JP2016071442A - プローブデータのマップマッチング結果の信頼性判定方法、装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】プローブデータのマップマッチングで推定したプローブカーの移動経路の信頼性の程度を定量的に判定するための方法、装置およびプログラムを提供する。【解決手段】複数のウェイポイント（ＷＰ）で構成されたプローブデータをもとに推定した、プローブカーのＷＰ間の推定走行経路の信頼性の程度を算出する方法は、ＷＰの道路上の位置をデジタル道路地図データ上で設定することと、設定した隣接するＷＰ間のプローブカーの走行経路を、あらかじめ設定したリンクコストおよびリンク間の移動コストをもとに推定することと、推定した走行経路の信頼性の程度を、隣接するＷＰ間に存在する、他の任意の代替経路に対するコスト優位差をもとに決定すること、を備える。【選択図】図８

Description

本発明は、プローブデータのマップマッチング結果の信頼性判定方法、装置およびプログラムに関する。より詳細に言えば、本発明は、プローブカーの車載機を通じて収集したプローブデータのマップマッチングで推定したWay-Point（ＷＰ：ウェイポイント）間の経路の信頼性（妥当性／優位性）の程度を定量的に判定するための方法、装置およびプログラムに関する。

従来から、プローブカーシステムにおいて、収集したプローブデータをマップマッチングして、走行道路を特定する手法が使用されている。交通情報収集・提供システムの分野では、プローブデータとは、走行車両（「プローブカー」と呼ばれる）に装備されている様々なセンサによって計測されたデータのことを意味する。例えば、プローブデータは、ＧＰＳ（Global Positioning System）機能を利用して生成された、ある時刻における走行車両の位置を示す位置データ、および加速度センサやジャイロセンサなどによって測定された車両の挙動データ（例えば、前後左右の加速度、プローブカーの向き、など）、さらには当該地点で発生したイベント情報（ＡＢＳ（Antilock Brake System）の動作信号、ワイパー動作信号など）、業務車両等の属性情報（タクシーメーター情報など）を含むことができる。ある時刻におけるプローブカーの位置は、Way-Point（ＷＰ：ウェイポイント）ともいい、ＷＰを示す位置データは、ＷＰ情報ともいう。ＷＰ情報は、プローブカーを識別するためのＩＤ（ユーザＩＤ、車両ＩＤ）、測位時刻、緯度情報および経度情報、並びに前述の挙動データやイベント情報、属性情報を含むデータである。

上述したＷＰ情報のサンプリング間隔や各プローブカーから所定の受信局に送信されるタイミングは、プローブデータを収集するシステムの目的や、使用する通信メディアによって大きく異なる。例えば、第三世代以降の携帯電話網を使用したセンター処理型のカーナビや、重要車両の位置監視システムなどでは、逐一その位置を管理する必要があるため、非常に細密かつ頻繁にＷＰ情報を収集し送信を行う。

他方、タクシーやトラックなどの配車管理システムや、バスの運行管理システムなど、業務系のシステムでは、通信コストを抑えるため、ナローバンドの通信メディアを使用して、必要最低限のＷＰ情報を離散的に（まばらに）送信することが多い。

このようなプローブカーシステムのＷＰ情報の収集および送信のタイミングは、概ね、所定の距離や時間単位で定めていることが多い。例えば、前者の例では３００ｍピッチ（走行距離３００ｍごとにプローブデータ送信）、５００ｍ、８００ｍピッチなどのタイミングがあり、後者の例では１０秒ピッチ（走行時間が１０秒経過するごとにプローブデータ送信）、３０秒ピッチ、１２０秒ピッチなどのタイミングがある。またさらに、あらかじめ定めた属性情報の変化時（例：タクシーであれば、空車／満車などの状態変化時など）にも、都度送信を行うことができる。しかしながら、送信タイミングにおける電波受信環境や通信混雑状況によっては、次の通信可能タイミング時に遅れて送信することになるため、結果的にＷＰ情報の収集および送信のタイミングは、様々に変化しうる。

このようなプローブデータはプローブカーから所定の受信局によって収集され、所定のデータ分析や加工（例えば、マップマッチング）を通じて様々な道路交通サービスに利用されている。マップマッチングとは、測定されたプローブカーの位置（ＷＰ）を示す位置データ（ＷＰ情報）に基づいて道路ネットワーク上をプローブカーが移動した経路を推定する技術である。

マップマッチングを行う際には、道路ネットワーク網をデジタルデータ化したデジタル道路地図データが使用されることが知られている。デジタル道路地図データは、ノード（交差点その他道路網表現上の結節点や属性変更点など）およびリンク（ノードとノードの間の道路区間）によって道路網のトポロジや道路形状を表現するデータである。それぞれのノードおよびリンクには、固有の番号が付されており、対応する位置データも付されているので、プローブデータを利用したマップマッチングにおいてデジタル道路地図データ上でプローブカーのＷＰの位置とその経路を示すことが可能である。デジタル道路地図データ上でマップマッチングを行う場合、任意のプローブカーから受信した複数地点のＷＰ情報に基づいてデジタル道路地図データ上で候補経路が検索される。

図１（ａ）〜（ｃ）は、離散的なプローブデータを用いたマップマッチングの一般的な処理ステップを説明する図である。図１（ａ）は、受信したＷＰ情報（３点）の位置をデジタル道路地図データに重畳表示した例である（この段階では、マップマッチング処理は行っていない）。図１（ｂ）は、ＷＰ情報の位置および方位から、近隣の道路上の地点とその進行方向とを選定したものである。さらに図１（ｃ）では、ダイクストラ法など周知の最短経路探索アルゴリズムによって、前ステップで選定した道路上の地点間の経路を選択する。

なお、ここでの「最短経路」は、各リンクに設定される「リンクコスト」および右左折時に加算される「右左折コスト」をもとに、「合計コストが最小となる経路」が選択される。リンクコストは、リンク長（リンクの距離）をもとに、道路種別や車線数等、通りやすさなどの諸事情を必要に応じて考慮し、若干の補正を行い決定される。

このような処理によって、プローブカーの走行経路を推定することができる。

また、図２（ａ）〜（ｃ）は、様々なプローブデータに基づく経路探索の例を示す図である。図２（ａ）は、プローブカーの走行経路が一意に特定できる（他の有効な候補経路は存在しない）例であり、一方、図２（ｂ）（ｃ）は、複数の候補経路が存在する例である。

移動経路を推定する手法の一例は、特許文献１〜３に示されている。特許文献１では、測位点と測位時刻を含む複数のプローブ情報に基づいて所定の範囲内にある道路および／または路線を基準点として特定し、特定された基準点の位置情報と、道路や（電車）路線の種別情報とから第１および第２の基準点間の複数の経路および当該経路の所要時間を探索し、当該所要時間と第１および第２の基準点に対応する測位点間の測位時刻の間隔とに基づいて第１および第２の測位地点間の移動経路を推定することが記載されている。すなわち、引用文献１には、測位点間の測位時刻の間隔が第１および第２の基準点間の複数の経路の所要時間に最も近い経路を、複数の移動経路のうちで最も妥当な経路として推定することが記載されている。

また、特許文献２および特許文献３には、統計的な走行頻度や過去の走行履歴をもとにした学習結果を用いることによってリンクコストを決定または補正し、ＷＰ間の推定経路の精度向上を図る仕組みについて記載されている。

特開２０１２−２１２３２０号公報（特許第５３３０４４５号公報） 特開２００８−２４２６７４号公報 特開２０１１−６００４９号公報

辻 紘良、高橋 理一、川島 弘尚、山本 芳嗣、「径路誘導システムにおける旅行時間の予測（＜特集＞自動車径路誘導システム）」、オペレーションズリサーチ、1980年4月1日、２５巻 ４号

従来は、図１（ｃ）におけるＷＰ間の移動経路を推定する手法として、例えば、ダイクストラ法アルゴリズムなどを利用して最短経路を算出することが行われていた。しかしながら、このような手法により算出されたＷＰ間の推定経路の、他の候補経路に対する信頼性（妥当性／優位性、当該推定経路をプローブカーが走行した確度）を判定することは行われていなかった。

図２に示したように、ＷＰ間の移動経路は一意に特定できるケースばかりでなく、複数の経路が候補として考えられるケースもある。そのようなケースでは、最も妥当と思われる最短経路と代替経路の合計コストがほんの僅かしか違わないケースもあるものの、最短経路が最も妥当な経路として、プローブカーの走行経路に採用されてきた。

本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、車載機を通じて収集したプローブデータのマップマッチングで推定したプローブカーの移動経路の信頼性（妥当性／優位性）の程度を定量的に判定するための方法、装置およびプログラムを提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様である、複数のウェイポイント（ＷＰ）で構成されたプローブデータをもとに推定した、プローブカーのＷＰ間の推定走行経路の信頼性の程度を算出する方法は、前記ＷＰの道路上の位置をデジタル道路地図データ上で設定することと、前記設定した隣接するＷＰ間のプローブカーの走行経路を、あらかじめ設定したリンクコストおよびリンク間の移動コストをもとに推定することと、前記推定した走行経路の信頼性の程度を、前記隣接するＷＰ間に存在する、他の任意の代替経路に対するコスト優位差をもとに決定することと、を備えることを特徴とする。

本発明の他の態様であるプローブデータの活用装置は、上述した、走行経路の信頼性の程度の情報を利用するプローブデータの活用装置であって、前記走行経路の信頼性の程度の情報をもとに、活用するプローブデータの推定走行経路を取捨選択することを特徴とする。

本発明の他の態様である、プローブデータを使用したマップマッチング処理で推定したウェイポイント（ＷＰ）間の経路の信頼性の程度を判定する方法は、プローブデータに基づいてデジタル道路地図データ上に前記ＷＰを設定し、設定された２つのＷＰ間の第１の経路を、あらかじめ設定したリンクコストおよびリンク間の移動コストに基づいて推定することと、前記第１の経路に第１の重みを付加して、前記第１の重み付加後の値を前記第１の経路のリンクコストに設定することと、前記２つのＷＰ間の第２の経路を、リンクコストおよびリンク間の移動コストに基づいてさらに推定することであって、当該リンクコストは、前記第１の重み付加後の値が設定されたリンクコストを含む、ことと、前記第１の経路と前記第２の経路とが一致するか否かを判定することと、前記第１の経路と前記第２の経路とが一致すると判定された場合に、前記第１の経路が実際の走行で選択された可能性が高いことを示す第１の信頼性の程度の値を導出することと、を備えることを特徴とする。

本発明の他の態様であるプログラムは、上記した方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明の他の態様である装置は、プローブデータを使用したマップマッチング処理で推定したウェイポイント（ＷＰ）間の経路の信頼性の程度を判定する装置であって、プローブデータに基づいてデジタル道路地図データ上に前記ＷＰを設定し、設定された２つのＷＰ間の第１の経路を、あらかじめ設定したリンクコストおよびリンク間の移動コストに基づいて推定するように構成された手段と、前記第１の経路に第１の重みを付加して、前記第１の重み付加後の値を前記第１の経路のリンクコストに設定し、前記２つのＷＰ間の第２の経路を、リンクコストおよびリンク間の移動コストに基づいてさらに推定し、当該リンクコストは、前記第１の重み付加後の値が設定されたリンクコストを含み、前記第１の経路と前記第２の経路とが一致するか否かを判定し、前記第１の経路と前記第２の経路とが一致すると判定された場合に、前記第１の経路が実際の走行で選択された可能性が高いことを示す第１の信頼性の程度の値を導出するように構成された手段と、を備えたことを特徴とする。

本発明によれば、車載機を通じて収集したプローブデータのマップマッチングで推定したプローブカーの移動経路の信頼性（妥当性／優位性）の程度を定量的に判定することができるようになる。

また、本発明によれば、信頼性（妥当性／優位性）が高い移動経路を取捨選択して一般車両に交通情報として提供することができるようになる。

本明細書において開示される実施形態の詳細な理解は、添付図面に関連して例示される以下の説明から得ることができる。
離散的なプローブデータを用いたマップマッチングの一般的な処理ステップを説明する図である。 様々なプローブデータに基づく経路探索の例を示す図である。 プローブカーの車載機および受信局のシステム構成の概要を示す図である。 本発明に係る受信局のシステム構成を説明する図である。 本発明に係る受信局のマップマッチング部の機能ブロック図である。 プローブデータＤＢに格納されるプローブデータのフォーマットの一例を示す図である。 信頼性情報算出部によって生成されたマップマッチングデータのフォーマットを示す図である。 信頼性情報算出部によって実行される処理フローを説明する図である。 プローブデータ活用部の機能ブロック図である。 データ活用部によって実行される、交通情報生成処理フローを説明する図である。

以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。本明細書では、上述の配車管理システムやバスの運行管理システムなどの業務系のシステムなどで得られる、離散的な（まばらな）ＷＰ情報を活用したプローブカーシステムでの利用を実施形態の一例として説明する。しかしながら、本発明の要旨は、上述のナローバンドを使用した実施形態に限定されることはなく、第三世代以降の携帯電話網を使用して細密なＷＰ情報を活用した実施形態にも適用できることに留意されたい。

図３は、プローブカーの車載機１０および受信局２０のシステム構成の概要を示す図である。車載機１０および受信局２０は、相互に通信可能なように接続されている。例えば、プローブカーがタクシーである場合には、車載機１０および受信局２０の間の通信はタクシー無線専用の周波数帯が利用可能である。すなわち、車載機１０および受信局２０間の通信の方式は、どのような車両がプローブカーとして選択されたか、あるいは搭載される機器によって任意に決定されることに留意されたい。

車載機１０は、測位部１１、生成部１２、送信部１３、車速センサ１４、ＧＰＳ受信機１５、ジャイロセンサ１６、およびタクシーメーターなどの属性情報センサ１７を備える。

測位部１１は、車速センサ１４、ＧＰＳ受信機１５およびジャイロセンサ１６の動作を制御し、プローブデータを生成する元となる情報を生成することができる。車速センサ１４は、プローブカーの走行速度を感知するセンサであり、速度パルスから正確な車速を判定することができる。ＧＰＳ受信機１５は、ＧＰＳ衛星からの送信データ（緯度、経度、高さ、および時刻（ＧＰＳ衛星に搭載されている原子時計の時刻）情報）をアンテナで受信し、位置や概算進行方位、概算速度を算出することができる。ジャイロセンサ１６は、プローブカーの前後左右の加速度、向きを感知することができる。測位部１１はこれら感知された情報に基づいてプローブカーの正確な位置（緯度・経度・高度）と進行方向、計測時間を算出する。なお、ＧＰＳ受信機１５だけ、もしくはＧＰＳ受信機１５と、車速センサ１４およびジャイロセンサ１６いずれか一方のセンサにより測位を行うことも可能である。

生成部１２は、測位部１１によって生成された測位情報、および（任意の種類のプローブカーの場合には）属性情報センサ１７からの収集情報に基づいて、プローブデータを生成することができる。プローブデータには、プローブカーを識別するためのＩＤおよびＷＰ情報が含まれる。ＷＰ情報は、少なくとも測位地点の緯度、経度、時刻、を含み、場合によっては進行方位情報および属性情報を含む。属性情報は、プローブカーの様々な状態を示し、例えばプローブカーがタクシーの場合には、空車、実車または回送などの情報が含まれる。

送信部１３は、生成部１２によって生成されたプローブデータを受信局２０に送信することができる。プローブデータが送信部１３から送信されるタイミングは、所定の距離や時間単位で定められている。例えば、前者の例では３００ｍピッチ（走行距離が３００ｍ経過する毎にプローブデータ送信）、５００ｍ、８００ｍピッチなどのタイミングがあり、後者の例では１０秒ピッチ（走行時間が１０秒経過する毎にプローブデータ送信）、３０秒ピッチ、１２０秒ピッチなどのタイミングがある。電波受信環境や通信混雑状況、車両の運行状態（空車/実車）の変化状況等によって、この間隔は様々に変わりうる。

一方、受信局２０は、相互に通信可能なマップマッチング部２１およびプローブデータ活用部２２を備える。本実施形態では、受信局２０がマップマッチング部２１およびプローブデータ活用部２２を備える構成を説明するが、マップマッチング部２１およびプローブデータ活用部２２の一方が受信局２０とは異なる装置に含まれるように構成されることも可能である。

マップマッチング部２１は、後述するように、プローブカーの車載機１０からプローブデータを受信し、マップマッチング処理によりマップマッチング結果を生成する。マップマッチング処理により推定された走行経路の信頼性を判定するための詳細な構成については後述する。

プローブデータ活用部２２は、プローブデータに基づくマップマッチング結果をマップマッチング部２１から受信し、データベースに蓄積しておき、蓄積されたデータを様々な交通情報を生成するために活用することができる。

＜受信局のハードウェア構成の説明＞
図４は、本発明に係る受信局２０のシステム構成を説明する図である。受信局２０は、バス４６などの伝送路によって相互に接続された制御部４１、主記憶部４２、インターフェース（ＩＦ）部４４および出力部４５を備え、外部の補助記憶部４３に接続されている。図４に示したように、制御部４１、主記憶部４２および補助記憶部４３を複数個使用することにより、並列分散処理を実現するように構成可能である。なお、図４に示した実施例は一例であり、他の実施形態として、受信局２０用の複数のサーバを設置し、複数サーバが補助記憶部４３を共有する実施形態にすることも可能であり、また、一般的なコンピュータと同様に、補助記憶部４３を制御部４１や主記憶部４２などの構成要素と同一サーバ内に設けることも可能である。

制御部４１は、中央処理装置（ＣＰＵ）とも呼ばれ、受信局２０内の各構成要素の制御やデータの演算を行い、また、補助記憶部４３に格納されている各種プログラムを主記憶部４２に読み出して実行する。主記憶部４２は、メインメモリとも呼ばれ、受信した各種データ、コンピュータ実行可能な命令および当該命令による演算処理後のデータなどを記憶する。補助記憶部４３は、ハードディスク（ＨＤＤ）などに代表される記憶装置であり、データやプログラムを長期的に保存する際に使用される。

インターフェース（ＩＦ）部４４は、他のシステムや装置との間でデータを送受信する際のインターフェースの役割を果たし、また、システムオペレータから各種コマンドや入力データ（各種マスタ、テーブルなど）を受け付けるインターフェースを提供する。出力部４５は、処理されたデータを表示する表示画面などを提供する。

また、本発明に係る受信局２０は、プローブカーの車載機１０から受信したデータをインメモリ（in-memory）で並列分散処理可能であるため、プローブデータ活用部２２に対する迅速なデータ提供を可能としている。さらに、本発明に係る受信局２０は、仮想化の手法により複数台の物理サーバを１つの物理サーバに集約するといった手法も採用可能である。

＜経路の信頼性判定方式の説明＞
図２（ａ）〜（ｃ）は、様々なプローブデータに基づく経路探索の例を示す図である。図２（ａ）は、プローブカーの走行経路が一意に特定できる（他の有効な代替経路は存在しない）例であり、一方、図２（ｂ）（ｃ）は、実線で示した候補経路に加えて、有効な代替経路が存在する例である。なお、図２（ｂ）（ｃ）において、点線で示した代替経路は、最短経路とコスト差が小さい代表的な例であり、途中の細街路を複雑に経由した経路や、大きく迂回する経路も加えれば、（たとえ「経路が一意に特定できる」と判断できる（ａ）であっても）代替経路は無数に存在する。

通常、受信したＷＰ間のプローブカーの推定走行経路は、ＷＰ間の最短経路が最も妥当なものとして採用される。しかしながら、図２（ａ）〜（ｃ）に示すように、採用した経路の信頼性（妥当性・確度）は、単にＷＰ間の距離の大小に依存して決まるものではなく、各ＷＰと道路ネットワークの位置関係やトポロジ構造、さらには一方通行規制や右左折規制などの交通規制の状況により、ＷＰ位置が多少前後にずれただけも複雑に変化する。

このため推定した走行経路をプローブカーが実際に走行した信頼性（確度）については、適切な判定方法、もしくは算出方法はなく、マップマッチング結果を活用する装置では、様々な信頼性のデータが混在し、各データの信頼性を判別する手段は無かった。以上より、間違ったマップマッチング結果（推定走行道路）が混在した場合、間違った交通情報を生成してしまう等、プローブデータを活用したサービスで、品質低下を招く一因となっている。

本明細書では、上記推定走行経路（最短経路）をプローブカーが実際に走行した信頼性（妥当性/確度）の程度を、採用した最短経路と他の全ての代替経路とのコスト優位差をもとに算出、判定する。

より具体的には、ＷＰ間で算出した最短経路のコスト合計値と、他の任意の代替経路のコスト合計値との差（これを、最短経路のコスト優位差という）が大きい場合、他の任意の代替経路は、最短経路と比較して大きく迂回した、もしくは通りづらい経路であると判断できるため、当該ＷＰ間において代替経路を通った可能性は低くなると判定する。

一方で、算出した最短経路が、他の任意の代替経路と比較してコスト優位差が小さい場合、代替経路は最短経路と比較して無駄な迂回がほとんどない、もしくは通りやすさが同等と判断でき、当該ＷＰ間において代替経路を通った（最短経路を通らなかった）可能性は高くなると判定する。

非特許文献１の２３０（２６）頁によれば、「最短時間径路と最短距離径路はほとんど一致しないが、距離の差は１０％増と大きくなく、時間が短縮されたからといって走行距離は大幅に増えることはない」と記載されている。このことから、本明細書では、選択された一つの経路が他の候補経路に比べて妥当（優位）であると判定するためのコスト優位差を１０％と設定することとする。

一方でコスト優位差が０％に近い（選択された経路の優位差がほとんど無い）ほど、選択した経路の信頼性は低くなる。例えば、コスト優位差がほとんど無い代替経路が他に１本あれば、算出した経路の正解率は５０％となる。

また、この値に応じて、マップマッチング結果を活用するサービスでは、求める品質に応じて信頼性の低いマップマッチング結果を除外したり、サンプル台数の増減によってマップマッチング結果の選別基準を変更したりする（トレードオフの関係にあるサンプル台数と情報品質を調整する）ことができる。

なお、最短経路探索や、コスト優位差を計算するもととなる「コスト値」（リンクコストおよびリンク間移動コスト）は、一般ドライバーの経路選択基準に沿うよう、以下のように決定する。
・リンクコスト：該当リンクの長さ（リンク長）と、道路種別／道路等級／車線数／道路幅員／規制内容などから期待される「道路の通りやすさ」を係数化した値を乗算して算出する。また特許文献２および特許文献３で開示されている、統計的な走行頻度や過去の走行履歴をもとにした学習結果を考慮してリンクコストを決定または補正しても良い。
・リンク間移動コスト（ノード通過コスト）：直進／右折／左折の有無、有料道路の使用有無、連絡路の走行有無のうちから選択された任意のもの（複数可）など、リンク間の移動のしやすさを指標化した値を加算する。右左折の場合は、直進は通常０とし、右折には左折よりも大きな値を設定する。渋滞名所などの交差点や地点（避けたい場所）があらかじめわかっている場合は、これらの場所でも加算してもよい。さらに有料区間／無料区間が切り替わるノードや、陸橋部の本線と連絡路が切り替わるノードを通過する際にも加算することができる。

＜代表的な実装方法＞
また、本発明に係る方法や装置に適用可能な、代表的な実装方法としては、以下２つが存在する。
（１）唯一の最短経路のみ算出する最短経路探索法（ダイクストラ法等）を使って、第１番目の最短経路を算出後、算出した第１経路に所望のペナルティ・コストを加えて再探索し、同一経路となるか確認する。当該方法は、一般に、システムの実装が単純かつ容易で使用メモリ量が小さく出来るというメリットがある。
（２）第ｋ番目の最短経路を算出できる探索手法（例えば、Eppsteinのアルゴリズム等）を用いて、第１から第ｋ番目の最短経路をまとめて算出し、最短経路とｋ番目のコスト優位差を直接算出する。当該方法は、一般に、実装が複雑で使用メモリ量が大きくなるというデメリットがある。

上記（１）で述べた、最短経路を算出するための「ダイクストラ法」は、最短経路しか求めることはできない。しかしながら、上記（２）の手法（例えば、Eppsteinのアルゴリズム等）で使用される、計算途中で到達地点までの最短経路以外の情報（第ｋ番目の経路を算出するために必要な途中の情報）を捨てることによって、上記（１）の手法は、プログラムが比較的簡単かつ少ないメモリで高速に処理することができる。

このため、以降の実施例の説明では、実装しやすい（１）を例に説明する。

＜経路の信頼性の程度を判定するペナルティ・コストの設定＞
はじめに、ＷＰ間の経路の信頼性（妥当性／優位性）の程度を定量的に判定するためのペナルティ・リンクコスト（重み）の設定について説明する。「ペナルティ・リンクコスト」は、プローブカーの推定走行経路として選択された経路のコストをＮ％増大させるための重みを意味する概念である。例えば、ペナルティ・リンクコストが１０％の場合、選択された経路の合計コストが１００であれば当該選択経路を１１０と仮定するための重みである。

なお、本実施形態の説明では、元の選択経路の合計コストを乗算する実施形態を説明するが、本発明は乗算する実施形態に限定されることはなく、他の方法（例えば、加算や除算など）を適用することも可能であることに留意されたい。

本実施形態では、選択された一つの経路が他の候補経路に比べて妥当（優位）かどうかを判定するために、当該選択された一つの経路にペナルティ・リンクコストを課した上で、再度、最短経路探索し、再び同一経路が選択されるかどうかを判定する。

非特許文献１の２３０（２６）頁によれば、「最短時間径路と最短距離径路はほとんど一致しないが、距離の差は１０％増と大きくなく、時間が短縮されたからといって走行距離は大幅に増えることはない」と記載されている。このことから、本実施形態では、選択された一つの経路が他の候補経路に比べて妥当（優位）であると判定するためのペナルティ・リンクコストを１０％と設定することとする。すなわち、選択された一つの経路の距離を１０％増やした上で再度、他の経路と比較しても再び同一経路が選択される場合には、選択された一つの経路が他の候補経路に比べて妥当である（優位性が高い）と判断することができる。

一方、選択された経路が他の候補経路に比べて妥当ではない（優位性が低い）と判定するための基準として、「３％」をもう一つの閾値として設定することとする。これは、選択された経路のコストをほんの少し増やしただけでも他の候補経路の優位性が高くなり、プローブカーが他の経路を走行した可能性が高いと判断できる、すなわち、選択した経路の優位性はほとんどない、と言える基準値である。

以上の方法によれば、ペナルティ・リンクコストに１０％を課しても同一経路を選択するときは、選択された最短経路の（他の任意の代替経路に対する）コスト優位差は少なくとも１０％以上となる。またさらに、ペナルティ・リンクコストに３％を課しただけで代替経路に迂回する場合には、選択された最短経路のコスト優位差は大きくても３％に満たないものとなる。

＜受信局のマップマッチング部の機能ブロックの説明＞
図５は、受信局２０のマップマッチング部２１の機能ブロック図である。マップマッチング部２１は、プローブデータ受信部５１、道路推定部５２、信頼性情報算出部５３、送信部５４、デジタル道路地図データＤＢ５５、およびプローブデータＤＢ５６を備える。

デジタル道路地図データＤＢ５５は、デジタル道路地図データを格納するデータベースである。デジタル道路地図データは、ノード（交差点その他道路網表現上の結節点や属性変更点など）およびリンク（ノードとノードの間の道路区間）によって道路網のトポロジや道路形状を表現するデジタル道路地図データである。それぞれのノードおよびリンクには、固有の番号が付されており、対応する位置データ（緯度、経度）も付されている。

プローブデータＤＢ５６は、１つまたは複数のプローブカーから送信され、受信局２０によって受信されたプローブデータを格納するデータベースである。図６は、プローブデータＤＢ５６に格納されるプローブデータのフォーマットの一例を示す図である。図６のプローブデータのフォーマットに示すように、プローブデータは、プローブカーを識別するＩＤ６１、測位時刻６２、緯度６３、経度６４、前後左右の加速度６５、プローブカーの向き６６、速度６７および属性情報６８を含むことができるが、これらのデータ項目に限定されることはなく、プローブカーの車載機１０によって計測可能な他の種類のデータも含むことが可能である。

プローブデータ受信部５１は、１つまたは複数のプローブカーの車載機１０からプローブデータを受信し、受信したプローブデータをプローブデータＤＢ５６に格納する。他の実施形態として、プローブデータ受信部５１は、プローブカーの車載機１０から受信したプローブデータを主記憶部４２上に所定の期間保持しておき、道路推定部５２が経路探索処理をインメモリで処理できるように構成されてもよい。

道路推定部５２は、プローブデータＤＢ５６または主記憶部４２にアクセスして個別のプローブカーのプローブデータを検索し、デジタル道路地図データＤＢ５５から読み出したデジタル道路地図データ上にＷＰを位置付けることができる。より詳細に言えば、プローブデータは、各ＷＰに緯度６３および経度６４を含んでおり、また、デジタル道路地図データも位置データ（緯度、経度）を有しているので、道路推定部５２は、それぞれのＷＰをデジタル道路地図データ上に位置付けることができる。

道路推定部５２は、デジタル道路地図データ上に位置付けたＷＰを結ぶ最短経路を探索することができる。探索される経路は、一つのリンクだけで示されることもあり、あるいは、複数のノードを経由する複数のリンクで示されることもある。最短経路は、例えば、ダイクストラ法アルゴリズムなど周知の手法によって求めることができる。

送信部５４は、信頼性情報算出部５３によって生成されたマップマッチングデータ７００をプローブデータ活用部２２に送信することができる。他の実施形態として、生成されたマップマッチングデータ７００は、マップマッチング部２１内のデータベースに格納されるように構成されることもできる。

信頼性情報算出部５３は、道路推定部５２によって選択された最短経路が他の候補経路に対して優位性を有しているかどうかを判定する。より詳細に言えば、信頼性情報算出部５３は、前記の最短経路上に存在する各リンクに対してＮ％のペナルティ・リンクコストを課した上で再度最短経路探索を行い、それでもなお、同一経路が選択されるかどうかを判定する。当該判定処理の詳細は以下で述べる。信頼性情報算出部５３は、当該判定処理の結果に基づいてマップマッチングデータの信頼性情報を生成する。

図７は、信頼性情報算出部５３によって生成されたマップマッチングデータ７００のフォーマットを示す図である。マップマッチングデータ７００は、各プローブカーについての情報、すなわち、車両番号ｍ（ｍは整数）の管理情報７０１、ＷＰ（ｎ）（ｎは整数）の位置情報７０２、７０７、７１２、ＷＰ（ｎ）の測位時刻情報７０３、７０８、７１３、属性情報（例えば、タクシーの場合の空車、実車または回送、などの車両状態情報）７０４、７０９、７１４、隣接ＷＰ間の経路情報７０５、７１０、および経路の信頼性（妥当性／優位性）情報７０６、７１１を含む。

マップマッチングデータ７００に含まれるデータ項目の個数は、管理情報７０１に含まれるＷＰ数によって変動する。ＷＰ（ｎ）の位置情報７０２、７０７、７１２は、それぞれの測位地点の位置情報（緯度、経度など）を含む。ＷＰ（ｎ）の測位時刻情報７０３、７０８、７１３は、それぞれの測位地点で測位が行われた時刻の情報を含む。

隣接ＷＰ間の経路情報７０５、７１０は、連続するＷＰ間の経路情報（例えば、ＷＰ１〜ＷＰ２間の経路情報）を含み、例えば、特定のノードやリンクの情報を含む。一実施形態では、隣接ＷＰ間の経路情報は、リンク番号と、当該リンク上の一つのノードからの距離のオフセットで示すことができる。より詳細に言えば、ＷＰは常にノードに一致するとは限らず、あるリンクの途中で設定されることもある。そのため、ＷＰを、リンク＃Ａ（Ａは任意の英数字）上の、当該リンク＃Ａの両端のノードのうちの一つのノードからの距離ａ（オフセット）で表すことができる。また経路情報は、別の実現手段としてノードの座標や、リンクの形状を構成する補間点の座標を用いて、座標列として表すこともできる。

経路の信頼性（妥当性／優位性）情報７０６、７１１は、他の候補経路と比較した場合の当該経路の信頼性（妥当性／優位性）の程度（例えば、信頼性大、信頼性小を表すランク値など）を含む。なお以降の説明では、信頼性大（コスト優位差１０％以上）、信頼性中（同３％以上１０％未満）、信頼性小（同３％未満）の３段階としたが、より詳細化することも可能である。

＜信頼性情報算出部における処理フロー＞
図８は、信頼性情報算出部５３によって実行される処理フローを説明する図である。本実施形態では、ペナルティ・リンクコスト（重み）を、Ｎ１＝３％、Ｎ２＝１０％として説明する。上述したように、１０％のペナルティ・リンクコストが課されたとしても推定された経路がなお他の候補経路に対して優位性を持つ場合には、プローブカーが当該推定された経路を通行した確率は極めて高いので、「優位性大」と判定することができる。一方、３％のペナルティ・リンクコストが課された場合に、推定された経路ではなく他の候補経路が選択される場合には、プローブカーが当該推定された経路を通行した確率は低いと推定できるので、「優位性小」と判定することとする。

また、３％のペナルティ・リンクコストが課されたとしても推定された経路がなお他の候補経路に対して優位性を持つが、１０％のペナルティ・リンクコストが課された場合に、推定された経路ではなく他の候補経路が選択される場合には、プローブカーが当該推定された経路を通行した確率は中程度と推定できるので、「優位性中」と判定することとする。

本処理フローはＳ８０１からスタートする。なおＳ８０１に先立って、信頼性情報算出部５３は、道路推定部５２によって推定された、各車両の経路情報を順次読み出し、当該車両の経路情報によって示されるＷＰ数、各ＷＰの位置および時刻情報、属性情報、隣接ＷＰ間の経路情報を識別し、本処理フローで対象とするＷＰ間の経路情報を決定しているものとする。そして、信頼性情報算出部５３は、道路推定部５２によって推定された経路の各リンクに対してペナルティ・リンクコストＮ１（＝３％）分を増分する。例えば、道路推定部５２によって推定された経路のコストが１００である場合、Ｎ１増分後の当該経路のコストは１０３である。

Ｓ８０２にて、信頼性情報算出部５３は、選択経路上のＮ１増分後のリンクコストを用いて、再度最短経路を算出する。最短経路の算出は、周知のダイクストラ法アルゴリズムなどによって求めるようにしてよい。

Ｓ８０３にて、信頼性情報算出部５３は、Ｓ８０２にて算出されたＮ１増分後の最短経路と、道路推定部５２によって推定された元の経路とが一致するかどうかを判定する。一致すると判定された場合にはＳ８０４に処理が進み、不一致と判定された場合にはＳ８０９に処理が進む。

Ｓ８０４にて、信頼性情報算出部５３は、道路推定部５２によって推定された経路（元々の推定経路）上に存在するリンクコストに対し、ペナルティ・リンクコストＮ２（＝１０％）分を増分する。例えば、道路推定部５２によって推定された経路のコストが１００である場合、Ｎ２増分後の経路のコストは１１０である。

Ｓ８０５にて、信頼性情報算出部５３は、Ｎ２増分後のリンクコストを用いて、再度最短経路を算出する。最短経路の推定は、周知のダイクストラ法アルゴリズムなどによって求めるようにしてよい。

Ｓ８０６にて、信頼性情報算出部５３は、Ｓ８０５にて算出されたＮ２増分後の最短経路と、道路推定部５２によって推定された元の経路とが一致するかどうかを判定する。一致すると判定された場合にはＳ８０７に処理が進み、不一致と判定された場合にはＳ８１０に処理が進む。

Ｓ８０７にて、信頼性情報算出部５３は、道路推定部５２によって推定された経路（元々の推定経路）が他の候補経路に対して「優位性大」であると判定することができる。これは、１０％という高いペナルティ・リンクコストを課しても選択された経路が変わらなかったため、選択した最短経路は少なくとも１０％以上のコスト優位性を有しており、プローブカーが当該経路を通行した可能性が他の候補経路よりも高いことを示している。

一方、Ｓ８０３にて経路が一致しないと判定された場合には、Ｓ８０９にて、信頼性情報算出部５３は、道路推定部５２によって推定された経路が他の候補経路に対して「優位性小」であると判定する。これは、３％という低いペナルティ・リンクコストを課しただけで選択された経路が変わってしまったので、選択した最短経路は多くとも３％未満のコスト優位性がなく、プローブカーが当該経路を通行した可能性が低いことを示している。

また、Ｓ８０６にて経路が一致しないと判定された場合には、Ｓ８１０にて、信頼性情報算出部５３は、道路推定部５２によって推定された経路が他の候補経路に対して「優位性中」であると判定する。これは、３％という低いペナルティ・リンクコストを課しても選択された経路が変わらなかったが、１０％という高いペナルティ・リンクコストを課した場合に選択された経路が変わるのであるから、Ｓ８０７およびＳ８０９で判定された優位性の間の値になることを示している。

Ｓ８０８にて、信頼性情報算出部５３は、道路推定部５２によって推定された経路の信頼性（妥当性／優位性）情報として、Ｓ８０７、Ｓ８０９またはＳ８１０において判定された値を、図７に例示したマップマッチングデータ７００に対して設定する。

上述した処理を各車両の各隣接ＷＰ間の経路に対して行うことにより、図７に示したマップマッチングデータ７００に値が格納されていき、信頼性情報算出部５３によってマップマッチングデータ７００が生成される。

上記の処理フローでは、ペナルティ・リンクコスト（重み）を、Ｎ１＝３％、Ｎ２＝１０％として説明したが、他の実施形態では、非特許文献１に示されている１０％のみをペナルティ・リンクコストとして設定し、１０％のペナルティ・リンクコストを課した場合に選択経路が変化するかどうかのみで判定するように構成してもよい。あるいは、ペナルティ・リンクコスト（重み）を、Ｎ１＝３％、Ｎ２＝５％、Ｎ３＝１０％として設定してより詳細な信頼性値を導出するように構成してもよい。

また、本実施形態では、ペナルティ・リンクコストの値を３％から始めて処理するような構成を説明したが、他の実施形態では、ペナルティ・リンクコストの値を高い値（すなわち、１０％）から始めて処理するような構成にしてもよい。また、ここで例示した３％、５％、１０％以外の判定値を設定しても良い。

また、この信頼性と、実走データをもとにした「選択経路の正解率」の対応関係を調べておき、コスト優位差（もしくはそのランク）の代わりに選択経路の正解率を信頼性データとしてもよい。

＜受信局２０のプローブデータ活用部の機能ブロックの説明＞
図９は、プローブデータ活用部２２の機能ブロック図である。プローブデータ活用部２２は、受信部９１、データ活用部９２、送信部９３、マップマッチングＤＢ９４、デジタル道路地図データＤＢ９５、および交通情報ＤＢ９６を備える。

受信部９１は、マップマッチング部２１の送信部５４から、信頼性情報算出部５３によって生成されたマップマッチングデータ７００を受信し、マップマッチングＤＢ９４に格納することができる。マップマッチングＤＢ９４は、図７に例示されるような、マップマッチングデータ７００を格納するデータベースである。

データ活用部９２は、マップマッチングＤＢ９４からマップマッチングデータ７００を読み出して、所望のデータ処理を行うことによって交通情報を生成することができる。データ活用部９２の処理については、後述する。

送信部９３は、データ活用部９２によって生成された交通情報を無線ネットワークを介して一般車両に送信することができる。これにより、例えば、プローブカーが走行しているエリアにおいて一般車両が経路探索をした際に、交通情報も加味した優位性の高い経路を示すことが可能になる。

デジタル道路地図データＤＢ９５は、デジタル道路地図データＤＢ５５と同様に、デジタル道路地図データを格納するデータベースである。上述したように、デジタル道路地図データは、ノード（交差点その他道路網表現上の結節点や属性変更点など）およびリンク（ノードとノードの間の道路区間）によって道路網のトポロジや道路形状を表現するデジタル道路データである。それぞれのノードおよびリンクには、固有の番号が付されており、対応する位置データ（緯度、経度）も付されている。なお、プローブデータ活用部２２が扱うデジタル道路地図データは、マップマッチングＤＢ９４のデータと異なるメーカーやデータ形式を使用するなど、必ずしも同じものでなくてもよい。

交通情報ＤＢ９６は、データ活用部９２によって生成された交通情報を格納するデータベースである。格納されている交通情報は、所定のタイミングで送信部９３によって一般車両に提供されることが可能である。

＜プローブデータ活用部における交通情報生成フロー＞
図１０は、プローブデータ活用部２２によって実行される、交通情報生成処理フローを説明する図である。本実施形態では、上述した信頼性情報算出部５３の処理により、各経路の他の候補経路に対する信頼性（妥当性／優位性）が判定された上でマップマッチングデータ７００が生成される。このマップマッチングデータ７００は、マップマッチング部２１の送信部５４によってプローブデータ活用部２２に対して送信される。マップマッチングデータ７００は、プローブデータ活用部２２の受信部９１によってマップマッチングＤＢ９４に格納されている。以下では、マップマッチングデータ７００に基づく交通情報を生成する処理を説明する。

Ｓ１００１にて、データ活用部９２は、検索対象の車両番号を初期値（例えば、車両＃Ｍ＝１）に設定する。なお、検索対象の車両番号の初期値は、データ活用部９２がマップマッチングＤＢ９４に格納されているマップマッチングデータ７００の管理情報７０１を読み出し、読み出したデータの中から、所定の基準（昇順、降順など）に従って設定してもよい。

Ｓ１００２にて、データ活用部９２は、検索対象の車両番号（車両＃Ｍ）のマップマッチングデータ７００をマップマッチングＤＢ９４から読み出す。

Ｓ１００３にて、データ活用部９２は、検索対象のＷＰ番号を初期値（例えば、ＷＰ＃Ｎ＝１）に設定する。検索対象のＷＰ番号の初期値は、Ｓ１００２にて読み出されたマップマッチングデータ７００に含まれるＷＰによって定めることができる。

Ｓ１００４にて、データ活用部９２は、Ｓ１００２にて読み出した車両番号のマップマッチングデータ７００からＷＰ＃Ｎ〜Ｎ＋１間の経路情報（例えば、ＷＰ１〜ＷＰ２間の経路情報）および当該経路情報に対応する経路の信頼性情報を読み出す。

Ｓ１００５にて、データ活用部９２は、Ｓ１００４にて読み出したＷＰ＃Ｎ〜Ｎ＋１間の経路情報を交通情報生成のために採用するかどうかを、読み出された信頼性情報をもとに予め定められた基準にしたがって判定する。信頼度の高い情報に絞り込むほど、生成される情報の精度が向上する一方で、サンプル数が減り情報量は減るため、予め定められた基準は、マップマッチングデータを活用するサービスやシステムによって任意に決定することができる。例えば、データ活用部９２がマップマッチングＤＢ９４にアクセスした結果、当該ＷＰ＃Ｎ〜Ｎ＋１間の経路情報に該当する道路区間には、多数のプローブデータが収集されていることが識別できた場合（すなわち、プローブカーの走行頻度が高い場合）、データ活用部９２は、マップマッチングデータ７００の当該ＷＰ＃Ｎ〜Ｎ＋１間の経路情報のうち、上記信頼性情報に基づいて「優位性大」と判定されたデータのみを扱うように構成されてもよい。あるいは、他の実施形態として、データ活用部９２がマップマッチングＤＢ９４にアクセスした結果、当該ＷＰ＃Ｎ〜Ｎ＋１間の経路情報に該当する道路区間にプローブデータがあまり存在しないと判断される場合（すなわち、プローブカーの走行頻度が低い場合）には、データ活用部９２は、マップマッチングデータ７００の当該ＷＰ＃Ｎ〜Ｎ＋１間の経路情報を、当該経路の優位性の情報に関係なく、全て扱うように構成されてもよい。

なお、交通情報の生成では、当該信頼性情報の活用基準を、時間帯、当該道路におけるプローブカーの走行頻度または混雑状況、の何れかの情報をもとに動的に変更することも可能であり、そのことにより、プローブデータの推定走行経路の取捨選択が可能となる。

Ｓ１００６にて、データ活用部９２は、Ｓ１００５にて採用すると判定されたＷＰ＃Ｎ〜Ｎ＋１間の経路情報を、一般車両のドライバーに提供するための交通情報として生成し、交通情報ＤＢ９６に格納することができる。

Ｓ１００７にて、データ活用部９２は、Ｓ１００２にて読み出した車両番号のマップマッチングデータ７００のうち、未処理のＷＰ＃Ｎ〜Ｎ＋１間の経路情報が存在するかどうかを判定する。未処理のＷＰ＃Ｎ〜Ｎ＋１間の経路情報が存在しない場合（すなわち、当該車両番号の全区間の処理が完了した場合）、処理フローはＳ１００９に進み、一方、未処理のＷＰ＃Ｎ〜Ｎ＋１間の経路情報が存在する場合（すなわち、当該車両番号の全区間の処理が完了していない場合）、処理フローはＳ１００８に進む。

Ｓ１００８にて、データ活用部９２は、Ｎ＝Ｎ＋１の演算を行って、ＷＰ＃Ｎの値をアップデートする。その後、当該処理フローは、Ｓ１００４の処理に戻りＳ１００４〜Ｓ１００７までの処理を繰り返す。

Ｓ１００９にて、データ活用部９２は、未処理の車両番号のマップマッチングデータ７００がマップマッチングＤＢ９４に存在するかどうかを判定する。未処理の車両番号のマップマッチングデータ７００が存在しない場合（すなわち、全車両データの処理が完了した場合）、図１０の処理フローは終了する。一方、未処理の車両番号のマップマッチングデータ７００が存在する場合（すなわち、全車両データの処理が完了していない場合）、Ｓ１０１０に処理が進む。

Ｓ１０１０にて、データ活用部９２は、Ｍ＝Ｍ＋１の演算を行って、車両＃Ｍの値をアップデートする。その後、当該処理フローは、Ｓ１００３の処理に戻る。

上述した処理により、プローブデータ活用部２２は、交通情報を生成して一般車両に提供することができるようになる。なお、本活用例では交通情報生成を例示したが、マップマッチングデータの活用はこれに限るものではなく、大規模災害時の通行可能道路の選別など、他の活用事例であってもよい。

＜まとめ＞
以上、例示的な実施形態を参照しながら本発明の原理を説明したが、本発明の要旨を逸脱することなく、構成および細部において変更する様々な実施形態を実現可能であることを当業者は理解するだろう。すなわち、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。

１０ 車載機
１１ 測位部
１２ 生成部
１３ 送信部
１４ 車速センサ
１５ ＧＰＳ受信機
１６ ジャイロセンサ
１７ 属性情報センサ
２０ 受信局
２１ マップマッチング部
２２ プローブデータ活用部
４１ 制御部
４２ 主記憶部
４３ 補助記憶部
４４ インターフェース（ＩＦ）部
４５ 出力部
５１ プローブデータ受信部
５２ 道路推定部
５３ 信頼性情報算出部
５４、９３ 送信部
５５、９５ デジタル道路地図データＤＢ
５６ プローブデータＤＢ
７００ マップマッチングデータ
９１ 受信部
９２ データ活用部
９４ マップマッチングＤＢ
９６ 交通情報ＤＢ

Claims (10)

1. 複数のウェイポイント（ＷＰ）で構成されたプローブデータをもとに推定した、プローブカーのＷＰ間の推定走行経路の信頼性の程度を算出する方法であって、
   前記ＷＰの道路上の位置をデジタル道路地図データ上で設定することと、
   前記設定した隣接するＷＰ間のプローブカーの走行経路を、あらかじめ設定したリンクコストおよびリンク間の移動コストをもとに推定することと、
   前記推定した走行経路の信頼性の程度を、前記隣接するＷＰ間に存在する、他の任意の代替経路に対するコスト優位差をもとに決定することと
   を備えることを特徴とする方法。
2. 前記リンクコストの値を、リンク長と、道路種別、道路等級、車線数、道路幅、交通規制、過去のプローブカーの走行履歴実績の情報のいずれか１つまたは複数とをもとに決定することをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記リンク間の移動コストの値を、右左折の有無、有料道路の使用有無、連絡路の走行有無のいずれか１つまたは複数をもとに決定することをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 請求項１に記載の走行経路の信頼性の程度の情報を利用するプローブデータの活用装置であって、前記走行経路の信頼性の程度の情報をもとに、活用するプローブデータの推定走行経路を取捨選択することを特徴とする、プローブデータの活用装置。
5. 前記プローブデータの推定走行経路の取捨選択は、時間帯、当該道路におけるプローブカーの走行頻度または混雑状況、のいずれかの情報をもとに前記走行経路の信頼性の程度の情報の活用基準を動的に変更することにより行われることを特徴とする請求項４に記載のプローブデータの活用装置。
6. プローブデータを使用したマップマッチング処理で推定したウェイポイント（ＷＰ）間の経路の信頼性の程度を判定する方法であって、
   プローブデータに基づいてデジタル道路地図データ上に前記ＷＰを設定し、設定された２つのＷＰ間の第１の経路を、あらかじめ設定したリンクコストおよびリンク間の移動コストに基づいて推定することと、
   前記第１の経路に第１の重みを付加して、前記第１の重み付加後の値を前記第１の経路のリンクコストに設定することと、
   前記２つのＷＰ間の第２の経路を、リンクコストおよびリンク間の移動コストに基づいてさらに推定することであって、当該リンクコストは、前記第１の重み付加後の値が設定されたリンクコストを含む、ことと、
   前記第１の経路と前記第２の経路とが一致するか否かを判定することと、
   前記第１の経路と前記第２の経路とが一致すると判定された場合に、前記第１の経路が実際の走行で選択された可能性が高いことを示す第１の信頼性の程度の値を導出することと
   を備えることを特徴とする方法。
7. 前記第１の経路と前記第２の経路とが一致すると判定された場合に、
   前記第１の経路に第２の重みを付加して、前記第２の重み付加後の値を前記第１の経路のリンクコストに設定することであって、前記第２の重みは、前記第１の重みよりも高い値である、ことと、
   前記２つのＷＰ間の第２の経路を、リンクコストおよびリンク間の移動コストに基づいて推定することであって、当該リンクコストは、前記第２の重み付加後の値が設定されたリンクコストを含む、ことと、
   前記第１の経路と前記第２の経路とが一致するか否かを判定することと、
   前記第１の経路と前記第２の経路とが一致すると判定された場合に、前記第１の経路が実際の走行で選択された可能性が高いことを示す第２の信頼性の程度の値を導出することであって、前記第２の信頼性の程度の値は、前記第１の信頼性の程度の値よりも高い、ことと
   をさらに備えることを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記第１の経路と前記第２の経路とが一致しないと判定された場合に、前記第１の経路が選択された可能性が低いことを示す第３の信頼性の程度の値を導出することであって、前記第３の信頼性の程度の値は、前記第１の信頼性の程度の値よりも低い、ことをさらに備えることを特徴とする請求項６に記載の方法。
9. 請求項６乃至８のいずれか一項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
10. プローブデータを使用したマップマッチング処理で推定したウェイポイント（ＷＰ）間の経路の信頼性の程度を判定する装置であって、
    プローブデータに基づいてデジタル道路地図データ上に前記ＷＰを設定し、設定された２つのＷＰ間の第１の経路を、あらかじめ設定したリンクコストおよびリンク間の移動コストに基づいて推定するように構成された手段と、
    前記第１の経路に第１の重みを付加して、前記第１の重み付加後の値を前記第１の経路のリンクコストに設定し、
    前記２つのＷＰ間の第２の経路を、リンクコストおよびリンク間の移動コストに基づいてさらに推定し、当該リンクコストは、前記第１の重み付加後の値が設定されたリンクコストを含み、
    前記第１の経路と前記第２の経路とが一致するか否かを判定し、
    前記第１の経路と前記第２の経路とが一致すると判定された場合に、前記第１の経路が実際の走行で選択された可能性が高いことを示す第１の信頼性の程度の値を導出する
    ように構成された手段と
    を備えたことを特徴とする装置。

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