JP2019040478A - Road traffic information processing apparatus and road traffic information processing method - Google Patents

Road traffic information processing apparatus and road traffic information processing method Download PDF

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JP2019040478A JP2017162842A JP2017162842A JP2019040478A JP 2019040478 A JP2019040478 A JP 2019040478A JP 2017162842 A JP2017162842 A JP 2017162842A JP 2017162842 A JP2017162842 A JP 2017162842A JP 2019040478 A JP2019040478 A JP 2019040478A
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卓朗 益田
Takuro Masuda
卓朗 益田
慎一 笠原
Shinichi Kasahara
慎一 笠原
桑原 雅夫
Masao Kuwabara
雅夫 桑原
卓摩 三谷
Takuma Mitani
卓摩 三谷
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Tohoku University NUC
Honda Motor Co Ltd
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Tohoku University NUC
Honda Motor Co Ltd
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Abstract

To provide a road traffic information processing technique capable of further improving an estimation accuracy of feature points such as a traffic jam generation start point and a traffic jam resolution start point on a time-space plane.SOLUTION: In a time-space plane, an inflection point extraction unit 11 extracts a deceleration inflection point and an intensification inflection point from at least a part of a plurality of trajectories representing a time series of each position of a plurality of moving objects X. The deceleration inflection point indicates that a speed has been reduced due to the moving object X entering a traffic jam. The acceleration inflection point indicates that a speed has increased due to the moving object X having escaped the traffic jam. A representative point setting unit 12 sets a representative point of a designated inflection point among the plurality of inflection points. On the basis of the representative points, a feature point estimation unit 13 estimates feature points that demarcate a free flow area and a congested flow area in the time-space plane.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、複数の移動局のそれぞれとしてのクライアントから収集された情報を処理する技術に関する。   The present invention relates to a technique for processing information collected from a client as each of a plurality of mobile stations.

車両に搭載されているナビゲーション装置またはスマートフォンなどの携帯機器のGPS機能を用いて測定された、当該車両の位置が含まれているプローブ情報またはFCD(フローティングカーデータ)をリアル時間で収集し、当該プローブ情報を利用して道路交通情報を提供するサービスが展開されている。事故または落下物などの突発事象の発生により道路交通状況が複雑に変動するところ、プローブ情報のみを用いて突発事象発生時の旅行時間を予測する手法が提案されている(非特許文献1参照)。   Collecting probe information or FCD (floating car data) including the position of the vehicle measured in real time using the GPS function of a portable device such as a navigation device or a smartphone mounted on the vehicle, Services that provide road traffic information using probe information are being developed. Where road traffic conditions change in a complex manner due to the occurrence of a sudden event such as an accident or a fallen object, a method for predicting the travel time when a sudden event occurs using only probe information has been proposed (see Non-Patent Document 1). .

具体的には、図5に示されている時間−空間平面において、時刻t=t0、地点x=x0に突発事象が発生し、時刻t=tdにこの突発事象の処理が完了した場合における各車両のプローブ情報により表わされる軌跡Pi(i=1,2,‥)が考慮される。この場合、時刻t=t0以降に突発事象発生断面x=x0を通過する車両が渋滞の後尾に到達し、当該渋滞に進入するとその速度は低下する。その一方、車両が渋滞の先頭に到達し、当該渋滞から脱出するとその速度が上昇する。 Specifically, in the time-space plane shown in FIG. 5, a sudden event occurred at time t = t 0 and point x = x 0, and the processing of this sudden event was completed at time t = t d . The trajectory P i (i = 1, 2,...) Represented by the probe information of each vehicle in the case is considered. In this case, the vehicle has reached to the end of the traffic jam that passes through the incident occurs sectional x = x 0 at time t = t 0 later, it enters into the congestion its rate decreases. On the other hand, when the vehicle reaches the head of the traffic jam and escapes from the traffic jam, the speed increases.

複数の軌跡Piのそれぞれにおいて、渋滞進入に伴って車両の速度が低下する複数の変曲点Si(低下変曲点)がつながれることで渋滞延伸波L1が定義される。複数の軌跡Piのそれぞれにおいて、渋滞脱出に伴って車両の速度が上昇する複数の変曲点Ri(上昇変曲点)がつながれることで渋滞解消波L2が定義される。渋滞延伸波L1、渋滞解消波L2および突発事象発生断面により囲まれた略三角形の領域は渋滞流領域として定義され、その外側の領域が自由流領域として定義される。 In each of the plurality of trajectories P i , a congested stretch wave L 1 is defined by connecting a plurality of inflection points S i (decrease inflection points) at which the speed of the vehicle decreases as a traffic jam enters. In each of the plurality of trajectories P i , a traffic jam elimination wave L 2 is defined by connecting a plurality of inflection points R i (rising inflection points) at which the speed of the vehicle increases as the traffic escapes. A substantially triangular region surrounded by the traffic jam stretching wave L 1 , the traffic jam elimination wave L 2, and the sudden event occurrence cross section is defined as a traffic jam flow region, and the outer region is defined as a free flow region.

旅行時間の予測方法に関して説明する。図6に示されているように、時間−空間平面において、現在時刻t=t1において存在するプローブ情報に応じた車両の軌跡に基づき、現在時刻t=t1以降における渋滞延伸波L1および渋滞解消波L2の延在態様が予測される(破線参照)。さらに、渋滞延伸波L1および渋滞解消波L2の延在態様の予測結果に基づき、車両の軌跡Pjが予測される(太線参照)。そして、渋滞進入前の自由流領域における旅行時間、渋滞流領域における旅行時間、および、渋滞脱出後の自由流領域における旅行時間の和が、予測旅行時間T=t2−t1(到着予測時刻t=t2)として算出される。 The travel time prediction method will be described. As shown in FIG. 6, the time - in the space plane, based on the trajectory of the vehicle in accordance with the probe information present at the current time t = t 1, the traffic jam stretching wave L 1 and at the current time t = t 1 after extending aspects of traffic jam wave L 2 is predicted (see dashed lines). Furthermore, the trajectory P j of the vehicle is predicted based on the prediction results of the extension modes of the traffic jam stretching wave L 1 and the traffic jam canceling wave L 2 (see thick line). The sum of the travel time in the free flow region before entering the traffic jam, the travel time in the traffic flow region, and the travel time in the free flow region after exiting the traffic jam is the predicted travel time T = t 2 −t 1 (estimated arrival time). t = t 2 ).

「車両軌跡のみを用いた突発事象発生時の旅行時間予測」 関塚貴一ほか 第53回 土木計画学会 研究発表会 2016年05月28日〜29日“Travel Time Prediction when Sudden Event Occurs Using Only Vehicle Trajectory” Sekizuka Kiichi et al. The 53rd Japan Society for Civil Engineering Planning Presentation 28-29 May 2016

しかし、時間−空間平面において渋滞発生起点(図6/(t0,x0)参照)の位置を推定したうえで、渋滞延伸波L1および渋滞解消波L2の延在態様が予測される際には問題が生じる。すなわち、道路に複数の車線(または車両走行レーン)が存在する場合、当該複数の車線のそれぞれにおける交通流が異なる場合があるため、車両が走行した車線の相違に応じて屈曲点が揺らぐ可能性がある(図6/○:減速屈曲点および●:増速屈曲点参照)。このため、渋滞発生起点および当該道路における走行所要時間Tなどの道路交通情報の予測精度が低下する可能性がある。 However, after estimating the position of the traffic jam occurrence point (see FIG. 6 / (t 0 , x 0 )) on the time-space plane, the extension mode of the traffic jam stretching wave L 1 and the jam clearing wave L 2 is predicted. Sometimes problems arise. That is, if there are multiple lanes (or vehicle lanes) on the road, the traffic flow in each of the multiple lanes may be different, so the inflection point may fluctuate depending on the lane in which the vehicle traveled (See Fig. 6 / ○: deceleration bending point and ●: acceleration bending point). For this reason, there is a possibility that the prediction accuracy of road traffic information such as a traffic jam starting point and the required travel time T on the road is lowered.

そこで、本発明は、時間−空間平面において、渋滞発生起点および渋滞解消起点などの特徴点の推定精度のさらなる向上を図りうる道路交通情報処理技術を提供することを課題とする。   Therefore, an object of the present invention is to provide a road traffic information processing technique that can further improve the estimation accuracy of feature points such as a traffic jam starting point and a traffic jam eliminating starting point on a time-space plane.

本発明の道路交通情報処理装置は、時間−空間平面において、複数の移動体のそれぞれの位置の時系列を表わす複数の軌跡のうち少なくとも一部の軌跡から、前記移動体が渋滞に進入したことにより速度が低下したことを表わす減速屈曲点と、前記移動体が渋滞から脱出したことにより速度が上昇したことを表わす増速屈曲点と、を抽出する屈曲点抽出部と、前記屈曲点抽出部により抽出された複数の屈曲点のうち指定屈曲点の代表点を設定する代表点設定部と、前記代表点設定部により設定された前記代表点に基づき、前記時間−空間平面において前記移動体が渋滞に接していない自由流領域および前記移動体が渋滞に接している渋滞流領域の境界を画定する特徴点を推定する特徴点推定部と、を備えていることを特徴とする。   The road traffic information processing apparatus according to the present invention is such that the moving body enters a traffic jam from at least a part of a plurality of trajectories representing a time series of positions of the plurality of moving bodies on a time-space plane. A bending point extraction unit that extracts a deceleration bending point that indicates that the speed has decreased due to the above, and an acceleration bending point that indicates that the speed has increased because the moving body has escaped from a traffic jam, and the bending point extraction unit A representative point setting unit that sets a representative point of the specified bending point among the plurality of bending points extracted by the step, and the moving body is arranged on the time-space plane based on the representative point set by the representative point setting unit. And a feature point estimation unit that estimates a feature point that demarcates a boundary of a traffic flow region that is not in contact with a traffic jam and a traffic flow region in which the mobile body is in contact with the traffic jam.

本発明の道路交通情報処理装置によれば、複数の屈曲点のうち指定屈曲点の代表点が設定されることにより指定屈曲点の揺らぎの影響の軽減が図られる分だけ、時間−空間平面において、渋滞発生起点および渋滞解消起点などの特徴点の推定精度のさらなる向上を図りうる。   According to the road traffic information processing apparatus of the present invention, in the time-space plane, the influence of the fluctuation of the designated bending point can be reduced by setting the representative point of the designated bending point among the plurality of bending points. Further, it is possible to further improve the estimation accuracy of feature points such as a traffic jam starting point and a traffic jam eliminating starting point.

本発明の道路交通情報処理装置において、前記代表点設定部が、前記指定屈曲点としての複数の増速屈曲点の重心を前記代表点として設定し、前記特徴点推定部が、前記代表点を通り時間軸に平行な直線と、前記指定屈曲点と同じ軌跡にある減速屈曲点により定まる直線または曲線との交点を、前記特徴点としての渋滞発生起点として推定することが好ましい。   In the road traffic information processing apparatus of the present invention, the representative point setting unit sets the center of gravity of a plurality of accelerated bending points as the designated bending point as the representative point, and the feature point estimating unit determines the representative point as the representative point. It is preferable that an intersection of a straight line parallel to the time axis and a straight line or a curve determined by a deceleration bending point on the same locus as the designated bending point is estimated as a traffic jam starting point as the feature point.

当該構成の道路交通情報処理装置によれば、渋滞発生起点から時間的または空間的に近接している増速屈曲点に揺らぎが生じやすいことに鑑みて、増速屈曲点の代表点が設定されることにより、当該揺らぎの影響が軽減される。このため、その分だけ、時間−空間平面において、特徴点としての渋滞発生起点の推定精度のさらなる向上が図られる。   According to the road traffic information processing apparatus having the above configuration, the representative point of the acceleration flexion point is set in view of the fact that fluctuations are likely to occur at the acceleration flexion point that is temporally or spatially close from the start point of the traffic jam. Therefore, the influence of the fluctuation is reduced. For this reason, it is possible to further improve the estimation accuracy of the traffic jam occurrence point as a feature point on the time-space plane.

本発明の道路交通情報処理装置において、前記代表点設定部が、渋滞発生起点から空間的に手前側に第1閾値以上離れている前記指定屈曲点としての増速屈曲点の重心を前記代表点として設定し、前記特徴点推定部が、前記渋滞発生起点を通り時間軸に平行な直線と、前記代表点を通る負の傾きの直線との交点を、前記特徴点としての渋滞解消起点として推定することが好ましい。   In the road traffic information processing apparatus of the present invention, the representative point setting unit determines the center of gravity of the acceleration flexion point as the designated flexion point that is spatially separated from the traffic jam starting point by a first threshold or more on the near side. And the feature point estimation unit estimates an intersection of a straight line passing through the traffic jam starting point parallel to the time axis and a negative slope straight line passing through the representative point as the traffic jam elimination starting point as the feature point. It is preferable to do.

当該構成の道路交通情報処理装置によれば、渋滞発生起点から空間的に手前側に第1閾値以上離れている増速屈曲点が指定屈曲点とされて代表点が設定される。このため、渋滞発生起点と空間的に過度に近接しており、渋滞解消波(図5参照)が発生したとはいいがたい状況で渋滞解消起点が推定される事態が回避されるので、特徴点としての渋滞解消起点の推定精度の向上が図られる。   According to the road traffic information processing apparatus having the above configuration, the acceleration bend point that is spatially farther from the traffic jam starting point by the first threshold or more is set as the designated bend point and the representative point is set. For this reason, it is possible to avoid a situation in which the congestion elimination starting point is estimated in a situation where it is difficult to say that the congestion elimination wave (see FIG. 5) has occurred in a space that is excessively close to the origin of the congestion. It is possible to improve the estimation accuracy of the traffic jam elimination starting point.

本発明の道路交通情報処理装置において、前記代表点設定部が、時系列的に順位が連続する複数の増速屈曲点の空間的または時間的な間隔が第2閾値以下であることを要件として、前記指定屈曲点としての前記複数の増速屈曲点の重心を前記代表点として設定することが好ましい。   In the road traffic information processing apparatus of the present invention, the representative point setting unit is required that a spatial or temporal interval between a plurality of acceleration bend points whose order is continuous in time series is equal to or less than a second threshold value. It is preferable that the center of gravity of the plurality of accelerated bending points as the designated bending point is set as the representative point.

当該構成の道路交通情報処理装置によれば、時系列的に順位が連続する増速屈曲点が過度に乖離しており、一様な変化態様を示す渋滞解消波が発生したとはいいがたい状況で渋滞解消起点が推定される事態が回避されるので、特徴点としての渋滞解消起点の推定精度の向上が図られる。   According to the road traffic information processing apparatus having the above configuration, the acceleration inflection points having consecutive ranks in time series are excessively distant from each other, and it is difficult to say that the congestion elimination wave having a uniform change mode has occurred. Since the situation where the traffic jam elimination starting point is estimated in the situation is avoided, the estimation accuracy of the traffic jam elimination starting point as the feature point can be improved.

本発明の道路交通情報処理装置において、前記特徴点推定部が、前記負の傾きを前記指定屈曲点としての増速屈曲点の配置態様に基づいて決定した上で、前記渋滞解消起点を推定することが好ましい。   In the road traffic information processing apparatus according to the present invention, the feature point estimation unit estimates the congestion elimination starting point after determining the negative slope based on an arrangement form of the acceleration bending point as the designated bending point. It is preferable.

当該構成の道路交通情報処理装置によれば、時系列的に連続する増速屈曲点の出現態様に応じて動的に渋滞解消波を表わすのに適当な直線に基づくので、特徴点としての渋滞解消起点の推定精度の向上が図られる。   According to the road traffic information processing apparatus having the above configuration, it is based on a straight line suitable for dynamically expressing the congestion elimination wave according to the appearance of the time-series continuous acceleration inflection points, and therefore, the congestion as a feature point. The estimation accuracy of the cancellation start point can be improved.

本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成説明図。1 is a configuration explanatory diagram of an information processing system according to an embodiment of the present invention. FIG. 本発明の一実施形態に係る情報処理サーバの機能に関する説明図。Explanatory drawing regarding the function of the information processing server which concerns on one Embodiment of this invention. 渋滞発生起点の推定に関する説明図。Explanatory drawing regarding the estimation of the traffic jam starting point. 渋滞解消起点の推定に関する説明図。Explanatory drawing regarding the estimation of the congestion elimination starting point. 時間−空間平面における自由流領域および渋滞流領域に関する説明図。Explanatory drawing regarding the free flow area | region and traffic congestion area | region in a time-space plane. 時間−空間平面における道路交通情報生成に関する説明図。Explanatory drawing regarding the road traffic information generation in a time-space plane. 道路交通情報の一の出力形態に関する説明図。Explanatory drawing regarding one output form of road traffic information. 道路交通情報の他の出力形態に関する説明図。Explanatory drawing regarding the other output form of road traffic information.

(構成)
図1に示されている本発明の一実施形態としての道路交通情報処理システムは、道路交通情報処理サーバ1(道路交通情報処理装置)と、複数のクライアント2とにより構成されている。道路交通情報処理サーバ1および複数のクライアント2のそれぞれは、ネットワークを介して相互通信可能である。クライアント2は、四輪自動車、二輪自動車および自転車などの車両など、ユーザの運転操作にしたがって移動する機能を有する移動体Xとの通信機能を有している。
(Constitution)
The road traffic information processing system as an embodiment of the present invention shown in FIG. 1 includes a road traffic information processing server 1 (road traffic information processing apparatus) and a plurality of clients 2. Each of the road traffic information processing server 1 and the plurality of clients 2 can communicate with each other via a network. The client 2 has a communication function with a moving body X having a function of moving according to a user's driving operation, such as a vehicle such as a four-wheeled vehicle, a two-wheeled vehicle, and a bicycle.

(道路交通情報処理サーバの構成)
本発明の「道路交通情報処理装置」を構成する道路交通情報処理サーバ1は、データベース10と、屈曲点抽出部11と、代表点設定部12と、特徴点推定部13と、道路交通情報生成部14と、を備えている。情報処理サーバ1は、スマートフォンまたはタブレットなどの携帯型の端末装置により構成されていてもよい。
(Configuration of road traffic information processing server)
The road traffic information processing server 1 constituting the “road traffic information processing apparatus” of the present invention includes a database 10, a bending point extraction unit 11, a representative point setting unit 12, a feature point estimation unit 13, and a road traffic information generation. Part 14. The information processing server 1 may be configured by a portable terminal device such as a smartphone or a tablet.

データベース10は、クライアント2から情報処理サーバ1にアップロードされる移動体Xの時系列を含むプローブ情報などを記憶保持する。データベース10は、そのほか、道路交通情報生成部14により生成された道路交通情報およびマップ情報を記憶保持する。「道路交通情報」には、各リンクにおける移動コスト(予測される移動所要時間)などが含まれている。「マップ情報」には、道路を構成する各リンクの位置、形状および姿勢等が座標値((緯度、経度)または(緯度、経度、高度))の列のほか、各リンクを識別するためのリンク識別情報および属性を表すデータなどが含まれている。各リンクはノードにより接続されている。データベース10は、情報処理サーバ1とは別個のデータベースサーバにより構成されていてもよい。   The database 10 stores and holds probe information including the time series of the moving object X uploaded from the client 2 to the information processing server 1. In addition, the database 10 stores and holds road traffic information and map information generated by the road traffic information generation unit 14. “Road traffic information” includes the travel cost (predicted travel time) for each link. In “Map information”, the position, shape, posture, etc. of each link that constitutes the road are not only a column of coordinate values ((latitude, longitude) or (latitude, longitude, altitude)), but also for identifying each link. It includes link identification information and data representing attributes. Each link is connected by a node. The database 10 may be configured by a database server that is separate from the information processing server 1.

屈曲点抽出部11と、代表点設定部12と、特徴点推定部13と、道路交通情報生成部14と、必要なソフトウェアおよびデータをメモリから読み取り、当該データを対象として当該ソフトウェアにしたがった指定の演算処理を実行する情報処理部(CPU)および必要に応じて通信機器、記憶装置(当該メモリ)等により構成されている。当該指定の演算処理の詳細については後述する。   The inflection point extraction unit 11, the representative point setting unit 12, the feature point estimation unit 13, the road traffic information generation unit 14, and the necessary software and data are read from the memory, and the data is designated according to the software. An information processing unit (CPU) that executes the above arithmetic processing, and a communication device, a storage device (the memory), and the like as necessary. Details of the designated calculation process will be described later.

(クライアントの構成)
クライアント2は、スマートフォンまたはタブレットなどの携帯型の端末装置により構成されている。「携帯型」とは、例えばそのサイズが人間の標準的な手の平程度であり、その重量が片手でまたは衣服のポケットなどに入れて簡単に持ち運びができる程度であることを意味する。クライアント2が、携帯型の機器よりも大型のかつ重量がある機器(たとえば移動体に組み付けられている機器)によって構成されていてもよい。
(Client configuration)
The client 2 is configured by a portable terminal device such as a smartphone or a tablet. “Portable” means that, for example, its size is about the size of a standard human hand, and its weight can be easily carried with one hand or in a pocket of clothes. The client 2 may be configured by a device that is larger and heavier than a portable device (for example, a device that is assembled in a moving body).

クライアント2は、記憶装置20と、測位装置21と、入力装置22と、出力装置23と、演算処理装置24と、を備えている。   The client 2 includes a storage device 20, a positioning device 21, an input device 22, an output device 23, and an arithmetic processing device 24.

記憶装置20は、演算処理装置24による演算処理結果などを記憶保持するように構成されている。記憶装置20は、マップ情報を格納するように構成されている。「マップ情報」には、道路を構成する各リンクの位置、形状および姿勢等を表わす座標列と、各リンクを識別するためのリンク識別情報とが含まれている。   The storage device 20 is configured to store and hold the results of arithmetic processing performed by the arithmetic processing device 24. The storage device 20 is configured to store map information. The “map information” includes a coordinate string representing the position, shape, posture, and the like of each link constituting the road, and link identification information for identifying each link.

測位装置21は、GPS機能を用いてクライアント2の所在位置(緯度および経度)を一定時間間隔で測定する。入力装置22は、操作ボタンやマイクロフォンにより構成され、ユーザの操作または発話による種々の操作または入力設定を可能とする。出力装置23は、ディスプレイ装置および音響出力装置(スピーカ)により構成され、マップ情報等の画像コンテンツを表示または音響コンテンツを出力する。「出力する」とは、当該情報の表示、音声出力、振動出力等、人間がその視覚、聴覚、触覚等、五感を通じて認識しうるあらゆる形態で情報を出力することを意味する。入力装置22および出力装置23は、タッチパネル式ディスプレイにより構成されていてもよい。   The positioning device 21 measures the location (latitude and longitude) of the client 2 at regular time intervals using the GPS function. The input device 22 includes operation buttons and a microphone, and enables various operations or input settings by user operations or speech. The output device 23 includes a display device and a sound output device (speaker), and displays image content such as map information or outputs sound content. “Output” means that information is output in all forms that humans can recognize through the five senses, such as visual, auditory, and tactile sensations, such as display of the information, audio output, and vibration output. The input device 22 and the output device 23 may be configured by a touch panel display.

演算処理装置24は、メモリの指定領域からソフトウェアおよびデータを必要に応じて読み取った上で、当該データを対象として当該ソフトウェアにしたがった指定の演算処理を実行する情報処理部(CPU)および必要に応じて通信機器、記憶装置(当該メモリ)等により構成されている。   The arithmetic processing unit 24 reads the software and data from the designated area of the memory as necessary, and then performs an information processing unit (CPU) that executes the designated arithmetic processing according to the software for the data and the necessity. Accordingly, it is configured by a communication device, a storage device (the memory), and the like.

(機能)
前記構成の情報処理システムの機能について説明する。クライアント2において、測位装置21によりクライアント2またはこれが搭載されている移動体Xの位置が時系列的に測定され、当該測定結果が記憶装置20に累積的に保存される。そして、前回のプローブ情報の送信から所定時間が経過したこと、または、移動体Xが所定距離以上移動したこと等のイベントに応じて、移動体Xの位置の時系列が含まれているプローブ情報がクライアント2から道路交通情報処理サーバ1に対して送信され、データベース10に記憶保持される。
(function)
The function of the information processing system having the above configuration will be described. In the client 2, the position of the client 2 or the moving body X on which the client 2 is mounted is measured in time series by the positioning device 21, and the measurement results are accumulated in the storage device 20. And the probe information including the time series of the position of the moving body X in response to an event such as a predetermined time has elapsed since the previous transmission of the probe information or the moving body X has moved a predetermined distance or more. Is transmitted from the client 2 to the road traffic information processing server 1 and stored in the database 10.

(渋滞発生起点の推定)
データベース10に保存されている現在時刻またはその直前時刻までの各リンク(または道路区間)のプローブ情報に基づき、当該時刻における最新の時間−空間平面における各車両の軌跡が表現されている(図5参照)。
(Estimation of starting point of traffic jam)
Based on the probe information of each link (or road section) up to the current time or the time immediately before stored in the database 10, the trajectory of each vehicle on the latest time-space plane at the time is expressed (FIG. 5). reference).

屈曲点抽出部11により、一の車両の第1軌跡P1において、第1減速屈曲点S1および第1増速屈曲点R1、ならびに、当該道路区間を当該一の車両よりも後に走行する他の車両の時間−空間平面における第2軌跡P2における第2減速屈曲点S2および第2増速屈曲点R2が抽出される(図2/STEP102)。例えば、時間−空間平面における移動体の軌跡の変化率が所定値以上である点が、当該軌跡における屈曲点として認識される。これにより、図3に示されているように、屈曲点S1、R1、S2およびR2が検知される。当該屈曲点の検知順位は、S1→R1→S2→R2およびS1→S2→R1→R2のいずれであってもよい。 The bending point extraction unit 11 travels on the first trajectory P 1 of one vehicle on the first deceleration bending point S 1 and the first acceleration bending point R 1 and on the road section after the one vehicle. The second deceleration bending point S 2 and the second acceleration bending point R 2 on the second locus P 2 in the time-space plane of the other vehicle are extracted (FIG. 2 / STEP 102). For example, a point where the rate of change of the trajectory of the moving object in the time-space plane is a predetermined value or more is recognized as a bending point in the trajectory. As a result, the bending points S 1 , R 1 , S 2 and R 2 are detected as shown in FIG. The detection order of the bending point may be any of S 1 → R 1 → S 2 → R 2 and S 1 → S 2 → R 1 → R 2 .

代表点設定部12により、第1増速屈曲点R1および第2増速屈曲点R2の重心(R1+R2)/2が代表点として設定される(図2/STEP104)。重み付き重心γR1+(1−γ)R2(0<γ<0.5または0.5<γ<1)が代表点として設定されてもよい。時系列的に後の第2増速屈曲点R2の重み1−γが第1増速屈曲点R1の重みγよりも大きくされてもよい。重みγの大きさは、例えば、第1増速屈曲点R1および第2増速屈曲点R2の時間間隔の長短に応じて定められる。なお、屈曲点抽出部11により検出された3つ以上の増速屈曲点の重心または重み付き重心が代表点として設定されてもよい。 The representative point setting unit 12 sets the center of gravity (R 1 + R 2 ) / 2 of the first acceleration bending point R 1 and the second acceleration bending point R 2 as a representative point (FIG. 2 / STEP 104). The weighted centroid γR 1 + (1−γ) R 2 (0 <γ <0.5 or 0.5 <γ <1) may be set as the representative point. The weight 1-γ of the subsequent second acceleration bend point R 2 in time series may be set larger than the weight γ of the first increase bend point R 1 . The magnitude of the weight γ is determined according to the length of the time interval between the first acceleration bending point R 1 and the second acceleration bending point R 2 , for example. Note that the center of gravity or the weighted center of gravity of three or more accelerated bending points detected by the bending point extraction unit 11 may be set as the representative point.

そして、特徴点推定部13により、時間−空間平面において、第1減速屈曲点S1および第2減速屈曲点S2を結ぶ直線(一点鎖線参照)と、 当該代表点(R1+R2)/2を結ぶ時間軸に平行な直線(二点鎖線参照)と、の交点が、推定渋滞発生起点Q1=(t0,x0)として推定される(図2/STEP106、図3/□参照)。これにより、突発事象発生断面x=x0が推定される(図5参照)。 Then, the feature point estimation unit 13 makes a straight line connecting the first deceleration bending point S 1 and the second deceleration bending point S 2 (see the alternate long and short dash line) and the representative point (R 1 + R 2 ) / 2 is estimated as an estimated traffic jam starting point Q 1 = (t 0 , x 0 ) (see FIG. 2 / STEP 106 and FIG. 3 / □). ). Thereby, the sudden event occurrence cross section x = x 0 is estimated (see FIG. 5).

なお、屈曲点抽出部11により3つ以上の増速屈曲点が抽出され、一部の増速屈曲点の重心または重み付き重心が代表点として設定され、残りの増速屈曲点と当該代表点との配置態様を表わす近似直線または近似曲線と、3つ以上の減速屈曲点の配置態様を表わす近似直線または近似曲線との交点が、推定渋滞発生起点Q1として推定されてもよい。 It should be noted that the bending point extraction unit 11 extracts three or more acceleration bending points, sets the centroids or weighted centroids of some acceleration bending points as representative points, and sets the remaining acceleration bending points and the representative points. The intersection of the approximate straight line or approximate curve representing the arrangement form and the approximate straight line or approximate curve representing the arrangement form of the three or more deceleration bending points may be estimated as the estimated congestion occurrence point Q 1 .

(渋滞解消起点の推定)
屈曲点抽出部11により、第1増速屈曲点R1が抽出されたか否かが判定される(図2/STEP202)。第1増速屈曲点R1は、増速屈曲点のうち、時間−空間平面において空間成分が渋滞発生起点x0から空間的に手前側に第1閾値α以上離れている、時系列的に最初の増速屈曲点である。当該判定結果が肯定的である場合(図2/STEP202‥YES)、増速屈曲点の抽出回数を表わす指数jが「1」に設定される(図2/STEP204)。
(Estimation of traffic congestion elimination starting point)
It is determined whether or not the first acceleration bending point R 1 has been extracted by the bending point extraction unit 11 (FIG. 2 / STEP 202). The first acceleration flexion point R 1 is a time series in which the spatial component of the acceleration flexion point is spatially separated from the traffic jam occurrence point x 0 by the first threshold value α or more in the time-space plane. This is the first speed-up bending point. When the determination result is affirmative (FIG. 2 / STEP 202... YES), the index j indicating the number of times of acceleration bending point extraction is set to “1” (FIG. 2 / STEP 204).

代表点設定部12により、第1〜第j増速屈曲点Rj(j=1,2,‥)の重心Σk=1〜jk/jが代表点として設定される(図2/STEP206)。j=1の状態では、第1増速屈曲点R1がそのまま代表点として設定される。 The representative point setting unit 12 sets the centroids Σ k = 1 to j R k / j of the first to j-th accelerated bending points R j (j = 1, 2,...) As representative points (FIG. 2 / (STEP 206). In the state of j = 1, the first acceleration bending point R 1 is set as a representative point as it is.

そして、特徴点推定部13により、当該代表点を通る負の傾き(渋滞解消波速度)Crを有する直線と、突発事象発生断面x=x0と、の交点が特徴点としての渋滞解消起点Q2(j)が推定される(図2/STEP208、図4参照)。j=1の状態では、渋滞解消波速度Crは一定値であってもよいが、第1増速屈曲点R1の直前に屈曲点抽出部11により抽出された増速屈曲点R0を結ぶ直線の傾きが渋滞解消波速度Crとして算定されてもよい(図4/一点鎖線参照)。 Then, the feature point estimation unit 13 uses the intersection of the straight line having the negative slope (congestion elimination wave velocity) Cr passing through the representative point and the sudden event occurrence cross section x = x 0 as the congestion elimination start point Q as the feature point. 2 (j) is estimated (see FIG. 2 / STEP 208, FIG. 4). In the state of j = 1, the congestion elimination wave velocity Cr may be a constant value, but the acceleration bending point R 0 extracted by the bending point extraction unit 11 is connected immediately before the first acceleration bending point R 1. The slope of the straight line may be calculated as the congestion elimination wave velocity Cr (see FIG. 4 / dashed line).

続いて、屈曲点抽出部11により、第j+1増速屈曲点が抽出されたか否かが判定される(図2/STEP210)。第j+1増速屈曲点は、増速屈曲点のうち、時間−空間平面において第j増速屈曲点から、空間的または時間的な間隔が第2閾値β以内にある増速屈曲点である。   Subsequently, the inflection point extraction unit 11 determines whether or not the (j + 1) th acceleration inflection point has been extracted (FIG. 2 / STEP 210). The j + 1 acceleration bending point is an acceleration bending point whose spatial or temporal interval is within the second threshold value β from the jth acceleration bending point in the time-space plane among the acceleration bending points.

当該判定結果が否定的である場合(図2/STEP210‥NO)、それまでの第j増速屈曲点の定義が解消されたうえで、再び増速屈曲点が検知される(図2/STEP202)。当該判定結果が肯定的である場合(図2/STEP210‥YES)、指数jが「1」だけ増加され(図2/STEP212)、代表点設定部12による代表点設定処理(図2/STEP206)および特徴点推定部13による特徴点推定処理(図2/STEP208)等の処理が繰り返される。j=2の状態では、第1増速屈曲点R1および第2増速屈曲点R2の重心が代表点として設定される。また、渋滞解消波速度Crは一定値であってもよいが、第1増速屈曲点R1および第2増速屈曲点R2を結ぶ直線の傾きが渋滞解消波速度Crとして算定されてもよい(図4/二点鎖線参照)。 When the determination result is negative (FIG. 2 / STEP 210... NO), the definition of the j-th acceleration bending point is canceled and the acceleration bending point is detected again (FIG. 2 / STEP 202). ). When the determination result is affirmative (FIG. 2 / STEP 210... YES), the index j is increased by “1” (FIG. 2 / STEP 212), and the representative point setting process by the representative point setting unit 12 (FIG. 2 / STEP 206). And the process of the feature point estimation process (FIG. 2 / STEP208) etc. by the feature point estimation part 13 is repeated. In the state of j = 2, the center of gravity of the first acceleration bending point R 1 and the second acceleration bending point R 2 is set as the representative point. Further, although the congestion elimination wave velocity Cr may be a constant value, the inclination of the straight line connecting the first acceleration bending point R 1 and the second acceleration bending point R 2 may be calculated as the congestion elimination wave velocity Cr. Good (see FIG. 4 / two-dot chain line).

(道路交通情報の生成)
そして、道路交通情報生成部14により、特徴点の推定結果に基づき、道路交通情報が生成される(図2/STEP214)。渋滞発生起点Q1=(t0,x0)および渋滞解消起点Q=(td,x0)の推定結果に基づき、突発事象発生断面x=x0(t=t0〜td)が推定される(図6参照)。渋滞発生起点Q1の推定に用いられた低下屈曲点S1,S2,‥の配置態様を表わす近似直線または近似曲線が渋滞延伸波L1として推定され、渋滞解消起点Q2の推定に用いられた上昇屈曲点R1,R2,‥の配置態様を表わす近似直線または近似曲線が渋滞解消波L2として推定される(図6参照)。
(Generation of road traffic information)
Then, the road traffic information generation unit 14 generates road traffic information based on the feature point estimation result (FIG. 2 / STEP 214). Based on the estimation results of the traffic jam starting point Q 1 = (t 0 , x 0 ) and the traffic jam canceling point Q 2 = (t d , x 0 ), the sudden event occurrence cross section x = x 0 (t = t 0 to t d ) Is estimated (see FIG. 6). An approximate straight line or an approximate curve representing the arrangement of the inflection points S 1 , S 2 ,... Used to estimate the traffic jam starting point Q 1 is estimated as the traffic jam stretching wave L 1 and used to estimate the traffic jam canceling point Q 2. An approximate straight line or an approximate curve representing the arrangement of the raised bending points R 1 , R 2 ,... Is estimated as the congestion elimination wave L 2 (see FIG. 6).

道路交通情報は、道路交通情報処理サーバ1からクライアント2に対して送信され、記憶装置20に保存される。当該クライアント2において、入力装置22を通じて目的地点が設定された場合、演算処理装置24により当該道路交通情報が用いられ、現在地点または出発地点から目的地点までの推奨経路が探索される。旅行時間の予測に際して、突発事象発生断面、渋滞延伸波L1および渋滞解消波L2により画定される渋滞流領域およびその外側にある自由流領域のそれぞれにおける軌跡の傾きが考慮される(図6参照)。 The road traffic information is transmitted from the road traffic information processing server 1 to the client 2 and stored in the storage device 20. In the client 2, when the destination point is set through the input device 22, the road processing information is used by the arithmetic processing unit 24 to search for a recommended route from the current point or the departure point to the destination point. When predicting the travel time, the slope of the trajectory in each of the traffic flow region defined by the sudden event occurrence cross section, the traffic jam stretching wave L 1 and the traffic jam canceling wave L 2 and the free flow region outside the traffic flow region is considered (FIG. 6). reference).

これに応じて、例えば、図7Aに示されているように、通常時の推奨経路において交通渋滞が発生している場合、これを回避するような代替の推奨経路のほか、交通渋滞の発生箇所が示されているマップが出力装置23を構成するディスプレイ装置に表示される。また、出力装置23を構成する音声出力装置から、「いつものルート上に渋滞が広がっているため、代替ルートで案内します」等の音声案内が出力される。   In response to this, for example, as shown in FIG. 7A, when a traffic jam occurs in the recommended route at the normal time, in addition to an alternative recommended route that avoids this, the location where the traffic jam occurs Is displayed on the display device constituting the output device 23. Also, a voice guidance such as “I will guide you on an alternative route because traffic congestion has spread on the usual route” is output from the voice output device constituting the output device 23.

また、図7Bに示されているように、推奨経路のある箇所において交通渋滞が発生しているものの、移動体Xが当該箇所を通過する際には渋滞が解消されている見込みである旨の案内が画像表示される。また、出力装置23を構成する音声出力装置から、「案内ルート上に事故渋滞がありますが、解消される見込みです。そのままお進みください」等の音声案内が出力される。   In addition, as shown in FIG. 7B, although traffic congestion has occurred in a location with a recommended route, it is expected that the traffic congestion is resolved when the mobile object X passes through the location. The guidance is displayed as an image. The voice output device constituting the output device 23 outputs a voice guidance such as “There is an accident traffic jam on the guide route, but it is expected to be resolved.

なお、クライアント2において入力装置22を通じて目的地点が設定された場合、道路交通情報処理サーバ1により、道路交通情報生成部14によって生成された道路交通情報が用いられ、当該目的地点までの推奨経路が探索されてもよい。そのうえで、推奨経路を表わす情報が、当該推奨経路における道路交通情報とともに道路交通情報サーバ1からクライアント2に対して送信され、出力装置23を通じて出力されてもよい(図7A、図7B参照)。   When the destination point is set through the input device 22 in the client 2, the road traffic information generated by the road traffic information generation unit 14 is used by the road traffic information processing server 1, and the recommended route to the destination point is determined. It may be searched. In addition, information indicating the recommended route may be transmitted from the road traffic information server 1 to the client 2 together with the road traffic information on the recommended route, and may be output through the output device 23 (see FIGS. 7A and 7B).

(作用効果)
本発明の道路交通情報処理システムおよびこれを構成する道路交通情報処理サーバ1によれば、複数の屈曲点のうち指定屈曲点の代表点が設定されることにより指定屈曲点の揺らぎの影響の軽減が図られる分だけ、時間−空間平面において、渋滞発生起点および渋滞解消起点などの特徴点の推定精度のさらなる向上が図られる。
(Function and effect)
According to the road traffic information processing system of the present invention and the road traffic information processing server 1 that constitutes the road traffic information processing system, the influence of the fluctuation of the specified bending point is reduced by setting the representative point of the specified bending point among the plurality of bending points. Therefore, the accuracy of estimating feature points such as a traffic jam starting point and a traffic jam canceling point can be further improved in the time-space plane.

具体的には、渋滞発生起点から時間的または空間的に近接している増速屈曲点R1,R2,‥に揺らぎが生じやすいことに鑑みて、増速屈曲点の代表点が設定されることにより、当該揺らぎの影響が軽減される(図2/STEP104参照)。その分だけ、時間−空間平面において、特徴点としての渋滞発生起点Q1の推定精度のさらなる向上が図られる(図3参照)。 Specifically, in view of the fact that fluctuations are likely to occur at the acceleration bending points R 1 , R 2 ,. As a result, the influence of the fluctuation is reduced (see FIG. 2 / STEP 104). Accordingly, the estimation accuracy of the traffic jam occurrence point Q 1 as a feature point is further improved in the time-space plane (see FIG. 3).

また、渋滞発生起点から空間的に手前側に第1閾値α以上離れている増速屈曲点が指定屈曲点(第1増速屈曲点R1)とされて代表点が設定される(図2/STEP202‥YES→‥→STEP206参照)。このため、渋滞発生起点と空間的に過度に近接しており、渋滞解消波が発生したとはいいがたい状況で渋滞解消起点が推定される事態が回避されるので、特徴点としての渋滞解消起点の推定精度の向上が図られる(図4参照)。 Further, the acceleration bending point that is spatially farther than the first threshold α from the traffic jam starting point is set as the designated bending point (first acceleration bending point R 1 ), and a representative point is set (FIG. 2). / STEP 202... YES →. For this reason, the situation where the traffic jam elimination start point is estimated in a situation where it is difficult to say that the traffic jam elimination wave has occurred is too close to the traffic jam origination point. The estimation accuracy of the starting point is improved (see FIG. 4).

さらに、時系列的に順位が連続する増速屈曲点R1,R2,‥の空間的および時間的な間隔が第2閾値β以下であることを要件として、増速屈曲点の重心が代表点として設定される(図2/STEP210‥YES→‥→STEP206参照)。増速屈曲点R1,R2,‥が過度に乖離しており、一様な変化態様を示す渋滞解消波が発生したとはいいがたい状況で渋滞解消起点が推定される事態が回避されるので、特徴点としての渋滞解消起点Q2の推定精度の向上が図られる(図4参照)。 Further, the center of gravity of the acceleration flexion point is represented by the requirement that the spatial and temporal intervals of the acceleration flexion points R 1 , R 2 ,. It is set as a point (see FIG. 2 / STEP210... YES →... STEP206). Acceleration bend points R 1 , R 2 ,... Are excessively dissociated, and it is avoided that a congestion elimination starting point is estimated in a situation where it is difficult to say that a congestion elimination wave showing a uniform change mode has occurred. Therefore, the estimation accuracy of the congestion elimination starting point Q 2 as the feature point is improved (see FIG. 4).

1‥道路交通情報処理サーバ、10‥データベース、11‥屈曲点抽出部、12‥代表点設定部、13‥特徴点推定部、14‥道路交通情報生成部、2‥クライアント、20‥記憶装置、21‥測位装置、22‥入力装置、23‥出力装置、24‥演算処理装置、X‥移動体。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Road traffic information processing server, 10 ... Database, 11 ... Bending point extraction part, 12 ... Representative point setting part, 13 ... Feature point estimation part, 14 ... Road traffic information generation part, 2 ... Client, 20 ... Storage device, 21: positioning device, 22: input device, 23: output device, 24: arithmetic processing device, X: moving body.

Claims (6)

時間−空間平面において、複数の移動体のそれぞれの位置の時系列を表わす複数の軌跡のうち少なくとも一部の軌跡から、前記移動体が渋滞に進入したことにより速度が低下したことを表わす減速屈曲点と、前記移動体が渋滞から脱出したことにより速度が上昇したことを表わす増速屈曲点と、を抽出する屈曲点抽出部と、
前記屈曲点抽出部により抽出された複数の屈曲点のうち指定屈曲点の代表点を設定する代表点設定部と、
前記代表点設定部により設定された前記代表点に基づき、前記時間−空間平面において前記移動体が渋滞に接していない自由流領域および前記移動体が渋滞に接している渋滞流領域の境界を画定する特徴点を推定する特徴点推定部と、を備えていることを特徴とする道路交通情報処理装置。
On the time-space plane, a deceleration bend indicating that the speed has decreased due to the moving body entering a traffic jam from at least some of the plurality of loci representing the time series of the respective positions of the plurality of moving bodies. A bend point extraction unit for extracting a point and an acceleration bend point indicating that the speed has increased due to the mobile body exiting a traffic jam;
A representative point setting unit for setting a representative point of a specified bending point among a plurality of bending points extracted by the bending point extraction unit;
Based on the representative point set by the representative point setting unit, a boundary between a free flow area where the moving body is not in contact with traffic jam and a congestion flow area where the moving body is in contact with traffic jam is defined on the time-space plane. A road traffic information processing apparatus comprising: a feature point estimation unit that estimates a feature point to be performed.
請求項1記載の道路交通情報処理装置において、
前記代表点設定部が、前記指定屈曲点としての複数の増速屈曲点の重心を前記代表点として設定し、
前記特徴点推定部が、前記代表点を通り時間軸に平行な直線と、前記指定屈曲点と同じ軌跡にある減速屈曲点により定まる直線または曲線との交点を、前記特徴点としての渋滞発生起点として推定することを特徴とする道路交通情報処理装置。
The road traffic information processing apparatus according to claim 1,
The representative point setting unit sets, as the representative point, the center of gravity of a plurality of accelerated bending points as the designated bending point,
The feature point estimator uses an intersection of a straight line passing through the representative point and parallel to the time axis, and a straight line or a curve determined by a deceleration bend point on the same locus as the specified bend point, as a congestion occurrence point as the feature point. A road traffic information processing apparatus characterized by estimating as follows.
請求項1または2記載の道路交通情報処理装置において、
前記代表点設定部が、渋滞発生起点から空間的に手前側に第1閾値以上離れている前記指定屈曲点としての増速屈曲点の重心を前記代表点として設定し、
前記特徴点推定部が、前記渋滞発生起点を通り時間軸に平行な直線と、前記代表点を通る負の傾きの直線との交点を、前記特徴点としての渋滞解消起点として推定することを特徴とする道路交通情報処理装置。
The road traffic information processing apparatus according to claim 1 or 2,
The representative point setting unit sets, as the representative point, the center of gravity of the accelerating bending point as the specified bending point that is spatially more than the first threshold away from the traffic jam starting point by a first threshold,
The feature point estimation unit estimates an intersection of a straight line passing through the traffic jam starting point parallel to the time axis and a negative slope straight line passing through the representative point as the traffic jam elimination starting point as the feature point. Road traffic information processing device.
請求項3記載の道路交通情報処理装置において、
前記代表点設定部が、時系列的に順位が連続する複数の増速屈曲点の空間的または時間的な間隔が第2閾値以下であることを要件として、前記指定屈曲点としての前記複数の増速屈曲点の重心を前記代表点として設定することを特徴とする道路交通情報処理装置。
The road traffic information processing apparatus according to claim 3,
The representative point setting unit requires that a spatial or temporal interval between a plurality of accelerated bending points whose order is continuous in time series is equal to or less than a second threshold, and the plurality of the specified bending points are A road traffic information processing apparatus characterized in that the center of gravity of an acceleration bending point is set as the representative point.
請求項3または4記載の道路交通情報処理装置において、
前記特徴点推定部が、前記負の傾きを前記指定屈曲点としての増速屈曲点の配置態様に基づいて決定した上で、前記渋滞解消起点を推定することを特徴とする道路交通情報処理装置。
The road traffic information processing apparatus according to claim 3 or 4,
The road traffic information processing apparatus, wherein the feature point estimation unit estimates the negative inclination based on an arrangement form of an acceleration bending point as the designated bending point, and then estimates the congestion elimination starting point .
時間−空間平面において、複数の移動体のそれぞれの位置の時系列を表わす複数の軌跡のうち少なくとも一部の軌跡から、前記移動体が渋滞に進入したことにより速度が低下したことを表わす減速屈曲点と、前記移動体が渋滞から脱出したことにより速度が上昇したことを表わす増速屈曲点と、を抽出する屈曲点抽出工程と、
前記屈曲点抽出工程において抽出された複数の屈曲点のうち指定屈曲点の代表点を設定する代表点設定工程と、
前記代表点設定工程において設定された前記代表点に基づき、前記時間−空間平面において前記移動体が渋滞に接していない自由流領域および前記移動体が渋滞に接している渋滞流領域の境界を画定する特徴点を推定する特徴点推定工程と、を含んでいることを特徴とする道路交通情報処理方法。
On the time-space plane, a deceleration bend indicating that the speed has decreased due to the moving body entering a traffic jam from at least some of the plurality of loci representing the time series of the respective positions of the plurality of moving bodies. An inflection point extracting step for extracting a point and an acceleration inflection point representing that the speed has increased due to the mobile body getting out of a traffic jam;
A representative point setting step of setting a representative point of a specified bending point among a plurality of bending points extracted in the bending point extraction step;
Based on the representative point set in the representative point setting step, a boundary between a free flow area where the moving body is not in contact with traffic jam and a congestion flow area where the moving body is in contact with traffic jam is defined on the time-space plane. And a feature point estimation step of estimating a feature point to be performed.
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