(57)【要約】【課題】交差点での渋滞状況に関する渋滞情報を精度良く生成することができる渋滞情報生成装置、コンピュータプログラム及び渋滞情報生成方法を提供する。【解決手段】行列末尾情報生成部１５は、プローブ車両が車両感知器の感知領域を通過した時刻、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した時刻と到達位置を用いて、車線毎に、任意の時刻に車両感知器の感知領域を通過した車両が信号待ち行列の末尾となる時刻、末尾となったときの信号待ち行列の末尾位置（信号待ち行列の長さ）を算出する。旅行時間算出部１６は、信号待ち行列の末尾位置を用いて、車線毎の平均旅行時間を算出する。信号待ち回数算出部１７は、信号待ち行列の末尾位置を用いて、車線毎の平均信号待ち回数、信号待ちの確率を算出する。渋滞確率算出部１８は、信号待ち行列の末尾位置を用いて、車線毎の渋滞確率を算出する。【選択図】図３
2010044526.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交差点での渋滞状況に関する渋滞情報を生成する渋滞情報生成装置において、
所定の地点を交差点に向かって通過する車両の交通量を取得する交通量取得手段と、
該交通量取得手段で取得した交通量を用いて車線毎の到着交通量を算出する車線交通量算出手段と、
プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報を取得するプローブ情報取得手段と、
該プローブ情報取得手段で取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が前記地点を通過した第１時点を算出する第１算出手段と、
前記プローブ情報取得手段で取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が信号待ち行列の末尾となるプローブ車両末尾時点及び該時点でのプローブ車両位置を特定するプローブ車両情報特定手段と、
該プローブ車両情報特定手段で特定したプローブ車両末尾時点及びプローブ車両位置並びに前記第１時点から任意の時点までの間の車線毎の到着交通量を用いて、車線毎の信号待ち行列の末尾位置を算出する行列末尾算出手段と、
該行列末尾算出手段で算出した末尾位置を用いて、旅行時間、信号待ち回数、渋滞確率の少なくとも１つを含む渋滞情報を所要の車線について生成する渋滞情報生成手段と
を備えることを特徴とする渋滞情報生成装置。
【請求項２】
任意の車両が第１地点を通過した時点から前記行列末尾算出手段で算出した末尾位置となる時点までの第１時間を算出する第１時間算出手段と、
前記車両が信号待ち行列内で停止している第２時間を算出する第２時間算出手段と、
青信号で信号待ち行列内の前記車両が所定の行列内走行速度で走行している第３時間を算出する第３時間算出手段と、
前記第１時間、第２時間及び第３時間を加算して前記車両の旅行時間を算出する旅行時間算出手段と
を備え、
前記渋滞情報生成手段は、
前記旅行時間算出手段で算出した各車両の旅行時間に基づいて車線毎の旅行時間を渋滞情報として生成するように構成してあることを特徴とする請求項１に記載の渋滞情報生成装置。
【請求項３】
所定期間に亘って前記行列末尾算出手段で算出した複数の車両による末尾位置の推移を特定する末尾位置推移特定手段と、
該末尾位置推移特定手段で特定した末尾位置の推移を用いて、前記所定期間での信号待ちによる車両当たりの遅れ時間を算出する遅れ時間算出手段と、
信号待ちがない場合の旅行時間に前記遅れ時間算出手段で算出した遅れ時間を加算して車両当たりの旅行時間を算出する旅行時間算出手段と
を備え、
前記渋滞情報生成手段は、
前記旅行時間算出手段で算出した旅行時間を渋滞情報として生成するように構成してあることを特徴とする請求項１に記載の渋滞情報生成装置。
【請求項４】
任意の車両が前記行列末尾算出手段で算出した末尾位置となる時点以降の該車両の走行軌跡を特定する走行軌跡特定手段と、
該走行軌跡特定手段で特定した走行軌跡を用いて、各車両の信号待ち回数を算出する信号待ち回数算出手段と
を備え、
前記渋滞情報生成手段は、
前記信号待ち回数算出手段で算出した各車両の信号待ち回数に基づいて車線毎の信号待ち回数を渋滞情報として生成するように構成してあることを特徴とする請求項１に記載の渋滞情報生成装置。
【請求項５】
前記信号待ち回数算出手段で算出した各車両の信号待ち回数を用いて、信号待ち回数が所定値以上となる渋滞確率を算出する渋滞確率算出手段を備え、
前記渋滞情報生成手段は、
前記渋滞確率算出手段で算出した渋滞確率を渋滞情報として生成するように構成してあることを特徴とする請求項４に記載の渋滞情報生成装置。
【請求項６】
信号待ち中の青信号開始により信号待ち行列内の停止車両が発進する発進位置の発進波伝搬速度を用いて、信号待ち行列が最長となる最長末尾位置を算出する最長末尾算出手段と、
前記青信号開始により信号待ち行列内の車両が走行する行列内走行速度及び青信号で移動した車両が赤信号で停止する停止位置の停止波伝搬速度を用いて、信号待ち行列の行列長が移動行列長から停止行列長に移行する移行末尾位置を算出する移行末尾算出手段と、
前記最長末尾位置及び移行末尾位置を用いて、信号待ち確率を算出する信号待ち確率算出手段と
を備え、
前記渋滞情報生成手段は、
前記信号待ち確率算出手段で算出した信号待ち確率を渋滞情報として生成するように構成してあることを特徴とする請求項１に記載の渋滞情報生成装置。
【請求項７】
前記信号待ち確率算出手段で算出した信号待ち確率を用いて、信号待ち回数が所定値以上となる渋滞確率を算出する渋滞確率算出手段を備え、
前記渋滞情報生成手段は、
前記渋滞確率算出手段で算出した渋滞確率を渋滞情報として生成するように構成してあることを特徴とする請求項６に記載の渋滞情報生成装置。
【請求項８】
交差点での渋滞状況に関する渋滞情報を生成する渋滞情報生成装置において、
所定の地点を交差点に向かって通過する車両の交通量を取得する交通量取得手段と、
該交通量取得手段で取得した交通量を用いて交差点に到着する到着交通量を算出する到着交通量算出手段と、
プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報を取得するプローブ情報取得手段と、
該プローブ情報取得手段で取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が前記地点を通過した第１時点を算出する第１算出手段と、
前記プローブ情報取得手段で取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が信号待ち行列の末尾となるプローブ車両末尾時点及び該時点でのプローブ車両位置を特定するプローブ車両情報特定手段と、
該プローブ車両情報特定手段で特定したプローブ車両末尾時点及びプローブ車両位置並びに前記第１時点から任意の時点までの間の到着交通量を用いて、信号待ち行列の末尾位置を算出する行列末尾算出手段と、
所定期間に亘って前記行列末尾算出手段で算出した複数の車両による末尾位置の推移を特定する末尾位置推移特定手段と、
該末尾位置推移特定手段で特定した末尾位置の推移を用いて、前記所定期間での信号待ちによる車両当たりの遅れ時間を算出する遅れ時間算出手段と、
信号待ちがない場合の旅行時間に前記遅れ時間算出手段で算出した遅れ時間を加算して車両当たりの旅行時間を算出する旅行時間算出手段と、
前記旅行時間算出手段で算出した旅行時間を渋滞情報として生成する渋滞情報生成手段と
を備えることを特徴とする渋滞情報生成装置。
【請求項９】
交差点での渋滞状況に関する渋滞情報を生成する渋滞情報生成装置において、
所定の地点を交差点に向かって通過する車両の交通量を取得する交通量取得手段と、
該交通量取得手段で取得した交通量を用いて交差点に到着する到着交通量を算出する到着交通量算出手段と、
プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報を取得するプローブ情報取得手段と、
該プローブ情報取得手段で取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が前記地点を通過した第１時点を算出する第１算出手段と、
前記プローブ情報取得手段で取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が信号待ち行列の末尾となるプローブ車両末尾時点及び該時点でのプローブ車両位置を特定するプローブ車両情報特定手段と、
該プローブ車両情報特定手段で特定したプローブ車両末尾時点及びプローブ車両位置並びに前記第１時点から任意の時点までの間の到着交通量を用いて、信号待ち行列の末尾位置を算出する行列末尾算出手段と、
信号待ち中の青信号開始により信号待ち行列内の停止車両が発進する発進位置の発進波伝搬速度を用いて、前記行列末尾算出手段で算出した末尾位置が最長となる最長末尾位置を算出する最長末尾算出手段と、
前記青信号開始により信号待ち行列内の車両が走行する行列内走行速度及び青信号で移動した車両が赤信号で停止する停止位置の停止波伝搬速度を用いて、信号待ち行列の行列長が移動行列長から停止行列長に移行する移行末尾位置を算出する移行末尾算出手段と、
前記最長末尾位置及び移行末尾位置を用いて、信号待ち確率を算出する信号待ち確率算出手段と、
該信号待ち確率算出手段で算出した信号待ち確率を渋滞情報として生成する渋滞情報生成手段と
を備えることを特徴とする渋滞情報生成装置。
【請求項１０】
コンピュータを、交差点での渋滞状況に関する渋滞情報を生成する手段として機能させるためのコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータを、
所定の地点を交差点に向かって通過する車両の交通量を用いて車線毎の到着交通量を算出する車線交通量算出手段と、
プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が前記地点を通過した第１時点を算出する第１算出手段と、
前記プローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が信号待ち行列の末尾となるプローブ車両末尾時点及び該時点でのプローブ車両位置を特定するプローブ車両情報特定手段と、
特定したプローブ車両末尾時点及びプローブ車両位置並びに前記第１時点から任意の時点までの間の車線毎の到着交通量を用いて、車線毎の信号待ち行列の末尾位置を算出する行列末尾算出手段と、
末尾位置を用いて、旅行時間、信号待ち回数、渋滞確率の少なくとも１つを含む渋滞情報を所要の車線について生成する渋滞情報生成手段と
して機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１１】
交差点での渋滞状況に関する渋滞情報を生成する渋滞情報生成装置による渋滞情報生成方法において、
所定の地点を交差点に向かって通過する車両の交通量を取得し、
取得した交通量を用いて車線毎の到着交通量を算出し、
プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報を取得し、
取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が前記地点を通過した第１時点を算出し、
取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が信号待ち行列の末尾となるプローブ車両末尾時点及び該時点でのプローブ車両位置を特定し、
特定したプローブ車両末尾時点及びプローブ車両位置並びに前記第１時点から任意の時点までの間の車線毎の到着交通量を用いて、車線毎の信号待ち行列の末尾位置を算出し、
算出した末尾位置を用いて、旅行時間、信号待ち回数、渋滞確率の少なくとも１つを含む渋滞情報を所要の車線について生成することを特徴とする渋滞情報生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交差点での渋滞状況に関する渋滞情報を生成することができる渋滞情報生成装置、該渋滞情報生成装置を実現するためのコンピュータプログラム及び渋滞情報生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
円滑な交通制御などの安全運転支援、あるいは環境を考慮した環境対応支援を実現するために、渋滞時の信号待ち行列の末尾を予測する技術が開発されている。例えば、地上系で計測される交通量、プローブ車両で収集されるプローブ情報、交通信号機の信号切り替えタイミング等を利用して、対象道路を走行している車両が交差点に到達するまでの、わずか数十秒から数分程度先の渋滞時の交通流を予測し、信号制御システムや、車両の安全運転支援、環境対応支援、自動化システム等に役立てることができる交差点における車両挙動の予測システムが開示されている（特許文献１参照）。
【０００３】
また、車両感知器等により所定時間（例えば、５分間程度）に得られた交通量を用いて、所定期間（例えば、信号周期当たり、５分程度）における平均的な旅行時間や渋滞度合い、渋滞の長さなどを予測して、信号制御や情報提供に利用する技術も検討されている。
【特許文献１】特開２００７−２５７１９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１のシステムにあっては、対象道路の車線については考慮されていない。対象道路に複数の車線がある場合には、道路を走行する車両の挙動は車線毎に異なると考えられる。そして、自車両が右折待ち等の車線で渋滞に巻き込まれる可能性が高い場合には、運転者にとってみれば、右折待ち車線での信号待ち行列の情報が必要となるものの、従来の技術では、車線毎の信号待ち行列の情報を精度良く予測することはできなかった。
【０００５】
また、従来のように、車両感知器等により単に交差点の上流地点の交通量を計測する場合、車両感知器等は交差点から相当の距離だけ離れた地点に設置するのが一般的であり、車両感知器等の設置位置から交差点までの間の交通状況の予測が難しく、精度良く信号待ち行列長、旅行時間、渋滞度合いなどを求めることができなかった。
【０００６】
このため、交差点に向かって走行する場合、渋滞に巻き込まれずに最適な経路で目的地まで到達するために、旅行時間、交差点での信号待ちの回数、あるいは渋滞の確率などの渋滞情報を精度良く算出することが望まれていた。特に、道路が１車線だけでなく複数車線の場合には、最適な経路を把握する上でも高精度な渋滞情報を必要としていた。
【０００７】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、交差点での渋滞状況に関する渋滞情報を精度良く生成することができる渋滞情報生成装置、該渋滞情報生成装置を実現するためのコンピュータプログラム及び渋滞情報生成方法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】
第１発明に係る渋滞情報生成装置は、交差点での渋滞状況に関する渋滞情報を生成する渋滞情報生成装置において、所定の地点を交差点に向かって通過する車両の交通量を取得する交通量取得手段と、該交通量取得手段で取得した交通量を用いて車線毎の到着交通量を算出する車線交通量算出手段と、プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報を取得するプローブ情報取得手段と、該プローブ情報取得手段で取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が前記地点を通過した第１時点を算出する第１算出手段と、前記プローブ情報取得手段で取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が信号待ち行列の末尾となるプローブ車両末尾時点及び該時点でのプローブ車両位置を特定するプローブ車両情報特定手段と、該プローブ車両情報特定手段で特定したプローブ車両末尾時点及びプローブ車両位置並びに前記第１時点から任意の時点までの間の車線毎の到着交通量を用いて、車線毎の信号待ち行列の末尾位置を算出する行列末尾算出手段と、該行列末尾算出手段で算出した末尾位置を用いて、旅行時間、信号待ち回数、渋滞確率の少なくとも１つを含む渋滞情報を所要の車線について生成する渋滞情報生成手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
第２発明に係る渋滞情報生成装置は、第１発明において、任意の車両が第１地点を通過した時点から前記行列末尾算出手段で算出した末尾位置となる時点までの第１時間を算出する第１時間算出手段と、前記車両が信号待ち行列内で停止している第２時間を算出する第２時間算出手段と、青信号で信号待ち行列内の前記車両が所定の行列内走行速度で走行している第３時間を算出する第３時間算出手段と、前記第１時間、第２時間及び第３時間を加算して前記車両の旅行時間を算出する旅行時間算出手段とを備え、前記渋滞情報生成手段は、前記旅行時間算出手段で算出した各車両の旅行時間に基づいて車線毎の旅行時間を渋滞情報として生成するように構成してあることを特徴とする。
【００１０】
第３発明に係る渋滞情報生成装置は、第１発明において、所定期間に亘って前記行列末尾算出手段で算出した複数の車両による末尾位置の推移を特定する末尾位置推移特定手段と、該末尾位置推移特定手段で特定した末尾位置の推移を用いて、前記所定期間での信号待ちによる車両当たりの遅れ時間を算出する遅れ時間算出手段と、信号待ちがない場合の旅行時間に前記遅れ時間算出手段で算出した遅れ時間を加算して車両当たりの旅行時間を算出する旅行時間算出手段とを備え、前記渋滞情報生成手段は、前記旅行時間算出手段で算出した旅行時間を渋滞情報として生成するように構成してあることを特徴とする。
【００１１】
第４発明に係る渋滞情報生成装置は、第１発明において、任意の車両が前記行列末尾算出手段で算出した末尾位置となる時点以降の該車両の走行軌跡を特定する走行軌跡特定手段と、該走行軌跡特定手段で特定した走行軌跡を用いて、各車両の信号待ち回数を算出する信号待ち回数算出手段とを備え、前記渋滞情報生成手段は、前記信号待ち回数算出手段で算出した各車両の信号待ち回数に基づいて車線毎の信号待ち回数を渋滞情報として生成するように構成してあることを特徴とする。
【００１２】
第５発明に係る渋滞情報生成装置は、第４発明において、前記信号待ち回数算出手段で算出した各車両の信号待ち回数を用いて、信号待ち回数が所定値以上となる渋滞確率を算出する渋滞確率算出手段を備え、前記渋滞情報生成手段は、前記渋滞確率算出手段で算出した渋滞確率を渋滞情報として生成するように構成してあることを特徴とする。
【００１３】
第６発明に係る渋滞情報生成装置は、第１発明において、信号待ち中の青信号開始により信号待ち行列内の停止車両が発進する発進位置の発進波伝搬速度を用いて、信号待ち行列が最長となる最長末尾位置を算出する最長末尾算出手段と、前記青信号開始により信号待ち行列内の車両が走行する行列内走行速度及び青信号で移動した車両が赤信号で停止する停止位置の停止波伝搬速度を用いて、信号待ち行列の行列長が移動行列長から停止行列長に移行する移行末尾位置を算出する移行末尾算出手段と、前記最長末尾位置及び移行末尾位置を用いて、信号待ち確率を算出する信号待ち確率算出手段とを備え、前記渋滞情報生成手段は、前記信号待ち確率算出手段で算出した信号待ち確率を渋滞情報として生成するように構成してあることを特徴とする。
【００１４】
第７発明に係る渋滞情報生成装置は、第６発明において、前記信号待ち確率算出手段で算出した信号待ち確率を用いて、信号待ち回数が所定値以上となる渋滞確率を算出する渋滞確率算出手段を備え、前記渋滞情報生成手段は、前記渋滞確率算出手段で算出した渋滞確率を渋滞情報として生成するように構成してあることを特徴とする。
【００１５】
第８発明に係る渋滞情報生成装置は、交差点での渋滞状況に関する渋滞情報を生成する渋滞情報生成装置において、所定の地点を交差点に向かって通過する車両の交通量を取得する交通量取得手段と、該交通量取得手段で取得した交通量を用いて交差点に到着する到着交通量を算出する到着交通量算出手段と、プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報を取得するプローブ情報取得手段と、該プローブ情報取得手段で取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が前記地点を通過した第１時点を算出する第１算出手段と、前記プローブ情報取得手段で取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が信号待ち行列の末尾となるプローブ車両末尾時点及び該時点でのプローブ車両位置を特定するプローブ車両情報特定手段と、該プローブ車両情報特定手段で特定したプローブ車両末尾時点及びプローブ車両位置並びに前記第１時点から任意の時点までの間の到着交通量を用いて、信号待ち行列の末尾位置を算出する行列末尾算出手段と、所定期間に亘って前記行列末尾算出手段で算出した複数の車両による末尾位置の推移を特定する末尾位置推移特定手段と、該末尾位置推移特定手段で特定した末尾位置の推移を用いて、前記所定期間での信号待ちによる車両当たりの遅れ時間を算出する遅れ時間算出手段と、信号待ちがない場合の旅行時間に前記遅れ時間算出手段で算出した遅れ時間を加算して車両当たりの旅行時間を算出する旅行時間算出手段と、前記旅行時間算出手段で算出した旅行時間を渋滞情報として生成する渋滞情報生成手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
第９発明に係る渋滞情報生成装置は、交差点での渋滞状況に関する渋滞情報を生成する渋滞情報生成装置において、所定の地点を交差点に向かって通過する車両の交通量を取得する交通量取得手段と、該交通量取得手段で取得した交通量を用いて交差点に到着する到着交通量を算出する到着交通量算出手段と、プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報を取得するプローブ情報取得手段と、該プローブ情報取得手段で取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が前記地点を通過した第１時点を算出する第１算出手段と、前記プローブ情報取得手段で取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が信号待ち行列の末尾となるプローブ車両末尾時点及び該時点でのプローブ車両位置を特定するプローブ車両情報特定手段と、該プローブ車両情報特定手段で特定したプローブ車両末尾時点及びプローブ車両位置並びに前記第１時点から任意の時点までの間の到着交通量を用いて、信号待ち行列の末尾位置を算出する行列末尾算出手段と、信号待ち中の青信号開始により信号待ち行列内の停止車両が発進する発進位置の発進波伝搬速度を用いて、前記行列末尾算出手段で算出した末尾位置が最長となる最長末尾位置を算出する最長末尾算出手段と、前記青信号開始により信号待ち行列内の車両が走行する行列内走行速度及び青信号で移動した車両が赤信号で停止する停止位置の停止波伝搬速度を用いて、信号待ち行列の行列長が移動行列長から停止行列長に移行する移行末尾位置を算出する移行末尾算出手段と、前記最長末尾位置及び移行末尾位置を用いて、信号待ち確率を算出する信号待ち確率算出手段と、該信号待ち確率算出手段で算出した信号待ち確率を渋滞情報として生成する渋滞情報生成手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
第１０発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、交差点での渋滞状況に関する渋滞情報を生成する手段として機能させるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータを、所定の地点を交差点に向かって通過する車両の交通量を用いて車線毎の到着交通量を算出する車線交通量算出手段と、プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が前記地点を通過した第１時点を算出する第１算出手段と、前記プローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が信号待ち行列の末尾となるプローブ車両末尾時点及び該時点でのプローブ車両位置を特定するプローブ車両情報特定手段と、特定したプローブ車両末尾時点及びプローブ車両位置並びに前記第１時点から任意の時点までの間の車線毎の到着交通量を用いて、車線毎の信号待ち行列の末尾位置を算出する行列末尾算出手段と、末尾位置を用いて、旅行時間、信号待ち回数、渋滞確率の少なくとも１つを含む渋滞情報を所要の車線について生成する渋滞情報生成手段として機能させることを特徴とする。
【００１８】
第１１発明に係る渋滞情報生成方法は、交差点での渋滞状況に関する渋滞情報を生成する渋滞情報生成装置による渋滞情報生成方法において、所定の地点を交差点に向かって通過する車両の交通量を取得し、取得した交通量を用いて車線毎の到着交通量を算出し、プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報を取得し、取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が前記地点を通過した第１時点を算出し、取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ車両が信号待ち行列の末尾となるプローブ車両末尾時点及び該時点でのプローブ車両位置を特定し、特定したプローブ車両末尾時点及びプローブ車両位置並びに前記第１時点から任意の時点までの間の車線毎の到着交通量を用いて、車線毎の信号待ち行列の末尾位置を算出し、算出した末尾位置を用いて、旅行時間、信号待ち回数、渋滞確率の少なくとも１つを含む渋滞情報を所要の車線について生成することを特徴とする。
【００１９】
第１発明、第１０発明及び第１１発明にあっては、渋滞情報生成装置は、所定の地点を交差点に向かって通過する車両の交通量Ｑを取得する。所定の地点は、例えば、車両感知器で単位時間当たりの車両通過台数（交通量）を検出する地点である。渋滞情報生成装置は、プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報を取得する。なお、プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報を取得するということは、プローブ車両が１時点の位置情報を複数回送信し、それらを受信して複数の時点の位置情報を取得する場合でもよく、あるいはプローブ車両が複数の時点の位置情報を送信し、それを受信して複数の時点の位置情報を取得する場合でもよい。また、プローブ車両とは、プローブ情報を提供することができる車両であって、プローブ情報の生成は、例えば、ナビゲーションシステム等の車載装置や運転者を含む搭乗者が所持する携帯電話等の携帯端末装置で行うことができる。これにより、渋滞情報生成装置は、プローブ情報として、例えば、プローブ車両の位置、速度、時刻などの情報を収集することができる。渋滞情報生成装置は、取得したプローブ情報に基づいて、プローブ車両が前記地点を通過した第１時点（ｔ０）を算出し、プローブ車両が信号待ち行列の末尾となるプローブ車両末尾時点（ｔ１）及び該時点（ｔ１）でのプローブ車両位置（例えば、時刻ｔにおける信号待ち行列の長さＬ（ｔ）として、Ｌ（ｔ１））を特定する。なお、プローブ車両が信号待ち行列の末尾となったか否かは、例えば、交差点の手前でプローブ車両の速度が所定の閾値より小さくなったことで判定することができる。
【００２０】
渋滞情報生成装置は、取得した交通量Ｑを用いて前記第１時点（ｔ０）から任意の時点（ｔ）までの間の車線毎の到着交通量を算出する。車線毎の到着交通量は、交差点の手前で所定の車線（１車線の場合は当該車線、複数車線の場合はいずれかの車線）に到着した到着交通量であり、例えば、交通量Ｑに車線毎の係数（比率）を乗算することにより求めることができる。渋滞情報生成装置は、プローブ車両末尾時点（ｔ１）及びプローブ車両位置（Ｌ（ｔ１））並びに算出した車線毎の到着交通量を用いて、車線毎の信号待ち行列の末尾位置を算出する。なお、末尾位置は、プローブ車両位置Ｌ（ｔ１）に第１時点（ｔ０）から任意の時点（ｔ）までの間の車線毎の到着交通量に応じた行列長を加算することにより求めることができる。渋滞情報生成装置は、算出した末尾位置を用いて、旅行時間、信号待ち回数、渋滞確率の少なくとも１つを含む渋滞情報を所要の車線（すべての車線でもよく、一部の車線でもよい）について生成する。車線毎の信号待ち行列の末尾位置（すなわち、行列長）を算出することにより、所要の車線について、旅行時間、信号待ち回数又は渋滞確率などの渋滞情報を精度良く生成することができる。
【００２１】
第２発明にあっては、渋滞情報生成装置は、任意の車両が第１地点を通過した時点から信号待ち行列の末尾位置となる時点までの第１時間を算出する。第１地点は、例えば、旅行時間を算出する際の起点であり、車両感知器の感知領域でもよく、上流側の隣接交差点の出口でもよい。渋滞情報生成装置は、信号待ち行列の末尾位置となった車両が信号待ち行列内で停止している第２時間を算出する。なお、青信号になっても交差点から流出できなかった場合（すなわち、信号待ち回数が２回以上の場合）、各信号待ちで停止している時間を加算して第２時間を算出する。渋滞情報生成装置は、青信号で信号待ち行列内の前記車両が所定の行列内走行速度で走行している第３時間を算出する。なお、青信号になっても交差点から流出できなかった場合（すなわち、信号待ち回数が２回以上の場合）、所定の行列内走行速度で走行している時間を加算して第３時間を算出する。また、行列内走行速度での走行は、車両が交差点を流出した時点で終了する。
【００２２】
渋滞情報生成装置は、算出した第１時間、第２時間及び第３時間を加算して前記車両の旅行時間を算出する。すなわち、旅行時間は、第１地点から交差点流出までに要した時間である。渋滞情報生成装置は、所定期間（例えば、信号周期であり、赤信号開始から次の赤信号開始まで、あるいは、青信号開始から次の青信号開始まで等である）に第１地点を通過した各車両の旅行時間に基づいて車線毎の旅行時間を渋滞情報として生成する。これにより、車線毎の平均旅行時間を高精度に求めることができる。
【００２３】
第３発明にあっては、渋滞情報生成装置は、所定期間に亘って、複数の車両による末尾位置の推移を特定する。すなわち、所定期間の行列長の推移を特定する。所定期間は、例えば、信号周期であり、赤信号開始から次の赤信号開始まで、あるいは、青信号開始から次の青信号開始まで等である。渋滞情報生成装置は、特定した末尾位置の推移を用いて、前記所定期間での信号待ちによる車両当たりの遅れ時間を算出する。末尾位置（行列長）を時間で積分して得られる面積は、行列中のすべての車両の総遅れ時間であり、この総遅れ時間を行列中の車両の台数で除算すれば車両当たりの遅れ時間を算出することができる。渋滞情報生成装置は、信号待ちがない場合の旅行時間に算出した遅れ時間を加算して車両当たりの旅行時間（平均旅行時間）を算出し、算出した旅行時間を渋滞情報として生成する。これにより、車線毎の平均旅行時間を高精度に求めることができる。
【００２４】
第４発明にあっては、渋滞情報生成装置は、任意の車両が信号待ち行列の末尾位置となる時点以降の該車両の走行軌跡を特定し、特定した走行軌跡を用いて、各車両の信号待ち回数を算出する。例えば、赤信号による信号待ち行列の末尾位置となって車両が停止した場合に、信号待ち中の青信号開始とともに行列内の停止車両の先頭側から発進すると、発進車両の位置は、時間の経過とともに上流側に延び、所定の発進波伝搬速度Ｖｗで移動する。発進車両の位置が停止した車両の位置に到達した時点で、停止していた車両は発進を開始する。発進後の車両の速度は、所定の行列内走行速度Ｖｑとすることができる。当該車両が、次の赤信号までに交差点から流出できた場合は、信号待ち回数は１回であり、次の赤信号までに交差点から流出できない場合には、２回以上となるが、上述と同様に、走行軌跡を特定することにより、信号待ち回数を求めることができる。渋滞情報生成装置は、各車両に対して算出した信号待ち回数に基づいて車線毎の信号待ち回数を渋滞情報として生成する。これにより、車線毎の平均信号待ち回数を高精度に求めることができる。
【００２５】
第５発明にあっては、渋滞情報生成装置は、算出した各車両の信号待ち回数を用いて、信号待ち回数が所定値以上（例えば、２回以上）となる渋滞確率を算出する。例えば、１００台の車両のうち、２回以上の信号待ちをした車両が４０台存在する場合、渋滞確率は４０％とすることができる。渋滞情報生成装置は、算出した渋滞確率を渋滞情報として生成する。これにより、車線毎の渋滞確率を高精度に求めることができる。
【００２６】
第６発明にあっては、渋滞情報生成装置は、信号待ち中の青信号開始により信号待ち行列内の停止車両が発進する発進位置の発進波伝搬速度Ｖｗを用いて、信号待ち行列が最長となる最長末尾位置Ｍを算出する。例えば、交差点の上流側から進入する交通量がある場合、信号待ちで停止する停止車両が赤信号開始時点以降増加し、信号待ち行列の末尾位置は、交差点の上流側に延びる（信号待ち行列長が長くなる）。その後、青信号開始時点で信号待ち行列内の停止車両の先頭側から発進するので、発進車両の位置は、時間の経過とともに上流側に延びる。このため、発進車両の位置は、伝搬速度（発進波伝搬速度Ｖｗ）で移動する。発進車両の位置と停止車両の位置とが一致する時点で信号待ち行列が最長となる。
【００２７】
また、渋滞情報生成装置は、前記青信号開始により信号待ち行列内の車両が走行する行列内走行速度及び青信号で移動した車両が赤信号で停止する停止位置の停止波伝搬速度を用いて、信号待ち行列の行列長が移動行列長から停止行列長に移行する移行末尾位置Ｎを算出する。例えば、青信号で信号待ち行列内の車両が移動又は移動停止を繰り返し、信号待ち行列長が徐々に短くなる場合に、すなわち、信号待ち行列が移動行列長領域にある場合（信号待ち行列の行列長が移動行列長である場合）に、赤信号開始時点になったとき、信号待ち行列内で移動していた車両は停止し、信号待ち行列は、停止行列長領域に移る。停止行列長領域（信号待ち行列の行列長が停止行列長である場合）では、信号待ちで停止する停止車両が赤信号開始時点以降増加し、停止車両の末尾は時間の経過とともに上流側に延びる。信号待ち行列の末尾の位置と停止車両の位置とが一致する時点で、信号待ち行列の行列長が移動行列長から停止行列長に移行する。なお、赤信号開始時点までに信号待ち行列内のすべての車両が交差点から流出することができた場合、移行末尾位置Ｎは０となる。
【００２８】
渋滞情報生成装置は、算出した最長末尾位置Ｍ及び移行末尾位置Ｎを用いて、信号待ち確率を算出する。例えば、最長末尾位置Ｍにおける行列長をＬ（Ｍ）、移行末尾位置Ｎにおける行列長をＬ（Ｎ）とする。信号待ち回数が１回の確率ｐ１は、{Ｌ（Ｍ）−Ｌ（Ｎ）}／Ｌ（Ｍ）で求めることができる。これにより、車線毎に、どの程度信号待ちに遭遇するかの情報を高精度に求めることができる。
【００２９】
第７発明にあっては、渋滞情報生成装置は、算出した信号待ち確率を用いて、信号待ち回数が所定値以上となる渋滞確率を算出し、算出した渋滞確率を渋滞情報として生成する。例えば、渋滞確率、すなわち、信号待ち回数が２回以上の確率ｐ２は、１−ｐ１で求めることができる。ここで、ｐ１は信号待ち回数が１回の確率である。これにより、車線毎の渋滞確率を高精度に求めることができる。
【００３０】
第８発明にあっては、渋滞情報生成装置は、所定の地点を交差点に向かって通過する車両の交通量Ｑを取得する。所定の地点は、例えば、車両感知器で単位時間当たりの車両通過台数（交通量）を検出する地点である。渋滞情報生成装置は、プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報を取得する。なお、プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報を取得するということは、プローブ車両が１時点の位置情報を複数回送信し、それらを受信して複数の時点の位置情報を取得する場合でもよく、あるいはプローブ車両が複数の時点の位置情報を送信し、それを受信して複数の時点の位置情報を取得する場合でもよい。また、プローブ車両とは、プローブ情報を提供することができる車両であって、プローブ情報の生成は、例えば、ナビゲーションシステム等の車載装置や運転者を含む搭乗者が所持する携帯電話等の携帯端末装置で行うことができる。これにより、渋滞情報生成装置は、プローブ情報として、例えば、プローブ車両の位置、速度、時刻などの情報を収集することができる。渋滞情報生成装置は、取得したプローブ情報に基づいて、プローブ車両が前記地点を通過した第１時点（ｔ０）を算出し、プローブ車両が信号待ち行列の末尾となるプローブ車両末尾時点（ｔ１）及び該時点（ｔ１）でのプローブ車両位置（例えば、時刻ｔにおける信号待ち行列の長さＬ（ｔ）として、Ｌ（ｔ１））を特定する。なお、プローブ車両が信号待ち行列の末尾となったか否かは、例えば、交差点の手前でプローブ車両の速度が所定の閾値より小さくなったことで判定することができる。
【００３１】
渋滞情報生成装置は、取得した交通量Ｑを用いて前記第１時点（ｔ０）から任意の時点（ｔ）までの間の交差点に到着する到着交通量を算出する。到着交通量は、交差点の手前で所定の車線（１車線の場合は当該車線、複数車線の場合はいずれかの車線）に到着した到着交通量である。渋滞情報生成装置は、プローブ車両末尾時点（ｔ１）及びプローブ車両位置（Ｌ（ｔ１））並びに算出した到着交通量を用いて、信号待ち行列の末尾位置を算出する。なお、末尾位置は、プローブ車両位置Ｌ（ｔ１）に第１時点（ｔ０）から任意の時点（ｔ）までの間の到着交通量に応じた行列長を加算することにより求めることができる。
【００３２】
渋滞情報生成装置は、所定期間に亘って、複数の車両による末尾位置の推移を特定する。すなわち、所定期間の行列長の推移を特定する。所定期間は、例えば、信号周期であり、赤信号開始から次の赤信号開始まで、あるいは、青信号開始から次の青信号開始まで等である。渋滞情報生成装置は、特定した末尾位置の推移を用いて、前記所定期間での信号待ちによる車両当たりの遅れ時間を算出する。末尾位置（行列長）を時間で積分して得られる面積は、行列中のすべての車両の総遅れ時間であり、この総遅れ時間を行列中の車両の台数で除算すれば車両当たりの遅れ時間を算出することができる。渋滞情報生成装置は、信号待ちがない場合の旅行時間に算出した遅れ時間を加算して車両当たりの旅行時間（平均旅行時間）を算出し、算出した旅行時間を渋滞情報として生成する。これにより、車線毎の平均旅行時間を高精度に求めることができる。
【００３３】
第９発明にあっては、渋滞情報生成装置は、所定の地点を交差点に向かって通過する車両の交通量Ｑを取得する。所定の地点は、例えば、車両感知器で単位時間当たりの車両通過台数（交通量）を検出する地点である。渋滞情報生成装置は、プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報を取得する。なお、プローブ車両の異なる時点での位置情報を含むプローブ情報を取得するということは、プローブ車両が１時点の位置情報を複数回送信し、それらを受信して複数の時点の位置情報を取得する場合でもよく、あるいはプローブ車両が複数の時点の位置情報を送信し、それを受信して複数の時点の位置情報を取得する場合でもよい。また、プローブ車両とは、プローブ情報を提供することができる車両であって、プローブ情報の生成は、例えば、ナビゲーションシステム等の車載装置や運転者を含む搭乗者が所持する携帯電話等の携帯端末装置で行うことができる。これにより、渋滞情報生成装置は、プローブ情報として、例えば、プローブ車両の位置、速度、時刻などの情報を収集することができる。渋滞情報生成装置は、取得したプローブ情報に基づいて、プローブ車両が前記地点を通過した第１時点（ｔ０）を算出し、プローブ車両が信号待ち行列の末尾となるプローブ車両末尾時点（ｔ１）及び該時点（ｔ１）でのプローブ車両位置（例えば、時刻ｔにおける信号待ち行列の長さＬ（ｔ）として、Ｌ（ｔ１））を特定する。なお、プローブ車両が信号待ち行列の末尾となったか否かは、例えば、交差点の手前でプローブ車両の速度が所定の閾値より小さくなったことで判定することができる。
【００３４】
渋滞情報生成装置は、取得した交通量Ｑを用いて前記第１時点（ｔ０）から任意の時点（ｔ）までの間の交差点に到着する到着交通量を算出する。到着交通量は、交差点の手前で所定の車線（１車線の場合は当該車線、複数車線の場合はいずれかの車線）に到着した到着交通量である。渋滞情報生成装置は、プローブ車両末尾時点（ｔ１）及びプローブ車両位置（Ｌ（ｔ１））並びに算出した到着交通量を用いて、信号待ち行列の末尾位置を算出する。なお、末尾位置は、プローブ車両位置Ｌ（ｔ１）に第１時点（ｔ０）から任意の時点（ｔ）までの間の到着交通量に応じた行列長を加算することにより求めることができる。
【００３５】
渋滞情報生成装置は、信号待ち中の青信号開始により信号待ち行列内の停止車両が発進する発進位置の発進波伝搬速度Ｖｗを用いて、信号待ち行列の末尾位置が最長となる最長末尾位置Ｍを算出する。例えば、交差点の上流側から進入する交通量がある場合、信号待ちで停止する停止車両が赤信号開始時点以降増加し、信号待ち行列の末尾位置は、交差点の上流側に延びる（信号待ち行列長が長くなる）。その後、青信号開始時点で信号待ち行列内の停止車両の先頭側から発進するので、発進車両の位置は、時間の経過とともに上流側に延びる。このため、発進車両の位置は、伝搬速度（発進波伝搬速度Ｖｗ）で移動する。発進車両の位置と停止車両の位置とが一致する時点で信号待ち行列が最長となる。
【００３６】
また、渋滞情報生成装置は、前記青信号開始により信号待ち行列内の車両が走行する行列内走行速度及び青信号で移動した車両が赤信号で停止する停止位置の停止波伝搬速度を用いて、信号待ち行列の行列長が移動行列長から停止行列長に移行する移行末尾位置Ｎを算出する。例えば、青信号で信号待ち行列内の車両が移動又は移動停止を繰り返し、信号待ち行列長が徐々に短くなる場合に、すなわち、信号待ち行列が移動行列長領域にある場合（信号待ち行列の行列長が移動行列長である場合）に、赤信号開始時点になったとき、信号待ち行列内で移動していた車両は停止し、信号待ち行列は、停止行列長領域に移る。停止行列長領域（信号待ち行列の行列長が停止行列長である場合）では、信号待ちで停止する停止車両が赤信号開始時点以降増加し、停止車両の末尾は時間の経過とともに上流側に延びる。信号待ち行列の末尾の位置と停止車両の位置とが一致する時点で、信号待ち行列の行列長が移動行列長から停止行列長に移行する。なお、赤信号開始時点までに信号待ち行列内のすべての車両が交差点から流出することができた場合、移行末尾位置Ｎは０となる。
【００３７】
渋滞情報生成装置は、算出した最長末尾位置Ｍ及び移行末尾位置Ｎを用いて、信号待ち確率を算出する。例えば、最長末尾位置Ｍにおける行列長をＬ（Ｍ）、移行末尾位置Ｎにおける行列長をＬ（Ｎ）とする。信号待ち回数が１回の確率ｐ１は、{Ｌ（Ｍ）−Ｌ（Ｎ）}／Ｌ（Ｍ）で求めることができる。これにより、車線毎に、どの程度信号待ちに遭遇するかの情報を高精度に求めることができる。
【発明の効果】
【００３８】
本発明によれば、車線毎の旅行時間、信号待ち回数、渋滞確率などの渋滞情報を精度良く求めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本発明に係る渋滞情報生成装置１００を備えた渋滞情報生成システムの設置例を示す模式図であり、図２は本発明に係る渋滞情報生成装置１００を備えた渋滞情報生成システムの構成の一例を示す説明図である。図１に示すように、４つの流入路で構成される交差点の所定位置に信号灯器４を設置してあり、各信号灯器４は、信号制御装置３で制御される。交差点の所定位置には、所定方向の道路、交差点付近を撮像することができる画像センサ５を設置してある。画像センサ５は、対向車両の交通量、横断歩道の歩行者、交差点内、交差点付近の車両の走行挙動を撮像することができる。
【００４０】
交差点の上流の所定地点（例えば、停止線から５００ｍ〜１０００ｍ程度の地点）には、車両感知器１を設置してあり、車両感知器１の感知領域を通過する車両を検出する。車両感知器１は、例えば、光ビーコン、超音波感知器、ループ式感知器、画像感知器、遠赤外線感知器又は赤外線感知器などであり、交通量を計測することができる。交通量は単位時間当たりの車両通過台数であるが、単位時間当たりの占有時間を含むものとする。占有時間は、単位時間当たりに車両感知器１の感知領域を車体が通過した時間の総和である。
【００４１】
また、交差点付近の所定位置には、光ビーコン等の通信装置２を設置してあり、通信装置２は、交差点上流から交差点に向かって流入路を走行するプローブ車両が交差点を流出した時点で、プローブ車両で収集したプローブ情報を取得することができる。なお、プローブ情報は、通信装置２を介さずに直接、プローブ車両から広域無線で渋滞情報生成装置１００へ送信することもできる。
【００４２】
また、流入路の所定位置には、通信装置６を設置してあり、通信装置６は、交差点上流から交差点に向かって流入路を走行する一般車両（プローブ車両を含んでもよい）に対して、信号待ち行列に関する情報を送信する。
【００４３】
渋滞情報生成装置１００は、交差点付近に路側装置として設置してもよく、あるいは、交通管制センタ内のセンタ装置として遠方に設置することもできる。渋滞情報生成装置１００は、車両感知器１、通信装置２、信号制御装置３、画像センサ５、通信装置６との間で、例えば、無線ＬＡＮにより通信可能に構成してある。なお、無線ＬＡＮに限定されるものではなく、狭域通信、中域通信、広域通信などを用いることもできる。
【００４４】
図２に示すように、プローブ車両は、通信装置２を介して収集したプローブ情報（位置、速度、時刻）を渋滞情報生成装置１００へ送信する。なお、プローブ情報は、路車間通信で取得する構成に限定されるものではなく、車々間通信で車両同士が通信したプローブ情報を通信装置２で傍受する構成でもよい。
【００４５】
車両感知器１は、計測した交通量（単位時間当たりの車両通過台数、占有率など）を渋滞情報生成装置１００へ送信する。また、画像センサ５は、交差点に向かって走行してくる対向車両の交通量、横断歩道の歩行者又は交差点内若しくは交差点付近の車両の走行挙動などの交差点付近情報を渋滞情報生成装置１００へ送信する。また、信号制御装置３は、赤信号開始時点、青信号開始時点などの信号切り替えタイミングを含む信号情報を渋滞情報生成装置１００へ送信する。
【００４６】
渋滞情報生成装置１００は、車線毎の信号待ち行列の末尾位置を算出する。なお、算出する末尾位置は、過去のデータ、将来のデータの両者を含む。渋滞情報生成装置１００は、算出した末尾位置に基づいて、信号待ち行列の行列末尾の予測情報を信号制御装置３へ送信する。これにより、交通安全のための信号制御や情報提供に役立てることができる。なお、１車線の場合には当該車線の信号待ち行列情報を生成し、複数車線の場合には、一部又はすべての車線の信号待ち行列情報を生成することができる。
【００４７】
渋滞情報生成装置１００は、算出した末尾位置を用いて、車線毎の平均旅行時間、平均信号待ち回数、渋滞確率などの少なくとも１つを含む渋滞情報を生成する。渋滞情報生成装置１００は、通信装置６を介して生成した渋滞情報を車両へ送信する。車線毎の信号待ち行列の末尾位置（すなわち、行列長）を算出することにより、車線毎の旅行時間、信号待ち回数、渋滞確率などの渋滞情報を精度良く生成することができる。なお、車両では、受信した渋滞情報を用いて、目的地までの最適経路の計算や、経路誘導などを行う。
【００４８】
また、渋滞情報生成装置１００が、交通管制センタ内のセンタ装置等である場合、渋滞情報生成装置１００は、車線毎の平均旅行時間、平均信号待ち回数、渋滞確率などの渋滞情報を用いて、経路計算を行って最適経路の誘導情報を液晶ディスプレイ等の表示装置に表示することもできる。なお、車線毎の平均旅行時間、平均信号待ち回数、渋滞確率などの算出方法は後述する。
【００４９】
図３は本発明に係る渋滞情報生成装置１００の構成の一例を示すブロック図である。渋滞情報生成装置１００は、装置全体を制御する制御部１０、交通量取得手段としての通信部１１、車線交通量算出部１２、所定の情報（例えば、プログラムコード、設定値あるいは処理結果など）を記憶する記憶部１３、プローブ車両情報特定部１４、行列末尾情報生成部１５、旅行時間算出部１６、信号待ち回数算出部１７、渋滞確率算出部１８などを備える。
【００５０】
通信部１１は、車両感知器１、通信装置２、信号制御装置３、画像センサ５、通信装置６との間で通信を行う通信機能を備えている。なお、通信機能は、各装置の設置条件に合わせて、狭域通信機能、ＵＨＦ帯若しくはＶＨＦ帯などの無線ＬＡＮ等の中域通信機能、又は携帯電話、ＰＨＳ、多重ＦＭ放送若しくはインターネット通信などの広域通信機能のいずれか、あるいはこれらを組み合わせた構成とすることができる。
【００５１】
車線交通量算出部１２は、通信部１１を介して車両感知器１から取得した交通量を用いて、車線毎の到着交通量を算出する。なお、車線毎の到着交通量の算出については後述する。
【００５２】
プローブ車両情報特定部１４は、通信部１１を介してプローブ車両から取得したプローブ情報（車両に位置、速度、時刻）を用いて、プローブ車両が車両感知器１の感知領域（所定の地点）を通過した時刻、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した時刻（プローブ車両末尾時点）と到達位置（プローブ車両位置）を特定する。ここで、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した時刻とは、プローブ車両自身が信号待ち行列の末尾になった時刻をいう。また、到達位置とは、プローブ車両自身が信号待ち行列の末尾になった時刻でのプローブ車両自身の位置である。到達位置は、プローブ車両を含む信号待ち行列の長さで特定することができる。なお、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達したか否かは、例えば、交差点の手前でプローブ車両の速度が所定の閾値より小さくなったことで判定することができる。
【００５３】
行列末尾情報生成部１５は、プローブ車両が車両感知器１の感知領域を通過した時刻、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した時刻と到達位置を用いて、車線毎に、任意の時刻に車両感知器１の感知領域を通過した車両が信号待ち行列の末尾となる時刻、末尾となったときの信号待ち行列の末尾位置（信号待ち行列の長さ）を算出する。なお、道路が複数の車線を有している場合、所要の車線のみ末尾位置（信号待ち行列情報）を算出し、すべての車線について末尾位置を算出しなくてもよい。
【００５４】
また、行列末尾情報生成部１５は、信号待ち行列が最長になる時点、その時点の信号待ち行列の長さ（最長末尾位置）を算出する。なお、信号待ち行列が最長になるとは、１サイクルにおける信号待ち行列が最長になるということである。また、行列末尾情報生成部１５は、信号待ち行列の行列長が移動行列長から停止行列長に移行する時点、その時点の信号待ち行列の長さ（移行末尾位置）を算出する。ここで、信号待ち行列には、完全に停止している停止車両による行列長の時間的変化を示す領域である停止行列長領域と、移動又は移動停止を繰り返している車両による行列長の時間的変化を示す領域である移動行列長領域との２種類の領域がある。移動行列長領域では、信号待ち行列の行列長は移動行列長であり、停止行列長領域では、信号待ち行列の行列長は停止行列長である。
【００５５】
また、行列末尾情報生成部１５は、プローブ車両が車両感知器１の感知領域を通過した時刻、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した時刻と到達位置を用いて、任意の時刻での信号待ち行列の末尾の位置（信号待ち行列の長さ）を算出する。
【００５６】
旅行時間算出部１６は、行列末尾情報生成部１５で算出された信号待ち行列の末尾位置を用いて、車線毎の平均旅行時間を算出する。平均旅行時間は、２点間を走行する（例えば、隣接する上流交差点の出口を通過した車両が、交差点を流出する）のに要した旅行時間の平均値である。なお、上流交差点の出口に代えて、車両感知器１の感知領域を旅行時間算出の起点としてもよい。
【００５７】
信号待ち回数算出部１７は、行列末尾情報生成部１５で算出された信号待ち行列の末尾位置を用いて、車線毎の平均信号待ち回数、信号待ちの確率を算出する。
【００５８】
渋滞確率算出部１８は、行列末尾情報生成部１５で算出された信号待ち行列の末尾位置を用いて、車線毎の渋滞確率を算出する。なお、渋滞は、交差点を流出するまでの信号待ち回数が２回以上である状態をいい、渋滞確率は、信号待ち回数が２回以上となる確率である。
【００５９】
信号待ち行列に関する情報を算出する場合、交差点に交差する流入路が１車線のみの場合には、車両が走行する車線は１つに限定されるので、流入路に対して１つの信号待ち行列を求めることができる。しかし、通常の道路、特に交通安全上問題となる交通量の多い道路では、複数の車線がある場合が多く、車両がいずれの車線を走行するに応じて車線毎に信号待ち行列が異なる。このため、信号待ち行列に関する情報を精度良く求めるためには、車線を考慮する必要がある。
【００６０】
図４は進路別の道路標識の一例を示す説明図である。図４の例では、交差点への流入路は３車線あり、車線１は左折・直進車線であり、車線２は直進車線であり、車線３は右折車線である。なお、車線と道路標識は一例であって、これに限定されるものではない。例えば、左折車線、右折・直進車線などがあってもよい。
【００６１】
図５は複数車線を有する流入路での車両の走行例を示す説明図である。図５（ａ）では、車両感知器１を通過する時点で車線２を走行していた車両が、その後車線１へ車線変更して交差点へ進入する例である。例えば、交差点で左折するために直進車線から左折・直進車線に変更する場合、直進車線が信号待ちで渋滞しているため左折・直進車線に変更して交差点を直進する場合などである。
【００６２】
図５（ｂ）では、車両感知器１を通過する時点で車線１を走行していた車両が、その後車線２へ車線変更して交差点へ進入する例である。例えば、左折・直進車線が信号待ちで渋滞しているため左折・直進車線から直進車線に変更して交差点を直進する場合などである。
【００６３】
図５（ｃ）では、車両感知器１を通過する時点で車線２を走行していた車両が、その後車線３へ車線変更して交差点へ進入する例である。例えば、交差点で右折するために直進車線から右折車線に変更する場合などである。
【００６４】
図５（ｄ）では、車両感知器１を通過する時点で車線３を走行していた車両が、その後車線２へ車線変更して交差点へ進入する例である。例えば、交差点で直進するために右折車線から直進車線に変更する場合などである。
【００６５】
図５で説明したように、仮に車両感知器１を通過する時点で車両の走行車線が特定できたとしても、その後車両がどの車線を走行するかで、交差点に到着する到着交通量は車線毎に異なる。このため、精度良く信号待ち行列に関する情報を求めるためには、車線別の到着交通量を算出することが重要であることが分かる。また、車両感知器１を通過する時点で車両が走行する車線を特定できない場合には、一層車線別の到着交通量を算出することが重要である。
【００６６】
次に、本実施の形態で信号待ち行列に関する情報を求めるために必要となる交通流挙動パラメータについて説明する。交通流挙動パラメータには、例えば、自由流速度Ｖｆ、右左折直進率Ｐｉ（ｉ＝ｒ、ｌ、ｓ、右折率Ｐｒ、左折率Ｐｌ、直進率Ｐｓ）、到着交通量率Ｒ、進行方向別車線利用率Ｕｉｊ{進行方向ｉ（ｉ＝ｒ：右折、ｌ：左折、ｓ：直進）、車線ｊ（３車線の場合、ｊ＝１：左、２：中央、３：右）}、発進波伝搬速度Ｖｗ、停止波伝搬速度Ｖｓ、行列内走行速度Ｖｑ、停止行列内の平均車頭間隔Ｌｈなどである。なお、交通流挙動パラメータは、上述のものに限定されるものではない。
【００６７】
交通流挙動パラメータは、信号待ち行列に関する情報を求める前に、所定期間に亘って取得したプローブ情報、車両感知器１や画像センサ５などから取得した情報などを用いて、予め算出しておくことができる。交通流挙動パラメータは、直接算出してもよく、あるいは、直接算出することができない場合には、交通流挙動パラメータと相関関係がある交通環境（例えば、交通量、歩行者等の情報、曜日、時間帯、天候等に関する情報など）に関するデータを十分に収集して相関関係を予め算出しておき、信号待ち行列に関する情報を求める際の交通環境から間接的に交通流挙動パラメータを求めることもできる。
【００６８】
以下、個々の交通流挙動パラメータの算出例について説明する。自由流速度Ｖｆは、交差点の上流の車両感知器１での感知時点（計測時点）から信号待ち行列末尾に到着するまでの交通流の速度と定義することができ、感知時点から行列末尾に到着するまでの時間遅れである。
【００６９】
すなわち、自由流速度Ｖｆは、交差点の十分上流から、行列末尾までの平均的な速度であり、道路や交通状況に依存する。閑散時には、一定速度（例えば、６０ｋｍ／ｈ）としてもよいが、渋滞に向かって、道路全体の交通密度が次第に大きくなると、これに比例して自由流速度Ｖｆも低下する。従って、このような場合には、交通密度に見合った自由流速度Ｖｆを算出して用いる必要がある。
【００７０】
自由流速度Ｖｆの算出方法として、例えば、以下の方法がある。（１）直前の所定期間（例えば、１５分）のプローブ情報から、自由流速度Ｖｆを算出する。（２）過去のプローブ情報から取得した自由流速度Ｖｆと、その時の空間密度、占有率、交通量、あるいはその他の交通環境（車両感知器１、画像センサ５等で取得した情報、曜日、時間帯、天候等）との相関関係を統計解析して算出しておき、この相関関係と、信号待ち行列に関する情報を求める時点での交通環境とから、自由流速度Ｖｆを決定する。
【００７１】
例えば、自由流速度Ｖｆと空間密度又は占有率との相関関係は１次式（直線）で近似することができ、空間密度又は占有率が増加するに応じて、自由流速度Ｖｆは小さくなる。
【００７２】
次に、到着交通量率Ｒについて説明する。交差点の上流において車両感知器１で計測した交通量が全て交差点に到着するとは限らず、途中で道路から流出したり、あるいは道路の途中から流入したりする。このため、交差点の流入路の途中で流出又は流入する交通量を考慮して計測した交通量を補正する必要がある。到着交通量率Ｒは、交差点に到着する到着交通量を、上流の車両感知器１で計測した交通量で除算した値と定義する。
【００７３】
特定の車線を走行する２台の車両間における、車両感知器１の設置位置での車両数と、交差点付近での車両数とが分かれば、その比を統計処理することにより、到着交通量率Ｒがある程度推定可能である。しかし、一般に、道路が複数車線の場合、進路によっては、車両が複数の車線を利用できることがある。このため、本実施の形態では、以下のような方法を用いる。
【００７４】
すなわち、（１）車両に画像センサやＧＰＳ受信機等を搭載している場合、車両がどの車線を走行するかを検出することができる可能性が高いので、このような場合には、プローブ情報に走行中の車線情報を含めるようにして、プローブ情報から車線情報を取り出すことができる。（２）利用可能な車線が１つに限定される進路（例えば、左折のみの車線、直進のみの車線、右折のみの車線など）についての交通量のみを利用する。
【００７５】
図６は到着交通量率Ｒの算出方法の一例を示す説明図である。２台の車両Ｃ１、Ｃ２が光ビーコン等の通信装置と交信し、この間に通過した断面交通量を車両感知器１で計測するとする。さらに、２台の車両Ｃ１、Ｃ２が共に、同一の自由流速度Ｖｆで信号待ち行列に連なり、同一の青信号で交差点を同一方向（左折、直進、右折）に流出したとする。
【００７６】
車両感知器１で計測された、この２台の車両Ｃ１、Ｃ２間の断面交通量をＱ、２台の車両Ｃ１、Ｃ２が信号待ち行列に加わり、停止した位置での車頭間距離をＬ、停止行列内の平均車頭間隔をＬｈとする。到着交通量率Ｒは、Ｒ＝Ｑ２／Ｑ１で算出することができる。ここで、Ｑ１＝Ｑ／３（３車線あるので計測した断面交通量Ｑを３で除算）、Ｑ２＝Ｌ／Ｌｈ−１である。
【００７７】
到着交通量率Ｒは、信号待ち行列内の車両の車種（例えば、小型車、普通車、大型車など）に応じて変動する可能性があるが、大量のデータで統計解析すれば、平均的な行列末尾での到着交通量率Ｒを求めることができる。なお、交通環境（曜日、時間帯等）で区別してもよい。また、車両感知器１の位置から、交差点までの道路が車線変更禁止、あるいは、ほとんど車線変更がなされない場合には、断面交通量による平均ではなく、当該走行車線の交通量だけを用いてもよい。これにより、交差点上流と交差点との間で流出する車両や流入する車両が存在する場合でも、交差点に到着する到着交通量を補正することができる。
【００７８】
次に、右左折直進率Ｐｉ及び進行方向別車線利用率Ｕｉｊについて説明する。図５の例で説明したように、車線別の到着交通量を算出することが重要である。通常の一般的な複数車線の道路では、交差点をどの方向に流出するかで走行車線が決まるため、少なくとも、右折車線とそれ以外の車線等、車線ごとに信号待ち行列長等を予測する必要がある。このためには、上流からの交通量が各車線をどのような割合で利用するかを決定する必要がある。そこで、この基準として、交差点での右左折直進率Ｐｉが重要となる。
【００７９】
また、幹線道路では、交差点を右左折直進する場合、その進行方向に対応する車線が複数ある場合がある。このためには、上流からの交通量が進行方向別にどの車線を利用するかを決定する必要がある。そこで、この基準として、進行方向別車線利用率Ｕｉｊが重要となる。
【００８０】
図７は右左折直進率Ｐｉ及び進行方向別車線利用率Ｕｉｊを示す説明図である。交差点の右左折直進率Ｐｉ（ｉ＝ｒ、ｌ、ｓ、Ｐｒ：右折率、Ｐｌ：左折率、Ｐｓ：直進率）は、時間帯、催し物の有無、交通状況等により変化する。従って、例えば、以下のような方法で算出することができる。
【００８１】
すなわち、（１）直前の所定期間（例えば、３０分）のプローブ情報、あるいは、交差点に設置した画像センサ５で交差点を流出する車両を撮像し、得られた情報から、右左折直進率を算出する。（２）過去のプローブ情報から取得した右左折直進率を、曜日、時間帯、天候、催し物の有無等の交通環境との相関関係で整理して算出しておき、この結果と信号待ち行列に関する情報を求める時点での交通環境とに基づいて、右左折直進率Ｐｉを決定する。
【００８２】
また、進行方向別車線利用率Ｕｉｊは、進行方向ｉ（ｉ＝ｒ：右折、ｌ：左折、ｓ：直進）、及び車線ｊ（３車線の場合、ｊ＝１：左、２：中央、３：右）毎に決定することができる。進行方向別車線利用率Ｕｉｊは、人手による調査等で決定してもよいが、所要のデータを収集して統計的に分析することにより、自動的に算出しておくことが望ましい。本実施の形態では、例えば、以下のような方法を用いることができる。
【００８３】
すなわち、（１）画像センサ５を利用する。例えば、交差点に設置した画像センサ５により、交差点手前で各車両が利用した車線、及び当該車両が交差点を流出する方向を取得することにより、直接、交差点出口の進行方向ｉ（ｉ＝ｒ：右折、ｌ：左折、ｓ：直進）別の車線ｊ（３車線の場合、ｊ＝１：左、２：中央、３：右）利用率Ｕｉｊを計測する。（２）プローブ情報を利用する。例えば、車両の位置検出精度が高精度化し、利用している車線の情報も検出できるようになると、この情報と交差点での進行方向から、進行方向ｉ別の車線ｊ利用率Ｕｉｊを計測することができる。
【００８４】
上述の断面交通量Ｑ、到着交通量率Ｒ、右左折直進率Ｐｉ及び進行方向別車線利用率Ｕｉｊを用いて、車線毎の到着交通量Ｑｊは、式（１）で算出することができる。なお、Σは、進行方向ｉに対する和を示す。
【００８５】
【数１】
2010044526.tif 000003
【００８６】
例えば、図７において、右折率Ｐｒを１０％、左折率Ｐｌを２０％、直進率Ｐｓを７０％、直進（ｓ）車両が左車線１を利用する進行方向別車線利用率Ｕｓ１を３０％、直進（ｓ）車両が中央車線２を利用する進行方向別車線利用率Ｕｓ２を７０％とすると、各車線ｊ（ｊ＝１：左、２：中央、３：右）の到着交通量Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３は、Ｑ１＝Ｑ・Ｒ・（０．２＋０．３×０．７）＝０．４１Ｑ・Ｒ、Ｑ２＝Ｑ・Ｒ・（０．７×０．７）＝０．４９Ｑ・Ｒ、Ｑ３＝０．１Ｑ・Ｒとなる。これにより、車線が複数存在する場合、車線毎の到着交通量を精度良く求めることができる。
【００８７】
次に、停止波伝搬速度Ｖｓ及び発進波伝搬速度Ｖｗについて説明する。交差点の上流側から進入する交通量がある場合、信号待ちで停止する停止車両が赤信号開始時点以降増加し、停止車両の末尾は時間の経過とともに上流側に延びる。このため、停止車両の末尾位置は、ある伝搬速度で上流側へ移動する。これを停止波伝搬速度Ｖｓと定義することができる。また、その後、青信号開始時点で信号待ち行列内の停止車両の先頭側から発進するので、発進車両の位置は、時間の経過とともに上流側に延びる。このため、発進車両の位置は、ある伝搬速度で上流側へ移動する。これを発進波伝搬速度Ｖｗと定義することができる。すなわち、発進波伝搬速度Ｖｗは、赤信号で信号待ちしていた行列内の車両が、青信号で発進するまでには、当該車両の前方に停止していた車両の数（又はそれまでの行列の距離）に依存する時間遅れ（発進波伝搬速度に関連する発進遅れ）がある。
【００８８】
プローブ情報と信号切り替えタイミングの情報から、行列待ち時の停止位置から交差点の停止位置までの距離Ｌ、青信号開始（右折の場合の青矢開始を含む）から当該車両が移動を開始するまでの時間遅れをＴとすると、発進波伝搬速度Ｖｗは、Ｖｗ＝Ｌ／Ｔで算出することができる。発進波伝搬速度Ｖｗは、信号待ち行列内の車両の車種（例えば、小型車、普通車、大型車など）に応じて変動する可能性があるが、大量のデータで統計解析すれば、平均的な発進波伝搬速度Ｖｗを求めることができる。なお、交通環境（曜日、時間帯等）で区別してもよい。また、発進波伝搬速度Ｖｗは、車線により異なる場合もあることから、車線毎に算出しておくことが望ましい。また、信号待ちで停止しようとする車両の速度と、青信号で発進し始めた車両の速度とは、同程度と考えられるので、停止波伝搬速度Ｖｓと発進波伝搬速度Ｖｗとが等しいと仮定することができる場合がある。
【００８９】
次に、行列内走行速度Ｖｑについて説明する。行列内走行速度Ｖｑは、信号待ち行列内の車両が発進した後の走行速度である。より具体的には、車線毎に交差点を流出するまで、あるいは赤信号で停止に向かうまでの行列内での平均的な車両の走行速度である。なお、行列内走行速度Ｖｑは、当該車線の捌け交通量で決定される。例えば、渋滞による先詰まり（交差点を流出した先が渋滞していること）がなければ、一般的な信号現示の場合、右折では青信号時の捌け交通量（対向車両の多さ、横断歩道での歩行者の多さと関連）、及び右折青矢で捌ける交通量で決定される。また、左折では青信号時の捌け交通量（横断歩道での歩行者の多さと関連）で決定される。さらに、直進では、青信号時の捌け交通量（飽和交通流率と関連）で決定される。
【００９０】
行列内走行速度Ｖｑは、右左折直進毎、あるいは車線毎に算出することができる。
【００９１】
まず、直進のみの場合には、飽和交通流率（交差点流入部において、交通需要が十分に存在する状態で、単位時間・一車線当たりに停止線を通過し得る最大の車両数である。通常は青１時間当たりの通過台数で表わされる。）と関係し、先詰まりがない限り、交差点で決定される指標である。従って、過去の直進のプローブ情報から統計処理で算出しておけば、十分である。但し、勿論、直前の所定期間（例えば、１５分）の直進のプローブ情報から行列内走行速度Ｖｑを算出してもよい。
【００９２】
左折のみの場合には、左折後に横断歩道を渡る人がいるか否かで異なる。まず、左折後に横断歩道を渡る人がいる場合、（１）直前の所定期間（例えば、１５分）の左折のプローブ情報から行列内走行速度Ｖｑを算出する。（２）横断歩道を渡る人の状況が画像処理等で分かる場合には、例えば、過去の左折のプローブ情報から取得した行列内走行速度Ｖｑと、その時の横断歩道を渡る人数との相関関係を統計解析しておき、この相関関係と信号待ち行列に関する情報を求める時点での横断歩道を渡る人数とに基づいて行列内走行速度Ｖｑを算出する。
【００９３】
そして、左折後に横断歩道を渡る人がいない場合には、行列内走行速度Ｖｑは道路構造等に依存し、先詰まりがない限り、交差点で決定される指標である。従って、過去の左折のプローブ情報から統計処理で算出しておけば十分である。但し、勿論、直前の所定期間（例えば、１５分）の左折のプローブ情報から行列内走行速度Ｖｑを算出してもよい。
【００９４】
右折のみの場合には、青信号時の行列内走行速度Ｖｑと、右折青矢時の行列内走行速度Ｖｑの２種類がある。まず、青信号時の行列内走行速度Ｖｑの場合、対向直進交通量、横断歩道を渡る人数（横断歩道がある時）に依存する。この場合の算出方法は、例えば、以下の方法がある。すなわち、（１）直前の所定期間（例えば、１５分）の右折のプローブ情報から、行列内走行速度Ｖｑを算出する。（２）過去の右折のプローブ情報から取得した行列内走行速度Ｖｑと、その時の対向直進交通量、横断歩道を渡る人数（横断歩道がある時）との相関関係を統計解析しておき、この相関関係と信号待ち行列に関する情報を求める時点での対向直進交通量、横断歩道を渡る人数（横断歩道がある時）とに基づいて行列内走行速度Ｖｑを算出する。
【００９５】
そして、右折青矢の行列内走行速度Ｖｑの場合、行列内走行速度Ｖｑは、道路構造等に依存し、先詰まりがない限り、交差点で決定される指標である。従って、過去の右折のプローブ情報から統計処理で算出しておけば十分である。但し、勿論、直前の所定期間（例えば、１５分）の右折のプローブ情報から行列内走行速度Ｖｑを算出してもよい。
【００９６】
左折・直進の混合する車線の場合には、左折後に横断歩道を渡る人がいるか否かで異なる。左折後に横断歩道を渡る人がいる場合、直進車両は、左折車両に追従するしかないため、行列内走行速度Ｖｑは、左折のみの場合と同様になると考えられる。但しデータとしては、直進と左折の両方が利用できる。
【００９７】
そして、左折後に横断歩道を渡る人がいない場合、行列内走行速度Ｖｑは、ほぼ道路構造に依存し、先詰まりがない限り、交差点で決定される指標である。従って、過去の直進及び左折のプローブ情報から、統計処理で算出しておけば十分である。なお、勿論、直前の所定期間（例えば、１５分）の左折と直進のプローブ情報から行列内走行速度Ｖｑを算出してもよい。
【００９８】
右折・直進の混合する車線の場合、直進車両は、右折車両に追従するしかないため、右折のみの場合と同様になると考えられる。但しデータとしては、直進と右折の両方が利用できる。
【００９９】
次に、信号待ち行列がどのように発生し、どのように解消するかを説明する。図８は信号待ち行列の推移を示す説明図である。図８において、横軸は時刻を示し、縦軸は信号待ち行列の行列長を示す。行列長は総遅れ時間に依存し、総遅れ時間は、交差点の上流から流れて来て行列末尾に到着する到着交通量と交差点での青信号による捌け交通量との差の積分で決定される。最初の赤信号開始時刻ｔｒ１で信号待ちの車両がないとする。また、赤信号開始直後、上流から交通量が自由流速度Ｖｆで流入すると仮定する。
【０１００】
図８に示すように、赤信号開始時刻ｔｒ１で交差点の上流側から進入する交通量がある場合、信号待ちで停止する停止車両が赤信号開始時刻ｔｒ１以降増加し、停止車両の末尾（行列長）は時間の経過とともに上流側に延びる。このため、停止車両の末尾位置は、停止波伝搬速度Ｖｓで移動する。これにより、信号待ち行列の末尾の位置は、交差点の上流側に延びる（信号待ち行列長が長くなる）。
【０１０１】
その後、青信号開始時刻ｔｇで信号待ち行列内の停止車両のうち先頭側の車両から発進するので、発進車両の位置は、時間の経過とともに上流側に延び、発進車両の位置は、発進波伝搬速度Ｖｗで移動する。発進車両の位置と停止車両の位置とが一致する時刻で行列長が最長となる（図８の点Ｍ参照）。
【０１０２】
信号待ち行列の長さが最長になった時点で、信号待ち行列中の停止車両が存在しなくなり、その後は、信号待ち行列内のすべての車両が移動又は移動停止を繰り返し、信号待ち行列の長さは次第に短くなる。青信号中、すなわち、次の赤信号開始時刻ｔｒ２までに信号待ち行列内の車両がすべて交差点から流出できた場合、捌け残りがなくなり信号待ち行列は解消する。
【０１０３】
次に、上述の信号待ち行列の推移を車両の進行方向別に説明する。図９は直進車両のみの車線の場合の信号待ち行列の推移を示す説明図である。図９において、横軸は時刻を示し、縦軸は信号待ち行列の行列長を示す。交差点上流の車両感知器１を通過した車両の大部分は、信号待ち行列のない領域では、自由流速度Ｖｆで走行し、信号待ち行列の行列末尾に到着して停止する。その後、信号が青に切り替わり、信号待ち行列の先頭が走行を開始すると発進車両の位置が発進波伝搬速度Ｖｗで上流に伝わる。発進開始後は、車両は行列内走行速度Ｖｑで平均的に走行する。信号待ち行列長が信号１回待ち以内であれば、待ち行列内にあった車両は全て交差点を通過できるが、信号待ち行列長がこれを越えた場合には、待ち行列の後ろの方にあった車両は、再度赤信号で交差点を通過できず、捌け残りが起こる。
【０１０４】
なお、赤信号開始時刻で捌け残りがある場合、信号待ち行列には、完全に停止している停止車両の末尾（停止行列長領域の行列末尾）と、移動又は移動停止を繰り返している車両の末尾（移動行列長領域の末尾）との２種類の行列末尾が存在する。
【０１０５】
図１０は左折車両のみの車線の場合の信号待ち行列の推移を示す説明図である。図１０において、横軸は時刻を示し、縦軸は信号待ち行列の行列長を示す。この場合は、上述の図９の場合と同様の形態になるが、左折後に横断歩道があり、横断歩道を渡る人数が多い場合には、図１０に示すように行列内走行速度Ｖｑが大幅に低下し、発進も不規則となる。横断歩道がない場合でも、発進波伝搬速度Ｖｗ、行列内走行速度Ｖｑは、図９の場合と異なると考えられる。
【０１０６】
なお、図９の場合と同様に、赤信号開始時刻で捌け残りがある場合には、信号待ち行列には、完全に停止している停止車両の末尾（停止行列長領域の行列末尾）と、移動又は移動停止を繰り返している車両の末尾（移動行列長領域の末尾）との２種類の行列末尾が存在する。ここで、行列内走行速度Ｖｑが小さく左折する交通量が多い場合には、移動又は移動停止を繰り返している車両の末尾（移動行列長領域の末尾）が上流側に延びて行列長が長くなる場合もある。
【０１０７】
図１１は右折車両のみの車線の場合の信号待ち行列の推移を示す説明図である。図１１において、横軸は時刻を示し、縦軸は信号待ち行列の行列長を示す。この場合、行列内走行速度Ｖｑは、信号が青で対向の直進車両があり、あるいは、人が横断歩道を渡っており、避けて右折する場合と右折青矢になってから右折する場合との２種類ある。行列内走行速度Ｖｑは、後者の方が大きい。
【０１０８】
なお、図９の場合と同様に、赤信号開始時刻で捌け残りがある場合には、信号待ち行列には、完全に停止している停止車両の末尾（停止行列長領域の行列末尾）と、移動又は移動停止を繰り返している車両の末尾（移動行列長領域の末尾）との２種類の行列末尾が存在する。ここで、行列内走行速度Ｖｑが小さく右折する交通量が多い場合には、移動行列長領域でも行列長が長くなる場合もある。
【０１０９】
直進車両、左折車両、右折車両等が混合する車線の場合、すなわち、図４で示したように、同一車線に複数の進路がある場合には、各車線の信号待ち行列の推移は、発進波伝搬速度Ｖｗや行列内走行速度Ｖｑなどが遅い方の進路の形態に近くなる。例えば、左折車両と直進車両とが混合する場合には、左折車両のみの場合の形態に近くなり、右折車両と直進車両とが混合する場合には、右折車両のみの場合の形態に近くなり、単一車線の道路の場合には、左折車両又は右折車両のみの場合の形態に近くなる。
【０１１０】
次に、プローブ情報を用いた車線毎の信号待ち行列の末尾の予測方法について説明する。以下では、ある時刻に車両感知器１の感知領域を通過した車両が信号待ち行列の末尾に到着する時刻とその車両の末尾の位置を予測する場合と、任意の時刻における信号待ち行列の末尾の位置を予測する場合について説明する。まず、ある時刻に車両感知器１の感知領域を通過した車両が信号待ち行列の末尾に到着する時刻とその車両の末尾の位置を予測する場合について説明する。なお、プローブ情報に車線情報が含まれているとし、車線情報として、例えば、車線、路側からの距離などの走行方向に対して横方向の位置の情報が含まれているとする。これにより、プローブ車両が走行している車線が分かる。
【０１１１】
まず、プローブ情報に基づいて、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した時刻と到達位置を特定する方法について説明する。交差点の上流から流入路を走行するプローブ車両の位置、速度、時刻などのプローブ情報を通信装置等で取得できた場合、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達したか否かを、例えば、交差点の手前で車速が所定の閾値より小さくなったことで判定することができる。これにより、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した時刻と到達位置を特定することができる。
【０１１２】
この場合、プローブ情報を送信するための通信機能の車両への搭載率に影響を受ける。  例えば、搭載率が５％程度であるとする。仮に、停止線から車両感知器１の設置位置までの距離を１０００ｍ、渋滞による信号待ち行列長を２００ｍ、信号待ち行列内の車頭間隔を１０ｍ、信号待ちのない自由走行領域での車両速度を２０ｍ／秒、自由走行領域での車頭間隔を４０ｍ（車頭時間は２秒）とする。また、一車線当たり、自由走行領域８００ｍ（１０００ｍ−２００ｍ）内には２０台の車両が存在し、信号待ち行列内には２０台の車両が存在するとする。
【０１１３】
この条件では、４０秒に１台の車両の割合で車線毎にプローブ情報が得られ、瞬間的には、自由走行領域に１台、信号待ち行列内に１台のプローブ車両のプローブ情報が得られるだけである。従って、プローブ車両が信号待ち行列末尾に到着した時刻における行列末尾のみが結果的に検出できるだけである。すなわち、上記の数値例では、４０秒経過の都度に行列末尾が得られることになる。
【０１１４】
図１２は停止行列長領域の行列末尾の予測方法の一例を示す説明図である。以下、直進車線の場合を示すが、他の車線についても同様である。停止行列長領域は、上述したとおり、信号待ち行列内で完全に停止している停止車両で構成される行列領域である。取得したプローブ情報を用いて、プローブ車両の位置情報の軌跡を追跡すると、プローブ車両が交差点上流の車両感知器１の感知領域を通過した時刻ｔ０が分かり、このプローブ車両が当該走行車線の行列末尾に到着した時刻ｔ１とその位置（到達位置、図１２で点Ａ）が分かる。
【０１１５】
時刻ｔ０以降に車両感知器１を通過した断面交通量Ｑを計測することができるので、任意の時刻ｔ（第２時点、ｔ＞ｔ０）に車両感知器１を通過した車両が行列末尾に到着する時刻Ｔ、及び到達位置（図１２で点Ｘ）は、上述の交通流挙動パラメータ（自由流速度Ｖｆ、右左折直進率Ｐｉ、到着交通量率Ｒ、進行方向別車線利用率Ｕｉｊ、停止行列内の平均車頭間隔Ｌｈ、発進波伝搬速度Ｖｗ、停止波伝搬速度Ｖｓ、行列内走行速度Ｖｑ等）、信号切り替えタイミング（赤信号開始時刻ｔｒ、青信号開始時刻ｔｇ等）を既知とすると、車両が到達する車線ごとに予測することができる。
【０１１６】
例えば、時刻ｔ０から時刻ｔまでの間に車両感知器１で計測された断面交通量をＱ（ｔ０、ｔ）とする。時刻ｔに車両感知器１の感知領域を通過した車両が、停止行列長領域の車線ｊの行列末尾に到着する時刻Ｔ、及びその時の行列末尾の位置Ｌ（Ｔ）は、それぞれ式（２）、式（３）で求めることができる。ただし、式（４）が成立するものとする。式（４）が成立する場合は、信号待ち行列内に完全に停止している車両が存在する。これにより、最長末尾位置及び時点までは、信号待ち行列の末尾を停止車両の行列末尾として求めることができる。
【０１１７】
【数２】
2010044526.tif 000004
【０１１８】
図１３は信号待ち行列が最長となる場合の行列末尾の予測方法の一例を示す説明図である。図１３に示すように、信号待ち行列が最長となる時刻をＴｍとし、その時の末尾位置をＬ（Ｔｍ）とする（図１３の点Ｍ）。また、時刻ｔｍに車両感知器１の感知領域を通過した車両が信号待ち行列に到達したときに信号待ち行列が最長になったとする。この場合、Ｔｍ、Ｌ（Ｔｍ）は、それぞれ式（５）、式（６）で求めることができる。なお、この場合、式（７）が成立するものとする。任意の時刻ｔに車両感知器１の感知領域を通過した車両に対して、式（２）及び式（３）から求めた時刻Ｔ及びその時の行列末尾のＬ（Ｔ）を、式（５）及び式（６）のＴｍ、Ｌ（Ｔｍ）に代入した場合に、当該式（５）及び式（６）の等号が成立するか否かを判定し、成立した場合、信号待ち行列が最長になったことを示す。
【０１１９】
【数３】
2010044526.tif 000005
【０１２０】
図１４は移動行列長領域の行列末尾の予測方法の一例を示す説明図である。移動行列長領域は、上述したとおり、信号待ち行列内で移動又は移動停止を繰り返している車両で構成される行列領域である。この場合、任意の時刻ｔに車両感知器１の感知領域を通過した車両が、移動行列長領域の車線ｊの行列末尾に到着する時刻Ｔ、及びその時の行列末尾の位置Ｌ（Ｔ）は、それぞれ式（８）、式（９）で求めることができる。ただし、式（１０）が成立するものとする。また、任意の時刻ｔは、時刻ｔｍ以降の時刻である。これにより、信号待ち行列内の車両が移動又は移動停止を繰り返し、信号待ち行列長が減少している場合であっても、渋滞時等の信号待ち行列に関する情報を車線に対応させて精度良く予測することができる。
【０１２１】
【数４】
2010044526.tif 000006
【０１２２】
図１５は信号待ち行列が移動行列長領域から停止行列長領域に移行する場合の行列末尾の予測方法の一例を示す説明図である。図１５に示すように、信号待ち行列が移動行列長領域から停止行列長領域に移行する（すなわち、信号待ち行列の行列長が移動行列長から停止行列長に移行する）時刻をＴｎとし、その時の末尾位置をＬ（Ｔｎ）とする（図１５の点Ｎ）。また、時刻ｔｎに車両感知器１の感知領域を通過した車両が信号待ち行列に到達したときに信号待ち行列が移動行列長領域から停止行列長領域に移行したとする。この場合、Ｔｎ、Ｌ（Ｔｎ）は、それぞれ式（１１）、式（１２）で求めることができる。式（１２）が成立する場合は、捌け残りがある場合である。
【０１２３】
【数５】
2010044526.tif 000007
【０１２４】
あるいは、Ｔｎ、Ｌ（Ｔｎ）は、それぞれ式（１３）、式（１４）で求めることができる。式（１４）が成立する場合は、捌け残りがない場合である。この場合、信号待ち行列の行列長は０となる。
【０１２５】
時刻Ｔｎ以降の次の停止行列長領域の行列末尾の予測、すなわち、時刻ｔｎ以降の時刻ｔに車両感知器１の感知領域を通過した車両が、停止行列長領域の車線ｊの行列末尾に到着する時刻Ｔ、及びその時の行列末尾の位置Ｌ（Ｔ）は、それぞれ式（１５）、式（１６）で求めることができる。ただし、式（１７）が成立するものとする。式（１７）が成立する場合は、捌け残りがある場合を示す。
【０１２６】
【数６】
2010044526.tif 000008
【０１２７】
あるいは、Ｔ、Ｌ（Ｔ）は、それぞれ式（１５）、式（１８）で求めることができる。ただし、式（１９）が成立するものとする。式（１９）が成立する場合は、捌け残りがない場合を示す。これにより、青信号で信号待ちが解消せずに捌け残りがあり、信号待ち行列長が増加している場合であっても、渋滞時等の信号待ち行列に関する情報を車線に対応させて精度良く予測することができる。
【０１２８】
上述の図１２〜図１５の例は、直進車線の場合であるが、左折車線や右折車線の場合も同様に信号待ち行列の末尾の情報を求めることができる。
【０１２９】
新たなプローブ車両のプローブ情報が得られて、信号待ち行列の末尾が正確に把握できれば、これを考慮して信号待ち行列の末尾を予測することになる。上述の数値例で示したように、４０秒経過の都度、新たなプローブ情報を取得することができるとすれば、信号待ち行列の予測を行う間隔は、高々４０秒程度で十分であり、４０秒程度先までの時間範囲内での信号待ち行列を予測すればよいといえる。ただし、プローブ車両の比率が大きくなればなる程、予測を行う間隔を短くすることができるので、予測の時間範囲が短くなり、それだけ予測精度が高くなる。予測した後に、信号切り替えタイミングに変更が生じた場合には、これを考慮して即座に予測値を変更すればよい。
【０１３０】
なお、停止行列長領域での行列末尾は、青信号で発進波が伝搬し、行列末尾が移動を開始した時点（例えば、図１３における点Ｍ）で、移動行列長領域での行列末尾に切り替わる。後者の行列末尾は、図１３に示すように、行列内走行速度Ｖｑと流入してくる交通量に依存するが、停止時の最長行列末尾（点Ｍ）が行列内走行速度Ｖｑで移動したものと殆ど変わらないため、これに近似して行列末尾を予測することもできる。
【０１３１】
上述の実施の形態では、プローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した到達時刻と到達位置を利用して、任意の時刻に車両感知器１の感知領域を通過した車両が、信号待ち行列の末尾に到達する時刻とその時刻での行列末尾の位置を求めるものであったが、プローブ車両の走行軌跡中の他の位置及び時刻を利用することもできる。
【０１３２】
図１６はプローブ車両の走行軌跡の利用の例を示す説明図である。図１６に示すように、プローブ車両は、時刻ｔ１で信号待ち行列の末尾に到達する（点Ａ参照）。その後信号待ちで停止を続け、時刻ｔ２で発進を開始する（点Ｂ参照）。そして、時刻ｔ２以降は、行列内走行速度Ｖｑで交差点に向かって走行し、時刻ｔ３で交差点から流出する（点Ｃ）。
【０１３３】
この場合、プローブ車両が行列末尾（図１６の点Ａ）に到着したときの情報を利用する代わりに、プローブ車両が行列内で停止した後に動き始めた点Ｂ、あるいは、交差点を流出した点Ｃの情報を利用して、それまでに予測した行列末尾の予測値を補正することもできる。
【０１３４】
次に、任意の時刻における信号待ち行列の末尾の位置を予測する場合について説明する。図１７は任意の時刻における信号待ち行列の末尾の位置を算出する例を示す説明図である。任意の時刻ｔとプローブ車両が信号待ち行列の末尾に到達した到達時刻ｔ１との時間差Δｔ（例えば、Δｔ＝ｔ−ｔ１）を算出し、そのプローブ車両が車両感知器１の感知領域を通過した時刻ｔ０（第１時点）から時間差Δｔの間の所定車線の到着交通量及びプローブ車両の到達位置Ｌ（ｔ１）を用いて、任意の時刻ｔの信号待ち行列の末尾の位置Ｌ（ｔ）を算出することができる。
【０１３５】
なお、この場合、上述の式（２）、式（３）、式（８）、式（９）、式（１５）、式（１６）、式（１８）を逐次求めていくことにより算出できる。これにより、プローブ情報を取得した後であれば、任意の時点での信号待ち行列の末尾の位置を車線毎に逐次求めることができる。
【０１３６】
ここで、上記の任意の時刻が、現在又は過去のとき推定、将来のとき予測と区別することにすると、将来の行列末尾の予測では、図１７から明らかなように、現在時刻から、車両感知器１の位置から行列末尾までの自由走行時間先の予測までが可能である。それ以後は、車両感知器１で交通量が計測されていないためである。なお、本実施の形態では、上記推定、予測を区別せず、両方の概念を含めて予測という表現を用いることにする。
【０１３７】
プローブ情報に、車線又は路側からの距離等の横方向の位置の情報が含まれていない場合には、少なくとも交差点を流出する時点までは、プローブ車両がどの車線を走行しているかが分からない。また、プローブ車両が交差点を流出した場合でも、１つの進行方向に対して複数の車線が利用できるときは、流出先の進行方向のみでは、プローブ車両が走行した車線を特定することができない。このような場合には、以下の方法で対応することができる。
【０１３８】
まず、交差点を流出した時点での車線を特定する場合について説明する。プローブ車両が、交差点を流出した時点で、当該進行方向に対して利用できる車線が特定できる場合には、この時点で、そのプローブ車両のプローブの情報（例えば、図１６の点Ａ、点Ｂ、点Ｃでの情報）を利用して、当該車線の行列末尾を予測する。特に、右折の場合には、特定できる場合が多く、かつ予測結果の利用価値も高いので、本方式は有意義である。
【０１３９】
次に、車線毎の行列末尾の差異を利用する場合について説明する。例えば、直進車線と右折車線とでは、行列末尾（例えば、長さ）に大きな差があることが多い。従って、プローブ車両が行列末尾に到着した時刻の行列末尾が、それまでに予測していた当該時刻の行列末尾と異なる場合には、その車線ではないと判定することができる。このため、必ずしも、プローブ車両が交差点を流出するまで待たなければ利用できないということはない。
【０１４０】
次に、複数利用可能な車線の行列末尾の同一性を利用する場合について説明する。例えば、１つの進行方向に対して、複数の車線が利用できる場合、直進方向の車線が２車線ある場合、左折方向の車線が２車線ある場合に、どちらの車線の行列末尾（例えば、信号待ち行列の長さ）もあまり変わらないと考えることもできる。従って、この場合には、どちらも同じ行列末尾であると判定して、両方の車線における行列末尾の予測に対して、当該プローブ情報を利用する。なお、上記のようにして予測した行列末尾は、時間が経過し過ぎると精度が低下するので、有効期限（例えば、１分）を設定しておく必要がある。
【０１４１】
上述のようにして求めた信号待ち行列の末尾位置を用いて、渋滞情報を求める方法について説明する。まず、平均旅行時間の算出方法について説明する。赤信号開始（又は青信号開始）から次の赤信号開始（又は次の青信号開始）までのように、信号周期における平均旅行時間の算出にあたっては、全車両の旅行時間を平均する。この場合、次の２通りの方法を用いることができる。
【０１４２】
まず、第１の方法（直接的算出方法）は、全車両の旅行時間を直接的に算出する方法である。すなわち、各車両が、当該信号周期内に道路の最上流地点（例えば、隣接する上流側交差点の出口など）を通過した後、交差点を流出するまでの旅行時間を算出し、算出した各車両の旅行時間を平均することにより、平均旅行時間を算出する。
【０１４３】
この直接的算出方法では、信号待ち行列の末尾位置、青信号による発進波伝搬速度Ｖｗ、自由流速度Ｖｆ、行列内走行速度Ｖｑを利用することができる。なお、道路の最上流地点と車両感知器１の感知領域とが接近している場合、旅行時間の算出起点を車両感知器１の感知領域で代用することもできる。なお、本実施の形態では、信号周期は、分かり易く表現するため、赤信号開始から次の赤信号開始までの時間としたが、これに限定されるものではなく、１周期の期間であれば、青信号開始から次の青信号開始までの時間等、どのように定義してもよい。
【０１４４】
以下、直接的算出方法を具体的に説明する。図１８は車両が停止行列長領域に到着するタイミングでの旅行時間を算出する一例を示す説明図であり、図１９は車両が移動行列長領域に到着するタイミングでの旅行時間を算出する一例を示す説明図である。停止行列長領域は、上述したとおり、信号待ち行列内で完全に停止している停止車両で構成される行列領域である。また、移動行列長領域は、上述したとおり、信号待ち行列内で移動又は移動停止を繰り返している車両で構成される行列領域である。図において、点Ｄ１〜Ｄ５、点Ｅ１〜Ｅ７、点Ｆ１〜Ｆ６は、それぞれ異なる車両の走行軌跡（時間と位置の関係）を示している。また、ｔｒ１は赤信号開始時刻であり、ｔｒ２は次の赤信号開始時刻である。また、ｔｇ１は青信号開始時刻であり、ｔｇ２は次の青信号開始時刻である。
【０１４５】
各車両の旅行時間は、停止行列長領域の行列末尾（直線ＡＢ、曲線ＢＭ、直線ＧＮ、曲線ＮＪ）、移動行列長の行列末尾（曲線ＭＮ）、青信号による発進波（直線ＣＭ、直線ＨＪ）が決まれば、一意的に算出できる。ここで、行列末尾ＢＭ、ＭＮ、ＮＪは、車両感知器１の交通量及びプローブ情報等で算出可能（行列末尾は、予測値、又は過去に遡って予測値を修正したデータ）であり、発進波である直線ＣＭ、直線ＨＪの傾きは、青開始時刻ｔｇ１、ｔｇ２と発進波伝搬速度Ｖｗで決定され、停止行列長領域の直線ＡＢ、直線ＧＮの傾きもＶｗである。
【０１４６】
図１８では、車両Ｄ、Ｅが停止行列長領域の行列末尾Ｄ３、Ｅ３に到着するタイミングであることを示している。この場合、車両Ｄは、信号待ちをした後、交差点を通過するが（走行軌跡がＤ１〜Ｄ５）、車両Ｅは、２回信号待ちとなっている（走行軌跡がＥ１〜Ｅ７）。車両Ｄ、Ｅが車両感知器１を通過した時刻と位置（それぞれ、点Ｄ２、Ｅ２で示される）が分かれば、自由走行（信号待ち状態でない走行状態）を示す直線を決定することができる。そして、道路最上流地点を通過した時刻と位置（それぞれ、点Ｄ１、Ｅ１）を決定することができる。
【０１４７】
そして、直線Ｄ１Ｄ２及び直線Ｅ１Ｅ２と曲線ＢＭとの交点が、それぞれＤ３、Ｅ３となる。このＤ３、Ｅ３の位置（行列長）に対応する発進波の直線ＣＭ上の位置がＤ４及びＥ４である。この点Ｄ４、Ｅ４以降、車両Ｄ、Ｅは、行列内走行速度Ｖｑで走行し、車両Ｄは、交差点位置Ｄ５に到着する。一方、車両Ｅは、信号待ち行列の末尾位置の直線ＧＮ上の点Ｅ５に達する。この点Ｅ５の位置（行列長）に対応する発進波の直線ＨＪ上の位置がＥ６である。この点Ｅ６以降、車両Ｅは、行列内走行速度Ｖｑで走行し、交差点位置Ｅ７に到着する。
【０１４８】
以上より、車両Ｄの旅行時間は、Ｄ５での時刻とＤ１での時刻との時間差で算出することができ、車両Ｅの旅行時間は、Ｅ７での時刻とＥ１での時刻との時間差で算出することができる。
【０１４９】
図１９では、車両Ｆが移動行列長領域の行列末尾Ｆ３に到着するタイミングであることを示している。この場合、車両Ｆは、１回信号待ちとなっている（走行軌跡がＦ１〜Ｆ６）。車両Ｆが車両感知器１を通過した時刻と位置（Ｆ２で示される）が分かれば、自由走行（信号待ち状態でない走行状態）を示す直線を決定することができる。そして、道路最上流地点を通過した時刻と位置（Ｆ１）を決定することができる。なお、本実施の形態において、信号待ちは、信号待ちにより車両が完全停止している状態における、異なる赤信号の回数をいう。
【０１５０】
そして、直線Ｆ１Ｆ２と移動行列末尾の曲線ＭＮとの交点がＦ３となる。このＦ３以降、車両Ｆは、行列内走行速度Ｖｑで走行し、信号待ち行列の末尾位置の直線ＧＮ上の点Ｆ４に達する。この点Ｆ４の位置（行列長）に対応する発進波の直線ＨＪ上の位置がＦ５である。この点Ｆ５以降、車両Ｆは、行列内走行速度Ｖｑで走行し、交差点位置Ｆ６に到着する。
【０１５１】
以上より、車両Ｆの旅行時間は、Ｆ６での時刻とＦ１での時刻との時間差で算出することができる。なお、上述の例では、行列末尾に対応する曲線を既知としているが、実際には、各車両が車両感知器１を通過する都度、その車両の軌跡を求め、行列末尾を決定して旅行時間を算出するという手順を用いることもできる。
【０１５２】
次に、旅行時間の算出例として第２の方法（間接的算出方法）について説明する。間接的算出方法は、いわゆる信号待ちによる遅れ時間を利用して旅行時間を間接的に求める方法である。例えば、赤信号で停止しているすべての車両に対して、当該信号周期内における総遅れ時間を累計する。ここで、信号周期は、第１の方法と同様に赤信号開始（又は青信号開始）から次の赤信号開始（又は次の青信号開始）までの時間とすることができるが、これに限定されるものではない。
【０１５３】
図２０は遅れ時間を利用して旅行時間を算出する一例を示す説明図である。図２０において、ｔｒ１は赤信号開始時刻であり、ｔｒ２は次の赤信号開始時刻である。また、ｔｇ１は青信号開始時刻であり、ｔｇ２は次の青信号開始時刻である。また、図２０では、当該信号周期を赤信号開始ｔｒ１から次の赤信号開始ｔｒ２までとしているが、これに限定されるものではない。
【０１５４】
信号待ち行列内のすべての車両の遅れ時間の合計である総遅れ時間ＤＴは、停止行列長領域（図２０でＳ１の領域）で信号待ちをしている全車両の停止時間の累計ＤＴ１と、移動行列長領域（図２０でＳ２の領域）で信号待ちをしている全車両の自由走行時間からの増分時間（自由走行時間よりも遅い時間分）の累計ＤＴ２との和（ＤＴ１＋ＤＴ２）で算出することができる。
【０１５５】
停止行列長領域の行列長の時間積分、すなわち、停止行列長領域の面積をＳ１として表わし、移動行列長領域の行列長の時間積分、すなわち、移動行列長領域の面積をＳ２として表わす。この場合、ＤＴ１は、式（２０）で算出することができ、ＤＴ２は、式（２１）及び式（２２）で算出することができる。なお、式（２１）の算出の詳細は後述する。
【０１５６】
【数７】
2010044526.tif 000009
【０１５７】
そして、車両１台当たりの遅れ時間ＤＴ０は、式（２３）で算出することができ、平均旅行時間ＤＴｓは、式（２４）で算出することができる。ここで、Ｌｕｐは、道路最上流地点の位置であり、Ｌｕｐ／Ｖｆは道路最上流地点から交差点までの自由走行時間に相当する。なお、ＤＴ１≫ＤＴ２である場合、あるいは、Ｖｑ≒Ｖｆである場合、ＤＴ２≒０としてＤＴ２を無視することもできる。
【０１５８】
移動行列長領域で信号待ちをしている全車両の自由走行時間からの増分時間の累計ＤＴ２の算出方法について説明する。図２１は移動行列長領域Ｓ２を示す説明図である。四辺形の面積Ｓ２は、式（２５）で求めることができる。
【０１５９】
【数８】
2010044526.tif 000010
【０１６０】
この間の総走行時間ＤＴ２１は、式（２６）で求めることができる。この間の距離を自由流速度Ｖｆで走行した場合、その総走行時間ＤＴ２２は、式（２７）で求めることができ、総遅れ時間ＤＴ２は、式（２８）により、上述の式（２１）を得ることができる。
【０１６１】
所定期間ＴＮ（例えば、ＴＮは、２．５分、５分、１０分、１５分等）の平均旅行時間ＤＴｎは、上述の例で算出した、信号周期Ｓ（＝ｔｒ２−ｔｒ１）の平均旅行時間をＤＴｓとして、ＤＴｎ＝ＤＴｓ・（ＴＮ／Ｓ）により算出することができる。ここで、所定期間ＴＮ毎に、直接旅行時間を算出する方式も考えられるが、信号による算出データのバラツキが発生するため、上式に基づいて算出する方が望ましい。
【０１６２】
次に、車線毎の平均信号待ち回数及び渋滞確率の算出方法について説明する。各車両の走行軌跡を追跡して平均旅行時間を算出（直接的算出方法）したのと同様に、各車両の走行軌跡を追跡することにより、信号待ち回数を直接的に算出することができる。例えば、図１８の例では、車両Ｄは信号待ち回数が１回であり、車両Ｅは信号待ち回数が２回である。
【０１６３】
そして、当該信号周期内に道路の最上流地点を通過した全車両の信号待ち回数を加算して通過台数で除算することにより、平均信号待ち回数を算出することができる。なお、通常、信号待ちが２回以上の場合に渋滞と定義され、また、信号待ち回数が３回以上の場合には、信号待ち行列が乱れる可能性が高い。従って、信号待ち回数が０回、１回、２回以上に分けてデータを取得し、２回以上となる確率を渋滞確率として算出することが望ましい。
【０１６４】
また、各車両の走行軌跡を用いる代わりに、信号待ち行列の末尾位置の時間的推移、すなわち、信号待ち行列の末尾位置の時間積分により遅れ時間を利用して平均旅行時間を算出（間接的算出方法）したのと同様に、信号待ち行列の末尾位置を用いて、信号待ち確率を算出することができる。例えば、信号待ち行列の最長末尾位置Ｍにおける行列長をＬ（Ｍ）、移行末尾位置Ｎにおける行列長をＬ（Ｎ）とする。信号待ち回数が１回の確率ｐ１は、{Ｌ（Ｍ）−Ｌ（Ｎ）}／Ｌ（Ｍ）で求めることができる。これにより、車線毎にどの程度信号待ちに遭遇するかの情報を高精度に求めることができる。
【０１６５】
また、信号待ち確率を用いて、信号待ち回数が所定値以上となる渋滞確率を算出することができる。渋滞確率、すなわち、信号待ち回数が２回以上の確率ｐ２は、１−ｐ１で求めることができる。ここで、ｐ１は信号待ち回数が１回の確率である。これにより、車線毎の渋滞確率を高精度に求めることができる。
【０１６６】
所定期間ＴＮ（例えば、ＴＮは、２．５分、５分、１０分、１５分等）の平均信号待ち回数や渋滞確率は、上述の例で算出した、信号周期Ｓ（＝ｔｒ２−ｔｒ１）の平均信号待ち回数や渋滞確率に対して（ＴＮ／Ｓ）を積算して算出することができる。
【０１６７】
平均旅行時間、平均信号待ち回数、渋滞確率の各データを信号周期に基づいて算出する場合、これに用いる信号待ち行列の末尾位置は、できるだけ最新でかつ確実なものが好ましい。例えば、図１８又は図１９において、現在時刻が青信号開始時刻ｔｇ１近辺である場合には、当該信号周期内に道路の最上流地点を通過したほとんどの車両の行列末尾を精度良く算出することが可能である。これに対して、現在時刻が赤信号開始時刻ｔｒ２以降であるような場合には、プローブ車両位置（プローブ車両が行列末尾となったときの位置）に基づいて、過去の末尾位置の軌跡を補正し、補正後の末尾位置を用いて赤信号開始時刻ｔｒ１から次の赤信号開始時刻ｔｒ２までの信号周期内の平均旅行時間、平均信号待ち回数、渋滞確率などの渋滞情報を算出してもよい。この場合には、算出された渋滞情報は、若干過去のものになるが、車載ナビゲーションでの情報提供を目的とするような場合には、全く問題にならないと考えられる。
【０１６８】
図２２は渋滞情報の提供の一例を示す説明図である。上述したように、従来の技術では、ほとんどの道路で車線毎の情報はなく、すべての車線を一括した情報のみである。したがって、図２２に示すように、右折待ちのため右折車線のみが渋滞して信号待ち行列が発生している場合、従来の技術では、これが無視されてしまう場合がある。このため、従来の経路計算、経路誘導では、渋滞している車線を選定する可能性があり（例えば、現在位置から交差点Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３を経由するルート）、結果として最適な経路が得られないという問題、あるいは、右折渋滞に巻き込まれてから、慌てて車線変更して危険な走行を強いるという問題があった。
【０１６９】
しかし、本実施の形態の渋滞情報は、車線毎の情報が精度よく得られるので、図２２で例示するように、右折車線のみが渋滞しているような場合、直進車線と右折車線との間で平均旅行時間、平均信号待ち回数、あるいは渋滞確率などのデータを比較することが容易になり、交差点で右折進行ではなく直進進行をする方（例えは、現在位置から交差点Ｗ１、Ｗ４、Ｗ３を経由するルート）が目的地までの最適経路であるということを容易に判定することができる。また、本実施の形態のように、車線ごとの情報が得られれば、道路（リンク）の本線の情報だけでなく、道路と道路との接続（アーク）の差異に関する情報が得られることになるため、最初から最適な経路で誘導が可能となる。
【０１７０】
また、ディスプレイ等に渋滞情報を表示する場合、車線毎に平均旅行時間、平均信号待ち回数や渋滞確率を表示することが望ましい。ただし、左折・直進がほぼ同じで、右折のみが大きく異なるような場合には、左折直進と右折の２種類に分けて表示しても良い。
【０１７１】
次に、本発明に係る渋滞情報生成装置１００の動作について説明する。図２３、図２４、図２５、図２６及び図２７は渋滞情報の生成処理手順を示すフローチャートである。制御部１０、車線交通量算出部１２、プローブ車両情報特定部１４、行列末尾情報生成部１５、旅行時間算出部１６、信号待ち回数算出部１７、渋滞確率算出部１８などを、これら各部の機能を実現するプログラムコードをＣＰＵ（不図示）にロードして実行させる構成とすることができる。以下、渋滞情報の生成処理手順をＣＰＵが行うものとして説明する。
【０１７２】
ＣＰＵは、交差点上流の交通量、プローブ車両のプローブ情報を取得し（Ｓ１１）、交差点付近の対向車両の交通量、横断歩道の歩行者、交差点内の車両走行挙動を取得する（Ｓ１２）。
【０１７３】
ＣＰＵは、プローブ車両から信号待ち行列の末尾を検出することができたか否かを判定し（Ｓ１３）、検出できない場合（Ｓ１３でＮＯ）、ステップＳ１１以降の処理を続け、検出できた場合（Ｓ１３でＹＥＳ）、全ての交通流挙動パラメータを算出済みであるか否かを判定する（Ｓ１４）。
【０１７４】
全ての交通流挙動パラメータを算出済みである場合（Ｓ１４でＹＥＳ）、ＣＰＵは、プローブ車両の走行車線を特定することができたか否かを判定し（Ｓ１５）、走行車線を特定することができた場合（Ｓ１５でＹＥＳ）、過去に予測した信号待ち行列の末尾が有効であるか否かを判定する（Ｓ１６）。有効であるか否かの判定は、例えば、予測後の経過時間が所定時間（例えば、１分など）を超えたか否かで行うことができる。
【０１７５】
過去に予測した信号待ち行列の末尾が有効でない場合（Ｓ１６でＮＯ）、ＣＰＵは、取得した交通量、交通流挙動パラメータから所定の車線への到着交通量を算出し（Ｓ１７）、所定の車線の信号待ち行列末尾を算出する（Ｓ１８）。この場合、ある時刻に車両感知器１の感知領域を通過した車両が信号待ち行列の末尾に到着する時刻とその車両の末尾の位置を算出してもよく、あるいは、任意の時刻における信号待ち行列の末尾の位置を算出してもよい。
【０１７６】
ＣＰＵは、算出した信号待ち行列末尾（末尾位置）を用いて、所定の車線の平均旅行時間を算出し（Ｓ１９）、所定の車線の平均信号待ち回数を算出し（Ｓ２０）、所定の車線の渋滞確率を算出する（Ｓ２１）。なお、渋滞情報として、平均旅行時間、平均信号待ち回数、渋滞確率のすべてを算出してもよく、これらの一部のみを算出してもよい。また、信号待ち確率を算出してもよい。
【０１７７】
ＣＰＵは、経路計算を車両の車載機で実施するか否かを判定し（Ｓ２２）、車載機で実施する場合（Ｓ２２でＹＥＳ）、渋滞情報の車両への送信タイミングであるか否かを判定する（Ｓ２３）。
【０１７８】
車両への送信タイミングである場合（Ｓ２３でＹＥＳ）、ＣＰＵは、渋滞情報、すなわち、平均旅行時間、平均信号待ち回数、渋滞確率を車両へ送信し（Ｓ２４）、処理を終了する。車両への送信タイミングでない場合（Ｓ２３でＮＯ）、ＣＰＵは、ステップＳ２４の処理を行わずに処理を終了する。
【０１７９】
経路計算を車両の車載機で実施しない場合（Ｓ２２でＮＯ）、ＣＰＵは、出発地点又は現在位置と目的地との２地点間の経路計算を行い（Ｓ２５）、最適経路を特定し（Ｓ２６）、最適経路を表示し（Ｓ２７）、処理を終了する。
【０１８０】
過去に予測した信号待ち行列の末尾が有効である場合（Ｓ１６でＹＥＳ）、ＣＰＵは、所定の車線に対し、過去に予測した信号待ち行列末尾とプローブ車両の信号待ち行列末尾とが所定の誤差範囲内で一致するか否かを判定し（Ｓ２８）、一致する場合（Ｓ２８でＹＥＳ）、所定の車線の信号待ち行列末尾をプローブ車両の信号待ち行列末尾に補正し（Ｓ２９）、ステップＳ１９の処理を行う。一致しない場合（Ｓ２８でＮＯ）、ＣＰＵは、ステップＳ１７の処理を行う。
【０１８１】
全ての交通流挙動パラメータを算出済みでない場合（Ｓ１４でＮＯ）、ＣＰＵは、交通流挙動パラメータを直接算出することができるか否かを判定し（Ｓ３０）、算出することができない場合（Ｓ３０でＮＯ）、交通流挙動パラメータと交通環境との相関関係が算出済みか否かを判定する（Ｓ３１）。
【０１８２】
相関関係が算出済みでない場合（Ｓ３１でＮＯ）、ＣＰＵは、相関関係の算出に十分なデータがあるか否かを判定し（Ｓ３２）、十分なデータがある場合（Ｓ３２でＹＥＳ）、相関関係を算出する（Ｓ３３）。
【０１８３】
ＣＰＵは、全ての交通流挙動パラメータを処理済みであるか否かを判定し（Ｓ３６）、処理済みでない場合（Ｓ３６でＮＯ）、ステップＳ３０の処理を行い、処理済みである場合（Ｓ３６でＹＥＳ）、ステップＳ１１以降の処理を行う。
【０１８４】
交通流挙動パラメータを直接算出することができる場合（Ｓ３０でＹＥＳ）、ＣＰＵは、交通流挙動パラメータを算出し（Ｓ３４）、ステップＳ３６の処理を行う。相関関係が算出済みである場合（Ｓ３１でＹＥＳ）、ＣＰＵは、現在の交通環境から、交通流挙動パラメータを決定し（Ｓ３５）、ステップＳ３６の処理を行う。相関関係の算出に十分なデータがない場合（Ｓ３２でＮＯ）、ＣＰＵは、ステップＳ３６の処理を行う。
【０１８５】
プローブ車両の走行車線を特定することができない場合（Ｓ１５でＮＯ）、ＣＰＵは、過去に予測した信号待ち行列の末尾が有効であるか否かを判定し（Ｓ３７）、有効である場合（Ｓ３７でＹＥＳ）、過去に予測した各車線の信号待ち行列末尾とプローブ車両の信号待ち行列末尾とを比較する（Ｓ３８）。
【０１８６】
ＣＰＵは、プローブ車両の信号待ち行列末尾で車線を特定することができるか否かを判定し（Ｓ３９）、車線を特定することができない場合（Ｓ３９でＮＯ）、プローブ車両が交差点を流出したか否かを判定する（Ｓ４０）。
【０１８７】
プローブ車両が交差点を流出した場合（Ｓ４０でＹＥＳ）、ＣＰＵは、プローブ車両の進行方向からプローブ車両の走行車線を特定することができるか否かを判定し（Ｓ４１）、走行車線を特定することができない場合（Ｓ４１でＮＯ）、進行方向に対応する複数の車線を特定し（Ｓ４２）、ステップＳ１６の処理を行う。
【０１８８】
過去に予測した信号待ち行列の末尾が有効でない場合（Ｓ３７でＮＯ）、ＣＰＵは、ステップＳ４０の処理を行う。プローブ車両の信号待ち行列の末尾で車線を特定することができる場合（Ｓ３９でＹＥＳ）、ＣＰＵは、ステップＳ１６の処理を行う。
【０１８９】
プローブ車両が交差点を流出していない場合（Ｓ４０でＮＯ）、ＣＰＵは、ステップＳ１１以降の処理を行う。プローブ車両の進行方向からプローブ車両の走行車線を特定することができる場合（Ｓ４１でＹＥＳ）、ＣＰＵは、ステップＳ１６の処理を行う。
【０１９０】
以上説明したように、本発明によれば、車線毎の旅行時間、信号待ち回数、渋滞確率などの渋滞情報を精度良く求めることができる。
【０１９１】
上述の実施の形態では、車線毎の到着交通量を用いて渋滞情報を生成する構成であったが、これに限定されるものではなく、任意の車線について到着交通量を用いて渋滞情報を生成することもできる。また、本発明は、複数の車線を有する道路のみならず、１車線の道路についても適用することができる。
【０１９２】
上述の実施の形態では、渋滞情報生成装置を路側装置として実現した例であるが、これに限定されず、路側装置と交通管制センタ等のセンタとの有線通信、車々間通信、携帯電話等による車両とセンタとの広域無線通信を利用する等して、各種情報を交通管制センタ等のセンタに集め、センタで情報処理しても良い。また、算出した平均旅行時間、平均信号待ち回数、渋滞確率をディスプレイに表示し、これらの情報に基づいて経路計算を行って経路誘導する形態としては、例えば、車載のナビゲーション装置で実施して運転者に対して運転を支援する場合、交通管制センタ等のセンタで実施して交通管理に役立てる場合、センタで実施してサーバに記憶し、車両や机上の装置、携帯電話等に対してインターネット等で情報を配信する場合等、種々考えられる。
【０１９３】
上述の実施の形態において、制御部１０、車線交通量算出部１２、プローブ車両情報特定部１４、行列末尾情報生成部１５、旅行時間算出部１６、信号待ち回数算出部１７、渋滞確率算出部１８などは、ハードウェア回路で構成することもでき、あるいは、これらの機能を実現するプログラムコードをＣＰＵにロードして実行させる構成とすることもできる。また、前述のプログラムコードをコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤなどの光ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなど）として構成することもできる。
【０１９４】
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。本発明の範囲は上記した説明ではなくて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及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。
【図面の簡単な説明】
【０１９５】
【図１】本発明に係る渋滞情報生成装置を備えた渋滞情報生成システムの設置例を示す模式図である。
【図２】本発明に係る渋滞情報生成装置を備えた渋滞情報生成システムの構成の一例を示す説明図である。
【図３】本発明に係る渋滞情報生成装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図４】進路別の道路標識の一例を示す説明図である。
【図５】複数車線を有する流入路での車両の走行例を示す説明図である。
【図６】到着交通量率の算出方法の一例を示す説明図である。
【図７】右左折直進率及び進行方向別車線利用率を示す説明図である。
【図８】信号待ち行列の推移を示す説明図である。
【図９】直進車両のみの車線の場合の信号待ち行列の推移を示す説明図である。
【図１０】左折車両のみの車線の場合の信号待ち行列の推移を示す説明図である。
【図１１】右折車両のみの車線の場合の信号待ち行列の推移を示す説明図である。
【図１２】停止行列長領域の行列末尾の予測方法の一例を示す説明図である。
【図１３】信号待ち行列が最長となる場合の行列末尾の予測方法の一例を示す説明図である。
【図１４】移動行列長領域の行列末尾の予測方法の一例を示す説明図である。
【図１５】信号待ち行列が移動行列長領域から停止行列長領域に移行する場合の行列末尾の予測方法の一例を示す説明図である。
【図１６】プローブ車両の走行軌跡の利用の例を示す説明図である。
【図１７】任意の時刻における信号待ち行列の末尾の位置を算出する例を示す説明図である。
【図１８】車両が停止行列長領域に到着するタイミングでの旅行時間を算出する一例を示す説明図である。
【図１９】車両が移動行列長領域に到着するタイミングでの旅行時間を算出する一例を示す説明図である。
【図２０】遅れ時間を利用して旅行時間を算出する一例を示す説明図である。
【図２１】移動行列長領域を示す説明図である。
【図２２】渋滞情報の提供の一例を示す説明図である。
【図２３】渋滞情報の生成処理手順を示すフローチャートである。
【図２４】渋滞情報の生成処理手順を示すフローチャートである。
【図２５】渋滞情報の生成処理手順を示すフローチャートである。
【図２６】渋滞情報の生成処理手順を示すフローチャートである。
【図２７】渋滞情報の生成処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１９６】
１  車両感知器
２、６  通信装置
３  信号制御装置
４  信号灯器
５  画像センサ
１００  渋滞情報生成装置
１０  制御部
１１  通信部
１２  車線交通量算出部
１３  記憶部
１４  プローブ車両情報特定部
１５  行列末尾情報生成部
１６  旅行時間算出部
１７  信号待ち回数算出部
１８  渋滞確率算出部
【図１】
2010044526.tif 000011
【図２】
2010044526.tif 000012
【図３】
2010044526.tif 000013
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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