JP4825758B2 - 交通情報システム - Google Patents

Description

本発明は、緯度経度及び時刻データの列等で表現される車両の走行履歴データから該車両の走行した経路を同定し、該同定結果経路から交通情報データを生成する交通情報システム、及び該交通情報システムにおける各車両の経路同定方法に関するものである。

今日、車両の走行履歴データから交通情報データを生成する交通情報システムが開発されており、その例として特開平７−２９０９８号公報や特開２００２−２５１６９８号公報に記載の技術がある。

尚、本願明細書では、該システムをプローブ交通情報システム，該システムにおいて緯度経度及び時刻データの列等により表現される車両の走行履歴データをプローブデータ，該プローブデータを収集するために用いる移動体をプローブカーと呼ぶ。

上記のようなプローブ交通情報システムでは、プローブデータから各車両の走行した経路を正しく同定する必要がある。しかしながら、例えば車両のある時刻での位置の計測にＧＰＳを用いていた場合、高層建築物等が立ち並ぶ地域の道路を走行する際には遮蔽により誤差が大きくなり、車両が該時刻に走行していた道路を正しく特定する事が困難という問題点がある。また、プローブデータとして緯度経度データを用いて車両の走行した道路を特定する場合、高架道路とその脇を走る道路のように、道路同士の位置が近い場合にも、車両がどちらの道路を走行していたかを特定するのは困難であるという問題点もある。

先に挙げた２つの例では、プローブデータから車両の走行した経路が正しく同定される事を前提としているため、上記のような問題点については考慮されていない。また、別の例として、特開平６−８８７３２号公報ではカーナビゲーションシステムにおいて該システムを搭載した車両が走行している道路を特定して画面上に表示する際、特定結果の信頼度を計算して信頼度の高い場合に限って特別な処理を行っているが、信頼度が低いときに車両の走行経路を同定する方法については開示がない。

特開２００２−２５１６９８号公報 特開平７−２９０９８号公報 特開平６−８８７３２号公報

上記公知技術では、地形や道路の構造等が原因でプローブカーの走行経路の正確な同定が困難になるという問題点がある。

そこで本発明では上記問題点を考慮し、経路の同定が困難な道路リンクを特定した上で、特定された道路リンクで車両の走行経路の再同定処理を実施したり、該道路リンク付近の交通情報データをプローブカー以外の情報源からも入手して利用したりする事により、該道路リンクの交通情報データの信頼性を向上させる事を目的とする。

上記目的を達成する本発明の交通情報システムは、少なくともプローブカーのプローブデータを格納するプローブデータベースと、各道路リンクの走行経路同定処理の難易度を格納する走行経路同定難易度データベースと、道路リンクのうち走行経路同定処理の難易度が高い道路リンクに関して、プローブデータから生成される交通情報データと同等ないしそれ以上に信頼性の高い交通情報データを格納した高信頼度交通情報データベースを備え、プローブカーから無線等によりプローブデータを受信し前記交通情報データベースに格納するプローブデータ受信手段と、前記プローブデータベースに格納されたプローブデータから各車両が走行していた道路リンク上の位置を特定するマップマッチング手段と、該マップマッチング手段により特定された車両の走行位置の組から車両の走行した経路を同定する走行経路同定手段と、該走行経路同定手段において発生した経路の再同定処理の回数等に基づいて前記走行経路同定難易度データベースに格納された該道路リンクの走行経路同定処理の難易度を更新する走行経路同定難易度更新手段と、前記走行経路同定難易度データベースに記述された各道路リンクの走行経路同定処理の難易度に基づいて前記走行経路同定手段により同定された車両の走行経路データに基づいて生成する交通情報データと前記高信頼度交通情報データベースに格納された交通情報データとを用いて該道路リンクの交通情報データを生成する交通情報データ生成手段と、該交通情報データ生成手段により生成された交通情報データをカーナビ等のユーザへ配信する交通情報データ配信手段を備える。

本発明により、プローブ交通情報システムにより交通情報データを生成可能な道路リンクのうち、車両の走行経路を正確に同定する事が困難なため交通情報データの信頼性が低い道路リンクに対して、信頼度の高い別の交通情報データを提供することにより交通情報データの精度を高めることが可能になる。

以下、図面を用いて本発明を用いた交通情報システムの実施例を説明する。

各道路リンクにおける、車両の走行経路を同定する処理の難易度に基づいて交通情報データを生成，配信する交通情報システムの実施例の構成を図１に示す。図１に示す交通情報システムは、プローブカー２から無線等により車両の走行履歴であるプローブデータを受信するプローブデータ受信手段１０１，プローブデータ受信手段１０１により受信したプローブデータを格納するプローブデータベース（以下、プローブＤＢ）１０２，交通情報生成の対象となる道路を構成する道路リンクの情報を格納した道路ネットワークデータベース（道路ネットワークＤＢ）１１７，プローブＤＢ１０２に格納されたプローブデータと道路ネットワークＤＢ１１７の道路リンク形状データを用いて、プローブデータが計測された際に各車両が走行していた道路リンク上の位置を特定するマップマッチング手段１０３、マップマッチング手段１０３により特定された車両の位置の時間的空間的に連続するデータから車両が走行した経路を同定する走行経路同定手段１０４を備えている。

図７に道路ネットワークＤＢ１１７の一例を示す。道路ネットワークＤＢには、道路を構成する道路リンク１〜Ｍについて、
各道路リンク毎に、その道路リンクの情報が格納されている。尚、道路リンクは、同じ道路でも上り方向と下り方向では別の道路リンクとして扱うものとする。道路リンクの情報には、その道路リンクを識別するためのリンクＩＤ，工事や交通規制による通行止めなどの理由からその道路リンクを走行することが出来ない日時に関する情報である無効期間，道路リンクの始点と終点の緯度経度情報，道路リンクの形状を表す点列データの個数であるリンク形状データ数とその点列データの緯度経度情報、そして、該当リンクの走行距離の情報が格納されている。更に、道路リンク同士の接続情報として、そのリンクの始点に進入してくる道路リンクである進入リンクと、該当するリンクの終点から進行可能な道路リンクである脱出リンクについて、それぞれの総数と各道路リンクのリンクＩＤが格納されている。

また、各道路リンクにおける走行経路同定処理の難易度を格納する走行経路同定難易度データベース（以下、走行経路同定難易度ＤＢ）１１１，走行経路同定手段１０４において発生した経路の再同定処理の回数等に基づいて走行経路同定難易度ＤＢ１１１に格納された各道路リンクの経路同定難易度を更新する走行経路同定難易度更新手段１１２，道路リンクのうち少なくとも走行経路同定難易度データベース１１１に格納された経路同定難易度が高い道路リンクに関する信頼度の高い交通情報データを格納した高信頼度交通情報データベース１１３，走行経路同定難易度データベース１１１に格納された各道路リンクの経路同定難易度に基づいて、走行経路同定手段１０４により同定された各車両の走行経路に基づいて生成する交通情報データと高信頼度交通情報データベース１１３に格納された交通情報データとから各道路リンクの交通情報データを生成する交通情報データ生成手段１１４，交通情報データ生成手段１１４により生成された交通情報データをユーザ３へ配信する交通情報データ配信手段１１５を備えている。

次に、プローブＤＢ１０２に格納するプローブデータの例を図２に示す。プローブデータは、少なくとも車両を一意に特定できる車両ＩＤと、各車両の位置データ等を計測した日付と時刻、及びその日時にＧＰＳ等により計測された各地点における緯度，経度等の位置データを含む。この位置データの誤差が、各車両の走行していた道路リンクを一意に特定できる程小さければ、時間的空間的に連続する各車両のプローブデータを用いて走行経路を同定するのは容易である。

しかしながら、例えば高層建築物等の遮蔽物がある場合には、ＧＰＳを用いた位置計測の誤差が大きくなり、道路リンクを一意に特定できない場合が発生する。そのような場合におけるマップマッチング手段１０３の処理の例を図３に示す。

図３を用いて、道路リンク１，２，３の周辺を、ある１台のプローブカーが走行した場合における、マップマッチング手段１０３の処理の概要について述べる。図３において、四角で表した地点ＡからＤはプローブデータの緯度，経度データにより特定される地点を表す。これらプローブデータにより特定される地点を中心とする半径が一定距離の点線で表した円はプローブカーが実際に走行した道路リンクの候補を探索する範囲である。そして、白丸で表した地点１から４及び３′は地点ＡからＤに対して推測される、プローブカーが実際に走行した道路リンク上の地点のマップマッチング候補を、それぞれ表す。このようなマップマッチング候補を決定する方法としては、例えば道路ネットワークＤＢ１１７に格納されている道路リンクのデータの内、各プローブデータ毎に道路リンクの候補を探索する範囲に重なる道路リンクを選び出し、そのプローブデータと道路リンク形状データとの直線距離が最も短くなる道路リンク上の地点を採用すれば良い。ただし、図３における地点Ｃの場合のように、リンク２上の地点３を走行したのか、リンク３上の地点３′を走行したのか判断が難しい場合も存在するため、本発明の例ではプローブカーが走行した道路リンク上の地点のマップマッチング候補を複数求めることとする。

次に図４を用いて、上記の処理により特定した、プローブカーが実際に走行した地点の候補のうち時間的に連続する２点を順に組にしながら、実際にそのプローブカーが走行した経路を同定する、走行経路同定手段１０４の処理を述べる。ここで例えば、時間的に連続する２候補地点を結ぶ経路長が最短のものを実際にプローブカーが走行した経路として同定する場合、地点１から地点２を経て地点３′に到達したものと同定した場合、次の地点４に至る経路が見つからない、又は大きく迂回して妥当と考えられる経路長よりも非常に長い経路を同定してしまう可能性がある。このように、次の地点への妥当な経路が同定できない場合には、一旦一つ前のマップマッチング地点である地点２に戻り、経路が同定できなくなった原因と見なして経路上の通過地点の候補から地点３′をマップマッチング候補から削除し、地点２から地点３及び地点３から地点４へと経路を同定すれば、プローブカーの妥当な経路が同定できる。ここでの妥当性の判断には、例えば経験則や速度制限などの交通法規を考慮して予め設定した経路長や、２つのプローブデータの計測時刻と候補地点間の距離から求めたプローブカーの平均走行速度の上限値を閾値として判断すればよい。

次に走行経路同定手段１０４における処理を図６を用いて説明する。この処理では、プローブＤＢ１０２に格納されている所定時刻範囲内のプローブデータについて、マップマッチング手段１０３により前述のように道路リンク上の地点の候補を求め、その結果をマップマッチングテーブル１１６に格納しておくものとする。マップマッチングテーブル１１６は、同じ車両ＩＤで、かつ所定の時間間隔内で収集された時間的に連続した一連のプローブデータを１つの走行データとして、各走行データ毎に道路リンク上の地点の候補を管理しているものとする。このマップマッチングテーブル１１６における１つの走行データの構成を図８に示す。１つの走行データでは、時間的に連続したプローブデータ毎に地点の候補の数と、各候補について、この候補が位置する道路リンクのリンクＩＤと、マップマッチングにより求まる緯度と経度が格納される。更に各候補について、走行経路同定手段１０４における処理で使用する領域として、選択している候補を表すマッチングのフラグと同定失敗のフラグを格納する領域が設けられている。

走行経路同定手段１０４では、マップマッチングテーブル１１６に格納された各走行データ毎に図６に示す処理を行う。１つの走行データについて、まず時間的に最も早く収集されたプローブデータを選択し（６０１）、このプローブデータについて最初の地点の候補選択する（６０２）。選択した候補のマッチングの領域にフラグを立て、同定失敗のフラグはクリアする。次に現在選択しているプローブデータが現在処理中の走行データにおける最後のプローブデータであるか調べ（６０３）、最後のプローブデータであれば、走行経路同定のためのバックトラック処理が完了したものとしてこの走行データについての処理を終了する。この時、走行データにおいてプローブデータ順にマッチングの領域にフラグが立っている候補が、走行経路として同定された通過地点であり、この通過地点が存在する道路リンクを辿るような経路が、走行データに対して同定された走行経路となる。

また、現在選択しているプローブデータが最後のプローブデータでなければ、現在選択しているプローブデータに続く処理対象としている走行データにおける次のプローブデータを選択し（６０４）、現在のプローブデータにおける最初の地点の候補を選択して、その候補のマッチングの領域にフラグを立て、同定失敗のフラグはクリアする（６０５）。

次に、現在選択している候補と一つ前のプローブデータにおいて現在マッチングの領域にフラグが立てられている候補との間の距離を計算する（６０６）。ここでは、２つの候補が同じ道路リンク上にある場合には、道路ネットワークＤＢ１１７のリンク形状データを結んだ折れ線において、２つの候補間の距離を計算する。また２つの候補が異なる道路リンク上にある場合、２つの候補を結ぶ経路を探索した上で、経路探索の結果、２候補地点を結ぶ経路を求められなかった場合には、距離無限大を意味する数値を割り当てる。２候補地点を結ぶ経路が求まった場合、２候補地点が存在する各道路リンクのリンク形状データを結んだ折れ線において、１つ前の候補については折れ線上の候補位置から終点まで、現在の候補については折れ線上の候補位置から始点までの距離を計算し、求めた経路として２つの候補が存在する道路リンクが直接つながっている場合には、これら２つの距離を加算し、求めた経路として２つの候補が存在する道路リンクの間に他の道路リンクが存在する場合には、間に存在する道路リンクの距離を道路ネットワークＤＢから求めて更に加算する。

次に、処理６０６で求めた２候補地点間の距離を所定の閾値と比較し（６０７）、２候補地点間の距離がこの閾値より小さければ、処理６０３に戻り、次のプローブデータの処理に移る。一方、２候補地点間の距離がこの閾値より大きければ、この２候補地点はプローブデータとして空間的に連続していないものと判断し、現在選択しているプローブデータに他の候補が存在するか、即ち、現在の候補が選択しているプローブデータにおける最後の候補であるか否かを調べ（６０８）、最後の候補でなければ、現在の候補のマッチングの領域におけるフラグと同定失敗のフラグをクリアし、次の地点の候補を選択して、その候補のマッチングの領域にフラグを立て、同定失敗のフラグをセットする（６０９）。そして、処理６０６に戻り、経路同定の処理を続ける。

処理６０８で、現在の候補が選択しているプローブデータにおける最後の候補であると判断された場合、バックトラック処理を行うため、現在選択しているプローブデータの全ての候補におけるマッチングの領域と同定失敗のフラグをクリアして初期化し（６１０）、バックトラック処理により最初のプローブデータまで戻っていないかどうか、即ち、現在選択しているプローブデータが走行データにおける最初のものか判断し（６１１）、走行データにおける最初のプローブデータでなければ、１つ前のプローブデータに戻ってこれを選択し（６１２）、処理６０８に戻って、その戻った先のプローブデータにおける次の候補を参照する。

一方、現在のプローブデータが走行データにおける最初のプローブデータである場合、バックトラックすることが出来ず、しかも連続した走行経路が同定されなかったことになるため、マップマッチングテーブル１１６から、現在処理している走行データに対応するプローブデータを破棄する（６１３）。

このように、経路同定失敗時に別の候補を用いて経路同定を行う事により、最終的にはプローブカーが実際に走行したと推定される妥当な経路を同定することができる。しかしながら、このような経路の再同定処理が発生する道路リンクでは、他のプローブカーが走行した場合にも同様に経路の再同定処理が発生する可能性が高いと考えられる。即ち、このような道路リンクは経路同定処理の難易度が高く、その道路リンクについては、実際に走行していない車両のプローブデータを含むプローブデータに基づいて交通情報が生成される可能性が高く、その道路リンクにおける交通情報データは信頼性という点では低いと言える。

経路同定処理の難易度が高い道路リンクの交通情報データとして、上記の方法により同定したプローブカーの走行経路を用いて通常のプローブ交通情報システムと同様の方法により生成した交通情報データを用いてもよいが、本発明では同定が困難である道路リンクに対して、高信頼度交通情報データベース１１３に格納された別の信頼性の高い情報源から生成された交通情報データを用いる。この様な信頼性の高い情報源として、例えば路側に設置されたセンサ等を用いた交通情報が考えられる。一般的に路側センサを用いたシステムは高価であるが、本発明の例のように特定の道路リンクに限ってのみ設置するのであれば金銭的にも現実的である。また別の例として、過去に収集した交通情報データを統計処理する事により生成される交通情報データを使用してもよい。

次に、走行経路同定手段１０４における再同定処理の発生頻度により、各道路リンクにおける経路同定の難易度を計算し、走行経路同定難易度データベース１１１に格納する走行経路同定難易度更新手段１１２における処理について述べる。走行経路同定難易度データベース１１１に格納される、各道路リンクの経路同定難易度に関するデータの例を図５に示す。

走行経路同定難易度更新手段１１２では、マップマッチングテーブル１１６に格納されている走行データ毎に同定された走行経路を探索して、その経路に含まれる全ての道路リンクを求め、走行経路同定難易度データベース１１１の該当する道路リンクのリンクＩＤにおけるプローブカー走行回数をそれぞれ１つ加算する。そして、走行データのプローブデータにおいてマッチングの領域にフラグがセットされている候補が存在する道路リンクのリンクＩＤ毎、同じ候補の同定失敗フラグを対応するリンクＩＤについて集約して、１つでも同定失敗のフラグが立っていた道路リンクのリンクＩＤにおける経路再同定処理発生回数にそれぞれ１加算する。

経路同定処理における再同定処理の発生率は、各道路リンクにおけるプローブカーの走行回数と経路同定処理の再同定処理の発生回数を用いて以下の式により求めることができる。

＜経路再同定処理発生率＞＝＜経路再同定処理発生回数＞／＜プローブカー走行回数＞
この経路同定処理発生率が、過去の統計データから経験則等により予め設定した値より高い道路を経路同定処理の難易度が高い道路と判断し、交通情報データ生成手段１１４において、該道路リンクの交通情報データとしてプローブ交通情報データの代わりに高信頼度交通情報データベース１１３の交通情報データを使用する事により、プローブデータからプローブカーの走行経路が同定困難な道路リンクに対しても、信頼度の高い交通情報データを提供することができる。

尚、上記の例では経路同定処理の発生率を用いたが、単に経路同定処理における再同定処理の発生回数を用いてもよい。

上記実施例に示した通り、本発明の交通情報システムは、交通情報データを生成可能な道路リンクのうち、車両の走行経路を同定することが困難なため交通情報データの信頼性が低い道路リンクに対して、信頼度の高い別の交通情報データを提供することにより、交通情報データの精度を高めることが可能である。

本発明に係る交通情報システムの概略ブロック図である。 プローブデータベースに格納される、プローブデータの例である。 マップマッチング手段における処理の概念図である。 走行経路同定手段における処理の概念図である。 走行経路同定難易度データベースのデータ構造を示す図である。 走行経路同定手段における処理を示すフロー図である。 道路ネットワークデータベースのデータ構造を示す図である。 マップマッチングテーブルのデータ構造を示す図である。

符号の説明

１０１ プローブデータ受信部
１０２ プローブデータベース
１０３ マップマッチング手段
１０４ 走行経路同定手段
１１１ 走行経路同定難易度データベース
１１２ 走行経路同定難易度更新手段
１１３ 高信頼度交通情報データベース
１１４ 交通情報データ生成手段
１１５ 交通情報データ配信手段
１１６ マップマッチングテーブル
１１７ 道路ネットワークデータベース

Claims (4)

1. 一定の時間ないし距離等の間隔ごとに計測される車両の走行履歴データを格納するプローブデータベースと、
   前記プローブデータベースに格納された走行履歴データを用いて該走行履歴データ計測時に車両が走行していた道路リンク上の位置を特定するマップマッチング手段とを備えた交通情報システムにおいて、
   前記マップマッチング手段において特定された走行位置を用いて当該車両が走行した経路を同定する走行経路同定手段と、
   該走行経路同定手段により同定された車両の経路から交通情報データを生成する交通情報データ生成手段と、
   各道路リンクにおける経路同定処理の難易度及び難易度の算出に用いるデータを格納する走行経路同定難易度データベースと、
   前記走行経路同定手段における車両の走行経路の同定処理で、経路同定の際にバックトラック処理で選択された道路リンクについて経路同定が困難な道路リンクとして経路同定難易度を更新する走行経路同定難易度更新手段と、
   前記走行経路同定難易度データベースにおいて経路同定処理の難易度が高いとされた道路リンクに対する信頼度の高い交通情報データを格納する高信頼度交通情報データベースと、
   経路同定難易度の高い道路リンクには該高信頼度交通情報データベースから交通情報データを、それ以外の道路リンクには前記走行経路同定手段により同定された車両の経路を用いて生成した交通情報データを、それぞれ用いて交通情報データを生成する交通情報データ生成手段を備えること
   を特徴とする交通情報システム。
2. 請求項１に記載の交通情報システムにおいて、前記走行経路同定手段により妥当な経路を同定することができなかった場合に、バックトラック処理により１つ前の地点に戻って経路を再同定する経路同定方法。
3. 請求項１に記載の交通情報システムにおいて、前記走行経路同定手段により経路の再同定処理が行われた際に、前記経路同定難易度更新手段により前記走行経路同定難易度データベースを更新する経路同定難易度更新方法。
4. 請求項１に記載の交通情報システムにおいて、前記走行経路同定難易度データベースに格納された各道路リンクの経路同定処理の難易度を用いて、前記高信頼度交通情報データベースの交通情報データと、前記走行経路同定手段により同定した車両の走行経路から生成する交通情報データを、前記交通情報データ生成手段により組み合わせて交通情報データを生成する交通情報データ生成方法。

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