(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
代表道路区間について車両の走行速度と交通量との関係を定めた代表道路特性と、交通量を推定する推定道路区間を通行する車両の走行速度データとに基づいて、前記推定道路区間の交通量を推定する交通量推定システムにおいて、
複数の代表道路区間について、代表道路特性と、前記代表道路特性に関係する車両から得られた走行速度データの集合を統計的に処理することにより得られる速度特性とを記憶する記憶装置と、
推定道路区間を通行する車両の速度特性を算出する速度特性算出装置と、
前記速度特性算出装置で算出された前記推定道路区間の速度特性と前記記憶装置に記憶された代表道路区間の速度特性とに基づいて、複数の代表道路特性の中から交通量の推定に使用する代表道路特性を選択する道路特性選択装置と、を備え、
前記道路特性選択装置で選択された代表道路特性と前記推定道路区間の走行速度データとに基づいて、前記推定道路区間の交通量を推定することを特徴とする交通量推定システム。
【請求項２】
請求項１に記載の交通量推定システムにおいて、
前記代表道路特性は、交通量又は交通密度と走行速度との関係を示すモデル式を用いて設定されることを特徴とする交通量推定システム。
【請求項３】
請求項２に記載の交通量推定システムにおいて、
代表道路区間および推定道路区間の速度特性は、各道路区間において所定時間の走行速度の代表値と車両の走行状態に基づいて変化する走行データの空間的な位置で表わされることを特徴とする交通量推定システム。
【請求項４】
請求項３に記載の交通量推定システムにおいて、
代表道路区間の走行速度データと交通量とから前記代表道路区間の代表道路特性を推定する道路特性推定装置と、前記代表道路区間の走行速度データから速度特性を算出する速度特性算出装置と、算出された前記代表道路区間の代表道路特性と速度特性とを対応づける特性データ合成装置と、を備え、
前記記憶装置は、代表道路特性と速度特性とを対応づけた代表道路区間の特性データを記憶することを特徴とする交通量推定システム。
【請求項５】
請求項４に記載の交通量推定システムにおいて、
前記速度特性算出装置は、推定道路区間の所定時間の走行速度データを用いて前記推定道路区間の走行速度の代表値を計算し、
前記走行データとして、走行速度の分散、標準偏差、渋滞率、渋滞時間、渋滞頻度、車両停止回数、車両停止時間、ブレーキ操作回数、ブレーキ操作時間、アクセル回数又はアクセル時間の少なくとも一つを計算することを特徴とする交通量推定システム。
【請求項６】
請求項４に記載の交通量推定システムにおいて、
前記記憶装置に記憶された代表道路区間の速度特性と推定道路区間の速度特性との類似性を判定し、前記推定道路区間の速度特性に類似する速度特性を有する代表道路区間の代表道路特性を選択する類似性判定装置を備え、
前記類似性判定装置は、走行速度の代表値と走行速度の分散値とで表される速度特性を用いて、推定道路区間の速度特性に対して空間的に近い位置にある速度特性の代表道路区間を、前記推定道路に類似する代表道路区間と判定し、前記代表道路区間の代表道路特性を前記推定道路の道路特性として選択することを特徴とする交通量推定システム。
【請求項７】
請求項４に記載の交通量推定システムにおいて、
前記記憶装置に記憶された代表道路区間の速度特性と推定道路区間の速度特性との類似性を判定し、前記推定道路区間の速度特性に類似する速度特性を有する代表道路区間の代表道路特性を選択する類似性判定装置を備え、
前記類似性判定装置は、走行速度の代表値と渋滞率とで表される速度特性を用いて、推定道路区間の速度特性に対して空間的に近い位置にある速度特性の代表道路区間を、前記推定道路に類似する代表道路区間と判定し、前記代表道路区間の代表道路特性を前記推定道路の道路特性として選択し、
前記渋滞率は、所定時間の走行速度データにおいて、所定速度以下の走行速度が観測された時間又は回数に基づくことを特徴とする交通量推定システム。
【請求項８】
請求項４に記載の交通量推定システムにおいて、
代表道路区間の代表道路特性は、所定速度を境界値とする速度帯域ごとに異なる代表道路特性で構成され、
前記記憶手段は、前記速度帯域ごとの代表道路特性とそれに対応する速度特性を記憶し、
前記速度特性算出装置は、前記速度帯域ごとに推定道路区間の速度特性を算出し、
各速度帯域において、推定道路区間の速度特性に類似する速度特性を有する代表道路区間の代表道路特性を推定道路区間の道路特性として選択することを特徴とする交通量推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路の交通量を推定するシステムに関し、特に道路を走行した車両の走行速度を計測して交通量を推定するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特開２００９−１４０００７号公報（特許文献１）に、プローブカーを利用して交通量を推定する技術が開示されている。特許文献１では、道路区間を走行するプローブカーの速度データを収集し、交通量と速度の所定の関係（以下、道路特性という）を用いて、当該道路区間の交通量を推定する。そして、推定した交通量を、当該道路区間を走行するプローブカーの加減速の発生回数若しくは発生時間間隔、加速度の絶対値の最大値、速度のばらつき、車線変更の回数のいずれか一つ以上に基づいて補正する（要約参照）。【０００３】
この技術では、道路区間ごとに道路特性を予め作成する必要がある。特許文献１では、高速道路、一般国道といった道路種別を利用して、代表とする道路特性を作成している（段落００４８参照）。そして、交通量が直接観測できない非交通量観測道路区間（以下、推定道路区間という）の交通量を、同じ道路種別の代表道路特性を用いて推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１４０００７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、実際は、同じ道路種別の道路区間でも、道幅、カーブ、道路勾配や信号機の数などによって走行環境が異なり、同じ道路特性を有するとは限らない。このため、道路種別毎に生成した代表道路特性を用いて推定した推定道路区間の交通量は、その推定精度に限界があり、実際の交通量と大きく乖離する可能性がある。
また、地図の整備状況によって正確な道路情報が得られない地域や道路情報自体がサポートされない地域では、道路種別に基づいて道路特性が分類できないという課題がある。このような課題は、開発が進行中で、交通量が著しく変化している地域に多い。
さらに、代表道路特性と推定道路区間の道路特性とが、少なくとも渋滞流域および自由流域の双方の速度域で同じになるとは限らない。一つの推定道路区間の道路特性として、各速度域において、異なる代表道路区間の代表道路特性を用いた方が正確な交通量を推定できる場合もある。従って、各速度域に対して、類似する道路特性を有する代表道路区間の代表道路特性を用いて、推定道路区間の交通量を推定することが望ましい。【０００６】
そこで本発明の目的は、類似性の高い代表道路特性とプローブカーから収集した走行速度とに基づいて交通量を推定する、高精度な交通量推定システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の交通量推定システムは、プローブカーから得られる走行速度データから、代表道路区間と推定道路区間との走行環境の類似性を判断し、類似性の高い代表道路区間の道路特性を利用して、推定道路区間の交通量を推定するようにした。【０００８】
走行環境の類似性は、速度特性から間接的に判断する。すなわち、推定道路区間の速度特性に最も近い速度特性を有する代表道路区間の代表道路特性を、推定道路区間の道路特性として用いる。【０００９】
速度特性は、例えば、各道路区間における走行速度と、走行速度の分散値、渋滞率、車両の停止回数またはブレーキ回数などのプローブカーから取得した走行データとの関係としてえることができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、プローブカーの走行速度データを用いて、推定道路区間の走行環境を推定し、類似する走行環境を有する代表道路区間の代表道路特性を用いて推定道路区間の交通量を推定するので、道路種別などの地図情報から推測することが困難な道路特性の違いや地図の整備状況に依存することなく、推定道路区間の交通量を精度よく推定することが可能になる。【００１１】
上記以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係る交通量推定システムの全体構成を示した図である。
【図２】交通量出力装置１７から出力される交通量データのフォーマットの一例を示す。
【図３】交通量推定システム１０に入力される代表道路および推定道路の走行速度のデータフォーマットの一例である。
【図４】本発明の実施形態に係る交通量推定システム１０における、道路特性推定装置１１の処理フローである。
【図５】図４の道路特性推定処理フローを説明するための補足説明図である。
【図６】本発明の実施形態に係る交通量推定システム１０における、道路特性推定装置１１のもう一つの処理フローである。
【図７】図６の道路特性推定処理フローを説明するための補足説明図である。
【図８】本発明の実施形態に係る交通量推定システム１０における、速度特性算出装置１２の処理フローである。
【図９】図８の速度特性算出処理フローを説明する補足説明図である。
【図１０】速度特性算出装置１２の処理フローにおいて、ステップＳ８２で渋滞率を使用し速度特性を表現する場合の補足説明図である。
【図１１】本発明の実施形態に係る交通量推定システム１０において、特性データ合成装置１３の処理フローである。
【図１２】本発明の実施形態に係る交通量推定システム１０において、特性データ合成装置１３から出力され、記憶装置１８に記憶される道路区間の道路特性とその特性パラメータ、および速度特性からなる特性データフォーマットの一例である。
【図１３】本発明の実施形態に係る交通量推定システム１０において、道路特性選択装置１５の処理フローである。
【図１４】図１３の道路特性選択処理フローを説明する補足説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳しく説明する。
【００１４】
図１は、本発明の実施形態に係る交通量推定システムの全体構成を示した図である。
【００１５】
交通量推定システム１０は、道路特性推定装置１１、代表道路の速度特性算出装置１２、特性データ合成装置１３、推定道路の速度特性算出装置１４、道路特性選択装置１５、交通量推定装置１６、交通量出力装置１７、記憶装置１８を備えて構成される。例えば、道路特性推定装置１１、代表道路の速度特性算出装置１２、特性データ合成装置１３、推定道路の速度特性算出装置１４、道路特性選択装置１５、交通量推定装置１６、交通量出力装置１７は一つのコンピュータで実施することができる。また、記憶装置１８もコンピュータに内蔵可能である。このため、各装置を処理部とみなしても差し支えない。この場合、「装置」は「部」と記載してもよい。
【００１６】
道路特性推定装置１１は、車両感知器などが設置され交通量の定常観測が可能な観測道路区間を代表道路区間として、車両感知器の単位時間毎の車両通過台数と走行速度を収集し、代表道路区間の道路特性を生成する装置である。走行速度は車両感知器で検出されたデータに限らず、プローブカー等から収集した走行速度を用いても構わない。
【００１７】
ここで道路特性について説明する。道路の交通量Ｑ（台／ｈ）は、ある瞬間の単位距離内に存在する車両の台数である交通密度ｋ（台／ｋｍ）とその単位距離を通過する車両の平均速度ｖ（ｋｍ／ｈ）とから（式１）で計算される。
【００１８】
Ｑ＝ｋ×ｖ          （式１）
全ての道路区間において、交通量Ｑあるいは交通密度ｋを直接観測することは難しいが、例えば、交通密度ｋと走行速度ｖとの相関関係に基づく交通モデルを利用して、走行速度ｖから交通密度ｋを推定することが可能である。交通モデルにおいては、従来から様々なモデルが利用されており、例えば（式２）に示すアンダーウッドのモデルや（式３）に表わすグリーンバーグのモデルがある。
【００１９】
ｖ＝ｖｆ×ｅｘｐ（−ｋ／ｋ０）          （式２）
ｅｘｐ（）は指数関数を表わし、Ｖｆは交通密度が０の速度である自由速度、ｋ０は、交通量が最大となる時の交通密度である臨界密度を表わす。
【００２０】
ｖ＝ｃ×ｌｏｇ（ｋｊ／ｋ）          （式３）
ここで、ｌｏｇは対数、ｃは定数、ｋｊは速度が０の時の交通密度である飽和密度である。また、速度ｖと交通密度ｋの関係を指数関数で表現すると、例えばα、βを定数とした（式４）で表わされる。
【００２１】
ｖ＝α×ｅｘｐ（β×ｋ）          （式４）
このように、平均速度ｖと交通密度ｋは、その関係式とパラメータで表現できる。このパラメータは（式２）のアンダーウッドのモデルでは自由速度Ｖｆ、臨界速度ｋ０、（式３）のグリーンバーグのモデルでは、定数ｃ、飽和密度ｋｊ、またこれを指数関数で表わした（式４）では、定数α、βである。ここでは、これらの関係式を道路特性関係式、そのパラメータを道路特性パラメータと呼ぶ。そして道路特性パラメータを特定した道路特性関係式を道路特性と呼ぶ。道路特性推定装置１１は、代表道路区間の道路特性パラメータを推定する。本実施例では、道路特性関係式として（式２）のアンダーウッドの交通モデルを想定して説明するが、アンダーウッドの交通モデルに限定するものではなく、他の交通モデルを用いても同様である。また、道路特性及び道路特性関係式は、速度（平均速度）ｖと交通密度ｋとの関係を示すものばかりではなく、速度（平均速度）ｖと交通量Ｑとの関係を示すようにすることもできる。
【００２２】
速度特性算出装置１２は、車両感知器やプローブカー等から得られる走行速度を所定期間観測し、その道路区間の走行環境を示す特徴量を計算する装置である。ここでは、その特徴量を速度特性とする。速度特性は、以下のいずれかの関係を用いて表現される。
（ａ）所定期間の平均速度と分散（標準偏差でも構わない）
（ｂ）平均速度と渋滞率
（ｃ）平均速度と停止回数
上記の関係は「走りやすさ」を表す。この「走りやすさ」をその道路区間の速度特性とする。プローブカーから走行速度に加え、ブレーキ回数やハンドル操作（操作角度）などの走行データが得られる場合、それらの走行データを含めて「走りやすさ」ないし速度特性を計算してもよい。上記の速度特性は車両感知器やプローブカー等から得られる走行速度データの集合を統計的に処理することにより得られる特徴量である。この特徴量は走行速度データの集合が有する傾向或いは性質を反映している。
【００２３】
特性データ合成装置１３は、道路特性推定装置１１で計算された道路特性と速度特性算出装置１２で計算された速度特性とを関連付ける装置である。具体的には、各道路区間に与えられた固有の道路区間ＩＤで前記両特性データを対応付けて記憶装置１８に保存する。
【００２４】
速度特性算出装置１４は、プローブカーから通信手段を介して走行速度を取得し、推定道路区間の速度特性を算出する装置である。算出される速度特性は速度特性算出装置１２と同様である。所定期間観測した走行速度から、推定道路区間の走行環境を示す特徴量（推定道路区間の速度特性）を計算する。得られた推定道路区間の速度特性を道路特性選択装置１５に出力する。この速度特性算出装置１４で算出される速度特性は、プローブカーから取得した走行速度データの集合を統計的に処理することにより得られる特徴量である。この特徴量は走行速度データの集合が有する傾向或いは性質を反映している。
【００２５】
上述した道路特性及び速度特性では、速度ｖとして平均速度を用いているが、平均速度以外の速度を代表値として用いてもよい。
【００２６】
道路特性選択装置１５は、記憶装置１８に保存されている代表道路の速度特性の中から推定道路区間の速度特性に最も類似する速度特性を有する道路区間ＩＤを選択する。選択した道路区間ＩＤの道路特性を記憶装置１８から選択し、当該推定道路区間の道路特性として交通量推定装置１６に出力する。
【００２７】
交通量推定装置１６は、プローブカーから得られた当該推定道路区間の走行速度と道路特性選択装置１５から与えられた当該推定道路区間の道路特性とを用いて、プローブカーが走行した時間帯の当該推定道路区間の交通量を計算する。計算した交通量は交通量出力装置１７に出力する。
【００２８】
交通量出力装置１７は、交通量推定装置１６から得た推定道路区間の交通量を表示装置（図示しない）や交通シミュレーションなどの外部アプリケーション（図示しない）に出力する。
【００２９】
交通量推定システム１０に入力される代表道路の交通量、走行速度、推定道路の走行速度は、通信手段（図示しない）を介してリアルタイムに入力される以外に、記憶媒体に蓄積された所定期間の蓄積データが入力されることもある。後者の蓄積データを扱う場合は、道路区間の道路特性を生成する代表道路やエリアの指定、交通量推定システムが推定する道路やその区間ＩＤ、あるいはメッシュコードなどのエリア情報と、交通量を推定する時間帯を設定できるようなユーザインターフェースを設け、前記ユーザインターフェースを介して操作できる構成をとる。また、蓄積期間が長くなると推定処理に時間がかかる。推定処理時間が長くなる場合に備えて、過去の処理時間から推定処理時間を計算し、残り処理時間あるいは処理終了時間を表示装置に表示する。
【００３０】
図２に交通量出力装置１７から出力される交通量データのフォーマットの一例を示す。交通量データは、道路ＩＤ２１、交通量を推定した時間帯の開始時刻（またはその時間帯の代表時刻）である推定日時２２、このデータが提供された提供日時２３、前記推定日時の推定交通量２４で構成される。推定交通量２４は、推定日時２２を代表時刻とし、予め決められた単位時間に道路を通過する車両の推定台数である。前記単位時間は、プローブカーデータの処理時間帯に合わせて設定される。例えば、プローブカーから提供される走行速度の更新間隔が５分の場合、推定交通量２４の推定時間帯を５分に設定する。また、５分の所定倍数で、３０分や６０分を推定時間帯として設定し、設定した推定時間帯の平均走行速度から交通量を推定することも考えられる。
【００３１】
図３は、交通量推定システム１０に入力される代表道路および推定道路の走行速度のデータフォーマットの一例である。ここでは、走行速度がプローブカーから提供されるとして、走行速度以外にも車両から収集可能な走行データの一部を含めている。プローブカーから提供されるプローブデータは、プローブデータが収集された道路区間を識別するための道路区間ＩＤ３１、車両を識別するための車両ＩＤ３２、車両がその道路区間に進入した時刻である進入時刻３３、その道路区間から流出した流出時刻３４を含む。プローブデータは、さらに走行情報として、車両がこの道路区間を走行したときの平均速度３５、車両の停止回数３６、ブレーキ操作により減速した回数（加速回数から減速回数を推定してもよい）等を含む。
【００３２】
図４は、道路特性推定装置１１の処理フローを示す。図５は、図４を説明するための補足図であり、交通密度ｋと速度ｖとの関係を表している。道路特性推定装置１１は、全ての代表道路区間において、車両感知器やプローブカー等の外部装置から提供される交通量と走行速度を所定期間観測し内部メモリに記憶する。本処理フローは、定期的な周期で実行され、常に最新の交通量および走行速度に基づき道路特性が更新される。以下、それぞれのステップについて詳細に説明する。
【００３３】
ステップＳ４０において、内部メモリに記憶した所定期間内の全ての代表道路区間の所定期間の交通量と走行速度についてステップＳ４１からＳ４４までの処理を繰り返すループが開始される。
【００３４】
ステップＳ４１は、観測された所定期間の各代表道路区間の単位時間ｉごとの車両台数Ｑ（ｉ）を集計する。ステップＳ４２は、観測された所定期間の各道路区間の平均速度ｖ（ｉ）を計算する。ステップＳ４３は、（式１）の関係式に基づいて前記Ｑ（ｉ）とｖ（ｉ）から各道路区間の交通密度ｋ（ｉ）を計算する。ここで計算されたｖ（ｉ）とｋ（ｉ）との関係は、図５に示すように横軸を交通密度、縦軸を速度としたグラフ上で点５１のように示される。このようなｖ（ｉ）とｋ（ｉ）との関係を表わす点は各代表道路において、全ての単位時間ｉ毎に計算される。
【００３５】
ステップＳ４４は、ステップＳ４３で計算した複数のｋ（ｉ）とｖ（ｉ）との関係から（式２）の交通モデルに基づく道路特性（図５の５２）を推定し、道路特性パラメータｖｆおよびｋ０を出力する。ステップＳ４５は、全ての代表道路区間について道路特性およびそのパラメータを生成する処理を完了したか否かを判定し、処理を完了した場合は処理フローを終了する。全ての代表道路区間において処理を完了していない場合は、ステップＳ４１へ戻る。
【００３６】
図６は、道路特性推定装置１１のもう一つの処理フローを示す。図７は図６の処理フローを説明するための補足図であり、交通密度ｋと速度ｖとの関係を表している。図５の処理フローでは、代表道路区間および推定道路区間の道路特性が単一曲線から成る交通モデルであることを前提とした処理を示した。しかし、交通モデルは単一曲線で表現できるとは限らず、場所によって複数曲線を組み合わせた交通モデルを使用することもある。本処理フローはそのような複数曲線で表わされる道路区間の道路特性を推定する処理を実行する。以下、それぞれのステップについて詳細に説明する。
【００３７】
ステップＳ４０からＳ４３までの処理は、図４で説明した通りである。ステップＳ６０において、ｖ（ｉ）とｋ（ｉ）との関係が不連続となる点、即ち、最適な速度域に分割し複数の道路特性を生成するため、ステップＳ６１からＳ６３までの処理を繰り返すループが開始される。
【００３８】
ステップＳ６１は、道路特性を生成するための速度境界値ｖｄ（図７の７１）を設定する。ここで、代表および推定対象とする道路区間の道路特性がいくつの道路特性を組み合わせて表現できるのか、また、各速度域で道路特性の基準となる交通モデルの選択は、本処理を実行する前にｖ（ｉ）とｋ（ｉ）の関係を分析し決定しておく。ここでは、図７に示すように、本道路区間の道路特性は、走行速度ｖの高速流域と低速流域の二つの速度域で各々の道路特性を組み合わせることにより表現されるものとする。そして、二つの速度域の各道路特性は（式２）のアンダーウッドの交通モデルに従うものとする。ステップＳ６１で設定される速度境界ｖｄは、予め設定しておいた適当な速度を初期値とし、繰り返し処理Ｓ６０によって最適な値に修正される。ステップＳ６２は、ｖｄによって分割される各速度域（前述の高速流域と低速流域）において、ｖ（ｉ）とｋ（ｉ）の関係を利用して道路特性を推定する。これより、高速流域の道路特性（図７の７２）およびその特性パラメータ（ｖｆｈ、ｋ０ｈ）と、低速流域の道路特性（図７の７３）およびその特性パラメータ（ｖｆｌ、ｋ０ｌ）を得る。
【００３９】
ステップＳ６３は、ステップＳ６２で生成した道路特性とｖ（ｉ）から交通密度ｋ’（ｉ）を再現し、ｋ（ｉ）との誤差ｄｋを計算し、ｄｋが最小となる道路特性と速度境界ｖｄを保持する。
【００４０】
ステップＳ６４は、所定の速度範囲内で全てのｖｄにつき算出した道路特性の誤差評価を完了したか否かを判定し、処理を完了した場合は保持している推定誤差最小となる道路特性とその特性パラメータ、速度境界値ｖｄを出力し本処理フローを終了する。全てのｖｄにおいて処理を完了していない場合は、ｖｄを更新しステップＳ６０へ戻る。ステップＳ４５は、全ての代表道路区間について道路特性およびそのパラメータを生成する処理を完了したか否かを判定し、処理を完了した場合は処理フローを終了する。全ての代表道路区間において処理を完了していない場合は、ステップＳ４１へ戻る。
【００４１】
図８は、速度特性算出装置１２の処理フローを示す。図９は図８の処理フローを説明するための補足図であり、分散σと平均速度ｖａｖとの関係を表している。速度特性算出装置１２は、全ての代表道路区間において、車両感知器やプローブカー等の外部装置から提供される走行速度を所定期間観測して内部メモリに記憶し、単位時間ｉごとの平均速度とその分散を計算する。ここでは、この平均速度とその分散との関係を速度特性とする。本処理フローは、定期的な周期で実行され、常に最新の走行速度に基づき速度特性が更新される。以下、それぞれのステップについて詳細に説明する。
【００４２】
ステップＳ８０において、内部メモリに記憶した所定期間内の全ての道路区間の走行速度についてステップＳ８１からＳ８３までの処理を繰り返すループが開始される。ステップＳ８１は、所定期間の走行速度から平均速度ｖａｖを計算する。ステップＳ８２は、ステップＳ８１で計算したｖａｖを用いて所定期間の走行速度の分散σを計算する。
【００４３】
ステップＳ８１およびステップ８２で計算したｖａｖとσとがこの道路区間の速度特性を表す。例えば、図９に示すように縦軸をｖａｖ、横軸をσとした空間に各道路区間の各速度域で計算した速度特性をプロットする。本例では、道路区間の道路特性が高速流域と低速流域の二つの特性で表現されるとし、各道路区間および各速度域の速度特性が求められている。道路区間ＩＤ００１の高速流域の道路特性ｐｒｈ＿００１が点９１、低速流域の道路特性ｐｒｌ＿００１が点９３、道路区間ＩＤ０１０の高速流域の道路特性ｐｒｈ＿０１０が点９２、低速流域の道路特性ｐｒｌ＿０１０が点９４となる。この空間上にプロットした点の位置が近ければその道路区間同士の速度特性、すなわち走行環境が類似することを意味する。
【００４４】
図９の左上に特徴点が置かれた道路区間は、渋滞の発生が少なく、全体的に走行速度が高めでかつ安定した速度（速度のばらつきが小さい）の走りやすい道路区間と考えられる。一方、右下に特徴点が置かれた道路区間は、低速で渋滞が頻繁に発生する（速度のばらつきが大きい）走りにくい道路区間と考えられる。
【００４５】
ステップＳ８３は、この道路区間の道路特性が速度流域別に複数の道路特性で構成される場合、各々の速度流域において処理を完了したか否かを判定する。全ての速度流域において速度特性の計算が完了していない場合は、ステップＳ８１へ戻る。全ての速度流域において速度特性の計算が完了したら、ステップＳ８４に進み、その速度特性を道路区間ＩＤとともに内部メモリに保持する。
【００４６】
ステップＳ８５は、全ての代表道路区間について速度特性を計算する処理を完了したか否かを判定する。処理を完了した場合は処理フローを終了する。全ての代表道路区間において処理を完了していない場合は、計算対象となる道路区間を更新しステップＳ８１に戻る。
【００４７】
本実施例では、道路区間の速度特性を平均速度と分散との関係から成る空間的な地点で表現した。分散の代わりに、標準偏差、渋滞率、渋滞時間、渋滞頻度、車両の停止時間又は停止回数を走行速度から計算して利用する方法も考えられる。また、プローブカーからブレーキやアクセルに関する情報が得られる場合は、それらのデータと平均速度との関係で速度特性を表現してもよい。前者は、速度特性を求めようとする道路区間について、走行速度データの分布状態に基づく処理データ（結果）である。或いは、走行速度データの分布状態を表す処理データ（結果）である。この処理データは走行速度データの集合を統計的に処理することによって得ることができる。また、この処理データは、速度代表値（例えば、平均速度）に関連付けて処理され、速度代表値が同じ値であっても走行環境によって変化する。後者のブレーキやアクセルの情報は、プローブカー（車両）の走行速度に変化をもたらす操作に関する情報である。この情報は速度代表値に関連付けて統計的に処理され、走行環境によって変化する処理データ（結果）になる。このような処理データとして、例えば、ブレーキ回数やアクセル回数を得ることができる。この処理データは速度代表値が同じ値であっても走行環境によって変化する。従って、この処理データは走行速度データの分布状態に影響する。前者及び後者の処理データはいずれも走行速度データの分布状態に関連するデータであり、プローブカー或いは車両の走行状態に基づいて得られる走行データである。この処理データは速度代表値が同じ値であっても走行環境によって変化する。また、この処理データ（走行データ）は走行状態に基づいて変化する。
【００４８】
図１０は、渋滞率の算出方法を説明するための補足図である。この渋滞率は、図８で説明したステップＳ８２の分散σの代わりに、速度特性を表現するために使用される。１００はある道路区間の走行速度ｖの変化、１０１は観測時間Ｔ、１０２は渋滞しているか否かを判定するための基準速度ｖｔｈである。基準速度ｖｔｈは、観測時間Ｔの走行速度の速度値を用いたり、その数十パーセンタイル値、規制速度等により設定される。速度流域に分けて複数の道路特性で表現される道路区間は、基準速度ｖｔｈは渋滞流域或いは低速流域に設定されるとは限らず、自由流域或いは高速流域に設定される場合もある。観測時間Ｔにおいて、走行速度がｖｔｈより小さい時間帯ｔ１、ｔ２、ｔ３を渋滞時間とする。これよりこの道路区間の渋滞率ＣｏｎjＴは（式５）により計算される。ｊは渋滞時間帯の数（ｊ＝１，２、・・・）である（本例ではｊ＝３）。
【００４９】
ＣｏｎｊＴ＝Σｔ（ｊ）／Ｔ          （式５）
（式５）で得られた各道路区間の渋滞率を図９の横軸にとり、速度特性を表現する。図９の左上に特徴点が置かれた道路区間は、高速度で走行可能な走りやすい道路区間である。この道路区間は渋滞している時間帯が短い（あまり混雑しない）道路区間である。右下に特徴点が置かれた道路区間は、低速度で走りにくい道路（路面状態やカーブなどの見通しが悪いなど、道路構造上の問題も考えられる）である。また、この道路区間は渋滞している時間が長い道路区間である。一般的に、渋滞率の高い道路は平均速度が低いと考えられる。一方、非渋滞時の速度が高い道路区間では渋滞時の速度を考慮しても、その平均速度が高めに計算される。このため、渋滞が発生する道路区間か否かが見えてこない．そこで図９に示すような渋滞率と速度を軸とした空間に特徴点を置くことで、その道路区間の速度特性が示され、道路区間の交通流の類似性判断が可能となる。
【００５０】
ここでは、渋滞率により渋滞の多い道路区間か否かを示すようにした。この渋滞率に代えて、観測時間Ｔの各時間帯で渋滞が検出された回数（渋滞回数）や、渋滞回数を観測時間帯Ｔの単位時間数で除して得られた値（渋滞発生頻度）を用いてもよい。
【００５１】
図１１は、特性データ合成装置１３の処理フローを示す。本処理フローは、道路特性推定装置１１あるいは速度特性算出装置１２において特性データが更新されたタイミングで実行する。以下、それぞれのステップについて詳細に説明する。
【００５２】
ステップＳ１１０において、内部メモリに保持されている全ての代表道路区間の道路特性と速度特性についてステップＳ１１１からＳ１１４までの処理を繰り返すループが開始される。ステップＳ１１１は、内部メモリに保持されている道路特性とその道路特性パラメータ（ｖｆおよびｋ０）、当該道路区間が速度流域に分けて異なる複数の道路特性で表わされる場合はその速度境界ｖｄを読み込む。ステップＳ１１２は、ステップＳ１１１で読み込まれた道路区間ＩＤと同じＩＤを持つ速度特性ｖａｖとσとを読み込む。ステップＳ１１３は、この道路区間の道路特性が速度流域別に複数の道路特性で構成される場合、各々の速度流域において処理を完了したか否かを判定する。処理を完了していない場合はステップＳ１１１に戻る。当該道路区間の全ての道路特性および速度特性の読み込み処理を完了した場合はステップＳ１１４に進む。ステップＳ１１４は、読み込んだ各特性データを道路区間ＩＤで対応付けて記憶手段１８に出力する。ステップＳ１１５は、全ての代表道路区間について各特性データを対応づける処理を完了したか否かを判定する。処理を完了した場合は処理フローを終了する。処理を完了していない場合は、処理対象となる代表道路区間を更新しステップＳ１１１に戻る。
【００５３】
図１２は、特性データ合成装置１３から出力され記憶装置１８に記憶される代表道路区間の道路特性とその特性パラメータ、速度特性から成る特性データフォーマットの一例である。ここでは、記憶手段１８に保存される代表道路区間の道路特性が、高速流域と低速流域の二つの速度流域に分けて異なる複数（二つ）の道路特性で構成されるものとする。道路特性と速度特性とについて、高速流域の特性データ１２０と低速流域の特性データ１２１との二つのテーブルで特性データを管理する。二つの速度流域の速度境界値は道路区間ＩＤと共に管理される（１２７）。特性データは道路特性と速度特性とで構成される。道路特性は道路区間ＩＤ（１２２）、道路特性（ベースとする交通モデル）（１２３）、道路特性パラメータ（αｈ、βｈ）で構成される。速度特性Ｓ１２６は道路区間ＩＤ（１２５）と速度特性１２６で構成される。ここでは道路区間で異なる交通モデルがベースとなる道路特性を示しているので、特性パラメータは（式４）に基づきαｈ、βｈとした。各特性は道路区間ＩＤ（１２２と１２５）で関連付けられる。低速流域の特性データ１２１も高速流域の特性データ１２２と同様である。
【００５４】
図１３は、道路特性選択装置１５の処理フローを示す。図１４は図１３の処理フローを説明するための補足図であり、分散σと平均速度ｖａｖとの関係を表している。道路特性選択装置１５は、速度特性算出装置１４から得た推定道路区間の速度特性と類似する速度特性を持つ代表道路区間の道路特性を記憶手段１８から選択する。以下、それぞれのステップについて詳細に説明する。
【００５５】
ステップＳ１３０において、速度特性算出装置１４から得た全ての推定道路区間の速度特性についてステップＳ１３１からＳ１３４までの処理を繰り返すループが開始される。
【００５６】
ステップＳ１３１は、速度特性算出装置１４から取得し一時的に内部メモリに保持した推定道路区間の速度特性を読み込む。当該推定道路区間の速度特性が複数存在する場合は、その全ての速度特性を読み込む。ステップ１３２は、記憶手段１８から代表道路区間の速度特性を読み込む。ステップＳ１３３は、読み込んだ推定道路区間の速度特性に最も近い代表道路区間の速度特性を検索する。
【００５７】
本処理について図１４を用いて具体的に説明する。図１４は平均速度ｖａｖと分散σの空間上にプロットされた各道路区間の各速度流域の速度特性を示している。１４２は代表道路区間ＩＤ００１の速度特性ｐｒｈ＿００１、１４３は代表道路区間ＩＤ０１０の速度特性ｐｒｈ＿０１０、１４４は代表道路区間ＩＤ１０１の速度特性ｐｒｈ＿１０１、１４５、１４６、１４７は、同代表道路区間の低速流域の速度特性ｐｒｌ＿００１、ｐｒｌ＿０１０、ｐｒｌ＿１０１を示している。これら代表道路区間の速度特性がステップ１３２において記憶手段１８から読み込まれる。１４０は、推定道路区間ＩＤ５５５の高速流域の速度特性ｐｅｈ＿５５５、１４１は同推定道路区間の低速流域の速度特性ｐｅｌ＿５５５を示す。１４０および１４１は、速度特性算出装置１４において推定道路の走行速度を用いて計算される。速度特性算出装置１４の処理フローは本実施例において図示していないが、図８で説明した処理フローと同様であり、図８の入力データが推定道路区間の走行速度となる。推定道路区間の走行速度はプローブカーで収集された走行データから得られ、通信手段ないし記憶媒体を介して速度特性算出装置１４に提供される。ステップＳ１３３では、１４０、１４１に最も近い代表道路区間の速度特性を探索する。図１４では、高速流域の速度特性１４０に最も近い速度特性が１４２、低速流域の速度特性１４１に最も近い速度特性が１４６となり、これら二つの速度特性が選択される。
【００５８】
ステップＳ１３４は、選択した速度特性の道路区間ＩＤ（図１２の１２５）から道路特性（１２３）およびその特性パラメータ（１２４）を当該推定道路区間の道路特性に設定する。ここでは、推定道路区間ＩＤ５５５について、高速流域の道路特性として代表道路区間ＩＤ００１の道路特性アンダーウッド、特性パラメータαｈ＝７０、βｈ＝２０が設定される。また、低速流域の道路特性として代表道路区間ＩＤ０１０の道路特性グリーンバーグ、特性パラメータαｌ＝２５、βｌ＝１０が設定される。設定された推定道路区間の道路特性とパラメータ、速度境界値ｖｐを記憶手段１８に出力し記憶する。
【００５９】
ステップＳ１３５は、全ての推定道路区間について対応する道路特性が設定する処理を完了したか否かを判定する。処理を完了した場合は処理フローを終了する。処理を完了していない場合は、処理対象となる推定道路区間を更新しステップＳ１３１に戻る。
【００６０】
交通量推定装置１６は、推定道路区間の走行速度ｖが入力されると、その推定道路区間ＩＤの道路特性と特性パラメータ、速度境界値ｖｐを記憶手段１８から読み込み、入力された走行速度が高速流域、低速流域のいずれに属するか判断し、判断した速度流域の道路特性を用いてその推定道路区間の交通密度ｋを計算し、（式１）に基づいてその推定道路区間の交通量Ｑを計算し、推定交通量として交通量出力装置１７に出力する。交通量出力装置１７は、通信あるいは記憶媒体を介して外部装置に前記推定交通量を出力する。
【００６１】
Ｓ１３３において、代表道路区間の特徴点が少ない場合は最も近い速度特性を選択してもよいが、推定道路区間の特徴が一つの代表道路区間に限定されるので、推定精度に限界が生じる。そこで、代表道路区間の特徴点が多い場合は、クラスタリング手法などのデータ分類手法を用いて、類似する特徴点、すなわち近傍の特徴点同士でいくつかのグループに分け、各グループの代表特徴点（重心など）を算出し、推定道路区間の特徴点に最も近い代表特徴点を選択する。例えば、１４８はクラスタリング手法によって生成されたグループの一つで、１４９はグループ１４８の代表特徴点を示す。推定道路区間の特徴点が１４９に近ければ、推定道路区間はグループ１４８に類似する道路区間と判断する。このとき、Ｓ１３４において、推定道路区間の道路特性を、グループ１４８を成す道路区間の複数の道路特性から代表値（平均値，中央値や最頻値など）を計算し設定する。このように代表道路区間の特徴点の数に応じて、推定道路区間の道路特性選択処理を切り替えるようにしてもよい。
【００６２】
ここで、交通量推定システム１０に入力される代表道路区間および推定道路区間の走行速度は、プローブカーに限定せず、携帯電話やスマートフォンなどの位置検出手段を有する端末を用いても同様である。また，プローブカーから収集した走行速度データから推定される交通量は、同種の車両に限定されず、プローブカーの走行に影響を与える自動二輪車等を含めて交通量を推定することも可能である。即ち、本実施例において、交通量の対象となる車両は、原動機を備えて路面上を走行する自動車である。自動車は自動二輪車を含む。トロリーバスは専用の路面がある場合は対象外としてもよいが、同じ路面を走行する場合は自動車に含めてもよい。原動機付自転車は道路区間に応じて対象となり得る。
【００６３】
以上、本実施形態によれば、プローブカーから収集した走行速度データからその道路区間の交通量を推定する交通量推定システムにおいて、推定道路区間の道路特性（交通モデル）を予め算出された代表道路の道路特性の中から選択する際、前記プローブカーから得た走行速度データから各道路区間の速度特性を計算し、速度特性が類似する代表道路区間の道路特性を、当該推定道路区間の道路特性として交通量を計算するので、交通量が直接観測できない道路区間の交通量の推定精度を道路地図の精度に依存することなく、精度よく推定することができるようになる。
【００６４】
更に、道路区間の道路特性が、複数の速度流域において異なる道路特性で表現される場合において、速度流域ごとに計算した推定道路区間と代表道路区間の速度特性とを比較し、類似する速度特性を有する代表道路区間の道路特性を推定道路区間の道路特性とし、当該推定道路区間の交通量を計算するので、複数の道路特性を有する道路区間の交通量が直接観測できなくても、プローブカーが走行した走行データさえ取得できれば、前記道路区間の交通量を精度よく推定することができるようになる。
【００６５】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００６６】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【００６７】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００６８】
１０…交通量推定システム，１１…道路特性推定装置，１２…速度特性算出装置，１３…特性データ合成装置，１４…速度特性算出装置，１５…道路特性選択装置，１６…交通量推定装置，１７…交通量出力装置，１８…記憶装置
【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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