WO2024042690A1 - 交通量推定装置、交通量推定方法および交通量推定プログラム - Google Patents

交通量推定装置、交通量推定方法および交通量推定プログラム Download PDF

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WO2024042690A1
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WO
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traffic volume
traffic
area
unit
main road
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PCT/JP2022/032128
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English (en)
French (fr)
Inventor
雅 高木
賢士 小宮
亮太 中田
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles

Definitions

  • the present invention relates to a traffic estimation device, a traffic estimation method, and a traffic estimation program.
  • map data indicating when to depart and where to travel
  • traffic demand data indicating when to depart and where to travel is obtained through questionnaire surveys such as person trip surveys or from vehicle probe data of connected cars.
  • the present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to obtain traffic demand data that is easy to utilize.
  • a traffic volume estimation device includes an acquisition unit that acquires cross-sectional traffic volume indicating the traffic volume at a predetermined measurement point on a highway, , a dividing part that divides an area including alleys around the main road on the map, and a connecting part that connects the cross-sectional traffic volume between the divided areas and derives the traffic volume of the main road in each area. and a dispersion unit that disperses departure points or destinations in each of the specified departure areas or destination areas among the divided areas.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an overview of a traffic volume estimation device according to a first embodiment.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a schematic configuration of a traffic volume estimation device according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the processing of the dividing section.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the processing of the distribution unit.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a traffic volume estimation processing procedure according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an overview of a traffic volume estimation device according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an overview of a traffic volume estimation device according to the second embodiment.
  • FIG. 8 is a schematic diagram illustrating a schematic configuration of a traffic volume estimating device according to the second embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a traffic volume estimation processing procedure according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a computer that executes a traffic volume estimation program.
  • the traffic estimation device uses OD (Origin-Destination ) to estimate the data.
  • OD Oil-Destination
  • cross-sectional traffic data it is possible to obtain easily-utilized traffic demand data that has finer temporal and spatial granularity that can be used for traffic flow simulations than person trip surveys.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an overview of a traffic volume estimation device according to a first embodiment. Specifically, the traffic estimation device first extracts the arterial road network and cross-sectional traffic measurement points within the target area, as illustrated in FIG. 1(a). Next, the traffic estimation device defines an area with the measurement point as a boundary, as illustrated in FIG. 1(b). This is equivalent to converting cross-sectional traffic volume data of a main road into traffic demand data between adjacent areas.
  • the traffic estimation device connects the cross-sectional traffic volume between adjacent areas, that is, the traffic demand data, and derives the traffic volume on the main road within each area. This makes it possible to generate traffic demand data for traveling on arterial roads. Further, the traffic estimation device disperses the departure points and destinations at both ends of the traffic demand data within each area of the departure/arrival area, as illustrated in FIG. 1(d). That is, movement across areas is allowed only on main roads, and traffic demand data that always passes through the measurement point is generated. In this case, departure times are also dispersed within a predetermined time frame. This makes it possible to obtain traffic demand data with appropriate temporal and spatial granularity.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a schematic configuration of a traffic volume estimation device according to the first embodiment.
  • the traffic estimation device 10 of this embodiment is realized by a general-purpose computer such as a personal computer, and includes an input section 11, an output section 12, a communication control section 13, a storage section 14, and a control section 15. Be prepared.
  • the input unit 11 is realized using an input device such as a keyboard or a mouse, and inputs various instruction information such as starting a process to the control unit 15 in response to an input operation by an operator.
  • the output unit 12 is realized by a display device such as a liquid crystal display, a printer, or the like. For example, the output unit 12 displays the results of traffic volume estimation processing, which will be described later.
  • the communication control unit 13 is realized by a NIC (Network Interface Card) or the like, and controls communication between an external device and the control unit 15 via a telecommunication line such as a LAN (Local Area Network) or the Internet.
  • a NIC Network Interface Card
  • the communication control unit 13 controls communication between the control unit 15 and a management device that manages various information such as map data, PoI information, facility information, and population distribution in the area to be processed.
  • the storage unit 14 is realized by a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk.
  • a processing program for operating the traffic volume estimating device 10 data used during execution of the processing program, and the like are stored in advance, or are temporarily stored each time processing is performed.
  • the storage unit 14 may be configured to communicate with the control unit 15 via the communication control unit 13.
  • the storage unit 14 may also acquire and store in advance various information necessary for the traffic volume estimation process described below, such as map data, PoI information of large facilities, etc. in the area to be processed, and population distribution. .
  • the control unit 15 is realized using a CPU (Central Processing Unit) or the like, and executes a processing program stored in a memory. Thereby, the control unit 15 functions as an acquisition unit 15a, a division unit 15b, a connection unit 15c, and a distribution unit 15d, as illustrated in FIG. Note that each or a part of these functional units may be implemented in different hardware. Further, the control unit 15 may include other functional units.
  • a CPU Central Processing Unit
  • the acquisition unit 15a acquires cross-sectional traffic volume indicating the traffic volume at a predetermined measurement point on the main road. For example, the acquisition unit 15a acquires a main road network in the area to be processed, a cross-sectional traffic volume measurement point, and a cross-sectional traffic volume at the measurement point.
  • the acquisition unit 15a acquires map data, PoI information of large facilities, etc. within the processing target area, population distribution, etc.
  • the acquisition unit 15a acquires this information via the input unit 11 or from a management device or the like via the communication control unit 13.
  • the acquisition unit 15a may cause the storage unit 14 to store the acquired information.
  • the dividing unit 15b divides an area including alleys around the main road on the map at traffic measurement points. That is, the dividing unit 15b divides the area to be processed using the measurement point on the main road as a boundary. Thereby, the cross-sectional traffic volume data of the main road is converted into traffic demand data between divided adjacent areas.
  • the dividing unit 15b determines alleys around the main road to be included in each divided area. For example, the dividing unit 15b determines the alleys included in the area based on the travel time through the alleys. That is, the dividing unit 15b determines the alley to be associated with each section between the measurement points on the main road, not based on the geometric distance, but based on the travel time in consideration of one-way streets, speed limits, and the like.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the processing of the dividing section.
  • the dividing unit 15b lists alleys associated with each section of the main road. At this time, if the traffic volume measurement points are different for the up line and the down line of the main road, the dividing unit 15b manages the divided areas by distinguishing between the up line and the down line.
  • section B#01 and section B#12+section B#13 of the main road are distinguished. Therefore, there is an alley associated with section B#01 of the main road indicated by a solid line in FIG. 3(a), an alley associated with section B#12 indicated by a dashed line in FIG. 3(b), and an alley indicated by a dotted line It is managed separately from the alley associated with B#13.
  • the dividing unit 15b excludes alleys that straddle the divided area from the alleys included in the area.
  • the alley shown surrounded by an ellipse in FIG. 3(b) is not associated with either section B#12 or section B#13 because both ends straddle the measurement point. This makes it possible to prevent the traffic volume of the main road from deviating from the cross-sectional traffic volume in the processing of the distribution unit 15d, which will be described later.
  • the connecting unit 15c connects the cross-sectional traffic volumes between the divided areas and derives the traffic volume of the main road in each area. For example, the connecting unit 15c generates a route along a specific highway and connects the cross-sectional traffic volumes of areas on the generated route, thereby creating a route on the highway as illustrated in FIG. 1(c). Derive the traffic volume of the route. In this way, the connecting unit 15c generates a route along the main road and generates traffic demand data for the main road.
  • the connecting unit 15c identifies the departure area or destination area of each traffic using at least one of the distribution data of the average trip length or the statistical data of the right-left-turn-straight ratio at a predetermined intersection. That is, the connecting unit 15c generates a route along the main road by referring to the average trip length, right/left turn/straight ratio, etc., and specifies the departure area or destination area of each traffic. Note that the connecting unit 15c may estimate the average trip length and the right/left turn/straight ratio from the vehicle probe data.
  • the dispersion unit 15d disperses the departure points or destinations in each of the specified departure areas or destination areas among the divided areas. That is, as illustrated in FIG. 1(d), the distribution unit 15d distributes the routes of the traffic demand data of the main road so that vehicles enter and exit the alley as well.
  • the dispersion unit 15d distributes departure points or destinations by randomly selecting alleys within the departure area or the destination area.
  • the dispersion unit 15d may disperse the departure points or destinations according to the daytime population distribution or nighttime population distribution within the departure area or destination area.
  • the dispersion unit 15d may disperse the departure points or destinations using PoI information such as the number of people that can be accommodated in a large commercial facility or the like in the departure area or the destination area, the number of cars that can be accommodated in a parking lot, etc. This makes it possible to generate traffic demand data with fine spatial granularity and ease of use.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the processing of the dispersion section.
  • the distribution unit 15d causes traffic passing through the area to pass on the main road of the area.
  • the dispersion unit 15d controls traffic passing through an area that flows in from outside the area and flows out of the area from the end point of the main road in the area. Be sure to pass through the measurement point and do not disperse the departure point or destination. This prevents the traffic volume on the main road from deviating from the cross-sectional traffic volume.
  • the distribution unit 15d may further distribute the departure times at the departure points within a predetermined time frame. This makes it possible to generate traffic demand data with finer time granularity and ease of use.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a traffic volume estimation processing procedure according to the first embodiment.
  • the flowchart in FIG. 5 is started, for example, at the timing when the user performs an operation input instructing to start.
  • the acquisition unit 15a acquires cross-sectional traffic volume indicating the traffic volume at a predetermined measurement point on the main road (step S1). For example, the acquisition unit 15a acquires a main road network in the area to be processed, a cross-sectional traffic volume measurement point, and a cross-sectional traffic volume at the measurement point. The acquisition unit 15a also acquires map data, PoI information of large facilities, etc. within the processing target area, population distribution, and the like.
  • the dividing unit 15b divides an area including alleys around the main road on the map at the measurement point (step S2). That is, the dividing unit 15b divides the area to be processed using the measurement point on the highway as a boundary, and determines alleys around the highway to be included in each divided area.
  • the dividing unit 15b determines the alleys to be included in the area based on the travel time through the alleys. That is, the dividing unit 15b determines the alley to be associated with each section between the measurement points on the main road, not based on the geometric distance, but based on the travel time in consideration of one-way streets, speed limits, and the like. At this time, the dividing unit 15b excludes alleys that straddle the divided area from the alleys included in the area.
  • the connecting unit 15c connects the cross-sectional traffic volumes between the divided areas and derives the traffic volume of the main road in each area (step S3).
  • the connecting unit 15c generates a route along a specific highway and connects the cross-sectional traffic volumes of areas on the generated route, thereby deriving the traffic volume of the route on the highway.
  • the connecting unit 15c uses at least one of the distribution data of the average trip length or the statistical data of the right/left turn/go straight ratio at a predetermined intersection to generate a route along the main road and determine the origin of each traffic. Identify the area or destination area and generate traffic demand data.
  • the dispersion unit 15d disperses the departure points or destinations in each of the specified departure areas or destination areas among the divided areas (step S4).
  • the distribution unit 15d distributes the routes of traffic demand data for main roads so that vehicles enter and exit alleys as well.
  • the dispersion unit 15d causes traffic passing through the area to pass on the main road of the area so that it always passes through the measurement point.
  • the distribution unit 15d may distribute the departure times at the departure points within a predetermined time frame.
  • the distribution unit 15d outputs the generated traffic demand data (step S5). This completes the series of traffic volume estimation processes.
  • the traffic estimation device of the second embodiment applies a balanced distribution method to cross-sectional traffic data for sections where no traffic counters (traffic counters) are installed to measure cross-sectional traffic, and the traffic volume is known. Estimating the traffic volume on routes without trackers installed from the traffic volume on the route. In this way, by using cross-sectional traffic data, it is possible to obtain traffic data with fine granularity both temporally and spatially.
  • FIGS. 6 and 7 are diagrams for explaining an overview of a traffic volume estimation device according to the second embodiment. Specifically, as shown in FIG. 6(a), if there are multiple routes connecting the departure point and destination, the driver attempts to select the route with the minimum travel time.
  • the travel time depends on the traffic volume and changes depending on the congestion/congestion situation of the selected route.
  • This relationship between traffic volume and travel time is formulated, and as illustrated in FIG. 6(c), there is a point at which the balance of demand and supply of traffic (traffic volume distribution) on a route becomes balanced.
  • the well-known first principle of Wardrop will converge to the state that ⁇ the travel times of all routes used are equal and are shorter than, or at best equal to, the travel times of routes that are not used.'' To establish.
  • the traffic estimation device selects a road section where the traffic volume is known and runs parallel to this road section. Explore. Then, as shown in Figure 7(b), the balanced allocation method is applied to the road section where the tracker is installed and the traffic volume is known (route 1) and the road section for which the traffic volume is to be estimated (route 2). By applying this, the traffic volume of Route 2 is estimated.
  • the travel time in the parallel section where the traffic volume is known (route 1) and the travel time in the section where the traffic volume is estimated (route 2) are approximately the same.
  • a simulation is performed to estimate the traffic volume in the estimation target section.
  • FIG. 8 is a schematic diagram illustrating a schematic configuration of a traffic volume estimation device according to the second embodiment.
  • the traffic volume estimating device 10a shown in FIG. 8 is different from the first one shown in FIG. This is different from the traffic estimation device 10 of the embodiment. Descriptions of other functional units similar to those of the traffic volume estimating device 10 shown in FIG. 2 will be omitted.
  • the acquisition unit 15a acquires cross-sectional traffic volume indicating the traffic volume at a predetermined measurement point on the main road.
  • the search unit 15e searches for a road section running parallel to the road section to be processed, among road sections with known traffic volume. For example, the search unit 15e searches for a road section of an arterial road whose both ends are the same as the road section whose traffic volume is unknown. Then, the search unit 15e obtains the traffic volume of the searched road section using the cross-sectional traffic volume at each measurement point on the main road.
  • the estimation unit 15f estimates the travel time of the searched road section (parallel section). For example, the estimation unit 15f performs a known traffic flow simulation to estimate the travel time at each time in the parallel section.
  • the estimation unit 15f may estimate the travel time using a predetermined relationship between the traffic volume and travel time in the searched road section. For example, the estimating unit 15f may express the relationship between the traffic volume and travel time in the road section illustrated in FIG. 6(b) using a formula, and estimate the travel time using the formula.
  • the calculation unit 15g calculates the traffic volume of the road section to be processed so that the estimated travel time and the travel time of the road section to be processed are the same. For example, various traffic volumes are applied to the road section to be processed, and a traffic volume that is the same as the travel time estimated for the searched road section is calculated.
  • the calculation unit 15g may calculate the traffic volume using a predetermined relationship between the traffic volume and travel time in the road section to be processed.
  • the traffic volume of the road section to be processed may be calculated using an equation representing the relationship between the traffic volume and travel time in the road section.
  • the traffic volume estimating device 10a estimates the traffic volume of the road section to be processed whose traffic volume is unknown. This makes it possible to generate traffic demand data for the road section to be processed.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a traffic volume estimation processing procedure according to the second embodiment.
  • the flowchart in FIG. 9 is started, for example, at the timing when the user performs an operation input instructing to start.
  • the acquisition unit 15a acquires cross-sectional traffic volume indicating the traffic volume at a predetermined measurement point on the main road, similarly to the first embodiment described above. Furthermore, the search unit 15e searches for a road section running parallel to the road section to be processed, among the road sections for which the traffic volume is known (step S1). For example, the search unit 15e searches for a road section of an arterial road whose both ends are the same as the road section whose traffic volume is unknown. Then, the search unit 15e obtains the traffic volume of the searched road section using the cross-sectional traffic volume at each measurement point on the main road.
  • the estimation unit 15f estimates the travel time of the searched road section (step S2). For example, the estimation unit 15f estimates the travel time using a predetermined relationship between the traffic volume and the travel time in the searched road section.
  • the calculation unit 15g calculates the traffic volume of the road section to be processed so that the estimated travel time and the travel time of the road section to be processed are the same (step S3). For example, the calculation unit 15g calculates the traffic volume using a predetermined relationship between the traffic volume and travel time in the road section to be processed. This generates traffic demand data for the road section to be processed.
  • calculation unit 15g outputs the generated traffic demand data (step S4). This completes the series of traffic volume estimation processes.
  • the traffic estimation device 10 of the first embodiment and the traffic estimation device 10a of the second embodiment described above may be devices that cooperate. For example, using the route of the traffic demand data generated by the traffic volume estimating device 10 of the first embodiment, the traffic volume estimating device 10a of the second embodiment determines the route for which the traffic volume running parallel to the route is unknown. estimates the traffic volume. In that case, the traffic volume estimation device 10 of the first embodiment and the traffic volume estimation device 10a of the second embodiment may be implemented in the same hardware.
  • the acquisition unit 15a acquires the cross-sectional traffic volume indicating the traffic volume at a predetermined measurement point on the main road.
  • the dividing unit 15b divides an area including alleys around the main road on the map at the measurement point.
  • the connecting unit 15c connects the cross-sectional traffic volumes between the divided areas and derives the traffic volume of the main road in each area.
  • the dispersion unit 15d disperses departure points or destinations in each of the specified departure areas or destination areas among the divided areas.
  • the traffic estimation device 10 converts the cross-sectional traffic volume data of the main road into traffic demand data between adjacent areas, thereby estimating the route and traffic volume within each area in accordance with the actual situation. It becomes possible to generate traffic demand data. Therefore, by using cross-sectional traffic data, it is possible to obtain easily-utilized traffic demand data that has finer temporal and spatial granularity that can be used for traffic flow simulations than person trip surveys.
  • the dividing unit 15b determines alleys to be included in the area based on the travel time through the alleys. In this way, the traffic estimation device 10 determines the range of each area based on the travel time taking into account one-way streets, speed limits, etc., rather than the geometric distance. This makes it possible to estimate traffic volume more in line with the actual situation.
  • the dividing unit 15b excludes alleys that straddle the divided area from the alleys included in the area. Therefore, the traffic estimation device 10 can prevent a situation in which traffic crosses areas using alleys and the traffic volume on the main road deviates from the cross-sectional traffic volume. Therefore, it is possible to prevent a decrease in the accuracy of traffic volume estimation.
  • the connecting unit 15c identifies the departure area or destination area of each traffic using at least either the distribution data of the average trip length or the statistical data of the right/left turn/straight ratio at a predetermined intersection. This makes it possible to generate a route that more closely matches the actual situation and estimate traffic volume.
  • the dispersion unit 15d causes traffic passing through the area to pass on the main road of the area. This makes it possible to prevent a decrease in the accuracy of traffic volume estimation.
  • the dispersion unit 15d further disperses the departure times at the departure points within a predetermined time frame. This makes it possible to obtain traffic demand data with even finer time granularity and ease of use.
  • the traffic estimation devices 10 and 10a can be implemented by installing a traffic estimation program that executes the above-mentioned traffic estimation processing into a desired computer as package software or online software.
  • the information processing device can be made to function as the traffic volume estimation device 10, 10a.
  • the information processing device referred to here includes a desktop or notebook personal computer.
  • information processing devices include mobile communication terminals such as smartphones, mobile phones, and PHSs (Personal Handyphone Systems), as well as slate terminals such as PDAs (Personal Digital Assistants).
  • the functions of the traffic estimation devices 10 and 10a may be implemented in a cloud server.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a computer that executes a traffic volume estimation program.
  • Computer 1000 includes, for example, memory 1010, CPU 1020, hard disk drive interface 1030, disk drive interface 1040, serial port interface 1050, video adapter 1060, and network interface 1070. These parts are connected by a bus 1080.
  • the memory 1010 includes a ROM (Read Only Memory) 1011 and a RAM 1012.
  • the ROM 1011 stores, for example, a boot program such as BIOS (Basic Input Output System).
  • Hard disk drive interface 1030 is connected to hard disk drive 1031.
  • Disk drive interface 1040 is connected to disk drive 1041.
  • a removable storage medium such as a magnetic disk or an optical disk is inserted into the disk drive 1041, for example.
  • a mouse 1051 and a keyboard 1052 are connected to the serial port interface 1050.
  • a display 1061 is connected to the video adapter 1060.
  • the hard disk drive 1031 stores, for example, an OS 1091, an application program 1092, a program module 1093, and program data 1094. Each piece of information described in the above embodiments is stored in, for example, the hard disk drive 1031 or the memory 1010.
  • the traffic estimation program is stored in the hard disk drive 1031, for example, as a program module 1093 in which commands to be executed by the computer 1000 are written. Specifically, a program module 1093 in which each process executed by the traffic estimation device 10 described in the above embodiment is described is stored in the hard disk drive 1031.
  • data used for information processing by the traffic estimation program is stored as program data 1094 in, for example, the hard disk drive 1031.
  • the CPU 1020 reads out the program module 1093 and program data 1094 stored in the hard disk drive 1031 to the RAM 1012 as necessary, and executes each of the above-described procedures.
  • program module 1093 and program data 1094 related to the traffic volume estimation program are not limited to being stored in the hard disk drive 1031; for example, they may be stored in a removable storage medium and read by the CPU 1020 via the disk drive 1041 or the like. May be read.
  • the program module 1093 and program data 1094 related to the traffic estimation program are stored in another computer connected via a network such as a LAN or WAN (Wide Area Network), and read by the CPU 1020 via the network interface 1070. May be served.

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Abstract

取得部（１５ａ）が、幹線道路の所定の計測地点における交通量を示す断面交通量を取得する。分割部（１５ｂ）が、計測地点において、地図上の幹線道路の周辺の路地を含むエリアを分割する。連結部（１５ｃ）が、分割されたエリア間の断面交通量を連結して各エリアの幹線道路の交通量を導出する。分散部（１５ｄ）が、分割されたエリアのうち、特定された発エリアまたは着エリアのそれぞれにおいて、出発地または目的地を分散させる。

Description

交通量推定装置、交通量推定方法および交通量推定プログラム
　本発明は、交通量推定装置、交通量推定方法および交通量推定プログラムに関する。
　従来、交通流シミュレーション、すなわち道路の渋滞シミュレーションを行うためには、地図データ、車両モデル、交通需要データの３つの要素が必要となる。このうち、いつ出発してどこからどこに移動するかを示す交通需要データは、パーソントリップ調査等のアンケート調査により、あるいは、コネクティッドカーの車両プローブデータから取得している。
石井　良治、佐々木　邦明、福田　大輔、Gao　Yuhan、小宮山　茜、「アクティビティシミュレータと携帯電話基地局データを用いた個人単位の行動推計～コロナ禍における適用可能性の検証～」、第６５回土木計画額研究発表会
　しかしながら、従来技術によれば、活用しやすい交通需要データを取得することが困難であった。例えば、パーソントリップ調査は、５年に一度の調査であり、曜日や季節による変動がわかりづらい。また、車両プローブデータは、コネクティッドサービスに対応する車両が少ないうえ、自動車メーカの外部で取得することが困難である。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、活用しやすい交通需要データを取得することを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る交通量推定装置は、幹線道路の所定の計測地点における交通量を示す断面交通量を取得する取得部と、前記計測地点において、地図上の前記幹線道路の周辺の路地を含むエリアを分割する分割部と、分割された前記エリア間の前記断面交通量を連結して各エリアの前記幹線道路の交通量を導出する連結部と、分割された前記エリアのうち、特定された発エリアまたは着エリアのそれぞれにおいて、出発地または目的地を分散させる分散部と、を有することを特徴とする。
　本発明によれば、活用しやすい交通需要データを取得することが可能となる。
図１は、第１の実施形態に係る交通量推定装置の概要を説明するための図である。 図２は、第１の実施形態に係る交通量推定装置の概略構成を例示する模式図である。 図３は、分割部の処理を説明するための図である。 図４は、分散部の処理を説明するための図である。 図５は、第１の実施形態に係る交通量推定処理手順を示すフローチャートである。 図６は、第２の実施形態に係る交通量推定装置の概要を説明するための図である。 図７は、第２の実施形態に係る交通量推定装置の概要を説明するための図である。 図８は、第２の実施形態に係る交通量推定装置の概略構成を例示する模式図である。 図９は、第２の実施形態に係る交通量推定処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、交通量推定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
　以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
［第１の実施形態］
　第１の実施形態に係る交通量推定装置は、全国の主要幹線道路で５分毎に計測され公開配布されている断面交通量データを用いて、交通需要データの一種であるＯＤ（Origin-Destination）データを推定する。このように、断面交通量データを用いることにより、パーソントリップ調査よりも時間粒度が細かく空間粒度も交通流シミュレーションに利用可能な細かい粒度で、活用しやすい交通需要データを取得することが可能となる。
　図１は、第１の実施形態に係る交通量推定装置の概要を説明するための図である。具体的には、交通量推定装置は、まず、図１（ａ）に例示するように、対象エリア内の幹線道路網と断面交通量の計測地点とを抽出する。次に、交通量推定装置は、図１（ｂ）に例示するように、計測地点を境界としたエリアを定義する。これは、幹線道路の断面交通量データを隣接エリア間の交通需要データに変換したことと同義である。
　さらに、交通量推定装置は、図１（ｃ）に例示するように、隣接エリア間の断面交通量すなわち交通需要データを連結して各エリア内の幹線道路の交通量を導出する。これにより、幹線道路を走行する交通需要データを生成することが可能となる。また、交通量推定装置は、図１（ｄ）に例示するように、交通需要データの両端の出発地と目的地とを、発着エリアのそれぞれのエリア内で分散させる。すなわち、エリアをまたぐ移動は幹線道路上でのみ許容して、計測地点を必ず通過する交通需要データを生成する。その際には、出発時刻も所定の時間枠内で分散させる。これにより、時間粒度も空間粒度も適度に細かい交通需要データを取得することが可能となる。
［交通量推定装置の構成］
　図２は、第１の実施形態に係る交通量推定装置の概略構成を例示する模式図である。図２に例示するように、本実施形態の交通量推定装置１０は、パソコン等の汎用コンピュータで実現され、入力部１１、出力部１２、通信制御部１３、記憶部１４、および制御部１５を備える。
　入力部１１は、キーボードやマウス等の入力デバイスを用いて実現され、操作者による入力操作に対応して、制御部１５に対する処理開始などの各種指示情報を入力する。出力部１２は、液晶ディスプレイなどの表示装置、プリンター等によって実現される。例えば、出力部１２には、後述する交通量推定処理の結果が表示される。
　通信制御部１３は、ＮＩＣ（Network　Interface　Card）等で実現され、ＬＡＮ（Local　Area　Network）やインターネットなどの電気通信回線を介した外部の装置と制御部１５との通信を制御する。例えば、通信制御部１３は、地図データや、処理対象のエリア内のＰｏＩ情報や施設情報、人口分布等の各種情報を管理する管理装置等と、制御部１５との通信を制御する。
　記憶部１４は、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、フラッシュメモリ（Flash　Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１４には、交通量推定装置１０を動作させる処理プログラムや、処理プログラムの実行中に使用されるデータなどが予め記憶され、あるいは処理の都度一時的に記憶される。なお、記憶部１４は、通信制御部１３を介して制御部１５と通信する構成でもよい。また、記憶部１４は、地図データや、処理対象のエリア内の大型施設等のＰｏＩ情報、人口分布等、後述する交通量推定処理に必要な各種情報等を予め取得して記憶してもよい。
　制御部１５は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）等を用いて実現され、メモリに記憶された処理プログラムを実行する。これにより、制御部１５は、図２に例示するように、取得部１５ａ、分割部１５ｂ、連結部１５ｃおよび分散部１５ｄとして機能する。なお、これらの機能部は、それぞれ、あるいは一部が異なるハードウェアに実装されてもよい。また、制御部１５は、その他の機能部を備えてもよい。
　取得部１５ａは、幹線道路の所定の計測地点における交通量を示す断面交通量を取得する。例えば、取得部１５ａは、処理対象のエリア内の幹線道路網と断面交通量の計測地点と当該計測地点における断面交通量とを取得する。
　また、取得部１５ａは、地図データや、処理対象のエリア内の大型施設等のＰｏＩ情報、人口分布等を取得する。取得部１５ａは、これらの情報を、入力部１１を介して、または管理装置等から通信制御部１３を介して取得する。取得部１５ａは、取得した情報を記憶部１４に記憶させてもよい。
　分割部１５ｂは、交通量の計測地点において、地図上の幹線道路の周辺の路地を含むエリアを分割する。すなわち、分割部１５ｂは、幹線道路上の計測地点を境界として、処理対象のエリアを分割する。これにより、幹線道路の断面交通量データが、分割された隣接エリア間の交通需要データに変換される。
　そして、分割部１５ｂは、分割した各エリアに含める幹線道路の周辺の路地を決定する。例えば、分割部１５ｂは、路地を経由した旅行時間に基づいて、エリアに含む路地を決定する。すなわち、分割部１５ｂは、幹線道路の計測地点間の各区間に対応づける路地を、幾何学的な距離によらず、一方通行や制限速度等を考慮した旅行時間に基づいて決定する。
　ここで、図３は、分割部の処理を説明するための図である。分割部１５ｂは、幹線道路の各区間に対応付ける路地をリストアップする。その際に、幹線道路の上り線と下り線とで交通量の計測地点が異なる場合には、分割部１５ｂは、上り線と下り線とで区別して分割したエリアを管理する。
　例えば、図３に示す例では、幹線道路の区間Ｂ＃０１と、区間Ｂ＃１２＋区間Ｂ＃１３とは、区別される。したがって、図３（ａ）に実線で示す幹線道路の区間Ｂ＃０１に対応付けられる路地と、図３（ｂ）に一点鎖線で示す区間Ｂ＃１２に対応付けられる路地と、点線で示す区間Ｂ＃１３に対応付けられる路地とは、区別して管理されている。
　また、分割部１５ｂは、分割したエリアをまたぐ路地を該エリアに含む路地から除外する。例えば、図３（ｂ）に楕円で囲んで示す路地は、両端が計測地点をまたぐため、区間Ｂ＃１２、区間Ｂ＃１３のいずれにも対応付けされない。これにより、後述する分散部１５ｄの処理において、幹線道路の交通量が断面交通量と乖離することを防止することが可能となる。
　図２の説明に戻る。連結部１５ｃは、分割されたエリア間の断面交通量を連結して各エリアの幹線道路の交通量を導出する。例えば、連結部１５ｃは、特定の幹線道路に沿って経路を生成し、生成した経路上のエリアの断面交通量を連結することにより、図１（ｃ）に例示したように、幹線道路上の経路の交通量を導出する。このようにして、連結部１５ｃは、幹線道路に沿った経路を生成し、幹線道路の交通需要データを生成する。
　具体的には、連結部１５ｃは、平均トリップ長の分布データまたは所定の交差点における右左折直進比率の統計データの少なくともいずれかを用いて、各交通の発エリアまたは着エリアを特定する。つまり、連結部１５ｃは、平均トリップ長や右左折直進比率等を参照して幹線道路に沿った経路を生成し、各交通の発エリアまたは着エリアを特定する。なお、連結部１５ｃは、車両プローブデータから平均トリップ長や右左折直進比率を推定してもよい。
　そして、分散部１５ｄは、分割されたエリアのうち、特定された発エリアまたは着エリアのそれぞれにおいて、出発地または目的地を分散させる。すなわち、分散部１５ｄは、図１（ｄ）に例示したように、幹線道路の交通需要データの経路を、路地にも車両が出入りするように分散させる。
　例えば、分散部１５ｄは、発エリア内または着エリア内の路地をランダムに選択することにより、出発地または目的地を分散させる。あるいは、分散部１５ｄは、発エリア内または着エリア内の昼間人口分布や夜間人口分布に従って、出発地または目的地を分散させてもよい。あるいは、分散部１５ｄは、発エリア内または着エリア内の大型商業施設等の収容可能人数や駐車場の収容可能台数等のＰｏＩ情報を用いて、出発地または目的地を分散させてもよい。これにより、空間粒度が細かく活用しやすい交通需要データを生成することが可能となる。
　ここで、図４は、分散部の処理を説明するための図である。分散部１５ｄは、エリアを通過する交通は、該エリアの幹線道路上を通過させる。すなわち、分散部１５ｄは、図４に例示したように、エリア外から流入しエリア外へ流出するようなエリアを通過する交通について、当該エリアの幹線道路の端点から流入させたり流出させたりして必ず計測地点を通過させ、出発地や目的地の分散を行わない。これにより、幹線道路の交通量が断面交通量と乖離することを防止する。
　また、分散部１５ｄは、さらに出発地における出発時刻を所定の時間枠内で分散させてもよい。これにより、時間粒度がより細かく活用しやすい交通需要データを生成することが可能となる。
［交通量推定処理］
　次に、図５を参照して、第１の実施形態に係る交通量推定装置１０による交通量推定処理について説明する。図５は、第１の実施形態に係る交通量推定処理手順を示すフローチャートである。図５のフローチャートは、例えば、ユーザが開始を指示する操作入力を行ったタイミングで開始される。
　まず、取得部１５ａが、幹線道路の所定の計測地点における交通量を示す断面交通量を取得する（ステップＳ１）。例えば、取得部１５ａは、処理対象のエリア内の幹線道路網と断面交通量の計測地点と当該計測地点における断面交通量とを取得する。また、取得部１５ａは、地図データや、処理対象のエリア内の大型施設等のＰｏＩ情報、人口分布等を取得する。
　次に、分割部１５ｂが、計測地点において、地図上の幹線道路の周辺の路地を含むエリアを分割する（ステップＳ２）。すなわち、分割部１５ｂは、幹線道路上の計測地点を境界として、処理対象のエリアを分割し、分割した各エリアに含める幹線道路の周辺の路地を決定する。
　例えば、分割部１５ｂは、路地を経由した旅行時間に基づいて、エリアに含む路地を決定する。すなわち、分割部１５ｂは、幹線道路の計測地点間の各区間に対応づける路地を、幾何学的な距離によらず、一方通行や制限速度等を考慮した旅行時間に基づいて決定する。その際に、分割部１５ｂは、分割したエリアをまたぐ路地を該エリアに含む路地から除外する。
　次に、連結部１５ｃが、分割されたエリア間の断面交通量を連結して各エリアの幹線道路の交通量を導出する（ステップＳ３）。例えば、連結部１５ｃは、特定の幹線道路に沿って経路を生成し、生成した経路上のエリアの断面交通量を連結することにより、幹線道路上の経路の交通量を導出する。
　具体的には、連結部１５ｃは、平均トリップ長の分布データまたは所定の交差点における右左折直進比率の統計データの少なくともいずれかを用いて、幹線道路に沿った経路を生成して各交通の発エリアまたは着エリアを特定し、交通需要データを生成する。
　そして、分散部１５ｄが、分割されたエリアのうち、特定された発エリアまたは着エリアのそれぞれにおいて、出発地または目的地を分散させる（ステップＳ４）。例えば、分散部１５ｄは、幹線道路の交通需要データの経路を、路地にも車両が出入りするように分散させる。その際に、分散部１５ｄは、エリアを通過する交通は、必ず計測地点を通過するように該エリアの幹線道路上を通過させる。また、分散部１５ｄは、出発地における出発時刻を所定の時間枠内で分散させてもよい。
　最後に、分散部１５ｄは、生成した交通需要データを出力する（ステップＳ５）。これにより、一連の交通量推定処理が終了する。
［第２の実施形態］
　第２の実施形態の交通量推定装置は、断面交通量を計測するトラフィックカウンター（トラカン）が設置されていない区間について、断面交通量データに均衡配分の手法を適用し、交通量が既知である経路の交通量からトラカン非設置の経路の交通量を推定する。このように、断面交通量データを利用することにより、時間的にも空間的にも粒度が細かい交通量データを取得することが可能となる。
　図６および図７は、第２の実施形態に係る交通量推定装置の概要を説明するための図である。具体的には、図６（ａ）に示すように、出発地と目的地とを結ぶ経路が複数ある場合には、ドライバーは、旅行時間が最小となる経路を選択しようとする。
　ここで、図６（ｂ）に示すように、旅行時間は交通量に依存しており、選択した経路の混雑／渋滞の状況に応じて変化する。この交通量と旅行時間との関係は定式化されており、図６（ｃ）に例示するように、経路の交通量の需給バランス（交通量の配分）に均衡が生じるポイントがある。結果として、情報が十分に行き渡れば、「利用される経路の旅行時間は皆等しく、利用されない経路の旅行時間よりも短いか、せいぜい等しい」状態に収束するという既知のＷａｒｄｒｏｐの第１原則が成立する。
　そこで、図７（ａ）に示すように、交通量推定装置は、トラカンが設置されておらず交通量を推定したい道路区間について、この道路区間と並走する、交通量が既知の道路区間を探索する。そして、図７（ｂ）に示すように、トラカンが設置されていて交通量が既知の道路区間（経路１）と交通量を推定したい道路区間（経路２）とに対し、均衡配分の手法を適用することにより、経路２の交通量を推定する。
　具体的には、図７（ｃ）に示すように、交通量が既知の並走区間（経路１）の旅行時間と交通量の推定対象区間（経路２）の旅行時間とが同程度になるようにシミュレーションを行って、推定対象区間の交通量を推定する。
［交通量推定装置の構成］
　図８は、第２の実施形態に係る交通量推定装置の概略構成を例示する模式図である。図８に示す交通量推定装置１０ａは、分割部１５ｂ、連結部１５ｃおよび分散部１５ｄに代えて、探索部１５ｅ、推定部１５ｆおよび算定部１５ｇを備える点が、図２に示した第１の実施形態の交通量推定装置１０とは異なる。その他の図２に示した交通量推定装置１０と同様の機能部については、説明を省略する。
　取得部１５ａは、上記の第１の実施形態と同様に、幹線道路の所定の計測地点における交通量を示す断面交通量を取得する。
　探索部１５ｅは、交通量が既知の道路区間のうち、処理対象の道路区間と並走する道路区間を探索する。例えば、探索部１５ｅは、処理対象の交通量が未知である道路区間と両端が同一である幹線道路の道路区間を探索する。そして、探索部１５ｅは、幹線道路の各計測地点における断面交通量を用いて、探索した当該道路区間の交通量を取得する。
　推定部１５ｆが、探索された道路区間（並走区間）の旅行時間を推定する。例えば、推定部１５ｆは、既知の交通流シミュレーションを行って、並走区間の各時刻の旅行時間を推定する。
　あるいは、推定部１５ｆは、探索された道路区間における交通量と旅行時間との所定の関係を用いて、旅行時間を推定してもよい。例えば、推定部１５ｆは、図６（ｂ）に例示した当該道路区間における交通量と旅行時間との関係を式で表して、当該式を用いて旅行時間を推定してもよい。
　算定部１５ｇは、推定された旅行時間と処理対象の道路区間の旅行時間とが同一になるように、該処理対象の道路区間の交通量を算定する。例えば、処理対象の道路区間について様々な交通量を適用して、探索された道路区間について推定された旅行時間と同一となるような交通量を算出する。
　あるいは、算定部１５ｇは、処理対象の道路区間における交通量と旅行時間と所定の関係を用いて、交通量を算定してもよい。例えば、推定部１５ｆと同様に、処理対象の道路区間における交通量と旅行時間との関係を表す式を用いて、当該道路区間の交通量を算定してもよい。
　このようにして、交通量推定装置１０ａは、交通量が未知である処理対象の道路区間の交通量を推定する。これにより、処理対象の道路区間の交通需要データを生成することが可能となる。
［交通量推定処理］
　次に、図９を参照して、第２の実施形態に係る交通量推定装置１０ａによる交通量推定処理について説明する。図９は、第２の実施形態に係る交通量推定処理手順を示すフローチャートである。図９のフローチャートは、例えば、ユーザが開始を指示する操作入力を行ったタイミングで開始される。
　まず、取得部１５ａは、上記の第１の実施形態と同様に、幹線道路の所定の計測地点における交通量を示す断面交通量を取得する。また、探索部１５ｅが、交通量が既知の道路区間のうち、処理対象の道路区間と並走する道路区間を探索する（ステップＳ１）。例えば、探索部１５ｅは、処理対象の交通量が未知である道路区間と両端が同一である幹線道路の道路区間を探索する。そして、探索部１５ｅは、幹線道路の各計測地点における断面交通量を用いて、探索した当該道路区間の交通量を取得する。
　次に、推定部１５ｆが、探索された道路区間の旅行時間を推定する（ステップＳ２）。例えば、推定部１５ｆは、探索された道路区間における交通量と旅行時間との所定の関係を用いて、旅行時間を推定する。
　次に、算定部１５ｇが、推定された旅行時間と処理対象の道路区間の旅行時間とが同一になるように、該処理対象の道路区間の交通量を算定する（ステップＳ３）。例えば、算定部１５ｇは、処理対象の道路区間における交通量と旅行時間と所定の関係を用いて、交通量を算定する。これにより、処理対象の道路区間の交通需要データを生成する。
　最後に、算定部１５ｇは、生成した交通需要データを出力する（ステップＳ４）。これにより、一連の交通量推定処理が終了する。
［その他の実施形態］
　上記の第１の実施形態の交通量推定装置１０と第２の実施形態の交通量推定装置１０ａとは、協働する装置であってもよい。例えば、第１の実施形態の交通量推定装置１０が生成した交通需要データの経路を用いて、当該経路と並走する交通量が未知の経路について、第２の実施形態の交通量推定装置１０ａが、交通量を推定する。その場合には、第１の実施形態の交通量推定装置１０と第２の実施形態の交通量推定装置１０ａとが同一のハードウェアに実装されてもよい。
［効果］
　以上、説明したように、本実施形態の交通量推定装置１０において、取得部１５ａが、幹線道路の所定の計測地点における交通量を示す断面交通量を取得する。分割部１５ｂが、計測地点において、地図上の幹線道路の周辺の路地を含むエリアを分割する。連結部１５ｃが、分割されたエリア間の断面交通量を連結して各エリアの幹線道路の交通量を導出する。分散部１５ｄが、分割されたエリアのうち、特定された発エリアまたは着エリアのそれぞれにおいて、出発地または目的地を分散させる。
　このように、交通量推定装置１０は、幹線道路の断面交通量データを隣接エリア間の交通需要データに変換することにより、実際に即して各エリア内の経路と交通量とを推定し、交通需要データを生成することが可能となる。したがって、断面交通量データを用いて、パーソントリップ調査よりも時間粒度が細かく空間粒度も交通流シミュレーションに利用可能な細かい粒度で、活用しやすい交通需要データを取得することが可能となる。
　また、分割部１５ｂは、路地を経由した旅行時間に基づいて、エリアに含む路地を決定する。このように、交通量推定装置１０は、幾何学的な距離ではなく、一方通行や制限速度等を考慮した旅行時間を基準にして各エリアの範囲を決定する。これにより、より実態に即した交通量の推定が可能となる。
　また、分割部１５ｂは、分割したエリアをまたぐ路地を該エリアに含む路地から除外する。これにより、交通量推定装置１０は、路地を利用してエリアをまたぐ交通が発生して幹線道路の交通量が断面交通量と乖離する事態を防止することが可能となる。したがって、交通量の推定の精度の低下を抑止することが可能となる。
　また、連結部１５ｃは、平均トリップ長の分布データまたは所定の交差点における右左折直進比率の統計データの少なくともいずれかを用いて、各交通の発エリアまたは着エリアを特定する。これにより、より実態に即した経路を生成して交通量を推定することが可能となる。
　また、分散部１５ｄは、エリアを通過する交通は、該エリアの幹線道路上を通過させる。これにより、交通量の推定の精度の低下を抑止することが可能となる。
　また、分散部１５ｄは、さらに出発地における出発時刻を所定の時間枠内で分散させる。これにより、さらに時間粒度が細かく活用しやすい交通需要データを取得することが可能となる。
［プログラム］
　上記実施形態に係る交通量推定装置１０、１０ａが実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。一実施形態として、交通量推定装置１０、１０ａは、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の交通量推定処理を実行する交通量推定プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の交通量推定プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を交通量推定装置１０、１０ａとして機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal　Handyphone　System）などの移動体通信端末、さらには、ＰＤＡ（Personal　Digital　Assistant）などのスレート端末などがその範疇に含まれる。また、交通量推定装置１０、１０ａの機能を、クラウドサーバに実装してもよい。
　図１０は、交通量推定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。
　メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）１０１１およびＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic　Input　Output　System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１０４１に接続される。ディスクドライブ１０４１には、例えば、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０には、例えば、マウス１０５１およびキーボード１０５２が接続される。ビデオアダプタ１０６０には、例えば、ディスプレイ１０６１が接続される。
　ここで、ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３およびプログラムデータ１０９４を記憶する。上記実施形態で説明した各情報は、例えばハードディスクドライブ１０３１やメモリ１０１０に記憶される。
　また、交通量推定プログラムは、例えば、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュール１０９３として、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。具体的には、上記実施形態で説明した交通量推定装置１０が実行する各処理が記述されたプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。
　また、交通量推定プログラムによる情報処理に用いられるデータは、プログラムデータ１０９４として、例えば、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して、上述した各手順を実行する。
　なお、交通量推定プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限られず、例えば、着脱可能な記憶媒体に記憶されて、ディスクドライブ１０４１等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、交通量推定プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ＬＡＮやＷＡＮ（Wide　Area　Network）等のネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
　以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述および図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例および運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
　１０、１０ａ　交通量推定装置
　１１　入力部
　１２　出力部
　１３　通信制御部
　１４　記憶部
　１５　制御部
　１５ａ　取得部
　１５ｂ　分割部
　１５ｃ　連結部
　１５ｄ　分散部
　１５ｅ　探索部
　１５ｆ　推定部
　１５ｇ　算定部

Claims (8)

  1. 　幹線道路の所定の計測地点における交通量を示す断面交通量を取得する取得部と、
    　前記計測地点において、地図上の前記幹線道路の周辺の路地を含むエリアを分割する分割部と、
    　分割された前記エリア間の前記断面交通量を連結して各エリアの前記幹線道路の交通量を導出する連結部と、
    　分割された前記エリアのうち、特定された発エリアまたは着エリアのそれぞれにおいて、出発地または目的地を分散させる分散部と、
    　を有することを特徴とする交通量推定装置。
  2. 　前記分割部は、前記路地を経由した旅行時間に基づいて、前記エリアに含む路地を決定することを特徴とする請求項１に記載の交通量推定装置。
  3. 　前記分割部は、分割したエリアをまたぐ路地を該エリアに含む路地から除外することを特徴とする請求項１に記載の交通量推定装置。
  4. 　前記連結部は、平均トリップ長の分布データまたは所定の交差点における右左折直進比率の統計データの少なくともいずれかを用いて、各交通の発エリアまたは着エリアを特定することを特徴とする請求項１に記載の交通量推定装置。
  5. 　前記分散部は、前記エリアを通過する交通は、該エリアの前記幹線道路上を通過させることを特徴とする請求項１に記載の交通量推定装置。
  6. 　前記分散部は、さらに前記出発地における出発時刻を所定の時間枠内で分散させることを特徴とする請求項１に記載の交通量推定装置。
  7. 　交通量推定装置が実行する交通量推定方法であって、
    　幹線道路の所定の計測地点における交通量を示す断面交通量を取得する取得工程と、
    　前記計測地点において、地図上の前記幹線道路の周辺の路地を含むエリアを分割する分割工程と、
    　分割された前記エリア間の前記断面交通量を連結して各エリアの前記幹線道路の交通量を導出する連結工程と、
    　分割された前記エリアのうち、特定された発エリアまたは着エリアのそれぞれにおいて、出発地または目的地を分散させる分散工程と、
    　を含むことを特徴とする交通量推定方法。
  8. 　コンピュータを請求項１～６のいずれか１項に記載の交通量推定装置として機能させるための交通量推定プログラム。
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