JP2007271474A - ナビゲーション装置及びナビゲーションシステム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】CPU41は、車両の現在位置から15分毎に到達する各円形エリア51〜54を設定する(S11〜S16)。また、各円形エリア51〜54から自車位置を中心とする半径方向内側及び半径方向外側にそれぞれ所定距離だけ離れた各境界エリア51A〜54Aを設定し、各円形エリア51〜54の各時間帯390Bに対応する各リンクコスト390Cに基づいて、第1予測境界距離範囲71〜第4予測境界距離範囲74に対応する第1平均リンクコスト390C〜第4平均リンクコスト390Cを設定する(S17〜S19)。そして、各エリア51〜74に含まれる各リンクに対するリンクコストLCをそれぞれ設定後、推奨経路を探索し、経路案内を行う(S20〜S24)。
【選択図】図6
Description
例えば、外部から送られてくる交通情報に基づいて目的地までの誘導経路を探索するナビゲーション装置において、前記交通情報を受信する交通情報受信手段と、過去の交通情報を時刻毎に分けて記憶する過去データ記憶手段と、前記過去データ記憶手段に記憶された前記過去の交通情報及び前記交通情報受信手段を介して取得した最新の交通情報を利用して前記誘導経路を探索する誘導経路探索手段とから構成されたナビゲーション装置がある(例えば、特許文献1参照。)。
しかしながら、当該特許文献1に記載されたナビゲーション装置では、一定の時間以内(例えば、1時間以内)の経路については最新の交通情報を利用して探索し、一定時間を超える経路については、過去の交通情報を利用して探索するため、交通情報の切り替え部分で各リンクの旅行時間が大きく変化して、予測到達時刻の精度が低下する可能性がある。その結果、実際の到着時刻とは大幅に異なる時間帯の交通情報を用いて推奨経路を探索してしまうという問題がある。
これにより、各予測距離範囲間に予測境界距離範囲を設定して、該各予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを各時間帯の交通データに基づいて設定することが可能となる。このため、時間帯に応じた交通データを経路探索に用いる際に、各予測距離範囲に対応する交通データの差が大きくなって不連続であっても、予測境界距離範囲でこの不連続性を補完して、車両が各リンクに到達する時間帯を精度よく予測できるので、的確な時間帯の交通データ及び境界部交通データを用いることが可能となり、時間的変化を加味して、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路を予測できる。
これにより、各予測距離範囲毎に該各予測距離範囲を更にそれぞれ時系列的に所定個数に分割した分割予測距離範囲を設定して、この各分割予測距離範囲に対応する分割交通データを各時間帯の交通データに基づいて設定することが可能となる。このため、時間帯に応じた交通データを経路探索に用いる際に、各予測距離範囲に対応する交通データの差が大きくなって不連続であっても、各分割予測距離範囲でこの不連続性を補完して、車両が各リンクに到達する時間帯を精度よく予測できるので、的確な時間帯の分割交通データを用いることが可能となり、時間的変化を加味して、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路を予測できる。
また、請求項11に係るナビゲーション装置では、最も現在位置に近い予測距離範囲を、現在時刻及び予測距離範囲の時間帯の同期をとって、予測距離範囲データを補正する。このため、より正確に予測距離範囲を設定して、各予測境界距離範囲又は各分割予測距離範囲を設定することができるので、的確な時間帯の交通データを用いることができる。
これにより、情報配信センタは、各予測距離範囲間に予測境界距離範囲を設定して、該各予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを各時間帯の交通データに基づいて設定することが可能となる。このため、時間帯に応じた交通データを経路探索に用いる際に、各予測距離範囲に対応する交通データの差が大きくなって不連続であっても、予測境界距離範囲でこの不連続性を補完して、車両が各リンクに到達する時間帯を精度よく予測できるので、的確な時間帯の交通データ及び境界部交通データを用いることが可能となり、時間的変化を加味して、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路を高精度に予測して経路探索を行うことができる。また、情報配信センタが、自車位置から目的地までの経路探索を行うため、ナビゲーション装置の処理負荷の軽減化を図ることができる。
これにより、情報配信センタは、各予測距離範囲毎に該各予測距離範囲を更にそれぞれ時系列的に所定個数に分割した分割予測距離範囲を設定して、この各分割予測距離範囲に対応する分割交通データを各時間帯の交通データに基づいて設定することが可能となる。このため、時間帯に応じた交通データを経路探索に用いる際に、各予測距離範囲に対応する交通データの差が大きくなって不連続であっても、各分割予測距離範囲でこの不連続性を補完して、車両が各リンクに到達する時間帯を精度よく予測できるので、的確な時間帯の分割交通データを用いることが可能となり、時間的変化を加味して、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路を高精度に予測して経路探索を行うことができる。また、情報配信センタが、自車位置から目的地までの経路探索を行うため、ナビゲーション装置の処理負荷の軽減化を図ることができる。
尚、ナビゲーション装置2の構成に関しては後に図2を用いて詳細に説明する。
ここで、特に地図表示データとしては、10km×10kmで区画された2次メッシュをベースに4分割(長さ1/2)、16分割(1/4)、64分割(1/8)されたユニットで構成されており、各ユニットのデータ量が略同レベルになるように、各地のユニットが設定されている。最も小さい64分割サイズのユニットは、約1.25km四方の大きさである。また、10km×10kmで区画された各2次メッシュ(以下、「メッシュ」という。)には、メッシュID380A(図4参照)がそれぞれ付されている。
また、ノードデータ48Bとしては、実際の道路の分岐点(交差点、T字路等も含む)、各道路に曲率半径等に応じて所定の距離ごとに設定されたノード点の座標(位置)、ノードが交差点に対応するノードであるか等を表すノード属性、ノードに接続するリンクの識別番号であるリンクIDのリストである接続リンク番号リスト、ノードにリンクを介して隣接するノードのノード番号のリストである隣接ノード番号リスト、各ノード点の高さ(高度)等に関するデータ等が記録される。
ところが、ナビゲーション装置2が変換テーブルを有するものでない場合には、VICSリンクIDに基づいて道路の区間を特定することができなくなってしまう。そこで、センタ側交通情報DB16には、この変換テーブルも格納されている。これにより、VICSリンクIDをナビゲーション装置2において使用されている道路リンクIDに変換して、交通情報を送信することができる。
ここで、スライス幅データ380について図4に基づいて説明する。図4は、スライス幅DB18に格納されるスライス幅データ380のデータ構造を説明する説明図である。
図4に示すように、スライス幅データ380は、メッシュID380A、季節380B、曜日380C、距離範囲としてのスライス幅380Dから構成されている。上記の通りメッシュID380Aは、全国を10km四方に区画した各メッシュに割り当てられたIDである。このメッシュID380Aの下位のデータは、季節380Bとなっている。季節380Bは、スライス幅データ380を春・夏・秋・冬・長期連休に分けている。さらに下位にある曜日380Cは、各曜日と、祝日とからなる。
ここで、交通データ390について図5に基づいて説明する。図5は、交通DB19に格納される交通データ390のデータ構造を説明する説明図である。
図5に示すように、交通データ390は、例えばメッシュID380A毎に生成されるとともに、時間帯390B毎に、各リンクのリンクID390Aに対するリンクコスト390Cを有している。時間帯390Bは、15分毎に設定され、スライス幅データ380で設定した時間帯(例えば「0:00」〜「0:14」等)と同じ区切りになっている。
また、このリンクコスト390Cは、その時間帯390Bにおいて、そのリンクを通過する際にかかる平均旅行時間を示すデータであって、例えば「3(min)」等になっている。つまり、経路データ48のリンクコスト48Dは、リンクの長さ、道路幅等に基づく、時間帯390Bを加味していないコストである。交通データ390のリンクコスト390Cは、各時間帯390Bの交通状況を反映したコストであって、各リンクコスト390Cを基準リンクコスト(例えば、「2min」である。)で除算した数値に、経路データ48のリンクコスト48Dを加算する等して、新たなリンクコストLCを生成するためのデータである。
尚、各データの詳細については既に説明したので、ここではその詳細は省略する。
そして、ナビ側地図情報DB37の内容は、情報配信センタ3から通信装置27を介して配信された更新情報をダウンロードすることによって更新される。
そして、スライス幅DB38に格納されるスライス幅データ380と、交通DB39に格納される交通データ390との各内容は、情報配信センタ3から通信装置27を介して配信された更新情報をダウンロードすることによって更新される。
尚、図6にフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置2が備えているRAM42やROM43に記憶されており、CPU41により実行される。
そして、目的地が入力されたと判断すると(S11:YES)、CPU41は、その目的地の座標等をRAM42に一時格納する。
続いて、S12において、CPU41は、現在位置検出処理部21により自車の現在位置(以下、「自車位置」という。)を検出する。そして、CPU41は、車両の現在位置を含む地図データをナビ地図情報37Aから読み出し、地図データに基づいて自車位置が含まれるメッシュを検出し、そのメッシュのメッシュID380Aを取得する。
また、S14において、CPU41は、メッシュID380A、季節380B、曜日380C、時間帯の要因を特定すると、メッシュID380Aが紐付けされたスライス幅データ380を読出し、そのスライス幅データ380に基づき、4つのスライス幅380Dを時系列的に決定する。
次に、CPU41は、2番目のスライス幅380Dとして、同じメッシュID380A、季節380B、曜日380Cの「10時30分〜10時44分」のスライス幅380Dを読み出す。このとき読み出されるスライス幅380Dは、「10時15分〜10時29分」の間に車両が進行した位置から、「10時30分〜10時44分」に車両が到達する距離範囲を示したデータであって、例えば「5.6km」である。
先ず、CPU41は、図7に示すように、現在の自車位置50を中心に、RAM42に記憶した1番目のスライス幅380Dを用いて、第1円形エリア51を設定する。補正した1番目のスライス幅380Dは「4.0km」であるので、第1円形エリア51は、自車位置50から半径「4.0km」の円形をなしている。この第1円形エリア51内は、車両が「10時20分〜10時29分」内に到達する予測距離範囲である。
続いて、CPU41は、第1円形エリア51の円周から、2番目のスライス幅380D(「5.6km」)だけ離れた、第2円形エリア52を設定する。この第2円形エリア52は、車両が「10時30分〜10時44分」内に到達する予測距離範囲である。
先ず、CPU41は、図8に示すように、第1円形エリア51から自車位置50を中心とする半径方向内側に500m離れた第1内側境界エリア51Aを設定する。また、CPU41は、第1円形エリア51から自車位置50を中心とする半径方向外側に500m離れた第1外側境界エリア51Bを設定する。この第1内側境界エリア51Aと第1外側境界エリア51Bとによって挟まれた領域内は予測境界距離範囲である。
続いて、CPU41は、第3円形エリア53から自車位置50を中心とする半径方向内側に500m離れた第3内側境界エリア53Aを設定する。また、CPU41は、第3円形エリア53から自車位置50を中心とする半径方向外側に500m離れた第3外側境界エリア53Bを設定する。この第3内側境界エリア53Aと第3外側境界エリア53Bとによって挟まれた領域内は予測境界距離範囲である。
この結果、現在の自車位置50を中心に、同心円状に、各境界エリア51A〜54Aが設定され、各円形エリア51〜53の半径方向両側及び第4円形エリア54の半径方向内側に予測境界距離範囲が設定される。
先ず、CPU41は、現在の自車位置50が含まれるメッシュのメッシュIDが対応付けられた交通データ390を検索する。該当する交通データ390を検出すると、まず第1円形エリア51内のリンクに対応するリンクコスト390Cを読み出す。第1円形エリア51は、ここでは「10時20分〜10時29分」までに車両が到達する予測距離範囲であるため、「10時20分〜10時29分」の上記時間帯390Bに対応するリンクコスト390Cを検出する。
同様に、第3〜第4円形エリア53〜54に含まれるリンクに対しても、各メッシュ毎の「10時45分〜10時59分」、「11時0分〜11時14分」の各交通データ390のリンクコスト390Cを読み出す。
先ず、CPU41は、上記S18で読み出した第1円形エリア51の「10時20分〜10時29分」の時間帯390Bのリンクコスト390Cと、第2円形エリア52の「10時30分〜10時44分」の時間帯390Bのリンクコスト390Cを読み出し、この各リンクコスト390Cの平均値を算出する。そして、この各リンクコスト390Cの平均値を、第1内側境界エリア51Aと第1外側境界エリア51Bによって挟まれた領域(以下、「第1予測境界距離範囲71」という。)内のリンクのリンクコスト(以下、「第1平均リンクコスト390C」という。)としてRAM42に記憶する。
また、CPU41は、上記S18で読み出した第3円形エリア53の「10時45分〜10時59分」の時間帯390Bのリンクコスト390Cと、第4円形エリア54の「11時0分〜11時14分」の時間帯390Bのリンクコスト390Cとを読み出し、この各リンクコスト390Cの平均値を算出する。そして、この各リンクコスト390Cの平均値を、第3内側境界エリア53Aと第3外側境界エリア53Bによって挟まれた領域(以下、「第3予測境界距離範囲73」という。)内のリンクのリンクコスト(以下、「第3平均リンクコスト390C」という。)としてRAM42に記憶する。
また、図8に示されるリンクQについては、第2円形エリア52の「10時30分〜10時44分」の時間帯390Bのリンクコスト「7min」と、第3円形エリア52の「10時45分〜10時59分」の時間帯390Bのリンクコスト「20min]との平均値「13.5min」が第2平均リンクコスト390CとしてRAM42に記憶される。
S21において、CPU41は、リンクコストLCを用いて、現在の自車位置から、RAM42に記憶された目的地の座標までの経路をダイクストラ法等によって探索する。
また、上記S18で読み出した各円形エリア51〜54の各リンクコスト390Cと、上記S19でRAM42に記憶した第1平均リンクコスト390C、第2平均リンクコスト390C、第3平均リンクコスト390C、第4平均リンクコスト390Cは、各円形エリア51〜54の各予測境界距離範囲71、72、73、74を除く領域、第1予測境界距離範囲71、第2予測境界距離範囲72、第3予測境界距離範囲73、第4予測境界距離範囲74に含まれる各リンクのリンクコストであるため、目的地周辺領域58内、及び、第4円形エリア54から目的地周辺領域58までの間は、経路データ48内のリンクコスト48Dのみを用いて、目的地55までの推奨経路をダイクストラ法等によって探索することになる。
図6に示すように、S22において、CPU41は、探索経路を液晶ディスプレイ25に表示して、経路案内を行う。
その結果、例えば、図11に示すような案内画面60が液晶ディスプレイ25に表示される。案内画面60には、自車位置50から目的地までの地図である地図画像61に、車両位置マーク62及び目的地マーク63と、各マーク62、63を接続する誘導経路(推奨経路)64が太い青線で重畳されている。また、このとき、スピーカ26から経路を案内する案内音声を出力してもよい。
そして、案内終了でないと判定した場合には(S24:NO)、CPU41は、再度S22以降の処理を実行して、経路案内を続行する。
一方、S23で第4円形エリア54を越えたと判定した場合には(S23:NO)、CPU41は、再度S12以降の処理を実行し、現在の自車位置が含まれるメッシュを検出し、上記した処理を繰り返す。そして、車両通過時の交通状況を予測しながら、経路を探索し、探索された経路を案内する。
他方、S24で目的地に到着、又は案内中止の入力操作が操作部24を介して行われた場合には(S24:YES)、CPU41は案内終了であると判定し、経路案内を終了して、当該処理を終了する。
更に、スライス幅データ380は、メッシュ380A、季節380B、曜日380C、時間帯の要因毎にスライス幅380Dを有するようにした。このため、地域性、時期的要因、時間的要因をスライス幅380Dに加味することができるので、スライス幅380Dの精度を向上することができる。
ただし、図12に示すように、実施例2に係るナビゲーション装置2は、自車位置から目的地までの誘導経路を探索して地図上に表示する経路案内処理のS47〜S49において、各円形エリア51〜54間をそれぞれ時系列的に等時間間隔で3等分、即ち5分間隔で3等分する点で、前記実施例1に係るナビゲーション装置2と異なっている。
尚、図12にフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置2が備えているRAM42やROM43に記憶されており、CPU41により実行される。
そして、S47において、CPU41は、各円形エリア51〜54間をそれぞれ時系列的に等時間間隔で3等分、即ち5分間隔で3等分して、各分割円形エリアを設定する。
例えば、図13に示すように、第1円形エリア51は、自車位置50から半径「4.0km」の円形をなしているため、自車位置50から車両が5分で到達する距離、即ち、「10時20分〜10時24分」内に到達する距離は、自車位置から「2km」であるので、CPU41は、自車位置から半径「2km」の第1分割円形エリア501を設定する。この第1分割円形エリア501内は、車両が「10時20分〜10時24分」内に到達する分割予測距離範囲である。また、第1分割円形エリア501と第1円形エリア51とで挟まれた領域は、車両が「10時25分〜10時29分」内に到達する分割予測距離範囲である。
また、このリンクコスト391Cは、その時間帯391Bにおいて、そのリンクを通過する際にかかる平均旅行時間を示すデータであって、交通データ390の隣接する各時間帯390に対応するリンクコスト390Cを、この3等分した各時間帯391Bの時間間隔に合わせて比例配分したものである。
先ず、CPU41は、現在の自車位置50が含まれるメッシュのメッシュIDが対応付けられた分割交通データ391を検索する。該当する分割交通データ391を検出すると、まず第1分割円形エリア501内のリンクに対応するリンクコスト391Cを読み出す。図13に示すように、第1分割円形エリア501は、ここでは「10時20分〜10時24分」までに車両が到達する予測距離範囲であるため、「10時20分〜10時24分」の上記時間帯391Bに対応するリンクコスト391Cを検出する。
また、CPU41は、第2分割円形エリア511内に含まれるメッシュは、それぞれ異なるが、各メッシュ毎に、分割交通データ391を検索する。そして、各分割交通データ391のうち、「10時30分〜10時34分」の時間帯391Bのリンクコスト391Cであって、そのうち第2分割円形エリア511に含まれるリンクのリンクコスト391Cを読み出す。
同様に、第2円形エリア52、第4分割円形エリア521、第5分割円形エリア522、・・・・、第7分割円形エリア532、第4円形エリア54に含まれる各リンクに対しても、各メッシュ毎の「10時45分〜10時49分」、「10時50分〜10時54分」、「10時55分〜10時59分」、・・・、「11時05分〜11時09分」、「11時10分〜11時14分」の各分割交通データ391のリンクコスト391Cを読み出す。
また、図13に示されるリンクQについては、第4分割円形エリア521の「10時45分〜10時49分」の時間帯391Bのリンクコスト「20min」がリンクコスト391Cとして分割交通データ391から読み出される。
S51において、CPU41は、リンクコストLCを用いて、現在の自車位置から、RAM42に記憶された目的地の座標までの経路をダイクストラ法等によって探索する。
また、リンクコスト391Cは、第1分割円形エリア501、第1円形エリア51、第2分割円形エリア511、・・・・、第7分割円形エリア532、第4円形エリア54内について読み出したものであるため、目的地周辺領域58内、及び、第4円形エリア54から目的地周辺領域58までの間は、経路データ48内のリンクコスト48Dのみを用いて、目的地55までの推奨経路をダイクストラ法等によって探索することになる。
そして、推奨経路が探索されると、CPU41は、目的地までの所要時間を演算し、RAM42に一時記憶後、S52の処理に移行する。
続いて、S52乃至S54において、CPU41は、上記S22乃至S24の処理を実行して、当該処理を終了する。
また、分割交通データ391は、交通データ390の各時間帯390Bを3等分した各時間帯391Bを設定すると共に、これに伴って、時系列的に隣接する各リンクコスト390Cをこの3等分した各時間帯391Bの時間間隔に合わせて比例配分した各リンクコスト391Cから構成されるため、該分割交通データ391を迅速に設定して、各円形エリア51〜54の各時間帯390Bに対応する各リンクコスト390Cの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯391Bを予測する処理時間の更なる短縮化を図ることができる。
尚、以下の説明において上記図1乃至図11の実施例1に係るナビゲーションシステム1の構成と同一符号は、前記実施例1に係るナビゲーションシステム1の構成と同一あるいは相当部分を示すものである。
ただし、図15に示すように、実施例3に係るナビゲーションシステムは、情報配信センタ3が上記S12〜S21に相当する処理を実行する点で、前記実施例1に係るナビゲーションシステム1と異なっている。
そして、目的地が入力されたと判断すると(S71:YES)、CPU41は、その目的地の座標等をRAM42に一時格納する。
続いて、S72において、CPU41は、情報配信センタ3に対して、経路探索を要求する要求コマンドと共に、現在の自車位置のデータ、目的地の座標データ、ナビ地図情報37Aのバージョン情報及び地図画像61(図11参照)の縮尺等を送信する。また同時に、前方の目的地までの誘導経路(推奨経路)64(図11参照)を液晶ディスプレイ25の地図画像61(図11参照)上に表示して経路を案内している場合には、CPU41は、該目的地や誘導経路64等の経路情報も情報配信センタ3に対して送信する。
そして、S74乃至S76において、CPU41は、上記S22乃至S24の処理を実行後、当該処理を終了する。
先ず、S111において、CPU11は、上記S72でナビゲーション装置2から送信された経路探索を要求する要求コマンドと共に、自車位置のデータ、目的地の座標データ、ナビ地図情報37Aのバージョン情報、地図画像61の縮尺や経路情報等の各情報を受信して、この各情報をRAM12に記憶する。そして、CPU11は、センタ側地図情報DB14に格納されるナビ地図情報37Aのバージョン情報に対応する更新用地図情報14Aに基づいて上記S12に相当する処理を実行する。
そして、S112乃至S120において、CPU11は、センタ側地図情報DB14に格納されるナビ地図情報37Aのバージョン情報に対応する更新用地図情報14Aと、スライス幅DB18に格納されているスライス幅データ380と、交通DB19に格納されている交通データ390とに基づいて、上記S13乃至S21の処理を実行する。
更に、スライス幅データ380は、メッシュ380A、季節380B、曜日380C、時間帯の要因毎にスライス幅380Dを有するようにした。このため、地域性、時期的要因、時間的要因をスライス幅380Dに加味することができるので、スライス幅380Dの精度を向上することができる。
尚、以下の説明において上記図1乃至図15の実施例1乃至実施例3に係るナビゲーションシステム1の構成と同一符号は、前記実施例1乃至実施例3に係るナビゲーションシステム1の構成と同一あるいは相当部分を示すものである。
ただし、図16に示すように、実施例4に係るナビゲーションシステムは、情報配信センタ3が上記S42〜S51に相当する処理を実行する点で、前記実施例2に係るナビゲーションシステム1と異なっている。
図16に示すように、S81乃至S86において、CPU41は、上記S71乃至S76の処理を実行後、当該処理を終了する。
先ず、S141において、CPU11は、上記S82でナビゲーション装置2から送信された経路探索を要求する要求コマンドと共に、自車位置のデータ、目的地の座標データ、ナビ地図情報37Aのバージョン情報、地図画像61の縮尺や経路情報等の各情報を受信して、この各情報をRAM12に記憶する。そして、CPU11は、センタ側地図情報DB14に格納されるナビ地図情報37Aのバージョン情報に対応する更新用地図情報14Aに基づいて上記S42に相当する処理を実行する。
そして、S142乃至S150において、CPU11は、センタ側地図情報DB14に格納されるナビ地図情報37Aのバージョン情報に対応する更新用地図情報14Aと、スライス幅DB18に格納されているスライス幅データ380と、交通DB19に格納されている交通データ390とに基づいて、上記S43乃至S51の処理を実行する。
また、分割交通データ391は、交通データ390の各時間帯390Bを3等分した各時間帯391Bを設定すると共に、これに伴って、時系列的に隣接する各リンクコスト390Cをこの3等分した各時間帯391Bの時間間隔に合わせて比例配分した各リンクコスト391Cから構成されるため、該分割交通データ391を迅速に設定して、各円形エリア51〜54の各時間帯390Bに対応する各リンクコスト390Cの不連続性を的確に補完することが可能となり、車両が各リンクに到達する時間帯391Bを予測する処理時間の更なる短縮化を図ることができる。
(2)前記実施例1乃至実施例4では、自車位置が含まれるメッシュのスライス幅380Dを使用して、円形状の第1〜第4円形エリア51〜54を設定したが、設定したエリアの外周が位置するメッシュのスライス幅380Dを使用して予測距離範囲としてのエリアを設定してもよい。詳述すると、まず、自車位置が含まれるメッシュのスライス幅380Dを使用して自車位置から最も近傍のエリア(第1エリア)を設定する。設定したのち、第1エリアの外周が、自車位置が含まれるメッシュとは異なるメッシュに位置する場合、次のエリア(第2エリア)を設定する際には、第1エリアの外周が位置するメッシュのスライス幅380Dを使用する。
例えば、第1円形エリア51から自車位置50を中心とする半径方向内側に4km×10%=400m離れた第1内側境界エリア51Aを設定する。また、第1円形エリア51から自車位置50を中心とする半径方向外側に5.6km×10%=560m離れた第1外側境界エリア51Bを設定する。この第1内側境界エリア51Aと第1外側境界エリア51Bとによって挟まれた領域内は予測境界距離範囲である。
(7)前記実施例2のステップ47及び前記実施例4のステップ146では、各円形エリア51〜54間をそれぞれ時系列的に3分割したが、2分割でも、4分割以上に分割してもよい。
2 ナビゲーション装置
3 情報配信センタ
4 ネットワーク
10 サーバ
11、41 CPU
12、42 RAM
13、43 ROM
14 センタ側地図情報DB
17 センタ側通信装置
18、38 スライス幅DB
19、39 交通DB
23 ナビゲーション制御部
25 液晶ディスプレイ
27 通信装置
37 ナビ側地図情報DB
48 経路データ
50 自車位置
51〜54 第1円形エリア〜第4円形エリア(予測距離範囲)
51A、52A、53A、54A 第1内側境界エリア〜第4内側境界エリア
51B、52B、53B 第1外側境界エリア〜第3外側境界エリア
71〜72 第1予測境界距離範囲〜第4予測境界距離範囲
380 スライス幅データ
390 交通データ
391 分割交通データ
501、511〜532 第1分割円形エリア〜第7分割円形エリア
Claims (14)
- 車両に搭載されたナビゲーション装置において、
車両が所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段と、
前記予測距離範囲データに基づいて、現在の自車位置を中心とした予測距離範囲を、現在時刻を基準として設定する予測距離範囲設定手段と、
前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲の境界部に該境界部を含む所定距離範囲を予測境界距離範囲として設定する予測境界距離範囲設定手段と、
各リンクに対し、各時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段と、
前記各予測境界距離範囲に含まれる境界部を形成する各予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて該各予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを設定する境界部交通データ設定手段と、
前記各予測距離範囲内で且つ該各予測距離範囲内の前記各予測境界距離範囲外のリンクに対しては、その予測距離範囲にそれぞれ対応する時間帯の前記交通データを用いると共に、前記各予測境界距離範囲内のリンクに対しては、その予測境界距離範囲にそれぞれ設定された前記境界部交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの推奨経路を探索する探索手段と、
を備えたことを特徴とするナビゲーション装置。 - 前記予測境界距離範囲設定手段は、前記境界部から該境界部を形成する各予測距離範囲側にそれぞれ所定距離入った範囲を前記予測境界距離範囲として設定することを特徴とする請求項1に記載のナビゲーション装置。
- 前記予測境界距離範囲設定手段は、前記境界部から該境界部を形成する各予測距離範囲側に該各予測距離範囲の所定割合だけ入った範囲を前記予測境界距離範囲として設定することを特徴とする請求項1に記載のナビゲーション装置。
- 前記境界部交通データ設定手段は、前記各予測境界距離範囲に含まれる境界部を形成する各予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データの平均値を該各予測境界距離範囲に対応する境界部交通データとして設定することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載のナビゲーション装置。
- 車両に搭載されたナビゲーション装置において、
車両が所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段と、
前記予測距離範囲データに基づいて、現在の自車位置を中心とした予測距離範囲を、現在時刻を基準として設定する予測距離範囲設定手段と、
前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲を更にそれぞれ時系列的に所定個数に分割した分割予測距離範囲を設定する分割予測距離範囲設定手段と、
各リンクに対し、各時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段と、
前記各予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて前記各分割予測距離範囲の時間帯に対応する分割交通データを設定する分割交通データ設定手段と、
前記各分割予測距離範囲内のリンクに対して、その分割予測距離範囲にそれぞれ対応する時間帯の前記分割交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの推奨経路を探索する探索手段と、
を備えたことを特徴とするナビゲーション装置。 - 前記分割予測距離範囲設定手段は、各予測距離範囲を更にそれぞれ時系列的に所定個数の等時間間隔に分割して前記各分割予測距離範囲を設定することを特徴とする請求項5に記載のナビゲーション装置。
- 前記分割予測距離範囲設定手段は、各予測距離範囲を更にそれぞれ時系列的に所定割合で所定個数に分割して前記各分割予測距離範囲を設定することを特徴とする請求項5に記載のナビゲーション装置。
- 前記分割交通データ設定手段は、前記各予測距離範囲と該各予測距離範囲の自車位置側の隣接する予測距離範囲とに対応する各一対の時間帯の交通データを前記各分割予測距離範囲の時間帯の各時間間隔に合うように比例配分して前記分割交通データを設定することを特徴とする請求項5乃至請求項7のいずれかに記載のナビゲーション装置。
- 前記予測距離範囲データ記憶手段は、前記予測距離範囲データを地図メッシュ毎に記憶しており、
前記予測距離範囲設定手段は、自車位置が含まれる地図メッシュを検出し、検出された地図メッシュに対応する前記予測距離範囲データを読み出して、予測距離範囲を設定することを特徴とする請求項1乃至請求項8のいずれかに記載のナビゲーション装置。 - 前記予測距離範囲設定手段は、現在の自車位置を中心として、同心円状の前記各予測距離範囲を設定することを特徴とする請求項1乃至請求項9のいずれかに記載のナビゲーション装置。
- 前記予測距離範囲設定手段は、最も現在の前記自車位置に近い前記予測距離範囲に対し、前記現在時刻及び前記予測距離範囲に対応する時間帯の同期をとって、前記予測距離範囲データを補正することを特徴とする請求項1乃至請求項10のいずれかに記載のナビゲーション装置。
- 前記予測距離範囲データは、区域、季節、曜日、祝日又は連休期間毎に生成されていることを特徴とする請求項1乃至請求項11のいずれかに記載のナビゲーション装置。
- 車両に搭載されたナビゲーション装置と、前記ナビゲーション装置に経路情報を配信する経路情報配信手段を有する情報配信センタと、を備えたナビゲーションシステムにおいて、
前記ナビゲーション装置は、
自車位置を特定する自車位置情報と目的地を特定する目的地情報とを前記情報配信センタに送信する自車位置情報送信手段と、
前記情報配信センタから配信された前記経路情報を受信する受信手段と、
前記受信手段で受信した経路情報を表示装置の地図上に表示するように制御する表示制御手段と、
を有し、
前記情報配信センタは、
車両が所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段と、
各リンクに対し、各時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段と、
前記ナビゲーション装置から自車位置情報と目的地情報を受信した場合には、前記予測距離範囲データに基づいて、前記自車位置を中心とした予測距離範囲を、現在時刻を基準として設定する予測距離範囲設定手段と、
前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲の境界部に該境界部を含む所定距離範囲を予測境界距離範囲として設定する予測境界距離範囲設定手段と、
前記各予測境界距離範囲に含まれる境界部を形成する各予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて該各予測境界距離範囲に対応する境界部交通データを設定する境界部交通データ設定手段と、
前記各予測距離範囲内で且つ該各予測距離範囲内の前記各予測境界距離範囲外のリンクに対しては、その予測距離範囲にそれぞれ対応する時間帯の前記交通データを用いると共に、前記各予測境界距離範囲内のリンクに対しては、その予測境界距離範囲にそれぞれ設定された前記境界部交通データを用いて、前記自車位置から目的地までの推奨経路を探索する探索手段と、
前記探索手段によって探索した推奨経路を前記経路情報配信手段を介して該ナビゲーション装置に配信するように制御する配信制御手段と、
を有することを特徴とするナビゲーションシステム。 - 車両に搭載されたナビゲーション装置と、前記ナビゲーション装置に経路情報を配信する経路情報配信手段を有する情報配信センタと、を備えたナビゲーションシステムにおいて、
前記ナビゲーション装置は、
自車位置を特定する自車位置情報と目的地を特定する目的地情報とを前記情報配信センタに送信する自車位置情報送信手段と、
前記情報配信センタから配信された前記経路情報を受信する受信手段と、
前記受信手段で受信した経路情報を表示装置の地図上に表示するように制御する表示制御手段と、
を有し、
前記情報配信センタは、
車両が所定時間内に到達する距離範囲を予測した予測距離範囲データを記憶する予測距離範囲データ記憶手段と、
各リンクに対し、各時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段と、
前記ナビゲーション装置から自車位置情報と目的地情報を受信した場合には、前記予測距離範囲データに基づいて、前記自車位置を中心とした予測距離範囲を、現在時刻を基準として設定する予測距離範囲設定手段と、
前記予測距離範囲設定手段によって設定された各予測距離範囲を更にそれぞれ時系列的に所定個数に分割した分割予測距離範囲を設定する分割予測距離範囲設定手段と、
前記各予測距離範囲に対応する各時間帯の交通データに基づいて前記各分割予測距離範囲の時間帯に対応する分割交通データを設定する分割交通データ設定手段と、
前記各分割予測距離範囲内のリンクに対して、その分割予測距離範囲にそれぞれ対応する時間帯の前記分割交通データを用いて、前記自車位置から目的地までの推奨経路を探索する探索手段と、
前記探索手段によって探索した推奨経路を前記経路情報配信手段を介して該ナビゲーション装置に配信するように制御する配信制御手段と、
を有することを特徴とするナビゲーションシステム。
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