JPWO2020016924A1 - 交通情報生成システム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明に係る実施の形態1の交通情報生成システム10の構成を示す機能ブロック図である。図1に示すように交通情報生成システム10は、プローブデータ受信部11、検出環境抽出部12、プローブデータ比較部13、車両信頼度生成部14、車両信頼度記憶部15、位置信頼度算出部16、プローブデータ記憶部17および交通事象生成部18を備え、複数のプローブ車両から収集したプローブデータを用いて、正確な位置情報を有した交通情報を生成する。
プローブデータ比較部13は、新たに受信した事象データに対して、過去に蓄積した事象データ(蓄積プローブデータ)との類似度を算出する。事象データの類似度は、検出時刻22aの差異に基づいて算出される時間的な距離dtと、事象位置22cの差異に基づいて算出される空間的な距離dsを複合して算出する。その他にも、詳細情報22eに基づいて算出した上記の距離以外、例えば、詳細情報22eに事象の移動速度の情報が含まれる場合、「移動速度の差」の値を用いても良い。また、詳細情報22eに事象の大きさが含まれる場合、「大きさの差」を用いても良い。
車両信頼度生成部14は、プローブ車両が送信するプローブデータがどの程度信頼できるかを表す指標である車両信頼度を生成し、車両信頼度記憶部15に格納する。車両信頼度が高い車両は、精度の高いプローブデータを送信し、そうでない車両は精度の低いプローブデータを送信するものとみなすことができる。
位置信頼度算出部16は、事象データ22に含まれる事象位置22cがどの程度信頼できるかを表す指標として、位置信頼度を算出する。位置信頼度は、検出環境抽出部12が抽出した検出環境と、車両信頼度記憶部15に蓄積した蓄積車両信頼度に基づいて算出する。以下、図7および図8を用いて、位置信頼度の代表的な算出方法を説明する。
次に、新たにプローブデータを受信した際に、当該データを送信した車両に対する車両信頼度を生成する処理について、図10に示すフローチャートを用いて説明する。
図15は、本発明に係る実施の形態2の交通情報生成システム10Aの構成を示す機能ブロック図である。図15に示されるように、交通情報管理システム10Aは、図1を用いて説明した交通情報生成システム10の機能ブロックに加えて、事象特性推定部19を備えている。なお、図15においては、図1を用いて説明した交通情報生成システム10と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
位置的特性とは、交通情報の位置がどのように表されるかという特性である。例えば、故障車および看板であれば、交通情報の位置が点として表現されるのが適切であるし、渋滞区間およびスリップ区間であれば、交通情報の位置が範囲として表現されるのが適切である。
時間的特性とは、交通事象が発生する位置がどの程度移動するかという特性である。例えば、電柱であれば数年間は移動しないと考えられ、渋滞区間であれば数分でその区間は移動すると考えられる。時間的特性を定量的に表す方法の一例を図20および図21を用いて説明する。
最後に、実施の形態2における車両信頼度を生成する処理について、図22に示すフローチャートを用いて説明する。
Claims (7)
- 道路上に存在する交通事象を検出するセンサを搭載したプローブ車両から送られる前記交通事象に関する情報を生成する交通情報生成システムであって、
前記プローブ車両が検出した前記交通事象を表した事象データを含むプローブデータを受信するプローブデータ受信部と、
少なくとも前記プローブデータ受信部で受信した前記プローブデータを蓄積するプローブデータ記憶部と、
前記プローブ車両が搭載するセンサの検出精度と相関を持つ環境要素を含む検出環境を、前記プローブデータから抽出する検出環境抽出部と、
前記プローブ車両のうち、前記交通事象を検出したプローブ車両である対象車両から受信した前記プローブデータと、前記プローブデータ記憶部に蓄積された蓄積プローブデータとを比較することによりデータ間の類似度を算出するプローブデータ比較部と、
前記プローブデータ比較部が算出した前記類似度に基づいて、前記対象車両による前記交通事象の検出の信頼度を表す車両信頼度を生成する車両信頼度生成部と、
前記車両信頼度と前記検出環境抽出部で抽出された前記検出環境とを関連付けて蓄積する車両信頼度記憶部と、
前記交通事象の検出時における前記検出環境と前記車両信頼度記憶部に蓄積された前記車両信頼度とに基づいて、前記対象車両による前記交通事象の検出位置の信頼度を表す位置信頼度を算出し、前記プローブデータ記憶部に蓄積する位置信頼度算出部と、
前記プローブデータ記憶部に蓄積された前記位置信頼度と、前記蓄積プローブデータとに基づいて、前記交通事象に関する情報を生成する交通事象生成部と、を備える交通情報生成システム。 - 前記位置信頼度算出部は、
前記検出環境と類似した検出環境を前記車両信頼度記憶部から選択し、選択した検出環境に関連付けられた蓄積車両信頼度に基づいて、前記対象車両の位置信頼度を算出する、請求項1記載の交通情報生成システム。 - 前記位置信頼度算出部は、
前記車両信頼度記憶部に蓄積された前記検出環境と、前記検出環境に関連付けられた前記車両信頼度の組を用いて生成された位置信頼度を推定する推定関数を用いて、前記対象車両の位置信頼度を算出する、請求項1記載の交通情報生成システム。 - 前記位置信頼度算出部は、
前記プローブデータに含まれる検出性能を含む車両情報に基づいて、前記蓄積プローブデータから前記対象車両と前記車両情報が類似した類似車両を抽出し、前記類似車両の前記プローブデータを用いて、前記対象車両の位置信頼度を算出する、請求項1記載の交通情報生成システム。 - 前記プローブデータは、
前記交通事象の検出時刻と、
前記交通事象の事象位置と、を少なくとも含み、
前記プローブデータ比較部は、
前記対象車両から受信した前記プローブデータと、前記プローブデータ記憶部に蓄積された前記蓄積プローブデータにおける、前記検出時刻の差異に基づいて算出される時間的な距離および前記事象位置の差異に基づいて算出される空間的な距離の少なくとも一方を用いて、前記類似度を算出する、請求項1記載の交通情報生成システム。 - 前記交通情報生成システムは、
前記プローブデータに含まれる前記交通事象の位置を表現する位置的特性を推定する事象特性推定部をさらに備え、
前記プローブデータ比較部は、
前記事象特性推定部で推定された前記位置的特性に基づいて決定された類似度の算出方法を用いて、前記類似度を算出する、請求項1記載の交通情報生成システム。 - 前記事象特性推定部は、
前記プローブデータに含まれる前記交通事象の位置の時間的な移動の程度を表現する時間的特性を推定し、
前記プローブデータ比較部は、
前記事象特性推定部で推定された前記時間的特性に基づいて決定された類似度の算出方法を用いて、前記類似度を算出する、請求項5記載の交通情報生成システム。
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