JP6232834B2 - Travel route information acquisition program, travel route information acquisition device, and travel route information acquisition method - Google Patents

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Description

本発明は、走行経路情報取得プログラム、走行経路情報取得装置および走行経路情報取得方法に関する。   The present invention relates to a travel route information acquisition program, a travel route information acquisition device, and a travel route information acquisition method.

例えば運輸業では、運行管理システムを用いて車両の稼働状況を把握し、分析した結果をドライバーへの指導等に活用するといった活動が行われている。一般的な運行管理システムが記録し、蓄積する情報として、例えばデジタルタコグラフ(digital tachograph)情報と、GPS(Global Positioning System)位置情報とを挙げることができる。以降では、デジタルタコグラフ情報をデジタコ情報と称する。   For example, in the transportation industry, activities such as grasping the operation status of a vehicle using an operation management system and utilizing the result of analysis for guidance to a driver are performed. Examples of information recorded and stored by a general operation management system include digital tachograph information and GPS (Global Positioning System) position information. Hereinafter, digital tachograph information is referred to as digital tachograph information.

デジタコ情報は、所定の周期(例えば0.5秒間隔)で記録された、速度と時刻とが対応付けられた情報である。デジタコ情報を解析することによって、ドライバーが法定速度や休憩時間等を順守しているか否かを確認することができ、事故防止などの安全管理に用いることができる。GPS位置情報は、所定の周期(例えば1分間隔)で記録された、車両の位置情報(座標情報)と時刻とが対応付けられた情報である。   The digital octopus information is information in which speed and time are recorded in a predetermined cycle (for example, at intervals of 0.5 seconds). By analyzing the digital octopus information, it can be confirmed whether or not the driver complies with the legal speed, rest time, etc., and can be used for safety management such as accident prevention. The GPS position information is information in which vehicle position information (coordinate information) and time, which are recorded at a predetermined cycle (for example, every one minute), are associated with each other.

車両の稼働状況を把握するためには、車両の走行経路や走行状況に関する情報をできるだけ正確に取得できることが好ましい。車両の走行経路を推定する方法として、例えば道路の形状や交差点位置等が詳細に記載された情報と、記録された位置情報とを含むデジタルロードマップ(DRM:Digital Road Map)を用いて走行経路を特定する技術が開示されている(特許文献1)。   In order to grasp the operation status of the vehicle, it is preferable that information on the travel route and the travel status of the vehicle can be acquired as accurately as possible. As a method for estimating a travel route of a vehicle, for example, a travel route using a digital road map (DRM: Digital Road Map) including information describing details of road shapes, intersection positions, and the like, and recorded position information. Has been disclosed (Patent Document 1).

また、車両が走行中にカーブや交差点を曲がった位置、すなわち曲折部の位置を正確に特定できれば、走行経路をより高精度で把握することができる。例えば、走行経路における曲折部を推定する技術として、対象接点を挟む2つの経路を表すベクトルを正規化し、これらのベクトルの内積が閾値以内である場合に曲折部と判断する技術が開示されている(特許文献2)。   Further, if the position where the vehicle bends around a curve or an intersection while traveling, that is, the position of the bent portion can be accurately specified, the traveling route can be grasped with higher accuracy. For example, as a technique for estimating a bent portion in a travel route, a technology is disclosed in which vectors representing two routes sandwiching a target contact are normalized, and a bent portion is determined when the inner product of these vectors is within a threshold value. (Patent Document 2).

実開平4−043218号公報Japanese Utility Model Publication No. 4-043218 特開平08−267000号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 08-267000 特開2005−316760号公報JP 2005-316760 A 特開2010−267000号公報JP 2010-267000 A

特許文献1に開示されている技術によれば、車両の走行経路を推定するために運行管理システムにDRMを導入すると、システム規模が増大し、コスト面でも不利になる恐れがある。このため、DRMを用いずに車両の走行経路を推定できることが好ましい。   According to the technique disclosed in Patent Document 1, when DRM is introduced into an operation management system in order to estimate the travel route of a vehicle, the system scale increases, which may be disadvantageous in terms of cost. For this reason, it is preferable that the travel route of the vehicle can be estimated without using DRM.

図1は、車両の走行経路の一例を示す図である。図1(a)は、交差点で直角に曲がる経路であり、車両が点Cから点Aを経て点Bに進む経路を示している。図(b)は、緩やかなカーブを有する経路であり、車両が点C’から点A’を経て点B’に進む経路を示している。特許文献2に開示されている方法によれば、車両が曲折点で直角に曲がる、という仮定の下で曲折点を推定している。このため、図1(a)に示すような直角に曲がる経路では、曲折点Xを正しく推定することができる。しかしながら、図1(b)に示すような緩やかなカーブを有する経路では、経路が直角に曲がっていないため、曲折点が点X’であると推定されてしまい、曲折点の位置を正しく推定することが困難となる。また、特許文献2に開示されている技術によれば、曲折部を含むか否かを判定する処理に閾値を用いているため、判定を誤る恐れもある。   FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a travel route of a vehicle. FIG. 1A shows a route that bends at a right angle at an intersection, and shows a route in which the vehicle travels from point C through point A to point B. FIG. 5B shows a route having a gentle curve, and shows a route where the vehicle travels from point C ′ to point B ′ via point A ′. According to the method disclosed in Patent Document 2, the bending point is estimated under the assumption that the vehicle bends at a right angle at the bending point. For this reason, the bending point X can be correctly estimated in the path | route which bends at right angles as shown to Fig.1 (a). However, in the route having a gentle curve as shown in FIG. 1B, since the route is not bent at a right angle, the bending point is estimated to be the point X ′, and the position of the bending point is correctly estimated. It becomes difficult. In addition, according to the technique disclosed in Patent Document 2, a threshold value is used for the process of determining whether or not a bent portion is included, and therefore there is a risk of erroneous determination.

本発明の1つの側面では、簡易な方法で車両の走行経路を推定する精度を向上させることが可能な走行経路情報取得プログラム、走行経路情報取得装置および走行経路情報取得方法を提供することを目的とする。   An object of one aspect of the present invention is to provide a travel route information acquisition program, a travel route information acquisition device, and a travel route information acquisition method capable of improving the accuracy of estimating a travel route of a vehicle by a simple method. And

発明の一観点によれば、走行経路情報取得装置に、始点と、曲折点と、終点とを含む対象区間における車両の速度の時間遷移の情報から、前記曲折点の通過時刻を算出する処理と、前記速度の時間遷移の情報と、前記車両の位置と時刻とが対応付けられた位置情報とを用いて、前記曲折点の通過時刻に対応する前記曲折点の位置を推定する処理と、前記速度の時間遷移の情報に基づいて、前記曲折点における前記車両の通過速度を抽出する処理と、前記推定した曲折点と前記始点とを結ぶ直線と、前記推定した曲折点と前記終点とを結ぶ直線との成す角を示す旋回角を算出する処理と、前記通過速度の範囲に応じて異なるように設定された前記旋回角の閾値の範囲を示す閾値情報を参照することによって、前記算出した旋回角が、前記抽出した通過速度を含む速度の範囲に対応する前記閾値の範囲に含まれると判定された場合に、前記推定した曲折点の位置を出力する処理と、を実行させる走行経路情報取得プログラムが提供される。

According to one aspect of the invention, the travel route information acquisition device calculates the passing time of the turning point from the information on the time transition of the vehicle speed in the target section including the start point, the turning point, and the end point. , and time transition information of the velocity, a process of using the position information position and the time associated to said vehicle, and estimates the position of the bent point corresponding to the passage time of the bent point, the Based on the information on the time transition of speed, the process of extracting the passing speed of the vehicle at the bending point, the straight line connecting the estimated bending point and the starting point, and connecting the estimated bending point and the end point The calculated turning by referring to threshold value information indicating the range of the turning angle threshold set differently depending on the range of the passing speed and the processing of calculating the turning angle indicating the angle formed with the straight line The horn is extracted If it is determined to be within the scope of the threshold value corresponding to a range of speeds including passing speed, travel route information acquiring program for executing a process of outputting the position of the estimated bending point it is provided.

一実施態様によれば、簡易な方法で車両の走行経路を推定する精度を向上させることが可能な走行経路情報取得プログラム、走行経路情報取得装置および走行経路情報取得方法を提供することができる。   According to one embodiment, it is possible to provide a travel route information acquisition program, a travel route information acquisition device, and a travel route information acquisition method that can improve the accuracy of estimating the travel route of a vehicle by a simple method.

図1は、車両の走行経路の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a travel route of a vehicle. 図2は、走行経路情報取得システムの構成の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a configuration of the travel route information acquisition system. 図3は、走行経路情報取得装置のハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the travel route information acquisition apparatus. 図4は、走行経路情報取得システムによる走行経路情報取得方法の一例を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing an example of a travel route information acquisition method by the travel route information acquisition system. 図5は、S102における、対象区間が曲折点を含むか否かを判定する処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of processing for determining whether or not the target section includes a turning point in S102. 図6は、対象区間における速度情報の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of speed information in the target section. 図7は、S107における、曲折点の位置を推定する処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of processing for estimating the position of a turning point in S107. 図8は、曲折点候補の抽出方法を説明するための図である。FIG. 8 is a diagram for explaining a method of extracting bending point candidates. 図9は、推定結果の妥当性の検証に用いる閾値テーブルの一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a threshold table used for verifying the validity of the estimation result. 図10は、S110における、曲折点の位置を推定する処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of processing for estimating the position of a turning point in S110. 図11は、曲折点の候補の集合を説明するための図である。FIG. 11 is a diagram for explaining a set of bending point candidates. 図12は、車両の走行経路の別の一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating another example of the travel route of the vehicle.

以下、本発明の実施形態について、図2乃至図12を参照して具体的に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be specifically described with reference to FIGS. 2 to 12.

図2は、走行経路情報取得システムの一例を示す図である。図2に示すように、走行経路情報取得システムは、走行経路情報取得装置10と車載端末30とを有している。走行経路情報取得装置10と車載端末30とは、ネットワーク50を介して相互に通信可能に接続されている。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a travel route information acquisition system. As shown in FIG. 2, the travel route information acquisition system includes a travel route information acquisition device 10 and an in-vehicle terminal 30. The travel route information acquisition apparatus 10 and the in-vehicle terminal 30 are connected via a network 50 so that they can communicate with each other.

走行経路情報取得装置10は、車載端末30が取得した時刻および速度の情報を用いて、車両の走行経路を推定する装置である。走行経路情報取得装置10は、例えばサーバ、またはパーソナルコンピュータ(PC)等によって実現される。走行経路情報取得装置10が実行する処理の方法については後述する。   The travel route information acquisition device 10 is a device that estimates the travel route of the vehicle using the time and speed information acquired by the in-vehicle terminal 30. The travel route information acquisition apparatus 10 is realized by, for example, a server or a personal computer (PC). A method of processing executed by the travel route information acquisition device 10 will be described later.

車載端末30は、車両に搭載されている端末である。車載端末30は、デジタコ情報およびGPS位置情報を所定の時間間隔で取得する。そして、取得された情報は、例えばメモリーカード等の記録媒体に記録され、運行後にサーバにデータをアップロードされるか、または一定間隔で無線回線を通じてサーバにアップロードされる。   The in-vehicle terminal 30 is a terminal mounted on the vehicle. The in-vehicle terminal 30 acquires the digital octopus information and the GPS position information at predetermined time intervals. Then, the acquired information is recorded on a recording medium such as a memory card, and the data is uploaded to the server after operation, or is uploaded to the server through a wireless line at regular intervals.

次に、走行経路情報取得装置10のハードウェア構成について説明する。   Next, the hardware configuration of the travel route information acquisition device 10 will be described.

図3は、走行経路情報取得装置10のハードウェア構成の一例を示す図である。図3に示すように、走行経路情報取得装置10は、CPU(Central Processing Unit)61、ROM(Read Only Memory)62、RAM(Random Access Memory)63、ストレージ装置64、ネットワークインタフェース65、及び可搬型記憶媒体用ドライブ66等を備えている。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the travel route information acquisition apparatus 10. As illustrated in FIG. 3, the travel route information acquisition apparatus 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 61, a ROM (Read Only Memory) 62, a RAM (Random Access Memory) 63, a storage device 64, a network interface 65, and a portable type. A storage medium drive 66 and the like are provided.

走行経路情報取得装置10の構成各部は、バス67に接続されている。ストレージ装置64は、例えばHDD(Hard Disk Drive)である。走行経路情報取得装置10では、ROM62あるいはストレージ装置64に格納されているプログラム(走行経路情報取得プログラムを含む)、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ66が可搬型記憶媒体68から読み取ったプログラム(走行経路情報取得プログラムを含む)をCPU61等のプロセッサが実行することにより、走行経路情報取得装置10の機能が実現される。ネットワークインタフェース65は、例えばNIC(Network Interface Card)である。   Each component of the travel route information acquisition apparatus 10 is connected to the bus 67. The storage device 64 is, for example, an HDD (Hard Disk Drive). In the travel route information acquisition device 10, a program (including a travel route information acquisition program) stored in the ROM 62 or the storage device 64, or a program (travel route) read from the portable storage medium 68 by the portable storage medium drive 66. The function of the travel route information acquisition device 10 is realized by a processor such as the CPU 61 executing (including an information acquisition program). The network interface 65 is, for example, a NIC (Network Interface Card).

以下、走行経路情報取得装置10を構成する各部の機能について説明する。   Hereinafter, the function of each part which comprises the travel route information acquisition apparatus 10 is demonstrated.

図2に示すように、走行経路情報取得装置10は、第1記憶部11と、第2記憶部12と、車両情報取得部13と、曲折点判定部14と、曲折点候補抽出部15と、距離算出部16と、曲折点推定部17と、検証部18と、出力部19とを備えている。   As illustrated in FIG. 2, the travel route information acquisition apparatus 10 includes a first storage unit 11, a second storage unit 12, a vehicle information acquisition unit 13, a bending point determination unit 14, and a bending point candidate extraction unit 15. , A distance calculation unit 16, a bending point estimation unit 17, a verification unit 18, and an output unit 19.

第1記憶部11は、例えば図3のROM62、ストレージ装置64、可搬型記憶媒体用ドライブ66あるいは可搬型記憶媒体68に対応する。第1記憶部11は、車両の走行経路を推定するための走行経路情報取得プログラムを記憶することができる。   The first storage unit 11 corresponds to, for example, the ROM 62, the storage device 64, the portable storage medium drive 66 or the portable storage medium 68 shown in FIG. The 1st memory | storage part 11 can memorize | store the travel route information acquisition program for estimating the travel route of a vehicle.

第2記憶部12は、例えば図3のROM62、RAM63、ストレージ装置64、可搬型記憶媒体用ドライブ66あるいは可搬型記憶媒体68に対応する。第2記憶部12は、走行経路情報取得装置10内で行われる各処理に用いる各種情報を記憶するためのデータベース(DB;Data Base)として用いられる。   The second storage unit 12 corresponds to, for example, the ROM 62, the RAM 63, the storage device 64, the portable storage medium drive 66, or the portable storage medium 68 shown in FIG. The second storage unit 12 is used as a database (DB; Data Base) for storing various types of information used for each process performed in the travel route information acquisition device 10.

車両情報取得部13は、車載端末30から、車載端末30が取得したデジタコ情報とGPS位置情報とを受信する。車両情報取得部13は、車載端末30と相互に通信可能に接続されており、例えば図3のネットワークインタフェース65によって実現される。以降では、デジタコ情報に含まれる、速度の時間遷移に関する情報を速度情報と呼称する。   The vehicle information acquisition unit 13 receives the digital octopus information and the GPS position information acquired by the in-vehicle terminal 30 from the in-vehicle terminal 30. The vehicle information acquisition unit 13 is connected to the in-vehicle terminal 30 so as to communicate with each other, and is realized by, for example, the network interface 65 of FIG. Hereinafter, information related to time transition of speed included in the digital tachometer information is referred to as speed information.

曲折点判定部14は、設定した対象区間を結ぶ経路上に曲折点が含まれるか否かを判定する。   The turning point determination unit 14 determines whether a turning point is included on the route connecting the set target sections.

曲折点候補抽出部15は、曲折点判定部14によって、対象区間を結ぶ経路上に曲折点が含まれると判定された場合に、対象区間を走行する車両の位置情報と速度情報とを解析することによって、前記曲折点の候補を抽出する。曲折点候補抽出部15は、抽出部の一例である。   The turning point candidate extraction unit 15 analyzes the position information and speed information of the vehicle traveling in the target section when the turning point determination unit 14 determines that the turning point is included on the route connecting the target section. Thus, the bending point candidates are extracted. The turning point candidate extraction unit 15 is an example of an extraction unit.

距離算出部16は、始点を通過した時刻と、終点を通過した時刻と、曲折点候補抽出部15が推定した、曲折点を車両が通過した時刻とを用いて、始点から曲折点までの走行距離D1と、曲折点から終点までの走行距離D2とを算出する。   The distance calculation unit 16 travels from the start point to the turning point using the time passing through the starting point, the time passing through the end point, and the time passing through the turning point estimated by the turning point candidate extraction unit 15. A distance D1 and a travel distance D2 from the turning point to the end point are calculated.

曲折点推定部17は、距離算出部16によって算出された走行距離D1およびD2を用いて、曲折点の位置を推定する。距離算出部16および曲折点推定部17は、推定部の一例である。   The bending point estimation unit 17 estimates the position of the bending point using the travel distances D1 and D2 calculated by the distance calculation unit 16. The distance calculation unit 16 and the bending point estimation unit 17 are examples of an estimation unit.

検証部18は、曲折点推定部17が推定した曲折点の位置について、推定結果の妥当性を検証する。   The verification unit 18 verifies the validity of the estimation result with respect to the position of the bending point estimated by the bending point estimation unit 17.

上述の曲折点判定部14、曲折点候補抽出部15、距離算出部16、曲折点推定部17および検証部18は、例えば図3のCPU61あるいはMPU等のプロセッサによって実現される。   The bending point determination unit 14, the bending point candidate extraction unit 15, the distance calculation unit 16, the bending point estimation unit 17, and the verification unit 18 described above are realized by a processor such as the CPU 61 or the MPU in FIG.

出力部19は、走行経路情報取得装置10によって実行された、車両の走行経路の推定結果を出力する。出力部19は、例えば液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイまたは有機ELディスプレイ等の表示装置である。   The output unit 19 outputs the estimation result of the vehicle travel route executed by the travel route information acquisition device 10. The output unit 19 is a display device such as a liquid crystal display, a plasma display, or an organic EL display.

次に、走行経路情報取得装置10による走行経路情報取得方法について説明する。   Next, a travel route information acquisition method by the travel route information acquisition device 10 will be described.

図4は、走行経路情報取得システムによる走行経路情報取得方法の一例を示すフローチャートである。   FIG. 4 is a flowchart showing an example of a travel route information acquisition method by the travel route information acquisition system.

まず、車両情報取得部13は、ある車両端末30からデジタコ情報とGPS位置情報とを受信する(S101)。デジタコ情報に含まれる速度情報は、速度と時刻とが対応付けられた情報であり、車両の速度の時間遷移を示している。GPS位置情報は、位置情報と時刻とが対応付けられた情報である。車両情報取得部13は、受信したデジタコ情報とGPS位置情報を第2記憶部に格納する。   First, the vehicle information acquisition unit 13 receives digital octopus information and GPS position information from a certain vehicle terminal 30 (S101). The speed information included in the digital octopus information is information in which speed and time are associated with each other, and indicates a time transition of the speed of the vehicle. The GPS position information is information in which position information and time are associated with each other. The vehicle information acquisition unit 13 stores the received digital octopus information and GPS position information in the second storage unit.

続いて、曲折点判定部14は、設定した対象区間が曲折点を含むか否かを判定する(S102)。対象区間は、始点と終点とを結ぶ区間である。以下、対象区間が曲折点を含むか否かを判定する処理について説明する。   Subsequently, the turning point determination unit 14 determines whether or not the set target section includes a turning point (S102). The target section is a section connecting the start point and the end point. Hereinafter, processing for determining whether or not the target section includes a turning point will be described.

図5は、S102における、対象区間が曲折点を含むか否かを判定する処理の一例を示すフローチャートである。   FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of processing for determining whether or not the target section includes a turning point in S102.

まず、曲折点判定部14は、設定した対象区間の直線距離を算出する(S201)。S201において、曲折点判定部14は、速度情報に含まれる最も古い時刻を始点における時刻と見做す。そして、曲折点判定部14は、GPS位置情報から抽出した当該最も古い時刻に対応する位置の座標を、始点の座標として設定する。同様に、曲折点判定部14は、速度情報に含まれる最も新しい時刻を終点における時刻と見做す。そして、曲折点判定部14は、GPS位置情報から抽出した当該最も新しい時刻に対応する位置の座標を、終点の座標として設定する。その後、曲折点判定部14は、始点および終点の座標から対象区間の直線距離を算出する。   First, the turning point determination unit 14 calculates a linear distance of the set target section (S201). In S201, the turning point determination unit 14 considers the oldest time included in the speed information as the time at the start point. Then, the turning point determination unit 14 sets the coordinates of the position corresponding to the oldest time extracted from the GPS position information as the coordinates of the start point. Similarly, the turning point determination unit 14 considers the latest time included in the speed information as the time at the end point. Then, the turning point determination unit 14 sets the coordinates of the position corresponding to the latest time extracted from the GPS position information as the coordinates of the end point. Thereafter, the turning point determination unit 14 calculates the straight line distance of the target section from the coordinates of the start point and the end point.

続いて、曲折点判定部14は、受信した速度情報を用いて、対象区間における車両の走行距離を算出する(S202)。   Subsequently, the turning point determination unit 14 calculates the travel distance of the vehicle in the target section using the received speed information (S202).

図6は、対象区間における速度情報の一例を示す図である。図6に示すように、速度情報は、横軸を始点からの経過時間とし、縦軸を時速とした速度情報のプロファイルとして表すことができる。図6の例では、車両は始点を出発してから60秒後に終点に到達する。   FIG. 6 is a diagram illustrating an example of speed information in the target section. As shown in FIG. 6, the speed information can be expressed as a profile of speed information with the horizontal axis as the elapsed time from the starting point and the vertical axis as the hourly speed. In the example of FIG. 6, the vehicle reaches the end point 60 seconds after leaving the start point.

プロファイルAは、車両が信号のないコーナを旋回した場合の速度情報を示している。プロファイルAを参照すると、車両の速度は経過時間29秒において極小値を有しており、この点から速度が上昇を開始していることがわかる。このことから、経過時間29秒のときに車両が曲折点を通過したことが推定できる。一方、プロファイルBは、車両が交差点で右折した場合の速度情報を示している。この例では、始点を出発した車両が交差点に到着したとき、進行方向の信号は赤信号であり、車両は信号待ちのため停止している。このとき、プロファイルBは、速度が経過時間15秒まで減少した後、経過時間15秒から29秒までの間、速度(時速)が0km/hを示している。やがて、進行方向の信号が赤信号から青信号に変わると、車両は右折を行うため一旦停止線まで進み、対向車の通過が途絶えるまで停止線で待機する。このときプロファイルBは、経過時間29秒において時速が0km/hから最大4km/hまで増加した後で減少に転じ、停止線に到達した経過時間39秒において時速が再び0km/hとなる。その後、経過時間48秒で車両が右折を開始すると、速度は再び増加し、やがて車両は終点に到達する。このように、速度情報のプロファイルを参照することにより、車両の挙動を推定することができる。   Profile A shows speed information when the vehicle turns around a corner without a signal. Referring to profile A, it can be seen that the speed of the vehicle has a minimum value at an elapsed time of 29 seconds, and the speed starts increasing from this point. From this, it can be estimated that the vehicle has passed the turning point when the elapsed time is 29 seconds. On the other hand, profile B shows speed information when the vehicle makes a right turn at an intersection. In this example, when the vehicle that has departed from the starting point arrives at the intersection, the signal in the traveling direction is a red signal, and the vehicle is stopped waiting for the signal. At this time, in the profile B, after the speed decreases to the elapsed time of 15 seconds, the speed (speed per hour) indicates 0 km / h from the elapsed time of 15 seconds to 29 seconds. Eventually, when the signal in the direction of travel changes from a red signal to a green signal, the vehicle makes a right turn and then goes to the stop line and waits at the stop line until the oncoming vehicle stops passing. At this time, the profile B turns to decrease after increasing from 0 km / h to a maximum of 4 km / h at an elapsed time of 29 seconds, and the speed again becomes 0 km / h at an elapsed time of 39 seconds reaching the stop line. Thereafter, when the vehicle starts making a right turn at an elapsed time of 48 seconds, the speed increases again, and the vehicle eventually reaches the end point. Thus, the behavior of the vehicle can be estimated by referring to the profile of the speed information.

図5に戻り、S202において、曲折点判定部14は、GPS位置情報から、車両が始点を通過した時刻と車両が終点を通過した時刻とを抽出する。その後、曲折点判定部14は、始点の通過時刻と終点の通過時刻までの時間範囲で、速度変化のプロファイルを時間積分する。このように、時間を関数とした速度情報を時間積分することにより、曲折点判定部14は、対象区間における車両の走行距離を算出することができる。以降では、対象区間における車両の走行距離を区間内走行距離と呼称することとする。曲折点判定部14は、算出した区間内走行距離の情報を第2記憶部12に格納する。   Returning to FIG. 5, in S202, the turning point determination unit 14 extracts the time when the vehicle passes the start point and the time when the vehicle passes the end point from the GPS position information. Thereafter, the bending point determination unit 14 integrates the speed change profile over time in a time range from the start time to the end time. In this way, by integrating the speed information with time as a function, the turning point determination unit 14 can calculate the travel distance of the vehicle in the target section. Hereinafter, the travel distance of the vehicle in the target section is referred to as an intra-section travel distance. The turning point determination unit 14 stores the calculated intra-section travel distance information in the second storage unit 12.

続いて、曲折点判定部14は、S202で算出した区間内走行距離が、S201で算出した直線距離よりも大きいか否かを判定する(S203)。区間内走行距離が直線距離よりも大きいと判定された場合(S203肯定)、曲折点判定部14は、設定した区間が曲折点を含む、すなわち、S102肯定と判定する(S204)。その後、S104に移る。   Subsequently, the turning point determination unit 14 determines whether or not the intra-section travel distance calculated in S202 is greater than the linear distance calculated in S201 (S203). When it is determined that the intra-section travel distance is greater than the straight distance (Yes at S203), the turning point determination unit 14 determines that the set section includes a turning point, that is, S102 is positive (S204). Thereafter, the process proceeds to S104.

一方、区間内走行距離が直線距離よりも大きくないと判定された場合(S203否定)、曲折点判定部14は、設定した対象区間が曲折点を含まない、すなわち、S102否定と判定する(S205)。その後、S103に移る。   On the other hand, when it is determined that the travel distance within the section is not greater than the straight distance (No at S203), the turning point determination unit 14 determines that the set target section does not include a turning point, that is, S102 is negative (S205). ). Thereafter, the process proceeds to S103.

図4に戻り、S102の処理において、S102否定と判定された場合、始点と終点とを結ぶ直線が車両の走行経路として推定され、出力部19は、推定結果を出力する(S103)。そして、走行経路情報取得装置10は、一連の処理を終了する。   Returning to FIG. 4, when it is determined that S102 is negative in the process of S102, a straight line connecting the start point and the end point is estimated as the travel route of the vehicle, and the output unit 19 outputs the estimation result (S103). And the driving | running route information acquisition apparatus 10 complete | finishes a series of processes.

一方、S102の処理において、S102肯定と判定された場合、曲折点候補抽出部15は、曲折点の通過時刻を推定する(S104)。S104では、速度変化のプロファイルから、速度が上昇を開始する時刻を曲折点の通過時刻として推定する。例えば図6のプロファイルAを参照すると、経過時間29秒で速度が0km/hのレベルから上昇を開始していることがわかる。この場合、曲折点候補抽出部15は、経過時間29秒を曲折点の通過時刻として推定し、推定結果を第2記憶部12に格納する。   On the other hand, in the process of S102, when it determines with S102 affirmation, the bending point candidate extraction part 15 estimates the passage time of a bending point (S104). In S104, the time at which the speed starts to rise is estimated from the profile of the speed change as the turning point passage time. For example, referring to profile A in FIG. 6, it can be seen that the speed starts to increase from the level of 0 km / h after 29 seconds. In this case, the turning point candidate extraction unit 15 estimates the elapsed time of 29 seconds as the passing time of the turning point, and stores the estimation result in the second storage unit 12.

一方、曲折点の通過時刻の候補が複数存在する場合、曲折点候補抽出部15は、複数の候補のうち最も遅い時刻を曲折点の通過時刻として推定する。例えば図6のプロファイルBを参照すると、曲折点の通過時刻の候補として、経過時間29秒および48秒の2か所存在することがわかる。この場合、曲折点候補抽出部15は、最も遅い時刻である経過時間48秒を曲折点の通過時刻として推定する。なお、速度変化のプロファイルから曲折点の通過時刻の候補が特定できない場合、例えば、区間内を一定速度で走行するような場合は、曲折点候補抽出部15は、曲折点の通過時刻が推定できないと判定する。   On the other hand, when there are a plurality of candidates for the passing time of the turning point, the turning point candidate extraction unit 15 estimates the latest time among the plurality of candidates as the passing time of the turning point. For example, referring to profile B in FIG. 6, it can be seen that there are two places of elapsed time 29 seconds and 48 seconds as candidates for the passage time of the turning point. In this case, the turning point candidate extraction unit 15 estimates an elapsed time of 48 seconds, which is the latest time, as a turning point passage time. In addition, when the candidate of a turning point passage time cannot be specified from the profile of the speed change, for example, when the vehicle travels at a constant speed in the section, the turning point candidate extraction unit 15 cannot estimate the turning point passage time. Is determined.

図4に戻り、S104の後、曲折点候補抽出部15は、曲折点の通過時刻の推定に成功したか否かを判定する(S105)。曲折点の通過時刻の推定に成功したと判定された場合(S105肯定)、距離算出部16は、始点から曲折点までの走行距離D1および曲折点から終点までの走行距離D2を算出する(S106)。S106において、距離算出部16は、GPS位置情報から曲折点を通過した時刻を抽出する。続いて、距離算出部16は、始点の通過時刻と曲折点の通過時刻までの時間範囲で速度変化のプロファイルを時間積分することにより、走行距離D1を算出する。また、距離算出部16は、曲折点の通過時刻と終点の通過時刻までの時間範囲で速度変化のプロファイルを時間積分することにより、走行距離D2を算出する。以上のようにして、走行距離D1およびD2を算出することができる。   Returning to FIG. 4, after S104, the turning point candidate extraction unit 15 determines whether or not the estimation of the passing time of the turning point is successful (S105). When it is determined that the passing time of the turning point has been successfully estimated (Yes at S105), the distance calculation unit 16 calculates the traveling distance D1 from the starting point to the turning point and the traveling distance D2 from the turning point to the end point (S106). ). In S106, the distance calculation part 16 extracts the time which passed the turning point from GPS position information. Subsequently, the distance calculation unit 16 calculates the travel distance D1 by time-integrating the profile of the speed change in the time range from the starting point passage time and the turning point passage time. The distance calculation unit 16 calculates the travel distance D2 by time-integrating the profile of the speed change in the time range from the turn point passing time to the end point passing time. As described above, the travel distances D1 and D2 can be calculated.

続いて、曲折点推定部17は、走行距離D1およびD2をもとに曲折点の位置を推定する(S107)。以下、曲折点の位置を推定する処理について説明する。   Subsequently, the bending point estimation unit 17 estimates the position of the bending point based on the travel distances D1 and D2 (S107). Hereinafter, the process which estimates the position of a turning point is demonstrated.

図7は、S107における、曲折点の位置を推定する処理の一例を示すフローチャートである。   FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of processing for estimating the position of a turning point in S107.

まず、曲折点候補抽出部15は、始点からの距離がD1、且つ終点からの距離がD2の2つの条件を満足する2地点を曲折点候補として抽出する(S301)。   First, the turning point candidate extraction unit 15 extracts two points that satisfy the two conditions, the distance from the start point being D1 and the distance from the end point being D2, as turning point candidates (S301).

図8は、曲折点候補の抽出方法を説明するための図である。図8において、点Aが始点、点Bが終点を示している。また、点Cから始点Aに至る矢印は、始点の直前の区間の進行ベクトルを示している。また、終点Bから点Dに至る矢印は、終点の直後の区間の進行ベクトルを示している。曲折点候補抽出部15は、S301において、始点を中心とした半径D1の円と、終点を中心とした半径D2の円とを作図する。2つの円の交点X1およびX2が、上述の2つの条件を満足する2地点を示しており、曲折点候補抽出部15は、この交点X1およびX2を当該区間における曲折点の候補として抽出する。   FIG. 8 is a diagram for explaining a method of extracting bending point candidates. In FIG. 8, point A indicates the start point and point B indicates the end point. An arrow from the point C to the start point A indicates the progress vector of the section immediately before the start point. An arrow from the end point B to the point D indicates a progress vector in a section immediately after the end point. In S301, the bending point candidate extraction unit 15 draws a circle having a radius D1 centered on the start point and a circle having a radius D2 centered on the end point. The intersections X1 and X2 of the two circles indicate two points that satisfy the above two conditions, and the bending point candidate extraction unit 15 extracts the intersections X1 and X2 as bending point candidates in the section.

図7に戻り、S301の処理の後、曲折点推定部17は、対象区間の始点および終点に対する曲折点の候補の相対位置に基づいて、曲折点の候補の中から曲折点を推定する。以下、曲折点を推定するための具体的な処理について説明する。   Returning to FIG. 7, after the process of S301, the bending point estimation unit 17 estimates a bending point from among the bending point candidates based on the relative position of the bending point candidate with respect to the start point and the end point of the target section. Hereinafter, specific processing for estimating the turning point will be described.

まず、曲折点推定部17は、始点の直前の区間の進行ベクトルと、始点から各曲折点の候補へ向かうベクトルとのなす角を算出する(S302)。図8を参照して説明すると、始点の直前区間の進行ベクトルと、始点から曲折点の候補である点X1へ向かうベクトルとのなす角はθ1である。また、始点の直前区間の進行ベクトルと、始点から曲折点の候補である点X2へ向かうベクトルとのなす角はθ2である。   First, the bending point estimation unit 17 calculates an angle formed by a progress vector of a section immediately before the starting point and a vector from the starting point toward each bending point candidate (S302). Referring to FIG. 8, the angle formed by the progress vector of the section immediately before the start point and the vector from the start point toward the point X1 that is a candidate for the turning point is θ1. Further, the angle formed between the progress vector of the section immediately before the start point and the vector from the start point to the point X2 that is a candidate for the turning point is θ2.

続いて、曲折点推定部17は、曲折点の候補のうち、始点の直前区間の進行ベクトルと、始点から曲折点の候補へ向かうベクトルとのなす角が相対的に小さい点を曲折点として決定する(S303)。図8の例によれば、θ1はθ2よりも小さい。このことから、曲折点推定部17は、θ1に対応する曲折点の候補X1を曲折点として決定する。   Subsequently, the bending point estimation unit 17 determines, as a bending point, a point having a relatively small angle between the progress vector of the section immediately before the starting point and the vector from the starting point toward the bending point candidate among the bending point candidates. (S303). According to the example of FIG. 8, θ1 is smaller than θ2. Therefore, the bending point estimation unit 17 determines the bending point candidate X1 corresponding to θ1 as the bending point.

以上のようにして、曲折点推定部17は、曲折点を推定する処理を実行する。   As described above, the bending point estimation unit 17 performs the process of estimating the bending point.

図4に戻り、S107の後、検証部18は、推定結果が妥当か否かを判定する(S108)。例えば、車両がコーナを曲がった後に、何らかの原因(横断歩道を渡る歩行者を認識した場合等)によって一時停止した場合、曲折点の位置として一時停止した地点が選択されることが起こり得る。S108の処理によれば、推定結果が妥当でない場合に、曲折点の位置の推定を修正することが可能となる。   Returning to FIG. 4, after S107, the verification unit 18 determines whether or not the estimation result is valid (S108). For example, when the vehicle is temporarily turned after being turned at a corner for some reason (such as when a pedestrian crossing a pedestrian crossing is recognized), the point at which the vehicle is paused may be selected as the position of the turning point. According to the process of S108, when the estimation result is not valid, the estimation of the position of the turning point can be corrected.

S108において、検証部18は、速度情報をもとに曲折点における速度を抽出する。さらに検証部18は、始点、推定した曲折点および終点の各位置の座標に基づいて、推定した曲折点における旋回角を算出する。ここで旋回角とは、推定した曲折点と始点とを結ぶ直線と、推定した曲折点と終点とを結ぶ直線との成す角である。   In S108, the verification unit 18 extracts the speed at the turning point based on the speed information. Furthermore, the verification unit 18 calculates the turning angle at the estimated bending point based on the coordinates of the positions of the starting point, the estimated bending point, and the end point. Here, the turning angle is an angle formed by a straight line connecting the estimated bending point and the start point and a straight line connecting the estimated bending point and the end point.

続いて、検証部18は、推定した曲折点における速度が所定の閾値以下であり、且つ曲折点における旋回角が所定の閾値以下であるか否かをチェックすることによって、推定結果が妥当か否かを判定する。ここで、速度の所定の閾値は、例えば45km/hである。また、旋回角の所定の閾値は、例えば20°である。   Subsequently, the verification unit 18 checks whether or not the estimation result is appropriate by checking whether or not the estimated speed at the bending point is equal to or less than a predetermined threshold and the turning angle at the bending point is equal to or less than the predetermined threshold. Determine whether. Here, the predetermined threshold value of the speed is 45 km / h, for example. Moreover, the predetermined threshold value of the turning angle is, for example, 20 °.

図9は、推定結果の妥当性の検証に用いる閾値テーブルの一例を示す図である。速度の所定の閾値および旋回角の所定の閾値は、上述のようにそれぞれ固定の値を用いても良いが、図9に示すように、曲折点通過時の速度の大きさに応じて旋回角の閾値を個別に設定することもできる。図9に表示されている曲折点における速度閾値15km/hは、曲折点における車両の速度をvとすると、10km/h<v≦15km/hに対応している。仮に、推定した曲折点における車両の速度が13km/hのとき、旋回角が90°以下である場合に推定結果が妥当であると判定する。   FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a threshold table used for verifying the validity of the estimation result. As the predetermined threshold value for the speed and the predetermined threshold value for the turning angle, fixed values may be used as described above. However, as shown in FIG. 9, the turning angle depends on the magnitude of the speed when passing the turning point. The threshold values can also be set individually. The speed threshold 15 km / h at the turning point displayed in FIG. 9 corresponds to 10 km / h <v ≦ 15 km / h, where v is the vehicle speed at the turning point. If the vehicle speed at the estimated turning point is 13 km / h, it is determined that the estimation result is valid when the turning angle is 90 ° or less.

一般的に、車両は道路のカーブが急であるほどより低速で走行する。このため、曲折点通過時の速度の大きさに応じて異なる旋回角の閾値を用いて推定結果の妥当性を判定することによって、より現実的な閾値の値で検証できるため、妥当性の検証精度の向上を図ることができる。   In general, the vehicle travels at a lower speed as the road curve becomes steeper. For this reason, it is possible to verify the validity of the estimation result by determining the validity of the estimation result using threshold values of different turning angles depending on the magnitude of the speed when passing the turning point. The accuracy can be improved.

図4に戻り、推定結果が妥当であると判定された場合(S108肯定)、出力部19は、推定結果を出力する(S109)。そして、走行経路情報取得装置10は、一連の処理を終了する。一方、推定結果が妥当であると判定されなかった場合(S108否定)、S104に戻り、S104以降の処理を再び実行する。なお、S104に戻った場合は、過去に曲折点候補抽出部15は、曲折点の通過時刻の候補のうち、過去にS104で抽出した時刻の次に遅い時刻を通過時刻として推定する。図6の例によれば、仮に経過時間29秒を曲折点の通過時刻とした場合における経路の推定結果が妥当でないと判定された場合に、次に遅い時刻である経過時間28秒が曲折点の通過時刻として選択される。   Returning to FIG. 4, when it is determined that the estimation result is valid (Yes in S108), the output unit 19 outputs the estimation result (S109). And the driving | running route information acquisition apparatus 10 complete | finishes a series of processes. On the other hand, when it is determined that the estimation result is not valid (No at S108), the process returns to S104, and the processes after S104 are executed again. When the process returns to S104, the turning point candidate extraction unit 15 in the past estimates a passing time that is the second later than the time extracted in S104 in the past from among the passing time candidates of the turning points. According to the example of FIG. 6, if it is determined that the route estimation result when the elapsed time 29 seconds is the passage time of the turning point is not valid, the next latest time 28 seconds is the turning point. Is selected as the transit time.

なお、例えば車両がコーナを一定の速度で走行した場合は、速度が極小となる時刻が存在しないため、曲折点の通過時刻の推定は困難である。以降では、S105において、曲折点の通過時刻の推定に成功したと判定されなかった場合(S105否定)について説明する。   For example, when the vehicle travels around the corner at a constant speed, there is no time at which the speed becomes minimum, and therefore it is difficult to estimate the passing time of the turning point. Hereinafter, a case where it is not determined in S105 that the estimation of the passage time of the turning point has been successful (No in S105) will be described.

S105否定と判定された場合、曲折点推定部17は、S102で算出した区間内走行距離を用いて曲折点の位置を推定する(S110)。以下、曲折点の位置の推定方法について説明する。   When it is determined negative in S105, the turning point estimation unit 17 estimates the position of the turning point using the intra-section travel distance calculated in S102 (S110). Hereinafter, a method for estimating the position of the turning point will be described.

図10は、S110における、曲折点の位置を推定する処理の一例を示すフローチャートである。   FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of processing for estimating the position of a turning point in S110.

まず、曲折点候補抽出部15は、第2記憶部12から区間内走行距離の情報を読み出す(S401)。ここで、区間内走行距離の情報は、S202の処理において算出した情報である。   First, the turning point candidate extraction unit 15 reads out information on the intra-section travel distance from the second storage unit 12 (S401). Here, the information on the intra-section travel distance is information calculated in the process of S202.

続いて、曲折点候補抽出部15は、曲折点の候補の集合を抽出する。具体的には、曲折点候補抽出部15は、対象区間の始点および終点を焦点とし、始点からの距離と終点からの距離との和が区間内走行距離となる点の集合である楕円を算出する(S402)。   Subsequently, the bending point candidate extraction unit 15 extracts a set of bending point candidates. Specifically, the turning point candidate extraction unit 15 calculates an ellipse that is a set of points with the start point and end point of the target section as a focus and the sum of the distance from the start point and the distance from the end point becomes the travel distance in the section. (S402).

図11は、曲折点の候補の集合を説明するための図である。図11において、点Aが始点、点Bが終点を示している。また、点Cから始点Aへ向かう矢印は、始点の直前の区間の進行ベクトルである。また、終点Bから点Dへ向かう矢印は、終点の直後の区間の進行ベクトルである。図11中の楕円は、始点Aおよび終点Bを焦点とする楕円である。楕円上の任意の点をXとすると、始点Aと点Xとの距離d1と、点Xと終点Bとの距離d2との和であるd1+d2が、区間内走行距離を示している。すなわち、この楕円を曲折点の候補の集合と見做すことができる。   FIG. 11 is a diagram for explaining a set of bending point candidates. In FIG. 11, the point A indicates the start point and the point B indicates the end point. An arrow from the point C to the start point A is a progress vector of a section immediately before the start point. An arrow from the end point B to the point D is a progress vector in a section immediately after the end point. The ellipse in FIG. 11 is an ellipse having a focus on the start point A and the end point B. Assuming that an arbitrary point on the ellipse is X, d1 + d2, which is the sum of the distance d1 between the start point A and the point X and the distance d2 between the point X and the end point B, indicates the intra-section travel distance. That is, this ellipse can be regarded as a set of bending point candidates.

続いて、曲折点推定部17は、対象区間の始点および終点に対する曲折点の候補の相対位置に基づいて、曲折点の候補の中から曲折点を推定する(S403)。具体的には、曲折点推定部17は、抽出された曲折点の候補の集合から、以下の3つの条件(a)、(b)および(c)を満足する点Xを曲折部として推定する。
(a)直前の区間の進行ベクトルと、始点から点Xへ向かうベクトルとの成す角θ1ができるだけ小さいこと
(b)始点から点Xへ向かうベクトルと、点Xから終点へ向かうベクトルとの成す角θ2、すなわち点Xにおける旋回角ができるだけ90°に近いこと
(c)点Xから終点へ向かうベクトルと、直後の区間の進行ベクトルとの成す角θ3ができるだけ小さいこと
具体的には、曲折点推定部17は、以下の式(1)の評価関数f(X)が最大となる点Xを特定することにより、上述の3つの条件を満足する点Xの位置を決定することができる。評価関数f(X)は、経路の自然さを評価する関数である。なお、θ1(X)、θ2(X)およびθ3(X)の次元は度数(degree)である。
式(1):
f(X)=cosθ1(X)+cos(90−θ2(X))+cosθ3(X)
または、式(1)の代わりに以下の式(2)を評価関数として、評価関数f(X)が最大となる点Xを特定する方法を採ることもできる。
式(2):
f(X)=Min(cosθ1(X),cosθ2(X),cosθ3(X))
以上のようにして、曲折点推定部17は、曲折点の位置を推定することができる。式(1)または式(2)によれば、一定速度でコーナを旋回する場合、すなわち速度の極小値が存在しない場合に、始点から終点まで同じ旋回半径で旋回しているという仮定の下での適切な点Xを推定することができる。
Subsequently, the bending point estimation unit 17 estimates a bending point from among the bending point candidates based on the relative position of the bending point candidate with respect to the start point and the end point of the target section (S403). Specifically, the bending point estimation unit 17 estimates a point X satisfying the following three conditions (a), (b), and (c) as a bending part from the set of extracted bending point candidates. .
(A) The angle θ1 formed by the progression vector of the immediately preceding section and the vector from the start point to the point X is as small as possible. (B) The angle formed by the vector from the start point to the point X and the vector from the point X to the end point. θ2, that is, the turning angle at point X is as close to 90 ° as possible (c) The angle θ3 formed by the vector from point X to the end point and the progress vector in the immediately following section is as small as possible Specifically, inflection point estimation The unit 17 can determine the position of the point X that satisfies the above three conditions by specifying the point X at which the evaluation function f (X) of the following expression (1) is maximum. The evaluation function f (X) is a function for evaluating the naturalness of the path. Note that the dimensions of θ1 (X), θ2 (X), and θ3 (X) are degrees.
Formula (1):
f (X) = cos θ1 (X) + cos (90−θ2 (X)) + cos θ3 (X)
Alternatively, instead of the formula (1), the following formula (2) can be used as an evaluation function, and a method of specifying the point X at which the evaluation function f (X) is maximum can be adopted.
Formula (2):
f (X) = Min (cos θ1 (X), cos θ2 (X), cos θ3 (X))
As described above, the bending point estimation unit 17 can estimate the position of the bending point. According to Equation (1) or Equation (2), when turning the corner at a constant speed, that is, when there is no minimum value of speed, under the assumption that the corner is turning from the start point to the end point with the same turning radius. The appropriate point X can be estimated.

図4に戻り、S110の処理の後、検証部18は、推定結果が妥当か否かを判定する(S111)。S111における検証方法は、S108における検証方法と略同様である。推定結果が妥当であると判定された場合(S111肯定)、出力部19は、推定結果を出力する(S112)。そして、走行経路情報取得装置10による一連の処理を終了する。一方、推定結果が妥当であると判定されなかった場合(S111否定)、出力部19は、車両の走行経路を推定できなかった旨のエラーメッセージを出力する(S113)。その後、走行経路情報取得装置10による一連の処理を終了する。   Returning to FIG. 4, after the processing of S110, the verification unit 18 determines whether or not the estimation result is valid (S111). The verification method in S111 is substantially the same as the verification method in S108. When it is determined that the estimation result is valid (Yes at S111), the output unit 19 outputs the estimation result (S112). Then, a series of processing by the travel route information acquisition device 10 is finished. On the other hand, when it is determined that the estimation result is not valid (No at S111), the output unit 19 outputs an error message indicating that the travel route of the vehicle cannot be estimated (S113). Thereafter, a series of processing by the travel route information acquisition device 10 is terminated.

以上のようにして、走行経路情報取得装置10は、車両の走行経路を推定することができる。   As described above, the travel route information acquisition apparatus 10 can estimate the travel route of the vehicle.

図12は、車両の走行経路の別の一例を示す図である。図12(a)は、鈍角に曲がる経路、図12(b)は、鋭角に曲がる経路を示している。本実施形態によれば、車両の速度情報を用いて曲折点の位置の推定を行うことにより、図12(a)および図12(b)に示すような、走行経路が曲折点において直角で曲がっていない経路であっても、曲折点の位置を正確に推定することができる。   FIG. 12 is a diagram illustrating another example of the travel route of the vehicle. FIG. 12A shows a path that turns at an obtuse angle, and FIG. 12B shows a path that turns at an acute angle. According to the present embodiment, by estimating the position of the turning point using the vehicle speed information, the traveling route bends at a right angle at the turning point as shown in FIGS. 12 (a) and 12 (b). Even if the route is not, it is possible to accurately estimate the position of the turning point.

本実施形態によれば、曲折点を含む対象区間における車両の速度の時間遷移の情報から、曲折点の通過時刻を算出し、速度の時間遷移の情報と、車両の位置と時刻とが対応付けられた位置情報とを用いて、曲折点の通過時刻に対応する曲折点の位置を推定する。この方法によれば、運行管理システムが記録しているデジタコ情報とGPS位置情報とを用いることによって、DRMを用いずに車両の走行経路を推定経路の推定することができる。このため、簡易な方法で車両の走行経路を推定する精度を向上させることが可能となる。   According to the present embodiment, the passing time of the turning point is calculated from the information on the time transition of the vehicle speed in the target section including the turning point, and the time transition information of the speed is associated with the position and time of the vehicle. The position of the turning point corresponding to the passing time of the turning point is estimated using the obtained position information. According to this method, by using the digital octopus information and the GPS position information recorded in the operation management system, it is possible to estimate the travel route of the vehicle without using the DRM. For this reason, it becomes possible to improve the precision which estimates the travel route of a vehicle by a simple method.

以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は特定の実施例に限定されるものではなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、上記実施例では、走行経路情報取得装置10がネットワーク50を介して車両端末30から受信したデジタコ情報とGPS位置情報とに基づいて曲折点の位置を推定する例を示したが、これに限定されず、車両端末30自身が曲折点の位置を推定する処理を行うことも可能である。   The preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, but the present invention is not limited to specific embodiments, and various modifications and changes can be made. For example, in the said Example, although the driving route information acquisition apparatus 10 showed the example which estimates the position of a turning point based on the digital octopus information and GPS position information which were received from the vehicle terminal 30 via the network 50, Without being limited thereto, the vehicle terminal 30 itself may perform a process of estimating the position of the turning point.

また、S303では、曲折点の候補のうち、始点の直前の区間の進行ベクトルと、始点から曲折点の候補へ向かうベクトルとのなす角が相対的に小さい点を曲折点として決定したが、終点の直後の区間の進行ベクトルと、曲折点の候補から終点へ向かうベクトルとのなす角が相対的に小さい点を曲折点として決定することもできる。   Further, in S303, a point having a relatively small angle between the progress vector of the section immediately before the start point and the vector from the start point to the candidate for the turn point is determined as the turn point among the turn point candidates. A point having a relatively small angle formed between the progress vector in the section immediately after and the vector from the bending point candidate to the end point can be determined as the bending point.

また、鈍角に曲がるカーブにおいて曲折点の位置を推定する変形例として、例えば始点と終点とを頂点に含む直角三角形を作図し、直角部分の点以外の点を曲折点として推定する方法によっても、関連技術に比して曲折点の推定精度を向上させることができる。直角を作る点以外の点を選択する方法としては、例えば三角形の重心を曲折点とする方法が挙げられるが、この方法に限定されず、種々の方法を採ることができる。   Also, as a modified example of estimating the position of the bending point in the curve that bends at an obtuse angle, for example, by drawing a right triangle including the start point and the end point at the apex, and estimating a point other than the point of the right angle part as the bending point, The estimation accuracy of the bending point can be improved as compared with the related art. Examples of a method for selecting a point other than a point that forms a right angle include a method in which the center of gravity of a triangle is used as a bending point, but the method is not limited to this method, and various methods can be employed.

10:走行経路情報取得装置
11:第1記憶部
12:第2記憶部
13:車両情報取得部
14:曲折点判定部
15:曲折点候補抽出部
16:距離算出部
17:曲折点推定部
18:検証部
19:出力部
30:車載端末
50:ネットワーク
61:CPU
62:ROM
63:RAM
64:ストレージ装置
65:ネットワークインタフェース
66:可搬型記憶媒体用ドライブ
67:バス
68:可搬型記憶媒体
10: Travel route information acquisition device 11: First storage unit 12: Second storage unit 13: Vehicle information acquisition unit 14: Inflection point determination unit 15: Inflection point candidate extraction unit 16: Distance calculation unit 17: Inflection point estimation unit 18 : Verification unit 19: Output unit 30: In-vehicle terminal 50: Network 61: CPU
62: ROM
63: RAM
64: Storage device 65: Network interface 66: Portable storage medium drive 67: Bus 68: Portable storage medium

Claims (7)

走行経路情報取得装置に、
始点と、曲折点と、終点とを含む対象区間における車両の速度の時間遷移の情報から、前記曲折点の通過時刻を算出する処理と、
前記速度の時間遷移の情報と、前記車両の位置と時刻とが対応付けられた位置情報とを用いて、前記曲折点の通過時刻に対応する前記曲折点の位置を推定する処理と、
前記速度の時間遷移の情報に基づいて、前記曲折点における前記車両の通過速度を抽出する処理と、
前記曲折点と前記始点とを結ぶ直線と、前記曲折点と前記終点とを結ぶ直線との成す角を示す旋回角を算出する処理と、
前記通過速度の範囲に応じて異なるように設定された前記旋回角の閾値の範囲を示す閾値情報を参照することによって、前記算出した旋回角が、前記抽出した通過速度を含む速度の範囲に対応する前記閾値の範囲に含まれると判定された場合に、前記推定した曲折点の位置を出力する処理と、
を実行させることを特徴とする走行経路情報取得プログラム。
In the travel route information acquisition device,
A process of calculating the passing time of the bending point from the information of the time transition of the speed of the vehicle in the target section including the start point, the bending point, and the end point ;
A process for estimating the position of the bending point corresponding to the passing time of the bending point using information on the time transition of the speed and position information in which the position and time of the vehicle are associated with each other;
A process of extracting the passing speed of the vehicle at the turning point based on the information on the time transition of the speed;
Processing for calculating a turning angle indicating an angle formed by a straight line connecting the bending point and the start point and a straight line connecting the bending point and the end point;
The calculated turning angle corresponds to the speed range including the extracted passing speed by referring to threshold information indicating the turning angle threshold range set differently according to the passing speed range. A process for outputting the estimated position of the bending point when it is determined that the position is included in the threshold range;
The travel route information acquisition program characterized by performing this.
前記曲折点の位置を算出する処理は、
前記位置情報から、前記対象区間の始点の通過時刻と、前記対象区間の終点の通過時刻とを抽出し、
前記始点及び前記終点の通過時刻と、前記曲折点の通過時刻とを用いて、前記速度の時間遷移の情報を時間積分することにより、前記始点から前記曲折点までの第1の走行距離と、前記終点から前記曲折点までの第2の走行距離とを算出する処理と、
前記第1の走行距離と前記第2の走行距離との和が、前記速度の時間遷移から算出される前記対象区間の走行距離となる点を、前記曲折点の候補として抽出する処理と、
前記始点及び前記終点の位置と、前記曲折点の候補とに基づいて、前記曲折点の候補の中から前記曲折点の位置を推定する処理と、
を含むことを特徴とする請求項1記載の走行経路情報取得プログラム。
The process of calculating the position of the turning point is as follows:
From the position information, extract the passage time of the start point of the target section and the passage time of the end point of the target section,
By using the passage time of the start point and the end point, and the passage time of the bending point, by integrating the time transition information of the speed, the first travel distance from the start point to the bending point, A process of calculating a second travel distance from the end point to the turning point;
A process of extracting a point where the sum of the first travel distance and the second travel distance is the travel distance of the target section calculated from the time transition of the speed as a candidate for the turning point;
Based on the position of the start point and the end point, and the candidate for the bending point, a process for estimating the position of the bending point from among the candidates for the bending point;
The travel route information acquisition program according to claim 1, further comprising:
前記曲折点の位置を推定する処理は、
前記曲折点の候補のうち、前記対象区間の直前の区間において前記始点へ向かうベクトルと、前記始点から前記曲折点の候補の位置へ向かうベクトルとの成す角が相対的に小さい点を、前記曲折点の位置として決定する処理を含むことを特徴とする請求項2記載の走行経路情報取得プログラム。
The process of estimating the position of the bending point is as follows:
Among the bending point candidates, a point having a relatively small angle formed by a vector heading to the start point in a section immediately before the target section and a vector heading from the start point to the position of the bending point candidate is defined as the bending point. 3. The travel route information acquisition program according to claim 2, further comprising a process of determining the position of the point.
前記曲折点の位置を推定する処理は、
前記曲折点の候補のうち、前記曲折点の候補の位置から前記終点へ向かうベクトルと、前記対象区間の直後の区間において前記終点から次の点へ向かうベクトルとの成す角が相対的に小さい点を、前記曲折点の位置として決定する処理を含むことを特徴とする請求項2記載の走行経路情報取得プログラム。
The process of estimating the position of the bending point is as follows:
Among the bending point candidates, the angle between the vector from the position of the bending point candidate to the end point and the vector from the end point to the next point in the section immediately after the target section is relatively small The travel route information acquisition program according to claim 2, further comprising: a process for determining a position of the turning point.
前記速度の時間遷移から、前記対象区間の走行距離を算出する処理と、
前記位置情報から抽出された前記始点及び前記終点の位置の情報から、前記始点と前記終点との直線距離を算出する処理と、
前記対象区間の走行距離が前記直線距離よりも大きい場合に、前記対象区間が前記曲折を含むと判定し、前記対象区間の走行距離が前記直線距離以下である場合に、前記対象区間が前記曲折を含まないと判定する処理と、
を更に有することを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の走行経路情報取得プログラム。
A process of calculating the travel distance of the target section from the time transition of the speed;
A process of calculating a straight line distance between the start point and the end point from the position information of the start point and the end point extracted from the position information;
If the travel distance of the target section is greater than the linear distance, it determines that the target section comprises said bent point, when the travel distance of the target section is less than the linear distance, the target section the A process for determining that it does not include a turning point ;
The travel route information acquisition program according to any one of claims 1 to 4, further comprising:
始点と、曲折点と、終点とを含む対象区間における車両の速度の時間遷移から、前記曲折点の通過時刻を算出する算出部と、
前記速度の時間遷移の情報と、前記車両の位置と時刻とが対応付けられた位置情報とを用いて、前記曲折点の通過時刻に対応する前記曲折点の位置を推定する推定部と、
前記速度の時間遷移の情報に基づいて、前記曲折点における前記車両の通過速度を抽出し、前記曲折点と前記始点とを結ぶ直線と、前記曲折点と前記終点とを結ぶ直線との成す角を示す旋回角を算出する検証部と、
前記通過速度の範囲に応じて異なるように設定された前記旋回角の閾値の範囲を示す閾値情報を参照することによって、前記算出した旋回角が、前記抽出した通過速度を含む速度の範囲に対応する前記閾値の範囲に含まれると判定された場合に、前記推定した曲折点の位置を出力する出力部と、
を有することを特徴とする走行経路情報取得装置。
From the time transition of the speed of the vehicle in the target section including the start point, the turn point, and the end point, a calculation unit that calculates the passing time of the turn point;
An estimation unit that estimates the position of the bending point corresponding to the passing time of the bending point, using information on the time transition of the speed and position information in which the position and time of the vehicle are associated with each other;
Based on the information on the time transition of the speed, the passing speed of the vehicle at the bending point is extracted, and an angle formed by a straight line connecting the bending point and the starting point and a straight line connecting the bending point and the end point A verification unit that calculates a turning angle indicating;
The calculated turning angle corresponds to the speed range including the extracted passing speed by referring to threshold information indicating the turning angle threshold range set differently according to the passing speed range. An output unit that outputs a position of the estimated bending point when it is determined that the position is included in the threshold range;
A travel route information acquisition device characterized by comprising:
走行経路情報取得装置による走行経路情報取得方法であって、
始点と、曲折点と、終点とを含む対象区間における車両の速度の時間遷移から、前記曲折点の通過時刻を算出し、
前記速度の時間遷移の情報と、前記車両の位置と時刻とが対応付けられた位置情報とを用いて、前記曲折点の通過時刻に対応する前記曲折点の位置を推定し、
前記速度の時間遷移の情報に基づいて、前記曲折点における前記車両の通過速度を抽出し、
前記曲折点と前記始点とを結ぶ直線と、前記曲折点と前記終点とを結ぶ直線との成す角を示す旋回角を算出し、
前記通過速度の範囲に応じて異なるように設定された前記旋回角の閾値の範囲を示す閾値情報を参照することによって、前記算出した旋回角が、前記抽出した通過速度を含む速度の範囲に対応する前記閾値の範囲に含まれると判定された場合に、前記推定した曲折点の位置を出力する、
ことを特徴とする走行経路情報取得方法。
A travel route information acquisition method by a travel route information acquisition device,
From the time transition of the speed of the vehicle in the target section including the start point, the turn point, and the end point , calculate the passing time of the turn point,
Using the time transition information of the speed and the position information in which the position and time of the vehicle are associated with each other, the position of the bending point corresponding to the passing time of the bending point is estimated ,
Based on the information on the time transition of the speed, the passing speed of the vehicle at the turning point is extracted,
Calculating a turning angle indicating an angle formed by a straight line connecting the bending point and the start point and a straight line connecting the bending point and the end point;
The calculated turning angle corresponds to the speed range including the extracted passing speed by referring to threshold information indicating the turning angle threshold range set differently according to the passing speed range. Output the position of the estimated bending point when it is determined that it is included in the threshold range.
A travel route information acquisition method characterized by that.
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