JP6363534B2 - Route search device, route search system, route search method and program - Google Patents
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Description
本発明は、経路を探索する技術に関する。 The present invention relates to a technique for searching for a route.
特許文献１には、車、鉄道、バスなどの複数の交通手段のそれぞれについて、複数のノードをリンクで結んだネットワークで表し、各ネットワークにおいて他の交通手段への乗り換え地点となるノードをリンクで結んだ多階層ネットワークを用いて、出発地から目的地までの経路を探索する経路探索装置が開示されている。この経路探索装置は、目的地までのリンクについて、交通手段毎にリンクコストを算出し、リンクコストの合計値を最少にする経路を探索する。 In Patent Document 1, each of a plurality of transportation means such as a car, a railroad, and a bus is represented by a network in which a plurality of nodes are connected by links, and a node serving as a transfer point to another transportation means in each network is represented by a link. A route search apparatus that searches for a route from a departure point to a destination using a connected multi-layer network is disclosed. This route search device calculates a link cost for each means of transportation for a link to a destination, and searches for a route that minimizes the total value of the link costs.
探索した経路での移動中においては、通行止めや事故、故障などが発生し、探索した経路のリンクが切れることが起こりえる。移動中にリンクが切れた場合、迂回して他の経路で目的地まで行くことになるが、移動中に探索した迂回の経路では、移動に係るコストが大きくなる場合がある。 While traveling on the searched route, a closed road, an accident, a failure, etc. may occur, and the link of the searched route may break. If the link is broken during movement, the user detours to another destination to reach the destination. However, the detour route searched during movement may increase the cost of movement.
本発明は、上述した背景の下になされたものであり、経路の探索を行う際に、リンクが切断した場合に有用な経路を探索することを目的とする。 The present invention has been made under the above-described background, and an object thereof is to search for a useful route when a link is disconnected when searching for a route.
本発明は、交通ネットワークを構成する複数のノード及び複数のリンクのデータを記憶する記憶手段と、出発地を示す出発地情報及び目的地を示す目的地情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した前記出発地情報が示す出発地から前記目的地情報が示す目的地までの経路を、前記記憶手段に記憶されているデータに基づいて複数探索する探索手段と、前記探索手段で探索された経路について、当該経路の途中から目的地まで別経路で移動するときのリスクを評価する評価手段と、前記評価手段の評価結果に基づいて前記探索手段で探索された複数の経路から少なくとも一の経路を選択する選択手段と、前記選択手段が選択した経路を示す情報を出力する出力手段と、を備える経路探索装置を提供する。 The present invention provides a storage means for storing data of a plurality of nodes and a plurality of links constituting a traffic network, an acquisition means for acquiring departure point information indicating a departure place and destination information indicating a destination, and the acquisition means. Search means for searching a plurality of routes from the departure point indicated by the departure point information acquired to the destination indicated by the destination information based on the data stored in the storage means, and searched by the searching means. An evaluation means for evaluating a risk when traveling on a different route from the middle of the route to the destination, and at least one of a plurality of routes searched by the search means based on an evaluation result of the evaluation means There is provided a route search apparatus including a selection unit that selects a route, and an output unit that outputs information indicating the route selected by the selection unit.
本発明においては、前記探索手段は、前記複数のノードにおいて、ノードへの到達予想時刻において乗車可能な確率が閾値以上となる車両がある場合、当該ノードと、当該ノードから到着可能な他のノードまでのリンクを、前記出発地から前記目的地までの経路を構成するリンクとし、前記車両には乗客に応じた目的地へ移動する車両が含まれる構成としてもよい。 In the present invention, when there is a vehicle in which the probability that the vehicle can be boarded at the predicted arrival time at the node is greater than or equal to a threshold value in the plurality of nodes, the search means includes the node and another node that can be reached from the node. The link up to the destination may be a link that forms a route from the departure place to the destination, and the vehicle may include a vehicle that moves to the destination according to the passenger.
また、本発明においては、前記評価手段は、前記探索手段で探索された経路について、移動時間、料金、ユーザーへの負担、リスクで評価する構成としてもよい。 Moreover, in this invention, the said evaluation means is good also as a structure which evaluates the route searched by the said search means by travel time, a charge, a burden to a user, and a risk.
また、本発明においては、出発地を示す出発地情報及び目的地を示す目的地情報を送信する送信手段と、前記出発地から前記目的地までの経路を示す情報を取得する取得手段と、を有する端末装置と、交通ネットワークを構成する複数のノード及び複数のリンクのデータを記憶する記憶手段と、前記送信手段が送信した出発地情報及び目的地情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した前記出発地情報が示す出発地から前記目的地情報が示す目的地までの経路を、前記記憶手段に記憶されているデータに基づいて複数探索する探索手段と、前記探索手段で探索された経路について、当該経路の途中から目的地まで別経路で移動するときのリスクを評価する評価手段と、前記評価手段の評価結果に基づいて前記生成手段で生成された複数の経路から少なくとも一の経路を選択する選択手段と、前記選択手段が選択した経路を示す情報を前記端末装置へ出力する出力手段と、を有する経路探索装置と、を備える経路探索システムを提供する。 Further, in the present invention, transmission means for transmitting starting point information indicating a starting point and destination information indicating a destination point, and acquiring means for acquiring information indicating a route from the starting point to the destination point, A terminal device having, a storage unit for storing data of a plurality of nodes and a plurality of links constituting a traffic network, an acquisition unit for acquiring departure point information and destination information transmitted by the transmission unit, and the acquisition unit, Search means for searching a plurality of routes from the departure point indicated by the acquired departure point information to the destination indicated by the destination information based on data stored in the storage means, and searched by the search means For a route, an evaluation means for evaluating a risk when moving from the middle of the route to the destination by another route, and a composite generated by the generation means based on an evaluation result of the evaluation means. A route search system comprising: a selection unit that selects at least one route from a plurality of routes; and an output unit that outputs information indicating the route selected by the selection unit to the terminal device. .
また、発明は、出発地を示す出発地情報及び目的地を示す目的地情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップで取得した前記出発地情報が示す出発地から前記目的地情報が示す目的地までの経路を、交通ネットワークを構成する複数のノード及び複数のリンクのデータを記憶する記憶手段に記憶されているデータに基づいて複数探索する探索ステップと、前記探索ステップで探索された経路について、当該経路の途中から目的地まで別経路で移動するときのリスクを評価する評価ステップと、前記評価ステップの評価結果に基づいて前記探索ステップで探索された複数の経路から少なくとも一の経路を選択する選択ステップと、前記選択ステップで選択された経路を示す情報を出力する出力ステップと、を備える経路探索方法を提供する。 The invention also provides an acquisition step of acquiring departure point information indicating a departure point and destination information indicating a destination, and a destination indicated by the destination information from the departure point indicated by the departure point information acquired in the acquisition step. A search step for searching a plurality of routes based on data stored in storage means for storing data of a plurality of nodes and a plurality of links constituting the traffic network, and a route searched in the search step, At least one route is selected from a plurality of routes searched in the search step based on an evaluation step that evaluates a risk when moving on a different route from the middle of the route to the destination, and an evaluation result of the evaluation step There is provided a route search method comprising: a selection step; and an output step for outputting information indicating the route selected in the selection step. .
また、本発明は、コンピュータを、出発地を示す出発地情報及び目的地を示す目的地情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した前記出発地情報が示す出発地から前記目的地情報が示す目的地までの経路を、交通ネットワークを構成する複数のノード及び複数のリンクのデータを記憶する記憶手段に記憶されているデータに基づいて複数探索する探索手段と、前記探索手段で探索された経路について、当該経路の途中から目的地まで別経路で移動するときのリスクを評価する評価手段と、前記評価手段の評価結果に基づいて前記探索手段で探索された複数の経路から少なくとも一の経路を選択する選択手段と、前記選択手段が選択した経路を示す情報を出力する出力手段として機能させるためのプログラムを提供する。 Further, the present invention provides a computer for acquiring the destination information indicating the starting point and the destination information indicating the destination, and the destination information from the starting point indicated by the starting point information acquired by the acquiring unit. Search means for searching a plurality of routes to the destination indicated by the data based on data stored in storage means for storing data of a plurality of nodes and links constituting the traffic network, and the search means An evaluation means for evaluating a risk when traveling on a different route from the middle of the route to the destination, and at least one of a plurality of routes searched by the search means based on an evaluation result of the evaluation means There is provided a program for functioning as a selection means for selecting a route and an output means for outputting information indicating the route selected by the selection means.
本発明によれば、経路の探索を行う際に、リンクが切断した場合に有用な経路を探索することができる。 According to the present invention, when searching for a route, it is possible to search for a route that is useful when the link is disconnected.
［実施形態］
（全体構成）
図１は、本発明の一実施形態に係る装置と、各装置間で行われるデータ通信を中継する通信網２を例示した図である。通信網２は、データ通信のサービスを提供する通信網である。通信網２は、インターネットや固定電話網、移動体通信網などを含む。本実施形態においては、端末装置２０のユーザーが出発地から目的地への経路探索を経路探索装置１０へ要求すると、経路探索装置１０は、ユーザーが設定した出発地から目的地への経路を探索し、探索した経路をユーザー提示する。
[Embodiment]
(overall structure)
FIG. 1 is a diagram illustrating an apparatus according to an embodiment of the present invention and a
端末装置２０は、本実施形態においてはスマートフォンであり、通信網２を介してデータ通信を行う。なお、本実施形態においては、端末装置２０はスマートフォンであるが、スマートフォンに限定されるものではなく、タブレットＰＣ（Personal Computer）、フィーチャーフォン又はＰＤＡ（Personal Digital Assistant）など、通信網２を介してデータ通信を行う機能を備えているコンピュータ装置であればよい。
端末装置２０は、ユーザーの操作に応じて出発地を示す情報及び目的地を示す情報を経路探索装置１０へ送信し、出発地から目的までの経路探索を経路探索装置１０へ指示する。また、端末装置２０は、経路探索装置１０が探索した経路を示す情報を受信し、受信した情報が示す経路を表示する。なお、端末装置２０は、多数存在するが、図面が繁雑になるのを防ぐために、図１においては一つの端末装置２０のみを示している。
The
The
経路探索装置１０は、出発地から目的地までの経路を探索する装置である。経路探索装置１０は、出発地を示す情報及び目的地を示す情報を端末装置２０から取得する。経路探索装置１０は、取得した情報が示す出発地から目的地への経路を、予め定められたアルゴリズムに従って探索し、探索した経路を示す情報を端末装置２０へ送信する。
車両４０は、本実施形態ではタクシー、ハイヤー、バス、電車などであり、情報処理装置５０を備えている。情報処理装置５０は、衛星測位システムを利用して車両４０の位置を計測し、計測した位置を経路探索装置１０へ送信する。
The
In the present embodiment, the
（端末装置２０の構成）
図２は、端末装置２０のハードウェア構成を示した図である。記憶部２２は、不揮発性メモリを有しており、オペレーティングシステムのプログラムや複数のアプリケーションプログラムなどを記憶する。本実施形態においては、記憶部２２は、アプリケーションプログラムとして、ウェブブラウザの機能を実現するアプリケーションプログラムを記憶する。
(Configuration of terminal device 20)
FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration of the
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ブートローダーを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）を備えている。制御部２１のＣＰＵがＲＯＭに記憶されているブートローダーを実行すると、記憶部２２に記憶されているオペレーティングシステムのプログラムが実行され、端末装置２０は、音声通信やデータ通信を行うことが可能となる。また、制御部２１がオペレーティングシステムのプログラムを実行すると、アプリケーションプログラムを実行することが可能となる。ユーザーの操作に応じて制御部２１がウェブブラウザのアプリケーションプログラムを実行すると、端末装置２０は、ウェブブラウザの機能により経路探索装置１０と通信を行い、経路探索装置１０との間でデータ通信を行う。
The
通話部２９は、マイクとスピーカ（いずれも図示略）を有している。通話部２９は、マイクに音声が入力されると、入力された音声を表す音声信号を通信部２８へ出力する。また、通話部２９では、通信部２８から音声信号が供給されると、この音声信号がアナログ信号に変換されてスピーカへ出力され、スピーカから音声が出力される。
通信部２８は、通信網２が備える無線基地局（図示略）と無線通信を行うインターフェースとして機能する。通信部２８は、制御部２１により制御され、図示を省略したアンテナを介して、無線通信によって音声通信やデータ通信を行う。通信部２８は、無線基地局から音声通信に係る音声信号を受信すると、受信した音声信号を通話部２９へ出力し、無線基地局からデータ通信に係るデータ信号を受信すると、受信したデータ信号を制御部２１へ出力する。また、通信部２８は、制御部２１からデータ通信に係るデータ信号を取得すると、このデータ信号を無線基地局へ送信し、通話部２９から音声通信に係る音声信号を取得すると、この音声信号を無線基地局へ送信する。
The
The
タッチパネル２３は、表示装置（例えば液晶ディスプレイ）と、表示装置の表示面において指の接触を検出するセンサーとを組み合わせた装置であり、ユーザーにより操作される操作部の一例である。タッチパネル２３は、文字やＧＵＩ（Graphical User Interface）などを液晶表示パネルに表示する。また、タッチパネル２３は、ユーザーが指で触れた位置をセンサーで検出する。制御部２１は、タッチパネル２３が検出した位置と、タッチパネルに表示されている画面に応じてユーザーの操作を特定し、特定した操作に応じて各部の制御や各種処理を実行する。
The
操作部２４は、端末装置２０を操作するための複数のボタンを有している。ユーザーが、操作部２４のボタンを操作すると、操作されたボタンを示す信号が操作部２４から制御部２１へ出力される。制御部２１は、操作部２４が出力した信号を取得すると、操作されたボタンを取得した信号に基づいて特定し、特定したボタンに応じて各部を制御する。
The
測位部２７は、人工衛星を用いた衛星測位システムを利用して端末装置２０の位置を測位する。測位部２７は、衛星測位システムの人工衛星から発信される位置測定用の電波を受信すると、それぞれの人工衛星から発信される電波の位相差を基にして端末装置２０の位置の緯度および経度を演算する。測位部２７は、演算により得られた緯度および経度を表す位置情報を生成する。なお、測位部２７は、車載用のナビゲーション装置のように、さらにジャイロセンサーや加速度センサーの測定結果も利用して位置を測位する構成であってもよい。
The
（情報処理装置５０の構成）
図３は、情報処理装置５０のハードウェア構成を示した図である。測位部５７は、人工衛星を用いた衛星測位システムを利用して車両４０の位置を測位する。測位部５７は、衛星測位システムの人工衛星から発信される位置測定用の電波を受信すると、それぞれの人工衛星から発信される電波の位相差を基にして車両４０の位置の緯度および経度を演算する。測位部５７は、演算により得られた緯度および経度を表す位置情報を生成する。なお、測位部５７は、車載用のナビゲーション装置のように、さらにジャイロセンサーや加速度センサーの測定結果も利用して位置を測位する構成であってもよい。
(Configuration of information processing apparatus 50)
FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration of the
記憶部５２は、不揮発性メモリを有しており、オペレーティングシステムのプログラムや複数のアプリケーションプログラムなどを記憶する。本実施形態においては、記憶部５２は、測位部５７が生成した位置情報を経路探索装置１０へ予め定められた周期で送信する機能を実現するアプリケーションプログラムを記憶する。
The
制御部５１は、ＣＰＵやＲＡＭ、ブートローダーを記憶したＲＯＭを備えている。制御部５１のＣＰＵがＲＯＭに記憶されているブートローダーを実行すると、記憶部５２に記憶されているオペレーティングシステムのプログラムが実行されてデータ通信の機能が実現し、情報処理装置５０は、データ通信を行うことが可能となる。また、制御部５１がオペレーティングシステムのプログラムを実行すると、アプリケーションプログラムを実行することが可能となる。制御部５１がアプリケーションプログラムを実行すると、情報処理装置５０は、経路探索装置１０と通信を行い、情報処理装置５０を一意に識別する識別子と、測位部５７が生成した位置情報を経路探索装置１０へ予め定められた周期で送信する。
The
通信部５８は、通信網２が備える無線基地局（図示略）と無線通信を行うインターフェースとして機能する。通信部５８は、制御部５１により制御され、図示を省略したアンテナを介して、無線通信によってデータ通信を行う。通信部５８は、無線基地局からデータ通信に係るデータ信号を受信すると、受信したデータ信号を制御部５１へ出力する。また、通信部５８は、制御部５１からデータ通信に係るデータ信号を取得すると、このデータ信号を無線基地局へ送信する。
The
タッチパネル５３は、表示装置（例えば液晶ディスプレイ）と、表示装置の表示面において指の接触を検出するセンサーとを組み合わせた装置であり、ユーザーにより操作される操作部の一例である。タッチパネル５３は、文字やＧＵＩなどを液晶表示パネルに表示する。また、タッチパネル５３は、ユーザーが指で触れた位置をセンサーで検出する。制御部５１は、タッチパネル５３が検出した位置と、タッチパネルに表示されている画面に応じてユーザーの操作を特定し、特定した操作に応じて各部の制御や各種処理を実行する。
The
操作部５４は、情報処理装置５０を操作するための複数のボタンを有している。ユーザーが、操作部５４のボタンを操作すると、操作されたボタンを示す信号が操作部５４から制御部５１へ出力される。制御部５１は、操作部５４が出力した信号を取得すると、操作されたボタンを取得した信号に基づいて特定し、特定したボタンに応じて各部を制御する。
The
（経路探索装置１０の構成）
図４は、経路探索装置１０のハードウェア構成を例示したブロック図である。通信部１８は、データ通信を行うための通信インターフェースである。通信部１８は、図示を省略した通信ケーブルにより通信網２に接続されている。操作部１４は、ユーザーにより操作されるキーボード（図示略）およびマウス（図示略）を有している。経路探索装置１０は、キーボードやマウスに行われた操作に応じて動作する。表示部１３は、液晶ディスプレイを有しており、経路探索装置１０を操作するための画面や記憶部１２に記憶されている情報などを表示する。
(Configuration of the route search apparatus 10)
FIG. 4 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the
記憶部１２は、データを永続的に記憶する装置（例えばハードディスク装置）を有しており、オペレーティングシステムのプログラムや複数のアプリケーションプログラムなどを記憶する。記憶部１２は、出発地を示す情報と目的地を示す情報とを取得し、出発地から目的地までの経路を探索し、探索した経路を示す情報を端末装置２０へ送信する機能を実現する経路探索プログラムを記憶している。
The
また、記憶部１２は、交通ネットワークのデータを蓄積したネットワークデータベース１２Ａを記憶している。ネットワークデータベース１２Ａは、鉄道、バス、タクシー、徒歩などの各交通手段に係るデータを蓄積したデータベースである。ネットワークデータベース１２Ａは、各種交通手段について、交通ネットワークに含まれる車両のデータや、複数のノード及びノード間を結ぶリンクのデータなどを蓄積している。
また、記憶部１２は、情報処理装置５０から送信される識別子と位置情報を、位置情報を受信した日時と対応付けて記憶する。また、記憶部１２は、各ノードに対応付けて、交通ネットワークを走行する車両４０がノードに存在したときの時刻と車両の識別子の組を記憶する。
In addition, the
In addition, the
制御部１１は、ＣＰＵ、ブートローダーを記憶したＲＯＭ及びＲＡＭを備えている。制御部１１のＣＰＵがＲＯＭに記憶されているブートローダーを実行すると、ＣＰＵは、記憶部１２に記憶されているオペレーティングシステムのプログラムを実行する。ＣＰＵがオペレーティングシステムのプログラムを実行すると、経路探索装置１０は、クライアントサーバーシステムのサーバーとしての機能し、端末装置２０や情報処理装置５０とデータ通信を行うことが可能となる。また、制御部１１がオペレーティングシステムのプログラムを実行すると、アプリケーションプログラムを実行することが可能となる。制御部１１が経路探索プログラムを実行すると、端末装置２０から送られた情報に応じて出発地から目的地までの経路を探索し、探索した経路を示す情報を端末装置２０へ送信する機能が実現する。
The
図５は、経路探索装置１０において実現する機能の構成を示した機能ブロック図である。取得部１０１は、端末装置２０が送信した出発地情報、目的地情報及び出発日時情報を取得する。経路探索部１０２は、取得部１０１が取得した情報と、ネットワークデータベース１２Ａに蓄積されているデータに基づいて、出発地情報が示す出発地から目的地情報が示す目的地までの経路を複数探索する。評価部１０３は、経路探索部１０２が探索した複数の経路のそれぞれを予め定められたアルゴリズムで評価する。選択部１０４は、評価部１０３の評価結果に応じて、経路探索部１０２が探索した経路の中から端末装置２０のユーザーへ提示する経路を選択する。出力部１０５は、選択部１０４が選択した経路を示すウェブページのデータを生成し、生成したデータを端末装置２０へ送信する。
FIG. 5 is a functional block diagram showing a configuration of functions realized in the
（実施形態の動作例）
図７は、ネットワークデータベース１２Ａに蓄積されたデータで表される交通ネットワークの一部を例示した図である。図７においては、ノードｎ１、ｎ５、ｎ６は、路線バスの停留所を表し、ノードｎ４は、鉄道の駅を表し、ノードｎ２、ｎ３は、路線バスの停留所及び鉄道の駅を表している。ノードｎ２、ｎ３は、バスと鉄道の乗り換えが可能なノードである。また、図７において、実線、破線及び一点鎖線は、路線バスのノード（停留所）を結ぶリンクを表している。図７においては、路線バスの三つの系統が示されており、第１の系統に係るリンクを実線で表し、第２の系統に係るリンクを破線で表し、第３の系統に係るリンクを一点鎖線で表している。また、平行な２本の実線に複数の直線を等間隔で交差させた線は、電車のノード（駅）を結ぶリンクを表している。
(Operation example of embodiment)
FIG. 7 is a diagram illustrating a part of a traffic network represented by data stored in the
また、図７においては、交通ネットワーク上に存在する交通手段を示している。車両Ｍ１＿ｍ１は、第１の系統を走行するバスを表し、車両Ｍ４＿ｍ１０は、第２の系統を走行するバスを表し、車両Ｍ３＿ｍ８は、第３の系統を走行するバスを表している。車両Ｍ３＿ｍ３及び車両Ｍ３＿ｍ５は、ノードｎ２、ｎ３、ｎ４を走行する電車を表しており、車両Ｍ２＿ｍ２、車両Ｍ２＿ｍ４、車両Ｍ２＿ｍ６、車両Ｍ２＿ｍ７及び車両Ｍ２＿ｍ９は、タクシーを表している。
以下においては、経路探索装置１０が行う処理の流れを示した図６のフローチャートを参照し、図７に示した交通ネットワークにおいて出発地Ｓから目的地Ｇまでの経路を探索する場合を例にして、動作例の説明を行う。
FIG. 7 shows transportation means existing on the transportation network. The vehicle M1_m1 represents a bus that travels through the first system, the vehicle M4_m10 represents a bus that travels through the second system, and the vehicle M3_m8 represents a bus that travels through the third system. Vehicles M3_m3 and M3_m5 represent trains traveling on the nodes n2, n3, and n4, and the vehicles M2_m2, vehicles M2_m4, vehicles M2_m6, vehicles M2_m7, and vehicles M2_m9 represent taxis.
In the following, referring to the flowchart of FIG. 6 showing the flow of processing performed by the
端末装置２０のユーザーが、端末装置２０においてウェブブラウザを起動させる操作を行った後、経路探索装置１０へアクセスする操作を行うと、端末装置２０と経路探索装置１０とが互いに通信を行い、経路探索を行うためのウェブページが端末装置２０へ送られる。端末装置２０が、このウェブページを受信し、受信したウェブページに基づいてタッチパネル２３を制御すると、出発地及び目的地を入力するためのウェブページ（図８）がタッチパネル２３に表示される。
When the user of the
端末装置２０のユーザーは、出発地Ｓから目的地Ｇまでの経路を探索する場合、図８に例示したウェブページにおいて、出発地Ｓの位置を表す文字列をテキストボックスＢＸ１に入力し、目的地Ｇの位置を表す文字列をテキストボックスＢＸ２に入力する。ここでユーザーは、テキストボックスＢＸ１及びテキストボックスＢＸ２に、例えば、地名、住所又は緯度及び経度などを入力する。また、ユーザーは、出発地から移動を開始するときの出発日時を、表示されたウェブページにあるコンボボックスＢＸ３〜ＢＸ６で入力する。
When searching for a route from the departure point S to the destination G, the user of the
ユーザーが、出発地、目的地及び出発日時を入力した後、表示されているウェブページにある検索ボタンＢ１をタップする操作を行うと、端末装置２０は、テキストボックスＢＸ１に入力された文字列を、出発地を表す出発地情報として経路探索装置１０へ送信し、テキストボックスＢＸ２に入力された文字列を、目的地を表す目的地情報として経路探索装置１０へ送信する。また、端末装置２０は、コンボボックスＢＸ３〜ＢＸ６で入力された出発日時を、出発日時情報として経路探索装置１０へ送信する。
When the user performs an operation of tapping the search button B1 on the displayed web page after inputting the departure place, the destination, and the departure date, the
経路探索装置１０（取得部１０１）は、端末装置２０が送信した出発地情報、目的地情報及び出発日時情報を取得する。経路探索装置１０（経路探索部１０２）は、出発地情報及び目的地情報を取得すると、経路探索の対象となるノードを特定する（図６：ステップＳＡ１）。具体的には、経路探索装置１０は、出発地情報が表す位置から目的地情報が表す位置までの距離を演算する。次に経路探索装置１０は、出発地情報が表す位置を中心とし、演算で得られた距離のｎ倍の距離を半径とする円内に含まれるノード及びリンクを、ネットワークデータベース１２Ａに蓄積されている情報に基づいて特定する。なお、ｎの値は、１以上の値が予め設定されている。ここで、この特定したノード群を特定ノードセットと呼称する。
The route search device 10 (acquisition unit 101) acquires the departure point information, the destination information, and the departure date information transmitted from the
次に経路探索装置１０（経路探索部１０２）は、出発地Ｓから目的地Ｇまでの経路を探索し、経路グラフを作成する（ステップＳＡ２）。ここで、経路探索装置１０は、まず、出発地Ｓから出発地Ｓの近傍のノード（図７のノードｎ１）への移動時間を演算する。近傍のノードの候補として、前述の特定ノードセットから選ぶことで計算処理を効率化することができる。経路探索プログラムにおいては、あるノードから別のノードまでに移動するときにかかる時間を返す関数ＤＭ（ｔａ，ｎｂ，ｎｃ，ｍｄ）が定義されている。この関数ＤＭ（ｔａ，ｎｂ，ｎｃ，ｍｄ）において、ｔａは、移動を開始するときの時刻、ｎｂは、移動の始点のノード、ｎｃは、移動の終点のノード、ｍｄは、移動手段を示す。関数ＤＭ（ｔａ，ｎｂ，ｎｃ，ｍｄ）は、交通ネットワークに存在する車両のプローブデータ（車両の識別子、車両の位置情報、位置情報を取得したときの時刻）の時系列データを利用し、時系列解析モデル（一般線形化モデル、状態空間モデル、多重線形回帰モデル、ＡＲＭＡモデルなど）などを基にした数理モデルにより実現できる。数理モデルの決定やパラメータ推定については、例えば、ネットワークデータベース１２Ａに蓄積される車両のプローブデータや交通ネットワークの運行状況（工事や事故、渋滞）、行事などのイベント情報、気温や天気などの環境情報を観測変数とし、ある時刻にあるノードに位置し、一定時間後／一定時間内に他のノードにいた車両の到着時刻を目的変数として、前述の時系列解析モデルによる機械学習により実現する。機械学習によりパラメータ推定された数理モデルの妥当性確認として予測精度の評価については、実データ（車両のプローブデータ）を利用して、適合度や再現性についてクロスバリデーション等により行うことができる。
Next, the route search device 10 (route search unit 102) searches for a route from the departure point S to the destination G and creates a route graph (step SA2). Here, the
経路探索装置１０は、ｔａを、出発日時情報が示す日時、ｎｂを出発地Ｓ、ｎｃをノードｎ１、移動手段を徒歩又はタクシーに設定し、出発地Ｓからノードｎ１までの移動に要する時間ｔｄｍ０を、前述の関数ＤＭ（ｔａ，ｎｂ，ｎｃ，ｍｄ）により求める。
The
次に経路探索装置１０は、出発日時＋時間ｔｄｍ０の日時（以下、ノード１到着時刻とする）に到達するノードｎ１において、ノード１到着時刻に乗車可能な確率が予め定められた閾値以上の車両（タクシー、ハイヤー、バス、電車等）を抽出する。具体的には、経路探索プログラムにおいては、指定された車両について、指定された時刻において指定されたノードでの乗車可能な確率を返す関数ＴＭ（ｉｄ，ｃｔ，ｃｐ，ｔｔ，ｔｉｄ）が定義されている。ｉｄは、確率を求める車両の識別子、ｃｔは、現在時刻、ｃｐは、ｉｄで特定される車両の現在時刻における位置、ｔｉｄは、ユーザーが到達するノードの識別子、ｔｔは、ｔｉｄのノードにおいてユーザーが車両に乗車する日時（乗車予想時刻）を示す。この関数ＴＭ（ｉｄ，ｃｔ，ｃｐ，ｔｔ，ｔｉｄ）は、交通ネットワークに存在する車両のプローブデータ（車両識別子と各データ収集時刻とＧＰＳで取得した位置情報の時系列データ）を利用して、数理モデルにより実現できる。例えば、関数ＴＭ（ｉｄ，ｃｔ，ｃｐ，ｔｔ，ｔｉｄ）は、ロジスティック回帰モデルにより実現できる。
ロジスティック回帰モデルによる数理モデルの実現については、例えば、入力データとして、ある車両があるノードに存在した毎に記録した、「車両の識別子」、「ノードの識別子」、「車両がノードに存在した時刻」の３つの組の時系列データを入力として用いる。本実施形態では、この３つの組の時系列データをレコードとする。また、モデル式として、「Logit(pid_n)=a*x1_n+b*x2_n+c*x3_n+d」のロジット関数を定義する。
ここでパラメータの機械学習処理について説明する、pid_nは、全レコードのうち、ｎ番目のレコードより（ｔｔ−ｃｔ）後の時刻に最も近いレコードのノード識別子がｔｉｄに一致していたら１、一致していなかったら０をとる変数、x1_nは、ｎ番目のレコードに含まれている時刻、x2_nは、ｎ番目のレコードの曜日が平日なら１、祝日なら０の値をとる変数、x3_nは、ｎ番目のレコードの時刻が通勤時間帯である７時〜９時又は範囲内と１７時〜２０時の範囲内であれば１、範囲外であれば０をとる変数である。本実施形態では、観測変数としてx1〜x3までを設定したが、その他に季節や天気、気温、車両種類、及び外部システムから取得した道路状況、事故情報等を変数として加える構成も精度向上のため可能である。
この機械学習においては、車両の識別子とノードの識別子毎に、ロジスティック回帰モデルの学習処理を行い、入力データに対して最尤推定を行い、ロジット関数のパラメータであるａ〜ｄを決定する。
機械学習によって得たパラメータによる数理モデルの利用においては、決定したパラメータをモデル式に設定し、ｉｄ（車両の識別子）及びｔｉｄ（ユーザーが到達するノードの識別子）に求めたい（指定された）値（ＩＤ）を設定し、x1_nをｃｔ（現在時刻）としてx2_nとx3_nを設定し、指定された車両について、指定された時刻において指定されたノードでの乗車可能な確率を計算する。
Next, in the node n1 that reaches the date / time of departure date / time tdm0 (hereinafter referred to as node 1 arrival time), the
As for the realization of mathematical model by logistic regression model, for example, as input data, “vehicle identifier”, “node identifier”, “time when vehicle is present at the node, recorded every time a certain vehicle is present at a certain node. Are used as input. In the present embodiment, these three sets of time series data are records. Further, a logit function of “Logit (pid_n) = a * x1_n + b * x2_n + c * x3_n + d” is defined as a model expression.
Here, the parameter machine learning process will be described. Pid_n is 1 if the node identifier of the record closest to the time after (tt-ct) from the n-th record among the all records matches tid. X1_n is the time included in the nth record, x2_n is a variable that takes a value of 1 if the day of the nth record is a weekday, and 0 if it is a public holiday, x3_n is the nth This is a variable that takes 1 if the time of the record is within the range of 7:00 to 9 o'clock, or within the range and 17:00 to 20:00, which is the commuting time zone, and takes 0 if it is outside the range. In the present embodiment, x1 to x3 are set as observation variables, but in addition, the configuration in which the season, weather, temperature, vehicle type, road conditions acquired from external systems, accident information, etc. are added as variables is also for improving accuracy. Is possible.
In this machine learning, a logistic regression model learning process is performed for each vehicle identifier and node identifier, maximum likelihood estimation is performed on input data, and parameters a to d of the logit function are determined.
In the use of a mathematical model with parameters obtained by machine learning, the determined parameter is set in the model formula, and the id (vehicle identifier) and tid (identifier of the node reached by the user) values to be obtained (specified) (ID) is set, x1_n is set to ct (current time), x2_n and x3_n are set, and for the specified vehicle, the probability of boarding at the specified node at the specified time is calculated.
まず、経路探索装置１０は、ノードｎ１で乗車可能な車両を特定する。例えば、ノードｎ１は、バスの停留所であるため、例えば、第１の経路を走行する複数のバスが特定される。次に経路探索装置１０は、特定した車両のそれぞれについて、ノードｎ１において乗車可能な確率を関数ＴＭ（ｉｄ，ｃｔ，ｃｐ，ｔｔ，ｔｉｄ）により演算し、得られた確率が予め定められた閾値以上の車両を抽出する。ここでは、演算を行う際には、ｉｄは、ノードｎ１で乗車可能な車両の識別子、ｔｔは、出発日時＋時間ｔｄｍ０の日時、ｔｉｄは、ノードｎ１のｉｄとなる。
First, the
なお、経路探索装置１０は、乗車する人の目的地へ移動するタクシーやハイヤー等に搭載されている情報処理装置５０から送られた位置情報の履歴を記憶している。経路探索装置１０は、タクシーについて、あるノード及びある時刻における乗車可能な確率を予測する数理モデルを、タクシーの位置情報の履歴を利用した時系列解析モデルで実現し、出発日時＋時間ｔｄｍ０の日時においてノードｎ１で乗車可能な車両を抽出する際に、タクシーを含めるようにしてもよい。
The
経路探索装置１０は、ノードｎ１で乗車可能な確率が閾値以上の車両を抽出すると、ノードｎ１への到達予想時刻、ノードｎ１の識別子、ノードｎ１へ移動するのに用いる交通手段の識別子及び抽出した車両の識別子を対応付けて記憶する。例えば、出発日時＋時間ｔｄｍ０の時刻にノードｎ１において乗車可能な車両として車両Ｍ１＿ｍ１が抽出された場合、経路探索装置１０は、ノードｎ１に関して、「（出発日時＋時間ｔｄｍ０、ノードｎ１の識別子、出発地Ｓからノードｎ１へ移動するのに用いた交通手段の識別子、車両Ｍ１＿ｍ１の識別子）」の形で各種情報が組にして記憶する。記憶される情報は、出発地Ｓから目的地Ｇへ移動するときに移動するノードの情報及び移動に用いる交通手段の情報を含み、出発地Ｓから目的地Ｇまでのノード及びリンクを繋ぐ経路グラフを構成する情報（経路グラフ情報）となる。
When the
次に、経路探索装置１０は、次のノードへの移動時間を演算する。例えば、ノードｎ１は、リンクでノードｎ２と接続されているため、経路探索装置１０は、ノードｎ１からノードｎ２へ移動するのに要する時間ｔｄｍ１を上述した関数ＤＭにより演算する。また、経路探索装置１０は、出発日時＋時間ｔｄｍ０＋時間ｔｄｍ１の日時に到達するノードｎ２において乗車可能な確率が予め定められた閾値以上となる車両を、上述した関数ＴＭ（ｉｄ，ｃｔ，ｃｐ，ｔｔ，ｔｉｄ）を用いて抽出する。ここでは、演算を行う際には、ｉｄは、ノードｎ２で乗車可能な車両の識別子、ｔｔは、出発日時＋時間ｔｄｍ０＋時間ｔｄｍ１の日時、ｔｉｄは、ノードｎ２のｉｄとなる。
Next, the
経路探索装置１０は、ノードｎ２で乗車可能な確率が閾値以上の車両を抽出すると、ノードｎ２への到達時刻、ノードｎ２の識別子、ノードｎ２へ移動するのに用いる交通手段の識別子及び抽出した車両の識別子を対応付けて記憶する。例えば、ノードｎ２に関して、出発日時＋時間ｔｄｍ０＋時間ｔｄｍ１において乗車可能な確率が閾値以上の車両として、車両Ｍ３＿ｍ５と、車両Ｍ４＿ｍ１０が抽出された場合、経路探索装置１０は、「（出発日時＋時間ｔｄｍ０＋時間ｔｄｍ１、ノードｎ２の識別子、車両Ｍ１＿ｍ１の識別子、（車両Ｍ３＿ｍ５の識別子、車両Ｍ４＿ｍ１０の識別子））」の形で各種情報を組にして記憶する。記憶される情報は、出発地Ｓから目的地Ｇへ移動するときに移動するノードの情報及び移動に用いる交通手段の情報を含み、出発地Ｓから目的地Ｇまでの経路グラフを構成する情報（経路グラフ情報）となる。
When the
次に、経路探索装置１０は、ノードｎ２で乗車可能な確率が閾値以上の車両として、車両Ｍ３＿ｍ５と車両Ｍ４＿ｍ１０があるため、車両Ｍ３＿ｍ５により次のノードｎ３へ移動した場合について、次のノードへの移動時間の演算、次のノードで乗車可能な確率が閾値以上の車両の抽出及び経路グラフ情報の記憶を行い、また、車両Ｍ４＿ｍ１０によりノードｎ６へ移動した場合について、次のノードへの移動時間の演算、次のノードで乗車可能な確率が閾値以上の車両の抽出及び経路グラフ情報の記憶を行う。
Next, since the vehicle M3_m5 and the vehicle M4_m10 are vehicles having a probability that the vehicle can be boarded at the node n2 as a threshold or more, the
以後、経路探索装置１０は、次のノードへの移動時間の演算、次のノードで乗車可能な確率が閾値以上の車両の抽出及び経路グラフ情報の記憶を順次行い、目的地Ｇまでの経路グラフ情報の記憶が終了すると、記憶した経路グラフ情報に基づいて、出発地Ｓから目的地Ｇまでの経路グラフを作成する。具体的には、経路探索装置１０は、経路グラフ情報の４項目にある車両の識別子を、３項目に含む経路グラフ情報を特定し、特定した経路グラフ情報を紐付ける。上述したように、「（出発日時＋時間ｔｄｍ０、ノードｎ１の識別子、出発地Ｓからノードｎ１へ移動するのに用いた交通手段の識別子、車両Ｍ１＿ｍ１の識別子）」の経路グラフ情報と、「（出発日時＋時間ｔｄｍ０＋時間ｔｄｍ１、ノードｎ２の識別子、車両Ｍ１＿ｍ１の識別子、（車両Ｍ３＿ｍ５の識別子、車両Ｍ４＿ｍ１０識別子））」の経路グラフ情報が記憶されている場合、一方の経路グラフ情報の４項目にある車両Ｍ１＿ｍ１の識別子が、他方の経路グラフ情報の３項目にあるため、これらの経路グラフ情報が紐付けられる。経路探索装置１０は、この紐付けの処理を、紐付ける経路グラフ情報がなくなるまで繰り返す。経路探索装置１０は、経路グラフ情報の紐付けが終了すると、紐付けられた経路グラフ情報に含まれているノードの識別子を結ぶことにより、経路グラフを作成する。
Thereafter, the
例えば、本動作例では、図７の交通ネットワークで経路グラフの作成を行った場合、経路Ａ（出発地Ｓ→ノードｎ１→ノードｎ２→ノードｎ３→ノードｎ５→目的地Ｇ）、経路Ｂ（出発地Ｓ→ノードｎ１→ノードｎ２→ノードｎ３→ノードｎ４→目的地Ｇ）、経路Ｃ（出発地Ｓ→ノードｎ１→ノードｎ２→ノードｎ６→目的地Ｇ）の３つの経路グラフが作成される。
なお、出発地Ｓから目的地Ｇへ至る経路については、周知の幅優先探索、深さ優先探索、ランダムリスタートなどで求めてもよい。また、経路の探索を行う際には、ノード数、時間、料金、ユーザーへの負担、乗り換え失敗のリスクなどをもとにして経路を絞り込むようにしてもよく、例えば、ノード数が少ない順から所定数の経路を選択したり、所要時間が少ない順から所定数の経路を選択したりしてもよい。
For example, in this operation example, when a route graph is created in the traffic network of FIG. 7, route A (departure point S → node n1 → node n2 → node n3 → node n5 → destination G), route B (departure) Three route graphs are generated: a route S (node S → node n1 → node n2 → node n3 → node n4 → destination G) and route C (departure point S → node n1 → node n2 → node n6 → destination G).
The route from the departure point S to the destination G may be obtained by a well-known breadth-first search, depth-first search, random restart, or the like. When searching for a route, the route may be narrowed down based on the number of nodes, time, fee, burden on the user, risk of transfer failure, etc. A predetermined number of routes may be selected, or a predetermined number of routes may be selected in ascending order of required time.
経路探索装置１０（評価部１０３）は、経路グラフの作成を終了すると、各経路グラフのリンクのそれぞれについて、リンクを移動するのに用いる車両に応じた早さ、安さ、楽さ、乗り換えリスクなどの各種パラメータを設定する（ステップＳＡ３）。ここで、早さは、例えばリンクの移動に要する移動時間であり、安さは、リンクの移動に要する料金である。また、楽さは、ユーザーへの負担を表す値である。また、乗り換えリスクは、リンクの終点ノードに至る移動手段の遅延等による、リンクの終点ノードにおける乗り換え失敗程度や、リンクの終点ノードからの次のノードへの移動手段への乗り換え失敗程度などである。 When the route search device 10 (evaluation unit 103) finishes creating the route graph, for each link of each route graph, speed, ease, ease, transfer risk, etc. according to the vehicle used to move the link Are set (step SA3). Here, for example, the speed is the travel time required for moving the link, and the cheap is the charge required for moving the link. Also, the enjoyment is a value that represents the burden on the user. In addition, the transfer risk is, for example, the degree of transfer failure at the link end node due to the delay of the transfer means reaching the link end node, or the degree of transfer failure from the link end node to the next node. .
次に、経路探索装置１０（評価部１０３）は、作成した経路グラフを構成する各リンクを、移動時間、料金、ユーザーへの負担、乗り換え失敗による経路変更などの観点で評価する（ステップＳＡ４）。具体的には、経路探索プログラムにおいては、経路の評価を行う評価関数Ｓ（ｐｎ）が定義されている。評価関数Ｓ（ｐｎ）は、移動時間、料金、ユーザーへの負担、乗り換え失敗による経路変更などの観点から経路を評価する関数であり、上記の観点で優れた経路ほど高い値を返す。 Next, the route search device 10 (evaluation unit 103) evaluates each link constituting the created route graph from the viewpoint of travel time, fee, burden on the user, route change due to transfer failure, and the like (step SA4). . Specifically, in the route search program, an evaluation function S (pn) for performing route evaluation is defined. The evaluation function S (pn) is a function that evaluates a route from the viewpoints of travel time, a fee, a burden on the user, a route change due to transfer failure, and the like, a route that is superior from the above viewpoint returns a higher value.
本実施形態においては、経路探索プログラムにおいて、Ｓ（ｐｎ）＝Ｔ（ｐｎ）＋Ｃ（ｐｎ）＋Ｅ（ｐｎ）−Ｒ（ｐｎ）と定義されている。評価関数Ｓ（ｐｎ）において、ｐｎは、経路グラフを構成する個々のリンクの識別子である。Ｔ（ｐｎ）は、リンクの移動時間を評価する関数である。Ｔ（ｐｎ）は、ｐｎで特定されるリンクに設定された上記のパラメータ（早さ）を用いてリンクの移動時間を演算する。Ｔ（ｐｎ）は、ｐｎで識別されるリンクを移動するときの移動時間が短いほど高い値を返す。Ｃ（ｐｎ）は、リンクを移動するときにかかる料金を評価する関数である。Ｃ（ｐｎ）は、ｐｎで特定されるリンクに設定された上記のパラメータ（安さ）を用いて移動に係る料金を演算する。Ｃ（ｐｎ）は、ｐｎで識別されるリンクを移動するときにかかる料金が低いほど高い値を返す。Ｅ（ｐｎ）は、リンクを移動したときにユーザーに係る負担を評価する関数である。Ｅ（ｐｎ）は、リンクに設定されたパラメータ（楽さ）を用いてユーザーに係る負担を演算する。Ｅ（ｐｎ）は、ｐｎで識別されるリンクを移動したときにユーザーに係る負担が小さいほど高い値を返す。Ｒ（ｐｎ）は、リンクに紐付けられた車両への乗車の失敗やリンクでの移動が不可となったこと（つまり、リンクが切断されたこと）により迂回するときのリスクを評価する関数である。
本実施形態では、「Ｒ（ｐｎ）＝（リンクの終点ノードに至る移動手段の遅延等による、リンクの終点ノードにおける乗り換え失敗程度）＋（リンクの終点ノードからの次のノードへの移動手段への乗り換え失敗程度）＊（リンクの終点ノードからの、他の最適経路スコア）」と定義されている。ここで、迂回するときに用いる経路の評価値については、評価関数Ｓ（ｐｎ）により再帰的に評価する。Ｒ（ｐｎ）は、リンクに設定されたパラメータ（乗り換えリスク）を用いて演算を行い、迂回によるリスクが大きいほど高い値を返す。なお、Ｒ（ｐｎ）は、関数ＴＭが返した確率を１００％から引いた値としてもよい。
なお、出発地Ｓから最初のノードまでのリンク、目的地Ｇの一つ前のノードから目的地Ｇまでのリンク及び同じ車両に継続して乗車する場合のリンクについては、Ｒ（ｐｎ）は値として０を返す。
In the present embodiment, the route search program defines S (pn) = T (pn) + C (pn) + E (pn) −R (pn). In the evaluation function S (pn), pn is an identifier of each link constituting the route graph. T (pn) is a function for evaluating the moving time of the link. T (pn) calculates the moving time of the link using the above parameter (speed) set for the link specified by pn. T (pn) returns a higher value as the movement time when moving the link identified by pn is shorter. C (pn) is a function that evaluates a charge required when moving a link. C (pn) calculates a charge related to movement using the above-mentioned parameter (lowness) set for the link specified by pn. C (pn) returns a higher value as the charge for moving the link identified by pn is lower. E (pn) is a function for evaluating the burden on the user when the link is moved. E (pn) calculates the burden on the user using the parameter (enjoyment) set for the link. E (pn) returns a higher value as the burden on the user is smaller when the link identified by pn is moved. R (pn) is a function that evaluates the risk of detouring due to failure to get on the vehicle linked to the link or the inability to move on the link (that is, the link has been disconnected). is there.
In the present embodiment, “R (pn) = (the degree of transfer failure at the link end node due to the delay of the moving means reaching the link end node, etc.) + (To the moving means from the link end node to the next node” ) ((Another optimum route score from the end node of the link)) ”. Here, the evaluation value of the route used for detouring is evaluated recursively by the evaluation function S (pn). R (pn) is calculated using the parameter (transfer risk) set for the link, and returns a higher value as the risk of detour increases. R (pn) may be a value obtained by subtracting the probability returned by the function TM from 100%.
Note that R (pn) is a value for the link from the departure point S to the first node, the link from the node immediately before the destination G to the destination G, and the link when continuously boarding the same vehicle.
経路探索装置１０は、ステップＳＡ４においては、各経路グラフのリンクを、まず、評価関数Ｓ（ｐｎ）からＲ（ｐｎ）の項を除いた関数で評価する。ここで、上述した経路Ａ〜Ｃについて、Ｒ（ｐｎ）の項を除いて評価関数Ｓ（ｐｎ）で経路Ａ〜Ｃの各リンクを評価した場合、各リンクの評価結果の値は、例えば、図９に示したものとなる。
In step SA4, the
次に経路探索装置１０（評価部１０３）は、各経路グラフのリンクについて、Ｒ（ｐｎ）の項を演算する。経路Ａ〜Ｃの各リンクのＲ（ｐｎ）を演算した場合、各リンクのＲ（ｐｎ）の演算結果の値は、例えば、図１０に示したものとなる。
Ｒ（ｐｎ）の計算式は、上述したように、「Ｒ（ｐｎ）＝（リンクの終点ノードに至る移動手段の遅延等による、リンクの終点ノードにおける乗り換え失敗程度）＋（リンクの終点ノードからの次のノードへの移動手段への乗り換え失敗程度）＊（リンクの終点ノードからの、他の最適経路スコア）」と定義されている。この「乗り換え失敗程度」については、移動に利用する車両について、前述の指定された時刻において指定されたノードでの乗車可能な確率を返す関数ＴＭ（ｉｄ，ｃｔ，ｃｐ，ｔｔ，ｔｉｄ）の返り値を使い、１．０（１００％）から除算した値を利用する方法がある。Ｒ（ｐｎ）の算出においては、他の最適経路を決定するために再帰計算相当が必要になり、計算をノード毎を起点として行うため、他の経路の計算処理結果をキャッシュとして利用して計算を高速化する構成とすることも可能である。
Next, the route search apparatus 10 (evaluation part 103) calculates the term of R (pn) about the link of each route graph. When R (pn) of each link of the paths A to C is calculated, the value of the calculation result of R (pn) of each link is, for example, as shown in FIG.
As described above, the calculation formula of R (pn) is “R (pn) = (the degree of transfer failure at the link end node due to the delay of the moving means reaching the link end node, etc.) + (From the link end node) (The degree of failure to transfer to the moving means to the next node) * (another optimum route score from the end node of the link) ”. With respect to this “degree of transfer failure”, the return of a function TM (id, ct, cp, tt, tid) that returns the probability that the vehicle used for movement can be transferred at the specified node at the specified time described above. There is a method of using a value obtained by dividing a value from 1.0 (100%). In calculating R (pn), recursive calculation or equivalent is required to determine another optimal route, and the calculation is performed starting from each node. Therefore, the calculation processing result of the other route is used as a cache. It is also possible to adopt a configuration that speeds up the operation.
ここで、経路ＡについてのＲ（ｐｎ）の計算について説明する。出発地Ｓから最初のノードまでについては、上述したように、Ｒ（ｐｎ）は、「０」を返すため、出発地Ｓとノードｎ１を結ぶリンクＬ１に係るＲ（ｐｎ）は、０となる。また、ノードｎ１からノードｎ２に至るリンクＬ２に係るＲ（ｐｎ）については、ノードｎ２からの移動先であるノードｎ３への移動が不可となって当該リンクＬ２の終点であるノードｎ２から迂回するときに用いる経路を元に計算する。この迂回経路については、ノードｎ２を出発地とし、ノードｎ２からノードｎ３のリンクが「ない」場合のグラフを入力として、ステップＳＡ３以降の処理を行い最良の経路を決定することで選ぶ。つまり、迂回する場合に最良の経路を再帰計算により選ぶ。ただし、本動作例の場合は、他の候補がなく、ノードｎ２→ノードｎ６→目的地Ｇが迂回経路となるため、Ｒ（ｐｎ）における「リンクでの移動が不可となって当該リンクの終点から迂回するときに用いる経路の評価値」の項は、リンクＬ５の評価値である４．５とリンクＬ９の評価値である２を加算した値となり、ノードｎ１からノードｎ２までについては、Ｒ（ｐｎ）は、（０．１＋０．０１）＊（４．５＋２）＝０．７１５となる。 Here, calculation of R (pn) for the path A will be described. As described above, since R (pn) returns “0” from the departure point S to the first node, R (pn) relating to the link L1 connecting the departure point S and the node n1 is 0. . Further, R (pn) related to the link L2 from the node n1 to the node n2 cannot be moved from the node n2 to the node n3 that is the destination, and detours from the node n2 that is the end point of the link L2. Calculate based on the route used sometimes. This detour route is selected by determining the best route by performing the processing from step SA3 onward, taking the graph when node n2 is the starting point and there is no link from node n2 to node n3 as an input. That is, when detouring, the best route is selected by recursive calculation. However, in the case of this operation example, there is no other candidate, and node n2 → node n6 → destination G becomes a detour route. Therefore, in R (pn), the movement at the link becomes impossible and the end point of the link The item “evaluation value of the route used when detouring from” is a value obtained by adding 4.5 as the evaluation value of the link L5 and 2 as the evaluation value of the link L9. For the nodes n1 to n2, R (Pn) is (0.1 + 0.01) * (4.5 + 2) = 0.715.
ここで、０．１は、「リンクの終点ノードであるノードｎ２に至る移動手段の、乗り換えに失敗する程度」である。これは、車両Ｍ１＿ｍ１に乗車するため、関数ＴＭ（ｉｄ，ｃｔ，ｃｐ，ｔｔ，ｔｉｄ）に対して、ノードｎ１を起点として関数ＤＭ（ｔａ，ｎｂ，ｎｃ，ｍｄ）で得た値を出発時刻に足して得たノードｎ２からの乗車予想時刻をｔｔとし、ｉｄは車両Ｍ１＿ｍ１、ｃｔは現在時刻、ｃｐは車両Ｍ１＿ｍ１の現在位置、ｔｉｄは、ノードｎ２として得た結果を、１．０から減算した値である。
また、０．０１は、「リンクの終点であるノードｎ２からの次のノードｎ３への移動手段の乗り換えに失敗する程度」であり、車両Ｍ３＿ｍ３に乗車するため、関数ＴＭ（ｉｄ，ｃｔ，ｃｐ，ｔｔ，ｔｉｄ）について、先ほど算出したノードｎ２の到着予想時刻に対して、関数ＤＭ（ｔａ，ｎｂ，ｎｃ，ｍｄ）を利用して得たノードｎ２からノードｎ３の移動時間を加算して得た乗車予想時刻をｔｔとし、あとは前述と同様にパラメータを設定して得た値を１．０から減算した値である。
他のリンクについても同様に計算すると、経路Ａの各リンクのＲ（ｐｎ）の演算結果の値は、図１０に示したものとなる。
Here, 0.1 is “the extent to which the moving means that reaches the node n2 that is the link end node fails to transfer”. In order to get on the vehicle M1_m1, the value obtained by the function DM (ta, nb, nc, md) starting from the node n1 with respect to the function TM (id, ct, cp, tt, tid) is set as the departure time. The estimated boarding time from the node n2 obtained by adding tt is tt, id is the vehicle M1_m1, ct is the current time, cp is the current position of the vehicle M1_m1, and tid is the result obtained as the node n2, subtracted from 1.0 It is the value.
In addition, 0.01 is “the degree to which the transfer of the moving means from the node n2 which is the end point of the link to the next node n3 fails”, and since the vehicle M3_m3 is boarded, the function TM (id, ct, cp , Tt, tid) is obtained by adding the travel time of the node n3 from the node n2 obtained by using the function DM (ta, nb, nc, md) to the predicted arrival time of the node n2 calculated above. The estimated boarding time is tt, and the rest is a value obtained by subtracting the value obtained by setting the parameter in the same manner as described above from 1.0.
When other links are similarly calculated, the value of the calculation result of R (pn) of each link of the route A is as shown in FIG.
次に経路探索装置１０は、経路毎に各リンクのＳ（ｐｎ）の値を合計する（ステップＳＡ５）。評価関数Ｓ（ｐｎ）による経路Ａの評価結果は、前述で計算した各リンクにおけるＴ（ｐｎ）＋Ｃ（ｐｎ）＋Ｅ（ｐｎ）の合計値に対して、Ｒ（ｐｎ）の値を減算することで計算することができるため、（４−０）＋（８−０．７１５）＋（６−１．７８５）＋（５−２２．９５）＋（４−０）＝１．５５となる。
Next, the
また、評価関数Ｓ（ｐｎ）による経路Ｂの評価結果は、（４−０）＋（８−０．７１５）＋（６−０）＋（６−７．６５）＋（２．５−０）＝１８．１３５となり、評価関数Ｓ（ｐｎ）による経路Ｃの評価結果は、（４−０）＋（８−１．５９５）＋（４．５−３８）＋（２−０）＝−２１．０９５となる。
この評価結果のうち、評価結果の値が最も大きいのは経路Ｂであるため、経路探索装置１０（選択部１０４）は、乗り換えに失敗した場合に有用な経路として、経路Ｂを選択する（ステップＳＡ６）。
The evaluation result of the path B by the evaluation function S (pn) is (4-0) + (8-0.715) + (6-0) + (6-7.65) + (2.5-0). ) = 18.135, and the evaluation result of the path C by the evaluation function S (pn) is (4-0) + (8-1.595) + (4.5−38) + (2-0) = −. 21.095.
Among the evaluation results, the route B has the largest evaluation result value, and therefore the route search device 10 (selection unit 104) selects the route B as a useful route when the transfer fails (step B). SA6).
経路探索装置１０（出力部１０５）は、乗り換えに失敗した場合に有用な経路を選択すると、選択した経路を示すウェブページを生成し、生成したウェブページのデータを端末装置２０へ送信する（ステップＳＡ７）。
端末装置２０は、経路探索装置１０が送信したウェブページのデータを受信すると、受信したデータが示すウェブページを表示する。
When the route search device 10 (output unit 105) selects a useful route when the transfer fails, the route search device 10 (output unit 105) generates a web page indicating the selected route, and transmits the data of the generated web page to the terminal device 20 (step). SA7).
When the
以上説明したように、本実施形態によれば、乗り換えに失敗して経路グラフのリンクが切れた場合にも有用な経路を、出発地から目的地への移動前に探索することができる。また、本実施形態では、乗り換えに失敗して経路のリンクが切れた場合に有用な経路をユーザーに提示するため、ユーザーにとっては、経路を選ぶときに経路の選択の幅が広がることとなり、乗り換えの失敗を避けることを重視する場合に適した経路を選択することが可能となる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to search for a useful route before moving from the departure place to the destination even when the transfer fails and the link of the route graph is broken. In addition, in this embodiment, when a transfer fails and the link of the route is broken, a useful route is presented to the user. Therefore, for the user, when selecting a route, the range of route selection is widened. It is possible to select a route suitable when importance is placed on avoiding the failure.
［変形例］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されることなく、他の様々な形態で実施可能である。例えば、上述の実施形態を以下のように変形して本発明を実施してもよい。なお、上述した各実施形態及び以下の変形例は、一つ又は複数を適宜組み合わせて実施してもよい。
[Modification]
As mentioned above, although embodiment of this invention was described, this invention is not limited to embodiment mentioned above, It can implement with another various form. For example, the present invention may be implemented by modifying the above-described embodiment as follows. In addition, you may implement each embodiment mentioned above and the following modifications, combining one or more suitably.
上述した実施形態においては、Ｔ（ｐｎ）、Ｃ（ｐｎ）、Ｅ（ｐｎ）、Ｒ（ｐｎ）のそれぞれについて、経路を選択するときの重要度に応じて重み付けの係数を乗じるようにしてもよい。また、早さ、料金、負担、経路変更するときのコストの中で優先度の高いものをユーザーに選択させ、ユーザーが選択したものに応じて、重み付けの係数を変更するようにしてもよい。 In the above-described embodiment, each of T (pn), C (pn), E (pn), and R (pn) is multiplied by a weighting coefficient in accordance with the importance when selecting a route. Good. Alternatively, the user may select a higher priority among the speed, the charge, the burden, and the cost for changing the route, and the weighting coefficient may be changed according to the user's selection.
上述した実施形態においては、情報処理装置５０は、車両４０のＯＢＤ２のコネクターから車両４０の各種情報を取得し、取得した情報を経路探索装置１０へ送信し、経路探索装置１０は、送信された情報を記憶するようにしてもよい。また、タクシーについて、あるノード及びある時刻における乗車可能な確率を予測する数理モデルを実現する際に、ＯＢＤ２から得られた情報を含めて、数理モデルを実現するようにしてもよい。
In the above-described embodiment, the
上述した動作例の説明では、交通ネットワークは、タクシーやバス、電車を含むものとなっているが、交通ネットワークには、空路や航路などを含めるようにしてもよい。
上述した実施形態においては、端末装置２０のユーザーは、出発地から移動を開始するときの出発日時を、端末装置２０に表示されたウェブページに入力する構成となっているが、構成に限定されるものではない。例えば、経路探索装置１０は、出発地情報及び目的地情報を受信した日時を、ユーザーは、出発地から移動を開始するときの出発日時としてもよい。
In the description of the operation example described above, the traffic network includes taxis, buses, and trains. However, the traffic network may include air routes and sea routes.
In the above-described embodiment, the user of the
上述した実施形態においては、経路グラフを作成する際には、幅優先探索や深さ優先探索など既知の方法で経路の候補を複数探索し、探索で得られた経路について、評価関数Ｓ（ｐｎ）で評価を行うようにしてもよい。 In the embodiment described above, when creating a route graph, a plurality of route candidates are searched by a known method such as breadth-first search or depth-first search, and the evaluation function S (pn) is obtained for the route obtained by the search. You may make it evaluate by.
上述した実施形態においては、乗り換えに失敗した場合に有用な経路を一つ選択しているが、複数の経路を選択し、選択した経路をウェブページにより端末装置２０のユーザーへ提示するようにしてもよい。
In the embodiment described above, one useful route is selected when the transfer fails, but a plurality of routes are selected, and the selected routes are presented to the user of the
上述した実施形態においては、乗り換えに失敗した場合に有用な経路を選択し、選択した経路をユーザーに提示しているが、この構成に限定されるものではない。本発明においては、乗り換えに失敗しない場合の経路を選択し、選択した経路をユーザーに提示するようにしてもよい。
なお、乗り換えに失敗しない場合に有用な経路を選択する評価値の計算を行う際には、周知の幅優先探索、深さ優先探索、Random walk with restart（ＲＷＲ）などに基づく方法でホップ数、コスト、早さ、楽さの一つもしくは複数組み合わせた指標により、上位Ｋ等に一次フィルタリングして経路を絞ることで計算コストを下げる構成としてもよい。
また、Ｒ（ｐｎ）を除いた評価関数Ｓ（ｐｎ）で評価し、評価値が上位Ｋ件等、予め定められた数に一次フィルタリングして経路を絞ってもよい。
In the embodiment described above, a useful route is selected when the transfer fails, and the selected route is presented to the user. However, the present invention is not limited to this configuration. In the present invention, it is possible to select a route when the transfer does not fail and present the selected route to the user.
When calculating an evaluation value for selecting a useful route when the transfer does not fail, the number of hops and cost are calculated by a method based on a well-known breadth-first search, depth-first search, Random walk with restart (RWR), or the like. The calculation cost may be reduced by narrowing down the route by performing primary filtering on the upper K or the like according to one or a combination of one or more of speed and ease.
Further, the evaluation function S (pn) excluding R (pn) may be used for evaluation, and the route may be narrowed down by primary filtering to a predetermined number such as the top K evaluation values.
上述した実施形態においては、経路グラフを作成する際に、ノードで乗車可能な確率が閾値以上の車両を抽出するが、タクシーの利用に適したノードである否かの設定など、予め行われた設定に応じて、抽出する車両にタクシーを含めるか否かを決定するようにしてもよい。
また、上述した実施形態においては、経路グラフを作成する際に、ノードへの到着時刻において、ノードで乗車可能な確率が閾値以上の車両を抽出するが、ノードへの到着時刻については、乗り換え時間等を考慮して前後に一定の幅を持たせるようにしてもよい。
In the above-described embodiment, when creating a route graph, a vehicle having a probability of being able to get on a node is extracted from a threshold or more, but it is performed in advance such as setting whether or not the node is suitable for taxi use. Whether to include a taxi in the vehicle to be extracted may be determined according to the setting.
In the above-described embodiment, when creating a route graph, a vehicle having a probability of being able to get on the node at the arrival time at the node is extracted with a threshold value or more. For example, a certain width may be given before and after.
各装置のプログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスク（ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＦＤ（Flexible Disk））など）、光記録媒体（光ディスクなど）、光磁気記録媒体、半導体メモリなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶した状態で提供し、インストールしてもよい。また、通信回線を介してプログラムをダウンロードしてインストールしてもよい。 The program of each device is a computer such as a magnetic recording medium (magnetic tape, magnetic disk (HDD (Hard Disk Drive), FD (Flexible Disk), etc.)), optical recording medium (optical disk, etc.), magneto-optical recording medium, semiconductor memory, etc. It may be provided and installed in a state stored in a readable recording medium. Alternatively, the program may be downloaded and installed via a communication line.
１０…経路探索装置、１１…制御部、１２…記憶部、１２Ａ…ネットワークデータベース、１３…表示部、１４…操作部、１８…通信部、２０…端末装置、２１…制御部、２２…記憶部、２３…タッチパネル、２４…操作部、２７…測位部、２８…通信部、２９…通話部、４０…車両、５０…情報処理装置、５１…制御部、５２…記憶部、５３…タッチパネル、５４…操作部、５７…測位部、５８…通信部、１０１…取得部、１０２…経路探索部、１０３…評価部、１０４…選択部、１０５…出力部
DESCRIPTION OF
Claims (6)
出発地を示す出発地情報及び目的地を示す目的地情報を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記出発地情報が示す出発地から前記目的地情報が示す目的地までの経路を、前記記憶手段に記憶されているデータに基づいて複数探索する探索手段と、
前記探索手段で探索された経路について、当該経路の途中から目的地まで別経路で移動するときのリスクを評価する評価手段と、
前記評価手段の評価結果に基づいて前記探索手段で探索された複数の経路から少なくとも一の経路を選択する選択手段と、
前記選択手段が選択した経路を示す情報を出力する出力手段と、
を備える経路探索装置。 Storage means for storing data of a plurality of nodes and a plurality of links constituting the traffic network;
Acquisition means for acquiring departure point information indicating a departure point and destination information indicating a destination;
Search means for searching a plurality of routes from the departure point indicated by the departure point information acquired by the acquisition means to the destination indicated by the destination information based on data stored in the storage means;
For the route searched by the search means, an evaluation means for evaluating a risk when moving on a different route from the middle of the route to the destination;
Selection means for selecting at least one route from a plurality of routes searched by the search means based on the evaluation result of the evaluation means;
Output means for outputting information indicating the route selected by the selection means;
A route search device comprising:
前記車両には乗客に応じた目的地へ移動する車両が含まれる
請求項１に記載の経路探索装置。 In the plurality of nodes, when there is a vehicle having a probability that the vehicle can be boarded at a predicted arrival time at the node, the link between the node and another node that can be reached from the node, As a link constituting the route from the departure place to the destination,
The route search device according to claim 1, wherein the vehicle includes a vehicle that moves to a destination corresponding to a passenger.
請求項１又は請求項２に記載の経路探索装置。 The route search device according to claim 1, wherein the evaluation unit evaluates the route searched by the search unit based on travel time, a charge, a burden on a user, and a risk.
前記出発地から前記目的地までの経路を示す情報を取得する取得手段と、
を有する端末装置と、
交通ネットワークを構成する複数のノード及び複数のリンクのデータを記憶する記憶手段と、
前記送信手段が送信した出発地情報及び目的地情報を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記出発地情報が示す出発地から前記目的地情報が示す目的地までの経路を、前記記憶手段に記憶されているデータに基づいて複数探索する探索手段と、
前記探索手段で探索された経路について、当該経路の途中から目的地まで別経路で移動するときのリスクを評価する評価手段と、
前記評価手段の評価結果に基づいて前記探索手段で探索された複数の経路から少なくとも一の経路を選択する選択手段と、
前記選択手段が選択した経路を示す情報を前記端末装置へ出力する出力手段と、
を有する経路探索装置と、
を備える経路探索システム。 A transmission means for transmitting departure point information indicating a departure point and destination information indicating a destination;
Obtaining means for obtaining information indicating a route from the departure place to the destination;
A terminal device having
Storage means for storing data of a plurality of nodes and a plurality of links constituting the traffic network;
Obtaining means for obtaining the starting point information and destination information transmitted by the transmitting means;
Search means for searching a plurality of routes from the departure point indicated by the departure point information acquired by the acquisition means to the destination indicated by the destination information based on data stored in the storage means;
For the route searched by the search means, an evaluation means for evaluating a risk when moving on a different route from the middle of the route to the destination;
Selection means for selecting at least one route from a plurality of routes searched by the search means based on the evaluation result of the evaluation means;
Output means for outputting information indicating the route selected by the selection means to the terminal device;
A route search device having
A route search system comprising:
前記取得ステップで取得した前記出発地情報が示す出発地から前記目的地情報が示す目的地までの経路を、交通ネットワークを構成する複数のノード及び複数のリンクのデータを記憶する記憶手段に記憶されているデータに基づいて複数探索する探索ステップと、
前記探索ステップで探索された経路について、当該経路の途中から目的地まで別経路で移動するときのリスクを評価する評価ステップと、
前記評価ステップの評価結果に基づいて前記探索ステップで探索された複数の経路から少なくとも一の経路を選択する選択ステップと、
前記選択ステップで選択された経路を示す情報を出力する出力ステップと、
を備える経路探索方法。 An acquisition step of acquiring starting point information indicating a starting point and destination information indicating a destination point;
The route from the departure point indicated by the departure point information acquired in the acquisition step to the destination indicated by the destination information is stored in a storage unit that stores data of a plurality of nodes and a plurality of links constituting the traffic network. A search step for searching a plurality of data based on the stored data;
For the route searched in the search step, an evaluation step for evaluating a risk when moving on a different route from the middle of the route to the destination;
A selection step of selecting at least one route from a plurality of routes searched in the search step based on the evaluation result of the evaluation step;
An output step of outputting information indicating the route selected in the selection step;
A route search method comprising:
出発地を示す出発地情報及び目的地を示す目的地情報を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記出発地情報が示す出発地から前記目的地情報が示す目的地までの経路を、交通ネットワークを構成する複数のノード及び複数のリンクのデータを記憶する記憶手段に記憶されているデータに基づいて複数探索する探索手段と、
前記探索手段で探索された経路について、当該経路の途中から目的地まで別経路で移動するときのリスクを評価する評価手段と、
前記評価手段の評価結果に基づいて前記探索手段で探索された複数の経路から少なくとも一の経路を選択する選択手段と、
前記選択手段が選択した経路を示す情報を出力する出力手段
として機能させるためのプログラム。 Computer
Acquisition means for acquiring departure point information indicating a departure point and destination information indicating a destination;
The route from the starting point indicated by the starting point information acquired by the acquiring unit to the destination indicated by the destination information is stored in a storage unit that stores data of a plurality of nodes and a plurality of links constituting a traffic network. Search means for searching a plurality of data based on the stored data;
For the route searched by the search means, an evaluation means for evaluating a risk when moving on a different route from the middle of the route to the destination;
Selection means for selecting at least one route from a plurality of routes searched by the search means based on the evaluation result of the evaluation means;
A program for functioning as output means for outputting information indicating the route selected by the selection means.
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