JP5038983B2 - 交通情報処理装置および方法、交通情報統合装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は、交通情報処理の技術分野に関し、特に、交通情報処理装置および方法と、交通情報統合装置および方法とに関する。

自動車産業が急激な発展を遂げていることに加え、人々が自動車に大きく依存していることから、近年では多数の近代都市で交通渋滞の問題が深刻化している。交通渋滞に対する効果的な解決策を見出すため、これまで多大な努力がなされてきた。従来技術では、トラフィックフローティングカー（traffic floating car）、センサ／カメラ、ナビゲーションシステム、ユーザレポート等、複数の異種情報ソースから交通情報を収集可能な交通情報サービスを提供することによって、交通渋滞の緩和が目指されている。しかし、複数の異種情報ソースから大量の交通情報を収集できたとしても、多種多様なソースから取得された情報の間にはフォーマットの違い、同義語の問題、空間的不整合、時間的不整合、意味的不整合を始め多数の相違点が存在するため、交通情報を最大限に利用することは困難である。そのため、こうした異種交通情報を効率的に統合する方法を得ることが、重要かつ緊急の問題となっている。

異種情報ソースから収集された交通情報の統合については、これまでいくつかの交通システムと方法が提案されてきた。

特許文献１（特開２００６−０２３８８６号公報）には、複数情報ソースの交通情報を取得し、取得した交通情報を道路区間に応じて除去と併合を行う交通情報システムが開示されている。

特許文献２（米国特許第５１７３６９１号）には、交通渋滞情報の融合方法が開示されている。この方法では、様々なソースからの生の交通情報を処理して、個々の道路区間に関する交通記述に変換することができる。同一の道路区間に関して複数の交通記述が存在する場合の交通情報の選択は、個々の情報ソースの信頼性に基づいて行われる。

特許文献３（特開２００２−２６０１６２号公報）では、多数の携帯電話端末から送信されてくるローカル交通情報に基づいて、包括的なグローバル交通情報を提供できる交通情報供給システムが開示されている。同一の地区に関して複数の交通記述が存在する場合には、個々の情報ソースの信頼性に基づいて交通情報が選択される。

要約すれば、既知の交通情報処理方法または交通情報提供システムでは、複数の異種交通情報を単純に結合し、異なるフォーマットの交通情報や互いに同義の交通情報を処理することができる。しかしながら、これらの既知の方法とシステムでは、収集した交通情報に対し、空間、時間、または意味において不整合な部分を処理できないため、ユーザに正確かつ完全で信頼性の高い交通情報を提供することは不可能である。
特開２００６−０２３８８６号公報 米国特許第５１７３６９１号 特開２００２−２６０１６２号公報

本発明は上記の問題点を解決することを目的とする。本発明では、異なるフォーマット、空間・時間・意味において同一の意味或いは不整合性を有する交通情報を処理して、様々な異種情報ソースからの交通情報を効果的に統合し、正確かつ完全で信頼性の高い交通データを確保することのできる交通情報処理装置および方法を提供する。

本発明の第１の交通情報処理装置は、異なるフォーマットの入力交通情報の情報記述フォーマットを統一して、統一フォーマットの交通情報を生成するフォーマット統一装置と、フォーマット統一装置に接続され、交通情報内の統一フォーマットを有する同義の記述を同一の記述情報に変換し、変換済み交通情報をチェック装置に送信する同義情報処理装置と、同義語情報処理装置に接続され、変換済み交通情報について、存在のチェック、完全性のチェック、意味的エラーのチェック、時間的無効化のチェック、冗長性のチェックの少なくとも１つのチェック処理を行い、チェック済み交通情報を知識ベースマッピング装置に送信するチェック装置と、チェック装置に接続され、チェック済み交通情報を知識ベースにおいて定義される交通情報にマッピングし、当該マップ済み交通情報を交通情報統合装置に送信する知識ベースマッピング装置と、知識ベースマッピング装置に接続され、マップ済み交通情報のうち、空間的、時間的、および意味的に不整合な交通情報を統合して出力する交通情報統合装置とを備え、知識ベースが、外付けまたは内蔵され、存在のチェックは、変換済み交通情報に含まれるロケーション、方向、交通状態が、知識ベースの概念テーブルにおいて定義されているか否かをチェックし、完全性のチェックは、変換済み交通情報に、ロケーション、交通状態、及び時間が含まれているか否かをチェックする。

本発明の第１の交通情報処理方法は、異なるフォーマットの入力交通情報の情報記述フォーマットを統一して、統一フォーマットの交通情報を生成するフォーマット統一ステップと、交通情報内の統一フォーマットを有する同義の記述を同一の記述情報に変換し、変換済み交通情報をチェックステップに送信する同義情報処理ステップと、変換済み交通情報について、存在のチェック、完全性のチェック、意味的エラーのチェック、時間的無効化のチェック、冗長性のチェックの少なくとも１つのチェック処理を行い、チェック済み交通情報を知識ベースマッピングステップに送信するチェックステップと、マップ済み交通情報のうち、空間的、時間的、および意味的に不整合な交通情報を統合して出力する交通情報統合ステップとを有し、存在のチェックは、変換済み交通情報に含まれるロケーション、方向、交通状態が、知識ベースの概念テーブルにおいて定義されているか否かをチェックし、完全性のチェックは、変換済み交通情報に、ロケーション、交通状態、及び時間が含まれているか否かをチェックする。

本発明の交通情報処理装置と方法により、様々な異種情報ソースからの交通情報を効果的に統合し、交通情報の正確さ、完全性、および信頼性を確保することが可能となる。

次に、図面を参照して本発明の好適な実施例を説明する。これらの図では、同一の要素は同一の記号または番号によって示される。さらに、以下の説明においては、本発明の主題が曖昧になるのを避けるため、既知の機能や構成の詳細については説明を省略する。

図１は、統合部１０と知識ベース１０８を備える、本発明による交通情報処理装置を示す。統合部１０には、入力装置１０１、フォーマット統一装置１０２、同義語情報処理装置１０３、チェック装置１０４、知識ベースマッピング装置１０５、交通情報統合装置１０６、および出力装置１０７を含む。入力装置１０１は、トラフィックフローティングカー、センサ／カメラ、ナビゲーティングシステム、ユーザレポート等の複数の外部異種情報ソース（図示せず）から交通情報を受信できるように適応される。多くの場合、これらの外部異種情報ソースから受信した交通情報は、異なるフォーマットを有する。フォーマット統一装置１０２は、以降の処理のため、入力交通情報の情報記述フォーマットを統一できるように適応される。同義情報処理装置１０３は、統一フォーマットの交通情報に含まれる同義の記述を同一の記述情報に変換する。チェック装置１０４は、知識ベース１０８に基づいて交通情報をチェックする。知識ベースマッピング装置１０５は、交通情報を正規化し、それを知識ベース１０８に基づいて知識ベース１０８にマッピング（すなわち、知識ベースを使用して、統一フォーマットの交通情報を知識ベースで定義される交通情報にマッピング）し、さらに、マッピングした交通情報を交通情報統合装置に送信する。交通情報統合装置１０６は、知識ベース１０８に基づいて、空間的、時間的、意味的な不整合を有する交通情報を統合できるように適応される。出力装置１０７は、統合済み交通情報を出力できるように適応される。

具体的には、入力装置１０１は交通情報を受信してフォーマット統一装置１０２に送信し、フォーマット統一装置は、交通情報のフォーマットを統一した上でそれを同義情報処理装置１０３に送信する。同義情報処理装置１０３は、交通情報内の統一フォーマットを有する同義の記述を同一の記述情報に変換し、変換済み交通情報をチェック装置１０４に送信する。そして、チェック装置は、受信した交通情報をチェックし、チェック済み交通情報を知識ベースマッピング装置１０５に送信する。知識ベースマッピング装置１０５は、受信した交通情報を知識ベース１０８で定義される交通情報にマッピングして、交通情報統合装置１０６に送信する。交通情報統合装置１０６は、知識ベース１０８に基づいて空間的・時間的・意味的に不整合な交通情報を統合する。その後、出力装置１０７は、統合済み交通情報を出力できるように適応される。

上記の説明は、１つの例示的交通情報処理装置を示すに過ぎないことは理解されるであろう。また、本発明においては、フォーマット統一装置１０２、同義情報処理装置１０３、チェック装置１０４、および知識ベースマッピング装置１０５を、使用の有無を任意に決定できるオプション装置とすることも可能である。

本発明の交通情報処理装置は、受信した交通情報を知識ベース１０８に基づいて分析し、処理することにより、空間的・時間的・意味的に整合性があり、かつ正確で完全な交通情報を提供する。そのため、以下では、最初に本発明による知識ベース１０８について図２、図３、図４、および図５）を参照して説明し、続いて、交通情報処理の手順について知識ベースと関連づけて詳述する。

通常、知識ベースは図２に示すように、概念セクション、属性セクション、関係セクション、および公理セクションという４つのセクションで構成される。

（１）概念セクションは、交通状況に関連する各種概念を定義する。概念タイプには、地理的カテゴリ、地理的エンティティ、地理的方向、および交通状態などが含まれる。地理的エンティティは、通常、地点、線、平面という３つのタイプに分類される。このうち、地点とは学院橋、海龍ビル、北航西門等の橋、交差点、関心地点（地理的目標）であり、線とは知春路、第４北環状道路等の道路であり、面とは清華大学、中関村地区等の区域である。各概念は、（名前，タイプ，同義語）の形式で表現され、概念ごとにタイプとすべての同義語が指定される。すべての概念とその表現は、概念テーブルに記述することができる。図４は、知識ベースの概念テーブルの一例を示す。ここで、「道路」という語は地理的カテゴリであり、「第４北環状道路」という語は地理的エンティティに属する。また、「東から西」という語のタイプは地理的方向、「渋滞」という語のタイプは交通状態である。「北航西門」という語は、地理的エンティティというタイプであり、「北京航空航天大学西門」という同義語を有する。図４の概念テーブルには、地理的カテゴリ、地理的エンティティ、地理的方向、および交通状態のタイプの４タイプしか含まれていないが、さらに他のタイプも含めることができることは明らかである。

（２）属性セクションは、概念の特徴を定義する。例えば、地図上の地理的エンティティの座標は、緯度と経度を使用して示される。各属性には、少なくとも、属性の価値タイプを示す「タイプ」という項目が含まれる。いかなる地理的エンティティも、属性セクションの情報を利用することで正確に位置を特定することができる。

（３）関係セクションは、概念間の様々な関連性を表現する（すなわち、概念間の空間的位置関係と意味関係を定義する）。各関係は、（関係名，関係タイプ，関係値タイプ，関係値セット，注釈）の形式で表現される。ここで、関係名は関係の名称を示し、関係タイプは、関係が空間的位置関係と意味関係のいずれに属するかを示し、関係値タイプは、関係パラメータの価値タイプを定義し、関係値セットは、関係に関するすべての具体例を示し、注釈は関係に関連する説明（即ち、ある関係が連続的関係であるか、従属的関係であるか、因果関係であるか、といった説明）を提供する。空間的位置関係には、地理的エンティティ間の連続関係や位置隣接関係などがあり、意味関係には、従属関係、因果関係、反意語関係などがある。関係タイプ、関係値タイプ、および関係値セットは、関係ごとに指定される。また、注釈を指定することもできる。すべての関係とその表現は、関係テーブルに取り込んで結合することができる。

知識ベースの関係テーブルの一例を図５に示す。「ｃｒｏｓｓ」という語は、地理的エンティティ間の連続関係を示し、例えば、「ｃｒｏｓｓ（第４北環状道路，寶福石橋，学院橋，健翔橋，…，）」は、第４北環状道路に沿って、寶福石橋、学院橋、健翔橋が順に位置していることを示す。「ｂｅｔｗｅｅｎ」という語は、地理的エンティティ間の位置隣接関係を示し、例えば、「ｂｅｔｗｅｅｎ（学知橋，学院橋，薊門橋）は、学知橋が学院橋と薊門橋の間にあることを示す。「ｉｓａ」という語は、地理的エンティティと地理的カテゴリ間の従属関係を示し、例えば、「ｉｓａ（第４北環状道路，道路）」は、第４北環状道路が道路であることを示す。「ｃａｕｓａｌ」という語は、交通状態間の因果関係を示し、例えば、「ｃａｕｓａｌ（渋滞，交通事故）」は、交通事故の結果渋滞が生じたことを示す。「ａｎｔｏｎｙｍ」という語は、交通状態間の反意語関係を示し、例えば、「ａｎｔｏｎｙｍ（渋滞，輻輳なし）」は、渋滞と順調とが互いに反対の関係にあることを示している。各属性または関係はある概念の特定の側面を定義するため、複数の属性とそれに対応する関係を結合して、１つの概念として記述することができる。

（４）公理セクションは、概念セクションと関係セクションに基づいたルールであり、推論によって概念間の空間的位置関係をさらに導き出すことができる。「ｃｒｏｓｓ（ｘ，ｙ_１，…，ｙ_ｉ，…）−＞ｂｅｔｗｅｅｎ（ｙ_ｉ，ｙ_ｉ−１，ｙ_ｉ＋１）」という公理では、第４北環状道路に沿って寶福石橋、学院橋、および健翔橋が順に位置していれば、学院橋は寶福石橋と健翔橋の間に位置すると推論できるので、ｃｒｏｓｓ（第４北環状道路，寶福石橋，学院橋，健翔橋）−＞ｂｅｔｗｅｅｎ（学院橋，寶福石橋，健翔橋）を導き出すことができる。一般に、公理セクションのルール数には制限があるが、必要に応じて拡張が可能である。図２には、２つの例示的公理のみを示している。通常、公理セクションは手作業で編成され、確定される。

次に、図３を参照しながら、図２に示す知識ベースを生成する方法について詳細に説明する。知識ベースは、電子地図データベース、履歴交通データベース、および意味辞書から、概念セクションと属性セクションと関係セクションとを抽出することにより作成される。

通常、ロケーションとそれに対応する地理的カテゴリおよびその位置データ（例えば、緯度・経度）は既存の電子地図から取得され、これらのデータに基づいて、ＧＩＳ関数セットを利用して空間計算が行われる。履歴交通データベースには、交通情報処理装置が個々の異種情報ソースから受信した交通情報が格納される。個々の交通情報には、少なくともロケーション、交通状態、時間が含まれ、さらには情報ソースと方向を含めることもできる。意味辞書は、Ｈｏｗｎｅｔ等の既知の辞書である。

ここで図３を参照すると、ステップＳ３０１で概念セクションが抽出される。最初に、既存のＧＩＳ関数を利用して地理的カテゴリが抽出され、電子地図が提供するすべての地理的カテゴリが抽出される。次に、既存のＧＩＳ関数を利用して地理的エンティティが抽出され、電子地図上でマークされたすべてのロケーションが抽出される。次に、履歴交通データベースから交通情報の中で頻繁に使用される地理的方向および交通状態を直接抽出することによって、地理的方向と交通状態が抽出される。その後、既存の同義語ライブラリ内で検出された概念の全同義語を利用して、同義語が抽出される。最後に、上記の抽出結果に従って、概念テーブルが作成される。概念テーブルの一例を図４に示す。

ステップＳ３０２では、属性セクションが抽出される。最初に、属性として、電子地図データベースの各データテーブルから、個々のロケーションの記述に関連づけられたデータフィールド（例えば、緯度・経度）が抽出される。次に、各データフィールドのタイプ定義に基づいて、各属性に対応する価値タイプが取得される。この属性と価値タイプを合わせたものが、属性セクションとなる。

ステップＳ３０３では、関係セクションが抽出される。最初に、電子地図データベースから個々の地理的エンティティが属する地理的カテゴリが抽出され、地理的エンティティと地理的カテゴリ間の従属関係と、意味関係に属する従属関係とが取得される。次に、既存のＧＩＳ関数を利用して地理的エンティティ間の空間的位置関係が計算される。次に、Ｈｏｗｎｅｔのような既知の意味辞書を利用して、各概念間のその他の意味関係が取得される。例えば、「渋滞」という語と「輻輳なし」という語は正反対の関係にあることに基づいて、「ａｎｔｏｎｙｍ（渋滞，輻輳なし）」が抽出される。その結果、上記抽出結果に基づいて関係テーブルが生成される。関係テーブルの一例を図４に示す。

ステップＳ３０４において、抽出された概念セクション、属性セクション、関係セクション、および手作業で定義された公理セクションが結合され、最終的な知識ベース１０８が構築される。

知識ベースは、概念セクション、属性セクション、関係セクション、および公理セクションで構成され、このうち関係セクションにおいて、概念間の空間的位置関係と意味関係が定義される。このように、本発明による交通情報処理装置では、知識ベースを利用して、処理対象の交通情報によって表現される空間的位置関係または意味関係を分析し、空間、時間、および意味において不整合な交通情報を処理することができるため、正確かつ完全で信頼性の高い交通情報を提供することが可能となる。

図１では知識ベース１０８が交通情報処理装置に内蔵されているが、知識ベース１０８を交通情報処理装置の外部に配置する構成とし、交通情報処理装置からアクセスすることも可能である。また、既知の知識ベースを使用することもできる。

図７は、本発明による交通情報処理方法を示す。図７に示すように、Ｓ６０１では、入力装置１０１が複数の外部異種情報ソースから送信された交通情報を受信する。

Ｓ６０２において、フォーマット統一装置１０２は、異なるフォーマットの入力交通情報の情報記述フォーマットを統一する。統一フォーマットを有する交通情報の情報記述フォーマットの一例を、図６に示す。外部の異種情報ソースは多種多様であり、収集された交通情報の情報記述フォーマット（画像フォーマット、自然言語テキストフォーマット、データテーブルフォーマット、音声フォーマット等）は互いに異なる。これらの情報記述フォーマットは、個々のデータ処理手法を使って統一データフォーマットに変換することができる。統一フォーマットの交通情報は、通常、情報ソース、ロケーション、方向、交通状態、時間という５つの部分で構成される。このうち、情報ソースは交通情報の取得先を示し、ロケーション、方向、交通、および時間の組み合わせは、「特定の時点および方向における地理的エンティティの交通状態」を示す。異なる情報記述フォーマットを交通情報の統一情報記述フォーマットに変換する際には、既知のデータ処理方法を使用することができる。

Ｓ６０３において、統一フォーマットの交通情報が同義語情報処理装置１０３に送信され、同義語情報処理装置１０３において知識ベースの概念テーブルが検索される。交通情報の同義語は、概念テーブル内の各概念の同義語の定義を検索することによって検出される。同義語情報処理装置１０３は、検出した同義語を、知識ベースが定義する概念に変換する。同一の意味を有する交通情報が異なる記述フォームを有する場合には、交通情報内の同義語が正規化され、記述の統一状態が維持される。同義語情報処理の一例を図８に示す。この図では、「北京航空航天大学西門」は「北航西門」に、そして「自動車輻輳」は「渋滞」に、それぞれ正規化されている。

Ｓ６０４において、チェック装置１０４は、交通情報の正確さを確保するために、各交通情報がルールに沿った有効なものか否かをチェックする。チェック装置１０４は、交通情報に対して以下のチェックを行う。

１．存在のチェック：交通情報に含まれるロケーション、方向、交通状態が、知識ベースの概念テーブルにおいて定義されているか否かをチェックする。未定義の概念がある場合には、チェック装置１０４が、交通情報内のエラーの有無、および知識ベースの概念テーブルにある概念定義が不完全か否かを判定する。

詳細な判定手法は以下のとおりである。チェック装置１０４は、知識ベースを検索する際に、知識ベースの概念テーブルに未定義の概念に類似した概念が存在する場合には、誤記の可能性があると判断する。ただし、未定義の概念が履歴交通データベースに何度も出現する場合には、この概念の方が有効で知識ベースの概念テーブルの概念定義が不完全である可能性があると判断する。この判定は、管理者が行ってもよい。一例として「カメラ，学院，渋滞，０７−３−１５ ０７：５６」を挙げると、このうち「学院」については定義がない。しかし、知識ベースには「学院路」および「学院橋」という類似した概念が存在するので、「学院」は「学院路」「学院橋」の誤記の可能性がある。

２．完全性のチェック。完全な交通情報には、ロケーション、交通状態、および時間が必ず含まれ、これに加えて情報ソースと方向が含まれることもある。チェック装置１０４は、交通情報が不完全であればこれを破棄する。例えば、「カメラ，学院橋，０７−３−１５ ０７：５６」には、交通状態の記述が欠けているため、この交通情報は不完全である。

３．意味的エラーのチェック。チェック装置１０４は、知識ベースに基づいて、交通情報内における意味的エラーの有無をチェックする。意味的エラーの有無のチェックは、以下の手順で行われる。
最初に、知識ベースの関係セクションで定義されている地理的エンティティ間の空間的位置関係に基づき、交通情報内の複数の地理的エンティティ間の関係が正しいか否かをチェックする（例えば、「ユーザレポート，第４北環状道路上の聯想橋，渋滞，０７−３−１５ ０７：５６」は、聯想橋が第３北環状道路上にあるため、意味的な誤りである）。
次に、知識ベースの関係セクションで定義されている地理的エンティティと地理的方向との関係に基づき、地理的方向が交通情報内の地理的エンティティと矛盾しないかどうかをチェックする（例えば、「カメラ，学院路，西から東，渋滞，０７−３−１５ ０７：５６」は、学院路の方向が南から北へ向かっているため、意味的な誤りである）。

４．時間的無効化のチェック。交通情報の更新スピードは非常に速いため、各情報ソースにより送信される交通情報が時間の経過によって無効になっていないかどうかをチェックする必要がある。交通情報の無効化の判定は、交通情報の時刻値を現在時刻と比較することによって行われる。交通情報に含まれる時刻値と交通情報処理装置の現在時刻との差が、既定の閾値を越えている場合には、その交通情報は時間的に無効となったと判定される。

５．冗長性のチェック。異種情報ソースは交通情報を反復して送信する可能性があるため、冗長な反復情報を削除する必要がある。

さらに、情報チェックの履歴統計を参照して各情報ソースの信頼性を判定し、調節することができる。例えば、「ユーザレポート」という情報ソースが頻繁に不正な交通情報を送信している場合には、この情報ソースは信頼性が低いと判断できるので、このソースの信頼性値を低く設定することが可能となる。

Ｓ６０５において、知識ベースマッピング装置１０５は、交通情報を正規化して知識ベースにマッピングする。

Ｓ６０６において、交通情報統合装置１０６は、知識ベース１０８に基づき、空間的、時間的、および意味的に不整合な交通情報を統合する。

Ｓ６０７において、出力装置１０７は、統合済み交通情報を出力する。

交通情報の収集と処理は中国の交通情報の例を使って説明されているが、本発明は英語や日本語等の他のいかなる言語においても交通情報の収集と処理に適用できることは当業者には明らかである。

図９は、本発明による交通情報処理装置に含まれる知識ベースマッピング装置のブロック図を示す。知識ベースマッピング装置は、各交通情報を以降の情報統合のために知識ベースにマッピングする装置であり、知識ベースに基づき交通情報内の結合情報を分解する分解装置１０５１と、知識ベースに基づき交通情報内の間接情報を特定の交通情報に変換する変換手段１０５２と、分解済みまたは変換済みの交通情報を電子地図にマッピングするマッピング手段１０５３とを備える。

次に、図９および図１０を参照して、知識ベースマッピング方法について説明する。図１０を参照すると、Ｓ９００において、知識ベースマッピング装置は、チェック装置１０４によりチェックされた交通情報を受信する。Ｓ９０１において、分解手段１０５１は知識ベース１０８を利用して、分解の必要な交通情報内に含まれる結合情報を、特定の地理的位置に関する交通情報に分解する。結合情報とは、交通情報に記述された地理的エンティティが特定の地理的位置ではなく、道路の区間または区域であることを意味する。ここでいう地理的位置とは、橋、交差点等の地理的目標から成る地図上の位置である。したがって、地理的位置は、線と面以外の地理的エンティティを示す。分解手段１０５１は、知識ベース１０８の関係セクションに基づいて、交通情報に特定の地理的位置が含まれるかどうかを判定し、結果がＹＥＳの場合には、結合情報内の地理的エンティティを事前に設定された分解ルールに従って特定の地理的位置に分解する。例えば、「トラフィックフローティングカー，第４北環状道路，西から東，渋滞，０７−３−１５ ０８：４５」という交通情報があるとすると、第４北環状道路は道路なので、この交通情報には結合情報が含まれていることになる。この場合は、知識ベースの関係セクション内にある関係テーブルを利用して、「第４北環状道路」を、「第４北環状道路」上に位置する「寶福石橋」、「学院橋」、「健翔橋」等の特定の地理的位置に分解することができる。分解ルールは、知識ベース内の空間的位置関係に基づいて、知識ベースの公理セクションに配置することができるが、メモリ内に置くのでもよい。これらのルールは、「ｉｓａ（ｘ，ｚ）＆Ｒ（ｘ，ｙ_１，ｙ_２，…）−＞ｄｅｃｏｍｐｏｓｅ−ｔｏ（ｙ_１，ｙ_２，…）」の形式で表現されるが、これは「ｘが地理的カテゴリｚに属し、かつ、特定の地点ｙ_１、ｙ_２、…との空間的位置関係Ｒを有する場合は、ｘはｙ_１、ｙ_２、…に分解できる」ことを意味する。例えば、交通情報「トラフィックフローティングカー，第４北環状道路，西から東，渋滞，０７−３−１５ ０８：４５」に含まれる結合情報「第４北環状道路」の場合は、知識ベースに基づき、かつ分解ルール「ｉｓａ（ｘ，道路）＆ｃｒｏｓｓ（ｘ，ｙ_１，ｙ_２，…）−＞ｄｅｃｏｍｐｏｓｅ−ｔｏ（ｙ_１，ｙ_２…）」を使用して、「第４北環状道路」上に位置する「寶福石橋」、「学院橋」、「健翔橋」等の特定の地理的位置に分解することができる。

Ｓ９０２において、変換手段１０５２は、知識ベース１０８に基づいて、交通情報内の間接情報を交通地点に変換する。間接情報とは、交通情報に記述された地理的エンティティが実際には交通地点（橋や交差点等）ではなく、これらの交通地点の付近にある地理的目標であることを意味する。そのため、間接情報をいくつかの交通地点に関する交通情報に変換することが必要となる。例えば、交通情報「ユーザレポート，北航西門，北から南，輻輳なし，０７−３−１５ ０９：１２」に含まれる間接情報「北航西門」は、交通地点でなく、交通地点「学知橋」の付近にある地理的目標である。変換手段１０５２は、知識ベース１０８で定義される関係セクションに基づいて、交通情報に間接情報が含まれるかどうかを判定し、間接情報がある場合には、それを知識ベースに基づく変換ルールに従って、特定の交通地点に変換する。変換ルールは、知識ベースの空間的位置関係に基づいて知識ベースの公理セクション内に設定できるが、メモリ内に設定してもよい。変換ルールは、「ｉｓａ（ｘ，ｚ）＆Ｒ（ｘ，ｙ）−＞ｔｒａｎｓｆｏｒｍ−ｔｏ（ｙ）”」の形式で表現されるが、これは「ｘが地理的カテゴリｚに属し、かつ、交通地点ｙとの空間的位置関係Ｒを有する場合、ｘはｙに変換される」ことを意味する。例えば、変換ルール「ｉｓａ（ｘ，地理的目標）＆ｎｅａｒｅｓｔ−ｂｒｉｄｇｅ（ｘ，ｙ）−＞ｔｒａｎｓｆｏｒｍ−ｔｏ（ｙ）」を使用することにより、交通情報「ユーザレポート，北航西門，北から南，輻輳なし，０７−３−１５ ０９：１２」に含まれる間接情報「北航西門」は、そこから最も近い地点「学知橋」に変換することができる。

交通情報の分解および変換を行った結果に基づいて、個々の交通情報間の関連性を発見することにより、交通情報統合装置１０６による交通情報の統合を容易にすることができる。

次に、Ｓ９０３において、マッピング手段１０５３は、地理的エンティティの緯度・経度座標と、知識ベースの属性セクションおよび関係セクションで定義された地理的エンティティ間の空間的位置関係とに基づいて、すべての交通情報を電子地図にマッピングする。交通情報の電子地図へのマッピングの一例を、図１１に示す。このように電子地図をベースとしたマッピングの結果得られる交通情報であれば、ユーザまたは管理者は容易にチェックし確認することができる。図１１では、交通情報「トラフィックフローティングカー，第４北環状道路，西から東，渋滞，０７−３−１５ ０８：４５」が、「トラフィックフローティングカー，寶福石橋，西から東，渋滞，０７−３−１５ ０８：４５」、「トラフィックフローティングカー，学院橋，西から東，渋滞，０７−３−１５ ０８：４５」、「トラフィックフローティングカー，健翔橋，西から東，渋滞，０７−３−１５ ０８：４５」等に分解されている。一方、交通情報「ユーザレポート，北航西門，北から南，輻輳なし，０７−３−１５ ０９：１２」は、変換後に「ユーザレポート，学知橋，北から南，輻輳なし，０７−３−１５ ０９：１２」にマッピングされている。

Ｓ９０４において、知識ベースマッピング装置１０５は、マップ済み交通情報を交通情報統合装置１０６に出力する。

この知識ベースマッピング装置１０５は、一例として示したに過ぎないことに留意する必要がある。したがって、例えば、マッピング手段１０５３を省略し、知識ベースマッピング装置１０５が分解・変換済みの交通情報の組み合わせを直接交通情報統合装置１０６に出力する構成とすることもできる。また、知識ベースマッピング装置１０５が分解手段１０５１または変換手段１０５２の一方だけを含む構成とすることも可能である。

図１２を参照すると、交通情報統合装置１０６は、マッピング済み交通情報を受信する入力手段（図示せず）と、空間的に相関するが交通記述に不整合がある交通情報の整合化処理を行う空間整合化処理手段１０６１と、ある期間において交通状態が不整合な交通情報に対して整合化処理を行う時間整合化処理手段１０６２と、交通状態において意味的に不整合な交通情報に対して整合化処理を行う意味整合化処理手段１０６３と、統合された交通情報を出力する出力手段（図示せず）を備える。空間整合化処理手段１０６１は空間矛盾処理部１０６１１と空間補完処理部１０６１２とを含み、時間整合化処理手段１０６２は時間矛盾処理部１０６２１と時間補完処理部１０６２２とを含み、意味整合化処理手段１０６３は意味矛盾処理部１０６３１と意味補完処理部１０６３２とを含む。

図１３は、交通情報統合装置１０６による交通情報統合方法のフローチャートである。

Ｓ１２０１において、知識ベースマッピング装置１０５から交通情報が入力される。

Ｓ１２０２において、空間的に整合された結果を取得するため、空間整合化処理手段１０６１が知識ベース１０８に基づいて空間的に不整合な交通情報を統合する。空間整合化処理手段１０６１内の空間矛盾処理部１０６１１と空間補完処理部１０６１２はそれぞれ、空間的に整合された空間関連交通情報を取得するために、交通情報に対して空間矛盾処理と空間補完処理とを行う。

具体的には、空間矛盾処理部１０６１１で行われる空間矛盾処理は、いくつかの空間関連交通情報に含まれる矛盾した交通記述情報を修正するステップを備える。あるロケーションの交通記述が、そのロケーションと空間的に関連するロケーション（即ち、そのロケーションに隣接するロケーション）の隣接時刻における交通記述と異なる場合には、空間矛盾処理部１０６１１は当該交通記述情報を以下のように修正する。

空間矛盾の検出：まず、個々の交通情報に含まれるロケーションを抽出し、知識ベースの関係セクションで定義される空間的位置関係を参照して、これらのロケーション間の隣接関係を検出する。次に、各ロケーションの交通を、隣接時刻における隣接ロケーションの交通と比較し、そのロケーションの交通がほとんどの隣接ロケーションの交通と異なる場合には、空間矛盾があると判定する。

空間矛盾の除去：空間矛盾のあるロケーションの交通情報は、ほとんどの隣接ロケーションの交通情報と整合するように修正される。あるいは、空間矛盾の除去を行うかどうかを、情報ソースの信頼性と履歴交通データとの比較に基づいて判定することも可能である。例えば、あるロケーションに関する現在の交通情報がいくつかの隣接ロケーションの交通情報と整合せず、交通情報が信頼性の低い情報ソース（例えば、ユーザレポート）から取得され、かつ履歴交通データとも整合しない場合には、隣接ロケーションに関する交通情報との整合性が保たれるように交通情報を修正する必要がある。

図１４は、交通情報に対する空間矛盾処理の一例である。空間的位置関係「ｂｅｔｗｅｅｎ（学院橋，寶福石橋，健翔橋）」および「ｂｅｔｗｅｅｎ（学知橋，学院橋，薊門橋）」から明らかなように、学院橋に隣接するロケーションには、寶福石橋、健翔橋、学知橋および薊門橋がある。ユーザレポートからの学院橋の交通状態（輻輳なし）は、隣接する交通地点（寶福石橋、健翔橋、学知橋）の交通状態（渋滞）と整合しない上に、比較的に信頼性の低い情報ソースである「ユーザレポート」から取得されたものである。さらに、履歴交通データから、この時点の学院橋の履歴交通は主に「渋滞」であることがわかる。これらの結果に基づき、空間整合化処理手段１０６１は、「学院橋」についての交通情報を「渋滞」に修正する。

空間補完処理部１０６１２によって行われる空間補完処理は、空間関連のいくつかの交通情報に存在する不完全な交通記述情報を修正するステップを含む。交通情報の提供のないロケーションの交通情報は、隣接ロケーション（空間的に関連するロケーション）の交通情報から推論することができる。空間補完処理部１０６１２が実行する手順は、以下のステップから成る。

ルールに基づいた推論：各情報ソースから送信されてくる交通情報を、知識ベースの関係セクションで定義された空間的位置関係および事前に構築したルールライブラリと照合して一致するルールを検出し、そのルールに基づいて新たな交通情報を生成する。あるいはこれに代えて、同時に履歴交通データベースを検索することもできる。この場合、新たに生成した交通情報がその時刻の履歴交通情報と整合しないか、既に同一の交通情報が存在する場合には、当該交通情報を破棄する必要がある。

ルールライブラリは、知識ベースで定義された空間的位置関係に基づいて事前に構築される。ルールライブラリは、例えば、知識ベースの公理セクションに設定するか、またはメモリ内に格納することができる。知識ベースで定義された空間的位置関係に基づいて、空間補完ルールライブラリを事前に設定することも可能である。例えば、「ｂｅｔｗｅｅｎ（ｚ，ｘ，ｙ）＆ｎｅａｒ（ｘ，ｙ）＆ｅｑｕａｌ（ｔｒａｆｆｉｃ（ｘ），ｔｒａｆｆｉｃ（ｙ））−＞ｅｑｕａｌ（ｔｒａｆｆｉｃ（ｚ），ｔｒａｆｆｉｃ（ｘ））」という補完ルールは、「ｚがｘとｚとの間にあり、ｘがｙの付近にあり、かつｘとｙの交通が隣接時刻に同一である場合には、ロケーションｚの交通はロケーションｘと同じであると推論できる」ことを意味している。

図１５に、空間補完処理の一例を示す。ここで、学院橋と薊門橋の交通状態は時刻１７：５８，０７−３−１５において同一（渋滞）であり、２つの橋はさほど離れていない。学知橋は、この２つの橋の間に位置し、さらに学知橋のこの時刻の履歴交通状態の多くは渋滞であるため、「学知橋，北から南，渋滞，０７−３−１５ １７：５８」という新たな交通情報を補完することができる。

Ｓ１２０３において、時間整合化処理手段１０６２は時間的に不整合な交通情報を統合する。時間整合化処理手段１０６２の時間矛盾処理部１０６２１および時間補完処理部１０６２２は、交通情報に対して時間矛盾処理と時間補完処理とをそれぞれ行うことによって、時間的に整合された交通情報を取得する。

時間整合化処理手段１０６２の時間矛盾処理部１０６２１は、知識ベース１０８に基づいて、同一ロケーションの異なる時刻の記述が不整合な交通情報を処理する。時間矛盾処理部１０６２１による処理手順は、以下のステップを備える。

１）クラスタ化（同一ロケーションに関する交通情報のクラスタ化）：まず、ロケーションに関わる入力交通情報をクラスタ化し、同じロケーションに関する交通情報を同じカテゴリに収集し、各カテゴリに同じロケーションの異なる時刻の交通情報を格納する。あるいはそれに代えて、交通データグラフをプロットする。この場合は、カテゴリごとに、同一ロケーションの異なる時刻の交通状態に基づいて、時間をｘ軸、交通状態をｙ軸とする交通データグラフを自動的にプロットする。この交通データグラフは、特定のロケーションにおける交通状態の経時的な変化を示す。

また、代替のステップとして、入力交通情報を直接ロケーションに基づいてクラスタ化することに加えて、履歴交通データベースを参照し、各ロケーションの以前の隣接時刻の交通情報をこのロケーションに関するカテゴリに分類することも可能である。

２）矛盾の検出（時間的に不整合な交通情報の検出）：各カテゴリについて、交通データグラフに示される隣接時刻の交通状態と不整合な交通状態（すなわち、対応する交通情報が時間矛盾情報）を有する座標点を検出する。

３）時間矛盾の除去（時間矛盾交通情報の除去）：隣接時刻の交通情報との整合性を保つために、時間矛盾交通情報を修正する。あるいはこれに代えて、時間不整合情報の処理を、情報ソースの信頼性と、履歴交通データとの比較結果とに基づいて行うこともできる。時間的に不整合な情報が、信頼できない情報ソースから取得された場合、またはその情報が同一時点の履歴交通データと整合しない場合には、当該交通情報にはエラーが存在するはずなので、隣接時刻の交通情報との整合性を保つために当該交通情報を修正する必要がある。

時間整合化処理の一例を図１６に示す。交通情報内の「学知橋」というロケーションについて見れば、１７：５８、１８：００、および１８：０１の交通状態が「渋滞」であるのに対し、ユーザレポートからの交通情報では１７：５９の交通状態は「輻輳なし」となっている。履歴交通データでは学知橋の交通状態はほぼ例外なく「渋滞」であり、情報ソース「ユーザレポート」の信頼性は低いので、１７：５９の交通状態は「渋滞」に修正される。

時間整合化処理手段１０６２の時間補完処理部１０６２２は、知識ベース１０８に基づいて、ロケーションの特定時間の交通情報が欠落した状況に対処する。時間整合化処理手段１０６２による手順は、以下のステップを備える。

１）クラスタ化（同一ロケーションに関する交通情報のクラスタ化）：まず、ロケーションに関わる入力交通情報をクラスタ化し、同じロケーションに関する交通情報を同じカテゴリに収集し、各カテゴリに同じロケーションの異なる時刻の交通情報を格納する。あるいはこれに代えて、交通データグラフをプロットする。この場合は、カテゴリごとに、同一ロケーションの異なる時刻の交通状態に基づいて、時間をｘ軸、交通状態をｙ軸とする交通データグラフを自動的にプロットする。この交通データグラフは、特定のロケーションにおける交通状態の経時的な変化を示す。

また、代替のステップとして、入力交通情報を直接ロケーションに基づいてクラスタ化することに加えて、履歴交通データベースを参照し、各ロケーションの過去の隣接時刻の交通情報をこのロケーションに関するカテゴリに分類することも可能である。

２）欠落情報の検出（ある時点が欠落している交通情報、または交通状態が欠落している交通情報の検出）：カテゴリごとに、交通データグラフ内の欠落した座標点を検出する。

３）推論：交通データグラフ内の欠落した座標点に隣接する座標点の交通状態を分析し、新たな交通情報を追加するか、または、これらの隣接する座標点の交通状態がほぼ同じである場合には、交通状態が欠落した交通情報を補完する。追加または補完される交通情報のうち、ロケーションは隣接する座標点の１つに対応するロケーション、時刻は欠落した座標点に対応する時刻、交通状態は隣接する座標点の交通状態である。

また、代替のステップとして、履歴交通データベースを検索することもできる。この場合、新たに生成した交通情報がその時刻の履歴交通情報と整合しないか、既に同一の交通情報が存在する場合には、当該交通情報を破棄する必要がある。

時間補完処理の一例を図１７に示す。交通情報内のロケーション「学院橋」については、８：２０、８：２１、および８：２３の交通状態は「渋滞」であるが、８：２２の交通情報は存在しない。この場合は、隣接時点の交通状態が「渋滞」であることから、「統合結果，学院橋，西から東，渋滞，０７−３−１５ ８：２２」という交通情報が追加される。

Ｓ１２０４において、意味整合性処理手段１０６３は、知識ベース１０８に基づいて、ほぼ同一のロケーションで交通状態が不整合な交通情報を処理し、意味的に整合された交通情報に変換する。意味整合性処理手段１０６３は、同一のロケーションに関して不整合な交通情報を修正することにより、意味的に不整合な交通情報を統合する。意味矛盾処理部１０６３１および意味補完処理部１０６３２は、交通情報に対し意味矛盾処理と意味補完処理をそれぞれ行い、意味的に整合性のある交通情報を取得する。

意味矛盾処理部１０６３１は、意味的に矛盾する交通情報を検出し、以下のステップにより、検出された意味矛盾を除去する。

１）意味矛盾の判定：２つ以上の交通情報おける意味矛盾の有無を判定する。このステップでは、各種の情報ソースが隣接時点において同一ロケーションに関して矛盾する交通記述を提供している中で、正しい記述が１つだけあるとの想定に立ち、知識ベース１０８の関係セクションで定義される異なる交通状態間の特定の意味関係に基づいて正しい記述を判定する。例えば、図５の関係テーブルを参照すると、「渋滞」と「輻輳なし」は反対の状態なので、交通情報の「トラフィックフローティングカー，学知橋，西から東，渋滞，０７−３−１５ １７：５８」と「ユーザレポート，学知橋，西から東，輻輳なし，０７−３−１５ １７：５８」の間には意味上の矛盾がある。

２）意味矛盾の除去：意味的に矛盾する交通情報の信頼性を判定し、最も信頼できる情報を保持する。交通情報に対する信頼性の判定は、以下のルールの基づいて行うことができる。

情報ソースの信頼性：信頼できる情報ソースから送信された交通情報を選択する。情報ソースの信頼性は、提供者、データの更新速度、および履歴情報から計算される。例えば、「ユーザレポート」という」情報ソースの提供者は一般ユーザであり、更新速度は低く、さらに、このソースは不正もしくは不正確な交通情報を頻繁に送信している。そのため、「ユーザレポート」の信頼性は低く、したがってこのソースから送信される交通情報の信頼性も低い。

時刻比較：交通情報内の時刻値が、交通情報処理装置の現在時刻に近ければ近いほど、交通情報の信頼性は高くなる。

多数優先：異なる情報ソースが、隣接時点における同一のロケーションの交通状態について異なる記述を提供している場合には、多数の交通状態が優先される。例えば、ほとんどの情報ソースがあるロケーションのある時点における交通状態を渋滞とし、数個のソースだけが渋滞なしとレポートしている場合には、渋滞という交通状態がより信頼できる。

履歴交通データとの比較：交通情報を、同一のロケーションの同一時点における履歴交通データと比較する。２つの情報の整合性が高ければ高いほど、その交通情報の信頼性は高くなる。

意味補完処理部１０６３２は、意味的に相補完する交通情報を検出し、１つの意味のもとでその情報を結合する。この手順は、以下のステップを備える。

１）意味補完の判定：少なくとも２つ以上の交通情報の間に意味的な補完性があるかどうかを判定する。意味補完の発生は、「同一ロケーションの隣接時点について、各種の情報ソースが互いに異なるが相補完する交通記述を提供しており、これらの記述がすべて正しい」という点で特徴付けられる。これは、知識ベース１０８の関係セクションで定義される異なる交通状態間の特定の意味関係に基づいて判定される。例えば、図５の関係テーブルを参照すると、「渋滞」と「交通事故」は原因と結果であるため、「トラフィックフローティングカー，学知橋，西から東，渋滞，０７−３−１５ １７：５８」および「カメラ，学知橋，西から東，交通事故，０７−３−１５ １７：５８」という交通情報の間には意味補完性がある。

２）意味補完の結合：意味的に相補完する交通情報を対象に、交通状態間の特定の意味関係に基づいて交通状態を結合する。結合ルールは、各種の意味関係に基づいて事前に構築することができる。例えば、「ｃａｕｓａｌ（ｘ，ｙ）−＞ｇｅｎｅｒａｔｅ（“ｘ ｒｅｓｕｌｔｉｎｇ ｆｒｏｍ ｙ”）」では、ｙがｘの理由である場合は、ｘとｙとを「ｘ ｒｅｓｕｌｔｉｎｇ ｆｒｏｍ ｙ」（ｙによりｘが発生）に結合できる。この場合は、ｃａｕｓａｌ（渋滞，交通事故）なので、「渋滞」と「交通事故」とを「渋滞 ｒｅｓｕｌｔｉｎｇ ｆｒｏｍ 交通事故」に結合できる。結合ルールは知識ベースの公理セクションに設定してもよい。

図１８に、意味整合性処理の一例を示す。この例では、「トラフィックフローティングカー，学知橋，西から東，渋滞，０７−３−１５ １７：５８」と「ユーザレポート，学知橋，西から東，輻輳なし，０７−３−１５ １７：５８」という２つの交通情報が相矛盾している。後者は「ユーザレポート」という信頼性が低い情報ソースから送信されたものであること、現在時刻は人々が仕事を終えて家路へ向かうラッシュアワーの時間帯であること、履歴データのほとんどが渋滞であることから、後者の交通情報は削除されるべきである。さらに、「トラフィックフローティングカー，学知橋，西から東，渋滞，０７−３−１５ １７：５８」と「カメラ，学知橋，西から東，交通事故，０７−３−１５ １７：５８」とは、相補完する情報である。図５の関係テーブルを参照すると、「渋滞」と「交通事故」との間の意味関係は、ｃａｕｓａｌ（因果関係）であるため、２つの交通情報は「統合結果，学知橋，西から東，渋滞 ｒｅｓｕｌｔｉｎｇ ｆｒｏｍ 交通事故，０７−３−１５ １７：５８」に結合することができる。

図１９は、本発明の他の実施例による交通情報処理装置の概略図を示す。図１９の交通情報処理装置は、図１の交通情報処理装置と比較すると、入力装置１０１、フォーマット統一装置１０２、知識ベースマッピング装置１０５、交通情報統合装置１０６、出力装置１０７、および知識ベース１０８しか備えていない。２つの処理装置の違いは、後者の処理装置では、入力交通情報はフォーマット統一装置１０２がフォーマットを統一し、次に知識ベースマッピング装置１０５に直接送信するという点にある。知識ベースマッピング装置１０５は、知識ベースを利用して、統一フォーマットの交通情報を知識ベース内で定義された交通情報にマッピングし、さらに、マップ済み交通情報を交通情報統合装置１０６に送信する。他の構成としては、入力装置１０１、交通情報統合装置１０６、および出力装置１０７のみで交通情報処理装置１０を構成し、統一フォーマットの交通情報を処理するようにすることもできる。説明を簡潔にするため、ここでは上記装置について類似の説明は繰り返さないこととする。また、図１９では、知識ベース１０８を交通情報処理装置に内蔵しているが、これを外付けとすることも可能である。

本発明の交通情報処理装置と方法により、様々な異種情報ソースからの交通情報を効果的に統合し、交通情報の正確さ、完全性、および信頼性を確保することが可能となる。

上記では本発明の詳細な実施例を説明したが、本発明はこれらの実施例に限定されず、添付の請求項によってのみ定義される。本発明の範囲および精神の範囲内において実施例に対しいかなる修正および変更も可能であることは、当業者により理解されるであろう。

本発明による交通情報処理装置の概略構成を示すブロックである。 本発明による知識ベースの一例を示す図である。 本発明による知識ベース生成方法を説明するフローチャートである。 本発明による知識ベースの例示的な概念テーブルを示す図である。 本発明による知識ベースの例示的な関係テーブルを示す図である。 交通情報の統一フォーマットの一例を示す図である。 本発明による交通情報処理方法のフローチャートを示す図である。 同義語情報処理の一例を示す図である。 本発明による知識ベースマッピング装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明による知識ベースマッピング方法の概略を示す図である。 本発明による知識ベースマッピングの一例を示す図である。 本発明による交通情報統合装置の概略構成を示すブロック図である。 交通情報処理方法のフローチャートを示す図である。 本発明による交通情報の空間矛盾処理の一例を示す図である。 本発明による交通情報の空間補完処理の一例を示す図である。 本発明による交通情報の時間矛盾処理の一例を示す図である。 本発明による交通情報の時間補完処理の一例を示す図である。 本発明による交通情報の意味整合化処理の概略を示す図である。 本発明の他の実施例による交通情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。

符号の説明

１０１：入力装置
１０２：フォーマット統一装置
１０３：同義語情報処理装置
１０４：チェック装置
１０５：知識ベースマッピング装置
１０６：交通情報統合装置
１０７：出力装置
１０８：知識ベース
１０５１：分解手段
１０５２：変換手段
１０５３：マッピング手段
１０６１１：空間矛盾処理部
１０６１２：空間補完処理部
１０６２１：時刻矛盾処理部
１０６２２：時間補完処理部
１０６３１：意味矛盾処理部
１０６３２：意味補完処理部

Claims (11)

1. 異なるフォーマットの入力交通情報の情報記述フォーマットを統一して、統一フォーマットの交通情報を生成するフォーマット統一装置と、
   前記フォーマット統一装置に接続され、前記交通情報内の統一フォーマットを有する同義の記述を同一の記述情報に変換し、変換済み交通情報をチェック装置に送信する同義情報処理装置と、
   前記同義語情報処理装置に接続され、前記変換済み交通情報について、存在のチェック、完全性のチェック、意味的エラーのチェック、時間的無効化のチェック、冗長性のチェックのチェック処理を行い、チェック済み交通情報を知識ベースマッピング装置に送信するチェック装置と、
   前記チェック装置に接続され、チェック済み交通情報を知識ベースにおいて定義される交通情報にマッピングし、当該マップ済み交通情報を交通情報統合装置に送信する知識ベースマッピング装置と、
   前記知識ベースマッピング装置に接続され、前記マップ済み交通情報のうち、空間的、時間的、および意味的に不整合な交通情報を統合して出力する交通情報統合装置とを備え、
   前記知識ベースが、外付けまたは内蔵され、
   前記存在のチェックは、前記変換済み交通情報に含まれるロケーション、方向、交通状態が、知識ベースの概念テーブルにおいて定義されているか否かをチェックし、
   前記完全性のチェックは、前記変換済み交通情報に、ロケーション、交通状態、及び時間が含まれているか否かをチェックする
   ことを特徴とする交通情報処理装置。
2. 異なるフォーマットの前記交通情報の前記統一フォーマットが、画像フォーマット、自然言語テキストフォーマット、音声フォーマット、データテーブルフォーマットの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の交通情報処理装置。
3. 前記知識ベースマッピング装置が、
   前記知識ベースの関係セクションに基づいて、地理的エンティティが特定の地理的位置ではなく、道路の区間または区域である結合情報を含む交通情報を前記知識ベースにおいて定義される地理的位置に関する交通情報に分解する分解手段を備え、
   前記関係セクションは、知識ベースの概念テーブルに定義されている各概念間の空間的位置関係及び意味関係を定義する
   ことを特徴とする請求項１に記載の交通情報処理装置。
4. 前記知識ベースマッピング装置が、
   前記知識ベースの関係セクションに基づいて、地理的エンティティが橋や交差点等の特定の交通地点ではなく、これらの交通地点の付近にある地理的目標である間接情報を含んでいる交通情報を前記知識ベースにおいて定義される交通地点に関する交通情報に変換する変換手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の交通情報処理装置。
5. 前記知識ベースマッピング装置が、
   前記知識ベースの関係セクションに基づいて、地理的エンティティが特定の地理的位置ではなく、道路の区間または区域である結合情報を含む交通情報を前記知識ベースにおいて定義される地理的位置に関する交通情報に分解する分解手段と、
   前記知識ベースの関係セクションに基づいて、地理的エンティティが橋や交差点等の特定の交通地点ではなく、これらの交通地点の付近にある地理的目標である間接情報を含んでいる交通情報を前記知識ベースにおいて定義される交通地点に関する交通情報に変換する変換手段とを備え、
   前記関係セクションは、知識ベースの概念テーブルに定義されている各概念間の空間的位置関係及び意味関係を定義する
   ことを特徴とする請求項１に記載の交通情報処理装置。
6. 前記知識ベースマッピング装置が、
   さらに、前記知識ベースの属性セクションにおいて定義される緯度と経度情報を用いて、分解済みまたは変換済みの交通情報を電子地図にマッピングするマッピング手段を備えることを特徴とする請求項３から請求項５の何れか１項に記載の交通情報処理装置。
7. 前記交通情報統合装置が、
   前記マップ済み交通情報を受信する入力手段と、
   知識ベースの関係セクションに基づいて、記述済み空間的ロケーションが付加されているが交通状態が相矛盾する交通情報を前記マップ済み交通情報から検出し、矛盾する交通情報を修正する空間矛盾処理手段と、
   知識ベースの関係セクションに基づいて、記述済み空間的ロケーションが付加されているが交通状態が不完全な交通情報を前記マップ済み交通情報から検出し、その後補完的な交通状態を生成して補完する空間補完処理手段と、
   前記知識ベースの概念セクションに基づいて、同一ロケーションにおける交通状態の経時的な変化を示す交通データグラフを作成し、前記マップ済み交通情報に含まれる交通情報と、当該交通データグラフにおける、当該交通情報の時刻の値に隣接する時刻の交通状態とを比較し、矛盾する場合、当該交通情報の交通状態を修正する時間矛盾処理手段と、
   前記知識ベースの概念セクションに基づいて、同一ロケーションにおける交通状態の経時的な変化を示す交通データグラフを作成し、前記マップ済み交通情報に含まれる交通情報のうち、交通状態が欠落している交通情報について、当該交通データグラフに基づいて交通状態を補完する時間補完処理手段と、
   知識ベースの関係セクションに基づいて、交通状態が意味的に相矛盾する交通情報を検出し、相矛盾する交通情報の中から、情報ソースの信頼性、多数優先、現在時刻との比較、前記知識ベースに含まれる履歴交通データベース内の履歴交通データとの比較の判定条件のうち少なくとも１つに基づいて、信頼性の高い交通情報を選択する意味矛盾処理手段と、
   知識ベースの関係セクションに基づいて、交通状態が意味的に相補完する交通情報を検出し、当該交通情報を結合して１つの交通情報にする意味補完処理手段と、
   前記空間矛盾処理手段、前記空間補完処理手段、前記時間矛盾処理手段、前記時間補完処理手段、前記意味矛盾処理手段、及び前記意味補完処理手段による処理を行った前記マップ済み交通情報を、統合済み交通情報として出力する出力手段とを備え、
   前記多数優先は、相矛盾する交通情報のうち、交通状態が最も多く一致する交通情報を信頼性の高い交通情報とし、
   前記現在時刻との比較は、相矛盾する交通情報のうち、当該交通情報に含まれる時刻の値が現在時刻に最も近い交通情報を最も信頼性の高い交通情報とし、
   前記履歴交通データベースは、過去に受信した前記入力交通情報を履歴交通データとして格納する
   ことを特徴とする請求項１に記載の交通情報処理装置。
8. 異なるフォーマットの入力交通情報の情報記述フォーマットを統一して、統一フォーマットの交通情報を生成するフォーマット統一ステップと、
   前記交通情報内の統一フォーマットを有する同義の記述を同一の記述情報に変換し、変換済み交通情報をチェックステップに送信する同義情報処理ステップと、
   前記変換済み交通情報について、存在のチェック、完全性のチェック、意味的エラーのチェック、時間的無効化のチェック、冗長性のチェックのチェック処理を行い、チェック済み交通情報を知識ベースマッピングステップに送信するチェックステップと、
   前記マップ済み交通情報のうち、空間的、時間的、および意味的に不整合な交通情報を統合して出力する交通情報統合ステップとを有し、
   前記存在のチェックは、前記変換済み交通情報に含まれるロケーション、方向、交通状態が、知識ベースの概念テーブルにおいて定義されているか否かをチェックし、
   前記完全性のチェックは、前記変換済み交通情報に、ロケーション、交通状態、及び時間が含まれているか否かをチェックする
   ことを特徴とする交通情報処理方法。
9. 前記知識ベースマッピングステップが、
   前記知識ベースの関係セクションに基づいて、地理的エンティティが特定の地理的位置ではなく、道路の区間または区域である結合情報を含む交通情報を前記知識ベースにおいて定義される地理的位置に関する交通情報に分解する分解ステップと、
   前記知識ベースの関係セクションに基づいて、地理的エンティティが橋や交差点等の特定の交通地点ではなく、これらの交通地点の付近にある地理的目標である間接情報を含んでいる交通情報を前記知識ベースにおいて定義される交通地点に関する交通情報に変換する変換ステップのうちの少なくとも１つのステップを含み、
   前記関係セクションは、知識ベースの概念テーブルに定義されている各概念間の空間的位置関係及び意味関係を定義する
   ことを特徴とする請求項８に記載の交通情報処理方法。
10. 前記知識ベースマッピングステップが、
    前記知識ベースの属性セクションにおいて定義される緯度と経度情報を用いて、分解済みまたは変換済みの交通情報を電子地図にマッピングするマッピングステップを含むことを特徴とする請求項９に記載の交通情報処理方法。
11. 前記交通情報統合ステップが、
    前記マップ済み交通情報を受信する入力ステップと、
    前記知識ベースの関係セクションに基づいて、記述済み空間的ロケーションは付加されているが交通状態が相矛盾している交通情報を前記マップ済み交通情報から検出し、矛盾する交通情報を修正する空間矛盾処理ステップと、
    知識ベースの関係セクションに基づいて、記述済み空間的ロケーションは付加されているが交通状態が不完全な交通情報を前記マップ済み交通情報から検出し、その後補完的な交通状態を生成して補完する空間補完処理ステップと、
    前記知識ベースの概念セクションに基づいて、同一ロケーションにおける交通状態の経時的な変化を示す交通データグラフを作成し、前記マップ済み交通情報に含まれる交通情報と、当該交通データグラフにおける、当該交通情報の時刻の値に隣接する時刻の交通状態とを比較し、矛盾する場合、当該交通情報の交通状態を修正する時間矛盾処理ステップと、
    前記知識ベースの概念セクションに基づいて、同一ロケーションにおける交通状態の経時的な変化を示す交通データグラフを作成し、前記マップ済み交通情報に含まれる交通情報のうち、交通状態が欠落している交通情報について、当該交通データグラフに基づいて交通状態を補完する時間補完処理ステップと、
    知識ベースの関係セクションに基づいて、交通状態が意味的に相矛盾する交通情報を検出し、相矛盾する交通情報の中から、情報ソースの信頼性、多数優先、現在時刻との比較、前記知識ベースに含まれる履歴交通データベース内の履歴交通データとの比較の判定条件のうち少なくとも１つに基づいて、信頼性の高い交通情報を選択する意味矛盾処理ステップと、
    知識ベースの関係セクションに基づいて、交通状態が意味的に相補完する交通情報を検出し、当該交通情報を結合して１つの交通情報にする意味補完処理ステップと、
    前記空間矛盾処理ステップ、前記空間補完処理ステップ、前記時間矛盾処理ステップ、前記時間補完処理ステップ、前記意味矛盾処理ステップ、及び前記意味補完処理ステップによる処理を行った前記マップ済み交通情報を、統合済み交通情報として出力する出力ステップと
    を含み、
    前記多数優先は、相矛盾する交通情報のうち、交通状態が最も多く一致する交通情報を信頼性の高い交通情報とし、
    前記現在時刻との比較は、相矛盾する交通情報のうち、当該交通情報に含まれる時刻の値が現在時刻に最も近い交通情報を最も信頼性の高い交通情報とし、
    前記履歴交通データベースは、過去に受信した前記入力交通情報を履歴交通データとして格納する
    ことを特徴とする請求項８に記載の交通情報処理方法。

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