JP5435041B2 - 信号機サイクル推定装置及び信号機サイクル推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、信号機のサイクル情報を推定する信号機サイクル推定装置及び信号機サイクル推定方法に関する。

従来、信号機に関する情報を推定する装置として、例えば特開２００９−１１６５０８号公報に記載されたものが提案されている。この公報には、交差点の信号機の手前でプローブ車が停止した場合に、プローブ車の発進時刻に基づいて信号機が青信号に切り替わった時刻を推定する信号機情報推定装置が記載されている。この信号機情報推定装置では、交差点とプローブ車との距離を利用して、信号機で停止した車列の先頭車両が発進してからプローブ車が発進するまでの発進遅れ時間を算出し、この発進遅れ時間と発進時刻とを利用することで、信号機が青信号に切り替わった時刻を精度良く推定することができる。

特開２００９−１１６５０８号公報

しかしながら、上述した従来の信号機情報推定装置においては、プローブ車の発信時刻などの特殊なデータ収集が必要となるため、特殊なデータ収集用の装置を搭載したプローブ車などを必要があった。このため、従来の信号機情報推定装置においては、必要なデータの収集が容易ではなく、効率的に信号機の情報の推定を行うことが難しかった。

そこで、本発明は、車両が信号機で停止しなかった第１の旅行時間グループと車両が信号機で停止した第２の旅行時間グループとに基づいて信号機のサイクル情報を推定することで、効率良く信号機のサイクル情報を推定することができる信号機サイクル推定装置及び信号機サイクル推定方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明に係る信号機サイクル推定装置は、信号機に対応する所定の信号機区間に車両が進入してから通過するまでの時間である信号機区間旅行時間を取得する旅行時間取得ユニットと、旅行時間取得ユニットによって取得された信号機区間旅行時間の頻度分布を演算する頻度分布演算ユニットと、頻度分布演算ユニットの演算した信号機区間旅行時間の頻度分布に基づいて、車両が信号機で停止しなかった第１の旅行時間グループと車両が信号機で停止した第２の旅行時間グループとを判別する旅行時間グループ判別ユニットと、第１の旅行時間グループと第２の旅行時間グループとの時間の差分に基づいて、信号機のサイクル情報を推定する信号機サイクル推定ユニットと、を備えることを特徴とする。

本発明に係る信号機サイクル推定装置によれば、車両が信号機で停止しなかった第１の旅行時間グループと車両が信号機で停止した第２の旅行時間グループとの差分に基づいて信号機のサイクル情報を推定するので、一般的に車両から収集している旅行時間の分析で得られる信号機区間旅行時間から赤信号時間などのサイクル情報の推定を実現することができる。従って、この信号機サイクル推定装置によれば、信号機のサイクル情報の推定のために特殊なデータ収集用の車両を用いる場合と比べて、容易に必要なデータを収集できるので、効率良く信号機のサイクル情報を推定することができる。

本発明に係る信号機サイクル推定装置においては、信号機サイクル推定ユニットは、第１の旅行時間グループと第２の旅行時間グループとの時間の差分に基づいて、信号機の赤信号時間を推定することが好ましい。
本発明に係る信号機サイクル推定装置によれば、信号機の赤信号時間と所定の黄信号時間との和が第１の旅行時間グループと第２の旅行時間グループとの差分に現れると考えられることから、第１の旅行時間グループと第２の旅行時間グループとに基づいて信号機の赤信号時間を推定することができる。

本発明に係る信号機サイクル推定装置においては、信号機サイクル推定ユニットは、第１の旅行時間グループのピーク値と第２の旅行時間グループのピーク値との時間の差分に基づいて、信号機の赤信号時間を推定することが好ましい。
本発明に係る信号機サイクル推定装置によれば、信号機の赤信号時間と所定の黄信号時間との和は第１の旅行時間グループのピーク値と第２の旅行時間グループのピーク値との差分に最も現れやすいと考えられることから、これらのピーク値の差分に基づいて信頼性の高い赤信号時間の推定を実現することができる。

本発明に係る信号機サイクル推定装置においては、信号機サイクル推定ユニットは、同一の交差点に設けられると共に所定のルールに基づいて連動する複数の信号機に対してそれぞれ推定された赤信号時間に基づいて、複数の信号機の青信号時間を推定することが好ましい。
本発明に係る信号機サイクル推定装置によれば、同一の交差点に設けられた複数の信号機は所定のルールに基づいて連動していることから、各々の信号機について推定された赤信号時間に基づいて各々の信号機の青信号時間を推定することができる。

本発明に係る信号機サイクル推定方法は、信号機に対応する所定の信号機区間に車両が進入してから通過するまでの時間である信号機区間旅行時間を取得する旅行時間取得ステップと、旅行時間取得ステップにおいて取得された信号機区間旅行時間の頻度分布を演算する頻度分布演算ステップと、頻度分布演算ステップにおいて演算された信号機区間旅行時間の頻度分布に基づいて、車両が信号機で停止しなかった第１の旅行時間グループと車両が信号機で停止した第２の旅行時間グループとを判別する旅行時間グループ判別ステップと、第１の旅行時間グループと第２の旅行時間グループとの時間の差分に基づいて、信号機のサイクル情報を推定する信号機サイクル推定ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係る信号機サイクル推定方法によれば、車両が信号機で停止しなかった第１の旅行時間グループと車両が信号機で停止した第２の旅行時間グループとに基づいて信号機のサイクル情報を推定するので、一般的に車両から収集している旅行時間の分析で得られる信号機区間旅行時間からサイクル情報の推定を実現することができる。従って、この信号機サイクル推定方法によれば、信号機のサイクル情報の推定のために特殊なデータ収集用の車両を用いる場合と比べて、容易に必要なデータを収集できるので、効率良く信号機のサイクル情報を推定することができる。

本発明に係る信号機サイクル推定方法では、信号機サイクル推定ステップにおいて、第１の旅行時間グループと第２の旅行時間グループとの差分に基づいて、信号機の赤信号時間を推定することが好ましい。
本発明に係る信号機サイクル推定方法によれば、信号機の赤信号時間と所定の黄信号時間との和が第１の旅行時間グループと第２の旅行時間グループとの時間の差分に現れると考えられることから、第１の旅行時間グループと第２の旅行時間グループとの差分に基づいて信号機の赤信号時間を推定することができる。

本発明に係る信号機サイクル推定方法では、信号機サイクル推定ステップにおいて、第１の旅行時間グループのピーク値と第２の旅行時間グループのピーク値との差分に基づいて、信号機の赤信号時間を推定することが好ましい。
本発明に係る信号機サイクル推定方法によれば、信号機の赤信号時間と所定の黄信号時間との和は第１の旅行時間グループのピーク値と第２の旅行時間グループのピーク値との時間の差分に最も現れやすいと考えられることから、これらのピーク値の差分に基づいて信頼性の高い赤信号時間の推定を実現することができる。

本発明に係る信号機サイクル推定方法では、信号機サイクル推定ステップにおいて、同一の交差点に設けられると共に所定のルールに基づいて連動する複数の信号機に対してそれぞれ推定された赤信号時間に基づいて、複数の信号機の青信号時間を推定することが好ましい。
本発明に係る信号機サイクル推定方法によれば、同一の交差点に設けられた複数の信号機は所定のルールに基づいて連動していることから、各々の信号機について推定された赤信号時間に基づいて各々の信号機の青信号時間を推定することができる。

本発明によれば、効率良く信号機のサイクル情報を推定することができる。

本発明に係る信号機サイクル推定装置の一実施形態の構成を示す図である。 信号機区間旅行時間を説明するための図である。 信号機区間旅行時間の頻度分布を示すグラフである。 多数のプローブ車の信号機区間旅行時間の頻度分布を示すグラフである。 信号遅れ時間の回数分布を示すグラフである。 信号機サイクル推定装置の処理の流れを示すフローチャートである。 ４台の信号機が配置された十字路交差点を示す概略平面図である。 図７の信号機の連動関係を示す図である。

以下、本発明の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

図１に示されるように、本実施形態に係る信号機サイクル推定システム１は、交通情報センターに設置された信号機サイクル推定装置２においてプローブ車両である車両１０から集めた旅行時間データを分析することで、赤信号時間などの信号機のサイクル情報を推定するものである。旅行時間データには、単位時間毎の車両１０の位置データが含まれる。

信号機サイクル推定システム１は、車両１０から集めた旅行時間データを分析して、信号機に対応する所定の信号機区間に車両が進入してから通過するまでの時間である信号機区間旅行時間を取得する。信号機区間とは、信号機一台ごとに対応して道路上に予め設定された区間である。信号機サイクル推定システム１は、複数の車両１０の信号機区間旅行時間に基づいて、ある信号機についての信号機区間旅行時間の頻度分布を演算する。信号機サイクル推定システム１は、信号機区間旅行時間の頻度分布に基づいて、車両が当該信号機で停止しなかった第１の旅行時間グループと車両が当該信号機で停止した第２の旅行時間グループとを判別する。信号機サイクル推定システム１は、第１の旅行時間グループと第２の旅行時間グループとに基づいて、信号機のサイクル情報の推定を行う。

ここで、図２は、四台の車両Ａ〜Ｄの旅行時間データを示す図である。車両Ａ〜Ｄは、同一の車線上で二台の信号機Ｌａ，Ｌｂの間を走行する。図２では、横軸に時間を示し、縦軸に車両の位置を示している。車両Ａ〜Ｄは、信号機の手前で停止する場合を除いて一定の速度Ｖで走行している。図２に示すＨは、二台の信号機Ｌａ，Ｌｂのうち下流側の信号機Ｌｂに対応する信号機区間Ｎの長さである。具体的には、信号機区間Ｎは、上流側の信号機Ｌａの通過直後の地点から下流側の信号機Ｌｂの通過直後の地点までの区間として設定される。

図２において、上流側の信号機Ｌａの青信号時間をＢａ、赤信号時間をＲａ、黄信号時間をＹａとして示す。同様に、下流側の信号機Ｌｂの青信号時間をＢｂ、赤信号時間をＲｂ、黄信号時間をＹｂとして示す。ここで、信号機Ｌｂが青信号時間Ｂｂから黄信号時間Ｙｂに切り替わった時刻をＴ１、赤信号時間Ｒｂから青信号時間Ｂｂに切り替わった時刻をＴ２とすると、黄信号時間Ｙｂ及び赤信号時間Ｒｂの合計時間はＴ２とＴ１との差分として表される。

車両Ａ〜Ｄは、まず信号機Ｌａを同一の青信号時間Ｂａに通過して信号機区間Ｎに進入する。その後、車両Ａ及び車両Ｂは、青信号時間Ｂｂの信号機Ｌｂを通り抜け、信号機区間Ｎを通過する。一方、車両Ｃ及び車両Ｄは、青信号時間Ｂｂから黄信号時間Ｙｂ、赤信号時間Ｒｂに切り替わった信号機Ｌｂの手前で停止する。車両Ｃ及び車両Ｄは、信号機Ｌｂが青信号時間Ｂｂに再び切り替わった後、信号機Ｌｂを通り抜けて信号機区間Ｎを通過する。

図３に、図２の場合における信号機区間旅行時間の頻度分布のグラフを示す。図３の横軸は信号機区間旅行時間であり、縦軸は車両の台数である。図３において、信号機Ｌｂで停止しなかった車両Ａ及び車両Ｂの信号機区間旅行時間からなるグループを第１の旅行時間グループＧａとする。また、第１の旅行時間グループＧａの信号機区間旅行時間を自由流旅行時間Ｆとする。同様に、信号機Ｌｂで停止した車両Ｃ及び車両Ｄの信号機区間旅行時間からなるグループを第２の旅行時間グループＧｂとする。第２の旅行時間グループＧｂの信号機区間旅行時間を信号機停止旅行時間Ｋとする。

この場合、第１の旅行時間グループＧａの自由流旅行時間Ｆは、信号機区間Ｎの長さＨを速度Ｖで除した値に相当する。一方、第２の旅行時間グループＧｂの信号機停止旅行時間Ｋは、第１の旅行時間グループＧａの自由流旅行時間ＦにＴ２とＴ１との差分、すなわち黄信号時間Ｙｂ及び赤信号時間Ｒｂの合計時間を加えた時間にほぼ相当する。この信号機停止旅行時間Ｋと自由流旅行時間Ｆとの差分を信号遅れ時間Ｐとする。この信号遅れ時間Ｐは、信号機Ｌｂの黄信号時間Ｙｂ及び赤信号時間Ｒｂの合計時間に対応した時間の長さとなる。

図４は、ある信号機について、多数の車両の旅行時間データから演算された信号機区間旅行時間の頻度分布のグラフである。図４では、信号機区間旅行時間の頻度が１０秒単位でまとめられている。多数の車両の旅行時間データに基づいて信号機区間旅行時間の頻度分布を演算する場合、車両走行状況の違いなどに起因して頻度分布にばらつきが生じる。図４では、第１の旅行時間グループＧａ及び第２の旅行時間グループＧｂはそれぞれ山状のグラフとして表されている。

この場合において、第１の旅行時間グループＧａで最も台数の多い信号機区間旅行時間であるピーク値が標準的な車両の信号機区間旅行時間であると考えられることから、ピーク値を自由流旅行時間Ｆとして採用する。同様に、第２の旅行時間グループＧｂにおけるピーク値を信号機停止旅行時間Ｋとして採用する。このように、信号機停止旅行時間Ｋ及び自由流旅行時間Ｆを採用することで、標準的な車両における信号遅れ時間Ｐを信号機停止旅行時間Ｋと自由流旅行時間Ｆとの差分として求めることができる。

図５は、信号遅れ時間Ｐの回数分布を示すグラフである。図５では、所定の単位時間内に集められた旅行時間データに基づいて行われる信号遅れ時間Ｐの演算を１回としてカウントする。図５では、信号遅れ時間Ｐの回数分布は概ね山状のグラフとして表されている。信号遅れ時間Ｐの回数分布の中で最も回数の多い信号遅れ時間Ｐを最大信号遅れ時間Ｐｍとして示す。最大信号遅れ時間Ｐｍは、ある信号機に対応する信号機区間について最も高い頻度で現れる信号遅れ時間Ｐである。最大信号遅れ時間Ｐｍは、当該信号機の黄信号時間及び赤信号時間の合計時間に対応した時間の長さとなる。

本実施形態に係る信号機サイクル推定システム１は、信号機の黄信号時間及び赤信号時間の合計時間に対応する最大信号遅れ時間Ｐｍに基づいて、信号機の黄信号時間及び赤信号時間の合計時間の推定を行う。また、信号機サイクル推定システム１は、黄信号時間が信号機によらず一定値である場合が多いことから、黄信号時間を一定値と仮定することで信号機の赤信号時間の推定を行う。

また、信号機サイクル推定システム１は、同一の交差点に設けられた複数の信号機は所定のルールに基づいて連動していることから、同一の交差点に設けられたそれぞれの信号機について推定した赤信号時間に基づいて、それぞれの信号機の青信号時間を推定する。信号機サイクル推定システム１は、推定した青信号時間、黄信号時間、及び赤信号時間に基づいて、信号機のサイクル長を推定する。

以下、信号機サイクル推定システム１の構成について説明する。

図１に示されるように、本実施形態に係る信号機サイクル推定システム１は、交通情報センターに設置された信号機サイクル推定装置２と、車両１０に搭載された車載機１１と、を備えている。

車載機１１は、通信部１２とカーナビゲーションシステム１３とを備えている。通信部１２は、無線通信ネットワークを構成する基地局などを介して、交通情報センターとの間で無線通信を行う。

カーナビゲーションシステム１３は、車両の位置や走行方向の検出及び目的地までの経路案内などを行うシステムである。カーナビゲーションシステム１３は、車両１０の位置検出を行うＧＰＳ［Global Positioning System］機能と現在時刻を取得するタイマ機能とを有している。カーナビゲーションシステム１３は、検出した車両１０の位置データ及び位置データの検出時刻から旅行時間データを生成する。カーナビゲーションシステム１３が生成した旅行時間データは、通信部１２を介して交通情報センターの信号機サイクル推定装置２に送信される。

信号機サイクル推定装置２は、通信部３、旅行時間取得部４、及び頻度分布演算部５を有している。また、信号機サイクル推定装置２は、旅行時間グループ判別部６、信号機遅れ時間算出部７、及び信号機サイクル推定部８を有している。通信部３は、無線通信ネットワークを構成する基地局などを介して、車両１０の通信部１２と無線通信を行う。

旅行時間取得部４は、通信部３を介して車両１０から送信された旅行時間データを分析することで、所定の信号機区間に車両１０が進入してから通過するまでの時間である信号機区間旅行時間を取得する（図２参照）。なお、信号機区間は、当該信号機区間内を所定の方向に走行する車両が一台の信号機のみと対面するように設定されている。一台の信号機が複数の方向に対して信号表示を行っている場合には、各方向に異なる信号機区間が設定される。旅行時間取得部４は、信号機区間に関する情報を道路地図データと関連付けて予め記憶している。旅行時間取得部４は、車両１０から送信された旅行時間データに基づき、信号機毎の信号機区間旅行時間を取得する。旅行時間取得部４は、請求の範囲に記載の旅行時間取得ユニットとして機能する。

頻度分布演算部５は、旅行時間取得部４が取得した複数の車両の信号機区間旅行時間に基づき、信号機区間旅行時間の頻度分布の演算を行う（図３及び図４参照）。頻度分布演算部５は、請求の範囲に記載の頻度分布演算ユニットとして機能する。

旅行時間グループ判別部６は、頻度分布演算部５の演算した頻度分布に基づいて、車両が信号機で停止しなかった第１の旅行時間グループＧａと車両が信号機で停止した第２の旅行時間グループＧｂとを判別する（図４参照）。具体的には、旅行時間グループ判別部６は、周知の情報処理技術を用いることで、頻度分布演算部５の演算した頻度分布から信号機区間旅行時間の異なる２つのグループを認識する。旅行時間グループ判別部６は、２つのグループのうち信号機区間旅行時間の短い方のグループを第１の旅行時間グループＧａと認識する。旅行時間グループ判別部６は、２つのグループのうち信号機区間旅行時間の長い方のグループを第２の旅行時間グループＧｂと認識する。旅行時間グループ判別部６は、請求の範囲に記載の旅行時間グループ判別ユニットとして機能する。

信号機遅れ時間算出部７は、旅行時間グループ判別部６の判別した第１の旅行時間グループＧａのピーク値である自由流旅行時間Ｆを算出する。また、信号機遅れ時間算出部７は、第２の旅行時間グループＧｂのピーク値である信号機停止旅行時間Ｋを算出する。信号機遅れ時間算出部７は、信号機停止旅行時間Ｋと自由流旅行時間Ｆとの差分である信号機遅れ時間Ｐを算出する（図３及び図４参照）。

また、信号機遅れ時間算出部７は、同一の信号機区間において所定の単位時間毎に算出された信号遅れ時間Ｐの回数分布を演算する（図５参照）。信号機遅れ時間算出部７は、信号遅れ時間Ｐの回数分布に基づいて、最も回数の多い信号遅れ時間Ｐである最大信号遅れ時間Ｐｍを算出する。

信号機サイクル推定部８は、信号機遅れ時間算出部７の算出した最大信号遅れ時間Ｐｍが信号機の黄信号時間及び赤信号時間の合計時間に対応する値であると考えられることから、最大信号遅れ時間Ｐｍを利用して信号機の黄信号時間及び赤信号時間の合計時間を推定する。また、信号機サイクル推定部８は、黄信号時間を所定値と仮定することにより信号機の赤信号時間の推定を行う。

さらに、信号機サイクル推定部８は、同一の交差点に設けられた複数の信号機は所定のルールに基づいて連動していることから、同一の交差点に設けられたそれぞれの信号機について推定した赤信号時間を利用してそれぞれの信号機の青信号時間を推定する。信号機サイクル推定部８は、推定した青信号時間、黄信号時間、及び赤信号時間に基づいて、信号機のサイクル長を推定する。信号機サイクル推定部８は、請求の範囲に記載の信号機サイクル推定ユニットとして機能する。

次に、上述した信号機サイクル推定システム１における信号機サイクル推定方法について図面を参照して説明する。

図６に示されるように、信号機サイクル推定システム１の旅行時間取得部４では、まずプローブ車両である車両１０からの送信により集められた旅行時間データを分析することで、所定の信号機区間における信号機区間旅行時間を取得する旅行時間取得処理を行う（Ｓ１）。

次に、頻度分布演算部５は、旅行時間取得部４が取得した複数の車両の信号機区間旅行時間に基づいて、信号機区間旅行時間の頻度分布を演算する頻度分布演算処理を行う（Ｓ２）。その後、旅行時間グループ判別部６は、頻度分布演算部５の演算した頻度分布に基づいて、車両が信号機で停止しなかった第１の旅行時間グループＧａと車両が信号機で停止した第２の旅行時間グループＧｂとを判別する旅行時間グループ判別処理を行う（Ｓ３）。

Ｓ４において、信号機遅れ時間算出部７は、旅行時間グループ判別部６の判別した第１の旅行時間グループＧａのピーク値である自由流旅行時間Ｆを算出する自由流旅行時間算出処理を行う。また、信号機遅れ時間算出部７は、第２の旅行時間グループＧｂのピーク値である信号機停止旅行時間Ｋを算出する信号機停止旅行時間算出処理を行う。

続いて、信号機遅れ時間算出部７は、信号機停止旅行時間Ｋと自由流旅行時間Ｆとの差分である信号機遅れ時間Ｐを算出する信号機遅れ時間算出処理を行う（Ｓ５）。その後、信号機遅れ時間算出部７は、算出した信号機遅れ時間Ｐに基づいて、信号遅れ時間Ｐの回数分布を演算する信号遅れ時間分布演算処理を行う（Ｓ６）。その後、信号機サイクル推定部８は、信号遅れ時間Ｐの回数分布のうち最も回数の多い最大信号遅れ時間Ｐｍに基づいて、信号機のサイクル情報を推定する信号機サイクル情報推定処理を行う（Ｓ７）。

Ｓ７の信号機サイクル情報推定処理において、信号機サイクル推定部８は、まず最大信号遅れ時間Ｐｍに基づいて、信号機の黄信号時間及び赤信号時間の合計時間を推定する合計時間推定処理を行う。次に、信号機サイクル推定部８は、黄信号時間を所定値と仮定することで信号機の赤信号時間を推定する赤信号時間推定処理を行う。

さらに、信号機サイクル推定部８は、同一の交差点に設けられたそれぞれの信号機について推定した赤信号時間を利用して、それぞれの信号機の青信号時間を推定する青信号時間推定処理を行う。信号機サイクル推定部８は、推定した青信号時間、黄信号時間、及び赤信号時間に基づいて、信号機のサイクル長を推定するサイクル長推定処理を行う。

以下、信号機サイクル推定部８が行う青信号時間推定処理及びサイクル長推定処理について、図７に示す十字路交差点に配置された４つの信号機を例に挙げて説明する。

図７に示すＷ１は、車両が十字路交差点に進入する進入方向を示している。Ｗ２は、進入方向Ｗ１と交差する進入方向を示している。この場合、進入方向Ｗ１に対応する信号機Ｌ１と進入方向Ｗ２に対応する信号機Ｌ２とは、所定のルールに沿った連動関係を有している。図８に、信号機Ｌ１及び信号機Ｌ２の連動関係を示す。

図８において、信号機Ｌ１の青信号時間をＢ１、赤信号時間をＲ１、黄信号時間をＹ１として示す。同様に、信号機Ｌ２の青信号時間をＢ２、赤信号時間をＲ２、黄信号時間をＹ２として示す。また、図８に示すＡｒは、信号機Ｌ１及び信号機Ｌ２の両方が赤信号時間である全赤信号時間である。図８に示すＴｓは、損失時間である。損失時間Ｔｓは、全赤信号時間Ａｒ及び黄色信号時間Ｙ１の合計時間に相当する。損失時間は、例えば５〜７秒の範囲内の所定の時間である。

また、図８に示すＰｍ１は、信号機Ｌ１についての最大信号遅れ時間である。Ｐｍ２は、信号機Ｌ２についての最大信号遅れ時間である。
図８に示す連動関係から下記の式（１）及び（２）が導かれる。

信号機サイクル推定部８は、上記式（１）及び（２）に基づいて、信号機Ｌ１の青信号時間Ｂ１と信号機Ｌ２の青信号時間Ｂ２とを推定する青信号時間推定処理を行う。さらに、信号機サイクル推定部８は、同一交差点に設けられた信号機Ｌ１及び信号機Ｌ２のサイクル長が等しいことから、下記の式（３）に基づいて信号機Ｌ１及び信号機Ｌ２のサイクル長Ｃｙを推定するサイクル長推定処理を行う。

続いて、上述した信号機サイクル推定システム１及び信号機サイクル推定方法の作用効果について説明する。

本実施形態に係る信号機サイクル推定システム１及び信号機サイクル推定方法によれば、車両が信号機で停止しなかった第１の旅行時間グループＧａの自由流旅行時間Ｆと車両が信号機で停止した第２の旅行時間グループＧｂの信号機停止旅行時間Ｋとの差分に基づいて信号機のサイクル情報を推定するので、一般的に車両から収集している旅行時間の分析で得られる信号機区間旅行時間からサイクル情報の推定を実現することができる。従って、この信号機サイクル推定システム１によれば、信号機のサイクル情報の推定のために特殊なデータ収集用の車両を用いる場合と比べて、容易に必要なデータを収集できるので、効率良く信号機のサイクル情報を推定することができる。

また、この信号機サイクル推定システム１及び信号機サイクル推定方法によれば、信号機の赤信号時間と所定の黄信号時間との和が第１の旅行時間グループＧａの自由流旅行時間Ｆと第２の旅行時間グループＧｂの信号機停止旅行時間Ｋとの差分に現れると考えられることから、第１の旅行時間グループＧａの自由流旅行時間Ｆと第２の旅行時間グループＧｂの信号機停止旅行時間Ｋに基づいて信号機の赤信号時間を推定することができる。

さらに、この信号機サイクル推定システム１及び信号機サイクル推定方法によれば、信号機の赤信号時間と所定の黄信号時間との和は第１の旅行時間グループＧａのピーク値と第２の旅行時間グループＧｂのピーク値との差分に最も現れやすいと考えられることから、これらのピーク値を自由流旅行時間Ｆ及び信号機停止旅行時間Ｋとして採用することで、信頼性の高い赤信号時間の推定を実現することができる。

また、この信号機サイクル推定システム１及び信号機サイクル推定方法によれば、同一の交差点に設けられた複数の信号機は所定のルールに基づいて連動していることから、それぞれの信号機について推定された赤信号時間に基づいてそれぞれの信号機の青信号時間を推定することができる。そして、信号機の青信号時間、黄信号時間、及び赤信号時間に基づいて、信号機のサイクル長を推定することができる。

このように本実施形態に係る信号機サイクル推定システム１及び信号機サイクル推定方法によれば、青信号時間、黄信号時間、赤信号時間、及びサイクル長などの信号機のサイクル情報を効率良く推定することができる。このことは、カーナビゲーションシステムにおける目的地到着予想の精度向上や渋滞予測性能の向上に寄与するので、運転者の利便性の向上を図ることができる。

本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。

例えば、自由流旅行時間Ｆや信号機停止旅行時間Ｋは、必ずしもピーク値とする必要はなく、信号機区間旅行時間の平均値その他の適切な条件で選択された値を用いても良い。また、信号機のサイクル情報の推定に最大信号遅れ時間Ｐｍを必ず用いる必要はなく、図５に示す信号遅れ時間Ｐの回数分布の平均値を用いて信号機のサイクル情報の推定を行う態様であっても良い。

青信号時間やサイクル長の推定は、十字路交差点の信号機の場合に限られず様々な交差点の信号機に対しても行うことができる。また、青信号時間やサイクル長の推定には、必ずしも交差点の信号機の連動関係を利用する必要はなく、他の方法により取得した信号機のパラメータを利用して推定する態様であっても良い。

本発明は、信号機のサイクル情報の推定を行う信号機サイクル推定装置に利用可能である。

１…信号機サイクル推定システム ２…信号機サイクル推定装置 ３…通信部 ４…旅行時間取得部（旅行時間取得ユニット） ５…頻度分布演算部（頻度分布演算ユニット） ６…旅行時間グループ判別部（旅行時間グループ判別ユニット） ７…信号遅れ時間算出部 ８…信号機サイクル推定部（信号機サイクル推定ユニット） １０…車両 １１…車載機 １２…通信部 １３…カーナビゲーションシステム Ｆ…第１のピーク値 Ｇａ…第１の旅行時間グループ Ｇｂ…第２の旅行時間グループ Ｋ…第２のピーク値 Ｐ…信号遅れ時間 Ｐｍ…最大信号遅れ時間時間 Ｔｓ…損失時間

Claims (8)

1. 信号機に対応する所定の信号機区間に車両が進入してから通過するまでの時間である信号機区間旅行時間を取得する旅行時間取得ユニットと、
   前記旅行時間取得ユニットによって取得された前記信号機区間旅行時間の頻度分布を演算する頻度分布演算ユニットと、
   前記頻度分布演算ユニットの演算した前記信号機区間旅行時間の頻度分布に基づいて、車両が前記信号機で停止しなかった第１の旅行時間グループと車両が前記信号機で停止した第２の旅行時間グループとを判別する旅行時間グループ判別ユニットと、
   前記第１の旅行時間グループと前記第２の旅行時間グループとの時間の差分に基づいて、前記信号機のサイクル情報を推定する信号機サイクル推定ユニットと、
   を備える信号機サイクル推定装置。
2. 前記信号機サイクル推定ユニットは、前記第１の旅行時間グループと前記第２の旅行時間グループとの時間の差分に基づいて、前記信号機の赤信号時間を推定する請求項１に記載の信号機サイクル推定装置。
3. 前記信号機サイクル推定ユニットは、前記第１の旅行時間グループのピーク値と前記第２の旅行時間グループのピーク値との時間の差分に基づいて、前記信号機の赤信号時間を推定する請求項２に記載の信号機サイクル推定装置。
4. 前記信号機サイクル推定ユニットは、同一の交差点に設けられると共に所定のルールに基づいて連動する複数の信号機に対してそれぞれ推定された赤信号時間に基づいて、前記複数の信号機の青信号時間を推定する請求項２又は請求項３に記載の信号機サイクル推定装置。
5. 請求項１に記載の信号機サイクル推定装置による信号機サイクル推定方法であって、
   前記旅行時間取得ユニットによって、信号機に対応する所定の信号機区間に車両が進入してから通過するまでの時間である信号機区間旅行時間を取得する旅行時間取得ステップと、
   前記頻度分布演算ユニットによって、前記旅行時間取得ステップにおいて取得された前記信号機区間旅行時間の頻度分布を演算する頻度分布演算ステップと、
   前記旅行時間グループ判別ユニットによって、前記頻度分布演算ステップにおいて演算された前記信号機区間旅行時間の頻度分布に基づいて、車両が前記信号機で停止しなかった第１の旅行時間グループと車両が前記信号機で停止した第２の旅行時間グループとを判別する旅行時間グループ判別ステップと、
   前記信号機サイクル推定ユニットによって、前記第１の旅行時間グループと前記第２の旅行時間グループとの時間の差分に基づいて、前記信号機のサイクル情報を推定する信号機サイクル推定ステップと、
   を含む信号機サイクル推定方法。
6. 前記信号機サイクル推定ステップにおいて、前記信号機サイクル推定ユニットは、前記第１の旅行時間グループと前記第２の旅行時間グループとの時間の差分に基づいて、前記信号機の赤信号時間を推定する請求項５に記載の信号機サイクル推定方法。
7. 前記信号機サイクル推定ステップにおいて、前記信号機サイクル推定ユニットは、前記第１の旅行時間グループのピーク値と前記第２の旅行時間グループのピーク値との時間の差分に基づいて、前記信号機の赤信号時間を推定する請求項６に記載の信号機サイクル推定方法。
8. 前記信号機サイクル推定ステップにおいて、前記信号機サイクル推定ユニットは、同一の交差点に設けられると共に所定のルールに基づいて連動する複数の信号機に対してそれぞれ推定された赤信号時間に基づいて、前記複数の信号機の青信号時間を推定する請求項６又は請求項７に記載の信号機サイクル推定方法。

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