JP2019053555A

JP2019053555A - 交通量判定システム、交通量判定方法、及び交通量判定プログラム

Info

Publication number: JP2019053555A
Application number: JP2017177690A
Authority: JP
Inventors: シンキン; Sin Kin; 敏典高山; Toshinori Takayama
Original assignee: Toyota Motor Corp; Zenrin Datacom Co Ltd
Current assignee: Toyota Motor Corp; Zenrin Datacom Co Ltd
Priority date: 2017-09-15
Filing date: 2017-09-15
Publication date: 2019-04-04
Anticipated expiration: 2037-09-15
Also published as: US20190221112A1; JP7032085B2; US10535258B2; US10282983B2; US20190088117A1; CN109509348A

Abstract

【課題】リンクが車両通行止めにあるか否かを適切に判断する。【解決手段】交通量判定システム１０は、リンクの周辺のエリアを通過する車両の過去と現在との間の交通量の変化を加味してリンクを通過する車両の過去の交通量からリンクを通過する車両の現在の交通量の推定値３５を算出する推定部２２と、リンクを通過する車両の現在の実際の交通量３６が、リンクを通過する車両の現在の交通量の推定値３５よりも統計的誤差を超えて少ないときに、リンクが通行止めにあるものと判定する判定部２３と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、交通量判定システム、交通量判定方法、及び交通量判定プログラムに関わる。

近年の路車間通信技術の高度化に伴い、道路を走行する車両の車載機器からプローブデータを収集することにより、高精度で大量の交通データを逐次蓄積することが可能になった。これにより、道路区間毎にプローブデータを時系列的に分析し、車両の平均交通量や移動履歴を把握することができる。このような動向を受けて、特許文献１は、車両の走行軌跡を表すプローブデータに基づいて、道路の通行規制や規制解除を検出する技術について言及している。特許文献２は、プローブデータから得られる車両の走行軌跡を、地図データベース上のリンクにマッチングさせ、複数の車両について、マッチングされたリンク毎に車両通過件数を集計し、車両の通過件数が閾値未満であるリンクの通行が規制されているものと判定する技術について言及している。特許文献３は、収集期間が異なるプローブデータを用いて作成した車両の過去の走行位置データの分布地図と、車両の未来の走行位置データの分布地図との差分から、新規に閉鎖された道路を検出する技術について言及している。

特開２０１４−２４１０９０号公報特開２００５−２８４５８８号公報特開２００７−４１２９４号公報

しかし、特許文献１〜３に記載の技術では、ある道路が車両通行止めにあるか否かを適切に判断することは困難である。その理由は、ある道路を車両が１台も通行しない状況が特定の時間帯に日常的に生じる場合に、その特定の時間帯の交通量がゼロであるという事実のみで、その道路が通行止めにあるとは断定できないためである。車両が１台も通行しない状況が、ある道路の特定の時間帯に日常的に生じ得るか否かは、道路毎に異なり、また、同じ道路でも曜日毎に異なり得るものである。また、ある道路の通行量は、その道路の周辺のエリアのイベントの有無にも影響を受ける。これらの事情を考慮に入れて、ある道路が車両通行止めにあるか否かを判断するのが望ましい。

そこで、本発明は、リンクが車両通行止めにあるか否かを適切に判断することのできる交通量判定システムを提案することを課題とする。

上述の課題を解決するため、本発明に関わる交通量判定システムは、リンクの周辺のエリアを通過する車両の過去と現在との間の交通量の変化を加味して、リンクを通過する車両の過去の交通量からリンクを通過する車両の現在の交通量の推定値を算出する推定部と、リンクを通過する車両の現在の実際の交通量が、リンクを通過する車両の現在の交通量の推定値よりも統計的誤差を超えて少ないときに、リンクが通行止めにあるものと判定する判定部と、を備える。

本発明に関わる交通量判定システムによれば、リンクが車両通行止めにあるか否かを適切に判断することができる。

本発明の実施形態に関わるリンクとその周辺のエリアとの関係を示す説明図である。本発明の実施形態に関わる交通量判定システムの機能ブロックを示す説明図である。本発明の実施形態に関わる交通量判定方法の処理の流れを示すフローチャートである。本発明の実施形態に関わるリンクの通行止めを判定する具体例の説明図である。本発明の実施形態に関わるリンクの通行止めを判定する具体例の説明図である。

以下、各図を参照しながら本発明の実施形態について説明する。ここで、同一符号は同一の構成要素を示すものとし、重複する説明は省略する。
図１は、本実施形態に関わるリンク６０とその周辺のエリア７０との関係を示す説明図である。リンク６０は、道路区間に対応して定義され、道路上のある点（例えば、ある交差点）を始点とし、道路上の別の点（例えば、別の交差点）を終点とするベクトルである。対面通行の道路には、同一区間に通行方向の異なる二つのリンクが定義される。エリア７０は、メッシュと呼ばれる区域に分割された道路地図情報であり、道路地図情報は、複数のリンクの接続関係に関わる情報を含む。リンク６０は、道路地図情報に含まれている複数のリンクのうちの一つである。エリア７０の輪郭は、例えば、１辺の長さが数ｋｍの正方形でもよい。

図２は、本発明の実施形態に関わる交通量判定システム１０の機能ブロックを示す説明図である。交通量判定システム１０は、複数の車両４０から取得したプローブデータに基づいて道路の交通量を判定するコンピュータシステムである。各車両４０は、自車の位置を検出する位置検出装置４１と、プローブデータを路上装置５０に無線送信する通信装置４２とを備えている。プローブデータは、車両４０の位置情報、速度情報、及び時刻情報を担っており、このようなプローブデータを無線送信する車両４０は、プローブカーと呼ばれる。位置検出装置４１は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）である。通信装置４２と路上装置５０との間の路車間通信方式は、例えば、光ビーコン、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、又はＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）である。

複数の路上装置５０のうち、一部の路上装置５０は、リンク６０に沿って配置されており、他の一部の路上装置５０は、エリア７０内のリンク６０以外のリンク（図示せず）に沿って配置されている。交通量判定システム１０は、各路上装置５０が車両４０から受信するプローブデータを収集することにより、リンク６０を通過する車両４０の交通量に関わる情報と、エリア７０（エリア７０内のリンク６０以外の全てのリンク）を通過する車両４０の交通量に関わる情報とを取得する。なお、路上装置５０は、必須ではないため、交通量判定システム１０は、車両４０から無線通信（例えば、携帯電話回線又は専用回線）を通じてプローブデータを受信してもよい。

交通量判定システム１０は、通信部２１、推定部２２、及び判定部２３を備える。交通量判定システム１０は、そのハードウェア資源として、プロセッサ、記憶資源、及び通信インタフェースを備えている。記憶資源は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、メモリカード、光ディスクドライブ、又は半導体メモリなど）の記憶領域である。記憶資源には、交通量判定システム１０の動作を制御する交通量判定プログラムが記憶されている。交通量判定プログラムは、図３に示すステップ３０１〜３０５の処理を交通量判定システム１０に実行させるコンピュータプログラムである。交通量判定システム１０のハードウェア資源と交通量判定プログラムとの協働により、通信部２１、推定部２２、及び判定部２３の各機能が実現される。推定部２２及び判定部２３の各機能と同様の機能を、専用のハードウェア資源（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））やファームウェアを用いて実現してもよい。

通信部２１は、車両４０から無線送信されるプローブデータを受信し、これを履歴データ３１として、記憶資源に格納する。履歴データ３１には、リンク６０を通過する車両４０の過去から現在に至る一定期間の交通量に関わる履歴情報と、エリア７０を通過する車両４０の過去から現在に至る一定期間の交通量に関わる履歴情報とが含まれている。プロセッサは、履歴データ３１から、リンク６０の時間帯毎の交通量（但し、偶発的な事故などに起因して増減する例外的な交通量の変動を除く）の平均値を曜日毎に算出し、これをリンク６０の基準交通量３２として記憶資源に格納する。リンク６０の基準交通量３２は、同じ曜日でも、時間帯毎に異なり得るものであり、また、同じ時間帯でも、曜日毎に異なり得る。プロセッサは、エリア７０内のリンク６０以外の各リンクについても、基準交通量３２を算出する。プロセッサは、履歴データ３１から、エリア７０の時間帯毎の交通量（但し、偶発的な事故などに起因して増減する例外的な交通量の変動を除く）の平均値を曜日毎に算出し、これをエリア７０の基準交通量３３として記憶資源に格納する。エリア７０の基準交通量３３は、同じ曜日でも、時間帯毎に異なり得るものであり、また、同じ時間帯でも、曜日毎に異なり得る。

推定部２２は、リンク６０の周辺のエリア７０を通過する車両４０の過去と現在との間の交通量の変化を加味して、リンク６０を通過する車両４０の過去の交通量からリンク６０を通過する車両４０の現在の交通量の推定値３５を算出する。具体的には、推定部２２は、エリア７０を通過する車両４０の過去の交通量（例えば、現在と同時刻における過去のエリア７０の基準交通量３３）に対する、エリア７０を通過する車両４０の現在の実際の交通量３４の比率（例えば、交通量３４／基準交通量３３）を、リンク６０を通過する車両４０の過去の交通量（例えば、現在と同時刻における過去のリンク６０の基準交通量３２）に乗じることにより、リンク６０を通過する車両４０の現在の交通量の推定値３５を算出する（例えば、推定値３５＝基準交通量３２×交通量３４／基準交通量３３）。このように、リンク６０の周辺のエリア７０を通過する車両４０の過去と現在との間の交通量の変化を加味することにより、リンク６０を通過する車両４０の現在の交通量を適切に推定することができる。例えば、ある時間帯のリンク６０の交通量が減少しているとしても、イベントの開催に伴う交通規制などにより、そのリンク６０の周辺のエリア７０の同時間帯の交通量も減少しているならば、そのような交通量の減少は、自然な交通現象であるから、エリア７０の交通量の減少の度合いを加味してリンク６０の交通量を推定するのが適切である。これにより、エリア７０を通過する車両４０の過去と現在との間の交通量の変化を考慮せずに、リンク６０の交通量の減少をリンク６０の通行止めとして単純に判断することに起因する誤判定を抑制できる。一方、リンク６０の周辺のエリア７０の交通量が増加しているか、或いは殆ど変化していないにも関わらず、エリア７０に比して、リンク６０の交通量が減少しているならば、リンク６０が通行止めにある可能性が考えられる。

判定部２３は、リンク６０を通過する車両４０の現在の実際の交通量３６が、リンク６０を通過する車両４０の現在の交通量の推定値３５よりも統計的誤差を超えて少ないときに、リンク６０が通行止めにあるものと判定する。交通量３６と推定値３５との間の誤差の分布が正規分布に従う場合、推定値３５の約９５．５％は、標準偏差の２倍の範囲内に分布するものと考えられる。このため、統計的誤差を超えるとは、例えば、標準偏差の２倍を超えることを意味するものと解釈し得る。但し、統計的誤差の解釈は、この例に限られるものではなく、統計学的に妥当な他の解釈を適用してもよい。

図３は、本実施形態に関わる交通量判定方法の処理の流れを示すフローチャートである。ステップ３０１の処理に先立って、交通量判定システム１０の記憶資源には、履歴データ３１が記憶されており、履歴データ３１から、予め基準交通量３２，３３が算出されているものとする。通信部２１は、プローブデータから、エリア７０を通過する車両４０の現在の実際の交通量３４に関わる情報と、リンク６０を通過する車両４０の現在の実際の交通量３６に関わる情報とを取得する（ステップ３０１）。推定部２２は、リンク６０の周辺のエリア７０を通過する車両４０の過去と現在との間の交通量の変化を加味して、リンク６０を通過する車両４０の過去の交通量からリンク６０を通過する車両４０の現在の交通量の推定値３５を算出する（ステップ３０２）。判定部２３は、交通量３６が推定値３５よりも統計的誤差を超えて少ないか否かを判定する（ステップ３０３）。交通量３６が推定値３５よりも統計的誤差を超えて少ない場合には（ステップ３０３：ＹＥＳ）、判定部２３は、リンク６０が通行止めにあるものと判定する（ステップ３０４）。交通量３６が推定値３５よりも統計的誤差を超えて少なくない場合には（ステップ３０３：ＮＯ）、判定部２３は、リンク６０が通行止めされていないものと判定する（ステップ３０５）。

ここで、図４を参照しながら、リンク６０の通行止めを判定する具体例について説明する。例えば、現在と同時刻における過去のエリア７０の基準交通量３３を７台／５分とし、エリア７０を通過する車両４０の現在の実際の交通量３４を１．４台／５分とする。この場合、エリア７０を通過する車両４０の現在の実際の交通量３４は、基準交通量３３の２０％（＝１．４／７×１００％）であるため、エリア７０全体の現在の交通量は、同時刻の過去に比して、２０％に減少している。現在と同時刻における過去のリンク６０の基準交通量３２を１０台／５分とすると、リンク６０を通過する車両４０の現在の交通量の推定値３５は、２台／５分（＝１０／５分×０．２）である。リンク６０を通過する車両４０の現在の実際の交通量３６が１台／５分であとすると、推定値３５と交通量３６との差は、統計的誤差３７の範囲内にあるため、リンク６０は、通行止めされていないものと判定される。

次に、図５を参照しながら、リンク６０の通行止めを判定する他の具体例について説明する。例えば、現在と同時刻における過去のエリア７０の基準交通量３３を７台／５分とし、エリア７０を通過する車両４０の現在の実際の交通量３４を７．７台／５分とする。この場合、エリア７０を通過する車両４０の現在の実際の交通量３４は、基準交通量３３の１１０％（＝７．７／７×１００％）であるため、エリア７０全体の現在の交通量は、同時刻の過去に比して、１１０％に増加している。現在と同時刻における過去のリンク６０の基準交通量３２を１０台／５分とすると、リンク６０を通過する車両４０の現在の交通量の推定値３５は、１１台／５分（＝１０／５分×１．１）である。リンク６０を通過する車両４０の現在の実際の交通量３６が０台／５分であとすると、交通量３６は推定値３５よりも統計的誤差３７を超えて少ないため、リンク６０は、通行止めされているものと判定される。

本実施形態によれば、リンク６０の周辺のエリア７０の過去と現在との間の交通量の変化を考慮に入れてリンク６０の現在の交通量の推定値３５を算出することにより、リンク６０が通行止めにあるか否かの誤判定を抑制することができる。

なお、リンク６０又はエリア７０の交通量を測定する方式は、車両４０からプローブデータを取得する方式に限られるものではなく、公知の方式（例えば、画像認識、レーザ式レベルセンサ、超音波センサ、又はループコイルを用いる方式）でもよい。

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更又は改良され得るととともに、本発明には、その等価物も含まれる。即ち、実施形態に当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。実施形態が備える各要素は、技術的に可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。

１０…交通量判定システム２１…通信部２２…推定部２３…判定部３１…履歴データ３２…基準交通量３３…基準交通量３４…交通量３５…推定値３６…交通量３７…統計的誤差４０…車両４１…位置検出装置４２…通信装置５０…路上装置６０…リンク７０…エリア

Claims

リンクの周辺のエリアを通過する車両の過去と現在との間の交通量の変化を加味して前記リンクを通過する車両の過去の交通量から前記リンクを通過する車両の現在の交通量の推定値を算出する推定部と、
前記リンクを通過する車両の現在の実際の交通量が、前記リンクを通過する車両の現在の交通量の推定値よりも統計的誤差を超えて少ないときに、前記リンクが通行止めにあるものと判定する判定部と、
を備える交通量判定システム。
請求項１に記載の交通量判定システムであって、
前記推定部は、前記エリアを通過する車両の過去の交通量に対する、前記エリアを通過する車両の現在の交通量の比率を、前記リンクを通過する車両の過去の交通量に乗じることにより、前記リンクを通過する車両の現在の交通量の推定値を算出する、交通量判定システム。
コンピュータシステムが、
リンクの周辺のエリアを通過する車両の過去と現在との間の交通量の変化を加味して前記リンクを通過する車両の過去の交通量から前記リンクを通過する車両の現在の交通量の推定値を算出するステップと、
前記リンクを通過する車両の現在の実際の交通量が、前記リンクを通過する車両の現在の交通量の推定値よりも統計的誤差を超えて少ないときに、前記リンクが通行止めにあるものと判定するステップと、
を実行する交通量判定方法。
コンピュータシステムに、
リンクの周辺のエリアを通過する車両の過去と現在との間の交通量の変化を加味して前記リンクを通過する車両の過去の交通量から前記リンクを通過する車両の現在の交通量の推定値を算出するステップと、
前記リンクを通過する車両の現在の実際の交通量が、前記リンクを通過する車両の現在の交通量の推定値よりも統計的誤差を超えて少ないときに、前記リンクが通行止めにあるものと判定するステップと、
を実行させる交通量判定プログラム。