JP3888985B2

JP3888985B2 - 交通情報管理システム

Info

Publication number: JP3888985B2
Application number: JP2003158855A
Authority: JP
Inventors: 正邦柘植; 利秀養父
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2003-06-04
Filing date: 2003-06-04
Publication date: 2007-03-07
Anticipated expiration: 2023-06-04
Also published as: JP2004362197A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、移動体の経路における該移動体の移動所要時間が予測された上で、該移動体に搭載されたナビシステムに送信され得る交通情報として管理されるシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
交通渋滞の緩和等を目的とし、交通量を予測する手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
当該手法によれば、１日単位で交通量パターンが「交通量蓄積パターン」としてメモリに蓄積される。また、予測時点から一定時間前までの時間帯において、交通量が予測される当日の交通量パターンと類似する交通量蓄積パターンがメモリから検索・抽出される。そして、抽出された交通量蓄積パターンに基づき、予測時点から所定時間後の交通量が予測される。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−２９８２８１号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、当日の交通量パターンと、類似度が低い交通量蓄積パターンしか抽出され得ない場合、交通量の予測精度が低下する。従って、交通量の予測情報が自動車等のドライバ等に対して提供されても、その情報は交通渋滞の緩和等の目的達成に寄与しないばかりか、却って目的達成を阻害してしまう。
【０００６】
そこで、本発明は、情報経済等の観点から、交通量の予測情報を管理し得るシステムを提供することを解決課題とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するための第１発明の交通情報管理システムは、経路における移動体の移動所要時間のパターンを認識するパターン認識手段と、移動体の経路を認識する経路認識手段と、現在を終期とする現時間帯と、当該現時間帯より過去にあり、かつ、当該現時間帯と同幅の過去時間帯との時間的近接度が低いほど高くなる所定類似度数を設定する所定類似度設定手段と、経路認識手段により認識された経路について、過去時間帯においてパターン認識手段により認識された過去パターンのうち、現時間帯においてパターン認識手段により認識された現パターンとの類似度が、所定類似度設定手段により設定された所定類似度以上の過去パターンを類似パターンとして検索するパターン検索手段と、パターン検索手段により検索された類似パターンに基づき、該経路における移動体の移動所要時間を予測する移動所要時間予測手段と、移動所要時間予測手段による予測移動所要時間を含む交通情報を、経路認識手段により経路が認識された移動体に搭載されているナビシステムに送信する交通情報提供手段と、パターン検索手段により類似パターンが検索され得ない経路について、移動所要時間予測手段による移動体の移動所要時間の予測、または交通情報提供手段による予測移動所要時間を含む交通情報の提供を中止させる中止手段とを備えていることを特徴とする。
【０００８】
第１発明の交通情報管理システムによれば、パターン認識手段により、経路における移動体の移動所要時間の「パターン」が認識される。なお「移動所要時間」には、経路の一端から他端までの移動体の移動所要時間のほか、経路における移動体の単位距離あたりの移動所要時間も含まれる。
【０００９】
また、経路認識手段により移動体の「経路」が認識される。さらにパターン検索手段により、経路認識手段により認識された経路について、現在を終期とする「現時間帯」においてパターン認識手段により認識された「現パターン」に類似する「類似パターン」が、現時間帯より時間的に前にあり且つ現時間帯と同幅の「過去時間帯」においてパターン認識手段により認識された「過去パターン」の中から検索される。現時間帯よりあまりにも時間的に前の過去時間帯における過去パターンに基づいて移動所要時間が予測されると、当該予測精度が低くなる可能性が高くなる。かかる事情に鑑みて、現時間帯と過去時間帯との時間的近接度に応じて、当該過去時間帯における過去パターンが類似パターンとして検索される基準となる「所定類似度」が設定される。これにより、前記のような予測精度の低下が抑制され得る。
【００１０】
また移動所要時間予測手段により、パターン検索手段により検索された類似パターンに基づき、当該経路における移動体の「移動所要時間」が予測される。
【００１１】
そして、交通情報提供手段により、移動所要時間予測手段による予測移動所要時間を含む交通情報が、経路認識手段により経路が認識された移動体に搭載されているナビシステムに送信される。
【００１２】
一方、パターン検索手段により類似パターンが検索され得ない経路については、移動所要時間予測手段による移動体の移動所要時間の予測、又は交通情報提供手段による予測移動所要時間を含む交通情報の提供が、中止手段により中止される。
【００１３】
経路における移動所要時間の現パターンと過去パターンとの類似度が高いほど、過去パターンに基づいて予測される移動所要時間の予測精度が向上する傾向がある。一方、類似パターンが検索され得ない経路については、移動所要時間の精度の高い予測は非常に困難である。前記のように、このような経路については、予測移動所要時間を含む交通情報が移動体のナビシステムに送信され得ない。
【００１４】
従って、精度が低い予測移動所要時間を含む交通情報が移動体のドライバに提供されてしまい、当該ドライバによる移動体の移動指針が、実際の経路の交通状態から乖離する等の弊害が防止され得る。また、無駄な情報提供が回避され、情報経済を図り得る。
【００１５】
なお、本発明の構成要件である手段がｘを「認識」するとは、当該手段がｘを測定すること、記憶装置からｘを読み出すこと、外部機器により測定等されたｘをネットワークを介して受信すること、ｘを導出するための元情報を演算処理することでｘを求めること等、種々の形態が含まれる。
【００１６】
前記課題を解決するための第２発明の交通情報管理システムは、経路における移動体の移動所要時間のパターンを認識するパターン認識手段と、移動体の経路を認識する経路認識手段と、現在を終期とする現時間帯と、当該現時間帯より過去にあり、かつ、当該現時間帯と同幅の過去時間帯との時間的近接度が低いほど高くなる所定類似度数を設定する所定類似度設定手段と、経路認識手段により認識された経路について、過去時間帯においてパターン認識手段により認識された過去パターンのうち、現時間帯においてパターン認識手段により認識された現パターンとの類似度が、所定類似度設定手段により設定された所定類似度以上の過去パターンを類似パターンとして検索するパターン検索手段と、経路認識手段により認識され、移動体が順次移動する第ｉ経路（ｉ＝１，２，‥）について、パターン検索手段により検索された類似パターンに基づき、第１経路における移動体の移動所要時間τ₁を予測するとともに、現時点から、第１経路から第ｉ経路までの走行予測時間の和Σ_j=1 ⁱτ_j経過後の第（ｉ＋１）経路における移動体の移動所要時間τ_i+1を予測する移動所要時間予測手段と、移動所要時間予測手段による予測移動所要時間を含む交通情報を、経路認識手段により経路が認識された移動体に搭載されているナビシステムに送信する交通情報提供手段と、前記和Σ_j=1 ⁱτ_jが所定時間以上となった場合、第（ｉ＋１）経路について、移動所要時間予測手段による移動体の移動所要時間の予測または交通情報提供手段による予測移動所要時間を含む交通情報の提供を中止させる中止手段とを備えていることを特徴とする。
【００１７】
移動体が第１経路から第２経路、‥、第ｉ経路から第（ｉ＋１）経路へと移動する場合、移動体は、現時点から少なくとも第１経路から第ｉ経路までの走行予測時間の和Σ_j=1 ⁱτ_j経過後に第（ｉ＋１）経路に至ると予測される。
【００１８】
第２発明の交通情報管理システムによれば、かかる事情が考慮された形で、移動所要時間予測手段により、第（ｉ＋１）経路における移動体の移動所要時間τ_i+1が予測される点が第１発明の交通情報管理システムと相違する。
【００１９】
また、移動所要時間はあくまでも予測されるにしか過ぎないので、予測移動所要時間の和Σ_j=1 ⁱτ_jが長くなるほど、第（ｉ＋１）経路への実際の到達時刻が当該和からずれる可能性が高くなる。従って、第（ｉ＋１）経路における移動所要時間τ_i+1の予測精度が低くなるおそれがある。
【００２０】
第２発明の交通情報管理システムによれば、かかる事情に鑑み、中止手段により、前記和Σ_j=1 ⁱτ_jが所定時間以上となった場合、第（ｉ＋１）経路について、移動所要時間予測手段による移動体の移動所要時間の予測、または交通情報提供手段による予測移動所要時間を含む交通情報の提供が中止される。予測移動所要時間を含む交通情報が移動体のナビシステムに送信され得ない。
【００２１】
従って、精度が低い予測移動所要時間を含む交通情報が移動体のドライバに提供されてしまい、当該ドライバによる移動体の移動指針が、実際の経路の交通状態から乖離する等の弊害が防止され得る。また、無駄な情報提供が回避され、情報経済を図り得る。
【００２２】
【発明の実施の形態】
本発明の交通情報管理システムの実施形態について図面を用いて説明する。
【００２３】
図１は本発明の一実施形態における交通情報管理システムの構成説明図であり、図２〜図６は本発明の一実施形態における交通情報管理システムの機能説明図である。
【００２４】
図１に示す本発明の一実施形態における交通情報管理システムは、自動車（移動体）ｘに搭載されたナビシステム（ナビゲーションシステム）２０と、道路に設置された車両検知機器３０とネットワークを介して通信可能なサーバ１０により構成されている。
【００２５】
図１に示す交通情報管理システムは、パターン認識ユニット１１と、経路認識ユニット１２と、パターン検索ユニット１３と、移動所要時間予測ユニット１４と、交通情報提供ユニット１５と、中止ユニット１６と、データベース１７とを備えている。
【００２６】
パターン認識ユニット１１は自動車ｘに搭載されたナビシステム２０との通信に基づき、主に車両検知機器３０が設置されていない「副経路」における自動車ｘの移動所要時間のパターンを認識する。また、パターン認識ユニット１１は車両検知機器３０との直接的又は（ＶＩＣＳセンターを介した）間接的な通信に基づき、車両検知機器３０が設置されている「主経路」における移動体の移動所要時間のパターンを認識する。
【００２７】
経路認識ユニット１２は自動車ｘの出発位置（又は現在位置）に係る出発位置（又は現在位置）データ及び目的位置に係る目的位置データを当該自動車ｘに搭載されたナビシステム２０から受信する。また、経路認識ユニット１２はナビシステム２０から受信した出発位置データ及び目的位置データと、データベース１６により管理されている「マップデータ」とに基づき、図４に示すように出発位置ｘ₀から目的位置ｘ_nまでのルートの構成要素となる第ｉ経路Ｌ_i（ｉ＝１，２，‥，ｎ）を認識する。
【００２８】
パターン検索ユニット１３は経路認識ユニット１２により認識された経路について、現在を終期とする「現時間帯」においてパターン認識ユニット１１により認識された「現パターン」に類似する「類似パターン」を、現時間帯より時間的に前にあり且つ現時間帯と同幅の「過去時間帯」においてパターン認識ユニット１１により認識された「過去パターン」の中から検索する。
【００２９】
移動所要時間予測ユニット１４はパターン検索ユニット１３により検索された類似パターンに基づき経路における自動車ｘの「移動所要時間」を予測する。
【００３０】
交通情報提供ユニット１５は移動所要時間予測ユニット１４による予測移動所要時間を含む交通情報を、経路認識ユニット１２により経路が認識された自動車ｘに搭載されているナビシステム２０に送信する。
【００３１】
中止ユニット１６はパターン検索ユニット１３により類似パターンが検索され得ない経路について、移動所要時間予測ユニット１４による自動車ｘの移動所要時間の予測を中止させる。
【００３２】
データベース１７はマップデータや、パターン認識ユニット１１により認識されたパターンを示すパターンデータ、移動所要時間予測ユニット１４による予測移動所要時間を含む交通情報を示す交通情報データ等を管理する。
【００３３】
ナビシステム２０は通信ユニット２１と、測定ユニット２２と、制御ユニット２３と、記憶ユニット２４と、表示ユニット２５とを備えている。
【００３４】
通信ユニット２１は自動車ｘの現在及び目的位置データをナビシステム２０からサーバ１０にアップロードする等、ナビシステム２０とサーバ１０との通信処理を実行する。また、通信ユニット２１はＶＩＣＳセンター（図示略）から「主経路」の交通情報をＦＭ放送局やビーコン（図示略）を介して受信し得る。
【００３５】
測定ユニット２２はＧＰＳや、自動車ｘの走行時にジャイロセンサ（図示略）により検知される加速度変化に応じ、自動車ｘの現在位置を測定する。また測定ユニット２２はジャイロセンサや車速センサ（図示略）の出力に基づき、自動車ｘの進行方向や速度を測定する。
【００３６】
制御ユニット２３はナビシステム２０とサーバ１０との通信タイミング等を制御する。
【００３７】
記憶ユニット２４は諸情報をデータとして記憶する。
【００３８】
表示ユニット２５はサーバ１０からナビシステム２０にダウンロードされた交通情報データに係る交通情報や、測定ユニット２２により測定される自動車ｘの現在位置等を液晶パネル（図示略）に表示する。
【００３９】
次に、本発明の一実施形態における前記構成の交通情報管理システムの機能について説明する。
【００４０】
パターン認識ユニット１１により、副経路及び主経路における自動車ｘの移動所要時間のパターンが認識される（図２Ｓ１．１、Ｓ１．２）。
【００４１】
具体的には、まず副経路を移動する自動車ｘに搭載されたナビシステム２０の測定ユニット２２により、自動車ｘの現在位置が測定される。また、測定ユニット２２により測定された現在位置に係る「現在位置データ」がナビシステム２０からサーバ１０にアップロードされる（図２矢印▲１▼）。そして、パターン認識ユニット１１は、現在位置データに係る現在位置の時間変化と、データベース１６により管理されているマップデータとに基づき、副経路のそれぞれについて移動所要時間のパターンを認識する（図２Ｓ１．１）。どの自動車ｘの現在位置であるかは、ナビシステム２０からサーバ１０にアップロードされ、個々の自動車ｘ又は自動車ｘに搭載されたナビシステム２０を識別するための識別データに基づき、パターン認識ユニット１１により識別される。パターン認識ユニット１１は複数の自動車ｘによる移動所要時間を経路ごとに平均をとる等の統計処理を実行することにより、当該経路における自動車ｘの移動所要時間を認識する。
【００４２】
また、主経路に設置された車両検知機器３０により、自動車ｘの交通量が測定される。車両検知機器３０により測定された交通量に係る「交通量データ」が当該機器３０からサーバ１０にアップロードされる（図２矢印▲２▼）。そして、パターン認識ユニット１１は、車両検知機器３０からサーバ１０にアップロードされた交通量データに基づき、主経路のそれぞれについて移動所要時間のパターンを認識する（図２Ｓ１．２）。どの経路における交通量データであるかは、車両検知機器３０からサーバ１０にアップロードされ、経路を識別するための識別データに基づき、パターン認識ユニット１１により識別される。なお、車両検知機器３０により測定された交通量に係る交通量データが、ＶＩＣＳセンター等を介した上でサーバ１０にアップロードされてもよい。
【００４３】
パターン認識ユニット１１により認識される第ｉ経路Ｌ_iにおける移動所要時間Ｔ_iのパターンは、例えば、図３（ａ）に示すように時刻ｔとともに増減変化する。また、移動所要時間Ｔ_iは、経路Ｌ₁における自動車ｘの１００ｍ、１ｋｍ等の単位距離あたりの移動所要時間を意味する。なお、緯度所要時間Ｔ_iが第ｉ経路Ｌ_iの一端（＝第（ｉ−１）経路Ｌ_i-1の終端）から他端（第（ｉ＋１）経路Ｌ_i+1の始端）までの移動所要時間であってもよい。
【００４４】
さらに、ナビシステム２０にドライバ等が意図する自動車ｘの「出発位置」及び「目的位置」が入力される（図２Ｓ２．１）。これに応じて当該出発及び目的位置に係る「出発位置データ」及び「目的位置データ」がナビシステム２０からサーバ１０にアップロードされる（図２矢印▲３▼）。なお、測定ユニット２２により自動車ｘの「現在位置」が測定され、当該現在位置に係る「現在位置データ」が出発位置データに代えてナビシステム２０からサーバ１０にアップロードされてもよい。
【００４５】
そして、経路認識ユニット１２は、図４に示すように、ナビシステム２０からサーバ１０にアップロードされた出発及び目的位置データに係る出発位置ｘ_o及び目的位置ｘ_nを結ぶルートを構成する自動車ｘの第ｉ経路Ｌ_iを認識する（図２Ｓ１．１、図４参照）。第ｉ経路Ｌ_i（ｉ＝１，２，‥，ｎ）の全部が主経路又は副経路であってもよく、第ｉ経路Ｌ_iの一部が主経路で、残部が副経路であってもよい。例えば、図４に示す自動車ｘの出発位置ｘ₀から目的位置ｘ_nまでのルートを構成する第１経路Ｌ₁〜第ｎ経路Ｌ_nのうち、第３経路Ｌ₃から第（ｎ−１）経路Ｌ_n-1までが「主経路」であり、第１経路Ｌ₁、第２経路Ｌ₂及び第ｎ経路Ｌ_nが「副経路」である。どの自動車ｘの出発位置及び目的位置であるかは、ナビシステム２０からサーバ１０にアップロードされ、個々の自動車ｘ又は自動車ｘに搭載されたナビシステム２０を識別するための識別データに基づき、経路認識ユニット１２により識別される。
【００４６】
次に、パターン認識ユニット１１により、経路認識ユニット１２により認識された各経路Ｌ_iについて、「現時間帯」における自動車ｘの移動所要時間Ｔ_iの「現パターン」が認識される（図２Ｓ１．４）。図５（ａ）に示すように、現時間帯ｂ₀は現在時刻ｔ₀を終期とし、幅Δｔを有する時間帯である。また、現パターンｐ₀は現時間帯ｂ₀における自動車ｘの移動所要時間Ｔ_iの時間変化パターンである。
【００４７】
続いてパターン検索ユニット１３により、各経路Ｌ_iについて「現パターン」に類似する「類似パターン」が、「過去時間帯」においてパターン認識ユニット１１により認識された「過去パターン」の中から検索される（図２Ｓ１．５）。図５（ｂ）に示すように、過去時間帯ｂ_kは現在時刻ｔ₀より前の時刻ｔ_kを終期とし（現時間帯ｂ₀よりも時間的に前にあり）、現時間帯ｂ₀と同一の幅Δｔを有する時間帯である。また、過去パターンｐ_kは過去時間帯ｂ_kにおける自動車ｘの移動所要時間Ｔ_iの時間変化パターンである。
【００４８】
パターン検索ユニット１３は現パターンｐ₀（図５（ｂ）破線参照）と、過去パターンｐ_k（図５（ｂ）実線参照）との「類似度」を決定する。類似度は両パターンｐ₀及びｐ_kの差の累積値（図５（ｂ）縦線部分参照）を変数とする減少関数として決定される。パターン検索ユニット１３は現パターンｐ₀との類似度が所定類似度数以上である（図５（ｂ）の縦線部分の面積が所定値以下である）過去パターンｐ_kを類似パターンとして検索する。
【００４９】
ここで、パターン検索ユニット１３により、各経路Ｌ_iについて類似パターンが検索され得るか否かが判定される（図２Ｓ１．６）。具体的には、パターン検索ユニット１３により、各経路Ｌ_iについて現パターンｐ₀と類似度が所定類似度数以上である過去パターンｐ_kが検索され得るか否かが判定される。
【００５０】
パターン検索ユニット１３により、経路Ｌ_iについて類似パターンが検索され得ると判定された場合（図２Ｓ１．６でＹＥＳ）、移動所要時間予測ユニット１４により、パターン検索ユニット１３により検索された類似パターンに基づき、当該経路Ｌ_iにおける自動車ｘの移動所要時間τ_iが予測される（図２Ｓ１．７）。
【００５１】
例えばパターン検索ユニット１３により、図５（ｂ）に示す過去パターンｐ_kが類似パターンとして検索されたとき、過去時間帯ｂ_kの終期ｐ_k以後における移動所要時間のパターンが、図５（ｃ）に破線で示すように現在時刻ｔ₀以後の移動所要時間のパターンとして予測される。
【００５２】
この上で、移動所要時間予測ユニット１４は当該予測パターン（図５（ｃ）破線参照）に基づき、現在時刻ｔ₀又は現在時刻から所定時間τ₀経過後の第１経路Ｌ₁における自動車ｘの移動所要時間τ₁を予測する。また、移動所要時間予測ユニット１４は現在時刻ｔ₀から、前記所定時間τ₀と、第１経路から第ｉ経路までの走行予測時間の和Σ_j=1 ⁱτ_jとの経過後の第（ｉ＋１）経路における自動車ｘの移動所要時間τ_i+1を予測する（図５（ｃ）参照）。
【００５３】
そして、交通情報提供ユニット１５により、移動所要時間予測ユニット１４による予測移動所要時間τ_iを含む交通情報が、サーバ１０から、経路認識ユニット１２により経路Ｌ_iが認識された自動車ｘに搭載されているナビシステム２０にダウンロードされる（図２矢印▲４▼）。
【００５４】
一方、パターン検索ユニット１３により、経路Ｌ_iについて類似パターンが検索され得ないと判定された場合（図２Ｓ１．６でＮＯ）、中止ユニット１６により、移動所要時間予測ユニット１４による当該経路Ｌ_iにおける自動車ｘの移動所要時間τ_iの予測が中止される（図２Ｓ１．８）。これにより、例えば第２経路Ｌ₂や、第ｎ経路Ｌ_nにおける予測移動所要時間τ₂、τ_nを含む交通情報に係る交通情報データはサーバ１０からナビシステム２０にダウンロードされ得ない。
【００５５】
これに応じて表示ユニット２５により、自動車ｘに搭載されたナビシステム２０の液晶パネルに図６に示すように、当該自動車ｘの出発位置ｘ₀から目的位置ｘ_nまでのルートと、このルートを構成する経路Ｌ_iにおける予測移動所要時間τ_iが表示される（図２Ｓ２．２）。但し、移動所要時間τ₂、τ_nが予測されなかった第２経路Ｌ₂や、第ｎ経路Ｌ_nについては、当該予測移動所要時間τ₂、τ_nは表示されない。
【００５６】
なお、予測移動所要時間τ_iは、「予測移動所要時間は‥分です」等の文字により表示されるほか、予測移動時間τ_iの長短に応じた経路Ｌ_iの色彩、模様や形状等の相違により視覚的に区分可能に表示されてもよい。また、移動所要時間が予測された経路と、予測されなかった経路とが、色彩、模様や形状等の相違により視覚的に区分可能に表示されてもよい。
【００５７】
前記機能を発揮する本発明の一実施形態における交通情報管理システムによれば、経路Ｌ_iにおける移動所要時間Ｔ_iの現パターンｐ₀と過去パターンｐ_kとの類似度が高いほど、過去パターンｐ_kに基づいて予測される移動所要時間τ_iの予測精度が向上する傾向がある。一方、類似パターンが検索され得ない経路Ｌ_iについては、移動所要時間τ_iの精度の高い予測は非常に困難である。前記のように、このような経路Ｌ_iについては、予測移動所要時間を含む交通情報が移動体のナビシステムに送信され得ない（図２Ｓ１．８参照）。
【００５８】
従って、精度が低い予測移動所要時間を含む交通情報が自動車ｘのドライバに提供されてしまい、当該ドライバによる自動車ｘの移動指針が、実際の経路の交通状態から乖離する等の弊害が防止され得る。また、無駄な情報提供が回避され、情報経済を図り得る。
【００５９】
なお、本発明の他の実施形態として、中止ユニット１６が、第１経路Ｌ₁から第ｉ経路Ｌ_iまでの予測移動所要時間の和Σ_j=1 ⁱτ_jが所定時間以上となった場合、第（ｉ＋１）経路について、移動所要時間予測ユニット１４による自動車ｘの移動所要時間の予測（図２Ｓ１．７参照）、又は交通情報提供ユニット１５による予測移動所要時間を含む交通情報の提供（図２矢印▲４▼参照）を中止させてもよい。
【００６０】
移動所要時間はあくまでも予測されるにしか過ぎないので、予測移動所要時間の和Σ_j=1 ⁱτ_jが長くなるほど、第（ｉ＋１）経路への実際の到達時刻が当該和からずれる可能性が高くなる。従って、第（ｉ＋１）経路における移動所要時間τ_i+1の予測精度が低くなるおそれがある。
【００６１】
当該他の実施形態によれば、かかる事情に鑑み、中止ユニット１６により、前記和Σ_j=1 ⁱτ_jが所定時間以上となった場合、第（ｉ＋１）経路について、予測移動所要時間τ_i+1を含む交通情報が自動車ｘのナビシステム２０に送信され得ない。
【００６２】
従って、精度が低い予測移動所要時間を含む交通情報が自動車ｘのドライバに提供されてしまい、当該ドライバによる自動車ｘの移動指針が、実際の経路の交通状態から乖離する等の弊害が防止され得る。
【００６３】
また、本発明の他の実施形態における交通情報管理システムが、移動所要時間予測ユニット１４による予測移動所要時間τ_iの長短に基づき、情報提供ユニット１５により自動車ｘに搭載されたナビシステム２０に、予測移動所要時間τ_iを含む交通情報が送信される経路Ｌ_iを選択する経路選択ユニットを備えていてもよい。
【００６４】
当該実施形態によれば、予測移動所要時間τ_iの長短に応じて、ナビシステム２２を通じて自動車ｘのドライバに対し、どの経路Ｌ_iにおける予測移動所要時間τ_iを含む交通情報が提供されるかが選択される。
【００６５】
例えば、予測移動所要時間τ_iが所定時間以上である経路Ｌ_iが経路選択ユニットにより選択され得る。この場合、自動車ｘのドライバはナビシステム２０を通じ、予測移動所要時間τ_iが所定時間以上であって、交通渋滞の程度が比較的高いと予測される経路についてのみ、予測移動所要時間τ_iを把握し得る。また、予測移動所要時間τ_iが所定時間以下である経路Ｌ_iが経路選択ユニットにより選択され得る。この場合、自動車ｘのドライバはナビシステム２０を通じ、予測移動所要時間τ_iが所定時間以下であって、比較的円滑に移動し得ると予測される経路についてのみ、予測移動所要時間τ_iを把握し得る。
【００６６】
また本発明の他の実施形態における交通情報管理システムが、経路認識ユニット１２により認識された経路の長さを認識する経路長認識ユニットと、経路長認識ユニットにより認識された経路長に応じて現時間帯ｂ₀（図５（ａ）参照）を設定する現時間帯設定ユニットとを備えていてもよい。
【００６７】
経路の長短によって、経路の横に自動車ｘが停車され得る場所や、経路における工事箇所の範囲等、移動所要時間に影響を及ぼす要素の多少が変動し得る。このため、経路における自動車ｘの移動所要時間の予測精度を向上させるために、予測の基礎となる図５（ａ）に示す現パターンｐ₀の現時間帯ｂ₀の幅Δｔを変動する必要が生じる。
【００６８】
当該実施形態によれば、かかる事情に鑑みて、経路長に応じて現時間帯が設定されるので、当該設定現時間帯における現パターンに基づき、当該経路における移動体の移動所要時間が高い精度で予測され得る。
【００６９】
また、本発明の他の実施形態として、交通情報提供ユニット１５により、第１経路Ｌ₁から第ｉ経路Ｌ_iまでの予測移動所要時間の和Σ_j=1 ⁱτ_jの長短を含む交通情報が、サーバ１０から自動車ｘに搭載されたナビシステム２０にダウンロードされてもよい。また、予測移動所要時間の和Σ_j=1 ⁱτ_jの長短に基づき、表示ユニット２５によりナビシステム２０に経路Ｌ_iが色彩、模様や形状等の相違により、視覚を通じて識別可能に表示されてもよい。
【００７０】
当該実施形態によれば、各経路Ｌ_iにおける移動所要時間τ_iが高精度で予測されるのは前述のとおりである。その一方、あくまでも予測された移動所要時間なので、予測移動所要時間の和Σ_j=1 ⁱτ_jが長くなるほど、第（ｉ＋１）経路への実際の到達時刻が当該和からずれる可能性が高くなる。従って、第（ｉ＋１）経路における移動所要時間τ_i+1の予測精度が低くなるおそれがある。
【００７１】
しかるに、当該実施形態によれば、当該和の長短を含む交通情報がサーバ１０からナビシステム２０にダウンロードされる。従って、自動車ｘのドライバは、ナビシステム２０を通じて予測移動所要時間の和Σ_j=1 ⁱτ_jの長短を把握し、ひいては前記事情に鑑みた移動所要時間τ_i+1の予測精度の高低を把握又は推測し得る。
【００７２】
また、本発明の他の実施形態として、パターン検索ユニット１３が、現時間帯ｂ₀との時間的近接度が所定近接度数以内（現在時刻ｔ₀と終期ｔ_kとの時間間隔が所定時間以下）の過去時間帯ｂ_kにおける過去パターンｐ_kの中から、現パターンｐ₀に類似する類似パターンを検索してもよい。
【００７３】
時間が経つほど、気候、近辺におけるイベント等、経路Ｌ_iにおける自動車ｘの移動所要時間τ_iに影響を与える要素の状態が変遷する可能性が高くなる。従って、現時間帯ｂ₀における現パターンｐ₀と類似するからといっても、現時間帯ｂ₀よりあまりにも時間的に前の過去時間帯ｂ_kにおける過去パターンｐ_kに基づいて移動所要時間τ_iが予測されると、当該予測精度が低くなる可能性が高くなる。
【００７４】
当該実施形態によれば、かかる事情に鑑みて、パターン検索ユニット１３により、現時間帯ｂ₀との時間的近接度が「所定近接度数以内」の過去時間帯ｂ_kにおける過去パターンｐ_kの中から類似パターンが検索される。そして、当該検索類似パターンに基づき、経路Ｌ_iにおける自動車ｘの移動所要時間τ_iが予測される。
【００７５】
前記のように、移動所要時間の基礎となる類似パターンの過去時間帯ｂ_kが、現時間帯ｂ₀との時間的近接度が「所定近接度数以内」に制限される。従って、移動所要時間τ_iの予測精度が高く維持され得る。
【００７６】
また本発明の他の実施形態における交通情報管理システムは、現時間帯ｂ₀と過去時間帯ｂ_kとの時間的近接度に基づき、過去時間帯ｂ_kにおける過去パターンｐ_kについて、類似パターンの検索基準となる「所定類似度数」を設定する所定類似度数設定ユニットを備えていてもよい。
【００７７】
前記のように、現時間帯よりあまりにも時間的に前の過去時間帯における過去パターンに基づいて移動所要時間が予測されると、当該予測精度が低くなる可能性が高くなる。
【００７８】
本発明によれば、かかる事情に鑑みて、現時間帯と過去時間帯との時間的近接度に応じて、当該過去時間帯における過去パターンが類似パターンとして検索される基準となる「所定類似度数」が設定される。これにより、前記のような予測精度の低下が抑制され得る。
【００７９】
さらに本発明の交通情報管理システムは、交通情報提供手段が、現パターンと、類似パターンとの類似度の高低を含む交通情報を移動体に搭載されたナビシステムに送信することを特徴とする。
【００８０】
現パターンと類似パターンとの類似度が高いほど、当該類似パターンに基づく移動所要時間の予測精度が高くなる傾向が強い。
【００８１】
本発明によれば、移動体のドライバは、ナビシステムを通じて、類似度の高低を把握し、ひいては前記傾向に鑑みた移動所要時間の予測精度の高低を把握又は推測し得る。
【００８２】
前記実施形態では自動車ｘの移動所要時間が予測されたが、他の実施形態としてバイクや自転車等、移動機能を有するあらゆる移動体の移動所要時間が予測されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態における交通情報管理システムの構成説明図
【図２】本発明の一実施形態における交通情報管理システムの機能説明図
【図３】本発明の一実施形態における交通情報管理システムの機能説明図
【図４】本発明の一実施形態における交通情報管理システムの機能説明図
【図５】本発明の一実施形態における交通情報管理システムの機能説明図
【図６】本発明の一実施形態における交通情報管理システムの機能説明図
【符号の説明】
１０‥サーバ（交通情報管理システム）、１１‥パターン認識ユニット、１２‥経路認識ユニット、１３‥パターン検索ユニット、１４‥移動所要時間予測ユニット、１５‥交通情報提供ユニット、１６‥中止ユニット、１７‥データベース、２０‥ナビシステム、２１‥通信ユニット、２２‥測定ユニット、２３‥制御ユニット、２４‥記憶ユニット、２５‥表示ユニット、３０‥車両検知機器、ｘ‥自動車（移動体）

Claims

移動体の経路における該移動体の移動所要時間が予測された上で、該移動体に搭載されたナビシステムに送信され得る交通情報として管理されるシステムであって、
経路における移動体の移動所要時間のパターンを認識するパターン認識手段と、
移動体の経路を認識する経路認識手段と、
現在を終期とする現時間帯と、当該現時間帯より過去にあり、かつ、当該現時間帯と同幅の過去時間帯との時間的近接度が低いほど高くなる所定類似度数を設定する所定類似度設定手段と、
経路認識手段により認識された経路について、過去時間帯においてパターン認識手段により認識された過去パターンのうち、現時間帯においてパターン認識手段により認識された現パターンとの類似度が、所定類似度設定手段により設定された所定類似度以上の過去パターンを類似パターンとして検索するパターン検索手段と、
パターン検索手段により検索された類似パターンに基づき、該経路における移動体の移動所要時間を予測する移動所要時間予測手段と、
移動所要時間予測手段による予測移動所要時間を含む交通情報を、経路認識手段により経路が認識された移動体に搭載されているナビシステムに送信する交通情報提供手段と、
パターン検索手段により類似パターンが検索され得ない経路について、移動所要時間予測手段による移動体の移動所要時間の予測、または交通情報提供手段による予測移動所要時間を含む交通情報の提供を中止させる中止手段とを備えていることを特徴とする交通情報管理システム。
移動体の経路における該移動体の移動所要時間が予測された上で、該移動体に搭載されたナビシステムに送信され得る交通情報として管理されるシステムであって、
経路における移動体の移動所要時間のパターンを認識するパターン認識手段と、
移動体の経路を認識する経路認識手段と、
現在を終期とする現時間帯と、当該現時間帯より過去にあり、かつ、当該現時間帯と同幅の過去時間帯との時間的近接度が低いほど高くなる所定類似度数を設定する所定類似度設定手段と、
経路認識手段により認識された経路について、過去時間帯においてパターン認識手段により認識された過去パターンのうち、現時間帯においてパターン認識手段により認識された現パターンとの類似度が、所定類似度設定手段により設定された所定類似度以上の過去パターンを類似パターンとして検索するパターン検索手段と、
経路認識手段により認識され、移動体が順次移動する第ｉ経路（ｉ＝１，２，‥）について、パターン検索手段により検索された類似パターンに基づき、第１経路における移動体の移動所要時間τ₁を予測するとともに、現時点から、第１経路から第ｉ経路までの走行予測時間の和Σ_j=1 ⁱτ_j経過後の第（ｉ＋１）経路における移動体の移動所要時間τ_i+1を予測する移動所要時間予測手段と、
移動所要時間予測手段による予測移動所要時間を含む交通情報を、経路認識手段により経路が認識された移動体に搭載されているナビシステムに送信する交通情報提供手段と、
前記和Σ_j=1 ⁱτ_jが所定時間以上となった場合、第（ｉ＋１）経路について、移動所要時間予測手段による移動体の移動所要時間の予測または交通情報提供手段による予測移動所要時間を含む交通情報の提供を中止させる中止手段とを備えていることを特徴とする交通情報管理システム。