JP2007241987A - 交通情報生成方法及び交通情報生成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】プローブデータによる可変リンクを用いて、プローブ情報を有効に活用し、旅行時間等の交通情報を精度良く算出可能にする。
【解決手段】位置およびその計測時間の配列によって構成されるプローブデータを用いて、交通情報を生成するものであって、プローブデータを受信し（ＳＴ１）、混雑指標情報の判定時間間隔を決定し（ＳＴ２）、この判定時間間隔単位にプローブデータを時間的に分割し（ＳＴ３）、この分割単位ごとに交通混雑指標値を判定する（ＳＴ４）。そして、分割単位で、判定時間間隔に該当する道路区間を地図上にマッピングすることによって道路区間（空間成分）を地図上に特定し、該当道路区間の交通情報を生成する（ＳＴ５）。
【選択図】図１０

Description

本発明は、ドライバーに対して道路の混雑状況などの交通情報を提供する交通情報提供システムに関し、特にセンター側からの高精度な交通情報を端末に提供する際の交通情報生成方法と生成装置に関する。

従来、この種の道路交通情報提供方法に際して、図２５（ａ）に示すように所定区間における道路リンクが設定されている。たとえば、道路上の所定区間に各リンクを設定し、当該リンクを使って運転者に対して道路の混雑状況などの交通情報を提供する路車間情報システム（ＶＩＣＳリンクにおける交通情報提供システム）が知られている。図２５（ａ）に示す各リンクに車両が通行し、各リンクの通過時間等を計測することで、リンク間における車両の走行速度が算出され、その区間内の速度により、閑散、混雑、渋滞が示される（表示される）。すなわち、従来の方法ではリンク間の旅行時間によって、渋滞情報が判定される。

特開平８−１３８１９４号公報

上述した道路交通情報提供方法では、路上センサは道路上で固定的に設置されるため、交通情報が発生する場所は固定される。情報提供する区間もリンクにより固定されるため、ある意味、必要十分といえる。

しかしながら、プローブデータによる交通情報の提供システムでは、さまざまな場所で突発的に情報が発生し、図２５（ｂ）に示すようにプローブカーが走行した場合にはリンク番号がふられていない道路や、リンク５上の走行軌跡のように、固定リンク以外で情報が発生した場所（一部区間を途中から走行する等）では、図２５（ｃ）に示すように、ある区間では交通情報の収集が不可能な区間が生じ、交通情報の表現や提供が出来ない問題があった。

つまり、固定リンクを使った交通情報生成方式では、路上センサを道路上で固定的に設置した場合、交通情報が発生する場所は固定された範囲である。この範囲の情報は提供できるが、プローブデータの場合は、様々な場所でAd-hoc/Dynamicに（動的に／臨機応変に）情報が発生（全ての道路で発生しうる）するため、従来の固定リンクを使った交通情報生成方式では、固定リンク以外で発生した情報は、表現、提供ができない。

また、ＶＩＣＳリンク（固定リンク）では、１つの道路区間で表現できる交通混雑情報は一つであり、実際の交通流では、直進の交通流と、右左折待ち行列の交通流、駐車場待ちの行列の交通流など、１つの道路区間に複数の交通流が混在しうるため、その区間の詳細な交通情報が提供できない。

また、リンク長が場所により固定化されてしまうため、リンクが長くかつ、混雑している場合はプローブ車載機がリンクを完走するまでに時間を要し、情報鮮度がリンク長と混雑状況に左右される。すなわち、精度（あるべき代表値からの差異）が場所と混雑状況によりまちまちとなる。すなわち、固定リンクでは、リンク長（＝詳細度）が固定化されているため、精度と鮮度のレベルがリンクごとにばらつきが生ずる可能性がある。

そこで、本発明では上記の課題の解決に当たり、従来の固定リンクによるものではなく、プローブデータに基づく可変リンクを用いて、プローブ情報を有効に活用し、旅行時間等の交通情報を精度良く算出可能なようにした交通情報生成方法及び装置を提供する。

なお、ここで交通情報とは、位置参照情報（場所を表す情報）及び混雑指標情報（混雑状況を表す情報）を含むものと定義する。

本発明の交通情報生成方法は、位置情報および当該位置情報に対応する計測時間の配列によって構成されるプローブデータを用いて、交通情報を生成する交通情報生成方法であって、所定の道路区間を走行するプローブカーからプローブデータを取得するステップと、前記プローブデータ中の計測時間を基準として、複数のセグメントデータを生成するステップと、前記複数のセグメントデータの各々について交通混雑指標値を決定するステップと、前記セグメントデータ各々の位置情報を基準とした道路区間を地図上で位置特定することによって、前記プローブデータの交通情報を生成するステップと、を備える。

これにより、生成できる交通情報のばらつき（交通情報精度または信頼性）およびリアルタイム性が混雑状況によらず均質化できる。

また、判定時間周期（τ）を変更することにより、リアルタイム性と交通情報精度（信頼性）、および情報の詳細度の間のトレードオフを変更可能である。

また、前記交通混雑指標値は、前記各セグメントデータに対応した道路区間におけるプローブカーの旅行時間と、渋滞度と、平均速度のうちの少なくとも一つであってよい。

また、前記各セグメントデータの生成にあたって、交通混雑指標値の目標誤差、または目標遅れ時間、または目標空間詳細度のうちの少なくとも一つによって前記プローブデータを等時間間隔に分割することによって決定することができる。

また、前記等時間間隔を、道路区間の信号制御サイクルによって決定することもできる。

また、前記等時間間隔は、対象道路区間で収集したプローブデータ数によって決定することができる。

これにより、ばらつきに変化は無いが、情報の詳細度（Resolution）とリアルタイム（鮮度）性が向上する。

また、台数に応じて、判定時間周期（τ）を変更することにより、リアルタイム性・情報詳細度と交通情報精度（信頼性）の間のトレードオフを変更可能となる。

また、前記等時間間隔は、プローブデータ数が多いほど短くしてもよい。すなわち、プローブデータの数が多いほど、リアルタイム性の向上が図られる。

更に、特定のプローブカーについて決定された前記交通混雑指標値と、予め設定された所定の規定値との差が所定の値以上である場合、前記規定値を前記交通混雑指標値とみなすこともできる。例えば、プローブカーの中に速度違反車があった場合や、信号制御の関係で順調に連続青信号をプローブカーが走行し、非常に早い値となった場合は、法定速度等に基づく規定値を提供することが望ましいからである。

また、特定のプローブカーが前記所定の道路区間中の交差点を右左折する場合、前記交通混雑指標値としての右左折待ち時間を生成することもできる。交差点での右折が異常に早い時間で通過する場合、通常の信号サイクルの時間を活用するか、または通過時間に所定時間を加算して、これを判定値にすることが望ましいからである。

また、前記所定の道路区間を走行するプローブカーが通常に走行した区間と、前記走行した区間に隣接したプローブカーが停止または所定の速度以下となった区間とを含めた区間を、判定区間の最小単位として前記交通混雑指標値を決定することもできる。このようにすれば、都市部の走行における信号制御の影響等、特定のプローブデータに特異なデータに左右されることなく、実情を反映した指標値を決定することができる。

さらに本発明は、位置情報および当該位置情報に対応する計測時間の配列によって構成されるプローブデータを用いて、交通情報を生成する交通情報生成装置を提供し、当該装置は、所定の道路区間を走行するプローブカーからプローブデータを取得するプローブデータ受信部と、前記プローブデータ中の計測時間を基準として、複数のセグメントデータを生成する判定時間決定部と、前記複数のセグメントデータの各々について交通混雑指標値を決定する混雑指標決定部と、前記セグメントデータ各々の位置情報を基準とした道路区間を地図上で位置特定することによって、前記プローブデータの交通情報を生成する道路区間判定部と、を備える。

また、本発明の交通情報活用装置は、交通情報生成装置から交通情報を受信する交通情報受信部と、受信した交通情報をデジタル地図データベースを用いて再現する交通情報再現部と、再現した交通情報を表示する表示部とを備えた交通情報活用装置であり、交通情報生成部からの交通情報を受信して、新鮮且つ高精度な情報を表示することが出来る。

更に本発明は、上記交通情報生成方法をコンピュータに実行させるプログラムを含む。

本発明では、規定時間で走行した距離から、交通混雑情報（交通混雑指標値）を生成（空間的な位置は、規定時間の開始・終了時刻までの走行軌跡を地図上にマッピング／特定）するため、以下の効果がある。

・生成できる交通情報のばらつき（交通情報精度または信頼性）およびリアルタイム性が混雑状況によらず均質化できる。
・判定時間周期（τ）を変更することにより、リアルタイム性と交通情報精度（信頼性）の間のトレードオフを変更可能である。

プローブ台数が多い場合は、さらに、
・ばらつき（交通情報精度もしくは信頼性）一定とする場合、判定時間周期（τ）を短くできる。すなわち、ばらつきに変化は無いが、情報の詳細度（Resolution）とリアルタイム性が向上する。
・台数に応じて、判定時間周期（τ）を変更することにより、リアルタイム性・情報詳細度と交通情報精度（信頼性）の間のトレードオフを変更可能である。

まず、本発明の基本的な概念を、図面を用いて説明する。本発明の基本的な概念は、以下の（１）〜（３）の事項に基づいている。

（１）プローブデータが発生した任意の道路で、Ad-hoc/Dynamicに（動的に／臨機応変に）渋滞判定リンクを生成する。生成した情報の蓄積／情報交換には、座標列を含む道路形状情報（道路特定情報）による提供方法を用いる。

（２）１つの道路区間に複数の交通流（直進／右折／左折等）が発生した場合、１つの道路区間に複数の渋滞判定リンクを生成する。

（３）プローブデータの収集状況に合わせて、Ad-hoc/Dynamicに渋滞判定リンクを最適化する。

（１）〜（３）の事項各々について、更に具体的に述べると、平均速度とサンプル台数により、渋滞判定リンク長（＝情報の空間的詳細度）を最適化し、情報品質の３要素（精度・鮮度・詳細度）のバランスをとりながら、渋滞判定リンクを生成する。たとえば、精度と鮮度のレベルを揃えるように、リンク長（＝詳細度）の方を変化させる。少数のプローブデータから、代表化した混雑状況を推定するためのアプローチとして、複数のプローブデータの平均化及び、空間的な平滑化（走行軌跡をマクロに見ると、個体差は吸収される）を図る。

なお、プローブデータは固定リンク以外のエリアもカバーできる一方で、特に少ない情報の場合、情報のばらつきが存在する。

図１に示すグラフは、所定の道路区間を走行するのに費やした旅行時間と、車両別の当該旅行時間の発生頻度を、統計上概念的に示したものである。このように、旅行時間を含むプローブデータには不可避的に車両ごとのばらつきが生ずることとなる。すなわち、プローブデータは、１台ごとのデータであり、「真値」からのばらつきをもつため、個別車両１台の情報でしかなく、特定のプローブカーのプローブデータが、図１に示すようなグラフのどこに位置づけられるデータなのかわからない。尚、ここでの「真値」とは、個別車両の走行実績ではなく、交通管制システムで提供するような、万人向けの、“その道路区間の交通流を代表化した”混雑状況を指す。代表化した混雑状況を求めるには、通常は多数の個別車両の情報が必要になる。

この影響（特定のプローブカーの特異なプローブデータ）で、閑散・混雑・渋滞の判定結果にばらつきが生ずることが多くなることが考えられる。主な原因は、信号停止位置、ドライバーの運転特性、判定区間長、混雑度、台数等により、交通情報の精度（信頼性）が変わることにある。たとえば、図１で示した（１）の「クレンジングされるべきデータ」とは、他の車両とは異なり、極めて高速に移動した車両の情報であり、（２）の「クレンジングされるべきデータ」とは、停止、立寄り等をした車両の情報である。これら（１）、（２）のデータは、真値からは遠く、交通情報の生成にあたっては、クレンジング（削除）されるべきデータと考えられるが、対象のプローブカーがこのようなデータを持つ場合、このプローブカーは実際の交通状態を的確に反映していないと考えられる。

図４は上述のような問題点を表わすグラフである。このグラフは固定されたＶＩＣＳリンクによる渋滞判定値［ｋｍ／ｈ］と、実際の旅行時間［ｓｅｃ／１５ｍ］の双方を示す。渋滞判定値は、０〜１０ｋｍ／ｈが「渋滞」、１０〜２０ｋｍ／ｈが「混雑」、２０ｋｍ／ｈ〜が「閑散」、と区分けされている。

本例では、実際には「混雑」の状態でも、一部のＶＩＣＳリンクにおいては「閑散」と判定され（３．０ｋｍ付近）、実際には「渋滞」の状態でも、一部のＶＩＣＳリンクにおいては「閑散」と判定される等（４．５〜６．０ｋｍ付近）、プローブカーにより得られた情報の実際の状態からの乖離（ふらつき）が生じている。

そこで、本発明においては、ＶＩＣＳリンクのような場所的に固定された固定リンクではなく、場所が変動可能ないわゆる「可変リンク」を用いることにより、上記の課題を克服することにしている。すなわち、道路中の所定の道路区間を走行するプローブカーからプローブデータを取得し、当該プローブデータを所定の時間間隔に改めて分割する。そして、分割した時間の単位のデータ（セグメントデータ）で交通状態を判定し、交通情報を生成する。

このような可変リンクを用いるに際しても、誤差を少なくさせることが好ましいが、経験則上、可変リンクで使用するプローブデータの誤差については、図２（ａ）及び図２（ｂ）の概念図で示したように以下の知識が得られている。
・プローブカーで計測した旅行時間は、「平均旅行時間（真値）」と「ばらつき」を内在する。
・「ばらつき」は「信号制御によるバラツキΔＴｓ」と「車群拡散によるばらつきΔＴｄ
」で構成される。
・都市部においては、「信号制御によるばらつきΔＴｓ」が、ばらつき全体のほとんどを
占める。
・「信号制御によるばらつきΔＴｓ」は、走行距離に依存せず、ほぼ一定である。
・「信号制御によるばらつきΔＴｓ」は、混雑度にも依存せず、ほぼ一定である。

以上の経験則が妥当な場合、ある所定の道路区間での混雑度とばらつきの関係について以下のことが言える。
・渋滞・旅行時間の判定区間が長いほど、誤差率は小さい（短いほど誤差率は大きい）。
・判定区間長が同じである場合、混雑しているほど、誤差率は小さい。
・サンプリング台数が多いほど、（ばらつきが相殺されるため）誤差は小さい

すなわち、生成する交通情報の誤差状況は、判定区間長・混雑度合い・サンプル台数に依存することが把握される。

このことから、渋滞判定は、図８に示すように、誤差率がばらつきがちとなる距離で判定するよりも、時間で区切って判定した方が良いと考えられる。すなわち、τ：渋滞判定周期（判定時間周期）とし、τ単位に渋滞判定を行うと、誤差率（ばらつき）ＥＲ＝（Δ
Ｔｓ＋ΔＴｄ）／τ≒ΔＴｓ／τ≒一定 となり、プローブデータの誤差率を一定として
把握することが可能となるからである。この場合、図８の右側の様に、空間的な位置は判定周期毎に写像して特定する。すなわち、判定距離は混雑度に応じて伸び縮みすることとなる。すなわち、閑散のときは速度が速いため判定距離は伸びるが、渋滞のときは速度が遅いため判定距離は縮む。

上述した本発明の概念は、図７に示したように、通常、空間的に固定化された区間毎の渋滞判定を、図８に示したように固定時間周期毎に行うというものである。空間的に固定した周期（固定リンク）における経過時間で渋滞度を判定する図７に対して、図８では、距離を経過時間一定で算出し、経過時間に対応する空間リンクに割り振り、時間的に固定した周期（可変リンク）における渋滞混雑判定を行う。

なお、図８において、着目した時点または地点の前後で所定時間間隔分の対応道路を抽出し、当該着目した時点または地点での渋滞混雑判定を行っても良い。この場合、着目した時点または地点を順次移動し、各着目した渋滞混雑判定を行っていく。

したがって、これを考慮して可変リンクによる渋滞状況を判定すると、図５に示すように（τ＝３分）、ＶＩＣＳリンクによる判定に比べ、実際の状況との乖離が改善される。なお、図６では、可変リンクにおいて判定時間周期τを３分、４分、５分と変更した場合の、それぞれにおける渋滞判定結果を示す。

また、前述のＥＲ＝ΔＴｓ／τにおいて、ΔＴｓは信号制御による誤差であり、ΔＴｓ
は通常信号の１サイクルの±０．５サイクル分となる。ここで、１サイクルは、青→赤→次の青に変わるまでの周期で、通常は２分程度である。ここから、概ねΔＴｓは±１分程
度になる。また、差が開いても±０．７５サイクル程度となる（±１．５分程度）。ここからτ＝３分とすると、誤差率ＥＲ＝３３％、τ＝５分でＥＲ＝２０％となる。ここでいう車両間の差が開く概念を示したのが図２０であり、先行した車両αは青信号を通過できたとしても、近隣を走行していた車両βは当該青信号を通過できない場合がある。この場合、＋１分程度のΔＴｓが車両αと車両βの間に生ずる。

以上より、τ＝３分とした場合は、混雑状況に関わらず、誤差率３３％の精度の交通情報の生成が期待できる。また、リアルタイム性（情報鮮度）も、３分が保証できる。従って、プローブカーが走行した道路区間の信号制御サイクルにより、渋滞判定周期（判定時間周期）τを決定することは望ましい。

一方、同一区間でＮ台のプローブデータが収集できると、Ｎ台を平均化することにより、ΔＴｓ自体を小さくすることが可能である（時間周期がΔＴｓ／Ｎになり得る）。すな
わち、プローブデータ数で渋滞判定周期（判定時間周期）τを決定するのであるが、プローブデータ数が多いほど、渋滞判定周期（判定時間周期）τを短くすることができる。これにより、リアルタイム性の向上が図られる。

プローブデータ数Ｎにおいて、信号制御によるばらつきΔＴｓに基づく所定の誤差率Ｅ
Ｒを満たす判定時間周期τは、いわゆる中心極限定理に従って求めることができる。中心極限定理とは、「ｘが平均μ、標準偏差σのある分布に従うならば、大きさｎの無作為標本に基づく標本平均Ｘは、ｎが無限に大きくなるとき、平均μ、標準偏差σ／√（ｎ）の正規分布に近づく。」という定理である。統計学上においては、「ｘが平均μ、標準偏差σの正規分布に従うならば、大きさｎの無作為標本に基づく標本平均Ｘは、平均μ、標準偏差σ／√（ｎ）の正規分布に従う。」という統計量に関する定理が存在するが、中心極限定理によれば、母集団の分布がどのような分布であっても、その標本平均は正規分布に近づくことが導かれる。

従って、信号制御に伴うばらつきは、厳密には場所によって分布状況は異なるが、多くの場合、ほぼ正規分布に従うと考えられる。ここで、渋滞判定周期＝τ、信号制御に伴うばらつきの標準偏差＝σ_ts、交通情報を生成するサンプル数（プローブデータ数）＝ｎとすると、上記の定理より、サンプル数ｎのときの誤差Ｅ、誤差率ＥＲは以下の（１）、（２）式で表わされる。

以上より、サンプル数ｎのとき、旅行時間の目標誤差率ＥＲ_Targetを満たす渋滞判定周期τは、以下の（３）式で表わされる。

多数のプローブデータが収集でき、ΔＴｓが小さくなり、例えば１／２となった場合、
以下２通りの活用方法が考えられる。
（１）τを変更しないで維持すると、（３）式より、誤差率は１／２になる。従って、交通情報の精度を上げることができる。
（２）τもΔＴｓの変化にあわせて１／２にする。（３）式より、誤差率を維持しつつ（
交通情報の精度はそのまま）、判定区間の分解能（空間的な判定区間の分解能が１／２の細かさになる）とリアルタイム性（こちらは２倍）を向上することが可能になる。なお、τを２／３や３／４等とすることや、（１）と（２）を合わせることも可能である。従って、渋滞判定周期は、サンプル数（プローブデータ数）が多いほど短くすることができる。

（第１の実施形態）
以下、上述した本発明の概念を実施するための各種実施形態を説明する。本実施形態においては、一台のプローブカーによるデータ収集を実行する。この場合、たとえば、交通量のきわめて少ない道路環境等での、一台のプローブ車載機からの情報収集にて有効である。

図９に示すように、本実施形態における交通情報を提供する交通情報提供システムは、道路を走行するプローブカーに搭載されたプローブカー車載機１００と、ＶＩＣＳセンター等に設置されたセンター装置に組み込まれた交通情報生成部２００と、道路を走行する他の車両に搭載された車載ナビゲーション装置等に組み込まれた交通情報活用部３００とから構成される。

図９において、プローブカー車載機１００は、自車位置判定部１０１と、センサ情報収集部１０２と、プローブデータ生成部１０３と、プローブデータ送信部１０４とを含む。そして、プローブカー車載機１００は、速度パルス１０、ＧＰＳアンテナ１１、ジャイロ１２によって自車位置判定部１０１により空間的な自車の位置（空間成分）を判定する。一方、時刻等の時間的な成分は、センサ情報収集部１０２で、時計１３、車載センサＡ１４、車載センサＺ１５からの情報により収集される。プローブデータ生成部１０３は、自車位置判定部１０１とセンサ情報収集部１０２からのそれぞれの情報を集め、走行する車両のプローブデータを生成する。生成されたプローブデータを、プローブデータ送信部１０４が、任意の無線通信等によって交通情報生成部２００に送信する。

交通情報生成部２００は、プローブデータ受信部２０１と、混雑指標判定部２０２と、道路区間判定部２０３と、デジタル地図データベース２０４と、交通情報送信部２０５とを含む。さらに混雑指標判定部２０２は、判定時間決定部２０２ａと混雑指標決定部２０２ｂを含み、道路区間判定部２０３は、位置特定部２０３ａを含む。

交通情報生成部２００では、プローブデータ受信部２０１が、プローブカー車載機１００から送信されたプローブデータを受信し、このプローブデータを基に、混雑指標判定部２０２において、判定時間決定部２０２ａが判定時間周期τを決定し、かつプローブデータをその計測時間列を基準として周期τという等時間間隔で分割し、複数のセグメントデータを生成する。さらに混雑指標決定部２０２ｂがセグメントデータごとの交通混雑指標値を決定することによって混雑度を決定する。また、道路区間判定部２０３において、位置特定部２０３ａが、混雑指標判定部２０２により決定された情報（対象道路区間含む）をデジタル地図データベース２０４の地図情報を用いて位置特定する。これにより、対象道路区間毎の交通情報が生成される。生成された交通情報を、交通情報送信部２０５が、任意の無線通信等によって交通情報活用部３００に送信する。プローブデータ受信部２０１、混雑指標判定部２０２、道路区間判定部２０３、交通情報送信部２０５の処理ステップ（交通情報生成方法）は、コンピュータとしての交通情報生成部２００が所定のプログラムに基づいて各部の処理を実行することによって、実現される。このようなプログラムは、種々のメモリ、記憶媒体等に格納されるが、メモリ、記憶媒体等が交通情報生成部の内部に格納されることは必須ではない。

交通情報活用部３００は、交通情報受信部３０１と、交通情報再現部３０２と、デジタル地図データベース３０３と、交通情報処理部３０４と、ディスプレイ３０５とを含む。さらに交通情報再現部３０２は、道路区間特定部３０２ａと混雑指標特定部３０２ｂとを含む。

交通情報活用部３００では、交通情報受信部３０１が、交通情報生成部２００から送信された交通情報を受信し、交通情報再現部３０２が受信した交通情報を、自己のデジタル地図データベース３０３を用いて再現する。

具体的には、道路区間特定部３０２ａおよび混雑指標特定部３０２ｂでそれぞれ、対象道路区間と混雑指標が再現される。なお、交通情報送信部２０５から送信された交通情報を、デジタル地図データベース３０３のデジタル地図上で位置特定する際には、座標列からなる道路形状情報または、位置情報にてマッチングを行う（なお、形状等を使った位置参照技術については、発明者らは特開２００１−４１７５７号公報等で開示している）。交通情報再現部３０２は、装置に設けられるコンピュータのプロセッサにより所定のプログラムに基づいて処理を実行することによって、それぞれの機能が実現される。

特定された交通情報に対し、交通情報処理部３０４は情報処理を行い、表示部を構成するディスプレイ３０５にデジタル地図データベース３０３のデジタル地図とともに交通情報を表示する。なお、交通情報は、渋滞、混雑、閑散等の状況を色分けして表示してもよい。

また、交通情報活用部３００としては、センター側（交通情報生成部）から配信される交通情報を受信して、渋滞情報等を表示することが可能な車載ナビゲーション装置ほか、携帯情報端末等も含まれる。

次に図１０を用いて交通情報生成部２００における動作について説明する。

プローブデータ受信部２０１が、プローブカー車載機１００からプローブデータを受信し＜ＳＴ１＞、判定時間決定部２０２ａが、プローブデータ中の位置情報の計測時間に基づいて判定時間間隔（判定時間周期τ）を決定するとともに＜ＳＴ２＞、この判定時間間隔単位にプローブデータを分割する＜ＳＴ３＞。ここで分割されたプローブデータはセグメントデータとして定義されるが、このセグメントデータは一定の時間長における位置情報及びその計測時間を含むものである。判定時間決定部２０２ａは、元のプローブデータに含まれている計測時間を参照して、判定時間周期τの等時間間隔にプローブデータを分割することができる。そして、分割により生成されたセグメントデータは一定の時間長単位のデータであるため、各セグメントデータに含まれる位置情報の数は、プローブカーの走行状態において変わることとなり、セグメントデータのリンク長は各々異なることとなる。すなわち、一定の時間長単位でプローブデータを分割することは、生成されるセグメントデータ毎にリンク長が「可変」であることを意味する。

そして、混雑指標決定部２０２ｂは、このセグメントデータ（分割単位）ごとに交通混雑指標値を決定する＜ＳＴ４＞。尚、交通混雑指標値としては、道路区間（セグメントデータの場合は、当該データに対応した道路区間）におけるプローブカーの旅行時間、渋滞度、平均速度等が考えられる。渋滞度は、図４〜６のグラフに示したように、所定の速度ごとに渋滞度のランクを設定することができるが、特に渋滞度の定義は限定されない。

さらに位置特定部２０３ａが、セグメントデータ（分割単位）毎に対象道路区間（空間成分）を判定し、この対象道路区間の交通情報を生成する＜ＳＴ５＞。セグメントデータにも位置情報が含まれており、位置特定部２０３ａは、この位置情報を基準とした道路区間をデジタル地図データベース２０４のデジタル地図上で位置特定することによって、交通情報を生成することができる。

なお、プローブカー車載機１００から送信されるプローブデータは図１１に示すように、各ポイントＷＰ−Ｍ（Way Point-M）での緯度経度座標（位置情報）と計測時刻、属性情報からなる。なお、属性情報とは、道路種別や、道路番号、進行方向、ＰＯＩ（Point Of Interest）、渋滞の開始地点、終点、事象情報等のように地図上での位置を特定する際の補完的な情報である。

また、交通情報生成部２００により生成される交通情報は、図１２（ａ），（ｂ）に示すようなデータ構成を採る。図１２（ａ）は、場所を表わす位置参照情報と、混雑状況を表わす混雑指標情報を別々に構成したデータ構成の例である。一方、図１２（ｂ）は、両者をまとめて一つの交通情報を構成した例である。特に図１２（ｂ）は、位置参照情報と混雑指標情報を交通情報としてまとめたものであり、本方式に適したデータ構成である。

なお、交通渋滞を判定するセグメントデータのリンク長を変動させ、変動するリンク毎に交通情報を作成する際に、計測したプローブカーの旅行時間等の交通混雑指標値と、予め設定された規定値（たとえば、信号サイクル時間を考慮して定めた値や所定道路区間における法定速度から割り出された値）との間に、所定以上の差（計測値が規定値より大きい場合も小さい場合も含む）がある場合がある。例えば、プローブカーの中に速度違反車があった場合や、信号制御の関係で順調に連続青信号をプローブカーが走行し、非常に早い値となる場合である。このようなプローブデータは実体から大きく乖離しているので使用しないほうが好ましく、むしろ前述の規定値を交通混雑指標値として活用することが考えられる。また、計測した旅行時間にあらかじめ所定の規定値や一定値を加算した値を活用してもよい。このような処理は、混雑指標決定部２０２ｂが、計測した旅行時間等に基づき決定された交通混雑指標値と予め設定された所定の規定値との差が所定の値以上である場合、規定値を交通混雑指標値とみなすことによって行なわれる。

なお、上記の方法は、特に交差点での右折時間の判定に有効である。通常、交差点では右折のレーンでの右折待ちの渋滞が発生し、プローブカーが通過するには相応の時間がかかると考えられる。しかしながら、交差点において通常考慮された範囲外の通過時間を収集した場合には、たとえば信号サイクル時間等、一定の時間（値）を加算または所定値を判定に採用することで、交通情報の精度を実質的に向上させることが可能である。このとき、混雑指標決定部２０２ｂは、特定のプローブカーが前記所定の道路区間中の交差点を右左折する場合、交通混雑指標値としての右左折待ち時間を生成する。

また、プローブ収集における交通情報の判定においては、たまたま信号等の「停止」に挟まれた区間を判定対象区間とした場合、すなわち判定対象区間内では停止のない走行状態であるため、実体（平均的な走行速度または旅行時間）よりも「早い（短い）」結果となる（他の車両は、違う信号で止まる可能性があるが、実質的には平均的な走行速度よりも速い値となる）。逆に、偶然両方の停止状態を含む判定区間を判定対象区間として選出した場合、実体よりも「遅い（長い）」結果となる。

従って、図３に示したプローブカーの時空間軌跡と空間軌跡を示すグラフの判定区間１，２，３に示すように、交通情報（交通混雑指標値）の判定には、好適には「スムーズに走行した区間」と「停止した区間」を一つのペア（一対）として、このペアを最小単位として(状況によってこのペアを複数組み合わせて)判定することが望ましい。このとき、混雑指標決定部２０２ｂは、プローブカーが通常に走行した区間と、当該走行した区間に隣接したプローブカーが停止または所定の速度以下となった区間とを含めた区間を、判定区間の最小単位として交通混雑指標値を決定する。

なお、「等時間間隔に分割する（時間で区切る）」という考え方は、都市部の走行においては「信号制御の影響により周期的に停止する」という特徴があることに着目し、「できるだけ誤差を均質化する」ための技術をも意味する。従って、プローブデータの特性により停止状態が判別できない場合や、トラック等が（停止せずに）ゆっくり走る等、挙動のバラツキがある場合に、「等時間間隔に分割する（時間で区切る）」という概念は、特に有効に作用することとなる。

（第２の実施形態）
本実施形態においては、複数台のプローブカーによるデータ収集を実行する。この場合、特に幹線道路等で複数のプローブカー車載機からの情報収集が可能な場合に有効である。

図１３に示すように、本実施形態における交通情報を提供する交通情報提供システムは、第１の実施形態と同様、プローブカー車載機１００と、交通情報生成部２００と、交通情報活用部３００とから構成される。さらに本実施形態においては、交通情報生成部２００が、第１の実施形態の構成に加え、プローブ軌跡重複判定部２０６を更に含む。このプローブ軌跡重複判定部２０６は、同一道路区間走行判定部２０６ａと位置特定部２０６ｂを含む。

本実施形態において、複数台のプローブカー車載機１００から収集したプローブデータについて、図１４を用いて説明する。

プローブデータＡとプローブデータＢはそれぞれのプローブカー車載機から収集した別々のプローブデータ（走行軌跡）であるが、この道路区間は２台が重複して走行するので、これらの平均化により精度向上が期待できるため、この区間は判定時間周期τを短くする。

そして、複数のプローブデータの走行道路が重複しているか否かを判定する場合、通常は一旦位置特定等を行って、同一道路を通っているか否かを判別する。

図１３において、プローブカー車載機１００及び交通情報活用部３００は図９と同じ構成であるため、説明を省略する。

交通情報生成部２００において、プローブデータ受信部２０１はプローブカー車載機１００からのプローブデータを受信し、プローブ軌跡重複判定部２０６は、複数台のプローブカー車載機に相当する複数のプローブデータが受信されたか否か判定する。さらにプローブ軌跡重複判定部２０６において、位置特定部２０６ｂがデジタル地図データベース２０４を用いてプローブデータの走行軌跡を特定し、特定した区間が、複数のプローブデータ間で同一の区間のものであるか否かを、同一道路区間走行判定部２０６ａが判定する。以降の処理は図９と同じである。

次に、図１５を用いて複数台のプローブカー車載機により提供されたプローブデータによる交通情報の生成について説明する。

プローブデータ受信部２０１がプローブデータを受信後＜ＳＴ１００＞、プローブデータの番号Ｐを取得する＜ＳＴ１０１＞。次に、位置特定部２０６ｂが、プローブデータＰの走行道路区間を特定し＜ＳＴ１０２＞、Ｐの位置情報を地図データの微小リンク番号に変換し、各微小リンクの進入または退出時刻を算出する＜ＳＴ１０３＞。さらに位置特定部２０６ｂは、収集したすべてのプローブデータの処理が終わったか否かを判定し＜ＳＴ１０４＞、終わった場合は（ＳＴ１０４；ＹＥＳ）、各プローブデータの各微小リンクに、走行車両数を記録＜ＳＴ１０６＞する。処理が終わっていない場合は（ＳＴ１０４；ＮＯ）、さらに位置特定部２０６ｂはＰ以降のプローブデータの走行道路区間を特定する＜ＳＴ１０５＞。

次に、同一道路区間走行判定部２０６ａは各プローブデータの同一走行車両数の部分を判定し、取りまとめて集約しこれを区分化する＜ＳＴ１０７＞。ここでプローブデータＰ＝１である場合＜ＳＴ１０８＞に、着目する集約区間をＫ＝１とする＜ＳＴ１０９＞。そして、判定時間決定部２０２ａは、このプローブデータＰと区間Ｋにおける混雑指標情報の判定時間間隔を決定する＜ＳＴ１１０＞。

次に、判定時間決定部２０２ａは、判定時間間隔単位（判定時間周期τ）にプローブデータを分割する＜ＳＴ１１１＞。そして、混雑指標決定部２０２ｂは、この分割した単位に混雑指標値を判定する＜ＳＴ１１２＞。次に位置特定部２０３ａが、この分割単位に対象道路区間を判定する＜ＳＴ１１３＞とともに、区間Ｋについて順次混雑指標情報の判定時間間隔を決定する＜ＳＴ１１５＞。さらに全区間の処理を終了し＜ＳＴ１１４；ＹＥＳ＞、かつ全プローブデータの処理が終了＜ＳＴ１１６＞したと判定した場合、同一道路区間走行判定部２０６ａにより複数台のプローブカーのプローブデータが重複している区間と判定された区間については、単位距離毎に平均値を算出した上で、位置特定部２０３ａは、対象道路区間の交通情報を生成する＜ＳＴ１１８＞。尚、ＳＴ１１４で全区間の処理が終了していない＜ＳＴ１１４；ＮＯ＞、また、ＳＴ１１６で全プローブデータの処理が終了していないと判定した場合、位置特定部２０３ａは、次の区間または次のプローブデータの処理を上述したのと同様に行なう＜ＳＴ１１５及びＳＴ１１７＞。

図１６は複数台のプローブデータを扱った場合に処理されるプローブデータを示したものである。図示の様に、「ＷＰ−Ｍ」の部分は、一台のプローブカーから得られたプローブデータ（「プローブデータ（元）」）のうち一区間のデータを示す。そして、図１５の処理により得られた複数台のプローブカーのプローブデータを集約することにより、集約プローブデータ（「プローブデータ（Ａ）」）が得られる。各区間のデータ（ＷＰ−Ｍ）に、複数のデータを集約した旨を示す集約区間番号Ｋ、当該区間で集約したプローブカーの台数が付与されている。

以上により、同一区間で複数台のプローブカーデータを収集できるということは、同一箇所に複数台データが収集されることになるので、τの値に関わらず、交通情報の精度が向上することを意味する。すなわち、台数に応じて判定時間周期（τ）を変更することによりリアルタイム性・情報詳細度と交通情報精度（信頼性）間のトレードオフが変更可能である。

（第３の実施形態）
本発明のように、時間的に定周期で交通状態を判定した場合、交通情報の切れ目がわかりにくくなる場合がある。このため、交通混雑指標値が大幅に変わる箇所があいまいになる恐れがある。例えば、図１７（ｂ）に示すように、理想的な判定結果ではＡ−Ｂ間では「渋滞」であり、その両側は「閑散」と判定されなければならない状態において、本発明のようにプローブデータを時間周期で分割した場合、図１７（ａ）の様に誤って交通状態が判定されるおそれがある。

図１７（ａ），（ｂ）において、◎と○の双方とも、プローブデータの計測箇所を示すが、○の地点は通常の速度でプローブカーが走行している地点を示し、◎の地点はプローブカーが停止している、またはその速度が遅い地点を示す。特にこのような場合、分割点ａ及び分割点ｂ間のみが「渋滞」と判定され、その外側が誤って「混雑」と判定されてしまうおそれがある。現実には（理想的な判定結果）「渋滞」または「閑散」の状態の領域であっても、一つの時間周期内に渋滞と閑散の部分が引っかかり、中間的な「混雑」の判定がなされてしまうのである。

そこで、本実施形態では、元のプローブデータまたは地図データから、変化点またはその候補点を抽出し、その間またはそこから判定を開始する。前記変化点または候補点としては、以下のものが考えられる。
・地図データから取得した交差点の位置
・地図データから取得した信号機の位置
・統計的に算出した、または経験的に定義した、ボトルネック箇所、著名施設等が存在する箇所

なお、渋滞の先頭は、事故等の突発イベントを除きほぼ固定的に決まっているため、上記の地図データや統計情報は、特に渋滞の先頭部の特定に有効である。

さらに、プローブ軌跡の停止パターン（停止間隔が短い箇所の集合を渋滞部分とみなす）による分析、渋滞末尾および、事故等突発イベントに伴う渋滞先頭の特定に有効である。

一般的に、信号制御のサイクル（青→黄→赤→次の青までの時間）は、最小で６０秒、最長で１５０秒、通常で９０〜１２０秒程度に設定されている。また、スプリット（該当方路に割り当てられる青時間の割合）は、最低３０％、最高７０％、通常５０％に設定されている。さらに、車の平均車頭間隔は７ｍ、平均的な飽和走行密度は２秒／台であることが統計上明らかになっている。

以上のことから、
・平均停止間距離：サイクル９０秒・スプリット５０％⇒９０［ｓ］×０．５÷２［ｓ／台］×７［ｍ／台］＝１５８ｍ
・最小停止間距離：サイクル６０秒・スプリット３０％⇒６０［ｓ］×０．３÷２［ｓ／台］×７［ｍ／台］＝６３ｍ
・最大停止間距離：サイクル１５０秒・スプリット７０％⇒１５０［ｓ］×０．７÷２［ｓ／台］×７［ｍ／台］＝３６８ｍ
が各々計算により算出され、渋滞時に車両は、信号制御の状態により異なるが１００−３００ｍ（一般的には１５０ｍ）を動いては止まり、動いては止まりを繰り返すことが理解される。

さらに、ある軌跡の停止位置の間隔が、３５０ｍ以下のときは、概ね渋滞中を走行していると判断できる。よって、３５０ｍ間隔以内の停止が続く場合は、渋滞中、それ以上離れている場合は、渋滞では無いと判定することができる。

なお、停止の判定は３０秒程度以上の停止をもって行う（サイクル長６０秒×スプリット５０％）。

本実施形態では、上述したような変化点、候補点、停止間距離、停止時間等のいずれか少なくとも一つを交通情報に含めることにより、図１８に示したような理想的な判定結果、渋滞の先頭及び末尾の情報を取得することができる。

図１９は所定区間における走行時間のグラフと重要交差点における渋滞の先頭／末尾との関係を示す。

また、本発明の緯度経度座標値に交通混雑座標を付与した交通上表現方法は図２１で示される。

（第４の実施形態）
プローブカーによる情報生成の本質的な課題として、ウインカーなどの補助情報が存在しない場合、図２２に示すように、交差点を通過するまでは、該当プローブカーの軌跡が直進車両・右折車両・左折車両のいずれのものか判別できないことが挙げられる。つまり、交差点の前のプローブカーは、次に直進・右折・左折のどの方向に進むかわからないので、もしプローブカーが自らが意図した方向と違う方向に進行した場合、誤判定しやすい。

このため、本実施形態では、図２３のように、プローブカーの軌跡をマップマッチングした際、軌跡上の交差点の通過位置を判別し、図２３（ｂ）に示したように、その交差点の上流側のみ交通情報を生成する。特に道路密度が高い都市部では、ボトルネック交差点や、幹線同士の交差点では、交差点を通過したのち、該当交差点上流の渋滞を判定する。また、図２３（ｂ）の様に、プローブカーが右折車両の場合、右折用の情報として特別に提供することもできる。

また、図２４のように、マップマッチングの結果、下流側の交差点まで右左折待ち行列が発生し得ない所定距離（概ね５００ｍ以上）がある場合は、その距離より上流の区間については、交通情報を生成しても直進・右折・左折の差は無いため、生成する。つまり、交差点間の距離が長い場合は、交差点直上流の右左折待ち行列が発生しうる範囲（交差点から所定距離以下の範囲）は、プローブ軌跡が交差点を通過するまで交通情報を生成せず、その上流の領域では（交差点から所定距離以上の範囲）、プローブ軌跡を受信すると即座に交通情報を生成する。さらに、駐車場待ち行列が発生しやすい著名施設も、交差点と同様に扱い、通過後、または、下流側の該当施設まで駐車場待ち行列が発生し得ない所定距離より上流側で交通情報を生成する。

以上のように、本実施形態によれば、交差点におけるプローブカーの進行状態にとらわれず、高精度な交通情報を生成することができる。

本発明の各種実施形態を説明したが、本発明は前記実施形態において示された事項に限定されず、明細書の記載、並びに周知の技術に基づいて、当業者がその変更・応用することも本発明の予定するところであり、保護を求める範囲に含まれる。

本発明はプローブカーシステムにおいて、生成される交通情報の信頼性を高めることが可能となる効果を有し、プローブカーにより収集される情報から交通情報を生成する交通情報生成方法および交通情報生成装置、及び交通情報活用装置に適用可能である。

各車両の旅行時間のばらつきを示す図 プローブデータのばらつきを示す図 プローブカーの時空間軌跡と空間軌跡を示すグラフの図 プローブデータを固定リンク（ＶＩＣＳリンク）で渋滞判定した場合の図 本発明の可変リンクで渋滞判定した場合の図 本発明の可変リンクでの所定周期における渋滞判定をした場合の図 従来の空間的に固定された道路区間での渋滞混雑判定を示す図 本発明での時間的に固定された周期での渋滞混雑判定を示す図 本発明の第１の実施形態における交通情報提供システムのブロック図 本発明の第１の実施形態における交通情報生成部の処理フロー図 本発明の第１の実施形態におけるプローブデータ図 本発明の第１の実施形態における交通情報生成部で生成されたデータ図 本発明の第２の実施形態における交通情報提供システムのブロック図 本発明の第２の実施形態における複数台のプローブデータ収集の説明図 本発明の第２の実施形態における交通情報生成部の処理フロー図 本発明の第２の実施形態におけるプローブデータ図 本発明の第３の実施形態における交通情報判定を示す図 本発明の第３の実施形態における交通情報判定を示す図 本発明の第３の実施形態における交通情報を示す図 信号制御による旅行時間の誤差が発生する概念を示す図 本発明における交通情報のデータ構成を示す図 本発明の第４の実施形態における交通情報判定を示す図 本発明の第４の実施形態における交通情報判定を示す図 本発明の第４の実施形態における交通情報判定を示す図 従来の固定リンクを使った交通情報生成例を示す図

符号の説明

１００ プローブカー車載機
１０３ プローブデータ生成部
１０４ プローブデータ送信部
２００ 交通情報生成部
２０１ プローブデータ受信部
２０２ 混雑指標判定部
２０２ａ 判定時間決定部
２０２ｂ 混雑指標決定部
２０３ 道路区間判定部
２０４ デジタル地図データベース
２０５ 交通情報送信部
２０６ プローブ軌跡重複判定部
２０６ａ 同一道路区間走行判定部
２０６ｂ 位置特定部
３００ 交通情報活用部
３０１ 交通情報受信部
３０２ 交通情報再現部
３０２ａ 道路区間特定部
３０２ｂ 混雑指標特定部
３０３ デジタル地図データベース
３０４ 交通情報処理部

Claims (20)

1. 位置情報および当該位置情報に対応する計測時間の配列によって構成されるプローブデータを用いて、交通情報を生成する交通情報生成方法であって、
   所定の道路区間を走行するプローブカーからプローブデータを取得するステップと、
   前記プローブデータ中の計測時間を基準として、複数のセグメントデータを生成するステップと、
   前記複数のセグメントデータの各々について交通混雑指標値を決定するステップと、
   前記セグメントデータ各々の位置情報を基準とした道路区間を地図上で位置特定することによって、前記プローブデータの交通情報を生成するステップと、
   を備える交通情報生成方法。
2. 請求項１記載の交通情報生成方法であって、
   前記交通混雑指標値が、前記各セグメントデータに対応した道路区間におけるプローブカーの旅行時間と、渋滞度と、平均速度のうちの少なくとも一つである交通情報生成方法。
3. 請求項１記載の交通情報生成方法であって、
   前記各セグメントデータの生成にあたって、前記交通混雑指標値の目標誤差と、目標遅れ時間と、目標空間詳細度のうちの少なくとも一つによって前記プローブデータを等時間間隔に分割することにより決定するステップを更に含む交通情報生成方法。
4. 請求項３記載の交通情報生成方法であって、
   前記等時間間隔を、前記道路区間の信号制御サイクルによって決定するステップを更に含む交通情報生成方法。
5. 請求項３記載の交通情報生成方法であって、
   前記等時間間隔を、対象道路区間で収集したプローブデータ数によって決定するステップを更に含む交通情報生成方法。
6. 請求項５記載の交通情報生成方法であって、
   前記等時間間隔を、プローブデータ数が多いほど短くするステップを更に含む交通情報生成方法。
7. 請求項１記載の交通情報生成方法であって、
   特定のプローブカーについて決定された前記交通混雑指標値と、予め設定された所定の規定値との差が所定の値以上である場合、前記規定値を前記交通混雑指標値とみなすステップを更に含む交通情報生成方法。
8. 請求項１記載の交通情報生成方法であって、
   特定のプローブカーが前記所定の道路区間中の交差点を右左折する場合、前記交通混雑指標値としての右左折待ち時間を生成するステップを更に含む交通情報生成方法。
9. 請求項１記載の交通情報生成方法であって、
   前記所定の道路区間を走行するプローブカーが通常に走行した区間と、前記走行した区間に隣接したプローブカーが停止または所定の速度以下となった区間とを含めた区間を、判定区間の最小単位として前記交通混雑指標値を決定する交通情報生成方法。
10. 位置情報および当該位置情報に対応する計測時間の配列によって構成されるプローブデータを用いて、交通情報を生成する交通情報生成装置であって、
    所定の道路区間を走行するプローブカーからプローブデータを取得するプローブデータ受信部と、
    前記プローブデータ中の計測時間を基準として、複数のセグメントデータを生成する判定時間決定部と、
    前記複数のセグメントデータの各々について交通混雑指標値を決定する混雑指標決定部と、
    前記セグメントデータ各々の位置情報を基準とした道路区間を地図上で位置特定することによって、前記プローブデータの交通情報を生成する道路区間判定部と、
    を備える交通情報生成装置。
11. 請求項１０記載の交通情報生成装置であって、
    前記交通混雑指標値が、前記各セグメントデータに対応した道路区間におけるプローブカーの旅行時間と、渋滞度と、平均速度のうちの少なくとも一つである交通情報生成装置。
12. 請求項１０記載の交通情報生成装置であって、
    前記判定時間決定部は、前記各セグメントデータの生成にあたって、前記等時間間隔を前記交通混雑指標値の目標誤差と、目標遅れ時間と、目標空間詳細度のうちの少なくとも一つによって前記プローブデータを等時間間隔に分割することにより決定する交通情報生成装置。
13. 請求項１２記載の交通情報生成装置であって、
    前記判定時間決定部は、前記等時間間隔を、前記道路区間の信号制御サイクルによって決定する交通情報生成装置。
14. 請求項１２記載の交通情報生成装置であって、
    前記判定時間決定部は、前記等時間間隔を、対象道路区間で収集したプローブデータ数によって決定する交通情報生成装置。
15. 請求項１２記載の交通情報生成装置であって、
    前記判定時間決定部は、前記等時間間隔を、プローブデータ数が多いほど短くする交通情報生成装置。
16. 請求項１０記載の交通情報生成装置であって、
    前記混雑指標決定部は、特定のプローブカーについて決定された前記交通混雑指標値と、予め設定された所定の規定値との差が所定の値以上である場合、前記規定値を前記交通混雑指標値とみなす交通情報生成方法。
17. 請求項１０記載の交通情報生成装置であって、
    前記混雑指標決定部は、特定のプローブカーが前記所定の道路区間中の交差点を右左折する場合、前記交通混雑指標値としての右左折待ち時間を生成する交通情報生成方法。
18. 請求項１０記載の交通情報生成装置であって、
    前記混雑指標決定部は、前記所定の道路区間を走行するプローブカーが通常に走行した区間と、前記走行した区間に隣接したプローブカーが停止または所定の速度以下となった区間とを含めた区間を、判定区間の最小単位として前記交通混雑指標値を決定する交通情報生成方法。
19. 請求項１０ないし１８のいずれか１項に記載の交通情報生成装置から交通情報を受信する交通情報受信部と、
    受信した交通情報をデジタル地図データベースを用いて再現する交通情報再現部と、
    再現した交通情報を表示する表示部と、
    を備える交通情報活用装置。
20. 位置情報および当該位置情報に対応する計測時間の配列によって構成されるプローブデータを用いて、交通情報を生成する交通情報生成方法をコンピュータに実行させる交通情報生成プログラムであって、当該交通情報生成プログラムは、
    所定の道路区間を走行するプローブカーからプローブデータを取得する手順と、
    前記プローブデータ中の計測時間を基準として、複数のセグメントデータを生成する手順と、
    前記複数のセグメントデータの各々について交通混雑指標値を決定する手順と、
    前記セグメントデータ各々の位置情報を基準とした道路区間を地図上で位置特定することによって、前記プローブデータの交通情報を生成する手順と、
    をコンピュータに実行させる交通情報生成プログラム。

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