JP2009087097A - 交通情報生成装置及び交通情報提供システム - Google Patents

Abstract

【課題】元情報が欠損し、交通情報を推定する必要がある場合に、実情に近い、正確な交通情報を推定する。
【解決手段】交通情報生成装置３００において、データ受信部３１０が受信した運行情報から、交通情報生成処理部３４０は、交通情報を生成する。元情報が欠損した道路区間に関しては、推定処理部３５０が交通情報を推定する。また、データ受信部３１０が突発事象に関する情報を受信した際は、推定処理部３５０は、所定の方法で交通情報を推定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、走行車両から走行位置などの情報を収集する際、情報が欠損した場合に推定により補う技術に関する。

従来、道路交通情報通信システム（ＶＩＣＳ）では、ＦＭ多重放送や電波ビーコン、光ビーコンを通じて、渋滞や事故などの交通情報、あるいは、リンク（交差点等の間の道路）の通過に要する区間旅行時間の情報などを走行車両に提供している。車両に搭載されたＶＩＣＳ対応のナビゲーション機能を持つ車載機は、この交通情報を受信し、それを活用して、より早く目的地に到達できる経路を自動探索し、ドライバに提示することができる。

上述した交通情報の提供システムにおいては、実測した所定の区間の交通情報から、任意の区間の交通情報を推定する方法が知られている。

特開平０７−２６２４８号公報 特開平０９−１１５０８７号公報 特開２０００−１１２９０号公報 特許３４６０６５８号公報

しかしながら、上述した技術は、扱うデータの削減等を主目的としたものであり、交通情報の元となる元情報が欠損し、交通情報を推定する必要がある場合に、より実情に近い、正確な交通情報を推定することを主目的としておらず、このような場合にも、実情に近い交通情報を推定するための推定方法が望まれている。

本発明は、こうした従来の問題点を解決するものであり、情報が欠損した場合に推定により、実情に近い交通情報を推定する技術を提供することを目的としている。

本発明は、車両の位置情報及び時刻情報を少なくとも含むプローブ情報と、交通状況に影響を与え得る突発事象の発生を表す突発事象情報を受信する受信部と、前記プローブ情報から交通情報を生成する交通情報生成処理部と、前記プローブ情報が欠損した道路区間であるプローブ情報欠損道路区間に対応した交通情報を推定する推定方法を決定し、当該推定方法にしたがって交通情報を推定する推定処理部と、を備え、前記推定処理部は、前記受信部が前記プローブ情報欠損道路区間の交通状況に影響を与え得る突発事象の突発事象情報である特別突発事象情報を受信したとき、当該特別突発事象情報を受信しないときの交通情報の推定方法の決定方法とは別の方法で、前記交通情報の推定方法を所定の方法に決定する交通情報生成装置を提供するものである。

上記構成により、たとえ突発事象が生じた場合であっても、通常の場合とは別の観点から交通情報を生成することが可能となる。

また、本発明の装置において、前記推定処理部は、前記所定の方法として、前記プローブ情報欠損道路区間の交通流の上流および下流の交通情報から交通情報を推定する同一道路区間に基づく推定方法を採用する。

上記構成により、突発事象が生じた場合であっても、実情に近い交通情報が生成されることとなる。

また、本発明の装置において、前記推定処理部は、前記特別突発事象が前記プローブ情報欠損道路区間から所定の範囲内において、前記交通流の下流に相当する地点で生じた場合、前記所定の方法として前記同一道路区間に基づく推定方法を用いる。

上記構成により、突発事象が生じた場合であっても、実情に近い交通情報が生成されることとなる。

また、本発明の装置において、前記推定処理部は、交通情報を推定する方法として、前記同一道路区間に基づく推定方法に加え、過去の交通情報に基づき交通情報の推定を行う過去情報に基づく推定方法と、異なる道路上にある交通情報に基づき交通情報の推定を行う異なる道路区間に基づく推定方法を備え、前記推定処理部は、前記受信部が前記特別突発事象情報を受信しないとき、前記同一道路区間に基づく推定方法と、前記過去情報に基づく推定方法と、前記異なる道路区間に基づく推定方法とのうち、最も精度が高いと推定される方法を採用する。

上記構成により、突発事象が生じない場合に応じた正確な交通情報を生成することが可能となる。

また、本発明の装置において、前記推定処理部は、渋滞誘起地点が前記プローブ情報欠損道路区間の交通状況に影響を与え得る場所に存在するとき、予め設定された値にしたがって前記交通情報を推定する。

上記構成により、渋滞誘起地点のような特別な地点が近傍にある場合は、その道路区間に応じた交通情報が生成されることとなる。

また、本発明の装置は送信部をさらに備え、当該送信部は、受信装置に対して、前記交通情報とともに、前記特別突発事象情報の内容、発生時刻、終了予定時刻をも送信する交通情報生成装置。

上記構成により、受信装置側では、交通情報が推定交通情報であることがわかることとなり、受信装置の使用性を向上させることとなる。

また、本発明は、交通情報生成装置によって実行される交通情報生成方法、交通情報生成装置を起動する交通情報生成プログラムをも含む。さらに本発明は、交通情報生成装置と、カーナビゲーション装置等の受信装置より構成される交通情報収集提供システムをも含むものである。

以上述べたように、本発明によれば、たとえ突発事象が生じた場合であっても、通常の場合とは別の観点から交通情報を生成することが可能となり、実情に近い交通情報が生成されることとなる。

（全体構成）
以下、本発明の実施形態を図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態である交通情報生成装置３００を含む、運行情報（プローブ情報）の収集、交通情報の生成、交通情報の提供という一連の流れを実施する交通情報提供システムの全体構成を示す。

事業者情報センター２００は、道路を走行する車両１００から、車両の位置を示す位置情報（緯度情報と経度情報）と、当該位置を通過した通過時刻を示す通過時刻情報とを含むプローブ情報（運行情報）を収集し（図２（ａ）を参照）、交通情報生成装置３００に送信する。車両１００が一般車両の場合、カーナビゲーション装置と携帯電話等の情報通信装置を介して、事業者センター２００であるテレマティクスサービス情報センター等が、プローブ情報を収集し、交通情報生成装置３００に送信する。車両１００がタクシーやバスの場合、事業者センター２００としてのタクシー事業者やバス事業者が、それぞれも無線網を用いてプローブ情報を収集し、交通情報生成装置３００に送信する。また、車両１００が物流車両の場合、ＧＰＳ携帯電話等を介して、事業者センター２００である物流事業者情報センター等が、プローブ情報を収集し、交通情報生成装置３００に送信する。

交通情報生成装置３００は、ＶＩＣＳセンターなどに配置され、収集したプローブ情報から交通情報を生成し、端末４００に送信する。端末４００は、例えば各車両に搭載されたカーナビゲーション装置のような交通情報受信装置である。端末４００は、その収集部で交通情報を収集し、処理部で交通情報をユーザへ提供するための処理（デジタル地図への描画処理など）を行い、最終的に表示部で画面等に交通情報を表示する。

次に、交通情報生成装置３００の内部の構成、処理を説明する。交通情報生成装置３００は、データ受信部３１０と、クレンジング処理部３２０と、プローブ情報ＤＢ（データベース）３３０と、交通情報生成処理部３４０と、推定処理部３５０と、データ送信部３６０と、パラメータファイル３７０と、推定結果ファイル３８０と、交通情報ＤＢ（データベース）３９０とを含む。

データ受信部３１０は、事業者情報センター２００からプローブ情報を受信し、クレンジング処理部３２０に送る。クレンジング処理部３２０は、プローブ情報から、交通情報を生成するのに使用しない特殊なもの（例えば乗降する際の運行情報等のごとき、交通の全体の流れをあまり反映していない情報）を除き（クレンジング処理）、プローブ情報ＤＢ３３０に格納する（図２（ｂ）を参照）。プローブ情報ＤＢ３３０に格納されたプローブ情報に基づき、交通情報生成処理部３４０は、プローブ情報の１台毎の通過時刻情報から、各道路区間の旅行時間（所定の道路区間を走行するのに必要な時間）を、各道路区間毎に算出するとともに、道路区間と関連付けて交通情報を生成し、交通情報ＤＢ３９０に格納する（図２（ｃ）を参照）。そして、データ送信部３６０は、得られた交通情報を端末４００に送信する。

ところで、所定の地域における所定の時間帯において、交通情報を生成したいすべての道路区間において、車両が走行しているとは限らない。すなわち、何ら車両が走行していない道路区間においては、プローブ情報が欠落、欠損することとなり、上記の方法では、当該道路区間（プローブ情報欠損道路区間）の交通情報が生成されないこととなる。そこで、本実施形態の交通情報生成装置３００には推定処理部３５０が設けられている。推定処理部３５０は、過去の交通情報や、プローブ情報欠損道路区間の周辺の交通情報等種々の情報を元に、種々の方法を用いて、プローブ情報欠損道路区間の旅行時間情報、交通情報を推定する推定処理を行い、交通情報ＤＢ３９０に格納することとしている。推定処理部３５０は、推定処理を行うため、パラメータファイル３７０と、推定結果ファイル３８０とを用いる。図３に示すように、パラメータファイル３７０は、時系列パラメータファイル３７２と、同一道路区間パラメータファイル３７４と、異なる道路区間パラメータファイル３７６とを含む。さらにパラメータファイル３７０は、過去情報に基づく指標ファイル３７３、同一道路区間に基づく指標ファイル３７５、異なる道路区間に基づく指標ファイル３７７を含む。

また、これらのパラメータファイルを予め作成するパラメータ生成装置として機能する推定処理部３５０の詳細を図４に示す。推定処理部３５０は、時系列パラメータ作成部３５１、過去情報に基づく指標算出処理部３５２、同一道路区間パラメータ作成部３５３、同一道路区間に基づく指標算出処理部３５４、異なる道路区間パラメータ作成部３５５、異なる道路区間に基づく指標算出処理部３５６を含む。推定処理部３５０においては、予め作成された交通情報ＤＢ３９０より時系列パラメータ作成部３５１にて、時系列パラメータファイルを作成する。同様に、同一道路区間パラメータ作成部３５３にて、同一道路区間パラメータファイルを、異なる道路区間パラメータ作成部３５５にて異なる道路区間パラメータを作成する。

（推定処理部の概要）
次に、推定処理部３５０が行う推定処理の概要を説明する。上述したように、推定処理部３５０は、プローブ情報の欠損のため、交通情報生成処理部３４０により旅行時間情報、交通情報が得られなかった道路区間（プローブ情報欠損道路区間）の交通情報を推定する推定処理を行う。図５は、推定処理の手順を示すフローチャートである。まず、推定処理部３５０は、推定処理の対象となる、交通情報の欠損した道路区間が存在した場合、そのような道路区間のいずれかを選択する道路区間選択処理を行う（ステップＳ１０）。その後、選択した道路区間について、過去情報に基づく推定方法（ステップＳ２０）、同一道路区間に基づく推定方法（ステップＳ３０）、異なる道路区間に基づく推定方法（ステップＳ４０）の三つの推定方法を用いて交通情報を推定した後、三つの推定した交通情報のうち、最も精度が高いと推定されるものを判定する（ステップＳ５０）。ここで、判定された推定方法は、採用する推定方法として仮に選択される。

その後、推定処理部３５０は、対象の道路区間に影響を与え得る突発事象（特別突発事象）が生じたか否かを判定し（ステップＳ６０）、突発事象が発生した場合は（ステップＳ６０；ＹＥＳ）、ステップＳ３０の同一道路区間に基づく推定方法を、採用する推定方法として仮に選択する（ステップＳ７０）。その後、ステップＳ６０で特別突発事象が発生していないと判定した場合（ステップＳ６０；ＮＯ）も含めて、推定処理部３５０は、対象の道路区間の近傍に開かずの踏切があるか否かを判定し（ステップＳ８０）、開かずの踏切がある場合は（ステップＳ８０；ＹＥＳ）、予め定められたテーブルにしたがって最終的に交通情報を推定する（ステップＳ９０）。開かずの踏切がない場合は（ステップＳ８０；ＮＯ）、ステップＳ５０またはステップＳ７０で選択された推定方法を用いて最終的に交通情報を推定する。以下、各ステップについて詳細に説明する。

（過去情報に基づく推定方法の説明）
以下、推定処理部３５０が、図５のステップＳ２０にて行う過去情報に基づく推定方法（第１の推定方法）を、図６に示す。推定処理部３５０は、プローブ情報欠損道路区間のいずれかを選択した後（図５のステップＳ１０）、当該プローブ情報欠損道路区間において、過去どの時点まで交通情報が欠損しているのか否かを判定する。ｎ分以内に交通情報が存在している場合は、推定処理部３５０は、該当する道路区間の過去３時点（サンプリングの３時点）までの旅行時間を抽出し（図６参照）、下式に従って、過去情報に基づく交通情報の推定値を算出する。尚、下記モデル式は、日種別（平日、休日の区別など）毎に異なるパラメータ（ｆｉ（ｔ），ａi１，ａi２，ａi３）を持つものとする。これらのパラメータは、図４に示すように推定処理部３５０が過去のデータより作成し、パラメータファイル３７０の時系列パラメータファイル３７２に格納するものとする。さらに推定処理部３５０は、算出された交通情報の推定値の精度を表す指標を、存在した交通情報がどれくらい以前（ｍ）かに基づき割り出し、そのｍの値に対応した精度を表す指標をパラメータファイル３７０の過去情報に基づく指標ファイル３７３に記憶するとともに、当該指標ファイル３７３より取り出す。尚、リンクおよびｍごとにあらかじめ精度を表す指標が、過去情報に基づく指標ファイル３７３に格納されている。

次に、上記のパラメータ（ｆｉ（ｔ），ａi１，ａi２，ａi３）および推定値の精度を表す指標を作成する図４の時系列パラメータ作成部３５１による処理について、以下に示す。（数１）におけるｆｉ（ｔ）は、過去のデータの存在するｉ区間のｔ時点での旅行時間の総ての平均値である。以下ｆｉ（ｔ）の求め方を説明する。

時系列パラメータ作成部３５１は、交通情報ＤＢ３９０に蓄積された交通情報から、リンクおよび時間毎に旅行時間の平均値ｈi(t)を算出する。

時系列パラメータ作成部３５１は、当該リンクの時間毎の平均値ｈｉ（ｔ）より、該時点から、前後Ｎ時点分の旅行時間平均値を用いた平均値を算出することで、当該旅行時間平均値の平滑化を行う。これを、当該時点の旅行時間移動平均値ｆｉ（ｔ）とする。時系列パラメータ作成部３５１は、このリンク毎、時間毎のｆｉ（ｔ）の値を時系列パラメータファイル３７２に格納する。

時系列パラメータ作成部３５１は、当該パターンの当該リンクの全時点に対し、平滑化を行う。当該時点及び、前後時点での欠損が発生した場合、平滑化対象時点数を減らす（図７参照）。

次に、（数１）における係数パラメータａ１，ａ２，ａ３の求め方を説明する。

時系列パラメータ作成部３５１は、当該ｄ日ｔ時点の旅行時間（集計後観測値）ｙi［ｄ，ｔ］と、当該リンクの当該時点の旅行時間移動平均値ｆｉ（ｔ）の差分を算出する。これを平均値減算後旅行時間ｘi［ｄ，ｔ］とし、当該リンクの全時点分に関して算出する。

次に、時系列パラメータ作成部３５１は、当該パターンのパラメータ生成用に算出された当該リンクの全日・全時点分の移動平均値減算後の旅行時間ｘi［ｄ，ｔ］から、分散Ｖi０を算出する。

更に、ｄ日ｔ時点の移動平均値減算後の旅行時間ｘi［ｄ，ｔ］と、１時点前の移動平均値減算後の旅行時間ｘi［ｄ，ｔ−１］から、時系列パラメータ作成部３５１は、共分散Ｖi１を算出する。

共分散Ｖi１と同様に、時系列パラメータ作成部３５１は、ｄ日ｔ時点の移動平均値減算後の旅行時間ｘi［ｄ，ｔ］と、２時点前の移動平均値減算後の旅行時間ｘi［ｄ，ｔ−２］から、共分散Ｖi２を、３時点前の移動平均値減算後の旅行時間ｘi［ｄ，ｔ−３］から、共分散Ｖi３を算出する。

最小二乗法の線形モデル式を使用した推定を実施する為に、時系列パラメータ作成部３５１は、（数９）に従って、パラメータ係数ａi１，ａi２，ａi３を算出し、パラメータファイル３７０の時系列パラメータファイル３７２に、パラメータ係数を蓄積する。

過去情報に基づく推定処理ステップＳ２０（図５）では、推定処理部３５０は、上記のように作成され蓄積された時系列パラメータファイル３７２のｆｉ（ｔ）と、ａi１，ａi２，ａi３から、（数１）の旅行時間の推定値Ｙｉ（ｔ）を作成する。まず、一つの例として、この推定値の作成方法は、図６の例１のように、推定値（旅行時間）が、実測値（実測旅行時間）に基づいて推定できる場合に適用される。例１では、１０：００の旅行時間が、９：５５、９：５０、９：４５の実測旅行時間に基づいて推測される。しかしながら、このような場合のみならず、上記推定方法は、図６の例２のように、推測値が、実測値から推定された推定値に基づいて、さらに推定される場合にも適用されうる。例２では、１０：００の旅行時間が、９：５０、９：４５の実測旅行時間と、これらの実測旅行時間から推定された９：５５の実測旅行時間に基づいて推測される。

しかしながら、例２のように、推定された値をもとにさらに推定値を推定する方法では、算出された推測値が、実際の観測値と大きく食い違ってくる可能性も生じる。そこで、推定処理部３５０は、直近の情報で、推定情報でない旅行時間はどの時点かを探り、その時点がどの程度（分）の過去かを割り出し、その値から該当する過去情報に基づく推定情報の精度を表す指標のσiを時系列パラメータファイルより取り出す。以下に、推定処理部３５０の過去情報に基づく指標算出処理部３５２にて行われる指標σｉの求め方を説明する。

過去情報に基づく指標算出処理部３５２は、（数１０）に示すように、当該ｄ日ｔ時点の当該リンクiの旅行時間(予測値)を算出する際に、当該ｔ時点から１時点前までの観測値が存在する場合の１次元用予測値ｙi［ｄ，ｔ，１］、当該ｔ時点から２時点前までの観測値が存在する場合（＝１時点前の観測値が欠損している場合）の２次元用予測値Ｙi［ｄ，ｔ，２］、以下当該ｔ時点から１２時点前までの観測値が存在する場合（＝１時点〜１１時点前の観測値が欠損）の１２次元用予測値Ｙi［ｄ，ｔ，１２］までを算出する。

但し、当該ｄ日ｔ時点の当該リンク旅行時間におけるｊ次元の予測値算出には、予測値算出対象となるｔ時点からｊ時点分前に、３時点分の観測値ｙi［ｄ，ｔ−ｊ］、ｙi［ｄ，ｔ−ｊ−１］、ｙi［ｄ，ｔ−ｊ−２］が必須となる。この３時点分の観測値のうち、いずれか１つでも欠損している場合、当該ｊ元の予測値は欠損とする。その為、過去情報に基づく指標算出処理部３５２は、当該ｄ日ｔ時点に対して、事前に各次元での予測値算出に必要な観測値が存在するか否かを判定し、予測値算出の可否を決定する。可否判定結果により、予測値算出が可能な次元でのみ、予測値算出を実施する（図８参照）。

さらに過去情報に基づく指標算出処理部３５２は、得られた１次元〜１２次元までの当該ｄ日ｔ時点旅行時間(予測値) Ｙi［ｄ，ｔ，ｊ］ （１≦次元数ｊ≦１２）と、当該ｄ日ｔ時点の旅行時間（観測値）との二乗誤差を、各次元毎に下記（数１１）に従って、算出し、パラメータファイル３７０の過去情報に基づく指標ファイル３７３に記憶する。

１時点前まで実データが存在することを想定した精度の指標を１次元二乗誤差と一意とし、以下１２時点前まで実データが存在することを想定した精度の指標を１２次元二乗誤差とする。

尚、平均値のｆｉ（ｔ）を推定値と考える方法もあるが、算出した観測値から平均値を引いた値（Ｙｉ（ｔ）−ｆｉ（ｔ））の二乗を過去の全データより算出し、その平均値を推定値の精度の指標値σｆｉとし、推定処理部３５０は（数１）で算出した推定値の精度を表す指標を比較して、小さい方を推定値として選択する。

（同一道路区間に基づく推定方法の説明）
次に、推定処理部３５０が、図４のステップＳ３０にて行う同一道路区間に基づく推定方法（第２の推定方法）を、図９を用いて説明する。図９は、プローブ情報欠損道路区間（過去情報に基づく推定処理を行った道路区間も含む）について、同一道路上の上流部と下流部の交通情報から推定する方法を示している。推定処理部３５０は、該当道路区間の直近のＬｍ範囲の上流部と直近のＭｍ範囲の下流部より、交通情報がある場合は、ＬｍとＭｍのうち、より台数の多い車両で交通情報を算出した道路区間を選択し、また、推定情報しかない場合は、ＬｍとＭｍのうち、推定情報の精度を示す指標がより小さい道路区間を選択する。しかしながら、選択された道路区間の区間長は一定でないため、推定処理部３５０は、その道路区間の旅行時間より平均値を差し引いた値を、（数１２）のようにＰｍの旅行時間に正規化する。

正規化された値を、以下の（数１３）に従って、推定する。尚、（数１３）の係数パラメータｂｉ，ｉ＋１とｂｉ，ｉ−１は、図４の同一道路区間パラメータ作成部３５３にて、それぞれ過去交通情報ＤＢを使って算出された値である。

以下、同一道路区間パラメータ作成部３５３での、（数１３）における係数パラメータｂｉ，ｉ＋１と、ｂｉ，ｉ−１の求め方を説明する。まず、同一道路区間パラメータ作成部は、過去交通情報ＤＢから（数１２）のように正規化された ｘｉ（ｔ）を算出し、下記の（数１４）で表される分散および共分散を算出する。

上記（数１４）の分散、共分散より、同一道路区間パラメータ作成部は、パラメータｂｉ，ｉ＋１と、ｂｉ，ｉ−１を以下の（数１５）にしたがって算出し、パラメータファイル３７０の同一道路区間パラメータファイル３７４に記憶する。

推定処理部３５０は、（数１５）で求めたｂｉ，ｉ＋１と、ｂｉ，ｉ−１を、（数１３）に代入してＸｉ（ｔ）を算出した後に、道路区間長Ｌｉの補正を行い、平均値ｆｉ（ｔ）を加算して、同一道路上の推定値を算出する。尚、同一道路区間に基づく推定情報の精度を表す指標は、以下の（数１６）で算出する。σｉ＋１, σｉ−１は、上流の交通情報および下流の交通情報が、過去情報に基づく推定処理で作成された推定値であるとき、その推定値の精度を表す指標より、区間長ＬiおよびＬｉ−１，Ｌｉ＋１で補正された値を使用する。また、σｉ，ｉ＋１，ｉ−１は、あらかじめ図１２の同一道路区間に基づく指標算出処理により算出され、パラメータファイルの同一道路区間に基づく指標ファイルに格納されており、この値を使う。

次に、図４の同一道路区間に基づく指標算出処理部３５４でのσｉ，ｉ＋１，ｉ−１の算出方法について、以下に記す。交通情報ＤＢ３９０より、該当リンクごとに、該当リンクおよび上流部と下流部にある交通情報が存在する場合をすべて取り出し、（数１３）より該当リンクの推定値を算出する。この推定値と実際の実測値との差を二乗した値の総和の平均値をσｉ，ｉ＋１，ｉ−１とし、パラメータファイル３７０の同一道路区間に基づく指標ファイル３７５に格納する。

（異なる道路区間に基づく推定方法の説明）
次に、推定処理部３５０が、図５のステップＳ４０にて行う異なる道路区間に基づく推定方法（第３の推定方法）を、図１０を用いて説明する。まず、推定処理部３５０は、対象となる道路区間（プローブ情報欠損道路区間）の道路（図１０の道路Ａ）と異なる道路（図１０の道路Ｂ、道路Ｃ）上にある道路区間との相関係数を（数２１）のように算出し、相関の高い道路区間の候補を複数区間抽出する。推定処理部３５０は、抽出された相関の高いそれぞれの道路区間の旅行時間を使って、（数１７）より対象となる道路区間の旅行時間Ｙｉ（ｔ）を推定する。尚、（数１７）のパラメータｃｉｊは、図４の異なる道路区間パラメータ作成部３５５にて、それぞれ交通情報ＤＢを使って算出された値である。

以下、（数１７）におけるパラメータｃｉｊを下記の方法で、異なる道路区間パラメータ作成部３５５にて算出する。まず、異なる道路区間パラメータ作成部３５５は、交通情報ＤＢから日種別毎に、Ｙｉ（ｔ）、ｊｊ（ｔ）、ｆｉ（ｔ）、ｆｊ（ｔ）を作成した後、下記の（数１８）で表される分散および共分散を算出する。

また、相関係数ρｉ，ｊは、下記（数１９）のように算出する。

上記の分散、共分散より、ｃｉｊは以下の（数２０）により求められる。その結果を、パラメータファイル３７０の異なる道路区間パラメータファイル３７６に格納する。

推定処理部３５０は、（数２０）で求めたｃｉ，ｉ＋１を、（数１７）に代入してＹｉ（ｔ）同一道路上の推定値を算出する。同一道路区間に基づく推定情報の精度を表す指標は、以下の（数２１）で算出する。σｊは、異なる道路の交通情報が、過去情報に基づく推定処理で作成された推定値であるとき、その推定値の精度を表す指標を使用する。また、σｉ，ｊは、あらかじめ図４の異なる道路区間に基づく指標算出処理部３５６により算出され、パラメータファイル３７０の異なる道路区間に基づく指標ファイル３７７に格納されており、この値を使う。

次に、上記より推定された値の精度を示す指標は、（数２１）によって求められる。尚、異なる道路区間での推定が相関係数の高い区間が複数存在すると複数存在する。その際は、それぞれの区間で算出した（数２１）の推定値の精度を示す指標値の一番小さい値の区間を選択する。

次に、図４の異なる道路区間に基づく指標算出処理部３５６でのσｉ,jの算出方法について、以下に記す。交通情報ＤＢ３９０より、該当リンクごとに、該当リンクおよび相関係数の高い区間の交通情報が存在する場合をすべて取り出し、（数１７）より該当リンクの推定値を算出する。この推定値と実際の実測値との差を二乗した値の総和の平均値をσｉ，ｊとし、パラメータファイル３７０の異なる道路区間に基づく指標ファイル３７７に格納する。

また、上述した三つの推定方法各々の（数１）、（数１３）、（数１７）のモデル式より作成された推定値が作成されるが、推定処理部３５０は、（数１１）、（数１６）、（数２１）各々により得られる各々の推定方法の推定値の精度の指標の値が一番低い値を精度の高い推定値として選択し、当該最も精度の高い推定値が得られた推定方法を採用する（図５のステップＳ５０）。ただし、（推定値の精度の指標の値の平方根）／（推定値）により得られた値が、予め設定されたγより大きいときは、推定値の誤差が大きいと判断し、推定値は算出しなかったものと判断する。

（上記三つの推定処理以外の推定方法の説明）
推定処理部３５０は、対象となった道路区間（プローブ情報が欠損したプローブ情報欠損道路区間）について、交通情報を上述したいずれか三つの方法で推定する。しかしながら、対象となった道路区間の付近で事故、災害等の突発事象が発生した場合には、交通状況が大きく変化し得る。したがって、上述した三つの方法で推定された交通情報は、実情の交通状況から大きく乖離することもありうる。そこで、本実施形態では、データ受信部３１０が、対象道路区間の交通状況に影響を与え得るような突発事象の突発事象情報である特別突発事象情報を受信したときは、上述した三つの推定方法からの選択により推定方法を決定する方法とは別の方法で、交通情報の推定方法を所定の方法に決定する。このような決定方法を、図１１を用いて説明する。

本例では、交通情報を推定する対象道路区間から所定の範囲内（図１１ではＱｋｍ）における対象道路区間の交通流の下流に相当する地点で、かつ同一道路で突発事象（事故）が生じていることが条件である。そして、プローブ情報に含まれる形で、またはプローブ情報とは別の外部情報等から、このような事象の発生を示す突発事象情報をデータ受信部３１０が受信する。このような突発事象情報は、図２（ｃ）に示すように、交通情報ＤＢ３９０に蓄積される。

推定処理部３５０は、交通情報ＤＢ３９０に蓄積された突発事象情報を確認し、当該突発事象情報が、特別突発事象情報である場合（図４のステップＳ６０；ＹＥＳ）、推定処理部３５０は、同一道路区間に基づく推定処理に対応した（数１６）を用いて推定値を算出し、その値を推定した交通情報とする（図５のステップＳ７０）。また、推定値の精度の指標を（数１６）を使って算出する。特別突発事象情報を受信しないときは（図５のステップＳ６０；ＮＯ）、推定処理部３５０は、以下の説明の処理に進む。

さらに、図１２に示すように、交通情報を推定する対象道路区間の付近（道路区間の交通状況に影響を与え得る場所）には、不規則に生ずる突発事象とは異なり、開かずの踏切のように、常時渋滞を引き起こす地点（１時間に数分程度しか通行可能とならない）がある場合もある。このような渋滞を誘起し得る渋滞誘起地点が対象道路区間の付近にある場合は（図５のステップ８０；ＹＥＳ）、推定処理部３５０は、上述した推定処理を破棄し、図１２に示すような予め用意した条件テーブルを参照して交通情報を推定する。すなわち、条件テーブルは、当該対象道路区間に対応付けられており、条件テーブルには日種別、道路区間、時間帯等の予め設定された条件が定められ、対象道路区間がこれらの条件に適合した場合は、推定処理部３５０は、条件テーブルに設定された渋滞度、旅行時間のようなあらかじめ定められた値にしたがって推定値を決定する（図５のステップＳ９０）。渋滞誘起地点が対象道路区間の付近にない場合は（図５のステップ８０；ＮＯ）、推定処理部３５０は推定処理を終了する。尚、渋滞誘起地点には、開かずの踏切のみならず、長期間に及ぶ工事など、渋滞を確実に引き起こす地点を総て含む。

データ送信部３６０は、上述のようにして生成された交通情報を、各車両に搭載されたカーナビゲーション装置のごとき端末４００に配信する。推定情報を含む交通情報を送信する際には、データ送信部３６０は、道路区間単位ごとに、推定情報であることを示すフラグを付加し、推定値、精度の指標、突発事象影響による推定かを示すフラグ、突発事象の内容、突発事象発生位置、突発事象発生時刻、突発事象終了予定時刻、開かずの踏み切り影響フラグ、開かずの踏み切り場所等の付帯情報を送信する。

端末４００は交通情報を収集部にて受信し、処理部にて所定のアプリケーションで上述した付帯情報を表示部で処理できる形に処理し、表示部が交通情報を表示する。また、突発事象による推定情報である場合、運転者に推定情報であるが、どの地点のどういった事象により、いつ発生したかを適切に提供する。また、開かずの踏み切りで渋滞が発生している場合は、どの場所の踏み切りの影響かを示す。このような形式で交通情報を提供することにより、運転者の渋滞に対する不安やいらいら感をやわらげることが可能となる。

上述した実施形態では、三つの推定処理を行った後、これらのうちで最も精度が高いものを算出し、さらに突発事象の有無、渋滞誘起地点の有無に応じて、推定方法を適宜変えることとしている。しかしながら、本発明はこのような順序には限定されない。例えば、三つの推定処理を行った後、最も精度が高いものを算出する前に、突発事象の有無、渋滞誘起地点の有無を確認してもよい。

以上、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。

以上の説明から明らかなように、本発明の交通情報生成装置によれば、交通情報の元となる元情報が欠損し、交通情報を推定する必要がある場合に、実情に近い、正確な交通情報を推定することが可能となる。

本発明の一実施形態である交通情報生成装置を含むプローブ情報処理システムの全体構成を示すブロック図 車両からのプローブ情報、プローブ情報データベースに蓄積されたプローブ情報、交通情報データベースに蓄積された交通情報各々のデータ構造を示すデータ構造図 パラメータファイルの内容を示すブロック図 推定処理部の詳細を示すブロック図 推定処理部による推定処理の手順を示すフローチャート 過去情報に基づく交通情報の推定方法を説明する概念図 旅行時間平均値の平滑化の際の例外処理を示すテーブル 推定情報の精度指標算出を示すテーブル 同一道路区間に基づく交通情報の推定方法を説明する概念図 異なる道路区間に基づく交通情報の推定方法を説明する概念図 事故が発生した際の交通情報の推定方法を説明する概念図 開かずの踏切が近くに存在する場合の交通情報の推定方法を説明する概念図

符号の説明

１００ 車両
２００ 事業者情報センター
３００ 交通情報生成装置
３１０ データ受信部
３２０ クレンジング処理部
３３０ プローブ情報データベース
３４０ 交通情報生成処理部
３５０ 推定処理部
３５１ 時系列パラメータ作成部
３５２ 過去情報に基づく指標算出処理部
３５３ 同一道路区間パラメータ作成部
３５４ 同一道路区間に基づく指標算出処理部
３５５ 異なる道路区間パラメータ作成部
３５６ 異なる道路区間に基づく指標算出処理部
３６０ データ送信部
３７０ パラメータファイル
３７２ 時系列パラメータファイル
３７３ 過去情報に基づく指標ファイル
３７４ 同一道路区間パラメータファイル
３７５ 同一道路区間に基づく指標ファイル
３７６ 異なる道路区間パラメータファイル
３７７ 異なる道路区間に基づく指標ファイル
３８０ 推定結果ファイル
３９０ 交通情報データベース

Claims (9)

1. 車両の位置情報及び時刻情報を少なくとも含むプローブ情報と、交通状況に影響を与え得る突発事象の発生を表す突発事象情報を受信する受信部と、
   前記プローブ情報から交通情報を生成する交通情報生成処理部と、
   前記プローブ情報が欠損した道路区間であるプローブ情報欠損道路区間に対応した交通情報を推定する推定方法を決定し、当該推定方法にしたがって交通情報を推定する推定処理部と、を備え、
   前記推定処理部は、前記受信部が前記プローブ情報欠損道路区間の交通状況に影響を与え得る突発事象の突発事象情報である特別突発事象情報を受信したとき、当該特別突発事象情報を受信しないときの交通情報の推定方法の決定方法とは別の方法で、前記交通情報の推定方法を所定の方法に決定する交通情報生成装置。
2. 請求項１記載の交通情報生成装置であって、
   前記推定処理部は、前記所定の方法として、前記プローブ情報欠損道路区間の交通流の上流および下流の交通情報から交通情報を推定する同一道路区間に基づく推定方法を採用する交通情報生成装置。
3. 請求項２記載の交通情報生成装置であって、
   前記推定処理部は、前記特別突発事象が前記プローブ情報欠損道路区間から所定の範囲内において、前記交通流の下流に相当する地点で生じた場合、前記所定の方法として前記同一道路区間に基づく推定方法を用いる交通情報生成装置。
4. 請求項２または３記載の交通情報生成装置であって、
   前記推定処理部は、交通情報を推定する方法として、前記同一道路区間に基づく推定方法に加え、過去の交通情報に基づき交通情報の推定を行う過去情報に基づく推定方法と、異なる道路上にある交通情報に基づき交通情報の推定を行う異なる道路区間に基づく推定方法を備え、
   前記推定処理部は、前記受信部が前記特別突発事象情報を受信しないとき、前記同一道路区間に基づく推定方法と、前記過去情報に基づく推定方法と、前記異なる道路区間に基づく推定方法とのうち、最も精度が高いと推定される方法を採用する交通情報生成装置。
5. 請求項１から４のいずれか１項記載の交通情報生成装置であって、
   前記推定処理部は、渋滞誘起地点が前記プローブ情報欠損道路区間の交通状況に影響を与え得る場所に存在するとき、予め設定された値にしたがって前記交通情報を推定する交通情報生成装置。
6. 請求項１から５のいずれか１項記載の交通情報生成装置であって、
   送信部をさらに備え、当該送信部は、受信装置に対して、前記交通情報とともに、前記特別突発事象情報の内容、発生時刻、終了予定時刻をも送信する交通情報生成装置。
7. 請求項１から６のいずれか１項記載の交通情報生成装置と、前記交通情報を受信する受信装置より構成される交通情報提供システム。
8. 車両の位置情報及び時刻情報を少なくとも含むプローブ情報と、交通状況に影響を与え得る突発事象の発生を表す突発事象情報を受信するステップと、
   前記プローブ情報から交通情報を生成するステップと、
   前記プローブ情報が欠損した道路区間であるプローブ情報欠損道路区間に対応した交通情報を推定する推定方法を決定するステップと、
   当該推定方法にしたがって交通情報を推定するステップと、
   前記プローブ情報欠損道路区間の交通状況に影響を与え得る突発事象の突発事象情報である特別突発事象情報を受信したとき、当該特別突発事象情報を受信しないときの交通情報の推定方法の決定方法とは別の方法で、前記交通情報の推定方法を所定の方法に決定するステップと、
   を備える交通情報生成方法。
9. コンピュータに、交通情報を生成するために以下の手順を実行させる交通情報生成プログラムであって、
   車両の位置情報及び時刻情報を少なくとも含むプローブ情報と、交通状況に影響を与え得る突発事象の発生を表す突発事象情報を受信する手順と、
   前記プローブ情報から交通情報を生成する手順と、
   前記プローブ情報が欠損した道路区間であるプローブ情報欠損道路区間に対応した交通情報を推定する推定方法を決定する手順と、
   当該推定方法にしたがって交通情報を推定する手順と、
   前記プローブ情報欠損道路区間の交通状況に影響を与え得る突発事象の突発事象情報である特別突発事象情報を受信したとき、当該特別突発事象情報を受信しないときの交通情報の推定方法の決定方法とは別の方法で、前記交通情報の推定方法を所定の方法に決定する手順と、
   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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