JP2019096280A - 情報提供システム、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】道路に関する情報を適切に配信する。【解決手段】実施形態の情報提供システムは、道路の利用者に対して情報を提供する情報提供システムであって、交通情報及び環境情報のうち、少なくとも交通情報に基づいてイベントの発生確率を算出する確率算出部と、情報の配信先毎に、イベントの発生確率が所定値以上となったイベントの情報及び既に発生しているイベントの情報の配信優先度を判別する優先度判別部と、優先度判別部の判別結果に基づいて配信先毎に、より配信優先度が高いイベントの情報を配信する情報配信部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、情報提供システム、方法及びプログラムに関する。

従来、道路（例えば、高速道路、有料自動車道路等）では、交通事故、故障車、路上障害物（落下物、落石、積雪、路面凍結等）等のイベント（事象）が発生する場合がある。その場合等において交通情報等の各種情報を提供するに際しては、道路上に設置されている情報板を介して行ったり、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System）（登録商標）におけるビーコンやＩＴＳ（Intelligent Transport Systems）スポットサービス等と車載器による路車間通信により行ったりするのが一般的である。この場合において提供される情報としては、情報板の設置位置を起点とする車両の進行方向の所定範囲において発生したイベント（事故、渋滞等）、あるいは、路側通信端末の設置位置を起点とし車載器に設定されている目的地点までの予定経路中で発生したイベント（事故、渋滞等）等が挙げられる。

特開２００５−２６７５０５号公報 特開２００５−１５７４１０号公報 特開２０００−０５７４７４号公報 特許第６０４５８４６号公報 特開２０１５−２２７７８５号公報 特開２０１３−２５７６６７号公報 特開２０１０−１０２７１７号公報 特開２００１−２６４０８９号公報 特開２０１４−０３５６３９号公報

ところで、上記従来の情報提供システムにおいては、情報提供が可能な位置は、情報板の設置位置、路車間通信装置の設置位置等に制限されており、情報板あるいは路車間通信装置が設置されていない位置においては、新たな情報があっても情報を提供することができなかった。

また、提供可能な情報量（イベント数）にも限りがあり、必ずしも全ての情報を提供できるとは限らず、道路利用者においてより重要と考えられる情報を提供できない虞もあった。

これらの結果、道路利用者においては、上述したイベントが発生したという状況把握あるいは経路選択が迅速に行えず、イベントの発生による影響を大きく受けてしまう虞があった。

さらには、交通状況あるいは気象状況等の実際の状態と発生可能性の高いイベント（例えば、事故、渋滞、燃料切れ、落下物［トラック等の車両からの落下物、落石等］、土砂崩れ、雪崩、ゲリラ豪雨等）には関連性があり、このような発生可能性の高いイベントについての情報についても道路利用者によっては重要であると考えられるが、このような情報を適切に提供することができなかった。

そこで、本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであって、道路に関する情報を適切に配信することが可能な情報提供システム、方法及びプログラムを提供することを目的としている。

実施形態の情報提供システムは、道路利用者に対して情報を提供する情報提供システムであって、交通情報及び環境情報のうち、少なくとも交通情報に基づいてイベントの発生確率を算出する確率算出部と、情報の配信先毎に、イベントの発生確率が所定値以上となったイベントの情報及び既に発生しているイベントの情報の配信優先度を判別する優先度判別部と、優先度判別部の判別結果に基づいて配信先毎に、より配信優先度が高いイベントの情報を配信する情報配信部と、を備える。

図１は、第１実施形態の情報提供システム等の構成図である。 図２は、第１実施形態のイベント予測処理部の機能ブロック図である。 図３は、道路の状況例の説明図である。 図４は、第１実施形態の処理フローチャートである。 図５は、イベント発生が予測される配信予定先からイベント発生が予測される地点までの距離に対応する配信優先度及び提供情報の説明図である。 図６は、ダイクストラ法による迂回路情報の生成の説明図である。 図７は、イベント自体に予め設定された配信優先度の説明図である。 図８は、具体的な配信優先度判別処理の処理フローチャートである。 図９は、情報配信処理の処理フローチャートである。 図１０は、第２実施形態の処理フローチャートである。 図１１は、第３実施形態の情報提供システム等の構成図である。

以下、本発明の実施形態（第１実施形態〜第３実施形態）について、図面を参照して説明する。

（第１実施形態）
まず、第１実施形態について説明する。第１実施形態では、道路（例えば、高速道路、有料自動車道路等）へ適用した実施形態について、説明する。ここでは、道路の例として高速道路の場合について説明する。また、発生を予測するイベントとしては、事故、渋滞、燃料切れ、落下物、土砂崩れ、雪崩、ゲリラ豪雨等が挙げられる。

次に、第１実施形態における情報提供システムについて説明する。図１は、第１実施形態の情報提供システム１０等の構成図である。

情報提供システム１０は、交通管制処理を行うとともにイベント予測機能が組み込まれた交通管制システム１０Ａと、交通管制システム１０Ａと連携し、道路利用者に各種情報を提供する情報配信システム１０Ｂと、を備えている。

ここで、交通管制処理とは、高速道路における渋滞の度合いや交通事故等を含む交通状況を認識し、その交通状況の情報に応じた通行規制等の処置や、高速道路の利用者等に発生中のイベント情報、注意喚起等の情報を提供する処理である。情報提供システム１０は、例えば、交通管制室における複数のコンピュータ装置によって構成される。

まず、第１実施形態の特徴部分を構成する情報配信システム１０Ｂ、及び、交通管制システム１０Ａのイベント予測機能（イベント予測処理部１１４１）の概要について説明する。

情報配信システム１０Ｂは、イベントのうち事故や渋滞（場所及び渋滞長）等のように、人為的にその発生、あるいは、発生規模を抑制可能なイベントの抑制を行うための情報や、土砂崩れ、雪崩、ゲリラ豪雨等の、発生がある程度予測可能なイベントに対する注意喚起情報等を配信する。

一方、交通管制システム１０Ａのイベント予測処理部１１４１は、交通管制システム１０Ａで検出された交通状況と過去のイベント発生事例から、高速道路に所定距離毎あるいは所定設備毎にイベントの発生予測確率を算出する処理を行う。

この場合において、イベント発生確率の１つである事故発生確率の算出方法の一例として、例えば、特許６０４５８４６号公報の記載のように、自己組織化マップ等のモデルを利用し、道路上の位置、時間、天候等の条件毎に、事故事例を学習させる方法で、事故発生確率を算出する方法がある。そして、算出された事故発生確率（事故発生予報）の結果は、交通管制システム１０Ａや情報配信システム１０Ｂにおいて活用される（詳細は後述）。

次に、各構成について具体的に説明する。情報提供システム１０は、情報収集手段として、車両感知器２、監視カメラ３、管理車両ＰＣ（管理車両の車載装置）、非常電話４、携帯電話５Ａやスマートフォン５Ｂ等の移動情報端末５、一般車６（一般車の車載装置）、電気自動車用の充電設備７、自動車メーカ端末８（自動車メーカの情報処理装置）、カーナビアプリメーカ端末９（カーナビアプリメーカの情報処理装置）、燃料供給会社端末９１（電気会社の電力供給処理装置、ガソリン供給会社の情報処理装置など）等を用いる。

車両感知器２は、例えば、高速道路の路側に設置され、交通量［台／ｈ］、平均速度［ｋｍ／ｈ］、車両密度［台／ｋｍ］、占有率（オキュパンシー）［％］などの情報を収集する感知器（トラフィックカウンタ）であり、感知した情報を交通管制システム１０Ａに送信する。

監視カメラ３は、例えば、高速道路の路側に設置され、高速道路の映像を撮影するカメラであり、撮影した映像を交通管制システム１０Ａに送信する。

管理車両ＰＣは、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）などの検知システムを用いて、時系列の車両情報として、経度情報、緯度情報、高度情報、位置精度、速度情報、走行方向、加速減速度情報（Ｘ，Ｙ，Ｚ方向の加速度）などのプローブ情報を収集し、そのプローブ情報を交通管制システム１０Ａに送信する。

非常電話４は、例えば、高速道路の本線上、トンネル内、インターチェンジ、サービスエリア、パーキングエリア、バスストップ、非常駐車帯等に設けられている。そして、イベントの発生時には、道路の利用者等が非常電話４を用いて交通管制システム１０Ａを管轄する交通管制センターに通知する。

一般車６は、路側に設けられた路車間通信装置と通信を行うことで、通行情報を交通管制システム１０Ａに送信する。

移動情報端末５は、例えば、道路の利用者等により携帯される。そして、イベントの発生時や個別の位置情報、燃料情報（燃料切れ時は、故障車情報）などを、移動情報端末５の所有者が移動情報端末５を用いて交通管制システム１０Ａを管轄する交通管制センターに通知する。

電気自動車用の充電設備７は、実稼働状況を交通管制システム１０Ａに送信する。

自動車メーカ端末８は、高速道路を走行する車両に関する各種情報（燃料、速度、位置情報など）や、燃料切れ時は故障車情報や、高速道路におけるイベントに関する各種情報等を交通管制システム１０Ａに送信する。

カーナビアプリメーカ端末９は、高速道路を走行する車両個別の位置情報、燃料情報（燃料切れ時は、故障車情報）に関する各種情報や高速道路におけるイベントに関する各種情報を交通管制システム１０Ａに送信する。

燃料供給会社端末９１は、高速道路を走行する車両の燃料情報等の各種情報を交通管制システム１０Ａに送信する。

次に、交通管制システム１０Ａの構成について説明する。以下の説明においては、説明の簡略化のため、外部の装置や機器との通信のための通信部の図示及び説明を省略する。交通管制システム１０Ａは、１つ以上のコンピュータ装置から構成され、処理部１１Ａ、記憶部１２Ａ、入力部１３Ａ、及び、表示部１４Ａを備えている。

処理部１１Ａは、情報取得部１１１、交通状況算出部１１２、イベント登録部１１３、表示制御部１１４、イベント予測処理部１１４１、及び、経路生成部１１４２を備える。なお、以下では、処理部１１Ａにおいて図示している各部以外の処理については、動作主体を「処理部１１Ａ」と記載する。

処理部１１Ａは、例えば、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、を備える。

ＭＰＵは、交通管制システム１０Ａの動作を統括的に制御する。ＲＯＭは、各種プログラムやデータを記憶する記憶媒体である。ＲＡＭは、各種プログラムを一時的に記憶したり、各種データを書き換えたりするための記憶媒体である。

そして、ＭＰＵは、ＲＡＭをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ、記憶部１２Ａ等に格納されたプログラムを実行する。

記憶部１２Ａは、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの外部記憶装置である。記憶部１２Ａは、道路情報記憶部１１５、取得情報記憶部１１６、交通状況記憶部１１７、イベント記憶部１１８、イベント予測記憶部１１８１、及び、経路記憶部１１８２を備える。

入力部１３Ａは、交通管制システム１０Ａに対する交通管制官の操作を受け付ける入力装置である。入力部１３Ａは、例えば、キーボード、マウス等の入力装置である。

表示部１４Ａは、液晶表示装置（ＬＣＤ（Liquid Crystal Display））、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）表示装置等により実現される表示部であり、各種情報を表示する。

次に、処理部１１Ａの構成について詳細に説明する。情報取得部１１１は、各情報収集手段（車両感知器２等の他、降水検知器、雨量計、路面温度計、土砂検知器等も図示していないが、必要に応じて設置）や外部の各種情報サーバ（災害情報サーバ、天気情報サーバ等）から各種情報を取得して、取得した各種情報を取得情報記憶部１１６に記憶する。

交通状況算出部１１２は、高速道路に設置されている車両感知器２からの情報や一般車６からの情報等（つまり、取得情報記憶部１１６に記憶されている情報）に基づいて、高速道路における車両の渋滞の度合いを含む交通状況を算出し、算出した交通状況を交通状況記憶部１１７に記憶する。

イベント登録部１１３は、高速道路でイベントが発生した場合に、交通管制官による入力部１３Ａを用いた情報の入力に基づくイベントの登録操作を受け付け、その内容をイベント記憶部１１８に登録（記憶）する。イベント登録情報としては、例えば、イベントの発生した日時、イベントの発生した場所、イベントの内容（交通事故、故障車、路上障害物、火災等）がある。

表示制御部１１４は、各種情報を表示部１４Ａに表示する制御を行う。イベント予測処理部１１４１と経路生成部１１４２については後述する。

次に、交通管制システム１０Ａの記憶部１２Ａの構成について詳細に説明する。記憶部１２Ａは、ＨＤＤやＳＳＤなどの外部記憶装置であり、道路情報記憶部１１５、取得情報記憶部１１６、交通状況記憶部１１７、イベント記憶部１１８、イベント予測記憶部１１８１、及び、経路記憶部１１８２を備える。

道路情報記憶部１１５は、高速道路における車線数、インターチェンジ、パーキングエリアの場所等の道路情報を記憶する。なお、道路情報は、燃料補給地点（ガソリン補給地点（ガソリン補給設備）、充電地点（充電設備））の情報を含んでいる。また、道路情報は、折り返し走行可能な場所におけるその折り返し走行に要する経路や時間の情報を含んでもよい。

取得情報記憶部１１６は、情報取得部１１１によって取得された車両感知器２、監視カメラ３、管理車両ＰＣ、一般車６等からの各種情報を記憶する。

交通状況記憶部１１７は、交通状況算出部１１２によって算出された交通状況を記憶する。

イベント記憶部１１８は、イベント登録部１１３によって受け付けたイベントの登録操作の内容を記憶する。イベント予測記憶部１１８１と経路記憶部１１８２については後述する。

次に、情報配信システム１０Ｂの構成について説明する。情報配信システム１０Ｂは、１つ以上のコンピュータ装置から構成され、処理部１１Ｂ、記憶部１２Ｂ、入力部１３Ｂ、表示部１４Ｂ、及び、情報配信部１５を備えている。

処理部１１Ｂは、配信対象イベント収集部１２１、配信優先度判別部１２２、配信情報作成部１２３、及び、表示制御部１２４を備える。なお、以下では、処理部１１Ｂにおいて図示している各部以外の処理については、動作主体を「処理部１１Ｂ」と記載する。処理部１１Ｂは、例えば、処理部１１Ａと同様に、ＭＰＵと、ＲＯＭと、ＲＡＭと、を備える。

配信対象イベント収集部１２１は、交通管制システム１０Ａのイベント登録部１１３によりイベント記憶部１１８に記憶されたイベント、及び、イベント予測処理部１１４１によりイベント予測記憶部１１８１に記憶されたイベントについての情報を配信対象候補のイベント情報として収集する。

配信優先度判別部１２２は、記憶部１２Ｂに予め記憶されている配信優先度ＤＢ（データベース）１２６に基づいて、配信対象候補のイベント情報毎に配信優先度を判別する。

配信情報作成部１２３は、配信優先度判別部１２２が判別した配信優先度に基づいて、配信先毎に予め設定された配信情報数、配信情報容量（文字数あるいはデータ容量）、配信情報種類等の配信条件にしたがって、配信するイベント情報を配信情報として作成する。

ここで、配信先としては、例えば、図１の例の場合、情報板ＤＴ１、ハイウェイラジオＤＴ２、情報提供端末ＤＴ３、移動情報端末ＤＴ４、車載器ＤＴ５、自動車メーカ端末ＤＴ６（自動車メーカの情報処理装置）、カーナビアプリメーカ端末ＤＴ７（カーナビアプリメーカの情報処理装置）、燃料供給会社端末ＤＴ８等が挙げられる。

情報板ＤＴ１は、高速道路の各所に配置された情報表示装置である。ハイウェイラジオＤＴ２は、高速道路の各所に配置された送信アンテナから送信される電波を受信して音声に変換するラジオ装置である。

情報提供端末ＤＴ３は、高速道路に設けられているサービスエリアやパーキングエリアに設置された情報提供用の端末装置である。移動情報端末ＤＴ４は、予め登録された道路利用者が携帯しているスマートフォン、携帯電話等である。車載器ＤＴ５は、予め登録された一般車６に搭載されたカーナビゲーション装置等である。

自動車メーカ端末ＤＴ６は、自動車メーカにおいて道路交通情報の取り扱いに用いられているコンピュータ装置である。カーナビアプリメーカ端末ＤＴ７は、カーナビアプリメーカにおいて道路交通情報の取り扱いに用いられているコンピュータ装置である。燃料供給会社端末ＤＴ８は、燃料供給会社において道路交通情報の取り扱いに用いられているコンピュータ装置である。

表示制御部１２４は、例えば、イベント登録部１１３により登録されたイベントの情報や、イベント予測処理部１１４１によって算出された発生確率がイベントの種類毎に設定された所定の発生確率閾値よりも高いイベントについての情報等を表示部１４Ｂに表示する。

次に、情報配信システム１０Ｂの記憶部１２Ｂについて説明する。記憶部１２Ｂは、ＨＤＤやＳＳＤなどの外部記憶装置であり、配信優先度ＤＢ１２６、配信候補情報記憶部１２７、及び、配信情報記憶部１２８を備える。

配信優先度ＤＢ１２６は、発生したイベントあるいは発生することが予測されるイベントの優先度を格納したデータベースである。

配信候補情報記憶部１２７は、発生することが予測されるイベントであって、発生確率が所定の閾値を超えたイベントを配信候補情報として記憶する。

配信情報記憶部１２８は、配信優先度を考慮後の実際に配信対象とするイベント（既に発生したイベント、及び、発生確率が所定の閾値以上の発生が予測されるイベント）の情報を記憶する。

入力部１３Ｂは、情報配信システム１０Ｂに対する交通管制官の操作を受け付ける入力装置である。入力部１３Ｂは、例えば、キーボード、マウス等の入力装置である。

表示部１４Ｂは、液晶表示装置（ＬＣＤ）、有機ＥＬ表示装置等により実現される。

情報配信部１５は、図示しない通信インタフェースを有し、情報配信対象である情報板ＤＴ１、ハイウェイラジオＤＴ２、情報提供端末ＤＴ３、移動情報端末ＤＴ４、車載器ＤＴ５、自動車メーカ端末ＤＴ６、カーナビアプリメーカ端末ＤＴ７、燃料供給会社端末ＤＴ８のそれぞれに対応する通信経路を介して情報（イベントに関するテキストデータ、音声データ、画像データ等）を配信する。

次に、図２を参照して、イベント予測処理部１１４１について説明する。図２は、第１実施形態のイベント予測処理部１１４１の機能ブロック図である。イベント予測処理部１１４１は、主要な機能部として、イベント発生パターン学習部１３１、及び、予測処理部１３２を備える。

予測処理部１３２は、事故発生確率算出部１３２Ａと、渋滞発生確率算出部１３２Ｂと、燃料切れ発生確率算出部１３２Ｇと、落下物発生確率算出部１３２Ｃと、土砂崩れ発生確率算出部１３２Ｄと、雪崩発生確率算出部１３２Ｅと、ゲリラ豪雨発生確率算出部１３２Ｆと、を備えている。

事故発生確率算出部１３２Ａは、事故発生確率を算出し、事故発生を予測する。渋滞発生確率算出部１３２Ｂは、渋滞発生確率を算出し、渋滞発生を予測する。

燃料切れ発生確率算出部１３２Ｇは、燃料切れ発生確率を算出し、燃料切れ発生を予測する。落下物発生確率算出部１３２Ｃは、落下物発生確率を算出し、落下物の発生を予測する。土砂崩れ発生確率算出部１３２Ｄは、土砂崩れ発生確率を算出し、土砂崩れの発生を予測する。

雪崩発生確率算出部１３２Ｅは、雪崩発生確率を算出し、雪崩の発生を予測する。ゲリラ豪雨発生確率算出部１３２Ｆは、ゲリラ豪雨発生確率を算出し、ゲリラ豪雨の発生を予測する。

イベント予測処理部１１４１において予測処理に必要な交通情報としては、例えば、単位時間あたりの通過交通量積算値（単位時間あたりの走行車両台数；以下、交通量と記す）や、単位時間あたりの平均速度、占有率、大型車混入率などがあげられる。

また、イベント予測処理部１１４１において予測処理に必要な管制情報としては、イベント（事故、渋滞、燃料切れ、落下物、土砂崩れ、雪崩、ゲリラ豪雨等）の発生時の発生フラグや、発生時刻、イベントのタイプなどがあげられる。この管制情報は交通管制官がマンマシンインターフェースを用いて手入力したものでもよい。

イベント発生パターン学習部１３１は、取得情報記憶部１１６及び交通状況記憶部１１７から過去の交通情報及び管制情報を入手し、イベント記憶部１１８に記憶されているイベント発生時の交通情報をパターンとして学習する。学習の方法としては、イベント記憶部１１８に記憶されているイベント発生時情報（イベント発生地点、イベント発生時刻、イベントタイプ）を基本に、これに対応する時間帯、路線位置（車線）の交通情報（例えば交通量、平均速度、占有率、大型車混入率等）を入手し、これらの対応をイベント発生時のパターンとして学習する。

例えば、イベントが事故の場合、イベント発生パターン学習部１３１は、交通情報及び管制情報に加えて、天気、温度、路面状況（路面凍結、落葉状態）等の環境情報を考慮して事故発生時のパターンとして学習してもよい。この結果、雨天、霧、路面凍結等のより事故が発生しやすい状況も考慮して事故発生パターンを学習し、事故の発生確率をより正確に算出することができる。

ここで、予測処理部１３２を構成している各算出部による発生確率の算出について、事故発生を予測するための事故発生確率算出部１３２Ａを例にとって説明する。

事故発生確率算出部１３２Ａにおける事故発生確率の算出方法の一例として、例えば、特許６０４５８４６号公報の記載のように、自己組織化マップ等のモデルを利用して事故事例を学習させる方法で、道路上の位置、時間、天候等の条件毎に、事故発生確率（過去に事故が発生した状況［例えば、渋滞の度合い、路面状態、温度、天気等］にどれだけ類似した状況かの類似度）を算出する方法がある。

また、学習の最も簡単な方法としては、これらの組合せを保持、蓄積する方法や、これらの組合せを統計処理でクラスタリングし、類似したケースのデータを作成する方法等が挙げられる。

これらの結果、事故発生確率算出部１３２Ａは、情報取得部１１１が取得した情報に基づいて交通状況算出部１１２が算出した予測処理時点の交通状況を、イベント発生パターン学習部１３１において学習された事故発生時の交通状況のパターンと比較し、類似度が高い場合に、事故発生確率が高いという事故発生予測結果を出力する。

例えば、予測処理時点の交通情報と、イベント発生パターン学習部１３１において学習された事故発生時のパターンのいずれかとの相関が例えば０．８５以上である場合、事故発生確率８５％と演算する。

換言すれば、事故発生確率算出部１３２Ａは、学習された事故発生時の交通状況パターンのいずれかとの相関を事故発生確率（事故発生可能性あるいは事故発生傾向）ととらえ、これを事故発生予測結果として演算することとなる。そして、例えば、事故発生確率を１０％単位で優先度に対応する１０段階（第１０段階が最も優先度が高く、第１段階が最も優先度が低い）に区分する。

そして、事故発生確率算出部１３２Ａで算出された事故発生確率に基いて、情報提供システム１０は、事故を予測し、事故の発生に備え、情報配信対象である情報板ＤＴ１、ハイウェイラジオＤＴ２、情報提供端末ＤＴ３、移動情報端末ＤＴ４、車載器ＤＴ５、自動車メーカ端末ＤＴ６、カーナビアプリメーカ端末ＤＴ７、燃料供給会社端末ＤＴ８等を介して走行車両等に対して注意を呼びかけたりすることが可能となる。

同様にして、情報提供システム１０は、算出した渋滞発生確率、燃料切れ発生確率、落下物発生確率、土砂崩れ発生確率、雪崩発生確率、ゲリラ豪雨発生確率等に基づいて、イベントの発生である渋滞、燃料切れ（故障車両あるいは大きな落下物と同様に車線をふさぐ可能性あり）、落下物、土砂崩れ、雪崩、ゲリラ豪雨等の発生に備え、情報配信対象である情報板ＤＴ１、ハイウェイラジオＤＴ２、情報提供端末ＤＴ３、移動情報端末ＤＴ４、車載器ＤＴ５、自動車メーカ端末ＤＴ６、カーナビアプリメーカ端末ＤＴ７、燃料供給会社端末ＤＴ８等を介して走行車両等に対して注意を呼びかけたりすることが可能となる。なお、燃料切れについては、第２実施形態で詳述する。

図３は、道路の状況例の説明図である。図３において、各インターチェンジと接続する一般道路の図示は省略している。高速道路ＨＷには、５つのインターチェンジＩＣ１〜ＩＣ５が設けられている。なお、以下においては、インターチェンジＩＣ１〜ＩＣ５を特に区別しないときは、「インターチェンジＩＣ」と記載する。

図３の左方向を進行方向とする上り道路として、各インターチェンジＩＣを境に、左から順に、道路ＲＴ１ｉ、ＲＴ２ｉ、ＲＴ３ｉ、ＲＴ４ｉ、ＲＴ５ｉ、ＲＴ６ｉが設けられている。また、図３の右方向を進行方向とする下り道路として、各インターチェンジＩＣを境に、左から順に、道路ＲＴ１ｏ、ＲＴ２ｏ、ＲＴ３ｏ、ＲＴ４ｏ、ＲＴ５ｏ、ＲＴ６ｏが設けられている。

また、高速道路ＨＷ上には、６台の一般車６（一般車６−１〜６−６）が存在している。また、高速道路ＨＷにおいて、イベントの発生の虞がある地点（渋滞の発生の虞がある範囲を示す渋滞予測Ａ）、及び、既にイベントとしての渋滞が発生している地点（渋滞Ｂ）が矢印で示されている。

また、高速道路ＨＷの各所には、情報板ＤＴ１（ＤＴ１−１〜ＤＴ１−８）、及び、ハイウェイラジオＤＴ２（ＤＴ２-１〜ＤＴ２−３）（ハイウェイラジオの送信アンテナ）が設置されていて、既に発生あるいは発生の確率が高いイベントの情報を配信できるようになっている。

また、図３において、道路ＲＴ３ｏにおけるインターチェンジＩＣ２寄りの位置には、後述する事故発生確率の高いとされる場所Ｐｘを示している。また、図３において、道路ＲＴ２ｉにおけるインターチェンジＩＣ１寄りの位置には、土砂崩れの発生確率の高いとされる地点における土砂崩れ発生予測Ｃを示している。

また、図３において、道路ＲＴ５ｏにおけるインターチェンジＩＣ４寄りの位置には、事故発生確率の高いとされる地点における事故発生予測Ｄを示している。

次に、第１実施形態の動作について説明する。図４は、第１実施形態の処理フローチャートである。まず、交通管制システム１０Ａの情報取得部１１１は、車両感知器２、監視カメラ３、管理車両ＰＣ、外部の各種情報サーバ等から各種情報（交通情報、気象情報等）を取得（収集）して、取得した各種情報を取得情報記憶部１１６に記憶する（ステップＳ１１）。

次に、交通状況算出部１１２は、高速道路ＨＷに設置されている車両感知器２からの情報に基づいて、高速道路ＨＷにおける車両の渋滞の度合いを含む交通状況を算出し、算出した交通状況を交通状況記憶部１１７に記憶する（ステップＳ１２）。

次に、イベント登録部１１３は、管理車両ＰＣから取得した情報や、利用者からの通報あるいは監視カメラで確認した状況により交通管制官が入力した情報等に基づいて、実際に発生しているイベント（事故、渋滞、燃料切れ、落下物、土砂崩れ、雪崩、ゲリラ豪雨等）をイベント記憶部１１８に記憶する（ステップＳ１３）。

この場合において、イベント登録情報としては、イベント種類（事故、渋滞、燃料切れ、落下物、土砂崩れ、雪崩、ゲリラ豪雨等）、イベント発生場所、イベント発生時刻（イベント検出時刻、イベント通知受付時刻）、登録したイベントに対応する情報（注意喚起情報、迂回路情報等）の配信優先度等が挙げられる。

次に、イベント予測処理部１１４１は、取得情報記憶部１１６に記憶された各種情報、及び、交通状況算出部１１２が算出した高速道路ＨＷにおける交通状況に基づいて算出対象となる全ての地点についてそれぞれイベントとしての事故、渋滞、燃料切れ、落下物、土砂崩れ、雪崩、ゲリラ豪雨等の発生確率を算出する（ステップＳ１４）。

具体的には、イベント予測処理部１１４１を構成する事故発生確率算出部１３２Ａ（図２）を例にとると、事故発生確率算出部１３２Ａは、取得情報記憶部１１６に記憶された各種情報に基づいて、交通状況算出部１１２が算出した予測処理時点の交通状況を、イベント発生パターン学習部１３１にて学習された事故発生時の交通状況のパターンと比較し、類似度として発生確率を算出する。または、過去に発生した事故を基にしたハザードマップを用いて、危険度を取得または算出する。

すなわち、予測処理時点の交通状況がイベント発生パターン学習部１３１において学習されている過去の事故発生時の交通状況のパターンと全く同一であれば、類似度１００％とし（事故発生予測レベル第１０段階）、過去の事故発生時の交通状況のパターンと全く（あるいはほとんど）異なっていれば類似度０％とする（事故発生予測レベル第１段階）。

同様にして、渋滞発生確率算出部１３２Ｂ、落下物発生確率算出部１３２Ｃ、土砂崩れ発生確率算出部１３２Ｄ、雪崩発生確率算出部１３２Ｅあるいはゲリラ豪雨発生確率算出部１３２Ｆも類似度に基づいてイベント発生予測レベルを算出する。なお、燃料切れ発生確率算出部１３２Ｇについては第２実施形態で詳述する。

ステップＳ１４の後、情報配信システム１０Ｂの配信対象イベント収集部１２１は、イベント予測処理部１１４１のイベント発生確率が所定の閾値を超えたイベントが存在するか否かを判別する（ステップＳ１５）。

具体的には、例えば、配信対象イベント収集部１２１は、事故発生確率算出部１３２Ａの算出した事故発生確率が所定の閾値、例えば、７９％（事故発生予測レベル第８段階）を超えたイベントが存在するか否かを判別する。

ステップＳ１５の判別において、イベント発生確率が所定の閾値を超えたイベントが存在しない場合には（ステップＳ１５；Ｎｏ）、処理をステップＳ１７に移行する。

ステップＳ１５の判別において、イベント発生確率が所定の閾値を超えたイベントが存在する場合には（ステップＳ１５；Ｙｅｓ）、配信対象イベント収集部１２１は、イベント発生確率が所定の閾値を超えたイベントを全て配信候補情報として収集し、配信候補情報記憶部１２７に登録する（ステップＳ１６）。

ステップＳ１７において、処理部１１Ｂは、所定の処理単位時間が経過したか否かを判別する。ここで、処理単位時間とは、イベントの情報の配信をリアルタイムで行うために、イベントについての配信候補情報の登録から実際の配信処理に移行するタイミングに相当する時間である。

ステップＳ１７の判別において、未だ所定の処理単位時間が経過していない場合には（ステップＳ１７；Ｎｏ）、さらに情報の収集を行って配信候補情報を登録するために処理を再びステップＳ１１に移行し、上述した処理手順を繰り返す。

ステップＳ１７の判別において、所定の処理単位時間が経過した場合には（ステップＳ１７；Ｙｅｓ）、情報配信システム１０Ｂの配信優先度判別部１２２は、登録された配信候補情報のそれぞれについて配信優先度の判別を行う（ステップＳ１８）。ステップＳ１８の後、ステップＳ１９において、処理部１１Ｂは、配信優先度の高い情報を配信する（詳細は後述）。

この場合において、配信優先度は、イベントの予測精度、情報板ＤＴ１等の情報配信予定先からイベント発生が予測される地点までの距離、イベント自体に予め設定された優先度等に基づいて設定される。

ここで、配信優先度を判別するための情報についてより詳細に説明する。まず、イベントの予測精度については、上述した事故発生予測レベル（イベント発生予測レベル）が高いほど当然に予測精度が高いと考えられ、イベントが渋滞である場合には、渋滞予測長の値（例えば、２ｋｍ〜５ｋｍ、５ｋｍ〜１０ｋｍ、１０ｋｍ〜２０ｋｍ）が短いほど予測精度が高いと考えられ、イベントが降雨である場合には、ゲリラ豪雨は予測精度が低く、雨量についてはより予測精度が高いと考えられる。

図５は、イベント発生が予測される配信予定先からイベント発生が予測される地点までの距離に対応する配信優先度（距離優先度）及び提供情報の説明図である。図５に示す距離に対応する配信優先度及び提供情報については、記憶部１２Ｂの配信優先度ＤＢ１２６に予め格納されている。図５に示すように、当然に、イベント発生が予測される配信予定先からイベント発生が予測される地点までの距離が近いほど、配信優先度が高い。

より具体的には、高速道路の場合、同一インターチェンジ（ＩＣ）間内、すなわち、車両の現在位置から次のインターチェンジの位置に到るまでの区間にイベント発生予測位置がある場合が最も配信優先度が高い。また、車両の現在位置の次のインターチェンジの位置からその次のインターチェンジの位置に到るまでの区間にイベント発生予測位置がある場合が、２番目に配信優先度が高い。

また、車両の現在位置の２つ次のインターチェンジの位置から第２番目のジャンクション（ＪＣＴ）の位置に至る区間が、３番目に配信優先度が高い。また、第２番目のジャンクションの位置から第３番目のジャンクションの位置に至る区間が、４番目に配信優先度が高い。また、第３番目のジャンクションの位置から第５番目のジャンクションの位置に至るまでの区間が、最も配信優先度が低い。

以上の配信優先度の判断とともに、車両の現在位置からイベントの発生地点あるいはイベントの発生予測地点までの距離が遠い場合、例えば、上述の例の場合、２つ次のインターチェンジを越える位置にイベントの発生地点あるいはイベントの発生予測地点が位置している場合には、迂回路情報も提供するように経路生成部１１４２が迂回路情報を生成する。

ここで、迂回路情報の生成について説明する。図６は、ダイクストラ法による迂回路情報の生成の説明図である。以下では、迂回路情報の生成にダイクストラ法を採用した例を説明するが、これに限定されない。

以下の説明においては、理解の容易化のため、迂回路の生成に高速道路ＨＷのみを用い、一般道は考慮しないものとし、ジャンクション（ＪＣＴ）を経由して車両の現在位置Ｓから目的地Ｇまでの迂回路を生成するものとし、目的地Ｇを当該車両が高速道路ＨＷを降りるインターチェンジであるものとする。

また、車両の現在位置Ｓから、ジャンクションＪＣＴ１までは一本道であり、ジャンクションＪＣＴ６から目的地Ｇとしてのインターチェンジまでも一本道であるものとする。さらに、各ジャンクションＪＣＴ１〜ＪＣＴ６をノードと称し、ジャンクション間の道路をエッジＥＧ１〜ＥＧ９と称する。

ここで、各エッジＥＧ１〜ＥＧ９について、その長さ（距離）、勾配、カーブ等の情報に基づいて所定速度で移動したと仮定した場合の重み付け（コスト付）がなされているものとする。

重み付けの値としては、具体的には、通行に影響を与えるイベントが発生していない場合、かつ、通行に影響を与えるイベントの発生が予測されていない場合には、エッジＥＧ１＝６、エッジＥＧ２＝５、エッジＥＧ３＝３、エッジＥＧ４＝３、エッジＥＧ５＝４、エッジＥＧ６＝８、エッジＥＧ７＝３、エッジＥＧ８＝７、エッジＥＧ９＝５であるものとする。

まず、車両の現在位置ＳからジャンクションＪＣＴ１までは１本道であり、他に選択肢はないので、ジャンクションＪＣＴ１を迂回路情報である最短経路を求めるためのスタートノードとして確定し、その重み（コスト）を０とする。

次に、ジャンクションＪＣＴ１から辿れるノード（他のジャンクション）を判別する。この時点で唯一の確定ノードであるジャンクションＪＣＴ１から辿れる経路としては、エッジＥＧ１〜エッジＥＧ３の三つであり、これらのうち、最も重みが小さいのはエッジＥＧ３（＝３）であるので、対応するジャンクションＪＣＴ４を確定ノードとする。

現時点で判明している確定ノードは、スタートノードであるジャンクションＪＣＴ１とジャンクションＪＣＴ４である。

この時点で、ジャンクションＪＣＴ１から直接未確定ノードまで辿れる経路としては、エッジＥＧ１、エッジＥＧ２の二つである。また、ジャンクションＪＣ１からジャンクションＪＣＴ４を経由して未確定ノードまで辿れる経路としては、エッジＥＧ３からエッジＥＧ５を経由してジャンクションＪＣＴ３に到る経路、及び、エッジＥＧ３からエッジＥＧ８を経由してジャンクションＪＣＴ５に到る経路の二つがある。

しかしながら、これらのうち、ジャンクションＪＣＴ１からジャンクションＪＣＴ３に到る最短経路は、エッジＥＧ２を経由して直接到る経路であり、エッジＥＧ３からエッジＥＧ５を経由してジャンクションＪＣＴ３に到る経路は記憶すべき経路から除かれる。

したがって、残った３つの経路のうち、未確定ノードまでの最短経路、すなわち、重みが一番小さい経路は、エッジＥＧ２＝５であるので、対応するジャンクションＪＣＴ３を確定ノードとする。

以下、同様にして、確定ノード（確定ジャンクション）を抽出することができなくなるまで以下の処理ＳＴ１及び処理ＳＴ２を繰り返すこととなる。
処理ＳＴ１：まだ確定されていないノード（ジャンクション）のうち、最小の重みを持つノードを見つけ、確定ノード（確定ジャンクション）とする。
処理ＳＴ２：確定ノード（確定ジャンクション）から伸びているエッジをそれぞれ判別、「確定ノードに到るまでのコスト＋エッジのコスト」を計算し、そのノードの現在値よりも小さければ更新する。

これらの結果、図６の例の場合、確定ノードは、ジャンクションＪＣＴ１→ジャンクションＪＣＴ４→ジャンクションＪＣＴ３→ジャンクションＪＣＴ２→ジャンクションＪＣＴ５→ジャンクションＪＣＴ６の順番で確定する。

したがって、ジャンクションＪＣＴ１からジャンクションＪＣＴ６に到る最短経路は、ジャンクションＪＣＴ１→ジャンクションＪＣＴ３→ジャンクションＪＣＴ５→ジャンクションＪＣＴ６となり、その合計の重み（合計コスト）は、１３となることがわかる。

以上は、通行に影響を与えるイベントが発生していない場合、かつ、通行に影響を与えるイベントの発生が予測されていない場合のものであった。そして、通行に影響を与えるイベント（例えば、交通事故、通行止め等）が発生した場合、あるいは、通行に影響を与えるイベントの発生が予測される場合（例えば、渋滞、ゲリラ豪雨等の発生が予測される場合）には、対応するエッジの重みをより大きな値とする。例えば、図６の例の場合、エッジＥＧ７の重みを、３→１０とする。

この場合には、確定ノードは、ジャンクションＪＣＴ１→ジャンクションＪＣＴ４→ジャンクションＪＣＴ３→ジャンクションＪＣＴ２→ジャンクションＪＣＴ６の順番で確定し、この時点で、ジャンクションＪＣＴ１からジャンクションＪＣＴ６に到る最短経路は、ジャンクションＪＣＴ１→ジャンクションＪＣＴ２→ジャンクションＪＣＴ６となり、その合計の重み（合計コスト）は、１４となることがわかる。

したがって、通行に影響を与えるイベントの発生と、通行に影響を与えるイベントの発生の予測の、少なくともいずれかがあった場合であっても、最短経路を求めて迂回路情報として提示できる。

以上の説明は、高速道路におけるジャンクションのみを考慮していたが、インターチェンジ及び一般道を含めて同様に迂回路を生成することが可能である。この場合において、全ての一般道を対象とすることなく、インターチェンジ間を移動するのに用いる一般道を予め定めておくことも可能である。これにより演算処理量を低減でき、迅速に迂回路を算出することができる。

図７は、イベント自体に予め設定された配信優先度の説明図である。図７に示すイベントの配信優先度については、記憶部１２Ｂの配信優先度ＤＢ１２６に予め格納されている。

具体的には、図７の例の場合、イベントとしては「地震・津波」が最も配信優先度が高く、以下、「トンネル火災」→「通行止め」→「逆走車」→「チェーン規制」→「車線規制」→「渋滞情報」→「注意喚起（事故注意）」→「イベント発生予測情報」→「工事予定」→「気象情報」の順番で配信優先度が下がり、イベントとしての「所要時間」は、最も配信優先度が低く設定されている。

これらに基いて、処理部１１Ｂは、情報配信部１５を用いて、配信候補情報のうち、より配信優先度の高い情報を配信することができる。

より具体的には、処理部１１Ｂは、情報配信部１５を用いて、所定の配信タイミング毎に、配信優先度ＤＢ１２６を参照して配信優先度を考慮して決定した配信情報を、情報板ＤＴ１、ハイウェイラジオＤＴ２、情報提供端末ＤＴ３、移動情報端末ＤＴ４、車載器ＤＴ５、自動車メーカ端末ＤＴ６、カーナビアプリメーカ端末ＤＴ７、燃料供給会社端末ＤＴ８等に配信する。

例えば、情報板ＤＴ１において、表示容量の関係から同時に配信可能な情報数が３個である場合に、配信候補情報として、車線規制の情報、工事予定の情報、事故の予測情報、及び気象情報が存在する場合には、より配信優先度が高い車線規制の情報、事故の予測情報及び工事予定の情報が実際の配信情報とされ、気象情報は配信されないこととなる。

図８は、具体的な配信優先度判別処理（図４のステップＳ１８）の処理フローチャートである。処理部１１Ｂの配信優先度判別部１２２は、まず配信候補情報として登録された対応するイベントについて、情報信頼性を判別する（ステップＳ２１）。

すなわち、既に発生しているイベントの情報信頼性は、１００％として扱い、発生が予測されるイベントについての情報信頼性は、例えば、上述したイベント発生確率（例えば、事故発生確率、雪崩発生確率等）とする。

続いて、配信優先度判別部１２２は、配信優先度ＤＢ１２６を参照して（図５参照）、対応するイベントについて距離優先度を判別する（ステップＳ２２）。

さらに、配信優先度判別部１２２は、配信優先度ＤＢ１２６を参照して（図７参照）、対応するイベントについてイベント優先度を判別する（ステップＳ２３）。

これにより、処理部１１Ｂは、配信先（例えば、情報板ＤＴ１−１）毎に配信優先度の高いイベントを選択し、実際にイベントの情報を配信する（図４のステップＳ１９）。配信情報は、上述のように配信情報作成部１２３によって作成される。

図９は、情報配信処理（図４のステップＳ１９）の処理フローチャートである。配信情報作成部１２３は、配信候補情報の配信優先度の判別処理（図４のステップＳ１８）が終了すると、配信先毎に配信優先度の高いイベント順に実際に配信する情報を選択する（ステップＳ３１）。

そして、配信情報作成部１２３は、選択したイベントについて配信追加情報が必要な場合には、配信追加情報を生成する（ステップＳ３２）。具体的には、イベントが渋滞、事故、燃料切れ、通行止め、土砂崩れ、雪崩、落下物（回避不能な場合等）等の場合には、上述した迂回路情報を配信追加情報として生成する。

続いて、処理部１１Ｂは、配信するイベントの情報及び配信追加情報を、情報板ＤＴ１、ハイウェイラジオＤＴ２、情報提供端末ＤＴ３、移動情報端末ＤＴ４、車載器ＤＴ５、自動車メーカ端末ＤＴ６、カーナビアプリメーカ端末ＤＴ７、燃料供給会社端末ＤＴ８等に配信する（ステップＳ３３）。

以上のように、第１実施形態によれば、道路に関する情報を適切に配信することができる。具体的には、発生してしまったイベントや発生の虞があるイベントが複数あってすべてを同時に配信することができない場合でも、より配信優先度の高いイベントの情報を配信することができる。したがって、渋滞の発生や二次災害の発生を未然に防止したり、実際に事故が発生してしまった場合であっても優先度の高い情報を道路利用者に提供したりすることができる。

（第２実施形態）
次に、第２実施形態について説明する。第１実施形態では、イベントとして、事故、渋滞、燃料切れ、落下物、土砂崩れ、雪崩、ゲリラ豪雨を例にとった。この第２実施形態では、イベントとして、事故、渋滞、燃料切れを例にとる。

まず、第２実施形態の概要を説明する。車両としてガソリン車と電気自動車を考えた場合、ガソリン車はガソリン切れを起こす可能性があり、電気自動車は充電切れ（以下、ガソリン切れと充電切れを総称して、「燃料切れ」という。）を起こす可能性がある。道路上で車両が燃料切れを起こすと、事故や渋滞と同様にその道路の交通に影響が出る。そこで、車両の燃料切れを予測して、燃料切れ予測車両に対して燃料補給地点の情報を配信したり、また、燃料切れ予測車両以外の車両に対して燃料切れ予測車両の燃料切れ予測地点を避けた経路の情報を配信したりすることが有効となる。第２実施形態では、それらを実現するための手法について説明する。以下、具体的に説明する。なお、第１実施形態の場合と同様、図１、図２の構成をとる。また、第１実施形態と同様の事項については、説明を適宜省略する。

情報提供システム１０の交通管制システム１０Ａの処理部１１Ａの経路生成部１１４２は、燃料切れ発生確率算出部１３２Ｇによって算出された車両の燃料切れのイベントの発生確率が第２の所定値よりも高いか否かを判定することで、燃料補給が必要か否かを判定し、第２の所定値よりも高いときに燃料補給が必要と判定して、燃料切れ予測車両（燃料切れの対象の車両）の燃料切れ予測地点（あるいは実際に燃料切れで停止した地点）を避けた経路を生成する。

また、経路生成部１１４２は、燃料切れ発生確率算出部１３２Ｇによって算出された車両の燃料切れのイベントの発生確率が第２の所定値よりも高いか否かを判定することで、燃料補給が必要か否かを判定し、第２の所定値よりも高いときに燃料補給が必要と判定して、燃料切れ予測車両のための燃料補給地点を含む経路を生成する。

図１０は、第２実施形態の処理フローチャートである。まず、情報取得部１１１は、前述した情報収集手段（車両感知器２等）や外部の各種情報サーバ（災害情報サーバ、天気情報サーバ等）から各種情報を取得（収集）して、また、各車両から燃料残量の情報を取得（収集）して、取得した各種情報を取得情報記憶部１１６に記憶する（ステップＳ４０１）。

次に、交通状況算出部１１２は、取得情報記憶部１１６に記憶されている情報等に基づいて、高速道路における車両の渋滞の度合いを含む交通状況を算出し、算出した交通状況を交通状況記憶部１１７に記憶する（ステップＳ４０２）。

次に、イベント予測処理部１１４１の事故発生確率算出部１３２Ａは、事故発生確率を算出し、事故発生を予測する（ステップＳ４０３）。

次に、イベント予測処理部１１４１の渋滞発生確率算出部１３２Ｂは、渋滞発生確率を算出し、渋滞発生を予測する（ステップＳ４０４）。

次に、処理部１１Ａは、各車両に関し、走行予定経路中に事故（実際の事故や事故予測）や渋滞（実際の渋滞や渋滞予測）があるか否かを判定し（ステップＳ４０５）、Ｙｅｓの場合はステップＳ４０６に進み、Ｎｏの場合はステップＳ４０７に進む。

ステップＳ４０６において、経路生成部１１４２は、事故や渋滞の地点を避けた経路（迂回路）を生成する。

ステップＳ４０７において、処理部１１Ａは、各車両に関し、現在の燃料残量に基いて、到達可能距離を算出する。

次に、ステップＳ４０８において、燃料切れ発生確率算出部１３２Ｇは、燃料切れ発生確率を算出し、燃料切れ発生を予測する。

次に、ステップＳ４０９において、処理部１１Ａは、各車両に関し、燃料補給が必要か否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ４１０に進み、Ｎｏの場合はステップＳ４１５に進む。なお、燃料補給が必要か否かは、例えば、到達可能距離も踏まえて燃料切れ発生確率が第２の所定値よりも高いか否かにより判定できるが、これに限定されない。

ステップＳ４１０において、処理部１１Ａは、道路情報記憶部１１５等を参照して、燃料切れ予測車両（燃料補給が必要な車両）に関し、到達可能距離以内に燃料補給地点があるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ４１４に進み、Ｎｏの場合はステップＳ４１１に進む。

ステップＳ４１１において、経路生成部１１４２は、燃料切れ予測車両（燃料補給が必要な車両）が燃料切れ前に走行中の道路から退出できるＩＣがあるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ４１２に進み、Ｎｏの場合はステップＳ４１３に進む。

ステップＳ４１２において、処理部１１Ｂは、燃料切れ予測車両に対してＩＣからの退出を指示する。この指示を受けた燃料切れ予測車両はＩＣから退出して燃料補給地点を探すことができる。

一方、ステップＳ４１１においてＮｏの場合、燃料切れ予測車両は燃料切れにより停止し、ステップＳ４１３において、情報提供システム１０は、燃料切れ予測車両の燃料切れによる停止を、例えば、車両感知器２、監視カメラ３等により検出する。

ステップＳ４１４において、経路生成部１１４２は、燃料切れ予測車両のために、経路中に燃料補給地点を追加する。

ステップＳ４１５において、配信情報作成部１２３は、配信するイベント情報を配信情報として作成する。例えば、燃料切れ予測車両に対する配信情報には、ステップＳ４１４を経由している場合は燃料補給地点が追加された経路が含まれている。また、燃料切れ予測車両以外の車両に対する配信情報には、ステップＳ４１３を経由している場合はステップＳ４１３で検出された燃料切れ停止車両の位置を避けた経路が含まれている。また、燃料切れ予測車両に対して情報を配信することで、充電車両が集中することで混雑や渋滞が予想される充電スポットがある場合は、その情報を配信情報に含めることで、充電スポットの利用の分散も図ることができる。

ステップＳ４１６において、処理部１１Ｂは、配信情報を対象の車両に送信する。例えば、燃料切れ予測車両には、ステップＳ４１４を経由している場合は燃料補給地点が追加された経路が含まれた配信情報が送信される。また、燃料切れ予測車両以外の車両には、ステップＳ４１３を経由している場合はステップＳ４１３で検出された燃料切れ停止車両の位置を避けた経路が含まれた配信情報が送信される。

このようにして、第２実施形態によれば、燃料補給が必要な車両であって、元々の経路では到達可能距離以内に燃料補給地点が無かった車両は、到達可能距離以内に燃料補給地点を含む経路を含む配信情報を受信し、表示することで、その運転者は、適切に燃料補給をすることができる。

また、燃料補給が必要な車両であって、元々の経路で到達可能距離以内に燃料補給地点がある車両は、経路中に燃料補給地点を含む配信情報を受信し、表示することで、その運転者は、燃料補給地点を容易に認識し、適切に燃料補給をすることができる。

また、燃料補給が不要な車両は、他の車両が燃料切れで道路上で停止してしまう可能性のある箇所や実際に停止した位置を通る経路を避けた経路を含む配信情報を受信し、表示することで、その運転者は、当該箇所を通る経路を避けた経路を容易に選択して、順調に走行を継続することができる。

また、自動車メーカ端末ＤＴ６を所有する自動車メーカや、カーナビアプリメーカ端末ＤＴ７を所有するカーナビアプリメーカや、燃料供給会社端末ＤＴ８を所有する燃料提供会社（電気会社、ガソリン会社）に配信情報を有料または無料で提供するというビジネスモデルを構築することができる。

また、充電設備の利用状況だけではなく、充電設備へ案内した車両台数をダイナミックに管理できるので、充電のための渋滞（充電渋滞）が発生する情報を交通管制システム１０Ａや道路利用者に提供することができる。

（第３実施形態）
次に、第３実施形態について説明する。第１実施形態は、既存の道路事業者が保有するシステムに対して情報配信機能を組み込むことで情報提供システム１０を構築するものである。一方、第３実施形態は、道路事業者が保有する交通管制システム１００に対する機能追加は最小限にとどめ、交通管制システム１００と連携する外部システム２００を新たに設けることによって情報提供システム１０００を構築するものである。つまり、外部システム２００は、道路事業者以外のシステムであり、例えば、通信事業者や製造業者が設けるコンピュータ装置やクラウドシステムによって実現される。

図１１は、第３実施形態の情報提供システム１０００等の構成図である。図１１では、図１と比較して、図示や説明の都合上、同様の構成であって名称が同じものに対しても異なる符号を付与している。例えば、図１の情報取得部１１１と図１１の情報取得部１０１１である。以下、その点を考慮し、図１と重複する説明は適宜省略し、主に、図１との相違点について説明する。

図１１に示すように、情報提供システム１０００は、交通管制システム１００と、交通管制システム１００とネットワーク（インターネット等）を介して接続される外部システム２００とから構成されている。交通管制システム１００と外部システム２００は、適宜、情報交換を行うことができる。

交通管制システム１００は、処理部１０１と、記憶部１０２と、入力部１０３と、表示部１０４と、情報配信部１０５と、を備えている。処理部１０１は、情報取得部１０１１と、交通状況算出部１０１２と、イベント登録部１０１３と、配信情報作成部１０１４と、表示制御部１０１５と、を備えている。

記憶部１０２は、道路情報記憶部１０２１と、取得情報記憶部１０２２と、交通状況記憶部１０２３と、イベント記憶部１０２４と、配信情報記憶部１０２５と、を備えている。

外部システム２００は、処理部２０１と、記憶部２０２と、入力部２０３と、表示部２０４と、情報配信部２０５と、を備えている。処理部２０１は、情報取得部２０１１と、イベント予測処理部２０１２と、経路生成部２０１３と、配信対象イベント収集部２０１４と、配信優先度判別部２０１５と、配信情報作成部２０１６と、表示制御部２０１７と、を備えている。

記憶部２０２は、取得情報記憶部２０２１と、イベント予測記憶部２０２２と、経路記憶部２０２３と、配信優先度ＤＢ２０２４と、配信候補情報記憶部２０２５と、配信情報記憶部２０２６と、を備えている。

交通管制システム１００の情報取得部１０１１は、車両感知器２、監視カメラ３、管理車両ＰＣ、非常電話４や、路車間通信装置を介して一般車６からから提供される各種情報を取得して、取得した各種情報を取得情報記憶部１０２２に記憶する。

外部システム２００の情報取得部２０１１は、移動情報端末５、充電設備７、自動車メーカ端末８、カーナビアプリメーカ端末９、燃料供給会社端末９１から各種情報を取得して、取得した各種情報を取得情報記憶部２０２１に記憶する。

交通管制システム１００の交通状況算出部１０１２は、取得情報記憶部１１６の情報や取得情報記憶部２０２１の情報に基づいて、高速道路における車両の渋滞の度合いを含む交通状況を算出し、算出した交通状況を交通状況記憶部１０２３に記憶する。

交通管制システム１００のイベント登録部１０１３は、高速道路でイベントが発生した場合に、交通管制官による入力部１０３を用いた情報の入力に基づくイベントの登録操作を受け付け、その内容をイベント記憶部１０２４に登録（記憶）する。

イベント予測処理部２０１２、経路生成部２０１３、配信対象イベント収集部２０１４、配信優先度判別部２０１５、配信情報作成部２０１６については、図１のイベント予測処理部１１４１、経路生成部１１４２、配信対象イベント収集部１２１、配信優先度判別部１２２、配信情報作成部１２３と同様である。

ただし、情報板ＤＴ１、ハイウェイラジオＤＴ２、情報提供端末ＤＴ３に対する配信情報の提供は交通管制システム１００が行い、移動情報端末ＤＴ４、車載器ＤＴ５、自動車メーカ端末ＤＴ６、カーナビアプリメーカ端末ＤＴ７、燃料供給会社端末ＤＴ８に対する配信情報の提供は外部システム２００が行う。

このように、第３実施形態によれば、道路事業者が保有する交通管制システム１００に対する機能追加は最小限にとどめ、交通管制システム１００と連携する外部システム２００を新たに設けることによって情報提供システム１０００を構築することができる。

以上、本発明の実施形態を説明したが、上記実施形態はあくまで一例であって、発明の範囲を限定することは意図していない。上記実施形態は、様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上記実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

例えば、以上の説明において、第１実施形態では、交通管制システム１０Ａと情報配信システム１０Ｂを別体のものとして説明したが、一体に構成することも可能である。

また、イベントは上述したものに限られることなく、高速道路の利用者に対して配信する必要のある事象であれば任意に設定可能である。同様に、イベントの優先度は一例であり、実際の運用に応じて適宜設定が可能である。

また、対象となる道路は、高速道路に限定されず、さらに、有料、無料を問わない。

また、対象となる道路が片側複数車線の場合は、交通状況として、車線ごとに渋滞の度合いや事故等を判定するようにしてもよい。

１０ 情報提供システム
１０Ａ 交通管制システム
１０Ｂ 情報配信システム
１１Ａ、１１Ｂ 処理部
１２Ａ、１２Ｂ 記憶部
１３Ａ、１３Ｂ 入力部
１４Ａ、１４Ｂ 表示部
１５ 情報配信部
１１１ 情報取得部
１１２ 交通状況算出部
１１３ イベント登録部
１１４ 表示制御部
１１５ 道路情報記憶部
１１６ 取得情報記憶部
１１７ 交通状況記憶部
１１８ イベント記憶部
１２１ 配信対象イベント収集部
１２２ 配信優先度判別部
１２３ 配信情報作成部
１２４ 表示制御部
１２６ 配信優先度ＤＢ
１２７ 配信候補情報記憶部
１２８ 配信情報記憶部
１３１ イベント発生パターン学習部
１３２ 予測処理部
１３２Ａ 事故発生確率算出部
１３２Ｂ 渋滞発生確率算出部
１３２Ｃ 落下物発生確率算出部
１３２Ｄ 土砂崩れ発生確率算出部
１３２Ｅ 雪崩発生確率算出部
１３２Ｆ ゲリラ豪雨発生確率算出部
１３２Ｇ 燃料切れ発生確率算出部
１１４１ イベント予測処理部
１１４２ 経路生成部
１１８１ イベント予測記憶部
１１８２ 経路記憶部
ＤＴ１、ＤＴ１−１〜ＤＴ１−８ 情報板
ＤＴ２、ＤＴ２−１〜ＤＴ２−３ ハイウェイラジオ
ＤＴ３ 情報提供端末
ＤＴ４ 移動情報端末
ＤＴ５ 車載器
ＤＴ６ 自動車メーカ端末
ＤＴ７ カーナビアプリメーカ端末
ＨＷ 高速道路
ＩＣ、ＩＣ１〜ＩＣ５ インターチェンジ
ＲＴ１ｉ〜ＲＴ５ｉ、ＲＴ１ｏ〜ＲＴ５ｏ 道路

Claims (12)

1. 道路の利用者に対して情報を提供する情報提供システムであって、
   交通情報及び環境情報のうち、少なくとも交通情報に基づいてイベントの発生確率を算出する確率算出部と、
   情報の配信先毎に、前記イベントの発生確率が所定値以上となったイベントの情報及び既に発生しているイベントの情報の配信優先度を判別する優先度判別部と、
   前記優先度判別部の判別結果に基づいて前記配信先毎に、より前記配信優先度が高いイベントの情報を配信する情報配信部と、
   を備えた情報提供システム。
2. 前記優先度判別部は、配信候補となる情報の信頼性、前記イベントの発生あるいは発生予測地点と前記配信先との距離、若しくは、前記イベントの種類に基づいて、前記配信優先度を判別する、
   請求項１に記載の情報提供システム。
3. 前記配信優先度を予め記憶した配信優先度データベースを有し、
   前記優先度判別部は、前記配信優先度データベースを参照して、前記配信優先度を判別する、
   請求項１又は請求項２に記載の情報提供システム。
4. 前記情報配信部は、配信するイベントの情報について配信追加情報を生成して、前記イベントの情報とともに配信する、
   請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の情報提供システム。
5. 前記確率算出部は、過去に前記イベントが発生したときの交通状況あるいは環境状況の一致度に基づいて前記イベントの発生確率を算出する、
   請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の情報提供システム。
6. 前記イベントは、交通事故である、
   請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の情報提供システム。
7. 前記配信先は、情報板、ハイウェイラジオ、情報端末、前記道路を利用している車両に搭載された車載器、自動車メーカ端末、カーナビアプリメーカ端末、及び、燃料供給会社端末のいずれかを含む、
   請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の情報提供システム。
8. 前記イベントは、車両の燃料切れである、
   請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の情報提供システム。
9. 前記情報提供システムは、
   前記確率算出部によって算出された前記車両の燃料切れのイベントの発生確率が第２の所定値よりも高いときに、燃料切れの対象の前記車両の燃料切れ予測地点を避けた経路を生成する経路生成部をさらに備えた請求項８に記載の情報提供システム。
10. 前記情報提供システムは、
    前記確率算出部によって算出された前記車両の燃料切れのイベントの発生確率が第２の所定値よりも高いときに、燃料切れの対象の前記車両のための燃料補給地点を含む経路を生成する経路生成部をさらに備えた請求項８に記載の情報提供システム。
11. 道路利用者に対して情報を提供する情報提供システムで実行される方法であって、
    交通情報及び環境情報のうち、少なくとも交通情報に基づいてイベントの発生確率を算出する過程と、
    情報の配信先毎に、算出された前記イベントの発生確率が所定値以上となったイベントの情報及び既に発生しているイベントの情報の配信優先度を判別する過程と、
    前記配信優先度の判別結果に基づいて前記配信先毎に、より前記配信優先度が高いイベントの情報を配信する過程と、
    を備えた方法。
12. 道路利用者に対して情報を提供する情報提供システムをコンピュータにより制御するためのプログラムであって、
    前記コンピュータを、
    交通情報及び環境情報のうち、少なくとも交通情報に基づいてイベントの発生確率を算出する手段と、
    情報の配信先毎に、前記イベントの発生確率が所定値以上となったイベントの情報及び既に発生しているイベントの情報の配信優先度を判別する手段と、
    前記配信優先度の判別結果に基づいて前記配信先毎に、より前記配信優先度が高いイベントの情報を配信する手段と、
    して機能させるためのプログラム。

Images