(57)【要約】【課題】  規制地点における交通状況を高精度に予測する。【解決手段】  演算回路１６は、受信アンテナ１１、交通規制情報受信回路１２を介して交通規制情報を受信した後、交通規制情報に含まれる規制リンクの上流側であってその規制リンクに最も近い基点リンクを探し出し、探し出した基点リンクの代表点から規制地点までの距離Ｄを計算する。演算回路１６は、距離Ｄ及び交通規制情報を特徴量として、比例ハザードモデルを用いて、規制地点における規制継続時間の生存関数Ｓ（ｔ）を計算する。【選択図】  図１
2006285689.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
規制地点より上流側にあり移動体の流入を受ける基準地点の位置情報と、前記基準地点から前記規制地点までの距離及び所要時間のいずれか１つと、を特徴量として用いて、前記規制地点の規制継続時間の確率分布を表す確率分布関数を演算する確率分布関数演算手段を備えた交通状況予測装置。
【請求項２】
前記確率分布関数演算手段は、前記特徴量を比例ハザードモデルの入力変数として前記確率分布関数を演算すること
を特徴とする請求項１に記載の交通状況予測装置。
【請求項３】
前記基準地点は、前記規制地点より上流側の最も近い流入を受ける地点であること
を特徴とする請求項１または請求項２に記載の交通状況予測装置。
【請求項４】
前記基準地点から前記規制地点までの距離及び所要時間のいずれか１つを増加関数により変換する変換手段を更に備え、
前記確率分布関数演算手段は、前記基準地点の位置情報と、前記変換手段により変換された値と、を前記特徴量として用いて、前記確率分布関数を演算すること
を特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の交通状況予測装置。
【請求項５】
前記確率分布関数演算手段により演算された確率分布関数を用いて、前記規制地点における規制継続時間を演算する時間演算手段を更に備えたこと
を特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の交通状況予測装置。
【請求項６】
規制地点より上流側にあり移動体の流入を受ける基準地点の位置情報と、前記基準地点から前記規制地点までの距離及び所要時間のいずれか１つと、を特徴量として用いて、前記規制地点の規制継続時間の確率分布を表す確率分布関数を演算すること
を特徴とする交通状況予測方法。
【請求項７】
前記特徴量を比例ハザードモデルの入力変数として前記確率分布関数を演算すること
を特徴とする請求項６に記載の交通状況予測方法。
【請求項８】
前記基準地点は、前記規制地点より上流側の最も近い合流地点であること
を特徴とする請求項６または請求項７に記載の交通状況予測方法。
【請求項９】
前記基準地点から前記規制地点までの距離及び所要時間のいずれか１つを増加関数により変換し、
前記基準地点の位置情報と、前記増加関数により変換された値と、を前記特徴量として用いて前記確率分布関数を演算すること
を特徴とする請求項６から請求項８のいずれか１項に記載の交通状況予測方法。
【請求項１０】
前記確率分布関数を用いて前記規制地点における規制継続時間を演算すること
を特徴とする請求項６から請求項９のいずれか１項に記載の交通状況予測方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
規制地点より上流側にあり移動体の流入を受ける基準地点の位置情報と、前記基準地点から前記規制地点までの距離及び所要時間のいずれか１つと、を特徴量として用いて、前記規制地点の規制継続時間の確率分布を表す確率分布関数を演算する
処理を実行させる交通状況予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通状況予測装置、方法及びプログラムに係り、例えば、高速道路や自動車専用道路のように単路部で構成された道路の交通状況を予測するのに用いて好適な交通状況予測装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両が通行する道路には、交通事故、落石やがけ崩れ、陥没、道路近傍の火災や建物の崩壊の発生など、車両のスムーズな走行を阻害する突発的事故が発生することがある。このような場合であっても、緊急車両が事故現場まで早く到達できるようにするために、また、一般車両が規制を回避してより早く目的地に到達する経路を選択できるように、現在位置から事故現場までかかる時間や最短経路を求めることが要請されている。
【０００３】
特許文献１には、突発的事象による交通渋滞の発生とその解消までの時間を予測し、走行経路選択などに有効に利用可能な交通渋滞予測装置が記載されている。
【０００４】
上記交通渋滞予測装置は、情報通信によって、交通渋滞の原因として予め設定される突発的事象の発生位置および発生規模に関する情報を収集する収集手段と、道路区分毎に道路の位置情報、車線数および交通状況が記憶される道路データベース手段と、収集手段によって突発的事象の発生に関する情報が収集されるとき、道路データベータ手段を参照して、該突発的事象の発生による交通渋滞状況を予測する予測手段とを含むことを特徴とする。
【０００５】
特許文献２には、利用者の能動的な意思によらないで、交通機関の障害による利用者への影響を軽減させる通報方法、およびプログラムが記載されている。
【０００６】
上記通報方法は、コンピュータが、利用者ごとに交通機関を利用する経路および利用する時期に係る情報の設定を受けるステップと、前記交通機関の運行を阻害する事象の種類、およびその事象の発生時刻を収集するステップと、前記事象の解消時刻を推定するステップと、前記交通機関利用時における前記事象による影響の有無を利用者ごとに判定するステップと、前記影響があると判定される利用者にその旨を報知するステップとを実行する。
【０００７】
さらに、非特許文献１には、原因、路線、季節、ドライバーの性別等の要因が事故期間に及ぼす影響を、比例ハザードモデルを用いて解析することが記載されている。
【特許文献１】特開平１１−２３８１９４号公報
【特許文献２】特開２００３−２４６２７０号公報
【非特許文献１】Doohee Nam and Fred Mannering, "An exploratory hazard-based analysis of highway incident duration", Transportation Research A Vol.34, (2000), pp.85-102
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１には、具体的かつ有効的な計算方法が記載されてない。このため、過去データのない道路や事象に対しては、交通渋滞を高精度に予測することができない問題がある。
【０００９】
特許文献２には、ある時間が経過した後の、確率的に最も正しい残り規制時間を推定すること、つまり、過去データに基づいて残り規制継続時間を時々刻々と推定することが記載されてない。また、事故の種類と事故原因を考慮しているが、事故の位置を考慮していない。このため、事故の位置により交通渋滞の解消までの時間が異なるということを考慮して利用者に通報することができない問題がある。
【００１０】
非特許文献１では、道路の細かい情報を利用していないので、緊急車両が現場に到着する間での時間の差異を考慮できない問題がある。
【００１１】
本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、規制地点における交通状況を高精度に予測する交通状況予測装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
事故が道路のどの位置で発生したかという要因は、緊急車両が事故現場に到着するまでの時間や規制解消までの時間に大きな影響を及ぼす。一方、緊急車両がどこから発進して、どのような経路で事故現場に向かい、所要時間がどの程度になるかという情報を、収集・管理することは大きな労力を要する。
【００１３】
高速道路や自動車専用道路上で事故が発生した場合、緊急車両は、インターチェンジ（ＩＣ）又は特定車両のみ利用可能な車両進入路から高速道路本線へ入り、事故現場に向かう。
【００１４】
このため、事故現場である規制地点と、その規制地点の上流側にあって車両の流入を受ける基準地点と、が規制地点における規制継続時間を決める特徴量となりうる。
【００１５】
そこで、上述した課題を解決するため、本発明に係る交通状況予測装置は、規制地点より上流側にあり移動体の流入を受ける基準地点の位置情報と、前記基準地点から前記規制地点までの距離及び所要時間のいずれか１つと、を特徴量として用いて、前記規制地点の規制継続時間の確率分布を表す確率分布関数を演算する確率分布関数演算手段を備えている。
【００１６】
本発明に係る交通状況予測方法は、規制地点より上流側にあり移動体の流入を受ける基準地点の位置情報と、前記基準地点から前記規制地点までの距離及び所要時間のいずれか１つと、を特徴量として用いて、前記規制地点の規制継続時間の確率分布を表す確率分布関数を演算することを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る交通状況予測プログラムは、コンピュータに、規制地点より上流側にあり移動体の流入を受ける基準地点の位置情報と、前記基準地点から前記規制地点までの距離及び所要時間のいずれか１つと、を特徴量として用いて、前記規制地点の規制継続時間の確率分布を表す確率分布関数を演算する処理を実行させる。
【００１８】
予測しようとする規制地点で過去に１件も規制が行われていない場合、規制地点の情報をそのままラベルとして取り扱っても、規制継続時間の確率分布を表す確率分布関数を演算するのに必要なパラメータが決まらないので、その確率分布関数を求めることができない。
【００１９】
これに対して、上記発明では、規制地点の上流にある基準地点の位置を表すラベルと、基準地点から規制地点までの距離及び所要時間のいずれか１つとを特徴量として確率分布関数を求めている。これにより、同じ基準地点に属する道路区間において過去データがあれば確率分布関数を推定できると共に、距離及び所要時間のいずれか１つによって規制地点に緊急車両等が到達するまでの時間を考慮して確率分布関数を推定できる。
【００２０】
特に、上記特徴量を比例ハザードモデルの入力変数とすることにより、少ないデータから精度の高い予測モデルを構築することが可能である。さらに、規制継続時間の確率分布関数を用いて、規制開始からある時間経過した時の残りの規制時間の分布関数やその代表値、例えば平均余命までも推定可能である。
【発明の効果】
【００２１】
本発明に係る交通状況予測装置、方法及びプログラムは、規制地点より上流側にあり移動体の流入を受ける基準地点の位置情報と、基準地点から規制地点までの距離及び所要時間のいずれか１つと、を特徴量として用いて、規制地点の規制継続時間の確率分布を表す確率分布関数を演算することにより、規制地点における交通状況を高精度に予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２３】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る交通状況予測装置の構成を示すブロック図である。上記交通状況予測装置は、高速道路や自動車専用道路のように主に単路部で構成される道路において、突発事象が原因の交通規制の継続時間を予測する。
【００２４】
上記交通状況予測装置は、受信アンテナ１１を介して交通規制情報を受信する交通規制情報受信回路１２と、高速道路ネットワークデータを記憶する高速道路ネットワークデータベース１３と、様々な過去データを記憶する過去データベース１４と、生存関数を演算するために必要なモデル係数を記憶するモデル係数データベース１５と、生存関数の演算やモデル係数の学習処理などの様々な演算処理を行う演算回路１６と、予測結果を表示するモニタ１７と、を備えている。
【００２５】
交通規制情報受信回路１２は、受信アンテナ１１を介して、道路管理者が運営する交通情報送信局から送信された交通規制情報を受信する。交通規制情報受信回路１２で受信される交通規制情報としては、例えば、規制の原因、規制の種類、規制の種類、規制地点（又は規制リンクＩＤ）、規制開始時刻、曜日、天候などがある。なお、シミュレーションを行う場合は、ユーザがこれらの交通規制情報を入力してもよい。
【００２６】
高速道路ネットワークデータベース１３には、複数の道路リンクで構成された高速道路ネットワークデータが記憶されている。
【００２７】
図２は、複数の道路リンクで構成された高速道路ネットワークデータを示す図である。各道路リンクには、固有の道路リンクＩＤが割り当てられている。ここで、一般道からの入り口、ジャンクション（ＪＣＴ）、緊急車両の本線への進入路からの流入を受けるなど、車両の流入を受ける道路リンクを「基点リンク」という。基点リンクの代表点は、当該基点リンクの入口、中央、出口のいずれであってもよい。なお、本実施形態では、基点リンクの代表点として、その入口を用いる。
【００２８】
規制地点とは、突発事象によって交通規制が行われている地点をいう。規制地点のあるリンクを規制リンクという。規制リンクの代表点は、点的な（局所的な）規制が行われている場合はその点をいい、長さを持つ線的な規制が行われている場合はその範囲の入口、中央、出口などのいずれかの点をいう。なお、上述した規制リンクＩＤは、規制リンクの道路リンクＩＤをいう。
【００２９】
ここで、後述する生存関数を演算するときに用いられる距離Ｄは、図２に示すように、基点リンクの代表点から規制地点の代表点までの道のりと定義する。但し、規制地点の詳細な位置情報がなくても距離Ｄを定義してもよい。
【００３０】
図３は、生存関数を演算するときに用いられる距離Ｄの他の例を示す図である。この例では、基点リンクの代表点はそのリンクの中央にあり、規制リンクの代表点はそのリンクの中央にある。なお、生存関数を演算するにあたり、このような距離Ｄをそのまま用いる代わりに、適当な増加関数ｆによって変換されたｆ（Ｄ）を用いてもよい。
【００３１】
また、例えば図２に示す全ての道路リンクには、各道路リンクの位置を表すラベルが割り当てられている。各ラベルに対応するモデル係数は、例えば、対応する道路リンクの過去の交通規制情報などによって求められるものであり、生存関数を演算するときに用いられる。
【００３２】
過去データベース１４には、交通規制情報受信回路１２で受信された交通規制情報が過去データとして逐次蓄積される。上記他に、過去データには、例えば過去の交通規制情報に対応する基点リンク、その基点リンクから規制地点までの距離Ｄなどが含まれる。
【００３３】
モデル係数データベース１５には、生存関数を演算するのに必要なモデル係数β1、β2、β3…が記憶されている。なお、演算回路１６は、過去データに基づいてモデル係数の学習を行い、モデル係数を最適な値に更新する。なお、モデル係数の更新は、例えば、一定期間毎に、又は未知の道路を走行したとき又は新規道路が開通した時やそれから一定期間が過ぎた時などに行われる。
【００３４】
図４は、交通状況予測装置の交通状況予測ルーチンを示すフローチャートである。すなわち、交通状況予測装置の演算回路１６は、次のステップＳ１以降の処理を実行することにより、交通規制の継続時間を予測する。
【００３５】
ステップＳ１では、演算回路１６は、受信アンテナ１１、交通規制情報受信回路１２を介して交通規制情報を受信したかを判定し、交通規制情報を受信するとステップＳ２に移行する。
【００３６】
ステップＳ２では、演算回路１６は、交通規制情報に含まれる規制リンクの上流側であってその規制リンクに最も近い基点リンクを探し出し、探し出した基点リンクから規制地点までの距離Ｄを計算して、ステップＳ３に移行する。
【００３７】
なお、任意の全ての道路リンクについて、その道路リンクの上流側であってその道路リンクから最も近い基点リンクまでの距離Ｄを表したテーブルを、予め高速道路ネットワークデータベース１３に記憶しておいてもよい。このとき、演算回路１６は、高速道路ネットワークデータベース１３のテーブルを参照して、規制リンクから最も近い基点リンクまでの距離Ｄを読み出すだけでよい。
【００３８】
ステップＳ３では、演算回路１６は、距離Ｄ及び交通規制情報を用いて、規制地点における規制継続時間の生存関数Ｓ（ｔ）を計算する。
【００３９】
生存関数Ｓ（ｔ）は、比例ハザードモデルである式（１）で表される。
【００４０】
【数１】
2006285689.tif 000003
【００４１】
Ｓ0（ｔ）はベースライン生存関数であり、ｒは相対リスクである。生存関数Ｓ（ｔ）は、規制地点の規制継続時間の確率分布を表す確率分布関数であり、次の特性を有している。
【００４２】
図５は、ベースライン生存関数Ｓ0（ｔ）及び生存関数Ｓ（ｔ）の特性を示す図である。相対リスクｒが大きくなるに従って、生存関数Ｓ（ｔ）は小さくなる。相対リスクｒは、基点リンクの代表値から規制地点までの距離Ｄ、交通規制情報（規制の原因、規制開始時刻など）、基点リンクの場所などを変数とする関数である。相対リスクｒは、例えば式（２）で表される。
【００４３】
【数２】
2006285689.tif 000004
【００４４】
ｚ1、ｚ2、…、ｚnが比例ハザードモデルの特徴量となる。β1、β2…、βnは、モデル係数データベース１５に記憶されたモデル係数である。ｚ1は、規制地点の上流側であってその規制地点に最も近い基点リンクの場所（又は名前）に対応するラベルである。具体的には、例えば基点リンクのラベルをＡ、Ｂ、Ｃ、…とした時、ｚ1＝Ａであればβ1ｚ1＝βAという値を、ｚ1＝Ｂであればβ1ｚ1＝βBという値を用いる。これらβA、βBなどが各基点リンクに対応するモデル係数である。ｚ2は、ステップＳ２で求められた距離Ｄである。その他のｚnは交通規制情報（規制の原因、規制の種類、規制開始時刻、曜日、天候、日種、季節など）を数値化した変数であり、その他のβnはそれらの交通規制情報に対応するモデル係数である。なお、式（２）はｒの定義の一例であり、これを特徴量に対して非線形な関数としたものや、決定木やニューラルネットとしたものでもよい。
【００４５】
演算回路１６は、ステップＳ１で受信された交通規制情報に対応する変数、基点リンクに対応付けられたラベル、ステップＳ２で求められた距離Ｄを用いて、式（１）及び（２）に基づいて生存関数Ｓ（ｔ）を計算して、ステップＳ４に移行する。
【００４６】
このように、比例ハザードモデルを用いることによって、距離、規制の原因、規制の種類、規制地点、規制開始時間などの情報から、規制継続時間の確率分布関数である生存関数Ｓ（ｔ）が求められる。
【００４７】
この結果、規制地点の情報をそのまま入力値として求める生存関数に比べて、式（１）の生存関数Ｓ（ｔ）は、空間的に補間及び平滑化されている点で優れている。空間的な補間とは、例えば、規制地点において過去に突発的な事象による規制がなかったとしても、規制地点より上流かつ最も近い基点リンクに対応するモデル係数を用いることによって、その基点リンクに属する道路区間の過去の交通規制情報を考慮して、規制リンクの生存関数Ｓ（ｔ）が求められることを意味する。空間的な平滑化とは、規制地点が基点リンクから離れるに従って突発事象の処理に要する時間が長くなる、つまり、緊急車両が規制地点に到達する時間が長くなることを考慮して、規制リンクの生存関数Ｓ（ｔ）が求められることを意味する。
【００４８】
ステップＳ４では、演算回路１６は、規制開始時刻から現在までの経過時間を考慮した上で、残りの規制継続時間の平均値（いわゆる平均余命Ｔ）を計算する。平均余命Ｔは、生存関数Ｓ（ｔ）と規制開始時刻から現在までの経過時間ｔ0を用いて、式（３）で計算できる。
【００４９】
【数３】
2006285689.tif 000005
【００５０】
演算回路１６は、式（３）に従って平均余命Ｔを計算すると、ステップＳ５に移行する。なお、演算回路１６は、式（３）の代わりに、生存関数Ｓ（ｔ）を用いて中央値、最頻値、パーセンタイル値などを計算してもよい。
【００５１】
ステップＳ５では、演算回路１６は、平均余命Ｔの値をモニタ１７に表示する制御を行って、交通状況予測ルーチンを終了する。
【００５２】
ここで、実際に首都高速道路のデータを用いて上記交通状況予測ルーチンを実行させると、次のような結果が得られた。
【００５３】
図６は、手法Ａと上記交通状況予測ルーチンの手法（本手法）のＡＩＣを示す図である。手法Ａは、規制リンクの情報をそのまま特徴量とし、比例ハザードモデルを用いた手法である。手法Ａと本手法で用いたデータは１４ヶ月分である。縦軸は、ＡＩＣ（Akaike's Information Criteria：赤池の情報量基準）と呼ばれる量である。ＡＩＣが小さいほどモデルの適合度が高い、すなわち予測性能がよいことを示している。このことから、手法Ａに比べて本手法の方がＡＩＣが小さく、モデルの性能がよいことが分かる。
【００５４】
図７は、手法Ａと本手法の予測可能なリンク（道路リンク）の割合を示す図である。縦軸は、対象とした全リンク（１１５５リンク）のうち予測可能となるリンクの割合を示している。手法Ａが６２％であったのに対して、本手法は７６％であり、予測サービスのカバー率が向上したことが分かる。
【００５５】
ところで、上記の式（２）では、ステップＳ２で求められた距離Ｄがそのまま用いられたが、増加関数ｆによって変換されたｆ（Ｄ）を用いてもよい。
【００５６】
図８は、距離Ｄから増加関数ｆによって変換されたＤ＾α（０＜α≦２）を用いて本手法を適用した場合のＡＩＣを示す図である。同図によると、αが０．６付近でＡＩＣが最小となった。すなわち、距離Ｄをそのまま特徴量として用いる場合（α＝１）よりも、Ｄ＾０．６を特徴量として用いた方が、モデルの性能が向上することが分かった。
【００５７】
図９は、道路リンクＤ１において追突事故が発生したときの生存関数Ｓ（ｔ）の実測値と本手法による推定値を示す図である。道路リンクＤ１では、追突事故が原因で規制が行われた。実測値は、９件の追突事故のデータから求められた値である。実測値は滑らかなデータになっていないが、本手法により滑らかなデータが求められる。
【００５８】
図１０は、道路リンクＵ１において追突事故が発生したときの生存関数Ｓ（ｔ）の実測値と本手法による推定値を示す図である。実測値は、６５件の追突事故のデータから求められた値である。
【００５９】
図１１は、道路リンクＤ１において落下物があったときの生存関数Ｓ（ｔ）の実測値と本手法による推定値を示す図である。道路リンクＤ１では、落下物が原因で規制が行われた。実測値は、１１２件の落下物のデータから求められた値である。図１２は、道路リンクＵ１において落下物があったときの生存関数Ｓ（ｔ）の実測値と本手法による推定値を示す図である。実測値は、１８６件の落下物のデータから求められた値である。
【００６０】
図９乃至図１２に示すように、いずれの場合でも、本手法によって推定された生存関数Ｓ（ｔ）は実測値をよく再現しており、モデルの性能が高いことが分かった。
【００６１】
以上のように、第１の実施形態に係る交通状況予測装置は、規制地点から上流側で最も近い基点リンクの位置のラベルと、基点リンクから規制地点までの距離とを比例ハザードモデルに入力することによって、規制継続時間の確率的分布である生存関数Ｓ（ｔ）及び残り規制継続時間の平均値である平均余命を高精度に求めることができる。
【００６２】
すなわち、上記交通状況予測装置は、規制地点の規制時間に大きな影響を及ぼす基点リンクについて、その同じ基点リンクに属する道路区間において過去に発生した規制を考慮して決定されたモデル係数を用いて生存関数Ｓ（ｔ）を演算するので、過去に規制地点に規制が発生しなかった場合でも、高精度に生存関数Ｓ（ｔ）及び平均余命を予測することができる。
【００６３】
また、上記交通状況予測装置は、基点リンクから規制地点までの距離Ｄを用いることにより、規制地点から基点リンクが離れるに従って規制時間が長くなる実情を考慮して、高精度に生存関数Ｓ（ｔ）及び平均余命を予測することができる。
【００６４】
なお、本実施形態では、比例ハザードモデルの特徴量として、上述のように基点リンクから規制地点までの距離Ｄを用いたが、その代わりに、基点リンクから規制地点までの平均所要時間、予測所要時間を用いてもよい。このような平均所要時間や予測所要時間は、予めデータベースに登録しておいてもよいし、ユーザが入力してもよい。
【００６５】
［第２の実施形態］
つぎに、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、第１の実施形態と同一の回路、部位等には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００６６】
図１３は、第２の実施形態に係るナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。上記ナビゲーション装置は、第１の実施の形態で説明した交通状況予測装置の構成及び機能を有し、更に、ＧＰＳアンテナ２１を介してＧＰＳ信号を受信するＧＰＳ受信回路２２と、ドライバが操作して目的地などの情報を入力する操作部２３と、を備えている。なお、高速道路ネットワークデータベース１３には、高速道路ネットワークデータの他に、ナビゲーション用の地図データも記憶されている。
【００６７】
演算回路１６は、ＧＰＳ受信回路２２で受信されたＧＰＳ信号に基づいて現在地（現在位置）を演算し、地図データを用いて、現在位置から操作部２３を介して入力された目的地までの経路探索を行う。なお、操作部２３には、ドライバが希望する経路選択の戦略も入力可能である。本実施形態では、ドライバは、経路選択の戦略として、最も所要時間の短い経路を希望したとする。
【００６８】
図１４は、ナビゲーション装置の経路探索ルーチンを示すフローチャートである。すなわち、ナビゲーション装置の演算回路１６は、次のステップＳ１１以降の処理を実行することにより、最も所要時間の短い経路を探索する。
【００６９】
なお、本経路探索ルーチンが実行される前に、図４に示した交通状況予測ルーチンが実行されており、現在規制が行われている規制地点（規制リンク）についての規制継続時間の生存関数Ｓ（ｔ）及びその平均余命Ｔが算出されているものとする。また、交通状況予測ルーチンは、後述するステップＳ１１及びステップＳ１２と並行して実行されてもよい。
【００７０】
ステップＳ１１では、演算回路１６は、現在地及び目的地が入力されたかを判定し、これらの情報がすべて入力されるとステップＳ１２に移行する。この現在地は、ＧＰＳ受信回路２２で受信されたＧＰＳ信号に基づいて求められたものであるが、ドライバによって操作部２３から入力された情報であってもよい。
【００７１】
ステップＳ１２では、演算回路１６は、高速道路ネットワークデータベース１３に記憶されている地図データを用いて、現在地から目的地までの複数の候補経路を探索し、ステップＳ１３に移行する。
【００７２】
ステップＳ１３では、演算回路１６は、各候補経路の旅行時間を予測する。具体的には、演算回路１６は、候補経路の中に規制リンクが含まれているかを判定し、規制リンクが含まれているときは後述する旅行時間予測ルーチンを実行し、規制リンクが含まれていないときは高速道路の平均車両速度を考慮してその候補経路の旅行時間を演算して、ステップＳ１４に移行する。
【００７３】
図１５は、ステップＳ１３における旅行時間予測ルーチンを示すフローチャートである。演算回路１６は、規制リンクが含まれている候補経路については、その規制リンクの生存関数Ｓ（ｔ）を用いてステップＳ２１以降の処理を実行する。
【００７４】
ここでは、交通規制が行われていない区間の旅行時間の予測手法を「定常予測手法」とし、交通規制が行われている区間の旅行時間の予測手法を「非定常予測手法」とする。なお、定常予測手法では、例えば、高速道路の平均車両速度及び区間の距離によって旅行時間が予測されるものとする。
【００７５】
図１６は、旅行時間予測ルーチンで求められる関数を示す図である。
【００７６】
ステップＳ２１では、演算回路１６は、図１６（Ａ）に示す規制リンクの生存関数Ｓ（ｔ）を微分して（−１）を乗じることによって、図１６（Ｂ）に示すように、いつ規制が終了するかの確率分布を示す確率分布密度ｆ（ｔ）を演算して、ステップＳ２２に移行する。すなわち、ｆ（ｔ）＝−Ｓ’（ｔ）である。
【００７７】
ステップＳ２２では、演算回路１６は、確率分布密度ｆ（ｔ）の代表時点を抽出して、ステップＳ２３に移行する。その際にｆ（ｔ）の変曲点や極大点を参考にしてもよい。または予め与えられた代表時点を用いてもよい。本実施形態では、図１６（Ｂ）に示すように、代表時点として時間Ｔ1、Ｔ2、Ｔ3が抽出されたとする。例えば、ｆ（Ｔ1）は、規制がＴ1だけ継続する確率を表している。
【００７８】
ステップＳ２３では、演算回路１６は、各代表時点であるＴ1、Ｔ2、Ｔ3において、その代表時点で規制が終了したと仮定して、現在地から目的地までの旅行時間を予測する。
【００７９】
最初に、現在からＴ1時間後に規制が終了したと仮定して、演算回路１６は、現在からＴ1時間後までは非定常予測手法を用いて旅行時間を予測し（図１６（Ｃ）太線部）、Ｔ1時間後から最後までは定常予測手法を用いて旅行時間を予測する（図１６（Ｃ）細線部）。このケース１の旅行時間をＴＴ1とする。
【００８０】
次に、現在からＴ2時間後に規制が終了したと仮定して、演算回路１６は、現在からＴ2時間後までは非定常予測手法を用いて旅行時間を予測し（図１６（Ｄ）太線部）、Ｔ2時間後から最後までは定常予測手法を用いて旅行時間を予測する（図１６（Ｄ）細線部）。このケース２の旅行時間をＴＴ2とする。演算回路１６は、同様にしてケース３の旅行時間ＴＴ3も予測すると（図１６（Ｅ））、ステップＳ２４に移行する。
【００８１】
ステップＳ２４では、演算回路１６は、各々の旅行時間を加重平均して、最終的な旅行時間を演算する。ここで、各々のケースＴＴi（ｉ＝１、２、３）が実際に起こる確率はｆ（Ｔi）である。そこで、演算回路１６は、この確率を各ケースの旅行時間ＴＴiの重みとし、旅行時間ＴＴiを加重平均することによって、最終的な旅行時間を演算する。この例では３ケースだが、２ケース以上であればよく、ケースが多いほど精度が高い。
【００８２】
具体的には、演算回路１６は、式（４）を演算する。なお、ＴＴ（Δｔ）は、現在からΔｔ時間経過後の旅行時間を表している。
【００８３】
【数４】
2006285689.tif 000006
【００８４】
この結果、規制が終了する時間が確率的であるという現実を反映して、精度の高い旅行時間が求められる。なお、上述した計算は規制開始から何分経過したかという条件付きの確率が用いられているので、予測値である旅行時間は時々刻々と更新される。このように旅行時間ＴＴが演算されると、旅行時間予測ルーチンをリターンして、図１４のステップＳ１４に移行する。
【００８５】
ステップＳ１４では、演算回路１６は、各候補経路及びその旅行時間の中から、ドライバによって入力された経路選択戦略に従って推奨経路を選択して、ステップＳ１５に移行する。ここでは、旅行時間が最も短い候補経路が選択される。
【００８６】
ステップＳ１５では、演算回路１６は、ステップＳ１４で選択された推奨経路をディスプレイ１７に表示させて、経路探索ルーチンを終了する。
【００８７】
以上のように、ナビゲーション装置は、生存関数Ｓ（ｔ）に基づいて、いつ規制が終了するかの確率密度分布を演算し、規制終了時間を複数仮定して各々旅行時間を求め、確率密度分布を用いて、仮定した規制終了時間で規制が終了する確率に応じて各々の旅行時間の重み付け平均を演算する。これにより、規制が終了する時間が確率的であることを考慮して高精度に旅行時間を予測することができる。また、規制終了時間を唯一の値Ｔとして、現在からＴまでは非定常予測手法、Ｔ以降は定常予測手法とする場合でも、そのＴをＳ（ｔ）やｆ（ｔ）から決めることは有効である。つまり、Ｔを平均余命や余命の中央値、平頻値、パーセンタイル値などに基づき聞ける方法等である。
【００８８】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で設計上の変更をされたものにも適用可能であるのは勿論である。
【００８９】
本発明は、リアルタイムの交通規制情報、現在地、目的地を用いて生存関数Ｓ（ｔ）、平均余命、旅行時間を予測する場合に限らず、過去に蓄積されたデータを用いて生存関数Ｓ（ｔ）、平均余命、旅行時間をシミュレーションしてもよい。また、本発明は、ナビゲーション装置だけでなく、コンピュータ、携帯電話などにも適用可能である。
【００９０】
また、上述した実施形態では、高速道路や自動車専用道路のように主に単路部で構成されている道路を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。一般道においては、消防署、警察署、レッカー車等の緊急車両待機地点などを基点として新たに定義し、規制地点から道のり又は直線距離で最も近い基点と、その基点から規制地点までの道のり又は所要時間を特徴量として比例ハザードモデルを用いればよい。さらに、上記道のり又は所要時間を適当な増加関数で変換した値を特徴量として用いてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る交通状況予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】複数の道路リンクで構成された高速道路ネットワークデータを示す図である。
【図３】生存関数を演算するときに用いられる距離Ｄの他の例を示す図である。
【図４】交通状況予測装置の交通状況予測ルーチンを示すフローチャートである。
【図５】ベースライン生存関数Ｓ0（ｔ）及び生存関数Ｓ（ｔ）を示す図である。
【図６】手法Ａと上記交通状況予測ルーチンの手法（本手法）のＡＩＣを示す図である。
【図７】手法Ａと本手法の予測可能なリンク（道路リンク）の割合を示す図である。
【図８】距離Ｄから増加関数ｆによって変換されたＤ＾α（０＜α≦２）を用いて本手法を適用した場合のＡＩＣを示す図である。
【図９】道路リンクＤ１において追突事故が発生したときの生存関数Ｓ（ｔ）の実測値と本手法による推定値を示す図である。
【図１０】道路リンクＵ１において追突事故が発生したときの生存関数Ｓ（ｔ）の実測値と本手法による推定値を示す図である。
【図１１】道路リンクＤ１において落下物があったときの生存関数Ｓ（ｔ）の実測値と本手法による推定値を示す図である。
【図１２】道路リンクＵ１において落下物があったときの生存関数Ｓ（ｔ）の実測値と本手法による推定値を示す図である。
【図１３】第２の実施形態に係るナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】ナビゲーション装置の経路探索ルーチンを示すフローチャートである。
【図１５】ステップＳ１３における旅行時間予測ルーチンを示すフローチャートである。
【図１６】旅行時間予測ルーチンで求められる関数を示す図である。
【符号の説明】
【００９２】
１１  受信アンテナ
１２  交通規制情報受信回路
１３  高速道路ネットワークデータベース
１４  過去データベース
１５  モデル係数データベース
１６  演算回路
１７  モニタ
２１  ＧＰＳアンテナ
２２  ＧＰＳ受信回路
２３  操作部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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