JP2006163495A - Data processing unit, information display unit and database generation method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、データ処理装置、情報表示装置及びデータベース作成方法に関するものである。 The present invention relates to a data processing device, an information display device, and a database creation method.
従来、自動車等の車両に搭載されたナビゲーション装置においては、道路地図データに基づいて、設定された出発地から目的地までの最適な経路を探索して、表示手段に表示するようになっている。この場合、前記出発地から目的地までの距離が最短となるように経路を探索したり、所要時間が最短となるように経路を探索するようになっている。 Conventionally, in a navigation device mounted on a vehicle such as an automobile, an optimum route from a set departure point to a destination is searched based on road map data and displayed on a display means. . In this case, the route is searched so that the distance from the starting point to the destination is the shortest, or the route is searched so that the required time is the shortest.
また、実際の交通量や渋滞情報を考慮して適切な経路を探索することができるように、ＶＩＣＳ（Ｒ）（道路交通情報通信システム：Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ＆ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）によって提供される交通情報であるＶＩＣＳ（Ｒ）情報を記憶手段に蓄積し、過去のＶＩＣＳ（Ｒ）情報に基づいて所要時間を補正し、目的地までの所要時間が最短となる経路を探索する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
しかしながら、前記従来のナビゲーション装置においては、ＶＩＣＳ（Ｒ）情報の提供される道路の数が少ないために、すなわち、ＶＩＣＳ（Ｒ）情報のカバー範囲が十分に広くないために、交通情報を考慮した適切な経路を探索したり、適切な経路案内を行ったりすることが困難であった。そこで、カバー範囲がＶＩＣＳ（Ｒ）情報よりも広い道路交通量調査、例えば、道路交通センサスのデータを利用することも考えられる。しかし、該道路交通センサスのデータは、一義的には道路の新設、延長、拡張等を検討するためのものであるので、交通量に関係するデータを主とするものであって、時間的な観念に乏しく、そのままでは適切な経路案内を行ったりするために使用することができなかった。 However, in the conventional navigation device, traffic information is taken into account because the number of roads to which VICS (R) information is provided is small, that is, the coverage of VICS (R) information is not sufficiently wide. It has been difficult to search for an appropriate route or perform an appropriate route guidance. Therefore, it is conceivable to use road traffic volume surveys with a wider coverage than VICS (R) information, for example, data from road traffic census. However, the road traffic census data is primarily for studying new construction, extension, expansion, etc. of roads, and is mainly used for data related to traffic volume. The idea was poor, and it could not be used for proper route guidance.
本発明は、前記従来の問題点を解決して、道路交通量調査データに基づいて演算した交通情報の推定値を使用することによって、より適切な経路案内を行うことができるデータ処理装置、情報表示装置及びデータベース作成方法を提供することを目的とする。 The present invention solves the above-mentioned conventional problems and uses a traffic information estimated value calculated based on road traffic volume survey data, thereby enabling more appropriate route guidance, information processing apparatus, and information It is an object to provide a display device and a database creation method.
そのために、本発明のデータ処理装置においては、交通量及び混雑度を含む所定の道路区間に関する道路交通量調査データを取得するデータ取得手段と、取得された道路交通量調査データに基づき、交通量と速度との相関に従って、前記道路区間に関する交通情報の推定値を演算するデータ処理手段と、演算された交通情報の推定値を含むデータベースを作成するデータベース作成手段とを有する。 Therefore, in the data processing apparatus of the present invention, based on the data acquisition means for acquiring road traffic survey data relating to a predetermined road section including the traffic volume and the degree of congestion, the traffic volume based on the acquired road traffic survey data Data processing means for calculating an estimated value of the traffic information related to the road section according to the correlation between the speed and the speed, and database creating means for creating a database including the calculated estimated value of the traffic information.
本発明によれば、道路交通量調査データに基づいて演算した交通情報の推定値を使用する。これにより、より適切な経路を探索したり、適切な経路案内を行ったりすることができる。 According to the present invention, an estimated value of traffic information calculated based on road traffic volume survey data is used. Thereby, it is possible to search for a more appropriate route or perform appropriate route guidance.
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図１は本発明の第１の実施の形態におけるデータ処理装置の処理する道路交通センサスのデータの内容を示す図である。 FIG. 1 is a diagram showing the contents of road traffic census data processed by the data processing apparatus according to the first embodiment of the present invention.
本実施の形態におけるデータ処理装置は、図に示されるような道路交通量調査データを処理し、情報表示装置において使用されるデータを格納したデータベースを作成するようになっている。なお、前記道路交通量調査データは、特定の調査機関が道路における交通量の調査を行った結果を収集したデータである。そして、道路における交通量の調査はいかなる種類のものであってもよいが、本実施の形態においては、説明の都合上、道路交通センサスであるものとして説明する。ここで、道路交通センサスとは国土交通省が実施する全国道路・街路交通情勢調査のことであり、その結果を示すデータとしての道路交通センサスのデータは、公表されている。道路交通センサスは、全国各地における道路や街路について網羅的に実施されるものであるので、道路交通センサスのデータのカバー範囲は、ＶＩＣＳ（Ｒ）情報のカバー範囲よりも広くなっている。そのため、ＶＩＣＳ（Ｒ）情報が提供されていなくても、道路交通センサスのデータが提供されている道路区間は、多数存在する。また、前記道路交通センサスのデータには、例えば、歩行者の交通量、バス停留所施設の設置数、交通事故件数等のように多数のデータが含まれている。本実施の形態においては、各道路区間について提供されている道路交通センサスのデータの中の、図に示される（ａ）〜（ｈ）のデータを処理する場合について説明する。 The data processing apparatus according to the present embodiment processes road traffic volume survey data as shown in the figure, and creates a database storing data used in the information display apparatus. The road traffic volume survey data is data obtained by collecting the results of a traffic survey conducted on a road by a specific survey organization. The traffic volume survey on the road may be of any kind, but in the present embodiment, for the convenience of explanation, it will be described as being a road traffic census. Here, the road traffic census is a national road / street traffic situation survey conducted by the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism, and data on road traffic census is published as data indicating the result. Since the road traffic census is comprehensively implemented for roads and streets in various parts of the country, the data coverage of the road traffic census is wider than that of the VICS (R) information. Therefore, even if the VICS (R) information is not provided, there are many road sections for which road traffic census data is provided. The data of the road traffic census includes a lot of data such as the traffic volume of pedestrians, the number of installed bus stop facilities, the number of traffic accidents, and the like. In the present embodiment, a case will be described in which the data (a) to (h) shown in the figure in the road traffic census data provided for each road section is processed.
図において、（ａ）は平日の１２時間における自動車類の交通量を台数で示すデータであり、１２時間交通量としての平日自動車類１２時間交通量である。ここで、１２時間とは、７時〜１９時までの１２時間であり、自動車類とは、乗用車、バス、小型貨物車及び大型貨物車であり、歩行者、自転車及び動力付き二輪車は含まないものである。なお、（ａ）は上り方向車線と下り方向車線についての区別がないデータである。さらに、大型車、例えば、バス、大型貨物車の台数のデータが存在すれば、大型車については乗用車２台分として台数をカウントする。 In the figure, (a) is data indicating the traffic volume of automobiles in 12 hours on weekdays in terms of the number of cars, and is a 12-hour traffic volume on weekday cars as a 12-hour traffic volume. Here, 12 hours is 12 hours from 7:00 to 19:00, and automobiles are passenger cars, buses, small freight cars, and large freight cars, and do not include pedestrians, bicycles, and powered motorcycles. Is. In addition, (a) is data without distinction about an up direction lane and a down direction lane. Further, if there is data on the number of large vehicles such as buses and large freight vehicles, the number of large vehicles is counted as two passenger vehicles.
そして、（ｂ）は平日のピーク時における自動車類の交通量を１時間毎の台数で示すデータであり、ピーク時間交通量としての平日ピーク時間交通量である。ここで、ピーク時とは交通量の最も多い時であり、本実施の形態においては、混雑時とも、また、ラッシュ時とも称される。なお、（ｂ−１）は該当する道路区間における上り方向車線に関する（ｂ）のデータである上りピーク時間交通量、（ｂ−２）は該当する道路区間における下り方向車線に関する（ｂ）のデータである下りピーク時間交通量、（ｂ−３）は該当する道路区間における上下両方向の車線に関する（ｂ）のデータ、すなわち、ピーク時間交通量である。 And (b) is the data which shows the traffic volume of the motor vehicles at the peak time of a weekday by the number of every hour, and is a weekday peak hour traffic volume as a peak hour traffic volume. Here, the peak time is the time when the traffic volume is the highest, and in the present embodiment, it is also referred to as a busy hour or a rush hour. In addition, (b-1) is the up-peak hour traffic volume which is the data of (b) regarding the upward lane in the corresponding road section, and (b-2) is the data of (b) regarding the downward lane in the corresponding road section. (B-3) is the data of (b) regarding the lanes in both the upper and lower directions in the corresponding road section, that is, the peak hour traffic.
また、（ｃ）は混雑の程度を数値で示すデータとしての混雑度であり、平日と休日の区別がなく、かつ、上り方向車線と下り方向車線についての区別もないデータである。ここで、混雑度とは該当する道路区間、すなわち、調査単位区間の交通容量に対する実際の交通量の比であり、次の式（１）で定義される。
混雑度＝交通量〔台／１２ｈ又は２４ｈ〕／交通容量〔台／１２ｈ又は２４ｈ〕
・・・式（１）
そして、混雑度の基準値は１であり、混雑度が１以下のときは「空いている」と判断し、混雑度が１を超えているときは「混んでいる」と判断する。
Further, (c) is the degree of congestion as data indicating the degree of congestion as a numerical value, which is data that does not distinguish between weekdays and holidays, and that does not distinguish between an upward lane and a downward lane. Here, the degree of congestion is the ratio of the actual traffic volume to the traffic capacity of the corresponding road section, that is, the survey unit section, and is defined by the following equation (1).
Congestion level = traffic volume [cars / 12h or 24h] / traffic capacity [cars / 12h or 24h]
... Formula (1)
The reference value of the degree of congestion is 1. When the degree of congestion is 1 or less, it is determined to be “vacant”, and when the degree of congestion exceeds 1, it is determined to be “congested”.
さらに、（ｄ）は平日における混雑時の平均車速を時速で示すデータであり、ピーク時平均旅行速度としての混雑時平均旅行速度であり、図に示される例においては、平成１１年度のデータである。また、（ｅ）は休日における混雑時の平均車速を時速で示すデータであり、ピーク時平均旅行速度としての混雑時平均旅行速度であり、図に示される例においては、平成１１年度のデータである。さらに、（ｆ）は該当する道路区間における、いわゆる、法定速度を時速で示すデータとしての指定最高速度であり、平日と休日の区別がなく、かつ、上り方向車線と下り方向車線についての区別もないデータである。 Furthermore, (d) is data indicating the average vehicle speed at the time of congestion on weekdays in terms of hourly speed, and is the average travel speed at the time of congestion as the peak average travel speed. In the example shown in the figure, is there. Further, (e) is data indicating the average vehicle speed at the time of congestion on a holiday in terms of hourly speed, and is an average travel speed at the time of congestion as a peak average travel speed. In the example shown in the figure, is there. Further, (f) is the designated maximum speed as the data indicating the legal speed in the relevant road section as hourly speed, there is no distinction between weekdays and holidays, and the distinction between the upward lane and the downward lane is also possible. There is no data.
さらに、（ｇ）は休日の１２時間における自動車類の交通量を台数で示すデータであり、１２時間交通量としての休日自動車類１２時間交通量であり、休日である点以外は、前記（ａ）と同様である。さらに、（ｈ）は休日のピーク時における自動車類の交通量を１時間毎の台数で示すデータであり、ピーク時間交通量としての休日ピーク時間交通量であり、休日である点以外は、前記（ｂ）と同様である。なお、（ｈ−１）は該当する道路区間における上り方向車線に関する（ｈ）のデータである上りピーク時間交通量、（ｈ−２）は該当する道路区間における下り方向車線に関する（ｈ）のデータである下りピーク時間交通量、（ｈ−３）は該当する道路区間における上下両方向の車線に関する（ｈ）のデータ、すなわち、ピーク時間交通量である。 Further, (g) is data indicating the traffic volume of automobiles in 12 hours on holidays in terms of the number of vehicles, which is the holiday automobile 12-hour traffic volume as 12-hour traffic volume, except that it is a holiday (a) ). Furthermore, (h) is data indicating the traffic volume of vehicles at peak hours on holidays in the number of vehicles per hour, which is the holiday peak hour traffic volume as the peak hour traffic volume, except that it is a holiday. Same as (b). In addition, (h-1) is the up-peak hour traffic volume that is (h) data regarding the upward lane in the corresponding road section, and (h-2) is (h) data regarding the downward lane in the corresponding road section. (H-3) is the data of (h) regarding the lanes in both the upper and lower directions in the corresponding road section, that is, the peak hour traffic.
ここで、前記データ処理装置は、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の演算手段、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク等の記憶手段、キーボード、マウス等の入力手段、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）ディスプレイ、プラズマディスプレイ等の表示手段、通信インターフェイス等を備えるコンピュータであり、例えば、サーバであるが、パーソナルコンピュータであってもよく、いかなる種類のコンピュータであってもよい。なお、前記データ処理装置は、車両用ナビゲーション装置において使用されるような探索データ等を含む地図データを記憶手段に格納する。すなわち、該記憶手段は、各種のデータファイルを備え、経路を探索するための探索データの他、探索された経路に沿って案内図を表示したり、他の案内情報を表示したりするために、施設データ等の各種のデータを格納する。さらに、前記記憶手段には、道路種別、道路を構成する単位であるリンクに関する情報も含む、道路データも格納されている。 Here, the data processing device includes CPU, MPU and other arithmetic means, semiconductor memory, magnetic disk, optical disk and other storage means, keyboard, mouse and other input means, CRT, liquid crystal display, LED (Light Emitting Diode) display, A computer including a display means such as a plasma display, a communication interface, and the like, for example, a server, but may be a personal computer or any kind of computer. The data processing device stores map data including search data used in the vehicle navigation device in the storage means. That is, the storage means is provided with various data files to display a guide map along the searched route and other guide information in addition to the search data for searching the route. Store various data such as facility data. Furthermore, the storage means also stores road data including information on road types and links that are units constituting the road.
そして、前記データ処理装置は、図に示されるような道路交通センサスのデータが入力されると、該データを処理し、道路における時間帯毎の旅行速度の推定値を演算し、演算された推定値を交通情報の推定値として使用して、データベースを作成する。なお、作成されたデータベースは、データ処理装置の内部における記憶手段に格納されてもよいし、データ処理装置に接続された外部記憶装置に格納されてもよい。ところで、道路交通センサスのデータが提供される道路区間は、車両用ナビゲーション装置で使用される道路データに含まれる道路を構成する単位であるリンクと同一のものではない。例えば、前記道路区間が、一般的に、３〜４〔ｋｍ〕の長さであるのに対し、前記リンクは、一般的に、３００〜５００〔ｍ〕の長さである。そのため、前記データベースを作成する際には、前記道路区間をリンクに変換し、交通情報の推定値等のデータをリンクに関連付けるようにすることが望ましい。 When the road traffic census data as shown in the figure is input, the data processing device processes the data, calculates an estimated value of travel speed for each time zone on the road, and calculates the estimated Create a database using the values as traffic information estimates. Note that the created database may be stored in a storage unit inside the data processing apparatus, or may be stored in an external storage device connected to the data processing apparatus. By the way, the road section in which the road traffic census data is provided is not the same as the link that is a unit constituting the road included in the road data used in the vehicle navigation apparatus. For example, the road section is generally 3 to 4 [km] in length, whereas the link is generally 300 to 500 [m] in length. Therefore, when creating the database, it is desirable to convert the road section into a link and associate data such as estimated values of traffic information with the link.
この場合、前記データ処理装置は、機能の観点から、所定の道路区間に関する道路交通センサスのデータを取得するデータ取得手段、取得された道路交通センサスのデータを処理し、前記道路区間に関する交通情報の推定値を演算するデータ処理手段、及び、演算された交通情報の推定値を含むデータベースを作成するデータベース作成手段を有する。 In this case, from the viewpoint of function, the data processing device is a data acquisition means for acquiring road traffic census data related to a predetermined road section, processes the acquired road traffic census data, and Data processing means for calculating the estimated value, and database creating means for creating a database including the calculated estimated value of the traffic information.
そして、前記データベースに格納されるデータは、情報表示装置において、より適切な経路を探索したり、適切な経路案内を行ったりするために使用される。ここで、前記情報表示装置は、例えば、乗用車、トラック、バス、オートバイ等の車両に搭載された車両用ナビゲーション装置であるが、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ等の表示手段を備え、出発地から目的地までの経路を探索する機能を有するものであれば、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、携帯電話機、パーソナルコンピュータ等いかなるものであってもよい。 The data stored in the database is used for searching for a more appropriate route or performing appropriate route guidance in the information display device. Here, the information display device is, for example, a vehicle navigation device mounted on a vehicle such as a passenger car, a truck, a bus, and a motorcycle, and includes display means such as a CRT, a liquid crystal display, an LED display, and a plasma display. Any device such as a PDA (Personal Digital Assistant), a mobile phone, or a personal computer may be used as long as it has a function of searching for a route from the departure place to the destination.
前記情報表示装置は、車両用ナビゲーション装置のように設定された目的地までの経路を探索する経路探索機能を有するものである場合、前記データベースのデータを使用して設定された目的地までの経路を探索するとともに探索された経路の案内、すなわち、経路案内を行う。なお、前記情報表示装置は、ＶＩＣＳ（Ｒ）情報が提供されている区間に関しては、ＶＩＣＳ（Ｒ）情報を使用して経路を探索するとともに経路案内を行い、ＶＩＣＳ（Ｒ）情報が提供されていない区間であって道路交通センサスのデータが提供されている道路区間に関して、前記データベースのデータを使用して経路を探索するとともに経路案内を行うことが望ましい。 When the information display device has a route search function for searching for a route to a set destination like a vehicle navigation device, the route to the destination set using the data of the database Is searched and guidance for the searched route, that is, route guidance is performed. The information display device searches for a route using the VICS (R) information and provides route guidance for the section where the VICS (R) information is provided, and the VICS (R) information is provided. It is desirable to search for a route using the data in the database and to provide route guidance for a road segment that is not a segment and for which road traffic census data is provided.
また、前記情報表示装置は、通常のＰＤＡや携帯電話機のように、経路探索機能を有していないものである場合、情報提供センタ等に配設された情報提供サーバ等のように経路探索機能を有し、探索された経路についての情報、すなわち、経路情報を通信によって提供する外部装置にアクセスすることにより、必要な経路情報を取得し、前記データベースのデータを使用して経路案内を行う。この場合、前記情報表示装置は、ＶＩＣＳ（Ｒ）情報が提供されている区間に関しては、ＶＩＣＳ（Ｒ）情報を使用して経路案内を行い、ＶＩＣＳ（Ｒ）情報が提供されていない区間であって道路交通センサスのデータが提供されている道路区間に関して、前記データベースのデータを使用して経路案内を行うことが望ましい。 In addition, when the information display device does not have a route search function like a normal PDA or a mobile phone, a route search function like an information providing server provided in an information providing center or the like The necessary route information is acquired by accessing an external device that provides information about the searched route, that is, the route information by communication, and route guidance is performed using the data in the database. In this case, the information display device performs the route guidance using the VICS (R) information for the section in which the VICS (R) information is provided, and is the section in which the VICS (R) information is not provided. Thus, it is desirable to perform route guidance using the data in the database for road sections for which road traffic census data is provided.
なお、前記情報表示装置は、前記データベースのデータが格納されたＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、磁気ディスク、メモリカード等のような取り外し可能な記憶媒体を装着することによって前記データベースのデータを取得してもよいし、情報提供センタ等に配設された情報提供サーバ等のように、前記データベースのデータを通信によって提供する外部装置にアクセスすることにより、前記データベースのデータを取得してもよい。そして、前記情報表示装置は、機能の観点から、前記データベースのデータを取得するデータ取得手段、取得されたデータベースのデータを使用して、設定された目的地までの経路案内処理を実行する経路案内処理実行手段、及び、実行された経路案内処理の結果を表示する表示手段とを有する。 The information display device may acquire the data of the database by mounting a removable storage medium such as a CD-ROM, DVD, magnetic disk, memory card or the like storing the data of the database. Alternatively, the data in the database may be acquired by accessing an external device that provides the data in the database by communication, such as an information providing server provided in an information providing center or the like. Then, from the viewpoint of function, the information display device is a data acquisition means for acquiring the data of the database, and a route guidance for executing a route guidance process to the set destination using the acquired data of the database. It has a process execution means and a display means for displaying the result of the route guidance process that has been executed.
次に、前記構成のデータ処理装置がデータベースを作成する動作について説明する。 Next, an operation of creating a database by the data processing apparatus having the above configuration will be described.
図２は本発明の第１の実施の形態における上り方向車線と下り方向車線の旅行速度を算出する方法を示す図、図３は本発明の第１の実施の形態において使用されるＱ−Ｖ曲線を示す図、図４は本発明の第１の実施の形態における道路交通センサスのデータに基づいて演算された道路における時間帯毎の旅行速度の推定値を示す第１の図、図５は本発明の第１の実施の形態における道路交通センサスのデータに基づいて演算された道路における時間帯毎の旅行速度の推定値を示す第２の図、図６は本発明の第１の実施の形態における道路交通センサスのデータに基づいて演算された道路における時間帯毎の旅行速度の推定値を示す第３の図、図７は本発明の第１の実施の形態における道路種別と渋滞度とを定義するテーブルを示す図である。 FIG. 2 is a diagram showing a method for calculating the travel speed of the upward lane and the downward lane in the first embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a diagram of QV used in the first embodiment of the present invention. FIG. 4 is a diagram illustrating a curve, FIG. 4 is a first diagram illustrating an estimated value of travel speed for each time zone on a road calculated based on road traffic census data according to the first embodiment of the present invention, and FIG. FIG. 6 is a second diagram showing an estimated value of travel speed for each time zone on the road calculated based on road traffic census data in the first embodiment of the present invention, and FIG. 6 shows the first embodiment of the present invention. FIG. 7 is a third diagram showing an estimated value of travel speed for each time zone on the road calculated based on road traffic census data in the form, and FIG. 7 shows the road type and the degree of congestion in the first embodiment of the present invention. It is a figure which shows the table which defines.
まず、データ処理装置には、あらかじめ設定された時間帯の定義が入力される。前記時間帯は次の（１）（ア）〜（オ）並びに（２）（ア）及び（イ）のように定義される。
（１）平日
（ア）朝ラッシュ時：７時〜９時
（イ）昼間時間帯： ９時〜１７時
（ウ）夕ラッシュ時：１７時〜１９時
（エ）夜間時間帯： １９時〜２１時
（オ）深夜時間帯： ０時〜７時、２１〜２４時
（２）休日
（ア）ラッシュ時： ９時〜２０時
（イ）深夜時間帯： ０時〜９時、２０〜２４時
ここで、前記朝ラッシュ時、夕ラッシュ時及びラッシュ時は、ピーク時間帯に該当し、昼間時間帯及び夜間時間帯はピーク外時間帯に該当する。なお、前記（１）（ア）〜（オ）並びに（２）（ア）及び（イ）の定義は、任意に変更することができる。
First, a definition of a preset time zone is input to the data processing apparatus. The time zone is defined as the following (1) (a) to (e) and (2) (a) and (b).
(1) Weekdays (a) Morning rush hour: 7:00 to 9:00 (b) Daytime time zone: 9:00 to 17:00 (c) Evening rush hour: 17:00 to 19:00 (d) Night time zone: 19:00 21 o'clock (e) midnight time zone: 0:00 to 7 o'clock, 21 to 24 o'clock (2) holiday (a) rush hour: 9 o'clock to 20 o'clock (b) midnight time zone: 0:00 to 9 o'clock, 20-24 Here, the morning rush hour, the evening rush hour, and the rush hour correspond to peak hours, and the daytime hours and nighttime hours correspond to non-peak hours. The definitions of (1) (a) to (e) and (2) (a) and (b) can be arbitrarily changed.
続いて、前記データ処理装置は、前述のように定義された各時間帯の旅行速度の推定値０を演算する。なお、説明の都合上、平日についてのみ説明し、休日については説明を省略する。まず、前記データ処理装置は、上り方向車線の混雑度としての上り混雑度及び下り方向車線の混雑度としての下り混雑度を求める。図１において（ｃ）で示されるように、道路交通センサスのデータに含まれる混雑度には、上り方向車線と下り方向車線についての区別がないので、（ｃ）の混雑度のデータに基づき、（ｂ−１）のデータとしての上りピーク時間交通量、及び、（ｂ−２）のデータとしての下りピーク時間交通量を利用して、上り混雑度及び下り混雑度を求めるようになっている。この場合、次の式（２）及び（３）によって上り混雑度及び下り混雑度を算出する。
上り混雑度＝上りピーク時間交通量÷（上りピーク時間交通量及び下りピーク時間交通量 の平均）×混雑度 ・・・式（２）
下り混雑度＝下りピーク時間交通量÷（上りピーク時間交通量及び下りピーク時間交通量 の平均）×混雑度 ・・・式（３）
なお、上り混雑度及び下り混雑度は、混雑度と同様に、基準値が１であり、１以下のときは「空いている」とし、１を超えているときは「混んでいる」とする。
Subsequently, the data processing device calculates an estimated value 0 of the travel speed for each time period defined as described above. For convenience of explanation, only weekdays will be explained, and explanations on holidays will be omitted. First, the data processing device obtains an upstream congestion degree as a degree of congestion in an upward lane and a downward congestion degree as a degree of congestion in a downward lane. As shown in FIG. 1 (c), the congestion degree included in the road traffic census data has no distinction between the upward lane and the downward lane. Therefore, based on the congestion degree data in (c), The upstream congestion time and the downstream congestion degree are obtained using the upstream peak hour traffic volume as the data (b-1) and the downstream peak traffic volume as the data (b-2). . In this case, the uplink congestion degree and the downlink congestion degree are calculated by the following equations (2) and (3).
Upstream congestion = Upstream peak hour traffic volume / (Average of upstream peak time traffic volume and downstream peak time traffic volume) x Congestion level (2)
Downstream congestion level = Downstream peak hour traffic volume / (Average of upstream peak hour traffic volume and downstream peak hour traffic volume) x Congestion level Equation (3)
As for the congestion degree and the downlink congestion degree, the reference value is 1, and when it is 1 or less, it is “vacant”, and when it exceeds 1, it is “crowded”. .
続いて、前記データ処理装置は、ピーク時以外の時間帯の交通量としてのピーク外交通量を求める。図１に示されるように、道路交通センサスのデータに含まれる混雑度には、ピーク外交通量が含まれていないので、（ａ）のデータとしての１２時間交通量、すなわち、自動車類１２時間交通量、及び、（ｂ）のデータとしてのピーク時間交通量を利用して、ピーク外交通量を求めるようになっている。この場合、次の式（４）によってピーク外交通量を算出する。
ピーク外交通量＝（自動車類１２時間交通量−ピーク時間交通量）÷１１〔時間〕
・・・式（４）
なお、ピーク時が１時間であると仮定して、ピーク外交通量が算出されている。
Subsequently, the data processing device obtains an off-peak traffic volume as a traffic volume in a time zone other than the peak time. As shown in FIG. 1, the congestion level included in the road traffic census data does not include the off-peak traffic volume. Therefore, the 12-hour traffic volume as the data of (a), that is, the automobiles 12 hours. The off-peak traffic volume is obtained by using the traffic volume and the peak hour traffic volume as the data of (b). In this case, the off-peak traffic volume is calculated by the following equation (4).
Off-peak traffic volume = (cars 12-hour traffic volume-peak-time traffic volume) / 11 [hours]
... Formula (4)
Note that the off-peak traffic volume is calculated on the assumption that the peak time is one hour.
続いて、前記データ処理装置は、上り方向車線についてのピーク外交通量としての上りピーク外交通量、及び、下り方向車線についてのピーク外交通量としての下りピーク外交通量を求める。前記ピーク外交通量には上り方向車線と下り方向車線についての区別がないので、ピーク時間交通量と上りピーク時間交通量及び下りピーク時間交通量との比率から、上りピーク外交通量及び下りピーク外交通量を求めるようになっている。この場合、次の式（５）及び（６）によってピーク外交通量を算出する。
上りピーク外交通量＝ピーク外交通量×（上りピーク時間交通量÷ピーク時間交通量）
・・・式（５）
下りピーク外交通量＝ピーク外交通量×（下りピーク時間交通量÷ピーク時間交通量）
・・・式（６）
続いて、前記データ処理装置は、朝ラッシュ時及び夕ラッシュ時における上り方向車線及び下り方向車線の旅行速度の推定値を求める。図１において（ｄ）示されるように、混雑時平均旅行速度には、上り方向車線と下り方向車線についての区別がないので、（ｂ）のデータとしてのピーク時間交通量を利用して、いずれであるかを判断する。例えば、図２に示されるように、上り方向車線のピーク時間交通量と下り方向車線のピーク時間交通量とに差がある場合、混雑時平均旅行速度を、ピーク時間交通量の多い方向の車線（図２においては上り方向車線）に関する旅行速度の推定値であるとする。
Subsequently, the data processing apparatus obtains an up-peak non-peak traffic volume as an off-peak traffic volume for an upward lane and a down-peak traffic volume as an off-peak traffic volume for a down lane. Since there is no distinction between the upstream traffic lane and the downstream traffic lane in the non-peak traffic volume, the traffic volume outside the upstream peak and downstream traffic peak is calculated from the ratio of the peak hour traffic volume, the upstream peak traffic volume and the downstream peak traffic volume. The amount of outside traffic is being sought. In this case, the off-peak traffic volume is calculated by the following equations (5) and (6).
Up-peak non-peak traffic = off-peak traffic x (up-peak hour traffic / peak hour traffic)
... Formula (5)
Down-peak traffic volume = Off-peak traffic volume x (Down-peak traffic volume / Peak traffic volume)
... Formula (6)
Subsequently, the data processing device obtains estimated values of travel speeds in the upward lane and the downward lane during the morning rush hour and the evening rush hour. As shown in FIG. 1 (d), the average travel speed at the time of congestion has no distinction between the upward lane and the downward lane. Therefore, by using the peak time traffic volume as the data of (b), It is judged whether it is. For example, as shown in FIG. 2, when there is a difference between the peak hour traffic volume in the upward lane and the peak hour traffic volume in the downward lane, the average travel speed at the time of congestion is calculated as the lane in the direction with the highest peak hour traffic volume. It is assumed that this is an estimated value of travel speed relating to (upward lane in FIG. 2).
そして、逆方向の車線（図２においては下り方向車線）に関する旅行速度の推定値は、混雑度による場合分けが行われた後に、図３に示されるようなＱ−Ｖ曲線に従って算出される。なお、図３に示されるようなＱ−Ｖ曲線は、道路における交通量と平均旅行速度との関係、すなわち、交通量と速度との相関を示す曲線として周知のものである。 And the estimated value of the travel speed regarding the reverse lane (downward lane in FIG. 2) is calculated according to the QV curve as shown in FIG. The QV curve as shown in FIG. 3 is well known as a curve indicating the relationship between the traffic volume and the average travel speed on the road, that is, the correlation between the traffic volume and the speed.
高速道路等の実際の道路に設置された車両感知器で計測された交通量と速度との関係を縦軸が車速、横軸が交通量を示す２次元平面にプロットし、プロットされた点の中心を結ぶと、図３に示されるようなＱ−Ｖ曲線を得ることができる。一般的に、交通需要が少ない状態では、速度と交通量の関係は直線的に変化し、速度は交通量に対して単調減少する傾向が見られ、交通需要が多い状態では、速度と交通量の関係は２次曲線的に変化し、速度は交通量に対して２次曲線的に増加する傾向が見られる。図３に示されるＱ−Ｖ曲線においては、交通量の増加に対して速度が減少する１次関数と交通量の増加に対して速度が増加する２次関数とを含み、混雑度を前記交通需要として、混雑度に基づいていずれかの関数を選択するようになっている。本実施の形態においては、交通量Ｑと旅行速度としての車速Ｖとの関係は、混雑度が１を超えていて「混んでいる」ときには次の式（７）で表され、混雑度が１以下であって「空いている」ときには次の式（８）で表されることを示している。
Ｖ＝α×Ｑ2 ・・・式（７）
Ｖ＝β×Ｑ＋Ｖｍａｘ ・・・式（８）
なお、α及びβは定数、Ｖｍａｘは指定最高速度である。
The relationship between the traffic volume and speed measured by a vehicle detector installed on an actual road such as an expressway is plotted on a two-dimensional plane where the vertical axis indicates the vehicle speed and the horizontal axis indicates the traffic volume. When the centers are connected, a QV curve as shown in FIG. 3 can be obtained. In general, when traffic demand is low, the relationship between speed and traffic volume changes linearly, and the speed tends to decrease monotonously with traffic volume, and when traffic demand is high, speed and traffic volume. The relationship changes in a quadratic curve, and the speed tends to increase in a quadratic curve with respect to the traffic volume. The QV curve shown in FIG. 3 includes a linear function in which the speed decreases with an increase in traffic volume and a quadratic function in which the speed increases with an increase in traffic volume. As a demand, one of the functions is selected based on the degree of congestion. In the present embodiment, the relationship between the traffic volume Q and the vehicle speed V as the travel speed is expressed by the following equation (7) when the congestion degree exceeds 1 and is “crowded”, and the congestion degree is 1 When it is below and “vacant”, it is represented by the following equation (8).
V = α × Q 2 Formula (7)
V = β × Q + Vmax (8)
Α and β are constants, and Vmax is a designated maximum speed.
また、図３において、Ｖ１はピーク時間交通量の多い方向の車線（図２においては上り方向車線）における混雑時平均旅行速度（図２においては３０〔ｋｍ／ｈ〕）であり、Ｑ１はＶ１に対応する交通量であり、ピーク時間交通量の多い方向の車線（図２においては上り方向車線）におけるピーク時間交通量（図２においては１０００台）である。さらに、Ｑ２はピーク時間交通量の少ない方向の車線（図２においては下り方向車線）におけるピーク時間交通量（図２においては８００台）である。さらに、Ｖ２はＱ２に対応する旅行速度であり、ピーク時間交通量の少ない方向の車線における旅行速度である。図３から、Ｖ２は「混んでいる」ときと「空いている」ときとで異なる数値を採ることが分かる。また、Ｖ１がＶｍａｘを超えているとき、すなわち、Ｖ１＞Ｖｍａｘのときには、Ｖ１＝Ｖｍａｘとする。 In FIG. 3, V1 is an average travel speed during congestion (30 [km / h] in FIG. 2) in a lane in a direction with a high peak hour traffic (upward lane in FIG. 2), and Q1 is V1 And the peak hour traffic volume (1000 cars in FIG. 2) in the lane in the direction with the highest peak hour traffic volume (upward lane in FIG. 2). Further, Q2 is the peak hour traffic volume (800 vehicles in FIG. 2) in the lane in the direction with less peak hour traffic volume (downward lane in FIG. 2). Furthermore, V2 is a travel speed corresponding to Q2, and is a travel speed in a lane in a direction with less peak hour traffic. From FIG. 3, it can be seen that V2 takes different values depending on whether it is “crowded” or “vacant”. When V1 exceeds Vmax, that is, when V1> Vmax, V1 = Vmax.
そこで、前記データ処理装置は、上り混雑度又は下り混雑度に基づいて、前記逆方向の車線が「混んでいる」か「空いている」かを判断する。図２に示される例においては、逆方向の車線が下り方向車線であるので、下り混雑度が１以下であるか否かに基づいて判断する。そして、「混んでいる」ときには、前記式（７）にＱ２を代入すると次の式（９）となる。これにより、ピーク時間交通量の少ない方向の車線における旅行速度の推定値としてＶ２を得ることができる。
Ｖ２＝α×Ｑ２2 ・・・式（９）
また、「空いている」ときには、前記式（８）にＱ２を代入すると次の式（１０）となる。これにより、ピーク時間交通量の少ない方向の車線における旅行速度の推定値としてＶ２を得ることができる。
Ｖ２＝β×Ｑ２＋Ｖｍａｘ ・・・式（１０）
ここで、βは次の式（１１）によって求められる数値である。
β＝（Ｖ１−Ｖｍａｘ）÷Ｑ１ ・・・式（１１）
なお、前述のように、Ｖ１＞Ｖｍａｘのときには、Ｖ１＝Ｖｍａｘとする。
Therefore, the data processing device determines whether the lane in the reverse direction is “crowded” or “vacant” based on the degree of uplink congestion or the degree of downlink congestion. In the example shown in FIG. 2, since the reverse lane is a downward lane, the determination is made based on whether or not the downlink congestion degree is 1 or less. And when it is “crowded”, substituting Q2 into the equation (7) yields the following equation (9). Thereby, V2 can be obtained as an estimated value of travel speed in a lane in a direction with a low peak hour traffic.
V2 = α × Q2 2 Formula (9)
When “free”, substituting Q2 into the equation (8) yields the following equation (10). Thereby, V2 can be obtained as an estimated value of travel speed in a lane in a direction with a low peak hour traffic.
V2 = β × Q2 + Vmax (10)
Here, β is a numerical value obtained by the following equation (11).
β = (V1−Vmax) ÷ Q1 (11)
As described above, when V1> Vmax, V1 = Vmax.
続いて、前記データ処理装置は、ピーク時以外の時間帯としての昼間時間帯及び夜間時間帯における上り方向車線及び下り方向車線の旅行速度の推定値を求める。この場合、上りピーク外交通量及び下りピーク外交通量並びに上り混雑度及び下り混雑度から、前記朝ラッシュ時及び夕ラッシュ時の旅行速度の推定値を求めた場合と同様にして、昼間時間帯及び夜間時間帯の旅行速度の推定値を求める。ただし、昼間時間帯及び夜間時間帯が「混んでいる」ときには、夜間時間帯の旅行速度の推定値を深夜時間帯の旅行速度の推定値と同一にする。 Subsequently, the data processing device obtains estimated values of travel speeds of the upward lane and the downward lane in the daytime time zone and the nighttime time zone as time zones other than the peak time. In this case, in the same way as when the estimated value of the travel speed at the morning rush hour and the evening rush hour is calculated from the traffic volume outside the peak peak and the traffic volume outside the peak peak and the degree of congestion and the degree of traffic congestion in the daytime, And estimate the travel speed during night hours. However, when the daytime time zone and the nighttime zone are “crowded”, the estimated value of the travel speed in the nighttime zone is made the same as the estimated value of the travel speed in the midnight time zone.
続いて、前記データ処理装置は、深夜時間帯における上り方向車線及び下り方向車線の旅行速度の推定値をあらかじめ設定された固定速度、例えば、３０〔ｋｍ／ｈ〕に固定する。なお、固定速度は適宜変更することができる。ただし、深夜時間帯以外の時間帯であって、旅行速度の推定値が前記固定速度より高い時間帯がある場合には、深夜時間帯の旅行速度の推定値を前記時間帯の旅行速度の推定値と同一にする。 Subsequently, the data processing apparatus fixes the estimated value of the traveling speed of the upward lane and the downward lane in the midnight time zone to a preset fixed speed, for example, 30 [km / h]. The fixed speed can be changed as appropriate. However, if there is a time zone other than the midnight time zone and the estimated travel speed is higher than the fixed speed, the estimated travel speed value for the midnight time zone is used as the estimated travel speed for the time zone. Same as value.
これにより、平日における前記（ア）〜（オ）の各時間帯における上り方向車線及び下り方向車線の旅行速度の推定値が、図４〜６に示されるように演算される。図４は、「空いている」ときの各時間帯における上り方向車線又は／及び下り方向車線の旅行速度の推定値の例を示す図である。図４に示される昼間時間帯及び夜間時間帯における旅行速度の推定値は、前述のように、自動車類１２時間交通量、上りピーク時間交通量及び下りピーク時間交通量、並びに、混雑度を利用して演算されたものである。また、図５は、「混んでいる」ときの各時間帯における上り方向車線又は／及び下り方向車線の旅行速度の推定値の例を示す図である。図５に示される夜間時間帯における旅行速度の推定値は、前述のように、深夜時間帯の旅行速度の推定値と同一にしたものである。さらに、図６は、深夜時間帯以外の時間帯における旅行速度の推定値が固定速度より高いときの各時間帯における上り方向車線又は及び下り方向車線の旅行速度の推定値の例を示す図である。図６に示される深夜時間帯における旅行速度の推定値は、前述のように、前記時間帯における固定速度より高い旅行速度の推定値と同一にしたものである。 Thereby, the estimated value of the travel speed of the up direction lane and the down direction lane in each time slot | zone of said (a)-(e) on a weekday is calculated as FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the estimated value of the travel speed of the upward lane and / or the downward lane in each time zone when “free”. As described above, the estimated value of the travel speed in the daytime zone and the nighttime zone shown in FIG. 4 uses the automobile 12-hour traffic volume, the up-peak time traffic volume and the down-peak time traffic volume, and the degree of congestion. Is calculated. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an estimated value of the travel speed of the upward lane and / or the downward lane in each time zone when “crowded”. As described above, the estimated value of the travel speed in the night time zone shown in FIG. 5 is the same as the estimated value of the travel speed in the midnight time zone. Furthermore, FIG. 6 is a diagram illustrating an example of estimated travel speeds in the upward lane and the downward lane in each time zone when the estimated travel speed in a time zone other than the midnight time zone is higher than the fixed speed. is there. As described above, the estimated value of the travel speed in the midnight time zone shown in FIG. 6 is the same as the estimated value of the travel speed higher than the fixed speed in the time zone.
続いて、前記データ処理装置は、図７に示されたようなテーブルにおいて定義された道路種別と渋滞度との関係に従って、各時間帯における上り方向車線及び下り方向車線の旅行速度の推定値、並びに、該当する道路区間の道路種別によって、渋滞度を決定する。前記テーブルでは、東名高速道路等の高速道路においては、車速が４０〔ｋｍ／ｈ〕以下である場合は「渋滞」、４０〔ｋｍ／ｈ〕を超えて６０〔ｋｍ／ｈ〕以下である場合は「混雑」、６０〔ｋｍ／ｈ〕を超えている場合は「渋滞なし」、と定義されている。また、首都高速道路等の都市高速道路においては、車速が２０〔ｋｍ／ｈ〕以下である場合は「渋滞」、２０〔ｋｍ／ｈ〕を超えて４０〔ｋｍ／ｈ〕以下である場合は「混雑」、４０〔ｋｍ／ｈ〕を超えている場合は「渋滞なし」、と定義されている。さらに、一般道においては、車速が１０〔ｋｍ／ｈ〕以下である場合は「渋滞」、１０〔ｋｍ／ｈ〕を超えて２０〔ｋｍ／ｈ〕以下である場合は「混雑」、２０〔ｋｍ／ｈ〕を超えている場合は「渋滞なし」、と定義されている。なお、渋滞度の定義は、図７に示される例に限定されることなく、適宜変更することができる。また、前記テーブルはあらかじめ作成され、データ処理装置の記憶手段に格納されている。これにより、該当する道路区間について、各時間帯における上り方向車線及び下り方向車線の渋滞度が決定される。 Subsequently, according to the relationship between the road type and the degree of congestion defined in the table as shown in FIG. 7, the data processing device estimates the travel speed of the upward lane and the downward lane in each time zone, In addition, the degree of congestion is determined according to the road type of the corresponding road section. In the above table, in a highway such as the Tomei Expressway, when the vehicle speed is 40 km / h or less, “congestion”, when the vehicle speed exceeds 40 km / h and is 60 km / h or less. Is defined as “congested” and “no congestion” when it exceeds 60 km / h. In addition, in urban expressways such as the Metropolitan Expressway, when the vehicle speed is 20 km / h or less, “congestion”, when it exceeds 20 km / h and is 40 km / h or less When “congestion” exceeds 40 [km / h], it is defined as “no congestion”. Furthermore, on general roads, when the vehicle speed is 10 [km / h] or less, “congestion”, and when it exceeds 10 [km / h] and 20 [km / h] or less, “congestion”, 20 [ km / h] is defined as “no traffic jam”. Note that the definition of the degree of congestion is not limited to the example shown in FIG. 7 and can be changed as appropriate. The table is created in advance and stored in the storage means of the data processing apparatus. Thereby, the congestion degree of the up direction lane and the down direction lane in each time slot | zone is determined about the applicable road area.
そして、前記データ処理装置は、演算された旅行速度の推定値、渋滞度等を該当する道路区間に関する交通情報の推定値として格納するデータベースを作成する。これにより、情報表示装置は、前記データベースのデータを使用して、ＶＩＣＳ（Ｒ）情報が提供されていない区間であって道路交通センサスのデータが提供されている道路区間に関して適切な経路案内を行うことができる。また、前記情報表示装置が経路探索機能を有するものである場合には、前記データベースのデータを使用して、適切な経路探索を行うこともできる。 Then, the data processing apparatus creates a database that stores the calculated estimated travel speed, the degree of traffic congestion, and the like as estimated values of traffic information related to the corresponding road section. As a result, the information display device uses the data in the database to provide appropriate route guidance for a road section for which VICS (R) information is not provided and road traffic census data is provided. be able to. When the information display device has a route search function, an appropriate route search can be performed using the data in the database.
次に、具体的な数値例を使用して、各時間帯における上り方向車線及び下り方向車線の旅行速度の推定値を演算した例について説明する。 Next, an example in which estimated values of travel speeds in the upward lane and the downward lane in each time zone are calculated using specific numerical examples will be described.
この場合、ある道路区間についての道路交通センサスのデータが、例えば、
（ａ） 平日自動車類１２時間交通量：１４５１４台
（ｂ−１）上り方向車線に関する平日ピーク時間交通量：６５８〔台／時〕
（ｂ−２）下り方向車線に関する平日ピーク時間交通量：７１４〔台／時〕
（ｂ−３）上下両方向の車線に関する平日ピーク時間交通量：１３７２〔台／時〕
（ｃ） 混雑度：１．２４
（ｄ） 平日における混雑時平均旅行速度：１６．３〔ｋｍ／ｈ〕
であるとする。
In this case, road traffic census data for a certain road section is, for example,
(A) Weekday cars 12-hour traffic volume: 14514 vehicles (b-1) Weekday peak hour traffic volume in the upward lane: 658 [vehicles / hour]
(B-2) Weekday peak hour traffic on the down lane: 714 [units / hour]
(B-3) Weekday peak hour traffic volume on both the upper and lower lanes: 1372 [units / hour]
(C) Congestion degree: 1.24
(D) Average travel speed during weekdays during congestion: 16.3 [km / h]
Suppose that
そして、前記道路交通センサスのデータの数値を前記式（２）及び（３）に代入すると、次の式（１２）及び（１３）となり、上り混雑度及び下り混雑度が求められる。
上り混雑度＝６５８÷｛（６５８＋７１２）÷２｝×１．２４＝１．１９・・式（１２）
下り混雑度＝７１４÷｛（６５８＋７１２）÷２｝×１．２４＝１．２９・・式（１３）
続いて、前記道路交通センサスのデータの数値を前記式（４）に代入すると、次の式（１４）となり、ピーク外交通量が求められる。
ピーク外交通量＝（１４５１４−１３７２）÷１１＝１１９４．７ ・・・式（１４）
続いて、前記道路交通センサスのデータ及び式（１４）の数値を前記式（５）及び（６）に代入すると、次の式（１５）及び（１６）となり、上りピーク外交通量及び下りピーク外交通量が求められる。
上りピーク外交通量＝１１９４．７×（６５８÷１３７２）＝５７２．９・・式（１５）
下りピーク外交通量＝１１９４．７×（７１４÷１３７２）＝６２１．７・・式（１６）
ここで、前記式（ｂ−１）及び（ｂ−２）から、上りピーク交通量＜下りピーク交通量であって、ピーク時間交通量の多い方向の車線が下り方向車線であることが分かる。そのため、次の式（１７）のように、（ｄ）のデータを朝ラッシュ時及び夕ラッシュ時、すなわち、ピーク時における下り方向車線の旅行速度の推定値としての下りピーク時速度とする。
下りピーク時速度＝１６．３〔ｋｍ／ｈ〕 ・・・式（１７）
また、上り方向車線は、式（１２）から混雑度が１．１９であって１を超え、「混んでいる」ことが分かるので、前記式（７）に（ｂ−２）及び（ｄ）のデータの数値を代入すると、次の式（１８）となり、αが求められる。
α＝１６．３÷（７１４）2 ・・・式（１８）
そして、前記式（７）に（ｂ−１）のデータ及び式（１８）の数値を代入すると次の式（１９）となり、ピーク時における上り方向車線の旅行速度の推定値としての上りピーク時速度が求められる。
上りピーク時速度＝１６．３÷（７１４）2 ×（６５８）2 ＝１３．８〔ｋｍ／ｈ〕
・・・式（１９）
また、前記式（７）に式（１５）、（１６）及び（１８）の数値を代入すると次の式（２０）及び（２１）となり、昼間時間帯及び夜間時間帯、すなわち、ピーク時以外における上り方向車線及び下り方向車線の旅行速度の推定値としての上りピーク外速度及び下りピーク外速度が求められる。
上りピーク外速度＝１６．３÷（７１４）2 ×（５７２．９）2 ＝１０．５〔ｋｍ／ｈ〕 ・・・式（２０）
下りピーク外速度＝１６．３÷（７１４）2 ×（６２１．７）2 ＝１２．４〔ｋｍ／ｈ〕 ・・・式（２１）
これにより、平日における各時間帯における旅行速度の推定値は次の（カ）〜（コ）のようになる。
（カ）朝ラッシュ時：上り；１３．８〔ｋｍ／ｈ〕、下り；１６．３〔ｋｍ／ｈ〕
（キ）昼間時間帯： 上り；１０．５〔ｋｍ／ｈ〕、下り；１２．４〔ｋｍ／ｈ〕
（ク）夕ラッシュ時：上り；１３．８〔ｋｍ／ｈ〕、下り；１６．３〔ｋｍ／ｈ〕
（ケ）夜間時間帯： 上り；３０．０〔ｋｍ／ｈ〕、下り；３０．０〔ｋｍ／ｈ〕
（コ）深夜時間帯： 上り；３０．０〔ｋｍ／ｈ〕、下り；３０．０〔ｋｍ／ｈ〕
なお、前記（カ）〜（コ）に示される結果は、混雑度が１を超えていて「混んでいる」ときの結果である。
Then, when the numerical values of the road traffic census data are substituted into the equations (2) and (3), the following equations (12) and (13) are obtained, and the degree of uplink congestion and the degree of downlink congestion are obtained.
Upstream congestion = 658 ÷ {(658 + 712) ÷ 2} × 1.24 = 1.19 Formula (12)
Downstream congestion level = 714 ÷ {(658 + 712) ÷ 2} × 1.24 = 1.29 (Equation (13))
Subsequently, when the numerical value of the road traffic census data is substituted into the equation (4), the following equation (14) is obtained, and the off-peak traffic volume is obtained.
Off-peak traffic volume = (14514-1372) ÷ 11 = 1194.7 Formula (14)
Subsequently, when the road traffic census data and the numerical value of the equation (14) are substituted into the equations (5) and (6), the following equations (15) and (16) are obtained. External traffic is required.
Uphill peak traffic = 1194.7 x (658 ÷ 1372) = 572.9 ··· (15)
Downhill peak traffic volume = 1194.7 x (714 ÷ 1372) = 621.7 ··· Equation (16)
Here, it can be seen from the formulas (b-1) and (b-2) that the lane in the direction where the peak traffic volume is less than the peak traffic volume and the peak hour traffic volume is large is the downlink lane. Therefore, as shown in the following equation (17), the data of (d) is the speed at the time of the down peak as an estimated value of the travel speed of the down direction lane at the morning rush hour and the evening rush hour, that is, at the peak time.
Downhill peak speed = 16.3 [km / h] (17)
Further, it can be seen from the equation (12) that the congestion degree of the upward lane is 1.19, exceeds 1, and is “crowded”. Therefore, in the equation (7), (b-2) and (d) Substituting the numerical values of the data, the following equation (18) is obtained, and α is obtained.
α = 16.3 ÷ (714) 2 Expression (18)
Then, substituting the data of (b-1) and the numerical value of equation (18) into the equation (7) yields the following equation (19), and at the time of up peak as an estimated value of the travel speed of the up lane at the peak time: Speed is required.
Uphill peak speed = 16.3 ÷ (714) 2 × (658) 2 = 13.8 [km / h]
... Formula (19)
Further, substituting the numerical values of the equations (15), (16), and (18) into the equation (7), the following equations (20) and (21) are obtained, and the daytime and nighttime zones, that is, other than the peak time The up-peak off-peak speed and the down-peak off-peak speed as estimated values of the travel speed of the up lane and the down lane are obtained.
Uphill peak outside speed = 16.3 ÷ (714) 2 × (572.9) 2 = 10.5 [km / h] (20)
Downhill peak speed = 16.3 ÷ (714) 2 × (621.7) 2 = 12.4 [km / h] (21)
Thereby, the estimated value of the travel speed in each time slot | zone on a weekday becomes like following (f)-(co).
(F) Morning rush hour: Ascending; 13.8 [km / h], descending; 16.3 [km / h]
(G) Daytime time zone: Up; 10.5 [km / h], Down: 12.4 [km / h]
(H) Evening rush hour: Up; 13.8 [km / h], Down: 16.3 [km / h]
(K) Night time zone: Up; 30.0 [km / h], Down: 30.0 [km / h]
(G) Midnight time zone: Up; 30.0 [km / h], down; 30.0 [km / h]
The results shown in (f) to (c) are the results when the degree of congestion exceeds 1 and is “crowded”.
また、混雑度が１以下であって「空いている」とき、他のデータの数値が前記の例と同一の値であるとすると、前記式（８）から、次の式（２２）となり、βが求められる。
β＝（１６．３−３０．０）÷７１４ ・・・式（２２）
そして、前記式（８）に式（１５）、（１６）及び（２２）の数値を代入すると次の式（２３）及び（２４）となり、ピーク時以外における上り方向車線及び下り方向車線の旅行速度の推定値としての上りピーク外速度及び下りピーク外速度が求められる。
上りピーク外速度＝｛（１６．３−３０．０）÷７１４｝×５７２．９＋３０
＝１９．０〔ｋｍ／ｈ〕 ・・・式（２３）
下りピーク外速度＝｛（１６．３−３０．０）÷７１４｝×６２１．７＋３０
＝１８．１〔ｋｍ／ｈ〕 ・・・式（２４）
これにより、平日における各時間帯における旅行速度の推定値は次の（サ）〜（ソ）のようになる。
（サ）朝ラッシュ時：上り；１３．８〔ｋｍ／ｈ〕、下り；１６．３〔ｋｍ／ｈ〕
（シ）昼間時間帯： 上り；１９．０〔ｋｍ／ｈ〕、下り；１８．１〔ｋｍ／ｈ〕
（ス）夕ラッシュ時：上り；１３．８〔ｋｍ／ｈ〕、下り；１６．３〔ｋｍ／ｈ〕
（セ）夜間時間帯： 上り；１９．０〔ｋｍ／ｈ〕、下り；１８．１〔ｋｍ／ｈ〕
（ソ）深夜時間帯： 上り；３０．０〔ｋｍ／ｈ〕、下り；３０．０〔ｋｍ／ｈ〕
このように、本実施の形態においては、データ処理装置が道路交通センサスのデータに基づいて、道路区間における時間帯毎の旅行速度の推定値を演算し、演算された旅行速度の推定値、渋滞度等を該当する道路区間に関する交通情報の推定値として格納するデータベースを作成するようになっている。そのため、従来では経路案内に使用することができなかった道路交通センサスのデータを、経路案内に使用することができる。これにより、ＶＩＣＳ（Ｒ）情報よりもカバー範囲が広い道路交通センサスのデータを経路案内に使用することができるので、ＶＩＣＳ（Ｒ）情報が提供されていない道路区間に関しても、情報表示装置は、前記データベースのデータを使用することによって、より適切な経路案内を行うことができる。また、前記情報表示装置が経路探索機能を有するものである場合には、前記データベースのデータを使用して、適切な経路探索を行うこともできる。
Further, when the congestion degree is 1 or less and “free”, and the numerical values of the other data are the same values as in the above example, the following equation (22) is obtained from the above equation (8): β is determined.
β = (16.3-30.0) ÷ 714 Equation (22)
Substituting the numerical values of the equations (15), (16), and (22) into the equation (8) yields the following equations (23) and (24), and travels in the upward lane and the downward lane at times other than the peak time. The up-peak off-peak speed and the down-peak off-peak speed are obtained as estimated speed values.
Uphill peak outside speed = {(16.3-30.0) ÷ 714} × 572.9 + 30
= 19.0 [km / h] Formula (23)
Downhill peak speed = {(16.3-30.0) ÷ 714} × 621.7 + 30
= 18.1 [km / h] Formula (24)
Thereby, the estimated value of the travel speed in each time slot | zone on a weekday becomes like the following (sa)-(so).
(Sa) Morning rush hour: Up; 13.8 [km / h], down: 16.3 [km / h]
(H) Daytime time zone: Up; 19.0 [km / h], down; 18.1 [km / h]
(Su) Evening rush hour: Up; 13.8 [km / h], down: 16.3 [km / h]
(C) Night time zone: Ascending; 19.0 [km / h], descending; 18.1 [km / h]
(Geo) Midnight time zone: Ascending; 30.0 [km / h], descending; 30.0 [km / h]
As described above, in the present embodiment, the data processing device calculates the estimated value of the travel speed for each time zone in the road section based on the data of the road traffic census, and the calculated estimated value of the travel speed, the traffic jam A database for storing the degree or the like as an estimated value of traffic information regarding the corresponding road section is created. Therefore, road traffic census data that could not be used for route guidance in the past can be used for route guidance. As a result, road traffic census data having a wider coverage than the VICS (R) information can be used for route guidance. Therefore, the information display device can also be used for road sections for which VICS (R) information is not provided. By using the data in the database, more appropriate route guidance can be performed. When the information display device has a route search function, an appropriate route search can be performed using the data in the database.
また、前記データ処理装置は、膨大な道路交通センサスのデータの中から、わずかな種類のデータ、すなわち、交通量及び混雑度に基づいて交通情報の推定値を演算する。そのため、前記データ処理装置の処理負担が軽く、短時間で容易に前記データベースを作成することができる。より詳細には、平日及び休日のそれぞれについて、自動車類１２時間交通量、ピーク時間交通量、混雑度、混雑時平均旅行速度及び指定最高速度のみを使用して、時間帯毎の旅行速度の推定値を演算することができる。 In addition, the data processing device calculates an estimated value of traffic information based on a small amount of data, that is, the traffic volume and the degree of congestion, from a huge amount of road traffic census data. Therefore, the processing load on the data processing device is light, and the database can be created easily in a short time. More specifically, for each weekday and holiday, the travel speed is estimated for each time zone using only the 12-hour traffic volume for cars, peak hour traffic volume, congestion, average travel speed during congestion, and designated maximum speed. The value can be calculated.
さらに、平日及び休日のそれぞれについて、時間帯毎に上り方向車線及び下り方向車線の旅行速度の推定値を得ることができるので、きめ細かな交通情報の推定値を格納するデータベースを作成することができる。そのため、情報表示装置は、前記データベースのデータを使用することによって、きめ細かな経路案内を行うことができる。 Furthermore, since it is possible to obtain estimated values for the travel speed of the upward lane and the downward lane for each time zone for each weekday and holiday, it is possible to create a database for storing detailed traffic information estimates. . Therefore, the information display device can perform detailed route guidance by using the data in the database.
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同じ構造を有するものについては、同じ符号を付与することによってその説明を省略する。また、前記第１の実施の形態と同じ動作及び同じ効果についても、その説明を省略する。 Next, a second embodiment of the present invention will be described. In addition, about the thing which has the same structure as 1st Embodiment, the description is abbreviate | omitted by providing the same code | symbol. The description of the same operation and the same effect as those of the first embodiment is also omitted.
図８は本発明の第２の実施の形態におけるデータ処理装置の処理する道路交通センサスのデータの内容を示す図である。 FIG. 8 is a diagram showing the contents of road traffic census data processed by the data processing apparatus according to the second embodiment of the present invention.
本実施の形態において、データ処理装置は、図８に示されるような道路交通センサスのデータを処理して、データベースを作成するようになっている。この場合、（ｂ）及び（ｈ）のデータ、すなわち、平日ピーク時間交通量及び休日ピーク時間交通量が、上り方向車線と下り方向車線についての区別がないデータとなっている点を除いて、前記第１の実施の形態における道路交通センサスのデータと同様である。つまり、本実施の形態においては、上り方向車線と下り方向車線についての区別がない平日ピーク時間交通量及び休日ピーク時間交通量を処理して道路における時間帯毎の旅行速度の推定値を演算する。そのため、前記データ処理装置は、上り方向車線と下り方向車線とを区別した旅行速度の推定値を得ることはできず、上り方向車線と下り方向車線との区別がない旅行速度の推定値を得るようになっている。 In the present embodiment, the data processing apparatus processes road traffic census data as shown in FIG. 8 to create a database. In this case, except that the data of (b) and (h), that is, the weekday peak hour traffic volume and the holiday peak hour traffic volume are data with no distinction between the upward lane and the downward lane, It is the same as the road traffic census data in the first embodiment. In other words, in this embodiment, weekday peak hour traffic volume and holiday peak hour traffic volume that have no distinction between the upward lane and the downward lane are processed to calculate an estimated value of travel speed for each time zone on the road. . Therefore, the data processing apparatus cannot obtain an estimated value of travel speed that distinguishes an upward lane from a downward lane, and obtains an estimated value of travel speed that does not distinguish between an upward lane and a downward lane. It is like that.
本実施の形態においても、データ処理装置には、まず、前記第１の実施の形態と同様に、前記（１）（ア）〜（オ）並びに（２）（ア）及び（イ）のような時間帯の定義が入力される。 Also in the present embodiment, the data processing apparatus, first, as in the first embodiment, (1) (a) to (e) and (2) (a) and (b) A time zone definition is entered.
続いて、前記データ処理装置は、前述のように定義された各時間帯の旅行速度の推定値を演算する。なお、説明の都合上、平日についてのみ説明し、休日については説明を省略する。まず、前記データ処理装置は、ピーク時の時間帯における片方向車線の交通量としてのピーク時間交通量（片方向）、及び、ピーク時以外の時間帯における片方向車線の交通量としてのピーク外交通量（片方向）を求める。この場合、（ａ）のデータとしての自動車類１２時間交通量、及び、（ｂ）のデータとしてのピーク時間交通量を利用して、次の式（２５）及び（２６）によってピーク時間交通量（片方向）及びピーク外交通量（片方向）を算出する。
ピーク時間交通量（片方向）＝ピーク時間交通量÷２ ・・・式（２５）
ピーク外交通量（片方向）＝（自動車類１２時間交通量−ピーク時間交通量）
÷１１〔時間〕 ・・・式（２６）
なお、ピーク時が１時間であると仮定して、ピーク外交通量（片方向）が算出されている。
Subsequently, the data processing device calculates an estimated value of the travel speed in each time zone defined as described above. For convenience of explanation, only weekdays will be explained, and explanations on holidays will be omitted. First, the data processing device includes a peak hour traffic volume (one-way) as a one-way traffic volume in a peak time zone, and a peak diplomatic traffic as a one-way traffic volume in a non-peak time zone. Find the volume (one way). In this case, by using the automobile 12-hour traffic volume as the data (a) and the peak hour traffic volume as the data (b), the peak hour traffic volume according to the following equations (25) and (26): (One-way) and off-peak traffic (one-way) are calculated.
Peak hour traffic volume (one direction) = Peak hour traffic volume ÷ 2 Equation (25)
Off-peak traffic volume (one direction) = (Automobile 12-hour traffic volume-Peak-time traffic volume)
÷ 11 [time] ・ ・ ・ Formula (26)
Note that the traffic volume outside the peak (one direction) is calculated on the assumption that the peak time is one hour.
続いて、前記データ処理装置は、（ｄ）のデータとしての混雑時平均旅行速度を朝ラッシュ時及び夕ラッシュ時における旅行速度の推定値であるとする。そして、前記データ処理装置は、混雑度に応じて、昼間時間帯及び夜間時間帯の旅行速度の推定値を、図３に示されるようなＱ−Ｖ曲線に従って算出する。 Subsequently, the data processing device assumes that the average travel speed at the time of congestion as the data of (d) is an estimated value of the travel speed at the morning rush hour and the evening rush hour. Then, the data processing device calculates the estimated value of the travel speed in the daytime time zone and the nighttime time zone according to the QV curve as shown in FIG. 3 according to the degree of congestion.
この場合、混雑度が１を超えていて「混んでいる」ときには、次の式（２７）によって、昼間時間帯及び夜間時間帯の旅行速度の推定値としてＶ２を得ることができる。
Ｖ２＝α×Ｑ２2 ・・・式（２７）
なお、該式（２７）は、前記第１の実施の形態における式（９）と同様である。ここで、Ｑ２はピーク外交通量（片方向）量であり、また、αは次の式（２８）によって求められる数値である。
α＝Ｖ１÷Ｑ１2 ・・・式（２８）
なお、Ｖ１は混雑時平均旅行速度であり、Ｑ１はピーク時間交通量（片方向）である。
In this case, when the degree of congestion exceeds 1 and is “crowded”, V2 can be obtained as the estimated value of the travel speed in the daytime and nighttime hours by the following equation (27).
V2 = α × Q2 2 Formula (27)
The equation (27) is the same as the equation (9) in the first embodiment. Here, Q2 is the peak non-peak traffic volume (one-way), and α is a numerical value obtained by the following equation (28).
α = V1 ÷ Q1 2 Formula (28)
In addition, V1 is an average travel speed at the time of congestion, and Q1 is a peak hour traffic volume (one direction).
また、混雑度が１以下であって「空いている」ときには、次の式（２９）によって、昼間時間帯及び夜間時間帯の旅行速度の推定値としてＶ２を得ることができる。
Ｖ２＝β×Ｑ２＋Ｖｍａｘ ・・・式（２９）
なお、該式（２９）は、前記第１の実施の形態における式（１０）と同様である。ここで、βは次の式（３０）によって求められる数値である。
β＝（Ｖ１−Ｖｍａｘ）÷Ｑ１ ・・・式（３０）
なお、該式（３０）は、前記第１の実施の形態における式（１１）と同様である。
Further, when the degree of congestion is 1 or less and “vacant”, V2 can be obtained as an estimated value of the travel speed in the daytime period and the nighttime period by the following equation (29).
V2 = β × Q2 + Vmax Expression (29)
The equation (29) is the same as the equation (10) in the first embodiment. Here, β is a numerical value obtained by the following equation (30).
β = (V1−Vmax) ÷ Q1 (30)
The equation (30) is the same as the equation (11) in the first embodiment.
ただし、「混んでいる」ときには、夜間時間帯の旅行速度の推定値を深夜時間帯の旅行速度の推定値と同一にする。 However, when it is “crowded”, the estimated value of the travel speed in the night time zone is made the same as the estimated value of the travel speed in the midnight time zone.
続いて、前記データ処理装置は、深夜時間帯における旅行速度の推定値を道路種別毎にあらかじめ設定された固定速度に固定する。該固定速度は、例えば、東名高速道路等の高速道路においては８０〔ｋｍ／ｈ〕、首都高速道路等の都市高速道路においては６０〔ｋｍ／ｈ〕、一般道においては３０〔ｋｍ／ｈ〕である。なお、前記都市高速道路は、有料道路及び一般ハイウェイ対象路線を含むものである。また、固定速度は適宜変更することができる。ただし、深夜時間帯以外の時間帯であって、旅行速度の推定値が前記固定速度より高い時間帯がある場合には、深夜時間帯の旅行速度の推定値を前記時間帯の旅行速度の推定値と同一にする。 Subsequently, the data processing device fixes the estimated value of the travel speed in the midnight time zone to a fixed speed set in advance for each road type. The fixed speed is, for example, 80 [km / h] on a highway such as the Tomei Expressway, 60 [km / h] on an urban highway such as the Metropolitan Expressway, and 30 [km / h] on a general road. It is. The city expressway includes toll roads and general highway target routes. Further, the fixed speed can be changed as appropriate. However, if there is a time zone other than the midnight time zone and the estimated travel speed is higher than the fixed speed, the estimated travel speed value for the midnight time zone is used as the estimated travel speed for the time zone. Same as value.
続いて、前記データ処理装置は、図７に示されたようなテーブルにおいて定義された道路種別と渋滞度との関係に従って、各時間帯における旅行速度の推定値、並びに、該当する道路区間の道路種別によって、渋滞度を決定する。これにより、該当する道路区間について、各時間帯における渋滞度が決定される。 Subsequently, according to the relationship between the road type defined in the table as shown in FIG. 7 and the degree of congestion, the data processing device calculates the estimated travel speed in each time zone and the road in the corresponding road section. The degree of congestion is determined according to the type. Thereby, the congestion degree in each time slot | zone is determined about the applicable road area.
そして、前記データ処理装置は、演算された旅行速度の推定値、渋滞度等を該当する道路区間に関する交通情報の推定値として格納するデータベースを作成する。 Then, the data processing apparatus creates a database that stores the calculated estimated travel speed, the degree of traffic congestion, and the like as estimated values of traffic information related to the corresponding road section.
このように、本実施の形態においては、上り方向車線と下り方向車線についての区別がない平日ピーク時間交通量及び休日ピーク時間交通量を処理して、該当する道路区間における時間帯毎の旅行速度の推定値を演算するようになっている。そのため、入手可能な道路交通センサスのデータが上り方向車線と下り方向車線についての区別がない大まかなものであっても、データベースを作成することができる。 Thus, in the present embodiment, the weekday peak hour traffic volume and the holiday peak hour traffic volume that have no distinction between the upward lane and the downward lane are processed, and the travel speed for each time zone in the corresponding road section. The estimated value is calculated. Therefore, a database can be created even if the available road traffic census data is rough without any distinction between the upward lane and the downward lane.
また、より少ない道路交通センサスのデータを使用するので、前記データ処理装置の処理負担がより軽くなり、より短時間で容易に前記データベースを作成することができる。さらに、データベースのデータが上り方向車線と下り方向車線についての区別がないものとなるので、データベースのデータ容量を削減することができる。そのため、前記データベースのデータを使用して経路案内を行う情報表示装置の処理負担を軽くすることができる。 In addition, since less road traffic census data is used, the processing load of the data processing device is reduced, and the database can be easily created in a shorter time. Furthermore, since the data in the database has no distinction between the upward lane and the downward lane, the data capacity of the database can be reduced. Therefore, the processing load of the information display device that performs route guidance using the data in the database can be reduced.
なお、前記第１及び第２の実施の形態においては、交通量をピーク時間交通量とピーク外交通量を含む１２時間交通量とに識別し、ピーク時間帯における旅行速度の推定値とピーク外時間帯における旅行速度の推定値とを算出する例について説明したが、交通量をピーク時間交通量とピーク外交通量を含む１２時間交通量とに識別しない交通量として、ピーク時間帯とピーク外時間帯とを識別しない旅行速度の推定値とを算出することもできる。 In the first and second embodiments, the traffic volume is identified as the peak hour traffic volume and the 12 hour traffic volume including the off-peak traffic volume, and the estimated value of the travel speed in the peak time zone and the off-peak traffic volume. The example of calculating the estimated value of the travel speed in the time zone has been described. However, as the traffic volume that does not distinguish the traffic volume from the peak hour traffic volume and the 12 hour traffic volume including the off-peak traffic volume, It is also possible to calculate an estimated value of travel speed that does not distinguish the time zone.
また、前記第１及び第２の実施の形態においては、交通量を上りピーク時間交通量と下りピーク時間交通量とに識別し、上り方向車線における旅行速度の推定値と下り方向車線における旅行速度の推定値とを算出する例について説明したが、交通量を上りピーク時間交通量と下りピーク時間交通量とに識別しない交通量として、上り方向車線と下り方向車線とを識別しない旅行速度の推定値とを算出することもできる。 Further, in the first and second embodiments, the traffic volume is identified as the up peak time traffic volume and the down peak time traffic volume, and the estimated travel speed in the up lane and the travel speed in the down lane. The example of calculating the estimated value of the travel speed has been explained, but the travel speed estimation that does not distinguish the upward lane and the downward lane as the traffic volume that does not distinguish the traffic volume between the upstream peak time traffic volume and the downstream peak time traffic volume The value can also be calculated.
さらに、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々変形させることが可能であり、それらを本発明の範囲から排除するものではない。 Furthermore, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made based on the spirit of the present invention, and they are not excluded from the scope of the present invention.
Claims (11)
（ｂ）取得された道路交通量調査データに基づき、交通量と速度との相関に従って、前記道路区間に関する交通情報の推定値を演算するデータ処理手段と、
（ｃ）演算された交通情報の推定値を含むデータベースを作成するデータベース作成手段とを有することを特徴とするデータ処理装置。 (A) data acquisition means for acquiring road traffic volume survey data relating to a predetermined road section including traffic volume and congestion degree;
(B) data processing means for calculating an estimated value of traffic information related to the road section according to the correlation between traffic volume and speed based on the acquired road traffic volume survey data;
(C) A data processing apparatus comprising database creation means for creating a database including the calculated estimated value of traffic information.
（ｂ）前記データ処理手段は、前記混雑度に基づいて関数を選択して、前記道路区間に関する交通情報の推定値を演算する請求項１に記載のデータ処理装置。 (A) The correlation between the traffic volume and the speed includes a linear function in which the speed decreases with an increase in the traffic volume and a quadratic function in which the speed increases with an increase in the traffic volume,
(B) The data processing device according to claim 1, wherein the data processing means selects a function based on the degree of congestion and calculates an estimated value of traffic information related to the road section.
（ｂ）前記データ処理手段は、前記上り交通量及び下り交通量に基づいて上り混雑度及び下り混雑度を算出し、前記上り交通量及び下り交通量並びに上り混雑度及び下り混雑度に基づいて、上り方向車線における前記旅行速度の推定値及び下り方向車線における前記旅行速度の推定値を算出する請求項１〜３のいずれか１項に記載のデータ処理装置。 (A) The road traffic survey data includes upstream traffic and downstream traffic,
(B) The data processing means calculates an uplink congestion degree and a downlink congestion degree based on the uplink traffic volume and the downlink traffic volume, and based on the uplink traffic volume and the downlink traffic volume, the uplink congestion degree, and the downlink congestion degree. The data processing device according to claim 1, wherein the estimated value of the travel speed in the upward lane and the estimated value of the travel speed in the downward lane are calculated.
（ｂ）前記データ処理手段は、前記上りピーク時間交通量及び下りピーク時間交通量に基づいて上り混雑度及び下り混雑度を算出し、前記上りピーク時間交通量及び下りピーク時間交通量並びに上り混雑度及び下り混雑度に基づいて、ピーク時間帯の上り方向車線における前記旅行速度の推定値及びピーク時間帯の下り方向車線における前記旅行速度の推定値を算出する請求項４に記載のデータ処理装置。 (A) The road traffic volume survey data includes an upstream peak hour traffic volume and a downstream peak hour traffic volume,
(B) The data processing means calculates an uplink congestion degree and a downlink congestion degree based on the uplink peak hour traffic volume and the downlink peak hour traffic volume, and the uplink peak hour traffic volume, downlink peak hour traffic volume, and uplink congestion. 5. The data processing device according to claim 4, wherein an estimated value of the travel speed in an upward lane in a peak time zone and an estimated value of the travel speed in a downward lane in a peak time zone are calculated based on the degree and the degree of down traffic congestion. .
（ｂ）前記データ処理手段は、前記混雑度が１を超えるときは以下の式（Ａ）に従って前記旅行速度の推定値を算出し、前記混雑度が１以下であるときは以下の式（Ｂ）に従って前記旅行速度の推定値を算出する請求項５に記載のデータ処理装置。
Ｖ＝α×Ｑ2 ・・・式（Ａ）
Ｖ＝β×Ｑ＋Ｖｍａｘ ・・・式（Ｂ）
｛ただし、Ｖは旅行速度の推定値であり、Ｑは交通量であり、Ｖｍａｘは最高指定速度であり、Ｖ１を混雑時平均旅行速度とし、Ｑ１をＶ１に対応する交通量とすると、αは以下の式（Ｃ）で示され、βは以下の式（Ｄ）で示される。
α＝Ｖ１÷Ｑ１2 ・・・式（Ｃ）
β＝（Ｖ１−Ｖｍａｘ）÷Ｑ１ ・・・式（Ｄ）｝ (A) The road traffic survey data includes the maximum designated speed and the average travel speed during congestion,
(B) The data processing means calculates an estimated value of the travel speed according to the following equation (A) when the congestion degree exceeds 1, and when the congestion degree is 1 or less, The data processing device according to claim 5, wherein the estimated travel speed is calculated according to
V = α × Q 2 Formula (A)
V = β × Q + Vmax Formula (B)
{Where V is the estimated travel speed, Q is the traffic volume, Vmax is the maximum specified speed, V1 is the average travel speed during congestion, and Q1 is the traffic volume corresponding to V1, α is It is represented by the following formula (C), and β is represented by the following formula (D).
α = V1 ÷ Q1 2 Formula (C)
β = (V1−Vmax) ÷ Q1 Formula (D)}
（ｂ）前記データ処理手段は、前記ピーク時間交通量及びピーク外交通量並びに混雑度に基づいて、ピーク外時間帯における前記旅行速度の推定値を算出する請求項１〜３のいずれか１項に記載のデータ処理装置。 (A) The road traffic survey data includes peak hour traffic and off-peak traffic,
(B) The said data processing means calculates the estimated value of the said travel speed in an off-peak time zone based on the said peak hour traffic volume, off-peak traffic volume, and a congestion degree. The data processing apparatus described in 1.
（ｂ）前記データ処理手段は、前記上りピーク時間交通量及び下りピーク時間交通量に基づいて、上り混雑度及び下り混雑度を算出し、
（ｂ−１）前記ピーク時間交通量及び１２時間交通量に基づいて、ピーク外交通量を算出し、
（ｂ−２）前記ピーク時間交通量、上りピーク時間交通量、下りピーク時間交通量及びピーク外交通量に基づいて、上りピーク外交通量及び下りピーク外交通量を算出し、
（ｂ−３）前記上り混雑度及び下り混雑度並びに上りピーク外交通量及び下りピーク外交通量に基づいて、ピーク外時間帯の上り方向車線における前記旅行速度の推定値及びピーク外時間帯の下り方向車線における前記旅行速度の推定値を算出する請求項７に記載のデータ処理装置。 (A) The road traffic volume survey data includes peak hour traffic volume, upstream peak hour traffic volume, downstream peak hour traffic volume and 12 hour traffic volume,
(B) The data processing means calculates an uplink congestion degree and a downlink congestion degree based on the uplink peak hour traffic volume and the downlink peak hour traffic volume,
(B-1) Based on the peak hour traffic volume and the 12 hour traffic volume, the off-peak traffic volume is calculated,
(B-2) Based on the peak hour traffic volume, the upstream peak hour traffic volume, the downstream peak hour traffic volume, and the non-peak traffic volume, the upstream peak traffic volume and the downward peak traffic volume are calculated,
(B-3) Based on the uplink congestion level and the downlink congestion level, the up-peak peak traffic volume, and the downstream down-peak traffic volume, the estimated value of the travel speed and the off-peak time zone in the upward lane in the off-peak time zone The data processing apparatus according to claim 7, wherein an estimated value of the travel speed in a down lane is calculated.
（ｂ）前記データ処理手段は、前記混雑度が１を超えるときは以下の式（Ａ）に従って前記旅行速度の推定値を算出し、前記混雑度が１以下であるときは以下の式（Ｂ）に従って前記旅行速度の推定値を算出する請求項５に記載のデータ処理装置。
Ｖ＝α×Ｑ2 ・・・式（Ａ）
Ｖ＝β×Ｑ＋Ｖｍａｘ ・・・式（Ｂ）
｛ただし、Ｖは旅行速度の推定値であり、Ｑは交通量であり、Ｖｍａｘは最高指定速度であり、Ｖ１を混雑時平均旅行速度とし、Ｑ１をＶ１に対応する交通量とすると、αは以下の式（Ｃ）で示され、βは以下の式（Ｄ）で示される。
α＝Ｖ１÷Ｑ１2 ・・・式（Ｃ）
β＝（Ｖ１−Ｖｍａｘ）÷Ｑ１ ・・・式（Ｄ）｝ (A) The road traffic survey data includes the maximum designated speed and the average travel speed during congestion,
(B) The data processing means calculates an estimated value of the travel speed according to the following equation (A) when the congestion degree exceeds 1, and when the congestion degree is 1 or less, The data processing device according to claim 5, wherein the estimated travel speed is calculated according to
V = α × Q 2 Formula (A)
V = β × Q + Vmax Formula (B)
{Where V is the estimated travel speed, Q is the traffic volume, Vmax is the maximum specified speed, V1 is the average travel speed during congestion, and Q1 is the traffic volume corresponding to V1, α is It is represented by the following formula (C), and β is represented by the following formula (D).
α = V1 ÷ Q1 2 Formula (C)
β = (V1−Vmax) ÷ Q1 Formula (D)}
（ｂ）取得されたデータベースのデータを使用して、設定された目的地までの経路案内処理を実行する経路案内処理実行手段と、
（ｃ）実行された経路案内処理の結果を表示する表示手段とを有することを特徴とする情報表示装置。 (A) data acquisition means for acquiring data of a database created by the data processing device according to any one of claims 1 to 9;
(B) route guidance processing execution means for executing route guidance processing to a set destination using the acquired database data;
(C) An information display device comprising display means for displaying a result of the route guidance processing executed.
（ｂ）演算された交通情報の推定値を含むデータベースを作成することを特徴とするデータベース作成方法。 (A) processing road traffic volume survey data related to a predetermined road section including traffic volume and congestion, and calculating an estimated value of traffic information related to the road section;
(B) A database creation method characterized by creating a database including the calculated estimated value of traffic information.
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