(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路網を構成する複数のリンクからいずれかのリンクを選択リンクとして選択するリンク選択手段と、
前記選択リンクの前方に存在する交差点のいずれかを対象交差点として、前記選択リンクの道路状況および前記対象交差点の種類に応じた走行パターンを前記選択リンクにおける車両の走行パターンとして予測する走行パターン予測手段とを備え、
前記走行パターン予測手段は、前記選択リンクの道路状況が順調であり、かつ前記対象交差点が信号機の設置されている信号機交差点である場合、前記対象交差点における停止確率と前記選択リンクの始端における停止確率とに基づいて、前記走行パターンを予測することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の走行パターン予測装置において、
交差点において互いに交差する道路の道路種別の組み合わせに応じた停止確率を表す赤信号停止確率テーブルが予め記憶されており、
前記走行パターン予測手段は、前記赤信号停止確率テーブルに基づいて、前記対象交差点における停止確率を決定することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記選択リンクの始端および前記対象交差点の両方で停止しない第１の走行パターンと、前記選択リンクの始端で停止せずに前記対象交差点で停止する第２の走行パターンと、前記選択リンクの始端で停止して前記対象交差点で停止しない第３の走行パターンと、前記選択リンクの始端および前記対象交差点の両方で停止する第４の走行パターンとについて、前記対象交差点における停止確率と前記選択リンクの始端における停止確率とに基づく発生確率をそれぞれ算出し、
前記第１の走行パターン、前記第２の走行パターン、前記第３の走行パターンおよび前記第４の走行パターンを各々の前記発生確率に応じた割合で重畳することにより、前記走行パターンを予測することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記選択リンクの道路状況が順調であり、かつ前記対象交差点が一時停止交差点である場合、前記対象交差点において一時停止する先行車両の台数に基づいて加減速回数を決定し、前記走行パターンを予測することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項５】
請求項４に記載の走行パターン予測装置において、
交差点において互いに交差する道路の道路種別の組み合わせに応じた先行車両の台数を表す先行台数テーブルが予め記憶されており、
前記走行パターン予測手段は、前記先行台数テーブルに基づいて、前記対象交差点において一時停止する先行車両の台数を決定することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項６】
請求項４または５に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記車両の過去の走行履歴に基づいて、前記走行パターンにおける加減速度を決定することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項７】
請求項６に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記加減速度と、予め定められた車両一台当たりの停止占有長とに基づいて、前記走行パターンにおける加減速時の最大走行速度を算出し、
前記加減速時の最大走行速度が所定の一定走行速度以下である場合は、前記加減速時の最大走行速度に基づいて前記走行パターンを予測し、
前記加減速時の最大走行速度が前記一定走行速度よりも大きい場合は、前記一定走行速度に基づいて前記走行パターンを予測することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項８】
請求項７に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記車両の過去の走行履歴に基づいて、前記一定走行速度を決定することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項９】
請求項４乃至８のいずれか一項に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記選択リンクの始端で停止しないときの走行パターンと、前記選択リンクの始端で停止するときの走行パターンとを、前記選択リンクの始端における停止確率に応じた割合で重畳することにより、前記走行パターンを予測することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか一項に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記選択リンクの道路状況が順調であり、かつ前記対象交差点が信号機の設置されている信号機交差点でも一時停止交差点でもない場合、前記選択リンクの始端から終端まで一定の走行速度による走行パターンと、所定の加速度に応じて上昇した後に一定となる走行速度による走行パターンとを、前記選択リンクの始端における停止確率に応じた割合で重畳することにより、前記走行パターンを予測することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記選択リンクの終端に当たる交差点を前記対象交差点とすることを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記選択リンクの道路状況が混雑または渋滞であり、かつ前記対象交差点が信号機の設置されている信号機交差点である場合、前記対象交差点における青信号時間に基づいて加減速回数を算出し、前記走行パターンを予測することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の走行パターン予測装置において、
交差点において互いに交差する道路の道路種別の組み合わせに応じた青信号時間を表す青信号時間テーブルが予め記憶されており、
前記走行パターン予測手段は、前記青信号時間テーブルに基づいて、前記対象交差点における青信号時間を決定することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項１４】
請求項１２または１３に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記車両の過去の走行履歴に基づいて、前記走行パターンにおける加減速度を決定することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記青信号時間、前記加減速度、車両一台当たりの停止占有長および単位時間当たりの車両通過台数に基づいて、前記走行パターンにおける一定走行速度を算出することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項１６】
請求項１乃至１５のいずれか一項に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記選択リンクの道路状況が混雑または渋滞であり、かつ前記対象交差点が一時停止交差点である場合、前記選択リンクの長さと予め定められた車両一台当たりの停止占有長とに基づいて加減速回数を算出し、前記走行パターンを予測することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記車両の過去の走行履歴に基づいて、前記走行パターンにおける加減速度を決定することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項１８】
請求項１７に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記加減速度と、予め定められた車両一台当たりの停止占有長とに基づいて、前記走行パターンにおける加減速時の最大走行速度を算出し、
前記加減速時の最大走行速度が所定の一定走行速度以下である場合は、前記加減速時の最大走行速度に基づいて前記走行パターンを予測し、
前記加減速時の最大走行速度が前記一定走行速度よりも大きい場合は、前記一定走行速度に基づいて前記走行パターンを予測することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項１９】
請求項１８に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記車両の過去の走行履歴に基づいて、前記一定走行速度を決定することを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項２０】
請求項１２乃至１９のいずれか一項に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記選択リンクが含まれている混雑または渋滞の先頭に当たる交差点を前記対象交差点とすることを特徴とする走行パターン予測装置。
【請求項２１】
請求項１２乃至２０のいずれか一項に記載の走行パターン予測装置において、
前記走行パターン予測手段は、前記選択リンクの始端から前記対象交差点までの距離が所定のしきい値以上である場合、前記走行パターンの変動幅を低減するためのなまり処理を行うことを特徴とする走行パターン予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走行パターンを予測する車両パターン予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の走行パターンを予測し、予測された走行パターンに基づいて各道路リンクの燃料消費量を予測して、燃費最小経路を探索するカーナビゲーション装置が知られている（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２０１０−１０７４５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した従来のカーナビゲーション装置では、リンク旅行時間Ｔと道路種別により決まる定数Ｃとに基づいて、Ｎ＝Ｔ／Ｃの式により各道路リンクにおける車両の加減速の回数Ｎを推定し、これを用いて車両の走行パターンを予測している。しかし、このような単純な予測方法では、道路状況や交差点における信号機の有無等が考慮されていないため、車両の走行パターンを正確に予測することは困難である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による走行パターン予測装置は、道路網を構成する複数のリンクからいずれかのリンクを選択リンクとして選択するリンク選択手段と、選択リンクの前方に存在する交差点のいずれかを対象交差点として、選択リンクの道路状況および対象交差点の種類に応じた走行パターンを選択リンクにおける車両の走行パターンとして予測する走行パターン予測手段とを備え、走行パターン予測手段は、選択リンクの道路状況が順調であり、かつ対象交差点が信号機の設置されている信号機交差点である場合、対象交差点における停止確率と選択リンクの始端における停止確率とに基づいて、走行パターンを予測することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、道路状況や交差点における信号機の有無等を考慮して、車両の走行パターンを正確に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一実施形態による走行パターン予測装置の適用例としてのナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。
【図２】従来の走行パターン予測処理による走行パターンの一例を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態による走行パターン予測処理のフローチャートである。
【図４】順調時の信号機走行パターン予測処理のフローチャートである。
【図５】順調時の一時停止走行パターン予測処理のフローチャートである。
【図６】順調時の通過走行パターン予測処理のフローチャートである。
【図７】渋滞時の信号機走行パターン予測処理のフローチャートである。
【図８】渋滞時の一時停止走行パターン予測処理のフローチャートである。
【図９】順調時の信号機走行パターン予測処理における選択リンクの例を示す図である。
【図１０】赤信号停止確率テーブルの例を示す図である。
【図１１】順調時の信号機走行パターン予測処理における各シナリオの例を示す図である。
【図１２】各シナリオの内容と発生確率の一覧表である。
【図１３】順調時の信号機走行パターン予測処理による予測走行パターンの例を示す図である。
【図１４】順調時の一時停止走行パターン予測処理における選択リンクの例を示す図である。
【図１５】先行台数テーブルの例を示す図である。
【図１６】徐行走行テーブルの例を示す図である。
【図１７】順調時の一時停止走行パターン予測処理における一回の加減速の予測走行パターンの例を示す図である。
【図１８】順調時の一時停止走行パターン予測処理による予測走行パターンの例を示す図である。
【図１９】順調時の通過走行パターン予測処理における選択リンクの例を示す図である。
【図２０】選択リンク始端が信号機交差点である場合の順調時の通過走行パターン予測処理による予測走行パターンの例を示す図である。
【図２１】選択リンク始端が一時停止交差点である場合の順調時の通過走行パターン予測処理による予測走行パターンの例を示す図である。
【図２２】選択リンク始端が信号機交差点でも一時停止交差点でもない場合の順調時の通過走行パターン予測処理による予測走行パターンの例を示す図である。
【図２３】渋滞の先頭を推定する方法を説明するための図である。
【図２４】渋滞時の信号機走行パターン予測処理における選択リンクの例を示す図である。
【図２５】青信号時間テーブルの例を示す図である。
【図２６】渋滞時の信号機走行パターン予測処理における一回の加減速の予測走行パターンの例を示す図である。
【図２７】渋滞時の信号機走行パターン予測処理による予測走行パターンの例を示す図である。
【図２８】渋滞時の一時停止走行パターン予測処理による予測走行パターンの例を示す図である。
【図２９】対象リンク全体の予測走行パターンの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本発明の一実施の形態による走行パターン予測装置について以下に説明する。図１は、本発明の一実施形態による走行パターン予測装置の適用例としてのナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。ナビゲーション装置１は、車両に搭載されて使用されるものであり、図１に示すように、制御部１０、振動ジャイロ１１、車速センサ１２、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１３、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信部１４、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System）（登録商標）情報受信部１５、表示モニタ１６、スピーカ１７および入力装置１８を備えている。
【０００９】
制御部１０は、マイクロプロセッサや各種周辺回路、ＲＡＭ、ＲＯＭ等によって構成されており、ＨＤＤ１３に記録されている制御プログラムや地図データに基づいて、各種の処理を実行する。たとえば、目的地を設定する際の目的地の検索処理、設定された目的地までの推奨経路の探索処理、自車両の現在位置の検出処理、各種の画像表示処理、音声出力処理などが制御部１０によって実行される。
【００１０】
振動ジャイロ１１は、自車両の角速度を検出するためのセンサである。車速センサ１２は、自車両の走行速度を検出するためのセンサである。これらのセンサにより自車両の運動状態を所定の時間間隔ごとに検出することにより、制御部１０において自車両の移動方向および移動量が求められる。
【００１１】
ＨＤＤ１３は不揮発性の記録媒体であり、制御部１０において上記のような処理を実行するための制御プログラムや地図データなどが記録されている。ＨＤＤ１３に記録されているデータは、必要に応じて制御部１０の制御により読み出され、制御部１０が実行する様々な処理や制御に利用される。
【００１２】
ＨＤＤ１３に記録された地図データは、経路計算データと、道路データと、背景データとを含む。経路計算データは、目的地までの推奨経路を探索する際などに用いられるデータである。道路データは、道路の形状や種別などを表すデータである。道路データにおいて、各道路は後述するようにノードや形状補間点と呼ばれる点を複数繋げることによって構成されている。背景データは、地図の背景を表すデータである。なお、地図の背景とは、地図上に存在する道路以外の様々な構成物である。たとえば、河川、鉄道、緑地帯、各種構造物などが背景データによって表される。
【００１３】
地図データにおいて道路網を構成する各道路の最小単位はリンクと呼ばれている。すなわち、所定の道路区間にそれぞれ対応する複数のリンクによって道路網が構成されており、リンク単位で経路計算データおよび道路データが表現されている。なお、道路データにおいて各リンクの両端には、座標情報がそれぞれ設定されたノードと呼ばれる点が設けられている。また、各リンクの途中には形状補間点と呼ばれる点が必要に応じて設けられている。各形状補間点には、ノードと同様に座標情報がそれぞれ設定されている。これらの点を順に繋げることにより、道路データにおいて道路の形状が表される。
【００１４】
一方、経路計算データには、各道路区間に対応するリンクごとに、自車両が当該道路区間を走行する際の通過所要時間等に応じたリンクコストが設定されている。このリンクコストに基づいて、予め設定された経路探索条件に応じたリンクの組合せを求めることにより、ナビゲーション装置１において推奨経路の探索が行われる。たとえば、移動時間の短さを最優先として経路探索を行うような経路探索条件が設定されている場合は、出発地から目的地までの通過所要時間が最小となるリンクの組合せが推奨経路として求められる。
【００１５】
なお、上記ではナビゲーション装置１において地図データがＨＤＤ１３に記録されている例を説明したが、これらをＨＤＤ以外の記録媒体に記録することとしてもよい。たとえば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどに記録された地図データを用いることができる。すなわち、本実施の形態によるナビゲーション装置１では、どのような記録媒体を用いてこれらのデータを記憶してもよい。
【００１６】
ＧＰＳ受信部１４は、ＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信して制御部１０へ出力する。ＧＰＳ信号には、自車両の現在位置を求めるための情報として、そのＧＰＳ信号を送信したＧＰＳ衛星の位置と送信時刻に関する情報が含まれている。したがって、所定数以上のＧＰＳ衛星からＧＰＳ信号を受信することにより、これらの情報に基づいて、自車両の現在位置を制御部１０において算出することができる。このＧＰＳ信号に基づく自車両の現在位置の算出結果と、前述の振動ジャイロ１１および車速センサ１２の各検出結果に基づく移動方向および移動量の算出結果とにより、制御部１０において所定時間ごとに自車両の現在位置を検出するための位置検出処理が実行され、自車両の現在位置が検出される。
【００１７】
ＶＩＣＳ情報受信部１５は、図示しないＶＩＣＳセンターからナビゲーション装置１に対して送信されるＶＩＣＳ情報を受信する。このＶＩＣＳ情報をＶＩＣＳ情報受信部１５が受信することにより、渋滞情報を始めとする様々な道路交通情報がナビゲーション装置１において取得される。ＶＩＣＳ情報により提供される渋滞情報では、各リンクの道路状況を順調、混雑または渋滞の３種類の道路状況のうちいずれかで表現している。ＶＩＣＳ情報受信部１５により受信されたＶＩＣＳ情報は、制御部１０に出力され、渋滞情報の表示や推奨経路の探索などに利用される。
【００１８】
なお、ＶＩＣＳセンターからナビゲーション装置１へのＶＩＣＳ情報の送信は、主に高速道路上に設置されている電波ビーコンや、主に一般道路上に設置されている光ビーコン、またはＦＭ多重放送によって行われる。電波ビーコンや光ビーコンは、その設置地点付近を通過する車両に対して、電波あるいは光（赤外線）により局所的にＶＩＣＳ情報を送信するものである。これに対して、ＦＭ多重放送では比較的広い地域に対してＶＩＣＳ情報を送信することができる。
【００１９】
表示モニタ１６は、ナビゲーション装置１において様々な画面表示を行うための装置であり、液晶ディスプレイ等を用いて構成される。この表示モニタ１６により、地図画面の表示や推奨経路の案内表示などが行われる。表示モニタ１６に表示される画面の内容は、制御部１０が行う画面表示制御によって決定される。表示モニタ１６は、たとえば自車両のダッシュボード上やインストルメントパネル内など、ユーザが見やすいような位置に設置されている。
【００２０】
スピーカ１７は、制御部１０の制御により様々な音声情報を出力する。たとえば、推奨経路に従って自車両を目的地まで案内するための経路案内用の音声や、各種の警告音などがスピーカ１７から出力される。
【００２１】
入力装置１８は、ナビゲーション装置１を動作させるための様々な入力操作をユーザが行うための装置であり、各種の入力スイッチ類を有している。ユーザは、入力装置１８を操作することにより、たとえば、目的地に設定したい施設や地点の名称等を入力したり、推奨経路の探索条件を設定したり、予め登録された登録地の中から目的地を選択したり、地図を任意の方向にスクロールしたりすることができる。この入力装置１８は、操作パネルやリモコンなどによって実現することができる。あるいは、入力装置１８を表示モニタ１６と一体化されたタッチパネルとしてもよい。
【００２２】
ユーザが入力装置１８を操作して目的地を設定すると、ナビゲーション装置１は、前述のようにして検出された自車両の現在位置を出発地として、前述の経路計算データに基づいて所定のアルゴリズムの演算による経路探索処理を行う。この処理により、出発地から目的地まで至る推奨経路を探索する。さらにナビゲーション装置１は、たとえば色を変える等の方法により、表示モニタ１６に表示された地図上において他の道路と識別可能な形態で探索された推奨経路を表示する。そして、推奨経路に従って所定の画像情報や音声情報を表示モニタ１６やスピーカ１７から出力することにより、自車両を目的地まで案内する。
【００２３】
またナビゲーション装置１は、地図データから対象リンクを抽出し、その対象リンクにおける自車両の走行パターンを予測する走行パターン予測処理を必要に応じて行うことができる。この走行パターン予測処理を行うことにより、ナビゲーション装置１は、道路状況や交差点における信号機の有無等を考慮した実際の車両走行パターンを正確に予測する走行パターン予測装置として動作することができる。
【００２４】
以降では、ナビゲーション装置１において実行される本発明の走行パターン予測処理について詳細に説明する。始めに、本発明の走行パターン予測処理と比較するために、従来の走行パターン予測処理についての説明を行う。図２は、従来の走行パターン予測処理により予測された走行パターンの一例を示している。
【００２５】
図２に示すように、従来の走行パターン予測処理では、道路状況や交差点の種類などに関わらず、各リンクにおいて車両が所定の加減速度で加減速を繰り返すような走行パターンを予測していた。しかし、このような走行パターンは実際の車両の走行状況を正しく反映したものとは言い難い。このように、従来の走行パターン予測処理を用いた場合、実際の車両走行パターンを正確に予測することは困難である。
【００２６】
一方、本発明の走行パターン予測処理では、図３のフローチャートに示す処理を行うことにより、走行パターンを予測するリンクの前方に存在する交差点のいずれかを対象交差点として、当該リンクの道路状況および対象交差点の種類に応じた走行パターンを当該リンクにおける車両の走行パターンとして予測する。これにより、道路状況や交差点における信号機の有無等を考慮した実際の車両走行パターンを正確に予測するようにしている。
【００２７】
図３のフローチャートについて以下に説明する。このフローチャートに示す走行パターン予測処理は、ユーザの指示や所定の処理開始条件などに応じて、ナビゲーション装置１において制御部１０により実行される。
【００２８】
ステップＳ１０において、制御部１０は、ＨＤＤ１３に記録されている地図データから走行パターンの予測対象とする対象リンクを抽出する。ここでは、たとえばユーザにより指定された地域内に含まれる全てのリンクを対象リンクとして抽出する。また、たとえば図３のフローチャートに示す走行パターン予測処理によって予測された走行パターンを用いることにより、出発地から目的地までの最小燃費経路を探索することができる。このような場合は、出発地と目的地を含む抽出範囲を所定の設定方法により設定し、その抽出範囲内に存在するリンクを対象リンクとして抽出する。これ以外にも、任意のリンクを対象リンクとして抽出することができる。
【００２９】
ステップＳ２０において、制御部１０は、ステップＳ１０で抽出した対象リンクの中からいずれかのリンクを選択する。以降では、このリンクを選択リンクと称する。これにより、地図データにおいて道路網を構成する複数のリンクからいずれかのリンクが選択リンクとして選択される。
【００３０】
ステップＳ３０において、制御部１０は、ステップＳ２０で選択した選択リンクについて渋滞情報を取得する。ここでは、ＶＩＣＳ情報受信部１５により受信されたＶＩＣＳ情報から選択リンクの渋滞情報を取得する。
【００３１】
ステップＳ４０において、制御部１０は、ステップＳ３０で取得した渋滞情報に基づいて、選択リンクの道路状況が順調であるか否かを判定する。選択リンクの道路状況が順調である場合はステップＳ５０へ進む。この場合、以降で説明するステップＳ５０〜Ｓ９０の処理により、選択リンクの終端に当たる交差点を対象交差点として、その対象交差点の種類に応じた走行パターンを予測する。一方、選択リンクの道路状況が順調でない場合、すなわち混雑または渋滞である場合はステップＳ１００へ進む。この場合、後で説明するステップＳ１００〜Ｓ１５０の処理により、当該混雑または渋滞の先頭に当たる交差点を対象交差点として、その対象交差点の種類に応じた走行パターンを予測する。なお、以降の説明では、選択リンクが混雑している場合と渋滞している場合を総称して単に「渋滞」と表現することがある。
【００３２】
ステップＳ５０において、制御部１０は、対象交差点である選択リンク終端が信号機の設置されている交差点（以降、信号機交差点と称する）であるか否かを判定する。選択リンク終端が信号機交差点である場合はステップＳ６０へ進み、信号機交差点でない場合はステップＳ７０へ進む。
【００３３】
ステップＳ６０において、制御部１０は、順調時の信号機走行パターン予測処理を実行する。この処理により、選択リンクの道路状況が順調であり、かつ対象交差点である選択リンク終端が信号機交差点である場合の走行パターンが予測される。なお、順調時の信号機走行パターン予測処理の具体的な内容については、後で図４のフローチャートを用いて詳しく説明する。ステップＳ６０を実行したら、制御部１０はステップＳ１６０へ進む。
【００３４】
ステップＳ７０において、制御部１０は、対象交差点である選択リンク終端が一時停止交差点であるか否かを判定する。選択リンク終端が一時停止交差点である場合はステップＳ８０へ進み、一時停止交差点でない場合はステップＳ９０へ進む。
【００３５】
ステップＳ８０において、制御部１０は、順調時の一時停止走行パターン予測処理を実行する。この処理により、選択リンクの道路状況が順調であり、かつ対象交差点である選択リンク終端が一時停止交差点である場合の走行パターンが予測される。なお、順調時の一時停止走行パターン予測処理の具体的な内容については、後で図５のフローチャートを用いて詳しく説明する。ステップＳ８０を実行したら、制御部１０はステップＳ１６０へ進む。
【００３６】
ステップＳ９０において、制御部１０は、順調時の通過走行パターン予測処理を実行する。この処理により、選択リンクの道路状況が順調であり、かつ対象交差点である選択リンク終端が信号機交差点でも一時停止交差点でもない場合の走行パターンが予測される。なお、順調時の通過走行パターン予測処理の具体的な内容については、後で図６のフローチャートを用いて詳しく説明する。ステップＳ９０を実行したら、制御部１０はステップＳ１６０へ進む。
【００３７】
ステップＳ１００において、制御部１０は、渋滞の先頭を推定する。ここでは、後で図２３を参照して説明するような方法により、道路状況が順調であるリンクが見つかるまで選択リンクから先に繋がっているリンクを辿っていくことで、どの交差点が渋滞の先頭であるかを推定する。これにより、選択リンクが含まれている混雑または渋滞の先頭に当たる対象交差点としての交差点が推定される。
【００３８】
ステップＳ１１０において、制御部１０は、ステップＳ１００の処理によって対象交差点として推定された渋滞の先頭が信号機交差点であるか否かを判定する。渋滞の先頭が信号機交差点である場合はステップＳ１２０へ進み、信号機交差点でない場合はステップＳ１３０へ進む。
【００３９】
ステップＳ１２０において、制御部１０は、渋滞時の信号機走行パターン予測処理を実行する。この処理により、選択リンクの道路状況が混雑または渋滞であり、かつ対象交差点である渋滞の先頭が信号機交差点である場合の走行パターンが予測される。なお、渋滞時の信号機走行パターン予測処理の具体的な内容については、後で図７のフローチャートを用いて詳しく説明する。ステップＳ１２０を実行したら、制御部１０はステップＳ１６０へ進む。
【００４０】
ステップＳ１３０において、制御部１０は、ステップＳ１００の処理によって対象交差点として推定された渋滞の先頭が一時停止交差点であるか否かを判定する。渋滞の先頭が一時停止交差点である場合はステップＳ１４０へ進み、一時停止交差点でない場合はステップＳ１５０へ進む。
【００４１】
ステップＳ１４０において、制御部１０は、渋滞時の一時停止走行パターン予測処理を実行する。この処理により、選択リンクの道路状況が混雑または渋滞であり、かつ対象交差点である渋滞の先頭が一時停止交差点である場合の走行パターンが予測される。なお、渋滞時の一時停止走行パターン予測処理の具体的な内容については、後で図８のフローチャートを用いて詳しく説明する。ステップＳ１４０を実行したら、制御部１０はステップＳ１６０へ進む。
【００４２】
ステップＳ１５０において、制御部１０は、予め設定されたデフォルト走行パターンを選択リンクの走行パターンとして適用する。たとえば、図２に例示したような従来の予測方法による走行パターンをデフォルト走行パターンとして選択リンクに適用することができる。これにより、選択リンクの道路状況が混雑または渋滞であり、かつ対象交差点である渋滞の先頭が信号機交差点でも一時停止交差点でもないため渋滞原因が不明である場合の走行パターンが予測される。ステップＳ１５０を実行したら、制御部１０はステップＳ１６０へ進む。
【００４３】
なお、たとえば高速道路の登り坂や踏切などのように、信号機交差点や一時停止交差点ではないにも関わらず渋滞が多発する場所を渋滞多発地点として予め登録しておき、この渋滞多発地点が渋滞の先頭である場合は、それに応じたデフォルト走行パターンをステップＳ１５０において適用してもよい。このとき適用するデフォルト走行パターンは、過去の収集データを統計的に処理した統計データ等に基づいて予め設定することができる。さらに、事故渋滞などのように渋滞原因が明らかである場合は、その渋滞原因に応じたデフォルト走行パターンをステップＳ１５０において適用してもよい。これ以外にも、様々なデフォルト走行パターンを選択リンクに対して適用することができる。
【００４４】
ステップＳ１６０において、制御部１０は、ステップＳ１０で抽出した対象リンクの全てをステップＳ２０において選択リンクとして選択済みであるか否かを判定する。全ての対象リンクを選択リンクとして選択済みである場合、すなわち全対象リンクについて走行パターンを予測済みであるとき、制御部１０は図３のフローチャートに示す走行パターン予測処理を終了する。一方、未選択の対象リンクが存在する場合、制御部１０はステップＳ２０へ戻る。この場合、制御部１０はステップＳ２０において未選択の対象リンクの中からいずれかを選択リンクとして選択した後、その選択リンクに対してステップＳ３０以降の処理を実行する。これを全ての対象リンクについて繰り返し行うことにより、全対象リンクの走行パターンが予測される。
【００４５】
ナビゲーション装置１は、以上説明したような走行パターン予測処理を制御部１０において実行することで、任意の対象リンクにおける車両走行パターンを予測する。こうして予測された車両走行パターンは、ナビゲーション装置１において様々な処理に利用することができる。たとえば、前述のように出発地から目的地までの最小燃費経路を探索する場合は、図３の走行パターン予測処理によって求められた走行パターンに基づいて各対象リンクの消費エネルギー値を推定する。この消費エネルギー値の合計が最小となるリンクの組合せを出発地から目的地までの間について求めることにより、最小燃費経路を探索することができる。
【００４６】
次に、図３のステップＳ６０において実行される順調時の信号機走行パターン予測処理の具体的な内容について説明する。図４は、順調時の信号機走行パターン予測処理のフローチャートである。以下では、図９に示すような始端ノードＮａ、終端ノードＮｂの選択リンクを例として、図４のフローチャートの各処理について説明する。なお、図９において終端ノードＮｂは信号機交差点である。
【００４７】
ステップＳ２００において、制御部１０は、ＨＤＤ１３に予め記憶された赤信号停止確率テーブルを参照し、対象交差点に当たる選択リンクの終端ノードＮｂにおける自車両の停止確率Ｐｂを決定する。赤信号停止確率テーブルとは、様々な信号機交差点について自車両が赤信号で停止する確率を道路種別に応じてテーブル化したものである。すなわち、ＨＤＤ１３には、交差点において互いに交差する道路の道路種別の組合せに応じた停止確率を表すルックアップテーブル情報が赤信号停止確率テーブルとして記録されている。
【００４８】
図１０に赤信号停止確率テーブルの例を示す。図１０の赤信号停止確率テーブルでは、自道路と交差道路の道路種別が国道、県道、その他の道路種別にそれぞれ分類されており、その各道路種別同士の組合せに対して、赤信号による自車両の停止確率がパーセント表記でそれぞれ設定されている。ステップＳ２００では、この赤信号停止確率テーブルを参照することにより、図９に例示した選択リンクの終端ノードＮｂの停止確率Ｐｂが決定される。たとえば自道路である選択リンクが国道であり、終端ノードＮｂで選択リンクと交差する道路が県道である場合、図１０の赤信号停止確率テーブルから終端ノードＮｂの停止確率Ｐｂは３０％（０．３）と決定される。
【００４９】
ステップＳ２１０において、制御部１０は、選択リンクの始端ノードＮａにおける自車両の停止確率Ｐａを決定する。ここでは、選択リンクの始端ノードＮａの種類に応じた方法により停止確率Ｐａを決定する。たとえば始端ノードＮａが信号機交差点である場合は、ステップＳ２００と同様に、赤信号停止確率テーブルを参照することで始端ノードＮａにおける自車両の停止確率Ｐａを決定する。一方、始端ノードＮａが一時停止交差点である場合は、始端ノードＮａにおいて自車両は必ず一時停止することから、停止確率Ｐａを１（１００％）とする。また、始端ノードＮａが信号機交差点でも一時停止交差点でもない場合は、始端ノードＮａにおいて自車両は停止しないとして停止確率Ｐａを０とする。このようにして、選択リンクの始端ノードＮａの種類に応じて停止確率Ｐａを決定することができる。なお、これ以外の方法により停止確率Ｐａを決定してもよい。
【００５０】
たとえば、選択リンクが国道であり、始端ノードＮａが信号機交差点であるときに、その始端ノードＮａで選択リンクと交差する道路が国道でも県道でもない道路であるとする。この場合、図１０の赤信号停止確率テーブルから始端ノードＮａの停止確率Ｐａは１０％（０．１）と決定される。
【００５１】
ステップＳ２２０において、制御部１０は、ステップＳ２００、Ｓ２１０でそれぞれ決定した終端ノードＮｂの停止確率Ｐｂおよび始端ノードＮａの停止確率Ｐａに基づいて、選択リンクにおける各シナリオの発生確率をそれぞれ算出する。シナリオとは、選択リンクの始端ノードＮａと終端ノードＮｂのそれぞれにおいて自車両が停止する場合と停止しない場合に予測される各走行パターンを表している。
【００５２】
図９の選択リンクに対応するシナリオの例を図１１に示す。図１１（ａ）に示すシナリオ＃１は、始端ノードＮａおよび終端ノードＮｂの両方において自車両が停止しない場合の走行パターンを表している。シナリオ＃１によると、自車両は始端ノードＮａから終端ノードＮｂまで、一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔで一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔの間だけ選択リンクを走行する。
【００５３】
図１１（ｂ）に示すシナリオ＃２は、始端ノードＮａにおいて自車両が停止せず、終端ノードＮｂにおいて停止する場合の走行パターンを表している。シナリオ＃２によると、自車両は始端ノードＮａから一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔで一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔの間だけ選択リンクを走行した後、減速度Ｇで減速時間Ｖｃｏｎｓｔ／Ｇの間減速し、終端ノードＮｂにおいて停止する。
【００５４】
図１１（ｃ）に示すシナリオ＃３は、始端ノードＮａにおいて自車両が停止し、終端ノードＮｂにおいて停止しない場合の走行パターンを表している。シナリオ＃３によると、自車両は始端ノードＮａにおいて停止し、そこから一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに達するまでの加速時間Ｖｃｏｎｓｔ／Ｇの間は、加速度Ｇで加速しながら選択リンクを走行する。一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに達すると、一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔで終端ノードＮｂまで一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔの間だけ選択リンクを走行する。
【００５５】
図１１（ｄ）に示すシナリオ＃４は、始端ノードＮａおよび終端ノードＮｂの両方において自車両が停止する場合の走行パターンを表している。シナリオ＃４によると、自車両は始端ノードＮａにおいて停止し、そこから一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに達するまでの加速時間Ｖｃｏｎｓｔ／Ｇの間は、加速度Ｇで加速しながら選択リンクを走行する。一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに達したら一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔで一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔの間だけ選択リンクを走行した後、減速度Ｇで減速時間Ｖｃｏｎｓｔ／Ｇの間減速し、終端ノードＮｂにおいて停止する。
【００５６】
なお、図１１（ａ）〜（ｄ）に示した各シナリオにおいて、時刻Ｔａは自車両が始端ノードＮａを通過または始端ノードＮａから走行開始する時刻を表し、時刻Ｔｂは自車両が終端ノードＮｂを通過または終端ノードＮｂにおいて停止する時刻を表している。
【００５７】
図１２は、図１１（ａ）〜（ｄ）の各シナリオの内容とその発生確率の一覧表を示している。図１２に示すように、シナリオ＃１〜＃４の発生確率をＰ１〜Ｐ４とすると、この発生確率Ｐ１〜Ｐ４は、始端ノードＮａの停止確率Ｐａと終端ノードＮｂの停止確率Ｐｂに基づいて、それぞれ以下の式（１）により算出することができる。なお、式（１）において、停止確率ＰａおよびＰｂは、図１０の赤信号停止確率テーブルに示したようなパーセント表記の確率値ではなく、０≦Ｐａ、Ｐｂ≦１である。
【００５８】
【数１】
0005872222.tif 000002
・・・（１）
【００５９】
ステップＳ２３０において、制御部１０は、ステップＳ２２０で算出した各シナリオの発生確率Ｐ１〜Ｐ４に基づいて、自車両の一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを算出する。ここでは、以下の計算方法により一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを算出する。
【００６０】
一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを算出するために、各シナリオにおける走行距離の期待値を考える。自車両が加速中に選択リンクを走行する距離の期待値は、シナリオ＃３、＃４の発生確率Ｐ３、Ｐ４と加速度Ｇを用いて以下の式（２）により表すことができる。
【００６１】
【数２】
0005872222.tif 000003
・・・（２）
【００６２】
一方、自車両が減速中に選択リンクを走行する距離の期待値は、シナリオ＃２、＃４の発生確率Ｐ２、Ｐ４と減速度Ｇを用いて以下の式（３）により表すことができる。
【００６３】
【数３】
0005872222.tif 000004
・・・（３）
【００６４】
自車両が一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔで選択リンクを走行する距離の期待値は、シナリオ＃１〜＃４の発生確率Ｐ１〜Ｐ４と加減速度Ｇを用いて以下の式（４）により表すことができる。ここでＴは選択リンクのリンク旅行時間を表している。制御部１０は、地図データやＶＩＣＳ情報受信部１５により受信されたＶＩＣＳ情報に含まれる渋滞情報からリンク旅行時間Ｔを決定することができる。
【００６５】
【数４】
0005872222.tif 000005
・・・（４）
【００６６】
Ｐ１＋Ｐ２＋Ｐ３＋Ｐ４＝１であることを利用して式（４）を変形すると、以下の式（５）が得られる。
【００６７】
【数５】
0005872222.tif 000006
・・・（５）
【００６８】
式（２）、（３）および（５）を合計することにより、自車両が選択リンクを走行する距離の期待値を式（６）のように求めることができる。
【００６９】
【数６】
0005872222.tif 000007
・・・（６）
【００７０】
ここで、選択リンクのリンク長をＬとすると、式（６）で表される走行距離の期待値はリンク長Ｌと一致する。したがって、以下の二次方程式（７）が得られる。
【００７１】
【数７】
0005872222.tif 000008
・・・（７）
【００７２】
二次方程式（７）を解くことにより、一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔが以下の式（８）のように求められる。なお、式（８）においてＰ＝Ｐ２＋Ｐ３＋２Ｐ４である。
【００７３】
【数８】
0005872222.tif 000009
・・・（８）
【００７４】
式（８）におけるＰの値は、式（１）を用いることにより、以下の式（９）のようにして求めることができる。
【００７５】
【数９】
0005872222.tif 000010
・・・（９）
【００７６】
式（９）によって表されるように、式（８）におけるＰの値は、始端ノードＮａの停止確率Ｐａと終端ノードＮｂの停止確率Ｐｂの合計値で表すことができる。
【００７７】
ステップＳ２３０では、以上説明したような計算方法により一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを算出することができる。
【００７８】
ステップＳ２４０において、制御部１０は、ステップＳ２３０で算出した一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに基づいて、自車両が選択リンクを一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔで走行する距離と時間をそれぞれ表す一定速走行距離Ｌｃｏｎｓｔおよび一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔを算出する。ここでは、以下の式（１０）、（１１）を用いることにより、一定速走行距離Ｌｃｏｎｓｔと一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔをそれぞれ算出することができる。
【００７９】
【数１０】
0005872222.tif 000011
・・・（１０）
【００８０】
【数１１】
0005872222.tif 000012
・・・（１１）
【００８１】
ステップＳ２５０において、制御部１０は、ステップＳ２３０で算出した一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔと、ステップＳ２４０で算出した一定速走行距離Ｌｃｏｎｓｔおよび一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔとに基づいて、選択リンクにおける自車両の予測走行パターンを決定する。ここでは、一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔ、一定速走行距離Ｌｃｏｎｓｔおよび一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔによって特定されるシナリオ＃１〜＃４の各走行パターンをその発生確率Ｐ１〜Ｐ４に応じた割合で重畳することにより、選択リンクにおける自車両の予測走行パターンを決定する。すなわち、各シナリオの期待値に応じた重ね合わせパターンを選択リンクの走行パターンとして予測する。
【００８２】
ステップＳ２５０を実行したら、制御部１０は図４のフローチャートを終了して図３のフローチャートに戻る。以上説明したようにして、順調時の信号機走行パターン予測処理が実行される。
【００８３】
上述した順調時の信号機走行パターン予測処理によって得られる予測走行パターンの例を図１３に示す。図１３の予測走行パターンにおいて時刻Ｔａから時刻Ｔｂの間に破線で示した部分は、加速または減速する場合の走行パターンと一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔの場合の走行パターンとが各シナリオの発生確率Ｐ１〜Ｐ４に応じて重ね合わせられていることを表している。
【００８４】
次に、図３のステップＳ８０において実行される順調時の一時停止走行パターン予測処理の具体的な内容について説明する。図５は、順調時の一時停止走行パターン予測処理のフローチャートである。以下では、図１４に示すような始端ノードＮａ、終端ノードＮｂの選択リンクを例として、図５のフローチャートの各処理について説明する。なお、図１４において終端ノードＮｂは一時停止交差点である。
【００８５】
ステップＳ３００において、制御部１０は、ＨＤＤ１３に予め記憶された先行台数テーブルを参照し、選択リンクにおける加減速回数を決定する。先行台数テーブルとは、様々な一時停止交差点について自車両が到着したときに既に並んでいると予測され、その交差点において一時停止する先行車両の台数を道路種別に応じてテーブル化したものである。すなわち、ＨＤＤ１３には、交差点において互いに交差する道路の道路種別の組合せに応じた先行車両の台数を表すルックアップテーブル情報が先行台数テーブルとして記録されている。
【００８６】
図１５に先行台数テーブルの例を示す。図１５の先行台数テーブルでは、自道路と交差道路の道路種別が国道、県道、その他の道路種別にそれぞれ分類されており、その各道路種別同士の組合せに対して、自車両が到着したときに予測される先行車両の台数がそれぞれ設定されている。ステップＳ３００では、この先行台数テーブルを参照することにより選択リンクの終端ノードＮｂにおける先行車両の台数を予測し、その台数を選択リンクにおける加減速回数として決定する。たとえば自道路である選択リンクが国道であり、終端ノードＮｂで選択リンクと交差する道路が県道である場合、図１５の先行台数テーブルから加減速回数は５回と決定される。
【００８７】
ステップＳ３１０において、制御部１０は、選択リンクの始端ノードＮａにおける自車両の停止確率Ｐａを決定する。ここでは、図４のステップＳ２１０と同様の方法を用いて停止確率Ｐａを決定することができる。
【００８８】
ステップＳ３２０において、制御部１０は、ＨＤＤ１３に予め記憶された徐行走行テーブルを参照し、選択リンクにおける自車両の加速度Ｇおよび一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを決定する。徐行走行テーブルとは、ナビゲーション装置１がこれまでに学習した自車両の徐行走行時における前進距離と加速度および走行速度との関係をテーブル化して表したものである。すなわち、ＨＤＤ１３には、自車両の過去の走行履歴に基づく徐行走行時の前進距離に応じた学習加速度および学習走行速度を表すルックアップテーブル情報が徐行走行テーブルとして記録されている。
【００８９】
図１６に徐行走行テーブルの例を示す。図１６の徐行走行テーブルでは、前進距離が１〜３０ｍ、３１〜６０ｍ、６１〜９０ｍ、９１〜１２０ｍ、１２１ｍ以上に分類されており、その各前進距離に対して、自車両の徐行走行時における学習加速度および学習走行速度がそれぞれ設定されている。ステップＳ３２０では、この徐行走行テーブルを参照することにより、選択リンクにおける自車両の加速度Ｇおよび一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを決定する。たとえば、一時停止交差点で自車両が停止しているときの先行車両一台当たりの停止占有長（車間を含む先行車両一台当たりの長さ）をＬｃａｒとする。このＬｃａｒを前進距離として図１６の徐行走行テーブルを参照することにより、選択リンクにおける自車両の加速度Ｇおよび一定走行速度ＶｃｏｎｓｔをステップＳ３２０において決定することができる。たとえば停止占有長Ｌｃａｒを７ｍとすると、図１６の徐行走行テーブルから、選択リンクにおける加速度Ｇは２．５（ｋｍ／ｈ）／ｓ、一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔは１０ｋｍ／ｓとそれぞれ決定される。
【００９０】
なお、ナビゲーション装置１は、自車両が停止状態から加速して所定値以下の一定走行速度で所定距離以上を走行したときに徐行走行中であると判定し、そのときの前進距離、加速度および一定走行速度を学習情報として記憶する。こうして自車両が徐行走行するたびに記憶された学習情報に基づいて、徐行走行中の加速度および走行速度を前進距離ごとに分類して統計的処理を行うことにより、図１６のような徐行走行テーブルが求められ、ＨＤＤ１３において記憶される。
【００９１】
ステップＳ３３０において、制御部１０は、ステップＳ３２０で決定した加速度Ｇに基づいて、自車両が徐行走行時に停止状態から加速し、加速後すぐに減速して停止する場合の加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘを算出する。この場合の一回の加減速の予測走行パターンの例を図１７（ａ）に示す。
【００９２】
図１７（ａ）に示す予測走行パターンにおいて、自車両の走行速度が０から最大走行速度Ｖｍａｘに達するまでの加速時間と、最大走行速度Ｖｍａｘから０に達するまでの減速時間とは、いずれもＶｍａｘ／Ｇにより表すことができる。したがって、一回の加減速当たりの走行距離は（Ｖｍａｘ）２／Ｇと表すことができる。この走行距離が前述の停止占有長Ｌｃａｒと等しいことから、以下の式（１２）が成り立つ。
【００９３】
【数１２】
0005872222.tif 000013
・・・（１２）
【００９４】
式（１２）から、加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘが以下の式（１３）のように求められる。
【００９５】
【数１３】
0005872222.tif 000014
・・・（１３）
【００９６】
ステップＳ３４０において、制御部１０は、ステップＳ３２０で決定した一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔと、ステップＳ３３０で算出した加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘとを比較し、Ｖｍａｘ≦Ｖｃｏｎｓｔであるか否かを判定する。Ｖｍａｘ≦Ｖｃｏｎｓｔである場合はステップＳ３５０へ進み、Ｖｍａｘ≦Ｖｃｏｎｓｔでない場合、すなわちＶｍａｘ＞Ｖｃｏｎｓｔである場合はステップＳ３６０へ進む。
【００９７】
ステップＳ３５０において、制御部１０は、ステップＳ３３０で算出した加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘに基づく走行パターン、すなわち図１７（ａ）のような走行パターンを選択リンクにおける一回の加減速の予測走行パターンとして採用する。ステップＳ３５０を実行したら、制御部１０はステップＳ３８０へ進む。
【００９８】
ステップＳ３６０において、制御部１０は、自車両が一回の加減速において一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔまで加速してから減速を開始するまでの間の時間を一回の加減速における一定速走行時間Ｔ´ｃｏｎｓｔとして算出する。この場合の一回の加減速の予測走行パターンの例を図１７（ｂ）に示す。
【００９９】
図１７（ｂ）に示す予測走行パターンにおいて、自車両の走行速度が０から一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに達するまでの加速時間と、一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔから０に達するまでの減速時間とは、ステップＳ３２０で決定した加速度Ｇと一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを用いて、いずれもＶｃｏｎｓｔ／Ｇにより表すことができる。したがって、一回の加減速当たりの走行距離はＴ´ｃｏｎｓｔ×Ｖｃｏｎｓｔ＋（Ｖｃｏｎｓｔ）２／Ｇと表すことができる。この走行距離が前述の停止占有長Ｌｃａｒと等しいことから、以下の式（１４）が成り立つ。
【０１００】
【数１４】
0005872222.tif 000015
・・・（１４）
【０１０１】
式（１４）から、一回の加減速における一定速走行時間Ｔ´ｃｏｎｓｔが以下の式（１５）のように求められる。
【０１０２】
【数１５】
0005872222.tif 000016
・・・（１５）
【０１０３】
ステップＳ３７０において、制御部１０は、ステップＳ３２０で決定した一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに基づく走行パターン、すなわち図１７（ｂ）のような走行パターンを選択リンクにおける一回の加減速の予測走行パターンとして採用する。なお、図１７（ｂ）における一定速走行時間Ｔ´ｃｏｎｓｔは、ステップＳ３６０において式（１５）により求められたものである。ステップＳ３７０を実行したら、制御部１０はステップＳ３８０へ進む。
【０１０４】
ステップＳ３８０において、制御部１０は、ステップＳ３００で決定した加減速回数と、ステップＳ３５０またはＳ３７０で採用した一回の加減速の予測走行パターンとに基づいて、選択リンクにおける自車両の予測走行パターンを決定する。ここでは、自車両が選択リンクを所定の走行速度で走行した後、選択リンクの終端ノードＮｂに到達するまで、ステップＳ３００で決定した加減速回数だけ一回の加減速の予測走行パターンが繰り返される走行パターンを選択リンクにおける自車両の予測走行パターンとして決定する。すなわち、ステップＳ３５０を実行した場合は、ステップＳ３３０で算出した加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘに基づいて自車両の走行パターンを予測する。一方、ステップＳ３７０を実行した場合は、ステップＳ３２０で決定した一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに基づいて自車両の走行パターンを予測する。
【０１０５】
さらに、ステップＳ３１０で決定した選択リンクの始端ノードＮａにおける自車両の停止確率Ｐａに基づいて、自車両が始端ノードＮａで停止する場合の走行パターンと、始端ノードＮａで停止しない場合の走行パターンとを、図４のステップＳ２５０で行ったのと同様にして、それぞれの発生確率に応じた割合で重畳する。ここで、前者の走行パターンの発生確率は停止確率Ｐａと等しい。また、停止確率Ｐａを百分率ではない確率値、すなわち１を基準とした確率値で表すと、後者の走行パターンの発生確率は（１−Ｐａ）と表すことができる。すなわち、停止確率Ｐａに応じた割合で二つの走行パターンが重畳される。
【０１０６】
ステップＳ３８０を実行したら、制御部１０は図５のフローチャートを終了して図３のフローチャートに戻る。以上説明したようにして、順調時の一時停止走行パターン予測処理が実行される。
【０１０７】
上述した順調時の一時停止走行パターン予測処理によって得られる予測走行パターンの例を図１８に示す。図１８の予測走行パターンでは、先行台数テーブルから決定された加減速回数が３であり、これに応じて図１７（ａ）に示したような加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘに基づく走行パターンを３回繰り返した予測走行パターンの例を示している。なお、時刻Ｔａから時刻Ｔｂの間に破線で示した部分は、自車両が始端ノードＮａで停止する場合の走行パターンと停止しない場合の走行パターンとが停止確率Ｐａに応じて重ね合わせられていることを表している。
【０１０８】
次に、図３のステップＳ９０において実行される順調時の通過走行パターン予測処理の具体的な内容について説明する。図６は、順調時の通過走行パターン予測処理のフローチャートである。以下では、図１９に示すような始端ノードＮａ、終端ノードＮｂの選択リンクを例として、図６のフローチャートの各処理について説明する。
【０１０９】
ステップＳ４００において、制御部１０は、選択リンクの始端ノードＮａが信号機交差点または一時停止交差点であるか否かを判定する。始端ノードＮａが信号機交差点または一時停止交差点である場合はステップＳ４１０へ進み、信号機交差点でも一時停止交差点でもない場合はステップＳ４６０へ進む。
【０１１０】
ステップＳ４１０において、制御部１０は、選択リンクの始端ノードＮａにおける自車両の停止確率Ｐａを決定する。ここでは、図４のステップＳ２１０や図５のステップＳ３１０と同様の方法を用いて停止確率Ｐａを決定することができる。
【０１１１】
ステップＳ４２０において、制御部１０は、ステップＳ４１０で決定した停止確率Ｐａに基づいて、選択リンクにおける各シナリオの発生確率をそれぞれ算出する。ここでは、自車両が始端ノードＮａで停止しない場合に相当する図１１（ａ）のシナリオ＃１と、自車両が始端ノードＮａで停止する場合に相当する図１１（ｃ）のシナリオ＃３とについて、停止確率Ｐａに基づく発生確率をそれぞれ算出する。これは、前述の式（１）において終端ノードＮｂの停止確率Ｐｂを０とした場合の発生確率Ｐ１、Ｐ３として求められる。すなわち、Ｐ１＝（１−Ｐａ）、Ｐ３＝Ｐａである。
【０１１２】
ステップＳ４３０において、制御部１０は、ステップＳ４２０で算出した各シナリオの発生確率Ｐ１、Ｐ３に基づいて、自車両の一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを算出する。ここでは図４のステップＳ２３０と同様に、前述の式（８）を用いて一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを算出することができる。このとき、式（８）におけるＰの値は、式（９）においてＰ２＝Ｐ４＝０、Ｐｂ＝０とすることにより求められる。すなわち、Ｐ＝Ｐ３＝Ｐａである。
【０１１３】
ステップＳ４４０において、制御部１０は、ステップＳ４３０で算出した一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに基づいて、自車両が選択リンクを一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔで走行する距離と時間をそれぞれ表す一定速走行距離Ｌｃｏｎｓｔおよび一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔを算出する。ここでは図４のステップＳ２４０と同様に、前述の式（１０）、（１１）を用いることにより、一定速走行距離Ｌｃｏｎｓｔと一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔをそれぞれ算出することができる。
【０１１４】
ステップＳ４５０において、制御部１０は、ステップＳ４３０で算出した一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔと、ステップＳ４４０で算出した一定速走行距離Ｌｃｏｎｓｔおよび一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔとに基づいて、選択リンクにおける自車両の予測走行パターンを決定する。ここでは図４のステップＳ２５０と同様に、一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔ、一定速走行距離Ｌｃｏｎｓｔおよび一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔによって特定されるシナリオ＃１、＃３の各走行パターンをその発生確率Ｐ１、Ｐ３に応じた割合で重畳することにより、選択リンクにおける自車両の予測走行パターンを決定する。すなわち、選択リンクの始端ノードＮａから終端ノードＮｂまで一定の走行速度であるシナリオ＃１の走行パターンと、加速度Ｇで上昇した後に一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔとなるシナリオ＃３の走行パターンとを、選択リンクの始端ノードＮａにおける停止確率Ｐａに応じた割合で重畳する。このようにして選択リンクの走行パターンを予測する。
【０１１５】
ステップＳ４６０において、制御部１０は、自車両の一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを算出する。この場合、自車両は選択リンクの始端ノードＮａで停止することなく、始端ノードＮａから終端ノードＮｂまでの間を一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔで走行する。したがって、このときの一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔは、選択リンクのリンク長Ｌとリンク旅行時間Ｔとを用いて以下の式（１６）により求められる。
【０１１６】
【数１６】
0005872222.tif 000017
・・・（１６）
【０１１７】
ステップＳ４７０において、制御部１０は、ステップＳ４６０で算出した一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに基づいて、選択リンクにおける自車両の予測走行パターンを決定する。ここでは、始端ノードＮａから終端ノードＮｂまで一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔの走行パターンを選択リンクの予測走行パターンとして決定する。
【０１１８】
ステップＳ４５０またはＳ４７０を実行したら、制御部１０は図６のフローチャートを終了して図３のフローチャートに戻る。以上説明したようにして、順調時の通過走行パターン予測処理が実行される。
【０１１９】
上述した順調時の通過走行パターン予測処理によって得られる予測走行パターンの例を図２０、２１および２２に示す。図２０は、選択リンク始端が信号機交差点である場合の予測走行パターンの例を示している。この予測走行パターンにおいて、時刻Ｔａから時刻Ｔｂの間に破線で示した部分は、自車両が始端ノードＮａで停止する場合の走行パターンと停止しない場合の走行パターンとが停止確率Ｐａに応じて重ね合わせられていることを表している。なお、このような予測走行パターンは、図６のステップＳ４５０において決定されるものである。
【０１２０】
図２１は、選択リンク始端が一時停止交差点である場合の予測走行パターンの例を示している。この場合、自車両が一時停止交差点である始端ノードＮａで必ず停止するため、時刻Ｔａにおける走行速度は０であり、そこから一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに達するまで加速していく。一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに達したら、その走行速度をそのまま時刻Ｔａまで維持する。なお、このような予測走行パターンは、図６のステップＳ４５０において始端ノードＮａの停止確率Ｐａが１（１００％）である場合の予測走行パターンとして決定されるものである。
【０１２１】
図２２は、選択リンク始端が信号機交差点でも一時停止交差点でもない場合の予測走行パターンの例を示している。この場合、自車両が始端ノードＮａで停止しないため、始端ノードＮａから終端ノードＮｂまで一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔが維持される。なお、このような予測走行パターンは、図６のステップＳ４７０において決定されるものである。
【０１２２】
次に、図３のステップＳ１００において渋滞の先頭を推定する方法について説明する。図２３は、渋滞の先頭を推定する方法を説明するための図である。
【０１２３】
図２３において、ノード２２とノード２３の間にあるリンクが渋滞しており、その先のノード２３とノード２４の間にあるリンクが順調である。したがって、ノード２１、２２および２３の間にある各リンクが選択リンクである場合、渋滞の先頭はノード２３であると推定される。
【０１２４】
次に、ノード２４とノード２５の間にあるリンクが渋滞している。ここでノード２５から先は、ノード２６へ向かうリンクと、ノード３０へ向かうリンクと、ノード３２へ向かうリンクとに分岐している。このような場合、分岐先の各リンクを渋滞がなくなるまで辿っていき、最終的な渋滞の長さが最も長くなる分岐先において渋滞または混雑から順調に切り替わるノードを渋滞の先頭と推定する。すなわち、ノード２４とノード２５の間にあるリンクが選択リンクである場合、渋滞の先頭はノード２８であると推定される。なお、ノード２５、２６、２７および２８の間にある各リンクが選択リンクである場合も、渋滞の先頭はノード２８であると推定される。
【０１２５】
一方、ノード２５からノード３０へ向かうリンクが選択リンクである場合、当該リンクは混雑しており、ノード３０とノード３１の間にあるリンクが順調である。したがって、渋滞の先頭はノード３０であると推定される。また、ノード２５からノード３２へ向かうリンクが選択リンクである場合は、当該リンクおよびノード３２とノード３３の間にあるリンクが渋滞しており、ノード３３とノード３４の間にあるリンクが順調である。したがって、渋滞の先頭はノード３３であると推定される。ノード３２とノード３３の間にあるリンクが選択リンクである場合も同様に、渋滞の先頭はノード３３であると推定される。以上説明したようにして、渋滞の先頭に当たる渋滞先頭ノードが推定される。図３のステップＳ１２０における渋滞時の信号機走行パターン予測処理や、ステップＳ１４０における渋滞時の一時停止走行パターン予測処理では、こうして推定された渋滞先頭ノードが対象交差点とされる。
【０１２６】
次に、図３のステップＳ１２０において実行される渋滞時の信号機走行パターン予測処理の具体的な内容について説明する。図７は、渋滞時の信号機走行パターン予測処理のフローチャートである。以下では、図２４に示すような始端ノードＮａ、終端ノードＮｂの選択リンクを例として、図７のフローチャートの各処理について説明する。なお、図９に例示した順調時の信号機走行パターン予測処理における選択リンクの場合とは異なり、図２４において終端ノードＮｂは信号機交差点とは限らない。
【０１２７】
ステップＳ５００において、制御部１０は、ＨＤＤ１３に予め記憶された青信号時間テーブルを参照し、対象交差点に当たる渋滞先頭ノードにおいて信号機が青信号となるときの一回当たりの青信号時間Ｔａｄｖを決定する。青信号時間テーブルとは、様々な信号機交差点について青信号一回当たりの時間を道路種別に応じてテーブル化したものである。すなわち、ＨＤＤ１３には、交差点において互いに交差する道路の道路種別の組合せに応じた青信号時間を表すルックアップテーブル情報が青信号時間テーブルとして記録されている。
【０１２８】
図２５に青信号時間テーブルの例を示す。図２５の青信号時間テーブルでは、自道路と交差道路の道路種別が国道、県道、その他の道路種別にそれぞれ分類されており、その各道路種別同士の組合せに対して、青信号一回当たりの時間がそれぞれ設定されている。ステップＳ５００では、この青信号時間テーブルを参照することにより、渋滞先頭ノードにおける青信号時間Ｔａｄｖが決定される。このとき、渋滞先頭ノードを終端ノードとするリンクが自道路とされ、その自道路と渋滞先頭ノードで交差する道路が交差道路とされる。たとえば自道路が国道、交差道路が県道である場合、図２５の青信号時間テーブルから渋滞先頭ノードの青信号時間Ｔａｄｖは１００秒と決定される。
【０１２９】
なお、道路の交通量や時間帯などに応じて青信号一回当たりの時間が変化する信号機の場合、その変化に対応して異なる青信号時間テーブルを参照するようにしてもよい。このようにすれば、適切な青信号時間Ｔａｄｖとすることができる。
【０１３０】
ステップＳ５１０において、制御部１０は、ステップＳ５００で青信号時間テーブルから決定した青信号時間Ｔａｄｖに基づいて、選択リンクにおける加減速回数を決定する。ここでは、以下のようにして加減速回数を決定することができる。
【０１３１】
渋滞時において一回の青信号の間に自車両が前進する距離Ｌａｄｖは、上記の青信号時間Ｔａｄｖと、単位時間当たりに青信号を通過する車両の台数を表す通過台数Ｎｃａｒおよび前述の停止占有長Ｌｃａｒとを用いて、以下の式（１７）により表すことができる。
【０１３２】
【数１７】
0005872222.tif 000018
・・・（１７）
【０１３３】
式（１７）において、通過台数Ｎｃａｒおよび停止占有長Ｌｃａｒは予め設定されている値をそれぞれ用いることができる。この値は固定値であってもよいし、渋滞の度合いや道路種別などに応じて変化させてもよい。
【０１３４】
選択リンクにおける加減速回数をＮａｄｖとすると、式（１７）により、この加減速回数Ｎａｄｖは以下の式（１８）のように求められる。なお、式（１８）において、Ｌは選択リンクのリンク長を表す。また、式（１８）の括弧はガウス記号であり、その括弧内の数値を超えない最大の整数を表している。
【０１３５】
【数１８】
0005872222.tif 000019
・・・（１８）
【０１３６】
ステップＳ５１０では、以上説明したような計算方法により選択リンクにおける加減速回数Ｎａｄｖを算出することができる。
【０１３７】
ステップＳ５２０において、制御部１０は、ＨＤＤ１３に予め記憶された徐行走行テーブルを参照し、選択リンクにおける自車両の加速度Ｇを決定する。この徐行走行テーブルは、図５のステップＳ３２０で参照されるのと同じものであり、図１６に例示したように、ナビゲーション装置１がこれまでに学習した自車両の徐行走行時における前進距離と加速度および走行速度との関係をテーブル化して表している。ここでは、上記式（１７）で求められる前進距離Ｌａｄｖに対応する加速度の欄を徐行走行テーブルにおいて参照することにより、選択リンクにおける自車両の加速度Ｇを決定する。なお、このとき加速度の欄のみを参照すれば十分であり、走行速度の欄については参照する必要はない。
【０１３８】
続くステップＳ５３０において、制御部１０は、ステップＳ５００で決定した青信号時間Ｔａｄｖ、ステップＳ５２０で決定した加速度Ｇ、停止占有長Ｌｃａｒおよび車両通過台数Ｎｃａｒに基づいて、選択リンクにおける自車両の一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを算出する。ここでは、図２６に例示するような青信号一回当たりの加減速の予測走行パターンを用いて、以下の計算方法により一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを算出する。
【０１３９】
図２６に示す一回の加減速の予測走行パターンにおいて、自車両の走行速度が０から一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに達するまでの加速時間と、一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔから０に達するまでの減速時間とは、加速度Ｇを用いて、いずれもＶｃｏｎｓｔ／Ｇにより表すことができる。これらの加速時間および減速時間を青信号時間Ｔａｄｖから差し引いた時間が、一回の青信号において自車両が一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔで走行する時間であることから、一回の加減速当たりの走行距離は（Ｔａｄｖ−Ｖｃｏｎｓｔ／Ｇ）×Ｖｃｏｎｓｔと表すことができる。この走行距離が式（１７）で表される前進距離Ｌａｄｖと等しいことから、以下の式（１９）が成り立つ。
【０１４０】
【数１９】
0005872222.tif 000020
・・・（１９）
【０１４１】
式（１９）を変形することにより、以下の二次方程式（２０）が得られる。
【０１４２】
【数２０】
0005872222.tif 000021
・・・（２０）
【０１４３】
二次方程式（２０）を解くことにより、一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔが以下の式（２１）のように求められる。
【０１４４】
【数２１】
0005872222.tif 000022
・・・（２１）
【０１４５】
ステップＳ５３０では、以上説明したような計算方法により一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを算出することができる。
【０１４６】
ステップＳ５４０において、制御部１０は、ステップＳ５３０で算出した一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔと、ステップＳ５１０で算出した加減速回数Ｎａｄｖとに基づいて、自車両が選択リンクを一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔで走行する距離と時間をそれぞれ表す一定速走行距離Ｌｃｏｎｓｔおよび一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔを算出する。ここでは、以下の式（２２）、（２３）を用いることにより、一定速走行距離Ｌｃｏｎｓｔと一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔをそれぞれ算出することができる。
【０１４７】
【数２２】
0005872222.tif 000023
・・・（２２）
【０１４８】
【数２３】
0005872222.tif 000024
・・・（２３）
【０１４９】
なお、式（２２）、（２３）で表される一定速走行距離Ｌｃｏｎｓｔと一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔは、自車両が加減速を繰り返しながら選択リンクを走行するときに一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔとなる走行距離および走行時間の各合計値を表している。すなわち、式（２２）で表される一定速走行距離Ｌｃｏｎｓｔと、式（２３）で表される一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔとを加減速回数Ｎａｄｖでそれぞれ除算することで、一回の加減速当たりの走行距離および走行時間を求めることができる。
【０１５０】
ステップＳ５５０において、制御部１０は、ステップＳ５３０で算出した一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔと、ステップＳ５４０で算出した一定速走行距離Ｌｃｏｎｓｔおよび一定速走行時間Ｔｃｏｎｓｔとに基づいて、選択リンクにおける自車両の予測走行パターンを決定する。ここでは、選択リンクの始端ノードＮａから終端ノードＮｂに到達するまで、自車両がステップＳ５１０で算出した加減速回数Ｎａｄｖだけ図２６のような一回の加減速の予測走行パターンが繰り返される走行パターンを選択リンクにおける自車両の予測走行パターンとして決定する。
【０１５１】
ステップＳ５６０において、制御部１０は、選択リンクの始端ノードＮａから対象交差点である渋滞先頭ノードまでの距離が所定のしきい値Ｄ１以上であるか否かを判定する。このしきい値Ｄ１は、渋滞の先頭における車両の加減速の動きに対して選択リンクを走行している自車両が追従しなくなる距離を表しており、たとえば３００ｍなどの値が予め設定される。選択リンクの始端ノードＮａから渋滞先頭ノードまでの距離がしきい値Ｄ１以上である場合はステップＳ５７０へ進む。
【０１５２】
ステップＳ５７０において、制御部１０は、ステップＳ５５０で決定した予測走行パターンに対して波形なまり処理を行う。この波形なまり処理では、ステップＳ５５０で決定した予測走行パターンの変動幅を所定量、たとえば２０％だけ低減する。すなわち、予測走行パターンにおける走行速度の下限値を０％、上限値を１００％としたときに、そこから上下１０％の各範囲に含まれる波形部分をカットし、それ以上走行速度が変化しないように制限する。このようにすることで、自車両から渋滞先頭までの距離がある程度離れているときに、渋滞先頭における先行車両の加減速の動きに自車両が十分に追従しなくなることで生じる走行速度のなまり、すなわち変動幅の低減を予測走行パターンにおいて再現する。なお、ステップＳ５７０の波形なまり処理は必要に応じて行えばよく、不要であれば省略しても構わない。
【０１５３】
ステップＳ５７０を実行したら、制御部１０は図７のフローチャートを終了して図３のフローチャートに戻る。なお、ステップＳ５６０において選択リンクの始端ノードＮａから渋滞先頭ノードまでの距離がしきい値Ｄ１未満であると判定された場合は、ステップＳ５７０を実行せずに図７のフローチャートを終了する。以上説明したようにして、渋滞時の信号機走行パターン予測処理が実行される。
【０１５４】
上述した渋滞時の信号機走行パターン予測処理によって得られる予測走行パターンの例を図２７に示す。図２７の予測走行パターンでは、ステップＳ５１０で算出された加減速回数が３であり、これに応じて図２６に示したような一回の加減速の走行パターンを３回繰り返した予測走行パターンの例を示している。なお、時刻Ｔａから時刻Ｔｂまでの時間は、選択リンクのリンク旅行時間Ｔである。そのため、一回の加減速の各走行パターンをリンク旅行時間Ｔの範囲内において均等に割り振って配置することで、図２７のような予測走行パターンを得ることができる。
【０１５５】
次に、図３のステップＳ１４０において実行される渋滞時の一時停止走行パターン予測処理の具体的な内容について説明する。図８は、渋滞時の一時停止走行パターン予測処理のフローチャートである。以下では、前述した渋滞時の信号機走行パターン予測処理と同じく、図２４に示すような始端ノードＮａ、終端ノードＮｂの選択リンクを例として、図８のフローチャートの各処理について説明する。なお、図１４に例示した順調時の一時停止走行パターン予測処理における選択リンクの場合とは異なり、図２４において終端ノードＮｂは一時停止交差点とは限らない。
【０１５６】
ステップＳ６００において、制御部１０は、選択リンクにおける加減速回数を決定する。ここでは、順調時の一時停止走行パターン予測処理において図５のステップＳ３００で加減速回数を決定した場合とは異なり、先行台数テーブルを参照せずに加減速台数を決定する。具体的には、以下のようにして加減速回数を決定することができる。
【０１５７】
一時停止交差点を先頭とする渋滞が発生している場合、その一時停止交差点から選択リンクまでの間には多数の車両が連なっており、各車両は一時停止交差点の手前で必ず一時停止してからその交差点を通過すると考えられる。したがって、選択リンクにおける加減速回数をＮａｄｖとすると、この加減速回数Ｎａｄｖは以下の式（２４）のように求められる。なお、式（２４）において、Ｌ、Ｌｃａｒは前述のように選択リンクのリンク長と停止占有長をそれぞれ表す。また、式（２４）の括弧はガウス記号であり、その括弧内の数値を超えない最大の整数を表している。
【０１５８】
【数２４】
0005872222.tif 000025
・・・（２４）
【０１５９】
ステップＳ６００では、以上説明したような計算方法により選択リンクにおける加減速回数Ｎａｄｖを算出することができる。
【０１６０】
ステップＳ６１０において、制御部１０は、ＨＤＤ１３に予め記憶された徐行走行テーブルを参照し、選択リンクにおける自車両の加速度Ｇおよび一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを決定する。この徐行走行テーブルは、図５のステップＳ３２０や図７のステップＳ５２０で参照されるのと同じものであり、図１６に例示したように、ナビゲーション装置１がこれまでに学習した自車両の徐行走行時における前進距離と加速度および走行速度との関係をテーブル化して表している。ここでは、図５のステップＳ３２０の場合と同様に、停止占有長Ｌｃａｒを前進距離として徐行走行テーブルを参照することにより、選択リンクにおける自車両の加速度Ｇおよび一定走行速度Ｖｃｏｎｓを決定する。
【０１６１】
ステップＳ６２０において、制御部１０は、ステップＳ６１０で決定した加速度Ｇに基づいて、自車両が徐行走行時に停止状態から加速し、加速後すぐに減速して停止する場合の加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘを算出する。ここでは、図５のステップＳ３３０で行ったのと同様の方法により、図１７（ａ）に示したような予測走行パターンにおいて前述の式（１３）で与えられる最大走行速度Ｖｍａｘを算出する。
【０１６２】
ステップＳ６３０において、制御部１０は、図５のステップＳ３４０と同様に、ステップＳ６１０で決定した一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔと、ステップＳ６２０で算出した加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘとを比較し、Ｖｍａｘ≦Ｖｃｏｎｓｔであるか否かを判定する。Ｖｍａｘ≦Ｖｃｏｎｓｔの場合はステップＳ６４０へ進み、Ｖｍａｘ≦Ｖｃｏｎｓｔでない場合、すなわちＶｍａｘ＞Ｖｃｏｎｓｔである場合はステップＳ６５０へ進む。
【０１６３】
ステップＳ６４０において、制御部１０は、図５のステップＳ３５０と同様に、ステップＳ６２０で算出した加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘに基づく図１７（ａ）のような走行パターンを、選択リンクにおける一回の加減速の予測走行パターンとして採用する。ステップＳ６４０を実行したら、制御部１０はステップＳ６７０へ進む。
【０１６４】
ステップＳ６５０において、制御部１０は、ステップＳ６１０で決定した加速度Ｇおよび一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに基づいて、一回の加減速の一定速走行時間Ｔ´ｃｏｎｓｔを算出する。ここでは、図５のステップＳ３６０で行ったのと同様の方法により、図１７（ｂ）に示したような予測走行パターンにおいて前述の式（１５）で与えられる一定速走行時間Ｔ´ｃｏｎｓｔを算出する。
【０１６５】
ステップＳ６６０において、制御部１０は、図５のステップＳ３７０と同様に、ステップＳ６１０で決定した一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに基づく図１７（ｂ）のような走行パターンを、選択リンクにおける一回の加減速の予測走行パターンとして採用する。ステップＳ６６０を実行したら、制御部１０はステップＳ６７０へ進む。
【０１６６】
ステップＳ６７０において、制御部１０は、ステップＳ６００で決定した加減速回数と、ステップＳ６４０またはＳ６６０で採用した一回の加減速の予測走行パターンとに基づいて、選択リンクにおける自車両の予測走行パターンを決定する。ここでは図５のステップＳ３８０と同様に、自車両が選択リンクを所定の走行速度で走行した後、選択リンクの終端ノードＮｂに到達するまで、ステップＳ６００で決定した加減速回数だけ一回の加減速の予測走行パターンが繰り返される走行パターンを選択リンクにおける自車両の予測走行パターンとして決定する。すなわち、ステップＳ６４０を実行した場合は、ステップＳ６２０で算出した加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘに基づいて自車両の走行パターンを予測する。一方、ステップＳ６６０を実行した場合は、ステップＳ６１０で決定した一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに基づいて自車両の走行パターンを予測する。
【０１６７】
なお、上記のステップＳ６７０では、図５のステップＳ３８０の場合とは異なり、選択リンクの始端ノードＮａで自車両が必ず停止するものとして扱う。すなわち、前述のような始端ノードＮａの停止確率Ｐａに応じた走行パターンの重ね合わせは行わずに、予測走行パターンを決定する。
【０１６８】
ステップＳ６８０において、制御部１０は、図７のステップＳ５６０と同様に、選択リンクの始端ノードＮａから対象交差点である渋滞先頭ノードまでの距離が所定のしきい値Ｄ２以上であるか否かを判定する。このしきい値Ｄ２は、前述のしきい値Ｄ１と同じ値であってもよいし、異なる値としてもよい。選択リンクの始端ノードＮａから渋滞先頭ノードまでの距離がしきい値Ｄ２以上である場合はステップＳ６９０へ進む。
【０１６９】
ステップＳ６９０において、制御部１０は、ステップＳ６７０で決定した予測走行パターンに対して、図７のステップＳ５７０と同様の波形なまり処理を行う。なお、この波形なまり処理も図７の場合と同様に必要に応じて行えばよく、不要であれば省略しても構わない。
【０１７０】
ステップＳ６９０を実行したら、制御部１０は図８のフローチャートを終了して図３のフローチャートに戻る。なお、ステップＳ６８０において選択リンクの始端ノードＮａから渋滞先頭ノードまでの距離がしきい値Ｄ２未満であると判定された場合は、ステップＳ６９０を実行せずに図８のフローチャートを終了する。以上説明したようにして、渋滞時の一時停止走行パターン予測処理が実行される。
【０１７１】
上述した渋滞時の一時停止走行パターン予測処理によって得られる予測走行パターンの例を図２８に示す。図２８の予測走行パターンでは、ステップＳ６００で算出された加減速回数が５であり、これに応じて図１７（ａ）に示したような一回の加減速の走行パターンを５回繰り返した予測走行パターンの例を示している。なお、時刻Ｔａから時刻Ｔｂまでの時間は、選択リンクのリンク旅行時間Ｔである。そのため、一回の加減速の各走行パターンをリンク旅行時間Ｔの範囲内において均等に割り振って配置することで、図２８のような予測走行パターンを得ることができる。
【０１７２】
なお、図２８では、図８のステップＳ６３０においてＶｍａｘ≦Ｖｃｏｎｓｔと判定され、それに応じてステップＳ６４０が実行されることにより、図１７（ａ）のような加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘに基づく走行パターンを採用した場合の予測走行パターンの例を示している。しかし、ステップＳ６３０においてＶｍａｘ＞Ｖｃｏｎｓｔであると判定され、それに応じてステップＳ６６０が実行された場合は、図１７（ｂ）のような一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに基づく走行パターンが採用されることにより、図２８とは異なる形状の予測走行パターンが得られる。すなわち、図２７に示したように、自車両の速度が０から一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔの間で周期的に変化する予測走行パターンが得られる。
【０１７３】
以上説明したような処理を対象リンクとして抽出された各リンクに対してそれぞれ行い、得られた予測走行パターンを各リンクの並び順序に応じてそれぞれ繋ぎ合わせることにより、対象リンク全体の予測走行パターンが得られる。こうして得られた対象リンク全体の予測走行パターンの例を図２９に示す。図２９では、ノード４１〜４９の間にある各リンクを対象リンクとして得られた予測走行パターンの例を示している。
【０１７４】
図２９において、ノード４２、４３、４５〜４９は信号機交差点であり、ノード４４は一時停止交差点である。また、ノード４１〜４３間とノード４４〜４６間は順調であり、ノード４６〜４７間は混雑している。ノード４３〜４４間とノード４７〜４９間は渋滞しており、ノード４４、４９はそれぞれ渋滞の先頭であると推定される。このような条件下で前述のような走行パターン予測処理が行われることにより、たとえば図２９に示すような走行パターンが推定され、これに基づいて各リンクでの推定消費エネルギー値が求められる。
【０１７５】
以上説明した実施の形態によれば、次のような作用効果を奏することができる。
【０１７６】
（１）ナビゲーション装置１は、制御部１０の処理により、道路網を構成する複数のリンクからいずれかのリンクを選択リンクとして選択し（ステップＳ２０）、その選択リンクの前方に存在する交差点のいずれかを対象交差点として、順調時の信号機走行パターン予測処理（ステップＳ６０）、順調時の一時停止走行パターン予測処理（ステップＳ８０）、順調時の通過走行パターン予測処理（ステップＳ９０）、渋滞時の信号機走行パターン予測処理（ステップＳ１２０）、または渋滞時の一時停止走行パターン予測処理（ステップＳ１４０）を実行する。あるいは、予め設定されたデフォルト走行パターンを選択リンクの走行パターンとして適用する（ステップＳ１５０）。これにより、選択リンクの道路状況および対象交差点の種類に応じた走行パターンを選択リンクにおける車両の走行パターンとして予測する。このようにしたので、道路状況や交差点における信号機の有無等を考慮して、車両の走行パターンを正確に予測することができる。
【０１７７】
（２）制御部１０は、選択リンクの道路状況が順調であり、かつ対象交差点が信号機の設置されている信号機交差点である場合、ステップＳ６０において順調時の信号機走行パターン予測処理を実行する。この順調時の信号機走行パターン予測処理では、対象交差点に当たる選択リンクの終端ノードＮｂにおける停止確率Ｐｂと選択リンクの始端ノードＮａにおける停止確率Ｐａとに基づいて、選択リンクの走行パターンを予測する。このようにしたので、選択リンクの道路状況が順調であり、かつ対象交差点が信号機の設置されている信号機交差点である場合の車両の走行パターンを正確に予測することができる。
【０１７８】
（３）ナビゲーション装置１のＨＤＤ１３には、交差点において互いに交差する道路の道路種別の組み合わせに応じた停止確率を表す赤信号停止確率テーブルが予め記憶されている。制御部１０は、順調時の信号機走行パターン予測処理において、ＨＤＤ１３に記憶されている赤信号停止確率テーブルを参照し、これに基づいて対象交差点である選択リンクの終端ノードＮｂにおける停止確率Ｐｂを決定する（ステップＳ２００）。これにより、対象交差点における停止確率をある程度正確に、かつ容易に決定することができる。
【０１７９】
（４）制御部１０は、順調時の信号機走行パターン予測処理において、選択リンクの始端ノードＮａと終端ノードＮｂのそれぞれにおいて自車両が停止する場合と停止しない場合に予測される各走行パターンを、選択リンクにおける各シナリオの発生確率としてそれぞれ算出する（ステップＳ２２０）。すなわち、始端ノードＮａおよび終端ノードＮｂの両方で停止しない第１の走行パターンと、始端ノードＮａで停止せずに終端ノードＮｂで停止する第２の走行パターンと、始端ノードＮａで停止して終端ノードＮｂで停止しない第３の走行パターンと、始端ノードＮａおよび終端ノードＮｂの両方で停止する第４の走行パターンとについて、終端ノードＮｂにおける停止確率Ｐｂと始端ノードＮａにおける停止確率Ｐａとに基づく発生確率をそれぞれ算出する。そして、第１の走行パターン、第２の走行パターン、第３の走行パターンおよび第４の走行パターンを、ステップＳ２２０で算出した各々の発生確率に応じた割合で重畳することにより、選択リンクの走行パターンを予測する（ステップＳ２５０）ようにした。これにより、選択リンクの始端と終端のそれぞれにおける車両停止の有無を考慮して、選択リンクの走行パターンを正確に予測することができる。
【０１８０】
（５）制御部１０は、選択リンクの道路状況が順調であり、かつ対象交差点が一時停止交差点である場合、ステップＳ８０において順調時の一時停止走行パターン予測処理を実行する。この順調時の一時停止走行パターン予測処理では、対象交差点に当たる選択リンクの終端ノードＮｂにおいて一時停止する先行車両の台数に基づいて加減速回数を決定し（ステップＳ３００）、選択リンクの走行パターンを予測する。このようにしたので、選択リンクの道路状況が順調であり、かつ対象交差点が一時停止交差点である場合の車両の走行パターンを正確に予測することができる。
【０１８１】
（６）ナビゲーション装置１のＨＤＤ１３には、交差点において互いに交差する道路の道路種別の組み合わせに応じた先行車両の台数を表す先行台数テーブルが予め記憶されている。制御部１０は、順調時の一時停止走行パターン予測処理において、ＨＤＤ１３に記憶されている先行台数テーブルを参照し、これに基づいて対象交差点である選択リンクの終端ノードＮｂにおいて一時停止する先行車両の台数を決定することで、加減速回数を決定する（ステップＳ３００）。これにより、対象交差点における先行車両の台数から加減速回数をある程度正確に、かつ容易に決定することができる。
【０１８２】
（７）ナビゲーション装置１のＨＤＤ１３には、これまでに学習した自車両の徐行走行時における前進距離と加速度および走行速度との関係をテーブル化して表した徐行走行テーブルが予め記憶されている。制御部１０は、順調時の一時停止走行パターン予測処理において、ＨＤＤ１３に記憶されている徐行走行テーブルを参照し、これに基づいて選択リンクにおける自車両の加速度Ｇを決定する（ステップＳ３２０）。このようにして、自車両の過去の走行履歴に基づいて選択リンクの走行パターンにおける加減速度を決定するようにしたので、自車両の走行特性や運転者の運転傾向などを反映して走行パターンを予測することができる。
【０１８３】
（８）制御部１０は、順調時の一時停止走行パターン予測処理において、ステップＳ３２０で決定した加速度Ｇと、予め定められた車両一台当たりの停止占有長Ｌｃａｒとに基づいて、選択リンクの走行パターンにおける加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘを算出する（ステップＳ３３０）。そして、算出した加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘが所定の一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔ以下であるか否かを判定する（ステップＳ３４０）。その結果、加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘが一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔ以下である場合は、加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘに基づく走行パターンを採用することで選択リンクの走行パターンを予測する（ステップＳ３５０）。一方、加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘが一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔよりも大きい場合は、一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに基づく走行パターンを採用することで選択リンクの走行パターンを予測する（ステップＳ３７０）。このようにしたので、自車両が先行車両に追随して一時停止と徐行を繰り返しながら対象交差点である一時停止交差点に向かって選択リンクを走行する状況を考慮して、走行パターンを正確に予測することができる。
【０１８４】
（９）制御部１０は、順調時の一時停止走行パターン予測処理において、ＨＤＤ１３に記憶されている徐行走行テーブルを参照し、これに基づいて一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを決定する（ステップＳ３２０）。このようにして、自車両の過去の走行履歴に基づいて一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを決定するようにしたので、自車両の走行特性や運転者の運転傾向などを走行パターンの予測に反映させることができる。
【０１８５】
（１０）制御部１０は、順調時の一時停止走行パターン予測処理において、選択リンクの始端ノードＮａで停止しないときの走行パターンと、選択リンクの始端ノードＮａで停止するときの走行パターンとを、選択リンクの始端ノードＮａにおける停止確率Ｐａに応じた割合で重畳することにより、選択リンクの走行パターンを予測する（ステップＳ３８０）ようにした。これにより、選択リンクの始端における車両停止の有無を考慮して、選択リンクの走行パターンを正確に予測することができる。
【０１８６】
（１１）制御部１０は、選択リンクの道路状況が順調であり、かつ対象交差点が信号機の設置されている信号機交差点でも一時停止交差点でもない場合、ステップＳ９０において順調時の通過走行パターン予測処理を実行する。この順調時の通過走行パターン予測処理では、選択リンクの始端ノードＮａから終端ノードＮｂまで一定の走行速度による走行パターンを表すシナリオ＃１の走行パターンと、所定の加速度Ｇに応じて上昇した後に一定となる走行速度による走行パターンを表すシナリオ＃３の走行パターンとを、選択リンクの始端ノードＮａにおける停止確率Ｐａに応じた割合で重畳することにより、選択リンクの走行パターンを予測する（ステップＳ４５０、Ｓ４７０）。このようにしたので、選択リンクの道路状況が順調であり、かつ対象交差点が信号機の設置されている信号機交差点でも一時停止交差点でもない場合の車両の走行パターンを正確に予測することができる。
【０１８７】
（１２）制御部１０は、ステップＳ６０で順調時の信号機走行パターン予測処理を実行する場合、ステップＳ８０で順調時の一時停止走行パターン予測処理を実行する場合、またはステップＳ９０で順調時の通過走行パターン予測処理を実行する場合には、選択リンクの終端ノードＮｂに当たる交差点を対象交差点とするようにした。これにより、選択リンクの道路状況が順調である場合の走行パターンを予測するのに適切な交差点を対象交差点とすることができる。
【０１８８】
（１３）制御部１０は、選択リンクの道路状況が混雑または渋滞であり、かつ対象交差点が信号機の設置されている信号機交差点である場合、ステップＳ１２０において渋滞時の信号機走行パターン予測処理を実行する。この渋滞時の信号機走行パターン予測処理では、対象交差点に当たる渋滞の先頭ノードにおける青信号時間Ｔａｄｖに基づいて加減速回数Ｎａｄｖを算出し（ステップＳ５１０）、選択リンクの走行パターンを予測する。このようにしたので、選択リンクの道路状況が混雑または渋滞であり、かつ対象交差点が信号機の設置されている信号機交差点である場合の車両の走行パターンを正確に予測することができる。
【０１８９】
（１４）ナビゲーション装置１のＨＤＤ１３には、交差点において互いに交差する道路の道路種別の組み合わせに応じた青信号時間を表す青信号時間テーブルが予め記憶されている。制御部１０は、渋滞時の信号機走行パターン予測処理において、ＨＤＤ１３に記憶されている青信号時間テーブルを参照し、これに基づいて対象交差点である渋滞先頭ノードにおける青信号時間Ｔａｄｖを決定する（ステップＳ５００）。これにより、対象交差点における青信号時間をある程度正確に、かつ容易に決定することができる。
【０１９０】
（１５）制御部１０は、渋滞時の信号機走行パターン予測処理において、ＨＤＤ１３に記憶されている徐行走行テーブルを参照し、これに基づいて選択リンクにおける自車両の加速度Ｇを決定する（ステップＳ５２０）。このようにして、自車両の過去の走行履歴に基づいて選択リンクの走行パターンにおける加減速度を決定するようにしたので、自車両の走行特性や運転者の運転傾向などを反映して走行パターンを予測することができる。
【０１９１】
（１６）制御部１０は、渋滞時の信号機走行パターン予測処理において、ステップＳ５００で決定した青信号時間Ｔａｄｖ、ステップＳ５２０で決定した加速度Ｇ、車両一台当たりの停止占有長Ｌｃａｒおよび単位時間当たりの車両通過台数Ｎｃａｒに基づいて、選択リンクの走行パターンにおける一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを算出する（ステップＳ５３０）。このようにしたので、渋滞先頭ノードの信号機が青信号である間に、自車両が先行車両に追随して一時停止と徐行を繰り返しながら選択リンクを走行する状況を考慮して、走行パターンを正確に予測することができる。
【０１９２】
（１７）制御部１０は、選択リンクの道路状況が混雑または渋滞であり、かつ対象交差点が一時停止交差点である場合、ステップＳ１４０において渋滞時の一時停止走行パターン予測処理を実行する。この渋滞時の一時停止走行パターン予測処理では、選択リンクの長さを表すリンク長Ｌと予め定められた車両一台当たりの停止占有長Ｌｃａｒとに基づいて加減速回数Ｎａｄｖを算出し（ステップＳ６００）、選択リンクの走行パターンを予測する。このようにしたので、選択リンクの道路状況が混雑または渋滞であり、かつ対象交差点が一時停止交差点である場合の車両の走行パターンを正確に予測することができる。
【０１９３】
（１８）制御部１０は、渋滞時の一時停止走行パターン予測処理において、ＨＤＤ１３に記憶されている徐行走行テーブルを参照し、これに基づいて選択リンクにおける自車両の加速度Ｇを決定する（ステップＳ６１０）。このようにして、自車両の過去の走行履歴に基づいて選択リンクの走行パターンにおける加減速度を決定するようにしたので、自車両の走行特性や運転者の運転傾向などを反映して走行パターンを予測することができる。
【０１９４】
（１９）制御部１０は、渋滞時の一時停止走行パターン予測処理において、ステップＳ６１０で決定した加速度Ｇと、予め定められた車両一台当たりの停止占有長Ｌｃａｒとに基づいて、選択リンクの走行パターンにおける加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘを算出する（ステップＳ６２０）。そして、算出した加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘが所定の一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔ以下であるか否かを判定する（ステップＳ６３０）。その結果、加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘが一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔ以下である場合は、加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘに基づく走行パターンを採用することで選択リンクの走行パターンを予測する（ステップＳ６４０）。一方、加減速時の最大走行速度Ｖｍａｘが一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔよりも大きい場合は、一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔに基づく走行パターンを採用することで選択リンクの走行パターンを予測する（ステップＳ６６０）。このようにしたので、自車両が先行車両に追随して一時停止と徐行を繰り返しながら対象交差点である一時停止交差点に向かって選択リンクを走行する状況を考慮して、走行パターンを正確に予測することができる。
【０１９５】
（２０）制御部１０は、渋滞時の一時停止走行パターン予測処理において、ＨＤＤ１３に記憶されている徐行走行テーブルを参照し、これに基づいて一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを決定する（ステップＳ６１０）。このようにして、自車両の過去の走行履歴に基づいて一定走行速度Ｖｃｏｎｓｔを決定するようにしたので、自車両の走行特性や運転者の運転傾向などを走行パターンの予測に反映させることができる。
【０１９６】
（２１）制御部１０は、ステップＳ１２０で渋滞時の信号機走行パターン予測処理を実行する場合、またはステップＳ１４０で渋滞時の一時停止走行パターン予測処理を実行する場合には、選択リンクが含まれている混雑または渋滞の先頭に当たる交差点を推定し（ステップＳ１００）、その交差点を対象交差点とするようにした。これにより、選択リンクの道路状況が混雑または渋滞である場合の走行パターンを予測するのに適切な交差点を対象交差点とすることができる。
【０１９７】
（２２）制御部１０は、ステップＳ１２０の渋滞時の信号機走行パターン予測処理、またはステップＳ１４０の渋滞時の一時停止走行パターン予測処理において、選択リンクの始端ノードＮａから対象交差点である渋滞先頭ノードまでの距離が所定のしきい値Ｄ１またはＤ２以上であるか否かを判定する（ステップＳ５６０、Ｓ６８０）。その結果、始端ノードＮａから渋滞先頭ノードまでの距離がしきい値Ｄ１またはＤ２以上である場合は、走
行パターンの変動幅を低減するためのなまり処理を行う（Ｓ５７０、Ｓ６９０）。このようにしたので、自車両から渋滞先頭までの距離がある程度離れているときに、渋滞先頭における先行車両の加減速の動きに自車両が十分に追従しなくなることで生じる走行速度のなまりを考慮して、走行パターンを予測することができる。
【０１９８】
なお、上記実施の形態では、走行パターン予測処理によって予測された走行パターンを最小燃費経路の探索などに利用するナビゲーション装置１での適用例を説明したが、ナビゲーション装置以外の車載装置において本発明を適用してもよい。あるいは、たとえばパーソナルコンピュータなど、車載装置以外の装置において本発明を適用することもできる。前述のような走行パターン予測処理を用いて任意の対象リンクにおける車両の走行パターンを予測できるものである限り、どのような装置についても本発明を適用可能である。
【０１９９】
以上説明した実施の形態や各種の変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。
【符号の説明】
【０２００】
１：ナビゲーション装置、１０：制御部、１１：振動ジャイロ、１２：車速センサ、
１３：ＨＤＤ、１４：ＧＰＳ受信部、１５：ＶＩＣＳ情報受信部、１６：表示モニタ、
１７：スピーカ、１８：入力装置
【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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【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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【図２８】
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【図２９】
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