JP2018206158A - Movement route retrieval program, movement route retrieval device, and movement route retrieval method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、移動経路検索プログラム、移動経路検索装置、及び移動経路検索方法に関する。 The present invention relates to a travel route search program, a travel route search device, and a travel route search method.
従来から、大型トラックなどの商用車の運行管理を行うために、出発地、出発時間、目的地、到着時間などの情報を受け付けると、走行した履歴データに基づき、出発地から目的地まで到達するための走行経路及び所要時間を提示する装置が提供されている。 Conventionally, to manage the operation of commercial vehicles such as large trucks, when receiving information such as departure point, departure time, destination, arrival time, etc., it arrives from the departure point to the destination based on the travel history data There is provided an apparatus for presenting a travel route and a required time.
このような装置においては、例えば、運送事業者などが用いる場合には、少なくとも予定の到着時刻に遅れてしまうというリスクは避けたいため、所要時間の予測精度が重要になる。
このため、輸送車両の運転の仕方、走行時の加減速に影響を及ぼす積載荷物の状態に応じて2地点間の移動に係る所要時間の予測精度を向上させる移動時間算出方法が提案されている(例えば、特許文献1参照)。
In such an apparatus, for example, when used by a transportation company or the like, since it is desired to avoid the risk of being delayed at least at the scheduled arrival time, the prediction accuracy of the required time becomes important.
For this reason, a travel time calculation method has been proposed that improves the prediction accuracy of the required time related to travel between two points according to the way the transport vehicle is driven and the state of the loaded luggage that affects acceleration and deceleration during travel. (For example, refer to Patent Document 1).
しかしながら、特許文献1に記載の技術であっても、出発地から目的地までの走行経路において、通過する予定の時間帯に走行した走行履歴データがない道路区間が存在するときには、走行経路の所要時間の予測精度が低くなる場合があるという問題がある。 However, even with the technique described in Patent Document 1, when there is a road section in the travel route from the departure point to the destination where there is no travel history data traveled in the scheduled time zone to pass, the travel route is required. There is a problem that the time prediction accuracy may be lowered.
一つの側面では、移動区間を通過する予定の時間帯に移動履歴データが存在しなくても、移動区間における所要時間の予測精度が低くなることを抑制できる移動経路検索プログラム、移動経路検索装置、及び移動経路検索方法を提供することを目的とする。 In one aspect, even if there is no movement history data in a time zone scheduled to pass through the movement section, a movement path search program, a movement path search device, and the like that can suppress the prediction accuracy of the required time in the movement section from being lowered, It is another object of the present invention to provide a moving route search method.
一つの実施態様では、移動経路検索プログラムは、始点及び終点の情報を受け付け、前記始点及び前記終点を結ぶ移動経路に含まれる移動区間の少なくとも1つを通過した移動体の移動履歴データ群の組み合わせから抽出した移動経路において、移動履歴データに基づいて前記移動経路における移動区間毎の予測所要時間を求める際に、予定の時間帯に通過する前記移動区間において、前記移動履歴データが欠損していない場合には、前記移動履歴データに基づいて前記予測所要時間を求め、予定の時間帯に通過する前記移動区間において、前記移動履歴データが欠損し、前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯の少なくともいずれかにおいて前記移動履歴データが欠損していない場合には、前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯のいずれかに存在する前記移動履歴データに基づいて補完する、処理をコンピュータに実行させる。 In one embodiment, the moving route search program receives information on a starting point and an ending point, and a combination of moving history data groups of moving bodies that have passed at least one of moving sections included in the moving route connecting the starting point and the ending point. In the movement route extracted from the above, the movement history data is not missing in the movement section passing in the scheduled time zone when obtaining the estimated required time for each movement section in the movement route based on the movement history data In this case, the estimated required time is obtained based on the movement history data, and the movement history data is lost in the movement section passing through the scheduled time zone, and the time zone continuous before and after the scheduled time zone. If the movement history data is not missing in at least one of Complemented on the basis of the movement history data that exists in either Re, to execute the processing to the computer.
一つの側面では、移動区間を通過する予定の時間帯に移動履歴データが存在しなくても、移動区間における所要時間の予測精度が低くなることを抑制できる移動経路検索プログラム、移動経路検索装置、及び移動経路検索方法を提供することができる。 In one aspect, even if there is no movement history data in a time zone scheduled to pass through the movement section, a movement path search program, a movement path search device, and the like that can suppress the prediction accuracy of the required time in the movement section from being lowered, In addition, a moving route search method can be provided.
本発明の移動経路検索装置は、移動区間の予測所要時間を求める際に通過する予定の時間帯に移動履歴データがない場合、その時間帯の前後の移動履歴データで補完する。
これにより、移動経路検索装置は、移動区間を通過する予定の時間帯に移動履歴データが存在しなくても、移動区間における所要時間の予測精度が低くなることを抑制できる。
When there is no movement history data in the time zone scheduled to pass when obtaining the estimated required time of the movement section, the movement route search device of the present invention supplements with the movement history data before and after the time zone.
Thereby, the movement route search device can suppress the prediction accuracy of the required time in the movement section from being lowered even when the movement history data does not exist in the time zone scheduled to pass through the movement section.
具体的には、まず、移動経路検索装置は、利用者から始点及び終点の情報を受け付ける。
ここで、始点は、移動経路の始まる点又は範囲であり、例えば、出発地などが挙げられる。始点は、起点と称することもある。
終点は、移動経路の終わる点又は範囲であり、例えば、目的地、到着地などが挙げられる。
始点及び終点の情報としては、例えば、点での情報、範囲での情報などが挙げられる。
点での情報としては、例えば、緯度経度、地点の名称、ランドマークの名称などが挙げられる。
範囲での情報としては、例えば、上記の点での情報に、半径の情報を加えたものなどが挙げられる。この場合には、受け付けた点を中心とし、受け付けた半径の円で区切った範囲が始点及び/又は終点の範囲となる。このほかの範囲での情報としては、例えば、標準地域メッシュのメッシュコード、行政区画の名称などが挙げられる。
情報を受け付ける方法としては、例えば、ディスプレイに表示された道路地図上でポインティングデバイス等により情報を受け付ける方法、地点の名称等の文字や半径の数値で情報を受け付ける方法、ランドマークの名称等の文字で情報を受け付ける方法などが挙げられる。
Specifically, first, the movement route search apparatus receives information on the start point and the end point from the user.
Here, the starting point is a starting point or a range of a moving route, and examples thereof include a departure place. The starting point may be referred to as a starting point.
The end point is the end point or range of the movement route, and examples thereof include a destination and an arrival place.
Examples of the start point and end point information include point information, range information, and the like.
Examples of the point information include latitude / longitude, a point name, and a landmark name.
As information in the range, for example, information obtained by adding radius information to the information in the above-mentioned point can be cited. In this case, the range of the start point and / or the end point is a range centered on the received point and divided by a circle of the received radius. Examples of information in other ranges include a mesh code of a standard area mesh, a name of an administrative division, and the like.
As a method of receiving information, for example, a method of receiving information with a pointing device or the like on a road map displayed on the display, a method of receiving information such as a name of a point or a numerical value of a radius, a character such as a name of a landmark The method of accepting information is mentioned.
次に、移動経路検索装置は、始点及び終点を結ぶ移動経路に含まれる移動区間の少なくとも1つを通過した移動体の移動履歴データ群の組み合わせから抽出した移動経路において、移動履歴データに基づいて移動経路における移動区間毎の予測所要時間を求める。
ここで、移動体としては、移動可能なものであれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。移動体としては、例えば、自動車や自転車等の車両、商船や漁船等の船舶、有人航空機や無人航空機等の航空機、人や動物等の生物、水や土砂等の流体などが挙げられる。また、自動車としては、例えば、乗用車、商用車などが挙げられる。
なお、水や土砂などでは、例えば、そのものの移動を確認するのではなく、小型の発信機を水や土砂などに混入させて移動の傾向を確認することにより、移動経路検索装置は、土砂災害の予測などに用いることができる。
移動履歴データとしては、移動体に関する情報であれば特に制限はなく、例えば、移動体の位置、速度、加速度、量等、及びこれらを計測した時刻等の情報を含む。また、移動履歴データは、例えば、移動体が車両の場合には、加速度の情報に基づき、急ブレーキや急ハンドル等の危険運転の判定結果を含むようにしてもよい。更に、移動履歴データは、例えば、移動体が車両の場合には、運転者の生体情報、タイヤの空気圧の値等の情報を含むようにしてもよい。
また、移動履歴データは、例えば、移動体が車両であれば、乗用車等に搭載されるカーナビゲーションシステム、商用車等に搭載されるデジタルタコグラフなどを用いて取得する。取得した移動履歴データは、例えば、データベースなどに格納される。移動履歴データを取得する時間間隔としては、例えば、1秒間、10秒間などが挙げられる。
移動経路としては、例えば、走行経路(「ルート」と称されることもある)、航路、航空路などが挙げられる。移動経路は、例えば、移動区間などにより形成されている。
移動経路は、例えば、始点及び終点が異なる複数の移動経路が含まれてもよい。移動経路は、例えば、始点が東京、終点が大阪であれば、東京−大阪間の移動経路を移動した移動体の移動履歴データから抽出する。あるいは、移動経路は、東京−大阪間の移動経路に含まれる横浜−小田原間や浜松−名古屋間などの移動履歴データを組み合わせて、移動経路を抽出してもよい。
移動区間としては、例えば、道路であればデジタル道路地図等で用いられているような、交差点や分岐点等を示すノード間のリンクなどが挙げられる。このほかには、移動区間としては、例えば、キロポストや所定の長さ毎に区分けした道路区間、休憩箇所と休憩箇所の間などが挙げられる。
移動距離とは、移動体が移動経路を移動した距離を意味する。
移動時間とは、移動体が移動距離を移動するのに要した時間を意味する。
抽出する処理としては、データの母集団から所定の条件に合致したデータを抜き出す処理、又は抜き出して加工する処理することであれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。
移動区間毎の予測所要時間としては、例えば、移動体の位置、速度などの情報を含む移動履歴データ及び移動区間の位置情報に基づき、移動区間に進入して退出するまでの所要時間を予測したものなどが挙げられる。
Next, the movement path search device is based on movement history data in a movement path extracted from a combination of movement history data groups of moving bodies that have passed at least one of the movement sections included in the movement path connecting the start point and the end point. The estimated required time for each movement section in the movement route is obtained.
Here, the moving body is not particularly limited as long as it is movable, and can be appropriately selected according to the purpose. Examples of the moving body include vehicles such as automobiles and bicycles, ships such as merchant ships and fishing boats, aircraft such as manned aircraft and unmanned aircraft, organisms such as humans and animals, and fluids such as water and earth and sand. Moreover, as a motor vehicle, a passenger vehicle, a commercial vehicle, etc. are mentioned, for example.
For water and earth and sand, for example, rather than confirming the movement of itself, the movement path search device can check the movement tendency by mixing a small transmitter in the water and earth and sand. It can be used for the prediction.
The movement history data is not particularly limited as long as it is information about the moving body, and includes, for example, information such as the position, speed, acceleration, amount, etc. of the moving body, and the time when these are measured. Further, for example, when the moving body is a vehicle, the movement history data may include a determination result of dangerous driving such as sudden braking or sudden steering based on acceleration information. Further, for example, when the moving body is a vehicle, the movement history data may include information such as a driver's biological information and a tire air pressure value.
Further, for example, if the moving body is a vehicle, the movement history data is acquired by using a car navigation system mounted on a passenger car or the like, a digital tachograph mounted on a commercial vehicle or the like. The acquired movement history data is stored in, for example, a database. Examples of the time interval for acquiring the movement history data include 1 second and 10 seconds.
Examples of the travel route include a travel route (sometimes referred to as “route”), a navigation route, an air route, and the like. The movement route is formed by, for example, a movement section.
The movement route may include, for example, a plurality of movement routes having different start points and end points. For example, if the start point is Tokyo and the end point is Osaka, the movement route is extracted from the movement history data of the moving body that has moved the movement route between Tokyo and Osaka. Alternatively, the movement route may be extracted by combining movement history data such as between Yokohama and Odawara or between Hamamatsu and Nagoya included in the movement route between Tokyo and Osaka.
Examples of the moving section include a link between nodes indicating an intersection, a branching point, or the like as used in a digital road map or the like for a road. In addition to this, examples of the moving section include a kilometer post, a road section divided into predetermined lengths, and between a break point and a break point.
The moving distance means the distance that the moving body has moved along the moving path.
The moving time means the time required for the moving body to move the moving distance.
The extraction process is not particularly limited as long as it is a process of extracting data that matches a predetermined condition from the data population or a process of extracting and processing the data, and can be appropriately selected according to the purpose.
As the estimated required time for each moving section, for example, the required time to enter and exit the moving section is predicted based on the movement history data including information such as the position and speed of the moving body and the position information of the moving section. Things.
次に、移動区間を通過する予定の時間帯において移動履歴データが欠損していない場合について説明する。
ここで、時間帯としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、朝、昼、夜、深夜等で一日の時間を区分してもよく、15分間刻み等で一日の時間を区分してもよい。
移動区間を通過する予定の時間帯としては、例えば、移動経路において、移動区間毎の移動履歴データ及び受け付けた出発時刻に基づいて予測できる時間帯などが挙げられる。
移動履歴データの欠損としては、例えば、時間帯を15分間刻みとし、移動体が車両で、移動区間が山間部に存在する場合を考える。この場合、移動区間を通過する車両が少ないため、ある時間帯においては移動履歴データが存在しないときがあり、ある時間帯が移動区間を通過する予定の時間帯とであるとき、これを時間帯における移動履歴データの欠損とする。
Next, a case where the movement history data is not lost in the time zone scheduled to pass through the movement section will be described.
Here, the time zone is not particularly limited and may be appropriately selected depending on the purpose. For example, the time of the day may be divided into morning, noon, night, midnight, etc., in increments of 15 minutes, etc. You may divide the time of day.
Examples of the time zone scheduled to pass through the travel section include a time zone that can be predicted based on the travel history data for each travel section and the accepted departure time in the travel route.
As the loss of the movement history data, for example, consider a case where the time zone is set in increments of 15 minutes, the moving body is a vehicle, and the moving section exists in a mountainous area. In this case, since there are few vehicles passing through the moving section, there may be no movement history data in a certain time zone, and when a certain time zone is scheduled to pass through the moving section, this is the time zone. It is assumed that the movement history data is missing.
移動区間を通過する予定の時間帯において移動履歴データが欠損していない場合、移動経路検索装置は、移動履歴データに基づいて予測所要時間を求める。
具体的には、移動経路検索装置は、移動履歴データに含まれる位置、速度、及び時刻の情報、及び移動区間の位置の情報に基づき、移動区間に進入して退出するまでの時刻から移動区間を通過する所要時間を求める。
When the movement history data is not missing in the time zone scheduled to pass through the movement section, the movement route search device obtains the estimated required time based on the movement history data.
Specifically, the movement route search device is configured to determine the movement section from the time until entering and leaving the movement section based on the position, speed, and time information included in the movement history data and the position information of the movement section. Find the time required to pass through.
次に、移動区間を通過する予定の時間帯において移動履歴データが欠損し、移動区間における予定の時間帯と前後に連続する時間帯の少なくともいずれかにおいて移動履歴データが欠損していない場合について説明する。
この場合、移動経路検索装置は、移動体が移動区間を通過する予定の時間帯と前後に連続する時間帯のいずれかに存在する移動履歴データに基づいて補完する。
これにより、移動経路検索装置は、移動区間を通過する予定の時間帯に移動履歴データが存在しなくても、移動区間における所要時間の予測精度が低くなることを抑制することができる。
ここで、移動体が移動区間を通過する予定の時間帯と前後に連続する時間帯としては、例えば、移動体が移動区間を通過する予定の時間帯が6時15分〜6時30分とする場合を考える。この場合、予定の時間帯と前に連続する時間帯としては、6時00分〜6時15分が該当し、またこれと連続する時間帯である5時45分〜6時00分、更にこれと連続する時間帯である5時30分〜5時45分、これより前の時間帯にも拡大してもよい。予定の時間帯と後に連続する時間帯としては、予定の時間帯と前に連続する時間帯と同様に、6時30分〜6時45分、6時45分〜7時00分、7時00分〜7時15分、・・・と拡大してもよい。
時間帯の拡大の程度としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。
移動履歴データに基づく補完としては、例えば、移動履歴データに含まれる移動体の位置、速度、時刻の情報に基づき、移動区間の位置情報を参照しながら所要時間を補完する。
Next, explanation will be given on the case where the movement history data is missing in the time zone scheduled to pass through the movement section, and the movement history data is not missing in at least one of the scheduled time zone in the movement section and the continuous time zone. To do.
In this case, the movement path search device complements based on movement history data that exists in either a time zone in which the mobile body is scheduled to pass through the movement section or a time zone that continues before and after.
Thereby, the movement route search apparatus can suppress that the prediction accuracy of the required time in a movement area becomes low, even if movement history data does not exist in the time slot | zone scheduled to pass a movement area.
Here, as the time zone in which the moving body is scheduled to pass through the moving section, the time zone in which the moving body is scheduled to pass through the moving section is, for example, 6:15 to 6:30. Consider the case. In this case, the scheduled time zone and the continuous time zone are from 6:00 to 6:15, and the continuous time zone is from 5:45 to 6:00, You may expand to the time zone before this from 5:30 to 5:45 which is a time zone which continues to this. The scheduled time zone and the subsequent time zone are 6:30 to 6:45, 6:45 to 7:00, and 7:00, similar to the scheduled time zone and the previous time zone. You may enlarge it from 00 minutes to 7:15.
There is no restriction | limiting in particular as a grade of expansion of a time slot | zone, According to the objective, it can select suitably.
As the complement based on the movement history data, for example, the required time is complemented while referring to the position information of the movement section based on the position, speed, and time information of the moving body included in the movement history data.
次に、移動区間を通過する予定の時間帯において移動履歴データが欠損し、移動区間における予定の時間帯と前後に連続する時間帯の両方において移動履歴データが欠損し、かつ移動履歴データが欠損している移動区間の両端と隣接する隣接区間がいずれも移動履歴データが欠損している場合について説明する。
なお、隣接区間とは、移動経路上の移動区間と隣接している移動経路上の移動区間を意味し、移動経路上ではない隣接する区間は含まない。
Next, the movement history data is missing in the time zone scheduled to pass through the movement section, the movement history data is missing in both the scheduled time zone in the movement section and the continuous time period before and after, and the movement history data is missing. A case will be described in which the movement history data is missing for both adjacent sections adjacent to both ends of the moving section.
The adjacent section means a moving section on a moving path that is adjacent to a moving section on the moving path, and does not include an adjacent section that is not on the moving path.
ここで、全時間帯において、移動履歴データが欠損している移動区間の一端で分岐する分岐区間のすべてから、移動履歴データが欠損している移動区間に流入する移動体の流入量を「a1」とする。また、全時間帯において、移動区間の一端と隣接する一の隣接区間から、移動履歴データが欠損している移動区間に流入する移動体の流入量を「b1」とする。
なお、分岐区間とは、隣接区間を含み、移動区間の端部から分岐している区間を意味する。
すると、この場合では、移動経路検索装置は、「a1」に対する「b1」の割合が第1のしきい値以上であるとき、一の隣接区間の移動履歴データに基づいて補完する。
なお、第1のしきい値としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、0.8などが挙げられる。
このように、移動経路検索装置は、分岐区間から欠損している移動区間への全流入量に対し、隣接区間から欠損している移動区間への流入量が支配的であるとき、隣接区間の移動履歴データに基づき補完する。これにより、移動経路検索装置は、移動区間を通過する予定の時間帯に移動履歴データが存在しなくても、移動区間における所要時間の予測精度が低くなることを抑制できる。
Here, in all the time zones, the inflow amount of the mobile body flowing into the moving section in which the movement history data is missing from all of the branch sections branching at one end of the moving section in which the movement history data is missing is represented by “a1. " In addition, the inflow amount of the moving body flowing into the moving section in which the movement history data is missing from one adjacent section adjacent to one end of the moving section in all time zones is set to “b1”.
In addition, a branch area means the area which branched from the edge part of a movement area including an adjacent area.
Then, in this case, when the ratio of “b1” to “a1” is equal to or greater than the first threshold value, the movement path search device supplements based on the movement history data of one adjacent section.
The first threshold value is not particularly limited and can be appropriately selected according to the purpose. Examples thereof include 0.8.
Thus, when the inflow amount from the adjacent section to the missing movement section is dominant with respect to the total inflow quantity from the branch section to the missing movement section, the movement route search device Complement based on movement history data. Thereby, the movement route search device can suppress the prediction accuracy of the required time in the movement section from being lowered even when the movement history data does not exist in the time zone scheduled to pass through the movement section.
また、ここで、全時間帯において、移動履歴データが欠損している移動区間から、移動履歴データが欠損している移動区間の他端で分岐する分岐区間に流出するすべての移動体の流出量を「a2」とする。また、全時間帯において、移動履歴データが欠損している移動区間から、他端と隣接する一の隣接区間に流出する移動体の流出量を「b2」とする。
すると、この場合では、移動経路検索装置は、「a2」に対する「b2」の割合が第2のしきい値以上であるとき、一の隣接区間の移動履歴データに基づいて補完する。
なお、第2のしきい値としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、0.8などが挙げられる。
このように、移動経路検索装置は、欠損している移動区間から分岐区間への全流出量に対し、欠損している移動区間から隣接区間への流出量が支配的であるとき、隣接区間の移動履歴データに基づき補完する。これにより、移動経路検索装置は、移動区間を通過する予定の時間帯に移動履歴データが存在しなくても、移動区間における所要時間の予測精度が低くなることを抑制できる
Here, in all time zones, the outflow amount of all the moving bodies flowing out from the moving section in which the movement history data is missing to the branching section that branches at the other end of the moving section in which the movement history data is missing. Is “a2”. In addition, the outflow amount of the moving body that flows out from the moving section in which the movement history data is missing to one adjacent section adjacent to the other end in all time zones is defined as “b2”.
Then, in this case, when the ratio of “b2” to “a2” is equal to or greater than the second threshold value, the movement path search device supplements based on the movement history data of one adjacent section.
The second threshold value is not particularly limited and can be appropriately selected according to the purpose. Examples thereof include 0.8.
Thus, when the outflow amount from the missing movement section to the adjacent section is dominant with respect to the total outflow quantity from the missing movement section to the branch section, Complement based on movement history data. Thereby, the movement route search device can suppress a decrease in the prediction accuracy of the required time in the movement section even when the movement history data does not exist in the time zone scheduled to pass through the movement section.
また、移動経路検索装置は、第1のしきい値未満であるとき、及び、第2のしきい値未満であるとき、予め設定した値で補完する。
なお、予め設定した値は、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、移動区間の種類に応じて設定することなどが挙げられる。
Further, the movement path search device supplements with a preset value when it is less than the first threshold value and when it is less than the second threshold value.
The preset value is not particularly limited and can be appropriately selected according to the purpose. For example, it can be set according to the type of the movement section.
なお、移動経路検索装置が行う各種の処理は、移動経路検索装置における制御部の機能を有するコンピュータにより実行される。
コンピュータとしては、記憶、演算、制御などの装置を備えた機器であれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、パーソナルコンピュータなどが挙げられる。
Various processes performed by the travel route search device are executed by a computer having a function of a control unit in the travel route search device.
The computer is not particularly limited as long as it is a device equipped with devices such as storage, calculation, and control, and can be appropriately selected according to the purpose. Examples thereof include a personal computer.
以下、本発明の一実施例を説明するが、本発明は、この実施例に何ら限定されるものではない。
以下では、移動体としての車両を用いて説明する。このため、「移動体」を「車両」と、「移動履歴データ」を「走行履歴データ」と、「始点」を「出発地」と、「終点」を「目的地」と、「移動経路」を「走行経路」と、「移動区間」を「道路区間」と、読み替えて説明する。
Hereinafter, although one Example of this invention is described, this invention is not limited to this Example at all.
Below, it demonstrates using the vehicle as a moving body. For this reason, “mobile” is “vehicle”, “movement history data” is “travel history data”, “start point” is “departure place”, “end point” is “destination”, and “travel route” Will be described as “traveling route” and “movement section” as “road section”.
図1は、本発明の一実施例に係る移動経路検索装置100を含むシステム10の構成を示すブロック図である。
システム10は、例えば、移動経路検索装置100が抽出した遅れが生じにくい移動時間を利用者に対して提供するものである。
ここで、利用者としては、例えば、運行管理者、車両の運転者、運転補助者などが挙げられる。
図1に示すように、システム10は、本発明の移動経路検索装置100と、車両A、B、C、・・・にそれぞれ搭載されている端末装置200a、200b、200c、・・・を有し、ネットワーク300を介してそれぞれ通信可能に接続されている。
移動経路検索装置100は、車両A、B、C、・・・にそれぞれ搭載されている端末装置200a、200b、200c、・・・から、走行履歴データをそれぞれ取得して格納する。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a
For example, the
Here, examples of the user include an operation manager, a vehicle driver, and a driving assistant.
As shown in FIG. 1, the
The travel
なお、端末装置200a、200b、200c、・・・は、装置の構成についてそれぞれ同様であることから、以下では「端末装置200」と称してまとめて説明する。
また、端末装置200は、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、デジタルタコグラフや、カーナビゲーションシステムの車載装置などが挙げられる。
The
The
次に、移動経路検索装置100のハードウェア構成及び機能構成についてそれぞれ説明する。
Next, a hardware configuration and a functional configuration of the movement
(移動経路検索装置)
<移動経路検索装置のハードウェア構成>
図2は、移動経路検索装置100のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
図2に示すように、移動経路検索装置100は以下の各部を有する。各部は、バス107を介してそれぞれ接続されている。
(Movement route search device)
<Hardware configuration of travel route search device>
FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the movement
As illustrated in FIG. 2, the movement
CPU(Central Processing Unit)101は、種々の制御や演算を行なう処理装置である。CPU101は、主記憶装置102などが記憶するOS(Operating System)やプログラムを実行することにより、種々の機能を実現する。すなわち、CPU101は、本実施例では、移動経路検索プログラムを実行することにより、後述する制御部140として機能する。
移動経路検索プログラムは、必ずしも最初から主記憶装置102、補助記憶装置103などに記憶されていなくともよい。また、インターネット、LAN、WANなどを介して移動経路検索装置100に接続される他の情報処理装置などに移動経路検索プログラムを記憶させ、移動経路検索装置100がこれらから移動経路検索プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
A CPU (Central Processing Unit) 101 is a processing device that performs various controls and operations. The
The travel route search program is not necessarily stored in the
また、CPU101は、移動経路検索装置100全体の動作を制御する。なお、本実施例では、移動経路検索装置100全体の動作を制御する装置をCPU101としたが、これに限ることなく、例えば、FPGA(Field Programmable Gate Array)などとしてもよい。
Further, the
主記憶装置102は、各種プログラムを記憶し、各種プログラムを実行するために必要なデータ等を記憶する。
主記憶装置102は、図示しない、ROM(Read Only Memory)と、RAM(Random Access Memory)と、を有する。
ROMは、BIOS(Basic Input/Output System)等の各種プログラムなどを記憶している。
RAMは、ROMに記憶された各種プログラムがCPU101により実行される際に展開される作業範囲として機能する。RAMとしては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。RAMとしては、例えば、DRAM(Dynamic Random Access Memory)、SRAM(Static Random Access Memory)などが挙げられる。
The
The
The ROM stores various programs such as BIOS (Basic Input / Output System).
The RAM functions as a work range that is expanded when various programs stored in the ROM are executed by the
補助記憶装置103としては、各種情報を記憶できれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブなどが挙げられる。また、補助記憶装置103は、CD(Compact Disc)ドライブ、DVD(Digital Versatile Disc)ドライブ、BD(Blu−ray(登録商標) Disc)ドライブなどの可搬記憶装置としてもよい。
The
通信インターフェイス104は、特に制限はなく、適宜公知のものを用いることができ、例えば、無線又は有線を用いた通信デバイスなどが挙げられる。
There is no restriction | limiting in particular in the
入力装置105は、移動経路検索装置100に対する各種要求を受け付けることができれば特に制限はなく、適宜公知のものを用いることができ、例えば、キーボード、マウス、タッチパネルなどが挙げられる。
The
出力装置106は、特に制限はなく、適宜公知のものを用いることができ、例えば、ディスプレイ、スピーカーなどが挙げられる。ディスプレイとしては、特に制限はなく、適宜公知のものを用いることができ、例えば、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイなどが挙げられる。
There is no restriction | limiting in particular in the
なお、移動経路検索装置100は、ネットワーク上のコンピュータ群であるクラウドの一部であってもよい。
Note that the movement
<移動経路検索装置の機能構成>
図3は、移動経路検索装置100の機能構成の一例を示すブロック図である。
図3に示すように、移動経路検索装置100は、通信部110と、記憶部120と、入力部130と、制御部140と、を有する。
<Functional configuration of travel route search device>
FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the movement
As illustrated in FIG. 3, the movement
通信部110は、制御部140の指示に基づき、通信インターフェイス104を用いて走行履歴データを各端末装置200から受信する。
The
記憶部120は、補助記憶装置103に、走行履歴データベース121と、道路地図データベース122と、所要時間データベース123と、を有する。以下、「データベース」を「DB」と称することもある。
The
走行履歴DB121は、通信部110が受信した走行履歴データを走行履歴データ群として記憶する。
The
図4は、走行履歴DB121が記憶する走行履歴データの一例を示す図である。
図4に示すように、走行履歴データは、本実施例では「車両ID、トリップID、取得日時、位置情報(経度、緯度)、速度、出発日時、出発地(経度、緯度)、到着日時、目的地(経度、緯度)、移動距離」のデータ項目を含む。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of travel history data stored in the
As shown in FIG. 4, the travel history data is “vehicle ID, trip ID, acquisition date / time, location information (longitude, latitude), speed, departure date / time, departure place (longitude, latitude), arrival date / time, Data items of “Destination (longitude, latitude), travel distance” are included.
「車両ID」のデータ項目は、本実施例では、端末装置200が搭載されている当該車両を識別するためのデータであり、予め設定される。
「トリップID」のデータ項目は、本実施例では、目的をもってある出発地からある到着地へ移動する単位であるトリップを識別するためのデータである。
「取得日時」及び「位置情報(経度、緯度)」のデータ項目は、本実施例では、端末装置200に搭載されているGPS(Global Positioning System)ユニットにより取得される。
「速度」のデータ項目は、本実施例では、GPSユニットと同期させ、端末装置200が有する速度センサを用いて車両の車軸から計測した結果である。
「出発日時」及び「出発地(経度、緯度)」のデータ項目は、本実施例では、当該トリップの出発日時及び出発地の経度緯度である。
「到着日時」及び「目的地(経度、緯度)」のデータ項目は、本実施例では、当該トリップの到着日時及び目的地の経度緯度である。
In the present embodiment, the data item “vehicle ID” is data for identifying the vehicle on which the
In this embodiment, the data item “trip ID” is data for identifying a trip, which is a unit that moves from a certain departure point to a certain arrival point.
In the present embodiment, data items of “acquisition date and time” and “position information (longitude, latitude)” are acquired by a GPS (Global Positioning System) unit mounted on the
In this embodiment, the “speed” data item is a result of measurement from the axle of the vehicle using a speed sensor of the
In the present embodiment, the data items of “departure date and time” and “departure location (longitude, latitude)” are the departure date and time of the trip and the longitude and latitude of the departure location.
In this embodiment, the data items of “arrival date and time” and “destination (longitude, latitude)” are the arrival date and time of the trip and the longitude and latitude of the destination.
図5及び図6は、道路地図DB122が記憶する道路地図データの一例を示す図である。道路地図データは、本実施例では、ノード及びリンクにより形成されている。
5 and 6 are diagrams showing an example of road map data stored in the
図5に示すように、道路地図データにおける交差点や分岐点等を示すノードのデータは、本実施例では、「ノード番号、ノード位置(緯度、経度)」のデータ項目を含む。 As shown in FIG. 5, node data indicating intersections, branch points, and the like in the road map data includes data items of “node number, node position (latitude, longitude)” in the present embodiment.
「ノード番号」のデータ項目は、本実施例では、ノードを識別するための番号である。
「ノード位置(緯度、経度)」のデータ項目は、本実施例では、ノードの位置を示す緯度経度である。
The data item “node number” is a number for identifying a node in this embodiment.
In this embodiment, the data item “node position (latitude, longitude)” is latitude / longitude indicating the position of the node.
図6に示すように、道路地図データにおける道路区間としてのリンクのデータは、本実施例では、「リンク番号、リンク位置(緯度、経度)、リンク距離、平均所要時間」のデータ項目を含む。 As shown in FIG. 6, the data of the link as the road section in the road map data includes data items of “link number, link position (latitude, longitude), link distance, average required time” in this embodiment.
「リンク番号」のデータ項目は、本実施例では、リンクを識別するための番号である。
「リンク位置(緯度、経度)」のデータ項目は、本実施例では、リンクの両端の位置を示す緯度経度である。
「リンク距離」のデータ項目は、本実施例では、リンクの一端から他端までの距離を示す。
「平均所要時間」のデータ項目は、本実施例では、リンクの一端から他端まで車両が走行した平均所要時間を示す。
In the present embodiment, the data item “link number” is a number for identifying a link.
In this embodiment, the data item of “link position (latitude, longitude)” is latitude / longitude indicating the positions of both ends of the link.
In the present embodiment, the “link distance” data item indicates the distance from one end of the link to the other end.
In the present embodiment, the data item “average time required” indicates the average time required for the vehicle to travel from one end of the link to the other end.
所要時間DB123は、図8で示すような、走行履歴データに基づいて求めた、道路区間としてのリンク毎において時間帯別に所要時間データテーブルを記憶する。
The required
図3に戻り、入力部130は、ユーザから、出発地及び目的地の情報を受け付けるほか、移動経路検索装置100に対する各種指示を受け付ける。
入力する各種指示としては、走行履歴データを抽出する際の抽出条件を含めることができる。抽出条件としては、車両の種類や時間的要素を挙げることができる。車両の種類としては、例えば、商用車、一般車、或いは、大型車、中型車、普通車などが挙げられる。時間的要素としては、例えば、年月日、曜日、及び時間帯の少なくともいずれかに対応した情報、或いは、直近の所定の時間範囲などが挙げられる。
Returning to FIG. 3, the
The various instructions to be input can include extraction conditions for extracting travel history data. Examples of extraction conditions include vehicle types and temporal factors. Examples of the types of vehicles include commercial vehicles, ordinary vehicles, large vehicles, medium-sized vehicles, and ordinary vehicles. Examples of the temporal element include information corresponding to at least one of date, day of the week, and time zone, or the latest predetermined time range.
<<制御部>>
制御部140は、出発地及び目的地の情報を受け付け、出発地及び目的地を通過した車両の走行履歴データ群から抽出した走行経路において、走行履歴データに基づいて走行経路における道路区間毎の予測所要時間を求める。
具体的には、制御部140は、予定の時間帯に通過する道路区間において、走行履歴データが欠損していない場合には、走行履歴データに基づいて予測所要時間を求める。制御部140は、予定の時間帯に通過する道路区間において、走行履歴データが欠損している場合には、補完を行う。
制御部140は、第1の補完部141と、第2の補完部142と、第3の補完部143と、を有する。
<< Control part >>
The
Specifically, the
The
まず、第1の補完部141について説明する。
ここでは、予定の時間帯に通過する道路区間(以下、「リンク」と称することもある)において、走行履歴データが欠損し、予定の時間帯と前後に連続する時間帯の少なくともいずれかにおいて走行履歴データが欠損していない場合を考える。
この場合には、第1の補完部141は、予定の時間帯と前後に連続する時間帯のいずれかに存在する走行履歴データに基づいて補完する。
First, the
Here, in a road section that passes through the scheduled time zone (hereinafter sometimes referred to as “link”), the travel history data is lost, and the vehicle travels in at least one of the scheduled time zone and the continuous time zone. Consider the case where the history data is not missing.
In this case, the
具体的には、図7〜図9を参照しながら第1の補完部141について説明する。
図7は、ノード及びリンクで表した走行経路を、各リンクを通過する通過予定時間帯及び平均所要時間と合わせて表した一例を示す図である。
図8は、図7で示した各リンクにおける時間帯毎の走行履歴データに基づいて求めた所要時間データテーブルの一例を示す図である。なお、図8中の網掛け部は、通過予定時間帯を示す。図8に示すように、リンク2、4、及び5の通過予定時間帯では走行履歴データが欠損しているため所要時間データも欠損している。また、リンク6では全時間帯で走行履歴データが欠損しているため、所要時間データも欠損している。
図9は、図8で示した所要時間データテーブルの欠損を第1の補完部が補完した一例を示す図である。
図9のリンク4では、7:15〜7:30の通過予定時間帯の所要時間データが欠損していたが、第1の補完部141が、7:15〜7:30の通過予定時間帯と前に連続する7:00〜7:15の時間帯の所要時間データで補完した。
図9のリンク5では、7:30〜7:45の通過予定時間帯の所要時間データが欠損していたが、第1の補完部141が、7:30〜7:45の通過予定時間帯と前に連続する7:15〜7:30の時間帯の所要時間データで補完した。
Specifically, the
FIG. 7 is a diagram illustrating an example in which a travel route represented by a node and a link is represented with a scheduled passage time zone and an average required time passing through each link.
FIG. 8 is a diagram showing an example of the required time data table obtained based on the travel history data for each time zone in each link shown in FIG. In addition, the shaded part in FIG. 8 indicates a scheduled passage time zone. As shown in FIG. 8, since the travel history data is missing in the scheduled passage time zones of the
FIG. 9 is a diagram illustrating an example in which the first complementing unit compensates for the loss of the required time data table illustrated in FIG. 8.
In link 4 of FIG. 9, the required time data of the scheduled passage time zone of 7:15 to 7:30 was missing, but the
In link 5 of FIG. 9, the required time data of the scheduled passage time zone from 7:30 to 7:45 was missing, but the
次に、第2の補完部142について説明する。
ここでは、予定の時間帯に通過するリンクにおいて、走行履歴データが欠損していることを前提に考える。この前提のもとで更に、予定の時間帯と前後に連続する時間帯の両方において走行履歴データが欠損し、かつ走行履歴データが欠損しているリンクの両端と隣接する隣接リンクがいずれも走行履歴データが欠損している場合を考える。
具体的には、図8のリンク2の6:30〜6:45の通過予定時間帯における所要時間データが該当する。
Next, the
Here, it is assumed that the travel history data is missing in the link passing in the scheduled time zone. Under this assumption, the travel history data is lost both in the scheduled time zone and the time zone that continues before and after, and the adjacent links adjacent to both ends of the link where the travel history data is missing run. Consider a case where historical data is missing.
Specifically, the required time data in the scheduled passage time zone from 6:30 to 6:45 of the
ここで、全時間帯において、走行履歴データが欠損しているリンクの一端で分岐する分岐リンクのすべてから、走行履歴データが欠損しているリンクに流入する車両の流入量を「a1」とする。また、全時間帯において、リンクの一端と隣接する一の隣接リンクから、走行履歴データが欠損しているリンクに流入する車両の流入量を「b1」とする。
すると、この場合では、移動経路検索装置は、「a1」に対する「b1」の割合が第1のしきい値以上であるとき、一の隣接リンクの走行履歴データに基づいて補完する。なお、第1のしきい値は、本実施例では0.8とする。
Here, in all time zones, the amount of inflow of the vehicle that flows into the link where the running history data is missing from all of the branch links branched at one end of the link where the running history data is missing is “a1”. . In addition, the amount of inflow of the vehicle that flows from one adjacent link adjacent to one end of the link to the link with missing travel history data in all time zones is defined as “b1”.
Then, in this case, when the ratio of “b1” to “a1” is equal to or greater than the first threshold value, the movement route search device supplements based on the travel history data of one adjacent link. Note that the first threshold value is 0.8 in this embodiment.
具体的には、図10に示すように、全時間帯において、隣接リンクであって分岐リンクでもあるリンク1からリンク2への流入量が170で、分岐リンクであるリンク11からリンク2への流入量が10、リンク12からリンク2への流入量が12であるとする。このとき、a1が192、b1が170であり、b1/a1=0.885となるため、第2の補完部142は、リンク1の走行履歴データに基づいて補完する。即ち、第2の補完部142は、走行履歴データに含まれる速度の情報を用いてリンク2の距離から、リンク2の所要時間を算出して補完する。
Specifically, as shown in FIG. 10, the inflow from link 1 to link 2 that is an adjacent link and also a branch link is 170 in all time zones, and from
上述では、欠損しているリンクに流入する車両の流入量で判定したが、欠損しているリンクから流出する車両の流出量で判定してもよい。
流出量での判定は流入量での判定と同様に、全時間帯において、走行履歴データが欠損しているリンクから、走行履歴データが欠損しているリンクの他端で分岐する分岐リンクに流出するすべての車両の流出量を「a2」とする。また、全時間帯において、走行履歴データが欠損しているリンクから、他端と隣接する一の隣接リンクに流出する車両の流出量を「b2」とする。
すると、この場合では、移動経路検索装置は、「a2」に対する「b2」の割合が第2のしきい値以上であるとき、一の隣接リンクの走行履歴データに基づいて補完する。なお、第2のしきい値は、本実施例では0.8とする。
In the above description, the determination is made based on the inflow amount of the vehicle flowing into the missing link. However, the determination may be made based on the outflow amount of the vehicle flowing out from the missing link.
In the same way as the inflow amount determination, the outflow amount determination flows from the link where the travel history data is lost to the branch link that branches at the other end of the link where the travel history data is lost. Let the amount of outflow of all vehicles to be “a2”. In addition, the amount of outflow of the vehicle that flows out from the link in which the travel history data is lost to one adjacent link adjacent to the other end in all time zones is defined as “b2”.
Then, in this case, when the ratio of “b2” to “a2” is equal to or greater than the second threshold value, the movement route search device supplements based on the travel history data of one adjacent link. Note that the second threshold value is 0.8 in this embodiment.
次に、第3の補完部143について説明する。
第3の補完部143は、第1のしきい値未満であるとき、及び、第2のしきい値未満であるとき、予め設定した値で補完する。
予め設定した値は、本実施例では、リンク6が一般国道であり、一般国道の平均速度を28km/hと設定しているため、リンク6の距離からリンク6の所要時間を算出して補完する。
Next, the
The
In this embodiment, since the
なお、制御部140は、記憶部120に記憶された各種プログラムを実行し、移動経路検索装置100全体を制御する。
The
次に、図1に戻り、移動経路検索装置100にネットワーク300を介して接続されている端末装置200について説明する。端末装置200のハードウェア構成及び機能構成について、以下説明する。
Next, returning to FIG. 1, the
端末装置200は、走行時の車両の位置及び取得時間等の走行履歴データを取得し、ネットワーク300を介して、移動経路検索装置100へ送信する。また、端末装置200は、移動経路検索装置100で抽出した走行経路の情報を受信し提示してもよい。
The
<端末装置のハードウェア構成>
図11は、端末装置200のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
図11に示すように、端末装置200は、以下の各部を有する。各部は、バス207を介してそれぞれ接続されている。
<Hardware configuration of terminal device>
FIG. 11 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the
As illustrated in FIG. 11, the
CPU201は、種々の制御や演算を行う処理装置である。CPU201は、主記憶装置202などが記憶するOSやプログラムを実行することにより、種々の機能を実現する。即ち、CPU201は、端末装置の各種プログラムを実行することにより端末装置の制御部240として機能する。
端末装置の各種プログラムは、必ずしも最初から主記憶装置202、補助記憶装置203などに記憶されていなくともよい。また、インターネット、LAN、WANなどを介して、端末装置200に接続される他の情報処理装置などに端末装置の各種プログラムを記憶させ、端末装置200がこれらから端末装置の各種プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
また、CPU201は、端末装置200全体の動作を制御する。なお、本実施例では、端末装置200全体の動作を制御する装置をCPU201としたが、これに限ることなく、例えば、FPGAなどとしてもよい。
The
Various programs of the terminal device may not necessarily be stored in the
Further, the
主記憶装置202は、各種プログラムを記憶し、各種プログラムを実行するために必要なデータ等を記憶する。
主記憶装置202は、図示しない、ROMと、RAMと、を有する。
ROMは、BIOS等の各種プログラム等を記憶している。
RAMは、ROMに記憶された各種プログラムがCPU201により実行される際に展開される作業範囲として機能する。RAMとしては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。RAMとしては、例えば、DRAM、SRAMなどが挙げられる。
The
The
The ROM stores various programs such as BIOS.
The RAM functions as a work range that is expanded when various programs stored in the ROM are executed by the
補助記憶装置203としては、各種情報を記憶できれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブなどが挙げられる。また、補助記憶装置203は、CDドライブ、DVDドライブ、BDドライブなどの可搬記憶装置としてもよい。
The
通信インターフェイス204は、特に制限はなく、適宜公知のものを用いることができ、例えば、無線又は有線を用いた通信デバイスなどが挙げられる。
There is no restriction | limiting in particular in the
入力装置205は、端末装置200に対する各種要求を受け付けることができれば、特に制限はなく、適宜公知のものを用いることができ、例えば、タッチパネルなどが挙げられる。
The
出力装置206は、ディスプレイやスピーカーなどを用いることができる。ディスプレイとしては、特に制限はなく、適宜公知のものを用いることができ、例えば、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイが挙げられる。
As the
<端末装置の機能構成>
図12は、端末装置200の機能構成の一例を示すブロック図である。
図12に示すように、端末装置200は、通信部220と、記憶部230と、制御部240と、取得部250と、出力部260と、を有する。
<Functional configuration of terminal device>
FIG. 12 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the
As illustrated in FIG. 12, the
通信部220は、制御部240の指示に基づき、通信インターフェイス204を用いて、走行履歴データを移動経路検索装置100へ送信する。
また、通信部220は、移動経路検索装置100で抽出された走行履歴の情報を受信してもよい。
記憶部230は、移動経路検索装置100から受信した遅れが生じにくい移動時間の結果を補助記憶装置203に記憶する。
制御部240は、本実施例では、端末装置200全体の動作を制御する機能を有する。
取得部250は、GPSユニット、速度センサなどを有する。取得部250は、GPSユニット及び速度センサを同期させて取得した位置の情報及び速度の情報を、同期させた時刻の情報と対応づけて走行履歴データとする。
出力部260は、移動経路検索装置100から受信した走行経路の情報を、ディスプレイやスピーカーで出力するようにしてもよい。
The
Further, the
The
In this embodiment, the
The
The
図13は、出発地及び目的地の情報を受け付け、出発地から目的地までの走行経路の所要時間を算出する処理の流れの一例を示すフローチャートである。以下、図13に基づき図3を参照しながら、出発地から目的地までの走行経路の所要時間を算出する処理の流れについて説明する。 FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of a flow of processing for receiving information on a departure place and a destination and calculating a required time of a travel route from the departure place to the destination. Hereinafter, the flow of processing for calculating the time required for the travel route from the departure place to the destination will be described with reference to FIG. 3 based on FIG. 13.
ステップS101では、制御部140は、利用者から入力部130により、出発地、目的地、出発時間の情報を受け付け、処理をS102に移行する。
In step S101, the
ステップS102では、制御部140は、受け付けた出発地及び目的地の情報に基づき、出発地から目的地を結ぶ走行経路に含まれる道路区間の少なくとも1つを、走行履歴DB121から走行経路を特定してリンク一覧を抽出すると、処理をS103に移行する。
In step S102, the
ステップS103では、制御部140は、受け付けた出発時間を、走行経路の最初のリンクの進入時刻として設定すると、処理をS104に移行する。
In step S103, when the
ステップS104では、制御部140は、設定した進入時刻に応じた時間帯の所要時間データを所要時間DB123から読み出すと、処理をS105に移行する。
In step S104, if the
ステップS105では、制御部140は、進入時刻に応じた時間帯における当該リンクの所要時間データが欠損しているか否かを判定する。制御部140は、当該リンクの所要時間データが欠損していると判定すると、処理を図14のS201に移行する。一方、制御部140は、当該リンクの所要時間データが欠損していないと判定すると、処理をS106に移行する。
In step S105, the
ステップS106では、制御部140は、所要時間に基づき、リンクからの退出時刻を算出する、即ち「進入時刻」+「所要時間」=「退出時刻」により、退出時刻を算出すると、処理をS107に移行する。
In step S106, the
ステップS107では、制御部140は、走行経路上に次のリンクが存在するか否かを判定する。制御部140は、次のリンクが存在すると判定すると、処理をS108に移行する。一方、制御部140は、次のリンクが存在しないと判定すると、本処理を終了する。
In step S107, the
ステップS108では、制御部140は、算出したリンクの退出時刻を次のリンクの進入時刻として設定すると、処理をS104に戻す。
In step S108, when the
図14は、通過予定時間帯において欠損している所要時間データを補完する処理の流れの一例を示すフローチャートである。以下、図14に基づき図3を参照しながら、通過予定時間帯において欠損している所要時間データを補完する処理の流れについて説明する。 FIG. 14 is a flowchart showing an example of a flow of processing for complementing required time data missing in the scheduled passage time zone. Hereinafter, the flow of processing for complementing required time data missing in the scheduled passage time zone will be described with reference to FIG. 3 based on FIG. 14.
ステップS201では、制御部140は、当該リンクの所要時間データが欠損している時間帯と連続する時間帯の前後両方で、所要時間データが欠損しているか否かを判定する。制御部140は、連続する時間帯の前後両方で所要時間データが欠損していると判定すると、処理をS202に移行する。一方、制御部140は、連続する時間帯の前後両方で所要時間データが欠損していないと判定すると、処理をS209に移行する。
In step S201, the
ステップS202では、制御部140は、当該リンクの両端の隣接リンクでいずれも所要時間データが欠損しているか否かを判定する。制御部140は、連続する時間帯の前後両方で所要時間データが欠損していると判定すると、処理をS203に移行する。一方、制御部140は、連続する時間帯の前後両方で所要時間データが欠損していないと判定すると、処理をS210に移行する。
In step S202, the
ステップS203では、制御部140は、走行履歴データに基づき、全時間帯における分岐リンクからの流入量a1と隣接リンクからの流入量b1を算出すると、処理をS204に移行する。
In step S203, when the
ステップS204では、制御部140は、全時間帯における分岐リンクから当該リンクへの流入量a1に対する、隣接リンクから当該リンクへの流入量b1の割合が0.8以上か否か、即ち、次式、b1/a1≧0.8を満たすか否かを判定する。制御部140は、b1/a1≧0.8を満たすと判定すると、処理をS212に移行する。一方、制御部140は、b1/a1≧0.8を満たさないと判定すると、処理をS205に移行する。なお、分岐リンクには、隣接リンクを含む。
In step S204, the
ステップS205では、制御部140は、走行履歴データに基づき、全時間帯における分岐リンクからの流入量a2と隣接リンクからの流入量b2を算出すると、処理をS206に移行する。
In step S205, when the
ステップS206では、制御部140は、全時間帯における分岐リンクから当該リンクへの流出量a2に対する、隣接リンクから当該リンクへの流出量b2の割合が0.8以上か否か、即ち、次式、b2/a2≧0.8を満たすか否かを判定する。制御部140は、b2/a2≧0.8を満たすと判定すると、処理をS212に移行する。一方、制御部140は、b2/a2≧0.8を満たさないと判定すると、処理をS207に移行する。なお、分岐リンクには、隣接リンクを含む。
In step S206, the
ステップS207では、制御部140は、欠損していた所要時間データを予め設定した所要時間データで補完すると、処理をS208に移行する。
In step S207, if the required time data that has been missing is supplemented with preset required time data, the
ステップS208では、制御部140は、補完した所要時間データによりリンクからの退出時刻を算出すると、処理を図13のS107に移行する。
In step S208, when the
ステップS209では、制御部140は、当該リンクの所要時間データが欠損している時間帯と連続する時間帯から走行履歴データを取得すると、処理をS211に移行する。
In step S209, when the
ステップS210では、制御部140は、当該リンクの所要時間データが欠損している時間帯と連続する時間帯の範囲を拡大して、走行履歴データを取得すると、処理をS211に移行する。
In step S210, when the
ステップS211では、制御部140は、取得した走行履歴データから所要時間を求め、当該リンクからの退出時刻を算出すると、処理を図13のS107に移行する。
In step S211, the
ステップS212では、制御部140は、当該リンクに隣接する隣接リンクの車速データを取得すると、処理をS213に移行する。
In step S212, when the
ステップS213では、制御部140は、取得した車速データから所要時間を求め、リンクからの退出時刻を算出すると、処理を図13のS107に移行する。
In step S213, the
以上説明したように、移動経路検索装置は、移動経路における各移動区間の予測所要時間を求める際に移動区間の通過予定時間帯に移動履歴データがなくても、その時間帯の前後の移動履歴データで補完することで、所要時間の予測精度が低くなることを抑制できる。 As described above, the movement route search device can obtain the movement history before and after the time zone even when there is no movement history data in the scheduled passage time zone of the movement zone when obtaining the predicted required time of each movement zone in the movement route. By supplementing with data, it is possible to prevent the prediction accuracy of the required time from being lowered.
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
(付記1)
始点及び終点の情報を受け付け、
前記始点及び前記終点を結ぶ移動経路に含まれる移動区間の少なくとも1つを通過した移動体の移動履歴データ群の組み合わせから抽出した移動経路において、移動履歴データに基づいて前記移動経路における移動区間毎の予測所要時間を求める際に、予定の時間帯に通過する前記移動区間において前記移動履歴データが欠損していない場合には前記移動履歴データに基づいて前記予測所要時間を求め、予定の時間帯に通過する前記移動区間において前記移動履歴データが欠損し且つ前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯の少なくともいずれかにおいて前記移動履歴データが欠損していない場合には前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯のいずれかに存在する前記移動履歴データに基づいて補完する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、移動経路検索プログラム。
(付記2)
前記予定の時間帯に通過する前記移動区間において、前記移動履歴データが欠損し、前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯の両方において前記移動履歴データが欠損し、かつ前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の両端と隣接する隣接区間がいずれも前記移動履歴データが欠損している場合には、
全時間帯において、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の一端で分岐する分岐区間のすべてから、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間に流入する前記移動体の流入量に対する、前記一端と隣接する一の前記隣接区間から、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間に流入する前記移動体の流入量の割合が第1のしきい値以上であるとき、または、
全時間帯において、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間から、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の他端で分岐する分岐区間に流出するすべての前記移動体の流出量に対する、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間から、前記他端と隣接する一の前記隣接区間に流出する前記移動体の流出量の割合が第2のしきい値以上であるとき、
前記一の隣接区間の前記移動履歴データに基づいて補完する、
ことを特徴とする、付記1に記載の移動経路検索プログラム。
(付記3)
前記第1のしきい値未満であるとき、及び、前記第2のしきい値未満であるとき、予め設定した値で補完する、
ことを特徴とする、付記2に記載の移動経路検索プログラム。
(付記4)
始点及び終点の情報を受け付け、
前記始点及び前記終点を結ぶ移動経路に含まれる移動区間の少なくとも1つを通過した移動体の移動履歴データ群の組み合わせから抽出した移動経路において、移動履歴データに基づいて前記移動経路における移動区間毎の予測所要時間を求める際に、予定の時間帯に通過する前記移動区間において前記移動履歴データが欠損していない場合には前記移動履歴データに基づいて前記予測所要時間を求め、予定の時間帯に通過する前記移動区間において前記移動履歴データが欠損し且つ前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯の少なくともいずれかにおいて前記移動履歴データが欠損していない場合には前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯のいずれかに存在する前記移動履歴データに基づいて補完する、
処理を行う制御部を有することを特徴とする、移動経路検索装置。
(付記5)
前記予定の時間帯に通過する前記移動区間において、前記移動履歴データが欠損し、前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯の両方において前記移動履歴データが欠損し、かつ前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の両端と隣接する隣接区間がいずれも前記移動履歴データが欠損している場合には、
全時間帯において、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の一端で分岐する分岐区間のすべてから、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間に流入する前記移動体の流入量に対する、前記一端と隣接する一の前記隣接区間から、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間に流入する前記移動体の流入量の割合が第1のしきい値以上であるとき、または、
全時間帯において、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間から、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の他端で分岐する分岐区間に流出するすべての前記移動体の流出量に対する、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間から、前記他端と隣接する一の前記隣接区間に流出する前記移動体の流出量の割合が第2のしきい値以上であるとき、
前記一の隣接区間の前記移動履歴データに基づいて補完する、
ことを特徴とする、付記4に記載の移動経路検索装置。
(付記6)
前記第1のしきい値未満であるとき、及び、前記第2のしきい値未満であるとき、予め設定した値で補完する、
ことを特徴とする、付記5に記載の移動経路検索装置。
(付記7)
始点及び終点の情報を受け付け、
前記始点及び前記終点を結ぶ移動経路に含まれる移動区間の少なくとも1つを通過した移動体の移動履歴データ群の組み合わせから抽出した移動経路において、移動履歴データに基づいて前記移動経路における移動区間毎の予測所要時間を求める際に、予定の時間帯に通過する前記移動区間において前記移動履歴データが欠損していない場合には前記移動履歴データに基づいて前記予測所要時間を求め、予定の時間帯に通過する前記移動区間において前記移動履歴データが欠損し且つ前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯の少なくともいずれかにおいて前記移動履歴データが欠損していない場合には前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯のいずれかに存在する前記移動履歴データに基づいて補完する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする、移動経路検索方法。
(付記8)
前記予定の時間帯に通過する前記移動区間において、前記移動履歴データが欠損し、前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯の両方において前記移動履歴データが欠損し、かつ前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の両端と隣接する隣接区間がいずれも前記移動履歴データが欠損している場合には、
全時間帯において、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の一端で分岐する分岐区間のすべてから、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間に流入する前記移動体の流入量に対する、前記一端と隣接する一の前記隣接区間から、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間に流入する前記移動体の流入量の割合が第1のしきい値以上であるとき、または、
全時間帯において、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間から、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の他端で分岐する分岐区間に流出するすべての前記移動体の流出量に対する、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間から、前記他端と隣接する一の前記隣接区間に流出する前記移動体の流出量の割合が第2のしきい値以上であるとき、
前記一の隣接区間の前記移動履歴データに基づいて補完する、
ことを特徴とする、付記7に記載の移動経路検索方法。
(付記9)
前記第1のしきい値未満であるとき、及び、前記第2のしきい値未満であるとき、予め設定した値で補完する、
ことを特徴とする、付記8に記載の移動経路検索方法。
Regarding the above embodiment, the following additional notes are disclosed.
(Appendix 1)
Accepts start and end point information,
For each movement section in the movement path based on the movement history data, the movement path is extracted from a combination of movement history data groups of moving bodies that have passed at least one of the movement sections included in the movement path connecting the start point and the end point. When the travel history data is not missing in the travel section that passes in the scheduled time zone, the predicted travel time is obtained based on the travel history data. If the movement history data is missing in the movement section that passes through and the movement history data is not missing in at least one of the scheduled time zone and the time zone that continues before and after the scheduled time zone, Complement based on the movement history data existing in any one of the time zones that are continuous before and after,
A moving path search program for causing a computer to execute processing.
(Appendix 2)
In the movement section that passes in the scheduled time zone, the movement history data is missing, the movement history data is missing in both the scheduled time zone and a time zone that continues before and after, and the movement history data is When the movement history data is missing for both adjacent sections adjacent to both ends of the missing movement section,
In all time zones, from all of the branch sections that branch off at one end of the movement section in which the movement history data is missing, the inflow amount of the mobile body that flows into the movement section in which the movement history data is missing A ratio of the inflow amount of the moving body flowing into the moving section in which the movement history data is missing from one adjacent section adjacent to the one end is equal to or more than a first threshold value, or
Outflow amount of all the moving bodies flowing out from the moving section in which the movement history data is missing to the branching section that branches at the other end of the moving section in which the movement history data is missing in all time zones When the ratio of the outflow amount of the mobile body that flows out from the moving section in which the movement history data is missing to the one adjacent section adjacent to the other end is equal to or greater than a second threshold value,
Complement based on the movement history data of the one adjacent section,
The travel route search program according to attachment 1, wherein
(Appendix 3)
When less than the first threshold and less than the second threshold, complement with a preset value;
The moving route search program according to
(Appendix 4)
Accepts start and end point information,
For each movement section in the movement path based on the movement history data, the movement path is extracted from a combination of movement history data groups of moving bodies that have passed at least one of the movement sections included in the movement path connecting the start point and the end point. When the travel history data is not missing in the travel section that passes in the scheduled time zone, the predicted travel time is obtained based on the travel history data. If the movement history data is missing in the movement section that passes through and the movement history data is not missing in at least one of the scheduled time zone and the time zone that continues before and after the scheduled time zone, Complement based on the movement history data existing in any one of the time zones that are continuous before and after,
A movement path search device comprising a control unit for performing processing.
(Appendix 5)
In the movement section that passes in the scheduled time zone, the movement history data is missing, the movement history data is missing in both the scheduled time zone and a time zone that continues before and after, and the movement history data is When the movement history data is missing for both adjacent sections adjacent to both ends of the missing movement section,
In all time zones, from all of the branch sections that branch off at one end of the movement section in which the movement history data is missing, the inflow amount of the mobile body that flows into the movement section in which the movement history data is missing A ratio of the inflow amount of the moving body flowing into the moving section in which the movement history data is missing from one adjacent section adjacent to the one end is equal to or more than a first threshold value, or
Outflow amount of all the moving bodies flowing out from the moving section in which the movement history data is missing to the branching section that branches at the other end of the moving section in which the movement history data is missing in all time zones When the ratio of the outflow amount of the mobile body that flows out from the moving section in which the movement history data is missing to the one adjacent section adjacent to the other end is equal to or greater than a second threshold value,
Complement based on the movement history data of the one adjacent section,
The moving path search device according to appendix 4, characterized in that:
(Appendix 6)
When less than the first threshold and less than the second threshold, complement with a preset value;
The moving path search device according to appendix 5, characterized in that:
(Appendix 7)
Accepts start and end point information,
For each movement section in the movement path based on the movement history data, the movement path is extracted from a combination of movement history data groups of moving bodies that have passed at least one of the movement sections included in the movement path connecting the start point and the end point. When the travel history data is not missing in the travel section that passes in the scheduled time zone, the predicted travel time is obtained based on the travel history data. If the movement history data is missing in the movement section that passes through and the movement history data is not missing in at least one of the scheduled time zone and the time zone that continues before and after the scheduled time zone, Complement based on the movement history data existing in any one of the time zones that are continuous before and after,
A method for searching for a moving route, characterized in that a computer executes processing.
(Appendix 8)
In the movement section that passes in the scheduled time zone, the movement history data is missing, the movement history data is missing in both the scheduled time zone and a time zone that continues before and after, and the movement history data is When the movement history data is missing for both adjacent sections adjacent to both ends of the missing movement section,
In all time zones, from all of the branch sections that branch off at one end of the movement section in which the movement history data is missing, the inflow amount of the mobile body that flows into the movement section in which the movement history data is missing A ratio of the inflow amount of the moving body flowing into the moving section in which the movement history data is missing from one adjacent section adjacent to the one end is equal to or more than a first threshold value, or
Outflow amount of all the moving bodies flowing out from the moving section in which the movement history data is missing to the branching section that branches at the other end of the moving section in which the movement history data is missing in all time zones When the ratio of the outflow amount of the mobile body that flows out from the moving section in which the movement history data is missing to the one adjacent section adjacent to the other end is equal to or greater than a second threshold value,
Complement based on the movement history data of the one adjacent section,
The moving route search method according to
(Appendix 9)
When less than the first threshold and less than the second threshold, complement with a preset value;
The moving route search method according to
100 移動経路検索装置
110 通信部
120 記憶部
130 入力部
140 制御部
200 端末装置
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記始点及び前記終点を結ぶ移動経路に含まれる移動区間の少なくとも1つを通過した移動体の移動履歴データ群の組み合わせから抽出した移動経路において、移動履歴データに基づいて前記移動経路における移動区間毎の予測所要時間を求める際に、予定の時間帯に通過する前記移動区間において前記移動履歴データが欠損していない場合には前記移動履歴データに基づいて前記予測所要時間を求め、予定の時間帯に通過する前記移動区間において前記移動履歴データが欠損し且つ前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯の少なくともいずれかにおいて前記移動履歴データが欠損していない場合には前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯のいずれかに存在する前記移動履歴データに基づいて補完する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、移動経路検索プログラム。 Accepts start and end point information,
For each movement section in the movement path based on the movement history data, the movement path is extracted from a combination of movement history data groups of moving bodies that have passed at least one of the movement sections included in the movement path connecting the start point and the end point. When the travel history data is not missing in the travel section that passes in the scheduled time zone, the predicted travel time is obtained based on the travel history data. If the movement history data is missing in the movement section that passes through and the movement history data is not missing in at least one of the scheduled time zone and the time zone that continues before and after the scheduled time zone, Complement based on the movement history data existing in any one of the time zones that are continuous before and after,
A moving path search program for causing a computer to execute processing.
全時間帯において、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の一端で分岐する分岐区間のすべてから、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間に流入する前記移動体の流入量に対する、前記一端と隣接する一の前記隣接区間から、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間に流入する前記移動体の流入量の割合が第1のしきい値以上であるとき、または、
全時間帯において、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間から、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の他端で分岐する分岐区間に流出するすべての前記移動体の流出量に対する、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間から、前記他端と隣接する一の前記隣接区間に流出する前記移動体の流出量の割合が第2のしきい値以上であるとき、
前記一の隣接区間の前記移動履歴データに基づいて補完する、
ことを特徴とする、請求項1に記載の移動経路検索プログラム。 In the movement section that passes in the scheduled time zone, the movement history data is missing, the movement history data is missing in both the scheduled time zone and a time zone that continues before and after, and the movement history data is When the movement history data is missing for both adjacent sections adjacent to both ends of the missing movement section,
In all time zones, from all of the branch sections that branch off at one end of the movement section in which the movement history data is missing, the inflow amount of the mobile body that flows into the movement section in which the movement history data is missing A ratio of the inflow amount of the moving body flowing into the moving section in which the movement history data is missing from one adjacent section adjacent to the one end is equal to or more than a first threshold value, or
Outflow amount of all the moving bodies flowing out from the moving section in which the movement history data is missing to the branching section that branches at the other end of the moving section in which the movement history data is missing in all time zones When the ratio of the outflow amount of the mobile body that flows out from the moving section in which the movement history data is missing to the one adjacent section adjacent to the other end is equal to or greater than a second threshold value,
Complement based on the movement history data of the one adjacent section,
The moving route search program according to claim 1, wherein:
ことを特徴とする、請求項2に記載の移動経路検索プログラム。 When less than the first threshold and less than the second threshold, complement with a preset value;
The moving route search program according to claim 2, wherein:
前記始点及び前記終点を結ぶ移動経路に含まれる移動区間の少なくとも1つを通過した移動体の移動履歴データ群の組み合わせから抽出した移動経路において、移動履歴データに基づいて前記移動経路における移動区間毎の予測所要時間を求める際に、予定の時間帯に通過する前記移動区間において前記移動履歴データが欠損していない場合には前記移動履歴データに基づいて前記予測所要時間を求め、予定の時間帯に通過する前記移動区間において前記移動履歴データが欠損し且つ前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯の少なくともいずれかにおいて前記移動履歴データが欠損していない場合には前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯のいずれかに存在する前記移動履歴データに基づいて補完する、
処理を行う制御部を有することを特徴とする、移動経路検索装置。 Accepts start and end point information,
For each movement section in the movement path based on the movement history data, the movement path is extracted from a combination of movement history data groups of moving bodies that have passed at least one of the movement sections included in the movement path connecting the start point and the end point. When the travel history data is not missing in the travel section that passes in the scheduled time zone, the predicted travel time is obtained based on the travel history data. If the movement history data is missing in the movement section that passes through and the movement history data is not missing in at least one of the scheduled time zone and the time zone that continues before and after the scheduled time zone, Complement based on the movement history data existing in any one of the time zones that are continuous before and after,
A movement path search device comprising a control unit for performing processing.
全時間帯において、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の一端で分岐する分岐区間のすべてから、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間に流入する前記移動体の流入量に対する、前記一端と隣接する一の前記隣接区間から、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間に流入する前記移動体の流入量の割合が第1のしきい値以上であるとき、または、
全時間帯において、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間から、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の他端で分岐する分岐区間に流出するすべての前記移動体の流出量に対する、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間から、前記他端と隣接する一の前記隣接区間に流出する前記移動体の流出量の割合が第2のしきい値以上であるとき、
前記一の隣接区間の前記移動履歴データに基づいて補完する、
ことを特徴とする、請求項4に記載の移動経路検索装置。 In the movement section that passes in the scheduled time zone, the movement history data is missing, the movement history data is missing in both the scheduled time zone and a time zone that continues before and after, and the movement history data is When the movement history data is missing for both adjacent sections adjacent to both ends of the missing movement section,
In all time zones, from all of the branch sections that branch off at one end of the movement section in which the movement history data is missing, the inflow amount of the mobile body that flows into the movement section in which the movement history data is missing A ratio of the inflow amount of the moving body flowing into the moving section in which the movement history data is missing from one adjacent section adjacent to the one end is equal to or more than a first threshold value, or
Outflow amount of all the moving bodies flowing out from the moving section in which the movement history data is missing to the branching section that branches at the other end of the moving section in which the movement history data is missing in all time zones When the ratio of the outflow amount of the mobile body that flows out from the moving section in which the movement history data is missing to the one adjacent section adjacent to the other end is equal to or greater than a second threshold value,
Complement based on the movement history data of the one adjacent section,
The moving path search device according to claim 4, wherein:
ことを特徴とする、請求項5に記載の移動経路検索装置。 When less than the first threshold and less than the second threshold, complement with a preset value;
The moving path search device according to claim 5, wherein:
前記始点及び前記終点を結ぶ移動経路に含まれる移動区間の少なくとも1つを通過した移動体の移動履歴データ群の組み合わせから抽出した移動経路において、移動履歴データに基づいて前記移動経路における移動区間毎の予測所要時間を求める際に、予定の時間帯に通過する前記移動区間において前記移動履歴データが欠損していない場合には前記移動履歴データに基づいて前記予測所要時間を求め、予定の時間帯に通過する前記移動区間において前記移動履歴データが欠損し且つ前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯の少なくともいずれかにおいて前記移動履歴データが欠損していない場合には前記予定の時間帯と前後に連続する時間帯のいずれかに存在する前記移動履歴データに基づいて補完する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする、移動経路検索方法。 Accepts start and end point information,
For each movement section in the movement path based on the movement history data, the movement path is extracted from a combination of movement history data groups of moving bodies that have passed at least one of the movement sections included in the movement path connecting the start point and the end point. When the travel history data is not missing in the travel section that passes in the scheduled time zone, the predicted travel time is obtained based on the travel history data. If the movement history data is missing in the movement section that passes through and the movement history data is not missing in at least one of the scheduled time zone and the time zone that continues before and after the scheduled time zone, Complement based on the movement history data existing in any one of the time zones that are continuous before and after,
A method for searching for a moving route, characterized in that a computer executes processing.
全時間帯において、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の一端で分岐する分岐区間のすべてから、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間に流入する前記移動体の流入量に対する、前記一端と隣接する一の前記隣接区間から、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間に流入する前記移動体の流入量の割合が第1のしきい値以上であるとき、または、
全時間帯において、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間から、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間の他端で分岐する分岐区間に流出するすべての前記移動体の流出量に対する、前記移動履歴データが欠損している前記移動区間から、前記他端と隣接する一の前記隣接区間に流出する前記移動体の流出量の割合が第2のしきい値以上であるとき、
前記一の隣接区間の前記移動履歴データに基づいて補完する、
ことを特徴とする、請求項7に記載の移動経路検索方法。 In the movement section that passes in the scheduled time zone, the movement history data is missing, the movement history data is missing in both the scheduled time zone and a time zone that continues before and after, and the movement history data is When the movement history data is missing for both adjacent sections adjacent to both ends of the missing movement section,
In all time zones, from all of the branch sections that branch off at one end of the movement section in which the movement history data is missing, the inflow amount of the mobile body that flows into the movement section in which the movement history data is missing A ratio of the inflow amount of the moving body flowing into the moving section in which the movement history data is missing from one adjacent section adjacent to the one end is equal to or more than a first threshold value, or
Outflow amount of all the moving bodies flowing out from the moving section in which the movement history data is missing to the branching section that branches at the other end of the moving section in which the movement history data is missing in all time zones When the ratio of the outflow amount of the mobile body that flows out from the moving section in which the movement history data is missing to the one adjacent section adjacent to the other end is equal to or greater than a second threshold value,
Complement based on the movement history data of the one adjacent section,
The moving route search method according to claim 7, wherein:
ことを特徴とする、請求項8に記載の移動経路検索方法。
When less than the first threshold and less than the second threshold, complement with a preset value;
The moving route search method according to claim 8, wherein:
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