JP4506988B2 - 自動更新システム、自動更新方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、自動更新システムに関し、特に道路リンク旅行時間蓄積データベースの自動更新システムに関する。

過去に収集されたプローブデータで作られた道路リンク毎の旅行時間蓄積データベースは、経路検索及び旅行時間予測処理の基本となっている。リンク旅行時間蓄積データベースが道路交通の基本状況（季節、曜日、時間帯などの周期的な変化パターン）をどの程度反映しているかによって、経路検索と旅行時間予測の精度が左右されると言える。

統計学習理論によって、蓄積された個々のリンク旅行時間データから交通状況の季節、曜日、時間帯（５分〜１時間間隔）などの周期的な変化パターンを抽出し、リンク旅行時間蓄積データベースに保存する。今まで、リンク旅行時間蓄積データベースの殆どが、事前に蓄積されたデータで一旦作成された後、手動で更新されない限り、データベース内の情報がそのまま維持する。しかし、作成された初期段階に限り、リンク旅行時間蓄積データベースは交通状況の季節、曜日、時間帯の周期的な変動を反映できるが、道路条件（道路ネットワークの変化、道路規制の変化など）や、車の保有率の変化、社会経済発展等によるトリップパターン、交通量の変化などによる道路交通状況の中・長期変化を反映できない。リンク旅行時間蓄積データベースが更新されない限り、時間経過に伴い実際の道路交通の基本状況を反映できなくなる。このような実際の交通状況と大きな乖離が発生する場合、リンク旅行時間蓄積データベースに基づいた道路旅行時間予測、そして経路検索の精度の悪化が避けられなくなる。

このようなことを避けるため、一定の時間間隔で、収集したプローブ生データを分析し、纏めた結果を用いてリンク旅行時間蓄積データベースを手動で更新する必要がある。但し、一連のデータの分析処理の作業が発生するほか、不要なデータの整理のような手間をかかるデータベースのメンテナンスの作業も発生するため、非常に不効率である。以上の理由で、いままで殆どのプローブシステム（プローブ情報を収集、利用するシステム）において、リンク旅行時間蓄積データベースは一旦作成された後、更新されない状況である。

更に、プローブシステムを新規導入する地域に対して、ある程度期間（数量）のプローブデータが蓄積されていないため、信頼性があるリンク旅行時間蓄積データベースが作れられない。即ち、一定期間（一般的に数ヶ月）で溜められたある程度の数量のプローブデータで信頼性があるリンク旅行時間蓄積データベースを作成してから、システムが初めて実用に投入できることとなる。以上の理由で、プローブシステムを新規導入する地域に対して、信頼性があるリンク旅行時間蓄積データベースが作られないため、プローブシステムを立ち上げても、全体システムを速やかに実用に投入できない問題もある。

以上のように、大量な過去データから、交通状況の季節、曜日、時間帯などの周期的な変化パターンを抽出することで作られたリンク旅行時間蓄積データベースの精度は、経路検索や旅行時間予測の精度に大きく影響している。時間の経過に伴い、交通量の変化などによって実際の交通状況に中・長期的な変化が発生する。リンク旅行時間蓄積データベースは実際の交通状況の季節、曜日、時間帯などの周期的な変化パターンを反映できなくなり、経路検索や旅行時間予測の精度の悪化が避けられないことになる。但し、いままでリンク旅行時間蓄積データベースは、事前に蓄積されたデータで一旦作成された後、交通状況変化に対応する更新作業が繁雑で時間がかかるため、殆ど更新されずに古い情報がそのまま維持されている。

精度を改善するために、一定時間間隔で、手動で蓄積データベースを更新することも考えられるが、生プローブデータの分析を初め、リンク旅行時間蓄積データベースの更新、そして不要なデータの整理など一連の作業も発生する。その一方で、システムが稼働中に、蓄積データベースを更新する際、データベースへの集中的な大量なアクセスが発生するため、一時的にシステムを停止せざるをない恐れもあることで、とても不効率である。

このような状況を改善するため、システムが稼動しているうちに、実際の交通状況の中・長期的な変化を常に把握し、リンク旅行時間蓄積データベースを自動的に更新できることは、リンク旅行時間蓄積データベースの精度の自己改善にとって非常に重要な課題である。

関連する技術として、特開２００４−１７８５１８号公報（特許文献１）に旅行時間予測方法，旅行時間予測装置，旅行時間予測プログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が開示されている。
この従来技術では、旅行時間予測装置において，旅行時間情報受信蓄積部は，道路交通情報センタから交通情報を受信し，旅行時間の時系列情報である旅行時間情報を，旅行時間情報蓄積データベースに保存する。旅行時間情報処理部は，旅行時間情報蓄積データベースに蓄積された旅行時間情報に含まれる高周波の雑音成分を所定の検出条件に従って検出し，それを除去・補正する。旅行時間予測部は，雑音成分が除かれた旅行時間情報とそれに付随する属性情報とから，決定木を用いる方法などにより旅行時間を予測する。

また、特開２００５−０６３０３４号公報（特許文献２）に交通情報予測装置、交通情報予測方法及びプログラムが開示されている。
この従来技術では、交通情報提供装置は、交通情報データベースから必要な情報を読み出して、着目リンクｋ及び関連リンクｊを絞り込み、着目リンクｋに対する関連リンクｊの重み係数Ｗｋｊを算出する。交通情報提供装置は、着目リンクｋと関連性の高い関連リンクｊについて、着目リンクｋと関連リンクｊの相関関係を考慮しつつ、予測日の時間旅行と過去日ｄの時間旅行との類似度合いを表す検索距離Ｅｄを算出する。そして、複数の検索距離Ｅｄの中から、値が小さい順に、数日分の検索距離Ｅｄ（過去日ｄ）を選択して、各々の過去日ｄにおける過去データＴｄ（ｔ１）を用いて、予測日の着目リンクｋにおける旅行時間を求める。

また、特開２００５−１９５３２９号公報（特許文献３）にリンク旅行時間統計データ処理方法、リンク旅行時間統計データ処理装置及びリンク旅行時間統計データ構造が開示されている。
この従来技術では、或るサンプル日時における抽出対象リンクＬ３のリンク旅行時間ｃ１が当該抽出対象リンクＬ３のリンク旅行時間通常範囲τ３の時間値よりも長いが、当該サンプル日時における抽出対象リンクＬ３の１つ後のリンクＬ４のリンク旅行時間ｄ１が当該抽出リンクＬ４のリンク旅行時間通常範囲τ４の時間値よりも短かければ、両リンク旅行時間ｃ１、ｄ１の間の変化が大きい。このため、両リンク旅行時間ｃ１、ｄ１がＶＩＣＳからの多数のリンクの交通情報中のリンク旅行時間からなるリンク旅行時間蓄積データから除去される。

また、特開２００５−２３３８１５号公報（特許文献４）に平均旅行時間算出装置、平均リンク旅行時間算出方法及び平均リンク旅行時間データ構造が開示されている。
この従来技術では、マイクロコンピュータは、ＶＩＣＳＴからの道路交通情報及びプローブ情報通信システムＰからのプローブ情報にそれぞれ含まれる各リンク旅行時間データに基づき、リンク毎に、リンク旅行時間の中央値及び算術平均値を算出し、当該リンク旅行時間の中央値及び算術平均値の平均値を平均リンク旅行時間とする。

更に、特開２００５−３１６６２３号公報（特許文献５）に旅行時間配分システムが開示されている。
この従来技術では、旅行時間配分システムは、道路及び道路環境に関するデータを格納する地図データベースと、旅行時間に関するデータを格納する区間旅行時間データベースと、前記地図データベース及び区間旅行時間データベースにアクセスし、前記道路環境に基づいて、旅行時間が提供される区間内における旅行速度の分布を決定し、該分布に従って前記区間内におけるリンク旅行時間を算出するリンク旅行時間推定部と、該リンク旅行時間推定部が算出したリンク旅行時間を格納するリンク旅行時間データベースとを有する。

特開２００４−１７８５１８号公報 特開２００５−０６３０３４号公報 特開２００５−１９５３２９号公報 特開２００５−２３３８１５号公報 特開２００５−３１６６２３号公報

本発明の目的は、生データが設定した閾値以上蓄積されると自動的に現在ある蓄積データベースを更新することで常に蓄積データベースを精度の高い状態に維持する自動更新システムを提供することである。

以下に、［発明を実施するための最良の形態］で使用される番号を括弧付きで用いて、課題を解決するための手段を説明する。これらの番号は、［特許請求の範囲］の記載と［発明を実施するための最良の形態］との対応関係を明らかにするために付加されたものである。但し、それらの番号を、［特許請求の範囲］に記載されている発明の技術的範囲の解釈に用いてはならない。

本発明の自動更新システムは、リアルタイムの車両の位置情報を取得して生データ記憶部（３１）に保存する生データ保存部（２１）と、一定の時間間隔で、生データ記憶部（３１）に保存された車両の位置情報を基に車両が走行した道路を推定し、車両のリンク旅行時間を計算し、リンク速度が事前に設定された閾値以内の場合、車両のリンク旅行時間を中間結果記憶部（３２）に保存し、生データ記憶部（３１）から処理された車両の位置情報を削除するデータ変換部（２２）と、一定の時間間隔で、中間結果記憶部（３２）に保存されたリンクの条件毎のリンク旅行時間データ数をチェックし、信頼できる情報の作成に必要なデータ数以上である場合、リンク旅行時間の平均値を計算し、平均値を用いて蓄積データベース（３３）を更新し、中間結果記憶部（３２）から平均値計算に用いられたデータを削除する蓄積データベース更新部（２３）とを具備する。

Ｔ_ｉ−１：ｉ期の蓄積データベース（３３）が更新される前のリンク旅行時間
ｔ_ｉ：ｉ期の中間結果記憶部（３２）のデータより計算された平均リンク旅行時間
Ｔ_ｉ：ｉ期の蓄積データベース（３３）が更新された後のリンク旅行時間
α：重み付け係数（０≦α≦１）
とした場合、
蓄積データベース更新部（２３）は、
蓄積データベース（３３）更新式：Ｔ_ｉ＝αｔ_ｉ＋（１−α）Ｔ_ｉ−１
に基づいて、蓄積データベース（３３）のリンク旅行時間を更新する。

本発明の自動更新システムは、移動する個々の車両に搭載された車戴機で取得した車両の位置情報を収集する生データ収集装置（１）を更に具備する。

データ変換部（２２）は、車両の位置情報に基づく車両走行軌跡から、実際に走行した道路を推定し、走行した道路リンクにかかった旅行時間を中間結果記憶部（３２）に保存する。

蓄積データベース更新部（２３）は、蓄積データベース（３３）の信頼性、及び交通状況変化の激しさを用いて、重み付け係数を調整する。

本発明の自動更新システムは、リンク旅行時間の更新時刻が現在時刻より予め設定された閾値以上である場合、該時間帯のリンク旅行時間を再計算する必要があると判定して該時間帯を補間対象とし、閾値以下である場合、データが新鮮であると判定するデータ補間部（２４）を更に具備する。

データ補間部（２４）は、補間対象とされた時間帯の一番近い両側の時間帯の旅行時間が共に新鮮である場合、両側の時間帯の旅行時間の平均値を用いて補間する。

データ補間部（２４）は、補間対象とされた時間帯の一番近い両側の時間帯のうち片側の時間帯の旅行時間が新鮮である場合、片側の旅行時間を用いて補間する。

本発明の自動更新方法は、（ａ）リアルタイムの車両の位置情報を取得して生データ記憶部（３１）に保存するステップと、（ｂ）一定の時間間隔で、生データ記憶部（３１）に保存された車両の位置情報を基に車両が走行した道路を推定し、車両のリンク旅行時間を計算し、リンク速度が事前に設定された閾値以内の場合、車両のリンク旅行時間を中間結果記憶部（３２）に保存し、生データ記憶部（３１）から処理された車両の位置情報を削除するステップと、（ｃ）一定の時間間隔で、中間結果記憶部（３２）に保存されたリンクの条件毎のリンク旅行時間データ数をチェックし、信頼できる情報の作成に必要なデータ数以上である場合、リンク旅行時間の平均値を計算し、平均値を用いて蓄積データベース（３３）を更新し、中間結果記憶部（３２）から平均値計算に用いられたデータを削除するステップとを具備する。

（ｂ）ステップは、（ｂ１）生データ記憶部（３１）から所定の期間における車両の位置情報に関するデータを抽出するステップと、（ｂ２）抽出されたデータより、車両が走行した道路を推定し、走ったリンクの旅行時間を計算するステップと、（ｂ３）リンクの旅行速度を事前に設定された速度閾値と比較することで、異常値の検知処理を行うステップと、（ｂ４）異常値であれば、異常であるデータを削除するステップと、（ｂ５）異常値でなければ、正常なデータのうち、リンクに進入する時刻が前日の所定時刻以前であるデータを中間結果記憶部（３２）に保存し、生データ記憶部（３１）から処理された車両の位置情報に関するデータを削除するステップとを具備する。

（ｃ）ステップは、（ｃ１）変数ｉ，ｊの値に１を設定するステップと、（ｃ２）中間結果記憶部（３２）から前日の各時間帯のデータを抽出し、リンクｊのｉ番目の時間帯のデータ数ｍを数えるステップと、（ｃ３）リンクの等級によって、予め設定した信頼性ある情報を生成するための必要なデータ数ｎを取り出すステップと、（ｃ４）リンクｊのｉ番目の時間帯のデータ数ｍと予め設定した信頼性ある情報を生成するための必要なデータ数ｎとを比較するステップと、（ｃ５）データ数ｍが必要なデータ数ｎ以上である場合、該リンクの旅行時間の平均値を計算し、蓄積データベース（３３）のリンク旅行時間を更新し、現在時刻でリンク旅行時間の更新時刻を更新するステップと、（ｃ６）中間結果記憶部（３２）から平均値計算に用いられたデータを削除するステップと、（ｃ７）ｉの値に１を加算するステップと、（ｃ８）ｉの値が処理実行日の各時間帯の総数を超えたかどうか判定し、超えていなかった場合、再度、リンクｊのｉ番目の時間帯のデータ数ｍを数える動作から行うステップと、（ｃ９）ｉの値が処理実行日の各時間帯の総数を超えていた場合、ｉの値を１に戻し、ｊの値に１を加算するステップと、（ｃ１０）リンクｊがリンク総数を超えたか判定し、超えていた場合、動作を終了し、超えていなかった場合、再度、リンクｊのｉ番目の時間帯のデータ数ｍを数える動作から行うステップとを具備する。

（ｃ５）ステップは、
Ｔ_ｉ−１：ｉ期の蓄積データベース（３３）が更新される前のリンク旅行時間
ｔ_ｉ：ｉ期の中間結果記憶部（３２）のデータより計算された平均リンク旅行時間
Ｔ_ｉ：ｉ期の蓄積データベース（３３）が更新された後のリンク旅行時間
α：重み付け係数（０≦α≦１）
とした場合、
蓄積データベース（３３）更新式：Ｔ_ｉ＝αｔ_ｉ＋（１−α）Ｔ_ｉ−１
に基づいて、蓄積データベース（３３）のリンク旅行時間を更新するステップを具備する。

本発明の自動更新システムは、（ｄ）リンク旅行時間の更新時刻が現在時刻より予め設定された閾値以上である場合、該時間帯のリンク旅行時間を再計算する必要があると判定して該時間帯を補間対象とし、閾値以下である場合、データが新鮮であると判定するステップを更に具備する。

（ｄ）ステップは、（ｄ１）補間対象とされた時間帯の一番近い両側の時間帯の旅行時間が共に新鮮である場合、両側の時間帯の旅行時間の平均値を用いて補間するステップを具備する。

（ｄ）ステップは、（ｄ２）補間対象とされた時間帯の一番近い両側の時間帯のうち片側の時間帯の旅行時間が新鮮である場合、片側の旅行時間を用いて補間するステップを具備する。

本発明のプログラムは、上記の自動更新方法を、コンピュータに実行させる。

初期リンク旅行時間蓄積データベースに対して、一定時間間隔で続々に収集されたデータを自動的に処理し、信頼性を判断する上、最近のリンク旅行時間情報を用いて、リンク旅行時間蓄積データベースを自動的に更新できる。また、従来の煩雑なデータベースの手動更新作業が避けられ、データベースが自動的にメンテナンスできる点のほかに、システムが稼動しているうちに、実際の交通状況の中・長期的な変化に合わせて、データベースの精度が徐々に自己改善できる点において大きく優れている。更に、事前にプローブデータが多く収集されていない地域においても、生データを収集しながら蓄積データベースが自動に構築されていくことからプローブシステムを速やかに実用に投入できるというメリットもある。

以下に本発明の第１実施形態について添付図面を参照して説明する。
図１を参照すると、本実施形態における自動更新システムは、生データ収集装置１と、データ処理装置２と、記憶装置３とを含む。

生データ収集装置１は、移動する個々の車両に搭載される車載機で取得した車両の現在位置などの情報を収集する。なお、車載機は、車両に固定されたものに限らず、利用者が車内に持ち込むものも含む。

データ処理装置２は、生データ保存部２１と、データ変換部２２と、蓄積データベース更新部２３とを備えている。

記憶装置３は、生データ記憶部３１と、中間結果記憶部３２と、蓄積データベース３３とを備えている。

生データ保存部２１は、生データ収集装置１からリアルタイムのプローブ生データ（移動する車両に搭載される車載機で取得した車両の位置情報など）を受け取り、生データ記憶部３１に保存する。生データ記憶部３１は、生データ収集装置１からの車両走行軌跡を記録する位置情報などを記憶する。

データ変換部２２は、一定の時間間隔（毎日、処理開始時刻が２５：００）で、生データ記憶部３１のプローブ生データ（前々日２３：００〜処理開始時刻まで）を対象データとして、マップマッチングと異常値検知を行い、各時間帯のリンク旅行時間を計算する。

マップマッチングでは、プローブ情報を基に車両が走行している道路を推定する。異常値検知では、客の乗降に伴い停車、迂回・休憩車両などによる旅行時間が道路等級などによって事前に設定された速度閾値で判断する。異常と判断された場合、該データが不要になる。

更に、データ変換部２２は、各時間帯のリンク旅行時間について計算された結果から先日分（前日の０：００〜２４：００）だけのリンク旅行時間を中間結果記憶部３２に保存する。同時に、生データ記憶部３１から処理された前日２３：００までのプローブ生データを削除する。このとき、中間結果記憶部３２には、個々の車両走行軌跡データから、実際に走行した道路を推定し、走行した各道路リンクにかかった旅行時間を記憶する。

蓄積データベース更新部２３は、一定の時間間隔（毎日、処理開始時刻が２５：００）で、各リンクに対して、中間結果記憶部３２に保存された季節・曜日・時間帯毎のリンク旅行時間データ数をチェックし、事前に設定した信頼できる情報作成に必要なデータ数以上である場合、リンク旅行時間の平均値を計算し、この平均値を用いて蓄積データベース３３を更新すると同時に、中間結果記憶部３２から平均値計算に用いられたデータを削除する。蓄積データベース３３は、季節、曜日、時間帯毎のリンク旅行時間を記憶する。システム運用時間の推移に伴って、中間結果記憶部３２のデータより自動更新される。一方、中間結果記憶部３２にあるリンクの季節・曜日・時間帯毎のデータ数が必要なデータ数より少ない場合、データをそのまま保留し、次回のデータと合わせて再処理する。

具体的には、以下の式で蓄積データベース３３のリンク旅行時間は更新される。
蓄積データベース更新式：Ｔ_ｉ＝αｔ_ｉ＋（１−α）Ｔ_ｉ−１
ここで、
Ｔ_ｉ−１：ｉ期の蓄積データベース３３が更新される前のリンク旅行時間（ｉが１の場合、初期蓄積データベースとなる）
ｔ_ｉ：ｉ期の中間結果記憶部３２のデータより計算された平均リンク旅行時間
Ｔ_ｉ：ｉ期の蓄積データベース３３が更新された後のリンク旅行時間
α：重み付け係数（０≦α≦１）（αが大きくなればなるほど、新しいデータに重み付けされ蓄積データベース３３が更新される）

次に、具体的にある日（例えば、火曜日）のデータを用いて、リンク旅行時間蓄積データベース自動更新の動作を説明する。

生データ保存部２１は、生データ収集装置１にあるリアルタイムのプローブ生データを受け取り、生データ記憶部３１に保存する。通常、該処理の実行するタイムウィンドウズは５分である。

図２は、データ変換部２２の動作を示す。
（１）ステップＳ１０１
データ変換部２２は、翌日の水曜日の１：００の時点で、生データ記憶部３１から月曜の２３：００から現在時刻（水曜日の１：００）までのデータを抽出する。
（２）ステップＳ１０２
抽出されたデータより、車両が走行した道路を推定し、走った各リンクの旅行時間を計算する。
（３）ステップＳ１０３
リンクの旅行速度を事前に設定された速度閾値と比較することで、異常値の検知処理を行う。
（４）ステップＳ１０４
異常値であれば、異常であるデータを削除する。
（５）ステップＳ１０５
異常値でなければ、正常なデータのうち、リンクに進入する時刻が火曜日（前日）であるデータだけを中間結果記憶部３２に保存する。同時に、生データ記憶部３１から処理された火曜日（前日）２３：００までのプローブ生データを削除する。

図３に示されたように、同一リンクの同じ時間帯に対しても、異なる車両から推定されたリンク旅行時間データが同時に存在可能のため、中間結果記憶部３２には、リンク旅行時間蓄積データベース３３と異なり、同じ季節・曜日・時間帯に対して多数のリンク旅行時間レコードが存在する。

図４は、蓄積データベース更新部２３の動作を示す。
蓄積データベース更新部２３は、以上のデータ変換部２２の処理が終了してから開始し、まず中間結果記憶部３２にある火曜日の各時間帯の各リンクのデータ数をチェックし、予めに設定した信頼できる情報作成するために必要なデータ数（例えば１０）と比べる。必要なデータ数以上である場合、該リンクの旅行時間の平均値を計算し、この平均値と現在時刻を用いて蓄積データベース３３のリンク旅行時間、とリンク旅行時間の更新時刻を更新する。同時に、中間結果記憶部３２から平均値計算に用いられたデータを削除する。もし中間結果記憶部３２のあるリンクの季節・曜日・時間帯毎のデータ数が必要なデータ数より少ない場合、データをそのまま保留し、次回のデータと合わせて、データ数を再判断する上処理を行う。すべてのリンクの火曜日の各時間帯のデータが処理された後、蓄積データベース更新部２３の動作が終了である。

上記の蓄積データベース更新部２３の動作を詳述する。
（１）ステップＳ２０１
蓄積データベース更新部２３は、まず変数ｉ，ｊの値に１を設定する（ｉ＝１、ｊ＝１）。
（２）ステップＳ２０２
中間結果記憶部３２から火曜日の各時間帯のデータを抽出し、リンクｊのｉ番目の時間帯のデータ数ｍを数える。
（３）ステップＳ２０３
リンクの等級によって、予め設定した信頼性ある情報を生成するための必要なデータ数ｎを取り出す。
（４）ステップＳ２０４
リンクｊのｉ番目の時間帯のデータ数ｍと予め設定した信頼性ある情報を生成するための必要なデータ数ｎとを比較する。
（５）ステップＳ２０５
データ数ｍが必要なデータ数ｎ以上である場合、該リンクの旅行時間の平均値を計算し、蓄積データベース更新式で蓄積データベース３３のリンク旅行時間を更新し、更に、現在時刻でリンク旅行時間の更新時刻を更新する。
（６）ステップＳ２０６
同時に、中間結果記憶部３２から平均値計算に用いられたデータを削除する。
（７）ステップＳ２０７
ｉの値に１を加算（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ）する（ｉ＝ｉ＋１）。データ数ｍが必要なデータ数ｎより小さい場合も同様である。
（８）ステップＳ２０８
ｉの値が水曜日の各時間帯の総数を超えたかどうか判定する。超えていなかった場合、再度、リンクｊのｉ番目の時間帯のデータ数ｍを数える動作から行う。
（９）ステップＳ２０９
ｉの値が水曜日の各時間帯の総数を超えていた場合、ｉの値を１に戻し（ｉ＝１）、ｊの値に１を加算（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ）する（ｊ＝ｊ＋１）。
（１０）ステップＳ２１０
リンクｊがリンク総数を超えたか判定する。超えていた場合、蓄積データベース更新部２３の動作は終了する。また、超えていなかった場合、再度、リンクｊのｉ番目の時間帯のデータ数ｍを数える動作から行う。

具体的に、蓄積データベース更新式の重み付け係数αが１／３（やや小さめ）に設定された場合、リンク旅行時間蓄積データベースの試算結果は図５で示される。

図３で示されたように、リンク旅行時間蓄積データベースが季節・曜日・時間帯毎に纏められた場合、あるリンクに対して、１期前のデータ（同曜日同時間帯のデータ）が少なくても一週間前のデータを指している。因みに、リンク旅行時間蓄積データベースに対して、毎期でも更新された場合、４期前（およそ１ヶ月）のデータの影響度が０．０６６であり、まだ完全に無視できない。初期蓄積データベースの影響度も０．１３２を維持する。重み付け係数αが小さい場合、過去のデータがより重視されると意味しているため、初期作成された蓄積データベースが十分のデータ数で作成されてデータの信頼性が高い場合や、交通状況の長期的な変化が激しくない場合に適用する。

初期リンク旅行時間蓄積データベースの信頼度が十分高くない場合（例えば、プローブシステム新規導入した地域、又は初期蓄積データベースを作成するデータの量が少ない場合）、又は交通状況の変化が激しい場合、重み付け係数αを大きめに設定することで、蓄積データベースの更新後の結果は、より現在の情報に影響されるため、リンク旅行時間蓄積データベースがより速いペースで現在の情報を反映できる。

図６は、蓄積データベース更新式の重み付け係数αが１／２（やや大きめ）に設定された場合のリンク旅行時間蓄積データベースの試算結果を示す。

リンク旅行時間蓄積データベースが季節・曜日・時間帯毎に纏められた場合、もし毎期でもリンク旅行時間蓄積データベースが更新されたら、更新後のリンク旅行時間蓄積データベースに対して、４期前（およそ１ヶ月）のデータと初期蓄積データベースの影響度が僅か０．０３１２５となり、殆ど無視できるレベルになる。即ち、４週間後、リンク旅行時間蓄積データベースの初期値は殆ど切り替えられる。

以下に本発明の第２実施形態について説明する。
図１で示された通常のシステム構成で、蓄積データベース３３が更新される。しかし、生データ収集装置１によるプローブデータの実際の収集状況によって、中間結果記憶部３２のあるリンクの各時間帯のデータ量も異なる。以上の理由で、蓄積データベース３３のあるリンクに対し、旅行時間がよく更新される時間帯もあれば、旅行時間がなかなか更新されない時間帯もある。同一リンク旅行時間変動の連続性を考慮した上、このようなリンク旅行時間の更新時刻が現在時刻より予め設定された閾値（例えば、３０日）以上である場合、隣接する時間帯の旅行時間によって、再計算（補間）する必要がある。同一リンク旅行時間変動の連続性を対応する処理を含むシステム構成が図７で示される。

図７を参照すると、本実施形態における自動更新システムは、図１と同様に、生データ収集装置１と、プログラム制御により動作するデータ処理装置２と、情報を保存する記憶装置３とを含む。しかし、ここでは、データ処理装置２は、生データ保存部２１と、データ変換部２２と、蓄積データベース更新部２３と、データ補間部２４とを備えている。即ち、第１実施形態と比べて、データ処理装置２が更にデータ補間部２４を備えている点に違いがある。

データ補間部２４は、補間対象の判定及び補間処理を行う。まず、リンク旅行時間の更新時刻が現在時刻より予め設定された閾値（例えば、３０日）以上である場合、該時間帯のリンク旅行時間を再計算する必要があると判定し、該時間帯は補間対象とする。逆に、閾値以下である場合、データが新鮮（最新）であると判定する。補間の方法として、具体的には、補間対象とされた時間帯の一番近い両側の時間帯の旅行時間が共に新鮮である場合、両側の時間帯の旅行時間の平均値を用いて補間する。片側時間帯の旅行時間が新鮮である場合、該片側の旅行時間を用いて補間する。一番近い両側の時間帯の旅行時間が共に新鮮ではない場合、更新しない。なお、両側の時間帯としては、例えば、補間対象とされた時間帯の前後の時間帯や、前後日の同時間帯、又は、該リンクに隣接するリンクの同時間帯などが考えられる。

本発明は、道路リンク又は道路区間の基本状況（周期的な変動パターン）を利用して、旅行時間予測や経路検索などの道路交通情報サービスを提供する場合に適用することができる。

また、本発明は、ある属性の長期的な変化を用いて、該属性の基本情報データベースを自動更新する必要がある場合に適用することが考えられる。

最後に、本発明の特徴について以下に詳述する。
（１）リンク旅行時間の基本状況を記述するリンク旅行時間蓄積データベースに対して、データベース精度を維持する及び改善するため、交通量の長期的な変化などの影響を常に把握し、継続的に新たな変化を取り込んでデータベースを修正する。
（２）周期的にプログラムを自動的に実行することで、煩雑な手動更新作業を避け、リンク旅行時間蓄積データベースを簡単更新できる。
（３）新たなデータを用いて蓄積データベースを更新する前に、新たなデータの信頼性を確認してから利用し、信頼性が高くないデータが、次回集またデータと合わせて、信頼性標準を満たさない限り利用されない。
（４）初期リンク旅行時間蓄積データベースの信頼性と、実際の交通状況変化の激しさを用いて、蓄積データベースの更新用重み付け係数を調整する。
（５）旅行時間の時間帯変動の連続性を考慮し、同一リンクの古いリンク旅行時間値を持つ時間帯に対して、隣接する時間帯の新鮮な値を利用して、リンク旅行時間蓄積データベースを更新する。

以上のように、本発明である道路リンク旅行時間蓄積データベースの自動更新システムは、継続的に収集したプローブ生データ（移動する車両に搭載される車載機で取得した車両の位置情報など）から、社会経済発展に伴う道路交通量変化などによる道路交通状況の長期的な変化を常に自動的に把握し、道路旅行時間予測や経路検索機能に必要な道路リンク旅行時間蓄積データベースの精度を継続的に高めることを可能にする。

本発明の自動更新システムにおいて、生データ保存部２１は生データ収集装置１からリアルタイムのプローブ生データ（車両の位置情報）を受け取り、生データ記憶部３１に保存する。一定の時間間隔で、データ変換部２２は、生データ記憶部３１に保存されたプローブ生データを基に車両が走行した道路を推定し、各車両のリンク旅行時間を計算する。リンク速度が事前に設定された閾値以内（異常ではない）の場合、車両のリンク旅行時間を中間結果記憶部３２に保存する。同時に、生データ記憶部３１から処理されたプローブ生データを削除する。蓄積データベース更新部２３は、一定の時間間隔で、中間結果記憶部３２に保存された各リンクの季節・曜日・時間帯毎のリンク旅行時間データ数をチェックし、信頼できる情報の作成に必要なデータ数以上である場合、リンク旅行時間の平均値を計算し、該平均値を用いて蓄積データベース３３を更新する。同時に、中間結果記憶部３２から平均値計算に用いられたデータを削除する。以上の一連の処理で、精度高いリンク旅行時間蓄積データベース３３の構築、維持することを可能にする。

図１は、本発明の自動更新システムの構成を示すブロック図である。 図２は、データ変換部の動作を示すフローチャートである。 図３は、本発明におけるデータフォーマットを示す図である。 図４は、蓄積データベース更新部の動作を示すフローチャートである。 図５は、重み付け係数αが１／３に設定された場合の蓄積データベースの試算結果を示す図である。 図６は、重み付け係数αが１／２に設定された場合の蓄積データベースの試算結果を示す図である。 図７は、本発明の他の自動更新システムの構成を示すブロック図である。

符号の説明

１… 生データ収集装置
２… データ処理装置
２１… 生データ保存部
２２… データ変換部
２３… 蓄積データベース更新部
２４… データ補間部
３… 記憶装置
３１… 生データ記憶部
３２… 中間結果記憶部
３３… 蓄積データベース

Claims (15)

1. リアルタイムの車両の位置情報を取得して生データ記憶部に保存する生データ保存部と、
   一定の時間間隔で、前記生データ記憶部に保存された、過去時刻から現在時刻までの所定期間内の車両の位置情報を基に、マップマッチングを行い、車両が走行した道路を推定し、前記所定期間内の各時間帯の車両のリンク旅行時間を計算し、所定期間内の各時間帯の車両のリンク速度と事前に設定された速度閾値とを比較することで、異常値検査を行い、異常値であれば、前記計算された車両のリンク旅行時間を削除し、異常値でなければ、前記計算された車両のリンク旅行時間を中間結果記憶部に保存し、前記生データ記憶部に保存された車両の位置情報のうち、前日の所定時刻以前の古い位置情報を削除するデータ変換部と、
   一定の時間間隔で、前記中間結果記憶部に保存されたリンク旅行時間のうち、所定の条件毎のリンク旅行時間データ数をチェックし、信頼できる情報の作成に必要なデータ数以上である場合、前記所定の条件毎のリンク旅行時間の平均値を計算し、前記平均値を用いて蓄積データベースを更新し、前記中間結果記憶部から前記平均値の計算に用いられたデータを削除する蓄積データベース更新部と
   を具備する
   自動更新システム。
2. 請求項１に記載の自動更新システムであって、
   Ｔ_ｉ−１：ｉ期の蓄積データベースが更新される前のリンク旅行時間
   ｔ_ｉ：ｉ期の中間結果記憶部のデータより計算された平均リンク旅行時間
   Ｔ_ｉ：ｉ期の蓄積データベースが更新された後のリンク旅行時間
   α：重み付け係数（０≦α≦１）
   とした場合、
   前記蓄積データベース更新部は、
   蓄積データベース更新式：Ｔ_ｉ＝αｔ_ｉ＋（１−α）Ｔ_ｉ−１に基づいて、前記蓄積データベースのリンク旅行時間を更新する
   自動更新システム。
3. 請求項１又は２に記載の自動更新システムであって、
   移動する個々の車両に搭載された車戴機で取得した車両の位置情報を収集する生データ収集装置
   を更に具備する
   自動更新システム。
4. 請求項２に記載の自動更新システムであって、
   前記蓄積データベース更新部は、前記蓄積データベースの信頼性、及び交通状況変化の激しさを用いて、前記重み付け係数を調整する
   自動更新システム。
5. 請求項１乃至４のいずれか一項に記載の自動更新システムであって、
   リンク旅行時間の更新時刻と現在時刻との差が、予め設定された閾値以上である場合、該時間帯のリンク旅行時間を再計算する必要があると判定して該時間帯を補間対象とし、閾値以下である場合、データが新鮮であると判定するデータ補間部
   を更に具備する
   自動更新システム。
6. 請求項５に記載の自動更新システムであって、
   前記データ補間部は、補間対象とされた時間帯の以前及び以後の時間帯の旅行時間が共に新鮮である場合、前記以前及び以後の時間帯の旅行時間の平均値を用いて補間する
   自動更新システム。
7. 請求項５又は６に記載の自動更新システムであって、
   前記データ補間部は、補間対象とされた時間帯の以前及び以後の時間帯のうち、一方の時間帯の旅行時間が新鮮である場合、前記新鮮な旅行時間を用いて補間する
   自動更新システム。
8. リアルタイムの車両の位置情報を取得して生データ記憶部に保存するステップと、
   一定の時間間隔で、前記生データ記憶部に保存された、過去時刻から現在時刻までの所定期間内の車両の位置情報を基に、マップマッチングを行い、車両が走行した道路を推定し、前記所定期間内の各時間帯の車両のリンク旅行時間を計算し、前記所定期間内の各時間帯の車両のリンク速度と事前に設定された速度閾値とを比較することで、異常値検査を行い、異常値であれば、前記計算された車両のリンク旅行時間を削除し、異常値でなければ、前記計算された車両のリンク旅行時間を中間結果記憶部に保存し、前記生データ記憶部に保存された車両の位置情報のうち、前日の所定時刻以前の古い位置情報を削除するステップと、
   一定の時間間隔で、前記中間結果記憶部に保存されたリンク旅行時間のうち、所定の条件毎のリンク旅行時間データ数をチェックし、信頼できる情報の作成に必要なデータ数以上である場合、前記所定の条件毎のリンク旅行時間の平均値を計算し、前記平均値を用いて蓄積データベースを更新し、前記中間結果記憶部から前記平均値の計算に用いられたデータを削除するステップと
   を含む
   自動更新方法。
9. 請求項８に記載の自動更新方法であって、
   前記生データ記憶部から所定の期間における車両の位置情報に関するデータを抽出するステップと、
   抽出されたデータより、車両が走行した道路を推定し、走ったリンクの旅行時間を計算するステップと、
   リンクの旅行速度を事前に設定された速度閾値と比較することで、異常値の検知処理を行うステップと、
   異常値であれば、異常であるデータを削除するステップと、
   異常値でなければ、正常なデータのうち、リンクに進入する時刻が前日であるデータを前記中間結果記憶部に保存し、前記生データ記憶部から処理された前日の所定時刻以前の車両の位置情報に関するデータを削除するステップと
   を更に含む
   自動更新方法。
10. 請求項８又は９に記載の自動更新方法であって、
    変数ｉ，ｊの値に１を設定するステップと、
    前記中間結果記憶部から前日の各時間帯のデータを抽出し、リンクｊのｉ番目の時間帯のデータ数ｍを数えるステップと、
    リンクの等級によって、予め設定した信頼性ある情報を生成するための必要なデータ数ｎを取り出すステップと、
    リンクｊのｉ番目の時間帯のデータ数ｍと予め設定した信頼性ある情報を生成するための必要なデータ数ｎとを比較するステップと、
    データ数ｍが必要なデータ数ｎ以上である場合、該リンクの旅行時間の平均値を計算し、前記蓄積データベースのリンク旅行時間を更新し、現在時刻でリンク旅行時間の更新時刻を更新するステップと、
    前記中間結果記憶部から前記平均値の計算に用いられたデータを削除するステップと、
    ｉの値に１を加算するステップと、
    ｉの値が処理実行日の各時間帯の総数を超えたかどうか判定し、超えていなかった場合、再度、リンクｊのｉ番目の時間帯のデータ数ｍを数える動作から行うステップと、
    ｉの値が処理実行日の各時間帯の総数を超えていた場合、ｉの値を１に戻し、ｊの値に１を加算するステップと、
    リンクｊがリンク総数を超えたか判定し、超えていた場合、動作を終了し、超えていなかった場合、再度、リンクｊのｉ番目の時間帯のデータ数ｍを数える動作から行うステップと
    を更に含む
    自動更新方法。
11. 請求項１０に記載の自動更新方法であって、
    Ｔ_ｉ−１：ｉ期の蓄積データベースが更新される前のリンク旅行時間
    ｔ_ｉ：ｉ期の中間結果記憶部のデータより計算された平均リンク旅行時間
    Ｔ_ｉ：ｉ期の蓄積データベースが更新された後のリンク旅行時間
    α：重み付け係数（０≦α≦１）
    とした場合、
    蓄積データベース更新式：Ｔ_ｉ＝αｔ_ｉ＋（１−α）Ｔ_ｉ−１に基づいて、前記蓄積データベースのリンク旅行時間を更新するステップ
    を更に含む
    自動更新方法。
12. 請求項８乃至１１のいずれか一項に記載の自動更新方法であって、
    リンク旅行時間の更新時刻と現在時刻との差が、予め設定された閾値以上である場合、該時間帯のリンク旅行時間を再計算する必要があると判定して該時間帯を補間対象とし、閾値以下である場合、データが新鮮であると判定するステップ
    を更に含む
    自動更新方法。
13. 請求項１２に記載の自動更新方法であって、
    補間対象とされた時間帯の以前及び以後の時間帯の旅行時間が共に新鮮である場合、前記以前及び以後の時間帯の旅行時間の平均値を用いて補間するステップ
    を更に含む
    自動更新方法。
14. 請求項１２又は１３に記載の自動更新方法であって、
    補間対象とされた時間帯の以前及び以後の時間帯のうち、一方の時間帯の旅行時間が新鮮である場合、前記新鮮な旅行時間を用いて補間するステップ
    を更に含む
    自動更新方法。
15. 請求項８乃至１４のいずれか一項に記載の自動更新方法を、コンピュータに実行させるためのプログラム。

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