JP7390204B2 - 経路推定装置、経路推定方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、経路推定装置、経路推定方法、及びプログラムに関する。

近年では、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）を用いて車両が走行した経路（リンク）を特定するシステムが考えられている。また、車両が現在存在しているリンクと、前回存在していたリンクとに基づいて、車両の進行方向を特定する技術が考えられている（例えば、特許文献１を参照）。

特開２０１４－１２２８１６号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、車両が交差点（ノード）に接近したときに、当該ノードからどのリンクに向かって移動するかを、前もって予測することができない。

本開示は、このような課題に鑑みてなされたものであって、車両の将来の移動先となるリンクを推定することができる経路推定装置、経路推定方法、及びプログラムを提供する。

本開示の一態様によれば、経路推定装置は、ＧＮＳＳの測位情報に基づいて車両の現在位置を特定する位置特定部と、前記現在位置が所定のノードエリアに属した際に、前記車両の走行状態を取得する走行状態取得部と、複数のノードエリアそれぞれに接続されるリンクの情報を含む道路網データが予め記憶されたデータ格納部と、前記走行状態及び前記道路網データに基づいて、前記車両の前記ノードエリアからの移動先となる流出リンクを推定する流出リンク推定部と、を備える。

本開示の一態様によれば、経路推定方法は、ＧＮＳＳの測位情報に基づいて車両の現在位置を特定するステップと、前記現在位置が所定のノードエリアに属した際に、前記車両の走行状態を取得するステップと、前記走行状態と、複数のノードエリアそれぞれに接続されるリンクの情報を含む道路網データとに基づいて、前記車両の前記ノードエリアからの移動先となる流出リンクを推定するステップと、を有する。

本開示の一態様によれば、プログラムは、経路推定装置のコンピュータに、ＧＮＳＳの測位情報に基づいて車両の現在位置を特定するステップと、前記現在位置が所定のノードエリアに属した際に、前記車両の走行状態を取得するステップと、前記走行状態と、複数のノードエリアそれぞれに接続されるリンクの情報を含む道路網データとに基づいて、前記車両の前記ノードエリアからの移動先となる流出リンクを推定するステップと、を実行させる。

本開示に係る経路推定装置、経路推定方法、及びプログラムによれば、車両の将来の移動先となるリンクを推定することができる。

本開示の一実施形態に係る経路推定システムの機能構成を示す図である。 本開示の一実施形態に係る道路網の一例を示す図である。 本開示の一実施形態に係るノードエリアの一例を示す図である。 本開示の一実施形態に係る経路推定装置の処理の一例を示すフローチャートである。 本開示の一実施形態に係る道路網データの一例を示す図である。 本開示の一実施形態に係る経路推定装置の機能を説明するための図である。 本開示の一実施形態に係る経路推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本開示の変形例に係る経路推定システムの機能構成を示す図である。

以下、本開示の一実施形態に係る経路推定システム１について、図を参照しながら説明する。

（経路推定装置の機能構成）
図１は、本開示の一実施形態に係る経路推定システムの機能構成を示す図である。
図１に示すように、経路推定システム１は、車両に搭載された車載器１０と、センタサーバ２０と、経路推定装置３０とを備えている。

車載器１０は、ＧＮＳＳの衛星から信号を受信して、自機が搭載された車両の位置を特定するための衛星航法情報（測位情報）を取得する。車載器１０が取得した測位情報は、ネットワークＮＷを通じてセンタサーバ２０へ逐次、送信される。

センタサーバ２０は、車両の走行位置に応じた各種処理を実行する処理部２１を有している。例えば、処理部２１は、車両が有料道路上を走行している場合、当該車両の走行経路に応じた通行料金を課金する。また、処理部２１は、車両が走行する道路に関する交通情報等を、ネットワークＮＷを通じて車載器１０に配信する。この場合、車載器１０は、センタサーバ２０から受信した情報を出力するディスプレイ、スピーカ等を有していてもよい。

経路推定装置３０は、車載器１０から受信した測位情報に基づいて、当該車載器１０が搭載された車両の移動経路を推定する。

図２は、本開示の一実施形態に係る道路網の一例を示す図である。
図２に示すように、本実施形態に係る道路網は、複数のノードＮ１、Ｎ２、Ｎ３、…（以下、総称して「ノードＮ」とも記載する。）と、複数のリンクＬ１、Ｌ２、Ｌ３、…（以下、総称して「リンクＬ」とも記載する。）とにより構成される。ノードＮは、例えば交差点等である。リンクＬは、２つのノードＮを接続する道路である。また、図２の両矢印は、リンクＬが上り車線及び下り車線を有していることを示している。

図３は、本開示の一実施形態に係るノードエリアの一例を示す図である。
例えば、図３に示すように、ノードＮ４は交差点であり、ノードエリアＲはノードＮ４を囲む領域である。また、ノードエリアＲには、ノードＮ４に接続される複数のリンクＬ４、Ｌ５、Ｌ７、Ｌ８の一部が含まれる。なお、ノードエリアＲの大きさは、ノードＮに接続されるリンクＬの大きさ（道路幅、車線数等）に応じて設定される。

本実施形態に係る経路推定装置３０は、車両Ａが所定のノードエリアＲ内に移動したときに、当該車両ＡがノードエリアＲに移動前に走行していたリンクＬ（流入リンク）を特定するとともに、当該車両ＡがノードエリアＲからの移動先となるリンクＬ（流出リンク）を推定する。

経路推定装置３０は、車両Ａの移動先を推定するための機能部として、図１に示すように、位置特定部３０１と、流入リンク特定部３０２と、走行状態取得部３０３と、流出リンク推定部３０４と、データ格納部３０５と、を備えている。

位置特定部３０１は、車載器１０から受信した測位情報に基づいて、車両Ａの現在位置を特定する。

流入リンク特定部３０２は、車両Ａの現在位置、及び車両Ａの移動履歴に基づいて、当該車両ＡのノードエリアＲへの移動元となる流入リンクを特定する。車両Ａの移動履歴は、車両Ａが過去に属した（通過した）ノードエリア（ノードＮ）、リンクＬの情報等が含まれる。

走行状態取得部３０３は、車両Ａの位置が所定のノードエリアＲに属した際に、車両Ａの走行状態を取得する。

流出リンク推定部３０４は、車両Ａの走行状態及び道路網データに基づいて、車両Ａの走行状態に合致するノードエリアＲの流出リンクを推定する。道路網データは、複数のノードエリアＲ（ノードＮ）それぞれに接続されるリンクの情報を含む情報であって、予めデータ格納部３０５に記憶されている。道路網データには、例えば、複数のノードＮそれぞれに関する、ノードＮの位置情報、ノードエリアＲの範囲を示す情報、ノードＮに接続されているリンクＬの識別情報、リンク方位等の情報が含まれている。

データ格納部３０５には、車載器１０から受信した車両Ａの測位情報、車両Ａの移動履歴等が蓄積される。また、データ格納部３０５には、道路網データが予め記憶されている。

（経路推定装置の処理フロー）
図４は、本開示の一実施形態に係る経路推定装置の処理の一例を示すフローチャートである。
以下、図４を参照しながら、経路推定装置３０が車両Ａの移動経路を推定する処理の流れについて説明する。

まず、位置特定部３０１は、車載器１０から受信した車両Ａの測位情報に基づいて、車両Ａの現在位置を特定する（ステップＳ１）。

次に、流入リンク特定部３０２は、車両Ａの現在位置が所定のノードエリアＲに属しているか否かを判断する（ステップＳ２）。

図５は、本開示の一実施形態に係る道路網データの一例を示す図である。
例えば、図５に示すように、データ格納部３０５には、複数のノードＮそれぞれについて、ノードエリアＲの範囲を示す情報、及び、接続されているリンクＬに関する情報を含む道路網データＴが予め記憶されている。また、リンクＬに関する情報には、リンクＬの識別情報（リンクＩＤ）と、リンクの方位角等が含まれている。流入リンク特定部３０２は、この道路網データＴを参照し、車両Ａの現在位置を示す緯度及び経度が、何れかのノードエリアＲの範囲に含まれているか否かを判断する。

流入リンク特定部３０２は、車両Ａの現在位置がノードエリアＲに属していない場合（ステップＳ２：ＮＯ）、ステップＳ１に戻る。

一方、流入リンク特定部３０２は、車両Ａの現在位置が、例えば図３のようにノードＮ４のノードエリアＲに属している場合（ステップＳ２：ＹＥＳ）、車両Ａの流入リンクを特定する（ステップＳ３）。具体的には、流入リンク特定部３０２は、車両Ａが前回通過したノードＮに基づいて、流入リンクを特定する。例えば、データ格納部３０５には、車両Ａの移動履歴として、前回通過したノードがノードＮ２（図２）であることが記憶されていたとする。この場合、流入リンク特定部３０２は、ノードＮ２とノードＮ４とを接続するリンクＬ４を、流入リンクとして特定する。

次に、走行状態取得部３０３は、車両Ａの測位情報に基づいて、車両Ａの走行状態を取得する（ステップＳ４）。

図６は、本開示の一実施形態に係る経路推定装置の機能を説明するための図である。
具体的には、走行状態取得部３０３は、今回取得した測位情報が示す位置Ｐ１と、前回取得した測位情報が示す位置Ｐ０とに基づいて、車両Ａの進行方位を特定し、これを車両Ａの走行状態として取得する。なお、車両Ａの進行方位は、例えば特定の方位（例えば北）を基準とした方位角θ１で表される。

また、走行状態取得部３０３は、前回取得した測位情報が示す位置Ｐ０から今回取得した測位情報が示す位置Ｐ１までの距離と、これら二つの測位情報の測位時刻の差とに基づいて、位置Ｐ１における車両Ａの走行速度Ｖ１を特定し、これを車両Ａの走行状態として更に取得してもよい。また、走行状態取得部３０３は、測位情報に基づいて車両ＡのノードエリアＲ内における走行位置を特定し、これを車両Ａの走行状態として更に取得してもよい。なお、測位情報には、車載器１０のＧＮＳＳ受信機（不図示）において特定された車両の進行方位及び速度が含まれていてもよい。この場合、走行状態取得部３０３は、今回取得した測位情報に含まれる進行方位及び速度を、車両Ａの走行状態として取得してもよい。

次に、流出リンク推定部３０４は、車両Ａの走行状態に基づいて、車両Ａの移動先となる流出リンクを推定する（ステップＳ５）。具体的には、流出リンク推定部３０４は、まず、ノードＮ４に接続されているリンクＬ４、Ｌ５、Ｌ７、Ｌ８のうち、流入リンクであると特定されたリンクＬ４を除外する。そして、流出リンク推定部３０４は、リンクＬ５、Ｌ７、Ｌ８それぞれの方位角を道路網データＴ（図５）から読み出して、現在位置における車両Ａの進行方位（方位角）と合致するリンクＬを、流出リンクであると推定する。

なお、流出リンク推定部３０４は、例えば、車両Ａの方位角と最も近い方位角を有するリンクＬを、車両Ａの方位角に合致するリンクＬであると推定する。図６の位置Ｐ１の時点では、車両Ａの方位角θ１はリンクＬ８の方位角（直進方向）に最も近い。このため、流出リンク推定部３０４は、位置Ｐ１の時点では、車両Ａの流出リンクはリンクＬ８であると推定する。

また、リンクＬそれぞれには、リンクＬの方位角に応じた推定用の角度範囲（第１の角度範囲）が予め設定されていてもよい。図６のリンクＬ５、Ｌ７、Ｌ８の角度範囲は、それぞれの方位角から±Ｘ１度、±Ｘ２度、±Ｘ３度の範囲に設定されているとする。このとき、流出リンク推定部３０４は、位置Ｐ１において、車両Ａの方位角θ１がリンクＬ８の角度範囲以内である場合、車両Ａの流出リンクはリンクＬ８であると推定する。また、流出リンク推定部３０４は、位置Ｐ２において、車両Ａの方位角θ２がリンクＬ８の角度範囲を超えているが、リンクＬ７の角度範囲以内である場合、車両Ａの流出リンクはＬ７であると推定する。流出リンク推定部３０４は、このように、車両Ａの方位角がどのリンクＬの角度範囲に含まれるかを判断して、流出リンクを推定してもよい。

また、流出リンク推定部３０４は、車両Ａの現在位置における進行方位及び走行速度に基づいて、右左折の有無を推定してもよい。例えば、流出リンク推定部３０４は、位置Ｐ２における走行速度Ｖ２が前回の走行速度Ｖ１よりも所定以上低下している場合、車両Ａが右折又は左折のために減速したと推定する。この場合、流出リンク推定部３０４は、リンクＬ４から右折方向又は左折方向にあるリンクＬ５又はリンクＬ７が流出リンクであると推定する。一方、流出リンク推定部３０４は、走行速度Ｖ２と走行速度Ｖ１との差が所定未満であった場合、車両Ａが直進のため速度を維持していると推定する。この場合、流出リンク推定部３０４は、流入リンクＬ４から直進方向にあるリンクＬ８が流出リンクであると推定する。

なお、流出リンク推定部３０４は、車両の方位角と、走行速度とを組み合わせて右左折の有無を推定してもよい。流出リンク推定部３０４は、例えば図６の位置Ｐ２における方位角θ２が前回の方位角θ１よりも所定以上、リンクＬ７側に変化しており、且つ、走行速度Ｖ２が前回の走行速度Ｖ１よりも所定以上低下している場合、左折のために減速したと推定する。この場合、流出リンク推定部３０４は、流入リンクＬ４から左折方向に位置するリンクＬ７が流出リンクであると推定する。このようにすることで、流出リンク推定部３０４は、右左折のための減速と、混雑等による減速とを区別することができる。

また、流出リンク推定部３０４は、車両Ａの走行位置に基づいて、流出リンクを推定してもよい。更に、流出リンク推定部３０４は、車両Ａの方位角と、走行速度と、走行位置とを組み合わせて流出リンクを推定してもよい。

なお、車両Ａは、ノードエリアＲに進入してからしばらく直進し、その後、右左折を行う場合がある。このため、流出リンク推定部３０４は、車両Ａの流出リンクが確定したか否かを判断する（ステップＳ６）。

例えば、リンクＬそれぞれには、リンクＬの方位角に応じた判定用の角度範囲（第２の角度範囲）が予め設定されていてもよい。なお、この判定用の角度範囲は、推定用の角度範囲（第１の角度範囲）より狭い範囲が設定される。流出リンク推定部３０４は、図６の位置Ｐ２における車両Ａの方位角θ２が、流出リンクであると推定されたリンクＬ７の判定用の角度範囲に含まれていない場合、流出リンクが確定していないと判断する（ステップＳ６：ＮＯ）。この場合、流出リンク推定部３０４は、ステップＳ４に戻り、再度、車両Ａの流出リンクの推定を行う。一方、流出リンク推定部３０４は、図６の位置Ｐ３における車両Ａの方位角θ３が、流出リンクであると推定されたリンクＬ７の判定用の角度範囲以内である場合、流出リンクはリンクＬ７で確定であると判断する（ステップＳ６：ＹＥＳ）。この場合、流出リンク推定部３０４は、センタサーバ２０の処理部２１に、車両ＡのノードＮ４における流出リンク（リンクＬ７）を通知する（ステップＳ７）。また、流出リンク推定部３０４は、車両Ａが通行したノードＮ４と、当該ノードＮ４における流入リンクＬ４及び流出リンクＬ７とを、データ格納部３０５の車両Ａの移動履歴に追加して記憶する。

また、流出リンク推定部３０４は、車両ＡのノードエリアＲ内の走行位置に基づいて、流出リンクが確定したか否かを判断してもよい。例えば、図６に示すように、道路網データＴにおいて、ノードエリアＲ内のリンクＬ（Ｌ５、Ｌ７、Ｌ８）それぞれに対応する判定エリアＤ（Ｄ５、Ｄ７、Ｄ８）が予め規定されているとする。位置Ｐ１の時点では、車両Ａはどの判定エリアＤにも属していない。この場合、流出リンク推定部３０４は、車両Ａの流出リンクは確定していないと判断する（ステップＳ６：ＮＯ）。

一方、位置Ｐ３の時点では、車両ＡはリンクＬ７の判定エリアＤ７に属している（ステップＳ６：ＹＥＳ）。この場合、流出リンク推定部３０４は、流出リンクはリンクＬ７で確定であると判断する（ステップＳ６：ＹＥＳ）。

経路推定装置３０は、図４の一連の処理を繰り返し実行することにより、各ノードＮにおける車両Ａの進行方向（流出リンク）を推定し、センタサーバ２０の処理部２１に通知する。処理部２１は、例えば、車両Ａの流出リンクから車両Ａの走行経路を特定し、当該車両Ａの車載器１０を通じて、走行経路に応じた通行料金の課金処理、交通情報の配信等を行う。そうすると、車両Ａの搭乗者は、移動先となる道路の通行料金、交通情報等を早い段階で知ることができる。このとき、処理部２１は、経路推定装置３０により推定された流出リンクから、車両ＡがリンクＬの上り車線及び下り車線のうち、何れを走行しているかを知ることができる。このため、処理部２１は、例えばリンクＬ７の上り車線のみに関連する交通情報がある場合は、リンクＬ７の上り車線に向かっていると推定された車両Ａのみに当該交通情報を配信することが可能となる。また、処理部２１は、複数の車両Ａの流出リンクから、各リンクＬの混雑度を予測する処理を行ってもよい。更に、処理部２１は、混雑度が高い、或いは、高くなることが予測されるリンクＬについて信号制御を行うことにより、混雑を低減又は抑制するようにしてもよい。

なお、図４では、経路推定装置３０の流出リンク推定部３０４がステップＳ７において確定した流出リンクを処理部２１に通知する例について説明したが、これに限られることはない。流出リンク推定部３０４は、ステップＳ５において推定した流出リンクを処理部２１に通知するようにしてもよい。

（経路推定装置のハードウェア構成）
図７は、本開示の一実施形態に係る経路推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
以下、図７を参照しながら、本実施形態に係る経路推定装置３０のハードウェア構成について説明する。

コンピュータ９００は、プロセッサ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、インタフェース９０４を備える。

上述の経路推定装置３０は、一つ又は複数のコンピュータ９００に実装される。そして、上述した各機能部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。プロセッサ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ９０１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。プロセッサ９０１の例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、マイクロプロセッサなどが挙げられる。

プログラムは、コンピュータ９００に発揮させる機能の一部を実現するためのものであってもよい。例えば、プログラムは、補助記憶装置９０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせ、または他の装置に実装された他のプログラムとの組み合わせによって機能を発揮させるものであってもよい。なお、他の実施形態においては、コンピュータ９００は、上記構成に加えて、または上記構成に代えてＰＬＤ（Programmable Logic Device）などのカスタムＬＳＩ（Large Scale Integrated Circuit）を備えてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が挙げられる。この場合、プロセッサ９０１によって実現される機能の一部または全部が当該集積回路によって実現されてよい。このような集積回路も、プロセッサの一例に含まれる。

補助記憶装置９０３の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、半導体メモリ等が挙げられる。補助記憶装置９０３は、コンピュータ９００のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９０４または通信回線を介してコンピュータ９００に接続される外部記憶装置９１０であってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９０３は、一時的でない有形の記憶媒体である。

また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置９０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

（作用、効果）
以上のように、本実施形態に係る経路推定装置３０は、ＧＮＳＳの測位情報に基づいて車両Ａの現在位置を特定する位置特定部３０１と、現在位置が所定のノードエリアＲに属した際に、測位情報に基づく車両Ａの走行状態を取得する走行状態取得部３０３と、走行状態に基づいて、車両ＡのノードエリアＲからの移動先となる流出リンクを推定する流出リンク推定部３０４と、を備える。
このようにすることで、経路推定装置３０は、車両Ａの将来の移動先となる流出リンクを迅速に推定することができる。
また、経路推定装置３０が推定した流出リンクは、センタサーバ２０に通知されてもよい。これにより、センタサーバ２０は、車両ＡがノードエリアＲを退出する前に、車両Ａの流出リンクを知ることができるので、車両Ａに対する各種処理（課金処理、交通情報の配信等）を早い段階で準備、実行することができる。

また、経路推定装置３０は、現在位置が所定のノードエリアＲに属した際に、現在位置に基づいて、車両ＡのノードエリアＲへの移動元となる流入リンクを特定する流入リンク特定部３０２を更に備える。流出リンク推定部３０４は、ノードエリアＲに接続するリンクＬのうち流入リンクを除外して、流出リンクを推定する。
このようにすることで、経路推定装置３０は、推定対象となるリンクの数を削減して、流出リンクを推定する処理を高速化することができる。

また、走行状態取得部３０３は、測位情報に基づいて車両Ａが進行する方位を特定し、走行状態として取得する。
このようにすることで、経路推定装置３０は、車両Ａが進行する方位に基づいて、より正確に流出リンクを推定することができる。

また、走行状態取得部３０３は、測位情報に基づいて車両Ａの走行速度を特定し、走行状態として取得してもよい。
このようにすることで、経路推定装置３０は、車両Ａの走行速度が変化したか否かに応じて、車両Ａが右左折しようとしているか、或いは直進しようとしているかを判断することができる。これにより、経路推定装置３０は、車両Ａの流出リンクを更に精度よく推定することができる。

また、走行状態取得部３０３は、測位情報に基づいて車両ＡのノードエリアＲ内における走行位置を特定し、走行状態として取得する。
このようにすることで、経路推定装置３０は、車両Ａの走行位置からより正確に流出リンクを推定することができる。

以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の技術的思想を逸脱しない限り、これらに限定されることはなく、多少の設計変更等も可能である。

上述の実施形態において、走行状態取得部３０３が最新の測位情報と、前回の測位情報との二つの測位情報に基づいて、車両Ａの走行状態（方位角、走行速度）を取得する例について説明したが、これに限られることはない。他の実施形態では、走行状態取得部３０３は、現在から所定時間過去までの複数の走行状態に基づいて、車両Ａの走行状態を取得してもよい。このようにすることで、走行状態取得部３０３は、測位情報に誤差が含まれていた場合であっても、この誤差の影響を低減させることができる。

また、上述の実施形態において、走行状態取得部３０３が車載器１０から受信した測位情報に基づく車両Ａの走行状態を取得する例について説明したが、これに限られることはない。他の実施形態では、走行状態取得部３０３は、車載器１０を通じて、車両Ａのウィンカーの点灯状態を示す情報を更に取得してもよい。走行状態取得部３０３は、ウィンカーが点灯状態である場合は、車両Ａの走行状態は右折中、又は左折中である（ウィンカーが点灯している側へ進行している）と判断する。また、走行状態取得部３０３は、ウィンカーが無灯状態である場合は、車両Ａの走行状態は直進中であると判断する。例えば、図６の位置Ｐ１において、走行状態取得部３０３は、ウィンカーの点灯状態から車両Ａの走行状態が左折中であると判断したとする。このとき、流出リンク推定部３０４は、流入リンクＬ４から左折方向にあるリンクＬ７が流出リンクであると推定する。経路推定装置３０は、このように車両Ａのウィンカーの点灯状態を更に考慮することにより、車両Ａの流出リンクをより正確に推定することができる。なお、走行状態取得部３０３は、車載器１０を通じて、車両Ａの舵角、車速等、他の車載センサのセンサ値を走行状態として取得してもよい。

また、上述の実施形態において、流出リンク推定部３０４が複数のリンクＬのうち何れか一つを流出リンクであると推定する例について説明したが、これに限られることはない。他の実施形態では、流出リンク推定部３０４は、複数のリンクＬそれぞれについて、流出リンクである否かを示す指標を計算して、処理部２１に通知するようにしてもよい。例えば、流出リンク推定部３０４は、車両Ａの方位角と、リンクＬ５、Ｌ７、Ｌ８（図６）の方位角との差をそれぞれ求め、この差が小さいリンクＬのスコアを、差が大きいリンクＬのスコアよりも高くする。流出リンク推定部３０４は、リンクＬ５、Ｌ７、Ｌ８それぞれのスコアを処理部２１に通知する。これにより、処理部２１は、車両Ａが最も高いスコアを有するリンクＬから流出する可能性が高いと判断することができる。また、流出リンク推定部３０４は、スコアに基づいて、車両ＡがリンクＬ５、Ｌ７、Ｌ８それぞれから流出リンクする可能性（％）を計算して、処理部２１に通知してもよい。

図８は、本開示の変形例に係る経路推定システムの機能構成を示す図である。
上述の実施形態において、経路推定装置３０がセンタサーバ２０に設けられる例について説明したが、これに限られることはない。図８に示す変形例のように、経路推定装置３０は、車載器１０に設けられていてもよい。このようにすることで、車載器１０は、例えば、課金処理等を車載器１０が有する処理部（不図示）で実行する場合であっても、センタサーバ２０と逐次、通信を行うことなく、経路推定装置３０が推定した流出リンクに基づいて、処理を実行することができる。これにより、車載器１０における処理を高速化することが可能となる。

＜付記＞
上述の実施形態に記載の経路推定装置、経路推定方法、及びプログラムは、例えば以下のように把握される。

本開示の第１の態様によれば、経路推定装置（３０）は、ＧＮＳＳの測位情報に基づいて車両の現在位置を特定する位置特定部（３０１）と、前記現在位置が所定のノードエリアに属した際に、前記車両の走行状態を取得する走行状態取得部（３０３）と、複数のノードエリアそれぞれに接続されるリンクの情報を含む道路網データを予め記憶するデータ格納部（３０５）と、前記走行状態及び前記道路網データに基づいて、前記車両の前記ノードエリアからの移動先となる流出リンクを推定する流出リンク推定部（３０４）と、を備える。
このようにすることで、経路推定装置は、車両の将来の移動先となる流出リンクを迅速に推定することができる。

本開示の第２の態様によれば、第１の態様に係る経路推定装置（３０）は、前記現在位置が所定のノードエリアに属した際に、前記車両の前記ノードエリアへの移動元となる流入リンクを特定する流入リンク特定部（３０２）を更に備え、前記データ格納部（３０５）は、前記車両が過去に属したノードエリアに関する情報を含む移動履歴を更に記憶し、前記流入リンク特定部（３０２）は、前記現在位置及び前記移動履歴に基づいて前記流入リンクを特定し、前記流出リンク推定部（３０４）は、前記ノードエリアに接続するリンクのうち前記流入リンクを除外して、前記流出リンクを推定する。
このようにすることで、経路推定装置は、推定対象となるリンクの数を削減して、流出リンクを推定する処理を高速化することができる。

本開示の第３の態様によれば、第１又は第２の態様に係る経路推定装置（３０）において、前記走行状態取得部（３０３）は、前記測位情報に基づいて前記車両が進行する方位を特定し、前記走行状態として取得する。
このようにすることで、経路推定装置は、車両が進行する方位に基づいて、より正確に流出リンクを推定することができる。

本開示の第４の態様によれば、第１から第３の何れか一の態様に係る経路推定装置（３０）において、前記走行状態取得部（３０３）は、前記測位情報に基づいて前記車両の走行速度を特定し、前記走行状態として取得する。
このようにすることで、経路推定装置は、車両の走行速度が変化したか否かに応じて、車両が右左折しようとしているか、或いは直進しようとしているかを判断することができる。これにより、経路推定装置は、車両の流出リンクを更に精度よく推定することができる。

本開示の第５の態様によれば、第１から第４の何れか一の態様に係る経路推定装置（３０）において、前記走行状態取得部（３０３）は、前記測位情報に基づいて前記車両の前記ノードエリア内における走行位置を特定し、前記走行状態として取得する。
このようにすることで、経路推定装置は、車両の走行位置からより正確に流出リンクを推定することができる。

本開示の第６の態様によれば、第１から第５の何れか一の態様に係る経路推定装置（３０）において、前記走行状態取得部（３０３）は、前記車両のウィンカーの点灯状態を示す情報に基づく前記走行状態を取得する。
経路推定装置は、このように車両のウィンカーの点灯状態を更に考慮することにより、車両の流出リンクをより正確に推定することができる。

本開示の第７の態様によれば、経路推定方法は、ＧＮＳＳの測位情報に基づいて車両の現在位置を特定するステップと、前記現在位置が所定のノードエリアに属した際に、前記車両の走行状態を取得するステップと、前記走行状態と、複数のノードエリアそれぞれに接続されるリンクの情報を含む道路網データとに基づいて、前記車両の前記ノードエリアからの移動先となる流出リンクを推定するステップと、を有する。

本開示の第８の態様によれば、プログラムは、経路推定装置（３０）のコンピュータ（９００）に、ＧＮＳＳの測位情報に基づいて車両の現在位置を特定するステップと、前記現在位置が所定のノードエリアに属した際に、前記車両の走行状態を取得するステップと、前記走行状態と、複数のノードエリアそれぞれに接続されるリンクの情報を含む道路網データとに基づいて、前記車両の前記ノードエリアからの移動先となる流出リンクを推定するステップと、を実行させる。

１ 経路推定システム
１０ 車載器
２０ センタサーバ
２１ 処理部
３０ 経路推定装置
３０１ 位置特定部
３０２ 流入リンク特定部
３０３ 走行状態取得部
３０４ 流出リンク推定部
３０５ データ格納部
９００ コンピュータ

Claims (7)

1. ＧＮＳＳの測位情報に基づいて車両の現在位置を特定する位置特定部と、
   前記現在位置が所定のノードエリアに属した際に、前記車両の走行状態を取得する走行状態取得部と、
   複数のノードエリアそれぞれに接続されるリンクの情報を含む道路網データを予め記憶するデータ格納部と、
   前記走行状態及び前記道路網データに基づいて、前記車両の前記ノードエリアからの移動先となる流出リンクを推定する流出リンク推定部と、
   前記現在位置が所定のノードエリアに属した際に、前記車両の前記ノードエリアへの移動元となる流入リンクを特定する流入リンク特定部と、
   を備え、
   前記データ格納部は、前記車両が過去に属したノードエリアに関する情報を含む移動履歴を更に記憶し、
   前記流入リンク特定部は、前記現在位置及び前記移動履歴に基づいて前記流入リンクを特定し、
   前記流出リンク推定部は、前記ノードエリアに接続するリンクのうち前記流入リンクを除外して、前記流出リンクを推定する、
   経路推定装置。
2. 前記走行状態取得部は、前記測位情報に基づいて前記車両が進行する方位を特定し、前記走行状態として取得する、
   請求項１に記載の経路推定装置。
3. 前記走行状態取得部は、前記測位情報に基づいて前記車両の走行速度を特定し、前記走行状態として取得する、
   請求項１又は２に記載の経路推定装置。
4. 前記走行状態取得部は、前記測位情報に基づいて前記車両の前記ノードエリア内における走行位置を特定し、前記走行状態として取得する、
   請求項１から３の何れか一項に記載の経路推定装置。
5. 前記走行状態取得部は、前記車両のウィンカーの点灯状態を示す情報に基づく前記走行状態を取得する、
   請求項１から４の何れか一項に記載の経路推定装置。
6. 車両に搭載された経路推定装置が、ＧＮＳＳの測位情報に基づいて前記車両の現在位置を特定するステップと、
   前記経路推定装置が、前記現在位置が所定のノードエリアに属した際に、前記車両の走行状態を取得するステップと、
   前記経路推定装置が、前記走行状態と、複数のノードエリアそれぞれに接続されるリンクの情報を含む道路網データとに基づいて、前記車両の前記ノードエリアからの移動先となる流出リンクを推定するステップと、
   前記経路推定装置が、前記現在位置が所定のノードエリアに属した際に、前記車両の前記ノードエリアへの移動元となる流入リンクを特定するステップと、
   前記経路推定装置が、前記車両が過去に属したノードエリアに関する情報を含む移動履歴を記憶するステップと、
   を有し、
   前記流入リンクを特定するステップは、前記現在位置及び前記移動履歴に基づいて前記流入リンクを特定し、
   前記流出リンクを推定するステップは、前記ノードエリアに接続するリンクのうち前記流入リンクを除外して、前記流出リンクを推定する、
   経路推定方法。
7. ＧＮＳＳの測位情報に基づいて車両の現在位置を特定するステップと、
   前記現在位置が所定のノードエリアに属した際に、前記車両の走行状態を取得するステップと、
   前記走行状態と、複数のノードエリアそれぞれに接続されるリンクの情報を含む道路網データとに基づいて、前記車両の前記ノードエリアからの移動先となる流出リンクを推定するステップと、
   前記現在位置が所定のノードエリアに属した際に、前記車両の前記ノードエリアへの移動元となる流入リンクを特定するステップと、
   前記車両が過去に属したノードエリアに関する情報を含む移動履歴を記憶するステップと、
   を経路推定装置のコンピュータに実行させ、
   前記流入リンクを特定するステップは、前記現在位置及び前記移動履歴に基づいて前記流入リンクを特定し、
   前記流出リンクを推定するステップは、前記ノードエリアに接続するリンクのうち前記流入リンクを除外して、前記流出リンクを推定する、
   プログラム。

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