JP6316734B2 - 道路情報統計システム、道路情報統計方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、プローブ情報を用いてリンクに関する情報を算出する道路情報統計システム、道路情報統計方法及びコンピュータプログラムに関する。

近年、車両の走行案内を行い、運転者が所望の目的地に容易に到着できるようにしたナビゲーション装置が車両に搭載されていることが多い。ここで、ナビゲーション装置とは、ＧＰＳ受信機などにより自車の現在位置を検出し、その現在位置に対応する地図データをＤＶＤ−ＲＯＭやＨＤＤなどの記録媒体またはネットワークを通じて取得して液晶モニタに表示することが可能な装置である。更に、かかるナビゲーション装置には、所望する目的地を入力すると、自車位置から目的地までの最適経路を探索する経路探索機能を備えており、探索された最適経路を案内経路として設定し、ディスプレイ画面に案内経路を表示するとともに、交差点に接近した場合等には音声による案内をすることによって、ユーザを所望の目的地まで確実に案内するようになっている。また、近年は携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末、パーソナルコンピュータ等においても上記ナビゲーション装置と同様の機能を有するものがある。

また、上記経路探索機能において、より適切な経路を探索する為にはリンク（道路）のより正確な情報を得ることが重要である。ここで、リンクの情報を得る手段としては、例えば道路交通情報通信システム（ＶＩＣＳ：登録商標）やプローブカーシステムがある。特に、上記プローブカーシステムでは、各車両から収集した情報を基に、主要道路以外のリンクの情報についても得ることができる利点がある。しかしながら、プローブカーシステムは実際にリンクを走行した車両から収集した情報を統計することにより情報を算出するので、交通量の少ないリンクでは正確な情報を算出できない問題があった。そこで、例えば特開２０１１−１１３５４７号公報には、交通量の多い他のリンクの交通情報を用いて、交通量の少ないリンクの交通情報を推定する技術について提案されている。具体的には、同一の道路を構成するリンクや近い位置にあるリンクほど、近い交通情報となるように推定用パラメータ（重み）を設定し、交通情報が特定できている他のリンクの交通情報に推定用パラメータを積算することによって対象となるリンクの交通情報を推定する。

特開２０１１−１１３５４７号公報（第１３−１６頁、図６）

しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、例えばリンクを走行する車両の車速（旅行車速）の平均値である平均旅行速度や、車両がリンクを通過するのに必要な時間（旅行時間）の平均値である平均旅行時間については推定することは可能であるが、旅行車速や旅行時間のばらつき（分散や標準偏差等）については推定することができなかった。その結果、経路探索機能において上記パラメータのばらつきを考慮することができず、探索される経路の質が低下する問題があった。

また、上記特許文献１に記載の技術ではリンクの接続関係を優先して推定用パラメータを設定しており、道路属性を考慮して推定用パラメータを設定していないので、離れた位置にある同じ道路属性のリンクよりも近い位置にある異なる道路属性のリンクの方がより近い交通情報となるように推定されていた。しかしながら、例えば旅行車速は道路種別（高速道路、国道、県道、細街路）や車線数等が異なると基本的に値が大きく異なる。従って、上記特許文献１に記載の技術では正確な交通情報の推定ができない問題があった。

本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、プローブ情報の不足するリンクについて、統計情報である平均旅行速度や平均旅行時間に加えてそれらのばらつきについても正確に推定することを可能にした道路情報統計システム、道路情報統計方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

前記目的を達成するため本発明に係る道路情報統計システムは、プローブ情報を取得するプローブ情報取得手段と、該当する前記プローブ情報の数が所定数以上のリンクである基準リンクについて、前記基準リンクに該当する前記プローブ情報を統計することによって、前記基準リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を算出する基準リンク情報算出手段と、該当する前記プローブ情報の数が所定数未満のリンクである算出対象リンクについて、前記算出対象リンクの道路属性と、前記基準リンクの道路属性と、前記基準リンク情報算出手段により算出された前記基準リンクに関する統計情報とに基づいて、前記算出対象リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を推定して算出する対象リンク情報算出手段と、を有することを特徴とする。

また、本発明に係る道路情報統計方法は、プローブ情報取得手段が、プローブ情報を取得するステップと、基準リンク情報算出手段が、該当する前記プローブ情報の数が所定数以上のリンクである基準リンクについて、前記基準リンクに該当する前記プローブ情報を統計することによって、前記基準リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を算出するステップと、対象リンク情報算出手段が、該当する前記プローブ情報の数が所定数未満のリンクである算出対象リンクについて、前記算出対象リンクの道路属性と、前記基準リンクの道路属性と、前記基準リンク情報算出手段により算出された前記基準リンクに関する統計情報とに基づいて、前記算出対象リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を推定して算出するステップと、を有することを特徴とする。

また、本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、プローブ情報を取得するプローブ情報取得手段と、該当する前記プローブ情報の数が所定数以上のリンクである基準リンクについて、前記基準リンクに該当する前記プローブ情報を統計することによって、前記基準リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を算出する基準リンク情報算出手段と、該当する前記プローブ情報の数が所定数未満のリンクである算出対象リンクについて、前記算出対象リンクの道路属性と、前記基準リンクの道路属性と、前記基準リンク情報算出手段により算出された前記基準リンクに関する統計情報とに基づいて、前記算出対象リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を推定して算出する対象リンク情報算出手段と、して機能させることを特徴とする。

前記構成を有する本発明に係る道路情報統計システム、道路情報統計方法及びコンピュータプログラムによれば、プローブ情報の不足する算出対象リンクについて、プローブ情報が充足する基準リンクの統計情報と基準リンクとの道路属性の相関関係に基づいて、ばらつきを特定する情報を含む統計情報を推定するので、統計情報である平均旅行速度や平均旅行時間に加えてそれらのばらつきについても推定することが可能となる。また、基準リンクとの道路属性の相関関係に基づいて統計情報を推定するので、従来に比べてより正確に統計情報を推定することが可能となる。そして、算出された統計情報を用いて例えばナビゲーション装置における経路探索処理を行えば、より適切な経路を探索することが可能となる。

本実施形態に係る道路情報統計システムを示した概略構成図である。 本実施形態に係る道路情報統計システムの構成を示したブロック図である。 プローブ情報ＤＢに記憶されるプローブ情報の一例を示した図である。 プローブ統計情報ＤＢに記憶されるプローブ統計情報の一例を示した図である。 本実施形態に係る情報統計処理プログラムのフローチャートである。 道路属性毎に規定されるパラメータの一例を示した図である。 道路属性毎に規定されるパラメータの初期値の一例を示した図である。 道路属性毎に規定されるパラメータの変更例を示した図である。 最終的に特定される最適値のパラメータの例を示した図である。

以下、本発明に係る道路情報統計システムについて具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。先ず、本実施形態に係る道路情報統計システム１の概略構成について図１及び図２を用いて説明する。図１は本実施形態に係る道路情報統計システム１を示した概略構成図である。図２は本実施形態に係る道路情報統計システム１の構成を示したブロック図である。

図１に示すように、本実施形態に係る道路情報統計システム１は、ナビゲーション装置２を搭載した各車両３と、各車両３からプローブ情報を収集し、収集したプローブ情報に基づく交通情報等の作成・配信を行うプローブセンタ４とから基本的に構成されている。尚、ナビゲーション装置２の代わりにスマートフォンやタブレット型端末等の通信端末を用いる構成としても良い。

車両３は全国の各道路を走行する車両であり、プローブカーとして後述のプローブセンタ４とともにプローブカーシステムを構成する。ここで、プローブカーシステムとは、車両をセンサとして情報を収集するシステムである。具体的には、車両３が速度データをはじめ、ステアリング操作やシフト位置等の各システムの作動状況をＧＰＳの位置情報とともに予め車両３に搭載された携帯電話機やＤＣＭ等の車両用の通信モジュール（以下、単に通信モジュールという）を介してプローブセンタ４に定期的に送信し、センタ側でその収集データを様々な情報として再利用するシステムをいう。

また、プローブセンタ４は、全国各地を走行する各車両３から送信された現在時刻や走行情報等を含むプローブ情報を収集して蓄積するとともに、蓄積されたプローブ情報からリンクを車両が通過するのに必要な時間（以下、旅行時間という）の平均値や旅行時間のばらつきを示す標準偏差等の配信情報（プローブ統計情報）を生成し、生成された配信情報を車両３に対して配信する情報配信センタである。

また、車両３にはナビゲーション装置２が設置されている。ナビゲーション装置２は格納する地図データに基づいて自車位置周辺の地図を表示したり、地図画像上において車両の現在位置を表示したり、プローブセンタ４から配信されたプローブ統計情報を用いて設定された目的地までの経路の探索及び案内を行う車載機である。尚、ナビゲーション装置２の詳細については後述する。

続いて、道路情報統計システム１を構成するプローブセンタ４の構成について図２を用いてより詳細に説明する。

プローブセンタ４は、図２に示すようにサーバ１１と、サーバ１１に接続された情報記録手段としてのプローブ情報ＤＢ１２と、プローブ統計情報ＤＢ１３と、センタ通信装置１４とから基本的に構成されている。

サーバ１１は、プローブセンタ４における各種制御を行う電子制御ユニットである。そして、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ２１、並びにＣＰＵ２１が各種の演算処理を行うに当たってワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ２２、制御用のプログラムのほか、収集したプローブ情報に基づいて旅行時間の平均値や標準偏差を算出する為のプログラムや後述の情報統計処理プログラム（図５）等が記憶されたＲＯＭ２３等の内部記憶装置を備えている。尚、サーバ１１は、処理アルゴリズムとしての各種手段を構成する。例えば、プローブ情報取得手段は、プローブ情報を取得する。基準リンク情報算出手段は、該当するプローブ情報の数が所定数以上のリンクである基準リンクについて、基準リンクに該当するプローブ情報を統計することによって、基準リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を算出する。対象リンク情報算出手段は、該当するプローブ情報の数が所定数未満のリンクである算出対象リンクについて、算出対象リンクの道路属性と、基準リンクの道路属性と、基準リンク情報算出手段により算出された基準リンクに関する統計情報とに基づいて、算出対象リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を推定して算出する。

また、プローブ情報ＤＢ１２は、全国を走行する各車両３から収集したプローブ情報を累積的に記憶する記憶手段である。尚、本実施形態においては、車両３から収集されるプローブ情報として、特に（ａ）日時、（ｂ）天候、（ｃ）車速、（ｄ）車両３が走行するリンク、（ｅ）車両３の位置座標、（ｆ）車両３の進行方向に関する情報が含まれる。但し、プローブ情報としては上記（ａ）〜（ｆ）に関する情報を必ずしも全て含む必要はなく、例えば（ｃ）〜（ｆ）に関する情報のみを含む構成としても良い。

以下に、図３を用いてプローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報についてより詳細に説明する。図３はプローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報の一例を示した図である。

図３に示すように、プローブ情報は、送信元の車両を識別する車両ＩＤと、上記（ａ）〜（ｆ）に関する情報等が含まれる。例えば、図３に示すプローブ情報は、２０１４年１０月１０日の１０：００：００の天候“晴れ”の状況下で、ＩＤ“Ａ”の車両３がＩＤ“１００００１”のリンクの上り方向を時速４０ｋｍ／ｈで走行したことが記憶されている。同様にして、他のプローブ情報についても記憶されている。

そして、プローブセンタ４は、プローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報を統計することによって、全国の各道路の旅行時間の平均値（平均旅行時間）や旅行時間のばらつきを示す標準偏差等の統計情報を算出する。具体的には、プローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報の内、同一条件（例えば同一のリンクの進行方向、同一時間帯区分）が対応付けられたプローブ情報を抽出し、抽出したプローブ情報毎にリンク長と車速から旅行時間を算出し、更に算出された旅行時間を統計することによって旅行時間の平均値及び標準偏差を算出する。そして、算出された旅行時間の平均値及び標準偏差に関する情報を、算出元となるプローブ情報を抽出した際の条件とともにプローブ統計情報ＤＢ１３に記憶する。但し、旅行時間の平均値や標準偏差を算出するのに用いられるプローブ情報の数が特に少ないリンク（例えば交通量の少ないリンク）を対象として統計情報を算出する場合には、後述のようにプローブ情報が充足する他のリンクにおいて算出された統計情報と該他のリンクとの道路属性の相関関係に基づいて統計情報を推定することにより算出する。詳細については後述する。

次に、図４を用いてプローブセンタ４によって作成され、プローブ統計情報ＤＢ１３に記憶されるプローブ統計情報について詳細に説明する。図４はプローブ統計情報ＤＢ１３に記憶されるプローブ統計情報の一例を示した図である。

図４に示すようにプローブ統計情報は、全国にあるリンク及び進行方向毎に、時間帯区分と、その時間帯区分のプローブ情報を統計することや他のリンクの統計情報から推定されることによって算出された旅行時間の平均値（平均旅行時間）及び標準偏差から構成される。例えば、図４に示すプローブ統計情報では、リンクＩＤ『１００００１』のリンクの上り方向について、１０：００〜１０：１５の間で平均旅行時間が“２５秒”、標準偏差が“５秒”と算出されることを示している。同様にして、他のプローブ統計情報についても記憶されている。

そして、プローブセンタ４は、プローブ統計情報ＤＢ１３に記憶されたプローブ統計情報をナビゲーション装置２の要求に応じてナビゲーション装置２に配信する。一方で、プローブ統計情報の配信されたナビゲーション装置２は、配信されたプローブ統計情報を用いて経路探索処理等の各種処理を実行する。

また、センタ通信装置１４は、車両３やＶＩＣＳ（登録商標）センタとネットワーク１５を介して通信を行う為の通信装置である。本実施形態では、センタ通信装置１４を介してプローブ情報や配信情報を各車両３との間で送受信する。

続いて、上記構成を有する本実施形態に係る道路情報統計システム１を構成するプローブセンタ４のサーバ１１においてＣＰＵ２１が実行する情報統計処理プログラムについて図５に基づき説明する。図５は本実施形態に係る情報統計処理プログラムのフローチャートである。ここで、情報統計処理プログラムは所定時間間隔（例えば２４時間間隔）で実行され、プローブ情報の不足するリンクの統計情報について、プローブ情報が充足する他のリンクの統計情報と該他のリンクとの道路属性の相関関係に基づいて推定し、算出するプログラムである。

特に本実施形態では、情報統計処理プログラムにおいて統計情報を算出する際に、最適解を導くアルゴリズムの一つである焼きなまし法を用いる。また、情報統計処理プログラムにおいて算出対象とする統計情報は、旅行時間の平均値（平均旅行時間）と旅行時間のばらつきを示す標準偏差とする。即ち、旅行時間の平均値及び標準偏差をそれぞれ算出対象として情報統計処理プログラムを計２回実行する構成とする。尚、以下の図５にフローチャートで示されるプログラムは、サーバ１１が備えているＲＡＭ２２やＲＯＭ２３に記憶されており、ＣＰＵ２１により実行される。

ここで、情報統計処理プログラムでは統計情報を算出する対象となる地域毎及び時間帯毎に以下のステップ（以下、Ｓと略記する）１以降の処理を繰り返し実行する。尚、地域は市区町村などの行政区画単位としても良いし、メッシュ単位としても良い。また、時間帯は例えば１５分間隔や３０分間隔とする。その結果、地域毎且つ時間帯毎（例えば１０：００〜１０：１５、１０：１５〜１０：３０等）に各リンクの旅行時間の平均値と標準偏差が算出されることとなる。尚、時間帯毎且つ曜日毎に実行する構成としても良い。

先ず、Ｓ１においてＣＰＵ２１は、焼きなまし法で用いる温度パラメータＴを初期化する。尚、温度パラメータＴは、後述のように焼きなまし法においてスコアが改善しなかった場合についてもパラメータを更新する確率を規定したパラメータであり、初期値は例えば１００度（確率１００％）とする。尚、温度パラメータＴはＲＡＭ２２等のメモリに格納される。

次に、Ｓ２においてＣＰＵ２１は、道路属性毎にパラメータＰを規定し、各パラメータＰの値に初期値を代入する。ここで、図６は前記Ｓ２で規定されるパラメータＰの一例を示した図である。尚、図６に示す例ではパラメータＰを規定する道路属性として“道路種別”、“車線数”、“幅員”、“設置された信号機の数”、“隣接する交差点の差路数”、“隣接する特定種類の施設の数”の計６種を設定する。尚、パラメータを規定する道路属性の種類や数は、適宜設定可能である。

そして、図６に示す例では、上記６種類の各道路属性に対してパラメータＰ_１１〜Ｐ_６４を規定している。例えば、道路種別「国道」にはパラメータＰ_１３が規定され、隣接する交差点の差路数「０（交差点が隣接しない）」にはパラメータＰ_５１が規定される。また、パラメータＰに代入する初期値は適宜選択可能であるが、例えば図７に示すようにＰ_１１〜Ｐ_６４について全て「１」を代入する。尚、Ｐ_１１〜Ｐ_６４毎に異なる値を初期値として代入することも可能である。

続いて、Ｓ３においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ２で規定したパラメータＰの内、いずれかのパラメータＰについて新たな値へとランダムに変更する。尚、新たな値へ変更する対象となるパラメータＰは任意で選択可能である。変更されるパラメータの数は１つでも良いし２つ以上でも良い。また、変更後の新たなパラメータＰの値は、現在のパラメータＰを上昇させる値であっても良いし、下降させる値であっても良い。更に、現在のパラメータＰからどの程度変位させるか（例えば＋０．１、−０．５、＋１等）についても適宜設定可能である。例えば図８に示す例では道路種別「都市高速」のパラメータＰ_１３について「１」から１加算して「２」へと変更する。

その後、前記Ｓ３で変更された後の各パラメータＰの値を用いてＳ４以降の処理を実行する。但し、初回実行時については前記Ｓ３の処理は実行せずに前記Ｓ２で代入された初期値のパラメータＰを用いてＳ４以降の処理を実行する。

以降のＳ４〜Ｓ６の処理は現在処理対象の地域に含まれるリンクの内、統計情報を算出するのにプローブ情報が充足している全てのリンク（以下、基準リンクという）を対象にして実行する。そして、全ての基準リンクを対象としてＳ４〜Ｓ６の処理を実行した後にＳ７へと移行する。尚、統計情報を算出するのにプローブ情報が充足しているリンクとは、該リンクに該当するプローブ情報の数が所定数（例えば１００個）以上のリンクとする。また、基準リンクを進行方向毎に区分してＳ４〜Ｓ６の処理を実行する構成としても良い。

先ずＳ４においてＣＰＵ２１は、処理対象の基準リンクの実測値（即ち基準リンクに該当するプローブ情報）に基づいて算出された統計情報をプローブ統計情報ＤＢ１３から取得する。尚、前記Ｓ４において取得される基準リンクの統計情報は、旅行時間の平均値と標準偏差の内、今回算出対象とする方の統計情報とする。尚、基準リンクの実測値に基づく統計情報は、プローブ情報ＤＢ１２に格納されているプローブ情報（図３）に基づいてプローブセンタ４において任意のタイミング（例えば１時間毎）で算出され、プローブ統計情報ＤＢ１３に格納される。基準リンクの実測値に基づく統計情報の算出方法については既に公知であるので説明は省略する。

次に、Ｓ５においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ２で規定されたパラメータＰを用いて処理対象の基準リンクの統計情報を算出する。尚、後述のＳ８及びＳ９においてパラメータＰの更新が行われている場合には更新後の最新のパラメータＰを用いて統計情報が算出される。また、前記Ｓ３で新たな値に変更されたパラメータＰについては変更後のパラメータＰを用いて統計情報が算出される。

具体的には、以下の式（１）により統計情報が算出される。
旅行時間の平均値（又は標準偏差）＝処理対象の基準リンクのリンク長Ｌ×処理対象の基準リンクの該当する道路種別のパラメータ（Ｐ_１１〜Ｐ_１４のいずれか）×処理対象の基準リンクの該当する車線数のパラメータ（Ｐ_２１〜Ｐ_２４のいずれか）×処理対象の基準リンクの該当する幅員のパラメータ（Ｐ_３１〜Ｐ_３３のいずれか）＋処理対象の基準リンクの該当する信号機数のパラメータ（Ｐ_４１〜Ｐ_４２のいずれか）＋処理対象の基準リンクの該当する差路数のパラメータ（Ｐ_５１〜Ｐ_５４のいずれか）＋処理対象の基準リンクの該当するＰＯＩ数のパラメータ（Ｐ_６１〜Ｐ_６４のいずれか）・・・・（１）
尚、上記式（１）は前記Ｓ２で道路属性に対するパラメータとして図６に示すパラメータＰ_１１〜Ｐ_６４を規定した場合の算出式である。尚、各パラメータＰをリンク長に対して積算するか加算するかについては適宜変更可能である。例えば、リンク長の長さに応じて考慮すべきパラメータは積算し、リンク長に独立なパラメータは加算するように構成する。

続いて、Ｓ６においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ４で取得された基準リンクの実測値に基づく統計情報と、前記Ｓ５でパラメータＰを用いて算出された基準リンクの統計情報とを比較し、その差分をスコアとして算出する。尚、スコアが小さいほどパラメータＰに基づいて算出された統計情報が実測値と近い、即ちパラメータＰがより適当な値であることを示す。

その後、Ｓ７においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ４〜Ｓ６において基準リンク毎に算出されたスコアの合計値を算出し、前記Ｓ３でパラメータＰを変更する前に算出された合計値（即ち、前回実行されたＳ７の処理で算出された合計値）よりも小さくなったか否か判定する。尚、合計値ではなく平均値、中央値、最大値を比較する構成としても良い。尚、初回実行時、即ち前記Ｓ５でパラメータＰの初期値のみを用いて統計情報が算出された場合には、Ｓ７以降の処理は行わずにＳ３へと戻る。

そして、スコアの合計値が前回算出された値よりも小さくなったと判定された場合（Ｓ７：ＹＥＳ）には、Ｓ８へと移行する。それに対して、スコアの合計値が前回算出された値と同値又は大きくなったと判定された場合（Ｓ７：ＮＯ）には、Ｓ９へと移行する。

Ｓ８においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ３で変更された新たなパラメータＰの値が変更前よりも適当な値であると認定し、パラメータＰを変更後の値に更新する。例えば、図８に示す例では道路種別「都市高速」のパラメータＰ_１３が「２」へと更新される。その後、Ｓ１０へと移行する。

一方、Ｓ９においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ３で変更された新たなパラメータＰの値が変更前よりも不適な値であると認定する。そして、現在の温度パラメータＴの値に基づく確率で、パラメータＰを不適と判定された変更後の値に更新する。例えば本実施形態では温度パラメータＴを１００度から０度まで１度単位で変更する。そして、１００度であれば１００％、５０度であれば５０％の確率で前記Ｓ９のパラメータの更新を行う。尚、更新を行わないと判定された場合には、前記Ｓ３で変更されたパラメータＰの値を変更前の値に戻す。例えば、図８に示す例において前記Ｓ９で更新しないと判定された場合には、道路種別「都市高速」のパラメータＰ_１３は変更前の「１」へと戻される。その後、Ｓ１０へと移行する。

Ｓ１０においてＣＰＵ２１は、現在の温度パラメータＴをメモリから読み出し、新たな値に更新する。本実施形態では初期値を１００度とし、１度ずつ減算する。

次に、Ｓ１１においてＣＰＵ２１は、現在の温度パラメータＴをメモリから読み出し、温度パラメータＴが０度となったか否かを判定する。

そして、温度パラメータＴが０度となったと判定された場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）には、Ｓ１２へと移行する。それに対して、温度パラメータＴが０度となっていないと判定された場合（Ｓ１１：ＮＯ）には、Ｓ３へと戻る。その後、いずれかのパラメータＰについて再び新たな値へとランダムに変更し、Ｓ４以降の処理を実行する。そして、温度パラメータＴが０度となるまでＳ３〜Ｓ１０の処理を繰り返した結果、最終的に図９に示すようにパラメータＰの最適値が特定される。

その後、Ｓ１２においてＣＰＵ２１は、上記Ｓ１〜Ｓ１２の処理を実行した結果、最終的に特定された最適値のパラメータＰを用いて、統計情報を算出するのにプローブ情報が不足しているリンク（以下、算出対象リンクという）の統計情報を推定し、算出する。尚、統計情報を算出するのにプローブ情報が不足しているリンクとは、該リンクに該当するプローブ情報の数が所定数（例えば１００個）未満のリンクとする。

具体的には、以下の式（２）により統計情報が算出される。
旅行時間の平均値（又は標準偏差）＝算出対象となる算出対象リンクのリンク長Ｌ×算出対象となる算出対象リンクの該当する道路種別のパラメータ（Ｐ_１１〜Ｐ_１４のいずれか）×算出対象となる算出対象リンクの該当する車線数のパラメータ（Ｐ_２１〜Ｐ_２４のいずれか）×算出対象となる算出対象リンクの該当する幅員のパラメータ（Ｐ_３１〜Ｐ_３３のいずれか）＋算出対象となる算出対象リンクの該当する信号機数のパラメータ（Ｐ_４１〜Ｐ_４２のいずれか）＋算出対象となる算出対象リンクの該当する差路数のパラメータ（Ｐ_５１〜Ｐ_５４のいずれか）＋算出対象となる算出対象リンクの該当するＰＯＩ数のパラメータ（Ｐ_６１〜Ｐ_６４のいずれか）・・・・（２）
尚、上記式（２）は前記Ｓ２で道路属性に対するパラメータとして図６に示すパラメータＰ_１１〜Ｐ_６４を規定した場合の算出式である。尚、各パラメータＰをリンク長に対して積算するか加算するかについては式（１）と同じ態様とする。また、算出された統計情報はプローブ統計情報ＤＢ１３に格納される。

その後、プローブセンタ４は上記情報統計処理プログラムで算出された統計情報（具体的には算出対象リンクの旅行時間の平均値と標準偏差）を含む各リンクの統計情報をナビゲーション装置２の要求に応じてナビゲーション装置２へと配信する。そして、ナビゲーション装置２では配信された統計情報を用いて公知のダイクストラ法などにより目的地までの最適な経路を探索する経路探索処理が実行される。

具体的には、ナビゲーション装置２は、リンクのリンク長、道路属性、渋滞度に加えて、プローブセンタ４から配信された旅行時間の平均値及び標準偏差を用いて各リンクのリンクコストを算出する。更に、リンクコスト以外の探索コスト、例えば交差点（ノード）に対する経路として適正の程度を数値化した交差点コストや、走行に必要な費用の程度を数値化した料金コスト等についても算出する。そして、算出された各探索コストの合計が最小となる経路を推奨経路とする。また、推奨経路以外に探索条件を変えた他の候補経路（例えば距離優先、一般道優先、有料道優先で探索された経路）についても探索するように構成しても良い。

その後、ナビゲーション装置２で探索された推奨経路は、液晶ディスプレイ等を介してユーザに案内される。そして、その後のユーザの操作に基づいて案内された推奨経路がナビゲーション装置２の案内経路として設定され、設定された案内経路に基づく走行案内が行われる。

尚、プローブセンタ４は、算出対象リンクの統計情報の代わりに最終的に特定された最適値のパラメータＰ（図９）をナビゲーション装置２に対して配信し、ナビゲーション装置２において算出対象リンクの統計情報を算出させる構成としても良い。また、経路探索処理をプローブセンタ４のサーバ１１が実行し、探索された推奨経路をナビゲーション装置２に配信する構成としても良い。その場合には統計情報のナビゲーション装置２への配信は不要となる。

以上詳細に説明した通り、本実施形態に係る道路情報統計システム１、道路情報統計システム１による道路情報統計方法及び道路情報統計システム１で実行されるコンピュータプログラムでは、プローブセンタ４において全国を走行する各車両３からプローブ情報を収集する一方で、該当するプローブ情報の数が所定数以上のリンクである基準リンクについて、基準リンクに該当するプローブ情報を統計することによって、ばらつきを特定する情報を含む実測値の統計情報を算出し、該当するプローブ情報の数が所定数未満のリンクである算出対象リンクについて、基準リンクに関する実測値の統計情報と基準リンクとの道路属性の相関関係に基づいて、ばらつきを特定する情報を含む統計情報を推定して算出する（Ｓ１〜Ｓ１２）ので、統計情報である平均旅行速度や平均旅行時間に加えてそれらのばらつきについても推定することが可能となる。また、算出対象リンクについて、基準リンクとの道路属性の相関関係に基づいて統計情報を推定するので、従来に比べてより正確に統計情報を推定することが可能となる。そして、算出された統計情報を用いて例えばナビゲーション装置における経路探索処理を行えば、より適切な経路を探索することが可能となる。

尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
例えば、本実施形態では、統計情報として旅行時間の平均値（平均旅行時間）と旅行時間のばらつきを示す標準偏差を算出する構成としているが、他の統計情報を算出する構成としても良い。例えば、リンクを走行する車両の車速（旅行車速）の平均値と旅行車速のばらつきを示す標準偏差を算出する構成としても良い。また、ばらつきを示す統計量としては、標準偏差以外に、分散、範囲、四分位範囲、平均差、平均絶対偏差などを算出する構成としても良い。

また、本実施形態では、パラメータＰの最適値を導くアルゴリズムとして焼きなまし法を用いているが、その他のアルゴリズムを用いても良い。

また、本実施形態では、パラメータＰを規定する道路属性として“道路種別”、“車線数”、“幅員”、“設置された信号機の数”、“隣接する交差点の差路数”、“隣接する特定種類の施設の数”の計６種を設定しているが、６種すべてについてパラメータを規定する必要はなく、いずれか１種又は２種〜５種のみとしても良い。

また、本実施形態では図５に示す情報統計処理プログラムの実行主体は、プローブセンタ４のサーバ１１であったが、ナビゲーション装置２が一部又は全部を実行する構成としても良い。尚、情報統計処理プログラムの全てをナビゲーション装置２が実行する場合には、各車両３から収集したプローブ情報をプローブセンタ４からナビゲーション装置２へと送信するように構成する。また、ナビゲーション装置２の代わりに、経路探索機能を有する他の装置で道路情報統計システム１を構成することも可能である。例えば、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等が可能である。

また、本発明に係る道路情報統計システムを具体化した実施例について上記に説明したが、道路情報統計システムは以下の構成を有することも可能であり、その場合には以下の効果を奏する。

例えば、第１の構成は以下のとおりである。
プローブ情報を取得するプローブ情報取得手段と、該当する前記プローブ情報の数が所定数以上のリンクである基準リンクについて、前記基準リンクに該当する前記プローブ情報を統計することによって、前記基準リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を算出する基準リンク情報算出手段と、該当する前記プローブ情報の数が所定数未満のリンクである算出対象リンクについて、前記算出対象リンクの道路属性と、前記基準リンクの道路属性と、前記基準リンク情報算出手段により算出された前記基準リンクに関する統計情報とに基づいて、前記算出対象リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を推定して算出する対象リンク情報算出手段と、を有することを特徴とする。
上記構成を有する道路情報統計システムによれば、プローブ情報の不足する算出対象リンクについて、プローブ情報が充足する基準リンクの統計情報と基準リンクとの道路属性の相関関係に基づいて、ばらつきを特定する情報を含む統計情報を推定するので、統計情報である平均旅行速度や平均旅行時間に加えてそれらのばらつきについても推定することが可能となる。また、基準リンクとの道路属性の相関関係に基づいて統計情報を推定するので、従来に比べてより正確に統計情報を推定することが可能となる。そして、算出された統計情報を用いて例えばナビゲーション装置における経路探索処理を行えば、より適切な経路を探索することが可能となる。

また、第２の構成は以下のとおりである。
前記統計情報は、リンクの旅行時間の平均値及び標準偏差であることを特徴とする。
上記構成を有する道路情報統計システムによれば、プローブ情報の不足する算出対象リンクについて、正確なリンクの旅行時間の平均値及び標準偏差を推定することが可能となる。

また、第３の構成は以下のとおりである。
前記基準リンク情報算出手段は、地域毎又は時間帯毎に前記基準リンクに関する統計情報を算出し、前記対象リンク情報算出手段は、地域毎又は時間帯毎に前記算出対象リンクに関する統計情報を推定して算出することを特徴とする。
上記構成を有する道路情報統計システムによれば、地域性や時間帯で変化する交通状況を考慮して統計情報を推定することが可能となる。従って、より正確な統計情報を推定することが可能となる。

また、第４の構成は以下のとおりである。
前記対象リンク情報算出手段は、道路属性毎にパラメータを規定し、焼きなまし法によって前記基準リンクの道路属性と前記基準リンクに関する統計情報とから前記パラメータの最適値を特定し、特定された道路属性毎の前記パラメータの最適値の内、前記算出対象リンクの道路属性に対応するパラメータの最適値を用いて、前記算出対象リンクに関する統計情報を推定して算出することを特徴とする。
上記構成を有する道路情報統計システムによれば、焼きなまし法によって道路属性毎に規定したパラメータの最適値を特定することが可能となり、基準リンクと算出対象リンクの道路属性の相関関係を用いてより正確な統計情報を推定することが可能となる。

また、第５の構成は以下のとおりである。
前記対象リンク情報算出手段は、道路種別、車線数、幅員、設置された信号機の数、隣接する交差点の差路数、隣接する特定種類の施設の数の少なくとも一以上を前記道路属性として規定することを特徴とする。
上記構成を有する道路情報統計システムによれば、リンクの道路属性を考慮することによって、基準リンクの統計情報から算出対象リンクの統計情報をより正確に推定することが可能となる。

１ 道路情報統計システム
２ ナビゲーション装置
３ 車両
４ プローブセンタ
１１ サーバ
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ ＲＯＭ

Claims (7)

1. プローブ情報を取得するプローブ情報取得手段と、
   該当する前記プローブ情報の数が所定数以上のリンクである基準リンクについて、前記基準リンクに該当する前記プローブ情報を統計することによって、前記基準リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を算出する基準リンク情報算出手段と、
   該当する前記プローブ情報の数が所定数未満のリンクである算出対象リンクについて、前記算出対象リンクの道路属性と、前記基準リンクの道路属性と、前記基準リンク情報算出手段により算出された前記基準リンクに関する統計情報とに基づいて、前記算出対象リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を推定して算出する対象リンク情報算出手段と、を有することを特徴とする道路情報統計システム。
2. 前記統計情報は、リンクの旅行時間の平均値及び標準偏差であることを特徴とする請求項１に記載の道路情報統計システム。
3. 前記基準リンク情報算出手段は、地域毎又は時間帯毎に前記基準リンクに関する統計情報を算出し、
   前記対象リンク情報算出手段は、地域毎又は時間帯毎に前記算出対象リンクに関する統計情報を推定して算出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の道路情報統計システム。
4. 前記対象リンク情報算出手段は、
   道路属性毎にパラメータを規定し、
   焼きなまし法によって前記基準リンクの道路属性と前記基準リンクに関する統計情報とから前記パラメータの最適値を特定し、
   特定された道路属性毎の前記パラメータの最適値の内、前記算出対象リンクの道路属性に対応するパラメータの最適値を用いて、前記算出対象リンクに関する統計情報を推定して算出することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の道路情報統計システム。
5. 前記対象リンク情報算出手段は、
   道路種別、車線数、幅員、設置された信号機の数、隣接する交差点の差路数、隣接する特定種類の施設の数の少なくとも一以上を前記道路属性として規定することを特徴とする請求項４に記載の道路情報統計システム。
6. プローブ情報取得手段が、プローブ情報を取得するステップと、
   基準リンク情報算出手段が、該当する前記プローブ情報の数が所定数以上のリンクである基準リンクについて、前記基準リンクに該当する前記プローブ情報を統計することによって、前記基準リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を算出するステップと、
   対象リンク情報算出手段が、該当する前記プローブ情報の数が所定数未満のリンクである算出対象リンクについて、前記算出対象リンクの道路属性と、前記基準リンクの道路属性と、前記基準リンク情報算出手段により算出された前記基準リンクに関する統計情報とに基づいて、前記算出対象リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を推定して算出するステップと、を有することを特徴とする道路情報統計方法。
7. コンピュータを、
   プローブ情報を取得するプローブ情報取得手段と、
   該当する前記プローブ情報の数が所定数以上のリンクである基準リンクについて、前記基準リンクに該当する前記プローブ情報を統計することによって、前記基準リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を算出する基準リンク情報算出手段と、
   該当する前記プローブ情報の数が所定数未満のリンクである算出対象リンクについて、前記算出対象リンクの道路属性と、前記基準リンクの道路属性と、前記基準リンク情報算出手段により算出された前記基準リンクに関する統計情報とに基づいて、前記算出対象リンクに関するばらつきを特定する情報を含む統計情報を推定して算出する対象リンク情報算出手段と、
   して機能させる為のコンピュータプログラム。

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