JP3529663B2 - 走行所要時間情報演算装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、道路交通管制シス
テムに関わり、特に料金所システムが設置された有料道
路の管制システムに関し、特定の対象路線の特定の対象
区間の走行所要時間に関する情報を演算する走行所要時
間情報演算装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、走行所要時間（ある地点から他の
ある地点までを走行する時間）に関する情報は、道路に
設置されている車両感知器などのセンサから得られる空
間平均速度情報などから求められていた。

【０００３】車両感知器を利用した場合、まず、対象路
線のある対象区間を複数の単位区間に分割して各単位区
間に車両感知器を設置し、車両感知器により測定した走
行車両速度を用いて各単位区間の走行所要時間を算出す
る。この算出した各単位区間の走行所要時間を合計する
などして対象路線の対象区間の走行所要時間情報を求め
る。

【０００４】この他に、対象区間の両端において走行車
両のナンバを画像認識することによりこの対象区間を実
際に走行した各車両の実際の走行所要時間を測定するＡ
ＶＩシステムが実用化されている。

【０００５】しかしながら上記の方法はセンサが設置さ
れていない路線では、走行所要時間情報が得られない。
また、センサによっては、路線上に密に設置されていな
いと利用価値がある走行所要時間情報が得られない場合
があった。

【０００６】また、料金所システムから得られる情報を
基に走行所要時間情報を演算する方法も研究されてはい
るが、研究レベルであった。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】従来の方式は、上述し
たように、センサが設置された路線でのみ可能な方式で
あった。この方式をセンサが設置されていない路線に適
用する場合、多数のセンサを設置する必要があり、多額
の費用が発生する。これらを解決するために、料金所か
ら得られる情報を基に走行所要時間情報を演算する方法
も研究されている。その一例として、統計学的な手法で
ある大津の閾値法を利用した特異データ除去を含み、セ
ンサが設置されていない路線においても走行所要時間情
報を演算する方法が提案されている。

【０００８】本発明は、センサが設置されていない路線
において、従来の料金所システムを利用することによ
り、低費用で走行所要時間情報を演算するための走行所
要時間情報演算方法を提供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は、料金所システ
ムより得られるデータ(入口料金所通過時刻、出口料金
所通過時刻、車種、日をまたぐかどうか等)を基に所定
区間の走行所要時間を演算する走行所要時間演算手段
と、料金所システムで得られるデータおよび走行所要時
間演算手段にて得られる走行所要時間データを保存する
料金所データ保存手段と、料金所テータ保存手段にて保
存されたｎ分間の蓄積テータの度数解析を行う度数解析
手段と、度数解析手段による度数解析の結果から長期停
車車両データを除去する長期停車車両データ除去手段
と、長期停車車両データ除去手段により長期停車車両デ
ータを除去したあとのｎ分間蓄積データを複数に分割す
るための閾値を大津の閾値法により演算する大津の閾値
演算手段と、大津の閾値演算手段により演算された閾値
により、ｎ分間蓄積データを複数分割するクラスタ分析
手段と、クラスタ分析手段の結果をもとに、特異データ
を除去する特異データ除去手段と、特異データ除去手段
にて特異データ除去後のｎ分間蓄積データに基づき走行
所要時間の平均値を演算し、走行所要時間情報を生成す
る走行所要時間情報出力手段とで構成される走行所要時
間演算装置を提供する。

【００１０】本発明は、入路場所、入路時刻や出路場
所、出路時刻等のデータが入手可能な料金所システムを
有する有料道路において、料金所システムより得られる
入口料金所通過時刻、出口料金所通過時刻、車種、日付
に関するデータを基に所定区間の走行所要時間を演算す
る走行所要時間演算手段と、料金所システムで得られる
データおよび走行所要時間演算手段にて得られる走行所
要時間データを保存する料金所データ保存手段と、料金
所データ保存手段により保存されたｎ分間蓄積データに
対し、必要なデータ数が満たされているかどうかをチェ
ソクする第１のデータ数チェック手段と、データ数が少
ない場合の走行所要時間情報演算方法の1つとして、移
動平均により走行所要時間情報を求める移動平均演算手
段と、データ数が少ない場合の走行所要時間情報演算方
法の1つとして、非渋滞時の走行所要時間により走行所
要時間情報を求める自由流走行時間情報演算手段と、デ
ータ数が少ない場合の走行所要時間情報演算方法の1つ
として、他区間のデータの差し引きにより走行所要時間
情報を求める他区間データ使用走行所要時間情報演算手
段と、前記第１のデータ数チェック手段にてデータ数が
満たされていない場合、データ数が少ない場合の走行所
要時間情報の演算手段として、移動平均演算手段、自曲
流走行所要時間情報演算手段、他区間データ使用走行所
要時間情報演算手段のいづれを使用するかのを判定を行
う場合判定手段と、前記第１のデータ数チェック手段に
てデータ数が満たされている場合、料金所データ保存手
段にて保存されたｎ分間の蓄積テータの度数解析を行う
度数解析手段と、前記度数解析手段による度数解析の結
果から長期停車車両テータを除去する長期停車車両デー
タ除去手段と、長期停車車両データ除去後にデータ数を
チェックする第２のデータ数チェック手段と、前記第２
のデータ数チエック手段にてデータ数が満たされている
と判断された場合、前記長期停車車両データ除去手段に
より長期停車車両データを除去したあとのｎ分間蓄積デ
ータを2分割するための閾値を大津の閾値法により演算
する大津の閾値演算手段と、前記大津の閾値演算手段に
より演算された閾値により、ｎ分聞蓄積データを2分割
するクラスタ分析手段と、前記クラスタ分析手段の結果
をもとに、特異テータを除去する特異データ除去手段
と、前記特異データ除去手段にて特異データ除去後のｎ
分間蓄積データを使用し、走行所要時間情報として走行
所要時間平均値を演算する走行所要時間情報演算手段
と、前記走行所要時間情報演算手段にて演算された走行
所要時間情報を提供する走行所要時間情報提供手段とを
有することを特徴とする走行所要時間情報演算装置を提
供する。

【００１１】

【発明の実施の形態】（第１の実施形態）以下、図面を
参照して本発明による装置の第１の実施形態を説明す
る。

【００１２】第１図に示される走行所要時間情報演算装
置のシステム構成によると、対象とする有料道路の路線
には料金所システムが設置されているものとする。即
ち、有料道路１１には複数の料金所１２（１２Ａ〜１２
Ｄ）が設けられている。これら料金所の各々には、車両
１３の入路場所、入路時刻、出路場所、出路時刻、車
種、日付等を表すデータを記録した通行券の発行および
通行券に記録されたデータを読み取る機能を有し、コン
ピュータ等を含む料金所システム（図示せず）が設置さ
れている。この料金所システムは、走行所要時間演算手
段１４と、料金所データ保存手段１５と、度数解析手段
１６と，長期停車車両データ除去手段１７と，大津の閾
値演算手段１８と，クラスタ分析手段１９と，特異デー
タ除去手段２０と、走行所要時間情報演算手段２１と、
走行所要時間情報影響手段２２により構成されている。

【００１３】走行所要時間演算手段１４は料金所システ
ムより得られるデータ(入口料金所通過時刻、出口料金
所通過時刻、車種、日をまたぐかどうか等を基に走行所
要時間（ある地点から他のある地点までを走行する時
間）を演算する。基本的に走行所要時間は、入口料金所
通過時刻と出口料金所通過時刻を用いて演算される。

【００１４】次に、料金所システムで得られるデータお
よび走行所要時間演算手段１４にて得られる走行所要時
間データは料金所データ保存手段１５に保存される。料
金所データ保存手段にて保存されたデータを使用して、
度数解析手段１６によりｎ分間の蓄積テータの度数解析
が行われる。この度数解析は、ｎ分間蓄積データを対象
に、走行所要時間をｍ分毎のレベルに分け、度数をカウ
ントすることにより実施される。

【００１５】長期停車車両データ除去手段１７は度数解
析手段１６による度数解析の結果から長期停車車両デー
タを除去する。ここで、度数解析の結果をもとに、度数
ゼロの走行所要時間レベルが数レベル続く場合、度数ゼ
ロが数レベル続いた先のデータを長期停車車両データと
みなす方法が最も簡単である（ただし、走行所要時間レ
ベルは走行所要時間が大きくなる方向に見ていくものと
する)。この時点で、サービスエリアやパーキングエリ
アで長期停車していた車両のデータや、故障等により長
期停車していた車両のデータが除去されたとみなす。

【００１６】つぎに、長期停車車両データ除去手段１７
により長期停車車両データを除去したあとのｎ分間蓄積
データを2分割するための閾値が大津の閾値法により演
算される。大津の閾値法は、画像処理で使用される閾値
設定のためのアルゴリズムで、クラス分離度を最大とす
る判別規準を用いた一つの自動しきい値選定法である。
必ず、閾値を求められることを特長とする手法である。

【００１７】以下に走行所要時間データを用い、大津の
閾値法による閾値の求め方の概要を示す。対象とするデ
ータを表1のものとする。この場合、大津の閾値法によ
る閾値は、以下のSTEP1〜STEP3で求まる。

【００１８】

【表１】

【００１９】ＳＴＥＰ１：全平均および全分散の演算 全平均μT、全分散σT²は以下の式で求まる。

【００２０】

【数１】

【００２１】ＳＴＥＰ２：クラス間分散の演算 “レベル1〜レベルkまでのクラス間分散σｃ²を以下の
式で求める。(ただし、以下の式はレベルiのクラス間分
散を求める式である。)

【数２】

【００２２】ＳＴＥＰ３：最適閾値の選定 STEP2にて演算されたクラス間分散が最大のレベノレを
最適閾値とする。

【００２３】つぎに、大津の閾値演算手段１８により演
算された閾値をもとに、クラスタ分析手段１９にて走行
所要時間のｎ分間蓄積データを2つの集合に2分割する。
ここでは、大津の閾値法により求められた閾値により、
走行所要時間データを閾値より大きなデータと閾値より
小さなデータに分割する。

【００２４】つぎに、クラスタ分析手段１９の結果をも
とに、特異データ除去手段２０により特異テータが除去
される。ここで、特異データの除去ルールとしては、以
下のようなルールがあげられる。

【００２５】（Ｉ）データが少ない方を特異データとみ
なし除去する。

【００２６】（II）走行所要時間が大きい方を特異デー
タとみなし除去する。

【００２７】この時点で、平均的な運転手が、平均的な
運転で走行した場合の走行所要時間から外れたデータ
（高速度で運転することを好む運転手や低速度で運転す
ることを好む運転手の走行所要時間データ等）が除去さ
れたものとみなす。

【００２８】つぎに、特異デー一夕除去手段２０にて特
異データ除去後のｎ分間蓄積データを使用し、走行所要
時間情報演算手段２１が走行所要時間情報として走行所
要時聞平均値を演算する。

【００２９】最後に、走行所要時間情報演算手段２１に
て演算された走行所要時間情報が走行所要時間情報提供
手段２２により提供される。

【００３０】（第２の実施形態）次に、図２を参照して
第２の実施形態を説明する。この実施形態では、走行所
要時間演算手段１４から走行所要時間情報提供手段２２
までは第１の実施形態と同様な処理を行うが、以下の処
理が追加されている。

【００３１】料金所データ保存手段１５により保存され
たｎ分間蓄積データに対し、必要なデータ数が満たされ
ているかどうかをデータ数チェック手段（Ａ）２３がチ
ェックする。テータ数が満たされていない場合、場合判
定手段２４がデータ数が少ない場合の走行所要時間情報
の演算手段として、移動平均演算手段２５、自由流走行
所要時間情報演算手段２６、他区間データ使用走行所要
時間情報演算手段２７のいづれを使用するかを判定す
る。

【００３２】場合判定手段２４が移動平均演算手段２５
を選定すると、走行所要時間情報として移動平均が求め
られる。場合判定手段２４が自由流走行所要時間情報演
算手段２６を選定すると、自由流走行所要時間情報演算
手段２６が走行所要時間情報として、非渋滞時の走行所
要時間を求める。場合判定手段２４が他区間データ使用
走行所要時間情報演算手段２７を選定すると、他区間デ
ータ使用走行所要時間情報演算手段２７が他区間のデー
タの差し引きにより走行所要時間情報を求める。

【００３３】また、データ数チェック手段（Ａ）２３が
データ数が満たされていると判断した場合、まず、度数
解析手段１６が、料金所データ保存手段１５に保存され
たｎ分間の蓄積データの度数解析を行い、その結果を用
いて長期停車車両データ除去手段１７が長期停車車両テ
ータを除去する。

【００３４】さらに、長期停車車両データ除去手段１７
が長期停車車両データの除去を行った後、データ数チェ
ック手段（Ｂ）２３ａが必要なデータ数を満たすかどう
かをチェックする。

【００３５】データ数チェック手段（Ｂ）２３ａが、デ
ータ数が満たされていると判断した場合、大津の閾値演
算手段１８、クラスタ分析手段１９、特異データ除去手
段２０が特異データを除去する。その後、特異データ除
去後のｎ分間蓄積データを用いて、走行所要時間情報演
算手段２１が走行所要時間情報として走行所要時間平均
値を演算する。

【００３６】最後に、走行所要時間情報演算手段２１に
て演算された走行所要時間情報、移動平均演算手段２５
にて演算された走行所要時間情報、自由流走行所要時間
情報演算手段２６にて演算された走行所要時間情報また
は他区間データ使用走行所要時間情報演算手段２７にて
演算された走行所要時間情報が走行所要時間情報提供手
段２２により提供される。

【００３７】（第３の実施形態）図３を参照して第３の
実施形態を説明する。

【００３８】この第３の実施形態でも、対象とする路線
には料金所システムが設置されているものとする。有料
道路１１と、料金所１２と、走行所要時間演算手段１４
と、料金所データ保存手段１５と、度数解析手段１６
と、長期停車車両データ除去手段１７と、大津の閾値演
算手段１８と、クラスタ分析手段１９と、特異データ除
去手段２０と、走行所要時間情報演算手段２１と、走行
所要時間情報提供手段２２と、データ数チェック手段２
３と、場合判定手段２４と、移動平均演算手段２５と、
自由流走行所要時間情報演算手段２６と、他区間データ
使用走行所要時間情報演算手段２７とにより構成されて
いる。

【００３９】次に、第３の実施形態の作用について説明
する。

【００４０】まず、有料道路１１に設置された料金所１
２より、入口料金所通過時刻、出口料金所通過時刻、車
種、日をまたぐかどうか等の料金所データを入手し、こ
れを基に走行所要時間演算手段１４にて走行所要時間を
演算する。この際、走行所要時間は入口料金所通過時刻
と出口料金所通過時刻から求められる。例えば、以下の
様に走行所要時間を演算する。

【００４１】走行所要時間=出口料金所通過時刻一入口
料金所通過時刻なお、日をまたぐ場合は、それを考慮す
るものとする。つぎに、走行所要時間演算手段１４にて
演算された走行所要時間と、料金所１２より得られた料
金所テータが料金所データ保存手段１５にてファイル等
に保存される。

【００４２】次に、データ数チェック手段（Ａ）２３ａ
が、料金所データ保存手段１５にて保存されたデータに
対して必要なテータ数(例えばx個)があるか否かをチェ
ックする。テータ数チェソク手段（Ａ）２３ａのチェッ
クにおいて、必要データ数が不十分であると判断された
場合は、場合判定手段２４が移動平均、自由流走行所要
時間情報、他区間データ使用走行所要時間情報のいずれ
が走行所要時間情報として適切かの判断を行う。ここで
の判断に使用するルールの例を以下に示す。

【００４３】（ａ）閑散路線の場合は自由流走行所要時
間情報を用いる。

【００４４】（ｂ）夜間の場合は移動平均を用いる。

【００４５】（ｃ）通常利用されている路線の内、利用
が少ない区間の場合は、他区間データ使用走行所要時間
情報を用いる。

【００４６】場合判定手段２４が移動平均を選択した場
合、移動平均演算手段２５により移動平均が演算され、
その結果が走行所要時間情報とされる。

【００４７】場合判定手段２４が自由流走行所要時間情
報を選択した場合は、自由流走行所要時間情報演算手段
１５が自由流走行の場合の走行所要時間を演算し、その
結果が走行所要時間情報として用いられる。ここで、自
由流走行の場合の走行所要時間は、路線長を自由流平均
速度で除算した値を用いる方法が最も簡単である。

【００４８】場合判定手段２４が他区間データ使用走行
所要時間情報を選択した場合、他区間データ使用走行所
要時間情報演算手段２７が他区間の走行所要時間データ
の差し引きにより走行所要時間情報を演算し、その結果
を走行所要時間情報とする。

【００４９】データ数チェック手段（Ａ）２３ａにおい
て、必要データ数が十分であると判断された場合、料金
所データ保存手段１５に保存された走行所要時間データ
をもとに、度数解析手段１６がｎ分間毎の蓄積データの
度数分布の解析を行う。度数分布の解析は、ｎ分間蓄積
された走行所要時間データに対し、走行所要時間データ
の度数を解析するもので、走行所要時間をｍ分毎のレベ
ルに分割し、各レベルの度数をカウントすることで実施
される。例えば、時刻０＝００〜０：０５の5分間蓄積
した走行所要時間データを対象に、走行所要時間5分毎
のレベル(０〜５分、５〜１０分、１０〜１５分等)で対
応するデータが何個あるかをカウントすればよい。

【００５０】つぎに、度数解析手段１６の度数解析結果
をもとに、長期停車車両データ除去手段１７が長期停車
車両テータの除去を行う。長期停車車両テータは、主に
サービスエリアやパーキングエリア等で長期にわたり停
車している車両を意味し、度数分布を見る場合、極端に
大きな走行所要時間のデータのことである。長期停車車
両データの除去ルールとしては、以下の様なものがあげ
られる。

【００５１】走行所要時間レベノレを走行所要時間が小
さい方から大きい方に見ていく場合、度数ゼロのレベル
がp回続いたあとの走行所要時間全てを長期停車車両デ
ータとみなす。例えば、度数ゼロのレベルが5レベル続
いたら、その先は長期停車車両データとみなす。この場
合、第３図に示すグラフでいえば、範囲Aの部分のデー
タが長期停車車両データとみなされる。

【００５２】長期停車車両データ除去手段１７にて長期
停車車両データを除去した後に、データ数チェック手段
（Ｂ）２３ｂにて再度データ数のチェックを行う。この
チェックの方法は、データ数チェック手段（Ａ）２３ａ
と同様である。データ数チェック手段（Ｂ）２３ｂにて
データ数が不十分と判断された場合、場合判定手段２４
が場合判定を行い、移動平均または自由流走行所要時間
情報または他区間データ使用走行所要時間情報を作成
し、走行所要時間情報とする(この一連の作用は上記の
場合と同様である)。

【００５３】データ数チェック手段（Ｂ）２３ａにおい
てデータ数が十分であると判断された場合、長期停車車
両データ除去後のデータに対して、大津の閾値演算手段
１８が大津の閾値を演算する。大津の閾値は、先に説明
した演算方法により求められる。

【００５４】つぎに、大津の閾値演算手段１８により演
算された大津の閾値をもとに、クラスタ分析手段１９が
走行所要時間データを２つの集合に分割する。分割は、
大津の閾値を基本に、これより大きな集合と小さな集合
に分割する。さらにクラスタ分析手段１９にて分割した
２つの集合をもとに、特異データ除去手段２０が特異デ
ータの除去を行う。ここでは、分割した２つの集合に対
し、以下のようなルール等を用いて特異データの除去を
行う。

【００５５】（Ｉ）大津の閾値で分割し作成された集合
のうち、データ数が少ない方の集合を特異データとみな
し、除去する。

【００５６】（II）大津の閾値で分割し作成された集合
のうち、走行所要時間が大きい方のデータの集合を特異
データとみなし、除去する。

【００５７】図４の例に対し、上記(II)のルールで特異
データ除去を行った場合、図５に示す範囲Ｂのデータが
特異データとして除去される。特異データ除去手段２０
が特異データを除去した後の走行所要時間データを使用
して、走行所要時間情報演算手段２１が走行所要時間情
報を演算する。この場合、最も簡単な走行所要時間情報
は、走行所要時間データの平均である。

【００５８】最後に、走行所要時間情報演算手段２１、
移動平均演算手段２５、自由流走行所要時間情穀演算手
段２６または他区間データ使用走行所要時間情報演算手
段２７にて演算された結果が走行所要時間情報提供手段
２２にて走行所要時間情報として提供する。

【００５９】以上説明したように第３の実施形態の走行
所要時間情報演算装置によれば、料金所データより特異
データ(長期停車車両データを含む)を削除して走行所要
時間情報を演算することで、サービスエリアやパーキン
グエリア等で長期間停車している車両や、一般的な走行
方法からかけ離れた運転を行っている車（極端な高速度
や低速度による運転を好む運転手の場合など）のデータ
の影響を除去し、利用価値が高い走行所要時間情報の演
算が可能である。特に、特異データの除去において、必
ず閾値が決定できる大津の閾値法を利用したことで、特
異データの判断があいまいな場合でもある程度特異デー
タを除去することが可能となった。また、データ数が少
ない場合の対応も可能であり、データ数が少ないための
精度悪化を回避することが可能である。

【００６０】第３の実施形態においては、データ数チェ
ック手段によって、データ数のチェックを行い、走行所
要時間情報の演算方法をデータ数が十分な場合と不十分
な場合に分けている。この際に、提供情報の更新間隔が
広い場合には、データ蓄積を更新間隔一杯まで広げるこ
とにより、データ数が不十分な場合を減少させることが
可能である。また、料金所システムにＥＴＣ(ノンスト
ップ自動料金収受システム)を使用することで、ＥＴＣ
が設置されている路線に関しても本方法が利用可能であ
る。この他に、対象とする路線が複数の区間(ある料金
所から次の料金所までを1区間とする)にて構成される場
合、本発明における走行所要時間情報演算装置にて演算
された各区間の走行所要時間情報を使潮して、合計する
などの方法で、対象路線の走行所要時間情報を演算する
ことも可能である。この場合、各区間においては、料金
所通過の際の加減遠が影響するため、この点を考慮する
必要がある(例えば、料金所通過分の時間を削除したあ
との各区間の走行所要時間情報を使用するなど)。この
方法の延長としては、対象道路が複数のシステムで管理
されている複数の路線の場合にも適用可能である。

【００６１】（第４の実施形態）次に、図６を参照して
第４の実施形態を説明する。この実施形態は、第２の実
施形態の作用に加え、走行所要時間データをもとに、デ
ータ数チェック手段２３ａにおいて使用する必要最小限
テータ数を必要最小限データ数演算手段２９にて平均値
の区間推定における信頼区間を考慮して演算する。ここ
では、必要最小限データ数は、必要なデータ数の目安と
して、信頼区間から決定する方法に関して説明する。

【００６２】あるデータ集団が正規分布と考え、母分散
σ2が既知とすると、有意水準αに対する母集団の真の
平均値μの信頼区間は以下の様に表される。(ただし、
ｘは標本平均である。z_a/2は標準型正規分布下のその右
側の面積がα/2に等しい値を表している。)

【数３】

【００６３】これより、標本平均ｘが真の平均値μより
ε以内の範囲にあるために必要なデータ数ｎは以下のよ
うに求まる。

【００６４】

【数４】

【００６５】従って、分散：８１、標準偏差；９、信頼
度９５％(有意水準０．０５)とし、ε＝５とすると、必
要なデータ数は以下のように求まる。z_a/2は正規分布の
パーセント点表やt分布のパーセント点表から求める。

【００６６】

【数５】

【００６７】(詳細は下記文献を参照) １）(社)交通工学研究会編「交通工学ハンドブック」技
報堂出版 ２）フロイント著 日野寛三訳「現代統計学の基礎2」
東京図書株式会社 ３）村上正康、安田正寛共著「統計学演習」培風館 よって、この場合、必要最小限データ数は１２となる。
第４の実施形態の発明では、この必要最小限データ数を
利用してデータ数チェック手段（Ａ）２３ａ、データ数
チェソク手段（Ｂ）２３ｂにてデータ数のチェックが行
われる。

【００６８】第１の実施形態の変形例として度数解析手
段にて料金所データ保存手段にて保存されたｎ分間の蓄
積データから自動二輪車のデータを削除したデータを使
用するための機能が追加される。最も簡単な手法として
は、料金所データにて得られる車種のデータから判断
し、自動二輸車のデータの削除が行える。

【００６９】また、第２の実施形態の変形例として、デ
ータ数チェック手段（A）２３ａにて料金所データ保存
手段により保存されたｎ分間蓄積データから自動二輸車
のデータを削除したデータに対し必要なデータ数が満た
されているかどうかをチェックするための機能が追加さ
れる。最も簡単な手法としては、料金所データにて得ら
れる車種のデータから判断し、自動二輸車のデータの削
除が行える。

【００７０】また、第３の実施形態の変形例として、デ
ータ数チェック手段（Ａ）２３ａにて料金所データ保存
手段１５により保存されたｎ分聞蓄積データから自動二
輸車のデータを削除したデータに対し必要なデータ数が
満たされているかどうかをチェックするための機能が追
加される。最も簡単な手法としては、料金所データ保存
手段１５にて得られる車種のデータから判断し、自動二
輪車のデータの削除が行える。

【００７１】また、第４の実施形態の変形例として、デ
ータ数チェック手段（Ａ）２３ａにて料金所データ保存
手段１５により保存されたｎ分問蓄積データから自動二
輸車のデータを削除したデータに対し必要なデータ数が
満たされているかどうかをチェックするための機能が追
加される。最も簡単な手法としては、料金所データにて
得られる車種のデータから判断し、自動二輸車のデータ
の削除が行える。

【００７２】

【発明の効果】本発明によれば、料金所データより特異
データ(長期停車車両データを含む)を削除して走行所要
時間情報を演算することで、サービスエリアやパーキン
グエリア等で長期間停車している車両や、一般的な走行
方法からかけ離れた運転を行っている車(極端な高速度
や低速度による運転を好む運転手の場合など)のデータ
の影響を除去し、利用価値が高い走行所要時間情報の演
算が可能である。特に、特異データの除去において、必
ず閾値が決定できる大津の閾値法を利用したことで、特
異データの判断があいまいな場合でもある程度特異デー
タを除去することが可能となった。

【００７３】また、データ数チェック手段が設けられる
ことによりデータ数が少ない場合の対応が可能であり、
データ数が少ないための精度悪化を回避することが可能
である。

【００７４】また、特異データ除去チェック手段が設け
られることにより、特異データの除去を繰り返すことを
可能になり、更に精度が高い走行所要時間情報の演算が
可能である。

【００７５】また、必要最小限データ数演算手段が設け
られることにより、走行所要時間借載の演算に必要な最
小限のデータ数を統計学的に導き出すことで、理論的な
必要データ数でのチェックが可能となり、データ数が少
ない場合の対応がより正確になる。

【００７６】また、自動二輪車のデータを取り除く機能
を設けることにより、渋滞時等に極端に短い旅行時間デ
ータの削除が可能であり、より精度が高い旅行時間情報
の演算が可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態の走行所要時間演算装
置のブロック図。

【図２】本発明の第２の実施形態の走行所要時間演算装
置のブロック図。

【図３】本発明の第３の実施形態の走行所要時間演算装
置のブロック図。

【図４】長期停車車両データ削除の走行所要時間データ
度数分布を示す図。

【図５】大津の閾値法による特異データ削除による走行
所要時間データ度数分布を示す図。

【図６】本発明の第４の実施形態の走行所要時間演算装
置のブロック図。

【符号の説明】

１１…有料道路 １２（１２Ａ〜１２Ｄ）…料金所 １３…車両 １４…走行所要時間情報演算装置 １５…料金所データ保存手段 １６…度数解析手段 １７…長期停車車両データ除去手段 １８…大津の閾値演算手段 １９…クラスタ分析手段 ２０…特異データ除去手段 ２１…走行所要時間情報演算手段 ２２…走行所要時間供給手段 ２３，２３ａ…データ数チェック手段 ２４…場合判定手段 ２５…移動平均演算手段 ２６…自由流走行所要時間情報演算手段 ２７…他区間データ使用走行所要時間情報演算手段 ２８…特異データ除去手段 ２９：必要最小限データ数演算手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平11−25388（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−93445（ＪＰ，Ａ) 特開 平11−25389（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−270496（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−27294（ＪＰ，Ａ) 特開 平11−39587（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−316200（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−231342（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G08G 1/00 G07B 15/00

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 有料道路に設備された料金所システムで
   得られるデータを利用した走行所要時間情報演算装置に
   おいて、 料金所システムより得られ、車両の入路時刻、出路時
   刻、車種、日付を表すデータを基に車両の走行所要時間
   を演算する走行所要時間演算手段と、 前記料金所システムで得られる前記データおよび前記走
   行所要時間演算手段にて得られる前記走行所要時間デー
   タを保存する料金所データ保存手段と、 前記料金所データ保存手段へ所定分間に保存された蓄積
   データの度数解析を行う度数解析手段と、 度数解析手段による度数解析の結果から度数ゼロの区間
   に基づくデータを長期停車車両テータとして除去する長
   期停車車両データ除去手段と、 長期停車車両データを除去したあとの所定分間の蓄積デ
   ータを複数に分割するための閾値を大津の閾値法により
   演算する大津の閾値演算手段と、 大津の閾値演算手段により演算された閾値により、所定
   分間の蓄積データを複数に分割するクラスタ分析手段
   と、 前記クラスタ分析手段の結果をもとに、特異データを除
   去する特異データ除去手段と、特異データ除去手段にて
   特異データ除去後の所定分間の蓄積データに基づき走行
   所要時間の平均値を演算し、走行所要時間情報を生成す
   る走行所要時間情報出力手段と、 を具備することを特徴とする走行所要時間情報演算装
   置。
2. 【請求項２】 有料道路に設備された料金所システムで
   得られるデータを利用した走行所要時間情報演算装置に
   おいて、 料金所システムより得られ、車両の入路時刻、出路時
   刻、車種、日付を表すデータを基に車両の走行所要時間
   を演算する走行所要時間演算手段と、 前記料金所システムで得られる前記データおよび前記走
   行所要時間演算手段にて得られる前記走行所要時間デー
   タを保存する料金所データ保存手段と、 前記料金所データ保存手段へｎ分間に保存された蓄積デ
   ータの度数解析を行う度数解析手段と、 度数解析手段による度数解析の結果から度数ゼロの区間
   に基づくデータを長期停車車両テータとして除去する長
   期停車車両データ除去手段と、 長期停車車両データ除去手段により長期停車車両データ
   を除去したあとのｎ分間蓄積データを2分割するための
   閾値を大津の閾値法により演算する大津の閾値演算手段
   と、 大津の閾値演算手段により演算された閾値により、ｎ分
   間蓄積データを2分割するクラスタ分析手段と、 前記クラスタ分析手段の結果をもとに、特異データを除
   去する特異データ除去手段と、 特異データ除去手段にて特異データ除去後のｎ分間蓄積
   データを使用し、走行所要時間情報として走行所要時間
   平均値を演算する走行所要時間情報演算手段と、 走行所要時間情報演算手段にて演算された走行所要時間
   情報を提供する走行所要時間情報提供手段と、 を有することを特徴とする走行所要時間情報演算装置。
3. 【請求項３】 有料道路に設備された料金所システムで
   得られる入路場所、入路時刻や出路場所、出路時刻等の
   データを利用した走行所要時間情報演算装置において、 料金所システムより得られる入口料金所通過時刻、出口
   料金所通過時刻、車種、日付に関するデータを基に所定
   区間の走行所要時間を演算する走行所要時間演算手段
   と、 料金所システムで得られるデータおよび走行所要時間演
   算手段にて得られる走行所要時間データを保存する料金
   所データ保存手段と、 料金所データ保存手段により保存されたｎ分間蓄積デー
   タに対し、必要なデータ数が満たされているかどうかを
   チェックする第１のデータ数チェック手段と、 データ数が少ない場合の走行所要時間情報演算方法の1
   つとして、移動平均により走行所要時間情報を求める移
   動平均演算手段と、 データ数が少ない場合の走行所要時間情報演算方法の1
   つとして、非渋滞時の走行所要時間により走行所要時間
   情報を求める自由流走行時間情報演算手段と、 データ数が少ない場合の走行所要時間情報演算方法の1
   つとして、他区間のデータの差し引きにより走行所要時
   間情報を求める他区間データ使用走行所要時間情報演算
   手段と、 前記第１のデータ数チェック手段にてデータ数が満たさ
   れていない場合、データ数が少ない場合の走行所要時間
   情報の演算手段として、移動平均演算手段、自曲流走行
   所要時間情報演算手段、他区間データ使用走行所要時間
   情報演算手段のいずれを使用するかの判定を行う場合判
   定手段と、 前記第１のデータ数チェック手段にてデータ数が満たさ
   れている場合、料金所データ保存手段にて保存されたｎ
   分間の蓄積テータの度数解析を行う度数解析手段と、 前記度数解析手段による度数解析の結果から度数ゼロの
   区間に基づくデータを長期停車車両テータとして除去す
   る長期停車車両データ除去手段と、 長期停車車両データ除去後にデータ数をチェックする第
   ２のデータ数チェック手段と、 前記第２のデータ数チェック手段にてデータ数が満たさ
   れていると判断された場合、前記長期停車車両データ除
   去手段により長期停車車両データを除去したあとのｎ分
   間蓄積データを2分割するための閾値を大津の閾値法に
   より演算する大津の閾値演算手段と、 前記大津の閾値演算手段により演算された閾値により、
   ｎ分聞蓄積データを2分割するクラスタ分析手段と、 前記クラスタ分析手段の結果をもとに、特異テータを除
   去する特異データ除去手段と、 前記特異データ除去手段にて特異データ除去後のｎ分間
   蓄積データを使用し、走行所要時間情報として走行所要
   時間平均値を演算する走行所要時間情報演算手段と、 前記走行所要時間情報演算手段にて演算された走行所要
   時間情報を提供する走行所要時間情報提供手段と、 を有することを特徴とする走行所要時間情報演算装置。
4. 【請求項４】 前記特異データ除去手段にて特異データ
   を除去後のデータを用いて、特異データ除去結果が妥当
   なものかどうかをチェックする特異データ除去チェック
   手段を有し、この特異データ除去チェック手段の結果か
   ら、特異データ除去が妥当でない場合に、再度前記大津
   の閾値演算手段、クラスタ分析手段、特異データ除去手
   段により特異データを除去することを特徴とする請求項
   ３の走行所要時間情報演算装置。
5. 【請求項５】 前記データ数チェック手段は、平均値の
   区間推定における信頼区間をもとに必要最小限データ数
   を決定し、データ数チェックを行う請求項３の走行所要
   時間情報演算装置。
6. 【請求項６】 前記度数解析手段は、料金所データ保存
   手段にて保存されたｎ分間の蓄積データから自動二輸車
   のデータを削除したデータを使用して度数解析を行うこ
   とを特徴とする請求項２に記載の走行所要時間情報演算
   装置。
7. 【請求項７】 前記第１のデータ数チェック手段は、前
   記料金所データ保存手段により保存されたｎ分聞蓄積デ
   ータから自動二輪車のデータを削除したデータに対し、
   必要なデータ数が満たされているかどうかをチェックす
   ることを特徴とする請求項３乃至５のいずれか１に記載
   の走行所要時間情報演算装置。