JP5662253B2 - 旅行時間情報処理装置及び走行経路探索システム - Google Patents
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Description
その際、統計的に処理する統計旅行時間の質を高めるため、すなわち、定常的な交通状況を表現する統計旅行時間を生成するためには、交通情報処理時のエラーにより生成された異常値を含む交通情報や、交通状況に影響を与える所定のイベントが発生した際の特異的な交通情報は、統計処理に含めないことが望ましい。つまり、定常的な交通情報から差分(変化量)の大きい特異な交通情報は、統計旅行時間を生成するためには適しておらず、ノイズ(異常値)として除去することが望ましい。
(1)道路属性により所定の閾値を与える方法
(2)過去の蓄積交通情報との比較により異常値の判定を行う方法
(1)の場合、朝夕の通勤退勤時の定常的に発生する渋滞や深夜の比較的すいている場合の交通状況など、実際の交通状況であると考えられる低速あるいは高速の状態を除去しないために広めに閾値を与える必要がある。この場合、閾値が広く設定されているために、道路工事などで車線規制(いわゆるイベント)が発生した場合の交通情報を除去できるとは考えにくい。
また、(2)の場合、過去の交通情報との比較によりイベントが発生した場合の非定常的な交通状況を異常値として判定できると考えられる。
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的は、交通状況の変化後の状態が定常的な状態となる場合であっても統計旅行時間の質を向上させることが可能となる旅行時間情報処理装置及び走行経路探索システムを提供することにある。
請求項2の発明によれば、リンクの旅行時間に影響を与える要因毎に非定常データが定常性を示すかを判定するので、判定精度を高めることができる。
請求項3の発明によれば、統計処理により許容値を算出し、受信した交通情報が許容値内にあるかに基づいて非定常データかを判定するようにしたので、許容値を設定することで非定常データかを精度よく判定することができる。
請求項5の発明によれば、路側感知器、或いはプローブカーにより交通状態量を取得するので、多様な交通環境に適用することができる。
請求項6の発明によれば、ナビゲーション装置に対して質の高い統計旅行時間を提供することができるので、ナビゲーション装置が案内する走行経路の精度を高めることができる。
請求項7の発明によれば、情報センタにて統計旅行時間を管理することができる。
図1は、走行経路探索システム全体の構成を概略的に示している。走行経路探索システムは、ナビゲーション装置100、交通状態量取得装置200(交通状態量取得手段に相当)、及び交通情報センタ300を備えて構成されている。また、交通状態量取得装置200及び交通情報センタ300により旅行時間情報処理装置が構成されている。
ナビゲーション装置100は、コンピュータ(CPU)を主体として構成され全体を制御する制御部101、その制御部101に接続されて外部との無線通信を行う通信装置102、地図データベース103、記憶装置104、自車位置を検出するための位置検出装置105、例えばフルカラー液晶ディスプレイからなる表示装置106、タッチパネルやメカスイッチを含む操作スイッチ群107、音声出力装置108を備えて構成されている。
通信装置102は、例えば、図示しない無線基地局及びインターネット等の通信ネットワークを介して、交通情報センタ300との間で通信(テレマティクス通信)を行うようになっている。この場合、交通情報センタ300に対し、プローブ情報を送信する機能と、経路情報を受信する機能とを持つ。通信装置102としては、携帯電話機、DSRC、無線LANなど様々なものを採用することができる。
交通状態量取得装置200は、例えば前述したナビゲーション装置100を搭載したプローブカー201や路側感知器202等の少なくとも一方であり、プローブカー201にて生成されるプローブ情報(例えば渋滞度やリンク旅行時間等)や路側感知器202にて計測された車両通過量等を取得し、有線または無線で交通情報センタ300との間で通信を行い、交通情報を送信する。なお、交通情報は各道路(リンク)ごとに値をもつ。
交通情報センタ300の制御部301は、ナビゲーション装置100から送信される経路探索リクエスト情報を、通信装置302による通信装置102との通信により取得(受信)すると共に、後述する経路情報を通信装置302によりナビゲーション装置100に送信する。また、制御部301は、交通状態量取得装置200から送信される交通状態量を通信装置302により受信可能である。この交通状態量とはリンクの旅行時間の指標となる情報のことで、交通情報(渋滞、事故、工事、車線規制、交通規制などの情報)、環境情報(天候、風向き、路面状況などの情報)などの経路探索に有用な最新のデータを含む。また、制御部301は、通信装置302により受信した各種の交通状態量を蓄積するようになっている。
図2は、交通情報センタ300の制御部301が記憶するリンク移動時間の統計情報を概念的に示す図である。制御部301は、交通状態量取得装置200から受信した交通情報が示すリンク移動時間と、当該リンク移動時間の分散値とを記憶する。従って、リンク移動時間の統計情報は、図2に示すように、リンク移動時間の平均値(リンク旅行時間)とリンク移動時間の分散値(リンク移動時間のばらつき度合い)とに基づく確率モデル(確率密度分布)で表現することができる。制御部301は、図2に示すような統計情報を道路地図データに含まれるリンクごとに予め作成し記憶している。なお、制御部301は、図2に示すような統計情報を適宜更新し、最新の統計情報を保持するようになっている。
非定常データ判定部301aは、まず、交通状態量取得装置200より送信された交通情報に対して、その交通情報がどの要因に当てはまるかを判定する。図4にその判定方法について示した。統計処理要因提供部304が有する統計処理要因記憶部304a(統計処理要因記憶手段に相当)には、図4に示すように各要因(天候、イベント、曜日など)が階層的に構成されており、各要因においては、交通情報(の代表値、モデル、もしくは、統計旅行時間)が記憶されている。階層的に構成とは、互いに独立した上位の階層となる要因に対して互いに独立した下位となる要因を順に組み合わして構成していることを意味する。このような判定に用いられる要因は統計処理要因提供部304より抽出されるもので、統計処理要因提供部304は、判定に用いられる要因を外部情報より取得して提供する(例えば、判定に用いられる要因が季節ならカレンダー、天候なら気象情報、イベントならイベント情報など)。
定常データ記憶部305は、非定常データ判定部301aにて異常値でないと判定された交通情報を、各要因、道路(リンク)ごとに記憶する。なお、定常データ記憶部305に記憶される交通情報は、経路情報の推定に利用される。
非定常データ記憶部306は、非定常データ判定部301aにて異常値であると判定された交通情報を各要因、道路(リンク)ごとに記憶し、また、道路(リンク)毎に全ての情報を一括して(要因ごとに分けずに)記憶する。
定常性と判定された要因に関して限定的な要因(例えば、ある期間、あるイベント発生時、台風)が統計処理要因提供部304より抽出された場合には、その要因を統計処理要因記憶部304aに新たな要因として追加・管理する。要因が抽出された場合には、その要因を統計処理要因記憶部304aに新たに追加した上で、定常データ記憶部305に定常データとして記憶し直す。
統計旅行時間は、各道路(リンク)、所定時間毎に、要因ごとに生成される(例えば、「この道路における通常の水曜日(要因)は、7時5分から7時10分においては統計旅行時間は30秒」)。生成方法としては、各リンク、各要因、各時間ごとに含まれている定常データ(旅行時間情報)を、上述したように例えば平均して生成する。尚、統計旅行時間生成は、所定時間毎、例えば1日毎に実行される。
図9は、交通情報センタ300が受信した交通情報を記憶する交通情報記憶ルーチンである。制御部301は、ナビゲーション装置100から交通情報を受信したときは(A1:YES)、要因を特定し(A2)、受信した交通情報が、要因、道路(リンク)ごとに設定された閾値(許容値)内に含まれる場合は(A3:YES)、定常データ記憶部305に記憶し(A4)、含まれない場合は(A3:NO)、非定常データ記憶部306に記憶する(図5参照)。定常データ記憶部305では要因・リンクごとに情報が記憶(管理)され、非定常データ記憶部306では、要因・リンクごと、及び、リンク毎(要因は考慮しない)に情報が記憶(管理)される。
図11は、図10の統計旅行時間生成ルーチンにて生成された統計旅行時間をユーザ(ナビゲーション装置100)などに提供する統計情報提供ルーチンを示している。ナビゲーション装置100から、経路探索や、予測経路情報を表示させる等の提供リクエストがあった場合に(C1:YES)、必要な情報を、統計旅行時間を用いて生成(推定)し(C2)、ナビゲーション装置100に提供する(C3)。
以上のようにして、統計旅行時間の質を向上させることができる。
また、リンク毎に全てが記憶されている情報を監視しつつ定常データを抽出する方法としては、予め新しい要因を想定し、その要因に基づいて非定常データから情報を抽出した場合に、その情報に定常性が存在するか否かを判定する手法がある。例えば、統計処理要因記憶部304aに記憶されていない新たな要因に基づいて非定常データを参照する。新たな要因は例えば、イベント(スポーツやライブなど)の発生、日付(毎月30日は縁日など)、新たな天候条件(台風、大雨など)、等、予測可能な要因が考えられる(例えば、交通事故などの予測不可能な要因は含まれない)。
なお、リンク毎に全てが記憶されている情報を監視しつつ定常データを抽出する方法としては、上記の手法だけでなく、非定常データを所定間隔に区切り、該区切られた所定間隔に含まれる非定常データ形状に基づいて、類似するものがあるかどうかを判定し、その類似パターンが定期的に出現していないか、その類似パターンはある特定のイベントが関与していないか、といった手法により定常データを抽出、要因を特定する手法などもある。
また、リンクの旅行時間に影響を与える要因毎に非定常データが定常性を示すかを判定し、その要因ごとの過去データに対して統計処理を行うようにしたので、経路情報の精度を一層高めることができる。
尚、本実施形態では、旅行時間情報処理装置を利用した走行経路探索システムに適用した例を示したが、旅行時間処理装置が求めた統計旅行時間を利用するシステムであれば、各種システムに適用することができる。
Claims (7)
- 地図を構成するリンク毎の旅行時間の指標となる交通状態量を取得し、当該交通状態量を示す交通情報を送信する交通状態量取得手段が送信した交通情報を受信する受信手段と、
前記受信手段が受信した交通情報が非定常データかを判定する非定常データ判定手段と、
前記非定常データ判定手段が非定常データでないと判定した交通情報を蓄積して記憶する定常データ記憶手段と、
前記非定常データ判定手段が非定常データであると判定した交通情報を蓄積して記憶する非定常データ記憶手段と、
前記非定常データ記憶手段に記憶されている交通情報が定常性を有するかを監視し、前記非定常データ記憶手段に記憶されている交通情報に定常性を有する交通情報があると判定した場合は、前記定常データ記憶手段に記憶されている交通情報の内、前記定常性を有する交通情報が出現する時点以前の交通情報を削除した状態で、前記定常性を有する交通情報を前記定常データ記憶手段に記憶する非定常データ監視手段と、
前記定常データ記憶手段に記憶されている交通情報に対して統計処理を行うことによりリンク毎の統計旅行時間を生成する統計旅行時間生成手段と、
を備えたことを特徴とする旅行時間情報処理装置。
- 前記リンクの旅行時間に影響を与える要因を記憶した統計処理要因記憶手段と、
前記統計処理要因記憶手段に記憶されている要因を提供する統計処理要因提供手段と、を備え、
前記非定常データ判定手段は、前記交通状態量取得手段から受信した交通情報が前記統計処理要因提供手段から提供された何れの要因にあてはまるかを判定し、
前記定常データ記憶手段及び前記非定常データ記憶手段は、前記非定常データ判定手段が判定した要因に対応して交通情報を記憶する請求項1記載の旅行時間情報処理装置。 - 前記非定常データ判定手段は、前記受信手段が受信した交通情報が前記定常データ記憶手段に記憶されている過去データの統計処理により算出された許容値内にあるかに基づいて非定常データかを判定することを特徴とする請求項1または2記載の旅行時間情報処理装置。
- 前記要因は、互いに独立した上位の階層となる要因に対して互いに独立した下位の階層となる要因が順に組み合わされることにより階層的に構成されていることを特徴とする請求項1ないし3の何れかに記載の旅行時間情報処理装置。
- 前記交通状態量取得手段は、路側に設けられて車両の交通状態を検出する路側感知器、または車両の交通状態を感知する機能を有したプローブカーの少なくとも一方であることを特徴とする請求項1ないし4の何れかに記載の旅行時間情報処理装置。
- 請求項1ないし5の何れかに記載の旅行時間処理装置と、
車両に搭載され、出発地から目的地までの経路探索をリクエストする経路探索リクエスト情報を送信するナビゲーション装置と、
前記統計旅行時間生成手段が生成した統計旅行時間に基づいて前記ナビゲーション装置から送信された経路探索リクエスト情報が示す出発地から目的地までの最適経路を示す経路情報を推測する経路情報推定手段と、
前記経路情報推定手段が推定した経路情報を前記ナビゲーション装置に送信する送信手段と、を備え、
前記ナビゲーション装置は、受信した経路情報に基づいて出発地から目的地までの経路を案内することを特徴とする走行経路探索システム。 - 前記受信手段、前記非定常データ判定手段、前記定常データ記憶手段、前記非定常データ記憶手段、前記非定常データ監視手段、前記統計旅行時間生成手段、前記統計処理要因記憶手段、前記統計処理要因提供手段、前記経路情報推定手段、及び前記送信手段は、情報センタに備えられていることを特徴とする請求項6記載の走行経路探索システム。
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