(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両と先行車両との車間距離と、前記先行車両の台数とを検出するステップと、
検出した前記車間距離の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出するステップと、
算出した前記パワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出するステップと、
検出した前記車間距離と前記先行車両の台数とから前記先行車両の車群を得て、前記車群に対して確率密度分布を適用する分布推定法を用いて、全体の分布を表す確率関数を得ることで、車間距離分布を推定するステップと、
推定された前記車間距離分布から共分散の最小値を算出するステップと、
前記共分散の最小値と前記傾き極大値との相関マップを作成し、作成した前記相関マップに示される領域から前方の車群分布を推定するステップと、
前記車群分布に基づきリアルタイム渋滞予測をおこなうステップと、を含むことを特徴とする渋滞予測方法。
【請求項２】
前記リアルタイム渋滞予測をおこなうステップは、前記車群分布において車群変動が大きい領域と車群変動が小さい領域を特定し、当該２つの領域の境界領域の有無を判定することを含むことを特徴とする請求項１に記載の渋滞予測方法。
【請求項３】
前記境界領域は、渋滞が発生する可能性の低い自由流領域と車両の制動および加速が混合する混合流領域との間の臨界領域に相当することを特徴とする請求項２に記載の渋滞予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、渋滞予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば自車両の加速度と先行車両に対する車間距離とに基づき、自車両が渋滞に巻き込まれる可能性を予測し、この予測結果に基づいて自車両が渋滞に巻き込まれることを回避する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特願２０１０−２７８７５４号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記従来技術に係る装置によれば、自車両が渋滞に巻き込まれる可能性を予測する演算処理の負荷を低減することが望まれている。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、渋滞予測の演算負荷を低減することが可能な渋滞予測方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決して係る目的を達成するために、本発明の請求項１に係る渋滞予測方法は、自車両と先行車両との車間距離と、前記先行車両の台数とを検出するステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ０１）と、検出した前記車間距離の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出するステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ０２）と、算出した前記パワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出するステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ０３）と、検出した前記車間距離と前記先行車両の台数とから前記先行車両の車群を得て、前記車群に対して確率密度分布を適用する分布推定法を用いて、全体の分布を表す確率関数を得ることで、車間距離分布を推定するステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ０５）と、推定された前記車間距離分布から共分散の最小値を算出するステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ０６）と、前記共分散の最小値と前記傾き極大値との相関マップを作成し、作成した前記相関マップに示される領域から前方の車群分布を推定するステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ０７）と、前記車群分布に基づきリアルタイム渋滞予測をおこなうステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ０８）と、を含む。
【０００７】
さらに、本発明の請求項２に係る渋滞予測方法では、前記リアルタイム渋滞予測をおこなうステップは、前記車群分布において車群変動が大きい領域と車群変動が小さい領域を特定し、当該２つの領域の境界領域の有無を判定することを含む。
【０００８】
さらに、本発明の請求項３に係る渋滞予測方法では、前記境界領域は、渋滞が発生する可能性の低い自由流領域と車両の制動および加速が混合する混合流領域との間の臨界領域に相当する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の請求項１に係る渋滞予測方法によれば、自車両の加速度を必要とせずに、自車両と先行車両との車間距離のみに基づいてリアルタイムに渋滞を予測することができ、渋滞予測の演算負荷を低減することができる。
【００１１】
さらに、本発明の請求項２に係る渋滞予測方法によれば、車群変動の境界領域（遷移領域）の有無をリアルタイムでの渋滞予測の判定基準にすることにより、渋滞が発生、進行する前にタイムリーで効果的な渋滞予測が可能となる。
【００１２】
さらに、本発明の請求項３に係る渋滞予測方法によれば、臨界領域を渋滞予測の判定基準（境界計算）に用いることにより、渋滞回避のみならず渋滞解消に役立つリアルタイムな渋滞予測が可能となる。
【００１３】
さらに、本発明に係る渋滞予測方法によれば、車間距離の共分散値の最小値の対数と車間距離のパワースペクトル（車間距離スペクトル）の傾き極大値の対数との相関マップをリアルタイムで作成することにより、オフライン（統計）予測において生ずる臨界領域付近での時間遅れを最小化することができ、予測精度を向上させることができる。つまり、交通流が有する相転移性を考慮することによってリアルタイムでの処理が可能となり、オフライン予測に比べて予測精度が高まる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態に係る渋滞予測方法を実現する渋滞予測装置の構成図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る車間距離スペクトルの例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る確率密度分布の例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る共分散値の分布の例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る共分散最小値と傾き極大値との相間マップの例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る交通密度と交通量の関係の例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る車間距離分布についての共分散最小値の対数と車間距離スペクトルについての傾き極大値の対数との相関マップの例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る渋滞予測方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の渋滞予測方法の一実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
【００１６】
本実施の形態による渋滞予測方法を実現する渋滞予測装置１０は、例えば図１に示すように、車両１に搭載されており、例えば、各種センサ１１と、スイッチ１２と、各種アクチュエータ１３と、表示器１４と、スピーカー１５と、車両処理装置１６と、を備えて構成されている。
【００１７】
各種センサ１１は、例えば、車両１の車輪速などに基づき速度を検出する車速センサと、車両１のヨーレートを検出するヨーレートセンサと、車両１の外界を検出する外界センサと、などであって、車両１の走行状態および車両１の外界の状態に係る検出結果の信号を車両処理装置１６に出力する。
【００１８】
なお、外界センサは、例えば、カメラを備える撮像装置（図示略）と、赤外光レーザやミリ波などの電磁波によるレーダ装置（図示略）と、などにより構成されている。
例えば、撮像装置は、車両１の外界（進行方向前方の外界など）に設定された撮像領域を撮像して得た画像に所定の画像処理を行なって画像データ（例えば、動画像または時系列の間欠的な複数の静止画像など）を生成し、この画像データを出力する。
【００１９】
また、例えば、レーダ装置は、車両１の外界（進行方向前方の外界など）に設定された検出対象領域を複数の角度領域に分割し、各角度領域を走査するようにして、電磁波の発信信号を発信する。そして、各発信信号が車両１の外部の物体（例えば、先行車両など）や歩行者によって反射されることで生じた反射波の反射信号を受信する。そして、発信信号および反射信号に応じた信号、例えばレーダ装置から外部の物体や歩行者までの距離に係る検知信号などを生成し、この検知信号を出力する。
【００２０】
スイッチ１２は、例えば車両１の走行制御に係る各種の信号を車両処理装置１６に出力する。
スイッチ１２から出力される各種の信号は、例えば、運転者によるブレーキペダルやアクセルペダルの操作状態（例えば、操作位置など）に係る信号と、運転者の入力操作に応じて自動的に車両１の走行状態を制御する自動走行制御に係る各種信号（例えば、制御開始や制御停止を指示する信号と、目標車速や先行車両に対する目標車間距離の増減を指示する信号となど）と、などである。
【００２１】
各種アクチュエータ１３は、例えば、車両１の駆動力を制御するスロットルアクチュエータと、車両１の制動を制御するブレーキアクチュエータと、車両１の転舵を制御するステアリングアクチュエータとなどであって、車両処理装置１６から出力される制御信号によって駆動制御される。
【００２２】
表示器１４は、例えば、液晶表示画面などの表示画面を備える各種のディスプレイや、フロントウィンドウ上を表示画面とした投影により表示を行なうヘッドアップディスプレイや、各種の灯体などであり、車両処理装置１６から出力される制御信号に応じた表示や点灯または消灯をおこなう。
【００２３】
スピーカー１５は、車両処理装置１６から出力される制御信号に応じて、警報音や音声などを出力する。
なお、表示器１４およびスピーカー１５は、例えばナビゲーション装置などの各種の車載機器に具備されていてもよい。
【００２４】
車両処理装置１６は、例えば、演算処理部２１と、走行制御部２２と、報知制御部２３と、を備えて構成されている。
さらに、演算処理部２１は、例えば、現在位置検出部３１と、地図データ記憶部３２と、先行車両検知部３３と、車間距離算出部３４と、周波数分析部３５と、単回帰直線算出部３６と、傾き極大値算出部３７と、車間距離分布推定部３８と、共分散最小値算出部３９と、相関演算部４０と、渋滞予測部４１と、情報記憶部４２と、を備えて構成されている。
【００２５】
現在位置検出部３１は、例えば人工衛星を利用して車両１の位置を測定するためのＧＰＳ（Global Positioning System）信号などの測位信号を受信するアンテナ３１ａにより受信された測位信号によって車両１の現在位置を検出する。
なお、現在位置検出部３１は、さらに、各種センサ１１から出力される車両１の速度およびヨーレートなどに基づく自律航法の演算処理を併用して、車両１の現在位置を検出してもよい。
【００２６】
地図データ記憶部３２は、地図データを記憶する。
地図データは、例えば、車両１の現在位置に基づくマップマッチングの処理に必要とされる道路上の位置座標を示す道路座標データと、経路探索や経路誘導などの処理に必要とされる道路データ（例えば、交差点および分岐点などの道路上の所定位置の緯度および経度からなる座標点であるノードおよび各ノード間を結ぶ線であるリンクと、道路形状および道路種別となど）とを備えている。
【００２７】
先行車両検知部３３は、各種センサ１１の外界センサから出力された画像データまたは検知信号に基づき、車両１の進行方向前方を走行する先行車両を検知する。
車間距離算出部３４は、先行車両検知部３３により検知された車両１の各先行車両に対して車間距離を検出する。
【００２８】
周波数分析部３５は、車間距離算出部３４により算出された各先行車両の車間距離に対して周波数分析を行ない、周波数に対応するパワースペクトルを算出する。
例えば、２つの異なる適宜の走行状態において車間距離算出部３４により算出された適宜の先行車両に対する車間距離に対して周波数分析が行なわれることで、図２（Ａ），（Ｂ）に示すようなパワースペクトルとして周波数に対応した車間距離スペクトルＳ１，Ｓ２が算出される。
【００２９】
単回帰直線算出部３６は、周波数分析部３５により算出されたパワースペクトルにおいて単回帰直線を算出する。
例えば、図２（Ａ），（Ｂ）に示す車間距離スペクトルＳ１，Ｓ２に対して、単回帰直線Ｌ１，Ｌ２が算出される。
【００３０】
傾き極大値算出部３７は、単回帰直線算出部３６により算出された単回帰直線に対して、所定周波数範囲での単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出する。
【００３１】
例えば、傾き極大値算出部３７は、図２（Ａ），（Ｂ）に示す単回帰直線Ｌ１，Ｌ２に対して、所定周波数範囲Ｙ（例えば、数秒から数分の時間範囲に対応する周波数範囲であって、０〜０．５Ｈｚなど）でのスペクトル値の変化Ｘに基づき、傾きα１，α２（＝Ｙ／Ｘ）を算出する。
【００３２】
車間距離分布推定部３８は、車間距離算出部３４により検出された車両１の各先行車両に対する車間距離と、先行車両の検知台数とに基づき、車間距離分布を推定する。
【００３３】
例えば、車間距離分布推定部３８は、車間距離と車両台数の情報から車両１の前方での車群（すなわち、車間距離が比較的緻密な先行車両の集合）が検知される場合、変分ベイズなどの分布推定法を用いて各車群に対してガウス分布（確率密度分布）を適用する。
例えば２つの車群が検知される場合は、２つの車群を２つのガウス分布を線形結合した分布として捉えることができ、例えば図３に示すように、２つのガウス分布を表わす確率関数Ｐ１（Ｘ）、Ｐ２（Ｘ）の和（重ね合わせ）として全体の分布を表す確率関数Ｐ（Ｘ）を得る。
【００３４】
ここで、ガウス分布（確率関数）をＮ（ｘ｜μ，Σ）で表すと、図３に例示されるような複数のガウス分布の重ね合わせは、下記数式（１）に示すように記述される。
【００３５】
【数１】
0005909401.tif 000002
【００３６】
なお、上記数式（１）において、例えば任意の自然数ｋに対して、期待値（平均値）μｋは密度が最も高い位置を表す。共分散値（行列）Σｋは、分布のゆがみ、すなわち期待値μｋからどの方向に離れると密度がどのように減るかを表す。ガウス分布の混合係数（混合比）πｋ（０≦πｋ≦１）は、各ガウス分布がどれだけ寄与しているかの割合を表し、いわゆる確率とされている。
【００３７】
共分散最小値算出部３９は、例えば上記した確率関数Ｐ（Ｘ）から得られる尤度関数が最大となるパラメータ（共分散）を求めるために変分ベイズなどを用いて算出処理をおこなう。
例えば、共分散最小値算出部３９は、図３で例示されるような複数のガウス分布の重ね合わせとして得られる確率関数Ｐ（Ｘ）に対しては、各ガウス分布に対して共分散値Σｋを算出する。そして、各ガウス分布に対して得られた複数の共分散値Σｋの最小値を算出する。
【００３８】
例えば図４（Ａ）に示すような共分散値Σｋの分布のグラフＶは、共分散値Σｋに係る変数δ（例えば、共分散値Σｋそのものなど）に対して、変数δ＝０においてシャープなグラフとなっており、車群の変動が無い、すなわち車間距離がほぼ一定の走行状態にあることを示唆している。
一方、図４（Ｂ）に示すような共分散値Σｋの分布は、共分散値Σｋに係る変数δの負の領域の値δ１でピークを持つグラフＶ１と正の領域の値δ２でピークを持つグラフＶ２の２つのグラフにより構成されている。各グラフＶ１、Ｖ２は共分散値Σｋに係る変数δに対して所定の変動幅を有しており、車群の変動が有る、言い換えれば車間距離が異なる車両１の集合が複数存在することを示唆している。
そして、例えば図４（Ａ）において、共分散値Σｋの最小値（共分散最小値）はほぼゼロとなり、例えば図４（Ｂ）において、共分散値Σｋの最小値は２つの値δ１，δ２のうち小さいほうの値δ１となる。
【００３９】
相関演算部４０は、傾き極大値算出部３７により算出された傾き極大値と、共分散最小値算出部３９によって算出された共分散最小値との相関マップを作成する。
例えば図９に示す傾き極大値と共分散最小値との相関マップのイメージ（概念）図では、横（Ｘ）軸を共分散最小値Ｘとし、縦（Ｙ）軸を傾き極大値Ｙとして、変数（Ｘ、Ｙ）の相関をマッピングしている。
【００４０】
例えば図５に示す相関マップでは、２つの領域Ａ１，Ａ２が示されており、２つの領域Ａ１，Ａ２が重なっている境界領域Ａ３が存在している。領域Ａ１は比較的共分散最小値が小さく、車群の変動が小さい状態、言い換えれば車間距離が比較的一定しているような状態に相当する。逆に領域Ａ２は比較的共分散最小値が大きく、車群の変動が大きい状態、言い換えれば車間距離が異なる車両の集合が複数存在する状態に相当する。
境界領域Ａ３は、車群の変動が小さい状態から大きい状態へ遷移する領域であり、この境界領域Ａ３に相当する車群の状態を定量的に見出すことによって、渋滞予測をおこなうことができる。
【００４１】
例えば図６に示すような交通密度と交通量の関係を示す図において、グラフの横（Ｘ）軸は、適宜の車両から所定距離内に存在する他の車両の台数を意味する交通密度であり、この交通密度の逆数が車間距離に相当する。縦（Ｙ）軸は所定位置を通過する車両数を意味する交通量である。
例えば図６に示すような交通密度と交通量の関係を示す図は、いわば車両の流れを意味する交通流を表わしていると捉える事ができる。
【００４２】
図６で例示される交通流は、大きく４つの状態（領域）に区分けすることができる。
第１の状態は、渋滞が発生する可能性が低い自由流の状態であって、ここでは一定以上の加速度および車間距離が確保可能である。
第２の状態は、車両の制動状態と加速状態が混合する混合流の状態である。この混合流の状態は、渋滞流に移行する前の状態であって、運転者による運転の自由度が低下して、交通密度の増大（車間距離の縮小）によって渋滞流へと移行する確率が高い状態である。
第３の状態は、渋滞を示す渋滞流の状態である。
第４の状態は、自由流の状態から混合流の状態へ移行する間に存在する遷移状態である臨界領域である。この臨界領域は、自由流に比べて交通量および交通密度が高い状態であって、交通量の低下と交通密度の増大（車間距離の縮小）によって混合流へと移行する状態である。なお、臨界領域は、準安定流、メタ安定流と呼ばれることもある。
【００４３】
そして、例えば図５に示される領域Ａ１は、例えば図６に示される自由流および臨界領域を含むことになり、例えば図５に示される領域Ａ２は、例えば図６に示される混合流および渋滞流の状態を含むことになる。
したがって、例えば図５に示される境界領域は、例えば図６に示される臨界領域と混合流の状態との双方を含む境界状態であり、例えば図６に示される臨界領域の境界とされる。
この臨界領域の境界を含む臨界領域を定量的に把握することによって、混合流の状態への移行を抑制して渋滞の発生を防ぐことが可能である。
【００４４】
以下に、例えば車間距離分布についての共分散最小値の対数と車間距離スペクトルについての傾き極大値の対数との相関マップを示す図７（Ａ），（Ｂ）を参照しながら臨界領域の定量化について説明する。
図７（Ａ）は図６に示される交通流のマップを簡略化して描いた図であり、図７（Ｂ）は共分散最小値の対数と傾き極大値の対数との相関マップを示す。
図７（Ｂ）に示される共分散最小値の対数と傾き極大値の対数は、傾き極大値算出部３７により算出された傾き極大値と共分散最小値算出部３９によって算出された共分散最小値との対数値として算出され、臨界領域における相転移状態のパラメータ化を描写したものである。
【００４５】
例えば図７（Ｂ）において、領域Ｂ１は図７（Ａ）に示される臨界領域を含み、領域Ｂ２は図７（Ａ）に示される混合流の状態を含む。臨界線Ｃは、これを越えて混合流の状態へ移行すると渋滞に至ってしまう可能性が高い臨界点を意味する。各領域Ｂ１，Ｂ２の境界領域Ｂ３は臨界線Ｃ直前の臨界領域の境界に相当する。
なお、図７（Ｂ）に例示される相関マップは車両処理装置１６内の情報記憶部４２に格納される。
【００４６】
渋滞予測部４１は、相関演算部４０によって作成された相関マップにおいて、臨界領域の境界の状態が存在するか否かを判定し、この判定結果に応じてリアルタイム渋滞予測の情報を作成する。さらに、相関マップにおいて、臨界領域の境界の状態が存在する場合には、渋滞への移行を阻止すべく、地図データ記憶部３２に記憶されている地図データを参照して、走行支援情報を作成する。
【００４７】
なお、リアルタイム渋滞予測の情報は、渋滞が発生する可能性あるいは既に渋滞が発生しているか否かに係る情報であって、例えば、相関マップにおいて臨界領域の境界の状態が存在する場合に対応して、渋滞が発生する可能性（渋滞予兆度）が所定の閾値よりも高いことを示し、相関マップにおいて臨界領域の境界の状態が存在しない場合に対応して、渋滞が発生する可能性（渋滞予兆度）が所定の閾値よりも低いことを示す。
【００４８】
渋滞予測部４１は、傾き極大値算出部３７により算出された傾き極大値に応じて、渋滞が発生する可能性あるいは既に渋滞が発生している可能性を示す渋滞予兆度を算出する。
渋滞予兆度は、例えば傾き極大値に応じたパラメータであって、車両１の進行方向前方において渋滞となる可能性が高い場合に大きくなり、可能性が低い場合に小さくなる。
また、渋滞予兆度の大小を判定する所定の閾値については、任意の値を定めることができるが、一般的に（１／ｆ）ゆらぎ特性として知られている「−４５度」を所定の閾値とすることができる。
【００４９】
例えば、単回帰直線算出部３６により算出された単回帰直線に対して、傾きαの絶対値が小さい場合は、先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が小さい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが小さく、車間距離が長くなって車群が形成され難い、すなわち渋滞に至る可能性が小さい場合に相当する。この場合、渋滞予兆度は小さな値をとる。
逆に、傾きαの絶対値が大きい場合は、先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が大きい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが大きく、車群が密になりやすく、すなわち渋滞に至る可能性が大きい場合に相当する。この場合、渋滞予兆度は大きな値をとる。
なお、ここで言う衝撃波（振動、ゆらぎ）とは、車両が加速および減速の動作を繰り返すことにより、この動作（前後の動き）を後方の車両に一種の振動として伝播させることを意味する。
【００５０】
したがって、渋滞予測部４１は、単回帰直線算出部３６により算出された単回帰直線の傾きαの大きさ、より具体的には、傾き極大値算出部３７によって算出された傾き極大値に応じて渋滞予兆度を算出する。
例えば、渋滞予測部４１は、傾き極大値（ｘ）と渋滞予兆度（ｙ）との関係を示す関数（例えば、ｙ＝ａｘ＋ｂなど）を予め求めておき、傾き極大値算出部３７によって算出された傾き極大値（ｘ）に対する渋滞予兆度（ｙ）を算出する。
なお、渋滞予測部４１は、傾き極大値と対応する渋滞予兆度の値との関係を予め作成してテーブルとして情報記憶部４２に格納しておき、算出された傾き極大値に対する渋滞予兆度をそのテーブルを参照して求めることもできる。
【００５１】
さらに、渋滞予測部４１は、算出した渋滞予兆度および地図データ記憶部３２に記憶されている地図データに基づき、車両１において渋滞回避さらには渋滞解消に必要とされる走行の支援を示す走行支援情報を作成する。
走行支援情報は、例えば、渋滞の発生を未然に阻止することを可能とするために車両１の走行制御に用いられたり、車両１の表示器１４やスピーカー１５から運転者に報知される情報である。
より詳細には、例えば、車両１において渋滞回避さらには渋滞解消に必要とされる自動走行制御での目標車速や目標車間距離の情報や、先行車両に対する車間距離の増大や加速動作の抑制などの所定の運転操作の情報や、車両１に対する経路探索や経路誘導の情報などである。
【００５２】
情報記憶部４２は、渋滞予測部４１により逐次作成されたリアルタイム渋滞予測の情報（例えば、渋滞予兆度など）および走行支援情報を記憶する。
【００５３】
走行制御部２２は、渋滞予測部４１によって作成されたリアルタイム渋滞予測の情報および走行支援情報と、スイッチ１２から出力される各種の信号と、各種センサ１１から出力される車両１の走行状態に係る検出結果の信号となどに基づき、例えばスロットルアクチュエータとブレーキアクチュエータとステアリングアクチュエータとを駆動制御することによって、車両１の走行を制御する。
【００５４】
例えば、走行制御部２２は、スイッチ１２から出力される信号に応じて、自動走行制御の実行を開始または停止したり、自動走行制御での目標車速や目標車間距離の設定や変更を行なう。
【００５５】
また、例えば、走行制御部２２は、渋滞予測部４１によって算出された渋滞予兆度において車両１の進行方向前方に渋滞が発生する可能性が高いこと（あるいは、既に渋滞が発生している可能性が高いことなど）が示されている場合には、車両１が渋滞を回避するようにして、さらには車両１の後続車両が渋滞を起こし難いようにして、あるいは、車両１の周辺の渋滞を解消するようにして、必要とされる目標車速や目標車間距離を設定したり、車両の走行状態を変更する。
そして、これらの目標車速や目標車間距離を維持するような自動走行制御（例えば、実際の車速を目標車速に一致させる定速走行制御や、先行車両などの他車両に対する実際の車間距離を目標車間距離に一致させる車間距離制御や追従走行制御など）を行なう。
【００５６】
また、例えば、走行制御部２２は、渋滞予測部４１によって作成された走行支援情報に応じて、車両１が渋滞を回避するようにして、さらには車両１の後続車両が渋滞を起こし難いようにして、あるいは、車両１の周辺の渋滞を解消するようにして、必要とされる目標車速や目標車間距離を設定したり、車両１の走行状態を変更する。
【００５７】
報知制御部２３は、渋滞予測部４１によって作成されたリアルタイム渋滞予測の情報および走行支援情報と、スイッチ１２から出力される各種の信号となどに基づき、表示器１４とスピーカー１５とを制御することによって、各種の報知動作を制御する。
【００５８】
例えば、報知制御部２３は、渋滞予測部４１によって算出された渋滞予兆度において車両１の進行方向前方に渋滞が発生する可能性が高いこと（あるいは、既に渋滞が発生している可能性が高いことなど）が示されている場合には、例えば、表示器１４の表示画面での表示や灯体の点灯または消灯などを制御して、また、スピーカー１５からの警報音や音声などの出力を制御して、これらの渋滞に係る情報を車両１の乗員に報知する。
【００５９】
また、例えば、報知制御部２３は、渋滞予測部４１によって算出された渋滞予兆度または走行支援情報に応じて、車両１が渋滞を回避するようにして、さらには車両１の後続車両が渋滞を起こし難いようにして、あるいは、車両１の周辺の渋滞を解消するようにして、必要とされる運転操作の指示（例えば、先行車両に対する車間距離の増大や加速動作の抑制など）を報知する。
【００６０】
例えば表示器１４では、渋滞発生の有無を示す２色信号（青色と赤色など）の表示が切り替えられたり、渋滞発生を示す単色の灯体の点灯や点滅が行なわれたり、渋滞発生を示す警報メッセージの出力が行なわれる。
例えばスピーカー１５では、渋滞発生を示す警報音や警報音声の出力が行なわれる。
また、例えば、走行支援情報の内容が表示器１４やスピーカー１５から運転者に報知される。
【００６１】
本実施の形態による渋滞予測装置１０は上記構成を備えており、次に、この渋滞予測装置１０の動作、つまり渋滞予測方法について説明する。
【００６２】
先ず、例えば図８に示すステップＳ０１においては、車両１の進行方向前方に存在する先行車両を検知し、車両１の各先行車両に対する車間距離を算出する。
次に、ステップＳ０２においては、適宜の先行車両に対する車間距離に対して周波数分析を行ない、周波数に対応するパワースペクトルを算出する。
次に、ステップＳ０３においては、パワースペクトルにおいて単回帰直線を算出し、所定周波数範囲での単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出する。
【００６３】
次に、ステップＳ０４においては、傾き極大値（例えば、所定値以上の傾き極大値など）が算出されたか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、上述したステップＳ０１に戻る。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ０５に進む。
【００６４】
次に、ステップＳ０５においては、車両１の各先行車両に対する車間距離と、複数の先行車両の検出台数とに基づき、車間距離分布を推定する。
次に、ステップＳ０６においては、車間距離分布から共分散の最小値を算出する。
次に、ステップＳ０７においては、共分散の最小値と傾き極大値との相関関係から車両１の進行方向前方の車群分布を推定する。
【００６５】
次に、ステップＳ０８においては、共分散最小値と車間距離スペクトルの傾き極大値との相関マップにおいて臨界領域の境界の状態が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、上述したステップＳ０１に戻る。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ０９に進む。
次に、ステップＳ０９においては、傾き極大値に応じて、渋滞が発生する可能性あるいは既に渋滞が発生している可能性を示す渋滞予兆度を算出する。  
【００６６】
次に、ステップＳ１０においては、リアルタイム渋滞予測の情報および走行支援情報に応じて報知制御および走行制御を実行し、エンドに進む。
【００６７】
上述したように、本実施の形態による渋滞予測方法によれば、車両１の加速度を必要とせずに、車両１と先行車両との車間距離のみに基づいてリアルタイムに渋滞を予測することができ、渋滞予測の演算負荷を低減することができる。
【００６８】
さらに、車群変動の境界領域（遷移領域）の有無をリアルタイムでの渋滞予測の判定基準にすることにより、渋滞が発生、進行する前にタイムリーで効果的な渋滞予測が可能となる。
【００６９】
さらに、臨界領域を渋滞予測の判定基準（境界計算）に用いることにより、渋滞回避のみならず渋滞解消に役立つリアルタイムな渋滞予測が可能となる。
【００７０】
さらに、車間距離の共分散値の最小値の対数と車間距離のパワースペクトル（車間距離スペクトル）の傾き極大値の対数との相関マップをリアルタイムで作成することにより、オフライン（統計）予測において生ずる臨界領域付近での時間遅れを最小化することができ、予測精度を向上させることができる。つまり、交通流が有する相転移性を考慮することによってリアルタイムでの処理が可能となり、オフライン予測に比べて予測精度が高まる。
【００７１】
なお、上述した実施の形態においては、例えばレーダ装置および撮像装置などの外界センサの代わりに、他車両と通信可能な車両通信装置によって他車両の現在位置の情報を取得して、車両１と先行車両との車間距離を算出してもよい。
【００７２】
なお、本発明の一実施形態に係る渋滞予測装置１０は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、メモリおよびＣＰＵにより構成され、渋滞予測装置１０の機能を実現するためのプログラム（データ更新用のプログラム）をメモリにロードして実行することによりその機能を実現するものであってもよい。
【００７３】
また、上述した本発明に係るプログラムをコンピュータ読みとり可能な記憶媒体に記憶して、この記憶媒体に記憶されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより制御を行ってもよい。なお、ここで言うコンピュータシステムとはＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
【００７４】
また、コンピュータ読みとり可能な記憶媒体とは、ＤＶＤ、メモリカード等の可搬記憶媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことを言う。さらに、コンピュータ読みとり可能な記憶媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記憶されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１  車両
１０  渋滞予測装置
１１  各種センサ
１２  スイッチ
１３  各種アクチュエータ
１４  表示器
１５  スピーカー
１６  車両処理装置
【図１】
0005909401.tif 000003
【図２】
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【図３】
0005909401.tif 000005
【図４】
0005909401.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
0005909401.tif 000010