JP3526422B2 - 走行所要時間情報演算システム - Google Patents
走行所要時間情報演算システムInfo
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- JP3526422B2 JP3526422B2 JP30729399A JP30729399A JP3526422B2 JP 3526422 B2 JP3526422 B2 JP 3526422B2 JP 30729399 A JP30729399 A JP 30729399A JP 30729399 A JP30729399 A JP 30729399A JP 3526422 B2 JP3526422 B2 JP 3526422B2
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- travel
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- travel time
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Landscapes
- Measurement Of Unknown Time Intervals (AREA)
- Devices For Checking Fares Or Tickets At Control Points (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Description
テム等に利用される走行所要時間情報演算システムに係
り、特に車両の入出口料金所ID,入出力時刻等の料金
所データから有料道路等の特定対象区間の走行所要時間
情報を演算する走行所要時間情報演算システムに関す
る。
所要時間情報を求めるに際し、幾つかの走行所要時間情
報演算システムが提案されている。
区間に分割するとともに、各単位区間の両端近傍で、か
つ、上りおよび下り車線の道路脇にそれぞれ所定の距離
を隔てて対となる超音波送受波式車両感知器を設置し、
一方の車両感知器による車両通過時刻と他方の車両感知
器による車両通過時刻との時間差と前記所定の距離とに
基づいて走行車両速度を求めた後、この走行車両速度を
用いて各単位区間ごとの平均的な走行所要時間を算出
し、これら単位区間の走行所要時間を合計することによ
り、対象路線の対象区間の走行所要時間情報を取得する
システムである。
間の両端にそれぞれ画像認識装置を設置し、各画像認識
装置から送られてくる走行車両ナンバーの同一性および
その時の時刻とから、該当車両の実走行所要時間を測定
するといった,いわゆるAVIシステムが実用化されて
いる。
なシステムのうち、車両感知器を用いたシステムでは、
車両感知器が設置されている路線のみの走行所要時間情
報の取得であって、車両感知器の未設置路線では走行所
要時間の情報は取得できないこと。また、対象路線上に
車両感知器が密に設置されていないと、利用価値の高い
走行所要時間情報が得られない。一方、車両感知器を密
に設置する場合、逆に設備コストが高くなり、また定期
的に保守・点検を実施しなければならない等の制約を伴
うものである。
利用価値の高い走行所要時間情報を取得できるが、前述
同様に画像認識装置を設置した区間だけの情報しか得ら
れず、また車両感知器と同様に新たに画像認識装置を設
置する必要があるので、設備費用がかかるとともに、設
計変更等に対する融通性に欠ける問題がある。
もとに走行所要時間情報を取り出すシステムが研究され
ている。
れくらいの走行所要時間がかかるか”といった実績値を
もとに走行所要時間を求めるに過ぎない段階である。
間情報の提供時点から将来の道路状況の変化を考慮して
おらず、本来理想とする”今後の目的地点まで走行する
ために必要な走行所要時間”を得るものでないことか
ら、理想とする走行所要時間情報を得ることが難しい。
特に、渋滞前後に道路状況が極端に変化する場合が多い
が、それらの状況が加味されておらず、より精度の高い
走行所要時間情報の取得が要望されていた。
ので、将来的な走行所要時間を精度よく予測する走行所
要時間情報演算システムを提供することにある。
慮しつつより理想に近い走行所要時間を求める走行所要
時間情報演算システムを提供することにある。
するために、本発明に係る走行所要時間情報演算システ
ムは、各料金所から収集する料金所データから走行所要
時間を演算し保存する走行時間演算手段と、この走行時
間演算手段で保存された所定期間にわたる走行所要時間
を取り込み、当該所定期間内での時刻の推移の中で当該
走行所要時間に存在する小刻みな振動やノイズ的に現れ
る時間を除去するフィルタリング処理を行って走行所要
時間パターンを作成し蓄積するパターン作成手段と、前
記走行時間演算手段により保存されている当日の現時点
までの走行所要時間を取り込み、前記パターン作成手段
で蓄積された走行所要時間パターンの中から現時点まで
の走行所要時間の傾向に最も類似する類似パターンを検
索し、この類似パターンが当該現時点までの走行所要時
間の変化傾向にほぼ等しい状況にある場合には当該類似
パターンをそのまま走行所要時間予測値とし、また前記
類似パターンと前記現時点までの走行所要時間の変化傾
向との間に時間差がある場合には当該時間差に応じた比
率を用いて前記類似パターンを修正し走行所要時間予測
値とする時間予測手段と、この時間予測手段で予測され
た走行所要時間予測値から走行所要時間情報を作成する
走行時間情報作成手段とを備えた構成である。
所データから走行所要時間を演算し保存したが、例えば
演算によって得られた走行所要時間を用いてある一定時
間帯の代表的な走行所要時間を演算し保存する構成であ
ってもよい。
より、パターン作成手段は、走行時間演算手段で得られ
た1日分の走行所要時間または代表走行所要時間を用い
て、走行所要時間パターンを作成し順次蓄積するので、
時間予測手段では、現時点までの走行所要時間または代
表走行所要時間に基づき、蓄積されたパターンの中から
最も類似するパターンを検索し、走行所要時間を予測す
る一方、走行所要時間情報作成手段にて予測値に基づい
て将来的な走行所要時間に置き換えて提供するので、ド
ライバーに精度の高い将来的な走行所要時間を確実に提
供可能である。
ては、時間演算手段で保存された所定期間にわたる走行
所要時間または代表走行所要時間を取り込み、当該所定
期間内での時刻の推移の中で当該走行所要時間に存在す
る小刻みな振動やノイズ的に現れる時間を除去するフィ
ルタリング処理を行って走行所要時間パターンを作成
し、この走行所要時間パターンを蓄積することにより、
短時間に走行するバイクやサービスエリアに長時間休憩
する車両の走行所要時間を除去した状態で走行所要時間
パターンを作成可能であり、よって、将来的な走行所要
時間を精度よく予測可能である。
は、前記走行時間演算手段で保存された走行所要時間ま
たは前記代表走行所要時間と前記パターン作成手段で蓄
積された走行所要時間パターンとを用いて2乗誤差を演
算し、そのうち2乗誤差の小さいパターンを取り出す2
乗誤差算出手段と、前記走行時間演算手段で保存された
走行所要時間または前記代表走行所要時間の予測対象区
間前後の区間の道路状況を取込んで出力する道路状況把
握手段との何れか一方または両方を用いて、これら手段
で得られた2乗誤差の小さいパターンや道路状況を考慮
しつつ、類似パターン検索手段で前記走行所要時間また
は前記代表走行所要時間に最も類似するパターンを検索
すれば、時間予測手段にてより道路状況を加味した状態
で走行所要時間を予測可能となり、ドライバーに理想と
する将来的な走行所要時間の予測値を提供可能となる。
て、フィルタ使用走行所要時間パターン作成手段と種類
別走行所要時間パターン蓄積手段との組み合わせでもよ
く、さらにこれら組み合わせ手段に対し、2乗誤差算出
手段および道路状況把握手段を組合せた構成であっても
よい。
ーン作成手段に代えて、前記代表走行所要時間の中から
特徴的な走行所要時間を抽出し、この特徴的な走行所要
時間に基づいて走行所要時間パターンを作成する特徴抽
出型走行所要時間パターン作成手段を設けたものでもよ
い。
段としては、時間予測手段で予測された走行所要時間予
測値から走行所要時間情報を作成する走行所要時間情報
演算手段と、この演算手段で得られた走行所要時間情報
と前記走行時間演算手段で保存された走行所要時間また
は前記代表走行所要時間とに基づいて、前記走行所要時
間情報を補正する補正所要時間補正手段とを設けた構成
であってもよい。
て図面を参照して説明する。
る走行所要時間情報演算システムの一実施の形態を示す
構成図である。
ぞれ料金計算に必要なデータを取り込む料金所2,2,
…が設置され、これら料金所2,…には伝送ラインまた
は無線を介して本発明の対象とする走行所要時間情報演
算システムが接続されている。
2,…から得られる料金所データから走行所要時間を演
算する走行時間演算手段10と、この走行時間演算手段
10で保存された走行所要時間を用いて走行所要時間パ
ターンを作成し蓄積するパターン作成手段20と、前記
走行時間演算手段10で保存された走行所要時間をもと
に、パターン作成手段20に蓄積されたパターンの中か
ら類似するパターンを検索し走行所要時間を予測する時
間予測手段30と、走行時間情報作成手段40とによっ
て構成されている。
の各出入口に設置される各料金所2,…から得られる例
えば入出口料金所ID,入出口時刻,必要に応じて車
種,日を跨ぐか否かのデータ等を含む料金所データを収
集する料金所データ収集手段11、この料金所データ収
集手段11で収集された料金所データ,つまり出口料金
所通過時刻と入口料金所通過時刻とを用いて走行所要時
間(ある地点から他のある地点なでの走行時間)を演算
する走行所要時間演算手段12およびこの走行所要時間
演算手段12にて演算された走行所要時間データをファ
イルなどに保存する料金所データ保存手段13等からな
っている。
は、後述する1日パターンを作成する観点から最低1日
分の走行所要時間データが必要であるが、バックアップ
のためにも少なくとも1ヶ月程度の走行所要時間データ
を保存しておくことが望ましい。
タ保存手段13で保存された1日分のデータを取込んで
その日の走行所要時間パターンを作成する走行所要時間
パターン作成手段21およびこの作成された走行所要時
間パターンをファイル,データベース(以下、データベ
ースと呼ぶ)22などに蓄積する走行所要時間パターン
蓄積手段23が設けられている。従って、走行所要時間
パターン作成手段21は、1日に1回程度前日1日分の
保存データを用いて走行所要時間のパターンを作成する
ことになる。
存手段13に保存されている車両走行当日の現時刻まで
の走行所要時間データをもとに、データベース22に蓄
積される走行所要時間パターンの中から最も類似するパ
ターンを検索する類似パターン検索手段31の他、この
検索手段31で検索された類似パターンをそのまま用
い、或いは走行所要時間データと類似パターンとの間に
時間差がある場合には比率に基づいて乗・除算を行った
修正パターンを得た後、走行所要時間を予測する走行所
要時間予測手段32が設けられている。
行所要時間予測手段32によって得られた予測値をもと
に走行所要時間情報を作成する機能をもっている。
て説明する。
からなる。
要時間の演算処理について。
道路1の出入口に設置される各料金所2から得られる料
金所データ(入出口料金所ID,入出口通過時刻,必要
に応じて車種,午前零時を含むデータ等)を収集する。
所2,‥のカードリーダまたは同等の機能をもつ端末に
て磁気式通行券のデータを読み取り、或いはオペレータ
が手入力する料金所データを取込むとか、或いはETC
(Electric Toll Collection:ノンストップ自動料金
収受システム)を用いてノンストップ車両の無線カード
などから口座番号を含む料金所データを受信するなどし
て取得し、伝送する。よって、料金所データ収集手段1
1は、各料金所2,…から伝送されてくる料金所データ
を収集し、走行所要時間演算手段12に送出する。
データ収集手段11にて収集された料金所データを用い
て、走行所要時間を演算する。この走行所要時間は、入
口料金所を通過した時刻と出口料金所を通過した時刻と
から下記式により算出することができる。
−入口料金所を通過した時刻 但し、この走行所要時間は、現時刻において車両が対象
路線を走行終了したときの所要時間であって将来の走行
所要時間ではない。
にして求めた各時刻の走行所要時間の他、料金所データ
収集手段11にて収集された料金所データをファイルな
ど保存する。このデータ保存は、後記する1日のパター
ンを作成する観点から、少なくとも1日分のデータが必
要であり、さらにバックアップの必要性から1ヶ月分程
度のデータ保存が望ましい。
について。
おいて少なくとも1日分のデータが保存されると、パタ
ーン作成手段20は1日に1回程度前日の1日分の保存
データを用いて走行所要時間パターンを作成する。
段21は、例えば図2に示す如く料金所データから得ら
れた各車両における1日分の各時刻の走行所要時間デー
タ「+」に関し、例えば5分時刻ごとに平均化し、その
平均化走行所要時間を結んでその日の走行所要時間パタ
ーンを作成し出力し、走行所要時間パターン蓄積手段2
3に送出する。
は、走行所要時間パターン作成手段21で作成された走
行所要時間パターンについて例えば1ヶ月分程度データ
ベース22に蓄積する。
時間の予測処理について。
間パターンを蓄積した後、類似パターン検索手段31
は、料金所データ保存手段13に保存された当日の現時
刻までの走行所要時間データを取り込み、データベース
22に蓄積されたパターンの中から現時点までの走行所
要時間の傾向に最も類似するパターンを検索し、当日の
現時点までの走行所要時間データとともに、走行所要時
間予測手段32に送出する。因みに、図3(a)は例え
ば午前8時(現時点)までの出口料金所を出た車両の走
行所要時間の傾向であり、同図(b)は検索によって得
られた類似パターンである。
ターンが現時刻までの走行所要時間の変化傾向にほぼ似
ている場合には類似パターンをそのまま走行所要時間予
測値として用い、また現時刻までの走行所要時間の変化
傾向と類似パターンの変化傾向とが似ているが、全体に
走行所要時間に時間差が生じている時、その両データの
比率を類似パターンに乗・除算することにより、走行所
要時間予測値を作成し、走行所要時間情報演算手段41
に送出する。
上のようにして走行所要時間予測値が得られるが、これ
はあくまでも出口料金所通過時刻ベースで並べた場合の
走行所要時間を前提としているものであって、実際に必
要な走行所要時間は、”出発料金所から目的地料金所ま
でに将来的にどれくらいの走行所要時間が必要である
か”であるので、入口料金所通過時刻ベースに並べ直し
て走行所要時間情報を提供する必要がある。例えば車両
がA料金所から入り、B料金所から出るときの走行所要
時間がB料金所にて料金所データとして得られることか
ら、時間的にはB料金所に到着した車両順に得られるこ
とになる。しかしながら、提供情報として必要なデータ
は、入口料金所であるA料金所を通過する時点におい
て、A料金所からB料金所までの走行所要時間である。
す黒丸の出口料金所時刻ベースの走行所要時間(図3の
(イ))を白丸の入口料金所通過ベースに並び替えて走
行所要時間情報(図3の(ロ))とし、例えば数分ない
し数10分ごとに更新しながら提供するものである。
ば、従来のように車両感知器や画像認識装置を設置する
ことなく、一般的な料金所のデータに用い、或いは将来
的に導入されるETCの料金所データ用いて、走行所要
時間情報を得ることができ、設備費用の低減化および料
金所データを取得できる範囲において随時採用変更可能
であって、融通性に富んだシステムを構築できる。
ータをもとに、データベース22に蓄積されたパターン
の中から現時までの走行所要時間の傾向に最も類似する
パターンを検索し、走行所要時間の予測値を作成するの
で、比較的簡単に的確な走行所要時間予測値を得ること
が可能である。
時間を入口料金所通過ベースに並び替えて走行所要時間
情報として提供するので、最も理想的な走行所要時間情
報を取得でき、ひいてはドライバにとって非常に有益な
情報を提供できる。
る走行所要時間情報演算システムの他の実施形態を示す
構成図である。なお、同図において図1と同一部分には
同一符号を付してその詳しい説明は省略する。
10に改良を施したものであって、それ以外の構成は図
1と同様であるので、同一構成部分の説明は図1に譲る
ことにより、以下、特に図1と比較して異なる部分につ
いて説明するすなわち、このシステムは、図1と同様に
走行時間演算手段10と、パターン作成手段20と、こ
のパターン作成手段20によって蓄積されたパターンの
中から類似するパターンを検索し走行所要時間を予測す
る時間予測手段30と、走行所要時間情報作成手段40
とによって構成されている。
の各出入口に設置される各料金所2,…から得られる例
えば入出口料金所ID,入出口時刻,必要に応じて車
種,日を跨ぐか否かのデータ等を含む料金所データを収
集する料金所データ収集手段11、この料金所データ収
集手段11で収集された料金所データである出口料金所
通過時刻と入口料金所通過時刻とを用いて走行所要時間
を演算する走行所要時間演算手段12およびこの演算さ
れた走行所要時間データを収集された料金所データとと
もに、ファイルなどに保存する料金所データ保存手段1
3の他に、料金所データ保存手段13にて保存されてい
るデータを用いて、ある一定時間帯の代表的な走行所要
時間を演算する代表走行所要時間演算手段14およびこ
の代表走行所要時間演算手段14によって得られた代表
走行所要時間を蓄積する代表走行所要時間保存手段15
が設けられている。
要時間保存手段15保存された代表走行所要時間をもと
に、走行所要時間のパターンを作成する機能をもってい
る。
表走行所要時間をもとに、パターン作成手段20にて蓄
積された走行所要時間パターンの中から最も類似するパ
ターンを検索し走行所要時間予測値を作成する機能をも
っている。
て説明する。
道路1の出入口に設置される各料金所2から得られる料
金所データを収集すると、走行所要時間演算手段12
は、収集された各車両の料金所データのうち、出口料金
所を通過した時刻と入口料金所を通過した時刻とを用い
て走行所要時間を求めた後、料金所データ保存手段13
にて各時刻ごとに求めた走行所要時間および料金所デー
タ収集手段11で収集された料金所データをそれぞれフ
ァイルなどに保存する。
は、料金所データ保存手段13にて保存されたデータを
用い、ある一定時間帯の代表的な走行所要時間を演算す
る。ここで、代表走行所要時間の演算に関しては、料金
所データから演算される走行所要時間データの中には、
例えばサービスエリアやパーキングエリアなどで長時間
休憩する場合があるが、これら長期時間停車した車両の
走行所要時間等を除去し、n分間(例えば5分間)の平
均を取る等の方法により、代表走行所要時間を演算す
る。
データをもとに走行所要時間パターンの作成および類似
パターンの検索を行うが、図2に示すようにサービスエ
リアやパーキングエリアなどに長時間休憩したり、故障
などで長時間停車している車両などの特異な走行所要時
間(同図の上部にバラツキをもって点在する走行所要時
間「+」)が含まれるので、精度を上げる観点からも、
これら特異データを除去した後のデータを用いることが
望ましい。
は、特異データを除去した後のデータを用い、例えば5
分間隔毎に平均値を求めるなどして代表走行所要時間を
演算する。
去する手段としては、種々考えられるが、例えば大津の
閾値法を利用した方法や統計的な手法などを用いて除去
する(特願平11−94208号)。ここで、大津の閾
値法は、図6に示すように横軸に各車両の走行所要時
間、縦軸に度数をとったスペクトラム分布において、例
えばバイクのごとき最も短い走行所要時間や長時間停車
の走行所要時間を除去した後、残りのデータについて例
えば度数「0」を境とする閾値を決定することにより2
つの度数分布に分け、度数の多い正規分布となる走行所
要時間を取り出し、その平均化処理によって代表走行所
要時間を求める方法である。
所要時間は、代表走行所要時間蓄積手段15にてファイ
ルなどに蓄積される。よって、例えば5分ごとの代表走
行所要時間を蓄積していき、1日分の代表走行所要時間
を蓄積すれば、1日の代表走行所要時間の推移が比較的
容易に分かるようになる。この場合においても、前述と
同様に、類似パターンの検索などの観点から最低でも1
日分のデータを蓄積する必要があり、さらにバックアッ
プを考慮すれば1ヶ月分程度のデータを蓄積することが
望ましい。
代表走行所要時間蓄積手段15に蓄積されたn分ごとの
代表走行所要時間をもとに、1日分の代表走行所要時間
が蓄積されたとき、その1日分の代表走行所要時間を用
いて走行所要時間のパターンを作成する。
表走行所要時間をもとに、パターン作成手段20にて蓄
積された走行所要時間パターンの中から最も類似するパ
ターンを検索し走行所要時間予測値を作成する機能をも
っている。因みに、図2において黒丸●を結んだ線が代
表走行所要時間を用いた走行所要時間のパターンであ
る。
代表走行所要時間をもとに、パターン作成手段20にて
蓄積された走行所要時間パターンの中から最も類似する
パターンを検索し走行所要時間予測値を作成するもの
で、その作用は図1と同様であるので、ここではその説
明は省略する。
ば、第1の実施の形態と同様な効果の他に、代表走行所
要時間演算手段14を設け、特異データを除去した後の
データを用い、例えば5分間隔毎に平均値を求めるなど
して代表走行所要時間を演算するので、利用価値の高い
走行所要時間を予測でき、ひいてはドライバーに精度の
高い将来的な走行所要時間を提供できる。
走行所要時間情報演算システムの他の実施形態を示す構
成図である。なお、同図において図1,図5と同一部分
には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。
の構成であり、特に異なるところはパターン作成手段2
0の走行所要時間パターン作成手段21に代えてフィル
タ使用走行所要時間パターン作成手段24を設けたこと
にある。従って、その他の構成および動作は図1,図5
と同様であるので、それらの説明は図1,図5に譲るこ
とにより省略する。
成手段24は、料金所データ保存手段13によって保存
され、または代表走行所要時間蓄積手段15によって保
存された1日分の走行所要時間または1日分の代表走行
所要時間をもとに、フィルタリングを行って走行所要時
間パターンを作成するものである。
作について説明する。
間間隔ごとの走行所要時間または代表走行所要時間を求
めるが、場合によっては例えば走行所要時間または代表
走行所要時間の推移が小刻みに振動したり、ノイズのよ
うなデータが含まれる場合がある。
ン作成手段24では、以上のように突出するデータを除
去するために走行所要時間データにフィルタリングを施
すことにより、なめらかな走行所要時間を作成する。こ
のフィルタリングは、最も簡単なものでは移動平均が上
げられる。
個のデータを用いて平均を求める方法である。移動平均
を行うに際し、1日の代表走行所要時間が得られている
ので、前後m個のデータを用いて移動平均を算出するこ
とが可能である。
た場合の移動平均演算例を模式的に表わした図であっ
て、同図の下段の図は移動平均した後の走行所要時間の
例である。参考までに、前後m個のデータを用いた場合
の移動平均の演算式は下記の通りである。T(k)は時
点kの代表走行所要時間である。
場合、前日の午後11時〜午前0時までのデータが必要
であり、午後11時台後半の移動平均を演算する場合
は、翌日の午前0時〜午前1時程度のデータが必要であ
る。よって、1日分の走行所要時間パターンを作成する
ためにも、移動平均を使用する場合は、パターン作成当
日データの午後11時後半の演算に必要なデータがそろ
った時点で演算を開始する方がよい。
ン作成手段24は、以上のように移動平均を適用した後
の走行所要時間を用いてパターンを作成する。その他、
フィルタリングとしては、ローパスフィルタ、カルマン
フィルタ、適応フィルタなどのフィルタの使用が考えら
れる。
ターンを作成すると、走行所要時間パターン蓄積手段2
3は、データベース22に蓄積し、類似パターンの検索
の用に供する。なお、所要時間予測手段30は、図1で
既に説明しているので、ここでは省略する。
ば、第1および第2の実施の形態と同様な効果の他、パ
ターン作成手段20として、フィルタ使用走行所要時間
パターン作成手段24を設け、多数の走行所要時間デー
タの中から突出するデータを除去するフィルタリングを
施した後、走行所要時間パターンを作成すれば、比較的
に緩やかな走行所要時間パターンを作成でき、それだけ
類似パターンの検索時に適切なパターンを検索すること
が可能となり、また適切な走行所要時間情報をドライバ
ーに提供可能である。
走行所要時間情報演算システムの他の実施形態を示す構
成図である。なお、同図において図1,図5と同一部分
には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。
の構成であり、特に異なるところはパターン作成手段2
0の走行所要時間パターン作成手段21に代えて特徴抽
出型走行所要時間パターン作成手段25を設けたことに
ある。従って、その他の構成および動作は図1,図5と
同様であるので、それらの説明は図1,図5に譲ること
により省略する。
手段25は、料金所データ保存手段13によって保存さ
れた走行所要時間データの中から例えば渋滞の発生時
刻,最も渋滞する時刻,最も渋滞する場所等の特徴的な
走行所要時間を抽出し、これをもとに走行所要時間パタ
ーン(図10参照)を作成する機能をもっている。
パターンを作成することにより、走行所要時間パターン
を簡易に表わすことができ、処理や走行所要時間パター
ンの蓄積にかかる負荷を低減化できる。特に、特徴抽出
型走行所要時間パターン作成手段25により作成される
パターンは、渋滞立上り時刻等の特徴に表われ、ドライ
バーに同時刻に対する運転回避等に役立たせることが可
能である。
行所要時間パターンの特徴を抽出しているので、蓄積す
べきデータが少なくて済む効果がある。
る走行所要時間情報演算システムの他の実施形態を示す
構成図である。なお、同図において図1,図5と同一部
分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。
同様の構成であり、特に異なるところはパターン作成手
段20の走行所要時間パターン蓄積手段23に代えて種
類別走行所要時間パターン作成手段26を設けたことに
ある。従って、その他の構成および動作は図1,図5と
同様であるので、それらの説明は図1,図5に譲ること
により省略する。
間パターン作成手段21,フィルタ使用走行所要時間パ
ターン作成手段24および特徴抽出型走行所要時間パタ
ーン作成手段25の中の何れか1つの手段と、これら何
れか1つの手段21,24,25で作成された走行所要
時間パターンを、例えば経理決算日である五十日,平日
日,日曜日、祝祭日等の種類別に分けてそれぞれ対応す
るファイル,同一記憶媒体の中をエリア分けし或いはデ
ータベース(以下,データベースと呼ぶ)22,…に蓄
積する種類別走行所要時間パターン作成手段26とから
なる。
された走行所要時間パターンをそのまま蓄積することに
なるが、この種類別走行所要時間パターン作成手段26
では、前述したように類似しているケースごとに種類別
して蓄積すれば、他の種類のパターンを検索する必要が
なくなり、時間予測手段30における類似パターンの検
索時の検索効率を上げることが可能である。また、種類
別に蓄積すれば、同一種類内のパターンの中にほとんど
同じパターンがあれば、そのパターンがその日の最も近
い代表的なパターンとする考えることができ、非常に適
切な走行所要時間の予測性を高めることができる。ま
た、曜日等毎の種類別に蓄積することにより、類似パタ
ーンの検索を高速化できる。
る走行所要時間情報演算システムの他の実施形態を示す
構成図である。なお、同図において図1,図5と同一部
分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。
同様の構成であり、特に異なるところは時間予測手段3
0を改良したことにあり、さらに具体的には類似パター
ン検索手段31の入力側に、走行所要時間パターン蓄積
手段23,26によって蓄積された走行所要時間パター
ンと前記料金所データ保存手段13または代表走行所要
時間保存手段15によって保存された走行所要時間情報
提供当日の走行所要時間との2乗誤差を演算する2乗誤
差算出手段33を設けたことにある。
走行所要時間の実績値またはこの実績値を用いた代表走
行所要時間と蓄積された走行所要時間パターンまたは種
類別走行所要時間パターンとを用いて2乗誤差を演算
し、この2乗誤差が小さいものを複数パターンを候補と
して取り出し類似パターン検索手段31に送出する。
2乗誤差算出手段33にて演算された2乗誤差の小さい
複数の走行所要時間パターンをもとに、走行所要時間情
報当日の走行所要時間または代表走行所要時間と最も類
似している走行所要時間パターンを検索する。一般的に
は、2乗誤差の合計が最も少ないものを選択することに
なる。
ば、第1および第2の実施の形態と同様な効果の他、2
乗誤差のみにより類似する走行所要時間パターンの検索
を行うので、計算機の負荷を低減化できる。
る走行所要時間情報演算システムの他の実施形態を示す
構成図である。なお、同図において図1,図5と同一部
分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。
同様の構成であり、特に異なるところは時間予測手段3
0を改良したことにあり、さらに具体的には類似パター
ン検索手段31の入力側に道路状況把握手段34を設け
たことにある。
タ保存手段に保存され、または代表走行所要時間保存手
段15に保存された所要対象区間の走行所要時間の他
に、所要対象区間以外の区間(例えば前後の区間など)
の道路状況(例えば走行所要時間など)を把握し、類似
パターン検索手段31に送出する。
況把握手段34から出力される結果を踏まえて走行所要
時間情報提供当日の走行所要時間に最も類似するパター
ンをデータベース22の中から検索する。例えば下流側
の道路状況が渋滞であれば、渋滞の増加傾向が大きな走
行所要時間パターンを選択し、下流側の道路状況が渋滞
でなければ、非渋滞の場合の走行所要時間パターンを選
択すればよい。
1に予め選択ルールを設定し、道路状況を踏まえつつル
ールに従って走行所要時間パターンを選択することが望
ましい。
ば、第1および第2の実施の形態と同様な効果の他、予
測対象区間近辺の道路状況を考慮して類似する走行所要
時間パターンの検索を行うので、渋滞の増減等を考慮し
た走行所要時間パターンの検索が可能である。
る走行所要時間情報演算システムの他の実施形態を示す
構成図である。なお、同図において図1,図5と同一部
分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。
同様の構成であり、特に異なるところは時間予測手段3
0を改良したことにあり、さらに具体的には類似パター
ン検索手段31の入力側に走行所要時間パターン蓄積手
段23,26によって蓄積された走行所要時間パターン
と前記料金所データ保存手段13または代表走行所要時
間保存手段15によって保存された走行所要時間情報提
供当日の走行所要時間との2乗誤差を演算する2乗誤差
算出手段33および料金所データ保存手段13に保存さ
れ、または代表走行所要時間保存手段15に保存された
所要対象区間の走行所要時間の他に、所要対象区間以外
の区間(例えば前後の区間など)の道路状況を把握する
道路状況把握手段34を設けたことにある。
時間を予測するに際し、予測当日の走行所要時間の実績
値またはこの実績値による代表走行所要時間と蓄積され
た各走行所要時間パターンとの2乗誤差と、予測当日の
予測時点での周辺道路の道路状況とを取り出し、類似パ
ターン検索手段31に送出する。
パターンの選出方法としては、最も簡単なものとして、
先ず,2乗誤差が小さいものを数パターン候補として上
げ、道路状況をもとに、渋滞が増加傾向か減少傾向かを
判断し、最終的なパターンを選出することが上げられ
る。
た類似パターンの検索方法を説明する図である。 一般
的には、2乗誤差だけでも走行所要時間パターンは似通
っているが、午後のパターンはかなり異なるような複数
の走行所要時間パターン(ハ)、(ニ)、(ホ)を検索
する可能性がある。よって、ここでは、予測対象区間の
周囲区間の予測時点近辺の道路状況である走行所要時間
を考慮し、例えば数区間先が増加傾向のために真ん中の
パターン(ニ)を選択し、またすぐ下流の区間が増加傾
向に有れば急増のパターン(ホ)を選択する。
大まかな動作の流れを説明する図であって、S1は2乗
誤差の演算処理、S2は2乗誤差より類似の走行所要時
間パターン候補検索する処理、S3は予測区間周辺の道
路状況の把握、S4は類似走行所要時間パターンの絞り
込み、S5は走行所要時間の予測処理である。
道路の道路状況をもとに対象区間の渋滞の増減傾向を判
定するルールを作成し、使用することが望ましい。判定
ルールとしては、例えばすぐ下流の区間が渋滞していれ
ば、予測対象区間の渋滞の増加傾向も大であると考えら
れ、また少し離れた下流が渋滞していれば、予測対象区
間の渋滞の増加傾向は時間的に緩やかに増加すると考え
られる。判定ルールはフィールドデータをもとに、ルー
ルを作成し使用すればよい。
ステムの他の実施形態を示す構成図である。なお、同図
において図1,図5,図14と同一部分には同一符号を
付してその詳しい説明は省略する。
ば料金所データ保存手段13に保存された走行所要時間
データまたは代表走行所要時間保存手段15に保存され
た代表走行所要時間をもとに、フィルタリングを施すこ
とにより、走行所要時間パターンを作成するフィルタ使
用走行所要時間パターン作成手段24′と、このフィル
タ使用走行所要時間パターン作成手段24′にて作成さ
れた走行所要時間パターンを、特定の日ごとに種類分け
し蓄積する種類別走行所要時間パターン蓄積手段26′
が設けられ、さらに図14と同様に時間予測手段30に
2乗誤差算出手段33および道路状況把握手段34を設
けたものである。
間データまたは代表走行所要時間と種類別走行所要時間
パターン蓄積手段26′に蓄積される走行所要時間パタ
ーンとの2乗誤差を演算するものであり、また道路状況
把握手段34は、走行所要時間情報提供当日の走行所要
時間または代表走行所要時間をもとに、走行所要時間提
供区間以外の区間の道路状況を取り出すもので、詳しく
は図14の説明に譲る。
間情報演算システムの他の実施形態を示す構成図であ
る。なお、同図において図1,図5,図14と同一部分
には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。
ば料金所データ保存手段13に保存された走行所要時間
データまたは代表走行所要時間保存手段15に保存され
た代表走行所要時間の推移の特徴を抽出し、この抽出さ
れた特徴をもとに走行所要時間パターンを作成する特徴
抽出型走行所要時間パターン作成手段25′の他に、図
17と同様に特徴抽出型走行所要時間パターン作成手段
25′で作成された走行所要時間パターンを、特定の日
ごとに種類分けし蓄積する種類別走行所要時間パターン
蓄積手段26′が設けられ、さらに時間予測手段30に
は2誤差算出手段33および道路状況把握手段34を設
けた構成である。
25′,種類別走行所要時間パターン蓄積手段26′,
2誤差算出手段33および道路状況把握手段34の説明
に譲る。
間情報演算システムの他の実施形態を示す構成図であ
る。なお、同図において図1,図5と同一部分には同一
符号を付してその詳しい説明は省略する。
手段40として、走行所要時間情報演算手段41の他
に、走行所要時間補正手段42を設けたものである。
データ保存手段13に保存された走行所要時間データま
たは代表走行所要時間蓄積手段15に蓄積された代表走
行所要時間をもとに、走行所要時間情報を補正するもの
である。最も一般的な補正方法としては、料金所データ
保存手段13に保存された走行所要時間データまたは代
表走行所要時間蓄積手段15に蓄積された代表走行所要
時間,つまり情報提供当日の実績の走行所要時間または
代表走行所要時間を参考に、予測された走行所要時間を
補正するものである。
らかの原因で精度が悪化した場合においても、走行所要
時間または代表走行所要時間を用いて現時刻の状況を考
慮しつつ補正することにより、精度が大きく悪化した情
報の提供を未然に回避できる。
で種々変形して実施できる。
来的な走行所要時間を精度よく予測することができる。
り理想に近い走行所要時間を高精度に求めることが可能
である。
の一実施の形態を示す構成図。
金所データから得られた各時刻の走行所要時間データの
分布状態を示す図。
の走行所要時間情報を作成する例を示す説明図。
する例を示す説明図。
の他の実施形態を示す構成図。
の他の実施形態を示す構成図。
としての移動平均を説明する図。
の他の実施形態を示す構成図。
を作成するための説明図。
ムの他の実施形態を示す構成図。
ムの他の実施形態を示す構成図。
ムの他の実施形態を示す構成図。
ムの他の実施形態を示す構成図。
を示す説明図。
する流れ図。
ムの他の実施形態を示す構成図。
ムの他の実施形態を示す構成図。
ムの他の実施形態を示す構成図。
Claims (8)
- 【請求項1】 各料金所から収集する料金所データから
走行所要時間を演算し保存する走行時間演算手段と、こ
の走行時間演算手段で保存された所定期間にわたる走行
所要時間を取り込み、当該所定期間内での時刻の推移の
中で当該走行所要時間に存在する小刻みな振動やノイズ
的に現れる時間を除去するフィルタリング処理を行って
走行所要時間パターンを作成し蓄積するパターン作成手
段と、前記走行時間演算手段により保存されている当日
の現時点までの走行所要時間を取り込み、前記パターン
作成手段で蓄積された走行所要時間パターンの中から現
時点までの走行所要時間の傾向に最も類似する類似パタ
ーンを検索し、この類似パターンが当該現時点までの走
行所要時間の変化傾向にほぼ等しい状況にある場合には
当該類似パターンをそのまま走行所要時間予測値とし、
また前記類似パターンと前記現時点までの走行所要時間
の変化傾向との間に時間差がある場合には当該時間差に
応じた比率を用いて前記類似パターンを修正し走行所要
時間予測値とする時間予測手段と、この時間予測手段で
予測された走行所要時間予測値から走行所要時間情報を
作成する走行時間情報作成手段とを備えたことを特徴と
する走行所要時間情報演算システム。 - 【請求項2】 各料金所から収集する料金所データから
走行所要時間を演算し、得られた走行所要時間データを
用いてある一定時間帯の代表的な走行所要時間を演算し
保存する走行時間演算手段と、この走行時間演算手段で
保存された所定期間にわたる代表走行所要時間を取り込
み、当該所定期間内での時刻の推移の中で当該代表走行
所要時間に存在する小刻みな振動やノイズ的に現れる時
間を除去するフィルタリング処理を行って走行所要時間
パターンを作成し蓄積するパターン作成手段と、前記走
行時間演算手段により保存されている当日の現時点まで
の代表走行所要時間を取り込み、前記パターン作成手段
で蓄積された走行所要時間パターンの中から現時点まで
の代表走行所要時間の傾向に最も類似する類似パターン
を検索し、この類似パターンが当該現時点までの代表走
行所要時間の変化傾向にほぼ等しい状況にある場合には
当該類似パターンをそのまま走行所要時間予測値とし、
また前記類似パターンと前記現時点までの代表走行所要
時間の変化傾向との間に時間差がある場合には当該時間
差に応じた比率を用いて前記類似パターンを修正し走行
所要時間予測値とする時間予測手段と、この時間予測手
段で予測された走行所要時間予測値から走行所要時間情
報を作成する走行時間情報作成手段とを備えたことを特
徴とする走行所要時間情報演算システム。 - 【請求項3】 前記時間予測手段は、前記走行時間演算
手段で保存された走行所要時間または前記代表走行所要
時間と前記パターン作成手段で蓄積された走行所要時間
パターンとを用いて2乗誤差を演算し、そのうち2乗誤
差の小さいパターンを取り出す2乗誤差算出手段と、こ
の2乗誤差算出手段で取り出した2乗誤差の小さい複数
の走行所要時間パターンをもとに、前記走行所要時間ま
たは前記代表走行所要時間に最も類似するパターンを検
索する類似パターン検索手段と、この検索手段で検索さ
れたパターンを用いて走行所要時間を予測する走行所要
時間予測手段とを備えたことを特徴とする請求項1また
は請求項2記載の走行所要時間情報演算システム。 - 【請求項4】 前記時間予測手段は、前記走行時間演算
手段で保存された走行所要時間または前記代表走行所要
時間の予測対象区間前後の区間の道路状況を取込んで出
力する道路状況把握手段と、前記走行所要時間または前
記代表走行所要時間および前記道路状況把握手段で得ら
れた道路状況をもとに、前記走行所要時間パターンの中
から最も類似するパターンを検索する類似パターン検索
手段と、この検索手段で検索されたパターンを用いて走
行所要時間を予測する走行所要時間予測手段とを備えた
ことを特徴とする請求項1または請求項2記載の走行所
要時間情報演算システム。 - 【請求項5】 前記時間予測手段は、前記走行時間演算
手段で保存された走行所要時間または前記代表走行所要
時間と前記パターン作成手段で蓄積された走行所要時間
パターンとを用いて2乗誤差を演算し、そのうち2乗誤
差の小さいパターンを取り出す2乗誤差算出手段と、前
記走行時間演算手段で保存された走行所要時間または前
記代表走行所要時間の予測対象区間以外の区間の道路状
況を取込んで出力する道路状況把握手段と、前記2乗誤
差の小さい複数の走行所要時間パターンと前記道路状況
とに基づいて前記走行所要時間または前記代表走行所要
時間に最も類似しているパターンを検索する類似パター
ン検索手段と、この検索手段で検索されたパターンを用
いて走行所要時間を予測する走行所要時間予測手段とを
備えたことを特徴とする請求項1または請求項2記載の
走行所要時間情報演算システム。 - 【請求項6】 前記走行時間情報作成手段は、前記時間
予測手段で予測された走行所要時間予測値から走行所要
時間情報を作成する走行所要時間情報演算手段と、この
演算手段で得られた走行所要時間情報と前記走行時間演
算手段で保存された走行所要時間または前記代表走行所
要時間とに基づいて、前記走行所要時間情報を補正する
補正所要時間補正手段とを設けたことを特徴とする請求
項1または請求項2記載の走行所要時間情報演算システ
ム。 - 【請求項7】 各料金所から収集する料金所データから
走行所要時間を演算し保存する第1の走行時間演算手段
と、この演算手段で得られた走行所要時間データを用い
てある一定時間帯の代表的な走行所要時間を演算し保存
する第2の走行時間演算手段と、この第2の走行時間演
算手段で保存された所定期間にわたる代表走行所要時間
を取り込み、当該所定期間内での時刻の推移の中で当該
代表走行所要時間に存在する小刻みな振動やノイズ的に
現れる時間を除去するフィルタリング処理を行って走行
所要時間パターンを作成するフィルタ使用走行所要時間
パターン作成手段と、このフィルタ使用走行所要時間パ
ターン作成手段で作成された走行所要時間パターンを特
定の日ごとに種類分けし蓄積する種類別走行所要時間パ
ターン蓄積手段と、このパターン蓄積手段で蓄積された
走行所要時間パターンと前記代表走行所要時間との2乗
誤差を演算し、そのうち2乗誤差の小さいパターンを取
り出す2乗誤差算出手段と、前記代表走行所要時間のも
とに、前記第1の走行時間演算手段による走行所要時間
の予測対象区間前後の区間の道路状況を把握し出力する
道路状況把握手段と、前記2乗誤差の小さい複数の走行
所要時間パターンと前記道路状況とに基づいて前記走行
所要時間に最も類似しているパターンを検索する類似パ
ターン検索手段と、この検索手段で検索されたパターン
を用いて走行所要時間を予測する走行所要時間予測手段
とを備えたことを特徴とする走行所要時間情報演算シス
テム。 - 【請求項8】 請求項7記載の走行所要時間情報演算シ
ステムにおいて、 前記フィルタ使用走行所要時間パターン作成手段に代え
て、前記代表走行所要時間の中から特徴的な走行所要時
間を抽出し、この特徴的な走行所要時間に基づいて走行
所要時間パターンを作成する特徴抽出型走行所要時間パ
ターン作成手段を設けたことを特徴とする走行所要時間
情報演算システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP30729399A JP3526422B2 (ja) | 1999-10-28 | 1999-10-28 | 走行所要時間情報演算システム |
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---|---|---|---|
JP30729399A JP3526422B2 (ja) | 1999-10-28 | 1999-10-28 | 走行所要時間情報演算システム |
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JP2001126180A JP2001126180A (ja) | 2001-05-11 |
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Family
ID=17967401
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP30729399A Expired - Lifetime JP3526422B2 (ja) | 1999-10-28 | 1999-10-28 | 走行所要時間情報演算システム |
Country Status (1)
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JP4957612B2 (ja) * | 2008-03-27 | 2012-06-20 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 走行パターン情報取得装置、走行パターン情報取得方法および走行パターン情報取得プログラム |
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US20150348410A1 (en) * | 2014-05-30 | 2015-12-03 | Lg Cns Co., Ltd. | Method and apparatus for estimating time to arrival of transportation |
-
1999
- 1999-10-28 JP JP30729399A patent/JP3526422B2/ja not_active Expired - Lifetime
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