[本願発明の実施形態の説明]
本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、道路に設けられた2つの車両感知器で画定される区間での交通情報を提供する交通情報提供装置であって、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、各車両感知器が設けられた上流地点及び下流地点の任意の時点での地点交通量を取得する交通量取得部と、所定時間に亘って前記交通量取得部で取得した前記上流地点及び下流地点の地点交通量に基づいて、前記区間内の流入路及び流出路の入出路交通量を算出する入出路交通量算出部と、前記区間を走行した車両のプローブ情報を取得するプローブ情報取得部と、前記交通量取得部で取得した地点交通量、前記入出路交通量算出部で算出した入出路交通量及び前記プローブ情報取得部で取得したプローブ情報に基づいて、前記任意の時点での前記区間内に存在する車両の区間台数を推定する区間台数推定部とを備える。
本発明の実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、道路に設けられた2つの車両感知器で画定される区間での交通情報を提供させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、各車両感知器が設けられた上流地点及び下流地点の任意の時点での地点交通量を取得する交通量取得部と、所定時間に亘って前記交通量取得部で取得した前記上流地点及び下流地点の地点交通量に基づいて、前記区間内の流入路及び流出路の前記任意の時点での入出路交通量を算出する入出路交通量算出部と、前記区間を走行した車両のプローブ情報を取得するプローブ情報取得部と、前記交通量取得部で取得した地点交通量、前記入出路交通量算出部で算出した入出路交通量及び前記プローブ情報取得部で取得したプローブ情報に基づいて、前記任意の時点での前記区間内に存在する車両の区間台数を推定する区間台数推定部として機能させる。
本発明の実施の形態に係る交通情報提供方法は、道路に設けられた2つの車両感知器で画定される区間での交通情報を提供する交通情報提供方法であって、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、各車両感知器が設けられた上流地点及び下流地点の任意の時点での地点交通量を交通量取得部が取得し、所定時間に亘って取得された前記上流地点及び下流地点の地点交通量に基づいて、前記区間内の流入路及び流出路の前記任意の時点での入出路交通量を入出路交通量算出部が算出し、前記区間を走行した車両のプローブ情報をプローブ情報取得部が取得し、取得された地点交通量、算出された入出路交通量及び取得されたプローブ情報に基づいて、前記任意の時点での前記区間内に存在する車両の区間台数を区間台数推定部が推定する。
道路の区間の上流地点(始点)及び下流地点(終点)には車両感知器が設置されている。また、区間内には、流出路(オフランプ)及び流入路(オンランプ)が設けられている。流出路及び流入路は、インターチェンジの出入口である。すなわち、インターチェンジ間に1個の車両感知器が設置されている場合、インターチェンジを挟んで2つの車両感知器が設置された地点間が区間である。交通量取得部は、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、各車両感知器が設けられた上流地点及び下流地点の任意の時点での地点交通量を取得する。すなわち、交通量取得部は、車両感知器で得られた感知データに基づいて、車両感知器が設けられた上流地点の任意の時点tでの地点交通量Q1(t)及び下流地点の当該任意の時点tでの地点交通量Q4(t)を取得する。交通量は単位時間当たりに通過した車両の台数である。単位時間は、例えば、5分とすることができる。この場合、例えば、任意の時点tでの地点交通量Q1(t)は、時点tより5分前の時点から時点tまでの間に取得した交通量とすることができる。
入出路交通量算出部は、所定時間に亘って交通量取得部で取得した上流地点及び下流地点の地点交通量に基づいて、区間内の流入路及び流出路の入出路交通量を算出する。流入路の時点tでの交通量Qin(t)、流出路の時点tでの交通量Qout(t)とする。交通流が比較的安定である場合、すなわち、交通流が比較的定常状態である場合、区間の交通量の増減は無視することができる程度に少ないと考えられるので、所定時間Tmに亘って区間に流入する交通量(Σ{Q1(t)+Qin(t)}と表す)と当該所定時間Tmに亘って区間から流出する交通量(Σ{Q4(t)+Qout(t)}と表す)とは等しいとすることができる。すなわち、時点tでの入出路交通量(例えば、Qin(t)−Qout(t))は、{Qin(t)−Qout(t)}={Q4(t)−Q1(t)}という式で算出することができる。これにより、任意の時点tでの入力路交通量(例えば、流入路の交通量と流出路の交通量との差分)を、地点交通量Q1(t)及びQ4(t)から算出することが可能となり、流出路(オフランプ)及び流入路(オンランプ)の交通量を直接求めることができない場合、あるいは時間をかけて収集することができない場合でも、流入路の交通量と流出路の交通量との差分を算出することができる。
プローブ情報取得部は、区間を走行した車両のプローブ情報を取得する。プローブ情報の取得時点を、単に取得時点とも称する。プローブ情報は、プローブデータ、フローティングカーデータ又はプローブカーデータとも称し、例えば、車両の位置を含む情報を所定の周期(例えば、0.1秒、1秒など)で記録したものであり、車両から路側装置など外部の装置へ送信される。プローブ情報には、車両の位置情報の他に、車両を識別する識別番号(車両ID)、速度情報、時刻情報、方位情報などの情報を含めることができる。
区間台数推定部は、交通量取得部で取得した地点交通量、入出路交通量算出部で算出した入出路交通量及びプローブ情報取得部で取得したプローブ情報に基づいて、任意の時点での区間内に存在する車両の区間台数を推定する。任意の時点tでの区間台数をE(t)とする。時点tにおける区間台数E(t)は、時点(t−Δt)における区間台数をE(t−Δt)とした場合、例えば、時点(t−Δt)における区間台数E(t−Δt)に、時間Δtの間の、上流地点の交通量Q1(t)及び流入路の交通量Qin(t)の合計から、下流地点の交通量Q4(t)及び流出路の交通量Qout(t)の合計を差し引いた値を加算して求めることができる。すなわち、時点(t−Δt)における区間台数E(t−Δt)に、時間Δtの間の区間への流入出台数の差分を加算したものを時点tにおける区間台数E(t)として推定することができる。これにより、プローブ情報の取得頻度も少ない場合でも、正確な交通情報(例えば、区間台数)を提供することができる。
本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記交通量取得部が第1時点にて取得した前記上流地点の地点交通量と前記下流地点の地点交通量との差分と、当該第1時点より後の第2時点にて取得した前記上流地点の地点交通量と前記下流地点の地点交通量の差分との差分交通量を算出する差分交通量算出部と、該差分交通量算出部で算出した差分交通量の絶対値が所定の第1閾値以上となった場合、前記所定時間を延長すべく調整する所定時間調整部とを備える。
差分交通量算出部は、交通量取得部が第1時点にて取得した上流地点及び下流地点それぞれ地点交通量の差分と、当該第1時点より後の第2時点にて取得した上流地点及び下流地点それぞれ地点交通量の差分との差分交通量を算出する。第1時点を(t−1)、第2時点をtとすると、差分交通量EQ(t)は、EQ(t)={Q1(t)−Q4(t)}−{Q1(t−1)−Q4(t−1)}で算出することができる。
所定時間調整部は、差分交通量算出部で算出した差分交通量の絶対値が所定の第1閾値以上となった場合、前記所定時間を延長すべく調整する。差分交通量EQ(t)の絶対値が第1閾値Th1以上となった場合、交通流が定常状態ではなく、交通流の変動が大きいと考えられるので、交通量の集計時間(所定時間)を延長することにより、上流地点と下流地点との間の交通量が変動する場合でも、流出路(オフランプ)及び流入路(オンランプ)の交通量の誤差を小さくすることができる。あるいは、予め設定しておいた上流地点と下流地点間の差分台数SDを用いることにより、上流地点と下流地点との間の交通量が変動する場合でも、流出路(オフランプ)及び流入路(オンランプ)の交通量の誤差を小さくすることができる。
本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記差分交通量算出部は、前記交通量取得部が第3時点にて取得した前記上流地点の地点交通量と前記下流地点の地点交通量との差分と、当該第3時点より後の第4時点にて取得した前記上流地点の地点交通量と前記下流地点の地点交通量との差分との差分交通量を算出し、前記所定時間調整部は、前記差分交通量算出部が算出した差分交通量の絶対値が前記第1閾値より小さい第2閾値以下となった場合、前記所定時間を短縮すべく調整する。
差分交通量算出部は、交通量取得部が第3時点にて取得した上流地点及び下流地点それぞれ地点交通量の差分と、当該第3時点より後の第4時点にて取得した上流地点及び下流地点それぞれ地点交通量の差分との差分交通量を算出する。第3時点を(t−1)、第4時点をtとすると、差分交通量EQ(t)は、EQ(t)={Q1(t)−Q4(t)}−{Q1(t−1)−Q4(t−1)}で算出することができる。
所定時間調整部は、差分交通量算出部で算出した差分交通量EQ(t)の絶対値が第1閾値Th1より小さい第2閾値Th2以下になった場合、交通流が定常状態に戻ったと考えられるので、交通量の集計時間(所定時間)を短縮(例えば、元の値に戻す)ことにより、最短の時間で、流出路(オフランプ)及び流入路(オンランプ)の交通量を求めることができる。なお、第1閾値Th1、第2閾値Th2は、2つの車両感知器1で画定された区間に応じて予め決定しておくことができる。
本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記交通量取得部が第1時点にて取得した前記上流地点の地点交通量と前記下流地点の地点交通量との差分と、当該第1時点より後の第2時点にて取得した前記上流地点の地点交通量と前記下流地点の地点交通量の差分との差分交通量を算出する差分交通量算出部を備え、前記入出路交通量算出部は、前記差分交通量算出部で算出した差分交通量の絶対値が所定の第1閾値以上となった場合、所定時間に亘って前記交通量取得部で取得した前記上流地点及び下流地点の地点交通量に所定値を加算又は減算して前記区間内の流入路及び流出路の入出路交通量を算出する。
差分交通量算出部は、交通量取得部が第1時点にて取得した上流地点及び下流地点それぞれ地点交通量の差分と、当該第1時点より後の第2時点にて取得した上流地点及び下流地点それぞれ地点交通量の差分との差分交通量を算出する。第1時点を(t−1)、第2時点をtとすると、差分交通量EQ(t)は、EQ(t)={Q1(t)−Q4(t)}−{Q1(t−1)−Q4(t−1)}で算出することができる。
入出路交通量算出部は、差分交通量算出部で算出した差分交通量の絶対値が所定の第1閾値Th1以上となった場合、所定時間に亘って交通量取得部で取得した上流地点及び下流地点の地点交通量に所定値を加算又は減算して区間内の流入路及び流出路の入出路交通量を算出する。
差分交通量EQ(t)の絶対値が第1閾値Th1以上となった場合、交通流が定常状態ではなく、交通流の変動が大きいと考えられる。例えば、所定時間Tmに亘って区間に流入する交通量(Σ{Q1(t)+Qin(t)}と表す)と当該所定時間Tmに亘って区間から流出する交通量(Σ{Q4(t)+Qout(t)}と表す)とは等しくならず、差が生じる。そこで、区間内に滞留する車両台数の補正値として所定値SDを用いて、当該差を相殺して時点tでの入出路交通量を求める。すなわち、時点tでの入出路交通量(例えば、Qin(t)−Qout(t))は、{Qin(t)−Qout(t)}={Q4(t)−Q1(t)}±SDという式で算出することができる。これにより、所定時間(例えば、5分)を変更(例えば、延長)することなく、所定の短い時間で区間の流入路の交通量と流出路の交通量との差分を算出することができる。なお、所定値SDの符号と値は、2つの車両感知器で画定された区間に応じて予め決定しておくことができる。
本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記プローブ情報取得部で取得したプローブ情報に基づいて、該プローブ情報の取得時点での前記区間内に存在する車両の区間台数を算出する区間台数算出部を備え、前記区間台数推定部は、前記区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて前記任意の時点での前記区間内に存在する車両の区間台数を推定する。
区間台数算出部は、プローブ情報取得部で取得したプローブ情報に基づいて、プローブ情報の取得時点での区間内に存在する車両の区間台数を算出する。区間台数推定部は、区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて任意の時点での区間内に存在する車両の区間台数を推定する。
すなわち、プローブ情報が得られない時点(任意の時点)での区間台数(区間台数推定値)を、プローブ情報が得られた時点(取得時点)で算出した区間台数(区間台数算出値)に基づいて推定する。例えば、区間台数推定部で推定した区間台数を、カルマン状態方程式として、E(t)=E(t−Δt)+u(t)+ξ(t)と表し、区間台数算出部で算出した区間台数を、観測方程式として、y(t)=E(t)+η(t)と表してカルマン方程式を構成することにより、時刻tの状態変数E(t)の最適推定値EE(t)を求めることができる。なお、E(t)は時刻tの区間台数の真値(未知)であり、y(t)は区間台数算出値であり、u(t)は時刻tでの区間への流入出台数の差分であり、ξ(t)は状態方程式の誤差であり、η(t)は観測方程式の誤差である。これにより、プローブ情報を取得することができない時点であっても、精度よく区間台数を推定することができる。
本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記区間台数推定部で推定した区間台数に基づいて、前記任意の時点での前記区間内の渋滞区間の位置を推定する渋滞位置推定部を備える。
渋滞位置推定部は、区間台数推定部で推定した区間台数に基づいて、任意の時点での区間内の渋滞区間の位置を推定する。
渋滞区間の位置は、渋滞区間の先頭位置、末尾位置、渋滞長などを含む。区間内に渋滞区間が存在するとし、時刻(t−Δt)における渋滞区間内に存在する渋滞台数をEc(t−Δt)とし、時刻tにおける渋滞区間内に存在する渋滞台数をEc(t)とする。時間Δtの間に区間台数が増減した場合、区間台数の増減は渋滞台数の増減と考えることができる。時刻tにおける渋滞台数の増減dEc(t)は、Ec(t)−Ec(t−Δt)=E(t)−E(t−Δt)となり、dEc(t)に応じて渋滞区間の先頭位置又は末尾位置を変化させることにより渋滞区間の位置を推定する。なお、渋滞台数に、渋滞時の車頭間距離及び車長の合計値を乗算することにより渋滞長を求めることができる。これにより、プローブ情報の取得頻度も少ない場合でも、正確な交通情報(例えば、渋滞区間の位置)を提供することができる。
本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記プローブ情報取得部で取得したプローブ情報に基づいて、前記上流地点及び流出路の間の第1旅行時間、前記流出路及び流入路の間の第2旅行時間、及び前記流入路及び下流地点との間の第3旅行時間を算出する旅行時間算出部を備え、前記区間台数算出部は、前記交通量取得部で取得した地点交通量、前記入出路交通量算出部で算出した入出路交通量及び前記旅行時間算出部で算出した各旅行時間に基づいて、前記取得時点での前記区間内に存在する車両の区間台数を算出する。
旅行時間算出部は、プローブ情報取得部で取得したプローブ情報に基づいて、上流地点及び流出路の間の第1旅行時間T1、流出路及び流入路の間の第2旅行時間T2、及び流入路及び下流地点との間の第3旅行時間T3を算出する。
区間台数算出部は、交通量取得部で取得した地点交通量Q1(t)及びQ4(t)、入出路交通量算出部で算出した入出路交通量{Qin(t)−Qout(t)}及び旅行時間算出部で算出した各旅行時間T1、T2、T3、T4に基づいて、取得時点での区間内に存在する車両の区間台数を算出する。
区間台数(区間台数算出値)は、プローブ情報が得られたときに算出した区間台数である。例えば、区間の旅行時間をT(=T1+T2+T3)とすると、時刻tにおける区間台数E(t)は、時刻t−Tから時刻tまでの間の上流地点の交通量Q1(t)と、時刻t−T3から時刻tまでの間の流入路の交通量Qin(t)との合計値から、時刻t−(T2+T3)から時刻tまでの間の流出路の交通量Qoutを差し引いた値となる。これにより、プローブ情報を取得することができた時点(周期)で精度よく区間台数を算出することができる。ここで、流出路(オフランプ)と流入路(オンランプ)との間の距離は比較的短い場合が多く、この場合には、旅行時間T2は無視することができる程度に小さくなり、T2+T3=T3とすることができる。
本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記プローブ情報取得部で取得したプローブ情報に基づいて、前記取得時点での前記区間内の渋滞区間の位置を算出する渋滞位置算出部と、該渋滞位置算出部で算出した渋滞区間の位置及び前記区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて、前記取得時点での前記渋滞区間に存在する車両の渋滞台数を算出する渋滞台数算出部とを備え、前記渋滞位置推定部は、前記渋滞台数算出部で算出した渋滞台数を用いて前記任意の時点での渋滞区間の位置を推定する。
渋滞位置算出部は、プローブ情報取得部で取得したプローブ情報に基づいて、取得時点での区間内の渋滞区間の位置を算出する。例えば、区間の上流地点から下流地点に向かってプローブ情報を探索し、車両の時刻と位置とにより速度Vを求めることができる。速度Vが、所定距離LT1を超えて連続で閾値速度VT1を下回った場合、所定距離LT1の位置を渋滞の末尾位置と算出する。また、さらに区間の下流地点に向かって探索し、速度Vが、所定距離LT2を超えて連続で閾値速度VT2を上回った場合、所定距離LT2の位置を渋滞の先頭位置と算出する。渋滞長は、先頭位置と末尾位置との間の距離とすることができる。
なお、区間と渋滞区間との関係を示す渋滞パターンは、例えば、区間全体が渋滞区間である場合(パターンA)、渋滞区間がない場合(パターンB)、区間に渋滞区間の末尾のみ存在する場合(パターンC)、区間に渋滞区間の先頭のみ存在する場合(パターンD)、区間に渋滞区間の先頭及び末尾が存在する場合(パターンE)に分けることができる。
渋滞台数算出部は、渋滞位置算出部で算出した渋滞区間の位置及び区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて、取得時点での渋滞区間に存在する車両の渋滞台数を算出する。
渋滞位置推定部は、渋滞台数算出部で算出した渋滞台数を用いて任意の時点での渋滞区間の位置を推定する。これにより、プローブ情報の取得頻度も少ない場合でも、正確な交通情報(例えば、渋滞区間の位置)を提供することができる。
本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、前記上流地点及び下流地点での車両の地点速度を算出する地点速度算出部を備え、前記渋滞位置推定部は、前記地点速度算出部で算出した地点速度、所定の地点速度閾値、前記渋滞位置算出部で算出した前記取得時点での渋滞区間の位置、前記渋滞台数算出部で算出した渋滞台数及び前記区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて、前記任意の時点での渋滞区間の位置を推定する。
地点速度算出部は、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、上流地点での車両の地点速度V1(t)及び下流地点での車両の地点速度V4(t)を算出する。
渋滞位置推定部は、地点速度算出部で算出した地点速度、所定の地点速度閾値、渋滞位置算出部で算出した取得時点での渋滞区間の位置、渋滞台数算出部で算出した渋滞台数及び区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて、任意の時点での渋滞区間の位置を推定する。
例えば、上流地点の地点速度V1(t)が地点速度閾値VTより小さい場合には、上流地点は渋滞区間内にあると考えることができる。一方、上流地点の地点速度V1(t)が地点速度閾値VTより大きい場合には、車両がスムーズに走行しており、上流地点は渋滞区間内にないと考えることができる。同様に、下流地点の地点速度V4(t)が地点速度閾値VTより小さい場合には、下流地点は渋滞区間内にあると考えることができる。一方、下流地点の地点速度V4(t)が地点速度閾値VTより大きい場合には、車両がスムーズに走行しており、下流地点は渋滞区間内にないと考えることができる。従って、上流地点又は下流地点の地点速度が地点速度閾値より小さくなったか、あるいは大きくなった場合には、前述の渋滞区間のパターンA〜EがどのパターンA〜Eに変化したかを判定することができる。また、地点速度と地点速度閾値との大小関係に変化がない場合には、渋滞パターンに変化がないと判定することができる。これにより、プローブ情報を取得することができない場合でも、渋滞区間の位置を精度よく推定することができる。
本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記渋滞台数算出部は、さらに、前記交通量取得部で取得した地点交通量、前記地点速度算出部で算出した地点速度に基づいて、前記取得時点での前記渋滞区間に存在する車両の渋滞台数を算出する。
渋滞台数算出部は、さらに、交通量取得部で取得した地点交通量、地点速度算出部で算出した地点速度に基づいて、取得時点での渋滞区間に存在する車両の渋滞台数を算出する。
前述の渋滞区間のパターンが、パターンAの場合は、渋滞台数Ec(t)は、区間台数E(t)に等しい。パターンBの場合は、渋滞台数Ec(t)は0である。パターンCの場合は、下流地点の交通量をQ4(t)及び車両の速度をV4(t)とすると、渋滞台数Ec(t)は、l(t)×Q4(t)/V4(y)と算出することができる。l(t)は渋滞長である。パターンDの場合は、上流地点の交通量をQ1(t)及び車両の速度をV1(t)とすると、渋滞台数Ec(t)は、l(t)×Q1(t)/V1(y)と算出することができる。パターンEの場合は、上流地点から渋滞末尾までの距離をle(t)、渋滞先頭から下流地点までの距離をls(t)とすると、渋滞台数Ec(t)は、E(t)−ls(t)×Q4(t)/V4(t)−le(t)×Q1(t)/V1(t)と算出することができる。これにより、プローブ情報の取得時点での渋滞区間内の渋滞台数を精度よく算出することができる。
本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記渋滞位置推定部で推定した渋滞区間の位置及び前記区間台数推定部で推定した区間台数の時間経過に伴う増減に基づいて、前記取得時点後の時点での前記渋滞区間の渋滞長を推定する渋滞長推定部を備える。
渋滞長推定部は、渋滞位置推定部で推定した渋滞区間の位置及び区間台数推定部で推定した区間台数の時間経過に伴う増減に基づいて、取得時点後の時点での渋滞区間の渋滞長を推定する。
推定した渋滞区間の位置は、例えば、前述の渋滞パターンA〜Eのいずれかのパターンとして求めることができる。時刻t−Δtから時刻tまでのΔtの間の区間台数の増減は渋滞台数の増減と考えることができる。すなわち、時間Δtの間の渋滞台数の増減をdEc(t)とし、区間台数の増減をdE(t)とすると、dEc(t)=Ec(t)−Ec(t−Δt)=dE(t)=E(t)−E(t−Δt)となる。また、渋滞区間では飽和状態であるので、車両の密度(距離当たりの車両の台数)は変化しないものと考えることができる。すなわち、時刻tにおける渋滞長をl(t)とすると、Ec(t)/l(t)=Ec(t−Δt)/l(t−Δt)となる。時刻tにおける渋滞長l(t)は、l(t−Δt)×Ec(t)/Ec(t−Δt)で求めることができる。これにより、プローブ情報を取得することができない場合でも、渋滞長を精度よく推定することができる。
本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記交通量取得部で取得した地点交通量、前記入出路交通量算出部で算出した入出路交通量及び前記区間台数推定部で推定した区間台数に基づいて前記区間の前記任意の時点での旅行時間を推定する旅行時間推定部を備える。
旅行時間推定部は、交通量取得部で取得した地点交通量、入出路交通量算出部で算出した入出路交通量及び区間台数推定部で推定した区間台数に基づいて区間の任意の時点での旅行時間を推定する。区間台数E(t)が求められた場合、任意の時点での旅行時間は、区間台数が区間の下流地点での地点交通量で捌ける時間に基づいて推定することができる。これにより、プローブ情報を取得することができない場合でも、正確な交通情報(例えば、旅行時間)を提供することができる。
本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記区間の旅行時間に対する前記上流地点及び流出路の間の第1旅行時間の第1比率、前記旅行時間に対する前記流出路及び流入路の間の第2旅行時間の第2比率、及び前記旅行時間に対する前記流入路及び下流地点の間の第3旅行時間の第3比率を記憶する記憶部を備え、前記旅行時間推定部は、前記記憶部に記憶した各比率を用いて前記区間の前記任意の時点での旅行時間を推定する。
記憶部は、区間の旅行時間に対する上流地点及び流出路の間の第1旅行時間の第1比率、区間の旅行時間に対する流出路及び流入路の間の第2旅行時間の第2比率、及び区間の旅行時間に対する流入路及び下流地点の間の第3旅行時間の第3比率を記憶する。
区間の旅行時間をT、上流地点と流出路との間の第1旅行時間をT1、流出路と流入路との間の第2旅行時間をT2、流入路と下流地点との間の第3旅行時間をT3とすると、第1比率cは、c=T1/Tであり、第2比率bは、b=T2/Tであり、第3比率aは、a=T3/Tである。なお、各旅行時間T、T1、T2、T3は、区間を走行した車両が送信したプローブ情報を取得した時点で算出することができ、各比率a、b、cは算出した各旅行時間T、T1、T2、T3に基づいて求めることができ、求めた各比率a、b、cを記憶手段に記憶しておけばよい。
旅行時間推定部は、記憶部に記憶した各比率を用いて区間の任意の時点での旅行時間を推定する。
区間台数E(t)が求められた場合、旅行時間は区間で捌ける交通量から推定することができる。例えば、時刻tに上流地点を出発する車両が下流地点に到着するまでの旅行時間(出発旅行時間)をTとすると、時刻tにおける区間台数E(t)から、時刻tから時刻t+Tまでの間に下流地点から捌ける交通量Q4(t)及び時刻tから時刻t+T1までの間に流出路から捌ける交通量Qout(t)の合計を減算し、減算した値に時刻(t+T1+T2)から時刻t+Tまでの間に流入路から流入した交通量Qin(t)を加算した値が0に等しくなる。推定する旅行時間Tの間、各比率a、b、cが変化しないものとし、旅行時間T1、T2を比率a、b、cを用いて旅行時間Tで表した上で、区間台数E(t)が0となるTを求めることにより、旅行時間Tを推定することができる。これにより、プローブ情報を取得することができない場合でも、正確な交通情報(例えば、旅行時間)を提供することができる。
[本願発明の実施形態の詳細]
以下、本発明に係る交通情報提供装置の実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図1は本実施の形態の交通情報提供装置100が交通情報を提供する対象となる道路の区間の一例を示す模式図である。道路は、途中に複数のインターチェンジ(IC)が存在する高速道路、有料道路などである。図1に示すように、道路の区間の上流地点P1(始点)及び下流地点P4(終点)には車両感知器1が設置されている。また、区間内には、流出路(オフランプ)及び流入路(オンランプ)が設けられている。流出路及び流入路は、インターチェンジの出入口である。以下の説明では、流出路をオフランプ、流入路をオンランプと称する。上流地点P1のさらに上流側には別のインターチェンジが存在し(破線で示す)、当該インターチェンジにもオンランプ及びオフランプが存在する。すなわち、インターチェンジ間に1個の車両感知器が設置されている。従って、インターチェンジを挟んで2つの車両感知器が設置された上流地点P1及び下流地点P4の間が区間である。
図1において、地点P2は、オフランプが設けられた地点であり、より具体的には、オフランプに進入する直前の位置を示す。また、地点P3は、オンランプが設けられた地点であり、より具体的には、オンランプに進入する直前の位置を示す。なお、高速道路の平均的なインターチェンジ間長は、13km程度であり、長い場合では23km程度である。本実施の形態では、インターチェンジを挟む区間の正確な交通情報を提供することができる。また、車両感知器がインターチェンジのオンランプの下流側近くに設置されている場合には、インターチェンジ間の交通情報を精度よく推定することができる。
図2は本実施の形態の交通情報提供装置100の構成の一例を示すブロック図である。本実施の形態の交通情報提供装置100は、装置全体を制御する制御部10、通信部11、地点交通量算出部12、入出路交通量算出部13、区間台数推定部14、区間台数算出部15、差分交通量算出部16、時間調整部17、渋滞位置推定部18、旅行時間算出部19、旅行時間推定部20、車両速度算出部21、渋滞台数算出部22、地点速度算出部23、渋滞長推定部24、記憶部25、渋滞位置算出部26などを備える。
本実施の形態では、以下の説明において、便宜上、プローブデータを取得した取得時点又は取得周期での演算を「算出」と称し、プローブデータを取得することができない時点(任意の時点)又はプローブデータを取得することができない周期での演算を「推定」と称することにより、区別する。また、プローブデータの取得時点とは、取得時点だけでなく、取得時点を含む所要の時間帯(例えば、交通情報を算出するための所要の周期)も含む。
通信部11は、車両感知器1との間の通信機能を有し、交通量取得部としての機能を有する。通信部11は、各車両感知器1で得られた感知データに基づいて、各車両感知器が設けられた上流地点及び下流地点の任意の時点での地点交通量を取得する。すなわち、通信部11は、車両感知器1で得られた感知データに基づいて、車両感知器1が設けられた上流地点の任意の時点tでの地点交通量Q1(t)及び下流地点の当該任意の時点tでの地点交通量Q4(t)を取得する。交通量は単位時間当たりに通過した車両の台数である。単位時間は、例えば、5分とすることができる。この場合、例えば、任意の時点tでの地点交通量Q1(t)は、時点tより5分前の時点から時点tまでの間に取得した交通量とすることができる。
通信部11は、他の路側装置等との間の通信機能を有し、プローブ情報取得部としての機能を有する。通信部11は、区間を走行した車両のプローブ情報を取得する。プローブ情報の取得時点を、単に取得時点とも称する。プローブ情報は、プローブデータ、フローティングカーデータ又はプローブカーデータとも称し、例えば、車両の位置を含む情報を所定の周期(例えば、0.1秒、1秒など)で記録したものであり、車両から路側装置など外部の装置へ送信される。プローブ情報には、車両の位置情報の他に、車両を識別する識別番号(車両ID)、速度情報、時刻情報、方位情報などの情報を含めることができる。本実施の形態では、プローブ情報をプローブデータとも称する。また、通信部11は、車両感知器1との間の通信機能を有し、各車両感知器1で得られた感知データを取得する。
地点交通量算出部12は、交通量取得部としての機能を有し、車両感知器1で得られた感知データに基づいて、車両感知器1が設置された上流地点P1の交通量(地点交通量)Q1(t)及び下流地点P4の交通量(地点交通量)Q4(t)を算出する。交通量は単位時間当たりに通過した車両の台数である。単位時間は、例えば、5分とすることができる。この場合、例えば、任意の時点tでの地点交通量Q1(t)、Q4(t)は、時点tより5分前の時点から時点tまでの間に取得した交通量とすることができる。なお、地点交通量算出部12は必須の構成ではなく、地点交通量算出部12を具備することなく、通信部11を介して、外部の装置で算出した交通量Q1(t)、Q4(t)を取得するようにしてもよい。この場合、通信部11が交通量取得部の機能を具備することになる。
入出路交通量算出部13は、所定時間(集計時間とも称する)に亘って地点交通量算出部12で取得した上流地点及び下流地点の地点交通量に基づいて、区間内の流入路及び流出路の入出路交通量を算出する。入出路交通量は、流入路であるオンランプの時点tでの交通量Qin(t)及び流出路であるオフランプの時点tでの交通量Qout(t)である。入出路交通量の算出方法の詳細は後述する。
図3は区間の交通量の一例を示す模式図である。図3に示すように、時刻tにおける、上流地点P1の交通量をQ1(t)、下流地点P4の交通量をQ4(t)、オフランプの交通量をQout(t)、オンランプの交通量をQin(t)とする。また、時刻tにおいて、地点P2の交通量をQ2(t)とし、地点P3の交通量をQ3(t)とする。この場合、交通量Q2(t)は、Q2(t)=Qout(t)+Q3(t)の関係となる。また、交通量Q3(t)は、Q3(t)+Qin(t)=Q4(t)の関係となる。
区間台数推定部14は、地点交通量算出部12で取得した地点交通量、入出路交通量算出部13で算出した入出路交通量及び通信部11で取得したプローブ情報に基づいて、任意の時点での区間内に存在する車両の区間台数を推定する。
時刻t−Δtでの区間の存在台数をE(t−Δt)とし、時刻tでの区間の存在台数E(t)とすると、存在台数E(t)の漸化式は、式(1)で表すことができる。
また、Q2(t)=Qout(t)+Q3(t)の関係、及びQ3(t)+Qin(t)=Q4(t)の関係を式(1)に代入してQ2(t)、Q3(t)を消去すると式(2)を得ることができる。式(2)で表す存在台数E(t)は、区間台数推定部14で推定する区間台数推定値である。
式(2)から解るように、時刻tにおける区間台数E(t)は、時刻(t−Δt)における区間台数E(t−Δt)に、時間Δtの間の、上流地点の交通量Q1(t)及び流入路の交通量Qin(t)の合計から、下流地点の交通量Q4(t)及び流出路の交通量Qout(t)の合計を差し引いた値を加算して求めることができる。すなわち、時刻(t−Δt)における区間台数E(t−Δt)に、時間Δtの間の区間への流入出台数の差分を加算したものが時刻tにおける区間台数E(t)となる。これにより、プローブ情報の取得頻度も少ない場合でも、正確な交通情報(例えば、区間台数)を提供することができる。
次に、入出路交通量の算出方法について説明する。図4は本実施の形態の交通情報提供装置100による入出路交通量の算出方法の一例を示す模式図である。交通流が比較的安定である場合、すなわち、交通流が比較的定常状態である場合、区間の交通量の増減は無視することができる程度に少ないと考えられる。従って、所定時間(集計時間)Tmに亘って区間に流入する交通量(Σ{Q1(t)+Qin(t)}と表す)と当該所定時間Tmに亘って区間から流出する交通量(Σ{Q4(t)+Qout(t)}と表す)とは等しいとすることができる。
すなわち、時点tでの入出路交通量(例えば、Qin(t)−Qout(t))は、{Qin(t)−Qout(t)}={Q4(t)−Q1(t)}という式で算出することができる。これにより、任意の時点tでの入力路交通量(例えば、流入路の交通量と流出路の交通量との差分)を、地点交通量Q1(t)及びQ4(t)から算出することが可能となり、流出路(オフランプ)及び流入路(オンランプ)の交通量を直接求めることができない場合、あるいは時間をかけて収集することができない場合でも、流入路の交通量Qin(t)と流出路の交通量Qout(t)との差分{Qin(t)−Qout(t)}を算出することができる。
なお、流入路の交通量Qin(t)と流出路の交通量Qout(t)との差分{Qin(t)−Qout(t)}は、プローブ情報の取得時点での差分でもよく、プローブ情報を取得することができない時点での差分でもよい。また、任意の時点tでの差分{Qin(t)−Qout(t)}は、当該任意の時点tでの地点交通量Q1(t)及びQ4(t)から算出してもよく、あるいは当該任意の時点tより前の過去の時点での地点交通量Q1(t)及びQ4(t)から算出した値を採用してもよい。
次に、所定時間(集計時間)Tmの調整方法について説明する。
差分交通量算出部16は、地点交通量算出部12が第1時点において取得した上流地点と下流地点それぞれ地点交通量の差分と、当該第1時点より後の第2時点において取得した上流地点と下流地点それぞれ地点交通量の差分との差分交通量を算出する。第1時点を(t−1)、第2時点をtとすると、差分交通量EQ(t)は、EQ(t)={Q1(t)−Q4(t)}−{Q1(t−1)−Q4(t−1)}で算出することができる。
時間調整部17は、所定時間調整部としての機能を有し、差分交通量算出部16で算出した差分交通量EQ(t)の絶対値が所定の第1閾値以上となった場合、所定時間を延長すべく調整する。
図5は本実施の形態の交通情報提供装置100による集計時間の調整方法の一例を示す模式図である。図5において、横軸は時間を示し、縦軸は差分交通量EQ(t)を示す。第1閾値Th1及び第2閾値Th2(<Th1)は、0を境に正負等しく設定されており差分交通量EQ(t)が正方向あるいは負方向へ超える事を判定する。図5に示すように、例えば、差分交通量EQ(t)の絶対値が第1閾値Th1以上となった場合、交通流が定常状態ではなく、交通流の変動が大きいと考えられるので、交通量の集計時間(所定時間)を延長することにより、上流地点と下流地点との間の交通量が変動する場合でも、流出路(オフランプ)及び流入路(オンランプ)の交通量の誤差を小さくすることができる。例えば、当初の所定時間を5分とすると、10分に延長することができる。
また、差分交通量EQ(t)の絶対値が第1閾値Th1以上となる時間が継続する場合、当初の所定時間5分を、時間の経過とともに、10分、15分、…の如く増加させることもできる。
また、差分交通量算出部16は、地点交通量算出部12が第3時点において取得した上流地点と下流地点それぞれ地点交通量の差分と、当該第3時点より後の第4時点において取得した上流地点と下流地点それぞれ地点交通量の差分との差分交通量を算出する。第3時点を(t−1)、第4時点をtとすると、差分交通量EQ(t)は、EQ(t)={Q1(t)−Q4(t)}−{Q1(t−1)−Q4(t−1)}で算出することができる。
時間調整部17は、差分交通量算出部16で算出した差分交通量EQ(t)の絶対値が第1閾値Th1より小さい第2閾値Th2以下になった場合、交通流が定常状態に戻ったと考えられるので、交通量の集計時間(所定時間)を短縮(例えば、元の値に戻す)ことにより、最短の時間で、流出路(オフランプ)及び流入路(オンランプ)の交通量を求めることができる。なお、第1閾値Th1、第2閾値Th2は、2つの車両感知器1で画定された区間に応じて予め決定しておくことができる。
図5に示すように、差分交通量EQ(t)の絶対値が第2閾値Th2以下となった場合、交通流が定常状態に戻ったと考えられるので、交通量の集計時間(所定時間)を短縮(例えば、元の値に戻す)ことにより、最短の時間で、流出路(オフランプ)及び流入路(オンランプ)の交通量を求めることができる。
例えば、当初の所定時間を5分とし、すでに所定時間を10分に延長した場合に、所定時間を短縮するときは、10分を5分に戻すことができる。
また、例えば、すでに所定時間を20分に延長した場合に、差分交通量EQ(t)の絶対値が第2閾値Th2以下となる時間が継続するときは、時間の経過とともに、15分、10分、5分…の如く減少させることもできる。
なお、区間の長さ(区間長)は、上流地点を通過した車両が下流地点を通過するまでの間の交通流が定常状態と見なすことができる程度の距離であればよく、例えば、渋滞時の平均旅行時間が25km/hとすると、車両が5分間で区間の上流地点から下流地点までを走行することができる距離は、約2kmとなる。
また、区間長が、例えば、10km程度と比較的長い場合に、交通流が定常状態でなく変動する場合には、所定時間Tmを5分程度ではなく、例えば、25分程度と長くすることにより、交通流の変動を相殺させることが考えられる。
前述の例では、差分交通量算出部16で算出した差分交通量EQ(t)の絶対値が所定の第1閾値以上となった場合、所定時間を延長すべく調整する構成であったが、これに限定されるものではない。例えば、所定時間を延長することなく所定値SDを用いて補正することも可能である。以下、所定値SDを用いる場合について説明する。
差分交通量算出部16は、地点交通量算出部12が第1時点にて取得した上流地点及び下流地点それぞれ地点交通量の差分と、当該第1時点より後の第2時点にて取得した上流地点及び下流地点それぞれ地点交通量の差分との差分交通量を算出する。第1時点を(t−1)、第2時点をtとすると、差分交通量EQ(t)は、EQ(t)={Q1(t)−Q4(t)}−{Q1(t−1)−Q4(t−1)}で算出することができる。
入出路交通量算出部13は、差分交通量算出部16で算出した差分交通量EQ(t)の絶対値が所定の第1閾値Th1以上となった場合、所定時間に亘って地点交通量算出部12で取得した上流地点及び下流地点の地点交通量に所定値SD(正値)を加算又は減算して区間内の流入路及び流出路の入出路交通量を算出する。
差分交通量EQ(t)の絶対値が第1閾値Th1以上となった場合、交通流が定常状態ではなく、交通流の変動が大きいと考えられる。例えば、所定時間Tmに亘って区間に流入する交通量(Σ{Q1(t)+Qin(t)}と表す)と当該所定時間Tmに亘って区間から流出する交通量(Σ{Q4(t)+Qout(t)}と表す)とは等しくならず、差が生じる。そこで、区間内に滞留する車両台数の補正値として所定値SDを用いて、当該差を相殺して時点tでの入出路交通量を求める。すなわち、時点tでの入出路交通量(例えば、Qin(t)−Qout(t))は、{Qin(t)−Qout(t)}={Q4(t)−Q1(t)}±SDという式で算出することができる。これにより、所定時間(例えば、5分)を変更(例えば、延長)することなく、所定の短い時間で区間の流入路の交通量と流出路の交通量との差分を算出することができる。なお、所定値SDの符号と値は2つの車両感知器1で画定された区間に応じて予め決定しておくことができる。
上述のように、差分交通量EQ(t)の絶対値が第1閾値Th1以上となり、交通流の変動が大きいと考える時に所定時間を変化させるのではなく、時点tでの入出路交通量(例えば、Qin(t)−Qout(t))は、{Qin(t)−Qout(t)}={Q4(t)−Q1(t)}という式に区間の過去の実績から求めておいた所定値SDを使い({Qin(t)−Qout(t)}={Q4(t)−Q1(t)}±SD)という式で補正することにより、より正確な流出路(オフランプ)及び流入路(オンランプ)の交通量を得ることができる。なお、所定値SDは、区間に応じて予め決定しておくことができる。
本実施の形態では、プローブデータの取得頻度、すなわち、単位時間当たりにプローブデータを送信する固有の車両の数が少ない場合を前提としているが、以下、プローブデータを取得した時点(又は周期)について説明する。
図6は本実施の形態の交通情報提供装置100による旅行時間算出方法の一例を示す模式図である。なお、図6においては、簡便のため、1つのプローブデータだけを示すが、複数の車両からのプローブデータが存在してもよい。
旅行時間算出部19は、通信部11で取得したプローブデータに基づいて、上流地点P1及び流出路の間の第1旅行時間T1、流出路及び流入路の間の第2旅行時間T2、及び流入路及び下流地点P4との間の第3旅行時間T3を算出する。なお、複数の車両から得られたプローブデータに基づいて旅行時間の平均値を算出することもできる。
また、旅行時間算出部19は、プローブデータに基づいて算出した第1旅行時間T1、第2旅行時間T2、第3旅行時間T3、及び区間の旅行時間Tを用いて、旅行時間の第1比率c、第2比率b、第3比率aを算出する。第1比率cは、c=T1/Tであり、第2比率bは、b=T2/Tであり、第3比率aは、a=T3/Tである。なお、各比率は、区間を走行した車両が送信したプローブデータを取得した時点で算出することができ、求めた各比率a、b、cを記憶部25に記憶する。
区間台数算出部15は、地点交通量算出部12で取得した地点交通量Q1(t)及びQ4(t)、入出路交通量算出部13で算出した入出路交通量{Qin(t)−Qout(t)}及び旅行時間算出部19で算出した各旅行時間T1、T2、T3、T4に基づいて、プローブデータの取得時点での区間内に存在する車両の区間台数を算出する。
プローブデータ取得時点での区間内に存在する車両の区間台数E(t)は、式(3)で求めることができる。
式(3)のとおり、区間台数E(t)は、プローブデータが得られたときに算出した区間台数(区間台数算出値)である。例えば、区間の旅行時間をT(=T1+T2+T3)とすると、時刻tにおける区間台数E(t)は、時刻t−Tから時刻tまでの間の上流地点P1の交通量Q1(t)と、時刻t−T3から時刻tまでの間のオンランプの交通量Qin(t)との合計値から、時刻t−(T2+T3)から時刻tまでの間のオフランプの交通量Qoutを差し引いた値となる。これにより、プローブデータを取得することができた時点(周期)で精度よく区間台数を算出することができる。ここで、流出路(オフランプ)と流入路(オンランプ)との間の距離は比較的短い場合が多く、この場合には、旅行時間T2は無視することができる程度に小さくなり、T2+T3=T3とすることができる。
なお、プローブデータ取得時点での区間内に存在する車両の区間台数E(t)は、式(4)で求めることもできる。
次に、プローブデータが得られた場合に算出した区間台数算出値に基づいて、プローブデータが得られていない時間帯での推定値である区間台数推定値を推定する方法について説明する。
前述のとおり、区間台数算出部15は、通信部11で取得したプローブ情報に基づいて、プローブデータの取得時点での区間内に存在する車両の区間台数を算出する。
区間台数推定部14は、区間台数算出部15で算出した区間台数に基づいて任意の時点での区間内に存在する車両の区間台数を推定する。
すなわち、プローブデータが得られない時点での区間台数推定値を、プローブデータが得られた時点で算出した区間台数算出値に基づいて推定する。より具体的には、区間台数の推定値及び算出値を表す2つの数式でカルマンフィルタを組み立てることができる。
前述の式(1)を状態方程式とし、式(3)を観測方程式としてカルマン方程式を構成すると、式(5)及び式(6)のようになる。
式(5)、式(6)において、E(t)は時刻tでの区間台数(推定したい変数)の真値(未知)であり、y(t)は時刻tでプローブデータに基づいて算出した旅行時間を用いて求めた区間台数の算出値であり、u(t)は時刻tでの区間への流入出台数の差分であり、ξ(t)は時刻tの状態方程式の誤差(未知)であり、η(t)は時刻tの観測方程式の誤差(未知)である。
この場合、誤差ξ(t)、η(t)の特性を後述のように仮定すると、時刻tの状態変数E(t)の最適推定値EE(t)とその誤差(分散)Σ(t)は、それぞれ式(7)、式(9)で求めることができる。式(7)はフィルタ方程式であり、式(9)は最適推定値の分散である。また、式(7)において、K(t)は式(8)で表され、カルマンゲインである。なお、最適推定値の初期値EE(0)は、式(10)であるとし、誤差分散の初期値Σ(t)は、式(11)であるとする。
また、誤差の特性は、以下のように仮定することができる。平均α、分散Bの正規分布をN(α、B)で表すと、推定値の初期値E(0)は、N(α、B)であり、ξ(t)はN(0、M(t))と表すことができ、η(t)はN(0、N(t))と表すことができる。
上述のように、区間台数推定部14で推定した区間台数を、カルマン状態方程式として、E(t)=E(t−Δt)+u(t)+ξ(t)と表し、区間台数算出部15で算出した区間台数を、観測方程式として、y(t)=E(t)+η(t)と表してカルマン方程式を構成することにより、時刻tの状態変数E(t)の最適推定値EE(t)を求めることができる。なお、E(t)は時刻tの区間台数の真値(未知)であり、y(t)は区間台数算出値であり、u(t)は時刻tでの区間への流入出台数の差分であり、ξ(t)は状態方程式の誤差であり、η(t)は観測方程式の誤差である。これにより、プローブデータを取得することができない時点であっても、精度よく区間台数を推定することができる。
次に、渋滞区間の位置の推定方法について説明する。渋滞区間の位置の推定は、プローブデータが得られた時点、時間帯、周期に推定するものと、プローブデータが得られてない場合に推定するものがある。まず、プローブデータが得られた場合について説明する。
図7は本実施の形態の交通情報提供装置100による渋滞位置算出方法の一例を示す模式図である。図7の例は、プローブデータが存在する場合の渋滞区間の位置の算出方法を示す。例えば、時刻t−ΔTから時刻tまでの間にn個のプローブデータ列P(t)を取得したとする。プローブデータ列P(t)は、n個のプローブデータp(xi、yi、ti)を時系列的に並べたものである。ここで、xiは経度、yiは緯度、tiは時刻を表し、iは1からnまでの数値である。
車両速度算出部21は、プローブデータに基づいて車両の速度を算出する。車両の速度は、区間を走行した車両のプローブデータを時系列に並べ(プローブデータ列)、例えば、隣り合う2点間の距離と、当該2点間の時刻差により求めることができる。これにより、区間内の複数の地点での車両の速度のデータ列Vi(i=1〜n)を求める。なお、図7Bでは、車両の速度を実線で示している。
渋滞位置算出部26は、プローブデータに基づいてプローブデータの取得時点での区間内の渋滞区間の位置を算出する。
例えば、図7Bに示すように、区間の上流地点P1から下流地点P4に向かって速度のデータ列Vi(i=1〜n)を探索し、速度Viが、所定距離LT1を超えて所定の回数N1連続で閾値速度VT1を下回った場合、所定距離LT1の位置を渋滞の末尾位置と算出する(図7C)。また、さらに区間の下流地点P4に向かって速度のデータ列を探索し、速度Viが、所定距離LT2を超えて所定の回数N2(回数N1とは同じ回数である必要はない)連続で閾値速度VT2を上回った場合、所定距離LT2の位置を渋滞の先頭位置と算出する(図7C)。渋滞長は、先頭位置と末尾位置との間の距離とすることができる。
次に、プローブデータの取得時点での渋滞区間内に存在する車両の渋滞台数を算出する方法について説明する。
図8は本実施の形態の交通情報提供装置100による渋滞区間の末尾が区間内にある場合の渋滞台数算出方法の一例を示す模式図である。図8の例は、図7に例示した方法により渋滞区間の位置を算出した場合に、渋滞区間の末尾は区間内に存在するが渋滞区間の先頭は区間内になく、区間の下流地点P4の下流側まで渋滞区間が繋がっている場合を示す。また、上流地点P1の交通量をQ1(t)とし、上流地点P1の地点速度をV1(t)とする。また、下流地点P4の交通量をQ4(t)とし、下流地点P4の地点速度をV4(t)とする。
地点速度算出部23は、各車両感知器1で得られた感知データに基づいて、上流地点P1の車両の地点速度V1(t)及び下流地点P4での車両の地点速度V4(t)を算出する。
渋滞台数算出部22は、渋滞位置算出部26で算出した渋滞区間の位置(図7に例示した方法により算出した渋滞区間の位置)及び区間台数算出部15で算出した区間台数に基づいて、プローブデータの取得時点での渋滞区間に存在する車両の渋滞台数を算出する。
渋滞台数算出部22は、さらに、地点交通量算出部12で取得した地点交通量、地点速度算出部23で算出した地点速度に基づいて、プローブデータの取得時点での渋滞区間に存在する車両の渋滞台数を算出する。
前述の渋滞区間のパターンが、パターンAの場合は、渋滞台数Ec(t)は、区間台数E(t)に等しい。パターンBの場合は、渋滞台数Ec(t)は0である。パターンCの場合は、下流地点の交通量をQ4(t)及び車両の速度をV4(t)とすると、渋滞台数Ec(t)は、l(t)×Q4(t)/V4(y)と算出することができる。l(t)は渋滞長である。パターンDの場合は、上流地点の交通量をQ1(t)及び車両の速度をV1(t)とすると、渋滞台数Ec(t)は、l(t)×Q1(t)/V1(y)と算出することができる。パターンEの場合は、上流地点から渋滞末尾までの距離をle(t)、渋滞先頭から下流地点までの距離をls(t)とすると、渋滞台数Ec(t)は、E(t)−ls(t)×Q4(t)/V4(t)−le(t)×Q1(t)/V1(t)と算出することができる。これにより、プローブ情報の取得時点での渋滞区間内の渋滞台数を精度よく算出することができる。
例えば、図8の例では、下流地点P4での車両の密度は、Q4(t)/V4(t)で表すことができ、渋滞区間(渋滞長はl(t))での車両の密度(単位距離当たりに存在する車両の台数)は、下流地点P4における車両の密度と同じであると考えることができるので、時刻tでの渋滞台数Ec(t)は、式(12)で求めることができる。
図9は本実施の形態の交通情報提供装置100による渋滞区間の先頭が区間内にある場合の渋滞台数算出方法の一例を示す模式図である。図9の例は、図7に例示した方法により渋滞区間の位置を算出した場合に、渋滞区間の先頭は区間内に存在するが渋滞区間の末尾は区間内になく、区間の上流地点P1の上流側まで渋滞区間が繋がっている場合を示す。図9の例では、上流地点P1での車両の密度は、Q1(t)/V1(t)で表すことができ、渋滞区間(渋滞長はl(t))での車両の密度(単位距離当たりに存在する車両の台数)は、上流地点P1における車両の密度と同じであると考えることができるので、時刻tでの渋滞台数Ec(t)は、式(13)で求めることができる。
図10は本実施の形態の交通情報提供装置100による渋滞区間の先頭及び末尾が区間内にある場合の渋滞台数算出方法の一例を示す模式図である。図10の例は、図7に例示した方法により渋滞区間の位置を算出した場合に、渋滞区間の先頭及び末尾が区間内に存在する場合を示す。また、予め区間の上流地点P1、下流地点P4の位置は解っているので、渋滞区間の先頭位置及び末尾位置が解れば、上流地点P1と渋滞の末尾位置との間の距離le(t)、及び下流地点P4と渋滞の先頭位置との間の距離ls(t)も求めることができる。
図10の例では、上流地点P1での車両の密度は、Q1(t)/V1(t)で表すことができ、非渋滞区間(渋滞長はle(t))での車両の密度(単位距離当たりに存在する車両の台数)は、上流地点P1における車両の密度と同じであると考えることができる。同様に、下流地点P4での車両の密度は、Q4(t)/V4(t)で表すことができ、非渋滞区間(渋滞長はls(t))での車両の密度(単位距離当たりに存在する車両の台数)は、下流地点P4における車両の密度と同じであると考えることができる。したがって、時刻tでの渋滞台数Ec(t)は、式(14)で求めることができる。
なお、区間全体が渋滞区間である場合、渋滞台数は区間台数に等しいので、時刻tでの渋滞台数Ec(t)は、Ec(t)=E(t)で求めることができる。また、渋滞区間内の車両密度ρc(t)は、式(15)で求めることができる。
図11は区間における渋滞パターンの例を示す模式図である。図11に示すように、区間と渋滞区間との関係を示す渋滞パターンは、区間全体が渋滞区間である場合(パターンA)、渋滞区間がない場合(パターンB)、区間に渋滞区間の末尾のみ存在する場合(パターンC)、区間に渋滞区間の先頭のみ存在する場合(パターンD)、区間に渋滞区間の先頭及び末尾が存在する場合(パターンE)に分けることができる。図11に示す各パターンは、図7に例示した方法により求めることができる。これにより、プローブデータを取得することができた時点(周期)で精度よく交通情報(渋滞区間の位置)を算出することができる。
次に、プローブデータを取得することができない時点、時間帯、周期において渋滞区間の位置を推定する方法について説明する。
プローブデータを取得することができない場合の渋滞区間の位置の推定は、区間の上流地点P1及び下流地点P4での地点速度V1、V4が所定の地点速度閾値VTを境にして増加したか、あるいは減少したかに応じて、プローブデータの取得時点での渋滞パターンがどのように変化したかを判定することにより行うことができる。
渋滞位置推定部18は、渋滞台数算出部22で算出した渋滞台数を用いて任意の時点での渋滞区間の位置を推定する。これにより、プローブ情報の取得頻度も少ない場合でも、正確な交通情報(例えば、渋滞区間の位置)を提供することができる。
より具体的には、渋滞位置推定部18は、地点速度算出部23で算出した地点速度、所定の地点速度閾値、渋滞位置算出部26で算出した、プローブデータの取得時点での渋滞区間の位置、渋滞台数算出部22で算出した渋滞台数及び区間台数算出部15で算出した区間台数に基づいて、任意の時点での渋滞区間の位置を推定する。
例えば、上流地点の地点速度V1(t)が地点速度閾値VTより小さい場合には、上流地点は渋滞区間内にあると考えることができる。一方、上流地点の地点速度V1(t)が地点速度閾値VTより大きい場合には、車両がスムーズに走行しており、上流地点は渋滞区間内にないと考えることができる。同様に、下流地点の地点速度V4(t)が地点速度閾値VTより小さい場合には、下流地点は渋滞区間内にあると考えることができる。一方、下流地点の地点速度V4(t)が地点速度閾値VTより大きい場合には、車両がスムーズに走行しており、下流地点は渋滞区間内にないと考えることができる。従って、上流地点又は下流地点の地点速度が地点速度閾値より小さくなったか、あるいは大きくなった場合には、前述の渋滞区間のパターンA〜EがどのパターンA〜Eに変化したかを判定することができる。また、地点速度と地点速度閾値との大小関係に変化がない場合には、渋滞パターンに変化がないと判定することができる。これにより、プローブ情報を取得することができない場合でも、渋滞区間の位置を精度よく推定することができる。以下、具体的に説明する。
図12は渋滞パターンの遷移の例を示す説明図である。図12において、左欄に示すパターンはプローブデータ取得時点Tpにおける渋滞パターンA〜Eを示す。プローブデータ取得時点Tpにおける各渋滞パターンは、プローブデータに基づく時系列の位置及び時刻のデータ列により求めることはでき、地点速度V1、V4は使用しない。また、上欄に示すパターンはプローブデータを取得することができない周期、すなわち任意の時点(Tp+ΔT)における渋滞パターンA〜Eを示す。任意の時点(Tp+ΔT)における各渋滞パターンは、プローブデータ取得時点Tpにおける渋滞パターン、任意の時点(Tp+ΔT)における地点速度V1、V4、及び地点速度閾値VTの組み合わせに応じて求めることができる。また、各欄のV1、V4は、上流地点P1及び下流地点P4での任意の時点(Tp+ΔT)における地点速度であり、VTは所定の地点速度閾値である。
図12に示すように、プローブデータ取得時点Tpの渋滞パターンがAであり、任意の時点(Tp+ΔT)における地点速度V1が、V1<VTであり、任意の時点(Tp+ΔT)における地点速度V4が、V4<VTである場合、任意の時点(Tp+ΔT)における渋滞パターンはAのままである。
また、プローブデータ取得時点Tpの渋滞パターンがAであり、任意の時点(Tp+ΔT)における地点速度V1が、V1>VTであり、任意の時点(Tp+ΔT)における地点速度V4が、V4<VTである場合、任意の時点(Tp+ΔT)における渋滞パターンはCとなる。
また、プローブデータ取得時点Tpの渋滞パターンがAであり、任意の時点(Tp+ΔT)における地点速度V1が、V1<VTであり、任意の時点(Tp+ΔT)における地点速度V4が、V4>VTである場合、任意の時点(Tp+ΔT)における渋滞パターンはDとなる。
また、プローブデータ取得時点Tpの渋滞パターンがAであり、任意の時点(Tp+ΔT)における地点速度V1が、V1>VTであり、任意の時点(Tp+ΔT)における地点速度V4が、V4>VTである場合、任意の時点(Tp+ΔT)における渋滞パターンはEとなる。
図12に示すように、プローブデータ取得時点Tpの渋滞パターンがB〜Eの場合も、パターンAの場合と同様に、任意の時点(Tp+ΔT)における渋滞パターンを求めることができる。
さらに、図12には例示していないが、任意の時点(Tp+2ΔT)における各渋滞パターンは、一周期前の時点(Tp+ΔT)における渋滞パターン、任意の時点(Tp+2ΔT)における地点速度V1、V4、及び地点速度閾値VTの組み合わせに応じて求めることができる。
例えば、一周期前の時点(Tp+ΔT)の渋滞パターンがAであり、任意の時点(Tp+2ΔT)における地点速度V1が、V1<VTであり、任意の時点(Tp+2ΔT)における地点速度V4が、V4<VTである場合、任意の時点(Tp+2ΔT)における渋滞パターンはAのままである。
また、一周期前の時点(Tp+ΔT)の渋滞パターンがAであり、任意の時点(Tp+2ΔT)における地点速度V1が、V1>VTであり、任意の時点(Tp+2ΔT)における地点速度V4が、V4<VTである場合、任意の時点(Tp+2ΔT)における渋滞パターンはCとなる。
また、一周期前の時点(Tp+ΔT)の渋滞パターンがAであり、任意の時点(Tp+2ΔT)における地点速度V1が、V1<VTであり、任意の時点(Tp+2ΔT)における地点速度V4が、V4>VTである場合、任意の時点(Tp+2ΔT)における渋滞パターンはDとなる。
また、一周期前の時点(Tp+ΔT)の渋滞パターンがAであり、任意の時点(Tp+2ΔT)における地点速度V1が、V1>VTであり、任意の時点(Tp+2ΔT)における地点速度V4が、V4>VTである場合、任意の時点(Tp+2ΔT)における渋滞パターンはEとなる。
一周期前の時点(Tp+ΔT)の渋滞パターンがB〜Eの場合も、パターンAの場合と同様に、任意の時点(Tp+2ΔT)における渋滞パターンを求めることができる。このようにして、プローブデータ取得時点Tpの渋滞パターンが求まると、当該取得時点以降の任意の時点(Tp+ΔT)、(Tp+2ΔT)、(Tp+3ΔT)、(Tp+4ΔT)…での渋滞パターンを求めることが可能となる。これにより、プローブデータを取得することができない場合でも、渋滞区間の位置を精度よく推定することができる。
渋滞位置推定部18は、区間台数推定部14で推定した区間台数に基づいて、任意の時点での区間内の渋滞区間の位置を推定する。
渋滞区間の位置は、渋滞区間の先頭位置、末尾位置、渋滞長などを含む。区間内に渋滞区間が存在するとし、時刻(t−Δt)における渋滞区間内に存在する渋滞台数をEc(t−Δt)とし、時刻tにおける渋滞区間内に存在する渋滞台数をEc(t)とする。時間Δtの間に区間台数が増減した場合、区間台数の増減は渋滞台数の増減と考えることができる。時刻tにおける渋滞台数の増減dEc(t)は、Ec(t)−Ec(t−Δt)=E(t)−E(t−Δt)となり、dEc(t)に応じて渋滞区間の先頭位置又は末尾位置を変化させることにより渋滞区間の位置を推定する。なお、渋滞台数に、渋滞時の車頭間距離及び車長の合計値を乗算することにより渋滞長を求めることができる。これにより、プローブ情報の取得頻度も少ない場合でも、正確な交通情報(例えば、渋滞区間の位置)を提供することができる。
以下、渋滞パターン毎に渋滞区間の渋滞長の推定について説明する。
渋滞長推定部24は、渋滞位置推定部18で推定した渋滞区間の位置及び区間台数推定部14で推定した区間台数の時間経過に伴う増減に基づいて、取得時点後の時点での渋滞区間の渋滞長を推定する。推定した渋滞区間の位置は、例えば、前述の図7で例示した渋滞パターンA〜Eのいずれかのパターンとして求めることができる。
図13は本実施の形態の交通情報提供装置100による渋滞区間の末尾が区間内にある場合の渋滞長の推定方法の一例を示す模式図であり、図14は本実施の形態の交通情報提供装置100による渋滞区間の先頭が区間内にある場合の渋滞長の推定方法の一例を示す模式図である。図13及び図14の場合、時刻t−Δtから時刻tまでのΔtの間の区間台数の増減は渋滞台数の増減と考えることができる。すなわち、時間Δtの間の渋滞台数の増減をdEc(t)とし、区間台数の増減をdE(t)とすると、dEc(t)=Ec(t)−Ec(t−Δt)=dE(t)=E(t)−E(t−Δt)となる。また、渋滞区間では車両は飽和状態にあるので、Δt時間経過の前後において渋滞区間の車両の密度は変化しないと考えることができる。この場合、式(16)が成り立つ。
式(5)の左辺をdEc(t)で表すと式(17)が得られる。渋滞区間の渋滞長l(t)は式(18)で求めることができる。
図15は本実施の形態の交通情報提供装置100による渋滞区間の先頭及び末尾が区間内にある場合の渋滞長の推定方法の一例を示す模式図である。この場合、時刻tでの渋滞台数Ec(t)は、式(14)と同様に、式(19)で推定することができる。
渋滞区間の車両の密度は、渋滞長l(t)が変化した場合でも変わらないと仮定すると、式(20)が成立し、渋滞長l(t)は、式(21)で求めることができる。
また、上流地点P1と渋滞区間の末尾位置との非渋滞区間の車両の密度をρ1(t)とすると密度ρ1(t)は式(22)で求めることができる。また、下流地点P4と渋滞区間の先頭位置との非渋滞区間の車両の密度をρ4(t)とすると密度ρ4(t)は式(23)で求めることができる。
この場合、非渋滞区間の距離le(t)及びls(t)は、式(24)又は式(25)で求めることができる。
上述のように、プローブデータを取得することができない場合でも、渋滞長を精度よく推定することができる。
次に、プローブデータを取得することができないタイミングにおいて、区間の旅行時間を推定する方法について説明する。
旅行時間推定部20は、地点交通量算出部12で取得した地点交通量、入出路交通量算出部13で算出した入出路交通量及び区間台数推定部14で推定した区間台数に基づいて区間の任意の時点での旅行時間を推定する。区間台数E(t)が求められた場合、任意の時点での旅行時間は、区間台数が区間の下流地点での地点交通量で捌ける時間に基づいて推定することができる。これにより、プローブ情報を取得することができない場合でも、渋滞発生時の正確な交通情報(例えば、旅行時間)を提供することができる。
より具体的には、記憶部25は、区間の旅行時間Tに対する上流地点及び流出路の間の第1旅行時間T1の第1比率a、区間の旅行時間Tに対する流出路及び流入路の間の第2旅行時間T2の第2比率b、及び区間の旅行時間Tに対する流入路及び下流地点の間の第3旅行時間T3の第3比率cを記憶する。
すなわち、区間の旅行時間をT、上流地点と流出路との間の第1旅行時間をT1、流出路と流入路との間の第2旅行時間をT2、流入路と下流地点との間の第3旅行時間をT3とすると、第1比率cは、c=T1/Tであり、第2比率bは、b=T2/Tであり、第3比率aは、a=T3/Tである。なお、各旅行時間T、T1、T2、T3は、区間を走行した車両が送信したプローブ情報を取得した時点で算出することができ、各比率a、b、cは算出した各旅行時間T、T1、T2、T3に基づいて求めることができる。
旅行時間推定部20は、記憶部25に記憶した各比率を用いて区間の任意の時点での旅行時間を推定する。
図16は本実施の形態の交通情報提供装置100によるプローブデータを取得することができない場合の旅行時間の推定方法の一例を示す模式図である。時刻tにおいて区間の存在台数E(t)が求まり、地点交通量をQ1(t)、Q4(t)、入出路交通量をQin(t)、Qout(t)とすると、時刻tに区間の上流地点P1を出発する車両の出発旅行時間Tは、式(26)により求めることができる。
すなわち、区間台数E(t)が求められた場合、旅行時間は、区間内の渋滞区間の有無に関わらず、区間で捌ける交通量から推定することができる。例えば、時刻tに上流地点を出発する車両が下流地点に到着するまでの旅行時間(出発旅行時間)をTとすると、時刻tにおける区間台数E(t)から、時刻tから時刻t+Tまでの間に下流地点から捌ける交通量Q4(t)及び時刻tから時刻t+T1までの間に流出路から捌ける交通量Qout(t)の合計を減算し、減算した値に時刻(t+T1+T2)から時刻t+Tまでの間に流入路から流入した交通量Qin(t)を加算した値が0に等しくなる。なお、式(26)において、cTはT1となり、(b+c)Tは、T1+T2となる。
推定する旅行時間Tの間、比率a、b、cは一定であるとし、交通量Qin(t)、Qout(t)の積分範囲をtからt+Tに一致させると、式(28)、式(29)、式(30)が求まる。すなわち、推定する旅行時間Tの間、各比率a、b、cが変化しないものとし、旅行時間T1、T2を比率a、b、cを用いて旅行時間Tで表した上で、式(30)の区間台数E(t)が0となるTを求めることにより、旅行時間Tを推定することができる。
これにより、プローブ情報を取得することができない場合でも、正確な交通情報(例えば、旅行時間)を提供することができる。なお、式(30)において、比率a、cが同程度であると見なすことができる場合、すなわち、旅行時間T1、T3が同程度であると見なすことができる場合、式(30)は、入力路交通量{Qin(t)−Qout(t)}を用いて演算することができる。また、下流地点の交通量Q4(t)を用いる代わりに上流地点の交通量Q1(t)を用いて、到着旅行時間Tを算出してもよい。
次に、本実施の形態の交通情報提供装置100の動作について説明する。図17及び図18は本実施の形態の交通情報提供装置100の処理手順を示すフローチャートである。なお、便宜上、処理の主体は制御部10とする。制御部10は、区間の上流地点及び下流地点に設置された車両感知器から感知データを取得し(S11)、区間の上流地点及び下流地点の交通量を算出する(S12)。
制御部10は、オンランプ及びオフランプの交通量を算出し(S13)、プローブデータを取得したか否か、すなわちプローブデータの取得の可否を判定する(S14)。プローブデータを取得することができた場合(S14でYES)、制御部10は、区間台数を推定する(S15)。
制御部10は、プローブデータに基づいて、上流地点とオフランプとの間の第1旅行時間、オフランプとオンランプとの間の第2旅行時間、オンランプと下流地点との間の第3旅行時間及び区間の旅行時間を算出する(S16)。
制御部10は、算出した各旅行時間を用いて区間台数を算出し(S17)、区間台数の推定値及び区間台数の算出値を用いて区間台数の最適推定値を算出する(S18)。制御部10は、プローブデータに基づいて車両速度(速度データの列)を算出し(S19)、車両速度及び閾値速度に基づいて、渋滞区間の位置を算出する(S20)。
制御10は、処理を終了するか否かを判定し(S21)、処理を終了しない場合(S21でNO)、ステップS11以降の処理を続け、処理を終了する場合(S21でYES)、処理を終了する。
ステップS14で、プローブデータを取得することができない場合(S14でNO)、制御部10は、区間台数を推定し(S22)、感知データに基づいて上流地点及び下流地点の地点速度を算出する(S23)。
制御部10は、プローブデータ取得時の渋滞区間の位置、地点速度及び地点速度閾値に基づいて、渋滞区間の位置を推定し(S24)、渋滞区間の渋滞長を推定する(S25)。
制御部10は、プローブデータ取得時の区間旅行時間Tに対する各地点間の旅行時間T1、T2、T3の比率c、b、a、オンランプ及びオフランプの交通量並びに下流地点の交通量に基づいて、区間の旅行時間を推定し(S26)、ステップS21の処理を行う。
本実施の形態の交通情報提供装置100は、CPU、RAMなどを備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図17及び図18に示すような、各処理手順を定めたコンピュータプログラムをCD、DVD、USBメモリ等のコンピュータプログラム記録媒体に記録しておき、当該コンピュータプログラムをコンピュータに備えられたRAMにロードし、コンピュータプログラムをCPUで実行することにより、コンピュータ上で交通情報提供装置100を実現することができる。
開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。