JP2015227852A - Information transmission device, information transmission method, and computer program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、交通情報を提供する技術に関する。 The present invention relates to a technology for providing traffic information.
従来、ユーザが位置している場所から目的地までの2地点間を結ぶ経路を案内するナビゲーションシステムが利用されている。このようなナビゲーションシステムでは、目的地までの経路を求める際に、様々な交通手段(例えば、徒歩、電車、バスなど)における経路の他に、様々な交通手段を利用した場合にかかる所要時間も求められる。
また、目的地までの経路付近で発生している事故や渋滞等を考慮して、一歩先の道路状況を予測して的確なナビゲーションを実現することができるナビゲーション装置も提案されている(例えば、特許文献1参照)。
Conventionally, a navigation system that guides a route connecting two points from a place where a user is located to a destination is used. In such a navigation system, when obtaining the route to the destination, in addition to the route in various transportation means (for example, walking, train, bus, etc.), the time required when using various transportation means is also required. Desired.
In addition, a navigation device that can realize accurate navigation by predicting road conditions one step ahead in consideration of accidents and traffic jams occurring near the route to the destination (for example, Patent Document 1).
しかしながら、従来の技術では、目的地までの経路付近で行われるイベント(例えば、スポーツ大会や祭りなど)による交通状況を考慮することができない。したがって、目的地までの経路付近で行われるイベントが発生した場合には、目的地までに生じる遅延時間を予測することができない。そのため、イベントにより生じる遅延時間を提示することができないという問題があった。 However, the conventional technology cannot take into account the traffic situation due to an event (for example, a sporting event or a festival) held near the route to the destination. Therefore, when an event that occurs near the route to the destination occurs, it is impossible to predict the delay time that occurs until the destination. Therefore, there is a problem that the delay time caused by the event cannot be presented.
上記事情に鑑み、本発明は、イベントにより生じる遅延時間を提示することができる技術の提供を目的としている。 In view of the above circumstances, an object of the present invention is to provide a technique capable of presenting a delay time caused by an event.
本発明の一態様は、ユーザの要求に応じて、前記ユーザに要求された出発地から目的地までの経路を検索する経路解析部と、検索された経路付近で行われる、目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのあるイベントにより想定される、前記目的地までに前記ユーザが利用する交通手段の遅延時間の情報を取得する予測遅延情報取得部と、前記経路の情報と、前記交通手段の遅延時間の情報とを前記ユーザの通信装置に送信する送信部と、を備える情報送信装置である。 According to one aspect of the present invention, in response to a user request, a route analysis unit that searches for a route from the departure point requested by the user to the destination, and arrival at the destination that is performed near the searched route A predicted delay information acquisition unit that acquires information on the delay time of the transportation means used by the user up to the destination, which is assumed by an event that may affect the time, the route information, and the transportation means And a transmission unit that transmits the delay time information to the communication device of the user.
本発明の一態様は、上記の情報送信装置であって、前記予測遅延情報取得部は、前記ユーザが、検索した経路を利用する当日に出発地から目的地までの経路付近で行われるイベントであり、かつ、イベントが行われる場所の付近をユーザが通過する時刻が、前記イベントの開催時間の所定の期間内であるイベントにより想定される、交通手段の遅延時間の情報を取得する。 One aspect of the present invention is the above-described information transmission device, wherein the prediction delay information acquisition unit is an event that is performed near a route from a departure place to a destination on the day when the user uses the searched route. There is obtained information on the delay time of the transportation means, which is assumed by an event in which the time when the user passes near the place where the event is held is within a predetermined period of the event holding time.
本発明の一態様は、上記の情報送信装置であって、前記ユーザが経路の検索を行う時点より前に行われたイベントである過去イベントにより実際に生じた各交通手段の遅延時間を表す実測遅延時間の情報を時間毎及び区間毎に取得する情報取得部と、取得された前記実測遅延時間の情報に基づいて、前記ユーザが経路の検索を行う時点より後に行われるイベントを表す未来イベントにより想定される遅延時間を、前記未来イベントが行われる場所にアクセス可能な各交通手段の所定の区間毎に算出する予測遅延時間算出部と、をさらに備え、前記予測遅延時間算出部は、未来イベントが新たに登録されると、前記過去イベントによる各交通手段の混み具合を表す指標である混雑度を参照し、前記未来イベントにより各交通手段で予測される混み具合を表す指標である予測混雑度と近い混雑度の過去イベントを選択し、選択した前記過去イベントによる実測遅延時間に基づいて前記未来イベントにより想定される遅延時間を各交通手段の区間毎に算出する。 One aspect of the present invention is the above-described information transmission device, in which an actual measurement representing a delay time of each means of transportation actually caused by a past event that is an event performed before the user searches for a route Based on an information acquisition unit that acquires delay time information for each time and section, and a future event that represents an event that is performed after the user searches for a route based on the acquired information on the measured delay time. A predicted delay time calculating unit that calculates an expected delay time for each predetermined section of each means of transportation accessible to the place where the future event is performed, and the predicted delay time calculating unit includes a future event Is newly registered, it refers to the degree of congestion, which is an index representing the degree of congestion of each transportation means due to the past event, and the congestion predicted by each transportation means by the future event. Select a past event with a degree of congestion close to the predicted congestion level, which is an index indicating the condition, and calculate the delay time assumed by the future event for each section of each transportation means based on the actually measured delay time by the selected past event To do.
本発明の一態様は、上記の情報送信装置であって、前記混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、前記予測混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の予測利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、前記交通手段の予測利用者数は、未来イベントの参加人数と単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数の割合とを乗算した値に、単位時間当たりの所定の区間における同時刻の平常時の交通手段の平均利用者数を加算することによって算出され、前記交通手段の利用者数の割合は、交通手段の交通容量を、全交通手段の総交通容量で除算することによって算出され、前記予測遅延時間算出部は、上述のように算出される前記予測混雑度と所定の値分の差がある混雑度に対応する過去イベントを所定の数分選択する。 One aspect of the present invention is the above-described information transmission device, wherein the congestion degree is obtained by dividing the number of transportation means users in a predetermined section per unit time by the traffic capacity of the transportation means per unit time. The predicted congestion degree is calculated by dividing the predicted number of users of the transportation means in a predetermined section per unit time by the traffic capacity of the transportation means per unit time, and the predicted usage of the transportation means The number of people is calculated by multiplying the number of participants in the future event by the ratio of the number of users of the transportation means in the predetermined section per unit time to the normal transportation means at the same time in the predetermined section per unit time. It is calculated by adding the average number of users, and the ratio of the number of users of the means of transportation is calculated by dividing the capacity of the means of transportation by the total capacity of all means of transportation. The predicted delay time calculation unit, wherein said selecting predicted congestion degree and the number of past events of predetermined corresponding to a predetermined a difference value fraction congestion minute calculated as described above.
本発明の一態様は、ユーザの要求に応じて、前記ユーザに要求された出発地から目的地までの経路を検索する経路解析ステップと、検索された経路付近で行われる、目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのあるイベントにより想定される、前記目的地までに前記ユーザが利用する交通手段の遅延時間の情報を取得する予測遅延情報取得ステップと、前記経路の情報と、前記交通手段の遅延時間の情報とを前記ユーザの通信装置に送信する送信ステップと、を有する情報送信方法である。 According to one aspect of the present invention, in response to a user request, a route analysis step of searching for a route from the departure place requested to the user to the destination, and arrival at the destination performed in the vicinity of the searched route Predicted delay information acquisition step for acquiring delay time information of the transportation means used by the user up to the destination assumed by an event that may affect the time, the route information, and the transportation means A transmission step of transmitting the delay time information to the user communication device.
本発明の一態様は、ユーザの要求に応じて、前記ユーザに要求された出発地から目的地までの経路を検索する経路解析ステップと、検索された経路付近で行われる、目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのあるイベントにより想定される、前記目的地までに前記ユーザが利用する交通手段の遅延時間の情報を取得する予測遅延情報取得ステップと、前記経路の情報と、前記交通手段の遅延時間の情報とを前記ユーザの通信装置に送信する送信ステップと、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。 According to one aspect of the present invention, in response to a user request, a route analysis step of searching for a route from the departure place requested to the user to the destination, and arrival at the destination performed in the vicinity of the searched route Predicted delay information acquisition step for acquiring delay time information of the transportation means used by the user up to the destination assumed by an event that may affect the time, the route information, and the transportation means A computer program for causing a computer to execute a transmission step of transmitting the delay time information to the user communication device.
本発明により、イベントにより生じる遅延時間を提示することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to present a delay time caused by an event.
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照しながら説明する。
図1は、本発明における情報表示システム100のシステム構成を示す図である。本発明の情報表示システム100は、通信装置10及び情報送信装置20を備える。通信装置10及び情報送信装置20は、ネットワーク30を介して通信可能に接続される。また、情報表示システム100には情報登録装置40が接続される。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing a system configuration of an
本発明における情報表示システム100の理解のため、まず以下の説明において使用する文言及び算出式を定義する。
利用者数とは、自家用車などのプライベート用の乗物や交通機関を利用する利用者の数を表す。交通機関は、例えば車、タクシー、電車、バスなどである。なお、以下の説明では、プライベート用の乗物や交通機関を総称して交通手段と称する。なお、交通手段には、徒歩も含まれる。
交通容量とは、各交通手段により単位時間あたり(例えば、1時間当たり)に利用者を運ぶことが可能な上限値を表す。なお、徒歩の場合には、単位時間あたり(例えば、1時間当たり)に、ある交差点からある交差点までの区間を利用者が通過することが可能な上限値を表す。
In order to understand the
The number of users represents the number of users who use private vehicles such as private cars and transportation. The transportation is, for example, a car, a taxi, a train, or a bus. In the following description, private vehicles and transportation are collectively referred to as transportation means. The transportation includes walking.
The traffic capacity represents an upper limit value that can carry a user per unit time (for example, per hour) by each means of transportation. In the case of walking, it represents an upper limit value that allows a user to pass through a section from a certain intersection to a certain intersection per unit time (for example, per hour).
混雑度とは、各交通手段の混み具合を表す指標である。混雑度の値が高いほど、該当する交通手段が混雑している(交通容量の上限値に近い)ことを表す。
実測遅延時間とは、予め決められた時刻に対して遅れた時間を表す。例えば、交通機関における実測遅延時間は、時刻表に示された特定の場所の到着時刻(以下、「定時時刻」という。)と、時刻表に示された特定の場所と同じ場所に実際に到着した時刻(以下、「実到着時刻」という。)との差分時間((実到着時刻)−(定時時刻))である。遅延時間が正の値である場合には、該当する交通機関において遅延が発生していることを表す。また、例えば、プライベート用の乗物や徒歩における実測遅延時間は、ある区間において、混雑が発生していない通常時の所要時間と実際に要した時間との差分時間である。
The degree of congestion is an index representing the degree of congestion of each means of transportation. The higher the congestion degree value, the more the relevant transportation means is congested (closer to the upper limit of the traffic capacity).
The actual measurement delay time represents a time delayed with respect to a predetermined time. For example, the actual delay time in transportation is actually the arrival time at a specific place shown in the timetable (hereinafter referred to as “timed time”) and the same place as the specific place shown in the timetable. Difference time ((actual arrival time) − (regular time)). When the delay time is a positive value, it indicates that a delay has occurred in the relevant transportation. Also, for example, the actual measurement delay time for a private vehicle or walking is a difference time between a required time in a normal time in which no congestion occurs and a time actually required in a certain section.
過去イベントデータベースとは、過去に行われたイベント(以下、「過去イベント」という。)の情報が登録されたデータベースである。本実施形態における過去イベントは、ユーザが情報検索を行う時点より前に行われたイベントを表す。本実施形態におけるイベントとは、例えばプロ野球や花火大会やお祭りなどの行事や催し物である。過去イベントデータベースには、過去イベントの詳細な情報(例えば、行われたイベント名、場所、日時など)と、過去イベントが行われた場所にアクセス可能な交通手段の情報と、過去イベントにより生じた各交通手段の混雑度や各交通手段の実際の遅延時間の情報とが登録されている。 The past event database is a database in which information on events that have been performed in the past (hereinafter referred to as “past events”) is registered. The past event in the present embodiment represents an event performed before the time when the user searches for information. The event in the present embodiment is an event or event such as a professional baseball game, a fireworks display, or a festival. In the past event database, detailed information on the past event (for example, the name, place, date, etc. of the event that was performed), information on the means of transportation accessible to the place where the past event was performed, and the past event Information on the degree of congestion of each transportation means and the actual delay time of each transportation means is registered.
未来イベントデータベースとは、将来行われるイベント(以下、「未来イベント」という。)の情報が登録されたデータベースである。本実施形態における未来イベントは、ユーザが情報検索を行う時点より後に行われるイベントを表す。未来イベントデータベースには、未来イベントの詳細な情報(例えば、行われるイベント名、場所、日時など)と、未来イベントが行われる場所にアクセス可能な交通手段の情報と、未来イベントにより想定される各交通手段の混雑度(以下、「予測混雑度」という。)や、未来イベントにより想定される各交通手段の遅延時間(以下、「予測遅延時間」という。)の情報とが登録されている。 The future event database is a database in which information on future events (hereinafter referred to as “future events”) is registered. The future event in the present embodiment represents an event that is performed after the user searches for information. In the future event database, detailed information on future events (for example, event name, place, date, etc.), information on the means of transportation accessible to the place where the future event takes place, and each assumed by the future event Information on the degree of congestion of transportation means (hereinafter referred to as “predicted congestion degree”) and delay time of each transportation means assumed by future events (hereinafter referred to as “predicted delay time”) is registered.
過去イベントによる混雑度(例えば、“A”とする)は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数(例えば、“B”とする)を、単位時間当たりの交通手段の交通容量(例えば、“C”とする)で除算することによって算出される。つまり、過去イベントによる混雑度A=B/Cによって算出される。例えば、交通手段がバスである場合、単位時間当たりの所定の区間における実際のバスの利用者数を、バスが単位時間当たりに利用者を運搬可能な利用者数の上限値で除算した値が過去イベントによる混雑度である。 The degree of congestion due to past events (for example, “A”) indicates the number of transportation means users (for example, “B”) in a predetermined section per unit time, and the traffic capacity of the transportation means per unit time. It is calculated by dividing by (for example, “C”). That is, it is calculated by the congestion degree A = B / C due to the past event. For example, when the means of transportation is a bus, the value obtained by dividing the actual number of bus users in a predetermined section per unit time by the upper limit of the number of users that the bus can carry users per unit time is The degree of congestion due to past events.
予測混雑度(例えば、“D”とする)は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の予測利用者数(例えば、“E”とする)を、単位時間当たりの交通手段の交通容量Cで除算することによって算出される。つまり、予測混雑度D=E/Cによって算出される。例えば、交通手段がバスである場合、単位時間当たりの所定の区間におけるバスの予測利用者数を、バスが単位時間当たりに利用者を運搬可能な利用者数の上限値で除算した値が予測混雑度である。 The predicted congestion degree (for example, “D”) is calculated by calculating the number of users of the transportation means (for example, “E”) in a predetermined section per unit time by the traffic capacity C of the transportation means per unit time. Calculated by dividing by. That is, it is calculated by the predicted congestion degree D = E / C. For example, when the means of transportation is a bus, a value obtained by dividing the predicted number of buses in a predetermined section per unit time by the upper limit of the number of users that the bus can carry users per unit time is predicted. Congestion level.
交通手段の予測利用者数は、未来イベントの参加人数(例えば、“F”とする)と単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数の割合(例えば、“G”とする)とを乗算した値に、単位時間当たりの所定の区間における同時刻の平常時の交通手段の平均利用者数(例えば、“H”とする)を加算することによって算出される。つまり、交通手段の予測利用者数E=F*G+Hによって算出される。例えば、交通手段がバスである場合、未来イベントの総参加人数と単位時間当たりの所定の区間におけるバスの利用者数の割合とを乗算した値に、単位時間当たりの所定の区間における同時刻の平常時のバスの平均利用者数を加算した値が交通手段(例えば、バス)の予測利用者数である。 The predicted number of users of transportation means the number of future event participants (for example, “F”) and the ratio of the number of transportation means users per unit time (for example, “G”). Is calculated by adding the average number of users (for example, “H”) of the means of transportation at the same time in a predetermined section per unit time. That is, it is calculated by the predicted number of users of transportation means E = F * G + H. For example, when the means of transportation is a bus, the value obtained by multiplying the total number of participants in the future event by the ratio of the number of bus users in a predetermined section per unit time is the same time in the predetermined section per unit time. A value obtained by adding the average number of bus users in normal times is the predicted number of users of the transportation means (for example, bus).
各交通手段の利用者数の割合は、交通手段の交通容量を、全交通手段の総交通容量(例えば、“I”とする)で除算することによって算出される。つまり、交通手段の利用者数の割合H=C/Iによって算出される。例えば、交通手段がバスである場合、バスが単位時間当たりに利用者を運搬可能な利用者数の上限値を、所定の場所の周辺にある全ての交通手段(当該バスも含む)が単位時間当たりに利用者を運搬可能な利用者数の上限値の合計値で除算した値が交通手段の利用者数の割合である。所定の場所は、例えば未来イベントが行われる場所であってもよい。なお、全交通手段とは、所定の場所の周辺にある(例えば、未来イベントが行われる場所にアクセス可能な)全ての交通手段である。 The ratio of the number of users of each transportation means is calculated by dividing the traffic capacity of the transportation means by the total traffic capacity (for example, “I”) of all transportation means. That is, it is calculated by the ratio H = C / I of the number of users of transportation means. For example, if the means of transportation is a bus, the upper limit of the number of users that the bus can carry users per unit time is set for all transportation means (including the bus) in the vicinity of the predetermined location. The value divided by the total value of the upper limit of the number of users who can carry the user is the ratio of the number of users of the transportation means. The predetermined place may be a place where a future event is performed, for example. In addition, all the transportation means are all the transportation means around a predetermined place (for example, access to the place where a future event is performed).
まず、情報送信装置20は、過去イベントデータベースと、未来イベントデータベースとに基づいて、未来イベントにより想定される遅延時間(予測遅延時間)を算出する。次に、目的地までの経路を検索したいユーザは、通信装置10を操作して出発地、目的地及び出発日時などの情報を通信装置10に入力する。通信装置10は、入力された情報に応じた経路を検索させるための要求(以下、「検索要求」という。)を情報送信装置20に送信する。検索要求には、出発地、目的地、出発日時及び位置情報などの情報が含まれる。
First, the
情報送信装置20は、検索要求と、未来イベントデータベースとに基づいて、目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのある未来イベント(以下、「影響未来イベント」という。)による予測遅延時間の情報を取得する。そして、情報送信装置20は、取得した予測遅延時間の情報を経路情報とともに通信装置10に送信する。目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのある未来イベントとは、ユーザが経路を検索した当日に目的地までの経路付近(例えば、経路上の半径100m以内)で行われるイベントであり、かつ、当該イベントが行なわれる場所の付近をユーザが通過する時刻が、当該イベントの開催時間の所定期間内(例えば、イベントの開始時刻の1時間前〜終了時刻の1時間後の期間内)であるイベントである。
以下、情報表示システム100の詳細について説明する。
Based on the search request and the future event database, the
Details of the
通信装置10は、例えばスマートフォン、タブレット端末、携帯電話、パーソナルコンピュータ、ノートパソコン、ゲーム機器等の情報処理装置を用いて構成される。通信装置10は、ユーザの操作に応じて検索要求を生成し、生成した検索要求を情報送信装置20に送信する。また、通信装置10は、情報送信装置20から送信される検索要求に対する応答を受信し、受信した応答を表示する。
The
情報送信装置20は、情報処理装置を用いて構成される。情報送信装置20は、通信装置10から送信された検索要求に基づいて、様々な交通手段を利用した複数の経路を検索する。情報送信装置20は、検索した経路の情報で特定される影響未来イベントにより想定される遅延時間(予測遅延時間)の情報と、経路情報とを通信装置10に送信する。
ネットワーク30は、どのように構成されたネットワークでもよい。例えば、ネットワーク30はインターネットを用いて構成されてもよい。
The
The
情報登録装置40は、情報処理装置を用いて構成される。情報登録装置40は、情報表示システム100のサービス提供者の操作に応じて過去イベントの情報及び未来イベントの情報を登録する。サービス提供者によって登録される過去イベントの情報は、例えばイベント名、会場、位置情報、交通手段、区間、日時及び混雑度などである。サービス提供者によって登録される未来イベントの情報は、例えばイベント名、会場、位置情報、参加人数、交通手段、区間、日時などである。なお、参加人数は、チケットの売り上げ枚数などの情報に基づいて求められてもよい。情報登録装置40は、登録された過去イベントの情報及び未来イベントの情報を、ネットワーク30を介して情報送信装置20に送信する。なお、情報表示システム100には、複数の情報登録装置40が接続されてもよい。
The
図2は、通信装置10及び情報送信装置20の機能構成を表す概略ブロック図である。
まず、通信装置10の機能構成を説明する。通信装置10は、バスで接続されたCPU(Central Processing Unit)やメモリや補助記憶装置などを備え、情報表示プログラムを実行する。情報表示プログラムの実行によって、通信装置10は、入力部101、位置情報取得部102、通信部103、表示部104を備える装置として機能する。なお、通信装置10の各機能の全て又は一部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やPLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、情報表示プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、情報表示プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。
FIG. 2 is a schematic block diagram illustrating functional configurations of the
First, the functional configuration of the
入力部101は、キーボード、ポインティングデバイス(マウス、タブレット等)、タッチパネル、ボタン等の既存の入力装置を用いて構成される。入力部101は、ユーザの指示を通信装置10に入力する際にユーザによって操作される。入力部101は、出発地、目的地及び出発日時の入力を受け付ける。また、入力部101は、入力装置を通信装置10に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、入力部101は、入力装置においてユーザの入力に応じて生成された入力信号を通信装置10に入力する。
The
位置情報取得部102は、通信装置10の位置情報を取得する。通信装置10の位置情報を取得する方法は、既存の技術が用いられてもよい。例えば、位置情報取得部102は、単数又は複数のアクセスポイント(不図示、以下同様)又はGPS(Global Positioning System)衛星(不図示、以下同様)から送信される電波を受信し、受信した電波に基づいて自装置の位置情報を取得する。位置情報は、例えば緯度、経度などの情報である。
The position
通信部103は、情報送信装置20との間で通信を行う。例えば、通信部103は、検索要求を情報送信装置20に送信する。また、例えば、通信部103は、情報送信装置20から送信された経路情報及び予測遅延情報を受信する。
表示部104は、CRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイ等の画像表示装置である。表示部104は、通信部103によって受信された経路情報及び予測遅延情報を表示する。表示部104は、画像表示装置を通信装置10に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、表示部104は、経路情報及び予測遅延情報を表示するための映像信号を生成し、自身に接続されている画像表示装置に映像信号を出力する。
The
The
次に、情報送信装置20の機能構成を説明する。情報送信装置20は、バスで接続されたCPUやメモリや補助記憶装置などを備え、情報送信プログラムを実行する。情報送信プログラムの実行によって、情報送信装置20は、通信部201、情報取得部202、過去イベント情報記憶部203、未来イベント情報記憶部204、予測遅延時間算出部205、経路解析部206、予測遅延情報取得部207、送信制御部208を備える装置として機能する。なお、情報送信装置20の各機能の全て又は一部は、ASICやPLDやFPGA等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、情報送信プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、情報送信プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。
Next, the functional configuration of the
通信部201は、通信装置10との間で通信を行う。例えば、通信部201は、通信装置10から送信された検索要求を受信する。また、例えば、通信部201は、経路情報及び予測遅延時間の情報を通信装置10に送信する。
情報取得部202は、過去イベントに関する情報及び未来イベントに関する情報を取得する。例えば、情報取得部202は、情報登録装置40から送信された過去イベントの情報及び未来イベントの情報を取得する。また、情報取得部202は、過去イベントにより実際に生じた各交通手段の遅延時間(以下、「実測遅延時間」という。)の情報を時間毎及び区間毎に情報登録装置40から取得する。実測遅延時間の取得方法については後述する。情報取得部202は、取得した情報を過去イベント情報記憶部203及び未来イベント情報記憶部204に登録する。また、情報取得部202は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数の値を取得する。また、情報取得部202は、各交通手段の交通容量を予め記憶している。
The
The
過去イベント情報記憶部203は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。過去イベント情報記憶部203は、過去イベントデータベースを記憶している。
未来イベント情報記憶部204は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。未来イベント情報記憶部204は、未来イベントデータベースを記憶している。
The past event
The future event
予測遅延時間算出部205は、未来イベントデータベースに新たな未来イベントが登録される度に、過去イベントデータベースに基づいて、新たに登録された未来イベントにより想定される遅延時間(予測遅延時間)を、登録された未来イベントが行われる場所にアクセス可能な各交通手段の所定の区間毎に算出する。また、予測遅延時間算出部205は、各交通手段の交通容量を予め記憶している。予測遅延時間算出部205は、算出した各交通手段の所定の区間毎の予測遅延時間の情報を未来イベントデータベースに記録する。
経路解析部206は、通信部201によって受信された検索要求に応じて、検索要求に含まれる出発地から目的地まで(出発地−目的地間)の経路を検索する。経路の検索には、既存の技術が適用される。経路解析部206は、検索した経路の情報(経路情報)を予測遅延情報取得部207に出力する。経路情報には、区間毎に利用する交通手段の情報や、時刻の情報(例えば、各区間の到着時刻や各区間に要する時間など)が含まれる。
Each time a new future event is registered in the future event database, the predicted delay
In response to the search request received by the
予測遅延情報取得部207は、経路解析部206によって検索された経路と、未来イベントデータベースとに基づいて、影響未来イベントにより生じる予測遅延時間の情報を取得する。
送信制御部208は、通信部201の送信を制御する。例えば、送信制御部208は、予測遅延情報取得部207によって取得された予測遅延時間の情報と、経路情報とを通信部201に送信させる。
The predicted delay
The
次に、実測遅延時間の取得方法について説明する。実測遅延時間の取得方法は、交通手段毎に異なる。そこで、交通手段毎の実測遅延時間の取得方法についての一例を説明する。
(自動車やタクシーの場合)
情報取得部202は、例えば、過去イベントの周辺のある交差点からある交差点までの遅延時間の情報を、GPS搭載車からの情報提供やVICS(登録商標)(Vehicle Information and Communication System)の情報を利用して取得した情報登録装置40から所定の時間間隔(例えば、1時間)で取得する。
(バスの場合)
情報取得部202は、例えば、過去イベントの周辺にある停留所からある停留所までの遅延時間の情報を、バス事業者からの精算機の情報提供を利用して取得した情報登録装置40から所定の時間間隔(例えば、1時間)で取得する。
Next, a method for acquiring the actually measured delay time will be described. The method for obtaining the actually measured delay time differs for each means of transportation. Thus, an example of a method for acquiring the actually measured delay time for each means of transportation will be described.
(For cars and taxis)
The
(In the case of bus)
The
(電車の場合)
情報取得部202は、例えば、過去イベントの周辺にある駅からある駅までの遅延時間の情報を、鉄道事業者からの改札機の情報提供を利用して取得した情報登録装置40から所定の時間間隔(例えば、1時間)で取得する。
(徒歩の場合)
情報取得部202は、例えば、過去イベントの周辺にある交差点からある交差点までの遅延時間の情報を、スマートフォンなどの通信装置に備えられているGPSの情報により算出することによって取得した情報登録装置40から所定の時間間隔(例えば、1時間)で取得する。
以上の処理により、情報取得部202は過去イベントが行われた場所にアクセス可能な交通手段の遅延時間の情報を時間毎、区間毎に情報登録装置40から取得する。情報取得部202は、取得した交通手段の遅延時間の情報を過去イベント情報記憶部203に登録する。
以上で、実測遅延時間の取得方法についての説明を終了する。
(By train)
The
(On foot)
The
Through the above processing, the
Above, description about the acquisition method of measurement delay time is complete | finished.
図3は、過去イベントデータベース及び未来イベントデータベースの具体例を示す図である。
図3(A)は、過去イベントデータベースの具体例を示す図である。過去イベントデータベースは、過去イベントに関する情報を表すレコード50を複数有する。レコード50は、イベント名、会場、位置情報、交通手段、区間、日時、混雑度、実測遅延時間及び混雑遅延情報の各値を有する。イベント名は、イベントの名前を表す。会場は、イベントが行われた場所を表す。位置情報は、イベントが行われた場所の位置を表す。位置情報の具体例として、緯度及び経度がある。緯度は、イベントが行われた場所の緯度を表す。経度は、イベントが行われた場所の経度を表す。交通手段は、イベントが行われた場所にアクセス可能な交通手段を表す。区間は、交通手段のある地点からある地点まで間を表す。日時は、イベントが行われた日時を表す。なお、本実施形態では、所定の時間(例えば、1時間)毎の実測遅延時間を利用するために、日時の値が所定の時間毎に登録される。混雑度は、各交通手段の混み具合を表す指標である。なお、過去イベントによる混雑度の値は、情報取得部202によって算出される。実測遅延時間は、イベントにより実際に生じた各交通手段の遅延時間を表す。混雑遅延情報は、交通手段の遅延に影響を与える可能性がある情報を表す。混雑遅延情報の具体例として、天候及び風速がある。天候は、イベントが行われた日の所定の時間(例えば、1時間)毎の天候を表す。風速は、イベントが行われた日の所定の時間(例えば、1時間)毎の風速を表す。
FIG. 3 is a diagram illustrating specific examples of the past event database and the future event database.
FIG. 3A is a diagram illustrating a specific example of a past event database. The past event database has a plurality of
図3(A)に示される例では、過去イベントデータベースには1つのイベント名が登録されている。図3(A)において、過去イベントデータベースの最上段の行は、イベント名の値が“プロ野球”、会場の値が“○○球場”、緯度の値が“YY”、経度の値が“ZZ”、交通手段の値が“電車”、区間の値が“A駅〜B駅”、日時の値が“20XX/08/01 17:00〜18:00”、混雑度の値が“150”、実測遅延時間の値が“10”、天候の値が“晴れ”、風速の値が“5”である。すなわち、“プロ野球”のイベントが“○○球場”で行われ、“○○球場”の緯度及び経度が“YY”、“ZZ”であり、“○○球場”にアクセス可能な交通手段が“電車”であり、“20XX年08月01日 17時00分〜18時00分”の間における当該電車の区間“A駅〜B駅”の混み具合が“150%”であり、当該区間において実際に発生した遅延時間が“10分”であり、当該日時の天候が“晴れ”であり、当該日時の風速が“5m/s”であることが表されている。 In the example shown in FIG. 3A, one event name is registered in the past event database. In FIG. 3A, the top row of the past event database shows that the event name value is “professional baseball”, the venue value is “XX stadium”, the latitude value is “YY”, and the longitude value is “ “ZZ”, the value of transportation means “train”, the value of section “A station to B station”, the value of date and time “20XX / 08/01 17:00 to 18:00”, and the value of congestion degree “150” “The measured delay time value is“ 10 ”, the weather value is“ clear ”, and the wind speed value is“ 5 ”. In other words, the “Professional Baseball” event is held at “XX Stadium”, the latitude and longitude of “XX Stadium” is “YY”, “ZZ”, and there is a means of transportation that can access “XX Stadium”. “Train”, and “150%” in the section “A station to B station” of the train between “18:00 and 18:00 on August 01, 20XX” The actual delay time is “10 minutes”, the weather at that date and time is “clear”, and the wind speed at that date and time is “5 m / s”.
図3(B)は、未来イベントデータベースの具体例を示す図である。未来イベントデータベースは、未来イベントに関する情報を表すレコード60を複数有する。レコード60は、イベント名、会場、位置情報、参加人数、交通手段、区間、日時、予測混雑度、予測遅延時間及び混雑遅延情報の各値を有する。イベント名は、イベントの名前を表す。会場は、イベントが行われる場所を表す。位置情報は、イベントが行われる場所に関する情報を表す。位置情報の具体例として、緯度及び経度がある。緯度は、イベントが行われる場所の緯度を表す。経度は、イベントが行われる場所の経度を表す。参加人数は、イベントに参加する人数を表す。交通手段は、イベントが行われる場所にアクセス可能な交通手段を表す。区間は、交通手段のある地点からある地点まで間を表す。日時は、イベントが行われる日時を表す。なお、本実施形態では、所定の時間(例えば、1時間)毎の予測遅延時間を算出するために、日時の値が所定の時間毎に登録される。予測混雑度は、未来イベントにより想定される各交通手段の混み具合を表す指標である。予測遅延時間は、未来イベントにより想定される各交通手段の遅延時間を表す。混雑遅延情報は、交通手段の遅延に影響を与える可能性がある情報を表す。混雑遅延情報の具体例として、天候及び風速がある。天候は、イベントが行われる日の所定の時間(例えば、1時間)毎の天候を表す。風速は、イベントが行われる日の所定の時間(例えば、1時間)毎の風速を表す。
FIG. 3B is a diagram showing a specific example of the future event database. The future event database has a plurality of
図3(B)に示される例では、未来イベントデータベースには1つのイベント名が登録されている。図3(B)において、未来イベントデータベースの最上段の行は、イベント名の値が“プロ野球”、会場の値が“○○球場”、緯度の値が“YY”、経度の値が“ZZ”、参加人数の値が“10,000”交通手段の値が“電車”、区間の値が“A駅〜B駅”、日時の値が“20XY/08/01 17:00〜18:00”、予測混雑度の値が“150”、予測遅延時間の値が“15”、天候の値が“晴れ”、風速の値が“7”である。すなわち、“プロ野球”のイベントが“○○球場”で行われ、“○○球場”の緯度及び経度が“YY”、“ZZ”であり、イベントの参加人数が“10,000人”であり、“○○球場”にアクセス可能な交通手段が“電車”であり、“20XY年08月01日 17時00分〜18時00分”の間における当該電車の区間“A駅〜B駅”で想定される混み具合が“150%”であり、当該区間において想定される遅延時間が“15分”であり、当該日時の天候が“晴れ”であり、当該日時の風速が“7m/s”であることが表されている。 In the example shown in FIG. 3B, one event name is registered in the future event database. In FIG. 3B, the top row of the future event database has the event name value “Pro Baseball”, the venue value “XX Stadium”, the latitude value “YY”, and the longitude value “ ZZ, the value of the number of participants is “10,000”, the value of the means of transportation is “train”, the value of the section is “A station to B station”, and the value of the date is “20XY / 08/01 17: 0 to 18: 00, the predicted congestion value is “150”, the predicted delay time value is “15”, the weather value is “clear”, and the wind speed value is “7”. In other words, the “Professional Baseball” event is held at “XX Stadium”, the latitude and longitude of “XX Stadium” is “YY”, “ZZ”, and the number of participants in the event is “10,000” Yes, the transportation means that can access “XX Stadium” is “Train”, and the section “A Station to B Station” of the train between “18:00 to 18:00 on August 01, 20XY” Is assumed to be “150%”, the delay time assumed in the section is “15 minutes”, the weather on the date and time is “sunny”, and the wind speed on the date and time is “7 m / s ″.
図4は、本実施形態における情報送信装置20が行う予測遅延時間の算出処理の流れを示すフローチャートである。なお、図4の説明では、過去イベントデータベースには、既に過去イベントの情報(混雑度や実測遅延時間の情報なども含む)が登録されている場合を例に説明する。
通信部201は、情報登録装置40から送信された未来イベントの情報を受信する(ステップS101)。未来イベントの情報には、イベント名、会場、位置情報、参加人数、交通手段、区間、日時などの情報が含まれる。通信部201は、受信した未来イベントの情報を情報取得部202に出力する。情報取得部202は、出力された未来イベントの情報を未来イベント情報記憶部204に記憶されている未来イベントデータベースに登録する(ステップS102)。例えば、情報取得部202は、未来イベントの情報に含まれる交通手段の区間毎に未来イベントの情報を未来イベントデータベースに登録する。情報取得部202は、未来イベントデータベースに新たに未来イベントの情報が登録されると、新たに未来イベントの情報が登録された旨を予測遅延時間算出部205に通知する。
FIG. 4 is a flowchart illustrating a flow of a calculation process of the predicted delay time performed by the
The
予測遅延時間算出部205は、新たに未来イベントの情報が登録された旨の通知がなされると、未来イベントによる予測混雑度を、登録された交通手段の区間毎に算出する(ステップS103)。予測混雑度は、予測遅延時間算出部205によって上述した方法で算出される。つまり、予測遅延時間算出部205は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の予測利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって予測混雑度を算出する。さらに、予測遅延時間算出部205は、未来イベントの参加人数と単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数の割合とを乗算した値に、単位時間当たりの所定の区間における同時刻の平常時の交通手段の平均利用者数を加算することによって交通手段の予測利用者数を算出する。さらに、予測遅延時間算出部205は、交通手段の交通容量を、全交通手段の総交通容量で除算することによって各交通手段の利用者数の割合を算出する。
When notified that the future event information has been newly registered, the predicted delay
予測遅延時間算出部205は、算出した予測混雑度を未来イベントデータベースに記録する。具体的には、まず、予測遅延時間算出部205は、未来イベントデータベースを読み出す。次に、予測遅延時間算出部205は、読み出した未来イベントデータベースに登録されているレコード60のうち、予測遅延時間算出部205が予測混雑度を算出した交通手段及び区間に対応するレコード60を選択する。そして、予測遅延時間算出部205は、選択したレコード60の予測混雑度の項目に、算出した予測混雑度の値を記録する。予測遅延時間算出部205は、この処理を、算出した交通手段の区間毎に行う。
The predicted delay
次に、予測遅延時間算出部205は、過去イベントデータベースの混雑度の項目を参照し、未来イベントデータベースに記録されたある区間(新たに登録された区間のうちいずれかの区間)における交通手段の予測混雑度と混雑度の近い過去イベントの情報を抽出する(ステップS104)。具体的な例としては、予測遅延時間算出部205は、過去イベントデータベースの混雑度の項目を参照し、未来イベントデータベースに記録されたある区間における交通手段の予測混雑度と所定の値(例えば、±10%)分の差がある混雑度に対応する過去イベントを所定の数分抽出する。その後、予測遅延時間算出部205は、抽出した過去イベントが複数あるか否か判定する(ステップS105)。
Next, the estimated delay
抽出した過去イベントが複数ある場合(ステップS105−YES)、予測遅延時間算出部205は複数の過去イベントの実測遅延時間を用いて予測遅延時間を算出する(ステップS106)。具体的には、まず予測遅延時間算出部205は、過去イベントデータベースから、ステップS104の処理で抽出した過去イベントにより実際に生じた実測遅延時間を、抽出した過去イベントの数(例えば、2つ以上)だけ取得する。次に、予測遅延時間算出部205は、取得した複数の実測遅延時間の統計値を算出する。例えば、予測遅延時間算出部205は、取得した複数の実測遅延時間の平均値を算出する。そして、予測遅延時間算出部205は、算出した実測遅延時間の統計値と、ステップS104の処理で用いられた、ある区間における交通手段の予測混雑度とを乗算することによって、当該ある区間における交通手段の予測遅延時間を算出する。
When there are a plurality of extracted past events (step S105—YES), the predicted delay
予測遅延時間算出部205は、算出したある区間における交通手段の予測遅延時間を、未来イベントデータベースの当該ある区間における交通手段のある予測遅延時間の項目に登録する(ステップS107)。その後、予測遅延時間算出部205は、未来イベントデータベースを参照し、予測遅延時間が登録されていない項目があるか否か判定する(ステップS108)。予測遅延時間が登録されていない項目がない場合(ステップS108−NO)、情報送信装置20が行う予測遅延時間の算出処理が終了する。
一方、予測遅延時間が登録されていない項目がある場合(ステップS108−YES)、予測遅延時間算出部205はステップS104以降の処理を繰り返し実行する。
The predicted delay
On the other hand, when there is an item for which the predicted delay time is not registered (step S108—YES), the predicted delay
また、ステップS105の処理において、抽出した過去イベントが複数ない場合(ステップS105−NO)、予測遅延時間算出部205は抽出した過去イベントの実測遅延時間を用いて予測遅延時間を算出する(ステップS109)。具体的には、まず予測遅延時間算出部205は、過去イベントデータベースから、ステップS104の処理で抽出した過去イベントにより実際に生じた実測遅延時間を、抽出した過去イベントの数(例えば、1つ)だけ取得する。そして、予測遅延時間算出部205は、取得した実測遅延時間と、ステップS104の処理で用いられた、ある区間における交通手段の予測混雑度とを乗算することによって、当該ある区間における交通手段の予測遅延時間を算出する。
Further, in the process of step S105, when there are not a plurality of extracted past events (step S105-NO), the predicted delay
図5は、本実施形態における情報送信装置20が行う経路情報の送信処理の流れを示すフローチャートである。
通信部201は、通信装置10から送信された検索要求を受信する(ステップS201)。通信部201は、受信した検索要求を経路解析部206に出力する。経路解析部206は、検索要求に含まれる出発地から目的地までの経路を検索する(ステップS202)。経路解析部206は、検索した結果(経路情報)を予測遅延情報取得部207に出力する。
FIG. 5 is a flowchart showing a flow of a route information transmission process performed by the
The
予測遅延情報取得部207は、出力された経路情報と、未来イベントデータベースとに基づいて、影響未来イベントがあるか否か判定する(ステップS203)。例えば、未来イベントデータベースに、ユーザが検索した経路を利用する当日に目的地までの経路付近で行われるイベントであり、かつ、当該イベントが行なわれる場所の付近をユーザが通過する時刻が当該イベントの開催時間の所定の期間内であるイベントがある場合に、予測遅延情報取得部207は影響未来イベントがあると判定する。一方、未来イベントデータベースに、ユーザが検索した経路を利用する当日に目的地までの経路付近で行われるイベントであり、かつ、当該イベントが行なわれる場所の付近をユーザが通過する時刻が当該イベントの開催時間の所定の期間内であるイベントがない場合に、予測遅延情報取得部207は影響未来イベントがないと判定する。
The predicted delay
影響未来イベントがある場合(ステップS203−YES)、予測遅延情報取得部207は未来イベントデータベースを参照し、影響未来イベントに遅延情報があるか否か判定する(ステップS204)。具体的には、まず予測遅延情報取得部207は、未来イベント情報記憶部204に記憶されている未来イベントデータベースを読み出す。次に、予測遅延情報取得部207は、読み出した未来イベントデータベースに登録されているレコード60のうち、影響未来イベントに対応するレコード60であり、かつ、経路情報で特定される交通手段に対応するレコード60を選択する。そして、予測遅延情報取得部207は、選択したレコード60の予測遅延時間の項目に記録されている値に応じて影響未来イベントに遅延情報があるか否か判定する。選択したレコード60の予測遅延時間の項目に記録されている値が“0”である場合、予測遅延情報取得部207は遅延情報がないと判定する。一方、選択したレコード60の予測遅延時間の項目に記録されている値が“0”以外(例えば、1以上の数字)である場合、予測遅延情報取得部207は遅延情報があると判定する。
If there is an affected future event (step S203—YES), the predicted delay
遅延情報がある場合(ステップS204−YES)、予測遅延情報取得部207はステップS204の処理で選択したレコード60の予測遅延時間の項目に記録されている値を取得する(ステップS205)。予測遅延情報取得部207は、取得した予測遅延時間の情報と、経路情報とを送信制御部208に出力する。送信制御部208は、通信部201を制御して予測遅延時間の情報及び経路情報を通信装置10に送信させる。通信部201は、送信制御部208の制御に従って予測遅延時間の情報及び経路情報を通信装置10に送信する(ステップS206)。
If there is delay information (step S204-YES), the predicted delay
また、ステップS203の処理において、影響未来イベントがない場合(ステップS203−NO)、又は、ステップS204の処理において、遅延情報がない場合(ステップS204−NO)、予測遅延情報取得部207は経路情報を送信制御部208に出力する(ステップS207)。送信制御部208は、通信部201を制御して経路情報を通信装置10に送信させる。通信部201は、送信制御部208の制御に従って経路情報を通信装置10に送信する(ステップS208)。
Further, when there is no influence future event in the process of step S203 (step S203-NO), or when there is no delay information in the process of step S204 (step S204-NO), the predicted delay
図6及び図7は、本実施形態における情報表示システム100の動作を示すシーケンス図である。
通信装置10の入力部101は、ユーザから出発地、目的地及び出発日時の入力を受け付ける(ステップS301)。ユーザから出発地、目的地及び出発日時が入力されると、位置情報取得部102は自装置(通信装置10)の周囲に存在する単数又は複数のアクセスポイント又はGPS衛星から送信される電波を受信し、受信した電波に基づいて自装置の位置情報を取得する(ステップS302)。通信部103は、出発地と、目的地と、出発日時と、位置情報とを含む検索要求を情報送信装置20に送信する(ステップS303)。
6 and 7 are sequence diagrams showing the operation of the
The
情報送信装置20の通信部201は、通信装置10から送信された検索要求を受信する(ステップS304)。通信部201は、受信した検索要求を経路解析部206に出力する(ステップS305)。経路解析部206は、出力された検索要求に含まれる出発地、目的地及び出発日時の情報に基づいて、出発地から目的地までの経路を検索する(ステップS306)。経路解析部206は、検索した経路情報及び経路上の位置情報を予測遅延情報取得部207に出力する(ステップS307)。
The
予測遅延情報取得部207は、未来イベントデータベースを参照し、影響未来イベントがあるか否か検索する(ステップS308)。検索の結果、影響未来イベントがあるならば、予測遅延情報取得部207は影響未来イベントの情報を取得する(ステップS309)。次に、予測遅延情報取得部207は、経路情報で特定される交通手段と同じ交通手段の影響未来イベントに対応する予測遅延時間の情報を取得する(ステップS310)。
The predicted delay
予測遅延情報取得部207は、経路情報及び取得した予測遅延時間の情報を送信制御部208に出力する(ステップS311)。送信制御部208は、通信部201を制御して、出力された経路情報及び予測遅延時間の情報を通信装置10に送信させる(ステップS312)。通信部201は、送信制御部208の制御に従って経路情報及び予測遅延時間の情報を通信装置10に送信する(ステップS313)。
通信装置10の通信部103は、情報送信装置20から経路情報及び予測遅延時間の情報を受信する(ステップS314)。表示部104は、受信された経路情報及び予測遅延時間の情報を表示する(ステップS315)。
The predicted delay
The
以上のように構成された情報送信装置20によれば、ユーザから要求された目的地までの経路付近で行われる、目的地への到着時間に影響を与えるおそれのあるイベントで想定される遅延時間の情報が取得される。つまり、情報送信装置20は、検索した経路付近で目的地への到着時間に影響を与えるおそれのあるイベントがある場合には、当該イベントにより想定される遅延時間の情報も取得できる。そのため、イベントにより生じる遅延時間を提示することが可能になる。その結果、ユーザは、予期しない混雑を事前に知ることができ、混雑を避けた経路を選択することができる。
According to the
また、本発明の情報表示システム100の機能(例えば、イベントの影響により生じる遅延時間を考慮する機能)を既存のナビゲーションシステムに追加することにより目的地までの到着時間の予測精度を向上させることができる。
Further, by adding the function of the
<変形例>
情報表示システム100には、複数の通信装置10が接続されてもよい。
本実施形態では、混雑遅延情報の具体例として、天候及び風速の2つの情報を例に示したが、混雑遅延情報は2つの情報に限定される必要はない。例えば、混雑遅延情報は、1つの情報(天候、又は、風速)であってもよいし、3つ以上の情報であってもよい。
本実施形態では、実測遅延時間の統計値として平均値を用いる例を説明したが、統計値はこれに限定される必要はない。統計値は、例えば、中央値、平均値、最大値、最小値、最頻値などであってもよい。
<Modification>
A plurality of
In the present embodiment, two examples of weather and wind speed are shown as examples of congestion delay information, but the congestion delay information is not necessarily limited to two pieces of information. For example, the congestion delay information may be one piece of information (weather or wind speed), or may be three or more pieces of information.
In the present embodiment, the example in which the average value is used as the statistical value of the actually measured delay time has been described, but the statistical value is not necessarily limited to this. The statistical value may be, for example, a median value, an average value, a maximum value, a minimum value, a mode value, or the like.
予測遅延時間算出部205は、過去イベントデータベースの項目に記録されている値と、未来イベントデータベースの項目に記録されている値との一致している数が多い過去イベントの実測遅延時間を未来イベントの予測遅延時間を算出に用いてもよい。具体的には、以下のような処理が行なわれる。まず、予測遅延時間算出部205は、過去イベントデータベースの各項目に記録されている値を参照し、未来イベントデータベースに新たに登録された未来イベントの各項目に記録されている値と一致している項目が多い過去イベントの情報を抽出する。例えば、予測遅延時間算出部205は、イベント名、会場、位置情報、交通手段、区間、日時、天候、風速などの各項目に記録されている値が一致している数が多い過去イベントの情報を過去イベントデータベースから抽出する。そして、予測遅延時間算出部205は、抽出した過去イベントの実測遅延時間を用いて予測遅延時間を算出する。
The predicted delay
このように構成されることによって、新たに登録された未来イベントに、より類似している過去イベントの情報を利用することができる。なぜなら、一致する項目が多い過去イベントは、新たに登録された未来イベントと同じイベントである可能性が高い。特に、過去に行われたイベントと同じイベントである場合には、イベントにより生じる交通手段への影響も同じ可能性が高い。そのため、一致する項目が多い過去イベントの実測遅延時間の情報を用いて、予測遅延時間を算出することによって、より精度の高い遅延時間の予測値を算出することができる。その結果、ユーザに対して精度の高い情報提供を行うことが可能になる。 With this configuration, it is possible to use information on past events that are more similar to newly registered future events. This is because a past event with many matching items is likely to be the same event as a newly registered future event. In particular, if the event is the same as an event that has been performed in the past, the possibility that the event will affect the transportation means is also high. Therefore, it is possible to calculate a predicted value of a delay time with higher accuracy by calculating the predicted delay time using information on the measured delay time of past events having many matching items. As a result, it is possible to provide highly accurate information to the user.
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes designs and the like that do not depart from the gist of the present invention.
10…通信装置, 20…情報送信装置, 30…ネットワーク, 40…情報登録装置, 101…入力部, 102…位置情報取得部, 103…通信部, 104…表示部, 201…通信部, 202…情報取得部, 203…過去イベント情報記憶部, 204…未来イベント情報記憶部, 205…予測遅延時間算出部, 206…経路解析部, 207…予測遅延情報取得部, 208…送信制御部
DESCRIPTION OF
本発明の一態様は、ユーザの要求に応じて、前記ユーザに要求された出発地から目的地までの経路を検索する経路解析部と、検索された経路付近で行われる、目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのあるイベントにより想定される、前記目的地までに前記ユーザが利用する交通手段の遅延時間の情報を取得する予測遅延情報取得部と、前記経路の情報と、前記交通手段の遅延時間の情報とを前記ユーザの通信装置に送信する送信部と、を備え、前記ユーザが経路の検索を行う時点より前に行われたイベントである過去イベントにより実際に生じた各交通手段の遅延時間を表す実測遅延時間の情報を時間毎及び区間毎に取得する情報取得部と、取得された前記実測遅延時間の情報に基づいて、前記ユーザが経路の検索を行う時点より後に行われるイベントを表す未来イベントにより想定される遅延時間を、前記未来イベントが行われる場所にアクセス可能な各交通手段の所定の区間毎に算出する予測遅延時間算出部と、をさらに備え、前記予測遅延時間算出部は、未来イベントが新たに登録されると、前記過去イベントによる各交通手段の混み具合を表す指標である混雑度を参照し、前記未来イベントにより各交通手段で予測される混み具合を表す指標である予測混雑度と近い混雑度の過去イベントを選択し、選択した前記過去イベントによる実測遅延時間に基づいて前記未来イベントにより想定される遅延時間を各交通手段の区間毎に算出し、前記混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、前記予測混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の予測利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、前記交通手段の予測利用者数は、未来イベントの参加人数と単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数の割合とを乗算した値に、単位時間当たりの所定の区間における同時刻の平常時の交通手段の平均利用者数を加算することによって算出され、前記交通手段の利用者数の割合は、交通手段の交通容量を、全交通手段の総交通容量で除算することによって算出され、前記予測遅延時間算出部は、上述のように算出される前記予測混雑度と所定の値分の差がある混雑度に対応する過去イベントを所定の数分選択する情報送信装置である。 According to one aspect of the present invention, in response to a user request, a route analysis unit that searches for a route from the departure point requested by the user to the destination, and arrival at the destination that is performed near the searched route A predicted delay information acquisition unit that acquires information on the delay time of the transportation means used by the user up to the destination, which is assumed by an event that may affect the time, the route information, and the transportation means A transmission unit that transmits the delay time information to the user's communication device, and each means of transportation actually generated by a past event that is an event performed before the user searches for a route. An information acquisition unit that acquires information on the measured delay time for each time and section, and after the time when the user searches for a route based on the acquired information on the measured delay time. A predicted delay time calculating unit that calculates a delay time assumed by a future event representing an event to be generated for each predetermined section of each means of transportation accessible to the place where the future event is performed, and the predicted delay When a future event is newly registered, the time calculation unit refers to the degree of congestion that is an index representing the degree of congestion of each transportation means due to the past event, and determines the degree of congestion predicted by each transportation means due to the future event. Select a past event with a degree of congestion close to the predicted congestion level that is an index to represent, calculate a delay time assumed by the future event based on the actually measured delay time by the selected past event, for each section of each transportation means, The degree of congestion is obtained by dividing the number of transportation means users in a predetermined section per unit time by the traffic capacity of the transportation means per unit time. The predicted congestion degree is calculated by dividing the predicted number of users of the transportation means in a predetermined section per unit time by the traffic capacity of the transportation means per unit time, and the prediction of the transportation means The number of users is calculated by multiplying the number of participants in the future event by the ratio of the number of users of the transportation means in the predetermined section per unit time, and the normal transportation means at the same time in the predetermined section per unit time. The ratio of the number of users of the transportation means is calculated by dividing the traffic capacity of the transportation means by the total traffic capacity of all the transportation means, and the predicted delay time calculator is the predicted congestion degree with a predetermined value content information transmitting device past events you select predetermined number of the difference corresponding to the congestion degrees that is calculated as described above.
本発明の一態様は、経路解析部と予測遅延情報取得部と送信部と情報取得部と予測遅延時間算出部とを備える情報送信装置が行う情報送信方法であって、前記経路解析部が、ユーザの要求に応じて、前記ユーザが要求している出発地と目的地との間の経路を検索する経路解析ステップと、前記予測遅延情報取得部が、検索された経路付近で行われる、目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのあるイベントにより想定される交通手段の遅延時間の情報を取得する予測遅延情報取得ステップと、前記送信部が、前記経路の情報と、前記交通手段の遅延時間の情報とを前記ユーザの通信装置に送信する送信ステップと、前記情報取得部が、前記ユーザが経路の検索を行う時点より前に行われたイベントである過去イベントにより実際に生じた各交通手段の遅延時間を表す実測遅延時間の情報を時間毎及び区間毎に取得する情報取得ステップと、前記予測遅延時間算出部が、取得された前記実測遅延時間の情報に基づいて、前記ユーザが経路の検索を行う時点より後に行われるイベントを表す未来イベントにより想定される遅延時間を、前記未来イベントが行われる場所にアクセス可能な各交通手段の所定の区間毎に算出する予測遅延時間算出ステップと、前記予測遅延時間算出部が、未来イベントが新たに登録されると、前記過去イベントによる各交通手段の混み具合を表す指標である混雑度を参照し、前記未来イベントにより各交通手段で予測される混み具合を表す指標である予測混雑度と近い混雑度の過去イベントを選択し、選択した前記過去イベントによる実測遅延時間に基づいて前記未来イベントにより想定される遅延時間を各交通手段の区間毎に算出し、前記混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、前記予測混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の予測利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、前記交通手段の予測利用者数は、未来イベントの参加人数と単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数の割合とを乗算した値に、単位時間当たりの所定の区間における同時刻の平常時の交通手段の平均利用者数を加算することによって算出され、前記交通手段の利用者数の割合は、交通手段の交通容量を、全交通手段の総交通容量で除算することによって算出され、前記予測遅延時間算出部が、上述のように算出される前記予測混雑度と所定の値分の差がある混雑度に対応する過去イベントを所定の数分選択する情報送信方法である。 One aspect of the present invention is an information transmission method performed by an information transmission apparatus including a path analysis unit, a predicted delay information acquisition unit, a transmission unit, an information acquisition unit, and a predicted delay time calculation unit, wherein the path analysis unit includes: In response to a user request, a route analysis step of searching for a route between a departure place and a destination requested by the user, and the predicted delay information acquisition unit is performed in the vicinity of the searched route. A prediction delay information acquisition step of acquiring information on a delay time of the transportation means assumed by an event that may affect the arrival time to the ground, and the transmission unit includes the route information and the delay of the transportation means a transmission step for transmitting the time information to the communication device of the user, each of said information obtaining unit has actually occurred in the past event is an event that occurred prior to the time when the user performs a search of the route An information acquisition step of acquiring information on the measured delay time representing the delay time of the communication means for each time and each section, and the predicted delay time calculation unit is configured to determine whether the user is based on the acquired information on the measured delay time. A predicted delay time calculating step for calculating a delay time assumed by a future event representing an event performed after the time of searching for a route for each predetermined section of each means of transportation accessible to the place where the future event is performed. When the future event is newly registered, the predicted delay time calculation unit refers to the degree of congestion that is an index indicating the degree of congestion of each transportation means due to the past event, and predicts each transportation means by the future event. Select a past event with a degree of congestion close to the predicted congestion level, which is an index indicating the degree of congestion, and based on the measured delay time due to the selected past event The delay time assumed by the future event is calculated for each section of each transportation means, and the degree of congestion is the number of users of transportation means in a predetermined section per unit time. Calculated by dividing by capacity, the predicted congestion degree is calculated by dividing the number of predicted users of transportation means in a predetermined section per unit time by the traffic capacity of transportation means per unit time, The estimated number of users of transportation means the value obtained by multiplying the number of participants in future events by the ratio of the number of users of transportation in a given section per unit time to the normal time at the same time in a given section per unit time. It is calculated by adding the average number of users of the means of transportation, and the ratio of the number of users of the means of transportation is calculated by dividing the traffic capacity of the means of transportation by the total capacity of all means of transportation. Information for calculating a predetermined number of past events corresponding to the degree of congestion having a difference of a predetermined value from the predicted congestion degree calculated as described above. It is a transmission method.
本発明の一態様は、上記の情報送信装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムである。 One embodiment of the present invention is a computer program for causing a computer to function as the information transmission device .
Claims (6)
検索された経路付近で行われる、目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのあるイベントにより想定される、前記目的地までに前記ユーザが利用する交通手段の遅延時間の情報を取得する予測遅延情報取得部と、
前記経路の情報と、前記交通手段の遅延時間の情報とを前記ユーザの通信装置に送信する送信部と、
を備える情報送信装置。 In response to a user request, a route analysis unit that searches for a route from the departure place to the destination requested by the user;
Predictive delay for acquiring information on the delay time of the means of transportation used by the user up to the destination, assumed by an event that may affect the arrival time at the destination, performed near the searched route An information acquisition unit;
A transmission unit that transmits information on the route and information on a delay time of the transportation means to the communication device of the user;
An information transmission device comprising:
取得された前記実測遅延時間の情報に基づいて、前記ユーザが経路の検索を行う時点より後に行われるイベントを表す未来イベントにより想定される遅延時間を、前記未来イベントが行われる場所にアクセス可能な各交通手段の所定の区間毎に算出する予測遅延時間算出部と、をさらに備え、
前記予測遅延時間算出部は、未来イベントが新たに登録されると、前記過去イベントによる各交通手段の混み具合を表す指標である混雑度を参照し、前記未来イベントにより各交通手段で予測される混み具合を表す指標である予測混雑度と近い混雑度の過去イベントを選択し、選択した前記過去イベントによる実測遅延時間に基づいて前記未来イベントにより想定される遅延時間を各交通手段の区間毎に算出する、請求項1又は2に記載の情報送信装置。 An information acquisition unit that acquires information on measured delay time that represents the delay time of each means of transportation actually caused by a past event that is an event performed before the time when the user searches for a route for each time and for each section When,
Based on the acquired information on the actually measured delay time, a delay time assumed by a future event representing an event performed after the user searches for a route can be accessed at a place where the future event is performed. A predicted delay time calculation unit for calculating for each predetermined section of each means of transportation,
When a future event is newly registered, the predicted delay time calculation unit refers to a degree of congestion that is an index representing the degree of congestion of each transportation means due to the past event, and is predicted by each transportation means based on the future event. Select a past event with a degree of congestion that is close to the predicted congestion level, which is an index representing the degree of congestion, and set the delay time assumed by the future event based on the actually measured delay time by the selected past event for each section of each means of transportation. The information transmission device according to claim 1, wherein the information transmission device calculates.
前記予測混雑度は、単位時間当たりの所定の区間における交通手段の予測利用者数を、単位時間当たりの交通手段の交通容量で除算することによって算出され、
前記交通手段の予測利用者数は、未来イベントの参加人数と単位時間当たりの所定の区間における交通手段の利用者数の割合とを乗算した値に、単位時間当たりの所定の区間における同時刻の平常時の交通手段の平均利用者数を加算することによって算出され、
前記交通手段の利用者数の割合は、交通手段の交通容量を、全交通手段の総交通容量で除算することによって算出され、
前記予測遅延時間算出部は、上述のように算出される前記予測混雑度と所定の値分の差がある混雑度に対応する過去イベントを所定の数分選択する、請求項3に記載の情報送信装置。 The degree of congestion is calculated by dividing the number of transportation means users in a predetermined section per unit time by the traffic capacity of the transportation means per unit time,
The predicted congestion level is calculated by dividing the predicted number of users of the transportation means in a predetermined section per unit time by the traffic capacity of the transportation means per unit time,
The predicted number of users of the means of transportation is a value obtained by multiplying the number of participants of the future event by the ratio of the number of users of means of transportation in a predetermined section per unit time at the same time in the predetermined section per unit time. Calculated by adding the average number of users in normal transportation,
The ratio of the number of users of the transportation means is calculated by dividing the traffic capacity of the transportation means by the total traffic capacity of all transportation means,
4. The information according to claim 3, wherein the predicted delay time calculation unit selects a predetermined number of past events corresponding to a congestion level that is different from the predicted congestion level calculated as described above by a predetermined value. Transmitter device.
検索された経路付近で行われる、目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのあるイベントにより想定される交通手段の遅延時間の情報を取得する予測遅延情報取得ステップと、
前記経路の情報と、前記交通手段の遅延時間の情報とを前記ユーザの通信装置に送信する送信ステップと、
を有する情報送信方法。 In response to a user request, a route analysis step of searching for a route between a departure place and a destination requested by the user;
Predictive delay information acquisition step for acquiring information on the delay time of the transportation means assumed by an event that may affect the arrival time at the destination, performed near the searched route,
A transmission step of transmitting information on the route and information on a delay time of the transportation means to the communication device of the user;
An information transmission method comprising:
検索された経路付近で行われる、目的地への到着時刻に影響を与えるおそれのあるイベントにより想定される交通手段の遅延時間の情報を取得する予測遅延情報取得ステップと、
前記経路の情報と、前記交通手段の遅延時間の情報とを前記ユーザの通信装置に送信する送信ステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。 In response to a user request, a route analysis step of searching for a route between a departure place and a destination requested by the user;
Predictive delay information acquisition step for acquiring information on the delay time of the transportation means assumed by an event that may affect the arrival time at the destination, performed near the searched route,
A transmission step of transmitting information on the route and information on a delay time of the transportation means to the communication device of the user;
A computer program for causing a computer to execute.
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