以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図1は本発明に係る経路特定装置200を備えた経路特定システムの設置例を示す模式図であり、図2は本発明に係る経路特定装置200を備えた経路特定システムの構成の一例を示す説明図である。図1に示すように、4つの流入路で構成される交差点W1の所定位置に信号灯器4を設置してあり、各信号灯器4は、信号制御装置3で制御される。交差点の所定位置には、所定方向の道路、交差点付近を撮像することができる画像センサ5を設置してある。画像センサ5は、対向車両の交通量、横断歩道の歩行者、交差点内、交差点付近の車両の走行挙動を撮像することができる。
交差点の上流の所定地点(例えば、停止線から500m〜1000m程度の地点)には、車両感知器1を設置してあり、車両感知器1の感知領域を通過する車両を検出する。車両感知器1は、例えば、光ビーコン、超音波感知器、ループ式感知器、画像感知器、遠赤外線感知器又は赤外線感知器などであり、交通量を計測することができる。交通量は単位時間当たりの車両通過台数であるが、単位時間当たりの占有時間を含むものとする。占有時間は、単位時間当たりに車両感知器1の感知領域を車体が通過した時間の総和である。
また、交差点付近の所定位置には、光ビーコン等の通信装置2を設置してあり、通信装置2は、交差点上流から交差点に向かって流入路を走行するプローブ車両が交差点を流出した時点で、プローブ車両で収集したプローブ情報を取得することができる。なお、プローブ情報は、通信装置2を介さずに直接、プローブ車両から広域無線で経路特定装置200へ送信することもできる。
また、流入路の上流側の所定位置には、通信装置6を設置してあり、通信装置6は、交差点上流から交差点に向かって流入路を走行する車両に対して、交差点W1での車線毎の車線旅行時間又は信号待ち行列の行列末尾の予測情報(行列長の予測情報)などを送信する。
情報処理装置100は、交差点付近に路側装置として設置してもよく、あるいは交通管制センタ内のセンタ装置として遠方に設置することもできる。情報処理装置100は、車両感知器1、通信装置2、信号制御装置3、画像センサ5、通信装置6との間で、例えば、無線LANにより通信可能に構成してある。なお、無線LANに限定されるものではなく、狭域通信、中域通信、広域通信などを用いることもできる。
図2に示すように、プローブ車両は、通信装置2を介して収集したプローブ情報(位置、速度、時刻)を情報処理装置100へ送信する。なお、プローブ情報は、路車間通信で取得する構成に限定されるものではなく、車々間通信で車両同士が通信したプローブ情報を通信装置2で傍受する構成でもよい。
車両感知器1は、計測した交通量(単位時間当たりの車両通過台数、占有率など)を情報処理装置100へ送信する。また、画像センサ5は、交差点に向かって走行してくる対向車両の交通量、横断歩道の歩行者又は交差点内若しくは交差点付近の車両の走行挙動などの交差点付近情報を情報処理装置100へ送信する。また、信号制御装置3は、赤信号開始時点、青信号開始時点などの信号切り替えタイミングを含む信号情報を情報処理装置100へ送信する。
情報処理装置100は、交差点の車線毎の信号待ち行列の行列末尾の予測情報を生成し、生成した予測情報を、経路特定装置200を搭載した車両や信号制御装置3へ送信する。また、情報処理装置100は、交差点の車線毎の車線旅行時間を算出し、算出した車線旅行時間を、経路特定装置200を搭載した車両へ送信する。ここで、車線毎の車線旅行時間は、例えば、車線毎の信号待ち行列の末尾に到達した時点から交差点を通過する時点までに要する時間である。
図3は情報処理装置100の構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置100は、装置全体を制御する制御部10、交通量取得手段としての通信部11、車線交通量算出部12、所定の情報(例えば、プログラムコード、設定値あるいは処理結果など)を記憶する記憶部13、プローブ車両情報特定部14、行列末尾情報生成部15、車線旅行時間算出部16などを備えている。
通信部11は、車両感知器1、通信装置2、信号制御装置3、画像センサ5、通信装置6との間で通信を行う通信機能を備えている。なお、通信機能は、各装置の設置条件に合わせて、狭域通信機能、UHF帯若しくはVHF帯などの無線LAN等の中域通信機能、又は携帯電話、PHS、多重FM放送若しくはインターネット通信などの広域通信機能のいずれか、あるいはこれらを組み合わせた構成とすることができる。
車線交通量算出部12は、通信部11を介して車両感知器1から取得した交通量を用いて、車線毎の到着交通量を算出する。なお、車線毎の到着交通量の算出については後述する。
プローブ車両情報特定部14は、通信部11を介してプローブ車両から取得したプローブ情報(車両に位置、速度、時刻)を用いて、プローブ車両が車両感知器1の感知領域(所定の地点)を通過した時刻、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した時刻(プローブ車両末尾時点)と到達位置(プローブ車両位置)を特定する。ここで、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した時刻とは、プローブ車両自身が信号待ち行列の末尾になった時刻をいう。また、到達位置とは、プローブ車両自身が信号待ち行列の末尾になった時刻でのプローブ車両自身の位置である。到達位置は、プローブ車両を含む信号待ち行列の長さで特定することができる。なお、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達したか否かは、例えば、交差点の手前でプローブ車両の速度が所定の閾値より小さくなったことで判定することができる。
行列末尾情報生成部15は、プローブ車両が車両感知器1の感知領域を通過した時刻、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した時刻と到達位置を用いて、任意の時刻に車両感知器1の感知領域を通過した車両(緊急車両を含む)が信号待ち行列の末尾となる時刻、末尾となったときの信号待ち行列の末尾の位置(信号待ち行列の行列長情報)を車線毎に逐次算出する。なお、行列長情報としては、行列長、行列長を車頭間隔で除算した信号待ちの行列台数などを用いることができる。
また、行列末尾情報生成部15は、信号待ち行列が最長になる時点、その時点の信号待ち行列の長さ(最長末尾位置)を算出する。なお、信号待ち行列が最長になるとは、1サイクルにおける信号待ち行列が最長になるということである。また、行列末尾情報生成部15は、信号待ち行列の行列長が移動行列長から停止行列長に移行する時点、その時点の信号待ち行列の長さ(移行末尾位置)を算出する。ここで、信号待ち行列には、完全に停止している停止車両による行列長の時間的変化を示す領域である停止行列長領域と、移動又は移動停止を繰り返している車両による行列長の時間的変化を示す領域である移動行列長領域との2種類の領域がある。移動行列長領域では、信号待ち行列の行列長は移動行列長であり、停止行列長領域では、信号待ち行列の行列長は停止行列長である。
また、行列末尾情報生成部15は、プローブ車両が車両感知器1の感知領域を通過した時刻、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した時刻と到達位置を用いて、任意の時刻での信号待ち行列の末尾の位置(信号待ち行列の長さ)を算出する。
車線旅行時間算出部16は、行列末尾情報生成部15で算出した信号待ち行列の行列長を用いて、車線毎の車線旅行時間を算出する。
図4は本発明に係る経路特定装置200の構成の一例を示すブロック図である。経路特定装置200は、装置全体を制御する制御部20、通信部21、GPS22、地図データベース23、所定の情報を記憶する記憶部24、操作部25、最適経路算出部26、表示部27、音声出力部28などを備えている。
通信部21は、通信装置6との間で通信を行う通信機能を備えている。なお、通信機能は、狭域通信機能、UHF帯若しくはVHF帯などの無線LAN等の中域通信機能、又は携帯電話、PHS、多重FM放送若しくはインターネット通信などの広域通信機能のいずれか、あるいはこれらを組み合わせた構成とすることができる。また、通信部21は、通信装置6との間の通信に限定されず、路側装置又はセンタ装置としての情報処理装置100との間で直接通信を行うようにしてもよい。
GPS22は、複数のGPS衛星から電波を受信し、車両の位置を測位する。なお、GPS22に加えて、DGPS(ディファレンシャルGPS)を搭載することもできる。DGPSは、予め位置が分かっている基準局から発信されるFM放送又は中波を受信し、GPS22で求めた測位位置のずれを補正することができ、車両の位置の精度を向上させることができる。
地図データベース23は、広範囲の地図情報を記憶してある。なお、車両の位置に応じて、その付近の地図情報をセンタ装置又は路上装置などの外部から通信で取得して記憶しておくこともできる。
操作部25は、各種操作ボタンを備え、運転者と経路特定装置200とのユーザインタフェースとして機能する。例えば、操作部25は、運転者の操作により現在位置、目的地などの入力操作を受け付けるとともに、最適経路算出処理の開始の操作を受け付ける。
最適経路算出部26は、任意の地点(例えば、目的地、目的地へ向かう途中の地点など)までの経路を探索する。経路の探索は、現在地点(出発地点)からの前記地点までの距離、旅行時間などを考慮して、例えば、最短で前記地点に到達することができる点を評価基準として行うことができる。
また、最適経路算出部26は、探索した経路上の交差点での車線毎の車線旅行時間又は行列長を用いて、交差点での車線毎の車線旅行時間を勘案して前記地点までの経路(最適経路)を特定する。なお、経路の特定方法の詳細は後述する。
表示部27は、例えば、液晶表示パネルであって、運転者に対して、目的地までの経路誘導をすべく最適経路を表示する。
音声出力部28は、最適経路を表示部27で表示する際に、運転者に経路誘導に必要な運転ガイドや運転上の注意を促すため、情報を音声又は音響で出力する。
次に信号待ち行列について説明する。信号待ち行列に関する情報を算出する場合、交差点に交差する流入路が1車線のみの場合には、車両が走行する車線は1つに限定されるので、流入路に対して1つの信号待ち行列を求めることができる。しかし、通常の道路、特に交通安全上問題となる交通量の多い道路では、複数の車線がある場合が多く、車両がいずれの車線を走行するに応じて車線毎に信号待ち行列が異なる。このため、信号待ち行列に関する情報を精度良く求めるためには、車線を考慮する必要がある。
図5は進路別の道路標識の一例を示す説明図である。図5の例では、交差点への流入路は3車線あり、車線1は左折・直進車線であり、車線2は直進車線であり、車線3は右折車線である。なお、車線と道路標識は一例であって、これに限定されるものではない。例えば、左折車線、右折・直進車線などがあってもよい。
図6は複数車線を有する流入路での車両の走行例を示す説明図である。図6(a)では、車両感知器1を通過する時点で車線2を走行していた車両が、その後車線1へ車線変更して交差点へ進入する例である。例えば、交差点で左折するために直進車線から左折・直進車線に変更する場合、直進車線が信号待ちで渋滞しているため左折・直進車線に変更して交差点を直進する場合などである。
図6(b)では、車両感知器1を通過する時点で車線1を走行していた車両が、その後車線2へ車線変更して交差点へ進入する例である。例えば、左折・直進車線が信号待ちで渋滞しているため左折・直進車線から直進車線に変更して交差点を直進する場合などである。
図6(c)では、車両感知器1を通過する時点で車線2を走行していた車両が、その後車線3へ車線変更して交差点へ進入する例である。例えば、交差点で右折するために直進車線から右折車線に変更する場合などである。
図6(d)では、車両感知器1を通過する時点で車線3を走行していた車両が、その後車線2へ車線変更して交差点へ進入する例である。例えば、交差点で直進するために右折車線から直進車線に変更する場合などである。
図6で説明したように、仮に車両感知器1を通過する時点で車両の走行車線が特定できたとしても、その後車両がどの車線を走行するかで、交差点に到着する到着交通量は車線毎に異なる。このため、精度良く信号待ち行列に関する情報を求めるためには、車線別の到着交通量を算出することが重要であることが分かる。また、車両感知器1を通過する時点で車両が走行する車線を特定できない場合には、一層車線別の到着交通量を算出することが重要である。
次に、本実施の形態で信号待ち行列に関する情報を求めるために必要となる交通流挙動パラメータについて説明する。交通流挙動パラメータには、例えば、自由流速度Vf、右左折直進率Pi(i=r、l、s、右折率Pr、左折率Pl、直進率Ps)、到着交通量率R、進行方向別車線利用率Uij{進行方向i(i=r:右折、l:左折、s:直進)、車線j(3車線の場合、j=1:左、2:中央、3:右)}、発進波伝搬速度Vw、停止波伝搬速度Vs、行列内走行速度Vq、停止行列内の平均車頭間隔Lhなどである。なお、交通流挙動パラメータは、上述のものに限定されるものではない。
交通流挙動パラメータは、信号待ち行列に関する情報を求める前に、所定期間に亘って取得したプローブ情報、車両感知器1や画像センサ5などから取得した情報などを用いて、予め算出しておくことができる。交通流挙動パラメータは、直接算出してもよく、あるいは、直接算出することができない場合には、交通流挙動パラメータと相関関係がある交通環境(例えば、交通量、歩行者等の情報、曜日、時間帯、天候等に関する情報など)に関するデータを十分に収集して相関関係を予め算出しておき、信号待ち行列に関する情報を求める際の交通環境から間接的に交通流挙動パラメータを求めることもできる。
以下、個々の交通流挙動パラメータの算出例について説明する。自由流速度Vfは、交差点の上流の車両感知器1での感知時点(計測時点)から信号待ち行列末尾に到着するまでの交通流の速度と定義することができ、感知時点から行列末尾に到着するまでの時間遅れである。
すなわち、自由流速度Vfは、交差点の十分上流から、行列末尾までの平均的な速度であり、道路や交通状況に依存する。閑散時には、一定速度(例えば、60km/h)としてもよいが、渋滞に向かって、道路全体の交通密度が次第に大きくなると、これに比例して自由流速度Vfも低下する。従って、このような場合には、交通密度に見合った自由流速度Vfを算出して用いる必要がある。
自由流速度Vfの算出方法として、例えば、以下の方法がある。(1)直前の所定期間(例えば、15分)のプローブ情報から、自由流速度Vfを算出する。(2)過去のプローブ情報から取得した自由流速度Vfと、その時の空間密度、占有率、交通量、あるいはその他の交通環境(車両感知器1、画像センサ5等で取得した情報、曜日、時間帯、天候等)との相関関係を統計解析して算出しておき、この相関関係と、信号待ち行列に関する情報を求める時点での交通環境とから、自由流速度Vfを決定する。
例えば、自由流速度Vfと空間密度又は占有率との相関関係は1次式(直線)で近似することができ、空間密度又は占有率が増加するに応じて、自由流速度Vfは小さくなる。
次に、到着交通量率Rについて説明する。交差点の上流において車両感知器1で計測した交通量が全て交差点に到着するとは限らず、途中で道路から流出したり、あるいは道路の途中から流入したりする。このため、交差点の流入路の途中で流出又は流入する交通量を考慮して計測した交通量を補正する必要がある。到着交通量率Rは、交差点に到着する到着交通量を、上流の車両感知器1で計測した交通量で除算した値と定義する。
特定の車線を走行する2台の車両間における、車両感知器1設置位置での車両数と、交差点付近での車両数とが分かれば、その比を統計処理することにより、到着交通量率Rがある程度推定可能である。しかし、一般に、道路が複数車線の場合、進路によっては、車両が複数の車線を利用できることがある。このため、本実施の形態では、以下のような方法を用いる。
すなわち、(1)車両に画像センサやGPS受信機等を搭載している場合、車両がどの車線を走行するかを検出することができる可能性が高いので、このような場合には、プローブ情報に走行中の車線情報を含めるようにして、プローブ情報から車線情報を取り出すことができる。(2)利用可能な車線が1つに限定される進路(例えば、左折のみの車線、直進のみの車線、右折のみの車線など)についての交通量のみを利用する。
図7は到着交通量率Rの算出方法の一例を示す説明図である。2台の車両C1、C2が光ビーコン等の通信装置と交信し、この間に通過した断面交通量を車両感知器1で計測するとする。さらに、2台の車両C1、C2が共に、同一の自由流速度Vfで信号待ち行列に連なり、同一の青信号で交差点を同一方向(左折、直進、右折)に流出したとする。
車両感知器1で計測された、この2台の車両C1、C2間の断面交通量をQ、2台の車両C1、C2が信号待ち行列に加わり、停止した位置での車頭間距離をL、停止行列内の平均車頭間隔をLhとする。到着交通量率Rは、R=Q2/Q1で算出することができる。ここで、Q1=Q/3(3車線あるので計測した断面交通量Qを3で除算)、Q2=L/Lh−1である。
到着交通量率Rは、信号待ち行列内の車両の車種(例えば、小型車、普通車、大型車など)に応じて変動する可能性があるが、大量のデータで統計解析すれば、平均的な行列末尾での到着交通量率Rを求めることができる。なお、交通環境(曜日、時間帯等)で区別してもよい。また、車両感知器1の位置から、交差点までの道路が車線変更禁止、あるいは、ほとんど車線変更がなされない場合には、断面交通量による平均ではなく、当該走行車線の交通量だけを用いてもよい。これにより、交差点上流と交差点との間で流出する車両や流入する車両が存在する場合でも、交差点に到着する到着交通量を補正することができる。
次に、右左折直進率Pi及び進行方向別車線利用率Uijについて説明する。図6の例で説明したように、車線別の到着交通量を算出することが重要である。通常の一般的な複数車線の道路では、交差点をどの方向に流出するかで走行車線が決まるため、少なくとも、右折車線とそれ以外の車線等、車線ごとに信号待ち行列長等を予測する必要がある。このためには、上流からの交通量が各車線をどのような割合で利用するかを決定する必要がある。そこで、この基準として、交差点での右左折直進率Piが重要となる。
また、幹線道路では、交差点を右左折直進する場合、その進行方向に対応する車線が複数ある場合がある。このためには、上流からの交通量が進行方向別にどの車線を利用するかを決定する必要がある。そこで、この基準として、進行方向別車線利用率Uijが重要となる。
図8は右左折直進率Pi及び進行方向別車線利用率Uijを示す説明図である。交差点の右左折直進率Pi(i=r、l、s、Pr:右折率、Pl:左折率、Ps:直進率)は、時間帯、催し物の有無、交通状況等により変化する。従って、例えば、以下のような方法で算出することができる。
すなわち、(1)直前の所定期間(例えば、30分)のプローブ情報、あるいは、交差点に設置した画像センサ5で交差点を流出する車両を撮像し、得られた情報から、右左折直進率を算出する。(2)過去のプローブ情報から取得した右左折直進率を、曜日、時間帯、天候、催し物の有無等の交通環境との相関関係で整理して算出しておき、この結果と信号待ち行列に関する情報を求める時点での交通環境とに基づいて、右左折直進率Piを決定する。
また、進行方向別車線利用率Uijは、進行方向i(i=r:右折、l:左折、s:直進)、及び車線j(3車線の場合、j=1:左、2:中央、3:右)毎に決定することができる。進行方向別車線利用率Uijは、人手による調査等で決定してもよいが、所要のデータを収集して統計的に分析することにより、自動的に算出しておくことが望ましい。本実施の形態では、例えば、以下のような方法を用いることができる。
すなわち、(1)画像センサ5を利用する。例えば、交差点に設置した画像センサ5により、交差点手前で各車両が利用した車線、及び当該車両が交差点を流出する方向を取得することにより、直接、交差点出口の進行方向i(i=r:右折、l:左折、s:直進)別の車線j(3車線の場合、j=1:左、2:中央、3:右)利用率Uijを計測する。(2)プローブ情報を利用する。例えば、車両の位置検出精度が高精度化し、利用している車線の情報も検出できるようになると、この情報と交差点での進行方向から、進行方向i別の車線j利用率Uijを計測することができる。
上述の断面交通量Q、到着交通量率R、右左折直進率Pi及び進行方向別車線利用率Uijを用いて、車線毎の到着交通量Qjは、式(1)で算出することができる。なお、Σは、進行方向iに対する和を示す。
例えば、図8において、右折率Prを10%、左折率Plを20%、直進率Psを70%、直進(s)車両が左車線1を利用する進行方向別車線利用率Us1を30%、直進(s)車両が中央車線2を利用する進行方向別車線利用率Us2を70%とすると、各車線j(j=1:左、2:中央、3:右)の到着交通量Q1、Q2、Q3は、Q1=Q・R・(0.2+0.3×0.7)=0.41Q・R、Q2=Q・R・(0.7×0.7)=0.49Q・R、Q3=0.1Q・Rとなる。これにより、車線が複数存在する場合、車線毎の到着交通量を精度良く求めることができる。
次に、停止波伝搬速度Vs及び発進波伝搬速度Vwについて説明する。交差点の上流側から進入する交通量がある場合、信号待ちで停止する停止車両が赤信号開始時点以降増加し、停止車両の末尾は時間の経過とともに上流側に延びる。このため、停止車両の末尾位置は、ある伝搬速度で上流側へ移動する。これを停止波伝搬速度Vsと定義することができる。また、その後、青信号開始時点で信号待ち行列内の停止車両の先頭側から発進するので、発進車両の位置は、時間の経過とともに上流側に延びる。このため、発進車両の位置は、ある伝搬速度で上流側へ移動する。これを発進波伝搬速度Vwと定義することができる。すなわち、発進波伝搬速度Vwは、赤信号で信号待ちしていた行列内の車両が、青信号で発進するまでには、当該車両の前方に停止していた車両の数(又はそれまでの行列の距離)に依存する時間遅れ(発進波伝搬速度に関連する発進遅れ)がある。
プローブ情報と信号切り替えタイミングの情報から、行列待ち時の停止位置から交差点の停止位置までの距離L、青信号開始(右折の場合の青矢開始を含む)から当該車両が移動を開始するまでの時間遅れをTとすると、発進波伝搬速度Vwは、Vw=L/Tで算出することができる。発進波伝搬速度Vwは、信号待ち行列内の車両の車種(例えば、小型車、普通車、大型車など)に応じて変動する可能性があるが、大量のデータで統計解析すれば、平均的な発進波伝搬速度Vwを求めることができる。なお、交通環境(曜日、時間帯等)で区別してもよい。また、発進波伝搬速度Vwは、車線により異なる場合もあることから、車線毎に算出しておくことが望ましい。また、信号待ちで停止しようとする車両の速度と、青信号で発進し始めた車両の速度とは、同程度と考えられるので、停止波伝搬速度Vsと発進波伝搬速度Vwとが等しいと仮定することができる場合がある。
次に、行列内走行速度Vqについて説明する。行列内走行速度Vqは、信号待ち行列内の車両が発進した後の走行速度である。より具体的には、車線毎に交差点を流出するまで、あるいは赤信号で停止に向かうまでの行列内での平均的な車両の走行速度である。なお、行列内走行速度Vqは、当該車線の捌け交通量で決定される。例えば、渋滞による先詰まり(交差点を流出した先が渋滞していること)がなければ、一般的な信号現示の場合、右折では青信号時の捌け交通量(対向車両の多さ、横断歩道での歩行者の多さと関連)、及び右折青矢で捌ける交通量で決定される。また、左折では青信号時の捌け交通量(横断歩道での歩行者の多さと関連)で決定される。さらに、直進では、青信号時の捌け交通量(飽和交通流率と関連)で決定される。
行列内走行速度Vqは、右左折直進毎、あるいは車線毎に算出することができる。
まず、直進のみの場合には、飽和交通流率(交差点流入部において、交通需要が十分に存在する状態で、単位時間・一車線当たりに停止線を通過し得る最大の車両数である。通常は青1時間当たりの通過台数で表わされる。)と関係し、先詰まりがない限り、交差点で決定される指標である。従って、過去の直進のプローブ情報から統計処理で算出しておけば、十分である。但し、勿論、直前の所定期間(例えば、15分)の直進のプローブ情報から行列内走行速度Vqを算出してもよい。
左折のみの場合には、左折後に横断歩道を渡る人がいるか否かで異なる。まず、左折後に横断歩道を渡る人がいる場合、(1)直前の所定期間(例えば、15分)の左折のプローブ情報から行列内走行速度Vqを算出する。(2)横断歩道を渡る人の状況が画像処理等で分かる場合には、例えば、過去の左折のプローブ情報から取得した行列内走行速度Vqと、その時の横断歩道を渡る人数との相関関係を統計解析しておき、この相関関係と信号待ち行列に関する情報を求める時点での横断歩道を渡る人数とに基づいて行列内走行速度Vqを算出する。
そして、左折後に横断歩道を渡る人がいない場合には、行列内走行速度Vqは道路構造等に依存し、先詰まりがない限り、交差点で決定される指標である。従って、過去の左折のプローブ情報から統計処理で算出しておけば十分である。但し、勿論、直前の所定期間(例えば、15分)の左折のプローブ情報から行列内走行速度Vqを算出してもよい。
右折のみの場合には、青信号時の行列内走行速度Vqと、右折青矢時の行列内走行速度Vqの2種類がある。まず、青信号時の行列内走行速度Vqの場合、対向直進交通量、横断歩道を渡る人数(横断歩道がある時)に依存する。この場合の算出方法は、例えば、以下の方法がある。すなわち、(1)直前の所定期間(例えば、15分)の右折のプローブ情報から、行列内走行速度Vqを算出する。(2)過去の右折のプローブ情報から取得した行列内走行速度Vqと、その時の対向直進交通量、横断歩道を渡る人数(横断歩道がある時)との相関関係を統計解析しておき、この相関関係と信号待ち行列に関する情報を求める時点での対向直進交通量、横断歩道を渡る人数(横断歩道がある時)とに基づいて行列内走行速度Vqを算出する。
そして、右折青矢の行列内走行速度Vqの場合、行列内走行速度Vqは、道路構造等に依存し、先詰まりがない限り、交差点で決定される指標である。従って、過去の右折のプローブ情報から統計処理で算出しておけば十分である。但し、勿論、直前の所定期間(例えば、15分)の右折のプローブ情報から行列内走行速度Vqを算出してもよい。
左折・直進の混合する車線の場合には、左折後に横断歩道を渡る人がいるか否かで異なる。左折後に横断歩道を渡る人がいる場合、直進車両は、左折車両に追従するしかないため、行列内走行速度Vqは、左折のみの場合と同様になると考えられる。但しデータとしては、直進と左折の両方が利用できる。
そして、左折後に横断歩道を渡る人がいない場合、行列内走行速度Vqは、ほぼ道路構造に依存し、先詰まりがない限り、交差点で決定される指標である。従って、過去の直進及び左折のプローブ情報から、統計処理で算出しておけば十分である。なお、勿論、直前の所定期間(例えば、15分)の左折と直進のプローブ情報から行列内走行速度Vqを算出してもよい。
右折・直進の混合する車線の場合、直進車両は、右折車両に追従するしかないため、右折のみの場合と同様になると考えられる。但しデータとしては、直進と右折の両方が利用できる。
次に、信号待ち行列がどのように発生し、どのように解消するかを説明する。図9は信号待ち行列の推移を示す説明図である。図9において、横軸は時刻を示し、縦軸は信号待ち行列の行列長を示す。行列長は総遅れ時間に依存し、総遅れ時間は、交差点の上流から流れて来て行列末尾に到着する交通量と交差点での青信号による捌け交通量との差の積分で決定される。最初の赤信号開始時刻tr1で信号待ちの車両がないとする。また、赤信号開始直後、上流から交通量が自由流速度Vfで流入すると仮定する。
図9に示すように、赤信号開始時刻tr1で交差点の上流側から進入する交通量がある場合、信号待ちで停止する停止車両が赤信号開始時刻tr1以降増加し、停止車両の末尾(行列長)は時間の経過とともに上流側に延びる。このため、停止車両の末尾位置は、赤信号開始時刻tr1当初は停止波伝搬速度Vsで移動し、その後上流側から進入する車線毎の到着交通量に応じて移動する。これにより、信号待ち行列の末尾の位置は、交差点の上流側に延びる(信号待ち行列長が長くなる)。
その後、青信号開始時刻tgで信号待ち行列内の停止車両のうち先頭側の車両から発進するので、発進車両の位置は、時間の経過とともに上流側に延び、発進車両の位置は、発進波伝搬速度Vwで移動する。発進車両の位置と停止車両の位置とが一致する時刻で行列長が最長となる(図9の点M参照)。
信号待ち行列の長さが最長になった時点で、信号待ち行列中の停止車両が存在しなくなり、その後は、信号待ち行列内のすべての車両が移動又は移動停止を繰り返し、信号待ち行列の長さが次第に短くなる。青信号中、すなわち、次の赤信号開始時刻tr2までに信号待ち行列内の車両がすべて交差点から流出できた場合、捌け残りがなくなり信号待ち行列は解消する。
次に、上述の信号待ち行列の推移を車両の進行方向別に説明する。図10は直進車両のみの車線の場合の信号待ち行列の推移を示す説明図である。図10において、横軸は時刻を示し、縦軸は信号待ち行列の行列長を示す。交差点上流の車両感知器1を通過した車両の大部分は、信号待ち行列のない領域では、自由流速度Vfで走行し、信号待ち行列の行列末尾に到着して停止する。その後、信号が青に切り替わり、信号待ち行列の先頭が走行を開始すると発進車両の位置が発進波伝搬速度Vwで上流に伝わる。発進開始後は、車両は行列内走行速度Vqで平均的に走行する。信号待ち行列長が信号1回待ち以内であれば、待ち行列内にあった車両は全て交差点を通過できるが、信号待ち行列長がこれを越えた場合には、待ち行列の後ろの方にあった車両は、再度赤信号で交差点を通過できず、捌け残りが起こる。
なお、赤信号開始時刻で捌け残りがある場合、信号待ち行列には、完全に停止している停止車両の末尾(停止行列長領域の行列末尾)と、移動又は移動停止を繰り返している車両の末尾(移動行列長領域の末尾)との2種類の行列末尾が存在する。
図11は左折車両のみの車線の場合の信号待ち行列の推移を示す説明図である。図11において、横軸は時刻を示し、縦軸は信号待ち行列の行列長を示す。この場合は、上述の図10の場合と同様の形態になるが、左折後に横断歩道があり、横断歩道を渡る人数が多い場合には、図11に示すように行列内走行速度Vqが大幅に低下し、発進も不規則となる。横断歩道がない場合でも、発進波伝搬速度Vw、行列内走行速度Vqは、図10の場合と異なると考えられる。
なお、図10の場合と同様に、赤信号開始時刻で捌け残りがある場合には、信号待ち行列には、完全に停止している停止車両の末尾(停止行列長領域の行列末尾)と、移動又は移動停止を繰り返している車両の末尾(移動行列長領域の末尾)との2種類の行列末尾が存在する。ここで、行列内走行速度Vqが小さく左折する交通量が多い場合には、移動又は移動停止を繰り返している車両の末尾(移動行列長領域の末尾)が上流側に延びて行列長が長くなる場合もある。
図12は右折車両のみの車線の場合の信号待ち行列の推移を示す説明図である。図12において、横軸は時刻を示し、縦軸は信号待ち行列の行列長を示す。この場合、行列内走行速度Vqは、信号が青で対向の直進車両があり、あるいは、人が横断歩道を渡っており、避けて右折する場合と右折青矢になってから右折する場合との2種類ある。行列内走行速度Vqは、後者の方が大きい。
なお、図10の場合と同様に、赤信号開始時刻で捌け残りがある場合には、信号待ち行列には、完全に停止している停止車両の末尾(停止行列長領域の行列末尾)と、移動又は移動停止を繰り返している車両の末尾(移動行列長領域の末尾)との2種類の行列末尾が存在する。ここで、行列内走行速度Vqが小さく右折する交通量が多い場合には、移動行列長領域でも行列長が長くなる場合もある。
直進車両、左折車両、右折車両等が混合する車線の場合、すなわち、図5で示したように、同一車線に複数の進路がある場合には、各車線の信号待ち行列の推移は、発進波伝搬速度Vwや行列内走行速度Vqなどが遅い方の進路の形態に近くなる。例えば、左折車両と直進車両とが混合する場合には、左折車両のみの場合の形態に近くなり、右折車両と直進車両とが混合する場合には、右折車両のみの場合の形態に近くなり、単一車線の道路の場合には、左折車両又は右折車両のみの場合の形態に近くなる。
次に、プローブ情報を用いた車線毎の信号待ち行列の末尾の予測方法について説明する。以下では、ある時刻に車両感知器1の感知領域を通過した車両が信号待ち行列の末尾に到着する時刻とその車両の末尾の位置を予測する場合と、任意の時刻における信号待ち行列の末尾の位置を予測する場合について説明する。また、車両には緊急車両も含まれるものとする。
まず、ある時刻に車両感知器1の感知領域を通過した車両が信号待ち行列の末尾に到着する時刻とその車両の末尾の位置を予測する場合について説明する。なお、プローブ情報に車線情報が含まれているとし、車線情報として、例えば、車線、路側からの距離などの走行方向に対して横方向の位置の情報が含まれているとする。これにより、プローブ車両が走行している車線が分かる。
まず、プローブ情報に基づいて、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した時刻と到達位置を特定する方法について説明する。交差点の上流から流入路を走行するプローブ車両の位置、速度、時刻などのプローブ情報を通信装置等で取得できた場合、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達したか否かを、例えば、交差点の手前で車速が所定の閾値より小さくなったことで判定することができる。これにより、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した時刻と到達位置を特定することができる。
この場合、プローブ情報を送信するための通信機能の車両への搭載率に影響を受ける。 例えば、搭載率が5%程度であるとする。仮に、停止線から車両感知器1の設置位置までの距離を1000m、渋滞による信号待ち行列長を200m、信号待ち行列内の車頭間隔を10m、信号待ちのない自由走行領域での車両速度を20m/秒、自由走行領域での車頭間隔を40m(車頭時間は2秒)とする。また、一車線当たり、自由走行領域800m(1000m−200m)内には20台の車両が存在し、信号待ち行列内には20台の車両が存在するとする。
この条件では、40秒に1台の車両の割合で車線毎にプローブ情報が得られ、瞬間的には、自由走行領域に1台、信号待ち行列内に1台のプローブ車両のプローブ情報が得られるだけである。従って、プローブ車両が信号待ち行列末尾に到着した時刻における行列末尾のみが結果的に検出できるだけである。すなわち、上記の数値例では、40秒経過の都度に行列末尾が得られることになる。
図13は停止行列長領域の行列末尾の予測方法の一例を示す説明図である。以下、直進車線の場合を示すが、他の車線についても同様である。停止行列長領域は、上述したとおり、信号待ち行列内で完全に停止している停止車両で構成される行列領域である。取得したプローブ情報を用いて、プローブ車両の位置情報の軌跡を追跡すると、プローブ車両が交差点上流の車両感知器1の感知領域を通過した時刻t0が分かり、このプローブ車両が当該走行車線の行列末尾に到着した時刻t1と時刻t1での位置(到達位置、図13で点A)が分かる。
時刻t0以降に車両感知器1を通過した断面交通量Qを計測することができるので、任意の時刻t(t>t0)に車両感知器1を通過した車両が行列末尾に到着する時刻T、及び到達位置(図13で点X)は、上述の交通流挙動パラメータ(自由流速度Vf、右左折直進率Pi、到着交通量率R、進行方向別車線利用率Uij、停止行列内の平均車頭間隔Lh、発進波伝搬速度Vw、停止波伝搬速度Vs、行列内走行速度Vq等)、信号切り替えタイミング(赤信号開始時刻tr、青信号開始時刻tg等)を既知とすると、車両が到達する車線ごとに予測することができる。
例えば、時刻t0から時刻tまでの間に車両感知器1で計測された断面交通量をQ(t0、t)とする。時刻tに車両感知器1の感知領域を通過した車両が、停止行列長領域の車線jの行列末尾に到着する時刻T、及び時刻Tでの行列末尾の位置L(T)は、それぞれ式(2)、式(3)で求めることができる。ただし、式(4)が成立するものとする。式(4)が成立する場合は、信号待ち行列内に完全に停止している車両が存在する。これにより、最長末尾位置及び時点までは、信号待ち行列の末尾を停止車両の行列末尾として求めることができる。
図14は信号待ち行列が最長となる場合の行列末尾の予測方法の一例を示す説明図である。図14に示すように、信号待ち行列が最長となる時刻をTm(第3時点)とし、その時の末尾位置をL(Tm)とする(図14の点M)。また、時刻tm(第4時点)に車両感知器1の感知領域を通過した車両が信号待ち行列に到達したときに信号待ち行列が最長になったとする。この場合、Tm、L(Tm)は、それぞれ式(5)、式(6)で求めることができる。なお、この場合、式(7)が成立するものとする。任意の時刻tに車両感知器1の感知領域を通過した車両に対して、式(2)及び式(3)から求めた時刻T及びその時の行列末尾のL(T)を、式(5)及び式(6)のTm、L(Tm)に代入した場合に、当該式(5)及び式(6)の等号が成立するか否かを判定し、成立した場合、信号待ち行列が最長になったことを示す。
図15は移動行列長領域の行列末尾の予測方法の一例を示す説明図である。移動行列長領域は、上述したとおり、信号待ち行列内で移動又は移動停止を繰り返している車両で構成される行列領域である。この場合、任意の時刻tに車両感知器1の感知領域を通過した車両が、移動行列長領域の車線jの行列末尾に到着する時刻T、及び時刻Tでの行列末尾の位置L(T)は、それぞれ式(8)、式(9)で求めることができる。ただし、式(10)が成立するものとする。また、任意の時刻tは、時刻tm以降の時刻である。これにより、信号待ち行列内の車両が移動又は移動停止を繰り返し、信号待ち行列長が減少している場合であっても、渋滞時等の信号待ち行列に関する情報を車線に対応させて精度良く予測することができる。
図16は信号待ち行列が移動行列長領域から停止行列長領域に移行する場合の行列末尾の予測方法の一例を示す説明図である。図16に示すように、信号待ち行列が移動行列長領域から停止行列長領域に移行する(すなわち、信号待ち行列の行列長が移動行列長から停止行列長に移行する)時刻をTnとし、その時刻Tnでの末尾位置をL(Tn)とする(図16の点N)。また、時刻tnに車両感知器1の感知領域を通過した車両が信号待ち行列に到達したときに信号待ち行列が移動行列長領域から停止行列長領域に移行したとする。この場合、Tn、L(Tn)は、それぞれ式(11)、式(12)で求めることができる。式(12)が成立する場合は、捌け残りがある場合である。
あるいは、Tn、L(Tn)は、それぞれ式(13)、式(14)で求めることができる。式(14)が成立する場合は、捌け残りがない場合である。この場合、信号待ち行列の最短長は0となる。
時刻Tn以降の次の停止行列長領域の行列末尾の予測、すなわち、時刻tn以降の時刻t(第8時点)に車両感知器1の感知領域を通過した車両が、停止行列長領域の車線jの行列末尾に到着する時刻T、及び時刻Tでの行列末尾の位置L(T)は、それぞれ式(15)、式(16)で求めることができる。ただし、式(17)が成立するものとする。式(17)が成立する場合は、捌け残りがある場合を示す。
あるいは、T、L(T)は、それぞれ式(15)、式(18)で求めることができる。ただし、式(19)が成立するものとする。式(19)が成立する場合は、捌け残りがない場合を示す。これにより、青信号で信号待ちが解消せずに捌け残りがあり、信号待ち行列長が増加している場合であっても、渋滞時等の信号待ち行列に関する情報を車線に対応させて精度良く予測することができる。
上述の図13〜図16の例は、直進車線の場合であるが、左折車線や右折車線の場合も同様に信号待ち行列の末尾の情報を求めることができる。
新たなプローブ車両のプローブ情報が得られて、信号待ち行列の末尾が正確に把握できれば、これを考慮して信号待ち行列の末尾を予測することになる。上述の数値例で示したように、40秒経過の都度、新たなプローブ情報を取得することができるとすれば、信号待ち行列の予測を行う間隔は、高々40秒程度で十分であり、40秒程度先までの時間範囲内での信号待ち行列を予測すればよいといえる。ただし、プローブ車両の比率が大きくなればなる程、予測を行う間隔を短くすることができるので、予測の時間範囲が短くなり、それだけ予測精度が高くなる。予測した後に、信号切り替えタイミングに変更が生じた場合には、これを考慮して即座に予測値を変更すればよい。
なお、停止行列長領域での行列末尾は、青信号で発進波が伝搬し、行列末尾が移動を開始した時点(例えば、図14における点M)で、移動行列長領域での行列末尾に切り替わる。後者の行列末尾は、図14に示すように、行列内走行速度Vqと流入してくる交通量に依存するが、停止時の最長行列末尾(点M)が行列内走行速度Vqで移動したものと殆ど変わらないため、これに近似して行列末尾を予測することもできる。
上述の実施の形態では、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した到達時刻と到達位置を利用して、任意の時刻に車両感知器1の感知領域を通過した車両が、信号待ち行列の末尾に到達する時刻とその時刻での行列末尾の位置を求めるものであったが、プローブ車両の走行軌跡中の他の位置及び時刻を利用することもできる。
図17はプローブ車両の走行軌跡の利用の例を示す説明図である。図17に示すように、プローブ車両は、時刻t1で信号待ち行列の末尾に到達する(点A参照)。その後信号待ちで停止を続け、時刻t2で発進を開始する(点B参照)。そして、時刻t2以降は、行列内走行速度Vqで交差点に向かって走行し、時刻t3で交差点から流出する(点C)。
この場合、プローブ車両が行列末尾(図17の点A)に到着したときの情報を利用する代わりに、プローブ車両が行列内で停止した後に動き始めた点B、あるいは、交差点を流出した点Cの情報を利用して、それまでに予測した行列末尾の予測値を補正することもできる。
次に、任意の時刻における信号待ち行列の末尾の位置を予測する場合について説明する。図18は任意の時刻における信号待ち行列の末尾の位置を算出する例を示す説明図である。任意の時刻tとプローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した到達時刻t1との時間差Δt(例えば、Δt=t−t1)を算出し、そのプローブ車両が車両感知器1の感知領域を通過した時刻t0から時間差Δtの間の所定車線の到着交通量及びプローブ車両の到達位置L(t1)を用いて、任意の時刻tの信号待ち行列の末尾の位置L(t)を算出することができる。
なお、この場合、上述の式(2)、式(3)、式(8)、式(9)、式(15)、式(16)、式(18)を逐次求めていくことにより算出できる。これにより、プローブ情報を取得した後であれば、任意の時点での信号待ち行列の末尾の位置を車線毎に逐次求めることができる。
ここで、上記の任意の時刻が、現在又は過去のとき推定、将来のとき予測と区別することにすると、将来の行列末尾の予測では、図18から明らかなように、現在時刻から、車両感知器1の位置から行列末尾までの自由走行時間先の予測までが可能である。それ以後は、車両感知器1で交通量が計測されていないため予測が不可能である。なお、本実施の形態では、上記推定、予測を区別せず、両方の概念を含めて予測という表現を用いることにする。
プローブ情報に、車線又は路側からの距離等の横方向の位置の情報が含まれていない場合には、少なくとも交差点を流出する時点までは、プローブ車両がどの車線を走行しているかが分からない。また、プローブ車両が交差点を流出した場合でも、1つの進行方向に対して複数の車線が利用できるときは、流出先の進行方向のみでは、プローブ車両が走行した車線を特定することができない。このような場合には、以下の方法で対応することができる。
まず、交差点を流出した時点での車線を特定する場合について説明する。プローブ車両が、交差点を流出した時点で、当該進行方向に対して利用できる車線が特定できる場合には、この時点で、そのプローブ車両のプローブの情報(例えば、図17の点A、点B、点Cでの情報)を利用して、当該車線の行列末尾を予測する。特に、右折の場合には、特定できる場合が多く、かつ予測結果の利用価値も高いので、本方式は有意義である。
次に、車線毎の行列末尾の差異を利用する場合について説明する。例えば、直進車線と右折車線とでは、行列末尾(例えば、長さ)に大きな差があることが多い。従って、プローブ車両が行列末尾に到着した時刻の行列末尾が、それまでに予測していた当該時刻の行列末尾と異なる場合には、その車線ではないと判定することができる。このため、必ずしも、プローブ車両が交差点を流出するまで待たなければ利用できないということはない。
次に、複数利用可能な車線の行列末尾の同一性を利用する場合について説明する。例えば、1つの進行方向に対して、複数の車線が利用できる場合、直進方向の車線が2車線ある場合、左折方向の車線が2車線ある場合に、どちらの車線の行列末尾(例えば、信号待ち行列の長さ)もあまり変わらないと考えることもできる。従って、この場合には、どちらも同じ行列末尾であると判定して、両方の車線における行列末尾の予測に対して、当該プローブ情報を利用する。なお、上記のようにして予測した行列末尾は、時間が経過し過ぎると精度が低下するので、有効期限(例えば、1分)を設定しておく必要がある。
次に、目的地までの最適経路を算出(経路を特定)する方法について説明する。通常、経路探索では、車両の現在位置又は指定した出発地から指定した目的地までの最適経路が算出される。この場合の最適性の評価基準としては、例えば、静的な距離、動的な旅行時間、右折回数、高速道路使用の有無、道路の種類、道路周辺の環境等様々な評価基準の組み合わせが考えられ実用化されている。しかし、これらの評価基準の中でも、最も基本となる評価基準は旅行時間である。これは、できるだけ早く目的地に到達したいという運転者の最大のニーズに答えるものであるからである。
図19及び図20は目的地までの最適経路の特定方法の一例を示す説明図である。従来の経路探索又は経路誘導システムでは、技術上の困難さから目的地までの道路全体に亘って右左折直進等の車線毎の旅行時間を計測、推定、あるいは予測することができなかった。すなわち、図19に示すように、例えば、交差点W1の右折用の車線で信号待ち行列が発生している場合、従来の方法では、対象とする道路ネットワークにおいて、車線ごとの旅行時間を実時間で計測又は推定する手段がなかったことから、全車線共通の旅行時間、或いはせいぜい右折を差別するための定数を加味した旅行時間を用いて最適経路を算出しているため、交差点W1の右折方向の渋滞については全く考慮されない。このため、誤った最適経路K1を算出することになる。
一方、本発明に係る経路特定装置200は、現在位置Sから目的地Eまでの経路を探索し、探索した経路上の交差点W1での車線毎の車線旅行時間を情報処理装置100から通信部21により受信して取得する。交差点W1での車線毎の車線旅行時間は、例えば、車線毎の信号待ち行列の末尾に到達した時点から交差点を通過する時点までに要する時間である。図19の例では、右折車線に信号待ち行列が発生し、直進及び左折用の車線には信号待ち行列はない。そして、経路特定装置200は、交差点W1での車線毎の車線旅行時間を勘案して目的地Eまでの経路(最適経路)を特定する。図19の例では、交差点W1で右折するのではなく、直進する経路を最適経路K2として算出する。
これにより、交差点での車線毎の渋滞状況(例えば、信号待ち行列の行列長)が異なる場合、渋滞の影響が最も少ない経路を特定することができ、車両を目的地まで効果的に誘導することができる。また、交差点での渋滞に巻き込まれる前に最適な経路を誘導することができ、右折渋滞に巻き込まれてから急に直進車線に車線変更する等の事態を回避することができる。
また、交差点W1での右折待ち時間(右折用車線の車線旅行時間)tw1は、tw1=L/(Tgy・Vwg+Trg・Vwr)で求めることができる。ここで、右折の信号待ちの行列長をL、青又は黄信号の時間をTgy、右折青矢印の時間をTrg、青又は黄信号時の右折車両の捌け量の速度をVwg、青矢印時の右折車両の捌け量の速度をVwrとする。ただし、信号待ちの行列長L以外は、予め定めておくこともできる。これにより、右折渋滞を全く考慮しない従来の場合に比べて、最適な経路を求めることができる。なお、車線旅行時間、行列長、Tgy、Trg、Vwg、Vwr等のパラメータは、路車間通信により路側装置から取得することができる。また、直進、あるいは左折の場合も同様である。
図20の例では、図19の例で算出した最適経路K2上の交差点W2でも渋滞している場合を示す。この場合、経路特定装置200は、直近の交差点W1の流出方向毎に目的地Eまでの暫定経路K1、K2を特定し、特定した暫定経路K1、K2での交差点W1から目的地Eまでの旅行時間を流出方向毎に算出する。そして、流出方向毎の旅行時間及び該流出方向へ進行するための車線の車線旅行時間を用いて、目的地Eまでの最適経路を特定する。例えば、交差点W1の流出方向を右折及び左折・直進とする。右折した場合の暫定経路(最適な経路)K1を特定し、特定した暫定経路K1での交差点から目的地Eまでの旅行時間を算出する。そして、算出した旅行時間と右折用の車線の車線旅行時間との合計旅行時間を求める。同様に、交差点W1の左折・直進の場合について合計旅行時間を求める。そして、最短の合計旅行時間の暫定経路を最終的な経路として特定する。これにより、目的地Eまでの最適経路を探索して効果的な経路誘導を行うことができる。
すなわち、目的地Eまでの考えられる経路上の全ての道路に対して、交差点W1、W2の車線毎の行列長を考慮して経路探索し、最適経路を算出すればよい。この場合、将来の行列長の変化を予測することが困難であれば、現在の車線毎の行列長で代用することができる。
一方、図20において、上記を考慮して経路探索した場合でも、交差点W1で右折した方が早く目的地Eに到達するという場合もある。しかし、運転者の感覚又は心理としては直近の交差点W1において進行方向に複数の選択肢があるときには、目先の渋滞を避けたいということもある。このため、経路K1、K2との間で目的地Eまでの旅行時間に大きな時間差がない場合には、直近の交差点W1において渋滞していない左折・直進の進行方向の経路を最適経路として特定することもできる。
以上のことを考慮すると、車線毎の行列長の利用は、必ずしも目的地までの経路上のすべての交差点に対して用いる必要はなく、例えば、直近の交差点についてのみに限定してもよい。すなわち、経路特定装置200は、探索した経路上の直近の交差点での車線旅行時間を用いて、目的までの経路を特定する。運転者にとってみれば、目的地までの経路上に複数の交差点がある場合でも、目先の交差点での渋滞状況に最も関心があると考えられる。経路上の直近の交差点(車両が経路に沿って走行した場合、最初に到達する下流側の交差点)での車線毎の車線旅行時間を用いることにより、目先の交差点の渋滞の影響が最も少ない経路を特定することができる。また、この場合、経路探索処理の負荷を軽減することができる。
図21は目的地までの最適経路の特定方法の他の例を示す説明図である。まず、現在位置から目的地までの経路を探索して、暫定経路を算出する。ここで、現在位置から直近の交差点(下流側の交差点)までの旅行時間のみ、交差点での車線毎の車線旅行時間を用いる。図21の例では、右折用の車線の車線旅行時間はtw1、直進用の車線の車線旅行時間及び左折用の車線の車線旅行時間はtw2である。なお、直進用の車線の車線旅行時間と左折用の車線の車線旅行時間とを異なる時間とすることもできる。そして、交差点の各流出方向(右折、直進、左折)の暫定経路(それぞれK1、K2、K3)での交差点から目的地までの旅行時間(それぞれT1、T2、T3)は、車線毎のデータではなく、道路全体としての(共通の)旅行時間を用いる。旅行時間としては、現在実施されているVICS情報、インターネットプローブ情報を利用すればよい。また、固定の静的右折コスト等を考慮して右折を差別化することもできる。
図21の例では、暫定経路K1の合計旅行時間は(T1+tw1)となり、暫定経路K2の合計旅行時間は(T2+tw2)となり、暫定経路K3の合計旅行時間は(T3+tw2)となる。ここで、仮に暫定経路K1が最適経路K1であるとする。すなわち、(T1+tw1)<(T2+tw2)、(T1+tw1)<(T3+tw2)とする。
次に、算出した最適経路K1に対応する交差点までの車線(この場合、右折車線)の行列長又は車線旅行時間tw1が、他の車線(この場合、直進車線、左折車線)の行列長又は車線旅行時間tw2より、第1閾値以上大きいかどうかを判定する。すなわち、tw1−tw2>第1閾値が成立するか否かを判定する。
tw1−tw2>第1閾値が成立する場合、すなわち、直近の交差点で、目的地までの最適経路へ進行する方向の車線の車線旅行時間が他の車線の車線旅行時間よりもある程度長い場合、運転者は、交差点で渋滞に巻き込まれるという不快な思いをすることになるので、当初求めた最適経路K1に対する代替路を検討する。これにより、目的地までの合計旅行時間が最短の最適経路であっても、交差点での車線毎の渋滞状況に応じて、最適経路を変更することができ、目先の渋滞を避けたいという運転者の心理に沿った経路誘導を実現することができる。
そして、最適経路K1の流出方向(右折)以外の方向(直進、左折)に流出したときの最適経路K2、K3を新たに算出し、この最適経路K2、K3の合計旅行時間と最初の最適経路K1の合計旅行時間と比較する。
この場合、最初の最適経路K1の合計旅行時間は(T1+tw1)となり、最適経路K2の合計旅行時間は(T2+tw2)となり、最適経路K3の合計旅行時間は(T3+tw2)となる。そして、新たに算出された最適経路K2、K3の合計旅行時間T2、T3と最初の最適経路K1の合計旅行時間T1との時間差が第2閾値以下となる経路がある場合には、その経路を最適経路として特定する。最適経路が複数ある場合には、最短の合計旅行時間の経路を最終的な最適経路とすればよい。
例えば、(T2+tw2)−(T1+tw1)=α、(T3+tw2)−(T1+tw1)=βとしてときに、α<β<第2閾値であれば、直進する経路を最終的な経路とする。これにより、目的地までの合計旅行時間が最短の最適経路であっても、交差点での車線毎の渋滞状況に応じて、最適経路を変更することができ、目先の渋滞を避けたいという運転者の心理に沿った経路誘導を実現することができる。
図21の例では、交差点の流出方向のうち、直進及び左折に対応する車線(直進用の車線、左折用の車線)の車線旅行時間tw2として同じ値を用いているが、これに限定されるものではない。例えば、交差点において、左折専用の車線がある場合において、左折車線の車線旅行時間と、直進車線の車線旅行時間とが異なる場合には、同一の値を用いるのではなく、それぞれの車線で異なる値を用いることができる。
次に、経路特定装置200の動作について説明する。図22は経路特定の処理手順を示すフローチャートである。制御部20、最適経路算出部26などを、これら各部の機能を実現するプログラムコードをCPU(不図示)にロードして実行させる構成とすることができる。以下、経路特定の処理手順をCPUが行うものとして説明する。CPUは、探索した経路上の交差点(例えば、直近の交差点)の車線毎の車線旅行時間、行列長を取得し(S11)、現在位置から目的地までの最適経路を算出する(S12)。
CPUは、現在位置から下流交差点(直近の交差点)までの車線毎の車線旅行時間を参照し(S13)、最適経路に対応する車線の車線旅行時間とその他の車線の車線旅行時間とを比較し(S14)、車線旅行時間がより小さく(短く)、差(時間差)が所定の第1閾値より大きい車線があるか否かを判定する(S15)。
車線がある場合(S15でYES)、CPUは、当該車線に対応する最適経路を算出し、当初の最適経路と合計旅行時間を比較する(S16)。CPUは、差(時間差)が所定の第2閾値以内となる車線があるか否かを判定する(S17)。
車線がある場合(S17でYES)、CPUは、最適経路を当該車線に対応する最適経路に変更し(S18)、算出した最適経路を用いて、情報提供、経路誘導を行い(S19)、処理を終了する。車線がない場合(S15でNO,又はS17でNO)、CPUは、当初の最適経路を最終的な最適経路として、ステップS19の処理を行う。
なお、上述の交差点での車線毎の車線旅行時間を利用した最適経路の算出は、目的地までの経路上のすべての交差点について行ってもよく、あるいは、現在位置から最も近い直近の交差点のみの車線旅行時間を利用してもよい。あるいは、目的地までの経路上に多数の交差点がある場合には、現示位置からの直近の交差点での車線旅行時間を利用して最適経路を算出し、その後車両が直近の交差点を通過した後に、走行距離に応じて、多数の交差点の中からいくつかの交差点を選定し、選定した交差点についてのみ車線旅行時間を利用してもよい。
以上説明したように、本発明によれば、交差点での車線毎の車線旅行時間又は行列長を勘案して目的地までの最適経路を特定するので、例えば、交差点での車線毎の渋滞状況(例えば、信号待ち行列の行列長)が異なる場合、渋滞の影響が最も少ない経路を特定することができ、車両を目的地まで効果的に誘導することができる。すなわち、目的地までの最適経路として、下流の交差点における分岐の方向が複数あり、かつその複数の分岐に対応する車線の交差点までの渋滞状況に差異があれば、交差点の十分上流の地点で、渋滞による影響が最も少ない車線を走行するように誘導するとともに、交差点での分岐方向、目的地までの最適経路を誘導することができる。そして、きめ細かい時々刻々の最適経路に誘導することができるとともに、渋滞のある方の経路に誘導されてしまったという運転者のイライラ感を防ぐことができる。
また、運転者にとってみれば、目的地までの経路上に複数の交差点がある場合でも、目先の交差点での渋滞状況に最も関心があると考えられる。経路上の直近の交差点(車両が経路に沿って走行した場合、最初に到達する下流側の交差点)での車線毎の車線旅行時間を用いることにより、目先の交差点の渋滞の影響が最も少ない経路を特定することができる。また、この場合、経路探索処理の負荷を軽減することができる。
また、目的地までの最適経路を探索して効果的な経路誘導を行うことができるとともに、目的地までの合計旅行時間が最短の最適経路であっても、交差点での車線毎の渋滞状況に応じて、最適経路を変更することができ、目先の渋滞を避けたいという運転者の心理に沿った経路誘導を実現することができる。
上述の実施の形態では、経路特定装置を車載機として実現する構成であったが、これに限定されるものではなく、経路特定装置を、例えば、センタ装置として構成することもできる。経路特定をセンタ装置で行う場合には、車両の現在位置を車載機からセンタ装置へ送信し、これに対応する最適経路の算出結果を車載機へ送信すればよい。また、車線旅行時間の算出を含めて、それ以降の経路特定までの処理を車載装置で行うようにしてもよい。
また、上述の実施の形態では、経路特定装置は、車線旅行時間又は行列長を外部の路側装置やセンタ装置などから取得する構成であったが、これに限定されるものではなく、行列長の算出や車線旅行時間の算出を経路特定装置で行う構成であってもよい。この場合には、情報処理装置100から通信部21により受信した情報から、行列長や車線旅行時間を制御部20が算出することによって、経路特定装置200は、車線旅行時間を取得することができる。
なお、特定道路、特定車両の現在位置、又は特定の出発地点に対する最適経路は、必ずしも車載機で利用するだけでなく、センタ内の表示装置に最適経路を表示してもよく、あるいはインターネット等の通信を利用して机上のパソコンに配信して表示したりしてもよい。
上述の実施の形態において、制御部20、最適経路算出部26などは、ハードウェア回路で構成することもでき、あるいは、これらの機能を実現するプログラムコードをCPUにロードして実行させる構成とすることもできる。また、前述のプログラムコードをコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体(例えば、CD−ROMやDVDなどの光ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなど)として構成することもできる。
上述の実施の形態において、経路計算を行う場合には、ダイクストラ法を用いることができる。ダイクストラ法は、最短経路問題を効率的に解くグラフ理論におけるアルゴリズムであり、出発地点から目的地点までの最短距離とその経路を求めることができる。
開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。