JP2020135151A

JP2020135151A - Congestion prevention server, congestion prevention device, congestion prevention system, congestion prevention method, and program

Info

Publication number: JP2020135151A
Application number: JP2019024888A
Authority: JP
Inventors: 菅田　章典; Akinori Sugata; 章典菅田
Original assignee: JVCKenwood Corp
Current assignee: JVCKenwood Corp
Priority date: 2019-02-14
Filing date: 2019-02-14
Publication date: 2020-08-31
Anticipated expiration: 2039-02-14
Also published as: JP7239815B2

Abstract

To prevent occurrence of congestion.SOLUTION: A congestion prevention server includes: a road conditions search unit for retrieving road conditions under at least one second condition similar to a specified first condition from a road conditions history database; a congestion conditions estimation unit for estimating a congestion occurrence point and a congestion occurrence factor in the first condition based on road conditions under the second condition; a vehicle travel information receiving unit for receiving travel information of each vehicle traveling under the first condition; a trigger vehicle extraction unit for extracting a trigger vehicle that can be a trigger for generating congestion from the congestion occurrence factor and the travel information; and a transmission unit for transmitting drive support information to the trigger vehicle as a notification signal.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、渋滞予防サーバ、渋滞予防装置、渋滞予防システム、渋滞予防方法、およびプログラムに関する。 The present invention relates to a traffic jam prevention server, a traffic jam prevention device, a traffic jam prevention system, a traffic jam prevention method, and a program.

道路で発生している渋滞の情報や、渋滞を回避するための迂回経路の情報を提供する技術が知られている。 There are known technologies that provide information on traffic jams occurring on roads and information on detour routes to avoid traffic jams.

例えば、特許文献１には、走行中の各車両から目的地情報を含む各種の情報を取得し、車両ごとに目的地までの迂回ルートを通知する技術が記載されている。特許文献２には、車両の走行状態情報を取得し、車両が渋滞の先頭車両である場合に、報知情報を送信する技術が記載されている。 For example, Patent Document 1 describes a technique of acquiring various information including destination information from each traveling vehicle and notifying a detour route to the destination for each vehicle. Patent Document 2 describes a technique for acquiring traveling state information of a vehicle and transmitting notification information when the vehicle is the leading vehicle in a traffic jam.

特開２０１７−１３４４７６号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2017-134476 特開２０１１−１３３９９８号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2011-133998

特許文献１および特許文献２では、渋滞を解消するための情報を各車両に個別に送信している。渋滞の発生を抑制するためには、渋滞が発生した地点と、渋滞が発生したトリガとなる車両の挙動を解析し、トリガと成り得る可能性の高い車両に対して情報を提供することが効果的であると考えられる。 In Patent Document 1 and Patent Document 2, information for eliminating traffic congestion is individually transmitted to each vehicle. In order to suppress the occurrence of traffic jams, it is effective to analyze the location where the traffic jam occurred and the behavior of the vehicle that triggers the traffic jam, and provide information to the vehicle that is likely to be the trigger. It is considered to be a target.

本発明は、渋滞の発生を抑制することのできる渋滞予防サーバ、渋滞予防装置、渋滞予防システム、渋滞予防方法、およびプログラムを提案する。 The present invention proposes a traffic jam prevention server, a traffic jam prevention device, a traffic jam prevention system, a traffic jam prevention method, and a program capable of suppressing the occurrence of traffic jams.

本発明の渋滞予防サーバは、指定された第一条件に類似する少なくともひとつの第二条件における道路状況を道路状況履歴データベースから検索する道路状況検索部と、前記第二条件における道路状況に基づいて、前記第一条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する渋滞状況推測部と、前記第一条件下で走行する各車両の走行情報を受信する車両走行情報受信部と、前記渋滞発生要因と、前記走行情報とから渋滞を発生させるトリガとなる可能性があるトリガ車両を抽出するトリガ車両抽出部と、前記トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信する送信部と、を備える。 The congestion prevention server of the present invention is based on a road condition search unit that searches the road condition history database for road conditions under at least one second condition similar to the designated first condition, and a road condition under the second condition. , A traffic jam situation estimation unit that estimates a traffic jam occurrence point and a traffic jam occurrence factor under the first condition, a vehicle travel information receiving unit that receives driving information of each vehicle traveling under the first condition, and the traffic jam occurrence factor. A trigger vehicle extraction unit that extracts a trigger vehicle that may cause a traffic jam from the travel information, and a transmission unit that transmits driving support information to the trigger vehicle as a notification signal are provided.

本発明の渋滞予防装置は、指定された第一条件に類似する少なくともひとつの第二条件における其々の道路状況を道路状況履歴データベースから検索する道路状況検索部と、前記複数の第二条件における複数の道路状況に基づいて、前記第一条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する渋滞状況推測部と、前記第一条件下で走行する車両の走行情報を取得する自車両走行情報取得部と、前記渋滞発生要因と、前記走行情報とから渋滞を発生させるトリガとなる可能性があるトリガ車両を抽出するトリガ車両抽出部と、前記トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信する送信部と、を備える。 The traffic congestion prevention device of the present invention includes a road condition search unit that searches the road condition history database for each road condition under at least one second condition similar to the designated first condition, and the plurality of second conditions. A traffic jam estimation unit that estimates a traffic jam occurrence point and a traffic jam occurrence factor under the first condition based on a plurality of road conditions, and a own vehicle travel information acquisition unit that acquires travel information of a vehicle traveling under the first condition. And the trigger vehicle extraction unit that extracts the trigger vehicle that may be a trigger to generate the traffic jam from the traffic jam occurrence factor and the driving information, and the driving support information is transmitted to the trigger vehicle as a notification signal. It includes a transmitter.

本発明の渋滞予防システムは、本発明の渋滞予防サーバと、車両用装置と、から構成される。前記車両用装置は、車両の走行情報を取得して前記渋滞予防サーバに送信する車両走行情報送信部と、前記運転支援情報を前記渋滞予防サーバから報知信号として受信する受信部と、を備える。 The traffic jam prevention system of the present invention includes the traffic jam prevention server of the present invention and a vehicle device. The vehicle device includes a vehicle traveling information transmitting unit that acquires vehicle traveling information and transmits it to the traffic jam prevention server, and a receiving unit that receives the driving support information as a notification signal from the traffic jam prevention server.

本発明の渋滞予防方法は、指定された第一条件に類似する少なくともひとつの第二条件における道路状況を道路状況履歴データベースから検索する道路状況検索ステップと、前記第二条件における道路状況に基づいて、前記第一条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する渋滞状況推測ステップと、前記第一条件下で走行する各車両の走行情報を受信する車両走行情報受信ステップと、前記渋滞発生要因と、前記走行情報とから渋滞を発生させるトリガとなる可能性があるトリガ車両を抽出するトリガ車両抽出ステップと、前記トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信する報知送信ステップと、を含む。 The traffic congestion prevention method of the present invention is based on a road condition search step for searching a road condition history database for road conditions under at least one second condition similar to a designated first condition, and a road condition under the second condition. , The congestion situation estimation step for estimating the congestion occurrence point and the congestion occurrence factor under the first condition, the vehicle travel information receiving step for receiving the travel information of each vehicle traveling under the first condition, and the congestion occurrence factor. , A trigger vehicle extraction step for extracting a trigger vehicle that may be a trigger for causing a traffic jam from the travel information, and a notification transmission step for transmitting driving support information as a notification signal to the trigger vehicle. ..

本発明のプログラムは、指定された第一条件に類似する少なくともひとつの第二条件における道路状況を道路状況履歴データベースから検索する道路状況検索ステップと、前記第二条件における道路状況に基づいて、前記第一条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する渋滞状況推測ステップと、前記第一条件下で走行する各車両の走行情報を受信する車両走行情報受信ステップと、前記渋滞発生要因と、前記走行情報とから渋滞を発生させるトリガとなる可能性があるトリガ車両を抽出するトリガ車両抽出ステップと、前記トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信する送信ステップと、を渋滞予防サーバとして動作するコンピュータに実行させる。 The program of the present invention is based on the road condition search step of searching the road condition history database for the road condition in at least one second condition similar to the specified first condition and the road condition in the second condition. The congestion situation estimation step for estimating the congestion occurrence point and the congestion occurrence factor under the first condition, the vehicle travel information receiving step for receiving the travel information of each vehicle traveling under the first condition, the congestion occurrence factor, and the above. A traffic jam prevention server includes a trigger vehicle extraction step that extracts a trigger vehicle that may be a trigger that causes traffic jam from the driving information, and a transmission step that transmits driving support information as a notification signal to the trigger vehicle. Let a working computer do it.

本発明によれば、渋滞の発生を抑制することができる。 According to the present invention, the occurrence of traffic congestion can be suppressed.

図１は、第一実施形態に係る渋滞予防システムの構成の一例を示す概略図である。FIG. 1 is a schematic view showing an example of the configuration of the traffic congestion prevention system according to the first embodiment. 図２は、第一実施形態に係る渋滞予防サーバの構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the congestion prevention server according to the first embodiment. 図３は、第一実施形態に係る車載器の構成の一例を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the vehicle-mounted device according to the first embodiment. 図４Ａは、道路状況履歴データベースを説明するための模式図である。FIG. 4A is a schematic diagram for explaining the road condition history database. 図４Ｂは、道路状況履歴データベースを説明するための模式図である。FIG. 4B is a schematic diagram for explaining the road condition history database. 図５は、第一実施形態に係る渋滞予防サーバの処理の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing an example of the processing flow of the congestion prevention server according to the first embodiment. 図６は、第二実施形態に係る車載器の構成の一例を示すブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing an example of the configuration of the vehicle-mounted device according to the second embodiment. 図７は、第二実施形態に係る車載器の処理の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart showing an example of the processing flow of the vehicle-mounted device according to the second embodiment.

以下、添付図面を参照して、本発明に係る実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではなく、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせて構成するものも含む。 Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The present invention is not limited to this embodiment, and when there are a plurality of embodiments, the present invention also includes a combination of the respective embodiments.

[第一実施形態]
図１と、図２と、図３とを用いて、本実施形態に係る渋滞予防システムについて説明する。図１は、本実施形態に係る渋滞予防システムの構成の一例を示す概略図である。図２は、本実施形態に係る渋滞予防サーバの構成の一例を示すブロック図である。図３は、本実施形態に係る車載器の一例を示すブロック図である。 [First Embodiment]
The traffic congestion prevention system according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 1, 2, and 3. FIG. 1 is a schematic view showing an example of the configuration of the traffic congestion prevention system according to the present embodiment. FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the congestion prevention server according to the present embodiment. FIG. 3 is a block diagram showing an example of the on-board unit according to the present embodiment.

渋滞予防システム１は、渋滞予防サーバ１００と、各車両Ｖに搭載された車載器２００とを含む。言い換えれば、渋滞予防システム１は、渋滞予防サーバ１００と、複数の車載器２００とを含む。渋滞予防サーバ１００と、複数の車載器２００とは、ネットワーク３００を介して、通信可能に接続されている。 The traffic jam prevention system 1 includes a traffic jam prevention server 100 and an on-board unit 200 mounted on each vehicle V. In other words, the traffic jam prevention system 1 includes a traffic jam prevention server 100 and a plurality of vehicle-mounted devices 200. The congestion prevention server 100 and the plurality of vehicle-mounted devices 200 are communicably connected via the network 300.

図２に示すように、渋滞予防サーバ１００は、記憶部１１０と、制御部１２０と、通信部１３０とを備える。渋滞予防サーバ１００は、過去の道路状況と、現在の道路状況と、複数の車載器２００から取得した各車両Ｖの走行に関する情報とに基づいて、各車両Ｖのうち、渋滞の発生の原因と予測されるトリガ車両に対して、渋滞の発生を予防するための運転支援情報を報知する。 As shown in FIG. 2, the congestion prevention server 100 includes a storage unit 110, a control unit 120, and a communication unit 130. The traffic jam prevention server 100 determines the cause of traffic congestion among the vehicle Vs based on the past road conditions, the current road conditions, and the information on the driving of each vehicle V acquired from the plurality of vehicle-mounted devices 200. The driving support information for preventing the occurrence of traffic congestion is notified to the predicted trigger vehicle.

記憶部１１０、例えば、制御部１２０が各部の機能を実現させるためのプログラムを記憶している。この場合、制御部１２０は、記憶部１１０に記憶されているプログラムを展開して実行することで、各部の機能を実現する。記憶部１１０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、ソリッドステートドライブ、光ディスクなどの記憶装置で実現することができる。 The storage unit 110, for example, the control unit 120 stores a program for realizing the functions of each unit. In this case, the control unit 120 realizes the functions of each unit by expanding and executing the program stored in the storage unit 110. The storage unit 110 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), or a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk, a solid state drive, or an optical disk. Can be done.

記憶部１１０は、道路状況履歴データベース１１１と、地図データベース１１２とを記憶している。 The storage unit 110 stores the road condition history database 111 and the map database 112.

道路状況履歴データベース１１１には、所定の地点の渋滞度合いを示す交通量と、各種の条件とが関連付けられた道路状況を含む情報が格納されている。言い換えれば、本実施形態において、道路状況とは、交通量と、各種の条件とを含んだものをいう。 The road condition history database 111 stores information including a traffic volume indicating the degree of congestion at a predetermined point and a road condition associated with various conditions. In other words, in the present embodiment, the road condition includes a traffic volume and various conditions.

図４Ａと、図４Ｂを用いて、道路状況履歴データベース１１１に格納されている情報について説明する。図４Ａと、図４Ｂとは、道路状況履歴データベース１１１に格納されている情報の一例を示す模式図である。 The information stored in the road condition history database 111 will be described with reference to FIGS. 4A and 4B. 4A and 4B are schematic views showing an example of information stored in the road condition history database 111.

図４Ａと、図４Ｂに示すように、道路状況履歴データベース１１１には、場所と、日時と、天候と、気温と、交通量と、イベント情報とを関連付けた情報が格納されている。図４Ａにおいて、交通量は、その場所の渋滞度合いなどを示しており、例えば、１から５までの整数で渋滞度合いが表現される。この場合、例えば、１の場合の渋滞度合いが最も小さく、５の場合渋滞度合いが最も大きい。イベント情報は、その場所の周辺で開催されているイベント情報がイベントの情報を表している。道路状況履歴データベース１１１には、また、図４Ｂに示すような渋滞が発生した場所と、発生した日時と、発生した要因とを関連づけた情報が格納されている。渋滞が発生した場所について、サグ部である、勾配がある、合流地点であるなどの付加情報が格納されてもよい。渋滞が発生した要因については、例えば設置された路側カメラの画像や各車両の車載カメラが撮影した画像から要因を特定する。 As shown in FIGS. 4A and 4B, the road condition history database 111 stores information relating to the location, the date and time, the weather, the temperature, the traffic volume, and the event information. In FIG. 4A, the traffic volume indicates the degree of congestion at the place, and the degree of congestion is expressed by an integer from 1 to 5, for example. In this case, for example, the degree of congestion is the smallest in the case of 1, and the degree of congestion is the largest in the case of 5. As for the event information, the event information held around the place represents the event information. The road condition history database 111 also stores information associating the place where the traffic jam occurred, the date and time when the traffic jam occurred, and the cause of the traffic jam as shown in FIG. 4B. Additional information such as a sag part, a slope, or a confluence may be stored for the place where the traffic jam occurs. Regarding the cause of the congestion, for example, the factor is specified from the image of the installed roadside camera and the image taken by the in-vehicle camera of each vehicle.

図４Ａに示す例では、例えば、「Ａ地点」における「２０１８年１月６日１１時３２分」の天候は「曇り」、気温は「６.３℃」、交通量は「２」、周囲で開催されているイベントは「なし」であることが関連付けられている。「Ｂ地点」における「２０１８年８月１０日２１時４８分」の天候は「晴れ」、気温は「２４．２℃」、交通量は「５」、周囲で開催されているイベントは「花火大会」であることが関連付けられている。図４Ａと図４Ｂでは、Ａ地点およびＢ地点のみの道路状況を示しているが、道路状況履歴データベース１１１には、各種の場所における各種の条件が関連付けて記憶されている。また、道路状況履歴データベース１１１には、その他の各種の条件が関連付けられて格納されていてもよい。その他の各種の条件は、交通量に影響を与え得る条件であればよい。 In the example shown in FIG. 4A, for example, the weather at "Point A" at "11:32 on January 6, 2018" is "cloudy", the temperature is "6.3 ° C", the traffic volume is "2", and the surroundings. Events being held in are associated with "none". At "Point B", the weather at "21:48 on August 10, 2018" is "sunny", the temperature is "24.2 ° C", the traffic volume is "5", and the events held around it are "fireworks". It is associated with being a "meeting". Although FIGS. 4A and 4B show road conditions only at points A and B, the road condition history database 111 stores various conditions at various locations in association with each other. In addition, various other conditions may be associated and stored in the road condition history database 111. Various other conditions may be conditions that can affect the traffic volume.

地図データベース１１２には、各種の地図情報が格納されている。地図情報には、交通量に影響を与え得る道路に関する情報が含まれている。地図情報には、例えば道路の勾配に関する情報や、道路に存在するサグ部に関する情報など道路に関する様々な情報が含まれている。 Various map information is stored in the map database 112. Map information includes information about roads that can affect traffic volume. The map information includes various information about the road, such as information about the slope of the road and information about the sag portion existing on the road.

本実施形態では、道路状況履歴データベース１１１と、地図データベース１１２とは、記憶部１１０が記憶しているものとして説明するが、これは例示であり、本発明を限定するものではない。道路状況履歴データベース１１１と、地図データベース１１２とは、渋滞予防サーバ１００とは異なる、他のサーバ装置などに記憶されていてもよい。 In the present embodiment, the road condition history database 111 and the map database 112 will be described as being stored by the storage unit 110, but this is an example and does not limit the present invention. The road condition history database 111 and the map database 112 may be stored in another server device or the like different from the traffic jam prevention server 100.

制御部１２０は、条件取得部１２１と、道路状況検索部１２２と、渋滞状況推測部１２３と、車両走行情報受信部１２４と、トリガ車両抽出部１２５と、提案部１２６と、通信制御部１２７とを備える。制御部１２０は、記憶部１１０に記憶されているプログラムを展開して実行することで、各部の機能を実現する。制御部１２０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含む電子的な回路で実現することができる。 The control unit 120 includes a condition acquisition unit 121, a road condition search unit 122, a traffic jam status estimation unit 123, a vehicle traveling information receiving unit 124, a trigger vehicle extraction unit 125, a proposal unit 126, and a communication control unit 127. To be equipped. The control unit 120 realizes the functions of each unit by developing and executing the program stored in the storage unit 110. The control unit 120 can be realized by, for example, an electronic circuit including a CPU (Central Processing Unit).

条件取得部１２１は、道路状況に関する種々の条件を取得する。条件取得部１２１は、通信部１３０の受信部１３１を介して、外部のサーバ装置などから、所定の地点の現時点における道路状況を取得する。条件取得部１２１は、例えば、道路上に配置されたＩＴＳ（Intelligent Transport System）などの路側機から道路状況を取得してもよい。条件取得部１２１は、道路状況として、所定の地点の所定時点における、地点、日時、渋滞の度合いを含む交通量、天候、気温、および周辺地域で開催されているイベントに関する情報などを取得する。所定時点とは、例えば、現在の日時または指定された日時である。条件取得部１２１が取得する条件は、第一条件とも呼ばれる。条件取得部１２１は、取得した情報を道路状況検索部１２２に出力する。 The condition acquisition unit 121 acquires various conditions related to the road condition. The condition acquisition unit 121 acquires the current road condition at a predetermined point from an external server device or the like via the reception unit 131 of the communication unit 130. The condition acquisition unit 121 may acquire the road condition from a roadside machine such as an ITS (Intelligent Transport System) arranged on the road, for example. The condition acquisition unit 121 acquires, as road conditions, information on the point, date and time, traffic volume including the degree of congestion, weather, temperature, and events held in the surrounding area at a predetermined time point. The predetermined time point is, for example, the current date and time or a specified date and time. The condition acquired by the condition acquisition unit 121 is also called the first condition. The condition acquisition unit 121 outputs the acquired information to the road condition search unit 122.

道路状況検索部１２２は、条件取得部１２１から入力された情報に基づいて、道路状況履歴データベース１１１から過去の道路状況を検索する。道路状況検索部１２２は、第一条件の道路状況の少なくとも一部が一致するか、類似点がある複数の第二条件の道路状況を道路状況履歴データベース１１１から検索する。道路状況検索部１２２は、検索結果を渋滞状況推測部１２３に出力する。類似点があるとは、例えば、第一条件に対して前年の同日であること、前週の同曜日であることなどの日時に関する類似点である。大型連休の初日であること、前年の同月の第一週末であることなどであってもよく、同日または同曜日であることに限定されない。類似点があるとは、例えば、交通量が第一条件と比較して５％以内の増減であること、天候または気温が第一条件と比較してほぼ同等と見なせることであってもよい。類似点があるとは、例えば、大型イベントの開催日であることであってもよい。 The road condition search unit 122 searches the past road condition from the road condition history database 111 based on the information input from the condition acquisition unit 121. The road condition search unit 122 searches the road condition history database 111 for a plurality of second condition road conditions that match at least a part of the road conditions of the first condition or have similarities. The road condition search unit 122 outputs the search result to the traffic jam condition estimation unit 123. Similarities are, for example, similarities regarding the date and time, such as being on the same day of the previous year and being on the same day of the previous week with respect to the first condition. It may be the first day of the Golden Week holidays, the first weekend of the same month of the previous year, etc., and is not limited to the same day or the same day of the week. The similarities may mean, for example, that the traffic volume increases or decreases within 5% of the first condition, and that the weather or temperature can be regarded as substantially the same as that of the first condition. The similarities may be, for example, the dates of large events.

渋滞状況推測部１２３は、道路状況検索部１２２が検索した検索結果を解析する。渋滞状況推測部１２３は、検索結果に基づいて、第一条件と、複数の第二条件との類似度をそれぞれ算出する。渋滞状況推測部１２３は、第一条件と、複数の第二条件とのそれぞれの類似度に応じた重み付け係数を算出する。重み付け係数は、ニューラルネットワークを用いたディープラーニングなどの機械学習の手法で、交通量と、各種の条件との相関関係を繰り返し学習することで最適化される。例えば、交通量と、曜日および時間帯との相関関係が強いと判定されれば、曜日および時間帯の重み付け係数を増加させる。例えば、機械学習によって、週末の高速道路などでは天候と交通量の相関関係が強いと判定される場合もある。このように渋滞状況推測部１２３は、第一条件と類似度が高い第二条件の重み付け係数を学習により最適化して、第一条件における交通量を推測する。具体的には、渋滞状況推測部１２３は、現時点と類似度が高い第二条件の道路状況における渋滞が発生した箇所および時刻に基づいて、渋滞が発生する可能性が高い箇所と時刻を推定する。渋滞状況推測部１２３は、現時点と類似度が高い第二条件の道路状況における渋滞が発生するトリガとなった要因に基づいて、渋滞が発生するトリガとなる可能性が高い要因を推測する。例えば、渋滞状況推測部１２３は、サグ部での速度の低下が渋滞発生のトリガであると推測する。例えば、渋滞状況推測部１２３は、割り込みされたことなどによる急ブレーキが渋滞発生のトリガであると推測する。渋滞状況推測部１２３は、道路状況検索部１２２と一体として構成されてもよい。 The traffic jam situation estimation unit 123 analyzes the search result searched by the road condition search unit 122. The traffic jam situation estimation unit 123 calculates the similarity between the first condition and the plurality of second conditions based on the search result. The traffic jam situation estimation unit 123 calculates a weighting coefficient according to the degree of similarity between the first condition and the plurality of second conditions. The weighting coefficient is optimized by repeatedly learning the correlation between the traffic volume and various conditions by a machine learning method such as deep learning using a neural network. For example, if it is determined that the traffic volume has a strong correlation with the day of the week and the time zone, the weighting coefficient of the day of the week and the time zone is increased. For example, machine learning may determine that there is a strong correlation between weather and traffic volume on weekend highways. In this way, the congestion situation estimation unit 123 estimates the traffic volume under the first condition by optimizing the weighting coefficient of the second condition, which has a high degree of similarity with the first condition, by learning. Specifically, the traffic jam estimation unit 123 estimates the location and time at which traffic congestion is likely to occur based on the location and time of congestion in the road condition under the second condition, which has a high degree of similarity to the current time. .. The traffic jam situation estimation unit 123 estimates the factors that are likely to trigger the occurrence of traffic congestion based on the factors that triggered the occurrence of traffic jam in the road condition under the second condition, which has a high degree of similarity to the present time. For example, the traffic jam situation estimation unit 123 estimates that the decrease in speed at the sag unit is the trigger for the occurrence of traffic jam. For example, the traffic jam situation estimation unit 123 presumes that sudden braking due to being interrupted is a trigger for the occurrence of traffic jam. The traffic jam situation estimation unit 123 may be configured integrally with the road condition search unit 122.

渋滞状況推測部１２３は、さらに、道路状況検索部１２２が検索した検索結果に基づいて、発生し得る渋滞状況を推測する。渋滞状況推測部１２３は、第一条件となる現時点における渋滞発生地点と、渋滞発生地点で渋滞が発生するトリガとなる車両の挙動を推測する。具体的には、現時点と類似度が高い第二条件の道路状況を道路状況履歴データベース１１１から抽出し、第二条件における渋滞が発生した箇所および時刻に基づいて、渋滞が発生する可能性が高い箇所と時刻を推定する。また、第二条件における渋滞が発生したトリガとなる要因を道路状況履歴データベース１１１から抽出する。渋滞が発生するトリガとなる車両の挙動要因は、例えば、サグ部での速度の低下や、割り込みされたことなどによる急ブレーキである。渋滞状況推測部１２３は、例えば、ガソリン価格や、景気動向などを渋滞状況を推測する条件として追加してもよい。この場合、渋滞状況推測部１２３は、ガソリン価格や、景気動向を把握するための経済指標情報を通信部１３０の受信部１３１を介して、外部のサーバ装置などから取得する。渋滞状況推測部１２３は、予測結果をトリガ車両抽出部１２５に出力する。 The traffic jam situation estimation unit 123 further estimates a possible traffic jam situation based on the search result searched by the road condition search unit 122. The traffic jam situation estimation unit 123 estimates the current traffic jam occurrence point, which is the first condition, and the behavior of the vehicle that triggers the traffic jam at the traffic jam occurrence point. Specifically, the road condition of the second condition, which has a high degree of similarity to the present time, is extracted from the road condition history database 111, and there is a high possibility that the congestion will occur based on the location and time when the congestion occurred in the second condition. Estimate the location and time. In addition, the factors that trigger the occurrence of traffic congestion in the second condition are extracted from the road condition history database 111. The behavior factor of the vehicle that triggers the occurrence of traffic congestion is, for example, sudden braking due to a decrease in speed at the sag portion or interruption. The traffic jam situation estimation unit 123 may add, for example, a gasoline price, an economic trend, or the like as a condition for estimating the traffic jam situation. In this case, the traffic congestion situation estimation unit 123 acquires the gasoline price and economic indicator information for grasping the economic trend from an external server device or the like via the reception unit 131 of the communication unit 130. The traffic jam situation estimation unit 123 outputs the prediction result to the trigger vehicle extraction unit 125.

車両走行情報受信部１２４は、渋滞の発生が予測される地点の周辺を走行する各車両から走行情報を取得する。車両走行情報受信部１２４は、通信部１３０の受信部１３１を介して、図示しない通信部を備える各車両から走行情報を取得する。走行情報には、目的地、速度・加速度、アクセル・ブレーキ・ステアリング操作、および運転継続時間などの情報が含まれる。車両走行情報受信部１２４は、取得した走行情報を渋滞状況推測部１２３及びトリガ車両抽出部１２５に出力する。車両走行情報受信部１２４は、各車両が備える図示しない撮像部から車両周囲または車両乗員を撮像した画像を取得してもよい。 The vehicle travel information receiving unit 124 acquires travel information from each vehicle traveling around a point where congestion is predicted to occur. The vehicle traveling information receiving unit 124 acquires traveling information from each vehicle including a communication unit (not shown) via the receiving unit 131 of the communication unit 130. The driving information includes information such as destination, speed / acceleration, accelerator / brake / steering operation, and driving duration. The vehicle travel information receiving unit 124 outputs the acquired travel information to the traffic jam situation estimation unit 123 and the trigger vehicle extraction unit 125. The vehicle traveling information receiving unit 124 may acquire an image of the vehicle surroundings or the vehicle occupant from an imaging unit (not shown) provided in each vehicle.

車両走行情報受信部１２４は、走行情報として、運転者の眠気や、イライラ感などを含む生体情報を取得してもよい。車両走行情報受信部１２４は、走行情報として、車内の二酸化炭素（ＣＯ_２）濃度や、オーディオ音量などに関する情報を取得してもよい。これらの情報を取得するために、車両の運転者を撮像した画像を取得して運転者の視線を検出してもよく、運転者の表情から運転者の心理状態を推定する図示しない心理状態推定部を備えてもよい。心拍や脈拍などを測定するセンサや、二酸化炭素濃度を測定するセンサを備えてもよい。すなわち、車両走行情報受信部１２４は、車両の走行に影響を与え得る各種の情報を取得する。 The vehicle driving information receiving unit 124 may acquire biological information including the driver's drowsiness and irritability as driving information. The vehicle traveling information receiving unit 124 may acquire information on carbon dioxide (CO ₂ ) concentration in the vehicle, audio volume, and the like as traveling information. In order to acquire this information, an image of the driver of the vehicle may be acquired to detect the driver's line of sight, and the psychological state of the driver is estimated from the facial expression of the driver. It may be provided with a part. A sensor for measuring heartbeat, pulse, etc., and a sensor for measuring carbon dioxide concentration may be provided. That is, the vehicle traveling information receiving unit 124 acquires various information that may affect the traveling of the vehicle.

トリガ車両抽出部１２５は、渋滞を発生させるトリガの候補であるトリガ車両を抽出する。トリガ車両抽出部１２５は、渋滞状況推測部１２３から受けた予測情報と、車両走行情報受信部１２４から受けた走行情報との関係性を解析することで、渋滞発生のトリガとなる可能性が高いトリガ車両を抽出する。抽出するトリガ車両は一台に限定されず、複数台が同時に抽出される場合もあり、また、一台も抽出されない場合もある。例えば、渋滞状況推測部１２３が推測する地点における渋滞が発生するトリガが、走行速度の頻繁な変更である可能性が高い場合には、トリガ車両抽出部１２５は、車両走行情報受信部１２４が取得する各車両の走行速度情報から走行速度の変化量を算出して、走行速度を頻繁に変更する車両を抽出する。また、トリガ車両抽出部１２５は、車両走行情報受信部１２４が取得する各車両のアクセル・ブレーキ操作情報からブレーキ操作量の多い車両を抽出する。また、トリガ車両抽出部１２５は、車両走行情報受信部１２４が取得する各車両の走行速度情報および位置情報からサグ部での速度変化が顕著な車両などをトリガ車両として抽出する。車両が走行する道路がサグ部であるか否かについては、地図データベース１１２に格納されている地図情報から判定できる。例えば、渋滞状況推測部１２３が推測する地点における渋滞が発生するトリガが、車間距離が短いことによる急ブレーキ操作の発生である可能性が高い場合には、トリガ車両抽出部１２５は、車両走行情報受信部１２４が取得する各車両のブレーキ操作情報および車両周囲画像情報から、前方車両との車間距離を算出し、車間距離とブレーキ操作の関連から車間距離の短さを要因とする頻繁なブレーキ操作を行う車両を抽出する。例えば、渋滞状況推測部１２３が推測する地点における渋滞が発生するトリガが、路上に駐車する車両を迂回する車線変更などの車両挙動である可能性が高い場合には、トリガ車両抽出部１２５は、車両走行情報受信部１２４が取得する各車両のステアリング操作情報および車両周囲画像情報から、路上に駐車している車両を検出し、駐車車両を迂回するステアリング操作を行う車両を抽出する。 The trigger vehicle extraction unit 125 extracts a trigger vehicle that is a candidate for a trigger that causes a traffic jam. The trigger vehicle extraction unit 125 is likely to trigger the occurrence of traffic congestion by analyzing the relationship between the prediction information received from the traffic congestion situation estimation unit 123 and the travel information received from the vehicle travel information receiving unit 124. Extract the trigger vehicle. The trigger vehicle to be extracted is not limited to one, and a plurality of trigger vehicles may be extracted at the same time, or none of them may be extracted. For example, when there is a high possibility that the trigger at which the traffic jam occurs at the point estimated by the traffic jam situation estimation unit 123 is a frequent change in the traveling speed, the trigger vehicle extraction unit 125 is acquired by the vehicle traveling information receiving unit 124. The amount of change in the traveling speed is calculated from the traveling speed information of each vehicle, and the vehicles that frequently change the traveling speed are extracted. Further, the trigger vehicle extraction unit 125 extracts a vehicle having a large amount of brake operation from the accelerator / brake operation information of each vehicle acquired by the vehicle travel information receiving unit 124. Further, the trigger vehicle extraction unit 125 extracts a vehicle having a remarkable speed change in the sag unit as a trigger vehicle from the traveling speed information and the position information of each vehicle acquired by the vehicle traveling information receiving unit 124. Whether or not the road on which the vehicle travels is a sag portion can be determined from the map information stored in the map database 112. For example, when there is a high possibility that the trigger at which the traffic jam occurs at the point estimated by the traffic jam situation estimation unit 123 is the occurrence of a sudden braking operation due to a short inter-vehicle distance, the trigger vehicle extraction unit 125 uses the vehicle travel information. The inter-vehicle distance to the vehicle in front is calculated from the brake operation information of each vehicle and the vehicle surrounding image information acquired by the receiving unit 124, and the frequent braking operation due to the short inter-vehicle distance is a factor from the relationship between the inter-vehicle distance and the brake operation. Extract the vehicle to do. For example, when there is a high possibility that the trigger that causes congestion at the point estimated by the congestion situation estimation unit 123 is a vehicle behavior such as a lane change that bypasses a vehicle parked on the road, the trigger vehicle extraction unit 125 may perform the trigger vehicle extraction unit 125. From the steering operation information of each vehicle and the vehicle surrounding image information acquired by the vehicle traveling information receiving unit 124, a vehicle parked on the road is detected, and a vehicle performing a steering operation bypassing the parked vehicle is extracted.

トリガ車両抽出部１２５は、例えば高速道路などでは、渋滞状況推測部１２３が、ある地点での渋滞発生のトリガは車間距離の短さによる急ブレーキ操作の発生であると推測した場合、追い越し車線を低速で走行している車両を、トリガ車両として抽出してもよい。トリガ車両抽出部１２５は、例えば、高速道路などで事故や天候不良などの影響で、流入制限や速度規制の通行規制が実施されている場合に、通行規制が実施されたエリアを走行する車両をトリガ車両として抽出してもよい。 When the traffic jam situation estimation unit 123 estimates that the trigger for the occurrence of traffic congestion at a certain point is the occurrence of a sudden braking operation due to the short inter-vehicle distance, the trigger vehicle extraction unit 125, for example, on an expressway, sets the overtaking lane. Vehicles traveling at low speed may be extracted as trigger vehicles. The trigger vehicle extraction unit 125 uses, for example, a vehicle traveling in an area where traffic regulation is enforced when inflow restriction or speed regulation is enforced due to an accident or bad weather on a highway or the like. It may be extracted as a trigger vehicle.

トリガ車両抽出部１２５は、例えば一般道などでは、渋滞状況推測部１２３が、ある地点での渋滞発生のトリガは路上駐車している車両を迂回する車両挙動によるスムースな走行の阻害であると推測した場合、路上駐車している車両をトリガ車両として抽出してもよい。トリガ車両抽出部１２５は、一般道などにおいても、通行規制がエリアを走行する車両をトリガ車両として抽出してもよい。 The trigger vehicle extraction unit 125 estimates that, for example, on a general road, the traffic congestion situation estimation unit 123 triggers the occurrence of traffic congestion at a certain point due to the behavior of a vehicle that bypasses a vehicle parked on the road, which hinders smooth running. If so, the vehicle parked on the road may be extracted as the trigger vehicle. The trigger vehicle extraction unit 125 may extract a vehicle traveling in an area with traffic restrictions as a trigger vehicle even on a general road or the like.

提案部１２６は、トリガ車両抽出部１２５によって抽出されたトリガ車両に対して、渋滞が発生するトリガとなり得る車両操作を行わないように運転支援情報を提案する。提案部１２６は、通信部１３０の送信部１３２を介して、トリガ車両に対して運転支援情報を報知信号として送信することで提案する。具体的には、提案部１２６は、例えば、渋滞発生地点と推測されるサグ部を走行する直前に、車両速度が低下する可能性が高いトリガ車両に対して、車両速度を確認したり、維持したりするように提案する。提案部１２６は、例えば、渋滞発生地点と推測される地点周辺での無理な割り込みや、車線変更が渋滞発生のトリガであると推測される場合に、これらの車両挙動を行う可能性が高いトリガ車両に対して、割り込みや車線変更を控えるように提案する。提案部１２６は、例えば、高速道路などで渋滞が発生するトリガが追い越し車線での低速走行である場合、低速走行をしているトリガ車両に対して、走行車線に戻るように提案する。 The proposal unit 126 proposes driving support information to the trigger vehicle extracted by the trigger vehicle extraction unit 125 so as not to perform a vehicle operation that may be a trigger that causes a traffic jam. The proposal unit 126 proposes by transmitting driving support information as a notification signal to the trigger vehicle via the transmission unit 132 of the communication unit 130. Specifically, the proposal unit 126 confirms or maintains the vehicle speed of the trigger vehicle, which is likely to decrease the vehicle speed, immediately before traveling on the sag unit, which is presumed to be the point where the traffic jam occurs. Suggest to do it. Proposal unit 126 is likely to perform these vehicle behaviors, for example, when it is presumed that an unreasonable interruption around a point where a traffic jam occurs or a lane change is a trigger for a traffic jam. Suggest that the vehicle refrain from interrupting or changing lanes. For example, when the trigger that causes congestion on a highway or the like is low-speed traveling in the overtaking lane, the proposal unit 126 proposes to the trigger vehicle traveling at low speed to return to the traveling lane.

提案部１２６は、例えば、目的地が比較的遠かったり、所定時間以上継続して運転したりしている車両の挙動が、交通量との相関関係が強いと判明した場合には、休憩を提案してもよい。 Proposal unit 126 proposes a break when, for example, the behavior of a vehicle that is relatively far from the destination or is continuously driven for a predetermined time or longer is found to have a strong correlation with traffic volume. You may.

提案部１２６は、トリガ車両の周囲を走行する車両に対して、トリガ車両の挙動に注意するように運転支援情報を提案してもよい。具体的には、提案部１２６は、例えば、トリガ車両の後方を走行する車両に対して、トリガ車両の速度の低下が推測される場合に、各車両が備える図示しない通信部または道路上に設置される情報掲示板への情報提示などの手段により、トリガ車両の速度の低下に注意するよう提案する。または、トリガ車両との車間距離を十分にとるよう提案してもよい。提案部１２６は、トリガ車両の周囲を走行する車両に対して、トリガ車両の急な割り込みなどに注意するような提案を行ってもよい。具体的には、提案部１２６は、例えば、トリガ車両の隣接車線を走行する車両に対して、トリガ車両の急な車線変更による割り込みが推測される場合に、トリガ車両の車線変更に注意するよう提案する。または、自車両の先行車両との車間距離を十分にとるよう提案してもよい。このように、提案部１２６は、トリガ車両に対して渋滞を発生させるトリガとなり得る車両操作を行わないように提案し、トリガ車両の周囲を走行する車両に対して、トリガ車両の挙動に注意するように提案する。換言すると、トリガ車両に対する運転支援情報提案と、トリガ車両の周囲を走行する車両に対する運転支援情報提案とで、形態を異ならせる運転支援情報提案を行うことで、より渋滞を発生させにくい運転支援情報とすることができる。 The proposal unit 126 may propose driving support information to a vehicle traveling around the trigger vehicle so as to pay attention to the behavior of the trigger vehicle. Specifically, the proposal unit 126 is installed on a communication unit or a road (not shown) provided in each vehicle when, for example, a vehicle traveling behind the trigger vehicle is estimated to have a decrease in speed of the trigger vehicle. It is suggested to pay attention to the decrease in the speed of the trigger vehicle by means such as presenting information on the information bulletin board. Alternatively, it may be proposed to keep a sufficient distance from the trigger vehicle. The proposal unit 126 may make a proposal to a vehicle traveling around the trigger vehicle so as to pay attention to a sudden interruption of the trigger vehicle or the like. Specifically, the proposal unit 126 pays attention to the lane change of the trigger vehicle when, for example, an interruption due to a sudden lane change of the trigger vehicle is presumed for a vehicle traveling in the adjacent lane of the trigger vehicle. suggest. Alternatively, it may be proposed to keep a sufficient distance between the own vehicle and the preceding vehicle. In this way, the proposal unit 126 proposes not to perform a vehicle operation that can be a trigger for causing congestion in the trigger vehicle, and pays attention to the behavior of the trigger vehicle with respect to the vehicle traveling around the trigger vehicle. Propose. In other words, driving support information that is less likely to cause traffic congestion by proposing driving support information that is different in form from the driving support information proposal for the trigger vehicle and the driving support information proposal for the vehicle that runs around the trigger vehicle. Can be.

提案部１２６は、トリガ車両の周囲を走行する車両のうち、類似の走行特性を持つ複数の車両に対して同一の提案を行ってもよい。類似の走行特性とは、走行速度や、走行速度の変化量が類似していることを意味する。提案部１２６は、例えば、類似の走行特性を持つ複数の車両に対して、同一車線を走行するように提案する。具体的には、提案部１２６は、トリガ車両の周囲を走行する車両のうち、類似の走行性能を持つ複数の車両に対して、全体として渋滞の発生を回避するような個別の提案を行う。 The proposal unit 126 may make the same proposal to a plurality of vehicles having similar traveling characteristics among the vehicles traveling around the trigger vehicle. Similar running characteristics mean that the running speed and the amount of change in the running speed are similar. Proposal unit 126 proposes, for example, a plurality of vehicles having similar traveling characteristics to travel in the same lane. Specifically, the proposal unit 126 makes individual proposals to avoid the occurrence of traffic congestion as a whole for a plurality of vehicles having similar traveling performance among the vehicles traveling around the trigger vehicle.

提案部１２６は、例えば、一般道などでは、路上駐車車両や、右折待ちで停車している車両の周辺を走行する車両に対して、減速したり、周辺を走行する他車両に対してパッシングなどの合図を行ったりして、車両走行をスムースにさせ、交通量の低下を防ぐ走行に協力するよう要請する旨の提案を行ってもよい。 For example, on a general road, the proposal unit 126 decelerates a vehicle parked on the road or a vehicle traveling around a vehicle stopped waiting for a right turn, or passes a vehicle traveling around the vehicle. You may make a proposal to request that the vehicle run smoothly and cooperate with the run to prevent the decrease in traffic volume by giving a signal.

通信制御部１２７は、通信部１３０を制御する。通信制御部１２７は、通信部１３０を制御することで、外部の情報処理装置と情報通信を行う。通信制御部１２７は、受信部１３１を制御して、外部の情報処理装置から種々の情報を受信する。通信制御部１２７は、送信部１３２を制御して、外部の情報処理装置へ種々の情報を送信する。 The communication control unit 127 controls the communication unit 130. The communication control unit 127 controls the communication unit 130 to perform information communication with an external information processing device. The communication control unit 127 controls the reception unit 131 to receive various information from an external information processing device. The communication control unit 127 controls the transmission unit 132 to transmit various information to an external information processing device.

通信部１３０は、受信部１３１と、送信部１３２とを備える。通信部１３０は、図１に図示の有線又は無線のネットワーク３００と接続されており、通信制御部１２８の制御に従って、渋滞予防サーバ１００と、外部の情報処理装置との間で情報通信を行う。 The communication unit 130 includes a reception unit 131 and a transmission unit 132. The communication unit 130 is connected to the wired or wireless network 300 shown in FIG. 1, and performs information communication between the congestion prevention server 100 and an external information processing device under the control of the communication control unit 128.

通信部１３０は、例えば、通信制御部１２８の制御に従って、渋滞予防サーバ１００と、車載器２００との間で情報通信を行う。この場合、受信部１３１は、車載器２００から車両の走行情報を受信する。送信部１３２は、車載器２００へ提案部１２６の提案を報知信号として送信する。 The communication unit 130 performs information communication between the traffic congestion prevention server 100 and the vehicle-mounted device 200, for example, under the control of the communication control unit 128. In this case, the receiving unit 131 receives the traveling information of the vehicle from the vehicle-mounted device 200. The transmission unit 132 transmits the proposal of the proposal unit 126 to the vehicle-mounted device 200 as a notification signal.

通信部１３０は、例えば、通信制御部１２８の制御に従って、渋滞予防サーバ１００と、外部のサーバ装置との間で情報通信を行う。この場合、受信部１３１は、道路状況に関する各種の条件を受信する。 For example, the communication unit 130 performs information communication between the traffic congestion prevention server 100 and the external server device under the control of the communication control unit 128. In this case, the receiving unit 131 receives various conditions related to the road condition.

図３を参照して、車載器２００の構成について説明する。 The configuration of the vehicle-mounted device 200 will be described with reference to FIG.

図３に示すように、車載器２００は、記憶部２１０と、制御部２２０と、通信部２３０と、音声出力部２４０とを備える。 As shown in FIG. 3, the vehicle-mounted device 200 includes a storage unit 210, a control unit 220, a communication unit 230, and a voice output unit 240.

記憶部２１０、例えば、制御部２２０が各部の機能を実現させるためのプログラムを記憶している。この場合、制御部２２０は、記憶部２１０に記憶されているプログラムを展開して実行することで、各部の機能を実現する。記憶部２１０は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、ソリッドステートドライブ、光ディスクなどの記憶装置で実現することができる。 A storage unit 210, for example, a control unit 220 stores a program for realizing the functions of each unit. In this case, the control unit 220 realizes the functions of each unit by expanding and executing the program stored in the storage unit 210. The storage unit 210 can be realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM, a ROM, or a flash memory, or a storage device such as a hard disk, a solid state drive, or an optical disk.

制御部２２０は、自車両走行情報取得部２２１と、通信制御部２２２と、出力制御部２２３とを備える。制御部２２０は、記憶部２１０に記憶されているプログラムを展開して実行することで、各部の機能を実現する。制御部２２０は、例えば、ＣＰＵを含む電子的な回路で実現することができる。 The control unit 220 includes a own vehicle traveling information acquisition unit 221, a communication control unit 222, and an output control unit 223. The control unit 220 realizes the functions of each unit by expanding and executing the program stored in the storage unit 210. The control unit 220 can be realized by, for example, an electronic circuit including a CPU.

自車両走行情報取得部２２１は、車載器２００を搭載する自車両の走行情報を取得する。自車両走行情報取得部２２１は、走行情報をＣＡＮ（Controller Area Network）や、自車両が備える各種のセンサから取得する。 The own vehicle running information acquisition unit 221 acquires the running information of the own vehicle on which the on-board unit 200 is mounted. The own vehicle driving information acquisition unit 221 acquires driving information from CAN (Controller Area Network) and various sensors provided in the own vehicle.

通信制御部２２２は、通信部２３０を制御する。通信制御部２２２は、通信部２３０を制御することで、外部の情報処理装置と情報通信を行う。通信制御部２２２は、受信部２３１を制御して、外部の情報処理装置から種々の情報を受信する。通信制御部２２２は、例えば、受信部２３１を制御して、渋滞予防サーバ１００から報知信号を受信する。通信制御部２２２は、送信部２３２を制御して、外部の情報処理装置へ種々の情報を送信する。通信制御部２２２は、例えば、送信部２３２を制御して、自車両走行情報取得部２２１が取得した自車両の走行情報を渋滞予防サーバ１００に送信する。 The communication control unit 222 controls the communication unit 230. The communication control unit 222 controls the communication unit 230 to perform information communication with an external information processing device. The communication control unit 222 controls the reception unit 231 to receive various information from an external information processing device. The communication control unit 222 controls, for example, the reception unit 231 to receive a notification signal from the congestion prevention server 100. The communication control unit 222 controls the transmission unit 232 to transmit various information to an external information processing device. For example, the communication control unit 222 controls the transmission unit 232 to transmit the travel information of the own vehicle acquired by the own vehicle travel information acquisition unit 221 to the traffic congestion prevention server 100.

出力制御部２２３は、音声出力部２４０を制御する。出力制御部２２３は、音声出力部２４０を制御して、音声を出力する。出力制御部２２３は、例えば、渋滞予防サーバ１００から受信した報知信号に対応する運転支援情報を、音声出力部２４０から音声として出力する。 The output control unit 223 controls the audio output unit 240. The output control unit 223 controls the audio output unit 240 to output audio. For example, the output control unit 223 outputs the driving support information corresponding to the notification signal received from the congestion prevention server 100 as a voice from the voice output unit 240.

通信部２３０は、受信部２３１と、送信部２３２とを備える。通信部２３０は、図１に図示の有線又は無線のネットワーク３００と接続されており、通信制御部２２２の制御に従って、車載器２００と、外部の情報処理装置との間で情報通信を行う。 The communication unit 230 includes a reception unit 231 and a transmission unit 232. The communication unit 230 is connected to the wired or wireless network 300 shown in FIG. 1, and performs information communication between the vehicle-mounted device 200 and an external information processing device under the control of the communication control unit 222.

通信部２３０は、例えば、通信制御部２２２の制御に従って、渋滞予防サーバ１００と、車載器２００との間で情報通信を行う。この場合、受信部２３１は、渋滞予防サーバ１００から報知信号を受信する。送信部２３２は、自車両の走行情報を渋滞予防サーバ１００に送信する。 The communication unit 230 performs information communication between the traffic congestion prevention server 100 and the vehicle-mounted device 200, for example, under the control of the communication control unit 222. In this case, the receiving unit 231 receives the notification signal from the congestion prevention server 100. The transmission unit 232 transmits the traveling information of the own vehicle to the traffic jam prevention server 100.

音声出力部２４０は、渋滞予防サーバ１００からの提案を含む種々の音声を出力する。音声出力部２４０は、例えば、車両に搭載されているオーディオ装置用のスピーカで実現することができる。 The voice output unit 240 outputs various voices including a proposal from the congestion prevention server 100. The audio output unit 240 can be realized, for example, by a speaker for an audio device mounted on a vehicle.

図５を用いて、渋滞予防サーバ１００の制御部１２０の処理について説明する。図５は、渋滞予防サーバ１００の制御部１２０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 The processing of the control unit 120 of the congestion prevention server 100 will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart showing an example of the processing flow of the control unit 120 of the congestion prevention server 100.

まず、制御部１２０は、現時点における道路状況の条件を取得する（ステップＳ１０１）。具体的には、制御部１２０は、例えば、外部のサーバ装置から現在の日時における道路の交通量、天候、気温などの条件を取得する。そして、ステップＳ１０２に進む。 First, the control unit 120 acquires the current road condition conditions (step S101). Specifically, the control unit 120 acquires conditions such as road traffic volume, weather, and temperature at the current date and time from, for example, an external server device. Then, the process proceeds to step S102.

制御部１２０は、ステップＳ１０１で取得した条件に類似する条件の道路状況を、道路状況履歴データベース１１１から検索する（ステップＳ１０２）。具体的には、制御部１２０は、例えば、現時点の前週の同時刻であることなどの類似性に基づいた検索を行う。そして、ステップＳ１０３に進む。 The control unit 120 searches the road condition history database 111 for road conditions with conditions similar to those acquired in step S101 (step S102). Specifically, the control unit 120 performs a search based on similarity, for example, at the same time in the previous week at the present time. Then, the process proceeds to step S103.

制御部１２０は、ステップＳ１０２での検索結果に基づいて、ステップＳ１０１で取得した条件における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する（ステップＳ１０３）。そして、ステップＳ１０４に進む。 Based on the search result in step S102, the control unit 120 estimates the congestion occurrence point and the congestion occurrence factor under the conditions acquired in step S101 (step S103). Then, the process proceeds to step S104.

制御部１２０は、渋滞発生地点の周辺を走行する各車両の走行情報を取得する（ステップＳ１０４）。そして、ステップＳ１０５に進む。 The control unit 120 acquires travel information of each vehicle traveling around the congestion occurrence point (step S104). Then, the process proceeds to step S105.

制御部１２０は、ステップＳ１０３で推測した渋滞発生要因およびステップＳ１０４で取得した走行情報に基づいて、渋滞を発生させる候補の車両であるトリガ車両を抽出する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５では、制御部１２０は、トリガ車両の周囲を走行する車両を抽出してもよい。そして、ステップＳ１０６に進む。 The control unit 120 extracts a trigger vehicle, which is a candidate vehicle for causing traffic congestion, based on the traffic jam occurrence factor estimated in step S103 and the travel information acquired in step S104 (step S105). In step S105, the control unit 120 may extract the vehicle traveling around the trigger vehicle. Then, the process proceeds to step S106.

制御部１２０は、トリガ車両に対して、渋滞の発生を予防するための運転支援情報を報知信号として送信する（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６では、制御部１２０は、トリガ車両の周囲を走行する車両に対して、トリガ車両の挙動に注意すべき旨の運転支援情報を報知信号として送信してもよい。そして、図５の処理を終了する。 The control unit 120 transmits driving support information for preventing the occurrence of traffic congestion to the trigger vehicle as a notification signal (step S106). In step S106, the control unit 120 may transmit driving support information as a notification signal to the vehicle traveling around the trigger vehicle to the effect that attention should be paid to the behavior of the trigger vehicle. Then, the process of FIG. 5 is completed.

上述のとおり、本実施形態では、現時点の道路状況の条件に類似する過去の道路状況を検索し、現時点における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測することができる。これにより、本実施形態は、渋滞発生地点の周囲を走行する各車両の走行情報を取得し、渋滞発生要因となるトリガ車両を抽出し、トリガ車両に対して渋滞の発生を抑制させるような提案をすることができる。その結果、本実施形態は、渋滞の発生を適切に予防することができる。 As described above, in the present embodiment, it is possible to search past road conditions similar to the conditions of the current road conditions, and to infer the current congestion occurrence point and the congestion occurrence factor. As a result, the present embodiment is a proposal for acquiring the traveling information of each vehicle traveling around the congestion occurrence point, extracting the trigger vehicle that causes the congestion, and suppressing the occurrence of the congestion for the trigger vehicle. Can be done. As a result, the present embodiment can appropriately prevent the occurrence of traffic congestion.

また、本実施形態では、渋滞が発生すると予測される道路全体として渋滞の発生を回避するように、渋滞が発生すると予測される場所ごと、渋滞が発生する要因になり得ると推測される車両挙動ごと、渋滞を発生させる要因となり得る挙動が多い走行を行っている車両ごとに適切な提案を行うことができる。その結果、本実施形態は、当該の道路全体として渋滞の発生を予防することができる。 Further, in the present embodiment, the vehicle behavior is presumed to be a factor that causes traffic congestion at each place where traffic congestion is predicted so as to avoid the occurrence of traffic congestion on the entire road where traffic congestion is predicted to occur. It is possible to make appropriate proposals for each vehicle that is traveling with many behaviors that can cause traffic congestion. As a result, the present embodiment can prevent the occurrence of traffic congestion on the road as a whole.

［第二実施形態］
図６を用いて、第二実施形態に係る車載器の構成の一例について説明する。図６は、第二実施形態に係る車載器の構成の一例を示すブロック図である。 [Second Embodiment]
An example of the configuration of the vehicle-mounted device according to the second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a block diagram showing an example of the configuration of the vehicle-mounted device according to the second embodiment.

図６に示すように、車載器２００Ａは、記憶部２１０Ａと、制御部２２０Ａ（渋滞予防装置）と、通信部２３０と、音声出力部２４０とを備える。車載器２００Ａは、記憶部２１０Ａが学習データ２１１を記憶している点と、制御部２２０Ａが条件取得部２２４と、渋滞状況推測部２２５、判定部２２６と、提案部２２７とを備えている点で、第一実施形態に係る車載器２００と異なっている。第一実施形態ではサーバ側で渋滞状況推測していたが、第二実施形態では車載器側で渋滞状況を推測する。 As shown in FIG. 6, the on-board unit 200A includes a storage unit 210A, a control unit 220A (traffic jam prevention device), a communication unit 230, and a voice output unit 240. The on-board unit 200A has a storage unit 210A storing learning data 211, and a control unit 220A including a condition acquisition unit 224, a traffic jam situation estimation unit 225, a determination unit 226, and a proposal unit 227. Therefore, it is different from the on-board unit 200 according to the first embodiment. In the first embodiment, the congestion situation is estimated on the server side, but in the second embodiment, the congestion situation is estimated on the vehicle-mounted device side.

学習データ２１１は、各種の条件と、道路の交通量との相関関係が、ニューラルネットワークを用いたディープラーニングなどの機械学習によってモデル化された学習データである。各種の条件には、例えば、日時、天候、気温、および周辺地域で開催されているイベントなどの情報が含まれる。学習データ２１１は、例えば、渋滞予防サーバ１００の渋滞状況推測部１２３で推測された学習データである。 The learning data 211 is learning data in which the correlation between various conditions and the traffic volume of the road is modeled by machine learning such as deep learning using a neural network. The various conditions include, for example, information such as date and time, weather, temperature, and events taking place in the surrounding area. The learning data 211 is, for example, learning data estimated by the congestion situation estimation unit 123 of the congestion prevention server 100.

条件取得部２２４は、道路状況に関する種々の条件を取得する。条件取得部２２４は、通信部２３０の受信部２３１を介して、外部のサーバ装置などから、所定の地点の現時点における道路状況に関する種々の条件を取得する。条件取得部２２４は、例えば、道路上に配置されたＩＴＳなどの路側機から道路状況に関する種々の情報を取得してもよい。すなわち、条件取得部２２４は、図２に図示の条件取得部１２１と同様の機能を有している。そのため、条件取得部２２４が取得する種々の条件は、条件取得部１２１が取得する条件と同じである。 The condition acquisition unit 224 acquires various conditions related to the road condition. The condition acquisition unit 224 acquires various conditions regarding the current road condition at a predetermined point from an external server device or the like via the reception unit 231 of the communication unit 230. The condition acquisition unit 224 may acquire various information regarding the road condition from, for example, a roadside machine such as an ITS arranged on the road. That is, the condition acquisition unit 224 has the same function as the condition acquisition unit 121 shown in FIG. Therefore, the various conditions acquired by the condition acquisition unit 224 are the same as the conditions acquired by the condition acquisition unit 121.

渋滞状況推測部２２５は、学習データ２１１と、条件取得部２２４が取得した条件とに基づいて、発生し得る渋滞状況を推測する。渋滞状況推測部２２５は、現時点における渋滞発生地点と、渋滞発生地点で渋滞が発生するトリガとなる車両の挙動を学習データ２１１に基づいて推測する。すなわち、渋滞状況推測部２２５は、機械学習の手法で、渋滞発生地点と、渋滞発生地点で渋滞が発生するトリガとなる車両の挙動を推測する。 The traffic jam situation estimation unit 225 estimates a traffic jam situation that may occur based on the learning data 211 and the conditions acquired by the condition acquisition unit 224. The traffic jam situation estimation unit 225 estimates the current traffic jam occurrence point and the behavior of the vehicle that triggers the traffic jam at the traffic jam occurrence point based on the learning data 211. That is, the traffic jam situation estimation unit 225 estimates the behavior of the vehicle that triggers the occurrence of the traffic jam at the traffic jam occurrence point and the traffic jam occurrence point by the machine learning method.

判定部２２６は、自車両の走行情報と、渋滞状況推測部２２５の推測結果に基づいて、自車両がトリガ車両であるか否かを判定する。 The determination unit 226 determines whether or not the own vehicle is a trigger vehicle based on the traveling information of the own vehicle and the estimation result of the traffic jam situation estimation unit 225.

提案部２２７は、判定部２２６によって、自車両がトリガ車両であると判定された場合、渋滞の発生を予防するための提案を自車両の運転者に対して行う。この場合、出力制御部２２３は、提案部２２７の制御に従って、音声出力部２４０から音声で提案する。 When the determination unit 226 determines that the own vehicle is a trigger vehicle, the proposal unit 227 makes a proposal to the driver of the own vehicle to prevent the occurrence of traffic congestion. In this case, the output control unit 223 makes a voice proposal from the voice output unit 240 according to the control of the proposal unit 227.

図７を用いて、第二実施形態に係る車載器２００Ａの制御部２２０Ａの処理について説明する。図７は、第二実施形態に係る車載器２００Ａの制御部２２０Ａの処理の流れの一例を示すフローチャートである。 The processing of the control unit 220A of the vehicle-mounted device 200A according to the second embodiment will be described with reference to FIG. 7. FIG. 7 is a flowchart showing an example of the processing flow of the control unit 220A of the vehicle-mounted device 200A according to the second embodiment.

まず、制御部２２０Ａは、ＣＡＮなどを介して自車両の走行情報を取得する（ステップＳ２０１）。そして、ステップＳ２０２に進む。 First, the control unit 220A acquires the traveling information of the own vehicle via CAN or the like (step S201). Then, the process proceeds to step S202.

制御部２２０Ａは、現時点における道路状況に関する種々の条件を取得する（ステップＳ２０２）。そして、ステップＳ２０３に進む。 The control unit 220A acquires various conditions relating to the current road condition (step S202). Then, the process proceeds to step S203.

次に、制御部２２０Ａは、ステップＳ２０１で取得した条件と、学習データ２１１とに基づいて、現時点の道路における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測する（ステップＳ２０３）。そして、ステップＳ２０４に進む。 Next, the control unit 220A estimates the current congestion occurrence point and the congestion occurrence factor on the road based on the conditions acquired in step S201 and the learning data 211 (step S203). Then, the process proceeds to step S204.

次に、制御部２２０Ａは、ステップＳ２０１で取得した自車両の走行情報と、ステップＳ２０３で推測した推測結果に基づいて、自車両がトリガ車両であるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。 Next, the control unit 220A determines whether or not the own vehicle is a trigger vehicle based on the traveling information of the own vehicle acquired in step S201 and the estimation result estimated in step S203 (step S204).

自車両がトリガ車両でないと判定された場合（ステップＳ２０４のＮｏ）、制御部２２０Ａは、ステップＳ２０１に進む。一方、自車両がトリガ車両であると判定された場合（ステップＳ２０４のＹｅｓ）、ステップＳ２０５に進む。 When it is determined that the own vehicle is not a trigger vehicle (No in step S204), the control unit 220A proceeds to step S201. On the other hand, if it is determined that the own vehicle is a trigger vehicle (Yes in step S204), the process proceeds to step S205.

ステップＳ２０５では、制御部２２０Ａは、自車両の運転者に対して、渋滞を予防するための提案を行う（ステップＳ２０５）。そして、図７の処理を終了する。 In step S205, the control unit 220A makes a proposal to the driver of the own vehicle to prevent traffic congestion (step S205). Then, the process of FIG. 7 is completed.

上述のとおり、本実施形態では、車両側で、道路状況と交通量との相関関係を学習した学習データに基づいて、現時点における渋滞発生地点および渋滞発生要因を推測することができる。そして、本実施形態は、推測結果に基づいて、自車両がトリガ車両であると判定された場合に、運転者に対して渋滞の発生を予防するような提案をすることができる。その結果、本実施形態は、サーバ装置と、車載器との間で常時通信しなくとも、渋滞の発生を予測し、渋滞の発生を予防することができる。 As described above, in the present embodiment, it is possible to infer the current congestion occurrence point and congestion occurrence factor on the vehicle side based on the learning data obtained by learning the correlation between the road condition and the traffic volume. Then, the present embodiment can make a proposal to the driver to prevent the occurrence of traffic congestion when it is determined that the own vehicle is a trigger vehicle based on the estimation result. As a result, the present embodiment can predict the occurrence of traffic congestion and prevent the occurrence of traffic congestion without constantly communicating between the server device and the vehicle-mounted device.

以上、本発明の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により実施形態が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the embodiments are not limited by the contents of these embodiments. Further, the above-mentioned components include those that can be easily assumed by those skilled in the art, those that are substantially the same, that is, those having a so-called equal range. Furthermore, the components described above can be combined as appropriate. Further, various omissions, replacements or changes of components can be made without departing from the gist of the above-described embodiment.

１渋滞予防システム
１００渋滞予防サーバ
１１０，２１０，２１０Ａ記憶部
１１１道路状況履歴データベース
１１２地図データベース
１２０，２２０制御部
１２１，２２４条件取得部
１２２道路状況検索部
１２３，２２５渋滞状況推測部
１２４車両走行情報受信部
１２５トリガ車両抽出部
１２６提案部
１２７，２２２通信制御部
１３０通信部
１３１受信部
１３２送信部
２００，２００Ａ車載器
２１１学習データ
２２０Ａ制御部（渋滞予防装置）
２２１自車両走行情報取得部
２２３出力制御部
２４０音声出力部 1 Congestion prevention system 100 Congestion prevention server 110, 210, 210A Storage unit 111 Road condition history database 112 Map database 120, 220 Control unit 121,224 Condition acquisition unit 122 Road condition search unit 123,225 Congestion status estimation unit 124 Vehicle driving information Reception unit 125 Trigger vehicle extraction unit 126 Proposal unit 127, 222 Communication control unit 130 Communication unit 131 Receiver 132 Transmission unit 200, 200A In-vehicle device 211 Learning data 220A Control unit (congestion prevention device)
221 Own vehicle driving information acquisition unit 223 Output control unit 240 Voice output unit

Claims

A road condition search unit that searches the road condition history database for road conditions under at least one second condition similar to the specified first condition, and
Based on the road condition under the second condition, the congestion condition estimation unit that estimates the congestion occurrence point and the congestion occurrence factor under the first condition, and the congestion condition estimation unit.
A vehicle traveling information receiving unit that receives traveling information of each vehicle traveling under the first condition, and
A trigger vehicle extraction unit that extracts a trigger vehicle that may be a trigger that causes a traffic jam from the traffic jam occurrence factor and the travel information, and a trigger vehicle extraction unit.
A transmission unit that transmits driving support information as a notification signal to the trigger vehicle, and
Congestion prevention server equipped with.

The travel information includes at least one of the vehicle's position, speed, acceleration, and brake depression.
The trigger vehicle extraction unit extracts a trigger vehicle that may be a trigger that causes the traffic jam based on the change in the traveling information of the vehicle.
The congestion prevention server according to claim 1.

The transmission unit transmits the driving support information as the notification signal to the vehicles around the trigger vehicle in the vicinity of the congestion occurrence point.
The congestion prevention server according to claim 1 or 2.

3. The driving support information is different in form from the driving support information transmitted to the trigger vehicle and the driving support information transmitted to vehicles around the trigger vehicle. Congestion prevention server described in.

A road condition search unit that searches the road condition history database for each road condition under at least one second condition similar to the specified first condition, and
Based on a plurality of road conditions under the plurality of second conditions, a traffic jam situation estimation unit that estimates a traffic jam occurrence point and a traffic jam occurrence factor under the first condition, and a traffic jam situation estimation unit.
The own vehicle driving information acquisition unit that acquires the driving information of the vehicle traveling under the first condition, and
A trigger vehicle extraction unit that extracts a trigger vehicle that may be a trigger that causes a traffic jam from the traffic jam occurrence factor and the travel information, and a trigger vehicle extraction unit.
A transmission unit that transmits driving support information as a notification signal to the trigger vehicle, and
Congestion prevention device equipped with.

The congestion prevention server according to any one of claims 1 to 4 and
It is a traffic jam prevention system consisting of vehicle equipment and
The vehicle device
A vehicle driving information transmission unit that acquires vehicle driving information and transmits it to the traffic jam prevention server.
A receiving unit that receives the driving support information as a notification signal from the traffic jam prevention server, and
To prepare
Congestion prevention system.

A road condition search step for searching the road condition history database for road conditions under at least one second condition similar to the specified first condition, and
Based on the road condition in the second condition, the congestion condition estimation step for estimating the congestion occurrence point and the congestion occurrence factor in the first condition, and the congestion condition estimation step.
A vehicle traveling information receiving step for receiving traveling information of each vehicle traveling under the first condition, and
A trigger vehicle extraction step for extracting a trigger vehicle that may be a trigger for causing a traffic jam from the traffic jam occurrence factor and the traveling information.
A transmission step of transmitting driving support information as a notification signal to the trigger vehicle, and
Congestion prevention methods, including.

A road condition search step for searching the road condition history database for road conditions under at least one second condition similar to the specified first condition, and
Based on the road condition in the second condition, the congestion condition estimation step for estimating the congestion occurrence point and the congestion occurrence factor in the first condition, and the congestion condition estimation step.
A vehicle traveling information receiving step for receiving traveling information of each vehicle traveling under the first condition, and
A trigger vehicle extraction step for extracting a trigger vehicle that may be a trigger for causing a traffic jam from the traffic jam occurrence factor and the traveling information.
A transmission step of transmitting driving support information as a notification signal to the trigger vehicle, and
Is a program for running a computer that operates as a traffic jam prevention server.