JP2004295756A

JP2004295756A - Required time estimating device

Info

Publication number: JP2004295756A
Application number: JP2003090021A
Authority: JP
Inventors: Hiroyuki Yamakawa; 博幸山川; Kazuyuki Hirakawa; 一行平川
Original assignee: Equos Research Co Ltd
Current assignee: Equos Research Co Ltd
Priority date: 2003-03-28
Filing date: 2003-03-28
Publication date: 2004-10-21
Anticipated expiration: 2023-03-28
Also published as: JP4277554B2

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a required time estimating device capable of easily estimating a required time on a road where information on the required time based on road traffic information is not provided. <P>SOLUTION: In required time estimating processing by an information center 20, traffic information including acquired required time data of a traffic information object road link set as an object of road traffic information is acquired from a traffic information center 100 by a traffic information acquisition program 22c. Based on the acquired required time data of the acquired traffic information, the required time of a traffic information non-object road link not set as the object of the road traffic information is interpolated by a required time interpolation program 22d. Based on the acquired required time data of the traffic information acquired by the traffic information acquisition program 22c and the interpolated required time data interpolated by the required time interpolation means, the required time between prescribed positions including the traffic information non-object road link is estimated by a required time estimation program 22e. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路交通情報の対象となっていない道路リンクを通行するのに要する所要時間を推定する所要時間推定装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在、主要な道路については、例えば、ＶＩＣＳ（登録商標）（ＶｅｈｉｃｌｅＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ：道路交通情報通信システム）など、無線によりその道路の混雑状況や特定の道路区間の所要時間などの道路交通情報が提供されている。このような道路交通情報提供システムにより提供される道路交通情報は、道路に設置された車両検知センサなどのセンサによるデータに基づくため、当該センサが設置されている道路に限定された情報だけが提供されている。
【０００３】
そのため、このような道路交通情報提供システムでは、全ての道路についての所要時間が道路交通情報により提供されるわけではないことから、例えば、このように提供される道路交通情報を利用して現在地から目的地までの経路を探索するナビゲーション装置等では、最短時間で目的地へ到着できる経路を探索する際に、当該道路交通情報により所要時間に関する情報が提供されていない道路を含むと、その経路については所要時間を算出することはできない。
【０００４】
そこで、道路交通情報が提供されていない道路についても所要時間を推定する技術の提案が望まれており、例えば、特許文献１や特許文献２において、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する当該所要時間を推定する方法がいくつか提案されている。
【０００５】
特許文献１には、道路上に車両の走行情報を得る複数の感知器を備えた道路に対して、感知器を有しない車線または任意の地点における交通流を推定する技術が開示されている。この技術は、道路全体の交通流をシミュレートし、その結果における、感知器が設置された場所の推定値が、実際の感知器からのデータと一致するように交通流のシミュレーションパラメータを調整するものである。
【０００６】
また特許文献２には、道路を走行する車両から車両の位置等の情報を直接収集してその車両が走行した道路の所要時間を推定する技術が開示されている。
【０００７】
【特許文献１】
特開２０００−２２２６６９号公報（第２頁〜第８頁、図１〜図９）
【特許文献２】
特開２００３−１６５７０号公報（第２頁〜第９頁、図１〜図１１）
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１による開示技術は、あくまでも感知器が設置された道路に対して、感知器が設置されていない車線またはその道路上の任意の位置を感知器のデータに基づいて推定する技術であり、いわば交通情報対象道路における「感知器によるセンサデータのない道路部分」についてのデータ補完技術である。そのため、元来、当該感知器が設置されていない道路、即ち、前述したような「道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路」については、適用することはできないため、このような特許文献１による開示技術では「道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路」に関する所要時間を推定することはできないという問題がある。
【０００９】
また、特許文献２による開示技術は、走行している車両からデータを収集する装置が必要であることから、十分な数の車両からデータが収集できない場合においては、「道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路」に関する所要時間を正確に推定することが困難になり、実用上の問題がある。
【００１０】
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間を簡便に推定し得る所要時間推定装置を実現することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段および発明の作用・効果】
上記目的を達成するため、請求項１の所要時間推定装置では、道路交通情報の対象となっている交通情報対象道路リンクの所要時間データを含む交通情報を、外部から取得する交通情報取得手段と、前記交通情報取得手段により取得された前記交通情報に基づいて、道路交通情報の対象となっていない交通情報非対象道路リンクの所要時間を補間する所要時間補間手段と、前記交通情報取得手段により取得された前記交通情報および前記所要時間補間手段により補間された前記所要時間に基づいて、前記交通情報非対象道路リンクが含まれる所定位置間の所要時間を推定する所要時間推定手段と、を備えたことを技術的特徴とする。
【００１２】
なお、「交通情報対象道路リンク」とは、道路に設置されて車両の走行情報を検出し得る車両走行情報検出手段から出力される車両走行情報に基づいて、当該道路に対応する道路リンクの所要時間が算出されており、当該所要時間が「道路交通情報」として入手可能な道路リンクのことをいう（以下同じ）。より具体的には、例えばインフラストラクチャとしての交通流計測センサ等のセンサデータからその道路の所要時間を直接算出でき、その算出値を利用することができる道路リンクのことである。また「交通情報非対象道路リンク」とは、車両の走行情報を検出し得る車両走行情報検出手段が設置されない道路リンクで、当該道路リンクの所要時間を「道路交通情報」として入手不可能な道路リンクのことをいう（以下同じ）。より具体的には、例えばインフラストラクチャとしての交通流センサ等が設置されておらず、その道路の所要時間をその道路のセンサデータから直接算出できない道路リンクのことである。
【００１３】
請求項１の発明では、交通情報取得手段により、道路交通情報の対象となっている交通情報対象道路リンクの所要時間データを含む交通情報を外部から取得し、この取得された交通情報に基づいて、所要時間補間手段により道路交通情報の対象となっていない交通情報非対象道路リンクの所要時間を補間する。そして、交通情報取得手段により取得された交通情報および所要時間補間手段により補間された所要時間に基づいて、所要時間推定手段によって交通情報非対象道路リンクが含まれる所定位置間の所要時間を推定する。これにより、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路の所要時間をこのような補間により得ることができるので、別途、走行中の他の車両からデータを収集する装置等を設けることなく、当該道路についても所要時間を推定することができる。したがって、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間を簡便に推定することができる。
【００１４】
また、請求項２の所要時間推定装置では、請求項１において、前記所要時間補間手段は、道路網を所定領域に区切って特定する所定領域特定手段と、前記所定領域内の前記交通情報対象道路リンクについて、各道路リンクの長さおよび前記所要時間データから当該各道路リンクの平均車速を算出し、算出された平均車速を所定の値で分類し、各分類に含まれる道路リンクの総距離を算出し、当該分類ごとの、道路リンクの総距離の比率を算出する、交通情報対象リンク混雑度分類手段と、前記所定領域内の前記交通情報非対象道路リンクについて、前記所定領域内の全道路リンクに対して前記総距離の比率を維持するように、前記平均車速を割り当て、割り当てられた平均車速および道路リンクの長さから当該道路リンクの所要時間を推定する交通情報非対象リンク所要時間推定手段と、を備えることを技術的特徴とする。
【００１５】
請求項２の発明では、所要時間補間手段は、所定領域特定手段、交通情報対象リンク混雑度分類手段および交通情報非対象リンク所要時間推定手段を備え、これにより、道路網を所定領域に区切って特定すると、当該所定領域内の交通情報対象道路リンクについて、各道路リンクの長さおよび所要時間データから当該各道路リンクの平均車速を算出し、算出された平均車速を所定の値で分類し、各分類に含まれる道路リンクの総距離を算出し、当該分類ごとの、道路リンクの総距離の比率を算出する。また、所定領域内の交通情報非対象道路リンクについて、所定領域内の全道路リンクに対して総距離の比率を維持するように、平均車速を割り当て、割り当てられた平均車速および道路リンクの長さから当該道路リンクの所要時間を推定する。したがって、交通情報対象道路リンクについての、道路リンクの長さおよびその所要時間データがわかれば、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間を簡便に推定することができる。
【００１６】
さらに、請求項３の所要時間推定装置では、請求項１において、前記所要時間補間手段は、前記交通情報非対象道路リンクと略並行に位置する前記交通情報対象道路リンクを抽出し、この抽出された交通情報対象道路リンクに関する前記所要時間データに基づいて当該交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定することを技術的特徴とする。
【００１７】
請求項３の発明では、所要時間補間手段は、交通情報非対象道路リンクと略並行に位置する交通情報対象道路リンクを抽出し、この抽出された交通情報対象道路リンクに関する所要時間データに基づいて当該交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する。したがって、交通情報非対象道路リンクに略並行に位置する交通情報対象道路リンクが存在すれば、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間を簡便に推定することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の所要時間推定装置の実施形態について図を参照して説明する。
まず、情報センタ２０の構成を図１に基づいて説明する。
図１に示すように、情報センタ２０は、主に、ＣＰＵ２１、メモリ２２、地図／道路リンクＤＢ２３ａ、交通需要予測ＤＢ２３ｂ、通信制御装置（以下「ＣＣＵ」という）２５等から構成されている。なお「ＤＢ」とは、データベースの略記で、以下、データベースのことをこのように「ＤＢ」と記す。
【００１９】
ＣＰＵ２１は、情報センタ２０を制御する中央演算処理装置で、システムバスを介してメモリ２２、地図／道路リンクＤＢ２３ａ、交通需要予測ＤＢ２３ｂ、ＣＣＵ２５等と接続されている。なお、このＣＰＵ２１は、制御部、算術論理演算部等を備えており、メモリ２２とともに例えばパーソナルコンピュータやワークステーションとして構成されるものである。
【００２０】
メモリ２２は、ＣＰＵ２１が使用する主記憶空間を構成する半導体メモリで、データバスを介してＣＰＵ２１と接続されている。このメモリ２２には、ＣＰＵ２１を制御するシステムプログラム２２ａのほか、各種制御プログラム２２ｂ〜２２ｇ等が格納されており、ＣＰＵ２１はこれらのコンピュータプログラムをメモリ２２から読み出して逐次実行している。
【００２１】
地図／道路リンクＤＢ２３ａおよび交通需要予測ＤＢ２３ｂは、ＣＰＵ２１が使用する補助記憶空間を構成するハードディスク装置、コンパクトディスク装置やディジタルバーサティルディスク装置等で、データバスを介してＣＰＵ２１と接続されている。
【００２２】
地図／道路リンクＤＢ２３ａには、過去利用されていたものから最新のものに到るまでの道路地図データやこの道路地図データに付随する道路リンクデータが記憶され蓄積されている。この道路リンクデータには、後述する交通情報取得プログラム２２ｃによって、例えばＶＩＣＳセンタ等の交通情報センタ１００から取得された交通情報対象道路リンクの取得所要時間データや所要時間補間プログラム２２ｄによって補間された交通情報非対象道路リンクの補間所要時間データが含まれている。
【００２３】
ＣＣＵ２５は、情報センタ２０の外部との通信を制御する通信制御装置で、例えば、通信回線を介して接続されたインターネット等の電気情報通信網１０５や電話回線交換局１１０とＣＰＵ２１と間のデータの授受に関する通信制御を担うもので、電話回線交換局１１０を介して、車両に搭載されたナビゲーション装置５０とデータ通信を行ったり、また電気情報通信網１０５を介して交通情報センタ１００から最新の取得所要時間データ等の道路交通情報を入手する機能を有する。なお、図１に図示されていないが、情報センタ２０には、このほか情報センタ２０の運用を指示操作するための入力装置や運用状態等を表示するための出力装置等が設けられている。
【００２４】
一方、情報センタ２０に対向するナビゲーション装置５０は、情報センタ２０とほぼ同様、主に、制御装置５２、出力装置５３、入力装置５４、位置検出装置５６、無線通信装置５８等から構成されている。
【００２５】
制御装置５２は、情報センタ２０のＣＰＵ２１、メモリ２２等と同様に、図略のＣＰＵやメモリ等を備えている。このメモリには、情報センタ２０から無線通信装置５８を介して受信した所要時間データや入力装置５４等を介して入力される探索条件等に基づいて独自に時間的に最短の経路を探索し案内し得る経路探索・案内プログラム５２ａや、情報センタ２０から無線通信装置５８を介して交通情報を取得し得る交通情報取得プログラム５２ｂ等が格納されている。
【００２６】
出力装置５３は、図略の入出力インタフェイスを介して制御装置５２に接続されており、現在地から目的地までの経路案内情報や当該目的地に到着するまでにかかる推定所要時間等を画像や音声により出力し得る装置である。この出力装置５３は、画像により経路案内を行う場合には、例えば、液晶表示器やＣＲＴ表示器により構成されており、ナビゲーション装置５０の操作パネルに設けられている。また音声により経路案内を行う場合には、音声合成器、サウンドジェネレータ、アンプ、スピーカ等により構成されている。またこの両方により構成されて、画像と音声の双方により経路案内等を行うものもある。
【００２７】
入力装置５４は、ナビゲーション装置５０の操作パネルに設けられている情報入力装置で、図略の入出力インタフェイスを介して制御装置５２に接続されている。この入力装置５４は、利用者が経路探索を希望する目的地等に関する情報を入力するもので、押圧式のスイッチを所定数並べた構成を採るものや、出力装置１５３の表面に設けられたタッチパネル式のもの、あるいは利用者の声を認識してナビゲーション装置５０への入力情報に変換する、マイクロフォン、音声認識装置等で構成されているものもある。
【００２８】
位置検出装置５６は、ナビゲーション装置５０が搭載された車両の現在位置を検出し現在位置データを出力するためのもので、例えば、複数のＧＰＳ衛星からの信号を受信して利用者の絶対位置を計測するＧＰＳセンサや、車両の相対位置を計測するジャイロセンサにより構成されている。なお、ジャイロセンサは自律航法に使用されるもので、これにより計測される相対位置は、ＧＰＳ受信機が衛星からの電波を受信できないトンネル内等において位置を得たり、ＧＰＳ受信機によって計測された絶対位置の測位誤差を補正する等に利用される。
【００２９】
無線通信装置５８は、情報センタ２０との間で無線通信回線によるデータの送受信を行うための無線通信機器で、図略の入出力インタフェイスを介して制御装置５２に接続されている。例えば、携帯電話機、ＰＨＳ等の無線通信システムを利用している。
【００３０】
ここで、情報センタ２０のメモリ２２に格納されている、入力プログラム２２ｂ、交通情報取得プログラム２２ｃ、所要時間補間プログラム２２ｄ、所要時間推定プログラム２２ｅ、交通需要予測プログラム２２ｆ、出力プログラム２２ｇの概要を説明する。
【００３１】
入力プログラム２２ｂは、所要時間補間プログラム２２ｄにより補間すべき道路リンクのデータ等を地図／道路リンクＤＢ２３ａから読み込む機能や、情報センタ２０の利用者（車両７０の乗員）がナビゲーション機能を利用する上で必要となる道路交通情報等の各種情報の要求をＣＣＵ２５を介して受け付け、当該要求を他のプログラムや処理等に受け渡す機能を有するものである。
【００３２】
交通情報取得プログラム２２ｃは、インターネット等の電気情報通信網１０５に接続されたＣＣＵ２５を介して交通情報センタ１００（例えばＶＩＣＳセンタ）から、所要時間を含む道路交通情報を取得する機能を有するもので、これにより時々刻々と変化する道路交通情報をリアルタイムに取得している。なお、この交通情報取得プログラム２２ｃは、特許請求の範囲に記載の「交通情報取得手段」に相当するものである。
【００３３】
所要時間補間プログラム２２ｄは、後述するように、交通情報取得プログラム２２ｃにより取得された道路交通情報に基づいて道路交通情報の対象となっていない交通情報非対象道路リンクの所要時間を補間する機能を有するものである。なお、交通情報非対象道路リンクとしては、例えばインフラストラクチャとしての交通流計測センサ等のセンサデータからその道路の所要時間を直接算出でき、その算出値を利用することができる道路リンクが挙げられる。なお、この所要時間補間プログラム２２ｄは、特許請求の範囲に記載の「所要時間補間手段」に相当するものである。
【００３４】
所要時間推定プログラム２２ｅは、交通情報取得プログラム２２ｃにより取得された道路交通情報および所要時間補間プログラム２２ｄにより補間された所要時間に基づいて、交通情報非対象道路リンクが含まれる所定位置間の所要時間を推定する機能を有するものである。なお、この所要時間推定プログラム２２ｅは、特許請求の範囲に記載の「所要時間推定手段」に相当するものである。
【００３５】
交通需要予測プログラム２２ｆは、後述する所定の手順により道路リンクごとに時間帯別に交通需要を予測する機能を有するもので、これによって予測されたデータは交通需要予測ＤＢ２３ｂに記憶され蓄積される。
【００３６】
出力プログラム２２ｇは、所要時間補間プログラム２２ｄにより補間された補間所要時間を地図／道路リンクＤＢ２３ａに書き込む機能や、入力プログラム２２ｂにより受け付けられたナビゲーション装置５０からの要求に応じて処理された結果を道路交通情報等の各種情報として、ＣＣＵ２５を介してナビゲーション装置５０に出力する機能を有するものである。
【００３７】
次に、本情報センタ２０により処理される経路所要時間推定処理の流れを図２〜図１２に基づいて説明する。なお以下説明する経路所要時間推定処理は、前述した入力プログラム２２ｂ、交通情報取得プログラム２２ｃ、所要時間補間プログラム２２ｄ、所要時間推定プログラム２２ｅ、交通需要予測プログラム２２ｆ、出力プログラム２２ｇにより実行されるもので、システムプログラム２２ａのメインルーチン（ＤＢ作成・更新制御部）から一定時間の間隔で起動されるものである。なお、図１３には、ＤＢ作成・更新制御部２２ａ’として図示されている。
【００３８】
図２に示すように、経路所要時間推定処理は、所定の初期化処理の後、まずステップＳ１０１によりリンク情報を取得する処理が行われる。この処理は、入力プログラム２２ｂにより行われるもので、本経路所要時間推定処理の対象となる道路リンクのデータを地図／道路リンクＤＢ２３ａから読み込む処理を行う。このステップＳ１０１により読み込まれる道路リンクのデータは、例えば、リンクの座標情報、リンクの長さ、リンクの種別等である。なお、図３には、これらの道路リンクに関する情報等に基づいて、所定の演算処理（コスト作成部）により作成されメモリやファイルを介して渡される道路リンクのコストに関する情報（コスト情報）の例が示されている。このコスト情報のデータ構造では、リンク情報はリンクＩＤと旅行時間情報とを含み、当該旅行時間情報は順方向の旅行時間と逆方向の旅行時間とを含んで構成されている。
【００３９】
なお、図３のデータ構造で示されている「旅行時間」は所要時間のことで、例えば、道路交通情報の対象となっている交通情報対象道路リンクのデータに該当する場合には、当該道路リンクを順方向に走行した場合の所要時間に関するデータが「旅行時間（順）の項目」に格納されており、また当該道路リンクを逆方向に走行した場合の所要時間に関するデータが「旅行時間（逆）の項目」に格納されている。また道路交通情報の対象となっていない交通情報対象道路リンクのデータに該当する場合は、該当データが存在しないことを示すＮＵＬＬデータ等が「旅行時間（順）の項目」および「旅行時間（逆）の項目」に格納されている。
【００４０】
続くステップＳ１０３では、交通情報取得処理が行われる。この処理は、交通情報取得プログラム２２ｃにより行われるもので、情報センタ２０の外部、例えば交通情報センタ１００（ＶＩＣＳセンタ等）からＣＣＵ２５を介して交通情報対象道路リンクの所要時間データを含む交通情報を取得する処理を行う。
【００４１】
次のステップＳ１０５では、所要時間補間処理が行われる。この処理は、所要時間補間プログラム２２ｄにより行われるもので、具体的には、例えば図４に示すサブルーチンによる所要時間補間処理（その１）が行われる。ここで、所要時間補間処理（その１）の詳細を図４〜図９を参照して説明する。
【００４２】
図４に示すように、所要時間補間処理（その１）では、まずステップＳ２０１によりリンク情報を所定領域ごとに分割する処理が行われる。この処理は、道路網を所定領域に区切って特定するもので、特許請求の範囲に記載の「所定領域特定手段」に相当するものである。具体的には、例えば、図５に示すように、地図／道路リンクＤＢ２３ａから読み込まれる道路地図データに基づいて、例えば２次メッシュと呼ばれる区画ごとに道路リンク情報の集合を作成する処理を行う。この図５に示す例では、１区画、約１０ｋｍ四方に設定して区切ることにより愛知県内の道路地図データを２１分割し、ＸＹ座標で表現した場合のＸ３Ｙ２区画に相当する所定領域αを特定している。そして、このように特定された所定領域α内には、交通情報対象道路リンク（図５下段枠内に示す太実線）と交通情報非対象道路リンク（図５下段枠内に示す細実線）が混在していることが図５には示されている。
【００４３】
次のステップＳ２０３では、交通情報対象道路リンクから混雑割合を算出する処理が行われる。この処理は、ステップＳ２０１により特定された所定領域内の交通情報対象道路リンクについて、各道路リンクの長さおよび所要時間データから各道路リンクの平均車速を算出し、算出された平均車速を所定の値で分類し、各分類に含まれる道路リンクの総距離を算出し、当該分類ごとの、道路リンクの総距離の比率を算出するもので、特許請求の範囲に記載の「交通情報対象リンク混雑度分類手段」に相当するものである。具体的には、例えば、図５に示した所定領域αの場合、図６（Ａ）に示すように、当該所定領域α内に存在する交通情報対象道路リンクについてそれぞれの混雑度を算出し、次にその算出されたそれぞれの混雑度について当該所定領域α内の割合（総距離の比率）を求める。
【００４４】
ここにいう混雑度とは、例えば、道路リンクの長さと所要時間（旅行時間）とから平均車速を算出し、当該道路リンクの種別（例えば、一般道路、都市高速道路、都市間高速道路等）に応じて与えられるもので、例えば、図６（Ｂ）に示す図表に示されているように定義される。なお、このような道路リンクの長さや種別は、道路地図データに付随して地図／道路リンクＤＢ２３ａに格納されている。
【００４５】
即ち、この図６（Ｂ）による定義の例では、一般道路の場合、平均車速が５ｋｍ／ｈ以下のときは「渋滞」、５ｋｍ／ｈを超過して１５ｋｍ／ｈ以下のときは「混雑」、１５ｋｍ／ｈを超過するときは「通常」に定義されている。また都市高速道路の場合、平均車速が１０ｋｍ／ｈ以下のときは「渋滞」、１０ｋｍ／ｈを超過して３０ｋｍ／ｈ以下のときは「混雑」、３０ｋｍ／ｈを超過するときは「通常」に定義されている。さらに都市間高速道路の場合、平均車速が２０ｋｍ／ｈ以下のときは「渋滞」、２０ｋｍ／ｈを超過して５０ｋｍ／ｈ以下のときは「混雑」、５０ｋｍ／ｈを超過するときは「通常」に定義されている。なお、この混雑度は、このように「渋滞」、「混雑」および「通常」の３段階に分ける場合のほか、例えば、より細分化してレベル１〜レベル１０までの１０段階に分けても良し、１１以上の多段階に分けても良い。これにより混雑度の精度を高めることが可能になる。
【００４６】
このようにして各交通情報対象道路リンクについて混雑度が算出されると、次にその算出されたそれぞれの混雑度について当該所定領域α内の割合が求められる。例えば、図６（Ａ）に示す所定領域αの例では、当該所定領域α内の全ての交通情報対象道路リンクのリンク長総和を１００％とした場合、これに対し、点線により表される「渋滞」に該当する道路リンクの割合は２５％であり、また一点鎖線により表される「混雑」に該当する道路リンクの割合は１０％であり、さらに破線により表される「通常」に該当する道路リンクの割合は６５％である。
【００４７】
ステップＳ２０５により需要予測データを取得する処理が行われる。即ち、交通情報対象道路リンクのそれぞれについての需要予測値を、それぞれのリンクＩＤをキーとして交通需要予測ＤＢ２３ｂから取得する処理が行われる。
【００４８】
ここで、交通需要予測ＤＢ２３ｂについて図７を参照して説明する。
交通需要予測ＤＢ２３ｂには、図７（Ａ）に示すようなデータテーブルに従って各データが格納されており、このデータテーブルは、図７（Ｂ）に示すように、例えば、タウンページＤＢや交通量ＤＢに基づいて交通需要予測プログラム２２ｆによって作成される。具体的には、例えば、以下の手順により行われる。なお、タウンページＤＢは、ＮＴＴ番号情報株式会社等により提供されるもので、「タウンページ」は登録商標である。
【００４９】
まず、朝、昼、夜、平日、休日など人の移動に関するパラメータに応じて複数のＯＤ（出発地、目的地の略記で、以下同じ。）をタウンページＤＢから選択する。次にＯＤの数だけ経路探索を数回試行する。そして、道路リンク（順方向、逆方向別）ごとに通過回数をカウントする。ここで、ＯＤの選択は、移動目的別に、例えば、通勤時の場合には、出発地をクリーニング店（人口に相関した施設）とし、目的地を会社（ビル）とする。また、娯楽時の場合には、出発地をクリーニング店として、目的地を人気観光地とする、などといったＤＢのジャンルから抽出する。
【００５０】
また、ＯＤの抽出は、人の移動目的として、例えば次のような分類が考えられる。出勤・登校、業務Ａ（荷なし）、業務Ｂ（荷あり）、私事・娯楽、帰社、帰宅、業務用旅客者、業務用貨物車等である。まず、これら移動目的ごとにＯＤのタウンページジャンルを設定する。例えば、出勤・登校をとりあげてみると、出発地は各家庭の自宅、目的地は会社とするなら、自宅のジャンルは人口と相関のあるような施設、例えばクリーニング店、会社のジャンルはビルとする。そして、ある地域の時間帯別流入出データや時間帯別の移動目的データおよび移動目的ごとのＯＤのタウンページジャンルに基づき、移動目的ごとのＯＤ座標情報をタウンページＤＢより適当に抽出する。なお、ある地域の時間帯別流入出データおよび時間帯別の移動目的データとしては、例えば、国土交通省実施の道路交通センサス等に基づき作成されたものがある（図７（Ｂ）に示す交通量ＤＢがこれに該当する）。
【００５１】
続くステップＳ２０７では、需要予測値について混雑閾値を設定する処理が行われる。即ち、ステップＳ２０３で算出された混雑度の割合と等しくなるように混雑の閾値を求める処理が行われる。具体的には、例えば、図６（Ａ）に示す所定領域αの例において、ステップＳ２０５により需要予測値が図８（Ａ）に示すように得られたとする。横軸を需要予測値（交通需要）とし、この需要予測値に対応する道路リンクの総距離を縦軸としてグラフを作成すると、図８（Ｂ）に示すような特性図が得られるので、ステップＳ２０３で得られた混雑度の割合と等しくなるような面積比でこの特性図による領域Ｋ、Ｌ、Ｍを分割する。この領域Ｋと領域Ｌとの境界（図８（Ｂ）に示す左側の太破線）が「通常」と「混雑」とを分ける混雑閾値となる。また領域Ｌと領域Ｍとの境界（図８（Ｂ）に示す右側の太破線）が「混雑」と「渋滞」とを分ける混雑閾値となる。
【００５２】
なお、図８（Ｂ）に示す特性図の例では、ステップＳ２０３で得られた混雑度の割合が、「渋滞」は２５％、「混雑」は１０％、「通常」は６５％であったことから、それぞれに対応させて領域Ｋは６５％、領域Ｌは１０％、領域Ｍは２５％となるように設定されている。また、図８（Ａ）に示す需要予測値は最大値が１００になるように正規化されており、図８（Ｂ）に示すグラフの横軸もこれに併せて１００を最大値に設定されている。
【００５３】
ステップＳ２０９では、交通情報非対象道路リンクの混雑状況を推定する処理が行われる。この処理は、ステップＳ２０７により設定された混雑閾値に基づいて、所定領域内に存在する交通情報非対象道路リンクのそれぞれについて「渋滞」、「混雑」または「通常」のいずれかを推定する処理が行われる。例えば、図６（Ａ）に示す所定領域αの例では、ステップＳ２０７により設定された混雑閾値に従って、「渋滞」、「混雑」および「通常」に振り分けると、図９（Ａ）の上段左側に示す「需要予測値による各道路リンクの混雑状況」のように推定される。この「需要予測値による各道路リンクの混雑状況」において、「渋滞」は点線、「混雑」は一点鎖線、「通常」は破線によりそれぞれ表されている。また各線の太さによって、「交通情報対象道路リンク」（太線）、「交通情報非対象道路リンク」（細線）をそれぞれ表している。
【００５４】
これに対し、図９（Ａ）上段右側には、図６（Ａ）に示したものと同様に、交通情報による各道路リンクの混雑状況、即ち交通情報対象道路リンクについてそれぞれの混雑度が表されている。ここで、この「交通情報による各道路リンクの混雑状況」の所定領域α中には楕円で囲まれた道路リンクが３箇所存在するが、これは、先に説明した左側の「需要予測値による各道路リンクの混雑状況」の該当道路リンクとは混雑度が一致しない道路リンクを指している。このように「需要予測値による各道路リンクの混雑状況」が、「交通情報による各道路リンクの混雑状況」と相違した混雑度を推定した場合には、現実データである交通情報によるものを優先させるため、当該差異のある道路リンクについては「交通情報による各道路リンクの混雑状況」による混雑度を「需要予測値による各道路リンクの混雑状況」に上書きする処理が行われる。これにより、図９（Ａ）の下段に示されるような「補間処理後の各道路リンクの混雑状況」が得られる。
【００５５】
続くステップＳ２１１では、交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する処理が行われる。この処理は、所定領域α内の交通情報非対象道路リンクについて、所定領域α内の全道路リンクに対して所定領域α内の割合（総距離の比率）を維持するように、平均車速を割り当て、割り当てられた平均車速および道路リンクの長さから当該道路リンクの所要時間を推定するもので、特許請求の範囲に記載の「交通情報非対象リンク所要時間推定手段」に相当するものである。
【００５６】
具体的には、ステップＳ２０７により設定された混雑閾値に従って、ステップＳ２０９により交通情報非対象道路リンクがそれぞれ「渋滞」、「混雑」および「通常」に振り分けられているので、所定領域α内の全道路リンクに対して所定領域α内の割合（総距離の比率）の維持できている。一方、平均車速の割り当ては、道路地図データに付随して地図／道路リンクＤＢ２３ａに格納されている道路リンクの種別から、当該交通情報非対象道路リンクの道路種別がわかるので、これに基づいて、図６（Ｂ）示した混雑度の定義の範囲内で、適当な平均車速を定義する。例えば、図９（Ｂ）に示すように、一般道路の場合、「渋滞」のときには車速を５ｋｍ／ｈ、「混雑」のときには車速を１５ｋｍ／ｈ、「通常」のときには車速を４０ｋｍ／ｈ、にそれぞれ定義されている。また都市高速道路の場合、「渋滞」のときには車速を１０ｋｍ／ｈ、「混雑」のときには車速を３０ｋｍ／ｈ、「通常」のときには車速を４０ｋｍ／ｈ、にそれぞれ定義されている。さらに都市間高速道路の場合、「渋滞」のときには車速を２０ｋｍ／ｈ、「混雑」のときには車速を５０ｋｍ／ｈ、「通常」のときには車速を６０ｋｍ／ｈ、にそれぞれ定義されている。これにより、各道路種別および混雑度に合わせた平均車速が定義されるので、これに従って各道路リンクごとに平均車速を決定することで、道路地図データに付随して地図／道路リンクＤＢ２３ａに格納されている各道路リンクの長さをそれぞれに対応する平均車速により除算すれば各道路リンクとごとに所要時間が算出され推定できる。
【００５７】
ステップＳ２１１により交通情報非対象道路リンクのそれぞれに対する所要時間が推定されると、ステップＳ２１３により分割した全ての所定領域について補間処理が完了したか否かが判断される。例えば、図５に示した愛知県の例では、２１区画に分割された全てについてステップＳ２０３〜Ｓ２１１までの補間処理が終了するまで、これらの各ステップによる処理が各区画ごとに繰り返し行われる。そして、分割した全ての所定領域について補間処理が完了したと判断されると（Ｓ２１３でＹｅｓ）、本所要時間補間処理（その１）を終了し、図２に示す本経路所要時間推定処理のステップＳ１０７に処理を移行する。
【００５８】
ここで図２に戻ると、ステップＳ１０７ではリンク情報出力処理が行われる。この処理は、出力プログラム２２ｇにより行われるもので、ステップＳ１０５により補間された交通情報非対象道路リンクの所要時間データを補間所要時間データとして、地図／道路リンクＤＢ２３ａに書き込む処理が行われる。これにより図３に示す地図／道路リンクＤＢ２３ａのデータ構造のうちの、旅行時間（順）および旅行時間（逆）のいずれの項目についても補間所要時間データが書き込まれることになる。
【００５９】
続くステップＳ１０９では、所要時間推定処理が行われる。この処理は、所要時間推定プログラム２２ｅにより行われるもので、特許請求の範囲に記載の「所要時間推定手段」に相当するものである。
【００６０】
即ち、地図／道路リンクＤＢ２３ａには、ステップＳ１０３により取得された交通情報対象道路リンクによる取得所要時間データとステップＳ１０５により補間された交通情報非対象道路リンクによる補間所要時間データとが書き込まれ、双方とも地図／道路リンクＤＢ２３ａから読み出し可能な状態にあるので、これらの所要時間データに基づいて、交通情報非対象道路リンクが含まれる所定位置間の所要時間を推定する処理が行われる。
【００６１】
例えば、車両７０に搭載されたナビゲーション装置５０や電気情報通信網１０５（例えばインターネット）に接続されたパーソナルコンピュータ１２０から、出発地および目的地に関するデータ（例えば経度・緯度による座標データ）を受け取り、出発地と目的地との間の最短時間経路を探索してその経路および所要時間を利用者に提供するサービスを行うものである。経路探索には、地図／道路リンクＤＢ２３ａに格納されている道路地図データに基づいて、例えばダイクストラ法等による経路探索を行い、探索された各経路候補に含まれる交通情報対象道路リンクについては対応する道路リンクの取得所要時間データを、また当該経路に含まれる交通情報非対象道路リンクについては対応する道路リンクの補間所要時間データを、それぞれ地図／道路リンクＤＢ２３ａから読み出してそれらの総和から当該所定位置間の所要時間を推定する。そして、所要時間が最小になる経路を最短時間経路として出力プログラム２２ｇを介して利用者に出力する。この所要時間推定プログラム２２ｅによる処理は、各道路リンクの所要時間をコスト値とし、各経路候補に含まれる道路リンクの所要時間の総和をいわゆる最適解を求める評価関数として、最短時間経路を求めるものである。
【００６２】
このように、本実施形態に係る情報センタ２０による経路所要時間推定処理では、図１および図２に示すように、交通情報取得プログラム２２ｃ（Ｓ１０３）により、道路交通情報の対象となっている交通情報対象道路リンクの取得所要時間データを含む交通情報を交通情報センタ１００から取得し、この取得された交通情報の取得所要時間データに基づいて、所要時間補間プログラム２２ｄ（Ｓ１０５）により道路交通情報の対象となっていない交通情報非対象道路リンクの所要時間を補間する。そして、交通情報取得プログラム２２ｃ（Ｓ１０３）により取得された交通情報の取得所要時間データおよび所要時間補間手段により補間された補間所要時間データに基づいて、所要時間推定プログラム２２ｅ（Ｓ１０９）によって交通情報非対象道路リンクが含まれる所定位置間の所要時間を推定する。これにより、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路の所要時間をこのような補間により得ることができるので、別途、走行中の他の車両からデータを収集する装置等を設けることなく、当該道路についても所要時間を推定することができる。したがって、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間を簡便に推定することができる。
【００６３】
また、所要時間補間プログラム２２ｄ（Ｓ１０５）は、図４に示す所要時間補間処理（その１）により、ステップＳ２０１により道路網を所定領域αに区切って特定すると、ステップＳ２０３によって、当該所定領域α内の交通情報対象道路リンクについて、各道路リンクの長さおよび所要時間データから当該各道路リンクの平均車速を算出し、算出された平均車速を「渋滞」、「混雑」および「通常」からなる混雑度で分類し、これら「渋滞」、「混雑」および「通常」に含まれる道路リンクの総距離を算出し、これら分類ごとの、道路リンクの総距離に対する割合を算出する。また、ステップＳ２１１によって、所定領域α内の交通情報非対象道路リンクについて、所定領域α内の全道路リンクに対して所定領域α内の割合（総距離の比率）を維持するように、平均車速を割り当て、割り当てられた平均車速および道路リンクの長さから当該道路リンクの所要時間を推定する。これにより、交通情報対象道路リンクについての、道路リンクの長さおよびその所要時間データがわかれば、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間を簡便に推定することができる。
【００６４】
ここで、図２に示すステップＳ１０５による所要時間補間処理を実行するサブルーチンの他の例としての所要時間補間処理（その２）を、図１０〜図１２を参照して説明する。なお、この所要時間補間処理（その２）は、交通需要予測ＤＢ２３ｂを必要としないところが図４を参照して説明した所要時間補間処理（その１）と異なる点である。
【００６５】
図１０に示すように、所要時間補間処理（その２）では、まずステップＳ３０１により、交通情報対象道路リンクを含む所定領域ごとにリンク集合を作成する処理が行われる。即ち、地図／道路リンクＤＢ２３ａに格納された道路地図データからそれぞれの道路リンクの座標情報を取得して、交通情報非対象道路リンクが存在する範囲が交通情報対象道路リンクによって囲まれるように所定領域ごとに分割して、その所定領域に含まれるリンク集合を作成する処理が行われる。例えば、図１１に示す例では、同図左側の道路地図β内から、点線により表される交通情報非対象道路リンクを実線により表される交通情報対象道路リンクにより囲まれるように、同図右側の所定領域βａ、βｂ、βｃごとに分割しリンク集合を作成する。
【００６６】
続くステップＳ３０３では、交通情報対象道路リンクを含む並行道路リンクを抽出して交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する処理が行われる。例えば、図１１に示す所定領域βａの場合には、図１２に示すように、交通情報非対象道路リンク（点線）を含む並行道路リンクである「互いに並列に位置する交通情報対象道路リンク同士」として「混雑」に相当する道路リンク（一点鎖線）と「通常」に相当する道路リンク（破線）とを抽出する。この並行道路リンクの抽出は、２つの道路リンクがなす角度が所定範囲内に入る程度に並列に位置しているか否かと、同一路線に面しているか否かと、により判断されて行われる。但し、図１１に示す所定領域βｃの場合のように、当該所定領域内に河川が含まれるときには、当該河川に架けられる橋を通る隣接した橋上の道路リンク同士が両橋上の道路リンクがなす角度が所定範囲内に入ないもの場合であっても、両橋上の道路リンクを並列に位置しているとみなすことがある。
【００６７】
これにより、図１２の下段に示すように、縦軸を所要時間、横軸を基準点からの距離としたグラフを作成すると、「混雑」に相当する道路リンク（一点鎖線）を基準点としてその所要時間を縦軸方向に表し（横軸左端）、当該基準点から最も離れた位置（横軸右端）に「通常」に相当する道路リンク（破線）の所要時間を縦軸方向に表すことにより、この両道路リンクの所要時間から両道路リンク間に位置する道路リンクの所要時間を補間することが可能となる。つまり、図１２に示す例では、同図のグラフ中の太実線により得られる所要時間が補間された所要時間となる。なお、ステップＳ３０１とステップＳ３０３による処理は、特許請求の範囲（請求項３）に記載の「前記交通情報非対象道路リンクと略並行に位置する前記交通情報対象道路リンクを抽出し」に相当するものである。
【００６８】
ステップＳ３０５では、未確定の交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する処理が行われる。即ち、ステップＳ３０３では所要時間を推定することができなかった交通情報非対象道路リンクについてその所要時間を推定する処理がステップＳ３０５により行われる。ステップＳ３０３では所要時間を推定することができなかった交通情報非対象道路リンクとは、例えば、図１１に示す所定領域βｂのように、当該領域の周囲を囲んだ交通情報対象道路リンクのいずれにも並行に位置しない交通情報非対象道路リンクのことである。
【００６９】
ステップＳ３０５では、このような未確定の交通情報非対象道路リンクの所要時間を、当該領域の周囲を囲んだ交通情報対象道路リンクのリンク長をその所要時間で除算することにより当該交通情報対象道路リンクの平均車速を算出し、未確定の交通情報非対象道路リンクのリンク長をこの平均車速で除算することによって、推定している。なお、ステップＳ３０３とステップＳ３０５による処理は、特許請求の範囲（請求項３）に記載の「この抽出された交通情報対象道路リンクに関する前記所要時間データに基づいて当該交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する」に相当するものである。
【００７０】
ステップＳ３０５により未確定の交通情報非対象道路リンクの所要時間も推定されると、ステップＳ３０７により分割した全ての所定領域について補間処理が完了したか否かが判断される。例えば、図１１に示した道路地図βの例では、９前後の領域に分割された全てについてステップＳ３０３、Ｓ３０５による補間処理が終了するまで、これらの各ステップによる処理が各領域ごとに繰り返し行われる。そして、分割した全ての所定領域について補間処理が完了したと判断されると（Ｓ３０７でＹｅｓ）、本所要時間補間処理（その２）を終了し、図２に示す本経路所要時間推定処理のステップＳ１０７に処理を移行する。
【００７１】
このように、本実施形態に係る情報センタ２０による経路所要時間推定処理では、図１および図２に示す経路所要時間推定処理の所要時間補間プログラム２２ｄ（Ｓ１０５）は、図１０に示す所要時間補間処理（その２）により、交通情報非対象道路リンクと略並行に位置する交通情報対象道路リンクを抽出し（ステップＳ３０１、Ｓ３０３）、この抽出された交通情報対象道路リンクに関する所要時間データに基づいて当該交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する（ステップＳ３０３、Ｓ３０５）。これにより、交通情報非対象道路リンクに略並行に位置する交通情報対象道路リンクが存在すれば、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間を簡便に推定することができる。
【００７２】
なお、情報センタ２０は、図１に示す構成に限られることはなく、例えば、図１３に示すような構成を採る情報センタ２２０であっても良い。
即ち、図１３に示すように、情報センタ２２０は、前述の情報センタ２０と同様のハードウェア構成を採用しながら、経路探索部１２６、経路案内データ作成部１２７および予測処理部１２８を備えるように構成しても良い。なお、図１３にはＣＰＵ、メモリ等の図示は省略されている。また前述の情報センタ２０と実質的に同一の構成部分には図１３において同一符号を付し、ここではこれらの説明を省略する。
【００７３】
ここで、経路探索部１２６、経路案内データ作成部１２７、予測処理部１２８を説明する。なお、これらは、いずれもコンピュータプログラムにより実現されるもので、情報センタ２２０を構成するメモリ等のデータ記憶装置に格納されている。
【００７４】
経路探索部１２６は、地図／道路リンクＤＢ２３ａ（地図ＤＢ２３ａ１、道路リンクＤＢ２３ａ２）から得られる道路地図データやこの道路地図データに付随する道路リンクデータに基づいて、現在地等の出発地から目的地までの最短時間経路を探索する処理を行うもので、探索アルゴルズムとして、例えばダイクストラ法等が採用されている。なお、この経路探索部１２６により参照される道路リンクデータは、図１４に示されるステップＳ１０１〜ステップＳ１０７の処理により作成更新されるもので、図１５に示すような概念によるタイムスライド方式により最短時間経路が探索される。なお、図１４では、前述した図２に示す経路所要時間推定処理を構成する処理ステップと実質的に同一の処理ステップには同一符号を付してあるので、本経路所要時間推定処理の詳細説明は省略する。
【００７５】
経路案内データ作成部１２７は、経路探索部１２６により探索された最短時間経路を案内するために必要なデータを作成する処理を行うものである。当該データを作成するアルゴルズムとしては、例えば、本願出願人による特開２０００−１１３３８８号公報に開示されているものがあり、作成された案内データは、経路案内データを要求したナビゲーション装置５０に対しＣＣＵ２５を介して送信される。
【００７６】
予測処理部１２８は、現在の所要時間情報および過去のデータに基づいて例えば６時間後まで所定時間（例えば５分）ごとの所要時間を予測する処理を行うもので、第１実施形態で説明した、交通情報取得部（交通情報取得プログラム）２２ｃ、所要時間補間部（所要時間補間プログラム）２２ｄ、交通需要予測部（交通需要予測プログラム）２２ｆ等とともに、道路リンク作成部を構成するもので、本第２実施形態で追加されたものである。当該所要時間を予測するアルゴルズムとしては、例えば、特開昭６３−４９９９９号公報、特開平３−１９１００号公報や特開２００２−２６０１４２号公報等に開示されているものがあるのでこれらの公知技術を用いる。
【００７７】
この予測処理部１２８は、図１４に示すように、ステップＳ１０５とステップＳ１０７との間に介在する所要時間予測処理として実行されることにより、例えば、時々刻々と変化する所要時間をタイムスライドコストデータとしてステップＳ１０７の道路リンクＤＢ更新部（出力プログラム）２２ｇに出力する。これにより、予測処理部１２８で作成されるデータは、例えば、図１５に示すように１０分ごとに推定されるタイムスライドコストデータとして経路探索部１２６により参照することができるので、経路探索部１２６ではタイムスライド方式により最短時間経路を探索することが可能となる。
【００７８】
このように本実施形態に係る情報センタ２２０によると、経路探索部１２６および経路案内データ作成部１２７を備えている。これにより、情報センタ２２０では、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間の情報を簡便に推定してデータベースを作成・更新し、さらに車両７０等に搭載されたナビゲーション装置５０から、現在地等の出発地から目的地までの最短時間経路を要求する情報を受信すると、経路探索部１２６により当該出発地から目的地までの最短時間経路をタイムスライド方式等により探索し、これにより得られた最短時間経路に関する情報に基づいて当該出発地から目的地までに必要となる経路案内情報を経路案内データ作成部１２７により作成する。そして、作成された経路案内情報を要求のあったナビゲーション装置５０に対して送信する。したがって、ナビゲーション装置５０では、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関しても、自ら経路探索することなく、当該出発地から目的地までに必要となる経路案内情報を得ることができ、利用者に当該最短時間経路案内情報を提供することができる。
【００７９】
また、本実施形態に係る情報センタ２２０によると、予測処理部１２８を備えている。これにより、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間の情報についても、道路交通情報により所要時間の情報が提供されている道路に関する所要時間の情報と同様に、所定時間ごとに所要時間を予測し、例えばタイムスライドコストデータとして所要時間データベースに蓄積することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る情報センタおよびナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る経路所要時間推定処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】図２に示すリンク情報取得処理により取得される道路リンクデータのデータ構造例を示す説明図である。
【図４】図２に示す所要時間補間処理の一例による処理（その１）の流れを示すフローチャートである。
【図５】図４に示す所定時間補間処理（その１）によって分割される道路リンクの一例を示す説明図である。
【図６】図６（Ａ）は、図４に示す所定時間補間処理（その１）によって算出される混雑割合の一例を示す説明図で、図６（Ｂ）は、混雑度の定義例を示す図表である。
【図７】図７（Ａ）は交通需要予測ＤＢに格納されている需要予測データテーブルの一例を示す説明図で、図７（Ｂ）は交通需要予測ＤＢを作成する構成例を示す説明図である。
【図８】図４に示す所定時間補間処理（その１）による混雑閾値の設定例を示す説明図である。
【図９】図９（Ａ）は、図４に示す所定時間補間処理（その１）によって推定される混雑状況の一例を示す説明図で、図９（Ｂ）は、車速の定義例を示す図表である。
【図１０】図２に示す所要時間補間処理の他の例による処理（その２）の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図１０に示す所定時間補間処理（その２）によって作成される道路リンクの集合例を示す説明図である。
【図１２】図１０に示す所定時間補間処理（その２）によって推定される交通情報非対象リンクの所要時間の補間例を示す説明図である。
【図１３】本発明の実施形態に係る情報センタの他の構成例を示すブロック図である。
【図１４】図１３に示す情報センタによる経路所要時間推定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】図１３に示す情報センタの経路探索部により実行されるタイムスライド方式による経路探索の概念を示す説明図である。
【符号の説明】
２０、２２０情報センタ（所要時間推定装置）
２１ＣＰＵ（交通情報取得手段、所要時間補間手段、所要時間推定手段、所定領域特定手段、交通情報対象リンク混雑度分類手段、交通情報非対象リンク所要時間推定手段）
２２メモリ
２２ａシステムプログラム
２２ａ’ ＤＢ作成・更新制御部
２２ｂ入力プログラム
２２ｃ交通情報取得プログラム（交通情報取得手段）
２２ｄ所要時間補間プログラム（所要時間補間手段）
２２ｅ所要時間推定プログラム（所要時間推定手段）
２２ｆ交通需要予測プログラム
２２ｇ出力プログラム
２３ａ地図／道路リンクＤＢ
２３ａ１地図ＤＢ
２３ａ２道路リンクＤＢ
２３ｂ交通需要予測ＤＢ
２５通信制御装置（交通情報取得手段）
５０ナビゲーション装置
７０車両
１００交通情報センタ（外部）
１２６経路探索部
１２７経路案内データ作成部
１２８予測処理部
Ｓ１０３（交通情報取得手段）、Ｓ１０５（所要時間補間手段）、Ｓ１０９（所要時間推定手段）、Ｓ２０１（所定領域特定手段）、Ｓ２０３（交通情報対象リンク混雑度分類手段）、Ｓ２１１（交通情報非対象リンク所要時間推定手段）[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a required time estimating device for estimating a required time required to pass a road link that is not a target of road traffic information.
[0002]
[Prior art]
At present, for major roads, for example, road traffic information such as the congestion status of the road and the required time of a specific road section such as VICS (Vehicle Information & Communication System) is wirelessly transmitted. Is provided. Since the road traffic information provided by such a road traffic information providing system is based on data from sensors such as vehicle detection sensors installed on the road, only information limited to the road where the sensor is installed is provided. Have been.
[0003]
Therefore, in such a road traffic information providing system, since the required time for all roads is not provided by the road traffic information, for example, using the road traffic information provided in this way, In a navigation device or the like that searches for a route to a destination, when searching for a route that can reach the destination in the shortest time, if a road for which the information on the required time is not provided by the road traffic information is included, the route Cannot calculate the required time.
[0004]
Therefore, a proposal for a technique for estimating the required time for a road for which road traffic information is not provided is desired. For example, in Patent Document 1 and Patent Document 2, information on the required time is provided by road traffic information. Several methods have been proposed for estimating the required travel time for roads that do not exist.
[0005]
Patent Literature 1 discloses a technique for estimating a traffic flow in a lane having no detector or an arbitrary point on a road having a plurality of detectors for obtaining traveling information of a vehicle on the road. This technique simulates traffic flow across the road and adjusts the traffic flow simulation parameters so that the resulting estimate of where the sensor is located matches the data from the actual sensor. Things.
[0006]
Patent Literature 2 discloses a technique for directly collecting information such as the position of a vehicle from a vehicle traveling on a road and estimating a required time of the road on which the vehicle travels.
[0007]
[Patent Document 1]
JP-A-2000-222669 (Pages 2 to 8, FIGS. 1 to 9)
[Patent Document 2]
JP-A-2003-16570 (pages 2 to 9, FIGS. 1 to 11)
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
However, the technology disclosed in Patent Literature 1 is a technology for estimating a lane where a sensor is not installed or an arbitrary position on the road with respect to a road where a sensor is installed based on data of the sensor. In other words, it is a data complementing technique for a "road portion without sensor data by a sensor" on a traffic information target road. For this reason, originally, it is not possible to apply to a road on which the sensor is not installed, that is, a “road where the required time information is not provided by the road traffic information” as described above. The technology disclosed in Patent Literature 1 has a problem in that it is not possible to estimate the required time for “a road for which required time information is not provided by road traffic information”.
[0009]
Further, the technology disclosed in Patent Literature 2 requires a device for collecting data from a running vehicle. Therefore, when data cannot be collected from a sufficient number of vehicles, the “time required by road traffic information It becomes difficult to accurately estimate the time required for "a road for which information is not provided", and there is a practical problem.
[0010]
The present invention has been made in order to solve the above-described problem, and has as its object to provide a required time which can easily estimate a required time for a road for which required information is not provided by road traffic information. It is to implement an estimation device.
[0011]
Means for Solving the Problems and Actions and Effects of the Invention
In order to achieve the above object, in the required time estimating apparatus according to claim 1, traffic information acquisition means for externally acquiring traffic information including required time data of a traffic information target road link which is a target of road traffic information, Based on the traffic information acquired by the traffic information acquiring means, a required time interpolating means for interpolating a required time of a traffic information non-target road link which is not a target of road traffic information, and the traffic information acquiring means Required time estimating means for estimating a required time between predetermined positions including the traffic information non-target road link based on the acquired traffic information and the required time interpolated by the required time interpolating means. That is the technical feature.
[0012]
The “road link subject to traffic information” refers to the required road link corresponding to the road based on the vehicle travel information output from the vehicle travel information detecting means installed on the road and capable of detecting the travel information of the vehicle. Time is calculated, and the required time refers to a road link that can be obtained as "road traffic information" (the same applies hereinafter). More specifically, it is a road link for which the required time of the road can be directly calculated from sensor data of a traffic flow measurement sensor or the like as infrastructure and the calculated value can be used. In addition, a “road information non-target road link” is a road link on which no vehicle driving information detecting means capable of detecting driving information of a vehicle is installed, and a road for which the required time of the road link cannot be obtained as “road traffic information”. Refers to a link (the same applies hereinafter). More specifically, it refers to a road link, for example, in which a traffic flow sensor or the like as an infrastructure is not installed and a required time of the road cannot be directly calculated from sensor data of the road.
[0013]
According to the first aspect of the present invention, the traffic information acquisition means acquires traffic information including the required time data of the traffic information target road link targeted for the road traffic information from the outside, and based on the acquired traffic information. The required time interpolating means interpolates the required time of the traffic information non-target road link which is not the target of the road traffic information. Then, based on the traffic information obtained by the traffic information obtaining means and the required time interpolated by the required time interpolating means, the required time estimating means estimates the required time between predetermined positions including the traffic information non-target road link. . As a result, it is possible to obtain the required time of a road for which the required time information is not provided by the road traffic information by such interpolation. Therefore, it is necessary to separately provide a device or the like for collecting data from other vehicles traveling. In addition, the required time can be estimated for the road. Therefore, it is possible to easily estimate the required time for a road for which the required time information is not provided by the road traffic information.
[0014]
Further, in the required time estimating apparatus according to claim 2, in claim 1, the required time interpolating means includes a predetermined area specifying means for specifying a road network by dividing the road network into predetermined areas, and the traffic information target road in the predetermined area. For the link, the average vehicle speed of each road link is calculated from the length of each road link and the required time data, the calculated average vehicle speed is classified by a predetermined value, and the total distance of the road link included in each classification is calculated. Traffic information target link congestion degree classifying means for calculating and calculating the ratio of the total distance of road links for each of the classifications; and for the traffic information non-target road links in the predetermined area, all roads in the predetermined area The average vehicle speed is allocated so as to maintain the ratio of the total distance to the link, and the required time of the road link is estimated from the allocated average vehicle speed and the length of the road link. And traffic information non-target link required time estimating means, technically characterized in that it comprises.
[0015]
In the invention of claim 2, the required time interpolation means includes a predetermined area specifying means, a traffic information target link congestion degree classifying means and a traffic information non-target link required time estimating means, thereby dividing the road network into predetermined areas. When specified, for the traffic information target road link in the predetermined area, the average vehicle speed of each road link is calculated from the length and required time data of each road link, and the calculated average vehicle speed is classified by a predetermined value, The total distance of the road links included in each classification is calculated, and the ratio of the total distance of the road links for each classification is calculated. In addition, for the traffic information non-target road links in the predetermined area, an average vehicle speed is allocated so as to maintain the ratio of the total distance to all the road links in the predetermined area, and the allocated average vehicle speed and the length of the road link are allocated. The required time of the road link is estimated from. Therefore, if the length of the road link and the required time data of the traffic information target road link are known, the required time on the road for which the required time information is not provided by the road traffic information can be easily estimated.
[0016]
Further, in the required time estimating device of claim 3, in claim 1, the required time interpolating means extracts the traffic information target road link located substantially in parallel with the traffic information non-target road link, and extracts the extracted traffic information target road link. A technical feature is to estimate the required time of the traffic information non-target road link based on the required time data relating to the traffic information target road link.
[0017]
In the invention of claim 3, the required time interpolation means extracts a traffic information target road link located substantially in parallel with the traffic information non-target road link, and based on the extracted required time data relating to the extracted traffic information target road link. The required time of the traffic information non-target road link is estimated. Therefore, if there is a traffic information target road link substantially parallel to the traffic information non-target road link, it is possible to easily estimate the required time for a road for which the required time information is not provided by the road traffic information.
[0018]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of a required time estimation device of the present invention will be described with reference to the drawings.
First, the configuration of the information center 20 will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 1, the information center 20 mainly includes a CPU 21, a memory 22, a map / road link DB 23a, a traffic demand prediction DB 23b, a communication control device (hereinafter referred to as “CCU”) 25, and the like. Note that “DB” is an abbreviation for database, and the database is hereinafter referred to as “DB”.
[0019]
The CPU 21 is a central processing unit that controls the information center 20, and is connected to the memory 22, the map / road link DB 23a, the traffic demand prediction DB 23b, the CCU 25, and the like via a system bus. The CPU 21 includes a control unit, an arithmetic and logic unit, and the like, and is configured together with the memory 22 as, for example, a personal computer or a workstation.
[0020]
The memory 22 is a semiconductor memory that forms a main storage space used by the CPU 21 and is connected to the CPU 21 via a data bus. The memory 22 stores various control programs 22b to 22g, in addition to a system program 22a for controlling the CPU 21, and the CPU 21 reads out these computer programs from the memory 22 and sequentially executes them.
[0021]
The map / road link DB 23a and the traffic demand prediction DB 23b are a hard disk device, a compact disk device, a digital versatile disk device, or the like which forms an auxiliary storage space used by the CPU 21, and are connected to the CPU 21 via a data bus.
[0022]
The map / road link DB 23a stores and stores road map data from past use to the latest one and road link data accompanying this road map data. The road link data includes, for example, a traffic information acquisition program 22c, which will be described later, and a traffic information target road link acquired from a traffic information center 100 such as a VICS center. The information includes the required interpolation time data of the information non-target road link.
[0023]
The CCU 25 is a communication control device that controls communication with the outside of the information center 20. For example, the CCU 25 transmits data between the CPU 21 and an electric information communication network 105 such as the Internet or a telephone line exchange 110 connected via a communication line. It is responsible for communication control relating to transmission and reception, performs data communication with the navigation device 50 mounted on the vehicle via the telephone line exchange 110, and obtains the latest information from the traffic information center 100 via the electric information communication network 105. It has a function to obtain road traffic information such as required time data. Although not shown in FIG. 1, the information center 20 is provided with an input device for instructing operation of the information center 20, an output device for displaying an operation state, and the like.
[0024]
On the other hand, the navigation device 50 facing the information center 20 is mainly composed of a control device 52, an output device 53, an input device 54, a position detection device 56, a wireless communication device 58, and the like, almost similarly to the information center 20. .
[0025]
The control device 52 includes a CPU, a memory, and the like (not shown), like the CPU 21 and the memory 22 of the information center 20. This memory independently searches and guides the shortest route in time based on required time data received from the information center 20 via the wireless communication device 58 and search conditions input via the input device 54 and the like. A possible route search / guidance program 52a, a traffic information acquisition program 52b capable of acquiring traffic information from the information center 20 via the wireless communication device 58, and the like are stored.
[0026]
The output device 53 is connected to the control device 52 via an input / output interface (not shown), and outputs route guidance information from the current location to the destination, an estimated time required to reach the destination, and the like. It is a device that can output by voice. The output device 53 is configured by, for example, a liquid crystal display or a CRT display when performing route guidance by an image, and is provided on an operation panel of the navigation device 50. In the case of performing route guidance by voice, it is configured by a voice synthesizer, a sound generator, an amplifier, a speaker, and the like. In addition, there is a configuration in which the route guidance and the like are performed by both of the image and the voice.
[0027]
The input device 54 is an information input device provided on the operation panel of the navigation device 50, and is connected to the control device 52 via an input / output interface (not shown). The input device 54 is for inputting information on a destination or the like for which the user desires a route search. The input device 54 employs a configuration in which a predetermined number of switches of a push type are arranged. Some of them include a microphone, a voice recognition device, etc., which recognizes a user's voice and converts it into input information to the navigation device 50.
[0028]
The position detection device 56 is for detecting the current position of the vehicle equipped with the navigation device 50 and outputting current position data. For example, the position detection device 56 receives signals from a plurality of GPS satellites and determines the absolute position of the user. It is composed of a GPS sensor for measuring and a gyro sensor for measuring the relative position of the vehicle. The gyro sensor is used for autonomous navigation, and the relative position measured by the gyro sensor is obtained in a tunnel or the like where the GPS receiver cannot receive radio waves from the satellite, or measured by the GPS receiver. It is used for correcting the positioning error of the absolute position.
[0029]
The wireless communication device 58 is a wireless communication device for transmitting and receiving data to and from the information center 20 via a wireless communication line, and is connected to the control device 52 via an input / output interface (not shown). For example, a wireless communication system such as a mobile phone and a PHS is used.
[0030]
Here, the outline of the input program 22b, the traffic information acquisition program 22c, the required time interpolation program 22d, the required time estimation program 22e, the traffic demand prediction program 22f, and the output program 22g stored in the memory 22 of the information center 20 will be described. I do.
[0031]
The input program 22b has a function of reading road link data and the like to be interpolated by the required time interpolation program 22d from the map / road link DB 23a, and a user (an occupant of the vehicle 70) of the information center 20 using a navigation function. It has a function of receiving requests for various types of information such as necessary road traffic information via the CCU 25, and transferring the requests to other programs or processes.
[0032]
The traffic information acquisition program 22c has a function of acquiring road traffic information including a required time from the traffic information center 100 (for example, a VICS center) via the CCU 25 connected to the electric information communication network 105 such as the Internet. As a result, road traffic information that changes every moment is obtained in real time. The traffic information acquisition program 22c corresponds to "traffic information acquisition means" described in the claims.
[0033]
The required time interpolation program 22d has a function of interpolating the required time of a traffic information non-target road link which is not a target of the road traffic information based on the road traffic information acquired by the traffic information acquisition program 22c, as described later. Have In addition, as the traffic information non-target road link, for example, a road link that can directly calculate the required time of the road from sensor data of a traffic flow measurement sensor or the like as infrastructure and can use the calculated value is used. The required time interpolation program 22d corresponds to the "required time interpolation means" described in the claims.
[0034]
The required time estimation program 22e is based on the road traffic information acquired by the traffic information acquisition program 22c and the required time interpolated by the required time interpolation program 22d, and calculates the required time between predetermined positions including the traffic information non-target road link. Is provided. The required time estimating program 22e corresponds to the "required time estimating means" described in the claims.
[0035]
The traffic demand prediction program 22f has a function of predicting traffic demand for each time zone for each road link according to a predetermined procedure described later, and data predicted by this is stored and accumulated in the traffic demand prediction DB 23b.
[0036]
The output program 22g has a function of writing the required interpolation time interpolated by the required time interpolation program 22d in the map / road link DB 23a, and outputs a result processed in response to a request from the navigation device 50 received by the input program 22b. It has a function of outputting various information such as traffic information to the navigation device 50 via the CCU 25.
[0037]
Next, the flow of the route required time estimation processing performed by the information center 20 will be described with reference to FIGS. The route required time estimation process described below is executed by the above-described input program 22b, traffic information acquisition program 22c, required time interpolation program 22d, required time estimation program 22e, traffic demand prediction program 22f, and output program 22g. Are started at regular intervals from the main routine (DB creation / update control unit) of the system program 22a. FIG. 13 illustrates the DB creation / update control unit 22a ′.
[0038]
As shown in FIG. 2, in the route required time estimation process, after a predetermined initialization process, first, a process of acquiring link information is performed in step S101. This process is performed by the input program 22b, and performs a process of reading data of road links to be subjected to the route required time estimation process from the map / road link DB 23a. The road link data read in step S101 is, for example, link coordinate information, link length, link type, and the like. FIG. 3 shows an example of information (cost information) related to the cost of a road link created by a predetermined calculation process (cost creating unit) and passed through a memory or a file based on the information related to the road link and the like. It is shown. In the data structure of the cost information, the link information includes a link ID and travel time information, and the travel time information includes a forward travel time and a reverse travel time.
[0039]
The “travel time” shown in the data structure of FIG. 3 is a required time. For example, when the data corresponds to data of a traffic information target road link that is a target of road traffic information, The data on the required time when traveling on the link in the forward direction is stored in the “travel time (order) item”, and the data on the required time when traveling on the road link in the reverse direction is “travel time ( Reverse) item ". In addition, when the data corresponds to the data of the traffic information target road link which is not the target of the road traffic information, NULL data or the like indicating that there is no corresponding data includes “Travel time (order)” and “Travel time (reverse)”. ) Item ".
[0040]
In the following step S103, a traffic information acquisition process is performed. This processing is performed by the traffic information acquisition program 22c. The traffic information including the required time data of the traffic information target road link is transmitted from the outside of the information center 20, for example, the traffic information center 100 (VICS center or the like) via the CCU 25. Perform the acquisition process.
[0041]
In the next step S105, a required time interpolation process is performed. This processing is performed by the required time interpolation program 22d. Specifically, for example, the required time interpolation processing (part 1) by a subroutine shown in FIG. 4 is performed. Here, the details of the required time interpolation processing (part 1) will be described with reference to FIGS.
[0042]
As shown in FIG. 4, in the required time interpolation process (part 1), first, in step S201, a process of dividing the link information into predetermined regions is performed. This processing is for specifying the road network by dividing it into predetermined areas, and corresponds to "predetermined area specifying means" described in the claims. Specifically, for example, as shown in FIG. 5, based on road map data read from the map / road link DB 23a, for example, a process of creating a set of road link information for each section called a secondary mesh is performed. In the example shown in FIG. 5, the road map data in Aichi Prefecture is divided into 21 sections by setting one section to be about 10 km square, and a predetermined area α corresponding to the X3Y2 section when expressed in XY coordinates is specified. ing. The traffic information target road link (thick solid line shown in the lower frame in FIG. 5) and the traffic information non-target road link (thin solid line shown in the lower frame in FIG. 5) are included in the specified area α thus specified. FIG. 5 shows that they are mixed.
[0043]
In the next step S203, processing for calculating the congestion ratio from the traffic information target road link is performed. This processing calculates the average vehicle speed of each road link from the length and the required time data of each road link for the traffic information target road link in the predetermined area specified in step S201, and calculates the calculated average vehicle speed by a predetermined value. Classify by value, calculate the total distance of the road links included in each classification, and calculate the ratio of the total distance of the road links for each classification. Degree classification means ". Specifically, for example, in the case of the predetermined area α shown in FIG. 5, as shown in FIG. 6A, the congestion degree of each traffic information target road link existing in the predetermined area α is calculated, Next, for each of the calculated congestion degrees, the ratio (the ratio of the total distance) within the predetermined area α is determined.
[0044]
The congestion degree referred to here means, for example, calculating an average vehicle speed from the length of a road link and a required time (travel time), and classifying the road link (eg, a general road, an urban expressway, an intercity expressway, etc.). And is defined, for example, as shown in the chart of FIG. 6 (B). The length and type of the road link are stored in the map / road link DB 23a along with the road map data.
[0045]
That is, in the example of the definition according to FIG. 6B, in the case of an ordinary road, when the average vehicle speed is 5 km / h or less, it is “congested”. , 15 km / h is defined as “normal”. In the case of an urban expressway, when the average vehicle speed is 10 km / h or less, “congestion” when the average vehicle speed exceeds 10 km / h and 30 km / h or less, “normal” when the average vehicle speed exceeds 30 km / h. Is defined in Furthermore, in the case of an inter-city expressway, when the average vehicle speed is 20 km / h or less, "congestion"; when the average vehicle speed exceeds 20 km / h and 50 km / h or less, "congestion";"Is defined. The congestion degree may be divided into three levels of “congestion”, “congestion” and “normal”, or may be further subdivided into ten levels from level 1 to level 10, for example. , 11 or more stages. This makes it possible to increase the accuracy of the congestion degree.
[0046]
When the congestion degree is calculated for each traffic information target road link in this way, the ratio of the calculated congestion degree within the predetermined area α is calculated. For example, in the example of the predetermined area α shown in FIG. 6A, when the sum of the link lengths of all the traffic information target road links within the predetermined area α is 100%, on the other hand, “ The ratio of road links corresponding to "congestion" is 25%, the ratio of road links corresponding to "congestion" indicated by a dashed line is 10%, and the ratio corresponds to "normal" indicated by a broken line. The percentage of road links is 65%.
[0047]
In step S205, a process of acquiring demand forecast data is performed. That is, a process of acquiring the demand forecast value for each traffic information target road link from the traffic demand forecast DB 23b using each link ID as a key is performed.
[0048]
Here, the traffic demand prediction DB 23b will be described with reference to FIG.
Each data is stored in the traffic demand prediction DB 23b in accordance with a data table as shown in FIG. 7 (A). As shown in FIG. 7 (B), this data table is, for example, a town page DB or a traffic volume DB. Is created by the traffic demand prediction program 22f based on the Specifically, for example, the following procedure is performed. The town page DB is provided by NTT Number Information Co., Ltd. and the like, and “town page” is a registered trademark.
[0049]
First, a plurality of ODs (abbreviations of departure place and destination, the same applies hereinafter) are selected from the town page DB according to parameters relating to the movement of a person such as morning, noon, night, weekday, and holiday. Next, the path search is repeated several times by the number of ODs. Then, the number of times of passage is counted for each road link (for each forward direction and reverse direction). Here, the OD is selected for each purpose of travel, for example, when commuting, the starting point is a cleaning shop (facilities related to population) and the destination is a company (building). In addition, in the case of entertainment, it is extracted from the DB genre such that the departure place is a cleaning shop and the destination is a popular tourist destination.
[0050]
For the purpose of extracting the OD, for example, the following classification can be considered as the purpose of moving a person. Attendance / attendance, business A (without cargo), business B (with cargo), private affairs / entertainment, returning to work, returning home, business passengers, business freight cars, etc. First, an OD town page genre is set for each of these moving purposes. For example, if you are going to work or go to school, if the departure place is the home of each household and the destination is the company, the genre of the home is a facility that has a correlation with the population, such as a laundry shop, the genre of the company is a building I do. Then, the OD coordinate information for each travel purpose is appropriately extracted from the town page DB based on the time zone inflow / outflow data, the time zone-based travel purpose data, and the OD town page genre for each travel purpose. The inflow / outflow data for each time zone and the movement purpose data for each time zone in a certain area include, for example, data created based on a road traffic census implemented by the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (traffic shown in FIG. 7B). The quantity DB corresponds to this).
[0051]
In the following step S207, a process of setting a congestion threshold for the demand forecast value is performed. That is, a process of calculating a congestion threshold value so as to be equal to the congestion ratio calculated in step S203 is performed. Specifically, for example, in the example of the predetermined area α shown in FIG. 6A, it is assumed that the predicted demand value is obtained as shown in FIG. If the horizontal axis is a demand forecast value (traffic demand) and the total distance of road links corresponding to the demand forecast value is a vertical axis, a graph as shown in FIG. 8B is obtained. The areas K, L, and M according to this characteristic diagram are divided by an area ratio that is equal to the congestion degree obtained in S203. The boundary between the region K and the region L (thick broken line on the left side in FIG. 8B) is a congestion threshold for separating “normal” from “congestion”. The boundary between the region L and the region M (the thick broken line on the right side in FIG. 8B) is a congestion threshold for separating “congestion” from “congestion”.
[0052]
In the example of the characteristic diagram shown in FIG. 8B, the congestion degree obtained in step S203 was 25% for "congestion", 10% for "congestion", and 65% for "normal". Therefore, the area K is set to be 65%, the area L is set to 10%, and the area M is set to 25% in correspondence with each. The demand forecast value shown in FIG. 8A is normalized so that the maximum value becomes 100, and the horizontal axis of the graph shown in FIG. ing.
[0053]
In step S209, a process of estimating the congestion state of the traffic information non-target road link is performed. In this process, based on the congestion threshold set in step S207, a process of estimating any of "congestion", "congestion", or "normal" for each of the traffic information non-target road links existing in the predetermined area. Done. For example, in the example of the predetermined area α shown in FIG. 6A, when the traffic is sorted into “congestion”, “congestion”, and “normal” according to the congestion threshold set in step S207, the upper left of FIG. It is estimated as shown in "Congestion state of each road link by demand forecast value". In the “congestion of each road link based on the demand forecast value”, “congestion” is indicated by a dotted line, “congestion” is indicated by a dashed line, and “normal” is indicated by a broken line. The thickness of each line indicates a “road link subject to traffic information” (thick line) and a “non-target road link for traffic information” (thin line).
[0054]
On the other hand, the upper right side of FIG. 9A shows the congestion status of each road link based on traffic information, that is, the degree of congestion of each traffic information target road link, similarly to that shown in FIG. 6A. Have been. Here, there are three road links surrounded by ellipses in the predetermined area α of the “congestion state of each road link by traffic information”, which is based on the “demand forecast value on the left side” described above. The corresponding road link in the “congestion status of each road link” indicates a road link whose congestion degree does not match. As described above, when the “congestion state of each road link based on the demand forecast value” is estimated to be different from the “congestion state of each road link based on the traffic information”, priority is given to the actual data based on the traffic information. For this reason, a process of overwriting the congestion degree based on the “congestion state of each road link based on traffic information” with the “congestion state of each road link based on a predicted demand value” is performed on the road link having the difference. As a result, the "congestion state of each road link after the interpolation processing" as shown in the lower part of FIG. 9A is obtained.
[0055]
In the following step S211, a process of estimating the required time of the traffic information non-target road link is performed. In this process, the average vehicle speed is assigned to the traffic information non-target road links in the predetermined area α such that the ratio (the ratio of the total distance) in the predetermined area α to all road links in the predetermined area α is maintained. The estimated time required for the road link is estimated from the allocated average vehicle speed and the length of the road link, and corresponds to "a traffic information non-target link required time estimating means" recited in the claims.
[0056]
Specifically, according to the congestion threshold set in step S207, the traffic information non-target road links are sorted into "congestion", "congestion", and "normal" in step S209, respectively. The ratio (the ratio of the total distance) within the predetermined area α to the road link can be maintained. On the other hand, as for the assignment of the average vehicle speed, the road type of the traffic information non-target road link can be known from the type of the road link stored in the map / road link DB 23a accompanying the road map data. An appropriate average vehicle speed is defined within the range of the congestion degree shown in FIG. For example, as shown in FIG. 9B, in the case of a general road, the vehicle speed is 5 km / h during "congestion", the vehicle speed is 15 km / h during "congestion", and the vehicle speed is 40 km / h during "normal". Are defined respectively. In the case of an urban expressway, the vehicle speed is defined as 10 km / h during "congestion", 30 km / h during "congestion", and 40 km / h during "normal". Further, in the case of an intercity expressway, the vehicle speed is defined as 20 km / h during "congestion", 50 km / h during "congested", and 60 km / h during "normal". As a result, the average vehicle speed according to each road type and the degree of congestion is defined. By determining the average vehicle speed for each road link in accordance with this, the average vehicle speed is stored in the map / road link DB 23a along with the road map data. If the length of each road link is divided by the corresponding average vehicle speed, the required time is calculated and estimated for each road link.
[0057]
When the required time for each of the traffic information non-target road links is estimated in step S211, it is determined whether or not the interpolation processing has been completed for all the predetermined regions divided in step S213. For example, in the example of Aichi prefecture shown in FIG. 5, the processing in each of these steps is repeated for each of the sections until the interpolation processing in steps S203 to S211 is completed for all of the sections divided into 21 sections. Then, when it is determined that the interpolation processing has been completed for all of the divided predetermined areas (Yes in S213), the main required time interpolation processing (part 1) is completed, and the steps of the main path required time estimation processing shown in FIG. The process moves to S107.
[0058]
Returning now to FIG. 2, in step S107, link information output processing is performed. This process is performed by the output program 22g, and a process of writing the required time data of the traffic information non-target road link interpolated in step S105 as the required interpolation time data into the map / road link DB 23a. As a result, in the data structure of the map / road link DB 23a shown in FIG. 3, the required interpolation time data is written for both the travel time (order) and the travel time (reverse).
[0059]
In the following step S109, a required time estimation process is performed. This processing is performed by the required time estimation program 22e, and corresponds to "required time estimating means" described in the claims.
[0060]
That is, in the map / road link DB 23a, the required time data of the traffic information target road link obtained in step S103 and the required interpolation time data of the traffic information non-target road link interpolated in step S105 are written. Both are in a state where they can be read from the map / road link DB 23a, so that a process of estimating the required time between predetermined positions including traffic information non-target road links is performed based on the required time data.
[0061]
For example, data relating to a departure place and a destination (for example, coordinate data in longitude and latitude) is received from a navigation device 50 mounted on the vehicle 70 or a personal computer 120 connected to an electric information communication network 105 (for example, the Internet), and departure. The service is to search for the shortest route between the destination and the destination and provide the user with the route and the required time. In the route search, a route search is performed by, for example, the Dijkstra method based on road map data stored in the map / road link DB 23a, and a traffic information target road link included in each searched route candidate corresponds. The required time data of the road link is read from the map / road link DB 23a, and the required time data of the interpolation of the corresponding road link is read from the map / road link DB 23a for the traffic information non-target road link included in the route. Estimate the time required. Then, the route having the minimum required time is output to the user via the output program 22g as the shortest time route. The processing by the required time estimation program 22e calculates the shortest time route by using the required time of each road link as a cost value and the sum of the required times of the road links included in each route candidate as an evaluation function for obtaining a so-called optimal solution. It is.
[0062]
As described above, in the route required time estimation processing by the information center 20 according to the present embodiment, as shown in FIGS. 1 and 2, the traffic information acquisition program 22c (S103) performs the traffic targeted for the road traffic information. The traffic information including the required time data of the information target road link is acquired from the traffic information center 100, and based on the acquired required time data of the traffic information, the required time interpolation program 22d (S105) performs the processing of the road traffic information. Interpolate the required time of non-target traffic information non-target road links. Then, based on the traffic information acquisition required time data acquired by the traffic information acquisition program 22c (S103) and the interpolation required time data interpolated by the required time interpolation means, the required time estimation program 22e (S109) performs the traffic information non-interruption. A required time between predetermined positions including the target road link is estimated. As a result, it is possible to obtain the required time of a road for which the required time information is not provided by the road traffic information by such interpolation. Therefore, it is necessary to separately provide a device or the like for collecting data from other vehicles traveling. In addition, the required time can be estimated for the road. Therefore, it is possible to easily estimate the required time for a road for which the required time information is not provided by the road traffic information.
[0063]
The required time interpolation program 22d (S105) identifies the road network by dividing it into the predetermined area α in step S201 by the required time interpolation processing (part 1) shown in FIG. For the traffic information target road link, the average vehicle speed of each road link is calculated from the length and required time data of each road link, and the calculated average vehicle speed is calculated as "congestion", "congestion" and "normal". Then, the total distance of the road links included in the “congestion”, “congestion” and “normal” is calculated, and the ratio of each of these classifications to the total distance of the road links is calculated. Also, in step S211, the average vehicle speed of the traffic information non-target road links in the predetermined area α is maintained such that the ratio (the ratio of the total distance) in the predetermined area α to all the road links in the predetermined area α is maintained. And the required time of the road link is estimated from the allocated average vehicle speed and the length of the road link. Thus, if the length of the road link and the required time data of the traffic information target road link are known, the required time on the road for which the required time information is not provided by the road traffic information can be easily estimated. .
[0064]
Here, the required time interpolation processing (part 2) as another example of the subroutine for executing the required time interpolation processing in step S105 shown in FIG. 2 will be described with reference to FIGS. The required time interpolation process (No. 2) is different from the required time interpolation process (No. 1) described with reference to FIG. 4 in that the traffic demand prediction DB 23b is not required.
[0065]
As shown in FIG. 10, in the required time interpolation process (part 2), first, in step S301, a process of creating a link set for each predetermined area including the traffic information target road link is performed. That is, the coordinate information of each road link is obtained from the road map data stored in the map / road link DB 23a, and the predetermined area is set so that the range in which the traffic information non-target road link exists is surrounded by the traffic information target road link. And a process of creating a link set included in the predetermined area is performed. For example, in the example shown in FIG. 11, the traffic information non-target road link represented by the dotted line is surrounded by the traffic information target road link represented by the solid line from the road map β on the left side of FIG. Are divided for each of the predetermined regions βa, βb, and βc to create a link set.
[0066]
In the following step S303, a process of extracting a parallel road link including the traffic information target road link and estimating the required time of the traffic information non-target road link is performed. For example, in the case of the predetermined area βa shown in FIG. 11, as shown in FIG. 12, a parallel road link including traffic information non-target road links (dotted lines) “the traffic information target road links located in parallel with each other”. To extract a road link (dash-dot line) corresponding to "congestion" and a road link (dashed line) corresponding to "normal". The extraction of the parallel road link is performed by determining whether or not the two road links are positioned in parallel to an extent that the angle formed by the two road links falls within a predetermined range, and whether or not they face the same road. However, when the river is included in the predetermined area as in the case of the predetermined area βc shown in FIG. 11, the angle between the road links on the adjacent bridges passing through the bridge over the river is formed. May not be within the predetermined range, the road links on both bridges may be regarded as being located in parallel.
[0067]
As a result, as shown in the lower part of FIG. 12, when a graph in which the vertical axis represents the required time and the horizontal axis represents the distance from the reference point is created, the road link (dashed line) corresponding to “congestion” is used as the reference point. The required time is represented in the vertical axis direction (left end of the horizontal axis), and the required time of the road link (broken line) corresponding to "normal" at the position farthest from the reference point (right end of the horizontal axis) is represented in the vertical axis direction. The required time of the road link located between the two road links can be interpolated from the required time of the two road links. That is, in the example shown in FIG. 12, the required time obtained by the thick solid line in the graph of FIG. 12 is the required time interpolated. The processing in steps S301 and S303 corresponds to "extracting the traffic information target road link located substantially in parallel with the traffic information non-target road link" in the claims (claim 3). Things.
[0068]
In step S305, a process of estimating the required time of the undetermined traffic information non-target road link is performed. That is, the process of estimating the required time of the traffic information non-target road link for which the required time could not be estimated in step S303 is performed in step S305. The traffic information non-target road link for which the required time could not be estimated in step S303 is, for example, any of the traffic information target road links surrounding the area, such as a predetermined area βb shown in FIG. Are also traffic information non-target road links that are not located in parallel.
[0069]
In step S305, the required time of the undetermined traffic information non-target road link is divided by the required time of the link length of the traffic information target road link surrounding the area to obtain the traffic information target road link. The link is estimated by calculating the average vehicle speed of the link and dividing the link length of the undetermined traffic information non-target road link by the average vehicle speed. The processing in step S303 and step S305 is based on the requirement of the traffic information non-target road link based on the required time data relating to the extracted traffic information target road link described in the claims (claim 3). Estimate time ".
[0070]
When the required time of the undetermined traffic information non-target road link is also estimated in step S305, it is determined in step S307 whether or not the interpolation processing has been completed for all the predetermined regions divided. For example, in the example of the road map β shown in FIG. 11, the processing in each of these steps is repeated for each area until the interpolation processing in steps S303 and S305 is completed for all of the areas divided into about nine areas. . Then, when it is determined that the interpolation processing has been completed for all of the divided predetermined areas (Yes in S307), the main required time interpolation processing (part 2) is completed, and the steps of the main path required time estimation processing shown in FIG. The process moves to S107.
[0071]
As described above, in the route required time estimation process by the information center 20 according to the present embodiment, the required time interpolation program 22d (S105) of the route required time estimation process shown in FIGS. By the process (No. 2), a traffic information target road link located substantially in parallel with the traffic information non-target road link is extracted (steps S301, S303), and based on the required time data relating to the extracted traffic information target road link. The required time of the traffic information non-target road link is estimated (steps S303 and S305). Accordingly, if there is a traffic information target road link that is located substantially in parallel with the traffic information non-target road link, it is possible to easily estimate the required time for a road for which the required time information is not provided by the road traffic information. .
[0072]
The information center 20 is not limited to the configuration shown in FIG. 1, and may be, for example, an information center 220 having a configuration as shown in FIG.
That is, as shown in FIG. 13, the information center 220 employs the same hardware configuration as the information center 20 described above, and includes a route search unit 126, a route guidance data creation unit 127, and a prediction processing unit 128. You may comprise. Note that FIG. 13 does not show a CPU, a memory, and the like. The same reference numerals in FIG. 13 denote the same parts as those in the information center 20, and a description thereof will be omitted.
[0073]
Here, the route search unit 126, the route guidance data creation unit 127, and the prediction processing unit 128 will be described. These are all realized by a computer program, and are stored in a data storage device such as a memory constituting the information center 220.
[0074]
The route search unit 126 determines the distance from the departure point such as the current position to the destination based on the road map data obtained from the map / road link DB 23a (the map DB 23a1 and the road link DB 23a2) and the road link data accompanying the road map data. The processing for searching for the shortest time route is performed. For example, the Dijkstra method or the like is employed as a search algorithm. The road link data referred to by the route search unit 126 is created and updated by the processing of steps S101 to S107 shown in FIG. 14, and is performed in the shortest time by the time slide method based on the concept shown in FIG. A route is searched. In FIG. 14, processing steps that are substantially the same as the processing steps that constitute the above-described route required time estimation processing shown in FIG. 2 are denoted by the same reference numerals. Is omitted.
[0075]
The route guidance data creation unit 127 performs a process of creating data necessary for guiding the shortest time route searched by the route search unit 126. As an algorithm for creating the data, for example, there is an algorithm disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-113388 by the applicant of the present invention. The created guidance data is transmitted to the navigation device 50 that has requested the route guidance data by the CCU 25. Sent through.
[0076]
The prediction processing unit 128 performs a process of predicting a required time at predetermined time intervals (for example, 5 minutes) until, for example, six hours later based on current required time information and past data, and has been described in the first embodiment. , A traffic information acquisition section (traffic information acquisition program) 22c, a required time interpolation section (required time interpolation program) 22d, a traffic demand prediction section (traffic demand prediction program) 22f, and the like. This is added in the second embodiment. Algorithms for estimating the required time are disclosed in, for example, JP-A-63-49999, JP-A-3-19100, and JP-A-2002-260142. Is used.
[0077]
As shown in FIG. 14, the prediction processing unit 128 is executed as a required time prediction process interposed between step S105 and step S107, for example, to calculate the required time that changes every moment. Is output to the road link DB updating unit (output program) 22g in step S107. As a result, the data created by the prediction processing unit 128 can be referred to by the route search unit 126 as time slide cost data estimated every 10 minutes, for example, as shown in FIG. In this case, the shortest route can be searched by the time slide method.
[0078]
As described above, the information center 220 according to the present embodiment includes the route search unit 126 and the route guidance data creation unit 127. As a result, the information center 220 easily creates and updates the database by estimating the required time information on the road for which the required time information is not provided by the road traffic information, and furthermore, the navigation device mounted on the vehicle 70 or the like. Upon receiving information requesting the shortest route from the departure point such as the current position to the destination from 50, the route search unit 126 searches for the shortest route from the departure point to the destination by a time slide method or the like. Based on the information on the shortest time route obtained by the above, the route guidance information required from the departure point to the destination is created by the route guidance data creation unit 127. Then, the created route guidance information is transmitted to the navigation device 50 that has made the request. Therefore, the navigation device 50 can obtain the necessary route guidance information from the departure point to the destination without searching for a route on a road for which the required time information is not provided by the road traffic information. Thus, the shortest time route guidance information can be provided to the user.
[0079]
The information center 220 according to the present embodiment includes the prediction processing unit 128. As a result, the required time information for the road for which the required time information is not provided by the road traffic information is the same as the required time information for the road for which the required time information is provided by the road traffic information. For each time, the required time can be predicted and accumulated in the required time database as, for example, time slide cost data.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an information center and a navigation device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a flow of a route required time estimation process according to the embodiment.
FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of a data structure of road link data obtained by a link information obtaining process shown in FIG. 2;
FIG. 4 is a flowchart illustrating a flow of a process (part 1) according to an example of a required time interpolation process illustrated in FIG. 2;
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of a road link divided by a predetermined time interpolation process (part 1) shown in FIG. 4;
6A is an explanatory diagram illustrating an example of a congestion ratio calculated by the predetermined time interpolation process (part 1) illustrated in FIG. 4, and FIG. 6B is a diagram illustrating a definition example of a congestion degree; FIG.
FIG. 7A is an explanatory diagram showing an example of a demand forecast data table stored in a traffic demand forecast DB, and FIG. 7B is an explanatory diagram showing a configuration example for creating a traffic demand forecast DB; It is.
FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of setting a congestion threshold by a predetermined time interpolation process (part 1) shown in FIG. 4;
9A is an explanatory diagram showing an example of a congestion state estimated by the predetermined time interpolation process (part 1) shown in FIG. 4, and FIG. 9B shows a definition example of a vehicle speed; It is a chart.
10 is a flowchart showing the flow of another example of the required time interpolation processing shown in FIG. 2 (part 2).
11 is an explanatory diagram illustrating an example of a set of road links created by a predetermined time interpolation process (part 2) illustrated in FIG. 10;
12 is an explanatory diagram showing an example of interpolation of a required time of a traffic information non-target link estimated by a predetermined time interpolation process (part 2) shown in FIG. 10;
FIG. 13 is a block diagram showing another configuration example of the information center according to the embodiment of the present invention.
14 is a flowchart showing a flow of a route required time estimation process by the information center shown in FIG.
FIG. 15 is an explanatory diagram showing a concept of a route search by a time slide method executed by a route search unit of the information center shown in FIG. 13;
[Explanation of symbols]
20, 220 Information center (required time estimation device)
21 CPU (traffic information acquisition means, required time interpolation means, required time estimation means, predetermined area specifying means, traffic information target link congestion degree classification means, traffic information non-target link required time estimation means)
22 memory
22a System program
22a 'DB creation / update control unit
22b Input program
22c Traffic information acquisition program (traffic information acquisition means)
22d Required time interpolation program (Required time interpolation means)
22e Required time estimation program (Required time estimation means)
22f Traffic demand forecasting program
22g output program
23a Map / Road Link DB
23a1 Map DB
23a2 Road link DB
23b Traffic demand forecast DB
25 Communication control device (traffic information acquisition means)
50 Navigation equipment
70 vehicle
100 Traffic Information Center (external)
126 Route search unit
127 Route guidance data creation unit
128 prediction processing unit
S103 (traffic information acquisition means), S105 (required time interpolation means), S109 (required time estimation means), S201 (predetermined area specifying means), S203 (traffic information target link congestion degree classification means), S211 (traffic information non-target means) Link required time estimation means)

Claims

A traffic information acquisition means for externally acquiring traffic information including required time data of a traffic information target road link targeted for the road traffic information;
Based on the traffic information acquired by the traffic information acquisition means, required time interpolation means for interpolating the required time of traffic information non-target road links that are not targeted for road traffic information,
A required time for estimating a required time between predetermined positions including the traffic information non-target road link based on the traffic information obtained by the traffic information obtaining means and the required time interpolated by the required time interpolation means. Estimating means;
A required time estimating device comprising:

The required time interpolation means,
Predetermined region specifying means for specifying the road network by dividing the road network into predetermined regions;
For the traffic information target road link in the predetermined area, an average vehicle speed of each road link is calculated from the length of each road link and the required time data, and the calculated average vehicle speed is classified by a predetermined value. Traffic information target link congestion degree classifying means for calculating the total distance of the road links included in the classification and calculating the ratio of the total distance of the road links for each classification;
For the traffic information non-target road links in the predetermined area, the average vehicle speed is assigned so as to maintain the ratio of the total distance to all the road links in the predetermined area, and the assigned average vehicle speed and road link are assigned. Traffic information non-target link required time estimating means for estimating the required time of the road link from the length of the road link,
The required time estimating apparatus according to claim 1, further comprising:

The required time interpolation means,
The traffic information target road link located substantially in parallel with the traffic information non-target road link is extracted, and the required time of the traffic information non-target road link is determined based on the required time data relating to the extracted traffic information target road link. The required time estimating apparatus according to claim 1, wherein the estimated time is estimated.