JP2016186762A - 交通事象推定装置、交通事象推定システム、交通事象推定方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】平常時と異なる突発的ないし一時的に生じた交通事象を推定することができる交通事象推定システムを提供する。【解決手段】交通事象推定装置１は、道路Ｒを走行する複数の車両Ｃの位置情報、速度情報及び時間情報を含むプローブ情報を取得し、取得した各車両Ｃのプローブ情報に基づいて交通事象を推定する。具体的には、交通事象推定装置１は、道路Ｒを構成する複数のリンクそれぞれにおける車両Ｃの走行状態を、第１所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、所定の時間帯毎に特定する第１特定部と、前記第１所定期間よりも短い第２所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、前記リンクにおける車両Ｃの走行状態を特定する第２特定部と、前記第１特定部及び前記第２特定部にて特定した走行状態に基づいて、交通事象を推定する事象推定部とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は交通事象推定装置、交通事象推定システム、交通事象推定方法及びコンピュータプログラムに関する。

特許文献１には、道路を走行する車両の位置及び時間情報等を含むプローブ情報を収集し、収集したプローブ情報に基づいて進入禁止道路を判定する進入禁止判定方法が開示されている。具体的には、プローブ情報を用いて、車両の走行軌跡を時系列的に遡り、判定対象道路への流入が可能な道路を特定する。言い換えると、前記判定対象道路への進入軌跡が無く、進入が不可能な道路を特定する。このようにして車両の走行軌跡を遡ることによって、判定対象道路に連結している道路が、該判定対象道路への進入が禁止されている道路かどうかを判定することができる。

特開２００５−２６７４７１号公報

しかしながら、特許文献１に係る進入禁止判定方法によれば、恒常的な進入禁止道路を判定することができるが、突発的ないし一時的に交通規制がなされている道路を特定することができないという問題があった。
直近のプローブ情報を参照することによって、現在の道路の交通規制状態を確認できるようにも思えるが、車両の交通量、走行速度は地域によって大きく異なるため、直近のプローブ情報を参照しても、交通事象を正確に判定することはできない。

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、突発的ないし一時的に生じた交通事象を推定することができる交通事象推定装置、交通事象推定システム、交通事象推定方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。

本発明の一態様に係る交通事象推定装置は、道路を走行する複数の車両の位置情報、速度情報及び時間情報を含むプローブ情報を取得するプローブ情報取得部を備え、該プローブ情報取得部が取得した各車両のプローブ情報に基づいて交通事象を推定する交通事象推定装置であって、前記道路を構成する複数のリンクそれぞれにおける車両の走行状態を、前記プローブ情報取得部が第１所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、所定の時間帯毎に特定する第１特定部と、前記プローブ情報取得部が前記第１所定期間よりも短い第２所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、前記リンクにおける車両の走行状態を特定する第２特定部と、前記第１特定部及び前記第２特定部にて特定した走行状態に基づいて、交通事象を推定する事象推定部とを備える。

本発明の一態様に係る交通事象推定システムは、前記交通事象推定装置と、車載機とを備え、前記交通事象推定装置は、前記事象推定部にて推定した交通事象を示す情報を前記車載機へ送信する通信部を備え、前記車載機は、前記交通事象推定装置から送信された情報を受信する車載通信部を備える。

本発明の一態様に係る交通事象推定方法は、道路を走行する複数の車両の位置情報、速度情報及び時間情報を含むプローブ情報を取得し、取得した各車両のプローブ情報に基づいて交通事象を推定する交通事象推定方法であって、前記道路を構成する複数のリンクそれぞれにおける車両の走行状態を、第１所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、所定の時間帯毎に特定する第１特定ステップと、前記第１所定期間よりも短い第２所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、前記リンクにおける車両の走行状態を特定する第２特定ステップと、前記第１特定ステップ及び前記第２特定ステップにて特定した走行状態に基づいて、交通事象を推定するステップとを備える。

本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、道路を走行する複数の車両の位置情報、速度情報及び時間情報を含むプローブ情報を取得し、取得した各車両のプローブ情報に基づいて交通事象を推定させるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータを、前記道路を構成する複数のリンクそれぞれにおける車両の走行状態を、第１所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、所定の時間帯毎に特定する第１特定部と、前記第１所定期間よりも短い第２所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、前記リンクにおける車両の走行状態を特定する第２特定部と、前記第１特定部及び前記第２特定部にて特定した走行状態に基づいて、交通事象を推定する事象推定部として機能させる。

上記発明によれば、突発的ないし一時的に生じた交通事象を推定することができる交通事象推定装置、交通事象推定システム、交通事象推定方法及びコンピュータプログラムを提供することが可能になる。

本発明の実施形態１に係る交通事象推定システムの一構成例を示す概念図である。 本発明の実施形態１に係る交通事象推定装置の一構成例を示すブロック図である。 プローブ情報ＤＢのレコードレイアウト例を示す概念図である。 実施形態１に係る事象ＤＢのレコードレイアウト例を示す概念図である。 通過車両の統計値の算出方法を示す概念図である。 本発明の実施形態１に係る車載機の一構成例を示すブロック図である。 本実施形態１に係る交通事象推定処理の手順を示すフローチャートである。 本実施形態１に係る交通事象推定処理の手順を示すフローチャートである。 本実施形態２に係る交通事象推定処理の手順を示すフローチャートである。 本実施形態２に係る交通事象推定処理の手順を示すフローチャートである。 本実施形態２に係る事象ＤＢのレコードレイアウト例を示す概念図である。 本実施形態３に係る交通事象推定処理の手順を示すフローチャートである。 本実施形態３に係る事象ＤＢのレコードレイアウト例を示す概念図である。 本実施形態３に係る交通事象推定処理の手順を示すフローチャートである。

［本発明の実施形態の説明］
最初に本発明の実施態様を列記して説明する。以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
（１）本発明の一態様に係る交通事象推定装置は、道路を走行する複数の車両の位置情報、速度情報及び時間情報を含むプローブ情報を取得するプローブ情報取得部を備え、該プローブ情報取得部が取得した各車両のプローブ情報に基づいて交通事象を推定する交通事象推定装置であって、前記道路を構成する複数のリンクそれぞれにおける車両の走行状態を、前記プローブ情報取得部が第１所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、所定の時間帯毎に特定する第１特定部と、前記プローブ情報取得部が前記第１所定期間よりも短い第２所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、前記リンクにおける車両の走行状態を特定する第２特定部と、前記第１特定部及び前記第２特定部にて特定した走行状態に基づいて、交通事象を推定する事象推定部とを備える。

本態様にあっては、プローブ情報取得部は、道路を走行する車両からプローブ情報を取得する。
第１特定部は、道路を論理的に構成する複数のリンクそれぞれにおける車両の走行状態を、所定の時間帯毎に特定する。特に第１特定部は、第１所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、各リンク及び各時間帯における恒常的な車両の走行状態を特定する。走行状態は、例えばリンクを通過する車両の台数、車両の速度、又はこれらの統計量等である。統計量は、平均値、最頻値、最大値、最小値等の情報である。なお、通過車両台数、速度、統計量等は走行状態の一例であり、走行状態は、交通事象の判定基準になる任意の情報が含まれる。
一方、第２特定部は、判定対象のリンクにおける現在の車両の走行状態を特定する。特に、第２特定部は、第１所定時間よりも短い第２所定時間にわって取得したプローブ情報に基づいて、車両の走行状態を特定する。つまり、第２特定部は、判定対象のリンクにおける非恒常的な車両の走行状態を特定する。
そして、事象推定部は、第１特定部にて特定した恒常的な走行状態と、第２特定部にて特定した現在の非恒常的な走行状態とに基づいて、交通事象を推定する。第１特定部にて特定した走行状態のみでは、突発的ないし一時的に生じた交通事象を推定することができない。第２特定部にて特定した走行状態のみでも、該走行状態が突発的ないし一時的に生じたものかどうかを必ずしも判定することができない。しかし、第１特定部及び第２特定部にて特定した走行状態を両方用いることによって、恒常的な状態から外れた突発的ないし一時的な交通事象を推定することが可能になる。

（２）前記第１所定期間は複数日にわたる期間であり、前記第１特定部にて特定される前記走行状態は、前記リンクを通過する車両の台数に応じて増減する統計量を含む構成が好ましい。

本態様にあっては、第１特定部は、複数日の第１所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、各リンクを通過する車両の台数に応じて増減する統計値を算出する。つまり、第１特定部は、各リンクの恒常的な通過車両台数を統計値として算出する。従って、第１特定部にて特定した統計量と、第２特定部にて特定した走行情報とに基づいて、突発的ないし一時的に生じた通行止め等の交通規制を推定することが可能である。

（３）前記第２特定部にて特定される前記走行状態は、特定の時間帯で前記リンクを通過する車両の台数に応じて増減する値を含み、前記事象推定部は、前記第１特定部にて特定した、前記特定の時間帯における統計量が第１閾値以上であり、かつ前記第２特定部にて特定した値が第２閾値未満であるか否かを判定する判定部を備える構成が好ましい。

本態様にあっては、事象推定部は、第１特定部にて特定した統計量が第１閾値以上であり、かつ第２特定部にて特定した値が第２閾値未満であるか否かを判定することにより、突発的ないし一時的に生じた道路の通行止め等の交通規制を特定する。
第２特定部にて特定した値が第２閾値未満である場合、車両が道路を通過できなくなっている可能性がある。一方、単に恒常的に通過する車両が少ないため、プローブ情報を取得可能な車両が通過していないだけという可能性もある。そこで、第１特定部にて特定した統計量が第１閾値以上であるか否かを判定する。第１閾値以上であれば、平常時において判定対象のリンクを一定量の車両が通過していることが確認できる。従って、上述の判定を行うことによって、恒常的な状態から外れた突発的ないし一時的な交通規制を特定することができる。

（４）前記第１所定期間は複数日にわたる期間であり、前記第１特定部にて特定される前記走行状態は、前記道路が複数の車線を有する場合、前記リンクの各車線を通過する車両の台数に応じて増減する統計量を含む構成が好ましい。

本態様にあっては、第１特定部は、複数日の第１所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、道路の各車線を通過する車両の台数に応じて増減する統計値を算出する。つまり、第１特定部は、各車線の恒常的な通過車両台数を統計値として算出する。従って、第１特定部にて特定した統計量と、第２特定部にて特定した走行情報とに基づいて、突発的ないし一時的に生じた車線規制を推定することが可能である。

（５）前記第２特定部にて特定される前記走行状態は、特定の時間帯で各車線を通過する車両の台数に応じて増減する値を含み、前記事象推定部は、前記第１特定部にて特定した、前記特定の時間帯における各車線の統計量が第１閾値以上であり、かつ前記第２特定部にて特定した前記車線に係る値が第２閾値未満であるか否かを判定する判定部を備える構成が好ましい。

本態様にあっては、態様（３）と同様、事象推定部は、第１特定部にて特定した各車線の統計量が第１閾値以上であり、かつ第２特定部にて特定した一の車線に係る値が第２閾値未満であるか否かを判定することにより、突発的ないし一時的に生じた該一の車線の交通規制を特定する。第１及び第２特定部にて特定した統計量及び値を用いることによって、恒常的な状態から外れた突発的ないし一時的な車線規制を特定することができる。

（６）前記判定部は、前記第１特定部にて特定した各車線の統計量が第１閾値以上であり、前記第２特定部にて特定した第１の前記車線に係る値が第２閾値未満であり、第２の前記車線に係る値が第２閾値以上であるか否かを判定する構成が好ましい。

本態様にあっては、判定部は、第１の車線に係る値が第２閾値未満であり、第２の車線に係る値が第２閾値以上である場合を判定するため、事象推定部は、道路全体が通行止めになっている訳では無く、第１の車線について車線規制が行われていることを判別して特定することができる。

（７）前記第１所定期間は複数日にわたる期間であり、前記第１特定部にて特定される前記走行状態は、前記リンクを通過する車両の速度に応じて増減する統計量を含む構成が好ましい。

本態様にあっては、第１特定部は、複数日の第１所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、各リンクを通過する車両の速度に応じて増減する統計値を算出する。つまり、第１特定部は、各リンクの車両の恒常的な速度を統計値として算出する。従って、第１特定部にて特定した統計量と、第２特定部にて特定した走行情報とに基づいて、突発的ないし一時的に生じた速度規制等の交通規制を推定することが可能である。

（８）前記第２特定部にて特定される前記走行状態は、特定の時間帯で前記リンクを通過する車両の速度に応じて増減する値を含み、前記事象推定部は、前記第１特定部にて特定した、前記特定の時間帯における統計量と、前記第２特定部にて特定した値との差分が閾値未満であるか否かを判定する判定部を備える構成が好ましい。

本態様にあっては、特定部は、第１特定部にて特定した統計量と、第２特定部にて特定した値との差分が閾値未満であるか否かを判定することにより、突発的ないし一時的に生じた速度規制を特定する。
第２特定部にて特定した値が低い場合、車両の速度規制が行われている可能性がある。一方、路幅が狭く、道路が住宅街を通っている等の理由によって、単に車両の速度が恒常的に低いという可能性もある。そこで、第１特定部にて特定した統計量と、第２特定部にて特定した値との差分が閾値未満であるか否かを判定することにより、恒常的な状態から外れた突発的ないし一時的な速度規制を特定することができる。

（９）時計部を備え、前記第２特定部は、前記所定の時間帯が経過する都度、該時間帯の前記リンクにおける車両の走行状態を特定しており、前記事象推定部は、前記時計部が計時する時刻が属する前記時間帯の一つ前の前記時間帯の走行状態に基づいて、交通事象を推定する構成が好ましい。

本態様にあっては、第２特定部は、前記所定の時間帯が経過する都度、直近の時間帯における車両の走行状態を特定している。そして、事象推定部は、現在の交通事象を推定するに当たり、直近の時間帯、つまり現在の時間帯よりも一つ前の時間帯の走行状態に基づいて、突発的ないし一時的な交通事象を推定することができる。つまり、本態様によれば、突発的ないし一時的な交通事象を時間帯単位で推定することができる。

（１０）時計部を備え、前記第２特定部は、前記時計部が計時する時刻より前の前記第２所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、前記リンクにおける車両の走行状態を特定する構成が好ましい。

本態様にあっては、第２特定部は、時計部が計時する時刻より前、第２所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、車両の走行状態を特定している。従って、第２特定部は、リアルタイムで車両の走行状態を特定し、突発的ないし一時的な交通事象を推定することができる。

（１１）本発明の一態様に係る交通事象推定システムは、態様（１）〜態様（１０）のいずれか一つに記載の交通事象推定装置と、車載機とを備え、前記交通事象推定装置は、前記事象推定部にて推定した交通事象を示す情報を前記車載機へ送信する通信部を備え、前記車載機は、前記交通事象推定装置から送信された情報を受信する車載通信部を備える。

本態様にあっては、交通事象推定装置は、推定した交通事象を車載機が搭載された車両へ提供することができる。その他の作用効果は、態様（１）と同様である。
なお、態様（１１）は、推定した交通事象を車載機へ送信することによって、交通事象の情報を車両の運転者に提供する構成である。しかし、本態様（１）〜態様（１０）に係る交通事象推定装置が推定した交通事象の提供方法がこれに限定されるものでは無い。例えば、推定して得られた交通事象の情報をラジオ電波にて各車両に提供しても良いし、インターネットにて運転者の携帯通信端末へ送信しても良いし、ビーコンを用いた通信によって運転者に提供しても良い。

（１２）本発明の一態様に係る交通事象推定方法は、道路を走行する複数の車両の位置情報、速度情報及び時間情報を含むプローブ情報を取得し、取得した各車両のプローブ情報に基づいて交通事象を推定する交通事象推定方法であって、前記道路を構成する複数のリンクそれぞれにおける車両の走行状態を、第１所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、所定の時間帯毎に特定する第１特定ステップと、前記第１所定期間よりも短い第２所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、前記リンクにおける車両の走行状態を特定する第２特定ステップと、前記第１特定ステップ及び前記第２特定ステップにて特定した走行状態に基づいて、交通事象を推定するステップとを備える。

本態様にあっては、本態様は態様（１）と同様、恒常的な状態から外れた突発的ないし一時的な交通事象を推定することができる。

（１３）本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、道路を走行する複数の車両の位置情報、速度情報及び時間情報を含むプローブ情報を取得し、取得した各車両のプローブ情報に基づいて交通事象を推定させるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータを、前記道路を構成する複数のリンクそれぞれにおける車両の走行状態を、第１所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、所定の時間帯毎に特定する第１特定部と、前記第１所定期間よりも短い第２所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、前記リンクにおける車両の走行状態を特定する第２特定部と、前記第１特定部及び前記第２特定部にて特定した走行状態に基づいて、交通事象を推定する事象推定部として機能させる。

本態様にあっては、前記コンピュータプログラムを実行するコンピュータは、態様（１）と同様、恒常的な状態から外れた突発的ないし一時的な交通事象を推定することができる。

［本発明の実施形態の詳細］
本発明の実施形態に係る交通事象推定システムとして機能する交通事象推定システムの具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。また以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。

（実施形態１）
図１は本発明の実施形態１に係る交通事象推定システムの一構成例を示す概念図である。本実施形態１に係る交通事象推定システムは、道路Ｒを走行する車両Ｃから収集されるプローブ情報に基づいて、各リンクの現在の交通事象を推定するシステムである。プローブ情報は、車両Ｃの位置情報、速度情報、時間情報等を含む。リンクは、隣接する２つの交差点の道路区間であり、車両Ｃが走行する道路Ｒを論理的に構成するものである。各リンクは、交差点に対応するノードによって接続され、道路網を論理的に構成する。

交通事象推定システムは、通信網Ｎに接続された交通事象推定装置１と、複数の車両Ｃに搭載された車載機２とを備える。車載機２には、車両Ｃの速度を検出する検出器３が接続されており、車載機２は、車両Ｃの位置情報、時間情報、検出器３にて検出した速度情報等を含むプローブ情報を、通信網Ｎを介して交通事象推定装置１へ送信する。交通事象推定装置１は、該車載機２から送信されたプローブ情報を受信し、蓄積する。交通事象推定装置１は、蓄積したプローブ情報に基づいて交通事象を推定し、各車両Ｃに提供する。車載機２は、交通事象推定装置１から送信された交通事象の情報を受信し、受信した情報を用いて各種処理を実行する。例えば、受信した情報に基づいて、車両Ｃの自動運転を行い、又は交通事象の情報を表示又は音声出力することによって運転者に報知する等の処理を実行する。また、車載機２は、推定された交通事象の情報を用いて、目的地への経路探索を行っても良い。

図２は本発明の実施形態１に係る交通事象推定装置１の一構成例を示すブロック図である。交通事象推定装置１は、例えば、該交通事象推定装置１の各構成部の動作を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御部１１を備えたコンピュータである。制御部１１には、バスを介して、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、通信部１４、記憶部１５及び時計１６が接続されている。

ＲＯＭ１２は、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）等の不揮発性メモリであり、コンピュータの初期動作に必要な制御プログラムを記憶している。

ＲＡＭ１３は、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）、ＳＲＡＭ（Static RAM）等のメモリであり、制御部１１の演算処理を実行する際にＲＯＭ１２及び記憶部１５から読み出された制御プログラム及び後述のコンピュータプログラム４１、又は制御部１１の演算処理によって生ずる各種データを一時記憶する。

通信部１４は、外部の車載機２との間で各種情報を送受信するためのインタフェースであり、通信部１４による各種情報の送受信は制御部１１によって制御される。例えば、通信部１４は、交通事象を推定するための情報として、車載機２から送信されるプローブ情報を受信する。また、通信部１４は、推定された現在の交通事象の情報を車載機２へ送信する。

時計１６は月日及び時刻を計時している。時計１６はカレンダー情報を有しており、制御部１１は該時計１６から現在の月日及び時刻などの時間情報を取得することができる。

記憶部１５は、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリである。記憶部１５は、制御部１１が交通事象推定装置１の各構成部の動作を制御することにより、コンピュータを交通事象推定装置１として機能させるためのコンピュータプログラム４１を記憶している。コンピュータプログラム４１は、蓄積したプローブ情報に基づいて交通事象を推定し、推定して得た交通事象の情報を車載機２へ送信する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
本実施形態１に係るコンピュータプログラム４１は、記録媒体４にコンピュータ読み取り可能に記録されている態様でも良い。記録媒体４は、蓄積したプローブ情報に基づいて交通事象を推定し、推定して得られた交通事象の情報を車載機２へ提供する処理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４１を記憶している。記憶部１５は、図示しない読出装置によって記録媒体４から読み出されたコンピュータプログラム４１を記憶する。記録媒体４はＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−ＲＯＭ、ＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc）等の光ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク等の磁気ディスク、磁気光ディスク、半導体メモリ等である。また、通信網Ｎに接続されている図示しない外部コンピュータから本実施形態１に係るコンピュータプログラム４１をダウンロードし、記憶部１５に記憶させても良い。

また、記憶部１５は、地図情報１５ａ、プローブ情報ＤＢ（Data Base）１５ｂ及び事象ＤＢ１５ｃを記憶している。地図情報１５ａは、車両Ｃが走行する道路Ｒ及び建物等を表す画像データを含む。また地図情報１５ａは、複数のリンクのノードの位置と、各リンクにおける平均移動時間等の各種情報とを対応付けた情報を記憶している。平均移動時間は各リンクを移動するために必要な時間である。

図３はプローブ情報ＤＢ１５ｂのレコードレイアウト例を示す概念図である。プローブ情報ＤＢ１５ｂは、車載機２から送信されたプローブ情報を格納するデータベースである。プローブ情報ＤＢ１５ｂは、受信した複数のプローブ情報それぞれに付されたプローブ情報番号（ＮＯ）、車両Ｃを識別するための識別子、車両Ｃの位置、速度、車両走行時の月日及び時刻等の情報を対応付けて記憶している。識別子は例えば「０００１」等の数値で表される。位置は、例えば緯度及び経度によって表される。

図４は実施形態１に係る事象ＤＢ１５ｃのレコードレイアウト例を示す概念図である。事象ＤＢ１５ｃは、道路Ｒを構成する複数のリンクそれぞれにおける通過車両の統計値を、所定の時間帯毎に格納したデータベースである。事象ＤＢ１５ｃは、リンクＩＤと、時間帯と、通過車両の統計値とを対応付けて記憶している。リンクＩＤは、道路Ｒを論理的に構成する複数のリンクそれぞれに固有のＩＤである。時間帯は、２４時間を所定の時間間隔で区分して得られるものである。図４は、２４時間を１５分毎に区分した例を示している。通過車両の統計値は、各時間帯において、各リンクを車両Ｃが通過した台数に係る統計値である。統計値は、例えば通過車両台数の平均値、Ｘパーセンタイル値、最頻値等の情報であり、所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて算出される。

図５は通過車両の統計値の算出方法を示す概念図である。図５中、上の表は、通過車両の統計値を算出する元になるサンプルを示している。図５中、下の表は前記サンプルに基づいて算出された通過車両の統計値を示している。ここでは、リンク「０００１」及び時間帯「１２：００〜１２：１５」における統計値を算出する方法を説明する。まず、制御部１１は、時間帯「１２：００〜１２：１５」において、リンク「０００１」に進入し、かつ退出した車両Ｃの台数をプローブ情報に基づいて、所定期間にわたって１日単位で算出する。制御部１１は、車両Ｃのプローブ情報に基づいて車両Ｃの軌跡を求めることができ、前記時間帯において、前記リンクの一端部から進入し、リンクを進行し、前記リンクの他端部から退出した車両Ｃを特定することができる。ここでは、制御部１１は、リンクに進入しただけの車両Ｃ、リンクから退出しただけの車両Ｃ、リンクを移動するのみで進入及び退出していな車両Ｃは、通過した車両Ｃの台数として計数しない。
所定期間は、例えば数週間〜数ヶ月の期間である。図５は３１日分の日毎の通過車両台数を算出した例を示している。そして、制御部１１は、算出して得た３１日分の通過車両台数に基づいて、リンク「０００１」及び時間帯「１２：００〜１２：１５」における通過車両台数の統計値、例えば平均通過台数を算出する。同様にして、制御部１１は、各リンク及び各時間帯における通過車両の統計値を算出する。このようにして算出して得られた統計値は、各リンクの恒常的な交通状況を時間帯毎に示したものと言える。制御部１１は算出して得た各リンク及び各時間帯の統計値を事象ＤＢ１５ｃに格納する。

図６は本発明の実施形態１に係る車載機２の一構成例を示すブロック図である。車載機２は、例えば、該車載機２の各構成部の動作を制御するＣＰＵ等の制御部２１を備えたコンピュータである。制御部２１には、バスを介して、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、車載通信部２４、記憶部２５、表示部２６、操作部２７、時計２８，位置検出部２９及び取得部３０が接続されている。制御部２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、記憶部２５及び時計２８のハードウェア構成は交通事象推定装置１と同様である。

車載通信部２４は、外部の交通事象推定装置１との間で各種情報を送受信するためのインタフェースであり、車載通信部２４による各種情報の送受信は制御部２１によって制御される。

表示部２６は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、電子ペーパ等の表示デバイスである。

操作部２７は、表示部２６に対する指の接触による静電容量又は電気容量の変化によって、指の接触位置を検出するタッチセンサである。なお、タッチセンサは操作部２７の一例であり、マウス、タッチペン等のポインティングデバイス、各種キーであっても良い。

位置検出部２９は、ＧＰＳ受信機を備える。ＧＰＳ受信機は、人工衛星（ＧＰＳ衛星）と共にＧＰＳシステムを構成しており、人工衛星からの電波を受信し、自身の位置情報を取得する。

取得部３０は、車両Ｃに搭載された検出器３から出力される検出値に係る情報が入力するインタフェースである。検出器３は、例えば車両Ｃの速度を検出する車速センサ等を備え、取得部３０は速度情報等を取得する。

なお、車載機２は、専用機であっても良いし、アプリケーションソフトを実行することによってカーナビゲーション機能を実現するスマートフォン等の通信端末であっても良い。また、車載機２は携帯型であっても良いし、車両Ｃに固定的に搭載されるものであっても良い。

図７及び図８は、本実施形態１に係る交通事象推定処理の手順を示すフローチャートである。以下、説明の便宜上、プローブ情報の収集処理と、交通事象を推定する元になる統計量の算出処理と、交通事象の推定処理とを一連の処理として説明するが、言うまでもなく各処理を任意のタイミングで各別に実行しても良い。
車載機２の制御部２１は、位置検出部２９にて車両Ｃの位置を検出する（ステップＳ１１）。そして、制御部２１は、車両Ｃの速度を検出する検出器３から速度情報を取得部３０にて取得する（ステップＳ１２）。次いで、制御部２１は時計２８にて計時を行う（ステップＳ１３）。具体的には、制御部２１は時計２８から現在の日時及び時刻を示した時間情報を取得する。次いで、制御部２１は車両Ｃの位置情報、速度情報、日時及び時刻等の時間情報を含むプローブ情報を、車両Ｃの識別子と共に、車載通信部２４にて交通事象推定装置１へ送信する（ステップＳ１４）。なお、車両Ｃの識別子は記憶部２５が記憶している。車両Ｃに搭載された車載機２は、プローブ情報を交通事象推定装置１へ送信する処理を間欠的に実行している。例えば、車載機２は、車両Ｃの位置及び速度等の情報を数秒毎に検出し、検出して得たプローブ情報をまとめて、数分毎に定期的に交通事象推定装置１へ送信している。なお、車両Ｃの速度及び位置の検出周期、プローブ情報の送信周期等は一例であり、特に限定されるものでは無い。

交通事象推定装置１の制御部１１は、車載機２から間欠的に送信されたプローブ情報を通信部１４にて受信し（ステップＳ１５）、受信したプローブ情報を記憶部１５に記憶させる（ステップＳ１６）。つまり、制御部１１は、受信したプローブ情報をプローブ情報ＤＢ１５ｂに格納する。具体的には、制御部１１は、プローブ情報に含まれる車両Ｃの位置、速度、日時及び時刻の情報を車両Ｃの識別子に対応付けて、プローブ情報ＤＢ１５ｂに格納させる。ステップＳ１５及びステップＳ１６の処理によって、複数の車両Ｃのプローブ情報を収集することができる。プローブ情報の収集は常時行われる。

そして、制御部１１は、事象ＤＢ１５ｃの更新時期であるか否かを判定する（ステップＳ１７）。事象ＤＢ１５ｃは例えば、１日毎に更新すれば良く、制御部１１は所定の時刻において事象ＤＢ１５ｃを更新する。事象ＤＢ１５ｃの更新タイミングであると判定した場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、制御部１１は、複数の時間帯毎に、所定期間（第１所定期間）にわたる各リンクの通過車両台数の統計値を特定する（ステップＳ１８）。そして、制御部１１は、ステップＳ１８にて特定した統計値を事象ＤＢ１５ｃに記憶させることによって、事象ＤＢ１５ｃを更新する（ステップＳ１９）。

ステップＳ１９の処理を終えた場合、又はステップＳ１７において事象ＤＢ１５ｃの更新時期で無いと判定された場合（ステップＳ１７：ＮＯ）、制御部１１は、時計１６が計時している現時刻を参照し、次時間帯が始まったか否かを判定する（ステップＳ２０）。本実施形態１に係る複数の時間帯は０分、１５分、３０分、４５分のタイミングで区分されているため、制御部１１は、当該時点において次時間帯が始まるものと判定する。

次時間帯が始まったと判定した場合（ステップＳ２０：ＹＥＳ）、制御部１１は、前時間帯（第２所定期間）における各リンクの通過車両台数を特定する（ステップＳ２１）。つまり、制御部１１は、現時点の直近の時間帯における前記リンクの通過車両台数を特定する。ステップＳ２１の処理を終え、又はステップＳ２０において次時間帯が始まっていないと判定した場合（ステップＳ２０：ＮＯ）、制御部１１、交通事象の判定対象であるリンクの前時間帯における車両Ｃ通過台数に係る統計値が第１閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２２）。第１閾値は例えば所定の値であり、統計的に信頼できる統計値の下限値である。なお、ステップＳ２１をスキップした制御部１１は、本処理フローにおいて通過車両台数を算出しないことになるが、以前にステップＳ２１を実行した際に算出した通過車両台数を保持しており、以下の処理では該通過車両台数を用いて各種処理を実行する。

統計値が第１閾値以上であると判定した場合（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、制御部１１は、交通事象の判定対象である前記リンクの前時間帯における通過車両台数が第２閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ２３）。第２閾値は、判定対象のリンクが通行禁止になっているか否かを判定するための値であり、その値は例えば０である。通過車両台数が第２閾値未満であると判定した場合（ステップＳ２３：ＹＥＳ）、制御部１１は、判定対象のリンクを、通行禁止のリンクとして記憶する（ステップＳ２４）。

ステップＳ２４の処理を終えた場合、ステップＳ２２において統計値が第１閾値未満であると判定した場合（ステップＳ２２：ＮＯ）、又はステップＳ２３において通過車両台数が第２閾値以上であると判定した場合（ステップＳ２３：ＮＯ）、制御部１１は、ステップＳ２２及びステップＳ２３に係る未判定のリンクがあるか否かを判定する（ステップＳ２５）。例えば、交通事象情報を要求する車両Ｃの周辺の複数のリンクを推定対象とした場合、制御部１１は、該複数のリンクの全てについてステップＳ２２〜ステップＳ２４の処理を実行したか否かを判定する。

未判定のリンクがあると判定した場合（ステップＳ２５：ＹＥＳ）、制御部１１は処理をステップＳ２２へ戻す。未判定のリンクが無く、判定対象の全てのリンクについてステップＳ２２及びステップＳ２３の判定処理を実行したと判定した場合（ステップＳ２５：ＮＯ）、制御部１１は、各リンクの交通事象、つまり、通行禁止のリンクを示す情報を含んだ交通事象情報を通信部１４にて車載機２へ送信する（ステップＳ２６）。

車載機２の制御部２１は、交通事象推定装置１から送信された交通事象情報を車載通信部２４にて受信し（ステップＳ２７）、受信した交通事象情報を報知し（ステップＳ２８）、処理を終える。例えば、制御部２１は、交通事象情報を表示部２６に表示する。

このように構成された実施形態１に係る交通事象推定装置１、交通事象推定システム、交通事象推定方法及びコンピュータプログラム４１によれば、収集したプローブ情報に基づいて、各リンクの恒常的な通過車両台数を示した統計値と、現在の通過車両台数とを求め、該統計値及び通過車両台数を利用することにより、平常時と異なる突発的ないし一時的に生じた交通事象を推定することができる。

具体的には、交通事象推定装置１は、１ヶ月にわたって収集したプローブ情報に基づいて、各リンク及び各時間帯における通過車両台数の平均値を統計値として算出し、事象ＤＢ１５ｃに格納している。事象ＤＢ１５ｃに格納されている統計値は、各リンク及び各時間帯における恒常的な交通状況を示すものである。
一方、交通事象推定装置１は、現在の直近の時間帯における各リンクの通過車両台数を算出する。該通過車両台数は、現在の各リンクの交通状況を示すものである。
交通情報推定装置は、事象ＤＢ１５ｃの統計値と、現在の通過車両台数とを用いて交通事象を推定する構成であるため、恒常的な交通状況を考慮した上で、現在の突発的ないし一時的に生じた通行止め等の交通規制をより正確に推定することができる。

より詳細には、交通事象推定装置１は、ステップＳ２２〜ステップＳ２３の処理により、平常時は恒常的に第１閾値以上の車両Ｃが通過しているリンクであって、現在の直近の時間帯において車両Ｃの通過台数が第２閾値未満になっているリンクを、恒常的な状態から外れた突発的ないし一時的な通行禁止が生じているリンクとして特定することができる。

また、交通事象推定装置１は、このようにして特定した交通事象情報を車載機２へ送信し、車載機２は該交通事象情報を受信し、運転者へ報知することができる。

更に、本実施形態１の交通事象推定装置１は、所定の時間帯毎に、現在の直近の各リンクの通過車両台数を算出し、交通事象を特定する構成であるため、処理負荷を抑えつつ、準リアルタイムで突発的ないし一時的な交通規制が生じているリンクを推定することができる。

（実施形態２）
実施形態２に係る交通事象推定システムは、突発的ないし一時的に生じた車線規制が生じたリンクを推定することを可能にするシステムである。交通事象推定装置１及び車載機２の構成は実施形態１と同様であり、車線規定の推定に係る処理内容のみが実施形態１と異なるため、対応する箇所には同様の符号を付して詳細な説明を省略する。

図９及び図１０は、本実施形態２に係る交通事象推定処理の手順を示すフローチャートである。車載機２及び交通事象推定装置１は、実施形態１におけるステップＳ１１〜ステップＳ１７と同様の処理を実行する。ステップＳ１７において事象ＤＢ２１５ｃの更新タイミングであると判定した場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、制御部１１は、複数の時間帯毎に、所定期間にわたる各リンクに属する複数の車線それぞれの通過車両台数の統計値を特定する（ステップＳ２１８）。そして、制御部１１は、ステップＳ２１８にて特定した統計値を事象ＤＢ２１５ｃに記憶させることによって、事象ＤＢ２１５ｃを更新する（ステップＳ２１９）。
なお、実施形態２に係る地図情報１５ａは、各リンクに属する複数の車線それぞれの位置情報を有しており、制御部１１は、車両Ｃの位置から、該車両Ｃが走行している車線を特定することができる。いわば、各リンクは車線に対応する複数のサブリンクから構成されており、地図情報１５ａは各サブリンクのノードの位置を記憶している。各サブリンクのノードの位置から、両端のノードを通過する車線の位置も特定することができる。
また、ここでは、制御部１１は、車線の一端部から進入し、車線変更されずに他端部から退出した車両Ｃを特定し、特定された車両Ｃに基づいて統計量を算出するものとする。

図１１は、本実施形態２に係る事象ＤＢ２１５ｃのレコードレイアウト例を示す概念図である。実施形態２に係る事象ＤＢ２１５ｃは、複数のリンクそれぞれの各車線における通過車両の統計値を、所定の時間帯毎に格納したデータベースである。事象ＤＢ２１５ｃは、リンクＩＤと、時間帯と、車線と、該車線の通過車両の統計値とを対応付けて記憶している。統計値は、各時間帯の各車線において、当該車線を車両Ｃが通過した台数に係る統計値である。

ステップＳ２１９の処理を終えた場合、又はステップＳ１７において事象ＤＢ２１５ｃの更新時期で無いと判定された場合（ステップＳ１７：ＮＯ）、制御部１１は、時計１６が計時している現時刻を参照し、次時間帯が始まったか否かを判定する（ステップＳ２２０）。

次時間帯が始まったと判定した場合（ステップＳ２２０：ＹＥＳ）、制御部１１は、前時間帯における各車線の通過車両台数を特定する（ステップＳ２２１）。ステップＳ２２１の処理を終え、又はステップＳ２２０において次時間帯が始まっていないと判定した場合（ステップＳ２２０：ＮＯ）、制御部１１、交通事象の判定対象である各車線の前時間帯における車両Ｃ通過台数に係る統計値が第１閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２２２）。

統計値が第１閾値以上であると判定した場合（ステップＳ２２２：ＹＥＳ）、制御部１１は、前時間帯における第１車線の通過車両台数が第２閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ２２３）。通過車両台数が第２閾値未満であると判定した場合（ステップＳ２２３：ＹＥＳ）、制御部１１は、前時間帯における第２車線の通過車両台数が第２閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ２２４）。第２車線の通過車両台数が第２閾値未満である場合（ステップＳ２２４：ＹＥＳ）、制御部１１は、判定対象のリンクを、通行禁止のリンクとして記憶する（ステップＳ２２５）。

第２車線の通過車両台数が第２閾値以上である場合（ステップＳ２２４：ＮＯ）、制御部１１は、判定対象のリンクを、第１車線の車線規制が行われているリンクとして記憶する（ステップＳ２２６）。

ステップＳ２２３において、第１車線の通過車両台数が第２閾値以上であると判定した場合（ステップＳ２２３：ＮＯ）、制御部１１は、制御部１１は、前時間帯における第２車線の通過車両台数が第２閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ２２７）。第２車線の通過車両台数が第２閾値未満である場合（ステップＳ２２７：ＹＥＳ）、制御部１１は、判定対象のリンクを、第２車線の車線規制が行われているリンクとして記憶する（ステップＳ２２８）。

ステップＳ２２５，ステップＳ２２６若しくはステップＳ２２８の処理を終えた場合、ステップＳ２２２において統計値が第１閾値未満であると判定した場合（ステップＳ２２２：ＮＯ）、又はステップＳ２２７において第２車線の通過車両台数が第２閾値以上であると判定した場合（ステップＳ２２７：ＮＯ）、制御部１１は、未判定のリンクがあるか否かを判定する（ステップＳ２２９）。

未判定のリンクがあると判定した場合（ステップＳ２２９：ＹＥＳ）、制御部１１は処理をステップＳ２２２へ戻す。未判定のリンクが無く、判定対象の全てのリンクについて判定処理を実行したと判定した場合（ステップＳ２２９：ＮＯ）、制御部１１は、各リンクの交通事象、つまり、車線規制及び通行禁止のリンクを示す情報を含む交通事象情報を通信部１４にて車載機２へ送信する（ステップＳ２６）。

以下、実施形態１のステップＳ２７〜ステップＳ２８と同様の処理を車載機２の制御部２１が実行し、処理を終える。

このように構成された実施形態２に係る交通事象推定装置１、交通事象推定システム、交通事象推定方法及びコンピュータプログラム４１によれば、収集したプローブ情報に基づいて、各車線の恒常的な通過車両台数を示した統計値と、各車線の現在の通過車両台数とを求め、該統計値及び通過車両台数を利用することにより、平常時と異なる突発的ないし一時的な車線規制を推定することができる。

また交通事象推定装置１は、ステップＳ２２２〜ステップＳ２２８の処理により、平常時は恒常的に第１閾値以上の車両Ｃが通過している車線であって、現在の直近の時間帯において車両Ｃの通過台数が第２閾値未満になっている車線を、恒常的な状態から外れた突発的ないし一時的な車線規制が生じているリンクとして特定することができる。

更に、交通事象推定装置１は、ステップＳ２２２〜ステップＳ２２８の処理により、突発的ないし一時的に生じた道路Ｒの通行止めと、車線規制とを判別し、推定することができる。

（実施形態３）
実施形態３に係る交通事象推定システムは、突発的ないし一時的に生じた速度規制が生じたリンクを推定することを可能にするシステムである。交通事象推定装置１及び車載機２の構成は実施形態１と同様であり、速度規制に係る処理内容のみが実施形態１と異なるため、対応する箇所には同様の符号を付して詳細な説明を省略する。

図１２は、本実施形態３に係る交通事象推定処理の手順を示すフローチャートである。車載機２及び交通事象推定装置１は、実施形態１におけるステップＳ１１〜ステップＳ１７と同様の処理を実行する。ステップＳ１７において事象ＤＢ３１５ｃの更新タイミングであると判定した場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、制御部１１は、複数の時間帯毎に、所定期間において各リンクを構成した車両Ｃの最高速度の統計値Ｖ１を特定する（ステップＳ３１８）。例えば、制御部１１は、３１日の日毎に、各リンク及び各時間帯における車両Ｃの最高速度を特定し、特定された最高速度の平均値を統計値Ｖ１として算出する。

そして、制御部１１は、ステップＳ３１８にて特定した統計値を事象ＤＢ３１５ｃに記憶させることによって、事象ＤＢ３１５ｃを更新する（ステップＳ３１９）。

図１３は、本実施形態３に係る事象ＤＢ３１５ｃのレコードレイアウト例を示す概念図である。事象ＤＢ３１５ｃは、道路Ｒを構成する複数のリンクそれぞれにおける車両Ｃの最高速度の統計値Ｖ１を、所定の時間帯毎に格納したデータベースである。事象ＤＢ３１５ｃは、リンクＩＤと、時間帯と、最高速度の統計値とを対応付けて記憶している。

ステップＳ３１９の処理を終えた場合、又はステップＳ１７において事象ＤＢ３１５ｃの更新時期で無いと判定された場合（ステップＳ１７：ＮＯ）、制御部１１は、時計１６が計時している現時刻を参照し、次時間帯が始まったか否かを判定する（ステップＳ３２０）。

次時間帯が始まったと判定した場合（ステップＳ３２０：ＹＥＳ）、制御部１１は、前時間帯における各リンクの最高速度Ｖ２を特定する（ステップＳ３２１）。ステップＳ３２１の処理を終え、又はステップＳ３２０において次時間帯が始まっていないと判定した場合（ステップＳ３２０：ＮＯ）、制御部１１、同リンク及び同時間帯における統計値Ｖ１から最高速度Ｖ２を減算した速度差が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３２２）。速度差が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ３２２：ＹＥＳ）、制御部１１は、判定対象のリンクを、速度規制があるリンクとして記憶する（ステップＳ３２３）。

ステップＳ３２３の処理を終えた場合、又は速度差が閾値未満であると判定した場合（ステップＳ３２２：ＮＯ）、制御部１１は、未判定のリンクがあるか否かを判定する（ステップＳ３２４）。

未判定のリンクがあると判定した場合（ステップＳ３２４：ＹＥＳ）、制御部１１は処理をステップＳ３２２へ戻す。未判定のリンクが無く、判定対象の全てのリンクについて判定処理を実行したと判定した場合（ステップＳ３２４：ＮＯ）、制御部１１は、各リンクの交通事象、つまり、通行禁止のリンクを示す情報を含む交通事象情報を通信部１４にて車載機２へ送信する（ステップＳ２６）。

以下、実施形態１のステップＳ２７〜ステップＳ２８と同様の処理を車載機２の制御部２１が実行し、処理を終える。

このように構成された実施形態３に係る交通事象推定装置１、交通事象推定システム、交通事象推定方法及びコンピュータプログラム４１によれば、収集したプローブ情報に基づいて、各車線の恒常的な車両Ｃの最高速度を示した統計値と、各車線の現在の車両Ｃの最高速度とを求め、該統計値及び現在の最高速度を利用することにより、平常時と異なる突発的ないし一時的な速度規制を推定することができる。

また交通事象推定装置１は、ステップＳ３２２〜ステップＳ３２３の処理により、前記統計値及び現在の最高速度の差分が閾値以上であるか否かを判定することにより、平常時は恒常的にある程度の速度で車両Ｃが走行しており、かつ直近の時間帯において車両Ｃの速度が平常時に比べて大きく低下している場合、速度規制が生じているリンクとして特定することができる。

なお、本実施形態３では、速度規制が生じているリンクを推定するために、各リンクを走行する車両Ｃの最高速度を算出する例を説明したが、これは一例であり、平均値、最頻値等を利用しても良い。

（実施形態４）
実施形態４に係る交通事象推定システムは、突発的ないし一時的に生じた交通事象の推定を時間帯毎では無く、リアルタイムで推定することを可能にするシステムである。交通事象推定装置１及び車載機２の構成は実施形態１と同様であり、交通事象をリアルタイムで推定する点が実施形態１と異なるため、対応する箇所には同様の符号を付して詳細な説明を省略する。

図１４は、本実施形態３に係る交通事象推定処理の手順を示すフローチャートである。車載機２及び交通事象推定装置１は、実施形態１におけるステップＳ１１〜ステップＳ１７と同様の処理を実行する。ステップＳ１７において事象ＤＢ１５ｃの更新タイミングであると判定した場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、制御部１１は、複数の時間帯毎に、第１所定期間にわたる各リンクの通過車両台数の統計値を特定する（ステップＳ４１８）。そして、制御部１１は、ステップＳ４１８にて特定した統計値を事象ＤＢ１５ｃに記憶させることによって、事象ＤＢ１５ｃを更新する（ステップＳ４１９）。

ステップＳ４１９の処理を終えた場合、又はステップＳ１７において事象ＤＢ１５ｃの更新時期で無いと判定された場合（ステップＳ１７：ＮＯ）、制御部１１は、時計１６が計時している現時刻を参照し、現時刻を基準にして直近の第２所定期間にわたる各リンクの通過車両台数を特定する（ステップＳ４２０）。例えば、制御部１１は、時間帯の区分に拘わらず、現時点より前、１５分の期間において各リンクを通過した車両Ｃの台数を特定する。

以下、実施形態１のステップＳ２２〜ステップＳ２８と同様の処理を交通事象推定装置１及び車載機２の制御部２１が実行し、処理を終える。なお、ステップＳ２２の判定処理で使用する統計値は、現時刻が属する時間帯の統計値を利用しても良いし、現時刻が属する時間帯の前時間帯の統計値を利用しても良い。また、現時刻が属する時間帯の統計値と、前時間帯の統計値との両方が第１閾値以上であるか否かを判定するように構成しても良い。

実施形態４によれば、交通事象推定装置１は、現在の各リンクの通過車両台数を、時計２８が計時する現時刻の直近の第２所定期間にわたって収集されたプローブ情報に基づいて算出する。そして、交通事象推定装置１は、このように算出された直近の通過車両台数が第２閾値未満であるか否かを判定することにより、交通規制が生じているリンクを判定している。従って、実施形態４によれば、実施形態１に比べてよりリアルタイムで、突発的ないし一時的な交通事象を推定することができる。

なお、本実施形態４を実施形態１の変形として説明したが、本実施形態４の技術的構成を本実施形態２及び実施形態３に適用し、交通事象推定装置１を構成しても良い。

１ 交通事象推定装置
２ 車載機
３ 検出器
４ 記録媒体
１１ 制御部
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
１４ 通信部
１５ 記憶部
１５ａ 地図情報
１５ｂ プローブ情報ＤＢ
１５ｃ 事象ＤＢ
１６ 時計
２１ 制御部
２２ ＲＯＭ
２３ ＲＡＭ
２４ 車載通信部
２５ 記憶部
２６ 表示部
２７ 操作部
２８ 時計
２９ 位置検出部
３０ 取得部
４１ コンピュータプログラム
Ｃ 車両
Ｎ 通信網
Ｒ 道路

Claims (13)

1. 道路を走行する複数の車両の位置情報、速度情報及び時間情報を含むプローブ情報を取得するプローブ情報取得部を備え、該プローブ情報取得部が取得した各車両のプローブ情報に基づいて交通事象を推定する交通事象推定装置であって、
   前記道路を構成する複数のリンクそれぞれにおける車両の走行状態を、前記プローブ情報取得部が第１所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、所定の時間帯毎に特定する第１特定部と、
   前記プローブ情報取得部が前記第１所定期間よりも短い第２所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、前記リンクにおける車両の走行状態を特定する第２特定部と、
   前記第１特定部及び前記第２特定部にて特定した走行状態に基づいて、交通事象を推定する事象推定部と
   を備える交通事象推定装置。
2. 前記第１所定期間は複数日にわたる期間であり、
   前記第１特定部にて特定される前記走行状態は、前記リンクを通過する車両の台数に応じて増減する統計量を含む
   請求項１に記載の交通事象推定装置。
3. 前記第２特定部にて特定される前記走行状態は、特定の時間帯で前記リンクを通過する車両の台数に応じて増減する値を含み、
   前記事象推定部は、
   前記第１特定部にて特定した、前記特定の時間帯における統計量が第１閾値以上であり、かつ前記第２特定部にて特定した値が第２閾値未満であるか否かを判定する判定部を備える
   請求項２に記載の交通事象推定装置。
4. 前記第１所定期間は複数日にわたる期間であり、
   前記第１特定部にて特定される前記走行状態は、前記道路が複数の車線を有する場合、前記リンクの各車線を通過する車両の台数に応じて増減する統計量を含む
   請求項１に記載の交通事象推定装置。
5. 前記第２特定部にて特定される前記走行状態は、特定の時間帯で各車線を通過する車両の台数に応じて増減する値を含み、
   前記事象推定部は、
   前記第１特定部にて特定した、前記特定の時間帯における各車線の統計量が第１閾値以上であり、かつ前記第２特定部にて特定した前記車線に係る値が第２閾値未満であるか否かを判定する判定部を備える
   請求項４に記載の交通事象推定装置。
6. 前記判定部は、
   前記第１特定部にて特定した各車線の統計量が第１閾値以上であり、前記第２特定部にて特定した第１の前記車線に係る値が第２閾値未満であり、第２の前記車線に係る値が第２閾値以上であるか否かを判定する
   請求項５に記載の交通事象推定装置。
7. 前記第１所定期間は複数日にわたる期間であり、
   前記第１特定部にて特定される前記走行状態は、前記リンクを通過する車両の速度に応じて増減する統計量を含む
   請求項１に記載の交通事象推定装置。
8. 前記第２特定部にて特定される前記走行状態は、特定の時間帯で前記リンクを通過する車両の速度に応じて増減する値を含み、
   前記事象推定部は、
   前記第１特定部にて特定した、前記特定の時間帯における統計量と、前記第２特定部にて特定した値との差分が閾値未満であるか否かを判定する判定部を備える
   請求項７に記載の交通事象推定装置。
9. 時計部を備え、
   前記第２特定部は、
   前記所定の時間帯が経過する都度、該時間帯の前記リンクにおける車両の走行状態を特定しており、
   前記事象推定部は、
   前記時計部が計時する時刻が属する前記時間帯の一つ前の前記時間帯の走行状態に基づいて、交通事象を推定する
   請求項１〜請求項８のいずれか一つに記載の交通事象推定装置。
10. 時計部を備え、
    前記第２特定部は、
    前記時計部が計時する時刻より前の前記第２所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、前記リンクにおける車両の走行状態を特定する
    請求項１〜請求項８のいずれか一つに記載の交通事象推定装置。
11. 請求項１〜請求項１０のいずれか一つに記載の交通事象推定装置と、
    車載機と
    を備え、
    前記交通事象推定装置は、
    前記事象推定部にて推定した交通事象を示す情報を前記車載機へ送信する通信部を備え、
    前記車載機は、
    前記交通事象推定装置から送信された情報を受信する車載通信部を備える
    交通事象推定システム。
12. 道路を走行する複数の車両の位置情報、速度情報及び時間情報を含むプローブ情報を取得し、取得した各車両のプローブ情報に基づいて交通事象を推定する交通事象推定方法であって、
    前記道路を構成する複数のリンクそれぞれにおける車両の走行状態を、第１所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、所定の時間帯毎に特定する第１特定ステップと、
    前記第１所定期間よりも短い第２所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、前記リンクにおける車両の走行状態を特定する第２特定ステップと、
    前記第１特定ステップ及び前記第２特定ステップにて特定した走行状態に基づいて、交通事象を推定するステップと
    を備える交通事象推定方法。
13. コンピュータに、道路を走行する複数の車両の位置情報、速度情報及び時間情報を含むプローブ情報を取得し、取得した各車両のプローブ情報に基づいて交通事象を推定させるコンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータを、
    前記道路を構成する複数のリンクそれぞれにおける車両の走行状態を、第１所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、所定の時間帯毎に特定する第１特定部と、
    前記第１所定期間よりも短い第２所定期間にわたって取得したプローブ情報に基づいて、前記リンクにおける車両の走行状態を特定する第２特定部と、
    前記第１特定部及び前記第２特定部にて特定した走行状態に基づいて、交通事象を推定する事象推定部と
    して機能させるコンピュータプログラム。
    

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