JP6320656B1

JP6320656B1 - 交通流推定システム

Info

Publication number: JP6320656B1
Application number: JP2017562077A
Authority: JP
Inventors: 克哉河合; 桑原　雅夫; 雅夫桑原
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2017-07-31
Filing date: 2017-07-31
Publication date: 2018-05-09
Anticipated expiration: 2037-07-31
Also published as: WO2019026119A1; JPWO2019026119A1

Abstract

本発明は交通流推定システムに関し、第１および第２の車両と通信し、収集した走行軌跡情報および移動観測情報を用いて交通流を推定するセンタ装置において、走行軌跡情報および移動観測情報の交差を、それぞれの情報に含まれる位置および時刻に基づいて判定し、交差位置および交差時刻を特定する交差条件判定部と、累積走行台数が既知である時空間点を繋いだ列を境界条件として構成する境界条件構成部と、境界条件に基づいて設定される境界における累積走行台数が同一の整数である点を結ぶことで、未知の車両の走行軌跡を推定して推定軌跡情報として算出する推定軌跡情報算出部とを有し、推定軌跡情報に基づいて、走行軌跡情報および移動観測情報の収集範囲内の車両の走行軌跡を推定する。

Description

本発明は交通流推定システムに関し、道路上の車両検出データと、道路上を走行する車両から得られる走行軌跡のデータを利用して交通流を推定する交通流推定システムに関する。

道路ネットワーク上の各エリアを走行する車両の走行台数、平均速度といった交通流を把握することは、道路管理および運転支援において重要である。交通流を把握する方法として、道路に設置された車両感知器によって道路上の車両を検出した結果を集計する定点観測情報、道路上を走行するプローブ車両がプローブデータとして提供する走行軌跡情報をセンタ装置で収集し、これらを組み合わせて交通流を推定する方法が提案されている（非特許文献１）。

一方で、プローブ車両が車載センサによって周辺を走行する車両の位置および速度を検出し、自車両の走行軌跡と共にセンタ装置に提供することで、プローブ車両が走行しない車線についても平均速度を生成する技術が提案されている（特許文献１）。

特開２００９−２１７３７６号公報

ＢａｂａｋＭｅｈｒａｎ，ＭａｓａｏＫｕｗａｈａｒａａｎｄＦａｒｈａｎａＮａｚｎｉｎ：ＩｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇｋｉｎｅｍａｔｉｃｗａｖｅＴｈｅｏｒｙｔｏｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｖｅｈｉｃｌｅｔｒａｊｅｃｔｏｒｉｅｓｆｒｏｍｆｉｘｅｄａｎｄｐｒｏｂｅｓｅｎｓｏｒＤａｔａ，ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＰａｒｔＣ，Ｖｏｌ．２０，Ｉｓｓｕｅ１，ｐｐ．１４４−１６３，２０１２．

特許文献１に記載の交通流推定システムでは、周辺車両の速度を集計して平均速度を計算するため、交通量、交通密度など速度以外の交通流を推定することはできない。各道路区間における平均速度と交通量、交通密度の関係を統計的に予め算出しておくことで、平均速度から交通量、交通密度を類推することもできるが、その精度は限定的なものとなる。

また、非特許文献１に記載の交通流推定システムでは、車両感知器が設置された地点でしか車両検出データを集計できないため、推定可能範囲が制限される。

本発明は上記のような問題を解決するためになされたものであり、周辺車両の平均速度、交通密度、交通流率などの交通状態を、場所の限定がなく、精度よく得ることができる交通流推定システムを提供することを目的とする。

本発明に係る交通流推定システムは、第１の車両に搭載され、前記第１の車両の走行中の各時刻における位置の情報を蓄積して走行軌跡情報とする第１の車載装置と、第２の車両に搭載され、前記第２の車両の走行中の各時刻において周辺を観測し、他車両を観測した場合にはその位置および時刻の情報を蓄積して移動観測情報とする第２の車載装置と、前記第１および第２の車両と通信し、前記走行軌跡情報および前記移動観測情報を収集し、前記走行軌跡情報および前記移動観測情報を用いて交通流を推定するセンタ装置と、を備え、前記センタ装置は、収集した前記走行軌跡情報および前記移動観測情報の交差を、それぞれの情報に含まれる位置および時刻に基づいて判定し、交差位置および交差時刻を特定する交差条件判定部と、前記交差位置および前記交差時刻と、前記走行軌跡情報および前記移動観測情報とに基づいて、前記移動観測情報で観測された前記他車両の台数を累積して前記移動観測情報が持つ位置および時刻の情報で規定される時空間点ごとに累積走行台数を設定し、前記累積走行台数が既知である前記時空間点を繋いだ列を境界条件として構成する境界条件構成部と、前記境界条件に基づいて設定される境界における累積走行台数が同一の整数である点を結ぶことで、未知の車両の走行軌跡を推定軌跡情報として算出する推定軌跡情報算出部と、前記移動観測情報において、前記第２の車載装置が前記他車両を観測した位置および時刻における計測条件を判定する計測条件判定部と、を備え、前記推定軌跡情報に基づいて、前記走行軌跡情報および前記移動観測情報の収集範囲内の車両の走行軌跡を推定し、前記計測条件は、前記他車両を観測した位置および時刻における前記他車両の可視性および計測の信頼性を少なくとも含み、前記可視性は、計測対象範囲が見えるかどうかで規定され、前記信頼性は、誤検出および検出漏れの確率で規定され、前記境界条件構成部は、前記計測条件判定部で判定した前記計測条件を考慮して前記境界条件を構成する。

本発明に係る交通流推定システムによれば、第１および第２の車両に搭載された走行軌跡情報および移動観測情報に基づいて未知の車両の走行軌跡を推定することができるので、路側に車両感知器を設けずとも交通流を正確に推定し、交通量、交通密度、平均走行速度などの交通状態を得ることができる。

道路上を走行する各車両の走行軌跡を示す図である。ＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＤｉａｇｒａｍを線形近似した図である。ＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＤｉａｇｒａｍに基づく探索ネットワークを示す図である。境界の累積走行台数を探索ノードマッピングした図である。車両の推定走行軌跡を示す図である。本発明に係る実施の形態１の交通流推定システムの構成を示す機能ブロック図である。自車位置を特定する方法を示す図である。周辺観測車載装置を搭載した自車両が対向車線を走行している状況を表す図である。周辺観測車載装置を搭載した自車両が並走車線を走行している状況を表す図である。センタ装置における車両の軌跡推定までの処理を示すフローチャートである。交差条件の判定処理を示すフローチャートである。入力情報の組み合わせを説明する図である。交差判定の概念図である。境界条件の構成処理を示すフローチャートである。境界条件の構成処理を説明する図である。境界条件の構成処理を説明する図である。移動観測情報と交通密度の関係を示す図である。境界条件の構成処理を説明する図である。境界条件の構成処理を説明する図である。推定軌跡情報の算出処理を示すフローチャートである。累積走行台数の補間処理を説明する図である。本発明に係る実施の形態２の交通流推定システムの構成を示す機能ブロック図である。

＜はじめに＞
＜用語の定義＞
実施の形態の説明に先立って、ＶａｒｉａｔｉｏｎａｌＴｈｅｏｒｙ（以後、ＶＴと略記）について説明する。

横軸を時間、縦軸を走行方向に沿った距離として、道路上を走行する各車両の走行軌跡を示した時間−距離図を図１に示す。

図１において、各車両の走行軌跡を矢印で示しており、走行軌跡の傾きが、その車両のその時刻および位置における速度を表している。

また、図１において「○」は時刻ｔに地点ｘを通過する車両を表し、ｃＴｘは時間Ｔに地点ｘを通過する車両の台数を表し、ｖｘ１〜ｖｘ４は時間Ｔに地点ｘを通過する車両の速度を表す。「●」は時刻ｔに区間Ｘに存在する車両を表し、ｃｔＸは時刻ｔに区間Ｘに存在する車両の台数を表し、ｖｔ１〜ｖｔ２は時刻ｔに区間Ｘに存在する車両の速度を表す。

次に、用語を以下のように定義する。

交通流率：ある時間範囲にある地点を通過する車両の単位時間あたりの台数。

時間平均速度：ある時間範囲にある地点を通過する車両の速度の算術平均。

交通密度：ある時刻にある区間範囲に存在する車両の単位距離あたりの台数。

空間平均速度：ある時刻にある区間範囲に存在する車両の速度の算術平均。

時間範囲Ｔ（時刻ｔ１〜時刻ｔ２）、地点ｘにおける交通流率ｑＴｘおよび時間平均速度ｖＴｘは、同じ時間範囲の車両の台数ｃＴｘおよび速度ｖｘｉ（ｉ＝１〜ｃＴｘ）を用いて以下の数式（１）、（２）で表される。
ｑＴｘ＝ｃＴｘ／（ｔ２−ｔ１）・・・（１）
ｖＴｘ＝Σ（ｖｘｉ）／ｃＴｘ・・・（２）

時刻ｔ、区間範囲Ｘ（地点ｘ１〜地点ｘ２）における交通密度ｋｔＸおよび空間平均速度ｖｔＸは、同じ区間範囲の車両の台数ｃｔＸおよび速度ｖｔｉ（ｉ＝１〜ｃｔＸ）を用いて以下の数式（３）、（４）で表される。
ｋｔＸ＝ｃｔＸ／（ｘ２−ｘ１）・・・（３）
ｖｔＸ＝ｃｔＸ／Σ（１／ｖｔｉ）・・・（４）

ある道路区間における交通密度と交通流率の分布は、横軸を交通密度、縦軸を交通流率として図示すると山形となり、この図をその道路区間におけるＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＤｉａｇｒａｍと呼ぶ。これを交通流率の最大値ｑｍａｘ、前進波の速度ｖ、後進波の速度−ｗを用いて線形近似したものを図２に示す。なお、交通流率ｑ、交通密度ｋ、空間平均速度ｖｓには以下の数式（５）が成立する。
ｑ＝ｋ・ｖｓ・・・（５）

＜ＶＴによる走行軌跡の推定手順＞
１．時間−距離図の上で、ｖおよび−ｗを傾きとする探索リンク（矢印表示）と探索リンクの交点を探索ノードとする探索ネットワークは図３のように構成される。傾きがｖの探索リンクには探索コストとして０を、傾きが−ｗの探索リンクには探索コストとしてｑｍａｘ・Δｔを設定する。

２．時間−距離図の上で累積走行台数が既知である点を結んだものを境界と呼ぶ。境界の累積走行台数は、探索ノードに例えば図４のようにマッピングする。

３．累積走行台数が未知である探索ノードについて、境界から最小の探索コストで辿れる経路（最短経路）を見つける。境界の累積走行台数に最短経路全体の探索コストを加算した値が探索ノードにおける累積走行台数となる。

４．累積走行台数が同一の整数である点を結ぶことで、図５のような車両の推定走行軌跡が得られる。図５においては、累積走行台数が２台の点、３台の点および４台の点を結んだ３本の推定走行軌跡が示されている。

＜実施の形態１＞
＜１．システム構成＞
以下、本発明に係る交通流推定システムの実施の形態１について説明する。図６は実施の形態１の交通流推定システム１００の構成を示す機能ブロック図である。図６に示すように、交通流推定システム１００は、道路上を走行する第１の車両に搭載されるプローブ車載装置２００（第１の車載装置）および第２の車両に搭載される周辺観測車載装置３００（第２の車載装置）と、このプローブ車載装置２００および周辺観測車載装置３００から情報の受信が可能なセンタ装置４００を備えている。

プローブ車載装置２００は、測位部２１および走行軌跡情報生成部２２を備え、当該プローブ車載装置２００を搭載した車両が走行した位置を走行軌跡情報としてセンタ装置４００に送信する。なお、プローブ車載装置２００および周辺観測車載装置３００は、１台の車両に両方を搭載している場合もあれば、１台の車両にどちらか一方だけを搭載している場合もある。

プローブ車載装置２００の測位部２１は、走行中の各時刻において自車位置を測位し、自車両の位置および方位の情報を生成する。測位のための情報として、ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）受信情報、車速パルス、ジャイロセンサによる加速度情報、道路地図などを、ＣＡＮ（ＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）などの車内ＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）経由で取得し、衛星測位、オドメトリ、マップマッチングなど、一般的なカーナビゲーションシステムなどで用いられる方法で測位する。

自車位置の表現方法は、緯度と経度の組み合わせでもよいし、道路ネットワークを構成する道路リンクを識別する道路リンクＩＤと道路リンク上の位置を示すオフセットの組み合わせなど、道路地図上の位置を表す位置参照情報でもよい。

道路リンクＩＤと道路リンク上の位置を示すオフセットの組み合わせで自車位置を特定する方法について図７を用いて説明する。すなわち、図７に示されるように道路ネットワークは、複数の道路リンクで構成され、それぞれの道路リンクには道路リンクＩＤが割り付けられている。図７では、ＩＤ１、ＩＤ２およびＩＤ３が付された３つの道路リンクにおいて、ＩＤ２の道路リンク上に自車位置が存在する場合、道路リンクの端点から道路リンクに沿った距離ｘの位置として道路地図上で示す。

走行軌跡情報生成部２２は、測位部２１が生成した自車位置の情報を生成時刻と紐付け、走行軌跡情報として構成し、継続的にセンタ装置４００に送信する。このとき、走行軌跡情報をプローブ車載装置２００内のデータメモリに蓄積し、一定時間ごとまたは通信に適したタイミングでまとめてセンタ装置４００に送信するようにしてもよい。

周辺観測車載装置３００は、測位部３１、計測部３２および移動観測情報生成部３３を備え、当該周辺観測車載装置３００を搭載した車両の周辺を走行する他車両の位置を検出して移動観測情報としてセンタ装置４００に送信する。

測位部３１は、プローブ車載装置２００の測位部２１と同様の方法で、走行中の各時刻における自車両の位置および方位の情報を生成する。

計測部３２は、走行中の各時刻において自車両の周辺を計測し、周辺の物体の位置、種類の情報を生成する。計測のための機器として、ミリ波レーダ、レーザレーダ、カメラなどのセンサ、車々間通信機能を有する通信器などを用いる。車々間通信機能を有する通信器を用いて周辺の物体の情報を得る方法としては、車々間通信機能を有する周辺車両からその車両の位置の情報を受信することで周辺車両の位置を把握する方法が挙げられる。

物体の位置は、自車両との相対位置でもよいし、測位部３１が生成する自車両の位置および方位を用いて絶対位置を生成してもよい。物体の種類は、車両であるかそれ以外の物体であるかを、位置、速度および形状から判断することができる。また、センサを用いて周辺の物体の情報を得る場合には、当該センサの信頼性の情報も併せて生成する。

移動観測情報生成部３３は、測位部３１が生成した自車両の位置の情報と、計測部３２が生成した他車両の位置の情報とをそれぞれの生成時刻に基づいて紐付け、移動観測情報として構成し、継続的にセンタ装置４００に送信する。このとき、移動観測情報を周辺観測車載装置３００内のデータメモリに蓄積し、一定時間ごとまたは通信に適したタイミングでまとめてセンタ装置４００に送信するようにしてもよい。

ここで移動観測情報は、走行中の各時刻について、自車両から計測できる範囲における他車両の有無、他車両が存在する場合は他車両の位置および増減の情報を持っている。他車両の増減の情報とは、自車両に対する他車両の道路に沿った相対速度を参照して決定する。

すなわち、交通流を推定する対象とする車線を「対象車線」と定義し、対象車線を走行するプローブ車載装置を搭載する車両からの情報と、対象車線と隣接する車線（対向車線、並走車線）を走行する周辺観測車載装置を搭載した自車両で観測した情報を用いて交通流を推定する。

図８は、周辺観測車載装置を搭載した自車両ＯＶが対象車線ＴＬと対向する対向車線ＯＬを走行している状況を表しており、自車両ＯＶとプローブ車載装置を搭載した他車両ＡＶとがすれ違う場合を表しており、他車両ＡＶの前方には一般車両ＴＶが走行している。

自車両ＯＶは、一般車両ＴＶとすれ違った後、他車両ＡＶとすれ違う。この状態を時間−距離図で表すと、自車両ＯＶの走行軌跡Ｐ１が、一般車両ＴＶの走行軌跡Ｐ２および他車両ＡＶの走行軌跡Ｐ３と、時間差で交差することとなる。このように、自車両ＯＶが他車両ＡＶとすれ違った場合は、相対速度が正であり車両の増減を＋１とする。

図９は、周辺観測車載装置を搭載した自車両ＯＶが対象車線ＴＬに併設された並走車線ＮＬを走行している状況を表しており、自車両ＯＶがプローブ車載装置を搭載した他車両ＡＶを追い越す場合を表しており、他車両ＡＶの前方には一般車両ＴＶが走行している。

自車両ＯＶは、他車両ＡＶを追い越した後、一般車両ＴＶを追い越す。この状態を時間−距離図で表すと、自車両ＯＶの走行軌跡Ｐ１が、一般車両ＴＶの走行軌跡Ｐ２および他車両ＡＶの走行軌跡Ｐ３と、時間差で交差することとなるが、自車両ＯＶの走行軌跡Ｐ１の傾きと、一般車両ＴＶの走行軌跡Ｐ２および他車両ＡＶの走行軌跡Ｐ３の傾きとが異なっている。このように、自車両ＯＶが他車両ＡＶを追い越した場合は、相対速度が負であり車両の増減を−１とする。逆に、自車両ＯＶが他車両ＡＶに追い越しされた場合は相対速度が正であり、車両の増減を＋１とする。また、移動観測情報と共に、各時刻おけるセンサの信頼性の情報もセンタ装置４００に送信する。

センタ装置４００は、走行軌跡情報収集部４１、移動観測情報収集部４２、計測条件判定部４３、交差条件判定部４４、境界条件構成部４５および推定軌跡情報算出部４６を備え、プローブ車載装置２００から収集した走行軌跡情報と周辺観測車載装置３００から収集した移動観測情報を用いて交通流を推定する。

走行軌跡情報収集部４１は、プローブ車載装置２００から送信される走行軌跡情報を収集する。

移動観測情報収集部４２は、周辺観測車載装置３００から送信される移動観測情報を収集する。

計測条件判定部４３は、移動観測情報収集部４２で収集した移動観測情報に基づいて計測条件を判定する。計測条件としては、各時刻における計測対象の可視性および計測の信頼性などを含んでいる。

可視性は、遮蔽物などに起因する計測対象範囲が見えるかどうかを示す値である。可視性は、計測結果から判定する。例えば、計測結果が計測範囲である車線より手前であったり、車両とは異なる形状であったりする場合は「不可視」と判定する。また、当該時刻に車両が走行していた位置における地図情報を参照し、中央分離帯および街路樹が存在する場合は「不可視」と判定してもよい。

計測の信頼性は、照明条件などに起因する誤検出および検出漏れの確率を示す値である。周辺観測車載装置３００から送信される計測部３２に接続されたセンサが出力する信頼性の値を用いる。センサとして、ミリ波レーダまたはレーザレーダを用いる場合は、反射波の受信強度が弱い場合を信頼性が低いとし、カメラを用いる場合は全体の輝度が高すぎるまたは低すぎる場合に信頼性が低いとする。また、検出対象が車両であると判定する際に、大きさ、形状、移動速度などが通常の車両を表すモデルから逸脱する境界値に近い場合には信頼性が低いとする。

また、当該時刻に車両が走行していた位置における地図情報および気象情報を参照し、逆光および荒天のときは信頼性を低く算出するようにしてもよい。

計測条件判定部４３を設けることで、遮蔽物などの影響で他車両を正確に検出できない位置、時刻でも交通流の推定誤差を抑制でき、また、照明条件などの影響で他車両を正確に検出できない位置、時刻でも交通流の推定誤差を抑制できる。

交差条件判定部４４は、走行軌跡情報収集部４１で収集した走行軌跡情報と移動観測情報収集部４２で収集した移動観測情報が交差する位置、時刻を交差条件として判定する。交差条件の具体的な内容と判定方法は後述する。

境界条件構成部４５は、走行軌跡情報収集部４１で収集した走行軌跡情報と移動観測情報収集部４２で収集した移動観測情報と交差条件判定部４４で判定した交差条件に基づいて、累積走行台数が既知である位置、時刻の列を境界条件として構成する。境界条件の具体的な内容と構成方法は後述する。

推定軌跡情報算出部４６は、境界条件構成部４５で構成された境界条件に基づいて当該道路を走行する未知の車両の推定軌跡を算出する。未知の車両の推定軌跡の具体的な算出方法は後述する。

＜２．交通流の推定＞
本発明における交通流の推定は、交差条件判定部４４で実施する交差条件の判定と境界条件構成部４５で実施する境界条件の構成と推定軌跡情報算出部４６で実施する推定軌跡情報の算出の３段階を経て実施される。

以下では、図１を用いて説明した、ＶａｒｉａｔｉｏｎａｌＴｈｅｏｒｙ（ＶＴ）に基づくモデルを用いて交通流推定の処理を説明する。

図１を用いて説明したように、交通流は、走行する車両全体の走行軌跡として表され、推定によって算出した車両全体の走行軌跡から、交通流率、交通密度、平均速度などを計算し、これらを図示したＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＤｉａｇｒａｍの前進波と後進波で構成されたメッシュ状の探索ネットワークを用いて車両の軌跡推定を行い、ユーザに提供する。このような探索ネットワークを用いることで、車両の軌跡推定が容易となる。

図１０は、センタ装置４００における車両の軌跡推定までの処理を示すフローチャートである。図１０に示されるように、まず、交差条件判定部４４において入力情報どうしの交差を、位置および時刻を交差条件として判定する（ステップＳ１）。

ここでは、走行軌跡情報および移動観測情報を合わせて入力情報と呼称し、入力情報が要素として持つ位置および時刻を表す点を時空間点と呼称する。推定対象範囲である各時空間点について、累積走行台数を計算する。

次に、境界条件構成部４５において、ステップＳ１で判定した交差条件を用いて走行台数の変化が既知である位置および時刻で規定される点（時空間点）を繋いだ列を境界条件として構成する（ステップＳ２）。

最後に、推定軌跡情報算出部４６において、ステップＳ２で構成した境界条件を用いて車両全体の走行軌跡を推定する（ステップＳ３）。

＜２−１．交差条件の判定＞
まず、交差条件判定部４４における交差条件の判定処理について説明する。図１１は、交差条件の判定処理を示すフローチャートである。

図１１に示すように交差条件の判定処理においては、入力情報（走行軌跡情報または移動観測情報）を２つで一組として対象データとする（ステップＳ１０１）。未処理の対象データの組がある場合はステップＳ１０２に進み、未処理の対象データの組がない場合は交差条件の判定処理を終了する。

入力情報の例として、図１２を用いて、入力情報１〜４を有する場合の組み合わせについて説明する。図１２においては、周辺観測車載装置３００から送信される移動観測情報を入力情報１および４とし、プローブ車載装置２００から送信される走行軌跡情報を入力情報２および３として時間−距離図で表している。

図１２に示される入力情報１〜４では、入力情報１と入力情報２との組み合わせ、入力情報１と入力情報３との組み合わせ、入力情報１と入力情報４との組み合わせ、入力情報２と入力情報３との組み合わせ、入力情報２と入力情報４との組み合わせ、入力情報３と入力情報４との組み合わせに対して、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３の処理を計６回繰り返し、７回目のステップＳ１０１の処理では、対象データがないとして、交差条件の判定処理を終了することとなる。

ステップＳ１０２では、２つの入力情報が交差しているかどうかを判定する。ここでは、それぞれの入力情報を構成する線分を比較し、交差する線分の組がある場合は２つの入力情報が交差していると判定する。

図１３には交差判定の概念図を示す。各入力情報は位置および時刻の情報を持つ点のリストで表され、隣り合う２つの点を結ぶことで線分のリストとなる。交差する線分がある場合は２つの入力情報が交差していると判定する。図１３においては、入力情報として、入力情報１、２および５を示しており、入力情報１は、点１−１、１−２、１−３および１−４の情報を有し、隣り合う点を結ぶことで線分１−１、１−２および１−３となる。同様に、入力情報２は、点２−１、２−２、２−３および２−４の情報を有し、隣り合う点を結ぶことで線分２−１、２−２および２−３となる。また、入力情報５は、点５−１、５−２、５−３および５−４の情報を有し、隣り合う点を結ぶことで線分５−１、５−２および５−３となる。

図１３の例では、線分１−２と線分２−２が交差しているので、入力情報１と入力情報２が交差していると判定される。

また、各入力情報は位置および時刻の情報を持つ点のリストで表されるが、各点の位置および時刻の情報の最大値と最小値で「範囲」を定義できる。２つの入力情報について位置および時刻の範囲が重なっていない場合は、２つの入力情報が交差していないと判定するなど、判定処理を簡略化することができる。

例えば、一方の入力情報の位置の最大値が、もう一方の入力情報の位置の最小値よりも小さい場合は、範囲が重なっていないため、交差していないと判定される。図１３の例では、入力情報２の時刻の最大値、すなわち点２−４の時刻は、入力情報５の時刻の最小値、すなわち点５−１の時刻よりも小さいため、各線分の交差判定をするまでもなく入力情報２と入力情報５は交差していないと判定される。

ステップＳ１０２において２つの入力情報が交差していると判定される場合はステップＳ１０３に進み、交差していないと判定される場合は当該２つの入力情報に対する処理を終了して、ステップＳ１０１以下の処理を繰り返す。

ステップＳ１０３では、２つの入力情報が交差する時空間点の位置および時刻を算出する。ここでは、ステップＳ１０２で交差すると判定した線分の組を計算対象とする。図１３の例では、線分１−２と線分２−２が交差しているので、点１−２と点１−３および点２−２と点２−３が有する位置および時刻の情報を算出する。ステップＳ１０３での処理が終わると、ステップＳ１０１以下の処理を繰り返す。

＜２−２．境界条件の構成＞
次に、境界条件構成部４５おける境界条件の構成処理について説明する。図１４は、境界条件の構成処理を示すフローチャートである。図１５および図１６は、境界条件の構成処理において周辺観測車載装置３００を搭載した車両が計測対象の車線を観測している場合の時間−距離図であり、図１５および図１６に示す例では、プローブ車載装置２００を搭載した車両と周辺観測車載装置３００を搭載した車両が２台ずつ走行し、それぞれがすれ違った状態を示している。なお、図１５は、周辺観測車載装置３００から送信される移動観測情報に、観測した（すれ違った）他車両の増減の数値を示しており、図１６は、周辺観測車載装置３００から送信される移動観測情報に、すれ違った他車両の累積走行台数を示している。なお、図１５および図１６の例では、情報の入力の順序を（１）〜（４）で示している。

図１４に示すように境界条件の構成処理においては、まず、移動観測情報のうち、最も先行するものを最初の入力情報（初期値）として選択する（ステップＳ２０１）。すなわち、図１５の例では、周辺観測車載装置３００を搭載した２台の車両から送信された２つの移動観測情報のうち、同じ位置をより早い時刻に通過した情報を「先行する」情報と呼称し、最初の入力情報（初期値）として選択する。そして、図１６においては、最初の入力情報の中で最も早い時刻の時空間点について、累積走行台数として０を設定する。

次に、ステップＳ２０２において、入力情報を順に境界条件の構成処理の対象データとし、未処理の対象データがある場合はステップＳ２０３に進み、未処理の対象データがない場合は境界条件の構成処理を終了する。この場合は、移動観測情報（１）を処理対象データとする。

ステップＳ２０３では入力情報の種別を判定する。入力情報が移動観測情報であればステップＳ２０４に進み、走行軌跡情報であればステップＳ２０７に進む。

ステップＳ２０４では移動観測情報に対して計測条件を反映する。誤検出率が高い時空間点については、増減の数値に１から誤検出率を引いた値を乗じる。また、不可視の時空間点が続く場合は、その周辺の平均的な走行台数を増減に反映する。

例えば、誤検出率が閾値（例えば５％）以上の場合は誤検出率が高い時空間点とし、１から５％を引いた値、すなわち９５％を乗じて、増減値を０．９５とする。なお、誤検出率が高いとする閾値を設けず、常に１から誤検出率を引いた値を増減値に乗じることとしても良い。その場合、誤検出率が０であれば増減値は変化しない。また、不可視の時空間点が続く場合としては、不可視の時空間点が閾値（例えば５０ｍ）以上続く場合としても良いし、閾値を設けずに車両が検出されなかった全ての時空間点を不可視とみなすこととしても良い。

平均的な走行台数（交通密度）の算出および適用方法の例について、以下に説明する。交通密度ｋと車両の空間平均速度ｖｓとの間には、前述の図２より以下の数式（６）が成り立つ。
ｖｓ＝ｑ／ｋ＝｛（ｖ＋ｗ）・ｑｍａｘ｝／｛ｖ・ｋ｝−ｗ・・・（６）

移動観測情報と交通密度の関係を図１７に示す。図１７に示すように、観測対象が可視である場合の移動観測車両の速度ｖｏ１、車両を観測した時間間隔Ｔｏ１、空間平均速度ｖｓ、交通密度ｋの間には、以下の数式（７）が成り立つので、これと上記の数式（６）から空間平均速度ｖｓおよび交通密度ｋを算出する。
ｋ＝（ｖｓ＋ｖｏ１）・Ｔｏ１・・・（７）

さらに、観測対象が不可視となる場合の移動観測車両の速度ｖｏ２、不可視の車両を補間するまでの時間間隔Ｔｏ２、空間平均速度ｖｓおよび交通密度ｋの間には、以下の数式（８）が成り立つので、これから時間間隔Ｔｏ２を算出する。
ｋ＝（ｖｓ＋ｖｏ２）・Ｔｏ２・・・（８）

これ以降の不可視の領域についても同様に計算を繰り返す。

ここで、図１４のフローチャートの説明に戻る。ステップＳ２０５では、移動観測情報が持つ各時空間点に累積走行台数を設定する。入力情報が最初の移動観測情報（初期値）の場合、最も早い時刻の時空間点については、図１６に示したように累積走行台数を０とする。ここから時刻が進む順に時空間点を参照していき、他車両が計測された時空間点で他車両の増減を累積走行台数に反映する。すなわち、図１６の例では、最初に入力される入力情報（１）は移動観測情報であり、０、１、２、３のように他車両の台数が累積走行台数として反映される。そして、２番目に入力される入力情報（２）は、プローブ車載装置２００を搭載した車両からの走行軌跡情報であり、入力情報（１）との交点で入力情報（１）の累積走行台数を反映して累積走行台数３を設定する。

一方、図１６において３番目に入力される入力情報（３）は、２番目以降の移動観測情報であるので、この場合は、処理済みの入力情報との交点について、既に設定された累積走行台数を使用する。すなわち、入力情報（２）との交点において、入力情報（２）に設定された累積走行台数３を設定し、ここから時刻が進む順に時空間点を参照していき、他車両が計測された時空間点で他車両の累積走行台数を更新していく。また、入力情報（２）との交点から時刻が戻る順に時空間点を参照していき、他車両が計測された時空間点で他車両の台数として３、２、１のように−１を加算した値を累積走行台数に反映していく。

ステップＳ２０６では、入力情報が交差する未処理の入力情報を抽出し、対象データ候補リストとして格納する。すなわち、図１６の例では、移動観測情報（１）と交差する未処理の入力情報は、走行軌跡情報（２）と走行軌跡情報（４）であり、これらを対象データ候補リストとして格納する。このステップＳ２０６で、一連の入力情報の処理を終了し、ステップＳ２０２に戻る。

ステップＳ２０７においては、走行軌跡情報が持つ各時空間点に累積走行台数を設定するが、処理済みの入力情報との交点については、既に設定された累積走行台数を使用する。また、最も早い時刻の交点より早い時刻の時空間点および最も遅い時刻の交点より遅い時刻の時空間点には当該交点の値を、複数の交点の間の時空間点は両側の交点の値を線形補間する。

次に、図１４に示すフローチャートを用いて、図１５および図１６の例における境界条件の構成処理を説明する。

図１４に示すように境界条件の構成処理においては、まず、最初の入力情報（初期値）として移動観測情報（１）を設定し（ステップＳ２０１）、ステップＳ２０２において移動観測情報（１）を処理対象とした境界条件の構成処理を開始する。

ステップＳ２０２では、移動観測情報（１）を処理対象データとし、ステップＳ２０３において入力情報の種別を判定する。ここでは、移動観測情報（１）が処理対象データであるのでステップＳ２０４に進む。

ステップＳ２０４において移動観測情報に対して計測条件を反映した後、ステップＳ２０５において移動観測情報が持つ各時空間点に累積走行台数を設定する。入力情報が最初の移動観測情報（初期値）の場合、最も早い時刻の時空間点については、図１６に示したように累積走行台数を０とし、ここから時刻が進む順に時空間点を参照していき、他車両が計測された時空間点で他車両の増減を累積走行台数に反映する。

ステップＳ２０６では、入力情報が交差する未処理の入力情報を抽出する。図１６の例では、移動観測情報（１）と交差する未処理の入力情報は、走行軌跡情報（２）と走行軌跡情報（４）であり、これらを対象データ候補リストとして格納した後ステップＳ２０２に戻る。

ステップＳ２０２では、１回目のステップＳ２０６で対象データ候補リストに格納した走行軌跡情報（２）および走行軌跡情報（４）のうち、時間的に早く取得される走行軌跡情報（２）を処理対象データとして選択する。

この場合、ステップＳ２０３においては入力情報が走行軌跡情報と判定され、ステップＳ２０７に進む。

ステップＳ２０７においては、走行軌跡情報が持つ各時空間点に累積走行台数を設定するが、処理済みの入力情報との交点については、既に設定された累積走行台数を使用する。すなわち、図１６の例では、走行軌跡情報（２）において、処理済みの移動観測情報（１）との最も早い時刻の交点は、累積走行台数３とし、この交点よりも早い時刻は、累積走行台数３（下線付きの３で表示）として設定し、この交点よりも遅い時刻の交点は、累積走行台数３（下線付きの３で表示）として設定する。

次に、ステップＳ２０６において、入力情報が交差する未処理の入力情報を抽出し、対象データ候補リストとして格納する。すなわち、図１６の例では、走行軌跡情報（２）と交差する未処理の入力情報は、移動観測情報（３）のみであり、これを対象データ候補リストとして格納した後、ステップＳ２０２に戻る。

ステップＳ２０２では、１回目のステップＳ２０６で対象データ候補リストに格納した走行軌跡情報（４）と、２回目のステップＳ２０６で対象データ候補リストに格納した移動観測情報（３）のうち、走行軌跡情報（４）を処理対象データとして選択する。

ステップＳ２０７においては、走行軌跡情報が持つ各時空間点に累積走行台数を設定するが、処理済みの入力情報との交点については、既に設定された累積走行台数を使用する。すなわち、図１６の例では、走行軌跡情報（４）において、処理済みの移動観測情報（１）との最も早い時刻の交点は、累積走行台数４とし、この交点よりも早い時刻は、累積走行台数４（下線付きの４で表示）として設定する。

次に、ステップＳ２０６において、入力情報が交差する未処理の入力情報を抽出し、対象データ候補リストとして格納する。すなわち、図１６の例では、走行軌跡情報（４）と交差する未処理の入力情報は、移動観測情報（３）のみであり、これを対象データ候補リストとして格納した後、ステップＳ２０２に戻る。

ステップＳ２０２では、２回目および３回目のステップＳ２０６で対象データ候補リストに格納した移動観測情報（３）を処理対象データとして選択する。

この場合、ステップＳ２０３において入力情報が移動観測情報と判定され、ステップＳ２０４に進む。

ステップＳ２０４において移動観測情報に対して計測条件を反映した後、ステップＳ２０５において移動観測情報が持つ各時空間点に累積走行台数を設定するが、図１６において３番目に入力される入力情報（３）は、２番目以降の移動観測情報であるので、処理済みの入力情報である走行軌跡情報（２）および（４）との交点について、既に設定された累積走行台数を使用する。すなわち、走行軌跡情報（２）との交点において、走行軌跡情報（２）に設定された累積走行台数３を設定し、ここから時刻が進む順に時空間点を参照していき、他車両が計測された時空間点で他車両の累積走行台数を４、５、６のように更新していく。また、入力情報（２）との交点から時刻が戻る順に時空間点を参照していき、他車両が計測された時空間点で他車両の台数として３、２、１のように−１を加算した値を累積走行台数に反映していく。

また、入力情報（４）との交点においては、処理済みの移動観測情報（３）に設定された累積走行台数５を設定し、移動観測情報（３）との最も遅い時刻の交点より遅い時刻は、累積走行台数５（下線付きの５で表示）として設定する。また、最も早い時刻の交点と最も遅い時刻の交点との間は、線形補間した台数４〜５を累積走行台数として設定する。

次に、ステップＳ２０６において、入力情報が交差する未処理の入力情報を抽出するが、図１６の例では、移動観測情報（３）と交差する未処理の入力情報は存在しないので、対象データ候補リストとして新たに格納するデータはなく、ステップＳ２０２に戻って未処理の対象データがないと判定されて境界条件の構成処理を終了する。

以上の説明は、境界条件の構成処理において周辺観測車載装置３００を搭載した車両が計測対象の車線の対向車線を走行する場合について説明したが、周辺観測車載装置３００を搭載した車両が計測対象の車線に並走する場合の境界条件の構成処理について、図１８および図１９を参照しつつ、図１４に示すフローチャートを用いて説明する。

図１８および図１９に示す例では、前半はプローブ車載装置２００を搭載した車両が周辺観測車載装置３００を搭載した車両を追い越し、後半は周辺観測車載装置３００を搭載した車両がプローブ車載装置２００を搭載した車両を追い越した状況を示している。

次に、図１４に示すフローチャートを用いて、図１８および図１９の例における境界条件の構成処理を説明する。

ステップＳ２０４において移動観測情報に対して計測条件を反映した後、ステップＳ２０５において移動観測情報が持つ各時空間点に累積走行台数を設定するが、入力情報が最初の移動観測情報（初期値）の場合、最も早い時刻の時空間点については、図１９に示したように累積走行台数を０とする。ここから時刻が進む順に時空間点を参照していき、他車両が計測された時空間点で他車両の増減を累積走行台数に反映する。すなわち、図１９の例では、最初に入力される入力情報（１）は移動観測情報であり、周辺観測車載装置３００を搭載した車両がプローブ車載装置２００を搭載した車両に追い越されたために、他車両の増減は＋１であり、累積走行台数は０、１、２、３のように増加する。しかし、周辺観測車載装置３００を搭載した車両がプローブ車載装置２００を搭載した車両を追い越すために累積走行台数は１まで減少するように設定される。

次に、ステップＳ２０６において、入力情報が交差する未処理の入力情報を抽出し、対象データ候補リストとして格納する。すなわち、図１９の例では、移動観測情報（１）と交差する未処理の入力情報は、走行軌跡情報（２）のみであり、これを対象データ候補リストとして格納した後、ステップＳ２０２に戻る。

ステップＳ２０２において走行軌跡情報（２）を処理対象とした境界条件の構成処理を開始し、ステップＳ２０３において入力情報の種別を判定する。ここでは、走行軌跡情報（２）が処理対象データであるのでステップＳ２０７に進む。

ステップＳ２０７においては、走行軌跡情報が持つ各時空間点に累積走行台数を設定するが、処理済みの入力情報との交点については、既に設定された累積走行台数を使用する。すなわち、図１９の例では、走行軌跡情報（２）において、処理済みの移動観測情報（１）との最も早い時刻の交点は、累積走行台数１とし、この交点以降は累積走行台数１を設定する。

次に、ステップＳ２０６において、入力情報が交差する未処理の入力情報を抽出するが、図１９の例では、走行軌跡情報（２）と交差する未処理の入力情報は存在しないので、対象データ候補リストとして新たに格納するデータはなく、ステップＳ２０２に戻って未処理の対象データがないと判定されて境界条件の構成処理を終了する。

以上の説明においては、ステップＳ２０２において対象データとする入力情報の順序として、対象データ候補リストへの格納順に対象データとして選択しているが、移動観測情報を優先して選択することとしてもよいし、早い時刻のデータを持つ入力情報を優先することとしてもよい。また、ここで対象データ候補リストに格納されなかった入力情報は、別の入力情報グループとして別途処理することとしてもよいし、後述する推定軌跡情報を算出した結果と合わせて処理することとしてもよい。

＜２−３．推定軌跡情報の算出＞
次に、推定軌跡情報算出部４６における推定軌跡情報の算出処理について説明する。図２０は推定軌跡情報の算出処理を示すフローチャートである。

道路区間における交通密度と交通流率の分布は、線形のＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＤｉａｇｒａｍ（ＦＤと略記）で表現される。これは、図２を用いて説明したように、交通流率の最大値ｑｍａｘ、前進波の速度ｖ、後進波の速度−ｗを用いて線形近似することができ、以下の説明では簡単のため、全区間を均一なＦＤで構成する。

図２０に示すように、推定軌跡情報の算出においては、まず、対象道路区間のＦＤを規定する（ステップＳ３０１）。

次に、図３に示すように、時間−距離図（時空間図）上で時間軸を均一な微小区間Δｔに分割し、ステップＳ３０１で規定したＦＤと同じ傾きを持つ探索リンクで探索ネットワークを構成する（ステップＳ３０２）。このとき、前進波の速度ｖの傾きを持つ探索リンクの探索コストとして０を、後進波の速度−ｗの傾きを持つ探索リンクの探索コストとしてｑｍａｘΔｔを設定する。

このような設定により、複数の「探索ノード」と、探索ノード間を繋ぐ「探索リンク」と、各探索リンクに所定の「探索コスト」が与えられた場合、ある２つの「探索ノード」について、その間を最小の「探索コスト」で結ぶ経路を求めることで最短経路を取得し、車両の走行軌跡を得ることができる。なお、最短経路の解法については周知の方法を用いることができる。

次に、入力情報を順に参照し、各入力情報について算出した累積走行台数を、境界条件として探索ネットワークの最も近い探索ノードに反映する（ステップＳ３０３）。

次に、探索ノードを順に参照し、各探索ノードの累積走行台数を設定する。この場合、各探索ノードについて最短経路を探索し、その経路コストを当該探索ノードの累積走行台数として計算する（ステップＳ３０４）。

次に、ステップＳ３０４で計算した累積走行台数を補間し、同一の整数となる時空間点を結ぶことで、その累積走行台数に該当する車両の推定走行軌跡を構成する（ステップＳ３０５）。この処理の概念図を図２１に示す。

ステップＳ３０４までに計算するのは探索ノード上の累積走行台数であり、一般に小数の値を取る。これを補間し、整数の値を取るように時空間点を求めるのがステップＳ３０５の処理である。

図２１の例では、補間の入力となる時空間点は以下のように定義される。

ｐ１１：位置ｘ１、時刻ｔ１１、累積走行台数ｃ１１
ｐ１２：位置ｘ１、時刻ｔ１２、累積走行台数ｃ１２
ｐ２１：位置ｘ２、時刻ｔ２１、累積走行台数ｃ２１
ｐ１２：位置ｘ２、時刻ｔ２２、累積走行台数ｃ２２

以下の数式（９）を満たし、かつｃ１ｉが整数となる補間点ｐ１ｉを求める。
ｐ１ｉ：位置ｘ１、時刻ｔ１ｉ、累積走行台数ｃ１ｉ
（ｃ１ｉ−ｃ１１）／（ｔ１ｉ−ｔ１１）
＝（ｃ１ｉ−ｃ１２）／（ｔ１ｉ−ｔ１２）・・・（９）

同様に以下の数式（１０）を満たし、かつｃ２ｉが整数となる補間点ｐ２ｉを求める。
ｐ２ｉ：位置ｘ２、時刻ｔ２ｉ、累積走行台数ｃ２ｉ
（ｃ２ｉ−ｃ２１）／（ｔ２ｉ−ｔ２１）
＝（ｃ２ｉ−ｃ２２）／（ｔ２ｉ−ｔ２２）・・・（１０）
ｃ１ｉ＝ｃ２ｉの場合、補間点ｐ１ｉとｐ２ｉを結ぶ線が推定走行軌跡となる。

推定走行軌跡は、図５を用いて説明したように複数得られ、推定走行軌跡群から所望の領域の交通状態、すなわち平均速度、交通密度、交通流率を算出する（ステップＳ３０６）。

時間範囲Ｔ（時刻ｔ１〜時刻ｔ２）、地点ｘにおける交通流率ｑＴｘおよび時間平均速度ｖＴｘは、先に説明した数式（１）および（２）を用いて算出され、時刻ｔ、区間範囲Ｘ（地点ｘ１〜地点ｘ２）における交通密度ｋｔＸおよび空間平均速度ｖｔＸは、先に説明した数式（３）および（４）を用いて算出される。

上記のようにして算出された、周辺車両の平均速度、交通密度、交通流率は、場所の限定がなく、精度もよい。

＜実施の形態２＞
以下、本発明に係る交通流推定システムの実施の形態２について説明する。図２２は実施の形態１の交通流推定システム１００Ａの構成を示す機能ブロック図である。図２２に示すように、交通流推定システム１００Ａは、道路上を走行する複数の車両にそれぞれ搭載されるプローブ車載装置２００および周辺観測車載装置３００と、このプローブ車載装置２００および周辺観測車載装置３００から情報の受信が可能なセンタ装置４００を備えている。なお、なお、図２２においては、図６用いて説明した交通流推定システム１００と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

周辺観測車載装置３００は、測位部３１、計測部３２、移動観測情報生成部３３および計測条件判定部３４を備え、周辺観測車載装置３００を搭載した車両の周辺を走行する他車両の位置を移動観測情報としてセンタ装置４００に送信する。

計測条件判定部３４は、移動観測情報生成部３３で生成した移動観測情報および計測部３３で生成した計測情報から計測条件を判定し、継続的にセンタ装置４００に送信する。

移動観測情報生成部３３は、実施の形態１と同様の動作をするが、計測条件の判定に用いるセンサの信頼性などの値は計測条件判定部３４に与えられて計測条件の判定に使用されるので、センサの信頼性などの値はセンタ装置４００に送信しなくてよい。

計測条件判定部３４での判定方法は、センタ装置４００の計測条件判定部４３での判定方法と同じであり、計測条件としては、各時刻における可視性および信頼性などを含んでいる。可視性は、遮蔽物などに起因する、計測対象範囲が見えるかどうかを示す値である。可視性は、計測結果から判定する。

信頼性は、照明条件などに起因する、誤検出および検出漏れの確率を示す値である。周辺観測車載装置３００の計測部３２に接続されたセンサが出力する信頼性の値を用いる。センサとして、ミリ波レーダまたはレーザレーダを用いる場合は、反射波の受信強度が弱い場合を信頼性が低いとし、カメラを用いる場合は全体の輝度が高すぎるまたは低すぎる場合に信頼性が低いとする。また、検出対象が車両であると判定する際に、大きさ、形状、移動速度などが通常の車両を表すモデルから逸脱する境界値に近い場合には信頼性が低いとする。

計測条件判定部３４を設けることで、遮蔽物などの影響で他車両を正確に検出できない位置、時刻でも交通流の推定誤差を抑制でき、また、照明条件などの影響で他車両を正確に検出できない位置、時刻でも交通流の推定誤差を抑制できる。

センタ装置４００は、計測条件判定部４３の代わりに計測条件収集部４７を備え、周辺観測車載装置３００から送信される計測条件を収集し、プローブ車載装置２００から収集した走行軌跡情報と周辺観測車載装置３００から収集した移動観測情報および計測条件を用いて交通流を推定する。

センタ装置４００は、周辺観測車載装置３００から送信される計測条件を利用することで、自らが計測条件を判定する必要がなくなるので、計測条件を判定に伴う計算負荷を低減することができる。

この発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、全ての局面において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。

なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

Claims

第１の車両に搭載され、前記第１の車両の走行中の各時刻における位置の情報を蓄積して走行軌跡情報とする第１の車載装置と、
第２の車両に搭載され、前記第２の車両の走行中の各時刻において周辺を観測し、他車両を観測した場合にはその位置および時刻の情報を蓄積して移動観測情報とする第２の車載装置と、
前記第１および第２の車両と通信し、前記走行軌跡情報および前記移動観測情報を収集し、前記走行軌跡情報および前記移動観測情報を用いて交通流を推定するセンタ装置と、を備え、
前記センタ装置は、
収集した前記走行軌跡情報および前記移動観測情報の交差を、それぞれの情報に含まれる位置および時刻に基づいて判定し、交差位置および交差時刻を特定する交差条件判定部と、
前記交差位置および前記交差時刻と、前記走行軌跡情報および前記移動観測情報とに基づいて、前記移動観測情報で観測された前記他車両の台数を累積して前記移動観測情報が持つ位置および時刻の情報で規定される時空間点ごとに累積走行台数を設定し、前記累積走行台数が既知である前記時空間点を繋いだ列を境界条件として構成する境界条件構成部と、
前記境界条件に基づいて設定される境界における累積走行台数が同一の整数である点を結ぶことで、未知の車両の走行軌跡を推定して推定軌跡情報として算出する推定軌跡情報算出部と、
前記移動観測情報において、前記第２の車載装置が前記他車両を観測した位置および時刻における計測条件を判定する計測条件判定部と、を備え、
前記推定軌跡情報に基づいて、前記走行軌跡情報および前記移動観測情報の収集範囲内の車両の走行軌跡を推定し、
前記計測条件は、前記他車両を観測した位置および時刻における前記他車両の可視性および計測の信頼性を少なくとも含み、
前記可視性は、計測対象範囲が見えるかどうかで規定され、
前記信頼性は、誤検出および検出漏れの確率で規定され、
前記境界条件構成部は、前記計測条件判定部で判定した前記計測条件を考慮して前記境界条件を構成する、交通流推定システム。
第１の車両に搭載され、前記第１の車両の走行中の各時刻における位置の情報を蓄積して走行軌跡情報とする第１の車載装置と、
第２の車両に搭載され、前記第２の車両の走行中の各時刻において周辺を観測し、他車両を観測した場合にはその位置および時刻の情報を蓄積して移動観測情報とする第２の車載装置と、
前記第１および第２の車両と通信し、前記走行軌跡情報および前記移動観測情報を収集し、前記走行軌跡情報および前記移動観測情報を用いて交通流を推定するセンタ装置と、を備え、
前記センタ装置は、
収集した前記走行軌跡情報および前記移動観測情報の交差を、それぞれの情報に含まれる位置および時刻に基づいて判定し、交差位置および交差時刻を特定する交差条件判定部と、
前記交差位置および前記交差時刻と、前記走行軌跡情報および前記移動観測情報とに基づいて、前記移動観測情報で観測された前記他車両の台数を累積して前記移動観測情報が持つ位置および時刻の情報で規定される時空間点ごとに累積走行台数を設定し、前記累積走行台数が既知である前記時空間点を繋いだ列を境界条件として構成する境界条件構成部と、
前記境界条件に基づいて設定される境界における累積走行台数が同一の整数である点を結ぶことで、未知の車両の走行軌跡を推定して推定軌跡情報として算出する推定軌跡情報算出部とを備え、
前記推定軌跡情報に基づいて、前記走行軌跡情報および前記移動観測情報の収集範囲内の車両の走行軌跡を推定し、
前記第２の車載装置は、
前記移動観測情報において、前記他車両を観測した位置および時刻における計測条件を判定する計測条件判定部を備え、
前記計測条件は、前記他車両を観測した位置および時刻における前記他車両の可視性および計測の信頼性を少なくとも含み、
前記可視性は、計測対象範囲が見えるかどうかで規定され、
前記信頼性は、誤検出および検出漏れの確率で規定され、
前記センタ装置は、
前記第２の車載装置から前記計測条件を取得し、
前記境界条件構成部は、取得した前記計測条件を考慮して前記境界条件を構成する、交通流推定システム。
前記推定軌跡情報算出部は、
道路区間における交通密度と交通流率の分布を表すＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＤｉａｇｒａｍの前進波と後進波で構成されたメッシュ状の探索ネットワークを用いて前記走行軌跡を算出する、請求項１または請求項２記載の交通流推定システム。
前記推定軌跡情報算出部は、
前記探索ネットワークにおいて最小の探索コストとなる経路を探すことで前記走行軌跡を算出する、請求項３記載の交通流推定システム。