(57)【要約】  本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、車両速度の推定装置としてコンピュータを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、統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出する抽出処理と、前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列に基づいて、渋滞の伝搬速度を算出する算出処理と、前記伝搬速度に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間の車両速度を推定する推定処理と、を実行する、データ処理部として機能させる。
2018168035.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両速度の推定装置としてコンピュータを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、
統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出する抽出処理と、
前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列に基づいて、渋滞の伝搬速度を算出する算出処理と、
前記伝搬速度に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間の車両速度を推定する推定処理と、を実行する、データ処理部として機能させるコンピュータプログラム。
【請求項２】
前記データ処理部は、
前記第１速度列の統計速度よりも古い統計速度を要素とし、前記要素の変動パターンが前記第１速度列と類似する第２速度列を探索する探索処理を実行し、
前記第１速度列と前記第２速度列の間の距離及び時刻差に基づいて、前記伝搬速度を算出する請求項１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３】
前記データ処理部は、
古さが異なる複数の前記第２速度列を探索し、複数の前記第２速度列を用いて複数の前記伝搬速度を算出し、算出した複数の前記伝搬速度の統計値を前記推定処理に用いる請求項２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４】
前記データ処理部は、
１又は複数のプローブ車両のプローブ情報に基づいて統計速度を算出し、
前記プローブ車両が前記速度遷移区間の所定の対象地点を通過した通過時刻からの経過時間と、前記伝搬速度とに基づいて、前記所定区間に含まれる対象地点の統計速度を補正することにより、当該対象地点の車両速度を推定する請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５】
前記データ処理部は、
前記所定区間の車両速度に基づいて、前記所定区間における渋滞末尾の位置を決定する請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項６】
車両速度を推定する装置であって、
複数の対象地点の統計速度が蓄積された速度データベースと、
蓄積された統計速度を用いて前記車両速度を推定するデータ処理部と、を備え、
前記データ処理部は、
統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出する抽出処理と、
前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列に基づいて、渋滞の伝搬速度を算出する算出処理と、
前記伝搬速度に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間の車両速度を推定する推定処理と、を実行する車両速度の推定装置。
【請求項７】
車両速度を推定する方法であって、
統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出するステップと、
前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列に基づいて、渋滞の伝搬速度を算出するステップと、
前記伝搬速度に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間の車両速度を推定するステップと、を含む車両速度の推定方法。
【請求項８】
渋滞傾向の推定装置としてコンピュータを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、
統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出する抽出処理と、
前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列の、時間経過に伴う移動方向を算出する算出処理と、
前記移動方向に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間において渋滞が延伸傾向にあるか、解消傾向にあるかを推定する推定処理と、を実行する、データ処理部として機能させるコンピュータプログラム。
【請求項９】
渋滞傾向を推定する装置であって、
複数の対象地点の統計速度が蓄積された速度データベースと、
蓄積された統計速度を用いて前記車両速度を推定するデータ処理部と、を備え、
前記データ処理部は、
統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出する抽出処理と、
前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列の、時間経過に伴う移動方向を算出する算出処理と、
前記移動方向に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間において渋滞が延伸傾向にあるか、解消傾向にあるかを推定する推定処理と、を実行する渋滞傾向の推定装置。
【請求項１０】
渋滞傾向を推定する方法であって、
統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出するステップと、
前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列の、時間経過に伴う移動方向を算出するステップと、
前記移動方向に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間において渋滞が延伸傾向にあるか、解消傾向にあるかを推定するステップと、を含む渋滞傾向の推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータプログラム、車両速度の推定装置及び推定方法、並びに、渋滞傾向の推定装置及び推定方法に関する。
本出願は、２０１７年３月１５日出願の日本出願第２０１７−０４９６４８号に基づく優先権を主張し、前記日本出願に記載された全ての記載内容を援用するものである。
【背景技術】
【０００２】
プローブ情報を有効に活用することにより、リンク旅行時間などの交通情報を精度よく算出する試みは、既によく知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２４１９８７号公報
【発明の概要】
【０００４】
（１）  本開示の一態様に係るコンピュータプログラムは、車両速度の推定装置としてコンピュータを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、統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出する抽出処理と、前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列に基づいて、渋滞の伝搬速度を算出する算出処理と、前記伝搬速度に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間の車両速度を推定する推定処理と、を実行する、データ処理部として機能させる。
【０００５】
（６）  本開示の一態様に係る装置は、車両速度を推定する装置であって、複数の対象地点の統計速度が蓄積された速度データベースと、蓄積された統計速度を用いて前記車両速度を推定するデータ処理部と、を備え、前記データ処理部は、統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出する抽出処理と、前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列に基づいて、渋滞の伝搬速度を算出する算出処理と、前記伝搬速度に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間の車両速度を推定する推定処理と、を実行する。
【０００６】
（７）  本開示の一態様に係る方法は、車両速度を推定する方法であって、統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出するステップと、前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列に基づいて、渋滞の伝搬速度を算出するステップと、前記伝搬速度に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間の車両速度を推定するステップと、を含む。
【０００７】
（８）  本開示の別態様に係るコンピュータプログラムは、渋滞傾向の推定装置としてコンピュータを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、統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出する抽出処理と、前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列の、時間経過に伴う移動方向を算出する算出処理と、前記移動方向に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間において渋滞が延伸傾向にあるか、解消傾向にあるかを推定する推定処理と、を実行する、データ処理部として機能させる。
【０００８】
（９）  本開示の別態様に係る装置は、渋滞傾向を推定する装置であって、複数の対象地点の統計速度が蓄積された速度データベースと、蓄積された統計速度を用いて前記車両速度を推定するデータ処理部と、を備え、前記データ処理部は、統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出する抽出処理と、前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列の、時間経過に伴う移動方向を算出する算出処理と、前記移動方向に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間において渋滞が延伸傾向にあるか、解消傾向にあるかを推定する推定処理と、を実行する。
【０００９】
（１０）  本開示の別態様に係る方法は、渋滞傾向を推定する方法であって、統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出するステップと、前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列の、時間経過に伴う移動方向を算出するステップと、前記移動方向に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間において渋滞が延伸傾向にあるか、解消傾向にあるかを推定するステップと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態に係る交通情報処理システムの概略構成図である。
【図２】センター装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】統計速度データの管理テーブルの一例を示す説明図である。
【図４】速度遷移区間の抽出処理の一例を示す説明図である。
【図５】現在速度列に対応する類似速度列の探索処理の一例を示す説明図である。
【図６】渋滞の伝搬速度の算出処理の一例を示す説明図である。
【図７】車両速度の推定処理の一例を示す説明図である。
【図８】車両速度の推定処理の変形例を示す説明図である。
【図９】渋滞延伸の場合のシミュレーション結果の一例を示すグラフである。
【図１０】渋滞解消の場合のシミュレーション結果の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜本開示が解決しようとする課題＞
プローブ情報の特許文献１以外の他の活用方法として、直近の観測時間（例えば１５分）に所定の対象地点を通行した複数のプローブ車両から取得したプローブ情報から、当該対象地点の平均速度を算出し、算出した対象地点の平均速度を、現在時刻の車両速度としてユーザに提供する場合がある。
【００１２】
しかし、平均速度の算出に用いるプローブ情報の取得時刻と現在時刻の時刻差が大きい場合（例えば、５分以上）には、プローブ情報の取得時刻から現在時刻までの間に、例えば渋滞の延伸又は解消などが発生すると、ユーザに提供する平均速度が実際の車両速度と大きく乖離し、提供する車両速度に大きな誤差が含まれたり、実際に生じた渋滞の変動を把握できなかったりするという問題がある。
本開示は、かかる従来の問題点に鑑み、実際の車両速度及び渋滞傾向のうちの少なくとも１つを統計速度から正確に推定できるようにすることを目的とする。
【００１３】
＜本開示の効果＞
本開示によれば、正確な車両速度及び渋滞傾向のうちの少なくとも１つを統計速度から推定することができる。
【００１４】
＜本発明の実施形態の概要＞  
以下、本発明の実施形態の概要を列記して説明する。
（１）  本実施形態のコンピュータプログラムは、車両速度の推定装置としてコンピュータを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、統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出する抽出処理と、前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列に基づいて、渋滞の伝搬速度を算出する算出処理と、前記伝搬速度に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間の車両速度を推定する推定処理と、を実行する、データ処理部として機能させる。
【００１５】
本実施形態のコンピュータプログラムによれば、データ処理部が、速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列に基づいて、渋滞の伝搬速度を算出し、伝搬速度に基づいて、速度遷移区間を包含する所定区間の車両速度を推定する。
このため、統計速度の算出に用いる元データ（例えば、プローブ情報）の取得時刻以後に渋滞の延伸又は解消が発生していても、実際の車両速度を統計速度から正確に推定することができる。
【００１６】
（２）  本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記データ処理部は、前記第１速度列の統計速度よりも古い統計速度を要素とし、前記要素の変動パターンが前記第１速度列と類似する第２速度列を探索する探索処理を実行し、前記第１速度列と前記第２速度列の間の距離及び時刻差に基づいて、前記伝搬速度を算出することが好ましい。
【００１７】
本実施形態のコンピュータプログラムによれば、データ処理部が、第１速度列と第２速度列の間の距離及び時刻差に基づいて渋滞の伝搬速度を算出するので、当該伝搬速度を正確に算出することができる。
このため、正確な伝搬速度に基づいて車両速度の推定処理を実行でき、車両速度の推定精度を向上することができる。
【００１８】
（３）  本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記データ処理部は、古さが異なる複数の前記第２速度列を探索し、複数の前記第２速度列を用いて複数の前記伝搬速度を算出し、算出した複数の前記伝搬速度の統計値を前記推定処理に用いることが好ましい。
【００１９】
本実施形態のコンピュータプログラムによれば、データ処理部が、複数の第２速度列を用いて複数の伝搬速度を算出し、算出した複数の伝搬速度の統計値を推定処理に用いるので、より正確な伝搬速度に基づいて車両速度の推定処理を実行できる。このため、車両速度の推定精度をより向上することができる。
【００２０】
（４）  本実施形態において、前記データ処理部は、１又は複数のプローブ車両のプローブ情報に基づいて統計速度を算出し、前記プローブ車両が前記速度遷移区間の所定の対象地点を通過した通過時刻からの経過時間と、前記伝搬速度とに基づいて、前記所定区間に含まれる対象地点の統計速度を補正することにより、当該対象地点の車両速度を推定することが好ましい。
【００２１】
本実施形態のコンピュータプログラムによれば、データ処理部が、上記の経過時間と伝搬速度とに基づいて、所定区間に含まれる対象地点の統計速度を補正することにより、車両速度を推定するので、車両速度を正確に推定することができる。
【００２２】
（５）  本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記データ処理部は、前記所定区間の車両速度に基づいて、前記所定区間における渋滞末尾の位置を決定することにしてもよい。
【００２３】
本実施形態のコンピュータプログラムによれば、データ処理部が、本実施形態の推定処理により求めた所定区間の車両速度に基づいて、当該所定区間における渋滞末尾の位置を決定するので、例えば、統計速度に基づいて渋滞末尾の位置を決定する場合に比べて、渋滞末尾の位置をより正確に求めることができる。
【００２４】
（６）  本実施形態の推定装置は、上述の（１）〜（５）のコンピュータプログラムを実行するデータ処理部を備える推定装置である。
従って、本実施形態の推定装置は、上述の（１）〜（５）のコンピュータプログラムと同様の作用効果を奏する。
【００２５】
（７）  本実施形態の推定方法は、上述の（１）〜（５）のコンピュータプログラムをデータ処理部が実行することにより達成される推定方法である。
従って、本実施形態の推定方法は、上述の（１）〜（５）のコンピュータプログラムと同様の作用効果を奏する。
【００２６】
（８）  本実施形態の別のコンピュータプログラムは、渋滞傾向の推定装置としてコンピュータを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、統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出する抽出処理と、前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列の、時間経過に伴う移動方向を算出する算出処理と、前記移動方向に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間において渋滞が延伸傾向にあるか、解消傾向にあるかを推定する推定処理と、を実行する、データ処理部として機能させる。
【００２７】
本実施形態の別のコンピュータプログラムによれば、データ処理部が、速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列の、時間経過に伴う移動方向を算出し、移動方向に基づいて、速度遷移区間を包含する所定区間において渋滞が延伸傾向にあるか、解消傾向にあるかを推定する。
このため、統計速度の算出に用いる元データ（例えば、プローブ情報）の取得時刻以後に渋滞の延伸又は解消が発生していても、実際の渋滞傾向を統計速度から正確に推定することができる。
【００２８】
（９）  本実施形態の別の推定装置は、上述の（８）のコンピュータプログラムを実行するデータ処理部を備える推定装置である。
従って、本実施形態の推定装置は、上述の（８）のコンピュータプログラムと同様の作用効果を奏する。
【００２９】
（１０）  本実施形態の別の推定方法は、上述の（８）のコンピュータプログラムをデータ処理部が実行することにより達成される推定方法である。
従って、本実施形態の推定方法は、上述の（８）のコンピュータプログラムと同様の作用効果を奏する。
【００３０】
＜本発明の実施形態の詳細＞  
以下、図面を参照して、本発明の実施形態の詳細を説明する。なお、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
【００３１】
〔用語の定義〕
本実施形態の詳細を説明するに当たり、まず、本明細書で用いる用語の定義を行う。
「車両」：道路を通行する車両全般のことをいう。例えば、車両には、道路交通法上の車両が含まれる。同法上の車両には、自動車、原動機付自転車、軽車両及びトロリーバスが含まれる。本実施形態では、単に「車両」というときは、プローブ情報を送信可能な車載機を有するプローブ車両と、その車載機を有しない通常の車両の双方を含む。
【００３２】
「車両感知器」：道路を走行する車両の存在を検出する路側センサのことをいう。例えば、直下を通行する車両を超音波で感知する超音波式の車両感知器、車両通過時の温度変化から車両の通過を感知する温度式の車両感知器、及び、インダクタンス変化で車両を感知する道路に埋め込まれたループコイル、所定の道路区間を撮影する画像式車両感知器などがこれに該当する。
「感知信号」：道路の所定位置に設置された車両感知器が、１台の車両を検出した時に出力するパルス信号のことをいう。従って、複数台の車両が車両感知器を通過した場合には、各車両に対応する感知信号が時系列に出力される。
【００３３】
「プローブ情報」：道路を走行するプローブ車両の車載機から得られる車両に関する各種情報のことをいう。プローブデータ或いはフローティングカーデータとも称される。車両ＩＤ、車両位置、車両速度、車両方位及びこれらの発生時刻などのデータがこれに含まれる。
車両位置と時刻が分かれば車両速度を算出できるので、プローブ情報には、少なくとも所定時間（例えば１秒）ごとに計測された車両位置と時刻が含まれておれば足りる。もっとも、車両で計測された車両速度がプローブ情報に含まれていてもよい。
【００３４】
「道路区間」：道路上の任意の地点から別の任意の地点までの区間のことをいう。
「対象区間」：センター装置５の管理エリアに含まれる道路区間のうち、車両の統計速度の算出対象となっている道路区間のことをいう。対象区間は、１つ又は複数のリンクを含んでいてもよいし、１つのリンクに含まれる部分的な区間であってもよい。
【００３５】
「ノード」：デジタル道路地図の道路網を構成する、交差点その他の結節点のデータのことである。
「リンク」：デジタル道路地図の道路網を構成する、ノードとノードの間を繋ぐ線分データのことである。交差点から見て、当該交差点に向かって流入する方向のリンクのことを流入リンクといい、ある交差点から見て、当該交差点から流出する方向のリンクのことを流出リンクという。
【００３６】
〔交通情報処理システム〕
図１は、本発明の実施形態に係る交通情報処理システム２０の概略構成図である。
本実施形態の交通情報処理システム２０は、少なくとも車両位置とその位置の通過時刻のデータを含むプローブ情報を、多数のプローブ車両１からセンター装置５が収集し、収集したプローブ情報にデータ処理を施すことにより、旅行時間、渋滞状況及び最適経路などの交通情報を提供するサービスを行うシステムである。
【００３７】
図１に示すように、交通情報処理システム２０は、プローブ車両１に搭載された車載機２及び通信装置３と、基地局４と、センター装置５とを備える。
車載機２と基地局４の間では、無線通信が可能である。基地局４とセンター装置５との間では、所定の通信回線６を介した有線通信が可能である。ただし、基地局４とセンター装置５との間の通信も無線通信であってもよい。
【００３８】
車載機２は、車速センサ、方位センサ、ＧＰＳ受信機、メモリ、及びタイマなどを有する。車載機２は、プローブ車両１のプローブ情報を所定時間（例えば１秒）ごと又は所定距離ごとに収集し、自機のメモリに蓄積する。
車載機２には、携帯電話やスマートフォンなどよりなる通信装置３が接続されている。メモリに蓄積されたプローブ情報は、通信装置３が外部に無線送信する。プローブ車両１から送信されたプローブ情報は、基地局４が受信してセンター装置５に中継する。なお、車載機２そのものがスマートフォンなどの通信端末であってもよい。
【００３９】
プローブ車両１がプローブ情報を送信するタイミングは任意であるが、プローブ情報の送信タイミングは、例えば１分ごとなど周期的であることが好ましい。また、搭乗者がセンター装置５に交通情報の送信を要求する際に、通信装置３が車載機２のメモリに蓄積されたプローブ情報を送信することにしてもよい。
この場合、交通情報の提供を希望する搭乗者は、通信装置３を操作してサービスの要求信号をセンター装置５に送信する。この際、通信装置３は、要求信号の送信時点でメモリに蓄積されているプローブ情報を、要求信号と併せてセンター装置５に送信する。
【００４０】
〔センター装置の構成〕
図２は、センター装置５の概略構成を示すブロック図である。
図２に示すように、センター装置５は、送受信部１０、データ処理部１１、記憶部１２及び各種のデータベース１３〜１５を備える。
送受信部１０は、基地局４及びデータ処理部１１と、プローブ情報、渋滞状況、リンク旅行時間及び最適経路などの各種のデータを送受信する。
【００４１】
データ処理部１１は、交通情報を生成して配信するサーバコンピュータよりなる。記憶部１２は、ハードディスク又は半導体メモリなどの記録媒体よりなり、データ処理部１１を交通情報生成装置として機能させるコンピュータプログラム１６を記憶している。
コンピュータプログラム１６には、所定の対象地点における車両の統計速度を補正することにより、当該対象地点における実際の車両速度を推定する処理を、データ処理部１１に実行させるソフトウェアも含まれる。
【００４２】
コンピュータプログラム１６は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）やＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Video Disc Read Only Memory）などの周知の記録媒体に記録した状態で譲渡することができる。
コンピュータプログラム１６は、サーバコンピュータなどのコンピュータ装置からの情報伝送（ダウンロード）によって譲渡される場合もある。
【００４３】
プローブデータベース１３には、プローブ車両１から受信したプローブ情報が格納される。プローブ情報には、車両ＩＤ、データ生成時刻、当該時刻における車両位置及び車両速度などが含まれる。
地図データベース１４には、デジタル道路地図よりなる地図データが格納されている。地図データには、センター装置５の管轄エリアに属する実際の道路区間に対応する、リンク及びノードの位置情報やそれらの識別番号などのデータが含まれる。
【００４４】
速度データベース１５には、データ処理部１１がプローブ情報及び地図データに基づいて所定の更新周期Ｃごとに算出した、対象地点ごとのプローブ車両１の統計速度が格納される。
データ処理部１１は、所定の車両ＩＤのプローブ車両１が所定の対象地点を通過したか否かをマップマッチングなどにより判定し、対象地点を通過したプローブ車両１の統計速度を対象地点ごとに速度データベース１５に蓄積する。
【００４５】
〔速度データベースのデータ内容〕
図３は、速度データベース１５に格納される統計速度の管理テーブル１７の一例を示す説明図である。
図３において、ｔｃは現在時刻である。Ｃは管理テーブル１７の更新周期（例えば１分）である。データ処理部１１は、更新周期Ｃごとに管理テーブル１７を更新するが、過去の管理テーブル１７も所定数（例えば１５周期分）だけ速度データベース１５に残す。
【００４６】
従って、速度データベース１５には、現在時刻ｔｃの管理テーブル１７だけでなく、１周期前の時刻（ｔｃ−Ｃ）の管理テーブル１７、２周期前の時刻（ｔｃ−２Ｃ）の管理テーブル１７、３周期前の時刻（ｔｃ−３Ｃ）の管理テーブル１７など、データ処理部１１が現在時刻ｔｃの統計速度として更新周期Ｃごとに算出した、所定数の過去の管理テーブル１７が含まれる。
【００４７】
図３に示すように、統計速度を求める対象区間には、所定の間隔Ｄ（例えば５０ｍ）で点在する対象地点Ｘｊ（ｊ＝１，２……ｎ）が定義されている。管理テーブル１７には、各対象地点Ｘｊにおけるプローブ車両１の統計速度Ｖｊが格納される。
統計速度Ｖｊは、現在時刻ｔｃから所定の観測期間Ｔ（例えば１５分）だけ遡った時間帯に対象地点Ｘｊを通過した、１又は複数のプローブ車両１の車両速度の統計値よりなる。統計値は例えば平均値よりなるが、中央値などのその他の統計値であってもよい。
【００４８】
例えば、対象地点Ｘ１の場合、現在時刻ｔｃから直近の観測期間Ｔに、３台のプローブ車両１Ａ〜１Ｃが、それぞれ９０，８５，７５（ｋｍ／ｈ）の車両速度で対象地点Ｘ１を通過している。このため、対象地点Ｘ１の統計速度Ｖ１は、Ｖ１＝（９０＋８５＋７５）／３＝８３．３（ｋｍ／ｈ）となる。
同様に、対象地点Ｘ２の統計速度Ｖ２は、Ｖ２＝（９０＋８５＋７５）／３＝８３．３（ｋｍ／ｈ）となり、対象地点Ｘ３の統計速度Ｖ３は、Ｖ３＝（９０＋８５＋７０）／３＝８１．７（ｋｍ／ｈ）となる。
【００４９】
対象地点Ｘｊの場合、現在時刻ｔｃから直近の観測期間Ｔに、２台のプローブ車両１Ａ、１Ｂが、それぞれ７０，６５（ｋｍ／ｈ）の車両速度で対象地点Ｘｊを通過している。このため、対象地点Ｘｊの統計速度Ｖｊは、Ｖｊ＝（７０＋６５）／２＝６７．５（ｋｍ／ｈ）となる。
対象地点Ｘｎの場合、現在時刻ｔｃから直近の観測期間Ｔに、１台のプローブ車両１Ａが、４０（ｋｍ／ｈ）の車両速度で対象地点Ｘｎを通過している。このため、対象地点Ｘｎの統計速度Ｖｎは、Ｖｎ＝４０（ｋｍ／ｈ）となる。
【００５０】
〔車両速度の生成処理〕
本実施形態のセンター装置５では、データ処理部１１が、速度データベース１５の管理テーブル１７に蓄積された、更新周期Ｃごとに更新される各対象地点Ｘｊの統計速度Ｖｊを用いて、対象地点Ｘｊにおける現在時刻の車両速度を生成する。かかる車両速度の生成処理は、下記の４つの処理に大別される。そこで、以下において、下記の４つの処理の内容をそれぞれ詳述する。
【００５１】
１）速度遷移区間（現在速度列）の抽出処理
２）類似速度列の探索処理
３）渋滞の伝搬速度の算出処理
４）車両速度の推定処理
【００５２】
〔速度遷移区間の抽出処理〕
図４は、速度遷移区間の抽出処理の一例を示す説明図である。
図４において、横軸の距離Ｘｊは、対象区間の始点位置（Ｘ１＝０ｍ）を原点とした距離の座標であり、下流側をプラスとする。縦軸の統計速度Ｖｊは、距離Ｘｊの地点における統計速度である。図４では、Ｘｊ−Ｖｊ関係を表すグラフが連続的な直線になっているが、実際には離散的なグラフである。これらの点は、図５〜図８でも同様である。
【００５３】
「速度遷移区間」とは、例えば高速道路などよりなる道路区間における所定の走行区間長（例えば３０００ｍ）以内に、プローブ車両１の統計速度Ｖｊが、高速閾値以上の値から低速閾値以下の値に遷移する区間のことをいう。
データ処理部１１は、現在時刻ｔｃの管理テーブル１７（図３参照）に含まれる対象地点Ｘｊごとの統計速度Ｖｊに基づいて、上記の速度遷移区間を抽出する。この処理の具体的な内容は、次の通りである。
【００５４】
データ処理部１１は、対象区間に含まれる対象地点Ｘｊ（ｊ＝１，２……ｎ）を上流から下流に向かって走査し、次の条件１及び２を満たす最も上流側の地点Ｘｄを探索する。
条件１：統計速度が低速閾値（例えば４０（ｋｍ／ｈ））以下である。
条件２：条件１を満たす対象地点Ｘｊの統計速度Ｖｊと、対象地点Ｘｊの直下流に存在する所定数（例えば５個）の対象地点Ｘｊ＋１〜Ｘｊ＋５の統計速度Ｖｊ＋１〜Ｖｊ＋５との差分が、所定の速度範囲（例えば±１（ｋｍ／ｈ））以内である。
【００５５】
上記の地点Ｘｄを探索できた場合は、データ処理部１１は、探索した地点Ｘｄを速度遷移区間の「下流端」としてメモリに保存する。
上記の地点Ｘｄを探索できなかった場合は、データ処理部１１は、処理を終了する。すなわち、今回の周期Ｃでは車両速度の推定処理を実行しない。
【００５６】
データ処理部１１は、観測期間Ｔ中に地点Ｘｄを通過したプローブ車両１のうち、例えば、現在時刻ｔｃから直近に地点Ｘｄを通過したプローブ車両１の通過時刻から、現在時刻ｔｃまでの経過時間Ｔｓを求める。
なお、経過時間Ｔｓの開始時点は、観測期間Ｔ中に地点Ｘｄを通過した複数のプローブ車両１の通過時刻の統計値（例えば平均値）であってもよい。経過時間Ｔｓは、後述の車両速度の推定処理（図７及び図８）に利用される。
【００５７】
次に、データ処理部１１は、対象区間に含まれる対象地点Ｘｊ（ｊ＝１，２……ｎ）のうち、地点Ｘｄの上流側に位置する対象地点Ｘｊを走査し、次の条件３及び４を満たす最も下流側の地点Ｘｕを探索する。
条件３：統計速度が高速速度（例えば８０（ｋｍ／ｈ））以上である。
条件４：条件３を満たす対象地点Ｘｊの統計速度Ｖｊと、対象地点Ｘｊの直上流に存在する所定数（例えば５個）の対象地点Ｘｊ−１〜Ｘｊ−５の統計速度Ｖｊ−１〜Ｖｊ−５との差分が、所定の速度範囲（例えば±１（ｋｍ／ｈ））以内である。
【００５８】
上記の地点Ｘｕを探索できた場合は、データ処理部１１は、探索した地点Ｘｕを速度遷移区間の「上流端」としてメモリに保存する。
上記の地点Ｘｕを探索できなかった場合は、データ処理部１１は、処理を終了する。すなわち、今回の周期Ｃでは車両速度の推定処理を実行しない。
【００５９】
次に、データ処理部１１は、地点Ｘｕから地点Ｘｄまでの距離を算出し、算出した距離が前述の走行区間長（例えば３０００ｍ）以内であるか否かを判定する。
上記の判定結果が肯定的である場合は、データ処理部１１は、対象区間に含まれる地点Ｘｕから地点Ｘｄまでの区間を、「速度遷移区間」としてメモリに保存する。
上記の判定結果が否定的である場合は、データ処理部１１は、処理を終了する。すなわち、今回の周期Ｃでは車両速度の推定処理を実行しない。
【００６０】
〔類似速度列の探索処理〕
図５は、現在速度列Ｐに対応する類似速度列Ａの探索処理の一例を示す説明図である。
データ処理部１１は、抽出した速度遷移区間の統計速度から、現在速度列Ｐを生成する。現在速度列Ｐとは、速度遷移区間に含まれる対象地点Ｘｉ（ｉ＝ｕ，ｕ＋１……ｕ＋ｍ−１）の統計速度Ｖｉの値を一次元配列したデータ列のことである。
ｍは、現在速度列Ｐに含まれるデータ数であり、ｍ＝ｄ−ｕ＋１である。ｕは、最上流点（Ｘ１＝０）から数えた地点Ｘｕまでの地点数であり、ｄは、最上流点（Ｘ１＝０）から数えた地点Ｘｄまでの地点数である。
【００６１】
次に、データ処理部１１は、ｈ周期前の管理テーブル１７に含まれる統計速度Ｖｊに基づいて、複数の下流側速度列Ｑｈｋ（ｋ＝１，２……）を生成する。
下流側速度列Ｑｈｋとは、現在速度列Ｐと同じデータ数ｍを含むｈ周期前の統計速度Ｖｊのデータ列であって、現在速度列ＰからＤ×ｋだけ下流側（プラス側）にずらした対象位置Ｘｉ＋ｋの統計速度Ｖｉ＋ｋを含むデータ列のことである。従って、例えば下流側速度列Ｑｈ１〜Ｑｈ３は、それぞれ次のデータ列となる。
【００６２】
Ｑｈ１〔Ｖｕ＋１，Ｖｕ＋２，……Ｖｕ＋ｍ〕
Ｑｈ２〔Ｖｕ＋２，Ｖｕ＋３，……Ｖｕ＋ｍ＋１〕
Ｑｈ３〔Ｖｕ＋３，Ｖｕ＋４，……Ｖｕ＋ｍ＋２〕
【００６３】
また、データ処理部１１は、ｈ周期前の管理テーブル１７に含まれる統計速度Ｖｊに基づいて、複数の上流側速度列Ｒｈｋ（ｋ＝１，２……）を生成する。
上流側速度列Ｒｈｋとは、現在速度列Ｐと同じデータ数ｍを含むｈ周期前の統計速度Ｖｊのデータ列であって、現在速度列ＰからＤ×ｋだけ上流側（マイナス側）にずらした対象位置Ｘｉ−ｋの統計速度Ｖｉ−ｋを含むデータ列のことである。従って、例えば上流側速度列Ｒｈ１〜Ｒｈ３は、それぞれ次のデータ列となる。
【００６４】
Ｒｈ１〔Ｖｕ−１，Ｖｕ，……Ｖｕ＋ｍ−２〕
Ｒｈ２〔Ｖｕ−２，Ｖｕ−１，……Ｖｕ＋ｍ−３〕
Ｒｈ３〔Ｖｕ−３，Ｖｕ−２，……Ｖｕ＋ｍ−４〕
なお、現在速度列Ｐから下流側及び上流側へずらす最大距離Ｄ×ｋｍａｘは、例えば、概ね１０００ｍ（ｋｍａｘ≒２０）に設定すればよい。
【００６５】
データ処理部１１は、複数の速度列Ｑｈｋ，Ｒｈｋの中から、要素の変動パターンの類似度が最高のものを選択し、選択した速度列を類似速度列Ａｈとしてメモリに保存する。
類似度は、データ列に含まれる要素（速度値）の変動パターンの近似度合いを表す指標である。類似度は、ユークリッド距離の逆数やマンハッタン距離の逆数で定義される。もっとも、必ずしも類似度が最高（距離が最小）の速度列Ｑｈｋ，Ｒｈｋを選択する必要はなく、例えば、類似度が２番目に高い速度列Ｑｈｋ，Ｒｈｋを選択してもよい。
【００６６】
図５では、現在速度列Ｐから下流側にＤ×２だけずれた、仮想線で示す速度列Ｑｈ２が、現在速度列Ｐに対応する類似速度列Ａｈである場合を例示している。
データ処理部１１は、類似速度列Ａｈの探索が完了すると、類似速度列Ａｈに含まれる統計速度（Ｖｕ＋２，Ｖｕ＋３，……Ｖｕ＋ｍ＋１）のうち、最小の統計速度Ｖｕ＋ｍ＋１に対応する対象位置Ｘｕ＋ｍ＋１を、Ｘｍｉｎとしてメモリに保存する。
【００６７】
データ処理部１１は、類似度が所定の閾値以上である複数の速度列Ｑｈｋ，Ｒｈｋが存在することを条件として、それらの中から類似速度列Ａｈを選択する。
すなわち、データ処理部１１は、所定の閾値以上の類似度となる速度列Ｑｈｋ，Ｒｈｋが存在しない場合は処理を終了し、今回の周期Ｃでは車両速度の推定処理を実行しない。
【００６８】
上述の探索処理において、ｈを１つの値（例えば、ｈ＝５）に固定する場合、データ処理部１１は、５周期前の統計速度Ｖｊに基づく速度列Ｑ５ｋ，Ｒ５ｋから、１つの類似速度列Ａ５を算出する。
上述の探索処理において、ｈを複数の値（例えば、ｈ＝１〜４）に変動させてもよい。この場合、データ処理部１１は、１〜４周期前の統計速度Ｖｊに基づく速度列Ｑｈｋ，Ｒｈｋ（ｈ＝１〜４）から、それぞれ４つの類似速度列Ａｈ（ｈ＝１〜４）を算出する。
【００６９】
すなわち、データ処理部１１は、１周期前の統計速度Ｖｊに基づく速度列Ｑ１ｋ，Ｒ１ｋから、類似速度列Ａ１を算出し、２周期前の統計速度Ｖｊに基づく速度列Ｑ２ｋ，Ｒ２ｋから、類似速度列Ａ２を算出する。
また、データ処理部１１は、３周期前の統計速度Ｖｊに基づく速度列Ｑ３ｋ，Ｒ３ｋから、類似速度列Ａ３を算出し、４周期前の統計速度Ｖｊに基づく速度列Ｑ４ｋ，Ｒ４ｋから、類似速度列Ａ４を算出する。
【００７０】
〔渋滞の伝播速度の算出処理〕
図６は、渋滞の伝搬速度の算出処理の一例を示す説明図である。
ここでは、図５の探索処理において、ｈが１つの値に固定され、１つの類似速度列Ａｈのみが探索されたものと仮定する。類似速度列Ａｈに含まれる各統計速度（Ｖｕ＋２，Ｖｕ＋３，……Ｖｕ＋ｍ＋１）は、時刻（ｔｃ−ｈＣ）に算出された統計速度である。
【００７１】
図６に破線で示すように、類似速度列Ａｈが時刻ｔｃの現在速度列Ｐの下流側に位置する場合は、ｈ周期前の時刻（ｔｃ−ｈＣ）には、現在速度列Ｐが図示の距離Ｌだけ下流側（プラス側）に存在していたと考えられる。
従って、車両を速度Ｖｕから速度Ｖｄに減速させる渋滞が、時刻（ｔｃ−ｈＣ）において地点Ｘｍｉｎの近傍に存在していたが、当該渋滞が、現在時刻ｔｃになって距離Ｌの分だけ延伸したと推定できる。
【００７２】
逆に、図６に仮想線で示すように、類似速度列Ａｈが時刻ｔｃの現在速度列Ｐの上流側に位置する場合は、ｈ周期前の時刻（ｔｃ−ｈＣ）には、現在速度列Ｐが距離Ｌだけ上流側（マイナス側）に存在していたと考えられる。
従って、車両を速度Ｖｕから速度Ｖｄに減速させる渋滞が、時刻（ｔｃ−ｈＣ）において地点Ｘ’ｍｉｎに近傍に存在していたが、当該渋滞が、現在時刻ｔｃになって距離Ｌの分だけ解消したと推定できる。
【００７３】
そこで、データ処理部１１は、地点Ｘｄと地点Ｘｍｉｎとの間の距離Ｌを、Ｌ＝Ｘｍｉｎ−Ｘｄの算出式により算出する。かかる算出式により算出される距離Ｌの値の正負符号は、ｈ周期前の時刻（ｔｃ−ｈＣ）から現在時刻ｔｃまでの時間経過に伴う現在速度列Ｐの移動方向を表す。
また、データ処理部１１は、渋滞の伝搬速度Ｗ（ｍ／ｓ）を、Ｗ＝Ｌ／ｈＣの算出式により算出する。
【００７４】
この場合、データ処理部１１は、距離Ｌの値の正負符号（現在速度列Ｐの移動方向）がプラスであれば、渋滞が延伸中であると判定し、伝搬速度Ｗを「渋滞延伸」の伝搬速度とする。
逆に、データ処理部１１は、距離Ｌの値の正負符号（現在速度列Ｐの移動方向）がマイナスであれば、渋滞が解消中であると判定し、伝搬速度Ｗを「渋滞解消」の伝搬速度とする。
【００７５】
図５の探索処理において、複数の類似速度列Ａｈ（ｈ＝１，２……）を算出した場合には、データ処理部１１は、各々の類似速度列Ａｈから求まる伝搬速度Ｗｈの統計値（例えば平均値）Ｗｍを、伝搬速度Ｗとして採用してもよい。
４つの類似速度列Ａ１〜Ａ４か得られている場合には、各類似速度列Ａ１〜Ａ４から、下式により４つの伝搬速度Ｗ１〜Ｗ４を算出し、Ｗ＝（Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３＋Ｗ４）／４により、後述の推定処理（図７及び図８）に用いる伝搬速度Ｗを算出すればよい。
【００７６】
Ｗ１＝Ｌ１／Ｃ
Ｗ２＝Ｌ２／２Ｃ
Ｗ３＝Ｌ３／３Ｃ
Ｗ４＝Ｌ４／３Ｃ
なお、Ｌ１は、地点ＸｄからＡ１の地点Ｘｍｉｎまでの距離であり、Ｌ２は、地点ＸｄからＡ２の地点Ｘｍｉｎまでの距離であり、Ｌ３は、地点ＸｄからＡ３の地点Ｘｍｉｎまでの距離であり、Ｌ４は、地点ＸｄからＡ４の地点Ｘｍｉｎまでの距離である。
【００７７】
〔車両速度の推定処理〕
図７は、車両速度の推定処理の一例を示す説明図である。
車両速度の推定処理とは、現在速度列Ｐと伝搬速度Ｗに基づいて、速度遷移区間を含む所定区間の統計速度Ｖｊを補正することにより、所定区間に含まれる対象地点Ｘｊにおける実際の車両速度を推定する処理である。
【００７８】
図７において、地点Ｘｄ’は、地点ＸｄからＷ×Ｔｓだけ上流側の地点であり、地点Ｘｕ’は、地点ＸｕからＷ×Ｔｓだけ上流側の地点である。
Ｗは、図６の算出処理で求めた伝搬速度である。Ｔｓは、前述の経過時間である。Ｍは、地点Ｘｕから地点Ｘｄまでの距離（速度遷移区間の区間長）である。Ｋは、地点Ｘｄ’を基点とするマイナス方向の距離である。
【００７９】
データ処理部１１は、距離Ｌの正負に応じて異なる下記の処理を実行することにより、速度遷移区間を含む所定区間の統計速度Ｖｊを補正する。なお、統計速度Ｖｊの補正対象となる所定区間（補正対象区間）は、Ｍ＋Ｗ×Ｔｓの区間長を有する。
【００８０】
（距離Ｌがプラスの場合（渋滞延伸の場合））
１）地点Ｘｄから地点Ｘｄ’までの区間
対象地点Ｘｊの統計速度Ｖｊを、Ｖｄに置き換える。
２）地点Ｘｄ’から地点Ｘｕ’までの区間
対象地点Ｘｊの統計速度Ｖｊを、（Ｋ×Ｖｄ＋（Ｍ−Ｋ）×Ｖｕ’）／Ｍに置き換える。これらの処理は、現在速度列ＰをＷ×Ｔｓだけ上流側にずらすことと等価である。
【００８１】
（距離Ｌがマイナスの場合（渋滞解消の場合））
１）地点Ｘｕ’から地点Ｘｕまでの区間
対象地点Ｘｊの統計速度Ｖｊを、Ｖｕに置き換える。
２）地点Ｘｄ’から地点Ｘｕ’までの区間
対象地点Ｘｊの統計速度Ｖｊを、（Ｋ×Ｖｄ＋（Ｍ−Ｋ）×Ｖｕ’）／Ｍに置き換える。これらの処理は、現在速度列ＰをＷ×Ｔｓだけ下流側にずらすことと等価である。
【００８２】
図７の推定処理により車両速度の推定が完了すると、データ処理部１１は、補正対象区間に含まれる各地点Ｘｊの車両速度の推定値に基づいて、補正対象区間に含まれる渋滞末尾の位置を決定することにしてもよい。
例えば、渋滞により車両が減速をほぼ開始する地点を渋滞末尾とする場合は、データ処理部１１は、地点Ｘｕ’を渋滞末尾とすればよい。逆に、渋滞により車両が減速をほぼ終了する地点を渋滞末尾とする場合は、データ処理部１１は、地点Ｘｄ’を渋滞末尾とすればよい。或いは、それらの中間点などを渋滞末尾としてもよい。
【００８３】
〔車両速度の推定処理（変形例）〕
図８は、車両速度の推定処理の変形例を示す説明図である。
図８において、ａは、現在速度列Ｐの傾き（＝（Ｖｄ−Ｖｕ）／（Ｘｄ−Ｘｕ））である。図８の変形例においても、データ処理部１１は、距離Ｌの正負に応じて異なる下記の処理を実行することにより、速度遷移区間を含む所定区間の統計速度Ｖｊを補正する。なお、統計速度Ｖｊの補正対象となる所定区間は、Ｍ＋Ｗ×Ｔｓの区間長を有する。
【００８４】
（距離Ｌがプラスの場合（渋滞延伸の場合））
１）地点Ｘｄから地点Ｘｕまでの区間
対象地点Ｘｊの統計速度Ｖｊを、次式で算出される補正速度Ｖａに置き換える。
補正速度Ｖａ＝Ｖｊ＋｜Ｗ｜×Ｔｓ×ａ
【００８５】
２）地点Ｘｕより上流側の区間
地点Ｘｕを基点とするマイナス方向の距離をδとして、｜Ｗ｜×Ｔｓ−δ＞０となる間は、対象地点Ｘｊの統計速度Ｖｊを、次式で算出される補正速度Ｖａに置き換える。
補正速度Ｖａ＝Ｖｊ＋（｜Ｗ｜×Ｔｓ−δ）×ａ
ただし、１）及び２）のいずれの場合も、Ｖａ＜ＶｄならばＶａ＝Ｖｄとする。
【００８６】
（距離Ｌがマイナスの場合（渋滞解消の場合））
１）地点Ｘｄから地点Ｘｕまでの区間
対象地点Ｘｊの統計速度Ｖｊを、次式で算出される補正速度Ｖａに置き換える。
補正速度Ｖａ＝Ｖｊ＋｜Ｗ｜×Ｔｓ×｜ａ｜
【００８７】
２）地点Ｘｄより下流側の区間
地点Ｘｄを基点とするプラス方向の距離をδとして、｜Ｗ｜×Ｔｓ−δ＞０となる間は、対象地点Ｘｊの統計速度Ｖｊを、次式で算出される補正速度Ｖａに置き換える。
補正速度Ｖａ＝Ｖｊ＋（｜Ｗ｜×Ｔｓ−δ）×｜ａ｜
ただし、１）及び２）のいずれの場合も、Ｖａ＞ＶｕならばＶａ＝Ｖｕとする。
【００８８】
図８の推定処理により車両速度の推定が完了すると、データ処理部１１は、補正対象区間に含まれる各地点Ｘｊの車両速度の推定値に基づいて、補正対象区間に含まれる渋滞末尾の位置を決定することにしてもよい。
例えば、渋滞により車両が減速をほぼ開始する地点を渋滞末尾とする場合は、データ処理部１１は、Ｘｊ＝δの地点を渋滞末尾とすればよい。逆に、渋滞により車両が減速をほぼ終了する地点を渋滞末尾とする場合は、データ処理部１１は、車両速度がＶｄとなる地点を渋滞末尾とすればよい。或いは、それらの中間点などを渋滞末尾としてもよい。
【００８９】
〔シミュレーション試験の結果〕
本実施形態の推定処理（図４〜図８）の有効性を確認するため、交通シミュレーションに常用されるアプリケーションソフトである交通流シミュレータを用いて、所定の道路ネットワークについてのシミュレーション試験を行った。
シミュレーション試験の結果を図９及び図１０に示す。図９は、渋滞延伸の場合のシミュレーション結果を示す。図１０は、渋滞解消の場合のシミュレーション結果を示す。
【００９０】
図９及び図１０において、仮想線（answer）のグラフは、プローブ車両１の実際の車両速度のグラフである。破線（original）のグラフは、推定処理前の統計速度Ｖｊのグラフである。実線（mend）のグラフは、本実施形態の推定処理を行った場合のグラフである。
図９に示すように、推定処理前の統計速度Ｖｊ（original）は、実際の車両速度（answer）からプラス側に約１５００ｍずれているが、推定処理後の車両速度（mend）は、そのずれが概ね解消され、実際の車両速度（answer）とほぼ一致している。
【００９１】
図１０に示すように、推定処理前の統計速度Ｖｊ（original）は、実際の車両速度（answer）からマイナス側に約１５００ｍずれているが、推定処理後の車両速度（mend）は、そのずれが概ね解消され、実際の車両速度（answer）とほぼ一致している。
これらの結果から明らかな通り、本実施形態の推定処理を実行すれば、渋滞延伸及び渋滞解消のいずれの場合も、対象区間Ｘｊごとの統計速度Ｖｊから、実際の車両速度に近似する車両速度の推定することができる。
【００９２】
〔第１の変形例〕
上述の実施形態では、観測期間Ｔにおけるプローブ車両１のＸｄ通過時刻から現在時刻ｔｃまでの経過時間Ｔｓを、渋滞の伝搬速度Ｗに乗じた距離（＝Ｗ×Ｔｓ）の分だけ、現在速度列Ｐを上流側又は下流側にシフトする補正を行うことにより、現在時刻ｔｃにおける車両速度を推定している（図７参照）。
【００９３】
もっとも、同じ渋滞速度Ｗが現在時刻ｔｃ以後も継続すると想定される場合には、伝搬速度Ｗに乗じる経過時間を長めに見積もることにより、将来の時刻の車両速度を推定することもできる。
例えば、現在時刻ｔｃからΔＴ（例えば２分）経過した将来時刻の車両速度を推定する場合には、現在速度列Ｐのシフト量をＷ×（Ｔｓ＋ΔＴ）に変更すればよい。
【００９４】
逆に、同じ渋滞速度Ｗが現在時刻ｔｃからΔＴだけ前の時刻までしか継続しないと想定される場合には、伝搬速度Ｗに乗じる経過時間を短めに見積もることにより、現在時刻ｔｃから見て過去の時刻（ｔｃ−ΔＴ）の車両速度を推定することにしてもよい。
【００９５】
〔第２の変形例〕
上述の実施形態において、速度遷移区間の抽出処理に用いる速度列を「第１速度列」と定義し、第１速度列と要素の変動パターンが類似する速度列を「第２速度列」と定義すると、渋滞の伝搬速度を求めるためには、第２速度列の統計速度は、第１速度列の統計速度よりも古い統計値である必要があるが、第１速度列の統計速度は、必ずしも最新の統計値（最新の管理テーブル１７に記録された統計速度）である必要はない。
【００９６】
すなわち、上述の実施形態では、第１速度列が、現在時刻ｔｃの管理テーブル１７の統計速度Ｖｊから生成した現在速度列Ｐよりなるが、第１速度列は、必ずしも最新の管理テーブル１７ではなく、若干古い管理テーブル１７（例えば、１周期前の時刻（ｔｃ−Ｃ）の管理テーブル１７）の統計速度Ｖｊから生成した速度列であってもよい。
【００９７】
〔その他の変形例〕
今回開示した実施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。本発明の権利範囲は、上述の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲に記載された構成と均等の範囲内でのすべての変更が含まれる。
例えば、上述の実施形態では、プローブ情報から対象地点Ｘｊの統計速度Ｖｊを算出する場合を想定したが、対象地点Ｘｊの統計速度Ｖｊは、車両感知器の感知信号や画像式車両感知器の画像データから算出することにしてもよい。
【符号の説明】
【００９８】
１  プローブ車両
２  車載機
３  通信装置
４  基地局
５  センター装置（補完装置）
６  通信回線
１０  送受信部
１１  データ処理部
１２  記憶部
１３  プローブデータベース
１４  地図データベース
１５  速度データベース
１６  コンピュータプログラム
１７  管理テーブル
２０  交通情報処理システム
【図１】
2018168035.tif 000003
【図２】
2018168035.tif 000004
【図３】
2018168035.tif 000005
【図４】
2018168035.tif 000006
【図５】
2018168035.tif 000007
【図６】
2018168035.tif 000008
【図７】
2018168035.tif 000009
【図８】
2018168035.tif 000010
【図９】
2018168035.tif 000011
【図１０】
2018168035.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】令和1年7月2日(2019.7.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
（９）  本開示の別態様に係る装置は、渋滞傾向を推定する装置であって、複数の対象地点の統計速度が蓄積された速度データベースと、蓄積された統計速度を用いて前記渋滞傾向を推定するデータ処理部と、を備え、前記データ処理部は、統計速度が高速閾値以上から低速閾値以下に漸減する複数の対象地点を含む速度遷移区間を抽出する抽出処理と、前記速度遷移区間に含まれる複数の対象地点の統計速度を要素とする第１速度列の、時間経過に伴う移動方向を算出する算出処理と、前記移動方向に基づいて、前記速度遷移区間を包含する所定区間において渋滞が延伸傾向にあるか、解消傾向にあるかを推定する推定処理と、を実行する。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４８】
例えば、対象地点Ｘ１の場合、現在時刻ｔｃから直近の観測期間Ｔに、３台のプローブ車両１Ａ〜１Ｃが、それぞれ９０，８５，７５（ｋｍ／ｈ）の車両速度で対象地点Ｘ１を通過している。このため、対象地点Ｘ１の統計速度Ｖ１は、Ｖ１＝（９０＋８５＋７５）／３＝８３．３（ｋｍ／ｈ）となる。 
同様に、対象地点Ｘ２の統計速度Ｖ２は、Ｖ２＝（９０＋８５＋７５）／３＝８３．３（ｋｍ／ｈ）となり、対象地点Ｘ３の統計速度Ｖ３は、Ｖ３＝（８５＋８５＋７０）／３＝８０（ｋｍ／ｈ）となる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７６】
Ｗ１＝Ｌ１／Ｃ 
Ｗ２＝Ｌ２／２Ｃ 
Ｗ３＝Ｌ３／３Ｃ 
Ｗ４＝Ｌ４／４Ｃ
なお、Ｌ１は、地点ＸｄからＡ１の地点Ｘｍｉｎまでの距離であり、Ｌ２は、地点ＸｄからＡ２の地点Ｘｍｉｎまでの距離であり、Ｌ３は、地点ＸｄからＡ３の地点Ｘｍｉｎまでの距離であり、Ｌ４は、地点ＸｄからＡ４の地点Ｘｍｉｎまでの距離である。
【手続補正４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図７】
2018168035.tif 000013
【国際調査報告】
2018168035.tif 000014
2018168035.tif 000015