(57)【要約】【課題】軽度の異常交通流も検出することが可能な異常交通流検出装置及び異常交通流検出方法を提供すること。【解決手段】車両の存在する位置及び時刻を含む車両情報を収集する車両情報収集部２１と、車両情報収集部２１で収集した車両情報から、所定の位置における車両の速度情報を生成して記憶手段に格納する交通情報生成部２３と、記憶手段に格納されている、所定の区間における車両の速度情報の推移と、所定の区間における過去の速度情報の推移との相関値を算出する相関値算出部２４と、相関値算出部２４で得られた相関値と、予め定められた閾値とを比較して異常交通流を判定する異常交通流判定部２５とを備え、相関値が閾値以上であるか以下であるかによって、事故や交通規制などの突発事象は発生しているが車両はすり抜けることができるような軽度の異常交通流も検出することができる。【選択図】図１
2006190066.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の存在する位置及び時刻を含む車両情報を収集する車両情報収集手段と、前記車両情報収集手段で収集した前記車両情報から、所定の位置における前記車両の速度情報を生成して記憶手段に格納する速度情報生成手段と、前記記憶手段に格納されている、所定の区間における前記車両の速度情報の推移と、前記所定の区間における過去の速度情報の推移との相関値を算出する相関値算出手段と、前記相関値算出手段で得られた前記相関値と、予め定められた閾値とを比較して異常交通流を判定する異常交通流判定手段とを有する異常交通流検出装置。
【請求項２】
車両の存在する位置及び時刻を含む車両情報を収集する車両情報収集手段と、前記車両情報収集手段で収集した前記車両情報から、所定の位置における前記車両の速度情報を生成して記憶手段に格納する速度情報生成手段と、前記記憶手段に格納されている、所定の位置における前記車両の速度情報の時間的推移と、前記所定の位置における過去の速度情報の時間的推移との相関値を算出する相関値算出手段と、前記相関値算出手段で得られた前記相関値と、予め定められた閾値とを比較して異常交通流を判定する異常交通流判定手段とを有する異常交通流検出装置。
【請求項３】
車両の存在する位置及び時刻を含む車両情報を収集する車両情報収集手順と、前記車両情報収集手順で収集した前記車両情報から、所定の位置における前記車両の速度情報を生成して記憶手段に格納する速度情報生成手順と、前記記憶手段に格納されている、所定の区間における前記車両の速度情報の推移と、前記所定の区間における過去の速度情報の推移との相関値を算出する相関値算出手順と、前記相関値算出手順で得られた前記相関値と、予め定められた閾値とを比較して異常交通流を判定する異常交通流判定手順とを有する異常交通流検出方法。
【請求項４】
車両の存在する位置及び時刻を含む車両情報を収集する車両情報収集手順と、前記車両情報収集手順で収集した前記車両情報から、所定の位置における前記車両の速度情報を生成して記憶手段に格納する速度情報生成手順と、前記記憶手段に格納されている、所定の位置における前記車両の速度情報の時間的推移と、前記所定の位置における過去の速度情報の時間的推移との相関値を算出する相関値算出手順と、前記相関値算出手順で得られた前記相関値と、予め定められた閾値とを比較して異常交通流を判定する異常交通流判定手順とを有する異常交通流検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路上における突発的に発生する事故や交通規制などによる異常交通流の検出装置及び検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の異常交通流検出方法としては特許文献１に記載されたものが知られている。
【０００３】
この異常交通流検出方法は、定点観測センサにより一定時間毎に交通状態量を検出する手段と、検出された交通状態量と予め設定された渋滞判別用閾値とを比較して渋滞か否かを判定する手段と、現在までの交通状態量をもとに所定時間後の交通状態量を予測する手段と、予測値にもとづいて異常交通流判定用の上下閾値を設定する手段と、実際の交通状態量が上下閾値の範囲外にあるときに交通流が異常であると判定する手段とで構成されており、異常交通流判定範囲を予測した交通状態量にあわせて変化させることで異常交通流を検出できる。また、過去の交通状態量と比較して同様の傾向であれば自然渋滞と判定し、異なった傾向であれば突発事象の発生による渋滞と判定する。
【０００４】
さらに、上記の構成を道路に沿って間隔を隔てて複数配置することで、異常交通流がどの定点観測センサの間で発生しているかを判定し、発生区間を特定することができるものである（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平３−２０９５９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の異常交通流の検出方法及び検出装置においては、一時点における交通流の変化から異常交通流を判定するため、車両の通行が完全に閉塞するとか、交通流が極端に変化するような場合には交通流の異常を検出することは可能であるが、事故や交通規制などの突発事象は発生しているが車両はすり抜けることができるような軽度の異常交通流が長時間続くような交通流の異常を検出することができない。
【０００６】
また、定点観測センサを道路に沿って間隔を隔てて複数設置することで交通流異常の発生区間を特定することは可能であるが、定点観測センサ間で突発的な事故や交通規制などにより発生している異常交通流で、両端の定点観測センサでその影響を検出することができない異常交通流は検出することができない。
【０００７】
本発明は、上記従来の問題を解決するためになされたもので、事故や交通規制などの突発事象は発生しているが車両はすり抜けることができるような軽度の異常交通流が長時間続くような異常交通流の検出及び定点観測センサでは検出することが困難であったセンサ間で発生した異常交通流を検出することが可能な異常交通流検出方法及び検出装置を提供することを目的としたものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の異常交通流検出装置は、車両の存在する位置及び時刻を含む車両情報を収集する車両情報収集手段と、車両情報収集手段で収集した車両情報から、所定の位置における車両の速度情報を生成して記憶手段に格納する速度情報生成手段と、記憶手段に格納されている、所定の区間における車両の速度情報の推移と、所定の区間における過去の速度情報の推移との相関値を算出する相関値算出手段と、相関値算出手段で得られた相関値と、予め定められた閾値とを比較して異常交通流を判定する異常交通流判定手段とを有する構
成を備える。
【０００９】
この構成により、所定の区間における車両の速度の空間的な推移と、同一区間における過去の統計情報にもとづく車両の速度の空間的な推移との相関値が一定以上であれば通常の交通状態であると判定し、相関値が一定以下であれば異常交通流が発生していると判定できる。
【００１０】
また、本発明の異常交通流検出装置は、車両の存在する位置及び時刻を含む車両情報を収集する車両情報収集手段と、車両情報収集手段で収集した車両情報から、所定の位置における車両の速度情報を生成して記憶手段に格納する速度情報生成手段と、記憶手段に格納されている、所定の位置における車両の速度情報の時間的推移と、所定の位置における過去の速度情報の時間的推移との相関値を算出する相関値算出手段と、相関値算出手段で得られた相関値と、予め定められた閾値とを比較して異常交通流を判定する異常交通流判定手段とを有する構成を備える。
【００１１】
この構成により、所定の位置における、例えば現在から所定時間前までの交通情報の時間的な推移と、同一位置における過去の統計情報にもとづく交通情報の時間的な推移との相関値が一定値以上であれば通常の交通状態であると判定し、相関値が一定値以下であれば異常交通流が発生していると判定できる。
【００１２】
さらに、本発明の異常交通流検出方法は、車両の存在する位置及び時刻を含む車両情報を収集する車両情報収集手順と、車両情報収集手順で収集した車両情報から、所定の位置における車両の速度情報を生成して記憶手段に格納する速度情報生成手順と、記憶手段に格納されている、所定の区間における車両の速度情報の推移と、所定の区間における過去の速度情報の推移との相関値を算出する相関値算出手順と、相関値算出手順で得られた相関値と、予め定められた閾値とを比較して異常交通流を判定する異常交通流判定手順とを有する構成を備える。
【００１３】
この構成により、所定の区間における車両の速度の空間的な推移と、同一区間における過去の統計情報にもとづく車両の速度の空間的な推移との相関値が一定以上であれば通常の交通状態であると判定し、相関値が一定以下であれば異常交通流が発生していると判定できる。
【００１４】
また、本発明の異常交通流検出方法は、車両の存在する位置及び時刻を含む車両情報を収集する車両情報収集手順と、車両情報収集手順で収集した車両情報から、所定の位置における車両の速度情報を生成して記憶手段に格納する速度情報生成手順と、記憶手段に格納されている、所定の位置における車両の速度情報の時間的推移と、所定の位置における過去の速度情報の時間的推移との相関値を算出する相関値算出手順と、相関値算出手順で得られた相関値と、予め定められた閾値とを比較して異常交通流を判定する異常交通流判定手順とを有する構成を備える。
【００１５】
この構成により、所定の位置における、例えば現在から所定時間前までの交通情報の時間的な推移と、同一位置における過去の統計情報にもとづく交通情報の時間的な推移との相関値が一定値以上であれば通常の交通状態であると判定し、相関値が一定値以下であれば異常交通流が発生していると判定できる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の異常交通流検出装置及び異常交通流検出方法は、車両の存在する位置及び時刻を含む車両情報を収集し、収集した車両情報から、所定の位置における車両の速度情報を生成して記憶手段に格納し、記憶手段に格納されている、所定の区間における車両の速度
情報の推移と、所定の区間における過去の速度情報の推移との相関値を算出し、得られた相関値と、予め定められた閾値とを比較して異常交通流を判定するものであり、所定の区間における車両の速度の空間的な推移と、同一区間における過去の統計情報にもとづく車両の速度の空間的な推移との相関値が一定以上であれば通常の交通状態であると判定し、相関値が一定以下であれば異常交通流が発生していると判定でき、事故や交通規制などの突発事象は発生しているが車両はすり抜けることができるような軽度の異常交通流を検出することができる効果を有する。
【００１７】
また、本発明の異常交通流検出装置及び異常交通流方法は、車両の存在する位置及び時刻を含む車両情報を収集し、収集した車両情報から、所定の位置における車両の速度情報を生成して記憶手段に格納し、記憶手段に格納されている、所定の位置における車両の速度情報の時間的推移と、所定の位置における過去の速度情報の時間的推移との相関値を算出し、得られた相関値と、予め定められた閾値とを比較して異常交通流を判定するものであり、所定の位置における、例えば現在から所定時間前までの交通情報の時間的な推移と、同一位置における過去の統計情報にもとづく交通情報の時間的な推移との相関値が一定値以上であれば通常の交通状態であると判定し、相関値が一定値以下であれば異常交通流が発生していると判定でき、事故や交通規制などの突発事象は発生しているが車両はすり抜けることができるような軽度の異常交通流を検出することができる効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態を、図面を用いて説明する。
【００１９】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１における異常交通流検出方法の構成を示すブロック図である。
【００２０】
なお、以下の実施の形態では、車両で収集したある時間における自車位置や車速や時間などの車両情報をセンタ局に送信可能な車載機を搭載した車両を、プローブカーと呼ぶ。
【００２１】
また、ある時間における自車位置や車速などの情報を、一定時間毎または一定距離毎に、プローブカーよりセンタ局に送信された情報をプローブ情報と呼ぶ。
【００２２】
図１において、自車位置や車速などの車両情報をセンタ局に送信する車載機１０は、ＧＰＳ衛星３からＧＰＳ情報を受信するＧＰＳ情報受信部１１と、車速パルスよりプローブカーの車速を検出する車速センサ１２と、プローブ情報を、例えば広帯域無線通信のような通信媒体８０を介してセンタ局２０に送信するための通信部１４、通信部１４を制御する制御部１３から構成されている。
【００２３】
また、センタ局２０は、車載機１０とのデータ受送信を行う交通情報収集部２１と、地図データベース２７を参照してプローブ情報の位置を特定するプローブ情報位置特定部２２と、プローブ情報より車速情報を生成する交通情報生成部２３と、生成された車速情報を格納する交通情報データベース２８と、過去の車速情報の平均値をとるなどして平滑化した統計情報データベース２９と、生成された車速情報と統計的な車速情報との相関を示す値を算出する相関値算出部２４と、算出された相関値をもとに異常交通流を判定する異常交通流判定部２５と、異常交通流の発生地点を位置情報に関連付けて、交通情報データベース２８に出力する異常交通流出力部２６とから構成されている。
【００２４】
以上のように構成された本発明の異常交通流検出方法における異常交通流の検出方法について、図２のフローチャートを用いてその動作を説明する。
【００２５】
図２は、本発明の実施の形態１における異常交通流検出方法の、交通情報の時間的推移の比較による異常交通流の検出を示すフローチャートである。
【００２６】
図２において、車載機１０では、車速センサ１２で検出された車速パルス情報から算出した車速情報と、ＧＰＳ情報受信部１１より取得された自車位置の情報とが一定期間蓄積され、任意のタイミングで通信部１４よりセンタ局２へと送信される。この車載機１０とセンタ局２０との間の通信には、携帯電話、光ビーコン、デジタルＭＣＡなどが利用できる。
【００２７】
なお、車速情報は、車速センサ１２からの車速パルス情報から算出するのでなく、ＧＰＳ情報受信部１１で受信したＧＰＳ情報から算出した車速情報を用いることも可能である。
【００２８】
まず、車載機１０から送られてきた車両の位置情報及び速度情報などのプローブ情報をセンタ局２０側の交通情報収集部２１により受信し（Ｓ１０）、プローブ情報位置特定部２２において受信したプローブ情報で地図上の位置を特定することができるかどうかを判定する（Ｓ１１）。プローブ情報で地図上の位置を特定できない場合（Ｓ１１のＮＯ）は、位置の特定は不可となり（Ｓ１２）、異常交通流の検出は行わないで処理を終了する。
【００２９】
プローブ情報で地図上の位置を特定できた場合（Ｓ１１のＹＥＳ）は、交通情報生成部２３において複数のプローブ情報を平滑化して、任意の点における平均車速を算出する（Ｓ１３）。算出された平均車速は交通情報データベース２８に地図上の位置と関連付けて格納する（Ｓ１４）。
【００３０】
次に、相関値算出部２４で、交通情報データベース２８に格納されている任意の地点における平均車速の現在時刻ＴからΔＴ遡った“Ｔ−ΔＴ”までの時間的変化と、統計情報データベース２９に格納されている前述と同一の任意の地点と、前述と同一の時間帯における統計的な平均車速の時間的変化との比較を行う。例えば各時刻における統計値からの誤差の二乗和など、時間的に異なるふたつの情報の相関を示す値を算出する（Ｓ１５）。
【００３１】
次に、異常交通流判定部２５において、算出された誤差の二乗和が予め設定された閾値よりも高いかどうかを判定する（Ｓ１６）。誤差の二乗和が予め設定された閾値よりも低い場合（Ｓ１６のＮＯ）は、突発事象の発生による渋滞はなく通常の交通状況と類似していると判断（Ｓ１７）して、異常交通流の検出は行わないで処理を終了する。
【００３２】
誤差の二乗和が予め設定された閾値よりも高い場合（Ｓ１６のＹＥＳ）は、通常とは明らかに異なる交通状況であると判断し、異常交通流が発生していると判定し、異常交通流出力部２６において、前述した任意の地点を異常交通流の発生地点として交通情報データベース２８に出力する（Ｓ１８）。
【００３３】
さらに、以上のように構成された本発明の実施の形態１における異常交通流検出方法について、図３（Ａ）、（Ｂ）を用いて異常交通流の検出の概念を説明する。
【００３４】
図３（Ａ）は、本発明の実施の形態１における、特定の地点での車速情報の時間的推移を示す図である。
【００３５】
図３（Ａ）において、線３０、３１、３２はプローブ情報より生成された車速情報の時間的推移を示したものであり、線３３は前述の特定の地点における過去の速度情報の統計値を示し、線３４は従来の異常交通流検出方法で使用していた速度情報の上限の閾値を示し、線３５は従来の異常交通流検出方法で使用していた速度情報の下限の閾値を示す。
【００３６】
従来の閾値をもとにする異常交通流の判定方法では、線３３に示す過去の速度情報の統計値Ｖに対して、一定値ΔＶを判定範囲として用い、“Ｖ＋ΔＶ”を判定用閾値の上限（線３４）、“Ｖ−ΔＶ”を判定用閾値の下限（線３５）として設定していた。しかし、車速の時間的推移が線３２に示すように判定用閾値の下限を示す線３５を下回らない場合、すなわち、事故や交通規制などの突発事象は発生しているが車両はすり抜けることができるような軽度の交通流異常が続くような場合は検出することができない。
【００３７】
しかしながら、本発明の実施の形態では、上述したように、現在時刻ＴからΔＴだけ遡った時刻“Ｔ−ΔＴ”までの車速情報の時間的変化を示す線３２と、現在時刻Ｔから“Ｔ−ΔＴ”までの過去の速度情報の統計値の時間的変化を示す線３３を比較し、例えば各時点における統計値からの誤差の二乗和など、ふたつの情報の相関を示す値を算出する。
【００３８】
線３０、３１のように、この相関を示す値が閾値を越えていなければ突発事象の発生による渋滞はなく通常の交通状況と類似していると判定を行い、線３２のように閾値を越えていれば異常交通流として判定を行うことができる。
【００３９】
図３（Ｂ）は異常交通流の判定結果を示す図であって、具体的には、線３３と線３２との差は、線３３と線３０または３１との差よりも大きいため、相関値をそれぞれの二乗和、X３０、X３１、X３２として求め、予め定めた所定の閾値Xｔｈと比較することによって、X３０、X３１はXｔｈ以下に、X３２はXｔｈ以上となり、X３２のプローブ情報の場合は、時刻Tにおいて、経度の渋滞であると判定できる。
【００４０】
以上により、事故や交通規制などの突発事象は発生しているが車両はすり抜けることができるような軽度の異常交通流でも検出することができる。
【００４１】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２における異常交通流検出方法の構成を示すブロック図は、実施の形態１の異常交通流検出方法の構成を示すブロック図と同じであるので省略する。
【００４２】
図４は、本発明の実施の形態２における異常交通流検出方法の、交通情報の空間的推移の比較による異常交通流の検出を示すフローチャートであり、図２に示したフローチャートと同じ動作の部分は説明を省略する。
【００４３】
図４と前述の図２のフローチャートにおける相違点は、ステップＳ２５以降であり、ステップS２０からステップS２４は、図２のステップS１０からステップS１４に対応しているで、ステップＳ２５以降についてのみ説明をする。
【００４４】
相関値算出部２４では、交通情報データベース２８に格納されている任意の２点間における車速情報の空間的な推移と、統計情報データベース２９に格納されている前述と同一区間における車速情報の空間的な推移との比較を行う。例えば各地点における統計値からの誤差の二乗和など、空間的に異なるふたつの情報の相関を示す値を算出する（Ｓ２５）。
【００４５】
次に,異常交通流判定部２５において、算出された誤差の二乗和が予め設定された閾値よりも高いかどうかを判定する（Ｓ２６）。誤差の二乗和が予め設定された閾値よりも低い場合（Ｓ２６のＮＯ）は、突発事象の発生による渋滞はなく通常の交通状況と類似していると判断（Ｓ２７）して、異常交通流の検出は行わないで処理を終了する。
【００４６】
誤差の二乗和が予め設定された閾値よりも高い場合（Ｓ２６のＹＥＳ）は、通常とは明
らかに異なる交通状況であると判断し、異常交通流が発生していると判定し、異常交通流出力部２６において、前述した空間的に異なる任意の２点間を異常交通流の発生区間として交通情報データベース２８に出力する（Ｓ２８）。
【００４７】
さらに、以上のように構成された本発明の実施の形態２における異常交通流検出方法について、図５を用いて異常交通流の検出の概念を説明する。
【００４８】
図５は、本発明の実施の形態２における、特定の区間での車速情報の空間的推移を示す図である。
【００４９】
図５において、車両感知器４３、４４の設置された道路４１で、突発的な事故４２が発生した状況を示しており、車両感知器４３、４４の設置された２点間における突発的な事故画発生した場合の車速の空間的な推移を示す線４０と、この２点間における過去の車速を平滑化した統計的な車速の空間的な推移を示す線４１を示している。さらに、通常時の車速の空間的な推移を４５に示す。
【００５０】
このように、車両感知器４３、４４の間で突発的な事故により異常交通流が発生した場合、突発的な事故４２が発生した下流側の車両感知器４４付近での車速は、通常状態と変わらないため、従来の車両感知器からの情報をもとにした異常交通流検出方法では異常交通流の検出は困難であった。
【００５１】
しかしながら、本発明の実施の形態では、上述したように、車両感知器４３、４４の設置された２点間の異常交通流発生時の車速の推移を示す線４０と、統計的な過去の車速の推移を示す線４１との各地点における誤差の二乗和などを算出することで両者の相関値を求める。
【００５２】
具体的には、線４１と線４０との相関値を二乗和X４０として求め、予め定めた所定の
閾値Xｔｈと比較することによって、X４０が閾値を上回った場合、異常交通流として検
出を行う。通常時の車速の推移を示す線４１と線４５との相関値である二乗和X４５は、
閾値Xｔｈ以下であるため、異常交通流とは判定されない。
【００５３】
これにより、事故や交通規制などの突発事象は発生しているが車両はすり抜けることができるような軽度の異常交通流を検出することができる。
【００５４】
さらに、従来の固定センサでは検出することが困難であった固定センサ間で発生した異常交通流を検出することができる。
【００５５】
（実施の形態３）
図６は、本発明の実施の形態３における異常交通流検出装置の機能を示すブロック図である。
【００５６】
図６において、自車位置や車速などの車両情報をセンタ局に送信する車載機１０は、ＧＰＳ衛星３からＧＰＳ情報を受信するＧＰＳ情報受信部１１と、車速パルスよりプローブカーの車速を検出する車速センサ１２と、地図情報を格納した地図データベース２７と、過去の車速情報の平均値をとるなどして平滑化した統計情報データベース２９と、車速や位置情報を収集する交通情報収集部２１と、プローブ情報の位置を特定するプローブ情報位置特定部２２と、プローブ情報より車速情報を生成する交通情報生成部２３と、収集された車速情報と統計的な車速情報との相関を示す値を算出する相関値算出部２４と、算出された相関値をもとに異常交通流を判定する異常交通流判定部２５と、通信部１４を制御する制御部１３と、プローブ情報を、通信媒体８０を介してセンタ局２０に送信するため
の通信部１４とから構成されている。
【００５７】
また、センタ局２０は、車載機１０からプローブ情報を受信する通信部５０と、異常交通流の発生区間を地図データベース２７よりの位置情報に関連付けて、交通情報データベース２８に出力する異常交通流出力部２６とから構成される。
【００５８】
以上のように構成された異常交通流検出装置について、図７のフローチャートを用いてその動作を説明する。
【００５９】
図７は、本発明の実施の形態３における異常交通流検出装置の、交通情報の空間的推移の比較による異常交通流の検出を示すフローチャートである。
【００６０】
図７において、車載機１０の交通情報収集部２１で、車速センサ１２で検出された車速パルス情報から算出した車速情報及びＧＰＳ情報受信部１１より測位された自車位置の情報が収集される（Ｓ３０）。
【００６１】
なお、車速情報は、車速センサ１２から検出される車速パルス情報の代わりに、ＧＰＳ情報より算出した車速情報を使用しても良い。この場合、車速センサ１２は構成に含めないものとする。
【００６２】
一定期間収集されたプローブ情報は、プローブ情報位置特定部２２において地図データベース２７よりのデータを参照して、地図上の位置を特定することができるかを判定する（Ｓ３１）。地図上の位置を特定できない場合（Ｓ３１のＮＯ）は、位置の特定は不可となり（Ｓ３２）、異常交通流の判定は行わないで処理を終了する。
【００６３】
地図上の位置を特定できた場合（Ｓ３１のＹＥＳ）は、相関値算出部２４で、交通情報生成部２３で算出した２点間における車速情報の空間的な推移と、統計情報データベース２９に格納されている前述の区間と同一の区間における車速情報の空間的な推移との比較を行う。例えば各地点における統計値からの誤差の二乗和など、空間的なふたつの情報の相関を示す値を算出する（Ｓ３３）。
【００６４】
次に、異常交通流判定部２５において、算出された誤差の二乗和が予め設定された閾値よりも高いかどうかを判定する（Ｓ３４）。誤差の二乗和が予め設定された閾値よりも低い場合（Ｓ３４のＮＯ）は、突発事象の発生による渋滞はなく通常の交通状況と類似していると判断（Ｓ３５）して、異常交通流の判定を行わないで処理を終了する。
【００６５】
誤差の二乗和が予め設定された閾値よりも高い場合（Ｓ３４のＹＥＳ）は、通常とは明らかに異なる交通状況であると判断し、異常交通流と発生していると判定し、発生位置を車載機１０の通信部１４より、センタ局２０に送信する（Ｓ３６）。
【００６６】
他方、センタ局２０では、車載機１０からの異常交通流発生位置情報を受信部５０で受信（Ｓ３７）し、受信した異常交通流発生位置情報を、異常交通流出力部２６を介して交通情報データベース２８に格納する（Ｓ３８）。
【００６７】
以上のように本発明の実施の形態では、所定の区間における位置毎の車両の速度の空間的な推移と、前述の同一区間における過去の車速情報の統計情報にもとづく位置毎の車両の速度の空間的な推移との相関値が一定以上であれば通常の交通状態であると判定し、相関値が一定以下であれば異常交通流が発生していると判定し、固定センサでは検出することが困難であった固定センサ間で発生した異常交通流を検出することができる。さらに、搭載した車載機により異常交通流を検出することにより、センタ局での処理負荷を低減す
ることができる。
【００６８】
（実施の形態４）
図８は、本発明の実施の形態４における異常交通流検出装置の機能を示すブロック図である。
【００６９】
図８において、路上に設置されている車両感知器６０は、付近を通過する車両６１から車両情報を収集する交通情報収集部２１と、車両情報収集部２１の出力より車速情報を生成する交通情報生成部２３と、生成した交通情報を蓄積する交通情報データベース２８と、過去の情報を平均値をとるなどして平滑化した交通情報が蓄積されている統計情報データベース２９と、統計情報と現在の交通情報の相関を示す値を算出する相関値算出部２４と、算出された相関値をもとに異常交通流を判定する異常交通流判定部２５から構成されている。
【００７０】
以上のように構成された異常交通流検出装置について、図９のフローチャートを用いてその動作を説明する。
【００７１】
図９は、本発明の実施の形態４における異常交通流検出装置の、定点観測センサによる異常交通流の検出を示すフローチャートである。
【００７２】
図９において、交通情報収集部２１で、車両感知器６０が設置されている地点を所定時間内に通過した複数の車両情報が収集される（Ｓ４０）。次に、交通情報生成部２３において、交通情報収集部２１で収集された車両情報より、車両感知器６０が設置されている地点における所定時間毎の平均車速を算出し（Ｓ４１）、算出された平均車速は交通情報データベース２８に格納される（Ｓ４２）。このようにして所定時間毎の少なくとも通過した複数の車両の平均車速を含む交通情報が、交通情報データベース２８に蓄積される。
【００７３】
次に、相関値算出部２４で、交通情報データベース２８に格納されている任意の１点の平均車速の、現在時刻ＴからΔＴ遡った時刻“Ｔ−ΔＴ”までの時間的変化と、統計情報データベース２９に格納されている前述の任意の点と同一時間帯における統計的な交通情報との比較を行う。例えば各時点における統計値からの誤差の二乗和など、二つの情報の相関値を示す値を算出する（Ｓ４３）。
【００７４】
次に、異常交通流判定部２５において、算出された誤差の二乗和が予め設定された閾値よりも高いかどうかを判定する（Ｓ４４）。誤差の二乗和が予め設定された閾値よりも低い場合（Ｓ４４のＮＯ）は、突発事象の発生による渋滞はなく通常の交通状況と類似していると判断（Ｓ４５）して、異常交通流の判定は行わないで処理を終了する。
【００７５】
誤差の二乗和が予め設定された閾値よりも高い場合（Ｓ４４のＹＥＳ）は、通常とは明らかに異なる交通状況であると判断し、異常交通流が発生していると判定し、異常交通流出力部２６において、前述した任意の１点を異常交通流発生区間として交通情報データベース２８に出力する（Ｓ４６）。
【００７６】
以上のように本発明の実施の形態の異常交通流判定装置では、所定の位置における現在から所定時間前までの交通情報の時間的な推移と、同一位置における過去の速度情報の統計情報にもとづく時間的な推移との相関値が一定値以上であれば通常の交通状態であると判定し、相関値が一定値以下であれば異常交通流が発生していると判定し、事故や交通規制などの突発事象は発生しているが車両はすり抜けることができるような軽度の異常交通流を検出することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
本発明の異常交通流検出装置及び異常交通流検出方法は、プローブ情報より算出した車速情報の時間的推移または空間的推移と、統計的な車速情報の時間的推移または空間的推移とを比較することによって、事故や交通規制などの突発事象は発生しているが車両はすり抜けることができるような軽度の交通流異常も検出することが可能で、プローブカーシステムのセンタ局における交通情報システムなどに有用である。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の実施の形態１における異常交通流検出装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１における異常交通流検出方法を示すフローチャート
【図３】（Ａ）本発明の実施の形態１における特定の地点での車速情報の時間的推移を示す図（Ｂ）本発明の実施の形態１における異常交通流の判定結果を示す図
【図４】本発明の実施の形態２における異常交通流検出方法を示すフローチャート
【図５】本発明の実施の形態２における特定の区間での車速情報の空間的推移を示す図
【図６】本発明の実施の形態３における異常交通流検出装置の構成を示すブロック図
【図７】本発明の実施の形態３における異常交通流検出方法を示すフローチャート
【図８】本発明の実施の形態４における異常交通流検出装置の構成を示すブロック図
【図９】本発明の実施の形態４における異常交通流検出方法を示すフローチャート
【符号の説明】
【００７９】
１０    車載機
１１    ＧＰＳ情報受信部
１２    車速センサ
１３    制御部
１４    通信部
２０    センタ局
２１    交通情報収集部
２２    プローブ情報位置特定部
２３    交通情報生成部
２４    相関値算出部
２５    異常交通流判定部
２６    異常交通流出力部
２７    地図データベース
２８    交通情報データベース
２９    統計情報データベース
５０    通信部
６０    車両感知器
６１    車両
８０    通信媒体
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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