JP2008282263A - 車両情報予測装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】精度良く車両の状態を予測すると共に、予測に必要なデータの記憶に必要な記憶容量を低減させることが可能な車両情報予測装置を提供する。
【解決手段】車両がセグメントを複数回走行して得られた複数の速度の測定結果をグループに分類し（Ｓ１３５）、このグループ毎に測定結果に基づき速度データを生成して記憶する（Ｓ１４０、Ｓ１４５）。そして、速度データに対応するセグメントを走行する車両の速度を予測する際、走行する際の月及び時間帯に基づき最適なグループに属する速度データを取得し（Ｓ３１０、Ｓ３１５）、この速度データに基づき車両の速度を予測する。
【選択図】図６

Description

本発明は、車両の状態の測定値に基づくデータを記憶し、このデータに基づき、車両が走行する際の車両の状態を予測する車両情報予測装置に関するものである。

現在、ナビゲーション装置が有する地図データ上の所定の道路を車両が走行する際の車両の状態の予測を行い、予測に基づき車両の制御を行うアプリケーションが注目を集めている。このような制御を行うことにより、無駄な加速や減速を減らし、燃費を向上させることや、事故を未然に防ぐこと等が可能となる。このような制御を行うためには、所定の道路を車両が走行した際の車両の状態を精度良く予測することが必要となる。

車両の状態を精度良く予測するためには、車両が走行する道路の形状をより正確に把握することが必要となる。そこで、例えば特許文献１には、車線を含めた実際の道路形状と、地図データに記憶されている道路情報による道路の形状とを一致させることができるようにした道路情報の修正装置が提案されている。この修正装置は、記憶している道路情報を、実際の道路を走行した際の車両の走行軌跡情報に基づいて修正するものであり、道路情報が双方向通行可能な道路を一の道路形状として表現可能なものである場合、走行軌跡情報に基づいて道路情報を進行方向ごとに修正する。

ここで扱われている情報は道路形状であり、走行するたびに変化するものではないため、記憶されている走行軌跡情報をそのまま読み出すことにより、車両が走行する道路の道路形状を予測することができる。しかし、例えば、車速のように、車両が走行するたびに毎回変化する動的な情報を予測する場合、過去に得られた情報をそのまま読み出すだけでは、精度良く予測を行うことができない。

また、例えば車速のように動的に変化する走行データを記憶し、走行データをユーザに報知する技術が特許文献２に記載されている。特許文献２には、運転者に安全運転や省燃費運転の心掛けを促すための走行データ出力装置が開示されており、車両が走行した経路の経路データ及びこの経路を走行した際の車両の走行データを取得し、この経路データ及び走行データを走行履歴データベースにより記憶する。そして、車両が所定の経路を走行する際、走行中の経路の経路データと一致する経路データを走行履歴データベースから検索する。その結果、一致する経路データを検索された場合、現在走行している経路の走行データ及び検索された経路データに対応した走行データ（燃費、所要時間、平均車速）を走行履歴データベースから抽出してディスプレイ等に出力する。
特開２００５−１２１７０７号公報 特開２００６−００３１４７号公報

しかしながら、特許文献２に記載の発明では、走行した日付毎に走行データを記憶しているため、走行データの記憶領域が非常に大きくなってしまい、実用的ではない。また、季節や時間帯により交通事情が大きく変化する場合があり、例えば、過去の走行データを単純に平均化したデータ等を用いて車両の状態の予測を行ったとしても、精度良く予測を行うことはできない。

本発明は、これらの課題を解決するためになされたものであり、過去に取得された車両のデータに基づき走行中の車両の状態を予測する際、車両のデータの記憶に必要な記憶容
量が増大してしまうことを防ぎ、精度の良い予測を行うことが可能な車両情報予測装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するためになされた請求項１に記載の車両情報予測装置は、車両の状態を予測する車両情報予測装置において、車両が走行中の場所を、所定の道路単位で特定可能な走行場所特定手段と、走行場所特定手段により特定される道路単位を車両が走行する毎に、この道路単位を走行中の車両の状態を示す少なくとも一要素についての測定結果を取得する測定結果取得手段と、種々の情報を記憶する情報記憶手段とを備える。また、同一の道路単位を車両が走行した際に取得された測定結果を所定の条件に従いグループとしてまとめ、グループに属する測定結果に基づき、このグループに属する測定結果の数を示す情報と、このグループに属する測定結果に基づく情報である測定データとを有する走行データを生成し、生成した走行データを、この走行データに係るグループに属する測定結果に対応する道路単位と対応させて情報記憶手段に記憶させる記憶制御手段と、道路単位を走行する車両の状態を、情報記憶手段に記憶されている走行データのうち、この道路単位に対応しており、なおかつ、グループに属する測定結果の数が最も多い走行データが有する測定データに基づき予測する予測手段とを備える。

ここで、測定結果に基づく情報である測定データとは、例えば、測定結果が有する値に所定のアルゴリズムを適用して得られる値等のことである。
また、道路単位とは、ナビゲーション装置等が有する地図データに記憶されている道路の単位のことである。この道路単位を組み合わせることにより、様々な経路を生成することができる。

このような構成を有することにより、道路単位を走行する度に走行の際に得られた測定結果を情報記憶手段に記憶し、これらの測定結果に基づき車両の状態を予測する場合よりも、予測に用いるデータを記憶させておくために必要な情報記憶手段の領域のサイズを低減させることができる。また、走行データは、当該走行データに係る測定結果の数を示す情報を有しており、予測手段は、最も多くの測定結果に基づき生成された走行データに基づき車両の状態を予測する。従って、普段とは異なる状況において車両が運転された場合に取得された測定結果に基づく走行データを排除して車両の状態を予測することができるため、車両の状態を精度良く予測することが可能となる。

また、請求項２に記載の車両情報予測装置では、記憶制御手段は、測定結果の内容に関する条件に従い、測定結果をグループとしてまとめる。
こうすることにより、例えば、事故等により渋滞が発生し、車両が普段よりも低速で走行した場合等の測定結果に基づく走行データと、普段通り走行した際の測定結果に基づく走行データを別々に生成することが可能となる。従って、普段と異なる状況において測定された測定結果の影響を受けることなく車両の状態を予測することが可能となり、予測の精度を向上させることが可能となる。

また、交通事情は季節により大きく異なる場合がある。
そこで、請求項３に記載の車両情報予測装置は、走行データは、この走行データに対応する道路単位を車両が走行した際の月日が、年を構成する複数の所定の期間である期間単位のうち、いずれの期間単位に属するかを示す情報を更に有しており、予測手段は、車両が道路単位を走行する際の期間単位を特定し、走行データが示す期間単位と、特定した期間単位が一致するという条件を満たす走行データが、予測に係る道路単位に対応する走行
データのうちに存在する場合、グループに属する測定結果の数が最も多い走行データに替えて、条件を満たす走行データに基づき車両の状態を予測する。

こうすることにより、季節を考慮して車両の状態を予測することが可能となる。従って、例えば、冬季に所定の道路を走行する際の車両の状態を予測する場合、積雪等により普段よりも低速で走行しなければならない場合であっても、過去に冬季に車両がこの道路を走行していれば、車両の状態を精度良く予測することができる。

尚、期間単位の具体例として、月を挙げることができる。
また、交通事情は時間帯により大きく異なる場合がある。
そこで、請求項４に記載の車両情報予測装置は、走行データは、この走行データに対応する道路単位を車両が走行した際の時間帯を示す情報を更に有しており、予測手段は、車両が道路単位を走行する際の時間帯を特定し、走行データが示す時間帯と、特定された時間帯が一致するという条件を満たす走行データが、予測に係る道路単位に対応する走行データのうちに存在する場合、グループに属する測定結果の数が最も多い走行データに替えて、上述した条件を満たす走行データに基づき車両の状態を予測する。

こうすることにより、時間帯を考慮して車両の状態を予測することが可能となる。従って、例えば、通勤の時間帯に所定の道路を走行する際の車両状態を予測する場合、通勤ラッシュのため普段よりも低速で走行しなければならない場合であっても、過去に通勤の時間帯に車両がこの道路を走行していれば、車両の状態を精度良く予測することができる。

また、季節と時間帯の両方に関する条件に合致した走行データに基づき車両の状態の予測を行うことにより、予測の精度を高めることができる場合がある。
そこで、請求項５に記載の車両情報予測装置は、走行データは、この走行データに対応する道路単位を車両が走行した際の時間帯を示す情報を更に有しており、予測手段は、車両が道路単位を走行する際の時間帯を更に特定し、上述した条件に加え、走行データが示す時間帯と、特定された時間帯が一致するという条件を満たす走行データが、予測に係る道路単位に対応する走行データのうちに存在する場合、グループに属する測定結果の数が最も多い走行データに替えて、新たな条件を満たす走行データに基づき車両の状態を予測する。

こうすることにより、季節と時間帯の両方を考慮して車両の状態を予測することが可能となる。従って、例えば、冬季の早朝に所定の道路を走行する際の車両の状態を予測する場合、道路が凍結して普段よりも低速で走行しなければならない場合であっても、過去に冬季の早朝に車両がこの道路を走行していれば、車両の状態を精度良く予測することができる。

また、上述した期間単位や時間帯に関する条件に合致する走行データが複数記憶されている場合がある。
そこで、請求項６に記載の車両情報予測装置は、予測手段は、上述した条件を満たす走行データが複数存在する場合、上述した条件を満たす走行データのうち、グループに属する測定結果の数が最も多い走行データに基づき車両の状態を予測する。

こうすることにより、期間単位や時間帯の条件に合致する走行データのうち、乖離した内容の測定結果に基づく走行データを排除して車両の状態を予測することができる。従っ
て、例えば、事故等の特殊な要因により渋滞が発生し、普段よりも低速で走行しなければならない場合等に取得した測定結果に基づく走行データを排除して車両の状態を予測することができるため、車両の状態を精度良く予測することができる。

具体的には、次のような方法で車両の状態を予測することができる。
請求項７に記載の車両情報予測装置では、測定結果は、この測定結果が対応する道路単位を走行する車両の、複数のタイミングにおける車両の状態を示す一要素の測定値を有しており、記憶制御手段は、測定結果が有する測定値の代表値を算出し、測定値の代表値に関する条件に従い、測定結果をグループとしてまとめ、走行データが有する測定データとは、この走行データに係るグループに属する測定結果が有する測定値の代表値の平均値である。そして、予測手段は、道路単位を走行する車両の状態を予測する際、予測に係る道路単位の距離を取得する処理と、予測に係る走行データが有する測定データを第一の測定データとする処理と、予測に係る道路単位を走行する直前に車両が走行する道路単位における車両の状態の予測に係る走行データが有する測定データを第二の測定データとする処理と、予測に係る道路単位を走行する直後に車両が走行する道路単位における車両の状態の予測に係る走行データが有する測定データを第三の測定データとする処理と、第一の測定データと、第二の測定データに基づき、予測に係る道路単位の走行開始地点における車両の状態である第一の境界値を算出すると共に、第一の測定データと、第三の測定データに基づき、予測に係る道路単位の走行終了地点における車両の状態である第二の境界値を算出する処理とを行い、第一の測定データと、第一の境界値と、第二の境界値と、予測に係る道路単位の距離に基づき車両の状態を予測する。

ここで、代表値とは、複数の値に所定のアルゴリズムを適用することにより得られた値のことであり、具体的には、平均値、中間値等のことである。
また、予測を行う際の境界値の算出方法であるが、例えば、予測に係る道路単位の測定データと、予測に係る道路単位を走行する直前又は直後に走行する道路単位の測定データの中間値を算出し、この中間値を境界値とみなしても良い。

また、予測に係る道路単位の測定データを、この道路単位の中間地点における車両の状態を示す値である中央値とし、中央値と、第一の境界値と、第二の境界値と、道路単位の距離に基づき補間等を行い、道路単位を走行する車両の状態を予測することができる。具体的には、縦軸を車両の状態を示す値、横軸を車両が道路単位を走行した距離である走行距離とする二次元のグラフ上において、走行距離が０のである場合の車両の状態を示す値を第一の境界値とし、走行距離が道路単位の距離の半分である場合の車両の状態を示す値を中央値とし、走行距離が道路単位の距離である場合の車両の状態を示す値を第二の境界値とする。そして、この二次元のグラフ上において、第一の境界値と中央値を結ぶ線分が示す値と、中央値と第二の境界値を結ぶ線分が示す値を、車両が道路単位を走行する際の車両の状態を示す値とみなして、車両の状態を予測することができる。

こうすることにより、予測に係る道路単位を走行する直前及び直後に走行する道路単位に対応する走行データの内容を反映して車両の状態を予測することが可能となり、精度良く予測を行うことができる。

尚、予測手段は、道路単位を走行する車両の状態を予測する際、予測に係る道路単位の距離を取得するが、道路単位の距離は、外部に接続されたセンサ等から通信手段等を介して取得すると良い。また、測定結果と共に道路単位の距離を取得し、走行データとして情報記憶手段に記憶させておき、予測を行う際に情報記憶手段から読み出しても良い。

また、請求項８に記載の車両情報予測装置では、測定結果は、この測定結果が対応する道路単位を走行する車両の、複数のタイミングにおける車両の状態を示す一要素の測定値と、この測定値が測定された時間を示す測定時間から構成される測定情報を有している。そして、記憶制御手段は、測定結果が有する複数の測定情報を構成する測定値の代表値を算出し、測定結果が有する複数の測定情報を構成する測定値と測定時間に基づき近似直線を算出し、車両が道路単位の走行を開始した時間において近似直線が示す値である近似進入値と、車両が道路単位の走行を終了した時間において近似直線が示す値である近似退出値とを算出し、測定値の代表値に関する条件に従い、測定結果をグループとしてまとめる。そして、走行データが有する測定データとは、この走行データに係るグループに属する測定結果に基づく近似進入値の平均値と、これらの測定結果に基づく近似退出値の平均値であり、予測手段は、道路単位を走行する車両の状態を予測する際、予測に係る道路単位の距離を取得し、予測に係る走行データが有する近似進入値の平均値と、近似退出値の平均値と、道路単位の距離に基づき車両の状態を予測する。

ここで、近似直線とは、測定により得られた複数の数値の組に対し、最小二乗法を適用することにより算出される一次関数のことである。請求項８に記載の車両情報予測装置では、測定値と共に測定値が測定された時間を示す情報が得られるため、これらの測定値と時間を数値の組とみなすことができる。そして、これらの数値の組に対し最小二乗法を適用することにより、横軸を時間、縦軸を測定値とする二次元のグラフ上の一次関数である近似直線を算出する。車両が道路単位の走行を開始した時間においてこの近似直線が示す測定値を近似進入値とし、車両が道路単位の走行を終了した時間においてこの近似直線が示す測定値を近似退出値とする。

予測を行う際は、近似進入値の平均値と、近似退出値の平均値と、道路単位の距離に基づき補間等を行い、道路単位を走行する車両の状態を予測することができる。具体的には、横軸を距離、縦軸を車両の状態を示す値とする二次元のグラフ上において、走行距離が０のである場合の車両の状態を示す値を近似進入値の平均値、走行距離が道路単位の距離である場合の車両の状態を示す値を近似退出値の平均値とする。そして、この二次元のグラフ上においてこれらの二点を結ぶ線分が示す値を車両が道路単位を走行した際の車両の状態を示す値とみなして、車両の状態を予測することができる。

こうすることにより、予測に係る道路単位における車両の状態の変化を反映して予測を行うことができるため、精度良く予測を行うことが可能となる。
次に、隣り合う道路単位の境界における車両の状態を予測する方法について、詳しく述べる。車両の状態の変化は、一定の特性を有することがある。例えば、車両が加速して速度が上昇する場合、加速を開始した直後は緩やかに速度が上昇し、その後、速度の上昇率は序々に増加していく。また、車両が減速して速度が下降する場合、減速を開始した直後は緩やかに速度が下降し、その後、速度の下降率は序々に増加していく。また、例えば、車速が時速５０ｋｍから時速６０ｋｍに上昇する場合と、時速１００ｋｍから時速１１０ｋｍに上昇する場合では、速度が上昇する度合いが異なる。

そこで、請求項９に記載の車両情報予測装置では、車両が走行中の場所を、所定の道路単位で特定可能な走行場所特定手段と、走行場所特定手段により特定される一つの道路単位を走行中に測定された、車両の状態を示す一要素についての測定結果に基づくデータである走行データを、この道路単位に対応して記憶している情報記憶手段と、車両の状態を予測する際に用いる係数を生成する係数生成手段と、走行データに基づき、道路単位を走行する車両の状態を予測する予測手段を備える。そして、走行データは、測定結果に基づく値である測定データを有しており、係数生成手段は、隣り合う二つの道路単位のうち、一方の道路単位に対応する一つの走行データが有する測定データである第一の測定データ
と、他方の道路単位に対応する一つの走行データが有する測定データである第二の測定データに応じて係数を生成し、予測手段は、第一の測定データ又は第二の測定データのいずれかの測定データと、係数生成手段が生成した係数に第一の測定データと第二の測定データの差分を乗算して得られた値に基づき、隣り合う二つの道路単位の境界における車両の状態を示す値である境界値を算出する。

ここで、係数とは、車両の状態の変化の特性を考慮して予め定められた値であり、係数生成手段は、第一の測定データと第二の測定データに応じて最適な係数を生成する。
こうすることにより、車両の状態の変化の特性を反映して境界値を算出することができるため、例えば、第一の測定データと第二の測定データの中間値を境界値とみなす場合よりも、精度良く境界値を算出することができる。

また、例えば、車両の速度を加速する場合と、減速する場合とでは、速度の変化の特性が異なる場合がある。
そこで、請求項１０に記載の車両情報予測装置では、第一の測定データは、隣り合う二つの道路単位のうち、車両が先に走行する道路単位に対応する走行データが有する測定データであり、第二の測定データは、隣り合う二つの道路単位のうち、車両が後に走行する道路単位に対応する走行データが有する測定データであって、係数生成手段は、第一の測定データと、第二の測定データの大小関係に応じて、係数を生成する。

こうすることにより、精度良く境界値を算出することができる。
また、道路単位の距離は常に一定の値であるとは限らない。
そこで、請求項１１に記載の車両情報予測装置では、予測手段は、隣り合う二つの道路単位の各々の距離を取得し、係数生成手段は、予測手段が取得した隣り合う二つの道路単位の各々の距離に応じて係数を生成する。

こうすることにより、隣り合う二つの道路単位の距離を考慮して境界値を算出することが可能となるため、精度良く境界値を算出することができる。
また、所定の道路単位の所定の地点における車両の状態を予測するためには、以下のようにすると良い。

請求項１２に記載の車両情報予測装置では、予測手段は、予測に係る道路単位の距離を取得する処理と、予測に係る道路単位と、予測に係る道路単位を走行する直前に走行する道路単位との境界値である第一の境界値を算出する処理と、予測に係る道路単位と、予測に係る道路単位を走行する直後に走行する道路単位との境界値である第二の境界値を算出する処理と、予測に係る道路単位に対応する走行データが有する測定データを、この道路単位の中間地点における車両の状態を示す値である中央値とする処理とを行い、第一の境界値と、第二の境界値と、中央値と、予測に係る道路単位の距離に基づき、この道路単位を走行する車両の状態を予測する。

また、請求項１３に記載の車両情報予測装置では、予測手段は、予測に係る道路単位と、予測に係る道路単位を走行する直前に走行する道路単位との境界値である第一の境界値を算出する処理と、予測に係る道路単位と、予測に係る道路単位を走行する直後に走行する道路単位との境界値である第二の境界値を算出する処理と、予測に係る道路単位に対応する走行データが有する測定データを、この道路単位の中間地点における車両の状態を示
す値である中央値とする処理とを行い、第一の境界値と、第二の境界値と、中央値と、予測に係る道路単位の距離に基づきこの道路単位を走行する車両の状態を予測する。

具体的には、例えば、この道路単位の第一の境界値と、第二の境界値と、中央値と、道路単位の距離に基づき、上述した補間等を行うことにより、この道路単位を走行する車両の状態を予測することができる。

こうすることにより、道路単位を走行する車両の状態を、精度良く予測することができる。
また、請求項１４に記載の車両情報予測装置では、請求項１から請求項１３のいずれかに記載の車両情報予測装置において、車両の状態を示す一要素とは、少なくとも、車両のシフト状態、アクセル開度、エンジン回転数、速度、燃料噴射量を含む情報である。

こうすることにより、所定の道路単位を走行した際、車両のシフト状態、アクセル開度、エンジン回転数、速度、燃料噴射量を予測することができる。
また、請求項１５に記載されている様に、請求項１から請求項１４のいずれかに記載の車両情報予測装置が備える予測手段として機能させるためのプログラムを、車両情報予測装置が内蔵するコンピュータに実行させる様になっていても良い。

また、請求項１６に記載されている様に、請求項１から請求項８のいずれかに記載の車両情報予測装置が備える記憶制御手段、又は、請求項１から８のいずれかを引用する請求項１４に記載の車両情報予測装置が備える記憶制御手段として機能させるためのプログラムを、車両情報予測装置が内蔵するコンピュータに実行させる様になっていても良い。

請求項１５又は請求項１６の記載の様になっていれば、例えば、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のコンピュータが読みとり可能な記録媒体にプログラムを記録し、そのプログラムを必要に応じてコンピュータにロードして起動することによりデジタル放送受信装置又はナビゲーション装置として機能させることができる。また、プログラムはネットワークを用いて流通させることも可能であるため、デジタル放送受信装置又はナビゲーション装置の機能向上も容易となる。

以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。尚、本発明の実施の形態は、下記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。

［構成の説明］
図１は、ナビゲーション装置１０の構成を示すブロック図である。ナビゲーション装置１０は、位置検出器１１と、地図データ入力器１２と、制御部１３と、通信部１４と、データベース１５と、記憶部１６と、カレンダ付時計１７から構成される。

位置検出器１１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）用の人工衛星からの電波を、図示しないＧＰＳアンテナを介して受信して車両の位置、方位、速度等を検出するＧＰＳセンサ１１ａと、車両に加えられる回転運動の大きさを検出するジャイロスコープ１１ｂと、車両の前後方向の加速度等から走行した距離を検出するための距離センサ１１ｃとを備えている。そして、これら各センサ等１１ａ〜１１ｃは、各々が性質の異なる誤差を有しているため、互いに補完しながら使用するように構成されている。

地図データ入力器１２は、図示しない地図データ記憶媒体（例えばハードディスクやＤＶＤ−ＲＯＭ等）に記憶された各種データを入力するための装置である。地図データ記憶媒体には、地図データ等が記憶されている。この地図データでは、車両が走行する道路は、実際の道路における各交差点の中央位置に設定されたノードと、ノード間を接続するリンクとにより表されている。すなわち、図２に示すように、地図データに記憶されている道路は、リンク単位に分割して管理されており、各リンクはその端点であるノード（白点）において他のリンクと接続されている。そして、各リンクには固有の識別子であるリンクＩＤ（道路識別子）が付与されており、リンクＩＤを用いてリンクを特定することが可能となっている。ここで、「交差点」とは、複数の道路が接続された地点全般のことであり、十字路、Ｔ字路、分岐点、合流点等が含まれる。つまり、３つ以上のリンクが接続される点がノードとなる。

また、１本のリンクは、１本以上のセグメントにて構成されている。１本のリンクが複数のセグメントで構成される場合には、ノード間に補完形状点（黒点）が存在する。例えば図２に示すように、リンクＡ上には３つの補完形状点（黒点）が存在し、３本のセグメントＤ〜ＦによってリンクＡが構成されている。（図２参照）。

制御部１３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏ及びこれらを接続するバスライン等からなる周知のマイクロコンピュータを中心に構成されており、ＲＯＭに記憶されているプログラムに従い本実施形態のナビゲーション装置１０の各部位を制御する。また、ＧＰＳセンサ１１ａ、ジャイロスコープ１１ｂ、距離センサ１１ｃからの各種検出信号に基づき車両の現在位置を検出し、車両が現在走行している道路を、地図データ入力器１２を介して入力される地図データ上のセグメント単位で特定する。また、地図データ入力器１２を介して読み込んだ車両の現在位置付近の地図等を図示しない表示部に表示する処理や、車両の現在位置と図示しない操作部を介して入力された目的地までの最適な経路を算出し、その経路に従い経路案内を行う経路案内処理を行う。

通信部１４は、図示しない車内ＬＡＮを介して種々の情報の送受信を行う部位である。
データベース１５は、記憶保持動作が不要なデバイス（例えば、ＨＤＤ）から構成され、制御部１３が生成した各種データを記憶する部位である。

記憶部１６は、記憶保持動作が不要なデバイス（例えば、ＨＤＤ）から構成され、各種情報を記憶する部位である。
カレンダ付時計１７は、現在の年月日、曜日、時刻を出力する部位である。

［第一実施形態］
［動作の説明］
第一実施形態において、ナビゲーション装置１０は、車両に搭載された図示しない速度センサから得られた車両の速度の測定値からなる測定結果を取得する。そして、これらの測定値に基づき、あるタイミングにおいて車両がセグメントを走行した際の平均速度を算出し、この平均速度を測定結果としてセグメント及びセグメントの進行方向と対応して記憶する。そして、測定結果を後述する条件に従いグループとしてまとめ、グループ毎に測定結果に基づき速度データを生成し、この速度データに基づき、車両の速度を予測する。第一実施形態のナビゲーション装置１０の動作について説明する。

（１）速度データについて
まず、図３を用いてデータベース１５に記憶されている速度データについて説明する。ナビゲーション装置１０は、同一のセグメントに係る測定結果であって、このセグメント
を車両が走行した際の進行方向が同一である測定結果に基づき速度データを生成する。このとき、ナビゲーション装置１０は、測定結果を後述する条件に従いグループとしてまとめ、グループ毎に速度データを生成する。従って、一つのセグメントのいずれか一方の進行方向に係る速度データは、複数存在する場合がある。データベース１５は、速度データを、この速度データに係るセグメントの進行方向に対応して記憶している。

図３には、図２に記載のセグメントＤに対応する速度データが記載されている。（ａ）又は（ｂ）に記載の表を構成する行が速度データに相当する。（ａ）に記載の表は、車両がセグメントＤからセグメントＥに向かって走行する往路に対応する速度データにより構成されており、（ｂ）に記載の表は、車両がセグメントＥからセグメントＤに向かって走行する復路に対応する速度データにより構成されている。

速度データを構成する項目について説明する。「ＩＤ」とは、一つのセグメントのいずれか一方の進行方向に対応する速度データを識別するための番号を示す項目である。
また、上述したように、測定結果は、当該測定結果に係るセグメントをあるタイミングにおいて車両が走行した際の平均速度を有している。「平均速度の平均値」とは、同一のグループに属する測定結果が有する平均速度の平均値を示す項目である。

また、「測定結果の数」とは、速度データに係るグループに属する測定結果の数を示す項目である。
また、「月情報」とは、車両がセグメントを走行した月を示す項目である。

また、「時間帯情報」とは、車両がセグメントを走行した時間帯を示す項目である。
（２）速度データ生成処理
車両が道路を走行する際、制御部１３は、図示しない速度センサにより測定された車両の速度の測定値を、通信部１４を介して取得し、走行中のセグメント及びこのセグメントにおける車両の進行方向と対応して制御部１３が有するＲＡＭに測定結果として記憶する。ここでは、車両がセグメントの走行を終了した際に行われる速度データ生成処理について、図４に記載のフローチャート（速度データ生成処理）を用いて説明する。

Ｓ１０５では、制御部１３は、位置検出器１１からの各種検出信号に基づき、直前に走行したセグメントの距離を生成し、Ｓ１１０に処理を移行する。
Ｓ１１０では、制御部１３は、カレンダ付時計１７から現在の月日と時分を取得し、現在の月を直前に走行したセグメントを車両が走行した月、現在の時をこのセグメントを車両が走行した時間帯とし、Ｓ１１５に処理を移行する。

Ｓ１１５では、制御部１３は、ＲＡＭに記憶されている、直前に走行したセグメントにおける車両の速度の測定値に基づき、このセグメントを走行した車両の平均速度を算出する。そして、この平均速度と、このセグメントを車両が走行した月及び時間帯と、このセグメントの距離とを測定結果とし、Ｓ１２０の処理に移行する。

Ｓ１２０では、制御部１３は、データベース１５に、直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する速度データが記憶されているか否か判定する。この速度データが記憶されていない場合（Ｓ１２０：Ｎｏ）、Ｓ１２５に処理を移行し、この速度データが記憶されている場合（Ｓ１２０：Ｙｅｓ）、Ｓ１６０に処理を移行する。

Ｓ１２５では、制御部１３は、測定結果を、直前に走行したセグメントと、このセグメントにおける車両の進行方向に対応させて記憶部１６に記憶させ、Ｓ１３０に処理を移行する。

Ｓ１３０では、制御部１３は、直前に走行したセグメントと対応し、進行方向が一致する測定結果が記憶部１６に３０以上記憶されているか否か判定する。３０以上記憶されていない場合（Ｓ１３０：Ｎｏ）、速度データ生成処理を終了する。３０以上記憶されている場合（Ｓ１３０：Ｙｅｓ）、Ｓ１３５に処理を移行する。

Ｓ１３５では、制御部１３は、直前に走行したセグメントと対応し、進行方向が一致する測定結果を、測定結果が有する平均速度が２０ｋｍ／ｈ未満であるグループと、２０ｋｍ／ｈ以上３０ｋｍ／ｈ未満であるグループと、３０ｋｍ／ｈ以上４０ｋｍ／ｈ未満であるグループと、４０ｋｍ／ｈ以上５０ｋｍ／ｈ未満であるグループと、５０ｋｍ／ｈ以上６０ｋｍ／ｈ未満であるグループと、６０ｋｍ／ｈ以上７０ｋｍ／ｈ未満であるグループと、７０ｋｍ／ｈ以上であるグループに分類する。そして、Ｓ１４０に処理を移行する。

Ｓ１４０では、制御部１３は、Ｓ１３５にて分類したグループ毎に速度データを生成する。具体的には、速度データが有する項目である「ＩＤ」が示す値を、他の速度データの「ＩＤ」が示す値と重複しない任意の値とする。また、「平均速度の平均値」が示す値を、グループに属する測定結果が有する平均速度の平均値とする。また、「測定結果の数」が示す値を、グループに属する測定結果の数とする。また、「月情報」が示す月を、グループに属する測定結果が示す車両がセグメントを走行した全ての月とする。また、「時間帯情報」が示す情報を、ループに属する測定結果が示す車両がセグメントを走行した全ての時間帯とする。そして、Ｓ１４５に処理を移行する。

Ｓ１４５では、制御部１３は、Ｓ１４０で生成した速度データをデータベース１５に記憶させ、Ｓ１５０に処理を移行する。
Ｓ１５０では、制御部１３は、直前に走行したセグメントと対応し、進行方向が一致する測定結果が有するセグメントの距離の平均値を算出し、このセグメント及びこのセグメントの車両の進行方向と対応させてデータベース１５に記憶させ、Ｓ１５５に処理を移行する。

Ｓ１５５では、制御部１３は、記憶部１６に記憶されている、直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する測定結果を消去し、速度データ生成処理を終了する。
直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する速度データがデータベース１５に記憶されている場合（Ｓ１２０：Ｙｅｓ）に実行されるＳ１６０の処理では、制御部１３は、測定結果をＳ１３５における条件と同じ条件に従いグループに分類し、Ｓ１６５に処理を移行する。

Ｓ１６５では、制御部１３は、直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する速度データに、測定結果と同じグループに係る速度データが含まれているか否か判定する。測定結果と同じグループに係る速度データが含まれている場合（Ｓ１６５：Ｙｅｓ）、Ｓ１７０に処理を移行し、同じグループに係る速度データが含まれていない場合（Ｓ１６５：Ｎｏ）、Ｓ１７５に処理を移行する。

Ｓ１７０では、制御部１３は、測定結果に基づき、測定結果と同じグループに係る速度データを更新する。具体的には、制御部１３は、この速度データの「平均速度の平均値」が示す値と、測定結果が有する平均速度と、この速度データの「測定結果の数」が示す値
に基づき平均速度の平均値を新たに算出し、「平均速度の平均値」が示す値を、新たに算出した平均速度の平均値とする。また、「測定結果の数」が示す値をインクリメントする。また、「月情報」が示す月に、測定結果が示す車両がセグメントを走行した月を追加する。また、「時間帯情報」が示す時間帯に、測定結果が示す車両がセグメントを走行した時間帯を追加する。そして、Ｓ１８０に処理を移行する。

Ｓ１７５では、制御部１３は、測定結果に基づき速度データを生成する。具体的には、速度データが有する項目である「ＩＤ」が示す値を、他の速度データの「ＩＤ」が示す値と重複しない任意の値とする。また、「平均速度の平均値」が示す値を、測定結果が示す平均速度とする。また、「測定結果の数」が示す値を１とする。また、「月情報」が示す月を、測定結果が示す車両がセグメントを走行した月とする。また、「時間帯情報」が示す時間帯を、測定結果が示す車両がセグメントを走行した時間帯とする。そして、制御部１３は、生成した走行データをデータベース１５に記憶させ、Ｓ１８０に処理を移行する。

Ｓ１８０では、制御部１３は、直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する距離の平均値を更新する。具体的には、制御部１３は、直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する距離の平均値をデータベース１５から読み出す。そして、直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する速度データから測定結果の数を取得し、測定結果の総数を算出する。そして、測定結果が有するセグメントの距離と、測定結果の総数と、直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する距離の平均値に基づき、新たな距離の平均値を算出し、このセグメント及びこのセグメントの車両の進行方向と対応させてデータベース１５に記憶させ、速度データ生成処理を終了する。

（３）速度予測データ生成処理について
ユーザから図示しない操作部を介して目的地の入力を受け付けると、制御部１３は、位置検出器１１からの各種検出信号及び地図データ入力器１２を介して入力される地図データに基づき現在地から目的地までの経路を特定し、この経路を構成するセグメントと、各セグメントを走行する月及び時間帯を特定する。そして、車両の速度を予測するためのデータである速度予測データを、セグメント毎に生成する。ここでは、この速度予測データを生成する速度予測データ生成処理について、図５に記載のフローチャート（速度予測データ生成処理）を用いて説明する。

Ｓ２０５では、制御部１３は、予測に係るセグメントと、このセグメントの進行方向を特定し、Ｓ２１０に処理を移行する。
Ｓ２１０では、制御部１３は、速度データ取得処理（詳細については後述する。）をコールし、予測に係るセグメントに対応し、進行方向が一致する速度データの中から最適な速度データをデータベース１５から読み出して制御部１３が有するＲＡＭに記憶し、Ｓ２１５に処理を移行する。

Ｓ２１５では、制御部１３は、Ｓ２１０にて実行した速度データ取得処理にて速度データの取得に成功したか否か判定する。速度データの取得に失敗した場合（Ｓ２１５：Ｎｏ）、速度予測データ生成処理を終了する。速度データの取得に成功した場合（Ｓ２１５：Ｙｅｓ）、Ｓ２２０に処理を移行する。

Ｓ２２０では、制御部１３は、予測に係るセグメントを走行する直前に走行するセグメントと、そのセグメントの進行方向を、現在地から目的地までの経路に基づき特定し、Ｓ２２５に処理を移行する。

Ｓ２２５では、制御部１３は、速度データ取得処理（詳細については後述する。）をコールし、予測に係るセグメントを走行する直前に走行するセグメントに対応し、進行方向が一致する速度データの中から最適な速度データをデータベース１５から読み出して制御部１３が有するＲＡＭに記憶し、Ｓ２３０に処理を移行する。

Ｓ２３０では、制御部１３は、Ｓ２２５にて実行した速度データ取得処理にて速度データの取得に成功したか否か判定する。速度データの取得に失敗した場合（Ｓ２３０：Ｎｏ）、速度予測データ生成処理を終了する。速度データの取得に成功した場合（Ｓ２３０：Ｙｅｓ）、Ｓ２３５に処理を移行する。

Ｓ２３５では、制御部１３は、予測に係るセグメントを走行する直後に走行するセグメントと、そのセグメントの進行方向を、現在地から目的地までの経路に基づき特定し、Ｓ２４０に処理を移行する。

Ｓ２４０では、制御部１３は、速度データ取得処理（詳細については後述する。）をコールし、予測に係るセグメントを走行する直後に走行するセグメントに対応し、進行方向が一致する速度データの中から最適な速度データをデータベース１５から読み出して制御部１３が有するＲＡＭに記憶し、Ｓ２４５に処理を移行する。

Ｓ２４５では、制御部１３は、Ｓ２４０にて実行した速度データ取得処理にて速度データの取得に成功したか否か判定する。速度データの取得に失敗した場合（Ｓ２４５：Ｎｏ）、速度予測データ生成処理を終了する。速度データの取得に成功した場合（Ｓ２４５：Ｙｅｓ）、Ｓ２５０に処理を移行する。

Ｓ２５０では、制御部１３は、速度予測データ算出処理（詳細については後述する。）をコールし、車両の速度を予測するためのデータである速度予測データを生成し、制御部１３が有するＲＡＭに記憶し、速度予測データ生成処理を終了する。

（４）速度データ取得処理
次に、速度予測データ生成処理のＳ２１０、Ｓ２２５、Ｓ２４０にてコールされる速度データ取得処理について、図６に記載のフローチャート（速度データ取得処理）を用いて説明する。速度データ取得処理では、制御部１３は、セグメント及びこのセグメントの車両の進行方向を入力引数とする。

Ｓ３０５では、制御部１３は、入力引数で指定されたセグメントを車両が走行する月及び時間帯を特定し、Ｓ３１０に処理を移行する。
Ｓ３１０では、制御部１３は、入力引数で指定されたセグメント、及びこのセグメントの車両の進行方向が一致し、「月情報」がＳ３０５にて特定された月を含み、「時間帯情報」がＳ３０５にて特定された時間帯を含む速度データをデータベース１５から検索する。そして、Ｓ３１５に処理を移行する。

Ｓ３１５では、制御部１３は、Ｓ３１０にて行った検索で、速度データを抽出できたか否か判定する。速度データを抽出できた場合（Ｓ３１５：Ｙｅｓ）、Ｓ３４５に処理を移行する。速度データを抽出できなかった場合（Ｓ３１５：Ｎｏ）、Ｓ３２０に処理を移行する。

Ｓ３２０では、制御部１３は、入力引数で指定されたセグメント、及びこのセグメントの車両の進行方向が一致し、「月情報」がＳ３０５にて特定された月を含む速度データをデータベース１５から検索する。そして、Ｓ３２５に処理を移行する。

Ｓ３２５では、制御部１３は、Ｓ３２０にて行った検索で、速度データを抽出できたか否か判定する。速度データを抽出できた場合（Ｓ３２５：Ｙｅｓ）、Ｓ３４５に処理を移行する。速度データを抽出できなかった場合（Ｓ３２５：Ｎｏ）、Ｓ３３０に処理を移行する。

Ｓ３３０では、制御部１３は、入力引数で指定されたセグメント、及びこのセグメントの車両の進行方向が一致し、「時間帯情報」がＳ３０５にて特定された時間帯を含む速度データをデータベース１５から検索する。そして、Ｓ３３５に処理を移行する。

Ｓ３３５では、制御部１３は、Ｓ３３０にて行った検索で、速度データを抽出できたか否か判定する。速度データを抽出できた場合（Ｓ３３５：Ｙｅｓ）、Ｓ３４５に処理を移行する。速度データを抽出できなかった場合（Ｓ３３５：Ｎｏ）、Ｓ３４０に処理を移行する。

Ｓ３４０では、制御部１３は、入力引数で指定されたセグメント、及びこのセグメントの車両の進行方向が一致する速度データのうち、「測定結果の数」が示す値が最も多い速度データをデータベース１５から抽出し、Ｓ３５５に処理を移行する。

Ｓ３１０において速度データの抽出に成功した場合（Ｓ３１５：Ｙｅｓ）、Ｓ３２０において速度データの抽出に成功した場合（Ｓ３２５：Ｙｅｓ）、又はＳ３３０において速度データの抽出に成功した場合（Ｓ３３５：Ｙｅｓ）に移行するＳ３４５では、制御部１３は、速度データが複数抽出されたか否か判定する。複数の速度データが抽出された場合（Ｓ３４５：Ｙｅｓ）、Ｓ３５０に処理を移行する。複数の速度データが抽出されなかった場合（Ｓ３４５：Ｎｏ）、Ｓ３５５に処理を移行する。

Ｓ３５０では、制御部１３は、Ｓ３１０、Ｓ３２０、又はＳ３３０にて抽出された複数の速度データのうち、「測定結果の数」が示す値が最も多い速度データをデータベース１５から抽出し、Ｓ３５５に処理を移行する。

Ｓ３５５では、制御部１３は、抽出した速度データを制御部１３が有するＲＡＭに記憶し、速度データ取得処理を終了する。
（５）速度予測データ算出処理
次に、速度予測データ生成処理のＳ２５０にてコールされる速度予測データ算出処理について、図７に記載のフローチャート（速度予測データ算出処理）を用いて説明する。速度予測データ算出処理では、制御部１３は、ＲＡＭに記憶されている予測に係るセグメントに係る速度データと、直前に走行するセグメントに係る速度データと、直後に走行するセグメントに係る速度データに基づき速度予測データを算出する。

尚、ここでは、予測に係るセグメントを走行する直前に走行するセグメントを第一のセグメント、予測に係るセグメントを走行する直後に走行するセグメントを第二のセグメントと記載する。

Ｓ４０５では、制御部１３は、予測に係るセグメントと、第一のセグメントと、第二のセグメントの距離であって、進行方向が同一である場合に取得された距離を、データベース１５から読み出し、Ｓ４１０に処理を移行する。

Ｓ４１０では、制御部１３は、予測に係るセグメントに係る速度データと、第一のセグメントに係る速度データと、第二のセグメントに係る速度データから平均速度の平均値を
取得し、Ｓ４１５に処理を移行する。

Ｓ４１５では、制御部１３は、第一のセグメントの距離をｄ０、予測に係るセグメントの距離をｄ１とし、ｄ０とｄ１の比率に応じて記憶部１６に記憶されている係数テーブルを選択する。そして、制御部１３は、第一のセグメントに係る平均速度の平均値をＶａｖｇ０、予測に係るセグメントに係る平均速度の平均値をＶａｖｇ１とし、選択した係数テーブルから係数ｋ０を読み出す。そして、Ｓ４２０に処理を移行する。尚、係数テーブルの具体例を、図８に記載している。

Ｓ４２０では、制御部１３は、予測に係るセグメントの走行開始点における予測速度であるＶｓｔａを、次式により算出する。
Ｖｓｔａ＝（Ｖａｖｇ１−Ｖａｖｇ０）×ｋ０＋Ｖａｖｇ０
そして、Ｓ４２５に処理を移行する。

Ｓ４２５では、制御部１３は、予測に係るセグメントの距離をｄ０、第二のセグメントの距離をｄ１とし、ｄ０とｄ１の比率に応じて記憶部１６に記憶されている係数テーブルを選択する。そして、制御部１３は、予測に係るセグメントに係る平均速度の平均値をＶａｖｇ０、第二のセグメントに係る平均速度の平均値をＶａｖｇ１とし、選択した係数テーブルから係数ｋ１を読み出す。そして、Ｓ４３０に処理を移行する。

Ｓ４３０では、制御部１３は、予測に係るセグメントの走行終了点における予測速度であるＶｅｎｄを、次式により算出する。
Ｖｅｎｄ＝（Ｖａｖｇ１−Ｖａｖｇ０）×ｋ１＋Ｖａｖｇ０
そして、Ｓ４３５に処理を移行する。

Ｓ４３５では、制御部１３は、予測に係るセグメントに係る速度データが有する平均速度の平均値を、このセグメントの中間地点における予測速度とする。そして、このセグメントの中間地点における予測速度と、走行開始点における予測速度であるＶｓｔａと、走行終了点における予測速度であるＶｅｎｄと、このセグメントの距離とを有する速度予測データを生成し、予測に係るセグメントに対応させて制御部１３が有するＲＡＭに記憶し、予測速度算出処理を終了する。

（６）係数テーブルについて
ここで、隣り合う二つセグメントの境界における速度を、先に走行するセグメントの平均速度と、後に走行するセグメントの平均速度に基づき算出する際に用いる係数を登録している係数テーブルについて図８を用いて説明する。

係数テーブルは、先に走行するセグメントの距離である「ｄ０」と、後に走行するセグメントの距離である「ｄ１」の比率に応じて複数用意されている。（ａ）は、「ｄ０」を「ｄ１」で除算した値が、０より大きく０．５未満である場合に用いられる係数テーブルである。また、（ｂ）は、「ｄ０」を「ｄ１」で除算した値が、０．５以上かつ２．０未満である場合に用いられる係数テーブルである。

また、「Ｖａｖｇ０」は、隣り合う二つセグメントのうち、車両が先に走行するセグメントにおける平均速度であり、「Ｖａｖｇ１」は、隣り合う二つセグメントのうち、車両が後に走行するセグメントにおける平均速度である。係数テーブルには、車両が先に走行するセグメントにおける平均速度と、車両が後に走行するセグメントにおける平均速度に応じた係数が登録されている。

（７）速度予測処理
次に、ナビゲーション装置１０が算出した経路に従い車両が走行している際に、速度予測データに基づきセグメントを走行する車両の速度をリアルタイムに予測する処理について、図９に記載のフローチャート（速度予測処理）を用いて説明する。尚、ナビゲーション装置１０が予測した速度は、エンジン制御等に用いることができる。

Ｓ５０５では、制御部１３は、位置検出器１１からの各種検出信号と、地図データ入力器１２を介して入力される地図データに基づき走行中のセグメントを特定し、制御部１３が有するＲＡＭに記憶されている、セグメントに対応する速度予測データを読み出し、Ｓ５１０に処理を移行する。

Ｓ５１０では、制御部１３は、位置検出器１１からの各種検出信号と、地図データ入力器１２を介して入力される地図データに基づき現在走行中のセグメントを走行した距離を取得し、Ｓ５１５に処理を移行する。

Ｓ５１５では、制御部１３は、走行中のセグメントに対応する速度予測データが有する走行開始点の予測速度と、中間地点の予測速度と、走行終了点の予測速度と、このセグメントの距離と、Ｓ５１０にて取得したセグメントを走行した距離に基づき補間を行い、現在の予測速度を算出し、Ｓ５２０に処理を移行する。ここで、補間について具体的に説明する。縦軸を車両の速度、横軸を車両がセグメントを走行した距離である走行距離とする二次元のグラフ上において、走行距離が０のである場合の速度を走行開始点の予測速度とし、走行距離がセグメントの距離の半分である場合の速度を中間地点の予測速度とし、走行距離がセグメントの距離である場合の速度を走行終了点の予測速度とする。そして、この二次元のグラフ上において、走行開始点の予測速度と中間地点の予測速度を結ぶ線分が示す速度と、中間地点の予測速度と走行終了店の予測速度を結ぶ線分が示す速度を、セグメントを走行する車両の速度とみなし、車両がこのセグメントをある距離分走行した際の速度を算出する。

Ｓ５２０では、制御部１３は、走行中のセグメントの走行終了点に車両が到達したか否か判定する。走行終了点に車両が到達した場合（Ｓ５２０：Ｙｅｓ）、Ｓ５２５に処理を移行する。走行終了点に車両が到達していない場合（Ｓ５２０：Ｎｏ）、Ｓ５１０に処理を移行する。

Ｓ５２５では、車両が目的地に到達したか否か判定する。目的地に到達していない場合（Ｓ５２５：Ｎｏ）、Ｓ５０５に処理を移行する。目的地に到達した場合（Ｓ５２５：Ｙｅｓ）、速度予測処理を終了する。

［効果］
第一実施形態のナビゲーション装置１０によれば、同一のセグメントに対応し、このセグメントの走行時の進行方向が同一である測定結果が記憶部１６に３０以上記憶されている場合（Ｓ１３０：Ｙｅｓ）、制御部１３は、これらの測定結果に基づき速度データを生成し（Ｓ１４０）、データベース１５に記憶させる（Ｓ１４５）。そして、速度データを生成した後、記憶部１６に記憶されている測定結果を消去する（Ｓ１５５）。従って、測定結果に基づき車両の速度を予測する場合よりも、車両の速度の予測に必要なデータを記憶させておく記憶部１６の領域のサイズを低減させることができる。

また、取得した測定結果と同一のセグメントに対応し、このセグメントの走行時の進行方向が同一である速度データがデータベース１５に記憶されている場合（Ｓ１２０：Ｙｅｓ）、制御部１３は取得した測定結果に基づき速度データを更新（Ｓ１７０）、又は追加
する（Ｓ１７５）。従って、速度データに最新の測定結果の内容を反映させることができ、予測の精度を向上させることができる。

また、測定結果を平均速度の値に応じた条件に従いグループに分類し（Ｓ１３５）、グループ毎に速度データを生成している（Ｓ１４０）。そして、車両の速度を予測する際、制御部１３は、車両がセグメントを走行する月と時間帯に関する条件に従い、最適な速度データをデータベース１５から取得する（Ｓ３１０、Ｓ３２０、Ｓ３３０）。従って、車両が走行する際の季節や時間帯を考慮して速度を予測することが可能となり、予測の精度を向上させることができる。そして、月と時間帯に関する条件に合致する速度データが複数存在する場合は、測定結果の数が最も多い速度データに基づき速度を予測する（Ｓ３５０）。従って、事故等のため、普段と異なる運転をした場合に生成された速度データを排除して車両の状態を予測することができるため、車両の速度を精度良く予測を行うことが可能となる。

また、制御部１３は、予測に係るセグメントを走行する直前及び直後に車両が走行するセグメントに対応する速度データが有する平均速度の平均値と、予測に係るセグメントに対応する速度データが有する平均速度の平均値に基づき、予測に係るセグメントの走行開始点における予測速度と、走行終了点における予測速度を算出する（Ｓ４２０、Ｓ４３０）。このとき、先に走行したセグメントに係る平均速度の平均値と、後に走行したセグメントに係る平均速度の平均値と、この二つのセグメントの距離の比率に基づき最適な係数を取得する（Ｓ４１５、Ｓ４２５）。そして、先に走行したセグメントに係る平均速度の平均値と後に走行したセグメントに係る平均速度の平均値の差分とこの係数を乗算し、この乗算の結果に基づき予測に係るセグメントの走行開始点及び走行終了点における予測速度を算出する。従って、速度の変化の特性を考慮して走行開始点及び走行終了点における予測速度を算出することができる。

そして、制御部１３は、予測に係るセグメントにおける平均速度の平均値をこのセグメントの中間地点における予測速度とし、このセグメントの中間地点、走行開始点及び走行終了点における予測速度と、このセグメントの距離に基づき上述した補間を行うことにより速度を予測する（Ｓ５１５）。従って、車両の速度が変化する際の特性を考慮して速度を予測することが可能となり、車両の速度を精度良く予測することができる。

［第二実施形態］
［動作の説明］
第二実施形態において、ナビゲーション装置１０は、車両に搭載された図示しないエンジンの回転数センサから得られたエンジンの回転数の測定値と、この測定値が測定された時間を示す情報から構成される測定情報からなる測定結果を取得する。そして、これらの測定値に基づき、あるタイミングにおいて車両がセグメントを走行した際の平均回転数を算出すると共に、測定情報に基づき近似直線を算出する。

ここで、近似直線とは、測定により得られた複数の数値の組に対し、最小二乗法を適用することにより算出される一次関数のことである。第二実施形態において、ナビゲーション装置１０は、エンジンの回転数の測定値と共にこの測定値が測定された時間を示す情報を得るため、これらのエンジンの回転数の測定値と時間を数値の組とみなすことができる。そして、これらの数値の組に対し最小二乗法を適用することにより、横軸を時間、縦軸をエンジンの回転数とする二次元のグラフ上の一次関数である近似直線を算出する。車両がセグメントの走行を開始した時間においてこの近似直線が示すエンジンの回転数を近似進入値とし、車両がセグメントの走行を終了した時間においてこの近似直線が示すエンジンの回転数を近似退出値とする。

そして、平均回転数と、近似進入値と、近似退出値を測定結果としてセグメント及びセグメントの進行方向と対応して記憶する。そして、測定結果を後述する条件に従いグループとしてまとめ、グループ毎に測定結果に基づき回転数データを生成し、この回転数データに基づき、車両のエンジンの回転数を予測する。第二実施形態のナビゲーション装置１０の動作について説明する。

（１）回転数データについて
まず、図１０を用いてデータベース１５に記憶されている回転数データについて説明する。ナビゲーション装置１０は、同一のセグメントに係る測定結果であって、このセグメントを車両が走行した際の進行方向が同一である測定結果に基づき回転数データを生成する。このとき、ナビゲーション装置１０は、測定結果を後述する条件に従いグループとしてまとめ、グループ毎に回転数データを生成する。従って、一つのセグメントのいずれか一方の進行方向に係る回転数データは、複数存在する場合がある。データベース１５は、回転数データを、この回転数データに係るセグメントの進行方向に対応して記憶している。

図１０には、図２に記載のセグメントＤに対応する回転数データが記載されている。（ａ）又は（ｂ）に記載の表を構成する行が回転数データに相当する。（ａ）に記載の表は、車両がセグメントＤからセグメントＥに向かって走行する往路に対応する回転数データにより構成されており、（ｂ）に記載の表は、車両がセグメントＥからセグメントＤに向かって走行する復路に対応する回転数データにより構成されている。

回転数データを構成する項目について説明する。「ＩＤ」とは、一つのセグメントのいずれか一方の進行方向に対応する回転数データが複数存在する場合に、回転数データを識別するための番号を示す項目である。

また、上述した様に、測定結果は、当該測定結果に係るセグメントの走行開始点におけるエンジンの回転数である近似進入値を有している。「近似進入値の平均値」とは、同一のグループに属する測定結果が有する近似進入値の平均値である。

また、上述した様に、測定結果は、当該測定結果に係るセグメントの走行終了点におけるエンジンの回転数である近似退出値を有している。「近似退出値の平均値」とは、同一のグループに属する測定結果が有する近似退出値の平均値である。

また、上述した様に、測定結果は、当該測定結果に係るセグメントをあるタイミングにおいて車両が走行した際のエンジンの回転数の平均値である平均回転数を有している。「平均回転数の平均値」とは、同一のグループに属する測定結果が有する平均回転数の平均値である。

また、「測定結果の数」とは、回転数データに係るグループに属する測定結果の数である。
また、「月情報」とは、車両がセグメントを走行した月を示す項目である。

また、「時間帯情報」とは、車両がセグメントを走行した時間帯を示す項目である。
（２）回転数データ生成処理
車両が道路を走行する際、制御部１３は、図示しないエンジンの回転数センサにより測定されたエンジンの回転数の測定値及びこの回転数が測定された時間から構成される測定情報を、通信部１４を介して複数取得し、走行中のセグメント及びこのセグメントにおけ
る車両の進行方向と対応して制御部１３が有するＲＡＭに測定結果として記憶する。ここでは、車両がセグメントの走行を終了した際に行われる回転数データ生成処理について、図１１に記載のフローチャート（回転数データ生成処理）を用いて説明する。

Ｓ６０５では、制御部１３は、位置検出器１１からの各種検出信号に基づき、直前に走行したセグメントの距離を生成してＲＡＭに記憶し、Ｓ６１０に処理を移行する。
Ｓ６１０では、制御部１３は、カレンダ付時計１７から現在の月日と時分を取得し、現在の月を直前に走行したセグメントを車両が走行した月、現在の時をこのセグメントを車両が走行した時間帯とし、Ｓ６１５に処理を移行する。

Ｓ６１５では、制御部１３は、ＲＡＭに記憶されている、直前に走行したセグメントにおける測定情報が有するエンジンの回転数の測定値に基づき、このセグメントを走行した際のエンジンの平均回転数を算出し、Ｓ６２０に処理を移行する。

Ｓ６２０では、制御部１３は、ＲＡＭに記憶されている測定情報が有するエンジンの回転数の測定値と、この回転数が測定された時間に基づき近似直線を算出する。そして、制御部１３は、このセグメントの走行を開始した時点においてこの近似直線が示す値を近似進入値とし、このセグメントの走行を終了した時点においてこの近似直線が示す値を近似退出値とする。そして、制御部１３は、近似進入値と、近似退出値と、Ｓ６１５で算出した平均回転数と、このセグメントを車両が走行した月及び時間帯と、このセグメントの距離とを測定結果とし、Ｓ６２５の処理に移行する。

Ｓ６２５では、制御部１３は、データベース１５に、直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する回転数データが記憶されているか否か判定する。この回転数データが記憶されていない場合（Ｓ６２５：Ｎｏ）、制御部１３は、Ｓ６３０に処理を移行し、この回転数データが記憶されている場合（Ｓ６２５：Ｙｅｓ）、制御部１３は、Ｓ６６５に処理を移行する。

Ｓ６３０では、制御部１３は、測定結果を、直前に走行したセグメントと、このセグメントにおける車両の進行方向に対応させて記憶部１６に記憶させ、Ｓ６３５に処理を移行する。

Ｓ６３５では、制御部１３は、直前に走行したセグメントと対応し、進行方向が一致する測定結果が記憶部１６に３０個以上記憶されているか否か判定する。３０個以上記憶されていない場合（Ｓ６３５：Ｎｏ）、制御部１３は回転数データ生成処理を終了する。３０個以上記憶されている場合（Ｓ６３５：Ｙｅｓ）、制御部１３はＳ６４０に処理を移行する。

Ｓ６４０では、制御部１３は、直前に走行したセグメントと対応し、進行方向が一致する測定結果を、測定結果が有する平均回転数が１０００ｒｐｍ未満であるグループと、１０００ｒｐｍ以上２０００ｒｐｍ未満であるグループと、２０００ｒｐｍ以上３０００ｒｐｍ未満であるグループと、３０００ｒｐｍ以上４０００ｒｐｍ未満であるグループと、４０００ｒｐｍ以上５０００ｒｐｍ未満であるグループと、５０００ｒｐｍ以上であるグループに分類する。そして、Ｓ６４５に処理を移行する。

Ｓ６４５では、制御部１３は、Ｓ６４０にて分類したグループ毎に回転数データを生成する。具体的には、回転数データが有する項目である「ＩＤ」が示す値を、他の回転数データの「ＩＤ」が示す値と重複しない任意の値とする。また、「近似進入値の平均値」が示す値を、グループに属する測定結果が有する近似進入値の平均値とする。また、「近似
退出値の平均値」が示す値を、グループに属する測定結果が有する近似退出値の平均値とする。また、「平均回転数の平均値」が示す値を、グループに属する測定結果が有する平均回転数の平均値とする。また、「測定結果の数」が示す値を、グループに属する測定結果の数とする。また、「月情報」が示す月を、グループに属する測定結果が示す車両がセグメントを走行した全ての月とする。また、「時間帯情報」が示す情報を、グループに属する測定結果が示す車両がセグメントを走行した全ての時間帯とする。そして、Ｓ６５０に処理を移行する。

Ｓ６５０では、制御部１３は、Ｓ６４５で生成した回転数データをデータベース１５に記憶させ、Ｓ６５５に処理を移行する。
Ｓ６５５では、制御部１３は、直前に走行したセグメントと対応し、進行方向が一致する測定結果が有するセグメントの距離の平均値を算出し、このセグメント及びこのセグメントの車両の進行方向と対応させてデータベース１５に記憶させ、Ｓ６６０に処理を移行する。

Ｓ６６０では、制御部１３は、記憶部１６に記憶されている、直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する測定結果を消去し、回転数データ生成処理を終了する。
直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する回転数データがデータベース１５に記憶されている場合（Ｓ６２５：Ｙｅｓ）に実行されるＳ６６５の処理では、制御部１３は、測定結果をＳ６４０における条件と同じ条件に従いグループに分類し、Ｓ６７０に処理を移行する。

Ｓ６７０では、制御部１３は、直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する回転数データに、測定結果と同じグループに係る回転数データが含まれているか否か判定する。測定結果と同じグループに係る回転数データが含まれている場合（Ｓ６７０：Ｙｅｓ）、Ｓ６７５に処理を移行し、同じグループに係る回転数データが含まれていない場合（Ｓ６７０：Ｎｏ）、Ｓ６８０に処理を移行する。

Ｓ６７５では、制御部１３は、測定結果に基づき、測定結果と同じグループに係る回転数データを更新する。具体的には、制御部１３は、この回転数データの「近似進入値の平均値」が示す値と、測定結果が有する近似進入値と、この回転数データの「測定結果の数」が示す値に基づき近似進入値の平均値を新たに算出し、「近似進入値の平均値」が示す値を、新たに算出した近似進入値の平均値とする。また、この回転数データの「近似退出値の平均値」が示す値と、測定結果が有する近似退出値と、この回転数データの「測定結果の数」が示す値に基づき近似退出値の平均値を新たに算出し、「近似退出値の平均値」が示す値を、新たに算出した近似退出値の平均値とする。また、この回転数データの「平均回転数の平均値」が示す値と、測定結果が有する平均回転数と、この回転数データの「測定結果の数」が示す値に基づき平均回転数の平均値を新たに算出し、「平均回転数の平均値」が示す値を、新たに算出した平均回転数の平均値とする。また、「測定結果の数」が示す値をインクリメントする。また、「月情報」が示す月に、測定結果が示す車両がセグメントを走行した月を追加する。また、「時間帯情報」が示す時間帯に、測定結果が示す車両がセグメントを走行した時間帯を追加する。そして、Ｓ６８５に処理を移行する。

Ｓ６８０では、制御部１３は、測定結果に基づき回転数データを生成する。具体的には、回転数データが有する項目である「ＩＤ」が示す値を、他の回転数データの「ＩＤ」が示す値と重複しない任意の値とする。また、「近似進入値の平均値」が示す値を、測定結果が有する近似進入値の平均値とする。また、「近似退出値の平均値」が示す値を、測定結果が有する近似退出値の平均値とする。また、「平均回転数の平均値」が示す値を、測
定結果が有する平均回転数の平均値とする。また、「測定結果の数」が示す値を１とする。また、「月情報」が示す月を、測定結果が示す車両がセグメントを走行した月とする。また、「時間帯情報」が示す情報を、測定結果が示す車両がセグメントを走行した時間帯とする。そして、Ｓ６８５に処理を移行する。

Ｓ６８５では、制御部１３は、直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する距離の平均値を更新する。具体的には、制御部１３は、直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する距離の平均値をデータベース１５から読み出す。そして、直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する回転数データから測定結果の数を取得し、測定結果の総数を算出する。そして、測定結果が有するセグメントの距離と、測定結果の総数と、直前に走行したセグメントに対応し、進行方向が一致する距離の平均値に基づき、新たな距離の平均値を算出し、このセグメント及びこのセグメントの車両の進行方向と対応させてデータベース１５に記憶させ、回転数データ生成処理を終了する。

（３）回転数予測データ生成処理について
ユーザから図示しない操作部を介して目的地の入力を受け付けると、制御部１３は、位置検出器１１からの各種検出信号及び地図データ入力器１２を介して入力される地図データに基づき現在地から目的地までの経路を特定し、この経路を構成するセグメントと、各セグメントを走行する月及び時間帯を特定する。そして、車両のエンジンの回転数を予測するためのデータである回転数予測データを、セグメント毎に生成する。ここでは、この回転数予測データを生成する回転数予測データ生成処理について、図１２に記載のフローチャート（回転数予測データ生成処理）を用いて説明する。

Ｓ７０５では、制御部１３は、予測に係るセグメントと、このセグメントの進行方向を特定し、Ｓ７１０に処理を移行する。
Ｓ７１０では、制御部１３は、回転数データ取得処理（詳細については後述する。）をコールし、予測に係るセグメントに対応し、進行方向が一致する回転数データの中から最適な回転数データをデータベース１５から読み出して制御部１３が有するＲＡＭに記憶し、Ｓ７１５に処理を移行する。

Ｓ７１５では、制御部１３は、Ｓ７１０にて実行した回転数データ取得処理にて回転数データの取得に成功したか否か判定する。回転数データの取得に失敗した場合（Ｓ７１５：Ｎｏ）、回転数予測データ生成処理を終了する。回転数データの取得に成功した場合（Ｓ７１５：Ｙｅｓ）、Ｓ７２０に処理を移行する。

Ｓ７２０では、制御部１３は、予測に係るセグメントの距離であって、進行方向が同一である場合に取得された距離をデータベース１５から読み出し、Ｓ７２５に処理を移行する。

Ｓ７２５では、制御部１３は、Ｓ７１０にて読み出した回転数データが有する近似進入値の平均値と近似退出値の平均値と、Ｓ７２０で読み出したセグメントの距離とを有する回転数予測データを生成し、このセグメントに対応して制御部１３が有するＲＡＭに記憶し、回転数予測データ生成処理を終了する。

（４）回転数データ取得処理
次に、回転数予測データ生成処理のＳ７１０にてコールされる回転数データ取得処理について、図１３に記載のフローチャート（回転数データ取得処理）を用いて説明する。回転数データ取得処理では、制御部１３は、セグメント及びこのセグメントの車両の進行方向を入力引数とする。

Ｓ８０５では、制御部１３は、入力引数で指定されたセグメントを車両が走行する月及び時間帯を特定し、Ｓ８１０に処理を移行する。
Ｓ８１０では、制御部１３は、入力引数で指定されたセグメント、及びこのセグメントの車両の進行方向が一致し、「月情報」がＳ８０５にて特定された月を含み、「時間帯情報」がＳ８０５にて特定された時間帯を含む回転数データをデータベース１５から検索する。そして、Ｓ８１５に処理を移行する。

Ｓ８１５では、制御部１３は、Ｓ８１０にて行った検索で、回転数データを抽出できたか否か判定する。回転数データを抽出できた場合（Ｓ８１５：Ｙｅｓ）、Ｓ８４５に処理を移行する。回転数データを抽出できなかった場合（Ｓ８１５：Ｎｏ）、Ｓ８２０に処理を移行する。

Ｓ８２０では、制御部１３は、入力引数で指定されたセグメント、及びこのセグメントの車両の進行方向が一致し、「月情報」がＳ８０５にて特定された月を含む回転数データをデータベース１５から検索する。そして、Ｓ８２５に処理を移行する。

Ｓ８２５では、制御部１３は、Ｓ８２０にて行った検索で、回転数データを抽出できたか否か判定する。回転数データを抽出できた場合（Ｓ８２５：Ｙｅｓ）、Ｓ８４５に処理を移行する。回転数データを抽出できなかった場合（Ｓ８２５：Ｎｏ）、Ｓ８３０に処理を移行する。

Ｓ８３０では、制御部１３は、入力引数で指定されたセグメント、及びこのセグメントの車両の進行方向が一致し、「時間帯情報」がＳ８０５にて特定された時間帯を含む回転数データをデータベース１５から検索する。そして、Ｓ８３５に処理を移行する。

Ｓ８３５では、制御部１３は、Ｓ８３０にて行った検索で、回転数データを抽出できたか否か判定する。回転数データを抽出できた場合（Ｓ８３５：Ｙｅｓ）、Ｓ８４５に処理を移行する。回転数データを抽出できなかった場合（Ｓ８３５：Ｎｏ）、Ｓ８４０に処理を移行する。

Ｓ８４０では、制御部１３は、入力引数で指定されたセグメント、及びこのセグメントの車両の進行方向が一致する回転数データのうち、「測定結果の数」が示す値が最も多い回転数データをデータベース１５から抽出し、Ｓ８５５に処理を移行する。

Ｓ８１０において回転数データの抽出に成功した場合（Ｓ８１５：Ｙｅｓ）、Ｓ８２０において回転数データの抽出に成功した場合（Ｓ８２５：Ｙｅｓ）、又はＳ８３０において回転数データの抽出に成功した場合（Ｓ８３５：Ｙｅｓ）に移行するＳ８４５では、制御部１３は、回転数データが複数抽出されたか否か判定する。複数の回転数データが抽出された場合（Ｓ８４５：Ｙｅｓ）、Ｓ８５０に処理を移行する。複数の回転数データが抽出されなかった場合（Ｓ８４５：Ｎｏ）、Ｓ８５５に処理を移行する。

Ｓ８５０では、制御部１３は、Ｓ８１０、Ｓ８２０、又はＳ８３０にて抽出された複数の回転数データのうち、「測定結果の数」が示す値が最も多い回転数データをデータベース１５から抽出し、Ｓ８５５に処理を移行する。

Ｓ８５５では、制御部１３は、抽出した回転数データを制御部１３が有するＲＡＭに記憶し、回転数データ取得処理を終了する。
（５）回転数予測処理
次に、ナビゲーション装置１０が算出した経路に従い車両が走行している際に、回転数予測データに基づきセグメントを走行する車両のエンジンの回転数をリアルタイムに予測する処理について、図１４に記載のフローチャート（回転数予測処理）を用いて説明する。尚、ナビゲーション装置１０が予測したエンジンの回転数は、エンジン制御等に用いることができる。

Ｓ９０５では、制御部１３は、位置検出器１１からの各種検出信号と、地図データ入力器１２を介して入力される地図データに基づき走行中のセグメントを特定し、制御部１３が有するＲＡＭに記憶されている、セグメントに対応する回転数予測データを読み出し、Ｓ９１０に処理を移行する。

Ｓ９１０では、制御部１３は、位置検出器１１からの各種検出信号と、地図データ入力器１２を介して入力される地図データに基づき現在走行中のセグメントを走行した距離を取得し、Ｓ９１５に処理を移行する。

Ｓ９１５では、制御部１３は、走行中のセグメントに対応する回転数予測データが有する近似進入値の平均値をこのセグメントの走行開始点における予測回転数とし、近似退出値の平均値をこのセグメントの走行終了点における予測回転数とする。そして、走行開始点における予測回転数と、走行終了点における予測回転数と、このセグメントの距離と、Ｓ９１０にて取得したセグメントを走行した距離に基づき補間を行い、現在の予測回転数を算出し、Ｓ９２０に処理を移行する。ここで、補間について具体的に説明する。縦軸をエンジンの回転数、横軸を車両がセグメントを走行した距離である走行距離とする二次元のグラフ上において、走行距離が０のである場合のエンジンの回転数を近似進入値とし、走行距離がセグメントの距離である場合のエンジンの回転数を近似退出値とする。そして、この二次元のグラフ上においてこれらの二点を結ぶ線分が示す値を、セグメントを走行する車両のエンジンの回転数とみなし、車両がこのセグメントをある距離分走行した際のエンジンの回転数を算出する。

Ｓ９２０では、制御部１３は、走行中のセグメントの走行終了点に車両が到達したか否か判定する。走行終了点に車両が到達した場合（Ｓ９２０：Ｙｅｓ）、Ｓ９２５に処理を移行する。走行終了点に車両が到達していない場合（Ｓ９２０：Ｎｏ）、Ｓ９１０に処理を移行する。

Ｓ９２５では、車両が目的地に到達したか否か判定する。目的地に到達していない場合（Ｓ９２５：Ｎｏ）、Ｓ９０５に処理を移行する。目的地に到達した場合（Ｓ９２５：Ｙｅｓ）、回転数予測処理を終了する。

［効果］
第二実施形態のナビゲーション装置１０によれば、同一のセグメントに対応し、このセグメントの走行時の進行方向が同一である測定結果が記憶部１６に３０以上記憶されている場合（Ｓ６３５：Ｙｅｓ）、制御部１３は、これらの測定結果に基づき回転数データを生成し（Ｓ６４５）、データベース１５に記憶させる（Ｓ６５０）。そして、回転数データを生成した後、記憶部１６に記憶されている測定結果を消去する（Ｓ６６０）。従って、測定結果に基づき車両のエンジンの回転数を予測する場合よりも、エンジンの回転数の予測に必要なデータを記憶させておく記憶部１６の領域のサイズを低減させることができる。

また、取得した測定結果と同一のセグメントに対応し、このセグメントの走行時の進行方向が同一である回転数データがデータベース１５に記憶されている場合（Ｓ６２５：Ｙ
ｅｓ）、制御部１３は取得した測定結果に基づき回転数データを更新（Ｓ６７５）、又は追加する（Ｓ６８０）。従って、回転数データに最新の測定結果の内容を反映させることができ、予測の精度を向上させることができる。

また、測定結果を平均回転数の値に応じた条件に従いグループに分類し（Ｓ６４０）、グループ毎に回転数データを生成している（Ｓ６４５）。そして、車両のエンジンの回転数を予測する際、制御部１３は、車両がセグメントを走行する月と時間帯に関する条件に従い、最適な回転数データをデータベース１５から取得する（Ｓ８１０、Ｓ８２０、Ｓ８３０）。従って、車両が走行する際の季節や時間帯を考慮してエンジンの回転数を予測することが可能となり、予測の精度を向上させることができる。そして、月と時間帯に関する条件に合致する回転数データが複数存在する場合は、測定結果の数が最も多い回転数データに基づき回転数を予測する（Ｓ８５０）。従って、事故等のため、普段と異なる運転をした場合に生成された回転数データを排除して車両の状態を予測することができるため、車両のエンジンの回転数を精度良く予測を行うことが可能となる。

また、回転数データは、近似進入値の平均値と近似退出値の平均値を有しており、制御部１３は、この近似進入値の平均値と、この近似退出値の平均値等に基づき上述した補間を行い、セグメントを走行する車両のエンジンの回転数を予測する（Ｓ９１５）。従って、エンジンの平均回転数のみに基づき予測を行う場合よりも、回転数を精度良く予測することができる。

［他の実施形態］
（１）第一実施形態に記載の方法により、車両のシフト状態、アクセル開度、燃料噴射量、回転数等について予測を行っても、第一実施形態における効果と同様の効果を得ることができる。また、第二実施形態に記載の方法により、車両のシフト状態、アクセル開度、燃料噴射量、速度等についても予測を行っても、第二実施形態における効果と同様の効果を得ることができる。

（２）車両が走行する道路の種別等に応じて、第一実施形態に記載の方法と、第二実施形態に記載の方法を適宜切り替えて使用すると良い。こうすることにより、予測の精度を向上させることが可能となる。

［特許請求の範囲との対応］
上記実施形態の説明で用いた用語と、特許請求の範囲の記載に用いた用語との対応を示す。

ナビゲーション装置１０が車両情報予測装置に相当し、ＧＰＳセンサ１１ａと、ジャイロスコープ１１ｂと、距離センサ１１ｃと、地図データ入力器１２から入力される地図データと、制御部１３が、請求項１及び請求項９に記載の走行場所特定手段に相当する。

また、制御部１３が記憶制御手段、及び請求項１及び請求項９に記載の予測手段に相当し、制御部１３と、記憶部１６が係数生成手段に相当する。
また、通信部１４が測定結果取得手段に相当し、データベース１５と記憶部１６が請求項１及び請求項９に記載の情報記憶手段に相当する。

また、セグメントが道路単位に、月が期間単位に、速度データが有する平均速度の平均値が、請求項９に記載の測定データに相当する。
また、速度データ、及び回転数データが走行データに相当する。

車両情報記憶装置の構成を示すブロック図である。 リンクとセグメントの説明図である。 速度データテーブルの説明図である。 速度データ生成処理を説明するためのフローチャートである。 速度予測データ生成処理を説明するためのフローチャートである。 速度データ取得処理を説明するためのフローチャートである。 予測速度算出処理を説明するためのフローチャートである。 係数テーブルの説明図である。 速度予測処理を説明するためのフローチャートである。 回転数データテーブルの説明図である。 回転数データ生成処理を説明するためのフローチャートである。 回転数予測データ生成処理を説明するためのフローチャートである。 回転数データ取得処理を説明するためのフローチャートである。 回転数予測処理を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１０…ナビゲーション装置、１１…位置検出器、１１ａ…ＧＰＳセンサ、１１ｂ…ジャイロスコープ、１１ｃ…距離センサ、１２…地図データ入力器、１３…制御部、１４…通信部、１５…データベース、１６…記憶部、１７…カレンダ付時計。

Claims (16)

1. 車両の状態を予測する車両情報予測装置において、
   車両が走行中の場所を、所定の道路単位で特定可能な走行場所特定手段と、
   前記走行場所特定手段により特定される前記道路単位を車両が走行する毎に、この道路単位を走行中の車両の状態を示す少なくとも一要素についての測定結果を取得する測定結果取得手段と、
   種々の情報を記憶する情報記憶手段と、
   同一の前記道路単位を車両が走行した際に取得された前記測定結果を所定の条件に従いグループとしてまとめ、前記グループに属する前記測定結果に基づき、このグループに属する前記測定結果の数を示す情報と、このグループに属する前記測定結果に基づく情報である測定データとを有する走行データを生成し、生成した前記走行データを、この走行データに係る前記グループに属する前記測定結果に対応する前記道路単位と対応させて前記情報記憶手段に記憶させる記憶制御手段と、
   前記道路単位を走行する車両の状態を、前記情報記憶手段に記憶されている前記走行データのうち、この道路単位に対応しており、なおかつ、前記グループに属する前記測定結果の数が最も多い前記走行データが有する前記測定データに基づき予測する予測手段と、
   を備えること、
   を特徴とする車両情報予測装置。
2. 請求項１に記載の車両情報予測装置において、
   前記記憶制御手段は、前記測定結果の内容に関する条件に従い、前記測定結果を前記グループとしてまとめること、
   を特徴とする車両情報予測装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載の車両情報予測装置において、
   前記走行データは、この走行データに対応する前記道路単位を車両が走行した際の月日が、年を構成する複数の所定の期間である期間単位のうち、いずれの前記期間単位に属するかを示す情報を更に有しており、
   前記予測手段は、
   車両が前記道路単位を走行する際の前記期間単位を特定し、
   前記走行データが示す前記期間単位と、特定した前記期間単位が一致するという条件を満たす前記走行データが、予測に係る前記道路単位に対応する前記走行データのうちに存在する場合、前記グループに属する前記測定結果の数が最も多い前記走行データに替えて、前記条件を満たす前記走行データに基づき車両の状態を予測すること、
   を特徴とする車両情報予測装置。
4. 請求項１又は請求項２に記載の車両情報予測装置において、
   前記走行データは、この走行データに対応する前記道路単位を車両が走行した際の時間帯を示す情報を更に有しており、
   前記予測手段は、
   車両が前記道路単位を走行する際の時間帯を特定し、
   前記走行データが示す時間帯と、特定された時間帯が一致するという条件を満たす前記走行データが、予測に係る前記道路単位に対応する前記走行データのうちに存在する場合、前記グループに属する前記測定結果の数が最も多い前記走行データに替えて、前記条件を満たす前記走行データに基づき車両の状態を予測すること、
   を特徴とする車両情報予測装置。
5. 請求項３に記載の車両情報予測装置において、
   前記走行データは、この走行データに対応する前記道路単位を車両が走行した際の時間
   帯を示す情報を更に有しており、
   前記予測手段は、
   車両が前記道路単位を走行する際の時間帯を更に特定し、
   前記条件に加え、前記走行データが示す時間帯と、特定された時間帯が一致するという条件を満たす前記走行データが、予測に係る前記道路単位に対応する前記走行データのうちに存在する場合、前記グループに属する前記測定結果の数が最も多い前記走行データに替えて、前記条件を満たす前記走行データに基づき車両の状態を予測すること、
   を特徴とする車両情報予測装置。
6. 請求項３から請求項５のいずれかに記載の車両情報予測装置において、
   前記予測手段は、前記条件を満たす前記走行データが複数存在する場合、前記条件を満たす前記走行データのうち、前記グループに属する前記測定結果の数が最も多い前記走行データに基づき車両の状態を予測すること、
   を特徴とする車両情報予測装置。
7. 請求項２から請求項６のいずれかに記載の車両情報予測装置において、
   前記測定結果は、この測定結果が対応する前記道路単位を走行する車両の、複数のタイミングにおける車両の状態を示す前記一要素の測定値を有しており、
   前記記憶制御手段は、前記測定結果が有する前記測定値の代表値を算出し、前記測定値の代表値に関する条件に従い、前記測定結果を前記グループとしてまとめ、
   前記走行データが有する前記測定データとは、この走行データに係る前記グループに属する前記測定結果が有する前記測定値の代表値の平均値であり、
   前記予測手段は、
   前記道路単位を走行する車両の状態を予測する際、予測に係る前記道路単位の距離を取得する処理と、
   予測に係る前記走行データが有する測定データを第一の測定データとする処理と、
   予測に係る前記道路単位を走行する直前に車両が走行する前記道路単位における車両の状態の予測に係る前記走行データが有する前記測定データを第二の測定データとする処理と、
   予測に係る前記道路単位を走行する直後に車両が走行する前記道路単位における車両の状態の予測に係る前記走行データが有する前記測定データを第三の測定データとする処理と、
   前記第一の測定データと、前記第二の測定データに基づき、予測に係る前記道路単位の走行開始地点における車両の状態である第一の境界値を算出すると共に、前記第一の測定データと、前記第三の測定データに基づき、予測に係る前記道路単位の走行終了地点における車両の状態である第二の境界値を算出する処理とを行い、
   前記第一の測定データと、前記第一の境界値と、前記第二の境界値と、予測に係る前記道路単位の距離に基づき車両の状態を予測すること、
   を特徴とする車両情報予測装置。
8. 請求項２から請求項６のいずれかに記載の車両情報予測装置において、
   前記測定結果は、この測定結果が対応する前記道路単位を走行する車両の、複数のタイミングにおける車両の状態を示す前記一要素の測定値と、この測定値が測定された時間を示す測定時間から構成される測定情報を有しており、
   前記記憶制御手段は、
   前記測定結果が有する複数の前記測定情報を構成する前記測定値の代表値を算出し、
   前記測定結果が有する複数の前記測定情報を構成する前記測定値と前記測定時間に基づき近似直線を算出し、
   車両が前記道路単位の走行を開始した時間において前記近似直線が示す値である近似進入値と、車両が前記道路単位の走行を終了した時間において前記近似直線が示す値である
   近似退出値とを算出し、
   前記測定値の代表値に関する条件に従い、前記測定結果を前記グループとしてまとめ、
   前記走行データが有する前記測定データとは、この走行データに係る前記グループに属する前記測定結果に基づく前記近似進入値の平均値と、これらの測定結果に基づく前記近似退出値の平均値であり、
   前記予測手段は、前記道路単位を走行する車両の状態を予測する際、予測に係る前記道路単位の距離を取得し、予測に係る前記走行データが有する前記近似進入値の平均値と、前記近似退出値の平均値と、前記道路単位の距離に基づき車両の状態を予測すること、
   を特徴とする車両情報予測装置。
9. 車両の状態を予測する車両情報予測装置において、
   車両が走行中の場所を、所定の道路単位で特定可能な走行場所特定手段と、
   前記走行場所特定手段により特定される一つの前記道路単位を走行中に測定された、車両の状態を示す一要素についての測定結果に基づくデータである走行データを、この道路単位に対応して記憶している情報記憶手段と、
   車両の状態を予測する際に用いる係数を生成する係数生成手段と、
   前記走行データに基づき、前記道路単位を走行する車両の状態を予測する予測手段と、
   を備え、
   前記走行データは、前記測定結果に基づく値である測定データを有しており、
   前記係数生成手段は、隣り合う二つの前記道路単位のうち、一方の前記道路単位に対応する一つの前記走行データが有する前記測定データである第一の測定データと、他方の前記道路単位に対応する一つの前記走行データが有する前記測定データである第二の測定データに応じて前記係数を生成し、
   前記予測手段は、前記第一の測定データ又は前記第二の測定データのいずれかの前記測定データと、前記係数生成手段が生成した前記係数に前記第一の測定データと前記第二の測定データの差分を乗算して得られた値に基づき、隣り合う二つの前記道路単位の境界における車両の状態を示す値である境界値を算出すること、
   を特徴とする車両情報予測装置。
10. 請求項９に記載の車両情報予測装置において、
    前記第一の測定データは、隣り合う二つの前記道路単位のうち、車両が先に走行する前記道路単位に対応する前記走行データが有する前記測定データであり、
    前記第二の測定データは、隣り合う二つの前記道路単位のうち、車両が後に走行する前記道路単位に対応する前記走行データが有する前記測定データであって、
    前記係数生成手段は、前記第一の測定データと、前記第二の測定データの大小関係に応じて、前記係数を生成すること、
    を特徴とする車両情報予測装置。
11. 請求項９又は請求項１０に記載の車両情報予測装置において、
    前記予測手段は、隣り合う二つの前記道路単位の各々の距離を取得し、
    前記係数生成手段は、前記予測手段が取得した隣り合う二つの前記道路単位の各々の距離に応じて前記係数を生成すること、
    を特徴とする車両情報予測装置。
12. 請求項９又は請求項１０に記載の車両情報予測装置において、
    前記予測手段は、
    予測に係る前記道路単位の距離を取得する処理と、予測に係る前記道路単位と、予測に係る前記道路単位を走行する直前に走行する前記道路単位との前記境界値である第一の境界値を算出する処理と、予測に係る前記道路単位と、予測に係る前記道路単位を走行する直後に走行する前記道路単位との前記境界値である第二の境界値を算出する処理と、予測
    に係る前記道路単位に対応する前記走行データが有する前記測定データを、この道路単位の中間地点における車両の状態を示す値である中央値とする処理とを行い、
    前記第一の境界値と、前記第二の境界値と、前記中央値と、予測に係る前記道路単位の距離に基づき、この前記道路単位を走行する車両の状態を予測すること、
    を特徴とする車両情報予測装置。
13. 請求項１１に記載の車両情報予測装置において、
    前記予測手段は、
    予測に係る前記道路単位と、予測に係る前記道路単位を走行する直前に走行する前記道路単位との前記境界値である第一の境界値を算出する処理と、予測に係る前記道路単位と、予測に係る前記道路単位を走行する直後に走行する前記道路単位との前記境界値である第二の境界値を算出する処理と、予測に係る前記道路単位に対応する前記走行データが有する前記測定データを、この道路単位の中間地点における車両の状態を示す値である中央値とする処理とを行い、
    前記第一の境界値と、前記第二の境界値と、前記中央値と、予測に係る前記道路単位の距離に基づき、この前記道路単位を走行する車両の状態を予測すること、
    を特徴とする車両情報予測装置。
14. 請求項１から請求項１３のいずれかに記載の車両情報予測装置において、
    車両の状態を示す一要素とは、車両のシフト状態、アクセル開度、エンジン回転数、速度、又は燃料噴射量のいずれかであること、
    を特徴とする車両情報予測装置。
15. コンピュータを、請求項１から請求項１４のいずれかに記載の車両情報予測装置が備える前記予測手段として機能させるためのプログラム。
16. コンピュータを、請求項１から請求項８のいずれかに記載の車両情報予測装置が備える前記記憶制御手段、又は、請求項１から請求項８のいずれかを引用する請求項１４に記載の車両情報予測装置が備える前記記憶制御手段として機能させるためのプログラム。

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