(57)【要約】【課題】あるドライバーに関する十分な量の走行履歴データが存在しない状況においても、交通情報を適切に補正し、高精度な交通情報を得る。【解決手段】ドライバーの属性に関する情報が含まれるドライバープロファイルと、ドライバーによって走行された結果のデータである走行履歴データと、ドライバープロファイルに基づき走行履歴データをドライバーの属性分類ごとに分類するデータ分類手段と、ドライバーの属性分類ごとに分類された走行履歴データを用いて交通情報データを属性分類ごとに補正するための属性分類別走行特性データを生成する走行特性データ生成手段とを備える。【選択図】  図１
2011085431.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
経路探索のために用いる交通情報データと地図データを記憶した記憶手段を備え、当該交通情報データと地図データに基づき、出発地から目的地までの推奨経路を探索する経路探索手段を備えた車両の経路誘導装置において、
他の複数のドライバーによる走行履歴データをドライバーの属性に基づく属性分類ごとに分類して求めた、前記交通情報を所定の属性分類ごとに補正するための属性分類別走行特性データを走行特性データ生成装置から受信するデータ通信手段と、
当該車両のドライバーが該当する属性分類の属性分類別走行特性データを用いて前記交通情報データを補正する交通情報補正手段と、
を備え、
前記経路探索手段は、前記交通情報補正手段により補正した交通情報データを用いて推奨経路を探索すること
を特徴とした経路誘導装置。
【請求項２】
ドライバーの属性情報が含まれるドライバープロファイルと、
ドライバーごとの走行データである走行履歴データと、
前記ドライバープロファイルに基づき、前記走行履歴データをドライバーごとに分類するデータ分類手段と、
前記ドライバープロファイルに登録されているドライバーごとに分類された前記走行履歴データと前記交通情報データを用いて前記属性分類ごとに補正するためのドライバー別走行特性データを生成する走行特性データ生成手段
をさらに備え、
前記交通情報補正手段は、前記属性分類別走行特性データまたは前記ドライバー別走行特性データを用いて前記交通情報データを補正すること
を特徴とする請求項１に記載の経路誘導装置。
【請求項３】
前記走行特性データ生成手段は、ドライバーごとに分類された前記走行履歴データが第１の所定数より多く記録されている場合には、前記交通情報データの補正に用いるためのドライバー別走行特性データを生成し、第１の所定数以下で第２の所定数より多い場合には、前記属性分類別走行特性データに基づきドライバー別走行特性データを生成を生成すること
を特徴とする前記請求項２に記載の経路誘導装置。
【請求項４】
前記ドライバープロファイルは、各ドライバーのユーザＩＤを含み、
前記走行履歴データは、走行した道路リンクのリンク番号と、当該道路リンクにおける旅行時間または平均速度のいずれか一方とを含み、
前記データ分類手段は、前記ドライバープロファイルの情報に含まれるユーザＩＤに基づき、該ユーザＩＤごとに前記走行履歴データを分類し、
前記走行特性データ生成手段は、分類されたユーザＩＤごとの走行履歴データの分量に基づき、前記ドライバー別走行特性データの生成方法を決定すること
を特徴とする前記請求項３に記載の車載装置。
【請求項５】
前記走行特性データ生成手段は、
ドライバーごとに分類された前記走行履歴データが前記第１の所定数以下で前記第２の所定数より多い場合には、該ドライバーの走行履歴データと前記交通情報データについて各リンクにおける旅行時間または平均速度を比較し、前記走行履歴データから前記交通情報データを減算して得られる差分を求め、該差分と乖離度が最小となる属性分類の前記属性分類別走行特性データをドライバー別走行特性データとして求めること
を特徴とする前記請求項４に記載の車載装置。
【請求項６】
複数のドライバーの走行履歴データを用いて交通情報データを補正する走行特性データを生成する走行特性データ生成装置であって、
ドライバーの属性に関する情報が含まれるドライバープロファイルと、
ドライバーごとの走行データを蓄積した走行履歴データと、
前記ドライバープロファイルに基づき、前記走行履歴データを所定の属性分類ごとに分類するデータ分類手段と、
前記属性ごとに分類された前記走行履歴データを用いて前記交通情報データを属性分類ごとに補正するための属性分類別走行特性データを生成する走行特性データ生成手段を備えたことを特徴とする走行特性データ生成装置。
【請求項７】
前記ドライバープロファイルは、各ドライバーのユーザＩＤを含み、更に生年月日，性別，免許取得日，累積運転距離の少なくとも一以上の情報を含み、
前記走行履歴データは、走行したリンク番号と、前記リンクの旅行時間または平均速度のいずれか一方とを含み、
前記データ分類手段において、前記属性分類は、前記ドライバープロファイル及び前記走行履歴データに含まれる情報に基づき決定されること
を特徴とする請求項６に記載の走行特性データ生成装置。
【請求項８】
前記走行特性データ生成手段は、
前記ドライバーの属性分類ごとの前記走行履歴データと前記交通情報データにおけるリンクごとの旅行時間を比較し、前記走行履歴データから前記交通情報を減算して得られる差分を求め、該差分の平均値を各リンクの交通情報データを属性分類ごとに補正するための属性分類別走行特性データとして求めること
を特徴とする請求項６に記載の走行特性データ生成装置。
【請求項９】
請求項１乃至５に記載の経路誘導装置において、
前記走行特性データ生成装置は請求項６乃至８に記載の走行特性データ生成装置であり、
前記走行特性データ生成装置と前記経路誘導装置とを繋ぐデータ通信装置及び通信ネットワークから構成されること
を特徴とする車載情報システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、経路計算に用いる交通情報を補正することで経路の品質を向上させる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ナビゲーションシステムに代表される車載装置においては、渋滞による遅延を避けた経路案内を行い、より早く目的地に到着できるようにすることが求められている。具体的には、交通情報、特に道路区間（リンクと呼ばれる）ごとの旅行時間情報をコストとして用い、ダイクストラ法と呼ばれる最小コスト経路探索法によって探索した経路を案内している。
【０００３】
しかし、ここで用いられる旅行時間情報は、平均的なドライバーにおける走行時間を表現したものであるため、各ドライバーにとって安全運転指向やせっかち運転指向などそのドライバーの運転傾向に関わる走行特性によっては必ずしも精度が良いものではなかった。
【０００４】
個々のドライバーの走行特性を考慮することで旅行時間情報の精度を向上させようとする従来の技術として、特開２００２−３１２８８５号公報には、リンクの将来の道路状況（旅行時間等）を推定し、各ドライバーがこの推定された道路状況下で車両を運転するときの走行速度を各ドライバーの嗜好運転速度として推定し、リンクの距離と推定された嗜好運転速度とを用いて各リンクの所要時間を推定する技術が記載されている。
【０００５】
また、個々のドライバーの走行特性を考慮することで旅行時間情報の精度を向上しようとする別の従来の技術として、特開２００５−２４１５１９号公報には、車両の走行状態を計測したデータを走行履歴情報として蓄積し、この走行履歴情報と交通情報に基づいて経路上の交通情報を予測することで、目的地を含む経路上の任意地点への到着時刻を予測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−３１２８８５号公報
【特許文献２】特開２００５−２４１５１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記いずれの公知技術においても次のような課題がある。即ち、あるドライバーの走行履歴データが存在しない、あるいは十分な量の走行履歴データが存在しない状況においては、旅行時間情報を高精度に補正することができない。これは、そのドライバーが、走行履歴データを取得する車載装置を初めて使う場合や数回目に使う場合には、上記いずれの公知技術も十分に効果を発揮しないことを意味する。さらに、車載装置によって多くの走行履歴データを取得した後においても、ドライバーがこれまで走行したことのない道路については嗜好運転速度を取得できないため適用できない。
【０００８】
また、前述した最小コスト経路探索法であるダイクストラ法は、出発地から目的地に至る全ての道路区間（リンク）の旅行時間を基本的には隈無く探索，計算する手法であり、一部の道路の旅行時間情報に対してしか補正が適用されない状況では、十分な品質の推奨経路を得ることは困難である。なぜなら、旅行時間情報が補正されない道路には、住宅地の生活道路など一般的に渋滞のない状況が想定される道路や交通量の少ない道路が想定され、経路としてこのような道路を選択する傾向の高い不自然な経路が算出されることが多くなるからである。
【０００９】
本発明は、このような課題を解決し、各ドライバーについて走行履歴データが十分に存在しない状況においても、推定される走行特性を考慮して旅行時間情報を高精度に補正することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
ドライバーの走行履歴データが十分に存在しない状況においても、推定される走行特性を考慮して旅行時間情報を高精度に補正することを可能にし、ドライバーの走行履歴データの分量に応じて適切な走行特性データを生成し旅行時間情報を高精度に補正することも可能にするため、本発明の走行特性データ生成装置は、ドライバーによって走行された結果のデータである走行履歴データと、ドライバーの属性に関する情報が含まれるドライバープロファイルと、このドライバープロファイルに基づいて走行履歴データを属性分類ごとに分類するデータ分類手段と、ドライバーの属性ごとに分類した走行履歴データを用いて交通情報データを属性分類ごとに補正するための属性分類別走行特性データを生成する走行特性データ生成手段とを備える。
【００１１】
また、本発明の車載装置は、目的地を入力する手段と、推奨経路を探索するための交通情報と、交通情報を属性分類ごとに補正するための属性分類別走行特性データと、属性分類別走行特性データを用いて交通情報を補正する交通情報補正手段と、補正された交通情報を用いて目的地までの推奨経路を探索する経路探索手段と、探索した推奨経路に従って誘導情報を生成し誘導案内する経路誘導手段とを備える。
【００１２】
また、本発明の車載装置は、さらに、ドライバーの属性に関する情報が含まれるドライバープロファイルと、ドライバーによって走行された結果のデータである走行履歴データと、ドライバープロファイルに基づき走行履歴データを属性分類ごとに分類するデータ分類手段と、ドライバーの属性ごとに分類された走行履歴データを用いて交通情報データを属性分類ごとに補正するための属性分類別走行特性データを生成する走行特性データ生成手段を備える。
【００１３】
また、本発明の車載情報システムは、走行特性データ生成装置と、車載装置と、走行特性データ生成装置及び車載装置とを繋ぐデータ通信装置及び通信ネットワークを備える。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ドライバーの走行履歴データが十分に存在しない状態であっても、そのドライバーと同じ属性分類に属する別のドライバーの走行履歴データに基づく属性分類別走行特性データを走行特性データ生成装置から入手し適用することで、交通情報データを適切に補正できる。また、ドライバーの走行履歴データの収集状況に応じて、適切な属性分類別走行特性データを生成または選択することで、ドライバーの運転特性を考慮して交通情報データを適切に補正できる。
【００１５】
これによって、精度の高い補正交通情報データが得られるようになる。そして、この精度の高い補正交通情報を用いた最短時間経路探索により、より確実に渋滞を避けた高品質な経路誘導を行うことができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の走行特性データ生成装置及び車載装置から構成される車載情報システムの構成図である。
【図２】本発明の第１実施形態における車載装置の機能ブロック図である。
【図３】地図データのデータフォーマットの一例である。
【図４】走行履歴データのデータフォーマットの一例である。
【図５】ドライバープロファイルのデータフォーマットの一例である。
【図６】基準交通情報データのデータフォーマットの一例である。
【図７】属性分類別走行特性データのデータフォーマットの一例である。
【図８】走行特性データ生成装置側の走行特性データ生成装置側メイン処理フローである。
【図９】第１実施形態における車載装置の処理フローである。
【図１０】車載装置の経路誘導におけるディスプレイの表示の一例である。
【図１１】本発明の第２実施形態における車載装置の機能ブロック図である。
【図１２】第２実施形態における車載装置側の属性分類別走行特性データ生成処理フローである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。
【００１８】
（第１実施形態）
本発明の一実施形態にかかる走行特性データ生成装置１０、及び車載装置１１から構成される車載情報システムの構成を図１に示す。この車載情報システムは、走行特性データ生成装置１０，車載装置１１，データ通信装置１２，車載装置１１及びデータ通信装置１２を搭載した自動車１３、及び通信ネットワーク１４から構成される。車載装置１１は、通信ネットワーク１４を介して走行特性データ生成装置１０と接続される。
【００１９】
本発明を用いた走行特性データ生成装置１０は、ドライバー属性分類条件１００，データ分類部１０１，走行履歴データ１０２，属性分類別走行特性データ生成部１０３，基準交通情報データ１０４，属性分類別走行特性データ１０５、及びドライバープロファイル１０６を備え、個々のドライバーを分類して、その分類に基づいて様々なドライバーの走行履歴データを分析した走行特性データを生成する機能を有する。
【００２０】
走行特性データ生成装置１０は、通信ネットワーク１４を介して車載装置１１と接続され、車載装置１１からはドライバーごとの走行履歴データ１０２を受信，蓄積し、車載装置１１へは属性分類別走行特性データ１０５を送信する。走行特性データ生成装置１０を構成する各部については後に詳述する。また、走行特性データ生成装置１０は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）やワークステーション，サーバー，大型計算機などのコンピュータ装置であり、そのハードウェア構成は、ＣＰＵ，メモリ，ＨＤＤ，ＤＶＤドライブ，ディスプレイ，キーボード，マウス等から構成される。
【００２１】
車載装置１１は、カーナビゲーションシステムに代表されるように、目的地までの最短時間経路を交通情報等を用いて算出し、この算出結果により得られた経路に基づいて誘導案内を行う。また車載装置１１は、自動車１３の走行履歴データを蓄積する機能を有する。本実施形態における車載装置１１の機能ブロック図を図２に示す。車載装置１１は、目的地設定部１１０，交通情報補正部１１１，基準交通情報データ１１２，属性分類別走行特性データ１１３，経路探索部１１４，探索データ１１５，経路誘導部１１６，走行履歴蓄積部１１７、及び走行履歴データ１１８を備える。
【００２２】
車載装置１１は、通信ネットワーク１４を介して走行特性データ生成装置１０と接続され、入力装置４４によるユーザからの要求に応じて、走行特性データ生成装置１０にアクセスして、走行特性データ生成装置１０からは属性分類別走行特性データ１１５を受信し、これを保存する。そして走行特性データ生成装置１０へは、収集したドライバーの走行履歴データ１１８を送信する。車載装置１１を構成する各部については後に詳述する。
【００２３】
データ通信装置１２は、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）５０を介して車載装置１１に接続され、通信ネットワーク１４に接続するためのモデムを備えている。具体的な例を挙げると、ＰＨＳ（Personal Handyphone System），ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）、その他、セルラー通信あるいは近距離用無線ＬＡＮ通信等に対応する通信モデム、またはこのような通信モデムを内蔵した携帯電話やデータ通信カードに相当する
。車載装置１１は、このデータ通信装置１２により通信ネットワーク１４に接続し、さらに通信ネットワーク１４を介して走行特性データ生成装置１０と接続することができる。
【００２４】
車載装置１１は、図１に示すように、演算処理部４０，ディスプレイ４１，データ記憶装置４２，音声入出力装置４３，入力装置４４，車輪速センサ４５，地磁気センサ４６，ジャイロセンサ４７，ＧＰＳ（Global Positioning System）受信装置４８，車内ＬＡＮ（Local Area Network）装置４９を備えたハードウェア構成となっている。
【００２５】
演算処理部４０は、様々な処理を行う中心的ユニットである。その処理の１つは、車輪速センサ４５，地磁気センサ４６，ジャイロセンサ４７といった各種センサやＧＰＳ受信装置４８から出力される情報を基に現在地を求める測位処理である。また、得られた現在地の情報に基づいて、ディスプレイ４１における表示に必要な地図データをデータ記憶装置４２から読み出す処理を行う。読み出した地図データは、グラフィックス展開して、そこに現在地を示すマーク（アイコン）を重ねてディスプレイ４１へ表示する。さらに、データ記憶装置４２に記憶されている地図データ１１９等を用いて、ユーザが設定した目的地と現在地（出発地）とを結ぶ推奨経路を探索し、音声入出力装置４３やディスプレイ４１を用いて、ユーザに対してこの推奨経路に沿った誘導案内を行う。これらの機能を含め、後述する図２の各機能は、この演算処理部４０で実現する機能である。
【００２６】
ディスプレイ４１は、演算処理部４０で生成されたグラフィックス情報を表示するユニットであり、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）または液晶ディスプレイなどで構成される。演
算処理部４０とディスプレイ４１との間の信号は、ＲＧＢ信号やＮＴＳＣ（National Television System Committee）信号で接続するのが一般的である。
【００２７】
データ記憶装置４２は、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭなどの光学記憶媒体、あるいはハードディスクなどの磁気記憶媒体，不揮発性半導体メモリといった記憶媒体と、これら記憶媒体の読み取り／書き込み装置で構成されている。この記憶媒体には、地図データ，目的地設定用のＰＯＩ（Point of Interests）データ，経路探索用の探索データなどの各種データが格納されている。
【００２８】
データ記憶装置４２に格納される地図データ１１９のフォーマットを図３に示す。この図では、地図データ１１９を２次メッシュ単位のデータである２次メッシュ情報として管理している例を表しており、２次メッシュのメッシュコードである「２次メッシュコード」ごとに、そのメッシュ領域に含まれる道路を構成する各リンクのリンク情報を含んでいる。そして、リンク情報は、「リンク番号」ごとにリンクを構成する開始ノードと終了ノードの２つのノードの座標情報である「始点座標」と「終点座標」，リンクを含む道路の種別情報である「道路種別コード」，リンクの長さを示す情報である「リンク長」，リンクの制限速度を示す情報である「規制速度」，リンクの開始ノードと終了ノードの２つのノードにそれぞれ接続するリンクのポインタなどを含んでいる。なお、ここでは、リンクを構成する２つのノードについて開始ノードと終了ノードとを区別することで、同じ道路の上り方向と下り方向とを、それぞれ別のリンクとして管理するようにしている。
【００２９】
音声入出力装置４３は、演算処理部４０で生成したユーザへのメッセージを音声信号に変換し出力する。また、ユーザが発した音声を認識し演算処理部４０にその内容を転送する処理を行う。入力装置４４は、ユーザからの指示を受け付ける装置であり、スクロールキーや縮尺変更キーなどのハードスイッチ，ジョイスティック，ディスプレイ４１上に貼られたタッチパネル，音声入力用のマイクなどで構成される。
【００３０】
車輪速センサ４５，地磁気センサ４６，ジャイロセンサ４７などの各種センサとＧＰＳ受信装置４８は、車載装置１１で現在地（自車位置）を検出するために使用されるものである。車輪速センサ４５は、車輪の円周と計測される車輪の回転数の積から走行距離を測定し、さらに対となる車輪の回転数の差から曲がった角度を計測する。地磁気センサ４６は、地球の磁場を検知し、移動体が向いている方角を検出する。ジャイロセンサ４７は、光ファイバジャイロや振動ジャイロ等で構成され、センサが回転した角度を検出するものである。ＧＰＳ受信装置４８は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信し、移動体とＧＰＳ衛星間の距離と距離の変化率を３基以上の衛星に対して測定することで移動体の現在位置，進行速度，進行方位、及び現在時刻を測定する。
【００３１】
車内ＬＡＮ装置４９は、車載装置１１が搭載された自動車１３に設けられた車内ＬＡＮと接続するための装置であり、この車内ＬＡＮを流れる様々な情報、例えばドアの開閉情報，ライトの点灯状態情報，エンジンの状況や故障診断結果などを受ける。
【００３２】
次に、図１の走行特性データ生成装置１０について説明する。
【００３３】
ドライバー属性分類条件１００は、走行特性の観点から個々のドライバーをその属性で分類するための条件である。ここで、同一属性分類内におけるドライバーの走行特性は似ていることが望ましい。そこで、運転に対する慣れ／経験と関係する可能性が高い免許取得後の年数，免許取得後の累積運転距離、さらには運転に際しての身体の反応速度に影響が考えられる年齢，走行地点の天候や明るさといった要因を走行特性の分類の際に考慮する。例えば、走行特性を年齢で分類する第一の例を考える。この場合、年齢３０歳未満の若年層を属性分類１、３０歳以上５０歳未満を属性分類２、５０歳以上６５歳未満を属性分類３、６５歳以上の高齢者層を属性分類４に分けるとすると、この分類ルールがドライバー属性分類条件となる。年齢以外で分類する別の方法として、免許取得後の年数，免許取得後の累積運転距離など運転の熟練度と関係のあるものでもよい。
【００３４】
また、上記分類方法に、行動範囲の違いが反映される可能性のある性別条件を加味してもよく、上記第一の例でいえば、３０歳未満の男性，３０歳未満の女性，３０歳以上５０歳未満の男性，３０歳以上５０歳未満の女性，…といった分類の組み合わせとなる。また、上記分類方法に、路面状態（乾燥，湿潤，凍結）または天候（晴，雨，雪）を加味してもよく、上記第一の例を用いて路面状態で分類する例をいえば、３０歳未満の乾燥路面，３０歳未満の湿潤路面，３０歳以上５０歳未満の乾燥路面，３０歳以上５０歳未満の湿潤路面，…といった分類の組み合わせになる。また、上記分類方法に、屋外の明るさ（明るい，暗い）や時間帯（朝，昼，晩）を加味してもよく、上記第一の例を用いて屋外の明るさで分類する例をいえば、３０歳未満の屋外が明るい状況，３０歳未満の屋外が暗い状況，３０歳以上５０歳未満の屋外が明るい状況，３０歳以上５０歳未満の屋外が暗い状況，…といった分類になる。これらの分類条件は、走行特性データ生成装置１０が備える図示されていないＨＤＤなどのデータ記憶装置にデータファイルとして格納される。
【００３５】
走行履歴データ１０２は、車載装置１１で計測され蓄積された車両ごとの走行履歴データ１１８を、データ通信装置１２、及び通信ネットワーク１４を介して走行特性データ生成装置１０が収集したデータである。走行履歴データ１０２のデータも、ドライバー属性分類条件１００と同様、データ記憶装置にデータファイルとして格納される。走行履歴データ１０２のデータフォーマットの一例を図４に示す。走行履歴データ１０２の生成方法については、車載装置１１の走行履歴蓄積部１１７の説明で詳述する。
【００３６】
ドライバープロファイル１０６は、個々のドライバーに関する情報を含むデータである。ドライバープロファイル１０６のデータは、走行特性データ生成装置１０において、ドライバー属性分類条件１００と同様にＨＤＤなどのデータ記憶装置にデータファイルとして格納される。ドライバープロファイル１０６のデータフォーマットの一例を図５に示す。ドライバープロファイルは、個々のドライバーを識別するためのＩＤであるドライバーＩＤ（走行履歴データに含まれるものと同じ）、生年月日，性別，免許取得日，累積運転距離から構成される。これらの情報を参照することで、ドライバーの属性分類ができるようになる。ドライバープロファイル１０６は、車載装置１１を購入したユーザがウェブサイトまたは郵便はがき等によりユーザ登録する際に提供された各情報から作成される。
【００３７】
データ分類部１０１は、ドライバー属性分類条件１００及びドライバープロファイル１０６に基づき、走行履歴データ１０２を分類するところである。この分類処理の詳細については、処理フローとともに後述する。
【００３８】
基準交通情報データ１０４は、データ分類部１０１により分類された属性分類別の走行履歴データが、どのような傾向を持っているかを判断するために比較する基準的な交通情報データである。例えば、交通情報センターなどから提供されるリンクごとの旅行時間データや、提供されたリンク旅行時間を曜日や時間帯別に統計処理された統計旅行時間データ等が用いられる。基準交通情報データ１０４は、走行特性データ生成装置１０におけるＨＤＤなどデータ記憶装置にデータファイルとして格納される。基準交通情報データ１０４のデータフォーマットの一例を図６に示す。この図に示すように、基準交通情報データ１０４は、リンク番号，リンク長、及び基準旅行時間から構成される。
【００３９】
属性分類別走行データ生成部１０３は、データ分類部１０１で分類された走行履歴データを基準交通情報データ１０４と比較することにより、走行履歴データの基準交通情報データに対する傾向を分析し、基準交通情報データを補正するためのパラメータである属性分類別走行特性データ１０５を生成する。
【００４０】
属性分類別走行特性データ１０５のデータフォーマットの一例を図７に示す。属性分類別走行特性データ１０５は、前述した属性分類８１〜８４それぞれについての、リンクごとの補正パラメータから構成される。なお、補正パラメータは基準交通情報データ１０４を補正する値になる。この実施例においては、基準交通情報データ１０４における基準値である基準旅行時間としてリンクごとの旅行時間［秒］を用いており、このため補正パラメータもリンク旅行時間を補正する量［秒］としている。補正パラメータが正の場合は基準旅行時間を増加させるよう補正し、補正パラメータが負の場合は基準旅行時間を減少させるように補正することを意味している。なお、この属性分類別走行データ生成部１０３における処理の詳細については、走行特性データ生成装置１０の処理フローとともに後述する。
【００４１】
以上により、走行特性データ生成装置１０において、属性分類ごとの補正パラメータである属性分類別走行特性データ１０５が生成される。これによりドライバーの走行履歴データが存在しないリンクについても、そのドライバーと同じ属性分類に属する別のドライバーの走行履歴データから属性分類別走行特性データ１０５を生成しておき、この属性分類別走行特性データ１１３を車載装置１１で利用し、基準交通情報データ１１２を補正することで精度の高い補正交通情報を得ることができるようになる。
【００４２】
次に、図２に示す車載装置１１の動作を実現する各部の処理について説明する。
【００４３】
目的地設定部１１０は、ユーザが車載装置１１を操作することによって目的地を設定するためのＨＭＩ（Human Machine Interface）である。
【００４４】
基準交通情報データ１１２は、走行特性データ生成装置１０における基準交通情報データ１０４と同等のデータであり、データ通信装置１２及び通信ネットワーク１４を介して走行特性データ生成装置１０の基準交通情報データ１０４をダウンロードして取得するか、ＦＭ多重放送，ＤＳＲＣまたはビーコン通信を介して交通情報センターからのデータを受信して作られる。あるいは、走行特性データ生成装置１０に保持される基準交通情報データ１０４を、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に一旦格納し、図示されていない読取装置により車載装置１１にコピーまたは移動してもよい。
【００４５】
属性分類別走行特性データ１１３は、走行特性データ生成装置１０における属性分類別走行特性データ１０５と同等のデータであり、データ通信装置１２及び通信ネットワーク１４を介して走行特性データ生成装置１０より属性分類別走行特性データ１０５をダウンロードして得られる。あるいは、走行特性データ生成装置１０に保持される属性分類別走行特性データ１０５を、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に一旦格納し、これから図示されていない読取装置により読み取って車載装置１１にコピーまたは移動してもよい。
【００４６】
交通情報補正部１１１は、属性分類別走行特性データ１１３を用いて基準交通情報データ１１２を補正する処理を行う。
【００４７】
探索データ１１５は、図３に示した地図データ１１９のフォーマットで定義されているデータ以外の、経路探索と誘導に用いるデータがエリアの識別ＩＤを表すメッシュコードごとに、格納されている。また、探索データ１１５には、対応するメッシュ領域に含まれている道路以外の道路構造物の情報（例えば、名称，種別，座標情報など）や緑地帯や山岳地のほか、河川，湖沼，海などの水系に関する情報も含まれている。
【００４８】
経路探索部１１４は、データ記憶装置４２に記憶されている地図データ１１９や探索データ１１５等を参照して、ＧＰＳ受信装置４８から得られる現在地またはユーザが設定する出発地と、目的地設定部１１０で設定された目的地とを結ぶ最適な経路（推奨経路）を探索する処理を行う。また経路誘導部１１６は、データ記憶装置４２に記憶されている地図データ１１９等を参照し、音声入出力装置４３やディスプレイ４１を用いて、経路探索部１１４で求めた経路をユーザに対して誘導案内する処理を行う。
【００４９】
走行履歴蓄積部１１７は、データ記憶装置４２に格納された地図データ１１９の各種データや、走行中の車輪速センサ４５，地磁気センサ４６，ジャイロセンサ４７の各種センサ及びＧＰＳ受信装置４８で計測される位置情報、および車内ＬＡＮ装置４９を介して得られた車載装置１１外部からのデータに基づき、走行履歴を生成し、走行特性データ生成装置１０の走行履歴データ１０２と同様の図４に示すようなデータフォーマットに従って、走行履歴データ１１８として出力する処理を行う。
【００５０】
ここで、図４のフォーマットに示した走行履歴データの生成処理について説明する。図４の各行のデータ列を１レコードと呼ぶこととし、各レコードはドライバー別，走行したリンク別，リンクを通過した日時別のデータとして走行履歴が記録される。
【００５１】
「ドライバーＩＤ」は、車載装置１１固有に割り当てられたドライバーＩＤ番号がデータ記憶装置４２に格納されており、この番号を参照することで得られる。なお、車載装置１１を利用するドライバーが複数存在し夫々を識別できる場合には、各ドライバーに対応したＩＤ番号を参照するようにしてもよい。
【００５２】
「通過日時」は、車載装置のＧＰＳ受信装置４８から得られる１秒単位の情報である。
これはリンクの通過日時を表す。リンクの通過日時としては、リンクの開始ノードまたは終了ノードいずれかの通過日時に統一して記録するが、ここではリンクの開始ノードを通過した日時を記録するものとする。
【００５３】
「リンク番号」は、車載装置の車輪速センサ４５，地磁気センサ４６，ジャイロセンサ４７、及びＧＰＳ受信装置４８から１秒以下の頻度で得られる緯度・経度の情報により求めた現在地の位置情報を、データ記憶装置４２に格納される地図データ１１９に含まれるリンクの開始ノード及び終了ノードを含むリンク内各座標とマッチングすることによって特定される。
【００５４】
「リンク長」は、地図データ１１９に含まれており、対応するリンク番号をキーにして参照することができる。
【００５５】
「リンク旅行時間」は、リンクの開始ノード及び終了ノードの通過日時を特定し、終了ノード通過日時と開始ノード通過日時との差から算出することができる。この値も通過日時と同様に、１秒単位のデータである。なお、リンク旅行時間の代わりに、リンク旅行時間とリンク長を用いて得られるリンク平均速度を走行履歴データに記録するようにしてもよい。
【００５６】
「路面状態」と「屋外の明るさ」は、車載装置１１の車内ＬＡＮ装置４９を介して、車載装置１１の外部から得られる値である。路面状態は、自動車に備えられた車載カメラ及び画像認識装置から認識され、屋外の明るさは、自動車に備えられた照度センサから得られる。
【００５７】
このようにして自動車１３の走行履歴をレコード単位で蓄積した走行履歴データ１１８は、データ通信装置１２を介して走行特性データ生成装置１０に集められ、走行履歴データ１０２が生成される。
【００５８】
次に、図８を用いて、本発明に関わる走行特性データ生成装置１０の処理について説明する。
【００５９】
はじめに、ドライバー属性分類条件１００のデータファイルを読み込む。また、走行履歴データ１０２，ドライバープロファイル１０６、及び基準交通情報データ１０４を読み込む（Ｓ５１）。
【００６０】
次に、データ分類部１０１にて、読み込んだドライバー属性分類条件１００及びドライバープロファイル１０６に基づき、読み込んだ走行履歴データ１０２を分類する。ここで、ドライバー属性分類条件としては、前述した年齢３０歳未満の若年層を属性分類１、３０歳以上５０歳未満を属性分類２、５０歳以上６５歳未満を属性分類３、６５歳以上の高齢者層を属性分類４に分けるという年齢に基づく分類ルールを用いる場合の例を述べる。
この時、ドライバープロファイル１０６が図５に示す内容であって、走行履歴データ１０２が図４に示すデータである場合には、ドライバーＩＤが１及び２のドライバーの生年月日と現在の日時（例えば２００９年１月１０日とする）から、ドライバーの年齢はそれぞれ３３歳，３０歳と分かり、共に３０歳以上５０歳未満であることから属性分類２に属することになる。したがって、ドライバーＩＤが１及び２のドライバーに関わる走行履歴データは全て属性分類２に属すると分類する。このように、走行履歴データの全レコードについて、ドライバー属性分類条件１００に基づき分類する（Ｓ５２）。
【００６１】
次に、属性分類別走行特性データ生成部１０３において、分類された走行履歴データ１０２を読み込んだ基準交通情報データ１０４と比較することにより、走行履歴データの基準交通情報データに対する傾向を分析し、基準交通情報データを補正するための補正パラメータを生成する。生成された補正パラメータは、属性分類別走行特性データ１０５として保存される（Ｓ５３）。
【００６２】
ここで、データ分類部１０１で分類された走行履歴データの例を図４に示す値とし、基準交通情報データ１０４の例を図６に示す値とした場合に、同一リンク番号のリンクにおけるリンク旅行時間と基準旅行時間を比較すると、走行履歴データにおけるリンク旅行時間の方が基準交通情報データにおける基準旅行時間よりも旅行時間が短いことが分かる。
これを速度に換算して言えば、走行履歴データに残る各ドライバーの運転が基準交通情報データよりも高速走行の傾向にあることがわかる。
【００６３】
このような傾向分析により、以下に示す式１のように、同一リンクにおける同一属性分類の全てのデータに関して、走行履歴データのリンク旅行時間Ｔｈから基準交通情報の旅行時間Ｔｂを減算し、この差分（Ｔｈ−Ｔｂ）それぞれの平均値Ｔａを基準交通情報データを補正するための補正パラメータとする。
【００６４】
【数１】
2011085431.tif 000003
【００６５】
ここに、ｉはあるリンクにおけるデータのサフィックスであり、ｎは処理対象とするリンクのデータ数である。
【００６６】
本例では、走行履歴データのリンク旅行時間及び基準交通情報データにおける基準旅行時間のように、リンクの旅行時間を使用して補正パラメータを求めているが、基準交通情報データとしてリンクにおける平均速度を基準値としている場合、式１における旅行時間の代わりにリンクごとの平均速度を用いることになる。
【００６７】
また、ここで説明した例では、補正パラメータＴａは一旦リンクごとに生成されるが、リンクごとに生成されるパラメータをエリアや道路種別など所定の単位で集計し、それらの平均値を各集計単位についての補正パラメータとして用いてもよい。例えば図３に示すフォーマットの地図データにおいては、個々のリンクに関して、エリアに関するコード（２次メッシュコード）や道路種別（高速道路，一般道路など）が関連付けられており、これらを参照することで集計単位ごとの補正パラメータを実現することができる。
【００６８】
次に、図９を用いて、本発明に関わる車載装置１１の処理を説明する。
【００６９】
はじめに、目的地設定部１１０において、ユーザの音声入出力装置４３あるいは入力装置４４に対するＨＭＩ操作によって目的地が設定される（Ｓ６１）。ここでの目的地設定処理では、地図表示画面上で移動させたカーソルを目的地として入力する方法、または、目的地検索メニューにて、ジャンル選択後の目的地（ＰＯＩ）一覧からの選択、あるいは電話番号，住所等を指定した検索によって目的地を設定する方法が取られる。
【００７０】
次に、交通情報補正部１１１において、基準交通情報データ１１２及び属性分類別走行特性データ１１３を読み込む（Ｓ６２）。そして、交通情報補正部１１１において、読み込んだ属性分類別走行特性データ１１３を用いて基準交通情報データ１１２の交通情報を補正する（Ｓ６３）。
【００７１】
基準交通情報データ１１２の交通情報を補正処理を説明する。属性分類別走行特性データによるドライバーの属性分類ごとの補正パラメータをＴａ、基準交通情報データによる交通情報をＴｂとすると、補正された交通情報データＴｂ′は次の（式２）のように表される。
【００７２】
【数２】
2011085431.tif 000004
【００７３】
このようにして対象ドライバーの走行履歴データが十分に存在しなくても、そのドライバーと同じ属性分類に属する別のドライバーから収集された走行履歴データが十分に存在すれば、その走行履歴データに基づいた属性分類別走行特性データにおける補正パラメータＴａを走行特性データ生成装置１０から入手することで、車載装置１１に保持している基準交通情報データによる交通情報Ｔｂを補正し、精度の高い補正交通情報データＴｂ′を得ることができる。
【００７４】
ここで、本例では、属性分類別走行特性データにおける補正パラメータＴａは、リンクごとに生成されるものとして説明しているが、前述のようにリンクごとに生成された属性分類別走行特性データをエリアや道路種別など所定の単位で集計し、それらの平均値を各集計単位についての属性分類別走行特性データにおける補正パラメータとして用いてもよく、その場合には各集計単位に求めた補正パラメータ（走行特性データ）をそれぞれの集計単位に該当するリンクの基準交通情報データに対して一括適用することができる。
【００７５】
次に、経路探索部１１４において、前述したように、車載装置１１の車輪速センサ４５，地磁気センサ４６，ジャイロセンサ４７の各種得センサ及びＧＰＳ受信装置４８で計測された位置情報の各データから求めた現在地、またはユーザが設定する出発地、及び目的地設定部１１０で設定された目的地とを結ぶ経路を、探索データ１１５を参照して最適な経路（推奨経路）を探索する（Ｓ６４）。この時、補正された交通情報データＴｂ′を用いて、ダイクストラ法と呼ばれる最小コスト経路探索法によって旅行時間をリンクのコストとしたときの最短時間経路が推奨経路として算出される。
【００７６】
次に、経路誘導部１１６において、探索された推奨経路の情報に基づき、データ記憶装置４２に格納される地図データから誘導に必要な誘導データを作成する。この誘導データには、主要な交差点，構造が複雑な交差点、あるいは右折または左折が必要な交差点（これらを誘導交差点と呼ぶ）に関する拡大図、及び誘導交差点の進入から脱出に至る詳細な経路情報、また誘導交差点までの距離情報等が含まれる。そして、作成した誘導データを基に、逐次求められる現在地に応じて、経路案内を行う（Ｓ６５）。
【００７７】
例えば、現在地から一番近い誘導交差点までの距離をディスプレイ４１に表示したり、音声で通知したりする。また、現在地から所定距離の範囲内に誘導交差点があれば、ディスプレイ４１に表示される誘導交差点までの距離を逐次更新するとともに、「この先５００ｍで○○交差点を左方向です」といった音声により、進行方向へ誘導する。また、算出された推奨経路を構成する各リンクの旅行時間を和算することによって目的地までの総旅行時間を算出する。そして、現在時刻と総旅行時間から目的地への到着予想時刻を算出する。ここで、各リンクの旅行時間について、補正前、すなわち基準交通情報の旅行時間と、補正後の旅行時間の２種類が存在する。ただし、補正後の旅行時間が存在しない場合には補正前の旅行時間で代用するものとする。従って、目的地への到着予想時刻について、補正前後２種類の旅行時間に基づく値が計算される。
【００７８】
図１０に、Ｓ６５の経路誘導時におけるディスプレイ４１の表示例を示す。この図において、９０は現在位置、９１は現在の日時、９２は目的地設定部１１０にてユーザによって設定された目的地、９３は経路探索部１１４によって計算された推奨経路を示す。９４は目的地への到着予想時刻であり、そのうち、「標準」は補正前、すなわち基準交通情報に基づいて算出された値であり、「補正」は属性分類別走行特性データにより補正された交通情報に基づいて算出された値である。これにより、ユーザはドライバーの属性分類による補正結果が基準値に比べていかなるものであるかを知ることができる。
【００７９】
次に、走行履歴蓄積部１１７において、前述したように、データ記憶装置４２に格納された地図データ等の各種データや車輪速センサ４５，地磁気センサ４６，ジャイロセンサ４７の各種センサで計測される走行中の値及びＧＰＳ受信装置４８で計測される位置情報に基づき求めた測位結果から、車両の走行データを計測，処理することで、走行履歴データ１１８を生成し、蓄積する（Ｓ６６）。なお、自動車１３のエンジンが始動し、車載装置１１が始動した後であれば、車両の走行データを計測，処理できるため、この走行履歴蓄積部１１７の処理は、Ｓ６１〜Ｓ６５までの処理に関わらず定期的に実行される。
【００８０】
これにより車載装置１１において、ドライバーの走行履歴データが存在しない場合でも、そのドライバーと同じ属性分類に属する別のドライバーの走行履歴データから生成された属性分類別走行特性データ１０５を走行特性データ生成装置１０から入手し、基準交通情報データ１１２を補正することで精度の高い補正交通情報を得ることができるようになる。そして、この精度の高い補正交通情報を用いた最小コスト経路探索により、より確実に渋滞を避けた高品質な経路誘導を行うことができるようになる。
【００８１】
（第２実施形態）
第１実施形態においては、ドライバーの走行履歴データが十分に存在しない状態であっても、そのドライバーと同じ属性分類に属する別のドライバーの走行履歴データに基づく属性分類別走行特性データを適用して、基準交通情報データ１１２を補正することで交通情報の精度を向上させていた。これは、ドライバーが走行履歴データを取得する車載装置１１を初めて使う場合や数回目に使う場合など使い始めて間もない状況において有効である。
【００８２】
この考えは、ドライバーの走行特性が同じ属性分類に属する別のドライバーの走行特性と類似するという考えに基づくものであるが、ドライバーの走行特性が必ずしも一致するものではないことから、車載装置１１の利用を重ねた後など該ドライバーの走行履歴データが十分に存在する状況においては、それぞれのドライバーによる走行履歴データを用いて基準交通データを補正する方が精度はより高くなると考えられる。
【００８３】
そこで、本発明の第２実施形態においては、ドライバーによる所定量以上の走行履歴データが存在する場合において、各自の走行履歴データに基づいて未走行道路を含む全ての道路の基準交通情報データを補正することによって、当該ドライバーの走行特性を考慮する。
【００８４】
本発明の第２実施形態における走行特性データ生成装置１０は、第１実施形態と同じである。
【００８５】
しかし、車載装置１０１１は第１実施形態と異なり、図１１に示す機能ブロック図のように、第１実施形態で説明した車載装置１１の機能に加え、蓄積したドライバーごとの走行履歴データを基にドライバーの走行特性データを生成する機能を有する。このため、車載装置１０１１は、車載装置１１に、属性分類別走行特性データ１２０，ドライバープロファイル１２１，データ分類部１２２、及びドライバー別走行特性データ生成部１２３が追加された構成となっている。
【００８６】
次に、図１１の車載装置１０１１を構成する各部の処理について説明する。なお、第１実施形態における車載装置１１と同じ部分についての説明は省略する。
【００８７】
属性分類別走行特性データ１２０は、走行特性データ生成装置１０における属性分類別走行特性データ１０５と同様に属性分類ごとに基準交通情報を補正するパラメータであるが、ここでは個々のドライバーごとの走行履歴データから生成された補正パラメータも含む。属性分類別走行特性データ１２０は、第１実施形態と同様に走行特性データ生成装置１０より得られる他、ドライバー別走行特性データ生成部１２３によって生成される補正パラメータも記憶される。
【００８８】
ドライバープロファイル１２１は、第１実施形態の走行特性データ生成装置１０におけるドライバープロファイル１０６と同様に、個々のドライバーに関する情報を含むデータであるが、この第２実施形態においては、ドライバーを識別できればよいので、ドライバーＩＤ以外の情報はなくても差し支えない。
【００８９】
データ分類部１２２は、ドライバープロファイル１２１に登録されているドライバーＩＤに基づき、走行履歴データ１１８を分類する処理を行う。また、分類されたドライバーＩＤごとの走行履歴データの分量について、所定の方法によって判定する処理も行う。この処理結果は、ドライバー別走行特性データ生成部１２３において利用される。処理の詳細については、処理フローとともに後述する。
【００９０】
ドライバー別走行特性データ生成部１２３は、データ分類部１２２で分類されたドライバーＩＤごとの走行履歴データを、基準交通情報データ１１２または属性分類別走行特性データ１２０と比較することにより、走行履歴データの基準交通情報データ１１２に対する傾向を分析し、基準交通情報データ１１２を補正するためのパラメータである属性分類別走行特性データ１２０を生成し出力する処理を行う。この属性分類別走行特性データ１２０のデータフォーマットも、第１実施形態と同様である。処理の詳細については、処理フローとともに後述する。
【００９１】
次に、図１２を用いて、本発明に関わる車載装置１０１１における属性分類別走行特性データ１２０の生成処理について説明する。
【００９２】
はじめに、データ分類部１２２において、処理すべきドライバーをドライバープロファイル１２１から選択する（Ｓ７１）。選択にあたっては、車載装置１０１１のディスプレイ４１に表示されるドライバー一覧表よりＨＭＩによってユーザが選択してもよいし、ドライバープロファイル１２１に登録されているドライバーＩＤの若番から順番に自動的に選択されてもよい。なお、ドライバーがドライバープロファイル１２１に登録されていない場合には、ディスプレイ４１に表示されるＨＭＩによってユーザが新規で登録を行うものとする。
【００９３】
次に、基準交通情報データ１１２，走行履歴データ１１８，属性分類別走行特性データ１２０など、処理に必要な各種データを読み込む（Ｓ７２）。
【００９４】
次に、Ｓ７１の処理で選択されたドライバーについてユーザプロファイル１２１のドライバーＩＤを特定し、走行履歴データ１１８を検索して特定されたドライバーＩＤに該当するデータレコードを抽出する（Ｓ７３）。例えば、ドライバーＩＤが“１”であるドライバーが選択された場合には、走行履歴データ１１８に図４に示す走行履歴のレコードが蓄積されている場合、ドライバーＩＤが“１”であるデータのレコード（はじめの２行分のデータ）が抽出される。
【００９５】
次に、Ｓ７３の処理で抽出された走行履歴データの分量を解析する。ここでは、まず、抽出された走行履歴データのレコード数を求める。ここで、データ分量を判定する方法の例として、２つの閾値（ε１，ε２）を用いたものを示す。ここに、ε１，ε２はともに正の数であり、ε１＞ε２の関係があるものとする。抽出されたレコード数がε１よりも大きければ、選択されたドライバーについては十分な量の走行履歴データが存在すると判定され、データ分量判定値として１が与えられる。抽出されたレコード数がε１以下、かつε２よりも大きければ、選択されたドライバーについては十分ではないが最低限の量の走行履歴データが存在すると判定され、データ分量判定値として２が与えられる。そして抽出されたレコード数がε２以下であれば、選択されたドライバーについては最低限の量の走行履歴データも存在しないと判定され、データ分量判定値として３が与えられる（Ｓ７３）。
【００９６】
ここでは、全体のレコード数で判定する方法を例示したが、別の方法として抽出されたレコードに含まれる項目に対応した値でさらに分類した結果に基づいて判定することもできる。例えば、図４に示す走行履歴データのデータフォーマットの場合、「路面状態」や「屋外の明るさ」の値ごとのレコード数で判定することも考えられる。即ち、「路面状態」として、前述したように、“乾燥”，“湿潤”，“凍結”に分ける場合を考える。また、「屋外の明るさ」としては、“明るい”，“暗い”に分ける場合を考える。ここで、全レコードを「路面状態」の値で分ける場合の例では、全体のレコード数を“乾燥”のレコード数，“湿潤”のレコード数、及び“凍結”のレコード数に分けて考えることができ、各レコード数に対して、上記したデータ分量の判定を行えばよい。この場合、走行履歴データによっては、全ての路面状態で同じデータ分量判定値になることもあれば、異なるデータ分量判定値になることもある。全レコードを「屋外の明るさ」の値で分ける場合も同様である。
【００９７】
Ｓ７４の処理において、データ分量判定値として１または２が与えられた時には走行履歴データ量が十分であるとしてＳ７の処理に進み、データ分量判定値として３が与えられた時には、走行履歴データ量が十分ではなかったものと判断して処理を終了する。データ分量判定値が「路面状態」または「屋外の明るさ」の値ごとに与えられる場合も同様である。
【００９８】
次に、ドライバー別走行特性データ生成部１２３の処理に移る。Ｓ７４の処理において、データ分量判定値として１が与えられた時には、ドライバー別走行特性データ生成方法１が、データ分量判定値として２が与えられた時には、ドライバー別走行特性データ生成方法２が選択され、Ｓ７６で実行されるドライバー別走行特性データ生成方法が決定される（Ｓ７５）。
【００９９】
次に、Ｓ７５で決定されたドライバー別走行特性データ生成方法に従って、該当するドライバーについての補正パラメータが生成され、属性分類別走行特性データ１２０に追加される（Ｓ７６）。
【０１００】
ここで、ドライバー別走行特性データ生成方法１及びドライバー別走行特性データ生成方法２の例について説明する。ドライバー別走行特性データ生成方法１では、選択されたドライバーについては十分な量の走行履歴データが存在する状況であるため、ドライバーの運転特性を十分に反映させる。即ち、抽出されたドライバーの走行履歴データにおけるリンク旅行時間をＴｈ、基準交通情報データ１１２の基準旅行時間をＴｂとすると、前述の（式１）で表される補正パラメータＴａが得られる。このＴａは、選択されたドライバー個人の走行履歴データと基準交通情報データとの差分の平均値であり、ドライバーの運転特性を表した値である。
【０１０１】
ドライバー別走行特性データ生成方法２では、選択されたドライバーについては十分ではないが最低限の量の走行履歴データが存在する状況であるため、このドライバーの運転特性を十分に反映させることはできないが、ドライバーの運転特性がもっとも近いドライバー属性の走行特性データを選択する。具体的には、まず、抽出されたドライバーの走行履歴データにおけるリンク旅行時間をＴｈ、基準交通情報データにおける基準旅行時間をＴｂとして、前述の（式１）で表される補正パラメータＴａを、一旦リンクごとに得て、これを該当ドライバーの運転特性とする。次に、属性分類別走行特性データ１２０に既に保存されている属性分類別の走行特性データＴａ′jを参照する。ここで、Ｔａ′jは、第１実施形態において説明したように、走行特性データ生成装置１０により、例えば年齢層ｊのドライバーの走行履歴データから生成されたリンクごとの補正パラメータである。次に、以下の（式３）によって、属性分類ｊと該ドライバーの運転特性との乖離度δjを算出する。ここに、ｋはＴａとＴａ′jにおいて共通に存在するリンクであり、ｍは共通に存在する全リンクのデータ数である。
【０１０２】
【数３】
2011085431.tif 000005
【０１０３】
全ての年齢層ｊについて乖離度を求め、その中で乖離度の最小値を示す年齢層Ｊの属性分類がこのドライバーにとって運転特性がもっとも近いとみなす。従って、この場合、Ｔａ′Jが、選択されるべき属性分類別走行特性データということになる。
【０１０４】
ここで、本例では、属性分類別走行特性データＴａ及びＴａ′Jは一旦リンクごとに生成されているものとして説明しているが、第１実施形態で説明したように、リンクごとに生成される属性分類別走行特性データをエリアや道路種別など所定の単位で集計し、それらの平均値を各集計単位の属性分類別走行特性データとして用いられてもよい。この場合には各集計単位で求められた補正パラメータ（走行特性データ）を、集計単位に属するリンクの交通情報に対して一括適用することができる。
【０１０５】
次に、ドライバープロファイル１２１に登録されている全ユーザの処理が終了しているかを判定する（Ｓ７７）。全ユーザの処理が終了していなければ、Ｓ７１に戻って処理を行う。全ユーザの処理が終了していれば、本処理を終了する。
【０１０６】
以上のようにして、車載装置１０１１において、ドライバー別走行特性データを算出することができ、属性分類別走行特性データ１２０を更新することができる。また、更新された属性分類別走行特性データ１２０を参照することで、第１実施形態と同様に、基準交通情報データ１１２をより適切に補正でき、また、出発地と目的地を結ぶより適切な推奨経路を算出することができるようになる。
【０１０７】
以上のように本発明の第２実施形態によって、ドライバーの走行履歴データの収集状況に応じて、適切な属性分類別走行特性データを生成または選択することで、各ドライバーの運転特性を考慮して基準交通情報データ１１２の交通情報を補正することができ、これによって精度の高い補正交通情報データが得ることができるようになる。そして、この精度の高い補正交通情報を用いた最短時間経路探索により、より確実に渋滞を避けた高品質な経路誘導を行うことができるようになる。
【産業上の利用可能性】
【０１０８】
以上のように、本発明にかかる走行特性データ生成装置，車載装置及び車載情報システムは、個々のドライバーの走行特性を考慮して交通情報データを補正することによって交通情報の精度を向上し、補正された交通情報を用いて計算される経路の品質を向上するという効果を有し、例えば、自動車に搭載されるカーナビゲーションシステムなどの車載装置、あるいは車載装置とサーバーから成る経路案内システムに対して、本発明を適用することができる。
【符号の説明】
【０１０９】
１０  走行特性データ生成装置
１１，１０１１  車載装置
１２  データ通信装置
１３  自動車
１４  通信ネットワーク
４０  演算処理部
４１  ディスプレイ
４２  データ記憶装置
４３  音声入出力装置
４４  入力装置
４５  車輪速センサ
４６  地磁気センサ
４７  ジャイロセンサ
４８  ＧＰＳ受信装置
４９  車内ＬＡＮ装置
５０  通信Ｉ／Ｆ
１０１，１２２  データ分類部
１０２，１１８  走行履歴データ
１０３  属性分類別走行特性データ生成部
１０４，１１２  基準交通情報データ
１０５，１１３，１２０  属性分類別走行特性データ
１０６，１２１  ドライバープロファイル
１１１  交通情報補正部
１２３  ドライバー別走行特性データ生成部
【図１】
2011085431.tif 000006
【図２】
2011085431.tif 000007
【図３】
2011085431.tif 000008
【図４】
2011085431.tif 000009
【図５】
2011085431.tif 000010
【図６】
2011085431.tif 000011
【図７】
2011085431.tif 000012
【図８】
2011085431.tif 000013
【図９】
2011085431.tif 000014
【図１０】
2011085431.tif 000015
【図１１】
2011085431.tif 000016
【図１２】
2011085431.tif 000017