JP5195848B2

JP5195848B2 - 交通状況予測装置

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Publication number: JP5195848B2
Application number: JP2010194918A
Authority: JP
Inventors: 孝光鈴木
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2010-08-31
Filing date: 2010-08-31
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Description

本発明は、道路上を走行する車両の走行情報を収集して生成した交通状況の統計データに基づいて交通状況を予測する交通状況予測装置に関するものである。

この種の装置として、道幅の狭い道路など、渋滞を発生させ得る要因に関する要因情報の入力を受け付け、要因情報で示される要因に起因して発生する渋滞を予測するとともに、この予測結果と過去の渋滞に関する過去渋滞情報を蓄積した渋滞データベースを用いて渋滞を予測する渋滞予測装置がある（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１０−１４５５６号公報

しかし、上記特許文献１に記載された装置は、ユーザが要因情報の入力を行うようになっている。したがって、大型施設の新設や取り壊し、バイパス道路の新設、道路の車線拡張等の渋滞を発生させ得る要因に関する情報をユーザが常に収集して要因情報の入力を行う必要があり、このような渋滞を発生させ得る要因に関する情報に基づく要因情報の入力が適切に行われないと、渋滞予測の精度が低下してしまうといった問題がある。

本発明は上記問題に鑑みたもので、交通状況の予測精度を向上することを目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明は、道路上を走行する車両の走行情報を収集して生成した交通状況の統計データに基づいて交通状況を予測する交通状況予測装置であって、地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、地図情報の更新により交通流影響要因が発生すると、交通流に影響を与える交通流影響要因の発生前後で統計データを分割し、当該分割した各統計データの差分から、各種交通流影響要因毎に、当該各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測した要因別交通流影響データベースを記憶する要因別交通流影響予測データベース記憶手段と、地図情報記憶手段に記憶された地図情報の更新が実施された場合、更新前の地図情報と更新後の地図情報の差分に基づいて交通流に影響を与える交通流影響要因が発生したか否かを判定する判定手段と、判定手段により交通流影響要因が発生したと判定された場合、要因別交通流影響データベースを参照して交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を特定する影響特定手段と、統計データに基づいて予測される交通状況に、影響特定手段により特定された影響を反映させて交通状況を予測する交通情報予測手段と、を備えたことを特徴としている。

このような構成によれば、地図情報の更新により交通流影響要因が発生すると、交通流に影響を与える交通流影響要因の発生前後で統計データを分割し、当該分割した各統計データの差分から、各種交通流影響要因毎に、当該各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測した要因別交通流影響データベースを記憶し、地図情報記憶手段に記憶された地図情報の更新が実施された場合、更新前の地図情報と更新後の地図情報の差分に基づいて交通流に影響を与える交通流影響要因が発生したか否かを判定し、交通流影響要因が発生したと判定された場合、要因別交通流影響データベースを参照して交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測し、統計データに基づいて予測される交通状況に、交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を反映させて交通状況を予測するので、交通状況の予測精度を向上することができる。

また、請求項２に記載の発明は、地図情報記憶手段に記憶された地図情報の更新が実施された場合、各種交通流影響要因毎に、当該各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測した要因別交通流影響データベースを要因別交通流影響予測データベース記憶手段に記憶させる処理を実施する要因別交通流影響予測データベース記憶処理手段を備えたことを特徴としている。

このような構成では、地図情報記憶手段に記憶された地図情報の更新が実施された場合、各種交通流影響要因毎に、当該各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測した要因別交通流影響データベースを要因別交通流影響予測データベース記憶手段に記憶させる処理が実施されるので、実際の交通流影響要因による交通流への影響を反映した要因別交通流影響データベースを構築することが可能である。

また、請求項３に記載の発明は、判定手段により交通流影響要因が発生したと判定された場合、交通流影響要因が発生した箇所における当該交通流影響要因の発生前の交通状況の統計データを消去する統計データ消去手段を備えたことを特徴としている。

このような構成によれば、交通流影響要因が発生したと判定された場合、交通流影響要因が発生した箇所における当該交通流影響要因の発生前の交通状況の統計データが消去される。すなわち、交通状況の予測に際して不要である交通流影響要因の発生前の交通状況の統計データが消去されるので、交通状況の予測精度を向上することができる。

また、上記目的を達成するため、請求項４に記載の発明は、道路上を走行する車両の走行情報を収集して生成した交通状況の統計データに基づいて交通状況を予測する交通状況予測装置であって、地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、地図情報の更新により交通流影響要因が発生すると、交通流に影響を与える交通流影響要因の発生前後で統計データを分割し、当該分割した各統計データの差分から、各種交通流影響要因毎に、当該各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測した要因別交通流影響データベースを記憶する要因別交通流影響予測データベース記憶手段と、地図情報記憶手段に記憶された地図情報の更新が実施された場合、更新前の地図情報と更新後の地図情報の差分に基づいて交通流に影響を与える交通流影響要因が発生したか否かを判定する判定手段と、判定手段により交通流影響要因が発生したと判定された場合、要因別交通流影響データベースを参照して交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を特定する影響特定手段と、判定手段により交通流影響要因が発生したと判定された場合、統計データに基づいて予測される交通状況に、影響特定手段により特定された影響を反映させて交通流影響要因が発生した箇所における交通状況を予測する交通情報予測手段と、判定手段により交通流影響要因が発生したと判定された場合、交通流影響要因が発生した箇所における当該交通流影響要因の発生前の交通状況の統計データを消去する統計データ消去手段と、を備え、交通情報予測手段は、判定手段により交通流影響要因が発生したと判定され、統計データに基づいて予測される交通状況に、影響特定手段により特定された影響を反映させて交通流影響要因が発生した箇所における交通状況を予測した後、逐次更新される交通流影響要因の発生後の交通状況の統計データに基づいて当該交通流影響要因が発生した箇所における交通状況を予測することを特徴としている。

このような構成によれば、地図情報の更新により交通流影響要因が発生すると、交通流に影響を与える交通流影響要因の発生前後で統計データを分割し、当該分割した各統計データの差分から、各種交通流影響要因毎に、当該各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測した要因別交通流影響データベースを記憶し、地図情報の更新が実施された場合、更新前の地図情報と更新後の地図情報の差分に基づいて交通流に影響を与える交通流影響要因が発生したか否かを判定し、交通流影響要因が発生したと判定された場合、要因別交通流影響データベースを参照して交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を特定し、統計データに基づいて予測される交通状況に、影響特定手段により特定された影響を反映させて交通流影響要因が発生した箇所における交通状況を予測するとともに、交通流影響要因が発生したと判定され、交通流影響要因が発生した箇所における当該交通流影響要因の発生前の交通状況の統計データを消去した後、逐次更新される交通流影響要因の発生後の交通状況の統計データに基づいて当該交通流影響要因が発生した箇所における交通状況が予測されるので、交通状況の予測精度を向上することができる。

また、請求項５に記載の発明は、要因別交通流影響データベースは、交通流影響要因の種別、交通流影響要因の規模、交通流影響要因の発生に起因する時間帯別の交通状況の変化、および交通流影響要因に起因して交通流に影響を及ぼす影響エリアを含むことを特徴としている。

このように、要因別交通流影響データベースは、交通流影響要因の種別、交通流影響要因の規模、交通流影響要因の発生に起因する時間帯別の交通状況の変化、および交通流影響要因に起因して交通流に影響を及ぼす影響エリアを含むように構成することができる。なお、交通流影響要因の種別は、例えば、大型商業施設や工場等の施設の新設、施設の閉鎖、施設の増設、施設の縮小、道路の新設、道路の閉鎖、道路の車線数の変更として示される。また、交通流影響要因の規模は、例えば、駐車台数、収容人数、従業員数、敷地面積として示される。

また、請求項６に記載の発明は、影響特定手段は、交通流影響データベースに含まれる交通流影響要因に起因して影響を及ぼす影響エリアに基づいて、交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響エリアを特定し、影響特定手段により特定された影響エリアを地図上に表示した案内画面を生成する案内画面生成手段を備えたことを特徴としている。

このような構成によれば、交通流影響データベースに含まれる交通流影響要因に起因して影響を及ぼす影響エリアに基づいて、交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響エリアを予測し、この予測された影響エリアを地図上に表示した案内画面が生成されるので、ユーザは交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響エリアを容易に視認することが可能である。

また、請求項７に記載の発明は、案内画面生成手段は、交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響について注意喚起するメッセージを案内画面上に重畳させることを特徴としている。

このような構成によれば、交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響について注意喚起するメッセージが案内画面上に重畳されるので、ユーザは交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響についての注意喚起を容易に視認することが可能である。

本発明の一実施形態に係る交通状況予測装置の構成を示す図である。統計データ作成処理のフローチャートである。統計データの作成について説明するための図である。統計データの作成について説明するための図である。交通流影響予測データベース記憶処理のフローチャートである。交通状況傾向データベースについて説明するための図である。要因別交通流影響データベースについて説明するための図である。交通流影響予測処理のフローチャートである。統計データに基づいて予測される交通状況に、地図更新による交通流影響要因の発生による影響を反映させる処理について説明するための図である。交通状況予測処理のフローチャートである。車載器の表示部に表示された交通状況を表す画面の表示例を示す図である。

本発明の一実施形態に係る交通状況予測装置の構成を図１に示す。本交通状況予測装置１は、交通情報を提供する情報センタに設置されたサーバとして構成されており、道路上を走行する車両の走行情報を収集して生成した交通状況の統計データに基づいて交通状況を予測し、予測した交通状況を無線送信する。一方、車載器２は、車両に搭載され、交通状況予測装置１より無線送信された交通情報を受信して、当該受信した交通情報に基づく各地の交通状況を表示するようになっている。

交通状況予測装置１は、通信部１０、統計データ記憶部１１、地図情報記憶部１２、交通状況傾向データベース記憶部１３、要因別交通流影響データベース記憶部１４、表示部１５、無線送信部１６および制御部１７を備えている。

通信部１０は、路側等に設置されたＶＩＣＳアンテナ等を用いて交通情報の配信とともに走行車両の走行情報を収集する情報通信システム３、タクシー等のプローブ車両により収集された走行情報を収集する走行情報収集装置４など、道路上を走行する車両の走行情報を収集する装置と通信を行うためのものである。

統計データ記憶部１１は、道路上を走行する車両の走行情報を収集して生成した交通状況の統計データを記憶するものである。

地図情報記憶部１２は、最新の地図情報、旧版の地図情報、各版の差分を抽出した差分地図情報等を記憶するものである。

地図情報には、各リンクの識別情報（リンクＩＤ）、始点座標、終点座標、距離、道路種別、道路幅員、道路形状、道路名、車線数等を表す道路情報、川、湖、海、鉄道、施設などの位置、形状、名称を表す背景情報、各地の施設の名称、所在位置、施設種類、電話番号等を示す施設情報が含まれる。

なお、本実施形態において、施設情報には、その施設の営業開始年月日と、駐車台数、収容人数、従業員数、敷地面積といった施設の規模を特定するための情報とが含まれるようになっており、新設道路の道路情報には、開通年月日が含まれるようになっている。

交通状況傾向データベース記憶部１３は、大型施設の新設、バイパス道路の開通等、交通流に影響を与える交通流影響要因の発生前後の交通状況の傾向を分析した交通状況傾向データベースを記憶するものである。

要因別交通流影響データベース記憶部１４は、過去の各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響に基づいて、各種交通流影響要因毎に、当該各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測した交通流影響データベースを記憶するものである。

本実施形態における統計データ記憶部１１、地図情報記憶部１２、交通状況傾向データベース記憶部１３および要因別交通流影響データベース１４は、ハードディスクドライブにより構成されている。

表示部１５は、液晶等のディスプレイを有し、制御部１７より入力される映像信号に応じた映像をディスプレイに表示させる。

無線送信部１６は、交通状況を示す交通情報を、車載器２を搭載した車両へ無線送信するためのものである。

制御部１７は、ＣＰＵ、メモリ、Ｉ／Ｏ等を備えたコンピュータとして構成されており、ＣＰＵはメモリに記憶されたプログラムに従って各種処理を実施する。

一方、車載器２は、交通状況予測装置１より無線送信された交通情報を受信するための受信部２１、各種データを記憶する記憶部２２、各種映像を表示するための表示部２３および制御部２４を備えている。制御部２４は、ＣＰＵ、Ｉ／Ｏ等を備えたコンピュータとして構成されており、ＣＰＵは記憶部２２に記憶されたプログラムに従って各種処理を実施する。

次に、交通状況予測装置１の制御部１７の処理について説明する。制御部１７の処理には、作業者の操作に応じて地図情報記憶部１２に記憶された地図情報を更新する地図情報更新処理、通信部１０を介して接続された装置から道路上を走行する車両の走行情報を収集して交通状況の統計データを作成する統計データ作成処理、地図情報の更新が実施された場合に、交通流に影響を与える各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測した交通流影響データベースを記憶する交通流影響予測データベース記憶処理、地図情報記憶部１２に記憶された地図情報が更新されたことを判定した場合、更新前の地図情報と更新後の地図情報の差分に基づいて交通流に影響を与える交通流影響要因が発生したか否かを判定し、交通流影響要因が発生したと判定された場合、当該交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測する交通流影響予測処理、交通流影響予測処理により予測された影響を統計データに基づいて予測される交通流に反映させて交通状況を予測する交通状況予測処理がある。

まず、統計データ作成処理について説明する。図２に、この統計データ作成処理のフローチャートを示す。交通状況予測装置１の制御部１７は、周期的に図２に示す処理を実施する。

まず、通信部１０を介して情報通信システム３または走行情報収集装置４に接続し、道路上を走行する車両の走行情報を取得する（Ｓ１００）。

次に、Ｓ１００にて取得した車両の走行情報を、図３の大分類、中分類、小分類に示される各項目に分類し、更に、図４に示すような、時間帯毎に分類した交通状況の統計データを作成する（Ｓ１０２）。

次に、Ｓ１０２にて作成された交通状況の統計データを統計データ記憶部１１に記憶させ（Ｓ１０４）、本処理を終了する。

上記した処理を周期的に実施して、交通状況の統計データが統計データ記憶部１１に蓄積記憶され、逐次更新される。

次に、交通流影響予測データベース記憶処理について説明する。図５に、この交通流影響予測データベース記憶処理のフローチャートを示す。交通状況予測装置１の制御部１７は、地図情報更新処理により地図情報記憶部１２に記憶された地図情報の更新が実施された場合、図５に示す処理を実施する。

まず、地図情報の更新により交通流に影響を与える交通流影響要因が発生したか否かを判定する（Ｓ２００）。交通流に影響を与える交通流影響要因としては、例えば、大型商業施設や工場等の施設の新設、施設の閉鎖、施設の解体、施設の増設、施設の縮小、道路の新設、道路の閉鎖、道路の車線数の変更等がある。具体的には、地図情報記憶部１２に記憶された地図情報の差分情報を参照して地図情報の更新により、施設情報、道路情報、背景情報等に交通流に影響を与えるような変化があるか否かを判定する。交通流に影響を与えるような変化か否かについては、例えば、施設情報に含まれる施設の規模を表す情報に基づいて判断することができる。

ここで、例えば、交通流に影響を与えるような大型商業施設が新設された場合、Ｓ２００の判定はＹＥＳとなり、次に、統計データ記憶部１１に記憶された交通状況の統計データを、交通流に影響を与える交通流影響要因が発生する前と、後に分割する（Ｓ２０２）。例えば、大型商業施設が新設された場合には、その大型商業施設が新設される前と、大型商業施設が新設された後に分割する（Ｓ２０２）。具体的には、施設情報に含まれるその施設の営業開始年月日を読み出して、その営業開始年月日より前の交通状況の統計データと、営業開始年月日以降の交通状況の統計データに分割する。

次に、交通流影響要因が発生する前の統計データの傾向を分析する（Ｓ２０４）。具体的には、交通流影響要因が発生する前の統計データを統計データ記憶部１１より取得して、図６に示すように、交通流影響要因が発生した箇所の各道路について、渋滞度、通過時間等の交通状況を特定するための情報を時間帯毎に集計した交通状況傾向データベースを作成する。例えば、大型商業施設が新設された場合には、大型商業施設が新設される前の統計データについて、大型商業施設が新設された箇所の各道路の時間帯毎の交通状況の集計を行う。

次に、Ｓ２０４にて分析した交通流影響要因が発生する前の統計データの結果を交通状況傾向データベース１１に記憶させる（Ｓ２０６）。

次に、交通流影響要因が発生した後の統計データの傾向を分析する（Ｓ２０８）。具体的には、交通流影響要因が発生した後の統計データを統計データ記憶部１１より取得して、図６に示すように、交通流影響要因が発生した箇所の各道路について、渋滞度、通過時間等の交通状況を特定するための情報を時間帯毎に集計する。例えば、大型商業施設が新設された場合には、大型商業施設が新設された後の統計データについて、大型商業施設が新設された箇所の各道路の時間帯毎の交通状況の集計を行う。

次に、Ｓ２０８にて分析した交通流影響要因が発生した後の統計データの結果を交通状況傾向データベース１１に記憶させる（Ｓ２１０）。

次に、交通流影響要因が発生した後の統計データの解析結果と、交通流影響要因が発生する前の統計データの解析結果との差分から、交通流影響要因の発生を起因とする交通流への影響を特定し、特定した交通流影響要因の発生を起因とする交通流への影響を要因別交通流影響データベース記憶部１４に記憶させる（Ｓ２１２）。図７に、要因別交通流影響データベースの構成を示す。図に示すように、要因別交通流影響データベースには、時間帯別の交通状況変化量が、地図変化要因、対象道路の各項目に分類されて格納されている。なお、本実施形態では、地図変化要因の項目に、交通流影響要因の規模と交通流影響要因の種別が含まれている。また、対象道路の項目に、交通流影響要因の影響エリアが含まれている。

また、地図情報の更新により交通流に影響を与える交通流影響要因が発生していない場合には、Ｓ２００の判定はＮＯとなり、上記した交通流影響要因の分析等を実施することなく、本処理を終了する。

上記した処理を繰り返し実施することにより、過去に地図情報が更新された際の、各種要因別の交通流影響要因の発生を起因とする交通流への影響がデータベース化され、要因別交通流影響データベース記憶部１４に蓄積記憶される。

次に、交通流影響予測処理について説明する。図８に、この交通流影響予測処理のフローチャートを示す。なお、この交通流影響予測処理は、これから実施される地図情報の更新に対応して交通状況を予測するものである。交通状況予測装置１の制御部１７は、地図情報更新処理により地図情報記憶部１２に記憶された地図情報の更新が実施された場合、あるいは、ユーザの指示に応じて、図８に示す処理を実施する。

まず、図５のＳ２００と同様に、地図情報の更新により交通流に影響を与える交通流影響要因が発生したか否かを判定する（Ｓ３００）。

ここで、例えば、交通流に影響を与えるような大型商業施設が新設された場合、Ｓ３００の判定はＹＥＳとなり、次に、発生した交通流影響要因と一致するデータが要因別交通流影響データベース記憶部１４に記憶されているか否かを判定する（Ｓ３０２）。

ここで、例えば、発生した交通流影響要因が、「駐車場の駐車台数が５００台規模の大型商業施設の新設」であり、同条件の「駐車場の駐車台数が５００台規模の大型商業施設の新設」が要因別交通流影響データベース記憶部１４に記憶されているような場合、Ｓ３０２の判定はＹＥＳとなり、次に、変化加味係数を１．０として特定する（Ｓ３０４）。この変化加味係数は、要因別交通流影響データベース記憶部１４に記憶されている交通流影響要因に、地図更新により発生した交通流影響要因と類似しているものしか記憶されていない場合に、類似している交通流影響要因による交通流への影響を、地図更新により発生した交通流影響要因による交通流への影響に近づけるように補正するための係数である。

次に、統計データに基づいて予測される交通状況に、地図更新による交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を反映させて交通状況の傾向を特定し、特定した交通状況の傾向を表す情報を交通状況傾向データベース記憶部１３に記憶させる（Ｓ３０６）。例えば、工場が新設された場合、まず、図９（ａ）に示すように、統計データ記憶部１１に記憶された統計データから工場が新設される前の傾向を分析し、更に、図９（ｂ）に示すように、要因別交通流影響データベース記憶部１４に記憶されている要因別交通流影響データベースを用いて工場の新設に起因する交通流への影響を特定する。そして、図９（ｃ）に示すように、この特定した交通流への影響を、統計データの分析結果に基づく交通状況に反映させ、交通状況を表す情報を交通状況傾向データベース記憶部１３に記憶させる。

なお、本実施形態では、地図更新により発生した交通流影響要因と同条件の交通流影響要因を要因別交通流影響データベース記憶部１４より取得し、この交通流影響要因に変化加味係数を加味して、地図更新による交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測し、この予測した交通流への影響を、統計データに基づいて予測される交通流に反映させて交通状況を予測する。

変化加味係数が１．０となっている場合には、要因別交通流影響データベース記憶部１４より取得した交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響（渋滞度、通過時間、交通量）をそのまま用いて、地図更新による交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測する。

次に、交通流影響要因発生前の統計データを消去する（Ｓ３０８）。例えば、大型商業施設が新設され、この大型商業施設の施設情報からこの施設の営業開始日が６月１日となっている場合、この営業開始日より前の統計データが統計データ記憶部１１に残っていると、交通状況の予測精度が低下してしまう。このため、６月１日以前の統計データを統計データ記憶部１１から消去する。

また、地図更新により発生した交通流影響要因と同一条件の交通流影響要因が要因別交通流影響データベース記憶部１４に記憶されていない場合、Ｓ３０４の判定はＮＯとなり、次に、地図更新により発生した交通流影響要因に最も近い交通流影響要因を通流影響データベース記憶部１４から検索する（Ｓ３１０）。

ここで、例えば、地図更新により発生した交通流影響要因が、「駐車場の駐車台数が２５０台規模の大型商業施設の新設」であり、この交通流影響要因に最も近い交通流影響要因として「駐車場の駐車台数が５００台規模の大型商業施設の新設」が要因別交通流影響データベース記憶部１４に記憶されている場合、次に、要因の類似度合いから変化加味係数を算出する（Ｓ３１２）。例えば、駐車場の駐車台数に比例するように変化加味係数を算出することができる。この場合、地図更新により発生した交通流影響要因の駐車場の駐車台数が、地図更新により発生した交通流影響要因に最も類似している交通流影響要因の駐車場の駐車台数の半分の２５０台であるため、変化加味係数を＝０．５として算出し、Ｓ３０８へ進む。

この場合、Ｓ３０８では、地図更新により発生した交通流影響要因に最も類似している交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響に、変化加味係数が０．５であることを加味して地図更新による交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を算出する。例えば、渋滞度については、変化加味係数に応じて予め定められたレベル分（例えば、１レベル分）だけレベルを下げ、通過時間については、変化加味係数に応じて予め定められた時間分を減少させ、交通量については、変化加味係数に応じて予め定められた台数分を減少させる。このようにして、交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を算出する。

また、地図情報の更新により交通流に影響を与える交通流影響要因が発生していない場合、Ｓ３００の判定はＮＯとなり、次に、統計データ記憶部１１に記憶された統計データに基づいて各地の交通状況の傾向を分析する（Ｓ３１４）。

次に、分析した結果を交通状況傾向データベース記憶部１３に記憶させる（Ｓ３１６）。ここで、例えば、Ｓ３０８にて、既に、統計データに基づいて予測される交通状況に、地図更新による交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を反映させて交通状況が予測され、この予測された交通状況を表す情報が交通状況傾向データベース記憶部１３に記憶されているような場合には、交通状況傾向データベース記憶部１３に記憶されている交通状況に、Ｓ３１４にて分析された交通状況の傾向を反映させるようにして交通状況データベースを更新する。例えば、交通状況傾向データベース記憶部１３に記憶されている交通状況に含まれる交通量に、Ｓ３１４にて分析された交通状況に含まれる交通量を加重平均して、交通状況データベースを更新する。

次に、交通状況予測処理について説明する。図１０に、この交通状況予測処理のフローチャートを示す。交通状況予測装置１の制御部１７は、ユーザの指示に応じて、図１０に示す処理を実施する。

まず、交通状況傾向データベース記憶部１３から交通状況傾向データベースを取得する（Ｓ４００）。

次に、予測日時を特定する（Ｓ４０２）。具体的には、予測日時を入力する予測日時入力画面を表示部１５に表示させ、この予測日時入力画面に従ってユーザにより入力される情報に従って予測日時を特定する。

次に、交通状況傾向データベースを参照して、Ｓ４０２にて特定した予測日時の各地の交通状況を予測し、予測した交通状況を表す交通情報を無線送信部１６より無線送信させる（Ｓ４０４）。具体的には、交通状況傾向データベースを参照して、Ｓ４０２にて特定した予測日時の各地の交通状況を予測するとともに、交通流影響データベースに含まれる交通流影響要因に起因して影響を及ぼす影響エリアに基づいて、交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響エリアを予測し、影響特定手段により特定された影響エリアを地図上に表示した案内画面を生成する。更に、交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響について注意喚起するメッセージが案内画面上に重畳させる。そして、予測した交通状況を表す情報と、生成した案内画面を含む交通情報を無線送信部１６より無線送信させる。このようにして、渋滞度、通過時間、交通量を含む各地の交通状況を予測した交通情報が無線送信される。

車両に搭載された車載器２は、交通状況予測装置１より無線送信された交通情報を受信すると、当該受信した交通情報に基づく各地の交通状況を表示部２３に表示させる。

図１１に、車載器２の表示部２３に表示された交通状況を表す画面の表示例を示す。本実施形態では、地図更新により交通流に影響するような施設や道路の変更があった場合、交通流に影響するような施設や道路の変更についての案内表示を行うようになっている。図１１には、工場の新設による交通流への影響がある影響エリアを重畳した地図画面と、工場が新設されたことによる交通流への影響について注意喚起するメッセージとが表示されている。

上記した構成によれば、地図情報記憶手段に記憶された地図情報の更新が実施された場合、更新前の地図情報と更新後の地図情報の差分に基づいて交通流に影響を与える交通流影響要因が発生したか否かを判定し、交通流影響要因が発生したと判定された場合、当該交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測し、統計データに基づいて予測される交通状況に、交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を反映させて交通状況を予測するので、交通状況の予測精度を向上することができる。

また、各種交通流影響要因毎に、当該各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測した要因別交通流影響データベースを参照して交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響が予測されるので、交通流影響要因が発生した直後から要因別交通流影響データベースを用いた交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測することが可能である。

また、地図情報記憶手段に記憶された地図情報の更新が実施された場合、各種交通流影響要因毎に、当該各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測した要因別交通流影響データベースを要因別交通流影響予測データベース記憶手段に記憶させる処理が実施されるので、実際の交通流影響要因による交通流への影響を反映した要因別交通流影響データベースを構築することが可能である。

また、交通流影響要因が発生したと判定された場合、交通流影響要因が発生した箇所における当該交通流影響要因の発生前の交通状況の統計データが消去される。すなわち、交通状況の予測に際して不要である交通流影響要因の発生前の交通状況の統計データが消去されるので、交通状況の予測精度を向上することができる。

また、交通流影響要因が発生したと判定された場合、当該交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測し、統計データに基づいて予測される交通状況に、交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を反映させて交通状況を予測した後、逐次更新される交通流影響要因の発生後の交通状況の統計データに基づいて当該交通流影響要因が発生した箇所における交通状況が予測されるので、交通状況の予測精度を向上することができる。

また、交通流影響データベースに含まれる交通流影響要因に起因して影響を及ぼす影響エリアに基づいて、交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響エリアを予測し、影響特定手段により特定された影響エリアを地図上に表示した案内画面が生成されるので、ユーザは交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響エリアを容易に視認することが可能である。

また、交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響について注意喚起するメッセージが案内画面上に重畳されるので、ユーザは交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響についての注意喚起を容易に視認することが可能である。

なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々なる形態で実施することができる。

例えば、上記実施形態では、情報センタに設置されたサーバにより交通状況予測装置１を構成したが、情報センタに設置されたサーバの機能を車載器２に搭載して車載器２により交通状況予測装置１を構成するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、地図情報の更新時に、各種交通流影響要因毎に、当該各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測した要因別交通流影響データベースを記憶する要因別交通流影響予測データベース記憶部に蓄積記憶させる処理を実施したが、例えば、過去に発生した交通流への影響を考慮して、ユーザにより作成された要因別交通流影響データベースを要因別交通流影響予測データベース記憶部に記憶しておくようにしてもよい。

また、上記実施形態では、統計データから工場が新設される前のその領域の傾向を分析し、更に、要因別交通流影響データベースを用いて工場の新設に起因する交通流への影響を特定し、この特定した交通流への影響を、統計データの分析結果に基づく交通状況に反映させたが、このように工場が新設される前のその領域の傾向を分析するのではなく、例えば、新設された工場の周辺で、かつ、工場の新設による影響のない領域の傾向を分析するようにし、更に、要因別交通流影響データベースを用いて工場の新設に起因する交通流への影響を特定し、この特定した交通流への影響を、統計データの分析結果に基づく交通状況に反映させるようにしてもよい。

また、上記実施形態では、交通状況を表す画面に、工場の新設による交通流への影響がある影響エリアを重畳した地図画面と、工場が新設されたことによる交通流への影響について注意喚起するメッセージとが表示される例を示したが、例えば、大型施設が新設される場合には、例えば、「大型施設の新設により、大型施設の周辺道路が８時〜９時の時間帯と、１７時〜１８時の時間帯は渋滞の発生がしやすくなる可能性があり、ご迷惑をおかけしますが、ご協力をお願いします」といった交通流に与える影響に関する施設責任者からのメッセージを、交通状況を表す画面に表示させるようにしてもよい。このような表示を行うことで、施設の責任者が影響範囲を社会に公表することができ、社会的責任を果たすことが可能となる。

また、上記実施形態では、交通状況を表す画面に、工場の新設による交通流への影響がある影響エリアを重畳した地図画面と、工場が新設されたことによる交通流への影響について注意喚起するメッセージとが表示される例を示したが、例えば、「国道１号Ａ地点周辺の６時〜９時の時間帯における慢性的な渋滞緩和のために、Ｂバイパスを新設しました。今後の通行の際に本情報をご活用ください。」といった道路の新設の目的等に関する道路の管理者からのメッセージを、交通状況を表す画面に表示させるようにしてもよい。このような表示を行うことで、道路の管理者が道路の変更目的等を社会的に公表することが可能となる。

また、上記実施形態では、Ｓ３１２にて、地図更新により発生した交通流影響要因の駐車場の駐車台数が、地図更新により発生した交通流影響要因に最も類似している交通流影響要因の駐車場の駐車台数の半分の２５０台であるため、変化加味係数を＝０．５として算出したが、このような算出方法は一例であり、このような算出方法に限定されるものではない。

また、上記実施形態では、地図情報の更新前後の地図情報の差分に基づいて交通流に影響を与える交通流影響要因を特定し、道路上を走行する車両の走行情報を収集して生成した交通状況の統計データに、交通流影響要因の発生に起因する影響を反映させて交通状況を予測する構成を示したが、例えば、出発地から目的地に至る案内ルートを探索する機能を備え、交通状況の予測結果を考慮してルート探索を実施するようにしてもよい。例えば、最短時間で到達するようなルート探索を実施するようにしてもよい。また、交通状況の予測結果を目的地到着時刻の算出等に逐次反映させるようにしてもよい。

なお、上記実施形態における構成と特許請求の範囲の構成との対応関係について説明すると、地図情報記憶部１２が地図情報記憶手段に相当し、Ｓ３００が判定手段に相当し、Ｓ３０４、Ｓ３０６、Ｓ３１０、Ｓ３１２、Ｓ４００〜Ｓ４０４が影響特定手段と交通情報予測手段に相当し、要因別交通流影響予測データベース記憶部１４が要因別交通流影響予測データベース記憶手段に相当し、図５の交通流影響予測データベース記憶処理が要因別交通流影響予測データベース記憶処理手段に相当し、Ｓ４０４が案内画面生成手段に相当し、Ｓ３０８が統計データ消去手段に相当する。

１交通状況予測装置
２車載器
１０通信部
１１統計データ記憶部
１２地図情報記憶部
１３交通状況傾向データベース記憶部
１４要因別交通流影響データベース記憶部
１５表示部
１６無線送信部
１７制御部
２１受信部
２２記憶部
２３表示部
２４制御部

Claims

道路上を走行する車両の走行情報を収集して生成した交通状況の統計データに基づいて交通状況を予測する交通状況予測装置であって、
地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、
前記地図情報の更新により交通流に影響を与える交通流影響要因が発生すると、前記交通流影響要因の発生前後で前記統計データを分割し、当該分割した各統計データの差分から、各種交通流影響要因毎に、当該各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測した要因別交通流影響データベースを記憶する要因別交通流影響予測データベース記憶手段と、
前記地図情報記憶手段に記憶された前記地図情報の更新が実施された場合、更新前の地図情報と更新後の地図情報の差分に基づいて前記交通流に影響を与える交通流影響要因が発生したか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により前記交通流影響要因が発生したと判定された場合、前記要因別交通流影響データベースを参照して前記交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を特定する影響特定手段と、
前記統計データに基づいて予測される交通状況に、前記影響特定手段により特定された前記影響を反映させて前記交通状況を予測する交通情報予測手段と、を備えたことを特徴とする交通状況予測装置。
前記地図情報記憶手段に記憶された前記地図情報の更新が実施された場合、各種交通流影響要因毎に、当該各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測した要因別交通流影響データベースを要因別交通流影響予測データベース記憶手段に記憶させる処理を実施する要因別交通流影響予測データベース記憶処理手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の交通状況予測装置。
前記判定手段により前記交通流影響要因が発生したと判定された場合、前記交通流影響要因が発生した箇所における当該交通流影響要因の発生前の前記交通状況の統計データを消去する統計データ消去手段を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の交通状況予測装置。
道路上を走行する車両の走行情報を収集して生成した交通状況の統計データに基づいて交通状況を予測する交通状況予測装置であって、
地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、
前記地図情報の更新により前記交通流影響要因が発生すると、交通流に影響を与える交通流影響要因の発生前後で前記統計データを分割し、当該分割した各統計データの差分から、各種交通流影響要因毎に、当該各種交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を予測した要因別交通流影響データベースを記憶する要因別交通流影響予測データベース記憶手段と、
前記地図情報記憶手段に記憶された前記地図情報の更新が実施された場合、更新前の地図情報と更新後の地図情報の差分に基づいて前記交通流に影響を与える交通流影響要因が発生したか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により前記交通流影響要因が発生したと判定された場合、前記要因別交通流影響データベースを参照して前記交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響を特定する影響特定手段と、
前記判定手段により前記交通流影響要因が発生したと判定された場合、前記統計データに基づいて予測される交通状況に、前記影響特定手段により特定された前記影響を反映させて前記交通流影響要因が発生した箇所における交通状況を予測する交通情報予測手段と、
前記判定手段により前記交通流影響要因が発生したと判定された場合、前記交通流影響要因が発生した箇所における当該交通流影響要因の発生前の前記交通状況の統計データを消去する統計データ消去手段と、を備え、
前記交通情報予測手段は、前記判定手段により前記交通流影響要因が発生したと判定され、前記統計データに基づいて予測される交通状況に、前記影響特定手段により特定された前記影響を反映させて前記交通流影響要因が発生した箇所における交通状況を予測した後、逐次更新される前記交通流影響要因の発生後の前記交通状況の統計データに基づいて当該交通流影響要因が発生した箇所における交通状況を予測することを特徴とする交通状況予測装置。
前記要因別交通流影響データベースは、前記交通流影響要因の種別、前記交通流影響要因の規模、前記交通流影響要因の発生に起因する時間帯別の交通状況の変化、および前記交通流影響要因に起因して交通流に影響を及ぼす影響エリアを含むことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の交通状況予測装置。
前記影響特定手段は、前記交通流影響データベースに含まれる前記交通流影響要因に起因して影響を及ぼす影響エリアに基づいて、前記交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響エリアを特定し、
前記影響特定手段により特定された前記影響エリアを地図上に表示した案内画面を生成する案内画面生成手段を備えたことを特徴とする請求項５に記載の交通状況予測装置。
前記案内画面生成手段は、前記交通流影響要因の発生に起因する交通流への影響について注意喚起するメッセージを前記案内画面上に重畳させることを特徴とする請求項６に記載の交通状況予測装置。