JP2017194809A - 渋滞予測方法および渋滞予測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 ドライバの運転特性に起因する渋滞の発生を予測できる渋滞予測方法および渋滞予測装置を提供する。
【解決手段】 車両誘導装置10が、車両1の走行履歴を記憶するステップと、車両1の現在地から目的地に至る複数の経路候補を探索するステップと、走行履歴から道路特性に応じたドライバの運転特性を抽出し、運転特性と各経路候補の道路特性とに基づき、車両1が各経路候補を走行した際に渋滞を引き起こすか否かをそれぞれ予測するステップと、を実行する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、渋滞予測方法および渋滞予測装置に関する。

特許文献１には、車両の経路が、車両の前方の車両の経路と一緒だったときに、同じ経路に車が集中することで新たな渋滞が発生してしまうことが記載されている。

特開2011-209171号公報（明細書第０００６段落）

しかしながら、上記従来技術にあっては、ドライバの運転特性に起因して新たな渋滞が発生する点については何ら考慮されていないため、ドライバの運転特性に起因する渋滞の発生を予測できないという問題があった。
本発明の目的は、ドライバの運転特性に起因する渋滞の発生を予測できる渋滞予測方法および渋滞予測装置を提供することにある。

本発明の一実施形態に係る渋滞予測方法は、道路特性に応じたドライバの運転特性と経路の道路特性とに基づき、車両が経路を走行した際に渋滞を引き起こすか否かを予測する。

よって、本発明にあっては、ドライバの運転特性に起因する渋滞の発生を予測できる。

実施形態１の経路誘導装置の構成図である。 実施形態１の車両誘導装置10における経路誘導処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態１の渋滞予測作用を示す説明図である。 実施形態１の渋滞予測作用を示す説明図である。 実施形態１の渋滞予測作用を示す説明図である。

〔実施形態１〕
図１は、実施形態１の経路誘導装置の構成図である。実施形態１の経路誘導装置は、経路案内装置2および車両誘導装置（渋滞予測装置）10を有する。経路案内装置2は車両1に搭載されている。車両誘導装置10は車外の基地局に設置されている。経路案内装置2と車両誘導装置10は、インターネットや電話回線等の通信網を介して通信を行う。なお、図１中には、経路案内装置2を搭載する車両として、車両1のみを図示しているが、図示しない他の車両についても経路案内装置2を備える。
経路案内装置2は、車両情報検出器3、位置検出器4、走行状態記録部5、通信部7および経路誘導部8を有する。
車両情報検出器3は車両情報を検出する。車両情報は、例えば、前後方向加速度、横方向加速度、車重、操舵角、アクセル開度、ブレーキ操作量、車載カメラの映像、車両IDやドライバの個人ID等、車両や車両操作に関する情報である。

位置検出器4は、GPS受信機により複数のサテライト（GPS衛星）から車両1の経度・緯度を受信し、車両1の経度・緯度と道路地図の情報とから車両1の現在位置を検出する。位置検出器4は、GPS受信機が車両1の緯度・経度を受信できない場合には、絶対方位および車両1の挙動（ヨーレイト、車速等）からデッドレコニングにより車両1の現在位置を推定する。
走行状態記録部5は、車両1の位置と車両情報とを関連付け、位置／車両情報として出力する。
目的地入力部6は、例えば、ナビゲーション装置のタッチディスプレイ（タッチパネル）やリモコンであり、ドライバにより目的地情報の入力を受ける。
通信部7は、無線通信により位置／車両情報および目的地情報を車両誘導装置10へ送信する。また、通信部7は、無線通信により車両誘導装置10からの経路情報を受信し、経路誘導部8へ出力する。
経路誘導部8は、例えば、ナビゲーション装置であり、タッチディスプレイに表示される地図画像上に経路情報を重畳して表示し、ドライバに現在地から目的地までの経路を提示することにより車両1を目的地に誘導する。経路誘導部8は、車両1が進路変更すべき分岐に接近したとき、タッチディスプレイにターンバイターン画面を表示すると共に、スピーカーによる発話を用いてドライバに進路変更を促す。

車両誘導装置10は、経路候補算出部（経路探索部）11、道路データベース（以下、DBと称す。）12、運転特性DB（走行履歴記憶部）13、渋滞発生要因判断部（渋滞予測部）14、経路選択部15、交通渋滞判断部（渋滞判断部）16、迂回経路候補算出部（迂回経路探索部）19および運転特性相対比較算出部20を有する。
経路候補算出部11は、車両1の現在位置および目的地情報に基づき、車両1の現在位置から目的地までの経路候補を複数探索する。
道路DB12は、道路地図の情報（道路特性が付与されたノード、リンクの情報）を記憶し、経路候補の道路特性をマッチングさせて経路選択部15へ出力する。道路特性とは、道路の形状（曲率、曲率変化、勾配、幅員、幅員変化、交差点、トンネル、分岐、合流等）および道路の属性（一般道、自動車専用道路、高速道路、制限速度、他車平均車速、信号機の有無等）である。なお、実施形態１では、道路の属性として、天候（晴天、雨天、降雪、積雪、強風等）や時間帯（日中、夕方、夜間等）を含めるものとする。
運転特性DB13は、位置／車両情報に基づき、車両ID別およびドライバの個人ID別に走行履歴を記録する。走行履歴は、車速、加速度、操舵角等の車両挙動データを車両1の位置、時刻および天候と関連付けたものである。ここで、現在車両1を運転しているドライバの個人IDが不明な場合は、車両の発進特性や減速特性を運転特性DB13に記録された走行履歴と比較して個人IDを推定する。

渋滞発生要因判断部14は、運転特性DB13に記録された車両IDおよびドライバの個人IDの走行履歴から、上述した各道路特性に応じたドライバの運転特性（以下、単に運転特性とも称す。）を抽出する。運転特性は、例えば、勾配道路（坂路）での速度変化、幅員変化による速度変化、トンネル走行時の速度変化、大型車両混在率による速度変化、交差点右左折時の速度変化、車両停止から発進までの所要時間（発進遅れ）および他車平均走行速度に対する追従性等が挙げられる。渋滞発生要因判断部14は、各運転特性をA,B,Cの３段階に分類して評価する。Aは高評価、Bは中評価、Cは低評価である。評価方法は、速度変化が大きいほど、所要時間が長いほどまたは追従性が低いほど低評価とする。例えば、勾配道路に対する運転特性は、勾配道路走行中の速度低下が第１閾値未満の場合はA評価、第１閾値以上かつ第２閾値（＞第１閾値）未満の場合はB評価、第２閾値以上の場合はC評価とする。勾配道路走行中に速度が低下する運転特性を持つドライバは、勾配道路走行時に運転レベルの低下または運転負荷の増大を伴うドライバであって、勾配道路走行時には渋滞を引き起こす可能性がある。そして、渋滞を引き起こす可能性は、速度低下が大きいほど高くなる。よって、勾配道路走行時において、渋滞を引き起こす可能性が低い運転特性をA評価、渋滞を引き起こす可能性が中程度の運転特性をB評価、渋滞を引き起こす可能性が高い運転特性をC評価としている。他の道路特性に応じた運転特性についても同様に分類する。
渋滞発生要因判断部14は、抽出した各運転特性の評価に基づき、各経路候補について車両1が渋滞を引き起こす要因となる道路特性（渋滞発生要因）の有無を判断する。具体的には、抽出した各運転特性のうちC評価した運転特性に対応する道路特性を渋滞発生要因とし、渋滞発生要因が経路候補に存在する場合、当該経路候補に渋滞を発生させる要因が有る、すなわち、車両1が当該経路候補を走行した際に渋滞を引き起こすと判断する。一例を挙げると、勾配道路での運転特性をC評価した場合には、ある経路候補に勾配道路が存在するとき、その経路候補には渋滞発生要因が有り、車両1が新たな渋滞を引き起こすと判断する。渋滞発生要因判断部14は、渋滞発生要因が有ると判断した場合、渋滞発生要因（道路特性）を経路選択部15へ出力する。

経路選択部15は、道路DB12により道路特性がマッチングされた各経路候補について、渋滞発生要因が存在する経路候補を除外した経路候補のうち、目的地までの所要時間または走行距離が最短となる経路候補を選択して車両1の経路とし、当該経路を経路情報として経路案内装置2へ送信する。
交通渋滞判断部16は、道路上に多数設置された車両感知器（光ビーコン）17からの情報（単位時間当たりに感知した車両の台数等）、および交通情報データ18に基づき、車両1が走行中の道路または経路選択部15により選択された経路に渋滞が発生しているか否かを判断する。交通情報データ18は、例えば、VICS（登録商標）局やFM多重放送による道路交通情報（例えば、交通量や渋滞情報）である。
迂回経路候補算出部19は、交通渋滞判断部16により渋滞が発生していると判断された場合、渋滞が発生している道路（渋滞区間）を迂回する迂回経路候補を複数探索する。道路DB12は、各迂回経路候補の道路特性をマッチングさせて経路選択部15へ出力する。
運転特性相対比較算出部20は、交通渋滞判断部16により渋滞が発生していると判断された場合、渋滞発生要因判断部14により抽出された運転特性と、渋滞区間を走行中または渋滞区間に向かう他の車両（以下、周辺車両と称す。）の渋滞発生要因判断部14で抽出された運転特性との相対比較を行い、比較結果を経路選択部15へ出力する。相対比較は、同一の道路特性について運転特性の評価を比較する。
経路選択部15は、道路DB12から道路特性がマッチングされた各迂回経路候補を入力し、運転特性相対比較算出部20から車両1と周辺車両との運転特性との比較結果を入力した場合、各迂回経路候補から渋滞を引き起こす可能性が周辺車両よりも高い道路特性を持つ迂回経路候補を除外する。具体的には、各迂回経路候補から周辺車両よりも運転特性の評価が低い道路特性を持つ迂回経路候補を除外する。例えば、勾配道路での運転特性について、車両1のドライバがB評価、周辺車両のドライバがA評価である場合、勾配道路が存在する迂回経路候補を除外する。経路選択部15は、周辺車両よりも渋滞を引き起こす可能性が高い道路特性を持つ迂回経路候補を除外した残りの迂回経路候補のうち、目的地までの所要時間または走行距離が最短となる迂回経路候補を選択して車両1の迂回経路とし、経路情報して経路案内装置2へ送信する。

［経路誘導処理］
実施形態１の車両誘導装置10における経路誘導処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、１サンプリング周期（例えば、10[ms]）毎に繰り返し実行される。
ステップS1では、経路候補算出部11において、目的地が入力されたかを判断する。YESの場合はステップS2へ進み、NOの場合はリターンへ進む。
ステップS2では、経路候補算出部11において、車両1の現在位置および目的地情報から複数の経路候補を探索する。
ステップS3では、渋滞発生要因判断部14において、運転特性DB13に記録された走行履歴から、各道路特性に応じたドライバの運転特性を抽出する。具体的には、各運転特性をA,B,Cの３段階で評価する。
ステップS4では、渋滞発生要因判断部14において、各道路特性に応じた運転特性に基づき、各経路候補に渋滞発生要因となる道路特性が存在するかを判断する。具体的には、各運転特性のうちC評価した運転特性に対応する道路特性が各経路候補に存在するかを判断する。YESの場合はステップS5へ進み、NOの場合はステップS6へ進む。
ステップS5では、経路選択部15において、各経路候補から渋滞を引き起こす可能性がある（渋滞発生要因の有る）経路候補を除外する。

ステップS6では、経路選択部15において、残りの経路候補のうち目的地までの所要時間または走行距離が最短となる経路候補を車両1の経路とし、車両1の経路案内装置2へ送信する。経路案内装置2は、受信した経路に基づき車両1を目的地に誘導する。
ステップS7では、交通渋滞判断部16において、車両1の経路に渋滞が発生していないかを判断する。YESの場合はリターンへ進み、NOの場合はステップS8へ進む。
ステップS8では、迂回経路候補算出部19において、複数の迂回経路候補を探索する。
ステップS9では、運転特性相対比較算出部20において、車両1のドライバの運転特性と周辺車両のドライバの運転特性とを相対比較する。具体的には、同一の道路特性について運転特性の評価を比較し、各運転特性のうち周辺車両のドライバの評価よりも低評価の運転特性に対応する道路特性を抽出する。
ステップS10では、経路選択部15において、各迂回経路候補から渋滞を引き起こす可能性が周辺車両よりも高い迂回経路候補を除外する。具体的には、各迂回経路候補から、周辺車両のドライバよりも低評価の運転特性に対応する道路特性が存在する迂回経路候補を除外する。
ステップS11では、経路選択部15において、残りの迂回経路候補のうち目的地までの所要時間または走行距離が最短となる迂回経路候補を車両1の迂回経路とし、車両1の経路案内装置2へ送信する。経路案内装置2は、受信した迂回経路に基づき車両1を目的地に誘導する。

［渋滞予測作用］
従来の経路誘導装置は、交通流の集中を避けて渋滞の発生を抑制することを目的とし、先行する車両が選択した経路を回避する車両の経路を探索している。ところが、経路探索の際、道路特性に応じたドライバの運転特性は考慮されていない。このため、探索された経路がドライバにとって運転負荷がかかる、または運転操作レベルが低下する道路特性を持つ場合、当該経路を車両が走行することで新たな渋滞を引き起こすおそれがあった。
これに対し、実施形態１の車両誘導装置10では、各経路候補の道路特性と、道路特性に応じたドライバの運転特性とに基づき、各経路候補について車両1が当該経路を走行した際に渋滞を引き起こすか否かを予測する。これにより、ドライバの運転特性に起因する渋滞の発生を予測できる。車両誘導装置10は、各経路候補のうち車両1が渋滞を引き起こすと予測された経路候補を除外して一の経路を選択する。経路案内装置2は、選択された経路を地図画像上に重畳して表示し、車両1を目的地に誘導する。

図３は、実施形態１の渋滞予測作用を示す説明図である。前提として、車両1のドライバの運転特性は、発進遅れがA評価、幅員変化による速度変化がB評価、勾配道路での速度変化がC評価とする。なお、渋滞は発生していないものとする。
車両1の位置がP1のとき車両1のドライバが目的地入力部6に目的地P2を入力すると、経路候補算出部11では、目的地P2までの所要時間または走行距離が最短となる経路候補として、道路L1→道路L2→道路L3の順に通行する経路候補R1を探索する。道路L2には勾配が有るため、渋滞発生要因判断部14は、経路候補R1に渋滞発生要因（道路L2）が有ると判断する。つまり、渋滞発生要因判断部14は、車両1が経路候補R1を走行した際に車両1が渋滞を引き起こすと予測する。経路選択部15は、渋滞発生要因（道路L2）を除外した経路候補のうち、目的地P2までの所要時間または走行距離が最短となる、道路L1→道路L4→道路L5→道路L6→道路L3の順に通行する経路候補R2を車両1の経路として選択する。車両1の経路案内装置2は、経路R2を地図画像上に重畳して表示し、車両1を誘導する。従来の経路誘導装置では、先行する車両の経路が経路候補R1と異なる場合、経路候補R1が経路として選択されるため、道路L2の通行時の車速低下に伴い、新たな渋滞を引き起こすおそれがあった。一方、実施形態１では、車両1が新たな渋滞を引き起こす道路L2の通行を回避した経路誘導を行うため、渋滞の発生を抑制できる。

図４および図５は、実施形態１の渋滞予測作用を示す説明図であり、図４に車両1の経路、図５に車両1のすぐ後ろを走行する周辺車両100の経路を示す。周辺車両100は車両1と同様に経路案内装置2を搭載する。前提として、車両1のドライバの運転特性は、発進遅れがA評価、幅員変化による速度変化がB評価、勾配道路での速度変化がC評価とする。また、周辺車両100のドライバの運転特性は、発進遅れがB評価、幅員変化による速度変化がA評価、勾配道路での速度変化がC評価とする。
図４において、車両1の位置がP1のとき車両1のドライバが目的地入力部6に目的地P2を入力すると、経路選択部15は、渋滞発生要因（道路L2）を除外した、道路L1→道路L4→道路L5→道路L6→道路L3の順に通行する経路候補R2を車両1の経路として選択する。道路L1は渋滞しているため、迂回経路候補算出部19は、道路L7→道路L8→道路L5→道路L6→道路L3の順に通行する迂回経路候補R3と、道路L9→道路L10→道路L11→道路L12→道路L3の順に通行する迂回経路候補R4とを探索する。ここで、迂回経路候補R3の道路L8,L5には信号機が多いため、迂回経路候補R3を走行した場合には、迂回経路候補R4を走行した場合よりも発進回数が増加する。一方、迂回経路候補R4の道路L10は他の道路よりも幅員が狭い。

迂回経路候補R3,R4の探索が終了すると、運転特性相対比較算出部20は、車両1のドライバの運転特性と周辺車両100のドライバの運転特性とを相対比較する。まず、発進遅れについては、車両1のドライバはA評価、周辺車両100のドライバはB評価である。一方、幅員変化による速度変化では、車両1のドライバはB評価、周辺車両100のドライバはA評価である。よって、車両1は周辺車両100よりも幅員変化による速度低下の評価が低いため、迂回経路候補R4を走行した場合、周辺車両100よりも渋滞を引き起こす可能性（渋滞発生確率）が高い。このため、経路選択部15では、渋滞を引き起こす可能性が周辺車両100よりも高い迂回経路候補R4を除外し、迂回経路候補R3を車両1の迂回経路として選択する。車両1の経路案内装置2は、迂回経路R3を地図画像上に重畳して表示し、車両1を誘導する。
次に、図５において、周辺車両100の位置がP1に達したとき周辺車両100のドライバが目的地入力部6に目的地P2を入力すると、迂回経路候補算出部19は、車両1と同様に２つの迂回経路候補R3,R4を探索する。運転特性相対比較算出部20は、周辺車両100のドライバの運転特性と車両1のドライバの運転特性とを比較する。周辺車両100は車両1よりも発進遅れの評価が低いため、迂回経路候補R3を走行した場合、車両1よりも渋滞を引き起こす可能性（渋滞発生確率）が高い。このため、経路選択部15では、渋滞を引き起こす可能性が車両1よりも高い迂回経路候補R3を除外し、迂回経路候補R4を周辺車両100の経路として選択する。周辺車両100の経路案内装置2は、迂回経路R4を地図画像に重畳して表示し、車両1を誘導する。
以上のように、車両1と周辺車両100とで運転特性を相対比較し、周辺車両よりも渋滞を引き起こす可能性が高い迂回経路を除外することにより、迂回経路における渋滞の発生を抑制できる。また、１つの迂回経路への集中を回避できるため、交通流を分散化および平滑化できる。

実施形態１では、ドライバの走行履歴から勾配道路での速度変化、幅員変化による速度変化、トンネル走行時の速度変化、大型車両混在率による速度変化、交差点右左折時の速度変化、車両停止から発進までの所要時間および他車平均走行速度に対する追従性等を運転特性として抽出する。そして、速度変化量、所要時間および追従性に基づき、対応する道路特性に対して渋滞を引き起こす可能性を判断する。よって、道路特性別に除外すべき経路候補が明確となり、渋滞の発生を抑制する経路誘導の効果をより高く期待できる。
実施形態１では、渋滞を引き起こす可能性の高さに応じて運転特性を３段階に分類して抽出する。運転特性を細分化することにより、渋滞が発生する可能性がある経路候補および迂回経路候補とのマッチング効果が高まり、渋滞発生の確率を効果的に低減できる。
実施形態１では、道路特性に天候および時間帯を含めている。天候および時間帯を考慮して運転特性を抽出することにより、天候および時間帯に応じて運転特性が変化するドライバの運転特性をより正確に判別できるため、渋滞発生の確率を効果的に低減できる。
実施形態１では、個人ID別に走行履歴を記録し、個人ID別に運転特性を抽出する。よって、同一車両で異なるドライバが運転している場合でも現在運転しているドライバに合致した運転特性を抽出できる。

実施形態１にあっては以下の効果を奏する。
(1) 車両誘導装置10が、車両1の走行履歴を記憶するステップと、車両1の現在地から目的地に至る複数の経路候補を探索するステップと、走行履歴から道路特性に応じたドライバの運転特性を抽出し、運転特性と各経路候補の道路特性とに基づき、車両1が各経路候補を走行した際に渋滞を引き起こすか否かをそれぞれ予測するステップと、を実行する。
よって、ドライバの運転特性に起因する渋滞の発生を予測できる。これにより、各経路候補のうち車両1が渋滞を引き起こすと予測した経路候補を除外して車両1の経路を選択できるため、ドライバの運転特性に起因する渋滞の発生を抑制できる。

(2) 車両1が各経路候補を走行した際に渋滞を引き起こすか否かを予測するステップでは、運転特性から車両1が渋滞を引き起こす要因となる道路特性を渋滞発生要因として求め、経路候補に渋滞発生要因が存在する場合に、車両1が当該経路候補を走行した際に渋滞を引き起こすと予測する。
よって、ドライバの運転特性に起因する渋滞の発生を精度良く予測できる。

(3) 車両誘導装置10が、車両1の経路に渋滞が発生しているか否かを判断する渋滞判断ステップと、経路に渋滞が発生していると判断された場合に、経路の渋滞区間を迂回する複数の迂回経路を探索するステップと、車両1の運転特性と渋滞区間に向かう周辺車両100の運転特性との比較に基づき、複数の迂回経路のうち車両1が周辺車両100よりも渋滞を引き起こす可能性が高い迂回経路を予測するステップと、をさらに実行する。
よって、各迂回経路候補について周辺車両100よりも渋滞を引き起こす可能性が高い迂回経路候補を判別できる。これにより、周辺車両100よりも渋滞を引き起こす可能性が高い迂回経路を除外して車両1の迂回経路を選択できるため、ドライバの運転特性に起因する渋滞の発生を抑制できる。

(4) 車両誘導装置10は、車両1の走行履歴を記憶する運転特性DB13と、車両1の現在地から目的地に至る複数の経路候補を探索する経路候補算出部11と、走行履歴から道路特性に応じたドライバの運転特性を抽出し、運転特性と各経路候補の道路特性とに基づき、車両1が各経路候補を走行した際に渋滞を引き起こすか否かをそれぞれ予測する渋滞発生要因判断部14と、を備える。
よって、ドライバの運転特性に起因する新たな渋滞の発生を予測できる。各経路候補のうち車両1が新たな渋滞を引き起こすと予測した経路候補を除外して車両1の経路を選択することにより、ドライバの運転特性に起因する渋滞の発生を抑制できる。

（他の実施形態）
以上、本発明を実施するための形態を、実施形態１に基づいて説明したが、本発明の具体的な構成は、実施形態１に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
例えば、運転特性の評価は複数段階であればよい。
渋滞予測装置を各車両に搭載してもよい。この場合、他の車両のドライバの運転特性は車々間通信を用いて受信する。

1 車両
2 経路案内装置
3 車両情報検出器
4 位置検出器
5 走行状態記録部
6 目的地入力部
7 通信部
8 経路誘導部
10 車両誘導装置（渋滞予測装置）
11 経路候補算出部（経路探索部）
12 道路データベース
13 運転特性データベース（走行履歴記憶部）
14 渋滞発生要因判断部（渋滞予測部）
15 経路選択部
16 交通渋滞判断部（渋滞判断部）
18 交通情報データ
19 迂回経路候補算出部（迂回経路探索部）
20 運転特性相対比較算出部
100 周辺車両（他の車両）

Claims (4)

1. 渋滞予測装置が、
   車両の走行履歴を記憶するステップと、
   前記車両の現在地から目的地に至る経路を探索するステップと、
   前記走行履歴から道路特性に応じたドライバの運転特性を抽出し、前記運転特性と前記経路の道路特性とに基づき、前記車両が前記経路を走行した際に渋滞を引き起こすか否かを予測するステップと、
   を実行することを特徴とする渋滞予測方法。
2. 請求項１に記載の渋滞予測方法において、
   前記車両が前記経路を走行した際に渋滞を引き起こすか否かを予測するステップでは、前記運転特性から前記車両が渋滞を引き起こす要因となる道路特性を渋滞発生要因として求め、前記経路に前記渋滞発生要因が存在する場合に、前記車両が前記経路を走行した際に渋滞を引き起こすと予測することを特徴とする渋滞予測方法。
3. 請求項１または２に記載の渋滞予測方法において、
   前記渋滞予測装置が、
   前記経路に渋滞が発生しているか否かを判断する渋滞判断ステップと、
   前記経路に渋滞が発生していると判断された場合に、前記経路の渋滞区間を迂回する複数の迂回経路を探索するステップと、
   前記車両の運転特性と前記渋滞区間に向かう他の車両の前記運転特性との比較に基づき、前記複数の迂回経路のうち前記車両が前記他の車両よりも渋滞を引き起こす可能性が高い迂回経路を予測するステップと、
   をさらに実行することを特徴とする渋滞予測方法。
4. 車両の走行履歴を記憶する走行履歴記憶部と、
   前記車両の現在地から目的地に至る経路を探索する経路探索部と、
   前記走行履歴から道路特性に応じたドライバの運転特性を抽出し、前記運転特性と前記経路の道路特性とに基づき、前記車両が前記経路を走行した際に渋滞を引き起こすか否かを予測する渋滞予測部と、
   を備えたことを特徴とする渋滞予測装置。

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