JP6171799B2 - 位置情報処理装置、位置情報処理方法及び位置情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、移動体の移動時間を予測する技術に関する。

下記先行技術文献には、利用者端末からセンターに対して乗車バス停から降車バス停までの所要時間の予測を要求し、センターはバス停間の運行経路上における交通渋滞情報と時刻表とに基づいて所要時間を予測し、予測結果を利用者端末へ通知するシステムが開示されている。

しかし、交通渋滞情報を考慮して、どのように所要時間を算出するかの具体的な記述はない。

特開２００１−３３８３９５号公報

本発明の目的は、一側面では、移動体による所定経路における通過時間の予測精度を向上させることである。

一態様に係る位置情報処理装置は、第１移動体が通過した経路に含まれ、且つ第２移動体が既に通過した第１渋滞区間を特定し、第１渋滞区間における第１移動体の通過時間と第１渋滞区間における第２移動体の通過時間との比率を算出する第１算出部と、上記経路に含まれ、且つ第２移動体が未だ通過していない第２渋滞区間と非渋滞区間とを特定し、第２渋滞区間における第１移動体の通過時間と上記比率とに基づいて、第２渋滞区間における第２移動体の通過に要する第１予想時間を算出し、非渋滞区間における第１移動体の通過時間と第１予想時間とを合算して、第２渋滞区間及び非渋滞区間における第２移動体の通過に要する第２予想時間を算出する第２算出部とを有する。

一側面としては、移動体による所定経路における通過時間の予測精度を向上させることができる。

図１は、位置情報処理システムにおけるネットワークの概要を示す図である。 図２は、問い合わせ画面の例を示す図である。 図３は、通知画面の例を示す図である。 図４は、運行予定データの例を示す図である。 図５は、運行状況の例を示す図である。 図６は、位置情報処理サーバの機能ブロックの例を示す図である。 図７は、収集処理フローを示す図である。 図８は、運行状況データの例を示す図である。 図９は、運行状況データ生成処理フローを示す図である。 図１０は、区間データの例を示す図である。 図１１は、地点データの例を示す図である。 図１２は、第１判定処理フローを示す図である。 図１３は、第２判定処理フローを示す図である。 図１４は、予測処理フローを示す図である。 図１５は、地点データの例を示す図である。 図１６は、比率算出処理フローを示す図である。 図１７は、合算処理フローを示す図である。 図１８は、コンピュータの機能ブロック図である。

本実施の形態では、ユーザが乗車しようとする停留所を先に通過したバスの運行状況に基づいて、次のバスが到着するまでの所要時間を予測する。

図１に、位置情報処理システムにおけるネットワークの概要を示す。バス１０１ａ乃至バス１０１ｃは、所定の予定に従って同じ経路を走行する。バス１０１ａ乃至バス１０１ｃには、それぞれバス搭載装置１０３ａ乃至バス搭載装置１０３ｃが設置されている。

バス搭載装置１０３は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を備えている。また、バス搭載装置１０３は、基地局１０９ａ乃至基地局１０９ｄを含む移動体通信網及びインターネットを介して位置情報処理サーバ１０５と通信を行うための通信部を有している。バス搭載装置１０３は、ＧＰＳで計測した自らの位置と計測した時刻を含む計測データを位置情報処理サーバ１０５に送信する。

インターネットに接続されている位置情報処理サーバ１０５は、バス搭載装置１０３ａ乃至バス搭載装置１０３ｃから夫々の計測データを収集する。そして、位置情報処理サーバ１０５は、計測データに基づいてバス１０１ａ乃至バス１０１ｃの運行状況を管理する。更に、位置情報処理サーバ１０５は、バス１０１ａ乃至バス１０１ｃの各々が既に走行した行程を渋滞区間と平常区間に分けた区間データも管理する。平常区間は、渋滞していない区間を意味する。

バス１０１を利用しようとするユーザは、ユーザ端末１０７を所持しているものとする。ユーザ端末１０７は、基地局１０９ａ乃至基地局１０９ｄを含む移動体通信網及びインターネットを介して位置情報処理サーバ１０５とデータ通信を行う。バス１０１に乗車しようとしているユーザは、ユーザ端末１０７を操作して、次のバスが到着すると予測される時刻を位置情報処理サーバ１０５から取得する。正確な予測時刻がわかれば、乗り遅れることがなく、また待ち時間も短くて済むので、ユーザにとって便利である。

本実施の形態におけるユーザ端末１０７の操作画面について説明する。図２に、問い合わせ画面の例を示す。問い合わせ画面は、例えばユーザ端末１０７が有するブラウザによって表示される。問い合わせ画面は、「乗車する停留所を指定して下さい。」の文字列を表示して、ユーザに乗車予定の停留所を指定するように促している。例えば、位置情報処理サーバ１０５がユーザ端末１０７の位置に従って近隣の停留所を特定し、それらの停留所の候補の中から乗車予定の停留所を選択する画面を生成し、送信するようにしてもよい。この例は、Ｙ停留所が指定されている状態を示している。この状態で「問い合わせ」ボタンがタッチされると、ユーザ端末１０７は問い合わせを位置情報処理サーバ１０５に送信する。問い合わせは、例えばメッセージとして送信される。また、問い合わせには指定された停留所を示す情報が付加されている。

ユーザが特定の便に乗車することを予定している場合に対応するために、問い合わせ画面において便の指定を受け付けるようにしてもよい。

位置情報処理サーバ１０５は、ユーザ端末１０７から問い合わせを受信すると、指定された停留所へ次のバスが到着するまでの所要時間を予測する。このとき、位置情報処理サーバ１０５は、先に当該停留所を通過したバス１０１に関する情報を参考にする。位置情報処理サーバ１０５は、予測した所要時間をユーザ端末１０７へ通知する。

図３に、通知画面の例を示す。通知画面は、例えばユーザ端末１０７が有するブラウザによって表示される。「Ｙ停留所への次のバスは、あと３３分で到着する見込みです。」の文字列によって、次のバスが指定された停留所へ到着するまでの所要時間が示されている。この例では、所要時間を示しているが、到着すると予測される時刻を示すようにしてもよい。到着時刻は、現在時刻に所要時間を加えることによって求められる。あるいは、予定時刻との差分時間を示すようにしてもよい。差分時間は、予測した到着時刻から予定時刻を引くことによって求められる。

ユーザ端末１０７は、通知画面のデータを受信すると、通知画面を表示する。ユーザは、通知画面を見て、乗車する停留所への次のバス１０１の到着時刻を把握する。

この例では、バス１０１が停留所に到着するまでの所要時間を予測するが、バス１０１以外の車両が所定の目的地に到着するまでの所要時間を予測するようにしてもよい。あるいは、車両以外の移動体が目的地に到着するまでの所要時間を予測するようにしてもよい。移動体は機械に限らず、人あるいは人以外の動物であってもよい。

また、ネットワークの構成は、図１に示した例に限らない。図１では、ユーザ端末１０７が、バス搭載装置１０３ａ乃至バス搭載装置１０３ｃが使用する移動体通信網と同じ移動体通信網を使用する様子を示したが、ユーザ端末１０７は、バス搭載装置１０３ａ乃至バス搭載装置１０３ｃが使用する移動体通信網と異なる移動体通信網を使用するようにしてもよい。また、位置情報処理サーバ１０５はインターネット以外のネットワークに接続されるようにしてもよい。以上で、位置情報処理システムにおけるネットワークの概要についての説明を終わる。

図４に、運行予定データの例を示す。運行予定データは、所定の経路にかかる運行予定を示している。この例における経路は、順にＷ停留所、Ｘ停留所、Ｙ停留所及びＺ停留所を含んでいる。

運行予定データは、運行される便毎にレコードを有している。レコードは、運行ＩＤを設定するためのフィールドと、各停留所における到着予定時刻を設定するためのフィールドとを有している。

省略されているレコードを除く第１レコードは、運行ＩＤ「１０１」の便が、時刻１７時３０分にＷ停留所に到着し、時刻１８時００分にＸ停留所に到着し、時刻１８時３０分にＹ停留所に到着し、更に時刻１９時００分にＺ停留所に到着する予定であることを示している。

同じく、第２レコードは、運行ＩＤ「１０２」の便が、時刻１８時００分にＷ停留所に到着し、時刻１８時３０分にＸ停留所に到着し、時刻１９時００分にＹ停留所に到着し、更に時刻１９時３０分にＺ停留所に到着する予定であることを示している。

同じく、第３レコードは、運行ＩＤ「１０３」の便が、時刻１８時３０分にＷ停留所に到着し、時刻１９時００分にＸ停留所に到着し、時刻１９時３０分にＹ停留所に到着し、更に時刻２０時００分にＺ停留所に到着する予定であることを示している。

続いて、図５を用いて運行状況の例について説明する。図５は、Ｗ停留所からＺ停留所までの経路を模式的に示している。バス１０１ａは、運行ＩＤ「１０１」の便に用いられている。バス１０１ｂは、運行ＩＤ「１０２」の便に用いられている。バス１０１ｃは、運行ＩＤ「１０３」の便に用いられている。

図５は、ある日の時刻１８時３９分頃における運行状況を示している。図示したように、バス１０１ａは、Ｙ停留所を過ぎて、Ｚ停留所に至る経路上を走行している。バス１０１ｂは、Ｘ停留所を過ぎて、Ｙ停留所に至る経路上を走行している。バス１０３ｃは、Ｗ停留所を過ぎて、Ｘ停留所に至る経路上を走行している。

また、図５はバス１０１ａの走行結果に基づく区間も示している。区間Ａ乃至区間Ｈは、バス１０１ａの走行結果に基づいて区分けされている。実線の両矢印線で示した区間Ａ、区間Ｃ、区間Ｅ及び区間Ｇは、渋滞していなかった区間、つまり平常区間である。破線の両矢印線で示した区間Ｂ、区間Ｄ、区間Ｆ及び区間Ｈは、渋滞していた区間、つまり渋滞区間である。

渋滞は、車線が減っている箇所や上り坂のような道路特性に起因して生じることがある。また、工事、事故やイベントなどによる交通規制によっても、渋滞が生じることがある。

図示したように、区間Ａは、経路上におけるＸ停留所から地点ａまでの範囲を示している。同様に、区間Ｂは、経路上における地点ａから地点ｂまでの範囲を示している。区間Ｃは、経路上における地点ｂから地点ｃまでの範囲を示している。区間Ｄは、経路上における地点ｃから地点ｄまでの範囲を示している。区間Ｅは、経路上における地点ｄから地点ｅまでの範囲を示している。区間Ｆは、経路上における地点ｅから地点ｆまでの範囲を示している。区間Ｇは、経路上における地点ｆから地点ｇまでの範囲を示している。区間Ｈは、経路上における地点ｇから地点ｈまでの範囲を示している。

この時点で、位置情報処理サーバ１０５が、Ｙ停留所が指定された問い合わせを受信すると、位置情報処理サーバ１０５は、Ｙ停留所に次に到着するバス１０１ｂの到着時刻を予測する。このとき、平常区間（区間Ｃ、区間Ｅ及び区間Ｇ）に関して、バス１０１ｂはバス１０１ａと同じ速度で走行すると想定する。つまり、バス１０１ｂはバス１０１ａの場合と同じ時間で通過するものとする。渋滞していなければ、常に速度は略同一であると考えられるからである。

一方、渋滞区間（区間Ｄ、区間Ｆ及び区間Ｈ）に関しては、バス１０１ｂがバス１０１ａと異なる速度で走行する場合を考慮する。但し、各渋滞区間におけるバス１０１ａの移動速度に対するバス１０１ｂの移動速度の比率は一定であると想定する。ある渋滞区間（例えば、区間Ｂ）をバス１０１ａが４分で通過し、バス１０１ｂが６分で通過した場合には、比率が１．５となる。そして、別の渋滞区間（例えば、区間Ｄ）をバス１０１ａが６分で通過していれば、バス１０１ｂは比率１．５に従って９分で通過すると予測する。渋滞している範囲では、その時々で速度が異なると考えられるからである。

例えば、全体の交通量が少ない時間帯では、渋滞区間を通り抜けるのに短時間で済むが、全体の交通量が多い時間帯では、同じ渋滞区間を通り抜けるのに長時間要することがある。このような渋滞区間における停滞が、遅延の原因となることがある。

本実施の形態では、遅延した場合に、全体の所要時間に対して渋滞区間の通行時間が占める割合が高いことに着目し、渋滞区間における通行時間の予測精度を向上させるようにしている。

続いて、位置情報処理サーバ１０５の機能ブロックについて説明する。図６に、位置情報処理サーバ１０５の機能ブロックの例を示す。位置情報処理サーバ１０５は、運行予定データ記憶部６０１、経路データベース６０２、収集部６０３、収集データ記憶部６０９、受信部６１７、第１算出部６１９、第２算出部６２０及び送信部６２１を有している。

運行予定データ記憶部６０１は、図４に示した運行予定データを予め記憶している。経路データベース６０２は、経路を特定するデータを管理している。経路データベース６０２は、経路上の２つの位置を指定されると、２つの位置の経路上の前後関係と、２つの位置間の経路上の距離とを応答する。また、経路データベース６０２は、停留所の位置も記憶している。

収集部６０３は、バス搭載装置１０３からの計測データに基づいて各種データを収集する。収集部６０３は、生成部６０５と判定部６０７とを含んでいる。生成部６０５は、計測データに基づいて地点データ６１１を生成する。判定部６０７は、地点データ６１１に基づいて区間を判定する。判定部６０７は、更に、運行状況データ６１３と区間データ６１５とを生成する。

計測データは、バス１０１から位置情報処理サーバ１０５に送られるデータであって、バス１０１で計測された位置（以下、計測位置という。）と計測した時間（以下、計測時間という。）とを含んでいる。

地点データ６１１は、計測データと、更に計測データに基づいて地点毎に算出される値とを含んでいる。地点データ６１１は、当該地点が区間の境界であるか否かの情報も含んでいる。

運行状況データ６１３は、各停留所にバス１０１が到着した時刻を含んでいる。未到着の場合には、未到着である旨が設定されている。

区間データ６１５は、区間毎に算出される値を含んでいる。区間データは、区間毎の交通状態、つまり渋滞と平常との別も含んでいる。

収集データ記憶部６０９は、収集部６０３によって収集された各種データを記憶する。各種データには、地点データ６１１、運行状況データ６１３及び区間データ６１５が含まれる。地点データ６１１は、運行ＩＤに対応付けられている。区間データ６１５も、運行ＩＤに対応付けられている。

受信部６１７は、バス搭載装置１０３から計測データを受信する。更に、受信部６１７は、ユーザ端末１０７から問い合わせを受信する。

第１算出部６１９は、渋滞区間における前のバス１０１の走行時間と次のバス１０１の走行時間との比率を算出する。第２算出部６２０は、渋滞区間で予測される走行時間と平常区間で予測される走行時間とを合算して、全体の所要時間を予測する。なお、第１算出部６１９及び第２算出部６２０は、アプリケーション・プログラムが後述するＣＰＵで実行されることで実現される機能である。

送信部６２１は、ユーザ端末１０７へ通知画面を送信する。以上で、位置情報処理サーバ１０５の機能ブロックについての説明を終える。

続いて、位置情報処理サーバ１０５における処理について説明する。まず、位置情報処理サーバ１０５が常時行っている収集処理について説明する。

図７に、収集処理フローを示す。収集部６０３は、所定間隔で計測データを取得する（Ｓ７０１）。この例では、１分間隔で計測データを取得する。計測データは、受信部６１７においてバス搭載装置１０３から受信される。

このとき、受信部６１７は送信元であるバス搭載装置１０３を特定し、バス搭載装置１０３に対応する運行ＩＤを特定する。収集部６０３は、運行ＩＤに対応する地点データ６１１に、計測データに含まれる計測時刻と計測位置とを設定する。尚、計測データにバスの走行速度が含められるようにしてもよい。その場合には、収集部６０３は、運行ＩＤに対応する地点データ６１１に、計測データに含まれる走行速度を設定するようにしてもよい。

生成部６０５は、運行状況データ生成処理を実行する（Ｓ７０３）。運行状況データについて詳述する。図８に、運行状況データ６１３の例を示す。運行状況データ６１３は、便毎にレコードを有する。運行ＩＤは、便を識別する情報である。レコードは、各停留所に到着した時刻を格納するためのフィールドを有している。

省略されているレコードを除く第１レコードは、運行ＩＤ「１０１」の便に相当するバス１０１ａが、時刻１７時３０分にＷ停留所に到着し、時刻１８時００分にＸ停留所に到着し、時刻１８時３３分にＹ停留所に到着したことを示している。また、運行ＩＤ「１０１」の便に相当するバス１０１ａは、Ｚ停留場に未だ到着していないことを示している。

同じく第２レコードは、運行ＩＤ「１０２」の便に相当するバス１０１ｂが、時刻１８時００分にＷ停留所に到着し、時刻１８時３０分にＸ停留所に到着したことを示している。また、運行ＩＤ「１０２」の便に相当するバス１０１ｂは、Ｙ停留所及びＺ停留場に未だ到着していないことを示している。

同じく第３レコードは、運行ＩＤ「１０３」の便に相当するバス１０１ｃが、時刻１８時３０分にＷ停留所に到着したことを示している。また、運行ＩＤ「１０３」の便に相当するバス１０１ｃは、Ｘ停留所、Ｙ停留所及びＺ停留場に未だ到着していないことを示している。

図９に、運行状況データ生成処理フローを示す。生成部６０５は、経路データベース６０２を用いて、バス１０１の計測位置が未到着の停留所を越えたか否かを判定する（Ｓ９０１）。

計測位置が未到着の停留所を越えたと判定した場合には、生成部６０５は、当該バス１０１の当該停留所の到着時刻のフィールドに計測時刻を書く（Ｓ９０３）。そして、運行データ生成処理を終える。

一方、バス１０１の計測位置が未到着の停留所を越えていないと判定した場合には、そのまま運行状況データ生成処理を終える。

運行状況データ生成処理を終えると、図７の処理に戻ってＳ７０５乃至Ｓ７０９で区間の判定などの処理を行う。

図１０に、区間の判定に伴って生成される区間データ６１５の例を示す。ここでは、運行ＩＤ「１０１」に対応付けられている区間データ６１５の例を示す。渋滞区間あるいは平常区間のいずれかに相当する区間毎に、列が設けられている。区間ＩＤは、区間を識別する情報である。区間始点は、区間が始まる位置を示す。区間終点は、区間が終わる位置を示す。区間距離は、区間始点と区間終点との間の経路に沿った距離を示す。走行時間は、区間の走行に要した時間である。区間速度は、区間走行中におけるバス１０１の平均速度である。交通状態は、渋滞と平常との別を示す。

省略されている列を除く第１列は、区間Ａが始点（Ｘ_１０１，Ｙ_１０１）と終点（Ｘ_１０３，Ｙ_１０３）とに挟まれ、経路に沿った距離Ｌ_Ａを有していることを示している。また、バス１０１ａがこの区間を時間２分００秒で通過し、そのときのバス１０１ａの平均速度がＳ_Ａであり、バス１０１ａがこの区間を通過したときの交通状態は平常であったことを示している。

同様に、第２列は、区間Ｂが始点（Ｘ_１０３，Ｙ_１０３）と終点（Ｘ_１０７，Ｙ_１０７）とに挟まれ、経路に沿った距離Ｌ_Ｂを有していることを示している。また、バス１０１ａがこの区間を時間４分００秒で通過し、そのときのバス１０１ａの平均速度がＳ_Ｂであり、バス１０１ａがこの区間を通過したときの交通状態は渋滞であったことを示している。

同様に、第３列は、区間Ｃが始点（Ｘ_１０７，Ｙ_１０７）と終点（Ｘ_１１０，Ｙ_１１０）とに挟まれ、経路に沿った距離Ｌ_Ｃを有していることを示している。また、バス１０１ａがこの区間を時間３分００秒で通過し、そのときのバス１０１ａの平均速度がＳ_Ｃであり、バス１０１ａがこの区間を通過したときの交通状態は平常であったことを示している。

同様に、第４列は、区間Ｄが始点（Ｘ_１１０，Ｙ_１１０）と終点（Ｘ_１１６，Ｙ_１１６）とに挟まれ、経路に沿った距離Ｌ_Ｄを有していることを示している。また、バス１０１ａがこの区間を時間６分００秒で通過し、そのときのバス１０１ａの平均速度がＳ_Ｄであり、バス１０１ａがこの区間を通過したときの交通状態は渋滞であったことを示している。

同様に、第５列は、区間Ｅが始点（Ｘ_１１６，Ｙ_１１６）と終点（Ｘ_１２２，Ｙ_１２２）とに挟まれ、経路に沿った距離Ｌ_Ｅを有していることを示している。また、バス１０１ａがこの区間を時間６分００秒で通過し、そのときのバス１０１ａの平均速度がＳ_Ｅであり、バス１０１ａがこの区間を通過したときの交通状態は平常であったことを示している。

同様に、第６列は、区間Ｆが始点（Ｘ_１２２，Ｙ_１２２）と終点（Ｘ_１２８，Ｙ_１２８）とに挟まれ、経路に沿った距離Ｌ_Ｆを有していることを示している。また、バス１０１ａがこの区間を時間６分００秒で通過し、そのときのバス１０１ａの平均速度がＳ_Ｆであり、バス１０１ａがこの区間を通過したときの交通状態は渋滞であったことを示している。

同様に、第７列は、区間Ｇが始点（Ｘ_１２８，Ｙ_１２８）と終点（Ｘ_１３２，Ｙ_１３２）とに挟まれ、経路に沿った距離Ｌ_Ｇを有していることを示している。また、バス１０１ａがこの区間を時間４分００秒で通過し、そのときのバス１０１ａの平均速度がＳ_Ｇであり、バス１０１ａがこの区間を通過したときの交通状態は平常であったことを示している。

同様に、第８列は、区間Ｈが始点（Ｘ_１３２，Ｙ_１３２）と終点（Ｘ_１３６，Ｙ_１３６）とに挟まれ、経路に沿った距離Ｌ_Ｈを有していることを示している。また、バス１０１ａがこの区間を時間４分００秒で通過し、そのときのバス１０１ａの平均速度がＳ_Ｈであり、バス１０１ａがこの区間を通過したときの交通状態は渋滞であったことを示している。

この実施の形態では、地点データに基づいて区間を判定し、上述の区間データを生成する。図１１に、地点データの例を示す。ここでは、運行ＩＤ「１０１」に対応付けられている地点データ６１１の例を示す。

計測時刻は、バス搭載装置１０３が位置を計測した時刻である。計測位置は、バス搭載装置１０３がＧＰＳを用いて計測した位置（以下、地点という。）を示す。地点間距離は、経路に沿って前回の地点から移動した距離である。地点間速度は、前回の地点から今回の地点に至るまでのバス１０１の平均速度である。移動平均速度は、今回の地点及び以前の地点で算出した地点間速度の平均である。この例では、今回の地点で算出した地点間速度と前回の地点で算出した地点間速度との平均が用いられる。移動平均速度の変化量は、前回の移動地点間速度に対する今回の移動地点間速度の変化量である。境界地点フラグは、区間の境界地点であるか否かを示す。ＯＮの場合には、今回の地点が境界地点であることを意味し、ＯＦＦの場合には、今回の地点が境界地点でないことを意味する。

本実施の形態では、移動平均速度の変化量が正の閾値（この例で１０ｋｍ／ｈ）より大きい場合、つまりある程度の加速が生じた場合に、境界地点であると判定する。また、移動平均速度の変化量が負の閾値（この例で−１０ｋｍ／ｈ）より小さい場合、つまりある程度の減速が生じた場合にも、境界地点であると判定する。

省略された列を除く第１列は、時刻Ｔ_１０１にバス１０１ａの位置（Ｘ_１０１，Ｙ_１０１）が計測されたことを示している。また、この列は、前回の計測時から距離Ｌ_１０１をバス１０１ａが速度８ｋｍ／ｈで移動したことを示している。更に、この列は、今回算出した移動平均速度が１５ｋｍ／ｈであり、前回算出した移動平均速度に対する変化量が−１２ｋｍ／ｈであり、今回の地点が境界地点に相当することを示している。

同様に第２列は、時刻Ｔ_１０２にバス１０１ａの位置（Ｘ_１０２，Ｙ_１０２）が計測されたことを示している。また、この列は、前回の計測時から距離Ｌ_１０２をバス１０１ａが速度１０ｋｍ／ｈで移動したことを示している。更に、この列は、今回算出した移動平均速度が９ｋｍ／ｈであり、前回算出した移動平均速度に対する変化量が−６ｋｍ／ｈであり、今回の地点が境界地点に相当しないことを示している。

同様に、第３列は、時刻Ｔ_１０３にバス１０１ａの位置（Ｘ_１０３，Ｙ_１０３）が計測されたことを示している。また、この列は、前回の計測時から距離Ｌ_１０３をバス１０１ａが速度３４ｋｍ／ｈで移動したことを示している。更に、この列は、今回算出した移動平均速度が２２ｋｍ／ｈであり、前回算出した移動平均速度に対する変化量が１１ｋｍ／ｈであり、今回の地点が境界地点に相当することを示している。

同様に、第４列は、時刻Ｔ_１０４にバス１０１ａの位置（Ｘ_１０４，Ｙ_１０４）が計測されたことを示している。また、この列は、前回の計測時から距離Ｌ_１０４をバス１０１ａが速度２８ｋｍ／ｈで移動したことを示している。更に、この列は、今回算出した移動平均速度が３１ｋｍ／ｈであり、前回算出した移動平均速度に対する変化量が９ｋｍ／ｈであり、今回の地点が境界地点に相当しないことを示している。

同様に、第５列は、時刻Ｔ_１０５にバス１０１ａの位置（Ｘ_１０５，Ｙ_１０５）が計測されたことを示している。また、この列は、前回の計測時から距離Ｌ_１０５をバス１０１ａが速度５２ｋｍ／ｈで移動したことを示している。更に、この列は、今回算出した移動平均速度が４０ｋｍ／ｈであり、前回算出した移動平均速度に対する変化量が９ｋｍ／ｈであり、今回の地点が境界地点に相当しないことを示している。

同様に、第６列は、時刻Ｔ_１０６にバス１０１ａの位置（Ｘ_１０６，Ｙ_１０６）が計測されたことを示している。また、この列は、前回の計測時から距離Ｌ_１０６をバス１０１ａが速度４０ｋｍ／ｈで移動したことを示している。更に、この列は、今回算出した移動平均速度が４６ｋｍ／ｈであり、前回算出した移動平均速度に対する変化量が６ｋｍ／ｈであり、今回の地点が境界地点に相当しないことを示している。

同様に、第７列は、時刻Ｔ_１０７にバス１０１ａの位置（Ｘ_１０７，Ｙ_１０７）が計測されたことを示している。また、この列は、前回の計測時から距離Ｌ_１０７をバス１０１ａが速度１０ｋｍ／ｈで移動したことを示している。更に、この列は、今回算出した移動平均速度が２５ｋｍ／ｈであり、前回算出した移動平均速度に対する変化量が−２１ｋｍ／ｈであり、今回の地点が境界地点に相当することを示している。

同様に、第８列は、時刻Ｔ_１０８にバス１０１ａの位置（Ｘ_１０８，Ｙ_１０８）が計測されたことを示している。また、この列は、前回の計測時から距離Ｌ_１０８をバス１０１ａが速度２２ｋｍ／ｈで移動したことを示している。更に、この列は、今回算出した移動平均速度が１６ｋｍ／ｈであり、前回算出した移動平均速度に対する変化量が−９ｋｍ／ｈであり、今回の地点が境界地点に相当しないことを示している。

同様に、第９列は、時刻Ｔ_１０９にバス１０１ａの位置（Ｘ_１０９，Ｙ_１０９）が計測されたことを示している。また、この列は、前回の計測時から距離Ｌ_１０９をバス１０１ａが速度４ｋｍ／ｈで移動したことを示している。更に、この列は、今回算出した移動平均速度が１３ｋｍ／ｈであり、前回算出した移動平均速度に対する変化量が−３ｋｍ／ｈであり、今回の地点が境界地点に相当しないことを示している。

同様に、第１０列は、時刻Ｔ_１１０にバス１０１ａの位置（Ｘ_１１０，Ｙ_１１０）が計測されたことを示している。また、この列は、前回の計測時から距離Ｌ_１１０をバス１０１ａが速度４６ｋｍ／ｈで移動したことを示している。更に、この列は、今回算出した移動平均速度が２５ｋｍ／ｈであり、前回算出した移動平均速度に対する変化量が１２ｋｍ／ｈであり、今回の地点が境界地点に相当することを示している。

尚、図１１に示したように、移動平均速度の変化量が−１２ｋｍ／ｈである位置（Ｘ_１０１，Ｙ_１０１）は、図５に示したＸ停留所に相当する。また、移動平均速度の変化量が１１ｋｍ／ｈである位置（Ｘ_１０３，Ｙ_１０３）は、図５に示した地点ａに相当する。

図１０に示した区間Ａについて、区間距離Ｌ_Ａは、図１１に示した計測距離Ｌ_１０２とＬ_１０３との合計に相当する。走行時間２分００秒は、計測時刻Ｔ_１０１からＴ_１０３までの経過時間に相当する。

また、図１１に示したように、移動平均速度の変化量が−２１ｋｍ／ｈである位置（Ｘ_１０７，Ｙ_１０７）は、図５に示した地点ｂに相当する。

図１０に示した区間Ｂについて、区間距離Ｌ_Ｂは、図１１に示した計測距離Ｌ_１０４乃至Ｌ_１０７の合計に相当する。走行時間４分００秒は、計測時刻Ｔ_１０３からＴ_１０７までの経過時間に相当する。

また、図１１に示したように、移動平均速度の変化量が１２ｋｍ／ｈである位置（Ｘ_１１０，Ｙ_１１０）は、図５に示した地点ｃに相当する。

図１０に示した区間Ｃについて、区間距離Ｌ_Ｃは、図１１に示した計測距離Ｌ_１０８乃至Ｌ_１１０の合計に相当する。走行時間３分００秒は、計測時刻Ｔ_１０７からＴ_１１０までの経過時間に相当する。以上で、区間データと計測データとについての説明を終える。

図７の説明に戻る。Ｓ７０３の運行状況データ生成処理に続いて、判定部６０７は、第１判定処理を実行する（Ｓ７０５）。

図１２に、第１判定処理フローを示す。判定部６０７は、前回の計測位置と今回の計測位置を指定して、経路データベース６０２から地点間距離を求める（Ｓ１２０１）。判定部６０７は、地点間距離を地点データ６１１に設定する。

判定部６０７は、地点間距離を所定間隔の時間（この例では１分）で割って地点間速度を算出する（Ｓ１２０３）。判定部６０７は、地点間速度を地点データ６１１に設定する。尚、Ｓ７０１において計測データとしてバス１０１の速度も受信した場合には、判定部６０７は、その速度を用いて地点間速度を算出するようにしてもよい。

判定部６０７は、今回から遡った所定回数の地点間速度に基づいて、移動平均速度を算出する（Ｓ１２０５）。この例では、前述の通り前回の地点間速度と今回の地点間速度との平均を求める。判定部６０７は、移動平均速度を地点データ６１１に設定する。

判定部６０７は、今回の移動平均速度から前回の移動平均速度を引いて移動平均速度の変化量を算出する（Ｓ１２０７）。判定部６０７は、移動平均速度の変化量を地点データ６１１に設定する。

判定部６０７は、算出した移動平均速度の変化量が正の閾値（この例では、１０ｋｍ／ｈ）より大きいか否かを判定する（Ｓ１２０９）。算出した移動平均速度の変化量が正の閾値より大きいと判定した場合には、判定部６０７は、当該位置が境界地点であると判定する（Ｓ１２１１）。判定部６０７は、境界地点フラグにＯＮを設定する。

算出した移動平均速度の変化量が正の閾値より大きくないと判定した場合には、判定部６０７は、算出した移動平均速度の変化量が負の閾値（この例では、−１０ｋｍ／ｈ）より小さいか否かを判定する（Ｓ１２１３）。算出した移動平均速度の変化量が負の閾値より小さいと判定した場合には、判定部６０７は、当該位置が境界地点であると判定する（Ｓ１２１３）。判定部６０７は、境界地点フラグにＯＮを設定する。

一方、算出した移動平均速度の変化量が負の閾値より小さくないと判定した場合には、判定部６０７は、当該位置が境界地点でないと判定する（Ｓ１２１５）。判定部６０７は、境界地点フラグにＯＦＦを設定する。第１判定処理を終えると、図７のＳ７０７へ戻る。

図７の説明に戻って、判定部６０７は、第1判定処理の判定結果に基づいて当該位置が境界地点であるか否かを判定することによって処理を分岐させる（Ｓ７０７）。

当該位置が境界地点である場合には、判定部６０７は、第２判定処理を実行する（Ｓ７０９）。第２判定処理では、区間の交通状態を判定し、区間データを生成する。当該位置が境界地点でない場合には、Ｓ７０１の処理に戻る。

図１３に、第２判定処理フローを示す。判定部６０７は、区間データ６１５の新しい列に区間ＩＤを割り当てる（Ｓ１３０１）。判定部６０７は、例えば順序付けられたＩＤを割り当てる。

判定部６０７は、区間始点と区間終点とを特定する（Ｓ１３０３）。判定部６０７は、区間データ６１５に区間始点と区間終点とを設定する。具体的には、判定部６０７は、前回境界フラグがＯＮとなった計測位置を区間始点に設定する。また、今回の計測位置を区間終点に設定する。

判定部６０７は、区間始点と区間終点とを指定して経路データベース６０２から区間距離を求める（Ｓ１３０５）。判定部６０７は、区間距離を区間データ６１５に設定する。

判定部６０７は、今回の計測時刻から前回境界フラグがＯＮとなった計測時刻を引いて走行時間を特定する（Ｓ１３０７）。判定部６０７は、走行時間を区間データ６１５に設定する。

判定部６０７は、区間距離を走行時間で割って、区間速度を算出する（Ｓ１３０９）。判定部６０７は、区間速度を区間データ６１５に設定する。

判定部６０７は、区間速度が閾値より小さいか否かを判定する（Ｓ１３１１）。区間速度が閾値より小さいと判定した場合には、判定部６０７は、区間データ６１５の交通状態に渋滞と設定する（Ｓ１３１３）。

一方、区間速度が閾値より小さくないと判定した場合には、判定部６０７は、区間データ６１５の交通状態に平常と設定する（Ｓ１３１５）。

第２判定処理（Ｓ７０９）を終えると、図７に示すようにＳ７０１の処理に戻って、上述の処理を繰り返す。以上で、収集処理についての説明を終える。

続いて、ユーザからの問い合わせに応じて行われる予測処理について説明する。図１４に、予測処理フローを示す。受信部６１７は、待機して、ユーザ端末１０７から停留所を指定された問い合わせを受信する（Ｓ１４０１）。

問い合わせを受信すると、第１算出部６１９は、運行状況データ６１３に基づいて当該停留所を通過していない次のバス１０１を特定する（Ｓ１４０３）。つまり、第１算出部６１９は、運行状況データ６１３に基づいて、当該停留所に未到達であって、直近に到着した停留所が最も当該停留所に近い便を特定する。図８に示した例でＹ停留所が指定されると、Ｙ停留所に未到達である運行ＩＤ「１０２」と運行ＩＤ「１０３」とのうち、Ｘ停留所に到達している運行ＩＤ「１０２」が選択される。そして、運行ＩＤ「１０２」の便に相当するバス１０１ｂが特定される。

Ｓ１４０１で受信した問い合わせにおいて便が指定されている場合には、指定された便のバス１０１を次のバス１０１とみなして処理するようにしてもよい。

第１算出部６１９は、運行状況データ６１３に基づいて停留所を通過した前のバス１０１を特定する（Ｓ１４０５）。具体的には、第１算出部６１９は、当該停留所への到着時刻が最も遅い便を選択する。図８の例では、運行ＩＤ「１０１」が選択される。そして、運行ＩＤ「１０１」の便に相当するバス１０１ａが特定される。

第１算出部６１９は、比率算出処理を実行する（Ｓ１４０７）。図１６に、比率算出処理フローを示す。第１算出部６１９は、前のバス１０１に対応する区間データを特定する（Ｓ１６０１）。この例では、運行ＩＤ「１０１」に対応する区間データが特定される。

第１算出部６１９は、特定した区間データに含まれる渋滞区間のうち、次のバス１０１が既に通過している区間を特定する（Ｓ１６０３）。このとき、第１算出部６１９は、次のバス１０１に対応する計測データから次のバス１０１の現在位置を取得する。

上述の通り、この例では運行ＩＤ「１０２」が次のバス１０１に相当している。図１５に、運行ＩＤ「１０２」に対応する計測データの例を示す。

最新の計測時刻Ｔ_２１０に対応する計測位置（Ｘ_２１０，Ｙ_２１０）が運行ＩＤ「１０２」のバス１０１の現在位置に相当する。

計測位置（Ｘ_２０３，Ｙ_２０３）が地点ａに相当し、計測位置（Ｘ_２０９，Ｙ_２０９）が地点ｂに相当しているものとすると、バス１０１ｂは、区間Ｂを通過して間もないことになる。従って、図１０に示す区間データで交通状態が渋滞となっている区間Ｂ、区間Ｄ、区間Ｆ及び区間Ｈのうち、区間Ｂが選択される。

このとき、第１算出部６１９は、経路データベース６０２を用いてバス１０１ｂの現在位置が区間Ｂを越えていることを判定する。また、第１算出部６１９は、経路データベース６０２を用いて、バス１０１ｂの現在位置が区間Ｄ、区間Ｆ及び区間Ｈを越えていないことを判定する。

図１６の説明に戻って、第１算出部６１９は、前のバス１０１の区間データから、当該区間における前のバス１０１の走行時間を特定する（Ｓ１６０５）。この例では、図１０の区間データから区間Ｂの走行時間４分００秒が特定される。

第１算出部６１９は、当該区間における次のバス１０１の走行時間を特定する（Ｓ１６０７）。具体的には、第１算出部６１９は、次のバス１０１に対応する地点データ６１１に基づいて、当該区間の終点を通過した時間から当該区間の始点を通過した時間を引いて走行時間を求める。図１５の例では、地点ｂに相当する計測位置の計測時刻Ｔ_２０９から地点ａに相当する計測位置の計測時刻Ｔ_２０３を引いて、走行時間６分を求める。

第１算出部６１９は、次のバス１０１の走行時間を前のバス１０１の走行時間で割って、比率を算出する（Ｓ１６０９）。この例では、バス１０１ｂの走行時間６分をバス１０１ａの走行時間４分で割って、比率１．５を求める。

図１４の説明に戻って、第２算出部６２０は、合算処理を実行する（Ｓ１４０９）。図１７に、合算処理フローを示す。

第２算出部６２０は、パラメータである予測時間に０を設定する（Ｓ１７０１）。第２算出部６２０は、経路データベース６０２に基づいて、次のバス１０１の現在位置を含む区間から当該停留所を含む区間までの対象区間群を特定する（Ｓ１７０３）。図５の例では、バス１０１ｂの現在位置は区間Ｃに含まれ、Ｙ停留所は区間Ｈに含まれるので、区間Ｃ乃至区間Ｈを対象区間群とする。

第２算出部６２０は、未処理の対象区間を１つ特定する（Ｓ１７０５）。第２算出部６２０は、行程割合を特定する（Ｓ１７０７）。行程割合は、区間距離のうち予測対象となる距離の割合を示す。区間Ｃのように、次のバス１０１の現在位置を含む区間については、区間距離のうち、未走行の距離の割合を求める。また、区間Ｈのように、当該停留所を含む区間については、区間距離のうち、区間始点から当該停留所までの距離の割合を求める。区間Ｄ乃至区間Ｇのように、区間の全体が予測対象である場合には、行程割合を１とする。

第２算出部６２０は、当該区間の交通状態が渋滞であるか否かを判定する（Ｓ１７０９）。当該区間の交通状態が渋滞であると判定した場合には、第２算出部６２０は、当該区間の走行時間に比率と行程割合とを乗じて区間時間を算出する（Ｓ１７１１）。

区間Ｄの場合には、区間全体を予測の対象とするので、走行時間６分００秒に比率１．５と行程割合１を乗じて、区間時間９分００秒が求められる。

区間Ｆの場合にも、区間全体を予測の対象とするので、走行時間６分００秒に比率１．５と行程割合１を乗じて、区間時間９分００秒が求められる。

区間Ｈの場合には、Ｙ停留所が区間Ｈの真ん中に位置するので、走行時間４分００秒に比率１．５と行程割合１／２を乗じて、区間時間３分秒００が求められる。

一方、当該区間の交通状態が渋滞ではない、つまり平常であると判定した場合には、第２算出部６２０は、当該区間の走行時間に行程割合を乗じて区間時間を算出する（Ｓ１７１３）。

区間Ｃの場合には、区間距離の１／３を通過しているので、走行時間３分００秒に行程割合２／３を乗じて、区間時間２分００秒が求められる。

区間Ｅの場合には、区間全体を予測の対象とするので、走行時間６分００秒に行程割合１を乗じて、区間時間６分００秒が求められる。

区間Ｇの場合には、区間全体を予測の対象とするので、走行時間４分００秒に行程割合１を乗じて、区間時間４分００秒が求められる。

第２算出部６２０は、区間時間を予測時間に加算する（Ｓ１７１５）。第２算出部６２０は、未処理の対象区間があるか否かを判定する（Ｓ１７１７）。未処理の対象区間があると判定した場合には、Ｓ１７０５に戻って上述の処理を繰り返す。

一方、未処理の対象区間がないと判定した場合には、合算処理を終了する。

上述の例では、区間Ｃにおける区間時間２分００秒と、区間Ｄにおける区間時間９分００秒と、区間Ｅにおける区間時間６分００秒と、区間Ｆにおける区間時間９分００秒と、区間Ｇにおける区間時間４分００秒と、区間Ｈにおける区間時間３分００秒とを合算する。そして、予測時間は、３３分００秒となる。

図１４の説明に戻って、送信部６２１は、図３に示したように停留所名と予測時間とを含む応答メッセージを生成する（Ｓ１４１１）。送信部６２１は、応答メッセージを通知画面のデータに書き込んで、通知画面のデータをユーザ端末１０７に送信する（Ｓ１４１３）。以上で、予測処理についての説明を終える。

以上本発明の一実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上述の機能ブロック構成は実際のプログラムモジュール構成に一致しない場合もある。

また、上で説明した各記憶領域の構成は一例であって、上記のような構成でなければならないわけではない。さらに、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ処理の順番を入れ替えることも可能である。さらに、並列に実行させるようにしても良い。

なお、上で述べた位置情報処理サーバ１０５は、コンピュータ装置であって、図１８に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本発明の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

以上述べた本発明の実施の形態をまとめると、以下のようになる。

本実施の形態に係る位置情報処理装置は、第１移動体が通過した経路に含まれ、且つ第２移動体が既に通過した第１渋滞区間を特定し、第１渋滞区間における第１移動体の通過時間と第１渋滞区間における第２移動体の通過時間との比率を算出する第１算出部と、上記経路に含まれ、且つ第２移動体が未だ通過していない第２渋滞区間と非渋滞区間とを特定し、第２渋滞区間における第１移動体の通過時間と上記比率とに基づいて、第２渋滞区間における第２移動体の通過に要する第１予想時間を算出し、非渋滞区間における第１移動体の通過時間と第１予想時間とを合算して、第２渋滞区間及び非渋滞区間における第２移動体の通過に要する第２予想時間を算出する第２算出部とを有する。

このようにすれば、先行する第１移動体による経路の通過時間に基づき、渋滞区間における交通状態の経時的変化を反映して、後続の第２移動体がこれから通過する同経路における通過時間の予測精度を向上させることができる。

上記第２算出部は、第２渋滞区間における第１移動体の通過時間に上記比率を乗じて第１予測時間を算出するようにしてもよい。

このようにすれば、第１移動体が通過した時点における第１渋滞区間における交通状況と第２移動体が通過した時点における第１渋滞区間における交通状況の経時的変化による影響を、第２渋滞区間における第１予測時間に反映させることができる。

更に、上記位置情報処理装置は、第１移動体が閾値よりも小さい速度で通過した区間を渋滞区間と判定し、第１移動体が上記閾値よりも大きい速度で通過した区間を非渋滞区間と判定する判定部を有するようにしてもよい。

このように第１移動体による通行実績に基づいて区間を判定すれば、状況に応じて正確に渋滞区間とそれ以外の非渋滞区間を特定することができる。

なお、上で述べた位置情報処理装置による処理をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納されるようにしてもよい。尚、中間的な処理結果は、一般的にメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
第１移動体が通過した経路に含まれ、且つ第２移動体が既に通過した第１渋滞区間を特定し、当該第１渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と当該第１渋滞区間における前記第２移動体の通過時間との比率を算出する第１算出部と、
前記経路に含まれ、且つ前記第２移動体が未だ通過していない第２渋滞区間と非渋滞区間とを特定し、当該第２渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と前記比率とに基づいて、前記第２渋滞区間における前記第２移動体の通過に要する第１予想時間を算出し、前記非渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と前記第１予想時間とを合算して、前記第２渋滞区間及び前記非渋滞区間における前記第２移動体の通過に要する第２予想時間を算出する第２算出部と
を有する位置情報処理装置。

（付記２）
前記第２算出部は、前記第２渋滞区間における前記第１移動体の前記通過時間に前記比率を乗じて前記第１予測時間を算出する
付記１記載の位置情報処理装置。

（付記３）
更に、
前記第１移動体が閾値よりも小さい速度で通過した区間を前記渋滞区間と判定し、前記第１移動体が前記閾値よりも大きい速度で通過した区間を前記非渋滞区間と判定する判定部
を有する付記１又は２記載の位置情報処理装置。

（付記４）
第１移動体が通過した経路に含まれ、且つ第２移動体が既に通過した第１渋滞区間を特定し、当該第１渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と当該第１渋滞区間における前記第２移動体の通過時間との比率を算出する処理と、
前記経路に含まれ、且つ前記第２移動体が未だ通過していない第２渋滞区間と非渋滞区間とを特定し、当該第２渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と前記比率とに基づいて、前記第２渋滞区間における前記第２移動体の通過に要する第１予想時間を算出し、前記非渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と前記第１予想時間とを合算して、前記第２渋滞区間及び前記非渋滞区間における前記第２移動体の通過に要する第２予想時間を算出する処理と
を含み、コンピュータにより実行される位置情報処理方法。

（付記５）
第１移動体が通過した経路に含まれ、且つ第２移動体が既に通過した第１渋滞区間を特定し、当該第１渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と当該第１渋滞区間における前記第２移動体の通過時間との比率を算出する処理と、
前記経路に含まれ、且つ前記第２移動体が未だ通過していない第２渋滞区間と非渋滞区間とを特定し、当該第２渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と前記比率とに基づいて、前記第２渋滞区間における前記第２移動体の通過に要する第１予想時間を算出し、前記非渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と前記第１予想時間とを合算して、前記第２渋滞区間及び前記非渋滞区間における前記第２移動体の通過に要する第２予想時間を算出する処理と
をコンピュータに実行させるための位置情報処理プログラム。

１０１ バス １０３ バス搭載装置
１０５ 位置情報処理サーバ １０７ ユーザ端末
１０９ 基地局 ６０１ 運行予定データ記憶部
６０２ 経路データベース ６０３ 収集部
６０５ 生成部 ６０７ 判定部
６０９ 収集データ記憶部 ６１１ 地点データ
６１３ 運行状況データ ６１５ 区間データ
６１７ 受信部 ６１９ 第１算出部
６２０ 第２算出部 ６２１ 送信部

Claims (3)

1. 第１移動体が通過した経路に含まれ、且つ第２移動体が既に通過した第１渋滞区間を特定し、当該第１渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と当該第１渋滞区間における前記第２移動体の通過時間との比率を算出する第１算出部と、
   前記経路に含まれ、且つ前記第２移動体が未だ通過していない第２渋滞区間と非渋滞区間とを特定し、当該第２渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と前記比率とに基づいて、前記第２渋滞区間における前記第２移動体の通過に要する第１予想時間を算出し、前記非渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と前記第１予想時間とを合算して、前記第２渋滞区間及び前記非渋滞区間における前記第２移動体の通過に要する第２予想時間を算出する第２算出部と
   を有する位置情報処理装置。
2. 第１算出部が、第１移動体が通過した経路に含まれ、且つ第２移動体が既に通過した第１渋滞区間を特定し、当該第１渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と当該第１渋滞区間における前記第２移動体の通過時間との比率を算出する処理と、
   第２算出部が、前記経路に含まれ、且つ前記第２移動体が未だ通過していない第２渋滞区間と非渋滞区間とを特定し、当該第２渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と前記比率とに基づいて、前記第２渋滞区間における前記第２移動体の通過に要する第１予想時間を算出し、前記非渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と前記第１予想時間とを合算して、前記第２渋滞区間及び前記非渋滞区間における前記第２移動体の通過に要する第２予想時間を算出する処理と
   を含む位置情報処理方法。
3. コンピュータを、
   第１移動体が通過した経路に含まれ、且つ第２移動体が既に通過した第１渋滞区間を特定し、当該第１渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と当該第１渋滞区間における前記第２移動体の通過時間との比率を算出する手段と、
   前記経路に含まれ、且つ前記第２移動体が未だ通過していない第２渋滞区間と非渋滞区間とを特定し、当該第２渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と前記比率とに基づいて、前記第２渋滞区間における前記第２移動体の通過に要する第１予想時間を算出し、前記非渋滞区間における前記第１移動体の通過時間と前記第１予想時間とを合算して、前記第２渋滞区間及び前記非渋滞区間における前記第２移動体の通過に要する第２予想時間を算出する手段と、
   として機能させるための位置情報処理プログラム。

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