JP3937011B2 - Traffic information processing method and traffic information processing system - Google Patents

Traffic information processing method and traffic information processing system Download PDF

Info

Publication number
JP3937011B2
JP3937011B2 JP2002078541A JP2002078541A JP3937011B2 JP 3937011 B2 JP3937011 B2 JP 3937011B2 JP 2002078541 A JP2002078541 A JP 2002078541A JP 2002078541 A JP2002078541 A JP 2002078541A JP 3937011 B2 JP3937011 B2 JP 3937011B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vehicle
traffic
travel
time
determining
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
JP2002078541A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2003281674A (en
Inventor
東生 石田
直久 岡本
哲郎 兵藤
稔雄 吉井
信栄 高野
昌文 森
卓也 瀬尾
和彦 牧村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
National Institute for Land and Infrastructure Management
Original Assignee
National Institute for Land and Infrastructure Management
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by National Institute for Land and Infrastructure Management filed Critical National Institute for Land and Infrastructure Management
Priority to JP2002078541A priority Critical patent/JP3937011B2/en
Publication of JP2003281674A publication Critical patent/JP2003281674A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP3937011B2 publication Critical patent/JP3937011B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Instructional Devices (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、プローブカー等により検出された交通情報を処理する為の交通情報処理方法及び交通情報処理システムに関し、特に、プローブカー等により検出された検出値に基づいて道路の渋滞長さや信号待ち時間に関する情報を生成し提供する方法及びそのシステムに関するものである。
【0002】
【従来の技術】
わが国では、交通に関する情報は、道路交通情報システム(VICS)に代表されるように、路側に設置されたセンサ等を用いて収集されている。欧州やシンガポールにおいてはプローブカー(Probe Car)あるいはフローティング・カー・データ(Floating Car Data)等と呼ばれる、自動車自体から情報を収集する仕組みが導入されており、わが国においても近年関心が高まっている。
【0003】
そこで、わが国においても、建設省(現国土交通省)が、2000年5月から東京都内の一般道を中心に道路の渋滞情報を把握するため、カーナビゲーションシステムを利用してトラックやタクシーが走行した経路を記録する調査を開始している。この調査は、都心部を中心に営業している運送会社のトラック20台とタクシー会社のタクシー20台の協力で実施されているものであり、それぞれの車にはメモリーカード付きのカーナビ装置が配備され、そのメモリーカードに当該車両の挙動が記録されていくようになっている。そして、このカードは、1ヶ月毎に回収され、格納された情報を分析するようになっている。これにより、渋滞のピーク時の判断等を行い、「毎月『5・10日(ごとおび)』や雨天の日は、道路が渋滞する」といった定説の真偽等も確かめ、道路の建設・拡張計画や道路工事の時間帯の設定等に役立てようとしている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記プローブカーからのデータを分析するのは手作業で行われるものであり、時間がかかる上に精度的にも一定の限界がある。特に、上記データに基づいて交通集中による渋滞を特定し分析するのは非常に困難である。例えば、車両が停止したり低速走行していたからといって必ずしも渋滞であるとは限らないし、これらを誤って解釈した場合には、分析結果に対する信頼性が著しく低下する。
【0005】
このため、渋滞に関する分析は上記のようなデータに頼らず、実際に路側に設置された車両検知器で交通の流れを監視し、交通量、走行車の速度、路面に対する車両の占有率に基づいて決定するようにしていた。しかしながら、上記渋滞を把握するための車両検知器は路側の特定の区間にのみ設置されている。このため、渋滞情報の提供は検知器設置区間内に限られ、かつ渋滞長は検知器設置区間距離に限定されるということがある。従って、検知器が設置されていない箇所では渋滞情報および渋滞長を得ることはできなかった。
【0006】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、上述のようにして走行するプローブカー等の車両自体から得られる交通情報データから、渋滞情報および渋滞長、信号待ち情報を提供する交通情報処理システムである。
【0007】
また、プローブカーから得られる交通情報を少ないコンピュータ資源で迅速に処理でき、後で利用しやすい形態で出力できる交通情報処理システムを提供するものである。
【0008】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記の目的を達成するためになされたもので、その第1の主要な観点によれば、所定期間に亘る車両の位置及びその位置における時刻を含む旅行情報を取得する工程と、前記所定期間に亘る車両の旅行情報に基づいて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程を有し、前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程は、地図データ上に予め設定された処理対象ポイントを起点として前記車両の進行方向とは遡った車両の旅行行程を、所定時間毎にまた一部の当該所定時間が重複するように区切って夫々多数の旅行情報を含む複数の連続する移動群に変換する工程と、前記車両の移動群に含まれる多数の旅行情報に基づいてその移動群の平均旅行速度が所定速度範囲内であるかの条件を判別し、その移動群が条件を満たす場合にこの移動群と車両の進行方向とは遡って連続する他の移動群についてこの条件を判別することで、前記条件がどの移動群まで連続して満たすかを判別する工程と、前記所定速度範囲内に至った移動群の開始時の旅行情報に含まれる車両位置と、前記所定速度範囲内の移動群の終了時の旅行情報に含まれる車両位置との距離を、前記処理対象ポイントを起点とした渋滞長若しくは渋滞区間として前記旅行情報に基づいて出力する工程とを有することを特徴とする交通情報処理方法が提供される。
【0009】
上記のような構成によれば、プローブカー(Probe Car)あるいはフローティング・カー・データ(Floating Car Data)等と呼ばれ、カーナビゲーションシステムなどを利用して自動車自体から収集されるデータに基づいて、渋滞情報および渋滞長を得ることができる。従来の路側の車両検知器の設置区間に捉われることなく渋滞情報を得ることができ、また車両検知器設置間隔に制限されることなく、より詳細な渋滞長を計測することができる。
【0011】
また、上記した構成によれば、車両の旅行行程を、ある一定時間の移動群が一部重複して連続したものとみなすことによって、前方車の左折、右折、進路変更や信号以外での歩行者の横断などに伴う一時的な当該車両の停止や、それら一時的な停止後に伴う一時的な加速など渋滞とは関わらない要因を、渋滞長の計測から除去することができ、より正確な渋滞長を求めることができる。
【0012】
また、前記車両の位置情報の時系列的変化に基づいて、前記車両が、地図データ上に予め設定された2以上の所定のポイントを通過したかを判断する工程と、前記車両が通過したと判断されるポイントのうち所定の2ポイント間について、前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程を行うような構成とすれば、所望の区間における渋滞情報を得る場合に非常に扱いやすくなる。
【0013】
さらに、交差点はしばしば渋滞を引き起こす要因となるため、前記地図データ上の所定のポイントが交差点を含むものであるようにすれば、より効果的である。
交差点の信号サイクル長(信号が青から赤に変わるまでの時間)を電子地図上の該ポイントに関連付けて格納しておけば、上記のようにして算出した渋滞区間において最初に速度0km/hに達した地点を求め、速度0km/h地点から交差点までの通過時間を信号サイクル長で除する(端数切り上げ)ことにより、信号待ち回数を提供することができる。
【0014】
工事現場など車両の走行が片側走行など一部規制される箇所、大幅な減速を求められるような急カーブなど、渋滞を引き起こす要因となる箇所をポイントとすることも望ましい。
【0015】
また前記車両の旅行情報に基づいてこの車両の滞留要因を判別する工程を有し、滞留要因が渋滞以外の滞留時を除いて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程を有する構成とすることが望ましい。モニターする当該車両がタクシーである場合、客の乗降時における停止状態や客待ちなど休憩時の駐車、トラックなど商用車の場合、荷物を積載しその積み下ろし時の駐停車状態は、滞留しているものの交通混雑、渋滞によるものではない。本発明の一実施態様によれば、車両の滞留要因を判別する工程を有し、交通混雑滞留位置を決定する工程において、これら渋滞以外の要因による影響を除くため、より正確な交通混雑滞留位置を求めることができる。
【0016】
前記車両の滞留要因を判別する工程は、前記車両の滞留時間及びその車両の車種に基づいて前記滞留要因を判別するものであることが望ましい。前記滞留要因とは少なくとも渋滞を含み、その他に停止、若しくは駐車などを想定している。
【0017】
また、上記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程における前記所定速度範囲または所定時間を、走行するエリア、道路、例えばスキー客などで一時的に著しく混雑が予想される冬や週末、雨の日などの季節、曜日毎に、または前記車両の滞留時間またはその車両の車種によって変えることも好ましい。
【0018】
本発明の第2の主要な観点によれば、所定期間における車両の位置及びその位置における時刻を含む旅行情報を取得する旅行情報取得手段と、前記車両の旅行情報に基づいて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する交通混雑滞留位置決定手段とを有し、前記交通混雑滞留位置決定手段は、地図データ上に予め設定された処理対象ポイントを起点として前記車両の進行方向とは遡った車両の旅行行程を、所定時間毎にまた一部の当該所定時間が重複するように区切って夫々多数の旅行情報を含む複数の連続する移動群に変換する移動群変換手段と、前記車両の移動群に含まれる多数の旅行情報に基づいてその移動群の平均旅行速度が所定速度範囲内であるかの条件を判別し、その移動群が条件を満たす場合にこの移動群と車両の進行方向とは遡って連続する他の移動群についてこの条件を判別することで、前記条件がどの移動群まで連続して満たすかを判別する手段と、前記所定速度範囲内に至った移動群の開始時の旅行情報に含まれる車両位置と、前記所定速度範囲内の移動群の終了時の旅行情報に含まれる車両位置との距離を、前記処理対象ポイントを起点とした渋滞長若しくは渋滞区間として前記旅行情報に基づいて出力する手段とを有することを特徴とする交通情報処理システムが提供される。
【0019】
このような構成によれば、前記交通情報処理方法を実行することができる交通情報処理システムを得ることができる。
【0021】
なお、この発明の他の特徴と顕著な効果は、次の発明の実施の形態の項の記載と添付した図面とを参照することでより明快に理解される。
【0022】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の一実施形態を図面を参照して説明する。
【0023】
(基本構成)
図1はこの実施形態に係る交通情報処理センター1の概略構成を示す模式図である。
【0024】
図1に2で示すのが、いわゆる「プローブカー」であり、このプローブカー2には、カーナビゲーションシステム3と、このカーナビゲーションシステム3に接続され、このプローブカー2の位置、その位置における時刻、走行方向等を検出するためのGPSアンテナ4、車速パルス検出器5等が接続されている。前記カーナビゲーションシステム3は、前記GPSアンテナ4及び車速パルス検出器5で検出した情報を用いて道路ナビゲーションを行うだけでなく、前記で検出した情報をメモリーカード6に格納するようになっている。
【0025】
このメモリーカード6は、所定の周期、例えば1ヶ月毎に回収され、格納した旅行情報を交通情報処理センター1の交通情報処理システム8に受け渡すようになっている。
【0026】
この交通情報処理システム8は、この旅行情報を、電子地図(DRM:Digital Road Map)に予め設定された所定のポイント(交差点や高速道路の出入口、工事現場、事故現場等)に関連付けられた信号サイクル長、工事や事故情報10や気象情報11等の外部情報12と共に処理し、処理済み旅行情報13を生成する機能を有する。この処理済み旅行情報13は、具体的には後で詳しく説明するように、電子地図に予め設定された所定のポイントに関連付けて生成された通過速度もしくは旅行時間、渋滞箇所、渋滞長、信号待ち回数の情報などである。
【0027】
また、この実施形態では、図1に15で示す旅行案内システムが設けられており、このシステム15は、前記処理済み旅行情報13に基づいて図1に16で示すインターネット上の案内利用者や走行中のプローブカー2等に旅行経路、旅行時間と共に渋滞箇所、渋滞長、信号待ち回数を提供・案内する機能を有する。
【0028】
具体的には、後で詳しく説明するように、この旅行案内システム15は、前記案内利用者16が指定した条件に基づいて最適旅行経路を演算し、この旅行経路が通過する電子地図上のポイントに基づいて、前記処理済み旅行情報からこの最適旅行経路が通過する電子地図上の各ポイント間の平均通過速度若しくは通過所要時間を取り出し、これを集計することで前記全旅行経路の所要時間を演算する。また、この旅行案内システム15は、前記処理済み旅行情報から所定のポイントを先頭にした渋滞長及び信号待ち回数の情報を取り出して提供する機能を有する。
【0029】
このことにより、インターネット上の案内利用者や走行中のプローブカー2等に最適旅行経路、推定旅行時間とともに渋滞箇所、渋滞長を提供・案内できるシステムを得ることができる。
【0030】
これらの情報を前記プローブカー2に供給する場合、前記プローブカー2に設備された情報受信システム18にこの情報を送信し、前記カーナビゲーションシステム3を通してこのプローブカー2の運転者に前記旅行経路、旅行時間と共に渋滞情報、渋滞長の情報を提供するように構成されていることが好ましい。
【0031】
以下、前記交通情報処理センター1に設けられた交通情報処理システム8及び旅行案内システム15の各構成要素について図2以下に基づいて詳しく説明する。
【0032】
なお、以下で説明する各構成要素は、実際には、コンピュータシステムの記憶媒体上にフォーマットされた領域及び所定の領域にインストールされたコンピュータソフトウエアプログラムであり、前記コンピュータシステムのCPUによってRAM上に呼び出され実行されることで、この発明の各機能を奏するようになっている。
【0033】
(交通情報処理システム)
図2に示すように、前記交通情報処理システム8は、前記メモリーカード6を通して受け取った旅行情報を格納する旅行情報格納部20と、電子地図を格納する電子地図格納部21と、前記処理済み旅行情報を格納する処理済み旅行情報格納部22と、旅行情報格納部20から前記旅行情報を取得する旅行情報取得部23と、この旅行情報中のプローブカー2の位置情報の時系列的変化に基づいて、前記プローブカー2が電子地図上に予め設定された2以上の所定のポイントを通過したかを判断する通過ポイント判断部24と、前記位置情報の時系列的変化に基づいて前記プローブカー2が通過したと判断される前記旅行行程の各ポイント間を通過するのに要した通過時間を算出し、その算出結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部22に出力するポイント間通過時間算出部25と、各ポイント間について算出された通過時間に基づいてそのポイント間での通過速度を算出し、その算出結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部22に出力する通過速度算出・集計部26と、指定された所定のポイントについて前記旅行情報の前記プローブカー2の位置情報の時系列的変化に基づいてそのポイントを先頭にした交通混雑による滞留があるか判断する交通混雑滞留判断部27と、交通混雑がある場合に前記旅行情報から得られる前記プローブカー2の位置及びその位置における時刻データから交通混雑滞留長及び信号待ち回数を算出し、その算出結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部22に出力する交通混雑滞留長・信号待ち回数算出部28とを有する。
【0034】
前記旅行情報取得部23は、図3に示すように、前記旅行情報格納部20に格納された旅行情報から、プローブカー2の1秒毎の位置29、その位置における時刻30、その位置における速度31、その位置における走行方向32、車種33、その位置における事象34の情報を取得する。ここで、事象34とは、タクシー等においては「実車空車情報」、「客待ち」、「休憩」、「客乗降停車」、商用車両においては「荷物積載情報」、「積み下ろしによる駐停車」等である。このような各事象は前記プローブカー2に設けられた各種センサによって検知可能である。そして、このように検出された事象は各事象を特定するコードと共に前記旅行情報として格納されているものであることが好ましい。
【0035】
次に、前記通過ポイント判断部24は、図4に示すように、取得したプローブカーの位置情報29中、前記プローブカー2の走行方向が変化した位置間を最短距離で結ぶことで仮経路を作成する仮経路作成部35と、電子地図上に予め設定された前記ポイントのうち、前記仮経路から所定距離内にある前記ポイントを抽出する通過候補ポイント抽出部36と、前記抽出されたポイントに基づいて前記プローブカー2の通過経路を推定する通過経路推定部37と、前記仮経路と前記推定された通過経路とを比較し、その間の距離が所定値以上となった場合に、エラー信号を出力するエラー信号出力部38と、前記エラー信号が出力された場合、前記仮経路と前記推定された通過経路との距離が所定値以上となった箇所で通過経路を分割し、分割した経路毎に前記抽出されたポイントに基づいてプローブカーの通過経路を再度推定する通過経路再推定部39と、以上で推定された通過経路上にあるポイントを前記プローブカーが通過したポイントと判断して出力する通過ポイント出力部40とを有する。
【0036】
この通過ポイント判断部24は、前記プローブカー2が通過した電子地図上のポイントを効率的に特定することができる機能を有するものである。以下、各構成要素の機能を図5のフローチャート、図6〜図8の電子地図、図9及び図10の模式図を参照して説明する。なお、図5中の符号S1〜S9は、ステップを参照するための符号であり、以下の説明中のステップ番号と一致する。
【0037】
まず、前記仮経路作成部35は、図6に示すように、プローブカー2の通過経路のうち、処理を行う部分の始点S及び終点Eを指定する(図5のステップS1)。ついで、この仮経路作成部35は、前記旅行情報中の方向情報32を利用して、図7に示すように、方向の変化した位置を認識し、その位置間を直線で結ぶ(ステップS2)。この直線により仮経路41が構成される。
【0038】
ついで、前記通過候補ポイント抽出部36は、前記仮経路41の中心から幅30m以内にある全てのポイントを抽出する(ステップS3)。このポイントは、図10の模式図中にP1〜P8で示すように、前記電子地図内に予め座標として設定されているものであり、交通混雑滞留に影響を及ぼす道路42上の位置、例えば交差点、高速道路の出入口、急カーブ等に設定されている。この図10に示すように、前記仮経路41は、GPSの誤差に応じて、必ずしも電子地図上の道路42上に載っているとは限らない。このため、上記誤差を勘案して約30m(図中の鎖線)内にある全てのポイントを抽出する。この例では、P1,P2,P3,P4が抽出されることになる。この状態を電子地図上に示したのが図8である。
【0039】
また、この通過候補ポイント抽出部36は、図4に示すように、抽出ポイント有無判別部44と、通過候補ポイント再抽出部45とを有する。前記抽出ポイント有無判別部44は、前記前記仮経路41上の走行方向が変化した2つの位置(図10に示すK1、K2)間で少なくとも1つ以上の前記ポイントPが抽出されているかを判別する(図5のステップS4)。そして、通過候補ポイント再抽出部45は、前記判別部44によって少なくとも1以上のポイントが抽出されないと判別された場合、当該2つの位置(例えばK1、K2)間の仮経路についてのみ前記所定距離30mを10m増加させて前記通過候補ポイントを抽出する(ステップS5)。
【0040】
以上の工程により、通過候補ポイントが抽出されたならば、前記通過経路推定部37が、前記全ての通過候補ポイントP1,P2,P3,P4を対象に最短経路探索を行い、前記電子データ上の道路にマッチングした最適の経路を算出する(ステップS6)。このことで、図11に実線で示す経路P1−P2−P3−P4が最適経路46として決定される。また、この最適経路46を電子地図上に示したのが図9である。ついで、前記エラー信号出力部38が、これで求めた最適経路46と前記仮経路41とを比較し、これらの差が所定値以上の箇所があるかを判断する(ステップS7)。この場合には、前記通過経路再推定部39が、上記差が所定値以上の箇所で前記仮経路を分割し(ステップS8)、それぞれの仮経路について再度ステップS4〜S7を実行する。そして、推定した通過経路と前記仮経路との誤差が所定値以内に収まったならば、前記通過ポイント抽出部40が、前記推定した通過経路上にある全てのポイント(P1,P2,P3,P4)を通過ポイントと確定して出力する(ステップS9)。
【0041】
次に、前記ポイント間通過時間算出部25(図2)が、前記で出力された通過ポイントに基づいて、各通過ポイント間の通過所要時間を出力する。例えば、図10の例では、P1〜P2間、P2〜P3間毎にそのポイント間の通過所要時間を算出し、その算出結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部22(図2)に出力する。
【0042】
一方、このポイント間通過時間算出部25は、図12に示すように、前記ポイント間の旅行時間に基づいて前記プローブカー2の滞留位置及び滞留要因を判別する滞留判別部47と、滞留要因が渋滞以外の場合の滞留時間を前記ポイント間の通過時間から除去する滞留時間除去部48とを有する。また前記滞留判別部47は、車両の速度及びその速度の継続時間、所定時間における移動距離、若しくは移動距離あたりの所要時間に基づいて、前記旅行情報中、当該車両が滞留している位置を出力する滞留位置出力部49と、前記滞留している位置及びその位置における時刻に基づいて、その滞留時間を算出する滞留時間算出部50と、前記滞留時間の長さに基づいて滞留要因を判別する滞留要因判別部51と、前記滞留要因を前記滞留している位置に関連付けて出力する滞留位置・滞留要因出力部52とを有する。
【0043】
以下、図13のフローチャートを参照し、この滞留判別の手順(ステップS10〜S12)を説明する。
【0044】
まず、前記滞留位置出力部49及び滞留時間算出部50は、前記メモリーカード6内に格納された1秒毎の位置情報から各位置での連続停止時間、すなわち速度0km/hの連続時間を算出し、その位置とその連続停止時間を特定する(ステップS10)。ついで、滞留要因判別部51は、当該プローブカー2の車種、前記連続停止時間と前記プローブカー2から受け取った事象データとに基づいて、各位置における滞留要因を判別する(ステップS11)。前記車種情報には、例えば、一般車両、タクシー/ハイヤー、及び商業車(トラック等)の別が記述されている。事象データには、前記プローブカー2がタクシー若しくはハイヤーの場合、実車空車検出情報が含まれる。この場合、前記車種がタクシーで、停止中に前記実車空車検出情報が変動したならば、客の乗降があったものと判別できる。また、空車状態で長時間停止している場合には客待若しくは休憩であると判別できる。
【0045】
図14(a)、(b)は、一般車両とタクシーについての滞留要因判別テーブル54を示したものである。一般車両の場合、図14(a)に示すように、停止時間に応じて信号/渋滞、休憩に判別される。一方、タクシーの場合には、図14(b)に示すように、停止時間と前記実車空車情報(実/空と表示)に応じて、信号/渋滞、立ち寄り、客待ち、客乗降、休憩の各滞留要因が判別されるようになっている。
【0046】
このような滞留要因は、前記滞留位置(電子地図上に対応)及び時間に関連付けて前記処理済旅行情報格納部22に格納されるようになっている。
【0047】
ついで、滞留時間除去部48は、滞留要因が信号待ち・渋滞以外の場合の滞留時間を前記通過時間から除去する(ステップS12)。なお、タクシーの場合には、停車時間が2分以内と通常は信号待ち若しくは渋滞と判断される場合であっても、前記実車が空車状態になるという事象発生に基づき客の乗降時間と判断されるときには、その時間を上記旅行時間から除去するようになっている。
【0048】
次に、前記通過速度算出・集計部26は、図15に示すように、当該プローブカー2の前記各ポイント間の所要時間に基づいて当該ポイント間の通過速度を算出(区間内で一定として算出)する通過速度算出部55と、当該区間を通過した全プローブカー2の通過速度の平均を算出する平均通過速度算出部56と、当該プローブカー2の旅行時間の前記平均時間からの偏差値を求める偏差値算出部57と、当該計算結果を計測したポイント、時間等に関連付けて出力する出力部58とからなる。
【0049】
通過速度算出部55は、前記電子地図から取得した各ポイント間の距離を当該ポイント間の旅行時間で除することで通過速度を求めるようになっている。すなわち、当該通過速度は、当該プローブカー2による前記ポイント間の走行平均速度ということになる。ついで、前記平均通過速度算出部56は、当該ポイント間を通過した全てのプローブカー2の通過速度を積算しその合計台数で除することで全プローブカー2の平均通過速度を算出する。この平均速度は、全ての時間帯における全てのプローブカー2について求めた平均速度ということなる。前記偏差値算出部57は、この平均速度と当該プローブカー2の通過速度とを比較し、このプローブカー2の通過速度の前記平均速度に対する偏差値を求める。この偏差値は、後で特定の時間帯及び特定の外部条件の下での通過速度を求める際に上記平均速度に適用される。前記出力部58は、以上の工程で求めた情報を前記処理済み旅行情報格納部22に格納する。
【0050】
次に、交通混雑滞留判断部27及び交通混雑滞留位置・距離、信号待ち回数算出部28の構成、機能について図16〜図19を用いて説明する。なお、図19中の符号S13〜S21は、ステップを参照するための符号であり、以下の説明中のステップ番号と一致する。
【0051】
図16及び図17は、この実施形態における混雑滞留長及び信号待ち回数の算出方法を説明するための模式図である。この図においては、図に75で示す交差点を先頭とした混雑滞留長等を求める場合を示している。図16で、76の矢印で示すのが交通の進行方向であり、黒点77は実際には1秒毎の車両の位置を示すものであるが、図16では便宜上2秒毎の車両の位置として簡略化して示している。
【0052】
この実施形態では、交差点75を始点として20秒間分の位置データ群L1(本来は20個の黒点であるが、図16では簡略化し10個で示す)を取得し、その中での平均速度を求める。そして、その平均速度が20km以下である場合には、この位置データ群L1と10秒間だけ重なるようにして次の20秒間分の位置データ群L2を取得し、同様にその中での平均速度を求める。そして、この平均速度が20km以下である場合には、同様にして次の位置データ群L3というようにして、平均速度が20km以下である状態がどこまで連続するかを求めていく。このことで、この交差点に関する渋滞の最後尾を特定し、この最後尾までの長さを渋滞長として算出する。また、この渋滞を通過するのに要した時間を、信号変化のサイクル長で除することで、信号待ち回数を求めることができる。
【0053】
図16のようにして、東京都世田谷区の三軒茶屋交差点を始点として、渋谷方面に向かう交通混雑状態を算定したところ、図17に示す結果が得られた。6月28日午前11時台の渋滞長は561m、この渋滞を通過するには5分19秒を要し、この渋滞内の平均走行速度は6.3km/hであった。
【0054】
このような処理を可能とするため、前記交通混雑滞留位置判断部27は、図18に示すように、交通混雑の有無を調べる処理対象箇所(例えば交差点などのポイント)及びその進行方向を指定する処理対象ポイント受取部59と、処理対象経路内に、滞留判別部47(図12)で判断した渋滞/信号以外の滞留要因(客待ち、休憩、荷物の積み下ろしなど)で停止している状態があるか否か調べる滞留要因データ参照部60と、処理対象ポイント(例えば交差点)を起点として前記車両の旅行行程を所定時間毎にまた一部時間が重複するように区切った移動群に変換する移動群変換部63と、移動群における前記車両の平均旅行速度を算出する移動群平均速度算出部64と、移動群の平均旅行速度が交通混雑基準速度範囲内(例えば判断基準速度Vkm/h以下など)であるか否か調べる基準速度判断部65と、処理対象起点から最後尾移動群Kまでの区間の所要時間と信号サイクル長を比較する信号サイクル長比較部66と、信号待ち回数算出部67とを有する。
【0055】
交通混雑滞留の判断方法及び交通混雑滞留長・信号待ち回数算出方法ついて、図19のフローチャートを用いて説明する。まず、交通混雑位置の有無を調べる処理対象箇所(例えば交差点などのポイント)と、どの方向から前記処理対象箇所に向かう進行経路を調べるのかその進行方向を、処理対象ポイント受取部にて指定する(ステップ13)。
【0056】
次に、滞留要因データ参照部60で、上記処理対象経路内に、滞留判別部47(図12)で判断した渋滞/信号以外の滞留要因(客待ち、休憩、荷物の積み下ろしなど)で停止している状態があるか否かを調べる(ステップ14)。滞留判別部47で判別された滞留要因、その滞留位置及び時間は、電子地図上のポイントに関連付けられて処理済み旅行情報格納部22に格納されているため、滞留要因データ参照部60では処理対象経路のポイント及び進行方向を指定することにより、上記情報を抽出し比較参照する。渋滞/信号以外の滞留要因がある場合には交通渋滞ではないため滞留位置判断処理工程を止め、交通混雑滞留はないと判断し、その判断結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部22(図2)に出力する(ステップ19)。処理対象経路内に渋滞/信号以外の滞留要因がない場合には、移動群変換工程(ステップ15)を行う。
【0057】
ステップ15では、移動群変換部63によって、前記旅行情報取得部23に格納される上記処理対象経路の各位置での前記プローブカーの旅行速度データ31及び各位置での時刻データ30などを用い、図16を用いて前述したように、ステップ14で指定された処理対象箇所を起点として車両の進行方向とは遡って前記プローブカーが所定時間A秒間(本実施例では仮に20秒間と設定)走行した間の車両の位置やその位置での時刻、速度など含む移動データ群(交通混雑延長最後尾移動群パラメータ:n=0)を生成する。
【0058】
次に、移動群平均速度算出部64で旅行情報取得部23内の諸データを用い、移動群変換部63で生成された移動群n=0内における前記車両の平均旅行速度を算出し、基準速度判断部65によって、移動群の平均旅行速度と所定の交通混雑判断基準速度範囲(例えば判断基準速度Vkm/h以下、本実施例では仮に20km/h以下)内であるか比較する(ステップ16)。移動群(n=0)の平均旅行速度がVkm/h以下であれば、交通混雑延長判断パラメータ:m=0、交通混雑延長最後尾移動群データ:K=nとし、先の移動データ群(n=0)とt秒間(本実施例では10秒間)ずらして同様にA秒間走行した車の移動データ群(n=n+1)を移動群変換部63によって作成し(ステップ15)、移動データ群(n=1)の平均旅行速度を算出し、交通混雑判断基準速度範囲と比較する(ステップ16)。移動データ群nの平均旅行速度がVkm/h以上となるまでステップ15〜16を繰り返し、Vkm/h以上となった時の交通混雑延長判断パラメータmをm=m+1とする。mを交通混雑判断パラメータ繰り返し回数設定値:M(本実施例では3回)と比較し(ステップ17)、m<Mであればさらにt秒間ずらして移動群を作成し、m≧Mとなるまでステップ15〜17を繰り返し、m≧Mとなった時のK(K=n)が交通混雑延長最後尾データ群となる。m≧Mとなるまで処理を繰り返すことにより、渋滞分析の精度を向上させることができる。
【0059】
次に、信号サイクル長比較部66によって、処理対象起点である交差点から上記によって算出されたKデータ群の最後尾地点までの走行所要時間Tを、旅行情報取得部23内の諸データを用いて算出し、外部情報として格納されている電子地図上のポイントに関連付けられた信号サイクル長時間:tsignal(信号が青から赤に変わるまでの時間)情報10(図1)と比較する(ステップ18)。tsignal≧Tであれば、一回の信号で通過できることから交通混雑はしていないと判断し、その判断結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部22(図2)に出力する(ステップ19)。tsignal<Tであれば、交通混雑滞留があると判断し、m=0移動群の先頭地点からKデータ群の最後尾地点までの距離を交通混雑滞留距離とし、同区間の走行所要時間を交通混雑滞留時間とする。交通混雑滞留位置・距離算出部28(図2)で旅行情報取得部23内の諸データを用いて交通混雑滞留距離及び所要時間を算出し、その算出結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部22(図2)に出力する(ステップ20)。
【0060】
交通混雑滞留があった場合には、さらに信号待ち回数算出部67によって、まずK移動データ群で車両速度が0km/hになった最終地点での時刻tfと、処理対象起点、本実施例では交差点に車両が位置していた時刻tsを、旅行情報取得部23内の位置情報29、時刻情報30から特定し、tsからtfを引いた時間(tjam)を信号サイクル長時間tsignalで除し、端数切り上げして信号待ち回数を算出し、その算出結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部22(図2)に出力する(ステップ21)。
【0061】
本実施態様によれば、車両の旅行行程を、ある一定時間の移動群が一部重複して連続したものとみなして交通混雑滞留位置の判断工程を行う為、たとえば前方車の左折、右折、進路変更や信号以外での歩行者の横断などに伴う一時的な当該車両の停止や、それら一時的な停止後に伴う一時的な加速など渋滞とは関わらない要因を、渋滞長の計測から除去することができ、より正確な渋滞長を求めることができる。また処理対象起点である交差点からKデータ群の最後尾地点までの走行所要時間Tと信号サイクル長時間tsignalとを比較することにより、単に交差点で信号を待っている理由からなる停止要因を渋滞分析から除外することができる。
【0062】
上記一実施形態では、交通混雑判断基準速度範囲を20km/h以下、所定時間A=20秒、ずらし時間t=10秒間としたが、これに限定されるものではない。
【0063】
前記処理済み旅行情報格納部22に格納され、必要に応じて出力される情報は例えば図20に示すようになっており、以下この処理済旅行情報について説明する。
【0064】
まず、項目1の車両識別は、当該プローブカーを識別する文字列である。例えば1:一般車両、2:タクシー、3:運送車両等と規定されて、前記プローブカー2の車両番号と共に格納される。次に、項目2〜5のポイント番号は、当該ポイント間を規定する2つのポイント番号であって、番号の小さい方をノード1、大きい方をノード2として格納される。なお、メッシュ番号とは、当該ノードが属する電子地図上の区画(メッシュ)の番号である。
【0065】
項目6の方向コードとしては、当該プローブカーの走行方向を示すコードが格納される。たとえば、1:ノード1からノード2に向かう方向、2:ノード2からノード1へ向かう方向、と規定される。また、項目7は、電子地図(DRM)に格納された情報から取得した当該ポイントの道路種別である。例えば、1:高速自動車道、2:都市高速道路、3:主要地方道路、4:一般県道、5:その他の道路、0:未調査として各コードが格納される。また、項目8のポイント間長は、電子地図から取得したポイント(ノード1、ノード2)間の距離が格納される。
【0066】
一方、項目9のポイント間通過速度・時間には、前記通過速度算出部55(図15)で算出した当該プローブカーの各通過ポイント間の通過速度及び通過時間が格納される。項目10〜13には、前記プローブカーの実際の走行日時が格納される。進入、進出の各時刻は、前記ポイント(ノード)にマッチングした時刻である。そして項目14には、前記平均通過速度算出部56で算出した平均通過速度、項目15には前記偏差値算出部57で算出した偏差値が格納される。項目16には、当該プローブカーが走行した際の外部情報12(信号サイクル長時間、工事・渋滞情報10、気象情報11等、図1参照)が格納されるようになっている。
【0067】
また項目17、18には、交通混雑滞留位置・距離算出部26(図2)で算出した交通混雑滞留位置・滞留長が、項目19には信号待ち回数算出部67(図18)で算出した信号待ち回数が、項目20には滞留判別部47(図12)で判別された滞留要因、その滞留位置及び時間が、それぞれ電子地図上の各ポイントに関連付けられた状態で格納される。
【0068】
このようにして出力された処理済み旅行情報は、前記電子地図上に予め設定されたポイントに関連付けられた所定時間における旅行時間及び通過速度、交通混雑滞留箇所、滞留長、信号待ち回数の情報という事になる。したがって、この処理済み旅行情報を利用することで、例えば図21〜図24に示すような集計結果を容易に得ることができる。
【0069】
(旅行案内システム)
次に、前記処理済み旅行情報を利用して旅行案内を行う旅行案内システム15について説明する。
【0070】
図2に示すように、このシステム15は、案内利用者16(図1)から例えばインターネット網を通して所望の旅行経路の始点及び終点を受け取る旅行経路始点・終点受取部68と、旅行希望時の環境・条件を受け取る環境・条件受取部69と、前記旅行経路の始点及び終点に基づいて前記始点から終点までの旅行経路を算出し、当該旅行経路が通過する地図上のポイントを抽出する旅行経路通過ポイント抽出部70と、通過する各ポイント間について集計された前記通過時間・速度を取得する通過時間・速度取得部71と、通過するポイント間において集計された交通混雑滞留位置・滞留距離、信号待ち回数などを取得する交通混雑滞留位置・距離取得部72と、各ポイント間の平均通過速度を前記受け取った環境・条件に応じたパラメータを適用して補正し、各ポイント間の補正通過速度を算出する通過速度補正部74と、前記旅行経路を構成する全ポイント間の通過速度に基づいて当該旅行経路の全旅行時間を算出する旅行時間算出部73とからなる。
【0071】
以下、この旅行案内システムの各構成要素の構成及び機能を、その動作と共に図25のフローチャートを参照して説明する。
【0072】
まず、前記旅行経路始点・終点受取部68および環境・条件受取部69は、例えばインターネット網を通してアクセスした案内利用者に対して旅行時間案内のためのインタフェースを提供し、前記旅行経路の始点及び終点、旅行希望時の環境・条件を入力させるようになっている(ステップS22)。旅行経路の始点及び終点は、前記インタフェース上に地図を表示しそこから選択させても良いし、住所を直接入力させるようにしても良い。また、旅行希望時の環境・条件は、例えば旅行希望日付、天候(雨、雪)、季節の設定などを含む。そして、前記利用者が前記の情報を入力し例えば送信ボタンを押すことでこれらの情報はこの旅行時間案内システムに送信される(ステップS23)。
【0073】
ついで、旅行経路通過ポイント抽出部70は、前記始点及び終点に基づいて前記電子地図上で最適経路を演算する。この最適経路の計算は一般に知られている方法により行われる。ついで、この電子地図中から、最適経路が通過する複数のポイントを抽出する(ステップS24)。このポイントは、前記で図10にP1〜P8で示し説明したように、前記電子地図内に予め座標として設定されているものであり、交通混雑滞留に影響を及ぼす道路42上の位置、例えば交差点、高速道路の出入口、急カーブ等に設定されたものである。
【0074】
ついで、通過時間・速度取得部71が、前記複数のポイントのうち全ての隣り合う2つのポイント(ノード1、ノード2)の組み合わせ、通過方向を用いて前記処理済み旅行情報格納部22内の情報(図20参照)を検索し、2つのポイント及び通過方向が一致しかつ、設定条件にもっとも近い処理済み旅行情報を抽出する(ステップS25)。
【0075】
ついで、前記通過速度補正部74が、前記ポイント間の平均通過速度に、日時や前記環境・条件に応じた所定の偏差値を求めて適用して、当該ポイント間の補正後の通過速度を算出する(ステップ26)。環境・条件に応じた所定のパラメータとは、天候や、曜日等に応じて予め定められたパラメータであり、例えば、前記通過速度に乗算することで適用されるものである。
【0076】
そして、前記旅行時間算出部73が、各ポイント間の距離を前記通過速度補正部74で算出した旅行速度で除算することで、当該各ポイント間に係る旅行時間を求め、上記最適経路を構成するすべての区間についてこれを足し合わせて全経路についての旅行時間を算出する(ステップ27)。なお、この旅行時間算出部73は、経路の渋滞が激しく、通用の平均速度で計算した所要時間と比較して所定以上の時間がかかると判断した場合には、前記ポイント抽出部70に別の経路を検索するように指令を発するようになっている。また、上記の方法以外に、各ポイント間の通過速度に基づいて全経路における平均通過速度を算出し、これに基づいて全経路の旅行所要時間を求めるようにしても良い。
【0077】
交通混雑滞留位置・距離取得部72は、経路内における交通混雑滞留位置、滞留長、信号待ち回数の情報を処理済み旅行情報格納部22から取得し、前記案内利用者に対して、前記最適経路の地図若しくは説明と共に、前記旅行時間算出部73によって算出された前記旅行時間と、前記交通混雑滞留位置・滞留距離、信号待ち回数を表示するインタフェースを提供するようになっている(ステップS28)。
【0078】
このような案内システムによれば、各通過ポイント間の平均速度や通過時間など実際に集計された情報を利用して旅行案内を行うようにしたので、より正確な旅行時間、交通混雑滞留情報を提供できる。
【0079】
また、走行中のプローブカーや一般の車両にこの情報を提供して、カーナビゲーションの経路案内を通して提示するようにしても良い。
【0080】
なお、この発明は上記一実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を変更しない範囲で種々変形可能である。
【0081】
例えば、前記一実施例では、旅行時間を算出するために2ポイント間の平均通過速度を求めて出力するようにしているが、これに限定されるものではない。2ポイント間の通過時間のみを集計することのみで旅行時間を算出することができる場合には、前記通過速度を算出する必要はない。
【0082】
また、プローブカーの車種は前記一実施形態のものに限定されるものではない。さらに、交通情報を収集する手段も前記一実施形態のものに限定されるものではない。前記一実施形態ではメモリーカードを介して取得するようにしているが、例えば無線で取得するようにしても良い。
【0083】
また、前記一実施形態では、メモリーカード中に、プローブカーの「事象」を格納し、この事象を利用して例えばタクシーにおける実車/空車を判断するようにしているが、必ずしも上記事象を出力・利用しなくても良い。例えば、タクシーの場合、当該車両の勤務データから上記事象を判別することができる場合があり、この場合、このデータを利用するようにしても良い。
【0084】
また、前記一実施形態では、前記仮経路に基づいて通過候補ポイントを抽出する際、仮経路から30m以内にある全ての経路を抽出するようにしたが、これに限定されるものではない。仮経路からの距離は、当該道路の状況に応じて適宜変更することが可能である。例えば、市街地では20m、郊外では40m等と設定してもよい。
【0085】
さらに、上記一実施形態では、車両が信号待ち/渋滞状態にあるかを判断する基準として、停止時間が2分以内としたが、これに限定されるものではない。出願人らの事前の調査及び分析によれば、「2分」という基準により上記事象とそれ以外の事象との分離がもっとも適切に行えることが判明している。しかしながら、これも道路環境その他によっては将来変動する可能性がある。
【0086】
さらに、前記旅行案内システムでパラメータとして利用する情報は上記のものに限定されるものではない。例えば図26に示すようにその他の様々なデータをパラメータとして利用するようにしても良い。
【0087】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、渋滞を観測する車両検知器を路側に設置しなくとも、走行する車両自体から得られる交通情報により交通混雑滞留位置、滞留距離、信号待ち回数を算出することができる。また、プローブカーからのデータを手作業ではなく、少ないコンピュータ資源で迅速に処理でき、後で利用しやすい形態で出力できる交通情報処理システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明の一実施形態を示す概略構成図。
【図2】交通情報処理センタを示す概略構成図。
【図3】旅行情報取得部で取得される情報の種類を説明するためのブロック図。
【図4】通過ポイント判断部の構成を示すブロック図。
【図5】通過ポイント判断部の処理を示すフローチャート。
【図6】通過ポイント判断部の処理を説明するための概略図。
【図7】通過ポイント判断部の処理を説明するための概略図。
【図8】通過ポイント判断部の処理を説明するための概略図。
【図9】通過ポイント判断部の処理を説明するための概略図。
【図10】通過ポイント判断部の処理を説明するための模式図。
【図11】通過ポイント判断部の処理を説明するための模式図。
【図12】ポイント間通過時間算出部を示すブロック図。
【図13】ポイント間通過時間算出部の処理を示すフローチャート。
【図14】滞留判別要因を決定するためのテーブルを示す図。
【図15】通過速度算出・集計部を示すブロック図。
【図16】移動群生成および交通混雑位置判断を説明する為の概略図。
【図17】処理の一例を示す図。
【図18】交通混雑滞留位置判断部を示すブロック図。
【図19】交通混雑滞留位置判断部の処理を示すフローチャート。
【図20】処理済み旅行情報格納部22に格納される情報例を示すフォーマット図
【図21】処理の一例を示す図。
【図22】処理の一例を示す図。
【図23】処理の一例を示す図。
【図24】処理の一例を示す図。
【図25】旅行案内システムの処理を示すフローチャート。
【図26】旅行案内システムで利用するデータを示すブロック図。
【符号の説明】
1…交通情報処理センター
2…プローブカー
3…カーナビゲーションシステム
4…GPSアンテナ
5…車速パルス検出器
6…メモリーカード
8…交通情報処理システム
10…信号サイクル長、工事・事故、渋滞情報
11…気象情報
12…外部情報
13…処理済み旅行情報
15…旅行案内システム
16…案内利用者
18…情報受信システム
20…旅行情報格納部
21…電子地図格納部
22…処理済み旅行情報格納部
23…旅行情報取得部
24…通過ポイント判断部
25…ポイント間通過時間算出部
26…通過速度算出・集計部
27…交通混雑滞留判断部
28…交通混雑滞留位置・距離算出部
29…位置
30…時刻
31…速度
32…走行方向
33…車種
34…事象
35…仮経路作成部
36…通過候補ポイント抽出部
37…通過経路推定部
38…エラー信号出力部
39…通過経路再推定部
40…通過ポイント出力部
41…仮経路
42…道路
44…抽出ポイント有無判別部
45…通過候補ポイント再抽出部
46…最適経路
47…滞留判別部
48…滞留時間除去部
49…滞留位置出力部
50…滞留時間算出部
51…滞留要因判別部
52…滞留位置・滞留要因出力部
54…滞留判別テーブル
55…通過速度算出部
56…平均通過速度算出部
57…偏差値算出部
58…出力部
59…処理対象ポイント受取部
60…滞留要因データ参照部
61…対象経路内旅行速度算出部
62…旅行速度チェック部
63…移動群変換部
64…移動群平均速度算出部
65…基準速度判断部
66…信号サイクル長比較部
67…信号待ち回数算出部
68…旅行経路始点・終点受取部
69…環境・条件受取部
70…旅行経路通過ポイント抽出部
71…通過時間・速度取得部
72…交通混雑滞留位置・距離取得部
73…旅行時間算出部
74…旅行速度補正部
75…処理対象交差点
76…進行方向
77…車両位置データ
78…移動データ群
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a traffic information processing method and a traffic information processing system for processing traffic information detected by a probe car or the like, and in particular, based on a detection value detected by a probe car or the like, a traffic jam length or a signal waiting time. The present invention relates to a method and system for generating and providing information about time.
[0002]
[Prior art]
In Japan, information relating to traffic is collected using sensors installed on the roadside, as represented by the road traffic information system (VICS). In Europe and Singapore, a mechanism called “Probe Car” or “Floating Car Data” that collects information from the automobile itself has been introduced, and interest in Japan has been increasing in recent years.
[0003]
Therefore, in Japan, the Ministry of Construction (current Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism) uses a car navigation system to run trucks and taxis in order to grasp traffic congestion information on general roads in Tokyo since May 2000. An investigation to record the route was started. This survey was carried out in cooperation with 20 trucks of a transportation company operating mainly in the city center and 20 taxis of a taxi company, and each car was equipped with a car navigation system with a memory card. The behavior of the vehicle is recorded on the memory card. And this card | curd is collect | recovered every month and the stored information is analyzed. In this way, judgment of the peak time of traffic jams, etc., confirmation of the truth of the theories such as “Monthly“ 5-10 days (monthly) ”and roads on rainy days, traffic jams, etc.”, construction and expansion of the road It is going to be useful for setting time zones for planning and road construction.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
By the way, the analysis of the data from the probe car is performed manually, which takes time and has a certain limit in accuracy. In particular, it is very difficult to identify and analyze traffic congestion due to traffic concentration based on the above data. For example, just because the vehicle has stopped or traveled at a low speed does not necessarily mean that there is a traffic jam. If these are misinterpreted, the reliability of the analysis results will be significantly reduced.
[0005]
For this reason, the analysis on traffic jams does not rely on the above data, but actually monitors the flow of traffic with a vehicle detector installed on the roadside, based on the traffic volume, the speed of the traveling vehicle, and the occupation ratio of the vehicle to the road surface. To decide. However, the vehicle detector for grasping the traffic jam is installed only in a specific section on the road side. For this reason, the provision of traffic information may be limited to the detector installation section, and the congestion length may be limited to the detector installation section distance. Therefore, traffic jam information and traffic jam length cannot be obtained at locations where no detector is installed.
[0006]
The present invention has been made in view of such circumstances, and provides traffic information, traffic length, and signal waiting information from traffic information data obtained from a vehicle such as a probe car that travels as described above. Information processing system.
[0007]
It is another object of the present invention to provide a traffic information processing system that can quickly process traffic information obtained from a probe car with less computer resources and output it in a form that can be easily used later.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
The present invention has been made to achieve the above object, and according to a first main aspect thereof, the step of acquiring travel information including the position of the vehicle over a predetermined period and the time at the position, A step of determining a traffic congestion stay position of the vehicle based on travel information of the vehicle over a predetermined period, and the step of determining the traffic congestion stay position of the vehicle includes a processing target point set in advance on map data Starting from the direction of travel of the vehicle, the travel journey of the vehicle is divided into a plurality of continuous moving groups each including a large number of travel information by dividing each predetermined time so that the predetermined time overlaps. A step of converting and determining whether or not the average travel speed of the moving group is within a predetermined speed range based on a large number of travel information included in the moving group of the vehicle, and the moving group satisfies the condition This move By determining this condition for other moving groups that continue retroactively with respect to the group and the traveling direction of the vehicle, it is possible to determine to which moving group the condition is continuously satisfied, and within the predetermined speed range. The distance between the vehicle position included in the travel information at the start of the moving group and the vehicle position included in the travel information at the end of the moving group within the predetermined speed range is the congestion length starting from the processing target point Alternatively, there is provided a traffic information processing method including a step of outputting a traffic jam section based on the travel information.
[0009]
According to the above configuration, it is called a probe car or floating car data, and based on data collected from the car itself using a car navigation system or the like. Traffic information and traffic length can be obtained. Traffic jam information can be obtained without being caught by the conventional roadside vehicle detector installation section, and more detailed traffic jam length can be measured without being limited by the vehicle detector installation interval.
[0011]
Also mentioned above According to the configuration, the vehicle's travel process is considered to be a series of overlapping moving groups for a certain period of time, making it possible to make a left turn, a right turn, a course change, a pedestrian crossing other than a signal, etc. Factors that are not related to traffic jams such as temporary vehicle stoppages and temporary accelerations after those temporary stoppages can be removed from the traffic jam length measurement, and more accurate traffic jam length can be obtained. Can do.
[0012]
A step of determining whether the vehicle has passed two or more predetermined points set in advance on map data based on a time-series change in the position information of the vehicle; and the vehicle has passed If the configuration is such that the step of determining the traffic congestion retention position of the vehicle is performed between two predetermined points among the determined points, it becomes very easy to handle when obtaining traffic information in a desired section.
[0013]
Furthermore, since intersections often cause traffic jams, it is more effective if predetermined points on the map data include intersections.
If the signal cycle length of the intersection (the time until the signal changes from blue to red) is stored in association with the point on the electronic map, the speed is initially set to 0 km / h in the traffic jam section calculated as described above. By obtaining the point reached and dividing the passing time from the point of speed 0 km / h to the intersection by the signal cycle length (rounding up), it is possible to provide the number of signal waiting times.
[0014]
It is also desirable to use points that cause traffic congestion, such as construction sites where vehicle travel is partially restricted, such as one-sided travel, and sharp curves that require significant deceleration.
[0015]
In addition, the vehicle has a step of determining a stay factor of the vehicle based on the travel information of the vehicle, and the stay factor is a stay time other than a traffic jam. while It is desirable to have a step of determining a traffic congestion staying position of the vehicle except for. If the vehicle to be monitored is a taxi, stop when the passengers get on and off, parking at the time of a break such as waiting for customers, and in the case of commercial vehicles such as trucks, the state of parking and stopping when loading and unloading is stagnant It is not due to traffic congestion or traffic jams. According to one embodiment of the present invention, the vehicle has a step of determining a staying factor of the vehicle, and in the step of determining the traffic congestion staying position, in order to remove the influence due to factors other than the traffic jam, Can be requested.
[0016]
The step of determining the retention factor of the vehicle preferably determines the retention factor based on a retention time of the vehicle and a vehicle type of the vehicle. The stay factor includes at least a traffic jam, and is assumed to be stopped or parked.
[0017]
In addition, the predetermined speed range or the predetermined time in the step of determining the traffic congestion staying position of the vehicle described above may be a winter, weekend, or rainy day when traffic congestion is expected to temporarily temporarily occur in a traveling area, road, for example, a skier, etc. It is also preferable to change according to the season, day of the week, etc., or the residence time of the vehicle or the vehicle type of the vehicle.
[0018]
According to the second main aspect of the present invention, travel information acquisition means for acquiring travel information including the position of the vehicle in a predetermined period and the time at the position, and traffic congestion of the vehicle based on the travel information of the vehicle A traffic congestion stay position determining means for determining a stay position, wherein the traffic congestion stay position determining means is a vehicle that is traced back from the traveling direction of the vehicle starting from a processing target point preset on map data. A travel group converting means for converting a travel process into a plurality of continuous travel groups each including a large number of travel information by dividing each travel time so that a part of the predetermined time overlaps; and a travel group of the vehicle Based on a large amount of travel information, a condition is determined as to whether the average travel speed of the moving group is within a predetermined speed range, and if the moving group satisfies the condition, the moving group and the traveling direction of the vehicle are retroactive. Means for discriminating to which moving group the condition is continuously satisfied by discriminating this condition for other moving groups that are continuous, and travel information at the start of the moving group that has reached the predetermined speed range The distance between the vehicle position included in the vehicle and the vehicle position included in the travel information at the end of the moving group within the predetermined speed range is based on the travel information as a traffic jam length or traffic jam section starting from the processing target point And a traffic information processing system.
[0019]
According to such a configuration, a traffic information processing system that can execute the traffic information processing method can be obtained.
[0021]
The other features and remarkable effects of the present invention can be understood more clearly by referring to the description of the following embodiments of the present invention and the attached drawings.
[0022]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0023]
(Basic configuration)
FIG. 1 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a traffic information processing center 1 according to this embodiment.
[0024]
1 is a so-called “probe car”, which is connected to the car navigation system 3 and the car navigation system 3, and the position of the probe car 2 and the time at the position. A GPS antenna 4 and a vehicle speed pulse detector 5 for detecting the traveling direction and the like are connected. The car navigation system 3 not only performs road navigation using information detected by the GPS antenna 4 and the vehicle speed pulse detector 5, but also stores the information detected above in a memory card 6.
[0025]
The memory card 6 is collected every predetermined period, for example, every month, and the stored travel information is transferred to the traffic information processing system 8 of the traffic information processing center 1.
[0026]
The traffic information processing system 8 uses this travel information as a signal associated with predetermined points (intersections, highway entrances, construction sites, accident sites, etc.) preset in an electronic map (DRM: Digital Road Map). It has a function of generating processed travel information 13 by processing together with external information 12 such as cycle length, construction / accident information 10 and weather information 11. The processed travel information 13 is, as will be described in detail later, a passing speed or travel time generated in association with a predetermined point set in advance on the electronic map, a traffic jam location, a traffic jam length, a signal wait Information on the number of times.
[0027]
Further, in this embodiment, a travel guidance system shown by 15 in FIG. 1 is provided, and this system 15 is based on the processed travel information 13 and guides users and travel on the Internet shown by 16 in FIG. It has a function to provide / guide the travel route, travel time, traffic jam location, traffic jam length, and signal waiting count to the probe car 2 and the like inside.
[0028]
Specifically, as will be described in detail later, the travel guide system 15 calculates an optimal travel route based on the conditions specified by the guide user 16, and points on the electronic map through which the travel route passes. On the basis of the processed travel information, the average travel speed or the required travel time between points on the electronic map through which this optimal travel route passes is calculated and calculated by calculating the travel time of all travel routes. To do. Further, the travel guidance system 15 has a function of extracting and providing information on the length of traffic jams and the number of signal waiting times starting from a predetermined point from the processed travel information.
[0029]
As a result, it is possible to obtain a system that can provide / guide the optimum travel route, the estimated travel time, the traffic jam location and the traffic jam length to the guidance user on the Internet, the traveling probe car 2 and the like.
[0030]
When supplying these information to the probe car 2, the information is transmitted to the information receiving system 18 installed in the probe car 2, and the travel route, to the driver of the probe car 2 through the car navigation system 3, It is preferable that traffic information and traffic length information are provided along with travel time.
[0031]
Hereinafter, each component of the traffic information processing system 8 and the travel guidance system 15 provided in the traffic information processing center 1 will be described in detail with reference to FIG.
[0032]
Each component described below is actually an area formatted on a storage medium of a computer system and a computer software program installed in a predetermined area. The computer system CPU stores the area on a RAM. Each function of the present invention is achieved by being called and executed.
[0033]
(Traffic information processing system)
As shown in FIG. 2, the traffic information processing system 8 includes a travel information storage unit 20 that stores travel information received through the memory card 6, an electronic map storage unit 21 that stores an electronic map, and the processed travel. Based on a time-series change in position information of the probe car 2 in the travel information, a processed travel information storage unit 22 that stores information, a travel information acquisition unit 23 that acquires the travel information from the travel information storage unit 20 The probe car 2 passes through two or more predetermined points set in advance on the electronic map, and the probe car 2 based on the time-series change of the position information. The travel time required to pass between each point of the travel itinerary judged to have passed is calculated, and the calculation result is associated with each point on the electronic map The point-to-point passage time calculation unit 25 that outputs to the processed travel information storage unit 22 in the state, the passage speed between the points based on the passage time calculated for each point, and the calculation result A passing speed calculation / aggregation unit 26 that outputs to the processed travel information storage unit 22 in a state associated with each point on the electronic map, and the location information of the probe car 2 of the travel information for a specified predetermined point A traffic congestion retention determination unit 27 that determines whether there is a retention due to traffic congestion starting from the point based on a time-series change, and the position of the probe car 2 obtained from the travel information when there is traffic congestion and its The traffic congestion retention length and the number of signal waiting times are calculated from the time data at the position, and the calculation result is associated with each point on the electronic map. In and a traffic congestion staying long-stoplight frequency calculation unit 28 to be output to the processed travel information storage unit 22.
[0034]
As shown in FIG. 3, the travel information acquisition unit 23 obtains the position 29 per second of the probe car 2, the time 30 at the position, and the speed at the position from the travel information stored in the travel information storage unit 20. 31, information on traveling direction 32 at that position, vehicle type 33, and event 34 at that position is acquired. Here, the event 34 means “actual vehicle vacant information”, “waiting for passengers”, “rest”, “passenger getting on and off” in a taxi, etc., “loading information” in commercial vehicles, “parking and stopping by unloading”, etc. It is. Each such event can be detected by various sensors provided in the probe car 2. And it is preferable that the event detected in this way is stored as the travel information together with a code specifying each event.
[0035]
Next, as shown in FIG. 4, the passing point determination unit 24 connects the positions where the traveling direction of the probe car 2 has changed in the acquired probe car position information 29 with the shortest distance to establish a temporary route. A temporary route creation unit 35 to create, a passing candidate point extraction unit 36 that extracts the points within a predetermined distance from the temporary route among the points preset on the electronic map, and the extracted points Based on the passage route estimation unit 37 that estimates the passage route of the probe car 2 based on the above, the temporary route and the estimated passage route are compared. When the error signal output unit 38 to output and the error signal are output, the passage route is divided at a location where the distance between the temporary route and the estimated passage route is equal to or greater than a predetermined value. A path re-estimating unit 39 that re-estimates the path of the probe car based on the extracted points for each path, and a point on the path estimated as described above is determined as the point where the probe car has passed. And a passing point output unit 40 for outputting.
[0036]
The passing point determination unit 24 has a function of efficiently specifying a point on the electronic map through which the probe car 2 has passed. Hereafter, the function of each component is demonstrated with reference to the flowchart of FIG. 5, the electronic map of FIGS. 6-8, and the schematic diagram of FIG.9 and FIG.10. In addition, the codes S1 to S9 in FIG. 5 are codes for referring to the steps and coincide with the step numbers in the following description.
[0037]
First, as shown in FIG. 6, the temporary route creation unit 35 designates the start point S and the end point E of the portion to be processed in the passage route of the probe car 2 (step S1 in FIG. 5). Next, the temporary route creation unit 35 recognizes the position where the direction has changed as shown in FIG. 7 using the direction information 32 in the travel information, and connects the positions with a straight line (step S2). . The temporary path 41 is constituted by this straight line.
[0038]
Next, the passage candidate point extraction unit 36 extracts all points within a width of 30 m from the center of the temporary route 41 (step S3). As indicated by P1 to P8 in the schematic diagram of FIG. 10, this point is set in advance as coordinates in the electronic map, and is a position on the road 42 that affects traffic congestion, such as an intersection. It is set at the entrance and exit of a highway, a sharp curve, etc. As shown in FIG. 10, the temporary route 41 is not necessarily placed on the road 42 on the electronic map according to the GPS error. For this reason, all the points within about 30 m (chain line in the figure) are extracted in consideration of the above error. In this example, P1, P2, P3, and P4 are extracted. FIG. 8 shows this state on an electronic map.
[0039]
Further, as shown in FIG. 4, the passage candidate point extraction unit 36 includes an extraction point presence / absence determination unit 44 and a passage candidate point re-extraction unit 45. The extracted point presence / absence determining unit 44 determines whether at least one or more points P are extracted between two positions (K1 and K2 shown in FIG. 10) where the traveling direction on the temporary route 41 has changed. (Step S4 in FIG. 5). Then, if the determination unit 44 determines that at least one or more points are not extracted, the passage candidate point re-extraction unit 45 performs the predetermined distance 30 m only for the temporary route between the two positions (for example, K1 and K2). Is increased by 10 m and the passing candidate point is extracted (step S5).
[0040]
If passage candidate points are extracted through the above steps, the passage route estimation unit 37 performs a shortest route search for all the passage candidate points P1, P2, P3, and P4, An optimum route matching the road is calculated (step S6). As a result, a route P1-P2-P3-P4 indicated by a solid line in FIG. FIG. 9 shows the optimum route 46 on an electronic map. Next, the error signal output unit 38 compares the optimum path 46 thus determined with the temporary path 41, and determines whether there is a place where the difference between them is a predetermined value or more (step S7). In this case, the passage route re-estimation unit 39 divides the temporary route at a location where the difference is equal to or greater than a predetermined value (step S8), and executes steps S4 to S7 again for each temporary route. If the error between the estimated passing route and the temporary route falls within a predetermined value, the passing point extracting unit 40 determines that all the points (P1, P2, P3, P4) on the estimated passing route are present. ) Is determined as a passing point and output (step S9).
[0041]
Next, the point-to-point passage time calculation unit 25 (FIG. 2) outputs the required passage time between the passage points based on the passage points output as described above. For example, in the example of FIG. 10, the required travel time between points is calculated between P1 and P2, and between P2 and P3, and the processed travel is performed in a state in which the calculation result is associated with each point on the electronic map. It outputs to the information storage part 22 (FIG. 2).
[0042]
On the other hand, as shown in FIG. 12, the inter-point passage time calculation unit 25 includes a stay determination unit 47 that determines a stay position and a stay factor of the probe car 2 based on a travel time between the points. A dwell time removing unit 48 for removing dwell time in cases other than traffic jam from the passing time between the points. The stay determination unit 47 outputs the position where the vehicle stays in the travel information based on the speed of the vehicle and the duration of the speed, the travel distance in a predetermined time, or the required time per travel distance. Based on the staying position output unit 49, the staying position and the time at that position, the staying time calculation unit 50 that calculates the staying time, and the staying factor is determined based on the length of the staying time. It has a stay factor determination unit 51 and a stay position / stay factor output unit 52 that outputs the stay factor in association with the staying position.
[0043]
Hereinafter, the stay determination procedure (steps S10 to S12) will be described with reference to the flowchart of FIG.
[0044]
First, the stay position output unit 49 and the stay time calculation unit 50 calculate a continuous stop time at each position, that is, a continuous time at a speed of 0 km / h, from the position information stored in the memory card 6 every second. Then, the position and the continuous stop time are specified (step S10). Next, the stay factor determination unit 51 determines a stay factor at each position based on the vehicle type of the probe car 2, the continuous stop time, and the event data received from the probe car 2 (step S11). In the vehicle type information, for example, a general vehicle, a taxi / hire, and a commercial vehicle (such as a truck) are described. In the event data, when the probe car 2 is a taxi or a hire, actual vehicle empty vehicle detection information is included. In this case, if the vehicle type is a taxi and the actual vehicle vacant vehicle detection information fluctuates while the vehicle is stopped, it can be determined that the passenger has boarded and exited. Further, when the vehicle is idle for a long time, it can be determined that the customer is waiting or resting.
[0045]
FIGS. 14A and 14B show a stay factor determination table 54 for ordinary vehicles and taxis. In the case of a general vehicle, as shown in FIG. 14 (a), a signal / congestion and a break are determined according to the stop time. On the other hand, in the case of a taxi, as shown in FIG. 14 (b), depending on the stop time and the actual vehicle vacancy information (displayed as actual / empty), traffic lights / stops, drop-ins, waiting for passengers, passengers getting on / off, resting Each retention factor is discriminated.
[0046]
Such a stay factor is stored in the processed travel information storage unit 22 in association with the stay position (corresponding to the electronic map) and time.
[0047]
Next, the staying time removing unit 48 removes the staying time when the staying factor is other than the signal waiting / congestion from the passing time (step S12). In the case of a taxi, even if it is determined that the stop time is less than 2 minutes and is usually waiting for traffic lights or traffic jams, it is determined that the passenger boarding / exiting time based on the occurrence of the event that the actual vehicle becomes empty. The time is removed from the travel time.
[0048]
Next, the passing speed calculation / aggregation unit 26 calculates the passing speed between the points based on the required time between the points of the probe car 2, as shown in FIG. ) A passing speed calculation unit 55, an average passing speed calculation unit 56 that calculates an average of the passing speeds of all the probe cars 2 that have passed through the section, and a deviation value of the travel time of the probe car 2 from the average time. A deviation value calculation unit 57 to be obtained and an output unit 58 that outputs the calculation result in association with the measured point, time, and the like.
[0049]
The passing speed calculation unit 55 calculates the passing speed by dividing the distance between the points acquired from the electronic map by the travel time between the points. That is, the passing speed is an average traveling speed between the points by the probe car 2. Next, the average passing speed calculation unit 56 calculates the average passing speed of all the probe cars 2 by integrating the passing speeds of all the probe cars 2 that have passed between the points and dividing by the total number. This average speed is the average speed obtained for all probe cars 2 in all time zones. The deviation value calculation unit 57 compares the average speed with the passing speed of the probe car 2 and obtains a deviation value of the passing speed of the probe car 2 with respect to the average speed. This deviation value is later applied to the average speed when determining the passing speed under a specific time zone and a specific external condition. The output unit 58 stores the information obtained in the above steps in the processed travel information storage unit 22.
[0050]
Next, the configurations and functions of the traffic congestion stay determination unit 27, the traffic congestion stay position / distance, and the signal waiting number calculation unit 28 will be described with reference to FIGS. In addition, the codes S13 to S21 in FIG. 19 are codes for referring to the steps and coincide with the step numbers in the following description.
[0051]
FIGS. 16 and 17 are schematic diagrams for explaining the calculation method of the congestion retention length and the signal waiting number in this embodiment. This figure shows a case where the congestion retention length starting from the intersection indicated by 75 in the figure is obtained. In FIG. 16, the direction of traffic is indicated by the arrow 76, and the black dot 77 actually indicates the position of the vehicle every second, but in FIG. 16, as the position of the vehicle every 2 seconds for convenience. Simplified and shown.
[0052]
In this embodiment, a position data group L1 for 20 seconds starting from the intersection 75 (originally 20 black points, but simplified and shown as 10 in FIG. 16) is acquired, and the average speed in the position data group L1 is obtained. Ask. When the average speed is 20 km or less, the position data group L2 for the next 20 seconds is acquired so as to overlap with the position data group L1 for 10 seconds, and the average speed in the same is also obtained. Ask. When the average speed is 20 km or less, the position data group L3 is similarly determined to determine how far the state where the average speed is 20 km or less continues. In this way, the tail of the traffic jam related to this intersection is specified, and the length to this tail is calculated as the traffic jam length. Further, the number of signal waiting times can be obtained by dividing the time required to pass this traffic by the cycle length of the signal change.
[0053]
As shown in FIG. 16, when the traffic congestion state toward the Shibuya direction was calculated starting from the Sangenjaya intersection in Setagaya-ku, Tokyo, the result shown in FIG. 17 was obtained. The length of traffic jam at 11am on June 28th was 561m, and it took 5 minutes 19 seconds to pass through this traffic jam. The average traveling speed in this traffic jam was 6.3km / h.
[0054]
In order to enable such processing, as shown in FIG. 18, the traffic congestion staying position determination unit 27 designates a processing target portion (for example, a point such as an intersection) for checking the presence or absence of traffic congestion and its traveling direction. The processing target point receiving unit 59 and the processing target route are in a state of being stopped due to a staying factor other than the traffic jam / signal determined by the staying determination unit 47 (FIG. 12) (waiting for customers, resting, loading / unloading of luggage, etc.). A stay factor data reference unit 60 that checks whether there is a movement, and a movement that converts the travel process of the vehicle into a moving group that is divided every predetermined time so as to overlap a part of time, starting from a processing target point (for example, an intersection). A group conversion unit 63, a moving group average speed calculation unit 64 for calculating an average travel speed of the vehicle in the moving group, and an average travel speed of the moving group within a traffic congestion reference speed range (for example, a determination criterion) A reference speed determination unit 65 that checks whether or not the speed is Vkm / h or less), a signal cycle length comparison unit 66 that compares a signal cycle length with a required time of a section from the processing target start point to the last movement group K, A signal waiting number calculation unit 67.
[0055]
A method for determining traffic congestion retention and a method for calculating traffic congestion retention length / signal waiting count will be described with reference to the flowchart of FIG. First, the processing target point receiving unit specifies the processing target part (for example, a point such as an intersection) to be checked for the presence or absence of a traffic congestion position and the direction in which the traveling route from the direction to the processing target part is to be checked ( Step 13).
[0056]
Next, the stay factor data reference unit 60 stops in the processing target route due to a stay factor other than the traffic jam / signal determined by the stay determination unit 47 (FIG. 12) (waiting for customer, rest, loading / unloading of luggage, etc.). It is checked whether or not there is a state (step 14). The stay factor determined by the stay determination unit 47, its stay position and time are stored in the processed travel information storage unit 22 in association with the points on the electronic map. By specifying the point of the route and the direction of travel, the above information is extracted and compared. If there is a stay factor other than traffic jam / signal, it is not traffic jam, so the stay position judgment processing process is stopped, it is judged that there is no traffic congestion stay, and the judgment result is associated with each point on the electronic map. It outputs to the said processed travel information storage part 22 (FIG. 2) (step 19). If there is no staying factor other than traffic jam / signal in the processing target route, the moving group conversion step (step 15) is performed.
[0057]
In step 15, the travel group conversion unit 63 uses the travel speed data 31 of the probe car at each position of the processing target route stored in the travel information acquisition unit 23, the time data 30 at each position, and the like. As described above with reference to FIG. 16, the probe car travels for a predetermined time A seconds (presumed to be 20 seconds in the present embodiment) starting from the processing target location specified in step 14 and starting from the traveling direction of the vehicle. A movement data group (traffic congestion extension last movement group parameter: n = 0) including the position of the vehicle, the time at that position, the speed, and the like is generated.
[0058]
Next, the moving group average speed calculation unit 64 uses the various data in the travel information acquisition unit 23 to calculate the average traveling speed of the vehicle in the moving group n = 0 generated by the movement group conversion unit 63, and the reference The speed judgment unit 65 compares the average travel speed of the moving group with a predetermined traffic congestion judgment reference speed range (for example, judgment reference speed Vkm / h or less; in this embodiment, temporarily 20 km / h or less) (step 16). ). If the average travel speed of the movement group (n = 0) is Vkm / h or less, the traffic congestion extension determination parameter: m = 0, the traffic congestion extension last movement group data: K = n, and the previous movement data group ( n = 0) and t seconds (10 seconds in the present embodiment), and similarly, a movement data group (n = n + 1) of a car that has traveled for A seconds is created by the movement group conversion unit 63 (step 15). The average travel speed of (n = 1) is calculated and compared with the traffic congestion judgment reference speed range (step 16). Steps 15 to 16 are repeated until the average travel speed of the movement data group n is equal to or higher than Vkm / h, and the traffic congestion extension determination parameter m when the average travel speed is equal to or higher than Vkm / h is set to m = m + 1. m is compared with the traffic congestion judgment parameter repetition count setting value: M (3 times in this embodiment) (step 17), m If <M, create a moving group by further shifting for t seconds, repeat steps 15 to 17 until m ≧ M, and K (K = n) when m ≧ M is the traffic congestion extension last data Become a group. By repeating the process until m ≧ M, the accuracy of the traffic jam analysis can be improved.
[0059]
Next, the travel time T from the intersection that is the processing target starting point to the last point of the K data group calculated by the signal cycle length comparison unit 66 is calculated using the data in the travel information acquisition unit 23. Calculate and compare signal cycle long time associated with points on electronic map stored as external information: tssignal (time until signal changes from blue to red) information 10 (FIG. 1) (step 18) . If tssignal ≧ T, it is determined that there is no traffic congestion because it can pass with a single signal, and the processed travel information storage unit 22 (with the determination result associated with each point on the electronic map) 2) (step 19). tssignal If <T, it is judged that there is traffic congestion, and the distance from the first point of the m = 0 movement group to the last point of the K data group is the traffic congestion retention distance, and the travel time of the same section is the traffic congestion The residence time. The traffic congestion staying position / distance calculation unit 28 (FIG. 2) calculates the traffic congestion staying distance and required time using various data in the travel information acquisition unit 23, and associates the calculation result with each point on the electronic map. And output to the processed travel information storage unit 22 (FIG. 2) (step 20).
[0060]
If there is a traffic congestion, the signal waiting number calculation unit 67 first sets the time tf at the final point where the vehicle speed is 0 km / h in the K movement data group, the processing target start point, The time ts when the vehicle was located at the intersection is identified from the position information 29 and the time information 30 in the travel information acquisition unit 23, and the time (tjam) obtained by subtracting tf from ts is divided by the signal cycle long time tssignal. The round-up time is used to calculate the number of signal waiting times, and the calculation result is output to the processed travel information storage unit 22 (FIG. 2) in a state associated with each point on the electronic map (step 21).
[0061]
According to this embodiment, in order to perform the determination process of the traffic congestion staying position, assuming that the traveling group of the vehicle is a part of a group of movements that overlap for a certain period of time, for example, the left turn of the vehicle ahead, the right turn, Eliminate factors that are not related to traffic jams, such as temporary stoppages of vehicles in response to changes of course or crossing of pedestrians other than traffic lights, and temporary acceleration after those temporary stops from traffic jam length measurement More accurate congestion length can be obtained. Also, by comparing the required travel time T from the intersection, which is the starting point of processing, to the last point of the K data group and the signal cycle long time tsignal, it is possible to analyze the jamming factor that is simply the reason for waiting for a signal at the intersection. Can be excluded.
[0062]
In the above embodiment, the traffic congestion determination reference speed range is 20 km / h or less, the predetermined time A = 20 seconds, and the shift time t = 10 seconds. However, the present invention is not limited to this.
[0063]
The information stored in the processed travel information storage unit 22 and output as needed is as shown in FIG. 20, for example, and this processed travel information will be described below.
[0064]
First, the vehicle identification of item 1 is a character string that identifies the probe car. For example, it is defined as 1: general vehicle, 2: taxi, 3: transport vehicle, etc., and stored together with the vehicle number of the probe car 2. Next, the point numbers of the items 2 to 5 are two point numbers that define between the points, and the smaller number is stored as node 1 and the larger number is stored as node 2. The mesh number is a number of a section (mesh) on the electronic map to which the node belongs.
[0065]
As the direction code of item 6, a code indicating the traveling direction of the probe car is stored. For example, 1: a direction from node 1 to node 2 and 2: a direction from node 2 to node 1 are defined. Item 7 is the road type of the point acquired from the information stored in the electronic map (DRM). For example, each code is stored as 1: highway, 2: urban highway, 3: main local road, 4: general prefectural road, 5: other roads, 0: unexamined. In addition, the distance between points (node 1 and node 2) acquired from the electronic map is stored as the length between points in item 8.
[0066]
On the other hand, the passing speed and time between points of the probe car calculated by the passing speed calculator 55 (FIG. 15) are stored in the passing speed / time between points in item 9. Items 10 to 13 store the actual travel date and time of the probe car. Each time of entry and advance is a time matched with the point (node). The item 14 stores the average passage speed calculated by the average passage speed calculation unit 56, and the item 15 stores the deviation value calculated by the deviation value calculation unit 57. Item 16 stores external information 12 when the probe car travels (long signal cycle, construction / congestion information 10, weather information 11, etc., see FIG. 1).
[0067]
In addition, items 17 and 18 are the traffic congestion stay position / length calculated by the traffic congestion stay position / distance calculation unit 26 (FIG. 2), and item 19 is calculated by the signal waiting number calculation unit 67 (FIG. 18). The number of signal waiting times is stored in the item 20 in the state associated with each point on the electronic map, the retention factor determined by the retention determination unit 47 (FIG. 12), its retention position and time.
[0068]
The processed travel information output in this way is information on travel time and passage speed, traffic congestion staying place, staying length, and signal waiting times at a predetermined time associated with a preset point on the electronic map. It will be a thing. Therefore, by using this processed travel information, it is possible to easily obtain the tabulation results as shown in FIGS.
[0069]
(Travel information system)
Next, a travel guidance system 15 that provides travel guidance using the processed travel information will be described.
[0070]
As shown in FIG. 2, the system 15 includes a travel route start / end receiving unit 68 that receives a start point and an end point of a desired travel route from a guide user 16 (FIG. 1) via, for example, the Internet, and an environment when a trip is desired.・ Environment receiving condition ・ Condition receiving unit 69 and travel route passing that calculates a travel route from the start point to the end point based on the start point and end point of the travel route and extracts points on the map through which the travel route passes Point extraction unit 70, passage time / speed acquisition unit 71 for acquiring the passage time / speed collected for each passing point, traffic congestion staying position / staying distance, signal waiting for the passing point The traffic congestion staying position / distance acquisition unit 72 for acquiring the number of times and the average passing speed between the points are determined according to the received environment / conditions. The travel speed correction unit 74 that calculates the corrected passing speed between each point by applying the correction, and the travel that calculates the total travel time of the travel route based on the passing speed between all the points that constitute the travel route And a time calculation unit 73.
[0071]
Hereinafter, the structure and function of each component of this travel guidance system will be described with reference to the flowchart of FIG.
[0072]
First, the travel route start / end point receiving unit 68 and the environment / condition receiving unit 69 provide an interface for travel time guidance to a guide user who has accessed through, for example, the Internet, and the start and end points of the travel route. The environment / conditions at the time of travel request are input (step S22). The starting point and ending point of the travel route may be displayed on the interface and selected from the map, or the address may be directly input. Further, the environment / conditions at the time of travel request include, for example, travel desired date, weather (rain, snow), season setting, and the like. Then, when the user inputs the information and presses a transmission button, for example, the information is transmitted to the travel time guidance system (step S23).
[0073]
Next, the travel route passage point extraction unit 70 calculates an optimum route on the electronic map based on the start point and the end point. The calculation of the optimum route is performed by a generally known method. Next, a plurality of points through which the optimum route passes are extracted from the electronic map (step S24). As described above with reference to P1 to P8 in FIG. 10, this point is set in advance as coordinates in the electronic map, and is a position on the road 42 that affects traffic congestion, such as an intersection. It is set at the entrance / exit of a highway, a sharp curve, etc.
[0074]
Next, the passage time / speed acquisition unit 71 uses the combination of all two adjacent points (node 1 and node 2) and the passage direction among the plurality of points, and the information in the processed travel information storage unit 22 (See FIG. 20), and the processed travel information that matches the two points and the passing direction and is closest to the set condition is extracted (step S25).
[0075]
Next, the passing speed correction unit 74 calculates and applies a corrected passing speed between the points by obtaining and applying a predetermined deviation value according to the date and time or the environment / condition to the average passing speed between the points. (Step 26). The predetermined parameter according to the environment / condition is a parameter determined in advance according to the weather, day of the week, or the like, and is applied by, for example, multiplying the passing speed.
[0076]
And the said travel time calculation part 73 calculates | requires the travel time concerning each said point by dividing the distance between each point by the travel speed calculated in the said passing speed correction | amendment part 74, and comprises the said optimal route | route The travel time for all routes is calculated by adding all the sections (step 27). When the travel time calculation unit 73 determines that the route is very congested and takes more time than the required time calculated at the average speed, the point extraction unit 70 is informed. A command is issued to search for a route. In addition to the above method, the average passing speed in all routes may be calculated based on the passing speed between points, and the travel time for all routes may be obtained based on this.
[0077]
The traffic congestion staying position / distance acquisition unit 72 acquires information on the traffic congestion staying position, the staying length, and the number of signal waiting times in the route from the processed travel information storage unit 22, and provides the optimum route to the guide user. An interface for displaying the travel time calculated by the travel time calculation unit 73, the traffic congestion staying position / retention distance, and the number of waiting times for signals is provided (step S28).
[0078]
According to such a guidance system, since the travel guidance is performed using the information actually collected such as the average speed between the passing points and the passing time, more accurate travel time and traffic congestion retention information can be obtained. Can be provided.
[0079]
Alternatively, this information may be provided to a traveling probe car or a general vehicle and presented through route guidance for car navigation.
[0080]
In addition, this invention is not limited to the said one Embodiment, A various deformation | transformation is possible in the range which does not change the summary of invention.
[0081]
For example, in the above-described embodiment, the average passing speed between two points is calculated and output in order to calculate the travel time, but the present invention is not limited to this. When the travel time can be calculated only by summing up only the passing time between two points, it is not necessary to calculate the passing speed.
[0082]
Further, the vehicle type of the probe car is not limited to that of the one embodiment. Furthermore, the means for collecting traffic information is not limited to the one in the above embodiment. In the embodiment, the data is acquired via the memory card. However, the data may be acquired wirelessly, for example.
[0083]
Further, in the embodiment, the “event” of the probe car is stored in the memory card, and an actual vehicle / empty vehicle in a taxi, for example, is determined using this event. You do not have to use it. For example, in the case of a taxi, the event may be determined from work data of the vehicle. In this case, this data may be used.
[0084]
Further, in the embodiment, when passing candidate points are extracted based on the temporary route, all routes within 30 m from the temporary route are extracted. However, the present invention is not limited to this. The distance from the temporary route can be appropriately changed according to the situation of the road. For example, it may be set to 20 m in an urban area and 40 m in a suburb.
[0085]
Further, in the above-described embodiment, the stop time is set to 2 minutes or less as a reference for determining whether the vehicle is in a signal waiting / congestion state. However, the present invention is not limited to this. According to the applicant's prior investigation and analysis, it has been found that the above-mentioned event can be most appropriately separated from other events by the criterion of “2 minutes”. However, this may change in the future depending on the road environment and other factors.
[0086]
Further, information used as a parameter in the travel guidance system is not limited to the above. For example, as shown in FIG. 26, various other data may be used as parameters.
[0087]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to calculate the traffic congestion staying position, staying distance, and signal waiting number from the traffic information obtained from the traveling vehicle itself without installing a vehicle detector for observing traffic congestion on the roadside. can do. In addition, it is possible to provide a traffic information processing system that can process data from a probe car not quickly by hand but with a small amount of computer resources and output it in a form that can be easily used later.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a schematic configuration diagram showing a traffic information processing center.
FIG. 3 is a block diagram for explaining types of information acquired by a travel information acquisition unit.
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a passing point determination unit.
FIG. 5 is a flowchart showing processing of a passing point determination unit.
FIG. 6 is a schematic diagram for explaining processing of a passing point determination unit.
FIG. 7 is a schematic diagram for explaining processing of a passing point determination unit.
FIG. 8 is a schematic diagram for explaining processing of a passing point determination unit.
FIG. 9 is a schematic diagram for explaining processing of a passing point determination unit.
FIG. 10 is a schematic diagram for explaining processing of a passing point determination unit.
FIG. 11 is a schematic diagram for explaining processing of a passing point determination unit.
FIG. 12 is a block diagram showing an inter-point passage time calculation unit.
FIG. 13 is a flowchart showing processing of a point-to-point passage time calculation unit.
FIG. 14 is a diagram showing a table for determining a stay determination factor.
FIG. 15 is a block diagram showing a passing speed calculation / aggregation unit.
FIG. 16 is a schematic diagram for explaining movement group generation and traffic congestion position determination.
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of processing.
FIG. 18 is a block diagram showing a traffic congestion staying position determination unit.
FIG. 19 is a flowchart showing processing of a traffic congestion staying position determination unit.
FIG. 20 is a format diagram showing an example of information stored in the processed travel information storage unit 22
FIG. 21 is a diagram showing an example of processing.
FIG. 22 is a diagram showing an example of processing.
FIG. 23 is a diagram showing an example of processing.
FIG. 24 is a diagram showing an example of processing.
FIG. 25 is a flowchart showing processing of the travel guidance system.
FIG. 26 is a block diagram showing data used in the travel guidance system.
[Explanation of symbols]
1 ... Traffic Information Processing Center
2 ... Probe car
3. Car navigation system
4 ... GPS antenna
5 ... Vehicle speed pulse detector
6 ... Memory card
8. Traffic information processing system
10 ... Signal cycle length, construction / accident, traffic jam information
11 ... Weather information
12 ... External information
13 ... processed travel information
15 ... Travel information system
16 ... Guide user
18. Information receiving system
20 ... Travel information storage
21 ... Electronic map storage
22 ... processed travel information storage
23 ... Travel information acquisition part
24 ... Passing point judgment unit
25. Point-to-point passage time calculation unit
26 ... Passing speed calculation / aggregation section
27 ... Traffic congestion retention judgment section
28 ... Traffic congestion retention position / distance calculation section
29 ... Position
30 ... Time
31 ... speed
32 ... Direction of travel
33 ... Vehicle type
34 ... Event
35 ... Temporary route creation unit
36 ... Passing candidate point extraction unit
37 ... Passing path estimation unit
38 ... Error signal output section
39: Passing route re-estimator
40 ... Passing point output section
41 ... Temporary route
42 ... Road
44 ... Extraction point presence / absence discrimination unit
45 ... Pass candidate point re-extraction unit
46 ... Optimal route
47 ... Residence determination part
48 ... Residence time removal section
49 ... Residence position output section
50: Residence time calculation unit
51. Residence factor determination unit
52 ... Retention position / retention factor output section
54 ... Residence determination table
55 ... Passing speed calculation unit
56: Average passing speed calculation section
57 ... Deviation value calculation unit
58 ... Output section
59 ... Points to be processed
60: Retention factor data reference section
61 ... Travel speed calculation section within the target route
62 ... Travel speed check
63 ... Moving group converter
64 ... Moving group average speed calculator
65 ... Reference speed judgment section
66 ... Signal cycle length comparison section
67 ... Signal wait count calculation section
68. Travel route start / end receiving section
69… Environment / Condition Receiving Department
70: Travel route passage point extraction unit
71: Passing time / speed acquisition unit
72 ... Traffic congestion retention position / distance acquisition unit
73 ... travel time calculation section
74: Travel speed correction unit
75 ... Intersection to be processed
76 ... Direction of travel
77 ... Vehicle position data
78 ... Movement data group

Claims (14)

所定期間に亘る車両の位置及びその位置における時刻を含む旅行情報を取得する工程と、
前記所定期間に亘る車両の旅行情報に基づいて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程を有し、
前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程は、
地図データ上に予め設定された処理対象ポイントを起点として前記車両の進行方向とは遡った車両の旅行行程を、所定時間毎にまた一部の当該所定時間が重複するように区切って夫々多数の旅行情報を含む複数の連続する移動群に変換する工程と、
前記車両の移動群に含まれる多数の旅行情報に基づいてその移動群の平均旅行速度が所定速度範囲内であるかの条件を判別し、その移動群が条件を満たす場合にこの移動群と車両の進行方向とは遡って連続する他の移動群についてこの条件を判別することで、前記条件がどの移動群まで連続して満たすかを判別する工程と、
前記所定速度範囲内に至った移動群の開始時の旅行情報に含まれる車両位置と、前記所定速度範囲内の移動群の終了時の旅行情報に含まれる車両位置との距離を、前記処理対象ポイントを起点とした渋滞長若しくは渋滞区間として前記旅行情報に基づいて出力する工程とを有する
ことを特徴とする交通情報処理方法。
Obtaining travel information including the position of the vehicle over a predetermined period and the time at that position;
Determining the traffic congestion retention position of the vehicle based on the travel information of the vehicle over the predetermined period;
The step of determining the traffic congestion stay position of the vehicle,
Starting from a processing target point set in advance on the map data, the travel process of the vehicle that has been traced back from the traveling direction of the vehicle is divided into a plurality of predetermined times every predetermined time. Converting to a plurality of consecutive mobile groups containing travel information;
Based on a large amount of travel information included in the moving group of the vehicle, it is determined whether or not the average traveling speed of the moving group is within a predetermined speed range, and when the moving group satisfies the condition, the moving group and the vehicle Determining the conditions for other moving groups that are retroactive to the traveling direction of the above, and determining to which moving group the conditions are continuously satisfied,
The distance between the vehicle position included in the travel information at the start of the moving group reaching the predetermined speed range and the vehicle position included in the travel information at the end of the moving group within the predetermined speed range is the processing target. And a step of outputting based on the travel information as a traffic jam length or traffic jam section starting from the point.
請求項1記載の交通情報処理方法において、
さらに、
前記車両の位置情報の時系列的変化に基づいて、前記車両が、地図データ上に予め設定された2以上の所定のポイントを通過したかを判断する工程と、
前記車両が通過したと判断されるポイントのうち所定の2ポイント間について、前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程と
を有することを特徴とする交通情報処理方法。
The traffic information processing method according to claim 1,
further,
Determining whether the vehicle has passed two or more predetermined points set in advance on map data based on time-series changes in the position information of the vehicle;
And a step of determining a traffic congestion staying position of the vehicle between two predetermined points among the points determined that the vehicle has passed.
請求項2記載の方法において、
前記地図データ上の所定のポイントは、交差点を含むものであることを特徴とする交通情報処理方法。
The method of claim 2, wherein
The traffic information processing method, wherein the predetermined point on the map data includes an intersection.
請求項1記載の交通情報処理方法において、
さらに、
前記車両の旅行情報に基づいてこの車両の滞留要因を判別する工程と、
滞留要因が渋滞以外の滞留時を除いて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程と
を有することを特徴とする交通情報処理方法。
The traffic information processing method according to claim 1,
further,
Determining a retention factor of the vehicle based on travel information of the vehicle;
Traffic information processing method characterized by a step of retention factor to determine the traffic congestion dwell position of the vehicle except during time residence other than congestion.
請求項4記載の交通情報処理方法において、
前記車両の滞留要因を判別する工程は、前記車両の滞留時間及びその車両の車種に基づいて前記滞留要因を判別するものであることを特徴とする交通情報処理方法。
The traffic information processing method according to claim 4,
The traffic information processing method characterized in that the step of determining the retention factor of the vehicle determines the retention factor based on the retention time of the vehicle and the vehicle type of the vehicle.
請求項5記載の交通情報処理方法において、
前記滞留要因は少なくとも渋滞、停止、若しくは駐車を含むものであることを特徴とする交通情報処理方法。
The traffic information processing method according to claim 5,
The traffic information processing method characterized in that the retention factor includes at least traffic jam, stop, or parking.
請求項1記載の交通情報処理方法において、
前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程における前記所定速度範囲または所定時間を、道路または季節または前記車両の滞留時間またはその車両の車種によって変えることを特徴とする交通情報処理方法。
The traffic information processing method according to claim 1,
The traffic information processing method, wherein the predetermined speed range or the predetermined time in the step of determining the traffic congestion stay position of the vehicle is changed according to a road or season, a stay time of the vehicle, or a vehicle type of the vehicle.
所定期間における車両の位置及びその位置における時刻を含む旅行情報を取得する旅行情報取得手段と、前記車両の旅行情報に基づいて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する交通混雑滞留位置決定手段とを有し、
前記交通混雑滞留位置決定手段は、
地図データ上に予め設定された処理対象ポイントを起点として前記車両の進行方向とは遡った車両の旅行行程を、所定時間毎にまた一部の当該所定時間が重複するように区切って夫々多数の旅行情報を含む複数の連続する移動群に変換する移動群変換手段と、
前記車両の移動群に含まれる多数の旅行情報に基づいてその移動群の平均旅行速度が所定速度範囲内であるかの条件を判別し、その移動群が条件を満たす場合にこの移動群と車両の進行方向とは遡って連続する他の移動群についてこの条件を判別することで、前記条件がどの移動群まで連続して満たすかを判別する手段と、
前記所定速度範囲内に至った移動群の開始時の旅行情報に含まれる車両位置と、前記所定速度範囲内の移動群の終了時の旅行情報に含まれる車両位置との距離を、前記処理対象ポイントを起点とした渋滞長若しくは渋滞区間として前記旅行情報に基づいて出力する手段とを有する
ことを特徴とする交通情報処理システム。
Travel information acquisition means for acquiring travel information including the position of the vehicle in a predetermined period and the time at that position, and traffic congestion stay position determination means for determining the traffic congestion stay position of the vehicle based on the travel information of the vehicle Have
The traffic congestion staying position determining means includes:
Starting from a processing target point set in advance on the map data, the travel process of the vehicle that has been traced back from the traveling direction of the vehicle is divided into a plurality of predetermined times every predetermined time. Moving group conversion means for converting into a plurality of continuous moving groups including travel information;
Based on a large amount of travel information included in the moving group of the vehicle, it is determined whether or not the average traveling speed of the moving group is within a predetermined speed range, and when the moving group satisfies the condition, the moving group and the vehicle Means for discriminating to which moving group the condition is continuously satisfied by discriminating this condition for other moving groups that are retroactive to the traveling direction of
The distance between the vehicle position included in the travel information at the start of the moving group reaching the predetermined speed range and the vehicle position included in the travel information at the end of the moving group within the predetermined speed range is the processing target. A traffic information processing system comprising: means for outputting, based on the travel information, as a traffic jam length or traffic jam section starting from a point.
請求項8記載のシステムにおいて、
さらに、
前記車両の位置情報の時系列的変化に基づいて、前記車両が、地図データ上に予め設定された2以上の所定のポイントを通過したかを判断する通過ポイント判断手段と、
前記車両が通過したと判断されるポイントのうち所定の2ポイント間について、前記車両の旅行情報に基づいて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する交通混雑滞留位置決定手段と
を有することを特徴とする交通情報処理システム。
The system of claim 8, wherein
further,
Passage point determination means for determining whether the vehicle has passed two or more predetermined points set in advance on map data based on time-series changes in the position information of the vehicle;
Traffic congestion retention position determination means for determining a traffic congestion retention position of the vehicle based on travel information of the vehicle between two predetermined points among the points determined that the vehicle has passed. Traffic information processing system.
請求項9記載のシステムにおいて、
前記地図データ上の所定のポイントは、交差点を含むものであることを特徴とする交通情報処理システム。
The system of claim 9, wherein
The traffic information processing system, wherein the predetermined point on the map data includes an intersection.
請求項8記載のシステムにおいて、
さらに、
前記車両の旅行情報に基づいてこの車両の滞留要因を判別する滞留要因判別手段と、
滞留要因が渋滞以外の滞留時を除いて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する手段と
を有することを特徴とする交通情報処理システム。
The system of claim 8, wherein
further,
A stay factor determining means for determining a stay factor of the vehicle based on travel information of the vehicle;
The traffic information processing system, characterized in that the retention factor and means for determining a traffic congestion dwell position of the vehicle except during dwell time other than congestion.
請求項11記載のシステムにおいて、
前記滞留要因判別手段は、前記車両の滞留時間及びその車両の車種に基づいて前記滞留要因を判別するものであることを特徴とする交通情報処理システム。
The system of claim 11, wherein
The traffic information processing system characterized in that the stay factor determining means determines the stay factor based on a stay time of the vehicle and a vehicle type of the vehicle.
請求項12記載のシステムにおいて、
前記滞留要因は少なくとも渋滞、停止、若しくは駐車を含むものであることを特徴とする交通情報処理システム。
The system of claim 12, wherein
The traffic information processing system characterized in that the retention factor includes at least traffic jam, stop, or parking.
請求項8記載のシステムにおいて、
前記車両の交通混雑滞留位置を決定する際の前記所定速度範囲または所定時間を、道路または季節または前記車両の滞留時間またはその車両の車種によって変える手段をさらに有することを特徴とする交通情報処理システム。
The system of claim 8, wherein
The traffic information processing system further comprising means for changing the predetermined speed range or the predetermined time when determining the traffic congestion stay position of the vehicle according to a road, a season, a stay time of the vehicle, or a vehicle type of the vehicle. .
JP2002078541A 2002-03-20 2002-03-20 Traffic information processing method and traffic information processing system Expired - Lifetime JP3937011B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002078541A JP3937011B2 (en) 2002-03-20 2002-03-20 Traffic information processing method and traffic information processing system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002078541A JP3937011B2 (en) 2002-03-20 2002-03-20 Traffic information processing method and traffic information processing system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2003281674A JP2003281674A (en) 2003-10-03
JP3937011B2 true JP3937011B2 (en) 2007-06-27

Family

ID=29228428

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2002078541A Expired - Lifetime JP3937011B2 (en) 2002-03-20 2002-03-20 Traffic information processing method and traffic information processing system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP3937011B2 (en)

Families Citing this family (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1560186B1 (en) 2004-01-30 2007-10-24 Nec Corporation Vehicle information collection system having point issuing device
JP2005259116A (en) * 2004-02-13 2005-09-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd Method and system for calculating traffic information, and method and system for displaying the traffic information
JP4357983B2 (en) * 2004-02-17 2009-11-04 パナソニック株式会社 DELAY TIME ESTIMATION DEVICE, DELAY TIME ESTIMATION METHOD, DELAY TIME ESTIMATION SYSTEM, AND DELAY TIME ESTIMATION PROGRAM
JP4510575B2 (en) * 2004-09-30 2010-07-28 パナソニック株式会社 Traffic information display device and traffic information providing device
JP2006134158A (en) * 2004-11-08 2006-05-25 Denso Corp Section traveling time information collecting system and in-vehicle device
JP4765304B2 (en) * 2004-12-02 2011-09-07 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 Data processing apparatus, information display apparatus, and database creation method
JP2006293876A (en) * 2005-04-14 2006-10-26 Hitachi Ltd Traffic information collection device and on-vehicle equipment
JP2007178126A (en) 2005-12-26 2007-07-12 Aisin Aw Co Ltd Travel link specification system
JP4961742B2 (en) * 2005-12-28 2012-06-27 日産自動車株式会社 Navigation information system and vehicle terminal therefor
JP4923736B2 (en) * 2006-05-30 2012-04-25 株式会社Jvcケンウッド Road communication system and road communication method
JP4342535B2 (en) 2006-07-10 2009-10-14 トヨタ自動車株式会社 Congestion degree creation method, congestion degree creation device
JP4881757B2 (en) * 2007-02-08 2012-02-22 パナソニック株式会社 Traffic information providing system, traffic information providing device, navigation device, and traffic information providing method
JP4981577B2 (en) * 2007-08-07 2012-07-25 三菱重工業株式会社 Travel time measuring device
JP4938591B2 (en) 2007-08-22 2012-05-23 トヨタ自動車株式会社 Traffic information creation method, traffic information creation device and navigation system
JP5526473B2 (en) * 2007-10-12 2014-06-18 ソニー株式会社 Display system, display method, server device, display device
JP2010020462A (en) * 2008-07-09 2010-01-28 Sumitomo Electric System Solutions Co Ltd Congestion decision device, congestion decision method, and computer program
JP2010205089A (en) * 2009-03-04 2010-09-16 Nec Corp Apparatus and method for creating road traffic information
JP4998504B2 (en) * 2009-04-07 2012-08-15 住友電気工業株式会社 Probe information generating apparatus and method
JP2012150843A (en) * 2012-05-15 2012-08-09 Sumitomo Electric Ind Ltd Probe information generation device and method
JP5506866B2 (en) 2012-06-19 2014-05-28 本田技研工業株式会社 Road traffic information server and road traffic information system
CN103177585B (en) * 2013-02-27 2015-07-08 上海美慧软件有限公司 Road turning average travel speed calculating method based on floating car data
JP6369229B2 (en) * 2014-08-29 2018-08-08 富士通株式会社 Traffic jam location extraction program, traffic jam location extraction method, and information processing apparatus
DE102016213015A1 (en) * 2016-07-15 2018-01-18 Robert Bosch Gmbh A method and apparatus for creating a hazard map for identifying at least one danger location for a vehicle
WO2022123832A1 (en) * 2020-12-11 2022-06-16 住友電気工業株式会社 Information processing device, information processing method, and computer program
CN114155734A (en) * 2021-12-02 2022-03-08 腾讯科技(深圳)有限公司 Equal lamp information determining method and vehicle information displaying method

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2927204B2 (en) * 1995-04-17 1999-07-28 住友電気工業株式会社 Travel time providing device and route calculation device
JPH0935189A (en) * 1995-07-20 1997-02-07 Fujitsu Ten Ltd Vehicle operation management system
JPH10307993A (en) * 1997-03-04 1998-11-17 Sony Corp Traffic information collection system
JP2000311286A (en) * 1999-04-28 2000-11-07 Mitsubishi Electric Corp Traffic control system
DE10022812A1 (en) * 2000-05-10 2001-11-22 Daimler Chrysler Ag Method for determining the traffic situation on the basis of reporting vehicle data for a traffic network with traffic-regulated network nodes

Also Published As

Publication number Publication date
JP2003281674A (en) 2003-10-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3937011B2 (en) Traffic information processing method and traffic information processing system
JP5900454B2 (en) Vehicle lane guidance system and vehicle lane guidance method
CN105474285B (en) Method, analysis system and vehicle for predicting at least one congestion parameter
US8005615B2 (en) Navigation system
EP2416120B1 (en) Route search device, route search method, and correponding computer programm
US20190042857A1 (en) Information processing system and information processing method
CN110310477B (en) Bus passenger flow detection method based on bus GPS and mobile phone signaling data
JP2009140292A (en) Traffic information calculation device, traffic information calculation program and traffic information calculation method
JP2006059058A (en) Travel data determination device
CN104750963A (en) Intersection delay time estimation method and device
JP3225203B2 (en) Parking lot use situation prediction device, parking lot use situation measurement device, and parking lot guidance device using these
JP3780331B2 (en) Traffic information processing method and traffic information processing system
JP3803710B2 (en) Traffic information processing method and traffic information processing system
JP4357983B2 (en) DELAY TIME ESTIMATION DEVICE, DELAY TIME ESTIMATION METHOD, DELAY TIME ESTIMATION SYSTEM, AND DELAY TIME ESTIMATION PROGRAM
JP4766319B2 (en) Navigation device, navigation method, and navigation program
KR100467260B1 (en) System for collecting traffic information using bus and method for collecting traffic information using thereof
JP3757265B2 (en) Travel time calculation method and travel time calculation system
JP2001195693A (en) Vehicle information transmitting device and traffic control system
JP2009217716A (en) Traffic information processing system, in-vehicle device, traffic information processing method and traffic information processing program
JP3851947B2 (en) Traffic information processing method and traffic information processing system
CN112622921B (en) Method and device for detecting abnormal driving behavior of driver and electronic equipment
JP3780871B2 (en) Inter-OD travel route determination device and method
JP5585285B2 (en) Route search device, route search method, and computer program
JPH08136277A (en) Navigation apparatus with detour course calculating function
JP2001272236A (en) Information processing device for motor vehicle

Legal Events

Date Code Title Description
A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20050125

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20050301

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20050427

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20050830

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20051031

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20051108

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20051116

A912 Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912

Effective date: 20051209

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20060413

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20070201

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 3937011

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

EXPY Cancellation because of completion of term