JP4957612B2 - 走行パターン情報取得装置、走行パターン情報取得方法および走行パターン情報取得プログラム - Google Patents

Description

本発明は、車両の走行パターンを示す情報を取得する走行パターン情報取得装置、方法およびプログラムに関する。

従来、複数の信号機が連動して点灯する場合に対応した案内を行う技術が知られており、例えば、特許文献１には、２つ前のノードまでを参照範囲とし、参照範囲内の信号機が連動している場合には信号機コストの算出対象とせず、連動していない場合には信号機コストを算出する技術が開示されている。
特開２００１−１６５６８４号公報

連動して点灯する信号機によって車両の走行を制御している道路など、車外の要因の影響を受ける道路を車両が走行すると、ある程度の確率で複数の車両が同様の動作をすることが推定される。しかし、従来、その推定を可能にするための情報を作成する技術は存在しなかった。
すなわち、従来技術においては、複数の信号機が連動して点灯することが記載されているが、当該従来技術においては信号機が連動しているか否かを示す情報を生成するための指針は与えられておらず、連動する信号機が予め判明していることが前提となっている。しかし、実際には、信号機の連動制御の内容が公開されていない場合も多く、当該連動制御の内容等を推定するための正確な情報を作成することは困難であった。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、道路を走行する車両における動作を推定するための情報を生成することを目的とする。

上記の目的を達成するため、本発明においては、複数の車両について道路上での車速を特定するための車速特定情報を取得し、当該車速特定情報の分布に基づいて車速特定情報を車両の動作に対応した集合に分類し、当該分類に基づいて車両の動作の発生確率を取得する。すなわち、車両が道路上で各種の動作を行うとその結果としての車速は当該動作に対応した車速となる。従って、特定の道路上における車速特定情報が近似している車両同士を比較すると各車両は類似した動作を行っていると推定することができる。

そこで、本発明においては、車速特定情報の分布に基づいて当該車速特定情報を１以上の集合に分類することで、当該集合に含まれる車速特定情報が車両における特定の動作に対応しているとみなすこととする。この結果、車速特定情報に基づいて車両にて行い得る動作の分布を推定することが可能になる。従って、分類された集合の発生確率に基づいて車両の動作の発生確率を取得することが可能になる。当該車両の動作の発生確率は、道路を走行する車両においてその動作が行われる確率に対応しているため、当該道路を走行する車両における動作を推定することが可能になる。

ここで、車速特定情報取得手段は、各車両における車速を特定可能な車速特定情報を取得することができればよい。従って、車速自体を示す情報であっても良いし、特定の区間を走行する際の所要時間を示す情報であっても良く、種々の情報を車速特定情報とすることが可能である。すなわち、車速や車速に対応した情報の集合を形成することによって車両の動作を推定可能である限り各種の情報を車速特定情報とすることが可能である。

なお、車速特定情報は、各車両について実測された情報であることが好ましく、各車両で実測しても良いし、道路周辺に設置された施設によって実測しても良く種々の構成を採用可能である。また、車速特定情報の取得対象となる道路は予め決められていれば良く、任意の区間の道路を当該車速特定情報の取得対象として規定することができる。むろん、一般の道路においては車速特定情報の取得対象として規定された道路の前後あるいは当該道路の途中において車両の走行方向を右左折等によって変化させ得るし、車両の動作が渋滞等の影響を受けた動作となることもある。このため、車速特定情報取得手段においては、道路を走行する車両の総てについて車速特定情報を取得しても良いし、右左折、直進、渋滞の有無など、各種の条件に基づいて分類対象とすべき車速特定情報を選定しても良い。

さらに、車速特定情報分類手段は、車速特定情報の分布に基づいて当該車速特定情報を１以上の集合に分類することができればよい。当該集合は車両の動作に対応していれば良く、予め動作を特定して車速特定情報を１以上の集合に分類しても良いし、類似した車速特定情報を１以上の集合に分類し、当該集合が車両の動作に対応付けられる分類であるときに車速特定情報の分類を確定することにしても良く、種々の構成を採用可能である。

なお、分布は、車速特定情報を類似した情報毎の集合に分類することに寄与すればよく、例えば、当該分布としてヒストグラムや確率分布を採用可能である。さらに、車速特定情報の分布に基づいて車速特定情報を１以上の集合に分類する手法は、各種のクラスタリングによって実現可能である。例えば、Ｋ平均法などの非階層的手法やウォード法等の階層型手法によって車速特定情報を分類することが可能である。むろん、判別関数を特定する判別分析によって分類を行っても良い。

さらに、動作発生確率取得手段は、分類に基づいて車両の動作の発生確率を取得することができればよい。すなわち、車速特定情報の全サンプル数と集合を構成するサンプル数との比は当該集合の出現確率に相当するので、当該比が集合に対応する車両の動作の発生確率であるとして発生確率を取得すればよい。

さらに、車速特定情報の取得対象を、予め決められた２地点間の連続した複数の道路区間にて構成される道路とし、各道路区間のそれぞれにおける車速特定情報を取得する構成としても良い。すなわち、連続した複数の道路区間の車速特定情報に基づいて、各道路区間における車速特定情報を１以上の集合に分類し、当該集合に対応する車両の動作の発生確率を取得すれば、当該連続した複数の道路区間にて構成される道路における各道路区間の車両の動作を推定することができる。従って、車両が当該道路を走行する際の一連の動作を推定することができる。例えば、信号機によって区切られた複数の道路区間によって構成される道路について各道路区間での車両の動作の発生確率を取得すれば、当該信号機の影響を受けた車両の動作を推定することが可能になる。

むろん、連続した複数の道路区間によって構成される道路は種々の形状であって良く、直進道路でも良いし、曲がっていても良い。例えば、前記道路区間を連続した直進区間とすれば、複数の道路区間によって構成される道路が直進道路になるし、また、連続する道路区間として交差する道路区間を採用すれば、複数の道路区間によって構成される道路が曲がった道路になる。

さらに、道路区間のそれぞれにおける動作が、その道路区間以前の道路区間における動作に依存した動作となるように構成してもよい。すなわち、車両は連続した複数の道路区間を連続的に走行していくため、ある道路区間において車両が行う動作はそれ以前の道路区間における車両の動作に依存し得る。そこで、ある道路区間における特定の動作がそれ以前の道路区間に依存するように設定すれば、予め決められた２地点間の連続した複数の道路区間を連続的に走行する車両の動作を推定することが可能になる。

なお、ある道路区間における動作がそれ以前の道路区間の動作に依存するように集合を定義するための構成としては、種々の構成を採用可能であり、例えば、ある道路区間における集合を定義するための車速特定情報がそれ以前の道路区間の車速特定情報に依存するように定義する構成を採用可能である。すなわち、連続した複数の道路区間を走行したときの車速特定情報について、同一の車両からの情報であることを識別可能に構成する（連続した道路区間における一連の車速特定情報であることを特定可能に構成する）。

また、ｎ番目（ｎは自然数）の道路区間において車速特定情報が特定の集合に分類されたとき、当該集合に分類された車速特定情報と同一の車両から得られたｎ＋１番目の道路区間における車速特定情報を特定し、ｎ＋１番目の道路区間においては当該車速特定情報を１以上の集合に分類する。そして、当該分類に基づいてｎ＋１番目の道路区間における動作の発生確率を取得する。この構成によれば、連続する道路区間における車両の動作をそれ以前の道路区間における車両の動作に依存する動作として定義することが可能である。

さらに、連続した複数の道路区間によって構成される道路の両端は、種々の指針に基づいて決定することが可能である。その構成例として、ナビゲーション装置等で利用される地図情報における定義を本発明にて利用する構成を採用可能であり、例えば、上位階層であるほどノードの密度（単位面積当たりのノード数）が小さくなるように階層化された地図情報を参照する構成を採用可能である。すなわち、当該地図情報における特定の階層のノードを参照して、当該特定の階層に規定されたノードによって連続した複数の道路区間のそれぞれにおける両端を特定する。さらに、当該特定の階層より上位階層のノードを参照して、連続した複数の道路区間によって構成される道路の両端に相当する２地点を選択する構成を採用可能である。

以上のように階層化された地図情報において、ノードは道路上に設定された各地点の座標情報等を含む情報であり、特定の例外を除いて一般的には、ノードの密度が大きい階層においては当該階層よりノードの密度が小さい上位階層よりも、道路上において短い間隔でノードが設定される。従って、上位の階層であるほどそのノードによって区切られる道路区間は長く、一般的には下位の階層のノードにて規定される道路よりも重要（幅が広い、交通量が多いなど）な主要道路同士の交差点などにノードが設定される。従って、特定の階層で規定されるノードによって道路区間の両端が構成されるとき、当該特定の階層よりも上位の階層で規定される２個のノードを選択すれば、連続した複数の道路区間によって構成される道路を容易に規定することが可能になる。

さらに、動作の発生確率を他の情報に変換して利用する構成としても良い。例えば、道路区間のそれぞれにおける動作は、車速特定情報に基づいて特定された動作であるため、当該動作は各車両における車速に対応した動作である。従って、集合に分類された動作が、連続した道路区間の一方から他方に走行する際の走行困難性に対応した動作であるとみなすことが可能である。そこで、当該動作について発生確率を取得すれば、当該発生確率に基づいて前記走行困難性を示す情報を取得することが可能である。

なお、走行困難性を示す情報としては、種々の態様を採用可能であり、例えば、走行困難性を示す情報を経路探索におけるコスト（走行が困難である程値が大きくなる数）情報とし、車速が遅いという動作の発生確率が大きいほどコストを大きくする構成等を採用可能である。また、連続した道路区間の一方から他方に走行する際の走行困難性は、連続する道路区間を連続して走行する際の走行困難性であれば良く、連続した道路区間の一方を走行する際の走行困難性に対応していても良いし、連続した道路区間の一方と他方との境界における走行困難性に対応していても良いし、両者に対応していても良い。

さらに、本発明のように車速特定情報を分類することによって車両の動作の発生確率を取得する手法は、プログラムや方法としても適用可能である。また、以上のような走行パターン情報取得装置、プログラム、方法は、単独の走行パターン情報取得装置として実現される場合もあれば、車両に備えられる各部と共有の部品を利用して実現される場合もあり、各種の態様を含むものである。例えば、以上のような走行パターン情報取得装置を備えたナビゲーション装置や方法、プログラムを提供することが可能である。また、一部がソフトウェアであり一部がハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。さらに、走行パターン情報取得装置を制御するプログラムの記録媒体としても発明は成立する。むろん、そのソフトウェアの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。

ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）道路情報生成システムの構成：
（１−１）道路情報生成装置の構成：
（１−２）ナビゲーション装置の構成：
（２）コスト情報生成処理：
（３）ナビゲーション装置における動作：
（４）他の実施形態：

（１）道路情報生成システムの構成：
（１−１）道路情報生成装置の構成：
図１は、道路情報の管理センターに設置された走行パターン情報取得装置１０と車両Ｃに備えられたナビゲーション装置１００とを含むシステムの構成を示すブロック図である。走行パターン情報取得装置１０は、ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ等を備える制御部２０と記憶媒体３０とを備えており、当該記憶媒体３０やＲＯＭに記憶されたプログラムを制御部２０で実行することができる。本実施形態においては、このプログラムの一つとして走行パターン情報取得プログラム２１を実行可能であり、当該走行パターン情報取得プログラム２１によって道路上での車両Ｃの走行パターンを推定するための情報を取得する。

本実施形態において、当該走行パターンを推定するための情報は、道路区間毎の車両Ｃの動作の発生確率を示す情報であり、走行パターン情報取得装置１０においては複数の車両Ｃが出力するプローブ情報に基づいて当該発生確率を取得する。また、走行パターン情報取得装置１０は当該発生確率に基づいてコスト情報を生成し、当該コスト情報を車両Ｃに対して送信する。このため、走行パターン情報取得装置１０は、ナビゲーション装置１００と通信するための回路にて構成される通信部２２を備えており、制御部２０は通信部２２を介してプローブ情報を受信し、コスト情報を送信することができる。

走行パターン情報取得プログラム２１は、道路区間毎の車両Ｃの動作の発生確率を取得し、コスト情報を生成して送信するために、送受信制御部２１ａと車速特定情報取得部２１ｂと車速特定情報分類部２１ｃと動作発生確率取得部２１ｄとを備えており、通信部２２，記憶媒体３０や制御部２０におけるＲＡＭ等と協働することによってコスト情報の生成および車両Ｃへの提供機能が実現される。

送受信制御部２１ａは、車両Ｃとの通信を制御するためのモジュールであり、制御部２０は、当該送受信制御部２１ａの処理によって通信部２２を制御し、複数の車両Ｃのそれぞれに搭載された通信部２２０と通信を行う。すなわち、車両Ｃから送信されるプローブ情報を取得して同一の車両Ｃから取得した情報であることを識別可能な状態で記憶媒体３０へ記録する（図１に示すプローブ情報３０ａ）。また、後述する処理によって生成されたコスト情報３０ｃを取得して車両Ｃへ送信する。

なお、本実施形態におけるプローブ情報３０ａは、少なくとも車両Ｃの車速を特定するための車速特定情報を含み、本実施形態においては、道路に設定されたノード間の道路区間（リンク）を示すリンク番号，当該リンク番号に対応する道路区間を車両Ｃが走行したときの所要時間，同一の車両Ｃから取得したことを示す識別子（連続した道路区間における一連の車速特定情報であることを特定可能な識別子）を含む。

また、本実施形態においては、記憶媒体３０に記憶された地図情報３０ｂを参照して各リンク番号に対応する道路区間の距離を特定することによって、車両Ｃが各道路区間を走行したときの車速を特定することが可能である。すなわち、記憶媒体３０には地図情報３０ｂが予め記録されており、当該地図情報３０ｂには、道路上に設定されたノードの位置を示す情報とノード同士の連結を示すリンク（道路区間）を特定するためのリンク番号を示す情報とを含んでいる。従って、リンク番号で特定される道路区間の距離は当該道路区間の両端に相当するノードの位置に基づいて特定することが可能であり、当該道路区間の距離を上述の所要時間で除することによって車両Ｃが各道路区間を走行したときの車速を特定することが可能である。このため、本実施形態においては、リンク番号と当該リンクの所要時間と当該リンクの距離を示す情報および同一車両からの情報であることを示す識別子とが車速特定情報に相当する。むろん、地図情報３０ｂにおいて各道路区間の距離に対応する情報を定義しておき、当該情報に基づいて道路区間の距離を特定する構成としても良い。

なお、地図情報３０ｂにおいて、道路上のノードには階層を示す情報が対応付けられている。すなわち、地図情報３０ｂにおいては、仮想的に複数の階層が設定され、各階層上でノードの位置が定義され、各階層上のノード同士のリンク情報に基づいて階層毎に道路を再現することが可能である。また、各階層においては、その順位が定義されており、上位階層であるほどノードの密度（単位面積当たりのノード数）が小さくなるように定義されている。すなわち、特定の例外を除いて一般的には、ノードの密度が大きい下位階層においては当該階層より上位の階層と比較して、道路上において短い間隔でノードが設定される。従って、上位の階層であるほどそのノードによって区切られる道路区間は長い。さらに、本実施形態においては、上位階層であるほど重要（幅が広い、交通量が多いなど）な地点（例えば、主要道路同士の交差点等）にノードが設定されている。

車速特定情報取得部２１ｂは、上述のようにして取得されたプローブ情報３０ａと上述の地図情報３０ｂに基づいて、所定区間の道路における車速特定情報を取得するモジュールである。本実施形態においては、主要道路同士の交差点間の道路を当該所定区間の道路として設定している。そこで、制御部２０は、車速特定情報取得部２１ｂの処理により、地図情報３０ｂを参照し、主要道路同士の交差点の位置に対応したノードが定義された階層から２個のノードを抽出し、これら２個のノードを両端とする区間の道路を前記所定区間の道路とする。

さらに、制御部２０は、地図情報３０ｂにおいて上述の２個のノードを抽出した階層より下位階層のデータを参照し、当該所定区間の道路と同一の道路上に設定されたノードを当該下位階層から抽出する。これらのノードのうち、隣接するノードは道路区間の端点に相当し、各ノードを端点とした連続した道路区間を定義すると、上述の所定区間の道路を構成する連続した道路区間を定義することができる。所定区間の道路を構成する連続した道路区間を定義したら、制御部２０は、各道路区間について逐次車速特定情報を取得していく。すなわち、制御部２０は、所定区間の道路の一方の端点を起点とし、他方の端点を終点として設定し、起点から終点に向けて各道路区間に順序を示す番号ｎ（ｎは自然数）を設定し、プローブ情報３０ａを参照して番号ｎの小さな道路区間から順に車速特定情報を取得していく。

車速特定情報分類部２１ｃは、当該車速特定情報を車両の動作に対応した１以上の集合に分類するためのモジュールであり、制御部２０は、番号ｎの道路区間について取得した複数の車速特定情報をクラスタリングによって分類する。当該クラスタリングは、車速特定情報の確率分布（あるいはヒストグラム）を互いに類似した車速特定情報毎の集合に分類する処理であり、分類が完了すると各集合は車両の動作に対応した集合となっている。

なお、本実施形態において、クラスタリング対象の車速特定情報は前の道路区間における分類に依存する。すなわち、番号（ｎ＋１）の道路区間における複数の車速特定情報を取得する際には、番号ｎの道路区間において特定の集合に分類された複数の車速特定情報を参照してその識別子を特定する。そして、当該識別子と同一の識別子（同一の車両Ｃから取得したことを示す識別子）が対応付けられた、番号（ｎ＋１）の道路区間における車速情報を抽出して１以上の集合に分類する。この結果、番号ｎにおいて一つの集合を構成する複数の車速特定情報が、番号（ｎ＋１）においてさらに１以上の集合に分類されるように、番号ｎが小さい道路区間から順に系統立てて集合が定義される。

動作発生確率取得部２１ｄは、上述の分類に基づいて車両Ｃの動作の発生確率を取得し、当該発生確率に基づいてコスト情報３０ｃを生成するモジュールである。すなわち、制御部２０は、上述の集合の発生確率が当該集合に対応した車両Ｃの動作の発生確率であると見なし、集合を構成する車速特定情報のサンプル数を道路区間について取得された全サンプル数で除することによって車両Ｃの動作の発生確率を取得する。そして、当該動作の発生確率に基づいて、連続した道路区間の一方から他方に走行する際の走行困難性を示すコスト情報３０ｃを生成して記憶媒体３０に記録する。

なお、上述のように、集合は番号ｎが小さい道路区間から順に系統立てて定義されるため、上述の発生確率も番号ｎが小さい道路区間から順に系統立てて定義される。すなわち、ある番号（ｎ＋１）の道路区間においてある動作が行われる確率は、それ以前の番号ｎの道路区間において特定の動作が行われたか否かに依存する。そこで、本実施形態においては、動作の発生確率の依存関係に応じてコスト情報３０ｃも系統立てて定義する。例えば、上述の発生確率に基づいて道路区間の端点に相当する交差点を通過しやすいほど小さな値になるようにコスト情報３０ｃを設定するとき、番号１の道路区間における車両の動作（後述する初期動作）を複数種類規定し、当該初期動作を行った後に車両が行う一連の動作に対応したコスト情報を前記初期動作に対応付けるとともに系統立てて定義する。

以上の処理によれば、車両Ｃの動作の発生確率に対応したコスト情報３０ｃを生成することが可能になる。当該発生確率は道路を走行する車両Ｃにおける動作を推定したものと等価であり、当該推定に基づいてコスト情報３０ｃを生成することにより、車両Ｃにおいては、当該推定に応じた経路案内を行うことが可能である。

（１−２）ナビゲーション装置の構成：
ナビゲーション装置１００は道路を走行する車両Ｃに搭載されており、当該ナビゲーション装置１００はＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ等を備える制御部２００と記憶媒体３００とを備えており、当該記憶媒体３００やＲＯＭに記憶されたプログラムを制御部２００で実行することができる。本実施形態においては、このプログラムの一つとしてナビゲーションプログラム２１０を実行可能であり、当該ナビゲーションプログラム２１０によって上述のコスト情報３０ｃを利用した経路探索を行うことができる。また、本実施形態にかかる車両Ｃは、道路の走行履歴に基づいてプローブ情報３０ａを生成して送信することができる。

このため、車両Ｃは、走行パターン情報取得装置１０と通信するための回路にて構成される通信部２２０を備えており、制御部２００は送受信制御部２１０ａの処理によって、通信部２２０を介してプローブ情報３０ａを送信し、コスト情報３０ｃを受信することができる。なお、送受信制御部２１０ａの処理によって取得されたコスト情報３０ｃは地図情報３００ａとともに記憶媒体３００に記録される。すなわち、地図情報３００ａは、上述の地図情報３０ｂと同様の階層およびノードが定義されており、コスト情報３０ｃを各ノード間のリンクに対応付けて地図情報３００ａに組み込んで記録する。

さらに、車両Ｃは、ＧＰＳ受信部４１０と車速センサ４２０と案内部４３０とを備えており、ＧＰＳ受信部４１０は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信し、図示しないインタフェースを介して車両の現在位置を算出するための情報を出力する。制御部２００は、この信号を取得して車両の現在位置を取得する。車速センサ４２０は、車両Ｃが備える車輪の回転速度に対応した信号を出力する。制御部２０は、図示しないインタフェースを介してこの信号を取得し、車両Ｃの速度を取得する。車速センサ４２０は、ＧＰＳ受信部４１０の出力信号から特定される自車両の現在位置を補正するなどのために利用される。また、自車両の現在位置は、当該自車両の走行軌跡に基づいて適宜補正される。なお、車両の動作を示す情報を取得するための構成は、ほかにも種々の構成を採用可能であり、自車両の現在位置をジャイロセンサの出力信号に基づいて補正する構成やセンサやカメラによって特定する構成、ＧＰＳからの信号や地図上での車両の軌跡，車車間通信，路車間通信等によって自車両動作情報を取得する構成等を採用可能である。

ナビゲーションプログラム２１０は、コスト情報３０ｃを利用した経路探索を実行するため、初期動作取得部２１０ｂと推定動作取得部２１０ｃと案内制御部２１０ｄとを備え、プローブ情報３０ａを生成するためにプローブ情報生成部２１０ｅを備えており、通信部２２０，記憶媒体３００や制御部２００におけるＲＡＭ等と協働する。

初期動作取得部２１０ｂは、所定区間の道路の走行を開始したときの車両の初期動作を示す情報を取得するためのモジュールである。すなわち、制御部２００は、初期動作取得部２１０ｂの処理により、ＧＰＳ受信部４１０および車速センサ４２０の出力信号を取得して車両Ｃの動作（位置（緯度および経度），車速，走行方向）を特定している。

さらに、制御部２００は、上述の車両Ｃの位置が、前記所定区間の道路を構成する複数の道路区間の中で最初の道路区間（番号１の道路区間）上であるか否かを判定し、最初の道路区間上である場合には当該車両Ｃの動作を初期動作として特定する。なお、初期動作は、上述のコスト情報３０ｃに対応付けられた初期動作と一致するか否かを判定できるように定義することができれば良い。例えば、コスト情報３０ｃに対して停止動作あるいは停止することなく道路区間を通過する動作のいずれかが対応付けられているのであれば、上述のＧＰＳ受信部４１０および車速センサ４２０の出力信号に基づいて初期動作が停止動作あるいは停止することなく道路区間を通過する動作のいずれであるのかを特定すればよい。

推定動作取得部２１０ｃは、初期動作に対応付けて予め規定されたコスト情報を取得するモジュールであり、制御部２００は、地図情報３００ａを参照し、上述のようにして特定された車両Ｃの初期動作に対応付けられたコスト情報３０ｃを取得する。当該コスト情報３０ｃは、初期動作後の車両の動作に応じて系統立てて設定されているため、当該コスト情報３０ｃを取得する処理は、所定区間の道路上での初期動作後における車両の推定動作を示す情報を間接的に取得する処理に相当する。

案内制御部２１０ｄは、図示しない入力部による目的地の入力を受け付け、走行開始地点から当該目的地への経路を探索し、当該経路上を走行させるための案内を案内部４３０（ディスプレイ等）に対して出力するためのモジュールである。本実施形態において、案内制御部２１０ｄは、さらに、走行中に経路探索を行って当該探索された経路を案内する機能を実現することが可能である。

すなわち、上述のように車両Ｃが所定区間の道路における最初の道路区間を走行したとき、当該最初の道路区間における初期動作後の一連の推定動作に対応したコスト情報３０ｃを取得しているため、制御部２００は当該コスト情報３０ｃに基づいて最初の道路区間後の経路探索を行う。また、当該探索された経路を案内部４３０に案内させる。この結果、目的地までの経路の候補として上述の所定区間の道路を構成する複数の道路区間が含まれる場合に、当該道路区間の間の交差点における走行困難性を正確に反映した経路探索を行い、案内することができる。

プローブ情報生成部２１０ｅは、車両Ｃの動作に対応したプローブ情報３０ａを生成するためのモジュールであり、制御部２００は、プローブ情報生成部２１０ｅの処理によって、ＧＰＳ受信部４１０の出力信号を取得して車両Ｃの位置（緯度および経度）を特定する。そして、当該車両Ｃの動作に基づいてプローブ情報３０ａを生成する。すなわち、地図情報３００ａを参照し、上述の車両Ｃの位置が属する道路区間のリンク番号を特定する。また、当該道路区間の所要時間を取得する。なお、本実施形態では、案内制御部２１０ｄが経路案内中に実行するマップマッチング処理にてマッチングがなされている状態において、当該道路区間へ進入した時刻と当該道路区間から退出した時刻との差分によって所要時間を定義しているが、むろん、車速と道路区間の距離とに基づいて所要時間を特定しても良い。

さらに、制御部２００は、これらのリンク番号と所要時間とを示す情報に対し、上述の識別子を対応付けてプローブ情報３０ａとする。プローブ情報３０ａが生成されると、制御部２００は送受信制御部２１０ａの処理により、通信部２２０を介してプローブ情報３０ａを走行パターン情報取得装置１０に対して送信する。

（２）コスト情報生成処理：
次に上述の構成におけるコスト情報生成処理を詳細に説明する。図２は、当該コスト情報生成処理を示すフローチャートである。本実施形態において、この処理は予め決められた期間毎に実施される。この処理において、制御部２０は、送受信制御部２１ａの処理により逐次プローブ情報３０ａを取得し、当該プローブ情報３０ａを記憶媒体３０に対して逐次記録する（ステップＳ１００）。

複数の車両Ｃからのプローブ情報３０ａが蓄積された後、制御部２０は車速特定情報取得部２１ｂの処理により、プローブ情報３０ａを参照して車速特定情報を取得する（ステップＳ１０５〜Ｓ１２０）。本実施形態においては、まず、制御部２０がプローブ情報３０ａを参照して渋滞に対応する車速特定情報を削除する（ステップＳ１０５）。すなわち、本実施形態における解析は、渋滞の影響を除外した状態で所定区間の道路を走行する際の車両の動作を特定することを目的としているため、渋滞時に車両Ｃから送信された車速特定情報を除外する。なお、渋滞に対応する車速特定情報であるか否かは種々の基準によって判定可能であり、例えば、道路区間を時速１０ｋｍ未満で走行する区間が３００ｍ以上連続したときに渋滞に対応する車速特定情報であると判定する構成等、種々の構成を採用可能である。

次に、制御部２０は、所定区間の道路を特定する（ステップＳ１１０）。すなわち、制御部２０は、地図情報３０ｂに基づいて主要道路同士の交差点を特定し、当該主要道路同士の交差点間の道路を所定区間の道路として特定する。図３は、所定区間として設定される道路の例を示している。同図３の上部には、信号機が設置された交差点Ｉ₁〜Ｉ_m（ｍは自然数）によって区切られた複数の道路区間によって構成される直線道路を所定区間の道路の例として示している。

また、当該図３において、道路の下方には地図情報３０ｂ，３００ａにおける階層構造を模式的に示している。すなわち、地図情報３０ｂ，３００ａにおいては、階層毎に交差点の位置に対応するノードが設定されており、図３に示す道路に関して、レイヤＬ₁においては主要道路同士の交差点Ｉ₁，Ｉ_mの位置を示すノードＮ₁₁，Ｎ_1mが定義され、その下位階層のレイヤＬ₀においては、所定区間の道路に含まれる総ての交差点Ｉ₁〜Ｉ_mの位置を示すノードＮ₀₁〜ノードＮ_0mが定義されている。そこで、制御部２０は、地図情報３０ｂに基づいてレイヤＬ₁上に存在するノードＮ₁₁，Ｎ_1mを取得して所定区間の道路を特定し、レイヤＬ₀において当該ノードＮ₁₁，Ｎ_1mに対応するノードＮ₀₁，Ｎ_0mを取得して当該ノードＮ₀₁，Ｎ_0mの間にあるノードＮ₀₂〜Ｎ_0m-1を特定する。そして、ノードＮ₀₁〜Ｎ_0mの中で隣接するノードの間の道路に相当する道路区間を連続する複数の道路区間として特定する。

さらに、制御部２０は、所定区間の道路を走行した車両Ｃであって、所定の経路（解析対象経路）を走行した車両Ｃが送信した車速特定情報のみを取得し、解析対象経路以外の経路を走行した車両Ｃが送信した車速特定情報を除外する（ステップＳ１１５）。すなわち、本実施形態において、解析対象経路は、所定区間の道路の総てを走行する経路であり、プローブ情報３０ａに含まれる識別子を参照し、同一車両であることを示す識別子が所定区間の道路の総てに渡って存在しない場合には、その識別子が対応付けられた車速特定情報は除外する。例えば、図３に示す所定区間の道路は直線状の道路であるため、当該所定区間の総てを直進走行する経路を解析対象経路とし、他の経路（例えば、図３の交差点Ｉ₂，Ｉ₃に破線矢印で示す経路）を走行した車両が送信した車速特定情報は除外する。

さらに、制御部２０は、以上のようにして取得した解析対象経路の車速特定情報から異常データを除去する（ステップＳ１２０）。ここで、異常データは、複数の車速特定情報の中で統計的に有意でないとみなすべき車速特定情報であり、例えば、各種の棄却検定（増山の方法，トンプソンの方法，スミルノフの方法等）によって異常データであるか否かを判定し、異常データであるとみなされた車速特定情報を除外する。

なお、図３においてノードの下方には、各道路区間を走行する複数の車両Ｃ（車両Ｃ₀〜Ｃ₂）から取得される車速特定情報を模式的に示している。すなわち、図３においては、道路区間１〜３を例示しており、道路区間１の下方には各車両Ｃ₀〜Ｃ₂が道路区間１を走行したときの所要時間Ｔ₀₁，Ｔ₁₁，Ｔ₂₁を矢印で示しており、各矢印の太さによって所要時間の大小を模式的に示している。なお、道路区間２については所要時間をＴ₀₂，Ｔ₁₂，Ｔ₂₂として示し、道路区間３については所要時間をＴ₀₃，Ｔ₁₃，Ｔ₂₃として示している。

図３の下部に示すような車両Ｃの所要時間は車両によって様々であるが、当該所要時間を統計的に有意なサンプル数になるまで収集すると、その分布によって各道路区間における車両の動作を推定することが可能になる。そこで、本実施形態において制御部２０は、車速特定情報分類部２１ｃの処理により、異常データ除去後の車速特定情報をクラスタリングにより１以上の集合に分類する。図４Ａは、ある道路区間における車速特定情報としての所要時間の確率分布を例示したグラフであり、所要時間を横軸、確率分布を縦軸として示している。

このような道路区間の所要時間の確率分布は、当該道路区間における車両Ｃの動作に対応した分布となる。すなわち、車両Ｃがある特定の動作を行う可能性が高い場合には、当該動作に対応した所要時間の分布が多くなり、例えば、図４Ａに示すように特定の所要時間をピークとした分布が現れる。道路区間の所要時間においては、多くの場合２あるいは３個に分離した分布が現れる。そこで、ここでは、２個の分布のそれぞれが道路区間において車両Ｃが停止した動作、あるいは、停止することなく通過した動作のいずれかに対応した分布であるとみなす例について説明する。

図４Ａは、確率分布がほぼ２個の集合を形成している場合の例を示しており、この例において、クラスタリングを行うと、この分布を２個の集合（所要時間の短い集合Ｇ₁（図４Ａにおける実線）および所要時間の長い集合Ｇ₂（図４Ａにおける破線））に分類することができる。なお、クラスタリングのアルゴリズムはＫ平均法などの非階層的手法やウォード法等の階層型手法を採用することが可能である。例えば、Ｋ平均法においては以下の手順によってクラスタリングを行うことができる。

１）ランダムにＭ個（Ｍは自然数）の中心を特定し、集合１〜Ｍの中心として定義する
２）各所要時間と集合１〜Ｍの中心とを比較し、中心との差分が最も小さい集合に各所要時間を仮分類する
３）総ての所要時間の仮分類が一つ前の仮分類に等しい場合に、当該仮分類された集合によってクラスタリングを確定する。所要時間の仮分類のいずれかが一つ前の仮分類と異なる場合、各集合における重心を新たな中心として定義して２）以降の処理を繰り返す

なお、図４Ａに示すように集合が２個の場合、仮分類された集合１，２によってクラスタリングが確定したら、当該集合１，２が上述の集合Ｇ₁，Ｇ₂のいずれかとなる。また、上述の１）において定義する中心が不適切であることに起因して適正な分類を阻害するおそれがある場合には、適正な分類を想定しながら初期の中心を決定しても良い。例えば、「大津の方法」等によって集合間の分散を最大にする閾値（図４Ａに一点鎖線で示す閾値Ｔｈ）を決定し、予め初期の集合を特定し、その中心を決定する構成としても良い。むろん、ここでは、他にも種々の構成を採用可能であり、判別分析法を採用しても良いし、分布のピークを中心とするなど種々の構成を採用可能である。

以上のクラスタリングは、各道路区間における車速特定情報について行われるが、最初の道路区間を除き、番号（ｎ＋１）の道路区間において解析対象となる車速特定情報の母集団は番号ｎの道路区間における集合に依存する。図５は、各道路区間における集合を示す模式図であり、所定区間の道路を構成する道路区間のうち、最初の３個（道路区間１〜３）を示している。また、各道路区間１〜３の下方には、クラスタリングによって分類された集合を白丸によって示している。

図５に示すように、道路区間１を走行した車両Ｃから送信された車速特定情報が集合Ｇ₁，Ｇ₂に分類されたとき、道路区間２においては当該集合Ｇ₁，Ｇ₂のそれぞれに対応する車速特定情報に基づいて２回のクラスタリングを行う。図５においては、道路区間１において集合Ｇ₁に分類された車速特定情報と同一の識別子（同一の車両Ｃから取得したことを示す識別子）が対応付けられた車速特定情報を道路区間２の車速特定情報から抽出し、これらを母集団としてクラスタリングを行った結果、集合Ｇ₃，Ｇ₄に分類された場合について示している。むろん、道路区間１において集合Ｇ₂に分類された車速特定情報と同じ識別子が対応付けられた車速特定情報についても同様にクラスタリングを行って１以上の集合に分類する。以上のように、道路区間１において一つの集合を構成する複数の車速特定情報が、道路区間２以降においてさらに１以上の集合に分類され、番号（ｎ＋１）の道路区間が直前の番号ｎの道路区間の集合に依存するように系統立てて集合が定義される。なお、図５においては、当該系統における依存関係を右向きの矢印によって示している。

以上のようにして、連続する複数の道路区間において系統立てて集合を定義すると、本実施形態においては、制御部２０が、車速特定情報分類部２１ｃの処理により、上述のクラスタリングの検証を行う（ステップＳ１３０）。クラスタリングの検証は、例えば、赤池情報量規準（ＡＩＣ）に基づくモデル評価等によって行うことができる。すなわち、クラスタリングの結果得られた集合Ｇの数，所要時間の平均等をパラメータとしてＡＩＣを計算し、分布を良く近似する場合に適切な集合に分類されたとみなす。なお、適切な集合に分類されない場合には、その道路区間における車速特定情報が１個の集合に属するとみなす構成や、初期の中心を変更するなどして再度クラスタリングを行う構成等を採用可能である。

次に、制御部２０は、動作発生確率取得部２１ｄの処理により、各集合に対応する車両Ｃの動作の発生確率を取得する（ステップＳ１３５）。すなわち、各集合は近似する車速特定情報の集合であるため、同じ集合に属する車速特定情報は同じ動作に対応しているとみなし、本実施形態においては、上述のように２個の集合のそれぞれが、道路区間において車両Ｃが停止した動作、あるいは、停止することなく通過した動作のいずれかに対応しているとみなす。

そこで、ステップＳ１３５においては、車速特定情報が２個の集合に分類された道路区間において、各集合の発生確率を取得し、短い所要時間に対応する集合の発生確率を車両Ｃが停止することなく道路区間を通過する確率として取得する。また、長い所要時間に対応する集合の発生確率を車両Ｃの停止確率として取得する。例えば、図５に示す集合Ｇ₁，Ｇ₂のそれぞれが図４Ａに示す集合Ｇ₁，Ｇ₂に対応しているとき、短い所要時間に対応する集合Ｇ₁の発生確率（図５に示す例では６０％）は車両Ｃが停止することなく道路区間を通過する確率である。また、長い所要時間に対応する集合Ｇ₂の発生確率（図５に示す例では４０％）は車両Ｃの停止確率である。

動作毎の発生確率が特定されると、制御部２０は、動作発生確率取得部２１ｄの処理により、当該発生確率に基づいてコスト情報を生成する（ステップＳ１４０）。すなわち、当該動作の発生確率に基づいて、連続した道路区間の一方から他方に走行する際の走行困難性を示すコスト情報３０ｃを生成して記憶媒体３０に記録する。本実施形態においては、番号ｎの道路区間における動作が番号ｎの道路区間から番号（ｎ＋１）の道路区間へ走行する際の走行困難性を示しているとみなし、番号ｎの道路区間と番号（ｎ＋１）の道路区間との間における交差点でのコストを決定する。

例えば、交差点におけるデフォルトのコストが"１００"と定義されている場合に、番号ｎの道路区間における停止確率が通過確率よりも小さい場合には番号ｎ，（ｎ＋１）間の交差点のコストを"０"とする。また、番号ｎの道路区間における停止確率が停止することなく通過する確率よりも大きい場合には番号ｎ，（ｎ＋１）間の交差点のコストを"１００"とする。なお、番号（ｎ＋１）の道路区間における車両Ｃの動作は、番号ｎの道路区間における車両の動作Ｃに依存しているため、ここでは、ある交差点のコストがそれ以前の交差点のコストに依存するように系統立ててコストを定義する。さらに、本実施形態において、道路区間１は所定区間の道路における最初の道路区間であるため、道路区間１における初期動作に対してそれ以後のコストを対応付けながら系統立ててコスト情報を定義する。

図６は、系統立てたコストの例を示す図であり、同図６においては、図５に示す集合の発生確率に基づいて決定されるコストの値とその系統を例示している。この例において、道路区間１は、所定区間の道路における最初の道路区間に相当するため、道路区間１における動作を停止することなく通過する動作と停止する動作とに区別し、それぞれに対してコストを対応付けることとする。

例えば、図６に示す例において、集合Ｇ₁は停止することなく通過する動作に対応するため、交差点Ｉ₂におけるコストを"０"（図６に示すコストＣｔ₂₁）とし、初期動作「停止することなく通過する動作」に対して対応付ける。また、道路区間１において「停止することなく通過する動作」を行った後には、道路区間２において停止することなく通過する動作に対応する集合Ｇ₃の発生確率が停止する動作に対応する集合Ｇ₄の発生確率よりも大きいため、交差点Ｉ₃におけるコストを"０"（図６に示すコストＣｔ₃₁）とし、コストＣｔ₂₁に対して対応付ける。

また、道路区間２において「停止することなく通過する動作（集合Ｇ₃に対応）」を行った後には、道路区間３において停止することなく通過する動作に対応する集合Ｇ₅の発生確率が停止する動作に対応する集合Ｇ₆の発生確率よりも小さいため、交差点Ｉ₄におけるコストを"１００"（図６に示すコストＣｔ₄₁）とし、コストＣｔ₃₁に対して対応付ける。なお、図６においては、系統を右向きの矢印によって示している。

一方、集合Ｇ₂は停止動作に対応するため、交差点Ｉ₂におけるコストを"１００"とし、初期動作「停止動作」に対して対応付ける。さらに、初期動作が「停止動作」である場合の系統についても同様に、交差点Ｉ₃以降におけるコストを特定し、直前の交差点におけるコストに対応付けることによって系統立てたコスト情報を生成する。制御部２０においては、以上のようにコスト情報を生成すると、コスト情報３０ｃとして記憶媒体３０に記録する。

（３）ナビゲーション装置における動作：
次に、ナビゲーション装置１００における上述のコスト情報３０ｃを利用した経路案内動作を説明する。ナビゲーションプログラム２１０は、走行開始地点から目的地への経路を探索し、当該経路上を走行させるための案内を案内部４３０に対して出力させる。図７は、この処理を行っている間に所定の時間間隔で繰り返し実行される処理を示すフローチャートである。この処理を実行する前の段階において、制御部２００は、送受信制御部２１０ａの処理によってコスト情報３０ｃを取得し、地図情報３００ａに組み込み済みである。

図７に示す処理において、制御部２００は、初期動作取得部２１０ｂの処理により、所定区間の道路の走行を開始したときの車両の初期動作を示す情報を取得する。すなわち、ＧＰＳ受信部４１０の出力信号を取得して車両Ｃの位置を特定し、地図情報３００ａを参照し、現在位置が上述の所定区間の道路を構成する道路区間の中で最初の道路区間であるか否かを判別する（ステップＳ２００）。そして、最初の道路区間であると判別されなければステップＳ２０５以降の処理をスキップする。

ステップＳ２００にて、現在位置が最初の道路区間であると判別されたとき、制御部２００は、初期動作取得部２１０ｂの処理により、ＧＰＳ受信部４１０および車速センサ４２０の出力情報に基づいて車両Ｃの動作を取得し、当該動作を初期動作として特定する（ステップＳ２０５）。なお、上述の図４Ａ，図５に示す例に対応した車両の動作は、車両Ｃが停止した動作、あるいは、停止することなく通過した動作のいずれかである。従って、この例において制御部２００は、例えば、道路区間１において、車速センサ４２０の出力情報が車両Ｃの停止を示す値になったか否かや、道路区間１の距離を所要時間で除して得られる車速が車両Ｃの停止を示す車速であるか否かを判別する構成等を採用可能である。

車両Ｃの初期動作を取得すると、制御部２００は、推定動作取得部２１０ｃの処理により、車両Ｃの初期動作に対応した系統のコスト情報を取得する（ステップＳ２１０）。例えば、初期動作が車両Ｃの停止に対応した動作であるときには図６の下部に示す系統のコスト情報（コストＣｔ₂₂，Ｃｔ₃₂，Ｃｔ₄₂、、、）を取得し、初期動作が車両Ｃの通過に対応した動作であるときには図６の上部に示す系統のコスト情報（コストＣｔ₂₁，Ｃｔ₃₁，Ｃｔ₄₁、、、）を取得する。

そして、制御部２００は、案内制御部２１０ｄの処理により、取得した系統のコスト情報に基づいて経路探索を行い（ステップＳ２１５）、得られた経路上を走行させるための案内を案内部４３０に出力させる（ステップＳ２２０）。この結果、目的地までの経路の候補として上述の所定区間の道路を構成する複数の道路区間が含まれる場合に、当該道路区間の間の交差点における走行困難性を正確に反映した経路探索を行い、案内することができる。

（４）他の実施形態：
以上の実施形態は本発明を実施するための一例であり、車速特定情報を分類することによって車両の動作の発生確率を取得する限りにおいて、他にも種々の実施形態を採用可能である。例えば、車速特定情報の分類においては、特定の道路上における車速特定情報が近似している車両同士を同じ集合に分類し、この結果、各集合に分類された車速特定情報を出力した車両が類似した動作を行っていると推定することができるように構成されていればよい。

さらに、車速特定情報は、車速や車速に対応した情報の集合を形成することによって車両の動作を推定可能である限り各種の情報を採用可能であり、上述のような所要時間を含む情報に限定されず、車速自体を示す情報であっても良い。また、車速特定情報は、各車両について実測された情報であることが好ましく、各車両で実測する構成の他、道路周辺に設置された施設によって実測しても良い。さらに、所定区間の道路は予め決められていれば良く、上述のように特定階層よりも上位の階層にて定義されたノードに基づいて所定区間を特定する構成の他、任意の区間の道路を所定区間の道路として規定することができる。

むろん、上述のように、所定区間の道路は直線状の道路に限定されず、車速特定情報の取得対象も直進した車両のみに限定されない。例えば、連続する道路区間として交差する道路区間を採用すれば、複数の道路区間によって構成される所定区間の道路を曲がった道路として定義することができる。さらに、車速特定情報取得手段においては、道路を走行する車両の総てについて車速特定情報を取得しても良いし、右左折、直進、渋滞の有無など、各種の条件に基づいて分類対象とすべき車速特定情報を選定しても良い。さらに、上述の実施形態においては、クラスタリングによって車速特定情報を１以上の集合に分類し各集合に対応した動作を特定したが、予め動作を特定しておき、当該特定された動作毎の集合となるように車速特定情報を分類しても良い。

さらに、上述の実施形態においては、ＧＰＳ受信部４１０の出力信号等に基づいて車両Ｃにてプローブ情報３０ａを生成したが、走行パターン情報取得装置１０にてＧＰＳ受信部４１０の出力信号等を取得してプローブ情報３０ａを生成する構成としても良い。

さらに、上述の識別子にかかわらず、各道路区間に対応した車速特定情報の総てをクラスタリング対象として、各道路区間における動作を特定する構成としても良い。図８は、図３に示す道路と同じ道路において、識別子による区別を行うことなく各道路区間における車速特定情報の総て（異常データや渋滞に対応するデータは除く）をクラスタリング対象とした場合の集合の例を示している。図８においては、道路区間１において車速特定情報が集合Ｇ₁₁，Ｇ₂₁に分類され、道路区間２において車速特定情報が集合Ｇ₃₁，Ｇ₄₁に分類され、道路区間３において車速特定情報が集合Ｇ₅₁，Ｇ₆₁に分類された状態を示している。なお、この例においても、集合Ｇ₁₁，Ｇ₃₁，Ｇ₅₁が停止することなく道路区間を通過する動作に対応した集合であり、集合Ｇ₂₁，Ｇ₄₁，Ｇ₆₁が道路区間で停止する動作に対応した集合である。

また、図８に示す例において、サンプル数の比率は集合Ｇ₁₁（６０％）＞集合Ｇ₂₁（４０％）であるため、道路区間１にて停止することなく道路区間２に到達する可能性が停止する可能性と比較して高いため、交差点Ｉ₂のコストＣｔ₂₁₁を"０"とする。また、同様にサンプル数の比率が集合Ｇ₃₁（７０％）＞集合Ｇ₄₁（３０％）であるため、交差点Ｉ₃のコストＣｔ₃₁₁を"０"とし、サンプル数の比率が集合Ｇ₅₁（３０％）＜集合Ｇ₆₁（７０％）であるため、交差点Ｉ₄のコストＣｔ₄₁₁を"１００"とする。以上の構成によれば、道路を走行する車両の動作をコストとして推定することができ、当該推定に基づく経路探索および経路案内を行うことができる。

さらに、上述の実施形態においては、所定区間の道路を構成する複数の道路区間の中で最初の道路区間における動作を初期動作とし、当該初期動作に対してそれ以後の車両の動作（あるいはコスト情報）を対応付ける構成としていたが、所定区間の道路における任意の道路区間に進入した時点における車両の動作を初期動作として特定する構成としても良い。例えば、図５，図６のように系統立てて集合の発生確率を定義すれば、任意の道路区間から特定の方向（図５，図６に示す例においては道路の番号ｎが大きくなる方向）に向けて走行する際の動作を推定することができる。

例えば、道路区間２における集合は、道路区間１にて停止した動作に対応する２個の集合に分類され、道路区間１を停止することなく通過した動作に対応する２個の集合に分類され得るが、当該４個の集合は道路区間２において停止しあるいは停止しなかった場合の動作に対応している。従って、４個の集合を、車両が停止した動作に対応する集合と停止しなかった動作とに分類することができる。また、道路区間３以降の集合は道路区間２における集合に対応して系統立てられている。従って、車両Ｃが道路区間２にて走行を開始したときの動作を特定すれば、それ以後の動作を推定することが可能になる。

さらに、初期動作は、所定区間の道路の走行を開始したときの車両の動作であればよく、予め決められた所定区間の道路に車両が進入し、特定の動作を行ったときにその動作を初期動作として取得することができればよい。従って、所定区間の道路に進入する直前あるいは直後における車両の動作を特定してもよい。また、初期動作や集合に対応した車両の動作は、停止動作あるいは停止することなく交差点を通過する動作に限定されず、例えば、道路区間における平均所要時間等であっても良い。

さらに、車両の動作は、時間帯によって異なり得るので、車速特定情報を時間帯に対応付け、時間帯毎にクラスタリングを行って、車両の動作やコスト情報と時間帯とを対応付ける構成としても良い。さらに、クラスタリングは上述のアルゴリズムに限定されず、判別関数を特定する判別分析によって分類を行っても良い。さらに、上述の実施形態においては、集合数を２個として分類を行っていたが、むろん、３以上の任意の数の集合に分類を行う構成としても良い。

図４Ｂは車速特定情報が３個の集合を形成し得る確率分布を示しており、このような分布を形成する場合には３個の集合に分類することが好ましい。また、Ｘ個の集合に個別の動作を対応付けてＸ種類の動作を行い得るとしてもよいし、（Ｘ−１）個以下の種類の動作を行い得るとしても良い。例えば、図４Ｂのように、車速特定情報が３個の集合を形成した場合であっても、３個の集合をさらに１個の集合と２個の集合とに分類し、いずれか一方に停止動作、他方に停止することなく通過する動作を対応付けても良い。なお、３以上の数の集合に分類する場合、ステップＳ１３０に示したクラスタリングの検証は特に有用である。

さらに、コスト情報の態様としては、上述のように停止動作と停止することなく通過する動作とのいずれか一方に対応した値とする構成に限定されず、動作の発生確率に応じて数値を変動させる構成を採用しても良い。例えば、交差点におけるデフォルトのコストを停止確率５０％に対応させて"１００"とし、停止確率が０％，２５％，７５％，１００％と変化する場合にそれぞれのコストを"０"，"５０"，"１５０"，"２００"と変化させる構成等を採用可能である。

走行パターン情報取得装置とナビゲーション装置とを含むシステムの構成を示すブロック図である。 コスト情報生成処理を示すフローチャートである。 所定区間として設定される道路の例を示す図である。 （４Ａ），（４Ｂ）は所要時間の確率分布を示す図である。 道路区間における集合を示す図である。 系統立てたコストの例を示す図である。 経路案内処理のフローチャートである。 道路区間における集合およびコストの例を示す図である。

符号の説明

１０…走行パターン情報取得装置、２０…制御部、２１…走行パターン情報取得プログラム、２１ａ…送受信制御部、２１ｂ…車速特定情報取得部、２１ｃ…車速特定情報分類部、２１ｄ…動作発生確率取得部、２２…通信部、３０…記憶媒体、３０ａ…プローブ情報、３０ｂ…地図情報、３０ｂ，３００ａ…地図情報、３０ｃ…コスト情報、１００…ナビゲーション装置、２００…制御部、２１０…ナビゲーションプログラム、２１０ａ…送受信制御部、２１０ｂ…初期動作取得部、２１０ｃ…推定動作取得部、２１０ｄ…案内制御部、２１０ｅ…プローブ情報生成部、２２０…通信部、４１０…ＧＰＳ受信部、４２０…車速センサ、４３０…案内部

Claims (6)

1. 複数の車両について当該車両の道路上での車速を予め決められた２地点間の連続した複数の道路区間のそれぞれにおいて特定するための車速特定情報を取得する車速特定情報取得手段と、
   前記車速特定情報の分布に基づいて前記道路区間のそれぞれにおける前記車速特定情報を前記車両の動作に対応した集合に分類するとともに、ｎ番目（ｎは自然数）の前記道路区間において一つの集合を構成する複数の前記車速特定情報を出力した前記複数の車両から得られた（ｎ＋１）番目の前記道路区間における複数の前記車速特定情報をさらに一以上の集合に分類することにより、ｎが小さい前記道路区間から順に系統化された前記集合を取得する車速特定情報分類手段と、
   系統化された前記分類に基づいて、前記道路区間のそれぞれにおける前記車両の動作の発生確率であって当該道路区間以前の道路区間における前記車両の動作の発生確率に依存した発生確率を取得する動作発生確率取得手段と、
   を備える走行パターン情報取得装置。
2. 前記車速特定情報取得手段は、上位階層であるほどノードの密度が小さくなるように階層化された地図情報を参照し、前記連続した複数の道路区間のそれぞれにおける両端に対応するノードを含む階層より上位階層に含まれるノードを前記２地点として選択する、
   請求項１に記載の走行パターン情報取得装置。
3. 前記動作発生確率取得手段は、前記連続した道路区間の一方から他方に走行する際の走行困難性に対応した前記車両の動作について前記発生確率を取得し、当該発生確率に基づいて前記走行困難性を示す情報を取得する、
   請求項１または請求項２のいずれかに記載の走行パターン情報取得装置。
4. 前記車速特定情報分類手段は、前記車速特定情報をクラスタリングすることによって前記集合に分類する、
   請求項１〜請求項３のいずれかに記載の走行パターン情報取得装置。
5. 複数の車両について当該車両の道路上での車速を予め決められた２地点間の連続した複数の道路区間のそれぞれにおいて特定するための車速特定情報を取得する車速特定情報取得工程と、
   前記車速特定情報の分布に基づいて前記道路区間のそれぞれにおける前記車速特定情報を前記車両の動作に対応した集合に分類するとともに、ｎ番目（ｎは自然数）の前記道路区間において一つの集合を構成する複数の前記車速特定情報を出力した前記複数の車両から得られた（ｎ＋１）番目の前記道路区間における複数の前記車速特定情報をさらに一以上の集合に分類することにより、ｎが小さい前記道路区間から順に系統化された前記集合を取得する車速特定情報分類工程と、
   系統化された前記分類に基づいて、前記道路区間のそれぞれにおける前記車両の動作の発生確率であって当該道路区間以前の道路区間における前記車両の動作の発生確率に依存した発生確率を取得する動作発生確率取得工程と、
   を含む走行パターン情報取得方法。
6. 複数の車両について当該車両の道路上での車速を予め決められた２地点間の連続した複数の道路区間のそれぞれにおいて特定するための車速特定情報を取得する車速特定情報取得機能と、
   前記車速特定情報の分布に基づいて前記道路区間のそれぞれにおける前記車速特定情報を前記車両の動作に対応した集合に分類するとともに、ｎ番目（ｎは自然数）の前記道路区間において一つの集合を構成する複数の前記車速特定情報を出力した前記複数の車両から得られた（ｎ＋１）番目の前記道路区間における複数の前記車速特定情報をさらに一以上の集合に分類することにより、ｎが小さい前記道路区間から順に系統化された前記集合を取得する車速特定情報分類機能と、
   系統化された前記分類に基づいて、前記道路区間のそれぞれにおける前記車両の動作の発生確率であって当該道路区間以前の道路区間における前記車両の動作の発生確率に依存した発生確率を取得する車速特定情報分類機能と、
   前記分類に基づいて、前記道路区間のそれぞれにおける前記車両の動作であって当該道路区間以前の道路区間における動作に依存した動作の発生確率を取得する動作発生確率取得機能と、
   をコンピュータに実現させる走行パターン情報取得プログラム。

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