JP6460489B2 - ナビゲーションシステム及び車載器 - Google Patents

Description

本発明は、ナビゲーションシステム及び車載器に関する。

車両の目的地に応じて目的地までの経路を検索する際、サーバにおいて各車両の現在地と目的地とを集中管理し、サーバが各車両の経路を検索するシステムがある（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１に記載のサーバは、車両Ｘの経路に含まれる道路Ｐと同じ道路が、車両Ｙの経路に含まれないように、車両Ｙの経路を検索して、車両Ｙに送信する。これにより、道路Ｐを走行する車両を分散することができる。

特開２００４−３０１６６７号公報

しかしながら、サーバが管理する車両の台数が膨大である場合など、各車両の経路に含まれる道路の一部が重複する可能性が高い。この場合、同じ道路を走行する車両が多ければ、各車両が互いに異なる経路を走行したとしても、対象エリア全体における交通状況を良好にすることは困難である。

本発明の一態様によれば、ナビゲーションシステムは、対象エリアに含まれる各道路区間の交通状況を示す交通状況評価値を算出する交通状況算出部（２２２）と、前記対象エリアに存在する各車両について同一目的地までの経路を複数用意し、前記交通状況算出部が算出した前記交通状況評価値に基づき、前記対象エリアに存在する車両群の交通状況を示す指標値であって、一車両について用意した経路の交通状況を示す指標値が前記車両群について積算されてなるエリア交通状況指標値を各車両の前記同一目的地までの複数の経路に応じてそれぞれ算出し、一車両についての前記同一目的地までの複数の経路のうち、前記エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が最も高い経路を、誘導経路に決定する誘導経路決定部（２２３）と、前記誘導経路決定部により決定された誘導経路を、対応する車両のドライバーに提供する誘導経路提供部（２２４）と、を備える。
この構成により、ナビゲーション対象エリア全体における交通状況を良好にする誘導経路を決定し、各車両のドライバーに提供することができる。よって、各車両において、誘導経路がナビゲーションの経路に設定された場合、各車両を誘導経路に誘導することができる。これにより、ナビゲーション対象エリア全体における交通状況を良好にすることができる。

本発明の一態様によれば、前記誘導経路決定部は、前記同一目的地までの複数の経路として、前記交通状況評価値に基づく値が基準値よりも低いボトルネック道路区間を含まない経路を用意する。
この構成により、ボトルネック道路区間を含まない経路を、誘導経路に決定することができる。よって、誘導経路から、交通状況評価値が示す評価が基準値よりも悪いボトルネック道路区間を除外して、ナビゲーション対象エリア全体の交通状況をより良好にすることができる。

本発明の一態様によれば、前記誘導経路決定部は、前記車両において目的地までの設定経路が設定されている場合、前記設定経路と同一目的地であって前記目的地までの経路が前記設定経路と異なる候補経路を少なくとも１つ用意し、前記設定経路についての前記エリア交通状況指標値と前記候補経路についての前記エリア交通状況指標値とを算出し、前記誘導経路提供部は、前記設定経路よりも前記エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が高い候補経路を、対応する前記車両のドライバーに提供する。
この構成により、設定経路が設定された後に交通状況が変化し、他の経路の方が、既に設定されている設定経路よりも交通状況が良好となった場合、より交通状況が良好な経路を各車両のドライバーに提供することができる。よって、交通状況の変化に対応して、ナビゲーション対象エリア全体の交通状況を良好にすることができる。

本発明の一態様によれば、前記誘導経路提供部により提供された前記誘導経路のうち前記車両をナビゲーションする経路として設定された実績値に基づき、前記車両において設定される可能性が高い予測誘導経路を予測する第１走行実績学習部（２２５）をさらに備え、前記誘導経路決定部は、前記第１走行実績学習部により予測された前記予測誘導経路についての前記エリア交通状況指標値と、前記同一目的地までの複数の経路についての前記エリア交通状況指標値とを算出し、前記誘導経路提供部は、前記同一目的地までの複数の経路よりも前記エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が高い前記予測誘導経路を、対応する前記車両のドライバーに提供する。
この構成により、各車両において設定される可能性の高い誘導経路を、対応する車両のドライバーに提供することができる。

本発明の一態様によれば、前記誘導経路提供部は、前記同一目的地までの複数の経路のうち、前記予測誘導経路よりも前記エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が高い経路がある場合、前記非混雑度の最高値と前記予測誘導経路の非混雑度との差が予め決められた範囲内であるならば、前記予測誘導経路を、対応する前記車両のドライバーに提供する。
この構成により、走行実績学習部２２５により予測された誘導経路を、エリア交通状況指標値が相対的に良好な候補経路よりも優先して、対応する車両のドライバーに提供することができる。これにより、エリア交通状況指標値に大差がない場合、ドライバーの過去の嗜好に応じた誘導経路を提供できる。

本発明の一態様によれば、前記誘導経路決定部により算出された前記交通状況評価値の実績値に基づき、前記道路区間において発生する可能性が高い交通状況を予測する第２走行実績学習部（２２５）をさらに備え、前記交通状況算出部は、前記第２走行実績学習部により予測された交通状況に基づき、各道路区間に対応する前記交通状況評価値を算出する。
この構成により、道路区間において発生する可能性が高い交通状況を、交通状況評価値に反映することができる。

本発明の一態様によれば、各車両の目的地として設定された実績値に基づき、前記車両について設定される可能性が高い予測目的地を予測する第３走行実績学習部（２２５）をさらに備え、前記誘導経路決定部は、前記第３走行実績学習部により予測された前記予測目的地に基づき、前記同一目的地までの複数の経路として、前記予測目的地までの経路を複数用意する。
この構成により、車両について設定される可能性が高い目的地を、ナビゲーションの目的地として設定することができる。よって、目的地を入力する等のドライバーの手間を軽減することができる。

本発明の一態様によれば、通信部を介して外部情報を取得する外部情報取得部（２２６）をさらに備え、前記交通状況算出部は、前記外部情報取得部により取得された前記外部情報に基づき、前記交通状況評価値を算出する。
この構成により、外部情報を加味して交通状況評価値を算出することができる。よって、車両の動きだけでは把握できない交通状況も把握することができる。

本発明の一態様によれば、車載器は、車両が存在する位置を示す車両位置情報を取得する位置情報生成部（１６１）と、前記位置情報生成部により取得された前記車両位置情報と、前記車両において設定されている目的地までの設定経路を示す経路情報とをナビゲーションサーバに送信する通信部（１０１）と、前記設定経路と同一目的地であって前記目的地までの経路が前記設定経路と異なる候補経路が少なくとも１つ用意され、対象エリアに含まれる各道路区間の交通状況を示す評価値に基づき、一車両についての前記設定経路又は前記候補経路の交通状況を示す指標値が前記対象エリアに存在する車両群について積算されてなるエリア交通状況指標値に基づく非混雑度が、前記設定経路の前記エリア交通状況指標値に基づく非混雑度よりも高い前記候補経路を、前記ナビゲーションサーバから前記通信部を介して受信し、前記候補経路に従って前記車両をナビゲーションする情報を出力部から出力させるナビゲーション制御部（１６２）と、を備える。

ナビゲーション対象エリア全体における交通状況を良好にすることができる。

本発明の第１実施形態に係るナビゲーションシステムの一例を示す概略図である。 ＧＮＳＳ車載器の構成例を示す図である。 ナビゲーションサーバの構成例を示す図である。 本発明の第１実施形態に係る交通需要収集部による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。 本発明の第１実施形態に係る交通状況算出部による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。 本発明の第１実施形態に係る誘導経路決定部による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。 本発明の第１実施形態に係る誘導経路決定部による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。 本発明の第１実施形態に係る誘導経路提供部による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係るナビゲーションシステムの一例を示す概略図である。 目的地についての予測フェーズの一例を説明するためのフローチャートである。 交通状況評価値についての予測フェーズの一例を説明するためのフローチャートである。 誘導経路についての予測フェーズの一例を説明するためのフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る交通需要収集部による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る交通状況算出部による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る誘導経路決定部による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係るナビゲーションシステムの一例を示す概略図である。 本発明の第３実施形態に係る外部情報取得部による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係る交通状況算出部による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態に係るナビゲーションシステム１の一例を示す。
［第１実施形態］
以下、本発明の一実施形態に係るナビゲーションシステム１の一例を示す。図１は、本発明の一実施形態に係るナビゲーションシステム１の一例を示す概略図である。

（ナビゲーションシステム１について）
図１に示す通り、ナビゲーションシステム１は、複数のＧＮＳＳ車載器１０（ＧＮＳＳ車載器１，ＧＮＳＳ車載器２，・・・，ＧＮＳＳ車載器ｎ）と、ナビゲーションサーバ２０とを備える。複数のＧＮＳＳ車載器１０とナビゲーションサーバ２０とは、インターネット等のネットワークを介して接続されている。実施形態において、複数のＧＮＳＳ車載器１０は、それぞれ同じ構成と機能を有しているため、１つのＧＮＳＳ車載器１０の構成と機能について説明する。

ＧＮＳＳ車載器１０は、車両に搭載され、ＧＮＳＳ（全地球航行衛星システム:Global Navigation Satellite System）を利用して車両の位置を示す位置情報を取得する。ＧＮＳＳ車載器１０は、取得した位置情報をナビゲーションサーバ２０に送信する。

なお、ＧＮＳＳ車載器１０は、ＧＮＳＳにより取得した位置情報に基づき課金エリアを通行したと判定された場合に、通行料等の支払い処理を行うものであってもよい。これに限られず、ＧＮＳＳ車載器１０は、ＤＳＲＣ通信を用いて有料道路の出入口等に設けられる路側アンテナとの間の無線通信に基づき、通行料等の支払い処理を行うものであってもよい。実施形態において、ＧＮＳＳ車載器１０が備える通行料等の支払い機能について説明は省略する。

ナビゲーションサーバ２０は、ネットワークを介して、複数のＧＮＳＳ車載器１０と通信可能に接続される。ナビゲーションサーバ２０は、ナビゲーション情報を提供する対象エリア（以下、ナビゲーション対象エリアという）に存在する複数のＧＮＳＳ車載器１０から、ＧＮＳＳ車載器１０が存在する位置を示す情報（以下、車両位置情報という。）等を受信して記憶部に格納する。ナビゲーションサーバ２０は、受信した車両位置情報等に基づき、ナビゲーション対象エリアに存在する車両の交通状況を分析する。ナビゲーションサーバ２０は、車両の交通状況を分析した結果に基づき、ナビゲーション対象エリアの全体の交通状況を最適化するための誘導経路を求める。誘導経路とは、通行車両が集中している道路または集中が予測される道路から、通行車両が集中していない道路または集中が予測されていない道路へ通行車両を分散するために、対象となる車両を誘導しながら各車両の目的地まで車両を案内する経路である。

実施形態において、ナビゲーションサーバ２０は、求めた誘導経路をＧＮＳＳ車載器１０に送信する。これに限られず、ナビゲーションサーバ２０は、求めた誘導経路を、ＧＮＳＳ車載器１０と対応付けられたユーザの所持する端末や、ＧＮＳＳ車載器１０が搭載される車両のカーナビゲーションシステムに送信してもよい。

（ＧＮＳＳ車載器１０の構成について）
次に、図２を参照して、ＧＮＳＳ車載器１０の構成について詳細に説明する。図２は、ＧＮＳＳ車載器１０の構成例を示す図である。
図２に示す通り、ＧＮＳＳ車載器１０は、通信部１０１と、センサー１０２と、ＧＮＳＳ受信部１０３と、時計１０４と、記憶部１０５と、車載器制御部１０６と、操作部１０７と、出力部１０８とを備える。

通信部１０１は、インターネット等の広域ネットワークを介して、ナビゲーションサーバ２０に対して、ＧＮＳＳ車載器１０が取得した車両位置情報等を送信する。また、通信部１０１は、ナビゲーションサーバ２０から誘導経路に関する情報を受信し、車載器制御部１０６に出力する。

センサー１０２は、加速度センサー、車速センサー、ジャイロセンサー等を含み、ＧＮＳＳ車載器１０が搭載された車両の状態変化を検出し、検出結果を車載器制御部１０６に出力する。

ＧＮＳＳ受信部１０３は、衛星からの電波を受信し、電波から抽出した情報を車載器制御部１０６に出力する。
時計１０４は、現在の日時と時刻を示す情報（以下、日時情報という）を車載器制御部１０６に出力する。

操作部１０７は、ユーザからの操作を受け付ける。操作部１０７は、受け付けた操作を示す操作情報を車載器制御部１０６に出力する。
出力部１０８は、例えば、画像を出力する表示部と、音声を出力するスピーカーとを含む。出力部１０８は、車載器制御部１０６から入力する情報に基づき、例えば、誘導経路までの経路を示す地図データを表示部から出力し、誘導経路までの経路を案内する音声をスピーカーから出力する。

記憶部１０５は、地図データ１５１を記憶する。地図データ１５１は、地球上の座標位置に応じて、道路や施設等を表示する地図の情報が含まれる。なお、地図データ１５１には、各道路を識別するためのリンクＩＤが含まれる。リンク同士は、交差点等に相当するノードで接続されている。地図データ１５１には、各ノードを識別するためのノードＩＤが含まれる。

車載器制御部１０６は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であって、ＧＮＳＳ車載器１０を統括的に制御する。ＧＮＳＳ車載器１０は、ＣＰＵである車載器制御部１０６がプログラムを実行することにより機能する機能部として、位置情報生成部１６１と、ナビゲーション制御部１６２とを備える。これら機能部の一部又は全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェア機能部であってもよい。

位置情報生成部１６１は、センサー１０２やＧＮＳＳ受信部１０３からの情報に基づき、ＧＮＳＳ車載器１０が搭載された車両の位置（例えば、地球上の座標値）を求め、道路上の車両位置を捕捉する。位置情報生成部１６１は、例えば、記憶部１０５に記憶されている地図データ１５１と、車両の位置とを照合して、車両が走行している道路のリンクＩＤを捕捉する。実施形態において、捕捉した車両位置を示す車両位置情報には、捕捉したリンクＩＤが含まれる。リンクＩＤを捕捉する間隔は予め決められている。

位置情報生成部１６１は、捕捉された車両位置を示す車両位置情報と、車両位置を捕捉した日時を示す日時情報とを対応付けて、通信部１０１を介して、ナビゲーションサーバ２０に送信する。ここで、位置情報生成部１６１は、ＧＮＳＳ車載器１０を識別する識別情報を記憶部１０５から読み出し、読み出した識別情報を車両位置情報とともに、ナビゲーションサーバ２０に送信する。なお、識別情報は、車両を運転するドライバー、または、ドライバーが所有する端末を識別する情報であってもよい。

位置情報生成部１６１は、ＧＮＳＳ車載器１０が搭載された車両の速度を取得し、車両の速度を示す速度情報を、通信部１０１を介してナビゲーションサーバ２０に送信する。位置情報生成部１６１は、車両位置情報が示す移動距離と移動時間に基づき、車速を算出してもよい。また、位置情報生成部１６１は、ＧＮＳＳ車載器１０が搭載される車両の駆動部からエンジンの回転数を示す情報を取得し、車速を算出してもよい。なお、速度情報は、ナビゲーションサーバ２０側で生成されてもよい。ナビゲーションサーバ２０は、例えば、ＧＮＳＳ車載器１０から受信した車両位置情報が示す移動距離と移動時間に基づき、車速を算出する。

ナビゲーション制御部１６２は、記憶部１０５に記憶されている地図データ１５１と、位置情報生成部１６１により生成された車両位置情報とに基づき、ＧＮＳＳ車載器１０を搭載した車両の走行位置を示す地図画像を生成し、出力部１０８に出力する。また、操作部１０７を介して目的地が設定された場合、ナビゲーション制御部１６２は、地図データ１５１と車両位置情報とに基づき、目的地までの経路を検索する。本実施形態において、ナビゲーション制御部１６２は、同一目的地までの経路が互いに異なる複数の経路を検索する。例えば、ナビゲーション制御部１６２は、一般の経路検索システムを利用して、走行可能な道路で現在地から目的地までを結ぶ経路を計算する。ここで、ナビゲーション制御部１６２は、走行時間、走行距離、有料道路の有無等の条件のうちいずれか１つの条件を優先した経路をそれぞれ計算してもよい。
ナビゲーション制御部１６２は、検索により得た経路を、地図上に重畳して表示する地図画像を生成し、出力部１０８に出力する。これにより、ユーザは、操作部１０７を介して、出力部１０８に出力された経路のうち一の経路を選択して、車両をナビゲーションする経路を設定することができる。ナビゲーション制御部１６２は、検索により得た経路が車両をナビゲーションする経路としてユーザにより設定された場合、設定された経路（以下、設定経路という。）を示す設定経路情報を、記憶部１０５に書き込む。ナビゲーション制御部１６２は、例えば、記憶部１０５に目的地が設定されている場合、記憶部１０５から目的地情報を読み出し、読み出した目的地情報を車両位置情報とともに、ナビゲーションサーバ２０に送信する。ナビゲーション制御部１６２は、例えば、記憶部１０５に設定経路が設定されている場合、記憶部１０５から設定経路情報を読み出し、読み出した設定経路情報を車両位置情報とともに、ナビゲーションサーバ２０に送信する。
ナビゲーションサーバ２０から、誘導経路に関する情報を受信した場合、ナビゲーション制御部１６２は、誘導経路を地図上に重畳して表示する地図画像を生成し、出力部１０８に出力する。

（ナビゲーションサーバ２０の構成について）
次に、図３を参照して、ナビゲーションサーバ２０の構成について詳細に説明する。図３は、ナビゲーションサーバ２０の構成例を示す図である。
図３に示す通り、ナビゲーションサーバ２０は、通信部２０１と、サーバ制御部２０２と、記憶部２０３とを備える。

通信部２０１は、インターネット等の広域ネットワークを介して、ＧＮＳＳ車載器１０から、車両位置情報等を受信する。また、通信部２０１は、誘導経路に関する情報をＧＮＳＳ車載器１０に送信する。

サーバ制御部２０２は、例えばＣＰＵであって、ナビゲーションサーバ２０を統括的に制御する。ナビゲーションサーバ２０は、ＣＰＵであるサーバ制御部２０２がプログラムを実行することにより機能する機能部として、交通需要収集部２２１と、交通状況算出部２２２と、誘導経路決定部２２３と、誘導経路提供部２２４とを備える。これら機能部の一部又は全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣなどのハードウェア機能部であってもよい。

交通需要収集部２２１は、ＧＮＳＳ車載器１０から受信した情報を記憶部２０３の車両情報テーブル２３１に書き込む。車両情報テーブル２３１には、車両位置情報と、車両位置情報が取得された日時を示す日時情報と、車両位置情報を取得したＧＮＳＳ車載器１０等を識別する識別情報と、目的地を示す情報（以下、目的地情報という。）と、車速を示す情報（以下、車速情報という。）と、目的地までの設定経路を示す情報（以下、設定経路情報という。）とが対応付けられている。

交通需要収集部２２１は、ＧＮＳＳ車載器１０から車速情報を受信していない場合、時系列に並んでいる複数の車両位置情報に基づき、ＧＮＳＳ車載器１０を搭載した車両の車速を算出する。

交通需要収集部２２１は、ＧＮＳＳ車載器１０から目的地情報を受信していない場合、目的地を設定させるための案内情報をＧＮＳＳ車載器１０に送信する。目的地を設定させるための案内情報には、例えば、ドライバーに対して目的地の入力を促すための入力画面等が含まれる。また、目的地を設定させるための案内情報には、一番最近に設定された目的地を提示すると共に、提示した目的地を設定するか否かの選択をドライバーに求める選択画面が含まれる。また、目的地を設定させるための案内情報には、過去に設定された目的地の履歴を提示すると共に、提示された目的地からいずれか１つをドライバーに選択させるための選択画面が含まれる。

交通需要収集部２２１は、ＧＮＳＳ車載器１０から設定経路情報を受信していない場合、記憶部２０３の地図データ２３５を参照して、目的地までの経路を検索し、検索した経路を車両情報テーブル２３１の設定経路情報の欄に書き込んでもよい。

交通状況算出部２２２は、記憶部２０３の車両情報テーブル２３１から読み出した情報に基づき、各道路区間の交通状況を示す値（以下、交通状況評価値という。）を算出する。実施形態において、交通状況算出部２２２は、ナビゲーション対象エリアに含まれる道路区間ごとに、交通状況評価値を算出する。道路区間は、例えば、異なるリンクＩＤがそれぞれ割り振られる区間である。なお、これに限られず、交通状況算出部２２２は、複数のリンクに跨った道路区間ごとに、交通状況評価値を算出してもよい。

交通状況算出部２２２は、例えば、時間交通量に関する交通状況評価値Ｐ１と、交通密度に関する交通状況評価値Ｐ２と、空間平均速度に関する交通状況評価値Ｐ３とを算出する。交通状況算出部２２２は、算出した交通状況評価値Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３に、道路区間を示す情報（例えば、リンクＩＤ）と、算出した日時を示す情報とを対応付けて、記憶部２０３の交通状況評価値テーブル２３２に書き込む。

時間交通量に関する交通状況評価値Ｐ１とは、対象となる道路区間における１時間当たりの車両の通行台数である。交通状況算出部２２２は、例えば、交通状況評価値Ｐ１を算出するときから遡って１時間の間に収集された車両位置情報に基づき、交通状況評価値Ｐ１を算出する。
交通密度に関する交通状況評価値Ｐ２とは、対象となる道路区間における単位距離当たりの車両の台数である。
空間平均速度に関する交通状況評価値Ｐ３とは、対象となる道路の区間内の単位距離当たりに存在する車両の平均速度である。

誘導経路決定部２２３は、交通状況算出部２２２が算出した交通状況評価値と、各車両が走行する予定である目的地までの設定経路とに基づき、ナビゲーション対象エリア全体における交通状況を示す指標値（以下、エリア交通状況指標値）を算出する。誘導経路決定部２２３は、例えば、ナビゲーション対象エリア内に存在する各車両の設定経路のうち、ナビゲーション対象エリアに含まれる全ての道路区間の交通状況を示す指標値（以下、経路交通状況指標値という。）に基づき、エリア交通状況指標値を算出する。実施形態において、誘導経路決定部２２３は、ナビゲーション対象エリア内に存在する全ての車両について経路交通状況指標値を項目ごとに積算した値を、エリア交通状況指標値として算出する。経路交通状況指標値の項目には、例えば、総走行時間、及び、総渋滞距離が含まれる。総走行時間とは、例えば、ナビゲーション対象エリアに存在する全ての車両について、各車両がナビゲーション対象エリア内の設定経路を走行するためにかかる走行時間を積算した積算値である。総渋滞距離とは、例えば、ナビゲーション対象エリアに存在する道路区間のうち、設定経路に含まれる道路区間であって、平均速度が予め決められた閾値以下となる道路区間の距離を積算した積算値である。なお、本実施形態において、エリア交通状況指標値、および、経路交通状況指標値は、ナビゲーション対象エリアに存在する全ての車両を対象に算出する例について説明するが、これに限られない。例えば、ナビゲーション対象エリアに存在する車両の全体について把握可能な程度の数であればよく、ナビゲーション対象エリア内に存在する８割以上の車両を対象に算出してもよい。
誘導経路決定部２２３は、算出したエリア交通状況指標値に、算出した日時を示す情報を対応付けて、記憶部２０３のエリア交通状況指標値テーブル２３４に書き込む。

誘導経路決定部２２３は、例えば、以下のようにして、各車両の設定経路のうち、ナビゲーションエリアに含まれる道路区間を走行する場合に予測される走行時間（以下、車両走行時間という。）を算出する。車両走行時間は、各車両の経路交通状況指標値の一つである。誘導経路決定部２２３は、各車両の設定経路のうち、ナビゲーション対象エリア内に含まれる道路区間ごとに、予測される走行時間を求める。誘導経路決定部２２３は、例えば、道路区間の長さを、道路区間の空間平均速度で除算することで、各道路区間の走行時間を求める。空間平均速度は、空間平均速度に関する交通状況評価値Ｐ３に基づく情報である。誘導経路決定部２２３は、設定経路のうち、ナビゲーション対象エリア内に含まれる全ての道路区間の走行時間を積算して、車両走行時間を算出する。
誘導経路決定部２２３は、ナビゲーション対象エリア内に存在する全ての車両について、車両走行時間を算出する。誘導経路決定部２２３は、ナビゲーション対象エリア内に存在する全ての車両の車両走行時間を積算して、エリア交通状況指標値の一つである総走行時間を算出する。

誘導経路決定部２２３は、例えば、以下のようにして、各車両の設定経路のうち、ナビゲーションエリアに含まれる道路区間を走行する場合に予測される渋滞距離（以下、車両渋滞距離という。）を算出する。車両渋滞距離は、各車両の経路交通状況指標値の一つである。誘導経路決定部２２３は、設定経路のうち、ナビゲーション対象エリア内に含まれる道路区間ごとに、渋滞が予測されるか否かを判定する。例えば、誘導経路決定部２２３は、各道路区間の空間平均速度が決められた閾値以下であれば、当該道路区間に渋滞が予測されると判定する。誘導経路決定部２２３は、渋滞が予測されると判定した道路区間の長さを積算して、車両渋滞距離を算出する。
誘導経路決定部２２３は、ナビゲーション対象エリア内に存在する全ての車両について、車両渋滞距離を算出する。誘導経路決定部２２３は、ナビゲーション対象エリア内に存在する全ての車両の渋滞距離を積算して、エリア交通状況指標値の一つである総渋滞距離を算出する。

なお、誘導経路決定部２２３は、記憶部２０３に記憶されている地図データ２３５を参照して、道路区間の長さを取得する。誘導経路決定部２２３は、記憶部２０３に記憶されている交通状況評価値テーブル２３２を参照して、空間平均速度に関する交通状況評価値Ｐ３に基づく空間平均速度を取得する。

また、誘導経路決定部２２３は、エリア交通状況指標値として、総利用エネルギーや、総料金等を算出してもよい。総利用エネルギーとは、例えば、ナビゲーション対象エリアに存在する全ての車両について、ナビゲーション対象エリア内の設定経路を走行する場合に各車両が消費することが予測されるエネルギーを積算した積算値である。エネルギーは、電気量であってもよく、ガソリン量等であってもよい。総料金は、例えば、ナビゲーション対象エリアに存在する全ての車両について、ナビゲーション対象エリア内の設定経路を走行する場合に各車両に課せられる通行料等を積算した積算値である。

誘導経路決定部２２３は、算出したエリア交通状況指標値が最適化される経路に各車両を個別に誘導することによって、ナビゲーション対象エリア全体を最適化する。実施形態において、誘導経路決定部２２３は、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が最も高い経路を誘導経路に決定することにより、ナビゲーション対象エリア全体を最適化する。エリア交通状況指標値に基づく非混雑度は、エリア交通状況指標値に基づき、どのくらい非混雑状況であるかを示す度合いである。非混雑状況とは、各車に着目した場合に、道路上の他車に走行を妨げられることが少なく、通常の速度でスムーズに走行できるような道路の状態である。実施形態において、各車の周囲（例：100m以内）に他車が一台も無い状態に近いほど、非混雑度が高くなる。
本実施形態において、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度は、複数のエリア交通状況指標値の総和、または、積分値であってもよく、エリア交通状況指標値ごとに求められる値であってもよい。
なお、ナビゲーション対象エリア全体の最適化とは、交通の円滑化を促進することである。例えば、ナビゲーション対象エリアにおける車両の走行時間の全体的を短くしスムーズに走行する車両を増やすことで、交通の円滑化を促進することができる。実施形態において、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度は、走行時間が短いほど高くなる。ナビゲーション対象エリアに含まれる道路区間の渋滞を全体的に低減させることで、交通の円滑化を促進することができる。実施形態において、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度は、渋滞距離が短いほど高くなる。全体的に消費エネルギーを低減させることで、ナビゲーション対象エリアにおける交通量を軽減させ、交通の円滑化を促進することができる。実施形態において、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度は、消費エネルギーが低いほど高くなる。全体的に通行料等の課金額を低減させることで、ナビゲーション対象エリアに含まれる有料道路の交通量を軽減させ、交通の円滑化を促進することができる。実施形態において、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度は、課金額が低いほど高くなる。また、ナビゲーション対象エリアの最適化とは、ドライバーの満足度を向上させることであってもよい。例えば、長期スパンでの旅行時間の増加分の均一化や、長期スパンでの課金額の均一化等であってもよい。

実施形態において、誘導経路決定部２２３は、エリア交通状況指標値を項目ごとに最適化することにより、ナビゲーション対象エリアを最適化する。例えば、誘導経路決定部２２３は、総走行時間の最小化、総渋滞距離の最小化、総利用エネルギーの最小化、総料金の最小化等が実現可能な経路、つまり、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が最も高い経路を、誘導経路に決定する。
ここで、誘導経路決定部２２３は、設定経路内に渋滞が予測される道路区間が存在する場合、渋滞が予測される道路区間を走行しない経路であって、且つ、ナビゲーション対象エリアが最適化される経路を、誘導経路に決定する。誘導経路決定部２２３は、渋滞が予測される道路区間として、交通状況評価値に基づく値が各道路区間に応じて決められた基準値よりも低い道路区間（以下、ボトルネック道路区間という。）を抽出する。誘導経路決定部２２３は、ボトルネック道路区間を含まない経路のうち、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が最も高い経路を、誘導経路に決定する。

誘導経路決定部２２３は、交通状況算出部２２２が算出した交通状況評価値に基づき、ナビゲーション対象エリアに含まれるボトルネック道路区間を求める。具体的に説明すると、誘導経路決定部２２３は、記憶部２０３に記憶されている適正基準値テーブル２３３を参照して、適正基準値テーブル２３３に格納されている適正基準値よりも交通状況評価値に基づく値が低いボトルネック道路区間を抽出する。誘導経路決定部２２３は、例えば、交通状況評価値に基づいて、Ｐ１，１／Ｐ２，Ｐ３の積分が、対応する道路区間の適正基準値以下である道路区間を、ボトルネック道路区間であると判定する。なお、これに限られず、誘導経路決定部２２３は、交通状況評価値Ｐ１〜Ｐ３に基づき、値が大きくなるほど交通状況が良好であり、値が小さくなるほど交通状況が悪いことを示す変換値を算出し、算出した変換値の積分値又は総和が適正基準値以下である場合、ボトルネック道路区間であると判定してもよい。また、誘導経路決定部２２３は、予め決められている係数で交通状況評価値Ｐ１〜Ｐ３に重み付けをし、重み付けされた値に基づく値と適正基準値とを比較してボトルネック道路区間であるか否かを判定してもよい。

適正基準値テーブル２３３には、ナビゲーション対象エリアに含まれる各道路区間に応じた適正基準値が含まれる。適正基準値は、各道路区間の道路の形状（幅、線形等）と場所に応じて予め決められている。例えば、道幅が狭く混雑する道路区間には、標準的な形状の道路区間の適正基準値よりも低い値が設定されている。例えば、道幅が広く混雑しない道路の区間には、標準的な形状の道路区間の適正基準値よりも高い値が設定されている。

誘導経路決定部２２３は、ＧＮＳＳ車載器１０において既に設定されている設定経路にボトルネック道路区間が含まれる場合、同じ目的地までの経路であって、ボトルネック道路区間を含まない経路を、誘導経路の候補経路として検索する。

誘導経路決定部２２３は、検索により１つの候補経路が得られた場合、検索により得られた候補経路を、ドライバーに提供する誘導経路に決定する。検索により複数の候補経路が得られた場合、誘導経路決定部２２３は、全ての候補経路の中でエリア交通状況指標値に基づく非混雑度が最も高い候補経路を誘導経路に決定する。

なお、誘導経路決定部２２３は、ボトルネック道路区間の有無に関わらず、誘導経路を決定してもよい。例えば、誘導経路決定部２２３は、設定経路にボトルネック道路区間が含まれる場合、同じ目的地までの経路であって、現在設定されている設定経路よりもエリア交通状況指標値に基づく非混雑度が高い経路を、誘導経路の候補経路として検索してもよい。現在設定されている設定経路よりもエリア交通状況指標値に基づく非混雑度が高い候補経路が複数ある場合、誘導経路決定部２２３は、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が最も高い候補経路を誘導経路に決定してもよい。
誘導経路決定部２２３は、決定した誘導経路を示す情報を、誘導経路提供部２２４に出力する。

現在設定されている設定経路よりもエリア交通状況指標値に基づく非混雑度が高い経路とは、候補経路の車両交通状況指標値を設定経路の車両交通状況指標値に置き換えてエリア交通状況指標値を計算した場合、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が、置き換え前のエリア交通状況指標値に基づく非混雑度よりも高い経路である。ここで、候補経路の車両交通状況指標値を設定経路の車両交通状況指標値に置き換える前後のエリア交通状況指標値を、置き換え前のエリア交通状況指標値、及び、置き換え後のエリア交通状況指標値という。

誘導経路決定部２２３は、例えば、置き換え前のエリア交通状況指標値の一つである総走行時間から、設定経路に対応する車両走行距離を差し引き、その後、候補経路に対応する車両走行距離を加算して、置き換え後のエリア交通状況指標値の一つである総走行時間を算出する。また、誘導経路決定部２２３は、置き換え前のエリア交通状況指標値の一つである総渋滞距離から、設定経路に対応する車両渋滞距離を差し引き、その後、候補経路に対応する車両渋滞距離を加算して、置き換え後のエリア交通状況指標値の一つである総渋滞距離を算出する。

なお、設定経路が設定されていない車両については、車両走行時間が総走行時間に含まれておらず、車両渋滞距離が総渋滞距離に含まれていない。このため、誘導経路決定部２２３は、加算前のエリア交通状況指標値の一つである総走行時間に対して、候補経路に対応する車両走行距離を加算して、加算後のエリア交通状況指標値の一つである総走行時間を算出する。また、誘導経路決定部２２３は、加算前のエリア交通状況指標値の一つである総渋滞距離に対して、候補経路に対応する車両渋滞距離を加算して、加算後のエリア交通状況指標値の一つである総渋滞距離を算出する。

誘導経路決定部２２３は、置き換え後のエリア交通状況指標値に基づく非混雑度が置き換え前のエリア交通状況指標値に基づく非混雑度よりも高い候補経路を、誘導経路に決定する。例えば、誘導経路決定部２２３は、総走行時間が最も短く、且つ、総渋滞距離も最も短い候補経路を、誘導経路に決定する。
なお、これに限られず、誘導経路決定部２２３は、エリア交通状況指標値の項目が２つ以上ある場合、項目ごとに重みを付けて、１つのエリア交通状況指標値を算出してもよい。例えば、誘導経路決定部２２３は、総走行時間に決められた重みを乗じた値と、総渋滞距離に決められた重みを乗じた値との和を、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度としてもよい。なお、重みは、エリア交通状況指標値の項目に応じて予め決められている。

誘導経路提供部２２４は、誘導経路決定部２２３により決定された誘導経路を案内するための情報を、ＧＮＳＳ車載器１０に送信する。ＧＮＳＳ車載器１０から誘導経路に変更することを示す情報が返ってきた場合、誘導経路提供部２２４は、記憶部２０３の車両情報テーブル２３１の経路を書き換えて、ＧＮＳＳ車載器１０の設定経路を、誘導経路に変更する。

（交通需要収集部２２１による処理フローについて）
次に、図４を参照して、交通需要収集部２２１による処理フローについて説明する。図４は、交通需要収集部２２１による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。

交通需要収集部２２１は、ナビゲーション対象エリアに存在する１台のＧＮＳＳ車載器１０を抽出し、抽出したＧＮＳＳ車載器１０からの通信情報にアクセスする（ステップＳＴ１０１）。ＧＮＳＳ車載器１０からの通信情報は、ＧＮＳＳ車載器１０の記憶部１０５に保存されていてもよく、ナビゲーションサーバ２０の記憶部２０３に保存されていてもよい。

例えば、交通需要収集部２２１は、ナビゲーション対象エリアに存在するＧＮＳＳ車載器１０にアクセスして、車両位置情報、日時情報、識別情報、目的地情報、車速情報、及び、設定経路情報の送信を要求する。交通需要収集部２２１は、過去にＧＮＳＳ車載器１０から取得した車両位置情報に基づき、ＧＮＳＳ車載器１０がナビゲーション対象エリアに存在するか否かを判定できる。なお、これに限られず、交通需要収集部２２１は、事前登録されているＧＮＳＳ車載器１０にアクセスして情報の送信を要求してもよい。また、交通需要収集部２２１がＧＮＳＳ車載器１０にアクセスせずに、ＧＮＳＳ車載器１０が定期的にナビゲーションサーバ２０に対して情報を送信するものであってもよい。

交通需要収集部２２１は、ＧＮＳＳ車載器１０からの通信情報から、車両位置情報、日時情報、識別情報、目的地情報、車速情報、及び、設定経路情報を取得する（ステップＳＴ１０２）。

取得した車両位置情報と対応する車速情報がない場合、交通需要収集部２２１は、最新の車両位置情報と、直近の過去の車両位置情報とに基づき、ＧＮＳＳ車載器１０を搭載した車両の車速を算出する（ステップＳＴ１０３）。

取得した車両位置情報と対応する目的地情報がない場合、交通需要収集部２２１は、目的地を設定させるための案内情報をＧＮＳＳ車載器１０に送信する（ステップＳＴ１０４）。案内情報を受信したＧＮＳＳ車載器１０は、ドライバーによって選択された目的地を示す情報をナビゲーションサーバ２０に送信する。これにより、交通需要収集部２２１は、車両位置情報と対応する目的地情報を取得する。

交通需要収集部２２１は、車両位置情報、日時情報、識別情報、目的地情報、車速情報、及び、設定経路情報を対応付けて、車両１台分の情報として、記憶部２０３の車両情報テーブル２３１に書き込む（ステップＳＴ１０５）。

交通需要収集部２２１は、対象である全てのＧＮＳＳ車載器１０について、ステップＳＴ１０１〜１０５の処理を実行したか否かを判定する（ステップＳＴ１０６）。交通需要収集部２２１は、対象である全てのＧＮＳＳ車載器１０について、ＧＮＳＳ車載器１０からの情報を登録するまで、ステップＳＴ１０１に戻って処理を繰り返す。

（交通状況算出部２２２による処理フローについて）
次に、図５を参照して、交通状況算出部２２２による処理フローについて説明する。図５は、交通状況算出部２２２による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。

交通状況算出部２２２は、記憶部２０３の車両情報テーブル２３１から、各ＧＮＳＳ車載器１０から取得した最新の車両位置情報と、目的地情報と、車速情報とを読み出す（ステップＳＴ２０１）。

交通状況算出部２２２は、読み出した車両位置情報が該当する道路区間に対して、車両台数と車速を投票する（ステップＳＴ２０２）。言い換えると、交通状況算出部２２２は、読み出した車両位置情報が該当する道路区間の車両台数の積算値に対して、１台分を積算する。また、交通状況算出部２２２は、読み出した車両位置情報が該当する道路区間の車速の積算値に対して、車速情報が示す速度値を積算する。

交通状況算出部２２２は、対象である全てのＧＮＳＳ車載器１０について、ステップＳＴ２０１〜２０２の処理を実行したか否かを判定する（ステップＳＴ２０３）。交通状況算出部２２２は、対象である全てのＧＮＳＳ車載器１０について、道路区間に対して車両台数と車速を投票するまで、ステップＳＴ２０１に戻って処理を繰り返す。

対象である全てのＧＮＳＳ車載器１０についてステップＳＴ２０１〜２０２の処理を実行した場合、交通状況算出部２２２は、各道路区間の交通状況評価値を算出する（ステップＳＴ２０４）。具体的に説明すると、交通状況算出部２２２は、ステップＳＴ２０２において投票された各道路区間の車両台数を、各道路区間の道路長で除算して、各道路区間に対応する交通密度を算出する。算出された交通密度が、交通状況評価値Ｐ２に相当する。また、交通状況算出部２２２は、ステップＳＴ２０２において投票された各道路区間の車速の積算値を、各道路区間の車両台数で除算して、各道路区間に対応する空間平均速度を算出する。算出された空間平均速度が、交通状況評価値Ｐ３に相当する。
ここで、交通状況算出部２２２は、過去の各道路区間の車両台数に基づき、各道路区間における１時間当たりの車両の通行台数である時間交通量を算出する。算出された時間交通量が、交通状況評価値Ｐ１に相当する。

交通状況算出部２２２は、算出した交通状況評価値Ｐ１〜Ｐ３に、各道路区間を示す情報（例えば、リンクＩＤ）と、交通状況評価値Ｐ１〜Ｐ３を算出した日時を示す日時情報とを対応付けて、記憶部２０３の交通状況評価値テーブル２３２に書き込む（ステップＳＴ２０５）。

（誘導経路決定部２２３による処理フローについて）
次に、図６，７を参照して、誘導経路決定部２２３による処理フローについて説明する。図６，７は、誘導経路決定部２２３による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。
誘導経路決定部２２３は、交通状況評価値テーブル２３２から、各道路区間に対応する交通状況評価値Ｐ１〜Ｐ３を読み出す（ステップＳＴ３０１）。交通状況評価値テーブル２３２に複数の交通状況評価値Ｐ１〜Ｐ３が格納されている場合、誘導経路決定部２２３は、交通状況評価値Ｐ１〜Ｐ３が算出された日時に基づき、最新の交通状況評価値Ｐ１〜Ｐ３を読み出す。

誘導経路決定部２２３は、適正基準値テーブル２３３を参照して、交通状況評価値に基づいて、Ｐ１，１／Ｐ２，Ｐ３の積分値と、対応する道路区間の適正基準値とを比較する。交通状況評価値の積分値が適正基準値以下である場合、誘導経路決定部２２３は、当該道路区間がボトルネック道路区間であると判定する（ステップＳＴ３０２）。
誘導経路決定部２２３は、ボトルネック道路区間であると判定された道路区間を示す情報を、一時的に記憶部２０３に格納する（ステップＳＴ３０３）。

誘導経路決定部２２３は、車両情報テーブル２３１から、各ＧＮＳＳ車載器１０に対応する最新の車両位置情報と、設定経路情報とを読み出す（ステップＳＴ３０４）。
誘導経路決定部２２３は、ステップＳＴ３０４で読み出した情報と、ステップＳＴ３０１で読み出した交通状況評価値Ｐ１〜Ｐ３とに基づき、経路全体での交通状況を示すエリア交通状況指標値を算出する（ステップＳＴ３０５）。誘導経路決定部２２３は、例えば、エリア交通状況指標値として、総走行時間と総渋滞距離とを算出する。
誘導経路決定部２２３は、算出したエリア交通状況指標値に、算出した日時を示す日時情報を対応付けて、記憶部２０３のエリア交通状況指標値テーブル２３４に書き込む（ステップＳＴ３０６）。

次いで、誘導経路決定部２２３は、車両情報テーブル２３１から読み出した車両位置情報と対応付けられた識別情報に基づき、一のＧＮＳＳ車載器１０を抽出して、当該ＧＮＳＳ車載器１０について目的地までの設定経路が設定されているか否かを判定する（ステップＳＴ３０７）。例えば、車両情報テーブル２３１において、抽出した一のＧＮＳＳ車載器１０と対応付けられた最新の車両位置情報に対して、設定経路情報が対応付けられていない場合、目的地までの経路が設定されていないと判定する。

目的地までの設定経路が設定されていると判定された場合、誘導経路決定部２２３は、当該ＧＮＳＳ車載器１０に対応する車両位置情報と、目的地情報と、車速情報とを、車両情報テーブル２３１から読み出す（ステップＳＴ３０８）。

誘導経路決定部２２３は、読み出した設定経路情報に基づき、経路上にボトルネック道路区間が含まれるか否かを判定する（ステップＳＴ３０９）。
ボトルネック道路区間が含まれないと判定した場合、誘導経路決定部２２３は、ステップＳＴ３０７に戻って、処理を繰り返す。

一方、ボトルネック道路区間が含まれると判定した場合、誘導経路決定部２２３は、地図データ２３５を参照して、ボトルネック道路区間を回避する目的地までの候補経路を検索する（ステップＳＴ３１０）。
誘導経路決定部２２３は、設定経路に関する車両交通状況指標値と、各候補経路に関する車両交通状況指標値とを算出する（ステップＳＴ３１１）。

誘導経路決定部２２３は、候補経路のうち、現在設定されている設定経路よりもエリア交通状況指標値に基づく非混雑度が高い経路を、誘導経路に決定する（ステップＳＴ３１２）。誘導経路決定部２２３は、決定した誘導経路を示す情報を、誘導経路提供部２２４に出力する。また、誘導経路決定部２２３は、決定した誘導経路を示す情報と、誘導経路を決定した日時を示す日時情報と、誘導経路を決定したＧＮＳＳ車載器１０を示す識別情報とを対応付けて、記憶部２０３の誘導経路テーブル２３６に書き込む。

誘導経路決定部２２３は、対象である全てのＧＮＳＳ車載器１０について、ステップＳＴ３０７の処理を実行したか否かを判定する（ステップＳＴ３１３）。誘導経路決定部２２３は、対象である全てのＧＮＳＳ車載器１０について、ステップＳＴ３０７の処理を実行するまで、ステップＳＴ３０７に戻って処理を繰り返す。

ステップＳＴ３０７の判定において、ＧＮＳＳ車載器１０において目的地までの経路が未だ設定されていないと判定された場合、誘導経路決定部２２３は、当該ＧＮＳＳ車載器１０に対応する最新の車両位置情報と、目的地情報とを、車両情報テーブル２３１から読み出す（ステップＳＴ３１４）。
誘導経路決定部２２３は、地図データ２３５を参照して、車両位置情報が示す現在位置から目的地までの経路として、ボトルネック道路区間を回避する候補経路を複数検索する（ステップＳＴ３１５）。

誘導経路決定部２２３は、各候補経路に関する車両交通状況指標値を算出する（ステップＳＴ３１６）。
誘導経路決定部２２３は、算出した車両交通状況指標値に基づき、複数の候補経路のうち、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が最も高い経路を、誘導経路に決定する（ステップＳＴ３１７）。

誘導経路決定部２２３は、決定した誘導経路を示す情報を、誘導経路提供部２２４に出力する。誘導経路決定部２２３は、決定した誘導経路を示す情報を、誘導経路提供部２２４に出力する。また、誘導経路決定部２２３は、決定した誘導経路を示す情報と、誘導経路を決定した日時を示す日時情報と、誘導経路を決定したＧＮＳＳ車載器１０を示す識別情報とを対応付けて、記憶部２０３の誘導経路テーブル２３６に書き込む。

（誘導経路提供部２２４による処理フローについて）
次に、図８を参照して、誘導経路提供部２２４による処理フローについて説明する。図８は、誘導経路提供部２２４による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。
誘導経路提供部２２４は、誘導経路テーブル２３６を参照して、誘導経路が提供されたか否かを判定する（ステップＳＴ４０１）。なお、誘導経路テーブル２３６には、誘導経路を示す情報等と対応付けて、誘導経路をＧＮＳＳ車載器１０に提供したか否かを示すフラグ情報を書き込む欄が設けられている。誘導経路提供部２２４は、誘導経路テーブル２３６を参照して、フラグ情報の欄に、誘導経路を提供したことを示す情報が格納されていない場合、誘導経路を提供していないと判定する。
誘導経路が提供されていないと判定された場合、誘導経路提供部２２４は、誘導経路決定部２２３により決定された誘導経路を案内するための情報を、当該ＧＮＳＳ車載器１０に送信する（ステップＳＴ４０２）。

誘導経路に変更することを示す情報がＧＮＳＳ車載器１０から返ってきた場合、誘導経路提供部２２４は、記憶部２０３の車両情報テーブル２３１において、当該ＧＮＳＳ車載器１０の識別情報と対応する経路情報の欄に、誘導経路を示す情報を書き込む（ステップＳＴ４０３）。また、誘導経路提供部２２４は、誘導経路テーブル２３６に対して、既に設定されていた経路に代えて、案内した誘導経路がＧＮＳＳ車載器１０において設定されたことを示す情報を書き込んでもよい。誘導経路テーブル２３６には、誘導経路を示す情報等と対応付けて、誘導経路に変更されたか否かを示すフラグ情報を書き込む欄が設けられている。

誘導経路提供部２２４は、対象である全てのＧＮＳＳ車載器１０について、ステップＳＴ４０１の処理を実行したか否かを判定する（ステップＳＴ４０４）。誘導経路提供部２２４は、対象である全てのＧＮＳＳ車載器１０について、ステップＳＴ４０１の処理を実行するまで、ステップＳＴ４０１に戻って処理を繰り返す。

［第２実施形態］
次に、第２実施形態に係るナビゲーションシステム２の一例を示す。図９は、第２実施形態に係るナビゲーションシステム２の一例を示す概略図である。なお、第１実施形態に係るナビゲーションシステム１に含まれる構成と同様の構成については、同一の符号を付して、詳細な説明は省略する。

ナビゲーションシステム２は、複数のＧＮＳＳ車載器１０と、ナビゲーションサーバ２２とを備える。ナビゲーションサーバ２２は、通信部２０１と、サーバ制御部２０２２と、記憶部２０３とを備える。サーバ制御部２０２２は、例えばＣＰＵであって、ナビゲーションサーバ２２を統括的に制御する。ナビゲーションサーバ２２は、ＣＰＵであるサーバ制御部２０２２がプログラムを実行することにより機能する機能部として、交通需要収集部２２１と、交通状況算出部２２２と、誘導経路決定部２２３と、誘導経路提供部２２４と、走行実績学習部２２５とを備える。これら機能部の一部又は全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣなどのハードウェア機能部であってもよい。

走行実績学習部２２５は、学習フェーズと予測フェーズとを実行する。学習フェーズとは、サーバ制御部２０２２により取得された情報および生成された情報を蓄積し、蓄積した情報に基づき統計頻度分布を学習させる処理工程である。予測フェーズとは、統計頻度分布に基づき、サーバ制御部２０２２により取得される情報および生成される情報を予測する処理工程である。
実施形態において、走行実績学習部２２５は、目的地についての学習フェーズ及び予測フェーズと、交通状況評価値についての学習フェーズ及び予測フェーズと、誘導経路についての学習フェーズ及び予測フェーズとを実行する。

（目的地の学習・予測処理について）
走行実績学習部２２５は、例えば、以下のようにして、目的地についての学習フェーズを実行する。
走行実績学習部２２５は、車両情報テーブル２３１から、識別情報に基づき、同一の識別情報が対応付けられた車両位置情報と、日時情報と、識別情報と、目的地情報とを読み出し、それぞれ対応付けて、記憶部２０３の予測目的地学習テーブル２３７に書き込む。走行実績学習部２２５は、識別情報ごとに、予測目的地学習テーブル２３７を作成してもよい。走行実績学習部２２５は、車両情報テーブル２３１に記憶されている全ての情報に基づき、予測目的地学習テーブル２３７を更新してもよい。

なお、走行実績学習部２２５は、誘導経路提供部２２４によりＧＮＳＳ車載器１０に提示された誘導経路を、予測目的地学習テーブル２３７に書き込んでもよい。走行実績学習部２２５は、例えば、誘導経路が提示されたときの日時を示す日時情報と、誘導経路が提示されたＧＮＳＳ車載器１０を示す識別情報と、誘導経路に含まれる出発地点を示す車両位置情報とを、誘導経路に対応付けて、予測目的地学習テーブル２３７に書き込む。

走行実績学習部２２５は、時間帯別、曜日別、及び、出発地別に、それぞれ、過去に実際設定された目的地の統計頻度分布を算出する。走行実績学習部２２５は、算出した目的地の統計頻度分布を、記憶部２０３の目的地統計頻度分布２３８に書き込む。走行実績学習部２２５は、予測目的地学習テーブル２３７が更新された場合、目的地の統計頻度分布を再び算出し、目的地統計頻度分布２３８を更新する。これにより、目的地の統計頻度分布が学習される。

次に、図１０を参照して、走行実績学習部２２５による目的地についての予測フェーズについて説明する。図１０は、走行実績学習部２２５による目的地についての予測フェーズの一例を説明するためのフローチャートである。
走行実績学習部２２５は、交通需要収集部２２１から目的地についての予測要求を受け付ける（ステップＳＴ１００１）。
走行実績学習部２２５は、交通需要収集部２２１から目的地についての予測要求を受け付けたときのＧＮＳＳ車載器１０の車両位置情報を取得する（ステップＳＴ１００２）。例えば、走行実績学習部２２５は、予測要求を受け付けたときに交通需要収集部２２１により車両情報テーブル２３１に書き込まれる車両位置情報を取得する。また、走行実績学習部２２５は、交通需要収集部２２１から目的地についての予測要求を受け付けたときの日時（曜日・時間帯）を示す情報を取得する。

走行実績学習部２２５は、ステップＳＴ１００２において取得した情報をキーとして、目的地統計頻度分布２３８を参照し、キーに対応する目的地の中から、最も数（頻度）が多い目的地を検索する（ステップＳＴ１００３）。つまり、走行実績学習部２２５は、ＧＮＳＳ車載器１０の現在位置、曜日、時間帯をキーとして、最も数（頻度）が多い目的地を検索する。
なお、各キーに基づく検索により得られた複数の目的地が異なる場合、目的地統計頻度分布２３８における目的地の数を比較して、その中で最も数が多い目的地を検索により得る。

走行実績学習部２２５は、検索により得た目的地、つまり、最も確率の高い目的地を、予測目的地として選択する（ステップＳＴ１００４）。
走行実績学習部２２５は、予測目的地として選択した目的地を、交通需要収集部２２１に出力する（ステップＳＴ１００５）。

（交通状況評価値の学習・予測処理について）
走行実績学習部２２５は、例えば、以下のようにして、交通状況評価値についての学習フェーズを実行する。
走行実績学習部２２５は、交通状況評価値テーブル２３２から、リンクＩＤに基づき、同一のリンクＩＤが対応付けられた交通状況評価値Ｐ１〜Ｐ３と、日時情報とを読み出し、それぞれ対応付けて、記憶部２０３の予測評価値学習テーブル２３９に書き込む。走行実績学習部２２５は、リンクＩＤごとに、予測評価値学習テーブル２３９を作成してもよい。走行実績学習部２２５は、車両情報テーブル２３１に記憶されている全ての情報に基づき、予測評価値学習テーブル２３９を更新してもよい。

走行実績学習部２２５は、時間帯別、及び、曜日別に、それぞれ、実際に過去に設定された交通状況評価値の統計頻度分布を算出する。走行実績学習部２２５は、算出した交通状況評価値の統計頻度分布を、記憶部２０３の評価値統計頻度分布２４０に書き込む。走行実績学習部２２５は、予測評価値学習テーブル２３９が更新された場合、交通状況評価値の統計頻度分布を再び算出し、評価値統計頻度分布２４０を更新する。これにより、交通状況評価値の統計頻度分布が学習される。

次に、図１１を参照して、走行実績学習部２２５による交通状況評価値についての予測フェーズについて説明する。図１１は、走行実績学習部２２５による交通状況評価値についての予測フェーズの一例を説明するためのフローチャートである。
走行実績学習部２２５は、交通状況算出部２２２から交通状況評価値についての予測要求を受け付ける（ステップＳＴ２００１）。
走行実績学習部２２５は、交通状況算出部２２２から交通状況評価値についての予測要求を受け付けたときの対象となっている道路区間を示す情報（リンクＩＤ）を取得する（ステップＳＴ２００２）。また、走行実績学習部２２５は、交通状況算出部２２２から交通状況評価値についての予測要求を受け付けたときの日時（曜日・時間帯）を示す情報を取得する。

走行実績学習部２２５は、ステップＳＴ２００２において取得した情報をキーとして、評価値統計頻度分布２４０を参照し、キーに対応する交通状況評価値の中から、最も数（頻度）が多い交通状況評価値を検索する（ステップＳＴ２００３）。つまり、走行実績学習部２２５は、道路区間、曜日、時間帯をキーとして、最も数（頻度）が多い交通状況評価値を検索する。
なお、各キーに基づく検索により得られた複数の交通状況評価値が異なる場合、評価値統計頻度分布２４０における交通状況評価値の数を比較して、その中で最も数が多い交通状況評価値を検索により得る。

走行実績学習部２２５は、検索により得た交通状況評価値、つまり、当該道路区間における交通状況評価値として算出された頻度が最も高い交通状況評価値を、予測交通状況評価値として選択する。
走行実績学習部２２５は、予測交通状況評価値として選択した交通状況評価値を、交通状況算出部２２２に出力する（ステップＳＴ２００４）。

（誘導経路の学習・予測処理について）
走行実績学習部２２５は、例えば、以下のようにして、誘導経路について学習フェーズを実行する。
走行実績学習部２２５は、誘導経路提供部２２４によりＧＮＳＳ車載器１０に提示された誘導経路のうち、ＧＮＳＳ車載器１０において設定された誘導経路を、予測誘導経路学習テーブル２４１に書き込む。走行実績学習部２２５は、例えば、誘導経路が提示（または設定）されたときの日時を示す日時情報と、誘導経路が提示されたＧＮＳＳ車載器１０を示す識別情報と、誘導経路に含まれる出発地点を示す車両位置情報とを、誘導経路を示す情報に対応付けて、予測誘導経路学習テーブル２４１に書き込む。

走行実績学習部２２５は、時間帯別、曜日別、及び、出発地別に、それぞれ、実際に過去に設定された誘導経路の統計頻度分布を算出する。走行実績学習部２２５は、算出した誘導経路の統計頻度分布を、記憶部２０３の誘導経路統計頻度分布２４２に書き込む。走行実績学習部２２５は、予測誘導経路学習テーブル２４１が更新された場合、誘導経路の統計頻度分布を再び算出し、誘導経路統計頻度分布２４２を更新する。

次に、図１２を参照して、走行実績学習部２２５による誘導経路についての予測フェーズについて説明する。図１２は、走行実績学習部２２５による誘導経路についての予測フェーズの一例を説明するためのフローチャートである。
走行実績学習部２２５は、誘導経路決定部２２３から誘導経路についての予測要求を受け付ける（ステップＳＴ３００１）。
走行実績学習部２２５は、誘導経路決定部２２３から誘導経路に含まれる出発地点を示す車両位置情報を取得する（ステップＳＴ３００２）。また、走行実績学習部２２５は、誘導経路決定部２２３から誘導経路についての予測要求を受け付けたときの日時（曜日・時間帯）を示す情報を取得する。

走行実績学習部２２５は、ステップＳＴ３００２において取得した情報をキーとして、誘導経路統計頻度分布２４２を参照して、キーに対応する誘導経路の中から、最も数（頻度）が多い誘導経路を検索する（ステップＳＴ３００３）。つまり、走行実績学習部２２５は、ＧＮＳＳ車載器１０の出発位置、曜日、時間帯をキーとして、最も数（頻度）が多い誘導経路を検索する。
なお、各キーに基づく検索により得られた複数の誘導経路が異なる場合、誘導経路統計頻度分布２４２における誘導経路の数を比較して、その中で最も数が多い誘導経路を検索により得る。
走行実績学習部２２５は、検索により得た誘導経路、つまり、最も確率の高い誘導経路を、予測誘導経路として選択する（ステップＳＴ３００４）。
走行実績学習部２２５は、予測誘導経路として選択した誘導経路を、誘導経路決定部２２３に出力する（ステップＳＴ３００５）。

（交通需要収集部２２１による処理フローについて）
次に、図１３を参照して、交通需要収集部２２１による処理フローについて説明する。図１３は、交通需要収集部２２１による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ１０１〜１０３，１０５，１０６は、上述した処理と同じであるため、詳細な説明は省略する。また、本実施形態において、交通需要収集部２２１は、ステップＳＴ１０４に代えて、ステップＳＴ１０８を実行する。

ステップＳＴ１０３において、交通需要収集部２２１は、目的地についての予測要求を走行実績学習部２２５に出力する。
走行実績学習部２２５は、予測要求を受け付け、ステップＳＴ１０１において抽出したＧＮＳＳ車載器１０に対応するドライバーにより設定される目的地を予測する（ステップＳＴ１０７）。つまり、走行実績学習部２２５は、上述した目的地について予測フェーズを実行する。具体的に説明すると、走行実績学習部２２５は、ステップＳＴ１０１において抽出したＧＮＳＳ車載器１０の識別情報をキーとして、目的地統計頻度分布２３８を参照し、キーに対応する目的地の中から、最も数（頻度）が多い目的地を検索する。ここで、走行実績学習部２２５は、ＧＮＳＳ車載器１０の識別情報に加え、交通需要収集部２２１から目的地についての予測要求を受け付けたときの日時（曜日・時間帯）を示す情報もキーとして、最も数（頻度）が多い目的地を検索してもよい。走行実績学習部２２５は、検索により得た予測目的地を、交通需要収集部２２１に出力する。

次いで、交通需要収集部２２１は、目的地を取得するための案内情報として、走行実績学習部２２５が予測した予測目的地を提示すると共に、提示した予測目的地を設定するか否かの選択をドライバーに求める選択画面を、ＧＮＳＳ車載器１０に送信する（ステップＳＴ１０８）。なお、交通需要収集部２２１は、第１実施形態において説明した案内情報も合わせてＧＮＳＳ車載器１０に送信してもよい。

（交通状況算出部２２２による処理フローについて）
次に、図１４を参照して、交通状況算出部２２２による処理フローについて説明する。図１４は、交通状況算出部２２２による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ２０１〜２０３，２０５は、上述した処理と同じであるため、詳細な説明は省略する。また、本実施形態において、交通状況算出部２２２は、ステップＳＴ２０４に代えて、ステップＳＴ２０７を実行する。

ステップＳＴ２０３において、対象である全てのＧＮＳＳ車載器１０についてステップＳＴ２０１〜２０２の処理を実行したと判定した場合、交通状況算出部２２２は、交通状況評価値についての予測要求を走行実績学習部２２５に出力する。

走行実績学習部２２５は、予測要求を受け付け、ステップＳＴ２０１において読み出した一の車両位置情報が該当する道路区間について、交通状況評価値を予測する（ステップＳＴ２０６）。つまり、走行実績学習部２２５は、上述した交通状況評価値について予測フェーズを実行する。具体的に説明すると、走行実績学習部２２５は、ステップＳＴ２０１において読み出した一の車両位置情報が該当する道路区間のリンクＩＤをキーとして、評価値統計頻度分布２４０を参照し、キーに対応する交通状況評価値の中から、最も数（頻度）が多い交通状況評価値を検索する。ここで、走行実績学習部２２５は、交通状況算出部２２２から交通状況評価値についての予測要求を受け付けたときの日時（曜日・時間帯）を示す情報をキーとして、最も数（頻度）が多い交通状況評価値を検索してもよい。走行実績学習部２２５は、検索により得た交通状況評価値を、交通状況算出部２２２に出力する。

次いで、交通状況算出部２２２は、現在状況に対応する交通状況評価値と、予測された交通状況評価値との両方に基づき、各道路区間に対応する総合的な交通状況評価値を算出する（ステップＳＴ２０７）。現在状況に対応する交通状況評価値とは、第１実施形態において、交通状況算出部２２２により算出された交通状況評価値である。

交通状況算出部２２２は、例えば、現在状況に対応する交通状況評価値に対して、予測された交通状況評価値に応じた重み付けを行うことにより、総合的な交通状況評価値を算出する。予測された交通状況評価値に応じた重みは、例えば、各道路区間における１時間当たりの車両の通行台数、各道路区間に対応する交通密度、及び、各道路区間に対応する空間平均速度に応じて、予め決められている。交通状況算出部２２２は、予測された交通状況評価値により交通状況が悪いことを示される場合、現在状況に対応する交通状況評価値の交通状況が悪くなるような重み付を行う。逆に、予測された交通状況評価値により交通状況が良好なことを示される場合、交通状況算出部２２２は、現在状況に対応する交通状況評価値の交通状況が良好となるような重み付を行う。

（誘導経路決定部２２３による処理フローについて）
次に、図１５を参照して、誘導経路決定部２２３による処理フローについて説明する。図１５は、誘導経路決定部２２３による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ３０７〜３１０，３１３〜３１５は、上述した処理と同じであるため、詳細な説明は省略する。本実施形態において、誘導経路決定部２２３は、ステップＳＴ３１１に代えてステップＳＴ３１９を、ステップＳＴ３１２に代えてステップＳＴ３２０を、ステップＳＴ３１６に代えてステップＳＴ３２２を、ステップＳＴ３１７に代えてステップＳＴ３２３を実行する。

ステップＳＴ３１０において、ボトルネック道路区間を回避する目的地までの候補経路を検索した後、誘導経路決定部２２３は、誘導経路についての予測要求を走行実績学習部２２５に出力する。

走行実績学習部２２５は、予測要求を受け付け、ステップＳＴ３０７において読み出した車両位置情報と対応付けられている識別情報について、誘導経路を予測する（ステップＳＴ３１８）。つまり、走行実績学習部２２５は、上述した誘導経路について予測フェーズを実行する。具体的に説明すると、走行実績学習部２２５は、ステップＳＴ３０７において読み出した車両位置情報と対応付けられている識別情報をキーとして、誘導経路統計頻度分布２４２を参照し、キーに対応する誘導経路の中から、最も数（頻度）が多い誘導経路を検索する。ここで、走行実績学習部２２５は、誘導経路決定部２２３から誘導経路についての予測要求を受け付けたときの日時（曜日・時間帯）を示す情報をキーに追加として、最も数（頻度）が多い誘導経路を検索してもよい。走行実績学習部２２５は、検索により得た誘導経路を、誘導経路決定部２２３に出力する。

次いで、誘導経路決定部２２３は、設定経路に関する車両交通状況指標値と、ステップＳＴ３１０の検索により得られた各候補経路に関する車両路交通状況指標値と、ステップＳＴ３１８において予測された予測誘導経路に関する車両交通状況指標値とを算出する（ステップＳＴ３１９）。

誘導経路決定部２２３は、候補経路および予測誘導経路のうち、現在設定されている設定経路よりもエリア交通状況指標値に基づく非混雑度が高い経路を、誘導経路に決定する（ステップＳＴ３２０）。

具体的に説明すると、誘導経路決定部２２３は、置き換え前のエリア交通状況指標値の一つである総走行時間から、設定経路に対応する車両走行距離を差し引き、その後、候補経路または予測誘導経路に対応する車両走行距離を加算して、置き換え後のエリア交通状況指標値の一つである総走行時間を算出する。また、誘導経路決定部２２３は、置き換え前のエリア交通状況指標値の一つである総渋滞距離から、設定経路に対応する車両渋滞距離を差し引き、その後、候補経路または予測誘導経路に対応する車両渋滞距離を加算して、置き換え後のエリア交通状況指標値の一つである総渋滞距離を算出する。誘導経路決定部２２３は、置き換え後のエリア交通状況指標値に基づく非混雑度が置き換え前のエリア交通状況指標値に基づく非混雑度よりも高い候補経路または予測誘導経路を、誘導経路に決定する。

なお、設定経路の車両交通状況指標値を予測誘導経路の車両交通状況指標値に置き換えた後のエリア交通状況指標値に基づく非混雑度に比べて、設定経路の車両交通状況指標値を候補経路の車両交通状況指標値に置き換えた後のエリア交通状況指標値に基づく非混雑度の方が高い場合、両者のエリア交通状況指標値に基づく非混雑度の差が予め決められた範囲内であるならば、誘導経路決定部２２３は、予測誘導経路を誘導経路に決定する。一方、両者のエリア交通状況指標値に基づく非混雑度の差が予め決められた範囲外であるならば、誘導経路決定部２２３は、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が最大の候補経路を誘導経路に決定する。

ステップＳＴ３１５において、ボトルネック道路区間を回避する目的地までの候補経路を検索した後、誘導経路決定部２２３は、誘導経路についての予測要求を走行実績学習部２２５に出力する。

走行実績学習部２２５は、予測要求を受け付け、ステップＳＴ３０７において読み出した車両位置情報と対応付けられている識別情報について、誘導経路を予測する（ステップＳＴ３２１）。つまり、走行実績学習部２２５は、上述した誘導経路について予測フェーズを実行する。走行実績学習部２２５は、検索により得た誘導経路を、誘導経路決定部２２３に出力する。

次いで、誘導経路決定部２２３は、ステップＳＴ３１５の検索により得られた各候補経路に関する車両交通状況指標値と、ステップＳＴ３２１において予測誘導経路に関する車両交通状況指標値とを算出する（ステップＳＴ３２２）。

誘導経路決定部２２３は、候補経路および予測誘導経路のうち、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が最も高い経路を、誘導経路に決定する（ステップＳＴ３２３）。

具体的に説明すると、誘導経路決定部２２３は、加算前のエリア交通状況指標値の一つである総走行時間に対して、候補経路または予測誘導経路に対応する車両走行距離を加算して、加算後のエリア交通状況指標値の一つである総走行時間を算出する。また、誘導経路決定部２２３は、加算前のエリア交通状況指標値の一つである総渋滞距離に対して、候補経路または予測誘導経路に対応する車両渋滞距離を加算して、加算後のエリア交通状況指標値の一つである総渋滞距離を算出する。

なお、予測誘導経路の車両交通状況指標値を加算した後のエリア交通状況指標値に基づく非混雑度に比べて、候補経路の車両交通状況指標値を加算した後のエリア交通状況指標値に基づく非混雑度の方が高い場合、両者のエリア交通状況指標値に基づく非混雑度の差が予め決められた範囲内であるならば、誘導経路決定部２２３は、予測誘導経路を誘導経路に決定する。一方、両者のエリア交通状況指標値に基づく非混雑度の差が予め決められた範囲外であるならば、誘導経路決定部２２３は、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が最大の候補経路を誘導経路に決定する。

［第３実施形態］
次に、第３実施形態に係るナビゲーションシステム３の一例を示す。図１６は、第３実施形態に係るナビゲーションシステム３の一例を示す概略図である。なお、第１実施形態に係るナビゲーションシステム１に含まれる構成と同様の構成については、同一の符号を付して、詳細な説明は省略する。

ナビゲーションシステム３は、複数のＧＮＳＳ車載器１０と、ナビゲーションサーバ２３とを備える。ナビゲーションサーバ２３は、通信部２０１と、サーバ制御部２０２３と、記憶部２０３とを備える。サーバ制御部２０２３は、例えばＣＰＵであって、ナビゲーションサーバ２３を統括的に制御する。ナビゲーションサーバ２３は、ＣＰＵであるサーバ制御部２０２３がプログラムを実行することにより機能する機能部として、交通需要収集部２２１と、交通状況算出部２２２と、誘導経路決定部２２３と、誘導経路提供部２２４と、外部情報取得部２２６とを備える。これら機能部の一部又は全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣなどのハードウェア機能部であってもよい。

外部情報取得部２２６は、通信部２０１を介して外部情報を取得し、交通状況算出部２２２に出力する。例えば、外部情報取得部２２６は、通信部２０１を介して路側センサーと通信し、外部サーバからの外部情報を取得する。なお、外部情報取得部２２６は、インターネット等を介して外部サーバと接続されてもよい。

交通状況算出部２２２は、外部情報取得部２２６からの外部情報に基づき、交通状況評価値を設定する。実施形態において、交通状況算出部２２２は、外部情報取得部２２６により外部情報に応じて設定される交通状況評価値属性情報に基づき、交通状況評価値を算出する。これに限られず、交通状況算出部２２２は、外部情報をそのまま交通状況評価値としてもよく、外部情報に応じて交通状況評価値を算出してもよい。

外部情報には、例えば、交通情報、天候情報、トラブル情報、イベント情報等が含まれる。
交通情報は、各道路区間における交通状況を示す情報である。交通情報には、例えば、交通密度を示す情報や、空間平均速度を示す情報が含まれる。外部情報取得部２２６は、交通情報を、交通密度に関する交通状況評価値Ｐ２、又は、空間平均速度に関する交通状況評価値Ｐ３としてそのまま利用させるための交通状況評価値属性情報を設定する。また、外部情報取得部２２６は、交通情報に基づき、道路区間に応じた交通状況評価値を算出してもよい。

天候情報は、各道路区間が含まれる地域の天候状態を示す情報である。外部情報取得部２２６は、天候情報が予め決められた天候状態を示す場合、該当する道路区間がボトルネック道路区間と判定されるための交通状況評価値属性情報を設定する。例えば、大雨などの影響により通行止めになる可能性が高い天候状態である場合、外部情報取得部２２６は、該当する道路区間に対応する適正値に基づき、該当する道路区間がボトルネック道路区間と判定されるための交通状況評価値属性情報を設定する。

トラブル情報には、工事中である道路区間を示す情報、通行止めである道路区間を示す情報、又は、事故が発生している道路区間を示す情報等が含まれる。外部情報取得部２２６は、トラブル情報に基づき、工事中等である道路区間がボトルネック道路区間と判定されるための交通状況評価値属性情報を該当する道路区間に設定する。

イベント情報は、イベントによる交通混雑の影響を示す情報である。花火大会やお祭りなどのイベントが開催される場合、周辺の道路が混雑することが予測される。イベント情報は、イベントの規模や開催される時間帯に応じて、予測される混雑度を示す情報である。外部情報取得部２２６は、イベント情報に基づき、交通負荷が上昇する上昇分を、道路区間に応じて算出される交通状況評価値に加算させるための交通状況評価値属性情報を設定する。

次に、図１７を参照して、外部情報取得部２２６による処理フローについて説明する。図１７は、外部情報取得部２２６による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。
外部情報取得部２２６は、交通状況算出部２２２から外部情報の利用要求を受け付ける（ステップＳＴ４００１）。

外部情報取得部２２６は、通信部２０１を介して受信した交通情報に基づき、各道路区間の交通状況評価値属性情報を設定する（ステップＳＴ４００２）。
また、外部情報取得部２２６は、通信部２０１を介して受信した天候情報が、予め決められた天候状態を示すか否かを判定する。天候情報が予め決められた天候状態を示す場合、外部情報取得部２２６は、該当する道路区間がボトルネック道路区間と判定されるような交通状況評価値属性情報を設定する（ステップＳＴ４００３）。

外部情報取得部２２６は、通信部２０１を介して受信したトラブル情報に基づき、工事中等である道路区間がボトルネック道路区間と判定されるような交通状況評価値属性情報を、該当する道路区間に対して設定する（ステップＳＴ４００４）。
外部情報取得部２２６は、通信部２０１を介して受信したイベント情報に基づき、交通負荷が上昇する上昇分を、道路区間に応じて算出される交通状況評価値に加算させるための交通状況評価値属性情報を設定する（ステップＳＴ４００５）。
外部情報取得部２２６は、設定した交通状況評価値属性情報を、交通状況算出部２２２に出力する（ステップＳＴ４００６）。

（交通状況算出部２２２による処理フローについて）
次に、図１８を参照して、交通状況算出部２２２による処理フローについて説明する。図１８は、交通状況算出部２２２による処理フローの一例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ２０１〜２０３，２０５は、上述した処理と同じであるため、詳細な説明は省略する。また、本実施形態において、交通状況算出部２２２は、ステップＳＴ２０４に代えて、ステップＳＴ２０９を実行する。

ステップＳＴ２０３において、対象である全てのＧＮＳＳ車載器１０についてステップＳＴ２０１〜２０２の処理を実行したと判定した場合、交通状況算出部２２２は、外部情報の利用要求を外部情報取得部２２６に出力する。外部情報取得部２２６は、利用要求を受け付け、ステップＳＴ２０１において読み出した一の車両位置情報が該当する道路区間について、外部情報を取得する（ステップＳＴ２０８）。外部情報取得部２２６は、取得した外部情報に基づき、交通状況評価値属性情報を設定する。
交通状況算出部２２２は、外部情報取得部２２６により設定された交通状況評価値属性情報に基づき、外部情報を加味した各道路区間の交通状況評価値を算出する（ステップＳＴ２０９）。

（作用と効果）
上述の通り、本実施形態に係るナビゲーションシステム１〜３は、各道路区間の交通状況評価値に基づき、ナビゲーション対象エリアに存在する車両群の車両の交通状況を示すエリア交通状況指標値を各車両の同一目的地までの複数の経路に応じてそれぞれ算出し、一車両についての同一目的地までの複数の経路のうち、エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が最も高い経路を誘導経路に決定する誘導経路決定部２２３と、誘導経路を各車両のドライバーに提供する誘導経路提供部２２４とを備える。
この構成により、ナビゲーション対象エリア全体における交通状況を良好にする誘導経路を決定し、各車両のドライバーに提供することができる。よって、各車両において、誘導経路がナビゲーションの経路に設定された場合、各車両を誘導経路に誘導することができる。これにより、ナビゲーション対象エリア全体における交通状況を良好にすることができる。

また、本実施形態に係るナビゲーションシステム１〜３は、誘導経路決定部２２３は、同一目的地までの複数の経路として、交通状況評価値に基づく値が基準値よりも低いボトルネック道路区間を含まない経路を用意する。
この構成により、ボトルネック道路区間を含まない経路を、誘導経路として決定することができる。よって、誘導経路から、渋滞が起こる可能性が高い道路区間を除外して、ナビゲーション対象エリア全体の交通状況をより良好にすることができる。

また、本実施形態に係るナビゲーションシステム１〜３は、設定経路が設定されている場合、設定経路よりもエリア交通状況指標値に基づく非混雑度が高い候補経路を、対応する車両のドライバーに提供する。
この構成により、設定経路が設定された後に交通状況が変化し、他の経路の方が、既に設定されている設定経路よりも交通状況が良好となった場合、より交通状況が良好な経路を各車両のドライバーに提供することができる。よって、交通状況の変化に対応して、ナビゲーション対象エリア全体の交通状況を良好にすることができる。

また、本実施形態に係るナビゲーションシステム２は、誘導経路のうち車両をナビゲーションする経路として設定された実績値に基づき、車両において設定される可能性が高い予測誘導経路を予測する走行実績学習部２２５をさらに備える。誘導経路決定部２２３は、走行実績学習部２２５により予測された誘導経路についてのエリア交通状況指標値と、候補経路についてのエリア交通状況指標値とを算出する。誘導経路提供部２２４は、候補経路よりもエリア交通状況指標値に基づく非混雑度が高い予測誘導経路を、対応する車両のドライバーに提供する。
この構成により、各車両において設定される可能性の高い誘導経路を、対応する車両のドライバーに提供することができる。

また、本実施形態に係るナビゲーションシステム２は、走行実績学習部２２５により予測された予測誘導経路よりもエリア交通状況指標値に基づく非混雑度が高い経路がある場合、非混雑度の最高値と予測誘導経路の非混雑度との差が予め決められた範囲内であるならば、走行実績学習部２２５により予測された予測誘導経路を、対応する前記車両のドライバーに提供する。
この構成により、走行実績学習部２２５により予測された予測誘導経路を、エリア交通状況指標値が相対的に良好な候補経路よりも優先して、対応する車両のドライバーに提供することができる。これにより、エリア交通状況指標値に大差がない場合、ドライバーの過去の嗜好に応じた誘導経路を提供できる。

また、本実施形態に係るナビゲーションシステム２は、誘導経路決定部２２３により算出された交通状況評価値の実績値に基づき、道路区間において発生する可能性が高い交通状況を予測する走行実績学習部２２５をさらに備える。交通状況算出部２２２は、走行実績学習部２２５により予測された交通状況に基づき、各道路区間に対応する交通状況評価値を算出する。
この構成により、道路区間において発生する可能性が高い交通状況を、交通状況評価値に反映することができる。

また、本実施形態に係るナビゲーションシステム２は、各車両の目的地として設定された実績値に基づき、車両について設定される可能性が高い予測目的地を予測する走行実績学習部２２５をさらに備える。誘導経路決定部２２３は、走行実績学習部２２５により予測された予測目的地に基づき、予測目的地までの経路を複数用意する。
この構成により、車両について設定される可能性が高い予測目的地を、ナビゲーションの目的地として設定することができる。よって、目的地を入力する等のドライバーの手間を軽減することができる。

また、本実施形態に係るナビゲーションシステム３は、通信部を介して外部情報を取得する外部情報取得部２２６をさらに備える。交通状況算出部２２２は、外部情報取得部２２６により取得された外部情報に基づき、交通状況評価値を算出する。
この構成により、外部情報を加味して交通状況評価値を算出することができる。よって、車両の動きだけでは把握できない交通状況も把握することができる。

（その他、各構成の置換や変更）
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。

例えば、第３実施形態に係るナビゲーションサーバ２３は、第１実施形態に係るナビゲーションサーバ２０に加えて走行実績学習部２２５を備える例について説明したがこれに限られない。第３実施形態に係るナビゲーションサーバ２３は、第２実施形態に係るナビゲーションサーバ２２に加えて走行実績学習部２２５を備えるものであってもよい。

１ ナビゲーションシステム
１０ ＧＮＳＳ車載器
２０ ナビゲーションサーバ
１０１ 通信部
１０２ センサー
１０３ ＧＮＳＳ受信部
１０４ 時計
１０５ 記憶部
１０６ 車載器制御部
１０７ 操作部
１０８ 出力部
１６１ 位置情報生成部
１６２ ナビゲーション制御部
２０１ 通信部
２０２ サーバ制御部
２０３ 記憶部
２２１ 交通需要収集部
２２２ 交通状況算出部
２２３ 誘導経路決定部
２２４ 誘導経路提供部
２２５ 走行実績学習部
２２６ 外部情報取得部
２３１ 車両情報テーブル
２３２ 交通状況評価値テーブル
２３３ 適正値テーブル
２３４ エリア交通状況指標値テーブル
２３５ 地図データ
２３６ 誘導経路テーブル
２３７ 予測目的地学習テーブル
２３８ 目的地統計頻度分布
２３９ 予測評価値学習テーブル
２４０ 評価値統計頻度分布
２４１ 予測誘導経路学習テーブル
２４２ 誘導経路統計頻度分布

Claims (9)

1. 対象エリアに含まれる各道路区間の交通状況を示す交通状況評価値を算出する交通状況算出部と、
   前記対象エリアに存在する各車両について同一目的地までの経路を複数用意し、前記交通状況算出部が算出した前記交通状況評価値に基づき、前記対象エリアに存在する車両群の交通状況を示す指標値であって、一車両について用意した経路の交通状況を示す指標値が前記車両群について積算されてなるエリア交通状況指標値を各車両の前記同一目的地までの複数の経路に応じてそれぞれ算出し、一車両についての前記同一目的地までの複数の経路のうち、前記エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が最も高い経路を誘導経路に決定する誘導経路決定部と、
   前記誘導経路決定部により決定された誘導経路を、対応する車両のドライバーに提供する誘導経路提供部と、
   を備えるナビゲーションシステム。
2. 前記誘導経路決定部は、
   前記同一目的地までの複数の経路として、前記交通状況評価値に基づく値が基準値よりも低いボトルネック道路区間を含まない経路を用意する請求項１に記載のナビゲーションシステム。
3. 前記誘導経路決定部は、前記車両において目的地までの設定経路が設定されている場合、前記設定経路と同一目的地であって前記目的地までの経路が前記設定経路と異なる候補経路を少なくとも１つ用意し、前記設定経路についての前記エリア交通状況指標値と前記候補経路についての前記エリア交通状況指標値とを算出し、
   前記誘導経路提供部は、前記設定経路よりも前記エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が高い候補経路を、対応する前記車両のドライバーに提供する請求項１または２に記載のナビゲーションシステム。
4. 前記誘導経路提供部により提供された前記誘導経路のうち前記車両をナビゲーションする経路として設定された実績値に基づき、前記車両において設定される可能性が高い予測誘導経路を予測する第１走行実績学習部をさらに備え、
   前記誘導経路決定部は、前記第１走行実績学習部により予測された前記予測誘導経路についての前記エリア交通状況指標値と、前記同一目的地までの複数の経路についての前記エリア交通状況指標値とを算出し、
   前記誘導経路提供部は、前記同一目的地までの複数の経路よりも前記エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が高い前記予測誘導経路を、対応する前記車両のドライバーに提供する請求項１から３のうちいずれか一項に記載のナビゲーションシステム。
5. 前記誘導経路提供部は、前記同一目的地までの複数の経路のうち、前記予測誘導経路よりも前記エリア交通状況指標値に基づく非混雑度が高い経路がある場合、前記非混雑度の最高値と前記予測誘導経路の非混雑度との差が予め決められた範囲内であるならば、前記予測誘導経路を、対応する前記車両のドライバーに提供する請求項４に記載のナビゲーションシステム。
6. 前記誘導経路決定部により算出された前記交通状況評価値の実績値に基づき、前記道路区間において発生する可能性が高い交通状況を予測する第２走行実績学習部をさらに備え、
   前記交通状況算出部は、前記第２走行実績学習部により予測された交通状況に基づき、各道路区間に対応する前記交通状況評価値を算出する請求項１から５のうちいずれか一項に記載のナビゲーションシステム。
7. 各車両の目的地として設定された実績値に基づき、前記車両について設定される可能性が高い予測目的地を予測する第３走行実績学習部をさらに備え、
   前記誘導経路決定部は、前記第３走行実績学習部により予測された前記予測目的地に基づき、前記同一目的地までの複数の経路として、前記予測目的地までの経路を複数用意する請求項１から３のうちいずれか一項に記載のナビゲーションシステム。
8. 通信部を介して外部情報を取得する外部情報取得部をさらに備え、
   前記交通状況算出部は、
   前記外部情報取得部により取得された前記外部情報に基づき、前記交通状況評価値を算出する請求項１から７のうちいずれか一項に記載のナビゲーションシステム。
9. 車両が存在する位置を示す車両位置情報を取得する位置情報生成部と、
   前記位置情報生成部により取得された前記車両位置情報と、前記車両において設定されている目的地までの設定経路を示す経路情報とをナビゲーションサーバに送信する通信部と、
   前記設定経路と同一目的地であって前記目的地までの経路が前記設定経路と異なる候補経路が少なくとも１つ用意され、対象エリアに含まれる各道路区間の交通状況を示す評価値に基づき、一車両についての前記設定経路又は前記候補経路の交通状況を示す指標値が前記対象エリアに存在する車両群について積算されてなるエリア交通状況指標値に基づく非混雑度が、前記設定経路の前記エリア交通状況指標値に基づく非混雑度よりも高い前記候補経路を、前記ナビゲーションサーバから前記通信部を介して受信し、前記候補経路に従って前記車両をナビゲーションする情報を出力部から出力させるナビゲーション制御部と、
   を備える車載器。

Images