを用いて、大まかな道路交通情報を再現することもできる。ＤＦＴの場合は、低周波の係数だけを用いて大まかな交通情報を再現することができ、また、ＤＷＴの場合は、スケーリング係数と高次のウェーブレット係数とを用いて、平滑化した交通情報を再現することができる。
【００２４】
本発明の実施形態における交通情報表示方法では、対象道路の各レーンの交通状況を、こうした圧縮符号化方法でデータ化し、受信側に提供する。
しかし、図３に示すように、画像センサ８１の画像から各レーンの交通状況が観測できる道路区間Ａ（画像センサ８１の設置地点〜数百ｍ）については、レーン毎の交通情報を提供できるが、プローブカー８２や超音波車両感知器などのセンサ８３によってのみ交通状況の状態量の収集が可能な道路区間Ｂについては、レーン毎の交通情報を提供することができない。そのため、提供する道路交通情報では、レーン毎の情報を含む区間と、道路単位の情報しか含まない区間とが受信側で分かるようにしなければならない。
【００２５】
本発明の実施形態における交通情報表示方法では、レーン毎の情報を含む区間と、道路単位の情報しか含まない区間とを識別するために、マスクビット情報を用いる。
マスクビット情報は、図１２に示すように、形状ベクトル（道路）を等間隔に区切って設定した距離量子化単位での交通状況の状態量が有効か無効かを表す情報であり、０または１で表現され、０は「交通情報が無効」、１は「有効」を表す。
このマスクビット情報を交通状況の状態量とともに提供する場合には、計測データが無くて交通状況が「不明」であるときに、その状態量としてどのような値を設定しても、受信側では、マスクビット情報を用いて「不明」区間を明確に識別することができる。
【００２６】
図１２は、楕円で囲んだ「不明」区間の状態量を、送信側が０に設定した場合を示している。図１２（ａ）は、送信側から圧縮符号化して送られる道路交通情報とマスクビット情報とを模式的に示しており、図１２（ｂ）は、受信側が受信して復号化した交通状況とマスクビット情報とを模式的に示している。受信側は、最終的に、道路交通情報とマスクビット情報とのアンドを取ることによって、図１２（ｃ）に示す道路交通情報を再生する。この場合、復号化した交通状況（図１２（ｂ））における「不明」区間の状態量が不可逆圧縮によって０から変化しても、マスクビット情報とのアンドを取ることによって、「不明」区間は明確になる。
【００２７】
図１は、車線１（直進・左折）、車線２（直進）、車線３（直進）及び車線４（右折）の各レーンの道路交通情報が提供される道路を模式的に示し、図２（ａ）は、この各車線における距離量子化単位の状態量を示している。それぞれの車線における距離量子化単位の状態量は、図４（ｂ）と同様に、道路を基準位置から単位区画長の長さ（例：５０ｍ）で等間隔に区切った各標本化点での状態量であり、ここでは、状態量として、渋滞度（渋滞＝１、混雑＝２、閑散＝３、不明＝−）を示している。
【００２８】
この道路交通情報の全体のデータ量を減らすために、特定の車線を基準レーンに定め、各車線の状態量を基準レーンの状態量との差分で表現する。図２（ｂ）には、車線２を基準レーンとし、車線１、車線３及び車線４の状態量を車線２の状態量との差分で表した場合を示している。この処理により、基準レーン以外は、状態量の値が０周辺に集中し、その結果、圧縮効果が高まる。
【００２９】
図２（ｂ）のように変形した各車線の状態量は、図４（ｃ）、（ｄ）と同様に、必要に応じて量子化し、統計予測値からの差分で表現し、さらに、符号表を用いて可変長符号化した後、受信側に送信する。なお、ここで使用する符号表は、道路の過去の交通状況を解析して生成した道路単位のものであっても良いし、車線別の交通状況を解析して生成した車線単位のものであっても良い。
あるいは、図２（ｂ）のように変形した各車線の状態量に対し、前述するように、直交変換を施して係数に変換し、この係数を、符号表を用いて可変長符号化した後、受信側に送信する。
【００３０】
図１３は、道路区間参照データ（図７）と共に提供される道路交通情報のデータ構造を示している。「交通情報提供区間数」には、この道路交通情報に含まれる交通情報提供区間の数が表示され、交通情報提供区間シリアル番号１からＶで表された各交通情報提供区間について、道路区間参照データ（図７）の対応する形状ベクトルデータ識別番号を示す「参照形状ベクトル列番号」、順方向の交通情報か逆方向の交通情報かを区別する方向識別フラグ、対象道路区間の始端側基準ノード番号及び終端側基準ノード番号、距離量子化単位の単位区間長を示す識別コード、符号化方式を示す識別コード、符号表の識別コード、距離量子化単位の数、車線の総数を示す総トラック数、基準レーンのトラック番号、各車線の属性（直進または右左折、レーン番号）、可変長符号化した各車線のマスクビット情報、及び、可変長符号化した各車線の交通情報のデータが表示される。
【００３１】
符号化方式として、統計予測値との差分値を符号化する方式が用いられた場合は、交通情報のデータとして、この方式で符号化された交通情報のデータが記述され、また、ＤＦＴによる直交変換が用いられた場合は、交通情報のデータとして、フーリエ係数を、実数部・虚数部の順に、低周波成分の係数から高周波成分の係数の順に可変長符号化したデータ列が記述され、また、ＤＷＴによる直交変換が用いられた場合は、交通情報のデータとして、スケーリング係数、次数の高いウェーブレット係数、次数の低いウェーブレット係数の順に可変長符号化したデータ列が記述される。
【００３２】
なお、ここでは、複数の車線の一つを基準レーンに設定して、他の車線の状態量を基準レーンの状態量との差分で表現したが、例えば、各車線の状態量の平均値を取るなどして、対象道路の代表交通情報を設定し、各車線の状態量を代表交通情報との差分で表現するようにしてもよい。図１４には、この場合の道路交通情報のデータ構造を示している。このデータには、該当道路の代表交通情報と、そのマスクビット情報とが含まれている。複数の車線の一つを基準レーンに設定する場合には、基準レーンの状態量が「不明」となる区間で、他の車線の状態量も「不明」となってしまうが、代表交通情報を設定すると、そうした不便が解消できる。また、車線毎の詳しい交通情報を必要としないユーザは、代表交通情報だけを利用することができる。
また、可逆的な圧縮・符号化（ロスレス圧縮）が行われる場合には、「不明」に対して特定の値（例えば０）を付与することにより、受信側は、「不明」区間を識別することが可能となる。そのため、この場合は、マスクビット情報が無くてもよい。
【００３３】
図１５には、この交通情報表示方法を実施する交通情報提供システムの一例を示している。このシステムは、センサＡ（超音波車両センサ）２１、センサＢ（ＡＶＩセンサ）２２及びセンサＣ（プローブカー）２３を用いて交通情報を計測する交通情報計測装置１０と、過去の交通情報を用いて交通情報の符号化に使用する符号表を作成する符号表作成部５０と、交通情報及びその対象区間の情報を符号化して送信する交通情報送信部３０と、送信された交通情報を受信して活用するカーナビ等の受信側装置６０とから成る。ここでは、符号化方式としてＤＷＴを用いる場合を示している。
交通情報計測装置１０は、各センサ２１、２２、２３からデータを収集するセンサ処理部Ａ（１１）、センサ処理部Ｂ（１２）及びセンサ処理部Ｃ（１３）と、各センサ処理部１１、１２、１３から送られたデータを処理して、対象区間を示すデータとその交通情報データとを出力する交通情報算出部１４とを備えている。
【００３４】
符号表作成部５０は、ＤＷＴ変換で生成されたスケーリング係数及びウェーブレット係数の量子化に用いる複数種類の交通情報量子化テーブル５３と、複数種類の標本化点間隔（単位区画長）を規定する距離量子化単位パラメータテーブル５４と、スケーリング係数及びウェーブレット係数を可変長符号化するための各種の符号表５２を作成する符号表算出部５１とを備えている。
交通情報送信部３０は、交通情報計測装置１０から交通情報を受信する交通情報収集部３１と、交通情報から交通状況を判定し、標本化点間の単位区画長（距離量子化単位）や使用すべき量子化テーブル及び符号表を決定する量子化単位決定部３２と、対象区間の形状ベクトルデータを統計予測差分値に変換し、また、交通情報の生成に用いるサンプリングデータを決定する交通情報変換部３３と、交通情報のＤＷＴ処理や対象区間の形状ベクトルの符号化処理を行うＤＷＴ符号化処理部３４と、符号化された交通情報データ及び形状ベクトルデータを送信する情報送信部３５と、デジタル地図データベース３６とを備えている。
【００３５】
受信側装置６０は、交通情報送信部３０から提供された情報を受信する情報受信部６１と、受信情報を復号化して交通情報及び形状ベクトルを復元する復号化処理部６２と、デジタル地図データベース６５のデータを用いて形状ベクトルのマップマッチングを行い、交通情報の対象区間を決定するマップマッチング及び区間確定部６３と、受信した交通情報をリンクコストテーブル６６の対象区間のデータに反映させる交通情報反映部６４と、ＧＰＳアンテナ６９やジャイロ７０を用いて自車位置を判定する自車位置判定部６８と、自車位置から目的地までのルート探索等にリンクコストテーブル６６を活用する情報活用部６７と、ルート探索結果に基づいて音声での案内を行うガイダンス装置７１とを備えている。
【００３６】
交通情報計測装置１０のセンサ処理部Ｃ１３は、プローブカー２３が時間単位で計測した車両の位置座標・走行距離・速度などの情報を収集し、センサ処理部Ａ１１は、道路上の各所に設置された超音波車両センサの情報を収集し、また、センサ−処理部Ｂ１２は、道路上に設置された画像センサ等の情報を収集する。交通情報算出部１４は、収集した交通情報を解析し、基準点からの距離の関数で表した対象道路の代表交通情報を生成し、また、車線毎の交通状況のデータが得られた区間については、基準点からの距離の関数で表した車線毎の交通情報を生成する。交通情報算出部１４は、生成した交通情報と対象道路区間を表す情報とを交通情報送信部３０及び符号表作成部５０に出力する。
【００３７】
図１６のフロー図は、このシステムの符号表作成部５０、交通情報送信部３０及び受信側装置６０の動作を示している。
符号表作成部５０の符号表算出部５１は、交通情報計測装置１０から送られて来る交通情報の交通状況パターンを解析し、パターン別に交通情報を整理する。
符号表を作成するときは、過去の交通状況パターンＬの交通情報を集計し（ステップ１１）、距離量子化単位パラメータテーブル５４に記載されている距離方向の量子化単位（距離量子化単位）の中から、使用する距離量子化単位Ｍを設定し（ステップ１２）、交通情報量子化テーブル５３の中から、スケーリング係数及びウェーブレット係数の量子化に用いる交通情報量子化テーブルＮを設定する（ステップ１３）。次に、交通状況パターンＬの交通情報（代表交通情報及び代表交通情報との差分で表した車線毎の交通情報（以下、「車線交通情報」と言う））から間隔Ｍごとの各標本化点における値を算出し、これにＤＷＴを施してスケーリング係数及びウェーブレット係数を求める（ステップ１４）。この詳細は、交通情報送信部３０の手順のところで詳しく説明する。
【００３８】
次に、交通情報量子化テーブルＮに規定された値を用いて、スケーリング係数及びウェーブレット係数を量子化し、スケーリング係数及びウェーブレット係数の量子化係数を算出する（ステップ１５）。次に、この量子化係数の分布を計算し（ステップ１６）、量子化係数やランレングスの分布（同一値の連続分布）を基に、スケーリング係数及びウェーブレット係数の量子化係数を可変長符号化するための代表交通情報用及び車線交通情報用の符号表５２を作成する（ステップ１７）、（ステップ１８）。
この手順を、全てのＬ、Ｍ、Ｎの組み合わせに対応する符号表５２が作成されるまで繰り返す（ステップ１９）。
こうして、各種の交通状況パターン及び情報表現の分解能に対応する多数の符号表５２があらかじめ作成され、保持される。
【００３９】
一方、交通情報送信部３０は、交通情報を収集し、交通情報提供区間を決定する（ステップ２１）。１つの交通情報提供区間Ｖを対象として（ステップ２２）、その交通情報提供区間Ｖの周辺の形状ベクトルを生成し、基準ノードを設定する（ステップ２３）。次いで、形状ベクトルの可逆符号化圧縮を行う（ステップ２４）。
量子化単位決定部３２は、交通状況を判定し、位置分解能を規定する標本化点間の単位区画長やデータ数、また、交通情報の分解能を規定する交通情報量子化テーブル５３や符号表５２などを決定する（ステップ２５）。
交通情報変換部３３は、この距離量子化単位の単位区画長に基づいて代表交通情報及び車線交通情報のサンプリングデータを決定する。また、必要に応じて、代表交通情報及び車線交通情報のマスクビット情報を生成する（ステップ２６）。
【００４０】
図１７は、交通情報のサンプリングデータの詳しい設定手順を示している。
交通情報は、交通情報算出部１４で距離の関数に表現され（ステップ２６１）、距離量子化単位の単位区画長（位置の分解能）またはデータ数が、量子化単位決定部３２により定義される（ステップ２６２）。交通情報変換部３３は、距離の関数で表現された代表交通情報及び各車線の交通情報を、定義された分解能により、等間隔にサンプリングし、代表交通情報のサンプリングデータと、この代表交通情報のサンプリングデータとの差分で表した車線交通情報のサンプリングデータとを得る（ステップ２６３）。
【００４１】
量子化単位決定部３２は、交通状況等から、交通情報の表現の粗さを決める交通情報の分解能を定義する（ステップ２６４）。交通情報変換部３３は、ステップ２６３でサンプリングしたデータに着目し（ステップ２６５）、計測精度が情報の分解能と一致しているか否かを識別し（ステップ２６６）、計測精度が詳し過ぎる場合には、交通情報の分解能に合わせて計測情報の丸め処理を行う（ステップ２６７）。
次に、交通情報変換部３３は、サンプリングデータ数がｋ×２^Ｎ個か否かを識別し（ステップ２６９）、ｋ×２^Ｎ個でない場合には、０値または最後の数値を追加して、サンプリングデータ数をｋ×２^Ｎ個に設定する（ここでは、ｋ＝１の場合について説明する）（ステップ２６９）。交通情報変換部３３は、こうして生成したサンプリングデータをＤＷＴ符号化処理部３４に送る（ステップ２７０）。
【００４２】
図１６に戻り、ＤＷＴ符号化処理部３４は、このサンプリングデータに対してＤＷＴを行う。
図１８は、ＤＷＴの詳しい手順を示している。まず、データの絶対値を小さくするため、距離でサンプリングしたデータの中間値分だけデータのレベルをシフトする（ステップ２７１）。
次に、ＤＷＴの次数Ｎを決定する。サンプリングデータの個数が２^ｍ個の場合、次数Ｎはｍ以下の値に設定することができる（ステップ２７２）。次いで、まず０次（ｎ＝０）の場合から順に（ステップ２７３）、データ数／２^ｎにより入力データ数を決定し（ステップ２７４）、サンプリングデータに対し、前述する（数８）及び（数９）によるＤＷＴを適用して、入力データをスケーリング係数とウェーブレット係数とに分解する（ステップ２７５）。このとき、スケーリング係数及びウェーブレット係数のデータ数は、各々、入力データ数の１／２となる。
得られたスケーリング係数をデータの前方に、ウェーブレット係数をデータの後方に格納する（ステップ２７６）。ｎ＜Ｎである場合は（ステップ２７７）、ステップ２７４に戻り、次数を１つ上げて、データ数／２^ｎにより入力データ数を決定する。このとき、ステップ２７６で前方に格納されたスケーリング係数だけが次の入力データとなる。
ステップ２７４〜ステップ２７６の処理をｎ＝Ｎに達するまで繰り返す（ステップ２７７）。Ｎ＝ｍの場合、ｍ次までＤＷＴを繰り返すと、スケーリング係数は唯１つとなる。
【００４３】
１次のスケーリング係数の距離量子化単位は、原データの距離量子化単位の２倍であり、このスケーリング係数の値は、その距離量子化単位に含まれる原データの値を平均化したものとなっている。また、２次のスケーリング係数の距離量子化単位は、１次のスケーリング係数の距離量子化単位の２倍であり、２次のスケーリング係数の値は、その距離量子化単位に含まれる１次のスケーリング係数の値を平均化したものとなっている。つまり、ｎ次のスケーリング係数の距離量子化単位は、（ｎ−１）次のスケーリング係数の距離量子化単位の２倍であり、ｎ次のスケーリング係数の値は、その距離量子化単位に含まれる（ｎ−１）次のスケーリング係数の値を平均化したものとなっている。唯一となるｍ次のスケーリング係数の値は、全ての原データの平均値となる。このスケーリング係数により、後述するように、原データ（交通情報）の大まかな、平滑化した状態を示すことができる。
【００４４】
次いで、ＤＷＴ符号化処理部３４は、スケーリング係数及びウェーブレット係数を、量子化決定部３２が決定した交通情報量子化テーブル５３を用いて量子化する（ステップ２７８）。交通情報量子化テーブル５３には、スケーリング係数を除する値ｐ及びウェーブレット係数を除する値ｑ（≧ｐ）が規定されており、量子化処理では、スケーリング係数をｐで、ウェーブレット係数をｑで割り算し、四捨五入してデータを丸める（ステップ２７９）。なお、この量子化を省略し（ｐ＝ｑ＝１とした場合に相当する）、丸め処理だけを行うようにしても良い。また、量子化の代わりに、スケーリング係数及びウェーブレット係数に所定の整数を乗算する逆量子化を行っても良い。
【００４５】
ＤＷＴ符号化処理部３４は、さらに、量子化（または逆量子化）したデータを、量子化決定部３２が決定した符号表５２を用いて可変調符号化する。なお、この可変長符号化も、省略することができる。また、ＤＷＴ符号化処理部３４は、マスクビット情報の可変長符号化を行う（ステップ２９）。
ＤＷＴ符号化処理部３４は、これらの処理を交通情報提供区間の全てについて実行する（ステップ３０、ステップ３１）。
情報送信部３５は、符号化されたデータを送信データに変換し（ステップ３２）、符号表とともにデータ送信する（ステップ３３）。
【００４６】
一方、受信側装置６０は、図１６に示すように、情報受信部６１がデータを受信すると（ステップ４１）、各交通情報提供区間Ｖについて（ステップ４２）、復号化処理部６２が、形状ベクトルを復号化し、マップマッチング及び区間確定部６３が、自己のデジタル地図データベース６５に対するマップマッチングを行い、対象道路区間を特定する（ステップ４３）。また、復号化処理部６２は、マスクビット情報を復号化し、また、符号表を参照して、交通情報データの可変長復号化（ステップ４４）や逆量子化（送信側で逆量子化を行っている場合には量子化）を行い（ステップ４５）、その後、ＩＤＷＴを実施する（ステップ４６）。
【００４７】
図１９は、ＩＤＷＴの詳しい手順を示している。受信した交通情報のデータからＤＷＴの次数Ｎを読み取り（ステップ４６１）、ｎをＮ−１に設定し（ステップ４６２）、データ数／２^ｎにより入力データ数を決定する（ステップ４６３）。次いで、入力データの前方をスケーリング係数とし、入力データの後方をウェーブレット係数として、（数１０）及び（数１１）によってデータを再構成する（ステップ４６４）。
ｎ＞０である場合、または制限時間内である場合は、ステップ４６３に戻り、ｎを１減算して、ステップ４６３、ステップ４６４の手順を繰り返す（ステップ４６５）。また、ｎ＝０となり、ＩＤＷＴが終了したときは、送信側がレベルシフトした分だけデータを逆シフトする（ステップ４６８）。
【００４８】
また、制限時間が過ぎたときは、ｎ＞０であってもＩＤＷＴを終了し、得られた交通情報データを用いて解像度を落とした交通情報を表示するため、距離量子化単位の単位長（距離分解能）を２^ｎ倍に設定し（ステップ４６７）、さらに、送信側がレベルシフトした分だけデータを逆シフトする（ステップ４６８）。
こうして代表交通情報及び車線交通情報を再生し、代表交通情報の値と車線交通情報の値とを加算して、各車線の交通情報を再生する。また、再生した各交通情報の状態量とマスクビット情報とを乗算して、有効な状態量を求める（ステップ４７）。
【００４９】
送信側が２^６個のサンプリングデータ（原データ）を用いて６次のＤＷＴを行ったとすると、送信データには、１個の６次スケーリング係数、１個の６次ウエーブレット係数、２個の５次ウエーブレット係数、４個の４次ウエーブレット係数、８個の３次ウエーブレット係数、１６個の２次ウエーブレット係数、及び、３２個の１次ウエーブレット係数が含まれる。
受信側が、６次スケーリング係数しか受信できなかった場合には、原データの距離解像度の１／２^６＝１／６４のデータが復元できる。また、６次ウエーブレット係数まで受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、５次スケーリング係数が復号化できるため、原データの距離解像度の１／２^５＝１／３２のデータが復元できる。また、５次ウエーブレット係数まで受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、４次スケーリング係数が復号化できるため、原データの距離解像度の１／２^４＝１／１６のデータが復元できる。また、４次ウエーブレット係数まで受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、３次スケーリング係数が復号化できるため、原データの距離解像度の１／２^３＝１／８のデータが復元できる。また、３次ウエーブレット係数まで受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、２次スケーリング係数が復号化できるため、原データの距離解像度の１／２^２＝１／４のデータが復元できる。また、２次ウエーブレット係数まで受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、１次スケーリング係数が復号化できるため、原データの距離解像度の１／２のデータが復元できる。また、１次ウエーブレット係数まで受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、原データの距離解像度のデータが復元できる。
【００５０】
交通情報反映部６４は、復号化された代表交通情報及び各車線の交通情報を自システムのリンクコスト等に反映させる（ステップ４８）。こうした処理が全ての交通情報提供区間について実行される（ステップ４９、５０）。情報活用部６７は、提供された代表交通情報及び各車線の交通情報を活用して所要時間表示やルートガイダンスを実行する（ステップ５１）。
このように、受信側装置６０は、交通情報送信部３０から提供された各車線の交通情報を経路探索などの処理に活用することができる。
【００５１】
なお、これまで、道路区間参照データとして、形状ベクトルデータ列を受信側に伝え、受信側が、この形状ベクトルデータ列を参照して交通情報の対象道路区間を識別する場合について説明したが、形状ベクトルデータ列以外のものを道路区間参照データとして使用することも可能である。例えば、図２０（ａ）に示すように、統一的に定めた道路区間識別子（リンク番号）や交差点識別子（ノード番号）を用いても良い。
また、提供側及び受信側の双方が同一地図を参照する場合には、提供側が緯度・経度データを受信側に伝え、受信側が、このデータによって道路区間を特定することができる。
【００５２】
また、図２０（ｂ）に示すように、交差点部やリンク途中の道路から抜き出した間欠的なノードＰ１・Ｐ２・Ｐ３・Ｐ４の位置参照用の緯度・経度データ（名称、道路種別等の属性情報も保有するもの）を受信側に送信して対象道路を伝えるようにしてもよい。ここで、Ｐ１＝リンク中点、Ｐ２＝交差点部、Ｐ３＝リンク中点、Ｐ４＝リンク中点である。この場合、受信側は、図２０（ｃ）に示すように、まず、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４の各々の位置を特定し、次に各々の区間を経路探索で繋いで、対象道路区間を特定する。
また、対象道路を特定する道路区間参照データとして、前述する形状ベクトルデータ列や道路区間識別子、交差点識別子だけでなく、道路地図をタイル状に区分してその各々に付した識別子や、道路に設けたキロポスト、道路名、住所、郵便番号等を用い、これらの道路区間参照データによって、交通情報の対象道路区間を特定してもよい。
【００５３】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明の交通情報提示方法では、道路の各車線における交通状況を示すことができるので、この交通情報を受け取ったユーザは、自分が進む方向のレーンの混雑状況を的確に知ることができ、また、右左折レーンの実際の混雑状況をリンクコストに加えて経路探索などを行うことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態において交通情報を表示する車線について示す図
【図２】本発明の実施形態における交通情報提示方法での車線毎の状態量の処理について示す図
【図３】本発明の実施形態における交通情報提示方法で車線毎の交通情報を示す区間と示さない区間とを説明する図
【図４】道路の関数としての交通情報を説明する図
【図５】交通情報の量子化に用いる速度量子化テーブルを示す図
【図６】交通情報の符号化に用いる符号表を示す図
【図７】交通情報と共に送る形状ベクトルデータ列情報を示す図
【図８】ウェーブレット変換の一般式を示す図
【図９】ＤＷＴ及びＩＤＷＴを実現するフィルタ回路を示す図
【図１０】ＤＷＴでの信号の分離（ａ）と、ＩＤＷＴでの信号の再構成（ｂ）とを示す図
【図１１】本発明の実施形態においてＤＷＴ及びＩＤＷＴを実行するフィルタ回路を示す図
【図１２】本発明の実施形態における交通情報提示方法で用いるマスクビット情報を説明する図
【図１３】本発明の実施形態における交通情報提示方法で送信する交通情報のデータ構成を示す図
【図１４】本発明の実施形態における交通情報提示方法で送信する交通情報のデータ構成の他の例を示す図
【図１５】本発明の実施形態における交通情報提示方法を実施するシステムの構成を示すブロック図
【図１６】本発明の実施形態における交通情報提供システムの動作を示すフロー図
【図１７】本発明の実施形態における交通情報のサンプリング手順を示すフロー図
【図１８】本発明の実施形態における交通情報のＤＷＴ手順を示すフロー図
【図１９】本発明の実施形態における交通情報のＩＤＷＴ手順を示すフロー図
【図２０】道路区間参照データの説明図
【符号の説明】
１０交通情報計測装置
１１センサ処理部Ａ
１２センサ処理部Ｂ
１３センサ処理部Ｃ
１４交通情報算出部
２１センサＡ（超音波車両センサ）
２２センサＢ（ＡＶＩセンサ）
２３センサＣ（プローブカー）
３０交通情報送信部
３１交通情報収集部
３２量子化単位決定部
３３交通情報変換部
３４ＤＷＴ符号化処理部
３５情報送信部
３６デジタル地図データベース
５０符号表作成部
５１符号表算出部
５２符号表
５３交通情報量子化テーブル
５４距離量子化単位パラメータテーブル
６０受信側装置
６１情報受信部
６２復号化処理部
６３マップマッチング及び区間確定部
６４交通情報反映部
６６リンクコストテーブル
６７情報活用部
６８自車位置判定部
６９ＧＰＳアンテナ
７０ジャイロ
７１ガイダンス装置
８１画像センサ
８２プローブカー
８３路上センサ
１８１低域通過フィルタ
１８２高域通過フィルタ
１８３間引き回路
１８４低域通過フィルタ
１８５高域通過フィルタ
１８６間引き回路
１８７加算回路
１９１フィルタ回路
１９２フィルタ回路
１９３フィルタ回路
１９４フィルタ回路
１９５フィルタ回路
１９６フィルタ回路

Claims

道路の各車線における交通状況の状態量を道路に沿って等間隔にサンプリングし、得られたサンプリングデータを、前記各車線のサンプリングデータが復元できる符号化データに変換して提示することを特徴とする交通情報提示方法。
前記サンプリングで得られたサンプリングデータ、または、その加工値を、統計予測値との差分値で表し、前記差分値を可変長符号化し、得られた符号化データを提示することを特徴とする請求項１に記載の交通情報提示方法。
前記サンプリングで得られたサンプリングデータ、または、その加工値を、直交変換して周波数成分の係数に変換し、前記係数の符号化データを提示することを特徴とする請求項１に記載の交通情報提示方法。
前記直交変換として、離散ウェーブレット変換を行うことを特徴とする請求項３に記載の交通情報提示方法。
前記車線の一つを基準レーンに設定し、その他の車線における前記サンプリングデータと前記基準レーンの前記サンプリングデータとの差分を取ることにより、前記加工値を算出することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の交通情報提示方法。
前記各車線の前記サンプリングデータから代表交通情報のサンプリングデータを生成し、前記各車線の前記サンプリングデータと前記代表交通情報の前記サンプリングデータとの差分を取ることにより、前記加工値を算出することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の交通情報提示方法。
前記各車線の前記サンプリングデータが有効か無効かを表すマスクビット情報を合わせて提示することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の交通情報提示方法。
請求項１から７のいずれかに記載の交通情報提示方法を実施する交通情報送出装置。
請求項１から７のいずれかに記載の交通情報提示方法で提示された交通情報を入手し、各車線の交通情報を復元する車載装置。