JP5964981B2 - プローブ交通情報生成システム及びプローブ交通情報生成方法 - Google Patents

Description

本発明は、交通情報を生成するシステムに関する。

近年、スマートフォン及びタブレット端末などの携帯端末が普及し、携帯端末に搭載されたセンサを用いて、携帯端末を保持している人の移動手段の推定が試みられている。また、移動手段の推定結果を利用したサービスの提供も試みられている。

例えば、特開２００７−３０３９８９号公報は、移動手段に応じたアプリケーションプログラムを切り替えることによって、移動手段に応じたサポートをする携帯端末を開示する。より詳細には、特開２００７−３０３９８９号公報は、方位センサ、温度センサ、気圧センサ、傾斜センサ、ジャイロセンサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機及び地図データベースを用いて、自動車、歩行、自転車、バイク、電車などの移動手段を判定する方法を開示する。

携帯端末を用いた移動手段識別技術を利用したサービスの一つとして、プローブ交通情報の生成がある。従来、道路に設置された路側センサ及び路側センサからの信号を受信する車載機を用いて、又は、カーナビゲーションシステムなどに含まれるＧＰＳ受信機を用いて、交通情報が生成されていた。しかし、路側センサを設置するためのコストやカーナビゲーションシステムなどを搭載するためのコストが大きく、この方法の普及を妨げている。このことは、特に新興国で顕著である。また、広範囲において正確な交通情報を生成するためには、より多くのデータを収集し、データ収集範囲（カバー率）を向上させる必要がある。

それに対し、近年、スマートフォンなどの携帯端末は、新興国などにおいても普及している。携帯端末に搭載されたＧＰＳ受信機を用いることによって、プローブ交通情報を安価に生成及び提供するシステムが実現できる。プローブ交通情報とは、道路側に設置されたセンサからの情報ではなく、カーナビゲーションシステムや携帯端末など車両側に設置されたセンサ情報に基づいて生成した交通情報である。

ここで、携帯端末の保持者は、日常生活の中で、歩行する、車に乗る、バイクに乗る、電車に乗る、など様々な移動手段によって移動する。これらの様々な移動手段が混在しているデータの中から、車に乗っている区間など、プローブ交通情報の生成に必要な部分だけを抜き出すためには、携帯端末保持者の移動手段を判定する必要がある。さらに、乗車区間の中でも、車、バイクなどの移動手段を識別することによって、より詳細なプローブ交通情報が生成できる。

このため、移動速度によって移動手段を識別する技術、振動の大きさによって移動手段を識別する技術、及び、移動速度と振動の大きさの両方を用いて移動手段を識別する技術が知られている。例えば、特開２００７−３０３９８９号公報は、速度及び振動の大きさの両方を独立に用いて、移動手段を判定する方法を開示する。しかし、車、バイク、バスなどは速度変化の傾向が似ている。このため、速度及び振動を独立のものとして扱って、これらの移動手段を識別しようとすると、振動の大きさの違いのみによって移動手段を識別する。

一方、振動の大きさは移動体の速度によって影響を受ける。具体的には、速度が大きくなれば振動も大きくなる傾向がある。このため、振動が少ない移動手段を利用しても、高速走行時には振動が大きくなり、移動手段の識別を誤るという問題があった。

本発明は、速度と振動との関係が移動手段によって異なる特徴を利用して、移動手段を精度よく識別するシステムを提供することを目的とする。

本願において開示される発明の代表的な一例は以下の通りである。すなわち、プローブ交通情報を生成するプローブ交通情報生成システムであって、位置情報を収集する端末装置と、前記端末装置から収集した情報に基づいてプローブ交通情報を生成するサーバと、を備え、前記端末装置は、位置情報及び前記端末装置が受ける振動を収集し、前記プローブ交通情報生成システムは、前記収集された位置情報から前記端末装置の速度を計算し、前記計算された速度と前記収集された振動との関係を一次関数で近似した傾きを用いて、前記速度による前記振動への影響度を計算し、前記影響度に基づいて、前記端末装置の移動手段を識別し、前記サーバは、前記移動手段の識別結果を用いて、前記収集された位置情報からプローブ交通情報を生成する。

本発明の代表的な態様によれば、移動手段別に異なる態様で交通流を表示することができ、交通情報の視認性を向上することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

本発明の第１の実施例の計算機システムの構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施例のプローブセンタに設けられた計算機のハードウェア構成を説明する図である。 本発明の第１の実施例の携帯端末のハードウェア構成を説明する図である。 本発明の第１の実施例の計算機システムにおける処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施例の移動手段データベースの構成例を説明する図である。 本発明の第１の実施例の移動手段識別部から出力されるデータの形式の例を説明する図である。 本発明の第１の実施例の交通情報生成部から出力されるデータの形式の例を説明する図である。 本発明の第１の実施例の交通情報生成部から出力されるデータの形式の例を説明する図である。 本発明の第１の実施例の交通情報生成部から出力されるデータの形式の例を説明する図である。 本発明の第１の実施例の交通情報可視化部から出力されるデータの形式の例を説明する図である。 本発明の第１の実施例の変形例１の計算機システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施例の変形例１の移動手段データベースの構成例を説明する図である。 本発明の第１の実施例の変形例２の計算機システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施例の計算機システムの構成の例を示すブロック図である。 異なる種類の移動手段で同じ道路を走った際の振動を示すグラフである。 異なる種類の移動手段による速度と振動との関係の分布を示すグラフである。 本発明の第３の実施例の移動手段識別システムの構成の例を示すブロック図である。 本発明の第３の実施例の移動手段データベースの構成例を説明する図である。 本発明の第３の実施例の移動手段識別システムのハードウェアの構成の例を示すブロック図である。 本発明の第３の実施例の移動手段識別システムの別の構成例を示すブロック図である。 図１８Ａに示す移動手段識別システムを構成する計算機のハードウェアの構成の例を示すブロック図である。 本発明の第３の実施例の移動手段識別システムによって実行される処理のフローチャートである。 本発明の第３の実施例の速度及び振動の計算結果を説明する図である。 本発明の第４の実施例の移動手段識別システムの構成の例を示すブロック図である。 本発明の第５の実施例の移動手段識別システムの構成の例を示すブロック図である。 本発明の第６の実施例の移動手段識別システムの構成の例を示すブロック図である。 本発明の第６の実施例の移動手段の識別結果を説明する図である。 本発明の第６の実施例の変形例の移動手段識別システムの構成の例を示すブロック図である。 本発明の第６の実施例のマスク領域を説明する図である。 本発明の第６の実施例の変形例の移動手段の識別結果を説明する図である。 本発明の第７の実施例の振動シミュレーションシステムの構成の例を示すブロック図である。 本発明の第７の実施例の移動手段識別データベースの構成例を説明する図である。

＜第１の実施例＞
図１は、第１の実施例の計算機システムの構成の一例を示すブロック図である。

第１の実施例の計算機システムは、センサ情報を収集する少なくとも一つの携帯端末２１０、プローブセンタ３００に設けられた計算機３０１（図３参照）、及び、プローブセンタ３００に設けられたアプリ提供サーバ３６０を有する。

携帯端末２１０は、利用者がアプリケーションプログラムをインストールできる通信装置（例えば、スマートフォン）であり、センサ２１１及びデータ送信部２１２を含む。センサ２１１は、移動手段を識別するために使用するデータを取得するセンサで、例えば、位置情報を取得するＧＰＳ受信機、振動を検出する加速度センサなどである。データ送信部２１２は、プロセッサ及び通信インタフェースによって構成され、センサ２１１が収集したデータを、通信回線を介して、プローブセンタ３００に設けられた計算機３０１に送信する。携帯端末２１０のハードウェア構成は、図３を参照して後述する。

プローブセンタ３００には、プローブ交通情報を生成するための処理を実行する計算機３０１及びデータ収集用のアプリケーションを携帯端末２１０に配布するアプリ提供サーバ３６０が設置されている。

計算機３０１は、データ受信部３１０、移動手段データベース３２０、移動手段識別部３３０、交通情報生成部３４０及び交通情報可視化部３５０を含む。

データ受信部３１０は、携帯端末２１０から送信された交通情報生成用データを受信する。移動手段データベース３２０は、携帯端末２１０から受信した交通情報生成用データを格納する。

移動手段識別部３３０は、移動手段データベース３２０に格納された交通情報生成用データを用いて、携帯端末２１０が搭載された移動手段の種類を識別する。移動手段識別部３３０は、交通情報生成用データに対応する移動手段を識別するために参照される移動手段識別データベースを有する。移動手段識別データベースは、例えば、後述する実施例で詳述するが、図１６に示すものを用いることができる。なお、移動手段識別データベースは、移動手段識別部３３０が有さなくても、移動手段識別部３３０がアクセスできれば、その外部に設けられてもよい。

交通情報生成部３４０は、移動手段識別部３３０が識別した移動手段の種類に基づいて、交通情報を生成する。例えば、交通情報生成部３４０は、移動手段の種類に従って交通情報生成用データを分類し、移動手段毎の交通量、速度などを集計する。交通情報可視化部３５０は、交通情報生成部３４０が集計した交通情報を用いて、分かりやすい形式の情報（例えば、画像として表示するためのデータ）を生成する。

計算機３０１のハードウェア構成は、図２を参照して後述する。また、アプリ提供サーバ３６０のハードウェア構成は、説明を省略するが、計算機３０１のハードウェア構成（図２）と同じでよい。

次に、プローブ交通情報が提供されるまでの流れについて説明する。

まず、（１）特定事業の運営を希望する者は、事業認可機関１１０に事業の認可を申請する。（２）事業認可機関１１０は、申請された事業内容を審査の上、特定事業者２００に事業を認可する。この認可の際に、携帯端末２１０に設定する端末ＩＤが付与される。なお、端末ＩＤは、新たに事業認可機関１１０が付与するものではなく、携帯端末に固有の識別子を用いてもよい。例えば、ＩＭＥＩ（International Mobile Equipment Identity）などを用いてもよい。その場合、手順（１）において、端末固有の識別子を事業認可機関１１０に通知する。事業認可機関１１０は、国及び地方自治体から独立した機関でもよい。

この認可申請及び認可の手続きは、特定事業者２００の計算機が事業認可機関１１０の計算機と通信することによって行ってもよい。また、認可申請及び認可の手続きは、特定事業者２００が申請書を事業認可機関１１０に提出し、事業認可機関１１０が認可証を特定事業者２００に交付することによって行ってもよい。

具体的には、特定事業（例えば、バス事業、タクシー事業、郵便事業、配送事業）を営む場合、国及び／又は地方自治体の規制によって、事業を行うための車両の位置情報の国又は地方自治体への提供が義務づけられる場合がある。この場合、特定事業者２００は、交通情報を収集するためのアプリケーションプログラムを、車両に搭載する携帯端末２１０にインストールすることで、位置情報を提供することができる。（３）このため、特定事業者２００（携帯端末２１０）は、プローブセンタ３００にアプリケーションプログラムの提供を申請する。この申請の際に、認可時に付与された端末ＩＤがプローブセンタ３００に送信される。

（４）プローブセンタ３００のアプリ提供サーバ３６０は、アプリケーションプログラムの提供申請を受けると、交通情報の収集に必要なアプリケーションプログラムを特定事業者２００（携帯端末２１０）に提供する。アプリ提供サーバ３６０から提供されたアプリケーションプログラムは、携帯端末２１０にインストールされる。

このアプリケーションプログラムの提供申請及び提供の手続きは、携帯端末２１０及びアプリ提供サーバ３６０が通信することによって行ってもよい。また、アプリケーションプログラムの提供申請及び提供の手続きは、特定事業者２００が申請書をプローブセンタ３００の運営者に提出し、プローブセンタ３００の運営者が記憶媒体に格納されたアプリケーションプログラムを特定事業者２００に提供することによって行ってもよい。

（５）アプリ提供サーバ３６０から提供されたアプリケーションプログラムがインストールされた携帯端末２１０は、取得した位置情報（交通情報生成用データ）をプローブセンタ３００（計算機３０１）に送信する。携帯端末２１０は、位置情報に端末ＩＤを付して送信するので、位置情報を受信したプローブセンタ３００は、位置情報を収集した携帯端末２１０を識別することができる。

プローブセンタ３００に設けられた計算機３０１は、携帯端末２１０から送信された交通情報生成用データを用いて、交通情報を生成する。（６）そして、計算機３０１は、生成された交通情報（プローブ交通情報）を国又は地方自治体（例えば、交通局１２０）に提供する。プローブ交通情報の提供先は、交通局に限らず、民間企業及び個人でもよい。

なお、交通情報が提供されるまでの流れは、前述したものに限らず、アプリケーションプログラムの提供（４）を受けた後に、認可申請（１）をするものでもよい。さらに、変形例１（図９）で後述するように、携帯端末２１０にインストールされたアプリケーションプログラムが移動手段を識別し、携帯端末２１０が移動手段を識別した後の情報を送るようにしてもよい。また、プローブセンタにおいて、特定の事業者を示すための識別子である事業者ＩＤと、該特定の事業者が保持する携帯端末２１０の端末ＩＤとを対応づけて保持し、手順（６）において、プローブセンタは事業者ＩＤ毎に集計したプローブ交通情報を交通局に提供してもよい。

図２は、第１の実施例のプローブセンタ３００に設けられた計算機３０１のハードウェア構成の例を示すブロック図である。

計算機３０１は、中央演算処理装置３０２、主記憶装置３０３、補助記憶装置３０４、通信インタフェース３０５、入力装置３０６及び出力装置３０７を有する計算機である。

中央演算処理装置３０２は、主記憶装置３０３に格納されたプログラムを実行する。

主記憶装置３０３は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶装置であり、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びアプリケーションプログラムを格納する。中央演算処理装置３０２が、オペレーティングシステムを実行することによって、計算機３０１の基本機能が実現され、アプリケーションプログラムを実行することによって、交通情報を生成する機能が実装される。

補助記憶装置３０４は、例えば、磁気記憶装置、フラッシュメモリ等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、中央演算処理装置３０２によって実行されるプログラム及びプログラム実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、中央演算処理装置３０２が実行するプログラムは、補助記憶装置３０４から読み出されて、主記憶装置３０３にロードされて、中央演算処理装置３０２によって実行される。

通信インタフェース３０５は、計算機３０１をネットワークに接続し、他の装置との通信を制御する。入力装置３０６は、プローブセンタ３００のオペレータが使用する入力装置であり、例えばキーボード及びマウスである。出力装置３０７は、プローブセンタ３００のオペレータに情報を提示するための表示装置又はプリンタである。

なお、中央演算処理装置３０２によって実行されるプログラムは、不揮発性の記憶媒体又はネットワークを介して、計算機３０１に提供される。このため、計算機３０１は、記憶媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等）を読み込むインタフェースを備えるとよい。

図３は、第１の実施例の携帯端末２１０のハードウェア構成の例を示すブロック図である。

携帯端末２１０は、中央演算処理装置２２１、記憶装置２２２、ＧＰＳ受信機２２３、移動手段識別用データ収集センサ２２４、通信インタフェース２２５、入力装置２２６及び出力装置２２７を有する携帯型通信装置（例えば、スマートフォン）である。

中央演算処理装置２２１は、記憶装置２２２に格納されたプログラムを実行するプロセッサである。記憶装置２２２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の高速かつ揮発性の記憶装置と、フラッシュメモリ等の大容量かつ不揮発性の記憶装置とを含む。揮発性記憶装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びアプリケーションプログラムを格納する。中央演算処理装置２２１が、アプリケーションプログラムを実行することによって、データ送信部２１２の機能が実現する。不揮発性記憶装置は、中央演算処理装置２２１が実行するプログラム及びプログラム実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、中央演算処理装置２２１が実行するプログラムは、不揮発性記憶装置から読み出されて、揮発性記憶装置（ＤＲＡＭ）にロードされて、中央演算処理装置２２１によって実行される。

携帯端末２１０が有するセンサ２１１は、ＧＰＳ受信機２２３及び移動手段識別用データ収集センサ２２４を含む。ＧＰＳ受信機２２３は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信して、現在の位置情報（緯度、経度、高さ）を出力する。また、ＧＰＳ受信機２２３から出力された位置情報の時間変化から移動速度を取得することもできる。移動手段識別用データ収集センサ２２４は、移動手段を識別するために用いられるデータを収集するセンサで、例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ（角速度センサ）、地磁気センサ、気圧センサ、マイクなどを用いることができる。

なお、本実施例では、ＧＰＳ受信機２２３から出力された位置情報（例えば、位置情報から計算された速度）だけを用いて移動手段を識別してもよいが、後述するように（第３以後の実施例参照）、移動手段識別用データ収集センサ２２４が取得したデータ（例えば、加速度）を用いて移動手段を識別してもよい。さらに、複数の移動手段識別用データ収集センサ２２４が取得したデータを組み合わせて移動手段を識別してもよい。

通信インタフェース２２５は、携帯端末２１０を無線ネットワークに接続し、プローブセンタ３００に設けられた計算機３０１との通信を制御する。通信インタフェース２２５は、無線回線（例えば、携帯電話回線、専用無線回線）と信号を送受信する無線送受信機を含む。入力装置２２６は、利用者が操作するキーボード、タッチパネルなどである。出力装置２２７は、利用者に情報を表示する表示装置（例えば、液晶表示パネル）である。

図４は、第１の実施例の計算機システムにおける処理のフローチャートである。

以下に説明するフローチャートにおいて、移動手段識別部３３０、交通情報生成部３４０及び交通情報可視化部３５０による処理は、プローブセンタ３００に設けられた計算機３０１の中央演算処理装置３０２が所定のプログラムを実行することによって実行される。

まず、携帯端末２１０（インストールされたアプリケーションプログラム）が、ＧＰＳ受信機２２３から出力された位置情報及び移動手段識別用データ収集センサ２２４から出力されたセンサデータを交通情報生成用データとしてプローブセンタ３００に送信する（Ｓ１）。

プローブセンタ３００に設けられた計算機３０１のデータ受信部３１０が、携帯端末２１０から送信されたデータを受信すると、中央演算処理装置３０２は、受信したデータを移動手段データベース３２０に格納する（Ｓ２）。移動手段データベース３２０の構成例は、図５を参照して後述する。

その後、計算機３０１の移動手段識別部３３０は、移動手段データベース３２０から必要な情報を読み出して、読み出したデータを送信した携帯端末２１０の移動手段を識別する（Ｓ３）。

その後、移動手段識別部３３０は、位置・時刻・移動手段のラベルを出力する（Ｓ４）。移動手段識別部３３０から出力されるデータの形式の例は、図６を参照して後述する。

そして、交通情報生成部３４０は、移動手段識別部３３０から出力されたデータを利用して、道路ごとの混雑状況を推定し、交通情報を生成する（Ｓ５）。具体的には、車、バイク、バスなどの道路上を走行する移動手段だけ抜き出して纏め、各時刻における速度を位置情報から求める。そして、公知の方法を用いて移動手段別の混雑状況を推定する。交通情報生成部３４０が生成する交通情報は、図７Ａから図７Ｃを参照して後述する。

その後、交通情報可視化部３５０は、交通情報生成部３４０から出力されたデータを利用して交通情報を可視化する、すなわち、生成された交通情報を画面に表示するための表示データを生成する（Ｓ６）。交通情報可視化部３５０が生成する表示用データの例は、図８を参照して後述する。

図５は、第１の実施例の移動手段データベース３２０の構成例を説明する図である。

移動手段データベース３２０は、端末ＩＤ、位置、センサデータ及び日時の組を一つのレコードとして構成される。端末ＩＤは、携帯端末２１０を一意に識別するための識別情報である。位置は、携帯端末２１０のＧＰＳ受信機２２３が出力した位置情報であり、緯度及び経度のデータを含む。センサデータは、移動手段識別用データ収集センサ２２４が出力したセンサデータ（例えば、３軸加速度センサが測定したｘ，ｙ，ｚの各方向の加速度値）である。日時は、位置情報及びセンサデータを測定した日時である。

移動手段データベース３２０は、説明した全ての項目を含まなくてもよく、また、説明した以外の項目を含んでもよい。

図６は、第１の実施例の移動手段識別部３３０から出力されるデータの形式の例を説明する図である。

プローブセンタ３００に設けられた計算機３０１の移動手段識別部３３０から出力されるデータは、端末ＩＤ、位置、移動手段及び日時の組で構成される。端末ＩＤは、携帯端末２１０を一意に識別するための識別情報である。位置は、携帯端末２１０のＧＰＳ受信機２２３が出力した位置情報である。移動手段は、移動手段識別部３３０が識別した移動手段であり、例えば、歩行、車、バイクなどである。日時は、センサデータ及び位置情報を測定した日時である。

図では、移動手段識別部３３０から出力されるデータをテーブル形式で表したが、テーブル形式でなくてもよく、例えば、任意のタイミングで出力される一組のデータでもよい。移動手段識別部３３０から出力されるデータは、説明した全ての項目を含まなくてもよく、また、説明した以外の項目を含んでもよい。

図７Ａから図７Ｃは、第１の実施例の交通情報生成部３４０から出力されるデータの形式の例を説明する図である。

交通情報生成部３４０が生成する交通情報は、四輪車、バイク、バスなどの道路上を走行する移動手段だけ抜き出して、移動手段毎に纏めたものである。図では、交通情報生成部３４０から出力されるデータを移動手段毎に整理した複数のテーブルで表したが、別の形式でもよい。

プローブセンタ３００に設けられた計算機３０１の交通情報生成部３４０から出力されるデータは、端末ＩＤ、位置、移動速度及び日時の組で構成される。端末ＩＤは、携帯端末２１０を一意に識別するための識別情報である。位置は、携帯端末２１０のＧＰＳ受信機２２３が出力した位置情報である。移動速度は、ＧＰＳ受信機２２３が出力した時系列の位置情報から計算された速度である。日時は、センサデータ及び位置情報を測定した日時である。

図８は、第１の実施例の交通情報可視化部３５０から出力されるデータの例を説明する図である。

図示した例では、移動手段毎の混雑度、すなわち、交通量に応じた数の矢印が、移動手段毎に異なる態様で地図の道路上に表示される。矢印の長さが移動速度を示している。図示した以外にも、移動速度を矢印の色の濃淡によって表してもよい。移動速度をアニメーションによって表してもよい。具体的には、移動手段を表すアイコン（例えば、移動手段ごとに色分けされたマーク）を道路上で移動して、アイコンの移動速度を道路混雑状況から推定された移動手段毎の平均速度に対応して設定してもよい。この場合、特に混雑している交差点を強調表示するなどによって、さらに視認性を向上させることができる。

また、公知のマップマッチングなどの方法を利用して、交通情報生成部３４０から出力されるデータの各レコードを道路に関連付けることができる。このようすることによって、道路別の混雑状況を知ることができる。さらには、道路ごとの、各移動手段の平均走行速度を算出し、算出された平均走行速度に基づいて混雑度を可視化することによって、さらに視認性を向上させることができる。

また、道路の混雑状況は時間によって異なる。このため、移動手段毎の交通量の表示を、所定の時間毎（例えば、１時間毎）に区切って表示する。これによって、時間帯ごとの交通量の変化を容易に把握することができる。

また、過去の交通情報を蓄積しておくことによって、現在の混雑状況と過去の混雑状況とを比較することができる。これによって、交通を規制したことによる交通流の変化を知ることができる。

また、本実施例で提供される交通情報と公知のシミュレーション技術とを組み合わせることによって、例えば、交通規制を開始した場合の交通流の変化を移動手段別に予測することができる。

このように、移動手段別に異なる態様で表示することによって、交通情報の視認性が向上する。例えば、ある地域の中での移動手段別の交通流を直感的に把握することができる。

さらに、混雑している道路を他の道路と区別できる態様で表示したり、時間帯ごとに混雑の状況が分かるように複数の地図上で表示してもよい。また、蓄積された過去の情報を使用して交通状況の変化が分かるように表示してもよい。さらに、交通量のシミュレーション結果を重畳して交通情報を表示してもよい。

交通情報可視化部３５０から出力されるデータは、図示したように混雑状況を表示するものに限らず、交通情報を制御するためのデータ、例えば、交通信号を制御するための情報、道路に設置された交通情報表示器を制御するための情報（交通情報表示器に表示される文字及び／又は地図）でもよい。

このように生成された移動手段別の道路の混雑情報は、都市計画、例えば、新しい道路の建設計画を作成する際や、新しく交通を規制する際などに利用することができる。例えば、移動手段ごとの専用車線（バイク専用車線、車専用車線、バス専用車線など）の数を適切に決定することができる。また、ラッシュアワーにおいてバスのみが通行できるような交通規制を設けることができる。このように、地域の事情に合わせた様々な計画が立案できる。

＜第１の実施例の変形例１＞
図９は、第１の実施例の変形例１の計算機システムの構成を示すブロック図である。

第１の実施例の変形例１では、前述した図１に示す構成例と異なり、携帯端末２１０が移動手段識別部２１３を有する。

移動手段識別部２１３は、ＧＰＳ受信機２２３から出力された位置情報及び移動手段識別用データ収集センサ２２４から出力されたセンサデータを用いて、携帯端末２１０が搭載された移動手段の種類を識別する。データ送信部２１２は、移動手段識別部２１３が識別した移動手段の種類を含む交通情報生成用データをプローブセンタ３００に送信する。

データ受信部３１０が受信した交通情報生成用データは、移動手段データベース３２０に格納される。交通情報生成部３４０は、移動手段データベース３２０に格納された移動手段の種類に基づいて交通情報を生成する。その後、交通情報可視化部３５０は、交通情報生成部３４０が集計した交通情報を用いて、分かりやすい形式の情報（例えば、画像データ）を生成する。

図１０は、第１の実施例の変形例１の移動手段データベース３２０、すなわち、携帯端末２１０から送信されるデータの構成例を説明する図である。

変形例１の移動手段データベース３２０は、端末ＩＤ、位置、移動手段及び日時の組を一つのレコードとして構成される。端末ＩＤは、携帯端末２１０を一意に識別するための識別情報である。位置は、携帯端末２１０のＧＰＳ受信機２２３が出力した位置情報である。移動手段は、移動手段識別部３３０が識別した移動手段であり、例えば、歩行、車、バイクなどである。日時は、センサデータ及び位置情報を測定した日時である。

移動手段データベース３２０は、説明した全ての項目を含まなくてもよく、また、説明した以外の項目を含んでもよい。

また、携帯端末２１０から送信されるデータは、一つのレコード毎に送信されても、複数のレコードを纏めて送信されてもよい。

移動手段を識別するためには、短い時間（例えば１秒）間隔のデータが必要である。このため、変形例１のように携帯端末２１０が移動手段を識別することによって、携帯端末２１０から送信されるデータの時間間隔を長くすることができ、携帯端末２１０からプローブセンタ３００への通信量を削減することができる。

＜第１の実施例の変形例２＞
図１１は、第１の実施例の変形例２の計算機システムの構成を示すブロック図である。

第１の実施例の変形例２では、前述した図１に示す構成例と異なり、プローブセンタ３００では、交通情報生成部３４０が、既存の交通情報収集システム５００が収集した交通情報と、携帯端末２１０から取得した交通情報生成用データとを使用して交通情報を生成する。既存の交通情報収集システム５００は、タクシー及びバスに搭載された端末から取得した位置情報（プローブデータ）を収集するシステムである。また、既存の交通情報収集システム５００として、路側センサ又は路側カメラが収集した移動手段ごとの交通情報を使用してもよい。

これらの交通情報収集システム５００が収集した位置情報は、移動手段が既知なので、この情報と本実施例で移動手段を識別した情報とを組み合わせることによって交通情報を収集する範囲を広くすることができ、広範囲で正確な交通情報を生成することができる。

第１の実施例の変形例２のプローブセンタ３００に設けられた計算機３０１は、既存交通情報生成用データベース３７０及びデータ受信部３８０を含む。データ受信部３８０は、既存の交通情報収集システム５００から送信された交通情報データを受信する。既存交通情報生成用データベース３７０は、既存の交通情報収集システム５００から取得した交通情報データを格納する。

交通情報生成部３４０は、移動手段識別部３３０が出力した四輪車のデータとタクシーのプローブデータとを組み合わせ、移動手段識別部３３０が出力したバスのデータとバスのプローブデータとを組み合わせる。

また、四輪車、バイク、バスなどをあえて区別せず（なお、歩行者は区別する）、道路上を通行するものを纏めて、移動手段の種類を区別せずに取り扱うことによって、交通情報を収集する範囲を広くすることができる。

以上に説明したように、本発明の第１の実施例の変形例２では、移動手段が既知の情報も加えてプローブ交通情報を生成するので、より詳細なプローブ交通情報を生成することができる。

なお、第１の実施例として、車両に搭載された携帯端末２１０を用いて移動手段を識別する例について説明したが、本実施例は、携帯端末２１０を所持した人が使用した移動手段及び移動経路などを調べるパーソナルトリップ調査のためのシステムにも適用することができる。この場合、人（携帯端末２１０）の位置情報の履歴（ログ）を蓄積することによって、携帯端末２１０を所持した人の流れを知ることができる。

以上に説明したように、本発明の第１の実施例では、移動手段別に異なる態様で交通流を表示することができ、交通情報の視認性を向上することができる。また、生成されたプローブ交通情報で交通信号や交通情報表示器を制御することができ、交通流を詳細に制御することができる。また、認可の際に付与される端末ＩＤを用いて交通情報生成用データの送信元を識別するので、正確に情報を収集できる。また、移動手段別に異なる態様で交通流を地図に重畳させて表示することによって、交通情報の視認性を向上することができる。

また、プローブセンタ３００が移動手段の種類を識別する場合、携帯端末２１０の処理負荷を軽減することができる。また、携帯端末２１０が移動手段の種類を識別する場合、携帯端末２１０からプローブセンタ３００への通信量を削減することができる。

＜第２の実施例＞
図１２は、第２の実施例の計算機システムの構成の例を示すブロック図である。

第２の実施例では、前述した第１の実施例と異なり、通信キャリアのアプリ提供サーバ４１０が携帯端末２１０に交通情報の収集に必要なアプリケーションプログラムを提供する。

次に、第２の実施例において、プローブ交通情報が提供されるまでの流れについて説明する。

まず、（１）特定の事業を運営する特定事業者２００は、通信キャリアと契約を締結する。この契約は、通常の通信サービス提供契約に加え、交通情報の収集に必要なアプリケーションプログラムの提供を受ける契約も含むとよい。

（４）通信キャリアのアプリ提供サーバ４１０は、特定事業者２００との契約の成立を確認すると、交通情報の収集に必要なアプリケーションプログラムを特定事業者２００（携帯端末２１０）に提供する。アプリ提供サーバ４１０から提供されたアプリケーションプログラムは、携帯端末２１０にインストールされる。

このアプリケーションプログラムの提供申請及び提供の手続きは、携帯端末２１０及びアプリ提供サーバ３６０が通信することによって行ってもよい。また、アプリケーションプログラムの提供申請及び提供の手続きは、特定事業者２００と通信キャリアが契約書を締結した後、通信キャリアが記憶媒体に格納されたアプリケーションプログラムを特定事業者２００に提供することによって行ってもよい。

なお、携帯端末２１０をアクティベートするために、所定の交通情報収集用のアプリケーションプログラムのインストールが必要でもよい。また、予め所定の交通情報収集用のアプリケーションプログラムがインストールされている携帯端末２１０を譲渡又は貸与してもよい。また、携帯端末２１０のソフトウェアを更新する際にアプリケーションプログラムを更新してもよい。

（５）その後、携帯端末２１０は、取得した位置情報（交通情報生成用データ）をプローブセンタ３００（計算機３０１）に送信する。

（６）プローブセンタ３００に設けられた計算機３０１は、携帯端末２１０から送信された交通情報生成用データを用いて交通情報を生成し、生成した交通情報（プローブ交通情報）を国又は地方自治体（例えば、交通局１２０）に提供する。

以上に説明したように、第２の実施例では、国や地方自治体による認可を必要としないが、国や地方自治体による認可後に通信キャリアと契約を締結するようにしたり、通信キャリアとの契約の締結が国や地方自治体による認可の条件としてもよい。

以上に説明したように、第２の実施例では、国や地方自治体による認可を必要としない事業者及び個人の車両にも交通情報生成用データを収集させることができる。

＜第３の実施例＞
第３の実施例では、速度と振動の関係性を利用して、端末保持者の移動手段を識別する移動手段識別システムの例を説明する。

前述したように、四輪車、バイク、バスなどは速度変化の傾向が似ている。例えば、図１３に、同じ道路を四輪車で走った際の振動と、バイクで走った際の振動とを示す。両者の振動が大きくなる地点及び振動が小さくなる地点が似ていることが分かる。このため、移動手段を識別するために速度を用いる場合、これらを識別することは困難である。また、移動手段を識別するために速度と振動とを用いても、両者を独立して扱う場合、四輪車、バイク、バスなどの速度変化の傾向が似ている移動手段は、振動の違いによって識別され、正確な判断が困難であった。

走行中の振動の大きさは走行速度によって影響を受ける。これは走行中に生じる振動が道路の凹凸に起因しているため、速度が大きくなれば単位時間に通過する凹凸の数が多くなり、その分振動も大きくなるからだと考えられる。

また、速度と振動の大きさとの関係は移動手段によって異なる。例えば、図１４に、四輪車及びバイクの速度と振動との関係を示す。四輪車は速度による振動への影響が小さく、バイクは速度による振動への影響が大きいことが分かる。これは、振動を吸収するためのサスペンションや、車輪の数に起因する車体の安定性などが、移動手段によって異なるためであると考えられる。

このように移動手段によって異なる、速度と振動との関係を利用することによって、移動手段を高精度に識別することができる。

図１５は、第３の実施例の移動手段識別システムの構成の例を示すブロック図である。

第３の実施例の移動手段識別システムは、速度センサ１００１、振動センサ１００２、関係計算部１００３、移動手段識別部１００４及び移動手段識別データベース１００５を有する。

速度センサ１００１は、ＧＰＳ受信機を用いることができる。ＧＰＳ受信機は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信して、現在の位置情報（緯度、経度、高さ）を出力する。さらに、ＧＰＳ受信機２２３から出力された位置情報の時間変化から移動速度を取得することができる。

振動センサ１００２は、加速度センサ、ジャイロセンサ（角速度センサ）、地磁気センサ、気圧センサなどを用いることができ、これらのセンサの測定値の時間変化から振動を取得することができる。

関係計算部１００３は、速度と振動との関係を計算する。移動手段識別部１００４は、移動手段識別データベース１００５を参照して、移動手段を識別する。関係計算部１００３及び移動手段識別部１００４は、携帯端末１０１０の中央演算処理装置１０１１又は計算機１０２０の中央演算処理装置１０２２（図１７、図１８Ｂ参照）が所定のプログラムを実行することによって実装される。

移動手段識別データベース１００５は、移動手段の種別毎に速度と振動との関係を格納する。例えば、図１６に例示するように、移動手段識別データベース１００５は、速度と振動との関係として、振動を速度の一次関数で近似した場合の移動手段毎の係数（傾き）の値の取りうる範囲を格納する。この値は、実験やシミュレーションなどに基づいて、移動手段毎に、予め速度と振動との関係を計算した結果を格納するとよい。移動手段識別データベース１００５は、携帯端末１０１０の記憶装置１０１２又は計算機１０２０の補助記憶装置１０２４に格納される（図１７、図１８Ｂ参照）。

なお、図１６に例示した移動手段識別データベース１００５は、道路を区別していないが、道路毎に傾きの閾値を設定してもよい。また、路面の状態を判定して、閾値を変更してもよい。

図１７は、第３の実施例の移動手段識別システムのハードウェアの構成の例を示すブロック図である。図１７に示すハードウェア構成例では、移動手段識別システムは携帯端末１０１０に実装されている。

携帯端末１０１０は、中央演算処理装置１０１１、記憶装置１０１２、速度センサ１００１、振動センサ１００２、入力装置１０１６及び出力装置１０１７を有する携帯型通信装置（例えば、スマートフォン）である。

中央演算処理装置１０１１は、記憶装置１０１２に格納されたプログラムを実行するプロセッサである。記憶装置１０１２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の高速かつ揮発性の記憶装置と、フラッシュメモリ等の大容量かつ不揮発性の記憶装置とを含む。揮発性記憶装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びアプリケーションプログラムを格納する。中央演算処理装置１０１１が、アプリケーションプログラムを実行することによって、移動手段識別システムの機能が実装される。不揮発性記憶装置は、中央演算処理装置１０１１が実行するプログラム及びプログラム実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、中央演算処理装置１０１１が実行するプログラムは、不揮発性記憶装置から読み出されて、揮発性記憶装置（ＤＲＡＭ）にロードされて、中央演算処理装置１０１１によって実行される。

入力装置１０１６は、利用者が操作するキーボード、タッチパネルなどである。出力装置１０１７は、利用者に情報を表示する表示装置であり、例えば、液晶表示パネルを用いることができる。携帯端末１０１０は、無線ネットワークに接続する通信インタフェースを有してもよい。

なお、中央演算処理装置１０１１によって実行されるプログラムは、ネットワーク又は不揮発性の記憶媒体を介して、携帯端末１０１０に提供される。このため、携帯端末１０１０は、記憶媒体を読み込むインタフェース（例えば、ＵＳＢインタフェース）を備えるとよい。

図１８Ａは、第３の実施例の移動手段識別システムの別の構成例を示すブロック図である。

図１８Ａ及び図１８Ｂに示す構成例では、移動手段識別システムのセンサ部分１００１、１００２は携帯端末１０１０に実装され、演算部分１００３、１００４、１００５は他の計算機１０２０に実装されている。携帯端末１０１０のハードウェアは、図１７に示す構成例と同じでよい。また、速度センサ１００１及び振動センサ１００２は、１台の携帯端末に搭載されてもよいし、異なる携帯端末に搭載されてもよい。

図１８Ｂは、図１８Ａに示す移動手段識別システムを構成する計算機１０２０のハードウェアの構成の例を示すブロック図である。

計算機１０２０は、中央演算処理装置１０２２、主記憶装置１０２３、補助記憶装置１０２４、通信インタフェース１０２５、入力装置１０２６及び出力装置１０２７を有する計算機である。

中央演算処理装置１０２２は、主記憶装置１０２３に格納されたプログラムを実行する。

主記憶装置１０２３は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶装置であり、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びアプリケーションプログラムを格納する。中央演算処理装置１０２２が、オペレーティングシステムを実行することによって、計算機１０２０の基本機能が実現され、アプリケーションプログラムを実行することによって、移動手段識別システムの機能が実装される。

補助記憶装置１０２４は、例えば、磁気記憶装置、フラッシュメモリ等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、中央演算処理装置１０２２によって実行されるプログラム及びプログラム実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、中央演算処理装置１０２２が実行するプログラムは、補助記憶装置１０２４から読み出されて、主記憶装置１０２３にロードされて、中央演算処理装置１０２２によって実行される。

通信インタフェース１０２５は、計算機１０２０をネットワークに接続し、携帯端末１０１０との通信を制御する。すなわち、計算機１０２０は、速度センサ１００１及び振動センサ１００２が取得したデータを、通信インタフェース１０２５を介して収集する。なお、携帯端末１０１０を通信インタフェース１０２５を介して接続せず、他のデータ転送用のインタフェース（例えば、ＵＳＢインタフェース）を介して携帯端末１０１０を接続して、速度センサ１００１及び振動センサ１００２が取得したデータを収集してもよい。

入力装置１０２６は、オペレータが使用する入力装置であり、例えばキーボード及びマウスである。出力装置１０２７は、プローブセンタ３００のオペレータに情報を提示するための表示装置またはプリンタである。

なお、中央演算処理装置１０２２によって実行されるプログラムは、不揮発性の記憶媒体又はネットワークを介して、計算機１０２０に提供される。このため、計算機１０２０は、記憶媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等）を読み込むインタフェースを備えるとよい。

なお、移動手段識別データベース１００５は、補助記憶装置１０２４に格納してもよく、計算機１０２０に接続された外部の記憶装置に格納してもよい。

図１９は、第３の実施例の移動手段識別システムによって実行される処理のフローチャートである。

図１９に示す移動手段識別処理は、携帯端末１０１０の中央演算処理装置１０１１又は計算機１０２０の中央演算処理装置１０２２が所定のプログラムを実行することによって行われる。

まず、速度及び振動を計算する（Ｓ１１）。具体的には、ＧＰＳ受信機から出力された位置情報の時間変化から移動速度を計算する。具体的には、式（１）を用いて、ＧＰＳ受信機から得られる位置情報の差から計算することができる。式（１）において、latは緯度であり、lonは経度である。なお、振動センサ１００２が加速度センサである場合、加速度センサが取得した進行方向の加速度を積分することによって移動速度を取得してもよい。

また、振動センサ１００２の測定値の時間変化から振動を計算する。例えば、振動は加速度の絶対値の分散又は標準偏差が利用できる。前述以外にも、ある時間幅での振幅の最大値、平均値又は中央値などを用いてもよい。さらに、パワースペクトルを用いてもよい。

図２０に、速度及び振動の計算結果を示す。図に例示するように、速度及び振動の計算結果は、時刻（時間帯）毎に速度（ｖｅｌ_i）及び振動（ｖｉｂ_i）の計算結果が対応付けられている。

次に、速度と振動との関係を計算する（Ｓ１２）。具体的には、前述した方法によって計算した振動及び速度を、振動及び速度を二つの軸とする二次元平面上に、一定時間分プロットする。例えば、１０秒毎に速度（ｖｅｌ_i）及び振動（ｖｉｂ_i）を計算し、５分間分（すなわち、３０点）をプロットする。このプロット結果に、例えば最小二乗法を適用して、プロットされた点を最もよく近似する一次関数を求め、その一次関数の係数（直線の傾き）を、速度と振動との関係とする。

その後、移動手段識別データベース１００５を参照して、移動手段を識別する（Ｓ１３）。例えば、移動手段識別データベース１００５に格納された移動手段毎の直線の傾きの値の取りうる範囲に従って、移動手段を識別する。

他の方法として、移動手段が分かっている点を二次元平面上に予めプロットしておき、サポートベクターマシンなどの識別方法を用いて識別境界を学習し、学習した識別境界のパラメータをデータベースに格納する。そして、未知のデータを識別する際は、データベースに格納されたパラメータを用いて計算した値によって、移動手段を識別することもできる。

なお、これらの計算では、ある時間幅における速度及び振動の平均値を用いるので、速度センサ１００１及び振動センサ１００２のサンプリング間隔を１秒以上に長く設定しも、移動手段の識別精度が低下しない。これによって、例えば、携帯端末１０１０に実装されているセンサを用いて、消費電力を低減しつつデータを収集することができる。

さらに、センサの保持方法及びセンサの向きを規定する必要がないので、携帯端末１０１０をポケットに入れてもよく、バッグに入れてもよいし、座席に置いてもよい。

以上に説明したように、第３の実施例では、速度と振動との関係が移動手段毎に異なる特徴を利用して移動手段を識別するので、移動手段を高精度に識別することができる。また、速度と振動との関係を近似した一次関数の係数（直線の傾き）を用いて移動手段を識別するので、簡単な計算によって移動手段を識別することができる。

＜第４の実施例＞
第４の実施例では、速度の振動への影響をさらに詳細に解析することによって、より高精度に移動手段を識別できる移動手段識別システムの例を説明する。

移動手段の種別によっては、速度と振動との関係が似ている場合がある。例えば、バスとバイクとは、振動の大きさへの走行速度の影響が似ており、振動の大きさだけに注目すると、識別精度が低下する可能性がある。

しかし、振動を、鉛直方向（以下、縦方向と称する）の振動と、進行方向に直交する水平方向（以下、横方向と称する）の振動に分解して考えると、車及びバスなどの３輪以上で横方向の振動が少ない移動手段と、バイク及び自転車など２輪で横方向の振動が大きい移動手段とを高精度に識別できる

図２１は、第４の実施例の移動手段識別システムの構成の例を示すブロック図である。

第４の実施例の移動手段識別システムは、速度センサ１００１、振動センサ１００２、関係計算部１００３、移動手段識別部１００４、移動手段識別データベース１００５及び振動分解部１００６を有する。

第４の実施例において、速度センサ１００１、振動センサ１００２、関係計算部１００３、移動手段識別部１００４及び移動手段識別データベース１００５の機能及び処理は、前述した第３の実施例と同じなので、それらの詳細の説明は省略する。

振動分解部１００６は、振動センサ１００２が検出した振動を、縦方向の成分と横方向の成分とに分解する。

例えば、振動センサ１００２が加速度センサである場合、ある時間幅で加速度ベクトルの平均ベクトルを計算することによって重力加速度を求めることができる。この重力加速度を鉛直方向の成分と定める。そして、測定された加速度ベクトルを鉛直方向に射影して鉛直成分を定め、鉛直成分を除去して水平成分を定める。

さらに、ある時間幅で水平成分ベクトルの平均ベクトルを計算することによって進行方向ベクトルを求めることができる。そして、加速度ベクトルの水平成分を進行方向に射影して進行方向成分を定め、水平成分から進行方向成分を除去して進行方向に直交する成分を定める。

前述した以外にも、ある時間幅で収集した加速度ベクトルの列に主成分分析を適用し、第一主成分を鉛直方向成分、第三主成分を進行方向直交成分とすることによって、加速度ベクトルの成分を定めることができる。

以上に説明したように、第４の実施例では、振動を縦方向の振動と横方向の振動とに分解する振動分解部１００６によって、振動の大きさの特徴が似ていても、振動の方向が異なる場合は、移動手段を高精度に識別することができる。

＜第５の実施例＞
第５の実施例では、各移動手段に特徴的な周波数帯の振動成分を利用することによって、より高精度に移動手段を識別できる移動手段識別システムの例を説明する。

図２２は、第５の実施例の移動手段識別システムの構成の例を示すブロック図である。

第５の実施例の移動手段識別システムは、速度センサ１００１、振動センサ１００２、関係計算部１００３、移動手段識別部１００４、移動手段識別データベース１００５及び特定周波数成分抽出部１００７を有する。

第５の実施例において、速度センサ１００１、振動センサ１００２、関係計算部１００３、移動手段識別部１００４及び移動手段識別データベース１００５の機能及び処理は、前述した第３の実施例と同じなので、それらの詳細の説明は省略する。

特定周波数成分抽出部１００７は、振動センサ１００２が検出した振動のうち、特定の周波数成分の振動を抽出する。特定周波数成分抽出部１００７には、特定の周波数成分を通過するバンドパスフィルタを用いることができる。また、特定周波数成分抽出部１００７が、測定された加速度から得られた振動をフーリエ変換して、その絶対値を該当周波数帯内で積分することによって、特定の周波数成分を抽出してもよい。

具体的には、振動の大きさのパワースペクトルを用いてもよい。その際、振動のスペクトル全体を分けた複数の周波数帯毎にパワースペクトルを計算することによって、移動手段を高精度に識別することができる。

例えば、振動のスペクトル全体を０〜１Ｈｚ、１Ｈｚ〜４Ｈｚ、４Ｈｚ〜１５Ｈｚ、１５Ｈｚ〜２５Ｈｚ、２５Ｈｚ以上の五つの帯域に分ける。このように分けた場合、歩行時には、歩行時は、１秒あたり２歩程度歩くことが多いため、２Ｈｚ付近の周波数成分が他の周波数帯より強くなる傾向がある。このため、１Ｈｚ〜４Ｈｚのパワースペクトルが、他の移動手段より強くなる。

また、自転車に乗っている際には、自転車をこぐ回転数に対応する４Ｈｚ〜１５Ｈｚの周波数成分が他の周波数帯より強くなる傾向がある。さらに、車又はバイクに乗車している際には、エンジンの回転数に対応する１５Ｈｚ〜２５Ｈｚの周波数成分が他の周波数帯より強くなる傾向がある。このように、移動手段によって、パワースペクトルの特徴が異なるので、前述した五つの周波数帯に分けた各周波数帯域における振動の大きさを表すパワースペクトルを求める。この五つの周波数帯の振動の大きさ及び速度を含む７次元空間で、移動手段を識別する。

以上に説明したように、第５の実施例では、特定の周波数成分の振動を抽出する特定周波数成分抽出部１００７によって、振動の大きさの特徴が似ていても、振動の周波数スペクトルの特徴が異なる場合は、移動手段を高精度に識別することができる。

＜第６の実施例＞
第６の実施例では、移動手段の識別結果を補正することによって、より高精度に移動手段を識別できる移動手段識別システムの例を説明する。

図２３は、第６の実施例の移動手段識別システムの構成の例を示すブロック図である。

第６の実施例の移動手段識別システムは、速度センサ１００１、振動センサ１００２、関係計算部１００３、移動手段識別部１００４、移動手段識別データベース１００５及び識別結果補正部１００８を有する。

第６の実施例において、速度センサ１００１、振動センサ１００２、関係計算部１００３、移動手段識別部１００４及び移動手段識別データベース１００５の機能及び処理は、前述した第３の実施例と同じなので、それらの詳細の説明は省略する。

識別結果補正部１００８は、移動手段識別部１００４が識別した移動手段について、その前後の情報から移動手段を識別することによって、移動手段の識別結果を補正する。

図２４は、第６の実施例の移動手段を識別結果を説明する図である。

一般に、移動手段は、数十秒などの短い時間で転々と変わることはない。このため、前後の時間の識別結果を用いて、移動手段の識別結果を補正することができる。具体的には、ｔ_i+2の移動手段はバイクであると識別されているが、その前後のｔ_i+1及びｔ_i+3の移動手段は四輪車であると識別されている。よって、ｔ_i+2の移動手段はバイクではなく、四輪車であると補正される。

次に、第６の実施例の変形例の移動手段識別システムについて説明する。第６の実施例の変形例では、誤識別が生じやすいデータを除去した後に、移動手段を識別し、その前後の情報から欠落した部分の移動手段を推定することによって、より高精度に移動手段を識別することができる。

振動及び速度を軸とする二次元平面において、例えば、図１４に示すように、速度が小さい領域では、どの移動手段でも振動は小さいので、移動手段による特徴が明らかではなく、誤識別が生じやすい。また、識別の境界領域では、誤識別が生じやすい。このため、図２６に示すように、誤識別が生じやすい領域をマスクして、マスク領域のデータを使用しないことによって、移動手段を高精度に識別することができる。

図２５は、第６の実施例の変形例の移動手段識別システムの構成の例を示すブロック図である。

第６の実施例の変形例の移動手段識別システムは、速度センサ１００１、振動センサ１００２、関係計算部１００３、移動手段識別部１００４、移動手段識別データベース１００５、識別結果補正部１００８及びマスク部１００９を有する。

マスク部１００９は、速度と振動との関係において、誤識別が起こりやすい領域をマスクする。そして、識別結果補正部１００８は、移動手段識別部１００４が移動手段を識別できなかった時間について、その前後の情報から移動手段を推定する。

図２７は、第６の実施例の変形例の移動手段の識別結果を説明する図である。

図示する例では、ｔ_i+2の移動手段が識別されていないが、その前後のｔ_i+1及びｔ_i+3の移動手段は四輪車であると識別されている。よって、ｔ_i+2の移動手段は四輪車であると補正される。

以上に説明したように、第６の実施例では、前後の情報から移動手段を推定する識別結果補正部１００８によって、各時間において推定された移動手段が誤っていても、移動手段の識別結果を補正することによって、移動手段を高精度に識別することができる。また、誤識別が生じやすい領域をマスクするマスク部１００９によって、誤識別が生じやすい領域のデータを使わないようにして、各時間における移動手段の識別結果の誤りを防止することができる。

＜第７の実施例＞
第７の実施例では、以上に説明したロジックを用いて、振動の相対的な大きさを計算するシステムの例を説明する。

前述したように、振動の大きさは速度と関係するので、測定された振動値が、その場所で生ずべき正しい振動の大きさを表していない場合がある。これに対し、第３から第６の実施例で説明した速度及び振動から移動手段を識別する方法を利用して、速度及び移動手段から振動を推定し、「通常、この移動手段で、この程度の速度であれば、この程度の振動の大きさになるはず」という振動の推定値と、実際に測定された振動の大きさとを比較することによって、該当区間の振動が期待される振動と比べ、相対的に大きいか小さいかを判定することができる。

図２８は、第７の実施例の振動シミュレーションシステムの構成の例を示すブロック図である。

第７の実施例の振動シミュレーションシステムは、速度センサ１１０１、振動センサ１１０２、関係計算部１１０３、振動計算部１１０４及び移動手段識別データベース１１０５を有する。第７の実施例の速度センサ１１０１、振動センサ１１０２及び関係計算部１１０３の機能及び処理は、それぞれ、第３の実施例の速度センサ１００１、振動センサ１００２及び関係計算部１００３と同じなので、それらの詳細の説明は省略する。なお、第７の実施例の振動シミュレーションシステムは、前述した第３の実施例の携帯端末１０１０及び／又は計算機１０２０に実装される（図１７、図１８Ｂ参照）。

振動計算部１１０４は、速度センサ１１０１が取得した移動速度を用いて、振動の大きさの推定値を計算する。振動計算部１１０４は、携帯端末１０１０の中央演算処理装置１０１１又は計算機１０２０の中央演算処理装置１０２２が所定のプログラムを実行することによって実装される。

移動手段識別データベース１１０５は、移動手段毎に速度と振動との関係の特徴を表すパラメータ（傾きａ、切片ｂ）を格納する。例えば、図２９に示すように、移動手段識別データベース１１０５にはデータ収集をした車両毎に速度と振動との関係の特徴を表すパラメータとして、傾きａ及び切片ｂの値を格納する。複数の車両を用いてデータを収集した場合、車両毎にレコードを作成してもよい。また、複数の車両が同一の条件（例えば、同一車種）である場合、収集したデータを纏めて一つのレコードとしてもよい。

第７の実施例の振動シミュレーションシステムを利用すると、例えば、一台又は複数台の車で、ある地域の道路を走行することによって、通常より振動が大きい道路を抽出できる。振動の大きい個所は道路が劣化している可能性があるので、その箇所を点検及び補修するなど、道路の保守点検を効率化できる。

このために、まず移動手段識別データベース１１０５を構築する必要がある。移動手段識別データベース１１０５の構築には、例えば、ある車両で道路を走行し、速度と振動との関係のデータを収集する。その後、例えば、前述した方法によって、速度と振動との関係を二次元平面にプロットし、下記の直線の式（２）のパラメータ（一次関数に近似した場合の傾きａ及び切片ｂ）を求める。
ｖｉｂ＝ａ×ｖｅｌ＋ｂ …式（２）

その後、相対的な振動の大きさを調査すべき道路を走行し、所定の時間毎に区切って速度及び振動（ｖｅｌ_i，ｖｉｂ_i__observed）を測定する。

そして、当該車両の速度と振動との関係の特徴を表すパラメータ（傾きａ、切片ｂ）を、移動手段識別データベース１１０５から読み出し、下式（３）を用いて期待される振動ｖｉｂ_i__expectedを求める。
ｖｉｂ_i__expected＝ａ×ｖｅｌ_i＋ｂ …式（３）

式（３）で計算された期待される振動ｖｉｂ_i__expectedと、振動の測定値ｖｉｂ_i__observedとを比較することによって、該当区間での相対的な振動の大きさを求めることができる。

以上に説明したように、第７の実施例では、速度及び移動手段から振動を推定するので、振動の推定値を求めることができ、さらに、該当区間で実際に測定された振動の大きさが期待される振動と比べて大きいかを判定することができる。

以上、本発明を添付の図面を参照して詳細に説明したが、本発明はこのような具体的構成に限定されるものではなく、添付した請求の範囲の趣旨内における様々な変更及び同等の構成を含むものである。例えば、前述した実施例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除及び置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の非一時的な記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品に実装する上で必要な全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

Claims (14)

1. プローブ交通情報を生成するプローブ交通情報生成システムであって、
   位置情報を収集する端末装置と、
   前記端末装置から収集した情報に基づいてプローブ交通情報を生成するサーバと、を備え、
   前記端末装置は、位置情報及び前記端末装置が受ける振動を収集し、
   前記プローブ交通情報生成システムは、
   前記収集された位置情報から前記端末装置の速度を計算し、
   前記計算された速度と前記収集された振動との関係を一次関数で近似した傾きを用いて、前記速度による前記振動への影響度を計算し、前記影響度に基づいて、前記端末装置の移動手段を識別し、
   前記サーバは、前記移動手段の識別結果を用いて、前記収集された位置情報からプローブ交通情報を生成することを特徴とするプローブ交通情報生成システム。
2. プローブ交通情報を生成するプローブ交通情報生成システムであって、
   位置情報を収集する端末装置と、
   前記端末装置から収集した情報に基づいてプローブ交通情報を生成するサーバと、を備え、
   前記端末装置は、位置情報及び前記端末装置が受ける振動を収集し、
   前記プローブ交通情報生成システムは、
   前記収集された位置情報から前記端末装置の速度を計算し、
   前記計算された速度と前記収集された振動とが所定の関係であるデータを除外して、前記速度による前記振動への影響度を計算し、前記影響度に基づいて、前記端末装置の移動手段を識別し、
   前記データの除外によって識別できなかった時刻の移動手段を、前後の時刻で識別された移動手段から推定し、
   前記サーバは、前記移動手段の識別結果を用いて、前記収集された位置情報からプローブ交通情報を生成することを特徴とするプローブ交通情報生成システム。
3. 請求項１又は２に記載のプローブ交通情報生成システムであって、
   前記収集された振動の方向を解析し、前記解析された所定の方向の成分を用いて前記移動手段を識別することを特徴とするプローブ交通情報生成システム。
4. 請求項１又は２に記載のプローブ交通情報生成システムであって、
   前記収集された振動の周波数を解析し、前記解析された振動の所定の周波数成分を用いて前記移動手段を識別することを特徴とするプローブ交通情報生成システム。
5. 請求項１又は２に記載のプローブ交通情報生成システムであって、
   前記プローブ交通情報は、交通情報を制御するために用いられるデータであることを特徴とするプローブ交通情報生成システム。
6. 請求項１又は２に記載のプローブ交通情報生成システムであって、
   前記端末装置は、位置情報を収集するためのアプリケーションプログラムの提供を受け、前記提供されたアプリケーションプログラムによって位置情報を収集することを特徴とするプローブ交通情報生成システム。
7. 請求項６に記載のプローブ交通情報生成システムであって、
   前記端末装置には、前記アプリケーションプログラムの提供に関連して識別情報が付与されており、
   前記端末装置は、付与された識別情報と関連付けて前記位置情報を送信し、
   前記サーバは、前記位置情報に関連付けられた識別情報を用いて、前記端末装置から送信された位置情報を識別することを特徴とするプローブ交通情報生成システム。
8. 請求項６に記載のプローブ交通情報生成システムであって、
   前記サーバは、
   前記識別された移動手段毎に前記計算された速度を用いて、前記移動手段毎の交通流の混雑度を計算し、
   前記移動手段毎の混雑度を地図と重畳させて表示するためのデータを生成することを特徴とするプローブ交通情報生成システム。
9. 請求項１又は２に記載のプローブ交通情報生成システムであって、
   前記サーバが前記移動手段を識別することを特徴とするプローブ交通情報生成システム。
10. 請求項１又は２に記載のプローブ交通情報生成システムであって、
    前記端末装置が前記移動手段を識別することを特徴とするプローブ交通情報生成システム。
11. 請求項１又は２に記載のプローブ交通情報生成システムであって、
    前記サーバは、他の交通情報収集システムと接続されており、
    前記サーバは、前記他の交通情報収集システムが収集した移動手段が既知である交通情報、及び、前記端末装置が収集した位置情報を用いて、前記プローブ交通情報を生成することを特徴とするプローブ交通情報生成システム。
12. 請求項６に記載のプローブ交通情報生成システムであって、
    前記端末装置は、通信事業者が管理するサーバから前記アプリケーションプログラムの提供を受けることを特徴とするプローブ交通情報生成システム。
13. プローブ交通情報生成システムで実行されるプローブ交通情報を生成する方法であって、
    前記プローブ交通情報生成システムは、位置情報を収集する端末装置と、前記端末装置から収集した情報に基づいてプローブ交通情報を生成するサーバと、を有し、
    前記方法は、
    前記端末装置が、前記位置情報及び前記端末装置が受ける振動を収集するステップと、
    前記プローブ交通情報生成システムが、前記収集された位置情報から前記端末装置の速度を計算するステップと、
    前記プローブ交通情報生成システムが、前記計算された速度と前記収集された振動との関係を一次関数で近似した傾きを用いて、前記速度による前記振動への影響度を計算し、前記影響度に基づいて、前記端末装置の移動手段を識別するステップと、
    前記サーバが、前記移動手段の識別結果を用いて、前記収集された位置情報からプローブ交通情報を生成することを特徴とするステップとを含むプローブ交通情報生成方法。
14. プローブ交通情報生成システムで実行されるプローブ交通情報を生成する方法であって、
    前記プローブ交通情報生成システムは、位置情報を収集する端末装置と、前記端末装置から収集した情報に基づいてプローブ交通情報を生成するサーバと、を有し、
    前記方法は、
    前記端末装置が、前記位置情報及び前記端末装置が受ける振動を収集するステップと、
    前記プローブ交通情報生成システムが、前記収集された位置情報から前記端末装置の速度を計算するステップと、
    前記プローブ交通情報生成システムが、前記計算された速度と前記収集された振動とが所定の関係であるデータを除外して、前記速度による前記振動への影響度を計算し、前記影響度に基づいて、前記端末装置の移動手段を識別し、
    前記プローブ交通情報生成システムが、前記データの除外によって識別できなかった時刻の移動手段を、前後の時刻で識別された移動手段から推定し、
    前記サーバが、前記移動手段の識別結果を用いて、前記収集された位置情報からプローブ交通情報を生成することを特徴とするステップとを含むプローブ交通情報生成方法。

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