(57)【要約】  相関関係学習部（１０７）は、メイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係を、メイン道路の交通情報とプローブカーから取得したサブ道路の交通状況を示すプローブ情報と用いて学習する。サブ道路交通情報生成部（１０９）は、相関関係学習部（１０７）の学習によって得られた相関関係を用いて、メイン道路の交通情報からサブ道路の交通状況を推定することにより、サブ道路の交通情報を生成する。道路構造変化検出部（１１１）が道路構造の変化を検出すると、再学習指示部（１１２）が、相関関係学習部（１０７）に相関関係を再学習させる。
2019171446.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
路側インフラのセンシング装置が取得した情報を基に配信される交通情報の対象である道路であるメイン道路の交通状況と、前記交通情報の対象でない道路であるサブ道路の交通状況との相関関係を、前記メイン道路の交通情報とプローブカーから取得した前記サブ道路の交通状況を示すプローブ情報と用いて学習する相関関係学習部と、
前記相関関係学習部の学習によって得られた前記相関関係を用いて、前記メイン道路の交通情報から前記サブ道路の交通状況を推定することにより、前記サブ道路の交通情報を生成するサブ道路交通情報生成部と、
道路構造の変化を検出する道路構造変化検出部と、
道路構造の変化が検出された場合に、前記相関関係学習部に前記相関関係を再学習させる再学習指示部と、
を備える交通情報処理装置。
【請求項２】
前記道路構造の変化は、道路の新設、道路の廃止、道路形状の変更、道路内の車線数の変更、および道路間の接続関係の変更のうちの１つ以上を含む、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項３】
前記道路構造の変化は、道路の舗装、道路の補修、道路の防災施設の整備のうちの１つ以上を含む、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項４】
前記道路構造の変化は、道路の交通規制の変更、道路標識の変更、道路標示の変更のうちのいずれか１つ以上を含む、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項５】
前記交通状況は、災害による道路の被害状況を含む、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項６】
個々の道路は、異なる属性の複数の交通情報を有し、
前記再学習指示部は、前記道路構造の変化が影響する属性の交通状況についての前記相関関係のみを前記相関関係学習部に再学習させる、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項７】
前記再学習指示部は、前記道路構造の変化が影響する属性の交通状況を表すプローブ情報を優先的に送信するように前記プローブカーに要求する、
請求項６に記載の交通情報処理装置。
【請求項８】
前記再学習指示部は、前記道路構造の変化が交通状況に影響する範囲を特定し、前記相関関係学習部に、前記道路構造の変化が交通状況に影響する範囲内のメイン道路およびサブ道路についての前記相関関係を再学習させる、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項９】
前記相関関係学習部は、前記道路構造の変化が交通状況に影響する範囲内のサブ道路のプローブ情報を優先的に送信するように前記プローブカーに要求する、
請求項８に記載の交通情報処理装置。
【請求項１０】
前記道路構造変化検出部は、前記道路構造の変化の情報を前記プローブカーから取得する、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項１１】
前記道路構造変化検出部は、プローブ情報が示すサブ道路の交通状況と前記サブ道路交通情報生成部が推定した当該サブ道路の交通状況との差異の大きさまたは差異が生じる頻度が予め定められたしきい値よりも大きくなると、前記道路構造が変化したと判断する、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項１２】
前記再学習指示部は、プローブ情報が示す交通状況と前記サブ道路交通情報生成部が推定した交通状況との差異の大きさまたは差異が生じる頻度が前記しきい値よりも大きくなったサブ道路のプローブ情報を優先的に送信するように前記プローブカーに要求する、
請求項１１に記載の交通情報処理装置。
【請求項１３】
前記相関関係学習部の学習によって得られた前記相関関係を外部へ配信する、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項１４】
前記サブ道路交通情報生成部が生成した前記サブ道路の交通情報を外部へ配信する、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項１５】
交通情報処理装置における交通情報処理方法であって、
前記交通情報処理装置の相関関係学習部が、路側インフラのセンシング装置が取得した情報を基に配信される交通情報の対象である道路であるメイン道路の交通状況と、前記交通情報の対象でない道路であるサブ道路の交通状況との相関関係を、前記メイン道路の交通情報とプローブカーから取得した前記サブ道路の交通状況を示すプローブ情報と用いて学習し、
前記交通情報処理装置のサブ道路交通情報生成部が、前記相関関係学習部の学習によって得られた前記相関関係を用いて、前記メイン道路の交通情報から前記サブ道路の交通状況を推定することにより、前記サブ道路の交通情報を生成し、
前記交通情報処理装置の道路構造変化検出部が、道路構造の変化を検出し、
道路構造の変化が検出された場合に、前記交通情報処理装置の再学習指示部が、前記相関関係学習部に前記相関関係を再学習させる、
交通情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路の交通情報から他の道路の交通状況を推定する交通情報処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えばＶＩＣＳ（登録商標）（Vehicle Information and Communication System）やＴＭＣ（Traffic Message Channel）など、道路の渋滞や通行止めの発生を示す交通情報を配信する交通情報配信システムが知られている。一般に、交通情報配信システムでは、道路の交通状況を検知するセンシング設備の配置およびコストの観点から、配信される交通情報の対象となる道路は、高速道路や国道などの主要な道路に限られている。以下、交通情報の対象である道路を「メイン道路」、交通情報の対象でない道路を「サブ道路」という。【０００３】
一方、例えば下記の特許文献１，２には、プローブ車両と呼ばれる車両から道路の交通状況を示すプローブ情報を取得し、プローブ情報を用いてメイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係を学習し、学習により得られた相関関係とメイン道路の交通情報とから、サブ道路の交通状況を推定する技術が提案されている。この技術によれば、サブ道路の交通状況の推定結果に基づいて、サブ道路の交通情報を生成することで、交通情報の網羅性を向上させることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１１３５４７号公報
【特許文献２】特開２０１１−１１８７４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
道路構造は不変ではなく、道路の新設、廃止、修繕、拡縮、通行規制（路側の道路標識や路面の道路標示）の変更などによって、道路構造が変化することがある。道路構造が変化すると、車両の流れが変わり、メイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係が変化するため、学習によって得られた相関関係の信頼性が低下する。その結果、サブ道路の交通状況の推定精度が低下する。【０００６】
本発明は以上のような課題を解決するためになされたものであり、メイン道路の交通情報からサブ道路の交通状況を推定する交通情報処理装置において、道路構造が変化してもサブ道路の交通状況の推定精度を維持することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る交通情報処理装置は、路側インフラのセンシング装置が取得した情報を基に配信される交通情報の対象である道路であるメイン道路の交通状況と、交通情報の対象でない道路であるサブ道路の交通状況との相関関係を、メイン道路の交通情報とプローブカーから取得したサブ道路の交通状況を示すプローブ情報と用いて学習する相関関係学習部と、相関関係学習部の学習によって得られた相関関係を用いて、メイン道路の交通情報からサブ道路の交通状況を推定することにより、サブ道路の交通情報を生成するサブ道路交通情報生成部と、道路構造の変化を検出する道路構造変化検出部と、道路構造の変化が検出された場合に、相関関係学習部に相関関係を再学習させる再学習指示部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、道路構造の変化が検出された場合に、メイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係が再学習されるため、道路構造が変化してもサブ道路の交通状況の推定精度を高く維持することができる。【０００９】
本発明の目的、特徴、態様、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】交通情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】道路構造の例を示す図である。
【図３】地図データベースに記憶されるリンク情報の例を示す図である。
【図４】メイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係の例を示す図である。
【図５】サブ道路交通情報生成部の動作を示すフローチャートである。
【図６】交通情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】道路構造の変化の例を示す図である。
【図８】相関関係学習処理を示すフローチャートである。
【図９】交通情報処理装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図１０】交通情報処理装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図１１】道路構造の変化の例を説明するための図である。
【図１２】道路構造の変化の例を説明するための図である。
【図１３】道路構造の変化の例を説明するための図である。
【図１４】道路構造の変化の例を説明するための図である。
【図１５】メイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係の例を示す図である。
【図１６】地図データベースに格納されるリンク情報の構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜実施の形態１＞
図１は、本発明の実施の形態１に係る交通情報処理装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、交通情報処理装置１００は、交通情報配信システム１０および複数のプローブ車両２０と、インターネット等の情報通信インフラストラクチャー（以下「インフラ」という）である通信ネットワーク１を介して接続されている。
【００１２】
交通情報配信システム１０は、路側に設置されたインフラ（路側インフラ）であるセンシング装置１１が取得した情報に基づく交通情報を配信する。交通情報としては、例えば、渋滞情報、通行止め情報、災害情報（災害による道路の被害状況の情報）などがある。交通情報配信システム１０としては、例えばＶＩＣＳやＴＭＣを利用できる。以下、交通情報配信システム１０が配信する交通情報の対象である道路を「メイン道路」といい、対象でない道路を「サブ道路」という。
【００１３】
プローブ車両２０は、走行中の道路の交通状況を示すプローブ情報を送信する通信機を搭載した車両である。プローブ車両２０が送信するプローブ情報には、プローブ車両２０自身の走行状態（現在位置、走行速度、進行方向など）の情報だけでなく、プローブ車両２０のセンサで取得した他の車両の情報が含まれていてもよい。なお、車両の位置情報は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）を用いて算出される絶対位置の情報でもよいし、車両が走行中の道路と特定地点からの距離など、地図情報を用いて車両の位置を算出できる相対位置の情報でもよい。
【００１４】
図１のように、交通情報処理装置１００は、通信インタフェース１０１、メイン道路交通情報取得部１０２、メイン道路交通情報蓄積部１０３、プローブ情報取得部１０４、プローブ情報蓄積部１０５、地図データベース１０６、相関関係学習部１０７、相関関係記憶部１０８、サブ道路交通情報生成部１０９、交通情報配信部１１０、道路構造変化検出部１１１および再学習指示部１１２を備えている。
【００１５】
通信インタフェース１０１は、交通情報処理装置１００が通信ネットワーク１を介して交通情報配信システム１０およびプローブ車両２０との通信を行うためのインタフェースである。
【００１６】
メイン道路交通情報取得部１０２は、交通情報配信システム１０が配信するメイン道路の交通情報を取得する。メイン道路交通情報取得部１０２が取得したメイン道路の交通情報は、地図データベース１０６に登録されるとともに、メイン道路交通情報蓄積部１０３に格納される。地図データベース１０６には最新の交通情報が登録され、メイン道路交通情報蓄積部１０３には、過去の交通情報が蓄積される。
【００１７】
プローブ情報取得部１０４は、複数のプローブ車両２０から送信されるサブ道路の交通状況を示すプローブ情報を取得する。プローブ情報取得部１０４が取得したサブ道路のプローブ情報は、プローブ情報蓄積部１０５に格納される。プローブ情報蓄積部１０５には、過去のプローブ情報が蓄積される。またプローブ情報蓄積部１０５に蓄積されるプローブ情報は、そのプローブ情報がプローブ車両２０に取得された時点のメイン道路の交通情報（メイン道路交通情報蓄積部１０３に蓄積されている交通情報）と紐付けされる。後述するように、互いに紐付けされたサブ道路のプローブ情報とメイン道路の交通情報とは、相関関係学習部１０７がメイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係を学習する際に用いられる教師信号ペアになる。
【００１８】
地図データベース１０６は、道路構造を示す地図情報と、地図情報に含まれる各道路の交通情報とを記憶するデータベースである。地図情報は、特定の地点を示すノードの情報と、ノード間の道路を示すリンクの情報とを含んでいる。地図情報が示す道路構造の例を図２に示す。図２において、実線の矢印はメイン道路のリンクであり、点線の矢印はサブ道路のリンクである。双方向に通行可能な道路は、互いに反対向きの２つのリンクで表される。
【００１９】
図３は、地図データベース１０６に記憶されるリンク情報の例を示す図である。図３のように、リンク情報には、リンクが示す道路を特定するためのリンク番号と、当該道路の位置を示すリンク座標点列と、当該道路がメイン道路かサブ道路かを示すリンク属性と、当該リンクの最新の道路情報とが含まれている。地図データベース１０６に登録されるメイン道路の交通情報は、メイン道路交通情報取得部１０２が交通情報配信システム１０から取得した最新の交通情報である。一方、サブ道路の交通情報は、交通情報配信システム１０からは配信されない。そのため、サブ道路交通情報生成部１０９が、メイン道路の最新の交通情報に基づいてサブ道路の交通情報を生成し、それを地図データベース１０６に登録する。
【００２０】
相関関係学習部１０７は、メイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係を、メイン道路交通情報蓄積部１０３に蓄積されているメイン道路の交通情報と、プローブ情報蓄積部１０５に蓄積されているサブ道路のプローブ情報と用いて学習する。ここでは、交通状況の内容は渋滞の有無とするが、例えば、通行止めの有無、災害による道路被害の有無などのでもよい。
【００２１】
メイン道路の交通状況からサブ道路の交通状況との相関関係は、次の式（１）によって定義できる。
【００２２】
【数１】
2019171446.tif 000003
【００２３】
式（１）において、ｆはメイン道路の交通状況とリンク番号ｎのサブ道路の交通状況との相関関係を示す関数（相関関数）である。Tinfo(m)はリンク番号ｍのメイン道路の交通状況、STinfo(n)はリンク番号ｎのサブ道路の交通状況である。本実施の形態では、Tinfo(m)およびSTinfo(n)は、渋滞情報を示すものとし、「渋滞有り」のとき１、「渋滞無し」のとき０となるものとする。渋滞の定義はどのようなものでもよい。例えば、車両の速度が制限速度の１／２以下の状態が１５分以上続く交通状況を、「渋滞有り」と定義することができる。
【００２４】
通常、２つの道路の交通状況の相関は、当該２つの道路間の距離が近いほど高くなり、遠いほど小さくなり、一定以上遠い場合は無視できる。ここでいう道路の距離は、地理的な距離でもよいし、道路ネットワークトポロジー上の距離でもよい。道路ネットワークトポロジー上の距離は、２つの道路の間に介在する他の道路（リンク）の個数で決まる。例えば、直接接続した２つの道路は、地理的な距離も、道路ネットワークトポロジー上の距離も近い関係にある。一方、非常に長い１つのリンク（高速道路のインターチェンジ間の道路など）を介して接続する２つの道路は、地理的には遠いが、道路ネットワークトポロジー上は近い関係となる。
【００２５】
以下、ｋ−１個の道路を介する接続を「ｋ次的接続」という。すなわち、特定の道路に直接接続した道路は、「特定の道路に１次的に接続した道路」といい、特定の道路に１つの道路を介して接続した道路は、「特定の道路に２次的に接続した道路」という。例えば図２において、リンク番号Ｌ６４の道路は、リンク番号Ｌ６３の道路に１次的に接続しており、リンク番号Ｌ７１の道路は、リンク番号Ｌ６３の道路に２次的に接続している。
【００２６】
本実施の形態では、式（１）の相関関数ｆに、ニューラルネットワークを採用する。また、メイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係を表す数式を次の式（２）のように定義する。
【００２７】
【数２】
2019171446.tif 000004
【００２８】
式（２）において、WLVm、WLVbmは、重み係数である。この場合、相関関数ｆは、図４のように図示できる。相関関係学習部１０７は、学習によってWLVm、WLVbmの値を最適化する。
【００２９】
式（２）のようなメイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係を表す数式を用いれば、メイン道路の交通状況からサブ道路の交通状況を推定することができる。以下、この数式を「サブ道路の相関関係式」という。
【００３０】
相関関係記憶部１０８は、相関関係学習部１０７の学習によって得られたサブ道路の相関関係式（サブ道路の交通状況の推定式）を記憶する。
【００３１】
サブ道路交通情報生成部１０９は、相関関係記憶部１０８に記憶されているサブ道路の相関関係式を用いて、メイン道路の交通情報からサブ道路の交通状況を推定し、その推定結果を、サブ道路の交通情報として生成する。サブ道路交通情報生成部１０９が生成したサブ道路の交通情報は、地図データベース１０６に記憶される。
【００３２】
例えば、相関関係学習部１０７による学習の結果、リンク番号Ｌ６４のサブ道路の相関関係式が、式（３）のように決定されたとする。
【００３３】
【数３】
2019171446.tif 000005
【００３４】
このとき、メイン道路交通情報取得部１０２が取得したメイン道路の最新の交通情報が、Tinfo(LV23)＝１、Tinfo(LV23b)＝１、Tinfo(LV24)＝１、Tinfo(LV24b)＝１という情報を含んでいれば、式（３）から、STinfo(L64)＝１．０となる。この場合、サブ道路交通情報生成部１０９は、リンク番号Ｌ６４のサブ道路の道路状況を「渋滞有り」と推定し、STinfo(L64)＝１の交通情報を地図データベース１０６に登録する。
【００３５】
また、メイン道路交通情報取得部１０２が取得したメイン道路の最新の交通情報が、Tinfo(LV23)＝０、Tinfo(LV23b)＝１、Tinfo(LV24)＝０、Tinfo(LV24b)＝０という情報を含んでいれば、式（３）から、STinfo(L64)＝０．４となる。この場合、相関関係学習部１０７は、四捨五入によりSTinfo(L64)＝０とみなし、リンク番号Ｌ６４のサブ道路の道路状況を「渋滞無し」と推定し、STinfo(L64)＝０の交通情報を地図データベース１０６に登録する。
【００３６】
図５は、サブ道路交通情報生成部１０９の動作を示すフローチャートである。このフローは、メイン道路交通情報取得部１０２がメイン道路の新たな交通情報を取得したとき（メイン道路の交通情報に変化が生じたとき）に実行される。ここでは、サブ道路の相関関係式の学習が相当なレベルまで進行（あるいは完了）し、学習の結果得られたサブ道路の相関関係式が相関関係記憶部１０８に記憶されているものと仮定する。
【００３７】
メイン道路交通情報取得部１０２がメイン道路の新たな交通情報を受信すると、サブ道路交通情報生成部１０９は、サブ道路の相関関係式（サブ道路の交通状況の推定式）を相関関係記憶部１０８から取得する（ステップＳＴ１１）。次に、サブ道路交通情報生成部１０９は、サブ道路の相関関係式にメイン道路の最新の交通情報を入力することで、サブ道路の交通状況を推定する（ステップＳＴ１２）。そして、推定されたサブ道路の交通状況を示す交通情報を作成し、地図データベース１０６に登録する（ステップＳＴ１３）。
【００３８】
図１に戻り、交通情報配信部１１０は、外部からの要求に応じて、地図データベース１０６に記憶されているサブ道路の交通情報（サブ道路交通情報生成部１０９が生成した交通情報）を配信する。また、交通情報配信部１１０は、メイン道路の交通情報（メイン道路交通情報取得部１０２が取得した交通情報）も配信してもよい。さらに、交通情報配信部１１０は、相関関係記憶部１０８に記憶されているサブ道路の相関関係式を外部に配信してもよい。
【００３９】
道路構造変化検出部１１１は、道路構造の変化を検出する。道路構造変化検出部１１１が道路構造の変化を検出する方法は任意の方法でよい。例えば、道路構造変化検出部１１１が、道路の管理団体や地図情報の作成会社などのサーバー（不図示）から、道路構造の変化の情報を受信するという方法が考えられる。
【００４０】
道路構造変化検出部１１１が検出する道路構造の変化としては、道路の新設、道路の廃止、道路形状の変更、道路内の車線数の変更および道路間の接続関係の変更などがある。また、道路の舗装、道路の補修（例えば、道路の水はけをよくする改修など）、道路の防災施設の整備など、道路の利便性を向上させるための変化も道路構造の変化に含めてもよい。例えば、道路が補修されると車両の平均走行速度が速くなり、車両の流れ方が変わるため、道路の交通状況の相関関係に影響を及ぼす。また、道路の水はけがよくなった場合も、冠水やスリップの可能性が減少することで、車両の流れが変わるため、これも道路の交通状況の相関関係に影響を及ぼす。
【００４１】
また、道路の交通規制の変更、およびそれに伴う道路標識の変更、道路標示の変更など、道路の物理的な構造の変化を伴わないものも、道路構造の変化に含めてもよい。道路の交通規制が変更されると、車両の流れが変わるため、これも道路の交通状況の相関関係に影響を及ぼす。
【００４２】
再学習指示部１１２は、道路構造変化検出部１１１が道路構造の変化を検出した場合に、メイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係（サブ道路の相関関係式）を、相関関係学習部１０７に再学習させる。道路構造が変化すると、車両の流れが変わり、メイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係が変化するからである。
【００４３】
このように、本実施の携帯に係る交通情報処理装置１００によれば、道路構造が変化したときに、メイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係が再学習されるため、道路構造が変化してもサブ道路の交通状況の推定精度を高く維持することができる。
【００４４】
図６は、交通情報処理装置１００の動作を示すフローチャートである。このフローは、交通情報処理装置１００によって繰り返し実行される。
【００４５】
交通情報処理装置１００が起動すると、プローブ情報取得部１０４は、プローブ車両２０からサブ道路のプローブ情報を受信した否かを確認する（ステップＳＴ２１）。
【００４６】
サブ道路のプローブ情報が受信された場合（ステップＳＴ２１でＹＥＳ）、受信されたプローブ情報は、プローブ情報蓄積部１０５に記憶される（ステップＳＴ２２）。このとき、プローブ情報蓄積部１０５は、記憶するプローブ情報を、メイン道路交通情報蓄積部１０３に蓄積されている特定のメイン道路の交通情報（プローブ情報が取得された時点の交通情報）に、ニューラルネットワークの学習用の教師信号ペアとして紐付する。なお、サブ道路のプローブ情報が受信されていなければ（ステップＳＴ２１でＮＯ）、ステップＳＴ２２はスキップされる。
【００４７】
地理的な距離または道路ネットワークトポロジー上の距離が遠い関係のメイン道路とサブ道路とは、交通状況の相関が低いため、そのような組み合わせから構成される教師信号ペアは、相関関係の学習への寄与が小さい。そのため、教師信号ペアを構成するメイン道路とサブ道路との組み合わせは、地理的または道路ネットワークトポロジー上近いメイン道路とサブ道路との組み合わせに限定してもよい。学習への寄与の小さい教師信号ペアが排除されることで、学習効率が向上する。
【００４８】
ステップＳＴ２２が実行されるたびに、教師信号ペアは増加（充実）するが、メイン道路交通情報蓄積部１０３およびプローブ情報蓄積部１０５の記憶容量を考慮して、１つのサブ道路の相関関係式の学習に用いる教師信号のペア数を一定数以下に制限してもよい。
【００４９】
また、教師信号ペアが示す交通状況の偏りが少なくなるように、「渋滞有り」を示すプローブ情報と、「渋滞無し」を示すプローブ情報とが、ほぼ均等にプローブ情報蓄積部１０５に蓄積されるようにしてもよい。もしくは、例えば「渋滞有り」が６０％、「渋滞無し」が４０％など、通常ではない交通状況を示すプローブ情報の割合が若干大きくなるようにしてもよい。
【００５０】
次に、相関関係学習部１０７は、学習未完了のサブ道路が有るか否かを確認する（ステップＳＴ２３）。学習未完了のサブ道路が存在すれば（ステップＳＴ２３でＹＥＳ）、学習未完了のサブ道路の相関関係式を学習する処理である「相関関係学習処理」を行う（ステップＳＴ２４）。相関関係学習処理の詳細は後述する。なお、学習未完了のサブ道路が無ければ（ステップＳＴ２３でＮＯ）、ステップＳＴ２４はスキップされる。
【００５１】
その後、道路構造変化検出部１１１が、道路構造が変化したか否かを判断する（ステップＳＴ２５）。例えば、図２の道路構造から、図７のようにリンク番号Ｌ５２，Ｌ５２ｂの新たなサブ道路が新設された場合などには、道路構造変化検出部１１１によってその変化が検出される。
【００５２】
道路構造変化検出部１１１により道路構造の変化が検出された場合（ステップＳＴ２５でＹＥＳ）、再学習指示部１１２は、学習が完了しているか否かにかかわらず、相関関係学習部１０７に、サブ道路の相関関係式の再学習をスタートさせ（ステップＳＴ２６）、ステップＳＴ２１に戻る。なお、道路構造の変化が検出されなければ（ステップＳＴ２５でＮＯ）、ステップＳＴ２６はスキップされる。
【００５３】
図８は、相関関係学習処理（図６のステップＳＴ２４）のフローチャートである。相関関係学習処理は、サブ道路のプローブ情報が新たに取得されたか否かにかかわらず繰り返し実施される学習ルーチンである。また、相関関係学習処理は、演算負荷が大きいため、例えばクラウドコンピュータシステムを用いて実施されてもよい。
【００５４】
相関関係学習処理が開始されると、相関関係学習部１０７は、学習が完了していない任意のサブ道路を例えば均等確率で選択し、さらに当該サブ道路のプローブ信号を含む教師信号ペアを例えば均等確率で選択する（ステップＳＴ３１）。そして、相関関係学習部１０７は、当該教師信号ペアを用いて、当該サブ道路の相関関係式を学習する（ステップＳＴ３２）。学習の結果得られた相関関係式は、相関関係記憶部１０８に記憶される（ステップＳＴ３３）。相関関係記憶部１０８に記憶された相関関係式は、サブ道路交通情報生成部１０９におけるサブ道路の交通状況の推定（図５のフロー）に用いられる。
【００５５】
次に、相関関係学習部１０７は、当該サブ道路の相関関係式の学習が完了したか否か（相関関係式の重み係数が十分収束したか否か）を確認する（ステップＳＴ３４）。学習が完了していれば（ステップＳＴ３４でＹＥＳ）、相関関係学習部１０７は、当該サブ道路の学習完了フラグを立てる（ステップＳＴ３５）。学習完了フラグが立ったサブ道路は、ステップＳＴ３１での選択の対象から除外され、当該サブ道路の学習はこれ以上行われなくなる。これは、学習が進んだサブ道路よりも学習の進んでいないサブ道路の学習を優先させるためである。
【００５６】
また、全てのサブ道路の学習が完了すると（ステップＳＴ３６でＹＥＳ）、相関関係学習部１０７は、全サブ道路学習完了フラグを立て（ステップＳＴ３７）、相関関係学習処理を終了する。全サブ道路学習完了フラグが立つと、図６のステップＳＴ２３でＮＯと判定されるようになり、相関関係学習処理は行われなくなる。学習未完了のサブ道路が残っていれば（ステップＳＴ３６でＮＯ）、相関関係学習部１０７は、全サブ道路学習完了フラグを立てずに相関関係学習処理を終了する。
【００５７】
図６のステップＳＴ２６におけるサブ道路の相関関係式の再学習のスタート方法としては、種々の方法が考えられる。例えば、全てのサブ道路の相関関係式の重み係数（WLVm）を適当な初期値にリセットし、教師信号ペアをすべて削除することで、完全な再学習をスタートさせてもよい。ただし、この方法では、膨大な学習演算が再度必要になる。
【００５８】
そこで、再学習指示部１１２が、道路構造の変化が交通状況に影響する範囲（以下「影響範囲」という）を特定し、相関関係学習部１０７に、影響範囲内のメイン道路およびサブ道路の交通状況の相関関係を再学習させるようにしてもよい。すなわち、相関関係学習部１０７に、影響範囲内に存在するサブ道路の相関関係式、および、影響範囲内に存在するメイン道路との相関を有するサブ道路の相関関係式を再学習させてもよい。
【００５９】
道路構造の変化の影響範囲は、例えば、構造が変化した道路から地理的な距離が一定値以下（例えば１０ｋｍ以下）の範囲としてもよいし、構造が変化した道路から一定時間内に移動可能な範囲（例えば、制限速度で走行して１５分で移動可能な範囲）としてもよい。あるいは、構造が変化した道路から、道路ネットワークトポロジー上の距離が一定値以下の範囲（例えば、１次的あるいは２次的に接続した道路の範囲）を、影響範囲としてもよい。
【００６０】
地理的な距離を用いた方法と、道路ネットワークトポロジー上の距離を用いた方法とを組み合わせてもよい。例えば、構造が変化した道路に接続する高速道路については、道路ネットワークトポロジー上の距離に基づいて影響範囲を定め、一般道路については地理的な距離に基づいて影響範囲を定めてもよい。
【００６１】
サブ道路の相関関係式を再学習する際のパラメータ（重み係数）の初期値を設定する方法も、種々の方法が考えられる。例えば図２から図７への変化のように、リンク番号Ｌ６３，Ｌ６３ｂのサブ道路が、リンク番号Ｌ６１，Ｌ６１ｂ，Ｌ６２，Ｌ６２ｂのサブ道路へ分割された場合、リンク番号Ｌ６１，Ｌ６１ｂ，Ｌ６２，Ｌ６２ｂのサブ道路の相関関係式のパラメータの初期値は、分割前のリンク番号Ｌ６３，Ｌ６３ｂのサブ道路の相関関係式のパラメータの学習値を踏襲させてもよい。
【００６２】
図７のように、新設されたリンク番号Ｌ５２、Ｌ５２ｂのサブ道路に、１次的に接続するメイン道路（リンク番号ＬＶ１１，ＬＶ１１ｂ，ＬＶ１２，ＬＶ１２ｂ）が存在する場合、当該メイン道路に１次的に接続する他のサブ道路（リンク番号Ｌ５１，Ｌ５１ｂ）の相関関係式のパラメータの初期値を、リンク番号Ｌ５２、Ｌ５２ｂのサブ道路の相関関係式のパラメータの初期値として採用してもよい。また、近傍にある適当なサブ道路の相関関係式のパラメータの学習値を、リンク番号Ｌ５２、Ｌ５２ｂのサブ道路の相関関係式のパラメータの初期値として採用してもよい。
【００６３】
また、図６のステップＳＴ２２において、道路構造の変化の影響範囲内にあるサブ道路のプローブ情報が、優先的にプローブ情報蓄積部１０５に記憶されるようにしてもよい。あるいは、相関関係学習部１０７が、プローブ車両２０に対し、道路構造の変化の影響範囲内にあるサブ道路のプローブ情報を優先的に送信するように依頼してもよい。このとき、依頼に応じたプローブ車両２０に何らかの報酬を付与してもよい。
【００６４】
また、図８のステップＳＴ３１において、道路構造の変化の影響範囲内にあるサブ道路が選択される確率を高くして、当該サブ道路の相関関係式の学習が優先的に行われるようにしてもよい。
【００６５】
なお、上の説明では、交通情報が、「渋滞有り」と「渋滞無し」の２値をとるものとしたが、渋滞度を示す多段階的または連続的な値をとるものとしてもよい。
【００６６】
例えば、道路の制限速度をVlm、プローブ車両２０から入力した速度をv、渋滞度Conj(v)とし、交通情報を式（４）のように定義してもよい。
【００６７】
【数４】
2019171446.tif 000006
【００６８】
このとき、図６のステップＳＴ２２において、プローブ情報蓄積部１０５がプローブ情報を記憶する際、各渋滞度を示す教師信号ペアの数が均一になるようにしてもよい。あるいは、図８のステップＳＴ３１において、各渋滞度を示す教師信号ペアが均一または特定の割合で選択されるようにしてもよい。
【００６９】
また、プローブ車両２０が道路構造の認識機能を持つ場合、道路構造変化検出部１１１が、プローブ車両２０から道路構成の変化の情報を取得することで、道路構成の変化を検出してもよい。あるいは、プローブ車両２０から道路構造の情報を取得し、地図データベース１０６に記憶されている道路構造と比較することで、道路構造の変化を検出してもよい。
【００７０】
また、道路構造変化検出部１１１は、プローブ情報取得部１０４が取得したプローブ情報が示すサブ道路の交通状況と、サブ道路交通情報生成部１０９が推定した当該サブ道路の交通状況との差異の大きさ、または差異が生じる頻度が、予め定められたしきい値よりも大きくなったときに、道路構造が変化したと判断してもよい。その場合、再学習指示部１１２は、プローブ車両２０に対し、上記の差異の大きさまたは差異が生じる頻度が大きくなったサブ道路のプローブ情報を優先的に送信するように依頼してもよい。
【００７１】
また、特定のイベント（悪天候や催し物の開催など）の開催が原因となって、プローブ情報が示すサブ道路の交通状況と、サブ道路交通情報生成部１０９が推定した当該サブ道路の交通状況との差異が大きくなると認められる場合がある。その場合、相関関係学習部１０７が、イベントの属性ごとにサブ道路の相関関係式の学習を行い、相関関係記憶部１０８がイベントの属性ごとに相関関係式を記憶し、サブ道路交通情報生成部１０９が、イベントに合わせて相関関係式を使い分けてもよい。
【００７２】
実施の形態１では、ニューラルネットワークを用いてサブ道路の相関関係式を表現したが、他の統計的手法（例えば独立成分分析）、数学的手法、制御関数、ファジー理論、マルコフモデルなど、メイン道路の交通状況からサブ道路の交通状況を推定する手法であれば、どのようなものを採用して相関関係式を定義してもよい。
【００７３】
図９および図１０は、それぞれ交通情報処理装置１００のハードウェア構成の例を示す図である。図１に示した交通情報処理装置１００の構成要素の各機能は、例えば図９に示す処理回路５０により実現される。すなわち、交通情報処理装置１００は、メイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係を、メイン道路の交通情報とプローブカーから取得したサブ道路の交通状況を示すプローブ情報と用いて学習し、学習によって得られた相関関係を用いて、メイン道路の交通情報からサブ道路の交通状況を推定することにより、サブ道路の交通情報を生成し、道路構造の変化が検出された場合に、相関関係を再学習するための処理回路５０を備える。処理回路５０は、専用のハードウェアであってもよいし、メモリに格納されたプログラムを実行するプロセッサ（中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）とも呼ばれる）を用いて構成されていてもよい。
【００７４】
処理回路５０が専用のハードウェアである場合、処理回路５０は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものなどが該当する。交通情報処理装置１００の構成要素の各々の機能が個別の処理回路で実現されてもよいし、それらの機能がまとめて一つの処理回路で実現されてもよい。
【００７５】
図１０は、処理回路５０がプログラムを実行するプロセッサ５１を用いて構成されている場合における交通情報処理装置１００のハードウェア構成の例を示している。この場合、交通情報処理装置１００の構成要素の機能は、ソフトウェア等（ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせ）により実現される。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリ５２に格納される。プロセッサ５１は、メモリ５２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、交通情報処理装置１００は、プロセッサ５１により実行されるときに、メイン道路の交通状況とサブ道路の交通状況との相関関係を、メイン道路の交通情報とプローブカーから取得したサブ道路の交通状況を示すプローブ情報と用いて学習する処理と、学習によって得られた相関関係を用いて、メイン道路の交通情報からサブ道路の交通状況を推定することにより、サブ道路の交通情報を生成する処理と、道路構造の変化が検出された場合に、相関関係を再学習する処理と、が結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ５２を備える。換言すれば、このプログラムは、交通情報処理装置１００の構成要素の動作の手順や方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。
【００７６】
ここで、メモリ５２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリー、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）などの、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）およびそのドライブ装置等、または、今後使用されるあらゆる記憶媒体であってもよい。
【００７７】
以上、交通情報処理装置１００の構成要素の機能が、ハードウェアおよびソフトウェア等のいずれか一方で実現される構成について説明した。しかしこれに限ったものではなく、交通情報処理装置１００の一部の構成要素を専用のハードウェアで実現し、別の一部の構成要素をソフトウェア等で実現する構成であってもよい。例えば、一部の構成要素については専用のハードウェアとしての処理回路５０でその機能を実現し、他の一部の構成要素についてはプロセッサ５１としての処理回路５０がメモリ５２に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。
【００７８】
以上のように、交通情報処理装置１００は、ハードウェア、ソフトウェア等、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。
【００７９】
＜実施の形態２＞
先に述べたように、道路構造変化検出部１１１が、道路構造の変更として検出する事項には、道路の交通規制の変更、およびそれに伴う道路標識の変更、道路標示の変更など、道路の物理的な構造の変化を伴わないものも含まれていてもよい。交通規制が変更されると、車両の流れが変わり、道路の交通状況の相関関係に影響するからである。
【００８０】
例えば、ある道路の道路標示が、図１１の状態から図１２あるいは図１３のように変更されることによって道路構造の変化が生じたとする。この道路構造の変化を道路構造変化検出部１１１が検出すると、再学習指示部１１２は、道路標示が変更された交差点を中心に、道路構造の変化の影響範囲を特定し、影響範囲内のメイン道路およびサブ道路についての相関関係の再学習が行われる。なお、図１４のように、道路の物理的構造と道路標示の両方が変化した場合も同様である。影響範囲は、実施の形態１同様に、道路ネットワークのトポロジーや、交差点からの距離や時間に応じて設定する。
【００８１】
実施の形態２では、道路構造の変化が、交通規制の変更を伴う場合に、交通規制の変更に影響しやすい方向の影響範囲を広くする。例えば、図１１の道路標示が図１２、図１３または図１４のように変更された場合は、図中の車両Ａ，Ｂから見て、右折と直進方向への影響が大きいと考えられるため、交差点から右折方向の直進方向の影響範囲を、他の方向のよりも広くする。逆に言えば、車両Ａ，Ｂから見て、後方と左折方向への影響は小さいと考えられるため、交差点から後方と左折方向の影響範囲を、他の方向のよりも狭くする。
【００８２】
このように、道路構造の変化の内容に応じて影響範囲を変えることで、道路構造の変化の影響の小さい範囲のメイン道路およびサブ道路についての相関関係の再学習が行われることを防止でき、再学習をより効率的に行うことができる。
【００８３】
＜実施の形態３＞
実施の形態１では、各道路が「渋滞」という１種類の交通情報のみを持つ例を示したが、実施の形態３では、各道路に、異なる属性の複数の交通情報を持たせる。
【００８４】
例えば、各道路に、渋滞、通行止め、水没（冠水）という３つを属性の交通情報を持たせる。この場合、プローブ車両２０が送信するサブ道路の交通状況も、その３つの属性を持つ。また、サブ道路の相関関係式（サブ道路の交通状況の推定式）は、式（５）のように定義できる。
【００８５】
【数５】
2019171446.tif 000007
【００８６】
式（５）において、ｆはメイン道路の交通状況とリンク番号ｎのサブ道路の交通状況との相関関係を示す関数（相関関数）である。Tinfo(m,ak)はリンク番号ｍのメイン道路の属性ａｋの交通状況、STinfo(n,ak)はリンク番号ｎのサブ道路の属性ａｋの交通状況である。ここでは、属性ａ１は渋滞、属性ａ２は通行止め、属性ａ３は冠水とする。この場合、相関関数ｆは、図１５のように図示できる。
【００８７】
また、地図データベース１０６に記憶されるリンク情報の構成は、図１６のようになる。リンク情報には、各属性ａ１〜ａ３の道路情報が含まれる。メイン道路の交通情報は、メイン道路交通情報取得部１０２が交通情報配信システム１０から取得した交通情報である。一方、サブ道路の交通情報は、サブ道路交通情報生成部１０９が生成したものである。
【００８８】
取り扱う交通情報（交通状況）の種類が増えるが、交通情報処理装置１００の構成および動作は、基本的に実施の形態１と同様である。ただし、交通情報の種類が増える分、メイン道路交通情報蓄積部１０３、プローブ情報蓄積部１０５、地図データベース１０６および相関関係記憶部１０８が記憶する情報量が増えると共に、サブ道路の相関関係式の学習に要する演算量が大きくなる。
【００８９】
例えば、図６のフローでは、ステップＳＴ２２において、メイン道路交通情報蓄積部１０３には、交通状況の属性ごとのプローブ情報が記憶され、交通状況の属性ごとに、プローブ情報とメイン道路の交通情報とが紐付けされて教師信号ペアが構成される。
【００９０】
また、図８のステップＳＴ３１では、交通情報の属性のそれぞれが適当な配分になるように、教師信号ペアが選択される。また、図８のステップＳＴ３４，ＳＴ３５の処理も交通情報の属性ごとに実施される（学習完了フラグは、交通情報の属性ごとに立てられる）。
【００９１】
なお、道路構造の変化の影響範囲は、全ての属性で共通でもよいし、属性ごとに異なる影響範囲が設定されてもよいい。例えば、冠水は標高の高い道路よりも標高の低い道路で生じやすいため、冠水についての交通状況の影響範囲は、標高の低い地域で広めに設定するとよい。
【００９２】
道路情報の属性（交通状況の属性）は、上記の３つに限られず、例えば、霧、雨、凍結、風速、ハリケーン、竜巻、砂嵐、黄砂、津波、地震など、車両の走行に影響する属性であれば、どのようなものでもよい。
【００９３】
また、道路構造の変化の種類とその影響を受ける交通状況の属性とを予め対応づけしておき、再学習指示部１１２が、道路構造の変化が影響する属性の交通状況についての相関関係のみを、相関関係学習部１０７に再学習させるようにしてもよい。さらに、再学習指示部１１２は、プローブ車両２０に対し、道路構造の変化が影響する属性の交通状況を示すプローブ情報を優先的に送信するように要求してもよい。
【００９４】
また、交通情報処理装置１００を、取り扱う交通情報の属性ごとに構築し、複数の交通情報処理装置１００が配信する情報を統合的に管理するメインサーバを設けてもよい。
【００９５】
なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。
【００９６】
本発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての態様において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。
【符号の説明】
【００９７】
１  通信ネットワーク、１０  交通情報配信システム、１１  センシング装置、２０  プローブ車両、１００  交通情報処理装置、１０１  通信インタフェース、１０２  メイン道路交通情報取得部、１０３  メイン道路交通情報蓄積部、１０４  プローブ情報取得部、１０５  プローブ情報蓄積部、１０６  地図データベース、１０７  相関関係学習部、１０８  相関関係記憶部、１０９  サブ道路交通情報生成部、１１０  交通情報配信部、１１１  道路構造変化検出部、１１２  再学習指示部、５０  処理回路、５１  プロセッサ、５２  メモリ。
【図１】
2019171446.tif 000008
【図２】
2019171446.tif 000009
【図３】
2019171446.tif 000010
【図４】
2019171446.tif 000011
【図５】
2019171446.tif 000012
【図６】
2019171446.tif 000013
【図７】
2019171446.tif 000014
【図８】
2019171446.tif 000015
【図９】
2019171446.tif 000016
【図１０】
2019171446.tif 000017
【図１１】
2019171446.tif 000018
【図１２】
2019171446.tif 000019
【図１３】
2019171446.tif 000020
【図１４】
2019171446.tif 000021
【図１５】
2019171446.tif 000022
【図１６】
2019171446.tif 000023
【手続補正書】
【提出日】令和2年2月18日(2020.2.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
路側インフラのセンシング装置が取得した情報を基に配信される交通情報の対象である道路であるメイン道路の交通状況と、前記交通情報の対象でない道路であるサブ道路の交通状況との相関関係を、前記メイン道路の交通情報とプローブカーから取得した前記サブ道路の交通状況を示すプローブ情報と用いて学習する相関関係学習部と、
前記相関関係学習部の学習によって得られた前記相関関係を用いて、前記メイン道路の交通情報から前記サブ道路の交通状況を推定することにより、前記サブ道路の交通情報を生成するサブ道路交通情報生成部と、
道路構造の変化を検出する道路構造変化検出部と、
道路構造の変化が検出された場合に、前記相関関係学習部に前記相関関係を再学習させる再学習指示部と、
を備える交通情報処理装置。
【請求項２】
前記道路構造の変化は、道路リンクの接続関係の変更である、道路の新設、道路の廃止、および道路間の接続関係の変更のうちの１つ以上を含む、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項３】
前記道路構造の変化は、道路の舗装、道路の補修、道路の防災施設の整備補修のうちの１つ以上が実施される前と後との変化を含む、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項４】
前記道路構造の変化は、道路の物理的構造の変化を伴わない、道路の交通規制の変更、道路標識の変更、道路標示の変更のうちのいずれか１つ以上を含む、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項５】
前記道路構造の変化は、交差点進入車線の物理的構造の変化を伴わない、交差点での特定車線の進行方向別通行区分の変更、あるいは、交差点進入車線の新設に伴う、交差点での特定車線の進行方向別通行区分の変更または新設を含む、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項６】
前記交通状況は、災害による道路の被害状況を含む、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項７】
前記災害は水没または雨である、
請求項６に記載の交通情報処理装置。
【請求項８】
個々の道路は、異なる属性の複数の交通情報を有し、
前記再学習指示部は、前記道路構造の変化が影響する属性の交通状況についての前記相関関係のみを前記相関関係学習部に再学習させる、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項９】
前記再学習指示部は、前記道路構造の変化が影響する属性の交通状況を表すプローブ情報を優先的に送信するように前記プローブカーに要求する、
請求項８に記載の交通情報処理装置。
【請求項１０】
前記再学習指示部は、前記道路構造の変化が交通状況に影響する範囲を特定し、前記相関関係学習部に、前記道路構造の変化が交通状況に影響する範囲内のメイン道路およびサブ道路についての前記相関関係を再学習させる、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項１１】
前記相関関係学習部は、前記道路構造の変化が交通状況に影響する範囲内のサブ道路のプローブ情報を優先的に送信するように前記プローブカーに要求する、
請求項１０に記載の交通情報処理装置。
【請求項１２】
前記道路構造変化検出部は、前記道路構造の変化の情報を前記プローブカーから取得する、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項１３】
前記道路構造変化検出部は、プローブ情報が示すサブ道路の交通状況と前記サブ道路交通情報生成部が推定した当該サブ道路の交通状況との差異の大きさまたは差異が生じる頻度が予め定められたしきい値よりも大きくなると、前記道路構造が変化したと判断する、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項１４】
前記再学習指示部は、プローブ情報が示す交通状況と前記サブ道路交通情報生成部が推定した交通状況との差異の大きさまたは差異が生じる頻度が前記しきい値よりも大きくなったサブ道路のプローブ情報を優先的に送信するように前記プローブカーに要求する、
請求項１３に記載の交通情報処理装置。
【請求項１５】
前記相関関係学習部の学習によって得られた前記相関関係を外部へ配信する、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項１６】
前記サブ道路交通情報生成部が生成した前記サブ道路の交通情報を外部へ配信する、
請求項１に記載の交通情報処理装置。
【請求項１７】
交通情報処理装置における交通情報処理方法であって、
前記交通情報処理装置の相関関係学習部が、路側インフラのセンシング装置が取得した情報を基に配信される交通情報の対象である道路であるメイン道路の交通状況と、前記交通情報の対象でない道路であるサブ道路の交通状況との相関関係を、前記メイン道路の交通情報とプローブカーから取得した前記サブ道路の交通状況を示すプローブ情報と用いて学習し、
前記交通情報処理装置のサブ道路交通情報生成部が、前記相関関係学習部の学習によって得られた前記相関関係を用いて、前記メイン道路の交通情報から前記サブ道路の交通状況を推定することにより、前記サブ道路の交通情報を生成し、
前記交通情報処理装置の道路構造変化検出部が、道路構造の変化を検出し、
道路構造の変化が検出された場合に、前記交通情報処理装置の再学習指示部が、前記相関関係学習部に前記相関関係を再学習させる、
交通情報処理方法。
【国際調査報告】
2019171446.tif 000024
2019171446.tif 000025
2019171446.tif 000026
2019171446.tif 000027