JP2017130038A - 移動経路推定の方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】基地局の位置情報のような精度の低い位置情報からでも移動体の移動経路を推定することができる移動経路推定装置を提供する。
【解決手段】移動経路推定装置１００は、移動体の出発地から目的地までの行動に関する位置情報の集合を格納するデータ記憶部２００と、移動体の出発地から目的地までの複数の経路候補を決定する経路候補決定部２２０と、複数の経路候補を位置情報集合と比較することによって、複数の経路候補から１つの経路候補を移動体の推定経路として選択する経路選択部２６０と、を含む。
【選択図】図２

Description

本発明は、移動体の移動経路を推定する方法および装置に関する。

特許文献１には、ユーザが携帯する移動機の位置情報に基づいてユーザの移動に関する分析を行う位置情報分析装置が開示されている。この位置情報分析装置は、ユーザの位置を示す位置情報、この位置情報が得られた時刻の情報、およびユーザのユーザ識別情報を含むポイントデータを使用する。この位置情報分析装置では、時系列上で隣接するポイントデータ間の移動速度を算出し、この移動速度と、ポイントデータに含まれる位置情報、および公共交通機関の路線地図データに基づいて、各ポイントデータ間における移動方法（徒歩、自転車、自動車、電車又はバス）を判定する。

特許第５２２５４６１号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、ポイントデータの位置情報および時刻情報からポイントデータ間の移動速度とその間の移動方法を判定しているため、ポイントデータの位置情報としてGPS測位データのような精度の高いものが要求される。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的の１つは、精度の低い位置情報からでも移動体の移動経路を特定できる移動経路推定の方法、装置、コンピュータ・プログラムを提供することにある。

上述した課題を解決するために、本発明の一態様は、移動体の出発地から目的地までの移動の経路を推定する移動経路推定方法であって、前記移動体の前記出発地から前記目的地までの行動に関する位置情報の集合を受けるステップと、前記移動体の前記出発地から前記目的地までの複数の経路候補を決定するステップと、前記複数の経路候補を前記位置情報集合と比較することによって、前記複数の経路候補から１つの経路候補を前記移動体の推定経路として選択するステップと、を含む、移動経路推定方法である。

また、本発明の他の一態様は、上記経路推定方法をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラムである。
また、本発明の他の一態様は、移動体の出発地から目的地までの移動の経路を推定する経路推定装置であって、前記移動体の前記出発地から前記目的地までの行動に関する位置情報の集合を格納するデータ記憶手段と、前記移動体の前記出発地から前記目的地までの複数の経路候補を決定する経路候補決定手段と、前記複数の経路候補を前記位置情報集合と比較することによって、前記複数の経路候補から１つの経路候補を前記移動体の推定経路として選択する経路選択手段と、を含む、移動経路推定装置である。

また、本発明の他の一態様は、上記移動経路推定装置としてコンピュータを機能させるコンピュータ・プログラムである。

本発明によれば、基地局の位置情報のような精度の低い位置情報からでも移動体の移動経路を推定することができる。

本発明の一実施形態に係る移動経路推定装置のハードウェア構成を示す図である。 図１の移動経路推定装置の機能を示す機能ブロック図である。 図１の移動経路推定装置で利用する移動体の行動を示すポイントデータのデータ構造を示す図。 移動経路推定装置１００を使用して経路推定する移動体の、出発地から目的地までの行動を概念的に示す図。 図１の移動経路推定装置の動作の全体を示すフローチャート。 図５のステップ５０２における行動区間分類処理の１具体例を詳細に示すフローチャート。 図５の行動区間分類処理の１具体例の説明のための図であって、移動体の移動中に基地局エリアを通過する様子を示す図であり、（Ａ）は、行動区間分類の第１判断手法の説明のため、移動体が移動するときに通過する基地局エリアＡ１〜Ａ４を示し、（Ｂ）は、行動区間分類の第２判断手法の説明のため、移動体が移動するときに通過する基地局エリアＡ５〜Ａ１１を示し、（Ｃ）は、行動区間分類の第３判断手法の説明のため、移動体が移動するときに通過する基地局エリアＡ１２〜Ａ１４を示す。 図５のステップ５０４における交通機関分類処理の１具体例を詳細に示すフローチャート。 図８の交通機関分類処理の１具体例の説明のための図であり、ある移動区間において２つの互いにほぼ平行して走る鉄道路線Ｒとバス路線Ｂとを示す。 図５のステップ５０６の経路候補抽出処理における最寄り駅特定処理の１具体例を詳細に示すフローチャート。 図１０の最寄り駅特定処理の１具体例の説明のための図であり、出発地がある基地局エリアの中心からある一定の半径内にある隣接する複数の基地局エリアを示す。 図５のステップ５０６の経路候補抽出処理における経路候補選択処理の１具体例の詳細を示すフローチャート。 図５のステップ５０８の経路候補選択処理の１具体例の詳細を示すフローチャート。 図１３の経路候補選択処理の１具体例の説明のための図であり、移動体のポイントデータが示す移動経路ＲＴ（点線で示す）と、２つの候補経路ＣＲＡ、ＣＲＢ（実線で示す）を示す。

［本発明の実施形態の説明］
最初に、本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明の一実施形態は、以下のような構成を備える。

（項目１）
移動体の出発地から目的地までの移動の経路を推定する移動経路推定方法であって、
前記移動体の前記出発地から前記目的地までの行動に関する位置情報の集合を受けるステップと、
前記移動体の前記出発地から前記目的地までの複数の経路候補を決定するステップと、
前記複数の経路候補を前記位置情報集合と比較することによって、前記複数の経路候補から１つの経路候補を前記移動体の推定経路として選択するステップと、
を含む、移動経路推定方法。

（項目２）
項目１記載の方法において、推定経路として選択する前記ステップは、
前記位置情報集合と前記複数の経路候補の各々との間の誤差を検出するステップと、
検出した前記誤差を比較して前記誤差の最も小さい前記経路候補を前記推定経路として選択するステップと、
を含む、移動経路推定方法。

（項目３）
項目１または２に記載の方法において、前記移動体の前記行動は、移動と滞在を含み、
経路候補を決定する前記ステップは、前記移動体の行動区間を分類するステップを含み、該ステップは、
前記移動体の前記出発地から前記目的地までの行動のうち、滞在に関する位置情報を識別するステップと、
受けた前記位置情報集合から前記滞在に関する位置情報を除いて移動のみに関する位置情報集合を生成するステップと、
を含む、移動経路推定方法。

（項目４）
項目１から３のいずれかに記載の方法において、滞在に関する位置情報を識別する前記ステップは、
i）一連の位置情報が、あるしきい値以上の回数、連続して同じ位置を示すとき、前記一連の位置情報は滞在に関係すると識別するステップ、および
ii）一連の位置情報のうちのある位置から次に隣接する位置への所与のベクトルの向きが、直前のベクトルおよび直後のベクトルの双方とあるしきい値角度以上変化するとき、前記所与のベクトルに関係する位置情報が滞在に関係すると識別するステップと、
iii）一連の位置情報のうちのある第１の位置から次に隣接する第２の位置への移動の速度が、あるしきい値速度未満のとき、前記第１の位置に関係する位置情報が滞在に関係すると識別するステップと、
の少なくとも１つを含む、移動経路推定方法。

（項目５）
項目１から４のいずれかに記載の方法において、複数の経路候補を決定する前記ステップは、
i）前記出発地に最寄りの出発地駅と、前記目的地に最寄りの目的地駅とを、地図データから決定するステップと、
ii）前記出発地駅から前記目的地駅までの複数の経路候補を、前記出発地駅と前記目的地駅とに基づき、経路候補データを使用して選択するステップと、
を含む、移動経路推定方法。

（項目６）
項目１から５のいずれかに記載の方法において、
前記位置情報集合は、前記移動体に関係する時系列のポイントデータに含まれ、
各前記ポイントデータは、前記移動体の前記移動中に通過した基地局の位置情報を含む、
移動経路推定方法。

（項目７）
項目１から６のいずれかに記載に経路推定方法をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラム。

（項目８）
移動体の出発地から目的地までの移動の経路を推定する移動経路推定装置であって、
前記移動体の前記出発地から前記目的地までの行動に関する位置情報の集合を格納するデータ記憶手段と、
前記移動体の前記出発地から前記目的地までの複数の経路候補を決定する経路候補決定手段と、
前記複数の経路候補を前記位置情報集合と比較することによって、前記複数の経路候補から１つの経路候補を前記移動体の推定経路として選択する経路選択手段と、
を含む、移動経路推定装置。

（項目９）
項目８記載の装置において、前記経路選択手段は、
前記位置情報集合と前記複数の経路候補の各々との間の誤差を得る誤差検出手段と、
検出した前記誤差を比較して前記誤差の最も小さい前記経路候補を前記推定経路として選択する比較手段と、
を含む、移動経路推定装置。

（項目１０）
項目８または９に記載の装置において、前記移動体の前記行動は、移動と滞在を含み、
前記経路候補決定手段は、行動区間分類手段を含み、該行動区間分類手段は、
前記移動体の前記出発地から前記目的地までの行動のうち、滞在に関する位置情報を識別する滞在識別手段と、
受けた前記位置情報集合から前記滞在に関する位置情報を除いて移動のみに関する位置情報集合を生成する生成手段と、
を含む、移動経路推定装置。

（項目１１）
項目８から１０のいずれかに記載の装置において、前記滞在識別手段は、
i）一連の位置情報が、あるしきい値以上の回数、連続して同じ位置を示すとき、前記一連の位置情報は滞在に関係すると識別すること、または
ii）一連の位置情報のうちのある位置から次に隣接する位置への所与のベクトルの向きが、直前のベクトルおよび直後のベクトルの双方とあるしきい値角度以上変化するとき、前記所与のベクトルに関係する位置情報が滞在に関係すると識別すること、
iii）一連の位置情報のうちのある第１の位置から次に隣接する第２の位置への移動の速度が、あるしきい値速度未満のとき、前記第１の位置に関係する位置情報が滞在に関係すると識別すること、
のうちの少なくとも１つを行う、移動経路推定装置。

（項目１２）
項目８から１１のいずれかに記載の装置において、前記経路候補決定手段は、経路候補抽出手段を含み、
該経路候補抽出手段は、
i）前記出発地に最寄りの出発地駅と、前記目的地に最寄りの目的地駅とを、地図データから決定する最寄り駅決定手段と、
ii）前記出発地駅から前記目的地駅までの複数の経路候補を、前記出発地駅と前記目的地駅とに基づき、経路候補データを使用して選択する経路候補選択手段と、
を含む、移動経路推定装置。

（項目１３）
項目８から１２のいずれかに記載の装置において、
前記位置情報集合は、前記移動体に関係する時系列のポイントデータに含まれ、
各前記ポイントデータは、前記移動体の前記移動中に通過した基地局の位置情報を含む、
移動経路推定装置。

（項目１４）
項目８から１３のいずれかに記載の移動経路推定装置としてコンピュータを機能させるコンピュータ・プログラム。

［本発明の実施形態の詳細］
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る移動経路推定装置１００のハードウェア構成図である。移動経路推定装置１００は、プロセッサ１０２と、メモリ１０４と、入出力インターフェイス１０６と、通信インターフェイス１０８とを少なくとも備える。移動経路推定装置１００は、例えばパーソナル・コンピュータ、サーバ等として実現することが可能である。メモリ１０４には、少なくともオペレーティング・システムと移動経路推定プログラムと、移動経路推定に使用される各種のデータが格納されている。オペレーティング・システムは、移動経路推定装置１００の全体的な動作を制御するためのコンピュータ・プログラムである。移動経路推定プログラムは、移動経路推定装置１００が後述する移動経路推定処理の各機能を実現するためのコンピュータ・プログラムである。メモリ１０４はまた、移動経路推定装置１００の動作によって生成されるデータを一時的又は永続的に記憶することもできる。メモリ１０４の具体例は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスク、フラッシュメモリ、光ディスク等である。

プロセッサ１０２は、メモリ１０４に格納されているプログラムを読み出して、それに従った処理を実行するように構成される。プロセッサ１０２がメモリ１０４に格納された移動経路推定プログラムを実行することによって、後述する移動経路推定処理の各機能が実現される。プロセッサ１０２は例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。

入出力インターフェイス１０６は、移動経路推定装置１００のオペレータから移動経路推定装置１００を操作するための入力を受けたり、またオペレータに表示等の出力を生成するように構成される。入出力インターフェイス１０６の具体例は、キーボード、タッチパッド、マウス、ディスプレイ、プリンタ等である。

通信インターフェイス１０８は、ネットワークを介して種々のサーバと通信するためのネットワーク・インターフェイスである。例えば、移動経路推定装置１００は、移動経路推定に使用するための各種のデータを通信インターフェイス１０８を用いて、ネットワーク１１０に接続された各種のサーバから入手することができる。

図２は、移動経路推定装置１００の機能的な構成を示すブロック図であり、図１のコンピュータ・ハードウェアが実行するコンピュータ・プログラムによって実施される。この移動経路推定装置１００は、図示の通り、データ記憶部２００と、経路候補決定部２２０と、経路選択部２６０とを備えている。データ記憶部２００は、移動体の移動経路を推定するのに使用する位置情報集合として、移動体のポイントデータを格納している。このポイントデータの一例は、図３を参照して後述する。データ記憶部２００は更に、経路推定に使用するその他の情報、例えば、地図データ、鉄道路線やバス路線などの路線データ、更に、出発地駅から目的地駅までの経路の候補データを格納することもできる。経路候補決定部２２０は、移動体のポイントデータに基づいて、移動体の移動経路推定のための複数の経路候補を決定するように構成され、行動区間分類部２３０と、交通機関分類部２４０と経路候補抽出部２５０とを備えている。経路選択部２６０は、経路候補決定部２２０が決定した複数の経路候補のうちから１つの経路候補を推定経路として選択するよう動作し、そのために、誤差検出部２６２と比較部２６４とを備えている。

ここで、図３を参照すると、移動体のポイントデータは、携帯電話などのユーザのIDと、位置情報としての緯度経度情報、位置情報が特定されたときの時刻情報としてタイムスタンプとを少なくとも含む。本発明の１実施形態では、位置情報として基地局の位置情報のような位置精度の低い情報を使用することができる。また、緯度経度により地域を同じ大きさ（例えば、１キロメートル）の網の目（メッシュ）に分けて地域メッシュを作成したときには、各メッシュ毎の位置情報を使うこともできる。また、ポイントデータは、ユーザの性別や年齢層などのその他の情報を含むこともできる。尚、本明細書においては、用語「移動体」は、携帯電話などの移動機だけでなく、このような移動機を使用するユーザも含むこととする。

次に、図４を参照して、移動経路推定装置１００を使用して経路推定する移動体の行動を概念的に説明する。図示のように、移動体の出発地から目的地までの行動には、出発地の最寄り駅である出発地駅ＴＳ１と、目的地の最寄り駅である目的地駅ＴＤ１と、これら駅間にある３つの移動区間Ｍ１〜Ｍ３と、隣接する移動区間内にある滞在区間Ｓ１，Ｓ２とがある。尚、移動区間の数や滞在区間の数は例示であり、それよりも多かったり少なかったりすることがある。また、各移動区間においては、少なくとも１つ以上の路線がある。一例として、移動区間Ｍ１においては、２つの鉄道路線Ｒ１ａとＲ１ｂがあり、移動区間Ｍ２においては、１つの鉄道路線Ｒ２と１つのバス路線Ｂ２があり、移動区間Ｍ３においては、２つのバス路線Ｂ３ａとＢ３ｂがあるとする。尚、図４においては、ポイントデータの位置情報が示す一連の位置は点線で示してある。

また、図４には、例示として第２の最寄りの出発地駅ＴＳ２と目的地駅ＴＤ２を示してあるが、後述するように、出発地の最寄り駅と目的地の最寄り駅としてそれぞれ複数特定する場合があるからである。このように最寄り駅が複数ある場合、出発地駅と目的地駅の異なった組み合わせのそれぞれでそれら駅間の移動経路を検討すれば良い。以下では、そのうちの１つの移動経路のみについて記載するが、他の移動経路についても同様に処理を行えば良い。

次に、図５を参照して、図２に示した移動経路推定装置１００の動作について、図４を参照しながら説明する。まずステップ５００で、データ記憶部２００は、移動経路推定に使用するポイントデータを入手して格納する。入手元としては、例えば独自に開発したアプリケーションを使ったユーザの移動機のGPS測位情報などがある。入手するポイントデータは、ユーザID毎に時系列に並べ換えることにより、個々のユーザについての位置情報の集合としての時系列のポイントデータを得ることができる。また、データ記憶部２００は、経路推定のための他のデータとして、地図データ、鉄道路線やバス路線などの路線データ、さらには出発地駅から目的地駅までの経路候補データを格納することができる。尚、これらデータは、地図データベース、路線データベース、経理候補データベースを提供する種々のサーバからネットワークを介して入手することもできる。

次のステップ５０２では、経路候補決定部２２０の行動区間分類部２３０は、移動体の行動を、滞在の区間（図４のＳ１、Ｓ２）とこれ以外の移動の区間（図４のＭ１〜Ｍ３）とに分類する。本発明の１実施形態では、移動体の行動を、滞在と移動とで構成されるものと捉え、移動経路の推定に使用するデータとして、滞在の区間を除外して移動のみに関するポイントデータのみを生成する。このように移動のみのデータとすることによって、経路候補の抽出を容易とすることができる。ここで、滞在とは、例えばある駅近辺の場所例えば店で買い物をしたりあるいはレストランで食事をしたりすることを含む。このような滞在は、出発地から目的地までの移動経路の推定においては除外する。従って、移動途中の立ち寄りは発生しないと考えることができ、また各移動区間においては、移動の交通機関（鉄道やバス）が変化しないとみなすことがきる。このような前提を置くことにより、出発地から目的地までの経路推定が行いやすくなる。この行動区間分類の詳細については後述する。

次に、ステップ５０４において、経路候補決定部２２０の交通機関分類部２４０は、各移動区間のポイントデータにおける位置情報を、鉄道路線やバス路線などの路線データと比較することによって、各移動区間の交通機関が、鉄道（図４では、Ｒ１ａ、Ｒ１ｂ、Ｒ２）なのかバス（図４では、Ｂ２、Ｂ３ａ、Ｂ３ｂ）なのかを判別する。尚、路線データは、種々の鉄道やバスの路線の位置情報や時刻情報を含む。このような路線データは、例えば鉄道やバスの事業者から入手することができる。この結果、出発地から目的地までの移動に関し、その移動を構成する少なくとも１つ以上の移動区間と、その各移動区間において利用する交通機関が特定される。この交通機関の特定により、個々の移動区間における出発地駅と目的地駅とを特定することができる。

尚、上記ステップ５０４の実行は任意であり、鉄道路線やバス路線の判別に必要な数のポイントデータが得られない場合があるため、省略することも可能である。その場合、後述のステップ５０６において、ステップ５０２において判定された少なくとも１つ以上の移動区間に基づいて処理を行うことになる。

次のステップ５０６においては、経路候補決定部２２０の経路候補抽出部２５０は、ステップ５０２において判定された少なくとも１つ以上の移動区間を含む移動に対し、あるいはこれに加えてステップ５０４において判定された関連する特定された交通機関を含む移動に対し、その移動の経路候補を複数抽出する。例えば、図４の例では、出発地駅→鉄道路線Ｒ１ａ→鉄道路線Ｒ２→バス路線Ｂ３ａ、出発地駅→鉄道路線Ｒ１ｂ→鉄道路線Ｒ２→バス路線Ｂ３ａ、出発地駅→鉄道路線Ｒ１ｂ→鉄道路線Ｒ２→バス路線Ｂ３ｂ、出発地駅→鉄道路線Ｒ１ｂ→バス路線Ｂ２→バス路線Ｂ３ｂなどである。この経路候補の抽出には、経路候補データを使用して行う。このような経路候補データは、例えばジョルダン株式会社が提供している乗換案内ＡＰＩなどのデータベースを提供するサーバからネットワークを介して入手することができる。また、抽出する際の基準としては、ある一定のコスト範囲内、ある一定の所要時間範囲内などとすることができる。これにより、経路上つながっているが通常その乗換を選択するとは考えにくい経路を除外することができる。例えば、最も低い運賃が３００円のとき、そのある一定倍を超える運賃例えば２倍を超える運賃がかかる経路は除外する。また、最短の所要時間が１時間のとき、そのある一定倍を超える所要時間、例えば２倍を超える所要時間の経路は除外する。

次のステップ５０８において、経路選択部２６０は、ステップ５０６において抽出された複数の経路候補の中から、ある一定の基準を満たす経路候補を推定経路として選択する。一定の基準としては、ポイントデータが示す実際の位置情報が示す一連の位置（図４の点線で示す）と上記の抽出した経路候補との誤差が最も小さいという条件である。これによって、移動体の出発地から目的地までの移動経路として推定される移動経路が特定される。

次に、図６を参照して、図５のステップ５０２における行動区間分類処理の１具体例を詳細に説明する。尚、ステップ６００〜６０２では、位置の出現する密度に基づく第１判断手法で、ステップ６０６〜６１０では、ベクトルに基づく第２判断手法で、そしてステップ６１４〜６１８では、移動の速度に基づく第３判断手法で滞在か否かを分類する。

ここで、本発明の１実施形態による行動区間分類手法を理解しやすくするため、図７に、移動体の移動中に基地局エリアを通過する様子を示す。尚、図７においては、基地局エリア内の点の位置はそのエリア内にいた回数を示すものであってエリア内の地理的位置を示すものではない。また、基地局エリアは円として示して図示を簡略化しているため、隣接エリアとの間にカバーされていない領域があるが、この領域はいずれかの基地局あるいは図示していない基地局によってカバーされるものであることに注意されたい（この点は、後述の図１１でも同様である）。まず、第１判断手法に関係する図７（Ａ）には、移動体が移動するときに通過する基地局エリアＡ１〜Ａ４を示している。この基地局エリアのサイズは、直径が例えば５００メートルである。エリア内の点の数は、その基地局エリア内にいた回数を概念的に示している。この回数は、ポイントデータが同じ緯度経度の位置情報を連続して含む数に対応する。このように、１つの基地局エリア内にある一定回数したがってある一定時間以上留まっているときには、その基地局エリア位置を示すポイントデータが連続することとなり、単位時間当たりの密度が増大する。この単位時間当たりの密度を利用することにより、滞在か移動かを判別することができる。例えば、基地局エリア位置が連続して３回以上続くときは滞在と判定し、それ未満では移動と判定する。この結果、図７（Ａ）の図示例では、基地局エリアＡ２では１０回連続して検出されているため滞在と判定する。一方、他の基地局エリアＡ１，Ａ３，Ａ４では、１回と２回と１回であるため、滞在ではないと判定し、したがって移動として扱う。

次に、第２判断手法に関係する図７（Ｂ）には、移動体が移動中に通過する互いに隣接した基地局エリアＡ５〜Ａ１１を示しており、この図示例では移動体が基地局エリアＡ５からＡ６、Ａ７へ、次にＡ８からＡ９を通ってＡ７に戻り、それからＡ１０，Ａ１１へと移動している。このとき、時系列で隣接する位置（基地局エリアの中心）間のベクトルＶ１〜Ｖ７と求めると、図示のように、基地局エリアＡ６〜Ａ１０では隣接するベクトル間で向きが大きく変化している。このような動きは、基地局エリアＡ７に駅があったときに、その駅から出て駅近辺の比較的狭いエリアを歩き回って元の駅に戻ってくるような場合に生ずることがある。したがって、ベクトルの向きがあるしきい値角度以上変化するときには、その間のポイントデータは滞在に関するものとすることができる。例えば、隣接ベクトル間で向きがある角度例えば６０度以上変化するときには滞在と判定し、それ未満では滞在でないと判定する。図示例では、ベクトルＶ１とＶ２との間では向きに大きな変化はなく、次にベクトルＶ２とＶ３間、Ｖ３とＶ４間、Ｖ４とＶ５間、Ｖ５とＶ６間で大きく変化し、ベクトルＶ６とＶ７との間では向きに大きな変化はない。したがって、ある特定のベクトルを考えたとき、直前と直後のベクトルとの向きに大きな変化がないとき、あるいは、直前のベクトルとの向きに大きな変化はないが直後のベクトルと向きが大きく異なることきは、あるいは直前のベクトルと向きは大きく変わるが直後のベクトルと向きが大きく変化しないとき、この特定のベクトルは滞在でないと判定できる。図示例では、ベクトルＶ２とＶ６のときである。一方、直前のベクトルと向きが大きく変わり、かつ直後のベクトルと向きが大きく変わるとき、この特定のベクトルは滞在に関係すると判定することができる。図示例では、ベクトルＶ３〜Ｖ５である。このように、ベクトルの向きの変化によって滞在か否かの判定が可能である。

次に、第３判断手法に関係する図７（Ｃ）には、移動体が移動中に通過する互いに隣接した基地局エリアＡ１２〜Ａ１４を示しており、Ａ１２からＡ１３、Ａ１４へと移動している。この例では、各エリア内に一回いたことが検出されている。またこの図の下には、エリアＡ１２、Ａ１３，Ａ１４のそれぞれにいたことが検出された時刻tA12、tA13 、tA14を示している。速度による第３判断手法では、時系列に並んだ位置ポイントデータの各々について、前回のポイントデータとの間の速度、すなわち、互いに隣接する２つのポイントデータの位置間の距離差をそれら２つポイントデータの時刻間の時間差で除算して求め、求めた速度があるしきい値速度未満のとき滞在とみなす。図７（Ｃ）の図示例では、エリアＡ１２からＡ１３への移動と、エリアＡ１３からＡ１４への移動とを比べると、エリアＡ１３からＡ１４への移動の方がほぼ１０倍時間を要しているため、速度は遅く１／１０である。したがって、エリアＡ１２は滞在ではないが、エリアＡ１３では滞在と判定することができる。この第３判断手法は、例えばエリアＡ１３のような滞在地に一つのポイントデータしか存在しないような場合に対処することができる。そのような場合は、例えば、移動機の電源が切れていたり、基地局測位の場合において通信を行っていなかったりした場合等に発生し得る。

上記の通過態様を前提として、図６のステップ６００において、ポイントデータにおいて、ある同じ位置が連続して出現する回数を密度として計算する。次にステップ６０２で、その密度があるしきい値以上であるか否か判定する。例えば、入手できるポイントデータの時間分解能が１０分であると仮定すると、このしきい値を例えば３とすることにより、３０分以上同じ位置が出現するかどうか判定する。しきい値３以上であると判定されたときには、ステップ６０４で、そのときのポイントデータが滞在に関するものであると判断し、ポイントデータに滞在を示す第１滞在指示ビット（図３には図示せず）をセットする。図７（Ａ）の例では、基地局エリアＡ２内のポイントデータは滞在と判断する。一方、しきい値未満のときは滞在でないと判断するため、上記の第１滞在指示ビットをセットせず移動として扱う。図７（Ａ）の例では、基地局エリアＡ１，Ａ３、Ａ４内のポイントデータは移動として扱う。

次にステップ６０６において、隣接するポイントデータが示す位置間のベクトル（図７（Ｂ）のＶ１〜Ｖ７）を求める。次にステップ６０８において、ある特定のベクトルについて、直前のベクトルの向きから変化する角度ＡＧａと直後のベクトルの向きが変化する角度ＡＧｂがあるしきい値角度以上か判定する。ある特定のベクトルに関して、ＡＧａとＡＧｂ双方がしきい値角度以上のとき、その特定のベクトルは滞在に関するものであると判定し、ステップ６１０において、その特定ベクトルに関係するポイントデータの第２滞在指示ビット（図３には不図示）をセットする。図示例では、Ｖ３〜Ｖ５は滞在に関するベクトルであり、このベクトルに関係する基地局エリアＡ８、Ａ９そしてＡ７への行動は、滞在と判定し、この行動に関係するポイントデータの第２滞在指示ビットをセットする。一方、（ｉ）ＡＧａとＡＧｂ双方がしきい値角度未満のとき、（ｉｉ）ＡＧａはしきい値角度未満でかつＡＧｂがしきい値角度以上、あるいは（ｉｉｉ）ＡＧａはしきい値角度以上でかつＡＧｂがしきい値角度未満のとき、その特定のベクトルは滞在でないと判定し、このベクトルに関係するポイントデータの第２滞在指示ビットをセットしない。図示例では、ベクトルＶ１，Ｖ２、Ｖ６，Ｖ７は滞在に関するものではないと判定する。

次に、ステップ６１４において、隣接する２つのポイントデータ間の移動の速度を求める。次に、ステップ６１６で、求めた速度がしきい値速度未満か否か判定する。しきい値速度未満のとき、ステップ６１８で、滞在であると判定し、隣接する２つのポイントデータのうちの移動元のポイントデータに滞在を示す第３滞在指示ビット（図３には図示せず）をセットする。一方、しきい値速度未満でないときは滞在でないと判断するため、上記第３滞在指示ビットをセットせず移動として扱う。図７（Ｃ）の例では、基地局エリアＡ１３内のポイントデータは例えば滞在と判断する一方で、基地局エリアＡ１２内のポイントデータは移動として判断する。

次のステップ６２０において、第１と第２と第３の滞在指示ビットの少なくとも１つがセットされたポイントデータを滞在に関するものとして除外し、それ以外のポイントデータを時系列でつなぎ合わせて、移動のみに関する時系列のポイントデータを生成する。

次に、図８を参照して、図５のステップ５０４における交通機関分類処理の１具体例を詳細に説明する。尚、ここでの処理の理解のため、図９も参照しながら説明する。この図９では、ある移動区間において２つの互いにほぼ平行して走る鉄道路線Ｒとバス路線Ｂとを示している。また、それら路線上の位置を有する時系列のポイントデータＰＤ１〜ＰＤ７を示している。尚、２つ以上の路線が平行して、あるいはある程度離れて走っていても良く、本発明の１実施形態では、そのような場合であっても、いずれの路線を利用して移動したのかの推定を行うことができる。

まず図８のステップ８００において、ある移動区間において利用可能な鉄道路線とバス路線を特定する。図９の図示例では、１つの鉄道路線Ｒと１つのバス路線Ｂとが特定される。次にステップ８０２で、２つ以上の路線があるか判定し、２つ以上ないときすなわち１つの路線のみの場合はステップ８０４に進む。ステップ８０４では、特定された１つの路線を、移動に利用された路線として決定する。一方、２つ以上あると判定されたときにはステップ８０６に進み、ここで、いずれの路線が利用されたかを判定するため、２以上の路線上に落ちるポイントデータの数を求める。そのためには、各路線の地理的位置を示す地図データを利用する。また、路線上にあるか否かの判定は、路線上に完全に位置する場合だけでなく、その路線により近いか否かで行うことができる。このようにして各路線上にあると判定されたポイントデータの数を求める。図９の図示例では、図示した範囲において、鉄道路線には５個のポイントデータが落ち、バス路線には２個のポイントデータが落ちる。ステップ８０８では、当該移動区間全体において落ちるポイントデータの数が多い路線の方を、当該移動区間の利用路線として決定する。当該移動区間全体においても、図示例と同じように鉄道路線に落ちるポイントデータが多いときには、この移動区間における利用路線はこの鉄道路線と決定する。このように決定した鉄道路線とバス路線の別は、当該移動区間内のポイントデータの交通機関指示ビット（図３に図示せず）をセットすることによって鉄道路線であることを示す。バス路線の場合にはセットしない。

以上のようにして、各移動区間における利用路線が鉄道路線かバス路線かを分類する。図４に示した例では、移動区間Ｍ１での利用路線は鉄道路線Ｒ１ａ、移動区間Ｍ２での利用路線はバス路線Ｂ２、移動区間Ｍ３での利用路線はバス路線Ｂ３ａとなる。

次に、図１０を参照して、図５のステップ５０６の経路候補抽出処理における最寄り駅特定処理の詳細を説明する。尚、ここでの処理の理解のため、図１１も参照しながら説明する。この図１１では、出発地がある基地局エリアＡ２０の中心からある一定の半径内にある隣接する複数の基地局エリアを示している。ここで、隣接する基地局エリアＡ２１とＡ２２には鉄道またはバスの駅があり、これら駅を、出発地の第１の最寄り駅ＴＳ１と第２の最寄り駅ＴＳ２として示している。

まずステップ１０００において、出発地の人口密度を判定する。これは、例えば出発地の地理的位置、具体的には都会か否かなどで判定することができる。次のステップ１００２において、判定した人口密度に応じて最寄り駅探索範囲を定める。例えば、都会では、例えば半径２５０メートルとし、隣接する基地局エリアまでを探索範囲とする。都会でない場合には、半径２５０メートルのある倍数の範囲を探索範囲とする。このようにして最寄り駅探索範囲が定められると、ステップ１００４において、最寄り探索範囲内にある鉄道やバスの駅を特定する。特定される駅には、鉄道の駅とバスの駅の一方だけでなくその両方を含むことがある。図１１の図示例では、出発地のある基地局エリアA20に隣接する基地局エリアＡ２１とＡ２２に、最寄り駅があると特定される。

以上に説明した図１０と図１１は、行動の出発地の最寄り駅特定に関するものであるが、同様の処理によって行動の目的地の最寄り駅を特定することができる。
次に、図１２を参照して、図５のステップ５０６の経路候補抽出処理における経路候補選択処理の１具体例の詳細を説明する。まずステップ１２００において、図１０で特定された出発地駅と目的地駅との１つ以上の組み合わせを特定する。次のステップ１２０２において、出発地駅と目的地駅の各組み合わせで、それら駅間の候補経路を経路候補データから抽出する。この経路候補データは、前述のような候補経路データベースから得ることができ、これによって複数の候補経路が得られる。図４の例では、例えば（ｉ）出発地駅→鉄道路線Ｒ１ａ→鉄道路線Ｒ２→バス路線Ｂ３ａ、（ｉｉ）出発地駅→鉄道路線Ｒ１ｂ→鉄道路線Ｒ２→バス路線Ｂ３ａ、（ｉｉｉ）出発地駅→鉄道路線Ｒ１ｂ→鉄道路線Ｒ２→バス路線Ｂ３ｂ、（ｉｖ）出発地駅→鉄道路線Ｒ１ｂ→バス路線Ｂ２→バス路線Ｂ３ｂなどである。

次に、図１３を参照して、図１１で特定された複数の経路候補から１つの候補を選択して推定経路する処理を説明する。尚、ここでの処理の理解のため、図１４も参照しながら説明する。この図１４では、移動体のポイントデータが示す移動経路ＲＴ（点線で示す）と、２つの候補経路ＣＲＡ、ＣＲＢ（実線で示す）を示している。図示例では、移動経路ＲＴにポイントデータＰＤｉ−１〜ＰＤｉ＋２を示している。これに対応して、ある一定距離間隔で、候補経路ＣＲＡ上にポイントＰＡｉ−１〜ＲＡｉ＋２、候補経路ＣＲＢ上にポイントＰＢｉ−１〜ＲＢｉ＋２を示している。尚、図１４では、滑らかな移動経路ＲＴ上に移動体のポイントデータがあるとして示しているが、基地局位置のようにポイントデータの位置情報の精度が低いときには、それらポイントデータの位置は移動経路ＲＴの線上からかなりずれることがあることに注意されたい。

まず図１３のステップ１３００において、経路選択部２６０の誤差検出部２６２は、実際の移動経路と複数の候補経路との間の誤差を求める。図１４の図示例では、移動経路ＲＴと候補経路ＣＲＡ、ＣＲＢとの間の誤差を求める。具体的には、移動経路ＲＴ上の各ポイントデータＲＴｉについて、候補経路ＣＲＡ上の各ポイントＰＡｉとの距離を算出して、移動経路ＲＴと候補経路ＣＲＡ間の誤差を求める。誤差を求める例示の式は下記の通りである。

ここで、ａｉは、移動経路ＲＴ上のポイントデータの位置であり、Ｂｎは候補経路ＣＲＡまたはＣＲＢ上のポイントの位置である。図１４の例で述べると、移動経路ＲＴ上にあるｉ個のポイントデータＲＴｉの各々に関して、候補経路上のｎ個のポイントの各々との距離の二乗を、ｎで除算して各ポイントデータについての候補経路との誤差Ａｉを求める。次に、求めたｉ個のポイントデータについての誤差Ａｉをｉで除算して全体の誤差を得る。尚、経路間の誤差を求める方法には種々の方法があり、例えば最小二乗法などを使用することができる。

次のステップ１３０２において、経路選択部２６０の比較部２６４は、上記のようにして求めた誤差が最も少ない候補経路を推定経路として選択する。図１４の図示例では、候補経路ＣＲＡとの誤差、経路候補ＣＲＢとの誤差を互いに比較し、誤差が小さい方の候補経路を推定経路として選択する。３以上の候補経路があるときには、誤差が最も小さい候補経路を推定経路として選択する。このようにして、複数の候補経路から１つの推定経路を選択することができる。

以上、本発明の１実施形態の移動経路推定装置について説明したが、本発明はこれに限定されず、その要旨を逸脱しない範囲内において様々な変更が可能である。

１００ 移動経路推定装置
１１０ ネットワーク
２００ データ記憶部
２２０ 経路候補決定部
２６０ 経路選択部
Ｍ１〜Ｍ３ 移動区間
Ｓ１、Ｓ２ 滞在区間
ＴＳ１、ＴＳ２ 最寄り出発地駅
ＴＤ１、ＴＤ２ 最寄り目的地駅
Ｒ１ａ、Ｒ１ｂ、Ｒ２ 鉄道路線
Ｂ２、Ｂ３ａ、Ｂ３ｂ バス路線
Ａ１〜Ａ４、Ａ５〜Ａ１１、Ａ１２〜Ａ１４ 基地局エリア
Ａ２０〜Ａ２２ 基地局エリア
Ｖ１〜Ｖ７ ベクトル
ＡＧａ 直前のベクトルの向きから変化する角度
ＡＧｂ 直後のベクトルの向きが変化する角度
ＰＤ１〜ＰＤ７ ポイントデータ
ＰＡｉ−１〜ＲＡｉ＋２ 候補経路ＣＲＡ上のポイント
ＰＢｉ−１〜ＲＢｉ＋２ 候補経路ＣＲＢ上にポイント
ＰＤｉ−１〜ＰＤｉ＋２ 移動経路ＲＴ上のポイントデータ

Claims (14)

1. 移動体の出発地から目的地までの移動の経路を推定する移動経路推定方法であって、
   前記移動体の前記出発地から前記目的地までの行動に関する位置情報の集合を受けるステップと、
   前記移動体の前記出発地から前記目的地までの複数の経路候補を決定するステップと、
   前記複数の経路候補を前記位置情報集合と比較することによって、前記複数の経路候補から１つの経路候補を前記移動体の推定経路として選択するステップと、
   を含む、移動経路推定方法。
2. 請求項１記載の方法において、推定経路として選択する前記ステップは、
   前記位置情報集合と前記複数の経路候補の各々との間の誤差を検出するステップと、
   検出した前記誤差を比較して前記誤差の最も小さい前記経路候補を前記推定経路として選択するステップと、
   を含む、移動経路推定方法。
3. 請求項１または２に記載の方法において、前記移動体の前記行動は、移動と滞在を含み、
   経路候補を決定する前記ステップは、前記移動体の行動区間を分類するステップを含み、該ステップは、
   前記移動体の前記出発地から前記目的地までの行動のうち、滞在に関する位置情報を識別するステップと、
   受けた前記位置情報集合から前記滞在に関する位置情報を除いて移動のみに関する位置情報集合を生成するステップと、
   を含む、移動経路推定方法。
4. 請求項１から３のいずれかに記載の方法において、滞在に関する位置情報を識別する前記ステップは、
   i）一連の位置情報が、あるしきい値以上の回数、連続して同じ位置を示すとき、前記一連の位置情報は滞在に関係すると識別するステップ、および
   ii）一連の位置情報のうちのある位置から次に隣接する位置への所与のベクトルの向きが、直前のベクトルおよび直後のベクトルの双方とあるしきい値角度以上変化するとき、前記所与のベクトルに関係する位置情報が滞在に関係すると識別するステップと、
   iii）一連の位置情報のうちのある第１の位置から次に隣接する第２の位置への移動の速度が、あるしきい値速度未満のとき、前記第１の位置に関係する位置情報が滞在に関係すると識別するステップと、
   の少なくとも１つを含む、移動経路推定方法。
5. 請求項１から４のいずれかに記載の方法において、複数の経路候補を決定する前記ステップは、
   i）前記出発地に最寄りの出発地駅と、前記目的地に最寄りの目的地駅とを、地図データから決定するステップと、
   ii）前記出発地駅から前記目的地駅までの複数の経路候補を、前記出発地駅と前記目的地駅とに基づき、経路候補データを使用して選択するステップと、
   を含む、移動経路推定方法。
6. 請求項１から５のいずれかに記載の方法において、
   前記位置情報集合は、前記移動体に関係する時系列のポイントデータに含まれ、
   各前記ポイントデータは、前記移動体の前記移動中に通過した基地局の位置情報を含む、
   移動経路推定方法。
7. 請求項１から６のいずれかに記載に経路推定方法をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラム。
8. 移動体の出発地から目的地までの移動の経路を推定する経路推定装置であって、
   前記移動体の前記出発地から前記目的地までの行動に関する位置情報の集合を格納するデータ記憶手段と、
   前記移動体の前記出発地から前記目的地までの複数の経路候補を決定する経路候補決定手段と、
   前記複数の経路候補を前記位置情報集合と比較することによって、前記複数の経路候補から１つの経路候補を前記移動体の推定経路として選択する経路選択手段と、
   を含む、移動経路推定装置。
9. 請求項８記載の装置において、前記経路選択手段は、
   前記位置情報集合と前記複数の経路候補の各々との間の誤差を得る誤差検出手段と、
   検出した前記誤差を比較して前記誤差の最も小さい前記経路候補を前記推定経路として選択する比較手段と、
   を含む、移動経路推定装置。
10. 請求項８または９に記載の装置において、前記移動体の前記行動は、移動と滞在を含み、
    前記経路候補決定手段は、行動区間分類手段を含み、該行動区間分類手段は、
    前記移動体の前記出発地から前記目的地までの行動のうち、滞在に関する位置情報を識別する滞在識別手段と、
    受けた前記位置情報集合から前記滞在に関する位置情報を除いて移動のみに関する位置情報集合を生成する生成手段と、
    を含む、移動経路推定装置。
11. 請求項８から１０のいずれかに記載の装置において、前記滞在識別手段は、
    i）一連の位置情報が、あるしきい値以上の回数、連続して同じ位置を示すとき、前記一連の位置情報は滞在に関係すると識別すること、または
    ii）一連の位置情報のうちのある位置から次に隣接する位置への所与のベクトルの向きが、直前のベクトルおよび直後のベクトルの双方とあるしきい値角度以上変化するとき、前記所与のベクトルに関係する位置情報が滞在に関係すると識別すること、
    iii）一連の位置情報のうちのある第１の位置から次に隣接する第２の位置への移動の速度が、あるしきい値速度未満のとき、前記第１の位置に関係する位置情報が滞在に関係すると識別すること、
    のうちの少なくとも１つを行う、移動経路推定装置。
12. 請求項８から１１のいずれかに記載の装置において、前記経路候補決定手段は、経路候補抽出手段を含み、
    該経路候補抽出手段は、
    i）前記出発地に最寄りの出発地駅と、前記目的地に最寄りの目的地駅とを、地図データから決定する最寄り駅決定手段と、
    ii）前記出発地駅から前記目的地駅までの複数の経路候補を、前記出発地駅と前記目的地駅とに基づき、経路候補データを使用して選択する経路候補選択手段と、
    を含む、移動経路推定装置。
13. 請求項８から１２のいずれかに記載の装置において、
    前記位置情報集合は、前記移動体に関係する時系列のポイントデータに含まれ、
    各前記ポイントデータは、前記移動体の前記移動中に通過した基地局の位置情報を含む、
    移動経路推定装置。
14. 請求項８から１３のいずれかに記載の移動経路推定装置としてコンピュータを機能させるコンピュータ・プログラム。

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