JP6090226B2 - 経路生成装置および経路生成方法 - Google Patents
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Description
しかし、前述した発明では、経路の一部分(リンク)に対する重み付けを行わず、経路全体に対してしか重み付けを行っていないため、経路の近傍に走り慣れた道があったとしても、全体のコストが最低とならない限りは経路として選択されない。すなわち、必ずしも利用者の傾向に応じた経路を決定できないケースがあった。
前記移動体が行った過去のトリップにおいて、前記移動体が各リンクを移動した頻度を、前記トリップの目的地別に分類したデータである経路モデルを記憶する経路モデル記憶手段と、経路起点と、移動体の目的地を取得するトリップ取得手段と、前記経路モデルか
ら、前記取得した目的地に対応するリンクの集合を抽出し、当該抽出したリンクに対応付いた移動頻度に基づいて、前記移動体の、前記経路起点から目的地までの経路のうちの少なくとも一部を生成する経路生成手段と、を有することを特徴とする。
また、経路モデルとは、移動体が過去に移動した実績を、リンクごとの移動頻度という形式で、目的地別に保持したデータである。例えば、ノードAからノードBへの移動が過去に3回発生した場合、出発ノードおよび到着ノードの組(ノードA→ノードB)と、移動回数(3回)との関係を保持する。すなわち、経路モデルは、ある目的地ノードに至るためのリンクの集合であって、各リンクに移動頻度が対応付けられたデータである。
なお、移動頻度は、移動体がリンクを移動した頻度を表す値、もしくは頻度に基づいて算出された値であれば、例えば回数であってもよいし、手前の分岐において、移動体が当該リンクを選択した割合(確率)などであってもよい。
かかる構成によると、移動体が過去にリンクを移動した頻度に基づいて経路を生成するため、よりドライバーの好みに応じた経路を得ることができる。
また、前記経路生成手段は、N(N≧2)個のリンクからなる区間ごとに、当該区間におけるリンク列の移動頻度の合計が最大となるリンク列を取得することで、前記移動体の経路を生成することを特徴としてもよい。
ここで、リンク列を抽出する方法には、複数のアプローチがある。一つは、経路起点を始点として、単純に、最も移動頻度が高いリンクを1区間ずつ辿る方法である。当該方法を用いると、少ない計算量で経路を決定することができる。
合流経路は、経路起点と、抽出したリンクの集合に含まれるいずれかの地点とを結ぶ経路であれば、どのような経路であってもよい。例えば、経路起点と合流する地点との距離が最短となる経路であってもよい。もちろん、他の方法によって合流経路を取得するようにしてもよい。
具体的には、過去経路データ同士が交差する地点を抽出して、抽出された地点を仮想ノードとし、出発地と目的地以外は、当該仮想ノードを用いて経路モデルを生成する。すなわち、過去のトリップにおいて分岐点として利用されていない地点については、たとえ過去経路データに含まれていても、経路モデルを構築するためのノードとしてみなさない。
かかる構成によると、経路の予測にとって不要なノードを間引くことができるため、経路モデルの容量を抑えることができる。
<システム構成>
以下、本発明の好ましい実施形態について図面を参照しながら説明する。
第一の実施形態に係る経路案内装置は、出発地と目的地とを結ぶ経路を生成し、運転者に提供する機能を有する、車両用ナビゲーション装置である。また、経路の生成においては、移動コストに基づいて経路を探索する従来型の案内モードと、当該車両の過去の走行に基づいて最適な経路を決定する本実施形態固有の案内モードの二つのモードを有している。後者のモードは、運転者が今後選択するであろう経路を予測したうえで経路案内を行うモードでもあるため、経路探索ではなく、経路予測という語を用いて説明を行う。
図1は、本実施形態に係る経路案内装置10のシステム構成図である。
地図情報記憶部12は、地図情報を記憶する手段である。地図情報とは、典型的には車両が走行できる道路の情報が定義された道路地図データであり、本実施形態では、道路同士の接続関係をリンクとノードによって表現したデータを用いる。図2は、道路同士の接続関係をリンクとノードによって表した例である。なお、地図情報には、図2に示したような道路同士の接続関係のほか、車両が移動する際のコストに関する情報(例えば距離や移動時間など)が含まれる。
また、経路予測部16は、構築された経路モデルを用いて、出発地と目的地とを結ぶ経路を生成する手段である。経路予測部16は、リンクに関連付いたコストではなく、経路モデルを用いて経路を決定するという点において、低コスト経路探索部13と相違する。装置の利用者は、どちらを用いて経路を決定するかを選択することができる。
経路モデルの具体的なデータ構造と構築方法、および、経路予測部16が行う具体的な処理の内容については後述する。
入出力部18は、ユーザが行った入力操作を受け付け、ユーザに対して情報を提示する手段である。具体的には、タッチパネルとその制御手段、液晶ディスプレイとその制御手段から構成される。タッチパネルおよび液晶ディスプレイは、本実施形態では一つのタッチパネルディスプレイからなる。
本実施形態に係る経路案内装置10が行う処理は、主に、トリップデータを収集する処理と、経路モデルを生成する処理と、経路モデルに基づいて経路を生成する処理の三つに分けられる。各処理の概要について説明する。
トリップデータ収集部14は、車両が走行を開始したことを検知すると、位置情報取得部11から周期的に位置情報を取得し、地図情報記憶部12に記憶された地図情報を参照したうえで、車両が走行したリンクを特定していく。例えば、図2におけるノードAを出発した車両が、ノードBおよびノードCを経由し、ノードDに到着した場合、リンクAB、リンクBC、リンクCDという三つのリンク列が生成される。
なお、車両がトリップ中であるか否かは、例えばエンジンの状態を監視することで判定することができる。例えば、エンジンが始動された場合に走行開始と判断し、エンジンが停止した場合に目的地に到着したと判断してもよい。また、エンジンが停止した場合であっても、所定の時間内に再始動した場合はトリップ継続と判断してもよい。車両がトリップ中であるか否かは、既知の任意の方法によって判定することができる。
リップデータ)の例である。トリップデータの各レコードは、トリップが発生するたびに追加される。例えば、トリップ2のレコードは、出発地A→リンクAB→リンクBF→リンクFD→目的地Dという経路で車両が走行したことを表している。
次に、蓄積されたトリップデータに基づいて、車両がリンクを移動した頻度を表す情報である経路モデルを生成する処理について説明する。当該処理は、経路モデル生成部15によって実行される。本実施形態における経路モデルの例を、図4(A)を参照しながら説明する。本実施形態における経路モデルは、あるノード間を車両が移動した頻度を表した表であって、目的地ごとに生成された表である。当該テーブルを頻度表と称する。頻度表の集合が経路モデルである。
図4(A)に示したテーブルは、「目的地:ノードD」に対応する頻度表である。なお、図4では、目的地ノードを黒抜きで示している。
頻度表に定義された「出発ノード」とは、車両の出発地ではなく、車両がノード間を移動する際の移動元ノードである。同様に、「到着ノード」とは、車両の到着地ではなく、車両がノード間を移動する際の移動先ノードである。また、各ノードの交点に記載された数値は、対応するリンクを過去に車両が移動した回数(移動頻度)である。
経路モデル生成部15は、トリップデータ収集部14が収集したトリップデータを読み込み、上述した処理によって、目的地ごとの頻度表に反映させる。
なお、トリップデータを読み込む際は、既存の経路モデルを破棄してから再生成してもよいし、未処理のトリップデータのみを読み込み、追加するようにしてもよい。また、一定時間以上古くなったトリップデータを削除する処理を追加してもよい。
次に、経路予測部16が、経路モデル生成部15によって生成された経路モデルを用いて、経路を生成する処理について説明する。
経路モデルを用いて経路を生成するためには、まず、出発地(経路起点)と目的地を決定する必要があるが、本実施形態では、入出力部18を通して出発地および目的地を利用
者に入力させる。なお、位置情報取得部11によって取得された現在位置を出発地として利用してもよい。また、この他にも、既知の任意の方法を用いて出発地および目的地を取得ないし推定するようにしてもよい。
頻度表を取得すると、経路予測部16は、まず、車両の出発地(経路起点)に対応するノードまたはリンクを特定する。ここでは、リンクAB上に車両の出発地があったとする。
次に、頻度表に含まれる経路(すなわち、リンクABとノードDを結ぶ複数の経路)のうち、移動回数が最大であるリンクを順に辿ることで、目的地までのリンク列を取得する。すなわち、リンクAB(3)→リンクBE(2)→リンクEF(3)→リンクFD(5)というリンク列が取得できる(括弧内は頻度表に記録された移動回数)。このようにして決定された経路は、当該車両を運転するドライバーにとって走り慣れた、好ましい経路となる。
次に、以上に説明した機能を実現するための処理フローチャートについて説明する。
図5は、トリップデータを収集する処理のフローチャートである。当該処理は、トリップデータ収集部14によって周期的に実行される。
ステップS12では、位置情報取得部11から車両の位置情報を取得し、地図情報記憶部12に記憶された地図情報を参照したうえで、車両が現在走行しているリンクを特定する。ここで、既に特定されたリンクに車両がいた場合は、処理をステップS13に遷移させ、新たなリンク内に進入した場合は、当該リンクに対応するリンクIDを経路に追加したうえで、処理をステップS13に遷移させる。
車両が走行を終了したと判定された場合、ステップS14にて、取得した複数のリンクIDからなるリンク列を生成し、トリップデータテーブルにレコードを追加する。
6によって実行される。
次に、ステップS32で、ステップS31で取得した目的地に対応する頻度表を取得する。
第一の実施形態では、目的地に対応する頻度表を取得したうえで、出発地と目的地を結ぶ経路を予測した。しかし、対応する頻度表に、車両の出発地が存在しない場合、経路の予測を行うことができない。第二の実施形態は、これに対応する実施形態であり、出発地ノードが頻度表に存在しない場合に、頻度表に存在する地点に至るまでの経路を生成し、頻度表に存在する地点に合流させる実施形態である。
まず、車両の現在位置が、頻度表に含まれるノードまたはリンクに対応する位置であるかを判定する。このとき、車両の現在位置が、ノードおよびリンクに対応しない位置であった場合、地図情報記憶部12に記憶された地図情報を参照し、いずれかのノードまたはリンクに至る経路があるかを判定し、合流に用いる経路(本発明における合流経路)を決定する。
なお、合流経路は、頻度表に含まれるノードまたはリンクのうち、最も近いノードまたはリンクに至る経路であることが好ましいが、必ずしも最も近いノードまたはリンクへ向かうものでなくてもよい。例えば、合流経路を経由することで全体として逆に遠回りになるような場合は、他のノードまたはリンクへ向かう経路としてもよい。例えば、車両が符号802で示した場所にあった場合、ノードBではなく、二番目に近いノードCへ向かう
ようにしてもよい。
第二の実施形態では、頻度表に存在するリンクに合流するための合流経路を生成した。
一方、出発地と目的地とを結ぶ経路(例えば、移動コストをベースに算出された経路。以下、第二の経路)が既に求まっている場合、当該経路を利用しつつ、頻度表に存在するリンクに合流させたほうがよい場合がある。第三の実施形態は、これに対応する実施形態である。
第三の実施形態では、第二の経路を利用しつつ経路を合流させる方法について、二つの方法を挙げる。
もう一つは、第二の経路が、頻度表に存在するノードまたはリンクと交差した場合に、当該交差した地点で合流させる方法である。この場合、符号801とノードCとを結ぶ経路が合流経路となる。
第一ないし第三の実施形態では、トリップデータに基づいて経路モデルを生成した。当該トリップデータは、地図情報記憶部12に記憶されているノードとリンクの情報を用いて生成されたものであるため、生成される経路モデルも、地図情報記憶部12に記憶されているノードとリンクの情報に基づいたものとなる。
一方、道路ネットワークにおいて、道路が分岐している箇所を全てノードとして扱った場合、データ量が膨大になるという問題がある。例えば、ネットワーク内にノードが100個あった場合、頻度表のサイズは100×100となり、さらに、目的地別に頻度表が存在するため、ノードの数が増えるとデータ量が爆発的に増大する。
第四の実施形態は、これに対応するため、地図情報に定義されたノードおよびリンクではなく、仮想的なノードおよびリンクを用いて頻度表を生成する実施形態である。本実施形態では、二つの実現方法があるため、それぞれ説明する。
例えば、ステップS22で経路モデルを構築する際に、分岐が発生していないノードがあることを検出し、当該ノードを間引いて頻度表を生成する。
ここで、図2のネットワークにおけるトリップデータが、図10(A)に示した内容であったとする。この場合、ノードBでは分岐が発生していないため、ノードBを頻度表に持たせる意味は無い。そこで、ノードBを省略し、図10(B)に示したような頻度表を生成する。すなわち、リンクAB→リンクBCという走行が、リンクACという仮想のリンクによって表される。
また、省略されたノードにおいて新たに分岐が発生した場合、経路モデルを再構築すればよい。
第一ないし第三の実施形態では、例えば、ノードA→ノードB→ノードC→ノードDという経路で車両が走行した場合と、ノードA→ノードE→ノードC→ノードDという経路で車両が走行した場合とでは別の経路として扱われる。しかし、実際は、経由ノードが異なっていても、それが微差である場合は、同一の経路とみなしてよい場合がある。
なお、前述した第一の方法と第二の方法は組み合わせて用いてもよい。
第一ないし第四の実施形態では、利用者の入力に基づいて目的地を決定した。これに対し、第五の実施形態は、蓄積されたトリップデータに基づいて、目的地を自動的に推定する実施形態である。
図12は、第五の実施形態に係る経路案内装置20のシステム構成図である。第五の実施形態に係る経路案内装置20は、トリップデータに基づいて目的地を推定する手段である目的地推定部19を有しているという点において、第一の実施形態に係る経路案内装置10と相違する。
学習フェーズは、所定の周期、所定のスケジュールなど、任意のタイミングで実施することができる。例えば、毎日決まった時刻に、トリップデータ収集部14から新しいトリップを取得し、学習を行うようにしてもよいし、エンジンが停止し、トリップが生成されたタイミングで、当該トリップを用いて学習を行ってもよい。
は、「出発日時」フィールドから取得する。
次に、取得したデータを、リンクごとに分解して、図13(B)に示した形式とし、当該データを「目的地」に対応する学習データとして、識別器に入力し、学習させる。
評価フェーズは、目的地を推定したいタイミングで実行される。例えば、エンジンを始動したタイミングであってもよい。目的地を推定する場合、出発地、時間帯、曜日に加えて、自車両の現在位置を識別器に入力する。例えば、自車両がリンクAB上にいる場合、リンクABを現在位置とする。このようにして出力された目的地が、車両の推定目的地である。
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本発明はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。
例えば、各実施形態では、経路案内装置10を車両に搭載された装置であるとしたが、携帯端末や、携帯端末上で動作するソフトウェアなどとして実施することもできる。また、経路案内装置は、ネットワーク経由で移動体と通信するサーバ装置であってもよい。また、経路案内装置10の構成要素の一部をサーバ側に配置し、その他の構成要素を移動体側に配置してもよい。例えば、位置情報取得部11や入出力部18のみを移動体側に配置してもよい。
また、移動頻度として定義される値は、必ずしも過去の移動回数を表す値でなくてもよい。例えば正規化した値であってもよいし、全体的になだらかな分布となるように、補正値を加えたものであってもよい。補正の手法としては、例えばラプラススムージングや、グッドチューリングスムージングなどがある。
また、各実施形態では、移動頻度が最大であるリンクを出発地から目的地まで1区間ず
つ辿ることで予測経路を生成したが、リンクに関連付いた移動頻度に基づいたものであれば、他の方法を用いて予測経路を生成してもよい。例えば、2個以上のリンク列で構成された区間ごとに、当該リンク列の移動回数の合計が最大となる経路を探索することで、予測経路を得るようにしてもよい。
11 位置情報取得部
12 地図情報記憶部
13 低コスト経路探索部
14 トリップデータ収集部
15 経路モデル生成部
16 経路予測部
17 経路案内部
18 入出力部
Claims (11)
- ノードおよびリンクで構成されたネットワークを移動する移動体の移動経路を生成する経路生成装置であって、
前記移動体が行った過去のトリップにおいて、前記移動体が各リンクを移動した頻度を、前記トリップの目的地別に分類したデータである経路モデルを記憶する経路モデル記憶手段と、
経路起点と、移動体の目的地を取得するトリップ取得手段と、
前記経路モデルから、前記取得した目的地に対応するリンクの集合を抽出し、当該抽出したリンクに対応付いた移動頻度に基づいて、前記移動体の、前記経路起点から目的地までの経路のうちの少なくとも一部を生成する経路生成手段と、
前記抽出したリンクの集合に、前記経路起点を含むリンクが存在しない場合に、前記経路起点と、前記抽出したリンクの集合に含まれるいずれかの地点とを結ぶ合流経路を取得する合流経路取得手段と、を有し、
前記経路生成手段は、前記合流経路の末端を始点とする経路を生成する、
経路生成装置。 - 前記経路生成手段は、1区間先の移動先ノードに対応するリンクのうち、移動頻度が最大であるリンクを前記経路起点から辿ることで、前記移動体の経路を生成する、
請求項1に記載の経路生成装置。 - 前記経路生成手段は、N(N≧2)個のリンクからなる区間ごとに、当該区間におけるリンク列の移動頻度の合計が最大となるリンク列を取得することで、前記移動体の経路を生成する、
請求項1に記載の経路生成装置。 - 前記合流経路取得手段は、前記トリップ取得手段が取得した経路起点と目的地を結ぶ第二の経路を取得し、前記第二の経路が、前記抽出したリンクの集合に含まれるいずれかの地点と合流ないし交差している場合に、前記経路起点と、前記合流ないし交差した地点とを結ぶ経路を合流経路とする、
請求項1から3のいずれかに記載の経路生成装置。 - 前記合流経路取得手段は、前記トリップ取得手段が取得した経路起点と目的地を結ぶ第二の経路を取得し、前記第二の経路のうち、前記抽出したリンクの集合に含まれるいずれかの地点との距離が所定の距離以下となる分岐地点を抽出し、前記経路起点から、前記分岐地点を経由して、抽出したリンクに含まれる前記地点に至る経路を合流経路とする、
請求項1から3のいずれかに記載の経路生成装置。 - 前記トリップ取得手段は、前記移動体の現在位置を取得し、前記取得した位置を経路起点とする、
請求項1から5のいずれかに記載の経路生成装置。 - 移動体の過去のトリップにおける経路を、当該トリップに含まれるリンクの列で表したデータである過去経路データを取得する過去経路取得手段と、
前記過去経路データに基づいて前記経路モデルを生成し、前記経路モデル記憶手段に記憶させる経路モデル生成手段と、
をさらに有する、
請求項1から6のいずれかに記載の経路生成装置。 - 前記経路モデル生成手段は、複数の過去経路データに含まれる経路が互いに交差する地点を抽出し、前記抽出した地点を仮想ノードとして、出発地と、目的地と、前記仮想ノードと、を用いて経路モデルを生成する、
請求項7に記載の経路生成装置。 - 前記過去経路データに含まれるリンク列に基づいて、前記移動体の目的地を推定する目的地推定手段をさらに有する、
請求項7または8に記載の経路生成装置。 - 前記目的地推定手段は識別器を含み、
前記識別器に対して、前記リンク列に対応する目的地と、前記リンク列上にある複数の位置情報を入力することで学習を行い、
前記識別器に対して、前記移動体の位置情報を入力することで目的地の推定を行う、
請求項9に記載の経路生成装置。 - ノードおよびリンクで構成されたネットワークを移動する移動体の移動経路を生成する経路生成装置が行う経路生成方法であって、
経路起点と、移動体の目的地を取得するトリップ取得ステップと、
前記移動体が行った過去のトリップにおいて、前記移動体が各リンクを移動した頻度を、前記トリップの目的地別に分類したデータである経路モデルを取得する経路モデル取得ステップと、
前記経路モデルから、前記取得した目的地に対応するリンクの集合を抽出し、当該抽出したリンクに対応付いた移動頻度に基づいて、前記移動体の、前記経路起点から目的地までの経路のうちの少なくとも一部を生成する経路生成ステップと、
前記抽出したリンクの集合に、前記経路起点を含むリンクが存在しない場合に、前記経路起点と、前記抽出したリンクの集合に含まれるいずれかの地点とを結ぶ合流経路を取得する合流経路取得ステップと、を含み、
前記経路生成ステップでは、前記合流経路の末端を始点とする経路を生成する、
経路生成方法。
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