JP5081734B2 - 交通情報を生成するための交通情報提供システム、及び、カーナビゲーションシステム - Google Patents

Description

本発明は、カーナビゲーションシステムで使用される交通情報を生成するための交通情報提供システムに関する。特に、本発明は、制限されない交通量条件に関連する交通情報を生成するのに適した交通情報提供システムに関する。更に、本発明は、交通情報提供システムによって生成された交通情報を記憶するためのデータ記憶装置を備えるカーナビゲーションシステムに関する。

特許文献１は、カーナビゲーションシステムで使用される交通情報を生成するための交通情報提供システムを教示する。交通情報提供システムは、地図上に道路を構成するリンクの移動時間に関する交通情報データを取得するための手段を含む。更に、データ取得手段は、リンクに関する地図データを取得し、地図データは、例えば、リンクの道路タイプ、リンクの長さ、及びリンクの終点の座標に関する情報を含む。特許文献１によるシステムは、取得した交通情報に異常が存在するときに異常なデータを削除すること、全体のルートを構成するリンクの移動時間の確率分布を計算するために統計処理を適用すること、及び特定の移動時間範囲に対する確率を計算することを教示する。もし特定のリンクに対して交通情報が提供されなければ、その種のリンクに関連する移動時間は未提供リンクの混雑度、及び混雑リンクに基づいて予測されるか、又は未提供リンク付近のリンクの交通情報に基づいて、リンクに関連する移動時間を予測するかの何れかである。後者の予測は、予め定められた距離、例えば、２キロメートル以内のリンクに関する交通情報を使用する。
米国特許出願公開第２００５／００９３７２０（Ａ１）号明細書

特許文献２で開示される技術では、交通情報が提供されないリンクの平均車両速度は、外部情報に含まれる交通渋滞、又は混雑情報に基づいて計算される。未提供リンクに対する補完情報は、計算された平均車両速度に基づいて計算され、リンクに対する移動時間も日の特定の時間、週の特定の日（例えば、休日、平日、等）における平均車両速度に基づいて予測される。特許文献２で開示される技術は、車両ルート誘導システムに適用されることを目的とする。しかし、交通情報は刻一刻と更新され、受信された交通情報データが、平均を計算するために使用される交通情報データベースにも含まれるとき、要求されるメモリ容量、及び対応して要求されるプロセッサ容量は膨大になる。その種の車両ルート誘導システムでは、未提供リンクの移動時間を実時間に基づいて予測することは困難である。何故ならば、メモリ容量、及び処理性能が限定されるからである。加えて、個々の車両ルート誘導システムに対して同一のデータ処理手続きを何度も繰り返して実行することは、非常に非効率である。
特開平７−１２９８９３号公報

特許文献３は、問題になっている道路を含む道路部分の走行時間についてのデータが、走行時間データが収集される走行時間データベースを有する走行時間記憶テーブルに収集されて記憶される技術を開示する。走行時間を予測するために、前記走行時間記憶テーブルは走行時間が類似するパターンをサーチされ、類似のパターンに対して発見された走行時間メモリ値が予測走行時間として使用される。その種の操作を繰り返すことによって、予測された走行時間の複数の候補が見出される。特許文献３で開示される技術では、所定の確率の範囲内に予測誤差が見出されるときでさえ、誤差は実用的な範囲に収まらないかもしれない。例えば、取得された統計情報が実用的でないので、９０％の確率の範囲内の予測誤差は、移動時間の確率分布の平均値よりも大きくなるかもしれない。
特開２００２−２６０１４２号公報

一般に、移動時間、又は交通データが提供されないリンクの予測は、道路交通センサーデータ、又は制限速度データの使用の何れかに基づいて実行される。道路交通センサーは公共機関によって管理されるので、その種のデータを入手することは一般に困難である。制限速度データが、地図データに提供されることは稀である。しかし、地図データ、及び交通情報データは、特定のリンクに関連する平均移動時間を含むことが多い。従って、従来の交通情報提供システムは、詳細な交通情報が提供されないリンクに対して制限されない交通条件下で、移動時間に対する予測としてデータ提供業者によって提供される平均移動時間を使用することが多い。しかし、地図データ中に提供される平均移動時間は低品質であることが多く、その種の平均移動時間に基づく予測は大きな予測誤差を被ることが多い。制限されない交通量に対する移動時間予測は、混雑した条件下の予測に対する基礎として使用されることが多いから、予測誤差は更に先の処理ステップに伝播して、増加する傾向がある。

上記を考慮すると、前の移動時間予測、又は制限されない交通量条件を使用する更に先の予測手順に対する基盤として、例えば、真夜中の制限されない交通量条件下で移動時間の正確な予測を提供することは非常に重要である。

本発明の目的の１つは、制限されない交通量条件で移動速度を正確に予測するカーナビゲーションシステムで使用される交通情報を、現実の交通データと地図データを使用して生成するための交通情報提供システムを提供することである。更に、本発明は、地図データ提供業者によって提供される、外部提供平均移動速度データの使用をできる限り回避することである。

本発明の特徴によると、本発明は、カーナビゲーションシステムで使用される交通情報を生成するための交通情報提供システムから出発する。交通情報提供システムは、地図上に道路を構成するリンクの移動時間に関連する情報を含む交通情報データ、及びリンクに関連する地図データを取得するためのデータ取得手段を含む。地図データは、リンクの道路タイプについての情報を少なくとも含み、距離についての情報、及びリンクの起点と終点の座標についての情報を更に含んでもよい。道路タイプについての情報は、リンクを構成する道路のレーンの数についての情報を含んでもよい。更に、交通情報提供システムは、利用可能な交通情報データの量が、移動時間に対する統計的予測を実行するために充分であるかをチェックするためのデータ量チェック手段を含む。

特に、本発明は、ターゲット領域内に配置されたリンクに関連する交通情報データの量をデータ量チェック手段がチェックする方法で前記データ量チェック手段を構成すること、及び前記地図上の交通情報を生成する対象の領域を示すターゲット領域内で利用可能な交通情報データの量に従ってターゲット領域のサイズを適合させることを提案する。
具体的には、前記データ量チェック手段が、
前記ターゲット領域内に配置されたリンクに関連する前記交通情報データの量をチェックし、もし以前に選んだターゲットに配置されたリンクに関連する交通情報データの量が不充分なら、前記ターゲット領域のサイズを増加させることで、利用可能な前記交通情報データの量に従って前記ターゲット領域のサイズを適合させ、
前記ターゲット領域のサイズが増加される前、または増加された後の前記ターゲット領域内の前記交通情報データの量が充分なら、前記ターゲット領域内に配置されたリンクに関連する速度値の分布から予め定められたパーセンタイル速度を、生成する交通情報として選択し、
前記ターゲット領域のサイズが増加された後の前記ターゲット領域内の前記交通情報データの量が不充分なら、前記ターゲット領域内に配置されたリンクに関連する速度値の分布の平均速度を、生成する交通情報として選択する。
この構成のおかげで、選ばれたターゲット領域内に配置されたリンクに関連する利用可能なデータの量が、信頼できる予想を達成するために充分であり、一方、ターゲット領域が、交通条件における地域的変化を考慮するのに充分なだけ小さいように、ターゲット領域のサイズは常に適切に選ぶことができる。

この構成のおかげで、過度に大きなターゲット領域が確実に回避できるように、ターゲット領域のサイズは、低い値から開始して段階的に適合できる。

もし交通情報提供システムが、同一の、又は類似の道路タイプのリンクであって、特定のリンクと同一のターゲット領域内に配置されたリンクに関連する交通情報データを評価することによって、特定のリンクの移動速度を決定するための速度処理手段を含めば、異なる道路タイプの混合に起因する間違った予測が回避できる。道路タイプは、レーンの数によって区別してもよい。

更に、交通情報データから抽出された速度値の分布から予め定められたパーセンタイル速度を選択するように速度処理手段が構成されることが提案され、速度値は同一の、又は類似の道路タイプのリンクに関連し、リンクは特定のリンクと同一のターゲット領域内に配置される。更に、速度処理手段は、特定のリンクの仮の速度の値を前記予め定められたパーセンタイル速度の値に等しく設定するように構成されてもよい。もしパーセンタイル速度が選択されたら、単一の異常なデータポイントの影響が、仮の速度が速度値の分布の平均、及び／又は分散に基づいて選択される方法と比較して弱められ得る。

もし予め定められたパーセンタイル速度が６０番目のパーセンタイル速度より高ければ、妥当な予想が達成できることが判明している。予め定められたパーセンタイル速度が、８０番目と９０番目のパーセンタイル速度の間にあることが好ましい。予め定められたパーセンタイル速度が、昇順で並べられた全ての速度データの８５番目のパーセンタイル速度として選ばれることが最も好ましい。パーセンタイル速度を選ぶために、全ての速度データは昇順、又は降順に順序付けられ、利用可能な速度データポイントの数が決定される。利用可能な速度データポイントの総数は、０と１の間の予め定められたパーセンタイル値に対応する因子と掛け合わされ、結果は隣接する整数値に切り上げられるか、又は切り下げられる。前記のように決定された整数値のランクによって、速度値が選択される。

本発明の他の特徴によると、データ記憶装置を提供することが提案され、データ記憶装置は、例えば、ハードディスクドライブ、又は光ディスクとして形成でき、データ記憶装置は上記の方法によって生成された交通情報を含む。

最後に、本発明の他の特徴によると、上記タイプの記憶装置を含むカーナビゲーションシステムを提供することが提案され、上記の方法によって生成された交通情報が記憶される。

更に、本発明による方法のステップの少なくとも１つを実行するカーナビゲーションシステム、又はトラック計画システムを提供することが提案される。特に、速度補正はカーナビゲーションシステムに配置された速度補正手段によって実行でき、カーナビゲーションシステムは交通情報データを統計処理ステップによる出力として読み取る。

本発明の他の目的、及び長所は、以下の記載、及び図面から明らかとなるであろう。記載、及び図面は、多数の特徴を組み合わせた本発明の特定の実施例を示し、その利点は当業者によって個別に、又は他の適切な組み合わせにおいて高く評価されるであろう。以下に記載するような特定の実施例は、本発明の一般概念を限定することを意図しない。

図１は、カーナビゲーションシステムで使用される交通情報を生成するための交通情報提供システムの略図である。交通情報提供システムは、交通データベース１１から取得した交通情報データ、及び地図データベース１２から取得した地図データを処理する速度データ予測手段１３を含む。交通データベース１１における交通情報の保管は、交通データ集約手段１０によって提供される。

速度データ１４を得るために、速度データ予測手段１３は情報を処理する。速度データは、地図を形成するリンクが予め定められた移動速度、又は移動時間に関連付けられるデータ構造である。速度データ予測手段１３によって予測された速度データ１４はデータ編集手段１５によって編集され、ルート検索データを含む記憶装置１６に続いて記憶される。ルート検索データは、ルート検索を実行するためにカーナビゲーションシステムによって使用可能な交通情報である。起点から終点への最適ルートを見出すために、カーナビゲーションシステムは周知のルート検索アルゴリズムを使用し、少なくとも１つの最適化基準は移動時間である。所定のルートに対する移動時間は、ルートを構成するリンクに関連する移動時間の総和として、カーナビゲーションシステムによって計算される。

交通情報データ及び地図データを得るために、速度データ予測手段１３は、交通情報データ及び地図データを取得するためのデータ取得手段１３０を含む。交通情報データは、地図を構成するリンクに関連する多数のサンプル移動時間を含む。更に、交通情報データは、交通渋滞、事故、等に関するデータのような実データを含んでもよい。

地図データは道路地図を表すデータであり、道路地図はレベル１メッシュ及びレベル２メッシュに分割され、各メッシュは２つ以上のリンク及び２つ以上の道路を一般に含む。メッシュ内部のリンクはリンク識別番号を含むデータ構造として記憶され、メッシュの識別は、リンク、リンクの起点と終点の座標、リンクの長さ、及びリンクに関連する平均移動時間を含む。

速度データを得るために、データ取得手段１３０によって得られたデータは、データ量チェック手段１３１、速度処理手段１３２、及び速度補正手段１３３によって一連のステップで処理される。速度データは、１日の全ての時間間隔、及び異なるタイプの日（例えば、休日、平日）に対する全てのリンクからの移動速度を含む。

以下に記載される実施例では、本発明による方法は、統計処理から移動速度、又は移動時間を直ちに決定するために充分な交通データが利用可能でないリンクに対して移動速度、及び／又は移動時間を予測するために適用される。実際には、現実の交通データは、主要な幹線道路、及び自動車道路、又はハイウェイのみに対して、充分な広がりにおいて交通データ集約手段１０から得ることができるが、現実の交通データは、より小さな地方道路、又はそれほど重要でない道路部分の大部分に対して利用可能ではない。主に、本発明は、制限されない交通量条件下で現実の交通データが提供されないリンクに対する移動速度を予測することに関する。混雑した条件に対する移動時間は、他の既知の方法を使用して、制限されない交通量条件に対する予測に基づいて予測できる。

データ量チェック手段１３１、速度処理手段１３２、及び速度補正手段１３３の処理は、図２を参照して更に詳細に記載される。

図２は、速度データ予測手段１３で実行される処理の流れ図を示す。第１ステップでは、交通データ及び地図データがデータ取得手段１３０によって得られる（Ｓ２０）。第２ステップでは、所定のターゲット領域（図３）で利用可能な交通情報データの量がチェックされる。交通データの量チェックは、各道路タイプ、及び各番号のレーンに対して個別に実行される（Ｓ２１）。異なる道路タイプは、国の及び国家間の自動車道路、国の及び国家間のハイウェイ、地方道路、幹線道路、基本的道路、並びにフェリールートを含む。もし同一の道路タイプ、例えば、２つのレーンを有する国家間ハイウェイの道路を表すリンクに対する移動速度予測が探されるなら、データ量チェック手段は、２つのレーンを有する国家間ハイウェイに対する上記の実施例で、所定のターゲット領域内部の、この道路タイプに対して充分な交通データが存在するかをチェックする。他方、例えば、もし地方道路に対応するリンクに対する速度データを速度データ予測手段１３が予測しているなら、データ量チェック手段は、所定のターゲット領域内部の地方道路の充分な移動データが存在するか否かをチェックする。

速度予測に対する所定の目標精度（例えば、１０％）が達成可能であるように、データ量チェック手段１３１は、信頼区間α、領域内の速度の標準偏差、領域内の平均速度によって決まるＴ分布表から必要な数Ｎ個のデータポイントを計算する。量チェックは真夜中における交通データ量に基づいて実行され、換言すると、全ての領域における制限されない交通条件、全ての道路タイプ、及び全ての数のレーンに対して実行される。

もし交通データの利用可能な量が上記で計算された予め定められたしきい値を超えたら、「ＯＫ」と判定される。もし量が充分でなければ、統計処理が所望の目標精度より低い精度をもたらすように、利用可能な交通情報データの量に従ってデータ量チェック手段がターゲット領域のサイズを適合させる。ターゲット領域のサイズの適合は、増加したターゲット領域内部の利用可能なデータ量が充分になるまで、又は領域拡大部分の上限が達成されるまで、ターゲット領域のサイズを段階的に増加させることによって実行される（図３）。領域拡大部分の上限に対するパラメータ、及びデータ量の充足性を判定するためのパラメータが、前もって決定される。中央ヨーロッパにおける典型的な適用に対して、領域拡大部分に対する上限は、例えば、数十キロメートルに相当する。初期ターゲット領域は、１つのレベル１メッシュに対応する。メッシュは地理的な緯度、及び経度によって定められ、基本的に、例えば、約２．５キロメートルの縁を有する正方形に対応する。レベル２メッシュは、例えば、約１０キロメートルの長さの縁を有する。

データ量チェック手段１３１は、データ量チェックの結果（ＯＫ／ＮＯＴ ＯＫ）を速度処理手段１３２へ送信する。

図３に示されるように、元の、又は初期ターゲット領域が拡大したターゲット領域の中心に残るように、領域拡大部分は以前のターゲット領域に隣接するレベル１メッシュを増加した領域内部に含めることによって実行される。

速度処理手段１３２は、制限されない交通量条件で速度を仮に決定する。もし量チェック手段が「ＮＯＴ ＯＫ」なら、たとえ領域拡大部分に対する上限が達成されても、地図データベースに記憶された地図データから得られた平均速度を平均することによって、速度処理手段は領域、道路タイプ、及びレーンの数に基づく平均速度を計算する。他方、もしデータ量チェック手段１３１が結果「ＯＫ」を送信していたなら、現実の交通データが同一のターゲット領域内部の同一の、又は類似の道路タイプに関連する利用可能な交通データから利用可能でないリンクに対する移動速度を予測することによって、速度処理手段１３２は交通データを統計的に処理する。

統計処理は、前もって決定されたパーセンタイル速度を計算することによって実行される。速度処理手段１３２は利用可能な速度データポイントを昇順で並べて、８５番目のパーセンタイル速度を選択する。そうすることによって、隔離された異常に高速度のデータポイントの影響が排除される。

選択された仮の速度は、速度処理手段１３２によって計算された仮の速度データを補正する速度補正手段１３３へ送信される。速度補正手段１３３は、３つの補正方法を実行する。

第１の方法は、異常なデータの補正である。もし上限速度Ｖｕに対する仮の速度Ｖの比率が予め定められたしきい値Ｒｍａｘ（＜１．０）より小さければ、速度Ｖは図４に示される方法でＶｃ１として補正される。Ｃｍｉｎは上限速度Ｖｕに対する補正された速度Ｖｃ１の最小比率のパラメータであり、Ｒｍａｘより小さくなければならない。上限速度Ｖｕは道路タイプに依存し、前もって決定される。

図４に示されるように、補正関数は下限速度（Ｒｍａｘ・Ｖｕ）と上限速度（Ｖｕ）の間の値を有する単調増加関数である。補正関数は、第１しきい値（Ｒｍａｘ・Ｖｕ）と上限速度（Ｖｕ）の間の仮の速度の値に対する識別関数に等しい。補正関数は、区分線形関数である。

第２の方法は、道路密度による補正である。速度補正手段１３３は、初期ターゲット領域内部の、又は特定のリンクを含む拡大したターゲット領域内部の道路密度に対する特徴値（ａ_ｍ，ｋ_ｍ）を計算するように構成され、前記特徴値ａ_ｍによって補正関数を決定する。補正された速度Ｖｃ２は、Ｖを因子ａ_ｍと掛け合わせて速度値Ｖを補正することによって計算される。
Ｖｃ２＝ａ_ｍ・Ｖ

ここで、速度Ｖは、図４による補正関数によって補正された速度である。補正パラメータａ_ｍは道路密度Ｋ_ｍの線形関数として定義され、道路密度Ｋ_ｍの線形関数は図５に示されるように計算される。関数ａ_ｍは、Ｋ_ｍの増加に伴って減少する。
ａ_ｍ＝ｂ・Ｋ_ｍ＋ｃ

この線形関数に対するパラメータｂ及びｃは、現実の交通データを統計的に最適化する手法（例えば、最小二乗法）を使用して予め定められる。上記の関数は、図５に示される。

特徴値Ｋ_ｍは、図６に示される方法によって計算される。第１に、ターゲット領域がグリッドに分割される。第２に、直線が通過するリンクの終点を接続するグリッドの各メッシュは、第１重み因子（例えば、１）に割り当てられる。もし直線が格子点を通過したら、格子点に隣接するグリッドメッシュが第１の重みに設定される。第１重み因子で重み付けられたメッシュは、図６で斜線を引かれる。

次に、第３のステップでは、第１重み因子に関連するメッシュに隣接するグリッドのメッシュが、第２重み因子に割り当てられる。本実施例では、第１重み因子は１であり、第２重み因子は２である。もしメッシュが第２ステップで第１重み因子に割り当てられていたら、その重みは第１ステップで変更されない。最後に、道路密度Ｋ_ｍが計算される。そのようにするために、ターゲット領域内部の全てのメッシュの全ての重み因子の総和が計算される。総和はＳ_１＋Ｓ_２のように書かれてもよく、Ｓ_１は第１重みに関連する全てのメッシュの総和であり、Ｓ_２は第２重みに関連する全てのメッシュの総和である。更に、ターゲット領域内部の全てのリンクの長さの総和が計算される。道路密度に対する特徴値Ｋ_ｍが、リンクの長さの総和の重み因子の総和に対する分数として計算される。
Ｋ_ｍ＝ΣＬ_ｉ／（Ｓ_１＋Ｓ_２）
ここで、Ｌ_ｉはリンクｉの長さである。

第３の方法では、移動速度が異なる道路タイプの間で調節される。調節は、道路タイプの予め定められた速度ランク順位によって、１つのターゲット領域で実行される。

図７は、図１による速度データ予測の速度調節手段によって実行される処理の流れ図である。第１ステップ７０では、速度調節手段は、各番号のレーン、及び各領域に対する速度ランクｊの所定の道路タイプの平均速度Ｖ_ｊを計算する（Ｓ７０）。平均するために、速度補正手段１３３は、補正された速度値を上記の方法によって使用してもよく、他の実施例では、交通データベース１１から得られたような元の速度を使用してもよい。

次のステップでは、所定の領域内部の全ての計算された平均速度の最大速度が抽出される。速度補正手段１３３は、最大速度ｍａｘ（Ｖ_ｊ）を全ての計算された平均速度Ｖ_ｋ’と比較する。もし最大速度が速度ランク順位１の道路に対する速度、即ち、国家間、及び都市間の自動車道路に対する速度でなければ、Ｖ_ｋ及びｍａｘ（Ｖ_ｊ）は次の数式によって調節される。
Ｖ_ｋ’＝｛Ｖ_ｋ＋ｍａｘ（Ｖ_ｊ）＋ΔＶ｝／２
Ｖ_ｊ’＝｛Ｖ_１＋ｍａｘ（Ｖ_ｊ）＋ΔＶ｝／２

基本的に、最高の速度ランクを有する道路の平均速度の順位と、最大平均速度に対応する平均速度の順位が、２つの速度値の和が保たれて予め定められた速度マージンΔv（例えば、２ｋｍ／ｈ）が維持される方法で交換される。もし最大速度が道路タイプに関連する速度、又は最高の速度ランク値の速度に対応するなら、後者の速度は固定され、全ての平均速度が固定されるまで、速度値を維持しながら上記の手順が繰り返される。

最後に、速度補正手段１３３は、調節された平均速度と、各道路タイプ、及び各番号のレーンに対する元の平均速度の比率を決定し、速度値に調節された平均速度と元の平均速度の比率を掛け合わせることによって、同一のターゲット領域において同一の道路タイプ、及び同一の番号のレーンの各リンクに対する速度値を調節する。例えば、もし地方道路の調節された平均速度が、所定のターゲット領域内部で地方道路に対して最初に計算された平均速度よりも２０％高ければ、ターゲット領域内部の全ての地方道路に関連する速度値は２０％だけ増加される。調節されたリンク速度は、上記の速度補正方法からもたらされる元のリンク速度に計算された比率を掛け合わせることによって計算される。換言すると、リンク速度は、全体のターゲット領域の平均補正を使用して補正される。

上記の移動情報提供システムは、交通情報を生成するための対応する方法を実施し、制限されない交通量条件に対する全てのリンクのための正確な移動速度を提供する。もし移動速度がカーナビゲーションシステム、又はトラック管理システムのような移動計画システムに適用されたら、ルートの質、及びシステムによって提供される予想到着時間が大幅に向上する。データが提供されないのに移動速度の正確性が向上するので、網羅されたリンク、及び未提供リンクを含むルートに対する総移動時間が、従来のシステムと比較して向上する。

カーナビゲーションシステムによって提供されたルート、及び予想到着時間のサンプルが、図８に示される。カーナビゲーションシステムは、速度データ予測手段１３によって計算されるような速度データに基づきカーナビゲーションシステムによって計算されたルート８３と一緒に現在位置８１、及び目的地８２を表示するディスプレイ８０を含む。更に、ディスプレイ８０は、現在時刻８４、及び予想到着時間を含むルート情報８５を表示する。

更に、カーナビゲーションシステムは、混雑した交通量条件に対する通行速度を予測するために、制限されない交通量条件に対して速度データ予測手段１３によって計算された移動速度を使用する。制限されない交通量条件に対する予測の精度が向上するので、混雑した交通量条件の予測でもたらされる予測誤差が大きく減少し得る。

交通情報を生成するための上記の交通情報提供システム、及び方法は、ルート検索アルゴリズムの結果の質を向上させる。道路交通センサーから得たデータ、又は制限速度を回避できるのに、本発明は、現実の交通データを使用して制限されない交通量条件で全ての道路部分についての移動速度を正確に予測する。

本発明は、制限されない交通量条件で、全ての道路部分についての正確な移動速度を予測することを可能にする。制限されない交通量条件に対して予測された速度は、混雑した交通量での正確な予測に対して同様に利用可能である。カーナビゲーションシステム、又はトラック計画システムは、ルート探索に対して予測された速度データを使用して、ルートの質、及び移動時間予測の正確性を向上させることができる。

実施例の上記特徴は、適切な方法で部分的に、又は全体として組み合わせてもよい。

本発明による交通情報提供システムのブロック図である。 図１による交通情報提供システムの速度データ予測手段を説明する流れ図である。 図１及び図２の速度データ予測手段のデータ量チェック手段によって実行されるように、ターゲット領域のサイズを適合させるためのターゲット領域拡大部分の略図である。 異常なデータの補正のための第１補正関数のグラフである。 道路密度と補正のための係数の間の関係を示す第２補正関数のグラフである。 図１による速度データ予測手段の速度補正手段によって実行されるものとして、道路密度の計算を示す略図である。 異なる道路タイプの間で移動速度を調節するための本発明の方法を説明する流れ図である。 本発明によるカーナビゲーションシステムによって提供されるルート、及び予想到着時間のサンプルである。

符号の説明

１０ 交通データ集約手段
１１ 交通データベース
１２ 地図データベース
１３ 速度データ予測手段
１４ 速度データ
１５ データ編集手段
１６ 記憶装置

Claims (3)

1. カーナビゲーションシステムで使用される交通情報を生成するための交通情報提供システムであって、
   地図上に道路を構成するリンクの移動時間に関する情報を含む交通情報データ、及び前記リンクに関する地図データを取得するためのデータ取得手段であって、前記地図データが前記リンクの道路タイプについての情報を少なくとも含むデータ取得手段と、
   前記地図上の交通情報を生成する対象の領域を示すターゲット領域内で利用可能な前記交通情報データの量が、前記移動時間に対する統計的予測を実行するために充分であるかをチェックするためのデータ量チェック手段と、を含み、
   前記データ量チェック手段が、
   前記ターゲット領域内に配置されたリンクに関連する前記交通情報データの量をチェックし、もし以前に選んだターゲットに配置されたリンクに関連する交通情報データの量が不充分なら、前記ターゲット領域のサイズを増加させることで、利用可能な前記交通情報データの量に従って前記ターゲット領域のサイズを適合させ、
   前記ターゲット領域のサイズが増加される前、または増加された後の前記ターゲット領域内の前記交通情報データの量が充分なら、前記ターゲット領域内に配置されたリンクに関連する速度値の分布から予め定められたパーセンタイル速度を、生成する交通情報として選択し、
   前記ターゲット領域のサイズが増加された後の前記ターゲット領域内の前記交通情報データの量が不充分なら、前記ターゲット領域内に配置されたリンクに関連する速度値の分布の平均速度を、生成する交通情報として選択することを特徴とする交通情報提供システム。
2. 特定のリンクと同一の、又は類似の道路タイプのリンクであって、前記特定のリンクと同一のターゲット領域内に配置されたリンクに関連する前記交通情報データを評価することによって、前記特定のリンクの移動速度を決定するための速度処理手段を更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の交通情報提供システム。
3. 請求項１または請求項２に記載の交通情報提供システムによって生成された前記交通情報が記憶されるデータ記憶装置と、前記データ記憶装置に記憶された前記交通情報に基づいてルート検索を実行するためのプロセッサとを含むことを特徴とする、カーナビゲーションシステム。

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