JP2018169717A - 旅行時間推定装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】車両がリンクを通過するのに必要となる旅行時間を正確に推定することを可能にした旅行時間推定装置及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】案内経路を設定する各車両から案内経路を特定する経路情報を取得し、各車両から取得した経路情報に基づいて、リンク毎且つ時間帯毎に該リンクを該時間帯に通過すると予測される車両の台数である通過予定台数を予測し、リンク毎且つ時間帯毎に通過予定台数と平均旅行時間との相関関係を特定し、特定された相関関係に基づいてリンク毎且つ通過予定時刻毎に区分して当該リンクの旅行時間を推定するように構成する。【選択図】図１０

Description

本発明は、リンクに対する旅行時間を推定する旅行時間推定装置及びコンピュータプログラムに関する。

近年、車両の走行案内を行い、運転者が所望の目的地に容易に到着できるようにしたナビゲーション装置が車両に搭載されていることが多い。ここで、ナビゲーション装置とは、ＧＰＳ受信機などにより自車の現在位置を検出し、その現在位置に対応する地図データをＤＶＤ−ＲＯＭやＨＤＤなどの記録媒体またはネットワークを通じて取得して液晶モニタに表示することが可能な装置である。更に、かかるナビゲーション装置には、所望する目的地を入力すると、自車位置から目的地までの最適経路を探索する経路探索機能を備えており、探索された最適経路を案内経路として設定し、ディスプレイ画面に案内経路を表示するとともに、交差点に接近した場合等には音声による案内をすることによって、ユーザを所望の目的地まで確実に案内するようになっている。また、近年は携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末、パーソナルコンピュータ等においても上記ナビゲーション装置と同様の機能を有するものがある。

また、上記経路探索機能では、出発地から目的地までの経路を探索する経路探索方法として一般的にダイクストラ法が用いられる。ここで、ダイクストラ法では、経路に含まれる各リンクに対してそれぞれ経路としての適正度を示すコスト値を算出し、算出されたコストの加算値に基づいて最適な経路を特定する。また、コスト値の算出方法としては、リンクを車両が通過するのに必要な時間である旅行時間を用いて算出することが行われている。ここで、リンクの旅行時間は、例えばプローブ情報や道路に設置された車両感知器や光ビーコン等によって各車両の過去の走行情報を収集し、統計することによって推定される。

例えば特開２０１２−３３４３号公報には、プローブデータを用いて各車両からリンクを通過するのに必要であった旅行時間を収集し、収集した旅行時間を統計することによってリンク毎且つ時間帯や天候毎にリンクの平均旅行時間を算出し、算出した平均旅行時間を当該リンクに対するリンク旅行時間（車両がリンクを通過するのに必要となる旅行時間）として出力することについて開示されている。

特開２０１２−３３４３号公報（第８−９頁）

しかしながら、車両毎にリンクを走行する際の速度や走行態様が異なるので、上記特許文献１のように時間帯や天候で区分したとしても、各車両から収集される旅行時間には少なからずばらつきが生じる。従って、単純に収集されたリンクの旅行時間の平均値を算出しても、車両が実際にそのリンクを通過するのに必要となる旅行時間とは大きく異なる可能性がある。

本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、リンクを通過すると予想される車両の台数と該リンクの平均旅行時間との相関関係を予め特定することによって、車両がリンクを通過するのに必要となる旅行時間を正確に推定することを可能にした旅行時間推定装置及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

前記目的を達成するため本発明に係る旅行時間推定装置は、案内経路を設定する各車両から案内経路を特定する経路情報を取得する経路情報取得手段と、時間帯毎の各リンクを走行した車両の旅行時間の平均値である平均旅行時間を取得する平均旅行時間取得手段と、各車両から取得した前記経路情報に基づいて、リンク毎且つ時間帯毎に該リンクを該時間帯に通過すると予測される車両の台数である通過予定台数を予測する通過台数予測手段と、リンク毎且つ時間帯毎に前記通過予定台数と前記平均旅行時間との相関関係を特定する相関関係特定手段と、前記相関関係に基づいてリンク毎且つ通過予定時刻毎に区分して当該リンクの旅行時間を推定する旅行時間推定手段と、を有する。

また、本発明に係るコンピュータプログラムは、車両がリンクを通過するのに必要となる旅行時間を推定するコンピュータプログラムである。具体的には、コンピュータを、案内経路を設定する各車両から案内経路を特定する経路情報を取得する経路情報取得手段と、時間帯毎の各リンクを走行した車両の旅行時間の平均値である平均旅行時間を取得する平均旅行時間取得手段と、各車両から取得した前記経路情報に基づいて、リンク毎且つ時間帯毎に該リンクを該時間帯に通過すると予測される車両の台数である通過予定台数を予測する通過台数予測手段と、リンク毎且つ時間帯毎に前記通過予定台数と前記平均旅行時間との相関関係を特定する相関関係特定手段と、前記相関関係に基づいてリンク毎且つ通過予定時刻毎に区分して当該リンクの旅行時間を推定する旅行時間推定手段と、を有する。

前記構成を有する本発明に係る旅行時間推定装置及びコンピュータプログラムによれば、リンクを通過すると予想される車両の台数と該リンクの平均旅行時間との相関関係を予め特定することによって、通過予定時刻毎に車両がリンクを通過するのに必要となる旅行時間を正確に推定することが可能となる。そして、例えば推定された旅行時間を経路探索のコスト算出に用いれば、より適切なリンクのコスト値を特定することが可能であり、ユーザに対してより適切な推奨経路を探索することが可能となる。

本実施形態に係る経路探索システムを示した概略構成図である。 本実施形態に係る経路探索システムの構成を示したブロック図である。 車両から収集される案内経路に関するプローブ情報の一例を示した図である。 車両から収集される旅行時間に関するプローブ情報の一例を示した図である。 本実施形態に係るナビゲーション装置の制御系を模式的に示すブロック図である。 本実施形態に係る経路情報統計処理プログラムのフローチャートである。 経路情報統計処理プログラムによって生成される統計情報の一例を示した図である。 本実施形態に係る相関関係生成処理プログラムのフローチャートである。 相関関係生成処理プログラムによって生成される統計情報の一例を示した図である。 相関関係生成処理プログラムによって生成される相関関係の一例を示した図である。 本実施形態に係る旅行時間推定処理プログラムのフローチャートである。 本実施形態に係る経路探索処理プログラムのフローチャートである。

以下、本発明に係る旅行時間推定装置をサーバ装置に具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。先ず、本実施形態に係るサーバ装置１を含む経路探索システム２の概略構成について図１及び図２を用いて説明する。図１は本実施形態に係る経路探索システム２を示した概略構成図である。図２は本実施形態に係る経路探索システム２の構成を示したブロック図である。

図１に示すように、本実施形態に係る経路探索システム２は、プローブセンタ３が備えるサーバ装置（旅行時間推定装置）１と、車両４に搭載された通信端末であるナビゲーション装置５と、を基本的に有する。また、サーバ装置１とナビゲーション装置５は通信ネットワーク網６を介して互いに電子データを送受信可能に構成されている。尚、ナビゲーション装置５の代わりに、例えば携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末、パーソナルコンピュータを用いても良い。

ここで、プローブセンタ３が備えるサーバ装置１は、全国を走行する各車両から現在時刻や走行情報等を含むプローブ情報（材料情報）を収集して蓄積するとともに、蓄積されたプローブ情報から道路に関する各種支援情報（例えば道路の通行止め情報、事故情報、渋滞情報、旅行時間等）を生成し、生成された支援情報をナビゲーション装置５に対して配信したり、支援情報を用いた各種処理を行う情報配信サーバである。特に本実施形態では、サーバ装置１は、車両が走行したリンクと、各リンクを通過するのに実際に必要であった時間である旅行時間と、ナビゲーション装置５で設定されている案内経路を特定する情報を各車両（但し、案内経路を特定する情報については案内経路が設定されている車両のみ）から収集する。そして、収集したリンクの旅行時間や案内経路から、後述のように“リンクを通過すると予想される車両の台数と該リンクの平均旅行時間との相関関係（以下、台数時間相関関係という）”を特定する。

また、サーバ装置１は、最新バージョンの地図情報を備え、ナビゲーション装置５の要求に応じて上記特定された“台数時間相関関係”を用いた経路探索についても行う。具体的には、ナビゲーション装置５において目的地が設定された場合に、ナビゲーション装置５からサーバ装置１へと出発地や目的地等の経路探索に必要な情報が経路探索要求とともに送信される。そして経路探索要求を受信したサーバ装置１は、プローブ情報に基づいて特定された“台数時間相関関係”等を用いて経路探索要求を行った車両が案内経路の候補となる各リンクを通過するのに必要となる旅行時間を推定し、推定された旅行時間を用いて出発地から目的地までの推奨経路（センタールート）を探索する。その後、特定された推奨経路に関する経路情報を要求元のナビゲーション装置５へと送信する。そして、ナビゲーション装置５はサーバ装置１から受信した経路情報を用いて案内経路を設定する。

但し、経路探索処理については必ずしもサーバ装置１で行う必要は無く、ナビゲーション装置５で行っても良い。その場合には、プローブ情報に基づいて特定された“台数時間相関関係”に関する情報をサーバ装置１からナビゲーション装置５へと配信し、ナビゲーション装置５は配信された情報やナビゲーション装置５が有する地図情報等に基づいて経路探索を行う。

一方、ナビゲーション装置５は、車両４に搭載され、格納する地図データに基づいて自車位置周辺の地図を表示したり、地図画像上において車両の現在位置を表示したり、設定された案内経路に沿った移動案内を行う車載機である。尚、ナビゲーション装置５の詳細については後述する。

また、通信ネットワーク網６は全国各地に配置された多数の基地局と、各基地局を管理及び制御する通信会社とを含み、基地局及び通信会社を有線（光ファイバー、ＩＳＤＮ等）又は無線で互いに接続することにより構成されている。ここで、基地局はナビゲーション装置５との通信をするトランシーバー（送受信機）とアンテナを有する。そして、基地局は通信会社の間で無線通信を行う一方、通信ネットワーク網６の末端となり、基地局の電波が届く範囲（セル）にあるナビゲーション装置５の通信をサーバ装置１との間で中継する役割を持つ。

続いて、経路探索システム２におけるサーバ装置１の構成について図２を用いてより詳細に説明する。サーバ装置１は、図２に示すようにサーバ制御ＥＣＵ１１と、サーバ制御ＥＣＵ１１に接続された情報記録手段としてのプローブ情報ＤＢ１２と、統計情報ＤＢ１３と、サーバ側地図ＤＢ１４と、サーバ側通信装置１５とを備える。

サーバ制御ＥＣＵ１１（エレクトロニック・コントロール・ユニット）は、サーバ装置１の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ２１、並びにＣＰＵ２１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ２２、制御用のプログラムのほか、後述の経路情報統計処理プログラム（図６）、相関関係生成処理プログラム（図８）、旅行時間推定処理プログラム（図１１）、経路探索処理プログラム（図１２参照）等が記録されたＲＯＭ２３、ＲＯＭ２３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ２４等の内部記憶装置を備えている。尚、サーバ制御ＥＣＵ１１は、後述のナビゲーション装置５のＥＣＵとともに処理アルゴリズムとしての各種手段を有する。例えば、経路情報取得手段は、案内経路を設定する各車両から案内経路を特定する経路情報を取得する。平均旅行時間取得手段は、時間帯毎の各リンクを走行した車両の旅行時間の平均値である平均旅行時間を取得する。通過台数予測手段は、各車両から取得した経路情報に基づいて、リンク毎且つ時間帯毎に該リンクを該時間帯に通過すると予測される車両の台数である通過予定台数を予測する。相関関係特定手段は、リンク毎且つ時間帯毎に通過予定台数と平均旅行時間との相関関係を特定する。旅行時間推定手段は、相関関係に基づいてリンク毎且つ通過予定時刻毎に区分して当該リンクの旅行時間を推定する。

また、プローブ情報ＤＢ１２は、全国を走行する各車両４から収集したプローブ情報を累積的に記憶する記憶手段である。尚、本実施形態においては、例えば車両４から収集されるプローブ情報として、『（ａ）車両の案内経路を特定する経路情報』と『（ｂ）車両が走行したリンク及び該リンクを通過するのに要した旅行時間』とがある。尚、『（ａ）車両の案内経路を特定する経路情報』は例えばナビゲーション装置５において案内経路が設定された場合に、車両４からサーバ装置１へと送信される。また、『（ｂ）車両が走行したリンク及び該リンクを通過するのに要した旅行時間』は例えば車両４がリンクを通過する度、或いは走行中の所定時間間隔で車両４からサーバ装置１へと送信される。

例えば『（ａ）車両の案内経路を特定する経路情報』としては、図３に示すように案内経路に含まれるリンク毎に（１）車両を識別する車両ＩＤ、（２）リンク番号、（３）リンクの進入予定時刻、（４）リンクの退出予定時刻、（５）リンクを通過するのに必要と予測される旅行時間が含まれる。

また『（ｂ）車両が走行したリンク及び該リンクを通過するのに要した旅行時間』としては、図４に示すように車両が実際に走行したリンク毎に（１）車両を識別する車両ＩＤ、（２）リンク番号、（３）リンクの進入時刻、（４）リンクの退出時刻、（５）リンクを通過するのに必要であった旅行時間が含まれる。

そして、サーバ装置１は、図３や図４に示すプローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報を統計することによって、全国の各道路に関する支援情報を生成する。特に本実施形態でサーバ装置１は、『（ｂ）車両が走行したリンク及び該リンクを通過するのに要した旅行時間』を各車両４から収集し、収集したリンクの旅行時間から、リンク毎の旅行時間の平均値や分散値を算出する。また、サーバ装置１は、『（ａ）車両の案内経路を特定する経路情報』についても各車両４から収集し、算出されたリンク毎の旅行時間の平均値と収集した経路情報から、“台数時間相関関係”を特定する。そして、サーバ装置１は、特定された“台数時間相関関係”を用いて経路探索に用いるリンクのコスト値を特定する。詳細については後述する。

また、統計情報ＤＢ１３は、プローブ情報ＤＢ１２に格納されたプローブ情報を統計すること生成された各種データを記憶する記憶手段である。具体的には上述した図３や図４に示すプローブ情報を統計することによって生成された各種統計情報が格納される。例えば、（１）リンク毎の旅行時間の平均値、（２）台数時間相関関係等がある。尚、生成される統計情報の詳細については後述する。

一方、サーバ側地図ＤＢ１４は、外部からの入力データや入力操作に基づいて登録された最新のバージョンの地図情報であるサーバ側地図情報２５が記憶される記憶手段である。ここで、サーバ側地図情報２５は、ナビゲーション装置５に格納されている地図情報と基本的に同一の構成を有しており、道路網を始めとして経路探索、経路案内及び地図表示に必要な各種情報から構成されている。例えば、道路（リンク）に関するリンクデータ、ノード点に関するノードデータ、各交差点に関する交差点データ、施設等の地点に関する地点データ、地図を表示するための地図表示データ、経路を探索するための探索データ、地点を検索するための検索データ等からなる。

一方、サーバ側通信装置１５はプローブ情報の収集対象となる各車両４やナビゲーション装置５と通信ネットワーク網６を介して通信を行う為の通信装置である。また、ナビゲーション装置５以外にインターネット網や、交通情報センタ、例えば、ＶＩＣＳ（登録商標：Vehicle Information and Communication System）センタ等から送信された渋滞情報、規制情報、交通事故情報等の各情報から成る交通情報の受信についても可能である。

次に、ナビゲーション装置５の概略構成について図５を用いて説明する図５は本実施形態に係るナビゲーション装置５であるナビゲーション装置の制御系を模式的に示すブロック図である。

図５に示すように本実施形態に係るナビゲーション装置５は、ナビゲーション装置５が搭載された車両４の現在位置を検出する現在位置検出部３１と、各種のデータが記録されたデータ記録部３２と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーションＥＣＵ３３と、ユーザからの操作を受け付ける操作部３４と、ユーザに対して地図や目的地までの案内経路を表示する液晶ディスプレイ３５と、経路案内に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ３６と、記憶媒体であるＤＶＤを読み取るＤＶＤドライブ３７と、サーバ装置１やＶＩＣＳセンタ等との間で通信を行う通信モジュール３８と、を有する。

以下に、ナビゲーション装置５を構成する各構成要素について順に説明する。
現在位置検出部３１は、ＧＰＳ４１、車速センサ４２、ステアリングセンサ４３、ジャイロセンサ４４等からなり、現在の車両の位置、方位、車両の走行速度、現在時刻等を検出することが可能となっている。ここで、特に車速センサ４２は、車両の移動距離や車速を検出する為のセンサであり、車両の駆動輪の回転に応じてパルスを発生させ、パルス信号をナビゲーションＥＣＵ３３に出力する。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は発生するパルスを計数することにより駆動輪の回転速度や移動距離を算出する。尚、上記４種類のセンサをナビゲーション装置５が全て備える必要はなく、これらの内の１又は複数種類のセンサのみをナビゲーション装置５が備える構成としても良い。

また、データ記録部３２は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク（図示せず）と、ハードディスクに記録された端末側地図ＤＢ４５、配信情報ＤＢ４６及び所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド（図示せず）とを備えている。尚、データ記録部３２をハードディスクの代わりに不揮発性メモリ、メモリーカード、ＣＤやＤＶＤ等の光ディスクにより構成しても良い。

ここで、端末側地図ＤＢ４５は、通信端末７における経路探索や走行案内に用いられる地図情報が記憶される記憶手段である。尚、地図情報を外部のサーバから取得する場合については端末側地図ＤＢ４５は必ずしも必要でない。

また、配信情報ＤＢ４６は、サーバ装置１から配信された配信情報（道路に関する支援情報）が記憶される記憶手段である。

一方、ナビゲーションＥＣＵ（エレクトロニック・コントロール・ユニット）３３は、ナビゲーション装置５の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ５１、並びにＣＰＵ５１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるＲＡＭ５２、制御用のプログラム等が記録されたＲＯＭ５３、ＲＯＭ５３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ５４等の内部記憶装置を備えている。

操作部３４は、走行開始地点としての出発地及び走行終了地点としての目的地を入力する際等に操作され、各種のキー、ボタン等の複数の操作スイッチ（図示せず）を有する。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、操作部３４は液晶ディスプレイ３５の前面に設けたタッチパネルを有しても良い。また、マイクと音声認識装置を有しても良い。

また、液晶ディスプレイ３５には、道路を含む地図画像、交通情報、操作案内、操作メニュー、キーの案内、出発地から目的地までの案内経路、案内経路に沿った案内情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。尚、液晶ディスプレイ３５の代わりに、ＨＵＤやＨＭＤを用いても良い。

また、スピーカ３６は、ナビゲーションＥＣＵ３３からの指示に基づいて案内経路に沿った走行を案内する音声ガイダンスや、交通情報の案内を出力する。

また、ＤＶＤドライブ３７は、ＤＶＤやＣＤ等の記録媒体に記録されたデータを読み取り可能なドライブである。そして、読み取ったデータに基づいて音楽や映像の再生、端末側地図ＤＢ４５の更新等が行われる。尚、ＤＶＤドライブ３７に替えてメモリーカードを読み書きする為のカードスロットを設けても良い。

また、通信モジュール３８は、例えば、サーバ装置１やＶＩＣＳセンタや地図配信センタ等から送信された地図更新情報、支援情報、交通情報等の各情報を受信する為の通信装置であり、例えば携帯電話機やＤＣＭが該当する。

続いて、上記構成を有する本実施形態に係る経路探索システム２を構成するサーバ装置１においてＣＰＵ２１が実行する経路情報統計処理プログラムについて図６に基づき説明する。図８は本実施形態に係る経路情報統計処理プログラムのフローチャートである。ここで、経路情報統計処理プログラムは所定時間間隔（例えば１分間隔）で実行され、各車両４から収集した案内経路に関するプローブ情報を統計することによって、リンク毎の車両の通過予定台数を集計するプログラムである。尚、以下の図６、図８、図１１及び図１２にフローチャートで示されるプログラムは、サーバ装置１が備えているＲＡＭ２２やＲＯＭ２３に記憶されており、ＣＰＵ２１により実行される。

ここで、経路情報統計処理プログラムでは、パラメータとしてＮを設定し、以下の処理ではＮの初期値を０として１ずつ加算して最大値まで繰り返し、且つリンク毎に実行する。尚、Ｎの最大値はプローブ情報ＤＢ１２に格納されている『車両の案内経路を特定する経路情報（図３参照、以下単に経路情報という）』の内、退出予定時刻の最大値と現在時刻（当該プログラムの実行時刻）の差分（分単位）とする。例えば、現在時刻が９：００であり、プローブ情報ＤＢ１２に格納されている『経路情報』の退出予定時刻の最大値が１０：１０である場合にはＮの最大値は７０となる。また、処理対象のリンクは全国にあるリンクとするが、特定地域のリンクのみを対象としても良い。

先ず、ステップ（以下、Ｓと略記する）１においてＣＰＵ２１は、プローブ情報ＤＢ１２に格納されたプローブ情報である『経路情報』の内、現在時刻からＮ〜Ｎ+１分後の時間帯が対象リンクの進入予定時刻と退出予定時刻の間と重複する『経路情報』を、現在時刻からＮ〜Ｎ+１分後の間に対象リンクを通過すると予測される車両の経路情報として抽出する。例えば、現在時刻が９：００でありＮが３である場合には、本日の９：０３から９：０４の間に対象リンクを通過すると予測される『経路情報』が抽出される。

次に、Ｓ２においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１で抽出された『経路情報』の数に基づいて、現在時刻からＮ〜Ｎ+１分後の間に対象リンクを通過すると予測される車両の台数を集計する。例えば、前記Ｓ２において『経路情報』が計５本抽出された場合には、現在時刻からＮ〜Ｎ+１分後の間に対象リンクを通過すると予測される車両の台数は５台と集計される。尚、前記Ｓ３で集計される車両の台数は、ナビゲーション装置５で案内経路を設定した車両の内で予測される台数であり、実際にＮ〜Ｎ+１分後の間に対象リンクを通過すると予測される全ての車両の台数を予測したものではない。

その後、Ｓ３においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ２で集計された現在時刻からＮ〜Ｎ+１分後の間に対象リンクを通過すると予測される車両の台数をリンクと紐付けて統計情報ＤＢ１３に格納する。具体的には、図７に示すように（１）通過予定年月日（基本的には当該プログラムを実行した年月日となる）、（２）通過予定曜日（基本的には当該プログラムを実行した曜日となる）、（３）通過予定時間帯（当該プログラムを実行した時刻からＮ〜Ｎ+１分後の間）、（４）当該通過台数は何分間に予測されたものか（Ｎ分前）、（５）対象リンクのリンク番号、（６）前記Ｓ２で集計された車両の台数、（７）集計した時刻（当該プログラムを実行した時刻）が統計情報ＤＢ１３に格納される。

次に、経路探索システム２を構成するサーバ装置１においてＣＰＵ２１が実行する相関関係生成処理プログラムについて図８に基づき説明する。図８は本実施形態に係る相関関係生成処理プログラムのフローチャートである。ここで、相関関係生成処理プログラムは所定時間間隔（例えば２４時間間隔）で実行され、経路情報統計処理プログラム（図６）で統計されたリンク毎に予想される車両の通過台数と、各車両４から収集したリンクを実際に走行するのに要した旅行時間とに基づいて、“台数時間相関関係”をリンク毎に特定するプログラムである。

ここで、相関関係生成処理プログラムでは、パラメータとしてＮを設定し、以下のＳ１１〜Ｓ１５の処理ではＮの初期値を０として１ずつ加算して最大値まで繰り返し、且つリンク毎に実行する。尚、Ｎの最大値は相関関係生成処理プログラムを前回実行した時刻と現在時刻の差分（分単位）とする。例えば、２４時間毎に相関関係生成処理プログラムを実行する場合にはＮの最大値は１４４０となる。また、処理対象のリンクは全国にあるリンクとするが、特定地域のリンクのみを対象としても良い。

先ず、Ｓ１１においてＣＰＵ２１は、経路情報統計処理プログラム（図６）において最終的に統計情報ＤＢ１３に格納された統計情報（図７）の内、前回のプログラム実行時からＮ〜Ｎ+１分後の時間帯を通過予定時間帯とする統計情報を抽出する。例えば、前回のプログラムの実行時刻が前日の１９：００でありＮが３である場合には、前日の１９：０３から１９：０４の間を通過予定時間帯とする統計情報が抽出される。尚、同一のリンク及び同一の通過予定時間帯に関する統計情報であって、集計時刻の異なる複数の統計情報が抽出されることとなる。

次に、Ｓ１２においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１１で抽出された統計情報に基づいて、前回のプログラム実行時からＮ〜Ｎ+１分後の間に対象リンクを通過すると予測される車両の台数を、集計時刻（何分前に予測された情報か）で区分して集計する。尚、前記Ｓ１２で予想される車両の台数は、ナビゲーション装置５で案内経路を設定した車両の内で予測される台数であり、実際にＮ〜Ｎ+１分後の間に対象リンクを通過すると予測される全ての車両の台数を予測したものではない。

続いて、Ｓ１３においてＣＰＵ２１は、プローブ情報ＤＢ１２に格納されたプローブ情報である『車両が走行したリンク及び該リンクを通過するのに要した旅行時間（図４参照、以下単に旅行時間情報という）』の内、前回のプログラム実行時からＮ〜Ｎ+１分後の時間帯が対象リンクの進入時刻と退出時刻の間と重複する『旅行時間情報』を、前回のプログラム実行時からＮ〜Ｎ+１分後の間に対象リンクを実際に通過した車両の旅行時間情報として抽出する。例えば、前回のプログラムの実行時刻が前日の１９：００でありＮが３である場合には、前日の１９：０３から１９：０４の間に対象リンクを実際に通過した『旅行時間情報』が抽出される。

次に、Ｓ１４においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１３で抽出された『旅行時間情報』を統計することによって、前回のプログラム実行時刻からＮ〜Ｎ+１分後の間に対象リンクを通過した実際の車両台数、それらの車両の旅行時間の平均である平均旅行時間、旅行時間の分散値を算出する。

その後、Ｓ１５においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１２及びＳ１４で取得された各情報を集計することによって、以下の情報をリンクと紐付けて統計情報ＤＢ１３に格納する。具体的には、図９に示すように（１）通過年月日（前回のプログラム実行時刻からＮ〜Ｎ+１分後を含む年月日となる）、（２）通過曜日（前回のプログラム実行時刻からＮ〜Ｎ+１分後を含む曜日となる）、（３）対象リンクのリンク番号、（４）前記Ｓ１４で集計された実際に走行した車両の台数、（５）前記Ｓ１４で集計された実際に走行した車両の旅行時間の平均値（平均旅行時間）、（６）前記Ｓ１４で集計された実際に走行した車両の旅行時間の分散値（旅行時間分散値）、（７）Ｍ分前に対象リンクを通過すると予測した車両の台数が統計情報ＤＢ１３に格納される。尚、Ｍの最小値は１であり最大値（最大値は存在する統計情報（図７）によって決まる）までの各値がある。例えば、前回のプログラムの実行時刻が前日の１９：００でありＮが３であって、前日の１８：５５を集計時刻とする統計情報（図７）があって、その統計情報での１９：０３から１９：０４の間の通過予定台数が５台である場合には、８分前に対象リンクを通過すると予測した車両の台数は『５台』となる。

次に、Ｓ１６においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１５で格納された各情報を集計することによって、“リンクを通過すると予想される車両の台数と該リンクの平均旅行時間との相関関係（台数時間相関関係）”を算出して統計情報ＤＢ１３に格納する。具体的には、ＣＰＵ２１は先ず前記Ｓ１５で統計情報ＤＢ１３に格納された情報の内から、年月日については区分せず、同一リンク、同一の曜日、同一の平日休日区分、同一の時間帯（例えば１９：００〜１９：０１）の区分毎に含まれる情報を抽出する。そして、抽出された情報毎に、１分前に通過すると予想した車両の台数と、平均旅行時間をグラフ上にプロットする。そして、プロットされた点の近似線を示す式を、“１分前にリンクを通過すると予想した車両の台数と該リンクの平均旅行時間との相関関係”として特定する。
具体的には図１０に示すように一次関数であるＹ＝ａＸ+ｂ（Ｘ軸は１分前に通過すると予想した車両の台数、Ｙ軸は平均旅行時間とし、ａとｂの値を近似線から算出する）で相関関係を特定する。但し、必ずしも一次関数である必要は無く、２次関数であっても良い。

同様にして、２分前に通過すると予想した車両の台数と、平均旅行時間をグラフ上にプロットして“２分前にリンクを通過すると予想した車両の台数と該リンクの平均旅行時間との相関関係”として特定する。以下同様に情報が存在する範囲で３分前、４分前も行う。

次に、経路探索システム２を構成するサーバ装置１においてＣＰＵ２１が実行する旅行時間推定処理プログラムについて図１１に基づき説明する。図１１は本実施形態に係る旅行時間推定処理プログラムのフローチャートである。ここで、旅行時間推定処理プログラムは所定時間間隔（例えば１分間隔）で実行され、相関関係生成処理プログラム（図８）で特定された“台数時間相関関係”に基づいて各リンクの旅行時間を推定するプログラムである。

ここで、旅行時間推定処理プログラムでは、パラメータとしてＮを設定し、以下の処理ではＮの初期値を０として１ずつ加算して最大値まで繰り返し、且つリンク毎に実行する。尚、Ｎの最大値は統計情報ＤＢ１３に記憶されている情報に依存する。また、処理対象のリンクは全国にあるリンクとするが、特定地域のリンクのみを対象としても良い。

先ず、Ｓ２１においてＣＰＵ２１は、経路情報統計処理プログラム（図６）において最終的に統計情報ＤＢ１３に格納された統計情報（図７）の内、現在時刻からＮ〜Ｎ+１分後の時間帯を通過予定時間帯とする最も新しい統計情報（即ち、集計時刻が現在時刻の統計情報）を抽出する。例えば、現在の時刻が９：００でありＮが３である場合には、本日の９：０３から９：０４の間を通過予定時間帯とする９：００を集計時刻とする統計情報が抽出される。そして、抽出された統計情報に含まれる通過予定台数を取得する。

次に、Ｓ２２においてＣＰＵ２１は、相関関係生成処理プログラム（図８）において最終的に統計情報ＤＢ１３に格納された“台数時間相関関係”の内、対象リンクの現在時刻からＮ〜Ｎ+１分後の時間帯で且つＮ分前予測の“台数時間相関関係”を抽出する。例えば、現在の時刻が９：００でありＮが３である場合には、対象リンクの９：０３から９：０４の間の時間帯において３分前に通過すると予想した車両の台数と該リンクの平均旅行時間との相関関係を抽出する。

その後、Ｓ２３においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ２１で取得した通過予定台数と前記Ｓ２２で抽出された相関関係とに基づいて、対象リンクの現在時刻からＮ〜Ｎ+１分後の旅行時間を推定する。具体的には、図１０に示す相関関係の式のＸに対して通過予定台数を代入することによって、算出されたＹの値を旅行時間として推定する。以下同様にして、全てのリンクに対して現在時刻からＮ〜Ｎ+１（Ｎ＝０、１、２、・・・）分後の旅行時間を推定する。その結果、リンク毎且つ通過予定時刻毎に区分された当該リンクの旅行時間が推定されることとなる。尚、推定された旅行時間はリンク及び通過予定時刻に紐付けて統計情報ＤＢ１３等に格納される。

続いて、サーバ装置１においてＣＰＵ２１が実行する経路探索処理プログラムについて図１２に基づき説明する。図１２は本実施形態に係る経路探索処理プログラムのフローチャートである。ここで、経路探索処理プログラムはナビゲーション装置５から経路探索要求を受信した場合に実行され、前述した旅行時間推定処理プログラム（図１１）において推定されたリンクの旅行時間を用いて、出発地から目的地へと到る推奨経路を探索するプログラムである。

先ず、Ｓ３１においてＣＰＵ２１は、ナビゲーション装置５から送信される経路探索要求を受信する。尚、経路探索要求には、経路探索要求の送信元のナビゲーション装置５を特定する端末ＩＤと、経路探索の探索条件である出発地（例えば車両の現在位置）と目的地とを特定する情報とが含まれている。

その後、Ｓ３２においてＣＰＵ２１は、サーバ側地図情報２５に含まれるネットワークデータ２６と前記Ｓ１で受信した出発地及び目的地とに基づいて、出発地から目的地までの間にある推奨経路を構成し得る各リンク（以下、候補リンクという）を抽出する。そして、抽出された各候補リンクのリンクデータをサーバ側地図情報２５から取得する。

また、ＣＰＵ２１は候補リンク毎に経路探索を要求した車両が当該候補リンクを通過する通過予定時刻を特定し、特定された通過予定時刻と前述した旅行時間推定処理プログラム（図１１）において推定されたリンクの旅行時間とに基づいて、経路探索を要求した車両が当該候補リンクを通過するのに必要となる旅行時間を推定する。具体的には、候補リンク毎に経路探索を要求した車両の通過予定時刻を含む時間帯に紐付けられたリンクの旅行時間を統計情報ＤＢ１３から抽出し、旅行時間として推定する。

次に、Ｓ３３においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ３２で推定された各候補リンクの旅行時間を用いて前記Ｓ１１で取得された出発地から目的地までの経路探索処理を行う。具体的には、公知のダイクストラ法を用い、コスト値の合計が最小となる経路を推奨経路とする。特に本実施形態では経路のコスト値の合計Ｓは以下の式（１）により算出する。

また、上記式（１）では、リンクのその他の要因に基づくコスト（extra）についても考慮している。例えば、道路種別に基づくコスト、車線数に基づくコスト、渋滞度に基づくコスト、走行に必要な費用に基づくコスト等が含まれる。但し、推定されたリンクの旅行時間のみを要素に用いてコスト値を算出しても良い。

その後、Ｓ３４においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ３３で探索された推奨経路を、経路探索要求のあったナビゲーション装置５へと配信する。そして、推奨経路の配信されたナビゲーション装置５では、配信された推奨経路を液晶ディスプレイ３５等を介してユーザに案内する。そして、その後のユーザの操作に基づいて案内された推奨経路がナビゲーション装置５の案内経路として設定され、設定された案内経路に基づく走行案内が行われる。

尚、サーバ装置１ではなくナビゲーション装置５において、上記経路探索処理（Ｓ３３）を実行させる構成としても良い。その場合には、旅行時間推定処理プログラム（図１１）において推定されたリンクの旅行時間をサーバ装置１からナビゲーション装置５へと配信するように構成する。また、経路情報統計処理プログラム（図６）、相関関係生成処理プログラム（図８）、旅行時間推定処理プログラム（図１１）についてもナビゲーション装置５で実行させる構成としても良い。

以上詳細に説明した通り、本実施形態に係るサーバ装置１及びサーバ装置１で実行されるコンピュータプログラムでは、案内経路を設定する各車両から案内経路を特定する経路情報を取得し（Ｓ１）、各車両から取得した経路情報に基づいて、リンク毎且つ時間帯毎に該リンクを該時間帯に通過すると予測される車両の台数である通過予定台数を予測し（Ｓ３）、リンク毎且つ時間帯毎に通過予定台数と平均旅行時間との相関関係を特定し（Ｓ１６）、特定された相関関係に基づいてリンク毎且つ通過予定時刻毎に区分して当該リンクの旅行時間を推定する（Ｓ２３）ので、リンクを通過すると予想される車両の台数と該リンクの平均旅行時間との相関関係を予め特定することによって、通過予定時刻毎に車両がリンクを通過するのに必要となる旅行時間を正確に推定することが可能となる。そして、例えば推定された旅行時間を経路探索のコスト算出に用いれば、より適切なリンクのコスト値を特定することが可能であり、ユーザに対してより適切な推奨経路を探索することが可能となる。

尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
例えば、本実施形態では、一のサーバ装置１がプローブ情報を統計する処理と推奨経路の探索を行う処理をそれぞれ行っているが、プローブ情報を統計する処理と推奨経路の探索を行う処理は別々のサーバ装置が行うようにしても良い。例えば、サーバ装置１が他のサーバ装置で行われたプローブ情報の統計結果を受信して、経路探索処理を行うようにしても良い。

また、本実施形態ではリンク毎且つ時間帯毎に通過予定台数と平均旅行時間との相関関係を特定しているが、平均旅行時間ではなく他の旅行時間の代表値（例えば中央値や最頻値）との相関関係を特定しても良い。また、旅行時間の標準偏差や分散との相関関係を特定しても良い。

また、本実施形態では時間帯を１分単位で区切って、通過予定台数や相関関係を特定しているが、１０分単位や１時間単位で区切っても良い。

また、本実施形態では、リンクの旅行時間の平均値を算出する材料としてプローブ情報を用いているが、ＶＩＣＳ情報やその他の交通情報を用いる構成としても良い。更に、経路探索を行う自車両の過去の走行履歴から算出しても良い。

また、本実施形態では図６に示す経路情報統計処理プログラム、図８に示す相関関係生成処理プログラム、図１１に示す旅行時間推定処理プログラム、図１２に示す経路探索処理プログラムの実行主体は、プローブセンタ３のサーバ装置１であったが、ナビゲーション装置５が一部又は全部を実行する構成としても良い。また、ナビゲーション装置５の代わりに、経路探索機能を有する他の装置で経路探索システム２を構成することも可能である。例えば、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等が可能である。

また、本発明に係る旅行時間推定装置を具体化した実施例について上記に説明したが、経路探索装置は以下の構成を有することも可能であり、その場合には以下の効果を奏する。

例えば、第１の構成は以下のとおりである。
案内経路を設定する各車両から案内経路を特定する経路情報を取得する経路情報取得手段（２１）と、時間帯毎の各リンクを走行した車両の旅行時間の平均値である平均旅行時間を取得する平均旅行時間取得手段（２１）と、各車両から取得した前記経路情報に基づいて、リンク毎且つ時間帯毎に該リンクを該時間帯に通過すると予測される車両の台数である通過予定台数を予測する通過台数予測手段（２１）と、リンク毎且つ時間帯毎に前記通過予定台数と前記平均旅行時間との相関関係を特定する相関関係特定手段（２１）と、前記相関関係に基づいてリンク毎且つ通過予定時刻毎に区分して当該リンクの旅行時間を推定する旅行時間推定手段（２１）と、を有する。
上記構成を有する旅行時間推定装置によれば、リンクを通過すると予想される車両の台数と該リンクの平均旅行時間との相関関係を予め特定することによって、通過予定時刻毎に車両がリンクを通過するのに必要となる旅行時間を正確に推定することが可能となる。そして、例えば推定された旅行時間を経路探索のコスト算出に用いれば、より適切なリンクのコスト値を特定することが可能であり、ユーザに対してより適切な推奨経路を探索することが可能となる。

また、第２の構成は以下のとおりである。
車両が所定のリンクを通過する通過予定時刻を特定する通過予定時刻特定手段（Ｓ２１）と、前記旅行時間推定手段により推定された旅行時間の内、所定のリンクで且つ前記通過予定時刻特定手段により特定された通過予定時刻の区分に対応する旅行時間を前記車両が前記所定のリンクを通過する旅行時間として推定する。
上記構成を有する旅行時間推定装置によれば、車両の通過予定台数と平均旅行時間との過去の統計データに基づく相関関係とに基づいて、車両が所定のリンクを通過する際の旅行時間を正確に推定することが可能となる。

また、第３の構成は以下のとおりである。
前記旅行時間推定手段（２１）は、車両の案内経路を特定する場合において前記案内経路の候補となる候補リンクに対して前記旅行時間を推定し、推定された前記旅行時間に基づいて前記候補リンクのコスト値を算出する。
上記構成を有する旅行時間推定装置によれば、候補リンクに対してより適切なリンクのコスト値を算出することが可能であり、ユーザに対してより適切な推奨経路を探索することが可能となる。

また、第４の構成は以下のとおりである。
前記通過台数予測手段（２１）は、予測対象となる時間帯と前記通過予定台数を予測するタイミングとの差分毎に区分して前記通過予定台数を予測し、前記相関関係特定手段（２１）は、相関関係の特定対象となる時間帯と前記通過予定台数を予測したタイミングとの差分毎に区分して前記相関関係を特定し、前記旅行時間推定手段（２１）は、通過予定時刻毎に対応する区分の前記相関関係に基づいて前記旅行時間を推定する。
上記構成を有する旅行時間推定装置によれば、リンクを通過すると予想される車両の台数と該リンクの平均旅行時間との相関関係を、通過予定台数を予測したタイミングで区分することによって、通過予定時刻に対応した旅行時間を推定することが可能となる。

１ サーバ装置
２ 経路探索システム
３ プローブセンタ
４ 車両
５ ナビゲーション装置
１２ プローブ情報ＤＢ
１３ サーバ側地図ＤＢ
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ ＲＯＭ
２４ フラッシュメモリ
２５ サーバ側地図情報

Claims (5)

1. 案内経路を設定する各車両から案内経路を特定する経路情報を取得する経路情報取得手段と、
   時間帯毎の各リンクを走行した車両の旅行時間の平均値である平均旅行時間を取得する平均旅行時間取得手段と、
   各車両から取得した前記経路情報に基づいて、リンク毎且つ時間帯毎に該リンクを該時間帯に通過すると予測される車両の台数である通過予定台数を予測する通過台数予測手段と、
   リンク毎且つ時間帯毎に前記通過予定台数と前記平均旅行時間との相関関係を特定する相関関係特定手段と、
   前記相関関係に基づいてリンク毎且つ通過予定時刻毎に区分して当該リンクの旅行時間を推定する旅行時間推定手段と、を有する旅行時間推定装置。
2. 車両が所定のリンクを通過する通過予定時刻を特定する通過予定時刻特定手段と、
   前記旅行時間推定手段により推定された旅行時間の内、所定のリンクで且つ前記通過予定時刻特定手段により特定された通過予定時刻の区分に対応する旅行時間を前記車両が前記所定のリンクを通過する旅行時間として推定する請求項１に記載の旅行時間推定装置。
3. 前記旅行時間推定手段は、車両の案内経路を特定する場合において前記案内経路の候補となる候補リンクに対して前記旅行時間を推定し、
   推定された前記旅行時間に基づいて前記候補リンクのコスト値を算出する請求項１又は請求項２に記載の旅行時間推定装置。
4. 前記通過台数予測手段は、予測対象となる時間帯と前記通過予定台数を予測するタイミングとの差分毎に区分して前記通過予定台数を予測し、
   前記相関関係特定手段は、相関関係の特定対象となる時間帯と前記通過予定台数を予測したタイミングとの差分毎に区分して前記相関関係を特定し、
   前記旅行時間推定手段は、通過予定時刻毎に対応する区分の前記相関関係に基づいて前記旅行時間を推定する請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の旅行時間推定装置。
5. コンピュータを、
   案内経路を設定する各車両から案内経路を特定する経路情報を取得する経路情報取得手段と、
   時間帯毎の各リンクを走行した車両の旅行時間の平均値である平均旅行時間を取得する平均旅行時間取得手段と、
   各車両から取得した前記経路情報に基づいて、リンク毎且つ時間帯毎に該リンクを該時間帯に通過すると予測される車両の台数である通過予定台数を予測する通過台数予測手段と、
   リンク毎且つ時間帯毎に前記通過予定台数と前記平均旅行時間との相関関係を特定する相関関係特定手段と、
   前記相関関係に基づいてリンク毎且つ通過予定時刻毎に区分して当該リンクの旅行時間を推定する旅行時間推定手段と、して機能させる為のコンピュータプログラム。

Images