(57)【要約】【課題】高精度な旅行時間を予測することのできる旅行時間予測方法を提供する。【解決手段】車両の旅行時間を予測する旅行時間予測方法であって、旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生する交通流の現象を予測するステップと、交通流の現象ごとに用意された旅行時間を予測するためのモデルの中から、予測された前記現象に対応するモデルを選択するステップと、選択された前記モデルに基づいて、前記予測対象リンクにおける旅行時間を予測するステップとを含む。【選択図】図１０
2020135503.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の旅行時間を予測する旅行時間予測方法であって、
旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生する交通流の現象を予測するステップと、
交通流の現象ごとに用意された旅行時間を予測するためのモデルの中から、予測された前記現象に対応するモデルを選択するステップと、
選択された前記モデルに基づいて、前記予測対象リンクにおける旅行時間を予測するステップとを含む、旅行時間予測方法。
【請求項２】
前記現象を予測するステップでは、前記予測対象リンクを含む複数の道路リンクについて観測された旅行時間に基づいて前記現象を予測する、請求項１に記載の旅行時間予測方法。
【請求項３】
前記現象を予測するステップでは、第１の時点において前記予測対象リンクにおいて発生している交通流の現象に基づいて、第１の時点よりも将来の第２の時点において前記予測対象リンクにおいて発生する交通流の現象を予測する、請求項１または請求項２に記載の旅行時間予測方法。
【請求項４】
前記現象は、道路リンクにおいて発生する渋滞を指標とする、請求項３に記載の旅行時間予測方法。
【請求項５】
前記現象を予測するステップでは、前記予測対象リンクが第１現象から第５現象のいずれに該当するかを判断することにより前記現象を予測する、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の旅行時間予測方法。
第１現象：前記予測対象リンクと、前記予測対象リンクの前記車両の進行方向の上流側の所定数の道路リンクと、前記予測対象リンクの前記車両の進行方向の下流側の所定数の道路リンクのいずれにおいても渋滞が発生していない
第２現象：前記予測対象リンクにおいて渋滞が発生しておらず、前記予測対象リンクの前記下流側の所定数の道路リンクにおいて発生している渋滞の末尾が前記予測対象リンクに近づいている
第３現象：前記予測対象リンクにおいて渋滞が発生しており、前記予測対象リンクの前記上流側の所定数の道路リンクにおいて発生している渋滞の末尾が前記予測対象リンクから遠ざかっている
第４現象：前記予測対象リンクにおいて渋滞が発生しており、前記予測対象リンクの前記上流側の所定数の道路リンクにおいて発生している渋滞の末尾が前記予測対象リンクに近づいている
第５現象：予測対象リンクにおいて渋滞が発生しておらず、前記予測対象リンクの前記下流側の所定数の道路リンクにおいて発生している渋滞の末尾が前記予測対象リンクから遠ざかっている
【請求項６】
前記現象を予測するステップでは、前記予測対象リンクを含む複数の道路リンクにおいて発生する渋滞の末尾位置の進行方向を判断し、前記進行方向の判断結果に基づいて前記現象を予測する、請求項４または請求項５に記載の旅行時間予測方法。
【請求項７】
前記現象を予測するステップでは、前記予測対象リンクの上流または下流に位置する道路リンクにおける旅行時間の時間変化に基づいて前記進行方向を判断する、請求項６に記載の旅行時間予測方法。
【請求項８】
前記現象を予測するステップでは、前記予測対象リンクを含む複数の道路リンクにおいて発生する渋滞状況を判断することにより、渋滞の末尾位置を判断し、当該末尾位置の時間変化に基づいて前記進行方向を判断する、請求項６に記載の旅行時間予測方法。
【請求項９】
車両の旅行時間を予測するためのモデルを学習するモデル学習方法であって、
前記モデルを用いて旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象を取得するステップと、
前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間に基づいて、取得された前記現象に対応する前記モデルのパラメータを学習するステップと、を含むモデル学習方法。
【請求項１０】
車両の旅行時間を予測する旅行時間予測装置であって、
旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生する交通流の現象を予測する現象予測部と、
交通流の現象ごとに用意された旅行時間を予測するためのモデルの中から、予測された前記現象に対応するモデルを選択するモデル選択部と、
選択された前記モデルに基づいて、前記予測対象リンクにおける旅行時間を予測する旅行時間予測部とを備える、旅行時間予測装置。
【請求項１１】
車両の旅行時間を予測するためのモデルを学習するモデル学習装置であって、
前記モデルを用いて旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象を取得する現象取得部と、
前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間に基づいて、取得された前記現象に対応する前記モデルのパラメータを学習するモデル学習部と、を備えるモデル学習装置。
【請求項１２】
コンピュータを、車両の旅行時間を予測する旅行時間予測装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータを、
旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生する交通流の現象を予測する現象予測部と、
交通流の現象ごとに用意された旅行時間を予測するためのモデルの中から、予測された前記現象に対応するモデルを選択するモデル選択部と、
選択された前記モデルに基づいて、前記予測対象リンクにおける旅行時間を予測する旅行時間予測部として機能させる、コンピュータプログラム。
【請求項１３】
コンピュータを、車両の旅行時間を予測するためのモデルを学習するモデル学習装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記モデルを用いて旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象を取得する現象取得部と、
前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間に基づいて、取得された前記現象に対応する前記モデルのパラメータを学習するモデル学習部として機能させる、コンピュータプログラム。
【請求項１４】
旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおける車両の旅行時間を予測するようにコンピュータを機能させるための学習済みモデルの組を含むモデルセットであって、
前記学習済みモデルは、前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間を入力として受け付け、前記予測対象リンクにおける将来の旅行時間を出力するように、前記コンピュータを機能させ、
前記学習済みモデルは、前記予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象ごとに対応付けられ、
前記予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象を取得し、前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間に基づいて、取得された前記現象に対応するモデルのパラメータを学習することにより、前記学習済みモデルが生成される、学習済みモデルセット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、旅行時間予測方法、モデル学習方法、旅行時間予測装置、モデル学習装置、コンピュータプログラム、および学習済みモデルセットに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、道路リンクの車両の通行に要する時間を算出し、算出結果を車両の運転手に提供する情報提供サービスが行われている。
【０００３】
このような旅行時間を、過去の旅行時間の測定結果に基づいて予測する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平３−７３１００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば、過去の旅行時間の測定結果を説明変数とし、将来の旅行時間の予測結果を目的変数とする線形回帰モデルを用いて、旅行時間を予測することが可能である。
【０００６】
しかしながら、線形回帰モデルなどのモデルを用いて旅行時間の予測を行った場合には、実測値とのずれが生じる場合があり、予測精度の向上が期待されている。
【０００７】
本開示は、このような事情に鑑みてなされてものであり、高精度な旅行時間を予測することのできる旅行時間予測方法、モデル学習方法、旅行時間予測装置、モデル学習装置、コンピュータプログラム、および学習済みモデルセットを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本開示の一実施態様に係る旅行時間予測方法は、車両の旅行時間を予測する旅行時間予測方法であって、旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生する交通流の現象を予測するステップと、交通流の現象ごとに用意された旅行時間を予測するためのモデルの中から、予測された前記現象に対応するモデルを選択するステップと、選択された前記モデルに基づいて、前記予測対象リンクにおける旅行時間を予測するステップとを含む。
【０００９】
本開示の他の実施態様に係るモデル学習方法は、車両の旅行時間を予測するためのモデルを学習するモデル学習方法であって、前記モデルを用いて旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象を取得するステップと、前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間に基づいて、取得された前記現象に対応する前記モデルのパラメータを学習するステップと、を含む。
【００１０】
本開示の他の実施態様に係る旅行時間予測装置は、車両の旅行時間を予測する旅行時間予測装置であって、旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生する交通流の現象を予測する現象予測部と、交通流の現象ごとに用意された旅行時間を予測するためのモデルの中から、予測された前記現象に対応するモデルを選択するモデル選択部と、選択された前記モデルに基づいて、前記予測対象リンクにおける旅行時間を予測する旅行時間予測部とを備える。
【００１１】
本開示の他の実施態様に係るモデル学習装置は、車両の旅行時間を予測するためのモデルを学習するモデル学習装置であって、前記モデルを用いて旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象を取得する現象取得部と、前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間に基づいて、取得された前記現象に対応する前記モデルのパラメータを学習するモデル学習部と、を備える。
【００１２】
本開示の他の実施態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、車両の旅行時間を予測する旅行時間予測装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータを、旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生する交通流の現象を予測する現象予測部と、交通流の現象ごとに用意された旅行時間を予測するためのモデルの中から、予測された前記現象に対応するモデルを選択するモデル選択部と、選択された前記モデルに基づいて、前記予測対象リンクにおける旅行時間を予測する旅行時間予測部として機能させる。
【００１３】
本開示の他の実施態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、車両の旅行時間を予測するためのモデルを学習するモデル学習装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータを、前記モデルを用いて旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象を取得する現象取得部と、前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間に基づいて、取得された前記現象に対応する前記モデルのパラメータを学習するモデル学習部として機能させる。
【００１４】
本開示の他の実施態様に係る学習済みモデルセットは、旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおける車両の旅行時間を予測するようにコンピュータを機能させるための学習済みモデルの組を含むモデルセットであって、前記学習済みモデルは、前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間を入力として受け付け、前記予測対象リンクにおける将来の旅行時間を出力するように、前記コンピュータを機能させ、前記学習済みモデルは、前記予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象ごとに対応付けられ、前記予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象を取得し、前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間に基づいて、取得された前記現象に対応するモデルのパラメータを学習することにより、前記学習済みモデルが生成される。
【００１５】
なお、上記したコンピュータプログラムまたは学習済みモデルを、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）等のコンピュータ読取可能な不揮発性記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。また、本開示は、旅行時間予測装置またはモデル学習装置の一部または全部を実現する半導体集積回路として実現したり、旅行時間予測装置またはモデル学習装置を含むシステムとして実現したりすることもできる。
【発明の効果】
【００１６】
本開示によると、高精度な旅行時間を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、道路リンクを模式的に示した図である。
【図２】図２は、線形回帰モデルを用いた旅行時間の予測方法を説明するための図である。
【図３】図３は、線形回帰モデルを用いた旅行時間の予測結果を示す図である。
【図４】図４は、実施の形態に係る旅行時間予測装置の構成を示すブロック図である。
【図５Ａ】図５Ａは、第１現象について説明するための図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、第２現象について説明するための図である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、第３現象について説明するための図である。
【図５Ｄ】図５Ｄは、第４現象について説明するための図である。
【図５Ｅ】図５Ｅは、第５現象について説明するための図である。
【図６】図６は、５つの交通流の現象を、渋滞および非渋滞という交通流の現象に基づいて分類した図である。
【図７Ａ】図７Ａは、予測対象リンクの渋滞の判断方法について説明するための図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、予測対象リンクの渋滞の判断方法について説明するための図である。
【図８Ａ】図８Ａは、渋滞末尾の進行方向の判断方法について説明するための図である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、渋滞末尾の進行方向の判断方法について説明するための図である。
【図９Ａ】図９Ａは、線形回帰モデルを用いた予測対象リンクの旅行時間の予測について説明するための図である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、線形回帰モデルを用いた予測対象リンクの旅行時間の予測について説明するための図である。
【図１０】図１０は、旅行時間予測装置による旅行時間の予測処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、交通流の現象予測処理（図１０のステップＳ２）の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、旅行時間予測装置による旅行時間の予測処理を模式的に示した図である。
【図１３】図１３は、実施の形態に係るモデル学習装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】図１４は、入出力データセットの分類処理およびモデルパラメータの学習処理を模式的に示した図である。
【図１５】図１５は、モデル学習装置によるモデルの学習処理の手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、交通流の現象予測処理（図１０のステップＳ２）の詳細を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
［本開示の基礎となった知見］
まず、本開示の基礎となった知見について説明する。
【００１９】
上述したように、旅行時間は道路リンク（以下、「リンク」とも言う。）ごとに算出または予測することができる。
【００２０】
図１は、道路リンクを模式的に示した図である。例えば、リンク１→リンク２→リンク３の順に道路リンクが接続されており、自動車などの車両１が、リンク１→リンク２→リンク３の順に走行するものとする。
【００２１】
ここで、道路リンクとは、道路を交差点間などの情報提供単位ごとに区切ったものである。また、リンク旅行時間（以下、「旅行時間」ともいう。）は、道路リンクの端から端までを車両１が移動するのに要した時間を示す。つまり、車両１が、リンク１→リンク２→リンク３の順に走行することにより、リンク１の旅行時間、リンク２の旅行時間およびリンク３の旅行時間が求められる。
【００２２】
旅行時間を道路リンクの走行前に予測する方法として、以下に説明する線形回帰モデルを用いた旅行時間の予測方法が考えられる。
【００２３】
図２は、線形回帰モデルを用いた旅行時間の予測方法を説明するための図である。横軸は時刻を示し、縦軸は道路リンクを示す。道路リンクは、図１に示したように、車両の進行方向の上流側からリンク１、リンク２、リンク３の順に並んでいるものとする。また、黒丸の各点は、自身の座標位置における旅行時間を示すものとする。
【００２４】
リンク２を、旅行時間を予測する対象のリンク（以下、「予測対象リンク」と言う。）とし、現在時刻よりも２期先の時刻の予測対象リンクにおける旅行時間を予測する。例えば、隣接する時刻間は５分とする。
【００２５】
現在時刻をｔとした場合、線形回帰モデルへ入力される入力データセット８は、時刻ｔにおいて観測されたリンク１〜３の旅行時間と、時刻ｔ−１において観測されたリンク１〜３の旅行時間である。
入力データセット８を線形回帰モデルに入力し、時刻ｔ＋２の予測対象リンクの旅行時間を予測する。
【００２６】
図２を用いて説明した線形回帰モデルは、以下の式１で表すことができる。
【数１】
2020135503.tif 000003
ここで
ｘｉ（ｔ）：道路リンクｉの時刻ｔにおけるリンク旅行時間
ｘｉ（ｔ−ｊ）：道路リンクｉの時刻ｔのｊ期前におけるリンク旅行時間
ｗｉ，ｊ：ｘｉ（ｔ−ｊ）に対するモデルパラメータ
ｘ´ｉ（ｔ）：道路リンクｉの時刻ｔにおけるリンク旅行時間の予測値
【００２７】
また、線形回帰モデルを一般化すると、以下の式２で表すことができる。
【数２】
2020135503.tif 000004
ここで
予測先時間（何期先を予測するか）：ｑ期
モデル時間次数：ｐ
リンク数：ｍ
【００２８】
式２に示すモデルパラメータは、以下の式３をできるだけ満たすように定められる。
【数３】
2020135503.tif 000005
ここで、
ｘ（ｔ）：時刻ｔにおけるリンク旅行時間の観測値
ｘ´（ｔ）：時刻ｔにおけるリンク旅行時間の予測値
ｔｉ：サンプルｉのリンク旅行時間の観測時刻および予測時刻
ｎ：観測および予測されたリンク旅行時間のサンプル数
【００２９】
式３をできるだけ満たすモデルパラメータを求める方法として最小二乗法がある。最小二乗法は、誤差を以下の式４で定義した場合に、以下の式５に示す関数（以下、「エラー関数」と言う。）の値Ｅｒｒｏｒを最小にするモデルパラメータを求める方法である。
ｅ（ｔ）＝ｘ´（ｔ）−ｘ（ｔ）    …（式４）
【数４】
2020135503.tif 000006
【００３０】
エラー関数は、モデルパラメータｗｉ，ｊに関する２次関数である。このため、エラー関数を各モデルパラメータｗｉ，ｊで偏微分した値を０とする連立方程式を解くことにより、エラー関数の値Ｅｒｒｏｒを最小にするモデルパラメータｗｉ，ｊを求めることができる。
【００３１】
次に、このようにして求めたモデルパラメータｗｉ，ｊを含む線形回帰モデルによる実験結果について説明する。
【００３２】
図３は、線形回帰モデルを用いた旅行時間の予測結果を示す図である。横軸は時刻を示し、縦軸は旅行時間を示す。
【００３３】
太実線は、旅行時間の観測値４１を示す。観測値４１は、予測対象リンクを実際に走行した車両１のプローブ情報に基づいて観測された旅行時間の値を示す。プローブ情報は、車両１の走行位置および走行時刻を示す情報である。また、観測時刻をｔとした場合、時刻ｔの旅行時間は、時刻ｔ−１から時刻ｔまでの間に予測対象リンクを通過した車両１の旅行時間の平均値である。つまり、観測値４１は、時刻ｔ−１から時刻ｔまでの間に予測対象リンクを通過した車両１のプローブ情報に基づいて観測された旅行時間の平均値である。
破線は、線形回帰モデルを用いて予測した旅行時間の予測値４２を示す。
【００３４】
観測値４１と予測値４２とを比較して分かるように、旅行時間の予測が当たっている時間帯もあるが、外れている時間帯もある。特に、旅行時間が漸増する（非渋滞から渋滞に変化する）７時前後の時間帯と、旅行時間が漸減する（渋滞から非渋滞に変化する）１１時前後の時間帯において、予測が外れる傾向がある。
【００３５】
このように、交通流の現象には様々なパターンがあり、発明者は、１つの線形回帰モデルでこれら複数の現象を表現するのは困難であると考えた。
【００３６】
一方、ニューラルネットワークなどの非線形モデルを用いて旅行時間を予測することも考えられる。予測精度を高めるためには非線形モデルを道路リンクごとに用意しなければならない。しかし、道路リンクの数は膨大である。例えば、日本デジタル道路地図協会が提供する「デジタル道路地図データベース」には、２０１８年３月末現在で、基本道路（全国の都道府県道以上または幅員５．５ｍ以上の主要な道路）データだけで約１５４万リンク収録されている。また、非線形モデルのパラメータ学習時間は、少なく見積もっても線形回帰モデルのパラメータ学習時間の数１０倍以上である。このため、非線形モデルのパラメータを学習させるため膨大な時間がかかる。このため、非線形モデルを用いて旅行時間を予測することは現実的ではない。
【００３７】
そこで、発明者は、高精度な旅行時間を予測することのできる線形回帰モデルについて検討を行った。ただし、本開示は、非線形モデルにも適用可能であり、非線形モデルを排除するものではない。今後のコンピュータ技術の進歩により、非線形モデルのパラメータ学習が運用上において現実的な時間で可能となった場合には、非線形モデルによる旅行時間の予測も考えられる。
【００３８】
［本開示の実施形態の概要］
最初に本開示の実施形態の概要を列記して説明する。
（１）本開示の一実施形態に係る旅行時間予測方法は、車両の旅行時間を予測する旅行時間予測方法であって、旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生する交通流の現象を予測するステップと、交通流の現象ごとに用意された旅行時間を予測するためのモデルの中から、予測された前記現象に対応するモデルを選択するステップと、選択された前記モデルに基づいて、前記予測対象リンクにおける旅行時間を予測するステップとを含む。
【００３９】
この構成によると、予測対象リンクにおいて発生すると予測される交通流の現象に合致したモデルを用いて、予測対象リンクにおける旅行時間を予測することができる。このように、旅行時間の予測に最適なモデルを用いて旅行時間を予測することができる。このため、高精度な旅行時間を予測することができる。
【００４０】
（２）好ましくは、前記現象を予測するステップでは、前記予測対象リンクを含む複数の道路リンクについて観測された旅行時間に基づいて前記現象を予測する。
【００４１】
この構成によると、予測対象リンクにおいて観測された旅行時間のみならず、予測対象リンクの上流および下流の少なくとも一方に存在する道路リンクにおいて観測された旅行時間を用いて予測対象リンクにおいて発生する現象を予測することができる。このように予測対象リンクの周囲の状況を考慮して現象を予測することができるために、現象を正確に予測することができる。
【００４２】
（３）また、前記現象を予測するステップでは、第１の時点において前記予測対象リンクにおいて発生している交通流の現象に基づいて、第１の時点よりも将来の第２の時点において前記予測対象リンクにおいて発生する交通流の現象を予測してもよい。
【００４３】
この構成によると、予測対象リンクにおいて現在発生している現象に基づいて、予測対象リンクにおいて将来発生するであろう現象を予測することができる。
【００４４】
（４）また、前記現象は、道路リンクにおいて発生する渋滞を指標としてもよい。
【００４５】
この構成によると、渋滞に関連する現象を予測することができる。渋滞は旅行時間の予測に重大な影響を与える。このため、上記した現象に対応したモデルを用いることで、高精度な旅行時間を予測することができる。
【００４６】
（５）また、前記現象を予測するステップでは、前記予測対象リンクが第１現象から第５現象のいずれに該当するかを判断することにより前記現象を予測してもよい。
第１現象：前記予測対象リンクと、前記予測対象リンクの前記車両の進行方向の上流側の所定数の道路リンクと、前記予測対象リンクの前記車両の進行方向の下流側の所定数の道路リンクのいずれにおいても渋滞が発生していない
第２現象：前記予測対象リンクにおいて渋滞が発生しておらず、前記予測対象リンクの前記下流側の所定数の道路リンクにおいて発生している渋滞の末尾が前記予測対象リンクに近づいている
第３現象：前記予測対象リンクにおいて渋滞が発生しており、前記予測対象リンクの前記上流側の所定数の道路リンクにおいて発生している渋滞の末尾が前記予測対象リンクから遠ざかっている
第４現象：前記予測対象リンクにおいて渋滞が発生しており、前記予測対象リンクの前記上流側の所定数の道路リンクにおいて発生している渋滞の末尾が前記予測対象リンクに近づいている
第５現象：予測対象リンクにおいて渋滞が発生しておらず、前記予測対象リンクの前記下流側の所定数の道路リンクにおいて発生している渋滞の末尾が前記予測対象リンクから遠ざかっている
【００４７】
この構成によると、５つの現象のそれぞれに対応したモデルを準備することで、高精度な旅行時間を予測することができる。
【００４８】
（６）また、前記現象を予測するステップでは、前記予測対象リンクを含む複数の道路リンクにおいて発生する渋滞の末尾位置の進行方向を判断し、前記進行方向の判断結果に基づいて前記現象を予測してもよい。
【００４９】
渋滞末尾の進行方向を判断することにより、例えば、予測対象リンクの下流に存在する渋滞末尾が予測対象リンクに接近しており、いずれ渋滞に巻き込まれるのかを判断することができる。また、予測対象リンクの上流に存在する渋滞末尾が下流に移動しており、いずれ渋滞が解消されるのかなどを判断することもできる。これにより、現象を正確に予測することができる。
【００５０】
（７）また、前記現象を予測するステップでは、前記予測対象リンクの上流または下流に位置する道路リンクにおける旅行時間の時間変化に基づいて前記進行方向を判断してもよい。
【００５１】
道路リンクに対して渋滞区間の占める割合が大きくなるほど旅行時間が大きくなる。このため、この構成によると、渋滞の末尾位置の進行方向を正確に判断することができる。
【００５２】
（８）また、前記現象を予測するステップでは、前記予測対象リンクを含む複数の道路リンクにおいて発生する渋滞状況を判断することにより、渋滞の末尾位置を判断し、当該末尾位置の時間変化に基づいて前記進行方向を判断してもよい。
【００５３】
複数の道路リンクにおいて渋滞が発生しているか否かを判断することにより、渋滞の末尾位置を正確に判断することができる。このため、末尾位置の時間変化から、渋滞の末尾位置の進行方向を正確に判断することができる。
【００５４】
（９）本開示の他の実施形態に係るモデル学習方法は、車両の旅行時間を予測するためのモデルを学習するモデル学習方法であって、前記モデルを用いて旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象を取得するステップと、前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間に基づいて、取得された前記現象に対応する前記モデルのパラメータを学習するステップと、を含む。
【００５５】
この構成によると、予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象ごとにモデルが学習される。つまり、学習済みモデルは、予測対象リンクにおいて発生すると予測される交通流の現象に合致したモデルである。このため、交通流の現象を予測し、予測された現象に対応したモデルを用いて旅行時間を予測することにより、旅行時間の予測に最適なモデルを用いて旅行時間を予測することができる。よって、高精度な旅行時間を予測することができる。
【００５６】
（１０）本開示の他の実施形態に係る旅行時間予測装置は、車両の旅行時間を予測する旅行時間予測装置であって、旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生する交通流の現象を予測する現象予測部と、交通流の現象ごとに用意された旅行時間を予測するためのモデルの中から、予測された前記現象に対応するモデルを選択するモデル選択部と、選択された前記モデルに基づいて、前記予測対象リンクにおける旅行時間を予測する旅行時間予測部とを備える。
【００５７】
この構成は、上述の旅行時間予測方法に含まれる特徴的なステップに対応する処理部を備える。このため、この構成によると、上述の旅行時間予測方法と同様の作用および効果を奏することができる。
【００５８】
（１１）本開示の他の実施形態に係るモデル学習装置は、車両の旅行時間を予測するためのモデルを学習するモデル学習装置であって、前記モデルを用いて旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象を取得する現象取得部と、前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間に基づいて、取得された前記現象に対応する前記モデルのパラメータを学習するモデル学習部と、を備える。
【００５９】
この構成は、上述のモデル学習方法に含まれる特徴的なステップに対応する処理部を備える。このため、この構成によると、上述のモデル学習方法と同様の作用および効果を奏することができる。
【００６０】
（１２）本開示の他の実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、車両の旅行時間を予測する旅行時間予測装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータを、旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生する交通流の現象を予測する現象予測部と、交通流の現象ごとに用意された旅行時間を予測するためのモデルの中から、予測された前記現象に対応するモデルを選択するモデル選択部と、選択された前記モデルに基づいて、前記予測対象リンクにおける旅行時間を予測する旅行時間予測部として機能させる。
【００６１】
この構成によると、コンピュータを、上述の旅行時間予測装置として機能させることができる。このため、上述の旅行時間予測装置と同様の作用および効果を奏することができる。
【００６２】
（１３）本開示の他の実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、車両の旅行時間を予測するためのモデルを学習するモデル学習装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータを、前記モデルを用いて旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象を取得する現象取得部と、前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間に基づいて、取得された前記現象に対応する前記モデルのパラメータを学習するモデル学習部として機能させる。
【００６３】
この構成によると、コンピュータを、上述のモデル学習装置として機能させることができる。このため、上述のモデル学習装置と同様の作用および効果を奏することができる。
【００６４】
（１４）本開示の他の実施形態に係る学習済みモデルセットは、旅行時間を予測する対象の道路リンクである予測対象リンクにおける車両の旅行時間を予測するようにコンピュータを機能させるための学習済みモデルの組を含むモデルセットであって、前記学習済みモデルは、前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間を入力として受け付け、前記予測対象リンクにおける将来の旅行時間を出力するように前記コンピュータを機能させ、前記学習済みモデルは、前記予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象ごとに対応付けられ、前記予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象を取得し、前記予測対象リンクを含む１以上の道路リンクについて観測された旅行時間に基づいて、取得された前記現象に対応するモデルのパラメータを学習することにより、前記学習済みモデルが生成される。
【００６５】
この構成によると、予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象ごとにモデルが学習される。つまり、学習済みモデルは、予測対象リンクにおいて発生すると予測される交通流の現象に合致したモデルである。このため、現象を予測し、予測された現象に対応したモデルを用いて旅行時間を予測することにより、旅行時間の予測に最適なモデルを用いて旅行時間を予測することができる。よって、高精度な旅行時間を予測することができる。
【００６６】
［本開示の実施形態の詳細］
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、本開示の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、より好ましい形態を構成する任意の構成要素として説明される。
【００６７】
＜旅行時間予測装置の構成＞
図４は、実施の形態に係る旅行時間予測装置の構成を示すブロック図である。
旅行時間予測装置２は、予測対象リンクを含む複数のリンクを走行した車両１の旅行時間の観測値から、将来の時刻における旅行時間を予測する装置である。ここでは、現在時刻よりも２期先の時刻の予測対象リンクにおける旅行時間を予測するものとする。なお、隣接する時刻間（１期間の時間）は、例えば５分とする。
【００６８】
旅行時間予測装置２は、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）部２１と、記憶部２２と、プローブ情報取得部２３と、旅行時間観測部２４と、現象予測部２５と、モデル選択部２６と、旅行時間予測部２７と、旅行時間提供部２８とを備える。
【００６９】
通信Ｉ／Ｆ部２１は、車両１と無線通信を行うための通信インタフェースである。例えば、通信Ｉ／Ｆ部２１は、４Ｇ（第４世代移動通信システム）または５Ｇ（第５世代移動通信システム）などの規格に基づいて、車両１と無線通信を行う。
【００７０】
記憶部２２は、予測対象リンクの旅行時間を予測するために必要な各種データを記憶する。例えば、記憶部２２は、プローブ情報２２ａと、旅行時間データ２２ｂと、学習済みモデル２２ｃとを記憶する。
【００７１】
プローブ情報２２ａは、車両１ごとに、車両１の走行位置および走行時刻を示す情報である。旅行時間データ２２ｂは、道路リンクの旅行時間の観測値を示す情報であり、時刻ｔごとに、１つ前の時刻ｔ−１から時刻ｔまでの間に道路リンクを通過した車両１の旅行時間の平均値を示す。学習済みモデル２２ｃは、旅行時間の予測に用いられる線形回帰モデルのパラメータを示す情報である。線形回帰モデルは、予測対象リンクで発生する交通流の現象の種類ごとに設けられている。
【００７２】
プローブ情報取得部２３は、通信Ｉ／Ｆ部２１を介して、車両１からプローブ情報を受信することにより、プローブ情報を取得する。プローブ情報取得部２３は、取得したプローブ情報を、プローブ情報２２ａとして記憶部２２に記憶させる。
【００７３】
旅行時間観測部２４は、記憶部２２からプローブ情報２２ａを読み出す。旅行時間観測部２４は、読み出したプローブ情報２２ａに基づいて、現在時刻までの時刻ｔごとに、１つ前の時刻ｔ−１から時刻ｔまでの間に道路リンクを通過した車両１の旅行時間を、車両１ごとに観測する。つまり、旅行時間観測部２４は、道路リンクの最下流位置の通過時刻が時刻ｔ−１から時刻ｔまでの間の車両１を抽出する。旅行時間観測部２４は、抽出した車両１が該道路リンクの最上流位置から最下流位置まで走行するのに要する時間をプローブ情報２２ａに基づいて算出することにより、旅行時間を観測する。旅行時間観測部２４は、時刻ｔごとに観測した旅行時間の平均値を算出し、旅行時間データ２２ｂとして記憶部２２に記憶させる。
【００７４】
現象予測部２５は、記憶部２２から旅行時間データ２２ｂを読み出し、旅行時間データ２２ｂに基づいて、予測対象リンクにおいて発生する交通流の現象を予測する。具体的には、現象予測部２５は、交通流が以下に説明する第１現象から第５現象のいずれに該当するかを判断する。これにより、現象予測部２５は、将来発生する交通流の現象を予測する。
【００７５】
≪第１現象について≫
図５Ａは、第１現象について説明するための図である。
第１現象は、予測対象リンク４の周辺も含めて渋滞が発生していない現象を示す。つまり、第１現象は、予測対象リンク４と、予測対象リンク４の上流側の所定数の道路リンク（以下、「上流リンク」という。）５と、予測対象リンク４の下流側の所定数の道路リンク（以下、「下流リンク」という。）６とのいずれにおいても渋滞が発生していない現象を示す。言い換えれば、第１現象は、予測対象リンクにおいて渋滞が発生していない現在の状態が将来において継続すると予想される現象を示す。このため、現象予測部２５が現在の交通流の現象が第１現象であると判断した場合には、現在の旅行時間の観測値（現在値）を、２期先の旅行時間の予測値とする第１モデルを用いて旅行時間の予測が行われる。なお、上流リンクの数と下流リンクの数とは同一であっても異なっていてもよい。
【００７６】
≪第２現象について≫
図５Ｂは、第２現象について説明するための図である。
第２現象は、予測対象リンク４において渋滞が発生しておらず、予測対象リンク４の下流の渋滞区間７の末尾位置（以下、「渋滞末尾」とも言う。）が近づいている現象を示す。つまり、第２現象は、予測対象リンク４において渋滞が発生しておらず、所定数の下流リンク６中に位置する渋滞末尾が時間の経過とともに予測対象リンク４に近づいている現象を示す。ここで、渋滞区間７は、リンク長により旅行時間から換算される車速が、所定の速度閾値未満の道路リンクの区間を示す。言い換えれば、第２現象は、予測対象リンクにおいて渋滞が現在発生していないが将来発生すると予想される現象を示す。現象予測部２５が現在の交通流の現象が第２現象であると判断した場合には、線形回帰モデルである第２モデルを用いて旅行時間の予測が行われる。
【００７７】
≪第３現象について≫
図５Ｃは、第３現象について説明するための図である。
第３現象は、予測対象リンク４において渋滞が発生しており、予測対象リンク４の上流側に位置する渋滞末尾が予測対象リンク４の上流側に向かって遠ざかっている現象を示す。つまり、第３現象は、予測対象リンク４において渋滞が発生しており、所定数の上流リンク５中に位置する渋滞末尾が時間の経過とともに予測対象リンク４から遠ざかっている現象を示す。言い換えれば、第３現象は、予測対象リンクにおいて渋滞が発生している現在の状態が将来においても継続すると予想される現象を示す。現象予測部２５が現在の交通流の現象が第３現象であると判断した場合には、線形回帰モデルである第３モデルを用いて旅行時間の予測が行われる。
【００７８】
≪第４現象について≫
図５Ｄは、第４現象について説明するための図である。
第４現象は、予測対象リンク４において渋滞が発生しており、予測対象リンク４の上流側に位置する渋滞末尾が予測対象リンク４に向かって近づいている現象を示す。つまり、第４現象は、予測対象リンク４において渋滞が発生しており、所定数の上流リンク５中に位置する渋滞末尾が時間の経過とともに予測対象リンク４に近づいている現象を示す。言い換えれば、第４現象は、予測対象リンクにおいて渋滞が現在発生しているものの、渋滞が将来解消されると予想される現象を示す。現象予測部２５が現在の交通流の現象が第４現象であると判断した場合には、線形回帰モデルである第４モデルを用いて旅行時間の予測が行われる。
【００７９】
≪第５現象について≫
図５Ｅは、第５現象について説明するための図である。
第５現象は、予測対象リンク４において渋滞が発生しておらず、予測対象リンク４の下流において渋滞が発生しているものの、渋滞末尾が予測対象リンク４から遠ざかっている現象を示す。つまり、第５現象は、予測対象リンク４において渋滞が発生しておらず、所定数の下流リンク６中に位置する渋滞末尾が時間の経過とともに予測対象リンク４から遠ざかっている現象を示す。言い換えれば、第５現象は、予測対象リンクにおいて渋滞が発生していない現在の状態が将来において継続すると予想される現象を示す。このため、現象予測部２５が現在の交通流の現象が第５現象であると判断した場合には、現在の旅行時間の観測値（現在値）を、２期先の旅行時間の予測値とする第５モデルを用いて旅行時間の予測が行われる。
【００８０】
図６は、５つの交通流の現象を、渋滞および非渋滞という交通流の現象に基づいて分類した図である。
【００８１】
各現象は、現在発生している渋滞および非渋滞のいずれかの現象と、将来発生すると予想される渋滞および非渋滞のいずれかの現象との組み合わせで表すことができる。つまり、第１現象および第５現象は、現在および将来の現象がいずれも非渋滞である。第２現象は、現在の現象が非渋滞であり、将来の現象が渋滞である。第３現象は、現在および将来の現象が渋滞である。第４現象は、現在の現象が渋滞であり、将来の現象が非渋滞である。
【００８２】
≪渋滞の判断方法≫
次に、現象予測部２５が各現象を予測するにあたって、予測対象リンク４が渋滞しているか否かを判断する方法について説明する。
【００８３】
図７Ａおよび図７Ｂは、予測対象リンク４の渋滞の判断方法について説明するための図である。図７Ａは、予測対象リンク４が渋滞区間７に含まれており、予測対象リンク４が渋滞している状況を示し、図７Ｂは、渋滞末尾が予測対象リンク４の下流側に位置しており、予測対象リンク４が渋滞していない状況を示す。
【００８４】
現象予測部２５は、予測対象リンク４の始端と終端間の距離を、予測対象リンク４において観測された旅行時間の観測値で除することにより、予測対象リンク４における車両１の平均車速を算出する。現象予測部２５は、平均車速が所定の速度閾値未満であれば、予測対象リンク４が渋滞していると判断し、平均車速が所定の速度閾値以上であれば、予測対象リンク４が渋滞していないと判断する。なお、現象予測部２５は、渋滞の継続時間を考慮して渋滞か非渋滞かを判断してもよい。つまり、現象予測部２５は、平均車速が所定の速度閾値未満の状態が所定時間以上連続した場合に渋滞であると判断し、それ以外の場合に非渋滞であると判断してもよい。これにより、状態のふらつきを除去して、渋滞または非渋滞を正確に判断することができる。
【００８５】
≪渋滞末尾の進行方向の判断方法≫
次に、現象予測部２５が各現象を予測するにあたって、渋滞末尾の進行方向を判断する方法について説明する。
【００８６】
図８Ａおよび図８Ｂは、渋滞末尾の進行方向の判断方法について説明するための図である。図８Ａは、渋滞末尾が予測対象リンク４の上流側に位置する場合の渋滞区間７を示し、図８Ｂは、渋滞末尾が予測対象リンク４の下流側に位置する場合の渋滞区間７を示す。
【００８７】
図８Ａに示すように、予測対象リンク４において渋滞が発生している場合には、現象予測部２５は、１以上の所定数の上流リンク５を上流リンクセット５Ａとして、上流リンクセット５Ａに含まれる上流リンク５における旅行時間の総和を算出する。現象予測部２５は、算出した総和が前の時刻よりも増加している場合には渋滞末尾が予測対象リンク４から上流側に遠ざかっていると判断する。これは、渋滞末尾が遠ざかっている場合には、上流リンクセット５Ａにおける渋滞区間７が占める割合が増加するため、上記総和が増加すると考えられるからである。また、現象予測部２５は、上記総和が前の時刻よりも減少している場合には渋滞末尾が上流側から予測対象リンク４に近づいていると判断する。これは、渋滞末尾が近づいている場合には、上流リンクセット５Ａにおける渋滞区間７が占める割合が減少するため、上記総和が減少すると考えられるからである。
【００８８】
なお、現象予測部２５は、上記総和の増加または現象の継続時間を考慮して渋滞末尾の進行方向を判断してもよい。つまり、現象予測部２５は、上記総和が所定時間以上連続して増加している場合に渋滞末尾が遠ざかっていると判断し、上記総和が所定時間以上連続して減少している場合に渋滞末尾が近づいていると判断してもよい。これにより、状態のふらつきを除去して、渋滞末尾の進行方向を正確に判断することができる。
【００８９】
図８Ｂに示すように、予測対象リンク４において渋滞が発生していない場合には、現象予測部２５は、１以上の所定数の下流リンク６を下流リンクセット６Ａとして、下流リンクセット６Ａに含まれる下流リンク６における旅行時間の総和を算出する。現象予測部２５は、算出した総和が前の時刻よりも増加している場合には渋滞末尾が下流側から予測対象リンク４に近づいていると判断する。これは、渋滞末尾が近づいている場合には、下流リンクセット６Ａにおける渋滞区間７が占める割合が増加するため、上記総和が増加すると考えられるからである。また、現象予測部２５は、上記総和が前の時刻よりも減少している場合には渋滞末尾が予測対象リンク４から下流側に遠ざかっていると判断する。これは、渋滞末尾が遠ざかっている場合には、下流リンクセット６Ａにおける渋滞区間７が占める割合が減少するため、上記総和が減少すると考えられるからである。
【００９０】
なお、現象予測部２５は、上記総和の増加または現象の継続時間を考慮して渋滞末尾の進行方向を判断してもよい。つまり、現象予測部２５は、上記総和が所定時間以上連続して増加している場合に渋滞末尾が近づいていると判断し、上記総和が所定時間以上連続して減少している場合に渋滞末尾が遠ざかっていると判断してもよい。これにより、状態のふらつきを除去して、渋滞末尾の進行方向を正確に判断することができる。
【００９１】
また、現象予測部２５は、渋滞区間から渋滞末尾を求め、渋滞末尾の進行方向を判断してもよい。例えば、図８Ａにおいて、予測対象リンク４と予測対象リンク４以外の各上流リンク５および各下流リンク６とについて、渋滞状況を判断する。これにより、現象予測部２５は、渋滞が発生している道路リンクの集合である渋滞区間７を特定することができる。また、現象予測部２５は、渋滞区間７の最下流の道路リンク付近に渋滞末尾があると判断することができる。これにより、現象予測部２５は、渋滞末尾の時間変化から渋滞末尾の進行方向を判断することができる。
【００９２】
再度図４を参照して、モデル選択部２６は、現象予測部２５が予測した現象に基づいて、記憶部２２に記憶されている学習済みモデル２２ｃの中から、旅行時間の予測に用いるモデルを選択して読み出す。つまり、モデル選択部２６は、現象予測部２５が現在時刻ｔにおける交通流の現象が第１現象であると判断した場合には第１モデルを選択して読み出す。モデル選択部２６は、現象予測部２５が現在時刻ｔにおける交通流の現象が第２現象であると判断した場合には第２モデルを選択して読み出す。モデル選択部２６は、現象予測部２５が現在時刻ｔにおける交通流の現象が第３現象であると判断した場合には第３モデルを選択して読み出す。モデル選択部２６は、現象予測部２５が現在時刻ｔにおける交通流の現象が第４現象であると判断した場合には第４モデルを選択して読み出す。モデル選択部２６は、現象予測部２５が現在時刻ｔにおける交通流の現象が第５現象であると判断した場合には第５モデルを選択して読み出す。
【００９３】
旅行時間予測部２７は、記憶部２２から旅行時間データ２２ｂを読み出し、読み出した旅行時間データ２２ｂを、モデル選択部２６が記憶部２２から読み出したモデルに入力することにより、２期先の予測対象リンクの旅行時間を予測する。
【００９４】
図９Ａおよび図９Ｂは、線形回帰モデルを用いた予測対象リンクの旅行時間の予測について説明するための図である。図９Ａは、時刻ｔにおいて２期先の時刻ｔ＋２における予測対象リンクの旅行時間の予測を模式的に示し、図９Ｂは、時刻ｔ＋１において２期先の時刻ｔ＋３における予測対象リンクの旅行時間の予測を模式的に示す。各図の横軸は時刻を示し、縦軸は道路リンクを示す。道路リンクは、図１に示したように、上流側からリンク１、リンク２、リンク３、リンク４、リンク５、リンク６、リンク７、リンク８、リンク９の順に並んでいるものとする。また、各点は、自身の座標位置における旅行時間を示すものとする。また、リンク５を予測対象リンクとする。
【００９５】
図９Ａに示すように、現在時刻をｔとした場合、現象予測部２５は、現象予測用データセット１０に基づいて交通流の現象を予測する。現象予測用データセット１０は、時刻ｔ−３〜時刻ｔにおいて観測されたリンク１〜４およびリンク６〜９の旅行時間と、時刻ｔにおいて観測されたリンク５の旅行時間とを含む。
【００９６】
つまり、現象予測部２５は、時刻ｔにおいて観測されたリンク１〜９のそれぞれの旅行時間に基づいて、交通流の現象が第１現象に該当するか否かを予測する。例えば、現象予測部２５は、時刻ｔにおけるリンク１〜９の旅行時間からそれぞれのリンクが渋滞しているか否かを判断し、リンク１〜９の全てにおいて渋滞が発生していないと判断した場合には、第１現象に該当すると予測する。
【００９７】
また、現象予測部２５は、時刻ｔにおいて観測されたリンク５の旅行時間と、時刻ｔ−３〜時刻ｔの各時点において観測されたリンク６〜９の旅行時間とに基づいて、交通流の現象が第２現象に該当するか否かを判断する。例えば、現象予測部２５は、時刻ｔ−３〜時刻ｔの各時点においてリンク６〜９の旅行時間の総和を計算する。現象予測部２５は、時刻ｔにおけるリンク５の旅行時間からリンク５で渋滞が発生していないと判断し、かつ、計算したリンク６〜９の旅行時間の総和が時刻ｔ−３〜時刻ｔにおいて漸増しており渋滞末尾が予測対象リンクに近づいていると判断した場合には、第２現象に該当すると判断する。
【００９８】
また、現象予測部２５は、時刻ｔ−３〜時刻ｔの各時点において観測されたリンク１〜４の旅行時間と、時刻ｔにおいて観測されたリンク５の旅行時間とに基づいて、交通流の現象が第３現象または第４現象に該当するか否かを判断する。例えば、現象予測部２５は、時刻ｔ−３〜時刻ｔの各時点においてリンク１〜４の旅行時間の総和を計算する。現象予測部２５は、時刻ｔにおけるリンク５の旅行時間からリンク５で渋滞が発生していると判断し、かつ、計算したリンク１〜４の旅行時間の総和が時刻ｔ−３〜時刻ｔにおいて漸増しており渋滞末尾が予測対象リンクから遠ざかっていると判断した場合には、第３現象に該当すると判断する。また、現象予測部２５は、時刻ｔにおけるリンク５の旅行時間からリンク５で渋滞が発生していると判断し、かつ、計算したリンク１〜４の旅行時間の総和が時刻ｔ−３〜時刻ｔにおいて漸減しており渋滞末尾が予測対象リンクに近づいていると判断した場合には、第４現象に該当すると判断する。
【００９９】
また、現象予測部２５は、時刻ｔにおいて観測されたリンク５の旅行時間と、時刻ｔ−３〜時刻ｔの各時点において観測されたリンク６〜９の旅行時間とに基づいて、交通流の現象が第５現象に該当するか否かを判断する。例えば、現象予測部２５は、時刻ｔ−３〜時刻ｔの各時点においてリンク６〜９の旅行時間の総和を計算する。現象予測部２５は、時刻ｔにおけるリンク５の旅行時間からリンク５で渋滞が発生していないと判断し、かつ、計算したリンク６〜９の旅行時間の総和が時刻ｔ−３〜時刻ｔにおいて漸減しており渋滞末尾が予測対象リンクから遠ざかっていると判断した場合には、第５現象に該当すると判断する。
【０１００】
また、線形回帰モデルへ入力される入力データセット８は、時刻ｔにおいて観測されたリンク４〜６の旅行時間と、時刻ｔ−１において観測されたリンク４〜６の旅行時間と、時刻ｔ−２において観測されたリンク４〜６の旅行時間と、時刻ｔ−３において観測されたリンク４〜６の旅行時間である。つまり、現在時刻から現在時刻の３期前までのリンク４〜６の旅行時間が線形回帰モデルへ入力される。
【０１０１】
旅行時間予測部２７は、入力データセット８を線形回帰モデルに入力し、時刻ｔ＋２の予測対象リンク（リンク５）の旅行時間を予測する。
【０１０２】
なお、線形回帰モデルは以下の式６で表すことができる。なお、各定数および各変数の意味は、式１に示したものと同様である。
【数５】
2020135503.tif 000007
【０１０３】
図９Ｂに示すように、現在時刻がｔ＋１になった場合には、現象予測部２５は、現象予測用データセット１０に基づいて交通流の現象を予測する。現象予測用データセット１０は、時刻ｔ−２〜時刻ｔ＋１の各時点において観測されたリンク１〜４および６〜９の旅行時間と、時刻ｔ＋１において観測されたリンク５の旅行時間とを含む。予測方法は、図９Ａを参照して説明したものと時刻が異なる以外同じである。このため、その詳細な説明は繰り返さない。
【０１０４】
また、線形回帰モデルへ入力される入力データセット８は、時刻ｔ＋１において観測されたリンク４〜６の旅行時間と、時刻ｔにおいて観測されたリンク４〜６の旅行時間と、時刻ｔ−１において観測されたリンク４〜６の旅行時間と、時刻ｔ−２において観測されたリンク４〜６の旅行時間である。つまり、現在時刻（時刻ｔ＋１）から現在時刻の３期前（時刻ｔ−２）までのリンク４〜６の旅行時間が線形回帰モデルへ入力される。
【０１０５】
旅行時間予測部２７は、入力データセット８を線形回帰モデルに入力し、時刻ｔ＋３の予測対象リンク（リンク５）の旅行時間を予測する。
【０１０６】
図９Ａおよび図９Ｂを用いて説明した線形回帰モデルは、第２現象〜第４現象のそれぞれに対応した第２モデル〜第４モデルである。
【０１０７】
一方、第１現象および第５現象にそれぞれ対応した第１モデルおよび第５モデルは、現在の旅行時間の観測値を、２期先の旅行時間の予測値とする。このため、旅行時間予測部２７は、モデル選択部２６が選択したモデルが第１モデルまたは第５モデルの場合には、現在の旅行時間の観測値を、２期先の旅行時間であると予測する。例えば、図９Ａを参照して、旅行時間予測部２７は、時刻ｔにおけるリンク５の旅行時間を、時刻ｔ＋２におけるリンク５の旅行時間であると予測する。また、図９Ｂを参照して、旅行時間予測部２７は、時刻ｔ＋１におけるリンク５の旅行時間を、時刻ｔ＋３におけるリンク５の旅行時間であると予測する。
【０１０８】
なお、上述の説明では、現象予測部２５は、４時点でのリンク１〜４の旅行時間の総和またはリンク６〜９の旅行時間の総和を計算することとしたが、これら総和は現象の予測の度に計算する必要はない。例えば、現象予測部２５は、総和の計算結果を記憶部２２に記憶し、他の時刻の現象を予測する際に、記憶部２２から総和を読み出してもよい。
【０１０９】
再度図４を参照して、旅行時間提供部２８は、旅行時間予測部２７が予測した旅行時間の情報を、通信Ｉ／Ｆ部２１を介して車両１等に送信することにより、旅行時間を提供する。
【０１１０】
＜旅行時間の予測処理＞
図１０は、旅行時間予測装置２による旅行時間の予測処理の手順を示すフローチャートである。なお、予測処理に用いられる旅行時間データ２２ｂは、既に記憶部２２に記憶されているものとする。つまり、プローブ情報取得部２３が、プローブ情報２２ａを順次取得し、旅行時間観測部２４がプローブ情報２２ａに基づいて、旅行時間データ２２ｂを生成し、記憶部２２に記憶しているものとする。
【０１１１】
図１０を参照して、現象予測部２５は、記憶部２２に記憶されている旅行時間データ２２ｂの中から現象予測用データセットを読み出す（Ｓ１）。例えば、現象予測部２５は、図９Ａに示した現象予測用データセット１０を読み出す。
【０１１２】
現象予測部２５は、読み出した現象予測用データセットに基づいて、交通流の現象を予測する（Ｓ２）。つまり、現象予測部２５は、交通流が第１現象から第５現象のいずれに該当するかを判断し、交通流現象の予測結果として判断結果をモデル選択部２６に出力する。
【０１１３】
図１１は、交通流の現象予測処理（図１０のステップＳ２）の詳細を示すフローチャートである。
【０１１４】
図１１を参照して、現象予測部２５は、予測対象リンクで渋滞が発生しているか否かを判断する（Ｓ２１）。
【０１１５】
予測対象リンクで渋滞が発生している場合には（Ｓ２１においてＹＥＳ）、現象予測部２５は、渋滞末尾が予測対象リンクから遠ざかっているか否かを判断する（Ｓ２２）。
【０１１６】
渋滞末尾が予測対象リンクから遠ざかっている場合には（Ｓ２２においてＹＥＳ）、現象予測部２５は、交通流の現象が第３現象に該当すると判断し、予測対象リンクで渋滞状態が維持されると予測する（Ｓ２３）。
【０１１７】
渋滞末尾が予測対象リンクから遠ざかっていない場合には（Ｓ２２においてＮＯ）、現象予測部２５は、渋滞末尾が予測対象リンクに近づいているとみなし、交通流の現象が第４現象に該当すると判断し、いずれ予測対象リンクの渋滞状態が解消すると予測する（Ｓ２４）。
【０１１８】
予測対象リンクで渋滞が発生していない場合には（Ｓ２１においてＮＯ）、現象予測部２５は、予測対象リンクの上流および下流の周辺に渋滞が存在しないか否かを判断する（Ｓ２５）。周辺に渋滞が存在しない場合には（Ｓ２５においてＹＥＳ）、現象予測部２５は、交通流の現象が第１現象に該当すると判断し、予測対象リンクで非渋滞状態が維持されると予測する（Ｓ２６）。
【０１１９】
予測対象リンクの周辺に渋滞が存在する場合には（Ｓ２５においてＮＯ）、現象予測部２５は、渋滞末尾が予測対象リンクから遠ざかっているか否かを判断する（Ｓ２７）。
【０１２０】
渋滞末尾が予測対象リンクから遠ざかっている場合には（Ｓ２７においてＹＥＳ）、現象予測部２５は、交通流の現象が第５現象に該当すると判断し、予測対象リンクで非渋滞状態が維持されると予測する（Ｓ２８）。
【０１２１】
渋滞末尾が予測対象リンクから遠ざかっていない場合には（Ｓ２７においてＮＯ）、現象予測部２５は、渋滞末尾が予測対象リンクに近づいているとみなし、交通流の現象が第２現象に該当すると判断し、予測対象リンクがいずれ渋滞すると予測する（Ｓ２９）。
【０１２２】
再び図１０を参照して、モデル選択部２６は、現象予測部２５から、交通流の現象の予測結果を受け、予測結果に基づいて、記憶部２２に記憶されている学習済みモデル２２ｃの中から、旅行時間の予測に用いる学習済みモデルを選択する（Ｓ３）。
【０１２３】
モデル選択部２６は、選択した学習済みモデルを、記憶部２２から読み出し、読み出した学習済みモデルを旅行時間予測部２７に出力する（Ｓ４）。
【０１２４】
旅行時間予測部２７は、記憶部２２に記憶されている旅行時間データ２２ｂの中から入力データセットを読み出す（Ｓ５）。例えば、図９Ａに示した入力データセット８を読み出す。
【０１２５】
旅行時間予測部２７は、モデル選択部２６から学習済みモデルを受け、学習済みモデルに、読み出した入力データセットを入力することにより、２期先の予測対象リンクの旅行時間を予測する（Ｓ６）。旅行時間予測部２７は、旅行時間の予測結果を旅行時間提供部２８に出力する。
【０１２６】
旅行時間提供部２８は、旅行時間予測部２７から旅行時間の予測結果を受け、通信Ｉ／Ｆ部２１を介して車両１等に送信することにより、旅行時間を提供する（Ｓ７）。
【０１２７】
＜旅行時間の予測処理の模式図＞
図１２は、旅行時間予測装置２による旅行時間の予測処理を模式的に示した図である。なお、紙面の都合上、図１２では、リンク１〜３の旅行時間と、リンク７〜９の旅行時間とをまとめて示している。図１０に示した旅行時間の予測処理は、別の観点から図１２のように表すことができる。
【０１２８】
つまり、現象予測用データセット１０に基づいて、交通流の現象が予測される（ＳＴ１）。
【０１２９】
交通流の現象の予測結果に基づいて、入力データセット８がいずれかのモデルに振り分けられる（ＳＴ２）。つまり、予測結果が第１現象の場合には、入力データセット８は、予測対象リンクの時刻ｔの旅行時間を取り出し、取り出した旅行時間を時刻ｔ＋２の旅行時間の予測値とする第１モデルに振り分けられる。また、予測結果が第２現象の場合には、入力データセット８は、線形回帰モデルである第２モデルに振り分けられる。また、予測結果が第３現象の場合には、入力データセット８は、線形回帰モデルである第３モデルに振り分けられる。また、予測結果が第４現象の場合には、入力データセット８は、線形回帰モデルである第４モデルに振り分けられる。また、予測結果が第５現象の場合には、入力データセット８は、予測対象リンクの時刻ｔの旅行時間を取り出し、取り出した旅行時間を時刻ｔ＋２の旅行時間の予測値とする第５モデルに振り分けられる。
【０１３０】
第１モデルから第５モデルは、それぞれ、入力された入力データセット８から、時刻ｔ＋２における旅行時間を予測する（ＳＴ３ａ〜ＳＴ３ｅ）。
【０１３１】
交通流の現象予測結果に基づいて、第１モデルから第５モデルの旅行時間のいずれかが選択され、出力データ９である時刻ｔ＋２における旅行時間の予測結果とされる（ＳＴ４）。
【０１３２】
＜モデル学習装置の構成＞
図１３は、実施の形態に係るモデル学習装置の構成を示すブロック図である。
モデル学習装置３は、旅行時間予測装置２が旅行時間を予測するのに用いる線形回帰モデルのパラメータを学習することにより、学習済みモデルを生成する。モデル学習装置３は、通信Ｉ／Ｆ部３１と、記憶部３２と、プローブ情報取得部３３と、旅行時間観測部３４と、現象予測部３５と、データ分類部３６と、モデル学習部３７とを備える。
【０１３３】
通信Ｉ／Ｆ部３１は、車両１と無線通信を行うための通信インタフェースである。例えば、通信Ｉ／Ｆ部３１は、４Ｇまたは５Ｇなどの規格に基づいて、車両１と無線通信を行う。
【０１３４】
記憶部３２は、モデルのパラメータを学習するために必要な各種データを記憶する。例えば、記憶部３２は、プローブ情報３２ａと、旅行時間データ３２ｂと、分類済み入出力データセット３２ｃと、学習済みモデル３２ｄとを記憶する。
【０１３５】
プローブ情報３２ａは、車両１ごとに、車両１の走行位置および走行時刻を示す情報である。旅行時間データ３２ｂは、道路リンクの旅行時間の観測値を示す情報であり、時刻ｔごとに、１つ前の時刻ｔ−１から時刻ｔまでの間に道路リンクを通過した車両１の旅行時間の平均値を示す。分類済み入出力データセット３２ｃは、旅行時間データ３２ｂの中から抽出されるデータセットである。分類済み入出力データセット３２ｃは、交通流の現象ごとに分類され、かつモデルのパラメータを学習するために用いられる学習用データセットである。学習済みモデル３２ｄは、モデル学習装置３により生成された旅行時間の予測に用いられる線形回帰モデルのパラメータを示す情報である。線形回帰モデルは、予測対象リンクで発生する交通流の現象の種類ごとに設けられている。
【０１３６】
プローブ情報取得部３３は、通信Ｉ／Ｆ部３１を介して、車両１からプローブ情報を受信することにより、プローブ情報を取得する。プローブ情報取得部３３は、取得したプローブ情報を、プローブ情報３２ａとして記憶部３２に記憶させる。
【０１３７】
旅行時間観測部３４は、記憶部３２からプローブ情報３２ａを読み出す。旅行時間観測部３４は、読み出したプローブ情報３２ａに基づいて、現在時刻までの時刻ｔごとに、１つ前の時刻ｔ−１から時刻ｔまでの間に道路リンクを通過した車両１の旅行時間を、車両１ごとに観測する。つまり、旅行時間観測部３４は、道路リンクの最下流位置の通過時刻が時刻ｔ−１から時刻ｔまでの間の車両１を抽出する。旅行時間観測部３４は、抽出した車両１が該道路リンクの最上流位置から最下流位置まで走行するのに要する時間をプローブ情報３２ａに基づいて算出することにより、旅行時間を観測する。旅行時間観測部３４は、時刻ｔごとに観測した旅行時間の平均値を算出し、旅行時間データ３２ｂとして記憶部３２に記憶させる。
【０１３８】
現象予測部３５は、現象取得部として機能し、記憶部３２から旅行時間データ３２ｂを読み出し、旅行時間データ３２ｂに基づいて、予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象を予測する。なお、現象予測部３５は、時点ごとに、その時点の交通流の現象が上述した第１現象から第５現象のいずれかの現象であると判断する。交通流の現象の予測方法は、旅行時間予測装置２の現象予測部２５による予測方法と同様である。このため、その詳細な説明は繰り返さない。
【０１３９】
データ分類部３６は、現象予測部３５による現象の予測結果に基づいて、記憶部３２に記憶されている旅行時間データ３２ｂに含まれるデータを分類し、現象ごとの入出力データセットを生成する。データ分類部３６は、生成した入出力データセットを、分類済み入出力データセット３２ｃとして記憶部３２に記憶させる。
【０１４０】
モデル学習部３７は、交通流の現象ごとに分類された分類済み入出力データセット３２ｃに基づいて、交通流の現象ごとに、線形回帰モデルのパラメータを学習する。モデル学習部３７は、学習されたパラメータを、学習済みモデル３２ｄとして記憶部３２に記憶させる。
【０１４１】
＜入出力データセットの分類方法およびモデルパラメータの学習方法＞
次に、モデル学習装置３による入出力データセットの分類方法およびモデルパラメータの学習方法について詳細に説明する。
【０１４２】
図１４は、入出力データセットの分類処理およびモデルパラメータの学習処理を模式的に示した図である。
【０１４３】
データ分類部３６は、旅行時間データ３２ｂの中から、時刻ｔにおける入出力データセット（以下、「入出力データセットｔ」という。）を抽出する。入出力データセットｔは、入力データセット８と出力データ９との組からなる。図９Ａを参照して説明したように、例えば、入力データセット８は、時刻ｔにおいて観測されたリンク４〜６の旅行時間と、時刻ｔ−１において観測されたリンク４〜６の旅行時間と、時刻ｔ−２において観測されたリンク４〜６の旅行時間と、時刻ｔ−３において観測されたリンク４〜６の旅行時間である。つまり、入力データセット８は、現在時刻と現在時刻から３期前までのリンク４〜６の旅行時間である。出力データ９は、時刻ｔ＋２において観測されたリンク５の旅行時間である。つまり、出力データ９は、現在時刻から２期先のリンク５の旅行時間である。
【０１４４】
データ分類部３６は、時刻ｔにおいて発生が予測された交通流の現象に基づいて、入出力データセットｔを分類する（ＳＴ１１）。ここで、交通流の現象は、現象予測用データセット１０に基づいて現象予測部３５により予測されているものとする。なお、第１現象および第５現象において用いられる第１モデルおよび第５モデルは学習が不要である。このため、データ分類部３６は、交通流の現象が第２現象から第４現象のいずれかに該当する場合にのみ入出力データセットｔを分類する。例えば、第２現象には入出力データセットｔ−２、ｔ−５およびｔ−１０が分類されている。また、第３現象には入出力データセットｔ−１、ｔ−３、ｔ−４、ｔ−６およびｔ−９が分類されている。さらに、第４現象には入出力データセットｔ−７およびｔ−８が分類されている。
【０１４５】
モデル学習部３７は、交通流の現象ごとに分類された入出力データセットに基づいて、最小二乗法を用いて線形回帰モデルのパラメータを算出することにより、現象ごとの線形回帰モデルを学習する（ＳＴ１２ａ〜ＳＴ１２ｃ）。つまり、モデル学習部３７は、現象ごとに、入力データセット８から予測される旅行時間の予測値と、出力データ９で示される旅行時間の観測値との二乗誤差が最小になるようなモデルパラメータを算出する。最小二乗法の詳細については上述した通りである。このため、その詳細な説明は繰り返さない。
【０１４６】
＜モデルの学習処理＞
図１５は、モデル学習装置３によるモデルの学習処理の手順を示すフローチャートである。
【０１４７】
図１５を参照して、モデル学習装置３は、予測対象リンクの時刻ごとの入出力データセットについて、以下のステップＳ１１〜Ｓ１３の処理を繰り返す（ループＡ）。
【０１４８】
つまり、現象予測部３５は、記憶部３２に記憶されている旅行時間データ３２ｂの中から現象予測用データセット１０を読み出し、データ分類部３６は、記憶部３２に記憶されている旅行時間データ３２ｂの中から入出力データセットを読み出す（Ｓ１１）。
【０１４９】
現象予測部３５は、読み出した現象予測用データセット１０に基づいて、交通流の現象を予測する（Ｓ１２）。現象予測部３５は、交通流の現象の予測結果をデータ分類部３６に出力する。
【０１５０】
データ分類部３６は、現象予測部３５から交通流の現象の予測結果を受け、読み出した入出力データセットを現象ごとに分類し、分類済み入出力データセット３２ｃとして記憶部３２に記憶させる。
【０１５１】
モデル学習装置３は、交通流の現象ごとに、以下のステップＳ１４およびＳ１５の処理を繰り返す（ループＢ）。
【０１５２】
つまり、モデル学習部３７は、入出力データセットを、記憶部３２に記憶された分類済み入出力データセット３２ｃの中から読み出す（Ｓ１４）。
【０１５３】
モデル学習部３７は、読み出した入出力データセットに基づいて、最小二乗法により線形回帰モデルのパラメータを算出する。モデル学習部３７は、算出したパラメータを、学習済みモデル３２ｄとして記憶部３２に記憶させる（Ｓ１５）。
【０１５４】
＜旅行時間予測装置による予測結果について＞
図３を参照して、モデル学習装置３により学習された学習済みモデルを用いて、旅行時間予測装置２により旅行時間を予測した予測結果について説明する。
【０１５５】
細実線は、旅行時間予測装置２による旅行時間の予測値４３を示す。また、予測値４４は、交通流の現象が第２現象と判断された時間帯において、第２モデルを用いた旅行時間の予測値を示す。予測値４５は、交通流の現象が第４現象と判断された時間帯において、第４モデルを用いた旅行時間の予測値を示す。
【０１５６】
観測値４１と、予測値４２と、予測値４４とを比較すると、１５個の予測値４４のうち１４個が予測値４２よりも観測値４１に近く、１個が予測値４２よりも観測値４１から遠い結果となった。また、観測値４１と、予測値４２と、予測値４５とを比較すると、２５個の予測値４５のうち、２１個が予測値４２よりも観測値４１に近く、４個が予測値４２よりも観測値４１から遠い結果となった。つまり、現象ごとに線形回帰モデルを変更した方が変更しない場合に比べ、旅行時間を高精度に予測可能なことが示された。
【０１５７】
発明者は、以下のモデル条件１〜３の下で、線形回帰モデルの定義を行った。
（モデル条件１）予測対象リンクの上流１０ｋｍおよび下流１０ｋｍの範囲に存在する道路リンクで観測された旅行時間から予測用の入力データセットを抽出する。
（モデル条件２）時刻ｔの間隔は５分間隔とし、時刻ｔおよび時刻ｔ−１の道路リンクで観測された旅行時間から、１時間先の旅行時間を予測する。
（モデル条件３）東名高速道路の横浜青葉インターチェンジ付近に予測対象リンクを設定する。
また、発明者は、以下の学習条件の下で、線形回帰モデルの学習を行った。
（学習条件１）予測対象リンクの上流１０ｋｍおよび下流１０ｋｍの範囲に存在する道路リンクで観測された旅行時間から学習用の入出力データセットを抽出する。
（学習条件２）線形回帰モデルの学習期間は、２０１６年７月から２０１７年３月までの９カ月間とする。
【０１５８】
また、発明者は、以下の予測条件１〜２の下で、旅行時間の予測の実験を行った。
（予測条件１）２０１７年４月から２０１７年６月までの期間に含まれる渋滞の継続時間が３．５時間を超える渋滞を１３個抽出する。
（予測条件２）交通流の現象が第２現象および第４現象と判断される期間において観測値への近さを、現象ごとに線形回帰モデルを変更した場合と、現象ごとに線形回帰モデルを変更しない場合とで比較する。
【０１５９】
実験の結果、現象ごとに線形回帰モデルを変更した方が変更しない場合よりも観測値に近い予測をできた図３と同様の結果を得られたのは、前記渋滞１３個中１０個であった。残り３個は、両者の差があまりなかった。これにより、モデル学習装置３によりモデル学習および旅行時間予測装置２による旅行時間の予測の優位性を示すことができた。
【０１６０】
＜実施の形態の効果＞
以上説明したように、実施の形態によると予測対象リンクにおいて発生すると予測される交通流の現象に合致したモデルを用いて、予測対象リンクにおける旅行時間を予測することができる。このように、旅行時間の予測に最適なモデルを用いて旅行時間を予測することができる。このため、高精度な旅行時間を予測することができる。
【０１６１】
なお、交通流の現象は、予測対象リンクにおいて観測された旅行時間のみならず、予測対象リンクの上流および下流の少なくとも一方に存在する道路リンクにおいて観測された旅行時間を用いて予測される。このように予測対象リンクの周囲の状況を考慮して現象を予測することができるために、現象を正確に予測することができる。
【０１６２】
また、予測対象リンクにおいて将来発生するであろう交通流の現象は、図６に示したように、予測対象リンクにおいて現在発生している現象に基づいて予測される。
【０１６３】
また、上記現象は、道路リンクにおいて発生する渋滞に関連する。このため、渋滞状況の変化を考慮して現象を予測することができる。渋滞は旅行時間の予測に重大な影響を与える。このため、高精度な旅行時間を予測することができる。
【０１６４】
また、予測対象リンクを含む複数のリンクにおいて発生する渋滞の末尾位置の進行方向が判断され、進行方向の判断結果に基づいて交通流の現象が予測される。渋滞末尾の進行方向を判断することにより、例えば、予測対象リンクの下流に存在する渋滞末尾が予測対象リンクに接近しており、いずれ渋滞に巻き込まれると判断することができる。また、予測対象リンクの上流に存在する渋滞末尾が下流に移動しており、いずれ渋滞が解消されると判断することができる。これにより、現象を正確に予測することができる。
【０１６５】
また、渋滞末尾の進行方向は、予測対象リンクの上流または下流に位置する道路リンクにおける旅行時間の時間変化に基づいて判断される。道路リンクに対して渋滞区間の占める割合が大きくなるほど旅行時間が大きくなる。このため、渋滞の末尾位置の進行方向を正確に判断することができる。
【０１６６】
また、複数の道路リンクにおいて渋滞が発生しているか否かを判断することにより、渋滞の末尾位置を判断することもできる。このため、末尾位置の時間変化から、渋滞の末尾位置の進行方向を正確に判断することができる。
【０１６７】
また、予測対象リンクにおいて発生した交通流の現象ごとにモデルが学習される。つまり、学習済みモデルは、予測対象リンクにおいて発生すると予測される交通流の現象に合致したモデルである。このため、交通流の現象を予測し、予測された現象に対応したモデルを用いて旅行時間を予測することにより、旅行時間の予測に最適なモデルを用いて旅行時間を予測することができる。よって、高精度な旅行時間を予測することができる。
【０１６８】
［変形例］
図５に示した交通流の現象予測処理（図１０のステップＳ２）では、渋滞末尾が予測対象リンクから遠ざかっていない場合には（Ｓ２２においてＮＯ、Ｓ２７においてＮＯ）、渋滞末尾が予測対象リンクに近づいているとみなして交通流の予測を行った。しかし、渋滞末尾が移動していない場合には、渋滞末尾が予測対象リンクに近づいているとは言えない。このため、渋滞末尾が予測対象リンクに近づいているか否かを判断してもよい。
【０１６９】
図１６は、交通流の現象予測処理（図１０のステップＳ２）の詳細を示すフローチャートである。図１１と異なる点は、ステップＳ３１およびＳ３２が加わった点である。
【０１７０】
つまり、予測対象リンクで渋滞が発生しており、かつ、渋滞末尾が予測対象リンクから遠ざかっていない場合には（Ｓ２１においてＹＥＳ、Ｓ２２においてＮＯ）、現象予測部２５は、渋滞末尾が予測対象リンクに近づいているか否かを判断する（Ｓ３１）。
【０１７１】
渋滞末尾が予測対象リンクに近づいている場合には（Ｓ３１においてＹＥＳ）、現象予測部２５は、交通流の現象が第４現象に該当すると判断する（Ｓ２４）。渋滞末尾が予測対象リンクに近づいていない場合には（Ｓ３１においてＮＯ）、現象予測部２５は、渋滞末尾の変化が無いと判断し、現象の予測を行わない。
【０１７２】
また、予測対象リンクで渋滞が発生していないが周囲に渋滞が存在し、かつ、渋滞末尾が予測対象リンクから遠ざかっていない場合には（Ｓ２１においてＮＯ、Ｓ２５においてＮＯ、Ｓ２７においてＮＯ）、現象予測部２５は、渋滞末尾が予測対象リンクに近づいているか否かを判断する（Ｓ３２）。
【０１７３】
渋滞末尾が予測対象リンクに近づいている場合には（Ｓ３２においてＹＥＳ）、現象予測部２５は、交通流の現象が第２現象に該当すると判断する（Ｓ２９）。渋滞末尾が予測対象リンクに近づいていない場合には（Ｓ３２においてＮＯ）、現象予測部２５は、渋滞末尾の変化が無いと判断し、現象の予測を行わない。
【０１７４】
なお、現象予測部２５が交通流の現象を予測しなかった時刻については、旅行時間の予測を行わないようにしてもよいし、１つ前の時刻の交通流の現象が維持されるとしてもよい。後者の場合には、１つ前の時刻の交通流の現象に対応したモデルを用いて旅行時間の予測が行われる。
【０１７５】
また、現象予測部２５は、渋滞末尾の変化が無いと判断した時刻については（Ｓ３１においてＮＯ、またはＳ３２においてＮＯ）、交通流の現象が新たな現象である第６現象に該当すると予測してもよい。この場合、旅行時間予測部２７は、第１モデルから第５モデルとは異なる第６モデルに従って旅行時間の予測を行ってもよい。
【０１７６】
［付記］
以上、本開示の実施の形態に係る旅行時間予測装置２およびモデル学習装置３について説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。
【０１７７】
例えば、上述の実施の形態では、道路リンクにおいて観測された旅行時間に基づいて交通流の現象を予測した。しかし、路側等に設置された画像式車両感知器または超音波式車両感知器などのセンサにより、渋滞の発生箇所または渋滞の末尾位置などが分かる場合には、センサによる検知結果に基づいて交通流の現象を取得してもよい。
【０１７８】
また、交通流の現象の分類方法は、上記した第１分類から第５分類に限定されるものではない。例えば、時間帯ごと、または季節ごとなどの他の基準ごとにモデルを設け、旅行時間の予測を行ってもよい。
【０１７９】
また、旅行時間の観測はプローブ情報に基づくものには限定されない。例えば、２地点間で車両１のナンバープレートを読み取って、車両１を照合することにより旅行時間を観測するものであってもよい。
【０１８０】
また、上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムとして構成されてもよい。例えば、ＨＤＤに記憶されたコンピュータプログラムをＲＡＭに展開し、マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、各装置は、その機能を達成する。
【０１８１】
また、上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、１または複数のシステムＬＳＩなどの半導体装置から構成されているとしてもよい。
【０１８２】
また、上記したコンピュータプログラムまたは学習済みモデルを、コンピュータ読取可能な不揮発性記録媒体、例えば、ＨＤＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどに記録して流通させてもよい。また、コンピュータプログラムを、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送して流通させてもよい。
また、上記各装置は、複数のコンピュータにより実現されてもよい。
【０１８３】
また、上記各装置の一部または全部の機能がクラウドコンピューティングによって提供されてもよい。つまり、各装置の一部または全部の機能がクラウドサーバにより実現されていてもよい。例えば、旅行時間予測装置２において記憶部２２がクラウドサーバにより実現され、旅行時間予測装置２は、クラウドサーバから交通流の現象に応じた学習済みモデルを取得し、旅行時間の予測を行ってもよい。
【０１８４】
さらに、上記実施の形態および上記変形例の少なくとも一部を任意に組み合わせるとしてもよい。
【０１８５】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１８６】
１        車両
２        旅行時間予測装置
３        モデル学習装置
４        予測対象リンク
５        上流リンク
５Ａ      上流リンクセット
６        下流リンク
７        渋滞区間
８        入力データセット
９        出力データ
１０      現象予測用データセット
２１      通信Ｉ／Ｆ部
２２      記憶部
２２ａ    プローブ情報
２２ｂ    旅行時間データ
２２ｃ    学習済みモデル
２３      プローブ情報取得部
２４      旅行時間観測部
２５      現象予測部
２６      モデル選択部
２７      旅行時間予測部
２８      旅行時間提供部
３１      通信Ｉ／Ｆ部
３２      記憶部
３２ａ    プローブ情報
３２ｂ    旅行時間データ
３２ｃ    分類済み入出力データセット
３２ｄ    学習済みモデル
３３      プローブ情報取得部
３４      旅行時間観測部
３５      現象予測部
３６      データ分類部
３７      モデル学習部
４１      観測値
４２      予測値
４３      予測値
４４      予測値
４５      予測値
【図１】
2020135503.tif 000008
【図２】
2020135503.tif 000009
【図３】
2020135503.tif 000010
【図４】
2020135503.tif 000011
【図５Ａ】
2020135503.tif 000012
【図５Ｂ】
2020135503.tif 000013
【図５Ｃ】
2020135503.tif 000014
【図５Ｄ】
2020135503.tif 000015
【図５Ｅ】
2020135503.tif 000016
【図６】
2020135503.tif 000017
【図７Ａ】
2020135503.tif 000018
【図７Ｂ】
2020135503.tif 000019
【図８Ａ】
2020135503.tif 000020
【図８Ｂ】
2020135503.tif 000021
【図９Ａ】
2020135503.tif 000022
【図９Ｂ】
2020135503.tif 000023
【図１０】
2020135503.tif 000024
【図１１】
2020135503.tif 000025
【図１２】
2020135503.tif 000026
【図１３】
2020135503.tif 000027
【図１４】
2020135503.tif 000028
【図１５】
2020135503.tif 000029
【図１６】
2020135503.tif 000030