JP2017156983A - 移動経路推定装置、及び移動経路推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】所定区間の少なくとも２地点（進入地点Ｏおよび進出地点Ｄ）の通過情報から、当該ＯＤ間の移動経路を推定する。【解決手段】少なくとも２地点の間における経路推定対象の実際の旅行時間を算出し、予め設定された、少なくとも２地点の間の経路候補の情報と、各経路候補に対して与えられた設定旅行時間の情報と、を取得し、実際の旅行時間と設定旅行時間の情報とを用いて経路を決定するための評価値を算出し、各経路候補に対する評価値に基づいて経路推定対象が取った経路を決定する。【選択図】図１

Description

本発明は、移動経路推定装置、及び移動経路推定方法に関する。

従来、都市全体の交通需要を把握する方法として、個人ごとの交通行動を対象地した日集計モデル、ゾーンを対象に集団的な行動を扱う集計モデルといった手法が用いられている。例えば、集計モデルは、交通の発生・集中量の予測、分布交通量の予測、交通手段の配分、配分交通量の余録といった段階に分けて扱う四段階推計法が用いられている。集計モデルに用いられる人の行動データは、調査対象地域内のパーソントリップ調査データが一般的である。パーソントリップ調査データは、交通行動の起点である出発地（Origin）、終点である到着地（Destination）、移動目的、移動手段、移動時間などの各人の一日の交通データ（トリップデータともいう）である。パーソントリップ調査データは複数の交通手段を利用して移動したトリップが得られるので、交通手段の分担などの検討が可能なデータである。

しかしながら、パーソントリップ調査データはアンケート調査のため、必要に応じて実施されるか、あるいは１０年に一度といった頻度で実施されるのが現状であり、施設、道路鉄道などの都市構造物の新設やその運用時間の変更による人の行動変化を直ちにモデルに反映し、交通需要の変化を把握することは難しい。特に、新興国においては、都市部における人口増加と交通発展が著しく、それに伴って人の行動が短期間に変化するため、アンケート調査を通じて実態を把握し続けることは困難である。

また、交通行動を把握する方法として、近年プローブカーシステムやプローブパーソンシステムの利用が期待されている。プローブカーシステムとは車両をセンサとし、走行車両から走行速度や位置などの走行データを取得して道路交通情報を生成するシステムである。プローブカーを利用することで、車両が実際に通過した位置、時間、速度、経路等の位置計測データ（以下、プローブ情報）が取得できる。プローブパーソンとは、ＧＰＳ（Global Positioning System）などの全地球測位システムを搭載した携帯電話やスマートフォンなどの移動端末から人の移動速度や位置などの移動データを取得して、道路に限らず、鉄道や施設内の人の移動経路情報を生成するシステムである。ここでは、プローブカーシステムやプローブパーソンシステムで得られた人の移動データ（位置や時間など）を総称してプローブデータと称する。プローブデータは、所定周期で計測された移動軌跡であり移動経路の推定が可能である。

しかしながら、プローブデータは上述のシステムが搭載された、限られた車両からしか得られない場合もあるため、都市交通全体の利用実態を把握することが難しい。

一方、道路交通においては、料金所付近の渋滞緩和などを目的に、自動料金収受システムＥＴＣ（Electronic Toll Collection System）が導入されている。また、鉄道やバスなどの公共交通機関においては、券売機や改札口付近の混雑解消などを目的に交通ＩＣカードによる運賃収受システムが導入されている。これにより、スムーズな交通移動を促すための環境整備が進められてきた。このようなシステムには、料金所や改札口の入出場のたびに、入出場場所、通過時刻、料金などの利用履歴（通過ログ）が記録される。そのシステムの膨大な規模から判断すると、都市交通全体の移動実態の把握が期待できる。

しかしながら、そのような通過ログには実際に人や車が移動した経路情報が含まれないので、交通需要を把握するためには、進入地点Ｏから進出地点Ｄまでの経路を何らかの方法で推定する必要がある。

ＯＤ間の利用経路の推定において、通過ログから得られた実旅行時間（実際の旅行時間）に基づいて利用経路が一意に定まることが望ましいが、旅行時間は周囲の交通状況の変化によって変動するので、同一経路を利用してもその旅行時間は利用者によって様々であり、実旅行時間から移動経路を一意に定めることは困難である。

このような移動経路の旅行時間のばらつきに関して、特許文献１は、ナビゲーションシステムで探索した出発地から目的地までの移動経路に対し、交通変動を考慮して旅行時間を設定する方法について開示している。また、特許文献１では、過去の旅行時間データを統計処理し生成した各道路区間の所要時間の確率密度分布に、一つの極大値が存在するときは当該極大値を代表旅行時間に設定し、二つの極大値が存在するときは、当該道路区間の信号停止確率に基づいていずれかの極大値を選択するとしている。このような方法によれば、２地点間（進入地点Ｏおよび進出地点Ｄ、以下ＯＤと記載）の各候補経路に対して交通変動に対応した旅行時間を与えることができるようになる。

特開２０１３−２９４２１号公報

特許文献１に記載されるような従来技術は、移動経路が明らかなＯＤ間に対して交通変動に応じた代表旅行時間を割り当てるのに有効である。

しかしながら、当該従来技術においては、ＯＤ通過情報には移動経路が含まれないため（移動経路については考慮せず、移動時間のみ考慮している）、そのＯＤ間に対して交通変動に応じた代表旅行時間を割り当てることができない。また、ＯＤ間に交通変動に応じた代表旅行時間を割り当てたとしても、ＯＤ間を移動可能な経路が複数存在する場合は、代表旅行時間と経路とを対応付けることができない。このため、当該ＯＤ間の移動経路を特定することができないという課題がある。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、所定区間の進入地点Ｏおよび進出地点Ｄを含む少なくとも２地点の通過情報から、当該ＯＤ間の移動経路を推定するための技術を提供するものである。

上記課題を解決するために、本発明による移動経路推定装置は、少なくとも２地点の間における経路推定対象の実際の旅行時間を算出し、予め設定された、少なくとも２地点の間の経路候補の情報と、各経路候補に対して与えられた設定旅行時間の情報と、を取得し、実際の旅行時間と設定旅行時間の情報とを用いて経路を決定するための評価値を算出し、各経路候補に対する評価値に基づいて経路推定対象が取った経路を決定する。

本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、本発明の態様は、要素及び多様な要素の組み合わせ及び以降の詳細な記述と添付される特許請求の範囲の様態により達成され実現される。

本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本発明の特許請求の範囲又は適用例を如何なる意味に於いても限定するものではないことを理解する必要がある。

本発明によれば、所定区間の進入地点Ｏおよび進出地点Ｄを含む少なくとも２地点の通過情報から、当該ＯＤ間の移動経路を推定することができるようになる。

本発明の実施形態に係る移動経路推定システムの概略構成例を示す図である。 本実施形態に係る移動経路推定装置１のハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態に係る移動経路推定装置１において実行される経路候補生成処理を説明するためのフローチャートである。 本実施形態に係る移動経路推定装置１において、経路情報記憶部１１０に記憶されている所定のＯＤ間の移動経路の代表旅行時間の一例を示す図である。 本実施形態に係る移動経路推定装置１において実行される代表旅行時間設定処理を説明するためのフローチャートである。 本実施形態に係る移動経路推定装置１において実行される実際の旅行時間分布の設定処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る移動経路推定装置１において実行される移動経路推定処理を説明するためのフローチャートである。 本実施形態に係る移動経路推定装置１において経路推定処理を実行する際に設定される実行条件（進入地点Ｏ、進出地点Ｄ、地点Ｏの通過時間、地点Ｄの通過時間など）と、入／出力部１０８により表示装置などの外部装置１２に出力されるその実行結果（推定結果）の表示例を示す図である。 本発明の第２の実施形態による移動経路推定処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の第３の実施形態による移動経路推定処理を説明するためのフローチャートである。

本発明は、道路や鉄道等の複数の交通手段を対象に都市全体の交通需要を把握するための移動経路推定装置および方法に関し、例えば、無線通信などを利用して、車載器やＩＣカードなどにより移動体の通過情報を取得するシステムに蓄積された通過記録情報から移動体の移動経路を生成する技術に関する。本実施形態は、例えば、少なくとも２地点の通過記録（進入および進出時刻を含む）から得られる実際の旅行時間を用いて、当該２地点間の移動経路を推定する技術を開示する。その移動経路の推定では、２地点間の複数の経路候補の中から、外部から提供される所要時間（一般旅行時間とも称する）あるいは平均速度と２地点間の実際の旅行時間との類似性が高い経路が選択される。

以下、本発明を実施するための形態の一例について、添付図面を参照しながら説明する。なお、各図において実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付して重複する説明を省略することもある。また、以下の説明では、主に道路上を移動する自動車を対象にその移動経路を推定する例について述べているが、鉄道やバスなど、所定のネットワーク上を移動する他の移動手段も対象としている。また、以下の説明では、２地点間の経路を推定する処理について説明するが、３つ以上の地点を通過する経路を推定する処理にも適用可能である。

本実施形態では、当業者が本発明を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本発明の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。

更に、本発明の実施形態は、後述されるように、汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良いし専用ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装しても良い。

以下では、「プログラム」としての各処理部（例えば、経路推定部など）を主語（動作主体）として実施形態における各処理について説明を行うが、プログラムはプロセッサによって実行されることで定められた処理をメモリ及び通信ポート（通信制御装置）を用いながら行うため、プロセッサを主語とした説明としてもよい。また、プログラムを主語として開示された処理は各種計算機等が行う処理としてもよい。プログラムの一部または全ては専用ハードウェアで実現してもよく、また、モジュール化されていても良い。各種プログラムはプログラム配布サーバや記憶メディアによって各計算機にインストールされてもよい。

（１）第１の実施形態
＜システム構成例＞
（i）システム概要
図１は、本発明の実施形態に係る移動経路推定システムの概略構成例を示す図である。当該移動経路推定システムは、図１に示されるように、所定の２地点間の通過時刻から当該区間の移動経路を推定する処理を実行する移動経路推定装置１と、運賃収受システム管理サーバ３と、通行料金収受システム管理サーバ４と、乗客１０の通過記録情報（例えば、通過時間、通過場所、移動費用など）を取得する少なくとも１つの運賃収受システム７と、車両１１の通過記録情報を取得する少なくとも１つの通行料金収受システム８と、例えば旅行時間を提供する外部サーバ１３と、を備えている。移動経路推定装置１は、通信ネットワーク２を介して、運賃収受システム管理サーバ３と、通行料金収受システム管理サーバ４と、外部サーバ１３と、接続されている。運賃収受システム管理サーバ３は、内部ネットワーク５を介して、運賃収受システム７と接続されている。通行料金収受システム管理サーバ４は、内部ネットワーク６を介して、通行料金収受システム８と接続されている。

図１において、移動経路推定装置１は、通信ネットワーク２を介して、運賃収受システム管理サーバ３及び通行料金収受システム管理サーバ４と必要な情報を相互に授受する。運賃収受システム管理サーバ３は、内部ネットワーク５を介して、運賃収受システム７から乗客１０が入出ゲートを通過した時の通過記録情報を取得する。通行料金収受システム管理サーバ４は、内部ネットワーク６を介して通行料金収受システム８から車両１１が入出ゲートを通過した時の通過記録情報を取得する。また、移動経路推定装置１は、運賃収受システム管理サーバ３や通行料金収受システム管理サーバ４から取得した通過記録情報を用いて移動経路を推定した結果を、運賃収受システム管理サーバ３や通行料金収受システム管理サーバ４、あるいは通信ネットワーク２に接続される外部サーバ１３に提供する。

移動経路推定装置１は、例えばセンタＣＰＵ（プロセッサ）と、と半導体やハードディスク装置からなる記憶装置などを含むいわゆるコンピュータ（情報処理装置）によって構成され（移動経路推定装置１のハードウェア構成例については図２を参照して後述する）、図１に示すように、通信インターフェース１０１と、ＯＤ通過情報取得部１０２と、交通情報取得部１０３と、経路推定部１０４と、経路候補生成部１０５と、ＯＤ旅行時間生成部１０６と、プローブデータ取得部１０７と、入／出力部１０８と、経路情報記憶部１１０と、ＯＤ通過情報記憶部１１１と、交通情報記憶部１１２と、プローブデータ記憶部１１３と、地図データ記憶部１１４と、を備えている。移動経路推定装置１において、ＯＤ通過情報取得部１０２、交通情報取得部１０３、経路推定部１０４、プローブデータ取得部１０７、入／出力部１０８、経路候補生成部１０５、及びＯＤ旅行時間生成部１０６の少なくとも１つは、例えばプログラム（例えば、プログラムメモリに格納されたプログラム）によって実現されるようにしても良い。また、経路情報記憶部１１０、ＯＤ通過情報記憶部１１１、交通情報記憶部１１２、プローブデータ記憶部１１３、及び地図データ記憶部１１４については、複数の記憶装置（半導体メモリやハードディスクなど、それぞれの記憶装置の種類が異なっていても良い）を設け、それぞれのデータを対応する記憶装置に格納するようにしても良いし、１つ或いは複数の記憶装置において記憶領域を分け、それぞれの記憶領域にそれぞれのデータを格納するようにしても良い。なお、図１の移動経路推定装置１において、実線はデータの流れを意味し、点線は情報の参照を意味している。

通信インターフェース１０１は、移動経路推定装置１と通信ネットワーク２との間の通信制御を行うとともに、通信ネットワーク２を介して運賃収受システム管理サーバ３および通行料金収受システム管理サーバ４とデータの送受信を行う。

なお、本明細書では、移動経路推定装置１において、通信ネットワーク２を介して通行料金収受システム管理サーバ４から道路交通を利用したＯＤ通過情報を取得し、その移動経路を推定する一形態を中心に説明するが、公共交通などでは、運賃収受システム管理サーバ３から取得したＯＤ通過情報に基づいて、公共交通サービス区間の人の移動経路を推定するようにしても良い。また、屋内においても同様に、屋内における所定の２地点の通過情報を取得し、屋内を移動した人の移動経路を推定するようにしても良い。いずれも公共交通や屋内の移動経路の候補は経路情報記憶部１１０から取得される。

（ii）各処理部の処理概要
ＯＤ通過情報取得部１０２は、通信インターフェース１０１を介して運賃収受システム管理サーバ３または通行料金収受システム管理サーバ４から、入出ゲートを通過した自動車や人などの通過記録情報（ＯＤ通過情報）を取得し、取得したＯＤ通過情報（個々の車両の実際のデータ）を経路推定部１０４に入力し、ＯＤ通過情報記憶部１１１に保存する。

交通情報取得部１０３は、通信ネットワーク２に接続される外部サーバ１３から所定の道路区間を走行する場合の所要時間（一般的な平均所要時間であり、後述の旅行時間Ｔｂに相当）または走行速度データ、あるいは渋滞度（渋滞や混雑といった交通の度合い）、規制情報などの道路位置に対応付けられた交通情報を、通信インターフェース１０１を介して取得し、交通情報記憶部１１２に保存する。

経路推定部１０４は、ＯＤ通過情報取得部１０２あるいはＯＤ通過情報記憶部１１１から、所定ＯＤの通過記録情報を取得し、前記通過記録情報に含まれるＯ地点の通過時刻（進入時刻）およびＤ地点の通過時刻（進出時刻）から当該ＯＤ間の実際の旅行時間Ｔａ（例えば休憩時間も含まれる実際の所要時間に相当）を算出する。また、経路推定部１０４は、経路情報記憶部１１０から同ＯＤ間の経路候補ｉを読込み、経路候補ｉの旅行時間Ｔｂ（ｉ）と実際の旅行時間Ｔａとを比較する。そして、経路推定部１０４は、旅行時間の類似性が高い経路を経路候補の中から選択し、当該ＯＤ通過情報に対応する移動経路とする。

経路候補生成部１０５は、地図データ記憶部１１４から道路ネットワーク、交通情報記憶部１１２から各道路区間の旅行時間、距離、料金などの移動コスト（移動費用）を読み込み、所定の２地点間の複数の経路候補を生成する。複数の移動経路を得る方法として、例えば、最小コスト経路を探索するダイクストラ法を基本にＫ番目に最小コストとなる経路を探索するＫ番目最短経路探索といった数学的な手法が用いられる。このようにして得られた所定ＯＤ間の複数経路は、当該ＯＤ間の経路候補として経路情報記憶部１１０に保存される。なお、当該経路候補生成処理は、経路推定処理が実行される前に実行されるべき処理である。

ＯＤ旅行時間生成部１０６は、経路情報記憶部１１０に保存された各経路において、その経路コストである旅行時間Ｔｂに交通変化によるばらつきが存在するとして所定の確率密度関数を与える。確率密度は、例えば、旅行時間のばらつきが正規分布やその他の任意の分布に従うものとして、その経路の旅行時間を代表値とする確率密度関数を生成することにより与えることが可能である。

また、ＯＤ旅行時間生成部１０６は、所定ＯＤの複数の通過旅行時間（各車両の実際の旅行時間Ｔａ）をＯＤ通過情報記憶部１１１から読み込み、その各経路の旅行時間の確率密度関数を生成する。このとき、推定対象の移動経路の代表旅行時間は、確率密度関数より設定される。得られた確率密度関数とその代表値は各経路情報として経路情報記憶部１１０に保存される。

なお、ＯＤ旅行時間生成部１０６は、所定ＯＤの代表旅行時間をプローブデータ記憶部１１３から取得して設定するようにしても良い。このとき、ＯＤ旅行時間生成部１０６は、プローブデータ記憶部１１３に記憶される旅行時間が代表的な旅行時間であればその値を、各プローブカーから収集された複数の旅行時間（所要時間）であればその確率密度関数を計算して代表旅行時間を取得する。得られた代表旅行時間は各経路候補に関連付けて経路情報記憶部１１０に保存されるようにしても良い。

プローブデータ取得部１０７は、通信ネットワーク２に接続される外部サーバ（外部サーバ１３と同一の或いは別の外部サーバ）から、複数の車両から収集した車両位置（位置情報、通過日時、進行方向など）を含むプローブデータを取得する。また、プローブデータ取得部１０７は、取得したプローブデータの位置情報に対応する道路ネットワークデータを地図データ記憶部１１４から読み込み、プローブデータを道路ネットワーク上に同定する。そして、プローブデータ取得部１０７は、道路区間（例えば地図データにおいて交差点などの道路網表現上の結節点であるノード間を結ぶ道路リンクなど）ごとに走行速度（以下、プローブ速度）を生成し、プローブデータ記憶部１１３に記憶する。さらに、プローブデータ取得部１０７は、通信ネットワーク２に接続される外部サーバ（外部サーバ１３と同一の或いは別の外部サーバ）から、携帯電話やスマートフォンなどの位置検出機能を有する移動端末装置から得た人の位置情報を含むプローブデータを取得する。プローブデータ取得部１０７は、移動端末装置から取得したプローブデータの位置情報や移動速度などのセンサデータに基づいて、鉄道や徒歩などの移動手段を識別し、道路同様に鉄道や歩道などの地図上に同定し、同定した移動データをプローブデータ記憶部１１３に記憶する。

入／出力部１０８は、例えば、運行計画や交通制御などの外部システム（図示せず）から移動経路を推定するための実行条件（路線、地域、通過時間帯など）を受付け、その実行結果を移動経路推定装置１の表示部や外部装置１２の表示部に出力したり、通信インターフェース１０１を介して運行計画や交通制御などの外部システムに提供したりする。また、入／出力部１０８は、外部装置１２からユーザ入力を受付ける。そして、当該ユーザ入力に応答して、移動経路推定装置１のＯＤ通過情報取得部１０２、交通情報取得部１０３、経路推定部１０４，経路候補生成部１０５、及びＯＤ旅行時間生成部１０６の各処理またはそのうちのいずれかが実行される。

＜移動経路推定装置のハードウェア構成＞
図２は、本実施形態に係る移動経路推定装置１のハードウェア構成例を示す図である。移動経路推定装置１は、一例として、コンピュータによって構成することができる。

移動経路推定装置１はコンピュータ２０で構成することができ、バス２６と、バス２６にそれぞれ接続されたＣＰＵ２１ａと、ＲＯＭ２１ｂと、ＲＡＭ２１ｃと、表示部（表示デバイス）２２と、操作部２４と、記憶部２５と、通信インターフェース１０１と、を備えている。ＣＰＵ２１ａ、ＲＯＭ２１ｂ、及びＲＡＭ２１ｃによって制御部２１が構成される。

ＣＰＵ２１ａは、本実施形態に係る各機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをＲＯＭ２１ｂから読み出して実行する。ＲＡＭ２１ｃには、演算処理の途中に発生した変数やパラメータ等が一時的に書き込まれる。表示部２２には、例えば液晶ディスプレイモニタが用いられ、コンピュータ２０で行われる処理の結果等をユーザに表示する。操作部２４には、例えば、キーボード、マウス等が用いられ、ユーザは操作部２４を用いて所定の操作入力、指示を行うことが可能である。

＜経路候補生成処理＞
図３は、本実施形態に係る移動経路推定装置１において実行される経路候補生成処理を説明するためのフローチャートである。経路候補生成処理は、ＯＤ通過情報記憶部１１１に記憶されている各ＯＤ間を移動可能な経路を探索する処理である。

（i）ステップ３０１
経路候補生成部１０５は、ＯＤ通過情報記憶部１１１から所定のＯＤペアを読み込む。経路候補生成処理では、当該Ｏの場所を始点とし、当該Ｄの場所を終点とする複数の経路が探索されることになる。なお、当該経路候補生成処理では、特定のＯＤペアを与えて、そのＯＤ間の経路候補を探索するようにしているが、事前に代表的な複数のＯＤペアを与え、それらのＯＤ間の経路候補を探索し、経路情報記憶部１１０に蓄積するようにしても良い。

（ii）ステップ３０２
経路候補生成部１０５は、ステップ３０１で読み込んだＯＤペアが含まれる領域の道路ネットワークデータを地図データ記憶部１１４から読み込む。そして、経路候補生成部１０５は、取得した道路ネットワークデータからＯを始点とし、Ｄを終点とする道路区間（以下、道路リンクという）を特定する。

（iii）ステップ３０３
経路候補生成部１０５は、対象の道路ネットワークを構成する各道路区間（道路リンク）の所要時間（外部サーバ１３から提供される平均的な所要時間（旅行時間））または走行速度などの情報を交通情報記憶部１１２から読み込み、各道路リンクのコストに設定する。

（iv）ステップ３０４
経路候補生成部１０５は、当該ＯＤ間の経路数kを初期化する。経路数ｋは、ユーザ（管理者）が適宜設定可能である。

（v）ステップ３０５
経路候補生成部１０５は、Ｋ番目の最小コスト経路を探索する。同一ＯＤ間の複数経路は、最小コスト経路から順にコストの小さい経路を列挙するＫ番目最短経路探索などの一般的な手法で計算される。

（vi）ステップ３０６
経路候補生成部１０５は、新たな経路が得られたか判断する。新たな経路が得られた場合（ステップ３０６でｙｅｓの場合）、処理はステップ３０７に移行する。新たな経路が得られなかった場合（ステップＳ３０６でＮｏの場合）、当該経路候補生成処理は終了する。

（vii）ステップ３０７
経路候補生成部１０５は、経路情報と経路数Ｋを経路情報記憶部１１０に保存する。

（viii）ステップ３０８
経路候補生成部１０５は、経路数Ｋを更新する。そして、新たな経路が見つからなくなるまで、ステップ３０５から３０８が繰り返される。

＜代表旅行時間Ｔｂについて＞
図４は、本実施形態に係る移動経路推定装置１において、経路情報記憶部１１０に記憶されている所定のＯＤ間の移動経路の代表旅行時間の一例を示す図である。

経路ｉに対して所定の代表旅行時間Ｔｂ（ｉ）が与えられていることを前提としても良いが、実際の旅行時間は交通状況やドライバによって変動する。図４は、その旅行時間の変動をある確率密度分布で表現した場合を示している。各確率分布は、例えば、外部サーバ１３から提供される複数の所要時間（例えば、ある月の平日の所定時間帯の各所要時間）の情報に基づいて生成される。

ＯＤ間の経路候補として経路Ａと経路Ｂの２つの経路が存在しているとすると、経路Ａの旅行時間は確率密度分布４０１に従い、経路Ｂの旅行時間は確率密度分布４０２に従っているものとする。各経路の代表旅行時間は、それぞれの確率分布に基づいて設定される。例えば、経路Ａの代表旅行時間Ｔｂ（Ａ）は確率密度分布４０１の極大値、経路Ｂの代表旅行時間Ｔｂ（Ｂ）は確率密度分布４０２の極大値を取る旅行時間が設定される。

さらに、各代表旅行時間（Ｔｂ（Ａ）及びＴｂ（Ｂ））は、所定の変動範囲ｔａ及びｔｂと共に、各経路の旅行時間として経路情報記憶部１１０に保存されている。そして、ＯＤ通過情報取得部１０２またはＯＤ通過情報記憶部１１１から取得したＯＤ通過情報より算出した、特定の車両の実際の旅行時間Ｔａが、いずれの経路の旅行時間の変動範囲に存在するかによって、経路ＡないしＢがそのＯＤ通過情報に対応する移動経路として選択される。例えば、ＯＤ通過情報より得られた旅行時間Ｔａが得られた場合、分布４０１及び分布４０２から得られる確率ＰＡ（Ｔａ）及びＰＢ（Ｔａ）のそれぞれから、経路Ｂが当該ＯＤ通過情報に対応する移動経路として選択されることになる。

＜代表旅行時間設定処理＞
図５は、本実施形態に係る移動経路推定装置１において実行される代表旅行時間設定処理を説明するためのフローチャートである。代表旅行時間設定処理は、経路情報記憶部１１０に保存される各経路の代表旅行時間を設定する処理である。具体的には、例えば、図４における経路Ａ及びＢのそれぞれの代表旅行時間Ｔｂ（Ａ）及びＴｂ（Ｂ）を設定するための処理である。

（i）ステップ５０１
ＯＤ旅行時間生成部１０６は、ＯＤ通過情報記憶部１１１から所定のＯＤ通過情報を読み込む。ここでは、外部サーバ１３から提供されるＯＤ間の所要時間（旅行時間）が読み込まれる。より具体的には、ユーザによって特定された日種（例えば、平日か休日かなど）及び時間帯種別（例えば、午前１０時から１１時など）の情報に基づいて、移動経路推定装置１が外部サーバ１３から所定期間（例えば、過去３ヶ月分）の当該ＯＤ間の所要時間の情報を取得し、ＯＤ通過情報記憶部１１１に格納する。そして、ＯＤ旅行時間生成部１０６は、このように外部サーバ１３から取得し、条件に合致するＯＤ間の所要時間の情報を取得する。

（ii）ステップ５０２
ＯＤ旅行時間生成部１０６は、経路情報記憶部１１０から当該ＯＤ区間の経路情報を参照し、その候補数ｎを設定する。

（iii）ステップ５０３
ＯＤ旅行時間生成部１０６は、ステップ５０２で設定した各経路情報において、その旅行時間が図４に示すような所定の確率密度分布に基づくものとし、その基本となる確率密度分布を読み込む。基本となる確率密度分布は、任意に設定することができるが、以下では、例えば正規分布を用いている。

（iv）ステップ５０４
例えば、用いる確率密度分布が正規分布の場合、ＯＤ旅行時間生成部１０６は、各経路の代表旅行時間を極大値とする所定の偏差σを持つ旅行時間分布を設定する（正規分布に対するパラメータ設定）。

ＯＤ旅行時間生成部１０６は、ステップ５０３から５０４の処理を経路候補数ｎまで繰り返し、当該ＯＤ間の全経路の旅行時間分布を設定後、本処理を終了する。なお、代表旅行時間設定処理は、経路情報記憶部１１０に記憶されている全てのＯＤ間における全ての経路候補に対して実行される。また、旅行時間は交通状況に応じて変動するため、例えば日種や所定時間ごとに本処理が実行され、日種や単位時間ごとの旅行時間分布が生成される。生成された旅行時間は、対応する日種や単位時間と共に、経路に関連付けて経路情報記憶部１１０に記憶される。

＜実際の旅行時間分布の設定処理＞
図６は、本実施形態に係る移動経路推定装置１において実行される実際の旅行時間分布の設定処理を説明するためのフローチャートである。実際の旅行時間分布の設定処理は、経路情報記憶部１１０に記憶される各経路の実際の旅行時間の分布を生成する処理である。具体的には、各車両のＯＤ間の実際の所要時間の情報を用いて当該分布が生成される。

（i）ステップ６０１
ＯＤ旅行時間生成部１０６は、ＯＤ通過情報記憶部１１１からＯＤ通過情報を読み込む。対象のＯＤ間を通過する車両は複数存在するため、例えばその全てのＯＤ通過情報が読み込まれる。

（ii）ステップ６０２
ＯＤ旅行時間生成部１０６は、Ｏ地点の通過時刻Ｔｏ、Ｄ地点の通過時刻Ｔｄを取得する。

（iii）ステップ６０３
ＯＤ旅行時間生成部１０６は、ＯＤ間の実際の旅行時間（Ｔｄ−Ｔｏ）を計算する。

（iv）ステップ６０４
ＯＤ旅行時間生成部１０６は、経路情報記憶部１１０に記憶される同ＯＤ間の通過情報が他に存在するか判断する。当該通過情報が他に存在する場合（ステップ６０４でＹｅｓの場合）、ステップ６０１〜６０３の処理が繰り返し実行される。他に存在しない場合、つまり全ての当該ＯＤ間の通過情報について実際の旅行時間が算出済の場合（ステップ６０４でＮｏの場合）、処理はステップ６０５に移行する。

（v）ステップ６０５
ＯＤ旅行時間生成部１０６は、複数の実際の旅行時間のヒストグラムを生成する。

（vi）ステップ６０６
ＯＤ旅行時間生成部１０６は、そのヒストグラムの極大値の数ｍから当該ＯＤ間の経路数を設定する。この段階では実際の旅行時間と各経路との対応づけはされていないが、各経路における実際の旅行時間（所要時間）の分布には各経路に対応する極大点が存在することが通常である。この極大点の数が経路の数に相当すると考えられる。

（vii）ステップ６０７
ＯＤ旅行時間生成部１０６は、各極大値を取る実際の旅行時間の中から、当該ＯＤ間の実際の代表旅行時間とその偏差σを計算する。なお、ステップ６０７の処理は、極大値の数、つまり、経路数に相当する回数だけ繰り返される。

（viii）ステップ６０８
ＯＤ旅行時間生成部１０６は、ステップ６０７の演算結果を経路情報記憶部１１０に保存する。

ここでは、ＯＤ間の実際の通過情報に基づいて、旅行時間の確率密度分布を生成する処理を説明したが、ＯＤ間通過情報の代わりにプローブデータ記憶部１１３に記憶されている同ＯＤ間を走行したプローブカーのプローブデータを読み込み、分布を生成するようにしても良い。

＜移動経路推定処理＞
図７は、本実施形態に係る移動経路推定装置１において実行される移動経路推定処理を説明するためのフローチャートである。移動経路は、所定のＯＤ通過情報（例えば、対象の車両のＯ地点の進入時刻とＤ地点の進出時刻）を用いて推定される。

（i）ステップ７０１
経路推定部１０４は、ＯＤ通過情報取得部１０２で取得されたＯＤ通過情報、あるいはＯＤ通過情報記憶部１１１に保存されたＯＤ通過情報から、移動経路推定の対象となっている車両の進入地点Ｏおよび進出地点Ｄとその各地点の実際の通過時刻Ｔｏ、Ｔｄを読み込む。

（ii）ステップ７０２
経路推定部１０４は、当該対象車両の地点ＯからＤまでの実際の旅行時間Ｔａ＝Ｔｄ−Ｔｏを算出する。

（iii）ステップ７０３
経路推定部１０４は、地点ＯからＤに移動可能な経路（経路候補）を経路情報記憶部１１０から読み込み、経路候補数ｎを設定する。

（iv）ステップ７０４
経路推定部１０４は、対象の車両のＯＤ通過時間帯に対応する当該ＯＤ間の経路候補の各代表旅行時間Ｔｂ（i）を経路情報記憶部１１０から読み込む。そして、経路推定部１０４は、各代表旅行時間の差分時間を算出し、算出した差分時間Ｔｓを算出した差分時間の最大値Ｔｍａｘで初期化する。例えば、経路Ａの代表旅行時間が３０分、経路Ｂの代表旅行時間が３５分、経路Ｃの代表旅行時間が５０分の場合、差分値は５分、１５分、及び２０分と算出されるので、最大値Ｔｍａｘは２０分となる。つまり、本実施形態では、実際の旅行時間ＴａはＴｍａｘ以下の範囲内でばらつくことを前提としており、Ｔｍａｘを超えるようなばらつきは論外として排除することができる。

（v）ステップ７０５
経路推定部１０４は、ステップ７０３で読み込んだ経路候補（ｉ＝０〜ｎ）の経路情報Ｒ（ｉ）とその代表旅行時間Ｔｂ（ｉ）を読み込む。なお、代表旅行時間Ｔｂ（ｉ）は、図４及び５で説明した処理によって得られたものである。

（vi）ステップ７０６
経路推定部１０４は、経路候補ｉの代表旅行時間Ｔｂ（ｉ）とＯＤ通過時刻から計算したＯＤ間の実際の旅行時間Ｔａとの差分の絶対値ｄＴ（ｉ）＝｜Ｔｂ（ｉ）−Ｔａ｜を計算する。

（vii）ステップ７０７
経路推定部１０４は、Ｔｓ（ばらつき判定の閾値）がｄＴ（ｉ）よりも大きいか判断する。ｄＴ（ｉ）がＴｓより小さい場合（ステップ７０７でｙｅｓの場合）、処理はステップ７０８に移行する。ｄＴ（ｉ）がＴｓ以上の場合（ステップ７０７でＮｏの場合）、当該経路ｉは設定すべき移動経路として不適切であると判断され、別の経路の処理（ステップ７０５）に移行する。

（viii）ステップ７０８
経路推定部１０４は、ＴｓをｄＴ（ｉ）に更新し、経路候補の識別情報ｉｄを保持（ｒｉｄ＝ｉ）する。ステップ７０５からステップ７０８の処理は、経路候補数ｎの回数だけ繰り返される。

全ての経路候補に対してステップ７０５からステップ７０８が実行されると、少なくとも１つの経路が特定される。

（ix）ステップ７０９
経路推定部１０４は、複数の特定された経路のうち、差分の絶対値ｄＴ（ｉ）の最小値を提供する経路候補を当該ＯＤ区間の移動経路に設定し、処理を終える。例えば、ｄＴ（Ａ）＝｜Ｔｂ（Ａ）−Ｔａ｜、ｄＴ（Ｂ）＝｜Ｔｂ（Ｂ）−Ｔａ｜であって、ｄＴ（Ａ）＜ｄＴ（Ｂ）の場合には、経路Ａが選択されることになる。

＜経路推定結果の表示例＞
図８は、本実施形態に係る移動経路推定装置１において経路推定処理を実行する際に設定される実行条件（進入地点Ｏ、進出地点Ｄ、地点Ｏの通過時間、地点Ｄの通過時間など）と、入／出力部１０８により表示装置などの外部装置１２に出力されるその実行結果（推定結果）の表示例を示す図である。

表示８０１は、地図データ記憶部１１４から読み込んだ道路ネットワークと、通行料金収受システム管理サーバ４から取得した車両１１のＯＤ通過情報（地点Ｏ、地点Ｄ、ＯＤの各通過時刻Ｔｏ、Ｔｄ）から地点Ｏ及びＤの位置と、を道路ネットワーク上に表示している。
表示８０２は、経路推定部１０４で計算したＯＤ間の複数の経路候補Ａ、Ｂ、Ｃの表示例である。

表８０３は、経路候補Ａ、Ｂ、Ｃの代表旅行時間と、各経路の利用可能性を経路利用確度（確率）して示している。各経路の代表旅行時間は、各経路の旅行時間分布を８１０、８１１、及び８１２としたとき、各分布の極大値より設定される。経路利用確度は、車両１１のＯＤの各通過時刻Ｔｏ、Ｔｄから算出したその旅行時間ｔｘの、各旅行時間分布における発生確率に基づいて計算される。旅行時間分布８１０、８１１、及び８１２は、ＯＤごとに生成される。また、旅行時間分布８１０、８１１、及び８１２は、上述したように、平休日などの日種やその時間帯種別ごとに生成される。

（２）第２の実施形態
第１の実施形態では、移動経路推定処理において、外部サーバ１３から提供される旅行時間（平均的所要時間）の確率分布の極大値を各経路の代表時間として与えたが、第２の実施形態は、各経路の代表旅行時間が確率分布そのもので与えられる場合の移動経路推定処理に関するものである。第２の実施形態において、移動経路推定処理以外の処理については、第１の実施形態と同一とすることができるため、それらの説明は省略する。

＜移動経路推定処理＞
図９は、第２の実施形態による移動経路推定処理を説明するためのフローチャートである。図９の処理は、経路情報記憶部１１０に記憶されているあるＯＤ間の移動経路の旅行時間の一例であって、各経路の代表旅行時間Ｔｂが所定の確率分布で表される場合、前記確率分布とＯＤ間の旅行時間Ｔａから当該ＯＤ間の走行経路を推定する方法を示している。

（i）ステップ７０１からステップ７０３
図７で説明した通り、ステップ７０３までの処理を実行することにより、対象車両の地点ＯからＤまでのＯＤ間の実際の旅行時間Ｔａが算出され、経路候補数ｎが設定される。以下のステップ９０１〜９０３の処理は、ｎ回（経路候補数）実行される。

（ii）ステップ９０１
経路推定部１０４は、ステップ７０３でＯＤ間の経路情報が読み込まれ、候補経路が設定されると、各候補経路Ｒ（ｉ）の旅行時間の確率密度分布Ｐｉを経路情報記憶部１１０から読み込む。

（iii）ステップ９０２
経路推定部１０４は、候補経路Ｒ（ｉ）ごとに経路利用確率（または発生度数）Ｐｉ（Ｔａ）を算出する。例えば、図８の旅行時間分布８１０乃至８１２を用いて説明すると、図８のｔｘがＴａに相当するので、各経路に対応する各旅行時間分布を用いれば、旅行時間がＴａとなる確率Ｐｉ（Ｔａ）を求めることができる。なお、ここでは、各経路の旅行時間の確率分布が図５（代表旅行時間と、予め仮定した分布とから生成）に示す処理から得られるものを用いることとして処理内容を説明したが、図６（各経路を走行した複数の旅行時間から生成）に示す処理から得られるものを用いても良い。

（iv）ステップ９０３
経路推定部１０４は、Ｐｉ（Ｔａ）の最大値を取る経路を当該ＯＤ間の移動経路に設定する。

（３）第３の実施形態
第３の実施形態では、プローブデータを用いてＯＤ間の実際の旅行時間Ｔａを補正して移動経路推定処理を実行するものである。第３の実施形態において、移動経路推定処理以外の処理については、第１の実施形態と同一とすることができるため、それらの説明は省略する。

図１０は、第３の実施形態による移動経路推定処理を説明するためのフローチャートである。

（i）ステップ７０１からステップ７０３
図７で説明した通り、ステップ７０３までの処理を実行することにより、対象車両の地点ＯからＤまでのＯＤ間の実際の旅行時間Ｔａが算出され、経路候補数ｎが設定される。以下のステップ１００１〜１００４の処理は、ｎ回（経路候補数）実行される。

（ii）ステップ１００１
ＯＤ間の実際の旅行時間Ｔａには休憩時間が含まれることもある。このため、その休憩時間の長さによって、当該ＯＤ間の移動経路が正しく推定できない場合が考えられる。そこで、第３の実施形態では、プローブデータを用いて当該Ｔａを補正するために、経路推定部１０４は、対象のＯＤ区間を同一時間帯（例えば午前８時〜９時の間といった所定の時間帯）に走行した複数のプローブデータをプローブデータ記憶部１１３から読み込み、これを用いて実際の旅行時間Ｔａを補正する（補正方法についてはステップ１００３参照）。

（iii）ステップ１００２
経路推定部１０４は、平均値などの統計的な方法により当該ＯＤ間の各候補経路Ｒ（ｉ）のプローブ旅行時間Ｔｐ（ｔ，ｉ）と、パーキングエリアなどにおける滞留時間Ｔｒｅｓｔ（ｔ，ｉ）とを計算する。ここで、プローブ旅行時間Ｔｐ（ｔ，ｉ）は、休憩時間を含まない候補経路Ｒ（ｉ）の移動時間、Ｔｒｅｓｔ（ｔ、ｉ）は候補経路Ｒ（ｉ）における休憩時間を表している。

（iv）ステップ１００３
経路推定部１０４は、Ｔａが候補経路ｉを走行した実際の旅行時間であると仮定し、候補経路ｉの休憩時間Ｔｒｅｓｔ（ｔ，ｉ）を用いて、補正旅行時間Ｔａ’（ｔ，ｉ）＝Ｔａ（ｔ）−Ｔｒｅｓｔ（ｔ，ｉ）を計算する。

（v）ステップ１００４
経路推定部１０４は、Ｔａ’（ｔ，ｉ）と各経路のプローブ旅行時間Ｔｐ（ｔ，ｉ）との差分Ｔｄｉｆｆ（ｔ，ｉ）を計算する。

（vi）ステップ１００５
ｎ個の経路候補についてステップ１００１から１００４の処理が終了すると、ｎ個の差分Ｔｄｉｆｆが得られている。そこで、経路推定部１０４は、全ての候補経路Ｒ（ｉ）においてＴｄｉｆｆ（ｔ，ｉ）を比較し、最小値をとる経路候補Ｒ（ｉ）を当該ＯＤ旅行時間Ｔａに対応する移動経路として出力する。

なお、本処理は、ステップ１００１において当該ＯＤ間のプローブデータが得られた場合に実行される。プローブデータが得られなかった場合は、ステップ７０４以降の処理が実行されるようにしても良い。

（４）まとめ
（i）第１の実施形態では、移動経路推定装置は、少なくとも２地点（例えば、ＯＤ）間の経路推定対象（例えば、車両、電車・バスの乗客）の実際の旅行時間（実際の所要時間：休憩時間も含まれる概念）と、各経路候補で与えられた代表旅行時間との差分に基づく評価値（ｄＴ（ｉ）：第１の実施形態では差分の絶対値としているが、差分の２乗値でも良い）が最小となる経路を経路推定対象が取った経路を決定する。実際の旅行時間は、料金収受システムや交通ＩＣカードシステムなどに保存される進入地点Ｏおよび進出地点Ｄの通過ログ情報に基づいて算出される。このようにすることにより、経路推定対象が取った経路をより正確に特定することができるようになる。また、通過ログ情報から経路が推定できるので、個別の車両や乗客が実際に利用した経路を特定することが可能となる。

第１の実施形態では、各経路候補の代表旅行時間のそれぞれの差分値を算出し、その差分値の最大値をばらつき判定の閾値（Ｔｓ）として設定する。そして、当該ばらつき判定の閾値と評価値とを比較し、当該評価値がばらつき判定の閾値よりも大きい場合には、当該評価値に対応する経路を経路候補から除外する。このようにすることにより、処理をより簡素化することができるため、装置の処理負荷を軽減することができるようになる。

経路候補に関しては、経路ネットワークデータ（例えば、道路や線路のネットワーク地図のデータ）から少なくとも２地点（例えば、ＯＤ）の位置を始点及び終点とする経路候補が特定される。なお、当該２地点を通過する経路を全て経路候補としなくても良く、移動コスト（例えば、料金、時間など）を考慮して経路候補を絞るようにしても良い。これにより、あまりに移動コストが高い経路を予め除外することができ、現実的な経路を推定することができる。また、全ての経路について処理する必要がないので、処理の負荷を軽減することもできる。決定された経路の情報は、他の経路候補の情報と共に表示部の表示画面上に表示しても良い。

（ii）第２の実施形態では、各経路候補の代表旅行時間を用いるのではなく、経路候補のそれぞれに対応する、同一条件（同一日種（例えば、平日）や同一時間帯）における所要時間の分布（確率分布）を用いる。この場合、移動経路推定装置では、各経路候補について、実際の旅行時間となる確率（Ｐｉ（Ｔａ））を所要時間の分布から取得し、実際の旅行時間となる確率が最大となる経路候補を経路推定対象が取った経路とする。このようにすることにより、代表旅行時間を取得したり、算出したりする必要がなく、処理の負荷を軽減することができる。また、決定された経路を確率値と共に提供すれば当該決定された経路がどの程度の確からしさ（信頼度）なのか知ることができる。

（iii）第３の実施形態では、プローブデータを活用する。実際の旅行時間には、移動時間と共に休憩時間なども含まれる。休憩時間（滞留時間）を含んだまま経路を推定すると結果を誤る可能性がある。そこで、経路推定対象が経路を利用した同一時間帯のプローブデータを用いて、実際の旅行時間を補正して（例えば、プローブデータから算出した滞留時間を実際の旅行時間から差し引く）用いる。具体的には、移動経路推定装置は、各経路候補に対して与えられた代表旅行時間として用いる、同一時間帯に各経路候補を利用して得られた複数のプローブデータの統計値と、実際の旅行時間を補正した値（滞留時間を差し引いた値）との差分に基づく値（例えば、差分の絶対値や差分の２乗値）を評価値とし、評価値が最小となる経路候補を経路推定対象が取った経路とする。このように実際の旅行時間を補正して用いるので、より正確に経路を推定することができるようになる。

（iv）本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。

さらに、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。

最後に、ここで述べたプロセス及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できることを理解する必要がある。更に、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した教授に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益であることが判るかもしれない。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。本発明は、具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点に於いて限定の為ではなく説明の為である。本分野にスキルのある者には、本発明を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせがあることが解るであろう。例えば、記述したソフトウェアは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。

さらに、上述の実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。

加えて、本技術分野の通常の知識を有する者には、本発明のその他の実装がここに開示された本発明の明細書及び実施形態の考察から明らかになる。記述された実施形態の多様な態様及び／又はコンポーネントは、単独又は如何なる組み合わせでも使用することが出来る。明細書と具体例は典型的なものに過ぎず、本発明の範囲と精神は後続する請求範囲で示される。

１ 移動経路推定装置、１０１ 通信インターフェース、１０２ ＯＤ通過情報取得部、１０３ 交通情報取得部、１０４ 経路推定部、１０５ 経路候補生成部、１０６ ＯＤ旅行時間生成部、１０７ プローブデータ取得部、１０８ 入／出力部、１１０ 経路情報記憶部、１１１ ＯＤ通過情報記憶部、１１２ 交通情報記憶部、１１３ プローブデータ記憶部、１１４ 地図データ記憶部

Claims (11)

1. 少なくとも２地点の間において経路推定対象が取った経路を推定するための経路推定プログラムを格納する記憶デバイスと、
   前記記憶デバイスから前記経路推定プログラムを実行するプロセッサと、を有し、
   前記プロセッサは、
   前記少なくとも２地点の間における前記経路推定対象の実際の旅行時間を算出する処理と、
   予め設定された、前記少なくとも２地点の間の経路候補の情報と、各経路候補に対して与えられた設定旅行時間の情報と、を取得する処理と、
   前記実際の旅行時間と前記設定旅行時間の情報とを用いて経路を決定するための評価値を算出する処理と、
   各経路候補に対する前記評価値に基づいて前記経路推定対象が取った経路を決定する処理と、
   を実行する、移動経路推定装置。
2. 請求項１において、
   前記評価値を算出する処理において、前記プロセッサは、前記設定旅行時間と前記実際の旅行時間との差分に基づく値を前記評価値とする、移動経路推定装置。
3. 請求項２において、
   前記経路を決定する処理において、前記プロセッサは、前記評価値が最小となる経路候補を前記経路推定対象が取った経路とする、移動経路推定装置。
4. 請求項２において、
   前記プロセッサは、さらに、
   各経路候補における前記設定旅行時間のそれぞれの差分値を算出し、当該差分値の中で最大値を旅行時間のばらつき判定の閾値として設定する処理と、
   前記ばらつき判定の閾値と前記評価値とを比較し、前記評価値が前記ばらつき判定の閾値よりも大きい場合には、当該評価値に対応する経路を経路候補から除外する処理と、
   を実行する、移動経路推定装置。
5. 請求項１において、
   経路ネットワークデータを格納する記憶デバイスを有し、
   前記プロセッサは、さらに、
   経路ネットワークデータを格納する記憶デバイスから前記経路ネットワークデータを取得し、当該経路ネットワークデータから前記少なくとも２地点の位置を始点及び終点とする経路候補を特定し、経路候補を記憶する記憶デバイスに格納する処理と、
   外部サーバから前記経路候補のそれぞれに対応する、同一条件における複数の所要時間を取得し、所要時間の分布を生成し、当該所要時間の分布の極大値を前記設定旅行時間の情報とする処理と、
   を実行する、移動経路推定装置。
6. 請求項１において、
   前記設定旅行時間の情報は、前記経路候補のそれぞれに対応する、同一条件における所要時間の分布であり、
   前記プロセッサは、
   前記評価値を算出する処理において、各経路候補について、前記実際の旅行時間となる確率を前記所要時間の分布から取得し、
   前記経路を決定する処理において、前記実際の旅行時間となる確率が最大となる経路候補を前記経路推定対象が取った経路とする、移動経路推定装置。
7. 請求項１において、さらに、
   前記プロセッサは、前記経路推定対象が経路を利用した同一時間帯のプローブデータを用いて、前記実際の旅行時間を補正する処理を実行する、移動経路推定装置。
8. 請求項７において、
   前記各経路候補に対して与えられた設定旅行時間の情報は、前記同一時間帯に前記各経路候補を利用して得られた複数のプローブデータの統計値であり、
   前記評価値を算出する処理において、前記プロセッサは、前記実際の旅行時間を補正する処理によって得られた補正された旅行時間と、前記統計値との差分に基づく値を前記評価値とし、
   前記経路を決定する処理において、前記プロセッサは、前記評価値が最小となる経路候補を前記経路推定対象が取った経路とする、移動経路推定装置。
9. 請求項１において、さらに、
   前記プロセッサは、前記決定された経路の情報を他の経路候補の情報と共に表示部の表示画面上に表示する処理を実行する、移動経路推定装置。
10. 請求項１において、
    前記プロセッサは、前記移動経路推定装置と接続された管理サーバから、前記少なくとも２地点の前記経路推定対象の通過情報を取得し、当該通過情報を用いて、前記経路推定対象の実際の旅行時間を算出する、移動経路推定装置。
11. 経路推定プログラムを用いて、少なくとも２地点の間において経路推定対象が取った経路を推定する、移動経路推定方法であって、
    前記経路推定プログラムを実行するプロセッサが、前記少なくとも２地点の間における前記経路推定対象の実際の旅行時間を算出することと、
    前記プロセッサが、予め設定された、前記少なくとも２地点の間の経路候補の情報と、各経路候補に対して与えられた設定旅行時間の情報と、を取得することと、
    前記プロセッサが、前記実際の旅行時間と前記設定旅行時間の情報とを用いて経路を決定するための評価値を算出することと、
    前記プロセッサが、各経路候補に対する前記評価値に基づいて前記経路推定対象が取った経路を決定することと、
    を含む、移動経路推定方法。

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