(57)【要約】【課題】時間欠損リンクの統計交通データを高精度に補完することが可能になる。【解決手段】統計ＤＢ作成処理部１０２は、過去の実績交通データ（プローブＤＢ１２０またはＶＩＣＳＤＢ１３０）に基づき、統計交通ＤＢを作成し、統計ＤＢ記憶部１６０に格納する。参照リンク候補抽出処理部１０６は、統計交通ＤＢから補完対象リンク（時間欠損リンク）を抽出し、さらに、補完参照リンク候補を抽出する複数の抽出ルールに基づき、補完対象リンクに対する補完参照リンク候補を抽出する。補完評価適用処理部１０８は、補完参照リンク候補の統計交通データの補完対象リンクの統計交通データに対する相関係数を、抽出ルールごとに求め、その相関係数が大きい順に前記抽出ルールに優先順位を付与し、最大優先度の抽出ルールにより抽出された補完参照リンク候補の統計交通データを用いて、補完対象リンクの統計交通データの欠損データを補完する。【選択図】図１
2011008569.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路リンクに対応した統計交通データを記憶する記憶手段と、
統計交通データの一部が欠損している道路リンクを検出する抽出手段と、
欠損した統計交通データの補完に使用する統計交通データに対応した道路リンクの採用に関する補完ルールを記憶する補完ルール記憶手段と、
前記補完ルール記憶手段で記憶されている補完ルールに基づいて、前記抽出手段で抽出された道路リンクを補完する候補となるリンクを抽出する候補リンク抽出手段と、
前記補完ルール記憶手段に記憶されている補完ルールごとに、前記抽出手段で抽出された道路リンクと、前記候補リンク抽出手段で抽出された補完する候補となる道路リンクと、の相似性を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出された相似性に応じて、前記補完ルールに記憶されている補完ルールに優先順位を付ける優先順位付与手段と、
前記優先順位付与手段で付与された優先順位に基づいた補完ルールを用いて、欠損した統計交通データを補完するための補完リンクを抽出する補完リンク抽出手段と、
前記補完リンク抽出手段で抽出したリンクに対応する統計交通データを用いて、前記抽出手段で抽出された道路リンクに対応した統計交通データのうち欠損している統計交通データについて補完する補完手段と、
を備えること
を特徴とする統計交通情報生成装置。
【請求項２】
前記算出手段は、
日種と、１日を複数の時間帯に分割した時間区分と、の少なくとも一方を用いて前記統計交通データを分類する分類手段
を備え、
前記分類手段で分類された前記統計交通データごとに前記相似性を算出すること
を特徴とする請求項１に記載の統計交通情報生成装置。
【請求項３】
前記算出手段は、
前記補完リンク抽出手段で抽出された道路リンクに対応する統計交通データの平均値を算出する平均値算出手段と、
前記補完リンク抽出手段で抽出された道路リンクに対応する統計交通データと、前記平均値算出処理で算出された平均値と、から相関係数を算出する相関係数算出手段と、
前記補完ルール記憶手段で記憶されている補完ルールごとに、前記平均値算出手段で算出された平均値と、前記抽出手段で抽出された道路リンクに対応する統計交通データと、の相対誤差を算出してその逆数を算出する相対誤差算出手段と、
を備え、
前記相関係数算出手段で算出された相関係数と、前記相対誤差算出手段で算出された相対誤差の逆数と、のいずれか一方の値に基づいて相似性を算出すること
を特徴とする請求項１から２のいずれか１項に記載の統計交通情報生成装置。
【請求項４】
前記道路リンクに対応する統計交通データに基づいて、道路リンクごとに渋滞頻度を算出する渋滞頻度算出手段と、
互いに接続する道路リンクについて、前記渋滞頻度算出手段で算出された渋滞頻度を用いてボトルネックとなる道路リンクの接続部分を特定するボトルネック特定手段と、
前記ボトルネック特定手段によって特定された道路リンクの接続部分のうち、
前記抽出手段によって検出された道路リンクが流入リンクである場合は、前記ボトルネック特定手段で特定された接続部分のうち流出リンクを、
前記抽出手段によって検出された道路リンクが流出リンクである場合は、前記ボトルネック特定手段で特定された接続部分のうち流入リンクを、
前記候補リンク抽出手段で抽出された道路リンクから除外するフィルタリング手段と、
を備えること
を特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の統計交通情報生成装置。
【請求項５】
道路リンクに対応した統計交通データを記憶する記憶手段と、
欠損した統計交通データの補完に使用する統計交通データに対応した道路リンクの採用に関する補完ルールを記憶する補完ルール記憶手段と、
を備えたコンピュータに、
統計交通データの一部が欠損している道路リンクを検出する抽出処理と、
前記補完ルール記憶手段で記憶されている補完ルールに基づいて、前記抽出処理で抽出された道路リンクを補完する候補となるリンクを抽出する候補リンク抽出処理と、
前記補完ルール記憶手段に記憶されている補完ルールごとに、前記抽出処理で抽出された道路リンクと、前記候補リンク抽出処理で抽出された補完する候補となる道路リンクと、の相似性を算出する算出処理と、
前記算出処理で算出された相似性に応じて、前記補完ルールに記憶されている補完ルールに優先順位を付ける優先順位付与処理と、
前記優先順位付与処理で付与された優先順位に基づいた補完ルールを用いて、欠損した統計交通データを補完するための補完リンクを抽出する補完リンク抽出処理と、
前記補完リンク抽出処理で抽出したリンクに対応する統計交通データを用いて、前記抽出処理で抽出された道路リンクに対応した統計交通データのうち欠損している統計交通データについて補完する補完処理と、
を実行させるためのプログラム。
【請求項６】
前記コンピュータに、
前記算出処理で、
日種と、１日を複数の時間帯に分割した時間区分と、の少なくとも一方を用いて前記統計交通データを分類する分類処理と、
前記分類処理で分類された前記統計交通データごとに前記相似性を算出する処理と、
を実行させるための請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
前記コンピュータに、
前記算出処理で、
前記補完リンク抽出処理で抽出された道路リンクに対応する統計交通データの平均値を算出する平均値算出処理と、
前記補完リンク抽出処理で抽出された道路リンクに対応する統計交通データと、前記平均値算出処理で算出された平均値と、から相関係数を算出する相関係数算出処理と、
前記補完ルール記憶処理で記憶されている補完ルールごとに、前記平均値算出処理で算出された平均値と、前記抽出処理で抽出された道路リンクに対応する統計交通データと、の相対誤差を算出してその逆数を算出する相対誤差算出処理と、
前記相関係数算出処理で算出された相関係数と、前記相対誤差算出処理で算出された相対誤差の逆数と、のいずれか一方の値に基づいて相似性を算出する処理と、
を実行させるための請求項５から６のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項８】
前記コンピュータに、
前記道路リンクに対応する統計交通データに基づいて、道路リンクごとに渋滞頻度を算出する渋滞頻度算出処理と、
互いに接続する道路リンクについて、前記渋滞頻度算出処理で算出された渋滞頻度を用いてボトルネックとなる道路リンクの接続部分を特定するボトルネック特定処理と、
前記ボトルネック特定処理によって特定された道路リンクの接続部分のうち、
前記抽出処理によって検出された道路リンクが流入リンクである場合は、前記ボトルネック特定処理で特定された接続部分のうち流出リンクを、
前記抽出処理によって検出された道路リンクが流出リンクである場合は、前記ボトルネック特定処理で特定された接続部分のうち流入リンクを、
前記候補リンク抽出処理で抽出された道路リンクから除外するフィルタリング処理と、
を実行させるための請求項５から７のいずれか１項に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、統計交通データの一部が欠損している道路リンクの統計交通データを、他の道路リンクの統計交通データに基づき補完して生成する統計交通情報生成装置およびそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カーナビゲーション装置には、通常、道路の地図情報だけではなく、道路の各区間（以下、道路リンク、または、単に、リンクという）における過去の渋滞状況やリンク旅行時間に関する実績交通情報に基づいて生成された統計交通データが保持されている。統計交通データは、過去の実績交通情報（主として、リンク旅行時間）を、平日、休日、長期連休など、１日の交通動態が類似する日種ごとに分類して平均化して、生成した情報である。従って、カーナビゲーション装置は、その統計交通データを用いることにより、その日の日種や時間帯などに応じて、平均的に最も確実な目的地までの最短時間経路などを求めることが可能になる。
【０００３】
ところで、このような統計交通データの基礎となる実績交通情報は、日本国内では、ＶＩＣＳ（登録商標：Vehicle Information and Communication System）またはプローブカーにより取得される。ＶＩＣＳは、道路管理者などが道路に設置した車両感知器など（以下、路側センサという）から取得される交通情報を、オンラインで収集し、集約して、走行中の車両などに提供するシステムである。また、プローブカーは、交通情報収集専用の車両であり、実際に道路を走行することにより、例えば、道路のリンク旅行時間などを実測する。
【０００４】
ＶＩＣＳの場合、路側センサが未設置の道路については、その道路リンクの交通情報を取得できない。一方、プローブカーの場合には、ＶＩＣＳで交通情報を取得できない道路についても、その交通情報を取得することができるが、すべての道路、すべての時間帯に渡って、その交通情報を取得するのは困難である。従って、各道路リンクの統計交通データには、例えば、一部の時間帯についてなど、欠損が生じる場合がある。
【０００５】
例えば、一部の道路リンクであれ、そのリンク旅行時間に欠損が生じた場合には、その道路リンクは通行できないことになるか、あるいは、精度よいリンク旅行時間が設定されないので、最短時間経路が正しく求められなかったり、目的地までの所要時間が精度よく予測されなくなったりする。
【０００６】
そこで、このような不都合を解消するために、道路同士の接続関係や位置関係などから欠損した統計交通データを補完する技術が考案されている（例えば、特許文献１参照）。その技術によれば、統計交通データが欠損している道路リンク（以下、補完対象リンクという）の統計交通データは、その道路リンクと交通動態が類似している、つまり、相関度が高いと考えられる同一路線上の道路リンクや平行路線上の他の道路リンクの統計交通データに基づき推定（補完）される。このとき、その統計交通データが補完に用いられる道路リンクは、補完参照リンクと呼ばれる。
【０００７】
図１４は、補完対象リンクである時間欠損リンクおよび時間欠損リンクの統計交通データの例を示した図である。図１４（ａ）において、矢付きの破線は、時間欠損リンク（補完対象リンク）を表している。また、その時間欠損リンクに対する補完参照リンクの例として、平行路線のリンク＃１、および、同一路線のリンク＃２が示されている。
【０００８】
また、図１４（ｂ）〜（ｄ）のグラフには、各道路リンクにおける統計交通データ（この場合には、各道路リンクの車両の平均走行速度）が０時から２４時までの間に変動する様子が示されている。各リンクの統計交通データは、１日の各時刻に対応して平均走行速度（つまり、リンク旅行時間）などのデータを有しているものとし、その一部の時刻に対してそのデータが欠損している場合、そのリンクを時間欠損リンクという。
【０００９】
従来技術においては、同一路線や平行路線上に統計交通データを有する複数の補完参照リンクが存在する場合には、あらかじめ定められた固定的な優先順位に基づいて補完参照リンクが決定される。例えば、補完対象リンクの統計交通データは、同一路線に統計交通データを有する他のリンクが存在する場合、そのリンクの統計交通データを最優先に利用して補完され、存在しない場合は、平行路線のリンクの統計交通データを利用して補完される。さらに、いずれの路線にも存在しない場合には、周辺エリアに存在する他のリンクの統計交通データを利用して補完される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００５−１２２４６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、補完対象リンクの統計交通データとの相関度は、常に、同一路線のリンクの統計交通データのほうが平行路線のリンクの統計交通データよりも高い、といえるかといえば、必ずしもそうではない。日種、時間帯、場所によっては、平行路線のリンクの統計交通データのほうが、相関度が高くなる場合もあり得る。従来技術は、そのような事態に対処して、補完対象リンクの統計交通データを補完することはできない。
【００１２】
すなわち、従来技術においては、補完対象リンクを抽出するルールを適用する優先順位が固定的に定められているため、日種、時間帯、場所によっては、必ずしも相関度が高いとはいえない補完参照リンクの統計交通データを用いて、補完対象リンク（時間欠損リンク）の統計交通データを補完することがあることを意味している。その結果、補完された補完対象リンク（時間欠損リンク）の統計交通データの精度は低下することになる。
【００１３】
以上の従来技術の問題点に鑑み、補完対象リンク（時間欠損リンク）の統計交通データをより高精度に補完することを可能にする統計交通情報生成装置およびその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】
【００１４】
本発明の統計交通情報生成装置は、道路リンクに対応した統計交通データを記憶する記憶手段と、統計交通データの一部が欠損している道路リンクを検出する抽出手段と、欠損した統計交通データの補完に使用する統計交通データに対応した道路リンクの採用に関する補完ルールを記憶する補完ルール記憶手段と、前記補完ルール記憶手段で記憶されている補完ルールに基づいて、前記抽出手段で抽出された道路リンクを補完する候補となるリンクを抽出する候補リンク抽出手段と、前記補完ルール記憶手段に記憶されている補完ルールごとに、前記抽出手段で抽出された道路リンクと、前記候補リンク抽出手段で抽出された補完する候補となる道路リンクと、の相似性を算出する算出手段と、前記算出手段で算出された相似性に応じて、前記補完ルールに記憶されている補完ルールに優先順位を付ける優先順位付与手段と、前記優先順位付与手段で付与された優先順位に基づいた補完ルールを用いて、欠損した統計交通データを補完するための補完リンクを抽出する補完リンク抽出手段と、前記補完リンク抽出手段で抽出したリンクに対応する統計交通データを用いて、前記抽出手段で抽出された道路リンクに対応した統計交通データのうち欠損している統計交通データについて補完する補完手段と、を備えることを特徴とする。
【００１５】
本発明においては、統計交通データの一部が欠損している各道路リンクに対して、補完リンクを抽出するルールごとに、そのルールにより抽出された道路リンクの統計交通データの、前記統計交通データの一部が欠損している道路リンクの統計交通データに対する相似性を算出し、その相似性が大きいルールによって抽出された道路リンクの統計交通データを用いて、前記統計交通データの一部が欠損している道路リンクの統計交通データを補完する。すなわち、前記統計交通データの一部が欠損している道路リンクの統計交通データの補完は、相似性が大きいルールによって抽出された道路リンクの統計交通データが用いられるので、その補完の精度が向上する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、補完対象リンク（時間欠損リンク）の統計交通データの欠損しているデータをより高精度に補完することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係る統計交通情報生成装置の機能ブロックを示す図。
【図２】プローブＤＢおよびＶＩＣＳＤＢのレコード構成の例を示した図。
【図３】地図情報記憶部に記憶される地図情報の構成の例を示した図。
【図４】日種カレンダ記憶部に記憶される日種カレンダのレコード構成の例を示した図。
【図５】統計ＤＢ記憶部に記憶される統計ＤＢのレコード構成の例を示した図。
【図６】ボトルネック箇所記憶部に記憶されるボトルネック箇所情報の構成の例を示した図。
【図７】補完参照リンク候補抽出ルール記憶部のレコード構成の例を示した図。
【図８】統計ＤＢ作成処理の処理フローの例を示した図。
【図９】ボトルネック抽出処理の処理フローの例を示した図。
【図１０】参照リンク候補抽出処理の処理フローの例を示した図。
【図１１】図１０の参照リンク候補抽出処理において、補完参照リンク候補が抽出され、フィルタリングされる様子を示した図。
【図１２】補完評価適用処理の処理フローの例を示した図。
【図１３】時間帯ごとの補完ルールの適用優先順位のテーブルの例を示した図。
【図１４】時間欠損リンクおよびその時間欠損リンクの交通情報を補完する場合の平行路線および同一路線の例を示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳しく説明する。
【００１９】
図１は、本発明の実施形態に係る統計交通情報生成装置１００の機能ブロックを示す図である。図１に示すように、統計交通情報生成装置１００は、統計ＤＢ（Database）作成処理部１０２と、ボトルネック抽出処理部１０４と、参照リンク候補抽出処理部１０６と、補完評価適用処理部１０８と、日種カレンダ記憶部１４０と、地図情報記憶部１５０と、統計ＤＢ記憶部１６０と、ボトルネック箇所記憶部１７０と、補完参照リンク候補抽出ルール記憶部１８０と、を含んで構成される。
【００２０】
ここで、統計交通情報生成装置１００は、図示しない演算処理装置（以下、ＣＰＵ（Central Processing Unit）という）と、半導体メモリやハードディスク装置などからなる図示しない記憶装置と、を備えたコンピュータによって構成される。そして、前記の各処理部１０２，１０４，１０６，１０８の機能は、前記演算処理装置（ＣＰＵ）が記憶装置に格納された所定のプログラムを実行することによって実現される。また、前記の各記憶部１４０，１５０，１６０，１７０，１８０は、前記記憶装置上に構成される。
【００２１】
このような統計交通情報生成装置１００は、車両に搭載されたカーナビゲーション装置（図示せず）の一部を構成するものであってもよく、あるいは、通信ネットワークを介してカーナビゲーション装置に交通情報を提供する交通情報提供センタ（図示せず）の一部を構成するものであってもよい。
【００２２】
統計交通情報生成装置１００には、その入力データとして、プローブＤＢ１２０およびＶＩＣＳＤＢ１３０から出力されるデータが入力される。また、統計交通情報生成装置１００からは、補完済み統計交通データが出力され、補完済み統計ＤＢ２００に格納される。ここで、プローブＤＢ１２０は、プローブカーの走行実績に基づき収集され、蓄積された交通情報のデータベースであり、以下、プローブＤＢ１２０から出力されたデータを、プローブデータという。また、ＶＩＣＳＤＢ１３０は、ＶＩＣＳによって提供される交通情報を蓄積したデータベースであり、以下、ＶＩＣＳＤＢ１３０から出力されたデータを、ＶＩＣＳデータという。
【００２３】
なお、図１では、プローブＤＢ１２０、ＶＩＣＳＤＢ１３０および補完済み統計ＤＢ２００は、統計交通情報生成装置１００の中に含まれない構成になっているが、統計交通情報生成装置１００の中に含む構成であってもよい。
【００２４】
次に、統計交通情報生成装置１００の各機能ブロックの機能の概要について説明する。なお、その詳細については、図３以下の図面を用いて、順次説明する。
【００２５】
図１において、統計ＤＢ作成処理部１０２は、プローブＤＢ１２０からプローブデータを、また、ＶＩＣＳＤＢ１３０からＶＩＣＳデータを取得し、その取得したプローブデータおよびＶＩＣＳデータを、日種カレンダ記憶部１４０に記憶されている日種カレンダによって定義された過去の日付の日種ごとに仕分けして、統計処理を施して統計交通データを作成し、統計ＤＢ記憶部１６０に格納する。なお、統計ＤＢ記憶部１６０に格納された統計交通データを総称する場合には、以下、統計ＤＢという。
【００２６】
ボトルネック抽出処理部１０４は、プローブＤＢ１２０のプローブデータと、地図情報記憶部１５０に記憶されている地図情報と、に基づき、互いに接続関係にあるリンク同士の渋滞発生頻度を比較することにより、渋滞発生の起点となるボトルネック箇所を抽出し、その抽出したボトルネック箇所についてのノードなどの情報をボトルネック箇所記憶部１７０に格納する。
【００２７】
参照リンク候補抽出処理部１０６は、統計ＤＢ記憶部１６０に記憶されている各リンクの統計交通データを参照して、１日のうちの一部の時間帯または時刻についての統計交通データが欠損しているリンクを補完対象リンクとして抽出する。さらに、その補完対象リンクの欠損している統計交通データを補完するために必要な補完参照リンクの候補となり得るリンク（以下、補完参照リンク候補という）を、あらかじめ設定され、補完参照リンク候補抽出ルール記憶部１８０に記憶されているいくつかの抽出ルールに基づいて抽出する。
【００２８】
なお、本実施形態では、参照リンク候補抽出処理部１０６は、その補完参照リンク候補の抽出に際して、さらに、ボトルネック箇所記憶部１７０に記憶されているボトルネック箇所情報をも参照することによって、補完参照リンクの候補として不適切なリンクを除外するようにしているが、その詳細については後記する。
【００２９】
補完評価適用処理部１０８は、参照リンク候補抽出処理部１０６によって補完参照リンク候補抽出ルールごとに抽出された複数の補完参照リンク候補の統計交通データと、前記補完対象リンクの有意な統計交通データとの相関度を日種別、時間帯別に計算し、補完参照リンク候補を抽出する各抽出ルールに対して、その相関度に基づく優先順位を決定する。さらに、補完評価適用処理部１０８は、その優先順位より決定された抽出ルールによって抽出された補完参照リンク候補の統計交通データを用い、前記補完対象リンクで欠損していた時間帯または時刻についての交通情報を補完し、補完済み統計ＤＢ２００に格納する。
【００３０】
なお、ここでいう相関度とは、補完対象リンクの統計交通データと複数の補完参照リンク候補の統計交通データとの相似性や類似性を表す指標であり、本実施形態では、後記するようにいわゆる相関係数を用いる。ただし、相関度は、その相似性や類似性を表す指標であれば、相関係数に限定されることはなく、例えば、補完参照リンク候補の統計交通データの補完対象リンクの統計交通データに対する相対誤差の逆数（相対誤差の場合、両者のデータが近いほど値が小さくなるので）などであってもよい。
【００３１】
図２は、プローブＤＢ１２０およびＶＩＣＳＤＢ１３０のレコード構成の例を示した図である。本実施形態では、図２に示すように、プローブＤＢ１２０およびＶＩＣＳＤＢ１３０は、同じレコード構成をしているものとし、そのレコードは、日付、リンクＩＤ、リンク長、各時刻におけるリンク旅行時間などフィールドによって構成される。
【００３２】
ここで、日付のフィールドには、リンク旅行時間のフィールドに格納されるリンク旅行時間が取得された年月日が格納される。また、リンクＩＤおよびリンク長のフィールドには、そのリンク旅行時間が取得されたリンクの識別番号、および、リンク長（道のりの長さ）がそれぞれ格納される。なお、リンクＩＤおよびリンク長は、地図情報記憶部１５０によって与えられる情報である。
【００３３】
また、リンク旅行時間のフィールドには、０時から２４時までの１日を、例えば、５分ごとに分割して得られる０：００〜２３：５５の時刻に対応付けられた２８８のサブフィールドが設けられている。そして、そのそれぞれのサブフィールドには、当該リンク（リンクＩＤフィールドに格納されているリンクＩＤを有するリンク）を、前記分割された５分の間に走行したプローブカーによって取得されたリンク旅行時間またはその平均値が格納される。
【００３４】
また、ＶＩＣＳＤＢ１３０の場合には、そのリンク旅行時間のフィールドのサブフィールドには、０：００〜２３：５５の５分間ごとに、当該リンクに設けられた路側センサからなど得られる情報に基づき、ＶＩＣＳによって算出され、提供されるリンク旅行時間が格納される。
【００３５】
なお、プローブＤＢ１２０およびＶＩＣＳＤＢ１３０において、リンク旅行時間のフィールドのある時刻のサブフィールドに、格納するべきリンク旅行時間が存在しない（つまり、リンク旅行時間情報が取得されなかった）場合には、そのサブフィールドには、データの欠損を意味する数値（例えば“０”）が格納される。
【００３６】
図３は、地図情報記憶部１５０に記憶される地図情報の構成の例を示した図である。図３に示すように、地図情報は、複数のメッシュデータにより構成される。メッシュとは、日本全国の地図を所定の大きさのメッシュ状に区分したときの１区画の地図をいい、メッシュデータとは、その地図をあらわす各種の情報をいう。
【００３７】
図３において、各メッシュデータは、メッシュＩＤ、リンク情報、ノード情報などを含んで構成される。ここで、メッシュＩＤは、メッシュを識別する情報である。また、リンク情報は、交差点やメッシュ境界などで区分されたリンク（道路リンクともいう）に係る情報であり、ノード情報は、交差点など、複数の道路リンクを接続するとともに区分するノードに係る情報である。
【００３８】
なお、図３には含まれていないが、メッシュデータは、リンク情報とノード情報のほかに、海岸、山、川などの地形図を表す情報や、建物や施設などの位置を表す情報が含まれてもよい。
【００３９】
図３において、リンク情報は、各メッシュに含まれるすべてのリンクに関する情報、すなわち、リンク番号ｊ情報（ｊ＝１，・・・，ｎ）によって構成される。そして、各リンク番号ｊ情報は、リンクＩＤ、リンク長、道路種別（国道、県道などの区分）、道路幅、規制速度、始点ノード番号、終点ノード番号、始点ノード座標、終点ノード座標、補完点数、補完点座標などからなる。なお、始点ノード番号および終点ノード番号は、後記するノードＩＤによって表される。
【００４０】
ここで、始点ノード座標、終点ノード座標、補完点座標は、緯度と経度などによって表された地図上の絶対位置を示す情報である。また、補完点は、その点列によって、カーブまたは屈曲したリンクを表すためのものである。
【００４１】
ノード情報は、各メッシュに含まれるすべてのノードに関する情報、すなわち、ノード番号ｊ情報（ｊ＝１，・・・，ｍ）によって構成される。そして、各ノード番号ｊ情報は、ノードＩＤ、ノード座標、交差点フラグ(ノードが交差点であることを示すフラグ)、接続リンク数（当該ノードに接続しているリンクの数）、前記接続リンク数分の接続リンク番号（当該ノードに接続しているリンクのリンク番号）などからなる。なお、リンク番号は、前記のリンクＩＤによって表される。
【００４２】
図４は、日種カレンダ記憶部１４０に記憶される日種カレンダのレコード構成の例を示した図である。図４に示すように、日種カレンダは、日付、曜日および日種の各フィールドによって構成される。
【００４３】
ここで、日種とは、交通の動態が類似する日の種類（例えば、平日、休日など）を１つのカテゴリとしてグルーピングしたものである。日種は、平日、休日の２分類に限定されるものではなく、例えば、次のように５分類としたものでもよい。
日種１（平日１）・・・月曜（平日の初め）
日種２（平日２）・・・火曜、水曜、木曜（平日の中日）
日種３（平日３）・・・金曜（平日の終り）
日種４（休日１）・・・土曜（土曜日）
日種５（休日２）・・・日曜、祝日（日曜日および祝日）
【００４４】
本実施形態では、日種は、以下、この５分類であるとする。図４の日種カレンダ記憶部１４０の日種フィールドには、この５分類に従って、各日付と曜日に対応する日種が格納されたものとしている。統計ＤＢ作成処理部１０２は、このような日種カレンダを参照することによって、プローブＤＢ１２０およびＶＩＣＳＤＢ１３０から入力されるプローブデータおよびＶＩＣＳデータをこの５分類に分類して、統計処理を施し、統計ＤＢを作成する。
【００４５】
図５は、統計ＤＢ記憶部１６０に記憶される統計ＤＢのレコード構成の例を示した図である。図５に示すように、統計交通データのレコードは、日種、リンクＩＤ、リンク長、統計旅行時間などのフィールドによって構成される。この構成は、プローブＤＢ１２０（ＶＩＣＳＤＢ１３０）の構成と同様の構成をしているが、統計ＤＢ記憶部１６０では、プローブＤＢ１２０（ＶＩＣＳＤＢ１３０）の日付およびリンク旅行時間のフィールドが、それぞれ、日種および統計旅行時間のフィールドになっている点で相違している。
【００４６】
ここで、日種のフィールドには、前記５種類の日種（日種１〜日種５）のいずれかが格納される。また、リンクＩＤのフィールドには、地図情報記憶部１５０で表されるいずれかのリンクのリンクＩＤが格納され、リンク長のフィールドには、そのリンクのリンク長が格納される。
【００４７】
また、統計旅行時間のフィールドは、プローブＤＢ１２０（ＶＩＣＳＤＢ１３０）の場合と同様に、０：００〜２３：５５の時刻に対応付けられた２８８のサブフィールドに分割され、そのそれぞれのサブフィールドには、当該リンクＩＤフィールドで指定されるリンクＩＤを有するリンクについて統計処理されたリンク旅行時間が格納される。その統計処理の例については後記する。
【００４８】
なお、統計ＤＢ記憶部１６０において、ある時刻の統計旅行時間のサブフィールドに格納するべき統計旅行時間が存在しない場合には、そのサブフィールドには、データの欠損を意味する数値（例えば“０”）が格納される。
【００４９】
図６は、ボトルネック箇所記憶部１７０に記憶されるボトルネック箇所情報の構成の例を示した図である。本実施形態では、ボトルネック箇所は、渋滞発生の起点をいい、その起点は、交差点つまりノードであるとする。従って、ボトルネック箇所記憶部１７０は、図６に示すように、ボトルネックＩＤで識別される各ボトルネック箇所のボトルネック情報によって構成される。
【００５０】
ここで、各ボトルネック箇所のボトルネック情報は、それぞれ、そのボトルネック箇所を示すノードＩＤと、対象道路情報ごとの上下流リンク情報によって構成される。また、対象道路情報とは、当該ボトルネック箇所のノードへ流入する流入リンクの道路種別（高速道路、国道、県道など）である。
【００５１】
また、上下流リンク情報は、対象道路情報ごとに作成され、流入リンクと流出リンクとの組、すなわち、当該ボトルネック箇所のノードへ流入するある１つのリンクのリンクＩＤと、当該ボトルネック箇所のノードから流出するある１つリンクのリンクＩＤと、の組によって構成される。
【００５２】
ここで、現実の交通実態を考慮して、前記流入リンクと流出リンクとの組については、その取り得る道路種別の組み合わせを、例えば、次に示す（１）および（２）のルールに適合するものだけに制限する。
【００５３】
（１）あるノードに対し、流入リンクと同じレベルの道路種別の流出リンクが存在する場合には、その流入リンクと流出リンクとの組により上下流リンク情報を生成する。
（２）あるノードに対し、流入リンクと同じレベルの道路種別の流出リンクが存在しない場合には、流出リンクのうち道路種別が最大レベルである流出リンクを選択し、前記流入リンクと前記選択した流出リンクとの組により上下流リンク情報を生成する。
なお、ここでいう道路種別のレベルは、高速道路、国道（一般道）、県道（一般道）、・・・の順に低くなるものとする。
【００５４】
このルールに従えば、異なる道路種別の道路の交差点の場合、例えば、国道と県道とが交差する交差点では、国道同士および県道同士の上下流リンク情報は生成されるが、県道から国道あるいは国道から県道への上下流リンク情報は生成されない。従って、この場合には、１つの流入リンクに対し、１つの上下流リンク情報が生成される。
【００５５】
これに対し、同じ道路種別の道路が交わる交差点の場合、例えば、国道同士が交わる三差路や四差路の交差点では、１つの流入リンクに対し、２つ（三差路の場合）または３つ（四差路の場合）の上下流リンク情報が生成される。また、県道が国道に合流する三差路（Ｙ字路やＴ字路）では、流入リンクが国道のときには、１つの上下流リンク情報しか生成されないが、流入リンクが県道のときには、左右折禁止がない限り、２つの上下流リンク情報が生成される。
【００５６】
なお、図６のボトルネック箇所記憶部１７０の構成において、対象道路情報により指定される道路種別が当該ボトルネック箇所のノードへの流入リンクの道路種別として含まれない場合には、その道路種別の対象道路情報を設けなくてもよく、あるいは、その道路種別の対象道路情報には、上下流リンク情報が存在しない旨の情報を付してもよい。
【００５７】
また、本実施形態では、対象道路情報は、道路種別（高速道路、国道、県道など）としているが、それに限定されるものではなく、道路幅やレーン数などによって定められるものであってもよい。
【００５８】
図７は、補完参照リンク候補抽出ルール記憶部１８０のレコード構成の例を示した図である。図７に示すように、補完参照リンク候補抽出ルール記憶部１８０の１つのレコードは、補完参照リンク候補を抽出するそれぞれ独立した抽出ルールを表し、ルールＩＤ、対象道路、抽出条件などのフィールドによって構成される。また、抽出条件のフィールドは、メッシュ、道路種別、接続関係、リンク角度、中間距離などのサブフィールドによって構成される。
【００５９】
このような抽出ルールは、参照リンク候補抽出処理部１０６が補完対象リンクに対する補完参照リンクの候補を抽出するときに用いられ、その補完対象リンクとの空間的な位置関係の条件として表される。すなわち、ルールＩＤによって識別される各抽出ルールにおいて、対象道路は、補完参照リンクが属する道路の要件を表し、抽出条件は、その補完参照リンクの候補が満たすべきリンクとしての要件を表している。
【００６０】
ここで、対象道路としては、同一路線、平行路線、周辺エリアなどがある。路線とは、互いに連なった１本の道なりの道路をいい、通常そのような路線には、「国道○○線」、「○○街道」、「○○通り」などの名称が付されることが多い。従って、同一路線とは、当該補完対象リンクが属する路線をいい、平行路線とは、当該補完対象リンクの近隣で、当該補完対象リンクが属する路線とおおむね同じ方向を向いている路線をいう。
【００６１】
また、抽出条件のメッシュのサブフィールドには、０以上の整数“Ｎ”が格納される。“Ｎ”は、補完参照リンクを探索するメッシュの範囲、すなわち、自メッシュを中心としたＮ×Ｎメッシュ（ただし、Ｎは奇数）を指定する。例えば、“Ｎ＝１”の場合は、補完対象リンクを含むメッシュのみが探索対象となり、“Ｎ＝３”の場合は、補完対象リンクを含むメッシュを中心とした３×３の９メッシュが探索対象となる。なお、“Ｎ＝０”の場合は、探索対象のメッシュが制限されない。
【００６２】
道路種別のサブフィールドには、“０”または“１”が格納される。ここで、“１”の場合は、補完対象リンクの道路種別と同じ道路種別のリンクが補完参照リンク候補探索の対象となる。また、“０”の場合には、道路種別の条件なしに、補完参照リンク候補が探索される。
【００６３】
接続関係のサブフィールドには、“１以上の整数”が格納される。ここで、“１以上の整数”は、補完参照リンクとして検索するリンク接続次数の範囲を示している。すなわち、“１”は一次接続、つまり、補完対象リンクと直接の接続関係にあるリンクが補完参照リンク候補探索の対象となる。また、“２”は二次接続、つまり、一次接続リンクと直接に接続関係にあるリンクまでが探索の対象となる。なお、“−”は、ルールの性質上、不要であることを意味する。
【００６４】
リンク角度のサブフィールドには、“０以上９０未満の整数” または“−”が格納される。ここで、“０以上９０未満の整数”は、補完対象リンクとのなす角を意味し、例えば、それが“４５”の場合には、補完対象リンクと４５度未満の角度をなすリンクが補完参照リンク候補探索の対象となる。ここで、リンク間の角度を算出する場合、リンクは始点と終点を直線で結ぶベクトルとして扱う。なお、“−”は、ルールの性質上、不要であることを意味する。
【００６５】
中点間距離のサブフィールドには、“０以上の整数”が格納される。ここで、“０以上の整数”は、補完対象リンクの始点と終点の中点からの距離を意味し、例えば、“１０００”は、補完対象リンクの中点を中心とする半径１０００ｍの範囲に存在するリンクを補完参照リンクの候補とすることを示している。ここで、補完参照リンクの位置は、始点と終点の中点とする。なお、“−”は、ルールの性質上、不要であることを意味する。
【００６６】
参照リンク候補抽出処理部１０６は、以上のような抽出条件をすべて満足するリンクを、各抽出ルールについての補完参照リンクの候補として抽出する。なお、補完参照リンク候補抽出ルール記憶部１８０に記憶されている補完参照リンク候補抽出ルールにおいて、ルールは、ルールＩＤが小さいほど優先順位が高いものとする。
【００６７】
図８は、統計ＤＢ作成処理の処理フローの例を示した図である。統計交通情報生成装置１００のＣＰＵは、統計ＤＢ作成処理部１０２の処理として、図８に示す統計ＤＢ作成処理を実行する。
【００６８】
ＣＰＵは、まず、地図情報記憶部１５０に格納されている地図情報を読み込む（ステップＳ２０）。そして、地図情報のリンクＩＤで識別されるリンク情報ごとに、リンクループ処理（ステップＳ２１からステップＳ３５までの処理）を繰り返して実行する。
【００６９】
次に、ＣＰＵは、そのリンクループ処理の中で、プローブＤＢ１２０およびＶＩＣＳＤＢ１３０を参照し、当該リンクループの対象リンクのプローブデータおよびＶＩＣＳデータを読み込む（ステップＳ２２）。
【００７０】
次に、ＣＰＵは、前記読み込んだプローブデータおよびＶＩＣＳデータに含まれるすべての日付および時間（ここでいう時間とは、リンク旅行時間のフィールドの各サブフィールドに割当てられた各時刻をいう）について、日付ループ処理（ステップＳ２３からステップＳ３０までの処理）および時間ループ処理（ステップＳ２４からステップＳ２９までの処理）を繰り返して実行する。
【００７１】
次に、ＣＰＵは、前記日付ループおよび時間ループ処理の中で、その処理の対象日および対象時刻のリンク旅行時間のプローブデータが存在するか否かを判定し（ステップＳ２５）、プローブデータが存在する場合には（ステップＳ２５でＹｅｓ）、そのプローブデータを統計ＤＢ作成用データとして登録する（ステップＳ２６）。
【００７２】
また、プローブデータが存在しなかった場合には（ステップＳ２５でＮｏ）、ＣＰＵは、さらに、前記処理の対象日および対象時刻のリンク旅行時間のＶＩＣＳデータが存在するか否かを判定し（ステップＳ２７）、ＶＩＣＳデータが存在する場合には（ステップＳ２７でＹｅｓ）、そのＶＩＣＳデータを統計ＤＢ作成用データとして登録する（ステップＳ２８）。なお、ステップＳ２７の判定で、ＶＩＣＳデータが存在しなかった場合には（ステップＳ２７でＮｏ）、ステップＳ２８の実行をスキップする。
【００７３】
以上の日付ループおよび時間ループ処理を終了すると（ステップＳ２９，Ｓ３０）、ＣＰＵは、日種カレンダ記憶部１４０を参照して、日種カレンダを読み込む（ステップＳ３１）。
【００７４】
次に、ＣＰＵは、前記読み込んだ日種カレンダに含まれるすべての日種について、日種ループ処理（ステップＳ３２からステップＳ３４までの処理）を繰り返して実行する。そして、ＣＰＵは、その日種ループの中で、前記登録した統計ＤＢ作成用データから該当する日種の統計ＤＢ作成用データを抽出し、その統計ＤＢ作成用データの平均化処理を実行する（ステップＳ３３）。
【００７５】
なお、この平均化の処理は、リンク旅行時間のフィールドのサブフィールド（０時〜２４時の時刻）ごとに行われるが、該当する日種および時刻に対して、統計ＤＢ作成用データが１つも登録されていなかった場合には、欠損値を表す数値（例えば、“０”）を設定するものとする。
【００７６】
次に、ＣＰＵは、日種ループおよびリンクループ処理を終了すると（ステップＳ３４，Ｓ３５）、前記の平均化処理で得た統計ＤＢ作成用データの平均値（各時刻におけるリンク旅行時間の平均値）を、統計ＤＢ記憶部１６０に格納する（ステップＳ３６）。以上の処理により、統計ＤＢ記憶部１６０の統計ＤＢが作成されたことになる。
【００７７】
図９は、ボトルネック抽出処理の処理フローの例を示した図である。統計交通情報生成装置１００のＣＰＵは、ボトルネック抽出処理部１０４の処理として、図９に示すボトルネック抽出処理を実行する。
【００７８】
ＣＰＵは、まず、地図情報記憶部１５０に格納されている地図情報を読み込む（ステップＳ４０）。そして、その地図情報のノードＩＤで識別されるノード情報ごとに、ノードループ処理（ステップＳ４１からステップＳ５３までの処理）を繰り返して実行する。
【００７９】
次に、ＣＰＵは、そのノードループ処理の中で、当該ノードループの対象ノードへの流入流出リンクを抽出し（ステップＳ４２）、さらに、プローブＤＢ１２０を参照して、その流入流出リンクのプローブデータを読み込む（ステップＳ４３）。ここで、流入流出リンクとは、あるノードへの流入リンク、および、そのノードからの流出リンクを総称したものをいう。
【００８０】
なお、当該ノードへの接続リンクが流入リンクであるか流出リンクであるかは、そのノード情報における接続リンク番号を参照して、さらに、その接続リンク番号によって指定されるリンク情報を参照し、前記ノードのノード番号がそのリンク情報の始点ノード番号になっているか、または、終点ノード番号になっているかによって判別する。
【００８１】
また、ステップＳ４２の抽出処理では、流入リンクと流出リンクが同一道路区間に位置するリンク、すなわち、Ｕターンの接続関係にあるリンクは、抽出の対象外とする。この除外処理は、例えば、流入リンクの始点ノードと終点ノードが、流出リンクの終点ノードと始点ノードと一致している組み合わせを除外することで達成することができる。
【００８２】
次に、ＣＰＵは、地図情報に含まれる各道路種別について、道路種別ループ処理（ステップＳ４４からステップＳ５２までの処理）を繰り返して実行する。そして、ＣＰＵは、その道路種別ループ処理の中で、そのループの対象の道路種別の流入リンクがあるか否かを判定する（ステップＳ４５）。その判定の結果、その道路種別の流入リンクがなかった場合には（ステップＳ４５でＮｏ）、その道路種別についての道路種別ループ処理を終了する。
【００８３】
一方、ステップＳ４５の判定で、ループの対象の道路種別の流入リンクがあった場合には（ステップＳ４５でＹｅｓ）、流入リンクループ処理（ステップＳ４６からステップＳ５１までの処理）を繰り返して実行する。そして、ＣＰＵは、その流入リンクループ処理の中で、そのループ対象の流入リンクに対する流出リンクを求め、その流入リンクおよび流出リンクのプローブデータがあるか否かを判定する（ステップＳ４７）。そして、その判定の結果、流入リンクおよび流出リンクのプローブデータがなかった場合には（ステップＳ４７でＮｏ）、当該流入リンクについての流入リンクループを終了する。
【００８４】
また、ステップＳ４７の判定において、流入リンクおよび流出リンクのプローブデータがあった場合には（ステップＳ４７でＹｅｓ）、ＣＰＵは、その流入リンクおよび流出リンクのプローブデータに基づき、渋滞発生頻度をカウントする（ステップＳ４８：発生頻度のカウント方法については後記する）。
【００８５】
なお、ステップＳ４７におけるプローブデータの有無の判定は、流出リンクが複数存在する場合には、そのそれぞれの流出リンクに対して行い、また、プローブデータのレコードのリンク旅行時間のフィールドの０時〜２４時の時刻に対応するサブフィールドに、リンク旅行時間のデータが１つでも存在する場合には、プローブデータは存在すると判定する。
【００８６】
次に、ＣＰＵは、流入リンクの渋滞発生頻度と流出リンクの渋滞発生頻度とに基づき、ボトルネック箇所の判定を行い（ステップＳ４９：判定方法については後記する）、ボトルネック箇所であると判定された場合には（ステップＳ４９でＹｅｓ）、その流入リンクと流出リンクとの組をボトルネック箇所として、ボトルネック箇所記憶部１７０に登録して（ステップＳ５０）、当該流入リンクについての流入リンクループを終了する。
【００８７】
また、ステップＳ４９の判定で、ボトルネック箇所でないと判定された場合には（ステップＳ４９でＮｏ）、ステップＳ５０の実行をスキップして、当該流入リンクについての流入リンクループを終了する。
【００８８】
以上の流入リンクループ処理（ステップＳ４６からステップＳ５１までの処理）を終了すると、続いて、道路種別ループ処理（ステップＳ４４からステップＳ５２までの処理）を終了し、さらに、ノードループ処理（ステップＳ４１からステップＳ５３までの処理）を終了して、ボトルネック抽出処理を終了する。
【００８９】
ここで、ステップＳ４８およびステップＳ４９における渋滞発生頻度のカウント方法およびボトルネック箇所の判定方法について説明する。
【００９０】
渋滞発生頻度をカウントするために、ＣＰＵは、ステップＳ４３で読み込んだプローブデータから、１つの流入リンクおよび流出リンクの組について、同じ日付および同じ時刻におけるリンク旅行時間ＴinおよびＴoutを取得する。また、同様に、当該流入リンクおよび流出リンクについてのリンク長ＬinおよびＬoutを取得する。
【００９１】
次に、ＣＰＵは、次の式（１−１）の条件を満足するとき、当該流入リンクが渋滞であると判定し、また、式（１−２）の条件を満足するとき、当該流出リンクが渋滞であると判定する。
３．６×（Ｌin ／Ｔin ）＜２０  ［ｋｍ／ｈ］      式（１−１）
３．６×（Ｌout／Ｔout）＜２０  ［ｋｍ／ｈ］      式（１−２）
【００９２】
すなわち、ＣＰＵは、流入リンクおよび流出リンクのそれぞれを車両が走行するときの平均速度が２０ｋｍ／ｈ以下になったとき、渋滞と判定する。なお、渋滞判定の閾値は、２０ｋｍ／ｈに限定されることはなく、他の値であってもよい。また、リンクの道路種別によって異なる値であってもよい。
【００９３】
ＣＰＵは、それぞれの流入リンクおよび流出リンクについて、この判定処理を全日付、全時刻に対して実施し、全実施回数Ｃallに対し、流入リンクが渋滞、流出リンクが非渋滞となる回数Ｃjamを求め、次の式（２）の条件を満足したとき、当該流入リンクが流入するノードをボトルネック箇所であると判定する。
Ｃjam／Ｃall＞０．５                                式（２）
【００９４】
なお、１つの流入リンクに対し、複数の流出リンクがある場合には、そのすべての流出リンクに対し、式（２）によるボトルネック箇所の判定を行い、式（２）の条件を満足する流出リンクが１つでもあった場合には、その流入リンクが流入するノードは、ボトルネック箇所と判定される。
【００９５】
また、式（２）では、ボトルネック箇所判定の閾値を０．５としたが、その閾値は他の値でもよい。また、ここでは、全時間帯について、渋滞判定およびボトルネック箇所判定を行っているが、例えば、朝夕などの混雑時間帯に限って、その判定を行ってもよい。
【００９６】
図１０は、参照リンク候補抽出処理の処理フローの例を示した図である。統計交通情報生成装置１００のＣＰＵは、参照リンク候補抽出処理部１０６の処理として、図１０に示す参照リンク候補抽出処理を実行する。
【００９７】
ＣＰＵは、まず、統計ＤＢ記憶部１６０に記憶されている統計ＤＢを読み込み（ステップＳ６０）、さらに、地図情報記憶部１５０に記憶されている地図情報を読み込む（ステップＳ６１）。
【００９８】
次に、ＣＰＵは、統計ＤＢから補完対象リンク、すなわち、時間欠損リンクを抽出する（ステップＳ６２）。このとき、ＣＰＵは、読み込んだ統計ＤＢを参照して、日種およびリンクＩＤごとに、そのレコードの統計旅行時間のフィールドの０時〜２４時の時刻に対応するサブフィールドを確認して、不明または欠損を表す数値（例えば、“０”）が少なくとも１つ設定されているリンクを、時間欠損リンク、すなわち、補完対象リンクとして抽出する。そして、その抽出した補完対象リンクのリンクＩＤを補完対象リンクリストとして記憶しておく。
【００９９】
次に、ＣＰＵは、その補完対象リンクリストを参照して、そのリンクＩＤを１つずつ取り出して、そのリンクＩＤによって指定されるリンク、つまり、補完対象リンクについての補完対象リンクループ処理（ステップＳ６３からステップＳ７０までの処理）を繰り返して実行する。
【０１００】
次に、ＣＰＵは、その補完対象リンクループ処理の中で、補完参照リンク候補抽出ルール記憶部１８０に記憶されている補完参照リンク候補抽出ルールを読み込み（ステップＳ６４）、その読み込んだ補完参照リンク候補抽出ルールにおけるルールＩＤで指定されるそれぞれの抽出ルールごとに、ルールＩＤループ処理（ステップＳ６５からステップＳ６８までの処理）を繰り返して実行する。
【０１０１】
次に、ＣＰＵは、ルールＩＤループ処理の中で、当該ルールＩＤで指定される補完参照リンク候補を抽出する抽出ルールに基づき、地図情報記憶部１５０を参照して、その抽出条件にマッチする補完参照リンク候補を抽出する（ステップＳ６６）。このステップＳ６６において、ＣＰＵは、次に示す［Ｓ１−１］〜［Ｓ１−４］の処理を実行する。
【０１０２】
［Ｓ１−１］：まず、ＣＰＵは、当該ルールＩＤの抽出条件のなかからメッシュのサブフィールドを参照し、補完参照リンク候補を探索するエリアを切り出す。すなわち、ＣＰＵは、メッシュのサブフィールドが“１”の場合には、補完対象リンクを含む１メッシュを切り出し、“３”の場合には、補完対象リンクを含むメッシュを中心とした３×３の９メッシュを切り出す。ここで、メッシュのサブフィールドが“０”の場合には、メッシュ制限なしであるため全メッシュを対象とする。
【０１０３】
［Ｓ１−２］：次に、ＣＰＵは、前記の抽出条件の中点間距離のサブフィールドを参照し、［Ｓ１−１］で切り出したメッシュ内に存在するリンクの中から、補完参照リンク候補を絞り込む処理を行う。まず、ＣＰＵは、補完対象リンクの始点と終点を結ぶ直線上の中点と、［Ｓ１−１］で切り出したメッシュ内に存在するすべてのリンクの始点と終点とを結ぶ直線上の中点を計算し、抽出条件の中点間距離のサブフィールドに格納されている距離より小であるリンクのみを補完参照リンク候補として抽出する。ここで、メッシュのサブフィールドが“０”の場合については、［Ｓ１−１］で全メッシュが対象となり、全メッシュのリンクにつき中点を求める必要が生じるため、この場合に限っては、補完対象リンクを含む自メッシュを中心とした周回メッシュを順次拡大しつつ、メッシュ内リンクの中点間距離を確認し、抽出条件の中点間距離のサブフィールドに格納されている距離以上のリンクが見つかった段階での周回メッシュ範囲で補完参照リンク候補を抽出する。なお、抽出条件の中点間距離のサブフィールドが“−”の場合は、［Ｓ１−１］で切り出したメッシュ内に存在するすべてのリンクを補完参照リンク候補として抽出する。
【０１０４】
［Ｓ１−３］：次に、ＣＰＵは、［Ｓ１−２］で抽出した補完参照リンク候補と、補完対象リンクとの道路種別における一致に基づく補完参照リンク候補を絞り込む処理を実行する。まず、ＣＰＵは、抽出条件の道路種別のサブフィールドを参照し、“１”の場合には、補完対象リンクと道路種別が一致する補完参照リンク候補のみを抽出する。一方、抽出条件の道路種別のサブフィールドが“０”の場合には、道路種別の条件なしであるため、［Ｓ１−２］で抽出した補完参照リンク候補をそのまま補完参照リンク候補として維持する。
【０１０５】
［Ｓ１−４］：次に、ＣＰＵは、補完対象リンクと［Ｓ１−３］で抽出した補完参照リンク候補との接続判定に基づく補完参照リンク候補を絞り込む処理を実行する。まず、ＣＰＵは、抽出条件の接続関係のサブフィールドに格納されている接続次数と、地図情報記憶部１５０に記憶されている地図情報の始点ノード番号、終点ノード番号を参照して、補完対象リンクから接続次数までのリンクを上流方向、下流方向にさかのぼって特定する。そして、ＣＰＵは、特定リンクのうち［Ｓ１−３］で抽出した補完参照リンク候補と一致するリンクのみを抽出し、改めて補完参照リンク候補とする。ここで、抽出条件の接続関係のサブフィールドが“−”の場合には、［Ｓ１−３］で抽出した補完参照リンク候補をそのまま補完参照リンク候補として維持する。
【０１０６】
［Ｓ１−５］：次に、ＣＰＵは、補完対象リンクと［Ｓ１−４］で抽出した補完参照リンク候補との平行判定に基づく補完参照リンク候補を絞り込む処理を実行する。まず、ＣＰＵは、地図情報記憶部１５０に記憶されている地図情報に基づいて、補完対象リンクの始点ノードおよび終点ノードのノード座標と、各補完参照リンク候補の始点ノードおよび終点ノードのノード座標と、を読み出す。
【０１０７】
ここで、補完対象リンクの始点から終点に向かうベクトルをａ、ある１本の補完参照リンク候補の始点から終点に向かうベクトルをｂとする。そして、抽出条件のリンク角度のサブフィールドに格納されている角度をθとすると、ＣＰＵは、次の式（３）を満足するリンクを補完対象リンク候補として採用する。
θ＞arccos（ａ・ｂ／｜ａ｜・｜ｂ｜）              式(３)
【０１０８】
ステップＳ６６では、以上の処理により抽出した補完参照リンク候補を当該ルールＩＤと対応付けた補完参照リンク候補の情報として出力する。
【０１０９】
ところで、このようにして抽出した補完参照リンク候補には、そのリンクが時間欠損リンクであることもあり得る。その場合には、そのリンクの統計旅行時間情報を欠損リンクの補完に利用できない恐れがある。そこで、ここでは、図示しない補助の処理を加え、ステップＳ６６で抽出した補完参照リンク候補について、さらに、統計ＤＢを参照して、統計旅行時間のフィールドの０時〜２４時の各時刻に対応したサブフィールドを確認し、その８０％以上のサブフィールドにリンク旅行時間として有意のデータが格納されているものを選んで、補完参照リンク候補とするようにしている。
【０１１０】
なお、統計旅行時間のフィールドのサブフィールドが０時〜２４時の５分ごとの時刻に対応している場合には、全部で２８８のサブフィールドがあることになるので、その８０％は、２３０のサブフィールドになる。すなわち、全２８８の統計旅行時間のデータうち２３０の統計旅行時間があれば、補完参照リンク候補となる。ただし、ここで閾値として用いている８０％の値は、他の値であってもよい。
【０１１１】
次に、ＣＰＵは、以上のようにして抽出した補完参照リンク候補に対し、ボトルネック箇所に基づくフィルタリング処理を施す（ステップＳ６７）。そのフィルタリング処理では、ＣＰＵは、次に示す［Ｓ２−１］〜［Ｓ２−４］の処理を実行する。
【０１１２】
［Ｓ２−１］：ＣＰＵは、まず、ボトルネック箇所記憶部１７０を参照して、当該補完対象リンクがボトルネック箇所のノードの流入リンクまたは流出リンクに該当するか否かを判定する。
【０１１３】
［Ｓ２−２］：そして、その判定の結果、当該補完対象リンクがボトルネック箇所のノードの流入リンクまたは流出リンクに該当する場合には、ＣＰＵは、補完参照リンク候補についても、そのリンクがボトルネック箇所のノードの流入リンクまたは流出リンクに該当するか否かを判定する。そして、補完対象リンクおよび補完参照リンク候補それぞれのボトルネック箇所のノードに対する位置関係（流入リンクであるか、または、流出リンクであるか）が一致したときには、その補完参照リンク候補をそのまま補完参照リンク候補として採用する。また、その位置関係が一致しなかったときには、その補完参照リンク候補を補完参照リンク候補から除外する。
【０１１４】
［Ｓ２−３］：ただし、補完対象リンクがボトルネック箇所の流入リンクまたは流出リンクに該当し、さらに、当該ルールＩＤループのルールＩＤが“１”（同一路線）であった場合には、前記［Ｓ２−２］の処理に代えて次の処理を行う。すなわち、ＣＰＵは、補完対象リンクがボトルネック箇所の流入リンクに該当したときには、その流入リンクの上流リンクに該当する補完参照リンク候補は、そのまま補完参照リンク候補として採用するが、その流入リンクに対する流出リンクまたはその流出リンクの下流リンクに該当する補完参照リンク候補は、補完参照リンク候補から除外する。また、補完対象リンクがボトルネック箇所の流出リンクに該当したときには、その流出リンクの下流リンクに該当する補完参照リンク候補は、そのまま補完参照リンク候補として採用するが、その流出リンクに対する流入リンクまたはその流入リンクの上流リンクに該当する補完参照リンク候補は、補完参照リンク候補から除外する。
【０１１５】
［Ｓ２−４］：また、［Ｓ２−１］の判定において、当該補完対象リンクがボトルネック箇所のノードの流入リンクおよび流出リンクのいずれにも該当しない場合には、ＣＰＵは、補完参照リンク候補についても、そのリンクがボトルネック箇所のノードの流入リンクまたは流出リンクに該当するか否かを判定する。そして、ボトルネック箇所のノードの流入リンクおよび流出リンクのいずれにも該当しない補完参照リンク候補、および、ボトルネック箇所のノードの流出リンクに該当する補完参照リンク候補については、そのまま補完参照リンク候補として採用する。また、ボトルネック箇所のノードの流入リンクに該当する補完参照リンク候補については、補完参照リンク候補から除外する。
【０１１６】
なお、以上の処理は、次のようにまとめて表現することもできる。すなわち、ＣＰＵは、補完対象リンクが前記ボトルネック箇所のノードの流入リンクに該当する場合には、補完参照リンク候補から、そのボトルネック箇所のノードの流入リンクまたはその流入リンクの上流リンクに該当するリンク以外のリンクを除外し、補完対象リンクがボトルネック箇所のノードの流入リンクに該当しない場合には、補完参照リンク候補から、そのボトルネック箇所のノードの流入リンクに該当するリンクを除外する。
【０１１７】
ここで、補完参照リンク候補に対し、以上のようなフィルタリング処理を施す目的は、補完参照リンクとして必ずしも適切ではないと思われるボトルネック箇所に該当する流入リンクおよび流出リンクを、補完対象リンクのボトルネック箇所への該当状況をも考慮した上で、補完参照リンク候補から除外することにある。
【０１１８】
以上により、ルールＩＤループ処理が終了すると（ステップＳ６８）、次に、ＣＰＵは、ルールＩＤごとの補完参照リンク候補リストを作成する（ステップＳ６９）。この補完参照リンク候補リストは、前記ルールＩＤごとの補完参照リンク候補を全ルールＩＤに対応付けてリスト化したものである。
【０１１９】
以上により、補完対象リンクループが終了すると（ステップＳ７０）、前記ルールＩＤごとの補完参照リンク候補リストが補完対象リンクごとに、その補完対象リンクに対応付けられて作成される。そこで、ＣＰＵは、その作成された補完対象リンクごと、ルールＩＤごとの補完参照リンク候補リストを補完評価適用処理へ渡し（ステップＳ７１）、参照リンク候補抽出処理を終了する。
【０１２０】
図１１は、図１０の参照リンク候補抽出処理において、補完参照リンク候補が抽出され、フィルタリングされる様子を示した図である。図１１（ａ）では、破線矢印で示したリンクを補完対象リンクとする。
【０１２１】
まず、補完参照リンク候補抽出ルールに基づく補完参照リンク候補抽出処理（図１０：ステップＳ６６参照）では、ルールＩＤ＝１（同一路線）のルール（図７参照）に基づき、補完参照リンク候補として、リンク＃３およびリンク＃４が抽出される。また、ルールＩＤ＝２（平行路線）のルール（図７参照）に基づき、補完参照リンク候補として、リンク＃１およびリンク＃２が抽出される。
【０１２２】
ここで、ボトルネック箇所記憶部１７０には、例えば、次のようなボトルネック箇所の情報が記憶されているとする。すなわち、
ボトルネックＩＤ＝１の上下流リンク情報を
（流入リンク，流出リンク）＝（補完対象リンク，リンク＃４）とし、
ボトルネックＩＤ＝２の上下流リンク情報を
（流入リンク，流出リンク）＝（リンク＃１，リンク＃２）とする。
なお、図１１（ｂ）において、太い網掛けの丸印で示したノードが、これらのボトルネック箇所に相当する。
【０１２３】
これらのデータに対し、ボトルネック箇所に基づくフィルタリング処理（図１０：ステップＳ６７参照）を適用すると、まず、前記［Ｓ２−１］の処理により、補完対象リンクは、ボトルネック箇所の流入リンクに該当すると判定される。
【０１２４】
そして、ルールＩＤ＝１（同一路線）のルールに対しては、リンク＃３は、補完対象リンクの上流リンクに該当するので、［Ｓ２−３］の処理により、補完参照リンク候補として残される。一方、リンク＃４は、補完対象リンクの流出リンクに該当するので、［Ｓ３］の処理により、補完参照リンク候補から除外される。
【０１２５】
また、ルールＩＤ＝２（平行路線）のルールに対しては、リンク＃１は、補完対象リンクと同じ位置関係のボトルネック箇所への流入リンクであるので、［Ｓ２］の処理により、補完参照リンク候補として残される。一方、リンク＃２は、補完対象リンクと異なる位置関係のボトルネック箇所からの流出リンクであるので、［Ｓ２］の処理により、補完参照リンク候補から除外される。
【０１２６】
以上の処理によって、前記のフィルタリング処理終了後の補完参照リンク候補は、ルールＩＤ＝１の補完参照リンク候補がリンク＃３、ルールＩＤ＝２の補完参照リンク候補がリンク＃１となる。なお、図１１（ｂ）において、×印が付されたリンク＃２およびリンク＃４は、補完参照リンク候補から除外されたリンクであることを表している。
【０１２７】
図１２は、補完評価適用処理の処理フローの例を示した図である。統計交通情報生成装置１００のＣＰＵは、補完評価適用処理部１０８の処理として、図１２に示す補完評価適用処理を実行する。この補完評価適用処理によって、補完対象リンク（時間欠損リンク）の欠損データが補完される
【０１２８】
ＣＰＵは、まず、参照リンク候補抽出処理部１０６が受け渡す補完参照リンク候補リストを取得する（ステップＳ８０）。この補完参照リンク候補リストは、補完対象リンクに対応付けられて作成されているので、ＣＰＵは、その補完対象リンクについての補完対象リンクループ処理（ステップＳ８１からステップＳ９０までの処理）を繰り返して実行する。
【０１２９】
次に、ＣＰＵは、補完対象リンクループの中で、統計ＤＢ記憶部１６０を参照して、対象とする補完対象リンクおよび補完参照リンク候補の統計データを読み込み（ステップＳ８２）、その補完参照リンク候補の統計旅行時間を補完ルールＩＤ別に集計・平均して、代表統計旅行時間を算出する（ステップＳ８３）。
【０１３０】
この代表統計旅行時間を算出する処理は、それぞれの補完ルールに対し、複数の補完参照リンク候補が存在する場合に、同じ日種、同じ時刻ごとに、その統計旅行時間を平均化する処理である。その代表統計旅行時間は、以下に示す計算式により求められる。
【０１３１】
ここで、ルールＩＤ＝１，２，３の各場合について、日種Ｉ（Ｉ＝１〜５）、時刻ｔに対する各補完参照リンク候補の統計旅行時間を、それぞれ、
ルールＩＤ＝１の場合：
Ｔrule1_1（Ｉ，ｔ），Ｔrule1_2（Ｉ，ｔ），・・・，Ｔrule1_N1（Ｉ，ｔ）
ルールＩＤ＝２の場合：
Ｔrule2_1（Ｉ，ｔ），Ｔrule2_2（Ｉ，ｔ），・・・，Ｔrule2_N2（Ｉ，ｔ）
ルールＩＤ＝３の場合：
Ｔrule3_1（Ｉ，ｔ），Ｔrule3_2（Ｉ，ｔ），・・・，Ｔrule3_N3（Ｉ，ｔ）
と表す。
なお、時刻ｔは、５分刻みの時刻で、ｔ＝００：００，００：０５，…，２３：５５を表すものとする。以下、時刻ｔの表記は、とくに断らない限り、これと同じ意味であるとする。
また、Ｎ１，Ｎ２，Ｎ３は、各ルールＩＤに対応する補完参照リンク候補の数を表す。ただし、ある時刻ｔにおける統計旅行時間のデータが存在しない補完参照リンク候補は、その数にカウントされないものとする。
【０１３２】
このとき、ルールＩＤ＝１，２，３のそれぞれに対する代表統計旅行時間
Ｔrule1（Ｉ，ｔ），Ｔrule2（Ｉ，ｔ），Ｔrule3（Ｉ，ｔ）
は、次の式（４）により表される。
【０１３３】
【数１】
2011008569.tif 000003
【０１３４】
次に、ＣＰＵは、日種＝１〜５について、日種ループ処理（ステップＳ８４からステップＳ８９までの処理）および時間帯ループ処理（ステップＳ８５からステップＳ８８までの処理）を繰り返して実行する。
【０１３５】
ここで、時間帯とは、１日を、例えば、以下の５つの時間帯に分けたものをいう。
未明（００：００〜０５：００）
朝（０５：００〜１０：００）
昼（１０：００〜１６：００）
夕（１６：００〜２０：００）
夜（２０：００〜２４：００）
【０１３６】
次に、ＣＰＵは、日種ループおよび時間帯ループの中で、そのループ対象の日種および対象時間帯に属する補完対象リンクの有意な統計データ（すなわち、不明または欠損していない統計旅行時間）を真値としたときの補完ルールＩＤごとの代表統計旅行時間の相関係数を算出する（ステップＳ８６）。
【０１３７】
ここで、各ルールＩＤに対する代表統計旅行時間
Ｔrule1（Ｉ，ｔ），Ｔrule2（Ｉ，ｔ），Ｔrule3（Ｉ，ｔ）
を、略記して  Ｔrule（Ｉ，ｔ）  と表し、
同様に、各ルールＩＤに対する時間帯τにおける相関係数
Ｒrule1（Ｉ，τ），Ｒrule2（Ｉ，τ），Ｒrule3（Ｉ，τ）
を、略記して  Ｒrule（Ｉ，ｔ）  と表すと、
その相関係数Ｒrule（Ｉ，τ）は、次の式（５）により算出される。
ただし、ｔは各時間帯内における時刻、例えば、時間帯が朝であれば、ｔ＝０５：００，０５：０５，…，０９：５５である。
【０１３８】
【数２】
2011008569.tif 000004
【０１３９】
ここで、Ｔtarget（Ｉ，ｔ）が不明または欠損している時刻ｔについては、それを除外して計算する。
また、（式４）において、Ｔrule（Ｉ）およびＴtarget（Ｉ）の上部のバーは、それぞれ、対象時間帯における時間平均値であることを示している。
また、Ｒrule（Ｉ，τ）のτは、時間帯を識別する記号である。
【０１４０】
次に、ＣＰＵは、ステップＳ８６で算出されたルールＩＤ、日種、時間帯ごとの相関係数に基づき、補完ルールの適用優先順位を決定する（ステップＳ８７）。すなわち、ＣＰＵは、日種、時間帯ごとに求められた各ルールＩＤに対する相関係数を比較し、相関係数の高いものから順に、適用補完ルールの優先順位を決定する。
【０１４１】
以上により、時間帯ループ、日種ループおよび補完対象リンクループを終了すると（ステップＳ８８、ステップＳ８９、ステップＳ９０）、この時点で、各補完対象リンクに対して、各ルールＩＤ、各日種、各時刻ｔについての代表統計旅行時間と、各日種、各時間帯それぞれについての補完ルールの適用優先順位と、が求められていることになる。
【０１４２】
そこで、ＣＰＵは、その補完ルールの適用優先順位に基づき定められる補完ルールのルールＩＤに対応する同じ日種、同じ時刻の代表統計旅行時間を用いて、補完対象リンクの欠損時刻の統計旅行時間を補完する（ステップＳ９１）。
【０１４３】
すなわち、補完対象リンクの欠損した統計旅行時間は、その補完対象と同じ日種で同じ時間帯における優先順位１位の補完ルールの代表統計旅行時間によって補完される。ただし、優先順位１位の補完ルールによる代表統計旅行時間が欠損していた場合は、優先順位２位の補完ルールの代表統計旅行時間により補完される。以下、同様に、高位の優先順位の補完ルールの代表統計旅行時間が欠損していた場合には、それより下位の優先順位の補完ルールのうちで最高位の優先順位の補完ルールの代表統計旅行時間により補完される。
【０１４４】
ＣＰＵは、以上のようにして、統計ＤＢにおける欠損データを補完すると、その補完済みの統計ＤＢの統計データを補完済み統計ＤＢ２００へ出力し（ステップＳ９２）、図１２に示した補完評価適用処理を終了する。
【０１４５】
図１３は、時間帯ごとの補完ルールの適用優先順位のテーブルの例を示した図である。このようなテーブルは、それぞれの補完対象リンクごと、日種ごとに作成される。なお、図１３では、小さい数値のほうが優先順位は高いものとする。例えば、図１３では、未明の時間帯では、補完ルールＩＤ：１の補完ルールが最も優先順位が高く、また、朝の時間帯では、補完ルールＩＤ：２の補完ルールが最も優先順位が高いことなどを表している。
【０１４６】
このように、本実施形態における補完評価適用処理によれば、補完対象リンクの統計データ（統計旅行時間）と、各補完ルールに従って求められた代表統計データ（代表統計旅行時間）と、により求められる各時間帯における相関係数に基づき、各時間帯に対して、補完ルールの適用優先順位を定めることができる。そして、補完対象リンクの欠損データは、優先度の最も高い補完ルールに従って求められた代表統計データ、つまり、最も相関度（相関係数）の大きい代表統計データによって補完される。
【０１４７】
すなわち、本実施形態によれば、補完対象データ（欠損データ）は、それぞれの時間帯ごとに、より相関度の大きい代表統計データに基づき補完されていることになる。言い換えれば、補完対象データの補完に際し、その補完ルールが動的に切替えられて適用されていることになる。従って、補完されるデータの精度が向上することになる。
【０１４８】
以上の実施形態では、相関係数を補完ルールの適用優先順位決定の評価指標として用いているが、補完対象リンクの統計データ（統計旅行時間）と代表統計データ（代表統計旅行時間）との相対誤差を、その評価指標として用いてもよい。
【０１４９】
なお、各時間帯における相対誤差Ｅrule（Ｉ，τ）は、次の式（６）により算出される。
【数３】
2011008569.tif 000005
【０１５０】
ここで、ｔは各時間帯内における時刻、例えば、時間帯が朝であれば、ｔ＝０５：００，０５：０５，…，０９：５５である。また、τは、各時間帯を識別する記号である。
また、Ｔtarget（Ｉ，ｔ）が不明または欠損している時刻ｔについては、それを除外して計算する。従って、Ｎτは、時間帯τにおける有意のデータの数である。
また、相対誤差Ｅrule（Ｉ，τ）は、各ルールＩＤに対する各時間帯τにおける相対誤差
Ｅrule1（Ｉ，τ），Ｅrule2（Ｉ，τ），Ｅrule3（Ｉ，τ）
を略記したものである。
【０１５１】
なお、このように誤差を補完ルールの適用優先順位決定の評価指標として用いる場合には、その相対誤差が小さいほどその優先順位が高く決定される。
【符号の説明】
【０１５２】
１００  統計交通情報生成装置
１０２  統計ＤＢ作成処理部
１０４  ボトルネック抽出処理部
１０６  参照リンク候補抽出処理部
１０８  補完評価適用処理部
１２０  プローブＤＢ
１３０  ＶＩＣＳＤＢ
１４０  日種カレンダ記憶部
１５０  地図情報記憶部
１６０  統計ＤＢ記憶部
１７０  ボトルネック箇所記憶部
１８０  補完参照リンク候補抽出ルール記憶部
２００  補完済み統計ＤＢ
【図１】
2011008569.tif 000006
【図２】
2011008569.tif 000007
【図３】
2011008569.tif 000008
【図４】
2011008569.tif 000009
【図５】
2011008569.tif 000010
【図６】
2011008569.tif 000011
【図７】
2011008569.tif 000012
【図８】
2011008569.tif 000013
【図９】
2011008569.tif 000014
【図１０】
2011008569.tif 000015
【図１１】
2011008569.tif 000016
【図１２】
2011008569.tif 000017
【図１３】
2011008569.tif 000018
【図１４】
2011008569.tif 000019