JP5058176B2 - 道路交通監視システム及び関連方法 - Google Patents

Description

本発明は道路交通を監視するシステム及びその関連方法に関する。

現在使用されている大多数の道路交通監視システムは、道路に沿って配置されたセンサーやビデオカメラから送られる情報や、運転者から電話でラジオ放送局に送られる情報を交通監視のために利用しており、ラジオ放送局が交通情報及び／又は道路警察からの情報を提供している。

道路交通を監視するため、車両から送られてくる位置情報を使用するシステムも用いられており、この車両には、車両位置を特定できる受信器（例えばグローバル・ポジション・システム（ＧＰＳ）受信器）が備えられている。

また、近年では、セル方式の通信システムから送られてくる位置データを使用できる道路交通監視システムも使用されている。これらのシステムの利点は、車両に取り付けられたセンサー、ビデオカメラ又はＧＰＳ受信器などの追加の設備を必要としないことである。いずれにしても、これらはキャピラリー交通量の推定値を得ることができ、すなわち携帯の受信範囲が存在するところではどこでも交通量の推定値を得ることができる。

例えば、ＵＳ６，５７７，９４６には、既存の携帯電話網から得られたインテリジェント型データ収集・処理システムが開示されている。このシステムは、同時交通条件を再構成するために携帯電話のリアルタイムの位置データを利用する。

このシステムは、所与の地域内で車内にある携帯電話をすべてトラッキングすることにより、特定の地点にてすべての道路区域に沿って移動している車両のリストを構築し時間遅れなく維持する。

各瞬間に、システムはこの一連のリストを維持する。このことにより、特定の各道路区域を移動している車両の総数や、それらの移動方向及び平均速度について、システムが正確な推定値を得ることができる。これらのデータに基づいて、システムは、１）種々の道路及び道路区域についてリアルタイムの交通負荷を計算することができ；２）関連するすべての交差点について車両の方向転換の詳細なリストであるリアルタイムの方向転換データを生成でき；３）他の交通パラメータを生成することができる。このシステムは、車両に配置された携帯電話から送られてきた位置データと他のユーザーの携帯電話から送られてきた位置データとを区別するために発見的アルゴリズムを用いる。

ＵＳ６，６５０，９４８には、呼管理システムを有するモバイル電気通信装置ネットワークによってサービスを受けているエリアの道路網において車両の交通の流れを監視する方法が開示されている。この呼管理システムは、動作中のモバイル電気通信装置の位置データを提供するモバイル電気通信装置の位置特定システムを備えている。この方法は、車両に搭載された個々の装置について地理的位置データを取り込み、確率ベクトルに変換することを含み、この確率ベクトルは、道路網におけるいずれかの道路構成要素（取り込まれた地理的位置データに一致するもの）に車両が到達した可能性を表す。車両が移動するにつれ、このプロセスが繰り返され、新しい確率ベクトルが、新しい確率ベクトルに関連付けられた道路構成要素の位置と直前の確率ベクトルに関連付けられた道路構成要素の位置との間で利用可能なルートのいずれかの確率に基づいて構成される。利用可能なルートについて予想される通過時間Δｔ_ｘを計算し、実際の通過時間と比較して利用可能なルートの遅延率を提供する。

ＵＳ６，４９０，５１９には、複数のモバイル通信装置のユーザーから位置情報を収集できる交通データ収集装置と、上記複数のユーザーから送られてくる位置情報を分析し、車両交通に関係しない位置情報を取り除くことのできる交通データフィルターとを備えた交通監視システムが開示されている。
ＵＳ６，５７７，９４６ ＵＳ６，６５０，９４８ ＵＳ６，４９０，５１９

本発明の目的と構成
出願人は、道路交通を監視する従来技術の解決策はこれまで全く満足のいくものでなかったことに気付いた。

例えば、ＧＰＳ（又はＧＰＳ受信器が携帯電話内に統合されて携帯電話及びモバイルネットワークと協力してその位置を特定するアシステッドＧＰＳ（ＡＧＰＳ））受信器に基づいた位置特定方法を用いる道路交通監視システムは、位置特定の精度に関しては大いに信頼できるが、いくつかの問題を抱える。例えば第１の問題は、ＧＰＳ受信器を備えたモバイル端末を利用可能なユーザーの割合が低いことに関係している。また、ＧＰＳ受信器を備えたモバイル端末が多数あったとしても、これらの受信器により提供される位置特定データを用いる道路交通の推定では、これらのモバイル端末が連続的に動作中であることを要求する。このことは、移動体通信ネットワークに向かって端末の位置について連続的に更新することを端末自体に要求することで、ネットワーク自体での信号伝送及び接続の過負荷が生じることに加えて、モバイル端末に配置された電池の消費が大きくことを意味する。

別の問題は、都会におけるＧＰＳ位置特定機能の不完全な利用可能性に関係し得る。実際、多くの建物がある都会エリアでは、ＧＰＳ受信器が正確に位置推定するために十分な数の衛星と自身を接続することができなくなることが生じ得、したがって、これらのエリアでは、位置特定機能は結果として利用できなくなり得る。

移動体通信システムから送られてくるモバイル端末の位置データを使用する道路交通監視システム（例えば３ＧＰＰ ＴＳ ２５．３０５及びＴＳ ４３．０５９規格に記載された例えばＣＩ（Cell Identity）、エンハンストＣＩ(Enhanced CI)、ＴＤＯＡ（Enhanced Observed Time Difference）、ＥＯＴＤ（Observed Time Difference Of Arrival）などの方法）に関して、これらの方法は端末位置を推定する上で誤差を含み得、この誤差は高いセル密度エリア（典型的には都会エリア）内では１００ｍ／２００ｍのオーダーとなり得、低いセル密度エリア（典型的には郊外又は田舎エリア）内では数Ｋｍの値に達し得る。

したがって、出願人は、正確かつ十分詳細な道路交通の推定値を提供できると共に、このような推定値を必要とする特定のサービスに更に適合した道路交通監視システムを実現するという技術的な問題に取り組んできた。

具体的には、本発明はモバイル端末の位置推定値及び適当な入力スペックに基づいて詳細なピクセルベースの道路交通地図を構築できる道路交通監視システム及びその関連方法に関係する。

本明細書において、ピクセルなる用語は、形状が典型的には長方形か又は特に正方形でありサイズが可変の領域要素を意味することに留意されたい。特に、各道路交通地図は、関連の地理的エリアをカバーする１セットのピクセルに関連付けられ、また、各道路交通地図は、該セットに属する各ピクセルについて、（この特定のピクセル内でピクセル自体が観測される特定の時間スロットの間移動する）モバイル端末／車両の移動指数値（例えば平均速度）を含む。

本発明の主題である道路交通監視システムは、移動体通信システム（例えばＧＳＭ、ＥＤＧＥ、ＵＭＴＳ、ＰＤＣ「パーソナル・デジタル・セルラー」方式）から送られてくる情報に基づいたモバイル端末の位置推定値を使用することができる。

本発明の監視システムはまた、他のシステム（例えばＧＰＳ、ＡＧＰＳ、Ｇａｌｉｌｅｏ又はＡｓｓｉｓｔｅｄ−Ｇａｌｉｌｅｏシステムなど）から送られてくる情報に基づいた位置推定値を使用することもできる。その際、これらのシステムから得られた位置推定値には、端末のサブセットが移動中であることを考慮するという条件が課される。

しかしながら、出願人は、上記引用したシステムから送られてくる情報を用いて得られるモバイル端末の位置推定値の正確さの欠如が、ピクセルサイズ及びそれらを観測するための時間スロット幅を設定した後に監視システムにより計算された移動指数値が誤差により影響される条件を決定することに気付いた。一定のピクセル内で一定の観測時間スロット中において、移動中の端末の数が増加していると観測されたとき、移動指数の誤差が減少する。

出願人はまた、観測される移動中の端末の数は、ピクセルのサイズ（ピクセルサイズが大きくなると、当該ピクセル内を移動する端末の数が多くなる）と、観測時間スロットのサイズ（観測時間スロットのサイズが大きくなると、観察される端末の数が多くなる）とに依存することに気付いた。このことは、移動指数の推定を信頼できるものにするだけの端末数を、観測される端末に対して設定した後、ピクセルサイズと該ピクセル自体の観測時間スロットサイズとの間のトレードオフが存在することを意味する。

本発明は、このトレードオフを考慮することができ、ピクセルサイズ、観測時間スロット長さ、及び移動指数の推定における最大許容誤差から選択された少なくとも２つのパラメータを監視システムへの入力スペックとして用いて移動指数の推定値を更に正確にする。上記列挙されたから少なくとも２つパラメータ（例えば観測時間スロット及び移動指数の推定における最大許容誤差）を設定した後、本発明による監視システムは、他のパラメータである所謂特徴データ（各ピクセル内のユーザー呼の密度、及び使用される位置特定方法の誤差を挙げることができる）をも考慮し、予め計算された関係に依存して、すなわち入力スペックと計算されるパラメータとの間に存在する関連を記述できる数学的モデルに基づいて他のパラメータ（この場合、ピクセルサイズ）を決定できる。

この入力スペックの存在により、このような監視を必要とするサービスに対して監視システムをより良く適合できる。特に、入力スペックとしてピクセルサイズ及び移動指数の推定の最大許容誤差を設定する必要のあるいくつかのサービス、例えば道路地図上に設定された解像度で交通表示するサービスがある。他のサービス、例えば道路交通についてのリアルタイム情報を入力スペックとして必要とするサービスでは、移動指数の最大許容誤差に加えて観測時間スロット長を設定するのが好ましい。他のサービス、例えば道路交通についての毎日の情報を入力スペックとして必要とするサービスでは、移動指数の最大許容誤差に加えて出来るだけ小さいピクセルサイズを設定するのが好ましい。

現在のところ好ましい本発明の態様は、道路交通監視システムであって、モバイル端末の位置推定値を受信するための少なくとも１つの第１の入力；監視が実行されるサービスの種類に依存して選択された入力スペックを受信するための少なくとも１つの第２の入力；及び道路交通地図を生成するための少なくとも１つの出力を備え、各道路交通地図が１セットの領域要素に関連付けられ、かつ前記領域要素の各々について、当該領域要素内を移動するモバイル端末の少なくとも１つの移動指数を含むことを特徴とする道路交通監視システムに関係する。

本発明の別の態様は、道路交通監視方法であって、
− モバイル端末の位置推定値を受信するステップ；
− 監視が実行されるサービスの種類に依存して選択された入力スペックを受信するステップ；及び
− 道路交通地図を生成するステップ；
を含み、各道路交通地図が１セットの領域要素に関連付けられ、前記領域要素の各々について、当該領域要素内を移動するモバイル端末の少なくとも１つの移動指数を含むことを特徴とする道路交通監視方法に関係する。

本発明の更に好ましい態様を特許請求の範囲及び本明細書に記載する。
以下、限定するものではないが、例として添付図面に関して本発明を説明する。

図１に示されるように、本発明の道路交通監視システム１は、モバイル端末の位置推定値（ここでは以下「位置推定値」という）、入力スペック、及びいわゆる特徴データ（後に詳細に説明する）をそれぞれ受信するための少なくとも１つの第１入力１ａ、１つの第２入力１ｂ及び１つの第３入力１ｃと、ピクセルベースの道路交通地図を生成するための少なくとも１つの出力１ｄとを備える。特に、各道路交通地図は、関連の地理的エリアをカバーする１セットのピクセルに関連付けられ、また、各道路交通地図は、当該セットに属する各ピクセルについて、当該ピクセル自体の特定の観測時間スロット中に当該ピクセル内を移動するモバイル端末／車両の移動指数値（例えば平均速度）を含む。

位置推定値
モバイル端末の位置推定値は、移動体通信システム（例えばＧＳＭ、ＥＤＧＥ、ＵＭＴＳ、ＰＤＣ方式）から送られてくる情報、又はＧＰＳ、ＡＧＰＳ、Ｇａｌｉｌｅｏ又はＡｓｓｉｓｔｅｄ?Ｇａｌｉｌｅｏ方式のシステムから送られてくる情報、一般には、端末のサブセットが移動中であることを考慮に入れて位置推定値を提供できるシステムから送られてくる情報に基づくことができる。

特に、好ましくは、移動体通信システムから送られてくる情報は、システム自体の中に既に存在するものであり、且つそれらの通常の動作（例えば、受信信号の電力測定、伝搬遅延時間の測定、サービス中のセル及び隣接セルの識別など）に用いられるものである。それから位置推定値を得るために、これらの情報が位置特定方法（例えば、ＣＩ、エンハンストＣＩ、ＴＤＯＡ、ＥＯＴＤなど）によって使用される。

有利には、セルラーシステム中に既に存在するこれらの情報を使用することにより、これらの後者のものに対して能動的に働きかけて新しい情報の生成を要求することが避けられる。このようにして、システム自体における信号伝送及び接続の過度な負荷が避けられる。

後に詳細に述べるように、使用される位置特定方法は後続の位置推定を行なうことができること（すなわち、後続の時間スロットにて（例えば５秒ごとに）すべてのユーザーに利用可能であること）、及び使用される位置特定方法は、位置特定し得る端末のサブセットが移動中であること、すなわち車両上にあることを考慮できることを仮定するのが更に適切である。

入力スペック
一般に、位置推定に用いることができる位置特定方法は次の２種類の問題を有する。
１）トラッキングできるモバイル端末の数は、車両上で見つけることができるすべてのモバイル端末のサブセットに過ぎない。特に、移動体通信システムの動作にリンクした情報に基づいた位置特定方法では、次のことが言える。
○車両上で見つけられるすべてのユーザーが、スイッチをオンさせたモバイル端末を有しているわけではないこと；
○一般にモバイル電話業者は、他のモバイル電話業者に属するユーザーの位置を利用できないこと；
○押し付けがましくない位置特定方法、すなわち、移動体通信システムの信号伝送インタフェース上で利用可能なデータを使用する位置特定方法を用いることにより、電話をかけるユーザー（接続されたユーザー）のみを位置特定できること。実際、これらのデータは、接続端末用の信号伝送インタフェースには存在しない。

ＧＰＳ、ＡＧＰＳ、Ｇａｌｉｌｅｏ、Ａｓｓｉｓｔｅｄ?Ｇａｌｉｌｅｏ方式に基づいた位置特定方法は、上述した問題に加えて、これらの方式を利用できる受信器を備えたモバイル端末の数が限定されていることに関係した問題、及びとりわけ都会ではこれらの方式を場合によっては利用できないことに関係した問題も抱えている。

２）上記の位置特定方法を用いて得られる位置推定値は一般に誤差の影響を受ける。例えば、移動体通信システムから送られてくる情報を用いるモバイル端末の位置推定は、推定誤差を含み得、この推定誤差は、高いセル密度エリア（典型的には都会エリア）内では１００ｍ又は２００ｍのオーダーになり得るが、低いセル密度エリア（典型的には郊外又は田舎エリア）内では数Ｋｍに達し得る。これらの位置推定誤差は、モバイル端末をピクセルに割り当てる場合（例えば実際にはモバイル端末は別のピクセル（おそらく隣接ピクセル）内にあるが、モバイル端末が所与のピクセル内にあると推論する場合）、及び車両速度を推定する場合の両方における誤差を意味し得る。

出願人は、このことがピクセルサイズとピクセル観測時間スロット幅とを設定した後に、監視システム１により計算された移動指数値が誤差の影響を受ける条件を決定することに気付いた。しかしながら、特定のピクセル内で特定の観測時間スロット中にて、観測された移動中の端末の数が増すと、移動指数誤差は減少する。

出願人はまた、観測される移動中の端末の数はピクセルサイズ（ピクセルサイズが大きくなればなるほど、当該ピクセル内を移動している端末の数は多くなる）と観測時間スロットサイズ（観測時間スロットサイズが大きくなればなるほど、観測される端末の数は多くなる）とに依存することに気付いた。このことは、移動指数の推定を信頼できるものにするような観測される端末の数を設定した後に、ピクセルサイズとピクセル観測時間スロットサイズとの間にトレードオフが存在することを意味する。

本発明によると、監視システム１はこのトレードオフを管理することができ、ピクセルサイズ、観測時間スロット長、及び移動指数の推定の最大許容誤差から選択された少なくとも２つのパラメータを入力スペックとして用いて移動指数の推定をより正確にする。上記列挙したパラメータのうち少なくとも２つ、例えば観測時間スロットと移動指数の最大許容誤差とを設定した後、本発明の監視システムは、他のパラメータ、すなわち例えば、各ピクセル内のユーザーの呼の密度（以下、「呼密度」という）や用いられる位置特定方法における誤差を含めていわゆる特徴データもまた考慮に入れ、予め計算された関係に基づき又は入力スペックと計算すべきパラメータとの間に存在する関連性を記述できる数学的モデルに基づき、残りのパラメータ（この場合にはピクセルサイズ）を決定できる。

しかしながら、例えば平方キロメートル当たりの呼密度はこの後者のものであり、影響されるピクセル内で話しているユーザーの数とピクセル自体上でのそれらの分布とに依存するパラメータであり、操作するのはかなり複雑であることを述べておくのが有益である。実際、呼密度分布は一般にピクセルごとに異なり、また時間変化する。したがって、このパラメータを特徴データとして容易に選択するためには、観測されているすべてのピクセルについて、このパラメータの知識を前もって持っておくために呼分布についてのいくつかの統計データを収集することを仮定できる。別法として、このパラメータは、観測されているピクセル内を移動したユーザーにより実行される実際の呼数に依存して「ランタイム」に計算できる。

出願人はさらに、ピクセルのサイズ、観測時間スロットのサイズ、及び移動指数の推定における最大許容誤差から選択されたパラメータのうちの少なくとも２つを考慮する入力スペックが存在することにより、監視システム１を、それを用いるサービスに対してより良く適合し得ることに気付いた。

特に、入力スペックとしてピクセルサイズ及び移動指数の推定の最大許容誤差を設定することを要求するいくつかのサービス、例えば設定された解像度で地図上に交通を表示するサービスがある。その他のサービス、例えば入力スペックとして「リアルタイム」情報を厳密に要求するサービスでは、次のもの、すなわち観測時間スロットサイズ及び移動指数の推定の最大許容誤差を設定できる。さらに他のサービス、例えば入力スペックとして日々の交通情報を要求するサービスでは、次のもの、すなわち移動指数の推定の最大許容誤差に加えて、できるだけ小さいピクセルサイズ（後で説明する）を与えることができる。

移動指数地図
監視システム１は、ピクセル自体の特定の観測時間スロットに関係した１セットの移動指数の値を含んだ道路交通地図をあらゆるピクセルについて出力１ｄ上に生成する。

以下、ピクセルなる用語は、様々なサイズを有する典型的には長方形、特に正方形の領域要素を意味する。

本発明によると、監視システム１は、各ピクセルを、当該ピクセル自体の中で見いだし得るユーザーすなわちモバイル端末の移動ステータスを示す１以上の移動指数と関連付ける。例えば、移動指数として下記のものを使用できる。
− 特定のピクセル観測時間スロット内で観測中のピクセル内を移動している車両の平均移動速度の値。この平均は速度係数（speed modulus）を意味する。
− 特定のピクセル観測時間スロット内で観測中のピクセル内を移動している車両の平均速度値。これは後に説明するように、その４つの主成分（北、東、南、西）に分解される。
− 当該観測時間スロット内で観測中のピクセル内を移動している移動中のユーザーの数。
− 当該観測時間スロット内で観測中のピクセル内でユーザが移動した軌跡の数。
− 当該観測時間スロット内で観測中のピクセル内で移動中のユーザーについて、出現の数、すなわち使用される位置特定方法により評価される位置の数。

すべての移動指数は特定のサイズを有する所与のピクセル、及び特定のピクセル観測時間スロットに基づいていることに留意すべきである。

次に、監視システム１は出力として１以上の車両交通地図を行列の形式にて生成でき、すべての移動指数について１つの行列を生成できる。

例えば、図６は特定の地理的エリアに属する１セットのピクセルに関連付けられた車両交通地図を示す。本発明によると、これらのピクセルは１以上の移動指数の値に関連付けられる。

移動指数の計算モード
上述した移動指数を計算するために、監視システム１は図２に示される下記ステップを用いる。
ステップ１）：各モバイル端末がたどる軌跡とその移動速度とを決定できるトラッキングアルゴリズムのために入力パラメータとして入力１ａにて受信した位置推定値を用いるステップ（図２のブロック２ａ）；
ステップ２）：車両で移動しているユーザーに属するモバイル端末と、車両で移動していないユーザー（例えば歩行者）に属するモバイル端末とを弁別するステップ（図２のブロック２ｂ）；及び
ステップ３）：観測中のすべてのピクセルについて移動指数を計算するステップ（図２のブロック２ｃ）。

具体的には、ステップ１において監視システム１により用いられる位置推定値については、モバイル端末が周期的に、すなわち端末速度及び軌跡を決定するためにトラッキングアルゴリズムに必要な最小期間（例えば５秒）で位置特定されることが要求される。上述したように、位置の特定は、例えばモバイル端末自体の位置を決定するために必要なすべての情報をモバイル端末から又はモバイル端末にサービス提供する移動体通信システムから要求する方法（例えば上記列挙した位置特定方法）を用いることにより実行できる。別法として、モバイル端末が通信している際に移動体通信システムの信号伝送リンク中を移動する情報を使用できる。例えば、Ａｂｉｓ信号伝送リンク（すなわちＧＳＭシステムの２つのノード、例えばＢＴＳとＢＳＣとが相互に通信することを可能にする信号伝送インタフェース）上で０．４８０秒の期間通信するＧＳＭモバイル端末の移動の通常の管理のため、ＧＳＭモバイル端末から最大６個の隣接セル上で実行される電力測定の値と共に、サービス中のセル上での時間及び電力の測定の値が送られている。これらの情報により、０．４８０秒の周期で端末の位置特定ができる。位置特定装置の処理負荷を低減するためには、収集された測定値の削減を実行し、すなわち例えば利用できる測定値のうち１０個ごとに１つの測定値を取り、他のものを廃棄することで、次の２つの位置特定の間の期間を延ばすことができ、よって、４．８秒ごとに推定位置値を得ることができる。次の期間に同じモバイル端末について計算された位置は、モバイル端末の軌跡及び移動速度を決定するためのトラッキングアルゴリズムに基づいて監視システム１により処理される。上述したように、推定されるモバイル端末の位置は、誤差の影響を受ける。特に、位置特定方法は１地点の位置特定は行なわないが、モバイル端末を見いだし得る不確実エリアの位置特定は行なう。トラッキングアルゴリズムの使用により、追従する多くのモバイル端末位置を用いることで、モバイル端末がたどる軌跡を更に正確に推定すると共にその速度を決定できる。速度は、モバイル端末がたどるルート全体での平均速度として、又はモバイル端末がたどるルートの限定区域（例えば観測中のピクセル内の区域）内での平均速度として、又はモバイル端末によってそのルートに沿って想定されるすべての新しい位置での推定速度として決定できる。トラッキングアルゴリズムにより、文献公知のフィルタリング技術、例えばローパスフィルタリング又はカルマンフィルターを用いるフィルタリングによって入力１ａにおいて得られる位置推定値を適切にフィルタリングできる（後者のものは、例えばＢｒｏｗｎ，Ｒ．Ｇ．，Ｈｗａｎｇ，Ｐ．Ｙ．Ｃ．，「Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｒａｎｄｏｍ Ｓｉｇｎａｌｓ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ」，３ｒｄ ｅｄ．，Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．，１９９７に記載されている）。

ステップ２において、監視システム１は、歩行者として示されるモバイル端末と車両として示されるモバイル端末とを弁別する。特に、本明細書では、歩行者なる用語は、徒歩で移動しているか又は移動していないユーザーに属するモバイル端末を意味し、車両なる用語は、移動している車両内にいるユーザーに属するモバイル端末を意味する。歩行者と車両との区別は、モバイル端末の速度を主情報として用いるアルゴリズムを実行することによって行われる。例えば、端末観測ルート全体において計算されたモバイル端末の速度が、歩行者に対して予め設定された最大速度を超えている場合には、そのモバイル端末は車両と考えることができる。モバイル端末を車両として示すための別法は、追跡されるルート又はその一部に沿って移動するのに必要な時間について予め設定された割合の時間の間、端末の瞬間の速度が特定の閾値を超えて保持されているか否かを検証することである。

ステップ３では、監視システム１が上述した移動指数を計算する。監視システム１は、移動中の端末に割り当てられたそれらの軌跡のみを考慮することによって移動指数を計算する。

各移動指数の計算は、交通監視システム１のブロック２ｃにより実行され、次のように行われる。
− 考えられている観測時間スロット内でピクセル自体の中で推定速度の絶対値の平均を実行することにより、観測中のピクセル内での平均速度値を求める。
− 水平面上でのモバイル端末の移動を仮定する（この場合、考えている観測時間スロット内で観測中のピクセル内で推定速度の平均値が例えば北、南、東及び西の方向について計算され、上記方向に関して分解される）ことによって、平均速度値を４つの主成分にて求める。３次元空間内でのモバイル端末の移動が考慮されるならば、垂直方向の平均速度成分も考慮される。
− 考えている観測時間スロット内で観測中のピクセル内で測定された移動中のユーザーの数によって、移動中のユーザーの数を求める。
− 考えている観測時間スロット内でピクセル自体内で測定された軌跡の数によって、観測中のピクセル内のユーザーの軌跡の数を求める。この値は移動中のユーザーの数とは異なる。というのは、理論的には、考えている観測時間スロット内で観測中のピクセル内で同じユーザーが多くの軌跡を作り得るからである。
− 考えている観測時間スロット内で観測中のピクセル内で移動中のユーザーに用いられる位置特定方法により推定された位置の数を計算することによって、出現回数を求める。

入力スペック管理モード
上述したように、観測中のピクセルに関して監視システム１により推定された移動指数は、誤差（例えば端末をピクセルに割り当てる際の誤差及び／又は端末速度を推定する際の誤差）の影響を受ける。

有利なことに、出願人は、使用される位置特定方法がいったん分かったなら、入力スペック（ピクセルサイズ、観測時間スロット長、及び移動指数の推定の最大許容誤差）といわゆる特徴データ（例えば、呼密度、及び用いられる位置特定方法の誤差など）との間に存在する関連性を記述できる数学的モデルを生成することができ、これらの数学的モデルを用いて移動指数推定をさらに正確に行なうことができることに気付いた。

例として、図３は観測時間スロットを設定した後、観測中のピクセル内で推定速度の絶対値の平均として得られた速度を示す移動指数の誤差とピクセルサイズとの間に存在する関係を示す。この関係は、例えば平方キロメートル当たりの呼密度に依存したパラメータにより与えられ、ケースの６７％にて１５０メートルの精度の位置特定方法を用いるものと仮定される（これは例えばエンハンストＣＩ位置特定方法を用いることにより得られる）。特定の呼密度を設定した後、推定速度を示す移動指数の誤差はピクセルサイズが増すと減少することが分かる。他のパラメータが同じ、すなわちピクセルサイズと位置特定方法の精度が同じなら、誤差は平方キロメートル当たりの呼密度が増せば減少することも分かった。というのは、推定を実現するために利用可能な測定サンプルの数が増すからである。

図４及び５は、平方キロメートル当たりの平均呼密度を４０呼／ｋｍ^２に設定した後、推定速度の絶対値の平均として得られる速度の誤差に関して、観測中のピクセルのサイズが変化したときの挙動を、観測時間スロット長をパラメータとして用いて示す。特に、図４は、ケースの６７％において１５０メートルの精度の位置特定方法について、推定速度の誤差と観測中のピクセルのサイズとの関係を示す。一方、図５は、ケースの６７％において２００メートルの精度の位置特定方法について、推定速度の誤差と観測中のピクセルのサイズとの関係を示す（これは例えばエンハンストＣＩ位置特定方法を用いることにより得られる）。観測中のピクセルのサイズが増加すると、他のパラメータが同じならば、推定ピクセル速度の誤差は減少することが分かる。また、観測時間スロットが増すと誤差は減少する。図４と図５を比較すると、位置特定方法の誤差が増せば観測中のピクセル内での推定速度の誤差が増すことが分かる。

以下、道路交通の推定を必要とするサービスを管理する入力スペックのいくつかの例を説明する。

ａ）サービスは、適当なピクセルサイズと移動指数の特定の最大許容誤差とを要求し得るが、観測時間スロット長さについての制約は有し得ない。この種のサービスは、例えば、都市計画のため、例えば道路の調整、駐車場などの計画のため、又は公共輸送機関の規模設定のために統計交通分布を使用する自治体に提供されるサービスとし得る。この場合、次のもの、すなわちピクセルサイズ及び考えている移動指数についての最大許容誤差（すなわち望ましい精度）が入力スペックとして監視システム１に与えられる。一方、用いられる位置特定方法の精度は特徴データとして与えられる。これらのパラメータを知ることにより、監視システム１は、考えている移動指数についての所望の精度が得られるような呼密度パラメータの値を（上述した数学的モデルに基づき）求めることができる。いったんこの値を計算したなら、監視システム１は、関連エリアのすべてのピクセル内において計算された値以上の呼の数（呼密度）が存在するような観測時間スロットの後、道路交通地図に所望の精度の様々な移動指数を提供する。別法として、移動指数について所望の精度に達するまで、ユーザーにより実行される呼を計数することによって「ランタイム」にて呼密度パラメータを計算できる

ｂ）サービスは、交通情報が特定のタイミングで（例えば１５分ごとに）移動指数の推定についての最大許容誤差の設定閾値を用いて更新されることを要求し得る。この種のサービスは、例えば、最速のルートを選択できるように交通情報を更新することに関心のある運転者向けのサービスとし得る。この場合、次のもの、すなわち観測時間スロット長及び移動指数についての最大許容誤差の設定閾値が、入力スペックとして用いられる。一方、用いられる位置特定方法の精度は特徴データとして与えられる。ピクセルサイズは、例えば２つの選択肢を用いて計算できる。第１の選択肢は、すべてのピクセルに対して同じサイズを設定することである。この場合、特定されないパラメータはピクセルの呼密度パラメータだけであるが、しかしながら、これは監視システム１により修正できない。したがって、監視システム１は、移動指数の推定の最大許容誤差が予め設定された閾値内となるようにできる呼密度パラメータを有するピクセルに対してのみ、関連の移動指数を計算するよう自身を制限する。第２の選択肢は、関連のエリアの異なる部分における呼密度に依存して変化するピクセルサイズを車両交通地図に与えることである。この場合、監視システム１はピクセルサイズを操作し得る。特に、監視システム１は、関連のエリアを、呼密度に依存して異なるサイズを有するピクセルに分割できる。よって、ピクセル内において移動指数の最大許容誤差についての制約を満足できる呼の最小数を有するべく、より低い呼密度を有するより大きなピクセルが存在する。

ｃ）入力スペックを監視システム１に与える別のモードは、移動指数についての最大許容誤差を設定した後、要求されるサービスの種類に依存してピクセルサイズ及び観測時間スロット長の適当な値の範囲を与えることである。例えば、運転者に対する情報型のサービスの場合、次の入力スペックを提供できる。
１０分≦観測時間≦３０分
一辺５０メートル≦ピクセルサイズ≦一辺３００メートル

この場合、監視システム１は、考えている移動指数の最大許容誤差についてのスペックに適合した対（ピクセルサイズ、観測時間スロット長）が存在することを検証し、また、サービス提供者には、例えばサービス提供者に２つのパラメータの一方に優先度を設定させることにより、選択の機会が与えられる。例えば、より高い優先度が観測時間スロットに割り当てられたなら、ピクセルサイズと観測時間スロット長との対が、この後者のパラメータを最大にするように選択される。

本発明による監視システムを示す。 本発明の監視システムにより実行される方法に関するフローチャートを示す。 本発明の監視システムにより用いられる量の性質を示す。 本発明の監視システムにより用いられる量の性質を示す。 本発明の監視システムにより用いられる量の性質を示す。 本発明の監視システムにより生成される１セットのピクセルに関連付けられた車両交通地図を示す。

符号の説明

１ 道路交通監視システム
１ａ 第１の入力
１ｂ 第２の入力
１ｃ 第３の入力
１ｄ 出力

Claims (6)

1. 道路交通監視システムであって、
   − モバイル端末の位置推定値を受信するための少なくとも１つの第１の入力（１ａ）；
   − 監視が実行されるサービスの種類に依存して選択された入力スペックを受信するための少なくとも１つの第２の入力（１ｂ）であって、該入力スペックは、次のパラメータ、すなわち領域要素のサイズ、領域要素の観測時間スロット、及び前記少なくとも１つの移動指数の推定における最大許容誤差のうちの少なくとも２つから選択される前記第２の入力：
   ；及び
   − 道路交通地図を生成するための少なくとも１つの出力（１ｄ）；
   を備え、各道路交通地図が１セットの領域要素に関連付けられ、かつ前記領域要素の各々について、当該領域要素内を移動するモバイル端末の少なくとも１つの移動指数を含むことを特徴とする道路交通監視システム。
2. 特徴データを受信するための少なくとも１つの第３の入力（１ｃ）を備え、前記特徴データが次のパラメータ、すなわち各領域要素内でユーザーにより実行される呼の密度、及び前記位置推定値の精度のうちの少なくとも１つから選択されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記位置推定値が移動体通信システムから送られてくる情報に基づいていることを特徴とする請求項１又は２に記載のシステム。
4. 前記位置推定値が衛星通信システムから送られてくる情報に基づいていることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のシステム。
5. 前記領域要素の各々について、前記少なくとも１つの移動指数が、次のパラメータ、すなわち領域要素内を移動しているモバイル端末の平均移動速度値、領域要素内を移動している移動ユーザーの数、領域要素内を移動しているモバイル端末の軌跡の数、及び領域要素内でのモバイル端末の推定位置の数のうちの少なくとも１つから選択されることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載のシステム。
6. 道路交通監視方法であって、
   − モバイル端末の位置推定値を受信するステップ；
   − 監視が実行されるサービスの種類に依存して選択された入力スペックを受信するステップであって、該入力スペックは次のパラメータ、すなわち領域要素のサイズ、領域要素の観測時間スロット、及び前記少なくとも１つの移動指数の推定における最大許容誤差のうちの少なくとも２つから選択される前記ステップ：及び
   − 道路交通地図を生成するステップ；
   を含み、各道路交通地図が１セットの領域要素に関連付けられ、前記領域要素の各々について、当該領域要素内を移動するモバイル端末の少なくとも１つの移動指数を含むことを特徴とする道路交通監視方法。