JP2011060049A

JP2011060049A - 車両走行位置データ処理方法及び装置

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Publication number: JP2011060049A
Application number: JP2009209849A
Authority: JP
Inventors: Hisashi Miura; 寿三浦; Kaori Nakajima; かおり中嶋; Akio Shinagawa; 明雄品川
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2009-09-10
Filing date: 2009-09-10
Publication date: 2011-03-24
Anticipated expiration: 2029-09-10
Also published as: JP5544797B2

Abstract

【課題】走行中の車両で計測される走行位置を離散的にしか得られない場合であっても、当該計測された走行位置間の過去の走行経路を同定する。
【解決手段】過去の走行実績から算出される各道路リンクの正規化走行頻度（＝頻度／リンクの長さ）に基づき、各リンクについて車両走行の蓋然性を表す値を算出し、２地点間で最も蓋然性が高いリンクの組み合わせである走行経路を特定する。すなわち、走行中の車両で計測される走行位置を離散的にしか得られない場合であっても、当該計測された走行位置間の過去の走行経路を同定することができる。
【選択図】図１

Description

本技術は、走行中の車両で計測される位置情報を解析する技術に関する。

例えば、経路案内を行う車両用経路案内装置において、使用者の走行状況を反映した目的地経路の設定を行う技術が存在している。具体的には、車両が走行した走行道路のうち利用頻度が所定値以上となる走行道路のデータを自動的に記憶しておき、経路対象道路のデータと記憶しておいた走行道路のデータを用いて出発地から目的地に至る目的地経路を設定する。また、現在地に最も近いリンク上の位置を出発地（経路計算上の開始点）とし、設定された目的地（以下、設定目的地という）に最も近いリンク上の位置を目的地（経路計算上の終了点）とし、出発地から目的地までの経路をダイクストラ法を用いたコスト計算により設定する。すなわち、出発地から目的地までの各リンクでの経路コストを例えば次の式を用いて計算する。経路コスト＝リンク長×道路幅係数×道路種別係数。ここで、リンク長はノード間の距離であり、道路幅係数とは道路幅の大きさに対して設定される係数であり、道路種別係数とは、有料道路等の道路種別に応じて設定される係数である。但し、この技術は、経路探索の一つであり、過去の離散的な走行位置から当該走行位置間の経路を同定する技術ではない。

また、よりユーザの嗜好に合った走行経路を推奨することができるナビゲーション装置も存在する。具体的には、ナビゲーション装置は、複数の領域に分けられた地図に関するデータを有する地図データ格納部と、目的地とする領域のエリアＩＤ毎にそれぞれのリンクの走行回数を格納する走行回数データ格納部とを有し、車両が走行したリンクの情報を順次記録し、エンジン始動時に、現在位置が含まれる領域に応じて、エリアＩＤ毎のリンクの走行回数を更新する。そして、ナビゲーション装置は、目的地が設定された場合に、設定された目的地が含まれる地図上の領域のエリアＩＤに対応する走行回数を用いて、それぞれのリンクデータのコストを修正し、修正したコストを用いて、目的地までの経路を探索して出力する。この技術も、過去の離散的な走行位置から当該走行位置間の経路を同定する技術ではない。

特許第３４０６１４４号公報特開２００８−９６２７６号公報

上で述べたように、従来技術では、道路に対応するリンクのコストをその目的に適切な属性に応じて重み付けして、これから走行しようとする経路の探索を実施するものである。

しかしながら、走行中の車両で計測される走行位置を離散的にしか得られない場合に、当該走行位置間の過去の走行経路を同定するようなことはできない。

従って、本技術の目的は、走行中の車両で計測される走行位置を離散的にしか得られない場合であっても、当該計測された走行位置間の過去の走行経路を同定するための技術を提供することである。

本車両走行位置データ処理方法は、計測時刻と車両位置とを含む車両走行位置データ・レコードを格納する走行位置情報格納部から、計測時刻と車両位置との少なくともいずれかに関連する条件を満たす車両走行位置データ・レコードを読み出すステップと、読み出された車両走行位置データ・レコードの各々について、複数のノードと当該ノード間を接続する複数のリンクとで表される道路ネットワークにおけるノード及びリンクの位置データ及びリンクの長さデータを格納する道路地図ネットワーク情報格納部に格納されている複数のリンクのうち車両走行位置データ・レコードの車両位置に対して所定の条件を満たす１つのリンクを特定し、当該リンクについての頻度カウンタの値をインクリメントするステップと、複数のリンクの各々について、頻度カウンタの値を道路地図ネットワーク情報格納部に格納されている当該リンクの長さで除することによって、正規化走行頻度の値を算出し、正規化走行頻度データ格納部に格納するステップと、正規化走行頻度データ格納部に格納されている各リンクの正規化走行頻度の値に基づき、走行位置情報格納部に格納されている、経路同定対象車両及び時間についての２つの車両走行位置データ・レコードで特定される２地点間の当該経路同定対象車両の走行経路を推定し、推定結果を車両別走行リンク情報格納部に格納する経路推定ステップとを含む。

走行中の車両で計測される走行位置を離散的にしか得られない場合であっても、当該計測された走行位置間の過去の走行経路を同定することができる。

図１は、本技術の実施の形態に係るシステム概要図である。図２は、道路リンクとノードの関係を示す模式図である。図３は、道路地図ネットワーク情報格納部に格納されるデータの一例を示す図である。図４は、メインの処理フローを示す図である。図５は、走行位置情報格納部に格納されるデータの一例を示す図である。図６は、正規化走行頻度情報生成処理の処理フローを示す図である。図７は、道路リンク毎の走行頻度を表すデータの一例を示す図である。図８は、道路リンク毎の走行頻度を模式的に示した図である。図９は、正規化走行頻度情報格納部に格納されるデータの一例を示す図である。図１０は、車両別走行経路算出処理の処理フローを示す図である。図１１は、経路同定を行う区間を説明するための図である。図１２は、第１の走行経路算出処理の説明における道路ネットワークの一例を示す図である。図１３は、第２の走行経路算出処理の説明における道路ネットワークの一例を示す図である。図１４は、車両別走行リンクテーブルの一例を示す図である。図１５は、メインの処理フローを示す図である。図１６は、車両及び道路リンク別走行時間算出処理の処理フローを示す図である。図１７は、道路交通情報ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。図１８は、リンク別平均走行時間算出処理の処理フローを示す図である。図１９は、道路交通情報ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。図２０は、第１の走行経路算出処理の処理フローを示す図である。図２１は、第１経路探索処理の処理フローを示す図である。図２２は、第２の走行経路算出処理の処理フローを示す図である。図２３は、第２経路探索処理の処理フローを示す図である。図２４は、第２経路探索処理を説明するための図である。図２５は、探索テーブルの一例を示す図である。図２６は、コンピュータの機能ブロック図である。

［本実施の形態の概要］
本実施の形態では、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）端末及び無線通信機を車両に搭載する複数のプローブ車両を用意する。そして、複数のプローブ車両は、走行中、一定の時間間隔（例えば数十秒から数分間）又は一定の走行距離（数百メートル間隔乃至数キロメートル間隔）毎に、ＧＰＳ端末により走行位置を計測し、無線通信機によって走行位置データを以下で述べるプローブ道路交通情報システムに送信する。なお、送信間隔が短いほど、以下で述べる処理の精度は向上し、極端な場合にはリアルタイムで送信するようなことも考えられるが、プローブ車両の数、通信コストや無線通信負荷の問題からして、ある程度の間隔毎に走行位置データを送信するのが現実的である。そうすると、走行位置データに含まれる計測位置間をプローブ車両がどのような経路で走行したかについては一義的には決まらない場合が生じ（得）るということになる。

これに対してプローブ道路交通情報システムでは、複数のプローブ車両の走行位置データを受信して蓄積する。そして、蓄積された走行位置データを、既存の道路地図ネットワークにおける道路リンク（以下では、単にリンクと述べる場合もある）に投影して、各道路リンクについてプローブ車両が走行した頻度を計数する。そして、道路リンクの長さで頻度を除することによって正規化し、正規化された頻度の値を当該道路リンクを走行する蓋然性（又は利用しやすさ）を表すデータとして用いて、同一プローブ車両の２つの走行位置間の経路として最も可能性の高い経路を求める。これが、経路同定の結果となる。

さらに、経路が同定されれば、経路上の各リンクについて所要走行時間を算出することができ、さらにリンク毎の平均走行時間も算出できる。このようにすれば、どこで渋滞が発生しているのか、どこが空いている道なのかを特定することも可能となる。

［本実施の形態の具体的な構成］
図１に本実施の形態におけるシステム概要を示す。プローブ道路交通情報システム１００は、上で述べたようにＧＰＳ端末及び無線通信機を有する複数のプローブ車両から無線を含む通信網を介して走行位置情報を受信するプローブ車両位置収集部１０１と、プローブ車両位置収集部１０１によって取得された走行位置情報を格納する走行位置情報格納部１０２と、複数のノードと当該ノード間のリンクによって表される道路地図ネットワークのデータを格納する道路地図ネットワーク情報格納部１０５と、走行位置情報格納部１０２と道路地図ネットワーク情報格納部１０５とに格納されているデータを用いて道路リンク毎に走行頻度を計算する道路リンク別走行頻度算出部１０３と、道路リンク別走行頻度算出部１０３の処理結果を格納する道路リンク別走行頻度情報格納部１０４と、道路リンク別走行頻度情報格納部１０４と道路地図ネットワーク情報格納部１０５とに格納されているデータを用いて道路リンク毎に正規化走行頻度を算出する正規化走行頻度算出部１０６と、正規化走行頻度算出部１０６の処理結果を格納する正規化走行頻度情報格納部１０７と、走行位置情報格納部１０２と正規化走行頻度情報格納部１０７と道路地図ネットワーク情報格納部１０５とに格納されているデータを用いて車両毎に走行経路を同定するための経路計算を実施する車両別走行経路算出部１０９と、車両別走行経路算出部１０９の処理結果を格納する車両別走行リンク情報格納部１１０と、車両別走行リンク情報格納部１１０と道路地図ネットワーク情報格納部１０５とに格納されているデータを用いて道路リンク毎に平均走行時間を算出する道路リンク別平均走行時間算出部１１１と、道路リンク別平均走行時間算出部１１１の処理結果を格納する道路交通情報ＤＢ１１２と、道路地図ネットワーク情報格納部１０５と道路交通情報ＤＢ１１２や車両別走行リンク情報格納部１１０に格納されているデータを用いて出力データを生成して出力する出力部１１３と、道路リンク別走行頻度算出部１０３及び車両別走行経路算出部１０９に対して必要な入力データをユーザから受け取り出力する入力部１０８とを有する。

道路地図ネットワークは、図２に模式的に示すように、例えば交差点（交差点でない位置にノードが設けられる場合もある）に対応する複数のノードｎ１００１乃至ｎ１００５を、道路に対応する道路リンク１０００乃至１００７で接続するようなネットワークである。本実施の形態では、一方通行でない場合には基本的には互いに逆方向の２本のリンクで、ノード間を接続するものとする。但し、場合によっては双方向で通行できる場合でも１本のリンクで繋がれている場合もある。

このような道路ネットワークを表現するためのデータとして、道路地図ネットワーク情報格納部１０５には、図３に示すようなデータが格納される。図３の例では、道路リンク番号に対応付けられて、道路種別と、リンク距離（リンク長）と、位置（例えば始点位置−終点位置）とが登録されるようになっている。なお、位置については、始点ノード番号及び終点ノード番号で特定しておき、ノード番号と位置の関係を保持する別のテーブルを用いて具体的な位置を特定するようにしても良い。

次に、図４乃至図１９を用いて、プローブ道路交通情報システム１００の動作について説明する。

上でも述べたが、プローブ車両は、走行位置情報を、所定時間間隔又は所定走行距離毎に、無線を含む通信網を介してプローブ道路交通情報システム１００に送信する。この走行位置情報は、例えば、車両種別、車両ＩＤ、取得日時、車両位置、移動方向、移動速度、状態（例えばタクシーであれば顧客が乗車中であるか否か、トラックであれば顧客の荷物を積載中であるか否かなど。）などのデータを含む。

プローブ道路交通情報システム１００のプローブ車両位置収集部１０１は、全てのプローブ車両から走行位置情報を随時受信し、走行位置情報格納部１０２に格納する（図４：ステップＳ１）。なお、このステップは、説明の便宜上最初に行う処理として説明しているが、実際はこれ以降に述べる処理とは別スレッドで随時実施される。

例えば、図５に示すようなデータが、走行位置情報格納部１０２に格納される。図５の例では、車両種別、車両ＩＤ、日時、位置、移動方向、速度及び状態が登録されるようになっている。本実施の形態において以下の処理で用いられないデータもあるが、そのようなデータは本実施の形態以外の処理において用いられる場合もある。

そして、入力部１０８は、正規化走行頻度算出及び平均走行時間算出のためのデータ抽出範囲の指定をユーザに対して促し、ユーザからの入力を受け付ける（ステップＳ３）。

正規化走行頻度は、以下で述べる正規化走行頻度算出部１０６で算出され且つ各リンクをプローブ車両が通過する可能性を表す数値（単位距離（単位長さ）あたりの走行頻度）である。そして、正規化走行頻度算出のためのデータ抽出範囲については、どのようなプローブ車両が通過する可能性をどのような時間／地域のデータをベースに算出するかを指定するために入力する。例えば、タクシーを含む一般車両が通過する可能性を直近１ヶ月間東京２３区内の範囲で算出するといった指定を行う。

また、平均走行時間は、プローブ車両が各道路リンクをどの程度の時間で通過しているかを表す数値である。平均走行時間算出のためのデータ抽出範囲は、どのようなプローブ車両がどのような時間／地域について走行した結果をベースに平均走行時間を算出するかを指定するために入力する。例えば、タクシーを含む一般車両が直近３０分間東京２３区内の範囲を走行した結果で平均走行時間を算出するといった指定を行う。

正規化走行頻度を基に平均走行時間を算出するので、正規化走行頻度算出のためのデータ抽出範囲と、平均走行時間算出のためのデータ抽出範囲とは、ある程度の関連性を有するものとなる。すなわち、同様の地域についてデータ抽出範囲を指定する必要があり、時間についても、例えば前者が金曜日の１４時から１５時というようなデータ抽出範囲であれば、後者は過去６ヶ月において平日の１４時から１５時というようなデータ抽出範囲とする。

なお、ある程度ルールを決めてしまえば、平均走行時間算出のためのデータ抽出範囲のみを入力するようにして、当該データ抽出範囲から自動的に正規化走行頻度算出のためのデータ抽出範囲を特定するようにしても良い。

また、これとは別に、天気のデータをも収集しておき、データ抽出範囲についても天気を指定するようにしても良い。

さらに、例えば３０分毎に３０分時間だけがシフトするが他の条件については同一のデータ抽出範囲について定期的に処理する場合には、平均走行時間算出のためのデータ抽出範囲についても自動的に生成するような構成を採用するようにしても良い。

入力部１０８は、正規化走行頻度算出のためのデータ抽出範囲のデータについては道路リンク別走行頻度算出部１０３に出力する。平均走行時間算出のためのデータ抽出範囲のデータについては車両別走行経路算出部１０９に出力する。

次に、道路リンク別走行頻度算出部１０３は、正規化走行頻度算出のためのデータ抽出範囲に応じて、走行位置情報格納部１０２から該当する走行位置情報を抽出し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ５）。また、車両別走行経路算出部１０９も、平均走行時間算出のためのデータ抽出範囲に応じて、走行位置情報格納部１０２から該当する走行位置情報を抽出し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ７）。

そして、道路リンク別走行頻度算出部１０３等は、正規化走行頻度情報生成処理を実施する（ステップＳ９）。この正規化走行頻度情報生成処理については、図６乃至図９を用いて説明する。

まず、道路リンク別走行頻度算出部１０３は、正規化走行頻度算出のためのデータ抽出範囲に含まれる未処理の走行位置レコードを１つ特定する（図６：ステップＳ２１）。そして、周知のマップマッチングにより、道路地図ネットワーク情報格納部１０５に登録されている道路リンクのうち、特定された走行位置レコードの走行位置が対応付けられるリンクを特定し、当該リンクのカウントを１インクリメントする（ステップＳ２３）。ＧＰＳによる位置情報は必ずしも正確ではなく、走行位置が道路地図ネットワーク情報格納部１０５に登録されているいずれかの道路リンク上に常に載るわけではない。従って、道路リンクから離れていた場合、走行位置をどの道路リンクに対応付けるのかというのは、従来のカーナビゲーションシステムにおいても問題となっていた。このような問題を解決するためマップマッチングという手法が以前より用いられており、本実施の形態でもステップＳ２３で用いる。簡単に述べれば、走行位置から候補リンクに垂線を下ろした際に最も短い垂線が下ろされたリンクを選択するものである。但し、走行規制など他の補助的なデータを用いてリンクを選択する技術も存在しており、そのような技術を本ステップで用いるようにしても良い。

また、ステップＳ２３のカウント結果は、例えば道路リンク別走行頻度情報格納部１０４に格納される。この道路リンク別走行頻度情報格納部１０４に格納されるデータの一例を図７に示す。図７の例では、道路リンク番号毎に、走行頻度のカウンタが設けられている。ステップＳ２３で１つのリンクが特定されると、該当するリンク番号のカウンタの値が１インクリメントされる。

ステップＳ２３の処理結果を模式的に示すと図８のようなものになる。すなわち、各リンク（ノードである丸印の間の線）には、測定された走行位置に相当する点（矩形）がマッピングされており、各リンクにマッピングされた走行位置の数が、そのリンクの走行頻度ということになる。なお、図８の星マークは、以下で述べる車両別走行経路算出処理の対象となる、特定車両の計測位置の２点（始点及び終点）を示している。この２点間の経路を同定することになる。

そして、道路リンク別走行頻度算出部１０３は、正規化走行頻度算出のためのデータ抽出範囲に含まれる走行位置レコードを全て処理したか判断する（ステップＳ２５）。未処理の走行位置レコードが存在する場合にはステップＳ２１に戻る。

一方、正規化走行頻度算出のためのデータ抽出範囲に含まれる走行位置レコードを全て処理した場合には、正規化走行頻度算出部１０６の処理に移行する。

すなわち、正規化走行頻度算出部１０６は、道路リンク別走行頻度情報格納部１０４における未処理のリンクを１つ特定する（ステップＳ２７）。そして、該当レコードにおける頻度を、道路リンク番号に対応付けて道路地図ネットワーク情報格納部１０５に格納されているリンク距離で除することによって正規化走行頻度（すなわち、単位距離あたりの走行頻度）を算出し、正規化走行頻度情報格納部１０７に格納する（ステップＳ２９）。例えば、図９に示すようなデータが正規化走行頻度情報格納部１０７に格納される。図９の例では、道路リンク番号に対応付けて、正規化走行頻度が登録されるようになっている。なお、本実施の形態では単純に、走行頻度をリンク距離で除することによって正規化走行頻度を算出することとしているが、さらに他の情報を用いて正規化走行頻度を調整するようにしても良い。例えば、道路地図ネットワーク情報格納部１０５には、リンク毎に道路種別が登録されている。道路種別には、一般道、幹線、細街路のような種別が含まれ、例えば幹線の方が走行する可能性が高いものとして、例えば１以上の所定の係数を、正規化走行頻度に乗ずるようにしても良い。また、実際に速く走行できるリンクの方が利用可能性が高いので、過去の平均走行速度（例えば道路交通情報ＤＢ１１２に格納されているデータ）の高低により調整しても良い。

そして、正規化走行頻度算出部１０６は、道路リンク別走行頻度情報格納部１０４に登録されている全てのリンクについて処理したか判断する（ステップＳ３１）。未処理のリンクが存在する場合にはステップＳ２７に戻る。一方、全てのリンクについて処理した場合には、元の処理に戻る。

このような処理を実施することによって、各道路リンクについて比較可能な、プローブ車両が走行する可能性を表す評価値が算出されたことになる。

図４の処理の説明に戻って、車両別走行経路算出部１０９は、車両別走行経路算出処理を実施する（ステップＳ１１）。この車両別走行経路算出処理については、図１０乃至図１４を用いて説明する。なお、ステップＳ１１が終了すると処理は端子Ａを介して図１５の処理に移行する。

車両別走行経路算出部１０９は、平均走行時間算出のためのデータ抽出範囲に含まれる走行位置レコードを、車両毎且つ時間順にソートする（図１０：ステップＳ４１）。本実施の形態では、各車両について連続する２走行位置間の経路を同定する。しかしながら、データ抽出範囲で指定された時間内において、同一車両につき３以上の走行位置が特定される場合がある。以下の処理は、同一車両について、連続する２つの走行位置を１つずつずらしながら、それぞれの２走行位置間の経路を同定する。図１１に模式的に示すように、ＡからＣの順番で走行位置が得られた場合には、Ａ及びＢを第１セットとして最初に経路同定を実施し、次に、Ｂ及びＣを第２セットとして次に経路同定を実施する。

従って、車両別走行経路算出部１０９は、走行位置レコードのソート結果において未処理の車両を１つ特定する（ステップＳ４３）。そして、特定された車両についての走行位置レコードのうち未処理の連続レコードを時刻順に特定する（ステップＳ４５）。そして、特定された車両の特定された走行位置レコード及び道路地図ネットワーク情報格納部１０５に格納されているデータを用いて、走行経路算出処理を実施する（ステップＳ４７）。図８の例では、星印で示した始点から終点までの経路を算出する。本実施の形態では、図８で示した各リンクにおける正規化走行頻度の値に基づき、最も使用した可能性が高いと推定される経路上のリンクを特定する。走行経路算出処理の処理の詳細については後に詳述する。

ここでは２つの手法について、その概要を説明しておく。

［第１の走行経路算出処理］
図１２には、着目車両が、第１の時刻ｔ₀から第２の時刻ｔ₁の間に差し掛かっている地域付近の道路ネットワークを示している。着目車両が、時刻ｔ₀に点Ｃ₀（本実施の形態では、実際の測定位置ではなく、道路ネットワークにマッピングされているので「地点」とは呼ばず、「点」と呼ぶことにする）を通過し、時刻ｔ₁に点Ｃ₁を通過した（又は通過しつつある）ものとする。点Ｃ₀と点Ｃ₁の間の経路は、測定されていないので不明であり、以下のような考え方で経路同定を行う。

なお、図１２において、道路ネットワークにはノードＡ₀₀乃至Ａ₂₂が含まれており、リンクＢ_00-01乃至Ｂ_21-22も含まれている。リンク番号の付与の仕方は、例えば［発ノードのシリアル番号］−［着ノードのシリアル番号」となっている。また、図１２には示されていないが、リンクＢ_x-yの正規化走行頻度を、「ｂ_x-y」と表すものとする。

また、ノード間のリンクには上でも述べたように向きがあり、いずれかを「上り」とする場合には、逆方向を「下り」として特定できる。但し、図１２の例では、「上り」及び「下り」のいずれかのみを示している。ここでは、議論を単純化するため、図１２の矢印の向き（場所により、上り又は下りに対応）にのみ移動可能という前提で考える。

そして、本実施の形態では、ノードＡ_ij上にいる（又はノードＡ_ijを通過しつつある）場合に、その先は「ノードＡ_ijを起点とするリンク」が到達している隣接ノードにしか移動できないものとする。例えば、ノードＡ₁₁にいるとすると、その先はノードＡ₁₂又はノードＡ₂₁にしか移動できないものとする。すなわち、ノードＡ₀₁及びＡ₁₀へは移動できないものとする。

さらに、同じ仮定の下、（ノードＡ₁₁から）ノードＡ₁₂へ移動する可能性（場合によっては移動確率とも呼ぶ）Ｐ_11-12は、「ｂ_11-12／（ｂ_11-12＋ｂ_11-21）」であるものとする。すなわち、移動可能性のあるリンクＢ_11-12及びＢ_11-21の正規化走行頻度の総和に対するリンクＢ_11-12についての正規化走行頻度の比率である。さらに、ノードＡ₂₁へ移動する可能性Ｐ_11-21は、「ｂ_11-21／（ｂ_11-12＋ｂ_11-21）」であるものとする。すなわち、移動可能性のあるリンクＢ_11-12及びＢ_11-21の正規化走行頻度の総和に対するリンクＢ_11-21についての正規化走行頻度の比率である。なお、ノード列で経路を特定しても良いが、以下で述べるように処理プロセスの最後の方でリンクに関わる値としてのリンクの平均走行速度を算出するので、リンク列で表している。但し、ノード列とリンク列とは道路地図ネットワーク情報格納部１０５のデータを用いれば容易に変換可能である。

なお、着目ノードＡ₁₁から隣接ノードに繋がるリンクのいずれにおいても上で述べた正規化走行頻度ｂの値が０である場合には、Ａ₁₁から先への移動は不可能となるため、これ以上の探索は行わない。

同様に、Ｃ₀からＣ₁までの多くの（又は全ての）リンクの正規化走行頻度ｂが０であり、ｂが０でないリンクのみを辿ってＣ₀からＣ₁に到達することが不可能である場合には、（本方式による）これらの点の間の経路同定は不可能であり、同定処理を終了するものとする。

そうすると、経路「リンクＢ_i0j0-i1j1（添字はｉ₀ｊ₀−ｉ₁ｊ₁を表す。以下同様とする。），Ｂ_i1j1-i2j2，．．．，Ｂ_{i(n-1)j(n-1)-injn}」上を移動する場合における経路選択可能性Ｐ_{i0j0-i1j1-...-injn}は、「可能性Ｐ_i0j0-i1j1・Ｐ_i1j1-i2j2・．．・Ｐ_{i(n-1)j(n-1)-injn}」で計算される。

例えば図１２で示した範囲を車両が走行する可能性のある範囲（この範囲については予め定められた妥当な範囲に設定する）であるとすると、図１２に示されているリンクであって上で述べたような引き返しやループを行わないという条件を満たすように選択した、点Ｃ₀からＣ₁までの連続リンク列で特定される複数の経路について、それぞれ経路選択可能性を算出する。そして最も経路選択可能性が大きな値となった経路を、本実施の形態における経路同定で特定された経路とする。

なお、具体的には、進行方向に点Ｃ₀に隣接するノードＡ₀₀から、進行方向とは逆方向に点Ｃ₁に隣接するノードＡ₂₂までの経路を見つけ出した後に、点Ｃ₀が載っているリンクと、点Ｃ₁が載っているリンクとを連結することによって、全体の経路が特定される。

このようにすれば、同じような時間などの条件において同じような種類のプローブ車両が通っていた可能性の最も高い経路を特定することができるようになる。

なお、上で述べた移動可能性Ｐの式については、各リンクについてそのリンクを走行する車両の平均速度がほぼ一定であるとみなした場合の式である。そもそも走行位置情報と共に、走行速度情報が採取でき、且つそのリンク毎の平均を求めることができる等の条件が成立し、且つリンク毎の車両の平均速度を考慮して、より正確に移動可能性Ｐの値を求める場合には、以下のような式を用いるものとする。（ｖ_i-jは、リンクＢ_i-jの平均速度である。）リンク毎の車両の平均速度については、例えば、道路交通情報ＤＢ１１２に格納されている過去のデータを用いればよい。
Ｐ_11-12＝（ｂ_11-12・ｖ_11-12）／（ｂ_11-12・ｖ_11-12＋ｂ_11-21・ｖ_11-21）
Ｐ_11-21＝（ｂ_11-21・ｖ_11-21）／（ｂ_11-12・ｖ_11-12＋ｂ_11-21・ｖ_11-21）

［第２の走行経路算出処理］
図１３には、着目車両が、第１の時刻ｔ₁から第２の時刻ｔ₂の間に差し掛かっている地域付近の道路ネットワークを示している。着目車両が、時刻ｔ₁に点Ｃ₁を通過し、時刻ｔ₂に点Ｃ₂を通過した（又は通過しつつある）ものとする。点Ｃ₁と点Ｃ₂の間の経路は、測定されていないので不明であり、以下のような考え方で経路同定を行う。

なお、図１３において、道路ネットワークにはノードＡ₁乃至Ａ₁₁が含まれており、リンクＢ_1-2乃至Ｂ_11-10も含まれている。リンク番号の付与の仕方は、例えば［発ノードのシリアル番号］−［着ノードのシリアル番号」となっている。また、図１３には示されていないが、リンクＢ_x-yの正規化走行頻度を、「ｂ_x-y」と表すものとする。

図１２とは異なり、ノード間に双方向のリンクが設定されている場合も考慮されている。

また、ノード間のリンクには上でも述べたように向きがあり、いずれかを「上り」とする場合には、逆方向を「下り」として特定できる。

そして、本実施の形態では、ノードＡ_i上にいる（又はノードＡ_iを通過しつつある）場合に、その先は「ノードＡ_iを起点とするリンク」が到達している隣接リンクにしか移動できないものとする。例えば、図１３におけるノードＡ₅にいるとすると、その先はノードＡ₂、Ａ₄、Ａ₆又はノードＡ₉にしか移動できないものとする。

さらに、同じ仮定の下、ノードＡ₅からノードＡ₂、Ａ₄、Ａ₆及びＡ₉へ移動する可能性（場合によっては移動確率とも呼ぶ）Ｐ_5-2、Ｐ_5-4、Ｐ_5-6、Ｐ_5-9は、それぞれ以下のように表される。
Ｐ_5-2＝ｂ_5-2／（ｂ_5-2＋ｂ_5-4＋ｂ_5-6＋ｂ_5-9）
Ｐ_5-4＝ｂ_5-4／（ｂ_5-2＋ｂ_5-4＋ｂ_5-6＋ｂ_5-9）
Ｐ_5-6＝ｂ_5-6／（ｂ_5-2＋ｂ_5-4＋ｂ_5-6＋ｂ_5-9）
Ｐ_5-9＝ｂ_5-9／（ｂ_5-2＋ｂ_5-4＋ｂ_5-6＋ｂ_5-9）

すなわち、移動可能性のあるリンクの正規化走行頻度の総和に対する注目リンクについての正規化走行頻度の比率である。

そうすると、経路「ノードＡ_i1，Ａ_i2，．．．，Ａ_in」上を移動する場合における経路選択可能性Ｐ_i1-i2-...-inは、「可能性Ｐ_i1-i2・Ｐ_i2-i3・．．・Ｐ_i(n-1)-in」で計算される。この経路選択可能性Ｐ_i1-i2-...-inが最大となる経路を、注目車両が実際に通過した経路とみなす。なお、ノード列で経路を特定しているが、リンク列で特定するようにしても良い。

また、例えばノードＡ₅から隣接ノードに繋がるリンクのいずれにおいても、正規化走行頻度ｂ_5-jが０である場合又は０に近いほど小さい場合には、Ａ₅から先への移動は可能性が０ということで、それ以上経路同定を継続しない。

また、Ｃ₁からＣ₂までのリンクの正規化走行頻度が０又は０に近いほど小さく、現実的な経路長の範囲で経路同定を行うことができない状態、或いはそう見做せる状態であれば、（本方式による）経路同定処理を中止する。同様な考え方に基づき、Ｃ₁からＣ₂までのリンクの大部分の正規化走行頻度が０又は０に近いほど小さい場合に、（本方式による）経路同定処理を中止することもできる。

そして、既に通過しているノードを再度通過するような探索や、ループを構成するような探索については行わないものとする。但し、このような条件を満たしていれば、Ａ₁、Ａ₂、Ａ₅と移動してきて、さらにＡ₄、Ａ₈、Ａ₉、Ａ₁₀というように、一見すると遠回りとなるような経路も考慮するものとする。

より具体的に経路選択可能性Ｐ_i1-i2-...-inが最大となる経路は、以下に述べる事項に従って得られる。

（ａ）図１３の各道路リンクＢ_i-jに対して、属性値Ｑ_i-j＝１／Ｐ_i-jを算出する。第１の走行経路算出処理の移動可能性の逆数を属性値として用いるものである。

（ｂ）点Ｃ₁から点Ｃ₂までの経路のうち、自明である点Ｃ₁からノードＡ₁まで、ノードＡ₁₁から点Ｃ₂までを除き、ノードＡ₁からＡ₁₁までの経路を探索する。

（ｃ）この際、Ｑ_i1-i2-...-in＝Ｑ_i1-i2・Ｑ_i2-i3・．．・Ｑ_i(n-1)-inが最小となるような経路を特定する。

（ｄ）そのため、Ｆ（ｉ_j）を、出発ノードＡ_i1（ｉ₁＝１）からＡ_ijに至る経路のうちＱ_i1-i2-...-ijが最小の値を取る経路におけるＱ_i1-i2-...-ijの値であるとする。なお、Ｆ（ｉ₁）＝Ｆ（１）＝１であるとする。

（ｅ）そして、Ａ_i1（＝Ａ₁）からはじめて、

Ｆ（ｉ’₁），Ｆ（ｉ’₂），．．．，Ｆ（ｉ’_m）（ここでｉ’₁＝ｉ₁）を、この順に、Ａ_in（＝Ａ₁₁）まで計算してゆく。（ｉ’_m＝ｉ_nである。ｉ’_mは初めから知ることはできない。Ｆ（ｉ’₁），Ｆ（ｉ’₂），．．．，Ｆ（ｉ’_n）を順に求めてゆき、ｉ_nに一致するｉ’_mに到達した時点で、ｉ’_mを知ることができる。）ここでＦ（ｉ’₁）≦Ｆ（ｉ’₂）≦．．．≦Ｆ（ｉ’_n）である。

Ｆ（ｉ’₁），Ｆ（ｉ’₂），．．．，Ｆ（ｉ’_n）は、詳細には、次のように求めてゆく。まずＦ（ｉ’₁）（すなわちＦ（ｉ₁））は、上記のようにＦ（ｉ₁）＝Ｆ（１）＝１であることから１である。（すなわちＦ（ｉ’₁）＝Ｆ（ｉ₁）＝１である。）次にＦ（ｉ’₂）を求めるが、この段階では、ノードＡ_i'1（ｉ’₁は式（１）のｉ’_jに対応）に隣接するノード（すなわち１つのリンクを介してＡ_i'1につながるノード）の中で、式（１）のＦ（ｉ’_k）の値が最小となるようなノードＡ_i'k（「式（１）のＦ（ｉ’_k）の値が最小となるようなｉ’_k」に対応する（そのようなｉ’_kを添字として持つ）ノードＡ_i'k）を選び、それをＡ_i'2とする。この時、Ａ_i'1からＡ_i'2に至る経路のうち、Ｑ_i'1-i'2が最小となる経路におけるＱ_i'1-i'2の値がＦ（ｉ’₂）である。（ここに述べたことから分かるように、Ａ_i'2とＦ（ｉ’₂）は、相互に対応するものと捉えることができる。）次にＦ（ｉ’₃）を求めるが、この段階では、既に到達したノード（ここではＡ_i'1、Ａ_i'2（ｉ’₁、ｉ’₂は、式（１）のｉ’_jに対応））のいずれかに隣接するノード（但し未到達のノード）の中で、式（１）のＦ（ｉ’_k）の値が最小となるようなノードＡ_i'k（「式（１）のＦ（ｉ’_k）の値が最小となるようなｉ’_k」に対応するノードＡｉ’_k）を選び、それをＡ_i'3とする。この時、Ａ_i'1からＡ_i'3に至る経路のうち、Ｑ_i'1-...-i'3が最小となる経路におけるＱ_i'1-...-i'3の値がＦ（ｉ’₃）である。（Ａ_i'3とＦ（ｉ’₃）は、相互に対応するものと捉えることができる。）

以下、順次、既に到達したノードのいずれかに隣接するノード（但し未到達のノード）の中で、式（１）のＦ（ｉ’_k）の値が最小となるようなノードＡ_i'k（「式（１）のＦ（ｉ’_k）の値が最小となるようなｉ’_k」に対応するノードＡ_i'k）を求めてゆき、それに対応するＦ（ｉ’_k）を求めてゆく。以上のことは、最終到達ノード（すなわちＡ_in）に到達するまで続ける。

（ｆ）その結果、Ｑ_i1-i2-...-in（ｉ1＝１，ｉｎ＝１１）が最小になる経路を特定する。Ｑ_i1-i2-...-inの添字ｉ₁，ｉ₂，．．．，ｉ_nの値は、（ｅ）で最終的に求めたＱ_i'1-...i'mの添字ｉ’₁，．．．，ｉ’_mを参照して知る。「ｉ₁，ｉ₂，．．．，ｉ_n」と「ｉ’₁，．．．，ｉ’_m」において、（左から数えて）同じ位置にあるものの値同士は等しい。

（ｇ）この経路の前に点Ｃ₁からノードＡ₁の経路を、後にノードＡ₁₁から点Ｃ₂までの経路を連結すれば、点Ｃ₁から求めるべき点Ｃ₂までの経路同定の結果となる。

以上のような処理を実施する場合においても、過去のプローブ車両の走行実績から今回のプローブ車両も採用した可能性が高い経路を同定することができるようになる。

なお、上で述べた移動可能性Ｐの式については、各リンクについてそのリンクを走行する車両の平均速度が一定であるとみなした場合の式である。そもそも、走行位置情報と共に、走行速度情報が採取でき、且つそのリンク毎の平均を求めることができる等の条件が成立して、リンク毎の車両の平均速度を考慮できる場合には、以下のような式を用いるものとする。リンク毎の車両の平均速度については、例えば、道路交通情報ＤＢ１１２に格納されている過去のデータを用いればよい。なお、リンクＢ_i-jの平均速度をｖ_i-jとすると、例えばＰ_5-2、Ｐ_5-4、Ｐ_5-6、Ｐ_5-9は以下のように表される。
Ｐ_5-2＝(ｂ_5-2・ｖ_5-2)/(ｂ_5-2・ｖ_5-2＋ｂ_5-4・ｖ_5-4＋ｂ_5-6・ｖ_5-6＋ｂ_5-9・ｖ_5-9)
Ｐ_5-4＝(ｂ_5-4・ｖ_5-4)/(ｂ_5-2・ｖ_5-2＋ｂ_5-4・ｖ_5-4＋ｂ_5-6・ｖ_5-6＋ｂ_5-9・ｖ_5-9)
Ｐ_5-6＝(ｂ_5-6・ｖ_5-6)/(ｂ_5-2・ｖ_5-2＋ｂ_5-4・ｖ_5-4＋ｂ_5-6・ｖ_5-6＋ｂ_5-9・ｖ_5-9)
Ｐ_5-9＝(ｂ_5-9・ｖ_5-9)/(ｂ_5-2・ｖ_5-2＋ｂ_5-4・ｖ_5-4＋ｂ_5-6・ｖ_5-6＋ｂ_5-9・ｖ_5-9)

この処理の結果、例えば図１４に示すような車両別走行リンクテーブルが、車両別走行リンク情報格納部１１０に格納されるようになる。図１４の例では、車両ＩＤと、処理に係る２走行位置レコードのうち時間的に先の走行位置レコードに含まれる時刻である発時刻と、処理に係る２走行位置レコードのうち時間的に後の走行位置レコードに含まれる時刻である着時刻と、経路同定で特定されたリンク列（リンク１乃至３．．．）とが登録されるようになっている。なお、リンク列のうち最初と最後のリンクについては、注目している車両はそれらのリンク個々において全ての区間は走行していない可能性がある。また、同一車両についてのレコードが複数登録されている場合もある。

図１０の説明に戻って、車両別走行経路算出部１０９は、特定された車両の走行位置レコードを全て処理したか判断する（ステップＳ４９）。特定された車両について未処理の走行位置レコードのペアが存在する場合にはステップＳ４５に戻る。

一方、特定された車両について全ての走行位置レコードを処理した場合には、車両別走行経路算出部１０９は、平均走行時間算出のためのデータ抽出範囲に含まれる走行位置レコードに係る全ての車両について処理したか判断する（ステップＳ５１）。未処理の車両が残っている場合にはステップＳ４３に戻る。一方、全ての車両について処理した場合には、元の処理に戻る。元の処理に戻ると端子Ａを介して図１５の処理に移行する。

図１５の処理の説明に移行して、道路リンク別平均走行時間算出部１１１は、車両及び道路リンク別走行時間算出処理を実施する（ステップＳ６１）。この車両及び道路リンク別走行時間算出処理については、図１６及び図１７を用いて説明する。

道路リンク別平均走行時間算出部１１１は、図１４に示したような車両別走行リンクテーブルにおいて、未処理のレコードを１つ特定する（ステップＳ７１）。そして、特定されたレコードに登録されている各リンクの距離（＝長さ）を道路地図ネットワーク情報格納部１０５から読み出し、当該各リンクの距離に応じて発時刻から着時刻までの時間を各リンクに割り振り、各リンクに対応付けて時間を道路交通情報ＤＢ１１２に登録する（ステップＳ７３）。（そもそも、走行位置情報と共に、走行速度情報が採取でき、且つそのリンク毎の平均を求めることができる等の条件が成立する場合は、発時刻から着時刻までの時間を各リンクに割り振る際、リンク毎にリンク長を平均速度で除した値を求め、その比に従って割り振っても良い。）上でも述べたように、注目車両は、両端のリンクについては、それらのリンクの全てを走行しているわけではない。従って、両端のリンクの影響を除去するか、又は無視する。

具体的には、前者であれば、例えばマップマッチングで走行位置の対応付けを行った際に、対応付けされたリンク上のどの位置で対応付けられたかを保持しておく。そして、経路同定がなされた後に、始点から進行方向で当該始点に隣接するノードまでの距離と、終点から当該終点に進行方向とは逆方向で隣接するノードまでの距離と、両端リンク以外の各リンクの距離とで、発時刻から着時刻までの時間を按分する。但し、始点から当該始点に隣接するノードまでの距離のための時間と、終点から当該終点に隣接するノードまでの距離のための時間とは、以下の処理では用いない。また、後者であれば、両端リンク以外の各リンクの距離で、発時刻から着時刻までの時間を按分する。多少各リンクに割り振られる時間が長くなるが、処理は簡単で高速であり、以下の処理で平均化するので精度的に問題ない場合もある。

このような処理を実施することにより、図１７に示すようなデータが道路交通情報ＤＢ１１２に格納される。図１７の例では、リンクＩＤに対応付けられて所要時間が登録されている。

そして、道路リンク別平均走行時間算出部１１１は、車両別走行リンクテーブルにおける全てのレコードについて処理したか判断する（ステップＳ７５）。未処理のレコードが存在する場合にはステップＳ７１に戻る。一方、全てのレコードを処理した場合には、元の処理に戻る。

このような処理を実施することによって、各車両が走行した各リンクについて要した走行時間を特定することができるようになる。

図１５の処理の説明に戻って、道路リンク別平均走行時間算出部１１１は、道路交通情報ＤＢ１１２に登録されているテーブル（図１７）を用いてリンク別平均走行時間算出処理を実施する（ステップＳ６３）。リンク別平均走行時間算出処理については、図１８及び図１９を用いて説明する。

まず、道路リンク別平均走行時間算出部１１１は、道路交通情報ＤＢ１１２に登録されているテーブル（図１７）において、リンクＩＤでレコードをソートする（ステップＳ８１）。そして、未処理のリンクＩＤを１つ特定する（ステップＳ８３）。そして、特定されたリンクＩＤについての全てのレコードを、上で述べたテーブルから抽出する（ステップＳ８５）。その後、抽出レコード数をカウントすると共に、時間の総和を算出し、当該時間の総和を抽出レコード数で除することによって、処理に係るリンクについての平均走行時間を算出し、道路交通情報ＤＢ１１２に登録する（ステップＳ８７）。

例えば、図１９に示すようなデータが道路交通情報ＤＢ１１２に登録される。図１９の例では、リンクＩＤに対応付けて平均走行時間が登録されている。このように平均走行時間が得られれば、この数値の大小によってスムーズに流れているリンクや、渋滞が発生しているようなリンクを容易に特定できるようになる。

そして、道路リンク別平均走行時間算出部１１１は、図１７のようなテーブルにおいて全てのリンクＩＤについて処理したか判断する（ステップＳ８９）。未処理のリンクＩＤが存在している場合にはステップＳ８３に戻る。一方、全てのリンクＩＤを処理した場合には、元の処理に戻る。

このような処理を実施することによって、道路状況を把握するための基本的なデータを得ることができる。

図１５の処理の説明に戻って、出力部１１３は、道路交通情報ＤＢ１１２に格納されている各リンクについての平均走行時間を、表示装置や印刷装置などの出力装置に出力する（ステップＳ６５）。図１９のようなテーブルをそのまま出力しても良いが、例えば道路地図ネットワーク情報格納部１０５から道路ネットワークのデータを読み出して、道路ネットワークを表示すると共に、例えば各リンクに関連付けて平均走行時間を表示するようにしても良い。さらに、平均走行時間のランク付けを行って、道路ネットワークにおいてランク付けに応じてリンクの色分けを行って表示するようにしても良い。

なお、出力部１１３は、例えばプローブ車両以外の車両にデータを配信するような処理部であってもよい。さらにＷｅｂサーバのようにアクセスに応じてデータを送信するようにしても良い。

［第１の走行経路算出処理の詳細］
上では概略のみを示したが、ここで処理フローを図２０及び図２１を用いて説明しておく。まず、車両別走行経路算出部１０９は、道路地図ネットワーク情報格納部１０５に格納されているデータに基づき、始点Ｃ₀から進行方向で隣接するノードＡ₀₀と、終点Ｃ₁から進行方向とは逆方向で隣接するノードＡ₂₂とを特定する（図２０：ステップＳ１０１）。そして、道路地図ネットワーク情報格納部１０５に格納されているデータに基づき、Ａ₀₀からＡ₂₂までの第１経路探索処理を実施する（ステップＳ１０３）。この第１経路探索処理については、図２１を用いて説明する。

第１の走行経路算出処理においては、図１２に示したように、一定の範囲に探索範囲を限定すると共に、引き返したり、迂回したり、ループしたりするような経路を除外した形で、全経路を特定するような探索方法を採用している。

具体的には、まず、車両別走行経路算出部１０９は、Ａ₀₀からＡ₂₂までの全経路を探索する（図２１：ステップＳ１１１）。図１２の例では、（１）Ａ₀₀、Ａ₀₁、Ａ₀₂、Ａ₁₂、Ａ₂₂、（２）Ａ₀₀、Ａ₀₁、Ａ₁₁、Ａ₁₂、Ａ₂₂、（３）Ａ₀₀、Ａ₀₁、Ａ₁₁、Ａ₂₁、Ａ₂₂、（４）Ａ₀₀、Ａ₁₀、Ａ₁₁、Ａ₁₂、Ａ₂₂、（５）Ａ₀₀、Ａ₁₀、Ａ₁₁、Ａ₂₁、Ａ₂₂、（６）Ａ₀₀、Ａ₁₀、Ａ₂₀、Ａ₂₁、Ａ₂₂というように６通りの経路が探索される。

そして、車両別走行経路算出部１０９は、全ての経路について移動可能性Ｐ_{00-・・・-22}を算出し、当該値が最大となる経路を選択する（ステップＳ１１３）。６通りの経路のうちいずれか１つを選択する。そして元の処理に戻る。

図２０の説明に戻って、車両別走行経路算出部１０９は、始点Ｃ₀からＡ₀₀までの経路と、Ａ₂₂から終点Ｃ₁までの経路とをステップＳ１０３における経路探索結果に連結して、経路同定結果を車両別走行リンク情報格納部１１０に格納する（ステップＳ１０５）。

このような処理を実施することによって、処理に係る車両が走行した可能性の最も高い経路が同定されたことになる。

［第２の走行経路算出処理の詳細］
第２の走行経路算出処理についても、ここで処理フローを図２２乃至図２５を用いて説明しておく。

まず、車両別走行経路算出部１０９は、道路地図ネットワーク情報格納部１０５に格納されているデータに基づき、始点Ｃ₁から進行方向で隣接するノードＡ₁と、終点Ｃ₂から進行方向とは逆方向で隣接するノードＡ₁₁とを特定する（ステップＳ１２１）。そして、道路地図ネットワーク情報格納部１０５に格納されているデータに基づき、ノードＡ₁からＡ₁₁までの第２経路探索処理を実施する（ステップＳ１２３）。第２経路探索処理については、図２３乃至図２５を用いて説明する。

車両別走行経路算出部１０９は、探索回数のカウンタであるｋを１に初期化し（図２３：ステップＳ１３１）、遷移先ノードＡ_ikの添え字ｉ_kに開始ノードＡ₁に対応する「１」をセットする（ステップＳ１３３）。さらに、遷移先ノードＡ_ik＝Ａ₁とセットする（ステップＳ１３５）。このデータについては、車両別走行リンク情報格納部１１０の探索テーブルに格納する。

そして、車両別走行経路算出部１０９は、遷移先ノードＡ_ikが終了ノードＡ₁₁であるかどうか判断する（ステップＳ１３７）。このように、遷移先ノードＡ_ikが終了ノードＡ₁₁に到達した場合には、そこで探索を終了する。

上で述べたように、図１３の例で例えばノードＡ₅からノードＡ₂への（リンクＢ_5-2を通った）移動可能性Ｐ_5-2は以下のとおりである。
Ｐ_5-2＝ｂ_5-2／（ｂ_5-2＋ｂ_5-4＋ｂ_5-6＋ｂ_5-9）
このように移動可能性Ｐは、０以上１以下の値になる。そして属性値Ｑ_5-2は、１／Ｐ_5-2であるので、属性値Ｑ_5-2は必ず１以上の実数となる。（但しＰ_5-2が０の時Ｑ_5-2は∞となる。）従って、遷移先ノードにおける総合の評価値を表す（１）式の値は必ず増加する（または等しい値のままである）。ステップＳ１３７で示すような探索終了条件を用いれば、（１）式の値ができるだけ小さな値になる（留る）ようなノード（経路）を順次求めて行くことによって、ノードＡ₁からノードＡ₁₁迄の、（１）式が最小の値となるような経路を求めることができる。

多くの場合、そして少なくともこの例の場合、最初に実行する際にはステップＳ１３７の条件を満たすことはないので、遷移先ノードＡ_ikが終了ノードＡ₁₁ではないと判断され、車両別走行経路算出部１０９は、ｋを１インクリメントし（ステップＳ１３９）、（１）式によってｉ_k及びA_ikを決定し、例えば車両別走行リンク情報格納部１１０の探索テーブルに格納する（ステップＳ１４１）。そして、ステップＳ１３７に戻る。

このようにステップＳ１３７乃至Ｓ１４１をステップＳ１３７の条件を満たすようになるまで繰り返す。車両別走行リンク情報格納部１１０の探索テーブルは、例えば図２５に示すようなテーブルである。すなわち、ｋと、ｉ_kと、遷移先ノードＡ_ikと、遷移先ノードＡ_ikに到達する直前のノード（探索元のノード）Ｍ_ikとが登録されるようになっている。

ここでは図１３と同じ道路ネットワークを今回の探索を説明するために図２４に示す。図２４においてノード付近に示された括弧付きの数字は、図２５の探索テーブルのｋの値と一致している。ｋ＝１の場合には、上で述べたように、ｉ_k＝１でＡ_ik＝Ａ₁となる（図２５の第１行）。ｋ＝２となると、（新たな探索の起点となり得る）探索元ノードは、探索テーブルにおける遷移先ノードＡ_ikの列に既に登録されているノードＡ₁であり（この場合、既に登録されているのはＡ₁のみである）、このノードから（１）式によって得られる。すなわち、Ｆ(1)＝１と遷移の属性値Ｑ（「遷移に対応するリンク」の属性値Ｑ）との積が最も小さくなるようなノードを探索する。ｋ＝２の段階では、遷移先の候補となるのはＡ₂とＡ₄であるが、ここではＡ₂の方がその遷移の属性値Ｑが小さいので採用され、ｉ₂＝２、Ａ_i2＝Ａ₂と特定され、図２５の探索テーブルの２行目に登録される。なお、Ｍ_i2は探索元ノードＡ₁である。また、Ｆ(2)については、Ｆ(2)＝Ｆ(1)＊Ｑ_1-2である。Ｆ(4)についてはこの段階ではＦ(4)＝Ｆ(1)＊Ｑ_1-4である。Ｆ(2)及びＦ(4)の値については以下の処理で用いるので保持しておく。また、（図２５の探索テーブルに（少なくともこの段階で）登録されていない）Ａ₄については、Ａ₄が遷移先候補として取上げられたということ（事実）、及びＡ₄の探索元が（この段階で）Ａ₁であることを、以下の処理のための情報として、保持しておく。

ｋ＝３となると、（新たな探索の起点となり得る）探索元ノードは、ノードＡ₁及びノードＡ₂となる。これらのノードから（１）式を用いて次の遷移先ノードを探索する。すなわち、Ｆ(1)＝１と遷移の属性値Ｑとの積及びＦ(2)と遷移の属性値Ｑとの積のうち値が最も小さくなるようなノードを探索する。ｋ＝３の段階では、遷移先ノードの候補は、Ａ₃、Ａ₄、Ａ₅である。そうすると、Ｆ(4)、Ｆ(5)＝Ｆ(2)＊Ｑ_2-5、Ｆ(3)＝Ｆ(2)＊Ｑ_2-3の三者を比較することになるが、（この例では）Ｆ(4)が最小であるとして、ノードＡ₄が選択される。（Ｆ(5)、Ｆ(3)は、ここで新たに算出するが、Ｆ(4)はｋ＝２の場合迄の処理で算出済みのものを用いる。）従って、探索テーブルの３行目には、ｉ_k＝４、Ａ_ik＝Ａ₄、Ｍ_ik＝Ａ₁が登録される。Ｆ(4)、Ｆ(5)、Ｆ(3)の値については保持しておく。また、Ａ₃、Ａ₅については、Ａ₃、Ａ₅が遷移先候補として取上げられたということ、及びＡ₃、Ａ₅の探索元が（この段階で）Ａ₂であることを、以下の処理のための情報として保持しておく。

ｋ＝４となると、（新たな探索の起点となり得る）探索元ノードは、ノードＡ₂及びノードＡ₄となる。ノードＡ₁は全ての可能な遷移先ノードについて探索テーブルのＡ_ikの列に登録されてしまったので（新たな探索の起点となり得る）探索元ノードから外れる。これらのノードから（１）式によって得られるノード、すなわち、Ｆ(2)と遷移の属性値Ｑとの積及びＦ(4)と遷移の属性値Ｑとの積のうち値が最も小さくなるようなノードを探索する。ｋ＝４の段階では、遷移先ノードの候補は、Ａ₃、Ａ₅、Ａ₈である。そうすると、ノードＡ₂経由のＦ(5)（＝Ｆ(2)＊Ｑ_2-5）、ノードＡ₄経由のＦ(5)＝Ｆ(4)＊Ｑ_4-5、Ｆ(3)、Ｆ(8)＝Ｆ(4)＊Ｑ_4-8とを比較して、ノードＡ₂経由のＦ(5)が最小であるとして、ノードＡ₅が選択される。（「Ａ₄経由のＦ(5)」、Ｆ(8)は、ここで新たに算出するが、「Ａ₂経由のＦ(5)」、Ｆ(3)は、ｋ＝３の場合迄の処理で算出済みのものを用いる。）従って、探索テーブルの４行目には、ｉ_k＝５、Ａ_ik＝Ａ₅、Ｍ_ik＝Ａ₂が登録される。Ｆ(3)、Ｆ(4)、ノードＡ₂経由のＦ(5)、Ｆ(8)の値については保持しておく。（Ｆ(5)については、このＡ₂経由の値が、この段階で（更新を最大に施した）最新のものであると考える。）

ｋ＝５となると、（新たな探索の起点となり得る）探索元ノードは、ノードＡ₂、ノードＡ₄及びノードＡ₅となる。これらのノードから（１）式を用いて次の遷移先ノードを探索する。すなわち、Ｆ(2)と遷移の属性値Ｑとの積、Ｆ(4)と遷移の属性値Ｑとの積及びＦ(5)と遷移の属性値Ｑとの積のうち値が最も小さくなるようなノードを探索する。ｋ＝５の段階では、遷移先ノードの候補は、Ａ₃、Ａ₆、Ａ₈、Ａ₉である。そうすると、Ｆ(3)、Ｆ(6)＝Ｆ(5)＊Ｑ_5-6、Ｆ(9)＝Ｆ(5)＊Ｑ_5-9、Ｆ(8)とを比較することになるが、ノードＡ₂経由のＦ(3)が最小であるとして、ノードＡ₃が選択される。（Ｆ(6)、Ｆ(9)は、ここで新たに算出するが、Ｆ(3)、Ｆ(8)は、ｋ＝４の場合迄の処理で算出済みのものを用いる。）従って、探索テーブルの５行目には、ｉ_k＝３、Ａ_ik＝Ａ₃、Ｍ_ik＝Ａ₂が登録される。Ｆ(3)、ノードＡ₂経由のＦ(5)、ノードＡ₅経由のＦ(6)、Ｆ(8)、Ｆ(9)の値については保持しておく。また、Ａ₆、Ａ₉については、Ａ₆、Ａ₉が遷移先候補として取上げられたということ、及びＡ₆、Ａ₉の探索元が（この段階で）Ａ₅であることを以下の処理のための情報として保持しておく。

ｋ＝６となると、（新たな探索の起点となり得る）探索元ノードは、ノードＡ₄、ノードＡ₅、ノードＡ₃となる。ノードＡ₂は全ての可能な遷移先ノードについて探索テーブルのＡ_ikの列に登録されてしまったので探索元ノードから外れる。これらのノードから（１）式を用いて次の遷移先ノードを探索する。すなわち、Ｆ(4)と遷移の属性値Ｑとの積、Ｆ(5)と遷移の属性値Ｑの積及びＦ(3)と遷移の属性値Ｑの積のうち値が最も小さくなるようなノードを探索する。ｋ＝６の段階では、遷移先ノードの候補は、Ａ₇、Ａ₆、Ａ₈、Ａ₉である。そうすると、Ｆ(7)＝Ｆ(3)＊Ｑ_3-7、Ｆ(6)、Ｆ(9)、Ｆ(8)とを比較して、ノードＡ₅経由のＦ(9)が最小であるとして、ノードＡ₉が選択される。Ｆ(7)は、ここで新たに算出するが、Ｆ(6)、Ｆ(9)、Ｆ(8)は、ｋ＝５の場合迄の処理で算出済みのものを用いる。従って、探索テーブルの６行目には、ｉ_k＝９、Ａ_ik＝Ａ₉、Ｍ_ik＝Ａ₅が登録される。ノードＡ₅経由のＦ(6)、Ｆ(7)、ノードＡ₄経由のＦ(8)、ノードＡ₅経由のＦ(9)の値については保持しておく。また、Ａ₇については、Ａ₇が遷移先候補として取上げられたということ、及びＡ₇の探索元が（この段階で）Ａ₃であることを、以下の処理のための情報として、保持しておく。

ｋ＝７となると、（新たな探索の起点となり得る）探索元ノードは、ノードＡ₃、ノードＡ₄、ノードＡ₅、ノードＡ₉となる。これらのノードから（１）式を用いて次の遷移先ノードを探索する。すなわち、Ｆ(3)と遷移の属性値Ｑとの積、Ｆ(4)と遷移の属性値Ｑとの積、Ｆ(5)と遷移の属性値Ｑの積及びＦ(9)と遷移の属性値Ｑの積のうち値が最も小さくなるようなノードを探索する。ｋ＝７の段階では、遷移先ノードの候補は、Ａ₇、Ａ₆、ノードＡ₄経由のＡ₈、ノードＡ₉経由のＡ₈、ノードＡ₉経由のＡ₄、Ａ₁₀である。そうすると、Ｆ(7)、Ｆ(6)、Ｆ(10)＝Ｆ(9)＊Ｑ_9-10、Ｆ(8)（＝Ｆ(4)＊Ｑ_4-8）と、Ｆ(8)＝Ｆ(9)＊Ｑ_9-8を比較して、ノードＡ₉経由のＦ(10)が最小であるとして、ノードＡ₁₀が選択される。（Ｆ(10)、「Ａ₉経由のＦ(8)」は、ここで新たに算出するが、Ｆ(7)、Ｆ(6)、「Ａ₄経由のＦ(8)」は、ｋ＝６の場合迄の処理で算出済みのものを用いる。）従って、探索テーブルの７行目には、ｉ_k＝１０、Ａ_ik＝Ａ₁₀、Ｍ_ik＝Ａ₉が登録される。ノードＡ₅経由のＦ(6)、ノードＡ₄経由のＦ(8)、ノードＡ₉経由のＦ(8)、ノードＡ₉経由のＦ(4)、Ｆ(7)、Ｆ(10)の値については保持しておく。また、Ａ₁₀については、Ａ₁₀が遷移先候補として取上げられたということ、及びＡ₁₀の探索元が（この段階で）Ａ₉であることを、以下の処理のための情報として、保持しておく。

ｋ＝８となると、（新たな探索の起点となり得る）探索元ノードは、ノードＡ₃、ノードＡ₄、ノードＡ₅、ノードＡ₁₀、ノードＡ₉となる。これらのノードから（１）式を用いて次の遷移先ノードを探索する。すなわち、Ｆ(3)と遷移の属性値Ｑとの積、Ｆ(4)と遷移の属性値Ｑとの積、Ｆ(5)と遷移の属性値Ｑとの積、Ｆ(9)と遷移の属性値Ｑの積及びＦ(10)と遷移の属性値Ｑの積のうち値が最も小さくなるようなノードを探索する。ｋ＝８の段階では、遷移先ノードの候補は、Ａ₇、ノードＡ₅経由のＡ₆、ノードＡ₄経由のＡ₈、ノードＡ₉経由のＡ₈、ノードＡ₁₀経由のノードＡ₆、Ａ₁₁である。そうすると、Ｆ(7)、ノードＡ₅経由のＦ(6)（＝Ｆ(5)＊Ｑ_5-6）、ノードＡ₁₀経由のＦ(6)＝Ｆ(10)＊Ｑ_10-6、Ｆ(11)＝Ｆ(10)＊Ｑ_10-11、ノードＡ₄経由のＦ(8)、ノードＡ₉経由のＦ(4)、ノードＡ₉経由のＦ(8)を比較して、ノードＡ₉経由のＦ(8)が最小であるとして、ノードＡ₈が選択される。（「Ａ₁₀経由のＦ(6)」、Ｆ(11)は、ここで新たに算出するが、Ｆ(7)、「Ａ₅経由のＦ(6)」、「Ａ₄経由のＦ(8)」、「Ａ₉経由のＦ(8)」は、ｋ＝７の場合迄の処理で算出済みのものを用いる。）従って、探索テーブルの８行目には、ｉ_k＝８、Ａ_ik＝Ａ₈、Ｍ_ik＝Ａ₉が登録される。ノードＡ₅経由のＦ(6)、ノードＡ₄経由のＦ(8)、ノードＡ₉経由のＦ(8)、Ｆ(7)、ノードＡ₉経由のＦ(4)、ノードＡ₁₀経由のＦ(6)、Ｆ(11)の値については保持しておく。また、Ａ₁₁については、Ａ₁₁が遷移先候補として取上げられたということ、及びＡ₁₁の探索元が（この段階で）Ａ₁₀であることを、以下の処理のための情報として、保持しておく。

ｋ＝９となると、（新たな探索の起点となり得る）探索元ノードは、ノードＡ₃、ノードＡ₅、ノードＡ₁₀となる。これらのノードから（１）式を用いて次の遷移先ノードを探索する。すなわち、Ｆ(3)と遷移の属性値Ｑとの積、Ｆ(4)と遷移の属性値Ｑとの積、Ｆ(5)と遷移の属性値Ｑとの積、Ｆ(9)と遷移の属性値Ｑの積、Ｆ(8)と遷移の属性値Ｑの積及びＦ(10)と遷移の属性値Ｑの積のうち値が最も小さくなるようなノードを探索する。ｋ＝９の段階では、遷移先ノードの候補は、Ａ₇、ノードＡ₁₀経由又はノードＡ₅経由のＡ₆、ノードＡ₄経由のＡ₈、ノードＡ₉経由又はノードＡ₈経由のＡ₄、Ａ₁₁である。そうすると、Ｆ(7)、ノードＡ₅経由のＦ(6)、ノードＡ₁₀経由のＦ(6)、Ｆ(11)、Ｆ(8)と、ノードＡ₉経由のＦ(4)、ノードＡ₈経由のＦ(4)＝Ｆ(8)＊Ｑ_8-4を比較して、ノードＡ₃経由のＦ(7)が最小であるとして、ノードＡ₇が選択される。「Ａ₈経由のＦ(4)」は、ここで新たに算出するが、Ｆ(7)、「Ａ₅経由のＦ(6)」、「Ａ₁₀経由のＦ(6)」、Ｆ(11)、Ｆ(8)、「Ａ₉経由のＦ(4)」は、ｋ＝８の場合迄の処理で算出済みのものを用いる。従って、探索テーブルの９行目には、ｉ_k＝７、Ａ_ik＝Ａ₇、Ｍ_ik＝Ａ₃が登録される。ノードＡ₅経由のＦ(6)、ノードＡ₁₀経由のＦ(6)、ノードＡ₄経由のＦ(8)、ノードＡ₈経由のＦ(4)、ノードＡ₉経由のＦ(4)、Ｆ(7)、ノードＡ₁₀経由のＦ(11)の値については保持しておく。

ｋ＝１０となると、（新たな探索の起点となり得る）探索元ノードは、ノードＡ₄、ノードＡ₅、ノードＡ₁₀、ノードＡ₉、ノードＡ₈、Ａ₇となる。ノードＡ₃については、遷移先ノードが全てＡ_ikに登録されたので探索元ノードから外れる。これらのノードから（１）式を用いて次の遷移先ノードを探索する。すなわち、Ｆ(4)と遷移の属性値Ｑとの積、Ｆ(5)と遷移の属性値Ｑとの積、Ｆ(9)と遷移の属性値Ｑの積、Ｆ(8)と遷移の属性値Ｑの積、Ｆ(10)と遷移の属性値Ｑの積及びＦ(7)と遷移の属性値Ｑとの積のうち値が最も小さくなるようなノードを探索する。ｋ＝１０の段階では、遷移先ノードの候補は、ノードＡ₁₀経由、ノードＡ₇経由又はノードＡ₅経由のＡ₆、ノードＡ₄経由のＡ₈、ノードＡ₉経由又はノードＡ₈経由のＡ₄、ノードＡ₇経由又はノードＡ₁₀経由のＡ₁₁である。そうすると、ノードＡ₅経由のＦ(6)（＝Ｆ(5)＊Ｑ_5-6）、ノードＡ₇経由のＦ(6)＝Ｆ(7)＊Ｑ_7-6、ノードＡ₁₀経由のＦ(6)（＝Ｆ(10)＊Ｑ_10-6）、ノードＡ₁₀経由のＦ(11)（＝Ｆ(10)＊Ｑ_10-11）、ノードＡ₄経由のＦ(8)、ノードＡ₉経由のＦ(4)、ノードＡ₈経由のＦ(4)、ノードＡ₇経由のＦ(11)＝Ｆ(7)＊Ｑ_7-11を比較して、ノードＡ₁₀経由のＦ(11)が最小であるとして、ノードＡ₁₁が選択される。「Ａ₇経由のＦ(6)」、「Ａ₇経由のＦ(11)」は、ここで新たに算出するが、「Ａ₅経由のＦ(6)」、「Ａ₁₀経由のＦ(6)」、「Ａ₁₀経由のＦ(11)」、「Ａ₄経由のＦ(8)」、「Ａ₉経由のＦ(4)」、「Ａ₈経由のＦ(4)」は、ｋ＝９の場合迄の処理で算出済みのものを用いる。従って、探索テーブルの１０行目には、ｉ_k＝１１、Ａ_ik＝Ａ₁₁、Ｍ_ik＝Ａ₁₀が登録される。

このようにｋ＝１０になると、Ａ_ik＝Ａ₁₁となってステップＳ１３７の条件を満たすことになる。ステップＳ１３７の条件を満たしたと判断されると、車両別走行経路算出部１０９は、探索テーブルにおいて、Ａ_ikの列のＡ₁₁から直前ノードＭ_ikを辿ってＡ₁までノード列を特定し、逆順でＡ₁からＡ₁₁まで並べ替えて目的の経路を特定する（ステップＳ１４３）。以下の処理では、リンク列が必要となるので、道路地図ネットワーク情報格納部１０５に格納されているデータに基づき、リンク列に変換する。そして元の処理に戻る。

図２５の探索テーブルの例では、１０行目のＭ_ik＝Ａ₁₀から、Ａ_ikの列にＡ₁₀が出現する行を探索すると、７行目であることが分かる。この７行目のＭ_ik＝Ａ₉から、Ａ_ikの列にＡ₉が出現する行を探索すると、６行目であることが分かる。この６行目のＭ_ik＝Ａ₅から、Ａ_ikの列にＡ₅が出現する行を探索すると、４行目であることが分かる。この４行目のＭ_ik＝Ａ₂から、Ａ_ikの列にＡ₂が出現する行を探索すると、２行目であることが分かる。この２行目のＭ_ik＝Ａ₁から、開始ノードまで辿ることができたことになる。従って、Ａ₁₁、Ａ₁₀、Ａ₉、Ａ₅、Ａ₂、Ａ₁というノード列から、Ａ₁、Ａ₂、Ａ₅、Ａ₉、Ａ₁₀、Ａ₁₁が求めるべき経路（図２４の太一点鎖線）である。

なお、ノードＡ₆については、遷移先ノードとして特定されることがなかった。これは、上で述べたように属性値Ｑの特性からしてＱ_6-11がどのような値であってもこのノードＡ₆を経由すると必ず（１）式の値は他の経路の場合より大きくなるためである。

このような処理を実施することによって、（１）式を用いて次の遷移先ノードを探索されるノード、すなわち、探索元ノードまでの累積属性値と、その探索元ノードから候補ノードまでの属性値Ｑとの積が最も小さくなるような候補ノードが遷移先ノードとして選択され、走行可能性が最も高い経路が特定されるようになる。

図２２の説明に戻って、車両別走行経路算出部１０９は、始点Ｃ₁からＡ₁までの経路と、Ａ₁₁から終点Ｃ₂までの経路とをステップＳ１２３における経路探索結果に連結して経路同定結果を、車両別走行リンク情報格納部１１０に格納する（ステップＳ１２５）。

以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、図１に示したプローブ道路交通情報システム１００の機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成と一致しない場合もある。

さらに、処理フローについても処理結果が変わらない限りにおいて処理順番を入れ替えたり、並列に実行したりするようにしても良い。

さらに、上で述べた機能を全て１台のコンピュータで実施しなければならないわけではなく、複数台のコンピュータで実現するようにしても良い。

なお、上で述べたプローブ道路交通情報システム１００は、コンピュータ装置であって、図２６に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

以上本実施の形態をまとめると以下のようになる。

このように過去の走行実績から算出される各リンクの正規化走行頻度に基づき、各リンクについて車両走行の蓋然性が分かるようになるので、２地点間で最も蓋然性が高いリンクの組み合わせである走行経路が特定できる。すなわち、走行中の車両で計測される走行位置を離散的にしか得られない場合であっても、当該計測された走行位置間の過去の走行経路を同定することができる。

また、本車両走行位置データ処理方法は、２つの車両走行位置データ・レコードで特定される２地点間の走行時間を、車両別走行リンク情報格納部に格納されている走行経路に含まれる各経路上リンクに、道路地図ネットワーク情報格納部に格納されている経路上リンクの長さデータ（又は長さデータを平均速度データで除した値）を基に振り分け、経路上リンクの識別子に対応付けて振り分けられた走行時間を時間推定結果格納部に格納するステップをさらに含むようにしても良い。同定された走行経路に含まれる各経路上リンクについて、特定の時間における所要走行時間を得ることができるようになる。これにより例えば渋滞の発生などを認識することができるようになる。

さらに、本車両走行位置データ処理方法は、時間推定結果格納部に格納されている経路上リンクの識別子毎に、対応する走行時間の平均値を算出し、時間推定結果格納部に格納するステップをさらに含むようにしても良い。このように各経路上リンクについて、所要走行時間の平均値を算出することにより、各道路について走行状態の概要を把握することができるようになる。

また、移動元ノードから複数の移動先候補ノードへの候補リンクの各々について、候補リンクの正規化走行頻度の値の総和に対する当該候補リンクの正規化走行頻度の値の比率を当該候補リンクが採用される可能性を表す評価値とする場合もある。このような場合には、上で述べた経路推定ステップにおいて、２地点のうちの始点に最も近いノードである始点ノードから２地点のうち終点に最も近いノードである終点ノードまで、移動元ノードと複数の移動先候補ノードとの全ての組み合わせについて順次評価値を算出して、当該評価値を各候補経路に沿って乗算し、終点ノードに達した候補経路のうち、評価値の総乗算値が最大となる候補経路を特定するようにしてもよい。最短経路探索のダイクストラ法などとは異なり、始点ノードから終点ノードへ候補リンクを辿る際に、正規化走行頻度から得られ且つ候補リンクが採用される可能性（確率とも呼ぶ）を乗算することによって、より採用される可能性の高い候補リンク群を含む走行経路を特定することができるようになる。

さらに、移動元ノードから複数の移動先候補ノードへの候補リンクの各々について、当該候補リンクの正規化走行頻度の値に対する全ての候補リンクの正規化走行頻度の値の和の比率を当該候補リンクの評価値とする場合もある。このような場合には、上で述べた経路推定ステップにおいて、２地点のうちの始点に最も近いノードである始点ノードから２地点のうち終点に最も近いノードである終点ノードまで、移動元ノードと複数の移動先候補ノードとの全ての組み合わせについて順次評価値を算出して、当該評価値を各候補経路に沿って乗算し、終点ノードに達した候補経路のうち、評価値の総乗算値が最小となる候補経路を特定するようにしてもよい。このように、上で述べた候補リンクが採用される可能性を表す評価値の逆数で走行経路を特定することもできるようになる。

また、移動元ノードから複数の移動先候補ノードへの候補リンクの各々について、候補リンクの正規化走行頻度の値と当該候補リンクの平均走行速度との積の総和に対する当該候補リンクの正規化走行頻度の値と当該候補リンクの平均走行速度との積の比率を当該候補リンクが採用される可能性を表す評価値とする場合もある。さらに、移動元ノードから複数の移動先候補ノードへの候補リンクの各々について、当該候補リンクの正規化走行頻度の値と当該候補リンクの平均走行速度との積に対する候補リンクの正規化走行頻度の値と当該候補リンクの平均走行速度との積の総和の比率を当該候補リンクの評価値として規定する場合もある。このように、各リンクについて平均走行速度にばらつきがある場合には、このような評価値を採用することによって、平均走行速度の高低を評価値に適切に反映させることができるようになる。

なお、上で述べたような処理をハードウエアに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、コンピュータのメモリ等の記憶装置に一時保管される。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
計測時刻と車両位置とを含む車両走行位置データ・レコードを格納する走行位置情報格納部から、前記計測時刻と前記車両位置との少なくともいずれかに関連する条件を満たす車両走行位置データ・レコードを読み出すステップと、
読み出された前記車両走行位置データ・レコードの各々について、複数のノードと当該ノード間を接続する複数のリンクとで表される道路ネットワークにおける前記ノード及びリンクの位置データ及び前記リンクの長さデータを格納する道路地図ネットワーク情報格納部に格納されている前記複数のリンクのうち前記車両走行位置データ・レコードの前記車両位置に対して所定の条件を満たす１つのリンクを特定し、当該リンクについての頻度カウンタの値をインクリメントするステップと、
前記複数のリンクの各々について、前記頻度カウンタの値を前記道路地図ネットワーク情報格納部に格納されている当該リンクの長さで除することによって、正規化走行頻度の値を算出し、正規化走行頻度データ格納部に格納するステップと、
前記正規化走行頻度データ格納部に格納されている各前記リンクの前記正規化走行頻度の値に基づき、前記走行位置情報格納部に格納されている、経路同定対象車両及び時間についての２つの前記車両走行位置データ・レコードで特定される２地点間の当該経路同定対象車両の走行経路を推定し、推定結果を車両別走行リンク情報格納部に格納する経路推定ステップと、
を含み、コンピュータに実行される車両走行位置データ処理方法。（１、図４）

（付記２）
２つの前記車両走行位置データ・レコードで特定される２地点間の走行時間を、前記車両別走行リンク情報格納部に格納されている前記走行経路に含まれる各経路上リンクに、前記道路地図ネットワーク情報格納部に格納されている前記経路上リンクの長さデータ（又は長さデータを平均速度データで除した値）を基に振り分け、前記経路上リンクの識別子に対応付けて振り分けられた走行時間を時間推定結果格納部に格納するステップ
をさらに含む付記１記載の車両走行位置データ処理方法。（２，図１６）

（付記３）
前記時間推定結果格納部に格納されている前記経路上リンクの識別子毎に、対応する前記走行時間の平均値を算出し、前記時間推定結果格納部に格納するステップ、
をさらに含む付記２記載の車両走行位置データ処理方法。（３，図１８）

（付記４）
移動元ノードから複数の移動先候補ノードへの候補リンクの各々について、前記候補リンクの前記正規化走行頻度の値の総和に対する当該候補リンクの前記正規化走行頻度の値の比率を当該候補リンクが採用される可能性を表す評価値とし、
前記経路推定ステップにおいて、
前記２地点のうちの始点に最も近いノードである始点ノードから前記２地点のうち終点に最も近いノードである終点ノードまで、前記移動元ノードと前記複数の移動先候補ノードとの全ての組み合わせについて順次前記評価値を算出して、当該評価値を各候補経路に沿って乗算し、
前記終点ノードに達した前記候補経路のうち、前記評価値の総乗算値が最大となる候補経路を特定する
付記１乃至３のいずれか１つ記載の車両走行位置データ処理方法。（４）

（付記５）
移動元ノードから複数の移動先候補ノードへの候補リンクの各々について、当該候補リンクの前記正規化走行頻度の値に対する全ての前記候補リンクの前記正規化走行頻度の値の和の比率を当該候補リンクの評価値とし、
前記経路推定ステップにおいて、
前記２地点のうちの始点に最も近いノードである始点ノードから前記２地点のうち終点に最も近いノードである終点ノードまで、前記移動元ノードと前記複数の移動先候補ノードとの全ての組み合わせについて順次前記評価値を算出して、当該評価値を各候補経路に沿って乗算し、
前記終点ノードに達した前記候補経路のうち、前記評価値の総乗算値が最小となる候補経路を特定する
付記１乃至３のいずれか１つ記載の車両走行位置データ処理方法。（５）

（付記６）
移動元ノードから複数の移動先候補ノードへの候補リンクの各々について、前記候補リンクの前記正規化走行頻度の値と当該候補リンクの平均走行速度との積の総和に対する当該候補リンクの前記正規化走行頻度の値と当該候補リンクの平均走行速度との積の比率を当該候補リンクが採用される可能性を表す評価値とし、
前記経路推定ステップにおいて、
前記２地点のうちの始点に最も近いノードである始点ノードから前記２地点のうち終点に最も近いノードである終点ノードまで、前記移動元ノードと前記複数の移動先候補ノードとの全ての組み合わせについて順次前記評価値を算出して、当該評価値を各候補経路に沿って乗算し、
前記終点ノードに達した前記候補経路のうち、前記評価値の総乗算値が最大となる候補経路を特定する
付記１乃至３のいずれか１つ記載の車両走行位置データ処理方法。（６）

（付記７）
移動元ノードから複数の移動先候補ノードへの候補リンクの各々について、当該候補リンクの前記正規化走行頻度の値と当該候補リンクの平均走行速度との積に対する前記候補リンクの前記正規化走行頻度の値と当該候補リンクの平均走行速度との積の総和の比率を当該候補リンクの評価値とし、
前記経路推定ステップにおいて、
前記２地点のうちの始点に最も近いノードである始点ノードから前記２地点のうち終点に最も近いノードである終点ノードまで、前記移動元ノードと前記複数の移動先候補ノードとの全ての組み合わせについて順次前記評価値を算出して、当該評価値を各候補経路に沿って乗算し、
前記終点ノードに達した前記候補経路のうち、前記評価値の総乗算値が最小となる候補経路を特定する
付記１乃至３のいずれか１つ記載の車両走行位置データ処理方法。（７）

（付記８）
付記１乃至７のいずれか１つ記載の車両走行データ処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。（８）

（付記９）
計測時刻と車両位置とを含む車両走行位置データ・レコードを格納する走行位置情報格納部から、前記計測時刻と前記車両位置との少なくともいずれかに関連する条件を満たす車両走行位置データ・レコードを読み出す手段と、
読み出された前記車両走行位置データ・レコードの各々について、複数のノードと当該ノード間を接続する複数のリンクとで表される道路ネットワークにおける前記ノード及びリンクの位置データ及び前記リンクの長さデータを格納する道路地図ネットワーク情報格納部に格納されている前記複数のリンクのうち前記車両走行位置データ・レコードの前記車両位置に対して所定の条件を満たす１つのリンクを特定し、当該リンクについての頻度カウンタの値をインクリメントする手段と、
前記複数のリンクの各々について、前記頻度カウンタの値を前記道路地図ネットワーク情報格納部に格納されている当該リンクの長さで除することによって、正規化走行頻度の値を算出し、正規化走行頻度データ格納部に格納する手段と、
前記正規化走行頻度データ格納部に格納されている各前記リンクの前記正規化走行頻度の値に基づき、前記走行位置情報格納部に格納されている、経路同定対象車両及び時間についての２つの前記車両走行位置データ・レコードで特定される２地点間の当該経路同定対象車両の走行経路を推定し、推定結果を車両別走行リンク情報格納部に格納する経路推定手段と、
を有する車両走行位置データ処理装置。（９）

１０１プローブ車両位置収集部１０２走行位置情報格納部
１０３道路リンク別走行頻度算出部１０４道路リンク別走行頻度情報格納部
１０５道路地図ネットワーク情報格納部１０６正規化走行頻度算出部
１０７正規化走行頻度情報格納部１０８入力部
１０９車両別走行経路算出部１１０車両別走行リンク情報格納部
１１１道路リンク別平均走行時間算出部１１２道路交通情報ＤＢ
１１３出力部

Claims

計測時刻と車両位置とを含む車両走行位置データ・レコードを格納する走行位置情報格納部から、前記計測時刻と前記車両位置との少なくともいずれかに関連する条件を満たす車両走行位置データ・レコードを読み出すステップと、
読み出された前記車両走行位置データ・レコードの各々について、複数のノードと当該ノード間を接続する複数のリンクとで表される道路ネットワークにおける前記ノード及びリンクの位置データ及び前記リンクの長さデータを格納する道路地図ネットワーク情報格納部に格納されている前記複数のリンクのうち前記車両走行位置データ・レコードの前記車両位置に対して所定の条件を満たす１つのリンクを特定し、当該リンクについての頻度カウンタの値をインクリメントするステップと、
前記複数のリンクの各々について、前記頻度カウンタの値を前記道路地図ネットワーク情報格納部に格納されている当該リンクの長さで除することによって、正規化走行頻度の値を算出し、正規化走行頻度データ格納部に格納するステップと、
前記正規化走行頻度データ格納部に格納されている各前記リンクの前記正規化走行頻度の値に基づき、前記走行位置情報格納部に格納されている、経路同定対象車両及び時間についての２つの前記車両走行位置データ・レコードで特定される２地点間の当該経路同定対象車両の走行経路を推定し、推定結果を車両別走行リンク情報格納部に格納する経路推定ステップと、
を含み、コンピュータに実行される車両走行位置データ処理方法。
２つの前記車両走行位置データ・レコードで特定される２地点間の走行時間を、前記車両別走行リンク情報格納部に格納されている前記走行経路に含まれる各経路上リンクに、前記道路地図ネットワーク情報格納部に格納されている前記経路上リンクの長さデータ（又はリンクの長さデータを平均速度データで除した値）を基に振り分け、前記経路上リンクの識別子に対応付けて振り分けられた走行時間を時間推定結果格納部に格納するステップ
をさらに含む請求項１記載の車両走行位置データ処理方法。
前記時間推定結果格納部に格納されている前記経路上リンクの識別子毎に、対応する前記走行時間の平均値を算出し、前記時間推定結果格納部に格納するステップ、
をさらに含む請求項２記載の車両走行位置データ処理方法。
移動元ノードから複数の移動先候補ノードへの候補リンクの各々について、前記候補リンクの前記正規化走行頻度の値の総和に対する当該候補リンクの前記正規化走行頻度の値の比率を当該候補リンクが採用される可能性を表す評価値とし、
前記経路推定ステップにおいて、
前記２地点のうちの始点に最も近いノードである始点ノードから前記２地点のうち終点に最も近いノードである終点ノードまで、前記移動元ノードと前記複数の移動先候補ノードとの全ての組み合わせについて順次前記評価値を算出して、当該評価値を各候補経路に沿って乗算し、
前記終点ノードに達した前記候補経路のうち、前記評価値の総乗算値が最大となる候補経路を特定する
請求項１乃至３のいずれか１つ記載の車両走行位置データ処理方法。
移動元ノードから複数の移動先候補ノードへの候補リンクの各々について、当該候補リンクの前記正規化走行頻度の値に対する全ての前記候補リンクの前記正規化走行頻度の値の和の比率を当該候補リンクの評価値とし、
前記経路推定ステップにおいて、
前記２地点のうちの始点に最も近いノードである始点ノードから前記２地点のうち終点に最も近いノードである終点ノードまで、前記移動元ノードと前記複数の移動先候補ノードとの全ての組み合わせについて順次前記評価値を算出して、当該評価値を各候補経路に沿って乗算し、
前記終点ノードに達した前記候補経路のうち、前記評価値の総乗算値が最小となる候補経路を特定する
請求項１乃至３のいずれか１つ記載の車両走行位置データ処理方法。
移動元ノードから複数の移動先候補ノードへの候補リンクの各々について、前記候補リンクの前記正規化走行頻度の値と当該候補リンクの平均走行速度との積の総和に対する当該候補リンクの前記正規化走行頻度の値と当該候補リンクの平均走行速度との積の比率を当該候補リンクが採用される可能性を表す評価値とし、
前記経路推定ステップにおいて、
前記２地点のうちの始点に最も近いノードである始点ノードから前記２地点のうち終点に最も近いノードである終点ノードまで、前記移動元ノードと前記複数の移動先候補ノードとの全ての組み合わせについて順次前記評価値を算出して、当該評価値を各候補経路に沿って乗算し、
前記終点ノードに達した前記候補経路のうち、前記評価値の総乗算値が最大となる候補経路を特定する
請求項１乃至３のいずれか１つ記載の車両走行位置データ処理方法。
移動元ノードから複数の移動先候補ノードへの候補リンクの各々について、当該候補リンクの前記正規化走行頻度の値と当該候補リンクの平均走行速度との積に対する前記候補リンクの前記正規化走行頻度の値と当該候補リンクの平均走行速度との積の総和の比率を当該候補リンクの評価値とし、
前記経路推定ステップにおいて、
前記２地点のうちの始点に最も近いノードである始点ノードから前記２地点のうち終点に最も近いノードである終点ノードまで、前記移動元ノードと前記複数の移動先候補ノードとの全ての組み合わせについて順次前記評価値を算出して、当該評価値を各候補経路に沿って乗算し、
前記終点ノードに達した前記候補経路のうち、前記評価値の総乗算値が最小となる候補経路を特定する
請求項１乃至３のいずれか１つ記載の車両走行位置データ処理方法。
請求項１乃至７のいずれか１つ記載の車両走行データ処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
計測時刻と車両位置とを含む車両走行位置データ・レコードを格納する走行位置情報格納部から、前記計測時刻と前記車両位置との少なくともいずれかに関連する条件を満たす車両走行位置データ・レコードを読み出す手段と、
読み出された前記車両走行位置データ・レコードの各々について、複数のノードと当該ノード間を接続する複数のリンクとで表される道路ネットワークにおける前記ノード及びリンクの位置データ及び前記リンクの長さデータを格納する道路地図ネットワーク情報格納部に格納されている前記複数のリンクのうち前記車両走行位置データ・レコードの前記車両位置に対して所定の条件を満たす１つのリンクを特定し、当該リンクについての頻度カウンタの値をインクリメントする手段と、
前記複数のリンクの各々について、前記頻度カウンタの値を前記道路地図ネットワーク情報格納部に格納されている当該リンクの長さで除することによって、正規化走行頻度の値を算出し、正規化走行頻度データ格納部に格納する手段と、
前記正規化走行頻度データ格納部に格納されている各前記リンクの前記正規化走行頻度の値に基づき、前記走行位置情報格納部に格納されている、経路同定対象車両及び時間についての２つの前記車両走行位置データ・レコードで特定される２地点間の当該経路同定対象車両の走行経路を推定し、推定結果を車両別走行リンク情報格納部に格納する経路推定手段と、
を有する車両走行位置データ処理装置。