JP2016223790A - 経路案内装置 - Google Patents

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Satoshi Kawai
諭司 河合
博也 藤本
Hiroya Fujimoto
博也 藤本
吉川 康雄
Yasuo Yoshikawa
康雄 吉川
泰久 貴志
Yasuhisa Kishi
泰久 貴志
誠司 下平
Seiji Shimodaira
誠司 下平
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Junichi Kasai
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Abstract

【課題】探索する対象となる経路の部分的な条件を考慮して、ユーザが希望する道路属性に適合する経路を推奨経路として報知することが可能な経路案内装置を提供する。【解決手段】複数の経路と、各経路に含まれる道路に関する少なくとも一つの道路属性と、道路属性の良否レベルと、を含む地図データを記憶する地図DB26と、出発地から目的地までの、少なくとも一つの二地点間経路を探索する経路探索部22と、ユーザが関心を持つ関心道路属性を取得する関心道路属性取得部23と、地図DB26から、経路探索部22で探索された二地点間経路に含まれる道路の関心道路属性についての良否レベルを取得し、該良否レベルに基づき、ユーザが二地点間経路を走行した場合の、ユーザが感じる不快度を演算する不快度演算部24を備える。【選択図】 図1

Description

本発明は、車両のユーザに出発地から目的地までの経路を案内する経路案内装置に係り、特に、案内した経路を走行した場合にユーザが感じる不快度を提示する技術に関する。
従来より、出発地から目的地までの推奨経路を探索するナビゲーションシステムが多く提案されている。例えば、特許文献1(特開2010−8284号公報)には、ユーザが好む最も望ましいと考えられる経路探索アルゴリズムを適用することで、ユーザが初めて走行する経路であっても、ユーザの好みにあった経路を提示することが開示されている。
特開2010−8284号公報
しかしながら、上述した特許文献1に開示された従来例は、道路の全体的な傾向がユーザの好みに合致しているという条件のみで探索した経路を推奨経路としている。従って、探索した経路内にユーザが好む道路属性に合致しない部分的な不適合箇所が存在する場合であっても、この条件が考慮されずに推奨経路として提示されてしまうという問題があった。
本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、探索する対象となる経路の部分的な条件を考慮して、ユーザが希望する道路属性に適合する経路を推奨経路として報知することが可能な経路案内装置を提供することにある。
上記目的を達成するため本願発明は、複数の経路と、各経路に含まれる道路に関する少なくとも一つの道路属性と、道路属性の良否レベルと、を含む地図データを記憶する地図データ記憶部と、出発地から目的地までの、少なくとも一つの二地点間経路を探索する経路探索部を有する。更に、地図データ記憶部から、経路探索部で探索された二地点間経路に含まれる道路の関心道路属性についての良否レベルを取得し、該良否レベルに基づいてユーザが二地点間経路を走行した場合の、ユーザが感じる不快度を演算する不快度演算部を備える。
本発明に係る経路案内装置では、出発地から目的地までの二地点間経路が複数探索された際に、このうちユーザが感じる不快度が低い二地点間経路を取得してユーザに報知する。従って、探索する対象となる二地点間経路の部分的な条件を考慮して、ユーザが希望する道路属性に適合する経路を推奨経路として報知することができる。その結果、ユーザに与える不安感を軽減することができる。
本発明の第1〜第3実施形態に係る経路案内装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る経路案内装置で用いる道路属性情報、及び良否レベルを示す説明図である。 第1実施形態の経路案内装置に係り、各リンクと道路分離度の関係を示すグラフである。 第1実施形態の経路案内装置に係り、各リンクと幅員の関係を示すグラフである。 第1実施形態に係る経路案内装置の処理手順を示すフローチャートである。 第1実施形態の第1変形例に係る各リンクと道路分離度の関係を示すグラフである。 第1実施形態の第2変形例に係る各リンクと道路分離度の関係を示すグラフである。 各ユーザ毎に設定される各道路属性の関心度を示す説明図である。 第2実施形態の経路案内装置に係り、各リンクと幅員の関係を示すグラフである。 第3実施形態に係る経路案内装置の処理手順を示すフローチャートである。 第3実施形態の経路案内装置に係り、各リンクと幅員の関係を示すグラフである。 本発明の第4実施形態に係る経路案内装置の構成を示すブロック図である。
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
[第1実施形態の説明]
図1は、本発明の第1実施形態に係る経路案内装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、本実施形態に係る経路案内装置101は、データセンタ102、及び該データセンタ102と無線通信によりデータの送受信が可能とされた車載装置103から構成されている。なお、図1では一つの車載装置103のみを記載しているが、実際には、データセンタ102は、複数の車載装置103との通信が可能である。
図1に示すように、車載装置103は、データ通信部11と、車両情報取得部12と、経路案内部13と、表示部14(報知部)、及び入力部15を備えている。
データ通信部11は、データセンタ102に搭載されているデータ通信部21との間で通信を行う。該データ通信部11とデータ通信部21は、例えば、携帯電話網等の無線通信を利用して双方向の通信を行う。通信方式は、種々のもの利用することができる。また、両者間の通信接続は直接的な接続のみならず、車車間通信、路車間通信、或いは衛星通信による接続とすることも可能である。
車両情報取得部12は、車両の現在位置、車両のID情報、或いは、ナビゲーション装置の各種設定値等の車両管理情報を取得する。例えば、GPS等のGNSS(Global Navigation Satellite System;全地球測位システム)にて車両の現在位置を取得する。また、車載装置103以外の車載機(図示省略)から車内LANにより車両のID情報を取得する。更に、経路案内部13で経路案内する際に、ユーザが設定した各種設定値を取得する。この車両情報取得部で取得された車両管理情報は、データ通信部11からデータセンタ102へ送信される。
経路案内部13は、ナビゲーションシステム、PND(Personal Navigation Device)、及びスマートフォン等の、ユーザに対して経路案内する機器である。該経路案内部13は、データセンタ102に搭載される経路探索部22(詳細は後述)で探索された経路情報、及び関心道路属性取得部23(詳細は後述)で抽出された類似経路についての情報を通信により取得する。そして、取得した情報を表示部14に表示してユーザに報知する。
表示部14は、経路案内部13で設定された経路情報、及び後述する不快度の情報をディスプレイに表示することにより、経路案内に関連する各種の情報をユーザに報知する。
入力部15は、ユーザによる入力操作を受け付ける。例えば、ユーザが関心を持つ道路属性である関心道路属性についての入力を受け付け、この情報をデータ通信部11によりデータセンタ102に送信する。
一方、データセンタ102は、車両に搭載される車載装置103との間で無線通信を行うデータ通信部21と、経路探索部22と、関心道路属性取得部23と、不快度演算部24と、プローブカーDB25、及び、地図DB26を備えている。
プローブカーDB25は、ユーザが過去に走行した経路である既走行経路、及び既走行経路に関連する情報を記憶する。即ち、プローブカーDB25は、ユーザの走行履歴を記憶する走行履歴記憶部としての機能を備えている。
経路探索部22は、例えばナビゲーションシステムを含んでおり、車両の出発地と目的地が入力された際に、地図DB26に記憶されている地図データを参照して、出発地から目的地までの経路(二地点間経路)を探索する。そして、探索した二地点間経路に関する情報を車載装置103に送信する。更に、データ通信部21にて受信される各車両に関するデータを、プローブカーDB25に記憶する。例えば、車両の現在位置データに基づいて、この車両が走行した経路情報を取得し、既走行経路情報として、プローブカーDB25に記憶する。なお、このようなプローブカーシステムは周知の技術であるので、詳細な説明を省略する。
関心道路属性取得部23は、車両のユーザが関心を持っている道路属性を取得する。道路属性とは、地図DB26に登録されている各経路について、幅員、歩道分離度、景観状況、車線数、交通量、等の、道路に関する情報を示す。そして、該関心道路属性取得部23は、ユーザが過去に走行した走行履歴情報を上述したプローブカーDB25より取得し、該ユーザが関心を持っている道路属性(これを、「関心道路属性」という)を取得する。
具体例を示すと、例えば、あるユーザが過去に走行した経路は、歩道が分離されている経路が多いと認識された場合には、このユーザは歩道の無い経路を走行するのが苦手であり、関心道路属性は「歩道分離度」であると判断する。別の例として、あるユーザが過去に走行した経路は、幅員が8m以上の経路であることが多いと認識された場合には、このユーザは狭い道路を走行するのが苦手であり、関心道路属性は道路の「幅員」であると判断する。更には、入力部15にてユーザが入力した道路属性を関心道路属性と判断する。
不快度演算部24は、経路探索部22で探索された走行経験の無い経路(二地点間経路)を、対象となるユーザが走行すると仮定した場合に、この二地点間経路を走行することによりユーザが感じる不快度を演算する。不快度とは、ユーザが走行中に不快と感じる度合いであり、例えば、関心道路属性が幅員であると判断されたユーザが、狭い道路を多く含む経路を走行する場合には、不快度が高まる。そして、演算した不快度のデータを車載装置103に送信する。なお、「不快度」の詳細については後述する。
地図DB26は、複数の道路情報を記憶するためのデータベースであり、更に、各道路情報に付帯して、各道路についての道路属性、及び、各道路属性の良否レベルを記憶している。以下、具体的に説明する。
図2は、道路属性を詳細に示す説明図である。図2に示すように、道路属性には、実際の数値で示される要因と、程度を段階的に示す要因に区別される。数値で示される要因として、幅員、車線数、交通量等を挙げることができる。そして、幅員については、3m、4mのように実際の道路幅で示され、幅員が大きいほど良否レベルが高い。車線数については、1車線、2車線のように実際の車線数で示され、車線が多いほど良否レベルが高い。更に、交通量については、1500台/時間、1800台/時間のように実際の交通量で示され、交通量が少ないほど良否レベルが高い。
一方、程度を段階的に示す要因として、歩道分離度、景観状況を挙げることができる。歩道分離度は、良い順に「5」〜「1」の5段階に区分する。具体的には、路側帯の無い道路は「1」、歩道の無い道路は「2」、片側のみ歩道がある道路は「3」、ガードレール無しの歩道がある場合は「4」、ガードレール付きの歩道がある場合は「5」のように設定する。即ち、道路分離度「5」の場合が良否レベルが最も高く、道路分離度「1」の場合が良否レベルが最も低く設定される。
また、「景観状況」については、無機質なビル群が並ぶ景観は「1」、ブロック塀が続く景観は「2」、商店街は「3」、遠くが見渡せる景観は「4」、花畑が続く景観は「5」のように設定する。即ち、景観状況「5」の場合が良否レベルが最も高く、景観状況「1」の場合が良否レベルが最も低く設定される。
次に、道路情報と道路属性、及び良否レベルとの対応について図3、図4を参照して説明する。図3は、ある出発地から目的地までの二地点間経路を複数のリンクに分割し(図では、リンクL1〜L8の8分割)、各リンクL1〜L8毎に歩道分離度を数値化して示したグラフである。図3では、縦軸に経路の歩道分離度(良否レベル)を示している。具体的には、上述したように、それぞれのリンクL1〜L8毎にそれぞれ歩道分離度LV1〜LV8を「1」〜「5」の5段階で評価している。
図3に示すように、リンクL1の歩道分離度LV1は「5」であり、リンクL2の歩道分離度LV2は「3」である。また、リンクL3〜L8についてもそれぞれ歩道分離度LV3〜LV8が設定されている。なお、あるユーザについて、歩道分離度が悪く不快であると感じるレベルである不快度閾値LVthとして2.5が設定されている。つまり、このユーザが不快であると感じる歩道分離度は、2以下となったときである。
図4は、各リンクL1〜L8毎の幅員を示したグラフである。図4では、縦軸に道路の幅員(良否レベル)を示している。具体的には、リンクL1の幅員LW1は14m、L2の幅員LW2は8mである。つまり、リンクL1はリンクL2よりも良否レベルが高い。
このように、地図DB26には、道路情報、及びこれに付帯する道路属性、及び各道路属性についての良否レベルが記憶されている。即ち、地図DB26は、複数の道路と、各道路に関する少なくとも一つの道路属性と、道路属性の良否レベルと、を含む地図データを記憶する地図データ記憶部としての機能を備えている。
なお、本実施形態では、車載装置103、及びデータセンタ102にそれぞれの構成要素を搭載し、双方のデータ通信部11、21の通信により、データの送受信を行う例について示している。しかし、本発明はこれに限定されるものではなく、その機能が達成できるのであれば、車載装置103に搭載する構成要素をデータセンタ102に搭載したり、これとは反対に、データセンタ102に搭載する構成要素を車載装置103に搭載してもよい。また、車両側に全ての構成要素を搭載してもよい。更に、後述するように、データセンタ102の代わりに、インターネットクラウドを用いる構成としてもよい。
また、図1に示した車載装置103の各構成要素、及びデータセンタ102の各構成要素は、例えば、中央演算ユニット(CPU)や、RAM、ROM、ハードディスク等の記憶手段からなる一体型のコンピュータとして構成することができる。
[第1実施形態の作用の説明]
次に、第1実施形態に係る経路案内装置101の処理手順を、図5に示すフローチャートを参照して説明する。初めに、図5のステップS11において、車載装置103に搭載された経路案内部13は、出発地から目的地までの経路探索入力が発生したことを認識し、この情報をデータ通信部11より送信する。データセンタ102のデータ通信部21では、この情報を受信し、更に、経路探索部22は、経路探索の要求が発生していることを認識する。
ステップS12において、経路探索部22は、出発地、及び目的地の情報に基づき地図DB26を検索し、出発地から目的地に至る少なくとも一つの二地点間経路(以下、単に「経路」という)を探索する。その結果、n個の経路X1〜Xnが得られたものとする。そして、各経路X1〜Xnを複数のリンクに分割する。例えば交差点で区切られる道路区間を、一つのリンクとして各経路X1〜Xnを分割する。ここで、各経路X1〜Xnのリンク数をmとする。従って、各経路X1〜Xnに対してリンクL1〜Lmが存在する。なお、リンク数は各経路X1〜Xnで同一な場合、或いは異なる場合があるが、ここでは説明の煩雑さを避けるため、各経路のリンク数を全てmとして説明する。
そして、経路探索部22は、地図DB26から、各経路X1〜Xnの各リンクL1〜Lm毎に、複数の道路属性についての良否レベルを検索する。具体的には、図3に示したように歩道分離度について、各リンクL1〜L8に対して、それぞれ良否レベルを5段階に評価したLV1〜LV8を読み取る。また、幅員について、図4に示したように、各リンクL1〜L8に対して、それぞれ幅員LW1〜LW8を読み取る。
ステップS13において、関心道路属性取得部23は、ユーザが関心を持つ道路属性を取得する。この処理では、プローブカーDB25に記憶されている、当該ユーザの過去の走行履歴に基づいて、関心道路属性を取得する。例えば、対象となるユーザが過去に歩道分離度の良好な経路を好んで走行していると判断される場合には、このユーザの関心道路属性は歩道分離度であると認識する。また、幅員の大きい経路を好んで走行していると判断される場合には、このユーザの関心道路属性は幅員であると認識する。また、これ以外の方法として、図1に示す経路案内部13にて、ユーザに対して道路属性の選択を促し、ユーザが入力部15にて入力した道路属性を関心道路属性であると認識する。ここでは、関心道路属性として「歩道分離度」が選択された場合について説明する。
ステップS14において、不快度演算部24は、各経路X1〜Xnについての不快度の演算を開始する。そして、ステップS15において、経路を示す番号i(i=1〜n)を「1」とし、リンクを示す番号j(j=1〜m)を「1」とする。ステップS16において、i番目の経路Xiにおけるj番目のリンクLjの、歩道分離度LViを取得する。初期的には、i=1、j=1であるから、図3に示したように、リンクL1の歩道分離度LV1が「5」であると認識される。
ステップS17において、不快度演算部24は、上記の歩道分離度LV1が不快度閾値LVth以下であるか否かを判断する。不快度閾値LVthは、ユーザが不快感を感じる良否レベルの閾値であり、不快度演算部24に予め設定されている。即ち、歩道分離度についての良否レベルが不快度閾値LVthを超えているか否か(LV1がLVth以下であるか否か)を判断する。一例として、図3に示すように不快度閾値LVth=2.5とすると、LV1=5であるから、LV1≦LVthは成立せず(ステップS17でNO)、ステップS19に処理を進める。なお、不快度閾値LVthは各ユーザ毎に設定することができ、例えば、車両の経路案内部13の設定時(ナビゲーション装置等の設置時)にユーザが入力することにより設定される。或いは、プローブカーDB25の記憶内容に基づいて、経路探索部22が任意に設定することも可能である。
ステップS19において、不快度演算部24は、j=j+1とする。そして、j=mとなるまで上記の処理を繰り返す。ステップS20において、経路X1の、全てのリンクL1〜Lmについて、歩道分離度について不快度の判断を行う。図3に示すように、リンクL3において、歩道分離度LV3が不快度閾値LVthを下回っているので(閾値を超えているので)、ステップS17でYESとなり、ステップS18に処理を進める。
ステップS18において、不快度演算部24は、経路X1についての不快度(初期的には「0」)を「1」とし、メモリ(図示省略)に記憶する。従って、LVj≦LVthとなるリンクが存在する度に(ステップS17でYESとなる度に)、メモリに記憶される不快度が加算される。よって、経路X1についての各リンクLj(L1〜L8)に対して上記の処理を実行することにより、経路X1についてのトータルの不快度(これを、C1とする)が求められる。即ち、ユーザが経路X1を走行する際に感じる不快度はC1ということになる。図3に示す例では、3つのリンクL3、L5、L8の歩道分離度LV3、LV5、LV8が不快度閾値LVthを下回っているので、トータルの不快度C1=3ということになる。
上記の処理が終了すると、ステップS21において不快度演算部24は、i=i+1とする。そして、iがnを上回っていなければ(ステップS22でNO)、ステップS25においてjをリセットしてj=1とする。従って、経路X2について、上述したS16〜S20の処理が実行されることになり、経路X2についてのトータルの不快度C2が求められる。
ステップS22において、i>nであると判断された場合には(ステップS22でYES)、全ての経路X1〜Xnについて、トータルの不快度C1〜Cnが求められることになる。
そして、ステップS23において不快度演算部24は、各不快度C1〜Cnのうちの最小値(これをCpとする)を求め、これに対応する経路である経路(これをXpとする)を認識する。この類似経路Xpについての情報を車載装置103に送信する。
ステップS24において、車載装置103の経路案内部13は、不快度が最も低くなる経路Xp、及びこの経路Xpを走行したときの不快度Cpを表示部14に表示して車両のユーザに報知する。その結果、ユーザは、出発地から目的地までの複数の経路X1〜Xn(二地点間経路)のうち、歩道分離度が最も良好な経路(ユーザが感じる不快度が最も低い経路)を認識することができ、この経路を走行することにより、心理的な負担を感じることなく目的地に向かうことが可能となる。
このようにして、第1実施形態に係る経路案内装置101では、出発地から目的地までの経路(二地点間経路)を探索する際に、複数の経路を探索し、且つ、各経路のうちユーザが関心を持つ道路属性情報についての不快度が最も低い経路Xpを探索する。そして、この経路Xp、及び該経路Xpを走行する際の不快度Cpをユーザに報知する。従って、例えば、道路属性として歩道分離度が選択された場合には、歩道分離度の高い経路(道路属性の良否レベルが高い経路)をユーザに推奨する二地点間経路として提示することができる。その結果、ユーザは、自身が苦手とする道路をできるだけ回避した経路を選択して走行することができ、ユーザに与える違和感、不快感を軽減することが可能となる。
なお、上記した実施形態では、複数の経路X1〜Xnのうち不快度が最も低い経路Xpを報知したが、本発明はこれに限定されず、各経路X1〜Xnのうちの2以上の経路、及び、それぞれの不快度を対応づけて報知してもよい。例えば、不快度の低い順に3つの経路、及びそれぞれの不快度を対応づけて表示してもよい。また、本実施形態では、表示部14を用いて視覚的に情報を報知する例について説明したが、本発明はこれに限定されず、音声等により報知する構成としても良い。
また、案内する経路に含まれる、不快度の高いリンクを示すようにしてもよい。例えば、経路X1のうち、リンクL3の道路分離度LV3が不快度閾値LVthを下回っている場合には、このリンクL3を表示部14にて表示することもできる。こうすることにより、ユーザに対してより具体化した情報を提示することができ、ユーザに安心感を与えることができる。
更に、プローブカーDB25(走行履歴記憶部)に記憶されている、ユーザが過去に走行した履歴に基づいて、該ユーザが関心を持つ道路属性を取得する。従って、各ユーザの関心道路属性を過去のデータに基づいて推定するので、ユーザの関心道路属性を容易に取得することが可能となる。
また、不快度演算部24は、ユーザの関心道路属性についての良否レベルに対し、不快感を感じるレベルである不快度閾値を設定し、良否レベルと不快度閾値との対比に基づいて不快度を演算するので、ユーザが感じる不快度をより正確に認識することができる。
更に、不快度演算部24は、経路探索部22で探索された走行経路を複数のリンクに区分し、各リンク毎に良否レベルと不快度閾値とを対比し、良否レベルが不快度閾値を超えたリンク数に応じて、前記不快度を演算している。具体的には、図3に示したように、歩道分離度(良否レベル)が不快度閾値LVthを下回った(良否レベルが不快度閾値を超えた)リンク数を求め、このリンク数に基づいて不快度を演算している。従って、簡易な方法で二地点間経路の不快度を求めることが可能となる。
また、表示部14にて、経路探索部22で探索された二地点間経路と、不快度演算部24での演算結果をユーザに報知するので、二地点間経路に関する情報を確実にユーザに知らせることが可能となる。
[第1実施形態の第1変形例の説明]
次に、前述した第1実施形態に係る経路案内装置101の、第1変形例について説明する。前述の第1実施形態では、図3に示したように歩道分離度が不快度閾値を下回ったリンク数に基づいて、トータルの不快度Cnを演算した。
これに対して、第1変形例では、歩道分離度が不快度閾値を下回った際に、この差分を演算し、この差分の演算結果を積算してトータルの不快度Cnを求める。即ち、図6に示すように、経路X1の各リンクL1〜L8を例に挙げると、リンクL3の歩道分離度LV3は「1」であり、不快度閾値LVth(=2.5)との差分が「1.5」である。よって、この数値「1.5」が差分値として加算され、メモリに記憶される。更に、リンクL5,L8では、歩道分離度LV5、LV8が共に「2」であり、差分が「0.5」であるから、この数値「0.5」が差分値として加算され、メモリに記憶される。そして、この加算値がトータルの不快度C1として求められる。
このように、第1変形例では、不快度閾値LVthを下回ったリンクにおいて、歩道分離度と不快度閾値との差分に基づいて不快度を演算するので、より実情に合った不快度を演算することができ、ユーザに対して、より快適に運転できる経路を案内することができる。
[第1実施形態の第2変形例の説明]
次に、前述した第1実施形態に係る経路案内装置の、第2変形例について説明する。第2変形例では、歩道分離度が不快度閾値を下回った際に、この差分を演算し、更に、この演算結果に各リンクの距離を乗算して、不快度を求める。そしてこれら積算してトータルの不快度Cnを演算する。
図7に示すように、経路X1の各リンクL1〜L8を例に挙げると、リンクL3の歩道分離度LV3は「1」であり、不快度閾値LVth(=2.5)との差分が「1.5」となる。更に、リンクL1の距離はQ1であるから、これらを乗算しこの乗算値(斜線部分の面積に対応する数値)が加算されメモリに記憶される。更に、リンクL5では歩道分離度LV5は「2」であり、差分が「0.5」となる。更に、リンクL5の距離はQ2であるから、これらを乗算し、この乗算値が加算されメモリに記憶される。リンクL8についても同様に、距離Q3を乗算しこの乗算値を加算する。
従って、不快度閾値LVthを下回ったリンクの、差分及びリンクの距離から不快度を演算するので、より実情に合った不快度を演算することができ、ユーザに対して、より快適に運転できる経路を案内することができる。
[第2実施形態の説明]
次に、本発明の第2実施形態について説明する。前述した第1実施形態では、複数の道路属性のうち、ユーザに適した道路属性を一つ選択し、選択した道路属性(例えば、歩道分離度)について、良否レベル(5段階のレベル)を評価して、不快度を演算した。これに対して、第2実施形態では、複数の道路属性を選択し、各道路属性について重み付けして良否レベルを判断する。
装置構成は、図1に示した装置と同一であるので、構成説明を省略する。第2実施形態では、プローブカーDB25に、各ユーザの関心道路属性の関心度レベルが5段階で設定されている。即ち、図8の対応表に示すように、各ユーザP1〜P4についての道路属性に対して、関心度レベルが5段階で設定されている。「1」は最も低く、「5」は最も高い関心度レベルである。具体的には、ユーザP1について、歩道分離度は「5」、車線数は「2」、交通量は「3」、幅員は「4」に設定されている。
そして、不快度演算部24は、関心度レベルが高い上位の2つを選択し、それぞれについて重み付けして不快度を演算する。以下、図9、及び前述した図3を参照して詳細に説明する。
図9は、経路Xn(二地点間経路)の各リンクL1〜L8についての、幅員を示すグラフであり、各リンクL1〜L8の幅員をLX1〜LX8で示している。例えば、LX1は15mであり、LX6は10mである。また、不快度閾値LXthは7mに設定されている。即ち、このユーザは、幅員が7m以下になると不快であると感じる。また、図3は前述したように、リンクL1〜L8についての、歩道分離度を示すグラフである。
そして、第2実施形態では、歩道分離度、及び幅員について図5のフローチャートで示した処理手順でトータルの不快度を算出し、更に、それぞれについて重み付けする。具体的には、図8に示した関心度レベル(1〜5の数値)を乗算して重み付けする。例えば、歩道分離度についてトータルの不快度(これをC1aとする)が演算され、幅員についてトータルの不快度(これをC1bとする)が演算された場合には、下記(1)式に示すように重み付けして全体の不快度C1を求める。
C1=K1*C1a+K2*C1b …(1)
なお、K1、K2は、それぞれ歩道分離度、幅員についての関心度レベルである。従って、2つの関心道路属性に基づいて不快度を演算することができる。
このようにして、第2実施形態に係る経路案内装置では、2つの関心道路属性についてそれぞれ不快度を演算し、更に、各関心道路属性に重み付けしてトータルの不快度を求めるので、よりユーザの好みに適した経路を案内することが可能となる。
なお、第2実施形態についても、前述した第1実施形態の第1変形例、第2変形例のように、差分を求める場合、或いは差分と距離を乗じて求める場合に適用することができる。また、第2実施形態では、2つの関心道路属性を用いたが、関心道路属性を複数選択(3以上選択)し、各道路属性に対してそれぞれ重み付けして関心度を演算することも可能である。
[第3実施形態の説明]
次に、本発明の第3実施形態について説明する。装置構成は、前述した図1と同様であるので構成説明を省略する。第3実施形態では、関心道路属性のリンク間での変化量を検索し、変化量が大きい箇所が存在する場合に、不快度を高くする演算を実行する。例えば、関心道路属性が幅員であるユーザに対して、幅員が急変する箇所が多い経路は、不快度が高い経路であると判断する。
以下、図10に示すフローチャート、及び図11に示すグラフを参照して、第3実施形態に係る経路案内装置の処理手順を説明する。初めに、図10に示すステップS31において、車載装置103に搭載された経路案内部13は、出発地から目的地までの経路探索入力が発生したことを認識し、この情報をデータ通信部11より送信する。データセンタ102のデータ通信部21では、この情報を受信し、更に、経路探索部22は経路探索の要求が発生していることを認識する。
ステップS32において、経路探索部22は、出発地、及び目的地の情報に基づき地図DB26を検索し、出発地から目的地に至る少なくとも一つの二地点間経路(以下、単に「経路」という)を探索する。その結果、n個の経路が得られたものとする。ステップS33において、経路探索部22は、n個の経路をXi(i=1〜n)に設定する。
ステップS34において、関心道路属性取得部23は、ユーザが関心を持つ道路属性を取得する。この処理では、プローブカーDB25に記憶されている、当該ユーザの過去の走行履歴に基づいて、関心道路属性を取得する。例えば、対象となるユーザが過去に幅員の大きい経路を多く走行していると判断される場合には、このユーザの関心道路属性は幅員であると認識する。また、入力部15により入力される道路属性を関心道路属性とすることも可能である。ここでは、関心道路属性として幅員が設定された場合について説明する。
ステップS35において、経路探索部22は、出発地と目的地の情報に基づき、地図DB26から経路となり得るリンクを抽出する。この際、出発地から目的地に到達するまでに、若干の遠回りになる経路についてもリンクを抽出する。
ステップS36において、経路探索部22は、ステップS35の処理で抽出したリンクをLjとする。抽出したリンクの合計をmとした場合、j=1〜mである。なお、各経路毎にリンク数は異なるが、本実施形態では、説明の煩雑さを避けるため、全ての経路についてリンク数がmであるものとして説明する。
ステップS37において、不快度演算部24はi=1、j=1に設定し、ステップS38において、地図DB26を参照して経路Xj(初期的にはX1)についてのリンクLj(初期的にはL1)の幅員を取得する。更に、ステップS39において、互いに隣接する幅員どうしの差分を演算する。以下、差分の演算方法について、図11を参照して説明する。
図11は、出発地から目的地までの、ある経路に含まれる各リンクL1〜L8について、幅員の変動を示すグラフである。図11に示すように、リンクL1の幅員LW1は13mであり、リンクL2の幅員LW2は8mであるから、これらの差分は、13−8=5mである。また、リンクL3の幅員LW3は20mであるから、幅員LW2との差分は、8−20=−12mである。このように、隣接した幅員どうしの差分が演算される。
次いで、図10のステップS40において、不快度演算部24は、上記の差分が予め設定した閾値Yth以上であるか否かを判断する。そして、差分が閾値Yth以上である場合には、ステップS41に処理を進め、そうでなければステップS42に処理を進める。閾値Ythは、例えば15mに設定されており、図11に示した例では、リンクL3の幅員LW3とリンクL4の幅員LW4との間の差分が16mであり、閾値Ythを超えていると判断される。
ステップS41において、不快度演算部24は、対象となる経路についての不快度(初期的には「0」)に「16」を加算し、メモリ(図示省略)に記憶する。
ステップS42において、不快度演算部24は、j=j+1とし、ステップS43にてjがmを上回ったか否かを判断する。そして、jがmを上回らない場合には、ステップS38からの処理を再度実行する。なお、ステップS39では、隣接するリンクが存在しない場合、例えば、リンクLjが経路の端部のリンクであり、これに隣接するリンクについての幅員が演算されていない場合には、差分演算を行わない。
そして、上記の処理を繰り返すことにより、対象となる経路Xiについてのリンク間の幅員の変化が15m以上となる箇所が存在する度に、このときの差分(幅員の変化量)を積算して記憶される。その結果、経路X1についての幅員が急変したときの変化量の積算値(これをCaとする)を求めることができる。
ステップS43において、j>mとなった場合、即ち、経路Xiの全てのリンクL1〜Lmについて、隣接するリンクとの間の幅員の差分演算が終了した場合には(ステップS43でYES)、ステップS44において、不快度演算部24は、i=i+1とする。更に、ステップS45において、iがnを上回ったか否かを判断する。そして、iがnを上回らない場合には、ステップS38からの処理を再度実行する。例えば、経路X1について積算値Caの演算が終了したならば、経路X2について同様の処理を実行する。そして、全ての経路Xiについての処理が終了し、i>nとなった場合には(ステップS45でYES)、ステップS46に処理を進める。
ステップS46において、不快度演算部24は、上述した積算値Caが最小となる経路を探索し、この経路についての情報を車載装置103に送信する。
ステップS47において、車載装置103の経路案内部13は、探索した経路、及びこの経路の積算値Caを、表示部14に表示して車両のユーザに報知する。その結果、ユーザは、出発地から目的地まで、幅員の変化が最小限に抑えられる経路を認識することができ、この経路を走行することにより、心理的な負担を感じることなく目的地に向かうことが可能となる。
このようにして、本発明の第3実施形態に係る経路案内装置では、関心道路属性の、各リンク間での変化の度合いが大きい場合に、これを不快度として演算する。そして、トータルの不快度が小さい経路を推奨経路としてユーザに報知する。従って、ユーザは例えば幅員が大きく変化する経路を回避した経路を選択して走行することができ、ユーザに与えるストレスを軽減することが可能となる。
[第4実施形態の説明]
次に、本発明の第4実施形態について説明する。図12は、第4実施形態に係る経路案内装置201の構成を示すブロック図である。
図12に示すように、第4実施形態では、車両のユーザが所持するスマートフォン(携帯端末機)203と、インターネットクラウド202上に設けられた経路探索部31、関心道路属性取得部32、不快度演算部33、携帯プローブDB34、及びリアルタイム地図DB35、から構成されている。
スマートフォン203は、インターネットクラウド202との間の通信を行う通信モジュール41と、該スマートフォン203の位置データを取得可能なGPS装置43と、スマートフォン203を所有するユーザ情報を取得するユーザ情報取得部42と、出発地から目的地までの経路情報を取得してユーザに報知する経路案内部44、及び表示部45を備えている。
通信モジュール41は、インターネットクラウド202との間で通信を行い、各種データの送受信を行う。GPS装置43は、スマートフォン203の現在位置を検出し、この位置データを取得する。
経路案内部44は、図1に示した経路案内部13と同様の機能を備えている。即ち、経路案内部44は、データセンタ102に搭載される経路探索部31で探索された経路情報、及び関心道路属性取得部32で抽出された類似経路の情報を通信により取得する。そして、取得した情報を表示部14に表示してユーザに報知する。
ユーザ情報取得部42は、各種のアプリケーションから情報を取得する。具体的には、アプリケーションを使用する前に設問を設けておき、ユーザの性別、年齢等のデモグラフィックスをはじめとして、関心道路属性を把握するために道路属性毎に重要度を設定させておくことや、閾値の設定などを実施させるのが良い。また、これらの設定はアプリケーションの使用を開始した後でも変更が可能である。
また、インターネットクラウド202に設けられる携帯プローブDB34は、スマートフォン203から送信される情報を蓄積するものであり、GPS装置43より取得される該スマートフォン203の現在地情報や、ユーザ情報取得部42より取得されるユーザ自身や設定値情報が記憶される。即ち、このスマートフォン203を所持するユーザが過去に移動した位置データを記憶する。
リアルタイム地図DB35は、図1に示した地図DB26と同様に、地図データ、道路属性データ、及び各道路属性についての良否レベルが記憶されている。詳細には、リアルタイム地図DB35は、デジタル道路地図に格納されている物理構造的データ(幅員、車線数等)や統計データ(交通量、旅行時間等)を記憶している。これに加えて、道路に面する土地の利用状況(民家、店、駐車場等)に関する情報や、車種混入率、速度、混雑度、路上駐車発生率、歩行者数等に代表される、道路や路面に設置されたトラフィックカウンタや道路を撮影するカメラ等のセンサから算出される各種の情報を記憶している。また、インターネット等を活用して位置データと関連付けられる情報(急ブレーキ地点、事故地点等)を記憶している。更に、環境が整っている場合には、センサ情報もインターネット情報同様に、リアルタイムで更新することが可能である。
そして、このように構成された経路案内装置201においても、前述した第1実施形態と同様の処理を実行することにより、各経路、及びリンクの良否レベルから不快度を演算し、複数の経路のうち、ユーザが不快感を感じる度合いの最も少ない経路を探索して、ユーザに報知することができる。
スマートフォン203は、携帯端末機であり、位置情報の取得及びその情報を基にした経路探索、経路案内を実施できるものであればスマートフォン203以外の携帯端末機を用いてもよい。また、スマートフォン203は、ユーザが携行できるので、移動手段の形態を問わない。従って、自動車、自転車、徒歩等、あらゆる移動に対して利用することができ、不特定多数が使用するシェアリングカーやレンタカーでも、経路案内を実施することが可能となる。
このようにして、第4実施形態に係る経路案内装置では、前述した第1実施形態と同様の効果を達成できる。更に、ユーザが携行するスマートフォン203を用いて新規の経路を走行する際の不快度を取得できるので、より簡便な方法でのデータ取得が可能となる。また、スマートフォン203を用いるのでユーザが傾向でき、自転車や徒歩での経路案内についても有効に利用することが可能となる。
以上、本発明の経路案内装置を図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置き換えることができる。
11 データ通信部
12 車両情報取得部
13 経路案内部
14 表示部
15 入力部
21 データ通信部
22 経路探索部
23 関心道路属性取得部
24 不快度演算部
25 プローブカーDB
26 地図DB
31 経路探索部
32 関心道路属性取得部
33 不快度演算部
34 携帯プローブDB
35 リアルタイム地図DB
41 通信モジュール
42 ユーザ情報取得部
43 GPS装置
44 経路案内部
45 表示部
101 経路案内装置
102 データセンタ
103 車載装置
201 経路案内装置
202 インターネットクラウド
203 スマートフォン

Claims (9)

  1. 車両に搭載され、経路を案内する経路案内装置において、
    複数の経路と、各経路に含まれる道路に関する少なくとも一つの道路属性と、前記道路属性の良否レベルと、を含む地図データを記憶する地図データ記憶部と、
    出発地から目的地までの、少なくとも一つの二地点間経路を探索する経路探索部と、
    前記道路属性のうち、ユーザが関心を持つ関心道路属性を取得する関心道路属性取得部と、
    前記地図データ記憶部から、前記経路探索部で探索された二地点間経路に含まれる道路の関心道路属性についての良否レベルを取得し、該良否レベルに基づき、ユーザが前記二地点間経路を走行した場合の、ユーザが感じる不快度を演算する不快度演算部と、
    を備えたことを特徴とする経路案内装置。
  2. ユーザの走行履歴を記憶する走行履歴記憶部を更に備え、
    前記関心道路属性取得部は、ユーザの走行履歴に基づいて関心道路属性を取得すること
    を特徴とする請求項1に記載の経路案内装置。
  3. 前記不快度演算部は、ユーザの関心道路属性についての良否レベルに対し、不快感を感じるレベルである不快度閾値を設定し、前記良否レベルと前記不快度閾値との対比に基づいて前記不快度を演算すること
    を特徴とする請求項1または2に記載の経路案内装置。
  4. 前記不快度演算部は、前記経路探索部で探索された走行経路を複数のリンクに区分し、各リンク毎に前記良否レベルと前記不快度閾値とを対比し、前記良否レベルが前記不快度閾値を超えたリンク数に応じて、前記不快度を演算すること
    を特徴とする請求項3に記載の経路案内装置。
  5. 前記不快度演算部は、前記経路探索部で探索された走行経路を複数のリンクに区分し、各リンク毎に前記良否レベルと前記不快度閾値とを対比し、前記良否レベルが前記不快度閾値を超えた場合の良否レベルと不快度閾値との差分に応じて、前記不快度を演算すること
    を特徴とする請求項3に記載の経路案内装置。
  6. 前記不快度演算部は、前記経路探索部で探索された走行経路を複数のリンクに区分し、各リンク毎に前記良否レベルと前記不快度閾値とを対比し、前記良否レベルが前記不快度閾値を超えた場合の良否レベルと不快度閾値との差分と、前記リンクの距離と、の乗算値に応じて、前記不快度を演算すること
    を特徴とする請求項3に記載の経路案内装置。
  7. 前記不快度演算部は、前記経路探索部で探索された走行経路を複数のリンクに区分し、互いに隣り合うリンクでの前記関心道路属性の変化量を算出し、変化量が大きいほど前記不快度が高くなるように設定すること
    を特徴とする請求項1〜6のいずれか1項に記載の経路案内装置。
  8. 前記関心道路属性取得部はユーザの関心道路属性を複数選択し、前記不快度演算部は選択された各関心道路属性に対して不快度を重み付けして、全体の不快度を演算すること
    を特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の経路案内装置。
  9. 前記経路探索部で探索された二地点間経路と、前記不快度演算部での演算結果を前記ユーザに報知する報知部、を更に備えたことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1項に記載の経路案内装置。
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