JPH1021489A - 道路案内方法およびシステム - Google Patents
道路案内方法およびシステムInfo
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- JPH1021489A JPH1021489A JP17206996A JP17206996A JPH1021489A JP H1021489 A JPH1021489 A JP H1021489A JP 17206996 A JP17206996 A JP 17206996A JP 17206996 A JP17206996 A JP 17206996A JP H1021489 A JPH1021489 A JP H1021489A
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- Japan
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- road
- vehicles
- traffic congestion
- measuring
- traffic
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 交通の集中を抑制し、全体として道路上の車
の流れをスムーズにし、渋滞の発生を未然に防止するこ
と。 【解決手段】 道路に滞留する車の台数を計測する台数
計測装置と、平均車速を計測することにより渋滞発生を
検知する渋滞発生検知装置とを各道路毎に設け、前記渋
滞発生検知装置が渋滞発生を検知した時の車の滞留台数
を、その道路の滞留台数の受け入れ能力として各道路毎
に学習し、前記台数計測装置が計測した各時刻における
滞留台数と前記受け入れ能力との比を、その時刻におけ
る渋滞危険率として算出し、その渋滞危険率が低い道路
を優先的に案内する。
の流れをスムーズにし、渋滞の発生を未然に防止するこ
と。 【解決手段】 道路に滞留する車の台数を計測する台数
計測装置と、平均車速を計測することにより渋滞発生を
検知する渋滞発生検知装置とを各道路毎に設け、前記渋
滞発生検知装置が渋滞発生を検知した時の車の滞留台数
を、その道路の滞留台数の受け入れ能力として各道路毎
に学習し、前記台数計測装置が計測した各時刻における
滞留台数と前記受け入れ能力との比を、その時刻におけ
る渋滞危険率として算出し、その渋滞危険率が低い道路
を優先的に案内する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、道路案内方法およ
びシステムに係り、特に、渋滞のおそれが少ない道路を
優先的に案内することにより、渋滞を未然に防ぐように
した道路案内方法およびシステムに関するものである。
びシステムに係り、特に、渋滞のおそれが少ない道路を
優先的に案内することにより、渋滞を未然に防ぐように
した道路案内方法およびシステムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の道路案内方法として、例えば、平
均車速を計測し、車速が一定速度以下になった道路を渋
滞している路線として案内板に表示する方法、あるいは
一定区間の通過所要時間を表示することにより渋滞の度
合いを表現する案内方法がある。
均車速を計測し、車速が一定速度以下になった道路を渋
滞している路線として案内板に表示する方法、あるいは
一定区間の通過所要時間を表示することにより渋滞の度
合いを表現する案内方法がある。
【０００３】いずれも現在の混雑状況を測定し、道路を
走行中の運転者に案内するものである。
走行中の運転者に案内するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところで、主要交差点
間の道路それぞれにおいて、ある瞬間にその道路を走行
中あるいは停止中の車の台数をその道路に「滞留」する
台数と定義すると、一般に、道路に滞留する車の台数が
増えると渋滞が発生する。どの程度の台数まで許容でき
るかは、その道路の車線数と長さで概ね定まるが、道路
の通り易さなどにより変化する。
間の道路それぞれにおいて、ある瞬間にその道路を走行
中あるいは停止中の車の台数をその道路に「滞留」する
台数と定義すると、一般に、道路に滞留する車の台数が
増えると渋滞が発生する。どの程度の台数まで許容でき
るかは、その道路の車線数と長さで概ね定まるが、道路
の通り易さなどにより変化する。
【０００５】例えば、標識や信号が分かりにくい道路で
は不慣れなドライバーがスムーズに運転できないため、
より少ない滞留台数で渋滞が起きる。また、道路の幅、
違法駐車の台数、大型車と小型車の台数の比率、さらに
対向車線の混雑状況なども影響を与える。
は不慣れなドライバーがスムーズに運転できないため、
より少ない滞留台数で渋滞が起きる。また、道路の幅、
違法駐車の台数、大型車と小型車の台数の比率、さらに
対向車線の混雑状況なども影響を与える。
【０００６】渋滞発生時における道路上の滞留台数を、
その道路の「受け入れ能力」Ａと定義し、滞留台数Ｂと
受け入れ能力Ａとの比（Ｂ／Ａ）を「渋滞危険率」と定
義すると、この渋滞危険率が「１」に近付くほど渋滞に
なる可能性は高い。
その道路の「受け入れ能力」Ａと定義し、滞留台数Ｂと
受け入れ能力Ａとの比（Ｂ／Ａ）を「渋滞危険率」と定
義すると、この渋滞危険率が「１」に近付くほど渋滞に
なる可能性は高い。
【０００７】しかしながら、上記従来の道路案内方法
は、道路の受入れ能力を全く考慮せずに、いずれも現在
の混雑状況を測定し、道路を走行中の運転者に案内する
ものであるため、現在は混雑していない道路へ車を誘導
してしまう結果、混雑していない特定道路への交通の集
中を招き、新たな渋滞を引き起こすおそれがある。
は、道路の受入れ能力を全く考慮せずに、いずれも現在
の混雑状況を測定し、道路を走行中の運転者に案内する
ものであるため、現在は混雑していない道路へ車を誘導
してしまう結果、混雑していない特定道路への交通の集
中を招き、新たな渋滞を引き起こすおそれがある。
【０００８】本発明の目的は、時々刻々変化する各道路
の受け入れ能力を学習し、その学習結果に基づき一定時
間毎に各道路の危険率を算出し、能力に見合った車が各
道路に流れるように案内し、渋滞の発生を未然に防止で
きる道路案内方法およびシステムを提供することであ
る。
の受け入れ能力を学習し、その学習結果に基づき一定時
間毎に各道路の危険率を算出し、能力に見合った車が各
道路に流れるように案内し、渋滞の発生を未然に防止で
きる道路案内方法およびシステムを提供することであ
る。
【０００９】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、本発明の道路案内方法は、基本的には、道路に滞留
する車の台数を計測する台数計測装置と、平均車速を計
測することにより渋滞発生を検知する渋滞発生検知装置
とを各道路毎に設け、前記渋滞発生検知装置が渋滞発生
を検知した時の車の滞留台数を、その道路の滞留台数の
受け入れ能力として各道路毎に学習し、前記台数計測装
置が計測した各時刻における滞留台数と前記受け入れ能
力との比を、その時刻における渋滞危険率として算出
し、その渋滞危険率が低い道路を優先的に案内すること
を特徴とする。
に、本発明の道路案内方法は、基本的には、道路に滞留
する車の台数を計測する台数計測装置と、平均車速を計
測することにより渋滞発生を検知する渋滞発生検知装置
とを各道路毎に設け、前記渋滞発生検知装置が渋滞発生
を検知した時の車の滞留台数を、その道路の滞留台数の
受け入れ能力として各道路毎に学習し、前記台数計測装
置が計測した各時刻における滞留台数と前記受け入れ能
力との比を、その時刻における渋滞危険率として算出
し、その渋滞危険率が低い道路を優先的に案内すること
を特徴とする。
【００１０】また、本発明の道路案内システムは、基本
的には、道路毎に設けられ、各道路に滞留する車の台数
を計測する台数計測装置および平均車速を計測すること
により道路の渋滞発生を検知する渋滞発生検知装置と、
前記渋滞発生検知装置が渋滞発生を検知した時の車の滞
留台数を、その道路の滞留台数の受け入れ能力として各
道路毎に学習し、前記台数計測装置が計測した各時刻に
おける滞留台数と前記受け入れ能力との比を、その時刻
における渋滞危険率として算出する算出手段と、算出さ
れた渋滞危険率が低い道路を優先的に案内する案内手段
とを備えることを特徴とする。
的には、道路毎に設けられ、各道路に滞留する車の台数
を計測する台数計測装置および平均車速を計測すること
により道路の渋滞発生を検知する渋滞発生検知装置と、
前記渋滞発生検知装置が渋滞発生を検知した時の車の滞
留台数を、その道路の滞留台数の受け入れ能力として各
道路毎に学習し、前記台数計測装置が計測した各時刻に
おける滞留台数と前記受け入れ能力との比を、その時刻
における渋滞危険率として算出する算出手段と、算出さ
れた渋滞危険率が低い道路を優先的に案内する案内手段
とを備えることを特徴とする。
【００１１】ここで、受け入れ能力の変化には、事故，
工事などによる一時的変化と、時間帯，曜日による周期
的変化がある。そこで、受け入れ能力を事故，工事など
の道路障害情報、および時間帯，曜日などの日付情報の
関数とみなし、この関数をその道路の特性関数と呼ぶ。
各道路の特性関数を多層ニューラルネットワークを用い
て学習する。そして、学習済みの特性関数を用いて一定
時間毎の受け入れ能力を推定する。学習は継続して行な
い、経年変化に追随させる。
工事などによる一時的変化と、時間帯，曜日による周期
的変化がある。そこで、受け入れ能力を事故，工事など
の道路障害情報、および時間帯，曜日などの日付情報の
関数とみなし、この関数をその道路の特性関数と呼ぶ。
各道路の特性関数を多層ニューラルネットワークを用い
て学習する。そして、学習済みの特性関数を用いて一定
時間毎の受け入れ能力を推定する。学習は継続して行な
い、経年変化に追随させる。
【００１２】各道路毎に、滞留台数の測定値と、受け入
れ能力の推定値との比を求めることにより渋滞危険率を
算出する。これをビーコン等の路車間通信、あるいはＦ
Ｍ多重などの手段によって車載ナビゲーションシステム
に伝送する。
れ能力の推定値との比を求めることにより渋滞危険率を
算出する。これをビーコン等の路車間通信、あるいはＦ
Ｍ多重などの手段によって車載ナビゲーションシステム
に伝送する。
【００１３】ナビゲーションシステムでは、渋滞危険率
が高い道路を、渋滞中の道路に準ずる扱いとし、なるべ
く渋滞危険率が低い道路を優先的に探索する。
が高い道路を、渋滞中の道路に準ずる扱いとし、なるべ
く渋滞危険率が低い道路を優先的に探索する。
【００１４】ナビゲーションシステムを搭載していない
車向けには、各道路の危険率を色(例えば、青＝０〜赤
＝１)で表現し、路上に設置した案内板で案内表示す
る。
車向けには、各道路の危険率を色(例えば、青＝０〜赤
＝１)で表現し、路上に設置した案内板で案内表示す
る。
【００１５】滞留台数が受け入れ能力の限界に達してい
る道路は、平均車速がさほど低下していない場合でも、
割り込み等の流れの乱れをきっかけとして自然渋滞が発
生することが多い。本発明では、このような渋滞の危険
が高い道路への車の流入を抑制し、渋滞を未然に防ぐこ
とができる。
る道路は、平均車速がさほど低下していない場合でも、
割り込み等の流れの乱れをきっかけとして自然渋滞が発
生することが多い。本発明では、このような渋滞の危険
が高い道路への車の流入を抑制し、渋滞を未然に防ぐこ
とができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】以下、本発明を適用した道路案内
システムについて図面を参照して詳細に説明する。
システムについて図面を参照して詳細に説明する。
【００１７】図１は、道路毎に渋滞危険率を求め、これ
を車載ナビゲーションシステムに伝送して道路案内を行
なうようにした実施の形態を示すシステム構成図であ
る。
を車載ナビゲーションシステムに伝送して道路案内を行
なうようにした実施の形態を示すシステム構成図であ
る。
【００１８】この実施形態では、道路１１０毎に、車の
速度を計測する車速センサ１１１が設置される。さら
に、道路１１０に単位時間あたりに流入する車の台数を
計測する流入センサ１１２および流出する台数を計測す
る流出センサ１１３とが、それぞれ道路１１０の入口と
出口に設置される。
速度を計測する車速センサ１１１が設置される。さら
に、道路１１０に単位時間あたりに流入する車の台数を
計測する流入センサ１１２および流出する台数を計測す
る流出センサ１１３とが、それぞれ道路１１０の入口と
出口に設置される。
【００１９】車速センサ１１１は渋滞の検知のみに用い
るため、精度は必要ではなく、道路１１０に１個設置す
る。一方、流入，流出センサ１１２，１１３は車線数分
設置される。
るため、精度は必要ではなく、道路１１０に１個設置す
る。一方、流入，流出センサ１１２，１１３は車線数分
設置される。
【００２０】これらのセンサ１１１，１１２，１１３の
出力データは案内センタ１２０に有線または無線で送ら
れる。案内センタ１２０には、当該案内センタ１２０が
管轄する全ての道路に設置されたセンサ１１１，１１
２，１１３からの出力データが入力される。
出力データは案内センタ１２０に有線または無線で送ら
れる。案内センタ１２０には、当該案内センタ１２０が
管轄する全ての道路に設置されたセンサ１１１，１１
２，１１３からの出力データが入力される。
【００２１】案内センタ１２０では、管轄下の各道路の
渋滞危険率を単位時間毎に算出する。例えば、１０分単
位で算出する。
渋滞危険率を単位時間毎に算出する。例えば、１０分単
位で算出する。
【００２２】案内センタ１２０は、平均車速算出部１２
１、滞留台数算出部１２２、特性関数学習部１２３、受
入れ能力推定部１２４、渋滞危険率算出部１２５とから
構成され、渋滞危険率算出部１２５が算出した渋滞危険
率が車載ナビゲーションシステム１３０に送信される。
１、滞留台数算出部１２２、特性関数学習部１２３、受
入れ能力推定部１２４、渋滞危険率算出部１２５とから
構成され、渋滞危険率算出部１２５が算出した渋滞危険
率が車載ナビゲーションシステム１３０に送信される。
【００２３】平均車速算出部１２１は、車速センサ１１
１からのデータを平均することにより道路１１０上の平
均車速を求め、渋滞を検出する。例えば、平均車速が１
０km/h以下である時を「渋滞」とみなす。高速道路な
ど、通常の平均車速が大きい道路においては渋滞とみな
す速度を大きくしてもよい。
１からのデータを平均することにより道路１１０上の平
均車速を求め、渋滞を検出する。例えば、平均車速が１
０km/h以下である時を「渋滞」とみなす。高速道路な
ど、通常の平均車速が大きい道路においては渋滞とみな
す速度を大きくしてもよい。
【００２４】滞留台数算出部１２２は、道路１１０の流
入台数から流出台数を減じ、時間で積分することにより
道路１１０上の滞留台数を求める。
入台数から流出台数を減じ、時間で積分することにより
道路１１０上の滞留台数を求める。
【００２５】特性関数学習部１２３は、日付情報、道路
障害情報などの特性関数をニューラルネットワークによ
り学習する。フローチャートを図２に示す。
障害情報などの特性関数をニューラルネットワークによ
り学習する。フローチャートを図２に示す。
【００２６】ニューラルネットワークは、図３に示すよ
うに、時間帯、曜日、車線数、距離を入力とし、受け入
れ能力を出力とする４入力３層ニューラルネットワーク
を用い、荷重係数を誤差逆伝播法（ＢＰ法)により変化
させて、出力が教師信号（渋滞発生時の滞留台数）と一
致するように学習を行なう。
うに、時間帯、曜日、車線数、距離を入力とし、受け入
れ能力を出力とする４入力３層ニューラルネットワーク
を用い、荷重係数を誤差逆伝播法（ＢＰ法)により変化
させて、出力が教師信号（渋滞発生時の滞留台数）と一
致するように学習を行なう。
【００２７】まず、ステップ２０１の初期化において、
ニューラルネットワークの出力が自明な上界となるよう
に予め学習することにより、荷重係数の初期化を行な
う。自明な上界としては、例えば、その道路に充填でき
る車の最大台数を用いることができる。
ニューラルネットワークの出力が自明な上界となるよう
に予め学習することにより、荷重係数の初期化を行な
う。自明な上界としては、例えば、その道路に充填でき
る車の最大台数を用いることができる。
【００２８】次に、ステップ２０２で、平均車速算出部
１２１が渋滞を検出したかどうかの判断を行なう。渋滞
を検出した場合のみ滞留台数算出部１２２が算出した滞
留台数を教師信号３１として学習を行なう(ステップ２
０３)。
１２１が渋滞を検出したかどうかの判断を行なう。渋滞
を検出した場合のみ滞留台数算出部１２２が算出した滞
留台数を教師信号３１として学習を行なう(ステップ２
０３)。
【００２９】次に、この時の誤差が“ε”(定数)以下で
あるか判断し(ステップ２０４)、“ε”以下ならば変数
ｔを「１」増やし(ステップ２０６)、そうでないならば
変数ｔを「１」減らす(ステップ２０７)。
あるか判断し(ステップ２０４)、“ε”以下ならば変数
ｔを「１」増やし(ステップ２０６)、そうでないならば
変数ｔを「１」減らす(ステップ２０７)。
【００３０】ただし、変数ｔが２Ｔ以上の値にならない
ようにするため、ステップ２０５においてｔ＜２Ｔであ
るか判断し、ｔ≧２Ｔであればｔの加算は行なわない。
ｔは、学習がどの程度進んだかの指標を示す変数であ
る。本実施例ではｔ≧Ｔであるとき学習が充分進んだと
みなす。
ようにするため、ステップ２０５においてｔ＜２Ｔであ
るか判断し、ｔ≧２Ｔであればｔの加算は行なわない。
ｔは、学習がどの程度進んだかの指標を示す変数であ
る。本実施例ではｔ≧Ｔであるとき学習が充分進んだと
みなす。
【００３１】ここで、Ｔは、１週間を単位時間で割算し
た値である。すなわち、１週間は「６０x２４x７＝１０
００８０分」であるから、単位時間１０分で割って「Ｔ
＝１００８０÷１０＝１００８」である。
た値である。すなわち、１週間は「６０x２４x７＝１０
００８０分」であるから、単位時間１０分で割って「Ｔ
＝１００８０÷１０＝１００８」である。
【００３２】ステップ２０８で単位時間待った後、ステ
ップ２０２に戻り、以下同様に繰り返す。
ップ２０２に戻り、以下同様に繰り返す。
【００３３】ニューラルネットワークへの入力は日付情
報と道路障害情報である。日付情報は曜日と時間帯をそ
れぞれ数値化したものを入力として用いる。例えば、時
間帯は、３：００am＝０，３：１０am＝１，...４：０
０am＝６，...という具合に、単位時間毎に３：００am
から２：５０amまでを１ずつ変化する数値で定める。
報と道路障害情報である。日付情報は曜日と時間帯をそ
れぞれ数値化したものを入力として用いる。例えば、時
間帯は、３：００am＝０，３：１０am＝１，...４：０
０am＝６，...という具合に、単位時間毎に３：００am
から２：５０amまでを１ずつ変化する数値で定める。
【００３４】曜日は、月曜の３：００amから火曜の２：
５０amまでを「１」とし、以下同様に、火曜＝２，...
土曜＝６，日曜＝７とする。
５０amまでを「１」とし、以下同様に、火曜＝２，...
土曜＝６，日曜＝７とする。
【００３５】工事，事故等に関する道路障害情報は、工
事あるいは事故処理によって占有される道路の車線数お
よび長さを入力する。平常時は車線数，長さ共に「０」
を入力する。
事あるいは事故処理によって占有される道路の車線数お
よび長さを入力する。平常時は車線数，長さ共に「０」
を入力する。
【００３６】ただし、曜日、時間帯、占有車線数、占有
長のそれぞれを３層ニューラルネットワークへ入力する
際は、正規化処理３２〜３５によって「０」〜「１」の
数値に正規化する。
長のそれぞれを３層ニューラルネットワークへ入力する
際は、正規化処理３２〜３５によって「０」〜「１」の
数値に正規化する。
【００３７】受け入れ能力推定部１２４は、特性関数学
習部１２３で学習した結果を用いて受け入れ能力Ａを推
定する。ただし、学習が充分進んでいない時、すなわち
ｔ＜Ｔであるときは、受け入れ能力を推定しない。この
場合、当該道路の渋滞危険率は「不明」とする。
習部１２３で学習した結果を用いて受け入れ能力Ａを推
定する。ただし、学習が充分進んでいない時、すなわち
ｔ＜Ｔであるときは、受け入れ能力を推定しない。この
場合、当該道路の渋滞危険率は「不明」とする。
【００３８】渋滞危険率算出部１２５は、滞留台数算出
部１２２が算出した滞留台数Ｂを、受け入れ能力推定部
１２４で推定した受け入れ能力Ａで割算した結果を、渋
滞危険率として出力する。
部１２２が算出した滞留台数Ｂを、受け入れ能力推定部
１２４で推定した受け入れ能力Ａで割算した結果を、渋
滞危険率として出力する。
【００３９】案内センタ１２０は、管轄下の各道路毎に
渋滞危険率を算出し、これをビーコン等の路車間通信あ
るいはＦＭ多重などの手段によって車載ナビゲーション
システム１３０に伝送する。
渋滞危険率を算出し、これをビーコン等の路車間通信あ
るいはＦＭ多重などの手段によって車載ナビゲーション
システム１３０に伝送する。
【００４０】車載ナビゲーションシステム１３０は、最
適経路探索部１３１と表示装置１３２とで構成されてい
る。最適経路探索部１３１は、渋滞危険率が低い道路を
優先的に探索する。
適経路探索部１３１と表示装置１３２とで構成されてい
る。最適経路探索部１３１は、渋滞危険率が低い道路を
優先的に探索する。
【００４１】その探索方法は、各道路のコストに渋滞危
険率を加味する他は、現在広く使われているナビゲーシ
ョンシステムと同様である。
険率を加味する他は、現在広く使われているナビゲーシ
ョンシステムと同様である。
【００４２】探索結果は表示装置に表示される。
【００４３】ここで、車載ナビゲーションシステム１３
０を搭載していない車向けには、各道路の渋滞危険率を
色で表現した案内板を路上等に設置して運転者に案内す
る。
０を搭載していない車向けには、各道路の渋滞危険率を
色で表現した案内板を路上等に設置して運転者に案内す
る。
【００４４】案内板としては、図４に示すように、各道
路の渋滞危険率が０〜１へ変化するにしたがって案内板
４１上の道路の表示を青色〜赤色に変化させる構成が望
ましい。また、案内版によらず、道路交通情報としてラ
ジオ放送で案内するようにしてもよい。
路の渋滞危険率が０〜１へ変化するにしたがって案内板
４１上の道路の表示を青色〜赤色に変化させる構成が望
ましい。また、案内版によらず、道路交通情報としてラ
ジオ放送で案内するようにしてもよい。
【００４５】なお、この実施形態では、道路状の滞留台
数を流入センサ１１２と流出センサ１１３で検出してい
るが、テレビカメラを用いた物体認識処理によって検出
するようにしてもよい。
数を流入センサ１１２と流出センサ１１３で検出してい
るが、テレビカメラを用いた物体認識処理によって検出
するようにしてもよい。
【００４６】以上のように、本実施形態によれば、渋滞
を予測するのではなく、道路の受入れ能力を学習し、現
在の滞留台数との関係から渋滞になる危険率を算出し、
渋滞危険率の低い道路を優先して案内するため、全体と
して道路上の車の流れがスムーズになり、渋滞の発生を
未然に防止することができる。すなわち、渋滞が発生し
てしまってから他の道路に誘導するのではなく、渋滞発
生前に危険率を伝え、道路全体での車の流れがスムーズ
になるように案内するため、渋滞の発生を未然に防止す
ることができる。
を予測するのではなく、道路の受入れ能力を学習し、現
在の滞留台数との関係から渋滞になる危険率を算出し、
渋滞危険率の低い道路を優先して案内するため、全体と
して道路上の車の流れがスムーズになり、渋滞の発生を
未然に防止することができる。すなわち、渋滞が発生し
てしまってから他の道路に誘導するのではなく、渋滞発
生前に危険率を伝え、道路全体での車の流れがスムーズ
になるように案内するため、渋滞の発生を未然に防止す
ることができる。
【００４７】また、道路の受け入れ能力は諸条件によっ
て変動するが、道路障害情報と日付情報を利用すること
により的確な推定が可能である。
て変動するが、道路障害情報と日付情報を利用すること
により的確な推定が可能である。
【００４８】また、ニューラルネットワークで道路の特
性関数を日々学習することにより、経年変化に的確に対
応できる。
性関数を日々学習することにより、経年変化に的確に対
応できる。
【００４９】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
は、渋滞を予測するのではなく、道路の受入れ能力を学
習し、現在の滞留台数との関係から渋滞になる危険率を
算出し、渋滞危険率の低い道路を優先して案内するた
め、滞留台数がその道路の受け入れ能力近くに達してい
る道路ほど運転者あるいはナビゲーションシステムに選
ばれなくなり、交通の集中を抑制し、全体として道路上
の車の流れがスムーズになり、渋滞の発生を未然に防止
することができる。
は、渋滞を予測するのではなく、道路の受入れ能力を学
習し、現在の滞留台数との関係から渋滞になる危険率を
算出し、渋滞危険率の低い道路を優先して案内するた
め、滞留台数がその道路の受け入れ能力近くに達してい
る道路ほど運転者あるいはナビゲーションシステムに選
ばれなくなり、交通の集中を抑制し、全体として道路上
の車の流れがスムーズになり、渋滞の発生を未然に防止
することができる。
【図１】本発明の実施の形態を示すシステム構成図であ
る。
る。
【図２】特性関数学習部の処理内容を示すフローチャー
トである。
トである。
【図３】道路の受け入れ能力を学習するニューラルネッ
トワークの構成図である。
トワークの構成図である。
【図４】路上に設置する案内板の一例を示す図である。
１１０…道路、１１１…車速センサ、１１２…流入セン
サ、１１３…流出センサ、１２０…案内センタ、１２１
…平均車速算出部、１２２…滞留台数算出部、１２３…
特性関数学習部、１２４…受入れ能力推定部、１２５…
渋滞危険率算出部、１３０…車載ナビゲーションシステ
ム。
サ、１１３…流出センサ、１２０…案内センタ、１２１
…平均車速算出部、１２２…滞留台数算出部、１２３…
特性関数学習部、１２４…受入れ能力推定部、１２５…
渋滞危険率算出部、１３０…車載ナビゲーションシステ
ム。
Claims (5)
- 【請求項１】 道路に滞留する車の台数を計測する台数
計測装置と、平均車速を計測することにより渋滞発生を
検知する渋滞発生検知装置とを各道路毎に設け、前記渋
滞発生検知装置が渋滞発生を検知した時の車の滞留台数
を、その道路の滞留台数の受け入れ能力として各道路毎
に学習し、前記台数計測装置が計測した各時刻における
滞留台数と前記受け入れ能力との比を、その時刻におけ
る渋滞危険率として算出し、その渋滞危険率が低い道路
を優先的に案内することを特徴とする道路案内方法。 - 【請求項２】 前記の受け入れ能力を、事故，工事など
の道路障害情報、および時間帯，曜日などの日付情報の
関数とみなし、前記道路障害情報を事故あるいは工事に
よって占有される車線数および占有距離によって表現
し、さらに前記日付情報を時間帯および曜日のそれぞれ
に通し番号を割り振ることにより数値化して表現するこ
とにより、前記関数を、車線数、距離、時間帯、曜日を
入力とし、受け入れ能力を出力とする４変数関数として
表現し、前記受入れ能力を４入力多層ニューラルネット
ワークの誤差逆伝播法に基づいて学習することを特徴と
する請求項１記載の道路案内方法。 - 【請求項３】 道路毎に算出した渋滞危険率を車載ナビ
ゲーションシステムに伝送し、最適経路探索に使用する
ことを特徴とする請求項１または２記載の道路案内方
法。 - 【請求項４】 道路毎の渋滞危険率を路上に設置した案
内板に表示することを特徴とする請求項１〜３記載のい
ずれかの道路案内方法。 - 【請求項５】 道路毎に設けられ、各道路に滞留する車
の台数を計測する台数計測装置および平均車速を計測す
ることにより道路の渋滞発生を検知する渋滞発生検知装
置と、前記渋滞発生検知装置が渋滞発生を検知した時の
車の滞留台数を、その道路の滞留台数の受け入れ能力と
して各道路毎に学習し、前記台数計測装置が計測した各
時刻における滞留台数と前記受け入れ能力との比を、そ
の時刻における渋滞危険率として算出する算出手段と、
算出された渋滞危険率が低い道路を優先的に案内する案
内手段とを備えることを特徴とする道路案内システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17206996A JPH1021489A (ja) | 1996-07-02 | 1996-07-02 | 道路案内方法およびシステム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17206996A JPH1021489A (ja) | 1996-07-02 | 1996-07-02 | 道路案内方法およびシステム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1021489A true JPH1021489A (ja) | 1998-01-23 |
Family
ID=15934968
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17206996A Pending JPH1021489A (ja) | 1996-07-02 | 1996-07-02 | 道路案内方法およびシステム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1021489A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6194874B1 (en) | 1999-03-17 | 2001-02-27 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | System and method for maintenance charging of battery cells |
| JP2017151545A (ja) * | 2016-02-22 | 2017-08-31 | 株式会社東芝 | 事故予報システム、および事故予報方法 |
| JP2019101580A (ja) * | 2017-11-29 | 2019-06-24 | 株式会社東芝 | 情報処理装置および情報処理方法 |
| CN113850297A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 道路数据的监测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| WO2022024663A1 (ja) * | 2020-07-30 | 2022-02-03 | オムロン株式会社 | モデル生成装置、経路探索装置、モデル生成方法、及びモデル生成プログラム |
| JP2022552450A (ja) * | 2019-12-31 | 2022-12-15 | エンヴィジョン デジタル インターナショナル ピーティーイー．エルティーディー． | 電力消費量を予測するための方法および装置、機器ならびに可読記憶媒体 |
-
1996
- 1996-07-02 JP JP17206996A patent/JPH1021489A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6194874B1 (en) | 1999-03-17 | 2001-02-27 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | System and method for maintenance charging of battery cells |
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| CN113850297A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 道路数据的监测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113850297B (zh) * | 2021-08-31 | 2023-10-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 道路数据的监测方法、装置、电子设备及存储介质 |
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