(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の識別情報を用いたアップリンク旅行時間または車両から送信される位置情報に基づく旅行時間により、所定区間の旅行時間情報を計測して処理する旅行時間情報処理装置において、
前記収集した旅行時間を少なくとも日種と時刻情報により分類して管理する旅行時間データベースと、
前記旅行時間データベースに格納された旅行時間により各区間について時間帯毎に旅行時間上限値を算出して旅行時間上限値の日変化を求める上限値算出部と、該当区間に対して定められる所定の旅行時間下限値を算出する下限値算出部と、該旅行時間上限値及び該旅行時間下限値を現在の旅行時間データと比較して該旅行時間データの異常判定を行う比較判定部を備え、
前記上限値算出部では、該当区間における旅行時間上限値を求める際には、前記旅行時間データベースに格納された該区間の当該日種に属する旅行時間のデータ個数が所定数以上の場合には、その旅行時間のデータから各時間帯毎の旅行時間分布形状を推定し、一日の旅行時間変化として平滑化した値を旅行時間の上限値とし、該データ個数が前記所定数未満の場合には、該区間の当該日種の旅行時間上限値をその区間により定まる所定値とする旅行時間情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の旅行時間情報処理装置において、前記上限値算出部は、区間距離データと制限速度データのうち少なくとも一方を用いて旅行時間上限値を算出する手段を有する旅行時間情報処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の旅行時間情報処理装置において、前記上限値算出部では、旅行時間のデータから各時間帯毎の旅行時間分布形状を推定する際に、異常値を含む確率が少ないデータ分布と値の変動を敏感に反映したデータ分布の内、小さい値を取るデータ分布から旅行時間分布を求めることを特徴とする旅行時間情報処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の旅行時間情報処理装置において、前記比較判定部は、各区間の現在の旅行時間データと該当する時間帯における旅行時間上限値及び旅行時間下限値とを比較して該旅行時間データの異常判定を行う手段と、各区間毎に前回までに取得された旅行時間データの該比較判定部での異常判定履歴を参考に現在の旅行時間データに対する異常判定を修正する手段とを有する旅行時間情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の旅行時間情報処理装置を用いて、異常判定によって正常と判断された旅行時間データを所定のフォーマットに編集して交通情報を作成する手段と、該交通情報を交通管理者が監視するモニタ出力手段と、該交通情報を路上の通信装置に伝達する手段と、該通信装置から移動体上の情報媒体に表示する手段を有する交通情報提供システム。
【請求項６】
請求項４に記載の旅行時間情報処理装置を用いて、異常判定によって正常と判断された旅行時間データを所定のフォーマットに編集して交通情報を作成する手段と、該交通情報を交通管理者が監視するモニタ出力手段と、該交通情報を路上の信号制御装置に伝達する手段と、該通信装置からの情報を利用して信号パラメータ設定する手段を有する信号制御システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、旅行時間情報の処理装置並びにその応用システムに関わり、特に、道路上で計測された実測旅行時間情報の異常処理方法及び手段を用いたものに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
所定区間の旅行時間を計測して収集するシステム、例えば道路上の所定の２地点を通過する車両の車番を認識することで旅行時間を計測するＡＶＩ装置（車番認識による旅行時間計測装置）、道路上に設置された光ビーコンと車載機との双方向通信による車両ＩＤ認識を利用して旅行時間（アップリンク旅行時間）を計測するＡＭＩＳ、セルラー電話通信網を利用して一定時間周期ごとの車両の位置から旅行時間計測するシステムにおいて計測される旅行時間（実測旅行時間）は、真の旅行時間情報であるので、旅行時間情報提供を行うにあたっては非常に有効な情報である。実測旅行時間は真の旅行時間情報ではあるが、旅行時間計測を行った車両が想定される区間を通行しなかった場合、あるいは長時間停止するなどしていた場合には、交通状況を反映した旅行時間として情報提供に用いることはできない。よって実測旅行時間の異常判定を行って異常値を排除することが必要となってくる。従来の異常処理技術の例としては、特開平９−３５１７４号公報に記載されるように、ＡＶＩ装置を用いて蓄積された旅行時間データを利用して統計的に推測旅行時間の異常処理を行う方法がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
実測旅行時間の計測についてのもう一つの問題点は、単位時間周期で旅行時間情報が毎回必ず取得可能であるわけではないという点である。特にアップリンク旅行時間やセルラー電話を利用した方法により取得された実測旅行時間データの時間に対するデータ取得頻度は、通信端末を利用した車両の交通量に依存してしまう。特開平８−２８７３９３  号公報に記載されるような過去の旅行時間データを平均して統計旅行時間として異常処理の判断基準に適用しても、通信端末の利用率が低いような状況下では単位時間周期内に複数の旅行時間データが存在すること自体稀であるので、データの平均化が行われずに異常値と考えられる値自体が統計旅行時間データとなることがおこりうる。異常値である実測旅行時間を通信端末の利用者に提供する危険があるために、単位時間内に複数の実測旅行時間情報が得られたときにのみ情報提供を行うか、実測旅行時間情報自体を提供しないというのが現在の状況である。
【０００４】
よって本発明では、実測旅行時間データが単位時間内に一つしか取得できない状態であっても、実測旅行時間データ中の異常値を統計的手法に基づく異常判定により排除することによって、実測旅行時間情報を最大限に利用し、かつ正確な旅行時間情報を摘出するための旅行時間情報処理装置を提供することを目的としている。
【０００５】
また本発明の旅行時間情報処理装置は、異常値を含む過去の実測旅行時間データから、正常と推定される旅行時間の上限値を抽出する手段を有する装置を提供することを目的としている。
【０００６】
さらに本発明の旅行時間情報処理装置は、現在の実測旅行時間データが過去の実測旅行時間統計と異なる傾向を示した場合においても、比較判定を修正して該実測旅行時間データを活用する手段を有する装置を提供することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を実現する旅行時間情報処理装置は、旅行時間上限値を算出する上限値算出部と、旅行時間下限値を算出する下限値算出部と、該旅行時間上限値及び該旅行時間下限値を現在の旅行時間データと比較して該旅行時間データの異常判定を行う比較判定部を有することを特徴としている。
【０００８】
前記旅行時間情報処理装置の別の特徴は、前記上限値算出部に関して、区間距離データと制限速度データのうち少なくとも一方を用いて旅行時間上限値を算出する手段を有することにある。
【０００９】
また前記旅行時間情報処理装置の別の特徴は、前記上限値算出部に関して、過去の旅行時間データベースを用いた旅行時間上限値算出部を有することにある。上記旅行時間情報処理装置の別の特徴は、上記上限値算出部に関して、時間的に変化する旅行時間上限値を算出する手段を有することにある。
【００１０】
前記旅行時間情報処理装置における比較判定部は、旅行時間上限値及び旅行時間下限値を現在の旅行時間データと比較して該旅行時間データの異常判定を行う手段と、前回までに取得された旅行時間データの該比較判定部での異常判定履歴を参考に現在の旅行時間データに対する異常判定を修正する手段とを有することを別の特徴としている。
【００１１】
また前記旅行時間情報処理装置の上限値算出部は、道路上のセンサによって直接計測又は算出された速度データを用いて旅行時間上限値を算出する手段を有することを別の特徴としている。
【００１２】
前記旅行時間情報処理装置の下限値算出部における別の特徴は、区間距離データと制限速度データのうち少なくとも一方を用いて旅行時間下限値を算出する手段を有することにある。
【００１３】
本発明の旅行時間情報処理装置の特徴は、該旅行時間情報処理装置を用いて、異常判定によって正常と判断された旅行時間データを所定のフォーマットに編集して交通情報を作成する手段と、該交通情報を交通管理者が監視するモニタ出力手段と、該交通情報を路上の通信装置に伝達する手段と、該通信装置から移動体上の情報媒体に表示する手段等を有する交通情報提供システムにある。
【００１４】
本発明の旅行時間情報処理装置の特徴は、該旅行時間情報処理装置を用いて、異常判定によって正常と判断された旅行時間データを所定のフォーマットに編集して交通情報を作成する手段と、該交通情報を交通管理者が監視するモニタ出力手段と、該交通情報を路上の信号制御装置に伝達する手段と、該通信装置からの情報を利用して信号パラメータ設定する手段等を有する信号制御システムにある。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、旅行時間情報処理装置の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明による一実施形態である旅行時間処理装置全体を示すブロック図である。図１において、１０ａ，１０ｂは光ビーコンによるアップリンク実測旅行時間計測システム、１１ａ，１１ｂはＡＶＩによる実測旅行時間計測システム、１２ａ，１２ｂ，１２ｃはセルラー電話網による旅行時間計測システムである。１０ａ〜１２ｃの各システムで計測された旅行時間は、１３の区間旅行時間計算部によって所定の区間の旅行時間として集計される。１４は該区間ごとに分類された旅行時間を過去の一定期間にわたって貯えたデータベース、１５は旅行時間上限値算出部、１６は該区間の距離及び法定速度等の情報を保有する道路データベース、１７は旅行時間下限値算出部である。１８は現在における旅行時間計測区間であり、１９は該実測旅行時間を上限値及び下限値と比較して異常判定を行う比較判定部である。
【００１６】
本実施例では、過去の旅行時間データベース１４及び道路データベース１６を用いて上限値算出部１５により上限値を算出する部分と、道路データベース１６を用いて下限値算出部１７により下限値を算出する部分と、該旅行時間上限値及び下限値を利用して現在の旅行時間計測区間１８で取得された実測旅行時間データを比較判定部１９で該データの異常判定を行う所とに特徴がある。
【００１７】
１０ａ〜１２ｃの路上システムで計測された実測旅行時間データが区間ごとに分類されて、旅行時間データベース１４に蓄積される部分までは前述した通りである。旅行時間データベース１４内部で、実測旅行時間データは交通状態が類似していると考えられる車種，日種の区別もつけて分類される。実測旅行時間データは該データが取得された時刻情報も持っているので、一定期間収集したデータを時刻順に並べることで、一日では時間的に低頻度でしか実測旅行時間が取得できないような状況下であっても、旅行時間の統計的な日変化を知ることが可能となる。上限値算出部１５は、該統計的データから各時間帯における上限値をあらかじめ算出して、比較判定部１９に送る。一方下限値算出部１７は、旅行時間の下限値を所定の区間を走行するのに考えられる最短時間として定義する。定義の基準は法定速度に基づいており、例えば道路データベース１６から区間の距離を法定速度（一般道６０［ｋｍ／ｈ］）で走行したときの旅行時間を下限値とする場合、あるいは各区間距離と該区間ごとの制限速度を割増しした速度で走行したときの旅行時間を下限値とする場合が考えられる。比較判定部１９は、上記の方法で計算された上限値及び下限値を比較対照として、現在の旅行時間計測区間
１８において計測された旅行時間が過去の統計データに対して乖離していれば、異常実測旅行時間として廃棄する。
【００１８】
以上の処理によって、実測旅行時間データの取得頻度が小さい状況下においても、実測旅行時間データの異常判定が可能となる。
【００１９】
図２は、上限値算出部１５内部の処理の一例を表すフローチャートである。図２は一つの旅行時間計測区間についての説明となっているが、複数の旅行時間計測区間が存在するときは全ての区間について同様の処理を行うものとする。
【００２０】
本実施例では、旅行時間データベースのデータ個数の多寡により上限値導出方法を変化させること、時間的な間隔が不均一である時系列旅行時間データから一定時間間隔における妥当な旅行時間上限値を算出可能であることに特徴がある。処理２０では、旅行時間上限値を算出したい区間，車種，日種での旅行時間データを上限値算出部１０６の入力である旅行時間データベース１０５から抽出する。条件判定処理２１は、当該区間，車種，日種での旅行時間データの個数が所定の個数Ｎ個以上のときには、道路データベース１０７を用いて時間的に変化する上限値を設定するために処理２２以降へと、データの個数がＮ個に満たないときには、時間的に一定な上限値設定の処理２７へと、処理の流れを分岐する。
【００２１】
処理２２では、旅行時間データの入力に対して異常値の排除と統計処理によって、各データに対する上限値（Ｔｓｕｐ  ）を算出する。例えばデータが２０個あればその一つ一つのデータに対してＴｓｕｐ  は設定される。入力旅行時間データは、日の区別を無視した到着時刻情報も持っていて、該到着時刻情報順に並んでいる。例えば、１９９８年５月５日  １０：３０ａｍと１９９８年６月５日９：３０ａｍにおけるデータがあった場合は後者のデータの方が先に来るような順序に並べ替えられているものとする。Ｔｓｕｐ  のデータ系列も入力旅行時間データと同一フォーマットで、対応する入力データと同一の到着時刻データと、上限値の二つのデータからなる。処理２２内部での詳細は後述する。処理２２により、時刻によっては存在密度の不均一な上限値Ｔｓｕｐ  が出力されるが、以後処理２３〜２６は、Ｔｓｕｐ  から一定時刻周期の旅行時間上限値Ｔｍａｘ  を出力する処理である。
【００２２】
Ｔｓｕｐ  のノイズ的な変動成分を取り除きつつ、急激な変化にも対応した一定時刻周期の時系列データＴｍａｘ  を導出するところが、本発明の実施形態による以後の処理の特徴である。
【００２３】
処理２３では、処理２２により作成されたＴｓｕｐ  のデータを元にして、単位時間間隔内にＴｓｕｐ  のデータが複数ある場合にはその時間間隔内でのＴｓｕｐ  の最大値をＴｍａｘ  として採用し、単位時間間隔内にＴｓｕｐ  のデータが存在しない場合には既に算出された前後の単位時間間隔内におけるＴｍａｘ  を使って直線補完を行い、所定の単位時間間隔ごと、例えば５分間隔ごとのデータＴｍａｘ  を算出する。処理２４では、所定の速度で走行したときの旅行時間を上限値の最小値と定めて、Ｔｍａｘ  の値が該最小値より小さい時間帯については、該最小値をＴｍａｘ  として置き換える。さらにＴｍａｘ  の凹凸を平滑化するにあって、まず処理２５では、到着時間と出発時間が前後で逆転しているようなＴｍａｘ  の値を除外して、周辺の時間帯に比べて大きな凸部を除去し、処理２６では、Ｔｍａｘ  の時系列データを所定の単位時間間隔だけずらしたものをお互い重ねあわせて、細かい凹部を除去する。本発明の実施形態の旅行時間上限値算出部によって求められた旅行時間上限値は、処理２５によって、周囲の交通に比べて遅く走行する車両の旅行時間が除去され、処理２６によって、一日全体の旅行時間の変化に比べて細かいと思われる変化が除かれることで、一日の旅行時間変化として平滑なデータとなる。
【００２４】
処理２７では、データ数がＮ個に満たなかった旅行時間データに対して、法定速度×Ｐ１％（Ｐ１％＜１００％）で表される速度で走行したときの旅行時間を上限値と設定する。処理２８では、処理２６，２７の出力を上限値算出部１０６の出力として旅行時間上限値をデータベース化する。
【００２５】
図３は図２における処理２２の内部構造の一例で、離散的かつ時間的に不規則に出現する旅行時間データから、該データに対する異常値を排除した上限値を設定する装置である。３０は上限値を設定する入力旅行時間データのもとのデータ（Ｔｂａｓｅ）の例、３２３，３３３は上限値を算出するための中間データでそれぞれＴｓｕｐ１，Ｔｓｕｐ２、３７は上限値出力Ｔｓｕｐ  である。Ｔｓｕｐ１，Ｔｓｕｐ２，Ｔｓｕｐは全て旅行時間情報の他に時刻情報も持っている。該装置は、希薄な旅行時間情報下においても旅行時間分布形状を推定して上限値を出力することを可能にする所に特徴がある。
【００２６】
処理３１では、Ｔｂａｓｅの先頭データを以後の処理の読み込み位置の初期値として設定する。以下、Ｔｂａｓｅ先頭データから最終データまで処理３２０〜処理３２２，処理３３０〜処理３３２の繰返し処理を行う。処理３２０では、読み込まれているＴｂａｓｅのデータを中心に合計Ｍ１個のデータを抽出し、該データを旅行時間の小さい順に並べて、その旅行時間の値を順に｛Ｔ＿ｎ｝＝｛Ｔ＿１，Ｔ＿２，…    Ｔ＿Ｍ１｝とする。このときＴ＿ｎに対して
【００２７】
【数１】
ｐ＿ｎ＝（ｎ−１）／（Ｍ１−１）（ｎ＝１，２，…Ｍ１）
となるようにｐ＿ｎ  を定める。このｐ＿ｎはＴ＿ｎの累積確率分布を表すことになる。Ｔ＿ｎの真の分布はわからないが、（Ｔ＿ｎ，ｐ＿ｎ）を用いて分布形状を近似する。分布の両端つまりＴ＿１及びＴ＿Ｍ１は外れ値である確率が高いので、この二つの値を除いて累積確率分布を最小二乗法により直線近似する。すなわち
【００２８】
【数２】
ｐ′＿ｎ＝ａ・Ｔ＿ｎ＋ｂ（ｎ＝２，３，…Ｍ１−１）
の形で推定累積確率分布ｐ′＿ｎ  を求めるために最小二乗法を用いてａ，ｂを定める。次に処理３２１では、この推定累積確率からＭ１個の旅行時間データの上限値Ｔｓｕｐ１を求める。異常値を含まない旅行時間の真の累積確率分布では、上に有界であると推定されるので、ｐ＿ｎ＝１となるときのＴ＿ｎが上限値と推定できる。ここでは簡単にｐ′＿ｎ＝１となるときのＴ＿ｎが旅行時間上限値の推定値であるとする。次に数２にｐ′＿ｎ＝１を代入したときのＴ＿ｎをＴ′＿Ｍ１  として求めて、Ｔ＿Ｍ１と比較する。Ｔ＿Ｍ１＜Ｔ′＿Ｍ１である場合、Ｔ＿Ｍ１は異常値ではないと考えて、上限値Ｔ＿ｓｕｐ１＝Ｔ＿Ｍ１  とする。Ｔ′＿Ｍ１＜Ｔ＿Ｍ１である場合、Ｔ＿Ｍ１は異常値であると考えて、Ｔｓｕｐ１＝Ｔ′＿Ｍ１  とする。このＴ＿ｓｕｐ１が、Ｔｂａｓｅの現在の読み込み値に対応する上限値となる。処理３２２では、Ｔｂａｓｅのデータに対して順次、処理３２０，処理３２１を行って、Ｔｂａｓｅの全てのデータに対応するデータ系列３２３（Ｔｓｕｐ１のデータ系列）を作成する。
処理３３０〜処理３３２では、処理３２０〜処理３２２とほぼ同様の処理を
Ｔｂａｓｅに対して実行する。処理３３０と処理３２０の相違点は、一つの旅行時間データの上限値を求めるために必要なデータ範囲をＭ２（Ｍ１＜Ｍ２＜２Ｍ１）とすること、最大値側で２個のデータを外れ値とする（Ｔ＿１及びＴ＿（Ｍ２−１），Ｔ＿Ｍ２）を除外する）部分にある。処理３３１と処理３２１は全く同じ処理であり、以下処理３３２を経てＴｓｕｐ１と同様の時系列データ（Ｔｓｕｐ２のデータ系列）を出力する。処理３４〜３６では、Ｔｓｕｐ１，Ｔｓｕｐ２の二つの上限値推定値を一つにまとめる。処理３４では、Ｔｓｕｐ１，Ｔｓｕｐ２の先頭データを同時に読み込みを開始し、処理３５では、Ｔｓｕｐ１，Ｔｓｕｐ２のうち小さい方の値を最終的な上限推定値Ｔｓｕｐ  とし、処理３６では、Ｔｓｕｐ１，Ｔｓｕｐ２のデータの末尾に至るまで処理３４，処理３５を繰返し、データ系列３７（Ｔｓｕｐ  のデータ系列）を出力する。Ｔｓｕｐ１とＴｓｕｐ２の相違点は、処理３２０と処理３３０の違いによるものである。Ｔｓｕｐ２  は、処理３３０でＭ１＜Ｍ２＜２Ｍ１の条件に対してデータ範囲をＭ２としたことにより上限値側に２個の異常値まで処理可能であるので、Ｔｓｕｐ１  に比べて異常値を含む確率が低い。しかしＴｓｕｐ２はＴｓｕｐ１と比べて対象とするデータ範囲が大きいことから、細かい値の変動がＴｓｕｐ１  に比べて鈍感になる傾向がある。Ｔｓｕｐ  は、上記の方法で算出することで、異常値を含みにくい特徴と値の変動に敏感である特徴の二つを兼ね備えることになる。
【００２９】
図４は、離散時系列データ上限出力装置の処理を具体的に示したものである。４０は時系列データＴｂａｓｅを表したグラフで、統計旅行時間データの日変化を示す。４２，４３は図３中に示されるそれぞれの処理３２０，３２１、処理３３０，３３１を図式化したもの、４４は出力上限値をＴｂａｓｅのグラフと重ねあわせたものであり、統計旅行時間データの日変化と上限値のグラフである。グラフ４４から離散時系列データ上限出力装置によって処理することで異常値を含む旅行時間データから、異常値を排除し、妥当な上限値を算出していることがわかる。例として４０１の範囲に示されるデータに対して処理を行う。４１は、このデータを具体的に取り出した表で、４１１に示される時刻９：０２：３１、旅行時間値９０［秒］のデータを中心にして、処理３２０のＭ１個は４１２の範囲で示される５個、処理３３０のＭ２個は４１３の範囲で示される９個として採用する。範囲４１２に対して、横軸に旅行時間値、縦軸に累積頻度分布をとって、最大値と最小値以外の３点をプロットしたものがグラフ４２の黒菱形であり、最大値，最小値をプロットしたものが、グラフ４２の×である。４２１は黒菱形から最小二乗法近似によって導出された直線で、４２２は直線４２１上で累積頻度１００％となる点である。点４２２と範囲４１２の最大値とを比べると、範囲４１２における最大値の方がグラフ４２の左側、つまり小さい側にあるので、上限値としては該最大値の方を出力する。同様に範囲４１３に対して、累積頻度分布上に最大側２個、最小側１個を除外してプロットしたものがグラフ４３の黒菱形であり、最大値側２個、最小値をプロットしたものがグラフ４３の×である。４３１は黒菱形から最小二乗法近似によって導出された直線で、４３２は直線４３１上で累積頻度１００％となる点である。この場合、点４３２の方が範囲４１３における最大値よりも小さいので、上限値としては小さい方の値である点４３２の旅行時間値を採用する。グラフ４２，４３からそれぞれ求まった上限値が、データ４１１の時刻における上限値の候補であり、図３における処理３５に従って小さい方
（グラフ４２で出力された上限値）がデータ４１１の時刻における上限値として採用される。Ｔｂａｓｅの全ての時刻における値について処理を行い、グラフ４４に示されるような上限値の系列が出力される。
【００３０】
図５は、比較判定部１１１の一例で、現在の実測旅行時間の異常判定を行う部分の処理のフローチャートである。本例は、読み込まれた現在の実測旅行時間データを過去の実測旅行時間データベースから算出された上限値・下限値を用いて異常判定処理を施すが、当日の旅行時間変化を反映するために、上限値を超えた値に対しても判定修正を行うのが特徴である。
【００３１】
処理５００では、現在の旅行時間データ（Ｔｔ）を読み込み、旅行時間上限値，下限値と比較し、５０１の表にあるように、下限値より小さければ過小，下限値以上、上限値以下であれば正常、上限値より大きく、上限値に所定の倍率ｆ倍を乗じた値よりも大きければ過大と判定し、それぞれの判定に基づいて正常，異常，過大，過小の順で条件５１〜条件５４に以後の処理を分岐する。最終的に
Ｔｔは、処理５４０にあるように実測旅行時間として採用、または処理５４１にあるように実測旅行時間として不採用の判断がなされる。以下それぞれの判定における処理の流れを示す。
【００３２】
Ｔｔが正常と判定されたときは、無条件で処理５４０に移り、Ｔｔが過小と判定されたときは、無条件で処理５４１に移る。Ｔｔが異常または過大と判定されたときは、少々処理が複雑になる。Ｔｔが異常と判定されたとき、処理は条件
５２１に進む。条件５２１は、Ｔｔの直前から過去に溯って処理された実測旅行時間データが所定の回数（Ｌ１回）以上連続して異常であるか否かである。過去に溯って実測旅行時間データを参照する際に所定の時間以上過去に溯るものは、過去のデータは既に無効であるとして、該条件を否定する。同様に、過去の実測時間データを参照する場合の後述する条件判定には、上記に示した処理と同様の処理が付随する。処理は、条件５２１が肯定されれば処理５４０に進み、否定されれば５２２に進む。条件５２２は、Ｔｔの直前から過去に溯って処理された実測旅行時間データが過大かつ処理５４０の部分で採用判断されていたか否かである。処理は、条件５２２が肯定されれば処理５４０に進み、条件５２２が否定されれば処理５４１に進む。Ｔｔが過大と判定されたときは、処理は条件５３１に進む。条件５３１は、Ｔｔの直前から過去に溯って処理された実測旅行時間データが所定の回数（Ｌ２回）以上連続して過大と判定されているか否かである。処理は、条件５３１が肯定されれば処理５４０に進み、条件５３１が否定されれば処理５４１に進む。
【００３３】
条件５２１，条件５２２，条件５３１，条件５４０の存在によって、過去に蓄積された旅行時間変化と異なる旅行時間変化が観察されて上限値を上回った場合においても、当日の旅行時間変化を反映するので、実測旅行時間データの利用効率を高めることができる。
【００３４】
図６は、本発明の旅行時間処理装置の別の実施例で、上限値算出に感知器データを用いた場合の例である。この例は、路上に設置された感知器が２個の例であるが、さらに多くの感知器が存在する場合についても本実施例として考える。図６において、１０４，１０７，１０８は図１中に現れるものと同一の物を指し、６０は現在における所定の旅行時間計測区間、６０１，６０２は該計測区間内に設置された感知器、６１は上限値算出部、６２は比較判定部である。本実施例では、現在の実測旅行時間を感知器から取得されたデータを元に算出した速度と比較して該実測旅行時間の異常判定を行う所に特徴がある。
【００３５】
旅行時間計測区間６０内では、実測旅行時間以外に区間６０内に設置された複数の感知器６０１，６０２を用いて単位時間当りの車両の通過台数Ｑ及び時間占有率Ｏｔを計測する。感知器で取得された単位時間当りの車両の通過台数Ｑ及び時間占有率Ｏｔから単位時間当りの平均通過速度Ｖを算出する。平均通過速度Ｖは平均の車両長をＬとして、以下の式で求められる。
【００３６】
【数３】
Ｖ＝Ｌ・Ｑ／Ｏｔ
上限値算出部６１内の速度変換部６１１は、感知器６０１，６０２における通過台数及び時間占有率を用いて、数３に従い平均通過速度をそれぞれＶ１，Ｖ２のように定める。速度選択部６１２は、区間推定速度をＶａとしてＶ１，Ｖ２を平均化して求める。さらに、このＶａに所定の割合、例えば８０％乗じたものを区間における最低推定速度として、道路データベース１０７から取得される区間距離を該最低推定速度で割って旅行時間上限値をもとめる。下限値算出部１０８では、旅行時間情報処理装置１で用いられた方法で下限値を求める。比較判定部６２は、現在測定された実測旅行時間を前記上限値及び前記下限値と比較して、該下限値以上該上限値以下であれば、該実測旅行時間を異常値でない実測旅行時間データとして出力する。現在の感知器データを利用することで、実測旅行時間データの時間的取得頻度が低い状況下においても旅行時間データの異常判定を行うことができる。
【００３７】
図７は、本発明の旅行時間情報処理装置を利用した交通情報システム及び信号制御システムの一例を示す。図７において、１は図１で示した旅行時間情報処理装置、７０は旅行時間情報編集装置、７１は交通管理モニタ、７２は路上に設置された交通情報表示装置、７３は路上に設置された交通情報通信装置、７４は路上に設置された信号制御装置である。
【００３８】
旅行時間情報編集装置７０は、旅行時間情報処理装置１によって異常判定によって正常と判定された実測旅行時間データを基に必要に交通情報を算出して、交通管理モニタ７１を経由して交通管理者、路上の交通情報表示装置７２及び信号制御装置７４に該交通情報を提供する。交通管理モニタ７１では、地図上に旅行時間を表示して渋滞個所の特定が可能である。交通情報表示装置７２では、路上に設置された情報提供装置を通してドライバーに対して目的地までの所要時間及び渋滞区間といった交通情報の提供が可能である。交通情報通信装置７３では、道路を走行中の車両の通信端末を通じて交通情報を提供することが可能である。また信号制御装置７４にリアルタイムの旅行時間情報を提供して、信号パラメータを変更する制御を行うことが可能となる。このように実測旅行時間情報は異常処理を施すことによって、時間的に希薄であっても信頼できる情報として提供することが可能となる。
【００３９】
【発明の効果】
本発明の旅行時間情報処理装置は、過去の実測旅行時間情報を蓄積し、上限値・下限値を設定して異常判定をすることによって、実測旅行時間情報の情報取得頻度が小さい状況下においても、精度の高い旅行時間情報を抽出することを可能にしている。
【００４０】
また、本発明の旅行時間上限値算出手段を設けた場合には、周期的に取得される実測旅行時間情報、あるいは情報取得周期が不規則な実測旅行時間情報においても、一定時刻周期の上限値を導出することが可能となる。
【００４１】
さらに、本発明の旅行時間情報処理装置を利用した交通情報提供システム及び交通信号制御システムにおいては、精度の高い旅行時間情報を最大限提供及び利用することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例である旅行時間情報処理装置のブロック図。
【図２】本発明の一実施例の旅行時間上限値算出部の処理を表したフローチャート。
【図３】本発明の一実施例の上限値算出部の一部である離散時系列データ上限出力装置内部の処理を表したフローチャート。
【図４】図３の離散時系列データ上限出力装置の具体的な処理を示した図。
【図５】本発明の一実施例の比較判定部内部の処理を表したフローチャート。
【図６】本発明の別の一実施例である旅行時間処理装置のブロック図。
【図７】本発明の旅行時間情報処理装置を利用した交通情報システム及び信号制御システムの一例。
【符号の説明】
１…旅行時間情報処理装置、１０ａ，１０ｂ…アップリンク実測旅行時間計測システム、１１ａ，１１ｂ…ＡＶＩによる実測旅行時間計測システム、１２ａ，１２ｂ，１２ｃ…セルラー電話網による旅行時間計測システム、４０…統計旅行時間データの日変化、４４…統計旅行時間データの日変化と上限値のグラフ、
７０…旅行時間情報編集装置、７１…交通管理モニタ、７３…交通情報通信装置、６０１，６０２…感知器。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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