JP6141743B2 - 移動経路推定システム及びその方法 - Google Patents

Description

本発明は、道路や鉄道等の複数の交通手段を対象に都市全体の交通需要を把握するための移動経路推定方法に関し、特にスマートフォン等の携帯端末から取得したプローブ情報から移動経路を推定する方法に関する。

従来、都市全体の交通需要を推定する方法して、個人ごとの交通行動を対象とした非集計モデル、ゾーンを対象に集団的な行動を扱う集計モデルといった手法が用いられている。このうち集計モデルは、交通の発生・集中量の予測、分布交通量の予測、交通手段の配分、配分交通量の予測といった段階に分けて扱う四段階推計法が用いられている。集計モデルに用いられる人の行動データは、調査対象地域内のパーソントリップ調査データが一般的である。パーソントリップ調査データは、交通行動の起点である出発地（Ｏｒｉｇｉｎ）、終点である到着地（Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ）、移動目的、移動手段、時間などの各人の一日の交通データ（トリップデータともいう）である。パーソントリップ調査データは複数の交通手段を利用して移動したトリップが得られるので、交通手段の分担等の検討が可能なデータである。しかしながら、パーソントリップ調査データはアンケート調査のため、必要に応じて実施されるか、あるいは１０年に一度といった頻度で実施されるのが現状であり、施設、道路、鉄道などの都市構造物の新設やその運用時間の変更による人の行動変化を直ちにモデルに反映して、推定に用いることは難しい。特に、新興国においては都市部における人口増加と交通発展が著しく、それに伴って人の行動が短期間に変化するため、アンケート調査を通じて実体を把握し続けることは困難である。

道路の交通量を把握する新たな方法として、近年、プローブカーの利用が期待されている。プローブカーとは、車両をセンサとし、走行車両から走行速度や位置などの走行データを取得して道路交通情報を生成するシステムである。プローブカーを利用することで、全道路区間の走行速度（あるいは旅行時間）の常時観測データが取得可能であるが、プローブカーから収集される走行データは、通信負荷（通信時間、データ量、利用料金）を軽減するため、高頻度に収集した走行データではなく、所定のルールに従って間引かれた代表地点で構成される。そこで、プローブカーから得た代表地点の位置、時間、速度等の走行データ（以下、プローブ情報）から、移動経路を推定するなんらかの方法が必要とされる。

特許文献１は、プローブカーを利用して収集した車両のプローブ情報から車両の走行経路を推定する方法を開示している。プローブ情報から２点間の位置を地図上の位置にマッチングし、地図上にマッチングした２点間の走行経路を、道路ネットワークを用いた探索により走行経路を推定する。探索の結果、複数の経路が得られた場合は、経路探索で得た推定経路とプローブカーから得た実走行距離とを比較し、実走行距離に最も近い推定経路を当該２点間の走行経路として特定する方法が記載されている。車両のプローブ情報は、主にカーナビゲーション装置の一機能としてエンジン起動から停止までの走行データが収集されるので、ユーザが本来移動した出発地Ｏと到着地Ｄまでの走行経路が、特許文献１が開示する経路推定方法によって再現できる。

特開２００３−１７８３９６号公報（特許第３７７０５４１号）

しかしながら、携帯端末から収集されるプローブ情報は、車両のプローブ情報と異なり、ユーザが意図的にプローブ機能を有効にしなければ収集されない。ユーザがプローブ機能を有効にした場所や時間帯の移動データのみが収集されるので、ユーザが本来移動した出発地から到着地までの経路を真の移動経路とすると、携帯端末のプローブ情報は、真の経路が分断された、断片的なプローブ情報となる。カーナビゲーション装置は、移動中、常時電源が供給されるのでバッテリー消費に関する不安は生じないが、携帯端末の場合、プローブ機能を有効にしている間はバッテリー消費量が増えるので、移動中に通話、メール、音楽、ウェブアクセス等の主要アプリが、バッテリー切れによって利用できなくなるという不安が生じる。ゆえに、プローブ機能を必要最低限で利用し、移動中のバッテリー消費を出来るだけ抑えたいというユーザ意思が働く。

また、車両から収集されるプローブ情報は、道路上の移動経路に限定できるが、携帯端末から収集されるプローブ情報には、道路に限らず、鉄道や施設内の移動データが含まれるので、このような様々な交通手段や場所を考慮した経路推定が必要となる。特に、徒歩→バス→鉄道といった複数の交通手段を利用して移動したプローブ情報から一連の移動経路を得るには、交通手段やその接続時間（乗り換え時間や待ち時間）を考慮する必要がある。従来の車両のプローブ情報のみを対象とした経路推定方法では、複数の交通手段や待ち時間を想定していないので、交通手段が異なったり待ち時間が生じたりすると別の移動経路として扱われる可能性が高く、真の出発地および到着地、およびその間の移動経路が推定できないという課題がある。

以上の従来技術の問題点に鑑み、本発明の目的は、スマートフォンや携帯電話等の位置検出機能を有する携帯端末から収集した断片的なプローブ情報から、移動経路を推定する移動経路推定システム及びその方法を提供することである。

開示する移動経路推定システムは、プローブ情報を取得する情報取得部と、取得したプローブ情報を記憶するプローブ情報記憶部と、プローブ情報が少なくとも２つの断片的な経路（断片経路）の、断片経路の始点及び終点である始終点の位置情報とその時間情報であるとき、その位置情報と時間情報に基づいて、断片経路同士を結合して、プローブ情報を出力した携帯端末が移動した移動経路を推定する経路推定部と、推定した移動経路の始点と終点の位置情報、その時間情報、および交通手段を含む経路情報を出力する出力部とを有する。

本発明によれば、スマートフォンや携帯電話等の位置検出機能を有する携帯端末から収集したプローブ情報を用いて、プローブ情報が断片的な経路（断片経路）であっても、移動経路を推定できる。

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。

実施形態に関わる移動経路推定方法が実行される交通需要推定システムの全体構成を示した図である。 交通需要推定システムのセンタ装置における移動経路推定部の処理フローである。 移動経路推定部の処理フローを説明するための補足説明図である。 移動経路推定部の処理における停止時間判定のための上限時間設定部の処理フローである。 移動経路推定部の処理における移動速度判定のための上限速度設定部の処理フローである。 ＯＤゾーン算出部の処理フローである。 ＯＤゾーン算出部の処理フローを説明するための補足説明図である。 ＯＤゾーン算出部の処理フローを説明するための補足説明図である。 交通行動推定部の処理フローである。 交通行動推定部の処理フローを説明するための補足説明図である。 交通行動推定部の処理における交通量計算推定部の処理フローである。 交通行動推定部で推定されたＯＤゾーン間の交通量（移動人数）の出力例である。 交通行動推定部で推定されたＯＤゾーン間の交通量（移動人数）の出力例である。 交通行動推定部で推定されたＯＤゾーン間の交通量（移動人数）の出力例である。

本実施形態の概要を説明する。本実施形態の移動経路推定システム及び移動経路推定方法は、スマートフォンや携帯電話等の位置検出機能を有する携帯端末から得られる断片的なプローブ情報から、少なくとも２つの断片的な経路（断片経路）の各始終点の位置とその時間情報に基づいて２つの断片経路同士を結合し、携帯端末を所持するユーザが移動した本来の出発地Ｏおよび到着地Ｄとその間の移動経路を推定する。

具体的には、２つの断片経路の始終点間の移動時間および移動速度を算出し、算出した移動時間および速度が所定値以下の場合、２つの断片経路が同じ移動経路の構成要素とみなし、始終点を結合点として２つの断片経路を結合する。

始終点間の移動時間の判定は、始終点近傍の過去のプローブ情報から計算した平均的な移動時間（停止時間を含む）、始終点近傍のＰＯＩ（例えば駅構内や店舗内）の平均的な移動時間、移動経路で利用する交通手段やその乗り換えパターン（例えば鉄道→バス、バス→鉄道）ごとに設定した移動時間、のいずれかを基準値（上限値）を設定するようにした。

始終点間の移動速度は、交通手段あるいは始終点あるいはその近傍の地図情報（例えば道路上か施設内か）に基づいて、その基準値（上限値）を設定する。

これにより、本発明の移動経路推定方法は、スマートフォンや携帯電話等の位置検出機能を有する携帯端末から収集したプローブ情報が断片的な経路（断片経路）であっても、断片経路の始終点の位置と時間に基づいて、その始終点間の移動時間および移動速度を算出して経路を結合していくので、携帯端末を所持するユーザが移動した本来の出発地Ｏと到着地Ｄ、そのＯＤ間の移動した経路が再現できる。

さらに、その始終点間の移動時間や移動速度は、近傍に存在する過去のプローブ情報、ＰＯＩまたは地図情報、交通手段やその乗り換えパターン等に基づいてその基準値を設定するので、断片経路から複数の交通手段を利用した移動経路が推定できるようになる。

以下、図面を参照して本実施形態について詳しく説明する。

＜全体構成＞
図１は、本発明の実施形態に関わる移動経路推定方法が実行される交通需要推定システムの全体構成を示した図である。本実施形態におけるセンタ装置１において移動経路推定方法が実施されるものとして、本実施形態について以下に説明する。

図１において、本実施形態に関わるセンタ装置１は、通信ネットワーク２に接続され、基地局３を介して、スマートフォンや携帯電話等の携帯端末５に接続される。携帯端末５は、電車６、自動車７、徒歩４などの場所（移動手段を含む）で使用されセンタ装置１と接続される。携帯端末５は、表示部５０、通信部５１、本体部５２、操作部５３、ＧＰＳ受信部５４、記憶部５５、撮影部５６などを含んで構成される。携帯端末５は、端末ＣＰＵにより実行される本体部５２を中心としたコンピュータである。表示部５０はＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などによって構成される。通信部５１は、基地局３および通信ネットワーク２を介し、センタ装置１との間で無線通信によるデータ通信により接続する。ＧＰＳ受信部５４は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信して、携帯端末５の現在位置を検出する。撮影部５６はカメラ（図示していない）に接続され、カメラで撮影された画像情報を取り込む。記憶部５５はメモリカードなどによって構成され、撮影部５６で撮影された画像情報やＧＰＳ受信部５４で得られた位置情報が記憶される。

本体５２は、通信インターフェース部５２１、情報取得部５２２、記憶部５２３、位置情報取得部５２４、画像情報取得部５２５、入力出力インターフェース部５２６、情報提供部５２７などを含む。これら本体部５２の各部は、本体部５２がプログラムメモリ（図示していない）に格納されている所定のプログラムを実行することによって実現される。

通信インターフェース部５２１は、携帯電話網や無線ＬＡＮなどによる通信を行う通信部５１に対する通信制御を行うとともに、基地局３および通信ネットワーク２を介してセンタ装置１との間でデータの送受信を行う。入出力インターフェース部５２６は、操作部５３のスイッチやボタン、音声、タッチパネルなどからの入力情報をセンタ装置１への情報要求や提供などの種々の情報に変換して本体部５２に入力するとともに、表示部５０および／あるいは操作部５３に表示情報や音声情報を出力する。

位置情報取得部５２４は、ＧＰＳ受信部５４によって検出された、携帯端末５の緯度経度や高度（位置情報）、時刻情報などのＧＰＳ情報をセンタ装置１に提供する移動データ（プローブ情報）として記憶部５５に記憶される。図示しないが、さらにジャイロや加速度センサなどの位置検出センサを備え、携帯端末の姿勢検出やＧＰＳ情報を補正に使用されることもある。

情報取得部５２２は、通信部５１および通信インターフェース５２１を介して、センタ装置１から送信される経路や運行情報などの様々な情報を取得する。情報取得部５１２は、取得した情報を記憶部５２３に記憶する。

画像情報取得部５６は、撮影部５６に接続されたカメラで撮影された画像情報に、位置情報取得部５２４から取得した位置情報や時刻情報と撮影方向を付加して記憶部５２３に記憶し、プローブ情報としてセンタ装置１に提供するようにしてもよい。

情報提供部５２７は、入出力インターフェース部５２６によって情報が要求されたとき、あるいは指定された時間に、位置情報取得部５２４で取得した場所の移動軌跡（位置と時間から成る一連のデータ）、画像取得部５２５から得た位置情報付き画像情報などを記憶部５２３から読みだし、プローブ情報としてセンタ装置１に送信する。

センタ装置１は、図示していないが、センタＣＰＵと半導体やハードディスク装置からなる記憶装置などを含むいわゆるコンピュータ（情報処理装置）によって構成される。そのセンタ装置１は、図１に示すように通信インターフェース部１１、情報取得部１２、移動経路推定部１３、ＯＤゾーン算出部１４、交通行動推定部１５、出力部１６、情報提供部１７、プローブ情報記憶部２０、ＯＤ記憶部２１、経路記憶部２２、地図データ２３などを含む。

情報取得部１２、移動経路推定部１３、ＯＤゾーン算出部１４、交通行動推定部１５、出力部１６、情報提供部１７は、プログラムメモリに格納された所定のプログラムを実行することで実現される。また、プローブ情報記憶部２０、ＯＤ記憶部２１、経路記憶部２２、地図データ２３は記憶装置に含まれる。

通信インターフェース部１１は、通信ネットワーク２に対応する通信制御を行うとともに、通信ネットワーク２を介して携帯端末５とデータの送受信を行う。

情報取得部１２は、携帯端末５から送信された要求を受付けたり、携帯端末５で検出された位置情報（緯度経度などの座標、時刻）を含む、ユーザの移動データを、通信インターフェース部１１を介して取得し、プローブ情報記憶部２０に記憶する。

移動経路推定部１３は、携帯端末５から取得したプローブ情報をプローブ情報記憶部２０から読み出し、断片的な経路が存在していればそれらを結合し、当該ユーザが移動した本来の経路（真の経路）を再現し、再現した真の経路データを経路記憶部２２、その出発地Ｏと到着地ＤをＯＤ記憶部２１に記憶する。

ＯＤゾーン算出部１４は、真の経路のＯおよびＤの位置をＯＤ記憶部２１から読み込みＯが集中するエリア、Ｄが集中するエリア、あるいはＯおよびＤが集中するエリアを算出し、ＯＤゾーンを生成する。このとき、各ゾーンあるいはその付近を含むエリアの地図情報を地図データ２３から読み込み、前記エリア内でＯないしＤが高密度に存在、あるいはゾーンの中心点などのゾーンを代表する地点近傍に存在するＰＯＩ(Point Ｏf Interest)や施設情報を検索し、各ゾーンの付加情報とする。また、生成したゾーン間を結ぶネットワーク（ゾーン間交通ネットワーク）を生成する。

交通行動推定部１５はＯＤゾーン算出部１４で生成されたＯＤゾーンネットワークおよびＯＤゾーン情報（ゾーンの代表点，エリア（メッシュコード，あるいは代表点からの半径），ゾーンを構成するＯないしＤの位置情報，当該ゾーンの有効時間など）を取得し、ネットワーク間の交通量、あるいは移動手段ごとの交通分配量を推定する。
出力部１６は、ＯＤゾーン算出部１４で生成された各ＯＤゾーンと交通行動推定部１５で推定された各ゾーン間の交通手段の配分とその各交通量を表示装置などに出力する。前記交通量は、情報提供部１７および通信インターフェース部を介して外部システム（あるいは端末、装置）にも提供される。

図２は、本実施形態に係る交通需要推定システムのセンタ装置１において、移動経路推定部１３の処理フローを示す。図３は、図２の処理フローを説明するための補足図である。

移動経路推定部１１は、スマートフォンや携帯電話などの携帯端末５から収集したプローブ情報をプローブ情報記憶部２０から読み込み、断片的な経路同士を結合して、本来ユーザが移動した真の経路を生成し、その出発地Ｏと到着地Ｄの位置と時間、およびそのＯＤ間の経路を、ＯＤ記憶部２１および経路記憶部２２に出力する。以下、それぞれのステップについて詳細に説明する。

まず、移動経路推定部１１は、プローブ情報部２０から断片経路が読み込まれる（Ｓ２００）。移動経路推定部１１は、読み込んだ断片経路を、携帯端末５やユーザなどを識別する識別ＩＤごとに断片経路の始点Ｏ’の時間情報に基づいて各断片経路をソートする（Ｓ２０１）。移動経路推定部１１は、断片経路ｉ（図３の３０）の終点Ｄ’（ｉ）と次の断片経路ｉ＋１（図３の３１）の始点Ｏ’（ｉ＋１）の時刻と位置を読み込む（Ｓ２０２）。移動経路推定部１１は、断片経路ｉ（図３の３０）の終点Ｄ’（ｉ）と断片経路ｉ＋１（図３の３１）の始点Ｏ’（ｉ＋１）を対象とした地点間Ｄ’（ｉ）→Ｏ’（ｉ＋１）の移動速度を計算する（Ｓ２０３）。地点間の移動距離として、地点間の直線距離を用いる。あるいは、前記地点を地図データ２３から読み込んだ地図（道路や鉄道路線など）にマッチングし地図上の前記２点間の経路を探索して走行経路を推定し、得られた地図上の走行経路の移動距離を計算する。プローブ情報に走行距離が含まれていれば、それを移動距離としてもよい。移動経路推定部１１は、移動速度Ｖが所定値以下（例えば１ｋｍ／ｈ以下）の地点間を停止と判定すると（Ｓ２０４）、当該地点間の交通手段をプローブ情報から取得、あるいは当該地点またはその周辺を地図情報から交通手段を推定し（道路上か、あるいは鉄道上か）、推定した交通手段に応じて上限時間Ｔｓを設定する（Ｓ２０５）。Ｔｓを設定する上限時間設定部の処理は、図４において具体的に説明する。移動経路推定部１１は、当該地点間の停止時間Ｔが前記上限値Ｔｓを超える場合（Ｓ２０６がｙｅｓ）、当該地点間は結合点とならないと判定し（すなわち、当該断片経路ｉおよびｉ＋１は異なる移動経路と判定）、Ｓ２１０において同一ＩＤの全ての断片経路が処理されるまで（Ｓ２１０がｎｏ）、Ｓ２０２以降の処理を繰り返す。

移動経路推定部１１は、前記地点間は移動と判定すると（Ｓ２０４）、前記地点間の存在位置と断片経路ｉおよびｉ＋１の交通手段に基づいて、上限速度Ｖｅを設定する（Ｓ２０７）。Ｖｅを設定する上限速度設定部の処理は、図５において具体的に説明する。移動経路推定部１１は、地点間の移動速度Ｖが上限速度Ｖｅ以下であれば（Ｓ２０８がｙｅｓ）、断片経路ｉおよびｉ＋１は、同一経路を構成する断片経路であり、当該地点間を結合点として結合する（Ｓ２０９）。地点間の移動速度Ｖが上限速度Ｖｅを超える地点間（Ｓ２０８がｎｏ）は、当該交通手段ではあり得ない移動速度となるので、移動経路推定部１１は、当該地点間は結合点とならないと判定し（すなわち、当該断片経路ｉおよびｉ＋１は異なる移動経路と判定）、Ｓ２１０において同一ＩＤの全ての断片経路が処理されるまで（Ｓ２１０がｎｏ）、Ｓ２０２以降の処理を繰り返す。

移動経路推定部１１は、同一ＩＤの全ての断片経路について処理を終えたら（Ｓ２１０がｙｅｓ）、結合処理した経路およびそのＯ’とＤ’の情報を本来の移動経路、出発地Ｏ、到着地Ｄとして、ＯＤ記憶部２１および経路記憶部２２に出力する（Ｓ２１１）。移動経路推定部１１は、プローブ情報記憶部２０に記憶される全てのプローブ情報の断片経路について処理を終えたならば（Ｓ２１２がｙｅｓ）、本処理を終了する。

このようにして、図３に示す断片経路３０と断片経度３１は同一経路を成す経路としてＤｉとＯｉ＋１が結合点となり、その間になんらかの移動区間３２が存在するとして結合され一連の経路が生成される。移動区間３２は、特許文献１に開示される方法を用いて推定可能であるが、特許文献１は道路のみを対象としているので、移動経路３２を生成するには、更にどの交通手段を探索対象とするかを指定する必要がある。それについては、ＤｉおよびＯｉ＋１が存在する地点の地図情報（例えば道路上か線路上か）、あるいは断片経路ｉおよびｉ＋１の交通手段（例えば自動車か鉄道か）によってある程度推定可能である。

本処理では、断片経路３０から時間的に到達不可能な断片経路３３は同一ＩＤでも他の移動経路として扱われる。また、断片経路３４は、Ｏｉ＋２とＤｉ＋１の移動速度から停止判定され、さらにその停止時間が上限時間を超える場合（店舗内やホテル滞在など）は他の移動経路として扱われ、Ｄｉ＋１は断片経路３１が含まれる移動経路の到着地点Ｄとなる。

図４は、図２の移動経路推定部１３の処理フローにおけるＳ２０５の停止判定の上限時間Ｔｓを設定する上限時間設定部の処理フローである。

上限時間設定部は、断片経路の交通手段やその始終点Ｏ’およびＤ’の位置に基づいて移動中のシチュエーション（例えば乗り換えか施設滞在か）を判断し、結合候補となっている断片経路を一連の移動経路として扱うか、他の移動経路として扱うかを判定するための上限時間Ｔｓを設定する。

まず、上限時間設定部は、初期値Ｔｉｎｉｔを上限時間Ｔｓにセットする。次に、予め指定された設定方法で処理を振り分ける（Ｓ４０１）。

方法１は、断片経路の始終点が存在する近傍のプローブ情報から平均的な停止時間を取得し、上限時間Ｔｓに設定する方法である。上限時間設定部は、断片経路ｉの始点Ｄ’（ｉ）あるいは断片経路ｉ＋１の終点Ｏ’（ｉ＋１）の近傍に存在するプローブ情報を読み込む（Ｓ４０２）。ここでは読み込む他のＩＤの断片経路を含めたすべての断片経路の始終点Ｏ’およびＤ’とする。同一時間帯の断片経路が存在しない場合は、他の時間帯の断片経路も対象とする。上限時間設定部は、読み込んだＤ’（ｉ）ないしＯ’（ｉ＋１）近傍の始終点Ｏ’およびＤ’を対象にＳ４０３を実行し、停止地点を検出する（Ｓ４０３）。これを読み込んだ全ての断片経路に対して実行する（Ｓ４０４）。上限時間設定部は、Ｓ４０４で得られた停止地点の平均停止時間Ｔａｖを計算し（Ｓ４０５）、平均停止時間Ｔａｖが予め設定した最大時間Ｔｍａｘ以内であれば（Ｓ４０６がｙｅｓ）、ＴａｖをＴｓに設定する（Ｓ４０７）。ＴａｖがＴｍａｘを超える場合（Ｓ４０６がｎｏ）、ＴｓはＴａｖによって更新されず処理を終了する（図示しないが、この場合は他の方法２あるいは方法３を実行するようにしてもよい）。

方法２は、断片経路の始終点が存在する近傍のＰＯＩあるいは地図情報に基づいて上限時間Ｔｓを設定する方法である。上限時間設定部は、断片経路ｉの始点Ｄ’（ｉ）あるいは断片経路ｉ＋１の終点Ｏ’（ｉ＋１）の近傍に存在するＰＯＩあるいは地図情報を地図データ２３から読み込む（Ｓ４０８）。上限時間設定部は、読み込んだＰＯＩあるいは地図情報における待ち時間を取得しＴａｖとする（Ｓ４０９）。例えば、取得した情報が地図情報で駅等の施設であれば、当該駅における平均的な待ち時間をＴａｖとする。施設における待ち時間は施設毎あるいはそのカテゴリ毎に予め計算する。同じ駅というカテゴリであっても、駅が存在する地域や時間帯によって車両の運行間隔が異なるので、それらを考慮して計算するのが望ましい。取得した情報がＰＯＩの場合も同様で、店舗や娯楽施設等の平均的な滞在時間を取得しＴａｖとする。このような施設やＰＯＩでの待ち時間を、通信インターフェース部１１を介して外部システムから取得してもよい。以降の処理は方法１と同様で、平均停止時間Ｔａｖが予め設定した最大時間Ｔｍａｘ以内であれば（Ｓ４０６がｙｅｓ）ＴａｖをＴｓに設定する（Ｓ４０７）。ＴａｖがＴｍａｘを超える場合（Ｓ４０６がｎｏ）、ＴｓはＴａｖによって更新されず処理を終了する。

方法３は、断片経路の交通手段に基づいて上限時間Ｔｓを設定する方法である。上限時間設定部は、断片経路ｉ＋１の交通手段が公共交通か否かを識別する（Ｓ４１０）。ここでは各断片経路の交通手段はプローブ情報として提供されることを想定しているが、プローブ情報から得られない場合は、地図データ２３から路線の形状データを読み込み、断片経路ｉ＋１をと一致する区間の路線（例えば道路か線路）を識別する。線路であればその断片経路ｉ＋１は公共交通とする。道路であればバス、タクシー、自家用車など複数の交通手段が候補となる。そこで、当該区間（あるいは近傍路線）のバスとその他車両の平均速度を予め計算し、断片経路ｉ＋１の移動速度に近い方を当該断片経路ｉ＋１の交通手段として選択する。上限時間設定部は、Ｓ４１０で選択された公共交通の平均的な待ち時間（乗り換え時間）をＴｓに設定する（Ｓ４１１）。ここで平均的な待ち時間は、公共交通毎に予め計算するか、あるいは通信インターフェース１１を介して外部システムから取得する。公共交通の運行時間は地域や時間帯によって異なるので、それらを考慮して待ち時間が設定される。上限時間設定部は、断片経路ｉ＋１が公共交通以外の交通手段（自動車、二輪、徒歩など）に応じて、適切な待ち時間をＴｓに設定する（Ｓ４１２）。

図５は、図２の移動経路推定部１３の処理フローにおけるＳ２０７の異常速度判定の上限速度Ｖｅを設定する上限速度設定部の処理フローである。

上限速度設定部の処理は、断片経路の始終点Ｏ’およびＤ’の位置と利用している交通手段とから、あり得ない移動（異常速度）を検出するための上限速度Ｖｅを設定する。

まず、上限速度設定部は、初期値ＶｉｎｉｔをＶｅにセットする（Ｓ５００）。上限速度設定部は、地図データ２３を参照し、断片経路ｉの始点Ｄ’（ｉ）あるいは断片経路ｉ＋１の終点Ｏ’（ｉ＋１）が存在する地図情報を得る（Ｓ５０１）。上限速度設定部は、取得した地図情報から前記始終点が地図上のどのカテゴリに存在するかを識別する（Ｓ５０２）。そのカテゴリが路上の場合は、上限速度設定部は、路上で利用される交通手段のいずれかを識別する（Ｓ５０３）。本処理では、プローブ情報として各断片経路の交通手段も併せて提供されることを想定しているが、始点Ｄ’（ｉ）から終点Ｏ’（ｉ＋１）への移動速度あるいは所要時間を計算し、始点Ｄ’（ｉ）から終点Ｏ’（ｉ＋１）に移動可能な交通手段の移動速度と所要時間を比較し、最も類似する交通手段を本区間の交通手段として識別する方法もある。そこで、上限速度設定部は、交通手段に応じた移動速度Ｖｖ、Ｖｗを上限速度Ｖｅとして設定する（Ｓ５０５、Ｓ５０６）。本例では車両と徒歩を路上の代表的な交通手段として図示したが、バスや二輪等の他の交通手段も同様である。前記始終点が線路上に存在し（Ｓ５０２）、かつその交通手段が鉄道の場合（Ｓ５０７がｙｅｓ）、上限速度設定部は、鉄道を利用した場合の平均移動速度Ｖｔを上限速度Ｖｅとして設定する（Ｓ５０８）。ここで、交通手段の識別は、Ｓ５０３と同様である。

前記始終点が施設内の場合（Ｓ５０２）、交通手段が徒歩であれば（Ｓ５０９がｙｅｓ）、上限速度設定部は、施設内の徒歩移動の平均速度Ｖｂを上限速度Ｖｅに設定する。

図６は、ＯＤゾーン算出部１４において、出発地Ｏ、到着地Ｄ、およびその間の移動経路に基づいてＯＤゾーンを設定する処理フローである。図７および図８は、図６の処理フローを説明するための補足図である。

ＯＤゾーン算出部１４は、ＯＤ記憶部２１から所定の時間帯（例えば平日ＡＭ８：００〜９：００）に該当するＯおよびＤの位置情報を読み込む（Ｓ６００）。ＯＤゾーン算出部１４は、Ｏの位置情報に基づいて、近傍に存在するＯ同士でグループを生成する（Ｓ６０１）。グループ生成には、クラスタ分析等の分類手法を用いる。Ｏをいくつかのグループに分類し、各グループの中心点から当該グループを成す各Ｏまでの距離の総和が最小となるようにグループ編成を繰り返し、複数のグループを生成する。ここでは生成した複数のＯグループの中で、Ｏが集中するグループをトリップ発生頻度（移動の発生頻度）の高いＯゾーンとする。例えばＯゾーンとして、Ｏが所定数以上存在するグループ、中心点と各Ｏの平均距離が所定値内（Ｏが狭いエリアに集中）であるグループが選択される。例えば、図７において、地点７００のように“○”で示される地点がＯである。７０１、７０４、７０６、７０８は近傍のＯ同士で分類し生成された各グループである。各グループ内の“×”は中心点である。Ｏが多く存在する７０１、７０４、７０６がＯゾーンとなる。

ＯＤゾーン算出部１４は、Ｄの位置情報に基づいてＳ６０１と同様の処理を実行し、トリップ発生頻度の高いＤゾーンを生成する（Ｓ６０２）。例えば、図７において、地点７０２のように“△”で示される地点がＤである。７０３、７０５、７０７がＤゾーンとなる。

ＯＤゾーン算出部１４は、Ｓ６０１で生成したＯゾーンとＳ６０２で生成したＤゾーンの間で、中心点の近いＯゾーンとＤゾーンを対応付けてＯＤゾーンを生成する（Ｓ６０３）。図８の８００は、Ｏゾーン７０４とＤゾーン７０５を対応付けたＯＤゾーン、８０１はＯゾーン７０６とＤゾーン７０７を対応付けたＯＤゾーンである。Ｏゾーン７０１およびＤゾーン７０３はそれぞれＯのみ、Ｄのみのゾーンとなる。

ＯＤゾーン算出部１４は、Ｓ６０３で生成したゾーン間を接続する交通ネットワークを生成する（Ｓ６０４）。Ｏゾーン７０１はトリップが発生するゾーンになるので、８０２に示すような流出方向で他ゾーンと接続される。Ｄゾーン７０３はトリップが集中するゾーンのため、８０３に示すような流入方向で他ゾーンと接続される。ＯＤゾーンは発生および集中の両方の現象が生じるゾーンなので、流入出ネットワークで接続される。

指定された全時間帯のゾーンが生成されるまでＳ６００〜Ｓ６０５を繰り返し実行する（Ｓ６０６）。

ＯＤゾーン算出部１４の処理によって、時間帯毎のＯＤゾーンと交通ネットワークが生成される。即ち、図７の７１０および図８の８１０に示すように時間帯によって異なるＯＤゾーン、交通ネットワークが生成されるので、交通の発生と集中、更にその間の交通移動が時間経過に沿って大まかに把握できるようになる。

図９は、交通行動推定部１５において、ＯＤゾーン間の交通量を推定する処理フローである。図１０は、図９の処理フローを説明するための補足説明図である。ここでは、ＯＤゾーン算出部１４で生成された交通ネットワークで接続されるゾーン間の交通量を算出するための一例を示す。

まず、交通行動推定部１５は、指定されたゾーンに属するＯを出発地、Ｄを到着地にとる移動経路を経路記憶部２２から読み込む（Ｓ９００）。交通行動推定部１５は、読み込んだ移動経路を地図データ２３から読み込んだ地図データ（道路や線路などの路線データ）にマッチングし、路線データから成る経路情報を生成する（Ｓ９０１）。路線データには、道路や線路などのノードないしリンクＩＤ、距離や路線名称や番号等の属性情報が含まれる。交通行動推定部１５は、Ｓ９０１で得た経路情報に基づいて、当該移動経路の大半を占める交通手段を決定する（Ｓ９０２）。交通行動推定部１５は、交通手段毎に、移動経路の類似性を評価し、類似性の高い移動経路に分類する（Ｓ９０３）。類似性の評価において、例えば、各移動経路において同一路線や同一種別（道路の場合は道路種別）を利用した距離の総和、あるいは同一路線を構成するリンク数が各移動経路に占める割合が所定値以上の経路同士を類似性が高いとする。ここで、図１０に示すように、Ｏゾーン７０１からＤゾーン７０３へのネットワークを対象としたとき、その間の移動経路として、交通手段に応じて、またその移動経路の類似性に基づいて経路１０００〜１００２に分類される。ここで、交通手段が自動車の場合は、道路のみを対象にＯゾーン７０１からＤゾーン７０３に向かう複数の異なる移動経路が利用される。その場合は、道路で構成される移動経路が類似性に基づいて分類される。例えば、経路１０００〜１００２において、経路１０００と経路１００１が道路、経路１００２が鉄道を主に利用する経路となる。交通行動推定部１５は、Ｓ９０３で分類した経路毎の交通量あるいは移動人数を推定する（Ｓ９０４）。交通行動推定部１５は、Ｓ９０３で推定した各分類経路の交通量あるいは移動人数から、当該ＯゾーンからＤゾーンに移動する交通量あるいは移動人数を計算する（Ｓ９０５）。指定されたゾーン間の交通量あるいは移動人数を計算し終えるまでＳ９００〜Ｓ９０５の処理を繰り返す（Ｓ９０６）。

図１１は、図９のＯＤゾーン間の交通量を推定する交通行動推定部１５の処理フローにおいて、Ｓ９０５の各分類経路の交通量を計算する交通量推定部の処理フローである。

交通量推定部の処理は、交通行動推定部１５のＳ９０４において分類された経路毎に交通量を算出する処理の一例である。ゾーン間の交通量を推定する方法について様々あるが、ここでは、大まかな交通量やその増減傾向が時間経過に従って把握できればよいとして、簡略な方法を用いる。

交通量推定部は、９０４で分類された経路ごとの経路情報を参照する（Ｓ１１００）。前記経路情報が道路を利用する経路であれば（Ｓ１１０１がｙｅｓ）、交通量推定部は、当該ＯＤ間を接続する経路は、同一条件の道路で構成されると仮定し、経路情報から平均速度を計算し、一般的に用いられる速度と交通量（交通密度）で示される道路特性に基づいて当該経路の交通量Ｑを求める（Ｓ１１０２）。

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）から（式１）で計算される。
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が難しいため、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。
ｖ＝ｖｆ×ｅｘｐ（−ｋ／ｋ０） …（式２）
ここで、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＝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＝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、そしてそのパラメータを道路特性パラメータと呼ぶ。交通行動推定部15は、対象が道路交通の場合は、代表道路区間の道路特性パラメータを推定する。ここでは、道路特性として（式２）のアンダーウッドの交通モデルを示したが、交通モデルはアンダーウッドに限定されるものではなく、他の交通モデルを用いても同様である。

交通量推定部は、Ｓ１１０２では、道路種別ごとに代表的な定数α、βを予め計算し、経路情報から当該経路を構成する主要な道路の道路種別の交通モデルを用いて交通量Ｑを推定する。

交通量推定部は、前記交通量Ｑ（＝車両数）と予め設定した平均乗車数ｍから（式５）により当該経路の移動人数Ｐｊを計算する（Ｓ１１０３）。
Ｐｊ＝Ｑ×ｍ …（式５）
道路を利用する道路に該当せず（Ｓ１１０１がｎｏ）の場合、交通量推定部は、前記経路情報が鉄道を利用する経路であれば（Ｓ１１０４がｙｅｓ）、通信インターフェース１１を介して当該経路が利用している区間の鉄道利用人数または乗車率などの調査情報を外部システムから取得し、移動人数Ｐｊを設定する（Ｓ１１０５）。

交通量推定部は、当該分類経路の移動人数Ｐｊを出力し（Ｓ１１０６）、当該ゾーン間を移動する全ての分類経路の交通量を推定し終えるまでＳ１１００〜Ｓ１１０６を繰り返す（Ｓ１１０７）。

経路が道路でも鉄道でもない経路は、交通量推定部は、当該分類経路の移動人数を不明とする（Ｓ１１０８）。

本例では、経路が道路を利用するか鉄道を利用するかでゾーン間を移動する経路の交通量（移動人数）を概算するようにしたが、二輪車、徒歩、バス、船舶などの交通手段に応じて利用人数が推定する方法と組み合わせることで、各移動経路の交通量を推定することも可能である。

図１２、図１３、図１４は、出力部１６において、交通行動推定部１５で推定されたＯＤゾーン間の交通量（移動人数）の出力例である。出力部１６に出力される推定結果は、情報提供部１７および通信インターフェース部１１を介して、外部ユーザにも提供される。

図１２は、各ゾーンを結ぶ交通ネットワークとゾーン間の交通量をマクロに表現した例である。ある時間帯ｔにおいて、Ｏゾーンｚ１（７０１）からＤゾーンｚ２（７０３）に移動する交通量（移動人数）Ｐ（ｚ１、ｚ２、ｔ）は、Ｓ９０４で得られた各分類経路の交通量（移動人数）により（式６）により計算される（交通行動推定部１５のＳ９０５）。
Ｐ（ｚ１、ｚ２、ｔ）＝ΣＰｊ …（式６）
図１３は、ゾーン１３００への流入量に絞り交通量を出力した出力例である。ゾーン１３００への流入交通量は、ゾーン１３０１、１３０２、１３０３からの流出交通量で表わされる。１３０４はこのゾーン関係と交通量が得られた日時や日種を示している。１３０５はゾーンに付加された情報で、このような付加情報をゾーンと併せて表示することで、各ゾーンに交通量が集中する理由を考察するための有効なツール（システム）が提供できるようになる。

図１４は、図１３における特定のゾーン１３０２から１３００への移動経路とその各移動経路の推定交通量を出力した出力例である。拡大表示などの入力指示に従って図１２から図１３、さらに図１４へといったように推定交通量を詳細表示に切り替えるようにすることで、ゾーン間の移動交通がよりわかりやすく把握できるツール（システム）が提供できるようになる。

説明した本実施形態によれば、スマートフォンや携帯電話等の位置検出機能を有する携帯端末から収集したプローブ情報を用いて、プローブ情報が断片的な経路（断片経路）であっても、断片経路の始終点の位置と時間に基づいて、その始終点間の移動時間および移動速度を算出して経路を結合していくので、携帯端末を所持するユーザが移動した本来の出発地Ｏと到着地Ｄ、そのＯＤ間の移動した経路が再現できる。

さらに、その始終点間の移動時間や移動速度は、近傍に存在する過去のプローブ情報、ＰＯＩまたは地図情報、交通手段やその乗り換えパターン等に基づいてその基準値を設定するので、断片経路から複数の交通手段を利用した本来の移動経路が推定できる。

１：センタ装置、２：通信ネットワーク、３：基地局、４：人、５：携帯端末、６：鉄道、７：自動車、１１：通信インターフェース部、１２：情報取得部、１３：移動経路推定部、１４：ＯＤゾーン算出部、１５：交通行動推定部、１６：出力部、１７：情報提供部、２０：プローブ情報記憶部、２１：ＯＤ記憶部、２２：経路記憶部、２３：地図データ。

Claims (12)

1. プローブ情報を取得する情報取得部と、取得した前記プローブ情報を記憶するプローブ情報記憶部と、前記プローブ情報が少なくとも２つの断片的な経路（断片経路）の、前記断片経路の始点及び終点である始終点の位置情報とその時間情報であるとき、前記位置情報と前記時間情報に基づいて、前記断片経路同士を結合して、前記プローブ情報を出力した携帯端末が移動した移動経路を推定する経路推定部と、推定した前記移動経路の始点と終点の位置情報、その時間情報、および交通手段を含む経路情報を出力する出力部とを有し、
   前記経路推定部は、前記断片経路の前記始終点間の移動速度を算出し、前記移動速度と予め設定した上限速度とに基づいて、前記断片経路同士を結合することを特徴とする移動経路推定システム。
2. 請求項１記載の移動経路推定システムにおいて、
   前記経路推定部は、前記断片経路の前記始終点が存在する位置の地図情報を取得し、取得した前記地図情報に応じて前記上限速度を設定することを特徴とする移動経路推定システム。
3. 請求項２記載の移動経路推定システムにおいて、
   前記経路推定部は、取得した前記地図情報と前記断片経路の前記始終点間の移動手段に応じて前記上限速度を設定することを特徴とする移動経路推定システム。
4. 請求項１記載の移動経路推定システムにおいて、
   推定した前記移動経路の出発地Ｏと到着地Ｄの位置情報に基づいて，所定エリアに存在する前記出発地Ｏと前記到着地Ｄを、互いに近傍に存在する前記出発地Ｏ同士のゾーン、および互いに近傍に存在する前記到着地Ｄ同士のゾーンのいずれかで分類し、分類した結果に応じてＯＤゾーンを生成するＯＤゾーン生成部をさらに有することを特徴とする移動経路推定システム。
5. 請求項４記載の移動経路推定システムにおいて、
   前記ＯＤゾーン生成部は、生成した前記ＯＤゾーンの中心点から前記出発地Ｏ及び前記到着地Ｄまでの平均距離、並びに、前記ＯＤゾーンを構成する前記出発地Ｏ及び前記到着地Ｄの数の少なくとも一方に基づいて、トリップ発生頻度の高いＯＤゾーンとすること特徴とする移動経路推定システム。
6. 請求項４記載の移動経路推定システムにおいて、
   生成した前記ＯＤゾーンをノードとする交通ネットワークを生成し、生成した前記交通ネットワークの前記ＯＤゾーン間の交通量を、少なくとも前記プローブ情報に基づいて推定する交通行動推定部さらに有することを特徴とする移動経路推定システム。
7. 移動経路推定システムにおける移動経路推定方法であって、前記移動経路推定システムは、
   プローブ情報を取得し、
   取得した前記プローブ情報を記憶し、
   前記プローブ情報が少なくとも２つの断片的な経路（断片経路）の、前記断片経路の始点及び終点である始終点の位置情報とその時間情報であるとき、前記位置情報と前記時間情報に基づいて、前記断片経路同士を結合して、前記プローブ情報を出力した携帯端末が移動した移動経路を推定し、
   推定した前記移動経路の始点と終点の位置情報とその時間情報、および交通手段を含む経路情報出力し、
   前記断片経路の前記始終点間の移動速度を算出し、
   前記移動速度と予め設定した上限速度とに基づいて、前記断片経路同士を結合することを特徴とする移動経路推定方法。
8. 請求項７記載の移動経路推定方法において、
   前記移動経路推定システムは、前記断片経路の前記始終点が存在する位置の地図情報を取得し、取得した前記地図情報に応じて前記上限速度を設定することを特徴とする移動経路推定方法。
9. 請求項８記載の移動経路推定方法において、
   前記移動経路推定システムは、取得した前記地図情報と前記断片経路の前記始終点間の移動手段に応じて前記上限速度を設定することを特徴とする移動経路推定方法。
10. 請求項７記載の移動経路推定方法において、
    前記移動経路推定システムは、推定した前記移動経路の出発地Ｏと到着地Ｄの位置情報に基づいて，所定エリアに存在する前記出発地Ｏと前記到着地Ｄを、互いに近傍に存在する前記出発地Ｏ同士および互いに近傍に存在する前記到着地Ｄ同士のいずれかで分類し、分類した結果に応じてＯＤゾーンを生成することを特徴とする移動経路推定方法。
11. 請求項１０記載の移動経路推定方法において、
    前記移動経路推定システムは、生成した前記ＯＤゾーンの中心点から前記出発地Ｏ及び前記到着地Ｄまでの平均距離、並びに、前記ＯＤゾーンを構成する前記出発地Ｏ及び前記到着地Ｄの数の少なくとも一方に基づいて、トリップ発生頻度の高いＯＤゾーンとすることを特徴とする移動経路推定方法。
12. 請求項１０記載の移動経路推定方法において、
    前記移動経路推定システムは、生成した前記ＯＤゾーンをノードとする交通ネットワークを生成し、
    生成した前記交通ネットワークの前記ＯＤゾーン間の交通量を、少なくとも前記プローブ情報に基づいて推定することを特徴とする移動経路推定方法。

Images