(57)【要約】      （修正有）【課題】現況情報に依存することなく、複数の補完手法の特徴を生かした高精度な補完を行う交通情報生成装置を提供する。【解決手段】交通情報生成装置は、現況のプローブカー情報に基づいた現況の交通情報を記録する現況情報ＤＢ１０２と、現況の交通情報を逐次記録し過去の交通情報を記録する過去情報ＤＢ１０１とを備え、過去情報ＤＢ１０１に記録された過去の交通情報と現況情報ＤＢ１０２に記録された現況の交通情報のいずれかあるいは両方を使用して、現況の交通情報においてプローブカー情報が欠損することによる欠損する道路の交通情報を補完するための補完情報を複数の種類作成し、過去情報ＤＢ１０１に記録された過去の交通情報と作成した複数の種類の補完情報に基づき、作成した複数の種類の補完情報の精度情報を生成し、前記精度情報と作成した複数の種類の補完情報に基づき、前記欠損する道路の交通情報の補完情報を決定する。【選択図】図２
2011118745.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プローブカー情報に基づいて各道路の交通情報を生成する交通情報生成装置であって、
現況のプローブカー情報に基づいた現況の交通情報を記録する現況情報データベース手段と、
前記現況の交通情報を逐次記録し過去の交通情報を記録する過去情報データベース手段と、
前記過去情報データベース手段に記録された前記過去の交通情報と前記現況情報データベース手段に記録された前記現況の交通情報の少なくともいずれかを使用して、前記現況の交通情報においてプローブカー情報が欠損することによる欠損する道路の交通情報を補完するための補完情報を複数の種類作成する補完情報作成手段と、
前記過去情報データベース手段に記録された前記過去の交通情報と前記補完情報作成手段が作成した前記複数の種類の補完情報に基づき、前記補完情報作成手段が作成した前記複数の種類の補完情報の精度情報を生成する精度情報生成手段と、
前記精度情報生成手段が生成した前記複数の種類の補完情報の精度情報と前記補完情報作成手段が作成した前記複数の種類の補完情報に基づき、前記現況の交通情報においてプローブカー情報が欠損することによる欠損する道路の交通情報の補完情報を決定する補完情報決定手段とを備えることを特徴とする交通情報生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の交通情報生成装置において、
前記補完情報作成手段が作成する複数の種類の補完情報は、前記過去情報データベース手段に記録された前記過去の交通情報を使用して主成分分析手法により求めた道路間の相関情報と前記現況情報データベース手段に記録された現況の交通情報とに基づいて求められた補完情報と、前記過去情報データベース手段に記録された過去の交通情報を使用して統計処理により生成された補完情報と、前記過去情報データベース手段に記録された現時点から所定期間内の交通情報を使用して生成した補完情報とを有することを特徴とする交通情報生成装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の交通情報生成装置において、
前記精度情報生成手段は、該当する道路において、前記補完情報作成手段が作成した前記複数の種類の各補完情報と前記過去情報データベース手段に記録された前記過去の交通情報との違いに基づき、前記複数の種類の補完情報の精度情報を生成することを特徴とする交通情報生成装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれかに記載の交通情報生成装置において、
前記補完情報決定手段は、前記複数の種類の補完情報のうち、前記精度情報が最も精度が高いことを示す補完情報を、前記現況の交通情報において欠損する道路の交通情報の補完情報として決定することを特徴とする交通情報生成装置。
【請求項５】
請求項１から３のいずれかに記載の交通情報生成装置において、
前記補完情報決定手段は、前記複数の種類の補完情報の前記精度情報に応じた重みづけを前記複数の種類の補完情報に対して施した演算により、前記現況の交通情報において欠損する道路の交通情報の補完情報として決定することを特徴とする交通情報生成装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれかに記載の交通情報生成装置において、
前記精度情報は、前記複数の種類の補完情報ごとに、道路、所定の時間的条件単位に求められることを特徴とする交通情報生成装置。
【請求項７】
請求項１から５のいずれかに記載の交通情報生成装置において、
前記精度情報は、前記複数の種類の補完情報ごとに、道路、日種、時間帯を単位に求められることを特徴とする交通情報生成装置。
【請求項８】
請求項１から７のいずれかに記載の交通情報生成装置において、
前記精度情報は、該当する道路において、前記補完情報作成手段が作成した前記複数の種類の各補完情報と前記過去情報データベース手段に記録された前記過去の交通情報とのばらつきの程度を示し、
前記ばらつきの程度が小さいほど精度が高いことを示すことを特徴とする交通情報生成装置。
【請求項９】
請求項２に記載の交通情報生成装置において、
前記精度情報生成手段は、前記相関情報と前記現況の交通情報とに基づいて求められた補完情報である推定補完情報において、前記現況の交通情報が希薄な場合と希薄でない場合とに場合分けをして、前記推定補完情報の精度情報を生成し、
前記補完情報決定手段は、前記現況の交通情報が希薄が希薄でないかに応じて、前記現況の交通情報が希薄な場合と希薄でない場合とで場合分けをして生成された前記推定補完情報の精度情報を使用することを特徴とする交通情報生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プローブカーにより交通情報が収集されなかった道路に対し、交通情報を生成する交通情報生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
路上センサによって交通情報を収集するシステムに対して、プローブカーにより広範囲な交通情報をより低コストで収集するプローブカーシステムが知られている。しかしながら、プローブカーの走行位置とタイミングはランダムなものであるため、収集される交通情報には空間的、時間的な欠損が生じる。
【０００３】
そこで、欠損する交通情報について、過去のプローブ交通情報から道路リンク間の交通情報の相関を算出し、かかる相関に基づいて、他の道路リンクの情報から補完する推定補完という方法がある（特許文献１）。しかしながら、推定補完という方法では、他のリンクの現況情報が多い場合は、高精度に補完できるが、現況情報が希薄な場合、精度が十分保証できないケースが存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−２５１９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、交通情報が欠損した道路に対し、様々な状況においても精度よく最適に交通情報を補完する補完方法が求められる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１の発明は、プローブカー情報に基づいて各道路の交通情報を生成する交通情報生成装置に適用され、現況のプローブカー情報に基づいた現況の交通情報を記録する現況情報データベース手段と、現況の交通情報を逐次記録し過去の交通情報を記録する過去情報データベース手段と、過去情報データベース手段に記録された過去の交通情報と現況情報データベース手段に記録された現況の交通情報の少なくともいずれかを使用して、現況の交通情報においてプローブカー情報が欠損することによる欠損する道路の交通情報を補完するための補完情報を複数の種類作成する補完情報作成手段と、過去情報データベース手段に記録された過去の交通情報と補完情報作成手段が作成した複数の種類の補完情報に基づき、補完情報作成手段が作成した複数の種類の補完情報の精度情報を生成する精度情報生成手段と、精度情報生成手段が生成した複数の種類の補完情報の精度情報と補完情報作成手段が作成した複数の種類の補完情報に基づき、現況の交通情報においてプローブカー情報が欠損することによる欠損する道路の交通情報の補完情報を決定する補完情報決定手段とを備えるようにしたものである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、現況情報に依存することなく、複数の補完手法の特徴を生かした高精度な補完を行う事ができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】交通情報提供センタ１３が、プローブカー１１から交通情報を収集し、交通情報利用者（自動車）１４に交通情報を提供する交通情報提供システムを示す図である。
【図２】交通情報生成装置１２の構成を示す図である。
【図３】現況情報ＤＢ１０２および過去情報ＤＢ１０１のデータフォーマットを示す図である。
【図４】精度情報ＤＢ１１０の例を示す図である。
【図５】補完情報を生成するまでの処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、現況のプローブ交通情報が収集されなかった道路の交通情報を、複数の補完処理をダイナミックに選択することで、精度の高い最適な補完情報を生成する交通情報生成装置を説明する。
【００１０】
図１は、本発明の一実施の形態である交通情報生成装置１２を有する交通情報提供センタ１３が、プローブカー１１から交通情報を収集し、交通情報利用者（自動車）１４に交通情報を提供する交通情報提供システムを示す図である。交通情報提供センタ１３とプローブカー１１や交通情報利用者１４との間のデータ通信は、例えば携帯電話を利用して無線により行われる。
【００１１】
プローブカー１１は、車両の現在地情報を定期的（例えば５分毎）に交通情報提供センタ１３へ提供するように契約された車両である。プローブカー１１は、カーナビゲーション装置を搭載し、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を検出するＧＰＳセンサ（ＧＰＳ受信機）や、車両の進行方位を検出する方位センサや、車速を検出する車速センサなどを使用して車両の現在地（自車位置）を検出する機能を有し、検出した車両の現在地情報（プローブ情報とも言う）を定期的に交通情報提供センタ１３へ送信する。このとき、車両の現在地情報を検出した時刻および車両を識別する車両識別情報とともに送信する。なお、車両の現在地情報としては、ＧＰＳ信号により検出された位置情報のみとしてもよい。
【００１２】
交通情報提供センタ１３は、サーバー（コンピュータシステム）１２を有し、サーバー１２は以下に説明する交通情報生成装置として機能する。以下、サーバー１２は交通情報生成装置１２と言う。交通情報生成装置１２は、プローブカー１１から送信されてくる情報に基づき交通情報を生成し、さらに欠損している交通情報を補完した上で、交通情報利用者１４に交通情報を提供する。交通情報利用者１４は、交通情報を利用する車両であり、カーナビゲーション装置を搭載し、例えば提供された交通情報を経路誘導などのナビゲーションに利用する。
【００１３】
図２は、交通情報生成装置１２の構成を示す図である。交通情報生成装置１２は各種の処理を行う処理部と各種の情報を格納するデータベース（以下、単にＤＢと略記する）とから構成される。現況情報生成処理部１００はプローブカー１１から送信されるプローブ情報に基づき現況の交通情報を生成する。ここで言う交通情報とは、例えば旅行時間、渋滞情報などである。以下、本実施の形態では、旅行時間を例にあげて説明をする。
【００１４】
道路地図データでは、道路の交差点あるいは道路上の特定のポイントをノードと定義し、各ノード間を結ぶ道路をリンクと定義して表すものとする。本実施の形態の交通情報としての旅行時間は、車両が、その道路、すなわちそのリンクを通過するために必要な所要時間である。この旅行時間は、プローブカー１１から一定時間（例えば５分）ごとに送信される車両の位置情報から演算により求めることができる。
【００１５】
現況情報生成処理部１００は、プローブカー１１から取得したプローブ情報（プローブデータ）に基づき各リンクごとの現況のプローブ交通情報を生成し、現況情報ＤＢ１０２に格納するとともに、過去情報ＤＢ１０１にも格納する。現況情報ＤＢ１０２には、現在〜約３０分前の直近の交通情報が蓄積される。過去情報ＤＢ１０１は過去のプローブ交通情報を記録した過去情報データベースである。過去情報ＤＢ１０１には、現在〜数年前の交通情報が蓄積される。
【００１６】
図３は、現況情報ＤＢ１０２および過去情報ＤＢ１０１のデータフォーマットを示す図である。現況情報ＤＢ１０２および過去情報ＤＢ１０１のデータフォーマットは共通する。横方向にはリンクが若い番号順に並び、縦方向には５分単位で取得した情報取得日時が並ぶ。本実施の形態で処理する単位は、１０Ｋｍ四方の２次メッシュ単位とし、図３のテーブルには、この２次メッシュに含まれるリンクがすべて記載される。
【００１７】
現況情報生成処理部１００が生成する現況の交通情報は、図３の１列分に相当する。現況情報ＤＢ１０２には、前述のように、現在〜約３０分前の直近の交通情報が蓄積されるので、７列分のデータが格納される。過去情報ＤＢ１０１には、前述のように、現在〜数年前の交通情報が蓄積されるので、その年数分のデータ格納される。図３のテーブルから分かるように、その時刻に走行しているプローブカー１１からの情報のみにより現況の交通情報（本実施の形態では旅行時間）が生成されるので、プローブカー１１が走行していないリンクでは交通情報を得ることができない。図３では、交通情報を得ることができなかったリンクにはＮｏｎｅと記載されている。
【００１８】
現況情報生成処理部１００は、プローブカー１１から一定時間（例えば５分）ごとに送信されてくる車両の位置情報および不図示のデータベースに保有する道路地図データに基づき、プローブカー１１が走行している道路（リンク）を特定し、走行距離を演算し、その道路（リンク）を走行するのにかかった時間すなわち旅行時間を求める。
【００１９】
推定補完処理部１０３は、過去情報ＤＢ１０１に格納された過去の交通情報を使用して、主成分分析手法によりリンク間の相関情報を演算して求める。そして、推定補完処理部１０３は、このようにして求められた過去の相関情報と現況情報ＤＢ１０２に格納されている現況の交通情報、すなわち最新の交通情報とに基づいて、欠損するリンクの交通情報を推定して推定補完情報を生成し、生成した推定補完情報を推定補完情報ＤＢ１０３に格納（記録）する。すなわち、欠損するリンクの交通情報を、他の欠損していないリンクの情報とリンク間の相関情報から推定して補完する。
【００２０】
本実施の形態の推定補完情報は、曜日や時間帯の区別なく求めた相関情報を使用して求めるものとする。しかし、曜日や時間帯なども考慮して相関情報を求め、その相関情報により推定補完情報を求めるようにしてもよい。なお、上記のような推定補完情報を求める手法は公知な内容であり、詳細は特許文献１を参照するものとする。特許文献１の推定補完情報を求める手法の記載は、本願明細書の一部を構成するものとする。
【００２１】
統計処理部１０５は、過去情報ＤＢ１０１に格納された過去の交通情報を統計処理し、統計処理により生成された統計情報を統計情報ＤＢ１０６に格納（記録）する。例えば、過去の日曜日の午前１０時ごろのリンク番号１の交通情報をすべて平均して、日曜日の午前１０時ごろのリンク番号１の統計情報を統計交通情報として統計情報ＤＢ１０６に格納する。統計情報ＤＢ１０６に格納される統計交通情報は、現況の交通情報がどのような状態であるかとは関係なく、曜日や時刻などから単純に特定される交通情報である。
【００２２】
前置補完処理部１０７は、同じ道路の直近に交通情報が存在した場合、その情報を元に補完情報を生成し、生成した補完情報を前置補完情報ＤＢ１０８に格納（記録）する。前置補完処理部１０７は、現況情報ＤＢ１０２から所定時間（例えば、１０分）以内に存在するリンクの交通情報をそのリンクの交通情報として前置補完情報ＤＢ１０８に格納する。所定時間の値は、相関が取れる範囲として、経験則や実験やシュミレーションなどから導かれる。
【００２３】
次に、本願発明の特徴である精度情報について説明をする。精度情報生成処理部１０９は、定期的に過去における補完情報の精度の実績を算出し、算出した各補完処理の精度情報を精度情報ＤＢ１１０に事前に格納しておく。すなわち、精度情報生成処理部１０９は、過去の交通情報蓄積情報と補完された情報との誤差率を算出し、精度情報ＤＢ１１０に事前に格納しておく。
【００２４】
図４は、精度情報ＤＢ１１０の例を示す図である。精度情報ＤＢ１１０は、推定補完情報、統計補完情報、前置補完情報ごとに精度情報を保有する。さらに、時間帯、日種、リンクごとに精度情報（誤差率）を保有する。日種は、平日初日（月曜日）、平日中日（火曜日、水曜日、木曜日）、平日終日（金曜日）、土曜日、日曜日、ＧＷ、お盆等に分類できる。時間帯は、プローブ情報を取得する時間帯単位とする。上記に加えて、天気を加味した分類も考えられる。精度情報生成処理部１０９は、過去の交通情報蓄積情報から日種や時刻に応じた補完情報の誤差率を算出し、精度情報ＤＢ１１０に格納（記録）する。精度情報生成処理部１０９は、次のように誤差率を算出する。
【００２５】
例えば、統計補完情報について説明をする。統計補完情報は、曜日ごとおよび時間帯ごとの各リンクの旅行時間の平均値を求めたものである。このようにして求めた統計補完情報と過去情報ＤＢ１０１に格納されている所定期間の実際の交通情報との差分を求めて誤差率を演算する。例えば、日種が日曜日における誤差率ｅｒｒ＿ｈ（ｔ）は、日曜日の時刻ｔにおける統計補完情報をｉ（ｔ）とし、過去情報ＤＢ１０１に格納されている実際の過去の日曜日の交通情報をｆ（ｔ，ｎ）（ｎ：０〜Ｎ）とすると、以下の式により算出される。誤差率ｅｒｒ＿ｈ（ｔ）は、値が小さいほど誤差が少ないと言える。
【数１】
2011118745.tif 000003
誤差率は、日種及び時間帯、地域により値が変化するため、時間帯、日種、リンクごとに算出する。統計補完情報との差分を求める実際の交通情報の所定期間は、例えば、ある年度の所定期間としたり、過去１年分としたり、統計補完情報を求めるために使用した実際の交通情報の期間としたり、適宜決定する。
【００２６】
次に、推定補完情報について説明する。本実施の形態の推定補完情報は、曜日や時間帯を区別しないで求めたものである。このようにして求めた推定補完情報と過去情報ＤＢ１０１に格納されている所定期間の実際の交通情報との差分を求めて精度情報である誤差率を演算する。このように曜日や時間帯などを区別しないで求めた推定補完情報についても、精度情報としては、時間帯、日種などを区別して求める。
【００２７】
具体的には、例えば過去２ヶ月分の交通情報が過去情報ＤＢ１０１に格納されている場合を想定して説明する。精度情報生成処理部１０９は、まず、最初の１ヶ月分の交通情報に基づいて、前述した主成分分析手法によりリンク間の相関情報を演算して求める。このようにして求められた最初の１ヶ月（第１の所定期間）の相関情報と次の１か月分（第２の所定期間）のそれぞれの交通情報とに基づいて、それぞれの交通情報に欠損するリンクの交通情報を推定して推定補完情報を生成する。
【００２８】
このとき、次の１ヶ月分の交通情報において、交通情報が希薄な場合と、希薄でない場合に場合分けをして誤差率の演算を行う。交通情報が希薄な場合とは、所定の範囲（例えば２次メッシュ１つ）において全体のリンク数に対してプローブ情報による交通情報がある割合（カバー率）が、例えば５％以下を交通情報が希薄な場合とし、５％よい大きい場合を希薄でないとする。閾値の５％は適宜変更してもよい。
【００２９】
次の１ヶ月の交通情報の希薄な場合において求められた推定補完情報において、過去情報ＤＢ１０１に格納されている所定期間（例えば次の１ヶ月）の実際の交通情報との差分を求めて精度情報の誤差率を演算する。次の１ヶ月の交通情報の希薄でない場合において求められた推定補完情報において、過去情報ＤＢ１０１に格納されている所定期間（例えば次の１ヶ月）の実際の交通情報との差分を求めて精度情報の誤差率を演算する。このようにして、希薄な場合と希薄でない場合で精度情報を別々に求める。この場合、精度情報の演算結果は、希薄な場合は自ずと精度が小さく（誤差率が大）なり、希薄な場合は自ずと精度が大きく（誤差率が小）なる。なお、精度情報の具体的な演算式などは、前述した統計補完情報と同様であるので、その説明は省略する。
【００３０】
次に、前置補完情報について説明する。本実施の形態の前置補完情報は、現況情報ＤＢ１０２において、現在時刻から所定時間（例えば、１０分）以内に該当するリンクの交通情報がある場合にその交通情報をそのリンクの前置補完情報としたものである。前置補完情報には曜日や時間帯などを区別して求めているものではない。しかし、このように曜日や時間帯などを区別しないで求めた前置補完情報についても、精度情報としては、推定補完情報と同様に、時間帯、日種などを区別して求める。前置補完情報の精度情報の具体的な求め方は、前述した統計補完情報と同様であるので、その説明は省略する。
【００３１】
重み付け演算処理部１１１は、精度情報ＤＢ１１０に格納した精度情報と各補完情報とに基づいて補完情報を生成する重み付けを演算する。推定補完、統計情報、前置補完の値をそれぞれｉ１（ｔ），ｉ２（ｔ），ｉ３（ｔ）とし、重み付けの係数をα（ｔ）、β（ｔ）、γ（ｔ）とすると、演算装置により算出される推定情報Ｐ（ｔ）は、次式により計算される。
Ｐ（ｔ）＝α（ｔ）×ｉ１（ｔ）＋β（ｔ）×ｉ２（ｔ）＋γ（ｔ）×ｉ３（ｔ）
【００３２】
重み付けの係数は、交通情報を補完すべきリンク番号および現在の曜日時刻をキーにして精度情報ＤＢ１１０を参照し、精度が高い情報の重み付けをより重視して決定される。このときの重み付けは、最も精度の高い重み付けの係数を“１”、それ以外の重み付けを“０”と設定する。すなわち、推定補完情報、統計補完情報、前置補完情報のうち、精度の最も高い補完情報が選択され、採用される。
【００３３】
なお、推定補完情報の場合は、現況情報が希薄な場合と希薄でない場合とで、推定補完情報の参照データベースを異ならせる。
【００３４】
なお、前記重み付けは“１”と“０”の２値ではなく、算出される推定情報を安定化させる為に、多値もしくは連続値とすることもできる。例えば、精度情報ＤＢに格納されている誤差率の逆数に応じて、重み付けの値を決定してもよい。ｉ１（ｔ），ｉ２（ｔ），ｉ３（ｔ）の誤差率をそれぞれｅｒｒ１（ｔ），ｅｒｒ２（ｔ），ｅｒｒ３（ｔ）である場合、α（ｔ）は、次式により計算される。
【数２】
2011118745.tif 000004
【００３５】
β（ｔ）、γ（ｔ）も、上記式の分子の誤差率にそれぞれの誤差率を代入して求めればよい。
【００３６】
なお、重み付け演算の際、補完情報が得られない場合がある。特に前置補完は、走行するプローブカーの台数が少ない場合、補完情報が得られない場合がほとんどである。例えば、ｉ１（ｔ）が得られない場合、α（ｔ）＝０となり、β（ｔ）は、次式により計算される。γ（ｔ）も同様に求める。
【数３】
2011118745.tif 000005
【００３７】
ｉ１（ｔ），ｉ２（ｔ）が共に得られない場合は、α（ｔ）＝０，β（ｔ）＝０，γ（ｔ）＝１となる。また、ｉ１（ｔ），ｉ２（ｔ），ｉ３（ｔ）のいずれも得られない場合は、補完不可となる。
【００３８】
交通情報配信処理部１１２は、現況情報及び重み付け演算装置から得られた補完情報を配信する。同じリンク、同じ時間帯において、現況情報も推定情報も存在する場合は、現況情報を優先して配信する。
【００３９】
図５は、補完情報を生成するまでの処理フローを示す図である。図５の処理は、交通情報生成装置であるサーバ１２が、所定のプログラムを実行することにより行われる。図２の要素に対応する要素には同じ符号を付している。図２および図５に記載する各処理部は、サーバー１２が各処理部に対応する所定のプログラムを実行することにより実現される。なお、各処理部は、それぞれ独立したコンピュータシステム（処理装置）としてもよい。
【００４０】
まず、現況情報生成処理部１００は、プローブカー１１からのプローブ情報を取得するタイミングに同期して、定周期（例えば５分）で起動される。現況情報生成処理部１００は、受信したプローブ情報に基づき現況の交通情報を生成し、過去情報ＤＢ１０１及び現況情報ＤＢ１０２に格納する。
【００４１】
現況交通情報が過去情報ＤＢ１０１及び現況情報ＤＢ１０２に格納されると、推定補完処理部１０３が起動される。推定補完処理部１０３は、過去情報ＤＢ１０１及び現況情報ＤＢ１０２の最新の現況情報を参照し、前述の推定補完処理を行い、推定補完処理結果である推定補完情報を推定補完情報ＤＢ１０４に出力する。
【００４２】
推定補完情報が推定補完情報ＤＢ１０４に格納されると、統計情報処理部１０６が起動される。統計情報処理部は、過去情報ＤＢ１０１を参照し、前述のように統計情報を生成し統計情報ＤＢ１０６に出力する。
【００４３】
統計情報が統計情報ＤＢ１０６に格納されると、前置補完処理部１０７が起動される。前置補完処理部１０７は、前置補完処理にて前置補完情報を生成し前置保管情報ＤＢ１０８に格納する。ここで、推定補完処理部、統計情報処理部、前置補完処理部は、並列に起動することも可能である。
【００４４】
上記処理が完了すると、重み付け演算処理部１１１が起動する。重み付け演算処理部１１１は、推定補完情報ＤＢ１０４、統計情報ＤＢ１０６、前置補完情報ＤＢ１０８及び精度情報ＤＢを参照し、最適な補完情報を生成し、その結果を交通情報配信処理部１１２に出力する。このとき、精度情報ＤＢを参照する場合、現況交通情報が希薄な場合は前述した現況交通情報が希薄な場合の推定補完情報の精度情報データ、現況交通情報が希薄でない場合は前述した現況交通情報が希薄でない場合の推定補完情報の精度情報データを参照するものとする。
【００４５】
交通情報配信処理部１１２は、重み付け演算処理部１１１から出力された補完情報と現況情報ＤＢ１０２から最新の現況情報を読み出し、これらを統合して交通情報として交通情報利用者１４に出力する。
【００４６】
なお、精度情報ＤＢ１１０については、精度情報生成処理部１０９が周期的に更新を行う。更新することで、補完の精度の劣化を防ぐことができる。たとえば、過去において統計情報の精度が高い場合でも、新設道路ができ以前よりも渋滞が少なくなる、または、高速道路のＥＴＣ割の影響で休日は、渋滞が大きくなり、統計情報の精度が悪くなるというケースが発生する。その際、精度情報ＤＢ１１０を更新することにより、精度の悪くなった統計情報よりも、推定補完情報、前置補完情報を優先的に採用し、精度の高い補完情報を生成することが可能となる。
【００４７】
以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）プローブカー情報に基づいて各道路の交通情報を生成する交通情報生成装置１２は、現況のプローブカー情報に基づいた現況の交通情報を記録する現況情報ＤＢ１０２と、現況の交通情報を逐次記録し過去の交通情報を記録する過去情報ＤＢ１０１と、過去情報ＤＢ１０１に記録された過去の交通情報と現況情報ＤＢ１０２に記録された現況の交通情報のいずれかあるいは両方を使用して、現況の交通情報においてプローブカー情報が欠損することによる欠損する道路（リンク）の交通情報を補完するための補完情報を複数の種類作成する補完情報作成処理部（推定補完処理部１０３、統計処理部１０５、前置補完処理部１０７）と、過去情報ＤＢ１０１に記録された過去の交通情報と補完情報作成処理部が作成した複数の種類の補完情報に基づき、補完情報作成処理部が作成した複数の種類の補完情報の精度情報を生成する精度情報生成処理部１０９と、精度情報生成処理部１０９が生成した複数の種類の補完情報の精度情報と補完情報作成処理部が作成した複数の種類の補完情報に基づき、現況の交通情報においてプローブカー情報が欠損することによる欠損する道路の交通情報の補完情報を決定する補完情報決定部としてに重み付け演算処理部１１１とを備えるようにした。
【００４８】
これにより、現況のプローブ交通情報が収集されなかった道路の交通情報を、複数の補完処理をダイナミックに選択することで、精度の高い補完情報を生成することができる。交通情報サービスにおいて、プローブ交通情報が収集されなかった道路（リンク）における推定交通情報の提供に利用可能である。このような交通情報生成装置１２を利用することで、プローブ交通情報の欠損率に依存することなく、高精度な推定交通情報の提供が可能になる。
【００４９】
（２）補完情報作成処理部が作成する複数の種類の補完情報は、過去情報ＤＢ１０１に記録された過去の交通情報を使用して主成分分析手法により求めた道路間の相関情報と現況情報ＤＢ１０２に記録された現況の交通情報とに基づいて推定補完処理部１０３により求められた推定補完情報と、過去情報ＤＢ１０１に記録された過去の交通情報を使用して統計処理部１０５により統計処理により生成された統計補完情報と、過去情報ＤＢ１０１に記録された現時点から所定期間内の交通情報を使用して前置補完処理部１０７により生成した前置補完情報などとするようにした。これにより、状況に応じて適切な補完情報を選択できるようになる。
【００５０】
（３）精度情報生成処理部１０９は、該当する道路（リンク）において、補完情報作成処理部が作成した複数の種類の各補完情報と過去情報ＤＢ１０１に記録された過去の交通情報との違い（差分）に基づき、複数の種類の補完情報のそれぞれの精度情報を生成するようにした。これにより、適切な精度情報を容易に生成することができる。
【００５１】
（４）補完情報決定部としてに重み付け演算処理部１１１は、複数の種類の補完情報のうち、精度情報が最も精度が高いことを示す補完情報を、現況の交通情報において欠損する道路の交通情報の補完情報として決定するようにした。これにより、容易な手法で精度の高い補完情報を生成することができる。
【００５２】
（５）また、補完情報決定部としてに重み付け演算処理部１１１は、複数の種類の補完情報の精度情報に応じた重みづけを複数の種類の補完情報に対して施した演算により、現況の交通情報において欠損する道路の交通情報の補完情報として決定するようにしてもより。これにより、算出される推定情報を安定化させることができる。
【００５３】
（６）精度情報は、複数の種類の補完情報ごとに、道路、所定の時間的条件単位に求められるようにした。
【００５４】
（７）また、精度情報は、複数の種類の補完情報ごとに、道路、日種、時間帯を単位に求められるようにした。これにより、各道路（リンク）において、日種、時間帯ごとにきめ細かく精度情報を設定することができ、日種、時間帯に適切な補完情報を生成することができる。
【００５５】
（８）精度情報は、該当する道路において、補完情報作成処理部が作成した複数の種類の各補完情報と過去情報ＤＢ１０１に記録された過去の交通情報とのばらつきの程度を示していると言える。そして、ばらつきの程度が小さいほど精度が高いことを示していることになる。
【００５６】
（９）精度情報生成処理部１０９は、相関情報と現況の交通情報とに基づいて求められた推定補完情報において、現況の交通情報が希薄な場合と希薄でない場合とに場合分けをして推定補完情報の精度情報を生成し、重み付け演算処理部１１１は、現況の交通情報が希薄が希薄でないかに応じて、現況の交通情報が希薄な場合と希薄でない場合とで場合分けをして生成された推定補完情報の精度情報を使用するようにした。これにより、現況の交通情報が希薄な場合であっても、精度の高い補完情報を提供することができる。
【００５７】
―変形例―
（１）上述した実施の形態では、プローブカー１１からのプローブ情報が欠損する場合について説明をした。しかし、プローブカー１１からのプローブ情報に加えて、路上センサからの情報も考慮するようにしてもよい。すなわち、プローブカー１１や路上センサのどちらからも情報が収集されないような場合に、上記で説明した補完情報を求めるようにしてもよい。路上センサからの情報も考慮する場合は、特定位置の路上センサから送信される一定時間に通過する車両の数などの情報から、旅行時間などの交通情報を演算するようにすればよい。
【００５８】
（２）上述した実施の形態では、交通情報として旅行時間の例をあげて説明をした。しかし、交通情報としては特に旅行時間に限定する必要はない。プローブカー１１から送信される情報に基づく様々な情報を交通情報としてもよい。例えば、渋滞情報を交通情報としてもよい。渋滞情報の場合は、渋滞、混雑、順調のような区別をするようにする。そして、プローブカー１１のプローブ情報が欠損することにより取得できなかった道路（リンク）の渋滞情報を、上述と同様な手法で補完するようにすればよい。
【００５９】
（３）上述した実施の形態では、補完情報として、推定補完情報、統計情報、前置補完情報の３種類を例にあげて説明をした。しかし、必ずしも３種類に限定する必要はない。これら３種類のうちいずれかの２種類でもよい。また、その他の方法による補完情報を加えて３種類以上であってもよい。
【００６０】
（４）上述した実施の形態では、推定補完情報を生成するにあたり、過去情報ＤＢ１０１に格納された過去の交通情報を使用して主成分分析手法によりリンク間の相関情報を演算する例を説明した。しかし、必ずしも主成分分析手法に限定する必要はない。他にも独立成分分析や因子分析などのような統計手法を適用するようにしてもよい。
【００６１】
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。また、上述の実施の形態と複数の変形例を組み合わせた構成としてもよい。
【符号の説明】
【００６２】
１００．．．現況情報生成処理部、１０１．．．過去情報データベース、１０２．．．現況情報データベース、１０３．．．推定補完処理部、１０４．．．推定補完情報データベース、１０５．．．統計処理部、１０６．．．統計情報データベース、１０７．．．前置補完処理部、１０８．．．前置補完情報データベース、１０９．．．精度情報生成処理部、１１０．．．精度情報データベース、１１１．．．重み付け演算処理部、１１２．．．交通情報配信処理部
【図１】
2011118745.tif 000006
【図２】
2011118745.tif 000007
【図３】
2011118745.tif 000008
【図４】
2011118745.tif 000009
【図５】
2011118745.tif 000010