JP2006023886A - 交通情報システム - Google Patents

Abstract

【課題】 交通情報の提供可能エリアが広い交通情報システムを提供する。
【解決手段】 複数の情報源（道路感知器１、フローティングカー２、統計データ生成部３）より取得したデータがそれぞれ道路感知器収集情報データベース１２、フローティングカー収集情報データベース１３、統計データデータベース１４に書き込まれ、これらのデータベースに書き込まれたデータをデータ統合部１５は道路区間ごとに抽出して統合する。これにより、単独の情報源では所定の道路区間のデータを有していない場合でも、他の情報源が有するデータを用いることにより交通情報を得ることができるので、ナビゲーション部３２を通じてユーザに提供する交通情報のカバー範囲を広いものとすることができる。
【選択図】 図１

Description

本発明は、情報センタが各種の情報源より交通情報を取得し、情報センタから車載器に交通情報を提供する交通情報システムに関する。

従来、交通情報を収集するシステムとして、たとえば特開平９−９７３９４号公報に記載されたようなものがある。
これは、道路の車両監視区域に設置された車両感知器が、中央処理装置を備えたセンタに向けて車両の感知データを送信し、センタが車両感知器から送信された車両の感知データを演算することにより、車両感知器が設置された道路の交通情報を取得するものであった。

また交通情報を収集するシステムとして、実際の道路を走行しているフローティングカーから交通情報を取得するフローティングカーシステムがある。このシステムを用いることによって、車両感知器が設置されていない道路の交通情報を取得することができた。
特開平９−９７３９４号公報

しかしながら、このような従来の道路に車両感知器を設置して交通情報の収集を行うシステムにおいては、車両感知器が設置されていない道路の交通情報を取得することができなかった。
また、フローティングカーから交通情報を取得するシステムにおいては、フローティングカーが未走行の道路においては、交通情報を取得することができないといった問題があった。

そこで本発明はこのような問題点に鑑み、交通情報の提供可能エリアが広い交通情報システムを提供することを目的とする。

本発明は、交通情報を利用する車載器と、複数の情報源より交通情報を取得して、車両へ交通情報を提供する情報センタとを備え、情報センタは、情報源より道路区間ごとに交通情報を抽出するデータ抽出手段と、該データ抽出手段によって抽出された交通情報を、車載器に提供する交通情報として道路区間ごとに統合するデータ統合手段とを備えるものとした。

本発明によれば、データ統合手段によって異なる情報源から取得された交通情報を統合することにより、単独の情報源では交通情報を有していない道路区間においても他の情報源が有する交通情報によってカバーすることが出来るので、ユーザに提供できる交通情報のカバー範囲を広いものとすることができる。

次に本発明の実施の形態を実施例により説明する。
図１に、本実施例における全体構成を示す。
情報センタ１０が、道路感知器１やフローティングカー２、統計データ生成部３から交通情報のデータを取得して、データの統合処理を行い、車載器３０に配信する。
道路感知器１は、道路に設置され、該道路感知器が設置された場所を通過する車両の速度を計測し、情報センタ１０に送信する。

フローティングカー２は、実際に道路を走行して速度データを取得し、情報センタ１０へ送信する。
統計データ生成部３が保持するデータは、たとえば過去の統計データによる予測時間等であり、所定の道路区間を走行する車両の平均速度を得ることができるものである。この統計データ生成部３が保持するデータも情報センタ１０に送信される。

情報センタ１０は、道路感知器１、フローティングカー２、統計データ生成部３から送信されるデータを収集する情報収集演算部１１を備える。
情報収集演算部１１は、各情報源（道路感知器１、フローティングカー２、統計データ生成部３）より取得したデータを、各情報源ごとに分けられたデータベース（道路感知器収集情報データベース（ＤＢ）１２、フローティングカー収集情報データベース（ＤＢ）１３、統計データデータベース（ＤＢ）１４）にそれぞれ書き込む。

まず、道路感知器１が収集したデータを道路感知器収集情報データベース１２に書き込む手順について説明する。
情報収集演算部１１は、各道路区間の車速を感知する道路感知器１（複数可）から送信された、通過車両の速度を受信する。
ここで、通過車両の平均速度の算出について図２を用いて説明する。
なお、Ａ地点からＣ地点までの道路区間０００００１中において、Ａ地点に道路感知器１Ａが、Ａ地点とＣ地点の間のＢ地点に道路感知器１Ｂが、Ｃ地点に道路感知器１Ｃが設置されているものとする。

道路感知器１Ａ、１Ｂ、１Ｃは、それぞれＡ地点、Ｂ地点、Ｃ地点を通過する車両Ｘの速度を計測し、情報センタ１０に送信する。
情報センタ１０の情報収集演算部１１は、道路区間０００００１内の道路感知器１Ａ、１Ｂ、１Ｃから受信した車両の速度より、道路区間０００００１における車両の平均速度を算出する。
情報収集演算部１１は、算出した道路区間０００００１における車両の平均速度と、該算出された平均速度の精度の良さに影響する条件とを道路感知器収集情報データベース１２に書き込む。

この精度の良さに影響する条件は、道路区間０００００１内の道路感知器の数（本実施例においては図２に示すように道路感知器１Ａ〜１Ｃの３個）とする。道路感知器の数は、道路感知器設置場所データベース４から各道路に設置された道路感知器数を読み込むことによって得られる。
これにより道路感知器収集情報データベース１２には、図３に示すように道路区間０００００１における平均速度は６０、そのときの条件は３が書き込まれる。
このようにして情報収集演算部１１は、所定領域内の他の道路区間についても平均速度と精度の良さに影響する条件とを算出し、道路感知器収集情報データベース１２に書き込む。

次に、フローティングカー２より収集したデータをフローティングカー収集情報データベース１３に書き込む手順について説明する。
情報収集演算部１１は、フローティングカー２（複数可）から送信された各車両の位置情報（緯度経度情報）と、トリップメータ情報と、時刻情報とを受信し、受信した該当道路区間の平均速度を算出する。

ここで、フローティングカー２による平均速度の算出について図４を用いて説明する。
なお、Ａ地点からＣ地点までを道路区間０００００１とする。
フローティングカー２はＡ地点を通過する際に、Ａ地点通過時の時刻情報と、そのときのトリップメータ情報と、緯度経度情報とを情報センタ１０に送信する。
またフローティングカー２はＣ地点を通過する際に、Ｃ地点通過時の時刻情報と、トリップメータ情報と、緯度経度情報とを情報センタ１０に送信する。
情報センタ１０の情報収集演算部１１は受信した情報より、道路区間０００００１における車両の平均速度を算出する。

情報収集演算部１１は、算出した平均速度と、該平均速度の精度の良さに影響する条件とをフローティングカー収集情報データベース１３に書き込む。
この精度の良さに影響する条件は、道路区間０００００１の情報を提供したフローティングカーの数とする。本実施例では、道路区間０００００１の情報を２台のフローティングカー２が送信してきたものとする。
これにより道路感知器収集情報データベース１２には、図５に示すように道路区間０００００１における平均速度は５０、そのときの条件は２が書き込まれる。
このようにして情報収集演算部１１は、所定領域内の他の道路区間についても平均速度と精度の良さに影響する条件とを算出し、フローティングカー収集情報データベース１３に書きこむ。

さらに、統計データ生成部３より収集したデータを統計データデータベース１４に書き込む手順について説明する。
情報収集演算部１１は、統計データ生成部３から送信された過去の統計情報から、該当道路区間の平均速度を読み込む。情報収集演算部１１は、読み込んだ平均速度と精度の良さに影響する条件とを統計データデータベース１４に書き込む。
なお本実施例において統計データ生成部３は、たとえば所定の道路区間において道路感知器１から送信された通過車両の平均速度の過去１年分の平均値が記憶されている。

また精度の良さに影響する条件は、たとえば該当道路区間の平均速度を算出する際に情報を受信した道路感知器の数とする。
よって統計データデータベース１４には、図６に示すように道路区間０００００１における平均速度は４０、そのときの条件は３が書き込まれる。
このようにして統計データデータベース１４には、所定領域内の他の道路区間についても平均速度と精度の良さに影響する条件とが書き込まれている。

道路感知器収集情報データベース１２、フローティングカー収集情報データベース１３、統計データデータベース１４に書き込まれたデータはデータ統合部１５によって交通情報として統合される。
なおデータ統合部１５は、情報精度テーブル１８から取得した各データの精度にもとづいてデータの統合を行うものである。
また実験用走行車両４０が走行実験を行って取得した実験結果を精度分析部２０によって分析し、該分析結果にもとづいて情報精度テーブル１８の更新が行われる。
データの統合の後、データ統合部１５は交通情報を交通情報統合データベース１６に書き込み、交通情報統合データベース（ＤＢ）１６内のデータ更新を行う。

交通情報統合データベース１６内のデータは、センタ通信部１７より車載器３０に送信される。
車載器３０には、情報センタ１０より送信された交通情報を受信する車載通信部３１と、ナビゲーション部３２が備えられ、車載通信部３１によって受信された交通情報は、ナビゲーション部３２によって、たとえば経路計算における予想到着時刻の算出などに利用される。

次に、データ統合部１５が行うデータ統合について説明する。
図７は、データ統合部１５で行われる処理の流れを示す図である。
ステップ１００においてデータ統合部１５は、所定時間ごとに各データベース１２、１３、１４から、あらかじめ定められた所定領域内の道路区間（道路区間_１〜道路区間_Ｎ）ごとのデータを抽出する。

ステップ１０１において、所定の道路区間（道路区間_ｋ）に関わるデータを保有しているデータベースの数Ｗを演算する。
所定の道路区間（道路区間_ｋ）に関わるデータを、いずれのデータベース１２、１３、１４も保有していない場合（Ｗ＝０）には、ステップ１０２へ進み、データベース１２、１３、１４のうちの１つのデータベースがデータを保有している場合（Ｗ＝１）にはステップ１０３へ進み、さらに、データベース１２、１３、１４のうちの２つ以上のデータベースがデータを保有している場合（Ｗ≧２）にはステップ１０４へ進む。

ステップ１０２において、所定の道路区間に関わるデータは無いものと判断し、その旨を交通情報統合データベース１６に書き込む。
ステップ１０３においてデータ統合部１５は、データベース１２、１３、１４のうちの１つのデータベースが保有している唯一のデータを、所定の道路区間に関わる交通情報として交通情報統合データベース１６に書き込む。

ステップ１０４において、所定の道路区間に関わる複数のデータの精度を情報精度テーブル１８からそれぞれ読み込む。
なお今回のフローにおいて、道路区間０００００１についての処理を行っているものとし、データベース１２、１３、１４のそれぞれに道路区間０００００１のデータが記録されているものとする。
データ統合部１５は読み込んだデータの精度にもとづいて、所定の道路区間に関わるデータのうち精度が高い方を、当該道路区間の交通情報として選択する。

ここで、情報精度テーブル１８に書き込まれたデータの精度について説明する。
図８に、情報精度テーブル１８に書き込まれたデータの精度を示す。
情報精度テーブル１８には、情報源としての道路感知器１、フローティングカー２、統計データ生成部３ごとに、それぞれ精度の良さに影響する条件と、それに対するデータの精度が書き込まれている。
この条件ごとのデータ精度は、あらかじめ走行実験を行うことによって算出（詳しくは後述する）されるものである。

たとえば道路感知器１から得られたデータについては、精度の良さに影響する条件が３である場合、そのデータの精度は６０％となる。
またフローティングカー２から得られたデータについては、精度の良さに影響する条件が２である場合、そのデータの精度は７０％となる。
統計データ生成部３から得られたデータについては、精度の良さに影響する条件が３である場合、そのデータの精度は８０％となる。
よってデータ統合部１５は、情報精度テーブル１８を参照することにより、各情報源ごとに、精度の良さに影響する条件とそれに対するデータの精度を得ることができる。

先のステップ１００では、図３、図５、図６に示されるように、道路感知器収集情報データベース１２より平均速度６０、条件３を抽出し、フローティングカー収集情報データベース１３より平均速度５０、条件２を抽出し、さらに統計データデータベース１４より平均速度４０、条件３を抽出している。

データ統合部１５は、図８に示すデータの精度を参照し、道路感知器１から取得したデータにおいて、条件が３である場合の精度６０％と、フローティングカー２から取得したデータにおいて、条件が２である場合の精度７０％と、統計データ生成部３から取得したデータにおいて、条件が３である場合のデータ精度８０とを抽出する。

データ統合部１５は、抽出したデータの精度のうち、精度が高いほうのデータを道路区間０００００１の交通情報として選択する。
したがってデータ統合部１５は、データの精度が最も高い統計データデータベース１４より取得された平均速度４０を、道路区間０００００１の交通情報として、交通情報統合データベース１６内のデータを更新する。
この交通情報統合データベース１６内のデータの更新は図９に示すように、道路区間ごとに平均速度、当該道路区間のデータを取得した情報源名、さらにデータの精度を書き込むことによって行う。

図７のフローチャートに戻ってステップ１０５においては、所定領域内のすべての道路区間について交通情報統合データベース１６の更新処理が終了したかどうかを判断し、処理が終了していない場合には、ステップ１０１へ戻り、次の道路区間_ｋ＋１について、上述の処理を行い交通情報の統合を行う。
すべての道路区間について処理が終了した場合には、本処理フローを終了する。

次に、情報精度テーブル１８に書き込まれたデータ精度の算出手順について説明する。
情報精度テーブル１８には、実際に実験用走行車両４０を走行させることによって得たデータと情報源（道路感知器１、フローティングカー２、統計データ生成部３）から得られたデータとを比較することによって算出した情報源１、２、３から取得したデータの精度と、その精度の良さに影響する条件とが書き込まれる。

図１に示すように、実験用走行車両４０には、情報センタ１０のセンタ通信部１７と通信を行う実験車通信部４１と、実験用走行車両４０が走行することによって得られた情報を蓄積する実験車データベース（ＤＢ）４２とを備える。
また情報センタ１０には、データ統合部１５によって統合される前のデータを記憶する実験用データベース（ＤＢ）１９と、実験用走行車両４０より送信されたデータの分析を行う精度分析部２０とを備える。

まず、実験用走行車両４０による走行実験について説明する。
図１０に、実験車データベース４２に書き込まれた平均速度の算出処理の流れを示す。
ステップ２００においてデータ統合部１５は、データ統合を行う前のデータベース１２、１３、１４に書き込まれた未統合データ（平均速度と条件）を抽出して、実験用データベース１９に書き込み、センタ通信部１７を通じて実験用走行車両４０へ送信する。
なお情報センタ１０は実験用走行車両４０と常時通信を行うことによって実験用走行車両４０の現在位置を把握しており、実験用走行車両４０が所定の道路区間の開始地点に差し掛かるタイミングで、当該道路区間における情報源別の未統合データの送信を行う。
ステップ２０１において、実験用走行車両４０の実験車データベース４２は、センタ通信部１７より送信され実験車通信部４１を通じて受信した情報源別の未統合データを書き込む。

ステップ２０２において実験用走行車両４０は、センタ通信部１７より受信した未統合データの道路区間を実際に走行し、該当道路区間の平均速度を算出し、実験車データベース４２に書き込む。
以上の処理を繰り返すことにより、道路区間ごとに、データベース１２、１３、１４に書き込まれた当該道路区間における平均速度と精度の良さに影響する条件と、実験用走行車両４０によって走行実験を行うことによって算出した平均速度とが書き込まれる。

図１１に、実験車データベース４２に書き込まれた道路感知器収集情報データベース１２より取得したデータと、実際に走行することによって算出された平均速度とを示す。
道路区間０００００１において、道路感知器収集情報データベース１２より取得した平均速度６０と、そのときの条件３とが書き込まれ、また道路区間０００００１を実際に走行することによって算出された車両の平均速度５０が書き込まれている。同様にして、他の道路区間についても書き込みが行われる。
また、フローティングカー収集情報データベース１３や統計データデータベース１４から取得したデータについても、図１１と同様に、道路区間ごとに平均速度と精度の良さに影響する条件とが書き込まれている。

次に、精度分析部２０が行うデータ精度更新処理について図１２を用いて説明する。
ここで実験用走行車両４０による走行実験の後、実験車データベース４２に書き込まれたデータは、データ通信やデータの移動が可能な記憶媒体等を用いることによって精度分析部２０に書き込まれているものとする。
ステップ３００において、各データベース１２、１３、１４から取得したデータについて、道路区間ごとにデータ精度の算出を行う。
ここではまず道路感知器収集情報データベース１２から取得したデータについて精度の算出を行う。

これは、実験用走行車両４０による走行実験時に、実験車データベース４２に蓄積された道路感知器収集情報データベース１２から取得した所定の道路区間の平均速度と、走行実験によって取得した同じ道路区間の平均速度とを用いて次式を演算することにより、道路感知器収集情報データベース１２から取得したデータの精度（平均速度の精度）を算出するものである。
データ精度＝１−ＡＢＳ（（データベース１２から取得した平均速度
―実験用走行車両の平均速度）／実験用走行車両の平均速度）
同様に、実験で走行したすべての道路区間のデータ精度を算出する。
これにより図１１に示すように、道路区間ごとにデータ精度が算出される。

ステップ３０１において、条件ごとにデータ精度の平均化を行う。
これは、たとえば図１１に示すように、条件が３の場合のデータ精度を抽出し、抽出したデータ精度の平均化を行うものである。
ステップ３０２において、ステップ３０１で算出した条件ごとのデータ精度を情報精度テーブル１８に書き込むことによってデータ精度の更新をおこなう。
これにより、図１３に示すように、道路感知器１によって取得され道路感知器収集情報データベース１２に書き込まれたデータは、条件が１の場合にはデータ精度が４０％、条件が２の場合にはデータの精度は５０％であるというように、条件ごとのデータ精度が情報精度テーブル１８に保持される。

ステップ３０３において、実験で走行したすべての道路区間のデータ精度の更新が行われたかどうかを判断し、すべての道路区間についてデータ精度の更新が行われていない場合にはステップ３０１へ戻り上述の処理を繰り返す。
すべての道路区間についてデータ精度の更新が行われた場合には、ステップ３０４へ進む。

ステップ３０４において、すべてのデータベース１２、１３、１４から受信したデータについて、データ精度の更新が行われたかどうかを判断し、すべてのデータベースについてデータ更新が行われていない場合にはステップ３００へ戻り、所定のデータベースについてデータ精度の更新処理を行う。
ステップ３０４において、すべてのデータベースから受信したデータについて、データ精度の更新が完了した場合には、データの更新処理を終了する。
このように精度分析部２０は、実験用走行車両４０を実際に走行させて取得したデータを用いて、各データベースに書き込まれたデータの条件ごとのデータ精度を算出し、情報精度テーブル１８に書き込む。

情報精度テーブル１８に書き込まれた条件ごとのデータ精度は、実験によって走行した道路区間以外の道路においても適用することができる。すなわち、情報精度テーブル１８の更新を行うために実験によって走行した道路以外の道路についてデータ統合部１５がデータの統合を行っている場合にも、データ統合部１５は情報精度テーブル１８に書き込まれたデータの精度にもとづいて、精度が高いほうのデータを所定の道路区間の交通情報として選択することができる。
なお本実施例において、ステップ１００が本発明におけるデータ抽出手段を構成し、ステップ１０１〜１０４が本発明におけるデータ統合手段を構成する。また道路感知器１、フローティングカー２および統計データ生成部３が本発明における情報源を構成する。

本実施例は以上のように構成され、複数の情報源（道路感知器１、フローティングカー２、統計データ生成部３）より取得したデータがそれぞれ道路感知器収集情報データベース１２、フローティングカー収集情報データベース１３、統計データデータベース１４に書き込まれ、これらのデータベース１２、１３、１４に書き込まれたデータをデータ統合部１５は道路区間ごとに抽出して統合する。
これにより、単独の情報源では所定の道路区間のデータを有していない場合でも、他の情報源が有するデータを用いることにより交通情報を得ることができるので、ナビゲーション部３２を通じてユーザに提供する交通情報のカバー範囲を広いものとすることができる。

データ統合部１５は、所定の道路区間について、データベース１２、１３、１４に複数のデータが書き込まれている場合に、情報精度テーブル１８に書き込まれた精度の良さに影響する条件ごとのデータ精度を参照し、該データ精度が高いデータを所定の道路区間の交通情報として選択するので、ナビゲーション部３２を通じてユーザに提供する交通情報の精度を向上させることができる。

なお本実施例において、情報収集演算部１１は、道路感知器１によって取得された車両の平均速度とともに道路感知器収集情報データベース１２に書き込む精度の良さに影響する条件として、道路感知器の数を用いるものとしたが、たとえばデータのばらつき度を用いることもできる。
このデータのばらつき度は、今回取得したデータと以前受信したデータを比較して算出するものである。
このデータのばらつき度の算出方法を、次式に示す。

情報精度テーブル１８には、たとえばデータのばらつき度が大きい場合にはデータの精度が低いというように、データのばらつき度に応じた精度が書き込まれている。
よってデータ統合部１５は、上述のように所定の道路区間において複数のデータベースがデータを保有している場合には、情報精度テーブル１８よりデータの精度を取得して、所定の道路区間の交通情報を得ることができる。

また情報収集演算部１１は、フローティングカー２によって取得された車両の平均速度とともにフローティングカー収集情報データベース１３に書き込む精度の良さに影響する条件として、所定の道路区間のデータを提供したフローティングカー２の数を用いるものとしたが、たとえば情報の鮮度関数を用いることもできる。
この情報の鮮度関数は、データ統合部１５によってデータの統合処理が行われる時刻とフローティングカー２によって当該データが取得された時刻との差分である。
この情報の鮮度関数を、次式に示す。

なお、Ｎは、所定の道路区間のデータを提供したフローティングカー２の数とする。

情報精度テーブル１８には、たとえば情報の鮮度関数が大きい場合にはデータの精度が低いというように、情報の鮮度関数にもとづいた精度が書き込まれている。
よってデータ統合部１５は、上述のように所定の道路区間において複数のデータベースがデータを保有している場合には、情報精度テーブル１８よりデータの精度を取得して、所定の道路区間の交通情報を得ることができる。

さらに、図７のステップ１０４においてデータ統合部１５は、データの精度が最も高いデータを所定の道路区間の交通情報とするものとしたが、複数のデータベースから取得されたデータにそれぞれ重み付けを行い、重み付けを行ったデータを合算した値を所定の道路区間の交通情報とすることもできる。
これにより、ナビゲーション部３２を通じてユーザに提供する交通情報の精度を向上させることができる

実施例の全体構成を示す図である。 道路区間に設置された道路感知器を示す図である。 道路感知器によって検出された平均速度と精度の良さに影響する条件を示す図である。 フローティングカーによるデータ通信の様子を示す図である。 フローティングカーによって検出された平均速度と精度の良さに影響する条件を示す図である。 統計データ生成部より抽出した平均速度と精度の良さに影響する条件を示す図である。 データの統合処理の流れを示す図である。 情報精度テーブルに書き込まれた条件ごとのデータ精度を示す図である。 交通情報統合データベースに書き込まれたデータを示す図である。 実験用走行車両による走行実験の流れを示す図である。 実験車データベースに書き込まれたデータを示す図である。 精度分析部によるデータの更新処理の流れを示す図である。 情報精度テーブルに書き込まれたデータを示す図である。

符号の説明

１ 道路感知器
２ フローティングカー
３ 統計データ生成部
４ 道路感知器設置場所データベース
１０ 情報センタ
１１ 情報収集演算部
１２ 道路感知器収集情報データベース
１３ フローティングカー収集情報データベース
１４ 統計データデータベース
１５ データ統合部
１６ 交通情報統合データベース
１７ センタ通信部
１８ 情報精度テーブル
１９ 実験用データベース
２０ 精度分析部
３０ 車載器
３１ 車載通信部
３２ ナビゲーション部
４０ 実験用走行車両
４１ 実験車通信部
４２ 実験車データベース

Claims (5)

1. 交通情報を利用する車載器と、複数の情報源より交通情報を取得して、前記車載器へ交通情報を提供する情報センタとを備えた交通情報システムにおいて、
   前記情報センタは、
   前記情報源より道路区間ごとに交通情報を抽出するデータ抽出手段と、
   該データ抽出手段によって抽出された交通情報を、前記車載器に提供する交通情報として道路区間ごとに統合するデータ統合手段とを備えることを特徴とする交通情報システム。
2. 前記情報源が取得する交通情報の精度を記憶する情報精度テーブルを備え、
   前記データ統合手段は、所定の道路区間について複数の前記情報源から交通情報を取得した場合には、前記情報精度テーブルに記憶された交通情報の精度が高いほうの交通情報を、前記所定の道路区間の交通情報とすることを特徴とする請求項１に記載の交通情報システム。
3. 前記情報源が取得する交通情報の精度を記憶する情報精度テーブルを備え、
   前記データ統合手段は、所定の道路区間について複数の前記情報源から交通情報を取得した場合には、該取得された複数の交通情報を、前記情報精度テーブルに記憶された交通情報の精度にもとづいて統合し、該統合した交通情報を、前記所定の道路区間の交通情報とすることを特徴とする請求項１に記載の交通情報システム。
4. 複数の情報源より交通情報を取得して、交通情報を利用する車載器へ交通情報を提供する情報センタを備えた交通情報システムにおける情報センタにおいて、
   前記情報源より道路区間ごとに交通情報を抽出するデータ抽出手段と、
   該データ抽出手段によって抽出された交通情報を、前記車載器に提供する交通情報として道路区間ごとに統合するデータ統合手段とを備えることを特徴とする交通情報システムにおける情報センタ。
5. 情報源より交通情報を取得し、道路区間ごとに交通情報を抽出し、該抽出された交通情報を道路区間ごとに統合し、該統合した交通情報を車載器に送信することを特徴とする交通情報システムにおける情報提供方法。

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