(57)【要約】【課題】  非サービスリンクの旅行時間を正確に推定する。【解決手段】  各道路リンクの旅行時間を記憶するとともに、１のリンクとそのリンクの周辺に存在する周辺リンクとの間の旅行時間の関係を記憶しておき、記憶されている１のリンクとその周辺リンクとの間の旅行時間の関係を、旅行時間が記憶されていない非サービスリンクとその非サービスリンクの周辺に存在する旅行時間が記憶されているサービスリンクとの間の旅行時間の関係に適用し、非サービスリンクの旅行時間を推定する。【選択図】  図４
2006214974.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各道路リンク（以下、単にリンクという）の旅行時間を記憶するとともに、１のリンクとそのリンクの周辺に存在するリンク（以下、周辺リンクという）との間の旅行時間の関係を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている１のリンクとその周辺リンクとの間の旅行時間の関係を、旅行時間が記憶されていないリンク（以下、非サービスリンクという）とその非サービスリンクの周辺に存在する旅行時間が記憶されているリンク（以下、サービスリンクという）との間の旅行時間の関係に適用し、非サービスリンクの旅行時間を推定する推定手段とを備えることを特徴とするリンク旅行時間推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載のリンク旅行時間推定装置において、
前記記憶手段は、１のリンクとその周辺リンクとの接続形態と接続リンク数を接続パターンとして分類して記憶するとともに、接続パターンごとの周辺リンクの旅行時間が１のリンクの旅行時間に与える影響度を記憶し、
前記推定手段は、非サービスリンクとその周辺のサービスリンクとの接続パターンを前記記憶手段に記憶されている接続パターンと照合し、一致した接続パターンに対応する前記影響度とサービスリンクの旅行時間に基づいて非サービスリンクの旅行時間を推定することを特徴とするリンク旅行時間推定装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載のリンク旅行時間推定装置において、
前記１のリンクの周辺リンクには、１のリンクの近傍に存在し、１のリンクに平行なリンクが含まれることを特徴とするリンク旅行時間推定装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかの項に記載のリンク旅行時間推定装置において、
前記推定手段は、非サービスリンク周辺のサービスリンクの内、非サービスリンクの道路規格と同等以上の道路規格のサービスリンクを非サービスリンクの旅行時間推定に用いることを特徴とするリンク旅行時間推定装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかの項に記載のリンク旅行時間推定装置と、
道路地図データを記憶する地図記憶手段と、
目的地を設定する目的地設定手段と、
前記リンク旅行時間推定装置により非サービスリンクの旅行時間を推定しながら、前記地図記憶手段の道路地図データを用いて目的地までの最短旅行時間経路を探索する経路探索手段とを備えることを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項６】
各道路リンク（以下、単にリンクという）の旅行時間を記憶するとともに、１のリンクとそのリンクの周辺に存在するリンク（以下、周辺リンクという）との間の旅行時間の関係を記憶しておき、記憶されている１のリンクとその周辺リンクとの間の旅行時間の関係を、旅行時間が記憶されていないリンク（以下、非サービスリンクという）とその非サービスリンクの周辺に存在する旅行時間が記憶されているリンク（以下、サービスリンクという）との間の旅行時間の関係に適用し、非サービスリンクの旅行時間を推定することを特徴とするリンク旅行時間推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路リンクの旅行時間情報が提供されていないリンクの旅行時間を推定する装置および推定方法と、そのリンク旅行時間推定装置を備えたナビゲーション装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
旅行時間情報が提供されていない道路リンク（以下、非サービスリンクという）に対し、非サービスリンクから所定距離以内に存在し、かつ非サービスリンクを挟み、非サービスリンクとほぼ平行な道路リンクであって、旅行時間が提供されている２つの道路リンク（以下、サービスリンクという）が存在する場合に、２つのサービスリンクの単位距離当たりの旅行時間の平均値に基づいて非サービスリンクの旅行時間を推定するようにしたリンク旅行時間推定装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
この出願の発明に関連する先行技術文献としては次のものがある。
【特許文献１】特開平１１−０３７７７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来の装置では、非サービスリンクを挟み、非サービスリンクとほぼ平行な２つのサービスリンクの旅行時間に基づいて非サービスリンクの旅行時間を推定しているので、非サービスリンクの旅行時間推定値はサービスリンクの旅行時間とほぼ同一時間になってしまう。
この結果、このような非サービスリンクの旅行時間推定値を用いて目的地までの経路探索を行っても、非サービスリンクの実際の旅行時間がサービスリンクの旅行時間より短いにも拘わらず、非サービスリンクがサービスリンクの代替えリンクに選択されず、渋滞のない旅行時間の短い最適な経路を探索することができないという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
各道路リンクの旅行時間を記憶するとともに、１のリンクとそのリンクの周辺に存在する周辺リンクとの間の旅行時間の関係を記憶しておき、記憶されている１のリンクとその周辺リンクとの間の旅行時間の関係を、旅行時間が記憶されていない非サービスリンクとその非サービスリンクの周辺に存在する旅行時間が記憶されているサービスリンクとの間の旅行時間の関係に適用し、非サービスリンクの旅行時間を推定する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、非サービスリンクの旅行時間を正確に推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図１は一実施の形態の構成を示す図である。演算装置１はＣＰＵとその周辺部品から構成され、後述する処理プログラムを実行して道路交通情報が提供されていない非サービスリンクの旅行時間を推定する。この演算装置１には４個のデータベース（ＤＢ）が接続される。データベース２は（財団法人）日本デジタル道路地図協会などから提供される道路地図データを格納するデータベースであり、格納データには各道路リンクの長さ、位置、接続状況、道路規格（道路種別）などのリンク属性情報が含まれている。データベース２はまた、演算装置１によるリンク旅行時間推定処理で生成する種々のデータを格納するワーキングメモリとしても用いられる。
【０００８】
データベース３は各道路リンクの旅行時間情報を格納するデータベースである。リンク旅行時間は、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System 道路交通情報通信システム）センターからＦＭ多重放送、電波ビーコン、光ビーコンを介して提供される最新の道路交通情報をデータベース３に格納する。なお、一定期間のＶＩＣＳ旅行時間データを統計処理してデータベース化してもよい。
【０００９】
データベース４は道路リンクの“接続形態”をパターン化した“接続パターン”を格納するデータベースである。道路リンクの“接続形態”と“接続パターン”については後述する。関係式データベース５は、非サービスリンクの旅行時間を計算する計算式と、その計算式で用いる影響係数αおよび重み係数Weightを格納するデータベースである。これらの影響係数αと重み係数Weightについては後述する。
【００１０】
次に、道路リンクの“接続形態”と“接続パターン”について説明する。図２はある微小領域の道路地図をリンク（図中に帯線で示す）とノード（図中に○で示す）で表した図である。各リンクには順にリンク番号Ｌ１、Ｌ２、・・が付されている。今、リンク旅行時間データベース３ではリンクＬ７（図２においてハッチングした帯線で示す）の旅行時間が提供されておらず、図２に矢印で示すように非サービスリンクＬ７の右側を上流側、左側を下流側とする。
【００１１】
この非サービスリンクＬ７とその周辺リンクとの接続の仕方、すなわち“接続形態”に注目すると、リンクＬ１は非サービスリンクＬ７の上流に位置するリンク、リンクＬ２とＬ４は非サービスリンクＬ７と上流側で交差するリンク、リンクＬ１３は非サービスリンクＬ７の下流側に位置するリンク、リンクＬ９とＬ１１は非サービスリンクＬ７と下流側で交差するリンク、リンクＬ５、Ｌ８およびＬ１６は非サービスリンクＬ７から所定距離以内の近傍にあり、かつ非サービスリンクＬ７と平行なリンクである。
【００１２】
このリンクの接続形態は、図２に示す接続形態の他に、あるリンクと上流側で合流するリンク、あるリンクと下流側で合流するリンク、あるリンクと上流側で分岐するリンク、あるリンクと下流側で分岐するリンクなどがある。
【００１３】
この一実施の形態ではリンクの接続形態の種類を変数“ｎ”で表し、９種類とする。すなわち、上流側に位置するリンクの接続形態をｎ＝１、上流側で合流するリンクの接続形態をｎ＝２、上流側で交差するリンクの接続形態をｎ＝３、上流側で分岐する接続形態をｎ＝４、平行するリンクの接続形態をｎ＝５、下流側に位置するリンクの接続形態をｎ＝６、下流側で合流するリンクの接続形態をｎ＝７、下流側で交差するリンクの接続形態をｎ＝８、下流側で分岐するリンクの接続形態をｎ＝９とする。
【００１４】
図２に示す道路リンクを接続形態ｎで表すと、非サービスリンクＬ７の周辺リンクには、上流側に位置するｎ＝１のリンクＬ１、上流側で交差するｎ＝３のリンクＬ２とＬ４、下流側に位置するｎ＝６のリンクＬ１３、下流側で交差するｎ＝８のリンクＬ９とＬ１１、平行なｎ＝５のリンクＬ５、Ｌ８、およびＬ１６がある。これらの非サービスリンクＬ７の周辺リンクは、非サービスリンクＬ７の旅行時間に影響を与えるリンクである。
【００１５】
この一実施の形態では、あるリンクの周辺に存在するすべてのリンクの接続形態と接続形態ごとのリンク数をパターンとして捉え、当該リンクの“接続パターン”としてデータベース４に格納する。また、この一実施の形態では、接続パターンの種類を変数“ｍ”で表し、接続形態の種類ｎごとのリンク数を変数“ｉ”で表す。
【００１６】
図３はデータベース４に格納される接続パターンの一例を示す。接続パターンｍは、接続形態ｎと接続形態ｎごとのリンク数ｉとに応じて多数存在する。図２に示す非サービスリンクＬ７は、接続形態ｎ＝１のリンク数ｉ＝１、接続形態ｎ＝３のリンク数ｉ＝２、接続形態ｎ＝５のリンク数ｉ＝３、接続形態ｎ＝６のリンク数ｉ＝１、接続形態ｎ＝８のリンク数ｉ＝２であるから、図３の接続パターンｍ＝６に対応する。
【００１７】
この一実施の形態では、接続形態ｎと接続形態ｎごとのリンク数ｉとに応じて接続パターンｍを種類分けする例を示すが、接続パターンｍの種類分けはこの一実施の形態の種類分けに限定されない。例えば、注目するリンクの道路規格（道路種別）に応じてさらに細かく種類分けしてもよいし、注目するリンクと周辺リンクとの道路規格差に応じてさらに細かく種類分けしてもよい。あるいはまた、リンク数ｉは１〜３、４〜６、７〜９、・・というようにある範囲でまとめて種類分けしてもよい。
【００１８】
次に、リンク旅行時間影響係数αと重み係数Weightについて説明する。リンク旅行時間影響係数αは、あるリンクの旅行時間が他のリンクの旅行時間に与える影響度を示す係数であり、この一実施の形態ではサービスリンクの旅行時間が非サービスリンクの旅行時間に与える影響度を示す係数として用いる。サービスリンクのみにより形成された接続形態ｎと接続パターンｍの道路リンクを実際に検証して影響係数αを設定し、接続形態ｎと接続パターンｍのリンク旅行時間影響係数α(ｎ，ｍ)としてデータベース５に格納する。
【００１９】
また、重み係数Weightは、あるリンクの上流側と下流側に接続する周辺リンクの数、およびあるリンクと平行なリンクの数に応じた重みを与えて影響係数αの影響度を調整するための係数であり、この一実施の形態では、非サービスリンクの上流側と下流側に接続する周辺サービスリンクの数、および非サービスリンクと平行なサービスリンクの数に応じた影響係数αの影響度を調整するための係数として用いる。サービスリンクのみにより形成された接続形態ｎと接続パターンｍの道路リンクを実際に検証して重み係数Weightを設定し、接続形態ｎと接続パターンｍの重み係数Weight(ｎ，ｍ)としてデータベース５に格納する。
【００２０】
次に、非サービスリンクの旅行時間Ｔlink(ｘ)の算出方法を説明する。なお、この一実施の形態では、非サービスリンクの上流側と下流側に接続するサービスリンク、および非サービスリンクと平行なサービスリンクに変数“ｋ”を付して区別する。非サービスリンクｘの旅行時間Ｔlink(ｘ)は、周辺のサービスリンクｋ（ｋ＝１，２，・・）の旅行時間Ｔlink(ｋ)と、接続パターンｍおよび接続形態ｎに対するリンク旅行時間影響係数α(ｎ，ｍ)および重み係数Weight(ｎ，ｍ)とに基づいて次式により求めることができる。
Ｔlink(ｘ)＝ΣWeight(ｎ，ｍ)・α(ｎ，ｍ)・Ｔlink(ｋ)  ・・・（１）
（１）式において、Σはすべての周辺サービスリンクｋに対する総和を表す。
【００２１】
図２に示す非サービスリンクＬ７のリンク旅行時間Ｔlink(７)を上記（１）式を適用して求める。上述したように、非サービスリンクＬ７の接続パターンはｍ＝６であり、接続形態はｎ＝１、３、５、６、８である。また、周辺サービスリンクｋの総数はＬ１、Ｌ２、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ８、Ｌ１６、Ｌ１３、Ｌ９、Ｌ１１の合計９である。したがって、非サービスリンクＬ７の旅行時間Ｔlink(７)は、
Ｔlink(７)＝Weight(１，６)・α(１，６)・Ｔlink(１)
＋Weight(３，６)・α(３，６)・Ｔlink(２)
＋Weight(３，６)・α(３，６)・Ｔlink(４)
＋Weight(５，６)・α(５，６)・Ｔlink(５)
＋Weight(５，６)・α(５，６)・Ｔlink(８)
＋Weight(５，６)・α(５，６)・Ｔlink(１６)
＋Weight(６，６)・α(６，６)・Ｔlink(１３)
＋Weight(８，６)・α(８，６)・Ｔlink(９)
＋Weight(８，６)・α(８，６)・Ｔlink(１１)  ・・・（２）
【００２２】
図４は非サービスリンクの旅行時間推定処理プログラムを示すフローチャートである。ステップ１においてリンク旅行時間を推定する地図の領域を設定する。この地図領域は、リンク旅行時間推定装置の用途、設置場所などに応じて設定する。例えば、このリンク旅行時間推定装置を車載ナビゲーション装置に内蔵し、目的地までの最短旅行時間経路を探索する場合には、自車の現在位置から目的地へ至る直線経路の周辺の領域とする。一方、このリンク旅行時間推定装置を道路交通情報センターに設置し、各車両へ道路交通情報を提供する場合には、情報センターの位置を中心とした相当広い領域とする。
【００２３】
次に、ステップ２で設定領域内に存在する非サービスリンクｘを抽出する。具体的には、リンクデータベース２に記憶されている設定領域内のリンクで、リンク旅行時間データベース３に旅行時間情報が記憶されていない非サービスリンクｘを読み出し、データベース２のワーキングメモリ領域に一時的に記憶する。
【００２４】
ステップ３では非サービスリンクｘ周辺のサービスリンクｋを抽出する。具体的には、リンクデータベース２に記憶されている非サービスリンクｘの上流側と下流側に接続するリンク、および非サービスリンクｘとほぼ平行なリンクで、リンク旅行時間データベース３に旅行時間情報が記憶されているサービスリンクｋを読み出し、データベース２のワーキングメモリ領域に一時的に記憶する。
【００２５】
非サービスリンクｘ周辺のサービスリンクｋを抽出する場合に、非サービスリンクの道路規格（道路種別）と同等以上の道路規格のサービスリンクのみを抽出してもよい。一般に、道路の渋滞は幅員の広い高規格道路から幅員の狭い低規格道路へ順に伝搬していくから、非サービスリンクの道路規格より低い規格の周辺サービスリンクの旅行時間が非サービスリンクの旅行時間に与える影響は低いと考えられる。したがって、非サービスリンクの道路規格（道路種別）と同等以上の道路規格の周辺サービスリンクのみを抽出することによって、リンク旅行時間の推定精度を落とすことなく、推定処理時間を短縮できる。
【００２６】
ステップ４において非サービスリンクｘの周辺から抽出したサービスリンクｋの接続パターンｍを特定する。具体的には、非サービスリンクｘ周辺の抽出したサービスリンクｋの接続形態ｎと接続形態ごとのリンク数ｉに応じた接続パターンを、リンクパターンデータベース４に格納されている接続パターンと照合し、非サービスリンクｘと周辺サービスリンクｋとの接続パターンｍを特定する。
【００２７】
ステップ５では非サービスリンクｘの周辺から抽出したサービスリンクｋの旅行時間Ｔlink(ｋ)を旅行時間データベース３から読み出すとともに、特定結果の接続パターンｍと接続形態ｎに応じたリンク旅行影響係数α(ｎ，ｍ)と重み係数Weight(ｎ，ｍ)を関係式データベース５から読み出す。
【００２８】
ステップ６において非サービスリンクｘの周辺から抽出したサービスリンクｋの旅行時間Ｔlink(ｋ)と、特定結果の接続パターンｍと接続形態ｎに応じたリンク旅行時間影響係数α(ｎ，ｍ)および重み係数Weight(ｎ，ｍ)とに基づいて、数式（１）により非サービスリンクｘのリンク旅行時間Ｔlink(ｘ)を算出する。
【００２９】
ステップ７では設定領域内のすべての非サービスリンクに対して上述した旅行時間推定処理を終了したかどうかを確認し、終了していない場合はステップ２へ戻って未処理の非サービスリンクに対して上述した処理を行う。設定領域内のすべての非サービスリンクの旅行時間を推定し終えた場合は処理を終了する。
【００３０】
このように一実施の形態によれば、各道路リンクの旅行時間を記憶するとともに、１のリンクとそのリンクの周辺に存在するリンクとの間の旅行時間の関係を記憶しておき、記憶されている１のリンクとその周辺リンクとの間の旅行時間の関係を、旅行時間が記憶されていない非サービスリンクとその非サービスリンクの周辺に存在する旅行時間が記憶されているサービスリンクとの間の旅行時間の関係に適用し、非サービスリンクの旅行時間を推定するようにしたので、非サービスリンクの旅行時間を正確に推定することができる。
【００３１】
また、一実施の形態によれば、１のリンクとその周辺リンクとの接続形態と接続リンク数を接続パターンとして分類して記憶するとともに、接続パターンごとの周辺リンクの旅行時間が１のリンクの旅行時間に与える影響度（リンク旅行時間重み係数αおよび重み係数Weight）を記憶し、非サービスリンクとその周辺のサービスリンクとの接続パターンを記憶されている接続パターンと照合し、一致した接続パターンに対応する影響度とサービスリンクの旅行時間に基づいて非サービスリンクの旅行時間を推定するようにしたので、非サービスリンクの旅行時間の推定精度をさらに向上させることができる。
【００３２】
一実施の形態によれば、１のリンクの周辺リンクには、１のリンクの近傍に存在し１のリンクに平行なリンクを含むようにしたので、この１のリンクの周辺に存在する多くのリンクとの間の旅行時間の関係に基づいて非サービスリンクの旅行時間を正確に推定することができる。
【００３３】
特許請求の範囲の構成要素と一実施の形態の構成要素との対応関係は次の通りである。すなわち、データベース２〜５が記憶手段を、演算装置１が推定手段をそれぞれ構成する。なお、以上の説明はあくまで一例であり、発明を解釈する際、上記の実施の形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項との対応関係になんら限定も拘束もされない。
【００３４】
なお、上述したように、一実施の形態のリンク旅行時間推定装置は、車載ナビゲーション装置に内蔵して用いることもできるし、道路交通情報センターへ設置して多くの車両にリンク旅行時間情報を提供することもできる。
【００３５】
上述した一実施の形態のリンク旅行時間推定装置をナビゲーション装置に内蔵し、リンク旅行時間推定装置により非サービスリンクの旅行時間を推定しながら、道路地図記憶装置に記憶されている道路地図データを用いて、設定された目的地までの最短旅行時間経路を探索することによって、目的地までの最短旅行時間経路を正確に探索することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】一実施の形態の構成を示す図である。
【図２】非サービスリンクを含む道路地図の一例を示す図である。
【図３】データベースに格納される接続パターンの一例を示す図である。
【図４】一実施の形態のリンク旅行時間推定処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３７】
１  演算装置
２  リンクデータベース
３  リンク旅行時間データベース
４  リンクパターンデータベース
５  関係式データベース
【図１】
2006214974.tif 000003
【図２】
2006214974.tif 000004
【図３】
2006214974.tif 000005
【図４】
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