JP2005537497A - トラフィック情報を提供するための装置および方法 - Google Patents

Abstract

トラフィック情報を提供するためのシステムおよび方法を開示する。本方法は、開始地点と到達地点の間のルートの各セグメントに関して輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される期間に基づいて時間依存の旅行企画立案計算を実行しセグメント結果を生成させるステップと、このセグメント結果の複数に基づいて形成される少なくとも１つのルート結果を形成するステップと、この少なくとも１つのルート結果をディジタル式記憶手段内に保存するステップと、開始地点と到達地点の間の旅行に関するトラフィック情報に対するユーザ要求に応答して使用するために高速アクセス手段にアクセスするステップと、を含む。本方法はさらに、地理学的境界の第１のネットワークおよびディジタル・マップノードの第２のネットワークを参照しながら、開始地点と到達地点の間の推奨される最も経済的なルートを決定するステップと、推奨される最も経済的なルートをユーザに伝達するステップと、を含む。

Description

本発明はトラフィック情報を提供するためのシステムおよび方法に関し、また詳細には、開始地点と到達地点の間の最も経済的なルートに関するユーザ要求に応答するためのシステムおよび方法に関する。

旅行時間の計算並びに個々のルートの完了を遅延させる渋滞の回避の際には、トラフィック情報およびトラベル情報が重要である。トラフィック情報を取得し移動時間を計算する方法は数多く存在している。

最も簡単な形態では、移動距離（推定するかマップから得るかの何れか）を平均移動速度（推定するか高重量物品の輸送手段の場合はタコグラフデータの解析から取得するかの何れか）で割り算することによって移動時間が数学的に計算されている。旅行時間および推定到着時刻は特段正確である訳ではなく、長期的な性格（たとえば、道路工事）あるいは短期的な性格（たとえば、交通事故）のいずれの性格をもつ交通渋滞の可能性に関して実際上の検討をしていない。

事業用の運行で移動時間を予測するためには、特に輸送手段ルーティングおよびスケジューリング技法を使用して輸送手段の旅行を計画する際により高次の正確性が必要である。その結果、トラフィック計画担当者は、さまざまなタイプの道路（たとえば、高速道路、都市の中央分離帯付設の幹線道路、あるいはロードサージ車道幹線道路）を介するさまざまなタイプの輸送手段に関して推定速度を使用することがある。引き続いて、２地点間の最短経路を決定するアルゴリズムを備えたコンピュータベースのマップによって、当該道路のタイプに従って該ルートを各ロード長に分割しかつ推定速度を適用して旅行時間を得ている。この技法のさらなる発展形態では、交通渋滞が生じたことが分かった場合に、具体的な道路タイプに関する日内の特定の時刻間の推定旅行時間に対する達成百分率の形式で渋滞パラメータを与えている（たとえば、０７：３０ａｍと１０：００ａｍの間での都市高速道路は推定旅行時間の６０％とすべきである）。しかし、「計画した」旅行時間と「実際の（ａｃｔｕａｌ）」旅行時間をタコグラフ解析から比較を企てる事業運行者は依然としてかなりの差を示しており、これは遡って交通渋滞によって生じたことが分かっている。

同じ地点かつ同じ時刻における交通渋滞は、週内の連続する各日あるいは同じ週内の日のいずれかにおいて反復されており、その性格のために予測可能であり、またトラフィック企画立案においてこれを勘案することが可能である。しかし、こうした反復される渋滞に基づく予測は、予測不可能な渋滞を勘案しておらず、したがって日内のある特定の時刻において輸送手段の速度を実際のロード長に正確に関連させていない。

リアルタイムトラフィック情報はさらに、交通事故などの予測不可能な事象によって生じる遅延を回避するために、ドライバと事業用輸送手段運行者の両者によって要求されている。リアルタイムトラフィック情報を得るには、異なる数多くの方法が存在する。最も信頼性が高いリアルタイムトラフィック情報システムは、交通渋滞を中央制御に報告する指定されたトラフィック事象レポータ（たとえば、オートバイ上のＡｕｔｏｍｏｂｉｌｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎトラフィックレポータ）、あるいは移動式電話機によって無線基地に事象を報告する一般大衆の一員（交通渋滞内にあるドライバ）とすることがあるような「事象スポッタ（ｉｎｃｉｄｅｎｔ ｓｐｏｔｔｅｒ）」である。ローカルの無線基地は、事象スポッタ、タクシー会社、バス会社および一般大衆からのローカルのトラフィックデータを連結させ、これらをリアルタイムトラフィック情報として放送することを可能にさせることがある。通常こうした情報は、同じ事象に関する多くの報告によって調査され、次いで無線を介したトラフィック報告などの手段や携帯電話によるトラフィック情報報告によって公衆に流布される。こうしたシステムは単に、事象が発生した時点で事象を報告するだけであり、またこの情報は事象のごく近傍に限定される。さらに、最初の報告後は実際の検証処理は存在しないことが多いため、無線式報告では、事象が解消されトラフィックが正常に進行した後でも長く放送が継続されることが多い。ユーザは、与えられた情報に基づいて、情報を受けた上で自身の選択をし（その必要がない場合であっても）代替的ルートに進路変更することがある。

より正確なリアルタイムシステムでは、ローカルのトラフィック報告（または、制御）施設にリンクさせた道路や橋梁上のセンサか道路に沿ったカメラかのいずれかとする検出器を使用しており、これによりリアルタイムトラフィック情報の流布が可能となる。通常こうした検出器は、トラフィック制御当局が早期の警報を発せられるようにするため交通渋滞の起こりうる地点に配置される。こうした情報は、警察または「事象スポッタ」によって検証され、無線基地または携帯電話によってトラフィック情報を提供する組織に対して与えられることが多い。これらのシステムは、地理学的な制約を受ける傾向があり、またここでも、ある事象に関する情報は、その状況を定期的に更新するような検証手続きが存在しなければ、その事象が解消されてトラフィックが正常に進行した後にも同様に伝達されていることがある。

トラフィックメッセージ伝達チャンネルを備えた無線データシステム（ＲＤＳ−ＴＭＣシステム）を装備した輸送手段はさらに、ローカルのメッセージ伝達を取得することがあり、また輸送手段ナビゲーションシステムを通じて代替的ルートを処理することができることもあるが、これができるのは一般に、元のルートが「閉鎖されている」か「ひどく遅延を生じる」場合だけである。

目下のところ使用可能な最も正確なトラフィック情報システムは、地球規模測位システム（ＧＰＳ）プローブを装備した輸送手段を使用して輸送手段の地点を検出する個別輸送手段追尾（ｔｒａｃｋｉｎｇ）および追跡（ｔｒａｃｉｎｇ）システムである。輸送手段の速度は、時間の経過に従った多数の地点の読み値に基づいて決定されている。さらに、この輸送手段のプローブは、ある特定の時間間隔における時間、データ、地点および速度を記録している記憶デバイスを有している。セルラー移動式電話機システム（ＧＳＭ）またはＧＰＲＳを用いたリアルタイムによる、あるいは無線データダウンロードによる事象の後によるかのいずれかにおけるこうした情報の収集は、「フローティング輸送手段データ（ｆｌｏａｔｉｎｇ ｖｅｈｉｃｌｅ ｄａｔａ）」（ＦＶＤ（商標））技法として知られている。このデータは、具体的な輸送手段に対して特異的でありかつ該輸送手段に合わせてカスタマイズされており（そのトラフィックデータを要求する者によって操作される）、またリアルタイムで、あるいは履歴によるかのいずれかでそのデータを収集できる限りにおいて適時に得られる。輸送手段のタイプ、地点（ロード長）、日内の時刻および週内の日によって、広範なデータが解析されることがある。単なるデータであるＦＶＤ（商標）に関する最大の欠点は、遭遇した任意の交通渋滞の原因を与えていないことである。こうした情報は一方、パブリックドメインにある従来の別のソースより利用可能であることが多い。

本発明の一態様では、トラフィック情報を提供するための方法が提供される。
本発明に従った一実施形態による方法は、開始地点と到達地点の間のルートの各セグメントごとに、輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される期間に基づいて時間依存の旅行企画立案計算を実行し、セグメント結果を生成させるステップと、複数の該セグメント結果に基づいて形成されている少なくとも１つのルート結果を形成するステップと、該少なくとも１つのルート結果をディジタル式記憶手段内に保存するステップと、開始地点と到達地点の間の旅行に関するトラフィック情報に対するユーザ要求に応答して使用するために高速アクセス手段にアクセスするステップと、を含む。各セグメントごとに時間依存の旅行企画立案計算を実行するこのステップは、該セグメントを横断するためのセグメント所要時間を、該輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される時刻における該セグメントに関して予測される輸送手段速度に基づいて決定するステップ、あるいは該輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される期間に基づいて該セグメントに関して予測される輸送手段速度を決定するステップを含むことがある。少なくとも１つのルート結果を形成するこのステップは、複数のセグメント所要時間を合算して総ルート所要時間を生成させるステップ、あるいはその各々が１つのセグメントに対応する複数の予測される輸送手段速度を平均化して予測される総ルート速度を生成させるステップを含むことがある。時間依存の旅行企画立案計算を実行するこのステップは、該輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される日内の時刻および週内の日に基づくことがあり、またこの週内の日は、銀行休業日、銀行休業日の前日、銀行休業日の翌日、日曜日、月曜日、火曜日、水曜日、木曜日、金曜日および土曜日からなる群から選択されることがある。

本発明に従った別の実施形態による方法は、開始地点と到達地点の間の推奨される最も経済的なルートの少なくとも一部分を事前決定するステップと、該推奨される最も経済的なルートのうちの事前決定された部分をディジタル式記憶手段内にある高速アクセス手段に保存するステップと、開始地点と到達地点の間の旅行に関するトラフィック情報に対するユーザ要求に応答して使用するために高速アクセス手段にアクセスするステップと、を含む。この推奨される最も経済的なルートのうちの事前決定された部分は、開始地点に関する第１のネットワーク決定ノードと到達地点に関する第２のネットワーク決定ノードとの間のルートを含むことがあり、また第１および第２のネットワーク決定ノードはディジタル・マップノードのネットワークのうち主要輸送リンクに対応するノードとすることがある。この高速アクセス手段はルックアップ・テーブルを備えることがある。最も経済的なルートの少なくとも一部分を事前決定するこのステップは、開始地点と到達地点の間の最短時間ルートおよび／または最短距離ルータを決定するステップを含むことがある。

さらに関連する実施形態ではその方法は、輸送手段搭載の複数のプローブからリアルタイム輸送手段位置に関連するリアルタイムデータを受信するステップと、このリアルタイム輸送手段位置データに基づいて、少なくとも複数の日内の時刻区分および複数のルートを基準として輸送手段速度のマトリックスを生成させるステップと、を含む。この輸送手段搭載の複数のプローブは少なくとも１つの移動式電話機を含むことがある。本方法はさらに、輸送手段速度のマトリックスに基づいて、少なくとも複数の日内の時刻区分および複数のルートを基準として推奨される最も経済的なルートの第１のマトリックスを生成させるステップを含むことがある。推奨される最も経済的なルートの第１のマトリックスを生成する際に、輸送手段速度の外れ値、並びに予測不可能な事象に関連する輸送手段速度を、統計解析を用いて輸送手段速度のマトリックスから除去することがある。推奨される最も経済的なルートの第１のマトリックスは、その各々が開始地点と到達地点との組み合わせに対応する複数のルートマトリックス要素を含み、またルートストリング、該ルートストリングに対応する最短距離、該ルートストリングに対応する時間、および該ルートストリングに対応するコストを含むことがある。ルートマトリックス要素はさらに複数の可能な輸送手段種別に関するエントリを備えることがある。各最短距離ストリングは、開始地点と第１のローカル決定ノードの間の第１の距離を決定するステップと、第１のローカル決定ノードと第１のネットワーク決定ノードの間の第２の距離を決定するステップと、第１のネットワーク決定ノードと第２のネットワーク決定ノードの間の第３の距離を決定するステップと、第２のネットワーク決定ノードと第２のローカル決定ノードの間の第４の距離を決定するステップと、第２のローカル決定ノードと到達ノードの間の第５の距離を決定するステップと、これら第１の距離、第２の距離、第３の距離、第４の距離および第５の距離を合算して最短距離ストリングを作成するステップと、によって決定されることがある。第３の距離を決定するこのステップは、該１組のネットワーク決定ノードの連続する要素間の距離に対応する複数の距離を合算するステップを含むことがあり、また、該１組のネットワーク決定ノードは第１および第２のネットワーク決定ノードに加えてさらにネットワーク決定ノードを備えている。

さらに関連する実施形態では、その方法は、開始地点と到達地点の間の交通渋滞のエリアをリアルタイムで特定するステップと、推奨される最も経済的なルートの代替的な第２のマトリックスを特定した交通渋滞エリアに基づいて決定するステップと、を含むことがある。この交通渋滞エリアは、パブリックドメインデータと非パブリックドメインデータの両者またはトラフィックパターンのデータベースを使用すること、あるいは輸送手段搭載の複数のプローブからのリアルタイム輸送手段位置データが事前決定の分散レベルに対応するか否かを履歴リアルタイム輸送手段速度から判定すること、によって特定されることがある。本方法はさらに、交通渋滞のエリアの原因を特定しているメッセージをユーザに送信するステップを含むことがある。

さらに関連する実施形態では、その第２の推奨される最も経済的なルートマトリックスは、開始地点および到達地点の少なくとも１つの組み合わせ間で最短時間を有するルートを決定することによって決定されている。本方法はさらに、第２の推奨される最も経済的なルートマトリックスに関する最短時間を第１の推奨される最も経済的なルートマトリックスからの対応する時間と比較することによって予測される遅延を計算するステップを含むことがある。

さらに関連する実施形態では、その方法は、トラフィック警報情報をユーザにリアルタイムで送信するステップを含んでおり、この送信は無線データシステムによるトラフィックメッセージ伝達チャンネル、移動式電話機に対するメッセージ、またはインターネットを介したデータの表示のうちの少なくとも１つを含んでいる。

本発明に従った別の実施形態による方法は、地理学的境界の第１のネットワークおよびディジタル・マップノードの第２のネットワークを参照しながら、開始地点と到達地点の間の推奨される最も経済的なルートを決定するステップと、この推奨される最も経済的なルートをユーザに送信するステップと、を含む。この推奨される最も経済的なルートはさらに、開始地点に関する第１のローカル決定ノードおよび到達地点に関する第２のローカル決定ノードを含む１組のローカル決定ノードと、開始地点に関する第１のネットワーク決定ノードおよび到達地点に関する第２のネットワーク決定ノードを含む１組のネットワーク決定ノードと、を決定することによって決定されており、該１組のローカル決定ノードは第２のネットワーク上のリンクに対応しており、該１組のネットワーク決定ノードは第２のネットワーク上の主要輸送リンクに対応しており、かつ該開始地点および到達地点は第１のネットワーク上の地理学的境界を参照しながら指定されていることがある。この地理学的境界は１組の郵便コードを含むことがある。この推奨される最も経済的なルートは、開始地点と到達地点の間の旅行距離、旅行時間、または旅行コストを最小限にすることがある。該１組のネットワーク決定ノードは第１および第２のネットワーク決定ノードに加えてさらにネットワーク決定ノードを備えることがある。開始地点、到達地点、および該１組のローカル決定ノードのうちの要素のうちの少なくとも１つはさらに、該１組のネットワーク決定ノードのうちの要素とすることがある。

本発明の別の態様では、上述の実施形態のいずれかの方法を制御するように適合されたプログラムコード手段を備えるコンピュータ・プログラム生成物が提供される。
本発明の別の態様では、トラフィック情報を提供するためのシステムが提供される。

本発明に従った一実施形態によるシステムは、開始地点と到達地点の間のルートの各セグメントに関して、輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される期間に基づいて、時間依存の旅行企画立案計算を実行しセグメント結果を生成させるためのルートセグメントプロセッサと、複数の該セグメント結果に基づいて形成される少なくとも１つのルート結果を形成するためのルート結果形成手段と、ディジタル式記憶手段内にある少なくとも１つのルート結果を保存するための高速アクセス手段と、開始地点と到達地点の間の旅行に関するトラフィック情報に対するユーザ要求に応答して使用するために高速アクセス手段にアクセスするためのユーザ要求プロセッサと、を備える。このルートセグメントプロセッサは、各セグメントを横断するためのセグメント所要時間を、該輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される時刻における該セグメントに関して予測される輸送手段速度に基づいて決定するための手段、あるいは該セグメントに関して予測される輸送手段速度を、該輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される期間に基づいてを決定するための手段を備えることがある。このルート結果形成手段は、複数のセグメント所要時間を合算して総ルート所要時間を生成させるための手段、あるいはその各々が１つのセグメントに対応する複数の予測される輸送手段速度を平均化して予測される総ルート速度を生成させるための手段を備えることがある。このルートセグメントプロセッサは、時間依存の旅行企画立案計算を該輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される日内の時刻および週内の日に基づいて実行するための手段を備えることがある。この週内の日は、銀行休業日、銀行休業日の前日、銀行休業日の翌日、日曜日、月曜日、火曜日、水曜日、木曜日、金曜日および土曜日からなる群から選択されている。

本発明に従った別の実施形態によるシステムは、開始地点と到達地点の間の推奨される最も経済的なルートの少なくとも一部分を事前決定するためのルート事前決定プロセッサと、該推奨される最も経済的なルートのうちの事前決定された部分を保存するためのディジタル式記憶手段内にある高速アクセス手段と、開始地点と到達地点の間の旅行に関するトラフィック情報に対するユーザ要求に応答して使用するために高速アクセス手段にアクセスするためのユーザ要求プロセッサと、を備える。この推奨される最も経済的なルートのうちの事前決定された部分は開始地点に関する第１のネットワーク決定ノードと到達地点に関する第２のネットワーク決定ノードとの間のルートを備えることがあり、またこの第１および第２のネットワーク決定ノードはディジタル・マップノードのネットワークのうち主要輸送リンクに対応するノードとすることがある。この高速アクセス手段はルックアップ・テーブルを備えることがある。このルート事前決定プロセッサは、開始地点と到達地点の間の最短時間ルートまたは最短距離ルートを決定するための手段を備えることがある。

さらに関連する実施形態では、そのシステムは、リアルタイム輸送手段位置に関連するリアルタイムデータを輸送手段搭載の複数のプローブから受信するためのリアルタイムデータ受信器と、ディジタル式記憶手段において輸送手段速度をリアルタイム輸送手段位置データに基づいて少なくとも複数の日内の時刻区分および複数のルートに関連させているマトリックスと、を備える。この輸送手段搭載の複数のプローブは少なくとも１つの移動式電話機を含むことがある。本システムはさらに、複数の推奨される最も経済的なルートを輸送手段速度のマトリックスに基づいて少なくとも複数の日内の時刻区分に関連させている、ディジタル式記憶媒体内の推奨される最も経済的なルートの第１のマトリックスを備えることがある。推奨される最も経済的なルートのこの第１のマトリックスは、輸送手段速度の外れ値、および予測不可能な事象に関連する輸送手段速度を統計解析を使用して除去した状態の輸送手段速度のマトリックスに基づくことがある。推奨される最も経済的なルートのこの第１のマトリックスは、その各々が開始地点と到達地点との組み合わせに対応する複数のルートマトリックス要素を含むことがあり、またルートストリング、該ルートストリングに対応する最短距離、該ルートストリングに対応する時間、および該ルートストリングに対応するコストを含むことがある。

ルートマトリックス要素はさらに複数の可能な輸送手段種別に関するエントリを備えることがある。本システムはさらに、開始地点と第１のローカル決定ノードの間の第１の距離を決定すること、第１のローカル決定ノードと第１のネットワーク決定ノードの間の第２の距離を決定すること、第１のネットワーク決定ノードと第２のネットワーク決定ノードの間の第３の距離を決定すること、第２のネットワーク決定ノードと第２のローカル決定ノードの間の第４の距離を決定すること、第２のローカル決定ノードと到達地点の間の第５の距離を決定すること、これら第１の距離、第２の距離、第３の距離、第４の距離および第５の距離を合算して最短距離ストリングを作成させること、によって各最短距離ストリングを決定するための手段を備えることがある。本システムはさらに、該１組のネットワーク決定ノードの連続する要素間の距離に対応する複数の距離を合算することによって第３の距離を決定するための手段を備えることがあり、また該１組のネットワーク決定ノードは第１および第２のネットワーク決定ノードに加えてさらにネットワーク決定ノードを備えている。

さらに関連する実施形態によるシステムは、開始地点と該到達地点の間の交通渋滞のエリアをリアルタイムで特定するための渋滞スケジューラと、推奨される最も経済的なルートの代替的な第２のマトリックスをこの特定した交通渋滞エリアに基づいて決定するためのマトリックスプロセッサと、を備える。この渋滞スケジューラは、その交通渋滞エリアをパブリックドメインデータと非パブリックドメインデータの両者、またはトラフィックパターンのデータベースを使用して特定するための手段を備えることや、あるいはその交通渋滞エリアを輸送手段搭載の複数のプローブからのリアルタイム輸送手段位置データが事前決定の分散レベルに対応するか否かを履歴リアルタイム輸送手段速度から判定することによって特定するための手段を備えることがある。本システムはさらに、交通渋滞エリアの原因を特定しているメッセージをユーザに送信するための送信器を備えることがある。

さらに関連する実施形態では、そのマトリックスプロセッサは、第２の推奨される最も経済的なルートマトリックスを、開始地点および到達地点の少なくとも１つの組み合わせ間で最短時間を有するルートを決定することによって決定するための手段を備える。本システムはさらに、第２の推奨される最も経済的なルートマトリックスに関する最短時間を第１の推奨される最も経済的なルートマトリックスからの対応する時間と比較することによって予測される遅延を計算するための予測遅延プロセッサを備えることがある。

さらに関連する実施形態では、そのシステムは、トラフィック警報情報をユーザにリアルタイムで送信するためのトラフィック警報発生器であって、該送信は、無線データシステムによるトラフィックメッセージ伝達チャンネル、移動式電話機に対するメッセージ、またはインターネットを介したデータの表示のうちの少なくとも１つを含むトラフィック警報発生器を備える。

本発明に従った別の実施形態によるシステムは、地理学的境界の第１のネットワークおよびディジタル・マップノードの第２のネットワークを参照しながら、開始地点と到達地点の間の推奨される最も経済的なルートを決定するためのルート決定プロセッサと、推奨される最も経済的なルートをユーザに送信するための送信器と、を備える。このルート決定プロセッサはさらに、開始地点に関する第１のローカル決定ノードおよび到達地点に関する第２のローカル決定ノードを含む１組のローカル決定ノードと、開始地点に関する第１のネットワーク決定ノードおよび到達地点に関する第２のネットワーク決定ノードを含む１組のネットワーク決定ノードと、を決定することによってこの推奨される最も経済的なルートを決定するための手段を備えることがあり、該１組のローカル決定ノードは第２のネットワーク上のリンクに対応しており、該１組のネットワーク決定ノードは第２のネットワーク上の主要輸送リンクに対応しており、かつ該開始地点および到達地点は第１のネットワーク上の地理学的境界を参照しながら指定されている。この地理学的境界は１組の郵便コードを含むことがある。この推奨される最も経済的なルートは、開始地点と到達地点の間の旅行距離、旅行時間、または旅行コストを最小限にすることがあり、また該１組のネットワーク決定ノードは第１および第２のネットワーク決定ノードに加えてさらにネットワーク決定ノードを備えることがある。開始地点、到達地点、および該１組のローカル決定ノードのうちの要素のうちの少なくとも１つはさらに、該１組のネットワーク決定ノードのうちの要素とすることがある。

本発明に従った別の実施形態では、旅行のためのトラフィック情報を提供するための方法は、その各々が関連付けされた１つの輸送手段速度を有する複数の連続するルートセクションに基づいて時間依存の旅行企画立案を実行するステップであって、該輸送手段速度は旅行時に該ルートセクションが横断すると予測される日内の時刻に依存している実行ステップを含む。さらに関連する実施形態によるコンピュータ・プログラム生成物は、上述した実施形態の方法を制御するように適合されたプログラムコード手段を備える。さらに関連する別の実施形態による旅行のためのトラフィック情報を提供するためのシステムは、その各々が関連付けされた１つの輸送手段速度を有する複数の連続するルートセクションに基づいて時間依存の旅行企画立案を実行するためのルート企画立案プロセッサであって、該輸送手段速度は旅行時に該ルートセクションが横断すると予測される日内の時刻に依存しているルート企画立案プロセッサを備える。

本発明に関する追加的な目的、利点および新規的特徴について、その一部を以下の説明で列挙することにすると共に、またその一部は、以下の説明および添付の図面を検討することによって当業者には明らかとなるか、あるいは本発明の実施によって習得することができよう。

本発明をより十分に理解するため、またこれを実施する方法を示すために、ここで単に一例として添付の図面を参照することにする。
本発明は、日内の具体的な時刻における特定のロード長に関する予測、並びに１日全体にわたる特定の旅行に関する予測を含む、さまざまなタイプの道路輸送手段に関する予測される移動速度の提供に関する。しかし、船舶運航、航空機、および鉄道旅行にも適用することができ、また２つ以上の輸送様式による移動を組み合わせた多重様式の旅行に適用することもできる。

本発明の一実施形態では、複数の輸送手段種別向けにカスタマイズしたデータを決定するための手段が提供される。こうしたカスタマイズしたデータは、第１には、最短のルートではなく最も迅速なルートを選択するために旅行前に旅行時間を正確に予測するために使用され、また第２には、交通渋滞が生じた場合に旅行情報を提供しかつ旅行中にリアルタイムでルート変更するために使用されることがある。

より広義には、本発明による一実施形態は、開始地点と到達地点の間の最も経済的なルートを決定する。この最も経済的なルートはユーザによって規定されることがあり、また、距離的に最短のルート、時間的に最も迅速なルート、最低コストのルート、またはこれらの任意の組み合わせ（ただし、これらに限らない）を含むことがある。

本発明の好ましい実施形態は、多数のソースから収集したトラフィックデータを使用しているが、特に個々の道路輸送手段内のプローブからのトラフィックデータを使用する。これらの輸送手段搭載のプローブは、週内の各日の一日全体にわたってある具体的な短い時間間隔で特定のロード長にわたってさまざまなタイプの輸送手段の速度を取得する。これらのプローブからはある時間期間にわたる実際の輸送手段速度に関するデータベースを作成するためのデータが収集される。これら輸送手段搭載のプローブは、当業者に周知の方式でその位置を検知することができる輸送手段のドライバの移動式電話を含むことや、あるいは別のタイプの輸送手段プローブとすることがある。

本発明の一実施形態では、その輸送手段プローブデータは次の２つの形態で使用されている。
第１に、この輸送手段プローブデータは、ある具体的な時点におけるある具体的なロード長に基づくか、日内の任意の時刻におけるある具体的な旅行（開始点から到達点まで）に基づくかのいずれかにより、規定された輸送手段種別の速度をそこから予測するための履歴データとして使用される。このデータは、目下の別の任意の手段と比べてかなりの正確度を提供できるため、個々の旅行者、事業輸送手段ルート計画担当者、並びにトラフィック当局にとって有益な情報である。予測される道路速度データによって、日内のさまざまな時刻に開始されるある具体的な旅行に関する最も迅速なルートを計算することが可能である、ただしその最短ルートを形成する１つまたは複数のロード長に交通渋滞が予測されるために、この最も迅速なルートが必ずしも最短距離でないことがある。

第２に、この輸送手段プローブデータは、ある具体的なロード長上の目下の輸送手段移動速度を特定しているライブ（リアルタイム）データとして使用される。このトラフィック情報は、交通渋滞のエリアにいるか、交通渋滞エリアに近づきつつあるかのいずれかの状態にある目下の（または、潜在的な）旅行者にとって特に有益である。いずれの場合においても旅行者は、多数の代替的通信手段によって、交通渋滞の原因および渋滞エリアにある輸送手段種別の目下の速度を取得することが可能であり、かつその目下のルートを使用したときの新たな推定到着時刻を決定すること、または代替的ルートによって到達地点により早く到着できるか否かを予測することのいずれかが可能である。

本発明による一実施形態は、
特定の輸送手段種別に関して、週内の各日の全体にわたって特定の時間期間において具体的なルート長に対する正確な履歴トラフィック移動データを収集すること、
交通渋滞の潜在的なエリアを、その原因およびトラフィック速度の予測値と共に決定すること、
週内の各日の特定の時刻における具体的なルート長にわたる予測されるトラフィック速度のデータベースを提供すること、
知られている作業（たとえば、ある具体的なルート長上での新規の道路工事）がある場合において、新規のデータと予測されるトラフィックパターンの両方によってトラフィック速度のデータベースを更新する手段を提供すること、
距離が最短のルートか移動時間が最短のルートかのいずれかを特定し、旅行計画（ルート）に対して、日内のさまざまな時刻（および、週内のさまざまな日）に旅行するために予測される移動時間を提供すること、
ある具体的な交通渋滞事象における遅延時間を推定するためにリアルタイムデータを組み入れること、
ある具体的な旅行の前または旅行中に到着時刻を推定するためにリアルタイムデータを組み入れること、
ある具体的な旅行の前または旅行中に最も迅速なルートを決定するためにリアルタイムデータを組み入れること、
によってトラフィック情報を生成するためのシステムを提供する。

本発明の一実施形態の目的は、さまざまなタイプの輸送手段に関して、日内のさまざまな時間間隔における任意の旅行開始点から任意の到達地点までの現実の旅行時間を、距離が最短のルートと移動時間が最短のルートの両方を選択することによって提供することにある。これらのルートは、そのルートを構成する具体的なロード長にわたる予測される移動時間のために異なることがある。これらの現実の旅行時間は、ある具体的なロード長上の道路工事やトラフィック量などの要因のために、予測可能な交通渋滞を考慮に入れることになる。

本発明による一実施形態は、Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）として知られている。
Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）の実施形態の第１の態様は、開始地点（ＯＰ）から到達地点（ＤＰ）までの距離および時間の計算を実行する際に依拠する計算フレームワークの定義である。この計算フレームワークは、標準の地理学的境界（郵便コードなど）と、目下のディジタル式マップ処理に対して標準的なノード点と、を組み合わせて使用している。この計算フレームワークは、Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）を構成しているデータベースとアルゴリズムの両者からなる構造体を規定している。

Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）の実施形態の第２の態様は、報告される時刻における緯度および経度に関するデータ組を最初に提供するＦＶＤ（商標）プローブから初期輸送手段速度データが収集されることである。地点および方向を含む２つ以上のこうしたデータ組から、この輸送手段の速度の計算が可能である。こうした履歴データは正確であり、また実用上の最小詳細レベルが、ある具体的な日および週内の日のある具体的な時刻における特定のロード長に関するある具体的なタイプの輸送手段の速度である場合にデータベース内にこうした履歴データを保存することがある。最小詳細レベルにおける十分な履歴データが収集されて検証を受けた後、傾向を予測しかつ今後の輸送手段速度の予想値を生成させるためにこれが使用されることがある。このことは、標準的な統計学的な平均および予測技法（時間サービス解析において最も新しく収集したデータに対してより大きな重みを与える指数関数的スムージングなど）によって達成される。

Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）の実施形態の第３の態様は、ＦＶＤ（商標）をデータベースに対して追加する前に検証しかつ浄化（ｃｌｅａｎｓｅ）することである。この検証過程によって、データベースのレコードに対する入力が妥当であり、かつこの入力はサンプルサイズを統計的に検証するために十分な生データが利用可能である場合にのみ生成される時間データであることが保証される。この浄化過程は、「外れ値（ｏｕｔｌｉｅｒ）」（読み取りデータの誤り）、並びに予知不可能な事象および予測不可能な事象（たとえば、交通事故やセキュリティ事象）に関連するようなデータ組を排除する。したがって、使用されるデータ組は予測可能な事象に関する特に正確な反射値である。

Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）の実施形態の第４の態様は、各時間期間ごとにＯＰからＤＰまでの距離と時間の両方を計算し、かつ各時間期間のおける最短ルートおよび最も迅速なルートの両者に関して距離、時間、およびルートストリングを含むマトリックスを作成するアルゴリズムである。距離および時間マトリックスの作成は、Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）に関する重要な特徴の１つであり、また顧客は「即座の」回答を要求しており、また一般に計算ルーチンが実施されまでに長い計算時間を待つことができないためにこの作成が必要である。その他の旅行企画立案製品と比較した場合に、Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）の重要な特徴の１つは、即座の回答（実行から３０秒以下でコンピュータ画面上に回答）、並びに回答の正確さである。

好ましい実施形態では、本発明は３つの別々のタイプの出力を有している。その第１は、個人またはトラフィック計画担当者のいずれかによる「旅行企画立案」に関する出力であって、こうした出力がＣＤ ＲＯＭ、電子メールまたはウェブアクセスを用いて電子形式によって提供され、かつ定期的に更新を受けることが可能である。こうした出力は、最良の旅行ルートおよび時間を決定するために個人によって使用されるか、輸送手段ルート設定およびスケジューリングシステムに対する入力として事業的トラフィック計画担当者によって使用されることになる。その第２では、「リアルタイムの」ルート上での（あるいは、旅行前での）ルート変更に関する出力を、ウェブアクセスを用いて提供することが可能であり、これにより顧客は、可能な場合に、その旅行の時点における交通事故などの周知の予測不可能な事象を含む目下のおよび潜在的な交通渋滞を回避することができる。

本発明の一実施形態では、その第３のタイプの出力は、新規の（または、仮想的な）データに関するシミュレーションに基づいたトラフィックパターンの予測値である。こうした出力の例は、１つまたは複数の地点から別の地点までの移動速度に対する新たな道路の開通の影響、あるいはさまざまな道路上における移動速度に関する特定の事象（たとえば、スポーツ行事）に起因する追加的なトラフィックの影響である。シミュレーション出力は、ローカルの道路ネットワーク上にかなりの追加的なトラフィック量および渋滞を引き起こすような大きなスポーツ行事中に区域全体にわたり必要とされる応答時間を実現するために緊急サービス輸送手段を位置特定する場合の企画立案など、トラフィック企画立案の目的で使用される。

本発明による一実施形態は、具体的なロード長に関する移動速度の予測の際に特に正確であり、またＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）のマトリックスを定期的に更新するために、輸送手段プローブからの初期データの一定かつ定期的な流入に大きく依拠している。Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）に関する予測される旅行企画立案の距離および時間の正確性を保証しかつ維持するのは、この定期的更新過程によってである。

ここで、本発明の好ましい一実施形態について、添付の図面を用いながら単に一例として記載することにする。本発明の実施形態は、短距離海上フェリー、鉄道、航空機、およびこうした輸送様式の任意の組み合わせ（ただし、これらに限らない）を含めすべての輸送様式に関して予測移動速度を提供するために使用されることがある。

この好ましい実施形態であるＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）の各構成要素を図１に概説しており、またこれには、ディジタル式マップモジュール１００と、計算フレームワーク１１０と、ソースデータ１２０と、補助的データ１３０と、道路速度マトリックスモジュール１５０と、顧客要求１４０に応答して解または出力１７０を計算するためのアルゴリズム実現モジュール１８０と、が含まれる。

図１の実施形態のＲｏａｄ Ｓｐｅｅｄ Ｍａｔｒｉｘモジュール１５０は、規定された各時間バケットごとに、ディジタル式マップ上で規定された２つのノード点の間の距離によってロード長が規定されているような各ロード長にわたる輸送手段の各タイプの総計速度のレコードを提供する。このＲｏａｄ Ｓｐｅｅｄ Ｍａｔｒｉｘモジュール１５０によって、検証済みの速度（すなわち、データを浄化した後の速度）、並びに各輸送手段種別に関する各移動方向ごとの別々の道路速度が提供されることになる。輸送手段速度は日内の特定の時刻に関連して記録されており、またこの速度は１日全体にわたる別々の時間バケットに分割されており、この際に各時間バケットは５分間隔や１５分間隔とすることがあり、あるいはいずれの時間間隔でも妥当である。

図１の実施形態のＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュール１６０は、２点間の距離が最短であるルートおよび時間が最小のルートを含むマトリックスを提供しており、この２点は、輸送手段の各タイプごとに道路速度マトリックスモジュール１５０からの予測される輸送手段速度を用いて週内のある具体的な日における日内の具体的な時刻で開始される。Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュール１６０は、ディジタル式マップモジュール１００（多くの地域に関して市販されている）によって提供される街路レベルマップのディジタル画像を使用する。ディジタル式マップモジュール１００は、各道路タイプ（高速道路、幹線道路、別のＡ道路、Ｂ道路、その他）を特定すると共に、各道路の可変の距離におけるノード点を提供する。典型的には、１つのノード点は、道路ジャンクション、橋梁、または別の特定の道路機能の位置（緯度および経度によって規定される）である。各ルート長ごとに、このディジタル式マップは、道路タイプ、距離、および低い橋梁（高さがメートル単位で定義される）などの重要な機能などの追加的なデータを含むものと予測することができる。

図１の実施形態の主ソースデータ１２０は、日付、時間、プローブによって移動している輸送手段から収集した緯度および経度であり、これらの情報を総合したものはフローティング輸送手段データ（ＦＶＤ（商標））として知られている。この主ソースデータ１２０から、ある具体的な道路タイプ上の２つ以上のノード間を移動しているある具体的なタイプの輸送手段の速度を計算することが可能である。したがって、このデータを総合することによって、道路速度マトリックスモジュール１５０によって提供されるに連れて、具体的なロード長に関して選択した時間バケット内における特定の輸送手段種別の移動速度を取得することができる。

図１の実施形態の補助的データ１３０は、たとえば、パブリックドメインでありかつ多数のソースから入手可能なある具体的なロード長にわたる道路工事に関する情報である。この補助的データ１３０は、同様の時間バケット内の選択したロード長にわたる特定の輸送手段種別移動速度が日によって異なる理由が特定される。この補助的データ１３０はさらに、主ソースデータの検証を支援する。

図１の実施形態のＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュール１６０は、計算フレームワーク１１０および適応性の最短経路アルゴリズムモジュール１８０から導出されたデータを使用し、ＯＰ（開始地点）とＤＰ（到達地点）の間の最短距離、および関連する時間またはＯＰとＤＰの間の最小時間からなるマトリックスを導出する。しかし、Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）１６０モジュールによって提供されるマトリックスには、ＯＰからＤＰまでの最短予測時間および関連する距離に対する顧客要求１４０が含まれないことがある。こうした場合には、計算マトリックス１１０を用いて正確な解を提供するために追加の計算が必要となることがある。

図１の実施形態の解または出力１７０は、規定された出発時間におけるＯＰとＤＰの間の代替的ルート（予測される旅行時間、距離、ルート（ある旅行計画に関して）を特定している）と、別の時刻に出発（たとえば、３０分後に出発）した場合の代替的旅行時間の予測値と、のリストを含んでいる。

本発明の一実施形態では、トラフィック速度を予測する能力は、「フローティング輸送手段データ」（ＦＶＤ（商標））を用いて収集した履歴トラフィック速度に関する収集、解釈、解析、並びに提示に基づいている。図２の実施形態は、Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュール２７０に関して、位置および速度データの両方を収集しかつ検証する方法を示している。フローティング輸送手段データのプローブ２１０は、ある輸送手段またはトレーラー（あるいは、別の任意の輸送様式）のいずれかに適合させており、またこれらのプローブ２１０は時間と位置（緯度および経度として規定される）の両者に関するデータを収集しており、ここでこの後者は、ＧＰＳ（地球規模測位システム）衛星システム２２０によって収集される。こうしたデータは、記憶ユニット２３０内にオンボードで保存されると共に、ＧＳＭまたは無線データダウンロード手段２４０によってコンピュータメモリにダウンロードされる。こうしたデータからは、２つ以上のノード点間のある具体的な道路セクションにわたって、個々の輸送手段種別に関する移動方向と移動速度の両者を計算することが可能である。収集したＦＶＤ（商標）データは、別の履歴データ、並びに橋梁上の頭上センサ、道路脇にあるカメラ、あるいはトラフィックスポッタからの道路速度およびトラフィック量などパブリックドメインにある別のセンサ情報２５０との相関によって検証される。検証済みのデータは、道路速度マトリックスモジュール２６０を用いて提示される。

図３の実施形態は、開始点から到達点までの距離および時間の計算を実施する前の、データベースの主たる要件の相互関係を表している。最初は、街路レベルの詳細まで分解される可能性があるノード点（道路ジャンクションまたは道路上の主要位置）の描出を提供するディジタル式マップモジュール３００が必要である。ここから特定のノード点が選択され、各ノード点から別のノード点までのリンクを特定しかつ記述する（３１０）ことができる。各リンク（または、ロード長）に関するこうした記述には、別のノード点までのリンク、道路タイプ、距離、移動方向、制限事項（たとえば、橋梁の高さや重量制限）、制限速度、および特殊な機能（たとえば、道路通行料）（ただし、これらに限らない）が含まれる。

図３の実施形態ではさらに、ノード点によって規定されない道路に関する推定道路距離に対するバックグラウンドを与えている郵便コードマトリックスモジュール３２０に関する要件が存在する。こうした推定値は、直線距離に「蛇行係数（ｗｉｇｇｌｅ ｆａｃｔｏｒ）」を乗算することによって計算される（ここで、「蛇行係数」はＦＶＤ（商標）のランダムなサンプルから取得されており、ノードのネットワークに含まれていない道路上の郵便コードセクタ内を移動する輸送手段に関する実際のデータからの距離計算を包含している。この郵便コードマトリックスには、英国の場合はたとえば、郵便コード（セクタレベルでは、たとえばＢＬ１５）、隣接する郵便コードのリスト、当該郵便コード内のすべてのノード点、当該郵便コード内の「蛇行係数」（各ルート長の平均距離を２つの端部点間の一直線の変位で割り算した比であって、たとえば、１．２４である）、並びに当該郵便コード内における各時間バケットおよび週内の日についての輸送手段の各タイプに関する速度、という情報を含めるべきである。

図３の実施形態のＦＶＤ（商標）３３０は、個々の輸送手段から収集されたノード点間の各時間バケットにおける各輸送手段種別ごとの平均速度を規定している。選択される時間バケットは、収集したデータを合算して関連したグループ分けにし、これにより計算を簡略化しかつ計算時間を最小限にするための実用的な手段を意味している。このデータは、道路速度マトリックスモジュール３４０を用いて検証されて提示される。
［Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）データの計算］
本発明のこの好ましい実施形態では、ある点から別の点までの距離および代替的なタイミングの両方を決定するという問題は、図４および５の実施形態に記載した方式で構造化される。図４および５では、「開始地点」（ＯＰ）４１０および５１０は郵便コードとして（代替的には、ｚｉｐ ｃｏｄｅやその他の同様の手段として）記述されており、これは目下のところ利用可能なマッピングソフトウェアによって緯度および経度に変換されている。図４および５の「ローカル決定ノード」（ＬＤＮ）４２０、４５０、５２０および５５０は、移動方向においてＯＰまたはＤＰまでの認識される最も近いノード点である。典型的にはＬＤＮは、Ａ道路ジャンクション、鉄道線路終点、物流センター、生産センター、あるいは大型ショッピングパークから選択されることになり、また幾つかの例では、ユーザは自分自身のＬＤＮ構造をセットアップすること（たとえば、小売り業者はその倉庫およびその小売店のそれぞれをＬＤＮと定義することがある）を希望することがある。図４および５の「ネットワーク決定ノード」（ＮＤＮ）４３０、４４０、５３０および５４０は、移動方向によってＯＰまたはＤＰまで最も近くにある主要道路リンク（高速道路リンク、主ルートリンク、または特別に選択したリンク）である。図４および５の「到達地点」（ＤＰ）４６０および５６０は、郵便コード（代替的には、ｚｉｐ ｃｏｄｅやその他の同様の手段）として記載しており、これは目下のところ利用可能なマッピングソフトウェアによって緯度および経度に変換される。

図４および５の実施形態の構造に基づき、図６の実施形態に示すようにしてＯＰとＤＰの間の最短距離および時間が計算される。先ず、「ＯＰ」６１０と「ＤＰ」６６０の両者は郵便コード（あるいは、その等価物）と認識されると共に（ソフトウェアによって）緯度および経度に変換される。与えられた郵便コードをチェックするために検証過程が実施される。次に、ＯＰ６１０からＤＰ６６０までの移動方向が角度単位で計算される（ここで、北は０°と３６０°の両方に相当する）。次いで、ＬＤＮデータベースを検索してＯＰ６１０の郵便コードと隣接する郵便コード内のすべてのＬＤＮを決定すると共に、移動方向でＯＰ６１０に最も近いＬＤＮ６２０（直線距離に基づく）が選択される。次に、ＯＰ６１０から選択したＬＤＮ６２０までの「予測される距離」が、直線距離と郵便コードデータベース上に示される「蛇行係数」とを乗算することによって計算されていると共に、各郵便コードごとに収集した実際のデータのサンプルからの平均値として計算される。次に、各「予測マイル」ごとの１マイルあたりの速度（ここでこの速度は各時間バケットに関する郵便コードデータベース内で週内の日によって各郵便コードごとに規定される）を決定することによって、ＯＰ６１０から選択したＬＤＮ６２０までの「予測される時間」が計算されており、また各郵便コードごとに収集した実際のデータのサンプルから計算されている。次に、移動方向によってＬＤＮ６２０にリンクされているＮＤＮの中から、ＮＤＮデータベースから第１のＮＤＮ６３０が選択される。次に、データベースおよびマッピングソフトウェアを使用して、ＬＤＮ６２０からＮＤＮ６３０までの実際の距離が決定される。次に、ＬＤＮ６２０からＮＤＮ６３０までの予測される時間が、道路タイプごと（マッピングソフトウェアによる）、輸送手段種別ごとおよび時間バケットごと（週内の日による）に推定出発時間から計算される。次に、ＤＰ６６０に対するＬＤＮ６５０およびＮＤＮ６４０が決定されると共に、予測される距離および予測される時間が、ＯＰ距離および時間計算に関して上述したのと同じ手段を用いて計算される。次に、ＯＰ６３０に最も近いＮＤＮとＤＰ６４０に最も近いＮＤＮとの間の距離が「最短経路アルゴリズム」（その一例を図７Ａに示す）によって計算される。次に、ＯＰ６３０に最も近いＮＤＮとＤＰ６４０に最も近いＮＤＮとの間の最短経路に関して予測される時間が、輸送手段種別、並びに週内の日による関連する各時間バケット内で各ロード長ごとの実際の速度（ＦＶＤ（商標）データから決定される）の和に基づいて計算される。次に、ＯＰ６１０からＤＰ６６０までの予測される距離および予測される時間が合算されて解１７０が提供される。

本発明による一実施形態の重要な機能の１つは、計算ルーチンが時間バケットを使用する方式を、ルートが積み上げられるに連れて、選択した時間バケットによって輸送手段が移動中の時間バケットを表すような方式とさせることである。したがって、規定された出発時間から、各時間バケットごとの道路速度マトリックス１５０内のデータ組に基づいて、旅行時間を正確に反映させることが可能である。

図７Ｂは、時間バケットをこうした方式で使用する本発明の一実施形態に従った旅行時間の計算を表している。図７Ｂに図示したように、ＯＰとＤＰの間のルートが計算されるに連れて、そのルートに生じる各時間区分ごとの関連する時間依存計算を実行するために異なる時間ゾーン（時間ゾーン１から時間ゾーン５まで）が使用される。したがってたとえば、時間ゾーン１に対応する日内の時刻を用いてＯＰと第１のＬＤＮの間の旅行にどれだけの時間がかかるかが計算されており、次いで時間ゾーン２に対応する日内の時刻を用いてＮＤＮ１とＮＤＮ２の間の旅行にどれだけの時間がかかるかが計算されており、次いで時間ゾーン３、時間ゾーン４、および時間ゾーン５についても同様の方式で計算される。各ケースにおいて、旅行中の当該点に到達し終わった時点でその輸送手段が属している時間ゾーンに対応する日内の時刻を用いて、与えられたルートセグメントに関するフローティング輸送手段データが検索される。したがって、その旅行が進行するに従ったルートセグメント上の交通渋滞パターンの変化に基づいて、旅行時間の計算が正確に積み上げられる。

図７Ｃは、本発明の一実施形態に従ってこうした計算によって最短距離ルート７１と最短時間ルート７２の両者を積み上げる方法を表している。図７Ｃに示すように、各計算が実行された後に、旅行計算の実行において後でコンサルテーションするために、以下の情報が高速アクセスマトリックス内に保存されることがある：すなわち、最短距離ルートストリング７１並びにこれに対応する距離Ｄ１、時間Ｔ１およびコストＣ１；最短時間ルートストリング７２並びにこれに対応する距離Ｄ２、時間Ｔ２およびコストＣ２、である。

さらに、同様の方式により、最低コストのルートが計算されることがある。計算されるルートのタイプに関わらず、その計算されるコストは、輸送手段（たとえば道路ファンド許諾料）に関連する固定コストと、輸送手段（たとえば、燃料コスト）に関連する可変コストと、ドライバコストと、選択したルートに関連するコストと（たとえば、道路通行料、橋梁通行料、または渋滞関連負担）と、を含むことがある。

図７Ｄの実施形態に示すように、計算ルート上のリンクは、必ずしも専ら開始地点または到達地点、ローカル決定ノード、あるいはネットワーク決定ノードとして指定する必要はないこと、並びにルートの計算の際にこうした分類のリンクを必ずしもすべて使用する必要はないこと、にも留意すべきである。それどころか、たとえば、ＯＰまたはＤＰ、ＬＤＮ、あるいはこうした地点のうちの幾つかが、所与のルート計算のために単一のノード７３または７４に合併されることもある。この合併させたノードはたとえば、単一のネットワーク決定ノード７３または７４と指定されることがある。別法として、ルートは、一対のＮＤＮ間でＯＰ／ＤＰまたはＬＤＮを使用せずに直接計算されることがあり、また２つのＬＤＮ間または別のノードタイプの間で計算されることもある（これについては、当業者には明らかであろう）。

同様の計算ルーチンから、本発明の一実施形態に従って、ＯＰ６１０からＤＰ６６０までの距離が最短のルートまたは時間が最小のルートのいずれをも選択することができる。幾つかの例では、距離が最短のルートは時間が最短のルートとなるが、ロード長の代替的セクションに関するタイミングが異なれば（そのタイミングのすべては法的に許容される最大移動速度未満であるとする）、予測される最も迅速な旅行時間となるルートが距離が最短のルートとならないことがある。
［データの正確性］
本発明の一実施形態に従ったＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）の事業的用途に関しては、主要な要素の１つは提供されるデータ（特に、ルートに関して予測される時間）の正確性であることが理解されよう。したがって、本発明による一実施形態の本質的要素の１つは、各ルートごとに正確な予測移動時間を取得しかつ維持する方式である。正確性を保証するために、本発明による一実施形態では、Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュールの３つの要素を互いにリンクさせて顧客のさまざまな目的を実現させている。この３つの要素とは、第１に、関連する移動時間を伴った最短距離ベースの解を得るためのＢｅｎｃｈｍａｒｋ Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュールと；第２に、パブリックドメインのトラフィックデータを考慮に入れるために代替的時間ベースの解を得るためのＣｏｎｇｅｓｔｉｏｎ Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ（商標）を伴ったＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュールと；第３に、ローカルのソースからリアルタイムで入手可能なトラフィックデータを考慮に入れるために「リアルタイム」のライブ時間ベースの解を得るための「Ｔｒａｆｆｉｃ Ａｌｅｒｔ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ（商標）」を伴ったＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュールと、である。

Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュールは、図８の実施形態で表している。このバージョンのＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュールは、各ルート上の距離と時間の両者の大部分はＯＰ６３０に最も近いＮＤＮからＤＰ６４０に最も近いＮＤＮまでにあると認識している。Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュールはしたがって、ＦＶＤ（商標）データ８３０を使用し、これをＮＤＮから隣接するＮＤＮ８４０までの各ルート長に関する選択した時間バケットになるようにソートしている。次いで、ディジタル道路データ８７０と最短距離アルゴリズム８５０を組み合わせることによって、その道路ネットワーク内のすべてのＮＤＮ間の最短距離および所与の速度を含んだＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）マトリックスを計算することが可能となる。

本発明の一実施形態では、別々の地域８００および別々の輸送手段種別８１０に関するデータに基づいて、顧客要求データ８２０（ＯＰ６１０からＤＰ６６０までの距離および時間に関するデータ）をＢｅｎｃｈｍａｒｋ Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュールによって提供されるルックアップ・テーブルを用いて迅速に計算することができる。あるＮＤＮから別のすべてのＮＤＮまでのルートデータを含んだマトリックスでは、コンピュータベースの計算時間がかなり必要であり、またＯＰからＤＰまでの計算は、これらの計算を実施してルックアップ・テーブル内に保存しておけば迅速に実施することができる。ルックアップ・テーブルではなく、別の任意の高速アクセス手段、すなわち、マトリックス計算の結果を保存することが可能な任意の記憶手段が使用されることがある。これらの結果を事前計算しかつ高速アクセス手段内に保存することによって計算時間を大幅に短縮することができる。

正確性を保証するために、Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュールは、ネットワーク上のあるＮＤＮから別のすべてのＮＤＮまでの距離（マイルまたはキロメートル）、移動時間（分）およびルート記述（道路ナンバーおよび方向による）が与えられたときに図９の実施形態に示すようなデータベース構造を提供することができる。このデータベースはさらに、輸送手段種別、週内の日、および時間バケットによって表現することができる。「輸送手段種別」は、乗用車、ライトバン、中型バン、軽商用車、高重量物品の輸送手段、および客車などの定義（ただし、これらに限らない）を含むことができる。「週内の日（Ｄａｙｓ ｏｆ ｔｈｅ ｗｅｅ）」は、日曜日、月曜日、火曜日、水曜日、木曜日、金曜日、土曜日、銀行休業日、銀行休業日の前日、および銀行休業日の翌日などの定義（ただし、これらに限らない）を含むことができる。「時間バケット」は、１日全体にわたる５分間隔の任意の組み合わせ（ただし、これに限らない）を含むことができ、たとえば、１日全体にわたる１５分間隔という等しいボリュームによれば、１日あたり９６個の時間バケットが得られる。

本発明の一実施形態では、Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュールによって提供されるデータベースの正確性は、ルックアップ・テーブルの再処理によって維持される。こうした再処理は、先ず道路ネットワークまたはディジタル式マップデータ８７０が更新されたときに実行されることがある（Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュールは距離ベースの解を表すことを追求し、したがって正確なディジタル式マップ距離に依拠しているため）。このルックアップ・テーブルはさらに、個々の任意の時間バケット内でデータを５％を超えて変化させるようなより多くＦＶＤが利用可能となったときに（特定の速度計算を更新するために）再処理を受けることがある。

Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュールによって提供されるデータベースの正確性はさらに、図１０の実施形態に示すように、ルート時間を更新しかつＯＰ６１０とＤＰ６６０の間の最短時間旅行を提供するＣｏｎｇｅｓｔｉｏｎ Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ（商標）１０２０を使用すること、並びにローカルのトラフィックフラッシュ報告およびリアルタイムのＦＶＤ（商標）データに基づいてＷＷＷ（ワールドワイドウェブ：Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）を介してそのルートをリアルタイムで更新するＴｒａｆｆｉｃ Ａｌｅｒｔ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ（商標）１０５０を使用すること、によって改善される。

本発明の一実施形態では、Ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ（商標）は日内の具体的な時刻および週内の具体的な日における具体的な長さの道路上での潜在的な交通渋滞を予測し、かつ輸送手段の各タイプごとに移動速度を推定する。Ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ（商標）は、図１１の実施形態に示すような多くの要素から構築されており、また潜在的な渋滞懸案１１５０の規定の記録に基づいている。こうした懸案は、パブリックドメインのトラフィックデータ１１１０によるか（一続きの道路にわたる実際の道路工事など）、あるいはパブリックドメイン１１２０でないデータ（警察当局には既知でありかつ問題となる可能性があると警察が「判定（ｑｕｏｔｅｄ）」しているような、ある具体的なロード長にわたりある横幅オーバー積載車が移動中であるという情報など）によるか、あるいは目下の読み値がこれまでの記録による平均からかなりの変動を示しているために選択したＦＶＤ（商標）データ１１４０によるか、で特定されている。潜在的な渋滞懸案であると特定された具体的なロード長にわたる実際の輸送手段速度は、輸送手段プローブと別のセンサデータ１１３０との組み合わせから取得されかつ検証されている。

図１１の実施形態では、各時間バケット内の潜在的な渋滞懸案を通る各輸送手段種別の速度を決定するために実際の輸送手段速度が利用可能でない場合は、Ｔｒａｆｆｉｃ Ｐａｔｔｅｒｎｓ Ｂａｎｋ（商標）からの輸送手段速度の近似値が使用される。Ｔｒａｆｆｉｃ Ｐａｔｔｅｒｎｓ Ｂａｎｋ（商標）は、輸送手段の流れ特性および発生したことがある渋滞の種別を規定している具体的な道路延長にわたる各時間バケット内の輸送手段速度のレコードである。Ｔｒａｆｆｉｃ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｂａｎｋ（商標）からのデータを決定するためには、同様の特性を備えた道路が選択される。

図１１の実施形態では、Ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ（商標）は、あるＮＤＮから隣接するすべてのＮＤＮ１１７０までのロード長上における事象のタイプを規定し、かつ各時間バケット１１５０内の各輸送手段種別の移動速度を週内の日によって予測している。交通渋滞を生じさせる典型的な懸案には、ピークトラフィック量、学校の始業および終業時間、道路工事、イベント（特に、スポーツや文化的なイベント）、および（洪水や強風）（ただし、これらに限らない）が含まれることがある。

本発明の一実施形態では、ある具体的なロード長（あるＮＤＮから隣接するＮＤＮまたは別のＮＤＮまでのロード長）上での渋滞の深刻度の報告を簡略とするために、各懸案は、その影響に基づいて１つまたは複数の区分になるように規定されることがある。たとえばこの区分は、以下のようにすることがある。

渋滞懸案、影響、および単一または一連の時間バケットを週内の日を基準として組み合わせることによって、本発明の一実施形態では、潜在的な任意の交通渋滞に関する短い記述、たとえば、
「本日０７００時から１６００時までＷｅｓｔｈｏｕｇｈｔｏｎのＡ６において道路工事あり、トラフィックが両方向で極めて低速になる可能性あり」
を提供することが可能である。

したがって、渋滞懸案は、地点（ＮＤＮからＮＤＮまで）、懸案のタイプ、時間、週内の日、影響、および影響を受ける移動方向によって規定されることがある。
本発明の一実施形態では、Ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ（商標）はＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）の予測される速度の正確性を改善させると共に、時間ベースの第１の代替的ルートを提供する。この過程は、図１２の実施形態に示すように、Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュール１２１０で開始されると共に、選択された最短経路に渋滞があるか否かを渋滞懸案１２３０のリストまたはＴｒａｆｆｉｃ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｂａｎｋ（商標）１２４０によって検査する（１２２０）。すべてのデータ収集手段１２５０は、最短時間アルゴリズムモジュール１２７０を用いるために履歴期間内１２６０の交通渋滞を確認しかつ検証するために使用されており、この最短時間アルゴリズムモジュール１２７０は、ディジタル式マップデータ１２４０を用いて、ＯＰ６１０からＤＰ６６０までの最短時間ルート、並びに代替的時間ベースのＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）１２８０を提供している。

この代替的時間ベースのＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）はさらに、Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）と同様の方式のデータベースとしても表されている（図１３の実施形態を参照）。しかしこの例では、より短い移動時間がそのマトリックス内で支配的な要因である。

Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）モジュールからの「時間」解と、Ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ（商標）を伴う第２のＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）からの「時間」解とを比較することによって、本発明の一実施形態に従って「予測される遅延」を計算することが可能である。幾つかの無線基地は、そのルートに沿って現在移動中であるか移動する可能性がある者に対する支援のために、渋滞エリアを含む交通渋滞を、分単位とした「予測される遅延」の形で記述している。

本発明の一実施形態はさらに、隣接する道路上にトラフィックパターンを有するあるルート長に対する深刻な渋滞の影響を勘案している。したがって、隣接するルートによって既知の交通渋滞まで続く任意のルートは、そのルート速度の等級が下げられ、これによってある道路から別の道路へのトラフィックの転送が可能となる。Ｔｒａｆｆｉｃ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｂａｎｋ（商標）は、渋滞が発生したときに影響を受ける可能性がある潜在的なすべてのルートを選択する。

本発明の一実施形態では、リアルタイムのトラフィック予測では、天候（たとえば、霧）、交通事故、または道路表面の損傷（たとえば、水道管の破裂）などの短期的な影響がトラフィック速度に対して甚大な影響を与える可能性がある限りにおいて、より一層高い追加的な正確性が要求される。図１４の実施形態に記載したＴｒａｆｆｉｃ Ａｌｅｒｔ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ（商標）は、リアルタイムのトラフィック懸案に対処すると共に、ＷＷＷを介して提供されるリアルタイムのＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）に関して最新のトラフィック情報の使用を可能としている。

図１４の実施形態では、Ｔｒａｆｆｉｃ Ａｌｅｒｔ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ（商標）は、警察または別のソース（たとえば、Ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎのパトロールスタッフ）から、並びにパブリックドメインのデータ１４３０から（地域的または全国的ラジオ放送などのソースから）潜在的な短期的事象１４００のリストを収集する。さらに、報告を確認し、かつ影響を受けるロード長上のトラフィックの目下の速度を確立させるために、輸送手段プローブおよび別のセンサデータ１４１０が使用される。こうした情報の組み合わせはトラフィック事象記述１４２０として集約されており、またこの場合も渋滞の影響を使用することによって既知の交通渋滞に関する短い記述、たとえば、
「ＷｅｓｔｈｏｕｇｈｔｏｎのＡ６において、昨時の交通事故により北方向のＣｈｏｒｌｅｙ方面で２マイル、また南方向Ｓｗｉｎｔｏｎ方面で４マイルの両方向でトラフィックの静止状態に至っている」
を提供することがある。

ＲＤＳ−ＴＭＣ（無線データシステム−トラフィックメッセージ伝達チャンネル）を介するか、またはＧＳＭ（グローバル・システム・フォー・モバイル）またはＧＰＲＳ（ジェネラル・パケット・ラジオ・サービス）により移動式電話機またはコンピュータに対して直接にかのいずれかによるこの情報のリアルタイムでの流布は、トラフィック警報発生１４４０として知られている。この情報はさらに、Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）ルートを実施し完了させるのにかかる時間の再計算、またはトラフィック事象が与えられたときの最短時間ルートの決定のために、リアルタイムのＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）内に報告される。

図１５は、本発明の一実施形態に従ったＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）のリアルタイム報告に関するＴｒａｆｆｉｃ Ａｌｅｒｔ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ（商標）の適用を表している。この過程は、代替的な（時間ベースの）Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）１５１０で開始され、これに、渋滞に関するリアルタイムデータがあるか否かが検査される（１５２０）。トラフィック事象記述の形態のデータ１５５０は、リアルタイム懸案による影響を受けるルートを認識するためにローカルで収集されてリアルタイムデータ１５６０に変換されると共に、Ｔｒａｆｆｉｃ Ａｌｅｒｔ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ（商標）１５３０に送られる。検証過程はＦＶＤ（商標）１５００を用いて、目下のトラフィック速度がかなり劣化しているか否かをチェックし、そうでなければ履歴データを置き換えるためにＴｒａｆｆｉｃ Ｐａｔｔｅｒｎｓ Ｂａｎｋ（商標）１５４０からデータが取り出される。ワールドワイドウェブから直に入手できるライン時間ベースのＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）１５８０を計算するためには、最短時間アルゴリズム１５７０およびディジタル式マップデータ１５９０が使用される。このオンラインの（ＷＷＷの）Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）１５８０は、短期的ローカル渋滞懸案を得るために断続的に更新され、次いでＦＶＤ（商標）１５００を介して輸送手段速度が正常値（履歴平均値）に復帰したときに、その事象は無視される。しかし、こうした短期的ローカルの懸案からなるデータベースは、別の機会に万一同様の状況が発生したときに使用できるようにするため、Ｔｒａｆｆｉｃ Ｐａｔｔｅｒｎｓ Ｂａｎｋ（商標）１５４０の一部としてメンテナンスされている。

本明細書に記載したさまざまな装置モジュールは、汎用または特定用途向けのコンピュータ装置を使用して実現することができる。好ましい実施形態を説明することを目的として示したハードウェアおよびソフトウェア構成は限定とすべきではない。同様に、その上で動作させるソフトウェア処理も、本特許請求の範囲で規定した本発明を実行するのに適した任意の方式で配置、構成、あるいは分布させることができる。

当業者の読者であれば、上では本発明を実行するための最良の形態、また場合によっては別の形態と見なされるように記述しているが、本発明は好ましい実施形態に関するこの記述で開示した特定の装置構成や方法のステップに限定すべきではないことを理解されよう。当業者であればさらに、本発明は広範な応用範囲を有しており、これらの実施形態は本発明の概念を逸脱することなく広範囲の修正を許容するものであることを理解されよう。

本発明の一実施形態によるＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）の構成要素を表した図である。 本発明の一実施形態による初期データ収集を表した図である。 本発明の一実施形態によるデータベース支援構造を表した図である。 本発明の一実施形態による計算ルーチンの規定を表した図である。 本発明の一実施形態による計算ルーチンの主要要素の範囲を表した図である。 本発明の一実施形態による計算ルーチンの距離および速度の特性を表した図である。 本発明の一実施形態による最短経路アルゴリズムの概要図である。 本発明の一実施形態による時間バケットを用いた旅行時間の計算を表した図である。 本発明の一実施形態による旅行計算の結果としてマトリックス内に保存される情報を表した図である。 本発明の一実施形態による複数ノードの単一のネットワーク決定ノードへの合併を表した図である。 本発明の一実施形態によるＢｅｎｃｈｍａｒｋ （距離ベースの）Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）処理の概要図である。 本発明の一実施形態によるＢｅｎｃｈｍａｒｋ （距離ベースの）Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）のデータベース構造を表した図である。 本発明の一実施形態による範囲に従ったＲｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）の変動を表した図である。 本発明の一実施形態によるＣｏｎｇｅｓｔｉｏｎ Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ（商標）を表した図である。 本発明の一実施形態による代替的な（時間ベースの）Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）処理を表した図である。 本発明の一実施形態による代替的な（時間ベースの）Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）のデータベース構造を表した図である。 本発明の一実施形態によるＴｒａｆｆｉｃ Ａｌｅｒｔ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ（商標）のデータフローを表した図である。 本発明の一実施形態によるオンラインの（ｗｗｗの）Ｒｏａｄ Ｔｉｍｅｔａｂｌｅ（商標）処理を表した図である。

Claims (80)

1. トラフィック情報を提供するための方法であって、
   開始地点と到達地点の間のルートの各セグメントごとに、輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される期間に基づいて時間依存の旅行企画立案計算を実行し、セグメント結果を生成させるステップと、
   複数の前記セグメント結果に基づいて形成されている少なくとも１つのルート結果を形成するステップと、
   前記少なくとも１つのルート結果をディジタル式記憶手段内に保存するステップと、
   開始地点と到達地点の間の旅行に関するトラフィック情報に対するユーザ要求に応答して使用するために高速アクセス手段にアクセスするステップと、
   を含む方法。
2. 各セグメントごとに時間依存の旅行企画立案計算を実行する前記ステップは、該セグメントを横断するためのセグメント所要時間を、前記輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される時刻における該セグメントに関して予測される輸送手段速度に基づいて決定するステップを含む請求項１に記載の方法。
3. 少なくとも１つのルート結果を形成する前記ステップは、複数のセグメント所要時間を合算して総ルート所要時間を生成させるステップを含む請求項２に記載の方法。
4. 各セグメントごとに時間依存の旅行企画立案計算を実行する前記ステップは、該セグメントに関して予測される輸送手段速度を、前記輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される期間に基づいて決定するステップを含む請求項１に記載の方法。
5. 少なくとも１つのルート結果を形成する前記ステップは、その各々が１つのセグメントに対応する複数の予測される輸送手段速度を平均化して予測される総ルート速度を生成させるステップを含む請求項４に記載の方法。
6. 時間依存の旅行企画立案計算を実行する前記ステップは、前記輸送手段がその間に前記セグメントを通って移動していると予測される日内の時刻および週内の日に基づいている請求項１に記載の方法。
7. 前記週内の日は、銀行休業日、銀行休業日の前日、銀行休業日の翌日、日曜日、月曜日、火曜日、水曜日、木曜日、金曜日および土曜日からなる群から選択されている請求項６に記載の方法。
8. トラフィック情報を提供するための方法であって、
   開始地点と到達地点の間の推奨される最も経済的なルートの少なくとも一部分を事前決定するステップと、
   前記推奨される最も経済的なルートのうちの事前決定された部分を、ディジタル式記憶手段内の高速アクセス手段に保存するステップと、
   開始地点と到達地点の間の旅行に関するトラフィック情報に対するユーザ要求に応答して使用するために前記高速アクセス手段にアクセスするステップと、
   を含む方法。
9. 前記推奨される最も経済的なルートのうちの事前決定された部分は、開始地点に関する第１のネットワーク決定ノードと到達地点に関する第２のネットワーク決定ノードとの間のルートを備えており、かつ
   前記第１および第２のネットワーク決定ノードは、ディジタル・マップノードのネットワークのうち主要輸送リンクに対応するノードである、請求項８に記載の方法。
10. 前記高速アクセス手段はルックアップ・テーブルを備える請求項８に記載の方法。
11. 推奨される最も経済的なルートの少なくとも一部分を事前決定する前記ステップは開始地点と到達地点の間の最短時間ルートを決定するステップを含む請求項８に記載の方法。
12. 推奨される最も経済的なルートの少なくとも一部分を事前決定する前記ステップは開始地点と到達地点の間の最短距離ルートを決定するステップを含む請求項８または１１に記載の方法。
13. トラフィック情報を提供するための方法であって、
    地理学的境界の第１のネットワークおよびディジタル・マップノードの第２のネットワークを参照しながら、開始地点と到達地点の間の推奨される最も経済的なルートを決定するステップと、
    前記推奨される最も経済的なルートをユーザに送信するステップと、
    を含む方法。
14. 前記推奨される最も経済的なルートはさらに、開始地点に関する第１のローカル決定ノードおよび到達地点に関する第２のローカル決定ノードを含む１組のローカル決定ノードと、開始地点に関する第１のネットワーク決定ノードおよび到達地点に関する第２のネットワーク決定ノードを含む１組のネットワーク決定ノードと、を決定することによって決定されており、
    前記１組のローカル決定ノードは前記第２のネットワーク上のリンクに対応し、かつ前記１組のネットワーク決定ノードは第２のネットワーク上の主要輸送リンクに対応しており、かつ
    前記開始地点および到達地点は前記第１のネットワーク上の地理学的境界を参照しながら指定されている、請求項１３に記載の方法。
15. 前記地理学的境界は１組の郵便コードを含む請求項１３に記載の方法。
16. 前記推奨される最も経済的なルートは前記開始地点と到達地点の間の旅行距離を最小化している請求項１３に記載の方法。
17. 前記推奨される最も経済的なルートは前記開始地点と到達地点の間の旅行時間を最小化している請求項１３または１６に記載の方法。
18. 前記推奨される最も経済的なルートは前記開始地点と到達地点の間の旅行コストを最小化している請求項１３に記載の方法。
19. 前記１組のネットワーク決定ノードは、前記第１および第２のネットワーク決定ノードに加えてさらにネットワーク決定ノードを備える請求項１４に記載の方法。
20. 開始地点、到達地点、および前記１組のローカル決定ノードの要素のうちの少なくとも１つはさらに前記１組のネットワーク決定ノードの要素となっている請求項１４に記載の方法。
21. 前記第１のネットワーク決定ノードと前記第２のネットワーク決定ノードの間のルートを含むように前記推奨される最も経済的なルートの少なくとも一部分を事前決定するステップと、
    前記事前決定された部分をディジタル式記憶媒体内の高速アクセス手段に保存するステップと、
    前記推奨される最も経済的なルートをユーザに送信する際に使用するために前記高速アクセス手段にアクセスするステップと、
    をさらに含む請求項１４に記載の方法。
22. 前記高速アクセス手段はルックアップ・テーブルを備える請求項２１に記載の方法。
23. リアルタイム輸送手段位置に関連するリアルタイムデータを、輸送手段搭載の複数のプローブから受信するステップと、
    前記リアルタイム輸送手段位置データに基づいて、少なくとも複数の日内の時刻区分および複数のルートを基準として輸送手段速度のマトリックスを生成させるステップと、
    をさらに含む請求項１、９または１４に記載の方法。
24. 輸送手段搭載の複数のプローブは少なくとも１つの移動式電話機を含む請求項２３に記載の方法。
25. 少なくとも複数の日内の時刻区分および複数のルートを基準として推奨される最も経済的なルートの第１のマトリックスを、輸送手段速度の前記マトリックスに基づいて生成させるステップ、
    をさらに含む請求項２３に記載の方法。
26. 推奨される最も経済的なルートの前記第１のマトリックスを生成させる際に、輸送手段速度の外れ値、および予測不可能な事象に関連する輸送手段速度を、統計解析を使用して輸送手段速度の前記マトリックスから除去するステップをさらに含む請求項２５に記載の方法。
27. 推奨される最も経済的なルートの前記第１のマトリックスは、その各々が開始地点と到達地点との組み合わせに対応する複数のルートマトリックス要素を備えており、かつ、ルートストリング、該ルートストリングに対応する最短距離、該ルートストリングに対応する時間、および該ルートストリングに対応するコストを備えている請求項２５に記載の方法。
28. 前記ルートマトリックス要素はさらに複数の可能な輸送手段種別に関するエントリを備える請求項２７に記載の方法。
29. 各最短距離ストリングは、
    前記開始地点と前記第１のローカル決定ノードの間の第１の距離を決定するステップと、
    前記第１のローカル決定ノードと前記第１のネットワーク決定ノードの間の第２の距離を決定するステップと、
    前記第１のネットワーク決定ノードと前記第２のネットワーク決定ノードの間の第３の距離を決定するステップと、
    前記第２のネットワーク決定ノードと前記第２のローカル決定ノードの間の第４の距離を決定するステップと、
    前記第２のローカル決定ノードと前記到達ノードの間の第５の距離を決定するステップと、
    前記第１の距離、前記第２の距離、前記第３の距離、前記第４の距離、および前記第５の距離を合算して該最短距離ストリングを生成させるステップと、
    によって決定される請求項２７に記載の方法。
30. 第３の距離を決定する前記ステップは前記１組のネットワーク決定ノードの連続する要素間の距離に対応する複数の距離を合算するステップを含んでおり、かつ前記１組のネットワーク決定ノードは前記第１および第２のネットワーク決定ノードに加えてさらにネットワーク決定ノードを備える請求項２９に記載の方法。
31. 開始地点と到達地点の間で交通渋滞のエリアをリアルタイムで特定するステップと、
    推奨される最も経済的なルートの代替的な第２のマトリックスを前記特定した交通渋滞エリアに基づいて決定するステップと、
    をさらに含む請求項２５に記載の方法。
32. 前記交通渋滞エリアはパブリックドメインデータと非パブリックドメインデータの両者を使用して特定されている請求項３１に記載の方法。
33. 前記交通渋滞エリアはトラフィックパターンのデータベースを使用して特定されている請求項３１に記載の方法。
34. 前記交通渋滞エリアは、輸送手段搭載の複数のプローブからのリアルタイム輸送手段位置データが事前決定の分散レベルに対応するか否かを履歴リアルタイム輸送手段速度から判定することによって特定されている請求項３１に記載の方法。
35. 前記交通渋滞エリアの原因を特定しているメッセージをユーザに送信するステップ、
    をさらに含む請求項３１に記載の方法。
36. 前記第２の推奨される最も経済的なルートマトリックスは開始地点および到達地点の少なくとも１つの組み合わせ間で最短時間を有するルートを決定することによって決定されている請求項３１に記載の方法。
37. 第２の推奨される最も経済的なルートマトリックスに関する最短時間を第１の推奨される最も経済的なルートマトリックスからの対応する時間と比較することによって予測される遅延を計算するステップをさらに含む請求項３６に記載の方法。
38. トラフィック警報情報をユーザにリアルタイムで送信するステップであって、無線データシステムによるトラフィックメッセージ伝達チャンネル、移動式電話機に対するメッセージ、またはインターネットを介したデータの表示のうちの少なくとも１つを含む送信ステップをさらに含む請求項２９に記載の方法。
39. 請求項１、８、１３または１４に記載の方法を制御するように適合されたプログラムコード手段を備えるコンピュータ・プログラム生成物。
40. トラフィック情報を提供するためのシステムであって、
    開始地点と到達地点の間のルートの各セグメントに関して、輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される期間に基づいて、時間依存の旅行企画立案計算を実行しセグメント結果を生成させるためのルートセグメントプロセッサと、
    複数の前記セグメント結果に基づいて形成される少なくとも１つのルート結果を形成するためのルート結果形成手段と、
    ディジタル式記憶手段内にある少なくとも１つのルート結果を保存するための高速アクセス手段と、
    開始地点と到達地点の間の旅行に関するトラフィック情報に対するユーザ要求に応答して使用するために高速アクセス手段にアクセスするためのユーザ要求プロセッサと、
    を備えるシステム。
41. 前記ルートセグメントプロセッサは、各セグメントを横断するためのセグメント所要時間を、前記輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される時刻における該セグメントに関して予測される輸送手段速度に基づいて決定するための手段を備える請求項４０に記載のシステム。
42. 前記ルート結果形成手段は複数のセグメント所要時間を合算して総ルート所要時間を生成させるための手段を備える請求項４１に記載のシステム。
43. 前記ルートセグメントプロセッサは、該セグメントに関して予測される輸送手段速度を、該輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される期間に基づいて決定するための手段を備える請求項４０に記載のシステム。
44. 前記ルート結果形成手段は、その各々が１つのセグメントに対応する複数の予測される輸送手段速度を平均化して予測される総ルート速度を生成させるための手段を備える請求項４３に記載のシステム。
45. 前記ルートセグメントプロセッサは、時間依存の旅行企画立案計算を、前記輸送手段がその間に該セグメントを通って移動していると予測される日内の時刻および週内の日に基づいて実行するための手段を備える請求項４０に記載のシステム。
46. 前記週内の日は、銀行休業日、銀行休業日の前日、銀行休業日の翌日、日曜日、月曜日、火曜日、水曜日、木曜日、金曜日および土曜日からなる群から選択されている請求項４５に記載のシステム。
47. トラフィック情報を提供するためのシステムであって、
    開始地点と到達地点の間の推奨される最も経済的なルートの少なくとも一部分を事前決定するためのルート事前決定プロセッサと、
    前記推奨される最も経済的なルートのうちの事前決定された部分を保存するためのディジタル式記憶手段内の高速アクセス手段と、
    開始地点と到達地点の間の旅行に関するトラフィック情報に対するユーザ要求に応答して使用するために高速アクセス手段にアクセスするためのユーザ要求プロセッサと、
    を備えるシステム。
48. 前記推奨される最も経済的なルートのうちの事前決定された部分は、開始地点に関する第１のネットワーク決定ノードと到達地点に関する第２のネットワーク決定ノードとの間のルートを備えており、かつ
    前記第１および第２のネットワーク決定ノードは、ディジタル・マップノードのネットワークのうち主要輸送リンクに対応するノードである、請求項４７に記載のシステム。
49. 前記高速アクセス手段はルックアップ・テーブルを備える請求項４７に記載のシステム。
50. 前記ルート事前決定プロセッサは開始地点と到達地点の間の最短時間ルートを決定するための手段を備える請求項４７に記載のシステム。
51. 前記ルート事前決定プロセッサは開始地点と到達地点の間の最短距離ルートを決定するための手段を備える請求項４７または５０に記載のシステム。
52. トラフィック情報を提供するためのシステムであって、
    地理学的境界の第１のネットワークおよびディジタル・マップノードの第２のネットワークを参照しながら、開始地点と到達地点の間の推奨される最も経済的なルートを決定するためのルート決定プロセッサと、
    前記推奨される最も経済的なルートをユーザに送信するため送信器と、
    を備えるシステム。
53. 前記ルート決定プロセッサは、前記推奨される最も経済的なルートを、開始地点に関する第１のローカル決定ノードおよび到達地点に関する第２のローカル決定ノードを含む１組のローカル決定ノードと、開始地点に関する第１のネットワーク決定ノードおよび到達地点に関する第２のネットワーク決定ノードを含む１組のネットワーク決定ノードと、を決定することによって決定するための手段を備えており、
    前記１組のローカル決定ノードは前記第２のネットワーク上のリンクに対応しており、前記１組のネットワーク決定ノードは前記第２のネットワーク上の主要輸送リンクに対応しており、かつ
    前記開始地点および到達地点は前記第１のネットワーク上の地理学的境界を参照しながら指定されている、請求項５２に記載のシステム。
54. 前記地理学的境界は１組の郵便コードを含む請求項５２に記載のシステム。
55. 前記推奨される最も経済的なルートは前記開始地点と到達地点の間の旅行距離を最小化している請求項５２に記載のシステム。
56. 前記推奨される最も経済的なルートは前記開始地点と到達地点の間の旅行時間を最小化している請求項５２または５５に記載のシステム。
57. 前記推奨される最も経済的なルートは開始地点と到達地点の間の旅行コストを最小化している請求項５２に記載のシステム。
58. 前記１組のネットワーク決定ノードは、前記第１および第２のネットワーク決定ノードに加えてさらにネットワーク決定ノードを備える請求項５３に記載のシステム。
59. 開始地点、到達地点、および前記１組のローカル決定ノードの要素のうちの少なくとも１つはさらに、前記１組のネットワーク決定ノードの要素となっている請求項５３に記載のシステム。
60. 開始地点と到達地点の間の推奨される最も経済的なルートの少なくとも一部分を事前決定するためのルート事前決定プロセッサと、
    前記推奨される最も経済的なルートのうちの事前決定された部分を保存するためのディジタル式記憶手段内にある高速アクセス手段と、
    開始地点と到達地点の間の旅行に関するトラフィック情報に対するユーザ要求に応答して使用するために高速アクセス手段にアクセスするためのユーザ要求プロセッサと、
    をさらに備える請求項５３に記載のシステム。
61. 前記高速アクセス手段はルックアップ・テーブルを備える請求項６０に記載のシステム。
62. リアルタイム輸送手段位置に関連するリアルタイムデータを、輸送手段搭載の複数のプローブから受信するためのリアルタイムデータ受信器と、
    輸送手段速度を前記リアルタイム輸送手段位置データに基づいて少なくとも複数の日内の時刻区分および複数のルートに関連させるディジタル式記憶手段内のマトリックスと、
    をさらに備える請求項４０、４８または５３に記載のシステム。
63. 前記輸送手段搭載の複数のプローブは少なくとも１つの移動式電話機を含む請求項６２に記載のシステム。
64. 複数の推奨される最も経済的なルートを輸送手段速度の前記マトリックスに基づいて少なくとも複数の日内の時刻区分に関連させる、ディジタル式記憶媒体内の推奨される最も経済的なルートの第１のマトリックスをさらに備える請求項６２に記載のシステム。
65. 推奨される最も経済的なルートの前記第１のマトリックスは、輸送手段速度の外れ値、および予測不可能な事象に関連する輸送手段速度を統計解析を使用して除去した状態の輸送手段速度のマトリックスに基づいている請求項６４に記載のシステム。
66. 推奨される最も経済的なルートの前記第１のマトリックスは、その各々が開始地点と到達地点との組み合わせに対応する複数のルートマトリックス要素を備えており、かつ、ルートストリング、該ルートストリングに対応する最短距離、該ルートストリングに対応する時間、および該ルートストリングに対応するコストを備えている請求項６４に記載のシステム。
67. 前記ルートマトリックス要素はさらに複数の可能な輸送手段種別に関するエントリを備える請求項６６に記載のシステム。
68. 前記開始地点と前記第１のローカル決定ノードの間の第１の距離を決定するステップと、
    前記第１のローカル決定ノードと前記第１のネットワーク決定ノードの間の第２の距離を決定するステップと、
    前記第１のネットワーク決定ノードと前記第２のネットワーク決定ノードの間の第３の距離を決定するステップと、
    前記第２のネットワーク決定ノードと前記第２のローカル決定ノードの間の第４の距離を決定するステップと、
    前記第２のローカル決定ノードと前記到達地点の間の第５の距離を決定するステップと、
    前記第１の距離、前記第２の距離、前記第３の距離、前記第４の距離、および前記第５の距離を合算して最短距離ストリングを生成させるステップと、
    によって各最短距離ストリングを決定するための手段をさらに備える請求項６６に記載のシステム。
69. 前記１組のネットワーク決定ノードの連続する要素間の距離に対応する複数の距離を合算することによって第３の距離を決定するための手段をさらに備えており、かつ前記１組のネットワーク決定ノードは前記第１および第２のネットワーク決定ノードに加えてさらにネットワーク決定ノードを備える請求項６８に記載のシステム。
70. 前記開始地点と前記到達地点の間の交通渋滞のエリアをリアルタイムで特定するための渋滞スケジューラと、
    推奨される最も経済的なルートの代替的な第２のマトリックスを前記特定した交通渋滞エリアに基づいて決定するためのマトリックスプロセッサと、
    をさらに備える請求項６４に記載のシステム。
71. 前記渋滞スケジューラは、交通渋滞のエリアをパブリックドメインデータと非パブリックドメインデータの両者を使用して特定するための手段を備える請求項７０に記載のシステム。
72. 前記渋滞スケジューラは、交通渋滞のエリアをトラフィックパターンのデータベースを使用して特定するための手段を備える請求項７０に記載のシステム。
73. 前記渋滞スケジューラは、輸送手段搭載の複数のプローブからのリアルタイム輸送手段位置データが事前決定の分散レベルに対応するか否かを履歴リアルタイム輸送手段速度から判定することによって交通渋滞のエリアを特定するための手段を備える請求項７０に記載のシステム。
74. 前記交通渋滞エリアの原因を特定しているメッセージをユーザに送信するための送信器をさらに備える請求項７０に記載のシステム。
75. 前記マトリックスプロセッサは、前記第２の推奨される最も経済的なルートマトリックスを、開始地点および到達地点の少なくとも１つの組み合わせ間で最短時間を有するルートを決定することによって決定するための手段を備える請求項７０に記載のシステム。
76. 前記第２の推奨される最も経済的なルートマトリックスに関する最短時間を第１の推奨される最も経済的なルートマトリックスからの対応する時間と比較することによって、予測される遅延を計算するための予測遅延プロセッサをさらに備える請求項７５に記載のシステム。
77. トラフィック警報情報をユーザにリアルタイムで送信するためのトラフィック警報発生器であって、該送信は、無線データシステムによるトラフィックメッセージ伝達チャンネル、移動式電話機に対するメッセージ、またはインターネットを介したデータの表示のうちの少なくとも１つを含むトラフィック警報発生器をさらに備える請求項６８に記載のシステム。
78. 旅行のためのトラフィック情報を提供するための方法であって、
    その各々が関連付けされた１つの輸送手段速度を有する複数の連続するルートセクションに基づいて時間依存の旅行企画立案を実行するステップであって、該輸送手段速度は旅行時に該ルートセクションが横断すると予測される日内の時刻に依存している実行ステップ、
    を含む方法。
79. 請求項７８に記載の方法を制御するように適合されたプログラムコード手段を備えるコンピュータ・プログラム生成物。
80. 旅行のためのトラフィック情報を提供するためのシステムであって、
    その各々が関連付けされた１つの輸送手段速度を有する複数の連続するルートセクションに基づいて時間依存の旅行企画立案を実行するためのルート企画立案プロセッサであって、該輸送手段速度は旅行時に該ルートセクションが横断すると予測される日内の時刻に依存しているルート企画立案プロセッサ、
    を備えるシステム。

Images