JP2006251941A - 交通情報システム - Google Patents

Abstract

【課題】
解決しようとする課題は、欠損率の高いプローブ交通情報の利用に際し、現況のプローブ交通情報が収集されなかった道路リンクにおける交通情報の推定において、他の道路リンクで収集された現況のプローブ交通情報を精度良く反映することができない点である。
【解決手段】
過去に収集されたプローブ交通情報について主成分分析を行い、複数の道路リンクの間で相関をもって変化する交通情報の成分を、かかるリンク群の交通情報に関する基底として算出する。また、当該リンク群における現況のプローブ交通情報に関する各基底の合成強度を、各基底に対する現況のプローブ交通情報の射影によって算出する。かかる合成強度を係数として各基底を線形合成することで、当該リンク群における推定交通情報を算出し、現況のプローブ交通情報の欠損したリンクについては、かかる推定交通情報を提供する。
【選択図】図１

Description

本発明は、プローブカーによりデータが収集されなかった道路リンクの交通情報の推定を行うシステムに関するものである。

路上センサによって交通情報を収集するＶＩＣＳなどのシステムに対して、プローブカーシステムはより広範囲の交通情報をより低コストで収集することができる。しかしながら、プローブカーの走行位置とタイミングは確率的なものであるため、収集されるプローブ交通情報のデータ系列には空間的，時間的な欠損が生じる。たとえば、ある１つの道路リンクにおける交通情報の時系列データに着目した場合、時刻によってプローブカーが走っていることもあれば、走っていないこともあるため、収集された交通情報の時系列データにはたびたび欠損値が生じる。また、ある瞬間の複数の道路リンクに着目した場合には、プローブカーが走っているリンク（交通情報が収集されたリンク）もあれば、そうではないリンク（交通情報が収集されていないリンク）もあるため、空間的なデータ系列に欠損値が生じる。カーナビへの情報提示、あるいは経路探索などの用途において、交通情報に欠損があると適切な処理ができないため、これらの用途にプローブ交通情報を利用する場合には、交通情報の欠損したリンクについて何らかの推定情報を提供する必要がある。

ＶＩＣＳのように路上センサで収集される交通情報から、他の道路リンクの交通情報を推定する方法としては、たとえば特許文献１がある。これは道路リンクの接続関係に基づいて、交通情報の欠損したリンクにおける交通情報を、上流・下流のリンク、あるいは並走リンクの交通情報から推定するというものである。一方、非特許文献１では、道路リンクの接続関係に依存せず、プローブ交通情報のみを用いた推定方法として、プローブ交通情報の統計利用について述べられている。これは、プローブ交通情報をＶＩＣＳに準拠した交通情報に加工して蓄積し、現況情報が収集されたときは現況情報を、現況情報が収集されなかったときは、統計処理された過去の交通情報を代わりに提供するというものである。他にも、簡易な推定手法として、プローブ交通情報が更新されるまで、過去のプローブ交通情報を提供し続けるという方法もある。

しかしながら、これら従来の推定技術には次のような問題がある。一つには、プローブ交通情報のデータ系列に占める欠損値の比率（欠損率）が高い場合には、道路リンクの接続関係に基づく推定はできないということである。欠損率は、時間的な欠損率の場合、ある道路リンクについて、１日あたりのプローブ交通情報の更新回数に占める、更新間隔中にプローブ交通情報が収集できなかった回数である。また、空間的な欠損率は、道路リンクの管理単位（例えば地図メッシュ単位など）に含まれる全道路リンク数に占める、プローブ交通情報の更新間隔内にプローブ交通情報が収集できなかった道路リンクの数である。たとえば、日本全国で１０万台のプローブカーを用意した場合でも、プローブ交通情報の更新頻度は１道路リンク当たり平均して１時間に１回程度である。これをＶＩＣＳと同程度の５分周期の交通情報として利用しようとすると、空間的な欠損率は９０％以上に達し、ある道路リンクの交通情報を周辺リンクから推定しようにも、近隣のリンクの交通情報が全て欠損した状態が頻繁に生じる。かといって、離れた道路リンクとの接続関係に基づいて推定を行うと、道路リンクの接続関係が複雑な地域においては、推定精度が著しく低下し、推定情報が現況の交通状況と大きく乖離する。一方、過去のプローブ交通情報を統計利用すれば、プローブ交通情報の欠損率が高い状態でも推定が可能だが、統計処理されたプローブ交通情報は必ずしも現況を表すものではない。

特開平７−１２９８９３号公報 柘植ほか「カーナビゲーションの可能性を広げる新情報提供システム」，自動車技術，Ｖol.５８，Ｎo.２，pp.４４−４８，２００４年２月．

本発明は、欠損率の高いプローブ交通情報の利用に際し、現況のプローブ交通情報が収集されなかった道路リンクにおける交通情報の推定において、他の道路リンクで収集された現況のプローブ交通情報を精度良く反映することを課題としている。

過去に収集されたプローブ交通情報について主成分分析を行い、複数の道路リンクの間で相関をもって変化する交通情報の成分を、かかるリンク群の交通情報に関する基底として算出する。また、当該リンク群における現況のプローブ交通情報に関する各基底の合成強度を、各基底に対する現況のプローブ交通情報の射影によって算出する。かかる合成強度を係数として各基底を線形合成することで、当該リンク群における推定交通情報を算出し、現況のプローブ交通情報が欠損したリンクについては、かかる推定交通情報を現況のプローブ交通情報の代わりに提供する。

道路リンクの接続関係に依存することなく、過去に蓄積されたプローブ交通情報を利用して、現況のプローブ交通情報が収集されなかった道路リンクにおける交通情報を、他の道路リンクにおいて収集された現況のプローブ交通情報から、道路リンク間の交通情報の相関に基づいて精度良く推定できるという利点がある。

以下、本発明を用い、過去に蓄積されたプローブ交通情報から道路リンク間の交通情報の相関を算出し、かかる相関に基づいて、現況のプローブ交通情報が収集されなかった道路リンクの交通情報を、他の道路リンクにおいて収集された現況のプローブ交通情報から推定して、現況のプローブ交通情報の代わりに提供する装置の構成を説明する。

図１は、本発明を用いた、プローブ交通情報が収集されなかった道路リンクの交通情報を補完する交通情報システム１００の構成図である。現況情報データベース１０２は、タクシー，バス，自家用車などによって収集された交通情報を現況のプローブ交通情報として記録するデータベースである（以下、データベースをＤＢと略記する）。現況情報ＤＢ１０２には、プローブカーから送られてくる車両情報（時刻，走行速度，走行位置の座標情報など）を走行位置に対応する道路リンクごとに分けて記憶し、計測間隔毎に更新する。過去情報ＤＢ１０１は、過去のプローブ交通情報を記録したデータベースである。過去情報ＤＢに記録されるプローブ交通情報は、現況の交通情報として収集された交通情報であり、現況のプローブ交通情報が過去情報ＤＢに記録されるタイミングは、現況のプローブ交通情報の更新サイクル毎に記録するか、あるいは、１時間単位，１日単位，１週間単位などの間隔で一旦更新サイクル毎の現況のプローブ交通情報を集計した上で記録するなど、その間隔は任意に設定可能である。

基底演算装置１０３は、複数の道路リンクにおける過去のプローブ交通情報を対象として主成分分析を行い、分析対象とした複数の道路リンク（以下、リンク群と呼ぶ）において相関をもって変化する交通情報の成分を、そのリンク群に関する基底として出力する。ここで分析対象とする交通情報は、リンクの旅行時間などが代表的なものであるが、他に平均速度，渋滞度などであっても良い。基底演算装置１０３が処理を行う周期は、１日ごと、１週間ごとなど任意であるが、周期が短いほど、道路構造の変化や季節の変化を、速やかに基底に反映することができる。基底を演算するもととなる過去の交通情報の時間的な範囲も任意だが、曜日の変化を反映した基底を生成するには、１週間分の交通情報が必要である。また、１週間だけでは、事故や工事などによる特異な渋滞があった場合に、それが基底に強く影響を与えるので、その影響を軽減するには、２週間から１ヶ月程度の交通情報を蓄積し、それをもとに基底を生成する。

基底演算装置１０３において、分析対象データの１サンプルは、分析対象とする領域に存在する道路リンクについて同じタイミングで収集されたプローブ交通情報である。分析対象とする領域は、通常地図の各メッシュを単位とするが、行政区画毎、あるいは主要道路周辺など、分析する道路リンクが特定できれば良く、その形状には制限されない。また、分析対象の道路リンク数が、１サンプル当たりの変数の数に相当する。即ち、過去のＮ回の収集タイミングにおいてＭ本の道路リンクで収集されたプローブ交通情報は、Ｎサンプル，Ｍ変数のデータであり、かかるデータに対して主成分分析を行うと、Ｐ個(Ｐ≪Ｍ)の基底が得られる。主成分分析によって得られるこれらの基底は、その線形合成によって元データの任意のサンプルを近似する性質を持つ。また、基底のそれぞれは元データの各変数と対応するＭ個の要素から構成され、１つの基底の構成要素は、元データの各変数の間で相関をもって変化する成分である。即ち、収集タイミングｎにおけるリンク１〜Ｍの交通情報Ｘ（ｎ）を、各リンクｍにおける交通情報ｘ（ｎ，ｍ）から構成されたベクトル
Ｘ（ｎ）＝［ｘ（ｎ，１），ｘ（ｎ，２），…，ｘ（ｎ，Ｍ）］ …（式１）
とし、ｐ番目の基底Ｗ（ｐ）を、リンクｍに関する基底の要素ｗ（ｐ，ｍ）によるベクトル
Ｗ（ｐ）＝［ｗ（ｐ，１），ｗ（ｐ，２），…，ｗ（ｐ，Ｍ）］ …（式２）
で表すと、
Ｘ（ｎ）≒ａ（ｎ，１）×Ｗ（１）＋ａ（ｎ，２）×Ｗ（２）＋ … ＋ａ(ｎ，Ｐ) ×Ｗ（Ｐ） …（式３）
である。ただし、ａ（ｎ，ｐ）はある収集タイミングｎにおける基底の線形合成におけるｐ番目の基底の合成強度である。このような主成分分析の性質は、本実施例においては、これら基底の線形合成によって、主成分分析の対象としたリンク群について、任意のタイミングの交通情報を近似表現できることを意味する。なお、通常の主成分分析は分析対象データに欠損があることを許容しないが、その拡張手法である“欠損値付き主成分分析
（ＰＣＡＭＤ）”を用いることにより、欠損を伴うプローブ交通情報から基底を算出することができる。

かかる基底演算装置による分析処理を模式的に表すと、図７のようになる。なお、図７においては、現況のプローブ交通情報に限定して説明しているため、収集タイミングｎは１になることから、ｐ番目の基底Ｗ（ｐ）に対する合成強度をａ（ｐ）として表している。図７において、等号の左辺は分析対象である複数の道路リンクにおける現況の交通情報の値を線の太さで表したものである。そして等号の右辺は、その交通情報の値を複数の基底の線形合成として表記したものである。右辺において、基底のそれぞれは各リンクにおいて相関をもって変化する交通情報の成分で構成され、各基底の係数は無相関に変化する。交通情報をこのように表現することで、複数リンクにおける交通状況の傾向を、各基底の係数の大きさによって表すことができる。

たとえば、基底Ｗ（１）におけるリンク１，リンク２，リンク３それぞれの成分を
［０.１，０.１，１.０ ］とすると、それはリンク１〜３の交通情報に“１：１：１０”という比例関係で変化する成分が含まれていることを意味する。一方で基底Ｗ（２）において、リンク１〜３それぞれの成分が［１.０，０.１，０.５ ］であれば、先の“１：１：１０”という比例関係とは別に、“１０：１：５”という比例関係で変化する成分も含まれていることになる。そして、“１：１：１０”で変化する成分の合成強度（基底
Ｗ（１）の係数ａ（１））と、“１０：１：５”で変化する成分の合成強度（基底Ｗ(２)の係数ａ（２））によって、
・リンク１とリンク２に比べて、リンク３が卓越して渋滞している
・リンク１が渋滞するときは、リンク２は空いていて、リンク３はやや混雑している
などの様に、リンク１〜３の交通状況がどのような傾向にあるかを表現することができる。過去の交通情報を分析してこのような基底を得るには、上述のように主成分分析が適しているが、他にも独立成分分析や因子分析などを適用することも可能であり、基底演算装置１０３で用いる統計手法は主成分分析に限定されない。

基底演算装置による処理は、リンク間の交通情報の相関を上述のように基底として数値化することが目的なので、実際の道路ネットワーク上で関連をもって変化するリンク群を、分析単位とする必要がある。それには、たとえば同一メッシュ内にあるリンクの交通情報を前記主成分分析の分析単位とする方法や、ある幹線道路に沿ったリンクの交通情報を分析単位とするなどの方法があり、分析対象リンク群の選び方は１つに限定されるものではない。

合成強度演算装置１０４では、現況のプローブ交通情報に対して、基底演算装置１０３で得られた各基底の合成強度を算出する。各基底の合成強度は、基底のベクトルＷ（１）〜Ｗ（Ｐ）で張られた線形空間に対して、現況のプローブ交通情報を重み付け射影することで得られる。重み付け射影とは線形空間への射影において座標軸ごとのスケールを変える数学的手法であり、ここでは、現況の交通情報に占める基底の強度を決める上で、いずれのリンクをより重視するかという設定に、重み付けを用いている。たとえば、図７の基底Ｗ（１）とＷ（２）に対して、リンク１〜３の現況の交通情報が［５，１，１０］であった場合に、リンク１と２の重み付けを強くすれば、リンク１が混雑してリンク２が空いているものとみなせることから、相対的に基底Ｗ（２）の強度が強いものとして評価される。一方、リンク３の重み付けを強くすれば、リンク１と２の双方に対してリンク３が混雑していることから、相対的に基底Ｗ（１）の強度が強いものと判定される。プローブ交通情報のように情報が計測されたリンクと、欠損したリンクが明確であるときには、前者の重み付けを１，後者の重み付けを０として、現況の交通情報に占める各基底の強度を決定する。

この処理を数式で表すと、リンク１〜Ｍの現況のプローブ交通情報Ｚを、式１と同様に、各リンクｍにおける交通情報ｚ（ｍ）から構成されたベクトル
Ｚ＝［ｚ（１），ｚ（２），…，ｚ（Ｍ）］ …（式４）
とし、リンク１〜Ｍの交通情報ｚ（１）〜ｚ（Ｍ）のうち、プローブ交通情報が収集されたリンクの重み付けを“１”、収集されなかったリンクの重み付けを“０”として、ベクトルＺのＷ（１）〜Ｗ（Ｐ）への重み付け射影を行う。すると、
Ｚ＝α（１）×Ｗ（１）＋α（２）×Ｗ（２）＋ … ＋α（Ｐ）×Ｗ（Ｐ）＋ｅ
…（式５）
において、誤差ベクトルｅのノルムを、プローブ交通情報が収集されたリンクについて最小化するα（１）〜α（Ｐ）が得られる。合成強度演算装置１０４は、かかるα（１）〜α（Ｐ）を現況のプローブ交通情報に関する合成強度として出力する。なお、リンクの重み付けは“１”と“０”の２値に限らず、収集されたプローブ交通情報の信頼度や新しさに応じて、多値もしくは連続値とすることもできる。たとえば、道路リンクごとのプローブ交通情報の信頼性は、一般に通過するプローブカーの台数が多ければ多いほど向上するので、重み付けをプローブカー台数の関数とすれば、信頼性の高い道路リンクを重視して、基底の合成強度α（１）〜α（Ｐ）を決定することができる。その関数形は、あるリンクの重みをＦ、そのリンクを単位時間に通過したプローブカー台数をｃとして、たとえば下記のようなものである。

Ｆ（ｃ）＝exp(ｃ)−１ …（式６）
他にも、たとえば１≦ｃ＜５であればＦ＝１.０，５≦ｃ＜１０であればＦ＝１.５など、離散的な範囲で重み付けを変えても差し支えない。また、現況のプローブ交通情報がある時間幅をもって計測されたものである場合に、情報が新しいリンクほど重み付けを強くすれば、当該時間幅の中で古い情報も利用しつつ、最新の情報をより重視して、合成強度を決定することができる。その関数形は、プローブ交通情報の収集時刻と現在時刻の時間差τに対して、たとえば下記のようなものである。

Ｆ（τ）＝exp(−τ) …（式７）
他にも、たとえば０≦τ＜１０であればＦ＝１.０，１０≦τ＜２０であればＦ＝０.５，２０≦τであればＦ＝０.０など、離散的な範囲で重み付けを変えても差し支えない。

交通情報推定装置１０５では、基底演算装置１０３で得られた基底と、合成強度演算装置１０４で得られた合成強度とに基づいて、推定交通情報を算出する。リンク１〜Ｍの推定交通情報のベクトルＺ′は、各リンクｍにおける推定交通情報ｚ′（ｍ）から構成されたベクトル
Ｚ′＝［ｚ′(１)，ｚ′(２)，… ，ｚ′(Ｍ)］ …（式８）
として表され、基底のベクトルＷ（１）〜Ｗ（Ｐ）と、各基底に対する合成強度α（１）〜α（Ｐ）から、
Ｚ′＝α（１）×Ｗ（１）＋α（２）×Ｗ（２）＋ … ＋α（Ｐ）×Ｗ（Ｐ）
…（式９）
により計算される。現況のプローブ交通情報のベクトルＺと、推定交通情報のベクトル
Ｚ′との関係は、現況のプローブ交通情報が収集されたリンクｉについてはｚ′(ｉ)が
ｚ（ｉ）の近似値であること、そして現況のプローブ交通情報が収集されなかったリンクｊについては、ｚ′(ｊ)がｚ(ｊ)の推定値となっていることである。交通情報補完装置
１０６は、現況のプローブ交通情報Ｚと、交通情報推定装置１０５が出力した推定交通情報Ｚ′とを比較し、現況のプローブ交通情報が収集されなかった、つまり交通情報が欠損したリンクｊについて、推定交通情報ｚ′(ｊ)を出力する。

図８は、以上に述べた図１の構成における処理のフロー図である。ステップ８０１（以下、ステップ８０１をＳ８０１と表記する。他のステップについても同様である）は、過去情報ＤＢ１０１から過去のプローブ交通情報を読み出す処理である。読み出し対象期間は、前記のとおり道路構造の変化や季節の変化，曜日の変化、あるいは事故や工事などによる特異な渋滞による影響などの基底に反映する影響に応じて、１週間，１ヶ月など任意に定める。また読み出す交通情報は、交通情報推定装置１０５で推定する交通情報に対応しているが、リンク旅行時間とリンクの平均速度は、リンク長を用いて相互に変換可能であり、渋滞度もリンクの平均速度から概算することが可能であるため、ここでは代表的にリンク旅行時間を用いるものとする。Ｓ８０２は、読み出されたプローブ交通情報に対して主成分分析を行う基底演算装置１０３の処理である。これによって分析対象とする領域の基底Ｗ（１）〜Ｗ（Ｐ）が生成される。Ｓ８０１，Ｓ８０２の処理はループ１の中で実施される。ループ１は基底の更新周期毎に実行するループであり、たとえば１日に１回、あるいは１週間に１回などの周期で実施する。一方、ループ２は現況のプローブ交通情報の収集または提供タイミングごとに実施される処理である。ループ２では、まずＳ８０３において、交通情報の収集または提供周期の間に収集されたプローブ交通情報による現況の交通情報を現況ＤＢ１２０から読み出す。続いてＳ８０４にて、合成強度演算装置104の処理である重み付け射影の実施により、現況のプローブ交通情報に対する前記合成強度α（１）〜α（Ｐ）を算出する。Ｓ８０５では、Ｓ８０２で算出された基底Ｗ（１）〜
Ｗ（Ｐ）ならびにＳ８０４で算出された合成強度α(１)〜α(Ｐ)に基づいて、式９により推定交通情報を算出する。これは交通情報推定装置１０５の処理である。最後にＳ８０６にて、交通情報補完装置１０６において、現況のプローブ交通情報が収集されなかったリンク（交通情報が欠損値となったリンク）について、Ｓ８０５で算出された推定交通情報を出力する。Ｓ８０３〜Ｓ８０６は、たとえば交通情報を５分周期に提供するのであれば、同じ５分周期で実行される。

以上に述べた図１の構成において、過去情報ＤＢ，現況情報ＤＢに記録するデータは、プローブカーによって収集された交通情報のみではなく、路上センサによって収集された交通情報も併用することが可能であり、常時収集される信頼性の高い情報として利用することができる。

図２は、図１で示した交通情報システム１００の機能の内、推定交通情報を提供するまでの機能を、複数の交通情報センターに分割して持たせた構成を示す図である。１次交通情報センター２０１は、カーメーカー，ナビメーカー，コンテンツプロバイダ，行政などによって共有された公共的な性格を持つ交通情報センターであり、図１の過去情報ＤＢ
１０１，現況情報ＤＢ１０２，基底演算装置１０３，合成強度演算装置１０４，交通情報推定装置１０５を備える。１次交通情報センター２０１は、現況のプローブ交通情報（共通プローブ交通情報）ならびに交通情報推定装置１０５が算出した推定交通情報を外部に配信する一方で、基底演算装置１０３が出力した基底を２次交通情報センター２０２に配信する。なお、１次交通情報センター２０１で推定交通情報の配信を行わないのであれば、合成強度演算装置１０４，交通情報推定装置１０５は必須ではない。

２次交通情報センター２０２は、たとえばカーメーカーやナビメーカーが、そのユーザー等を対象として独自に収集したプローブ交通情報を扱う、会員向けにサービスを行う性格を持つ交通情報センターである。２次交通情報センター２０２は、１次交通情報センター２０１と同様の合成強度演算装置２０７，交通情報推定装置２０６を備え、更に１次交通情報センター２０１から基底の配信を受けて、基底ＤＢ２０３に記録する。１次交通情報センター２０１から配信された現況の交通情報は、共通情報ＤＢ２０４に記録し、一方、２次交通情報センターが独自のプローブカーによって収集した現況のプローブ交通情報（独自プローブ交通情報）は、独自情報ＤＢ２０５に記録する。

２次交通情報センター２０２が推定交通情報を生成する際は、まず、基底ＤＢ２０３に記録された基底と、共通情報ＤＢ２０４に記録された１次交通情報センター２０１から配信された交通情報と、独自情報ＤＢ２０５に記録された独自のプローブ交通情報とに基づいて、合成強度演算装置２０７により現況のプローブ交通情報に関する各基底の合成強度を演算する。この処理は実施例１と同様に、基底ベクトルＷ（１）〜Ｗ（Ｐ）で張られた線形空間に対して、共通プローブ交通情報Ｚ（式４）と独自プローブ交通情報Ｒをマージしたプローブ交通情報Ｓを重み付け射影することで実施される。

ここで、独自プローブ交通情報Ｒとマージしたプローブ交通情報Ｓは、各リンクｍの交通情報ｒ（ｍ）とｓ（ｍ）によるベクトルとしてそれぞれ次式のようにあらわされる。

Ｒ＝［ｒ（１），ｒ（２），…，ｒ（Ｍ）］ …（式１０）
Ｓ＝［ｓ（１），ｓ（２），…，ｓ（Ｍ）］ …（式１１）
共通プローブ交通情報のみが収集されたリンクｉについてはｓ（ｉ）＝ｚ（ｉ）であり、独自プローブ交通情報のみが収集されたリンクｊについてはｓ（ｊ）＝ｒ（ｊ）である。また、共通、独自双方のプローブ交通情報が収集されたリンクｋについてはｓ（ｋ）をｚ（ｋ）とｒ（ｋ）の平均値や加重平均値とする。このとき射影の重み付けは、共通プローブ交通情報あるいは独自プローブ交通情報とを問わず、現況のプローブ交通情報が収集されたリンクの重み付けを“１”、収集されなかったリンクの重み付けを“０”とするのが基本的な方法だが、独自に収集したプローブ交通情報をより重視して強く重み付けするなど、重み付けを変えても差し支えない。たとえば、独自のプローブ交通情報の重み付けを１，共通のプローブ交通情報の重み付けを０.５ とするなどである。合成強度演算装置２０７によるかかる処理によって得られた合成強度と、基底ＤＢ２０３に記録された基底とに基づいて、交通情報推定装置２０６が推定交通情報を算出する処理は実施例１と同様である。

本実施例では、以上のように１次交通情報センター２０１と２次交通情報センター202が、それぞれ共通プローブ交通情報と独自プローブ交通情報とに基づいて推定交通情報を生成する。１次交通情報センター２０１は、共通プローブ交通情報の範囲内で推定交通情報を提供する。そして、２次交通情報センター２０２は、１次交通情報センター２０１と共通の基底を利用しつつも、合成強度の演算において、共通プローブ交通情報に加えて独自プローブ交通情報を用いることで、より精度の高い推定交通情報を生成して利用者に提供することができる。

なお、このような構成は、たとえば１次交通情報センター２０１で用いるプローブ交通情報をバス、タクシー、トラックなど個人情報に関わらない情報源から収集し、２次交通情報センターで用いるプローブ交通情報を自家用車で収集するものとしたときに、自家用車の緯度経度情報など個人情報に関わる処理を２次交通情報センターの内部に限定しつつ、両交通情報センターそれぞれにおいて、できるかぎり高精度な推定交通情報を生成するのに有効である。

図３は、図１で示した交通情報システム１００の機能を、交通情報センター３０１と車載端末３０２とに分割して持たせた構成を示す図である。交通情報センター３０１は、図１の過去情報ＤＢ１０１，現況情報ＤＢ１０２，基底演算装置１０３，合成強度演算装置１０４を備え、現況のプローブ交通情報と、基底演算装置１０３が出力した基底と、合成強度演算装置１０４が出力した合成強度とを車載端末に配信する。車載端末３０２は、交通情報センター３０１から配信された基底と合成強度とをそれぞれ記録する基底ＤＢ307ならびに合成強度ＤＢ３０３と、交通情報推定装置３０６と、表示装置３０４とを備える。車載端末３０２の交通情報推定装置３０６は、交通情報センター３０１から受信した基底と合成強度とに基づいて推定交通情報を算出し、表示装置３０４に出力する。表示装置３０４では、図１における交通情報補完装置１０６と同様の処理により、交通情報が欠損値となった道路リンクについては推定交通情報を表示する。そのため表示装置３０４は、図示されていない地図情報データベースから表示範囲の道路地図のデータを読み出して画面に表示し、現況のプローブ交通情報とともに、現況のプローブ交通情報が収集されなかったリンクについては推定交通情報をこの地図画面上に重ねて表示する。

図４は表示装置３０４の表示例であり、この例では現況のプローブ交通情報(現況情報)と推定交通情報（補完情報）とを道路リンクに沿って描画する線の太さによって区別し、また、道路リンクごとの渋滞度に応じて色を変えて表示している。現況のプローブ交通情報（現況情報）と推定交通情報（補完情報）とを区別する表示方法については、線の色相・彩度・明度を変える、線種を変えるなど両者の表示が区別できればよく、図４の例に限定されない。一方、図５は現況のプローブ交通情報（現況情報）と推定交通情報（補完情報）とを区別せずに表示した場合の例である。図４のように両者を区別すると、プローブ交通情報が少ない場合、プローブ交通情報として表示されたリンクをたどることでプローブカーの経路が特定される危険性があるが、図５のように両者を区別せずに表示することによって、現況のプローブ交通情報を判別することが難しくなるため、プローブ情報を提供する車両の走行経路の特定を防ぐ効果がある。

図５に示した表示例と従来の交通情報表示装置による画面表示との差異は、従来の交通情報表示装置が、路上センサの設置された道路リンクおよびプローブ交通情報がリアルタイムに収集された道路リンクの交通情報、あるいはプローブ交通情報をもとにした統計交通情報が予め用意されていた道路リンクのみを表示していたのに対して、図５に示した表示例では現況情報と推定交通情報とを組み合わせることで、交通情報の提供対象外である細隘路などを除き、全ての道路リンクを交通情報の表示対象とすることが可能なことである。また、図５の表示例において、現況のプローブ交通情報を一切表示せずに、全ての道路リンクについて交通情報推定装置１０５が算出した推定交通情報のみを表示するものとすれば、車載端末３０２は現況のプローブ交通情報を必要としない。このとき、交通情報センター３０１が現況のプローブ交通情報をその都度配信する必要がなく、基底と合成強度のみを配信すればよいので、通信時間や通信データ量を削減することが可能であると共に、配信される現況のプローブ交通情報から各プローブカーの経路が特定される危険性をより低くすることができる。

本実施例において、車載端末３０２は交通情報センター３０１から配信された基底と合成強度との双方のデータが揃ってはじめて、交通情報推定装置１０５による推定交通情報の算出が可能になる。それゆえ、基底と合成強度とのいずれかを暗号化して配信し、特定の利用者の車載端末３０２のみが、暗号を解読する鍵をその内部に保有するものとすれば、会員を限定した交通情報サービスに本実施例を用いることができる。基底と合成強度の配信方法としては、たとえば更新頻度の低い基底を携帯電話やインターネット回線で暗号化して課金配信し、現況に応じて常時更新する必要のある合成強度を地上波デジタル放送などの放送型メディアによって配信するという方法をとることができる。

なお、本実施例のように基底と合成強度とによって推定交通情報を算出する構成には、交通情報を圧縮して配信する効果がある。すなわち、基底はリンク群に固有の情報であり、頻繁に変化するものではないので、たとえば１日に１回、１週間に１回、あるいは１ヶ月に１回といった頻度で配信すれば十分である。一方、合成強度は現況のプローブ交通情報に応じて合成強度演算装置１０４による計算ならびに配信を行う必要があるが、実施例１において述べたように基底の演算に主成分分析を用いることで、時間によって変化しない情報が基底に集約されるため、合成強度のデータ量は交通情報そのもののデータ量に比べてはるかに少ない。それゆえ、基底のデータを予め車載端末の基底ＤＢ２０３に記憶しておき、現況の交通情報に応じて交通情報センター３０１で算出された合成強度のデータのみを更新サイクル毎にリアルタイムに受信し、両データに基づいて車載端末３０２上の交通情報推定装置１０５により推定交通情報を算出することで、交通情報をそのまま配信するのに比べてはるかに少ない通信量で、車載端末３０２は現況の交通情報の近似情報を得ることができる。

さらに、図３において、交通情報センター３０１にも交通情報推定装置１０５を備え、現況の交通情報と交通情報推定装置１０５によって算出される推定交通情報との差分をリンク毎に算出し、その差分が事前に設定した閾値を超える道路リンクについてのみ現況の交通情報そのものあるいは推定交通情報との差分情報を現況情報の代わりに車載端末に配信する差分評価装置３０５を備えることで、基底と合成強度とで交通情報を近似することによる誤差を前記閾値以下におさえた上で、データ量を圧縮して交通情報を配信することができる。この場合、車載端末３０２の表示装置３０４では、現況の交通情報を表示する代わりに、車載端末３０２で求めた推定交通情報を受信した差分情報により補正した交通情報を表示する。また、このような基底と合成強度とを用いることによる交通情報の圧縮は、通常の圧縮アルゴリズムに比べて、複数の道路リンク間で相関をもって変化するという交通情報の性質に特化した手法であり、式９の積和演算により、少ない演算量で元の交通情報を近似的に復元する効果がある。

図６は、実施例３と同様に図１で示した交通情報システム１００の機能を、交通情報センター６０１と車載端末６０２とに分割して持たせた構成であるが、合成強度演算装置
１０４が交通情報センター６０１ではなく、車載端末６０２にある点が実施例３とは異なる。すなわち、交通情報センター６０１は、図１の過去情報ＤＢ１０１，現況情報ＤＢ
１０２，基底演算装置１０３を備え、収集された交通情報を蓄積した現況のプローブ交通情報を現況の交通情報として車載端末６０２に配信するとともに、基底演算装置１０３が出力した基底を車載端末６０２に配信する。車載端末６０２は、交通情報センター６０１から配信された基底を記録する基底ＤＢ３０７と、合成強度演算装置６０５と、交通情報推定装置３０６と、表示装置３０４とを備える。

車載端末６０２は交通情報センター６０１から配信された基底および現況の交通情報とに基づいて、合成強度演算装置６０５により、現況の交通情報に関する合成強度を演算する。交通情報推定装置３０６は、かかる合成強度に基づいて推定交通情報を算出し、表示装置３０４に出力する。表示装置３０４が現況の交通情報とともに、かかる推定交通情報を地図画面上に表示するのは、実施例３と同様である。

本実施例のように、車載端末側で合成強度の演算を行う場合、交通情報センターから配信された共通のプローブ交通情報に加えて、自車で独自に収集したプローブ交通情報を用いて合成強度を決定し、推定交通情報を生成できるという利点がある。すなわち、車載端末６０２にプローブ交通情報収集装置６０３を設け、ここで収集されたある時刻における車両の走行速度，走行位置の座標といった車両の走行情報を自車プローブ交通情報として用い、交通情報センターから配信された共通プローブ交通情報とともに、合成強度演算装置６０５の入力とする。ここで、共通プローブ交通情報，自車プローブ交通情報は、それぞれ式４，式１０のＺ，Ｒに相当し、これらを実施例２の式１１と同様にマージして、基底Ｗ（１）〜Ｗ（Ｐ）で張られる線形空間へ重み付け射影することで、共通プローブ交通情報ならびに自車プローブ交通情報の双方を反映した合成強度を算出する。そして算出した合成強度と交通情報センター６０１から受信した基底を用いて、交通情報推定装置306により、かかる合成強度に基づく推定交通情報を生成することができる。このように、自車プローブ交通情報を車載端末内部で補完に利用することで、車両の位置や経路など、個人情報に関わる情報を一切車外に出さずに、かつ、自車が走行した道路リンクの交通情報との相関に基づいて、周辺の道路リンクにおける推定交通情報の精度を向上させることができる。

本実施例では、自車プローブ交通情報に代えて、ユーザー入力装置６０４を介してユーザーが入力した想定交通情報を、合成強度演算装置６０５の入力とすることで、車載端末６０２に交通状況のシミュレーション機能を持たせることもできる。ユーザー入力装置
６０４は、たとえば表示装置３０４上で地図表示と連動したタッチパネルや、リモコンによるポインティングデバイスなどであり、特定の道路リンクの交通状況を、ユーザーが想定して入力するインターフェースである。合成強度演算装置６０５ならびに交通情報推定装置３０６が、交通情報センターから配信されたプローブ交通情報と、前記自車プローブ交通情報に代えてユーザーが入力した想定交通情報とに基づいて合成強度を決定し、推定交通情報を算出することで、現況のプローブ交通情報を反映しつつ、ユーザーが指定した特定の交通状況が生じた場合に、その周辺の道路リンクの交通状況がどのように変化するか、道路リンク間の相関に基づいて推定することができる。

本発明は交通情報サービスにプローブ交通情報を利用する際に、プローブ交通情報が収集されなかったリンクにおける推定交通情報の提供に利用可能であり、特に、プローブ交通情報の欠損率が高い場合でも、本発明を利用することで、道路リンク間の交通情報の相関に基づいて、高精度な推定交通情報の提供が可能になる。

プローブ交通情報に基づいて推定交通情報を生成するシステムのブロック図である。 複数の交通情報センターから構成される交通情報システムのブロック図である。 プローブ交通情報に基づいて推定交通情報を生成する交通情報センターと車載端末とから構成される交通情報システムのブロック図である。 車載端末における表示例である。 車載端末における別の表示例である。 車載端末で合成強度を計算する交通情報システムのブロック図である。 交通情報を複数の基底で表現した模式図である。 プローブ交通情報に基づいて推定交通情報を生成するシステムの処理フロー図である。

符号の説明

１０１…過去情報ＤＢ、１０２…現況情報ＤＢ、１０３…基底演算装置、１０４，207，６０５…合成強度演算装置、１０５，２０６，３０６…交通情報推定装置、１０６…交通情報補完装置、２０１…１次交通情報センター、２０２…２次交通情報センター、203，３０７…基底ＤＢ、２０４…共通情報ＤＢ、２０５…独自情報ＤＢ、３０１，６０１…交通情報センター、３０２，６０２…車載端末、３０３…合成強度ＤＢ、３０４…表示装置、３０５…差分評価装置、６０３…プローブ交通情報収集装置、６０４…ユーザー入力装置。

Claims (9)

1. 所定領域の道路リンクについて収集された過去の道路上の移動体の過去情報を記録する過去情報データベースと、
   前記所定領域の道路リンクについて収集された現在の移動体の走行情報を記録する現況情報データベースと、
   前記所定領域の各道路リンク間の交通情報の相関を前記過去情報データベースに記録された過去情報から求めて、道路リンク間の相関情報として出力するリンク相関分析装置と、
   前記現況情報を前記リンク相関情報の和として求める重み付け情報を計算する合成演算手段と、
   前記リンク相関情報と前記重み付け情報に基づいて、現況情報が収集されなかった道路リンクについて、推定交通情報を求める交通情報推定手段と、を備える交通情報システム。
2. 請求項１に記載の交通情報システムにおいて、前記各道路リンク間の交通情報の相関が、欠損対応主成分分析により求めた基底であり、
   前記重み付け情報が、前記基底の合成強度であることを特徴とした交通情報システム。
3. 請求項１に記載の交通情報システムにおいて、各道路リンクの接続情報を記録した地図データベースを備え、
   前記交通情報推定手段が前記現況情報と前記推定交通情報と前記地図情報とに基づいて、現況情報が収集されなかった道路リンクについての補完交通情報を出力することを特徴とする交通情報システム。
4. 所定領域の道路リンクについて収集された過去の道路上の移動体の過去情報を記録する過去情報データベースと、
   前記所定領域の道路リンクについて収集された現在の移動体の走行情報を記録する現況情報データベースと、
   前記所定領域の各道路リンク間の交通情報を線形合成によって近似する複数の基底を、前記過去情報データベースに記録された過去情報に基づいて算出する基底演算手段と、
   前記基底を線形合成する際の合成強度を前記現況情報に基づいて決定する合成強度演算手段と、
   を備える交通情報システム。
5. 請求項４に記載の交通情報システムにおいて、前記基底演算手段が、前記基底のそれぞれを、前記過去情報における前記道路リンクの各リンク間で相関をもって変化する成分によって構成することを特徴とする交通情報システム。
6. 請求項４に記載の交通情報システムにおいて、前記現況情報は、所定の時間間隔で計測されたものであり、
   前記合成強度演算手段は、前記基底の合成強度を前記現況情報の新しさに応じて重み付けした値に基づいて決定することを特徴とする交通情報システム。
7. 請求項４に記載の交通情報システムにおいて、前記合成強度演算手段は、前記基底の合成強度を前記現況情報の信頼度に応じて重み付けした値に基づいて決定することを特徴とする交通情報システム。
8. 請求項４に記載の交通情報システムにおいて、前記合成強度演算手段は、前記基底の合成強度を前記現況情報の信頼度に応じて重み付けした値に基づいて決定し、
   前記現況情報の道路リンク毎の信頼度は、前記移動体の数に応じて定義されることを特徴とする交通情報システム。
9. 請求項４に記載の交通情報システムにおいて、前記合成強度を係数として前記基底を線形合成した推定交通情報を算出する交通情報推定手段を備え、
   前記現況情報が収集されなかった道路リンクについて、前記推定交通情報を補完交通情報として出力することを特徴とする交通情報システム。
   

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