JP6038304B2 - Traffic estimation system - Google Patents
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Description
本発明は、道路の交通量を推定するシステムに関し、特に道路を走行した車両の走行速度を計測して交通量を推定するシステムに関する。 The present invention relates to a system for estimating a traffic volume on a road, and more particularly to a system for estimating a traffic volume by measuring a traveling speed of a vehicle traveling on a road.
特開2009−140007号公報(特許文献1)に、プローブカーを利用して交通量を推定する技術が開示されている。特許文献1では、道路区間を走行するプローブカーの速度データを収集し、交通量と速度の所定の関係(以下、道路特性という)を用いて、当該道路区間の交通量を推定する。そして、推定した交通量を、当該道路区間を走行するプローブカーの加減速の発生回数若しくは発生時間間隔、加速度の絶対値の最大値、速度のばらつき、車線変更の回数のいずれか一つ以上に基づいて補正する(要約参照)。 Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2009-140007 (Patent Document 1) discloses a technique for estimating a traffic volume using a probe car. In Patent Document 1, speed data of a probe car traveling on a road section is collected, and the traffic volume of the road section is estimated using a predetermined relationship between traffic volume and speed (hereinafter referred to as road characteristics). Then, the estimated traffic volume is set to one or more of the number of occurrences or time intervals of acceleration / deceleration of the probe car traveling on the road section, the maximum acceleration absolute value, the speed variation, and the number of lane changes. Correct based on (see summary).
この技術では、道路区間ごとに道路特性を予め作成する必要がある。特許文献1では、高速道路、一般国道といった道路種別を利用して、代表とする道路特性を作成している(段落0048参照)。そして、交通量が直接観測できない非交通量観測道路区間(以下、推定道路区間という)の交通量を、同じ道路種別の代表道路特性を用いて推定している。 In this technique, it is necessary to create a road characteristic for each road section in advance. In Patent Document 1, a representative road characteristic is created using a road type such as an expressway or a general national road (see paragraph 0048). Then, the traffic volume of a non-traffic volume observation road section (hereinafter referred to as an estimated road section) in which the traffic volume cannot be directly observed is estimated using the representative road characteristics of the same road type.
しかしながら、実際は、同じ道路種別の道路区間でも、道幅、カーブ、道路勾配や信号機の数などによって走行環境が異なり、同じ道路特性を有するとは限らない。このため、道路種別毎に生成した代表道路特性を用いて推定した推定道路区間の交通量は、その推定精度に限界があり、実際の交通量と大きく乖離する可能性がある。
また、地図の整備状況によって正確な道路情報が得られない地域や道路情報自体がサポートされない地域では、道路種別に基づいて道路特性が分類できないという課題がある。このような課題は、開発が進行中で、交通量が著しく変化している地域に多い。
さらに、代表道路特性と推定道路区間の道路特性とが、少なくとも渋滞流域および自由流域の双方の速度域で同じになるとは限らない。一つの推定道路区間の道路特性として、各速度域において、異なる代表道路区間の代表道路特性を用いた方が正確な交通量を推定できる場合もある。従って、各速度域に対して、類似する道路特性を有する代表道路区間の代表道路特性を用いて、推定道路区間の交通量を推定することが望ましい。However, in practice, even in a road section of the same road type, the driving environment differs depending on the road width, curve, road gradient, number of traffic lights, etc., and the road characteristics are not always the same. For this reason, the traffic volume of the estimated road section estimated using the representative road characteristics generated for each road type has a limit in estimation accuracy, and may greatly deviate from the actual traffic volume.
In addition, there is a problem that the road characteristics cannot be classified based on the road type in an area where accurate road information cannot be obtained due to a map development situation or an area where the road information itself is not supported. These challenges are often found in areas where development is ongoing and traffic is changing significantly.
Furthermore, the representative road characteristics and the road characteristics of the estimated road section are not always the same in at least the speed range of the traffic jam basin and the free basin. As the road characteristics of one estimated road section, there is a case where it is possible to estimate the accurate traffic volume by using the representative road characteristics of different representative road sections in each speed range. Therefore, it is desirable to estimate the traffic volume of the estimated road section using the representative road characteristics of the representative road section having similar road characteristics for each speed range.
そこで本発明の目的は、類似性の高い代表道路特性とプローブカーから収集した走行速度とに基づいて交通量を推定する、高精度な交通量推定システムを提供することにある。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a highly accurate traffic estimation system that estimates traffic based on representative road characteristics having high similarity and travel speed collected from a probe car.
上記目的を達成するために、本発明の交通量推定システムは、プローブカーから得られる走行速度データから、代表道路区間と推定道路区間との走行環境の類似性を判断し、類似性の高い代表道路区間の道路特性を利用して、推定道路区間の交通量を推定するようにした。 In order to achieve the above object, the traffic volume estimation system of the present invention determines the similarity of the driving environment between the representative road section and the estimated road section from the driving speed data obtained from the probe car, and represents the representative with high similarity. The traffic volume of the estimated road section was estimated using the road characteristics of the road section.
走行環境の類似性は、速度特性から間接的に判断する。すなわち、推定道路区間の速度特性に最も近い速度特性を有する代表道路区間の代表道路特性を、推定道路区間の道路特性として用いる。 The similarity of the driving environment is indirectly determined from the speed characteristics. That is, the representative road characteristic of the representative road section having the speed characteristic closest to the speed characteristic of the estimated road section is used as the road characteristic of the estimated road section.
速度特性は、例えば、各道路区間における走行速度と、走行速度の分散値、渋滞率、車両の停止回数またはブレーキ回数などのプローブカーから取得した走行データとの関係としてえることができる。 The speed characteristic can be obtained, for example, as a relationship between the travel speed in each road section and travel data acquired from a probe car such as a travel speed variance value, a traffic jam rate, the number of stops of a vehicle, or the number of brakes.
本発明によれば、プローブカーの走行速度データを用いて、推定道路区間の走行環境を推定し、類似する走行環境を有する代表道路区間の代表道路特性を用いて推定道路区間の交通量を推定するので、道路種別などの地図情報から推測することが困難な道路特性の違いや地図の整備状況に依存することなく、推定道路区間の交通量を精度よく推定することが可能になる。 According to the present invention, the travel environment of the estimated road section is estimated using the travel speed data of the probe car, and the traffic volume of the estimated road section is estimated using the representative road characteristics of the representative road section having a similar travel environment. Therefore, it is possible to accurately estimate the traffic volume of the estimated road section without depending on the difference in road characteristics that is difficult to estimate from the map information such as the road type or the map maintenance status.
上記以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。 Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of embodiments.
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳しく説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明の実施形態に係る交通量推定システムの全体構成を示した図である。 FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a traffic volume estimation system according to an embodiment of the present invention.
交通量推定システム10は、道路特性推定装置11、代表道路の速度特性算出装置12、特性データ合成装置13、推定道路の速度特性算出装置14、道路特性選択装置15、交通量推定装置16、交通量出力装置17、記憶装置18を備えて構成される。例えば、道路特性推定装置11、代表道路の速度特性算出装置12、特性データ合成装置13、推定道路の速度特性算出装置14、道路特性選択装置15、交通量推定装置16、交通量出力装置17は一つのコンピュータで実施することができる。また、記憶装置18もコンピュータに内蔵可能である。このため、各装置を処理部とみなしても差し支えない。この場合、「装置」は「部」と記載してもよい。
The traffic
道路特性推定装置11は、車両感知器などが設置され交通量の定常観測が可能な観測道路区間を代表道路区間として、車両感知器の単位時間毎の車両通過台数と走行速度を収集し、代表道路区間の道路特性を生成する装置である。走行速度は車両感知器で検出されたデータに限らず、プローブカー等から収集した走行速度を用いても構わない。 The road characteristic estimation device 11 collects the number of passing vehicles and the traveling speed per unit time of the vehicle detector, using an observation road section in which a vehicle detector or the like is installed and capable of steady traffic observation as a representative road section. An apparatus for generating road characteristics of a road section. The traveling speed is not limited to the data detected by the vehicle sensor, and traveling speed collected from a probe car or the like may be used.
ここで道路特性について説明する。道路の交通量Q(台/h)は、ある瞬間の単位距離内に存在する車両の台数である交通密度k(台/km)とその単位距離を通過する車両の平均速度v(km/h)とから(式1)で計算される。 Here, the road characteristics will be described. The traffic volume Q (vehicles / h) of the road is the traffic density k (vehicles / km), which is the number of vehicles existing within a unit distance at a certain moment, and the average speed v (km / h) of vehicles passing through the unit distances. ) And (Equation 1).
Q=k×v (式1)
全ての道路区間において、交通量Qあるいは交通密度kを直接観測することは難しいが、例えば、交通密度kと走行速度vとの相関関係に基づく交通モデルを利用して、走行速度vから交通密度kを推定することが可能である。交通モデルにおいては、従来から様々なモデルが利用されており、例えば(式2)に示すアンダーウッドのモデルや(式3)に表わすグリーンバーグのモデルがある。Q = k × v (Formula 1)
Although it is difficult to directly observe the traffic volume Q or the traffic density k in all road sections, for example, using a traffic model based on the correlation between the traffic density k and the travel speed v, the traffic density can be calculated from the travel speed v. It is possible to estimate k. In the traffic model, various models have been conventionally used, for example, an underwood model shown in (Expression 2) and a Greenberg model expressed in (Expression 3).
v=vf×exp(−k/k0) (式2)
exp()は指数関数を表わし、Vfは交通密度が0の速度である自由速度、k0は、交通量が最大となる時の交通密度である臨界密度を表わす。v = vf × exp (−k / k0) (Formula 2)
exp () represents an exponential function, Vf represents a free speed at which the traffic density is zero, and k0 represents a critical density which is the traffic density when the traffic volume is maximum.
v=c×log(kj/k) (式3)
ここで、logは対数、cは定数、kjは速度が0の時の交通密度である飽和密度である。また、速度vと交通密度kの関係を指数関数で表現すると、例えばα、βを定数とした(式4)で表わされる。v = c × log (kj / k) (Formula 3)
Here, log is a logarithm, c is a constant, and kj is a saturation density that is a traffic density when the speed is zero. Further, when the relationship between the speed v and the traffic density k is expressed by an exponential function, for example, it is expressed by (Expression 4) where α and β are constants.
v=α×exp(β×k) (式4)
このように、平均速度vと交通密度kは、その関係式とパラメータで表現できる。このパラメータは(式2)のアンダーウッドのモデルでは自由速度Vf、臨界速度k0、(式3)のグリーンバーグのモデルでは、定数c、飽和密度kj、またこれを指数関数で表わした(式4)では、定数α、βである。ここでは、これらの関係式を道路特性関係式、そのパラメータを道路特性パラメータと呼ぶ。そして道路特性パラメータを特定した道路特性関係式を道路特性と呼ぶ。道路特性推定装置11は、代表道路区間の道路特性パラメータを推定する。本実施例では、道路特性関係式として(式2)のアンダーウッドの交通モデルを想定して説明するが、アンダーウッドの交通モデルに限定するものではなく、他の交通モデルを用いても同様である。また、道路特性及び道路特性関係式は、速度(平均速度)vと交通密度kとの関係を示すものばかりではなく、速度(平均速度)vと交通量Qとの関係を示すようにすることもできる。v = α × exp (β × k) (Formula 4)
Thus, the average speed v and the traffic density k can be expressed by their relational expressions and parameters. In the Underwood model of (Equation 2), these parameters are represented by a free velocity Vf and a critical velocity k0, and in the Greenberg model of (Equation 3), a constant c, a saturation density kj, and an exponential function (Equation 4). ) Are constants α and β. Here, these relational expressions are called road characteristic relational expressions, and the parameters thereof are called road characteristic parameters. The road characteristic relational expression specifying the road characteristic parameter is called a road characteristic. The road characteristic estimation device 11 estimates road characteristic parameters of the representative road section. In this embodiment, the road characteristic relational expression will be described assuming an underwood traffic model of (Equation 2). However, the present invention is not limited to the underwood traffic model, and other traffic models may be used. is there. In addition, the road characteristic and the road characteristic relational expression should show not only the relationship between the speed (average speed) v and the traffic density k, but also the relationship between the speed (average speed) v and the traffic volume Q. You can also.
速度特性算出装置12は、車両感知器やプローブカー等から得られる走行速度を所定期間観測し、その道路区間の走行環境を示す特徴量を計算する装置である。ここでは、その特徴量を速度特性とする。速度特性は、以下のいずれかの関係を用いて表現される。
(a)所定期間の平均速度と分散(標準偏差でも構わない)
(b)平均速度と渋滞率
(c)平均速度と停止回数
上記の関係は「走りやすさ」を表す。この「走りやすさ」をその道路区間の速度特性とする。プローブカーから走行速度に加え、ブレーキ回数やハンドル操作(操作角度)などの走行データが得られる場合、それらの走行データを含めて「走りやすさ」ないし速度特性を計算してもよい。上記の速度特性は車両感知器やプローブカー等から得られる走行速度データの集合を統計的に処理することにより得られる特徴量である。この特徴量は走行速度データの集合が有する傾向或いは性質を反映している。The speed
(A) Average speed and variance for a given period (standard deviation is acceptable)
(B) Average speed and congestion rate (c) Average speed and number of stops The above relationship represents “ease of running”. This “ease of running” is defined as the speed characteristic of the road section. When travel data such as the number of brakes and steering wheel operation (operation angle) are obtained from the probe car in addition to the travel speed, “ease of travel” or speed characteristics may be calculated including the travel data. The speed characteristic is a characteristic amount obtained by statistically processing a set of travel speed data obtained from a vehicle sensor, a probe car, or the like. This feature amount reflects the tendency or property of the set of travel speed data.
特性データ合成装置13は、道路特性推定装置11で計算された道路特性と速度特性算出装置12で計算された速度特性とを関連付ける装置である。具体的には、各道路区間に与えられた固有の道路区間IDで前記両特性データを対応付けて記憶装置18に保存する。
The characteristic
速度特性算出装置14は、プローブカーから通信手段を介して走行速度を取得し、推定道路区間の速度特性を算出する装置である。算出される速度特性は速度特性算出装置12と同様である。所定期間観測した走行速度から、推定道路区間の走行環境を示す特徴量(推定道路区間の速度特性)を計算する。得られた推定道路区間の速度特性を道路特性選択装置15に出力する。この速度特性算出装置14で算出される速度特性は、プローブカーから取得した走行速度データの集合を統計的に処理することにより得られる特徴量である。この特徴量は走行速度データの集合が有する傾向或いは性質を反映している。
The speed
上述した道路特性及び速度特性では、速度vとして平均速度を用いているが、平均速度以外の速度を代表値として用いてもよい。 In the road characteristics and the speed characteristics described above, the average speed is used as the speed v, but a speed other than the average speed may be used as a representative value.
道路特性選択装置15は、記憶装置18に保存されている代表道路の速度特性の中から推定道路区間の速度特性に最も類似する速度特性を有する道路区間IDを選択する。選択した道路区間IDの道路特性を記憶装置18から選択し、当該推定道路区間の道路特性として交通量推定装置16に出力する。
The road
交通量推定装置16は、プローブカーから得られた当該推定道路区間の走行速度と道路特性選択装置15から与えられた当該推定道路区間の道路特性とを用いて、プローブカーが走行した時間帯の当該推定道路区間の交通量を計算する。計算した交通量は交通量出力装置17に出力する。
The
交通量出力装置17は、交通量推定装置16から得た推定道路区間の交通量を表示装置(図示しない)や交通シミュレーションなどの外部アプリケーション(図示しない)に出力する。
The traffic
交通量推定システム10に入力される代表道路の交通量、走行速度、推定道路の走行速度は、通信手段(図示しない)を介してリアルタイムに入力される以外に、記憶媒体に蓄積された所定期間の蓄積データが入力されることもある。後者の蓄積データを扱う場合は、道路区間の道路特性を生成する代表道路やエリアの指定、交通量推定システムが推定する道路やその区間ID、あるいはメッシュコードなどのエリア情報と、交通量を推定する時間帯を設定できるようなユーザインターフェースを設け、前記ユーザインターフェースを介して操作できる構成をとる。また、蓄積期間が長くなると推定処理に時間がかかる。推定処理時間が長くなる場合に備えて、過去の処理時間から推定処理時間を計算し、残り処理時間あるいは処理終了時間を表示装置に表示する。
The traffic volume, travel speed, and travel speed of the estimated road that are input to the traffic
図2に交通量出力装置17から出力される交通量データのフォーマットの一例を示す。交通量データは、道路ID21、交通量を推定した時間帯の開始時刻(またはその時間帯の代表時刻)である推定日時22、このデータが提供された提供日時23、前記推定日時の推定交通量24で構成される。推定交通量24は、推定日時22を代表時刻とし、予め決められた単位時間に道路を通過する車両の推定台数である。前記単位時間は、プローブカーデータの処理時間帯に合わせて設定される。例えば、プローブカーから提供される走行速度の更新間隔が5分の場合、推定交通量24の推定時間帯を5分に設定する。また、5分の所定倍数で、30分や60分を推定時間帯として設定し、設定した推定時間帯の平均走行速度から交通量を推定することも考えられる。
FIG. 2 shows an example of the format of the traffic volume data output from the traffic
図3は、交通量推定システム10に入力される代表道路および推定道路の走行速度のデータフォーマットの一例である。ここでは、走行速度がプローブカーから提供されるとして、走行速度以外にも車両から収集可能な走行データの一部を含めている。プローブカーから提供されるプローブデータは、プローブデータが収集された道路区間を識別するための道路区間ID31、車両を識別するための車両ID32、車両がその道路区間に進入した時刻である進入時刻33、その道路区間から流出した流出時刻34を含む。プローブデータは、さらに走行情報として、車両がこの道路区間を走行したときの平均速度35、車両の停止回数36、ブレーキ操作により減速した回数(加速回数から減速回数を推定してもよい)等を含む。
FIG. 3 is an example of a data format of the travel speed of the representative road and the estimated road input to the traffic
図4は、道路特性推定装置11の処理フローを示す。図5は、図4を説明するための補足図であり、交通密度kと速度vとの関係を表している。道路特性推定装置11は、全ての代表道路区間において、車両感知器やプローブカー等の外部装置から提供される交通量と走行速度を所定期間観測し内部メモリに記憶する。本処理フローは、定期的な周期で実行され、常に最新の交通量および走行速度に基づき道路特性が更新される。以下、それぞれのステップについて詳細に説明する。 FIG. 4 shows a processing flow of the road characteristic estimation apparatus 11. FIG. 5 is a supplementary diagram for explaining FIG. 4 and shows the relationship between traffic density k and speed v. The road characteristic estimation device 11 observes the traffic volume and travel speed provided from an external device such as a vehicle detector or a probe car for a predetermined period in all representative road sections and stores them in an internal memory. This processing flow is executed at regular intervals, and the road characteristics are always updated based on the latest traffic volume and travel speed. Hereinafter, each step will be described in detail.
ステップS40において、内部メモリに記憶した所定期間内の全ての代表道路区間の所定期間の交通量と走行速度についてステップS41からS44までの処理を繰り返すループが開始される。 In step S40, a loop is started in which the processing from steps S41 to S44 is repeated for the traffic volume and travel speed for a predetermined period of all the representative road sections within the predetermined period stored in the internal memory.
ステップS41は、観測された所定期間の各代表道路区間の単位時間iごとの車両台数Q(i)を集計する。ステップS42は、観測された所定期間の各道路区間の平均速度v(i)を計算する。ステップS43は、(式1)の関係式に基づいて前記Q(i)とv(i)から各道路区間の交通密度k(i)を計算する。ここで計算されたv(i)とk(i)との関係は、図5に示すように横軸を交通密度、縦軸を速度としたグラフ上で点51のように示される。このようなv(i)とk(i)との関係を表わす点は各代表道路において、全ての単位時間i毎に計算される。
In step S41, the number of vehicles Q (i) for each unit time i of each representative road section in the observed predetermined period is totaled. Step S42 calculates the average speed v (i) of each road section observed for a predetermined period. In step S43, the traffic density k (i) of each road section is calculated from Q (i) and v (i) based on the relational expression of (Expression 1). The relationship between v (i) and k (i) calculated here is shown as a
ステップS44は、ステップS43で計算した複数のk(i)とv(i)との関係から(式2)の交通モデルに基づく道路特性(図5の52)を推定し、道路特性パラメータvfおよびk0を出力する。ステップS45は、全ての代表道路区間について道路特性およびそのパラメータを生成する処理を完了したか否かを判定し、処理を完了した場合は処理フローを終了する。全ての代表道路区間において処理を完了していない場合は、ステップS41へ戻る。 In step S44, the road characteristic (52 in FIG. 5) based on the traffic model of (Equation 2) is estimated from the relationship between the plurality of k (i) and v (i) calculated in step S43, and the road characteristic parameter vf and k0 is output. In step S45, it is determined whether or not the processing for generating the road characteristics and its parameters has been completed for all the representative road sections. If the processing has been completed, the processing flow ends. If the processing has not been completed in all the representative road sections, the process returns to step S41.
図6は、道路特性推定装置11のもう一つの処理フローを示す。図7は図6の処理フローを説明するための補足図であり、交通密度kと速度vとの関係を表している。図5の処理フローでは、代表道路区間および推定道路区間の道路特性が単一曲線から成る交通モデルであることを前提とした処理を示した。しかし、交通モデルは単一曲線で表現できるとは限らず、場所によって複数曲線を組み合わせた交通モデルを使用することもある。本処理フローはそのような複数曲線で表わされる道路区間の道路特性を推定する処理を実行する。以下、それぞれのステップについて詳細に説明する。 FIG. 6 shows another processing flow of the road characteristic estimation apparatus 11. FIG. 7 is a supplementary diagram for explaining the processing flow of FIG. 6 and shows the relationship between the traffic density k and the speed v. The processing flow of FIG. 5 shows processing on the assumption that the road characteristic of the representative road section and the estimated road section is a traffic model composed of a single curve. However, the traffic model cannot always be expressed by a single curve, and a traffic model in which a plurality of curves are combined depending on the location may be used. This processing flow executes processing for estimating the road characteristics of the road section represented by such multiple curves. Hereinafter, each step will be described in detail.
ステップS40からS43までの処理は、図4で説明した通りである。ステップS60において、v(i)とk(i)との関係が不連続となる点、即ち、最適な速度域に分割し複数の道路特性を生成するため、ステップS61からS63までの処理を繰り返すループが開始される。 The processing from step S40 to S43 is as described in FIG. In step S60, the process from step S61 to S63 is repeated in order to generate a plurality of road characteristics by dividing the relationship between v (i) and k (i) into discontinuities, that is, in an optimum speed range. A loop is started.
ステップS61は、道路特性を生成するための速度境界値vd(図7の71)を設定する。ここで、代表および推定対象とする道路区間の道路特性がいくつの道路特性を組み合わせて表現できるのか、また、各速度域で道路特性の基準となる交通モデルの選択は、本処理を実行する前にv(i)とk(i)の関係を分析し決定しておく。ここでは、図7に示すように、本道路区間の道路特性は、走行速度vの高速流域と低速流域の二つの速度域で各々の道路特性を組み合わせることにより表現されるものとする。そして、二つの速度域の各道路特性は(式2)のアンダーウッドの交通モデルに従うものとする。ステップS61で設定される速度境界vdは、予め設定しておいた適当な速度を初期値とし、繰り返し処理S60によって最適な値に修正される。ステップS62は、vdによって分割される各速度域(前述の高速流域と低速流域)において、v(i)とk(i)の関係を利用して道路特性を推定する。これより、高速流域の道路特性(図7の72)およびその特性パラメータ(vfh、k0h)と、低速流域の道路特性(図7の73)およびその特性パラメータ(vfl、k0l)を得る。 In step S61, a speed boundary value vd (71 in FIG. 7) for generating road characteristics is set. Here, the number of road characteristics that can be expressed by combining the road characteristics of the representative and estimation target road sections, and the selection of the traffic model that serves as the reference for the road characteristics in each speed range are determined before executing this process. The relationship between v (i) and k (i) is analyzed and determined. Here, as shown in FIG. 7, it is assumed that the road characteristics of the road section are expressed by combining the road characteristics in two speed ranges of a high speed basin and a low speed basin of the traveling speed v. And each road characteristic of two speed ranges shall follow the underwood traffic model of (Formula 2). The speed boundary vd set in step S61 is corrected to an optimal value by the iterative process S60 with an appropriate speed set in advance as an initial value. In step S62, the road characteristics are estimated using the relationship between v (i) and k (i) in each velocity region (the above-described high-speed basin and low-speed basin) divided by vd. Thus, the road characteristics (72 in FIG. 7) and its characteristic parameters (vfh, k0h) and the road characteristics (73 in FIG. 7) and its characteristic parameters (vfl, k01) are obtained.
ステップS63は、ステップS62で生成した道路特性とv(i)から交通密度k’(i)を再現し、k(i)との誤差dkを計算し、dkが最小となる道路特性と速度境界vdを保持する。 Step S63 reproduces the traffic density k ′ (i) from the road characteristic generated in step S62 and v (i), calculates an error dk with k (i), and the road characteristic and speed boundary where dk is minimized. Holds vd.
ステップS64は、所定の速度範囲内で全てのvdにつき算出した道路特性の誤差評価を完了したか否かを判定し、処理を完了した場合は保持している推定誤差最小となる道路特性とその特性パラメータ、速度境界値vdを出力し本処理フローを終了する。全てのvdにおいて処理を完了していない場合は、vdを更新しステップS60へ戻る。ステップS45は、全ての代表道路区間について道路特性およびそのパラメータを生成する処理を完了したか否かを判定し、処理を完了した場合は処理フローを終了する。全ての代表道路区間において処理を完了していない場合は、ステップS41へ戻る。 In step S64, it is determined whether or not the error evaluation of the road characteristics calculated for all vd within the predetermined speed range has been completed. The characteristic parameter and the speed boundary value vd are output, and this processing flow ends. If the processing has not been completed for all vd, vd is updated and the process returns to step S60. In step S45, it is determined whether or not the processing for generating the road characteristics and its parameters has been completed for all the representative road sections. If the processing has been completed, the processing flow ends. If the processing has not been completed in all the representative road sections, the process returns to step S41.
図8は、速度特性算出装置12の処理フローを示す。図9は図8の処理フローを説明するための補足図であり、分散σと平均速度vavとの関係を表している。速度特性算出装置12は、全ての代表道路区間において、車両感知器やプローブカー等の外部装置から提供される走行速度を所定期間観測して内部メモリに記憶し、単位時間iごとの平均速度とその分散を計算する。ここでは、この平均速度とその分散との関係を速度特性とする。本処理フローは、定期的な周期で実行され、常に最新の走行速度に基づき速度特性が更新される。以下、それぞれのステップについて詳細に説明する。FIG. 8 shows a processing flow of the speed
ステップS80において、内部メモリに記憶した所定期間内の全ての道路区間の走行速度についてステップS81からS83までの処理を繰り返すループが開始される。ステップS81は、所定期間の走行速度から平均速度vavを計算する。ステップS82は、ステップS81で計算したvavを用いて所定期間の走行速度の分散σを計算する。In step S80, a loop is started in which the processing from steps S81 to S83 is repeated for the traveling speeds of all road sections within a predetermined period stored in the internal memory. Step S81 calculates average speed vav from the running speed of a predetermined period. In step S82, the running speed variance σ for a predetermined period is calculated using v av calculated in step S81.
ステップS81およびステップ82で計算したvavとσとがこの道路区間の速度特性を表す。例えば、図9に示すように縦軸をvav、横軸をσとした空間に各道路区間の各速度域で計算した速度特性をプロットする。本例では、道路区間の道路特性が高速流域と低速流域の二つの特性で表現されるとし、各道路区間および各速度域の速度特性が求められている。道路区間ID001の高速流域の道路特性prh_001が点91、低速流域の道路特性prl_001が点93、道路区間ID010の高速流域の道路特性prh_010が点92、低速流域の道路特性prl_010が点94となる。この空間上にプロットした点の位置が近ければその道路区間同士の速度特性、すなわち走行環境が類似することを意味する。V av and σ calculated in step S81 and step 82 represent the speed characteristics of this road section. For example, as shown in FIG. 9, the speed characteristics calculated in each speed range of each road section are plotted in a space where the vertical axis is v av and the horizontal axis is σ. In this example, it is assumed that the road characteristics of a road section are expressed by two characteristics of a high speed basin and a low speed basin, and the speed characteristics of each road section and each speed range are obtained. Fast basin road characteristic p Rh_001 the
図9の左上に特徴点が置かれた道路区間は、渋滞の発生が少なく、全体的に走行速度が高めでかつ安定した速度(速度のばらつきが小さい)の走りやすい道路区間と考えられる。一方、右下に特徴点が置かれた道路区間は、低速で渋滞が頻繁に発生する(速度のばらつきが大きい)走りにくい道路区間と考えられる。 The road section in which the feature point is placed on the upper left in FIG. 9 is considered to be a road section that is less likely to be jammed, has a high traveling speed, and is easy to travel at a stable speed (small variation in speed). On the other hand, the road section where the feature point is placed in the lower right is considered to be a road section where traffic congestion occurs frequently at low speeds (the speed varies greatly) and is difficult to run.
ステップS83は、この道路区間の道路特性が速度流域別に複数の道路特性で構成される場合、各々の速度流域において処理を完了したか否かを判定する。全ての速度流域において速度特性の計算が完了していない場合は、ステップS81へ戻る。全ての速度流域において速度特性の計算が完了したら、ステップS84に進み、その速度特性を道路区間IDとともに内部メモリに保持する。 Step S83 determines whether or not the processing has been completed in each speed basin when the road characteristic of the road section is composed of a plurality of road characteristics for each speed basin. If the calculation of velocity characteristics is not completed in all velocity flow regions, the process returns to step S81. When the calculation of the speed characteristics is completed in all speed flow areas, the process proceeds to step S84, and the speed characteristics are stored in the internal memory together with the road section ID.
ステップS85は、全ての代表道路区間について速度特性を計算する処理を完了したか否かを判定する。処理を完了した場合は処理フローを終了する。全ての代表道路区間において処理を完了していない場合は、計算対象となる道路区間を更新しステップS81に戻る。 In step S85, it is determined whether or not the processing for calculating the speed characteristics for all the representative road sections has been completed. When the process is completed, the process flow ends. If the processing has not been completed for all representative road sections, the road section to be calculated is updated, and the process returns to step S81.
本実施例では、道路区間の速度特性を平均速度と分散との関係から成る空間的な地点で表現した。分散の代わりに、標準偏差、渋滞率、渋滞時間、渋滞頻度、車両の停止時間又は停止回数を走行速度から計算して利用する方法も考えられる。また、プローブカーからブレーキやアクセルに関する情報が得られる場合は、それらのデータと平均速度との関係で速度特性を表現してもよい。前者は、速度特性を求めようとする道路区間について、走行速度データの分布状態に基づく処理データ(結果)である。或いは、走行速度データの分布状態を表す処理データ(結果)である。この処理データは走行速度データの集合を統計的に処理することによって得ることができる。また、この処理データは、速度代表値(例えば、平均速度)に関連付けて処理され、速度代表値が同じ値であっても走行環境によって変化する。後者のブレーキやアクセルの情報は、プローブカー(車両)の走行速度に変化をもたらす操作に関する情報である。この情報は速度代表値に関連付けて統計的に処理され、走行環境によって変化する処理データ(結果)になる。このような処理データとして、例えば、ブレーキ回数やアクセル回数を得ることができる。この処理データは速度代表値が同じ値であっても走行環境によって変化する。従って、この処理データは走行速度データの分布状態に影響する。前者及び後者の処理データはいずれも走行速度データの分布状態に関連するデータであり、プローブカー或いは車両の走行状態に基づいて得られる走行データである。この処理データは速度代表値が同じ値であっても走行環境によって変化する。また、この処理データ(走行データ)は走行状態に基づいて変化する。 In this embodiment, the speed characteristic of the road section is expressed by a spatial point consisting of the relationship between the average speed and the variance. Instead of dispersion, a method of calculating a standard deviation, a traffic jam rate, a traffic jam time, a traffic jam frequency, a vehicle stop time or the number of stops from the traveling speed, and using it may be considered. In addition, when information about the brake and the accelerator is obtained from the probe car, the speed characteristic may be expressed by the relationship between the data and the average speed. The former is processing data (result) based on the distribution state of travel speed data for a road section for which speed characteristics are to be obtained. Alternatively, it is processing data (result) representing the distribution state of the traveling speed data. This processing data can be obtained by statistically processing a set of traveling speed data. Further, the processing data is processed in association with a representative speed value (for example, average speed), and changes depending on the driving environment even if the representative speed value is the same value. The latter brake and accelerator information is information related to an operation that causes a change in the traveling speed of the probe car (vehicle). This information is statistically processed in association with the representative speed value, and becomes processing data (result) that varies depending on the driving environment. As such processing data, for example, the number of brakes and the number of accelerators can be obtained. This processing data varies depending on the driving environment even if the speed representative value is the same value. Accordingly, this processing data affects the distribution state of the traveling speed data. Both the former and the latter processing data are data related to the distribution state of the traveling speed data, and are traveling data obtained based on the traveling state of the probe car or the vehicle. This processing data varies depending on the driving environment even if the speed representative value is the same value. Further, the processing data (travel data) changes based on the travel state.
図10は、渋滞率の算出方法を説明するための補足図である。この渋滞率は、図8で説明したステップS82の分散σの代わりに、速度特性を表現するために使用される。100はある道路区間の走行速度vの変化、101は観測時間T、102は渋滞しているか否かを判定するための基準速度vthである。基準速度vthは、観測時間Tの走行速度の速度値を用いたり、その数十パーセンタイル値、規制速度等により設定される。速度流域に分けて複数の道路特性で表現される道路区間は、基準速度vthは渋滞流域或いは低速流域に設定されるとは限らず、自由流域或いは高速流域に設定される場合もある。観測時間Tにおいて、走行速度がvthより小さい時間帯t1、t2、t3を渋滞時間とする。これよりこの道路区間の渋滞率ConjTは(式5)により計算される。jは渋滞時間帯の数(j=1,2、・・・)である(本例ではj=3)。 FIG. 10 is a supplementary diagram for explaining a method for calculating the traffic jam rate. This congestion rate is used to express speed characteristics instead of the variance σ in step S82 described in FIG. 100 is a change in the traveling speed v of a certain road section, 101 is an observation time T, and 102 is a reference speed vth for determining whether or not there is a traffic jam. The reference speed vth is set by using the speed value of the traveling speed of the observation time T, the tens percentile value, the regulation speed, or the like. In a road section expressed by a plurality of road characteristics divided into speed basins, the reference speed vth is not always set to a traffic jam basin or a low speed basin, and may be set to a free basin or a high speed basin. At the observation time T, the time zones t1, t2, and t3 where the traveling speed is lower than vth are traffic jam times. From this, the congestion rate ConjT of this road section is calculated by (Equation 5). j is the number of traffic time zones (j = 1, 2,...) (in this example, j = 3).
ConjT=Σt(j)/T (式5)
(式5)で得られた各道路区間の渋滞率を図9の横軸にとり、速度特性を表現する。図9の左上に特徴点が置かれた道路区間は、高速度で走行可能な走りやすい道路区間である。この道路区間は渋滞している時間帯が短い(あまり混雑しない)道路区間である。右下に特徴点が置かれた道路区間は、低速度で走りにくい道路(路面状態やカーブなどの見通しが悪いなど、道路構造上の問題も考えられる)である。また、この道路区間は渋滞している時間が長い道路区間である。一般的に、渋滞率の高い道路は平均速度が低いと考えられる。一方、非渋滞時の速度が高い道路区間では渋滞時の速度を考慮しても、その平均速度が高めに計算される。このため、渋滞が発生する道路区間か否かが見えてこない.そこで図9に示すような渋滞率と速度を軸とした空間に特徴点を置くことで、その道路区間の速度特性が示され、道路区間の交通流の類似性判断が可能となる。ConjT = Σt (j) / T (Formula 5)
The congestion rate of each road section obtained by (Equation 5) is plotted on the horizontal axis in FIG. 9 to express the speed characteristics. The road section in which the feature point is placed on the upper left in FIG. 9 is an easy-to-run road section that can travel at a high speed. This road section is a road section with a short traffic time (not so crowded). The road section where the feature point is placed in the lower right is a road that is difficult to run at low speed (problems in road structure such as poor road surface conditions and curves, etc. may be considered). In addition, this road section is a road section that has a long traffic jam. In general, roads with a high congestion rate are considered to have a low average speed. On the other hand, in the road section where the speed at the time of non-congestion is high, even if the speed at the time of traffic congestion is taken into consideration, the average speed is calculated to be higher. For this reason, it is not possible to see whether the road section is subject to traffic jams. Therefore, by placing a feature point in a space centered on the traffic congestion rate and speed as shown in FIG. 9, the speed characteristic of the road section is shown, and the similarity of the traffic flow in the road section can be determined.
ここでは、渋滞率により渋滞の多い道路区間か否かを示すようにした。この渋滞率に代えて、観測時間Tの各時間帯で渋滞が検出された回数(渋滞回数)や、渋滞回数を観測時間帯Tの単位時間数で除して得られた値(渋滞発生頻度)を用いてもよい。 Here, the traffic congestion rate indicates whether the road section has a lot of traffic. Instead of this traffic congestion rate, the number of times that traffic congestion was detected in each time zone of the observation time T (the number of traffic jams), and the value obtained by dividing the traffic congestion frequency by the unit time number of the observation time zone T (the occurrence frequency of traffic jams) ) May be used.
図11は、特性データ合成装置13の処理フローを示す。本処理フローは、道路特性推定装置11あるいは速度特性算出装置12において特性データが更新されたタイミングで実行する。以下、それぞれのステップについて詳細に説明する。
FIG. 11 shows a processing flow of the characteristic
ステップS110において、内部メモリに保持されている全ての代表道路区間の道路特性と速度特性についてステップS111からS114までの処理を繰り返すループが開始される。ステップS111は、内部メモリに保持されている道路特性とその道路特性パラメータ(vfおよびk0)、当該道路区間が速度流域に分けて異なる複数の道路特性で表わされる場合はその速度境界vdを読み込む。ステップS112は、ステップS111で読み込まれた道路区間IDと同じIDを持つ速度特性vavとσとを読み込む。ステップS113は、この道路区間の道路特性が速度流域別に複数の道路特性で構成される場合、各々の速度流域において処理を完了したか否かを判定する。処理を完了していない場合はステップS111に戻る。当該道路区間の全ての道路特性および速度特性の読み込み処理を完了した場合はステップS114に進む。ステップS114は、読み込んだ各特性データを道路区間IDで対応付けて記憶手段18に出力する。ステップS115は、全ての代表道路区間について各特性データを対応づける処理を完了したか否かを判定する。処理を完了した場合は処理フローを終了する。処理を完了していない場合は、処理対象となる代表道路区間を更新しステップS111に戻る。In step S110, a loop is started in which the processing from steps S111 to S114 is repeated for the road characteristics and speed characteristics of all representative road sections held in the internal memory. Step S111 reads the road characteristics and the road characteristic parameters (vf and k0) held in the internal memory, and the speed boundary vd when the road section is represented by a plurality of different road characteristics divided into speed basins. In step S112, speed characteristics vav and σ having the same ID as the road section ID read in step S111 are read. In step S113, when the road characteristics of the road section are configured by a plurality of road characteristics for each speed basin, it is determined whether or not the processing is completed in each speed basin. If the process has not been completed, the process returns to step S111. When the reading processing of all road characteristics and speed characteristics of the road section is completed, the process proceeds to step S114. In step S114, the read characteristic data is associated with the road section ID and output to the storage unit 18. In step S115, it is determined whether or not the process of associating the characteristic data for all the representative road sections has been completed. When the process is completed, the process flow ends. If the process has not been completed, the representative road section to be processed is updated, and the process returns to step S111.
図12は、特性データ合成装置13から出力され記憶装置18に記憶される代表道路区間の道路特性とその特性パラメータ、速度特性から成る特性データフォーマットの一例である。ここでは、記憶手段18に保存される代表道路区間の道路特性が、高速流域と低速流域の二つの速度流域に分けて異なる複数(二つ)の道路特性で構成されるものとする。道路特性と速度特性とについて、高速流域の特性データ120と低速流域の特性データ121との二つのテーブルで特性データを管理する。二つの速度流域の速度境界値は道路区間IDと共に管理される(127)。特性データは道路特性と速度特性とで構成される。道路特性は道路区間ID(122)、道路特性(ベースとする交通モデル)(123)、道路特性パラメータ(αh、βh)で構成される。速度特性S126は道路区間ID(125)と速度特性126で構成される。ここでは道路区間で異なる交通モデルがベースとなる道路特性を示しているので、特性パラメータは(式4)に基づきαh、βhとした。各特性は道路区間ID(122と125)で関連付けられる。低速流域の特性データ121も高速流域の特性データ122と同様である。
FIG. 12 shows an example of a characteristic data format including road characteristics, characteristic parameters, and speed characteristics of a representative road section output from the characteristic
図13は、道路特性選択装置15の処理フローを示す。図14は図13の処理フローを説明するための補足図であり、分散σと平均速度vavとの関係を表している。道路特性選択装置15は、速度特性算出装置14から得た推定道路区間の速度特性と類似する速度特性を持つ代表道路区間の道路特性を記憶手段18から選択する。以下、それぞれのステップについて詳細に説明する。FIG. 13 shows a processing flow of the road
ステップS130において、速度特性算出装置14から得た全ての推定道路区間の速度特性についてステップS131からS134までの処理を繰り返すループが開始される。
In step S130, a loop is started in which the processes from step S131 to S134 are repeated for the speed characteristics of all estimated road sections obtained from the speed
ステップS131は、速度特性算出装置14から取得し一時的に内部メモリに保持した推定道路区間の速度特性を読み込む。当該推定道路区間の速度特性が複数存在する場合は、その全ての速度特性を読み込む。ステップ132は、記憶手段18から代表道路区間の速度特性を読み込む。ステップS133は、読み込んだ推定道路区間の速度特性に最も近い代表道路区間の速度特性を検索する。
In step S131, the speed characteristic of the estimated road section acquired from the speed
本処理について図14を用いて具体的に説明する。図14は平均速度vavと分散σの空間上にプロットされた各道路区間の各速度流域の速度特性を示している。142は代表道路区間ID001の速度特性prh_001、143は代表道路区間ID010の速度特性prh_010、144は代表道路区間ID101の速度特性prh_101、145、146、147は、同代表道路区間の低速流域の速度特性prl_001、prl_010、prl_101を示している。これら代表道路区間の速度特性がステップ132において記憶手段18から読み込まれる。140は、推定道路区間ID555の高速流域の速度特性peh_555、141は同推定道路区間の低速流域の速度特性pel_555を示す。140および141は、速度特性算出装置14において推定道路の走行速度を用いて計算される。速度特性算出装置14の処理フローは本実施例において図示していないが、図8で説明した処理フローと同様であり、図8の入力データが推定道路区間の走行速度となる。推定道路区間の走行速度はプローブカーで収集された走行データから得られ、通信手段ないし記憶媒体を介して速度特性算出装置14に提供される。ステップS133では、140、141に最も近い代表道路区間の速度特性を探索する。図14では、高速流域の速度特性140に最も近い速度特性が142、低速流域の速度特性141に最も近い速度特性が146となり、これら二つの速度特性が選択される。This process will be specifically described with reference to FIG. FIG. 14 shows the velocity characteristics of each velocity basin in each road section plotted on the space of average velocity v av and variance σ. 142 is a speed
ステップS134は、選択した速度特性の道路区間ID(図12の125)から道路特性(123)およびその特性パラメータ(124)を当該推定道路区間の道路特性に設定する。ここでは、推定道路区間ID555について、高速流域の道路特性として代表道路区間ID001の道路特性アンダーウッド、特性パラメータαh=70、βh=20が設定される。また、低速流域の道路特性として代表道路区間ID010の道路特性グリーンバーグ、特性パラメータαl=25、βl=10が設定される。設定された推定道路区間の道路特性とパラメータ、速度境界値vpを記憶手段18に出力し記憶する。
A step S134 sets the road characteristic (123) and its characteristic parameter (124) from the road section ID (125 in FIG. 12) of the selected speed characteristic to the road characteristic of the estimated road section. Here, for the estimated
ステップS135は、全ての推定道路区間について対応する道路特性が設定する処理を完了したか否かを判定する。処理を完了した場合は処理フローを終了する。処理を完了していない場合は、処理対象となる推定道路区間を更新しステップS131に戻る。 In step S135, it is determined whether or not the processing for setting the corresponding road characteristics for all estimated road sections has been completed. When the process is completed, the process flow ends. If the process has not been completed, the estimated road section to be processed is updated, and the process returns to step S131.
交通量推定装置16は、推定道路区間の走行速度vが入力されると、その推定道路区間IDの道路特性と特性パラメータ、速度境界値vpを記憶手段18から読み込み、入力された走行速度が高速流域、低速流域のいずれに属するか判断し、判断した速度流域の道路特性を用いてその推定道路区間の交通密度kを計算し、(式1)に基づいてその推定道路区間の交通量Qを計算し、推定交通量として交通量出力装置17に出力する。交通量出力装置17は、通信あるいは記憶媒体を介して外部装置に前記推定交通量を出力する。
When the travel speed v of the estimated road section is input, the traffic
S133において、代表道路区間の特徴点が少ない場合は最も近い速度特性を選択してもよいが、推定道路区間の特徴が一つの代表道路区間に限定されるので、推定精度に限界が生じる。そこで、代表道路区間の特徴点が多い場合は、クラスタリング手法などのデータ分類手法を用いて、類似する特徴点、すなわち近傍の特徴点同士でいくつかのグループに分け、各グループの代表特徴点(重心など)を算出し、推定道路区間の特徴点に最も近い代表特徴点を選択する。例えば、148はクラスタリング手法によって生成されたグループの一つで、149はグループ148の代表特徴点を示す。推定道路区間の特徴点が149に近ければ、推定道路区間はグループ148に類似する道路区間と判断する。このとき、S134において、推定道路区間の道路特性を、グループ148を成す道路区間の複数の道路特性から代表値(平均値,中央値や最頻値など)を計算し設定する。このように代表道路区間の特徴点の数に応じて、推定道路区間の道路特性選択処理を切り替えるようにしてもよい。 In S133, when the number of feature points in the representative road section is small, the closest speed characteristic may be selected. However, since the characteristics of the estimated road section are limited to one representative road section, the estimation accuracy is limited. Therefore, if there are many feature points in the representative road section, use a data classification method such as a clustering method to divide similar feature points, that is, neighboring feature points into several groups, And the representative feature point closest to the feature point of the estimated road section is selected. For example, 148 is one of the groups generated by the clustering method, and 149 indicates the representative feature points of the group 148. If the feature point of the estimated road section is close to 149, the estimated road section is determined to be a road section similar to the group 148. At this time, in S134, a representative value (an average value, a median value, a mode value, etc.) is calculated and set from a plurality of road characteristics of the road sections forming the group 148 for the road characteristics of the estimated road section. In this way, the road characteristic selection process for the estimated road section may be switched according to the number of feature points of the representative road section.
ここで、交通量推定システム10に入力される代表道路区間および推定道路区間の走行速度は、プローブカーに限定せず、携帯電話やスマートフォンなどの位置検出手段を有する端末を用いても同様である。また,プローブカーから収集した走行速度データから推定される交通量は、同種の車両に限定されず、プローブカーの走行に影響を与える自動二輪車等を含めて交通量を推定することも可能である。即ち、本実施例において、交通量の対象となる車両は、原動機を備えて路面上を走行する自動車である。自動車は自動二輪車を含む。トロリーバスは専用の路面がある場合は対象外としてもよいが、同じ路面を走行する場合は自動車に含めてもよい。原動機付自転車は道路区間に応じて対象となり得る。
Here, the travel speed of the representative road section and the estimated road section input to the traffic
以上、本実施形態によれば、プローブカーから収集した走行速度データからその道路区間の交通量を推定する交通量推定システムにおいて、推定道路区間の道路特性(交通モデル)を予め算出された代表道路の道路特性の中から選択する際、前記プローブカーから得た走行速度データから各道路区間の速度特性を計算し、速度特性が類似する代表道路区間の道路特性を、当該推定道路区間の道路特性として交通量を計算するので、交通量が直接観測できない道路区間の交通量の推定精度を道路地図の精度に依存することなく、精度よく推定することができるようになる。 As described above, according to the present embodiment, in the traffic volume estimation system that estimates the traffic volume of the road segment from the travel speed data collected from the probe car, the representative roads in which the road characteristics (traffic model) of the estimated road segment are calculated in advance. When selecting from among the road characteristics, the speed characteristics of each road section are calculated from the travel speed data obtained from the probe car, and the road characteristics of the representative road section having similar speed characteristics are calculated as the road characteristics of the estimated road section. Since the traffic volume is calculated as follows, the estimation accuracy of the traffic volume in the road section where the traffic volume cannot be directly observed can be accurately estimated without depending on the accuracy of the road map.
更に、道路区間の道路特性が、複数の速度流域において異なる道路特性で表現される場合において、速度流域ごとに計算した推定道路区間と代表道路区間の速度特性とを比較し、類似する速度特性を有する代表道路区間の道路特性を推定道路区間の道路特性とし、当該推定道路区間の交通量を計算するので、複数の道路特性を有する道路区間の交通量が直接観測できなくても、プローブカーが走行した走行データさえ取得できれば、前記道路区間の交通量を精度よく推定することができるようになる。 Further, when the road characteristics of the road section are expressed by different road characteristics in a plurality of speed basins, the estimated road section calculated for each speed basin and the speed characteristics of the representative road section are compared, and similar speed characteristics are obtained. Since the road characteristic of the representative road section is the road characteristic of the estimated road section and the traffic volume of the estimated road section is calculated, even if the traffic volume of the road section having multiple road characteristics cannot be observed directly, the probe car As long as travel data is obtained, it is possible to accurately estimate the traffic volume of the road section.
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記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、実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 In addition, this invention is not limited to an above-described Example, Various modifications are included. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations. In addition, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of the embodiment.
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解釈し、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等の記録媒体に置くことができる。 Each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit. Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor. Information such as programs, tables, and files for realizing each function can be stored in a memory, a hard disk, a recording device such as an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
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、製品上必ずしも全ての制御線や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。 Further, the control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. Actually, it may be considered that almost all the components are connected to each other.
10…交通量推定システム,11…道路特性推定装置,12…速度特性算出装置,13…特性データ合成装置,14…速度特性算出装置,15…道路特性選択装置,16…交通量推定装置,17…交通量出力装置,18…記憶装置
DESCRIPTION OF
Claims (8)
複数の代表道路区間について、代表道路特性と、前記代表道路特性に関係する車両から得られた走行速度データの集合を統計的に処理することにより得られる速度特性とを記憶する記憶装置と、
推定道路区間を通行する車両の速度特性を算出する速度特性算出装置と、
前記速度特性算出装置で算出された前記推定道路区間の速度特性と前記記憶装置に記憶された代表道路区間の速度特性とに基づいて、複数の代表道路特性の中から交通量の推定に使用する代表道路特性を選択する道路特性選択装置と、を備え、
前記道路特性選択装置で選択された代表道路特性と前記推定道路区間の走行速度データとに基づいて、前記推定道路区間の交通量を推定することを特徴とする交通量推定システム。Based on representative road characteristics that define the relationship between the vehicle travel speed and traffic volume for the representative road section, and the travel speed data of the vehicle passing through the estimated road section for estimating the traffic volume, the traffic volume of the estimated road section In the traffic volume estimation system that estimates
For a plurality of representative road sections, a storage device that stores representative road characteristics and speed characteristics obtained by statistically processing a set of travel speed data obtained from vehicles related to the representative road characteristics;
A speed characteristic calculating device for calculating a speed characteristic of a vehicle passing through the estimated road section;
Based on the speed characteristics of the estimated road section calculated by the speed characteristic calculation apparatus and the speed characteristics of the representative road section stored in the storage device, the speed characteristics are used for estimating the traffic volume from a plurality of representative road characteristics. A road characteristic selection device for selecting a representative road characteristic,
A traffic volume estimation system for estimating the traffic volume of the estimated road section based on the representative road characteristics selected by the road characteristic selection device and the travel speed data of the estimated road section.
前記代表道路特性は、交通量又は交通密度と走行速度との関係を示すモデル式を用いて設定されることを特徴とする交通量推定システム。The traffic volume estimation system according to claim 1,
The traffic volume estimation system, wherein the representative road characteristic is set using a model formula indicating a relationship between traffic volume or traffic density and travel speed.
代表道路区間および推定道路区間の速度特性は、各道路区間において所定時間の走行速度の代表値と車両の走行状態に基づいて変化する走行データの空間的な位置で表わされることを特徴とする交通量推定システム。The traffic volume estimation system according to claim 2,
The speed characteristic of the representative road section and the estimated road section is represented by a spatial value of travel data that changes based on the representative value of the travel speed for a predetermined time and the travel state of the vehicle in each road section. Quantity estimation system.
代表道路区間の走行速度データと交通量とから前記代表道路区間の代表道路特性を推定する道路特性推定装置と、前記代表道路区間の走行速度データから速度特性を算出する速度特性算出装置と、算出された前記代表道路区間の代表道路特性と速度特性とを対応づける特性データ合成装置と、を備え、
前記記憶装置は、代表道路特性と速度特性とを対応づけた代表道路区間の特性データを記憶することを特徴とする交通量推定システム。In the traffic estimation system according to claim 3,
A road characteristic estimation device that estimates a representative road characteristic of the representative road section from the travel speed data and traffic volume of the representative road section; a speed characteristic calculation device that calculates a speed characteristic from the travel speed data of the representative road section; A characteristic data synthesizing device that associates the representative road characteristic and the speed characteristic of the representative road section,
The storage device stores characteristic data of a representative road section in which representative road characteristics and speed characteristics are associated with each other.
前記速度特性算出装置は、推定道路区間の所定時間の走行速度データを用いて前記推定道路区間の走行速度の代表値を計算し、
前記走行データとして、走行速度の分散、標準偏差、渋滞率、渋滞時間、渋滞頻度、車両停止回数、車両停止時間、ブレーキ操作回数、ブレーキ操作時間、アクセル回数又はアクセル時間の少なくとも一つを計算することを特徴とする交通量推定システム。In the traffic estimation system according to claim 4,
The speed characteristic calculation device calculates a representative value of the traveling speed of the estimated road section using the traveling speed data of the estimated road section for a predetermined time,
As the travel data, at least one of travel speed distribution, standard deviation, congestion rate, congestion time, congestion frequency, vehicle stop count, vehicle stop time, brake operation count, brake operation time, accelerator count, or accelerator time is calculated. A traffic volume estimation system characterized by that.
前記記憶装置に記憶された代表道路区間の速度特性と推定道路区間の速度特性との類似性を判定し、前記推定道路区間の速度特性に類似する速度特性を有する代表道路区間の代表道路特性を選択する類似性判定装置を備え、
前記類似性判定装置は、走行速度の代表値と走行速度の分散値とで表される速度特性を用いて、推定道路区間の速度特性に対して空間的に近い位置にある速度特性の代表道路区間を、前記推定道路に類似する代表道路区間と判定し、前記代表道路区間の代表道路特性を前記推定道路の道路特性として選択することを特徴とする交通量推定システム。In the traffic estimation system according to claim 4,
The similarity between the speed characteristic of the representative road section and the speed characteristic of the estimated road section stored in the storage device is determined, and the representative road characteristic of the representative road section having a speed characteristic similar to the speed characteristic of the estimated road section is determined. A similarity determination device to select,
The similarity determination device uses a speed characteristic represented by a representative value of travel speed and a variance value of travel speed, and represents a representative road having a speed characteristic that is spatially close to the speed characteristic of the estimated road section. A traffic estimation system, wherein a section is determined as a representative road section similar to the estimated road, and a representative road characteristic of the representative road section is selected as a road characteristic of the estimated road.
前記記憶装置に記憶された代表道路区間の速度特性と推定道路区間の速度特性との類似性を判定し、前記推定道路区間の速度特性に類似する速度特性を有する代表道路区間の代表道路特性を選択する類似性判定装置を備え、
前記類似性判定装置は、走行速度の代表値と渋滞率とで表される速度特性を用いて、推定道路区間の速度特性に対して空間的に近い位置にある速度特性の代表道路区間を、前記推定道路に類似する代表道路区間と判定し、前記代表道路区間の代表道路特性を前記推定道路の道路特性として選択し、
前記渋滞率は、所定時間の走行速度データにおいて、所定速度以下の走行速度が観測された時間又は回数に基づくことを特徴とする交通量推定システム。In the traffic estimation system according to claim 4,
The similarity between the speed characteristic of the representative road section and the speed characteristic of the estimated road section stored in the storage device is determined, and the representative road characteristic of the representative road section having a speed characteristic similar to the speed characteristic of the estimated road section is determined. A similarity determination device to select,
The similarity determination device uses a speed characteristic represented by a representative value of a traveling speed and a traffic jam rate, and represents a representative road section of a speed characteristic that is spatially close to the speed characteristic of the estimated road section. It is determined that the representative road section is similar to the estimated road, the representative road characteristic of the representative road section is selected as the road characteristic of the estimated road,
The traffic volume estimation system is characterized in that the traffic congestion rate is based on a time or number of times when a traveling speed below a predetermined speed is observed in traveling speed data for a predetermined time.
代表道路区間の代表道路特性は、所定速度を境界値とする速度帯域ごとに異なる代表道路特性で構成され、
前記記憶手段は、前記速度帯域ごとの代表道路特性とそれに対応する速度特性を記憶し、
前記速度特性算出装置は、前記速度帯域ごとに推定道路区間の速度特性を算出し、
各速度帯域において、推定道路区間の速度特性に類似する速度特性を有する代表道路区間の代表道路特性を推定道路区間の道路特性として選択することを特徴とする交通量推定システム。In the traffic estimation system according to claim 4,
The representative road characteristics of the representative road section are composed of different representative road characteristics for each speed band having a predetermined speed as a boundary value.
The storage means stores representative road characteristics for each speed band and corresponding speed characteristics,
The speed characteristic calculation device calculates a speed characteristic of the estimated road section for each speed band,
A traffic volume estimation system, wherein a representative road characteristic of a representative road section having a speed characteristic similar to the speed characteristic of the estimated road section is selected as a road characteristic of the estimated road section in each speed band.
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