JP6742874B2

JP6742874B2 - 交通障害リスク予測装置

Info

Publication number: JP6742874B2
Application number: JP2016187707A
Authority: JP
Inventors: 卓朗益田; 和博丹治; 茂行野村
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2016-09-27
Filing date: 2016-09-27
Publication date: 2020-08-19
Anticipated expiration: 2036-09-27
Also published as: US20180089993A1; US10636296B2; JP2018055207A

Description

この発明は交通障害リスク予測装置に関し、より具体的には交通障害情報作成サーバと気象情報作成サーバで作成される交通情報と気象情報とに基づいて交通障害リスクを予測する装置に関する。

この種の装置の一例としては、特許文献１記載の技術を挙げることができる。特許文献１記載の技術は、鉄道線路を除雪したときの雪堤の高さの測定データと気象予測データとに基づいて吹きだまり量を予測する方法で、測定データなどから吹きだまり量を蓄積したデータベースを作成し、気象予測データから吹雪発生がないと予測されるときは降雪量の気象予測データを吹きだまり量として予測する一方、あると予測されるときは測定データと気象予測データから該当する吹きだまり量の解析モデルを読み出し、その値を所定時間ごとの吹きだまり量の予測結果として出力するように構成している。

特許第４０５８０４６号公報

特許文献１記載の技術は気象情報作成サーバで作成された気象情報に基づいて吹きだまり量からなる交通障害リスクを予測するように構成しているが、それに止まり、車両から送信される走行データから得られる渋滞度からなる交通情報と気象情報とに基づいて交通障害発生リスクを予測する交通障害リスク予測部を備えないことから、今後発生する可能性のある交通障害リスクを的確に予測できない不都合があった。

従って、この発明の目的は上記した課題を解決し、車両から送信される走行データから得られる渋滞度を示す交通障害情報などに基づいて交通障害発生リスクを予測することで今後発生する可能性のある交通障害リスクを的確に予測するようにした交通障害リスク予測装置を提供することにある。

上記した課題を解決するために、この発明にあっては、所定の場所に設置され、走行路について自車位置検出可能な通信型ナビゲーションシステムを装着した車両のそれぞれからプローブデータとして送信される走行データの現況値から得られる現況渋滞度と前記走行データの過去一定期間の統計値から得られる統計渋滞度とからなると共に、前記走行データ中の走行速度に従ってそれぞれ複数段階の区分に分別されてなる渋滞度についての渋滞度情報を含む交通障害情報を地図データに基づいて前記車両のそれぞれが走行する走行路を規定するリンクごとに作成する交通障害情報作成サーバと、所定の場所に設置されると共に、前記走行路を含むエリアごとに気象庁から配信される気象データから気象モデルに基づいて気象情報を作成する気象情報作成サーバと、前記交通障害情報作成サーバと気象情報作成サーバとに接続される交通障害リスク予測コンピュータとを備え、前記交通障害リスク予測コンピュータは、前記車両のそれぞれに装着されるナビゲーションシステムに組み込まれると共に、前記交通障害情報作成サーバで前記車両のそれぞれが走行する走行路を規定するリンクごとに作成された渋滞度情報と前記気象情報作成サーバで前記走行路を含むエリアごとに作成された気象情報とに基づいて前記車両のそれぞれが走行する走行路について交通障害が発生する可能性を示す交通障害発生リスクを予測すると共に、前記気象情報が降雪、降水、視程の少なくともいずれかからなる荒天情報を含むとき、前記荒天情報を解析して得られる複数のカテゴリに基づいて荒天時に交通障害が発生する可能性を示す荒天時交通障害発生リスクを予測する交通障害リスク予測部を
備え、
前記気象情報が降雪、降水、視程の少なくともいずれかからなる荒天情報を含むとき、荒天情報を障害の度合いに応じて複数のカテゴリに分別し、前記複数段階の区分に分別されてなる渋滞度情報と共に表形式のデータを作成するデータ作成部を備え、
前記交通リスク予測部は、前記データ作成部で作成されるデータのカテゴリに基づいて荒天時に交通障害が発生する可能性を示す荒天時交通障害発生リスクを予測すると共に、
前記データ作成部は、前記複数のカテゴリに分別される荒天情報と前記複数段階の区分に分別されてなる渋滞度情報について前記交通障害の度合いが増加するにつれて増加するように設定されるランク値に応じて設定される色彩で着色して前記表形式のデータとして作成する如く構成した。

走行路について通信型ナビゲーションシステムを装着した車両のそれぞれからプローブデータとして送信される走行データの現況値から得られる現況渋滞度とその過去一定期間の統計値から得られる統計渋滞度とからなると共に、走行データ中の走行速度に従ってそれぞれ複数段階の区分に分別されてなる渋滞度についての渋滞度情報を含む交通障害情報を地図データに基づいて車両のそれぞれが走行する走行路を規定するリンクごとに作成する交通障害情報作成サーバと、走行路を含むエリアごとに気象庁から配信される気象データから気象モデルに基づいて気象情報を作成する気象情報作成サーバと、それらに接続される交通障害リスク予測コンピュータとを備え、交通障害リスク予測コンピュータは、車両のそれぞれに装着されるナビゲーションシステムに組み込まれると共に、交通障害情報作成サーバで車両のそれぞれが走行する走行路を規定するリンクごとに作成された渋滞度情報と気象情報作成サーバで走行路を含むエリアごとに作成された気象情報とに基づいて車両のそれぞれが走行する走行路について交通障害が発生する可能性を示す交通障害発生リスクを予測すると共に、気象情報が降雪、降水、視程の少なくともいずれかからなる荒天情報を含むとき、荒天情報を解析して得られる複数のカテゴリに基づいて荒天時に交通障害が発生する可能性を示す荒天時交通障害発生リスクを予測する交通障害リスク予測部を備える如く構成したので、車両から送信される走行データから得られる渋滞度を示す交通障害情報と気象情報とに基づいて交通障害発生リスクを予測することとなり、今後発生する可能性のある交通障害リスクを的確に予測することができる。特に、荒天情報を加味することで荒天時の交通障害発生リスクを的確に予測することができる。
また、前記気象情報が降雪、降水、視程の少なくともいずれかからなる荒天情報を含むとき、荒天情報を障害の度合いに応じて複数のカテゴリに分別し、前記複数段階の区分に分別されてなる渋滞度情報と共に表形式のデータを作成するデータ作成部を備え、前記交通リスク予測部は、前記データ作成部で作成されるデータのカテゴリに基づいて荒天時に交通障害が発生する可能性を示す荒天時交通障害発生リスクを予測する如く構成したので、交通障害リスクを一層的確に予測することができる。
また、前記データ作成部は、前記複数のカテゴリに分別される荒天情報と前記複数段階の区分に分別されてなる渋滞度情報について前記交通障害の度合いが増加するにつれて増加するように設定されるランク値に応じて設定される色彩で着色して前記表形式のデータとして作成する如く構成したので、上記した効果に加え、視認性を向上させることができる。

この発明の実施形態に係る交通障害リスク予測装置を全体的に示す概略図である。図１に示す交通障害情報作成サーバの動作（処理）を示すフロー・チャートである。同様に、図１に示す交通障害情報作成サーバの動作（処理）を示すフロー・チャートである。図１の交通障害情報作成サーバで作成されて交通障害リスク予測装置に送られる渋滞度情報を示す説明図である。図４の遭難リスク、交通障害リスク、交通障害リスクの可能性をより詳しく示す説明図である。図１の交通障害リスク予測装置の将来の所定時間の間に交通障害が発生する可能性を示す交通障害発生リスクを予測する動作（処理）を説明する説明図である。図１の交通障害リスク予測装置の図６に示す動作（処理）を説明するフロー・チャートである。図１の交通障害リスク予測装置のメッシュ面変換処理（動作）などを説明するフロー・チャートである。図８フロー・チャートの処理を説明する説明図である。同様に、図８フロー・チャートの処理を説明する説明図である。同様に、図８フロー・チャートの処理を説明する説明図である。同様に、図８フロー・チャートの処理を説明する説明図である。同様に、図８フロー・チャートの処理を説明する説明図である。図１の交通障害リスク予測装置の別のメッシュ面変換処理（動作）などを説明するフロー・チャートである。

以下、添付図面を参照してこの発明に係る交通障害リスク予測装置を実施するための形態について説明する。

図１はこの発明の実施形態に係る交通障害リスク予測装置を全体的に示す概略図である。

以下説明すると、符号１０は交通障害リスク予測装置（以下「装置」という）１０を示す。装置１０はＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏなどからなる１個または数個のマイクロコンピュータから構成され、交通障害情報作成サーバ１２と気象情報作成サーバ１４とに接続される。

交通障害情報作成サーバ１２は大型のコンピュータから構成され、所定場所（例えば本願出願人所有の施設）に設置される。

気象情報作成サーバ１４も同様に大型のコンピュータから構成され、所定場所（例えば本願出願人所有の施設）に設置される。

車両（フローティングカー。floating car）１６には通信型ナビゲーションシステム（以下「ナビシステム」という）１６ａが装着され、車両１６は走行路を走行するとき、ナビシステム１６ａに組み込まれる通信モジュール１６ａ１とプローブ収集モジュール１６ａ２を介してプローブデータ(フローティングカーデータ。ｆｃｄあるいは走行データ)２０として送信する。プローブ収集モジュール１６ａ２は複数のＧＰＳ衛星からの測位用のデータを受信して車両１６の位置を検出するＧＰＳ装置１８を備える。

ナビシステム１６ａは、本願出願人によって運営される会員制の「インターナビ」あるいは「インターナビシステム」（共に登録商標）と呼ばれるシステムで、テレマティクスを中心としたドライブサポートシステムからなる。

ナビシステム１６ａにおいては装着車両（車両１６として１台のみ示す）の運転者（会員）からのプローブデータ２０に基づいて走行路の走行状況が検出され、検出された走行状況は当該車両を含む会員運転車両に要求に応じて配信される。

交通障害情報作成サーバ１２は、走行路を走行する車両１６からプローブデータ２０として送信される走行データ、即ち、走行路について車両１６から送信される走行データを受信する。走行データは送信時刻と送信位置などのデータを意味する。

交通障害情報作成サーバ１２は、リンク（地図）ＤＢ（データベース）１２ａと、交通情報作成部１２ｂと、現況渋滞度算出部１２ｃと、統計渋滞度算出部１２ｄと、交通障害リスク算出部１２ｅと、ＡＰＩ（Application Program Interface）１２ｆとを備える。

気象情報作成サーバ１４は、気象庁（あるいはそれに関連する官庁）１４ａから配信される気象データ（気象観測値、気象解析値、気象予測値などを含む）１４ｂを受信する。気象情報作成サーバ１４は、メッシュ単位演算部１４ｃと、気象モデルＤＢ（データベース）１４ｄと、雨ＤＢ（データベース）１４ｅと、雪ＤＢ（データベース）１４ｆと、荒天時交通障害リスクテーブル作成部１４ｇと、ＡＰＩ１４ｈとを備える。

公知の如く、「メッシュ」は地域を格子状に区切った単位（例えば第１次メッシュで約８０ｋｍ区画、第２次メッシュで約１０ｋｍ区画、第３次メッシュで１ｋｍ区画）で、その範囲における各種の情報を格納したデータを意味する。

気象情報作成サーバ１４は、それらメッシュ単位演算部１４ｃなどの処理により、走行路を含むエリアについて気象庁１４ａから配信される気象データ１４ｂから気象モデルＤＢ１４ｄに格納される気象モデルに基づいて気象情報を作成する。

装置１０は、交通障害情報作成サーバ１２と気象情報作成サーバ１４とに携帯電話通信網、公衆電話通信網などの通信網２２を通じて接続されると共に、交通障害リスクをリンク単位で算出する交通障害リスク算出部１０ａと、算出された交通障害リスクに基づいて交通障害リスクを予測する交通障害リスク予測部１０ｂと、地図・表示テーブル作成部１０ｃと、算出された交通障害リスクのリンク単位の表示データを作成する交通障害リスク表示データ作成部１０ｄと、リンク単位で算出された交通障害リスクのメッシュ地図上の面に変換処理するメッシュ面変換処理部１０ｅと、面単位で算出された交通障害リスクの表示データを作成する交通障害リスク表示データ作成部１０ｆと、それらの表示データを表示するディスプレイ（表示部）１０ｇとを備え、交通障害リスク予測コンピュータとして動作する。

装置１０において交通障害リスク予測部１０ｂが交通障害リスク予測部として機能し、交通障害情報作成サーバ１２で作成された交通情報と気象情報作成サーバ１４で作成された気象情報とに基づいて走行路について交通障害が発生する可能性を示す交通障害発生リスクを予測する。

尚、図１において図示は省略するが、交通障害リスク表示データ作成部１０ｄ，１０ｆで作成されてディスプレイ１０ｇに表示される表示データは交通障害リスク予測部１０ｂでもアクセス可能に構成される。

また、装置１０は、複数のＧＰＳ衛星からの測位用のデータを受信して装置１０の自己位置を検出するＧＰＳ装置２４と、電源２６に接続されるスイッチ３０とを備え、装置１０の操作者（使用者）のスイッチ３０のオン操作によって交通障害リスク予測部１０ｂを動作させる。即ち、装置１０はそれ自体で完結した独立の装置として構成される。

従って、装置１０は操作者が所持して車両１６などの四輪車あるいは自動二輪車もしくは自転車を運転しても良く、さらには所持して歩行しても良い。また装置１０はナビシステム１６ａに組み込まれても良く、あるいはスマートフォンなどの携帯端末３２に組み込まれても良い。装置１０が携帯端末３２に組み込まれた場合、操作者は携帯端末３２を所持して車両１６などを運転することも可能となる。

尚、装置１０がナビシステム１６ａあるいは携帯端末３２に組み込まれた場合、ＧＰＳ装置２４、電源２６、スイッチ３０、ディスプレイ１０ｇなどは、ナビシステム１６ａあるいは携帯端末３２側の機器で代用される。

以下の説明では、説明の便宜のため、装置１０がナビシステム１６ａに組み込まれて動作する場合を例にとって説明する。

図２フロー・チャートなどを参照して上記した交通障害情報作成サーバ１２と装置１０の動作を詳細に説明する。

図２は交通障害情報作成サーバ１２の交通情報作成部１２ｂと現況渋滞度算出部１２ｃと統計渋滞度算出部１２ｄなどの動作（処理）を説明するフロー・チャートである。

以下説明すると、先ずプローブを計測する（Ｓ１０（Ｓ：処理ステップ））。即ち、交通情報作成部１２ｂは、車両１６からプローブデータ２０として送信される、車両１６が現在位置する走行路についての走行データを受信し、データ作成日時（プローブデータ２０としてアップロードされた日時）を付し、リンクＤＢ１２ａに格納される当該走行路に相当するリンクと共に、現況渋滞度算出部１２ｃにデータ送信する（Ｓ１２）。

走行路（道路）はリンクで示される。リンクは隣接するノード（交差点や分岐などの複数の道路が交わる点）の間を結ぶベクトルを意味する。

現況渋滞度算出部１２ｃは受信した走行データの作成日時を検出し、現在時刻から３０分未満と判断されるときは現況値とみなし、適宜設定される複数のしきい値と比較し、車両１６の当該リンクでの現況値が順調、混雑、渋滞のいずれであるか区分する（現況渋滞度を算出する）。

また、現況渋滞度算出部１２ｃは受信した走行データの作成日時が現在時刻から３０分以上と判断されるときは統計値（集計値）とみなし、走行データを統計渋滞度算出部１２ｄに送信する（Ｓ１４）。

統計渋滞度算出部１２ｄは、受信した走行データから当該リンクでの始点から終点までの走行時間と平均走行速度を算出し、算出された平均走行速度を適宜設定される複数のしきい値と比較する。統計渋滞度算出部１２ｄはその比較結果と、単位時間当たりの車両１６の通過台数とから、車両１６の当該リンクでの平均走行速度が順調、混雑、渋滞のいずれであるかを区分する（統計渋滞度を算出する）。統計渋滞度は、曜日と時間ごとに分けて集計される。このように、交通情報にはデータ作成日時と渋滞度が含まれる。

図３は交通障害情報作成サーバ１２の交通障害リスク算出部１２ｅの動作を説明するフロー・チャートである。

以下説明すると、先ず、Ｓ１００において作成リンクを探索する。即ち、交通障害情報作成サーバ１２は、現況渋滞度と統計渋滞度からなる渋滞度情報を所定の走行区間（例えば１０ｋｍ）ごとに作成するが、その間の走行区間を構成するリンクのうちの最初の（始点側の）リンクを選択する。

次いでＳ１０２に進み、現況渋滞度があるか、より詳しくは算出されているか否か判断する。

Ｓ１０２で否定されるときはＳ１００に戻り、次のリンクを選択する一方、肯定されるときはＳ１０４に進み、現況渋滞度と統計渋滞度からなる渋滞度情報を作成（適宜な記憶領域に表示）する。

次いでＳ１０６に進み、未作成リンクがあるか否か判断し、肯定されるときは上記の処理を繰り返す一方、否定されるときは以降の処理を終了する。尚、Ｓ１０２で現況渋滞度の算出の有無を判断するのは、統計渋滞度は過去一定期間の値であるために当然算出されているはずであるが、現況渋滞度は算出されない場合があるからである。

図１の説明に戻ると、交通障害情報作成サーバ１２で作成された渋滞度情報と当該走行路を含むエリアについて気象庁１４ａから配信される気象データ１４ｂから気象モデル１４ｄに格納される気象モデルに基づいて気象情報作成サーバ１４で作成された気象情報は、ＡＰＩ１２ｆ，ＡＰＩ１４ｈを介して装置１０に送信される。

送信された情報は交通障害リスク算出部１０ａにおいてリンク単位に選別された後、交通障害リスク算出部１０ａから交通障害リスク予測部１０ｂと地図・表示テーブル作成部１０ｃなどに送られると共に、メッシュ面変換処理部１０ｅにも送られる。

図４の上部に、交通障害情報作成サーバ１２で作成されて交通障害リスク算出部１０ａに送られる渋滞度情報を示す。

図示の如く、統計渋滞度は一定期間の過去値（普段の値）であり、順調、混雑、渋滞の３つの区分（複数段階の区分）に大別される。それに対し、現況渋滞度は現在（過去３０分未満）の値であり、走行時刻などで変化することから、普段は空いている順調区分でも順調、混雑、渋滞の３つの区分に区別される。

現況渋滞度は、統計渋滞度のうちの普段は混んでいる混雑区分あるいは普段は渋滞している渋滞区分についても同様である。従って、統計渋滞度３区分に対し、現況渋滞度は９区分に細分される。

渋滞度情報は現況渋滞度と統計渋滞度の総称であるが、渋滞度情報は、より具体的には統計渋滞度の３区分における現況渋滞度の区分に応じて設定される１から９までの数値からなる。図示の如く、１から３は、統計渋滞度における現況渋滞度の「渋滞」を意味し、統計渋滞度が渋滞のときの数値が１、混雑のときの数値が２、順調のときの数値が３と設定される。

４から６は、統計渋滞度における現況渋滞度の「混雑」を意味し、統計渋滞度が渋滞のときの数値が４、混雑のときの数値が５、順調のときの数値が６と設定される。

７から９は、統計渋滞度における現況渋滞度の「順調」を意味し、統計渋滞度が渋滞のときの数値が７、混雑のときの数値が８、順調のときの数値が９と設定される。

このように、渋滞度情報は複数段階の区分に分別されてなる渋滞度情報、より詳しくは３つの区分に分別される統計渋滞度に応じて９つの区分に分別される現況渋滞度について９つの複数段階の区分に分別されると共に、渋滞度が増加するにつれて減少するように設定される１から９までの数値からなる。

また、数値（渋滞度情報）は、それに応じて異なるように設定される色彩で着色される。具体的には、数値１から３は赤色、数値４から６はオレンジ色、数値７から９は緑色で着色される。

また着色は、交通障害（渋滞度）の程度あるいは気象条件の障害の度合いが増加するにつれて濃くなる如く、濃淡が変化するように設定される。さらに、走行路（リンク）も交通障害（渋滞度）の程度あるいは気象条件の障害の度合いに応じて赤色、オレンジ色、緑色に着色される。

尚、図示の便宜のため、着色は赤色が破線、オレンジ色が１点鎖線、緑色が２点鎖線で示すと共に、それらの色彩の濃淡は色彩に対応する線種からなるハッチング線の間隔の大小で示す（即ち、色彩の濃度が増すほどハッチング線の間隔を小さくして示す）。

交通障害リスク予測部１０ｂは、図４に示す如く、交通情報と気象情報とに基づいて走行路について交通障害が発生する可能性を示す交通障害発生リスクを予測する。

ここで、気象条件は、「遭難リスク」、「交通障害リスク」、「交通障害リスクの可能性」に大別され、その順序で気象条件の障害度（シビアさ）が減少するように設定される。「遭難リスク」は、特に車両１６が交通量の少ない走行路において単独走行のとき、事故、被災、スタックなどを生じる危険性を意味する。

「交通障害リスク」と「交通障害リスクの可能性」は、シビアな気象条件（気象条件の障害度が増加）下での著しい停渋滞あるいは多数車両の立ち往生などに巻き込まれる危険性を意味する。即ち、交通障害リスクなどは気象条件と交通障害の双方による危険性を意味する。尚、「交通障害リスク」と「交通障害リスクの可能性」は前者の方が障害の度合いが大きいものとする。

気象条件は図示の如く、降雪、視程、降水の３種の荒天情報からなり、それぞれ時間当たりの降雪量あるいは降水量が増加するほど、あるいは視程が減少するほどリスクが増加するように設定される。荒天情報あるいは荒天情報と交通障害との組み合わせによる障害度合いは障害の度合いに応じてリスク（ランク値）Ｃ，Ｂ，Ａからなる複数段階の区分に分別して示される。ランク値はその順（Ａ，Ｂ，Ｃ順）で障害度合いが増加するように設定される。尚、荒天情報は、上記に加え、濃霧、強風など交通の障害となる全ての事象を含む。

図５は図４の「遭難リスク」、「交通障害リスク」、「交通障害リスクの可能性」を、より詳しく示す説明図である。図５ではリスクＣ，Ｂ，Ａに代え、遭難リンクはランク値ＩからＩＩＩまでのローマ数字の大文字が、交通障害リスクなどはｉからｉｖまでのローマ数字の小文字がランク値として使用される。

図５に示す如く、「遭難リスク」、「交通障害リスク」、「交通障害リスクの可能性」は、ランク値に応じて設定される色彩で着色される。具体的には、リスクＩからＩＩＩ（あるいはＡ）は渋滞度情報の数値１から３と同様の赤色で、リスクｉｉｉからｉｖ（あるいはＢ）は、渋滞度情報の数値４から６と同様のオレンジ色で、リスクｉからｉｉ（あるいはＣ）は、渋滞度情報の数値７から９と同様の緑色で着色される。

また、同図に示す如く、ランク値の着色は、渋滞度情報と同様、障害の度合いが増加するにつれて濃くなる如く、濃淡が変化するように設定される。具体的には荒天時遭難リスクは矢印で示す如く、気象上の障害の度合いが増すにつれ、荒天時交通障害リスクとその可能性は矢印で示す如く、数値が大きくなるにつれて増加するように設定される。

さらには、交通障害リスク予測部は、図６に示す如く、気象情報が降雪、降水、視程の少なくともいずれかからなる荒天情報（図示例の場合は降雪）を含むとき、荒天情報と渋滞度情報を解析して得られる複数のカテゴリ（ランク０から３）に基づいて将来の所定時間の間に交通障害が発生する可能性を示す交通障害発生リスクを予測する。

図６においては、現在時刻から３０分の間を現況とする一方、現況の後の３時間（将来（未来）の所定時間）の間の交通障害発生リスク（より具体的には荒天時交通障害発生リスク）を１０分ごとに予測するように構成される。

尚、図６においては、上でも触れた如く、渋滞度情報と、遭難リスク、交通障害リスク、交通障害リスクの可能性とからなる障害の度合いをランク０から３までのランク値で示す。ランク０は渋滞度情報の４から９あるいは障害度合いについてのリスクＣの一部で現実に障害がないと予想される場合を、ランク１から３はリスクＣからＡ（あるいはＩからＩＩＩ，ｉからｉｖ）に相当する。

図７は交通障害リスク予測部の処理（動作）を示すフロー・チャートである。

以下説明すると、Ｓ２００において作成リンクを探索する。即ち、所定の走行区間（例えば１０ｋｍ）を構成するリンクのうちの最初のリンクを選択し、Ｓ２０２に進み、渋滞度情報が算出されているか否か判断する。

Ｓ２０２で否定されるときはＳ２０４に戻り、次のリンクを選択する一方、肯定されるときはＳ２０６に進み、気象情報が降雪、降水、視程の少なくともいずれかからなる荒天情報を含むか否か判断する。Ｓ２０６で否定されるときはＳ２０４に進む一方、肯定されるときはＳ２０８に進む。

図６に示す例の場合、降雪情報があることから、Ｓ２０６の判断は肯定される。尚、この場合、図４に示すような荒天情報が降雪、降水、視程の全てを含む場合であっても良いことはいうまでもない。

Ｓ２０８においては気象モデルから推定された未来（将来）の予測値（図６の１０：４０以降の値）があるか否か判断し、否定されるときはＳ２１０に進み、現況の交通障害ランクを検索、より具体的には図７フロー・チャートのループ時刻に相当する現況の交通障害ランクを検索し、Ｓ２１２に進み、検索された交通障害ランクから（現在の）交通障害リスクを算出あるいは予測する（算出値を求める）。

他方、Ｓ２０８において肯定されるときはＳ２１４に進み、現況の交通障害ランクを検索、より具体的には現況の最後の交通障害ランクを検索し、Ｓ２１６に進み、検索された交通障害ランクと図７フロー・チャートのループ時刻に相当する荒天情報（降雪情報）から将来、より具体的には図７フロー・チャートのループ時刻の交通障害リスクを予測する（予測値を算出する）。

次いで、図１の装置１０のメッシュ面変換処理部１０ｅと交通障害リスク表示データ作成部１０ｆの処理（動作）を説明する。

図８はその処理を示すフロー・チャート、図９から図１２は図８フロー・チャートの処理を説明する説明図である。

図８を参照して説明すると、先ずＳ３００においてリンク単位で算出された交通障害リスクをメッシュ地図上に描画する。即ち、図９に示す如く、前記した所定区間を構成する全てのリンクを一括してメッシュ地図上に描画する。

次いでＳ３０２に進み、所定のエリア（前記した所定の走行区間を含む面積領域）を構成するリンクについて数値（渋滞度情報を示す）があるか否か判断する。

図１０にその数値を示す。図４に示す渋滞度情報を示す数値と同じであるが、この例の場合、４，７，８は現状では交通障害が起きるリスクは少ないと判断されるため、換言すれば渋滞度が所定度合い以上の区分と判断されるため、着色しないこととする。

従って、数値４，７，８からなるリンクについてはＳ３０２で否定されてＳ３０４に進み、図１１に示す如く、それらに相当するリンクを削除し、残りのリンクを１，２，３，５，６，８、９に応じた色彩で着色する。

一方、Ｓ３０２で肯定されるときはＳ３０６に進み、リスクが一番低いリンク、即ち数値が最も大きいリンク、図１０でいえば９に相当するリンクを選択し、Ｓ３０８に進み、そのリンクを包括するメッシュを選択し、Ｓ３１０に進み、数値に応じた色彩でメッシュに着色する。

具体的には、図１２と図１３に示す如く、当該リンクの始点と終点を含む面を頂点とする領域（方形領域）を数値に応じた色彩で着色する。

次いでＳ３１２に進み、同一の数値があるか否か判断し、肯定されるときはＳ３１４に進み、他のリンクを選択し、Ｓ３０８に戻る。また、Ｓ３１２で否定されるときはＳ３１６に進み、より低い数値（図１０でいえば６）があるか否か判断し、肯定されるときはＳ３１８に進み、そのリンクを探索する。

次いでＳ３０８に戻り、上記した処理をくり返す。尚、Ｓ３１６で否定されるときは以降の処理を終了する。

即ち、図１３に示す如く、上記した処理を繰り返すことにより、同一リンクについて描画された渋滞度情報が重複するとき、渋滞度が軽度かつ交通障害のリスクの少ない数値相当の色彩の上に、渋滞度がより重くて交通障害リスクの大きい数値相当の色彩を上書きすることとなり、渋滞度をピンポイントで表示することが可能となる。

装置１０において交通障害リスク予測部は、気象データと図４から図６に示される表形式のデータと図８の処理によって生成される表形式のデータと図１３に示すメッシュ形式のデータとに基づいて図７フロー・チャートに従って交通発生リスクを予測（予測値を算出）する。

また、図８の処理によって生成される図１３に示す表示データはディスプレイ１０ｇに表示され、操作者が目視可能にされ、よって視認性が向上するように構成される。従って、操作者は図７フロー・チャートの処理によって算出される交通障害リスクの予測値と併せて目視することで、交通障害の度合いを的確に判断することができる。

次いで、図１の装置１０のメッシュ面変換処理部１０ｅと交通障害リスク表示データ作成部１０ｆの別の処理（動作）、即ち、図４と図５に示す表示データのメッシュ面変換処理を説明する。

図１４はその処理を示すフロー・チャートである。

同図を参照して説明すると、先ずＳ４００において、図８フロー・チャートのＳ３００の処理と同様、所定区間を構成する全てのリンクを一括してメッシュ地図上に描画する。

次いでＳ４０２に進み、リスクが一番低いリンク、図５に示す例でいえばローマ数字のｉ（ランク値）に相当するリンクを選択し、Ｓ４０４に進み、そのリンクを包括するメッシュを選択し、Ｓ４０６に進み、そのランク値に応じた色彩でメッシュに着色する。尚、図１４の処理では図５の右側の「荒天時交通障害リスクの可能性」と「荒天時交通障害リスク」についてのみ着色データが作成される。

次いでＳ４０８に進み、同じランク値があるか否か判断し、肯定されるときはＳ４０２に戻る。また、Ｓ４０８で否定されるときはＳ４１０に進み、より高いランク値（図５でいえばｉｉ）があるか否か判断し、肯定されるときはＳ４０２に戻り、上記した処理をくり返す一方、否定されるときは以降の処理を終了する。

図８フロー・チャートの処理と同様、上記した処理を繰り返すことにより、同一リンクについて荒天情報と渋滞度情報が重複するとき、交通障害のリスクの大きいランク値相当の色彩の上に、より大きいランク値相当の色彩を上書きすることとなり、荒天時の交通障害リスクあるいはその可能性をピンポイントで表示することが可能となる。

図１４の処理によって生成される図４から図６に示す表形式データは、ディスプレイ１０ｇに表示され、操作者の目視可能にされる。従って、操作者は図７フロー・チャートの処理によって算出される交通障害リスクの予測値と併せて目視することで、交通障害の度合いを的確に判断することができる。

上記した如く、この実施形態に係る交通障害リスク予測装置にあっては、所定の場所に設置され、走行路について自車位置検出可能な通信型ナビゲーションシステム１６ａを装着した車両１６のそれぞれからプローブデータ２０として送信される走行データの現況値から得られる現況渋滞度と前記走行データの過去一定期間の統計値から得られる統計渋滞度とからなると共に、前記走行データ中の走行速度に従ってそれぞれ複数段階の区分に分別されてなる渋滞度についての渋滞度情報を含む交通障害情報を地図データに基づいて前記車両のそれぞれが走行する走行路を規定するリンクごとに作成する交通障害情報作成サーバ（１２，Ｓ１０からＳ１４，Ｓ１００からＳ１０６）と、所定の場所に設置されると共に、前記走行路を含むエリアごとに気象庁１４ａから配信される気象データ（気象観測値、気象解析値、気象予報値などを含む）１４ｂから気象モデルに基づいて気象情報を作成する気象情報作成サーバ１４と、前記交通障害情報作成サーバ１２と気象情報作成サーバ１４とに接続される交通障害リスク予測コンピュータ１０とを備え、前記交通障害リスク予測コンピュータ１０は、前記車両のそれぞれに装着されるナビゲーションシステム１６ａに組み込まれると共に、前記交通障害情報作成サーバで前記車両のそれぞれが走行する走行路を規定するリンクごとに作成された渋滞度情報と前記気象情報作成サーバで前記走行路を含むエリアごとに作成された気象情報とに基づいて前記車両のそれぞれが走行する走行路について交通障害が発生する可能性を示す交通障害発生リスクを予測すると共に、前記気象情報が降雪、降水、視程の少なくともいずれかからなる荒天情報を含むとき、前記荒天情報を解析して得られる複数のカテゴリに基づいて荒天時に交通障害が発生する可能性を示す荒天時交通障害発生リスクを予測する交通障害リスク予測部（１０ｂ，Ｓ２００からＳ２１６）を備える如く構成したので、車両から送信される走行データから得られる渋滞度を示す交通障害情報と気象情報とに基づいて交通障害発生リスクを予測することとなり、今後発生する可能性のある交通障害リスクを的確に予測することができる。特に、荒天情報を加味することで荒天時の交通障害発生リスクを的確に予測することができる。

また、前記気象情報が降雪、降水、視程の少なくともいずれかからなる荒天情報を含むとき、荒天情報を障害の度合いに応じて複数のカテゴリに分別し、前記複数段階の区分に分別されてなる渋滞度情報と共に表形式のデータを作成するデータ作成部（交通障害リスク表示データ作成部１０ｄ，１０ｆ）を備え、前記交通リスク予測部は、前記データ作成部で作成されるデータのカテゴリに基づいて荒天時に交通障害が発生する可能性を示す荒天時交通障害発生リスクを予測する（１０ｂ，Ｓ２００からＳ２１６）如く構成したので、交通障害リスクを一層的確に予測することができる。

また、前記データ作成部は、前記複数のカテゴリに分別される荒天情報と前記複数段階の区分に分別されてなる渋滞度情報について前記交通障害の度合いが増加するにつれて増加するように設定されるランク値に応じて設定される色彩で着色して前記表形式のデータとして作成する如く構成したので、上記した効果に加え、視認性を向上させることができる。

また、前記データ作成部は、前記荒天情報と渋滞度情報が同一リンクについて重複するとき、前記ランク値の大きい方に対応する色彩で上書きする如く構成したので、上記した効果に加え、視認性を一層向上させることができる。

また、前記交通障害情報作成サーバ１２は、前記渋滞度情報を所定の走行区間（例えば１０ｋｍ）ごとに作成する如く構成したので、上記した効果に加え、必要なデータを確実に得ることができる。

尚、この明細書において、現況渋滞度と統計値から得られる統計渋滞度とからなる渋滞度情報を含む交通障害情報作成サーバ１２で作成するようにしたが、交通障害リスク予測装置１０で作成しても良い。

１０交通障害リスク予測装置、１０ａ交通障害リスク算出部、１０ｂ交通障害リスク予測部、１０ｃ地図・表示テーブル作成部、１０ｄ，１０ｆ交通障害リスク表示データ作成部、１０ｅメッシュ面変換処理部、１０ｇディスプレイ、１２交通障害情報作成サーバ、１４気象情報作成サーバ、１６車両、１６ａ通信型ナビゲーションシステム、１６ａ１通信モジュール、１６ａ２プローブ収集モジュール、２０プローブデータ、２２通信網、２４ＧＰＳ装置、２６電源、３０スイッチ、３２携帯端末

Claims

所定の場所に設置され、走行路について自車位置検出可能な通信型ナビゲーションシステムを装着した車両のそれぞれからプローブデータとして送信される走行データの現況値から得られる現況渋滞度と前記走行データの過去一定期間の統計値から得られる統計渋滞度とからなると共に、前記走行データ中の走行速度に従ってそれぞれ複数段階の区分に分別されてなる渋滞度についての渋滞度情報を含む交通障害情報を地図データに基づいて前記車両のそれぞれが走行する走行路を規定するリンクごとに作成する交通障害情報作成サーバと、
所定の場所に設置されると共に、前記走行路を含むエリアごとに気象庁から配信される気象データから気象モデルに基づいて気象情報を作成する気象情報作成サーバと、
前記交通障害情報作成サーバと気象情報作成サーバとに接続される交通障害リスク予測コンピュータと、
を備え、前記交通障害リスク予測コンピュータは、前記車両のそれぞれに装着されるナビゲーションシステムに組み込まれると共に、
前記交通障害情報作成サーバで前記車両のそれぞれが走行する走行路を規定するリンクごとに作成された渋滞度情報と前記気象情報作成サーバで前記走行路を含むエリアごとに作成された気象情報とに基づいて前記車両のそれぞれが走行する走行路について交通障害が発生する可能性を示す交通障害発生リスクを予測すると共に、
前記気象情報が降雪、降水、視程の少なくともいずれかからなる荒天情報を含むとき、前記荒天情報を解析して得られる複数のカテゴリに基づいて荒天時に交通障害が発生する可能性を示す荒天時交通障害発生リスクを予測する交通障害リスク予測部を備え、
前記気象情報が降雪、降水、視程の少なくともいずれかからなる荒天情報を含むとき、荒天情報を障害の度合いに応じて複数のカテゴリに分別し、前記複数段階の区分に分別されてなる渋滞度情報と共に表形式のデータを作成するデータ作成部を備え、
前記交通リスク予測部は、前記データ作成部で作成されるデータのカテゴリに基づいて荒天時に交通障害が発生する可能性を示す荒天時交通障害発生リスクを予測すると共に、
前記データ作成部は、前記複数のカテゴリに分別される荒天情報と前記複数段階の区分に分別されてなる渋滞度情報について前記交通障害の度合いが増加するにつれて増加するように設定されるランク値に応じて設定される色彩で着色して前記表形式のデータとして作成することを特徴とする交通障害リスク予測装置。
前記データ作成部は、前記荒天情報と渋滞度情報が同一リンクについて重複するとき、前記ランク値の大きい方に対応する色彩で上書きすることを特徴とする請求項１に記載の交通障害リスク予測装置。
所定の場所に設置され、走行路について自車位置検出可能な通信型ナビゲーションシステムを装着した車両のそれぞれからプローブデータとして送信される走行データの現況値から得られる現況渋滞度と前記走行データの過去一定期間の統計値から得られる統計渋滞度とからなると共に、前記走行データ中の走行速度に従ってそれぞれ複数段階の区分に分別されてなる渋滞度についての渋滞度情報を含む交通障害情報を地図データに基づいて前記車両のそれぞれが走行する走行路を規定するリンクごとに作成する交通障害情報作成サーバと、
所定の場所に設置されると共に、前記走行路を含むエリアごとに気象庁から配信される気象データから気象モデルに基づいて気象情報を作成する気象情報作成サーバと、
前記交通障害情報作成サーバと気象情報作成サーバとに接続される交通障害リスク予測コンピュータと、
を備え、前記交通障害リスク予測コンピュータは、前記車両のそれぞれに装着されるナビゲーションシステムに組み込まれると共に、
前記交通障害情報作成サーバで前記車両のそれぞれが走行する走行路を規定するリンクごとに作成された渋滞度情報と前記気象情報作成サーバで前記走行路を含むエリアごとに作成された気象情報とに基づいて前記車両のそれぞれが走行する走行路について交通障害が発生する可能性を示す交通障害発生リスクを予測すると共に、
前記気象情報が降雪、降水、視程の少なくともいずれかからなる荒天情報を含むとき、前記荒天情報を解析して得られる複数のカテゴリに基づいて荒天時に交通障害が発生する可能性を示す荒天時交通障害発生リスクを予測する交通障害リスク予測部を備え、
前記気象情報が降雪、降水、視程の少なくともいずれかからなる荒天情報を含むとき、荒天情報を障害の度合いに応じて複数のカテゴリに分別し、前記複数段階の区分に分別されてなる渋滞度情報と共に表形式のデータを作成するデータ作成部を備え、
前記交通リスク予測部は、前記データ作成部で作成されるデータのカテゴリに基づいて荒天時に交通障害が発生する可能性を示す荒天時交通障害発生リスクを予測すると共に、
前記データ作成部は、前記荒天情報と渋滞度情報が同一リンクについて重複するとき、前記ランク値の大きい方に対応する色彩で上書きすることを特徴とする交通障害リスク予測装置。
前記交通障害情報作成サーバは、前記渋滞度情報を所定の走行区間ごとに作成することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の交通障害リスク予測装置。