(57)【要約】【課題】道路の所定の区間について、車両の速度の代表値の情報しか得られない場合でも、車両密度と交通量の情報をリアルタイムに高精度で推定することを課題とする。【解決手段】道路交通状況推定システムは、車両の速度と車間距離との対応関係を示す速度／車間距離関係テーブルを記憶する記憶部と、道路の所定の区間を走行する車両について、取得した速度の代表値と、前記速度／車間距離関係テーブルと、に基づいて、当該区間の車間距離の代表値を推定する車間距離推定部と、前記推定された車間距離の代表値と、当該区間の区間長と、に基づいて、当該区間の車両密度を推定する車両密度推定部と、前記速度の代表値と、前記推定された車両密度と、に基づいて、当該区間の交通量を推定する交通量推定部と、を備える。【選択図】図１
2018055455.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の速度と車間距離との対応関係を示す速度／車間距離関係テーブルを記憶する記憶部と、
道路の所定の区間を走行する車両について、取得した速度の代表値と、前記速度／車間距離関係テーブルと、に基づいて、当該区間の車間距離の代表値を推定する車間距離推定部と、
前記推定された車間距離の代表値と、当該区間の区間長と、に基づいて、当該区間の車両密度を推定する車両密度推定部と、
前記速度の代表値と、前記推定された車両密度と、に基づいて、当該区間の交通量を推定する交通量推定部と、を備える道路交通状況推定システム。
【請求項２】
当該区間を走行する車両からのプローブ情報として、速度と、車載の画像センサに基づく車間距離と、を取得し、当該速度と当該車間距離とに基づいて前記速度／車間距離関係テーブルを作成して前記記憶部に記憶させる速度／車間距離関係テーブル作成処理部を、さらに備える、請求項１に記載の道路交通状況推定システム。
【請求項３】
前記速度／車間距離関係テーブルは、理論的なモデルに基づいて作成され、前記記憶部に記憶されている、請求項１に記載の道路交通状況推定システム。
【請求項４】
当該区間を走行する車両からのプローブ情報として、速度と、車載の反射式の電磁波センサに基づく車間距離と、を取得し、当該速度と当該車間距離とに基づいて前記速度／車間距離関係テーブルを作成して前記記憶部に記憶させる速度／車間距離関係テーブル作成処理部を、さらに備える、請求項１に記載の道路交通状況推定システム。
【請求項５】
当該区間と構造的に類似する道路の路側に設置された道路センサ部により収集された情報に基づいて、前記速度／車間距離関係テーブルを作成して前記記憶部に記憶させる速度／車間距離関係テーブル作成処理部を、さらに備える、請求項１に記載の道路交通状況推定システム。
【請求項６】
前記交通量推定部は、前記速度の代表値と、前記推定された車両密度と、を乗算することで、当該区間の交通量を推定する、請求項１に記載の道路交通状況推定システム。
【請求項７】
前記速度／車間距離関係テーブルは、地域ごとに別々に設けられている、請求項１に記載の道路交通状況推定システム。
【請求項８】
前記速度／車間距離関係テーブルは、道路を分割した複数の区間ごとに別々に設けられている、請求項１に記載の道路交通状況推定システム。
【請求項９】
道路の所定の区間を走行する車両について、取得した速度の代表値と、記憶部に記憶されている車両の速度と車間距離との対応関係を示す速度／車間距離関係テーブルと、に基づいて、当該区間の車間距離の代表値を推定する車間距離推定ステップと、
前記推定された車間距離の代表値と、当該区間の区間長と、に基づいて、当該区間の車両密度を推定する車両密度推定ステップと、
前記速度の代表値と、前記推定された車両密度と、に基づいて、当該区間の交通量を推定する交通量推定ステップと、を含む道路交通状況推定方法。
【請求項１０】
当該区間を走行する車両からのプローブ情報として、速度と、車載の画像センサに基づく車間距離と、を取得し、当該速度と当該車間距離とに基づいて前記速度／車間距離関係テーブルを作成して前記記憶部に記憶させる速度／車間距離関係テーブル作成処理ステップを、さらに含む、請求項９に記載の道路交通状況推定方法。
【請求項１１】
前記速度／車間距離関係テーブルは、理論的なモデルに基づいて作成され、前記記憶部に記憶されている、請求項９に記載の道路交通状況推定方法。
【請求項１２】
予め、当該区間を走行する車両からのプローブ情報として、速度と、車載の反射式の電磁波センサに基づく車間距離と、を取得し、当該速度と当該車間距離とに基づいて前記速度／車間距離関係テーブルを作成して前記記憶部に記憶させる速度／車間距離関係テーブル作成処理ステップを、さらに含む、請求項９に記載の道路交通状況推定方法。
【請求項１３】
予め、当該区間と構造的に類似する道路の路側に設置された道路センサ部により収集された情報に基づいて、前記速度／車間距離関係テーブルを作成して前記記憶部に記憶させる速度／車間距離関係テーブル作成処理ステップを、さらに含む、請求項９に記載の道路交通状況推定方法。
【請求項１４】
前記交通量推定ステップは、前記速度の代表値と、前記推定された車両密度と、を乗算することで、当該区間の交通量を推定する、請求項９に記載の道路交通状況推定方法。
【請求項１５】
前記速度／車間距離関係テーブルは、地域ごとに別々に設けられている、請求項９に記載の道路交通状況推定方法。
【請求項１６】
前記速度／車間距離関係テーブルは、道路を分割した複数の区間ごとに別々に設けられている、請求項９に記載の道路交通状況推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、道路交通状況推定システム、および、道路交通状況推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、道路交通管制センタ等において、道路の所定の区間についての交通状況（道路交通状況）を把握するために、例えば、その区間を走行する車両の速度の代表値（例えば平均速度。以下、単に「速度」という場合もある。）[ｋｍ／ｈ]と、車両密度［台／ｋｍ］と、交通量（交通流率）［台／ｈ］の３つの情報を得ようとする。
【０００３】
それらの３つの情報は、例えば、路側に設置された車両感知器による計測値を元に算出することができる。また、３つの情報のすべてを直接的に得られなくても、２つの情報を得ることができれば、一般的に知られている「交通量＝車両密度×速度」という関係式を用いることで、残りの１つの情報も得ることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５６６７９４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述の手法では、車両感知器が設置されていない道路では、上述の３つの情報を得ることができない。また、近年、いわゆるプローブカーからのプローブ情報も利用可能になってきている。しかし、プローブ情報には、車両の速度の情報は通常含まれているが、車両密度や交通量を算出するための情報は含まれていない場合が多い。したがって、プローブ情報に基づけば、車両の速度の情報をリアルタイムに高精度で得ることはできるが、車両密度と交通量の情報をリアルタイムに高精度で得ることはできない。
【０００６】
そこで、本発明は、上述の事情に鑑みてなされたものであり、道路の所定の区間について、車両の速度の代表値の情報しか得られない場合でも、車両密度と交通量の情報をリアルタイムに高精度で推定することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態における道路交通状況推定システムは、車両の速度と車間距離との対応関係を示す速度／車間距離関係テーブルを記憶する記憶部と、道路の所定の区間を走行する車両について、取得した速度の代表値と、前記速度／車間距離関係テーブルと、に基づいて、当該区間の車間距離の代表値を推定する車間距離推定部と、前記推定された車間距離の代表値と、当該区間の区間長と、に基づいて、当該区間の車両密度を推定する車両密度推定部と、前記速度の代表値と、前記推定された車両密度と、に基づいて、当該区間の交通量を推定する交通量推定部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、第１実施形態の道路交通状況推定システムの構成例を示した図である。
【図２】図２は、第１実施形態において、道路の区間を模式的に示した図である。
【図３】図３（ａ）は、第１実施形態の速度／車間距離関係テーブルの例を示した図である。図３（ｂ）は、図３（ａ）の速度／車間距離関係テーブルをグラフ表示した図である。
【図４】図４は、第１実施形態の道路交通状況推定処理の例を示した図である。
【図５】図５は、第２実施形態の道路交通状況推定システムの構成例を示した図である。
【図６】図６は、第３実施形態の道路交通状況推定システムの構成例を示した図である。
【図７】図７は、第４実施形態の道路交通状況推定システムの構成例を示した図である。
【図８】図８は、第５実施形態の道路交通状況推定システムの構成例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態（第１実施形態〜第５実施形態）について、図面に基づいて説明する。なお、同様の構成には同様の符号を付し、重複説明を適宜省略する。
【００１０】
（第１実施形態）
まず、図１、図２を参照して、第１実施形態の道路交通状況推定システム１の構成について説明する。図１は、第１実施形態の道路交通状況推定システム１の構成例を示した図である。図２は、第１実施形態において、道路の区間を模式的に示した図である。
【００１１】
図１に示す道路交通状況推定システム１は、図２に示す道路Ｒの所定の区間である区間＃１、＃２、＃３、・・・、のそれぞれについて、車両の速度の代表値（例えば平均速度。）[ｋｍ／ｈ]の情報しか得られない場合に、車両密度［台／ｋｍ］と交通量［台／ｈ］の情報をリアルタイムに高精度で推定するシステムである。
【００１２】
道路交通状況推定システム１は、道路交通管制装置２と、速度／車間距離関係テーブル作成装置３と、を備える。また、道路交通管制装置２と速度／車間距離関係テーブル作成装置３は、外部のプローブ情報システム４からプローブ情報を取得する。ここで、プローブ情報とは、プローブカーが送信する車両の位置、速度、車間距離等の情報を指す。また、プローブカーとは、そのような情報の送信機能を有する車両を指す。
【００１３】
ただし、車両の位置、速度の情報はすべてのプローブカーが送信するが、車間距離の情報を送信するプローブカーは一部に限られる。したがって、道路交通状況推定システム１において、対象区間（以下、単に「区間」という場合もある。）について、プローブ情報に基づいて、車両の速度の情報をリアルタイムに高精度で得ることはできるが、車間距離の情報をリアルタイムに高精度で得ることはできない場合が多い。プローブ情報における車間距離の情報は、速度／車間距離関係テーブルを作成するのに用いられる（詳細は後述）。
【００１４】
道路交通管制装置２は、例えば、一般に道路交通管制システムと呼ばれているコンピュータシステムである。なお、道路交通管制装置２は、図１では説明を簡潔にするために１台のコンピュータ装置のように示しているが、複数台のコンピュータ装置によって実現してもよい。
【００１５】
道路交通管制装置２は、処理部２１と、記憶部２２と、表示部２３と、入力部２４と、を備える。なお、道路交通管制装置２は、外部装置との通信のための通信部も有しているが、説明を簡潔にするために図示および説明を省略する。
【００１６】
処理部２１は、道路交通管制装置２の全体の動作を制御し、道路交通管制装置２が有する各種の機能を実現する。処理部２１は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）と、を備える。ＣＰＵは、道路交通管制装置２の動作を統括的に制御する。ＲＯＭは、各種プログラムやデータを記憶する記憶媒体である。ＲＡＭは、各種プログラムを一時的に記憶したり、各種データを書き換えたりするための記憶媒体である。ＣＰＵは、ＲＡＭをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ、記憶部２２等に格納されたプログラムを実行する。処理部２１は、プローブ情報取得処理部２１１と、受信処理部２１２と、車間距離推定部２１３と、車両密度推定部２１４と、交通量推定部２１５と、を備える。
【００１７】
プローブ情報取得処理部２１１は、通信ネットワークを介してプローブ情報システム４から車両のプローブ情報を取得し、対象区間に滞在する車両の速度の情報を記憶部２２の道路交通状況データベース２２１に格納する。
【００１８】
受信処理部２１２は、速度／車間距離関係テーブル作成装置３の送信処理部３１３から受信した速度／車間距離関係テーブル（詳細は後述）を記憶部２２の速度／車間距離関係テーブルデータベース２２２に格納する。受信処理部２１２は、速度／車間距離関係テーブルが複数の場合は、それぞれの速度／車間距離関係テーブルを識別情報とともに速度／車間距離関係テーブルデータベース２２２に格納する。
【００１９】
車間距離推定部２１３は、対象区間を走行する車両について、道路交通状況データベース２２１に記憶されている速度（速度の代表値）と、速度／車間距離関係テーブルデータベース２２２に記憶されている速度／車間距離関係テーブルと、に基づいて、当該区間の車間距離の代表値（例えば平均の車間距離）を推定する。
【００２０】
車両密度推定部２１４は、車間距離推定部２１３によって推定された車間距離の代表値と、記憶部２２に記憶されている当該区間の区間長と、に基づいて、当該区間の車両密度を推定する。
【００２１】
交通量推定部２１５は、道路交通状況データベース２２１に記憶されている速度と、車両密度推定部２１４によって推定された車両密度と、に基づいて、当該区間の交通量を推定する。例えば、交通量推定部２１５は、道路交通状況データベース２２１に記憶されている速度と、車両密度推定部２１４によって推定された車両密度と、を乗算することで、当該区間の交通量を推定する。
【００２２】
記憶部２２は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）やＳＳＤ（Solid  State  Drive）などの記憶装置である。記憶部２２は、道路交通状況データベース２２１と、速度／車間距離関係テーブルデータベース２２２と、を記憶する。
【００２３】
道路交通状況データベース２２１は、道路の区間ごと交通状況を把握するための情報として、速度と、車両密度と、交通量を記憶する。
【００２４】
速度／車間距離関係テーブルデータベース２２２は、１つ以上の速度／車間距離関係テーブルを記憶する。速度／車間距離関係テーブルは、車両の速度と車間距離との対応関係を示す（詳細は後述）。
【００２５】
また、記憶部２２は、上記した各情報以外にも、例えば、区間ごとの区間長などの情報も記憶する。
【００２６】
表示部２３は、各種情報の表示手段であり、例えば、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）表示装置等である。入力部２４は、道路交通管制装置２に対するユーザ操作の受け付け手段であり、例えば、キーボード、マウス等である。
【００２７】
速度／車間距離関係テーブル作成装置３は、速度／車間距離関係テーブルを作成するためのコンピュータ装置である。速度／車間距離関係テーブル作成装置３は、処理部３１と、記憶部３２と、表示部３３と、入力部３４とを備えている。なお、速度／車間距離関係テーブル作成装置３は、外部装置との通信のための通信部も有しているが、説明を簡潔にするために図示および説明を省略する。
【００２８】
処理部３１は、速度／車間距離関係テーブル作成装置３の全体の動作を制御し、速度／車間距離関係テーブル作成装置３が有する各種の機能を実現する。処理部３１は、例えば、ＣＰＵと、ＲＯＭと、ＲＡＭと、を備える。ＣＰＵは、速度／車間距離関係テーブル作成装置３の動作を統括的に制御する。ＲＯＭは、各種プログラムやデータを記憶する記憶媒体である。ＲＡＭは、各種プログラムを一時的に記憶したり、各種データを書き換えたりするための記憶媒体である。ＣＰＵは、ＲＡＭをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ、記憶部３２等に格納されたプログラムを実行する。処理部３１は、プローブ情報取得処理部３１１と、速度／車間距離関係テーブル作成処理部３１２と、送信処理部３１３と、を備える。
【００２９】
プローブ情報取得処理部３１１は、通信ネットワークを介してプローブ情報システム４から車両のプローブ情報を取得し、対象区間に滞在する車両の速度と車間距離の情報を記憶部３２のプローブ情報データベース３２１に蓄積する。
【００３０】
車間距離の情報は、例えば、車載の画像センサに基づいて車間距離を算出する機能を有するプローブカーからの情報である。その場合、プローブカーにおいて、例えば、アングルの視差が既知の複数のカメラにより撮影した先行車両の画像に基づいて、自車両から先行車両までの距離を車間距離として算出する。
【００３１】
そのほかに、車間距離の情報は、例えば、車載の反射式の電磁波センサ（例えばミリ波センサ）に基づいて車間距離を算出する機能を有するプローブカーからの情報である。その場合、プローブカーにおいて、例えば、ミリ波センサから前方に送信されたミリ波が先行車両で反射して戻ってくるまでの時間長に基づいて、自車両から先行車両までの距離を車間距離として算出する。
【００３２】
速度／車間距離関係テーブル作成処理部３１２は、プローブ情報データベース３２１に蓄積された速度と車間距離とに基づいて、速度／車間距離関係テーブルを作成して、送信処理部３１３に受け渡す。
【００３３】
ここで、図３を参照して、速度／車間距離関係テーブルについて説明する。図３（ａ）は、第１実施形態の速度／車間距離関係テーブルの例を示した図である。図３（ｂ）は、図３（ａ）の速度／車間距離関係テーブルをグラフ表示した図である。
【００３４】
図３（ａ）に示すように、速度／車間距離関係テーブルでは、速度[ｋｍ／ｈ]と車間距離[ｍ]とが対応付けられている。速度／車間距離関係テーブル作成処理部３１２は、プローブ情報データベース３２１に蓄積された速度と車間距離とに基づいて、例えば、最小二乗法を用いた統計処理などを行って速度／車間距離関係テーブルを作成する。なお、図３（ａ）（ｂ）では、記載を簡潔にするために、速度が５ｋｍ／ｈ刻みの飛び飛びのデータとしているが、もっと細かい刻みのデータとしてもよい。また、速度が４０ｋｍ／ｈについては、対応する車間距離が２つあるが、速度が増えて４０ｋｍ／ｈになった場合は車間距離として「２４ｍ」を使用し、速度が減って４０ｋｍ／ｈになった場合は車間距離として「１０ｍ」を使用する。
【００３５】
図１に戻って、送信処理部３１３は、速度／車間距離関係テーブル作成処理部３１２が作成した速度／車間距離関係テーブルを道路交通管制装置２の受信処理部２１２に送信する。
【００３６】
記憶部３２は、ＨＤＤやＳＳＤなどの記憶装置である。記憶部３２は、プローブ情報データベース３２１を記憶する。プローブ情報データベース３２１は、プローブ情報取得処理部３１１が集計した区間ごとの車両の速度と車間距離の情報を順次記憶する。
【００３７】
表示部３３は、各種情報の表示手段であり、例えば、ＬＣＤ、有機ＥＬ表示装置等である。入力部３４は、速度／車間距離関係テーブル作成装置３に対するユーザ操作の受け付け手段であり、例えば、キーボード、マウス等である。
【００３８】
なお、上述のようにして、道路交通管制装置２の記憶部２２の速度／車間距離関係テーブルデータベース２２２に速度／車間距離関係テーブルが記憶されるが、速度／車間距離関係テーブルは、例えば、地域ごとに別々に設けられていてもよい。これは、例えば、東京と大阪ではドライバの特性が異なるなど、地域ごとに速度／車間距離関係テーブルの内容が異なる場合があると考えられるからである。
【００３９】
また、速度／車間距離関係テーブルは、例えば、道路を分割した複数の区間ごとに別々に設けられていてもよい。これは、例えば、区間によって、道路幅、カーブ、上り坂、下り坂、トンネル、橋等の特性が異なるなど、区間ごとに速度／車間距離関係テーブルの内容が異なる場合があると考えられるからである。
【００４０】
次に、道路交通管制装置２による道路状況推定処理の例について説明する。図４は、第１実施形態の道路交通状況推定処理の例を示した図である。
【００４１】
まず、道路交通管制装置２において、車間距離推定部２１３は、道路交通状況データベース２２１を参照し、対象区間についての速度（の情報。以下同様）を取得する（ステップＳ１１）。
【００４２】
次に、車間距離推定部２１３は、その速度と、速度／車間距離関係テーブルデータベース２２２の速度／車間距離関係テーブルと、に基づいて、当該区間の車間距離の代表値を推定する（ステップＳ１２）。
【００４３】
次に、車両密度推定部２１４は、ステップＳ１２で推定された車間距離の代表値と、当該区間の区間長と、に基づいて、例えば、「車両密度［台／ｋｍ］＝１０００［ｍ］／車間距離［ｍ］」の関係式を用いて、当該区間の車両密度を推定し、道路交通状況データベース２２１に格納する（ステップＳ１３）。なお、用いる関係式は、「車両密度［台／ｋｍ］＝１０００［ｍ］／（車間距離［ｍ］＋平均車長［ｍ］）」であってもよい。
【００４４】
次に、交通量推定部２１５は、速度と、ステップＳ１３で推定された車両密度と、に基づいて、例えばそれらを乗算することで（交通量［台／ｈ］＝車両密度［台／ｋｍ］×速度［ｋｍ／ｈ］）、当該区間の交通量を推定し、道路交通状況データベース２２１に格納する（ステップＳ１４）。
【００４５】
このようにして、第１実施形態の道路交通状況推定システム１によれば、道路の所定の区間について、車両の速度の代表値の情報しか得られない場合でも、車両密度と交通量の情報をリアルタイムに高精度で推定することができる。これにより、速度、車両密度、交通量の情報を用いて、渋滞情報や走行所要時間情報等を作成してユーザに提示する等して、道路の効率的な利用を支援することができる。
【００４６】
なお、速度／車間距離関係テーブル作成装置３で作成した速度／車間距離関係テーブルを道路交通管制装置２に実装する方法としては、上述の方法のほかに、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）やＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ等の情報記憶媒体を介して実装するようにしてもよい。
【００４７】
（第２実施形態）
次に、図５を参照して、第２実施形態の道路交通状況推定システム１ａについて説明する。図５は、第２実施形態の道路交通状況推定システム１ａの構成例を示した図である。図５の道路交通状況推定システム１ａは、図１の道路交通状況推定システム１の道路交通管制装置２の構成と速度／車間距離関係テーブル作成装置３の構成を一体化したものである。この道路交通状況推定システム１ａは、例えば、従来の道路交通管制システムを利用して実現できる。
【００４８】
具体的には、道路交通状況推定システム１ａは、処理部２１と、記憶部２２と、表示部２３と、入力部２４と、を備える。処理部２１は、プローブ情報取得処理部２１１と、車間距離推定部２１３と、車両密度推定部２１４と、交通量推定部２１５と、速度／車間距離関係テーブル作成処理部３１２と、を備える。記憶部２２は、道路交通状況データベース２２１と、速度／車間距離関係テーブルデータベース２２２と、プローブ情報データベース３２１と、を記憶する。個別の構成（各部、各データベース）や処理については第１実施形態の場合と同様であるので、説明を省略する。
【００４９】
このようにして、第２実施形態の道路交通状況推定システム１ａによれば、第１実施形態の場合の効果に加えて、次のような効果が得られる。まず、単一のシステムであるので、構成や処理がシンプルになる。また、順次蓄積されるプローブ情報データベース３２１のプローブ情報を使用して速度／車間距離関係テーブルを容易に更新できる。
【００５０】
（第３実施形態）
次に、図６を参照して、第３実施形態の道路交通状況推定システム１について説明する。図６は、第３実施形態の道路交通状況推定システム１の構成例を示した図である。
【００５１】
図６の道路交通状況推定システム１は、図１の道路交通状況推定システム１と比較して、速度／車間距離関係テーブル作成装置３において、プローブ情報取得処理部３１１とプローブ情報データベース３２１がなくなり、交通データ取得処理部３１４と交通データベース３２２が追加されている点で異なっている。この第３実施形態では、予め、対象区間と構造的に類似する道路の路側に設置された道路センサ部ＲＳにより収集された情報に基づいて、速度／車間距離関係テーブルを作成する。以下、第１実施形態との相違点について説明する。
【００５２】
道路センサ部ＲＳは、例えば、センシングデバイスと交通データ処理部を含む。センシングデバイスは、例えば、路面下に設置されるループコイルや、路面を上方から撮影するカメラ、超音波センサの少なくともいずれか、またはいくつかの組み合わせなどから構成され、車両の通過等を計測する。
【００５３】
交通データ処理部は、例えば、センシングデバイスによる計測値に基づいて、走行車両の交通量［台／ｈ］、（平均）速度［ｋｍ／ｈ］、車両密度［台／ｋｍ］などの交通データを算出し、その交通データを速度／車間距離関係テーブル作成装置３に送信する。この算出と送信は、例えば、１分や５分等の時間単位で実行される。
【００５４】
交通データ取得処理部３１４は、道路センサ部ＲＳから交通データを取得し、記憶部３２の交通データベース３２２に格納する。交通データベース３２２は、交通データを記憶する。
【００５５】
速度／車間距離関係テーブル作成処理部３１２は、交通データベース３２２の交通データに基づいて、速度／車間距離関係テーブルを作成する。なお、交通データとして交通量と速度しかない場合、速度はそのまま利用し、また、「車両密度［台／ｋｍ］＝交通量［台／ｈ］／速度［ｋｍ／ｈ］」および「車間距離［ｍ］＝１０００［ｍ］／車両密度［台／ｋｍ］」の関係式により車間距離を求めることができる。
【００５６】
その他については、第１実施形態と同様であるので、説明を省略する。
【００５７】
このようにして、第３実施形態の道路交通状況推定システム１によれば、対象区間と構造的に類似する道路から得られた交通データを用いることで、高精度な速度／車間距離関係テーブルを作成することができる。そして、その速度／車間距離関係テーブルを用いて、道路の所定の区間について、車両の速度の代表値の情報しか得られない場合でも、車両密度と交通量の情報をリアルタイムに高精度で推定することができる。
【００５８】
（第４実施形態）
次に、図７を参照して、第４実施形態の道路交通状況推定システム１ａについて説明する。図７は、第４実施形態の道路交通状況推定システム１ａの構成例を示した図である。図１の道路交通状況推定システム１の道路交通管制装置２の構成と速度／車間距離関係テーブル作成装置３の構成を一体化したものが図５の道路交通状況推定システム１ａであるのと同様、図６の道路交通状況推定システム１の道路交通管制装置２の構成と速度／車間距離関係テーブル作成装置３の構成を一体化したものが図７の道路交通状況推定システム１ａである。個別の構成（各部、各データベース）や処理については第３実施形態の場合と同様であるので、説明を省略する。
【００５９】
このようにして、第４実施形態の道路交通状況推定システム１ａによれば、第３実施形態の場合の効果に加えて、単一のシステムであるので、構成や処理がシンプルになるという効果を得ることができる。
【００６０】
（第５実施形態）
次に、図８を参照して、第５実施形態の道路交通状況推定システム１ａについて説明する。図８は、第５実施形態の道路交通状況推定システム１ａの構成例を示した図である。第５実施形態は、第１実施形態〜第４実施形態と比較して、速度／車間距離関係テーブルが理論的なモデルに基づいて作成される点で異なっている。道路交通状況推定システム１ａは、図５の第２実施形態の道路交通状況推定システム１ａと比較して、速度／車間距離関係テーブル作成処理部３１２とプローブ情報データベース３２１がなくなっている。
【００６１】
統計に基づくと、道路における車両の速度と車間距離には、図３（ｂ）のグラフに示すような関係があると考えられる。本実施形態では、図３（ｂ）に示すような２つの不連続な線分による理論的なモデルを作成して用いる。線分が不連続となっている理由と考えられるのは、大きく次の２つである。１つ目は、巨視的に、道路に渋滞状態と非渋滞状態の２種類があり、それぞれの場合で車両走行の性質が異なることである。２つ目は、微視的に、走行車両には自由走行車（先行車両による制約のない車両）と追従車（先行車両による制約のある車両）の２種類があり、それぞれの車両走行の性質が異なることである。
【００６２】
その他については、第２実施形態と同様であるので、説明を省略する。
【００６３】
このように、第５実施形態の道路交通状況推定システム１ａによれば、上述のような不連続なモデルを用いることにより、１つの連続した線分によるモデルを用いる場合に比べて、高精度な速度／車間距離関係テーブルを作成することができる。そして、例えば発展途上国等、プローブ情報や道路センサ部からの情報を用いて速度／車間距離関係テーブルを作成することができない場合でも、この不連続なモデルに基づく速度／車間距離関係テーブルを用いることで、速度のみから車両密度と交通量をリアルタイムに高精度で推定することができる。
【００６４】
以上、本発明の実施形態を説明したが、上記実施形態はあくまで例であって、発明の範囲を限定することは意図していない。上記実施形態は、様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上記実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【００６５】
例えば、車両密度を算出する際に平均車長も考慮する場合、道路センサ部ＲＳからの情報や道路交通調査などの結果から大型車混入率がわかる場合は、これを考慮した平均車長を用いてもよい。
【００６６】
また、図１、図６の速度／車間距離関係テーブル作成装置３を、クラウドコンピューティング技術を利用してクラウド化させてもよい。
【００６７】
また、プローブ情報や道路センサ部ＲＳからの情報を用いて速度／車間距離関係テーブルを作成する場合に、図３（ｂ）に示す不連続なモデルを考慮してもよい。
【００６８】
また、例えば、以下の（Ａ）〜（Ｄ）のように、速度／車間距離関係テーブルを別々に作成し、使用するようにしてもよい。
（Ａ）日中と夜等、日照度が高いときと低いときで、別々の速度／車間距離関係テーブルとする。例えば、車両のヘッドライトの点灯時と消灯時で区別すればよい。
（Ｂ）季節や気候によって、別々の速度／車間距離関係テーブルとする。例えば、積雪時と非積雪時や、路面の乾燥時と湿潤時と凍結時などで、区別すればよい。
（Ｃ）複数の車線がある場合は、車線ごとに別々の速度／車間距離関係テーブルとする。
（Ｄ）曜日で、別々の速度／車間距離関係テーブルとする。例えば、平日と休日で区別すればよい。
【符号の説明】
【００６９】
１，１ａ  道路交通状況推定システム
２  道路交通管制装置
３  速度／車間距離関係テーブル作成装置
４  プローブ情報システム
２１  処理部
２２  記憶部
２３  表示部
２４  入力部
２１１  プローブ情報取得処理部
２１２  受信処理部
２１３  車間距離推定部
２１４  車両密度推定部
２１５  交通量推定部
２２１  道路交通状況データベース
２２２  速度／車間距離関係テーブルデータベース
３１  処理部
３２  記憶部
３３  表示部
３４  入力部
３１１  プローブ情報取得処理部
３１２  速度／車間距離関係テーブル作成処理部
３１３  送信処理部
３１４  交通データ取得処理部
３２１  プローブ情報データベース
３２２  交通データベース
ＲＳ  道路センサ部
【図１】
2018055455.tif 000003
【図２】
2018055455.tif 000004
【図３】
2018055455.tif 000005
【図４】
2018055455.tif 000006
【図５】
2018055455.tif 000007
【図６】
2018055455.tif 000008
【図７】
2018055455.tif 000009
【図８】
2018055455.tif 000010