(57)【要約】  道路上を移動する車両および他のモバイルデータソースからならびにいくつかの状況で１つまたは複数の他のソースから（道路の近くにあるか道路に埋め込まれた物理的センサなど）のデータサンプルなど、入手された交通関連データに基づいてさまざまな形で道路交通状況を評価する技法を説明する。入手されたデータサンプルに基づく道路交通状況の評価には、データサンプルのさまざまなフィルタリングおよび／または条件付け、ならびにデータサンプルからの関心を持たれている交通関連特性のさまざまな推論および確率論的判定を含めることができる。いくつかの状況で、推論は、平均交通速度、交通量、および／または占有を判定するためなど、関心を持たれている時間期間中の関心を持たれている道路セグメントのトラフィックフロー特性を繰り返して判定することを含み、さまざまな形で（たとえば、データサンプルの待ち時間および／またはデータサンプルのソースに基づいて）さまざまなデータサンプルに重みを付けることを含む。
2009529187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路上を移動する車両の推定された平均速度情報をこれらの道路上の移動を反映するデータサンプルに基づいて判定するコンピュータ実施される方法であって、
１つまたは複数の道路の１つまたは複数のセグメントの表示を受け取るステップであって、各道路セグメントは、報告される時刻の前記道路セグメント上の車両の報告される速度をそれぞれが反映する多数の関連するデータサンプルを有する、ステップと、
前記道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、一定期間中の前記道路セグメント上を移動する車両の平均交通速度を自動的に推定するステップであって、
その報告される時刻が前記一定期間中に発生する前記道路セグメントに関連する前記多数のデータサンプルのグループを識別することと、
前記グループの前記データサンプルの前記報告される速度の正確さに影響する前記データサンプルの１つまたは複数の属性に基づいて前記データサンプルの重みを判定することと、
前記グループの前記データサンプルの前記報告される速度の加重平均に少なくとも部分的に基づいて前記一定期間中の前記道路セグメント上を移動する車両の前記推定される平均交通速度を判定することであって、前記加重平均は、前記判定された重みを使用して計算される、判定することと
によって自動的に推定するステップと、
前記１つまたは複数の道路上の移動を容易にするために前記推定される平均交通速度のうちの１つまたは複数を使用するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記１つまたは複数の道路の前記１つまたは複数のセグメントの前記受け取られる表示は、前記１つまたは複数の道路の多数の道路セグメントの表示を含み、一定期間中に少なくとも１つの道路セグメントのそれぞれで移動する前記車両の前記平均交通速度の前記自動推定は、多数の一定期間のそれぞれについて実行され、その報告される時刻が一定期間中に発生する少なくとも１つの道路セグメントに関連する前記多数のデータサンプルの前記グループを識別することは、
前記一定期間中の前記多数の道路セグメントの現在の交通状況に関連する情報を受け取ることであって、前記受け取られる情報は、多数の車両のうちの１つからそれぞれが報告され、前記一定期間中の報告される時刻の前記道路セグメントのうちの１つの上の報告される位置での前記１つの車両の報告される速度を反映する、前記一定期間の複数のデータサンプルを含み、前記多数の車両は、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての車両のサブセットであり、前記受け取られる情報は、前記多数の道路セグメントを監視する多数の交通センサのうちの１つからそれぞれが報告され、前記一定期間中の１つまたは複数の報告される時刻の前記道路セグメントのうちの１つの上の位置での１つまたは複数の車両の１つまたは複数の速度読み込みに基づく報告される速度を反映する、前記一定期間の複数の追加のデータサンプルをさらに含む、受け取ることと、
前記多数の道路セグメントのそれぞれについて、前記一定期間の前記道路セグメントの多数のデータサンプルのグループを識別することであって、前記多数のデータサンプルは、前記複数のデータサンプルおよび前記複数の追加のデータサンプルのうちの少なくとも１つからである、識別することと
を含み、それに対して前記データサンプルの前記重みが判定される前記グループの前記データサンプルの前記１つまたは複数の属性は、その報告される時刻がより最近でないデータサンプルが、その報告される時刻がより最近であるデータサンプルより小さい重みを与えられ、前記１つまたは複数の道路上の車両から報告されるデータサンプルが、交通センサから報告されるデータサンプルとは異なる重みを与えられるように、データサンプルの前記報告される時刻の新しさおよびデータサンプルのソースを含み、
その結果、平均交通速度は、前記データサンプルの新しさおよび前記データサンプルのソースを反映するように重みを付けられた前記道路セグメント上の実際の車両移動を反映するデータサンプルに基づいて道路セグメントについて判定されること
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記一定期間のうちの少なくとも１つのそれぞれおよび前記道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記一定期間の前記道路セグメントの多数のデータサンプルの前記識別されたグループは、その報告される位置が前記道路セグメント上にある前記一定期間の前記複数のデータサンプルからの多数のデータサンプルを含み、その位置が前記道路セグメント上にある前記一定期間の前記複数の追加のデータサンプルからの多数のデータサンプルを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記一定期間のうちの少なくとも１つのそれぞれおよび前記道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記グループの前記データサンプルのそれぞれの前記重みの前記判定は、さらに、その報告される速度がより低い期待される正確さを有するデータサンプルがその報告される速度がより高い期待される正確さを有するデータサンプルより小さい重みを与えられるように、前記データサンプルの前記報告される速度の期待される正確さに少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つの一定期間および前記少なくとも１つの道路セグメントについて、前記グループの前記データサンプルのそれぞれの前記重みの前記判定は、その報告される速度がより低い期待される正確さを有するデータサンプルがその報告される速度がより高い期待される正確さを有するデータサンプルより指数関数的に小さい重みを与えられるように、指数関数重み付け関数を使用して実行されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記一定期間のうちの少なくとも１つのそれぞれおよび前記道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記データサンプルのうちの少なくともいくつかが多数の時間ウィンドウについて使用され、これらの時間ウィンドウについて異なって決定された重みを与えられるように、前記一定期間を多数のオーバーラップする時間ウィンドウに分割することと、その報告される時刻が前記時間ウィンドウ中である前記データサンプルを使用して前記時間ウィンドウのそれぞれについて前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動する車両の前記平均交通速度の前記推定を実行することとをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記一定期間のうちの少なくとも１つのそれぞれおよび前記道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記一定期間中の前記道路セグメント上を移動する車両の前記推定される平均交通速度の前記判定は、前記推定される平均交通速度の可能な誤差の度合を反映するために前記推定される平均交通速度の信頼度値を生成することを含み、前記一定期間の前記１つまたは複数の推定される平均交通速度の前記使用は、前記１つまたは複数の道路上の将来の移動を容易にするために前記生成された信頼度値を使用することを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項８】
一定期間中に道路セグメント上を移動する車両の前記平均交通速度の前記推定は、リアルタイムの形で最近受け取られたデータサンプルを使用して実行され、前記一定期間の前記１つまたは複数の推定される平均交通速度の前記使用は、さらに、前記１つまたは複数の道路上の差し迫った将来の移動を容易にするために実質的にリアルタイムの形で実行されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記１つまたは複数の道路上での移動を容易にするための一定期間の前記１つまたは複数の推定される平均交通速度の前記使用は、前記推定される平均交通速度に部分的に基づいて前記１つまたは複数の道路の少なくとも１つの道路セグメントの交通量を推論することと、前記１つまたは複数の道路上での来るべき移動を考慮する１人または複数の人に前記推定される平均交通速度および前記推論された交通量に関する情報を提供することとを含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記重みの前記判定に使用される前記グループの前記データサンプルの前記１つまたは複数の属性は、前記データサンプルの前記報告される時刻の新しさを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記データサンプルの前記報告される時刻の新しさに基づくデータサンプルの前記重みの前記判定は、その報告される時刻がより最近でないデータサンプルがその報告される時刻がより最近であるデータサンプルより小さい重みを与えられるように実行されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路セグメントに関連する前記データサンプルは、多数のソースから供給されるデータサンプルを含み、前記重みの前記判定に使用される前記グループの前記データサンプルの前記１つまたは複数の属性は、前記データサンプルの前記ソースを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記データサンプルの前記多数のソースのうちの１つは、前記道路セグメント上を移動しており、前記移動に基づいてデータサンプルを報告する、１つまたは複数の車両を含み、前記データサンプルの前記多数のソースのうちのもう１つは、前記道路セグメントを監視し、通過する車両を反映する読み込みに基づいてデータサンプルを報告する、１つまたは複数の交通センサを含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記データサンプルの前記多数のソースは、前記道路セグメント上を移動しており、車両の位置および／または速度を反映するためにそれぞれが１つまたは複数のデータサンプルを報告する、前記多数の車両を含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記データサンプルの前記多数のソースは、前記道路セグメントを監視し、それぞれが１つまたは複数の通過する車両を反映する読み込みに基づく１つまたは複数のデータサンプルをそれぞれが報告する、多数の交通センサを含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記道路セグメントの前記データサンプルの前記複数のソースのそれぞれの信頼性を評価することをさらに含み、これらのデータサンプルの前記ソースに基づく前記データサンプルの前記重みの前記判定は、そのソースがより低い評価された信頼性を有するデータサンプルが、そのソースがより高い評価された信頼性を有するデータサンプルより小さい重みを与えられるように実行されることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記重みの前記判定に使用される前記グループの前記データサンプルの前記１つまたは複数の属性は、前記グループの前記データサンプルの総量を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記グループの前記データサンプルの前記重みの前記判定は、その属性がより低い期待される正確さを反映するデータサンプルが、その属性がより高い期待される正確さを反映するデータサンプルより小さい重みを与えられるように実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記グループの前記データサンプルの前記重みの前記判定は、指数関数重み付けを使用することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記グループの前記データサンプルの前記重みの前記判定は、さらに、１つまたは複数の現在の状態に基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記現在の状態は、最近の交通事故、スポーツイベント、現在時刻、現在の曜日、現在の日付、現在の週、および現在の月のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記識別されたグループの前記道路セグメントに関連する前記データサンプルは、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動しており、前記移動に基づいて前記データサンプルを報告する、１つまたは複数の車両から供給されたデータサンプルであり、前記１つまたは複数の車両は、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての車両のサブセットであり、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動する車両の前記推定される平均交通速度は、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両の前記平均交通速度を推定する形で判定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動する車両の前記平均交通速度の前記推定は、多数の別個の一定期間のそれぞれについて実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、一定期間中に前記道路セグメント上を移動する車両の前記平均交通速度の前記推定は、前記道路セグメントの前記関連するデータサンプルのうちの少なくともいくつかが前記時間ウィンドウのうちの多数のそれぞれについて使用されるように、前記一定期間中の多数のオーバーラップする時間ウィンドウのそれぞれについて実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの少なくとも１つについて、前記一定期間中の前記多数のオーバーラップする時間ウィンドウは、１つまたは複数の現在の状態を反映するために変更されることを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動する車両の前記平均交通速度の前記推定は、前記推定される平均交通速度の信頼度値を判定することを含み、前記１つまたは複数の推定される平均交通速度の前記使用は、前記１つまたは複数の道路上の将来の移動を容易にするために前記判定された信頼度値のうちの１つまたは複数を使用することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
前記１つまたは複数の推定される平均交通速度の前記使用は、前記１つまたは複数の推定される平均交通速度に部分的に基づいて前記道路セグメントのうちの少なくとも１つの交通量を推論することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２８】
前記１つまたは複数の推定される平均交通速度の前記使用は、前記１つまたは複数の道路上の移動に関する１人または複数の人による判断を容易にするために、前記１つまたは複数の推定される平均交通速度の表示を前記人に提供することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２９】
前記１つまたは複数の推定される平均交通速度の前記判定および前記１つまたは複数の推定される平均交通速度の前記使用は、前記人による実質的にリアルタイムの判断を可能にするために、前記判定に使用される前記データサンプルを受け取ることに対して相対的に実質的にリアルタイムの形で実行されることを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記推定される平均交通速度のうちの少なくとも１つの前記自動推定は、実質的にリアルタイムの形で実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３１】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記グループの前記データサンプルの前記報告される速度の加重平均に少なくとも部分的に基づく前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動する車両の前記推定される平均交通速度の前記判定は、前記道路セグメントに関連する多数のデータサンプルの前記識別されるグループが、前記報告される速度の前記加重平均の統計的妥当性が閾値を超えるのに十分に大きい場合に限って実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３２】
コンピュータ可読媒体であって、その内容は、方法を実行することによって、コンピューティングデバイスが移動車両の平均速度情報を推定することを可能にし、前記方法は、
道路上を移動する多数の車両のうちの１つの速度をそれぞれが反映する多数のデータサンプルの表示を受け取ることと、
前記データサンプルに関連する重みを使用して重み付けされる形で前記データサンプルの前記速度を組み合わせることに少なくとも部分的に基づいて前記道路上を移動する車両の平均交通速度を推定することであって、前記関連する重みは、多数の別個の重みを含む、推定することと、
前記道路上の移動を容易にするために使用される前記推定される平均交通速度の表示を提供することと
を含むことを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項３３】
前記多数のデータサンプルは、それぞれ、前記速度に関連する報告される時刻を有し、前記推定される平均交通速度は、前記報告される時刻を含む一定期間中に前記道路上を移動する車両に関し、前記道路上を移動する車両の前記平均交通速度の前記推定は、前記データサンプルの前記速度の期待される正確さを反映する形で前記データサンプルのそれぞれに関連する前記重みを判定することを含み、重み付けされる形での前記データサンプルの前記速度の前記組合せは、前記判定される重みに基づく形で前記データサンプルの前記速度の加重平均を判定することを含むことを特徴とする請求項３２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３４】
前記多数のデータサンプルは、前記道路上を移動する前記多数の車両によって報告され、前記多数の車両は、前記道路上を移動するすべての車両のサブセットであり、前記判定される重みは、前記多数の車両の平均交通速度を表し、前記推定される平均交通速度は、前記道路上を移動するすべての前記車両の平均交通速度を表し、前記道路上の移動を容易にすることにおいて使用される前記推定される平均交通速度の前記表示の前記提供は、前記道路上の移動に関する判断に影響することにおいて使用するために前記推定される平均交通速度を車両の運転手に提示することを含むことを特徴とする請求項３３に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３５】
前記コンピュータ可読媒体は、コンピューティングデバイスのメモリであることを特徴とする請求項３２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３６】
前記コンピュータ可読媒体は、前記内容を含む生成されたデータ信号を送信するデータ伝送媒体であることを特徴とする請求項３２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３７】
前記内容は、実行される時に前記コンピューティングデバイスに前記方法を実行させる命令であることを特徴とする請求項３２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３８】
移動する車両の平均速度情報を推定するように構成されたコンピューティングシステムであって、
多数の道路のそれぞれについて、前記道路上を移動する車両の速度をそれぞれが反映する、前記道路に関連する、多数のデータサンプルの表示を受け取るように構成された第１コンポーネントと、
前記多数の道路のそれぞれについて、
前記道路に関連する前記データサンプルの１つまたは複数の属性に基づいてこれらのデータサンプルの重みを判定し、
前記道路に関連する前記データサンプルの前記速度の加重平均であって、前記判定された重みを使用して計算される、加重平均に少なくとも部分的に基づいて１つまたは複数の時刻の前記道路上を移動する車両の交通速度を推定し、
前記道路上の移動を容易にすることにおいて使用するために前記推定された交通速度の表示を提供する
ように構成されたデータサンプル速度アセッサコンポーネントと
を含むことを特徴とするコンピューティングシステム。
【請求項３９】
前記多数の道路のうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記道路に関連する前記多数のデータサンプルのそれぞれは、前記速度に関連する報告される時刻を有し、前記推定される交通速度は、前記報告される時刻を含む一定期間中に前記道路上を移動する車両に関し、前記道路に関連する前記データサンプルの前記重みは、これらのデータサンプルの前記速度の期待される正確さを反映する形で判定され、前記道路上の移動を容易にすることにおいて使用するための前記推定された交通速度の表示の前記提供は、前記道路上の移動に関する判断に影響することにおいて使用するために車両の運転手に前記推定された交通速度を提示することを含むことを特徴とする請求項３８に記載のコンピューティングシステム。
【請求項４０】
前記第１コンポーネントおよび前記データサンプル速度アセッサコンポーネントは、それぞれ、前記コンピューティングシステムのメモリ内で実行されるソフトウェア命令を含むことを特徴とする請求項３８に記載のコンピューティングシステム。
【請求項４１】
前記第１コンポーネントは、多数の道路のそれぞれについて、前記道路上を移動する車両の速度をそれぞれが反映する前記道路に関連する多数のデータサンプルの表示を受け取る手段からなり、前記データサンプル速度アセッサコンポーネントは、前記多数の道路のそれぞれについて、前記道路に関連する前記データサンプルの１つまたは複数の属性に基づいてこれらのデータサンプルの重みを判定し、前記判定された重みを使用して計算される前記道路に関連する前記データサンプルの前記速度の加重平均に少なくとも部分的に基づいて１つまたは複数の時刻の前記道路上を移動する車両の交通速度を推定し、前記道路上の移動を容易にすることにおいて使用するために前記推定された交通速度の表示を提供する手段からなることを特徴とする請求項３８に記載のコンピューティングシステム。
【請求項４２】
道路上の交通状況を評価することにおいて使用するためにこれらの道路上を移動する車両からデータサンプルを自動的に提供するための、コンピュータで実施される方法であって、
１つまたは複数の道路上を移動する多数の車両のそれぞれについて、事前に決定された長さの多数の連続する一定期間のそれぞれについて、
前記車両と共に移動する地理位置情報デバイスから前記一定期間中に多数のデータサンプルを獲得することであって、各データサンプルは、前記一定期間中の別個の獲得時刻に獲得され、その獲得時刻の前記車両の報告される地理的位置および速度を含む、獲得することと、
前記一定期間中の前記多数のデータサンプルをストレージデバイスに一時的に格納することと、
前記一定期間の終りに、
前記１つまたは複数の道路上の他の車両の移動を容易にするために前記データサンプルのうちの少なくともいくつかを使用するように構成されたリモート交通情報システムに無線データ送信器を介して単一のデータ送信で前記多数の格納されたデータサンプルを一緒に送信することと
によって前記車両の移動に関する情報を提供することと、
次の一定期間中に獲得されるデータサンプルを一時的に格納できるようにするために、前記ストレージデバイスから前記多数の格納されたデータサンプルを除去することと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項４３】
前記多数の車両のそれぞれについて、前記車両の前記移動に関する前記情報の前記提供は、前記車両上の１つまたは複数のコンピューティングシステムによって実行されることを特徴とする請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記多数の車両のすべては、単一のリモート交通情報システムにデータサンプルを送信し、前記方法は、さらに、前記単一のリモート交通情報システムの制御下で、
前記多数の車両からのデータ送信を繰り返して受信することであって、前記受信されるデータ送信のそれぞれは、別個の獲得時刻に獲得された、これらの獲得時刻のその車両の地理的位置および速度を報告する多数のデータサンプルを含む、繰り返して受信することと、
前記１つまたは複数の道路の多数の道路セグメントのそれぞれおよび多数の時間期間のそれぞれについて、
その獲得時刻が前記時間期間中であり、その報告される地理的位置が前記道路セグメントに対応する、前記多数の車両から受信される前記データサンプルを取り出すことと、
前記取り出されたデータサンプルの前記報告される速度に少なくとも部分的に基づいて前記一定期間中の前記道路セグメント上を移動するすべての車両の平均道路移動条件を評価することと、
前記一定期間中または前記一定期間に近い時刻の前記道路セグメント上または前記道路セグメント付近の他の車両の移動を支援するために前記評価された平均道路移動条件を使用することと
を含むことを特徴とする請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
他の車両の移動を支援するための評価された平均道路移動条件の前記使用は、実質的にリアルタイムの形で前記評価された平均道路移動条件に関する情報を前記他の車両に送信することと、前記評価された平均道路移動条件に少なくとも部分的に基づいて予測される将来の道路移動条件に関する情報を使用可能にすることとのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
前記多数の車両のうちの少なくともいくつかのそれぞれについて、前記車両と共に移動する前記地理位置情報デバイスは、前記車両内に設置された全地球測位システム（「ＧＰＳ」）受信器であることを特徴とする請求項４３に記載の方法。
【請求項４７】
前記多数の車両のうちの少なくともいくつかのそれぞれについて、前記車両と共に移動する前記地理位置情報デバイスは、前記車両内の乗客によって運ばれるセル電話機であることを特徴とする請求項４３に記載の方法。
【請求項４８】
前記多数の車両のうちの少なくともいくつかのそれぞれについて、前記車両の前記獲得されるデータサンプルは、それぞれ、前記データサンプルの前記獲得時刻での前記車両の報告される進行方向、前記データサンプルの前記獲得時刻での前記車両と共に移動する前記地理位置情報デバイスのデバイス状況の表示、前記データサンプルの前記獲得時刻での前記車両の車両状況の表示、ならびに前記地理位置情報デバイスおよび／または前記車両に関連する一意識別子をさらに含むことを特徴とする請求項４３に記載の方法。
【請求項４９】
前記少なくともいくつかの多数の車両のそれぞれについて、多数のデータサンプルの前記送信に使用される前記無線データ送信器は、限られた量のデータだけを送信する衛星送信器であり、前記少なくともいくつかの多数の車両のそれぞれについて、前記無線送信器を介する単一のデータ送信での多数のデータサンプルの一緒の前記送信は、前記単一のデータ送信に含まれるデータの量を減らすために前記単一のデータ送信の前に前記多数のデータサンプルを処理することを含むことを特徴とする請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
前記少なくともいくつかの多数の車両のうちの１つについて、前記一定期間のうちの１つの間の前記１つの車両の前記移動に関する前記情報の前記提供は、１つまたは複数の追加のデータサンプルが前記１つの車両の前記１つの一定期間中に獲得される前記多数のデータサンプルとは別個になるように、前記１つの一定期間中の前記１つの車両の前記１つまたは複数の追加のデータサンプルを獲得することを含み、前記１つの車両および前記１つの一定期間の前記単一のデータ送信の前の前記多数のデータサンプルの前記処理は、前記追加のデータサンプルが関心を持たれている移動を反映しないと判定されることに基づいて前記追加のデータサンプルをその単一のデータ送信から除外すると決定することを含むことを特徴とする請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記多数の車両のうちの少なくともいくつかのそれぞれについて、前記一定期間のそれぞれの前記事前に決定された長さは、１５分であり、前記データサンプルは、約１分の間隔で獲得されることを特徴とする請求項４２に記載の方法。
【請求項５２】
１つまたは複数の道路上の車両の移動に関する情報を自動的に提供する、前記車両内のデバイスのための方法であって、前記デバイスの制御の下で、
別個の獲得時刻の前記車両の地理的位置および移動特性を報告するためにその獲得時刻にそれぞれが獲得される多数のデータサンプルを入手することと、
１つまたは複数の事前定義の条件が満足されるまで前記多数のデータサンプルを格納することと、
前記１つまたは複数の事前定義の条件が満足された後に、道路上の移動を容易にするために多数の車両から提供されるデータサンプルを使用するように構成された交通情報システムに単一の送信で前記多数のデータサンプルを自動的に提供することと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項５３】
前記１つまたは複数の事前定義の条件は、前記多数のデータサンプルの前記入手がその間に実行される一定期間の示された長さを含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
時間の前記示された長さは、少なくとも１０分であり、前記データサンプルの獲得時刻は、約１分おきに発生することを特徴とする請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
多数のデータサンプルの前記入手、これらの多数のデータサンプルの前記格納、および単一のデータ送信でのこれらの多数のデータサンプルの前記提供は、それぞれ、前記示された長さの多くの時間期間を含む延長された一定期間の前記車両の移動に関する情報を提供するために繰り返して実行されることを特徴とする請求項５３に記載の方法。
【請求項５６】
前記１つまたは複数の事前定義の条件は、単一のデータ送信での前記多数のデータサンプルの前記提供が実行されなければならない示された時刻を含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項５７】
前記１つまたは複数の事前定義の条件は、入手されなければならない多数のデータサンプルの示された個数を含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項５８】
前記１つまたは複数の事前定義の条件は、前記多数のデータサンプルから入手されなければならないデータの示された量を含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項５９】
前記１つまたは複数の事前定義の条件は、前記車両が移動した示された距離を含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項６０】
前記多数のデータサンプルのうちの少なくともいくつかは、それぞれ、以前のデータサンプルが獲得された時以降に示された長さの時間が経過した後に獲得されることを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項６１】
前記多数のデータサンプルのうちの少なくともいくつかは、それぞれ、以前のデータサンプルが獲得された時以降に前記車両が示された距離を移動した後に獲得されることを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項６２】
前記多数のデータサンプルのうちの少なくともいくつかは、それぞれ、前記車両が１つまたは複数の示された地理的位置に到着した後に獲得されることを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項６３】
多数のデータサンプルの前記入手、これらの多数のデータサンプルの前記格納、および単一のデータ送信でのこれらの多数のデータサンプルの前記提供は、それぞれ、繰り返して実行されることを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項６４】
前記データサンプルのうちの少なくともいくつかは、それぞれ、緯度座標および経度座標を使用して前記車両の前記地理的位置を報告することを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項６５】
前記データサンプルのうちの少なくともいくつかは、それぞれ、前記車両が移動している道路に基づく位置を使用して前記車両の前記地理的位置を報告することを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項６６】
前記データサンプルのうちの少なくともいくつかのそれぞれの前記車両の前記報告される移動特性は、前記車両の速度を含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項６７】
前記データサンプルのうちの少なくともいくつかのそれぞれの前記車両の前記報告される移動特性は、前記車両の進行方向を含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項６８】
前記データサンプルのうちの少なくともいくつかのそれぞれの前記車両の前記報告される移動特性は、前記車両によって移動された距離および前記車両の状況のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項６９】
前記データサンプルのうちの少なくともいくつかは、それぞれ、前記データサンプルの前記地理的位置を入手するのに使用される地理位置情報デバイスの状況の表示ならびに前記地理位置情報デバイスおよび／または前記車両に関連する識別子の表示のうちの少なくとも１つをさらに含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項７０】
前記車両内の前記デバイスは、地理的位置情報を提供する全地球測位システム（「ＧＰＳ」）受信器を含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項７１】
前記車両内の前記デバイスは、前記車両内の乗客によって運ばれるセル電話機を含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項７２】
前記データサンプルのうちの少なくともいくつかのそれぞれの前記地理的位置は、前記セル電話機が通信できる１つまたは複数のセル電話網送信器に基づくことを特徴とする請求項７１に記載の方法。
【請求項７３】
前記単一のデータ送信での前記多数のデータサンプルの前記提供は、前記セル電話機のセル電話網を介して前記単一のデータ送信を送信することを含むことを特徴とする請求項７１に記載の方法。
【請求項７４】
前記車両内のデバイスは、前記車両内に設置され、かつ／または前記車両の一部であるコンピューティングデバイスであることを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項７５】
前記コンピューティングデバイスは、無線ネットワークの一部であり、前記データサンプルのうちの少なくともいくつかのそれぞれの前記地理的位置は、前記コンピューティングデバイスが通信している１つまたは複数の無線ネットワークアクセスポイントに少なくとも部分的に基づき、前記単一のデータ送信での前記多数のデータサンプルの前記提供は、前記無線ネットワークを介して前記単一のデータ送信を送信することを含むことを特徴とする請求項７４に記載の方法。
【請求項７６】
前記車両内のデバイスは、衛星送信器を含み、前記単一のデータ送信での前記多数のデータサンプルの前記提供は、前記衛星送信器を介して前記単一のデータ送信を送信することを含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項７７】
前記単一のデータ送信での前記多数のデータサンプルの前記提供の前に、前記単一のデータ送信に含まれるデータの量を減らすために前記多数のデータサンプルに関連する情報を変更することをさらに含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項７８】
前記単一のデータ送信での前記多数のデータサンプルの前記提供の前に、前記車両の移動に関する情報をそれぞれが含む１つまたは複数の追加のデータサンプルを入手することと、前記単一のデータ送信で提供される前記多数のデータサンプルから前記追加のサンプルを除外すると決定することとをさらに含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項７９】
前記追加のデータサンプルを除外することの前記決定は、前記追加のデータサンプルが関心を持たれている移動を反映しないと判定されることに少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項７８に記載の方法。
【請求項８０】
前記多数の車両から提供される前記データサンプルの使用は、提供されるデータサンプルからの報告される地理的位置および移動特性に少なくとも部分的に基づいて１つまたは複数の道路の少なくとも一部の上で移動する車両の道路移動条件を評価することと、前記１つまたは複数の道路の前記少なくとも一部の上またはその近くでの他の車両の潜在的移動を支援するために前記評価される道路移動条件を使用することとを含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項８１】
前記評価される道路移動条件は、前記１つまたは複数の道路の前記少なくとも一部の上を移動するすべての車両の平均速度を含むことを特徴とする請求項８０に記載の方法。
【請求項８２】
前記他の移動する車両を支援するための前記評価される道路移動条件の前記使用は、前記評価される道路移動条件に関する情報を前記評価の後に実質的にリアルタイムの形で前記他の移動する車両から使用可能にすることと、前記評価される道路移動条件に少なくとも部分的に基づいて予測される将来の道路移動条件に関する情報を使用可能にすることとのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項８０に記載の方法。
【請求項８３】
前記道路移動条件の前記評価および前記評価される道路移動条件の前記使用は、前記車両から離れた交通情報システムの制御下で自動的に実行されることを特徴とする請求項８０に記載の方法。
【請求項８４】
前記１つまたは複数の事前定義の条件は、無線データ送信を実行する現在の能力を含み、無線データ送信を実行することが一時的に不可能であることは、前記多数のデータサンプルの前記入手中に発生し、前記方法は、無線データ送信が使用可能である時に他のデータサンプルを入手することと、前記他のデータサンプルの格納なしで前記交通情報システムに前記他のデータサンプルのそれぞれを提供することとをさらに含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項８５】
前記１つまたは複数の事前定義の条件は、前記単一のデータ送信を実行できる位置への前記車両の到着を含むことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項８６】
前記車両の地理的位置を判定する能力は、一時的に使用不能であり、前記車両の前記地理的位置を判定する前記能力が一時的に使用不能である間に獲得される前記データサンプルのうちの少なくとも１つのそれぞれの前記地理的位置は、前記車両の前記地理的位置を判定する前記能力が使用可能である間に獲得される１つまたは複数の他のデータサンプルからの地理的位置の外挿および／または補間に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項８７】
前記車両は、多数の車両の移動を反映するために単一の交通情報システムにデータサンプルを提供するようにそれぞれが構成された前記多数の車両のうちの１つであることを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項８８】
前記多数の車両は、互いに関連して動作する車両のフリートの一部であることを特徴とする請求項８７に記載の方法。
【請求項８９】
前記多数の車両は、前記多数の車両の前記移動に関する提供される情報の変形形態を作るために別個の形で動作するように指示されることを特徴とする請求項８７に記載の方法。
【請求項９０】
前記車両は、示されたルートに沿った車両の移動に関する情報を入手するために前記ルート上で移動するように前記交通情報システムによって指示されることを特徴とする請求項５２に記載の方法。
【請求項９１】
コンピュータ可読媒体であって、その内容は、方法を実行することによって、コンピューティングデバイスが前記モバイルデバイスの移動に関する情報を提供することを可能にし、前記方法は、
多数の時刻に多数のデータサンプルを入手することであって、各データサンプルは、そのデータサンプルに関連する時刻のモバイルデバイスの地理的位置を示す、入手することと、
前記多数のデータサンプルを格納することと、
他のモバイルデバイスの移動を容易にすることにおいて使用するために前記多数の格納されたデータサンプルから情報を自動的に提供することと
を含むことを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項９２】
前記モバイルデバイスは、１つまたは複数の道路上で移動する車両に関連し、前記データサンプルのうちの少なくともいくつかは、それぞれ、前記データサンプルに関連する前記時刻の前記関連する車両の移動特性を示すことを特徴とする請求項９１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項９３】
前記少なくともいくつかのデータサンプルのそれぞれの前記移動特性は、前記関連する車両の移動の報告される進行方向および前記関連する車両の報告される速度を含み、前記多数の格納されたデータサンプルからの前記情報の前記提供は、前記１つまたは複数の道路上の他の車両の移動を容易にするために多数の他の車両からのデータサンプルと共に使用するために交通情報システムに単一のデータ送信で前記多数のデータサンプルを送信することを含むことを特徴とする請求項９２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項９４】
前記方法は、前記モバイルデバイスおよび／または前記車両の通過を検出できる、前記１つまたは複数の道路に沿って配置された１つまたは複数のデバイスによって実行されることを特徴とする請求項９２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項９５】
前記方法は、前記多数の格納されたデータサンプルからの前記情報の前記提供の前に、前記単一のデータ送信に含まれるデータの量を減らすために前記多数の格納されたデータサンプルからの情報を集約することを含み、前記提供される情報は、前記集約された情報を含むことを特徴とする請求項９１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項９６】
前記モバイルデバイスは、前記コンピューティングデバイスの少なくとも一部であり、前記モバイルデバイスは、地理位置情報判定機能にアクセスする能力を有し、前記データサンプルのうちの少なくともいくつかのそれぞれの前記地理的位置は、前記モバイルデバイスから入手される情報に基づくことを特徴とする請求項９１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項９７】
前記コンピュータ可読媒体は、コンピューティングデバイスのメモリであることを特徴とする請求項９１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項９８】
前記コンピュータ可読媒体は、前記内容を含む生成されたデータ信号を送信するデータ伝送媒体であることを特徴とする請求項９１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項９９】
前記内容は、実行される時に前記コンピューティングデバイスに前記方法を実行させる命令であることを特徴とする請求項９１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１００】
１つまたは複数のストレージコンポーネントと、
多数のデータサンプルのそれぞれが前記データサンプルの多数の別個の獲得時刻の車両の１つまたは複数の移動特性を反映するように前記獲得時刻に前記多数のデータサンプルを入手することと、前記多数の入手されたデータサンプルを前記１つまたは複数のストレージコンポーネントに一時的に格納することと、１つまたは複数の道路上の移動を容易にすることにおいてリモート交通情報システムによって使用するために前記多数の格納されたデータサンプルをグループとして送信することとによって、１つまたは複数の道路上の前記車両の移動に関する情報を提供するように構成されたデータソース情報プロビジョンコンポーネントと
を含む、１つまたは複数の道路上の車両の移動に関する情報を提供するように構成されることを特徴とするコンピューティングデバイス。
【請求項１０１】
前記データソース情報プロビジョンコンポーネントは、前記多数の格納されたデータサンプルのグループとしての前記送信の後に、他の入手されたデータサンプルを一時的に格納できるようにするために、前記格納されたデータサンプルを前記１つまたは複数ストレージコンポーネントから除去するようにさらに構成され、前記データソース情報プロビジョンコンポーネントは、データサンプルを繰り返して入手し、格納することと前記格納されたデータサンプルを周期的に送信することとによって、前記車両の前記移動に関する前記情報の前記提供を繰り返して実行するようにさらに構成されることを特徴とする請求項１００に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１０２】
前記コンピューティングデバイスは、前記車両と共に移動し、さらに、全地球測位システム（「ＧＰＳ」）信号を入手できる受信器を含み、データサンプルのそれぞれで反映される前記移動特性は、前記車両の地理的位置、速度、および進行方向のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１００に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１０３】
前記コンピューティングデバイスは、データ送信を送信できる無線送信器を含むシステムの一部であり、前記多数の格納されたデータサンプルのグループとしての前記送信は、前記１つまたは複数の道路上の他の車両の移動を容易にすることにおいて多数の他の車両からのデータサンプルと共に使用するために前記リモート交通情報システムに単一のデータ送信で前記多数の格納されたデータサンプルを送信するために前記無線送信器を使用することを含むことを特徴とする請求項１０２に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１０４】
前記データソース情報プロビジョンコンポーネントは、前記コンピューティングデバイスのメモリ内で実行されるソフトウェア命令を含むことを特徴とする請求項１００に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１０５】
前記データソース情報プロビジョンコンポーネントは、多数のデータサンプルのそれぞれが前記データサンプルの多数の別個の獲得時刻の車両の１つまたは複数の移動特性を反映するように前記獲得時刻に前記多数のデータサンプルを入手することと、前記多数の入手されたデータサンプルを前記１つまたは複数のストレージコンポーネントに一時的に格納することと、１つまたは複数の道路上の移動を容易にすることにおいてリモート交通情報システムによって使用するために前記多数の格納されたデータサンプルをグループとして送信することとによって、１つまたは複数の道路上の前記車両の移動に関する情報を提供する手段からなることを特徴とする請求項１００に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１０６】
道路上を移動する車両によって報告されるデータサンプルを評価するための、コンピュータで実施される方法であって、前記データサンプルは、前記車両の前記移動に関する情報を含み、
１つまたは複数の道路の多数の道路セグメントの表示を受け取るステップと、
前記多数の道路セグメントの現在の交通状況に関連する情報を受け取ることであって、前記受け取られる情報は、それぞれが多数の車両のうちの１つから報告され、報告される時刻の前記道路セグメントのうちの１つに関連する報告される位置での前記１つの車両の報告される速度を反映する複数のデータサンプルを含む、受け取るステップと、
前記多数の道路セグメントのそれぞれについて、
前記複数のデータサンプルからの多数のデータサンプルのグループの前記データサンプルが前記道路セグメント上の移動に対応する報告される位置を有するように、前記グループを識別することと、
前記グループ内の前記データサンプルのそれぞれについて、前記グループのすべての他のデータサンプルの前記報告される速度に基づいてこれらのデータサンプルの平均速度および標準偏差を判定し、前記データサンプルの前記報告される速度と前記判定された平均速度との差が前記判定される標準偏差にどれほど匹敵するかに基づいて、前記データサンプルが前記グループの前記他のデータサンプルに対する相対的な統計的異常値であるかどうかを判定することと、
統計的異常値と判定された前記データサンプルを前記グループから除外することと、
前記除外の後に、前記道路セグメント上を移動するすべての車両の交通状況を推論するために前記グループ内に残っている前記データサンプルを使用することであって、その結果、前記データサンプルに基づく前記推論された交通状況が、前記道路セグメント上の移動を容易にすることにおける使用に使用可能になる、使用することと
によって前記道路セグメント上の移動を表すために識別されたデータサンプルに基づいて前記道路セグメントの交通状況を評価するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１０７】
前記多数の道路セグメントのそれぞれの前記交通状況の前記評価は、多数の別個の一定期間のそれぞれについて実行され、一定期間の道路セグメントのデータサンプルの前記グループの前記識別は、前記グループの前記識別されるデータサンプルが前記一定期間に対応する報告される時刻を有するようにさらに実行されることを特徴とする請求項１０６に記載の方法。
【請求項１０８】
前記多数の道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、統計的異常値であると判定される前記１つの道路セグメントの前記識別されたグループの前記データサンプルのうちの１つは、別の道路セグメント上を移動する車両からの、前記１つの道路セグメントに不正に関連付けられたデータサンプルであることを特徴とする請求項１０６に記載の方法。
【請求項１０９】
前記多数の道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、統計的異常値であると判定される前記１つの道路セグメントの前記識別されたグループの前記データサンプルのうちの１つは、前記１つの道路セグメント上またはその脇で駐車された車両からのデータサンプルであることを特徴とする請求項１０６に記載の方法。
【請求項１１０】
前記多数の道路セグメントのそれぞれの前記交通状況の前記評価は、前記道路セグメントの前記識別されたグループの前記データサンプルのすべての平均速度および標準偏差を判定することと、前記識別されたグループの前記データサンプルのそれぞれの、前記グループの前記他のデータサンプルのすべての前記平均速度および標準偏差の前記判定の一部として前記データサンプルのすべての前記判定された平均速度および標準偏差を使用することとを含むことを特徴とする請求項１０６に記載の方法。
【請求項１１１】
グループのデータサンプルが前記グループの前記他のデータサンプルに対する相対的な統計的異常値であるかどうかの前記判定は、前記データサンプルの前記報告される速度と前記グループの前記他のデータサンプルの前記判定された平均速度との前記差が、前記グループの前記他のデータサンプルの前記判定された標準偏差に基づく閾値を超えるかどうかを判定することを含むことを特徴とする請求項１１０に記載の方法。
【請求項１１２】
前記多数の道路セグメントの現在の交通状況に関連するデータサンプルは、変化する交通状況を反映するために繰り返して受け取られ、前記多数の道路セグメントのそれぞれの前記交通状況の前記評価は、リアルタイムの形で最近に受け取られたデータサンプルについて実行されることを特徴とする請求項１０６に記載の方法。
【請求項１１３】
道路セグメント上を移動するすべての車両の交通状況を推論するためのグループ内に残っているデータサンプルの前記使用は、前記残っているデータサンプルの平均速度を判定することと、前記判定された平均速度に基づいて前記道路セグメント上を移動するすべての車両の平均速度を推論することと、前記推論された平均速度に関する情報を前記道路セグメント上の来るべき移動を考慮する１人または複数の人に提供することとを含むことを特徴とする請求項１１２に記載の方法。
【請求項１１４】
道路上を移動する車両を表すデータサンプルを評価するためのコンピュータで実施される方法であって、
１つまたは複数の道路の１つまたは複数のセグメントの表示を受け取ることであって、各道路セグメントは、前記道路セグメント上の車両の報告される速度をそれぞれが反映する多数の関連するデータサンプルを有する、受け取ることと、
前記道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、
前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さないデータサンプルのうちの１つまたは複数を判定するために前記道路セグメントの前記多数の関連するデータサンプルを自動的に分析することであって、前記判定されるデータサンプルのうちの少なくとも１つは、前記多数の関連するデータサンプルのうちの他のデータサンプルに関する統計的異常値である、自動的に分析することと、
前記他のデータサンプルが前記道路セグメント上の移動を容易にするときに使用に利用可能になるようにするために、前記判定されたデータサンプルを後の使用から除外するための１つまたは複数の表示を提供することと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１１５】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記判定されたデータサンプルを後の使用から除外するための前記表示の前記提供は、前記道路セグメント上を移動する車両の平均速度を判定するために前記判定されたデータサンプル以外の前記道路セグメントの前記関連するデータサンプルを分析することを含み、前記道路セグメント上の他の車両の移動を容易にするときに使用のために前記判定された平均速度を示すことを含むことを特徴とする請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１６】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記判定されたデータサンプルを後の使用から除外するための前記表示の前記提供は、前記道路セグメント上を移動する車両のトラフィックフローを判定するために前記判定されたデータサンプル以外の前記道路セグメントの前記関連するデータサンプルを分析することを含み、前記道路セグメント上の他の車両の移動を容易にすることにおける使用のために前記判定されたトラフィックフローを示すことを含むことを特徴とする請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１７】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さない前記道路セグメントの前記１つまたは複数のデータサンプルの前記判定は、これらのデータサンプルのそれぞれが前記道路セグメントに関連する前記多数のデータサンプルのうちの他のデータサンプルに関する統計的異常値であることを判定することを含むことを特徴とする請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１８】
道路セグメントに関連するデータサンプルが前記道路セグメントに関連する前記多数のデータサンプルのうちの他のデータサンプルに関する統計的異常値であることの前記判定は、１つだけ除外異常値分析を使用して実行されることを特徴とする請求項１１７に記載の方法。
【請求項１１９】
道路セグメントに関連するデータサンプルが前記道路セグメントに関連する前記多数のデータサンプルのうちの他のデータサンプルに関する統計的異常値であることの前記判定は、前記データサンプルのそれぞれによって反映される前記報告される速度に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１１７に記載の方法。
【請求項１２０】
道路セグメントの前記１つまたは複数のデータサンプルのそれぞれが前記道路セグメントに関連する前記多数のデータサンプルのうちの他のデータサンプルに関する統計的異常値であることの前記判定は、
前記道路セグメントの前記多数のデータサンプルのすべての平均速度および標準偏差を判定することと、
前記道路セグメントの前記１つまたは複数のデータサンプルのそれぞれについて、
前記道路セグメントの前記多数のデータサンプルのすべての前記判定された平均速度および標準偏差に基づいて、前記道路セグメントの前記多数のデータサンプルのすべての他のデータサンプルの平均速度および標準偏差を判定することと、
前記データサンプルの前記報告される速度と前記道路セグメントの前記多数のデータサンプルのすべての他のデータサンプルの前記判定された平均速度との間の差を判定することと、
前記道路セグメントの前記多数のデータサンプルのすべての他のデータサンプルの前記判定された標準偏差に少なくとも部分的に基づいて閾値を判定することと、
前記判定された差が前記判定された閾値を超える時に、前記データサンプルを統計的異常値として識別することと
を含むことを特徴とする請求項１１７に記載の方法。
【請求項１２１】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、道路セグメントの前記１つまたは複数のデータサンプルのそれぞれが前記道路セグメントに関連する前記多数のデータサンプルのうちの他のデータサンプルに関する統計的異常値であることの前記判定は、実質的にリアルタイムの形で実行されることを特徴とする請求項１１７に記載の方法。
【請求項１２２】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さない前記道路セグメントの前記１つまたは複数のデータサンプルの前記判定は、その報告される速度が前記判定されたデータサンプルのうちの少なくとも１つによって反映される各車両のアクティビティを評価することと、前記車両のそれぞれの前記評価されたアクティビティが前記道路セグメント上の実際の車両移動に対応しないことを判定することとを含むことを特徴とする請求項１１４に記載の方法。
【請求項１２３】
前記車両のうちの少なくとも１つの前記評価されたアクティビティは、駐車した車両に対応することを特徴とする請求項１２２に記載の方法。
【請求項１２４】
１つまたは複数の判定されたデータサンプルに基づく前記車両のうちの少なくとも１つの前記評価されたアクティビティは、前記１つまたは複数の判定されたデータサンプルが関連する道路セグメント以外の道路セグメント上の移動に対応することを特徴とする請求項１２２に記載の方法。
【請求項１２５】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さない前記道路セグメントの１つまたは複数のデータサンプルの前記判定は、前記道路セグメント上を移動する単一の車両によって報告される多数のデータサンプルを識別することと、前記識別されたデータサンプルに基づいて経時的な前記単一の車両のアクティビティを判定することと、前記判定されたアクティビティに基づいて、前記識別されたデータサンプルが前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さないことを判定することとを含むことを特徴とする請求項１１４に記載の方法。
【請求項１２６】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さない前記道路セグメントの１つまたは複数のデータサンプルの前記判定は、前記道路セグメントに関連する前記多数のデータサンプルの期待される値を識別することと、前記判定されたデータサンプルが前記識別された期待される値にあてはまらないことを判定することとを含むことを特徴とする請求項１１４に記載の方法。
【請求項１２７】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さない前記道路セグメントの１つまたは複数のデータサンプルの前記判定は、前記道路セグメントに関連する前記多数のデータサンプルの統計的分布を判定することと、前記判定されたデータサンプルが前記判定された統計的分布にあてはまらないことを判定することとを含むことを特徴とする請求項１１４に記載の方法。
【請求項１２８】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さない前記道路セグメントの１つまたは複数のデータサンプルの前記判定は、前記道路セグメントの多数の別個のデータ曲線を識別することを含み、前記データ曲線のそれぞれは、前記道路セグメントの少なくとも一部の上での車両移動の別個のサブセットを反映し、前記判定されたデータサンプルは、前記データ曲線のうちで関心を持たれていない車両移動のサブセットを反映する少なくとも１つのデータ曲線にあてはまることを特徴とする請求項１１４に記載の方法。
【請求項１２９】
前記識別されるデータ曲線のうちの少なくとも１つは、ガウス曲線であることを特徴とする請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３０】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記道路セグメントの前記多数の関連するデータサンプルは、それぞれ、前記データサンプルの前記車両の前記報告される速度に対応する報告される時刻をさらに反映し、前記道路セグメントの前記多数の関連するデータサンプルの前記自動分析は、前記道路セグメント上の前記実際の車両移動が所定の一定期間中の移動になるように、前記所定の一定期間にさらに対応することを特徴とする請求項１１４に記載の方法。
【請求項１３１】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さない前記道路セグメントの前記１つまたは複数のデータサンプルの前記判定は、前記判定されたデータサンプルのそれぞれの前記報告される時刻が前記道路セグメントの前記所定の一定期間内ではないことを識別することを含むことを特徴とする請求項１３０に記載の方法。
【請求項１３２】
多数の別個の一定期間のそれぞれについて、前記一定期間中の前記道路セグメントのうちの１つの上の報告された時刻の車両の報告される速度をそれぞれが反映する前記１つの道路セグメントの多数の関連するデータサンプルを受け取ることをさらに含み、前記自動分析は、その報告される時刻が前記一定期間中である前記データサンプルに基づいて前記一定期間のそれぞれについて前記１つの道路セグメントについて実行されることを特徴とする請求項１１４に記載の方法。
【請求項１３３】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さない前記道路セグメントの１つまたは複数のデータサンプルの前記判定は、実質的にリアルタイムの形で実行されることを特徴とする請求項１１４に記載の方法。
【請求項１３４】
前記道路セグメントのうちの少なくともいくつかに関連する前記多数のデータサンプルのうちの少なくともいくつかは、これらの道路セグメント上を移動する車両によって獲得され、前記車両から報告され、前記少なくともいくつかのデータサンプルの前記報告は、前記少なくとも１つのデータサンプルのうちの１つまたは複数の獲得の後に、実質的にリアルタイムの形で発生することを特徴とする請求項１３３に記載の方法。
【請求項１３５】
コンピュータ可読媒体であって、その内容は、方法を実行することによって、コンピューティングデバイスが移動車両を表すデータサンプルを評価することを可能にし、前記方法は、
道路上を移動する多数の車両のうちの１つの報告される移動特性をそれぞれが反映する多数のデータサンプルの表示を受け取ることと、
前記道路上の実際の車両移動を表さない、前記多数のデータサンプルのうちの１つまたは複数を自動的に判定することと、
示されるデータサンプルが前記道路上の移動を容易にすることにおける使用に使用可能になるようにするために、前記判定されたデータサンプル以外の前記データサンプルの１つまたは複数の表示を提供することと
を含むことを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項１３６】
各データサンプルの前記報告される移動特性は、前記データサンプルが対応する前記車両の報告される速度を含み、前記道路上の実際の車両移動を表さない前記１つまたは複数のデータサンプルのうちの少なくとも１つの前記判定は、前記少なくとも１つのデータサンプルが前記データサンプルのうちの他のデータサンプルに関する統計的異常値であることを判定することを含み、前記データサンプルの前記表示の前記提供は、前記道路上を移動する車両の平均速度を判定するために前記データサンプルを分析することと、前記道路上の他の車両の移動を容易にすることにおける使用のために前記判定された平均速度を示すこととを含むことを特徴とする請求項１３５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１３７】
前記少なくとも１つのデータサンプルが前記データサンプルのうちの他のデータサンプルに関する統計的異常値であることの前記判定は、実質的にリアルタイムの形で１つだけ除外異常値分析を実行することを含むことを特徴とする請求項１３６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１３８】
前記コンピュータ可読媒体は、コンピューティングデバイスのメモリであることを特徴とする請求項１３５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１３９】
前記コンピュータ可読媒体は、前記内容を含む生成されたデータ信号を送信するデータ伝送媒体であることを特徴とする請求項１３５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４０】
前記内容は、実行される時に前記コンピューティングデバイスに前記方法を実行させる命令であることを特徴とする請求項１３５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４１】
移動する車両を表すデータサンプルを評価するように構成されたコンピューティングシステムであって、
多数の道路のそれぞれについて、前記道路上を移動する車両の報告される速度をそれぞれが反映する前記道路の多数のデータサンプルの表示を受け取るように構成された第１コンポーネントと、
前記多数の道路のそれぞれについて、
前記道路の前記多数のデータサンプルのうちの他のデータサンプルに関して統計的異常値である前記道路の前記多数のデータサンプルのうちの１つまたは複数を自動的に判定し、
示されるデータサンプルが前記道路上の移動を容易にすることにおける使用に使用可能になるようにするために、前記判定されたデータサンプル以外の前記道路の前記多数のデータサンプルの１つまたは複数の表示を提供する
ように構成されたデータサンプル異常値エリミネータコンポーネントと
を含むことを特徴とするコンピューティングシステム。
【請求項１４２】
前記多数の道路のうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記道路の前記データサンプルのうちの他のデータサンプルに関して統計的異常値である前記道路の前記データサンプルの前記判定は、実質的にリアルタイムの形で１つだけ除外異常値分析を実行することを含み、前記道路の前記データサンプルの前記表示の前記提供は、前記道路上を移動する車両の平均速度を判定するために前記データサンプルを分析することと、前記道路上の他の車両の移動を容易にすることにおける使用のために前記判定された平均速度を示すこととを含むことを特徴とする請求項１４１に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１４３】
前記第１コンポーネントおよび前記データサンプル異常値エリミネータコンポーネントは、それぞれ、前記コンピューティングシステムのメモリ内で実行されるソフトウェア命令を含むことを特徴とする請求項１４１に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１４４】
前記第１コンポーネントは、多数の道路のそれぞれについて、前記道路上を移動する車両の報告される速度をそれぞれが反映する前記道路の多数のデータサンプルの表示を受け取る手段からなり、前記データサンプル異常値エリミネータコンポーネントは、前記多数の道路のそれぞれについて、前記道路の前記多数のデータサンプルのうちの他のデータサンプルに関して統計的異常値である前記道路の前記多数のデータサンプルのうちの１つまたは複数を自動的に判定し、示されるデータサンプルが前記道路上の移動を容易にすることにおける使用に使用可能になるようにするために前記判定されたデータサンプル以外の前記道路の前記多数のデータサンプルの１つまたは複数の表示を提供する手段からなることを特徴とする請求項１４１に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１４５】
道路上を移動する車両によって報告される、前記車両の前記移動に関する情報を含むデータサンプルに基づいて、前記道路の推定されたトラフィックフロー情報を判定するコンピュータで実施される方法であって、
１つまたは複数の道路の多数の道路セグメントの表示を受け取るステップと、
一定期間中の道路セグメント上の車両の多数の別個の観察される量のそれぞれについて、車両の前記観察される量を与えられて前記道路セグメントへの車両の到着レート量の確率を示す確率分布を生成するステップと、
多数の一定期間のそれぞれについて、
前記一定期間中の前記多数の道路セグメントの現在の交通状況に関連する情報を受け取るステップであって、前記受け取られる情報は、それぞれが多数の車両のうちの１つから報告され、前記一定期間中の報告される時刻での前記道路セグメントのうちの１つの上での報告される位置での前記１つの車両の報告される速度を反映する、前記一定期間の複数のデータサンプルを含み、前記多数の車両は、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての車両のサブセットであり、前記受け取られる情報は、それぞれが前記多数の道路セグメントを監視する多数の交通センサのうちの１つから報告され、前記一定期間中の１つまたは複数の報告される時刻の前記道路セグメントのうちの１つの上の位置での１つまたは複数の車両の１つまたは複数の速度の読み込みに基づく報告される速度を反映する、前記一定期間の複数の追加のデータサンプルを含む、受け取るステップと、
前記多数の道路セグメントのそれぞれについて、
前記一定期間の前記道路セグメントの多数のデータサンプルのグループを識別することであって、前記多数のデータサンプルは、前記複数のデータサンプルおよび前記複数の追加のデータサンプルのうちの少なくとも１つからのものである、識別することと、
前記グループの前記データサンプルが対応する車両の量を判定することであって、前記対応する車両は、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両のサブセットである、判定することと、
前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両の前記道路セグメントへの最確（most probable）交通到着レート量を判定することであって、前記交通到着レート量の前記判定は、前記グループの前記データサンプルを報告した車両の前記判定された量の前記生成された確率分布に少なくとも部分的に基づく、判定することと、
前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両の距離の単位あたりの総量を表すために前記道路セグメントの最確交通密度を判定することであって、前記交通密度の前記判定は、前記一定期間中の前記道路セグメントの前記判定された交通到着レート量に少なくとも部分的に基づく、判定することと、
前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両による前記道路セグメント上の少なくとも１つの点の最確パーセンテージ交通占有を判定することであって、前記パーセンテージ交通占有の前記判定は、前記判定された交通密度に少なくとも部分的に基づく、判定することと、
によって、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両のトラフィックフロー情報を自動的に推定するステップと、
前記１つまたは複数の道路上の将来の移動を容易にするために、前記一定期間の前記判定された交通到着レート量、交通密度、およびパーセンテージ交通占有のうちの少なくともいくつかを使用し、
その結果、推定されるトラフィックフロー情報は、道路セグメント上の実際の車両移動を反映するデータサンプルに基づいて前記道路セグメントについて判定されるようになる、ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータ実施される方法。
【請求項１４６】
前記一定期間のうちの少なくとも１つのそれぞれおよび前記道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記一定期間の前記道路セグメントの多数のデータサンプルの前記識別されたグループは、その報告される位置が前記道路セグメント上にある前記一定期間の前記複数のデータサンプルからの多数のデータサンプルを含み、その位置が前記道路セグメント上にある前記一定期間の前記複数の追加のデータサンプルからの多数のデータサンプルを含み、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両の前記トラフィックフロー情報の前記推定は、前記グループの前記データサンプルの前記報告される速度に少なくとも部分的に基づいて前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両の推定される平均交通速度を生成することを含むことを特徴とする請求項１４５に記載の方法。
【請求項１４７】
前記少なくとも１つの一定期間のそれぞれおよび前記少なくとも１つの道路セグメントのそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両の前記道路セグメントの前記交通密度の前記判定は、さらに、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動する前記すべての車両の前記推定された平均交通速度に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１４６に記載の方法。
【請求項１４８】
前記少なくとも１つの一定期間のそれぞれおよび前記少なくとも１つの道路セグメントのそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両による前記道路セグメント上の少なくとも１つの点の前記パーセンテージ交通占有の前記判定は、さらに、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両の前記推定された平均交通速度および前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両の推定された平均長に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１４７に記載の方法。
【請求項１４９】
前記少なくとも１つの一定期間のそれぞれおよび前記少なくとも１つの道路セグメントのそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両の前記道路セグメントへの前記交通到着レート量の前記判定は、さらに、前記グループの前記データサンプルが対応する前記車両である前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両の推定されたパーセンテージに少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１４８に記載の方法。
【請求項１５０】
前記一定期間のうちの少なくとも１つのそれぞれおよび前記道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動するすべての前記車両の前記交通到着レート量の前記判定は、前記交通到着レート量の可能な誤差の度合を反映するために前記交通到着レート量の信頼度値を生成することを含み、前記一定期間の前記少なくともいくつかの判定された交通到着レート量の前記使用は、前記将来の移動を容易にするために前記生成された信頼度値を使用することを含むことを特徴とする請求項１４５に記載の方法。
【請求項１５１】
一定期間中に道路セグメント上を移動するすべての前記車両の前記トラフィックフロー情報の前記推定は、最近に受け取られたデータサンプルを使用してリアルタイムの形で実行され、前記一定期間の前記少なくともいくつかの判定された交通到着レート量、判定された交通密度、および判定されたパーセンテージ交通占有の前記使用は、さらに、前記１つまたは複数の道路上の差し迫った将来の移動を容易にするために実質的にリアルタイムの形で実行されることを特徴とする請求項１４５に記載の方法。
【請求項１５２】
一定期間の前記少なくともいくつかの判定された交通到着レート量、交通密度、およびパーセンテージ交通占有の前記使用は、前記１つまたは複数の道路上の来るべき移動を考慮する１人または複数の人に前記判定された交通到着レート量、交通密度、およびパーセンテージ交通占有に関する情報を提供することを含むことを特徴とする請求項１５１に記載の方法。
【請求項１５３】
道路上の移動を反映するデータサンプルに基づいてこれらの道路上を移動する車両の推定されたトラフィックフロー情報を判定するためのコンピュータで実施される方法であって、
１つまたは複数の道路の１つまたは複数のセグメントの表示を受け取るステップであって、各道路セグメントは、報告された時刻の多数の車両のうちの１つによる前記道路セグメント上の移動を反映するために前記１つの車両によってそれぞれが報告される多数の関連するデータサンプルを有する、受け取るステップと、
前記道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、
その報告される時刻が一定期間中に発生する前記道路セグメントに関連する前記多数のデータサンプルのグループを識別することと、
前記グループの前記データサンプルを報告した車両の量を判定することであって、前記グループの前記データサンプルを報告した前記車両は、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての車両のサブセットである、判定することと、
前記データサンプルを報告した前記車両の前記判定された量に少なくとも部分的に基づいて、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の推定された総量を確率論的に評価することと
によって前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動する車両のトラフィックフローを自動的に推定するステップと、
前記１つまたは複数の道路上の移動を容易にするために車両の前記推定された総量のうちの１つまたは複数を使用するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１５４】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の前記推定された総量の前記確率論的評価は、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の最確総量を判定することを含むことを特徴とする請求項１５３に記載の方法。
【請求項１５５】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の前記推定された総量の前記確率論的評価は、前記推定された総量の尤度に少なくとも部分的に基づいて前記推定された総量の信頼度値を判定することを含むことを特徴とする請求項１５３に記載の方法。
【請求項１５６】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の前記推定された総量の前記確率論的評価は、前記一定期間中の前記道路セグメントの少なくとも１つの点への車両の交通到着レート量を判定することを含み、前記判定される交通到着レート量は、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の前記推定された総量に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１５３に記載の方法。
【請求項１５７】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記一定期間中の前記道路セグメントの少なくとも１つの点への車両の前記交通到着レート量の前記判定は、前記道路セグメントの前記グループの前記データサンプルを報告した車両の前記判定された量を与えられて車両の実際の到着レート量の確率を表す確率分布を使用することを含むことを特徴とする請求項１５６に記載の方法。
【請求項１５８】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記一定期間中の前記道路セグメントの少なくとも１つの点への前記車両の前記交通到着レート量の前記判定の一部としての前記確率分布の前記使用は、最確交通到着レート量を判定することを含むことを特徴とする請求項１５７に記載の方法。
【請求項１５９】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記一定期間中の前記道路セグメントの少なくとも１つの点への前記車両の前記交通到着レート量の前記判定の一部としての前記確率分布の前記使用は、前記確率分布に基づいて前記判定された交通到着レート量の信頼度を推定することを含むことを特徴とする請求項１５７に記載の方法。
【請求項１６０】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記確率分布は、ポアソン分布であることを特徴とする請求項１５７に記載の方法。
【請求項１６１】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記一定期間中の前記道路セグメントの少なくとも１つの点への車両の前記交通到着レート量の前記判定は、前記一定期間中の前記道路セグメントの支配率を使用することを含み、前記支配率は、前記道路セグメントの前記グループの前記データサンプルを報告した車両である前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の推定されたパーセンテージを表すことを特徴とする請求項１５６に記載の方法。
【請求項１６２】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、車両の前記交通到着レート量が判定される前記道路セグメントの前記少なくとも１つの点は、前記道路セグメントの始めであることを特徴とする請求項１５６に記載の方法。
【請求項１６３】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、車両の前記交通到着レート量が判定される前記道路セグメントの前記少なくとも１つの点は、前記道路セグメントのすべてであることを特徴とする請求項１５６に記載の方法。
【請求項１６４】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の前記推定された総量の前記確率論的評価は、前記一定期間中の前記道路セグメントの交通密度を判定することを含み、前記判定される交通密度は、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の前記推定された総量に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１５３に記載の方法。
【請求項１６５】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記判定される交通密度は、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の距離の単位あたりの総量を表すことを特徴とする請求項１６４に記載の方法。
【請求項１６６】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記道路セグメントの前記交通密度の前記判定は、前記一定期間中の前記道路セグメントの少なくとも１つの判定される交通到着レート量に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１６４に記載の方法。
【請求項１６７】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路セグメントの少なくとも１つの点に到着する車両を表すために前記一定期間中の前記道路セグメントの前記少なくとも１つの交通到着レート量を判定することをさらに含むことを特徴とする請求項１６６に記載の方法。
【請求項１６８】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記道路セグメントの前記交通密度の前記判定は、さらに、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の推定された平均交通速度に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１６６に記載の方法。
【請求項１６９】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の前記平均交通速度を推定することをさらに含むことを特徴とする請求項１６８に記載の方法。
【請求項１７０】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記道路セグメントの前記交通密度の前記判定は、最確交通密度を判定することを含むことを特徴とする請求項１６４に記載の方法。
【請求項１７１】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記道路セグメントの前記交通密度の前記判定は、前記判定された交通密度の信頼度を推定することを含むことを特徴とする請求項１６４に記載の方法。
【請求項１７２】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数について、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の前記推定された総量の前記確率論的評価は、前記一定期間中の前記道路セグメント上の少なくとも１つの点の交通占有を判定することを含み、前記判定される交通占有は、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の前記推定された総量に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１５３に記載の方法。
【請求項１７３】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記道路セグメント上の前記少なくとも１つの点の前記判定される交通占有は、前記少なくとも１つの点が前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動した前記車両のうちの少なくとも１つによって占有される時間の平均パーセンテージを表すことを特徴とする請求項１７２に記載の方法。
【請求項１７４】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記道路セグメントの前記交通占有の前記判定は、前記一定期間中の前記道路セグメントの少なくとも１つの判定される交通密度および前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動した前記車両の少なくとも１つの推定される長さに少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１７２に記載の方法。
【請求項１７５】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記道路セグメントの前記交通占有の前記判定は、さらに、前記一定期間中の前記道路セグメントの少なくとも１つの判定される交通到着レート量に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１７４に記載の方法。
【請求項１７６】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記道路セグメントの前記交通占有の前記判定は、さらに、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の推定される平均交通速度に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１７５に記載の方法。
【請求項１７７】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記一定期間中の前記道路セグメントの前記少なくとも１つの交通密度を判定することと、前記一定期間中の前記道路セグメントの前記少なくとも１つの交通到着レート量を判定することと、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の前記平均交通速度を推定することとをさらに含むことを特徴とする請求項１７６に記載の方法。
【請求項１７８】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記道路セグメントの前記交通占有の前記判定は、最確交通占有を判定することを含むことを特徴とする請求項１７２に記載の方法。
【請求項１７９】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記道路セグメントの前記交通占有の前記判定は、前記判定された交通占有の信頼度を推定することを含むことを特徴とする請求項１７２に記載の方法。
【請求項１８０】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動する車両の前記トラフィックフローの前記推定は、多数の別個の一定期間のそれぞれについて実行されることを特徴とする請求項１５３に記載の方法。
【請求項１８１】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動する車両の前記トラフィックフローの前記推定は、前記道路セグメントの前記関連するデータサンプルのうちの少なくともいくつかが前記一定期間中の多数のオーバーラップする時間ウィンドウのそれぞれについて使用されるように、多数の前記時間ウィンドウのそれぞれについて実行されることを特徴とする請求項１５３に記載の方法。
【請求項１８２】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記一定期間中の前記多数のオーバーラップする時間ウィンドウは、１つまたは複数の現在の状態を反映するために変更されることを特徴とする請求項１８１に記載の方法。
【請求項１８３】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路セグメント上を移動したすべての前記車両の前記総量の前記推定は、前記推定された総量の少なくとも１つの信頼度値を判定することを含み、車両の前記１つまたは複数の推定される総量の前記使用は、前記１つまたは複数の道路上の将来の移動を容易にするために前記判定される信頼度値のうちの１つまたは複数を使用することを含むことを特徴とする請求項１５３に記載の方法。
【請求項１８４】
車両の前記１つまたは複数の推定される総量の前記使用は、前記１つまたは複数の道路上の移動に関する１人または複数の人による判断を容易にするために前記人に車両の前記１つまたは複数の推定された総量の表示を提供することを含むことを特徴とする請求項１５３に記載の方法。
【請求項１８５】
前記１つまたは複数の推定された総量の前記評価および前記１つまたは複数の推定された総量の前記使用は、前記人による実質的にリアルタイムの判断を可能にするために、前記評価に使用される前記データサンプルの受取に対して相対的に実質的にリアルタイムの形で実行されることを特徴とする請求項１８４に記載の方法。
【請求項１８６】
コンピュータ可読媒体であって、その内容は、方法を実行することによって、コンピューティングデバイスが移動車両のトラフィックフロー情報を推定することを可能にし、
道路上の多数の車両のうちの１つの移動をそれぞれが反映する多数のデータサンプルの表示を受け取ることと、
その移動が前記データサンプルによって反映される車両の量に少なくとも部分的に基づいて一定期間中に前記道路上を移動するすべての車両のトラフィックフローを確率論的に推定することと、
前記道路上の移動を容易にすることにおいて使用するために前記推定されたトラフィックフローの表示を提供することと
を含むことを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項１８７】
前記多数のデータサンプルは、それぞれ、車両によって報告され、それぞれ、前記一定期間中の報告される時刻の前記道路上の前記車両の移動に関する情報を有し、前記道路上を移動するすべての車両の前記トラフィックフローの前記推定は、前記データサンプルを報告した車両の量を判定することを含み、前記データサンプルを報告した前記車両は、前記一定期間中に前記道路上を移動するすべての前記車両のサブセットであり、前記道路上を移動するすべての車両の前記トラフィックフローの前記推定は、前記データサンプルを報告した前記車両の前記判定される量に少なくとも部分的に基づいて、すべての前記車両の前記道路上の点への推定される到着レートおよび前記推定される到着レートの尤度を判定することを含むことを特徴とする請求項１８６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８８】
前記道路上を移動するすべての車両の前記トラフィックフローの前記推定は、前記一定期間中に前記道路上を移動する前記車両による前記道路上の点の平均パーセンテージ占有を判定することをさらに含み、前記平均パーセンテージ占有の前記判定は、前記判定された推定された到着レートに少なくとも部分的に基づき、前記道路上の移動を容易にすることにおいて使用するための前記推定されたトラフィックフローの前記表示の前記提供は、前記道路上の移動に関する判断に影響することにおいて使用するために車両の運転手に前記推定されたトラフィックフローに関する情報を提示することを含むことを特徴とする請求項１８７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８９】
前記コンピュータ可読媒体は、コンピューティングデバイスのメモリであることを特徴とする請求項１８６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９０】
前記コンピュータ可読媒体は、前記内容を含む生成されたデータ信号を送信するデータ伝送媒体であることを特徴とする請求項１８６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９１】
前記内容は、実行される時に前記コンピューティングデバイスに前記方法を実行させる命令であることを特徴とする請求項１８６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９２】
移動する車両のトラフィックフロー情報を推定するように構成されたコンピューティングシステムであって、
多数の道路のそれぞれについて、前記道路上の車両の移動を表す情報をそれぞれが含む、前記道路に関連する多数のデータサンプルの表示を受け取るように構成された第１コンポーネントと、
前記多数の道路のそれぞれについて、
その移動が前記道路に関連する前記データサンプルの前記情報によって表される車両の量を判定し、
車両の前記判定された量に少なくとも部分的に基づいて一定期間中に前記道路上を移動するすべての車両のトラフィックフローの確率論的推定を生成し、
前記道路上の移動を容易にすることにおいて使用するために前記推定されたトラフィックフローの表示を提供する
ように構成されたデータサンプルフローアセッサコンポーネントと
を含むことを特徴とするコンピューティングシステム。
【請求項１９３】
前記多数の道路のうちの少なくともいくつかのそれぞれについて、前記道路に関連する前記多数のデータサンプルは、前記データサンプルに含まれる前記情報が前記道路の前記一定期間中の報告された時刻での前記道路上の前記車両の移動に関する情報になるように、前記車両によってそれぞれ報告され、その移動が前記道路に関連する前記データサンプルの前記情報によって表される前記車両は、前記道路の前記一定期間中に前記道路上を移動するすべての前記車両のサブセットであり、前記道路上を移動するすべての前記車両の前記トラフィックフローの前記確率論的推定の前記生成は、その移動が前記道路に関連する前記データサンプルの前記情報によって表される前記車両の前記判定された量に少なくとも部分的に基づいてすべての前記車両の前記道路上の点への推定された到着レートおよび前記推定された到着レートの尤度を判定することを含み、前記道路上の移動を容易にすることにおいて使用するための前記推定されたトラフィックフローの前記表示の前記提供は、前記道路上の移動に関する判断に影響することにおいて使用するために車両の運転手に前記推定されたトラフィックフローに関する情報を提示することを含むことを特徴とする請求項１９２に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１９４】
前記少なくともいくつかの道路のそれぞれについて、前記道路上を移動するすべての前記車両の前記トラフィックフローの前記確率論的推定の前記生成は、前記道路の前記一定期間中に前記道路上を移動する前記車両による前記道路上の点の平均パーセンテージ占有を判定することを含み、前記平均パーセンテージ占有の前記判定は、前記判定された推定された到着レートに少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１９３に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１９５】
前記第１コンポーネントおよび前記データサンプルフローアセッサコンポーネントは、それぞれ、前記コンピューティングシステムのメモリ内で実行されるソフトウェア命令を含むことを特徴とする請求項１９２に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１９６】
前記第１コンポーネントは、多数の道路のそれぞれについて、前記道路上の車両の移動を表す情報をそれぞれが含む前記道路に関連する多数のデータサンプルの表示を受け取る手段からなり、前記データサンプルフローアセッサコンポーネントは、前記多数の道路のそれぞれについて、その移動が前記道路に関連する前記データサンプルの前記情報によって表される車両の量を判定し、車両の前記判定された量に少なくとも部分的に基づいて一定期間中に前記道路上を移動するすべての車両のトラフィックフローの確率論的推定を生成し、前記道路上の移動を容易にすることにおいて使用するために前記推定されたトラフィックフローの表示を提供する手段からなることを特徴とする請求項１９２に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１９７】
道路上を移動する車両によって報告されるデータサンプルを評価するためのコンピュータで実施される方法であって、前記データサンプルは、前記車両の前記移動に関する情報を含み、前記方法は、
１つまたは複数の道路の多数の道路セグメントの表示を受け取るステップと、
前記多数の道路セグメントの現在の交通状況に関連する情報を受け取るステップであって、前記受け取られる情報は、それぞれが多数の車両のうちの１つから報告され、報告される地理的位置での前記１つの車両の報告される速度を反映し、前記１つの車両の報告される移動進行方向を反映する複数のデータサンプルを含む、受け取るステップと、
前記多数の道路セグメントのそれぞれについて、
前記複数のデータサンプルから多数のデータサンプルのグループを識別することであって、前記グループの前記データサンプルが、前記道路セグメントの１つまたは複数の事前定義の地理的位置から事前定義の距離以内の報告される地理的位置を有し、前記道路セグメントの１つまたは複数の事前定義の進行方向から事前定義の差以内の報告される移動進行方向を有するように識別することと、
前記判定された道路セグメントの前記報告される地理的位置がそれについて車両移動が関心を持たれている前記道路セグメントの事前定義の部分に対応しないことに少なくとも部分的に基づいて、前記グループの前記データサンプルのうちの１つまたは複数が前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さないことを自動的に判定することと、
前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さないと判定された前記データサンプルを前記グループから除外することと、
前記除外の後に、前記道路セグメント上を移動するすべての車両の交通状況を推論するために前記グループ内に残っている前記データサンプルを使用することと
によって前記道路セグメント上の移動を表すと識別されるデータサンプルに基づいて前記道路セグメントの交通状況を評価するステップであって、その結果、データサンプルに基づいて推論される交通状況が、前記道路セグメント上の移動を容易にすることにおける使用に使用可能になる、評価するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１９８】
前記多数の道路セグメントのうちの１つは、多数のレーンを有するハイウェイの第１セクションに対応し、前記１つの道路セグメントの前記事前定義の地理的位置は、前記第１セクションに関する前記ハイウェイの前記多数のレーンをカバーする地理的区域を含み、前記地理的区域がそれだけ延長される前記事前定義の距離は、前記１つの道路セグメントの前記識別されたグループの前記データサンプルのうちの少なくともいくつかの前記報告される地理的位置を判定するのに使用されるタイプの位置判定デバイスの正確さの度合に少なくとも部分的に基づき、前記１つの道路セグメントの前記事前定義の進行方向は、前記第１セクションに関する前記ハイウェイの前記多数のレーン上の車両移動の方向に対応する１つまたは複数の進行方向を含み、前記１つの道路セグメントの前記１つまた複数の事前定義の進行方向の前記事前定義の差は、前記１つの道路セグメントの前記識別されたグループの前記データサンプルのうちの少なくともいくつかの前記報告される移動進行方向を判定するのに使用されるタイプの進行方向判定デバイスの正確さの度合に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１９７に記載の方法。
【請求項１９９】
車両移動が関心を持たれている前記１つの道路セグメントの前記事前定義の部分は、前記ハイウェイの１つまたは複数のレーンを含み、前記１つの道路セグメント上の実際の車両移動を表さないと判定される前記１つの道路セグメントの前記識別されたグループの前記データサンプルのうちの１つは、その報告される地理的位置が前記ハイウェイへおよび／または前記ハイウェイからのランプに対応すると判定されるデータサンプルであることを特徴とする請求項１９８に記載の方法。
【請求項２００】
車両移動が関心を持たれている前記１つの道路セグメントの前記事前定義の部分は、前記ハイウェイの１つまたは複数のレーンを含み、前記１つの道路セグメント上の実際の車両移動を表さないと判定される前記１つの道路セグメントの前記識別されたグループの前記データサンプルのうちの１つは、その報告される地理的位置が前記ハイウェイの近くのコレクタ／ディストリビュータ道路またはコレクタ／ディストリビュータレーンに対応すると判定されるデータサンプルであることを特徴とする請求項１９８に記載の方法。
【請求項２０１】
車両移動が関心を持たれている前記１つの道路セグメントの前記事前定義の部分は、前記ハイウェイのレーンのサブセットを含み、前記１つの道路セグメント上の実際の車両移動を表さないと判定される前記１つの道路セグメントの前記識別されたグループの前記データサンプルのうちの１つは、その報告される地理的位置がレーンの前記サブセットに含まれない前記ハイウェイのレーンに対応すると判定されるデータサンプルであることを特徴とする請求項１９８に記載の方法。
【請求項２０２】
前記１つの道路セグメント上の実際の車両移動を表さないと判定される前記１つの道路セグメントの前記識別されたグループの前記データサンプルのうちの１つは、前記ハイウェイの別個の第２部分に対応する別の道路セグメント上を移動する車両からの、前記１つの道路セグメントに不正に関連付けられていると判定されるデータサンプルであることを特徴とする請求項１９８に記載の方法。
【請求項２０３】
位置判定デバイスの前記タイプは、全地球測位システム（ＧＰＳ）デバイスのタイプであり、前記地理的区域がそれだけ延長される前記事前定義の距離は、その中で前記タイプのＧＰＳデバイスからの読み込みが正確である距離に対応することを特徴とする請求項１９８に記載の方法。
【請求項２０４】
前記多数の道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記グループの前記１つまたは複数のデータサンプルが前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さないことの前記自動判定は、さらに、報告される地理的位置以外の、これらのデータサンプルを報告した前記車両の１つまたは複数の移動特性に少なくとも部分的に基づき、前記１つまたは複数の移動特性は、これらのデータサンプルの前記報告される速度によって反映される前記車両の速度を含むことを特徴とする請求項１９７に記載の方法。
【請求項２０５】
前記複数のデータサンプルのそれぞれは、前記データサンプルの前記報告される速度および報告される地理的位置および報告される移動進行方向に関連する報告される時刻をさらに示し、前記多数の道路セグメントのそれぞれの前記交通状況の前記評価は、多数の別個の一定期間のそれぞれについて実行され、一定期間の道路セグメントのデータサンプルの前記グループの前記識別は、前記グループの前記識別されるデータサンプルが前記一定期間に対応する報告される時刻を有するようにさらに実行されることを特徴とする請求項１９７に記載の方法。
【請求項２０６】
前記多数の道路セグメントの現在の交通状況に関連するデータサンプルは、変化する交通状況を反映するために繰り返して受け取られ、前記多数の道路セグメントのそれぞれの前記交通状況の前記評価は、リアルタイムの形で最近に受け取られたデータサンプルについて実行され、道路セグメント上を移動するすべての車両の交通状況を推論するためのグループ内に残っているデータサンプルの前記使用は、前記残っているデータサンプルの平均速度を判定することと、前記判定された平均速度に基づいて前記道路セグメント上を移動するすべての車両の平均速度を推論することと、前記推論された平均速度に関する情報を前記道路セグメント上の来るべき移動を考慮する１人または複数の人に提供することとを含むことを特徴とする請求項１９７に記載の方法。
【請求項２０７】
道路上を移動する車両を表すデータサンプルを評価するためのコンピュータで実施される方法であって、
１つまたは複数の道路の１つまたは複数のセグメントの表示を受け取ることであって、各道路セグメントは、それぞれが多数の車両のうちの１つによって報告される、前記道路セグメントに対応する前記車両の報告される位置を示す、多数の関連するデータサンプルを有する、受け取ることと、
前記道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、
前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さないデータサンプルのうちの１つまたは複数を判定するために前記道路セグメントの前記多数の関連するデータサンプルを自動的に分析することであって、前記判定されるデータサンプルのうちの少なくとも１つは、それぞれ、報告される位置が前記道路セグメント上の前記実際の車両移動に対応しないように、前記データサンプルを報告した前記車両の前記報告される位置を示し、前記判定されるデータサンプルのうちの少なくとも１つは、それぞれ、前記データサンプルを報告した前記車両の関連する進行方向が前記道路セグメント上の前記実際の車両移動に対応しないように、前記関連する進行方向を有する、自動的に分析することと、
他のデータサンプルが前記道路セグメント上の移動を容易にすることにおける使用に使用可能になるようにするために、前記判定されたデータサンプルを後の使用から除外するための１つまたは複数の表示を提供することと
を含むことを特徴とするコンピュータ実施される方法。
【請求項２０８】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記判定されたデータサンプルを後の使用から除外するための前記表示の前記提供は、前記道路セグメント上を移動する車両の平均速度を判定するために前記判定されたデータサンプル以外の前記道路セグメントの前記関連するデータサンプルを分析することと、前記道路セグメント上の他の車両の移動を容易にすることにおける使用のために前記判定された平均速度を示すこととを含むことを特徴とする請求項２０７に記載の方法。
【請求項２０９】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記判定されたデータサンプルを後の使用から除外するための前記表示の前記提供は、前記道路セグメント上を移動する車両のトラフィックフローを判定するために前記判定されたデータサンプル以外の前記道路セグメントの前記関連するデータサンプルを分析することと、前記道路セグメント上の他の車両の移動を容易にすることにおける使用のために前記判定されたトラフィックフローを示すこととをさらに含むことを特徴とする請求項２０８に記載の方法。
【請求項２１０】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さない前記道路セグメントの前記１つまたは複数のデータサンプルの前記判定は、これらのデータサンプルの前記報告される車両位置が前記道路セグメント上の前記実際の車両移動を表すことにおける使用について関心を持たれていない道路のセクションに対応することを判定することを含むことを特徴とする請求項２０７に記載の方法。
【請求項２１１】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、道路の前記セクションは、前記道路セグメントにおよび／または前記道路セグメントからつながるより小容量の道路の少なくとも一部であることを特徴とする請求項２１０に記載の方法。
【請求項２１２】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、道路の前記セクションは、前記道路セグメントの前記道路に近い別個の道路の一部であることを特徴とする請求項２１０に記載の方法。
【請求項２１３】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、道路の前記セクションは、前記道路セクションの一部である多数のレーンのサブセットであることを特徴とする請求項２１０に記載の方法。
【請求項２１４】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、道路の前記セクションは、前記道路セグメントへおよび／または前記道路セグメントからのランプ、前記道路セグメントの前記道路に関連するコレクタ／ディストリビュータ道路、前記道路セグメントの前記道路に関連するコレクタ／ディストリビュータレーン、前記道路セグメントの前記道路に関連するフィーダーレーン、前記道路セグメントの前記道路の路肩、ならびに前記道路セグメントの前記道路の崩壊区域のうちの１つまたは複数の少なくとも一部であることを特徴とする請求項２１０に記載の方法。
【請求項２１５】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの１つについて、関心を持たれていない道路の前記セクションは、前記１つの道路セグメントの一部であることを特徴とする請求項２１０に記載の方法。
【請求項２１６】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの１つについて、関心を持たれていない道路の前記セクションは、前記１つの道路セグメントとは別個の別の道路セグメントの少なくとも一部であることを特徴とする請求項２１０に記載の方法。
【請求項２１７】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つについて、前記１つの道路セグメントに関連する前記多数のデータサンプルのうちの少なくともいくつかは、１つまたは複数の他の別個の道路セグメントにも関連し、前記１つの道路セグメントの前記判定された１つまたは複数のデータサンプルは、前記少なくともいくつかのデータサンプルからのものであることを特徴とする請求項２０７に記載の方法。
【請求項２１８】
前記道路セグメントのうちの１つについて、関心を持たれていない前記１つの道路セグメントに少なくとも部分的に基づいて、前記１つの道路セグメントの前記多数の関連するデータサンプルが関心を持たれていないことを自動的に判定することと、前記多数の関連するデータサンプルを後の使用から除外するために１つまたは複数の表示を提供することとをさらに含むことを特徴とする請求項２０７に記載の方法。
【請求項２１９】
前記１つの道路セグメントは、関心を持たれていない機能的道路種別を有することに少なくとも部分的に基づいて関心を持たれていないと判定されることを特徴とする請求項２１８に記載の方法。
【請求項２２０】
前記１つの道路セグメントは、前記１つの道路セグメント上の実際の車両交通の量の判定に少なくとも部分的に基づいて関心を持たれていないと判定されることを特徴とする請求項２１８に記載の方法。
【請求項２２１】
前記１つの道路セグメントは、前記１つの道路セグメント上の車両交通の日中変動性の量の判定および／または前記１つの道路セグメント上の車両交通の日間変動性の量の判定に少なくとも部分的に基づいて関心を持たれていないと判定されることを特徴とする請求項２１８に記載の方法。
【請求項２２２】
前記１つの道路セグメントは、前記１つの道路セグメント上の実際の交通渋滞の量の判定に少なくとも部分的に基づいて関心を持たれていないと判定されることを特徴とする請求項２１８に記載の方法。
【請求項２２３】
前記１つの道路セグメントは、前記１つの道路セグメント上の交通渋滞の日中変動性の量の判定および／または前記１つの道路セグメント上の交通渋滞の日間変動性の量の判定に少なくとも部分的に基づいて関心を持たれていないと判定されることを特徴とする請求項２１８に記載の方法。
【請求項２２４】
１つまたは複数のデータサンプルが関心を持たれていない道路セグメントのいずれにも関連しないことを自動的に判定することと、前記１つまたは複数のデータサンプルを後の使用から除外するために１つまたは複数の表示を提供することとをさらに含むことを特徴とする請求項２０７に記載の方法。
【請求項２２５】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さない前記道路セグメントの前記１つまたは複数のデータサンプルの前記判定は、前記１つまたは複数のデータサンプルの前記報告される位置に少なくとも部分的に基づいて前記１つまたは複数のデータサンプルが表さないと判定することを含むことを特徴とする請求項２０７に記載の方法。
【請求項２２６】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記道路セグメントの前記多数の関連するデータサンプルは、それぞれ、前記データサンプルを報告した前記車両の速度を示し、前記道路セグメントの前記１つまたは複数のデータサンプルが表さないことの前記判定は、さらに、前記１つまたは複数のデータサンプルによって示される前記速度に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項２２５に記載の方法。
【請求項２２７】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記道路セグメントの前記多数の関連するデータサンプルのうちの少なくともいくつかのそれぞれについて、前記データサンプルを報告した前記車両によって報告される多数のデータサンプルによって示される報告される位置を使用することによって前記データサンプルの前記示される速度を推定することをさらに含むことを特徴とする請求項２２６に記載の方法。
【請求項２２８】
前記１つまたは複数の道路セグメントのそれぞれについて、前記道路セグメントの前記多数の関連するデータサンプルは、それぞれ、前記データサンプルを報告した前記車両の関連する進行方向を有し、前記道路セグメントの前記１つまたは複数のデータサンプルが表さないことの前記判定は、さらに、前記１つまたは複数のデータサンプルに関連する前記進行方向に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項２２５に記載の方法。
【請求項２２９】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記道路セグメントの前記多数の関連するデータサンプルのうちの少なくともいくつかのそれぞれについて、前記データサンプルを報告した前記車両によって報告される多数のデータサンプルによって示される報告される位置を使用することによって前記データサンプルに関連する前記進行方向を推定することをさらに含むことを特徴とする請求項２２８に記載の方法。
【請求項２３０】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの１つは、２つの反対方向に移動する車両を含む道路の一部であり、前記１つの道路セグメントは、前記２つの方向のうちの一方に移動する車両に対応し、前記１つまたは複数のデータサンプルに関連する前記進行方向に少なくとも部分的に基づく前記１つの道路セグメントの１つまたは複数のデータサンプルが表さないことの前記判定は、その関連する進行方向が前記２つの方向のうちの他方への移動に対応するデータサンプルが前記１つの道路セグメントについて表さないことを判定することを含むことを特徴とする請求項２２８に記載の方法。
【請求項２３１】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの１つは、多数の方向に移動する車両を有する多数のレーンを含む道路の一部であり、前記１つの道路セグメントは、前記多数の方向のうちの１つまたは複数に移動する車両を有する前記多数のレーンのサブセットに対応し、前記１つまたは複数のデータサンプルに関連する前記進行方向に少なくとも部分的に基づく前記１つの道路セグメントの１つまたは複数のデータサンプルが表さないことの前記判定は、その関連する進行方向が前記１つまたは複数の方向に対応しないデータサンプルが前記１つの道路セグメントについて表さないことを判定することを含むことを特徴とする請求項２２８に記載の方法。
【請求項２３２】
前記１つまたは複数の道路セグメントのうちの１つは、１つまたは複数の他の道路の１つまたは複数の他の道路セグメントにオーバーラップし、前記１つの道路セグメント上の車両は、前記他の道路セグメント上の車両が移動する１つまたは複数の他の方向とは別個の１つまたは複数の方向に移動し、前記１つまたは複数のデータサンプルに関連する前記進行方向に少なくとも部分的に基づく前記１つの道路セグメントの１つまたは複数のデータサンプルが表さないことの前記判定は、その関連する進行方向が前記１つの道路セグメントの前記１つまたは複数の方向に対応しないデータサンプルが前記１つの道路セグメントについて表さないことを判定することを含むことを特徴とする請求項２２８に記載の方法。
【請求項２３３】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さない前記道路セグメントの前記１つまたは複数のデータサンプルの前記判定は、前記１つまたは複数のデータサンプルを前記道路セグメントの前記他のデータサンプルのうちの少なくともいくつかと比較することを含むことを特徴とする請求項２０７に記載の方法。
【請求項２３４】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さない前記道路セグメントの前記１つまたは複数のデータサンプルの前記判定は、関心を持たれているまたは関心を持たれていない、前記道路セグメント上の前記実際の車両移動のサブセットを識別することと、前記１つまたは複数のデータサンプルが前記識別されたサブセットに対応するかどうかを判定することとを含むことを特徴とする請求項２０７に記載の方法。
【請求項２３５】
車両の報告される位置をそれぞれが示す複数のデータサンプルの１つまたは複数の表示を受け取ることと、前記データサンプルの前記報告される位置が前記少なくとも１つの道路セグメントのそれぞれに関連する１つまたは複数の位置に対応することに少なくとも部分的に基づいて、前記複数のデータサンプルのうちの少なくともいくつかのそれぞれを前記道路セグメントのうちの少なくとも１つに関連付けることとをさらに含むことを特徴とする請求項２０７に記載の方法。
【請求項２３６】
前記複数のデータサンプルは、それぞれ、前記データサンプルの前記車両の関連する進行方向を有し、前記道路セグメントとのデータサンプルの前記関連付けは、さらに、前記データサンプルの前記車両の前記関連する進行方向が前記道路セグメントに関連する１つまたは複数の進行方向に対応することに少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項２３５に記載の方法。
【請求項２３７】
前記複数のデータサンプルのうちの少なくともいくつかのそれぞれについて、前記データサンプルの前記車両に対応する多数のデータサンプルによって示される報告される位置を使用することによって前記データサンプルに関連する前記進行方向を推定することをさらに含むことを特徴とする請求項２３６に記載の方法。
【請求項２３８】
道路セグメントへのデータサンプルの前記関連付けは、さらに、前記報告される位置以外の前記データサンプルの前記車両の１つまたは複数の移動特性に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項２３５に記載の方法。
【請求項２３９】
道路セグメントへのデータサンプルの前記関連付けは、さらに、前記報告される位置の正確さに少なくとも部分的に基づいて判定される１つまたは複数の距離だけ、前記道路セグメントに関連する前記１つまたは複数の位置を拡張することに少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項２３５に記載の方法。
【請求項２４０】
道路セグメントに関連付けられる前記１つまたは複数の位置がデータサンプルについてそれだけ拡張される前記１つまたは複数の判定される距離は、前記データサンプルのソースのタイプに少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項２３９に記載の方法。
【請求項２４１】
前記少なくともいくつかの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路セグメントの前記多数の関連するデータサンプルは、それぞれが前記道路セグメントを監視する交通センサから報告される、それぞれが前記交通センサに対応する前記道路セグメント上の１つまたは複数の位置を反映する多数のデータサンプルをさらに含むことを特徴とする請求項２０７に記載の方法。
【請求項２４２】
多数の道路セグメントを監視する多数の交通センサのうちの１つからそれぞれが報告される複数のデータサンプルの１つまたは複数の表示を受け取ることと、前記複数のデータサンプルがそこから報告される前記交通センサを考慮に入れるために前記複数のデータサンプルのうちの少なくともいくつかを条件付けることと、前記複数のデータサンプルのうちの少なくともいくつかのそれぞれについて、前記道路セグメントのうちの少なくとも１つのそれぞれに関連する１つまたは複数の位置と一致する前記データサンプルによって反映される前記１つまたは複数の位置に少なくとも部分的に基づいて、前記データサンプルを前記少なくとも１つの道路セグメントに関連付けることとをさらに含むことを特徴とする請求項２４１に記載の方法。
【請求項２４３】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さない前記道路セグメントの前記１つまたは複数のデータサンプルの前記判定は、前記道路セグメント上を移動する単一の車両によって報告される多数のデータサンプルを識別することと、前記識別された多数のデータサンプルからの情報を組み合わせることに基づいて、前記識別された多数のデータサンプルが表さないことを判定することとを含むことを特徴とする請求項２０７に記載の方法。
【請求項２４４】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路セグメントの前記多数の関連するデータサンプルは、それぞれ、さらに、前記データサンプルの前記車両が前記報告される位置にある時の報告される時刻を反映し、前記道路セグメントの前記多数の関連するデータサンプルの前記自動分析は、さらに、前記道路セグメント上の前記実際の車両移動が所定の一定期間中の移動になるように、前記所定の一定期間に対応することを特徴とする請求項２０７に記載の方法。
【請求項２４５】
多数の別個の一定期間のそれぞれについて、それぞれが前記一定期間中の前記道路セグメントのうちの１つの上の前記報告される時刻の車両の報告される位置を反映する前記１つの道路セグメントの多数の関連するデータサンプルを受け取ることをさらに含み、前記自動分析は、その報告される時刻が前記一定期間中である前記データサンプルに基づいて、前記一定期間のそれぞれについて前記１つの道路セグメントについて実行されることを特徴とする請求項２０７に記載の方法。
【請求項２４６】
前記少なくとも１つの道路セグメントのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路セグメント上の実際の車両移動を表さない前記道路セグメントの前記１つまたは複数のデータサンプルの前記判定は、実質的にリアルタイムの形で実行されることを特徴とする請求項２０７に記載の方法。
【請求項２４７】
前記道路セグメントのうちの少なくともいくつかに関連する前記多数のデータサンプルのうちの少なくともいくつかは、これらの道路上を移動する車両による前記データサンプルの前記報告の前に前記車両によって獲得され、前記少なくともいくつかのデータサンプルの前記報告は、前記少なくとも１つのデータサンプルのうちの１つまたは複数の獲得の後に実質的にリアルタイムの形で発生することを特徴とする請求項２４６に記載の方法。
【請求項２４８】
コンピュータ可読媒体であって、その内容は、方法を実行することによって、コンピューティングデバイスが移動車両を表すデータサンプルを評価することを可能にし、前記方法は、
１つまたは複数の道路上を移動する多数の車両のうちの１つの報告される移動特性をそれぞれが反映する多数のデータサンプルの表示を受け取ることであって、前記データサンプルの前記報告される移動特性は、前記車両の位置を反映する、受け取ることと、
前記多数のデータサンプルのうちの１つまたは複数が前記１つまたは複数の道路上の関心を持たれている実際の車両移動を表さないかどうかを自動的に判定することであって、前記判定は、前記移動特性に少なくとも部分的に基づく、自動的に判定することと、
示されるデータサンプルが前記１つまたは複数の道路上の移動を容易にすることにおける使用に使用可能になるようにするために、表さないと判定されない前記データサンプルの１つまたは複数の表示を提供することと
を含むことを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項２４９】
各データサンプルの前記報告される移動特性は、前記データサンプルが対応する前記車両の報告される位置を含み、１つまたは複数のデータサンプルが前記１つまたは複数の道路上の関心を持たれている実際の車両移動を表さないかどうかの前記判定は、前記１つまたは複数のデータサンプルの前記報告される車両位置が前記１つまたは複数の道路上の実際の車両移動の位置に対応しないことに少なくとも部分的に基づいて前記１つまたは複数のデータサンプルが表さないことを判定することを含むことを特徴とする請求項２４８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５０】
前記１つまたは複数のデータサンプルの前記報告される車両位置が前記１つまたは複数の道路上の実際の車両移動の前記位置に対応しないことに少なくとも部分的に基づく前記１つまたは複数のデータサンプルが表さないことの前記判定は、前記１つまたは複数のデータサンプルの前記報告される車両位置が前記１つまたは複数の道路の関心を持たれている所定の位置に対応しないことを判定することを含むことを特徴とする請求項２４９に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５１】
各データサンプルの前記報告される移動特性は、前記データサンプルが対応する前記車両の移動の報告される進行方向を含み、１つまたは複数のデータサンプルが前記１つまたは複数の道路の関心を持たれている実際の車両移動を表さないかどうかの前記判定は、前記１つまたは複数のデータサンプルの前記報告される車両移動進行方向が前記１つまたは複数の道路上の実際の車両移動の１つまたは複数の進行方向に対応しないことに少なくとも部分的に基づいて前記１つまたは複数のデータサンプルが表さないことを判定することを含むことを特徴とする請求項２４８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５２】
前記１つまたは複数のデータサンプルの前記報告される車両移動進行方向が前記１つまたは複数の道路上の実際の車両移動の前記１つまたは複数の進行方向に対応しないことに少なくとも部分的に基づく前記１つまたは複数のデータサンプルが表さないことの前記判定は、前記１つまたは複数のデータサンプルの前記報告される車両移動進行方向が前記１つまたは複数の道路の関心を持たれている所定の移動進行方向に対応しないことを判定することを含むことを特徴とする請求項２５１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５３】
１つまたは複数のデータサンプルが前記１つまたは複数の道路の関心を持たれている実際の車両移動を表さないかどうかの前記判定は、１つまたは複数の車両のそれぞれに関する少なくとも１つのデータサンプルからの前記報告される移動特性に基づいてこれらの１つまたは複数の車両がかかわる１つまたは複数のアクティビティを識別することと、前記識別されたアクティビティが関心を持たれていないアクティビティであることに少なくとも部分的に基づいて前記少なくとも１つのデータサンプルが表さないことを判定することとを含むことを特徴とする請求項２４８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５４】
前記コンピュータ可読媒体は、コンピューティングデバイスのメモリであることを特徴とする請求項２４８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５５】
前記コンピュータ可読媒体は、前記内容を含む生成されたデータ信号を送信するデータ伝送媒体であることを特徴とする請求項２４８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５６】
前記内容は、実行される時に前記コンピューティングデバイスに前記方法を実行させる命令であることを特徴とする請求項２４８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５７】
移動する車両を表すデータサンプルを評価するように構成されたコンピューティングシステムであって、
多数の道路のそれぞれについて、前記道路の近くの車両の位置をそれぞれが反映する、前記道路の多数のデータサンプルの表示を受け取るように構成された第１コンポーネントと、
前記多数の道路のうちの少なくともいくつかのそれぞれについて、
その反映される車両位置が前記道路の関心を持たれている車両移動に対応しない、前記道路の前記多数のデータサンプルのうちの１つまたは複数を自動的に判定し、
示されるデータサンプルが前記道路上の移動を容易にすることにおける使用に使用可能になるようにするために、前記判定されたデータサンプル以外の前記道路の前記多数のデータサンプルの１つまたは複数の表示を提供する
ように構成されたデータサンプルフィルタラコンポーネントと
を含むことを特徴とするコンピューティングシステム。
【請求項２５８】
前記少なくとも１つの多数の道路のうちの１つまたは複数のそれぞれについて、その反映される車両位置が前記道路の関心を持たれている車両移動に対応しない前記道路の前記データサンプルの前記判定は、これらの反映される車両位置が前記道路の事前定義の位置と一致しないことを判定することを含むことを特徴とする請求項２５７に記載のコンピューティングシステム。
【請求項２５９】
前記データサンプルフィルタコンポーネントは、前記少なくとも１つの多数の道路のうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路の１つまたは複数の事前定義の進行方向に少なくとも部分的に基づいて前記道路上の関心を持たれている車両移動に対応しない１つまたは複数の車両移動進行方向を反映する前記道路の１つまたは複数のデータサンプルを自動的に判定するようにさらに構成されることを特徴とする請求項２５７に記載のコンピューティングシステム。
【請求項２６０】
前記第１コンポーネントおよび前記データサンプルフィルタラコンポーネントは、それぞれ、前記コンピューティングシステムのメモリ内で実行されるソフトウェア命令を含むことを特徴とする請求項２５７に記載のコンピューティングシステム。
【請求項２６１】
前記第１コンポーネントは、多数の道路のそれぞれについて、前記道路の近くの位置をそれぞれが反映する前記道路の多数のデータサンプルの表示を受け取る手段からなり、前記データサンプルフィルタラコンポーネントは、前記多数の道路のうちの少なくともいくつかそれぞれについて、その反映される車両位置が前記道路の関心を持たれている車両移動に対応しない前記道路の前記多数のデータサンプルのうちの１つまたは複数を自動的に判定し、示されるデータサンプルが前記道路上の移動を容易にすることにおける使用に使用可能になるようにするために前記判定されたデータサンプル以外の前記道路の前記多数のデータサンプルの１つまたは複数の表示を提供する手段からなることを特徴とする請求項２５７に記載のコンピューティングシステム。
【請求項２６２】
道路上の実際の車両移動を正確に反映する形で前記道路に関連する道路交通センサの信頼できるデータ読み込みを提供することによって前記道路上の移動を容易にするためのコンピュータで実施される方法であって、
１つまたは複数の道路の多数の道路セグメントの表示を受け取るステップであって、各道路セグメントは、１つまたは複数の関連する道路交通センサによって車両移動の速度に関するデータを提供する前記道路交通センサを有する、受け取るステップと、
車両移動に関する信頼できるデータを提供することによって１つまたは複数の道路上の移動を容易にするために、前記道路交通センサのうちの少なくともいくつかのそれぞれについて、
最近の一定期間内の関連する時刻の前記道路交通センサによる移動する前記１つまたは複数の車両の報告される速度をそれぞれが含む多数のデータ読み込みを前記道路交通センサから受け取ることと、
前記受け取られたデータ読み込みに基づいて、前記最近の一定期間中の報告される車両移動速度を反映するために前記道路交通センサの現在のデータ読み込み分布を判定することと、
前記最近の一定期間に対応する１つまたは複数の以前の一定期間中の平均車両移動速度を反映するために前記道路交通センサの平均ヒストリカルデータ読み込み分布を判定することであって、前記平均ヒストリカルデータ読み込み分布は、前記１つまたは複数の以前の一定期間中に前記道路交通センサから受け取られた多数のデータ読み込みに基づく、判定することと、
前記現在のデータ読み込み分布および前記平均ヒストリカルデータ読み込み分布のそれぞれのエントロピの統計的測定値を判定することならびに前記現在のデータ読み込み分布と前記平均ヒストリカルデータ読み込み分布との間の類似度の統計的測定値を判定することに少なくとも部分的に基づいて、前記道路交通センサの前記現在のデータ読み込み分布および前記平均ヒストリカルデータ読み込み分布の比較を生成することと、
前記生成された比較が、前記道路交通センサのありそうな誤動作を反映するのに十分な、前記交通センサの前記現在のデータ読み込み分布と前記平均ヒストリカルデータ読み込み分布との間の差を示すかどうかに少なくとも部分的に基づいて、前記道路交通センサが前記最近の一定期間の信頼できるデータ読み込みをおそらくは提供したかどうかを判定することと
前記道路交通センサが、前記最近の一定期間の間に信頼できるデータ読み込みをおそらくは提供しなかったと判定される場合に、前記最近の一定期間の間の前記受け取られたデータ読み込みに基づかない形で、前記道路交通センサに関連する前記道路セグメントの少なくとも一部について前記最近の一定期間の信頼できる車両速度を推定し、前記最近の一定期間の前記受け取られたデータ読み込みの置換として使用するために前記推定された車両速度を提供することと
によって前記最近の一定期間の信頼できる車両移動速度データを自動的に提供するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２６３】
前記少なくともいくつかの道路交通センサのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路交通センサが前記最近の一定期間に信頼できるデータ読み込みをおそらくは提供したと判定されるかどうかに少なくとも部分的に基づいて、前記道路交通センサのセンサ健全性状況を判定することと、道路交通センサの前記判定されたセンサ健全性状況の表示を提供することとをさらに含むことを特徴とする請求項２６２に記載の方法。
【請求項２６４】
前記少なくともいくつかの道路交通センサのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路交通センサに関連する前記道路セグメントの少なくとも一部の前記最近の一定期間の信頼できる車両速度の前記推定は、前記道路交通センサに関連する前記道路セグメントに関係する第２道路セグメントの報告される車両移動速度、前記最近の一定期間中の前記道路交通センサに関連する前記道路セグメント上で発生すると予測される車両移動速度を反映する予測情報、および前記道路交通センサに関連する前記道路セグメントのヒストリカル平均車両移動速度のうちの少なくとも１つに基づくことを特徴とする請求項２６２に記載の方法。
【請求項２６５】
前記少なくともいくつかの道路交通センサのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路交通センサが前記最近の一定期間の信頼できるデータ読み込みをおそらくは提供したかどうかの前記判定は、さらに、前記道路交通センサの前記現在のデータ読み込み分布および前記平均ヒストリカルデータ読み込み分布のそれぞれのエントロピの前記判定された統計的測定値ならびに前記道路交通センサの前記現在のデータ読み込み分布と前記平均ヒストリカルデータ読み込み分布との間の類似度の前記判定された統計的測定値を使用するおそらくは信頼できることの自動化された分類に少なくとも部分的に基づき、前記自動化された分類は、ニューラルネットワークによって実行されることを特徴とする請求項２６２に記載の方法。
【請求項２６６】
前記少なくともいくつかの道路交通センサのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路交通センサが前記最近の一定期間の信頼できるデータ読み込みをおそらくは提供したかどうかの前記判定は、さらに、前記道路交通センサによって提供される動作状況の表示および前記道路交通センサが以前の一定期間の間に信頼できるデータ読み込みをおそらくは提供したかどうかに部分的に基づくことを特徴とする請求項２６５に記載の方法。
【請求項２６７】
前記少なくともいくつかの道路交通センサのうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記最近の一定期間に対応する前記１つまたは複数の以前の一定期間は、前記最近の一定期間に関連する曜日および前記最近の一定期間に関連する時刻のうちの少なくとも１つと一致するように選択される多数の一定期間を含むことを特徴とする請求項２６６に記載の方法。
【請求項２６８】
前記少なくともいくつかの道路交通センサのそれぞれは、道路に埋め込まれたループセンサ、道路に近接して設置されたモーションセンサ、道路に近接して設置されたレーダー距離測定装置、および道路に近接して設置された無線識別（ｒａｄｉｏ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）デバイスのうちの１つであり、前記少なくともいくつかの道路交通センサのそれぞれは、前記道路交通センサによって移動する車両の速度を測定するように構成されることを特徴とする請求項２６２に記載の方法。
【請求項２６９】
前記少なくともいくつかの道路交通センサうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記道路交通センサから受け取られる前記多数のデータ読み込みのうちの少なくともいくつかは、それぞれ、一定期間中の前記道路交通センサによる移動する車両の報告される台数および／または前記道路交通センサの動作状況の表示をさらに含むことを特徴とする請求項２６２に記載の方法。
【請求項２７０】
前記少なくともいくつかの道路交通センサうちの１つまたは複数のそれぞれについて、前記現在のデータ読み込み分布と前記平均ヒストリカルデータ読み込み分布との間の類似度の前記判定された統計的測定値は、前記現在のデータ読み込み分布と前記平均ヒストリカルデータ読み込み分布との間のＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量の計算に基づくことを特徴とする請求項２６２に記載の方法。
【請求項２７１】
前記最近の一定期間は、１日の一部であり、前記少なくともいくつかの道路交通センサのうちの１つまたは複数のそれぞれに関する前記信頼できる車両移動速度データの前記自動的提供は、１日全体の連続する一定期間のそれぞれの信頼できる車両移動速度データ読み込みを提供するために一日に多数回実行されることを特徴とする請求項２６２に記載の方法。
【請求項２７２】
１つまたは複数の道路上の交通状況に関する道路交通センサからの信頼できるデータ読み込みを提供するためにコンピュータで実施される方法であって、
関連する道路上の関連する位置をそれぞれが有する１つまたは複数の道路交通センサのそれぞれについて、一定期間中に前記道路交通センサによってとられる多数のデータ読み込みに関する情報を受け取るステップであって、各データ読み込みは、関連する時刻を有し、前記道路交通センサの前記関連する道路の前記関連する位置での前記関連する時刻の交通状況の１つまたは複数の測定値を反映する、受け取るステップと、
前記１つまたは複数の道路交通センサのそれぞれについて、１つまたは複数の道路上の移動が、信頼できない可能性が高い道路交通センサデータ読み込みを自動的に除去することによって容易にされるようにするために、
前記一定期間中に前記道路交通センサによってとられた前記多数のデータ読み込みが信頼できない可能性が高いかどうかを自動的に判定することであって、前記判定は、これらの多数のデータ読み込みのうちの少なくともいくつかに関する情報の前記道路交通センサによって以前にとられた多数の他のデータ読み込みに関する情報との自動化された比較に少なくとも部分的に基づく、自動的に判定することと、
前記一定期間中に前記道路交通センサによってとられた前記多数のデータ読み込みが信頼できない可能性が高いと判定されない場合に、前記一定期間中の前記道路交通センサの前記関連する道路の前記関連する位置での実際の交通状況を表すことにおいてこれらの多数のデータ読み込みを使用する表示を提供することと、
前記一定期間中に前記道路交通センサによってとられた前記多数のデータ読み込みが信頼できない可能性が高いと判定される場合に、前記一定期間中の前記道路交通センサの前記関連する道路の前記関連する位置での前記実際の交通状況を表すことにおいてこれらの多数のデータ読み込みの代わりに他の推定されたデータを使用する表示を自動的に提供することであって、前記他の推定されたデータは、これらの多数のデータ読み込みに関係する他の道路交通データに少なくとも部分的に基づく、自動的に提供することと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２７３】
前記１つまたは複数の道路交通センサのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記道路交通センサによって以前にとられた前記多数の他のデータ読み込みに関する前記情報との前記多数のデータ読み込みのうちの少なくともいくつかに関する情報の前記比較に少なくとも部分的に基づいて、前記一定期間の前記道路交通センサのセンサ健全性状況を判定することと、前記道路交通センサの前記判定されたセンサ健全性状況の表示を提供することとをさらに含むことを特徴とする請求項２７２に記載の方法。
【請求項２７４】
一定期間の道路交通センサの前記センサ健全性状況が不健全であると判定した後に、１つまたは複数のより後の一定期間中の、これらのより後の一定期間中に前記道路交通センサによってとられるデータ読み込みが信頼できない可能性が高いかどうかの自動判定は、さらに、前記一定期間の前記判定された不健全状況に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項２７３に記載の方法。
【請求項２７５】
前記１つまたは複数の道路交通センサのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路交通センサによってとられた前記多数のデータ読み込みが信頼できない可能性が高いかどうかの前記自動判定は、前記道路交通センサの前記少なくともいくつかの多数のデータ読み込みに基づいて前記一定期間中の交通状況を反映するために前記道路交通センサの現在のデータ読み込み分布を判定することと、前記道路交通センサによってとられた前記多数の他のデータ読み込みに基づいて１つまたは複数の以前の一定期間中の平均交通状況を反映するために平均ヒストリカルデータ読み込み分布を判定することとを含むことを特徴とする請求項２７２に記載の方法。
【請求項２７６】
前記少なくとも１つの道路交通センサのそれぞれについて、前記道路交通センサによって以前にとられた前記多数の他のデータ読み込みに関する前記情報との前記少なくともいくつかの多数のデータ読み込みに関する前記情報の前記比較は、前記現在のデータ読み込み分布および前記平均ヒストリカルデータ読み込み分布の情報エントロピの統計的測定値を比較することを含むことを特徴とする請求項２７５に記載の方法。
【請求項２７７】
前記少なくとも１つの道路交通センサのそれぞれについて、前記道路交通センサによって以前にとられた前記多数の他のデータ読み込みに関する前記情報との前記少なくともいくつかの多数のデータ読み込みに関する前記情報の前記比較は、前記現在のデータ読み込み分布と前記平均ヒストリカルデータ読み込み分布との間の類似度の統計的測定値を判定することを含むことを特徴とする請求項２７５に記載の方法。
【請求項２７８】
前記少なくとも１つの道路交通センサのそれぞれについて、前記現在のデータ読み込み分布と前記平均データ読み込み分布との間の類似度の前記判定される統計的測定値は、Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量の計算に基づくことを特徴とする請求項２７７に記載の方法。
【請求項２７９】
前記１つまたは複数の道路交通センサのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記道路交通センサによって以前にとられた前記多数の他のデータ読み込みに関する前記情報との前記少なくともいくつかの多数のデータ読み込みに関する前記情報の前記比較は、前記少なくともいくつかの多数のデータ読み込みに関する前記情報を分類することをさらに含むことを特徴とする請求項２７２に記載の方法。
【請求項２８０】
前記少なくとも１つの道路交通センサのそれぞれについて、前記分類は、ニューラルネットワーク、ディシジョンツリー、およびベイジアンクラシファイヤのうちの少なくとも１つによって実行されることを特徴とする請求項２７９に記載の方法。
【請求項２８１】
前記１つまたは複数の道路交通センサのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路交通センサによってとられた前記多数のデータ読み込みの代わりに使用される前記他の推定されたデータは、さらに、これらの多数のデータ読み込みに関係する少なくともいくつかの他の道路交通センサデータ読み込みの組合せに少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項２７２に記載の方法。
【請求項２８２】
前記少なくとも１つの道路交通センサのうちの１つについて、前記少なくともいくつかの他の道路交通センサデータ読み込みは、前記道路交通センサの前記関連する道路上に配置された１つまたは複数の近くの道路交通センサによってとられるデータ読み込みを含むことを特徴とする請求項２８１に記載の方法。
【請求項２８３】
前記１つの道路交通センサは、前記１つの道路交通センサに関連する前記道路の多数の道路セグメントのうちの１つに関連する多数の交通センサのうちの１つであり、前記１つまたは複数の近くの道路交通センサは、前記１つの道路セグメントの一部であることを特徴とする請求項２８２に記載の方法。
【請求項２８４】
前記１つの道路交通センサは、前記１つの道路交通センサに関連する前記道路の多数の道路セグメントのうちの１つに関連する多数の交通センサのうちの１つであり、前記１つまたは複数の近くの道路交通センサは、前記１つの道路セグメントに近接する１つまたは複数の他の道路セグメントの一部であることを特徴とする請求項２８２に記載の方法。
【請求項２８５】
前記少なくとも１つの道路交通センサのうちの１つについて、前記少なくともいくつかの他の道路交通センサデータ読み込みは、１つまたは複数の以前の一定期間中に前記道路交通センサによってとられたデータ読み込みを含み、前記１つまたは複数の以前の一定期間は、少なくとも部分的に前記一定期間に関連する時間カテゴリと一致するように選択されることを特徴とする請求項２８１に記載の方法。
【請求項２８６】
前記１つまたは複数の道路交通センサのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記少なくともいくつかの他の道路交通センサデータ読み込みは、前記一定期間中に前記関連する道路上で前記道路交通センサの前記関連する位置の近くを移動するモバイルデータソースからのデータサンプルを含むことを特徴とする請求項２８１に記載の方法。
【請求項２８７】
前記１つまたは複数の道路交通センサのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路交通センサによってとられた前記多数のデータ読み込みの代わりに使用される前記他の推定されたデータは、さらに、前記道路交通センサの前記関連する道路の前記関連する位置で前記一定期間中に発生すると予測される交通状況を反映する予測情報に少なくとも部分的に基づき、前記予測情報は、前記一定期間の前記予測情報を生成する時刻の現在の交通状況に部分的に基づいて、前記一定期間の少し前に生成されることを特徴とする請求項２７２に記載の方法。
【請求項２８８】
前記１つまたは複数の道路交通センサのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路交通センサによってとられた前記多数のデータ読み込みの代わりに使用される前記他の推定されたデータは、さらに、前記道路交通センサの前記関連する道路の前記関連する位置で前記一定期間中に発生すると予報される交通状況を反映する予報情報に少なくとも部分的に基づき、前記予報情報は、前記予報情報を生成する時刻の現在の交通状況データが前記一定期間の前記予報情報の生成の一部として使用されない一定期間の十分に前に生成されることを特徴とする請求項２７２に記載の方法。
【請求項２８９】
前記道路交通センサのうちの１つについて、一定期間中に前記１つの道路交通センサによってとられる少なくともいくつかの欠けているデータ読み込みに関する情報の受取に失敗することと、前記一定期間中の前記１つの道路交通センサの前記関連する道路の前記関連する位置での実際の交通状況を表すことにおいて前記欠けているデータ読み込みの代わりに他の推定されたデータを使用する表示を自動的に提供することとをさらに含むことを特徴とする請求項２７２に記載の方法。
【請求項２９０】
前記１つまたは複数の道路交通センサのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路交通センサによってとられた前記多数のデータ読み込みが信頼できない可能性が高いと判定されるかどうかに少なくとも部分的に基づいて前記道路交通センサの動作状態を自動的に判定することと、前記動作状態の表示を提供することとをさらに含むことを特徴とする請求項２７２に記載の方法。
【請求項２９１】
前記１つまたは複数の道路交通センサのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記一定期間中に前記道路交通センサによってとられた前記多数のデータ読み込みが信頼できない可能性が高いかどうかの前記自動判定は、さらに、前記一定期間に関連する曜日、前記一定期間に関連する時刻、前記道路交通センサによって提供される動作状況の表示、前記道路交通センサがおそらくは１つまたは複数の以前の一定期間中に信頼できるデータ読み込みを提供したかどうか、および前記道路交通センサによって普通にとられるデータ読み込みの不在のうちの多数に基づくことを特徴とする請求項２７２に記載の方法。
【請求項２９２】
前記１つまたは複数の道路交通センサのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記道路交通センサの前記多数のデータ読み込みは、それぞれ、前記データ読み込みの前記関連する時刻の前記道路交通センサによる移動する車両の報告される速度を含むことを特徴とする請求項２７２に記載の方法。
【請求項２９３】
前記１つまたは複数の道路交通センサのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記道路交通センサの前記多数のデータ読み込みは、それぞれ、一定期間にわたる前記道路交通センサによる移動する車両の報告される量および／または前記道路交通センサの動作状況の表示を含むことを特徴とする請求項２７２に記載の方法。
【請求項２９４】
前記１つまたは複数の道路交通センサのうちの少なくとも１つのそれぞれについて、前記道路交通センサの信頼できるデータ読み込みを１つまたは複数の交通データクライアントに提供することをさらに含み、前記信頼できるデータ読み込みは、前記多数のデータ読み込みおよび／または前記他の推定されたデータのうちの少なくともいくつかを含むことを特徴とする請求項２７２に記載の方法。
【請求項２９５】
前記１つまたは複数の道路交通センサのうちの少なくともいくつかのそれぞれは、前記道路交通センサの前記関連する道路に埋め込まれたループセンサ、前記道路交通センサの前記関連する道路に近接して設置されたモーションセンサ、前記道路交通センサの前記関連する道路に近接して設置されたレーダー距離測定装置、および前記道路交通センサの前記関連する道路に近接して設置された無線識別（ｒａｄｉｏ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）デバイスのうちの少なくとも１つを含み、前記少なくともいくつかの道路交通センサのそれぞれは、前記道路交通センサの前記関連する道路の前記関連する位置で交通状況を測定するように構成されることを特徴とする請求項２７２に記載の方法。
【請求項２９６】
前記方法は、１日の多数の部分のそれぞれの前記１つまたは複数の道路交通センサのうちの少なくともいくつかの信頼できるデータ読み込みを提供するために、毎日多数の回数だけ実行されることを特徴とする請求項２７２に記載の方法。
【請求項２９７】
コンピュータ可読媒体であって、その内容は、方法を実行することによって、コンピューティングデバイスが道路上の交通状況に関する道路交通センサからの信頼できるデータ読み込みを提供することを可能にし、前記方法は、
関連する時刻に関連する道路上の交通状況の１つまたは複数の測定値をそれぞれが反映する、前記道路に関連する交通センサによって生成される多数のデータ読み込みを受け取ることと、
前記交通センサによって以前に生成された多数の他のデータ読み込みに関する情報との前記多数のデータ読み込みのうちの少なくともいくつかに関する情報の比較に少なくとも部分的に基づいて、前記交通センサの現在の信頼性を自動的に判定することと、
現在信頼できない交通センサによって生成されたデータ読み込みが実際の交通状況を表すのに使用されなくなるようにするために、前記道路上の移動を容易にすることにおける使用のために前記交通センサの前記判定された現在の信頼性の表示を提供することと
を含むことを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項２９８】
前記少なくともいくつかの多数のデータ読み込みに関する前記情報は、前記少なくともいくつかの多数のデータ読み込みに基づく第１データ読み込み分布を含み、前記交通センサによって以前に生成された前記多数の他のデータ読み込みに関する前記情報は、前記交通センサによって以前に生成された前記多数の他のデータ読み込みに基づく第２データ読み込み分布を含むことを特徴とする請求項２９７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２９９】
前記交通センサによって以前に生成された前記多数の他のデータ読み込みに関する前記情報との前記少なくともいくつかの多数のデータ読み込みに関する前記情報の前記比較は、前記第１データ読み込み分布と前記第２データ読み込み分布との間の類似度の統計的測定値を判定することと、前記第１データ読み込み分布および前記第２データ読み込み分布のそれぞれのエントロピの統計的測定値を判定することとを含むことを特徴とする請求項２９８に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３００】
前記交通センサの前記現在の信頼性の前記判定は、さらに、前記少なくともいくつかの多数のデータ読み込みに関する前記情報を分類することに少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項２９７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３０１】
前記多数のデータ読み込みの前記関連する時刻は、現在の一定期間中であり、前記交通センサの前記現在の信頼性の前記判定は、前記現在の一定期間に関し、さらに、１つまたは複数の以前の一定期間のそれぞれの前記交通センサの信頼性の自動判定に少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項２９７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３０２】
前記方法は、さらに、前記交通センサの前記判定された現在の信頼性が信頼できると判定される場合に、前記関連する時刻の前記関連する道路上の実際の交通状況を表すことにおける使用のために前記多数のデータ読み込みのうちの少なくともいくつかを提供することと、前記交通センサの前記判定された現在の信頼性が信頼できないと判定される場合に、前記関連する時刻の前記関連する道路上の実際の交通状況を表すことにおける使用のために他の推定されたデータを提供することとを含むことを特徴とする請求項２９７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３０３】
前記コンピュータ可読媒体は、コンピューティングデバイスのメモリおよび前記内容を含む生成されたデータ信号を送信するデータ伝送媒体のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項２９７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３０４】
前記内容は、実行される時に前記コンピューティングデバイスに前記方法を実行させる命令であることを特徴とする請求項２９７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３０５】
関連する道路上の交通状況に関する交通センサからの信頼できるデータを提供するように構成されたコンピューティングデバイスであって、
メモリと、
一定期間中の多数の別個の時刻の前記関連する道路上の交通状況の１つまたは複数の測定値を反映する、道路に関連する交通センサによって生成された情報を受け取った後に、１つまたは複数の他の一定期間の前記関連する道路上の交通状況の１つまたは複数の測定値を反映するために前記交通センサによって以前に生成された他の情報との前記生成された情報の比較に少なくとも部分的に基づいて、前記一定期間中の前記関連する道路上の実際の交通状況を表すことにおける前記生成された情報の信頼性を自動的に判定するように構成された第１モジュールと、
前記関連する道路上の実際の交通状況を信頼できる形で表す情報の使用を介して前記関連する道路上の移動を容易にするために、前記一定期間中の前記関連する道路上の実際の交通状況を表すことにおける前記生成された情報の前記信頼性の前記判定の表示を提供するように構成された第２モジュールと
を含むことを特徴とするコンピューティングデバイス。
【請求項３０６】
前記一定期間中の前記関連する道路上の実際の交通状況を表すことにおける前記生成された情報の前記信頼性の前記自動的判定は、前記生成された情報が前記一定期間の信頼性の十分な度合を提供するための最小個数の測定値を反映するかどうかを判定することを含み、他の情報との前記生成された情報の前記比較は、前記生成された情報が前記最小個数の測定値を反映する場合に限って実行されることを特徴とする請求項３０５に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３０７】
前記生成された情報が前記一定期間の信頼性の十分な度合を提供するための前記最小個数の測定値を反映しない場合に、前記生成された情報は、前記交通センサに対応する前記道路の部分に関係する他の道路交通データに少なくとも部分的に基づいて他の推定されたデータに置換され、前記生成された情報の前記信頼性の前記判定の前記提供される表示は、前記他の推定されたデータの表示を提供することを含むことを特徴とする請求項３０５に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３０８】
前記生成された情報の前記信頼性の前記判定の前記提供される表示は、前記生成された情報が信頼できると判定される場合には前記一定期間中の前記道路の実際の車両移動を表すのに前記生成された情報を使用するための表示を含み、前記生成された情報が信頼できると判定されない場合には前記一定期間中の前記道路の実際の車両移動を表すのに他の推定されたデータを使用するための表示を含むことを特徴とする請求項３０５に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３０９】
前記第１モジュールおよび前記第２モジュールは、前記メモリ内で実行されるソフトウェア命令を含むことを特徴とする請求項３０５に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３１０】
前記第１モジュールは、一定期間中の多数の別個の時刻の前記関連する道路上の交通状況の１つまたは複数の測定値を反映する、道路に関連する交通センサによって生成された情報を受け取った後に、１つまたは複数の他の一定期間の前記関連する道路上の交通状況の１つまたは複数の測定値を反映するために前記交通センサによって以前に生成された他の情報との前記生成された情報の比較に少なくとも部分的に基づいて、前記一定期間中の前記関連する道路上の実際の交通状況を表すことにおける前記生成された情報の信頼性を自動的に判定する手段からなり、前記第２モジュールは、前記一定期間中の前記関連する道路上の実際の交通状況を表すことにおける前記生成された情報の前記判定された信頼性の表示を提供する手段からなることを特徴とする請求項３０５に記載のコンピューティングデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
次の開示は、全般的に、関心を持たれている道路上の実際の移動を反映するデータサンプルに基づいてそれらの道路の交通関連情報を推論することによるなど、さまざまなデータソースから入手されたデータに基づいて道路交通状況を評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
道路交通は、道路容量の増加より速い速度で増加し続けてきたので、増加する交通渋滞の影響は、会社および政府の活動ならびに個人の快適な暮らしに対する増加する有害な影響を有してきた。したがって、現在の交通状況に関する情報を入手し、その情報を個人および組織に提供することによるなど、増加する交通渋滞とさまざまな形で戦う努力がなされてきた。そのような現在の交通状況情報は、関心を持つ当事者にさまざまな形で提供することができる（たとえば、頻繁なラジオ放送、地理的区域内のいくつかの主要道路上の現在の交通渋滞に関するカラーコーディングされた情報を伴う地理的区域の地図を表示するインターネットウェブサイト、セル電話機および他のポータブル消費者デバイスに送信される情報などを介して）。
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願第１１／３６７，４６３号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
現在の交通状況に関する情報を入手するための１つのソースは、人間によって供給される観察（たとえば、トラフィックフローおよび事故に関する全般的な情報を提供するトラフィックヘリコプタ（ｔｒａｆｆｉｃ  ｈｅｌｉｃｏｐｔｅｒ）、セル電話機を介するドライバからのレポートなど）を含むが、いくつかのより大きいメトロポリタン区域でのもう１つのソースは、その区域内のさまざまな道路のトラフィックフローを測定できる（たとえば、道路舗装に埋め込まれたセンサを介して）交通センサのネットワークである。人間の供給する観察は、限られた状況である価値を提供するが、そのような情報は通常、ある時間における少数の区域だけに限られ、通常、非常に役に立つのに十分な詳細を欠いている。
【０００５】
交通センサネットワークは、いくつかの状況で一部の道路の交通状況に関するより詳細な情報を提供することができる。しかし、そのような情報に関して、ならびに他の類似するソースによって提供される情報に関して、さまざまな問題が存在する。たとえば、多くの道路は、道路センサを有しておらず（たとえば、道路センサのネットワークを有しない地理的区域および／または近くのネットワークの一部としての道路センサを有するのに十分に大きくはない幹線道路）、道路センサを有する道路さえもが、しばしば、正確なデータを提供しない場合があり、これは、交通センサによって提供されるデータの価値を大幅に下げる。不正確なデータおよび／または信頼できないデータの１つの原因は、壊れ、したがってデータを提供しないか、間欠的なデータまたは不正確なデータ読み込みを提供する交通センサである。不正確なデータおよび／または信頼できないデータのもう１つの原因は、データの間欠的配送、遅れた配送、または無配送をもたらす１つまたは複数のセンサからのデータの時間的伝送問題を含む。さらに、多くの交通センサは、その動作状況に関する情報（たとえば、正しく機能しているか否か）を報告するように構成されず、または設計されず、動作状況情報が報告される場合であっても、その情報が不正確である（たとえば、実際にはそうでない時に正常に機能していると報告する）場合があり、したがって、交通センサによって提供されるデータが正確であるかどうかを判定することを困難または不可能にする。さらに、一部の交通関連情報は、生の形および／または集計されていない形でのみ入手可能である場合があり、したがって、限られた有用性を有する場合がある。
【０００６】
したがって、交通関連情報を入手して評価する改善された技法を提供すると同時に、さまざまな追加の関連機能を提供することが有益である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
道路上を移動する車両および他のモバイルデータソースからおよび／または道路交通センサ（たとえば、道路に埋め込まれるか他の形で道路の近くにある物理的センサ）からのデータサンプルなど、入手された交通関連データに基づいてさまざまな形で道路交通状況を評価する技法を説明する。さらに、少なくともいくつかの実施形態で、モバイルデータソースからのデータサンプルを、道路の近くにあるか道路に埋め込まれた物理的センサから読み込み込むデータを入手することによるなど、１つまたは複数の他のソースからのデータを用いて補足することができる。入手されたデータサンプル（たとえば、道路交通センサからのデータ読み込み、モバイルデータソースからの個別のまたは集約されたデータポイントなど）に基づく道路交通状況の評価には、データサンプルおよび読み込みのさまざまなフィルタリングおよび／または条件付け、ならびに関心を持たれている交通関連特性のさまざまな推論および確率論的判定を含めることができる。
【０００８】
注記したように、いくつかの実施形態で、入手される道路交通状況情報データには、モバイルデータソース（たとえば、車両）によって供給される複数のデータサンプル、道路ベースの交通センサ（たとえば、道路舗装内に埋め込まれたループセンサ）からの読み込みデータ、および他のデータソースからのデータを含めることができる。このデータをさまざまな形で分析して、関心を持たれている道路の特定の部分の推定平均交通速度および車両の推定総量など、関心を持たれている交通状況特性の判定を容易にし、そのような交通状況判定をリアルタイムまたは近リアルタイムの形（たとえば、基礎になるデータサンプルおよび／または読み込みの受け取りから２〜３分以内）で実行することを可能にすることができる。たとえば、データ内のエラーを検出し、および／または訂正するために、入手されたデータをさまざまな形で条件付けることができる。入手された道路交通状況情報データが、様々な実施形態で様々な形でさらにフィルタリングされ、データが不正確であるか若しくは関心を持たれている実際の交通状況特性を表さない場合にデータを考慮から除去することができ、それは、データサンプルが関連する道路に少なくとも部分的に基づく関心を持たれていないデータサンプルおよび／または他のデータサンプルに関して統計的異常値であるデータサンプルを識別することによることを含み、いくつかの実施形態において、フィルタリングには、特定の道路とのデータサンプルの関連付けを実行することをさらに含めてもよい。フィルタリングされるデータサンプルにはさらに、関心のない車両位置若しくは車両アクティビティ（たとえば、駐車している車両、パーキングロットまたはパーキングビル内で旋回している車両）を他の形で反映するデータサンプル、および／または関心のある道路上の実際の車両移動を他の形で表さないデータサンプルを含めることができる。入手されたデータの評価は、少なくともいくつかの実施形態で、入手されたデータサンプルに少なくとも部分的に基づく、特定の地理的区域内の道路網のさまざまな部分の交通状況（たとえば、トラフィックフローおよび／または平均交通速度）の判定を含めることができる。評価されたデータは、その後、交通関連情報の分析、予測、予報、および／または提供に関連する他の機能を実行するために利用することができる。少なくともいくつかの実施形態で、データサンプルマネージャシステムは、説明された技法のうちの少なくともいくつかを使用して、下でより詳細に説明するように、複数の将来の時刻での交通状況の複数の予測を生成する予測交通情報プロバイダシステムなど、交通データクライアントによって使用されるデータを準備する。
【０００９】
いくつかの実施形態で、入手されるデータサンプルの条件付けには、さまざまな形でデータ内に存在するエラーを（たとえば、道路交通センサから受け取られたデータ読み込みについて）検出し、かつ／または訂正することによるなど、エラーのあるデータサンプルを修正することを含めることができる。具体的には、特定のデータソースによって提供されるデータサンプルの分析に基づくなど、これらのデータソースが正しく動作しており、正確なデータサンプルを信頼できる形で提供しているかどうかを判定するために、これらのデータソース（たとえば、道路ベースの交通センサ）の「健全性（health）」を評価する技法を説明する。たとえば、いくつかの実施形態で、現在の交通データ読み込み（data readings）が、交通センサが不正に動作することもしくはデータ内の他の問題によって引き起こされる可能性があるものおよび／またはそうではなく異常な現在の交通状況を反映する可能性があるものなど、通常の過去のデータ読み込みと大きく異なるかどうかを判定するために、所与の交通センサによって供給される現在のデータ読み込みを、その交通センサによって供給される過去のデータ読み込み（たとえば、ヒストリカル平均データ）と比較することができる。特定のデータソースに関するおよび／または現在の交通データ読み込み内の可能なエラーのそのような検出および分析は、下でより詳細に説明するように、ニューラルネットワーク、ベイジアンクラシファイヤ、ディシジョンツリーなどを使用することによるなどの分類技法に少なくとも部分的に基づくことを含むさまざまな形で、さまざまな実施形態で実行することができる。
【００１０】
誤って動作している壊れたデータソースからのものなど、信頼できないデータサンプルを検出した後に、そのような信頼できないデータサンプル（ならびに欠けているデータサンプル）を、さまざまな形で訂正するか他の形で修正することができる。たとえば、１つまたは複数のデータソース（たとえば交通センサ）の欠けているデータサンプルおよび信頼できないデータサンプルは、いくつかの実施形態で、正しく動作している近くのまたは他の形で関連する交通センサからの同時発生データサンプルを介して（たとえば、近接する交通センサによって供給されるデータ読み込みの平均をとることによって）、欠けているデータサンプルおよび信頼できないデータサンプルに関連する予測情報を介して（たとえば、１つまたは複数のデータソースに関する予測された交通状況情報および／または予報交通状況情報を使用してこれらのデータソースの期待されるデータ読み込みを判定することによって）、１つまたは複数のデータソースのヒストリカル情報を介して（たとえば、ヒストリカル平均データ読み込みを利用することによって）、補償できるエラーを引き起こす一貫したバイアスまたは他のタイプのエラーに関する情報を使用する不正データサンプルに対する調整を介してなど、関連する情報の１つまたは複数の他のソースを使用することによって修正することができる。欠けているデータサンプルおよび信頼できないデータサンプルの修正に関する追加の詳細は、下に含まれる。
【００１１】
さらに、現在使用可能なデータによって、特定のデータソース（たとえば、特定の交通センサ）のデータサンプルの修正を信頼できる形で実行できない可能性がある場合など、交通状況情報をさまざまな他の形で推定する技法を説明する。たとえば、不正に動作している複数の近くの不健全な交通センサの存在が、これらの交通センサの個々の１つについて十分な信頼度を伴ってトラフィックフローを評価するのに不十分なデータがある状態をもたらす場合がある。その場合に、関連する交通センサのグループおよび／または道路網の構造に関連する他の情報に基づくことを含むさまざまな他の形で、交通状況情報を推定することができる。たとえば、下でより詳細に説明するように、関心を持たれている各道路を、複数の道路セグメントの使用によってモデリングするか表すことができ、この道路セグメントのそれぞれは、複数の関連する交通センサおよび／または１つもしくは複数の他のデータソース（たとえば、モバイルデータソース）からの入手可能データを有するものとすることができる。そうである場合に、隣接する道路セグメントについて評価された交通状況情報、特定の道路セグメントの予測された情報（たとえば、予測の時の現在の状態および最近の状態に少なくとも部分的に基づいて、３時間などの限られた将来の時間期間について生成された情報）、特定の道路セグメントの予報情報（たとえば、予測に使用される現在の状態情報および最近の状態情報の一部またはすべてを使用しない形で、２週間以上などのより長い将来の時間期間について生成された情報）、特定の道路セグメントのヒストリカル平均状態を使用することなどによるなど、さまざまな形で特定の道路セグメント（または複数の関連する交通センサの他のグループ）について道路交通状況情報を推定することができる。そのような技法を利用することによって、交通状況情報を、１つまたは複数の近くの交通センサまたは他のデータソースに関して現在の交通状況データがほとんどまたは全く存在しない場合であっても提供することができる。そのような交通状況情報推定に関する追加の詳細は、下に含まれる。
【００１２】
前に注記したように、道路交通状況に関する情報を、さまざまな実施形態でさまざまな形でモバイルデータソースから入手することができる。少なくともいくつかの実施形態で、モバイルデータソースは、道路上の車両を含み、この車両のそれぞれは、その車両の移動に関するデータを提供する１つまたは複数のコンピューティングシステムを含む。たとえば、各車両には、車両の移動の特徴を表すか他の形で車両の移動に関連する地理的位置、速度、方向、および／または他のデータを判定できるＧＰＳ（「全地球測位システム」）デバイスおよび／または他の地理位置情報デバイスを含めることができ、車両上の１つまたは複数のデバイス（地理位置情報デバイス（１つまたは複数）または別個の通信デバイスのいずれか）は、時々、そのようなデータをそのデータを使用できる１つまたは複数のシステム（たとえば、下でより詳細に説明するデータサンプルマネージャシステム）に供給する（たとえば、無線リンクによって）ことができる。そのような車両には、たとえば、個々の関連のないユーザによって運転される車両の分散ネットワーク、車両のフリート（fleets of vehicles）（たとえば、運送会社、タクシーおよびバス会社、運送業者、行政体または政府機関、車両レンタルサービスの車両などに関する）、関連情報を供給する商業ネットワーク（たとえば、ＯｎＳｔａｒサービス）に属する車両、そのような交通状況情報を入手する（たとえば、事前定義のルートを移動することによって、または関心を持たれている道路に関する情報を入手するためなど、動的に指示される道路を移動することによって）ために運転される車両のグループ、位置情報を提供できる（たとえば、デバイスのＧＰＳ機能に基づいておよび／またはセルラ網によって提供される地理位置情報機能に基づいて）オンボードセル電話機デバイス（たとえば、組込み機器としておよび／または車両乗員が持っている）を有する車両などを含めることができる。
【００１３】
少なくともいくつかの実施形態で、モバイルデータソースは、道路上の車両の運転手および／または乗客であるユーザなど、道路上を移動しつつあるユーザのコンピューティングデバイスおよび他のモバイルデバイスを含むかこれに基づくものとすることができる。そのようなユーザデバイスには、ＧＰＳ機能を有するデバイス（たとえば、セル電話機および他のハンドヘルドデバイス）を含めることができ、あるいは、位置情報および／または移動情報をその代わりに他の実施形態で他の形で作ることができる。たとえば、車両内のデバイスおよび／またはユーザデバイスは、デバイスに関する情報（たとえば、システムによって操作されるネットワーク内の複数の送信器／受信器のそれぞれを通過するデバイスについて）を検出し、追跡できる外部システムと通信することができ、したがって、デバイスの位置情報および／または移動情報をさまざまな形でさまざまな詳細レベルで判定することが可能になり、あるいは、そのような外部システムが、他の形で、デバイスと相互作用せずに車両および／またはユーザに関する情報を検出し、追跡できる（たとえば、ナンバープレートおよび／またはユーザの顔を観察し、識別できるカメラシステム）場合がある。そのような外部システムには、たとえば、セル電話塔およびセル電話網、他の無線ネットワーク（たとえば、Ｗｉ−Ｆｉホットスポットのネットワーク）、さまざまな通信技法を使用する車両トランスポンダの検出器（たとえば、ＲＦＩＤすなわち「Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ」）、車両および／またはユーザの他の検出器（たとえば、赤外線距離測定装置、ソナー距離測定装置、レーダー距離測定装置、またはレーザー距離測定装置を使用して車両の位置および／または速度を判定する）を含めることができる。
【００１４】
モバイルデータソースから入手された道路交通状況情報は、単独でまたは１つもしくは複数の他のソースから（たとえば、道路交通センサから）の他の道路交通状況情報と組み合わせてのいずれであれ、さまざまな形で使用することができる。いくつかの実施形態で、モバイルデータソースから入手されたそのような道路交通状況情報は、道路センサからの情報に類似するが機能する道路センサを有しない道路に関する情報（たとえば、道路センサのネットワークを有しない地理的区域および／または道路センサを有するほどに非常に大きくはない幹線道路に関するなど、センサを欠いた道路に関して、壊れている道路センサに関してなど）の提供、道路センサまたは他のソースから受け取られた重複する情報の検証、不正確なデータを供給している（たとえば、時間的問題または進行中の問題に起因して）道路センサの識別などに使用される。さらに、絶対項（たとえば、平均速度、示された一定期間の交通の量、車両がセンサの上にあるか他の形でセンサをアクティブ化している時間の平均パーセンテージを示すためなどの１つまたは複数の交通センサまたは道路上の他の位置の平均占有時間、１つまたは複数の他の交通状況測定値に基づいて測定されるものなどの道路混雑の複数の列挙されたレベルのうちの１つなど）に関しておよび／または相対項（たとえば、通常値または最大値からの差を表すため）に関してなど、モバイルデータソースからおよび／または交通センサデータ読み込みからのデータサンプルのいずれに基づくものであれ、さまざまな形のうちの１つまたは複数で、道路交通状況を測定し、表すことができる。
【００１５】
いくつかの実施形態で、一部の道路交通状況情報は、車両の移動特性を報告するために車両に関連するデータソースなどのさまざまなデータソースによって供給されるデータサンプルの形をとることができる。個々のデータサンプルには、さまざまな量の情報を含めることができる。たとえば、モバイルデータソースによって供給されるデータサンプルには、ソース識別子、速度表示、進行方向または方向表示、位置の表示、タイムスタンプ、および状況インジケータのうちの１つまたは複数を含めることができる。ソース識別子は、モバイルデータソースとして働く車両（または人もしくは他のデバイス）を識別する数字またはストリングとすることができる。いくつかの実施形態で、モバイルデータソース識別子を、永久的にまたは一時的に（たとえば、モバイルデータソースの寿命の間、１時間の間、車両またはデータソースデバイスの電源が入れられるたびに新しい識別子を割り当てるなどの使用の現在のセッションの間など）モバイルデータソースに関連付けることができる。少なくともいくつかの実施形態では、ソース識別子は、識別子に関連するモバイルデータソースがその識別子に基づいて識別されるのを防ぐ形でソース識別子を作成し、かつ／または操作することによるなど、モバイルデータソースからのデータに関連するプライバシの懸念を最小にする形でモバイルデータソースに関連付けられる（永久的または一時的のどちらで関連付けられる場合でも）。速度表示は、さまざまな形（たとえば、マイル毎時）で表されたモバイルデータソースの瞬間速度または平均速度を反映することができる。進行方向は、移動の方向を反映することができ、度単位または他の測定値単位（たとえば、コンパスベースの進行方向またはラジアン単位）で表された角度とすることができる。位置の表示は、さまざまな形（たとえば、緯度／経度対または万国横メルカトル座標）で表された物理的位置を反映することができる。タイムスタンプは、地方時またはＵＴＣ（「万国標準時」）時など、所与のデータサンプルがモバイルデータソースによって記録された時刻を表すことができる。状況インジケータは、モバイルデータソースの状況（たとえば、車両が移動している、停止している、エンジンをかけたままで停止しているなど）ならびに／あるいは感知デバイス、記録デバイス、および／または送信デバイスのうちの少なくともいくつかの状況（たとえば、ローバッテリ、低い信号強度など）を示すことができる。
【００１６】
いくつかの実施形態で、所与の地理的領域内の道路のネットワークを、複数の道路セグメントの使用によってモデリングし、または表現することができる。各道路セグメントは、所与の物理的道路を複数の道路セグメントに分割することによる（たとえば、各道路セグメントが１．６ｋｍ（１マイル）長の道路などの特定の長さである、または道路セグメントが類似する交通状況特性を共有する道路の諸部分を反映するように選択される状態で）など、道路（または複数の道路）の一部を表すのに使用することができ、そのような複数の道路セグメントは、道路の連続する部分とすることができ、あるいはその代わりに、いくつかの実施形態で、オーバーラップするものとするか、任意の道路セグメントの一部ではない介在する道路部分を有することができる。さらに、道路セグメントは、所与の物理的な道路上の移動の１つまたは複数のレーンを表すことができる。したがって、２つの方向のそれぞれで移動の１つまたは複数のレーンを有する特定のマルチレーン道路を、少なくとも２つの道路セグメントに関連付けることができ、少なくとも１つの道路セグメントは、一方の方向の移動に関連付けられ、少なくとも１つの他の道路セグメントは、他方の方向の移動に関連付けられる。さらに、単一方向での移動のための単一の道路の複数のレーンを、それらレーンが異なる移動条件特性を有する場合などのいくつかの状況で、複数の道路セグメントによって表すことができる。たとえば、所与のフリーウェイシステムが、エキスプレスレーンすなわち相乗り専用（「ＨＯＶ」）レーンと同一方向に移動する通常の（たとえば、非ＨＯＶ）レーンを表す道路セグメントとは別個の道路セグメントによって表されることが有益である場合があるエキスプレスレーンすなわちＨＯＶレーンを有する場合がある。道路セグメントは、他の近接する道路セグメントに接続するか他の形で関連付けることができ、これによって、道路セグメントのネットワークが形成される。
【００１７】
図１は、データサンプルマネージャシステムの実施形態のコンポーネントの間のデータフローを示すブロック図である。図示のデータフロー図は、データソース、データサンプルマネージャシステムの実施形態のコンポーネント、および交通データクライアントの間のデータフローの論理表現を反映することを意図されたものである。すなわち、実際のデータフローは、直接フロー（たとえば、パラメータ渡しまたはメッセージなどのネットワーク通信によって実施される）および／あるいは１つもしくは複数のデータベースシステムまたはファイルシステムなどの他のストレージ機構を介する間接フローを含むさまざまな機構を介して発生する可能性がある。図示のデータサンプルマネージャシステム１００は、データサンプルフィルタラ（filterer）コンポーネント１０４、センサデータコンディショナコンポーネント１０５、データサンプル異常値エリミネータコンポーネント１０６、データサンプル速度アセッサコンポーネント１０７、データサンプルフローアセッサコンポーネント１０８、およびオプションのセンサデータアグリゲータコンポーネント１１０を含む。
【００１８】
図示の実施形態では、データサンプルマネージャシステム１００のコンポーネント１０４〜１０８および１１０は、車両ベースのデータソース１０１、道路交通センサ１０３、および他のデータソース１０２を含むさまざまなデータソースからデータサンプルを入手する。車両ベースのデータソース１０１には、１つまたは複数の道路上で移動している複数の車両を含めることができ、この車両には、それぞれ、その車両の移動に関するデータを供給する１つまたは複数のコンピューティングシステムおよび／または他のデバイスを含めることができる。他でより詳細に説明するように、各車両には、車両の移動に関連する位置、速度、および／または他のデータを判定できるＧＰＳおよび／または他の地理位置情報デバイスを含めることができる。そのようなデータは、無線データリンク（たとえば、衛星アップリンクおよび／またはセルラ網）によってまたは他の形で（たとえば、フリートビークル（ｆｌｅｅｔ  ｖｅｈｉｃｌｅ）がホームベースに戻る時など、車両が物理的位置を有する位置に到着する時に行われる物理的なワイヤ／ケーブルを有する接続を介して）、説明されるデータサンプルマネージャシステムのコンポーネントによって入手することができる。道路交通センサ１０２には、単位時間あたりにセンサの上を通過する車両の台数、車両速度、および／またはトラフィックフローに関連する他のデータを測定することができる舗装内に埋め込まれたループセンサなど、さまざまな街路、ハイウェイ、または他の道路内に、そこに、またはその近くに設置された複数のセンサを含めることができる。データは、同様に、有線ベースまたは無線ベースのデータリンクを介して道路交通センサ１０２から入手することができる。他のデータソース１０３には、道路の間の接続などの道路網に関する情報ならびにそのような道路に関連する交通管制情報（たとえば、交通管制信号および／または速度制限区間の存在および／または位置）を提供するマップサービスおよび／またはマップデータベースを含むさまざまな他のタイプのデータソースを含めることができる。
【００１９】
この例の図示のデータソース１０１〜１０３は、データサンプルマネージャシステム１００のさまざまなコンポーネント１０４〜１０８および１１０に直接にデータサンプルを供給するが、その代わりに、他の実施形態で、データサンプルを、これらのコンポーネントへの供給の前にさまざまな形で処理することができる。そのような処理には、時刻、位置、地理的領域、および／または個々のデータソース（たとえば、車両、交通センサなど）のアイデンティティに基づくデータサンプルの論理コレクションへの編成および／または集約を含めることができる。さらに、そのような処理には、データサンプルをより高次の論理データサンプルまたは他の値にマージし、または他の形で組み合わせることを含めることができる。たとえば、複数の地理的に同一位置の道路交通センサから入手されたデータサンプルを、平均化または他の集約によって単一の論理データサンプルにマージすることができる。さらに、そのような処理には、１つまたは複数の入手されたデータサンプルに基づくデータサンプルまたはデータサンプルの要素の導出または他の形の合成を含めることができる。たとえば、いくつかの実施形態で、少なくともいくつかの車両ベースのデータソースは、それぞれ、ソース識別子および地理的位置だけを含むデータサンプルを供給することができ、そうである場合に、特定の時間間隔または他の時間期間にわたって周期的に供給される複数の別個のデータサンプルのグループを、これによって、特定の車両によって供給されたものとして互いに関連付けることができる。データサンプルのそのようなグループを、その後、各データサンプルに関する進行方向（heading）（たとえば、あるデータサンプルの位置と前のおよび／または後続のデータサンプルの位置との間の角度を計算することによって）および／または各データサンプルに関する速度（たとえば、あるデータサンプルの位置と前のおよび／または後続のデータサンプルの位置との間の距離を計算し、この距離を対応する時間によって割ることによって）などの他の移動関連情報を判定するためにさらに処理することができる。
【００２０】
データサンプルフィルタラコンポーネント１０４は、図示の実施形態では車両ベースのデータソース１０１および他のデータソース１０２からデータサンプルを入手し、その後、入手したデータサンプルを、データサンプル異常値エリミネータコンポーネント１０６におよびオプションでデータサンプルフローアセッサコンポーネント１０８に供給する前に、これらのデータサンプルをフィルタリングする。他所でより詳細に述べるように、そのようなフィルタリングには、データサンプルを地理的区域内の道路に対応する道路セグメントに関連付けることおよび／または関心を持たれている道路セグメントに対応しないデータサンプルもしくは関心を持たれていない車両の位置またはアクティビティを他の形で反映するデータサンプルを識別することを含めることができる。道路セグメントへのデータサンプルの関連付けには、位置および進行方向が以前に定義された道路セグメントに対応するかどうかを判定するために、各データサンプルの報告された位置および／または進行方向を使用することを含めることができる。関心を持たれている道路セグメントに対応しないデータサンプルの識別には、そのようなデータサンプルを除去するか他の形で識別し、その結果、それらのデータサンプルがデータサンプルマネージャシステム１００の他のコンポーネントによってモデリングされず、考慮されず、他の形で処理されないようにすることを含めることができ、除去されるべきそのようなデータサンプルには、関心を持たれていないある機能的道路種別（functional road classes）の道路（たとえば、住宅地の街路）に対応するデータサンプル、関心を持たれていない特定の道路または道路セグメントに対応するデータサンプル、関心を持たれていない道路の部分またはセクション（たとえば、フリーウェイのランプおよびコレクタ／ディストリビュータ（ｃｏｌｌｅｃｔｏｒ/ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｏｒ）レーン／道路）に対応するデータサンプルなどを含めることができる。関心を持たれていない車両の位置またはアクティビティを他の形で反映するデータサンプルの識別には、アイドル状態である車両（たとえば、エンジンをかけたままで駐車している）、パーキングビル内で運転している車両（たとえば、非常に低速で旋回している）などに対応するデータサンプルを識別することを含めることができる。さらに、フィルタリングには、いくつかの実施形態で、プレゼンテーションまたはさらなる分析に関して関心を持たれている（または持たれていない）道路セグメントを識別することを含めることができる。たとえば、そのようなフィルタリングには、低い時間期間内変動性および／または低い混雑を有する一部のまたはすべての道路セグメント（たとえば、センサデータ読み込みが使用可能でないか機能的道路種別が他の形でより小さい道路またはより少なく移動される道路を示す道路セグメントについて）を、他の道路および道路セグメントより低い関心を持たれているものとしてさらなる分析から除外するためなど、特定の時間期間（たとえば、時間、日、週）内のさまざまな道路セグメントのトラフィックフローおよび／または混雑のレベルの変動性を分析することを含めることができる。
【００２１】
センサデータコンディショナコンポーネント１０５は、道路交通センサ１０３から入手された読み込みのエラーを検出し、訂正することによるなど、エラーのあるデータサンプルを修正するのを支援する。いくつかの実施形態で、信頼できないものとしてセンサデータコンディショナコンポーネントによって検出されるデータサンプルは、データサンプル異常値エリミネータコンポーネント１０６などの他のコンポーネントに使用のために転送されない（あるいは、他のコンポーネントがこれらのデータサンプルをそれ相応に処理できるようにするために、特定のデータサンプルが信頼できないことの表示が提供される）。そうである場合に、データサンプル異常値エリミネータコンポーネントは、十分に信頼できるデータサンプルが使用可能であるかどうかを判定し、そうでない場合には訂正アクションを開始することができる。代替案では、いくつかの実施形態および状況で、センサデータコンディショナコンポーネントが、下でより詳細に述べるようにデータサンプルに対する少なくともいくつかの訂正をさらに実行し、その後、訂正されたデータをセンサデータアグリゲータコンポーネント１１０（および、オプションで、データサンプル異常値エリミネータコンポーネントおよび／またはデータサンプルフローアセッサコンポーネントなどの他のコンポーネント）に供給することができる。エラーのあるデータサンプルの検出は、所与の道路交通センサによって報告された現在のデータサンプルの分布を、対応する時間期間（たとえば、同一の曜日および時間）中にその道路交通センサによって報告されたデータサンプルのヒストリカル分布と比較する統計的測定値を含むさまざまな技法を使用することができる。実際の分布とヒストリカル分布とが異なる程度は、２つの確率分布の間の類似度のコンベックスメジャー（ｃｏｎｖｅｘ  ｍｅａｓｕｒｅ）を提供するＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量などの統計的測定によって、および／または統計的情報エントロピによって計算することができる。さらに、一部の道路センサは、センサ健全性の表示を報告でき、そのような表示は、入手されたデータサンプルのエラーを検出するのに利用することもできる。エラーが、入手されたデータサンプル内で検出される場合に、そのようなデータサンプルをエラーがあると判定されていない近接／隣接する道路センサからの近接する（たとえば、隣接する）データサンプルの平均値に置換することによるものを含むさまざまな形で、エラーのあるデータサンプルを修正することができる。さらに、エラーのあるデータサンプルを、代わりに、予測交通情報システムによって提供できるものなどの以前にまたは同時に予報された値および／または予測された値を使用することによって修正することができる。予測交通情報システムに関する追加の詳細は、他で提供する。
【００２２】
データサンプル異常値エリミネータコンポーネント１０６は、データサンプルフィルタラコンポーネント１０４からのフィルタリングされたデータサンプルおよび／またはセンサデータコンディショナコンポーネント１０５からの条件付けされるか他の形で修正されたデータサンプルを入手し、その後、関心を持たれている道路および道路セグメント上の実際の車両移動を表さないデータサンプルを識別し、考慮から除外する。図示の実施形態では、関心を持たれている道路セグメントごとに、このコンポーネントは、除外しなければならないものが存在する場合にどれを除外しなければならないかを判定するために、特定の時間期間中に記録され、道路セグメントに関連付けられた（たとえばデータサンプルフィルタラコンポーネント１０４によって）データサンプルのグループを分析する。表さないデータサンプルのそのような判定は、データサンプルのグループ内の他のデータサンプルに関する統計的異常値であるデータサンプルを検出する技法に基づくことを含むさまざまな形で実行することができる。データサンプル異常値除去に関する追加の詳細は、他所で提供する。
【００２３】
データサンプル速度アセッサコンポーネント１０７は、図示の実施形態の入手されたデータサンプルが関心を持たれている道路および道路セグメント上の実際の車両移動を表すように、データサンプル異常値エリミネータコンポーネント１０６からデータサンプルを入手する。次に、データサンプル速度アセッサコンポーネント１０７は、入手したデータサンプルを分析して、道路セグメントに関連付けられた（たとえば、データサンプルフィルタラコンポーネント１０４によってまたは道路セグメントの一部である交通センサからの読み込みによって）データサンプルのグループおよび時間期間に基づいて、関心を持たれている少なくとも１つの時間期間の関心を持たれている道路セグメントの１つまたは複数の速度を評価する。いくつかの実施形態で、評価される速度（１つまたは複数）には、おそらくはデータサンプルの１つまたは複数の属性（たとえば、より新しいデータサンプルにより大きい重みを与えるためなどの年齢、および／またはより高い期待される信頼性もしくは可用性を有するソースにより大きい重みを与えるためにモバイルデータソースもしくは道路センサからのデータサンプルの重みを変更するためなどのデータサンプルのソースもしくはタイプ）によってまたは他の要因によって重みを付けられた、グループの複数のデータサンプルの速度の平均値を含めることができる。データサンプルからの速度評価に関するさらなる詳細は、他で提供する。
【００２４】
データサンプルフローアセッサコンポーネント１０８は、交通量（たとえば、毎分または毎時など、特定の長さの時間にわたる道路セグメントに到着するか道路セグメントをトラバースする車両の総数または平均台数として表される）を評価するため、交通密度（たとえば、毎マイルまたは毎キロメートルなど、距離の単位あたりの車両の平均台数または総数として表される）を評価するため、交通占有（ｔｒａｆｆｉｃ  ｏｃｃｕｐａｎｃｙ）（たとえば、毎分または毎時など、車両が特定の長さの時間にわたって特定の点または領域を占有する時間の平均値または総量として表される）を評価するためなど、関心を持たれている少なくとも１つの時間期間に関する関心を持たれている道路セグメントのトラフィックフロー情報を評価する。図示の実施形態でのトラフィックフロー情報の評価は、少なくとも部分的にデータサンプル速度アセッサコンポーネント１０７およびデータサンプル異常値エリミネータコンポーネント１０６によって供給される交通速度関連情報に基づき、オプションでセンサデータコンディショナコンポーネント１０５およびデータサンプルフィルタラコンポーネント１０４によって供給される交通データサンプル情報に基づく。データサンプルフロー評価に関する追加の詳細は、他で提供する。
【００２５】
存在する場合に、センサデータアグリゲータコンポーネント１１０は、センサデータコンディショナコンポーネントがすべての信頼できないデータサンプルを除去し、かつ／またはすべての欠けているおよび／もしくは信頼できないデータサンプルを修正した後などに、センサデータコンディショナコンポーネント１０５によって供給されるセンサベースの交通状況情報を集約する。代替案では、センサデータアグリゲータコンポーネントは、代わりに、欠けているおよび／または信頼できないデータサンプルのすべてのそのような除去および／または訂正を実行することができる。いくつかの場合に、センサデータアグリゲータコンポーネント１１０は、さまざまな道路セグメントのそれぞれに関連する複数の個々の交通センサによって供給される情報を集約する（たとえば、平均をとる）ことによって、これらの道路セグメントのそれぞれのトラフィックフロー情報を提供することができる。したがって、存在する時に、センサデータアグリゲータコンポーネント１１０は、データサンプル速度アセッサコンポーネント１０７および／またはデータサンプルフローアセッサコンポーネント１０８などのコンポーネントによって供給される評価された交通状況情報に相補的な情報を提供することができ、あるいはその代わりに、モバイルデータソースからのデータサンプルが全く入手可能ではないか、データサンプル速度アセッサコンポーネント１０７およびデータサンプルフローアセッサコンポーネント１０８などの他のコンポーネントが正確な評価された道路交通状況情報を提供することを可能にするのに十分な量の信頼できるデータサンプルが入手可能ではない場合に、使用することができる。
【００２６】
図示の実施形態の１つまたは複数の交通データクライアント１０９は、データサンプル速度アセッサコンポーネント１０７および／またはデータサンプルフローアセッサコンポーネント１０８によって供給される評価された道路交通状況情報（たとえば、速度および／またはフローデータ）を入手し、そのようなデータをさまざまな形で利用することができる。たとえば、交通データクライアント１０９には、複数の将来の時刻の将来の交通状況の予測を生成するために交通状況情報を利用する予測交通情報プロバイダシステムならびに／あるいはエンドユーザおよび／またはサードパーティクライアントにリアルタイム（または近リアルタイム）交通状況情報を提供するリアルタイム（または近リアルタイム）交通状況情報プレゼンテーションシステムもしくはリアルタイム（または近リアルタイム）交通状況情報プロバイダシステムなど、データサンプルマネージャシステム１００のオペレータによって操作される他のコンポーネントおよび／または交通情報システムを含めることができる。さらに、交通データクライアント１０９には、交通情報サービスをカスタマに提供するためにサードパーティによって運営されるコンピューティングシステムを含めることができる。さらに、１つまたは複数の交通データクライアント１０９は、オプションで、いくつかの状況で（たとえば、データサンプル速度アセッサコンポーネントおよび／またはデータサンプルフローアセッサコンポーネントが正確な評価を実行するのに十分なデータが使用可能でない状況で、および／または車両ベースのデータソースもしくは他のソースからデータが使用可能でない場合に）データサンプル速度アセッサコンポーネントおよび／またはデータサンプルフローアセッサコンポーネントからのデータの代わりにまたはこれに加えてのいずれであれ、センサデータアグリゲータコンポーネント１１０によって供給される道路交通状況情報を入手することができる。
【００２７】
例示のために、特定のタイプの道路交通状況が特定の形で評価され、そのような評価された交通情報がさまざまな特定の形で使用される、いくつかの実施形態を下で説明する。しかし、当然のことながら、そのような道路交通状況評価を、他の形で、他の実施形態で他のタイプの入力データを使用して生成でき、説明される技法はさまざまな他の状況で使用でき、したがって、本発明が、提供される例示的詳細に限定されない。
【００２８】
図２Ａ〜２Ｅに、説明したデータサンプルマネージャシステムの実施形態によって実行できるものなど、車両および他のモバイルデータソースから入手されたデータに基づく道路交通状況の評価の例を示す。具体的に言うと、図２Ａは、複数の道路２０１、２０２、２０３、および２０４を有し、北の方向を示す凡例表示２０９を有する例の区域２００のデータサンプルフィルタリングの例を示す。この例では、道路２０２が、フリーウェイまたは有料道路などの分割された出入り口を制限された道路であり、それぞれ西方向および東方向の車両移動用のレーンの２つの別個のグループ２０２ａおよび２０２ｂを有する。レーングループ２０２ａは、ＨＯＶレーン２０２ａ２および複数の他の通常レーン２０２ａ１を含み、レーングループ２０２ｂは、同様に、ＨＯＶレーン２０２ｂ２および複数の他の通常レーン２０２ｂ１を含む。道路２０１は、それぞれ南方向および北方向の車両移動用の２つのレーン２０１ａおよび２０１ｂを有する幹線道路である。道路２０１は、道路２０２の上を通過し（たとえば、高架交差路または陸橋を介して）、道路２０４は、道路２０１の北行きレーン２０１ｂを道路２０２の東行きレーングループ２０２ｂに接続するオンランプ（on-ramp）である。道路２０３は、道路２０２に隣接するローカル側道である。
【００２９】
図２Ａに示された道路は、説明されたデータサンプルマネージャシステムによる使用のためにさまざまな形で表すことができる。たとえば、北行きおよび南行きの道路セグメントをそれぞれ北行きレーン２０１ｂおよび南行きレーン２０１ｂに関連付けさせるためなど、１つまたは複数の道路セグメントを、各物理的道路に関連付けることができる。同様に、少なくとも１つの西行き道路セグメントおよび少なくとも１つの東行き道路セグメントを、それぞれ道路２０２の西行きレーングループ２０２ａおよび東行きレーングループ２０２ｂに関連付けることができる。たとえば、道路２０１の東の東行きレーングループ２０２ｂの部分は、道路部分の間で通常はまたはしばしば変化する道路交通状況（たとえば、通常は道路２０１の東のレーングループ２０２ｂでより激しい混雑を引き起こす可能性があるものなど、オンランプ２０４から道路２０１の東のレーングループ２０２ｂへの車両の通常は大きい流入に起因して）に基づくなど、道路２０１の西の東行きレーングループ２０２ｂの部分から別々の道路セグメントとすることができる。さらに、異なるレーンが通常はまたはしばしば異なる道路交通状況特性を有する場合（たとえば、類似する交通状況特性を共有するレーンに基づいてレーン２０２ｂ１に対応する第１道路セグメントおよび異なる交通状況特性に起因してＨＯＶレーン２０２ｂ２に対応する第２道路セグメントとしてレーングループ２０２ｂの任意の所与の部分を表すため）など、１つまたは複数のレーングループを、複数の道路セグメントに分解することができ、他のそのような状況で、単一の道路セグメントだけをそのようなレーングループに使用することができるが、いくつかのデータサンプル（たとえば、ＨＯＶレーン２０２ｂ２に対応するデータサンプル）を、そのレーングループの道路交通状況を評価する時に使用（データサンプルフィルタラコンポーネントおよび／またはデータサンプル異常値エリミネータコンポーネントによるものなど）から除外することができる。代替案では、いくつかの実施形態は、道路交通状況が通常は両方向で類似する場合などに、レーンが反対方向の移動に使用される場合であっても、所与の道路の複数のレーンを単一の道路セグメントとして表すことができ、たとえば、側道２０５ａは、２つの対向する移動のレーンを有する可能性があるが、単一の道路セグメントによって表すことができる。道路セグメントは、地理的情報（たとえば、物理的次元および／または進行方向（１つまたは複数）など）および／または交通関連情報（たとえば、速度制限）に関連付けるためなど、少なくともいくつかの実施形態で少なくとも部分的にさまざまな他の形で判定することができる。
【００３０】
図２Ａは、さらに、特定の時間間隔または他の時間期間（たとえば、１分、５分、１０分、１５分など）中に区域２００内で移動する複数のモバイルデータソース（たとえば、図示されていない車両）によって報告される複数のデータサンプル２０５ａ〜ｋを示す。データサンプル２０５ａ〜ｋのそれぞれは、複数のモバイルデータソースの１つによって報告される、データサンプルの進行方向を示す矢印として示されている。データサンプル２０５ａ〜ｋは、データサンプルが記録された時の車両の実際の位置とは異なる可能性がある（たとえば、不正確な読み込みもしくはエラーのある読み込みに起因して、または使用される位置感知機構に固有の変動性の度合に起因して）データサンプルのそれぞれについて報告される位置（たとえば、ＧＰＳ読み込みに基づくなど、緯度および経度の単位で表される）を反映するなどの形で区域２００に重ね合わされる。たとえば、データサンプル２０５ｇは、道路２０２ｂのわずかに北の位置を示し、この位置は、レーン２０２ｂ２の北側に外れて停止させられた車両（たとえば、機械的誤動作のゆえに）を反映する場合があり、あるいはその代わりに、実際にはレーン２０２ｂ２または他のレーン内で東行き方向に移動していた車両の不正確な位置を反映する場合がある。さらに、単一のモバイルデータソースは、サンプル２０５ｉとサンプル２０５ｈとの両方が、時間期間中の道路２０２に沿う東行きの移動に基づいて単一の車両によって報告された（たとえば、５分おきまたは１５分おきにデータサンプルを報告するなど、複数の以前の時点の複数のデータサンプルを含む単一の送信を介して）場合など、図示のデータサンプルのうちの複数のソースとすることができる。複数の獲得されたデータサンプルの格納および提供に関するさらなる詳細は、下に含まれる。
【００３１】
説明されたデータサンプルマネージャシステムは、いくつかの実施形態で、データサンプルを事前定義の道路セグメントにマッピングするためおよび／または関心を持たれている道路セグメントに対応しないデータサンプルを識別するためなど、入手したデータサンプルをフィルタリングすることができる。いくつかの実施形態で、データサンプルの報告された位置が、道路セグメントに対応する道路および／またはレーン（１つまたは複数）の位置から所定の距離（たとえば、５メートル）以内にあり、その進行方向が道路セグメントに対応する道路および／またはレーン（１つまたは複数）の進行方向から所定の角度（たとえば、プラス１５度またはマイナス１５度）以内にある場合に、データサンプルを道路セグメントに関連付けることができる。図示の実施形態の道路セグメントは、そのような判定を行うのに十分な位置ベース情報（たとえば、道路セグメントの進行方向、道路セグメントの物理的境界など）に関連付けられるが、他の実施形態では、道路セグメントへのデータサンプルの関連付けを、データサンプルがデータサンプルマネージャシステムから使用可能にされる前に実行することができる。
【００３２】
例示的な例として、データサンプル２０５ａを、道路２０３に対応する道路セグメントに関連付けることができ、なぜなら、その報告された位置が、道路２０３に境界内にあり、その進行方向が、道路２０３に関連する進行方向のうちの少なくとも１つと同一（またはほぼ同一）であるからである。いくつかの実施形態で、単一の道路セグメントが、そのうちのいくつかが反対方向に移動する複数のレーンを表すのに利用される時に、データサンプルを道路セグメントに関連付けることができるかどうかを判定するために、データサンプルの進行方向を道路セグメントの両方の進行方向と比較することができる。たとえば、データサンプル２０５ｋは、データサンプル２０５ａとほぼ反対の進行方向を有するが、道路２０３に対応する道路セグメントが道路２０３の２つの対向するレーンを表すのに利用される場合には、データサンプル２０５ｋをもその道路セグメントに関連付けることができる。
【００３３】
しかし、道路２０３およびレーングループ２０２ａの近接に起因して、データサンプル２０５ｋの進行方向が、レーングループ２０２ａの進行方向と同一（またほぼ同一）なので、データサンプル２０５ｋの報告された位置が、レーングループ２０２ａのレーンのうちの１つまたは複数で移動する車両の位置に関する誤差のマージンの中にある場合など、データサンプル２０５ｋが、レーングループ２０２ａ内で移動する車両を反映することも可能である場合がある。いくつかの実施形態で、データサンプルの複数の可能な道路セグメントのそのようなケースを、データサンプルに関連する他の情報に基づいて、曖昧さを除去することができ、たとえば、このケースでは、レーングループ２０２ａが１０４ｋｍ／ｈ（６５ｍｐｈ）速度制限を有するフリーウェイに対応し、道路２０３が４８ｋｍ／ｈ（３０ｍｐｈ）速度制限を有するローカル側道であり、データサンプルの報告された速度が１２０ｋｍ／ｈ（７５ｍｐｈ）である（フリーウェイレーン（１つまたは複数）との関連付けがローカル側道との関連付けよりはるかに可能性が高いことをもたらす）場合など、データサンプル２０５ｋの報告された速度の分析を使用して、曖昧さ除去において支援することができる。より一般的に、データサンプル２０５ｋの報告された速度が、レーングループ２０２ａの観察された速度またはポストされた速度より道路２０３の観察された速度またはポストされた速度に似ている場合に、そのような情報を、レーングループ２０２ａではなく道路２０３にデータサンプルを関連付けるという判定の一部として使用することができる。その代わりに、データサンプル２０５ｋの報告された速度が、道路２０３の観察された速度またはポストされた速度よりレーングループ２０２ａの観察された速度またはポストされた速度に似ている場合に、これを道路２０３ではなくレーングループ２０２ａに関連付けることができる。他のタイプの情報を、データサンプルの情報のタイプごとの候補道路セグメントとの一致の度合を反映するための重み付き分析の一部としてなど、そのような曖昧さ除去の一部として使用することができる（たとえば、位置、進行方向、状況、同一のモバイルデータソースからの他の最近のデータサンプルなどの他の関連するデータサンプルに関する情報など）。
【００３４】
たとえば、適当な道路セグメントへのデータサンプル２０５ｂの関連付けに関して、その報告された位置は、レーン２０１ｂとレーングループ２０２ａとの間のオーバーラップに現れ、レーン２０１ａならびに他の道路の近くにある。しかし、このデータサンプルの報告された進行方向（ほぼ北行き）は、他の候補レーン／道路の進行方向よりはるかによくレーン２０１ｂの進行方向（北行き）と一致し、したがって、このデータサンプルは、この例ではレーン２０１ｂに対応する道路セグメントに関連する可能性が高い。同様に、データサンプル２０５ｃは、複数の道路／レーン（たとえば、レーン２０１ａ、レーン２０１ｂ、およびレーングループ２０２ａ）と一致する可能性がある報告された位置を含むが、その進行方向（ほぼ西行き）を使用して、そのデータサンプルの最も適当な道路セグメントとしてレーングループ２０２ａの道路セグメントを選択することができる。
【００３５】
この例を続けると、データサンプル２０５ｄは、その進行方向（ほぼ東行き）が、その位置がこのデータサンプルの報告された位置に対応するレーングループ２０２ａ（西行き）の進行方法と反対方向なので、どの道路セグメントにも関連付けることができない。類似する進行方向を有するレーングループ２０２ｂが遠すぎる場合など、データサンプル２０５ｄの報告された位置に十分に近い（たとえば、所定の距離以内）他の適当な候補道路セグメントがない場合には、このデータサンプルを、フィルタリング中に、データサンプルの分析での後続の使用から除外することができる。
【００３６】
データサンプルの位置について使用される位置ベース技法がレーンの間で区別するのに十分な分解能を有する（たとえば、ディファレンシャルＧＰＳ、赤外線距離測定装置、ソナー距離測定装置、またはレーダー距離測定装置）場合などに、データサンプル２０５ｅの報告された位置および進行方向が、レーングループ２０２ａの位置および進行方向に対応するので、データサンプル２０５ｅを、ＨＯＶレーン２０２ａ２に対応する道路セグメントなど、レーングループ２０２ａに対応する道路セグメントに関連付けることができる。レーンが異なる交通状況特性を有する場合などに、データサンプルを、位置ベース情報以外の要因に基づいてマルチレーン道路の特定のレーンに関連付けることもできる。たとえば、いくつかの実施形態で、データサンプルの報告された速度を使用して、候補レーンごとのデータサンプルの観察された速度（またはトラフィックフローの他の測定値）の期待される分布（たとえば、正規分布またはガウス分布）をモデリングし、期待される分布へのデータサンプルの最良のあてはめを判定することによって、データサンプルを特定のレーンにあてはめるか一致させることができる。たとえば、他のデータサンプル（たとえば、１つまたは複数の道路交通センサによって供給されるデータ読み込みを使用して）および／または他の関連する現在のデータの分析に基づいて、観察された平均速度または推論された平均速度を判定することによるなど、データサンプルの報告された速度が、通常レーン２０２ａ１内を移動する車両の観察された平均速度、推論された平均速度、またはヒストリカル平均速度よりＨＯＶレーン２０２ａ２内を移動する車両の観察された平均速度、推論された平均速度、またはヒストリカル平均速度に近いので、データサンプル２０５ｅをＨＯＶレーン２０２ａ２に対応する道路セグメントに関連付けることができる。
【００３７】
類似する形で、データサンプル２０５ｆ、２０５ｈ、２０５ｉ、および２０５ｊは、それぞれレーン２０１ａ、レーン２０２ｂ１、レーン２０２ｂ１、およびランプ２０４に対応する道路セグメントに関連付けることができ、なぜなら、これらのデータサンプルの報告された位置および進行方向が、これらの道路またはレーンの位置および進行方向に対応するからである。
【００３８】
データサンプル２０５ｇは、その報告された位置が図示の道路の境界の外にある場合であっても、レーングループ２０２ｂに対応する道路セグメント（たとえば、ＨＯＶレーン２０２ｂ２の道路セグメント）に関連付けることができる。というのは、報告された位置が道路から所定の距離（たとえば、５メートル）以内にある可能性があるからである。その代わりに、データサンプル２０５ｇは、その報告された位置が道路から十分に遠い場合に、どの道路セグメントにも関連付けられない場合がある。いくつかの実施形態で、データソースの既知のレベルまたは期待されるレベルの正確さを反映するためなど、異なる所定の距離を、異なるデータソースによって供給されるデータサンプルに使用することができる。たとえば、未補正ＧＰＳ信号を利用するモバイルデータソースによって供給されるデータサンプルは、比較的長い（たとえば、３０メートル）所定の距離を使用することができるが、ディファレンシャル補正されるＧＰＳデバイスを利用するモバイルデータソースによって供給されるデータサンプルは、比較的短い（たとえば、１メートル）所定の距離を使用して比較することができる。
【００３９】
さらに、データサンプルフィルタリングには、関心を持たれている道路セグメントに対応しないデータサンプルおよび／または道路上の実際の車両移動を表さないデータサンプルを識別することを含めることができる。たとえば、一部のデータサンプルを、これらがデータサンプルマネージャシステムによって考慮されているのではない道路に関連付けられているので、考慮から除去することができる。たとえば、いくつかの実施形態で、より低い機能的道路種別（lesser functional road classes）の道路（たとえば、住宅地の街路および／または幹線）に関連するデータサンプルをフィルタリングすることができる。戻って図２Ａを参照すると、道路２０３はデータサンプルマネージャシステムによって考慮されない十分に低い機能的分類のローカル側道なので、データサンプル２０５ａおよび／または２０５ｋをフィルタリングすることができ、あるいは、データサンプル２０５ｊは、このオンランプがフリーウェイから分離されて関心を持たれるには短すぎるので、これをフィルタリングすることができる。フィルタリングは、さらに、１つまたは複数の道路セグメント上の他のモバイルデータソースの推論されたアクティビティまたは報告されたアクティビティに対する相対的なモバイルデータソースの推論されたアクティビティまたは報告されたアクティビティなど、他の要因に基づくものとすることができる。たとえば、ある道路セグメントに関連し、単一のモバイルデータソースによって供給される、すべてが同一位置を示す一連のデータサンプルは、そのモバイルデータソースが停止していることを示す可能性が高い。同一の道路セグメントに関連するすべての他のデータサンプルが、移動するモバイルデータソースを示す場合に、停止したモバイルデータソースに対応するデータサンプルを、駐車した車両であるモバイルデータソースに起因するなど、道路セグメント上の実際の車両移動を表さないものとしてフィルタによって除去することができる。さらに、いくつかの実施形態で、データサンプルが、車両の運転状況の報告された表示（たとえば、配送を行うために車両が停止したなど、車両送信が、エンジンがかかった「駐車」状態であることの表示）を含む場合があり、そうである場合に、そのような表示を同様に使用して、そのようなデータサンプルを、実際の移動する車両を表さないものとしてフィルタリングすることができる。
【００４０】
図２Ｂに、時間がｘ軸２１０ｂ上で測定され、速度がｙ軸２１０ａ上で測定されたグラフ２１０にデータサンプルがプロットされた、特定の時間間隔中または他の時間期間中に複数のデータソースから入手された単一の道路セグメントに関連する複数のデータサンプルのグラフィカルビューを示す。この例では、図示のデータサンプルは、道路セグメントに関連する複数のモバイルデータソースならびに１つまたは複数の道路交通センサから入手されたものであり、表示された凡例に示されているように、異なる形状を用いて示されている（すなわち、道路交通センサから入手されたデータサンプルの塗り潰された菱形（「◆」）およびモバイルデータソースから入手されたデータサンプルの開いた正方形（「□」）を用いて）。図示のモバイルデータソースからのデータサンプルは、図２Ａを参照して説明したように、道路セグメントに関連付けられたものとすることができる。
【００４１】
例示的なデータサンプルは、道路交通センサデータサンプル２１１ａ〜ｃおよびモバイルデータソースデータサンプル２１２ａ〜ｄを含む。所与のデータサンプルの報告された速度および記録時刻は、グラフ上のその位置によって判定することができる。たとえば、モバイルデータソースデータサンプル２１２ｄは、毎時２４ｋｍ（毎時１５マイル）（または他の速度単位）の報告された速度を有し、ある開始点に対して相対的に約３７分（または他の時間単位）の時刻に記録された。下でより詳細に説明するように、いくつかの実施形態は、時間ウィンドウ２１３など、表現される時間期間中の特定の時間ウィンドウ内の入手されたデータサンプルを分析し、または他の形で処理することができる。この例では、時間ウィンドウ２１３は、時刻３０分から時刻４０分までの１０分の間隔中に記録されたデータサンプルを含む。さらに、いくつかの実施形態は、さらに、特定の時間ウィンドウ内に現れるデータサンプルのグループを、グループ２１４ａおよびグループ２１４ｂなどの複数のグループに区分することができる。たとえば、図示のデータサンプルは、報告された速度の双峰分布を反映するように見え、データサンプルの集団は、毎時４０〜４８ｋｍ（２５〜３０マイル）の範囲内および毎時０〜１２．８ｋｍ（０〜８マイル）の範囲内の速度を報告することに留意されたい。速度のそのような双峰分布および他の多峰分布は、たとえば、交通にのろのろ運転パターンで流れさせる交通管制に起因してまたは異なる速度で移動している交通の複数のレーン（たとえば、他の非ＨＯＶレーンより相対的に高い速度を有するＨＯＶレーンまたはエキスプレスレーン）を含む道路セグメントに起因してなど、基礎になるトラフィックフローパターンが不均一なので発生する可能性がある。速度データのそのような多峰分布が存在する場合に、いくつかの実施形態は、処理の改善された正確さまたは分解能（たとえば、さまざまなトラフィックフローの速度をより正確に反映する別個の平均速度を計算することによって）ならびに関心を持たれている追加情報（たとえば、ＨＯＶ交通と非ＨＯＶ交通との間の速度差）を作るため、または除外すべきデータサンプルのグループを識別するため（たとえば、後続分析の一部としてＨＯＶ交通を含めないようにするため）など、さらなる処理のためにデータサンプルを複数のグループに区分することができる。本明細書では示さないが、データサンプルのそのような別個のグループは、各グループの観察された速度の別個の分布（たとえば、正規分布またはガウス分布）をモデリングすることによるものを含むさまざまな形で識別することができる。
【００４２】
図２Ｃは、この例ではデータサンプルの報告された速度に基づく（他の実施形態では、報告された速度の代わりにまたはそれに加えてのいずれであれ、分析の一部としてデータサンプルの１つまたは複数の他の属性をその代わりに使用することができるが）、特定の道路セグメント上を移動する車両を表さないデータサンプルをフィルタリングするか他の形で考慮から除外するためのデータサンプル異常値除去の実行の例を示す。具体的に言うと、図２Ｃは、１０個のデータサンプル（実際の使用では、分析されるデータサンプルの個数が、はるかにより多くなる可能性がある）の例のグループに対して実行されるデータサンプル異常値除去を示すテーブル２２０を示す。図示のデータサンプルは、たとえば、特定の時間ウィンドウ（図２Ｂの時間ウィンドウ２１３など）内で発生するデータサンプルのすべてとすることができ、あるいはその代わりに、特定の時間ウィンドウのデータサンプルのサブセットだけ（図２Ｂのグループ２１４ａまたは２１４ｂに含まれるものなど）を含むか、より長い時間期間の間に使用可能なすべてのデータサンプルを含むことができる。
【００４３】
現在の例では、表さないデータサンプルは、グループ内の他のデータサンプルの平均速度からのデータサンプルのあるグループ内の各データサンプルの速度の偏差を判定することによって、データサンプルの判定されたグループ内の他のデータサンプルに関する統計的異常値であるものとして識別される。各データサンプルの偏差は、たとえば、グループ内の他のデータサンプルの平均速度からの標準偏差差の数に関して測定することができ、その偏差が所定の閾値（たとえば、２標準偏差）を超えるデータサンプルは、異常値として識別され、さらなる処理から除外される（たとえば、破棄されることによって）。
【００４４】
テーブル２２０は、複数の列２２１ａ〜ｆの内容を記述する見出し行２２２を含む。テーブル２２０の各行２２３ａ〜ｊは、１０個のデータサンプルのうちの別個の１つのデータサンプル異常値除去分析を示し、列２２１ａは、行ごとに分析されるデータサンプルを示し、各データサンプルが分析される時に、そのデータサンプルは、生じる差を判定するためにグループの他のサンプルから除外される。行２２３ａのデータサンプルは、第１データサンプルと称する場合があり、行２２３ｂのデータサンプルは、第２データサンプルと称する場合があり、以下同様である。列２２１ｂは、マイル毎時単位で測定された、データサンプルのそれぞれの報告された速度を含む。列２２１ｃは、所与の行のデータサンプルが比較される、グループ内の他のデータサンプルをリストし、列２２１ｄは、列２２１ｃによって示されるデータサンプルのグループの近似平均速度をリストする。列２２１ｅは、標準偏差の個数単位で測定された、列２２１ｂからの除外されたデータサンプルの速度と他のデータサンプルの列２２１ｄにリストされた平均速度との間の近似偏差を含む。列２２１ｆは、この例においては列２２１ｅにリストされた偏差が１．５標準偏差より大きいかどうかに基づいて、所与のデータサンプルが除去されるかどうかを示す。さらに、１０個すべてのデータサンプルの平均速度２２４は、毎時約４１．１２ｋｍ（２５．７マイル）と示され、１０個すべてのデータサンプルの標準偏差２２５は、約１４．２であると示されている。
【００４５】
したがって、たとえば、行２２３ａは、データサンプル１の速度が毎時４１．６ｋｍ（２６マイル）であることを示す。次に、他のデータサンプル２〜１０の平均速度が、毎時約４１．１２ｋｍ（２５．７マイル）として計算される。次に、他のデータサンプル２〜１０の平均速度からのデータサンプル１の速度の偏差が、約．０２標準偏差であるものとして計算される。最後に、データサンプル１は、その偏差が１．５標準偏差という閾値未満なので、異常値ではないと判定される。さらに、行２２３ｃは、データサンプル３の速度が毎時０ｋｍ（０マイル）であることと、他のデータサンプル１〜２および４〜１０の平均速度が、毎時約４５．７６ｋｍ（２８．６マイル）として計算されることを示す。次に、他のデータサンプル１〜２および４〜１０の平均速度からのデータサンプル３の速度の偏差が、約２．４４標準偏差として計算される。最後に、データサンプル３は、その偏差が１．５標準偏差という閾値を超えるので、異常値として除去されると判定される。
【００４６】
より正式には、所与の時間期間に記録され、所与の道路セグメントに関連付けられたＮ個のデータサンプルν0，ν1，ν2，…，νnを与えられて、現在のデータサンプルνiは、
【００４７】
【数１】
2009529187.tif 000003
【００４８】
の場合に除去され、ここで、νiは、分析される現在のデータサンプルの速度であり、
【００４９】
【数２】
2009529187.tif 000004
【００５０】
は、他のデータサンプル（ν0，…，νi-1，νi+1，…，νn）の速度の平均値であり、σiは、他のデータサンプルの標準偏差であり、ｃは、定数閾値（たとえば、１．５）である。さらに、潜在的な０による除算を処理するためのスペシャルケースとして、現在のサンプルνiは、他のデータサンプルの標準偏差σiが０であり、現在のデータサンプルの速度が他のデータサンプルの平均速度
【００５１】
【数３】
2009529187.tif 000005
【００５２】
と等しくない場合には、除去される。
【００５３】
νiごとに、平均値
【００５４】
【数４】
2009529187.tif 000006
【００５５】
および標準偏差σiを計算するために他のデータサンプルのすべて（ν0，…，νi-1，νi+1，…，νn）にわたって反復する必要がないことに留意されたい。他のデータサンプルν0，…，νi-1，νi+1，…，νnの平均値
【００５６】
【数５】
2009529187.tif 000007
【００５７】
は、
【００５８】
【数６】
2009529187.tif 000008
【００５９】
として表すことができ、他のデータサンプルν0，…，νi-1，νi+1，…，νnの標準偏差σiは、
【００６０】
【数７】
2009529187.tif 000009
【００６１】
として表すことができ、ここで、Ｎは、データサンプルの総数（現在のデータサンプルを含む）であり、
【００６２】
【数８】
2009529187.tif 000010
【００６３】
は、データサンプルν0，ν1，ν2，…，νnのすべての平均値であり、νiは、現在のデータサンプルであり、σは、データサンプルν0，ν1，ν2，…，νnのすべての標準偏差である。上の式を利用することによって、平均値および標準偏差を効率的に計算することができ、具体的には、一定の時間で計算することができる。上のアルゴリズムは、各道路セグメント内のデータサンプルごとに平均値および標準偏差を計算するので、このアルゴリズムは、Ｏ（ＭＮ）時間で動作し、ここで、Ｍは、道路セグメントの個数であり、Ｎは、道路セグメントあたりのデータサンプルの個数である。
【００６４】
他の実施形態では、説明した異常値検出の代わりにまたはそれに加えてのいずれであれ、ニューラルネットワーククラシファイヤ、ナイーブベイジアンクラシファイヤ、および／または回帰モデリングに基づく技法ならびに複数のデータサンプルのグループが一緒に考慮される技法（たとえば、少なくとも一部のデータサンプルが他のデータサンプルと独立ではない場合）など、他の異常値検出アルゴリズムおよび／またはデータ除去アルゴリズムを使用することができる。
【００６５】
図２Ｄは、データサンプルを使用する平均速度評価の実行の例を示し、特定の道路セグメントおよび一定期間の、図２Ｂに示されたものに類似する例のデータサンプルを示す。データサンプルは、グラフ２３０にプロットされており、時間はｘ軸２３０ｂ上で測定され、速度はｙ軸２３０ａ上で測定される。いくつかの実施形態で、所与の道路セグメントの平均速度を、周期的に（たとえば、５分おきに）計算することができる。各計算は、１０分または１５分などの所定の時間ウィンドウ（または間隔）内の複数のデータサンプルを考慮することができる。平均速度が、時間ウィンドウの終りでまたは終わり近くでなど、そのような時間ウィンドウにまたがって計算される場合に、データサンプルの年齢（age）を考慮に入れるためなど（たとえば、変化する交通状況に起因して、時間ウィンドウの終りまたは他の現在時刻の実際の交通状況に関して、現在時刻の相対的に近くに記録されたより若いデータサンプルほどに正確な情報を提供しないという直観および期待に基づいて、より古いデータサンプルを割引して考えるために）、データサンプルの速度を集約する時に、時間ウィンドウ内のデータサンプルにさまざまな形で重みを付けることができる。同様に、いくつかの実施形態では、データサンプルに重みを付ける時に、データソースのタイプまたはデータサンプルの特定のデータソース（たとえば、データサンプルが、他のソースより正確であるか他の形で他のソースよりよいデータを提供すると思われるタイプのデータソースまたは特定のデータソースから来る場合にデータサンプルにより大きい重みを与えるために）ならびに１つまたは複数の他のタイプの重み付け要因など、他のデータサンプル属性を考慮することができる。
【００６６】
図示の例では、例の道路セグメントの平均速度は、１５分の時間ウィンドウにわたって５分おきに計算される。この例は、２つの例示的なデータサンプル２３１ａおよび２３１ｂの相対重みを示し、それは、これらが２つの時間ウィンドウ２３５ａおよび２３５ｂのそれぞれの計算される平均速度に寄与するからである。時間ウィンドウ２３５ａは、時刻３０と４５との間に記録されたデータサンプルを含み、時間ウィンドウ２３５ｂは、時刻３５と５０との間に記録されたデータサンプルを含む。データサンプル２３１ａと２３１ｂとの両方が、時間ウィンドウ２３５ａと２３５ｂとの両方に含まれる。
【００６７】
図示の例では、所与の時間ウィンドウ内の各データサンプルは、その年齢に比例して重みを付けられる。すなわち、より古いデータサンプルは、より若いデータサンプルより少ない重みを付けられる（したがって、平均速度により少なく寄与する）。具体的に言うと、所与のデータサンプルの重みは、この例では年齢に伴って指数関数的に減少する。この減衰する重み付け関数は、それぞれ時間ウィンドウ２３５ａおよび２３５ｂに対応する２つの重みグラフ２３２ａおよび２３２ｂによって示されている。各重みグラフ２３２ａおよび２３２ｂは、ｙ軸上（垂直）の重みに対してｘ軸上（水平）のデータサンプル記録時間をプロットしたものである。時間的により遅くに（すなわち、時間ウィンドウの終りのより近くで）記録されたサンプルは、時間的により早くに（すなわち、時間ウィンドウの始めのより近くで）記録されたサンプルより大きい重みを付けられる。所与のデータサンプルの重みは、グラフ２３０内のデータサンプルから、関心を持たれている時間ウィンドウに対応する重みグラフの曲線と交差するところまで下に垂直線を降ろすことによって視覚化することができる。たとえば、重みグラフ２３２ａは、時間ウィンドウ２３５ａに対応し、データサンプル２３１ａ（より古い）および２３１ｂ（より若い）の相対年齢に従って、データサンプル２３１ａの重み２３３ａは、データサンプル２３１ｂの重み２３３ｂより少ない。さらに、重みグラフ２３２ｂは、時間間隔２３５ｂに対応し、データサンプル２３１ａの重み２３４ａがデータサンプル２３１ｂの重み２３４ｂより少ないことが、同様にわかる。さらに、所与のデータサンプルの重みが、後続時間ウィンドウに関して経時的に減衰することは明白である。たとえば、時間ウィンドウ２３５ａ内のデータサンプル２３１ｂの重み２３３ｂは、より後の時間ウィンドウ２３５ｂ内の同一のデータサンプル２３１ｂの重み２３４ｂより多い。というのは、データサンプル２３１ｂが、が、時間ウィンドウ２３５ｂと比較して、時間ウィンドウ２３５ａの間に相対的により若いからである。
【００６８】
より形式的には、一実施形態で、時刻Ｔに終わる時間に関して時刻ｔに記録されたデータサンプルの重みは、
ｗ（ｔ）＝ｅ-α(T-t)
と表すことができ、ここで、ｅは、周知の数学的定数であり、αは、変数パラメータ（たとえば、０．２）である。上式を与えられれば、時刻Ｔに終わる時間間隔内のＮ個のデータサンプルν0，ν1，ν2，…，νnの加重平均速度は、次式として表すことができ、ｔiは、データサンプルνiが表す時刻（たとえば、それが記録された時刻）である。
【００６９】
【数９】
2009529187.tif 000011
【００７０】
さらに、計算された平均速度の誤差推定値を、次のように計算することができる。
【００７１】
【数１０】
2009529187.tif 000012
【００７２】
ここで、Ｎは、データサンプルの個数であり、σは、平均速度からのサンプルν0，ν1，ν2，…，νnの標準偏差である。他の実施形態では、他の形の信頼度値を、計算された平均速度または生成された平均速度について同様に判定することができる。
【００７３】
注記したように、データサンプルに、データサンプルの新しさの代わりにまたはそれに加えてのいずれであれ、他の要因に基づいて重みを付けることができる。たとえば、データサンプルに、上で説明したように、しかし異なる重み関数を利用することによって（たとえば、データサンプルの重みに、年齢に伴って、指数関数的ではなく線形に減少させるために）、時間重み付けすることができる。さらに、データサンプル重み付けを、さらに、関心を持たれている時間間隔内のデータサンプルの総数に基づくものとすることができる。たとえば、平均速度を計算するために使用可能なより短い待ち時間（たとえばより若い）データサンプルがあることの高められた可能性を反映するために、より多数のデータサンプルがより古いデータサンプルについてより大きいペナルティ（たとえば、より少ない重み）をもたらすように、上で説明した変数パラメータαを、データサンプルの総数に依存するか、他の形でこれに基づいて変化するものとすることができる。さらに、データサンプルを、データソースのタイプを含む他の要因に基づいて重み付けすることができる。たとえば、特定のデータソース（たとえば、特定の道路交通センサまたは特定のネットワークのすべての交通センサ）が、信頼できないか他の形で不正確であることが、既知である（たとえば、報告された状況情報に基づいて）または期待される（たとえば、ヒストリカル観察に基づいて）場合がありえる。そのような場合には、そのような道路交通センサから入手されたデータサンプル（たとえば、図２Ｂのデータサンプル２１１ａなど）に、モバイルデータソースから入手されたデータサンプル（たとえば、図２Ｂのデータサンプル２１２ａ）より少ない重みを付けることができる。
【００７４】
図２Ｅは、交通量、交通密度、および／または交通占有を推論することを含むことができるものなど、データサンプルに基づく道路セグメントに関するトラフィックフロー評価を実行する例を容易にする。この例では、所与の道路セグメントの交通量は、所与の時間ウィンドウ内に道路セグメントを介して流れる車両の総数またはその時間ウィンドウ中に道路セグメントに到着する車両の総数として表され、所与の道路セグメントの交通密度は、単位距離（たとえば、マイルまたはキロメートル）あたりの車両の総数として表され、交通占有は、特定の道路セグメントまたはその道路セグメント上の点が車両によって占有される時間の平均長さとして表される。
【００７５】
所与の時間ウィンドウ中に所与の道路セグメント上を移動していることが観察された別個のモバイルデータソースの個数およびモバイルデータソースである車両全体の既知のパーセンテージまたは期待されるパーセンテージを与えられれば、総交通量すなわち、その時間ウィンドウ中にその道路セグメント上で移動する車両（モバイルデータソースではない車両を含む）の総数を推論することが可能である。推論された総交通量および道路セグメント上の車両の評価された平均速度から、交通密度ならびに道路占有をさらに計算することが可能である。
【００７６】
特定の時間ウィンドウ中の特定の道路セグメントの総交通量を推定する洗練されない手法は、モバイルデータサンプルソースであると期待される実際の車両のパーセンテージによってその時間ウィンドウのモバイルデータサンプルソースの個数を単純に割ることであるはずであり、したがって、たとえば、モバイルデータサンプルが、時間ウィンドウ中に２５個のモバイルデータソースから受信され、道路セグメント上の総車両の１０％がモバイルデータサンプルソースであると期待される場合には、推定総量は、時間ウィンドウの時間の長さについて２５０台の実際の車両になる。しかし、この手法は、特にモバイルデータサンプルソースの期待されるパーセンテージが小さい場合に、車両の到着レートの固有の変動性に起因して、近接する時間ウィンドウの量推定値の大きい変動につながる場合がある。より洗練された分析をもたらす１つの代替案として、所与の道路セグメントの総交通量を、次のように推論することができる。所与の一定期間τ中の長さｌの道路セグメント上の別個のモバイルデータソース（たとえば、個々の車両）のある個数ｎの観察を与えられて、ベイズ統計を利用して、モバイルデータソースの到着の基礎になる平均レートλを推論することができる。道路セグメントに対応する道路のストレッチでのモバイルデータソースの到着は、経時的にランダムな離散プロセスとしてモデリングすることができ、したがって、次のようにポアソン統計によって記述することができる。
【００７７】
【数１１】
2009529187.tif 000013
【００７８】
上の式から、ｎ個のモバイルデータソースが観察される尤度を、平均到着レートλおよび車両の観察された台数ｎを与えられれば計算することができる。たとえば、λ=１０（車両／単位時間）の平均到着レートおよびｎ＝５台の車両の観察を仮定する。代入によって
【００７９】
【数１２】
2009529187.tif 000014
【００８０】
が得られ、これは、実際にｎ＝５台の車両を観察することの３．８％尤度を示す。同様に、平均到着レートがλ＝１０（車両／単位時間）である場合に実際に１０台の車両が到着するのを観察する（すなわちｎ＝１０である）尤度は、約１２．５％である。
【００８１】
上の式は、ｎの観察を与えられて特定の到着レートλの尤度を判定するために、ベイズ理論と共に利用することができる。既知のとおり、ベイズ理論は
【００８２】
【数１３】
2009529187.tif 000015
【００８３】
である。
【００８４】
代入および定数除去によって、次式を得ることができる。
【００８５】
【数１４】
2009529187.tif 000016
【００８６】
上から、ｎ台のモバイルデータソースの観察を与えられて、到着レートλの比例尤度または相対尤度を計算することができ、ｎのさまざまな観察された値に対するλの可能な値にまたがる確率分布が提供される。ｎの特定の値について、さまざまな到着レート値にまたがる尤度の分布は、単一の代表的な到着レート値を選択し（たとえば、平均値または中央値）、その値の信頼度を評価することを可能にする。
【００８７】
さらに、「支配率」とも称する、モバイルデータソースである道路上の総車両の既知のパーセンテージｑを与えられれば、総交通の到着レート量を、
【００８８】
【数１５】
2009529187.tif 000017
【００８９】
として計算することができる。
【００９０】
ある時間期間中の道路セグメントの総交通量は、いくつかの実施形態で、その代わりに道路セグメントの長さｌにまたがって時間τ内に流れる車両の総数ｋとして表すことができる。
【００９１】
図２Ｅは、ｑ＝０．０１４（１．４％）という例のモバイルデータソース支配率を与えられた、観察されたサンプルサイズに対するさまざまな総交通量の確率分布を示す。具体的に言うと、図２Ｅは、ｘ軸２４２上の推論された交通到着レート量およびｚ軸２４３上の各推論された交通量値の尤度に対してｙ軸２４１上のモバイルデータソースの観察される台数（ｎ）をプロットした３次元グラフ２４０を示す。たとえば、このグラフは、ｎ＝０のモバイルデータソースの観察された台数を与えられて、バー２４４ａによって示されるように、実際の交通量が０に近い尤度が約０．６（すなわち６０％）であることと、バー２４４ｂによって示されるように、実際の交通量が単位時間あたり１４３台の車両に近い尤度が約０．１であることとを示す。さらに、ｎ＝２８というモバイルデータソースの観察された台数を与えられれば、実際の総交通量が単位時間あたり２１４３台の車両に近い（例の支配率を与えられれば、単位時間あたり約３０台のモバイルデータサンプルソースに対応する）尤度は、バー２４４ｃによって示されるように約０．１であり、これは、実際の総交通量の中央値に近いと思われる。
【００９２】
さらに、平均占有および密度を、所与の道路セグメントの推論された総交通到着レート量（その道路セグメントに時間τ中に到着する車両の台数ｋを表す）、評価された平均速度ν、および平均車両長ｄを使用して、次のように計算することができる。
【００９３】
【数１６】
2009529187.tif 000018
【００９４】
占有＝ｍｄ
前に説明したように、道路セグメント上の車両の平均速度νは、図２Ｄを参照して説明したものなどの速度評価技法を利用することによって入手することができる。
【００９５】
図１０Ａ〜１０Ｂに、信頼できないデータサンプルおよび欠けているデータサンプルなど、道路交通センサからのエラーのあるデータサンプルの条件付けおよび他の形の修正の例を示す。具体的に言うと、図１０Ａは、テーブル１０００に編成された、さまざまな時刻に複数の交通センサから入手された複数の例のデータ読み込みを示す。テーブル１０００は、複数のデータ読み込み行１００４ａ〜１００４ｙを示し、これらのデータ読み込み行のそれぞれは、読み込みを供給する交通センサを一意に識別する交通センサＩＤ（「識別子」）１００２ａ、交通センサによって報告されたトラフィックフロー情報を含む交通センサデータ読み込み値１００２ｂ、データ読み込みが交通センサによってとられた時刻を反映する交通センサデータ読み込みの時刻１００２ｃ、および交通センサの動作状態の表示を含む交通センサ状態１００２ｄを含む。この例では、速度情報だけが示されているが、他の実施形態では、追加のタイプのトラフィックフロー情報を交通センサによって報告することができ（たとえば、交通量および占有）、値を他のフォーマットで報告することができる。
【００９６】
図示の例では、データ読み込み１００４ａ〜１００４ｙは、テーブル１０００内で表されているように、さまざまな時刻に複数の交通センサによってとられ、記録されたものである。いくつかの場合に、データ読み込みは、周期的に（たとえば、毎分、５分おきなど）交通センサによってとられ、かつ／またはそのような周期的に交通センサによって報告されるものとすることができる。たとえば、交通センサ１２３は、２つの別々の日（この例では８／１３／０６および８／１４／０６）の１０：２５ＡＭと１０：４０ＡＭとの間に交通センサ１２３によってとられた複数のデータ読み込みを示すデータ読み込み１００４ａ〜１００４ｄおよび１００４ｆ〜１００４ｉによって示されるように、５分おきにデータ読み込みをとる。
【００９７】
各図示のデータ読み込み１００４ａ〜１００４ｙは、データセンサによって観察されるか他の形で入手されたトラフィックフロー情報を含むデータ読み込み値１００２ｂを含む。そのようなトラフィックフロー情報には、交通センサのところで、交通センサの近くを、または交通センサ上を移動する１つまたは複数の車両の速度を含めることができる。たとえば、データ読み込み１００４ａ〜１００４ｄは、交通センサ１２３が、４つの異なる時刻に、それぞれ毎時５４．４ｋｍ（３４マイル）、毎時５７．６ｋｍ（３６マイル）、毎時６７．２ｋｍ（４２マイル）、および毎時６０．８ｋｍ（３８マイル）の車両速度を観察したことを示す。さらに、トラフィックフロー情報には、速度情報および／もしくは他の情報の代わりにまたはこれに加えてのいずれであれ、交通センサのところで、交通センサの近くを、または交通センサ上を移動する車両の総カウントまたは増分カウントを含めることができる。総カウントは、センサが設置されるか他の形でアクティブ化された時以降のその交通センサによって観察された車両の累算カウントとすることができる。増分カウントは、交通センサが前のデータ読み込みをとった時以降にその交通センサによって観察された車両の累積カウントとすることができる。データ読み込み１００４ｗ〜１００４ｘは、交通センサ１６６が、２つの異なる時刻にそれぞれ３１６台の自動車および３８９台の自動車をカウントしたことを示す。所与の交通センサがセンサ誤動作を経験し、観察を行うか記録するか報告することができない（たとえば、ネットワーク障害に起因して）時など、いくつかの場合に、記録されたデータ読み込みがデータ読み込み値を含まない場合がある。たとえば、データ読み込み１００４ｋは、交通センサ１２９が、データ読み込み値列１００２ｂの「−−」によって示されるように、８／１３／０６の日の１０：２５  ＡＭにデータ読み込み値を供給できなかったことを示す。
【００９８】
さらに、交通センサ状態１００２ｄを、交通センサおよび／または対応する通信ネットワークが交通センサの動作状態の表示を提供する場合などに、少なくともいくつかのデータ読み込みに関連付けることができる。図示の実施形態の動作状態は、それぞれデータ読み込み１００４ｍ、１００４ｋ、１００４ｏ、および１００４ｓに示されているように、センサが正しく機能していることの表示（たとえば、ＯＫ）、センサがパワーオフ状態であることの表示（たとえば、ＯＦＦ）、センサが単一の値を報告して固着していることの表示（たとえば、ＳＴＵＣＫ）、および／またはネットワークへの通信リンクがダウンしていることの表示（たとえば、ＣＯＭ＿ＤＯＷＮ）を含む。他の実施形態では、交通センサの動作状態に関する追加情報および／または異なる情報を提供することができ、あるいは、そのような動作状態情報が入手可能ではない場合がある。この例の交通センサ１２３および１６６など、他の交通センサは、交通センサ状態列１００２ｄの「−−」によって示されるように、交通センサ状態の表示を供給するように構成されてはいない。
【００９９】
行１００４ｅ、１００４ｊ、１００４ｎ、１００４ｑ、１００４ｖ、および１００４ｙと列１００２ｅとは、いくつかの実施形態で追加の交通センサデータ読み込みを記録できること、ならびに／あるいは各データ読み込みの一部として追加情報を供給し、かつ／または記録できることを示す。同様に、いくつかの実施形態で、示されたものより少ない情報を、本明細書で説明する技法の基礎として利用することができる。
【０１００】
図１０Ｂに、不正に動作している不健全な交通センサを示すことができる交通センサデータ読み込みのエラーの検出の例を示す。具体的には、多数の交通センサが、交通センサ状態の表示を提供できない可能性があり、いくつかの場合に、そのような交通センサ状態の表示が、信頼できない（たとえば、実際にはそうでない時にセンサが正しく機能していないことを示すか、実際にはそうでない時にセンサが正しく機能していることを示す）可能性があるので、統計的技法および／または他の技法を利用して、報告されたデータ読み込み値に基づいて不健全な交通センサを検出することが望ましい可能性がある。
【０１０１】
たとえば、いくつかの実施形態で、特定の日のある時間期間（たとえば、４：００ＰＭと７：２９ＰＭとの間）中に所与の交通センサによって報告されたデータ読み込みの現在の分布を、複数の過去の日（たとえば、過去１２０日）にわたって同一の時間期間中にその交通センサによって報告されたデータ読み込みのヒストリカル分布と比較することによって、不健全な交通センサを検出することができる。そのような分布は、たとえば、図１０Ａに示されたものなどの交通センサから入手された複数のデータ読み込みを処理することによって生成することができる。
【０１０２】
図１０Ｂに、関心を持たれている時間期間中に交通センサ１２３から入手されたデータ読み込みに基づくデータ読み込み分布をそれぞれが表す３つのヒストグラム１０２０、１０３０、および１０４０を示す。ヒストグラム１０２０、１０３０、および１０４０で表されるデータは、毎時８ｋｍ（５マイル）間隔に離散化され（たとえば、毎時０から６．４ｋｍ（０から４マイル）、毎時８から１４．４ｋｍ（５から９マイル）、毎時１６から２２．４ｋｍ（１０から１４マイル）など）、正規化され、各バー（たとえば、バー１０２４）が、そのバーの毎時８ｋｍ（５マイル）バケット内の車両速度がその時間期間中に発生した、０と１との間の確率（たとえば、バケットに含まれる時間期間中のデータ読み込みのパーセンテージに基づく）を表すようになっている。たとえば、バー１０２４は、交通センサ１２３から入手されたデータ読み込みのうちの約２３％が両端を含めて毎時８０ｋｍと毎時８６．４ｋｍ（５０マイルと５４マイル）との間の速度を報告したことに基づくなど、毎時８０ｋｍと毎時８６．４ｋｍ（５０マイルと５４マイル）との間の車両速度が約０．２３の確率で交通センサ１２３によって観察されたことを示す。他の実施形態では、８ｋｍ／ｈ（５ｍｐｈ）バケットに加えてまたはその代わりにのいずれであれ、１つまたは複数のバケットサイズを使用することができる。たとえば、１．６ｋｍ／ｈ（１ｍｐｈ）バケットは、処理のより微細な粒度をもたらすことができるが、時間期間について十分なデータ読み込みが入手可能ではない場合に隣接バケット間の高い変動性をも引き起こす可能性があり、一方、１６ｋｍ／ｈ（１０ｍｐｈ）バケットは、より低い変動性をもたらすが、より少ない詳細を提供する。さらに、現在の例は、データ読み込みの分析および比較の尺度として平均速度を使用するが、他の実施形態では、平均速度の代わりにまたはこれに加えてのいずれであれ、１つまたは複数の他の尺度を使用することができる。たとえば、少なくともいくつかの実施形態で、交通量および／または占有を同様に使用することができる。
【０１０３】
この例では、ヒストグラム１０２０は、最後の１２０日にわたって月曜日の９：００ＡＭと１２：２９ＰＭとの間に交通センサ１２３によってとられたデータ読み込みのヒストリカル分布を表す。ヒストグラム１０３０は、交通センサ１２３が正しく機能していた時に特定の月曜日の９：００ＡＭと１２：２９ＰＭとの間にセンサ１２３によってとられたデータ読み込みの分布を表す。特定の月曜日の交通パターンが、月曜日全般の交通パターンに似ていると期待されるならば、ヒストグラム１０３０の形状が、ヒストグラム１０２０に似ていることを視覚的に識別することができ、類似の度合は、下で述べるようにさまざまな形で計算することができる。ヒストグラム１０４０は、交通センサ１２３が正しく機能してはおらず、その代わりに実際のトラフィックフローを反映しないデータ読み込みを出力していた時の、特定の月曜日の９：００ＡＭと１２：２９との間に交通センサ１２３によってとられたデータ読み込みの分布を表す。ヒストグラム１０４０の形状は、視覚的に識別できるとおり、ヒストグラム１０２０の形状とは明らかに異なり、交通センサ１２３によって報告されたエラーのあるデータ読み込みを反映する。たとえば、分布の大きいスパイクが、バー１０４８で可視であり、これは、センサ１２３が９：００ＡＭと１２：３０ＰＭとの間の時間の少なくとも一部の間に固着し、実際のトラフィックフローを反映しないかなりの個数の同一の読み込みを報告していたことを示す可能性がある。
【０１０４】
いくつかの実施形態で、２つの交通センサデータ分布の間のＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量を利用して、この２つの分布の間の類似度を判定することができるが、他の実施形態では、分布の間の類似度または差を、他の形で計算することができる。Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量は、２つの確率分布ＰおよびＱの類似度のコンベックスメジャーである。これは、次のように表すことができる。
【０１０５】
【数１７】
2009529187.tif 000019
【０１０６】
ここで、ＰiおよびＱiは、離散化された確率分布ＰおよびＱの値である（たとえば、各ＰiおよびＱiは、第ｉバケット内でその速度が発生した確率である）。図示の例では、ヒストグラム１０２０に示されたデータ読み込み分布と健全な交通センサのヒストグラム１０３０に示されたデータ読み込み分布との間のＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量（「ＤＫＬ」）１０３６は、約０．０７６であるが、ヒストグラム１０２０に示されたデータ読み込み分布と不健全な交通センサのヒストグラム１０４０に示されたデータ読み込み分布との間のＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量１０４６は、約０．５６８である。期待されるとおり、ＤＫＬ  １０３６は、ＤＫＬ  １０４６より大幅に小さく（この場合に、ＤＫＬ  １０４６の約１３％）、これは、ヒストグラム１０３０（たとえば、正しく機能していた間の交通センサ１２３の出力を表す）が、ヒストグラム１０４０（たとえば、誤動作していた間の交通センサ１２３を表す）がヒストグラム１０２０に似るよりも、よりヒストグラム１０２０（たとえば、交通センサ１２３の平均挙動を表す）に似ているという事実を反映するものである。
【０１０７】
さらに、いくつかの実施形態は、Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量からなどの類似度測定値の代わりにまたはこれに加えてのいずれであれ、統計的情報エントロピなど、他の統計的測定値を使用して、交通センサによって供給されるエラーのあるデータ読み込みを検出することができる。確率分布の統計的エントロピは、確率分布の多様性の尺度である。確率分布Ｐの統計的エントロピは、次式として表すことができる。
【０１０８】
【数１８】
2009529187.tif 000020
【０１０９】
ここで、Ｐiは、離散化された確率分布Ｐの値である（たとえば、各Ｐiは、Ｐのヒストグラムの第ｉバケット内でその速度が発生した確率である）。図示の例では、ヒストグラム１０２０に示された分布の統計的エントロピ１０２２は、約２．１７であり、ヒストグラム１０３０に示された分布の統計的エントロピ１０３２は、約２．１４であり、ヒストグラム１０４０に示された分布の統計的エントロピ１０４２は、約２．２２である。期待されるとおり、統計的エントロピ１０４２は、統計的エントロピ１０３２と統計的エントロピ１０２２との両方より大きく、これは、誤動作している間に交通センサ１２３によって示された、よりカオス的な出力パターンを反映するものである。
【０１１０】
さらに、２つの統計エントロピ測定値の間の差を、エントロピ差測定値を計算することによって測定することができる。２つの確率分布ＰとＱとの間のエントロピ差測定値は、
ＥＭ＝‖Ｈ（Ｐ）−Ｈ（Ｑ）‖2
と表すことができ、ここで、Ｈ（Ｐ）およびＨ（Ｑ）は、それぞれ、上で説明した確率分布ＰおよびＱのエントロピである。図示の例では、ヒストグラム１０２０に示された分布とヒストグラム１０３０に示された分布との間のエントロピ差測定値（「ＥＭ」）１０３４は、約０．００１０であり、ヒストグラム１０２０に示された分布とヒストグラム１０４０に示された分布との間のエントロピ差測定値１０４４は、約０．００２３である。期待されるとおり、エントロピ差測定値１０４４は、エントロピ差測定値１０３４よりかなり大きく（このケースでは、２倍を超えて大きい）、これは、ヒストグラム１０３０に示された分布の統計的エントロピとヒストグラム１０２０に示された分布の統計的エントロピとの間の差と比較した、ヒストグラム１０４０に示された分布の統計的エントロピとヒストグラム１０２０に示された分布の統計的エントロピとの間のより大きい差を反映するものである。
【０１１１】
上で説明した統計的測定値は、不健全な交通センサを検出するためにさまざまな形で利用することができる。いくつかの実施形態で、現在のデータ読み込み分布に関するさまざまな情報が、ニューラルネットワーク、ベイジアンクラシファイヤ、ディシジョンツリーなどに基づくものなどのセンサ健全性（またはデータ読み込み信頼性）クラシファイヤへの入力として供給される。たとえば、クラシファイヤ入力情報には、たとえば、交通センサのヒストリカルデータ読み込み分布とその交通センサの現在のデータ読み込み分布との間のＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量、および現在のデータ読み込み分布の統計的エントロピを含めることができる。次に、クラシファイヤは、供給された入力に基づいて交通センサの健全性を評価し、不健全なセンサまたは健全なセンサを示す出力を供給する。いくつかの場合に、現在のデータ読み込み分布およびヒストリカルデータ読み込み分布が対応する時刻および／または曜日に対応する時刻（たとえば、５：００ＡＭから９：００ＡＭまでの時間期間）、日、または曜日（たとえば、月曜から木曜、金曜、土曜、または日曜）の表示、ｍｐｈバケットのサイズなど、追加情報をクラシファイヤに入力として供給することもできる。クラシファイヤは、図１０Ａに示された交通センサ状態の表示を含むものなど、実際の以前のデータ読み込みを利用することによってトレーニングすることができる。
【０１１２】
他の実施形態では、不健全な交通センサを、クラシファイヤを使用せずに識別することができる。たとえば、１つまたは複数の統計的測定値が所定の閾値を超える場合に、交通センサを不健全と判定することができる。たとえば、交通センサのヒストリカルデータ読み込み分布とその交通センサの現在のデータ読み込み分布との間のＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量が第１閾値を超える場合に、現在のデータ読み込み分布の統計的エントロピが第２閾値を超える場合に、および／または現在のデータ読み込み分布とヒストリカルデータ読み込み分布との間のエントロピ差が第３閾値を超える場合に、交通センサを不健全と判定することができる。さらに、交通センサが、健全または不健全と解釈できるセンサ状態を報告しているかどうかなど、他の非統計的情報を利用することができる。
【０１１３】
前に注記したように、上の技法は、主に車両速度情報を報告する交通センサの文脈で説明されているが、同一の技法を、交通量、交通密度、および交通占有を含む他のトラフィックフロー情報に関して利用することができる。
【０１１４】
図３は、データサンプルマネージャシステムの実施形態を実行することによってなど、説明される技法の少なくとも一部を実行するのに適するコンピューティングシステム３００の実施形態を示すブロック図である。コンピューティングシステム３００は、中央処理装置（「ＣＰＵ」）３３５、さまざまな入出力（「Ｉ／Ｏ」）コンポーネント３０５、ストレージ３４０、およびメモリ３４５を含み、図示のＩ／Ｏコンポーネントは、ディスプレイ３１０、ネットワーク接続３１５、コンピュータ可読媒体ドライブ３２０、および他のＩ／Ｏデバイス３３０（たとえば、キーボード、マウスもしくは他のポインティングデバイス、マイクロホン、スピーカなど）を含む。
【０１１５】
図示の実施形態では、データサンプルマネージャシステム３５０、予測交通情報プロバイダシステム３６０、主要道路アイデンティファイヤシステム３６１、道路セグメントデターミナシステム３６２、ＲＴ情報プロバイダシステム３６３、およびプログラム３６９によって提供されるオプションの他のシステムを含むさまざまなシステムが、説明される技法の少なくとも一部を実施するためにメモリ３４５内で実行しており、これらのさまざまな実行中のシステムを、一般に、本明細書では交通情報システムと称する。コンピューティングシステム３００およびその実行中のシステムは、さまざまなクライアントデバイス３８２、車両ベースのクライアントおよび／またはデータソース３８４、道路交通センサ３８６、他のデータソース３８８、およびサードパーティコンピューティングシステム３９０などの他のコンピューティングシステムと、ネットワーク３８０（たとえば、インターネット、１つまたは複数のセル電話網など）を介して通信することができる。
【０１１６】
具体的に言うと、データサンプルマネージャシステム３５０は、道路交通センサ３８６、車両ベースのモバイルデータソース３８４、ならびに／あるいは他のモバイルまたは非モバイルのデータソース３８８からなど、さまざまなソースから現在の交通状況または以前に観察されたケースデータに関するさまざまな情報を入手する。次に、データサンプルマネージャシステム３５０は、データをフィルタリングする（たとえば、データサンプルを考慮から除外する）ことおよび／またはデータを条件付ける（たとえば、エラーを訂正する）ことによって、入手したデータを他のコンポーネントおよび／またはシステムによる使用のために準備し、その後、準備されたデータを使用して、さまざまな道路セグメントに関するトラフィックフローおよび／または速度などの道路交通状況を評価する。図示の実施形態では、データサンプルマネージャシステム３５０は、データサンプルフィタラコンポーネント３５２、センサデータコンディショナコンポーネント３５３、データサンプル異常値エリミネータコンポーネント３５４、データサンプル速度アセッサコンポーネント３５６、データサンプルフローアセッサコンポーネント３５８、およびオプションのセンサデータアグリゲータコンポーネント３５５を含み、コンポーネント３５２〜３５８は、図１の対応するコンポーネント（データサンプルフィルタラコンポーネント１０４、センサデータコンディショナコンポーネント１０５、データサンプル異常値エリミネータコンポーネント１０６、データサンプル速度アセッサコンポーネント１０７、データサンプルフローアセッサコンポーネント１０８、およびオプションのセンサデータアグリゲータコンポーネント１１０など）について前に説明した機能に類似する機能を実行する。さらに、少なくともいくつかの実施形態で、データサンプルマネージャシステムは、基礎になるデータ（これ自体はデータソースから実質的にリアルタイムで入手することができる）の入手から２〜３分以内など、実質的にリアルタイムまたは近リアルタイムの形で道路交通状況の評価を実行する。
【０１１７】
その後、他の交通情報システム３６０〜３６３および３６９ならびに／あるいはサードパーティコンピューティングシステム３９０は、データサンプルマネージャシステムによって提供されるデータをさまざまな形で使用することができる。たとえば、予測交通情報プロバイダシステム３６０は、複数の将来の時刻の将来の交通状況予測を生成するために、そのような準備されたデータを入手し（直接的にまたはデータベースもしくはストレージデバイスを介して間接的にのいずれかで）、１つまたは複数の他の交通情報システム、クライアントデバイス３８２、車両ベースのクライアント３８４、および／またはサードパーティコンピューティングシステム３９０など、１つまたは複数の他の受取側に予測情報を供給することができる。さらに、ＲＴ情報プロバイダシステム３６３は、評価された道路交通状況に関する情報をデータサンプルマネージャシステムから入手し、リアルタイムまたは近リアルタイムの形で道路交通状況情報を他者（たとえば、クライアントデバイス３８２、車両ベースのクライアント３８４、および／またはサードパーティコンピューティングシステム３９０）から使用可能にすることができ、データサンプルマネージャシステムも、その評価をそのようなリアルタイムまたは近リアルタイムの形で実行する時に、ＲＴ情報プロバイダシステムからのデータの受取側は、１つまたは複数の道路セグメント上の同時発生する実際の車両移動（これらの道路セグメント上を移動するモバイルデータソースによってならびに／あるいはこれらの道路セグメント上の実際の車両移動に関する情報を供給するセンサおよび他のデータソースによって報告される）に基づいて、これらの道路セグメント上の現在の交通状況に関する情報を見、使用することができる可能性がある。
【０１１８】
クライアントデバイス３８２は、さまざまな実施形態でさまざまな形をとることができ、一般に、交通情報システムへの要求を行い、かつ／または交通情報システムから情報を受け取ることができる任意の通信デバイスおよび他のコンピューティングデバイスを含めることができる。いくつかの場合に、クライアントデバイスは、ユーザが交通関連情報（たとえば、予測された将来の交通状況情報、リアルタイムまたは近リアルタイムの現在の交通状況情報など）の要求を行うのに利用できる対話型コンソールアプリケーション（たとえば、ウェブブラウザ）を実行することができるが、他の場合に、少なくともいくつかのそのような交通関連情報を、交通情報システムのうちの１つまたは複数からクライアントデバイスに自動的に送信することができる（たとえば、テキストメッセージとして、新しいウェブページとして、特殊化されたプログラムデータ更新としてなど）。
【０１１９】
道路交通センサ３８６は、１つまたは複数の地理的区域に関するものなど、さまざまな街路、ハイウェイ、または他の道路の中に、それらに、またはそれらの近くに設置された複数のセンサを含む。これらのセンサには、単位時間あたりにそのセンサの上を通過する車両の台数、車両速度、および／またはトラフィックフローに関連する他のデータを測定できるループセンサを含めることができる。さらに、そのようなセンサには、カメラ、モーションセンサ、レーダー距離測定装置、ＲＦＩＤベースのデバイス、および道路に近接してまたは他の形で道路の近くに配置される他のタイプのセンサを含めることができる。道路交通センサ３８６は、１つまたは複数のデータ交換機構（たとえば、プッシュ、プル、ポーリング、要求−応答、ピアツーピアなど）を使用して、ネットワーク３８０を介するデータサンプルマネージャシステム３５０へのワイヤベースまたは無線ベースのデータリンクを介して、測定されたデータ読み込みを周期的にまたは継続的に供給することができる。さらに、本明細書では示さないが、いくつかの実施形態で、そのような道路交通センサ情報の１つまたは複数のアグリゲータ（たとえば、センサを動作させる政府の輸送機関）が、その代わりに、生データを入手し、そのデータを交通情報システムから入手可能にする（生の形または処理された後にのいずれであれ）ことができる。
【０１２０】
他のデータソース３８８は、交通関連情報をユーザ、カスタマ、および／または他のコンピューティングシステムに供給するために交通情報システムのうちの１つまたは複数によって利用できるデータのさまざまなタイプの他のソースを含む。そのようなデータソースは、さまざまな道路のお互いへの接続性ならびにそのような道路に関連する交通管制情報（たとえば、交通管制信号および／または速度制限区間の存在および／または位置）などの道路網に関する情報を提供するマップサービスおよび／またはマップデータベースを含む。他のデータソースには、短期および長期の天気予報、学校のスケジュールおよび／またはカレンダ、イベントのスケジュールおよび／またはカレンダ、人間のオペレータ（たとえば、第１応答者、法執行担当者、ハイウェイクルー、ニュースメディア、旅行者など）によって提供される交通事故レポート、道路工事情報、休暇スケジュールなど、交通状況に影響し、かつ／または交通状況を反映するイベントおよび／または状態に関する情報のソースをも含めることができる。
【０１２１】
この例の車両ベースのクライアント／データソース３８４は、それぞれ、交通情報システムのうちの１つもしくは複数にデータを供給し、かつ／または交通情報システムのうちの１つもしくは複数からデータを受け取る、車両内に配置されたコンピューティングシステムおよび／または通信システムとすることができる。いくつかの実施形態で、データサンプルマネージャシステム３５０は、交通情報システムによる使用のために現在の交通状況に関連する情報を提供する車両ベースのモバイルデータソースおよび／または他のユーザベースのモバイルデータソース（図示せず）の分散ネットワークを利用することができる。たとえば、各車両または他のモバイルデータソースは、車両の移動に関連する地理的位置、ならびにおそらくは速度、方向、標高、および／または他のデータなどの他の情報を判定できるＧＰＳ（「全地球測位システム」）デバイス（たとえば、ＧＰＳ機能を有するセル電話機、独立型ＧＰＳデバイスなど）および／または他の地理位置情報デバイスを有することができ、地理位置デバイス（１つまたは複数）または他の別個の通信デバイスは、時々、そのようなデータを入手し、交通情報システムのうちの１つまたは複数に供給する（たとえば、無線リンクによって）。
【０１２２】
代替案では、車両ベースのクライアント／データソース３８４の一部またはすべてのそれぞれが、車両の乗員による使用のためなど、交通情報システムのうちの１つまたは複数から情報を入手するために、車両内に配置されたコンピューティングシステムおよび／または通信システムを有することができる。たとえば、車両に、予測交通情報プロバイダシステムおよび／またはＲＴ情報プロバイダシステムなど、交通情報システムのうちの１つからの無線リンクを介する交通関連情報の要求を行うのにユーザが利用できる、インストールされたウェブブラウザまたは他のコンソールアプリケーションを有するダッシュボード内ナビゲーションシステムを含めることができ、あるいはその代わりに、そのような要求を、車両内のユーザのポータブルデバイスから行うことができる。さらに、交通情報システムのうちの１つまたは複数は、更新された情報の受け取りまたは生成に基づいて、そのような車両ベースのクライアントデバイスに交通関連情報を自動的に送信することができる。
【０１２３】
サードパーティコンピューティングシステム３９０は、交通情報システムのうちの１つまたは複数から交通関連データを受け取る当事者およびある形でそのデータを利用する当事者など、交通情報システムのオペレータ（１人または複数）以外の当事者によって操作される１つまたは複数のオプションのコンピューティングシステムを含む。たとえば、サードパーティコンピューティングシステム３９０は、交通情報システムのうちの１つまたは複数から交通情報を受け取り、関連する情報（受け取られた情報または受け取られた情報に基づく他の情報のいずれであれ）をユーザまたは他者に（たとえばウェブポータルまたはサブスクリプションサービスを介して）供給するシステムとすることができる。代替案では、サードパーティコンピューティングシステム３９０を、交通状況を収集し、消費者に報告するメディア組織または旅行プラニングサービスの一部として交通関連情報をユーザに供給するオンラインマップ会社など、他のタイプの当事者によって動作させることができる。
【０１２４】
前に注記したように、予測交通情報プロバイダシステム３６０は、複数の将来の時刻の将来の交通状況予測を生成するために、図示の実施形態でデータサンプルマネージャシステム３５０および他のコンポーネントによって準備されたデータを使用することができる。いくつかの実施形態で、予測は、所与の地理的区域内の道路のネットワークに関する変化する現在の状態に基づくリアルタイムの形でなど、多数の道路セグメントのそれぞれの将来の時系列予測を繰り返して作るために、さまざまなタイプの入力データを組み込んだ確率論技法を使用して生成される。さらに、少なくともいくつかの実施形態では、１つまたは複数の予測ベイズモデルまたは他のモデル（たとえば、ディシジョンツリー）が、関心を持たれている地理的区域の観察されたヒストリカル交通状況に基づくなど、それらの地理的区域ごとに将来の交通状況予測を生成する際に使用するために自動的に作成される。予測された将来の交通状況情報は、複数の将来の時刻の道路の交通状況に関する予測に基づいて道路のネットワークを通る最適ルートをプラニングするためなど、さまざまな形で移動の支援および他の目的に使用することができる。
【０１２５】
さらに、道路セグメントデターミナシステム３６２は、他の交通情報システムによって使用できる、道路に関係付けられた情報を自動的に判定し、管理するために、１つまたは複数の地理的区域内の道路網に関する情報を提供するマップサービスおよび／またはマップデータベースを利用することができる。そのような道路関連情報には、関心を持たれている道路セグメントとして扱われるべき道路の特定の部分の判定（たとえば、これらの道路部分および他の近くの道路部分の交通状況に基づく）、所与の道路網内の道路セグメントと関心を持たれている他の情報の表示との間の自動的に生成される関連付けまたは関係（たとえば、道路交通センサの物理的な位置、イベント開催地、およびランドマーク、機能的道路種別および他の関連する交通特性に関する情報など）を含めることができる。いくつかの実施形態で、道路セグメントデターミナシステム３６２は、周期的に実行し、それが作った情報を、他の交通情報システムによる使用のためにストレージ３４０またはデータベース（図示せず）に格納することができる。
【０１２６】
さらに、主要道路アイデンティファイヤシステム３６１は、他の交通情報システムおよび／または交通データクライアントによる使用のためなど、道路交通状況を追跡し、評価することに関して関心を持たれている道路を自動的に識別するために、所与の地理的区域を表す道路網およびその地理的区域の交通状況情報を利用する。いくつかの実施形態で、関心を持たれているものとしての道路（または道路の１つまたは複数の道路セグメント）の自動的識別は、ピーク交通量または他のフローの大きさ、ピーク交通渋滞の大きさ、交通量または他のフローの日中変動性（ｉｎｔｒａ−ｄａｙ  ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）、道路の混雑の日中変動性、交通量または他のフローの日間変動性（ｉｎｔｅｒ−ｄａｙ  ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）、および／または道路の混雑の日間変動性などの要因に少なくとも部分的に基づくものとすることができる。そのような要因は、たとえば、まず所与の地理的区域内のすべての道路（または道路セグメント）の交通状況情報の共分散行列Ｓを計算し、次に共分散行列Ｓのアイゲン分解（Ｅｉｇｅｎ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を計算することによるなど、主成分分析によって分析することができる。次に、固有値の降順で、Ｓの固有ベクトルは、観察された交通状況の分散に最も強く独立に寄与する道路（または道路セグメント）の組合せを表す。
【０１２７】
さらに、リアルタイム交通情報プロバイダシステムまたはリアルタイム交通情報プレゼンタシステムを、ＲＴ情報プロバイダシステムによってあるいはその代わりに他のプログラム３６９のうちの１つまたは複数によって提供することができる。この情報プロバイダシステムは、車両および他のモバイルデータソースから入手されるデータサンプルに少なくとも部分的に基づくリアルタイムまたは近リアルタイムの形でデータを供給するためなど、クライアントデバイス３８２、車両ベースのクライアント３８４、サードパーティコンピューティングシステム３９０などを動作させるか他の形で利用している消費者および／またはビジネスエンティティに交通情報サービスを提供するために、データサンプルマネージャシステム３５０および／または他のコンポーネント（予測交通情報プロバイダシステム３６０など）によって分析され、供給されるデータを利用することができる。
【０１２８】
図示のコンピューティングシステムは、単に例示的であり、本発明の範囲を限定することは意図されていないことを了解されたい。コンピューティングシステム３００を、インターネットなどの１つもしくは複数のネットワークを介してまたはウェブを介して含めて、図示されていない他のデバイスに接続することができる。より一般的に、「クライアント」もしくは「サーバ」コンピューティングシステムもしくはコンピューティングデバイスまたは交通情報システムならびに／あるいはコンポーネントは、デスクトップコンピュータまたは他のコンピュータ、データベースサーバ、ネットワークストレージサーバおよび他のネットワークデバイス、ＰＤＡ、セル電話機、無線電話機、ポケットベル、電子オーガナイザ、インターネットアプライアンス、テレビジョンベースのシステム（たとえば、セットトップボックスおよび／またはパーソナル／ディジタルビデオレコーダを使用する）、ならびに適当なインター通信機能を含むさまざまな他のコンシューマプロダクトを限定なしに含む、相互作用でき説明されたタイプの機能性を実行できるハードウェアまたはソフトウェアのすべての組合せを含むことができる。さらに、図示のシステムコンポーネントによって提供される機能性は、いくつかの実施形態で、より少数のコンポーネントに組み合わせるか、追加のコンポーネントに分散させることができる。同様に、いくつかの実施形態で、図示のコンポーネントの一部の機能性を提供しないものとすることができ、かつ／または他の追加の機能性を使用可能にすることができる。
【０１２９】
さらに、さまざまなアイテムが、使用されている間にメモリ内またはストレージ上に格納されるものとして図示されているが、これらのアイテムまたはその諸部分を、メモリ管理および／またはデータ保全性のためにメモリと他のストレージデバイスとの間で転送することができる。その代わりに、他の実施形態では、ソフトウェアコンポーネントおよび／またはモジュールの一部またはすべてが、別のデバイスのメモリ内で実行し、コンピュータ間通信を介して図示のコンピュータシステムと通信することができる。システムコンポーネントまたはデータ構造の一部またはすべてを、ハードディスク、メモリ、ネットワーク、または適当なデバイスによってもしくは適当な接続を介して読み取られるポータブルメディアアーティクルなどのコンピュータ可読媒体に格納することもできる（たとえば、ソフトウェア命令または構造化されたデータとして）。システムコンポーネントおよびデータ構造を、無線ベースおよびワイヤード／ケーブルベースの媒体を含むさまざまなコンピュータ可読伝送媒体上で、生成されたデータ信号（たとえば、搬送波または他のアナログもしくはディジタルの伝搬される信号の一部として）伝送することもでき、システムコンポーネントおよびデータ構造は、さまざまな形をとることができる（たとえば、単一のまたは多重化されたアナログ信号の一部として、または複数の離散ディジタルパケットもしくは離散ディジタルフレームとして）。そのようなコンピュータプログラム製品は、他の実施形態で他の形をとることもできる。したがって、本発明を、他のコンピュータシステム構成を用いて実践することができる。
【０１３０】
図４は、データサンプルフィルタラルーチン４００の例の実施形態の流れ図である。このルーチンは、たとえば、地理的区域内の道路に対応するデータサンプルを受け取り、後の評価について関心を持たれていないデータサンプルをフィルタリングするためなど、図３のデータサンプルフィタラコンポーネント３５２および／または図１のデータサンプルフィルタラコンポーネント１０４の実施形態の実行によって実現することができる。フィルタリングされたデータサンプルは、その後に、関心を持たれている特定の道路セグメントの平均速度を計算し、そのような道路セグメントの他のトラフィックフロー関連特性を計算するのにフィルタリングされたデータサンプルを使用するためなど、さまざまな形で使用することができる。
【０１３１】
このルーチンは、ステップ４０５で始まり、ここで、ある地理的区域の、特定の一定期間のデータサンプルのグループを受け取る。ステップ４１０では、その後、このルーチンは、他の関連するデータサンプルに基づいて、データサンプルの一部またはすべてに関する追加情報をオプションで生成する。たとえば、車両または他のモバイルデータソースの特定のデータサンプルに、関心を持たれている情報（モバイルデータソースの速度および／または進行方向もしくは方位など）が欠けている場合に、そのような情報を、同一のモバイルデータソースの以前のデータサンプルと後続のデータサンプルとの一方または両方に関連して判定することができる。さらに、少なくともいくつかの実施形態で、複数のデータサンプルにまたがる一定期間にわたるデータソースのアクティビティを評価するため（たとえば、車両が停止標識または停止信号でなど、交通の通常のフローの一部として１〜２分間一時的に停止するのではなく数分にわたって駐車していたかどうかを判定するため）など、データソースに関する追加のタイプの情報を評価するために、特定のモバイルデータソースの複数のデータサンプルからの情報を集約することができる。
【０１３２】
ステップ４１０の後に、このルーチンはステップ４１５へ続き、各データサンプルを地理的区域内の道路およびその道路の特定の道路セグメントに関連付けることを試みるが、他の実施形態では、少なくとも道路および／または道路セグメントへのデータサンプルの初期関連付けがその代わりにステップ４５０で受け取られる場合またはその代わりにこのルーチン全体が単一の道路セグメントについて単一の時に実行され、ステップ４０５でグループとして受け取られるデータサンプルのすべてが単一の道路セグメントに対応する場合など、このステップを実行しないものとするか、他の形で実行することができる。図示の実施形態では、道路および道路セグメントへのデータサンプルの関連付けは、データサンプルに関連する地理的位置だけに基づく初期関連付けを行うため（たとえば、データサンプルを最も近い道路および道路セグメントに関連付けるため）など、さまざまな形で実行することができる。さらに、関連付けには、オプションで、その初期関連付けを洗練するか改訂するための追加分析を含めることができ、たとえば、位置ベース分析が、データサンプルに関する複数の可能な道路セグメント（特定の道路の複数の道路セグメント、またはその代わりに近いが他の形では関連しない道路の複数の道路セグメントなど）を示す場合に、そのような追加分析は、関連付けに影響するために速度および方位などの他の情報を使用することができる（たとえば、位置情報と１つまたは複数の他のそのような要因とを重み付けされた形で組み合わせることによって）。したがって、たとえば、データサンプルの報告された位置が、フリーウェイと近くの側道との間にある場合に、データサンプルの報告された速度に関する情報を使用して、データサンプルを適当な道路に関連付けるのを支援することができる（たとえば、毎時１１２ｋｍ（７０マイル）の関連する速度を有するデータサンプルが、毎時４０ｋｍ（２５マイル）の速度制限を有する側道から発する可能性が低いと判定することによって）。さらに、道路の特定のストレッチまたは他の道路部分が複数の別個の道路セグメントに関連する（たとえば、ある方向での移動が第１道路セグメントとしてモデリングされ、反対方向での移動が別個の第２道路セグメントとしてモデリングされる２レーン道路、あるいはその代わりにＨＯＶレーンが１つまたは複数の近接する非ＨＯＶレーンとは別々の道路セグメントとしてモデリングされるマルチレーンフリーウェイ）状況で、速度および／または方位などのデータサンプルに関する追加情報を使用して、データサンプルに関するその道路の最も可能性の高い道路セグメントを選択することができる。
【０１３３】
ステップ４１５の後に、このルーチンはステップ４２０へ続き、どの道路セグメントにも関連付けられていないデータサンプル（存在する場合に）を含む、後の処理に関して関心を持たれている道路セグメントに関連付けられていないすべてのデータサンプルをフィルタリングする。たとえば、ある機能的道路種別の道路（たとえば、道路のサイズおよび／またはその交通の量が関心を持たれるのに十分に大きくはない場合）を除外するためあるいはフリーウェイランプまたは支線道路またはコレクタ／ディストリビュータ道路の部分の交通特性が全体としてのフリーウェイを表さないのでそのような道路部分を除外するためなど、ある道路または道路の部分が、後の分析に関して関心を持たれるものではない場合がある。同様に、複数の道路セグメントが道路の特定の部分に関連する状況で、特定の目的のために非ＨＯＶレーンの挙動だけが関心を持たれている場合にフリーウェイのＨＯＶレーンを除外するためまたは２方向道路の１つの方向だけが関心を持たれている場合など、いくつかの道路セグメントがある目的に関して関心を持たれないものである場合がある。ステップ４２０の後に、このルーチンはステップ４２５へ続き、データソースのアクティビティに基づいてデータサンプルをフィルタリングするかどうかを判定するが、他の実施形態では、そのようなフィルタリングを実行しないものとするか、必ず実行するものとすることができる。図示の実施形態では、フィルタリングがソースアクティビティに基づいて実行される場合に、このルーチンは、ステップ４３０へ続き、その挙動が測定される関心を持たれているトラフィックフローアクティビティを反映しないデータソースに対応するデータサンプルを除去するため（たとえば、延長された一定期間の間にエンジンをかけたままで駐車している車両を除外するため、延長された一定期間の間にパーキングロット内、パーキングガレージ内、または他の狭い区域内で運転している車両を除外するためなど）など、そのようなフィルタリングを実行する。ステップ４３０の後またはその代わりにステップ４２５でデータソースアクティビティに基づくフィルタリングを行わないと判定された場合に、このルーチンは、ステップ４９０へ続き、後の使用のためにフィルタリングされたデータを格納するが、他の実施形態では、フィルタリングされたデータを、その代わりに１つまたは複数のクライアントに直接に供給することができる。次に、このルーチンは、ステップ４９５へ続き、継続するかどうかを判定する。そうである場合には、このルーチンはステップ４０５に戻り、そうでない場合には、ステップ４９９に継続し、終了する。
【０１３４】
図５は、データサンプル異常値エリミネータルーチン５００の例の実施形態の流れ図である。このルーチンは、たとえば、道路セグメントの他のデータサンプルに関して異常値である道路セグメントのデータサンプルを除去するためなど、図３のデータサンプル異常値エリミネータコンポーネント３５４および／または図１のデータサンプル異常値エリミネータコンポーネント１０６の実施形態の実行によって実現することができる。
【０１３５】
このルーチンは、ステップ５０５で始まり、ここで、ある道路セグメントおよび時間期間のデータサンプルのセットを受け取る。受け取られるデータサンプルは、たとえば、データサンプルフィルタラルーチンの出力から得られるフィルタリングされたデータサンプルとすることができる。次に、ステップ５１０で、このルーチンは、オプションで、道路セグメントの別個の部分および／または別個の挙動を反映するためにデータサンプルを複数のグループに分離する。たとえば、複数のフリーウェイレーンが単一の道路セグメントの一部として一緒に含まれ、複数のレーンが少なくとも１つのＨＯＶレーンおよび１つまたは複数の非ＨＯＶレーンを含む場合に、時間期間中のトラフィックフローがＨＯＶレーンと非ＨＯＶレーンとの間で大きく異なる場合に、（１つまたは複数の）ＨＯＶレーン内の車両を、他のレーン内の車両から分離することができる。そのようなグループ化は、データサンプルの特定のグループ内の通常のデータサンプル変動性をそれぞれが表す複数の曲線（たとえば、正規曲線またはガウス曲線）にデータサンプルをあてはめることによるなど、さまざまな形で実行することができる。他の実施形態では、道路セグメントが、その代わりに、その道路セグメントのすべてのデータサンプルが類似する挙動を反映するように分割される場合（たとえば、ＨＯＶレーンおよび他の非ＨＯＶレーンを有するフリーウェイが、その代わりに複数の道路セグメントに分割される場合）など、そのようなグループ化を実行しないものとすることができる。
【０１３６】
このルーチンは、次に、ステップ５１５へ続き、データサンプルの１つまたは複数のグループごとに（ステップ５１０のデータサンプル分離が実行されない場合には、データサンプルのすべてが単一グループとして扱われる）、データサンプルのすべての平均交通状況特性を計算する。そのような平均交通状況特性には、たとえば、平均速度ならびに平均値からの標準偏差などの対応する統計情報を含めることができる。次に、このルーチンは、ステップ５２０に継続して、１つまたは複数のデータサンプルグループごとに、暫定的に無視するために特定のターゲットデータサンプルを選択し、残りの交通状況特性について平均交通状況特性を判定するように、１つだけ除外（ｌｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ）分析を連続して実行する。残りのデータサンプルの平均交通状況特性とステップ５１５からのすべてのデータサンプルの平均交通状況特性との間の差が大きいほど、除外されたターゲットデータサンプルが他の残りのデータサンプルの共通の特性を反映しない異常値である尤度が高い。次に、ステップ５２５で、このルーチンは、共同効果を評価するために複数のターゲットデータサンプルのグループを連続して除外するためなど、１つまたは複数の追加のタイプの異常値分析をオプションで実行するが、いくつかの実施形態では、そのような追加の異常値分析を実行しないものとすることができる。ステップ５２２の後に、このルーチンは、ステップ５９０に継続して、ステップ５２０および／または５２５で異常値として識別されたデータサンプルを除去し、残りのデータサンプルを後の使用のために格納する。他の実施形態では、このルーチンは、その代わりに残りのデータサンプルを１つまたは複数のクライアントに使用のために転送することができる。その後、このルーチンは、ステップ５９５に継続して、継続べきかどうかを判定する。そうである場合には、このルーチンはステップ５０５に戻り、そうでない場合には、このルーチンは、ステップ５９９に継続し、終了する。
【０１３７】
図６は、データサンプル速度アセッサルーチン６００の例の実施形態の流れ図である。このルーチンは、たとえば、道路セグメントのさまざまなデータサンプルに基づいて一定期間中の道路セグメントの現在の平均速度を評価するためなど、図３のデータサンプル速度アセッサコンポーネント３５６および／または図１のデータサンプル速度アセッサコンポーネント１０７の実行によって実現することができる。この例の実施形態では、このルーチンは、一定期間中の複数の時間間隔または時間ウィンドウのそれぞれの間の道路セグメントの平均速度の連続計算を実行するが、他の実施形態では、このルーチンの各呼出しを、その代わりに、単一の時間間隔に関するものとすることができる（たとえば、複数の時間間隔をこのルーチンの複数の呼出しを介して評価する）。たとえば、時間期間が３０分である場合に、新しい平均速度計算を、５分の時間間隔を用いて（したがって、前後の時間間隔とオーバーラップしない各時間間隔を用いて）または１０分の時間間隔を用いて（したがって、近接する時間間隔とオーバーラップして）など、５分おきに実行することができる。
【０１３８】
このルーチンは、ステップ６０５で始まり、ここで、一定期間の道路セグメントのデータサンプル（たとえば、モバイルデータソースおよび物理的なセンサのデータ読み込みからのデータサンプル）の表示または一定期間の道路セグメントの不十分なデータの表示を受け取るが、いくつかの実施形態では、モバイルデータソースからのデータサンプルおよびセンサデータ読み込みからのデータサンプルのうちの一方だけを受け取ることができる。受け取られるデータサンプルは、たとえば、データサンプル異常値エリミネータルーチンの出力から入手することができる。同様に、不十分なデータの表示を、データサンプル異常値エリミネータルーチンから受け取ることができる。いくつかの場合に、不十分なデータの表示は、一定期間の間に道路セグメントに関連するモバイルデータソースからのデータサンプルがなかった時および／または道路セグメントに関するいくつかのまたはすべてのセンサデータ読み込みが欠けているかエラーがあることが検出される（たとえば、図１のセンサデータコンディショナコンポーネント１０５によって）時など、不十分な個数のデータサンプルを有することに基づくものとすることができる。この例では、このルーチンは、ステップ６１０で継続して、不十分なデータの表示を受け取ったかどうかを判定する。そうである場合には、このルーチンはステップ６１５に継続し、そうでない場合には、このルーチンはステップ６２５に継続する。
【０１３９】
ステップ６１５で、このルーチンは、一定期間の道路セグメントの推定平均交通速度を入手するために、トラフィックフローエスティメータルーチン（図１４に関して説明する）の実施形態を実行する。次に、ステップ６２０で、このルーチンは、推定平均速度の表示を提供する。ステップ６２５で、このルーチンは、最初の時間間隔から始めて、平均速度を評価しなければならない次の時間間隔または時間ウィンドウを選択する。次に、ステップ６３０で、このルーチンは、その時間間隔内のデータサンプルの加重平均交通速度を計算し、データサンプルの重み付けは、１つまたは複数の要因に基づく。たとえば、図示の実施形態では、各データサンプルの重み付けは、時間間隔の終りの近くのデータサンプルにより大きい重みを与えるため（これらが、その時間間隔の終りの実際の平均速度をより強く反映する可能性があるので）など、データサンプルの待ち時間に基づいて変更される（たとえば、線形に、指数関数的に、または段階的な形で）。さらに、図示の実施形態で、より多くまたはより少なくのいずれであれ、物理的センサからのデータ読み込みに車両および他のモバイルデータソースからのデータサンプルとは異なって重みを付けるためなど、データサンプルに、データのソースに基づいて重みを付けることができる。さらに、他の実施形態では、サンプルごとに基礎を含めて、さまざまな他の要因を重み付けに使用することができ、たとえば、センサに関する使用可能な情報（たとえば、物理的センサのうちの１つが間欠的に故障することまたは別のセンサより不正確なデータ読み込み分解能を有すること）を反映するためなど、ある物理的センサからのデータ読み込みに、別の物理的センサからのデータ読み込みとは異なって重みを付けることができ、ある車両または他のモバイルデータソースからのデータサンプルに、同様に、そのモバイルデータソースに関する情報に基づいて、別のそのような車両または他のモバイルデータソースからのデータサンプルとは異なって重みを付けることができる。いくつかの実施形態で重み付けに使用できる他のタイプの要因は、特定のデータサンプルの信頼度値または可能な誤差の他の推定値、特定のデータサンプルを特定の道路セグメントに関連付けなければならないことの信頼度などを含む。
【０１４０】
ステップ６３０で、このルーチンはステップ６３５に継続して、後の使用のために情報を格納し、かつ／または情報をクライアントに供給するためなど、時間間隔の計算された平均交通速度の表示を供給する。次に、ステップ６４０で、このルーチンは、オプションで、ステップ６０５での情報の受け取りの後に使用可能になった、時間期間の追加のデータサンプルを入手する。ステップ６４５で、時間期間についてさらなる時間間隔を計算しなければならないかどうかを判定し、そうである場合には、このルーチンはステップ６２５に戻る。その代わりに、さらなる時間間隔がない場合、またはステップ６２０の後には、このルーチンは、ステップ６９５に継続して、継続するかどうかを判定する。そうである場合には、このルーチンはステップ６０５に戻り、そうでない場合には、ステップ６９９に継続し、終了する。
【０１４１】
図７は、データサンプルフローアセッサルーチン７００の例の実施形態の流れ図である。このルーチンは、特定の一定期間中の特定の道路セグメントの平均速度以外の交通状況フロー特性を評価するためなど、図３のデータサンプルフローアセッサコンポーネント３５８および／または図１のデータサンプルフローアセッサコンポーネント１０８の実施形態の実行によって実現することができる。この例の実施形態では、評価されるフロー特性は、一定期間中に特定の道路セグメントに到着するかそこに存在する車両（または他のモバイルデータソース）の総量および道路セグメント上の点または道路セグメントの区域が車両によって覆われる時間のパーセンテージを反映する一定期間中の道路セグメントのパーセンテージ占有を含む。
【０１４２】
このルーチンは、ステップ７０５で始まり、ここで、一定期間中の道路セグメントのデータサンプルおよびその一定期間中の道路セグメントの平均速度、またはその一定期間中の道路セグメントの不十分なデータの表示を受け取る。データサンプルは、たとえば、データサンプル異常値エリミネータルーチンの出力から入手することができ、平均速度は、たとえば、データサンプル速度アセッサルーチンの出力から入手することができる。不十分なデータの表示は、たとえば、データサンプル異常値エリミネータルーチンの出力から入手することができる。いくつかの場合に、不十分なデータの表示は、一定期間の道路セグメントに関連するモバイルデータソースからのデータサンプルがなかった時および／または道路セグメントに関する一部またはすべてのセンサデータ読み込みが欠けているかエラーがあることが検出された時（たとえば、図１のセンサデータコンディショナコンポーネント１０５によって）など、不十分な個数のデータサンプルを有することに基づくものとすることができる。次に、このルーチンは、ステップ７０６に継続して、不十分なデータの表示を受け取ったかどうかを判定する。そうである場合には、このルーチンはステップ７５０に継続し、そうでない場合には、このルーチンはステップ７１０に継続する。
【０１４３】
ステップ７５０では、このルーチンは、一定期間の道路セグメントの推定総量および占有を入手するために、トラフィックフローエスティメータルーチン（図１４に関して説明する）の実施形態を実行する。次に、ステップ７５５で、このルーチンは、推定総量および占有の表示を提供する。
【０１４４】
ステップ７１０で、このルーチンは、各データサンプルを特定のモバイルデータソースに関連付けることによるなど、データサンプルを供給する車両（または他のモバイルデータソース）の台数を判定する。次に、ステップ７２０で、このルーチンは、部分的に車両の判定された台数に基づいて、データサンプルを供給する車両の道路セグメントへの最も可能性の高い到着レートを確率論的に判定する。いくつかの実施形態で、確率論的判定は、さらに、そのような車両の台数の先験的確率および特定の到着レートの先験的確率に関する情報を使用することができる。次に、ステップ７３０で、このルーチンは、車両の判定された台数および車両の総数のどのパーセンテージがデータサンプルを供給する車両であるのかに関する情報に基づくなど、一定期間中に道路セグメントを通過するすべての車両の総量を推論し、さらに、推論された総量の信頼区間を評価する。次に、ステップ７４０で、このルーチンは、推論された総量、平均速度、および平均車両長に基づいて、一定期間中の道路セグメントのパーセンテージ占有を推論する。他の実施形態では、関心を持たれている他のタイプのトラフィックフロー特性を、同様に評価することができる。図示の実施形態では、その後、このルーチンは、ステップ７９０に継続して、推論された総量および推論されたパーセンテージ占有の表示を供給する。ステップ７５５または７９０の後に、ステップ７９５で継続すると判定される場合には、このルーチンはステップ７０５に戻り、そうでない場合には、ステップ７９９に継続し、終了する。
【０１４５】
図１１は、センサデータ読み込みエラーディテクタルーチン１１００の例の実施形態の流れ図である。このルーチンは、たとえば、１つまたは複数の交通センサの健全性を判定するためなど、図３のセンサデータコンディショナコンポーネント３５３および／または図１のセンサデータコンディショナコンポーネント１０５の実行によって実現することができる。この例の実施形態では、このルーチンは、示された時間期間中に最近に入手された交通センサデータ読み込みに基づいて、１つまたは複数の交通センサの健全性を判定するためにさまざまな時刻に実行される。さらに、交通速度、交通量、交通占有など、さまざまなタイプの交通状況測定値のうちの１つまたは複数について交通センサによって出力されるデータを、さまざまな実施形態でこのルーチンによって分析することができる。さらに、交通状況の少なくとも一部のデータを、さまざまなレベルの粒度で（たとえば、速度情報のデータのグループの８ｋｍ／ｈ（５ｍｐｈ）バケット）など、さまざまな形で測定し、かつ／または集約することができ、このルーチンは、いくつかの実施形態で、１つまたは複数の交通状況測定値のそれぞれについて１つまたは複数のレベルの粒度（または他のレベルの集約）のそれぞれで特定の交通センサのデータを分析することができる。
【０１４６】
このルーチンは、ステップ１１０５で始まり、１つまたは複数の交通センサおよび選択された時間カテゴリ（たとえば、このルーチンが、近リアルタイムの形で結果を供給するために各時間カテゴリの後に実行される場合には最も最近の時間カテゴリ、あるいは、分析のために選択された１つまたは複数の以前の時間カテゴリ）の表示を受け取るが、他の実施形態では、その代わりに複数の時間カテゴリを示すことができる。いくつかの実施形態で、時間は、それぞれが時刻カテゴリ（たとえば、１２：００ＡＭから５：２９ＡＭまでおよび７：３０ＰＭから１１：５９ＰＭまで、５：３０ＡＭから８：５９ＡＭまで、９：００ＡＭから１２：２９ＰＭまで、１２：３０ＰＭから３：５９ＰＭまで、４：００ＰＭから７：２９ＰＭまで、および１２：００ＡＭから１１：５９ＰＭまで）および／または曜日カテゴリ（たとえば、月曜から木曜まで、金曜、土曜、および日曜、またはその代わりに土曜および日曜を一緒にグループ化する）をそれぞれが含む時間カテゴリによってモデリングすることができる。特定の時間カテゴリは、さまざまな実施形態で、交通が通常は晩および早朝の時間の間に比較的まばらである場合に、これらの時間をグループ化するためなど、交通が類似する特性を有すると期待される間の時間期間を反映するため（たとえば、通勤時間および通勤パターンまたは交通に影響する他の一貫したアクティビティに基づいて）を含めて、さまざまな形で選択することができる。さらに、いくつかの実施形態で、時間カテゴリは、手動でまたは類似するトラフィックフロー特性を有する時間期間を判定するためにヒストリカルデータを分析することによって自動的な形でのいずれであれ、異なる交通センサについて異なるように選択することができる（たとえば、地理的区域、道路、個々のセンサなどによって）。
【０１４７】
次に、ステップ１１１０から１１５０で、このルーチンは、ループを実行し、このループでは、示された時間カテゴリ中の交通センサのそれぞれの交通センサ健全性状況を判定するために、その時間カテゴリの示された１つまたは複数の交通センサのそれぞれからの交通センサデータ読み込みを分析する。ステップ１１１０で、このルーチンは、最初の交通センサから始めて、示された１つまたは複数の交通センサの次の交通センサを選択し、示された時間カテゴリ（または、ステップ１１０５でその代わりに複数の時間カテゴリが示された場合には、交通センサおよび示された時間カテゴリの次の組合せ）を選択する。ステップ１１１５で、このルーチンは、選択された時間カテゴリ中の交通センサの平均ヒストリカルデータ読み込み分布を取り出す。いくつかの実施形態で、ヒストリカルデータ読み込み分布は、最後の１２０日または最近の１２０日の期間など、拡張された時間期間にわたる選択された時間カテゴリ中（たとえば、月曜から木曜までを含む曜日の４：００ＰＭと７：２９ＰＭとの間）に交通センサによって供給されたデータ読み込みに基づくものとすることができる）。
【０１４８】
ステップ１１２０で、このルーチンは、選択された交通センサおよび選択された時間カテゴリのターゲット交通センサデータ分布を判定する。次に、ステップ１１２５で、このルーチンは、ターゲット交通センサデータ読み込み分布とヒストリカル交通センサデータ読み込み分布との類似度を判定する。他所でより詳細に説明するように、いくつかの実施形態では、そのような類似度測定値を、ターゲット交通センサデータ読み込み分布とヒストリカル交通センサデータ読み込み分布との間のＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量を計算することによって判定することができる。次に、ステップ１１３０で、このルーチンは、他所でより詳細に述べるように、ターゲット交通センサデータ読み込み分布の情報エントロピを判定する。
【０１４９】
次に、ステップ１１３５で、このルーチンは、さまざまな情報を使用して健全性分類（たとえば、「健全」または「不健全」の表示あるいは１から１００までなどの「健全性」スケール上の値）を実行することによって、選択された時間カテゴリの選択された交通センサの健全性を評価し、この健全性分類は、この例では、判定された類似度、判定されたエントロピ、および選択された時間カテゴリ（たとえば、４：００ＰＭから７：２９ＰＭまでなどの選択された時刻カテゴリおよび／または月曜から木曜までなどの選択された曜日カテゴリ）を含む。他の実施形態では、測定されるデータの粒度の度合の表示など（たとえば、速度情報のデータのグループの８ｋｍ／ｈ（５ｍｐｈ）バケット）、他のタイプの情報を使用することができる。一実施形態では、ニューラルネットワークを分類に使用することができるが、他の実施形態では、ディシジョンツリー、ベイジアンクラシファイヤなどを含むさまざまな他の分類技法を利用することができる。
【０１５０】
次に、ステップ１１４０で、このルーチンは、評価された交通センサ健全性および／または他の要因に基づいて、選択された交通センサおよび選択された時間カテゴリの交通センサ健全性状況（この例では、健全または不健全としての）を判定する。いくつかの実施形態で、交通センサの健全性状況は、選択された時間カテゴリの交通センサ健全性がステップ１１３５で健全と評価される時に必ず、健全と判定することができる。さらに、交通センサの健全性状況は、選択された時間カテゴリの交通センサ健全性が不健全と評価され（たとえば、ステップ１１３５で）、選択された時間カテゴリが十分に長い時間期間（たとえば、少なくとも１２時間または２４時間）をカバーする関連する時刻カテゴリを有する時に必ず、不健全と判定することができる。さらに、いくつかの実施形態で、関連する時間カテゴリ（たとえば、１つまたは複数の以前のおよび／または後続の時間期間）に関する情報を、より長い一定期間（たとえば、１日）にわたる交通センサ健全性を分類するためなど、取り出し、使用することができる。そのようなロジックは、交通センサが正確に報告している一時的な異常な交通パターンに基づくセンサ健全性状況の偽陰性判定（たとえば、実際には交通センサが健全である時に交通センサ健全性状況を不健全と判定すること）の危険性を下げることができる。
【０１５１】
たとえば、偽陰性判定は、外部要因（たとえば、交通事故、気象付随事件など）に起因するデータ読み込みの実質的な日中変動性に起因して発生する可能性がある。たとえば、特定の交通センサまたはその付近で発生する自動車事故は、その交通センサが比較的短い時間期間（たとえば１時間から２時間）にわたって異常な誤ったデータ読み込みを供給することをもたらす場合がある。センサ健全性状況の判定が、交通事故によって引き起こされる外乱の時間中に主に入手されるデータ読み込みだけに基づく場合には、偽陰性判定が生じる可能性が高い。不健全センサ状況の判定を比較的より長い時間期間（たとえば、１２時間または２４時間）にわたって入手されるデータ読み込みに基づくものとすることによって、そのような偽陰性判定の危険性を減らすことができる。その一方で、偽陽性判定（たとえば、実際には不健全である時に交通センサ健全性を健全と判定すること）は、誤動作している交通センサがヒストリカルデータ読み込み（たとえば、通常の交通パターンを反映する）に類似するデータ読み込みを供給する可能性が低いので、一般に、より可能性が低いかもしれない。したがって、比較的より短い時間期間に基づいて、交通センサ健全性状況を健全と判定することが適当である可能性がある。
【０１５２】
いくつかの実施形態は、より短い時間期間を反映する時間カテゴリを用いて毎日複数回このルーチンを実行する（たとえば、前の３時間にわたって延びる時刻カテゴリを有する時間カテゴリを用いてこのルーチンを３時間おきに実行する）ことと、前の日全体を反映する時間カテゴリを用いて毎日少なくとも１回このルーチンを実行する（たとえば、前の２４時間にわたって延びる時刻カテゴリを有する時間カテゴリを用いて真夜中にこのルーチンを実行する）こととによって、そのような差別的ロジックをもたらすことができる。
【０１５３】
さらに、センサ健全性状況の判定は、十分な個数のデータ読み込みを選択された時間カテゴリについて入手できるかどうか（たとえば、交通センサが間欠的にデータ読み込みを報告しているので）および／または交通センサによって供給されるセンサ状態の表示（たとえば、交通センサが固着していることの）に基づくなど、他の要因に基づくものとすることができる。
【０１５４】
ステップ１１４５で、このルーチンは、判定された交通センサ健全性状況を供給する。いくつかの実施形態で、交通センサ健全性状況を、他のコンポーネント（たとえば、図１のセンサデータアグリゲータコンポーネント１１０）による後の使用のために格納し（たとえば、データベースまたはファイルシステムに）、かつ／または他のコンポーネント（たとえば、データサンプル異常値エリミネータコンポーネント）に直接に供給することができる。ステップ１１５０で、このルーチンは、処理すべき交通センサ（または交通センサおよび時間カテゴリの組合せ）がまだあるかどうかを判定する。そうである場合には、このルーチンはステップ１１１０に継続して継続し、そうでない場合には、ステップ１１５５に継続して、適宜他のアクションを実行する。そのような他のアクションには、たとえば、複数の交通センサのそれぞれについて１つまたは複数の時間カテゴリのそれぞれについてヒストリカルデータ読み込み分布（たとえば、最後の１２０日間の）を周期的に（たとえば、毎日１回、毎週１回など）再計算することを含めることができる。ヒストリカルデータ読み込み分布を周期的に再計算することによって、このルーチンは、徐々に変化する交通状況（たとえば、道路工事プロジェクトの開始または完了に起因する）をものともせずに正確な交通センサ健全性状況判定を提供し続けることができる。ステップ１１５５の後に、このルーチンはステップ１１９９に継続し、リターンする。
【０１５５】
図１２は、センサデータ読み込みエラーコレクタルーチン１２００の例の実施形態の流れ図である。このルーチンは、道路セグメントに関連する１つまたは複数の交通センサの訂正されたデータ読み込みを判定するためなど、図３のセンサデータコンディショナコンポーネント３５３および／または図１のセンサデータコンディショナコンポーネント１０５の実行によって実現することができる。図示の例の実施形態では、このルーチンを周期的に（たとえば、５分おきに）実行して、センサデータ読み込みエラーコレクタルーチンによって不健全と識別された交通センサのデータ読み込みを訂正することができる。他の実施形態では、このルーチンを、特定の道路セグメントの訂正されたデータ読み込みを入手するためにセンサデータアグリゲータルーチンによってなど、オンデマンドで実行することができ、あるいはその代わりに、さまざまな状況でこのルーチンを使用しないものとすることができる。たとえば、データ分析および訂正は、特定の道路セグメントのすべてのデータサンプル（たとえば、交通センサおよび１つまたは複数の別個のタイプのモバイルデータソースを含めることができる複数のタイプのデータソースなどの複数のデータソースから）がその特定の道路セグメントのトラフィックフロー条件を分析するのに十分なデータを供給するかどうかを判定し、そうである場合には個々の交通センサからのデータの訂正を実行しないものとすることによって、より一般的に実行することができる。
【０１５６】
このルーチンは、ステップ１２０５で始まり、ここで、１つまたは複数の交通センサが関連する道路セグメントの表示（たとえば、関連する交通センサのうちの１つまたは複数が不健全として分類された、センサデータ読み込みエラーディテクタルーチンからの結果に基づく）と、オプションとして処理すべき１つまたは複数の時間カテゴリの表示（たとえば、その間に関連する交通センサのうちの少なくとも１つが少なくとも潜在的に不健全として分類された時間カテゴリ）を受け取る。他の実施形態では、関心を持たれている１つまたは複数の交通センサを、１つまたは複数の交通センサの表示を直接に受け取ることによるなど、他の形で示すことができる。ステップ１２１０から１２３５では、このルーチンは、ループを実行し、このループでは、示された道路セグメント内の不健全な交通センサを処理して、１つまたは複数の時間カテゴリ（たとえば、ステップ１２０５で示された時間カテゴリ）中のこれらの交通センサの訂正されたデータ読み込みを判定し、供給する。
【０１５７】
ステップ１２１０で、このルーチンは、最初の不健全な交通センサから始めて、示された道路セグメント内の次の不健全な交通センサを選択する。このルーチンは、その間に交通センサが以前に不健全と指定された１つまたは複数の時間カテゴリのうちの１つを選択することによってなど、ステップ１２０５で示された１つまたは複数の時間カテゴリのうちの１つなど、使用すべき時間カテゴリをも選択する。ステップ１２１５で、このルーチンは、健全であり、選択された時間カテゴリの不健全な交通センサの読み込みの訂正において支援するのに使用できる十分な他の交通センサが示された道路セグメントにあるかどうかを判定する。この判定は、選択された時間カテゴリ中に示された道路セグメントに少なくとも所定の個数（たとえば、少なくとも２つ）および／または所定のパーセンテージ（たとえば、少なくとも３０％）の健全な交通センサがあるかどうかに基づくものとすることができ、さらに、示された道路セグメント内の健全な交通センサの相対位置を考慮することができる（たとえば、隣接するか他の形で近くの交通センサを、不健全な交通センサからより遠い交通センサより好ましいものとすることができる）。ステップ１２１５で、十分な健全な交通センサがあると判定される場合には、このルーチンはステップ１２２０に継続し、ここで、選択された時間カテゴリの道路セグメント内の他の健全な交通センサからのデータ読み込みに基づいて、不健全な交通センサの訂正されたデータ読み込みを判定する。訂正されたデータ読み込みは、選択された時間カテゴリの示された道路セグメント内の健全な交通センサから入手された複数のデータ読み込みの平均値を計算することによるなど、さまざまな形で判定することができる。いくつかの実施形態では、すべての健全な交通センサを平均化に使用することができるが、他の実施形態では、選択された健全な交通センサだけを使用することができる。たとえば、示された道路セグメント内の交通センサのうちの所定のパーセンテージ（たとえば、少なくとも３０％）が、選択された時間カテゴリ中に健全である場合には、すべての健全な交通センサを平均化に使用することができ、そうでない場合には、最も近い健全な交通センサのうちの所定の個数（たとえば、少なくとも２つ）だけを使用することができる。
【０１５８】
その代わりに、ステップ１２１５で、選択された時間カテゴリについて、示された道路セグメント内に十分な健全な交通センサがないと判定される場合には、このルーチンはステップ１２２５に継続し、ここで、交通センサおよび／または道路セグメントに関連する他の情報に基づいて、不健全な道路センサの訂正されたデータ読み込みを判定することを試みる。たとえば、そのような情報には、道路セグメントおよび／または不健全な交通センサの予測された交通状況情報、道路セグメントおよび／または不健全な交通センサの予報交通状況情報、ならびに／あるいは道路セグメントおよび／または不健全な交通センサのヒストリカル平均交通状況情報を含めることができる。さまざまなロジックを実施して、さまざまなタイプの情報の相対信頼性を反映することができる。たとえば、いくつかの実施形態で、予測交通状況情報を（たとえば、これが使用可能である限り）、予報交通状況情報より優先して使用することができ、予報交通状況情報を、ヒストリカル平均交通状況情報より優先して使用することができる。将来のトラフィックフロー条件の予測および予報に関する追加の詳細は、２００６年３月３日に出願され、「Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｔｉｍｅ  Ｓｅｒｉｅｓ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  Ｏｆ  Ｆｕｔｒｅ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ」と題された米国特許出願第１１／３６７，４６３号で入手可能であり、参照によってその全体が本明細書に組み込まれる。他の実施形態では、ステップ１２２０でのデータ読み込み訂正が、選択された時間カテゴリおよび／または関連する時間カテゴリ中に他の健全な交通センサから入手可能な最良のデータに基づいて必ず実行される場合などに、ステップ１２１５および１２２５を実行しないものとすることができる。たとえば、データ読み込み訂正は、すべての交通センサのうちの少なくとも所定のパーセンテージ（たとえば、少なくとも３０％）が健全である場合に選択された時間カテゴリの示された道路セグメント内のすべての健全な交通センサに基づくものとすることができ、そうでない場合に選択された時間カテゴリおよび／または関連する時間カテゴリ中の示された道路セグメントおよび／または近くの道路セグメント内の最も近い隣接する健全な交通センサに基づくものとすることができる。
【０１５９】
ステップ１２２０または１２２５の後に、このルーチンは、ステップ１２３０に進み、選択された時間カテゴリ中の交通センサの訂正された読み込みとして使用するために、判定された交通センサデータ読み込みを供給する。いくつかの実施形態で、判定された交通センサデータ読み込みを、他のコンポーネント（たとえば、図１のセンサデータアグリゲータコンポーネント１１０）による後の使用のために格納する（たとえば、データベースまたはファイルシステムに）ことができる。ステップ１２３５で、このルーチンは、処理すべき交通センサおよび時間カテゴリの追加の組合せがあるかどうかを判定する。そうである場合には、このルーチンはステップ１２１０に戻り、そうでない場合には、ステップ１２９９に進み、リターンする。
【０１６０】
図１３は、センサデータ読み込みアグリゲータルーチン１３００の例の実施形態の流れ図である。このルーチンは、たとえば、特定の道路セグメントに関連する複数の交通センサに関してなど、特定の時間カテゴリまたは他の時間期間中の複数の交通センサの交通状況情報を判定し、供給するためなど、図３のセンサデータアグリゲータコンポーネント３５５および／または図１のセンサデータアグリゲータコンポーネント１１０の実行によって実現することができる。図示の例の実施形態では、このルーチンは、特定の道路セグメントについて実行されるが、他の実施形態では、複数の交通センサの他のタイプのグループからの情報を集約することができる。さらに、このルーチンは、他のルーチンが正確な評価を提供できない（たとえば、不十分なデータに起因して）状況で交通状況情報を供給するためなど、交通状況情報の評価を実行する他のルーチン（たとえば、データサンプルフローアセッサルーチン）によって供給される情報に対して相補的な交通状況情報を供給することができる。
【０１６１】
このルーチンは、ステップ１３０５で始まり、１つまたは複数の道路セグメントおよび１つもしくは複数の時間カテゴリまたは他の時間期間の表示を受け取る。ステップ１３１０で、このルーチンは、最初の示された道路セグメントから始めて、１つまたは複数の示された道路セグメントのうちの次の道路セグメントを選択する。ステップ１３１５で、このルーチンは、道路セグメントに関連するすべての交通センサによって示された時間期間（１つまたは複数）中にとられた使用可能な交通センサデータ読み込みの一部またはすべてを入手する。そのような情報は、たとえば、図１のセンサデータコンディショナコンポーネント１０５および／または図１のセンサデータコンディショナコンポーネント３５３から入手することができる。具体的に言うと、このルーチンは、いくつかの場合に、健全と判定された交通センサの交通センサデータ読み込みおよび／または図１２のセンサデータ読み込みエラーコレクタルーチンによって供給されるか判定されるものなどの不健全と判定された交通センサの訂正された交通センサデータ読み込みを入手することができる。
【０１６２】
次に、ステップ１３２０で、このルーチンは、示された（１つまたは複数の）時間期間中の道路セグメントの平均速度、量、および／または占有を判定するためなど、入手されたデータ読み込みをさまざまな形のうちの１つまたは複数で集約する。平均速度は、たとえば、１つまたは複数の交通センサ上を通過する車両の速度を反映するデータ読み込みの平均をとることによって判定することができる。交通量は、車両カウントを報告するデータ読み込みを参照して判定することができる。たとえば、センサがアクティブ化された時以降にそのセンサの上を通過した車両の累積台数を報告するループセンサを与えられれば、交通量は、単純に、示された時間期間中に入手された２つのデータ読み込みを減算することと、その結果をそれらのデータ読み込みの間の時間間隔によって割ることによって推論することができる。さらに、密度は、他所でより詳細に説明するように、判定された平均速度、量、および平均車両長に基づいて判定することができる。いくつかの場合に、より最近のデータ読み込みが平均フロー判定に対してより古いデータ読み込みより大きい影響を有するように、データ読み込みにさまざまな形で（たとえば、年齢によって）重みを付けることができる。
【０１６３】
次に、ステップ１３２５で、このルーチンは、処理すべき道路セグメント（または複数の交通センサの他のグループ）がまだあるかを判定する。そうである場合には、このルーチンはステップ１３１０に戻り、そうでない場合には、ステップ１３３０に進んで、判定されたトラフィックフロー情報を供給する。いくつかの実施形態で、判定されたフロー情報を、図１の交通データクライアント１０９および／または図３のＲＴ情報プロバイダシステム３６３への後の供給のために格納する（たとえば、データベースまたはファイルシステム内に）ことができる。次に、このルーチンは、ステップ１３３９に継続し、リターンする。
【０１６４】
図１４は、トラフィックフローエスティメータルーチン１４００の例の実施形態の流れ図である。このルーチンは、さまざまな形で道路セグメントのさまざまなタイプのトラフィックフロー情報を推定するためなど、トラフィックフローエスティメータコンポーネント（図示せず）の実行によって実現することができる。この例の実施形態では、このルーチンは、図６のデータサンプル速度アセッサルーチンおよび／または図７のデータサンプルフローアセッサルーチンによって、これらのルーチンがそのめいめいの評価を正確に実行するのに十分なデータを他の形で入手することができない状況などで、量および／または占有の推定値を入手するために呼び出すことができる。
【０１６５】
このルーチンは、ステップ１４０５で始まり、道路セグメントと、１つもしくは複数の時間カテゴリまたは他の時間期間と、速度、量、密度、占有などのトラフィックフロー情報の１つまたは複数のタイプとの表示を受け取る。ステップ１４１０で、このルーチンは、１つまたは複数の関連する道路セグメントが１つまたは複数の示された時間期間中に１つまたは複数のタイプのトラフィックフロー情報に関する正確な情報を有するかどうかに基づくなど、そのような道路セグメントに基づいて示されたタイプのトラフィックフロー情報を推定するかどうかを判定する。関連する道路セグメントは、さまざまな形で識別することができる。たとえば、いくつかの場合に、道路セグメントに関する情報に、第１道路セグメントが通常は第２（たとえば隣接する）道路セグメントに類似する交通パターンを有し、第２道路セグメントのトラフィックフロー情報を利用して第１道路セグメント上のトラフィックフローを推定できることなど、道路セグメントの間の関係に関する情報を含めることができる。いくつかの場合に、そのような関係を、以前に実行された分析および／または動的に実行される分析のいずれであれ、２つの道路セグメント上のめいめいのトラフィックフローパターンの統計的分析（たとえば、異なる時刻の所与の交通センサの類似するデータ分布を識別することに関して前に述べたものに類似する形であるが、その代わりに、同一時刻などの複数の異なる交通センサの間の類似度を分析する）に基づくなど、自動的に判定することができる。代替案では、１つまたは複数の隣接する道路セグメントを、道路セグメントの間の特定の関係の判定を一切実行せずに、示された道路セグメントに関して関連するものとして選択することができる。関連する道路セグメントに基づいてトラフィックフロー情報を推定すると決定される場合には、このルーチンは、ステップ１４１５に進み、１つまたは複数の関連する道路セグメントの同一タイプ（１つまたは複数）のトラフィックフロー情報に基づいて、示されたタイプ（１つまたは複数）のトラフィックフロー情報の値（１つまたは複数）を推定する。たとえば、道路セグメントの平均速度を、１つまたは複数の隣接する道路セグメントの平均交通速度に基づいて（たとえば、１つの隣接する道路セグメントからの交通速度を使用することによって、または複数の隣接する道路セグメントからの交通速度の平均をとることによって）判定することができる。
【０１６６】
ステップ１４１０で、その代わりに、関連する道路セグメントに基づいて示された道路セグメントのトラフィックフロー情報を推定しないと決定される場合には、このルーチンは、ステップ１４２０に継続し、示された道路セグメントおよび示された時間期間の予測された情報に基づいて１つまたは複数の示された時間期間中の示された道路セグメントのトラフィックフロー情報を推定するかどうかを判定する。いくつかの実施形態で、そのような予測された情報は、予測が、正確な現在のデータが使用可能である間に複数の将来の時刻について繰り返して行われる（たとえば、次の３時間について１５分おきに）場合など、ある種の条件の下でのみ入手可能である場合がある。したがって、予測を生成するための正確な入力データが、延長された時間（たとえば、３時間超）の間について入手可能になる場合には、このルーチンによって利用できる将来の交通状況情報予測を入手することが可能でない場合がある。その代わりに、いくつかの実施形態では、そのような予測された将来の交通状況情報が、その実施形態で使用されないことに起因するなど、他の理由から使用可能でない場合がある。ステップ１４２０で、予測された情報に基づいてトラフィックフロー情報を推定すると決定される場合には、このルーチンは、ステップ１４２５に進み、たとえば図３の予測交通情報プロバイダシステム３６０から入手された予測情報に基づいて、示された道路セグメントおよび示された時間期間（１つまたは複数）の示されたタイプ（１つまたは複数）のトラフィックフロー情報を推定する。将来のトラフィックフロー条件の予測および予報に関する追加の詳細は、２００６年３月３日に出願され、「Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｔｉｍｅ  Ｓｅｒｉｅｓ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  Ｏｆ  Ｆｕｔｒｅ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ」と題された特許文献１で入手可能であり、参照によってその全体が本明細書に組み込まれる。
【０１６７】
ステップ１４２０で、予測された情報に基づいて示されたセグメントのトラフィックフロー情報を推定しない（たとえば、予測された情報が使用可能でないことに起因して）と決定される場合には、このルーチンは、ステップ１４３０に継続し、示された道路セグメントおよび１つまたは複数の示された時間期間中のトラフィックフロー情報をその時間期間（１つまたは複数）のその道路セグメントの予報情報に基づいて推定するかどうかを判定する。いくつかの実施形態で、交通状況を、少なくともいくつかの現在の条件情報を使用しない形でなど、交通状況が予測される時刻を超えた将来の時刻について予報することができる。したがって、予測された情報が入手可能でない（たとえば、予測を生成するための正確な入力データが３時間超について入手可能ではなかったので）場合に、それでも、大幅に前もって生成された情報など、予報情報を利用することが可能である場合がある。ステップ１４３０で、予報情報に基づいてトラフィックフロー情報を推定すると決定される場合には、このルーチンは、ステップ１４３５に進み、たとえば予測交通情報プロバイダシステム３６０から入手された予報情報に基づいて、示された道路セグメントおよび時間期間（１つまたは複数）の示されたタイプ（１つまたは複数）のトラフィックフロー情報を推定する。
【０１６８】
その代わりに、ステップ１４３０で、予報情報に基づいて示された道路セグメントのトラフィックフロー情報を推定しない（たとえば、予報情報が入手可能ではないことに起因して）と決定される場合には、このルーチンは、ステップ１４４０に継続し、示された道路セグメントのヒストリカル平均フロー情報（たとえば、時刻カテゴリおよび／または曜日カテゴリを含む時間カテゴリに基づくなど、同一のまたは対応する時間期間の）に基づいて、示された道路セグメントおよび時間期間（１つまたは複数）の示されたタイプ（１つまたは複数）のトラフィックフロー情報を推定する。たとえば、予報情報が入手不能である（たとえば、入力データが、最も最近の予測および予報が生成された期間より長い期間について入手不能であり、新しい予測および新しい予報を生成できないので）場合には、このルーチンは、示された道路セグメントのヒストリカル平均フロー情報を使用することができる。ヒストリカル平均フロー情報の生成に関連する追加の詳細は、同時に出願され、「Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ  Ｒｏａｄ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｆｌｏｗ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｆｒｏｍ  Ｈｉｓｔｒｉｃａｋ  Ｄａｔａ」と題された米国特許出願（代理人整理番号４８０２３４．４１０Ｐ１）で入手可能であり、参照によってその全体が本明細書に組み込まれる。
【０１６９】
ステップ１４１５、１４２５、１４３５、または１４４０の後に、このルーチンは、ステップ１４４５に進み、示された道路セグメントおよび示された時間期間（１つまたは複数）の示されたタイプ（１つまたは複数）の推定されたトラフィックフロー情報を供給する。供給される情報は、たとえば、このルーチンを呼び出したルーチン（たとえば、データサンプルフローアセッサルーチン）に返し、かつ／または後の利用のために格納する（たとえば、データベースまたはファイルシステム内に）ことができる。ステップ１４４５の後に、このルーチンは、ステップ１４９９へ続き、リターンする。
【０１７０】
図９Ａ〜９Ｃに、道路交通状況に関する情報を入手し、提供する際のモバイルデータソースのアクションの例を示す。道路交通状況に関する情報は、無線リンク（たとえば、衛星アップリンク、セルラ網、Ｗｉ−Ｆｉ、パケット無線など）を使用する送信および／またはデバイスが適当なドッキングポイントもしくは他の接続ポイントに達した時の物理的ダウンロード（たとえば、フリートビークルが情報ダウンロードを実行するための適当な機器を備えた主拠点または他の宛先に戻った後に、そのフリートビークルから情報をダウンロードするため）によるなど、さまざまな形でモバイルデバイス（車両ベースのデバイスおよび／またはユーザデバイスのいずれであれ）から入手することができる。かなり後の第２の時刻に入手される、第１の時刻の道路交通状況に関する情報は、デバイスから物理的にダウンロードされる情報の場合にそうである可能性があるものなど、さまざまな利益を提供する（たとえば、第１の時刻に関する予測の検証、予測プロセスを後に改善する際の観察されたケースデータとしての使用など）が、そのような道路交通状況情報は、リアルタイムまたは近リアルタイムの形で入手される時に、追加の利益を提供する。したがって、少なくともいくつかの実施形態で、無線通信機能を有するモバイルデバイスは、周期的に（たとえば、３０秒おき、１分おき、５分おきなど）および／または十分な量の獲得された情報が使用可能である時に（たとえば、道路交通状況情報に関連するデータポイントの獲得ごと、Ｎが構成可能な数である場合など、そのようなデータのＮ個の獲得ごと、獲得されたデータがあるストレージサイズおよび／または送信サイズに達する時など）など、頻繁な基礎で道路交通状況に関する少なくともいくつかの獲得された情報を供給することができる。いくつかの実施形態で、獲得された道路交通状況情報のそのような頻繁な無線通信を、各データポイントに対応する追加データを含めるため、複数のデータポイントに関する集約された情報を含めるためなど（たとえば、デバイスからの後続の物理的ダウンロードの際に、大量のデータを含むより低頻度の無線通信を介して）、他の時刻の追加の獲得された道路交通状況情報によってさらに補足することができる。
【０１７１】
さまざまな利益が、獲得された道路交通状況情報をリアルタイムまたは他の頻繁な形でモバイルデバイスから入手することによってもたらされるが、いくつかの実施形態で、獲得された道路交通状況情報のそのような無線通信が、さまざまな形で制限される場合がある。たとえば、いくつかの場合に、モバイルデバイスから特定の無線リンク（たとえば、衛星アップリンク）を介してデータを送信することのコスト構造が、より頻繁でない間隔（たとえば、１５分おき）に送信が行われるようなものである場合があり、あるいは、モバイルデバイスが、そのような間隔で送信するように事前にプログラムされている場合がある。他の場合に、モバイルデバイスが、モバイルデバイスの区域での無線カバレッジの欠如（たとえば、近くのセル電話受信器ステーションがないことに起因する）に起因して、モバイルデバイスまたはデバイスのユーザによって実行される他のアクティビティに起因して、モバイルデバイスまたは関連する送信器の一時的問題に起因してなど、無線リンクを介してデータを送信する能力を一時的に失う場合がある。
【０１７２】
したがって、いくつかの実施形態で、少なくともいくつかのそのようなモバイルデバイスを、複数のデータサンプルを格納する（または、そのような複数のデータサンプルを別の関連するデバイスに格納させる）ように設計するか他の形で構成することができ、その結果、複数のデータサンプルの少なくとも一部の情報を、単一の無線送信中に一緒に送信できるようになる。たとえば、いくつかの実施形態で、少なくともいくつかのモバイルデバイスは、モバイルデバイスが無線リンクを介してデータを送信できない期間中（たとえば、通常は個別に各データサンプルを送信するモバイルデバイスに関して、３０秒おきまたは１分おきなど）に、獲得した道路交通状況情報データサンプルを格納し、その後、これらの格納されたデータサンプルを一緒に（またはこれらのサンプルのサブセットおよび／または集約を）発生する次の無線送信中に送信するように構成することができる。一部のモバイルデバイスは、周期的に（たとえば、１５分おきまたは指定された量のデータが送信に使用可能である時に）無線送信を実行するように構成することもでき、少なくともいくつかの実施形態で、無線送信の間の時間間隔にわたって道路交通状況情報の複数のデータサンプルを獲得し、格納し（たとえば、３０秒または１分などの事前に決定されたサンプリングレートで）、その後、次の無線送信中にデータサンプルを一緒に（またはこれらのサンプルのサブセットおよび／または集約を）同様に送信するようにさらに構成することができる。一例として、情報の１０００単位までの無線送信が、０．２５ドルのコストを要し、各データサンプルが、サイズにおいて５０単位である場合に、１分おきにサンプリングし、２０分おきに２０個のサンプルを含むデータセットを送信することが有利である可能性がある（各サンプルを個別に１分おきに送信するよりも）。そのような実施形態では、データサンプルがわずかに（周期的送信の例では、データサンプルの規則的獲得を仮定すると、平均して送信の間の時間期間の半分だけ）遅延される可能性があるが、この送信から入手される道路交通状況情報は、それでも、近リアルタイム情報を提供する。さらに、いくつかの実施形態で、複数の格納されたデータサンプルに基づいて、モバイルデバイスによって追加情報を生成し、供給することができる。たとえば、特定のモバイルデバイスが、各データサンプル中に現在の瞬間的位置に関する情報だけを獲得できるが、速度および／または位置などの追加の関連情報を獲得することができない場合に、そのような追加の関連情報を、複数の後続のデータサンプルに基づいて計算するか、他の形で判定することができる。
【０１７３】
具体的に言うと、図９Ａは、複数の相互接続された道路９２５、９３０、９３５、および９４０を有する例の区域９５５を示し、凡例表示９５０は、道路の北の方向を示す（道路９２５および９３５は、南北方向に走り、道路９３０および９４０は、東西方向に走る）。限られた個数の道路だけが示されているが、これらの道路は、何マイルにもわたる相互接続されたフリーウェイまたは多数のブロックにまたがる街路のサブセットなど、大きい地理的区域を表す可能性がある。この例では、モバイルデータソース（たとえば、図示されていない車両）は、３０分の期間にわたって位置９４５ａから９４５ｃに移動しており、１５分ごとに現在の交通状況を示すデータサンプルを獲得し、送信するように構成される。したがって、モバイルデータソースが移動し始める時に、そのモバイルデータソースは、位置９４５ａ（この例ではアスタリスク「＊」によって示される）で最初のデータサンプルを獲得し、送信し、１５分後に位置９４５ｂで第２のデータサンプルを獲得し、送信し、合計３０分後に位置９４５ｃで第３のデータサンプルを獲得し、送信する。この例では、各データサンプルは、９４５ａ送信についてデータ値Ｐa、Ｄa、Ｓa、およびＴaを使用して表されているように、現在位置（たとえば、ＧＰＳ座標での）、現在の方向（たとえば、北行き）、現在速度（たとえば、毎時４８ｋｍ（３０マイル））、および現在時刻の表示を含み、オプションで、他の情報（たとえば、モバイルデータソースを示すための識別子）をも含むことができる。そのような獲得され供給される現在の交通状況情報は、いくつかの利益を提供するが、位置９４５ｂから９４５ｃへのルートが部分的に道路９３０に沿ってまたは９４０に沿ってのどちらで発生したかを含む多数の詳細は、そのようなデータから判定することができない。さらに、そのようなサンプルデータは、たとえば、道路９２５の位置９４５ａと９４５ｂとの間の部分を、別個の交通状況を報告でき予測できる別個の道路セグメントとして扱うことを可能にはしない。
【０１７４】
図９Ａに似た形で、図９Ｂは、３０分の期間にわたって相互接続された道路９２５、９３０、９３５、および９４０上で位置９４５ａから９４５ｃに移動するモバイルデータソースを有する例９０５を示し、このモバイルデータソースは、交通状況に関する情報を１５分ごとに送信する（位置９４５ａ、９４５ｂおよび９４５ｃに示されたアスタリスクによって示されるように）。しかし、この例では、モバイルデータソースは、１分おきにデータサンプルを獲得し、送信するように構成され、後続送信は、前の１５分中のデータサンプルのそれぞれからのデータを含む。したがって、モバイルデータソースが位置９４５ａと９４５ｂとの間を移動する時に、このモバイルデータソースは、１５個のデータサンプル９１０ｂ１〜９１０ｂ１５のセット９１０ｂを獲得し、各データサンプルは、この例では、データサンプルの時のモバイルデータソースの方向を指す矢印を用いて示されている。この例では、各データサンプルは、同様に、現在位置、現在方向、現在速度、および現在時刻の表示を含み、位置９４５ｂでの後続送信は、データサンプル９１０ｂのそれぞれのこれらのデータ値を含む。同様に、モバイルデータソースが位置９４５ｂと９４５ｃとの間を移動する時に、このモバイルデータソースは、１５個のデータサンプル９１０ｃ１〜９１０ｃ１５を獲得し、位置９４５ｃでの後続送信は、これらの１５個のデータサンプルのそれぞれの獲得されたデータ値を含む。そのような追加のデータサンプルを供給することによって、さまざまな追加情報を入手することができる。たとえば、今や、位置９４５ｂから９４５ｃへのルートが、道路９４０ではなく道路９３０に沿って部分的に発生したことが簡単に判定され、対応する交通状況情報を道路９３０に帰することが可能になる。さらに、特定のデータサンプルおよびそれらに近接するデータサンプルは、位置９４５ａと９４５ｂとの間の道路９２５を、たとえば潜在的に別個の道路交通状況をそれぞれが有する１５個までの別個の道路セグメントとして表す（たとえば、各データサンプルを別個の道路セグメントに関連付けることによって）ことを可能にするためなど、道路のより小さいセクションに関するさまざまな情報を提供することができる。たとえば、データサンプル９１０ｂ１〜９１０ｂ６の平均速度が、ほぼ静的である（データサンプルがほぼ等間隔なので）こと、平均速度がデータサンプル９１０ｂ７および９１０ｂ８について高まったこと（これらのデータサンプルが、より離れた位置に対応し、これは、この例ではデータサンプルの間の所与の１分間隔中のより長い距離の移動を反映するので）、および平均速度がデータサンプル９１０ｂ１１〜９１０ｂ１５について下がったことを視覚的に観察することができる。この例のデータサンプルは、そのような速度に関する情報を直接に提供するが、他の実施形態では、そのような速度情報を、現在位置だけを含むデータサンプル情報から導出することができる。
【０１７５】
図９Ｃに、３０分の期間にわたって相互接続された道路の部分上で位置９６５ａから９６５ｃに移動するモバイルデータソースを有し、モバイルデータソースが１５分ごとに交通状況に関する情報を送信する（位置９６５ａ、９６５ｂ、および９６５ｃに示されたアスタリスクによって示されるように）第３の例９９０を示す。図９Ｃでは、モバイルデータソースは、この例では１分おきにデータサンプルを獲得し、格納するように構成され、後続送信は、前の１５分中のデータサンプルの少なくとも一部のそれぞれからのデータを含む。したがって、モバイルデータソースが位置９６５ａと９６５ｂとの間を移動する時に、このモバイルデータソースは、１５個のデータサンプル９６０ｂ１〜９６０ｂ１５のセット９６０ｂを獲得する。しかし、同一位置のデータサンプル９６０ｂ５〜ｂ１３によって示されるように（この瞬間には、移動がこれらのデータサンプルについて検出されなかったので矢印ではなく円が使用されるが、これらの円は、図を明瞭にするために互いの上ではなく別々に示されている）、この例では、モバイルデータソースは、道路９２５の脇の位置で約９分間停止した（たとえば、コーヒーショップで停止するために）。したがって、位置９６５ｂでの次の送信が発生する時に、その送信は、いくつかの実施形態で、データサンプルのすべてに関する情報のすべてを含むことができ、あるいはその代わりに、そのような情報の少なくとも一部を省略することができる（たとえば、この状況では、モバイルデータソースがデータサンプル９６０ｂ５と９６０ｂ１３との間で不動のままであったことがわかっている場合に、データサンプル９６０ｂ６〜９６０ｂ１２が追加の有用な情報を提供しないので、データサンプル９６０ｂ６〜９６０ｂ１２の情報を省略するために）。さらに、この図には示されていないが、１つまたは複数のそのようなデータサンプルの情報が省略される他の実施形態では、後続送信を、送信すべき１５個のデータサンプルが使用可能になるまで遅延させることができる（たとえば、周期的送信が時間ではなく送信すべきデータの量に基づいて実行される場合に）。さらに、モバイルデータソースが位置９６５ｂと９６５ｃとの間を移動する時に、このモバイルデータソースは、無線通信が現在は使用不能である（この例では矢印ではなく中が白い円を用いて示される）区域内でデータサンプル９６０ｃ１３および９６０ｃ１４を獲得する。各データサンプルが、獲得された時に個別に送信されるが、他の形で保存はされない他の実施形態では、これらのデータサンプルは失われるが、この例では、その代わりに、他のデータサンプル９６０ｃ１〜９６０ｃ１２および９３０ｃ１５と一緒に格納され、位置９６５ｃで送信される。この図には示されていないが、いくつかの状況で、モバイルデータソースが、さらに、データ獲得の主な手段を使用して１つまたは複数のデータサンプルを入手する能力を一時的に失う場合があり（たとえば、モバイルデータソースが、２〜３分の間ＧＰＳ読み込みを入手する能力を失う場合）、そうである場合に、モバイルデータソースは、いくつかの実施形態で、他の入手されたデータサンプルをさらなるアクションなしで報告することができる（たとえば、それが望まれる場合に、受信側がこれらのデータサンプルを補間するか他の形で推定することを可能にするためなど）が、他の実施形態では、これらのデータサンプルがより低い精度または正確さを有する場合であっても（たとえば、これは、これらのデータサンプルに対するより低い度合の信頼度またはより高い度合の可能なエラーを含めることによって、またはこれらおよび／または他のデータサンプルがどのように生成されたかの表示を他の形で含めることによって反映することができる）、他の形でデータサンプルを入手することを試みることができる（たとえば、セル電話塔三角測量など、位置を判定する、より不正確な機構を使用することによって、あるいは、推測航法を介するなど、以前の既知の位置と後続の平均速度および進行方向とに基づいて現在位置を推定することによって）。
【０１７６】
図９Ｂおよび９Ｃのそれぞれの例のデータサンプルは、図を明瞭にするために単一の車両または他のモバイルデータソースについて図示されているが、他の実施形態では、特定のモバイルデータソースの複数のデータサンプルを、そのモバイルデータソースがたどる特定のルートを判定するのに使用されないものとすることができ、より一般的に、互いに関連付けられないものとすることすらできる（たとえば、各モバイルデータサンプルのソースが、匿名であるか他の形で他のソースから区別されない場合）。たとえば、特定のモバイルデータソースからの複数のデータサンプルが、これらのデータサンプルに関連する集約データが各データサンプルと共に含まれる時またはそのような集約データが使用されない時など、そのような集約データを生成するために受信側によって使用されない場合に（たとえば、位置情報だけを提供する連続するデータサンプルに基づいて速度および／または位置情報を生成するため）、そのような受信側は、いくつかの実施形態で、モバイルデータサンプルのソースに関連する識別するデータおよび／または複数のデータサンプルが同一のモバイルデータソースからのものであることの表示を与えられないものとすることができる（たとえば、モバイルデータソースに関連するプライバシを高めるための設計判断に基づいて）。
【０１７７】
その代わりに、少なくともいくつかのそのような実施形態で、複数のモバイルデータソースが、特定の道路セグメント（または道路の他の部分）の集約情報を判定するためにその道路セグメントに関するすべてのモバイルデータソースからの複数のデータサンプルを使用するためなど、関心を持たれている道路状態情報を判定するために一緒に使用される。したがって、たとえば、関心を持たれている一定期間（たとえば、１分、５分、１５分など）中に、多数の関連のないモバイルデータソースのそれぞれが、その時間期間中に特定の道路セグメント上のそれ自体の移動に関連する１つまたは複数のデータサンプルを供給することができ、各そのようなデータサンプルが、速度および方向の情報（たとえば）を含む場合には、平均集約速度を、センサを通過する複数の車両の情報を集約する道路センサに似た形などで、全体的に同一方向に移動しているすべてのモバイルデータソースについてその時間期間およびその道路セグメントについて判定することができる。特定のデータサンプルを、データサンプル位置を最も近い位置を有する道路（または道路セグメント）（任意の道路について、または１つもしくは複数の示された機能的道路種別を有するなどの指定された判断基準を満足する道路だけについてのいずれであれ）に関連付け、その後、その道路の適当な道路セグメントを選択することによって、あるいは関連する道路（または道路セグメント）のデータサンプルと一緒にモバイルデータソースによって供給される表示を使用することによってなど、さまざまな形で特定の道路セグメントに関連付けることができる。さらに、少なくともいくつかの実施形態で、一方通行道路以外の道路は、データサンプルを道路に割り当てるためおよび他の目的のため（たとえば、フリーウェイの北行きレーンをそのフリーウェイの南行きレーンとは別個の道路として扱うため）に、別個の道路として扱われ、そうである場合に、モバイルデータサンプルの方向を、さらに、データサンプルに関連付けられる適当な道路を判定するのに使用することができるが、他の実施形態では、両方向街路を単一の道路として扱うため（たとえば、平均交通状況が両方向で移動する車両について報告され、予測される状態で）、複数レーンフリーウェイの各レーンまたは他の道路を別個の論理道路として扱うためなど、道路を他の形でモデリングすることができる。
【０１７８】
いくつかの実施形態で、関心を持たれている道路状態情報を判定するための複数のモバイルデータソースの使用を容易にするために、フリートビークル（ｆｌｅｅｔ  ｖｅｈｉｃｌｅｓ）を、役に立つデータサンプルを供給するようにさまざまな形で構成することができる。たとえば、車両の大きいフリートが、それぞれ同一の起点ポイントから毎日類似する時刻に出発する場合に、さまざまなフリートビークルを、すべてが単一の起点ポイントの近くの非常に多数のデータポイントを最小化するためおよび／またはデータサンプルが獲得され送信される時の変動性をもたらすためなど、どれほど早くどれほど頻繁にデータサンプルを供給し始めるかに関して異なって構成することができる。より一般的に、モバイルデータソースデバイスを、開始ポイント（たとえば、フリートビークルのグループの起点ポイント）以降にカバーされた総距離、最後のデータサンプル獲得および／または送信以降にカバーされた距離、開始時刻（たとえば、起点ポイントからのフリートビークルの出発）以降に経過した総時間、最後のデータサンプル獲得および／または送信以降に経過した時間、１つまたは複数の示された位置に関して発生した示された関係（たとえば、通過、到着、出発など）などに基づくことを含めて、データサンプルをどのようにいつ獲得するかに関してさまざまな形で構成することができる。同様に、モバイルデータソースデバイスを、開始ポイント以降にカバーされた総距離、最後のデータサンプル獲得および／または送信以降にカバーされた距離、開始時刻以降に経過した総時間、最後のデータサンプル獲得および／または送信以降に経過した時間、１つまたは複数の示された位置に関して発生した示された関係、収集されたデータサンプルの示された個数、収集されたデータの示された量（たとえば、モバイルデバイスにデータサンプルを格納するのに使用されるキャッシュを満杯にするか実質的に満杯にするなどの量、あるいは送信のための示された時間の長さを満杯にするか実質的に満杯にするなどの量）などに基づくことを含めて、事前定義の条件が満足される時など、１つまたは複数の獲得されたデータサンプルをどのようにいつ送信しまたは他の形で供給するかに関してさまざまな形で構成することができる。
【０１７９】
図８は、たとえば、図３の車両ベースのデータソース３８４および／または図３の他のデータソース３８８（たとえば、ユーザデバイス）および／または図１の車両ベースのデータソース１０１および／または図１の他のデータソース１０２のうちの１つまたは複数のそれぞれのモバイルデータソースデバイスの動作によって実現できるものなど、モバイルデータソース情報プロビジョンルーチン８００の例の実施形態の流れ図である。この例では、このルーチンは、現在の交通状況を示すために特定のモバイルデータソースのデータサンプルを獲得し、後続送信に複数のデータサンプルの情報を含めることができるように、適当にデータサンプルを格納する。
【０１８０】
このルーチンは、ステップ８０５で始まり、ここで、いつデータサンプルを獲得しなければならないかおよびいつ１つまたは複数のデータサンプルに対応する情報を伴う送信を行わなければならないかを示す構成可能パラメータなど、データサンプルの獲得および供給の一部として使用されるパラメータを取り出す。このルーチンは、ステップ８１０へ続き、取り出されたパラメータおよび／または他の情報（たとえば、以前のデータサンプル獲得以降に経過した時間の示された長さ、以前のデータサンプル獲得以降に移動した示された距離、実質的に連続的な形でデータサンプルを獲得することの表示など）に基づくなど、データサンプルを獲得すべき時になるまで待つ。次に、このルーチンはステップ８１５に継続して、モバイルデータソースの現在位置および移動に基づいてデータサンプルを獲得し、ステップ８２０で、そのデータサンプルを格納する。ステップ８２５で、取り出されたパラメータおよび／または他の情報（たとえば、示された長さの時間が以前の送信以降に経過したこと、示された距離を以前の送信以降に移動したこと、データサンプルが使用可能になるや否やまたは実質的に連続的な形でデータサンプルを送信することの表示など）に基づくなど、まだデータを送信すべき時ではないと判定される場合には、このルーチンは、ステップ８１０に戻る。
【０１８１】
そうでない場合には、このルーチンは、ステップ８３０へ続き、以前の送信以降（または、最初の送信の場合にはスタートアップ以降）のすべての格納されたデータサンプルを取り出し、選択する。次に、このルーチンは、オプションで、ステップ８３５で、選択されたデータサンプルのうちの複数に基づいて、集約されたデータを生成する（たとえば、データサンプルのすべての総合平均速度、獲得された情報が位置情報だけを提供する場合に各データサンプルの平均速度および方向など）が、他の実施形態では、そのような集約されたデータの生成を実行しないものとすることができる。次に、ステップ８４０で、このルーチンは、オプションで、データサンプルの選択されたセットからのデータサンプルの一部またはすべてに関する獲得された情報の一部またはすべてを除去する（たとえば、各データサンプルの選択されたタイプのデータだけを送信するため、異常値であるまたは他の形でエラーがあると思われるデータサンプルを除去するため、モバイルデータソースの実際の移動に対応しないデータサンプルを除去するためなど）が、他の実施形態では、そのような情報除去を実行しないものとすることができる。次に、ステップ８４５で、このルーチンは、データサンプルの現在のセット内の現在の情報およびすべての集約された情報を受信側に送信し、受信側は、このデータを適当な形で使用する。ステップ８９５で、このルーチンは、継続すべきかどうか（たとえば、モバイルデータソースが使用され続け、可動であり続けるかどうか）を判定し、そうである場合にはステップ８１０に戻る。そうでない場合には、このルーチンは、ステップ８９９へ続き、終了する。一時的条件に起因してまたはその代わりにモバイルデータソースの構成または制限を反映するためのいずれであれ、モバイルデータソースがデータを送信できない実施形態および状況では、モバイルデータソースが以前の送信以降に獲得され、格納されたデータサンプルの一部またはすべてを送信しまたは他の形で供給する（たとえば、物理的ダウンロードを介して）ことができるようになるまで、ステップ８３０〜８４５が実行されない場合がある。
【０１８２】
前に注記したように、１つまたは複数のモバイルデータソースおよび／または１つまたは複数の他のソースからなど、道路交通状況に関する情報を入手したならば、道路交通状況情報を、実質的にリアルタイムの形で現在の道路交通状況を報告するためまたは複数の将来の時刻のそれぞれでの将来の交通状況を予測するために過去および現在の道路交通状況情報を使用するためなど、さまざまな形で使用することができる。いくつかの実施形態で、将来の交通状況の予測を生成するのに使用される入力データのタイプには、他所でより詳細に述べるように、さまざまな現在、過去、および期待される将来の状態を含めることができ、予測処理からの出力には、事前に決定された時間間隔（たとえば、３時間または１日）以内の複数の将来の時刻のそれぞれの（たとえば、将来の５分おき、１５分おき、または６０分おき）の関心を持たれている複数のターゲット道路セグメントのそれぞれでの期待される交通状況の生成された予測を含めることができる。たとえば、入力データのタイプには、地理的区域内の選択された道路のネットワークなど、地理的区域内の関心を持たれているさまざまなターゲット道路セグメントの交通の現在および過去の量に関する情報、現在および最近の交通事故に関する情報、現在、最近、および将来の道路工事に関する情報、現在、過去、および期待される将来の気象条件に関する情報（たとえば、降水量、温度、風向き、風速など）、少なくともいくつかの現在、過去、および将来のスケジューリングされたイベントに関する情報（たとえば、すべてのイベント、示されたタイプのイベント、示された閾値（たとえば、１０００人または５０００人の期待される出席者）を超える期待される出席者を有するなど、十分に大きいイベントなど、イベントのタイプ、イベントの期待される開始時刻および終了時刻、ならびに／あるいはイベントの開催地または他の位置）、ならびに学校スケジュールに関する情報（たとえば、学校が授業中であるかどうかおよび／または１つまたは複数の学校の位置）を含めることができる。さらに、いくつかの実施形態で、将来の交通状況が予測される複数の将来の時刻は、各時点であるが、他の実施形態では、そのような予測は、その代わりに、複数の時点中の将来の交通状況の平均値または他の集約測定値を表すことによるなど、そのような複数の時点（たとえば、一定期間）を表すことができる。さらに、入力データの一部またはすべてを、既知とし、変化する確度で表すことができ（たとえば、期待される気象）、追加情報を生成して、生成された予測の信頼度および／または他のメタデータを表すことができる。さらに、将来の交通状況の予測を、周期的な形で（たとえば、５分おきに）、任意のまたは十分な新しい入力データが受け取られた時、ユーザからの要求に応答してなど、さまざまな理由でさまざまな時に開始することができる。
【０１８３】
いくつかの実施形態で、同一タイプの入力データの一部を使用して、同様に、将来の交通状況（たとえば、１週間先、または１ヵ月先）の長期予報を生成することができるが、そのような長期予報は、予報生成の時の現在の状態に関する情報（たとえば、現在の交通状態、気象条件、または他の条件）など、入力データの諸タイプのうちの一部を使用しない場合がある。さらに、そのような長期予報は、短期予測より低い頻度で生成することができ、短期予測とは異なる将来の時間期間（たとえば、１５分おきではなく１時間おき）を反映するようにされる場合がある。
【０１８４】
将来の交通状況予測および／または交通状況予報が生成される道路および／または道路セグメントを、さまざまな実施形態でさまざまな形で選択することもできる。いくつかの実施形態で、将来の交通状況予測および／または交通状況予報は、複数の地理的区域（たとえば、メトロポリタン区域）のそれぞれについて生成され、各地理的区域は、複数の相互接続された道路のネットワークを有し、そのような地理的区域は、現在の交通状況情報がすぐに入手可能である区域（たとえば、区域内の道路の少なくとも一部の道路センサのネットワークに基づく）および／または交通渋滞が大きい問題である区域に基づくなど、さまざまな形で選択することができる。いくつかのそのような実施形態では、将来の交通状況予測および／または交通状況予報が生成される道路は、現在の交通状況情報が簡単に入手可能である道路を含むが、他の実施形態では、そのような道路の選択を、少なくとも部分的に１つまたは複数の他の要因に基づく（たとえば、フリーウェイおよび主要ハイウェイを含めるためなど、道路のサイズまたは容量に基づいて、フリーウェイおよび主要ハイウェイなどのより大きい容量の道路の主要な代替物である幹線道路およびコレクタ道路を含めるためなど、道路が交通を運ぶ際に演じる役割に基づいて、米国連邦道路管理局によって指定されるものなどの道路の機能的種別に基づくなど）ものとすることができる。他の実施形態では、将来の交通状況予測および／または交通状況予報を、道路のサイズおよび／または他の道路との相互関係に関わりなく、単一の道路について行うことができる。さらに、将来の交通状況予測および／または交通状況予報が生成される道路のセグメントを、各道路センサを別個のセグメントとして扱うため、複数の道路センサを道路セグメントごとに一緒にグループ化するため（たとえば、指定された個数の道路センサを一緒にグループ化することによるなど、行われる独立の予測および／または予報の個数を減らすため）、交通センサおよび／または他のソースからの交通状況情報（たとえば、他所でより詳細に述べるように、道路上を移動している車両および／またはユーザから生成されたデータ）に基づくなど、交通状況が通常は同一であるか十分に類似する（たとえば、強く相関する）道路の論理的に関連するセクションを反映するために道路セグメントを選択するためなど、さまざまな形で選択することができる。
【０１８５】
さらに、将来の交通状況予測情報および／または交通状況予報情報は、他所でより詳細に述べるように、さまざまな時に（たとえば、要求に応答して、情報を周期的に送信することによってなど）さまざまな形で（たとえば、セル電話機および／または他のポータブル消費者デバイスに情報を送信することによって、ウェブブラウザおよび／またはアプリケーションプログラムを介するなど、ユーザに情報を表示することによって、情報の分析および／または変更の後に情報供給を実行するサードパーティなど、情報の少なくとも一部をユーザに供給する他の組織および／またはエンティティに情報を供給することによってなど）ユーザおよび／または組織にそのような情報を供給するためを含めて、さまざまな実施形態でさまざまな形で使用することができる。たとえば、いくつかの実施形態で、予測情報および／または予報情報を使用して、道路のネットワークを介する開始位置と終了位置との間の最適ルートおよび／または示された移動を実行するための最適時間など、提案される移動ルートおよび／または時間を判定することができ、そのような判定は、１つまたは複数の道路および／または道路セグメントに関する複数の将来の時刻のそれぞれでの予測情報および／または予報情報に基づく。
【０１８６】
さらに、さまざまな実施形態は、ユーザおよび他のクライアントが交通情報システムのうちの１つまたは複数（たとえば、図３のデータサンプルマネージャシステム３５０、ＲＴ情報プロバイダシステム３６３、および／または予測交通情報プロバイダシステム３６０）と相互作用するさまざまな機構を提供する。たとえば、いくつかの実施形態は、そこからクライアントが、現在のおよび／または予測された交通状況に関連する情報の要求ならびに／あるいは移動ルートに関連する情報を分析し、選択し、かつ／または供給する要求など、要求を行い、対応する応答を受け取ることができる対話型コンソール（たとえば、対話型ユーザインターフェースを提供するクライアントプログラム、ウェブブラウザベースのインターフェースなど）を提供することができる。さらに、いくつかの実施形態は、ネットワークメッセージプロトコル（たとえば、ウェブサービス）および／または他の通信機構を介するなど、クライアントコンピューティングシステムがそのような要求の一部またはすべてをプログラム的に行うことを可能にするＡＰＩ（「アプリケーションプログラマインターフェース」）を提供する。
【０１８７】
当業者は、いくつかの実施形態で、上で述べたルーチンによって提供される機能性を、より多数のルーチンの間で分割するかより少数のルーチンに整理統合することなど、代替の形で提供できることをも了解するであろう。同様に、いくつかの実施形態で、他の示されたルーチンがその代わりにそのような機能性をそれぞれ欠くか含む時または提供される機能性の量が変更される時など、示されたルーチンが、説明されたものより多数またはより少数の機能性を提供することができる。さらに、さまざまな動作を、特定の形で（たとえば、直列でまたは並列で）および／または特定の順序で実行されるものとして示したが、当業者は、他の実施形態で、動作を他の順序でおよび他の形で実行できることを了解するであろう。当業者は、上で述べたデータ構造を、単一のデータ構造を複数のデータ構造に分割させることによってまたは複数のデータ構造を単一のデータ構造に整理統合させることによってなど、異なる形で構造化できることをも了解するであろう。同様に、いくつかの実施形態で、他の示されたデータ構造がその代わりにそのような情報をそれぞれ欠くか含む時または格納される情報の量またはタイプが変更される時など、示されたデータ構造が、説明されたものより多数またはより少数の情報を格納することができる。
【０１８８】
前述から、例示のために特定の実施形態を本明細書で説明したが、さまざまな変更を、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに行えることを了解されたい。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲およびそこに列挙された要素によるものを除いて、限定されない。さらに、本発明のある種の態様が、ある請求項の形で述べられるが、本発明人は、すべての入手可能な請求項の形で本発明のさまざまな態様を企図している。たとえば、本発明の一部の態様だけが、コンピュータ可読媒体で実施されるものとして現在列挙されている可能性があるが、他の態様を同様にそのように実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１８９】
【図１】車両および他のモバイルデータソースから入手されたデータに少なくとも部分的に基づいて道路交通状況を評価するシステムの実施形態のコンポーネントの間のデータフローを示すブロック図である。
【図２Ａ】車両および他のモバイルデータソースから入手されたデータに少なくとも部分的に基づく道路交通状況の評価の例を示す図である。
【図２Ｂ】車両および他のモバイルデータソースから入手されたデータに少なくとも部分的に基づく道路交通状況の評価の例を示す図である。
【図２Ｃ】車両および他のモバイルデータソースから入手されたデータに少なくとも部分的に基づく道路交通状況の評価の例を示す図である。
【図２Ｄ】車両および他のモバイルデータソースから入手されたデータに少なくとも部分的に基づく道路交通状況の評価の例を示す図である。
【図２Ｅ】車両および他のモバイルデータソースから入手されたデータに少なくとも部分的に基づく道路交通状況の評価の例を示す図である。
【図３】説明されるデータサンプルマネージャシステムの実施形態を実行するのに適するコンピューティングシステムを示すブロック図である。
【図４】データサンプルフィルタラルーチンの例の実施形態を示す流れ図である。
【図５】データサンプル異常値エリミネータルーチンの例の実施形態を示す流れ図である。
【図６】データサンプル速度アセッサルーチンの例の実施形態を示す流れ図である。
【図７】データサンプルフローアセッサルーチンの例の実施形態を示す流れ図である。
【図８】モバイルデータソース情報プロビジョンルーチンの例の実施形態を示す流れ図である。
【図９Ａ】道路交通状況に関する情報を入手し、提供する際のモバイルデータソースのアクションの例を示す図である。
【図９Ｂ】道路交通状況に関する情報を入手し、提供する際のモバイルデータソースのアクションの例を示す図である。
【図９Ｃ】道路交通状況に関する情報を入手し、提供する際のモバイルデータソースのアクションの例を示す図である。
【図１０Ａ】道路交通センサから入手されたデータサンプルの修正の例を示す図である。
【図１０Ｂ】道路交通センサから入手されたデータサンプルの修正の例を示す図である。
【図１１】センサデータ読み込みエラーディテクタルーチンの例の実施形態を示す流れ図である。
【図１２】センサデータ読み込みエラーコレクタルーチンの例の実施形態を示す流れ図である。
【図１３】センサデータ読み込みアグリゲータルーチンの例の実施形態を示す流れ図である。
【図１４】トラフィックフローエスティメータルーチンの例の実施形態を示す流れ図である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図２Ｅ】
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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９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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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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【国際調査報告】
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