(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
現在の交通状況に基き、将来の交通状況を予測する交通状況予測方法であって、
道路の決められた区間内の複数の測定点のある時刻の渋滞度を複数のレベルで数値化することで表された該区間の交通渋滞状況を時系列化するステップと、
前記時系列化された交通渋滞状況の各種類に識別番号である交通渋滞状況番号を付与して、交通渋滞状況番号と交通渋滞状況からなる交通渋滞状況テーブルを作成するステップと、
前記交通渋滞状況テーブルを参照して、時系列化された交通渋滞状況を交通渋滞状況番号に変換するステップと、
前記変換された交通渋滞状況番号を用いて交通渋滞番号の予測を行い、予測交通渋滞状況番号を算出するステップと、
前記予測交通渋滞状況番号を、前記交通渋滞状況テーブルを用いて交通渋滞状況に変換するステップを有する交通状況予測方法。
【請求項２】
前記交通渋滞状況テーブルが当該交通渋滞状況が観測された回数を含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
現在の交通状況に基づき、将来の交通状況を予測する交通状況予測装置であって、
記憶装置と、
道路の決められた区間内の複数の測定点のある時刻の渋滞度を複数のレベルで数値化することで表された該区間の交通渋滞状況を時系列化し、前記記憶装置に格納する交通渋滞箇所データ時系列化手段と、
前記時系列化された交通渋滞状況を前記記憶装置から読み出し、その各種類に識別番号である交通渋滞状況番号を付与して、交通渋滞状況番号と交通渋滞状況からなる交通渋滞状況テーブルを作成し、前記記憶装置に格納する交通渋滞状況テーブル作成手段と、
前記交通渋滞状況テーブルを前記記憶装置から読出し、該テーブルを参照して、時系列化された交通渋滞状況を交通渋滞状況番号に変換し、前記記憶装置に格納する交通渋滞状況番号データ作成手段と、
前記変換された交通渋滞状況番号を前記記憶装置から読出し、該番号を用いて交通渋滞番号の予測を行い、予測交通渋滞状況番号を算出し、前記記憶装置に格納する予測交通渋滞状況番号算出手段と、
前記記憶装置から前記予測交通渋滞状況番号を読出し、該番号を、前記交通渋滞状況テーブルを用いて交通渋滞状況に変換する予測交通渋滞状況変換手段を有する交通状況予測装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載の方法をコンピュータに実行させる交通状況予測プログラム。
【請求項５】
請求項４に記載の交通状況予測プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、現在の交通状況に基き、将来の交通状況を予測する交通状況予測方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
交通渋滞箇所情報は、例えば、図７に示すように、ある道路に対し数十〜数百メートルおきに置かれた測定点で測定され、渋滞なし（０）、混雑（１）、渋滞（２）等の数段階のレベルを持つものである。この場合、ある道路の渋滞状況は、０、１、２の数字の羅列で表現でき、例えば“００１１２２００”のようになる。従来、このような道路渋滞状況を予測する方法として次の２つの方法があった。
１．測定点単位で、すなわち全ての測定点について順次予測していく方法。
２．ある定点からの渋滞長を予測する方法、すなわち渋滞が頻繁に発生する定点を決定し、渋滞状況データを、定点からどれだけの長さ分だけ渋滞しているかで表現する方法。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
現在、ＡＴＩＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）、ＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）などの交通情報センターが数段階の渋滞レベルを持つ、図７のような交通渋滞箇所情報をカーナビゲーション等を通じて利用者に提供している。
【０００４】
しかしながら、上述した従来の交通渋滞箇所情報予測方法は次のような問題点があった。
【０００５】
１．の方法はデータの情報量を損なう恐れはないが、多数の測定点全てについて予測処理を行うため、予測処理に非常に時間がかかる。
【０００６】
２．の方法は、予測対象量としての目的変数を一つに絞ることが可能であるが、渋滞の発生は特定の箇所のみに限定されているわけではなく、道路の任意の場所で起こりうる。また、渋滞状況が数段階のレベルを持つ場合には、定点からの長さのみでは渋滞のレベルを十分に表現することは不可能である。このように、定点からの長さのみでデータを表現するとデータの情報量が損なわれる恐れがあった。
【０００７】
本発明の目的は、交通渋滞状況を高速、かつ正確に予測することができる交通状況予測方法および装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
まず、道路の決められた区間内の複数の測定点のある時刻の渋滞度を複数のレベルで数値化することで表わされた該区間の交通渋滞状況を時系列化する。次に、時系列化された交通渋滞状況の各種類に識別番号である交通渋滞状況番号を付与して、交通渋滞状況番号と交通渋滞状況からなる交通渋滞状況テーブルを作成する。次に、交通渋滞状況テーブルを参照して、時系列化された交通渋滞状況を交通渋滞状況番号に変換する。次に、変換された交通渋滞状況番号を用いて交通渋滞番号の予測を行い、予測交通渋滞状況番号を算出する。最後に、予測交通渋滞状況番号を交通渋滞状況テーブルを用いて交通渋滞状況に変換する。
【０００９】
交通渋滞箇所データ（交通渋滞状況）を交通渋滞状況番号に変換することで、データ量を軽減し、渋滞状況データを簡易に扱うことが可能となり、交通渋滞状況を正確、かつ高速に予測することが実現できる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１１】
図１を参照すると、本発明の一実施形態の交通状況予測装置は、交通渋滞箇所データ時系列化部１０１と交通渋滞状況テーブル作成部１０２と交通渋滞状況番号データ作成部１０３と予測交通渋滞状況番号算出部１０４と予測交通渋滞状況変換部１０５と記憶部１０６から構成されている。
【００１２】
交通渋滞箇所データ時系列化部１０１は記憶部１０６に記憶されている交通渋滞箇所データ（図７）をリンク単位の時系列交通渋滞箇所データに変換し、記憶部１０６に記憶する。交通渋滞状況テーブル作成部６０２は記憶部１０６に記憶されたリンク単位の時系列交通渋滞箇所データを元に、交通渋滞状況番号と交通渋滞状況と観測された回数からなる交通渋滞状況テーブルを作成し、記憶部１０６に記憶する。交通渋滞状況番号データ作成部１０３は記憶部１０６に記憶された交通渋滞状況テーブルとリンク単位の時系列交通渋滞箇所データを元に、交通渋滞状況番号データを作成し、記憶部１０６に記憶する。予測交通渋滞状況番号算出部１０４は記憶部１０６に記憶された交通渋滞状況番号データを元に、予測交通渋滞状況番号を算出し、記憶部１０６に記憶する。予測交通渋滞状況変換部１０５は記憶部１０６に記憶された予測交通渋滞状況番号を、交通渋滞状況テーブルを用いて交通渋滞状況に変換し、予測交通渋滞状況として出力する。
【００１３】
次に、本実施形態の動作について図２〜図５を参照して説明する。なお、本発明の前提として、サービス対象道路の交通渋滞箇所データはＡＴＩＳ、ＶＩＣＳ等の交通情報センタ等を通じて収集することが可能であるとする。
【００１４】
まず、ステップ２０１において、交通情報センタ等から収集した交通渋滞箇所データ３０１、３０２，…をリンク単位に時系列化し、リンク１の時系列交通渋滞箇所データ３１１、リンク２の時系列交通渋滞箇所データ３１２、…を作成する。リンクとは、道路を交差点等で区切ったもので、例えばある交差点から次の交差点までの道路部分をいう。交通情報センタから収集したデータは図３の３０１、３０２、…のように、測定時刻ごとに分割され、一つのデータに多数のリンクのデータが含まれている。このような測定時刻ごとのデータから、図３の３１１、３１２、…のように、リンク単位でデータを抽出し、時系列化する。
【００１５】
次に、ステップ２０２において、前記リンク単位で時系列化された交通渋滞箇所データに対し、観測されたデータの種類を全て抽出し、図４のようにテーブルにまとめ、識別番号を付与する。また、観測された回数も同様にまとめる。以後、抽出テーブルにまとめた交通渋滞箇所データを交通渋滞状況４０３、付与された識別番号を交通渋滞状況番号４０２と呼ぶことにする。また、テーブルを交通渋滞状況テーブル４０１と呼ぶことにする。交通渋滞状況テーブル４０１には、図４のように、付与された交通渋滞状況番号４０２、実際の交通渋滞状況４０３、観測された回数４０４が順次記憶されている。
【００１６】
次に、ステップ２０３において、図５のように、リンク単位で時系列化された交通渋滞箇所データ５００内の交通渋滞状況５０２を交通渋滞状況番号に変換し、時刻５２１と交通渋滞状況番号５２２からなる時系列化された交通渋滞状況番号データ５２０を作成する。具体的には、時系列化した交通渋滞箇所データ５００の交通渋滞状況５０２を一つ一つ、ステップ２０２にてまとめた交通渋滞状況テーブル５１０の交通渋滞状況５１２と照らし合わせ、一致する交通渋滞状況に付与された交通渋滞状況番号５１１に変換していく。このように、時刻ごとの交通渋滞状況を交通渋滞状況番号で表現することで、データ量を低減しつつ、リンク単位でデータを扱うことが可能となる。
【００１７】
次に、ステップ２０４において、変換された交通渋滞状況番号データ５２０を用いて交通渋滞状況番号の予測を行い、予測交通渋滞状況番号を算出する。予測手法としては例えば、特願２００１−２０４３３の決定木を利用する手法が考えられる。本ステップでは、交通渋滞状況を直接予測対象とせず、交通渋滞状況番号を予測対象として予測を行う。これによって、予測処理速度の向上、メモリの低減が可能となる。
【００１８】
図６は特願２００１−２０４３３の決定木を利用して交通渋滞状況番号データ５２０から交通渋滞番号の予測を行う例を示している。ここで、決定木とは、図６のように、１つの節点が１つの属性のテストに対応し、前記節点の子節点が前記属性の取り得る値に対応し、葉が予測値である木構造のことである。決定木は、予測対象道路全てに対し、リンクごとにおよび何分先を予測するかという予測時間毎に作成する。予測する際には、このような決定木を根節点から順にたどっていくことで予測値を決定する。図６の例において、例えば、月曜日の１４時４５分における交通渋滞状況番号予測値を算出する場合を以下に示す。まず、根節点６０１において曜日の属性値がテストされ、月曜日であるから、次の節点６０２に進む。節点６０２において時刻の属性値がテストされ、葉６０３に進み、交通渋滞状況番号の予測値“１”が決定される。１４時５０分の場合、葉６０４に進み、交通渋滞状況番号の予測値“１”が決定される。
【００１９】
最後に、ステップ２０５において、算出された予測交通渋滞状況番号を、交通渋滞状況テーブルを用いて予測交通渋滞状況に変換する。具体的には、ステップ２０３の逆の作業をすることになる。
【００２０】
ところで、本実施形態では予測の手法として決定木を用いる方法を述べたが、他にも特願平１０−２３３１８９の過去の事例の検索を用いる手法も考えられ、予測方法は本実施形態に限定されない。
【００２１】
また、本実施形態では時系列化等の単位としてリンク単位を用いる手法を述べたが、他にも交差点単位を用いる手法、メッシュ単位を用いる手法も考えられ、どのような単位でデータを扱うかは本実施形態に限定されない。
【００２２】
なお、図２に示した処理は交通状況予測プログラムとしてフロッピィディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク等の記録媒体に記録してパソコン等のコンピュータ上で実行することができる。
【００２３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、観測された交通渋滞状況をテーブル化し、渋滞状況番号を付与し、渋滞状況番号を予測することで、正確で処理時間の短い予測を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の交通状況予測装置の構成図である。
【図２】図１の交通状況予測装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】交通渋滞箇所データをリンク単位で時系列化する手順を示す図である。
【図４】交通渋滞状況テーブルの一例を示す図である。
【図５】交通渋滞状況番号データへの変換方法を示す図である。
【図６】特開２００１−２０４３３の決定木を用いて交通渋滞状況番号を予測する例を示す図である。
【図７】本発明で対象とする交通渋滞箇所データの一例を示す図である。
【符号の説明】
１０１    交通渋滞箇所データ時系列化部
１０２    交通渋滞状況テーブル作成部
１０３    交通渋滞状況番号データ作成部
１０４    予測交通渋滞状況番号算出部
１０５    予測交通渋滞状況変換部
１０６    記憶部
２０１〜２０５    ステップ
３０１、３０２    交通渋滞箇所データ
３１１、３１２    時系列交通渋滞箇所データ
４０１    交通渋滞状況テーブル
４０２    交通渋滞状況番号
４０３    交通渋滞状況
４０４    観測された回数
５００    リンクｎの交通渋滞箇所データ
５０１    時刻
５０２    交通渋滞状況
５１０    交通渋滞状況テーブル
５１１    交通渋滞状況番号
５１２    交通渋滞状況
５２０    変換されたリンクｎの交通渋滞状況番号データ
５２１    時刻
５２２    交通渋滞状況番号
６０１    根節点
６０２    節点
６０３，６０４    葉
【図１】
0003585226.tif 000002
【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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