JP6672077B2 - 交通情報推定装置および交通情報推定方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、交通情報推定装置および交通情報推定方法に関する。

カメラを搭載したプローブ車両の撮像により得られた撮像画像に対して画像処理を行って、交通情報の推定や運転支援を行うプローブ情報システムが検討されている。当該システムでは、撮像により得られた撮像画像から、プローブ車両と先行車両との車間距離を算出し、当該算出した車間距離等を用いて交通情報の推定や運転支援を行うことが検討されている。

国際公開第２０１３／０６９１３１号 特開２００７−１７９０９９号公報 特開２００１−２０９８８３号公報 特開２０１４−１６４３１６号公報 特開２０１５−７９０２号公報 特開平０９−１３４４９３号公報 特開２０１０−２０４６２号公報

ところで、プローブ車両の運転が、交通の流れよりも速いと、先行車両との車間距離が短くなる。逆に、プローブ車両の運転が、交通の流れよりも遅いと、先行車両との車間距離が長くなる。

このようなプローブ車両の運転がなされている場合に、プローブ車両と先行車両との車間距離等を用いて推定された交通情報と本来の交通状況との誤差が大きくなる。

実施形態の交通情報推定装置は、取得部と、算出部と、推定部と、を備える。取得部は、プローブ車両の走行位置を示す位置情報と、プローブ車両の走行速度と、プローブ車両と先行車両との車間距離である先行車両車間距離と、プローブ車両に対する、当該プローブ車両が走行する自車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車線車両の相対速度と、を含むプローブ情報を取得する。算出部は、プローブ情報が含む走行速度、先行車両車間距離、および相対速度に基づいて、プローブ情報の信頼度が低くなるに従って大きくなるリジェクト判定値を算出し、当該算出したリジェクト判定値が所定の閾値以上のプローブ情報以外のプローブ情報を選択する。推定部は、選択したプローブ情報に基づいて、当該プローブ情報が含む位置情報が示す走行位置の道路の交通情報を推定する。

図１は、第１の実施形態にかかる交通情報推定システムの構成の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態にかかる交通情報推定システムが有するプローブ車両のコックピットの構成の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態にかかる交通情報推定システムのプローブ車両およびプローブ情報処理サーバの機能構成の一例を示すブロック図である。 図４は、第１の実施形態にかかる交通情報推定システムの判定条件記憶部が記憶するリジェクト判定条件の一例を説明するための図である。 図５Ａは、第１の実施形態にかかるプローブ車両によるリジェクト判定値の算出処理の一例を説明するための図である。 図５Ｂは、第１の実施形態にかかるプローブ車両によるリジェクト判定値の算出処理の一例を説明するための図である。 図５Ｃは、第１の実施形態にかかるプローブ車両によるリジェクト判定値の算出処理の一例を説明するための図である。 図６は、第１の実施形態にかかるプローブ車両によるリジェクト判定値の算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図７は、第１の実施形態にかかるプローブ情報処理サーバによるリジェクト判定値の算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、添付の図面を用いて、本実施形態にかかる交通情報推定装置および交通情報推定方法を適用した交通情報推定システムについて説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態にかかる交通情報推定システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、本実施形態にかかる交通情報推定システムは、プローブ車両１と、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星ＳＴと、基地局Ｂと、プローブ情報処理サーバＳと、を有する。プローブ車両１は、当該プローブ車両１の周囲（例えば、先行車両２、隣接車線車両４）を撮像する。先行車両２は、プローブ車両１の前方でありかつ当該プローブ車両１が走行する自車線と同一の車線を走行する車両である。隣接車線車両４は、プローブ車両１が走行する自車線に隣接する隣接車線を走行する車両である。

本実施形態では、プローブ車両１は、後述する携帯端末１０３（図２参照）を介して基地局Ｂと無線通信する制御装置１００を有する。本実施形態では、制御装置１００は、携帯端末１０３を介して基地局Ｂと無線通信しているが、これに限定するものではなく、携帯端末１０３を介さずに、基地局Ｂと無線通信可能とする通信インタフェースを介して、基地局Ｂと通信しても良い。制御装置１００は、プローブ車両１に搭載され、当該プローブ車両１を制御する。また、制御装置１００は、プローブ車両１の走行に関する情報（以下、プローブ情報と言う）を取得する。

例えば、制御装置１００は、プローブ車両１と先行車両２との車間距離（以下、先行車両車間距離と言う）を所定の周期（例えば、数秒周期）で取得する。また、制御装置１００は、ＧＰＳ衛星ＳＴから受信するＧＰＳ信号に基づいて、プローブ車両１の走行位置を示す位置情報を取得する。例えば、位置情報は、プローブ車両１の走行位置の緯度、経度、高度、時刻、捕捉したＧＰＳ衛星ＳＴの数等を含むＧＰＳ情報である。また、制御装置１００は、プローブ車両１の走行速度を取得する。本実施形態では、制御装置１００は、取得するＧＰＳ情報に基づいて、プローブ車両１の走行速度を取得するが、これに限定するものではなく、プローブ車両１が有する走行系のシステムから、当該プローブ車両１の走行速度を取得しても良い。

さらに、制御装置１００は、プローブ車両１と隣接車線車両４との相対速度を取得する。そして、制御装置１００は、日時情報、先行車両車間距離、位置情報、走行速度、および相対速度を含むプローブ情報を、基地局Ｂを介して、プローブ情報処理サーバＳに送信する。ここで、日時情報は、プローブ車両１が、位置情報が示す走行位置を走行した日時を示す情報である。本実施形態では、制御装置１００は、日時情報をプローブ情報に含めているが、少なくとも、先行車両車間距離、位置情報、走行速度、および相対速度を含むプローブ情報を、プローブ情報処理サーバＳに送信するものであれば良い。

ＧＰＳ衛星ＳＴは、日時情報等を含むＧＰＳ信号を地上に送信する。基地局Ｂは、プローブ車両１と無線通信可能であり、プローブ車両１から送信されたプローブ情報を、プローブ情報処理サーバＳに転送する。プローブ情報処理サーバＳは、基地局Ｂを介してプローブ車両１から受信したプローブ情報等に基づいて、交通情報の推定を行う。

図２は、第１の実施形態にかかる交通情報推定システムが有するプローブ車両のコックピットの構成の一例を示す図である。図２に示すように、プローブ車両１のコックピットには、制御装置１００と、カメラ１０１，１０２と、携帯端末１０３と、ＧＰＳアンテナ１０４と、が設けられている。カメラ１０１，１０２は、先行車両２および隣接車線車両４を、互いに異なるアングルから撮像可能に設けられている。本実施形態では、カメラ１０１，１０２は、センタコンソールを挟んで左右対称に設けられている。

制御装置１００は、カメラ１０１，１０２それぞれの撮像により得られた撮像画像に基づいて、カメラ１０１，１０２のアングルの視差を求める。そして、制御装置１００は、求めた視差に基づいて、プローブ車両１の先端から先行車両２の後端までの距離である先行車両車間距離を算出する。本実施形態では、制御装置１００は、カメラ１０１，１０２の撮像により得られた撮像画像を用いて、先行車両車間距離を算出しているが、これに限定するものではなく、ステレオカメラの撮像により得られた撮像画像を用いて、先行車両車間距離を算出しても良い。また、制御装置１００は、同様に、カメラ１０１，１０２の撮像により得られた撮像画像に基づいて、プローブ車両１と隣接車線車両４との車間距離（以下、隣接車両車間距離と言う）を算出する。

ＧＰＳアンテナ１０４は、プローブ車両１の位置を取得するために、ＧＰＳ衛星ＳＴから発信されるＧＰＳ信号を受信する。携帯端末１０３は、基地局Ｂを介して、プローブ情報処理サーバＳとデータ通信を行う。本実施形態では、携帯端末１０３は、スマートフォンやタブレット端末等により構成されるが、プローブ情報処理サーバＳと通信可能な装置であれば、これに限定するものではない。

図３は、第１の実施形態にかかる交通情報推定システムのプローブ車両およびプローブ情報処理サーバの機能構成の一例を示すブロック図である。まず、図３を用いて、プローブ車両１の機能構成について説明する。図３に示すように、プローブ車両１の制御装置１００は、撮像画像取得部１１０と、画像処理部１１１と、車間距離算出部１１２と、車速検出部１１３と、ＧＰＳ通信部１１４と、リジェクト判定部１１５と、ＨＴＴＰ通信部１１６と、警告通知部１１７と、を有する。撮像画像取得部１１０は、カメラ１０１，１０２の撮像により得られた撮像画像を取得する。

画像処理部１１１は、撮像画像取得部１１０により取得された撮像画像に対してパターン認識を行って、車両画像および車線情報を検出する。ここで、車線情報は、プローブ車両１が走行する自車線に関する情報である。本実施形態では、車線情報は、プローブ車両１が走行する道路に設けられた中央線の色、中央線の長さ、中央線の間隔、プローブ車両１が走行する道路に設けられた車線の数、プローブ車両１が走行する車線の位置等を含む。そして、画像処理部１１１は、撮像画像から検出した車両画像および車線情報に基づいて、先行車両２および隣接車線車両４を検出する。

車間距離算出部１１２は、画像処理部１１１によって先行車両２が検出されると、カメラ１０１，１０２の画角および撮像画像から検出した車両画像の大きさに基づいて、先行車両車間距離を算出する。また、車間距離算出部１１２は、画像処理部１１１によって隣接車線車両４が検出された場合も、同様にして、隣接車両車間距離を算出する。すなわち、本実施形態では、画像処理部１１１および車間距離算出部１１２は、カメラ１０１，１０２の撮像により得られた撮像画像に対する画像処理を実行して、先行車両車間距離を算出する画像処理部の一例として機能する。車間距離算出部１１２は、カメラ１０１，１０２がステレオカメラである場合には、当該ステレオカメラの撮像により得られた視差に基づいて、先行車両車間距離および隣接車両車間距離を算出する。

また、本実施形態では、画像処理部１１１および車間距離算出部１１２は、２つのカメラ１０１，１０２の撮像により得られた撮像画像に対する画像処理によって、先行車両車間距離および隣接車両車間距離を算出しているが、これに限定するものではない。例えば、画像処理部１１１および車間距離算出部１１２は、１つのカメラの撮像により得られた撮像画像、３つ以上のカメラの撮像により得られた複数の撮像画像、プローブ車両１の周囲の３６０°を撮像可能なカメラの撮像により得られた撮像画像に対する画像処理によって、先行車両車間距離および隣接車両車間距離を算出しても良い。

ＧＰＳ通信部１１４は、ＧＰＳアンテナ１０４等を含むＧＰＳモジュール１１８を介して、ＧＰＳ衛星ＳＴから、ＧＰＳ信号を受信する。そして、ＧＰＳ通信部１１４は、受信したＧＰＳ信号に基づいて、プローブ車両１の走行位置を示す位置情報を取得する。車速検出部１１３は、プローブ車両１の走行速度を検出する。本実施形態では、車速検出部１１３は、取得した位置情報が示すプローブ車両１の走行位置の時間変化に基づいて、プローブ車両１の走行速度を検出する。または、車速検出部１１３は、プローブ車両１の走行系のシステムから、プローブ車両１の走行速度を検出しても良い。

リジェクト判定部１１５は、ＧＰＳ通信部１１４により取得された日時情報および位置情報と、車間距離算出部１１２により算出された先行車両車間距離と、車速検出部１１３により検出されたプローブ車両１の走行速度と、を取得する。また、リジェクト判定部１１５は、車間距離算出部１１２により算出された隣接車両車間距離を取得する。そして、リジェクト判定部１１５は、取得した隣接車両車間距離の時間変化に基づいて、プローブ車両１に対する隣接車線車両４の相対速度を算出する。すなわち、リジェクト判定部１１５（取得部の一例）は、日時情報、位置情報、先行車両車間距離、走行速度、および相対速度を含むプローブ情報を取得する。

また、リジェクト判定部１１５（算出部の一例）は、取得したプローブ情報が含む先行車両車間距離、プローブ車両１の走行速度、および相対速度に基づいて、当該プローブ情報のリジェクト判定値を算出する。ここで、リジェクト判定値は、取得したプローブ情報の信頼度が低くなるに従って大きくなる値である。例えば、リジェクト判定部１１５は、プローブ車両１の運転方法や先行車両２の運転方法等の偏りによる影響がプローブ情報に含まれる確率が高くなるに従い、リジェクト判定値を大きくする。

本実施形態では、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む先行車両車間距離、走行速度、および相対速度の組合せと、予め設定されたリジェクト判定条件とを比較する。ここで、リジェクト判定条件は、プローブ情報の信頼度が低いと判定する、先行車両車間距離、走行速度、および相対速度の組合せである。そして、リジェクト判定部１１５は、その比較結果に基づいて、リジェクト判定値を算出する。具体的には、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報と一致するリジェクト判定条件に対して予め設定されたリジェクト判定値を、当該プローブ情報のリジェクト判定値として算出する。本実施形態では、リジェクト判定部１１５は、予め、プローブ情報処理サーバＳ（後述する判定条件記憶部２０７）から、リジェクト判定条件を取得しておくものとする。

ＨＴＴＰ通信部１１６は、取得したプローブ情報に、リジェクト判定値を付加して、プローブ情報処理サーバＳに送信する。

警告通知部１１７は、リジェクト判定部１１５により算出されたリジェクト判定値が所定の閾値（例えば、５）以上である場合、プローブ情報の信頼度が低いと判断して、プローブ車両１の運転方法の改善を促す警告情報を、携帯端末１０３が有する表示部に表示する。ここで、所定の閾値は、プローブ情報の信頼度が低く、交通情報の推定に用いるプローブ情報から除外するリジェクト判定値の閾値である。

本実施形態では、警告通知部１１７は、リジェクト判定部１１５によって所定の閾値以上のリジェクト判定値が、所定時間または所定回数以上、連続して算出された場合に、警告情報を、携帯端末１０３が有する表示部に表示する。これにより、プローブ車両１の運転者は、プローブ車両１の運転方法の変更（例えば、走行速度の変更、先行車両車間距離の変更、車線変更）を行うことにより、リジェクト判定値が所定の閾値以上となる要因が継続されることを防止できる。本実施形態では、警告通知部１１７は、携帯端末１０３が有する表示部に警告情報を表示することによって、当該警告情報をプローブ車両１の運転者に通知しているが、これに限定するものではない。例えば、警告通知部１１７は、音声、警告ランプの点灯、バイブレータの振動等によって、プローブ車両１の運転者に対して警告情報を通知しても良い。

また、本実施形態では、警告通知部１１７は、プローブ車両１のリジェクト判定部１１５により算出されるリジェクト判定値が所定の閾値以上であるか否かの判断結果に基づいて、携帯端末１０３が有する表示部に対して警告情報を表示しているが、これに限定するものではない。警告通知部１１７は、リジェクト判定部１１５および後述するリジェクト判定部２０２の少なくとも一方により算出されるリジェクト判定値が所定の閾値以上であるか否かの判断結果に基づいて、携帯端末１０３が有する表示部に対して警告情報を表示するものであれば良い。

次に、図３を用いて、プローブ情報処理サーバＳの機能構成について説明する。図３に示すように、プローブ情報処理サーバＳは、ＨＴＴＰ通信部２０１と、リジェクト判定部２０２と、位置変換部２０３と、地図情報記憶部２０４と、交通状況推定部２０５と、学習データ制御部２０６と、判定条件記憶部２０７と、リジェクトデータ記憶部２０８と、を有する。ＨＴＴＰ通信部２０１は、プローブ車両１から、プローブ情報を取得する。

地図情報記憶部２０４は、道路の地図（以下、道路地図と言う）を記憶する。位置変換部２０３は、後述するリジェクト判定部２０２を介して、ＨＴＴＰ通信部２０１により取得したプローブ情報を受信する。そして、位置変換部２０３（特定部の一例）は、地図情報記憶部２０４が記憶する道路地図に基づいて、プローブ情報が含む位置情報が示す走行位置の道路の道路条件を特定する。ここで、道路条件は、プローブ情報の信頼度を低下させる道路の条件である。例えば、道路条件は、料金所付近で車線が存在しないこと、通勤時間帯に車線の増減が発生する区間であることである。

リジェクト判定部２０２（算出部の一例）は、ＨＴＴＰ通信部２０１により取得したプローブ情報が含む先行車両車間距離、走行速度、相対速度、および位置変換部２０３により特定された道路条件に基づいて、当該プローブ情報のリジェクト判定値を算出する。本実施形態では、リジェクト判定部２０２は、位置変換部２０３により特定された道路条件と、予め設定されたリジェクト判定条件とを比較する。ここで、リジェクト判定条件は、プローブ情報の信頼度が低いと判定する、先行車両車間距離、走行速度、相対速度、および道路条件の組合せである。そして、リジェクト判定部２０２は、その比較結果に基づいて、リジェクト判定値を算出する。本実施形態では、リジェクト判定部２０２は、取得したプローブ情報に付加されたリジェクト判定値に対して、位置変換部２０３により特定された道路条件と一致するリジェクト判定条件に対して予め設定された値を加算して、リジェクト判定値を算出し直す。

そして、リジェクト判定部２０２は、取得したプローブ情報のうち、算出したリジェクト判定値が所定の閾値以上のプローブ情報以外のプローブ情報を選択する。言い換えると、リジェクト判定部２０２は、算出したリジェクト判定値が所定の閾値以上のプローブ情報を、交通情報の推定に用いるプローブ情報から除外する。本実施形態では、リジェクト判定部２０２は、プローブ情報が含む先行車両車間距離、走行速度、および相対速度に加えて、位置変換部２０３により特定された道路条件に基づいて、リジェクト判定値を算出した場合、所定の閾値（例えば、「５」）を予め設定された値（例えば、「１」）分だけ上げる。また、リジェクト判定部２０２は、交通情報の推定に用いるプローブ情報から除外したプローブ情報を、リジェクトデータ記憶部２０８に保存する。

本実施形態では、プローブ車両１のリジェクト判定部１１５およびプローブ情報処理サーバＳのリジェクト判定部２０２が協働して、リジェクト判定値を算出する算出部の一例として機能しているが、当該リジェクト判定部１１５および当該リジェクト判定部２０２のいずれか一方が、リジェクト判定値を算出する算出部の一例として機能しても良い。また、本実施形態では、リジェクト判定部１１５，２０２は、リジェクト判定条件を用いて、リジェクト判定値を算出しているが、これに限定するものではなく、リジェクト判定値を算出するための条件計算式を作成し、当該条件計算式を用いて、リジェクト判定値を算出しても良い。

交通状況推定部２０５（推定部の一例）は、リジェクト判定部２０２により選択されたプローブ情報に基づいて、位置変換部２０３により特定された道路の交通情報を推定する。これにより、信頼度が低いプローブ情報に基づいて交通情報が推定される可能性を低減できるので、プローブ情報に基づく交通情報の推定精度を向上させることができる。ここで、交通情報は、道路の交通に関する情報であり、例えば、道路の交通密度、交通流率、平均速度等である。その際、交通状況推定部２０５は、ＨＴＴＰ通信部２０１により取得したプローブ情報のうち、リジェクト判定部２０２によって除外されたプローブ情報を用いずに、交通情報を推定する。

学習データ制御部２０６は、交通情報の推定に用いるプローブ情報から除外されたプローブ情報に基づいて、判定条件記憶部２０７に記憶されたリジェクト判定条件を更新する。

なお、本実施形態では、プローブ車両１が有する制御装置１００およびプローブ情報処理サーバＳによって、交通情報推定装置を実現しているが、制御装置１００およびプローブ情報処理サーバＳのうちいずれか一方によって、交通情報推定装置を実現することも可能である。

次に、図４および図５Ａ〜５Ｃを用いて、本実施形態にかかる交通情報推定システムが記憶するリジェクト判定条件について説明する。図４は、第１の実施形態にかかる交通情報推定システムの判定条件記憶部が記憶するリジェクト判定条件の一例を説明するための図である。図５Ａ〜５Ｃは、第１の実施形態にかかるプローブ車両によるリジェクト判定値の算出処理の一例を説明するための図である。

図４に示すように、判定条件記憶部２０７は、プローブ車両１の走行速度（「速い」、「普通」、または「遅い」）、先行車両車間距離（「狭い」、「普通」、または「広い」）、および相対速度（「遅い」、「同じ」、「速い」、または「車両未検出」）の組合せからなるリジェクト判定条件と、当該リジェクト判定条件に予め設定されたリジェクト判定値と、を対応付けて記憶している。また、判定条件記憶部２０７は、プローブ車両１の走行速度、先行車両車間距離、相対速度、および道路条件の組合せからなるリジェクト判定条件と、当該リジェクト判定条件に予め設定されたリジェクト判定値と、を対応付けて記憶している。

ここで、走行速度：「速い」は、プローブ車両１の走行速度が所定速度より速いことを示す。また、走行速度：「普通」は、プローブ車両１の走行速度が所定速度と同じであることを示す。また、走行速度：「遅い」は、プローブ車両１の走行速度が所定速度より遅いことを示す。また、先行車両車間距離：「狭い」は、先行車両車間距離が所定距離より短いことを示す。また、先行車両車間距離：「普通」は、先行車両車間距離が所定距離であることを示す。また、先行車両車間距離：「広い」は、先行車両車間距離が所定距離より長いことを示す。また、相対速度：「遅い」は、隣接車線車両４の速度がプローブ車両１の走行速度より遅いことを示す。また、相対速度：「同じ」は、隣接車線車両４の速度がプローブ車両１の走行速度と同じであることを示す。また、相対速度：「速い」は、隣接車線車両４の速度がプローブ車両１の走行速度より速いことを示す。また、相対速度：「車両未検出」は、隣接車線車両４が無いことを示す。

まず、プローブ車両１のリジェクト判定部１１５によるリジェクト判定値の算出処理について説明する。

リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度、先行車両車間距離、および相対速度に基づいて、プローブ車両１が走行する自車線の渋滞度と隣接車線の渋滞度との差分を求める。そして、リジェクト判定部１１５は、当該差分が大きくなるに従いリジェクト判定値を大きくする。本実施形態では、リジェクト判定部１１５は、当該差分を、リジェクト判定値に加算することによって、当該差分が大きくなるに従いリジェクト判定値が大きくなるようにする。

例えば、図５Ａに示すように、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」で、先行車両車間距離が「狭い」で、かつ相対速度が「遅い」である場合、プローブ車両１が走行する自車線および隣接車線が共に渋滞している可能性が高く、当該プローブ情報の信頼性が高いと考えられる。したがって、リジェクト判定部１１５は、図４に示すように、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」で、先行車両車間距離が「狭い」で、かつ相対速度が「遅い」である場合、自車線の渋滞度：「６」と隣接車線の渋滞度：「７」との差分：「１」をリジェクト判定値に加算して、当該リジェクト判定値を小さく保つ。

また、図５Ａに示すように、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」で、先行車両車間距離が「狭い」で、かつ相対速度が「同じ」である場合も、プローブ車両１が走行する自車線および隣接車線が共に渋滞している可能性が高く、当該プローブ情報の信頼性が高いと考えられる。したがって、リジェクト判定部１１５は、図４に示すように、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」で、先行車両車間距離が「狭い」で、かつ相対速度が「同じ」である場合、自車線の渋滞度：「６」と隣接車線の渋滞度：「５」との差分：「１」をリジェクト判定値に加算して、当該リジェクト判定値を小さく保つ。

一方、図５Ａに示すように、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」で、先行車両車間距離が「狭い」で、かつ相対速度が「速い」または「未検出」である場合、隣接車線では車両が順調に流れかつ先行車両２を追い越し可能であるにも関わらず、先行車両２との車間距離を詰めている。この場合、プローブ車両１があおり運転を行っている可能性があり、プローブ情報の信頼性が低いと考えられる。したがって、図４に示すように、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」で、先行車両車間距離が「狭い」で、かつ相対速度が「速い」または「車両未検出」である場合、自車線の渋滞度：「６」と隣接車線の渋滞度：「３」との差分：「３」をリジェクト判定値に加算して、当該リジェクト判定値を大きくする。

また、図５Ｂに示すように、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」で、先行車両車間距離が「普通」で、かつ相対速度が「遅い」である場合、プローブ車両１が走行する自車線および隣接車線が共に渋滞している可能性が高い。したがって、図４に示すように、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」で、先行車両車間距離が「普通」で、かつ相対速度が「遅い」である場合、自車線の渋滞度：「５」と隣接車線の渋滞度：「７」との差分：「２」をリジェクト判定値に加算して、当該リジェクト判定値を大きくする。

また、図５Ｂに示すように、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」で、先行車両車間距離が「普通」で、かつ相対速度が「同じ」である場合、プローブ車両１が走行する自車線および隣接車線が共に混雑している可能性が高い。したがって、図４に示すように、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」で、先行車両車間距離が「普通」で、かつ相対速度が「同じ」である場合、自車線の渋滞度：「５」と隣接車線の渋滞度：「５」との差分が「０」になるため、リジェクト判定値を大きくしない。

また、図５Ｂに示すように、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」で、先行車両車間距離が「普通」で、かつ相対速度が「速い」または「車両未検出」である場合、自車線は混雑しているが、プローブ車両１が先行車両２を追い越し可能であると考えられる。したがって、図４に示すように、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」で、先行車両車間距離が「普通」で、かつ相対速度が「速い」または「車両未検出」である場合、自車線の渋滞度：「５」と隣接車線の渋滞度「３」との差分：「２」をリジェクト判定値に加算して、当該リジェクト判定値を大きくする。

また、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度、先行車両車間距離、および相対速度に基づいて、画像処理部１１１および車間距離算出部１１２による画像処理の失敗の確率を求める。そして、リジェクト判定部１１５は、求めた確率が大きくなるに従いリジェクト判定値を大きくする。

例えば、図５Ｃに示すように、リジェクト判定部１１５は、走行速度が「遅い」でかつ先行車両車間距離が「広い」である場合、プローブ車両１が走行する自車線が渋滞しているにも関わらず、先行車両車間距離が広くなっており、画像処理部１１１および車間距離算出部１１２による画像処理が失敗した確率が高い。そのため、図４に示すように、リジェクト判定部１１５は、走行速度が「遅い」でかつ先行車両車間距離が「広い」である場合、相対速度に関わらず、画像処理が失敗した確率に対応する値（以下、画像処理失敗確率値と言う。例えば、「３」）を、リジェクト判定値に加算する。

また、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度、先行車両車間距離、および相対速度に基づいて、プローブ車両１の運転方法に偏りがある確率を求める。そして、リジェクト判定部１１５は、当該求めた確率が大きくなるに従いリジェクト判定値を大きくする。例えば、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」でかつ先行車両車間距離が「広い」である場合、プローブ車両１が走行する自車線が渋滞しているにも関わらず、先行車両車間距離が広くなっており、プローブ車両１の運転方法に偏りがある確率が高い。そのため、図４に示すように、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」でかつ先行車両車間距離が「広い」である場合、プローブ車両１の運転方法に偏りがある確率に対応する値（以下、自車両運転偏り値と言う。例えば、「１」）を、リジェクト判定値に加算する。

さらに、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度、先行車両車間距離、および相対速度に基づいて、先行車両２の運転方法に偏りがある確率を求める。そして、リジェクト判定部１１５は、当該求めた確率が大きくなるに従いリジェクト判定値を大きくする。例えば、走行速度が「遅い」で、先行車両車間距離が「狭い」で、かつ相対速度が「速い」である場合、プローブ車両１が走行する道路が渋滞しているか、先行車両２が異常に遅い車両であるか（例えば、若葉マークを付けた先行車両２が迷っている等）など、隣接車線車両４の走行速度が速く、先行車両２の運転方法に偏りがある確率が高い。そのため、図４に示すように、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報が含む走行速度が「遅い」で、先行車両車間距離が「狭い」で、かつ相対速度が「速い」である場合、先行車両２の運転方法に偏りがある確率に対応する値（以下、先行車両運転偏り値と言う。例えば、「１」）を、リジェクト判定値に加算する。

すなわち、図４に示すように、リジェクト判定部１１５は、プローブ車両１が走行する自車線の渋滞度と隣接車線の渋滞度との差分、画像処理失敗確率値、自車両運転偏り値、および先行車両運転偏り値の合計を、リジェクト判定値として算出する。

次に、プローブ情報処理サーバＳのリジェクト判定部２０２によるリジェクト判定値の算出処理について説明する。

リジェクト判定部２０２は、プローブ情報が含む走行速度、先行車両車間距離、相対速度、および位置変換部２０３により特定された道路条件に基づいて、リジェクト判定値を算出する。本実施形態では、リジェクト判定部２０２は、位置変換部２０３により特定された道路条件に基づいて、プローブ車両１の運転方法の偏りが道路条件によるものである確率を求める。そして、リジェクト判定部２０２は、当該求めた確率が大きくなるに従いリジェクト判定値を大きくする。

例えば、図４に示すように、リジェクト判定部２０２は、位置変換部２０３により特定された道路条件が、道路の分岐または合流である場合、プローブ車両１の運転方法の偏りが道路条件によるものである確率を上げる。そして、リジェクト判定部２０２は、当該確率に対応する値（以下、道路条件運転偏り値と言う。例えば、「１」）を、プローブ車両１から取得したプローブ情報に付加されたリジェクト判定値に加算する。

また、図４に示すように、リジェクト判定部２０２は、位置変換部２０３により特定された道路条件が、道路の分岐または合流、車線の減少、車線規制、および急カーブである場合、プローブ車両１の運転方法の偏りが道路条件によるものである確率を上げる。そして、リジェクト判定部２０２は、当該確率に対応する道路条件運転偏り値：「２」を、プローブ車両１から取得したプローブ情報に付加されたリジェクト判定値に加算する。

すなわち、図４に示すように、リジェクト判定部１１５，２０２は、プローブ車両１が走行する自車線の渋滞度と隣接車線の渋滞度との差分、画像処理失敗確率値、自車両運転偏り値、先行車両運転偏り値、および道路条件運転偏り値の合計を、リジェクト判定値として算出する。

次に、図６を用いて、本実施形態にかかるプローブ車両１によるリジェクト判定値の算出処理の流れについて説明する。図６は、第１の実施形態にかかるプローブ車両によるリジェクト判定値の算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。

リジェクト判定部１１５は、車間距離算出部１１２により算出される隣接車両車間距離の時間変化に基づいて、プローブ車両１に対する隣接車線車両４の相対速度を算出する（ステップＳ６０１）。次に、リジェクト判定部１１５は、車間距離算出部１１２により算出される先行車両車間距離、車速検出部１１３により検出されるプローブ車両１の走行速度、および相対速度に基づいて、リジェクト判定値を算出する（ステップＳ６０２）。さらに、リジェクト判定部１１５は、算出したリジェクト判定値が、所定の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ６０３）。

そして、リジェクト判定部１１５は、算出したリジェクト判定値が所定の閾値以上である場合（ステップＳ６０３：Ｙｅｓ）、先行車両車間距離、走行速度、および相対速度を含むプローブ情報に、リジェクト判定値およびリジェクト情報を付加する（ステップＳ６０４）。ここで、リジェクト情報は、交通情報の推定に用いるプローブ情報からの除外を指示する情報である。リジェクト判定部１１５は、算出したリジェクト判定値が所定の閾値より小さい場合（ステップＳ６０３：Ｎｏ）、プローブ情報にリジェクト情報を付加しない。その後、リジェクト判定部１１５は、プローブ情報を、ＨＴＴＰ通信部１１６を経由して、プローブ情報処理サーバＳへ送信する（ステップＳ６０５）。

次に、図７を用いて、本実施形態にかかるプローブ情報処理サーバＳによるリジェクト判定値の算出処理の流れについて説明する。図７は、第１の実施形態にかかるプローブ情報処理サーバによるリジェクト判定値の算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。

ＨＴＴＰ通信部２０１によってプローブ情報が取得されると、位置変換部２０３は、取得したプローブ情報が含む位置情報が示す走行位置に対応する、道路地図上における道路を特定する（ステップＳ７０１）。さらに、位置変換部２０３は、特定した道路の道路条件を特定する（ステップＳ７０２）。

リジェクト判定部２０２は、ＨＴＴＰ通信部２０１により取得したプローブ情報が含む先行車両車間距離、走行速度、相対速度、および位置変換部２０３により特定された道路条件に基づいて、リジェクト判定値を算出する（ステップＳ７０３）。次いで、リジェクト判定部２０２は、算出したリジェクト判定値が所定の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ７０４）。そして、リジェクト判定部２０２は、算出したリジェクト判定値が所定の閾値以上である場合（ステップＳ７０４：Ｙｅｓ）、取得したプローブ情報を、交通情報の推定に用いるプローブ情報から除外する（ステップＳ７０５）。リジェクト判定部２０２は、算出したリジェクト判定値が所定の閾値より小さい場合（ステップＳ７０４：Ｎｏ）、取得したプローブ情報を、交通情報の推定に用いるプローブ情報とする。

このように、第１の実施形態にかかる交通情報推定システムによれば、プローブ情報に基づく交通情報の推定精度を向上させることができる。

（第２の実施形態）
本実施形態は、プローブ車両の走行位置の道路条件が、複数の車線のうち１つの車線のみが走行可能な車線規制の区間である場合、プローブ情報が含む相対速度を除いて、リジェクト判定値を算出する例である。以下の説明では、第１の実施形態と同様の構成については説明を省略する。

位置変換部２０３により特定される道路条件が、道路工事中や事故発生等による車線規制の区間で、複数の車線のうち一方の車線しか走行できない場合、隣接車線車両４が存在し得ないにも関わらず、プローブ情報が含む相対速度が「車両未検出」であることに基づいて、当該プローブ情報が、交通情報の推定に用いるプローブ情報から除外されるのは好ましくない。

そこで、リジェクト判定部２０２は、位置変換部２０３により特定される道路条件が、複数の車線のうち１つの車線のみが走行可能な車線規制の区間である場合、プローブ情報が含む相対速度を除いて、当該プローブ情報が含む走行速度および先行車両車間距離に基づいて、リジェクト判定値を算出する。リジェクト判定部２０２は、道路管制センター等の外部装置から通知される道路交通情報等に基づいて、位置変換部２０３により特定される道路条件を更新することも可能である。

これにより、プローブ車両１が走行する道路の道路条件に適したプローブ情報に基づいて、リジェクト判定値が算出されるので、当該プローブ情報に基づく道路状況の推定精度を向上させることができる。

（第３の実施形態）
本実施形態は、プローブ情報が含む日時情報が示す日時、当該日時の曜日、および当該日時の天候の少なくとも１つが、車線毎に異なる交通量となる日時、曜日、または天候を示す統計データと一致した場合、プローブ情報が含む相対速度を除いて、リジェクト判定値を算出する例である。以下の説明では、第１の実施形態と同様の構成については説明を省略する。

車線毎に交通量が異なる傾向は、道路の合流や分岐による影響が大きいが、その傾向は、日時、曜日、または天候によっても大きく左右される。車線毎に交通量が異なると、プローブ車両１が走行する自車線の渋滞度と隣接車線の渋滞度との差分が大きくなる。その結果、車線毎に交通量が異なる道路を走行したプローブ車両１から受信したプローブ情報が、交通情報の推定に用いるプローブ情報から除外され、プローブ車両１が走行する道路の交通情報の推定精度が下がる可能性がある。

そこで、プローブ情報処理サーバＳは、車線毎に異なる交通量の傾向を把握するために、道路と、統計データと、を対応付けて記憶する記憶部を備える。ここで、統計データは、車線毎に交通量が異なる傾向が生じる日時、曜日、または天候を示すデータである。そして、リジェクト判定部２０２は、プローブ情報が含む日時情報が示す日時、当該日時の曜日、および当該日時の天候の少なくとも１つと、位置変換部２０３により特定した道路と対応付けられた統計データとが一致した場合、プローブ情報が含む相対速度を除いて、当該プローブ情報が含む走行速度および先行車両車間距離に基づいて、リジェクト判定値を算出する。

これにより、プローブ車両１が走行する道路が、日時、曜日、および天候の少なくとも１つによって車線毎に交通量が異なる道路である場合、隣接車線の交通状況がリジェクト判定値に反映されて、プローブ情報が、交通情報の推定に用いるプローブ情報から除外されることを防止できるので、プローブ車両１が走行する自車線の交通情報の推定精度を向上させることができる。

また、プローブ情報処理サーバＳは、車線と、当該車線の交通量が隣接車線と異なる日時、曜日、天候等の統計データとを対応付けて記憶しても良い。位置変換部２０３は、道路地図に基づいて、プローブ情報が含む位置情報が示す走行位置の車線を特定する。そして、リジェクト判定部２０２は、位置変換部２０３により特定した車線と対応付けられた統計データと、当該車線を走行した日時、曜日、または天候とが一致した場合、プローブ情報が含む相対速度を除いて、当該プローブ情報が含む走行速度および先行車両車間距離に基づいて、リジェクト判定値を算出する。

（第４の実施形態）
本実施形態は、同一の走行位置を走行したプローブ車両から取得したプローブ情報のリジェクト判定値が、所定時間または所定回数連続して、所定の閾値以上である場合、当該プローブ車両が有する撮像部の撮像により得られた撮像画像を取得し、当該撮像画像を記憶部に保存する例である。以下の説明では、第１の実施形態と同様の構成については説明を省略する。

合流や分岐が近くに無い道路であるにも関わらず、同一の位置情報を含むプローブ情報（言い換えると、同一の道路を走行したプローブ車両１から取得したプローブ情報）が、所定時間または所定回数連続して、交通情報の推定に用いるプローブ情報から除外されることがある。言い換えると、同一の位置情報を含むプローブ情報のリジェクト判定値が、所定時間または所定回数連続して、所定の閾値以上となる場合がある。この場合、プローブ情報処理サーバＳの学習データ制御部２０６（学習部の一例）は、プローブ車両１の制御装置１００に対して、ＨＴＴＰ通信部２０１を介して、当該プローブ情報の取得先のプローブ車両１が有するカメラ１０１，１０２の撮像により得られた撮像画像の取得を要求する。

プローブ車両１の制御装置１００は、プローブ情報処理サーバＳから撮像画像の取得が要求されると、交通情報の推定に用いるプローブ情報から除外されたプローブ情報が含む位置情報が示す走行位置において、カメラ１０１，１０２の撮像により得られた撮像画像を、ＨＴＴＰ通信部１１６を介して、プローブ情報処理サーバＳに送信する。プローブ情報処理サーバＳの学習データ制御部２０６は、プローブ車両１の制御装置１００から取得した撮像画像を取得し、当該撮像画像をリジェクトデータ記憶部２０８（記憶部の一例）に保存する。

これにより、プローブ情報処理サーバＳのメンテナンス作業を行う際等に、リジェクトデータ記憶部２０８に記憶された撮像画像を分析することにより、ある道路を走行したプローブ車両１から受信したプローブ情報が、交通情報の推定に用いるプローブ情報から頻繁に除外される場合に、その原因を検出することができる。

また、学習データ制御部２０６は、リジェクトデータ記憶部２０８に記憶された撮像画像に対して、リジェクト判定値が大きくなった原因を検出する画像分析を行い、その結果に基づいて、リジェクト判定条件を変更することも可能である。

（第５の実施形態）
本実施形態は、プローブ情報について算出したリジェクト判定値が所定の閾値以上である場合、当該プローブ情報が含む走行速度および相対速度に基づいて、当該リジェクト判定値が下がるように、当該プローブ情報が含む先行車両車間距離を補正し、当該補正後の先行車両車間距離を含むプローブ情報に基づいて、リジェクト判定値を算出し直す例である。以下の説明では、第１の実施形態と同様の構成については説明を省略する。

プローブ情報処理サーバＳのリジェクト判定部２０２は、プローブ情報について算出したリジェクト判定値が所定の閾値以上である場合、当該プローブ情報が含む走行速度および相対速度に基づいて、当該リジェクト判定値が下がるように、当該プローブ情報が含む先行車両車間距離を補正する。

本実施形態では、リジェクト判定部２０２は、プローブ情報が含む走行速度および相対速度に基づいて、プローブ車両１の走行位置の道路における車両の平均速度を算出する。次いで、リジェクト判定部２０２は、プローブ情報が含む先行車両車間距離を、算出した平均速度に対して予め設定された車間距離に補正する。本実施形態では、プローブ情報処理サーバＳは、平均速度毎に、当該平均速度で車両が走行する道路において交通情報の推定精度を高める車間距離を予め記憶している。その後、リジェクト判定部２０２は、プローブ情報が含む走行速度、補正後の先行車両車間距離、および相対速度に基づいて、リジェクト判定値を算出し直す。

これにより、交通情報の推定に用いるプローブ情報から除外されるプローブ情報の数を減らすことができるので、プローブ車両１から取得したプローブ情報を有効に活用して交通情報を推定することが可能となる。

（第６の実施形態）
本実施形態は、道路のインフラの変更に基づいて、道路条件の特定に用いる道路地図を更新する例である。以下の説明では、第１の実施形態と同様の構成については説明を省略する。

プローブ情報処理サーバＳの位置変換部２０３は、新しい道路の開通、車線の増減等、道路のインフラに変更が生じた場合、当該道路のインフラの変更に基づいて、地図情報記憶部２０４に記憶された道路地図を更新する。これにより、最新の道路条件に基づいて、リジェクト判定値が算出されるので、プローブ情報の信頼度がより反映されたリジェクト判定値を算出することができる。

本実施形態では、位置変換部２０３は、地図情報記憶部２０４に記憶された道路地図に基づいて、プローブ車両１が走行する道路の道路条件を特定しているが、これに限定するものではなく、例えば、デジタルマップの提供事業者が有する専用サーバ等の外部装置が記憶する道路地図に基づいて、プローブ車両１が走行する道路の道路条件を特定しても良い。

以上説明したとおり、第１から第６の実施形態によれば、プローブ情報に基づく交通情報の推定精度を向上させることができる。

なお、本実施形態の制御装置１００およびプローブ情報処理サーバＳで実行されるプログラムは、ＲＯＭ（Read Only Memory）等に予め組み込まれて提供される。本実施形態の制御装置１００およびプローブ情報処理サーバＳで実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。

さらに、本実施形態の制御装置１００およびプローブ情報処理サーバＳで実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態の制御装置１００およびプローブ情報処理サーバＳで実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

本実施形態の制御装置１００で実行されるプログラムは、上述した各部（撮像画像取得部１１０、画像処理部１１１、車間距離算出部１１２、車速検出部１１３、ＧＰＳ通信部１１４、リジェクト判定部１１５、ＨＴＴＰ通信部１１６、および警告通知部１１７）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（Central Processing Unit）が上記ＲＯＭからプログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、撮像画像取得部１１０、画像処理部１１１、車間距離算出部１１２、車速検出部１１３、ＧＰＳ通信部１１４、リジェクト判定部１１５、ＨＴＴＰ通信部１１６、および警告通知部１１７が主記憶装置上に生成されるようになっている。

また、本実施形態のプローブ情報処理サーバＳで実行されるプログラムは、上述した各部（ＨＴＴＰ通信部２０１、リジェクト判定部２０２、位置変換部２０３、交通状況推定部２０５、および学習データ制御部２０６）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（Central Processing Unit）が上記ＲＯＭからプログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、ＨＴＴＰ通信部２０１、リジェクト判定部２０２、位置変換部２０３、交通状況推定部２０５、および学習データ制御部２０６が主記憶装置上に生成されるようになっている。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ プローブ車両
２ 先行車両
４ 隣接車線車両
１００ 制御装置
１０１，１０２ カメラ
１０３ 携帯端末
１０４ ＧＰＳアンテナ
１１０ 撮像画像取得部
１１１ 画像処理部
１１２ 車間距離算出部
１１３ 車速検出部
１１４ ＧＰＳ通信部
１１５，２０２ リジェクト判定部
１１６，２０１ ＨＴＴＰ通信部
１１７ 警告通知部
２０３ 位置変換部
２０４ 地図情報記憶部
２０５ 交通状況推定部
２０６ 学習データ制御部
２０７ 判定条件記憶部
２０８ リジェクトデータ記憶部
Ｂ 基地局
Ｓ プローブ情報処理サーバ
ＳＴ ＧＰＳ衛星

Claims (18)

1. プローブ車両の走行位置を示す位置情報と、前記プローブ車両の走行速度と、前記プローブ車両と先行車両との車間距離である先行車両車間距離と、前記プローブ車両に対する、当該プローブ車両が走行する自車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車線車両の相対速度と、を含むプローブ情報を取得する取得部と、
   前記プローブ情報が含む前記走行速度、前記先行車両車間距離、および前記相対速度に基づいて、前記プローブ情報の信頼度が低くなるに従って大きくなるリジェクト判定値を算出し、当該算出したリジェクト判定値が所定の閾値以上の前記プローブ情報以外の前記プローブ情報を選択する算出部と、
   前記選択したプローブ情報に基づいて、当該プローブ情報が含む前記位置情報が示す前記走行位置の道路の交通情報を推定する推定部と、
   を備えた交通情報推定装置。
2. 前記算出部は、前記プローブ情報が含む前記走行速度、前記先行車両車間距離、および前記相対速度に基づいて、前記自車線の渋滞度と前記隣接車線の渋滞度との差分を求め、当該差分が大きくなるに従い前記リジェクト判定値を大きくする請求項１に記載の交通情報推定装置。
3. 前記プローブ車両が有する撮像部の撮像により得られた撮像画像に対して画像処理を実行して、前記先行車両車間距離を算出する画像処理部を備え、
   前記算出部は、前記プローブ情報が含む前記走行速度、前記先行車両車間距離、および前記相対速度に基づいて、前記画像処理部の画像処理の失敗の確率を求め、当該確率が大きくなるに従い前記リジェクト判定値を大きくする請求項１に記載の交通情報推定装置。
4. 道路の地図に基づいて、前記走行位置の道路における、前記プローブ情報の信頼度を低下させる道路条件を特定する特定部を備え、
   前記算出部は、前記プローブ情報が含む前記走行速度、前記先行車両車間距離、および前記相対速度に加えて、前記道路条件に基づいて、前記リジェクト判定値を算出する請求項１に記載の交通情報推定装置。
5. 前記算出部は、前記道路条件が、複数の車線のうち１つの車線のみが走行可能な車線規制の区間である場合、前記プローブ情報が含む前記相対速度を除いて、前記リジェクト判定値を算出する請求項４に記載の交通情報推定装置。
6. 道路と、当該道路が車線毎に異なる交通量となる、日時、または曜日を示す統計データとを対応付けて記憶する記憶部を備え、
   前記取得部は、前記プローブ車両が前記走行位置を走行した日時を示す日時情報を含む前記プローブ情報を取得し、
   前記算出部は、前記プローブ情報が含む前記日時情報が示す日時、および当該日時の曜日の少なくとも１つが、前記走行位置の道路と対応付けて記憶された前記統計データと一致した場合、前記プローブ情報が含む前記相対速度を除いて、前記リジェクト判定値を算出する請求項１に記載の交通情報推定装置。
7. 同一の前記位置情報を含む前記プローブ情報の前記リジェクト判定値が、所定時間または所定回数連続して、前記所定の閾値以上である場合、当該位置情報を含む前記プローブ情報の取得先の前記プローブ車両が有する撮像部の撮像により得られた撮像画像を取得し、当該取得した撮像画像を記憶部に保存する学習部をさらに備えた請求項１に記載の交通情報推定装置。
8. 前記算出部は、前記リジェクト判定値が前記所定の閾値以上である場合、前記プローブ情報が含む前記走行速度および前記相対速度に基づいて、前記リジェクト判定値が下がるように、当該プローブ情報が含む前記先行車両車間距離を補正して、前記リジェクト判定値を算出し直す請求項１に記載の交通情報推定装置。
9. 前記特定部は、道路のインフラの変更に基づいて、前記道路の地図を更新する請求項４に記載の交通情報推定装置。
10. 交通情報推定システムで実行される交通情報推定方法であって、
    取得部が、プローブ車両の走行位置を示す位置情報と、前記プローブ車両の走行速度と、前記プローブ車両と先行車両との車間距離である先行車両車間距離と、前記プローブ車両に対する、当該プローブ車両が走行する自車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車線車両の相対速度と、を含むプローブ情報を取得する工程と、
    算出部が、前記プローブ情報が含む前記走行速度、前記先行車両車間距離、および前記相対速度に基づいて、前記プローブ情報の信頼度が低くなるに従って大きくなるリジェクト判定値を算出し、当該算出したリジェクト判定値が所定の閾値以上の前記プローブ情報以外の前記プローブ情報を選択する工程と、
    推定部が、前記選択したプローブ情報に基づいて、当該プローブ情報が含む前記位置情報が示す前記走行位置の道路の交通情報を推定する工程と、
    を含む交通情報推定方法。
11. 前記算出部は、前記プローブ情報が含む前記走行速度、前記先行車両車間距離、および前記相対速度に基づいて、前記自車線の渋滞度と前記隣接車線の渋滞度との差分を求め、当該差分が大きくなるに従い前記リジェクト判定値を大きくする請求項１０に記載の交通情報推定方法。
12. 画像処理部が、前記プローブ車両が有する撮像部の撮像により得られた撮像画像に対して画像処理を実行して、前記先行車両車間距離を算出する工程をさらに含み、
    前記算出部は、前記プローブ情報が含む前記走行速度、前記先行車両車間距離、および前記相対速度に基づいて、前記画像処理の失敗の確率を求め、当該確率が大きくなるに従い前記リジェクト判定値を大きくする請求項１０に記載の交通情報推定方法。
13. 特定部が、道路の地図に基づいて、前記走行位置の道路における、前記プローブ情報の信頼度を低下させる道路条件を特定する工程をさらに含み、
    前記算出部は、前記プローブ情報が含む前記走行速度、前記先行車両車間距離、および前記相対速度に加えて、前記道路条件に基づいて、前記リジェクト判定値を算出する請求項１０に記載の交通情報推定方法。
14. 前記算出部は、前記道路条件が、複数の車線のうち１つの車線のみが走行可能な車線規制の区間である場合、前記プローブ情報が含む前記相対速度を除いて、前記リジェクト判定値を算出する請求項１３に記載の交通情報推定方法。
15. 前記取得部は、前記プローブ車両が前記走行位置を走行した日時を示す日時情報を含む前記プローブ情報を取得し、
    前記算出部は、道路と、当該道路が車線毎に異なる交通量となる、日時、または曜日を示す統計データとを対応付けて記憶する記憶部において、前記プローブ情報が含む前記日時情報が示す日時、および当該日時の曜日の少なくとも１つと一致する前記統計データが記憶されている場合、前記プローブ情報が含む前記相対速度を除いて、前記リジェクト判定値を算出する請求項１０に記載の交通情報推定方法。
16. 学習部が、同一の前記位置情報を含む前記プローブ情報の前記リジェクト判定値が、所定時間または所定回数連続して、前記所定の閾値以上である場合、当該位置情報を含む前記プローブ情報の取得先の前記プローブ車両が有する撮像部の撮像により得られた撮像画像を取得し、当該取得した撮像画像を記憶部に保存する工程をさらに含む請求項１０に記載の交通情報推定方法。
17. 前記算出部は、前記リジェクト判定値が前記所定の閾値以上である場合、前記プローブ情報が含む前記走行速度および前記相対速度に基づいて、前記リジェクト判定値が下がるように、当該プローブ情報が含む前記先行車両車間距離を補正して、前記リジェクト判定値を算出し直す請求項１０に記載の交通情報推定方法。
18. 前記特定部は、道路のインフラの変更に基づいて、前記道路の地図を更新する請求項１３に記載の交通情報推定方法。

Images