JP2008234162A - 渋滞状況演算システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】プローブカーである車両3から収集したプローブデータに基づいてリンクの渋滞度を演算する際に、渋滞度演算テーブル52にある渋滞度を区分する為の閾値V11〜V32を所定車速毎に変化させて渋滞度を検出し(S2)、二次メッシュ単位でVICS情報に基づく渋滞度との一致率を比較することによって最も一致率の高い閾値を選択し(S5、S6)、選択された閾値に基づいて当該二次メッシュの渋滞度を演算する(S7)ように構成する。
【選択図】図8
Description
しかし、上記VICSでは感知器が設置された主要な道路のみのVICS情報しか作成することができず、情報提供される対象道路の範囲が狭いという課題がある。
ここで、プローブカーシステムは、上記VICSのように情報収集範囲が限定されず、極めて広い範囲からリアルタイムでデータを集めることができるという利点がある。
そして、リンクを走行する車両の平均車速と予め決められた閾値(例えば、一般道路では『渋滞』と『混雑』の閾値は12km/h、『混雑』と『渋滞なし』の閾値は32km/h)に基づいてリンクをいずれかに分類している。そして、リンクに対して分類された渋滞度を交通情報として利用者に提供していた。
従って、例えばプローブデータの統計結果に基づいて渋滞度を演算する場合には、上記特許文献1のように道路属性毎に閾値を固定することとすると、実際には渋滞していないリンクが『渋滞』と判定されたり、実際に渋滞しているリンクが『渋滞無し』と判定される虞がある。更には、同一リンク区間において、VICS情報とプローブカーシステムから提供される交通情報とで渋滞度が異なってしまうという問題もあった。
ここで、「渋滞度」とは渋滞の程度を識別する為の情報である。
また、「プローブ情報取得手段」及び「渋滞情報取得手段」はプローブカーや外部の施設等と通信を行うことによりプローブ情報や渋滞情報を取得することとしても良いし、装置内部に記憶されたプローブ情報や渋滞情報を読み出すことにより取得することとしても良い。
ここで、「道路属性」とは、例えば高速道路や一般道路等の道路の種別を示す。
また、プローブ情報に基づいて検出されたリンクの渋滞度と、別途渋滞情報取得手段により取得した渋滞情報に含まれるリンクの渋滞度とが大きく異なる結果となることを防止できるので、提供した交通情報によって利用者を困惑させる虞が無い。
先ず、本実施形態に係る渋滞状況演算システム1の概略構成について図1を用いて説明する。図1は本実施形態に係る渋滞状況演算システム1を示した概略構成図である。
ここで、本実施形態に係る渋滞状況演算システム1おいて車両3が取得し、プローブセンタ2に対して送信するプローブ情報としては、特に、車両3が走行するリンクのリンク番号とそのリンクを走行する車両の車速に関する情報が含まれる。そして、プローブセンタ2は車両3から送信されたリンク番号及び車速に基づいて、リンク毎の車両の平均車速を算出し、後述の閾値V11〜V32(図7参照)に基づいてリンクの渋滞度を検出する。
図3に示すようにプローブ情報は、車両3が走行したリンクのリンク番号と、車両がそのリンクの走行を開始した開始時刻と、リンクを走行するのに要した所要時間と、リンクを走行した平均車速とから構成される。例えば、図3に示すプローブ情報は、車両3がリンク番号『1000』のリンクを、2007年3月6日の14時3分25秒に走行開始し、平均車速15km/hで25秒かけて走行したことが記録されている。そして、プローブ情報DB24には上記のプローブ情報が、各車両3から収集した数だけ累積的に記憶されている。
図4に示すようにプローブ交通情報は、リンクを識別するリンク番号と、渋滞度と、そのリンクを走行する車両の平均所要時間を示すリンク旅行時間と、リンクを走行する車両の平均車速とから構成される。例えば、図4に示すプローブ交通情報は、リンク番号『1000』のリンクについて、渋滞度が『混雑』で、リンク旅行時間が28secで、平均車速が17km/hであることを示している。そして、交通情報DB25には上記のプローブ交通情報が、ナビゲーション装置6が有する地図データを構成するリンク数分記憶されている。
そして、VICSセンタ4は所定時間毎(例えば5分毎)にVICS情報DB41に格納されたVICS情報から必要な情報を抽出し、VICS通信装置42を介してナビゲーション装置6に対して配信する。また、VICS情報はプローブセンタ2に対しても配信される。尚、配信されるVICS情報としては、渋滞情報の他に、規制情報、駐車場情報、サービスエリア情報、パーキングエリア情報等がある。
図5に示すようにVICS情報は、リンクを識別するVICSリンク番号と、そのリンクについての渋滞度、渋滞の区間を示す渋滞長、事故情報、工事情報等を示した詳細情報とから構成される。例えば、図5に示すVICS情報は、2007年3月6日の13時56分から14時1分までの5分間に生成され14時1分に配信される情報であり、VICSリンク番号『533945−4−4』のリンクについて、全区間において渋滞度が『渋滞』であることを示している。また、VICSリンク番号『533946−10−2』のリンクについて、13:00〜18:00の間、工事により車両規制が行われることを示している。更に、VICSリンク番号『533947−6−1』のリンクについて、全区間において渋滞度が『混雑』であることを示している。尚、リンクの一部のみが渋滞である場合には、渋滞の開始点の座標に関する情報と開始点からの渋滞区間の距離に関する情報についてもVICS情報に含まれる。
従って、例えばVICSセンタ4では車両が一般道路を平均速度15km/hで走行していることが検出された区間に対しては渋滞度が「混雑」に検出される。
また、この閾値(V11〜V32)は、二次メッシュ単位又は都道府県単位で同一の値が設定される。
尚、渋滞度演算処理プログラムは新たに車両3からプローブ情報を取得する毎に実行しても良く、その場合にはリアルタイムで取得したプローブ情報に基づく新たな渋滞度が演算されることととなる。また、前記S1では過去の一定期間のプローブ情報のみを取得することとしても良い。尚、上記S1がプローブ情報取得手段の処理に相当する。
尚、前記S2の処理は道路属性ごとの全ての閾値(V11〜V32の6種類)に対してそれぞれ行い、渋滞度を検出する。また、上記S2が渋滞度検出手段の処理に相当する。
そして、図9に示す例では、リンクAの全区間ではプローブ情報に基づく渋滞度が『渋滞無し』でVICS情報に基づく渋滞度が『混雑』であり、渋滞度が一致しない。また、リンクBの全区間ではプローブ情報に基づく渋滞度が『混雑』でVICS情報に基づく渋滞度が『混雑』であり、渋滞度が一致する。また、リンクCの全区間ではプローブ情報に基づく渋滞度が『渋滞』でVICS情報に基づく渋滞度が『渋滞』であり、渋滞度が一致する。更に、リンクDの全区間ではプローブ情報に基づく渋滞度が『渋滞無し』でVICS情報に基づく渋滞度が『混雑』であり、渋滞度が一致しない。
従って、図9に示す区間では一致率は50%となる。尚、一致率は一致しているリンクの数の割合で算出しても良いし、リンクに関係なく一致している区間の距離の割合で算出しても良い。
また、S5の処理は、値の異なる複数の閾値毎に行い、各閾値に対して一致率を算出する。
図10に示すように、平日においては、「福岡」、「大阪東北部」、「名古屋北部」の二次メッシュでは閾値V31=6km/hとしたときが最も一致率が高くなっており、閾値V31として6km/hが選択される。また、「東京首都」、「札幌」の二次メッシュでは閾値V31=9km/hとしたときが最も一致率が高くなっており、閾値V31として9km/hが選択される。また、「仙台西北部」の二次メッシュでは閾値V31=12km/hとしたときが最も一致率が高くなっており、閾値V31として126km/hが選択される。
一方、休日においては、「東京首都」の二次メッシュでは閾値V31=3km/hとしたときが最も一致率が高くなっており、閾値V31として3km/hが選択される。また、「仙台西北部」の二次メッシュでは閾値V31=6km/hとしたときが最も一致率が高くなっており、閾値V31として6km/hが選択される。また、「大阪東北部」、「名古屋北部」の二次メッシュでは閾値V31=9km/hとしたときが最も一致率が高くなっており、閾値V31として9km/hが選択される。また、「福岡」、「札幌」の二次メッシュでは閾値V31=18km/hとしたときが最も一致率が高くなっており、閾値V31として6km/hが選択される。
尚、前記S5及びS6の処理は道路属性ごとの全ての閾値(V11〜V32の6種類)に対してそれぞれ行う。また、上記S5が渋滞度比較手段の処理に相当し、S6が閾値選択手段の処理に相当する。
そして、二次メッシュ81にはVICSリンクが存在しない。一方、他の二次メッシュ82〜84はVICSリンクがあり、前記S6の処理でそれぞれ閾値V31が12km/h、9km/h、12km/hと選択されていることとする(尚、V11〜V22、V32については説明を省略する)。その際、二次メッシュ81の閾値は同じ都道府県内の他の二次メッシュ82〜84の閾値の平均値であり、V31=(12+9+12)/3=11km/hとなる。
尚、前記S10の処理は道路属性ごとの全ての閾値(V11〜V32の6種類)に対してそれぞれ行う。
また、プローブ情報に基づいて検出されたリンクの渋滞度と、VICS情報のリンクの渋滞度とが大きく異なる結果となることを防止できるので、提供した交通情報によって利用者を困惑させる虞が無い。
また、道路属性毎に異なる閾値を選択するので、リンクの道路属性を考慮して、リンク毎により適した閾値を選択することが可能となり、プローブカーシステムによって提供される渋滞情報の信頼度を向上させる。
また、VICSによって提供される信頼度の高いVICS情報と一致させるように閾値を設定するので、プローブカーシステムによって提供される渋滞情報の信頼度についても向上させることが可能となる。
また、二次メッシュ単位又は都道府県単位で閾値を選択するので、地域差を考慮して各地域ごとに最適な閾値を選択することが可能となる。
更に、VICSリンクが無い二次メッシュに対しては、そのエリアを含む都道府県エリアの閾値の平均値を、その二次メッシュエリアの閾値に選択する(S10)ので、比較対象とするVICS情報が無い二次メッシュであっても、周囲エリアの閾値を考慮して当該二次メッシュに対して適当な閾値を選択することが可能となる。
例えば、本実施形態ではプローブセンタ2が渋滞度の比較結果に基づく閾値の選択処理並びに選択された閾値に基づく渋滞度の検出処理(S4〜S11)を行うこととしているが、これらの処理はVICSセンタ4やナビゲーション装置6が行うようにしても良い。また、プローブセンタ2、VICSセンタ4及びナビゲーション装置6で分担して行うようにしても良い。例えば、渋滞度の比較結果に基づく閾値の選択処理をプローブセンタ2が行い、選択された閾値に基づく渋滞度の検出処理をナビゲーション装置6が行うようにしても良い。
また、隣接する二次メッシュの閾値の平均値を閾値として適用しても良い。
2 プローブセンタ
3 車両
4 VICSセンタ
20 サーバ
21 CPU
22 RAM
23 ROM
24 プローブ情報DB
25 交通情報DB
41 VICS情報DB
51、52 渋滞度演算テーブル
Claims (5)
- プローブ情報を取得するプローブ情報取得手段を有し、
前記プローブ情報取得手段により取得されたプローブ情報に基づいてリンクの渋滞度を演算する渋滞状況演算システムにおいて、
前記プローブ情報はリンクを走行するプローブカーの平均速度であり、
前記平均速度を値の異なる複数の閾値と比較することにより各閾値に対応してリンクの第1渋滞度を検出する渋滞度検出手段と、
前記リンクの渋滞情報を取得する渋滞情報取得手段と、
所定エリア内に含まれるリンクにおいて前記渋滞情報取得手段によって取得された渋滞情報に基づく第2渋滞度と前記渋滞度検出手段で検出された第1渋滞度とを前記複数の閾値毎にそれぞれ比較する渋滞度比較手段と、
前記複数の閾値の内、前記渋滞度比較手段の比較により第1渋滞度と第2渋滞度が最も一致すると判定された閾値を選択する閾値選択手段と、を有し、
前記閾値選択手段で選択された閾値に基づいて検出された第1渋滞度を前記所定エリア内におけるリンクの渋滞度として演算することを特徴とする渋滞状況演算システム。 - 前記閾値選択手段はリンクの道路属性毎に異なる閾値を選択することを特徴とする請求項1に記載の渋滞状況演算システム。
- 前記渋滞情報取得手段によって取得される前記渋滞情報は、路上に設置された感知器を用いて路上を走行する車両を検出した検出結果に基づく情報であることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の渋滞状況演算システム。
- 前記所定エリアはメッシュ単位又は都道府県単位に区分されたエリアであ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渋滞状況演算システム。
- 前記渋滞情報取得手段により取得される前記リンクの渋滞情報が存在しない所定エリアである非存在エリアに対して、前記非存在エリアを含む広域エリア内の他のエリアで選択されている閾値又は閾値の平均値を非存在エリアの閾値として適用する閾値適用手段と、
前記非存在エリア内のリンクの平均速度を前記閾値適用手段により適用された閾値と比較することによりリンクの渋滞度を検出する非存在エリア渋滞度検出手段と、を有し、
前記非存在エリア渋滞度検出手段で検出された渋滞度を前記非存在エリア内におけるリンクの渋滞度として演算することを特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれかの渋滞状況演算システム。
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