JP4950587B2 - Traffic information providing apparatus, traffic information providing system, anomaly data detection method and data collection method - Google Patents
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Description
本発明は、路上センサおよび車両から交通情報を取得し、車載端末に対して交通情報を提供サービスする、交通情報提供装置、交通情報提供システム、異常データの検出方法およびデータ収集方法の技術に関する。 The present invention relates to a technology of a traffic information providing apparatus, a traffic information providing system, an abnormal data detection method, and a data collection method for obtaining traffic information from road sensors and vehicles and providing traffic information to an in-vehicle terminal.
現在、カーナビゲーションシステム等に道路交通情報のサービスを実施しているVICS(Vehicle Information and Communication System:登録商標)は、道路に設置された路上センサから道路交通情報を収集し、それを編集してFM(Frequency Modulation)多重放送やビーコンを通じ、渋滞情報や走行時間を表す旅行時間情報等の交通混雑情報を提供している。
しかしながら、VICS(登録商標)は、路上センサの設置等、インフラが高価であり、路上センサの故障や調整の不備により時に異常なデータが含まれるといった欠点を持つ。
VICS (Vehicle Information and Communication System: registered trademark), which currently provides road traffic information services for car navigation systems, collects road traffic information from road sensors installed on the road and edits it. Through FM (Frequency Modulation) multiplex broadcasting and beacons, traffic congestion information such as traffic information and travel time information representing travel time is provided.
However, VICS (registered trademark) has the disadvantage that infrastructure is expensive, such as installation of road sensors, and that abnormal data is sometimes included due to failure of the road sensors or inadequate adjustment.
また、走行する車両(プローブカー)から道路交通情報を取得するプローブ情報収集システムが知られている。プローブ情報収集システムでは車両自体がセンサであるため、VICS(登録商標)のように路上インフラに依存しない交通情報の収集が可能であり、原理的には全ての道路における交通情報の提供が可能である。
しかしながら、センサである車両の走行位置およびタイミングが確率的なものであることから、その情報品質は前記した路上センサで収集される連続的なデータとは異なり、空間的、時間的に欠損を生じる。
There is also known a probe information collection system that acquires road traffic information from a traveling vehicle (probe car). In the probe information collection system, since the vehicle itself is a sensor, it is possible to collect traffic information that does not depend on road infrastructure like VICS (registered trademark), and in principle it is possible to provide traffic information on all roads. is there.
However, since the traveling position and timing of the vehicle, which is a sensor, is probabilistic, its information quality differs from the continuous data collected by the road sensors described above, and is lost in space and time. .
このため、路上センサにより取得したデータと、プローブカーにより取得したデータが共にあったときに、どのようにして信頼性の高いデータを選別して採用するかが前記した道路交通情報のサービスを実施する交通情報提供システムの最重要設計事項であった。
ところで、従来、路上センサにより取得されるセンサ情報に異常がある箇所では、プローブカーにより取得されるデータを利用して交通情報を配信する方法がとられ、そのための交通情報提供装置が従来から多数提案されている。
Therefore, when the data acquired by the road sensor and the data acquired by the probe car are both present, the road traffic information service described above is used to select and adopt highly reliable data. It was the most important design item for the traffic information provision system.
By the way, conventionally, there is a method of distributing traffic information using data acquired by a probe car at a place where there is an abnormality in sensor information acquired by a road sensor, and there have been many traffic information providing devices for that purpose. Proposed.
例えば、路上センサで検知されたセンサ情報から道路区間固有の変化度を算出し、かかる変化度に基づき、プローブカーによって収集されたプローブ情報の有効期間を動的に決定する技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。
しかしながら、前記した特許文献1に開示された技術は、プローブ情報の活用が認められるプローブ情報の有効期間を決定するための技術であって、路上センサにより収集されたデータと、プローブカーにより収集されたデータとの乖離を判断するための技術ではない。
したがって、路上センサにより取得したデータと、プローブカーにより取得したデータがともにあったときに、どのようにして信頼性の高いデータを選別して利用することができるかについての記載はない。
However, the technique disclosed in
Therefore, there is no description about how highly reliable data can be selected and used when both the data acquired by the road sensor and the data acquired by the probe car are present.
本発明は、前記した事情に基づいてなされたものであり、路上センサによって取得されたデータに異常が含まれていた場合、異常が検出されたリンクを、プローブデータを優先してアップロードの対象とするリンクとすることで、信頼性の高い交通情報の提供サービスを行う、交通情報提供装置、交通情報提供システム、異常データの検出方法およびデータ収集方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made based on the circumstances described above, and when an abnormality is included in the data acquired by the road sensor, the link in which the abnormality is detected is regarded as an object to be uploaded with priority given to probe data. It is an object of the present invention to provide a traffic information providing apparatus, a traffic information providing system, an abnormal data detection method, and a data collection method that provide a highly reliable traffic information providing service.
前記した課題を解決するために、本発明の交通情報提供装置は、路上センサから取得したリンクデータを正常リンクデータでフィルタリングし、フィルタリングしたセンサデータを主成分分析することにより生成される基準パターンデータと、路上センサから取得した現況リンクデータとを内積演算することによって生成される基準パターンの含有率が所定の値に満たないときに、路上センサから取得したリンクデータを異常とみなし、プローブデータ優先リンクとして出力する構成とした。そして、車載端末は、そのリンクのプローブデータを交通情報提供装置にアップロードするとともに画面にそのリンクのプローブデータを優先表示する構成とした。 In order to solve the above-described problem, the traffic information providing apparatus of the present invention filters reference data generated by filtering link data acquired from a road sensor with normal link data and analyzing the filtered sensor data as a principal component. When the content rate of the reference pattern generated by calculating the inner product of the current link data acquired from the road sensor and the current link data is less than the predetermined value, the link data acquired from the road sensor is regarded as abnormal and the probe data has priority. It was set as the structure output as a link. The in-vehicle terminal is configured to upload the probe data of the link to the traffic information providing apparatus and preferentially display the probe data of the link on the screen.
本発明によれば、路上センサによって取得されたデータに異常が含まれていた場合、異常が検出されたリンクを、プローブデータを優先してアップロードの対象とするリンクとすることで、信頼性の高いリンクデータのみを使用して交通情報の提供サービスを行うことができる。 According to the present invention, when an abnormality is included in the data acquired by the road sensor, the link in which the abnormality is detected is regarded as a link to be uploaded with priority given to probe data. Traffic information can be provided using only high link data.
(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態に係る交通情報提供装置の内部構成を示すブロック図である。
交通情報提供装置1は、路上センサ正常リンクリスト(正常リンクリスト)11と、フィルタリング演算部12と、正常データ履歴DB13と、主成分分析演算部14と、基準パターンDB15と、データ履歴DB16と、基準パターン含有率計算部17と、プローブデータ優先リンクリスト18とで構成される。交通情報提供装置1のフィルタリング演算部12とデータ履歴DB16とは、通信インフラを介して路上センサ2と接続している。路上センサ2は、道路に設置されており、VICS(登録商標)などを介して、交通情報センタ(交通情報提供装置)に提供される。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram illustrating an internal configuration of the traffic information providing apparatus according to the first embodiment.
The traffic
路上センサ正常リンクリスト11には、路上センサから既に取得され、例えば、日種(曜日、五十日(ごとおび)、平日/休日、大型連休、学校休業期間等)を反映させた経験則により人為的に正常であると判断されたリンクのリンク番号のリストが格納されている。すなわち、路上センサ正常リンクリスト11にリストされているリンクは、経験的に正常であると、予め判断されていることになる。
なお、路上センサ正常リンクリストは、手作業、もしくは朝渋滞、夕渋滞等を模擬した基準データとの内積によるスコアリングにより生成することとする。手作業の方が、より実測に則した基準パターンを作ることができ、手間としても代表的なものを抽出すればすむため、現実的な方法である。基準データとの内積によるスコアリングにより生成する方法に関する詳細は後記する。路上センサ正常リンクリスト11は、例えば、正常リンク番号1、正常リンク番号2、…、正常リンク番号nのように、単なるリンク番号の列挙である。ただし、これを全国一括で持つとも限らず、例えば、メッシュ毎に分け、メッシュ番号1;正常リンク番号1、正常リンク番号2、…、メッシュ番号2;正常リンク番号1、正常リンク番号2、…という構造も考えられる。
フィルタリング演算部12は、路上センサ2から通信インフラ経由で送信される、リンク番号と旅行時間や渋滞度を示す交通量データの組からなる路上センサデータ(第1のリンクデータ)を取得する。そして、路上センサ正常リンクリスト11に格納済み(正常であることが検証された)のリンク番号に該当する路上センサデータのみを通し、正常データ履歴DB13に出力する。正常データ履歴DB13は、その路上センサデータを正常路上センサデータ(第2のリンクデータ)として格納する。すなわち、正常データ履歴DB13には、正常路上センサデータが、該当するリンク番号と、交通量データとを有した組となって格納される。なお、路上センサ2から通信インフラ経由で送信される路上センサデータは、データ履歴DB16に時系列の形で蓄積される。この時系列データ長は、数日から数ヶ月のスパンで蓄積される。
The road sensor
The road sensor normal link list is generated manually or by scoring by inner product with reference data simulating morning traffic jam, evening traffic jam, and the like. The manual method is a more realistic method because it can create a reference pattern that more closely conforms to actual measurement, and it is only necessary to extract representative ones. Details regarding the method of generating by scoring by the inner product with the reference data will be described later. The road sensor
The
主成分分析演算部14は、正常データ履歴DB13に格納された所定数分の時系列の正常路上センサデータを読み出して、読み出された路上センサデータに含まれる交通量データに対して主成分分析を行い、基底を得る。ここで、主成分分析により得られる基底とは、複数の変数(リンク毎の交通量)の間で相関をもって変化する成分であり、それをベクトル(基底ベクトル)で表現した場合、複数の基底ベクトルで張られる空間(基底ベクトルを座標軸とする空間)が特徴空間となる。例えば、100の変数から成る時系列データがあったとすれば、その100の変数が、時間の経過にしたがってどのような比率で相関をもって変化するかが基底である。
例えば、変数1、変数2、変数3、…、変数100が、0.1、0.5、0.3、…、1,2といった比率で変化するなら、[0.1、0.5、0.3、…、1,2]という100個の要素を持つ基底ベクトルが存在することになる。100の変数の中に含まれている相関成分は、これだけではないので複数の基底が存在することになる。
The principal component
For example, if
前記した主成分分析の手法は、例えば、特開2006−85511(図5〜図9)や、情報処理学会研究報告「高度交通システム」、熊谷正俊著、No.20、2005年3月に詳細に開示されている。
The principal component analysis method described above is disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-85511 (FIGS. 5 to 9) , Information Processing Society of Japan research report “Advanced Traffic System”, Masatoshi Kumagai, No. 20, disclosed in detail in March 2005.
説明を図1に戻す。主成分分析演算部14で主成分分析処理して生成される交通量データの基底は、正常な路上センサデータであることを示す基準パターンとして基準パターンDB15に格納される。
なお、基準パターンDB15には、パターン毎に正規化された基準パターンが格納される。各基準パターンのデータ長は、例えば1日であり、例えば、5分間隔のデータを想定すれば、24時間で288個のブロック数になる。また、データ履歴DB16には、前記した正常データ履歴DB13同様、路上センサデータ、すなわちリンク番号と、交通量データとを有した組となって格納される。
Returning to FIG. The basis of the traffic volume data generated by the principal component analysis processing by the principal component
The
一方、基準パターン含有率計算部17は、データ履歴DB16に蓄積された路上センサデータを所定数分だけ読み出し、この路上センサデータに対する、基準パターンDB15から読み出される基準パターンの含有率(基準パターン含有率)を計算する。ここで、含有率とは、路上センサデータの交通量データに含まれる基準パターンの割合である。
基準パターン含有率計算部17は、出力される基準パターンの含有率をあらかじめ設定される判定閾値と比較し、その結果をプローブデータ優先リンクリスト18に格納する。ここで、判定閾値より低い含有率を持つ路上センサデータ(交通量データ)は、異常路上センサデータであるとして車載端末5から取得されるプローブデータを優先してアップロードするためのリンクとして使用される。なお、プローブデータ優先リンクリスト18とは、例えば、プローブデータ優先リンク番号1、プローブデータ優先リンク番号2、…、プローブデータ優先リンク番号nの、単なるリンク番号が列挙されたリストであり、リンク毎に、路上センサデータの信頼度を設定する場合は、各リンク番号に、例えば、0.0〜1.0で表現される信頼度のデータが付与される。詳細は後記する。
On the other hand, the reference pattern content
The reference pattern content
次に、図1を参照しつつ、図2および図3に沿って異常路上センサデータ検出方法の基本原理を説明する。
図2および図3は、第1の実施形態における交通情報提供システムにおける異常路上センサデータ検出方法の基本原理を示す図であり、具体的には、パターン含有率計算部17によって出力される基準パターンの含有率計算のためのアルゴリズムを示す。
なお、図2および図3において、横軸は、時間を表し、縦軸は、旅行時間を表す。
Next, the basic principle of the abnormal road sensor data detection method will be described with reference to FIGS. 2 and 3 with reference to FIG.
2 and 3 are diagrams showing the basic principle of the abnormal road sensor data detection method in the traffic information providing system in the first embodiment. Specifically, the reference pattern output by the pattern content
2 and 3, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents travel time.
図2は、第1の実施形態における交通情報提供システムにおける異常路上センサデータ検出方法の基本原理を示す図であり、(a)は、正規化された交通量データを説明する図であり、(b)は、基準パターンを説明する図である。
図2(a)の正規化された交通量データは、ある道路における時刻による旅行時間(交通状況)の推移を示している。ここでは、おおむね6:00〜9:00の時間帯は、交通状況の変動が激しく、通常、朝ピークと称される時間帯である。また、夕方17:00〜19:00頃に若干の変動があり、19:00以降は交通状況が安定している。すなわち、旅行時間が短く、道路が空いている状態で安定している。
また、図2(b)の基準パターンは、路上センサ2から取得した交通量データを、フィルタリング演算部12により正常であることが検証された正常路上センサデータに基づいてフィルタリングし、当該フィルタリングの結果出力される正常路上センサデータの交通量データを主成分分析演算部14により主成分分析して得られる基準パターンである。ここでは、朝ピークを表す基準パターンが示されている。
FIG. 2 is a diagram illustrating the basic principle of the abnormal road sensor data detection method in the traffic information providing system according to the first embodiment, and FIG. 2A is a diagram for explaining normalized traffic data. b) is a diagram illustrating a reference pattern.
The normalized traffic data in FIG. 2 (a) shows the transition of travel time (traffic situation) according to time on a certain road. Here, the time zone of approximately 6:00 to 9:00 is a time zone generally referred to as a morning peak, since traffic conditions vary greatly. In addition, there are some fluctuations in the evening from 17:00 to 19:00, and the traffic situation is stable after 19:00. In other words, the travel time is short and the road is stable.
In addition, the reference pattern of FIG. 2B filters the traffic data acquired from the
ここで、基準パターンDB15、あるいはデータ履歴DB16に格納された交通量データをベクトル表現し、24時間分を5分間隔で交通量データを取得したとすれば、それぞれ288次元ベクトルのデータが時系列で格納されていることになる。
ここで、基準パターンをベクトル表現した成分を、Riとし、路上センサデータの交通量データをベクトル表現した成分をXi(i=1〜288)としたとき、基準パターンと路上センサデータの交通量データとの類似性を判定するために、2つのベクトルの内積演算を行い、内積スコア(X1×R1+X2×R2+……+X288×R288)を算出することとした。
Here, if the traffic volume data stored in the
Here, when the component expressing the reference pattern as a vector is Ri and the component expressing the traffic data of the road sensor data as vector is Xi (i = 1 to 288), the traffic data of the reference pattern and the road sensor data. In order to determine the similarity to, an inner product operation of two vectors is performed, and an inner product score (X1 × R1 + X2 × R2 +... + X288 × R288) is calculated.
図3は、第1の実施形態における交通情報提供システムにおける異常データ検出方法の基本原理を示す図であり、(a)は基準パターンとして朝ピークを表しており、(b),(c)は共に夜間の異常渋滞を表している。
図3(a)〜(c)は、左に交通量データ、右に基準パターンを示し、内積スコアの大小により類似性を判定する例が示されている。(a)は基準パターンとして朝ピークを表しており、(b),(c)は共に夜間の異常渋滞を表している。
内積演算の結果は無次元数であるため、旅行時間や渋滞度のような具体性のある表現と対応させることはできないが、ここでは、基準パターンと路上センサデータの交通量データとを正規化して内積を−1.0〜1.0の範囲とし、0.5を類似性の判定閾値と考え、0.5未満を類似性なしとし、異常路上センサデータであると判定することとした。
FIG. 3 is a diagram showing the basic principle of the abnormal data detection method in the traffic information providing system according to the first embodiment. (A) shows a morning peak as a reference pattern, and (b) and (c) Both represent abnormal traffic congestion at night.
3A to 3C show an example in which the traffic data is shown on the left, the reference pattern is shown on the right, and the similarity is determined based on the size of the inner product score. (A) represents a morning peak as a reference pattern, and (b) and (c) both represent an abnormal traffic jam at night.
Since the result of the inner product calculation is a dimensionless number, it cannot be associated with a concrete expression such as travel time or congestion, but here we normalize the reference pattern and the traffic data of road sensor data. The inner product is in the range of -1.0 to 1.0, 0.5 is considered as the similarity determination threshold, less than 0.5 is determined as no similarity, and it is determined that the sensor data is abnormal road.
説明を図1に戻す。前記した交通情報提供装置1は、交通情報センタに設置され、交通情報提供サービスを行う車載端末5およびプローブカー3とは移動通信網4を介して接続されている。
車載端末5は、通信インフラを介して、常に路上センサ2から路上センサデータと、プローブカーからプローブデータとを取得している。また、移動通信網4を介して、交通情報提供装置1によって提供される交通情報を図示しない表示装置に表示する。そして、同じく取得されるプローブデータ優先リンクリストに基づいて、異常と判定されたリンクでは、プローブデータを優先して表示する。また、そのプローブデータを積極的に取得し、移動通信網4経由で交通情報提供装置1にアップロードする。
Returning to FIG. The traffic
The in-
次に、図1を参照しつつ、図4に沿って第1の実施形態に係る交通情報提供装置1の動作を説明する。
図4は、第1の実施形態に係る交通情報提供装置の動作を示すフローチャートであり、(a)は、フィルタリング演算部と主成分分析演算部による基準パターンの生成処理、(b)は、基準パターン含有率計算部による基準パターンの含有率の計算処理を示す。
以下、図4(a),(b)を参照しながら、図1に示す第1の実施形態に係る交通情報提供装置の動作を詳細に説明する。
Next, the operation of the traffic
FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the traffic information providing apparatus according to the first embodiment, in which (a) is a reference pattern generation process performed by a filtering operation unit and a principal component analysis operation unit, and (b) is a reference operation. The calculation process of the content rate of the reference | standard pattern by a pattern content rate calculation part is shown.
Hereinafter, the operation of the traffic information providing apparatus according to the first embodiment shown in FIG. 1 will be described in detail with reference to FIGS. 4 (a) and 4 (b).
まず、フィルタリング演算部12が、路上センサ正常リンクリスト11に格納される正常リンクデータから、路上センサ正常リンクリスト11を取得し、この路上センサ正常リンクリスト11を検索し(ステップS201)、路上センサ正常リンクリスト11に格納されているリンク番号のリストと、路上センサ2から取得される路上センサデータ(第1のリンクデータ)のリンク番号と参照することによって、路上センサデータが送られたリンクが、路上センサ正常リンクリスト11に登録されているリンク(正常リンク)に合致するか否かを判定する(ステップS202)ことによりフィルタリングを行い、正常リンクに合致していた場合(ステップS202”Yes”)、その路上センサデータを、リンク番号と、交通量データとの対のデータである正常路上センサデータ(第2のリンクデータ)として、正常データ履歴DB13に蓄積する(ステップS203)。
なお、ステップS202において、正常リンクに合致しないと判定された場合(ステップS202”No”)は、その路上センサデータは不使用とし、そのリンクに相当する交通情報のデータにはプローブカーにより収集されたプローブデータを使用して交通情報を提供する。
続いて、主成分分析演算部14は、正常データ履歴DB13から正常路上センサデータを所定数分だけ読み出して、正常路上センサデータに含まれる交通量データに対して、主成分分析を行い(ステップS204)、その結果生成される交通量データの基底と特徴量を基準パターンとして基準パターンDB15に格納する。
First, the
When it is determined in step S202 that the link does not match the normal link (step S202 “No”), the road sensor data is not used, and the traffic information data corresponding to the link is collected by the probe car. Provide traffic information using probe data.
Subsequently, the principal component
一方、路上センサ2から取得される路上センサデータ(第3のリンクデータ)は、常に通信インフラを介してデータ履歴DB16に蓄積される(ステップS211)。このため、基準パターン含有率計算部17は、基準パターンDB15に蓄積された基準パターンとデータ履歴DB16に蓄積された路上センサデータとを読み出して正規化処理を実行後、図2で示した内積演算を実行することにより基準パターン含有率(基準パターンの含有率)を計算する(ステップS212)。路上センサデータと基準パターンとをそれぞれ正規化すれば、内積は、−1.0〜1.0の範囲になるため、ここでは、基準パターンの含有率を求めることと同義とする。
On the other hand, road sensor data (third link data) acquired from the
続いて、基準パターン含有率計算部17は、計算された内積と、判定閾値とを比較し、基準パターンとの内積が判定閾値以下であるか否かを判定し(ステップS213)、その結果、内積値が判定閾値以下である場合(ステップS213”Yes”)、その路上センサデータは、異常であるとみなし、プローブデータ優先リンクとしてプローブデータ優先リンクリスト18に登録する。また、車載端末5から交通情報の要求を受信したタイミングで、車載端末5に対してプローブデータ優先リンクリスト18を車載端末5へ送信する(ステップS214)。
なお、ステップS213の処理において、基準パターンとの内積が判定閾値を超えていると判定された場合(ステップS213”No”)、その路上センサデータは、正常であると判定し、そのリンクに相当する路上センサデータを使用して交通情報を車載端末5へ提供する。
なお、ここで、プローブデータ優先リンクとは、プローブカーから優先的にアップロードして取得すべきリンクのことをいう。
Subsequently, the reference pattern content
In the process of step S213, if it is determined that the inner product with the reference pattern exceeds the determination threshold value (step S213 "No"), the road sensor data is determined to be normal and corresponds to the link. Traffic information is provided to the in-
Here, the probe data priority link is a link that should be preferentially uploaded and acquired from the probe car.
図5は、第1の実施形態に係る交通情報提供システムのシステム構成を示す図である。
図5に示されるように、交通情報提供装置1は、図1に示す交通情報提供装置が持つ構成に更に、プローブデータDB20が接続される。なお、ここでは、路上センサ正常リンクリスト11、フィルタリング演算部12、正常データ履歴DB13、およびデータ履歴DB16は、図示省略されている。
FIG. 5 is a diagram illustrating a system configuration of the traffic information providing system according to the first embodiment.
As shown in FIG. 5, the traffic
車載端末5は、交通情報提供装置1とは移動通信網4を介して接続され、GPS(Global Positioning System)等の車載センサ8により時々刻々車両の現在位置情報を取得しながら、路上センサデータとプローブデータとを取得し、取得した路上センサデータに含まれるリンク番号が、移動通信網4を介して交通情報提供装置1から送信されるプローブデータ優先リンクリスト18にリストされたリンク番号に合致するとき、取得したプローブデータを優先して表示する他に、そのプローブデータを交通情報提供装置1へ送信する。交通情報提供装置1は、受信したプローブデータをプローブデータDB20に蓄積する。
このことにより、交通情報提供装置1は、路上センサデータとプローブデータとを併用し、信頼性の高いデータのみを使用して車載端末5に交通情報を提供することができる。また、車載端末5は、信頼性の高い路上センサデータとプローブデータとを併用した表示が可能である。
The in-
As a result, the traffic
図6は、車載端末の動作を示すフローチャートである。
図6において、車載端末5は、プローブデータと、路上センサデータとを、プローブカーおよび路上センサから、常に受信しており、一方では、交通情報提供装置1からプローブデータ優先リンクリスト18を受信している(ステップS300)。そこで、先に、交通情報提供装置1から受信したプローブデータ優先リンクリスト18を検索して(ステップS301)、取得した路上センサデータが異常か否か、すなわち、路上センサデータに含まれるリング番号が、プローブデータ優先リンクリスト18にリストされているリンク番号に合致するか否かを判定する(ステップS302)。
ここで、合致した場合(ステップS302”Yes”)、取得したプローブデータを優先して図示しない画面上に表示すると共に、交通情報提供装置1にそのプローブデータをアップロードする(ステップS303)。合致しなかった場合(ステップS302”No”)、その路上センサデータを図示しない画面上に表示する(ステップS304)。
FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the in-vehicle terminal.
In FIG. 6, the in-
If they match (step S302 “Yes”), the acquired probe data is preferentially displayed on a screen (not shown), and the probe data is uploaded to the traffic information providing apparatus 1 (step S303). If they do not match (step S302 “No”), the road sensor data is displayed on a screen (not shown) (step S304).
図5を参照しつつ、図7に沿って車載端末5に表示される画面構成の例について説明する。
図7は、車載端末に表示される画面構成の一例を示す図である。ここでは、単に、地図情報にプローブデータと路上センサデータを併用して表示するだけでなく、表示データの信頼度設定ウィンドウ10を表示することができる。
信頼度設定ウィンドウ10は、ユーザが車載端末5のGUI(Graphical User Interface)を用い、交通情報提供装置1により類似判定を行う際の判定閾値を調整する仕組みである。
An example of a screen configuration displayed on the in-
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a screen configuration displayed on the in-vehicle terminal. Here, the display data
The
すなわち、ユーザサイドでは、車載端末5の利用環境に応じ、不確実でも路上センサ2から取得した路上センサデータを表示したい、あるいは確実なリンクデータ(プローブデータ)のみ表示したいといった要求がある。
このとき、ユーザは、GUIを用いて車載端末5の表示装置画面上に、GUIによる表示データの信頼度設定ウィンドウ10を表示させて、例えば表示画面上のスライドバーを横方向にスライドさせ判定閾値を調整することができる。この情報は、移動通信網4を介して交通情報提供装置1に送信され、交通情報提供装置1は、この情報に基づき、基準パターンと路上センサデータの類似性判定の際に使用される判定閾値を制御する。前記したように、交通情報提供装置1で計算されるリンク毎の信頼度はプローブデータ優先リンクリスト18に格納されており、プローブデータ優先リンクリスト18を受信した車載端末5は、スライダにより指定される閾値以上の信頼度を持つリンクの路上センサデータを信頼できるものとして表示する。なお、リンク毎の信頼度は、交通情報提供装置1が平均内積値を計算し、または、この平均内積値に何らかの係数を乗算して求め、リンク毎の情報として車載端末5に配信するものとする。ここで、平均内積値とは、前記したように、基準パターンと、正規化された路上センサデータについて内積演算を行うが、この演算は、1日単位で路上センサデータを評価する期間中繰り返し行なわれ、その評価期間において日毎に算出された内積値の平均をいう。
That is, on the user side, there is a request to display road sensor data acquired from the
At this time, the user displays the
前記した第1の実施形態によれば、路上センサデータに異常が含まれていた場合、異常な路上センサデータが検出されたリンクではプローブデータを優先してアップロードする対象とすることで、信頼性の高い交通情報の提供サービスを行うことができる。また、車載端末5は、帯域を有効に使用してプローブデータを収集することができ、VICS(登録商標)とプローブデータを併用した表示が可能である。
更に、ユーザにGUIを用いた判定閾値設定の仕組みを提供することでプローブデータ、もしくは路上センサデータを表示する範囲を更新でき、このことによりユーザに利便性を提供する他、柔軟性、融通性の高い交通情報提供システムを構築することができる。
According to the first embodiment described above, when the road sensor data includes an abnormality, the link in which the abnormal road sensor data is detected is set as a target for uploading the probe data with priority. Providing high traffic information. Further, the in-
Furthermore, it is possible to update the display range of probe data or road sensor data by providing the user with a determination threshold setting mechanism using a GUI, thereby providing convenience to the user and providing flexibility and flexibility. A high traffic information provision system can be constructed.
(第2の実施形態)
図8は、第2の実施形態に係る交通情報提供装置の内部構成を示すブロック図である。
第2の実施形態に係る交通情報提供装置1’において、図1に示す第1の実施形態との差異は、GUI提供部19が付加されることである。このGUI提供部19は、センタ端末7を介して人為的に設定入力される基準パターンを取り込み、この基準パターンに基づいて基準パターン含有率を計算させることにある。このため、交通情報提供装置1’にセンタ端末7が接続される。他は、図1に示す第1の実施形態と同様である。
(Second Embodiment)
FIG. 8 is a block diagram showing an internal configuration of the traffic information providing apparatus according to the second embodiment.
The traffic
図9は、センタ端末の表示画面構成の一例を示す図であり、(a)は、(b)に示される基準パターンに基づき基準パターン含有率の計算を行った結果、朝と夕方に混雑している道路リンクを検出し、表示した例であり、(b)は、基準パターンの生成を示す図である。 FIG. 9 is a diagram showing an example of the display screen configuration of the center terminal. (A) is a result of calculation of the reference pattern content rate based on the reference pattern shown in (b), resulting in congestion in the morning and evening. This is an example in which a road link is detected and displayed, and FIG.
図8を参照しつつ、図9を参照してセンタ端末7における画面操作の実際を説明する。
基準パターン含有率計算部17は、図9(b)に示されるように、GUI提供部19により提供される画面を介してあらかじめ図示しない記憶装置にファイル登録された基準パターンを読み出し、もしくは人為的に描画された基準パターンに基づき、データ履歴DB16に蓄積された路上センサデータに対する基準パターンの含有率を計算して類似度を算出する。その結果は、画面右下に、類似度の高低を表すカラーバーによって表示される。
例えば、人為的に描画された基準パターン(手書き入力パターン)は、センタ端末7内部で画面上の座標データに置換され、この座標データから正規化された旅行時間時系列データ(速度、交通量、渋滞長等)に変換される。ここで変換された旅行時間系列データは、前記した基準パターンDB15に格納される基準パターン(旅行時間系列データ)と同等に扱われる。そして、図2に示されるように、前記により変換された旅行時間系列データと、正規化された路上センサデータとの内積演算を実行することによって、基準パターン含有率を計算し、計算の結果得られる基準パターン含有率に応じて類似度の高低を示すカラーバー表示を行なう。
ここでは、エリア全体の交通情報を単に表示するだけでなく、朝と夕方に混雑している道路リンクを他の道路と区別してフィルタリング表示している。前記した交通情報提供装置1は、交通情報センタにおいて、路上センサ2、あるいはプローブデータのモニタリングシステムとしての応用が考えられる。
The actual screen operation at the center terminal 7 will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 9B, the reference pattern content
For example, an artificially drawn reference pattern (handwritten input pattern) is replaced with coordinate data on the screen inside the center terminal 7, and travel time series data (speed, traffic volume, Traffic jam length). The travel time series data converted here is handled in the same manner as the reference pattern (travel time series data) stored in the
Here, not only the traffic information of the entire area is simply displayed, but the road links that are congested in the morning and evening are displayed in a filtered manner in distinction from other roads. The traffic
なお、前記した第1の実施形態、第2の実施形態において、路上センサ2から取得した路上センサデータ、プローブカー3から取得したプローブデータ、交通情報提供装置1により配信されるプローブデータ優先リンクリスト18は、いずれもリンクデータであるが、その発生元により区別して表現してある。
また、前記した第1の実施形態、第2の実施形態において、図1、図5、および図8に示した、フィルタリング演算部12と、主成分分析演算部14と、基準パターン含有率計算部17と、プローブデータ優先リンクリスト18と、GUI提供部19がそれぞれ持つ機能をプログラミングして図示せぬ記憶装置に格納し、コンピュータが、図示しない記憶装置に格納されたプログラムを逐次読み出し、実行することによっても同等の作用効果が得られることはいうまでもない。このとき、路上センサ正常リンクリスト11と、正常データ履歴DB13と、基準パターンDB15と、データ履歴DB16と、プローブデータ優先リンクリスト18とは、記憶装置に割り当てられ格納される。
In the first embodiment and the second embodiment described above, road sensor data acquired from the
Further, in the first embodiment and the second embodiment described above, the
1,1’ 交通情報提供装置
2 路上センサ
3 プローブカー
4 移動通信網
5 車載端末
7 センタ端末
8 車載センサ
10 信頼度設定ウィンドウ
11 路上センサ正常リンクリスト
12 フィルタリング演算部
13 正常データ履歴DB
14 主成分分析演算部
15 基準パターンDB
16 データ履歴DB
17 基準パターン含有率計算部
18 プローブデータ優先リンクリスト
19 GUI提供部
20 プローブデータDB
DESCRIPTION OF
14 Principal component
16 Data history DB
17 Reference pattern content
Claims (8)
前記フィルタリング演算部により出力される前記第2のリンクデータの所定数を主成分分析して基底を要素とする基準パターンを生成する主成分分析演算部と、
前記路上センサから所定数取得された、リンク番号と交通量データとの組の情報である第3のリンクデータおよび前記主成分分析演算部により生成される基準パターンを、それぞれ正規化し、前記正規化された後の第3のリンクデータと、前記正規化された後の基準パターンとを内積演算して得られる基準パターンの含有率が所定の値に満たないときに、前記路上センサから取得した第3のリンクデータを異常とみなし、該異常とみなされた第3のリンクデータに該当するリンクを、プローブカーから前記交通情報提供装置自身へ優先的にアップロードすべきプローブデータのリンクであるプローブデータ優先リンクとし、該プローブデータ優先リンクに関する情報を出力する基準パターン含有率計算部と、
を有して備えることを特徴とする交通情報提供装置。 The first link data obtained from a road sensor installed on the road , which is information of a set of a link number and traffic data, is input, and the input first link data may be normal by the user. A filtering operation unit that outputs only the first link data registered in the normal link list as the second link data by comparing with the normal link list that lists the link numbers of the verified links ;
A principal component analysis calculation unit for generating a reference pattern which the base and element and principal component analysis a predetermined number of the second link data output by the filtering operation unit,
The is predetermined number acquired from the road sensor, the reference pattern generated by the third link data Contact and the principal component analysis arithmetic unit is a set of information between the link number and traffic amount data, respectively normalized, the when the third link data after normalized, the content of is that standards pattern obtained with the reference pattern and the inner product calculation after being the normalization is less than a predetermined value, the road sensor the third link data regarded as abnormal, the appropriate link to the third link data deemed the abnormality, preferentially up Rhodes should probe data from the probe cars to the traffic information providing device itself obtained from and the link is a probe data priority linked, the reference pattern content calculation unit for outputting information relating to the probe data priority link,
Traffic information providing apparatus characterized by Ru with a have.
前記主成分分析演算部により生成され出力される基底の数によって決まる前記所定の値により、前記路上センサから取得した前記第3のリンクデータの異常の可否判定を行う
ことを特徴とする請求項1に記載の交通情報提供装置。 The reference pattern content rate calculation unit is:
Claim 1, characterized in that said by the predetermined value determined by the number of bases is generated and output by the principal component analysis calculation unit, abnormality determination of said third link data acquired from the road sensor The traffic information providing device described in 1.
を有して備えることを特徴とする請求項1に記載の交通情報提供装置。 Content of the reference pattern by artificial setting captures the input, the reference pattern content rate calculating unit by using the reference pattern generated by the principal component analysis calculation unit on the basis of the captured set input of the reference pattern A user interface part that executes the calculation of
Traffic information providing device according to claim 1, characterized in that Ru provided with have.
前記交通情報提供装置とは移動通信網を介して接続され、前記路上センサから路上センサデータ、および前記プローブカーからプローブデータを取得し、前記取得した路上センサデータが、前記移動通信網を介して交通情報提供装置から送信されるプローブデータ優先リンクに該当するとき、前記取得したプローブデータを優先して表示するとともに、当該プローブデータを前記交通情報提供装置へアップロードする車載端末と、
を有して備えることを特徴とする交通情報提供システム。 The first link data obtained from a road sensor installed on the road , which is information of a set of a link number and traffic data, is input, and the input first link data may be normal by the user. A filtering operation unit that outputs only the first link data registered in the normal link list as second link data by comparing the link numbers of verified links with the normal link list, and the filtering operation principal component analysis calculation unit a predetermined number of the second link data outputted by principal component analysis to generate a reference pattern that the base and element by parts, and obtained a predetermined number from the road sensor, the link number it and the reference pattern generated by the third link data and the principal component analysis arithmetic unit is a set of information with traffic data Normalized, and the third link data after the normalization, when the content of is that standards pattern obtained with the reference pattern and the inner product calculation after being the normalization is less than a predetermined value the regarded third link data acquired from the road sensor abnormal, the appropriate link to the third link data deemed the abnormality, preferentially upload from probe cars to the traffic information providing device itself a probe data preferred link is a link probe data to a traffic information providing device having a reference pattern content calculation unit for transmitting information relating to the probe data priority link to the vehicle-mounted terminal,
Wherein the traffic information providing device connected via a mobile communication network, road sensor data from the path sensor, and the acquired probe data from the probe cars, the obtained road sensor data, via the mobile communication network When it corresponds to a probe data priority link transmitted from the traffic information providing device, the acquired probe data is displayed with priority, and an in- vehicle terminal that uploads the probe data to the traffic information providing device ;
Traffic information providing system characterized in that Ru provided with have.
前記取得した路上センサデータが前記プローブデータ優先リンクに該当するとき、前記取得したプローブデータを、前記移動通信網を介して前記交通情報提供装置にアップロードする
ことを特徴とする請求項4に記載の交通情報提供システム。 The in-vehicle terminal is
5. The acquired probe data is uploaded to the traffic information providing apparatus via the mobile communication network when the acquired road sensor data corresponds to the probe data priority link. Traffic information provision system.
前記所定の値を変更するため、ユーザインタフェース部を介して前記所定の値を取り込み、前記移動通信網を介して、前記交通情報提供装置へ送信することで、前記所定の値に基づき前記交通情報提供装置により生成される前記プローブデータ優先リンクを受信し、前記プローブデータ優先リンクのプローブデータを表示する
こと、を特徴とする請求項4に記載の交通情報提供システム。 The in-vehicle terminal is
In order to change the predetermined value, the traffic information is acquired based on the predetermined value by capturing the predetermined value via a user interface unit and transmitting the predetermined value to the traffic information providing apparatus via the mobile communication network. traffic information providing system according to claim 4 for receiving the probe data priority links generated by the providing apparatus, to display the probe data of the probe data priority link, characterized by.
交通情報提供装置は、
前記路上センサから取得した、リンク番号と交通量データとの組の情報である第1のリンクデータを入力とし、この入力した第1のリンクデータを、ユーザによって正常であることが検証済みのリンクのリンク番号をリスト化した正常リンクリストと対比することで、前記正常リンクリストに登録された第1のリンクデータのみを第2のリンクデータとして出力するフィルタリングを行い、
前記フィルタリングの結果得られる前記第2のリンクデータの所定数を主成分分析して基底を要素とする基準パターンを生成し、
前記路上センサから所定数取得された、リンク番号と交通量データとの組の情報である第3のリンクデータと前記生成された基準パターンとをそれぞれ正規化し、
前記正規化された後の第3のリンクデータと、前記正規化された後の基準パターンとを内積演算して基準パターンの含有率を計算し、
前記基準パターンの含有率が所定の値に満たないときに、前記路上センサから取得した第3のリンクデータを異常とみなし、該異常とみなされた第3のリンクデータに該当するリンクを、プローブカーから前記交通情報提供装置自身へ優先的にアップロードすべきプローブデータのリンクであるプローブデータ優先リンクとして登録するとともに、前記プローブデータ優先リンクに関する情報を前記前記車載端末へ送信する
こと、を特徴とする交通情報提供システムにおける異常データの検出方法。 A method for detecting abnormal data in a traffic information providing system that obtains traffic information from road sensors and vehicles installed on the road and provides traffic information to an in-vehicle terminal,
Traffic information providing device
The first link data, which is a set of link number and traffic data, obtained from the road sensor is used as an input, and the input first link data is verified to be normal by the user. By comparing with the normal link list in which the link numbers are listed, filtering is performed to output only the first link data registered in the normal link list as the second link data ,
Generates a reference pattern that the base and element a predetermined number of the second link data resulting from the said filtering by principal component analysis,
The is predetermined number acquired from the road sensor, turned into a regular and a third link data with the generated reference pattern is a set of information between the link number and traffic amount data, respectively,
A third link data after the normalization, the a reference pattern after being normalized by the inner product computation to calculate the content of the standards pattern,
When the content rate of the reference pattern is less than a predetermined value, the third link data acquired from the road sensor is regarded as abnormal, and a link corresponding to the third link data regarded as abnormal is probed. It is registered as a probe data priority link that is a link of probe data to be preferentially uploaded from the car to the traffic information providing device itself, and information related to the probe data priority link is transmitted to the in-vehicle terminal . For detecting abnormal data in a traffic information providing system.
前記交通情報提供装置は、
前記路上センサから取得した、リンク番号と交通量データとの組の情報である第1のリンクデータを入力とし、この入力した第1のリンクデータを、ユーザによって正常であることが検証済みのリンクのリンク番号をリスト化した正常リンクリストと対比することで、前記正常リンクリストに登録された第1のリンクデータのみを第2のリンクデータとして出力するフィルタリングを行い、
前記フィルタリングの結果得られる前記第2のリンクデータの所定数を主成分分析して基底を要素とする基準パターンを生成し、
前記路上センサから所定数取得された、リンク番号と交通量データとの組の情報である第3のリンクデータと前記生成された基準パターンとをそれぞれ正規化し、
前記正規化された後の第3のリンクデータと、前記正規化された後の基準パターンとを、内積演算して基準パターンの含有率を計算し、
前記基準パターンの含有率が所定の値に満たないときに、前記路上センサから取得した第3のリンクデータを異常とみなし、該異常とみなされた第3のリンクデータに該当するリンクを、プローブカーから前記交通情報提供装置自身へ優先的にアップロードすべきプローブデータのリンクであるプローブデータ優先リンクとして登録するとともに、前記プローブデータ優先リンクに関する情報を前記車載端末へ送信し、
前記車載端末は、
前記路上センサから路上センサデータを取得し、プローブカーからプローブデータを取得し、および前記交通情報提供装置から前記プローブデータ優先リンクに関する情報を取得し、
前記取得した路上センサデータが前記プローブデータ優先リンクに該当するとき、前記取得したプローブデータを優先して表示するとともに、当該プローブデータを前記交通情報提供装置へアップロードする
こと、を特徴とする交通情報提供システムにおけるデータ収集方法。 The traffic information providing apparatus and the traffic information providing apparatus have an in-vehicle terminal connected via a mobile communication network, and the traffic information providing apparatus acquires traffic information from a road sensor and a vehicle installed on the road. And a data collection method in a traffic information providing system for providing traffic information to the in-vehicle terminal,
The traffic information providing device includes:
The first link data, which is a set of link number and traffic data, obtained from the road sensor is used as an input, and the input first link data is verified to be normal by the user. By comparing with the normal link list in which the link numbers are listed, filtering is performed to output only the first link data registered in the normal link list as the second link data ,
Generates a reference pattern that the base and element a predetermined number of the second link data resulting from the said filtering by principal component analysis,
The is predetermined number acquired from the road sensor, turned into a regular and a third link data with the generated reference pattern is a set of information between the link number and traffic amount data, respectively,
A third link data after the normalization with the reference pattern after being the normalization, and inner product operation to calculate the content of the standards pattern,
When the content rate of the reference pattern is less than a predetermined value, the third link data acquired from the road sensor is regarded as abnormal, and a link corresponding to the third link data regarded as abnormal is probed. While registering as a probe data priority link that is a link of probe data to be preferentially uploaded from the car to the traffic information providing device itself, and transmitting information related to the probe data priority link to the in- vehicle terminal,
The in-vehicle terminal is
Obtain road sensor data from the road sensor, obtain probe data from a probe car, and obtain information on the probe data priority link from the traffic information providing device ,
When the acquired road sensor data corresponds to the probe data priority link , the acquired probe data is displayed with priority, and the probe data is uploaded to the traffic information providing device . Data collection method in providing system.
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