WO2010101199A1 - Road traffic information creation device and road traffic information creation method - Google Patents
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Abstract
Description
特開2002−221420号公報は、GPS(Global Positioning System)が受信されにくい場合や、車速をあまり速くできない等のさまざまな状況下でも正確に車両の推測位置を決定できる車両用ナビゲーション装置を開示している。その車両用ナビゲーション装置は、現在地検出手段と受信手段と車両速度検出手段と制御手段とを備えている。現在地検出手段は車両の現在位置を検出する。受信手段は複数の測位衛星からの電波を受信する。車両速度検出手段は車両の速度を検出する。制御手段は測位衛星情報と車速の情報の少なくとも一方の情報、及びそれらのしきい値に基づいて、車両が高速道または一般道を走行しているか否か判断する。そして、制御手段は、現在地情報に基づいてしきい値を変化させるしきい値変化手段を備えている。
特開2005−091112号公報は、走行経路の走行速度のパターンを容易に推定することが可能な走行速度パターン推定装置を開示している。その走行速度パターン推定装置は、走行情報記憶手段と走行経路特定手段と区間分割手段と走行速度パターン候補生成手段と推定走行速度パターン出力手段とを備える。走行情報記憶手段は走行経路に対する走行データを記憶する。走行経路特定手段は任意の走行経路を特定する。区間分割手段は、走行データに基づいて、走行の安定が想定される走行安定地点で特定された経路を小区間に分割する。走行速度パターン候補生成手段は、走行データに基づいて、分割された小区間毎に走行速度パターン候補を生成する。推定走行速度パターン出力手段は、小区間毎に、生成した走行速度パターン候補から1の走行パターン候補を抽出して、これから走行する特定された経路の推定走行速度パターンを出力する。
特開2006−195907号公報は、車両が、分割された区間における正確な走行時間を情報センターに送信し、情報センターから区間における正確な予想走行時間を取得することが可能な車載ナビゲーション装置を開示している。その車載ナビゲーション装置は、区間走行時間算出手段と記憶手段と送信手段と取得手段と運転状態検出手段と判定手段と補正手段とを備える。区間走行時間算出手段は、道路データを構成する各道路を複数の区間に分割し、分割した区間の始点を車両が出発してから当該区間の終点を通過するまでの、車両がその区間の走行に要した時間を示す、区間走行時間を算出する。記憶手段は、区間走行時間算出手段によって算出された区間走行時間に関するデータを記憶する。送信手段は、複数の車両から送信された各区間における区間走行時間を蓄積し、蓄積された区間走行時間に基づいて、各区間における予想走行時間を算出する情報センターに対して、記憶した区間における区間走行時間に関するデータを送信する。運転状態検出手段は、情報センターから、所望の区間における予想走行時間を取得する取得手段とを備えた車載ナビゲーション装置であって、車両の運転状態を検出する。判定手段は、車両の運転状態に基づいて、当該車両が走行している区間において、当該車両が当該区間の走行を中断したか否かを判定する。補正手段は、判定手段によって車両が区間の走行を中断したと判定された場合、送信手段が送信する区間走行時間に関するデータを補正する。
特開2007−248183号公報は、実際の道路事情に合わせて交差点の通過し易さを考慮した案内経路を探索する経路探索装置を開示している。その経路探索装置は、出発地から目的地までの経路コストが最小となる経路を探索する経路探索手段を備えている。経路探索手段は、各地の交通状況を収集する車両の走行によって収集された交差点内の進入リンクに対する退出リンク毎の通過時間に応じた交差点内通過コストを含むノードコストと交差点間を接続するリンクのリンクコストとに基づいて、経路コストを算出する。
特開2008−117422号公報は、プローブ車両から得た少ない情報からでも精度よく走行軌跡を推定し、且つ少ない台数のプローブ車両で効率的に区間旅行時間を推計することができる旅行時間推計装置を開示している。その旅行時間推計装置は、自車の位置及び走行状態を示す走行情報に時刻情報を付加して発信するプローブ車両から収集された走行情報に基づいて、特定区間の区間旅行時間を推計する。その旅行時間推計装置は、プローブ車両との間でデータ通信を行う通信手段と、通信手段によりプローブ車両から、車両の走行に係る事象単位に走行情報を収集する情報収集手段と、を備える。
Japanese Patent Laid-Open No. 2002-221420 discloses a vehicle navigation device that can accurately determine the estimated position of a vehicle even under various circumstances such as when GPS (Global Positioning System) is difficult to receive or when the vehicle speed cannot be increased too much. ing. The vehicle navigation apparatus includes a current position detection unit, a reception unit, a vehicle speed detection unit, and a control unit. The current position detecting means detects the current position of the vehicle. The receiving means receives radio waves from a plurality of positioning satellites. The vehicle speed detection means detects the speed of the vehicle. The control means determines whether or not the vehicle is traveling on a highway or a general road based on at least one of positioning satellite information and vehicle speed information and their threshold values. The control means includes threshold value changing means for changing the threshold value based on the current location information.
Japanese Patent Laying-Open No. 2005-091112 discloses a travel speed pattern estimation device that can easily estimate a travel speed pattern of a travel route. The travel speed pattern estimation device includes travel information storage means, travel route identification means, section division means, travel speed pattern candidate generation means, and estimated travel speed pattern output means. The travel information storage means stores travel data for the travel route. The travel route specifying means specifies an arbitrary travel route. The section dividing means divides the route specified at the traveling stable point where traveling stability is assumed based on the traveling data into small sections. The traveling speed pattern candidate generating means generates a traveling speed pattern candidate for each divided small section based on the traveling data. The estimated traveling speed pattern output means extracts one traveling pattern candidate from the generated traveling speed pattern candidates for each small section, and outputs an estimated traveling speed pattern of the identified route that will be traveled from now on.
Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-195907 discloses an in-vehicle navigation device that allows a vehicle to transmit an accurate travel time in a divided section to an information center and obtain an accurate predicted travel time in the section from the information center. is doing. The in-vehicle navigation device includes section travel time calculation means, storage means, transmission means, acquisition means, driving state detection means, determination means, and correction means. The section travel time calculation means divides each road constituting the road data into a plurality of sections, and the vehicle travels in the section from the start of the divided section to the end of the section. The section travel time indicating the time required for is calculated. The storage means stores data relating to the section travel time calculated by the section travel time calculation means. The transmission means accumulates the section traveling time in each section transmitted from a plurality of vehicles, and calculates the estimated traveling time in each section based on the accumulated section traveling time in the stored section. Sends data related to section travel time. The driving state detecting means is an in-vehicle navigation device provided with an acquiring means for acquiring an estimated traveling time in a desired section from the information center, and detects the driving state of the vehicle. The determination unit determines whether the vehicle has stopped traveling in the section in which the vehicle is traveling based on the driving state of the vehicle. The correcting means corrects the data related to the section traveling time transmitted by the transmitting means when the determining means determines that the vehicle has stopped traveling in the section.
Japanese Patent Application Laid-Open No. 2007-248183 discloses a route search device that searches for a guide route in consideration of the ease of passing an intersection in accordance with actual road conditions. The route search device includes route search means for searching for a route with the lowest cost from the departure point to the destination. The route search means includes a link between a node cost and a node cost including an in-intersection passing cost corresponding to a passing time for each exit link with respect to an ingress link in the intersection collected by traveling of a vehicle that collects traffic conditions in each place. A route cost is calculated based on the link cost.
Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-117422 discloses a travel time estimation device that can accurately estimate a travel locus even from a small amount of information obtained from a probe vehicle and can efficiently estimate a section travel time with a small number of probe vehicles. Disclosure. The travel time estimation device estimates a section travel time of a specific section based on travel information collected from a probe vehicle that transmits time information added to travel information indicating the position and travel state of the host vehicle. The travel time estimation device includes a communication unit that performs data communication with the probe vehicle, and an information collection unit that collects travel information from the probe vehicle in units of events related to travel of the vehicle by the communication unit.
車両の走行軌跡の判定及び旅行時間計算に対して、連続停車状態中のような重複したデータに対する処理もあれば、計算周期など人為的な設定によって、前周期情報との間の走行経路及び区間旅行時間が判定できないような計算損失もある。このような情報損失を避けるため、一つ前の計算周期のデータとのトリップ関連性を考慮しなければならない。更に、複雑な道路ネットワークや低頻度データの場合、いままでの手法では最大3点間の走行経路までしか考えられていなかったため、走行軌跡の判定および旅行時間推定の精度が高くない。よりデータの関連性を最大限に生かすために、計算周期内の情報をトータル的に考慮しやすい時系列トリップデータ構造として整理することが求められている。
そして、今までのリアルタイムの道路区間旅行時間を加工するプローブシステムの多くは、周期の全データ単位で、マップマッチング、経路同定、車両旅行時間計算処理が順次に実行されている。このため、途中処理結果の保存により多いシステムリソースが必要になり、マルチスレッド処理もできない。この一連の問題を改善するために、車両毎の時系トリップデータ構造が必要になる。
一般的なプローブシステムでは、特定道路区間のリアルタイム旅行時間と渋滞状況を推定するために、計算周期内のプローブデータが、車両単位で時系列データとして纏められている。そのプローブシステムでは、データフォーマット基準などによる異常データ検出は行われているが、車両の走行状態(長時間駐車、信号待ちなど)の判断までは行われていない。乗客の乗降や長期間駐車など道路交通状況に従わない車両の異常走行状態による旅行時間異常情報が、推計された旅行時間の精度に悪影響を与えている。たとえば、特開2008−117422号公報に示された方法では、所定速度との比較により停車判定が行われたが、最も旅行時間計上に影響を与える走行状態(信号待ちによる正常停車であるか、それとも長期駐車などの異常走行状態であるか)の判断は行われていない。
次に、連続停車状態中に収集されたデータは、車の走行軌跡判定にとって重複したデータであり、連続停車状態中に収集されたデータの無条件の利用は処理効率に悪影響を与えるという問題があった。連続停車状態中に収集されたデータは処理対象から排除されるべきである。
一方、計算周期などを人為的に設定することにより、前計算周期の最終のデータおよび本計算周期の最初のデータ間の走行経路及び区間旅行時間の計算ができず、情報の損失が発生するという問題もあった。
そして、今までのプローブシステムでは、頻度が低いプローブデータの2点間の走行経路が唯一に判定できず、システム全体処理結果の精度が落ちるため、最初からこのようなデータを処理対象から外す必要があった。更に、今までのプローブシステムにおけるマップマッチング処理や走行経路の判定処理では、基本的に連続2点間、最大3点までのプローブデータの関連性しか考慮されていなかったため、低頻度データや複雑の道路ネットワークの場合、走行軌跡または推定された道路区間の旅行時間の精度が高くなかった。全情報量を最大限に活用できるよう、計算周期内の車両データは時系列トリップデータ構造に加工されるべきである。最後に、今までのリアルタイムの道路区間旅行時間を加工するプローブシステムの多くでは、全車両データ単位で、マップマッチング、経路同定、車両旅行時間計算処理が順次に実行されている。途中処理結果の保存により多くのシステムリソースが必要になり、更にマルチスレッド処理もできないため、システムの実行効率がよくなかった。
本発明の目的は、上述した課題を解決することによってより高精度な道路交通情報を作成することが可能な道路交通情報作成装置および道路交通情報作成方法を提供することにある。 As a system for creating road traffic information using a part of probe information, a system that makes a stop determination by comparison with a predetermined speed is known. However, there are few systems that determine the running state that most affects travel time counting (whether it is a normal stop by waiting for a signal or an abnormal running state such as parking for a long time). In these systems, travel time abnormality information is erroneously recorded due to abnormal traveling of vehicles that do not follow road traffic conditions such as passenger boarding and exiting and abnormal stopping for a long time, so the accuracy of estimated travel time is There was a problem of falling. In order to estimate road segment travel time with higher accuracy, it is required to eliminate travel time abnormality information and detect low-frequency data due to abnormal vehicle travel that does not follow road traffic conditions, based on the correct vehicle travel state determination. ing. Here, the frequency represents the frequency of collecting travel information of the vehicle (probe vehicle), and the low frequency means that the amount of data that can be collected is small. Moreover, since the low frequency data is probe data with a small amount of collected information, it is difficult to determine the running state.
For the determination of the travel path of the vehicle and the calculation of the travel time, if there is a process for duplicate data such as during a continuous stop state, the travel route and section between the previous cycle information by artificial setting such as the calculation cycle There is also a calculation loss where travel time cannot be determined. In order to avoid such information loss, it is necessary to consider the trip relevance with the data of the previous calculation cycle. Furthermore, in the case of complex road networks and low-frequency data, the conventional methods have only considered up to a maximum of three travel routes, so the accuracy of travel locus determination and travel time estimation is not high. In order to make the most of the relevance of data, it is required to organize the information in the calculation cycle as a time series trip data structure that is easy to consider in total.
Many of the probe systems that process the real-time road section travel time so far have been executed sequentially with map matching, route identification, and vehicle travel time calculation processing in every data unit of the cycle. For this reason, more system resources are required for storing the intermediate processing result, and multi-thread processing cannot be performed. In order to improve this series of problems, a time-based trip data structure for each vehicle is required.
In a general probe system, probe data within a calculation cycle is collected as time-series data for each vehicle in order to estimate a real-time travel time and a traffic jam situation in a specific road section. In the probe system, abnormal data detection based on a data format standard or the like is performed, but determination of a running state of the vehicle (long-time parking, signal waiting, etc.) is not performed. Travel time abnormality information due to abnormal driving conditions of vehicles that do not follow road traffic conditions such as passenger boarding and exiting and long-term parking have an adverse effect on the estimated travel time accuracy. For example, in the method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-117422, the stop determination is made by comparison with a predetermined speed, but the traveling state that most affects the travel time counting (is a normal stop by waiting for a signal, Or it is not judged whether the vehicle is in an abnormal driving state such as long-term parking.
Next, the data collected during the continuous stop state is duplicated data for the determination of the vehicle's travel trajectory, and the unconditional use of the data collected during the continuous stop state has an adverse effect on the processing efficiency. there were. Data collected during continuous stops should be excluded from processing.
On the other hand, by artificially setting the calculation cycle etc., it is not possible to calculate the travel route and section travel time between the last data of the previous calculation cycle and the first data of this calculation cycle, and information loss occurs There was also a problem.
And with conventional probe systems, the travel route between two points of infrequent probe data cannot be uniquely determined, and the accuracy of the entire system processing result is reduced, so it is necessary to exclude such data from the processing target from the beginning. was there. Furthermore, since the map matching process and the travel route determination process in the conventional probe system basically consider only the relevance of probe data between two consecutive points and up to three points, low-frequency data and complicated In the case of a road network, the accuracy of travel time or travel time of an estimated road section was not high. The vehicle data within the calculation cycle should be processed into a time-series trip data structure so that the total amount of information can be fully utilized. Finally, in many of the probe systems that process the real-time road section travel time so far, map matching, route identification, and vehicle travel time calculation processing are sequentially executed for every vehicle data unit. Saving system processing results necessitates a lot of system resources, and further multithread processing is not possible, resulting in poor system execution efficiency.
An object of the present invention is to provide a road traffic information creation device and a road traffic information creation method capable of creating road traffic information with higher accuracy by solving the above-described problems.
本発明による道路交通情報作成方法は、車両から収集された複数プローブ生データを記憶装置に書き込み、その複数プローブ生データに基づいてその車両が走行した経路を複数トリップに分割することにより複数時系列トリップデータを作成する。その複数プローブ生データの各々は、時刻とその車両がその時刻に配置された位置とを示している。このとき、その時系列トリップデータは、その複数プローブ生データと、その複数プローブ生データの各々をその複数トリップのいずれかに対応付けるトリップ情報とを示している。
本発明による道路交通情報作成プログラムは、読み込み処理部とトリップ切分け判定処理部とをコンピュータに実現させるための道路交通情報作成プログラムである。その読み込み処理部は、車両から収集された複数プローブ生データを記憶装置に書き込む。そのトリップ切分け判定処理部は、その複数プローブ生データに基づいてその車両が走行した経路を複数トリップに分割することにより複数時系列トリップデータを作成する。その複数プローブ生データの各々は、時刻とその車両がその時刻に配置された位置とを示している。このとき、その時系列トリップデータは、その複数プローブ生データと、その複数プローブ生データの各々をその複数トリップのいずれかに対応付けるトリップ情報とを示している。 The road traffic information creation device according to the present invention includes a reading processing means and a trip separation determination processing means. The reading processing means writes the multiple probe raw data collected from the vehicle into the storage device. The trip separation determination processing means creates a plurality of time series trip data by dividing the route traveled by the vehicle into a plurality of trips based on the plurality of probe raw data. Each of the plurality of probe raw data indicates a time and a position where the vehicle is arranged at the time. At this time, the time-series trip data includes the multiple probe raw data and trip information that associates each of the multiple probe raw data with one of the multiple trips.
The road traffic information creation method according to the present invention writes a plurality of probe raw data collected from a vehicle to a storage device, and divides a route traveled by the vehicle into a plurality of trips based on the plurality of probe raw data. Create trip data. Each of the plurality of probe raw data indicates a time and a position where the vehicle is arranged at the time. At this time, the time-series trip data indicates the multiple probe raw data and trip information that associates each of the multiple probe raw data with one of the multiple trips.
A road traffic information creation program according to the present invention is a road traffic information creation program for causing a computer to implement a reading processing unit and a trip separation determination processing unit. The reading processing unit writes the multiple probe raw data collected from the vehicle into the storage device. The trip separation determination processing unit creates a plurality of time-series trip data by dividing the route traveled by the vehicle into a plurality of trips based on the plurality of probe raw data. Each of the plurality of probe raw data indicates a time and a position where the vehicle is arranged at the time. At this time, the time-series trip data indicates the multiple probe raw data and trip information that associates each of the multiple probe raw data with one of the multiple trips.
図2は、時系列トリップデータを示す図である。
図3は、トリップデータを示す図である。
図4は、初期化処理を示すフローチャートである。
図5は、読み込み処理を示すフローチャートである。
図6は、トリップ切分け判定処理の前半を示すフローチャートである。
図7は、トリップ切分け判定処理の後半を示すフローチャートである。
図8は、あるプローブカーから収集された複数のトリップデータを示す地図である。
図9は、図8のトリップデータに基づいて算出されたトリップを示す地図である。
図10は、あるプローブカーから収集された他の複数のトリップデータを示す地図である。
図11は、図10のトリップデータに基づいて算出されたトリップを示す地図である。
図12は、本発明による道路交通情報作成装置の変形例を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing a road traffic information creating apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing time-series trip data.
FIG. 3 is a diagram showing trip data.
FIG. 4 is a flowchart showing the initialization process.
FIG. 5 is a flowchart showing the reading process.
FIG. 6 is a flowchart showing the first half of the trip separation determination process.
FIG. 7 is a flowchart showing the second half of the trip separation determination process.
FIG. 8 is a map showing a plurality of trip data collected from a certain probe car.
FIG. 9 is a map showing trips calculated based on the trip data of FIG.
FIG. 10 is a map showing a plurality of other trip data collected from a probe car.
FIG. 11 is a map showing trips calculated based on the trip data shown in FIG.
FIG. 12 is a block diagram showing a modification of the road traffic information creation device according to the present invention.
10 生データ記憶装置
11 プローブ生データ格納部
12 道路交通情報作成装置
20 データ処理装置
21 初期化処理部
22 読み込み処理部
23 トリップ切分け判定処理部
24 合併処理部
25 道路交通情報作成部
30 データ記憶装置
31 時系列トリップデータ構造格納部
40 時系列トリップデータ
41 車両番号集合
42 トリップデータリスト集合
50 トリップデータ
51 日時
52 位置
53 方位
54 速度
55 タクシー状態
56 データ世代区別
57 トリップ番号
58 トリップ属性
59 拡張情報 DESCRIPTION OF
図面を参照して、本発明の道路交通情報作成装置の実施の形態について説明する。
その道路交通情報作成装置100は、図1に示されているように、生データ記憶装置10とデータ処理装置20とデータ記憶装置30とを備えている。データ処理装置20は、情報を互いに伝達可能な状態で、生データ記憶装置10とデータ記憶装置30とに接続されている。
生データ記憶装置10は、コンピュータであり、図示されていないCPUと記憶装置と通信装置とを備えている。そのCPUは、生データ記憶装置10にインストールされるコンピュータプログラムを実行して、その記憶装置とインターフェースとを制御する。その記憶装置は、そのコンピュータプログラムを記録し、そのCPUにより生成される情報を一時的に記録する。その通信装置は、携帯電話回線網に接続され、その携帯電話回線網を介して道路交通情報作成装置100に送信された情報をそのCPUに出力する。
そのコンピュータプログラムは、プローブ生データ格納部11を含んでいる。プローブ生データ格納部11は、その通信装置を用いて携帯電話回線網を介して複数のプローブカーから複数のプローブ生データをそれぞれ収集し、その複数のプローブ生データを記憶装置に記録する。その複数のプローブカーは、タクシーとタクシー以外の車両とを含んでいる。
そのタクシー以外の車両は、車両位置検出器と通信機器とを車載している。その車両位置検出器は、GPS(Global Positioning System)機能を搭載し、その車両の位置等を測定する。その通信機器は、その携帯電話回線網をして、その測定された位置を示すプローブ生データを道路交通情報作成装置100に送信する。そのタクシーは、車両位置検出器とメーター機と通信機器とを車載している。その車両位置検出器は、GPS機能を搭載し、そのタクシーの位置等を測定する。そのメーター機は、そのタクシーの運転手により操作され、空車または実車のいずれかを示す状態に遷移する。その通信機器は、その携帯電話回線網を介して、その測定された位置とそのメーター機の状態とを示すプローブ生データを道路交通情報作成装置100に送信する。
データ記憶装置30は、コンピュータであり、図示されていないCPUと記憶装置とを備えている。そのCPUは、データ記憶装置30にインストールされるコンピュータプログラムを実行して、その記憶装置を制御する。その記憶装置は、そのコンピュータプログラムを記録し、そのCPUにより生成される情報を一時的に記録する。そのコンピュータプログラムは、時系列トリップ(Trip)データ構造格納部31を含んでいる。時系列トリップデータ構造格納部31は、データ処理装置20により作成された時系列トリップデータをデータ処理装置20により使用可能に記憶装置に記録する。
データ処理装置20は、コンピュータであり、図示されていないCPUと記憶装置と入力装置と出力装置とを備えている。そのCPUは、データ処理装置20にインストールされるコンピュータプログラムを実行して、その記憶装置と入力装置と出力装置とを制御する。その記憶装置は、そのコンピュータプログラムを記録し、そのCPUにより生成される情報を一時的に記録する。その入力装置は、ユーザに操作されることにより情報を生成し、その情報をそのCPUに出力する。その入力装置としては、キーボードが例示される。その出力装置は、そのCPUにより生成された情報をユーザに認識可能に表現する。その外部機器としては、ディスプレイが例示される。そのディスプレイは、表示面を有し、そのCPUにより生成された画面をその表示面に表示する。
そのコンピュータプログラムは、初期化処理部21と読み込み処理部22とトリップ切分け判定処理部23と合併処理部24と道路交通情報作成部25とを含んでいる。
初期化処理部21は、初期化処理を実行して、データ記憶装置30に記録されている時系列トリップデータを初期化する。読み込み処理部22は、読み込み処理を実行して、生データ記憶装置10により記録されている複数のプローブ生データに基づいて、データ記憶装置30に記録されている時系列トリップデータを更新する。
トリップ切分け判定処理部23は、入力装置を介して入力される停車規定距離(D_Allowとも言う)と連続性規定時間(MaxTimeStamp Intervalとも言う)と長時間駐車規定時間(Trip Stop Timeとも言う)とを入力装置から収集する。トリップ切分け判定処理部23は、さらに、トリップ切分け判定処理を実行して、その停車規定距離と連続性規定時間と長時間駐車規定時間とに基づいてデータ記憶装置30に記録されている時系列トリップデータを更新する。合併処理部24は、誤って切分けられたトリップに対して合併処理を実行して、データ記憶装置30に記録されている時系列トリップデータを更新する。
道路交通情報作成部25は、データ記憶装置30に記録されている時系列トリップデータに基づいて、車の走行経路を推定し、その走行経路に含まれる複数の道路リンクに対応する複数の旅行時間を算出する。その道路複数リンクの旅行時間は、その複数の経路道路リンクを車両で走行するときの所要時間をそれぞれ示している。さらに、その道路リンク旅行時間は、他の経路探索システムなどにも利用される。道路交通情報作成部25は、さらに、その算出された旅行時間に基づいて道路交通情報を作成する。その道路交通情報は、道路リンクの渋滞状況を示している。道路交通情報作成部25は、さらに、その算出された旅行時間を示す画面を作成し、その画面をディスプレイに表示する。道路交通情報作成部25は、さらに、その作成された道路交通情報を示す画面を作成し、その画面をディスプレイに表示する。
なお、道路交通情報作成部25は、初期化処理部21と読み込み処理部22とトリップ切分け判定処理部23と合併処理部24とがインストールされるコンピュータ(データ処理装置20)にインストールされる必要がなく、データ処理装置20と別個のコンピュータにインストールされることもできる。
図2は、データ記憶装置30に記録されている時系列トリップデータを示している。その時系列トリップデータ40は、車両番号集合41をトリップデータリスト集合42に対応付けている。すなわち、車両番号集合41の任意の要素は、トリップデータリスト集合42の1つの要素に対応づけられている。車両番号集合41の要素は、複数のプローブカーに割り当てられている複数の番号のうちの1つの番号を示し、その複数のプローブカーのうちの1つのプローブカーを識別している。トリップデータリスト集合42の要素は、複数のトリップデータを示している。
すなわち、全てのトリップデータは、車両番号毎に分類され、時系列トリップデータ構造のテーブルであるトリップデータリストに集約される。例えば、車両番号nの車両から得られたトリップデータni(i=1,2,3,・・・)は、トリップデータn1,トリップデータn2,トリップデータn3,・・・,トリップデータnk,・・・,トリップデータnendといった時系列的なリストとして、時系列トリップデータ構造のテーブルに格納される。
図3は、トリップデータリスト集合42のうちのあるプローブカーに対応する複数のトリップデータの1つを示している。そのトリップデータ50は、日時51と位置52と方位53と速度54とタクシー状態55とデータ世代区別56とトリップ番号57とトリップ属性58と拡張情報59とを備えている。日時51は、時刻を示している。位置52は、そのプローブカーに車載されている車両位置検出器によりその時刻に測定されたそのプローブカーの位置を示し、その位置の緯度と経度とを示している。方位53は、そのプローブカーに車載されている車両位置検出器によりその時刻に測定されたそのプローブカーが向いている方角を示している。速度54は、そのプローブカーに車載されている車両位置検出器によりその時刻に測定されたそのプローブカーが走行している速度を示している。タクシー状態55は、「NULL」と「0」と「1」とのうちのいずれかを示している。タクシー状態55は、そのプローブカーがタクシーでないときに、「NULL」を示している。タクシー状態55は、そのプローブカーがタクシーであるときに、そのプローブカーに車載されているメーター機のその時刻での状態を示している。タクシー状態55は、そのタクシーが空車であるときに、「0」を示している。タクシー状態55は、そのタクシーが実車であるときに、「1」を示している。
データ世代区別56は、トリップデータ50が前周期で追加されたトリップデータか前周期よりもさらに前の周期に処理された後に残されているトリップデータかを示している。すなわち、データ世代区別56は、トリップデータ50が前周期よりもさらに前の周期に処理された後に残されているトリップデータであるときに、0を示す。データ世代区別56は、トリップデータ50が前周期で追加されたトリップデータであるときに、1を示す。
トリップ番号57は、そのプローブカーが走行した経路を複数のトリップに分割することができるときに、その複数のトリップのうちのトリップデータ50に対応するトリップを示している。すなわち、トリップ番号57が異なる2つのトリップデータは、互いに異なるトリップに分割される。トリップ番号は、分割するトリップを識別するものであれば、他のトリップ情報でも良い。
トリップ属性58は、そのプローブカーのその時刻での走行状態を示し、0~4のうちのいずれかの整数を示している。その走行状態は、「正常」と「一時停止」と「走行開始」と「長時間駐車」と「低頻度トリップデータ」とを含んでいる。「正常」という走行状態は、そのプローブカーが正常に走行中である状態を示す。「一時停止」という走行状態は、信号待ちなど、道路交通情報に沿う範囲内でそのプローブカーが一時停止している状態を示す。「走行開始」という走行状態は、そのプローブカーが走行を開始したという状態を示す。「長時間駐車」という走行状態は、タクシーの客待ちなど、そのプローブカーが信号の周期よりも長く停止している状態を示す。「低頻度トリップデータ」という走行状態は、連続2地点のトリップデータ間の時間間隔が過大であるために、2地点間走行経路が正確に判断できず、トリップデータに連続性がない状態を示す。トリップ属性58は、その走行状態が「正常」であるときに、0を示している。トリップ属性58は、その走行状態が「一時停止」であるときに、1を示している。トリップ属性58は、その走行状態が「走行開始」であるときに、2を示している。トリップ属性58は、その走行状態が「長時間駐車」であるときに、3を示している。トリップ属性58は、その走行状態が「低頻度トリップデータ」であるときに、4を示している。
拡張情報59は、車両位置検出器で観測した車両の現在位置情報の精度が低い場合に、マップマッチングや経路同定の処理を行った結果の情報などを示す。マップマッチングや経路同定では、車両の走行している方向などから、付近の地図で該当する道路を探し出して、正しい現在地を推測する。
図3は、さらに、日時51と位置52と方位53と速度54とタクシー状態55とデータ世代区別56とトリップ番号57とトリップ属性58とのデータ型を示している。そのデータ型は、項目データの性格やサイズを規定している。例えば、“CHAR”は、最大255文字までの固定長文字列を示し、“NUMBER”は、数値を示す。括弧内の数字は、最大桁数を示す。
本発明による道路交通情報作成方法の実施の形態は、複数のプローブカーと道路交通情報作成装置100とにより実行され、プローブ生データ収集処理と初期化処理と読み込み処理とトリップ切分け判定処理と合併処理と道路交通情報作成処理とを備えている。
そのプローブ生データ収集処理では、各プローブカーの車両位置検出器は、GPS機能を用いてそのプローブカーの位置と方位と速度とを間欠的に測定し、その測定結果を通信機器に出力する。各プローブカーのメーター機は、そのタクシーの運転手により操作され、空車または実車のいずれかを示す状態に遷移し、その状態を示すデータを通信機器に出力する。
各プローブカーの通信機器は、車両位置検出器とメーター機との出力に基づいてプローブ生データを作成し、その携帯電話回線網を介してそのプローブ生データを道路交通情報作成装置100に送信する。そのプローブ生データは、車両番号と日時と位置と方位と速度とタクシー状態と拡張情報とを示している。その車両番号は、そのプローブカーを識別する番号を示している。その位置は、その日時でのそのプローブカーの位置を示している。その方位は、その日時でのそのプローブカーが向いている方角を示している。その速度は、その日時でのそのプローブカーの速度を示している。そのタクシー状態は、そのプローブカーがタクシーであるときに、その日時でのメーター機の状態を示し、そのプローブカーがタクシーでないときに、そのプローブカーがタクシーでないことを示している。その拡張情報は、車両位置検出器で観測した車両の現在位置情報の精度が低い場合に、マップマッチングや経路同定の処理を行った結果の情報などを示している。
生データ記憶装置10は、その通信装置を用いて携帯電話回線網を介して複数のプローブカーから収集された複数のプローブ生データを記憶装置に記録する。
図4は、その初期化処理を示している。データ処理装置20は、データ記憶装置30内に車両番号nに対応するトリップデータniが記録されているかどうかを確認する(ステップS100)。データ処理装置20は、トリップデータniが記録されている場合に(ステップS100“YES”)、車両番号nに対応するトリップデータのうちの最後に収集されたトリップデータnendをデータ記憶装置30から取得する(ステップS110)。データ処理装置20は、そのトリップデータnendのデータ世代区別56を確認する(ステップS120)。データ処理装置20は、最終のトリップデータnendのデータ世代区別56が1でない場合(ステップS120“NO”)、車両番号nに対応する全てのトリップデータniを削除する(ステップS140)。データ処理装置20は、トリップデータnendのデータ世代区別56が1である場合に(ステップS120“YES”)、車両番号nに対応する複数のトリップデータのうちのトリップデータnend以外のトリップデータを削除して、その最終のトリップデータnendのデータ世代区別56を0に設定する(ステップS130)。
データ処理装置20は、トリップデータniが存在しない場合に(ステップS100“NO”)、または、ステップS130、ステップS140の処理が完了したときに、車両番号(n+1)に関する処理に移行する。すなわち、データ処理装置20は、時系列トリップデータテーブルに記録されている全ての車両番号において、ステップS100~ステップS140の処理を繰り返し実行する。
この初期化処理においては、車両番号毎に、前回の計算周期に追加されたトリップデータのうち、日時情報が最新のトリップデータのみを残し、その他の全てのトリップデータを削除する。残された最新のトリップデータは、今回の計算周期における最初のトリップデータと、時系列的に連続したトリップデータとなる。このような初期化処理により、車両の走行軌跡や旅行時間の推定精度を高めることができる。また、関連技術の方法に比べて、途中の処理結果を保存するためのリソースの削減やマルチスレッド処理が可能になるなどの利点を持つので、システムの実行効率を高めることが可能となる。
図5は、その読み込み処理を示している。その読み込み処理は、初期化処理が完了すると、実行される。データ処理装置20は、生データ記憶装置10内に格納されているプローブ生データのファイルを開き(ステップS200)、ファイル内のプローブ生データを順次読み込む(ステップS210)。
データ処理装置20は、その読み込んだプローブ生データに異常があるか否かをチェックする(ステップS220)。そのチェックの例として、データフォーマットチェックやデータ値チェックなどがある。データ処理装置20は、例えば、緯度情報のデータの度数が90以上になっていないかどうか、日時情報のデータの分や秒が60以上になっていないかどうかのデータ値チェックを行う。データ処理装置20は、プローブ生データに異常を検出した場合(ステップS220“YES”)、プローブ生データを破棄する(ステップS230)。
データ処理装置20は、プローブ生データに異常を検出しなかった場合(ステップS220“NO”)、プローブ生データをトリップデータniに加工する(ステップS240)。データ処理装置20は、処理中のトリップデータniに係る車両番号nが時系列トリップデータ構造のテーブル内に既に存在するか否かを確認する(ステップS250)。データ処理装置20は、処理中のトリップデータniに係る車両番号nが時系列トリップデータ構造のテーブル内に存在しない場合に(ステップS250“NO”)、車両番号nのレコードを新規に作成し(ステップS260)、車両番号nのトリップデータリストに、処理中のトリップデータniを追加する(ステップS270)。
データ処理装置20は、処理中のトリップデータniの対象となる車両番号nが時系列トリップデータ構造のテーブル内に既に存在する場合に(ステップS250“YES”)、車両番号nのトリップデータリストに処理中のトリップデータniを追加する(ステップS270)。読み込み処理部22は、処理中のトリップデータniを初期化する(ステップS280)。このとき、データ処理装置20は、処理中のトリップデータniのデータ世代区別56を1に設定し、トリップ番号57を1に設定し、トリップ属性58を0に設定する。
データ処理装置20は、ファイル内の全てのファイル内のプローブ生データにおいて、ステップS210~ステップS280の処理を繰り返し実行する。データ処理装置20は、全てのプローブ生データに関してステップS210~ステップS280の処理を実行した後に、プローブ生データのファイルを閉じ、さらにそのファイルを破棄する(ステップS290)。
図6、図7は、トリップ切分け判定処理を示している。トリップ切分け判定処理は、読み込み処理が終了すると、実行される。ユーザは、トリップ切分け判定処理が実行さる前に、入力装置を介して、停車規定距離(D_Allow)と連続性規定時間(MaxTimeStampInterval)と長時間駐車規定時間(TripStopTime)とをデータ処理装置20に予め入力する。停車規定距離(D_Allow)は、GPSの誤差値より設定される。停車規定距離(D_Allow)としては、20mが例示される。長時間駐車規定時間(TripStopTime)は、信号機の周期よりも長い値とし、望ましくは、タクシーの平均乗降時間に基づいて設定される。長時間駐車規定時間(TripStopTime)としては、150秒が例示される。連続性規定時間(MaxTimeStampInterval)は、正確な経路を同定するために必要なプローブ生データの最低頻度に基づいて設定される。連続性規定時間(MaxTimeStampInterval)としては、300秒が例示される。
データ処理装置20は、1つの車両番号nに対応するトリップデータリスト内の複数のトリップデータをデータ記憶装置30から読み出し(ステップS300)、変数Counterに0を代入する。データ処理装置20は、日時51に基づいて、その複数のトリップデータのうちの1つのトリップデータniがその複数のトリップデータのうちの最初のデータであるかどうかを確認する(ステップS310)。
データ処理装置20は、トリップデータniが車両番号nの最初のデータである場合に(ステップS310“YES”)、トリップデータniのトリップ属性58を2に設定する。データ処理装置20は、さらに、変数Counterに1を加算した値を変数Counterに代入し、変数Counterの値をトリップ番号57に代入する(ステップS360)。
データ処理装置20は、トリップデータniが最初のデータではない場合(ステップS310“NO”)、その複数のトリップデータからトリップデータniの直前のトリップデータni−1を抽出する。データ処理装置20は、トリップデータni−1のタクシー状態55から処理中のトリップデータniのタクシー状態55に変更があるかどうかを確認する(ステップS320)。
データ処理装置20は、その変更があるときに(ステップS320“YES”)、トリップデータniのトリップ属性58を2に設定する。データ処理装置20は、さらに、変数Counterに1を加算した値を変数Counterに代入し、変数Counterの値をトリップ番号57に代入する(ステップS360)。
データ処理装置20は、その変更がないときに(ステップS320“NO”)、トリップデータni−1の位置52からトリップデータniの位置52までの距離と停車規定距離(D_Allow)とを比較する(ステップS330)。
データ処理装置20は、トリップデータni−1の位置とトリップデータniの位置との距離が停車規定距離(D_Allow)よりも小さい場合に(ステップS330“YES”)、そのプローブカーが停車中であると判断する。このとき、データ処理装置20は、さらに、トリップデータni−1の日時51とトリップデータniの日時51との時間差と長時間駐車規定時間(TripStopTime)とを比較する(ステップS340)。
データ処理装置20は、その時間差が長時間駐車規定時間(TripStopTime)より大きい場合に(ステップS340“YES”)、そのプローブカーが長時間駐車していると判断し、トリップ属性58を3に設定する(ステップS370)。このとき、データ処理装置20は、さらに、変数Counterに1を加算した値を変数Counterに代入し、変数Counterの値をトリップ番号57に代入する。
データ処理装置20は、その時間差が長時間駐車規定時間(TripStopTime)よりも小さい場合(ステップS340“NO”)、そのプローブカーが道路交通状況に沿う範囲内の一時停止中であると判断し、トリップ属性58を1に設定し、トリップデータniを破棄する(ステップS380)。
データ処理装置20は、トリップデータni−1の位置52とトリップデータniの位置52との距離が停車規定距離(D_Allow)よりも大きい場合に(ステップS330“NO”)、そのプローブカーが走行中であると判断する。データ処理装置20は、トリップデータni−1の日時51とトリップデータniの日時51との時間差を連続性規定時間(MaxTimeStampInterval)と比較する(ステップS350)。
データ処理装置20は、その時間差が連続性規定時間(MaxTimeStampInterval)よりも大きい場合(ステップS350“YES”)、トリップデータni−1とトリップデータniとの間の時間間隔は大き過ぎて連続性がない(低頻度トリップデータ)と判断し、トリップ属性58を4に設定する(ステップS390)。このとき、データ処理装置20は、さらに、変数Counterに1を加算した値を変数Counterに代入し、変数Counterの値をトリップ番号57に代入する。
データ処理装置20は、その時間差が連続性規定時間(MaxTimeStampInterval)よりも小さい場合(ステップS350“NO”)、そのプローブカーが正常に走行していると判断し、トリップ属性58を0に設定する(ステップS400)。
データ処理装置20は、車両番号nに対応するトリップデータリスト内にある全てのトリップデータniにおいて、ステップS300~ステップS400の処理を繰り返し実行する。データ処理装置20は、さらに、時系列トリップデータに存在する全ての車両番号において、ステップS300~ステップS400の処理を繰り返し実行する。
その合併処理は、トリップ切分け判定処理の後に実行される。データ処理装置20は、時系列トリップデータのうちの車両番号nに対応するトリップデータリストに基づいて経路を複数のトリップに分割する。属性58が「長時間駐車」の分割されたトリップに対して、その分割位置が所在する道路リンクを算出する。もし、該道路リンクに、複数の車のトリップが「長時間駐車」の理由で切分けられた場合、車両が長時間駐車と誤って判断されてしまうことになるため、切り分けられたトリップを改めて一つに合併することになる。その経路は、そのトリップデータリストに含まれる複数のトリップデータが示す複数の位置を辿る経路を示し、車両番号nにより識別されるプローブカーが走行した経路を示している。その複数のトリップは、それぞれ、車両番号nにより識別されるプローブカーが走行した経路の部分を示し、その複数のトリップデータのうちのトリップ番号57が一致しているトリップデータが示す複数の位置を辿っている。その分割位置は、その経路がその複数のトリップに分割される位置を示し、その複数のトリップデータのうちのトリップ番号57が切り換わる2つのトリップデータがそれぞれ示す2つに位置の近傍を示している。すなわち、その分割位置は、トリップ属性58が「走行開始」または「長時間駐車」または「低頻度トリップデータ」を示すトリップデータの位置52が示す位置に概ね一致している。
その道路交通情報作成処理は、そのトリップ切分け判定処理と合併処理とが実行された後に実行される。データ処理装置20は、時系列トリップデータのうちの車両番号nに対応するトリップデータリストに基づいて複数のトリップを算出する。その複数のトリップは、それぞれ、車両番号nにより識別されるプローブカーが走行した経路の部分を示し、その複数のトリップデータのうちのトリップ番号57が一致しているトリップデータが示す複数の位置を辿っている。データ処理装置20は、その複数のトリップの各々を示す複数のトリップデータに基づいて、道路交通情報を作成する。その道路交通情報は、渋滞している渋滞区間を示し、または、車両が走行する経路の旅行時間を示している。このような道路交通情報の作成に関する一般的な方法は、周知である。
図8は、あるプローブカーから収集された複数のトリップデータを示している。図8において、黒ポイントは、車両位置を示し、その位置での時刻を併記している。また、線は道路を示す。このとき、停車規定距離(D_Allow)は、20mを示している。長時間駐車規定時間(TripStopTime)は、150秒を示している。連続性規定時間(MaxTimeStampInterval)は、300秒を示している。時刻は、(時:分:秒)で表し、たとえば、時刻(10:20:30)は、10時20分30秒を示す。時刻(10:20:20)におけるトリップデータは、最初のデータであるために、トリップ属性58が2に設定され、トリップ番号が1に設定される。つまり、車両の運転が時刻(10:20:20)に開始されたことを意味する。
時刻(10:20:50)におけるトリップデータは、1つ前の時刻(10:20:20)におけるトリップデータとの距離の差が停車規定距離(D_Allow)より大きい。この場合、車両は走行中であると判断される。更に、時刻(10:20:50)におけるトリップデータは、1つ前の時刻(10:20:20)におけるトリップデータとの時間の差(30秒)が連続性規定時間(MaxTimeStampInterval)より小さいため、車両は正常に走行中であると判断される。同様に、時刻(10:21:20)におけるトリップデータからも、車両は正常に走行していると判断される。
時刻(10:21:50)におけるトリップデータは、時刻(10:21:20)におけるトリップデータとの距離の差が停車規定距離(D_Allow)より小さい。この場合、車両は一時停止していると判断される。更に、時刻(10:21:50)におけるトリップデータは、時刻(10:21:20)におけるトリップデータとの時間の差(30秒)が、長時間駐車規定時間(TripStopTime)よりも小さいため、車両は信号待ちなどによって一時停止していると判断される。一時停止の属性が設定されることによって、時刻(10:21:50)におけるトリップデータは、プローブデータリストから削除される。
同様に、時刻(10:22:20)におけるトリップデータは、1つ前の時刻(10:21:50)におけるトリップデータとの距離の差が停車規定距離(D_Allow)より小さい。この場合、車両は一時停止していると判断される。更に、時刻(10:22:20)におけるトリップデータは、時刻(10:21:50)におけるトリップデータとの時間の差(30秒)が、長時間駐車規定時間(TripStopTime)よりも小さいため、車両は信号待ちなどによって一時停止していると判断される。一時停止の属性が設定されることによって、時刻(10:22:20)におけるトリップデータは、プローブデータリストから削除される。
続いて、時刻(10:23:20)におけるトリップデータは、1つ前の時刻(10:22:20)におけるトリップデータとの距離の差が停車規定距離(D_Allow)よりも大きい。この場合、車両は正常に走行中であると判断される。更に、時刻(10:23:20)におけるトリップデータは、1つ前の時刻(10:22:20)におけるトリップデータとの時間の差(60秒)が連続性規定時間(MaxTimeStampInterval)より小さいため、車両は正常に走行していると判断される。同様に、時刻(10:23:50)以降のトリップデータにおいても、車両は正常に走行していると判断される。
このとき、図9に示されているように、トリップ切分け判定処理部23によって、トリップ番号の1が、時刻(10:20:20)、時刻(10:20:50)、時刻(10:21:20)、時刻(10:23:20)、時刻(10:23:50)、時刻(10:24:20)、時刻(10:24:50)及び時刻(10:24:55)におけるトリップデータに対して設定される。図9に示されているように、時系列的に得られたトリップデータが、同一のトリップに纏められる。
図10は、あるプローブカーから収集された他の複数のトリップデータを示している。時刻(10:20:20)におけるトリップデータは、最初のデータであるため、トリップ属性58は2に設定され、トリップ番号は1に設定される。つまり、車両の運転が時刻(10:20:20)に開始されたことを意味する。そして、時刻(10:20:50)および時刻(10:21:20)におけるトリップデータから、車両は正常に走行していると判断される。
一方、時刻(10:21:50)、時刻(10:22:20)、時刻(10:22:50)及び時刻(10:23:20)におけるトリップデータから、車両は一時停止していると判断される。これらのトリップデータは、プローブデータリストから削除される。
時刻(10:24:20)におけるトリップデータは、プローブデータリストに残された1つ前の時刻(10:21:20)におけるトリップデータとの距離の差が停車規定距離(D_Allow)より小さく、かつ時間の差(180秒)が長時間駐車規定時間(TripStopTime)より大きいため、車両は長期駐車していると判断される。時刻(10:24:20)におけるトリップデータのトリップ属性58は3に設定され、トリップ番号が更新される。時刻(10:24:50)、時刻(10:25:10)及び時刻(10:25:20)におけるトリップデータから、車両は正常に走行していると判断される。
このとき、図11に示されているように、トリップ切分け判定処理部23によって、トリップ番号の1が、時刻(10:20:20)、時刻(10:20:50)及び時刻(10:21:20)におけるトリップデータに対して設定される。また、トリップ切分け判定処理部23によって、トリップ番号の2が、時刻(10:24:20)、時刻(10:24:50)、時刻(10:25:10)及び時刻(10:25:20)におけるトリップデータに対して設定される。図11に示されているように、時系列的に得られたトリップデータが、トリップ番号1のトリップと、トリップ番号2のトリップとの異なるトリップに分割される。
本発明による道路交通情報作成方法では、停止判断、駐車判定、データ頻度判断などを行って、トリップデータをトリップ単位で切分けるので、道路交通状況に沿わない車両の異常走行状態の排除や、低頻度データの検出などが可能になる。その結果、より精度高い特定道路区間の旅行時間の推計が可能になる。本発明による道路交通情報作成方法では、さらに、前回の計算周期におけるトリップデータを利用するため、特定道路区間の旅行時間計算や車両の走行軌跡判定に必要な情報量を維持しながら、各計算周期におけるトリップの前後関係をトータル的に考慮しやすい時系列トリップデータを作成することができる。本発明による道路交通情報作成方法では、さらに、この時系列トリップデータ構造を作成することによって、低頻度データや複雑な道路ネットワークにおいても、精度高く走行軌跡の判定や特定道路区間の旅行時間計算が可能になる。
本発明の道路交通情報作成方法における初期化処理では、前回の計算周期における最後のトリップデータが、今回の計算周期で利用されている。そのため、本発明による道路交通情報作成方法では、初期化処理により、前回の計算周期における最後のトリップと、今回の計算周期における最初のトリップとを、一つのトリップに纏めることが可能になる。前回の計算周期におけるトリップデータは、計算周期などの人為的な設定(例えば5分)によって、今回の計算周期で利用が困難になることがある。本発明による道路交通情報作成方法では、前回の計算周期における最終のトリップデータを利用して、異なる計算周期で別々に切分けられた2つのトリップを繋げることができる。
図10及び図11の例では、停車時間が信号周期よりも長い渋滞の場合、駐車判定によって、車両が長時間駐車と誤って判断されてしまうことになる。本発明による道路交通情報作成方法では、合併処理によりこのような長時間駐車が車両の個別行動ではなく、交通渋滞によるものと判断される。そのため、本発明の道路交通情報作成方法では、誤って排除された駐車時間を、交通渋滞による停止時間と正しく判断し、道路交通の渋滞状況に反映することが可能になる。
なお、本発明による道路交通情報作成方法は、その合併処理を省略することもできる。
また、変形例として、本発明の道路交通情報作成方法は、初期化処理と合成処理と道路交通情報作成処理とを省略することができる。その他の処理は、上述した本発明の実施の形態と同様である。図12は、この変形例の道路交通情報作成装置を示すブロック図である。この変形例の道路交通情報作成装置は、読み込み処理部22とトリップ切分け処理部23と図示しない記憶装置とを備える。読み込み処理部22は、車両から収集された複数プローブ生データを記憶装置に書き込む。トリップ切分け判定処理部23は、複数プローブ生データに基づいて車両が走行した経路を複数トリップに分割することにより複数時系列トリップデータを作成する。
この変形例の道路交通情報作成装置および道路交通情報作成方法においても、
本発明の実施の形態と同様の効果を有する。
実施の形態には本発明について詳しく記載されているが、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではない。当業者であれば、請求項に定義された本発明の要旨を逸脱しない範囲で様々な変更を行うことができる。
この出願は、2009年3月4日に出願された日本国出願である特願2009-051383に基づくものであり、優先権を主張している。特願2009-051383で開示されている内容は、参照として全て本発明に組み込まれている。
[Supplement under Rule 26 14.04.2010]
With reference to the drawings, an embodiment of a road traffic information creation device of the present invention will be described.
The road traffic
The raw
The computer program includes a probe raw data storage unit 11. The probe raw data storage unit 11 collects a plurality of probe raw data from a plurality of probe cars via the mobile phone network using the communication device, and records the plurality of probe raw data in a storage device. The plurality of probe cars includes a taxi and a vehicle other than a taxi.
Vehicles other than the taxi are equipped with a vehicle position detector and a communication device. The vehicle position detector is equipped with a GPS (Global Positioning System) function and measures the position of the vehicle. The communication device transmits the probe raw data indicating the measured position to the road traffic
The
The
The computer program includes an
The
The trip separation
The road traffic
The road traffic
FIG. 2 shows time-series trip data recorded in the
That is, all the trip data is classified for each vehicle number, and is collected in a trip data list that is a table having a time-series trip data structure. For example, trip data ni (i = 1, 2, 3,...) Obtained from the vehicle of vehicle number n is trip data n1, trip data n2, trip data n3,..., Trip data nk,. ... Stored in a time-series trip data structure table as a time-series list such as trip data nend.
FIG. 3 shows one of a plurality of trip data corresponding to a certain probe car in the trip data list set 42. The
The
The
The
The
FIG. 3 further shows data types of
The embodiment of the road traffic information creation method according to the present invention is executed by a plurality of probe cars and the road traffic
In the probe raw data collection process, the vehicle position detector of each probe car intermittently measures the position, direction, and speed of the probe car using the GPS function, and outputs the measurement result to the communication device. The meter machine of each probe car is operated by the taxi driver, transitions to a state indicating either an empty vehicle or an actual vehicle, and outputs data indicating the state to a communication device.
The communication equipment of each probe car creates probe raw data based on the outputs of the vehicle position detector and the meter machine, and transmits the probe raw data to the road traffic
The raw
FIG. 4 shows the initialization process. The
When the trip data ni does not exist (step S100 “NO”), or when the processing of step S130 and step S140 is completed, the
In this initialization process, for each vehicle number, among the trip data added in the previous calculation cycle, only the trip data with the latest date and time information is left, and all other trip data is deleted. The latest trip data that remains is the first trip data in the current calculation cycle and trip data that is continuous in time series. By such initialization processing, it is possible to improve the estimation accuracy of the travel locus and travel time of the vehicle. Further, compared to the related art method, there are advantages such as reduction of resources for storing intermediate processing results and multi-thread processing, so that the execution efficiency of the system can be improved.
FIG. 5 shows the reading process. The reading process is executed when the initialization process is completed. The
The
If no abnormality is detected in the probe raw data (step S220 “NO”), the
When the vehicle number n that is the target of the trip data ni being processed already exists in the time-series trip data structure table (step S250 “YES”), the
The
6 and 7 show trip separation determination processing. The trip separation determination process is executed when the reading process ends. Before the trip separation determination process is executed, the user provides the
The
When the trip data ni is the first data of the vehicle number n (step S310 “YES”), the
When the trip data ni is not the first data (step S310 “NO”), the
When there is such a change (step S320 “YES”), the
When there is no change (step S320 “NO”), the
When the distance between the position of the trip data ni-1 and the position of the trip data ni is smaller than the specified stop distance (D_Allow) (step S330 “YES”), the
When the time difference is larger than the long-time parking prescribed time (TripStopTime) (step S340 “YES”), the
When the time difference is smaller than the long-time parking regulation time (TripStopTime) (step S340 “NO”), the
When the distance between the
If the time difference is larger than the continuity regulation time (MaxTimeStampInterval) (step S350 “YES”), the
If the time difference is smaller than the specified continuity time (MaxTimeStampInterval) (step S350 “NO”), the
The
The merge process is executed after the trip separation determination process. The
The road traffic information creation process is executed after the trip separation determination process and the merge process are executed. The
FIG. 8 shows a plurality of trip data collected from a certain probe car. In FIG. 8, a black point indicates a vehicle position, and the time at that position is also shown. A line indicates a road. At this time, the stop specified distance (D_Allow) indicates 20 m. The long parking regulation time (TripStopTime) indicates 150 seconds. The continuity regulation time (MaxTimeStampInterval) indicates 300 seconds. The time is expressed as (hour: minute: second). For example, the time (10:20:30) indicates 10:20:30. Since the trip data at the time (10:20:20) is the first data, the
The trip data at the time (10:20:50) has a distance difference from the trip data at the previous time (10:20:20) larger than the stop specified distance (D_Allow). In this case, it is determined that the vehicle is traveling. Furthermore, the trip data at the time (10:20:50) is smaller in time difference (30 seconds) from the trip data at the previous time (10:20:20) than the stipulated continuity time (MaxTimeStampInterval). The vehicle is determined to be running normally. Similarly, from the trip data at the time (10:21:20), it is determined that the vehicle is traveling normally.
The trip data at the time (10:21:50) has a distance difference from the trip data at the time (10:21:20) smaller than the stop specified distance (D_Allow). In this case, it is determined that the vehicle is temporarily stopped. Furthermore, the trip data at the time (10:21:50) is smaller in time difference (30 seconds) from the trip data at the time (10:21:20) than the long-time parking regulation time (TripStopTime). It is determined that the vehicle is temporarily stopped by waiting for a signal or the like. By setting the temporary stop attribute, the trip data at the time (10:21:50) is deleted from the probe data list.
Similarly, the difference between the trip data at the time (10:22:20) and the trip data at the previous time (10:21:50) is smaller than the stop specified distance (D_Allow). In this case, it is determined that the vehicle is temporarily stopped. Furthermore, the trip data at the time (10:22:20) has a smaller time difference (30 seconds) from the trip data at the time (10:21:50) than the long-time parking regulation time (TripStopTime). It is determined that the vehicle is temporarily stopped by waiting for a signal or the like. By setting the temporary stop attribute, the trip data at the time (10:22:20) is deleted from the probe data list.
Subsequently, the trip data at the time (10:23:20) has a distance difference from the trip data at the previous time (10:22:20) larger than the stop specified distance (D_Allow). In this case, it is determined that the vehicle is traveling normally. Furthermore, since the trip data at the time (10:23:20) has a time difference (60 seconds) from the trip data at the previous time (10:22:20) smaller than the stipulated continuity time (MaxTimeStampInterval). It is determined that the vehicle is running normally. Similarly, it is determined that the vehicle is traveling normally also in trip data after time (10:23:50).
At this time, as shown in FIG. 9, the trip isolation
FIG. 10 shows a plurality of other trip data collected from a probe car. Since the trip data at the time (10:20:20) is the first data, the
On the other hand, from the trip data at time (10:21:50), time (10:22:20), time (10:22:50), and time (10:23:20), the vehicle is temporarily stopped. To be judged. These trip data are deleted from the probe data list.
The trip data at the time (10:24:20) has a smaller difference in distance from the trip data at the previous time (10:21:20) left in the probe data list than the stop specified distance (D_Allow), And since the time difference (180 seconds) is longer than the long-time parking regulation time (TripStopTime), it is determined that the vehicle has been parked for a long time. The
At this time, as shown in FIG. 11, the trip isolation
In the road traffic information creation method according to the present invention, stop determination, parking determination, data frequency determination, and the like are performed, and trip data is separated in trip units. Frequency data can be detected. As a result, it is possible to estimate the travel time of the specific road section with higher accuracy. In the road traffic information creation method according to the present invention, since the trip data in the previous calculation cycle is used, each calculation cycle is maintained while maintaining the amount of information necessary for calculating the travel time of the specific road section and determining the traveling locus of the vehicle. It is possible to create time-series trip data that easily considers the overall relationship of trips in Japan. In the road traffic information creation method according to the present invention, by creating this time-series trip data structure, it is possible to accurately determine a travel locus and calculate a travel time for a specific road section even in low-frequency data or a complicated road network. It becomes possible.
In the initialization processing in the road traffic information creation method of the present invention, the last trip data in the previous calculation cycle is used in the current calculation cycle. Therefore, in the road traffic information creation method according to the present invention, it is possible to combine the last trip in the previous calculation cycle and the first trip in the current calculation cycle into one trip by the initialization process. Trip data in the previous calculation cycle may be difficult to use in the current calculation cycle due to artificial settings such as the calculation cycle (for example, 5 minutes). In the road traffic information creation method according to the present invention, the last trip data in the previous calculation cycle can be used to connect two trips separated separately in different calculation cycles.
In the examples of FIGS. 10 and 11, if the traffic jam is longer than the signal period, the vehicle is erroneously determined to be parked for a long time by the parking determination. In the road traffic information creation method according to the present invention, it is determined by the merger process that such long parking is due to traffic congestion rather than individual vehicle behavior. Therefore, according to the road traffic information creation method of the present invention, it is possible to correctly determine the parking time that is mistakenly excluded as the stop time due to traffic jam and reflect it in the traffic jam situation.
In addition, the road traffic information creation method according to the present invention can omit the merge process.
As a modification, the road traffic information creation method of the present invention can omit the initialization process, the synthesis process, and the road traffic information creation process. Other processes are the same as those of the above-described embodiment of the present invention. FIG. 12 is a block diagram showing a road traffic information creation device of this modification. The road traffic information creation device of this modification includes a
Also in the road traffic information creation device and road traffic information creation method of this modification,
This has the same effect as the embodiment of the present invention.
Although the present invention is described in detail in the embodiments, the present invention is not limited to these embodiments. A person skilled in the art can make various changes without departing from the scope of the present invention defined in the claims.
This application is based on Japanese Patent Application No. 2009-051383, which was filed in Japan on March 4, 2009, and claims priority. The contents disclosed in Japanese Patent Application No. 2009-051383 are all incorporated in the present invention by reference.
Claims (24)
- 車両から収集された複数プローブ生データを記憶装置に書き込む読み込み処理手段と、
前記複数プローブ生データに基づいて前記車両が走行した経路を複数トリップに分割することにより複数時系列トリップデータを作成するトリップ切分け判定処理手段とを具備し、
前記複数プローブ生データの各々は、時刻と前記車両が前記時刻に配置された位置とを示し、
前記時系列トリップデータは、
前記複数プローブ生データと、
前記複数プローブ生データの各々を前記複数トリップのいずれかに対応付けるトリップ情報と
を示す道路交通情報作成装置。 Read processing means for writing the raw data of multiple probes collected from the vehicle into a storage device;
Trip separation determination processing means for creating a plurality of time series trip data by dividing a route traveled by the vehicle based on the plurality of probe raw data into a plurality of trips,
Each of the plurality of probe raw data indicates a time and a position where the vehicle is arranged at the time,
The time series trip data is
The multiple probe raw data;
A road traffic information creating device showing trip information associating each of the plurality of probe raw data with any of the plurality of trips. - 請求項1において、
所定経路を車両が移動する旅行時間を前記時系列トリップデータに基づいて算出する道路交通情報作成手段
をさらに具備する道路交通情報作成装置。 In claim 1,
A road traffic information creation device further comprising road traffic information creation means for calculating a travel time for a vehicle to travel on a predetermined route based on the time-series trip data. - 請求項2において、
前記複数プローブ生データのうちの第1プローブ生データが示す位置から前記複数プローブ生データのうちの前記第1プローブ生データと時間的に隣接する第2プローブ生データが示す位置までの距離が所定距離より短く、かつ、前記第1プローブ生データが示す時刻から前記第2プローブ生データが示す時刻までの時間が所定時間より長いときに、前記複数トリップのうちの前記第1プローブ生データに対応する第1トリップは、前記複数トリップのうちの前記第2プローブ生データに対応する第2トリップと異なる
道路交通情報作成装置。 In claim 2,
A distance from a position indicated by the first probe raw data of the plurality of probe raw data to a position indicated by the second probe raw data temporally adjacent to the first probe raw data of the plurality of probe raw data is predetermined. Corresponds to the first probe raw data of the multiple trips when the time from the time indicated by the first probe raw data to the time indicated by the second probe raw data is longer than a predetermined time. The first trip to be different from the second trip corresponding to the second probe raw data among the plurality of trips. - 請求項3において、
前記第1プローブ生データが示す位置から前記第2プローブ生データが示す位置までの距離が前記所定距離より長く、かつ、前記第1プローブ生データが示す時刻から前記第2プローブ生データが示す時刻までの時間が他の所定時間より長いときに、前記第1トリップは、前記第2トリップと異なる
道路交通情報作成装置。 In claim 3,
The distance from the position indicated by the first probe raw data to the position indicated by the second probe raw data is longer than the predetermined distance, and the time indicated by the second probe raw data from the time indicated by the first probe raw data. The first trip is different from the second trip when the time until is longer than another predetermined time. - 請求項3または請求項4のいずれかにおいて、
前記プローブ生データの各々は、前記車両に車載されるメーター機が操作されることにより更新された前記時刻での状態情報をさらに示し、
前記第1プローブ生データが示す状態情報が前記第2プローブ生データが示す状態情報と異なるときに、前記第1トリップは、前記第2トリップと異なる
道路交通情報作成装置。 In either claim 3 or claim 4,
Each of the probe raw data further indicates status information at the time updated by operating a meter machine mounted on the vehicle,
When the state information indicated by the first probe raw data is different from the state information indicated by the second probe raw data, the first trip is different from the second trip. - 請求項5において、
前記状態情報は、前記車両が顧客を乗車させている実車と前記車両が顧客を乗車させていない空車とのうちから選択された1つの状態を示す
道路交通情報作成装置。 In claim 5,
The road information generation apparatus according to claim 1, wherein the state information indicates one state selected from an actual vehicle on which the vehicle rides a customer and an empty vehicle on which the vehicle does not ride a customer. - 請求項3において、
前記第1プローブ生データが示す時刻から前記第2プローブ生データが示す時刻までの時間が前記所定時間より長く、かつ、前記第1プローブ生データが示す位置と前記第2プローブ生データが示す位置とが所定位置の近傍であるときに、前記第1トリップと前記第2トリップとを1つのトリップに結合する合併処理手段
をさらに具備する道路交通情報作成装置。 In claim 3,
The time from the time indicated by the first probe raw data to the time indicated by the second probe raw data is longer than the predetermined time, and the position indicated by the first probe raw data and the position indicated by the second probe raw data A road traffic information creation device further comprising merge processing means for combining the first trip and the second trip into one trip when the two are near a predetermined position. - 請求項7において、
前記所定位置は、前記車両と異なる他の車両から収集された他の複数プローブ生データのうちの第3プローブ生データが示す位置から前記他の複数プローブ生データのうちの前記第3プローブ生データと時間的に隣接する第4プローブ生データが示す位置までの距離が前記所定距離より短く、かつ、前記第3プローブ生データが示す時刻から前記第4プローブ生データが示す時刻までの時間が前記所定時間より長いときに、前記第3プローブ生データが示す位置と前記第4プローブ生データが示す位置との近傍を示す
道路交通情報作成装置。 In claim 7,
The predetermined position is the third probe raw data of the other plural probe raw data from the position indicated by the third probe raw data of the other plural probe raw data collected from another vehicle different from the vehicle. And the time from the time indicated by the third probe raw data to the time indicated by the fourth probe raw data is shorter than the predetermined distance, A road traffic information creation device that indicates the vicinity of the position indicated by the third probe raw data and the position indicated by the fourth probe raw data when longer than a predetermined time. - 車両から収集された複数プローブ生データを記憶装置に書き込み、
前記複数プローブ生データに基づいて前記車両が走行した経路を複数トリップに分割することにより複数時系列トリップデータを作成し、
前記複数プローブ生データの各々は、時刻と前記車両が前記時刻に配置された位置とを示し、
前記時系列トリップデータは、
前記複数プローブ生データと、
前記複数プローブ生データの各々を前記複数トリップのいずれかに対応付けるトリップ情報とを示す
道路交通情報作成方法。 Write multiple probe raw data collected from the vehicle to the storage device,
Creating multiple time series trip data by dividing the route traveled by the vehicle into multiple trips based on the multiple probe raw data,
Each of the plurality of probe raw data indicates a time and a position where the vehicle is arranged at the time,
The time series trip data is
The multiple probe raw data;
A road traffic information creation method showing trip information associating each of the plurality of probe raw data with any of the plurality of trips. - 請求項9において、
所定経路を車両が移動する旅行時間を前記時系列トリップデータに基づいて算出する道路交通情報作成方法。 In claim 9,
A road traffic information creation method for calculating a travel time for a vehicle to travel on a predetermined route based on the time-series trip data. - 請求項10において、
前記複数プローブ生データのうちの第1プローブ生データが示す位置から前記複数プローブ生データのうちの前記第1プローブ生データと時間的に隣接する第2プローブ生データが示す位置までの距離が所定距離より短く、かつ、前記第1プローブ生データが示す時刻から前記第2プローブ生データが示す時刻までの時間が所定時間より長いときに、前記複数トリップのうちの前記第1プローブ生データに対応する第1トリップは、前記複数トリップのうちの前記第2プローブ生データに対応する第2トリップと異なる
道路交通情報作成方法。 In claim 10,
A distance from a position indicated by the first probe raw data of the plurality of probe raw data to a position indicated by the second probe raw data temporally adjacent to the first probe raw data of the plurality of probe raw data is predetermined. Corresponds to the first probe raw data of the multiple trips when the time from the time indicated by the first probe raw data to the time indicated by the second probe raw data is longer than a predetermined time. The first trip to be different from the second trip corresponding to the second probe raw data among the plurality of trips. - 請求項11において、
前記第1プローブ生データが示す位置から前記第2プローブ生データが示す位置までの距離が前記所定距離より長く、かつ、前記第1プローブ生データが示す時刻から前記第2プローブ生データが示す時刻までの時間が他の所定時間より長いときに、前記第1トリップは、前記第2トリップと異なる
道路交通情報作成方法。 In claim 11,
The distance from the position indicated by the first probe raw data to the position indicated by the second probe raw data is longer than the predetermined distance, and the time indicated by the second probe raw data from the time indicated by the first probe raw data. A road traffic information creation method in which the first trip is different from the second trip when the time until is longer than another predetermined time. - 請求項11または請求項12のいずれかにおいて、
前記プローブ生データの各々は、前記車両に車載されるメーター機が操作されることにより更新された前記時刻での状態情報をさらに示し、
前記第1プローブ生データが示す状態情報が前記第2プローブ生データが示す状態情報と異なるときに、前記第1トリップは、前記第2トリップと異なる
道路交通情報作成方法。 In either claim 11 or claim 12,
Each of the probe raw data further indicates status information at the time updated by operating a meter machine mounted on the vehicle,
When the state information indicated by the first probe raw data is different from the state information indicated by the second probe raw data, the first trip is different from the second trip. - 請求項13において、
前記状態情報は、前記車両が顧客を乗車させている実車と前記車両が顧客を乗車させていない空車とのうちから選択された1つの状態を示す
道路交通情報作成方法。 In claim 13,
The road information generation method according to claim 1, wherein the state information indicates one state selected from an actual vehicle on which the vehicle is on board a customer and an empty vehicle on which the vehicle is not on board. - 請求項11において、
前記第1プローブ生データが示す時刻から前記第2プローブ生データが示す時刻までの時間が前記所定時間より長く、かつ、前記第1プローブ生データが示す位置と前記第2プローブ生データが示す位置とが所定位置の近傍であるときに、前記第1トリップと前記第2トリップとを1つのトリップに結合する道路交通情報作成方法。 In claim 11,
The time from the time indicated by the first probe raw data to the time indicated by the second probe raw data is longer than the predetermined time, and the position indicated by the first probe raw data and the position indicated by the second probe raw data Road traffic information creation method for combining the first trip and the second trip into one trip when the two are near a predetermined position. - 請求項15において、
前記所定位置は、前記車両と異なる他の車両から収集された他の複数プローブ生データのうちの第3プローブ生データが示す位置から前記他の複数プローブ生データのうちの前記第3プローブ生データと時間的に隣接する第4プローブ生データが示す位置までの距離が前記所定距離より短く、かつ、前記第3プローブ生データが示す時刻から前記第4プローブ生データが示す時刻までの時間が前記所定時間より長いときに、前記第3プローブ生データが示す位置と前記第4プローブ生データが示す位置との近傍を示す
道路交通情報作成方法。 In claim 15,
The predetermined position is the third probe raw data of the other plural probe raw data from the position indicated by the third probe raw data of the other plural probe raw data collected from another vehicle different from the vehicle. And the time from the time indicated by the third probe raw data to the time indicated by the fourth probe raw data is shorter than the predetermined distance, A road traffic information creation method showing a vicinity of a position indicated by the third probe raw data and a position indicated by the fourth probe raw data when longer than a predetermined time. - 車両から収集された複数プローブ生データを記憶装置に書き込む読み込み処理部と、
前記複数プローブ生データに基づいて前記車両が走行した経路を複数トリップに分割することにより複数時系列トリップデータを作成するトリップ切分け判定処理部とをコンピュータに実現させるための道路交通情報作成プログラムであり、
前記複数プローブ生データの各々は、時刻と前記車両が前記時刻に配置された位置とを示し、
前記時系列トリップデータは、
前記複数プローブ生データと、
前記複数プローブ生データの各々を前記複数トリップのいずれかに対応付けるトリップ情報とを示す
道路交通情報作成プログラム。 A read processing unit for writing raw multiple probe data collected from a vehicle to a storage device;
A road traffic information creation program for causing a computer to realize a trip isolation determination processing unit that creates a plurality of time-series trip data by dividing a route traveled by the vehicle into a plurality of trips based on the plurality of probe raw data. Yes,
Each of the plurality of probe raw data indicates a time and a position where the vehicle is arranged at the time,
The time series trip data is
The multiple probe raw data;
A road traffic information creation program showing trip information associating each of the plurality of probe raw data with any of the plurality of trips. - 請求項17において、
所定経路を車両が移動する旅行時間を前記時系列トリップデータに基づいて算出する道路交通情報作成部
を前記コンピュータにさらに実現させる道路交通情報作成プログラム。 In claim 17,
A road traffic information creation program that further causes the computer to realize a road traffic information creation unit that calculates a travel time for a vehicle to travel on a predetermined route based on the time-series trip data. - 請求項18において、
前記複数プローブ生データのうちの第1プローブ生データが示す位置から前記複数プローブ生データのうちの前記第1プローブ生データと時間的に隣接する第2プローブ生データが示す位置までの距離が所定距離より短く、かつ、前記第1プローブ生データが示す時刻から前記第2プローブ生データが示す時刻までの時間が所定時間より長いときに、前記複数トリップのうちの前記第1プローブ生データに対応する第1トリップは、前記複数トリップのうちの前記第2プローブ生データに対応する第2トリップと異なる
道路交通情報作成プログラム。 In claim 18,
A distance from a position indicated by first probe raw data among the plurality of probe raw data to a position indicated by second probe raw data temporally adjacent to the first probe raw data among the plurality of probe raw data is predetermined. When the time from the time indicated by the first probe raw data to the time indicated by the second probe raw data is longer than a predetermined time, which is shorter than the distance, corresponds to the first probe raw data among the plurality of trips. The first trip to be different from the second trip corresponding to the second probe raw data among the plurality of trips. - 請求項19において、
前記第1プローブ生データが示す位置から前記第2プローブ生データが示す位置までの距離が前記所定距離より長く、かつ、前記第1プローブ生データが示す時刻から前記第2プローブ生データが示す時刻までの時間が他の所定時間より長いときに、前記第1トリップは、前記第2トリップと異なる
道路交通情報作成プログラム。 In claim 19,
The distance from the position indicated by the first probe raw data to the position indicated by the second probe raw data is longer than the predetermined distance, and the time indicated by the second probe raw data from the time indicated by the first probe raw data. The road traffic information creation program in which the first trip is different from the second trip when the time until is longer than another predetermined time. - 請求項19または請求項20のいずれかにおいて、
前記プローブ生データの各々は、前記車両に車載されるメーター機が操作されることにより更新された前記時刻での状態情報をさらに示し、
前記第1プローブ生データが示す状態情報が前記第2プローブ生データが示す状態情報と異なるときに、前記第1トリップは、前記第2トリップと異なる
道路交通情報作成プログラム。 In either claim 19 or claim 20,
Each of the probe raw data further indicates status information at the time updated by operating a meter machine mounted on the vehicle,
When the state information indicated by the first probe raw data is different from the state information indicated by the second probe raw data, the first trip is different from the second trip. - 請求項21において、
前記状態情報は、前記車両が顧客を乗車させている実車と前記車両が顧客を乗車させていない空車とのうちから選択された1つの状態を示す
道路交通情報作成プログラム。 In claim 21,
The state information is a road traffic information creation program indicating one state selected from an actual vehicle on which the vehicle is on board a customer and an empty vehicle on which the vehicle is not on board. - 請求項19において、
前記第1プローブ生データが示す時刻から前記第2プローブ生データが示す時刻までの時間が前記所定時間より長く、かつ、前記第1プローブ生データが示す位置と前記第2プローブ生データが示す位置とが所定位置の近傍であるときに、前記第1トリップと前記第2トリップとを1つのトリップに結合する合併処理部
を前記コンピュータにさらに実現させる道路交通情報作成プログラム。 In claim 19,
The time from the time indicated by the first probe raw data to the time indicated by the second probe raw data is longer than the predetermined time, and the position indicated by the first probe raw data and the position indicated by the second probe raw data A road traffic information creation program that further causes the computer to realize a merge processing unit that combines the first trip and the second trip into one trip when the two are near a predetermined position. - 請求項23において、
前記所定位置は、前記車両と異なる他の車両から収集された他の複数プローブ生データのうちの第3プローブ生データが示す位置から前記他の複数プローブ生データのうちの前記第3プローブ生データと時間的に隣接する第4プローブ生データが示す位置までの距離が前記所定距離より短く、かつ、前記第3プローブ生データが示す時刻から前記第4プローブ生データが示す時刻までの時間が前記所定時間より長いときに、前記第3プローブ生データが示す位置と前記第4プローブ生データが示す位置との近傍を示す
道路交通情報作成プログラム。 In claim 23,
The predetermined position is the third probe raw data of the other plural probe raw data from the position indicated by the third probe raw data of the other plural probe raw data collected from another vehicle different from the vehicle. And the time from the time indicated by the third probe raw data to the time indicated by the fourth probe raw data is shorter than the predetermined distance, A road traffic information creation program that indicates the vicinity of the position indicated by the third probe raw data and the position indicated by the fourth probe raw data when longer than a predetermined time.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
BRPI1006481A BRPI1006481A2 (en) | 2009-03-04 | 2010-02-25 | street traffic information creation device, method for street traffic information creation and street traffic information creation program |
CN201080010171.2A CN102341831B (en) | 2009-03-04 | 2010-02-25 | Road traffic information creation device and road traffic information creation method |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009051383A JP2010205089A (en) | 2009-03-04 | 2009-03-04 | Apparatus and method for creating road traffic information |
JP2009-051383 | 2009-03-04 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
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Family
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Family Applications (1)
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---|---|---|---|
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---|---|
JP (1) | JP2010205089A (en) |
CN (1) | CN102341831B (en) |
BR (1) | BRPI1006481A2 (en) |
WO (1) | WO2010101199A1 (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111696343A (en) * | 2019-03-12 | 2020-09-22 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | Track data processing method and device |
CN111739286A (en) * | 2020-05-15 | 2020-10-02 | 南斗六星系统集成有限公司 | Travel analysis method and device based on vehicle speed state |
CN114419875A (en) * | 2021-12-08 | 2022-04-29 | 斑马网络技术有限公司 | Vehicle travel segmentation method and device and storage medium |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7122089B2 (en) * | 2017-07-13 | 2022-08-19 | 株式会社 ディー・エヌ・エー | System, method and program for managing traffic information |
JP7010789B2 (en) * | 2018-08-10 | 2022-01-26 | 株式会社東芝 | Probe information processing device and probe information processing method |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11154299A (en) * | 1997-11-21 | 1999-06-08 | Toyota Motor Corp | Road data updating system and on-vehicle road restriction detecting device suitable for the same |
JP2003281674A (en) * | 2002-03-20 | 2003-10-03 | Natl Inst For Land & Infrastructure Management Mlit | Traffic information processing method and traffic information processing system |
JP2004272839A (en) * | 2003-03-12 | 2004-09-30 | Toyota Motor Corp | System providing information traffic congestion |
JP2004287804A (en) * | 2003-03-20 | 2004-10-14 | Fujitsu Ltd | Traffic information transmitting device and traffic information transmitting program |
JP2004318531A (en) * | 2003-04-16 | 2004-11-11 | Sumitomo Electric Ind Ltd | Device for determining od (origin, destination) |
JP2008146248A (en) * | 2006-12-07 | 2008-06-26 | Nippon Telegraph & Telephone West Corp | Probe data analysis system |
JP2009009443A (en) * | 2007-06-29 | 2009-01-15 | Mitsubishi Research Institute Inc | Map matching device, map matching method, and program therefor |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN100463009C (en) * | 2006-12-25 | 2009-02-18 | 北京世纪高通科技有限公司 | Traffic information fusion processing method and system |
CN100580735C (en) * | 2008-09-25 | 2010-01-13 | 北京航天智通科技有限公司 | Real-time dynamic traffic information processing method based on car detecting technique |
-
2009
- 2009-03-04 JP JP2009051383A patent/JP2010205089A/en not_active Withdrawn
-
2010
- 2010-02-25 BR BRPI1006481A patent/BRPI1006481A2/en not_active IP Right Cessation
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- 2010-02-25 CN CN201080010171.2A patent/CN102341831B/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11154299A (en) * | 1997-11-21 | 1999-06-08 | Toyota Motor Corp | Road data updating system and on-vehicle road restriction detecting device suitable for the same |
JP2003281674A (en) * | 2002-03-20 | 2003-10-03 | Natl Inst For Land & Infrastructure Management Mlit | Traffic information processing method and traffic information processing system |
JP2004272839A (en) * | 2003-03-12 | 2004-09-30 | Toyota Motor Corp | System providing information traffic congestion |
JP2004287804A (en) * | 2003-03-20 | 2004-10-14 | Fujitsu Ltd | Traffic information transmitting device and traffic information transmitting program |
JP2004318531A (en) * | 2003-04-16 | 2004-11-11 | Sumitomo Electric Ind Ltd | Device for determining od (origin, destination) |
JP2008146248A (en) * | 2006-12-07 | 2008-06-26 | Nippon Telegraph & Telephone West Corp | Probe data analysis system |
JP2009009443A (en) * | 2007-06-29 | 2009-01-15 | Mitsubishi Research Institute Inc | Map matching device, map matching method, and program therefor |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111696343A (en) * | 2019-03-12 | 2020-09-22 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | Track data processing method and device |
CN111739286A (en) * | 2020-05-15 | 2020-10-02 | 南斗六星系统集成有限公司 | Travel analysis method and device based on vehicle speed state |
CN111739286B (en) * | 2020-05-15 | 2023-10-13 | 南斗六星系统集成有限公司 | Stroke analysis method and device based on vehicle speed state |
CN114419875A (en) * | 2021-12-08 | 2022-04-29 | 斑马网络技术有限公司 | Vehicle travel segmentation method and device and storage medium |
CN114419875B (en) * | 2021-12-08 | 2023-12-22 | 斑马网络技术有限公司 | Vehicle travel segmentation method, device and storage medium |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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