JP5752141B2 - 交通管理のための方法、装置、およびコンピュータ・プログラム - Google Patents

交通管理のための方法、装置、およびコンピュータ・プログラム Download PDF

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Description

本発明は、道路交通管理およびモバイル通信技術の分野に関する。具体的に言えば、本発明は、モバイル通信ネットワークに基づいて道路上の車両のリアルタイムの移動時間を決定することによる、道路交通の監視技術に関する。
道路交通監視は、道路交通管理およびナビゲーション・システムにおける重要な主題である。交通監視は、車両の平均速度、道路の移動時間、道路の混雑度、および事故の位置のような道路交通に関する基本情報を生成するために使用することができる。リアルタイムの基本情報を提供することにより、ナビゲーション・システムは、道路交通状況を適時に習得し、車両に関する運転軌跡を合理的に配置構成することが可能であり、それによって効果的に混雑を減らし、衝突を避けることができる。
交通センサ（誘導ループ検出器など）およびＧＰＳフローティングカー（ＧＰＳ搭載タクシーなど）に基づく道路交通監視のための一般的なソリューションが、都市道路に適用されてきた。しかしこのソリューションは、膨大な郊外の道路および都市間道路には適用されていない。これは、１）交通センサが配備および維持の両面で高額であり、郊外の配備には好適でないこと、２）ＧＰＳフローティングカーを基礎とするソリューションが監視道路上にあるフローティングカーの数にかなり依存しており、実際には、郊外および都市間の道路上を走行中のフローティングカーはわずかであることが、主な原因である。
現在、２Ｇ／３Ｇモバイル通信ネットワークなどのモバイル通信ネットワークは、多くの郡の領域のうちの９０％以上をカバーしており、７０％以上の人々が毎日携帯電話を使用している。ショート・メッセージの送信／受信、呼び出しの開始／受信、またはセッション中のハンドオーバの実行などの、通信挙動が発生した場合、ネットワークは、現在対応するサービスを提供している基地局の位置を記録する。したがってモバイル通信ネットワークは、道路交通を監視することについても考慮することができる。
既存のモバイル通信ネットワーク・ベースの道路交通監視ソリューションでは、位置情報と、監視道路上でユーザが２回の通信挙動を実行した場合の２つの連続する通信イベントの時間とを記録することによって、モバイル・ユーザの移動速度が計算可能であるため、監視道路の交通状況を評価することができる。しかし、こうしたソリューションは、監視道路上で発生する通信イベントの回数に依存し、監視道路上で通信イベントが発生しない場合は機能できない。
加えて、通常、車両の速度は長い期間中には大幅に変化するため、２つの連続する通信イベント間の時間差が大きい場合、このソリューションは不利である。典型的には、郊外の道路と都市間の道路とは異なる交通環境を有し、たとえば、ある村を通る都市間道路の場合、車両の移動速度は位置によって異なり、たとえば村に近付く場合には低速になり、村を離れる場合には高速になる。したがってソリューションは、道路の交通状況を正確に評価できない。
ほとんどの移動通信ネットワークは、位置情報サービス（ＬＢＳ）で広く採用されているアクティブな位置決めの機能を有する。モバイル・ユーザの電話をアクティブにページングすることによって、モバイル・ユーザの位置を特定することができる。しかしこのアクティブな位置決めの機能は、基地局とモバイル電話との間の信号対話をトリガすることになり、大量の無線リソースが費やされることになる。
米国特許第６１９８６３０号は、携帯電話ユーザがあるセルゾーンから別のセルゾーンへ移動する際に、モバイル携帯電話ユーザの位置を追跡し、そのユーザに携帯電話のハンドオフを提供するためのシステムである。
米国特許第６１９８６３０号
しかし、依然として当分野では、前述の諸問題を緩和するためのソリューションを提供することが求められている。
本発明は、前述の技術的な問題に鑑みて提案されるものであり、その目的は、道路交通状況をリアルタイムで正確に提供し、すべての道路をカバーし、低コストであることが可能な、モバイル通信ネットワークに基づいて道路上の車両のリアルタイムの移動時間を決定するための方法および装置を提供することである。
第１の態様によれば、本発明は、道路上の車両の移動時間を決定するための方法であって、車両はモバイル通信ネットワーク内で動作可能であり、移動サンプルを取得するためにモバイル・ユーザの通信イベント履歴を収集するステップであって、通信イベント履歴はモバイル・ユーザが監視道路に沿って移動した時間を示す、収集するステップと、通信イベント履歴からセル・ハンドオーバ・シーケンスを決定するステップと、セル・ハンドオーバ・シーケンスから監視道路のうちの１つまたは複数の道路セグメントを決定するステップと、移動時間サンプルに従って１つまたは複数の道路セグメントの移動時間を決定するステップと、収集された通信イベント履歴からリアルタイムの移動時間が決定されていない監視道路のうちの未決定の道路セグメントについて、未決定の道路セグメント上に出現する可能性が最も高いモバイル・ユーザ候補を選択するステップと、位置決め情報を取得するためにモバイル・ユーザ候補をアクティブに位置決めするステップと、未決定の道路セグメントのリアルタイムの移動時間を決定するために、モバイル・ユーザ候補に関する１つの通信イベントとして、アクティブな位置決めによって現在監視道路上にあるモバイル・ユーザの通信イベントを収集するステップに戻るステップと、を含む。
好ましくは、本発明は、移動時間サンプルを取得するために現在監視道路上にあるモバイル・ユーザに発生した通信イベントを収集するステップが、所定の期間内に同じモバイル・ユーザに発生した２つの連続する通信イベントを収集するステップと、２つの通信イベントが発生したセルの位置および２つの通信イベント間の時間差を、移動時間サンプルとして記録するステップとを含む、方法を提供する。
好ましくは、本発明は、移動時間サンプルに従って監視道路内の対応する道路セグメントのリアルタイムの移動時間を決定するステップが、それぞれの移動時間サンプルについて、移動時間サンプル内の２つのセルの位置が同じであるかどうかを決定し、これら２つのセルの位置が異なる場合、移動時間サンプルが有効な移動時間サンプルである旨を決定するステップと、有効な移動時間サンプルから、ある道路セグメントのリアルタイムの移動時間を一意的に決定できる明確なサンプルを選択するステップと、明確なサンプルを用いてある道路セグメントを識別するステップと、有効な移動時間サンプル内の不明確なサンプルについて、時間的に最も近い可能な道路セグメントを選択するために、不明確なサンプル内の時間差と、不明確なサンプルに対応するそれぞれの可能な道路セグメントのうちのそれぞれの構成道路セグメントのリアルタイムの移動時間の合計とを、比較するステップであって、リアルタイムの移動時間が決定されていない構成道路セグメントについて、そのリアルタイムの移動時間を置き換えるために構成道路セグメントのベースライン移動時間が使用される、比較するステップと、不明確なサンプルを用いて時間的に最も近い可能な道路セグメントを識別するステップとを含む、方法を提供する。
好ましくは、本発明は、移動時間サンプルに従って監視道路内の対応する道路セグメントのリアルタイムの移動時間を決定するステップが、これら２つのセルの位置が異なる場合、これら２つのセルが隣接するセルであるかどうかを決定するステップと、これら２つのセルが隣接するセルでない場合、移動時間サンプルが有効である旨を決定するステップとをさらに含む、方法を提供する。
好ましくは、本発明は、移動時間サンプルに従って監視道路上の対応する道路セグメントのリアルタイムの移動時間を決定するステップが、同じ道路セグメントに対して複数の明確なサンプルが存在する場合、明確なサンプルの算術平均値を計算するステップと、算術平均値を用いて道路セグメントを識別するステップとをさらに含む、方法を提供する。
好ましくは、本発明は、リアルタイムの移動時間が決定されていない監視道路上の未決定の道路セグメントについて、未決定の道路セグメント上に出現する可能性が最も高いモバイル・ユーザ候補を選択するステップが、有効移動時間サンプルに従って、監視道路上の対応するモバイル・ユーザの移動モードおよび速度ベクトルを分析するステップと、未決定の道路セグメントを現在時刻から指定時刻までに通過する、それぞれの対応するモバイル・ユーザの速度を推定するステップと、モバイル・ユーザの速度ベクトルおよび推定速度に従って、指定時刻に未決定の道路セグメントを通過する、各モバイル・ユーザの移動確率を計算するステップと、移動確率の大きいある数のモバイル・ユーザをモバイル・ユーザ候補として選択するステップとを含む、方法を提供する。
好ましくは、本発明は、対応するモバイル・ユーザそれぞれについて、モバイル・ユーザが未決定の道路セグメントを現在時刻から指定時刻までに通過する移動速度を推定するステップが、
Figure 0005752141
 に従って、モバイル・ユーザの最低移動速度を推定するステップであって、上式で、Ｅ［ｄ］は現時点でモバイル・ユーザが属するセルの位置から未決定の道路セグメントの開始地点までの距離を表し、Ｒはセルの有効範囲（coverage）半径を表し、Ｋは未決定の道路セグメントの長さを表し、ｔは指定時刻を表し、Ｔは現在時刻を表す、推定するステップと、
Figure 0005752141
 に従って、モバイル・ユーザの最高移動速度を推定するステップとを含み、モバイル・ユーザが指定時刻に未決定の道路セグメントを通過できる移動確率を計算するステップが、
Figure 0005752141
 に従って、モバイル・ユーザの移動確率として、モバイル・ユーザの速度ベクトルと移動速度との間の予測関連係数を計算するステップであって、上式でＶはモバイル・ユーザの速度ベクトルを表す、計算するステップを含む、方法を提供する。
好ましくは、本発明は、未決定の道路セグメント上に出現する可能性が最も高いモバイル・ユーザ候補を選択するステップが、未決定の道路セグメントの前の道路セグメントで１つの通信イベントのみが発生したモバイル・ユーザを、モバイル・ユーザ候補として選択するステップをさらに含む、方法を提供する。
好ましくは、本発明は、現在監視道路上にあるモバイル・ユーザに発生した通信イベントを収集するステップの前に、監視道路に関するセルに従って監視道路を複数の道路セグメントに分割するステップと、それぞれの道路セグメントのベースライン移動時間を取得するために、道路セグメントに関する移動時間履歴をベースライン化するステップとをさらに含む、方法を提供する。
好ましくは、本発明は、監視道路に関するセルに従って監視道路を複数の道路セグメントに分割するステップが、監視道路に沿ったある範囲内のすべてのセルおよびそれらの位置情報を取得するステップと、監視道路に対応するセル・ハンドオーバ・シーケンスを見つけるためにセルに関するハンドオーバ記録履歴を照会するステップと、セル・ハンドオーバ・シーケンスに従って監視道路を複数の道路セグメントにセグメント化するステップであって、２つの隣接するセル間の中間地点がそれぞれの道路セグメントの境界とみなされる、セグメント化するステップとを含む、方法を提供する。
好ましくは、本発明は、それぞれの道路セグメントのベースライン移動時間を取得するために、道路セグメントに関する移動時間履歴をベースライン化するステップが、セル・ハンドオーバ・シーケンス内のハンドオーバ記録履歴に従って道路セグメントに関する移動時間履歴をカウントするステップと、道路セグメントのベースライン移動時間を生成するために移動時間履歴から干渉時間を排除するステップとを含む、方法を提供する。
好ましくは、本発明は、通信イベントが、位置更新サービス、呼び出し／ショート・メッセージ・サービス、およびセル・ハンドオーバのうちのいずれか１つである、方法を提供する。
道路上の車両の移動時間を決定するための装置であって、車両はモバイル通信ネットワーク内で動作可能であり、移動サンプルを取得するためにモバイル・ユーザの通信イベント履歴を収集するための収集モジュールであって、通信イベント履歴はモバイル・ユーザが監視道路に沿って移動した時間を示す、収集モジュールと、通信イベント履歴からセル・ハンドオーバ・シーケンスを決定するための移動時間決定モジュールと、セル・ハンドオーバ・シーケンスから監視道路のうちの１つまたは複数の道路セグメントを決定し、移動時間サンプルに従って１つまたは複数の道路セグメントの移動時間を決定するための、移動時間決定モジュールと、収集された通信イベント履歴からリアルタイムの移動時間が決定されていない監視道路のうちの未決定の道路セグメントについて、未決定の道路セグメント上に出現する可能性が最も高いモバイル・ユーザ候補を選択するための選択モジュールと、位置決め情報を取得するためにモバイル・ユーザ候補をアクティブに位置決めするためのアクティブ位置決めモジュールと、未決定の道路セグメントのリアルタイムの移動時間を決定するために、モバイル・ユーザ候補に関する１つの通信イベントとして、アクティブな位置決めによって現在監視道路上にあるモバイル・ユーザの通信イベントを収集するための収集モジュールに戻ること、を備える。
好ましくは、本発明は、収集モジュールが、所定の期間内に同じモバイル・ユーザに発生した２つの連続する通信イベントを収集する収集ユニットと、これら２つの通信イベントが発生したセルの位置およびこれら２つの通信イベント間の時間差を、移動時間サンプルとして記録する記録ユニットとを備える、装置を提供する。
好ましくは、本発明は、移動時間決定モジュールが、それぞれの移動時間サンプルについて、移動時間サンプル内の２つのセルの位置が同じであるかどうかを決定し、これら２つのセルの位置が異なる場合、移動時間サンプルが有効な移動時間サンプルである旨を決定する、決定ユニットと、有効な移動時間サンプルから、ある道路セグメントのリアルタイムの移動時間を一意的に決定できる明確なサンプルを選択するサンプル選択ユニットと、明確なサンプルを用いてある道路セグメントを識別する識別ユニットと、有効な移動時間サンプル内の不明確なサンプルについて、時間的に最も近い可能な道路セグメントを選択するために、不明確なサンプル内の時間差と、不明確なサンプルに対応するそれぞれの可能な道路セグメントのうちのそれぞれの構成道路セグメントのリアルタイムの移動時間の合計とを比較する、比較および選択ユニットであって、リアルタイムの移動時間が決定されていない構成道路セグメントについて、そのリアルタイムの移動時間が構成道路セグメントのベースライン移動時間に置き換えられる、比較および選択ユニットとを備え、識別ユニットが、不明確なサンプルを用いて時間的に最も近い可能な道路セグメントを識別するように構成された、装置を提供する。
好ましくは、本発明は、さらに決定ユニットが、これら２つのセルの位置が異なる場合、これら２つのセルが隣接するセルであるかどうかを決定し、これら２つのセルが隣接するセルでない場合、移動時間サンプルが有効である旨を決定するように構成された、装置を提供する。
好ましくは、本発明は、移動時間決定モジュールが、同じ道路セグメントに対して複数の明確なサンプルが存在する場合、複数の明確なサンプルの算術平均値を計算する平均値計算ユニットをさらに備え、識別ユニットが、算術平均値を用いて道路セグメントを識別するように構成された、装置を提供する。
好ましくは、本発明は、選択モジュールが、有効移動時間サンプルに従って、監視道路上の対応するモバイル・ユーザの移動モードおよび速度ベクトルを分析する分析ユニットと、それぞれの対応するモバイル・ユーザについて、モバイル・ユーザが未決定の道路セグメントを現在時刻から指定時刻までに通過する移動速度を推定する推定ユニットと、対応するそれぞれのモバイル・ユーザについて、モバイル・ユーザの速度ベクトルおよび推定移動速度に従って、モバイル・ユーザが指定時刻に未決定の道路セグメントを通過できる移動確率を計算する確率計算ユニットと、移動確率の大きいある数のモバイル・ユーザをモバイル・ユーザ候補として選択するユーザ選択ユニットとを備える、装置を提供する。
好ましくは、本発明は、推定ユニットが、
Figure 0005752141
 に従って、モバイル・ユーザの最低移動速度を推定するように構成され、上式で、Ｅ［ｄ］は現時点でモバイル・ユーザが属するセルの位置から未決定の道路セグメントの開始地点までの距離を表し、Ｒはセルの有効範囲半径を表し、Ｋは未決定の道路セグメントの長さを表し、ｔは指定時刻を表し、Ｔは現在時刻を表し、さらに、
Figure 0005752141
 に従って、モバイル・ユーザの最高移動速度を推定するように構成され、確率計算ユニットが、
Figure 0005752141
 に従って、モバイル・ユーザの移動確率として、モバイル・ユーザの速度ベクトルと移動速度との間の予測関連係数を計算するように構成され、上式でＶはモバイル・ユーザの速度ベクトルを表す、装置を提供する。
好ましくは、本発明は、さらにユーザ選択ユニットが、未決定の道路セグメントの前の道路セグメントで１つの通信イベントのみが発生したモバイル・ユーザを選択するように構成された、装置を提供する。
好ましくは、本発明は、監視道路に関するセルに従って監視道路を複数の道路セグメントに分割する道路セグメント化モジュールと、それぞれの道路セグメントのベースライン移動時間を取得するために、道路セグメントに関する移動時間履歴をベースライン化するベースライン化モジュールとをさらに備える、装置を提供する。
好ましくは、本発明は、道路セグメント化モジュールが、監視道路に沿ったある範囲内のすべてのセルおよびそれらの位置情報を取得するセル有効範囲計算ユニットと、監視道路に対応するセル・ハンドオーバ・シーケンスを見つけるためにセルに関するハンドオーバ記録履歴を照会する照会ユニットと、セル・ハンドオーバ・シーケンスに従って監視道路を複数の道路セグメントにセグメント化するセグメント化ユニットであって、２つの隣接するセル間の中間地点がそれぞれの道路セグメントの境界とみなされる、セグメント化ユニットとを備える、装置を提供する。
好ましくは、本発明は、ベースライン化モジュールが、セル・ハンドオーバ・シーケンス内のハンドオーバ記録履歴に従って道路セグメントに関する移動時間履歴をカウントするカウント・ユニットと、道路セグメントのベースライン移動時間を生成するために移動時間履歴から干渉時間を排除するベースライン移動時間生成ユニットとを備える、装置を提供する。
次に、本発明の好ましい実施形態について、添付の図面を参照しながら単なる例として説明する。
本発明の好ましい実施形態に従った、モバイル通信ネットワークに基づいて道路のリアルタイムの移動時間を決定するための方法を示す流れ図である。 移動時間履歴の確率分布を示す図である。 図１の実施形態の方法例を示す図である。 本発明の好ましい実施形態に従った、モバイル通信ネットワークに基づいて道路のリアルタイムの移動時間を決定するための装置を示す概略ブロック図である。
本発明の上記および他の目的、特徴、および利点は、添付の図面と共に、諸実施形態についての以下の詳細な説明からより明らかとなるものと考えられる。
図１は、本発明の実施形態に従った、モバイル通信ネットワークに基づいて道路のリアルタイムの移動時間を決定するための方法を示す流れ図である。本実施形態について、図面と共に詳細に説明する。
モバイル通信ネットワークが、モバイル端末、基地局、およびモバイル交換センターなどからなることは周知である。基地局は、１つのセルをカバーする全方向性基地局、または、たとえば３つのセルなどの多くのセルをカバーする方位指向基地局とすることができる。たとえば、モバイル端末が位置更新のために新しいセルに入る、ショート・メッセージを送信／受信する、呼び出しを開始／受信する、またはセッション中にハンドオーバを実行するなど、モバイル端末に通信イベントが発生した場合、基地局およびモバイル交換センターは、通信イベントが発生した時間、およびサービスを提供するセルの位置を、適宜記録する。本実施形態は、こうした情報を使用して道路交通を監視する。
図１に示されるように、ステップＳ１０１では、監視道路を選択した後、その監視道路は、監視道路に関連するモバイル通信ネットワーク内のセルに従って、複数の道路セグメントに分割される。
本実施形態では、第１に、たとえば監視道路の両側から１キロメートル以内のセルなど、監視道路に沿ったある領域内のすべてのセルおよびそれらの位置情報が、モバイル通信ネットワークの配備に従って取得される。次に、監視道路と基地局との間の関連シーケンスとしてみなされる、監視道路に対応するセル・ハンドオーバ・シーケンスを見つけるために、これらの取得されたセルに関連するハンドオーバ記録履歴が照会される。一般に、セルのハンドオーバ記録履歴は、基地局コントローラ内に格納される。ある期間内のセルのハンドオーバ記録履歴は、基地局コントローラを照会することによって取得可能である。セル・ハンドオーバ・シーケンスは、モバイル・ユーザが監視道路上を移動しており、セッション状態にあった時間の、ハンドオーバ・シーケンス履歴を示す。次に監視道路は、セル・ハンドオーバ・シーケンスに基づいて複数の道路セグメントにセグメント化される。
セルはある有効範囲を有するため、本実施形態では、セル・ハンドオーバ・シーケンス内の２つの隣接するセル間の中間地点がそれぞれの道路セグメントの境界とみなされ、それぞれの道路セグメントはそれぞれの境界地点によって識別される。たとえば、取得されたセル・ハンドオーバ・シーケンスがセルＡ−Ｂ−Ｃ−Ｄ−Ｅであり、監視道路の開始地点は「ａ」と示され、セルＡとＢの間の中間地点は「ｂ」と示され、セルＢとＣの間の中間地点は「ｃ」と示され、セルＣとＤの間の中間地点は「ｄ」と示され、セルＤとＥの間の中間地点は「ｅ」と示され、監視道路の終了地点は「ｆ」と示されるものと想定する。次に、セルＡに対応する道路セグメントは（ａ，ｂ）で表すことが可能であり、セルＢに対応する道路セグメントは（ｂ，ｃ）で表すことが可能であり、セルＣに対応する道路セグメントは（ｃ，ｄ）で表すことが可能であり、セルＤに対応する道路セグメントは（ｄ，ｅ）で表すことが可能であり、セルＥに対応する道路セグメントは（ｅ，ｆ）で表すことが可能である。全方向性基地局の場合、これら２つの隣接する基地局間の中間地点は、それぞれの道路セグメントの境界としても使用可能である。
次に、ステップＳ１０５で、それぞれの道路セグメントのベースライン移動時間を取得するために、複数の道路セグメントに関する移動時間履歴がベースライン化される。
本実施形態では、第１に、ステップＳ１０１で取得されたセル・ハンドオーバ・シーケンス内のハンドオーバ記録履歴に基づいて、各道路セグメントに関する移動時間履歴がカウントされる。前述のように、それぞれの道路セグメントの境界は、これら２つの隣接するセル間の中間地点、すなわちこれら２つのセルに関するハンドオーバ地点である。したがって、これら２つの隣接するハンドオーバ地点間の時間差は、ハンドオーバ記録によって取得可能であり、それによって対応する道路セグメントの移動時間が取得される。一般に、移動時間履歴をより正確にカウントするためには、たとえば過去３か月間の記録など、より長い期間内のハンドオーバ記録履歴が選択される。次に、各道路セグメントについて、徒歩（移動時間がかなり長くなる）および基地局縁部ハンドオーバ（移動時間がかなり短くなる）によって生じる干渉時間などの干渉時間が、各道路セグメントのベースライン移動時間を生成するために、移動時間履歴から排除される。具体的に言えば、カウントされた移動時間履歴に基づいて、移動時間履歴の確率分布図を生成することができる。
図２は、ある道路セグメントの移動時間履歴の確率分布を示す図であり、ここで横軸は時間を表し、縦軸は確率を表す。次に、図２で２０秒未満または７０秒を超える時間値などの、小さ過ぎるかまたは大き過ぎる時間値が確率分布図から除去され、次に、ある道路セグメントのベースライン移動時間を計算するために、確率平均方法が適用される。
当業者であれば、上記ステップＳ１０１およびＳ１０５の動作が監視道路上でのプロセスであり、あらかじめ実行することが可能であって、本実施形態の方法に必ずしも含められるものではないことを理解されよう。
次に、ステップＳ１１０で、移動時間サンプルを取得するために、現在監視道路上にあるモバイル・ユーザに発生した通信イベントが収集される。本実施形態では、通信イベントは、位置更新サービス、呼び出し／ショート・メッセージ・サービス、およびセル・ハンドオーバのうちのいずれかとすることができる。
第１に、所定の期間内に同じモバイル・ユーザに発生した２つの連続する通信イベントが収集される。ここで所定の期間とは、必要に応じて数分から数時間に設定可能な、観察ウィンドウである。いわゆる「２つの連続する通信イベント」とは、これら２つの通信イベントが発生シーケンスにおいて隣接しており、たとえば、これら２つの通信イベントが連続して発生するか、またはこれら２つの通信イベント間に時間間隔が存在し、その両方が「２つの連続する通信イベント」に属することを意味する。次に、これら２つの通信イベントが発生したセルの位置と、これら２つの通信イベント間の時間差とが、移動時間サンプルとして記録され、これは、第１の通信イベントが発生したセルの開始地点から、第２の通信イベントが発生したセルの開始地点までに費やされた時間を示す。
移動時間サンプルの生成について、以下に例を挙げて説明する。この例では、モバイル通信ネットワーク内の基地局が全方向性基地局であり、そのそれぞれが１つのセルのみをカバーし、セルは対応する基地局の識別子によって識別可能であるものと想定する。モバイル・ユーザは、基地局Ａを介して８時４６分にショート・メッセージ・サービスを利用し、基地局Ａ（セルＡ）の位置（緯度、経度）は（３９．６５７２２０３５、１１６．３８１３９０２４９）であり、その有効範囲半径は２０００メートルであり、モバイル・ユーザは、基地局Ｂを介して９時４０分に電話をかけ、基地局Ｂ（セルＢ）の位置（緯度、経度）は（３９．５１２２３０３５、１１６．３０９９８０２４）であり、その有効範囲半径は１４００メートルである。話を簡単にするために、移動時間サンプルでは、呼び出しの識別子を使用してセルの位置を置き換えることが可能であり、すなわち移動時間サンプルは（Ａ，Ｂ，５４分）と表すことができる。
次に、ステップＳ１１５で、監視道路内の対応する道路セグメントのリアルタイムの移動時間が、ステップＳ１１０で取得された移動時間サンプルに従って決定される。
本実施形態では、モバイル・ユーザの移動速度を計算するためにいくつかの移動時間サンプルが使用できないため、第１に、取得された移動時間サンプルから有効な移動時間サンプルが抽出される。具体的に言えば、それぞれの移動時間サンプルについて、移動時間サンプル内の２つのセルの位置が同じであるかどうかが決定され、これら２つのセルの位置が同じである場合、移動時間サンプルは無視される。これら２つのセルが異なるセルである場合、移動時間サンプルは有効な移動時間サンプルであるものと決定される。
さらに、これら２つのセルの位置が異なる場合、これら２つのセルが隣接するセルであるかどうかも決定することが可能であり、これら２つのセルが隣接するセルである場合、移動時間サンプルも無視される。これら２つのセルが隣接するセルでない場合、移動時間サンプルは有効な移動時間サンプルであるものと決定される。したがって、２つのセルの隣接する境界で発生する２つの通信イベントによるエラーを回避することができる。このケースでは、移動時間サンプルは、２つの異なる隣接していないセルの位置を含む場合のみ有効である。
次に、ある道路セグメントのリアルタイムの移動時間を一意的に決定できる明確なサンプルが、有効な移動時間サンプルから選択され、この明確なサンプルを使用して、その対応する道路セグメントが識別される。さらに、同じ道路セグメントに対して複数の明確なサンプルが存在する場合、複数の明確なサンプルの算術平均値が計算され、この算術平均値が、道路セグメントを識別するためのリアルタイムの移動時間として使用される。次に、有効な移動時間サンプル内の不明確なサンプル（サンプルに対応する道路セグメントが一意でないことを意味する）について、その対応する道路セグメントを決定するために、不明確なサンプル内の時間差と、不明確なサンプルに対応するそれぞれの可能な道路セグメントのうちのそれぞれの構成道路セグメントのリアルタイムの移動時間の合計とが比較され、時間的に最も近い可能な道路セグメントが不明確なサンプルに対応する道路セグメントとして選択され、ここで、リアルタイムの移動時間が決定されていない構成道路セグメントについて、リアルタイムの移動時間の代わりにこの道路セグメントのベースライン移動時間が使用されることになる。次に、不明確なサンプルを用いて時間的に最も近い可能な道路セグメントが識別される。
上記ステップＳ１１５の後、リアルタイムの移動時間が決定されていないいずれかの未決定の道路セグメントが存在するかどうかが決定される。未決定の道路セグメントが存在しない場合、すなわち、監視道路内のすべての道路セグメントについてリアルタイムの移動時間が決定されている場合、方法は終了する。たとえば、リアルタイムの移動時間がベースライン移動時間に置き換えられた道路セグメント、またはステップＳ１１０で取得された移動時間サンプル内に含まれていない道路セグメントなどの、未決定の道路セグメントが依然として存在する場合、ステップＳ１２０で、リアルタイムの移動時間が決定されていない監視道路上の未決定の道路セグメントについて、未決定の道路セグメント上に出現する可能性が最も高いモバイル・ユーザ候補が選択される。
本実施形態では、モバイル・ユーザ候補を選択するためのポリシーは、モバイル・ユーザが指定時刻に現在の速度ベクトルで未決定の道路セグメントを通過できる移動確率を考慮することであり、確率の大きなモバイル・ユーザがモバイル・ユーザ候補として選択される。未決定の道路セグメントの長さがＫであり、モバイル・ユーザが未決定の道路セグメントを現在時刻Ｔから始まる指定時刻ｔに通過するための条件は、モバイル・ユーザの移動速度が、
Figure 0005752141
よりも大きいことであり、上式で、「ｄ」は、モバイル・ユーザの現在位置から未決定の道路セグメントの開始地点までの距離を表す。ユーザの現在位置は、ユーザが現在属しているセルの有効範囲内であるため、「ｄ」は、その平均値が、ユーザが現在属しているセルの位置から未決定の道路セグメントの開始地点までの距離Ｅ［ｄ］であり、その標準偏差がセルの有効範囲半径Ｒである、変数である。本実施形態では、モバイル・ユーザが時刻ｔに未決定の道路セグメントを通過できる確率は、モバイル・ユーザの速度ベクトルＶとＶ（Ｋ，ｔ）との間の予測関連係数Ｃによって測定される。
現時点でセル内のモバイル・ユーザの位置は均一に分散されているものと想定すると、Ｖ（Ｋ，ｔ）は、最低速度Ｖｍｉｎと最高速度Ｖｍａｘとの間でほぼ均一に分散されているものとみなすことが可能であり、ここで最低速度Ｖｍｉｎは、以下の式（１）に基づいて計算され、
Figure 0005752141
最高速度Ｖｍａｘは、以下の式（２）に基づいて計算される。
Figure 0005752141
したがって、予測関連係数Ｃは、式（３）に基づいて取得可能である。
Figure 0005752141
具体的に言えば、ステップＳ１２０で、第１に、ステップＳ１１５で取得された有効な移動時間サンプルに従って、監視道路上の対応するモバイル・ユーザの移動モードおよび速度ベクトルが分析される。前述のように、移動時間サンプルは、同じモバイル・ユーザの２つの通信イベントに従って生成されるため、モバイル・ユーザの速度ベクトルは、有効な移動時間サンプル内の２つのセルの位置および時間差に基づいて計算可能であり、さらに、モバイル・ユーザの移動モード（徒歩または運転など）が分析可能である。本実施形態では、移動モードが運転のモバイル・ユーザにのみ以下の動作が実行される。前述の移動時間サンプルについて、第１に、セルＡとＢとの間の距離は、８４座標系に基づく距離計算式に従って以下のように計算され、
Figure 0005752141
上式で、Ｌは距離を表し、Ｒは地球の半径を表し、「ａ」および「ｂ」はそれぞれセルＡの経度および緯度を表し、「ｃ」および「ｄ」はそれぞれセルＢの経度および緯度を表す。次に、モバイル・ユーザの速度ベクトルがＶ＝５６キロメートル／時として計算される。
車を運転しているモバイル・ユーザの速度ベクトルを取得した後、現在時刻から指定時刻までにこれらそれぞれのモバイル・ユーザが未決定の道路セグメントを移動する移動速度が推定され、すなわち、上記の式（１）および（２）に基づいて、最低移動速度および最高移動速度が推定される。その後、各モバイル・ユーザについて、モバイル・ユーザが時刻ｔに未決定の道路セグメントを通過できる移動確率（すなわち予測関連係数）が、モバイル・ユーザの速度ベクトルおよび推定された移動速度に基づいて、式（３）に従って計算される。最終的に、移動確率の大きいある数のモバイル・ユーザが、モバイル・ユーザ候補として選択される。
モバイル・ユーザ候補を選択するために、予測関連係数を使用してモバイル・ユーザが指定時刻に未決定の道路セグメントを通過できる移動確率を測定する例について、上記で説明してきたが、当業者であれば、モバイル・ユーザが指定時刻に未決定の道路セグメントを通過できる移動確率を計算するための他の方法も使用可能であることを理解されよう。
モバイル・ユーザ候補の選択に関する上記の説明では、モバイル・ユーザ候補は、有効な移動時間サンプルを提供するモバイル・ユーザから選択され、すなわちモバイル・ユーザ候補は、２つの通信イベントが異なるセル内で連続して発生するモバイル・ユーザから選択される。
さらにステップＳ１２０で、ある未決定の道路上の異なる隣接していないセル内で２つの連続する通信イベントが発生したモバイル・ユーザが存在しない場合、未決定の道路セグメントの前の道路セグメント内で１つの通信イベントのみが発生したモバイル・ユーザを、モバイル・ユーザ候補として選択することも可能である。
次に、ステップＳ１２５で、選択されたモバイル・ユーザ候補のアクティブな位置決めが実行される。アクティブな位置決めはモバイル通信ネットワークにおける一般的な機能であり、当業者に知られているため、ここでは詳細な説明は省略する。次に、アクティブな位置決めは、モバイル・ユーザ候補の１つの通信イベントとしてみなされ、方法はステップＳ１１０に戻る。未決定の道路のリアルタイムの移動時間は、ステップＳ１１０およびＳ１１５の実行によって決定される。
モバイル通信ネットワークに基づいて道路のリアルタイムの移動時間を決定するための本実施形態の方法は、監視道路を複数の道路セグメントに分割すること、および、監視道路上で発生した通信イベントに従って各道路セグメントのリアルタイムの移動時間を決定することによって、正確かつリアルタイムに道路の交通状況を監視することが可能であることが、前述の説明からわかるであろう。これは、都市道路、郊外の道路、および都市間道路などの、様々なタイプの道路状況に適用可能である。加えて、本実施形態の方法は、既存のモバイル通信ネットワークに基づくものであり、そのコストは非常に低い。
図３は、図１の実施形態の方法の例を示す。話を簡単にするために、それぞれの基地局は１つのセルのみをカバーしている全方向性基地局である。したがってセルは、対応する基地局の識別子によって識別可能である。図３に示されるように、それぞれ長い点線矢印および短い点線矢印によって表された２つの監視道路が存在し、開始地点および終了地点はそれぞれ「ａ」および「ｊ」で示されるものと想定する。これら２つの監視道路について、対応するセル・ハンドオーバ・シーケンスは、それぞれＡ−Ｂ−Ｃ−Ｄ−Ｅ−ＨおよびＡ−Ｆ−Ｇ−Ｈであり、２つの隣接するセル間の中間地点は、それぞれ、「ｂ」、「ｃ」、「ｄ」、「ｅ」、「ｈ」、および「ｆ」、「ｇ」、「ｈ’」として示される。
したがって、これら２つの監視道路は、セル・ハンドオーバ・シーケンスに従って複数の道路セグメントにセグメント化され、｛ａ，ｂ｝、｛ｂ，ｃ｝、｛ｃ，ｄ｝、｛ｄ，ｅ｝、｛ｅ，ｈ｝、｛ｈ，ｊ｝、｛ａ，ｆ｝、｛ｆ，ｇ｝、｛ｇ，ｈ’｝、および｛ｈ’，ｊ｝として識別することができる。その後、｛ａ，ｂ，２０ｓ｝、｛ｂ，ｃ，３０ｓ｝、｛ｃ，ｄ，５０ｓ｝、｛ｄ，ｅ，４０ｓ｝、｛ｅ，ｈ，３０ｓ｝、｛ｈ，ｊ，２０ｓ｝、｛ａ，ｆ，３０ｓ｝、｛ｆ，ｇ，４０ｓ｝、｛ｇ，ｈ’，３０ｓ｝、および｛ｈ’，ｊ，３０ｓ｝などの、各道路セグメントのベースライン移動時間が取得される。次に、観察ウィンドウ（５分）内に同じモバイル・ユーザに発生した２つの連続する通信イベントを収集することによって、｛Ａ，Ｈ，２００ｓ｝、｛Ｆ，Ｈ，８０ｓ｝、｛Ｂ，Ｄ，９０ｓ｝などの、移動時間サンプルが取得される。上記移動時間サンプルでは、｛Ｆ，Ｈ，８０ｓ｝および｛Ｂ，Ｄ，９０ｓ｝が明確なサンプルであり、対応する道路セグメント｛ｆ，ｈ’｝および｛ｂ，ｄ｝を直接識別するためにリアルタイムの移動時間として使用することができる。他の道路セグメント｛ａ，ｂ｝、｛ｄ，ｅ｝、｛ｅ，ｈ｝、｛ｈ，ｊ｝、｛ａ，ｆ｝、および｛ｈ’，ｊ｝の場合、リアルタイムの移動時間を置き換えるためにそれらのベースライン移動時間を用いて識別される。不明確なサンプル｛Ａ，Ｈ，２００ｓ｝は、２つの可能な道路セグメント｛ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｈ｝および｛ａ，ｆ，ｇ，ｈ’｝に対応する。
この時点で、道路セグメント｛ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｈ｝のそれぞれの構成道路セグメントのリアルタイムの移動時間の合計は、２０＋９０＋４０＋３０＝１８０秒であり、道路セグメント｛ａ，ｆ，ｇ，ｈ’｝のそれぞれの構成道路セグメントのリアルタイムの移動時間の合計は３０＋８０＝１１０秒である。したがって、時間的に最も近い道路セグメントは｛ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｈ｝であり、不明確なサンプル｛Ａ，Ｈ，２００ｓ｝が、道路セグメント｛ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｈ｝を識別するために使用される。したがって、リアルタイムの移動時間が決定されていない未決定の道路セグメントは、｛ｈ，ｊ｝、｛ａ，ｆ｝、および｛ｈ’，ｊ｝である。次に、未決定の道路セグメントについて、次に観察ウィンドウ内にこれら２つの未決定の道路セグメント上に出現する可能性が最も高いモバイル・ユーザが選択され、位置情報を取得するために選択されたモバイル・ユーザのアクティブな位置決めが実行される。次に、未決定の道路セグメントのリアルタイムの移動時間を決定するために、移動時間サンプルが再度取得される。
図３の例では２つの監視道路が与えられているが、当業者であれば、本実施形態の方法が任意数の監視道路に適用可能であることを理解されよう。
同じ発明概念の下で、図４は、本発明の実施形態に従った、モバイル通信ネットワークに基づいて道路のリアルタイムの移動時間を決定するための装置を示す概略ブロック図である。この実施形態について、図面と共に詳細に説明するが、前の諸実施形態と同じ部分は説明が適切に省略される。
図４に示されるように、モバイル通信ネットワークに基づいて道路のリアルタイムの移動時間を決定するための装置４００は、監視道路に関するセルに従って監視道路を複数の道路セグメントに分割する、道路セグメント化モジュール４０１と、道路セグメントのベースライン移動時間を取得するために道路セグメントに関する移動時間履歴をベースライン化する、ベースライン化モジュール４０２と、移動時間サンプルを取得するために現在監視道路上にあるモバイル・ユーザに発生した通信イベントを収集する、収集モジュール４０３と、移動時間サンプルに従って監視道路内の対応する道路セグメントのリアルタイムの移動時間を決定する、移動時間決定モジュール４０４と、リアルタイムの移動時間が決まっていない監視道路内の未決定道路セグメントについて、未決定の道路セグメント上に出現する可能性が最も高いモバイル・ユーザ候補を選択する、選択モジュール４０５と、モバイル・ユーザ候補をアクティブに位置決めし、未決定の道路セグメントのリアルタイムの移動時間を決定するために、モバイル・ユーザ候補の１つの通信イベントとしてアクティブな位置決めを収集モジュール４０３に提供する、アクティブ位置決めモジュール４０６とを、備える。
話を簡単にするために、道路セグメント化モジュール４０１およびベースライン化モジュール４０２は本実施形態の装置４００に含まれているが、当業者であれば、これら２つのモジュールが監視道路上でプロセスを実行するために使用され、必ずしも装置４００に含まれるものでないことを理解されるであろう、ということを理解されたい。
本実施形態の装置４００では、監視道路が決定された後、道路セグメント化モジュール４０１は、監視道路に関する移動通信ネットワーク内のセルに従って、監視道路を複数の道路セグメントに分割する。道路セグメント化モジュール４０１では、セル有効範囲計算ユニット４０１１が、監視道路に沿ったある領域内のすべてのセルおよびそれらの位置情報を取得し、それらを照会ユニット４０１２に提供する。次に照会ユニット４０１２は、監視道路に対応するセル・ハンドオーバ・シーケンスを見つけるために、セルに関するハンドオーバ記録履歴を照会する。セグメント化ユニット４０１３は、照会ユニット４０１２によって提供されるセル・ハンドオーバ・シーケンスに従って、監視道路を複数の道路セグメントにセグメント化し、ここで、２つの隣接するセル間の中間地点がそれぞれの道路セグメントの境界として使用され、それぞれの道路セグメントは対応するセルの識別子として識別可能である。
次に、ベースライン化モジュール４０２では、道路セグメントのベースライン移動時間を取得するために、複数の道路セグメントに関する移動時間履歴がベースライン化される。具体的に言えば、カウント・ユニット４０２１が、道路セグメント化モジュール４０１で取得されたセル・ハンドオーバ・シーケンス内のハンドオーバ記録履歴に従って、それぞれの道路セグメントに関する移動時間履歴をカウントし、その後、ベースライン移動時間生成ユニット４０２２が、道路セグメントのベースライン移動時間を生成するために、それぞれの道路セグメントに関する移動時間履歴から干渉時間（徒歩または基地局縁部ハンドオーバによって生じる干渉時間など）を排除する。
次に、収集モジュール４０３では、収集ユニット４０３１が、所定の期間内に同じモバイル・ユーザに発生した２つの連続する通信イベントを収集し、その後、記録ユニット４０３２が、これら２つの通信イベントが発生した２つのセルの位置と、これら２つの通信イベント間の時間差とを、移動時間サンプルとして記録する。
その後、移動時間決定モジュール４０４は、収集モジュール４０３で取得された移動時間サンプルに従って、監視道路内の対応する道路セグメントのリアルタイムの移動時間を決定する。具体的に言えば、第１に、決定ユニット４０４１が、各移動時間サンプルについて、移動時間サンプル内の２つのセルの位置が同じであるかどうかを決定し、これら２つのセルの位置が異なる場合、移動時間サンプルが有効な移動時間サンプルであるものと決定する。次に、サンプル選択ユニット４０４２が、決定ユニット４０４１によって提供された有効な移動時間サンプルから、道路セグメントのリアルタイムの移動時間を一意に決定できる明確なサンプルを選択し、識別ユニット４０４３が、この明確なサンプルを用いて道路セグメントを識別する。有効な移動時間サンプル内の不明確なサンプルについて、比較および選択ユニット４０４４が、時間的に最も近い可能な道路セグメントを選択するために、不明確なサンプル内の時間差と、不明確なサンプルに対応するそれぞれの可能な道路セグメントのそれぞれの構成道路セグメントのリアルタイムの移動時間の合計とを比較し、ここで、リアルタイムの移動時間が決定されていない構成道路セグメントについて、リアルタイムの移動時間を置き換えるために構成道路セグメントのベースライン移動時間が使用される。その後、識別ユニット４０４３が、不明確なサンプルを用いて、時間的に最も近い可能な道路セグメントを識別する。
さらに、決定ユニット４０４１は、これら２つのセルの位置が異なる場合、これら２つのセルが隣接するセルであるかどうかをさらに決定し、これら２つのセルが隣接するセルでない場合、移動時間サンプルが有効な移動時間サンプルである旨を決定することが可能である。
さらに、移動時間決定モジュール４０４は、平均値計算ユニットをさらに備えることができる。同じ道路セグメントに対して複数の明確なサンプルが存在する場合、平均値計算ユニットは、複数の明確なサンプルの算術平均値を計算し、その後識別ユニット４０４３が、その算術平均値を用いて道路セグメントを識別する。
リアルタイムの移動時間が決定されていない監視道路内の未決定道路セグメントについて、選択モジュール４０５は、未決定の道路セグメント上に出現する可能性が最も高いモバイル・ユーザ候補を選択する。モバイル・ユーザ候補を選択するためのポリシーについては前述されており、ここではその説明は省略する。選択モジュール４０５では、移動時間決定モジュール４０４で取得された有効な移動時間サンプルに従って、分析ユニット４０５１が、監視道路上の対応するモバイル・ユーザの移動モードおよび速度ベクトルを分析する。その後、推定ユニット４０５２が、それぞれの対応するモバイル・ユーザについて、モバイル・ユーザが現在時刻から指定時刻までに未決定の道路セグメントを通過する移動速度を推定する。具体的に言えば、推定ユニット４０５２は、モバイル・ユーザの最低移動速度および最高移動速度を、それぞれ式（１）および（２）に従って推定する。
次に、それぞれのモバイル・ユーザについて、確率計算ユニット４０５３が、モバイル・ユーザの速度ベクトルおよび推定ユニット４０５２で推定された移動速度に従って、モバイル・ユーザが指定時刻に未決定の道路セグメントを通過できる移動確率を計算する。具体的に言えば、確率計算ユニット４０５３は、式（３）に従って、予測関連係数Ｃをモバイル・ユーザの移動確率として計算する。その後、ユーザ選択ユニット４０５４が、移動確率の大きいある数のモバイル・ユーザを、モバイル・ユーザ候補として選択する。
上記でのべたように、前述の選択モジュール４０５は、２つの連続する通信イベントが異なるセルで発生したモバイル・ユーザから、モバイル・ユーザ候補を選択する。未決定の道路上の異なるセル内で２つの連続する通信イベントが発生したモバイル・ユーザが存在しない場合、選択モジュール４０５内のユーザ選択ユニット４０５４は、未決定の道路セグメントの前の道路セグメントで１つの通信イベントのみが発生したモバイル・ユーザを、モバイル・ユーザ候補として選択することも可能である。
その後、アクティブ位置決めモジュール４０６は、選択モジュール４０５によって提供されたモバイル・ユーザ候補をアクティブに位置決めし、未決定の道路セグメントのリアルタイムの移動時間を決定するために、アクティブな位置決めをモバイル・ユーザ候補の１つの通信イベントとして収集モジュール４０３に提供する。
モバイル通信ネットワークに基づいて道路のリアルタイムの移動時間を決定するための本実施形態の装置４００は、図１に示されたようなモバイル通信ネットワークに基づいて道路のリアルタイムの移動時間を決定するための方法を実装するように動作可能であることに留意されたい。
上記で開示された実施形態の方法は、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェアおよびハードウェアの組み合わせで実装可能である。ハードウェア部分は特定用途向け論理によって実装可能である。たとえば、モバイル通信ネットワークに基づいて道路のリアルタイムの移動時間を決定するための上記実施形態における装置およびその構成要素は、大規模集積回路またはゲート・アレイなどのハードウェア回路、論理チップまたはトランジスタなどの半導体、あるいはフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ、プログラマブル論理デバイスなどのプログラマブル・ハードウェア・デバイスによって実装可能であるか、または様々なプロセッサによって実行可能なソフトウェアによって実装可能であるか、または上記のハードウェア回路およびソフトウェアの組み合わせによって実装可能である。ソフトウェア部分はメモリに格納可能であり、マイクロプロセッサ、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、またはメインフレームなどの、適切な命令実行システムによって実行可能である。
モバイル通信ネットワークに基づいて道路のリアルタイムの移動時間を決定するための本発明の方法および装置について、いくつかの例示的実施形態を介して説明してきたが、これらの実施形態は網羅的なものではなく、当業者であれば、本発明の趣旨および範囲内で様々な変更および修正が実現可能である。したがって本発明は、これらの実施形態に限定されるものではなく、その範囲は添付の特許請求の範囲によってのみ画定される。

Claims (16)

  1. 道路上の車両の移動時間を決定するための方法であって、前記車両はモバイル通信ネットワーク内で移動し、前記方法はコンピュータによって実行され,当該コンピュータは、収集モジュール、移動時間決定モジュール、選択モジュール及びアクティブ位置決めモジュールを備えており、前記方法は、
    前記収集モジュールが、モバイル・ユーザが監視道路に沿って移動した時間を示す通信イベントを移動時間サンプルとして収集するステップと、
    前記移動時間決定モジュールが、前記収集した通信イベントからセル・ハンドオーバ・シーケンスを決定するステップであって、セルは、前記モバイル通信ネットワークの基地局がカバーする或る有効範囲を示し、前記セル・ハンドオーバ・シーケンスは、前記モバイル・ユーザが前記監視道路上を移動しており、セッション状態にあった時間のハンドオーバ・シーケンス履歴を示す、前記決定するステップと、
    前記移動時間決定モジュールが、前記セル・ハンドオーバ・シーケンスから、前記監視道路の道路セグメントの少なくとも１つを決定するステップであって、前記セル・ハンドオーバ・シーケンス内の２つの隣接するセル間の中間地点が前記道路セグメントそれぞれの境界とみなされ、前記道路セグメントそれぞれは境界地点それぞれによって識別される、前記道路セグメントの少なくとも１つを決定するステップと、
    前記移動時間決定モジュールが、前記移動時間サンプルに従って、前記決定した道路セグメントの少なくとも１つの移動時間を決定するステップと、
    前記選択モジュールが、リアルタイムの移動時間が前記通信イベントから決定されていない前記監視道路の未決定の道路セグメントについて、当該道路セグメントに出現する可能性が最も高いモバイル・ユーザ候補を選択するステップと、
    前記位置決めモジュールが、位置決め情報を取得するために、前記モバイル・ユーザ候補を位置決めするステップと
    を実行することを含み、
    前記位置決めによって現在監視道路上にあるモバイル・ユーザの通信イベントを収集するために前記収集モジュールが実行する前記収集ステップに処理が戻されて、前記未決定の道路セグメントのリアルタイムの前記移動時間が決定される、前記方法。
  2. 前記通信イベントを収集するステップが、
    所定の期間内に同じモバイル・ユーザに発生した２つの連続する通信イベントを収集するステップと、
    前記２つの通信イベントが実施されたセルの位置および前記２つの通信イベント間の時間差を記録するステップと
    を含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記移動時間を決定するステップが、
    前記移動時間サンプルそれぞれについて、前記移動時間サンプル内の２つのセルの前記位置が同じであるかどうかを決定し、当該２つのセルの前記位置が異なる場合、前記移動時間サンプルが有効な移動時間サンプルである旨を決定するステップと
    ある道路セグメントの前記リアルタイムの移動時間を決定できるサンプルを前記有効な移動時間サンプルから選択するステップと、
    前記選択したサンプルを用いて前記ある道路セグメントを識別するステップと、
    前記有効な移動時間サンプル内の不明確なサンプルについて、前記不明確なサンプル内の前記時間差と、前記不明確なサンプルに対応する前記道路セグメントそれぞれの前記リアルタイムの移動時間の合計とを比較して、時間的に最も近い道路セグメントを前記不明確なサンプルに対応する道路セグメントとして選択するステップであって、前記リアルタイムの移動時間が決定されていない道路セグメントについて、当該リアルタイムの移動時間の代わりに前記時間的に最も近い道路セグメントの移動時間が使用される、前記比較するステップと、
    前記不明確なサンプルを用いて前記時間的に最も近い道路セグメントを識別するステップと
    をさらに含む、請求項２に記載の方法。
  4. 前記移動時間を決定するステップが、
    前記２つのセルの前記位置が異なる場合、当該２つのセルが隣接するセルであるかどうかを決定するステップと、
    前記２つのセルが前記隣接するセルでない場合、前記移動時間サンプルが有効である旨を決定するステップと
    をさらに含む、請求項３に記載の方法。
  5. 前記移動時間を決定するステップが、
    前記同じ道路セグメントに対して複数の明確なサンプルが存在する場合、明確なサンプルの算術平均値を計算するステップと、
    前記算術平均値を用いて前記道路セグメントを識別するステップと
    をさらに含む、請求項３又は４に記載の方法。
  6. 前記モバイル・ユーザ候補を選択するステップが、
    前記有効移動時間サンプルに従って、前記監視道路上のモバイル・ユーザそれぞれの移動モードおよび速度ベクトルを分析するステップと、
    前記未決定の道路セグメントを現在時刻から指定時刻までに通過するモバイル・ユーザそれぞれの前記速度を推定するステップと、
    前記モバイル・ユーザの前記速度ベクトルおよび前記推定速度に従って、前記指定時刻に前記未決定の道路セグメントを通過するモバイル・ユーザそれぞれの移動確率を計算するステップと、
    移動確率が大きいモバイル・ユーザを前記モバイル・ユーザ候補として選択するステップと、
    を含む、請求項１に記載の方法。
  7. 前記速度を推定するステップが、
    Figure 0005752141
     に従って、前記モバイル・ユーザの最低移動速度を推定するステップであって、上式で、Ｅ［ｄ］は現時点で前記モバイル・ユーザが属する前記セルの前記位置から前記未決定の道路セグメントの開始地点までの距離を表し、Ｒは前記セルの有効範囲半径を表し、Ｋは前記未決定の道路セグメントの長さを表し、ｔは前記指定時刻を表し、Ｔは前記現在時刻を表す、前記推定するステップと、
    Figure 0005752141
     に従って、前記モバイル・ユーザの最高移動速度を推定するステップと
    を含み、
    前記モバイル・ユーザが前記指定時刻に前記未決定の道路セグメントを通過できる移動確率を計算するステップが、
    Figure 0005752141
     に従って、前記モバイル・ユーザの前記移動確率として、前記モバイル・ユーザの前記速度ベクトルと前記移動速度との間の予測関連係数を計算するステップであって、上式でＶは前記モバイル・ユーザの前記速度ベクトルを表す、前記計算するステップ
    を含む、請求項６に記載の方法。
  8. 前記モバイル・ユーザ候補を選択するステップが、
    前記未決定の道路セグメントの前の道路セグメントで１つの通信イベントのみが発生したモバイル・ユーザを、モバイル・ユーザ候補として選択するステップ
    をさらに含む、請求項６に記載の方法。
  9. 前記コンピュータが、道路セグメント化モジュールとベースライン化モジュールとをさらに備えており、
    前記通信イベントを収集する前に、
    前記道路セグメント化モジュールが、前記監視道路に関するセルに従って前記監視道路を複数の道路セグメントに分割するステップと、
    前記ベースライン化モジュールが、前記道路セグメントそれぞれのベースライン移動時間を取得するために、前記道路セグメントに関する移動時間履歴をベースライン化するステップと
    をさらに実行することを含む、請求項１に記載の方法。
  10. 前記監視道路を複数の道路セグメントに分割するステップが、
    前記監視道路に沿ったある範囲内のすべてのセルおよびそれらの位置情報を取得するステップと、
    前記取得したセルに関連付けられたハンドオーバ・シーケンス履歴を照会して、前記監視道路に対応するセル・ハンドオーバ・シーケンスを見つけるステップと、
    前記見つけられたセル・ハンドオーバ・シーケンスに従って前記監視道路を複数の道路セグメントにセグメント化するステップと
    を含む、請求項９に記載の方法。
  11. 前記移動時間履歴をベースライン化するステップが、
    前記セル・ハンドオーバ・シーケンス内のハンドオーバ・シーケンス履歴に従って前記道路セグメントに関する前記移動時間履歴をカウントするステップと、
    前記道路セグメントの前記ベースライン移動時間を生成するために前記移動時間履歴から干渉時間を排除するステップと
    を含む、請求項９に記載の方法。
  12. 前記通信イベントが、位置更新サービス、呼び出し／ショート・メッセージ・サービス、およびセル・ハンドオーバのうちのいずれか１つである、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
  13. 道路上の車両の移動時間を決定するための装置であって、前記車両はモバイル通信ネットワーク内で移動し、前記装置が、
    モバイル・ユーザが監視道路に沿って移動した時間を示す通信イベントを移動時間サンプルとして収集するための収集モジュールと、
    前記収集した通信イベントからセル・ハンドオーバ・シーケンスを決定し、前記セル・ハンドオーバ・シーケンスから、前記監視道路の道路セグメントの少なくとも１つを決定し、前記移動時間サンプルに従って、前記決定した道路セグメントの少なくとも１つの移動時間を決定するための移動時間決定モジュールであって、セルは、前記モバイル通信ネットワークの基地局がカバーする或る有効範囲を示し、前記セル・ハンドオーバ・シーケンスは、前記モバイル・ユーザが前記監視道路上を移動しており、セッション状態にあった時間のハンドオーバ・シーケンス履歴を示し、前記セル・ハンドオーバ・シーケンス内の２つの隣接するセル間の中間地点が前記道路セグメントそれぞれの境界とみなされ、前記道路セグメントそれぞれは境界地点それぞれによって識別される、前記移動時間決定モジュールと、
    リアルタイムの移動時間が前記通信イベントから決定されていない前記監視道路の未決定の道路セグメントについて、当該道路セグメントに出現する可能性が最も高いモバイル・ユーザ候補を選択するための選択モジュールと、
    位置決め情報を取得するために、前記モバイル・ユーザ候補を位置決めするための位置決めモジュールと
    を備えており、
    前記位置決めによって現在監視道路上にあるモバイル・ユーザの通信イベントを収集するために前記収集モジュールによって実行される前記通信イベントの収集に処理が戻されて、前記未決定の道路セグメントのリアルタイムの前記移動時間が決定される、前記装置。
  14. 前記装置が、
    前記監視道路に関するセルに従って前記監視道路を複数の道路セグメントに分割する道路セグメント化モジュールと、
    前記道路セグメントそれぞれのベースライン移動時間を取得するために、前記道路セグメントに関する移動時間履歴をベースライン化するベースライン化モジュールと
    をさらに備えている、請求項１３に記載の装置。
  15. 道路上の車両の移動時間を決定するためのコンピュータであって、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法の各ステップを実行するための手段を備えている、前記コンピュータ。
  16. 道路上の車両の移動時間を決定するためのコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータに、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法の各ステップを実行させる、前記コンピュータ・プログラム。
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