(57)【要約】【課題】一定の移動距離間隔で測定が行われるプローブ情報を用いて、移動物体に生じた事象を解析すること。【解決手段】移動物体から送信されるプローブ情報を解析する解析装置であって、所定の移動距離ごとに測定が行われ、測定点ごとに、測定時刻及び移動物体の速度が含まれるプローブ情報を格納する記憶部（２３）と、判定対象とする２つの測定点におけるプローブ情報を取得し、２つの測定点における測定時刻の差及び所定の移動距離から算出される移動物体の平均速度と、２つの測定点における少なくとも一方の測定点における速度とに基づき、２つの測定点の間で移動物体に生じた事象を判定する、判定部（２２）と、を有する解析装置を提供する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動物体から送信されるプローブ情報を解析する解析装置であって、
所定の移動距離ごとに測定が行われ、測定点ごとに、測定時刻及び前記移動物体の速度が含まれるプローブ情報を格納する記憶部と、
判定対象とする２つの測定点における前記プローブ情報を取得し、前記２つの測定点における測定時刻の差及び前記所定の移動距離から算出される前記移動物体の平均速度と、前記２つの測定点における少なくとも一方の測定点における速度とに基づき、前記２つの測定点の間で前記移動物体に生じた事象を判定する、判定部と、
を有する解析装置。
【請求項２】
前記判定部は、
前記２つの測定点のうち測定時刻が早い方の測定点における速度が、前記平均速度よりも速く、かつ、
前記２つの測定点のうち測定時刻が早い方の測定点における速度から前記平均速度を減算することで得られる速度差が、第１閾値以上であることを条件として、
前記２つの測定点の間で前記移動物体が停止したと判定する、
請求項１に記載の解析装置。
【請求項３】
前記記憶部は、更に、地図上において特定のオブジェクトの位置を示す地図情報を記憶し、
前記プローブ情報には、更に、測定点における前記移動物体の位置情報が含まれており、
前記判定部は、更に、前記２つの測定点における位置情報と前記地図情報とに基づいて前記２つの測定点の間に前記オブジェクトが存在するか否かを判定し、前記オブジェクトが存在すると判定されることを条件として、前記２つの測定点の間で前記移動物体が停止したと判定する、請求項２に記載の解析装置。
【請求項４】
前記判定部は、
前記２つの測定点のうち測定時刻が早い方の測定点における速度が、前記平均速度よりも速く、かつ、
前記２つの測定点のうち測定時刻が早い方の測定点における速度から前記平均速度を減算することで得られる速度差が、前記第１閾値未満であって、かつ、前記第１閾値より小さい第２閾値以上であることを条件として、
前記２つの測定点の間で前記移動物体が徐行していたと判定する、
請求項２又は３に記載の解析装置。
【請求項５】
前記判定部は、
前記２つの測定点のうち測定時刻が早い方の測定点における速度が、前記平均速度よりも遅く、かつ、
前記平均速度から、前記２つの測定点のうち測定時刻が早い方の測定点における速度を減算することで得られる速度差が、第３閾値以上であることを条件として、
前記移動物体は、前記２つの測定点の間に存在した速度低下要因を抜けたと判定する、
請求項１から４のいずれか一項に記載の解析装置。
【請求項６】
前記判定部は、前記事象の判定結果を前記記憶部に格納し、前記記憶部に格納された移動物体ごとの前記事象を地図データにプロットすることで渋滞長を判定する、
請求項１から５のいずれか一項に記載の解析装置。
【請求項７】
移動物体から送信されるプローブ情報を解析する解析装置が実行する解析方法であって、
所定の移動距離ごとに測定が行われ、測定点ごとに、測定時刻及び前記移動物体の速度が含まれるプローブ情報から、判定対象とする２つの測定点における前記プローブ情報を取得するステップと、
前記２つの測定点における測定時刻の差及び前記所定の移動距離から算出される前記移動物体の平均速度と、前記２つの測定点における少なくとも一方の測定点における速度とに基づき、前記２つの測定点の間で前記移動物体に生じた事象を判定するステップと、
を有する解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、解析装置及び解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のＥＴＣ（Electronic Toll Collection System）を拡張したＥＴＣ２．０と呼ばれるサービスが知られている。ＥＴＣ２．０では、従来のＥＴＣで実現されている料金収受に加えて、渋滞回避、安全運転支援等のサービスが提供されている。また、ＥＴＣ２．０では、道路上に設置されたＩＴＳ（Intelligent Transport Systems）スポット等を通じて集約される走行履歴経情報（プローブ情報）を活用した新たなサービスの実現が検討されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】“ＥＴＣ２．０”、［online］、平成２６年１０月３日、国土交通省、［平成２９年２月６日検索］、インターネット＜URL:http://www.mlit.go.jp/road/ITS/j-html/etc2/index.html＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＥＴＣ２．０に対応した自動車から収集されるプローブ情報には、測定点ごとに、測定時刻、位置情報及び測定時の速度を示す情報が含まれており、測定は一定の移動距離（２００ｍ間隔）を移動したタイミングで行われる。そのため、プローブ情報から、２００ｍごとの大まかな走行状態を把握することは可能であるが、測定点の間で自動車に生じた事象を直接把握することは困難である。今後、ＥＴＣ２．０は広く用いられる可能性が高いことから、ＥＴＣ２．０で収集されるプローブ情報に基づいて、自動車に生じた事象を解析可能にすることが望ましい。
【０００５】
そこで、本発明は、一定の移動距離間隔で測定が行われるプローブ情報を用いて、移動物体に生じた事象を解析することを可能にする技術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】
【０００６】
本発明の一態様に係る解析装置は、移動物体から送信されるプローブ情報を解析する解析装置であって、所定の移動距離ごとに測定が行われ、測定点ごとに、測定時刻及び移動物体の速度が含まれるプローブ情報を格納する記憶部と、判定対象とする２つの測定点におけるプローブ情報を取得し、２つの測定点における測定時刻の差及び所定の移動距離から算出される移動物体の平均速度と、２つの測定点における少なくとも一方の測定点における速度とに基づき、２つの測定点の間で移動物体に生じた事象を判定する、判定部と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、一定の移動距離間隔で測定が行われるプローブ情報を用いて、移動物体に生じた事象を解析することを可能にする技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態に係るプローブ情報解析システムの一例を示す図である。
【図２】本実施形態に係る解析装置の機能構成の一例を示す図である。
【図３】プローブ情報ＤＢ及び判定結果ＤＢの一例を示す図である。
【図４】本実施形態に係る解析装置が行う処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】測定点を時系列順にプロットした例を示す図である。
【図６】解析装置が行う処理の具体例を説明するための図である。
【図７】解析装置が行う処理の具体例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。（なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。）なお、以下の説明におけるプローブ情報解析システムは、ＥＴＣ２．０に対応した自動車から送信されるプローブ情報を用いて、自動車に生じた事象（発生事象）を解析することを前提として説明するが、本プローブ情報解析システムが、ＥＴＣ２．０に対応した自動車に限定して適用されることを意図しているのではない。本プローブ情報解析システムは、一定距離ごとに測定を行ってプローブ情報を記録する移動物体であれば、どのような移動物体に対しても適用することが可能である。
【００１０】
＜システム構成＞
図１は、本実施形態に係るプローブ情報解析システムの一例を示す図である。本実施形態に係るプローブ情報解析システムは、プローブカー１０1〜１０Nと、解析装置２０とを含む。以下の説明において、プローブカー１０1〜１０Nを区別しない場合は「プローブカー１０」と記載する。
【００１１】
プローブカー１０は、ＥＴＣ２．０に対応した車載器を備えており、車載器は、所定の距離を移動する度に測定を行うことで、その地点（測定点）の座標（経度・緯度）、走行速度、及び、時刻をプローブ情報として記録する。なお、所定の距離は、ＥＴＣ２．０において予め定められており２００ｍである。すなわち、プローブカー１０は、２００ｍ走行する度に、その地点の座標、走行速度及び時刻を記録していく。
【００１２】
また、プローブカー１０は、高速道路上に設置されたＩＴＳスポット及び一般道に設置された経路情報収集装置を通過する度に、記録したプローブ情報をＩＴＳスポット及び経路情報収集装置に送信する。送信されたプローブ情報は、ネットワークＮを介して本実施形態に係る解析装置２０のデータベースに格納される。
【００１３】
解析装置２０は、プローブカー１０から送信されるプローブ情報を解析することで、プローブカー１０に生じた事象（停止、徐行など）の解析を行う。また、解析装置２０は、複数のプローブカー１０1〜１０Nに生じた事象を総合的に解析することで、自動車の流れなど交通状況の分析を行う。解析装置２０は、例えば、サーバ等の情報処理装置であり、プロセッサ、メモリ及び記憶装置を含んで構成される。なお、解析装置２０は、一つの情報処理装置として実現されていてもよいし、それぞれ独立した複数の情報処理装置として実現されてもよい。また、解析装置２０は、仮想サーバ又はクラウドサーバを用いて実現されていてもよい。
【００１４】
ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、電話回線、企業内ネットワーク、移動体通信網、近距離無線通信、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。
【００１５】
＜機能構成＞
図２は、本実施形態に係る解析装置２０の機能構成の一例を示す図である。解析装置２０は、収集部２１と、判定部２２と、記憶部２３とを含む。記憶部２３は、解析装置２０が備えるメモリや記憶装置を用いて実現される。また、収集部２１と、判定部２２とは、解析装置２０においてメモリに記憶されているプログラムをプロセッサが実行することにより実現される。なお、当該プログラムは記憶媒体に格納することができる。
【００１６】
収集部２１は、プローブカー１０で記録されたプローブ情報を収集し、プローブ情報ＤＢ（DataBase）に格納する。なお、収集部２１は、ＥＴＣ２．０のサーバ等に一旦蓄積されたプローブ情報を収集するようにしてもよいし、各プローブカー１０から直接収集するようにしてもよい。
【００１７】
判定部２２は、プローブ情報ＤＢに格納されている各プローブカー１０のプローブ情報から複数の測定点におけるプローブ情報（測定点における測定時刻、速度等）を取得し、取得したプローブ情報に基づき、プローブカー１０に生じた事象を判定する。より具体的には、判定部２２は、２つの測定点の間におけるプローブカー１０の平均速度と、２つの測定点における少なくとも一方の測定点における速度とを比較することで、２つの測定点の間でプローブカー１０に生じた事象を判定する。また、判定部２２は、２つの測定点の間でプローブカー１０に何らかの事象が生じたと判定した場合、判定結果を判定結果ＤＢに格納する。
【００１８】
記憶部２３は、プローブ情報ＤＢ、地図情報ＤＢ及び判定結果ＤＢを格納する。図３（ａ）は、プローブ情報ＤＢの一例を示す図である。プローブ情報ＤＢには、プローブ情報を記録したプローブカー１０を一意に識別する識別子である「プローブＩＤ」カラムと、測定点における座標（経度・緯度）を示す「座標」カラムと、測定点におけるプローブカー１０の実際の速度を示す「速度」カラムと、測定が行われた時刻を示す「測定時刻」カラムとが含まれる。
【００１９】
地図情報ＤＢには、判定部２２における判定処理に用いられる地図データが格納される。当該地図データには、少なくとも、実環境における特定のオブジェクト（停止又は速度低下要因となるオブジェクトであり、例えば、信号、交差点、踏切、工事現場、一時停止標識など）の位置を示す情報が含まれる。当該地図データの範囲は任意であるが、例えば、地球全体であってもよいし、日本など特定の国に限定した範囲であってもよい。また、地図データは複数のレイヤ（例えば、一般道路、高速道路、鉄道、行政の境界、河川、建物等のレイヤ）から構成されていてもよい。
【００２０】
図３（ｂ）は、判定結果ＤＢの一例を示す図である。判定結果ＤＢには、プローブカー１０を一意に識別する識別子である「プローブＩＤ」カラムと、プローブカー１０に何らかの事象が生じたと判定された２つの測定点の座標「座標１」及び「座標２」と、プローブカー１０に何らかの事象が生じた時刻を示す「時刻」カラムと、判定結果を示す「判定結果」カラムとが含まれる。なお、「時刻」カラムには、事象が生じたと判定された２つの測定点の測定時刻が格納される。
【００２１】
＜処理手順＞
続いて、解析装置２０がプローブカー１０に生じた事象を判定する際の処理手順について、図４及び図５を用いて説明する。本実施形態に係る解析装置２０は、プローブカー１０において２００ｍ間隔で測定されたプローブ情報に含まれる２つの測定点における情報を取得し、取得した情報を分析することで、２つの測定点の間でプローブカー１０に生じた事象を判定する。
【００２２】
図４は、本実施形態に係る解析装置２０が行う処理の一例を示すフローチャートである。図５は、所定のプローブカー１０で記録されたプローブ情報に含まれる測定点を時系列順にプロットした例を示す図である。横軸は時間の経過を示しており、縦軸は移動距離（メートル：ｍ）を示している。なお、図５において、隣り合う測定点間の距離（Δｍ）はすべて同一（概ね２００ｍ）であるが、隣り合う測定点間の測定時刻の差（Δｔ）は、プローブカー１０の速度の増減によって変化することになる。
【００２３】
まず、判定部２２は、プローブ情報ＤＢに格納されているプローブ情報から、発生事象の判定を行う２つの測定点を決定する（Ｓ１０１）。具体的には、判定部２２は、同一のプローブカー１０で記録されたプローブ情報の中から、連続して測定が行われた２つの測定点を、発生事象の判定を行う２つの測定点として決定する。
【００２４】
例えば、図５に示すように、プローブカー１０で記録されたプローブ情報Ｐ１〜Ｐ８が時系列順に存在した場合、判定部２２は、測定点Ｐ１〜Ｐ８のうち、連続して測定が行われた測定点Ｐ１及びＰ２で示される地点を、発生事象の判定を行う２つの測定点として決定する。
【００２５】
続いて、判定部２２は、判定対象の２つの測定点間におけるプローブカー１０の平均速度を算出する（Ｓ１０２）。具体的には、判定部２２は、判定対象の２つの測定点におけるそれぞれのプローブ情報に含まれる「測定時刻」の差（「Δｔ」）を算出し、２つの測定点間の距離（２００ｍ）を「測定時刻」の差（「Δｔ」）で除算することで、判定対象の２つの測定点間におけるプローブカー１０の平均速度を算出する。
【００２６】
続いて、判定部２２は、ステップＳ１０２で算出した平均速度と、２つの測定点における少なくとも一方の測定点における速度とを比較することで、判定対象の２つの測定点の間においてプローブカー１０に生じた事象を判定する（Ｓ１０３）。また、判定部２２は、２つの測定点の間でプローブカー１０に何らかの事象が生じたと判定した場合、判定結果を判定結果ＤＢに格納する。発生事象の判定方法については、後述する「＜判定処理の具体例＞」で説明する。
【００２７】
判定部２２は、発生事象を判定すべき全ての測定点間について、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３までの判定処理を繰り返す（Ｓ１０４）。例えば、図５の場合、判定部２２は、測定点Ｐ１及びＰ２間、測定点Ｐ２及びＰ３間、測定点Ｐ３及びＰ４間、測定点Ｐ４及びＰ５間、測定点Ｐ５及びＰ６間、測定点Ｐ６及びＰ７間、測定点Ｐ７及びＰ８間についてそれぞれ判定処理を行う。また、判定部２２は、プローブ情報ＤＢに含まれる各プローブカー１０1〜１０Nで記録されたプローブ情報について、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３までの判定処理を繰り返すことで、各プローブカー１０1〜１０Nに生じた事象をそれぞれ判定する。
【００２８】
なお、判定部２２は、プローブ情報ＤＢに含まれる全ての測定点間について判定を行うのではなく、例えば、利用者（解析者）により指定された期間（例えば、Ｘ月Ｙ日〜Ｘ月Ｚ日までの期間など）、地域又は道路に限定して判定処理を行うようにしてもよい。
【００２９】
＜判定処理の具体例＞
続いて、判定部２２が行う判定処理の具体例について複数の具体例を説明する。なお、以下に示す複数の具体例は任意に組み合わせることができる。
【００３０】
（具体例１−１：停止判定）
図６（ａ）に示す２つの測定点において、プローブカー１０に生じた事象を判定する場合について考える。この場合、２つの測定点間の平均速度は２００ｍ／（１０時５３分３０秒−１０時５１分２２秒）＝約５．６ｋｍ／ｈである。また、測定時刻が早い方の測定点の速度は６０ｋｍ／ｈである。つまり、仮に２つの測定点間に停止又は速度低下要因が存在しない場合、プローブカー１０は２つの測定点間を６０ｋｍ／ｈのまま走行可能であるが、実際には５．６ｋｍ／ｈまで速度が低下したことがわかる。すなわち、２つの測定点間のいずれかの地点に信号や交差点などの停止要因が存在しており、その停止要因によりプローブカー１０が停止していたために平均速度が低下していたと推定することができる。
【００３１】
そこで、判定部２２は、２つの測定点において、測定時刻が早い方の測定点の速度が平均速度よりも速く、かつ、測定時刻が早い方の測定点の速度から平均速度を減算することで得られる速度差が、第１閾値（例えば５０ｋｍ／ｈなど）以上であることを条件として、２つの測定点の間で、プローブカー１０が停止したと判定する。
【００３２】
第１閾値の具体的な値は、例えば、予め複数のプローブカー１０に、実際に停止した地点の座標及び時刻を記録させておくことで得られる実際の停止情報と本実施形態における判定結果とを統計処理することで得られる閾値を、第１閾値として定めるようにしてもよい。上述の“５０ｋｍ／ｈ”は本実施形態を説明するための一例であり、本実施形態がこれに限定されることを意図しているのではない。
【００３３】
なお、判定部２２は、第１の閾値を、プローブカー１０の走行区間が一般道路なのか又は高速道路なのかで切り替えるようにしてもよい。また、判定部２２は、第１の閾値を、走行区間の道路における最高速度に応じて切り替えるようにしてもよい。
【００３４】
例えば、上述の例のように第１閾値を５０ｋｍ／ｈとした場合、最高速度が１００ｋｍ／ｈである高速道路では、仮に平均速度が４０ｋｍ／ｈであったとしても、本ロジックでは停止と判定されてしまうことになる。同様に、最高速度が４０ｋｍ／ｈである一般道路では、測定時刻が早い方の測定点の速度から平均速度を減算することで得られる速度差は最高でも４０ｋｍ／ｈになると考えられることから、そもそも本具体例１で示す判定ロジックに該当しなくなってしまう。
【００３５】
従って、プローブカー１０の走行区間に応じて第１閾値を適宜切り替えることで、判定部２２はより高精度に判定を行うことが可能になる。なお、プローブカー１０の走行区間が一般道路又は高速道路であるか、及び走行区間における最高速度は、例えば、２つの測定点における座標と、地図情報ＤＢに格納されている地図データとをマッチングさせることで判定することができる。
【００３６】
（具体例１−２：停止判定）
判定部２２は、具体例１−１で示した判定ロジックに加えて、２つの測定点間のいずれかの地点に、信号や交差点など、プローブカー１０の停止又は速度低下要因となるオブジェクト（例えば、信号、交差点、踏切、工事現場、一時停止標識など）が実際に存在する場合に限り、２つの測定点の間でプローブカー１０が停止したと判定し、当該オブジェクトが存在しない場合は、プローブカー１０は停止したのではなく徐行していたと判定するようにしてもよい。例えば、判定部２２は、２つの測定点の座標と地図データとをマッチングさせることで、プローブカー１０が実際に走行した道路を特定し、特定された道路上に当該オブジェクトが存在するか否かを地図データの情報に基づき判定することで、２つの測定点間のいずれかの地点に当該オブジェクトが存在するか否かを判定することができる。なお、「徐行」とは、プローブカー１０が速度を落として走行していたことを意図するものであり、必ずしも、直ちに停止可能な速度で走行していたことに限定されることを意図しているのではない（他の具体例でも同様）。
【００３７】
具体例１−２によれば、速度低下に加えて、２つの測定点間に信号や交差点等が実際に存在するか否かを判定に用いることができるため、判定部２２は、プローブカー１０が測定点間で停止したことをより高精度に判定することが可能になる。また、具体例１−１では、判定部２２は、２つの測定点間のいずれかの地点でプローブカー１０が停止したと判定するに留まっていたが、具体例１−２では、判定部２２は、地図データ上でオブジェクトが存在する位置をプローブカー１０が停止した位置とみなすことで、プローブカー１０が停止した位置を具体的に特定することが可能になる。
【００３８】
（具体例２：徐行判定）
図６（ｂ）に示す２つの測定点においてプローブカー１０に生じた事象を判定する場合を考える。この場合、２つの測定点間の平均速度は２００ｍ／（１０時５５分５９秒−１０時５５分２２秒）＝約２０ｋｍ／ｈである。また、測定時刻が早い方の測定点の速度は６０ｋｍ／ｈである。つまり、仮に２つの測定点間に停止又は速度低下要因が存在しない場合、プローブカー１０は６０ｋｍ／ｈのまま走行可能であるが、実際には２０ｋｍ／ｈまで速度が低下していることがわかる。このような場合、２つの測定点間のいずれかの地点で渋滞等の速度低下要因が存在していたために平均速度が低下していたと推定することができる。
【００３９】
そこで、判定部２２は、２つの測定点において、測定時刻が早い方の測定点の速度が平均速度よりも速く、かつ、測定時刻が早い方の測定点の速度から平均速度を減算することで得られる速度差が、前述した第１閾値（例えば５０ｋｍ／ｈなど）未満であって、かつ、第１閾値よりも小さい第２閾値以上（例えば１５ｋｍ／ｈなど）であることを条件として、２つの測定点の間で、プローブカー１０が徐行していたと判定する。
【００４０】
第２閾値の具体的な値も、第１閾値と同様に、例えば、予めプローブカー１０に、実際に徐行していた地点の座標及び時刻を記録させておくことで得られる実際の徐行情報と本実施形態における判定結果とを統計処理することで得られる閾値を、第２閾値として定めるようにしてもよい。上述の“１５ｋｍ／ｈ”は本実施形態を説明するための一例であり、本実施形態がこれに限定されることを意図しているのではない。
【００４１】
なお、判定部２２は、第２の閾値を、第１の閾値と同様に、プローブカー１０の走行区間が一般道路なのか又は高速道路なのかで切り替えるようにしてもよいし、走行区間の道路における最高速度に応じて切り替えるようにしてもよい。
【００４２】
また、判定部２２は、上記の判定ロジックに加えて、２つの測定点間のいずれかの地点に、信号や交差点など、プローブカー１０の停止又は速度低下要因となるオブジェクト（例えば、信号、交差点、踏切、工事現場、一時停止標識など）が存在しない場合に、プローブカー１０は徐行していたと判定するようにしてもよい。
【００４３】
（具体例３：渋滞等解消判定）
図６（ｃ）に示す２つの測定点においてプローブカー１０に生じた事象を判定する場合を考える。この場合、２つの測定点間の平均速度は２００ｍ／（１０時５７分４０秒−１０時５７分２２秒）＝約４０ｋｍ／ｈである。また、測定時刻が早い方の測定点の速度は１０ｋｍ／ｈである。つまり、プローブカー１０が測定時刻が早い方の測定点を通過してそのまま走行した場合は１０ｋｍ／ｈのまま走行することになるが、実際には平均速度４０ｋｍ／ｈで走行していたことがわかる。このような場合、２つの測定点間で速度低下要因（例えば渋滞など）が解消されたと推定することができる。
【００４４】
そこで、判定部２２は、２つの測定点において、測定時刻が早い方の測定点の速度が平均速度よりも遅く、かつ、平均速度から測定時刻が早い方の測定点の速度を減算することで得られる速度差が、第３閾値以上（例えば２０ｋｍ／ｈなど）であることを条件として、２つの測定点の間で、プローブカー１０は、速度低下要因を抜けたと判定する。
【００４５】
第３閾値の具体的な値も、第１閾値及び第２閾値と同様に、例えば、予めプローブカー１０に、実際の詳細な走行データ（速度及び座標等）を記録させておくことで得られる実際の渋滞情報と本実施形態における判定結果とを統計処理することで得られる閾値を、第３閾値として定めるようにしてもよい。上述の“２０ｋｍ／ｈ”は本実施形態を説明するための一例であり、本実施形態がこれに限定されることを意図しているのではない。
【００４６】
なお、判定部２２は、第３の閾値を、第１の閾値及び第２の閾値と同様に、プローブカー１０の走行区間が一般道路なのか又は高速道路なのかで切り替えるようにしてもよいし、走行区間の道路における最高速度に応じて切り替えるようにしてもよい。
【００４７】
なお、渋滞解消判定における他の方法として、判定部２２は、２つの測定点において、測定時刻が遅い方の測定点の速度が平均速度よりも速く、かつ、測定時刻が遅い方の測定点の速度から平均速度を減算することで得られる速度差が、第４閾値以上（例えば２０ｋｍ／ｈなど）である場合、２つの測定点の間で、プローブカー１０は、速度低下要因を抜けたと判定するようにしてもよい。
【００４８】
（具体例４：徐行継続判定）
図６（ｄ）に示す２つの測定点においてプローブカー１０に生じた事象を判定する場合を考える。図６（ｄ）の場合、前述の具体例２によれば、プローブカー１０は徐行していたと判定されるが、測定時刻が遅い方の測定点の速度は１０ｋｍ／ｈであることから、プローブカー１０は徐行を継続していたと推定することができる。
【００４９】
そこで、判定部２２は、具体例２で説明した条件に加えて、測定時刻が遅い方の測定点の速度と平均速度との差が第５閾値以内（例えば１０ｋｍ／ｈ以内など）であることを条件として、プローブカー１０は２つの測定点の間で徐行しており、かつ、徐行を継続していたと判定する。
【００５０】
なお、徐行を継続していたと判定する場合の他の方法として、判定部２２は、測定時刻が遅い方の測定点の速度と平均速度との差が第５閾値以内（例えば１０ｋｍ／ｈ以内など）であり、かつ、平均速度が第６閾値以下（例えば２０ｋｍ／ｈ以下など）であることを条件として、プローブカー１０は２つの測定点の間で徐行しており、かつ、徐行を継続していたと判定するようにしてもよい。
【００５１】
（具体例５：統計分析による渋滞長の判定）
以上説明した判定処理をプローブカー１０1〜１０Nに対して行うことで、判定結果ＤＢには、各プローブカー１０に生じた事象が、その事象が生じた場所及び時刻とともに記録されることになる。
【００５２】
ここで、例えば、交差点等で生じた渋滞が徐々に長くなり、数百メートルに及ぶ渋滞が生じている場合を想定する。この場合、図７に示すように、最初に渋滞で停止したプローブカー１０（ＩＤ０１、ＩＤ０２）と、その後に渋滞で停止したプローブカー１０（ＩＤ０３〜ＩＤ０５）では、２つの測定点間において停止していたと判定された２つの測定点の位置が徐々に移動していくことが考えられる。
【００５３】
そこで、判定部２２は、判定結果ＤＢに記録されたプローブカー１０ごとの発生事象を地図データにプロットすることで渋滞長を判定するようにしてもよい。例えば、判定部２２は、判定結果ＤＢにおいて「判定結果」に「停止」が記録されているレコードから「座標１」、「座標２」及び「時刻」を抽出して地図データにおける道路上にプロットし、プロットされた座標が、時刻の経過に伴って同一の道路上に並んでいる場合に、最も早い時刻にプロットされた座標（例えば図７のＰ２２の座標）と、最も遅い時刻にプロットされた座標（例えば図７のＰ６１の座標）との間の距離を、渋滞長と判定するようにしてもよい。
【００５４】
以上、実施形態に係るプローブ情報解析システムについて説明した。ＥＴＣ２．０のように一定の移動距離間隔で測定が行われるプローブ情報は、従来のカーナビゲーション等で収集されるプローブ情報のように一定の時間間隔（例えば数秒間隔など）で記録されるものではないため、プローブ情報を直接参照するだけでは自動車の走行状態を詳細に追うことが困難であった。しかしながら、本実施形態に係るプローブ情報解析システムによれば、ＥＴＣ２．０において蓄積されるプローブ情報のように一定の移動距離間隔で測定が行われるプローブ情報であっても、プローブカー１０に生じた事象を解析することが可能になる。
【００５５】
また、本実施形態に係るプローブ情報解析システムは、測位点間の平均速度と、２つの測定点における少なくとも一方の測定点における速度とを用いて、プローブカー１０に生じた事象を判定するようにした。これにより、単純に測位点間の平均速度のみを用いてプローブカー１０に生じた事象を判定する方法と比較して、プローブカー１０に生じた事象をより高精度に判定することが可能になる。
【００５６】
また、本実施形態に係るプローブ情報解析システムによれば、道路上において、プローブカー１０の停止や徐行といった速度低下が多い箇所に関するデータを蓄積して統計的に分析を行うことが可能になる。例えば、解析装置２０の判定結果ＤＢに蓄積されたデータを用いることで、実際の道路において渋滞が生じやすい箇所（交差点や信号など）を特定することができ、信号のパラメータ（青信号及び赤信号の比率など）の調整等に役立てるといったことが可能になる。
【００５７】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置及び条件等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。また、本実施形態で用いたフローチャートは、処理に矛盾が生じない限り順序を入れ替えることができる。例えば、図４においてステップＳ１０２の処理手順とステップＳ１０３の処理手順とを入れ替えるようにしてもよい。
【００５８】
なお、本実施形態において、「部」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や装置が有する機能が２つ以上の物理的手段や装置により実現されても、２つ以上の「部」や装置の機能が１つの物理的手段や装置により実現されても良い。
【符号の説明】
【００５９】
１０…プローブカー、２０…解析装置、２１…収集部、２２…判定部、２３…記憶部
【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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