JP2016062241A - 交通情報推定システム、方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】プローブカーが未走行であることに基づいて交通情報を推定するシステム、装置、方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】交通情報を推定するためのシステムであって、プローブカーが未走行である道路における、プローブカーの混入率、交通容量、プローブカーが未走行であった期間に基づいて、前記道路を走行している車両の台数が前記交通容量に達していない確率を算出する確率算出手段を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、自動車などの車両が走行する道路における渋滞などの交通情報を推定するシステム、方法、およびプログラムに関する。

現在、ＩＴＳ（高度道路交通システム）の分野では、プローブカーシステム（フローティングカーシステムとも呼ばれる）を利用したサービスが提供されている。具体的には、実際に走行しているプローブカーと呼ばれる車両から、その車両の位置情報などのデータを収集し、収集したデータから道路の渋滞情報などを生成して配信するものである。この際、車両の位置情報などのデータ（プローブデータと呼ばれる）は、車両に設置された通信機器を用いて送信される。

プローブカーシステムでは、プローブカーが通過した道路が渋滞しているか否かを判定することができる。言い換えると、プローブカーが走行していない道路については、プローブデータを収集することができず、渋滞情報を生成することができない。そのため、プローブカーが走行していない道路の渋滞情報を、例えば、特許文献１のように、周辺の道路のプローブデータと道路間の相関とから推定する方法が研究されている。現状、プローブカーが走行していない道路が大多数であり、比較的プローブカーの走行頻度が高い道路においても、時間帯によっては走行せず、渋滞情報が欠損することは度々あるため、特許文献１以外にも、過去の統計情報を用いた方法など、プローブカーが走行していない道路の渋滞情報を推定するための様々な技術が研究されている。

特開２００６−２５１９４１号公報

しかし、特許文献１をはじめとする、プローブカーが走行していない道路の渋滞情報を推定するための技術は、“プローブカーが走行していない”という事実そのものに基づいて渋滞情報を生成しているわけではない。すなわち、単に、実際に走行しているプローブカーから得られたプローブデータ、もしくは、過去に得られたプローブデータから、プローブカーが走行していない道路の渋滞情報を類推しているに過ぎない。もし、プローブカーが未走行であるという事象それ自体から有意な情報を得ることができれば、プローブカーシステムの渋滞情報をより正確なものとすることができる。

本発明の一態様は、このような問題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、プローブカーが未走行であることおよびその他の条件に基づいて交通情報を推定するシステム、装置、方法、およびプログラムを提供することにある。

このような目的を達成するために、本発明の交通情報を推定するためのシステムは、プローブカーが未走行である道路における、プローブカーの混入率、交通容量、プローブカーが未走行であった期間に基づいて、前記道路を走行している車両の台数が前記交通容量に達していない確率を算出する確率算出手段を備えたことを特徴とする。

本発明によれば、道路にプローブカーが走行しなかったという事象そのものから、その道路が非渋滞であることを所定の確率（すなわち信頼度）をもって推定することができる。

本発明の一実施形態にかかる交通情報推定システムの概要図である。 本発明の一実施形態にかかるプローブデータ送信装置の機能ブロック図である。 発明の一実施形態にかかる交通情報生成装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態にかかる交通情報受信装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態にかかるプローブカー走行状況の遷移図である。 本発明の一実施形態にかかるプローブカー混入率を算出するための地域の例である。 本発明の一実施形態にかかる非渋滞である確率の計算例である。 本発明の一実施形態にかかる非渋滞である確率を算出するための方法である。

本発明の概要を説明する。まず、本明細書で使用する用語について説明する。「交通流率」とは、道路断面における１時間あたりの交通量のことである。すなわち、「交通流率」とは、道路（全車線を含む）を単位時間（１時間）に通過する車両の台数である（単位：台／時間）。「交通容量」とは、道路（全車線を含む）が単位時間（１時間）に通過させることが可能な車両の台数の最大値である（単位：台／時間）。「飽和交通流率」とは、信号機が設置された交差点（以下、信号機制御交差点という）において、少なくとも青信号の期間に切れ目なく通過できるほどの車両が滞留している（信号待ちをしている）場合に、この交差点を青信号の期間に通過させることが可能な車両の台数（全車線分を含む）の最大値（１時間あたりの値に正規化したもの）である（単位：台／時間）。なお、現実の道路では、車線数は場所により順次変化し、それに伴い交通容量や飽和交通流率等の値も場所により変化するが、以降の説明では、簡略化のため１車線あたりの値を例にとって説明する。

本明細書において、道路の「渋滞」は、その道路の交通流率が交通容量に達した場合に発生する。一方、「非渋滞」は、その道路の交通流率が交通容量に達していない場合を言う。すなわち、交通流率が交通容量に達した（これを、「過飽和状態」とも言う）か達していないかによって、渋滞か否かを推定できる。交差点が無い単路において一般的に使用される１車線あたりの交通容量は、一般道路の場合１８００〜２０００台（／１時間／１車線）、自動車専用道路の場合２０００〜２２００台（／１時間／１車線）程度であるが（すなわち、１車線あたり２秒に１台程度）、道路の幅や見通し、天候などの道路環境により異なる。特に、交通容量は、交差点では低下する。交差点に信号機が設置されている場合には、交通容量は、「その道路の飽和交通流率」に「スプリット（信号が青である時間の割合）」を乗じた値（すなわち、交差点の交通容量Ｃ＝ρ（飽和交通流率）×Ｓ（スプリット））になる。飽和交通流率も、１８００台（／１時間／１車線）程度が一般的な値としてよく知られている。例えば、スプリットが５０パーセント（青信号の時間と赤信号の時間が同じ比率）であるとすると、交通容量は半分（上記の例の場合であれば、９００台／１時間／１車線）に下がる。また、交通容量、および、飽和交通流率の一般的な概算値は上記の通りであるが、道路管理者もしくは交通管理者によって計測された、道路毎または交差点毎の実測値を用いるほうが、より正確な判定が可能となる。

以上概説したように、一般道路では交差点で極端に交通容量が低下し、交差点を先頭に渋滞が発生しやすい（渋滞の先頭になりやすい交差点は、特にボトルネック交差点と呼ばれる）。したがって、単路よりも交差点等での車両の走行状況からのほうが、渋滞しているか否かを、厳密に、また、いち早く把握することができる。すなわち、本発明において、単路だけでなく交差点におけるデータを用いることで、より正確に非渋滞の推定を行うことが可能である。なお、高速道路などの自動車専用道路では、トンネル出入り口やザグ部で交通容量が低下しやすいため、これらを先頭に渋滞が発生することが多い。

もし、あらかじめ、プローブカーの混入率（全車両に対するプローブカーの混入率）が把握できていれば、交通容量に達するときのプローブカーの平均的な通過台数を推定することができる。例えば、上記の交差点の例の場合、プローブカーの混入率が１パーセントだとすると、交通容量：９００台／１時間／１車線の１パーセントなので、交通容量に達するときのプローブカーの平均通過台数は、９台／１時間／１車線である。同様に、２パーセントだとすると、交通容量に達するときのプローブカーの平均通過台数は、１８台／１時間／１車線である。

ここで、ある道路に所定の期間、プローブカーが１台も通過しなかった場合を考える。この場合、次のケース１、２のどちらかが発生したと言える（すなわち、ケース１とケース２は排反事象である）。ケース１は、そもそも、その道路を走行している車両の絶対数が少ない場合である。すなわち、プローブカーが走行しておらず、かつ、プローブカー以外の車両の台数は交通容量に達していない（したがって、「非渋滞」である）。ケース２は、車両の台数が交通容量に達している（したがって、「渋滞」している可能性が非常に高い）が、たまたま、プローブカーが走行していない場合である。すなわち、プローブカーが走行しておらず、かつ、プローブカー以外の車両のみによって交通容量に達している。

上記のケース１が発生する確率は、
ケース１の発生確率＝１−（ケース２の発生確率） （式１）
によって算出することができる。また、ケース２の発生確率は、プローブカーが走行しなかった道路の交通容量、プローブカーが走行しなかった道路におけるプローブカーの混入率、プローブカーが走行しなかった期間に基づいて、算出することができる。なお、プローブカーが走行しなかった道路に信号機制御交差点が含まれる場合は、その道路の流入方路（交差点へ流入する方向）の飽和交通流率と、信号機を制御するパラメータの一つであるスプリットを乗算することにより、交通容量を近似的に算出することが可能である。このように、プローブカーが走行していない道路であっても、渋滞情報（道路上の車両の台数が交通容量に達していない確率）を生成することができる。本発明は、プローブカーが走行していない道路が非渋滞であること、および、非渋滞である確率を推定するものである。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。本明細書において、「車両」には、一般車両、タクシーなどの普通乗用車に加え、バス、トラックなどの大型車や、オートバイ、原動機付自転車、自転車などの軽車両といった、道路を走行する全ての車両が含まれうる。なお、交通量・交通流率等の算出の際は、普通乗用車以外の車種については、その混入率ととともに「乗用車換算係数」を乗算し、普通乗用車相当の台数に変換して使用する（例えば、１８００台のうち１０パーセントが大型車（乗用車換算係数を“２”とする）の場合、大型車：１８０台（１８００台×１０％）を普通乗用車相当の台数：３６０台（１８００台×１０％ד２”）に変換して使用する）。また、「プローブデータ」は、ＧＰＳ受信機で受信されたデータに基づいて測位される、車両の位置情報およびその計測時刻などを指す。「プローブカー」は、プローブデータを送信することができる車両を指す。

図１は、本発明の一実施形態にかかる交通情報推定システム１００の概要図である。交通情報推定システム１００には、交通情報生成装置１１０、路上センサデータ収集システム１２０、信号機制御システム１３０、プローブデータ送信装置１４０、交通情報受信装置１５０が含まれる。

プローブデータ送信装置１４０は、プローブカーに設置された、通信機能を有する装置である。プローブデータ送信装置１４０は、例えば、プローブカーに設置されたＧＰＳ受信機などによって取得されたデータに基づいて、プローブデータ１４１を生成することができる。また、プローブデータ送信装置１４０は、生成したプローブデータ１４１を、交通情報生成装置１１０へ送信することができる。例えば、プローブデータ送信装置１４０は、通信機器に接続されたプローブカーシステム対応のカーナビゲーション、スマートフォンなどである。図１には、１つのプローブデータ送信装置１４０のみが例示されているが、交通情報推定システム１００には、複数のプローブデータ送信装置１４０が含まれうる。プローブデータ送信装置１４０の詳細については、図２を参照しながら説明する。

路上センサデータ収集システム１２０は、道路上に設置された路上センサによって収集されたデータを管理するためのシステムである。路上センサは、路上センサが設置された地点の車線または路上センサが設置された地点の全車線を通過した車両を検知することができる。路上センサデータ収集システム１２０は、路上センサによって検知された車両の通過台数１２１を、交通情報生成装置１１０へ送信することができる。

信号機制御システム１３０は、道路上に設置された交通信号機などの交通信号を制御するためのシステムである。信号機制御システム１３０は、各道路の所定の信号機のスプリット１３１を、交通情報生成装置１１０へ送信することができる。「スプリット」は、信号機制御交差点の各道路に割り当てられる青信号の時間の配分比である。主道路と従道路（主道路より細い道路）が交差する一般的な十字路交差点では、主道路側に多めに割り振られることが多い（６０％対４０％など）。なお、現実の信号機の制御では、安全のため、全ての流入方路（交差点へ流入する方向）の車両が停止する全赤の時間や右折可能な矢印信号の時間が存在する。そのため、実際に通行可能な時間は、スプリットの値で示される時間よりも多少短くなる。また、隣り合う信号機との位置関係やオフセット（隣接する信号機間の青信号の開始時間の差）によっては、実際に通行可能な時間は、さらに短くなることもありえる。このため、計算は複雑となるが、可能であればこれらによる低減効果を考慮して、交通容量を求めることが望ましい。

交通情報生成装置１１０は、プローブデータ１４１、通過台数１２１、スプリット１３１などに基づいて、交通情報１５１を生成するための装置である。また、交通情報生成装置１１０は、生成した交通情報１５１を、交通情報受信装置１５０へ送信することができる。交通情報生成装置１１０の詳細については、図３を参照しながら説明する。

交通情報受信装置１５０は、プローブカーに設置された、通信機能を持つ装置である。交通情報受信装置１５０は、交通情報１５１を、交通情報生成装置１１０から受信することができる。例えば、交通情報受信装置１５０は、通信機器に接続されたプローブカーシステム対応のカーナビゲーション、スマートフォンなどである。プローブデータ送信装置１４０と交通情報受信装置１５０は、一つの装置であってもよい。交通情報受信装置１５０の詳細については、図４を参照しながら説明する。

図２は、本発明の一実施形態にかかるプローブデータ送信装置１４０の機能ブロック図である。プローブデータ送信装置１４０には、測位部２１０、ＧＰＳ受信機２２０、プローブデータ生成部２３０、時計２４０、プローブデータ送信部２５０が含まれる。

測位部２１０は、ＧＰＳ受信機２２０が取得した経度・緯度のデータを受信することができる。すなわち、測位部２１０は、プローブデータ送信装置１４０が設置されたプローブカーが走行している位置を示すデータを受信することができる。なお、測位部２１０は、ＧＰＳ受信機２２０が取得した経度・緯度のデータに加えて、このプローブカーの速度パルスやジャイロスコープが取得したデータを受信することもできる（図示せず）。測位部２１０は、ＧＰＳ受信機２２０が取得した経度・緯度のデータに加えて、プローブカーの速度パルスやジャイロスコープが取得したデータなどに基づいて、このプローブカーの位置を、より高精度に測位することができる。また、測位部２１０は、測位した位置を示すデータ（以下、位置情報という）を、プローブデータ生成部２３０へ送信することができる。

プローブデータ生成部２３０は、測位された位置情報を、測位部２１０から受信することができる。また、プローブデータ生成部２３０は、ＧＰＳ受信機２２０が経度・緯度のデータを取得した時刻を示すデータ（以下、時刻情報という）を、時計２４０から受信することができる。プローブデータ生成部２３０は、測位部２１０から受信した位置情報と、時計２４０から受信した時刻情報に基づいて、プローブデータを生成することができる。すなわち、プローブデータ生成部２３０は、プローブデータ送信装置１４０が設置されたプローブカーの所定の時刻における位置を示すプローブデータを生成することができる。また、プローブデータ生成部２３０は、生成したプローブデータを、プローブデータ送信部２５０へ送信することができる。

プローブデータ送信部２５０は、生成されたプローブデータを、プローブデータ生成部２３０から受信することができる。また、プローブデータ送信部２５０は、受信したプローブデータを、交通情報生成装置１１０へ送信することができる。

図３は、本発明の一実施形態にかかる交通情報生成装置１１０の機能ブロック図である。交通情報生成装置１１０には、プローブデータ受信部３１０、道路特定部３２０、道路地図データベース３３０、プローブカー混入率算出部３４０、交通情報生成部３５０、データベース３６０、交通情報送信部３７０が含まれる。

プローブデータ受信部３１０は、プローブデータを、プローブデータ送信装置１４０から受信することができる。また、プローブデータ受信部３１０は、受信したプローブデータを、道路特定部３２０へ送信することができる。このプローブデータには、プローブデータ送信装置１４０が設置されたプローブカーの位置情報、および、その位置情報が取得された時刻情報が含まれる。

道路特定部３２０は、プローブデータ受信部３１０から受信したプローブデータに基づいて、道路を特定することができる。具体的には、道路特定部３２０は、道路地図データベース３３０を参照して、受信したプローブデータに含まれる位置情報（例えば、経度・緯度）が示す場所に存在する道路を特定することができる。すなわち、道路特定部３２０は、プローブデータ送信装置１４０が設置されているプローブカーが走行している道路を特定することができる。また、道路特定部３２０は、道路地図データベース３３０を参照して、プローブカーが走行している道路以外の道路を、プローブカーが走行していない道路として特定することができる。道路地図データベース３３０は、位置情報（例えば、経度・緯度）から、その位置情報が示す場所に存在する道路を特定することができる、道路地図のデータベースである。

したがって、道路特定部３２０は、受信したプローブデータに含まれる時刻情報に基づいて、図５のように、各時刻における、プローブカーが走行している道路およびプローブカーが走行していない道路を特定することができる。例えば、図５において、時刻Ｔ_１のときには太線で記された道路に車両が走行している。しかし、時刻Ｔ_２やＴ_ｎのときには、太線で記された道路には車両が走行していない。そのため、道路特定部３２０は、太線で記された道路は、プローブカーが走行していない道路であると特定することができる。道路特定部３２０は、特定した道路（すなわち、プローブカーが走行している道路および走行していない道路）を示すデータを、プローブカー混入率算出部３４０および交通情報生成部３５０へ送信することができる。

プローブカー混入率算出部３４０は、特定の地域におけるプローブカーの混入率を算出することができる。ここで、「プローブカーの混入率」とは、ある道路を走行する全車両の台数（プローブカーとプローブカー以外の車両との合計台数）に対して、プローブカーの台数が占める割合を言う。プローブカー混入率の算出は、路上センサを用いてリアルタイムに行う場合（下記で説明する）や、蓄積した統計情報（過去に収集された走行台数のデータ。例えば、交通量調査によるデータなど）をもとに行う方法がある。なお、統計情報をもとに行う方法の場合は、時間帯や曜日、大型連休等の日種によってプローブカーの混入率が大きく変化する場合（例：プローブカーがタクシーである場合は、終電直後の混入率が上がる、プローブがマイカーである場合は、土日や大型連休の混入率が上がる、など）は、時間帯や曜日ごとの変化を反映させると、よりプローブカー混入率の精度は高まる。

プローブカー混入率算出部３４０は、プローブカーが走行していない道路を少なくとも含む任意の地域を決定することができる。例えば、プローブカー混入率算出部３４０は、図６のように、プローブカーが走行していない道路（太線で記された道路）から半径ｎキロメートル以内の領域を、プローブカー混入率を算出するための地域として決定することができる。あるいは、例えば、プローブカー混入率算出部３４０は、プローブカーが走行していない道路が存在する市町村や都道府県などを、プローブカー混入率を算出するための地域として決定することができる。

プローブカー混入率算出部３４０は、決定した地域内に設置された路上センサ（例えば、図６における路上センサ６０１）により収集されたデータを、路上センサデータ収集システム１２０から受信することができる。この収集されたデータには、路上センサが設置された地点の車線または路上センサが設置された地点の全車線を通過した全車両の台数（すなわち、図６におけるプローブカー６０２とプローブカー以外の車両６０３との合計台数）が含まれる。そのため、プローブカー混入率算出部３４０は、決定した地域に含まれる路上センサが存在する道路（図６において、点線で記された道路。道路Ａとする）における全車両の走行台数のデータを取得することができる。なお、プローブカーが走行していない道路（図６において、太線で記された道路）内に、図６のように路上センサ６０１が設置されていてもよいし、設置されていなくてもかまわない。また、プローブカー混入率算出部３４０は、プローブカーの走行実績から（すなわち、道路特定部３２０から受信されたデータに基づいて）、道路Ａにおけるプローブカーの走行台数（図６における、プローブカー６０２の台数）のデータを取得することができる

プローブカー混入率算出部３４０は、道路特定部３２０から取得した道路Ａにおけるプローブカーの走行台数を、路上センサデータ収集システム１２０から取得した道路Ａにおける全車両の走行台数で割ることによって、その地域におけるプローブカーの混入率を算出することができる。なお、プローブカーの混入率の算出方法は上記に限定されない。

交通情報生成部３５０には、交通情報判定部３５１および交通情報推定部３５２が含まれる。交通情報判定部３５１は、従来技術により、道路特定部３２０から受信されたデータに基づいて、プローブカーが走行している道路の渋滞情報などの交通情報を生成することができる。

交通情報推定部３５２は、プローブカーが非通行であることから非渋滞を推定することができる。具体的には、交通情報推定部３５２は、プローブカーが走行していない道路を示すデータを、道路特定部３２０から受信することができる。また、交通情報推定部３５２は、そのプローブカーが走行していない道路を、プローブカーが最後に通過した時刻を示すデータ（例えば、図５において、現在時刻がＴ_ｎであり、時刻Ｔ_２からＴ_ｎまでの期間に太線で記された道路にプローブカーが走行しなかった場合、「時刻Ｔ_１」）を、道路特定部３２０から受信することができる。また、交通情報推定部３５２は、そのプローブカーが走行していない道路を少なくとも含む地域のプローブカー混入率を、プローブカー混入率算出部３４０から受信することができる。また、交通情報推定部３５２は、そのプローブカーが走行していない道路上に設置された信号機のスプリットを、信号機制御システム１３０から受信することができる。

また、交通情報推定部３５２は、データベース３６０を参照して、そのプローブカーが走行していない道路の交通容量（信号機制御交差点を含まない道路（すなわち、単路、信号機の無い交差点を含む道路など）の場合）または飽和交通流率（信号機制御交差点を含む道路の場合）を取得することができる。データベース３６０には、交通容量データベース３６１および飽和交通流率データベース３６２が含まれる。交通容量データベース３６１は、信号機制御交差点を含まない道路（すなわち、単路、信号機の無い交差点を含む道路など）における交通容量を示すデータが格納されたデータベースである。飽和交通流率データベース３６２は、信号機制御交差点を含む道路における飽和交通流率を示すデータが格納されたデータベースである。交通容量および飽和交通流率は、道路管理者または交通管理者が計測により決定した数値とすることもできるし、理論的に推定した数値とすることもできる。

交通情報推定部３５２は、プローブカーが走行していない期間を、「現在時刻」と「道路特定部３２０から受信した、そのプローブカーが走行していない道路をプローブカーが最後に通過した時刻」とから算出することができる。また、交通情報推定部３５２は、プローブカーが走行していない期間をＴ（時間）、プローブカー混入率をγ、交通容量をＣ（台／１時間）とすると、信号機制御交差点が無い道路（例えば、自動車専用道路などの単路）において、プローブカーが走行していない道路が非渋滞である確率Ｐを、
Ｐ＝１−（１−γ）^Ｃ・Ｔ （式２）
によって算出することができる。

また、信号機制御交差点の場合は、スプリットをＳ、飽和交通流率をρ（台／１時間）とすると、
Ｃ＝Ｓ×ρ （式３）
となるため、（式２）と（式３）から、
Ｐ＝１−（１−γ）^{Ｓ・ρ・Ｔ} （式４）
と算出することができる。

交通情報推定部３５２は、上記のように算出された非渋滞である確率が、閾値以上の場合は、その道路が「非渋滞」であると判定することができる。また、交通情報推定部３５２は、上記のように算出された非渋滞である確率が、閾値未満の場合は、その道路が「渋滞情報が不明」であると判定することができる。なお、上述したように、矢印信号の存在や、隣接する信号機制御交差点の影響、その他の要因により、実際の交通容量が理論値よりも小さくなると想定される場合は、リスクをみて交通容量を多少小さめに補正して計算をしても良い。交通情報推定部３５２は、判定した結果（「非渋滞」および「渋滞情報が不明」）を、算出した非渋滞である確率とともに、交通情報送信部３７０へ送信することができる。

交通情報送信部３７０は、判定された結果および算出された非渋滞である確率を、交通情報推定部３５２から受信することができる。また、交通情報送信部３７０は、受信した結果および確率を、交通情報受信装置１５０へ送信することができる。

図４は、本発明の一実施形態にかかる交通情報受信装置１５０の機能ブロック図である。交通情報受信装置１５０には、交通情報受信部４１０、交通情報活用部４２０、表示部４３０が含まれる。

交通情報受信部４１０は、交通情報生成装置１１０がプローブデータ、通過台数、スプリットなどに基づいて判定した結果（「非渋滞」および「渋滞情報が不明」）および非渋滞である確率を、交通情報生成装置１１０から受信することができる。また、交通情報受信部４１０は、受信した結果および確率を、交通情報活用部４２０へ送信することができる。

交通情報活用部４２０は、交通情報受信部４１０から受信した、判定された結果および非渋滞である確率を活用するための処理を行う。例えば、交通情報活用部４２０は、交通情報受信装置１５０の利用者が、視覚で、プローブカーが走行していない道路が非渋滞である確率を識別できるようにする。具体的には、交通情報活用部４２０は、表示部４３０に表示された道路地図上で、非渋滞である確率が高い道路の渋滞情報（道路の上に重畳表示された矢印など）を太い線で表示させ、非渋滞である確率が低い道路の渋滞情報（道路の上に重畳表示された矢印など）を細い線で表示させることができる（逆も可）。あるいは、交通情報活用部４２０は、表示部４３０に表示された道路地図上で、非渋滞である確率が低い道路の渋滞情報（道路の上に重畳表示された矢印など）を、非渋滞である確率が高い道路の渋滞情報（道路の上に重畳表示された矢印など）よりも透かして表示させることができる（逆も可）。また、交通情報活用部４２０は、プローブカーが走行していない道路が非渋滞である確率を、最適な経路を検索する際の重み係数として使用して、検索結果を表示部４３０に表示させることができる。なお、このような交通情報活用部４２０によって実行される処理は、交通情報生成装置１１０が実行することも可能である。

表示部４３０は、カーナビゲーションやスマートフォンなどのディスプレイである。表示部４３０は、交通情報活用部３２０によって処理された交通情報を表示することができる。

図７は、本発明の一実施形態にかかる非渋滞である確率の計算例である。例えば、推定を行う道路の飽和交通流率が、１時間あたりに１車線に１８００台であったとする。さらに、推定を行う道路上にある信号機のスプリットが、５０パーセントであったとする。このとき、プローブカーがその道路を通過しなかった期間が、５分、１０分、１５分、３０分、６０分の場合を考える。また、その道路を含む地域のプローブカーの混入率が、３．０パーセント、２．０パーセント、１．０パーセント、０．５パーセントの場合を考える。このとき、それぞれ、図７で示されるように、非渋滞である確率が計算される。

例えば、プローブカーの未走行期間が５分である場合の、プローブカーの混入率が３．０パーセント、２．０パーセント、１．０パーセント、０．５パーセントの場合の確率を参照すると分かるように、プローブカーの混入率が高くなると、確率も上がっている。これは、プローブカーが普及するにつれて、プローブカーの未走行期間が短くても非渋滞を高い確率（信頼度）で推定できるようになり、総じて非渋滞の推定精度が上がることを示している。したがって、今後プローブカーが増えていくと、プローブカーが未走行であること自体から渋滞情報を推定することの有用性は増していくと言える。

図８は、本発明の一実施形態にかかる非渋滞である確率を算出するための方法である。本方法は、交通情報生成装置１１０によって実施される。

ステップ８０１において、交通情報生成装置１１０は、プローブカーが未走行である道路を特定する。すなわち、交通情報生成装置１１０は、プローブカーに設置されたプローブデータ送信装置１４０からプローブデータが送信されてきていない道路を特定する。

ステップ８０２において、交通情報生成装置１１０は、「プローブカー混入率」を算出する。具体的には、まず、交通情報生成装置１１０は、プローブカーが走行していない道路を少なくとも含む任意の地域を決定する。次に、交通情報生成装置１１０は、その地域内の道路を走行する全車両（プローブカーとプローブカー以外の車両との合計）に対するプローブカーの混入率を算出する。

ステップ８０３において、交通情報生成装置１１０は、「プローブカーが走行していない期間」を算出する。具体的には、交通情報生成装置１１０は、「現在時刻」と「プローブカーが走行していない道路をプローブカーが最後に通過した時刻」とから算出する。なお、ステップ８０２と８０３の順序は逆でもよい。

ステップ８０４において、交通情報生成装置１１０は、ステップ８０２で算出した「プローブカー混入率」、ステップ８０３で算出した「プローブカーが走行していない期間」、プローブカーが走行していない道路の交通容量（あるいは、プローブカーが走行していない道路の「飽和交通流率」、プローブカーが走行していない道路に設置された信号機の「スプリット」）に基づいて、非渋滞である確率を算出する。また、交通情報生成装置１１０は、確率が閾値以上の場合（すなわち、非渋滞である確率が閾値以上、かつ、プローブカーが走行していない場合）は「非渋滞」であると判定し、確率が閾値未満の場合（すなわち、非渋滞である確率が閾値未満、かつ、プローブカーが走行していない場合）は「渋滞情報が不明」であると判定する。

上記の図８の方法において、ある道路を複数の区間に分けて、図８の各ステップを区間ごとに行うこともできる。

このように、本発明は、プローブカーが走行しなければ渋滞情報を生成できないという従来の概念とは異なり、プローブカーが走行しなかったという事実から非渋滞であることを推定することが可能である。

ここまで、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態はあくまで一例であり、本発明は上述した実施形態に限定されず、その技術的思想の範囲内において種々異なる形態にて実施されてよいことは言うまでもない。また、本発明の範囲は、図示され記載された例示的な実施形態に限定されるものではなく、本発明が目的とするものと均等な効果をもたらすすべての実施形態をも含む。さらに、本発明の範囲は、各請求項により画される発明の特徴の組み合わせに限定されるものではなく、すべての開示されたそれぞれの特徴のうち特定の特徴のあらゆる所望する組み合わせによって画されうる。

１００ 交通情報推定システム
１１０ 交通情報生成装置
１２０ 路上センサデータ収集システム
１３０ 信号機制御システム
１４０ プローブデータ送信装置
１５０ 交通情報受信装置
１２１ 通過台数
１３１ スプリット
１４１ プローブデータ
１５１ 交通情報
２１０ 測位部
２２０ ＧＰＳ受信機
２３０ プローブデータ生成部
２４０ 時計
２５０ プローブデータ送信部
３１０ プローブデータ受信部
３２０ 道路特定部
３３０ 道路地図データベース
３４０ プローブカー混入率算出部
３５０ 交通情報生成部
３５１ 交通情報判定部
３５２ 交通情報推定部
３６０ データベース
３６１ 交通容量データベース
３６２ 飽和交通流率データベース
３７０ 交通情報送信部
４１０ 交通情報受信部
４２０ 交通情報活用部
４３０ 表示部
６０１ 路上センサ
６０２ プローブカー
６０３ プローブカー以外の車両

Claims (12)

1. 交通情報を推定するためのシステムであって、
   プローブカーが未走行である道路における、プローブカーの混入率、交通容量、プローブカーが未走行であった期間に基づいて、前記道路を走行している車両の台数が前記交通容量に達していない確率を算出する確率算出手段を備えたことを特徴とするシステム。
2. 前記確率算出手段は、前記道路に信号機制御交差点が含まれる場合に、飽和交通流率とスプリットとに基づいて前記交通容量を算出することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記確率算出手段は、プローブカーの混入率がγ、交通容量がＣ台／時間、プローブカーが走行しなかった期間がＴ時間である場合、前記道路を走行している車両の台数が前記交通容量に達していない確率Ｐを、Ｐ＝１−（１−γ）^Ｃ・Ｔによって算出することを特徴とする請求項１または２に記載のシステム。
4. 前記確率算出手段は、前記道路に信号機制御交差点が含まれ、飽和交通流率がρ台／時間、スプリットがＳである場合、前記交通容量Ｃを、Ｃ＝Ｓ×ρによって算出することを特徴とする請求項３に記載のシステム。
5. 前記道路を走行している車両の台数が前記飽和交通流率に達していないこと、および、前記確率を示すデータを送信する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載のシステム。
6. 交通情報を推定するための方法であって、
   プローブカーが未走行である道路における、プローブカーの混入率、交通容量、プローブカーが未走行であった期間に基づいて、前記道路を走行している車両の台数が前記交通容量に達していない確率を算出するステップを含むことを特徴とする方法。
7. 前記確率を算出するステップは、
   プローブカーの混入率がγ、交通容量がＣ台／時間、プローブカーが走行しなかった期間がＴ時間である場合、前記道路を走行している車両の台数が前記飽和交通流率に達していない確率Ｐを、Ｐ＝１−（１−γ）^Ｃ・Ｔによって算出するステップであって、前記道路に信号機制御交差点が含まれ、飽和交通流率がρ台／時間、スプリットがＳである場合、前記交通容量Ｃを、Ｃ＝Ｓ×ρによって算出する、ステップ
   を含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記道路を走行している車両の台数が前記飽和交通流率に達していないこと、および、前記確率を示すデータを送信するステップをさらに含むことを特徴とする請求項６または７に記載の方法。
9. コンピュータに請求項６から８のいずれか一項に記載の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
10. 請求項５に記載のシステムから、前記確率を示すデータを受信する手段と、
    前記確率を示すデータを、前記確率を識別できるように表示する手段と
    を備えたことを特徴とする交通情報受信装置。
11. 前記確率を識別できるように表示する手段は、前記確率に基づいた太さまたは透明度で前記推定した交通情報を表示すること、または、前記確率に基づいた経路検索の結果を表示することを特徴とする請求項１０に記載の交通情報受信装置。
12. コンピュータに、確率を識別表示する方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記方法は、
    請求項６に記載のシステムから、前記確率を示すデータを受信するステップと、
    前記確率を示すデータを、前記確率を識別できるように表示するステップと
    を含むことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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