(57)【要約】【課題】  交通状況を変化させるイベントの発生とその影響範囲を検出する。【解決手段】  交通情報時系列データを記録した交通情報データベースと、交通状況を変化させうる出来事の位置と時期と種類とを記録した交通状況変化要因データベースとを備え、前記交通情報のデータ分布から、曜日，季節，五十日などいずれの日種情報や気象情報によっても説明のできない変化の時期と位置とを検出し、該検出結果との時間的かつ空間的な隔たりが相対的に小さい出来事を前記交通状況変化要因データベースから検索する。【選択図】図３
2006079483.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通情報の時系列データを記録した交通情報データベースと、
前記交通情報のデータ分布に変化が生じる位置と時期とを求めて、交通状況変化情報として出力する交通状況変化検出装置と、
交通状況を変化させうる出来事である交通イベントの位置と期間と種類とを記録した交通イベントデータベースと、
前記交通イベントデータベースから前記交通状況変化情報の位置または期間に対応する交通イベントを検索し、検索された交通イベントの位置と種類とを交通状況変化要因情報として出力する交通イベント検索装置と、
前記交通状況変化情報と前記交通状況変化要因情報とを表示する表示装置と、を有する交通情報提供装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記表示装置が前記交通状況変化情報の位置と前記交通状況変化要因情報の位置と種類とを地図上に図示することを特徴とする交通情報提供装置。
【請求項３】
請求項１において、
前記表示装置が、前記交通イベント検索装置が出力した前記交通状況変化要因情報と、行政あるいは民間事業者の交通情報サービスによって提供される交通情報のうち交通状況の変化要因に関する情報とを、その種類に応じたアイコンで地図上に重畳して図示する
ことを特徴とする交通情報提供装置。
【請求項４】
過去の交通情報の時系列データから、交通情報のデータ分布が変化する位置と時期とを検出し、
交通状況を変化させうる出来事である交通イベントの位置と時期と種類とを記録した交通イベントデータベースから、前記データ分布の変化する位置と時期に対応する交通イベントを検索し、
前記データ分布の変化の位置と前記検索された交通イベントの位置と種類を提供する交通情報提供方法。
【請求項５】
過去の交通情報の時系列データから、交通情報のデータ分布が変化する時期を検出し、
前記データ分布の変化の前と後とを異なる数値で表す交通状況変数を用いた線形または非線形の回帰分析により交通情報の変化量を計算して提供する交通情報提供方法であって、
交通情報のデータ分布が変化する時期を検出するに際して、複数年の交通情報を同一の季節，同一の月，同一の周等のデータ群毎に分布を比較することにより、季節変動の影響を除外した交通情報のデータ分布の変化を検出することを特徴とする交通情報提供方法。
【請求項６】
過去の交通情報の時系列データから、交通情報のデータ分布が変化する時期を検出し、
前記データ分布の変化の前と後とを異なる数値で表す交通状況変数と、曜日，平日／休日，季節，五十日等の日種への該当を表す日種変数とをパラメータとして前記交通情報を近似推定する線形または非線型の回帰モデルの係数を計算し、
未来の或る日の交通情報の予測値を提供するに際して、前記回帰モデルにおいて前記交通状況変数を前記データ分布の変化後を示す値に設定し、前記日種変数を予測対象日の日種を表す値に設定して得られる交通情報を提供する交通情報提供方法。
【請求項７】
請求項６において、
前記交通情報が１日間隔よりも高い時間分解能を持つ時系列データであり、
前記回帰モデルの近似推定の対象が前記交通情報を無相関な軸で構成された交通情報特徴空間に１日分ずつ射影して得られる交通情報特徴量であって、
未来の或る日の交通情報の予測値を提供するに際して、前記回帰モデルにおいて前記交通状況変数を前記データ分布の変化後を示す値に設定し、前記日種変数を予測対象日の日種を表す値に設定して得られる交通情報特徴量を、前記交通情報特徴空間から逆射影して得られる交通情報を提供することを特徴とする交通情報提供方法。
【請求項８】
請求項６において、
前記回帰モデルが、前記交通状況変数と、前記日種変数と、気象情報を表す時系列データを無相関な軸で構成された気象情報特徴空間に１日分ずつ射影して得られる気象情報特徴量とをパラメータとするのであって、
未来の或る日の交通情報の予測値を提供するに際して、前記回帰モデルにおいて前記交通状況変数を前記データ分布の変化後を示す値に設定し、前記日種変数を予測対象日の日種を表す値に設定し、前記気象情報特徴量を、予測対象日の気象情報を前記気象情報特徴空間に射影して得られる値に設定して得られる交通情報を提供することを特徴とする交通情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通状況の変化を加味した交通情報の提供に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の統計的な交通情報提供方法の主流の一つである日種を用いた方法は、旅行時間，渋滞度，交通量等の数値的交通情報を、曜日，季節，五十日などの日種を反映して提供することが可能である（例えば、特許文献１参照）。例えば首都高速道路公団の所要時間案内のように日種分類を用いた方法では、過去に蓄積された交通情報を日種の組み合わせに応じて分類し、分類単位ごとに同時刻平均値などの代表値を計算して交通情報の予測値として提供する（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
日種を用いて過去の交通情報を統計的に処理して提供する際には、対象道路における交通状況が、過去に交通情報を蓄積した期間と現在において、日種に関連付けて近似的に説明可能であることが前提となっている。日種を入力とする重回帰分析やニューラルネットなどの予測手法においても同様である。しかし、蓄積された交通情報が、道路の新設，大規模店舗の出店、あるいは災害による通行止めなどの交通状況を変化させるイベントによって、たとえば旅行時間の増減などの変化をしたデータである場合、この交通情報を日種のみと関連付けて説明することは不可能であり、得られる結果はイベントの前後における交通情報の中間的な値となる。
【０００４】
この改善策として、イベントの影響が及んだ時間的空間的範囲に基づき、蓄積された交通情報を分類すれば、その影響を加味した情報の提供は可能である。
【０００５】
しかしながら、かかるイベントの発生に関する情報源はＶＩＣＳの障害情報などに限られ、その内容は、（１）予め定義されたイベントのみを取り扱う、（２）イベントの発生地点に言及した情報であり、交通状況への時間的空間的な影響範囲を明確化した情報ではない、（３）手作業による入力を主体としているため網羅的ではない、という点で限定的な情報である。そしてＶＩＣＳの事故情報は通報によって得られる情報であり、画像処理によって事故を検知する場合でも、検知可能な範囲が撮像可能なエリアに限られる上、検出可能な事故もある程度規模が大きい事故に限られてしまう。更には、事故以外のその他のイベントについては検出できず、イベントの影響する範囲を特定することもできない。
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−１１８１８８号公報
【非特許文献１】割田ほか「首都高速道路公団における所要時間変動特性の分析」，第２２回交通工学研究発表会論文報告集，２００２年１０月，ｐｐ．６１−６４．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
解決しようとする課題は、交通状況を変化させるイベント情報の提供およびイベント情報を参照した統計的な交通情報の提供において、イベントの発生とその影響範囲を自動的に検出できず、イベントによる過去の交通情報の変化量を定量的に同定した結果に基づく予測情報の計算ができない点である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
蓄積された過去の交通情報を複数の期間に分割し、各期間のデータ分布を比較し、ある２つの期間のデータ分布の間に統計的に有意な差異が検出された場合には、その時点で曜日，季節，五十日などの日種や気象情報とは異なる要因による交通情報の変化があったものと判定し、その変化量をパラメータとして加味した回帰分析により、予測情報を計算する。また、予めデータベースに登録された交通イベント候補の中から、上記検出結果との空間的／時間的距離が近いものを検索し、上記交通情報変化の検出結果ならびに予測情報と合わせてユーザーに提示することで、交通状況が変化したことと、その原因の把握をユーザーに促し、より適切な経路の選択を支援する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の交通情報提供装置は、交通情報のデータ分布から交通状況の変化を検出し、検出結果との空間的／時間的な関連性の高い交通イベントを交通状況の変化要因としてデータベースの中から選択するので、データベースに登録された交通イベントが空間的／時間的影響範囲の明確な情報を持たないものであっても、旅行時間や渋滞度といった交通イベントの発生を直接的には表さないデータから、交通状況を変化させる交通イベントの発生をとらえ、その内容と影響範囲を説明できるという利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明を用い、交通状況を変化させるイベントの発生とその影響範囲を自動検出する交通情報提供装置の構成を説明する。
【実施例１】
【００１１】
図１は、本発明を用いたカーナビゲーション装置などの交通情報提供装置の表示画面である。地図表示部１０１には地図上に交通情報が重畳して表示される。アイコン１０２〜１０６は、工事，道路の新設や改修，事故，自然災害，大規模店舗の出店，行事など交通状況を変化させるイベント（以下、交通イベントという）の発生箇所を示す。予め定義された交通イベントの場合は、アイコン１０２〜１０４のように交通イベントの種類を模式的に表すアイコンで表示する。交通イベントが定義外あるいは発生原因が不明の場合は、アイコン１０５のように「！」マークのような一般的に注意を促す形状のアイコンで表すか、更にアイコンにイベントを区別するために文字情報１０６を付加して表す。また、工事のように交通状況を悪化させる交通イベントと、道路の開通のように交通状況が改善する交通イベントは、それぞれアイコン１０２とアイコン１０３のようにアイコン自体の色や形を変えて、ユーザーが区別できるようにする。また、ＶＩＣＳのように一般的に配信される情報と、本発明による交通イベントの検出技術によって検出された情報は、同一の種類の交通イベントに該当するものあっても、それぞれアイコン１０２とアイコン１０４のようにアイコンの色もしくは形を変えて表示し、ユーザーが区別できるようにする。領域１０７，１０８は交通状況に対する交通イベントの影響範囲を表す。各々の領域における交通状況の改善／悪化の違い、あるいは交通状況変化の要因が事故や行事のように短期的な交通イベントによるものか、道路の新設や大規模店舗の出店のように長期的な交通イベントによるものであるかの違いを、領域の色やハッチングのパターンで区別して表示する。
【００１２】
地図表示部１０１上で交通イベントを表すアイコンや交通イベントの影響範囲を表す領域がポインティングされると、選択されたアイコン又は領域に対応付けられている交通イベントの内容，場所，時期等の交通イベントの詳細情報が文字情報表示部１０９に文字表示される。この場合、交通イベントに関する文字情報１１０と並べて、地図表示部１０１に表示されているアイコンに対応したアイコン１１１を表記することで、地図表示部101上における交通イベントとの対応を視覚的に表す。なお、ポインティングされた領域が複数の交通イベントによる影響が合併された結果である場合には、この領域の形成に関係する全ての交通イベントが文字情報表示部１０９に文字表示される。
【００１３】
図１の例では、地図表示部１０１上でポインティングされたアイコン１０４の交通イベントを文字情報表示部１０９に表示したが、この様に単一の交通イベントを選択する他に、図２に示すように、地図表示部１０１上に表示されている全ての交通イベントに関する詳細情報をリストにして文字情報表示部１０９に文字表示してもよい。その際、各交通イベントを区別するために、表示対処となる交通イベントに通し番号２０１を割り当てて交通イベントの詳細情報と併せて表示し、この通し番号２０１に対応した地図表示部１０１上のアイコンに同じ番号１１２を付与し、地図表示部と文字情報表示部における情報の対応を取る。
【００１４】
図３は、図１に示した表示を行うために、道路の新設，大規模店舗の出店，長期間の災害や工事による交通規制など、長期的な交通イベントの発生を検出するシステムの構成図である。交通情報データベース（以下、交通情報ＤＢという）３０１は、ＶＩＣＳあるいはプローブカー／フローティングカーシステムなどから配信されるリアルタイム交通情報を蓄積する。長期交通状況変化検出装置３０２は、交通情報ＤＢ３０１に蓄積された交通情報から長期的な交通イベントの発生による交通状況の変化を検出する。以下、その検出手段を図４の概念図により解説する。
【００１５】
図４において、期間［Ｄ１，Ｄ２］は過去の交通情報を蓄積した期間である。この期間［Ｄ１，Ｄ２］について任意の時点ｄｃでデータを切り分け、期間［Ｄ１，ｄｃ］と期間［ｄｃ，Ｄ２］のそれぞれにおける交通情報データ群４０１と４０２の分布を比較し、統計的に両者が異なる分布であると判定されれば、時点ｄｃの前後で何らかの交通イベントがあり、交通状況が変化したものと判断される。交通情報データ群の分布比較には、分散を用いた比較や、カイ２乗検定が使える。比較対象として利用できる交通情報は、旅行時間，渋滞度，平均車速，交通量などである。時点ｄｃをＤ１からＤ２まで変化させつつこのような判定を行えば、どの時点で交通状況の変化が生じたかを知ることができる。
【００１６】
この処理をフロー図で表したものが図１４である。この例では、図４における期間Ｄ１〜ｄｃの交通情報データ群４０１と期間ｄｃ〜Ｄ２の交通情報データ群４０２の分布の比較は、例えば時間帯毎の交通情報データ群４０３と４０４の間で各々の時間帯毎に行うものとする。また図４のＤ１，Ｄ２，ｄｃは日付を表すものとする。比較を時間帯毎に行うのは、交通状況の変化に対して、１日全ての交通情報データ群の比較では分布に大きな違いが現れない場合でも、時間帯毎の細かい比較では分布に違いが大きく出るためである。以下、図１４の処理フローを解説する。時間帯毎に比較を行うループ１の処理では、最初にステップ１４０１（以下、ステップをＳと略記する）で、比較対象の時間帯について、図４の期間［Ｄ１，Ｄ２］における交通状況変化の検出対象とする道路リンクの交通情報データを交通情報ＤＢ３０１から取得する。続いて、図４のＳ１４０２では、ｄｃをＤ１＋Δｄに、ＷｍａｘとＤｃを０に初期化して、ｄｃ≧Ｄ２−Δｄになるまでループ２の処理を繰り返す。ループ２の内部では、Ｓ１４０３において交通情報データを期間［Ｄ１，ｄｃ］と期間［ｄｃ，Ｄ２］に切り分け、それぞれの期間のデータ群の分布間距離Ｗを計算する。Ｓ１４０４ではＷｍａｘとＷを比較し、ＷがＷｍａｘより大きければ、Ｓ1405にてＷｍａｘの値をＷに更新する。また、Ｄｃの値をｄｃに更新する。Ｓ１４０６ではｄｃにΔｄを加算し、処理をループ２の先頭に戻す。ループ２の終了後、２つのデータ群の分布間距離が最大となる日付がＤｃに、又その最大分布間距離がＷｍａｘに求まる。Ｓ1407でＤｃを現在比較している時間帯における交通状況変化日とする。以上のＳ１４０１〜
Ｓ１４０７からなるループ１の処理を、比較対象の全ての時間帯について繰り返して実施したのち、Ｓ１４０８にて、Ｓ１４０７で記録された時間帯毎の交通状況変化日の統計的代表値（平均値，中央値，最頻値などを用いることができる）を計算し、それを交通状況が変化した代表日付とする。なお、比較対象の時間帯は、例えば６時から２０時まで２時間単位という具合に設定し、２時間毎の交通情報データの比較をループ１の１サイクルで行うことができるが、分割単位が粗ければループ１の繰り返し回数は少なくて済み、一方、分割単位が細かいほど、たとえば朝の７時から８時の間にのみ現れる変化など、局所的な変化をとらえることができる。また、夜間は概ね交通量が減少していることからこの間の交通情報の比較は行わないなど、比較対象の時間帯の範囲，分割の仕方などは上記の例に限定されるものではない。
【００１７】
交通情報が季節の変動を含む場合には、図４に示した例のように単純にデータをある日付けの前後で２つに切り分けて比較するのではなく、季節ごとにデータを切り分けた上で、各季節ごとにデータ群の分布を比較すれば、季節変動の影響を除いた上で交通状況の変化を検出することが可能である。図５はその概念を例示した図であり、季節同士の比較を行うため２年間にわたって蓄積されたデータを１年ごとに４つに分けた期間が期間５０１〜期間５０８である。期間５０１〜期間５０４が１年目の期間、期間５０５〜期間５０８が２年目の期間であり、期間５０１と期間５０５，期間５０２と期間５０６，期間５０３と期間５０７，期間５０４と期間５０８は、それぞれ同一の季節に相当する期間である。次いで、同一季節の期間について、１年目と２年目のデータ群の分布を比較する。ここで例えば、期間５０１と期間５０５における交通情報データ群、期間５０２と期間５０６における交通情報データ群は、それぞれ統計的に同一の分布であり、期間５０３と期間507，期間５０４と期間５０８においてはそれぞれ異なる分布であると判定され、かつ、期間５０２と期間５０３の分布の差異よりも、期間５０６と期間５０７の分布の差異のほうが大きければ、一般に季節変動よりも道路の新設などによる交通状況の変化のほうが大きいことから、期間５０６と期間５０７の間で季節変動とは異なる交通状況の変化が生じたものと判断できる。
【００１８】
図５の例では１年当たりの期間の分割数を春夏秋冬の季節に合わせて４、交通情報の蓄積期間を２年間としたが、これらの値は交通情報の季節変動や経年トレンドなどの実情に合わせて任意に設定して差し支えない。例えば、分割する期間の長さを１週間とすれば、１週間の分解能で長期的な交通状況の変化を検出できる。あるいは、交通情報に経年トレンドがあり、１年目の交通情報に対して２年目の交通情報にオフセットが加わっている場合には、１年目と２年目の季節ごとの交通情報データ群の分布の同一性を評価するのではなく、交通情報データ群の分布間距離を評価基準とすることによって、交通状況の変化を検出できる。例えば、期間５０１と期間５０５，期間５０２と期間５０６，期間５０３と期間５０７の各組み合わせにおける１年目と２年目の交通情報データ群の分布間距離がほぼ同一であり、期間５０４と期間５０８における交通情報データ群の分布間距離がそれとは異なるのであれば、期間５０７と期間５０８の間で交通状況の変化が生じたものと判定できる。
【００１９】
またこの場合、図１４に相当する処理フローは図１５のようになる。時間帯毎に比較を行うループ１の処理では、最初にＳ１５０１で、比較対象の時間帯について、過去２年間における交通状況変化の検出対象の道路リンクの交通情報データを交通情報ＤＢ３０１から取得する。続いて、Ｓ１５０２で期間を表すインデックスｉを１に、ΔＷｍａｘとＩｃを０に初期化する。そして図５における１年当たりの期間分割数をＮとしてｉ＝Ｎになるまでループ２の処理を繰り返す。ループ２の処理ではＳ１５０３において期間ｉにおける１年目と２年目の交通情報データの分布間距離Ｗｉを計算する。このとき、ｉ＞１であるならば、Ｓ１５０４にて、期間ｉと期間ｉ−１におけるデータ分布間距離ＷｉとＷｉ−１の変化率の絶対値ΔＷを計算し、ΔＷｍａｘとΔＷをＳ１５０５にて比較して、ΔＷが
ΔＷｍａｘより大きければ、Ｓ１５０６にてΔＷｍａｘの値をΔＷに更新する。また、
Ｉｃの値をｉに更新する。そして、ｉ≦１であるか或いはΔＷ≦ΔＷｍａｘの場合、
Ｓ１５０７に進む。Ｓ１５０７ではｉに１を加算し、処理をループ２の先頭に戻す。ループ２の処理終了後、Ｓ１５０８で期間Ｉｃと期間Ｉｃ−１とのデータ分布間距離を、それぞれ１年目と２年目の交通情報データについて計算してＶ１，Ｖ２とし、Ｓ１５０９にてＶ１＞Ｖ２であるならば、Ｓ１５１０にて、１年目の期間Ｉｃの先頭日を当該時間帯の交通状況変化日とする。一方、Ｖ１＜Ｖ２であるらば、Ｓ１５１１にて、２年目の期間Ｉｃの先頭日を当該時間帯の交通状況変化日とする。以上のループ１の処理Ｓ１５０１〜
Ｓ１５１１を、比較対象の全ての時間帯について繰り返して実施したのち、Ｓ１５１２にて交通状況が変化した代表日付を決定する処理では、図１４のＳ１４０８と同様に、時間帯毎の交通状況変化日の統計的代表値（平均値，中央値，最頻値などを用いることができる）を計算し、それを交通状況が変化した代表日付とする。
【００２０】
図３の長期交通状況変化検出装置３０２は、以上のようにして検出された交通状況の長期的変化について、その検出位置および時期を交通情報表示装置３０３に出力する。交通情報表示装置３０３は、かかる交通状況変化の検出範囲を、長期的な交通イベントによる影響範囲として図１の領域１０７のように表示する。領域１０７を図示する上で、交通状況の変化が検出された道路リンクのみの色や線の太さを変えた場合は、そもそも交通情報の計測がなされていない道路リンクもあるため、交通イベントの影響範囲が小さな領域のまだらな集まりとして表示されることもある。そのような表示はユーザーにとって知覚しにくいため、交通状況変化の検出範囲を集約して、ある程度まとまった領域として表示する必要がある。その表示方法を示したものが図１２の処理フローである。Ｓ１２０１では、図４，図５の方法により、交通状況の変化を道路リンクごとに検出する。Ｓ１２０２において、交通状況変化が検出されたリンクを交通状況変化検出リンクとして、連続した交通状況変化検出リンク同士でグルーピングし、図１３（ａ）のように交通状況変化リンク群とする。このリンク群の端点を結んだ領域が交通状況変化領域となる。続いてループ１では、交通状況変化リンク群ごとに、Ｓ１２０３において、交通状況変化領域の拡大処理を行う。この交通状況変化領域の拡大処理では、図１３(ｂ)に示したように、交通状況変化リンク群に隣接する交通状況変化が検出されていない道路リンクを、その交通状況変化リンク群に関する集約候補リンクとして登録する。次に、ループ２では全ての交通状況変化リンク群について各交通状況変化リンク群毎にループ３の処理を繰り返す。このループ３では、処理対象とする交通状況変化リンク群の各集約候補リンクについて、Ｓ１２０４の処理を繰り返して領域の縮小処理を行う。Ｓ１２０４では、図１３（ｃ）のように、他の交通状況変化リンク群あるいはその集約候補リンクと隣接している集約候補リンクを集約リンクとして確定する。ループ２の処理が終了し、全ての交通状況変化リンク群について集約リンクが確定すると、次にＳ１２０５では、集約リンクとして確定されたリンクを除いて、集約候補リンクの登録を解除する。以上の処理によって、図１３（ａ）における近接した複数の小さなリンク群による交通状況変化領域を、図１３（ｄ）のように、それらを包含する大きなリンク群による交通状況変化領域へ集約することができる。以上の処理で集約された交通状況変化領域は、道路リンクを表す線分の集合であり、これを図１の領域１０７のような多角形で表示するには、Ｓ１２０６において図１３（ｅ）のように、交通状況変化検出リンクおよび集約リンクと、それ以外のリンクとの境界の端点を結び、その多角形領域を塗りつぶして画面上に表示する。
【００２１】
一方、図１のように、交通イベントアイコン１０４の種類と表示位置ならびに文字情報表示部１０９における文字情報を、長期交通状況変化検出装置３０２による交通状況変化の検出結果と対応付けて表示するには、次の方法による。すなわち、長期交通状況変化検出装置３０２が検出した交通状況変化の位置と時期に対して、交通イベントＤＢ３０４に格納された交通イベントの中から、イベント発生位置及びイベント発生時期の類似性が最も高いものを交通イベント検索装置３０５によって選択し、選択された交通イベントに応じて、対応するアイコンあるいは文字情報を交通情報表示装置３０３に出力する。交通イベントＤＢ３０４に格納された情報は、例えば図６のようなものであり、交通イベントの種類，イベント発生位置，イベント発生時期，イベント内容などの情報を含み、例えば行政機関に届けられる情報をもとにして作成される。図６の交通イベント情報単体では、実際にそれらの交通イベントから交通状況が影響を受ける時間的空間的範囲を特定することは難しく、また交通状況に対してなんら影響を与えない交通イベントも存在しうるため、交通イベントと実際の交通状況を対応付けることは容易ではないが、長期交通状況変化検出装置３０２の検出結果を用いることで、図６の情報と、実際の交通状況の変化とを関連付けて提示することが可能となる。その関連付けの基準は、例えば、交通イベントＤＢ
３０４に格納された交通イベントの発生位置・時期と、長期交通状況変化検出装置３０２の検出結果である交通状況変化の位置・時期との、幾何学的な距離である。図７は交通イベント検索装置３０５の処理を示した概念図であり、交通イベント１が日付Ｄ１，座標
（Ｘ１，Ｙ１）で発生したものとし、交通イベント２が日付Ｄ２，座標（Ｘ２，Ｙ２）で発生したものする。また、長期交通状況変化検出装置３０２によって日付Ｄａ，座標
（Ｘａ，Ｙａ）で交通状況の変化が検出されたものとする。このとき、かかる交通状況変化と交通イベントｉとの距離Ｌｉは数式１によって計算される。
【００２２】
【数１】
2006079483.tif 000003
【００２３】
数式１において、ＷｔおよびＷｌは、それぞれ時間的距離と空間的距離に関する重み付けである。交通イベント検索装置３０５では、距離Ｌｉが最短となる交通イベントを、長期交通状況変化検出装置３０２によって検出された交通状況変化の原因イベントとして選択する。この例では、Ｌ１＞Ｌ２であるとすると、交通イベント２が原因イベントとして、その内容が交通情報表示装置３０３に出力される。この処理は、交通イベントＤＢ304に登録された交通イベントが複数ある場合でも同様である。また、ここでは空間的な距離を表すのに単純な直線距離を用いたが、経路探索の手法を用いれば、原因となる交通イベントの選択をより精確なものとすることができる。また、時間的距離の評価も必ずしも線形である必要はなく、交通イベントと交通状況変化との距離Ｌｉの計算は、数式１に限るものではない。一般的な距離Ｌｉの計算は、数式２によって表される。
【００２４】
【数２】
2006079483.tif 000004
【００２５】
数式２において、Ｌｄ（Ｄｉ，Ｄａ）は交通イベントｉと上記交通状況変化との時間的距離の関数である。Ｌｐ（Ｐｉ，Ｐａ）は、同じく交通イベントｉと上記交通状況変化との空間的距離の関数であり、両者の位置Ｐｉ，Ｐａから、経路探索などの手法によって求められる。ここに、Ｗｄは時間的距離に関する重み付け、Ｗｐは空間的距離に関する重み付けの値である。
【００２６】
なお、本実施例では、交通情報提供システムとして交通情報データベース３０１や交通イベントデータベース３０４と共に、交通情報表示装置３０３を備える例を挙げたが、システムを、交通情報データベース３０１と交通状況の変化を検出する交通状況変化検出装置と、交通イベントを情報を検索するための交通イベントデータベース３０４と交通イベント検索装置３０５とを備えた交通情報サーバ装置と、これらの検出結果及び検索された交通イベント情報をカーナビゲーション装置などの交通情報を提供する通信端末装置に送り、交通情報表示装置３０３をこの通信端末装置に備える構成としても良い。そして、通信端末が指定した空間的範囲と時間的範囲とに該当する前記交通状況変化情報と前記交通状況変化要因情報とを交通情報サーバ装置で求め、通信端末に送信することによって交通情報を提供することになる。あるいは、定期的にもしくは通信端末が交通情報サーバ装置と交信を行う際に、交通状況変化検出装置が交通状況の変化を確認して、交通状況の変化を検出した際には、交通状況変化情報と交通状況変化要因情報とを通信端末に送信することによって交通情報を提供する。
【実施例２】
【００２７】
図８は、図４および図５により説明した長期的な交通イベントの発生による交通状況の変化を検出する手法を用いた交通状況変化の検出結果に基づき、過去の交通情報から交通イベントによって変化した成分を取り出す手段を示したブロック図である。長期交通状況変化検出装置８０２は図３の長期交通状況変化検出装置３０２と同様に、交通情報ＤＢ
８０１に蓄積されたＶＩＣＳあるいはプローブカー／フローティングカーシステムなどから配信された交通情報を用いて、図１４に示した処理に従って交通状況の変化を検出し、その検出結果を交通イベントフラグ設定装置８０３に出力する。交通イベントフラグ設定装置８０３は、長期交通状況変化検出装置８０２において交通状況の変化が検出された場合、図１４の処理Ｓ１４０７で出力された交通状況変化の代表日に基づき、図９に例示する交通イベントフラグリストを生成する。交通イベントフラグリストは、図９のように１日ごとにフラグを１つ持ち、フラグの値が０の場合は、その日が上記交通状況変化の代表日の前であることを表し、フラグの値が１の場合は、その日が交通状況変化の代表日以降の日にちであることを示す。イベント変化成分抽出装置８０４は、各日の交通情報データＹを、定数項ａ０と、交通イベントフラグ設定装置８０３が設定した交通イベントフラグｆとを用いて、数式３の回帰式に当てはめ、Ｙの実測値と数式３で与えられる計算値の誤差が最小になるように定数項ａ０ならびに係数ａ１を決定する。
【００２８】
【数３】
2006079483.tif 000005
【００２９】
数式３において、定数項ａ０が交通イベントによって変化しなかった成分に相当し、係数ａ１が交通イベントによって変化した成分に相当する。ここでは、交通イベントフラグｆを０と１の２値としたが、これを多値とすれば、連続的に変化する交通状況を取り扱うことができる。また、交通イベントの発生が交通情報ＤＢ８０１に交通情報を蓄積した期間で１回だけでなく複数ある場合には、交通イベントフラグｆをｆ１からｆＭまでＭ個用意し、回帰式として数式４を用いることで、ｉ番目の係数ａｉにより、ｉ回目の交通イベントによって変化した成分を表すことができる。
【００３０】
【数４】
2006079483.tif 000006
【実施例３】
【００３１】
図８のブロック図の手段によれば、扱える交通情報の時間分解能は、説明変量である交通イベントフラグの時間分解能に依存する。このため図９に例示した１日単位交通イベントフラグリストを生成すると、時間分解能は１日単位となる。そこで、任意の時間分解能の交通情報を扱えるようにした交通情報予測システムの一実施例のブロック図を図１０に示す。特徴量抽出装置１００２は、交通情報ＤＢ８０１と同様に交通情報ＤＢ１００１に蓄積されたＶＩＣＳあるいはプローブカー／フローティングカーシステムなどから配信された過去の交通情報データから、主成分分析等の手法により、基底成分と特徴量とを計算する。基底成分は、元の交通情報を構成する複数の要素であり、基底成分のそれぞれは元の交通情報と同一の時間分解能を持ち、交通情報１日分に相当する長さの数列である。複数の基底成分は、元の交通情報を線形和により１日分ずつ近似的に合成可能である。特徴量は基底成分と同数だけ得られ、基底成分から交通情報を合成する際に各基底成分に係数として係る。特徴量のそれぞれは、１日単位の時間分解能を持つ時系列データである。特徴量抽出装置１００２は、特徴量を予測係数決定装置１００３ならびに長期交通状況変化検出装置１００８に出力し、基底成分を交通情報合成装置１００５に出力する。
【００３２】
長期交通状況変化検出装置１００８は、図３の長期交通状況変化検出装置３０２と同様のものであり、各特徴量の時系列データから図４もしくは図５により説明した交通状況の変化検出手法を用いて、交通状況の変化とそのタイミングを検出し、その結果を交通イベントフラグ設定装置１００９に出力する。交通イベントフラグ設定装置１００９は、長期交通状況変化検出装置１００８において交通状況の変化が検出された場合には、その検出結果に基づいて前記交通イベントフラグリストを生成し、予測係数決定装置１００３に出力する。
【００３３】
予測係数決定装置１００３は、特徴量抽出装置１００２から入力された特徴量と、特徴量抽出装置１００２における特徴量計算の対象となった期間の日種情報と、交通イベントフラグ設定装置１００９から入力された交通イベントフラグリストとから、重回帰分析等の手法により、予測係数を計算する。この予測係数は、特徴量予測装置１００４において日種をパラメータとする予測モデルによって予測対象日における特徴量の予測値を計算するためのものである。計算された予測係数は、特徴量予測装置１００４に記録される。なお、上記日種情報は、曜日，五十日，平日／休日，大型連休，学校休業期間，天気等の分類情報であり、日種情報ＤＢ１００６に記録されている。予測係数を計算する際には、特徴量抽出装置１００２における特徴量計算の対象となった期間に対する日種情報を日種情報ＤＢ１００６から読み出して処理を行う。
【００３４】
特徴量の予測計算に重回帰分析を用いる場合は、予測モデルの関数形は日種の線形和であり、Ｎ種類の日種に該当するか否かをそれぞれ１と０で表す二値説明変量ｄ１，ｄ２，…，ｄＮならびに予測係数ａ１，ａ２，…，ａＮと、交通イベントフラグｆならびにフラグ係数ｃとを用いて、予測対象である特徴量Ｔは数式５で表される。
【００３５】
【数５】
2006079483.tif 000007
【００３６】
例えば気温や降水量などの数値データを予測モデルに反映させる場合には、数式５に多値説明変量ｘ１，ｘ２，…，ｘＭの項を加え、数式６で表される予測モデルを用いる。
【００３７】
【数６】
2006079483.tif 000008
【００３８】
数式６では多値説明変量の項を１次の項としているが、２次，３次などの項を持つ予測モデルも考えられる。より一般的には、予測モデルの関数形は数式７であり、予測係数決定装置１００３はかかる関数Ｆの係数を、上記特徴量，日種情報，交通イベントフラグから同定する。
【００３９】
【数７】
2006079483.tif 000009
【００４０】
降水量などの気象データを多値説明変量として扱う場合、それが１日単位の時間分解能を持つデータであれば、数式６あるいは数式７による予測モデルが使用できる。一方、気象データが１日単位よりも細かい時間分解能を持つ場合には、二値説明変量および交通イベントフラグと同列に扱うために、気象データを１日単位の時間分解能を持つデータに変換する必要がある。簡単な方法は、元のデータを時間帯ごとのデータに分割集計し、１つの時間帯に１つの多値説明変量を割り当てることである。例えば、１日を４つの時間帯に分けた場合、数式６あるいは７において、４つの時間帯の気象データをそれぞれ表す説明変量ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４を用いる。しかし、このような時間帯分割による方法では、ある時間帯のデータと他の時間帯のデータとの間に相関がある場合、重回帰分析における多重共線性などの問題が生じる。かかる問題は、１日ごとの気象データを、無相関な空間軸で構成されたデータ空間に射影し、射影軸上での値（射影座標値）を数式６および数式７における多値説明変量とすることで解決される。図１０の例においては、降水量などの気象データを扱う場合、気象データベース１０１２と気象データ射影装置１０１３をシステムに付加している。気象データベース１０１２の気象データを、気象データ射影装置
１０１３によって無相関な軸で構成されたデータ空間に射影し、かかる射影データ空間内での射影座標値を予測係数決定装置１００３の入力とする。気象データ射影装置１０１３で射影に用いるデータ空間の軸は、互いに無相関であれば任意に設定可能である。あるいは過去の気象データの主成分分析からデータ分散の大きな軸を求め、このデータ空間の軸とすることも可能である。
【００４１】
なお、いずれの予測モデルにおいても、長期交通状況変化検出装置１００８において交通状況の変化が検出されなかった場合には、交通イベントフラグの項は除外する。
【００４２】
交通情報の予測を行う際には、予測対象日の事象に応じて、予測モデルで必要とされる日種に関する予測パラメータを特徴量予測装置１００４に入力する。予測モデルにおける交通イベントフラグの項は、交通イベントによる影響を加味した交通情報を予測する際は‘１’に設定する。気象データを予測に用いる場合は、予測対象日の気象データ予測値を気象データ射影装置１０１３に入力して得られる射影座標値を、気象に関するパラメータとして特徴量予測装置１００４に入力する。特徴量予測装置１００４は、入力された予測パラメータと射影座標値と、予測係数決定装置１００３から入力され記録されている予測係数とを用いて特徴量予測値を計算し、その特徴量予測値を交通情報合成装置１００５に出力する。
【００４３】
交通情報合成装置１００５は、この特徴量予測値を係数として、特徴量抽出装置1002から入力され記録されている基底成分を合成する計算を行う。この合成値が、特徴量予測装置１００４に入力された予測パラメータに対応した交通情報の予測値であり、交通情報表示装置１００７に出力される。なお、図１０では交通情報の予測値を交通情報表示装置
１００７に出力したが、予測された交通情報はカーナビゲーション装置における経路探索手段や、配車管理システムの配車計画手段の入力として用いること等も可能である。
【００４４】
図１０のシステムの一部を、サブシステムである交通情報予測ＤＢ作成装置１０１０と交通情報予測装置１０１１として構成することで、交通情報予測ＤＢ作成装置１０１０ならびに長期交通状況変化検出装置１００８における処理はオフラインで実行し、交通情報提供の際のオンライン実行の対象を、交通情報予測装置１０１１の処理のみとすることが可能である。
【実施例４】
【００４５】
事故や短時間の工事、あるいはロードレースや祭礼などの行事といった短期的な交通イベントの発生検出を行う交通情報予測システムの実施例のシステム構成を図１１に示す。図１０のシステムと同様にして、交通情報予測ＤＢ作成装置１０１０は、交通情報ＤＢ
１００１に蓄積された交通情報と日種情報ＤＢ１００６の日種情報とから、交通情報予測装置１０１１における予測処理に必要な基底成分ならびに予測係数を計算する。交通情報予測装置１０１１は、当日の予測パラメータから交通情報予測値を計算し、これを基準交通情報として短期交通状況変化検出装置１１０５に入力する。短期交通状況変化検出装置１１０５は、図１６に示した当日の交通情報１６０１と上記基準交通情報１６０２について、分散を用いた比較、あるいはカイ２乗検定などにより、たとえば過去２時間分のデータ群１６０３と１６０４のデータ分布を評価し、統計的に両者が異なる分布であると判定されれば、何らかの短期的な交通イベントによって交通状況に変化が生じたものとして、その時刻および検出対象道路区間の位置を交通情報表示装置１００７に出力する。交通情報表示装置１００７は、かかる交通状況変化の検出範囲を、短期的な交通イベントによる影響範囲として図１の領域１０８のように表示する。また、短期交通状況変化検出装置
１１０５の検出結果から、図３に示したシステムと同様に、交通イベントＤＢ３０４と交通イベント検索装置３０５による原因イベントの関連付けを行い、交通情報表示装置1007にて図１の表示例のように対応するアイコンあるいは文字情報を出力する。なお、道路の新設や大型店舗の出店等の長期的な交通イベントも考慮して、交通情報予測装置１０１１による上記基準交通情報の生成を行う場合には、図１０のシステムと同様に長期交通状況変化検出装置１００８と交通イベントフラグ設定装置１００９を交通情報予測システムに付加し、交通情報予測ＤＢ作成装置１０１０にて長期的な交通イベントによる交通状況の変化を考慮した予測係数の計算を行う。
【００４６】
単純に過去の交通情報の全データ分布とリアルタイム交通情報を比較するのではなく、図１１のシステムにより日種情報を用いて短期的な交通イベントの検出を行うのは次の理由による。すなわち、例えば平日には朝と夕方に渋滞のピークがあり、休日には夕方のみに渋滞のピークがある道路において、休日の朝に事故による渋滞があったとしても、リアルタイム交通情報と過去の交通情報の全データ分布との比較では、休日の事故渋滞によるデータが平日の朝のピークに埋没してしまい、事故の発生を検出することができない。一方で、図１１のシステムにより、予め当該日の日種情報に基づいて統計的に基準となる情報を生成し、その情報とリアルタイム情報との比較を行えば、日種情報から説明されない短期的な交通イベントによる変動のみが異常なデータとして検出される。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
本発明は交通情報サービスによって提供される交通情報の付加価値の向上に利用可能であり、また、交通情報プロバイダにおいて本発明を利用することで、通信ネットワークを介して、通信型カーナビゲーション装置，携帯電話，ＰＤＡ，ＰＣ，デジタルＴＶなどに対し、交通イベントに起因する交通状況変化の情報提供が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】交通情報システムの情報提供画面の例である。
【図２】交通情報システムの情報提供画面における文字情報の例である。
【図３】交通状況を変化させるイベントを検出するシステムのブロック図である。
【図４】交通状況の変化を検出する手法の概念図である。
【図５】交通状況の変化を検出する手法の概念図である。
【図６】交通状況を変化させるイベント情報データベースのフォーマット例である。
【図７】交通状況を変化させるイベントを推定する手法の概念図である。
【図８】交通状況の変化成分を計算するシステムのブロック図である。
【図９】交通状況の変化成分の計算に用いるイベント発生情報のフォーマット例である。
【図１０】交通状況を変化させるイベント情報と日種情報を反映した交通情報予測システムのブロック図である。
【図１１】交通状況を変化させるイベントを検出するシステムのブロック図である。
【図１２】交通状況の変化領域を表示する手法の処理フローである。
【図１３】交通状況の変化領域を表示する手法の概念図である。
【図１４】交通状況の変化を検出する手法の処理フローである。
【図１５】交通状況の変化を検出する手法の処理フローである。
【図１６】短期的な交通状況の変化を検出する手法の概念図である。
【符号の説明】
【００４９】
１０１…地図表示部、１０９…文字情報表示部、３０１，８０１，１００１…交通情報データベース、３０２,８０２,１００８…長期交通状況変化検出装置、３０３，１００７…交通情報表示装置、３０４…交通イベントデータベース、３０５…交通イベント検索装置、８０３，１００９…交通イベントフラグ設定装置、８０４…イベント変化成分抽出装置、１００２…特徴量抽出装置、１００３…予測係数決定装置、１００４…特徴量予測装置、１００５…交通情報合成装置、１００６…日種情報データベース、１０１０…交通情報予測ＤＢ作成装置、１０１１…交通情報予測装置、１０１２…気象データベース、1013…気象データ射影装置、１１０５…短期交通状況変化検出装置。
【図１】
2006079483.tif 000010
【図２】
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【図３】
2006079483.tif 000012
【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】
2006079483.tif 000017
【図９】
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【図１０】
2006079483.tif 000019
【図１１】
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【図１２】
2006079483.tif 000021
【図１３】
2006079483.tif 000022
【図１４】
2006079483.tif 000023
【図１５】
2006079483.tif 000024
【図１６】
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