(57)【要約】【課題】道路リンクが多く存在していたり各道路リンクの特性が頻繁に変化したりしても、それぞれに応じた処理を実行可能とする。【解決手段】他の道路リンクの交通情報及び推定用パラメータを用いて推定対象の道路リンクの交通情報を推定する推定システム１１、及び、前記推定用パラメータを最適化する学習システム１２を有するリンクエージェント１と、リンクエージェント１を管理する管理エージェント１０とを備えている。管理エージェント１０は、リンクエージェント１が実行する処理の候補となる複数の道路リンク処理を、道路リンクの特性と対応付けて記憶するノウハウ管理データベース２２を有しており、道路リンクの特性が取得されると当該特性に基づいて前記データベース２２から、当該特性が取得された道路リンクについて処理を実行するために用いられる道路リンク処理を選択する。【選択図】図３
2011134097.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数存在する道路リンクに対し道路リンクに関する処理を実行可能であるリンク演算部と、
前記リンク演算部を管理する管理部と、を備えた交通情報システムであって、
前記管理部は、前記リンク演算部が実行する前記処理の候補となる複数の道路リンク処理を、道路リンクの特性と対応付けて記憶する記憶部と、
道路リンクの特性が取得されると当該特性に基づいて前記記憶部から、当該特性が取得された道路リンクについて前記処理を実行するために用いられる前記道路リンク処理を選択する選択部と、を有していることを特徴とする交通情報システム。
【請求項２】
前記道路リンクに関する処理は、他の道路リンクの交通情報及び推定用パラメータを用いて推定対象の道路リンクの交通情報を推定する推定処理、及び、前記推定用パラメータを最適化する学習処理である請求項１に記載の交通情報システム。
【請求項３】
前記選択部で用いられる前記道路リンクの特性を、前記リンク演算部が取得する請求項１又は２に記載の交通情報システム。
【請求項４】
前記リンク演算部は、前記選択部によって選択された道路リンク処理を実行する請求項１〜３のいずれか一項に記載の交通情報システム。
【請求項５】
前記管理部は、前記記憶部に記憶されている道路リンク処理が更新されると、更新された道路リンク処理を実行している前記リンク演算部へ、更新された道路リンク処理の更新内容の情報を送信する請求項４に記載の交通情報システム。
【請求項６】
前記リンク演算部は、自己が処理の担当をしている道路リンクと特性が共通している他の道路リンクを検索し、この検索した他の道路リンクを担当している他のリンク演算部が実行している道路リンク処理についての情報を取得可能である請求項４又は５に記載の交通情報システム。
【請求項７】
前記リンク演算部は、前記選択部によって選択された道路リンク処理に基づいて最適化した推定用パラメータを用いて前記推定部が推定した、推定結果の精度を判定する精度判定部を有している請求項２に記載の交通情報システム。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１〜７のいずれか一項に記載の交通情報システムとして機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項９】
複数存在する道路リンクに対し道路リンクに関する処理を実行可能であるリンク演算部を管理する交通管理装置であって、
前記リンク演算部が実行する前記処理の候補となる複数の道路リンク処理を、道路リンクの特性と対応付けて記憶する記憶部と、
道路リンクの特性が取得されると当該特性に基づいて前記記憶部から前記道路リンク処理を選択する選択部と、を有していることを特徴とする交通管理装置。
【請求項１０】
複数存在する道路リンクに対し道路リンクに関する処理を実行可能である演算部を備えたリンク演算装置であって、
前記演算部は、前記処理の候補となる複数の道路リンク処理が道路リンクの特性と対応付けて記憶されている記憶部から、道路リンクの特性に基づいて選択された道路リンク処理を実行することを特徴とするリンク演算装置。
【請求項１１】
複数存在する道路リンクに対し道路リンクに関する処理を実行する交通情報処理方法であって、
前記道路リンクに関する処理の候補となる複数の道路リンク処理が、道路リンクの特性と対応付けて記憶部に記憶されており、
前記記憶部から、道路リンクの特性に基づいて所定の道路リンク処理が選択され、
選択された前記道路リンク処理を実行することを特徴とする交通情報処理方法。
【請求項１２】
母集団に含まれる複数の要素に対し、当該要素に関する処理を実行可能である演算部と、前記演算部を管理する管理部とを備えた情報処理システムであって、
前記管理部は、前記演算部が実行する前記処理の候補となる複数の要素に関する処理を、要素の特性と対応付けて記憶する記憶部と、
要素の特性が取得されると当該特性に基づいて前記記憶部から、当該特性が取得された要素について前記処理を実行するために用いられる前記要素に関する処理を選択する選択部と、を有していることを特徴とする情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通情報を処理する機能を有する交通情報システム、この交通情報システムに用いられるリンク演算装置及びリンク演算装置を管理する交通管理装置、交通情報推定のためのコンピュータプログラム、交通情報処理方法、及び、情報処理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
道路の交通情報をドライバーに提供する技術として、財団法人道路交通情報通信システムセンターによるＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System：なお、「ＶＩＣＳ」は上記財団法人の登録商標）が広く知られている。
このＶＩＣＳは、各種の路側センサ（車両感知器やループコイル等）から収集した車両台数や車両速度等よりなる定点観測情報に基づいて、各路線での渋滞やリンク旅行時間を含む交通情報を集計し、その交通情報を、ビーコンによる狭域通信やＦＭ放送等の広域通信によってドライバーに提供するものである。
【０００３】
また、道路の交通情報をドライバーに提供する他の技術として、プローブカーを利用した交通情報推定システム（以下、プローブシステムという。）も知られている。
このプローブシステムは、例えば特許文献１及び２に示すように、実際に道路を走行する車両（プローブ車両）を移動体センサとして利用するもので、現時点の車両位置や時刻等のプローブ情報を無線通信によって各プローブ車両から収集し、道路の交通情報を生成するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平５−１５１４９６号公報
【特許文献２】特開２００５−４４６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記ＶＩＣＳ情報は、路側センサが設置された主要幹線道路等の一部の道路に関してしか得られない。
一方、プローブシステムでは、実際に道路を走行する車両（プローブ車両）を移動体センサとして利用するため、路側センサが設置されていない道路に関しても、交通情報を取得することが可能となる。
【０００６】
しかし、現状では、プローブカーの台数は、非常に少なく、ＶＩＣＳ及びプローブシステムのいずれからもデータが得られていない道路リンクについては、交通情報を得ることができない。
【０００７】
そこで、（ＶＩＣＳ及び）プローブシステムからデータが得られていない道路リンクについては、別の道路リンクの交通情報に基づいて、交通情報を推定することが考えられる。例えば、ある道路リンクの交通情報は、当該道路リンクに接続している道路リンク等のような関連のある他の道路リンクにおける交通情報との相関が認められる。このような相関関係を利用すれば、他の道路リンクの交通情報を用いて、推定対象となる道路リンクの交通情報を補完することができる。
このような補完を行おうとすると、他の各道路リンクの交通情報を、推定対象となる道路リンクの交通情報にどのように反映させるか、及び、どの程度、推定対象となる道路リンクの交通情報として反映させるか等を決める推定用パラメータを適切に設定することが必要となる。
【０００８】
このために、コンピュータによる学習機能を用いることが考えられる。そして、このシステムにより、所定の入力情報に基づいて処理が行われ、交通情報の補完を行うことができ、また、推定用パラメータを最適化することが可能となる。
しかし、ある道路リンクの交通情報を推定し、また、推定するために用いられる推定用パラメータを最適化することができたとしても、他の道路リンクでは例えば道路特性が大きく異なっていて、当該他の道路リンクでは前記知見やノウハウが相応しくない場合には、処理結果が好ましいものとならないおそれがある。
この例に限られず、処理対象となる要素が多かったり、それら要素の外部環境が頻繁に変化したりする場合、要素間や時間的に共通のアルゴリズムに基づいて学習していると、全体としてその最適化が進まないなど、各要素に関する処理について局所的又は全体的に不都合が生じる可能性がある。
そこで、本発明は、処理対象となる要素（処理対象となる道路リンク）が多く存在していたり、それら要素に頻繁な変化があったりしても、それぞれに応じた処理を実行可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
（１）本発明は、複数存在する道路リンクに対し道路リンクに関する処理を実行可能であるリンク演算部と、前記リンク演算部を管理する管理部とを備えた交通情報システムであって、前記管理部は、前記リンク演算部が実行する前記処理の候補となる複数の道路リンク処理を、道路リンクの特性と対応付けて記憶する記憶部と、道路リンクの特性が取得されると当該特性に基づいて前記記憶部から、当該特性が取得された道路リンクについて前記処理を実行するために用いられる前記道路リンク処理を選択する選択部とを有していることを特徴とする交通情報システム。
【００１０】
本発明によれば、管理部の記憶部には、リンク演算部が実行する道路リンクに関する処理の候補となる複数の道路リンク処理が、道路リンクの特性と対応付けられて記憶されており、道路リンクの特性が取得されると、選択部によって、その特性に基づいて記憶部から道路リンク処理が選択される。このため、複数存在する道路リンクそれぞれの特性が異なっていたり各道路リンクの特性が時間的に変化したりしても、当該特性に基づいて選択された道路リンク処理をリンク演算部に実行させることが可能となる。
【００１１】
（２）また、前記道路リンクに関する処理を、他の道路リンクの交通情報及び推定用パラメータを用いて推定対象の道路リンクの交通情報を推定する推定処理、及び、前記推定用パラメータを最適化する学習処理とすることができる。
【００１２】
（３）また、前記選択部で用いられる前記道路リンクの特性を、前記リンク演算部が取得する構成とすることができる。この場合、リンク演算部が道路リンクの特性を取得すると、当該道路リンクの特性を、前記管理部に送信することができ、これにより、管理部の選択部は、当該特性に基づいて道路リンク処理を選択することができる。
【００１３】
（４）そして、前記リンク演算部は、前記選択部によって選択された道路リンク処理を実行する構成とすればよい。
この場合、リンク演算部は、道路リンクの特性に基づいて選択された道路リンク処理を実行することが可能となる。
【００１４】
（５）前記（４）の場合において、前記管理部は、前記記憶部に記憶されている道路リンク処理が更新されると、更新された道路リンク処理を実行している前記リンク演算部へ、更新された道路リンク処理の更新内容の情報を送信するのが好ましい。
リンク演算部が、所定の道路リンク処理を実行している場合に、例えば記憶部における当該所定の道路リンク処理が更新されると、管理部は、前記リンク演算部へ、更新された道路リンク処理の更新内容の情報を送信することで、当該リンク演算部は、更新内容を知ることができる。なお、前記更新には、変更、削除又は追加が含まれる。
【００１５】
（６）また、前記（４）又は（５）の場合において、前記リンク演算部は、自己が処理の担当をしている道路リンクと特性が共通している他の道路リンクを検索し、この検索した他の道路リンクを担当している他のリンク演算部が実行している道路リンク処理についての情報を取得可能であるのが好ましい。
この場合、例えば、リンク演算部と管理部との間が通信不能となり、リンク演算部は、管理部が選択した道路リンク処理についての情報を取得できなくても、他のリンク演算部が実行している道路リンク処理についての情報を取得することができ、当該道路リンク処理を実行することができる。しかも、実行する道路リンク処理は、特性が共通している道路リンクを担当している他のリンク演算部が実行している処理であるため、この道路リンク処理を実行すれば、管理部が選択した道路リンク処理を実行した場合と、同程度の処理を実行することが可能となる。
【００１６】
（７）また、前記（２）の場合において、前記リンク演算部は、前記選択部によって選択された道路リンク処理に基づいて最適化した推定用パラメータを用いて前記推定部が推定した、推定結果の精度を判定する精度判定部を有しているのが好ましい。
精度判定部による推定結果の精度が好ましくない場合、例えば、リンク演算部は、管理部にその旨を通知することができ、記憶部の道路リンク処理が見直されたり、管理部は別の道路リンク処理を選択したりすることができる。
【００１７】
（８）また、本発明は、コンピュータを、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の交通情報システムとして機能させるためのコンピュータプログラムである。
【００１８】
（９）また、本発明は、複数存在する道路リンクに対し道路リンクに関する処理を実行可能であるリンク演算部を管理する交通管理装置であって、前記リンク演算部が実行する前記処理の候補となる複数の道路リンク処理を、道路リンクの特性と対応付けて記憶する記憶部と、道路リンクの特性が取得されると当該特性に基づいて前記記憶部から前記道路リンク処理を選択する選択部とを有していることを特徴とする。
【００１９】
（１０）また、本発明は、複数存在する道路リンクに対し道路リンクに関する処理を実行可能である演算部を備えたリンク演算装置であって、前記演算部は、前記処理の候補となる複数の道路リンク処理が道路リンクの特性と対応付けて記憶されている記憶部から、道路リンクの特性に基づいて選択された道路リンク処理を実行することを特徴とする。
【００２０】
（１１）また、本発明は、複数存在する道路リンクに対し道路リンクに関する処理を実行する交通情報処理方法であって、前記道路リンクに関する処理の候補となる複数の道路リンク処理が、道路リンクの特性と対応付けて記憶部に記憶されており、前記記憶部から、道路リンクの特性に基づいて所定の道路リンク処理が選択され、選択された前記道路リンク処理を実行することを特徴とする。
【００２１】
前記（９）（１０）（１１）それぞれの本発明によれば、前記（１）と同様に、複数存在する道路リンクそれぞれの特性が異なっていても、当該特性に基づいて選択された道路リンク処理を実行することが可能となる。
【００２２】
（１２）また、本発明は、母集団に含まれる複数の要素に対し、当該要素に関する処理を実行可能である演算部と、前記演算部を管理する管理部とを備えた情報処理システムであって、前記管理部は、前記演算部が実行する前記処理の候補となる複数の要素に関する処理を、要素の特性と対応付けて記憶する記憶部と、要素の特性が取得されると当該特性に基づいて前記記憶部から、当該特性が取得された要素について前記処理を実行するために用いられる前記要素に関する処理を選択する選択部とを有していることを特徴とする。
【００２３】
本発明によれば、管理部の記憶部には、演算部が実行する要素に関する処理の候補となる複数の処理が、要素の特性と対応付けられて記憶されており、要素の特性が取得されると、選択部によって、その特性に基づいて記憶部から要素に関する処理が選択される。このため、複数存在する要素それぞれの特性が異なっていても、当該特性に基づいて選択された要素に関する処理を演算部に実行させることが可能となる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、複数存在する道路リンク（要素）それぞれの特性が異なっていたり頻繁に変化したりしても、当該特性に基づいて選択された処理を実行することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】交通情報システムについての実施の一形態を示す全体構成図である。
【図２】交通情報システムを簡略化した説明図である。
【図３】交通情報システムの構成図である。
【図４】ノウハウ設定処理を示すフローチャートである。
【図５】ノウハウ管理データベースの説明図である。
【図６】対応管理データベースの説明図である。
【図７】交通情報推定処理手順を示すフローチャートである。
【図８】ニューラルネットワークの構成図である。
【図９】道路リンクの例を示す図である。
【図１０】推定データベースの初期状態を示す図である。
【図１１】重みデータベースの初期状態を示す図である。
【図１２】入力情報として取得したＶＩＣＳ情報及びプローブ情報を示す図である。
【図１３】１回目の更新後の推定データベースを示す図である。
【図１４】２回目の更新後の推定データベースを示す図である。
【図１５】３回目の更新後の推定データベースを示す図である。
【図１６】スナップショットとして抽出される部分を示す図である。
【図１７】学習データベースを示す図である。
【図１８】学習処理を示すフローチャートである。
【図１９】交通情報システムの機能を説明する説明図である。
【図２０】交通情報システムの機能を説明する説明図である。
【図２１】精度判定部による処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の好ましい実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
［１．全体構成］
図１は、本発明の交通情報システムについての実施の一形態を示す全体構成図である。本実施形態の交通情報システムは、中央側装置７として、道路リンクの交通情報の推定等の、道路リンクに関する処理を行う複数のリンク演算部１、及び、これらリンク演算部１を管理している管理部１０を備えている。
さらに、この交通情報システムには、車載装置２を搭載したプローブ車両３、車載装置２と無線通信する路側通信機４、及び路側センサ５等が含まれる。
【００２７】
管理部１０及びリンク演算部１を含む中央側装置７は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報等の交通情報（観測情報）を取得し、車両に提供するための提供用の交通情報を生成する機能を有している。なお、中央側装置７は、交通情報に基づいて、信号機制御や交通管制等の各種の交通用処理を行ってもよい。
【００２８】
管理部１０及びリンク演算部１それぞれは、処理装置（ＣＰＵ）及び記憶装置を有するコンピュータによって構成されており、前記記憶装置には、コンピュータを、管理部１０及びリンク演算部１として機能させるためのコンピュータプログラムが記憶されている。このコンピュータプログラムは、前記処理装置によって実行され、前記処理装置が前記記憶装置等に対し入出力を行うことで、管理部１０及びリンク演算部１としての機能を実現する。なお、以下に説明する管理部１０及びリンク演算部１の機能は、特に断らない限り、前記コンピュータプログラムによって実現されるものである。
【００２９】
本実施形態では、図２に示しているように、一つの道路リンクに一つのリンク演算部１（以下、リンクエージェント１という）が対応付けられている。つまり、一つのリンクエージェント１は、一つの道路リンクに関する処理を担当する。なお、リンクエージェント１が処理の担当をする道路リンクを「自道路リンク」という。
そして、管理部１０の管理下にある所定のエリアには複数の道路リンクが含まれていることから、管理部１０（以下、管理エージェント１０という）は、複数のリンクエージェント１を管理している構成となる。
【００３０】
なお、本発明では、管理エージェント１０及び複数のリンクエージェント１が、コンピュータを有する一つの装置によって構成されていてもよく、又は、管理エージェント１０が、コンピュータを有する一つの装置によって構成され、かつ、複数のリンクエージェント１が、管理エージェント１０とは別として、コンピュータを有する一つの装置によって構成されていてもよい。
また、複数の道路リンクを一つのグループとし、一つのリンクエージェント１が、一つのグループの処理を担当してもよい。
さらに、リンクエージェント１は、自道路リンクの道路の交差点等に設置されたハードウェア上で動作させてもよいが、管理エージェント１０側と共に設置されたハードウェア上で動作させてもよい。
【００３１】
図１において、前記車載装置２は、プローブ車両３の観測情報としてプローブ情報を生成し、路側通信機４に送信する。
プローブ情報は、プローブ車両の位置、当該位置の通過時刻及びプローブ車両の車両ＩＤ等を含む交通情報である。また、プローブ情報には、プローブ車両の通過速度等その他の情報を含めてもよい。プローブ情報の位置及び時刻の情報に基づいて、道路リンク毎のリンク旅行時間が得られる。なお、プローブ車両の位置は、車載装置２が有するＧＰＳ受信機によって受信したＧＰＳ信号に基づいて算出される。
【００３２】
前記路側通信機４は、車載装置２との間で無線通信によって情報の送受信を行うものである。具体的には、路側通信機４は、車載装置２が送信した観測情報としてのプローブ情報を受信し、リンクエージェント１に転送する。また、路側通信機４は、リンクエージェント１から、車両への提供用の交通情報を取得し、その交通情報を、車載装置２に送信することができる。なお、路側通信機４とリンクエージェント１との間は、通信回線によって接続されている。
又は、車載装置２は、当該車載装置２と接続した携帯電話機５０を介して、プローブ情報を送信してもよい。この場合、車載装置２によってプローブ情報が生成されると、当該プローブ情報は、携帯電話機５０へ送られ、携帯電話機５０が基地局４９へプローブ情報を送信する。そして、基地局４９は、プローブ情報をリンクエージェント１に転送する。また、携帯電話機５０は、リンクエージェント１から基地局４９を介して、車両への提供用の交通情報を取得し、その交通情報を、車載装置２に送ることができる。
【００３３】
前記路側センサ５は、観測情報としての交通情報を検出するためのものであり、例えば、直下を通行する車両を超音波感知する車両感知器や、インダクタンス変化で車両を感知するループコイル、或いは、カメラの映像を画像処理して交通量や車両速度を計測する画像感知器よりなり、交差点等に流入する車両台数や車両速度を計測する目的で、高速道路や主要な幹線道路等に設置されている。
【００３４】
路側センサ５によって検出された観測情報は、通信回線を介して、ＶＩＣＳセンタサーバ６に送信され、このＶＩＣＳセンタサーバ６では、路側センサ５の観測情報に基づいて、ＶＩＣＳ情報を生成する。このＶＩＣＳ情報は、通信回線を介して、管理エージェント１０及びリンクエージェント１に送信される。
【００３５】
前記ＶＩＣＳ情報は、各道路リンクでの渋滞やリンク旅行時間を含む交通情報である。ＶＩＣＳ情報は、路側センサ５から５分ごとに観測情報を取得して、更新されるため、時間的に高密度な情報が得られる。しかし、路側センサ５はすべての道路に設置されているわけではなく（主要道路でも２０％以下）、エリアカバー率が低い。
一方、前記プローブ情報は、道路を走行するプローブ車両３から取得するため、エリアカバー率を高くすることが可能である。ただし、プローブ車両３となるための車載装置２の普及率がまだ低いため、時間的に低密度のデータしか得られない。
【００３６】
つまり、所定エリア内の道路に、道路リンクを設定した場合、ＶＩＣＳ情報が得られる道路リンクについては、ＶＩＣＳ情報の更新単位時間ごとに常に交通情報（ＶＩＣＳ情報）が得られる。一方、ＶＩＣＳ情報が得られない道路リンクについては、ＶＩＣＳ情報の更新単位時間毎にみると、プローブ情報が交通情報として得られる道路リンクがある一方、プローブ情報も得られない道路リンクが混在することになる。
【００３７】
［２．中央側装置について］
［２．１  リンクエージェント及び管理エージェントの構成］
リンクエージェント１それぞれは同じ又は共通の構成を有しており、本実施形態では、各リンクエージェント１は、自道路リンクからＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られない場合に、当該自道路リンクの交通情報を推定して、当該自道路リンクの交通情報を補完することができる。これにより、管理エージェント１０が管理しているエリア内の全道路リンクの交通情報が取得される。つまり、本実施形態では、所定エリア内の全道路リンクを母集団とし、全道路リンクのうちの一部の道路リンクについて交通情報を取得すると、残りの道路リンクについての交通情報を推定することができる。
【００３８】
このように、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られない道路リンクの交通情報を補完することで、より精度が高い交通情報を車両（ナビゲーションシステム）に提供したり、精度良く交通管制を行ったりすることが可能となる。
なお、以下では、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られず交通情報を推定して補完する必要がある道路リンクを、「推定対象道路リンク」という。
【００３９】
図３に示すように、各リンクエージェント１は、複数存在する道路リンク毎に道路リンクに関する処理を実行可能である演算部として、推定対象道路リンクの交通情報を推定する推定システム（推定部）１１と、この推定対象道路リンクの交通情報を推定するために用いられるパラメータ（推定用パラメータ）を最適化する学習処理を行う学習システム（学習部）１２と、を備えている。
【００４０】
また、リンクエージェント１は、推定システム１１によって推定した交通情報等を蓄積するための推定データベース（交通情報データベース）１３、推定データベース１３におけるデータのうち、学習システム１２における学習に用いるデータを蓄積する学習データベース１４、推定用パラメータ（本実施形態では「重み」）を蓄積するための重みデータベース（推定パラメータデータベース）１５と、を記憶装置上に備えている。
【００４１】
各リンクエージェント１は、当該リンクエージェント１が自道路リンクに関して取得したＶＩＣＳ情報及びプローブ情報（以下、両情報を総称する場合、「入力情報」という）に対する処理を行う入力情報処理部１６を備えていて、入力情報から、リンクの「速度情報」を生成する処理を行う。生成した「速度情報」は、推定データベース１３に与えられ、推定データベース１３の更新に用いられる。
「速度情報」は、道路リンクのリンク長を、当該道路リンクのリンク旅行時間で除することで、リンク旅行速度［ｋｍ／ｈ］として算出することができる。なお、道路リンクのリンク長は、当該道路リンクのために処理を行うリンクエージェント１を設置する際に、当該リンクエージェント１の記憶装置に格納されている。
【００４２】
また、各リンクエージェント１は、通信機能部（送受信装置）１７を有しており、リンクエージェント１と管理エージェント１０との間は情報の送受信が可能であり、また、リンクエージェント１間においても情報の送受信が可能である。
【００４３】
本実施形態に係る管理エージェント１０は、各リンクエージェント１と情報の送受信を行うために、通信機能部（送受信装置）２７を有している。
また、管理エージェント１０は、リンクエージェント１が行う処理（推定処理及び学習処理）の候補となる道路リンク処理を複数種類、記憶することができるノウハウ管理データベース２２を、記憶装置上に備えている。なお、図２の例では管理エージェント１０を一つしか示していないが、管理エージェントが複数あってもよく、その場合に各管理エージェントが記憶する道路リンク処理は共通であってもよく、相違していてもよい。
前記道路リンク処理は、リンクエージェント１による処理（推定処理及び学習処理）に適用すると好ましいノウハウ処理であり、道路リンクの特性に関する特性情報と対応付けられて、ノウハウ管理データベース２２に蓄積されている。以下、道路リンク処理を「知見・ノウハウ処理」と呼んで説明する。
前記特性情報は、道路リンクの特性に関する静的又は動的な情報（環境情報）であり、例えば、当該道路リンクが高速道路であるか又は一般道路であるかについての道路種別についての情報の他に、当該道路リンクに相関のある他の道路リンク（関連道路リンク）の数についての情報、当該道路リンクのリンク長についての情報、及び、当該道路リンクで取得できたプローブ情報の数についての情報等がある。
【００４４】
さらに、管理エージェント１０は、リンクエージェント１に適用されている知見・ノウハウ処理と当該リンクエージェント１に付されているＩＤとの対応関係を記憶する対応管理データベース２３を、記憶装置上に備えている。
また、管理エージェント１０は、コンピュータプログラムによって実現される機能部として、選択部２１を有している。選択部２１は、道路リンクの特性に関する特性情報に基づいて、前記ノウハウ管理データベース２２から知見・ノウハウ処理を選択する機能を有している。なお、前記特性情報は、各リンクエージェント１が取得することができ、当該各リンクエージェント１から、管理エージェント１０は当該特性情報を取得することができる。選択部２１による機能、前記対応管理データベース２３、前記ノウハウ管理データベース２２及び知見・ノウハウ処理の具体例については後に説明する。
【００４５】
［２．２  リンクエージェント及び管理エージェントによるノウハウ設定処理］
各リンクエージェント１が実質的な処理（推定処理及び学習処理）を開始する前に、リンクエージェント１及び管理エージェント１０は、リンクエージェント１それぞれについてノウハウ設定処理を行う。図４は、ノウハウ設定処理の手順を示している。
【００４６】
各リンクエージェント１は、自道路リンク、つまり、自己が処理の対象とする道路リンクの特性情報を取得する（ステップＳ１）。この特性情報は、リンクエージェント１の運用開始時やリセット時（起動時）に、システム管理者によって、当該リンクエージェント１に記憶させることができる。更に、特に動的な情報についてはリンクエージェント１自身が計数したり、センサで入手したり、特定のエージェントから入手するなどして自律的に取得することもできる。リンクエージェント１が特性情報を取得するのは、リンクエージェント１の運用開始時やリセット時の他に、前回の取得時から一定時間が経過した時や、新たな特性情報や特性情報の更新を検出した時などであってもよい。
特性情報は、前記のとおり、道路リンクの特性に関する情報（環境情報）であり、例えば、自道路リンクが高速道路であるのか又は一般道路であるのかについての道路種別についての情報である。各リンクエージェント１が取得する特性情報は共通の内容であってもよく、リンクエージェント１によって相違していてもよい。
【００４７】
そして、リンクエージェント１が管理エージェント１０と情報の送受信が可能になると、リンクエージェント１は自道路リンクの特性情報ｉ１を送信し（図２参照）、管理エージェント１０はこの特性情報ｉ１を取得する（図４のステップＳ２）。管理エージェントが複数ある場合、リンクエージェント１は、例えば予め設定されたＩＤが指定する管理エージェント１０と通信することができる。
管理エージェント１０は、各リンクエージェント１から取得した特性情報に基づいて、前記ノウハウ管理データベース２２から、知見・ノウハウ処理を選択する（ステップＳ３）。この選択される知見・ノウハウ処理は、特性が取得された道路リンクについて推定処理及び学習処理を実行するために用いられる処理である。そして、選択した知見・ノウハウ処理に関する情報をモジュールｉ２（図２参照）に含ませて当該各リンクエージェント１に送る（ステップＳ４）。なお、このモジュールｉ２に含まれる知見・ノウハウ処理に関する情報は、知見・ノウハウ処理のプログラム本体であってもよいが、プログラム本体をリンクエージェント１が有している場合は、選択された知見・ノウハウ処理の種類に関するデータであってもよい。
【００４８】
各リンクエージェント１は、例えば管理エージェント１０から前記モジュールｉ２を取得すると、当該各リンクエージェント１は、そのモジュールｉ２に含まれている知見・ノウハウ処理についての情報を取得することができる。つまり、選択された知見・ノウハウ処理の種類（当該種類についての情報）を取得することができる。これにより、各リンクエージェント１は、選択された知見・ノウハウ処理を把握することができ、当該知見・ノウハウ処理を自己の処理（推定処理及び学習処理）として適用することができる状態となる（ステップＳ５）。
【００４９】
ステップＳ３の選択処理について具体的に説明する。
図５は、ノウハウ管理データベース２２の説明図である。このノウハウ管理データベース２２には、「インデックス」「知見・ノウハウ処理」「適用条件」「静的／動的」の項目がある。
管理エージェント１０は、各リンクエージェント１から取得した特性情報と、ノウハウ管理データベース２２の「適用条件」の項目とを参照して、「知見・ノウハウ処理」の項目から、当該特性情報に適合している知見・ノウハウ処理を抽出する。
【００５０】
すなわち、道路リンクが高速道路である場合、この道路リンクを自道路リンクであると認識しているリンクエージェント１は、図４のステップＳ１において、当該自道路リンクの特性情報として、自道路リンクは高速道路であることを示す特性情報を取得している。
このため、前記リンクエージェント１が有している特性情報（高速道路という特性）を、管理エージェント１０が取得することで、ノウハウ管理データベース２２（図５）において、「知見・ノウハウ処理」の項目から「知見・ノウハウ処理Ａ」を抽出し、この道路リンクでは、推定処理及び学習処理にこの知見・ノウハウ処理Ａを適用することに関する情報として、知見・ノウハウ処理Ａを含むモジュールを生成する。そして、管理エージェント１０は、このモジュールを前記リンクエージェント１へ送信する（ステップＳ４）。
【００５１】
知見・ノウハウ処理の具体例を説明する。
道路リンクが高速道路である場合、この道路リンクに対応する道路と、その周辺道路との相関関係は、一般道路の場合と比べて簡単であるという知見がある。そこで、このような道路リンクの場合、処理に適用すると好ましいノウハウとして、線形対応アルゴリズムを採用すればよく、例えば、重回帰分析に基づいたアルゴリズムにより学習処理（後の実施形態では重みの最適値の算出）を行うことができる。このように線形対応のアルゴリズムを採用することで、処理精度を確保しつつ処理時間の短縮化が図れる。
そこで、この線形対応アルゴリズムを適用する処理が「知見・ノウハウ処理Ａ」として設定されており、この線形対応アルゴリズムを適用させることに関する情報として「知見・ノウハウ処理Ａ」がノウハウ管理データベース２２に蓄積されている。
【００５２】
これに対して、道路リンクが一般道路である場合、この道路リンクに対応する道路と、その周辺道路との相関関係は、高速道路の場合と比べて複雑であるという知見がある。そこで、このような道路リンクの場合、処理に適用すると好ましいノウハウとして、非線形対応アルゴリズムを採用すればよく、また、この場合、バックプロパゲーションにより学習処理を行うことができる。これにより、相関関係が複雑であっても、処理精度を確保することができる。
そこで、この非線形対応アルゴリズムを適用する処理が「知見・ノウハウ処理Ｂ」として設定されており、この非線形対応アルゴリズムを適用することに関する情報として「知見・ノウハウ処理Ｂ」がノウハウ管理データベース２２に蓄積されている。
【００５３】
図６は管理エージェント１０が有している対応管理データベース２３の説明図である。対応管理データベース２３には、「インデックス」「リンクエージェントＩＤ」「知見・ノウハウ適用ＩＤ」「状況」の項目がある。
管理エージェント１０は、各リンクエージェント１のＩＤと、各リンクエージェント１での処理に適用させる「知見・ノウハウ処理」の種類とを対応付けた対応情報を、対応管理データベース２３に蓄積させることができる。
【００５４】
すなわち、あるリンクエージェント１のＩＤが「２２２２」であり、当該リンクエージェント１の自道路リンクが高速道路であることから、当該リンクエージェント１では図５の知見・ノウハウ処理Ａが選択されている場合、このＩＤ「２２２２」に、図５の知見・ノウハウ処理Ａに付されているインデックス番号「０」を対応付けて、対応管理データベース２３に蓄積させる。つまり、ＩＤが「２２２２」に対応する「知見・ノウハウ適用ＩＤ」の項目には、図５のインデックス番号「０」が蓄積される。
【００５５】
なお、「知見・ノウハウ適用ＩＤ」の項目には、適用させている知見・ノウハウ処理の全てが記憶される。例えば図６においてＩＤが「１１１１」のリンクエージェント１では、「知見・ノウハウ適用ＩＤ」の項目に、「０」「１」が記憶されている。
ＩＤが「２２２２」のリンクエージェント１が担当する道路リンクに相関のある道路リンク（関連道路リンク）の数が例えば「７」である場合、図５によれば、管理エージェント１０は「知見・ノウハウ処理Ｃ」を抽出しない。このため、図６において、ＩＤが「２２２２」に対応する「知見・ノウハウ適用ＩＤ」の項目には、インデックス番号「２」は記憶されない。このように、管理エージェント１０は、各リンクエージェント１に適用している「知見・ノウハウ処理」を管理している。
【００５６】
ＩＤが「２２２２」の道路リンクでは、処理に「知見・ノウハウ処理Ａ（線形対応アルゴリズム）」を適用するように、管理エージェント１０によって選択されていることから、管理エージェント１０は、この「知見・ノウハウ処理Ａ（線形対応アルゴリズム）」を適用することに関する情報として、「知見・ノウハウ処理Ａ」を含むモジュールを生成し、このモジュールｉ２（図２参照）を、ＩＤが「２２２２」であるリンクエージェント１に送る（図４のステップＳ４）。
すると、ＩＤが「２２２２」であるリンクエージェント１は、前記モジュールｉ２を受け取り、当該モジュールｉ２に含まれている「知見・ノウハウ処理Ａ」を自己の処理として適用することができる状態となる（ステップＳ５）。
以上より、図４のノウハウ設定処理が終了する。
【００５７】
［２．３  リンクエージェント及び管理エージェントによる処理内容］
［２．３．１  リンクエージェントによる推定処理の概要］
以下の実施形態では、前記ノウハウ設定処理が行われた結果、線形対応アルゴリズムが採用されている場合を主として説明する。
図７は、各リンクエージェント１による交通情報推定方法を示している。
まず、複数のリンクエージェント１それぞれにおいて、推定データベース（交通情報データベース）１３及び重みデータベース１５に初期値が設定される（ステップＳ１１）。
【００５８】
そして、リンクエージェント１が、自道路リンクにおけるＶＩＣＳ情報やプローブ情報を取得すると、これらＶＩＣＳ情報やプローブ情報から道路リンクの速度情報を生成する（ステップＳ１２）。ただし、ステップＳ１２において速度情報を取得できた道路リンク（リンクエージェント１）は、対象エリア内の全道路リンクのうちの一部であり、ステップＳ１２では速度情報が得られない道路リンク（リンクエージェント１）もある。
【００５９】
リンクエージェント１間で情報の送受信が行われ、各リンクエージェント１は、ステップＳ１２で得られた速度情報を取得することができ、各リンクエージェント１は、当該速度情報を推定データベース１３にセットし、推定データベース１３を更新する（ステップＳ１３）。
自道路リンクでＶＩＣＳ情報やプローブ情報に基づく速度情報が得られていないリンクエージェント１では、ステップＳ１３で更新された推定データベース１３の内容に基づいて、速度情報が得られていない道路リンクについての速度情報を推定し、推定した速度情報を、推定データベース１３にセットし、推定データベース１３を更新する（ステップＳ１４）。また、推定された速度情報は、情報の送受信により他の各リンクエージェント１も取得し、推定データベース１３を更新する。
このステップＳ１４により、対象エリア内の全道路リンクについての速度情報（実測値と推測値とが混在したもの）が得られ、このステップＳ１４で得られた全道路リンクについての速度情報は、管理エージェント１０に出力される（ステップＳ１５）。
【００６０】
また、自道路リンクでＶＩＣＳ情報やプローブ情報が得られたリンクエージェント１では、ステップＳ１４で更新された推定データベース１３の内容の一部が、学習データベース１４にスナップショットとして蓄積され、学習システム１２による学習用データとして用いられる（ステップＳ１６）。
【００６１】
以上のステップＳ１２〜ステップＳ１６の処理は、速度情報が生成される度に繰り返し実行される。入力情報処理部１６は、例えば、ＶＩＣＳ情報の更新周期（例えば５分）に合わせて、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報を取得して、速度情報を生成するため、ステップＳ１２〜ステップＳ１６の処理は、ＶＩＣＳ情報の更新周期（例えば５分）に合わせて繰り返し実行されることになる。
【００６２】
［２．３．２  速度情報推定のためのモデル］
図８は、推定システム１１が、推定対象道路リンクの速度情報を推定するためのニューラルネットワークの一例を示している。図示のニューラルネットワークは、０〜１の値をとるＮ個の入力信号ｘi（ｉ：１〜Ｎ）それぞれに、重みｗiを乗じて、出力値ｙを生成する単純パーセプトロンとして構成されている。
ここで、入力信号ｘiは、推定対象道路リンク以外の他の道路リンク（本実施形態では、推定対象道路リンクに接続された道路リンク）の速度情報であり、出力値ｙは推定対象道路リンクの速度情報である。
【００６３】
また、重みｘiは、推定対象道路リンク以外の複数の道路リンクそれぞれの速度情報を、どの程度の割合で反映させるかという値であり、推定対象道路リンクとの相関の高い道路リンク（例えば、推定対象道路リンクと同じ道路を構成し、推定対象道路リンクに隣接する道路リンク）ほど大きな値に設定されるべきであり、相関が低い道路リンクほど小さな値に設定されるべきものである。
【００６４】
ただし、図８のものでは、一般的な単純パーセプトロンとは異なり、入力信号ｘiに乗じられることなくノードに加算される独立パラメータｗ0が設けられている。この独立パラメータｗ0は、推定対象道路リンク以外の道路リンクにおける速度情報以外の要因が、推定対象道路リンクの速度情報に与える要因（例えば、道路リンク間での制限速度の差）を表現することができ、速度情報を精度良く推定することができる。
【００６５】
以上のように、推定システム１１が、ある推定対象道路リンクの速度情報を求めるには、当該推定対象道路リンクとの相関が多少なりとも認められる他の道路リンクの速度情報と、当該他の道路リンクの速度情報をどの程度ほど推定対象道路リンクの速度情報に反映させるかを示す重みと、が得られればよい。前記他の道路リンクの速度情報は、推定データベース（交通情報データベース）１３に蓄積されており、重みは重みデータベース１５に蓄積されており、推定システム１１は、両データベース１３，１５から必要な情報を取得する。
【００６６】
そして、各リンクエージェント１において、上記のようなニューラルネットが自道路リンクについて設けられており、推定システム１１は、自道路リンクに関する速度情報を、他の道路リンクに関する速度情報及びその寄与度を示す推定用パラメータ（重み）を用いて推定可能に構成され、推定した値を推定データベース１３に蓄積させることができる。
【００６７】
［２．３．３  推定処理の詳細］
ここでは、図９のように接続された道路リンクを想定する。図９において、Ｖｘは、道路リンクの速度情報を示している。また、Ｖｘにおける添え字ｘは、道路リンクのリンク番号を示しており、１〜２４の値をとる。つまり、図９では、リンク番号１〜２４までの２４個の道路リンクが存在する。また、各リンクの矢印方向は、車両の進行方向を示す。
【００６８】
図９において、実線の矢印で示す道路リンク（リンク番号ｘ＝１〜１０）は、ＶＩＣＳ情報が取得可能なリンクであり、例えば、高速道路や主要幹線道路に対応する道路リンクである。また、点線の矢印で示す道路リンク（リンク番号ｘ＝１１〜２４）は、ＶＩＣＳ情報が取得できないリンクであり、主に、例えば、高速道路や主要幹線道路以外の一般道路である。点線の矢印で示す道路リンクは、速度情報の推定対象道路リンクとなる可能性がある。つまり、点線の矢印で示す道路リンクについては、プローブ情報が得られた場合には、推定対象道路リンクとはならず、プローブ情報が得られなかった場合には、推定対象道路リンクとなり、速度情報の推定処理が実行される。
なお、ＶＩＣＳ情報が取得可能な道路リンクであっても、何らかの事情でＶＩＣＳ情報が取得できない場合には、推定対象道路リンクとして扱われる。
【００６９】
以下、図９の道路リンクを前提として速度情報の推定手順について説明する。
まず、推定データベース１３及び重みデータベース１５には、システム管理者によって、初期値が入力される（図７のステップＳ１１）。
【００７０】
図１０に示すように、推定データベース１３は、「チェック」３１、「速度情報」３２、「関連道路リンク情報」３３、「リンク長」３４、「学習？」３５のデータ項目を有しており、各道路リンク（リンク番号）についてそれぞれのデータ項目の値を保存可能なものである。また、これらデータ項目に関する情報は、リンクエージェント１間で送受信される。したがって、各リンクエージェント１の推定データベース１３には、同じ情報を蓄積させることができる。
【００７１】
前記データ項目のうち、「チェック」３１は、各道路リンクの速度情報の更新の有無及び更新された順番を示す項目である。「速度情報」３２は、各道路リンクの速度情報がセットされる項目である。
「関連道路リンク情報」３３は、各道路リンクに相関のある道路リンク（関連道路リンク）を示しており、ここでは、それぞれの道路リンクに接続されている道路リンク（リンク番号）を示している。
【００７２】
「関連道路リンク情報」３３は、「逆」、「Ａ順」、「Ａ逆」、「Ｂ順」、「Ｂ逆」の５種類に分けられている。
「逆」は、任意の道路リンクと逆方向の道路リンクのリンク番号を示し、例えばリンク番号１の道路リンクについては、リンク番号８の道路リンクが「逆」の道路リンクとなる。
「Ａ順」は、ある道路リンクの後方で順方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号１の道路リンクについては、リンク番号１２，７，１５の道路リンクが「Ａ順」の道路リンクとなる。
「Ａ逆」は、ある道路リンクの後方で逆方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号１の道路リンクについては、リンク番号１１，１５，１３の道路リンクが「Ａ逆」の道路リンクとなる。
【００７３】
「Ｂ順」は、ある道路リンクの前方で順方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号１の道路リンクについては、リンク番号４，９の道路リンクが「Ｂ順」の道路リンクとなる。
「Ｂ逆」は、ある道路リンクの前方で逆方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号１の道路リンクについては、リンク番号３，６の道路リンクが「Ｂ逆」の道路リンクとなる。
【００７４】
また、前記データ項目のうち「リンク長」３４は、各道路リンクのリンク長を示すものである。「学習？」３５は、各道路リンクの速度情報等が学習部（学習システム１２）による学習のためのデータ（学習用データ）となるものであるか否かを示しており、ここでは０又は１の値をとる。「０」はその道路リンクの速度情報等が学習用データとはならないことを示しており、「１」はその道路リンクの速度情報等が学習用データとなることを示している。
【００７５】
ステップＳ１１の初期値入力は、リンクエージェント１の運用開始時やリセット時（起動時）に行われ、推定データベース１１については、上記データ項目のうち、「速度情報」３２、「関連道路リンク情報」３３、「リンク長」３４について初期値が設定される。「速度情報」３２の初期値としては、例えば、全道路リンクについて０を設定すればよい。「関連道路リンク情報」３３及び「リンク長」３４の初期値については、対象エリアの道路構成に従って設定される。「関連道路リンク情報」３３及び「リンク長」３４の初期値は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報からなる交通情報（速度情報）を取得しても更新されることはない。
【００７６】
一方、「速度情報」３４の値は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報からなる交通情報（速度情報）を取得する度に、全道路リンクについて更新される（ステップＳ１３，Ｓ１４）。
また、「チェック」３１については、交通情報（速度情報）を取得する度に（ステップＳ１２）、０に初期化される。「学習？」３５についても、交通情報（速度情報）を取得する度に（ステップＳ１２）、各道路リンクの速度情報等を学習用データとすべきか否かに応じて０又は１に設定される。
【００７７】
図１１に示すように、重みデータベース１５には、道路リンクにおける速度情報の推定値を他の道路リンクの速度情報から求める際に用いる重みｗｉが、初期値として設定される。なお、各リンクエージェント１の重みデータベース１５には、自道路リンクの速度情報を推定するための重みＷｉが蓄積されていればよいが、図１１では、全道路リンクにおける重みＷｉが蓄積されている場合を示している。重みｗｉは、各道路リンクについて、「関連道路リンクの数＋１」ほど設定される。図１１において、ｗ0は独立パラメータであり、ｗ1以降は関連道路リンクの速度情報それぞれに乗じられる重みである。
【００７８】
推定用パラメータである重みｗｉは、学習システム１２による学習によって、より適切な値へと自動的に更新されるため、初期値としては、適当な値を設定してもよい。したがって、初期設定が容易である。
【００７９】
さて、上記の初期化を行ったのち、図９に示す道路リンクに関し、ある時点において、図１２のようなＶＩＣＳ情報及びプローブ情報（交通情報）が得られたものとする。図１２では、リンク番号１〜１０の道路リンクについてのＶＩＣＳ情報（リンク旅行時間）が得られ、リンク番号２０の道路リンクについてのプローブ情報が得られている。他の道路リンクについてはＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られていない。なお、図１２では、リンク番号２０の道路リンクについてのプローブ情報を、ＶＩＣＳ情報と同様に「リンク旅行時間」で示した。
【００８０】
また、図１２の情報では、プローブ情報が存在する道路リンク（リンク番号２０）については、学習対象となることを示す値「１」が設定されており、ＶＩＣＳ情報が存在する道路リンク（リンク番号１〜１０）については、学習対象ではないことを示す値「０」が設定されている。
【００８１】
図１２の入力情報が取得された場合、リンク番号２０の道路リンクを処理対象としているリンクエージェント１では、この情報における「旅行時間」が、入力情報処理部１６によって「速度情報」に変換され（ステップＳ１２）、その速度情報によって、推定データベース１３の対応する道路リンクの「速度情報」３２が更新される（第１回目の更新；ステップＳ１３）。更新された道路リンクについては、「チェック」３１に、第１回目の更新で速度情報が更新されたことを示す「１」が設定される。また、図１２の入力情報の「学習対象」が「１」である道路リンク（ここでは、リンク番号２０の道路リンク）については、「学習？」３５が「１」に設定される。
以上のようにして第１回目の更新（入力情報のセット）が行われた後の推定データベース１３の内容を、図１３に示す。
なお、「チェック」「速度情報」等のデータ項目に関する情報は、リンクエージェント１間で送受信され、各リンクエージェント１の推定データベース１３には、同じ状態の情報が蓄積されていることとなる。
【００８２】
続いて、速度情報が未更新の道路リンク（リンク番号１１〜１９，２１〜２４）については、速度情報の推定が行われ、当該推定値により推定データベース１３の更新を行う（ステップＳ１４）。
具体的には、まず、「チェック」３１項目に、前回の更新を示す「１」が設定されている道路リンク（リンク番号１〜１０，２０）の関連道路リンク（隣接道路リンク）のうち、今回の入力情報（図１２）に基づく速度情報の更新が未だなされていない道路リンク（チェック＝０）を抽出する。ここでは、リンク番号１２，１５，１１，１３，１９，１８，１７，２１，２４，１４，１６の１１個の道路リンクが抽出される（図１４参照）。これら１１個の道路リンクが、ここでの推定対象道路リンクとなる。
【００８３】
これら推定対象道路リンクを自道路リンクとしているリンクエージェント１それぞれにおいて、推定システム１１は、推定対象道路リンクについての関連道路リンク及びその速度情報を、推定データベース１３から読み出すとともに、推定対象道路リンクについて設定された重み（推定用パラメータ）を、重みデータベース１５から読み出し、これらを用いて、推定対象道路リンクの速度情報の推定値を算出する。算出された、速度情報の推定値は、推定データベース１３の「速度情報」にセットされ、速度情報についての第２回目の更新が行われる。なお、更新された道路リンクについては、「チェック」３１に、第２回目の更新で速度情報が更新されたことを示す「２」が設定される。
【００８４】
上記推定対象道路リンクのうち、例えば、リンク番号１２，１５，１１，１３の道路リンクの速度情報の推定値（Ｖ12，Ｖ15，Ｖ11，Ｖ13）を求めるための演算式は、下記のとおりである。
Ｖ12＝ｗ0＋ｗ1Ｖ11＋ｗ2Ｖ1＋ｗ3Ｖ5＋ｗ4Ｖ13＋ｗ5Ｖ8＋ｗ6Ｖ7＋ｗ7Ｖ15
Ｖ15＝ｗ0＋ｗ1Ｖ13＋ｗ2Ｖ20＋ｗ3Ｖ16＋ｗ4Ｖ17＋ｗ5Ｖ14＋ｗ6Ｖ1＋ｗ7Ｖ11
＋ｗ8Ｖ5＋ｗ9Ｖ8＋ｗ10Ｖ12＋ｗ11Ｖ5
Ｖ11＝ｗ0＋ｗ1Ｖ12＋ｗ2Ｖ8＋ｗ3Ｖ15＋ｗ4Ｖ7＋ｗ5Ｖ1＋ｗ6Ｖ11＋ｗ7Ｖ5
Ｖ13＝ｗ0＋ｗ1Ｖ15＋ｗ2Ｖ8＋ｗ3Ｖ12＋ｗ4Ｖ7＋ｗ5Ｖ1＋ｗ6Ｖ11＋ｗ7Ｖ5
＋ｗ8Ｖ14＋ｗ9Ｖ17＋ｗ10Ｖ16＋ｗ11Ｖ20
【００８５】
第１回目の更新と同様に、各リンクエージェント１の推定データベース１３には、同じ情報が蓄積された状態とする。
そして、「チェック」３１項目に、前回の更新を示す「２」が設定されている道路リンク（リンク番号１１〜１９，２１，２４）の関連道路リンク（隣接道路リンク）のうち、今回の入力情報（図１３）に基づく速度情報の更新が未だなされていない道路リンク（チェック＝０）を抽出する。ここでは、リンク番号２２，２３の２個の道路リンクが抽出される（図１５参照）。これら２個の道路リンクが、次の推定対象道路リンクとなる。
【００８６】
そして、これら推定対象道路リンクを自道路リンクとしているリンクエージェント１それぞれにおいて、推定システム１１は、推定対象道路リンクについての関連道路リンクを、推定データベース１３から読み出すとともに、推定対象道路リンクそれぞれについて設定された重み（推定用パラメータ）を、重みデータベース１５から読み出し、これらを用いて、推定対象道路リンクの速度情報の推定値を算出する。算出された、速度情報の推定値は、推定データベース１３の「速度情報」にセットされ、速度情報についての第３回目の更新が行われる。なお、更新された道路リンクについては、「チェック」３１に、第３回目の更新で速度情報が更新されたことを示す「３」が設定される。
【００８７】
第１回目及び第２回目の更新と同様に、各リンクエージェント１の推定データベース１３には、同じ情報が蓄積された状態とする。
上記のような処理は、全ての道路リンクについての速度情報が推定されるまで繰り返される（ステップＳ１４）。ここでは、３回の更新により全ての速度情報が補完されたため、推定処理を終了する。
【００８８】
すると、推定データベースの内容の出力が行われる（ステップＳ１５）。
さらに、今回の入力情報（図１２）に基づく、推定処理が終了した推定データベース１３の各道路リンクのデータのうち、「学習？」３５に「１」が設定されたリンク番号２０の道路リンクのスナップショット（図１６参照）を、学習データベース１４に追加する。本実施形態では、スナップショットを追加するリンクエージェント１は、リンク番号２０の道路リンクを自道路リンクとしているリンクエージェント１である。
ここで、スナップショットとは、「学習？」３５に「１」が設定された道路リンクの「速度情報」と、この「学習？」３５に「１」が設定された道路リンクの速度情報を推定するために用いられる一又は複数の他の道路リンク（関連道路リンク）の速度情報と、の組み合わせを記憶したものである。ここで、「学習？」３５に「１」が設定された道路リンクの速度情報は、プローブ情報から得られた値であるから実測値である。また、当該道路リンクの関連道路リンクの「速度情報」には、ＶＩＣＳ情報から得た実測値と推測値とが混在している。
【００８９】
スナップショットは、入力情報が取得されて、推定データベースの全道路リンクの更新（ステップＳ１３，Ｓ１４）が行われる度に発生し、学習用データとして蓄積される。このスナップショットは、プローブ情報を取得できた道路リンクについて発生する。
したがって、上記の例では、リンク番号２０の道路リンクのみスナップショットが発生したが、推定データベースの全道路リンクの更新（ステップＳ１３，Ｓ１４）が何度も行われると、他の道路リンク（他のリンクエージェント１）についてもスナップショットが蓄積される。また、入力情報が繰り返し発生するほどの十分な時間が経過すると、一つの道路リンクについて複数のスナップショットが蓄積される。
【００９０】
［２．３．４  学習処理の詳細］
図１７は、リンク番号２０の道路リンクについて、複数のスナップショットが蓄積された学習データベース１４の内容を示している。
スナップショットが蓄積されたリンクエージェント１では、このようにして多数のスナップショットが学習用データとして蓄積された学習データベース１４に基づいて、学習システム１２が、重みデータベース１５に記憶されている重み（推定用パラメータ）の学習（最適化）を行って、重みデータベース１５の内容を更新する。
【００９１】
図１８は、学習システム１２による学習処理の手順を示している。
リンク番号２０の道路リンクを自道路リンクとしているリンクエージェント１の学習システム１２は、学習処理を行うために、誤差判定のための許容誤差等の学習用のパラメータ設定を行う（図１８のステップＳ２１）。
学習システム１２は、学習データベース１４（図１７参照）に蓄積されているスナップショットのうち、実測値である速度情報を教師信号とし、教師信号となる速度情報を持つ道路リンクの関連道路リンクについての速度情報から、この教師信号を出力するための適切なニューラルネットワークを再構築する。すなわち、学習システム１２は、実測値である速度情報と、当該速度情報を持つ道路リンクの関連道路リンクについての速度情報とからなる学習用データから、重みの最適値を算出する。
【００９２】
重みの最適値の算出は、関連道路リンクについての速度情報から算出される速度情報が、教師信号に近づいて、教師信号との誤差が、設定された許容誤差未満になるまで行われる（図１８のステップＳ２２、ステップＳ２３）。なお、重みの最適値の算出（学習処理）は、ニューロエンジンに限らず、他の手段によって行われてもよい。
重みが収束して学習処理が終了すると、得られた重みは、重みデータベース１５に反映され、重みデータベース１５が更新される。
【００９３】
重みデータベース１５が更新された後に、例えば、リンク番号２０の道路リンクにおいて、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報からなる入力情報が発生すると、推定システム１１による速度情報の推定は、新たな重みを用いて、より精度良く行われる。このように、本実施形態では、運用を続けることで、交通情報（速度情報）の推定精度が自然に向上する。
さらに、本実施形態によれば、例えば高速道路と一般道路とのように、道路リンクそれぞれの特性（特性情報）が異なっていても、この特性に基づいて選択された知見・ノウハウ処理を適用して、各リンクエージェント１に処理を実行させることが可能となる。このため、道路リンク毎で、当該道路リンクの特性に応じた処理が行われ、より好ましい状態へと重みデータベース１５が更新される。
【００９４】
［２．４  リンクエージェント及び管理エージェントの他の機能］
［２．４．１  ノウハウ管理データベースの蓄積内容が更新された場合の処理］
以上のとおり、ノウハウ設定処理（図４参照）によれば、各リンクエージェント１は、管理エージェント１０の選択部２１の機能によって選択された知見・ノウハウ処理を、モジュールとして受けることにより、選択された知見・ノウハウ処理を知ることができる。そして、リンクエージェント１は、選択された知見・ノウハウ処理を実行することができる。
【００９５】
このようにして本実施形態の交通情報システムが運用されている間において、管理エージェント１０のノウハウ管理データベース２２の蓄積内容（記憶内容）が更新された場合を説明する。なお、蓄積内容の更新には、変更、削除又は追加があり、例えば、知見・ノウハウ処理の内容が変更された場合、知見・ノウハウ処理が削除された場合、又は、新たな知見・ノウハウ処理が追加された場合がある。この更新は、例えば、システム管理者によって行われる。
【００９６】
このように、ノウハウ管理データベース２２の知見・ノウハウ処理の内容が更新されると、管理エージェント１０は、更新された知見・ノウハウ処理を適用しているリンクエージェント１へ、更新情報を送信する。なお、更新情報とは、更新された知見・ノウハウ処理の更新内容の情報であり、例えば、更新されたプログラム本体についての情報を送信する。
なお、管理エージェント１０の対応管理データベース２３（図６参照）には、リンクエージェント１（ＩＤ）と、各リンクエージェント１に適用されている知見・ノウハウ処理との対応関係が記憶されているので、ノウハウ管理データベース２２の知見・ノウハウ処理の情報が更新されると、その更新された内容に関係する知見・ノウハウ処理を適用しているリンクエージェント１を、管理エージェント１０は簡単に抽出することができる。
【００９７】
例えば、前記実施形態の場合、ＩＤが「２２２２」のリンクエージェント１では、知見・ノウハウ処理Ａが適用されている。
そして、ノウハウ管理データベース２２に蓄積されている「知見・ノウハウ処理Ａ」の内容が変更された場合、管理エージェント１０は、更新された「知見・ノウハウ処理Ａ」を新たな知見・ノウハウ処理として、その更新情報を含むモジュールｉ２−ａ（図１９参照）を、ＩＤが「２２２２」のリンクエージェント１へ送信する。
【００９８】
これにより、このリンクエージェント１は、更新された「知見・ノウハウ処理Ａ」を適用することができる。
また、複数のリンクエージェント１が「知見・ノウハウ処理Ａ」を適用している場合（図６によれば、ＩＤが「１１１１」「２２２２」のリンクエージェント１）、それぞれにモジュールｉ２−ａを送信する。
【００９９】
［２．４．２  リンクエージェント間での協調処理］
図２０（ａ）に示しているように、何らかの原因により、あるリンクエージェント１ａが管理エージェント１０と通信ができない場合、このリンクエージェント１ａは、周囲のリンクエージェント１ｂ〜１ｇに問い合わせを行う。
すなわち、リンクエージェント１ａは、自道路リンクＬａと特性情報が共通している道路リンクを検索し、この検索した他の道路リンクを担当している他のリンクエージェントが適用している知見・ノウハウ処理の種類に関する情報を、当該他のリンクエージェントから取得する。これにより、リンクエージェント１ａは、他のリンクエージェントが実行している知見・ノウハウ処理の種類を把握することができる。
なお、特性情報が共通しているとは、特性情報が同一である場合の他に、特性情報が似ている場合も含む。
【０１００】
例えば図２０（ｂ）に示しているように、リンクエージェント１ａが担当している道路リンクＬａの特性（特性情報）が、他のリンクエージェント１ｄが担当している道路リンクＬｄの特性（特性情報）と同じである場合、リンクエージェント１ａは、リンクエージェント１ｄと情報の送受信を行い、当該リンクエージェント１ｄから、担当している道路リンクＬｄの特性（特性情報）に関する情報、及び、当該リンクエージェント１ｄが適用している知見・ノウハウ処理を含むモジュールｉ２を取得することができる。
このため、リンクエージェント１ａが、管理エージェント１０から知見・ノウハウ処理が取得できない環境であっても、他のリンクエージェント１ｄから知見・ノウハウ処理を含むモジュールｉ２を取得することができ、これに含まれる知見・ノウハウ処理を用いて学習処理を行うことができる。しかも、把握した知見・ノウハウ処理は、自道路リンクＬ１と特性（特性情報）が共通している道路リンクＬｄを担当している他のリンクエージェント１ｄが実行している処理であるため、この知見・ノウハウ処理を実行すれば、管理エージェント１０から知見・ノウハウ処理に関する情報を取得した場合と、同程度の処理精度を得ることが可能となる。
【０１０１】
［２．４．３  推定精度が向上しない場合の処理］
前記のとおり、リンクエージェント１は、道路リンクの特性に適した知見・ノウハウ処理を適用して処理を行い、最適化された重みを用いて速度情報の推定処理が行われる。しかし、このように重みを最適化しているにもかかわらず、何らかの原因によって、推定精度が向上しない場合の処理について説明する。
【０１０２】
リンクエージェント１の推定システム１１は、図３に示しているように、コンピュータプログラムによって実現される機能部として、推定システム１１による推定結果の精度を判定する精度判定部２８を有している。この精度判定部２８は、推定システム１１が推定した推定結果の精度を判定することができ、しかも、この推定結果は、管理エージェント１０の選択部２１によって選択された知見・ノウハウ処理に基づいて学習システム１２が学習処理した重みを用いた推定結果である。
【０１０３】
図２１は、精度判定部２８を用いた処理を説明するフローチャートである。
所定の知見・ノウハウ処理が適用されて学習システム１２によって学習処理された重みを用いて、推定システム１１が、例えば前記ニューラルネットワーク（図８）により速度情報の推定値を求めると、精度判定部２８は、この速度情報の推定値の精度を求める（ステップＳ３１）。
推定結果の精度は、例えば、推定値のばらつきにより求めることができる。つまり、推定値のばらつきが大きいと、推定結果（推定値）の精度は低いと考えられる。
そこで、精度判定部２８は、ある道路リンクの速度情報の推定値が複数回得られると、その推定値の標準偏差を求め、当該標準偏差と、予め精度判定部２８に設定されている閾値とを比較することにより、推定結果の精度を判定する（ステップＳ３２）。
【０１０４】
比較の結果、推定値の標準偏差が閾値よりも大きい場合（ステップＳ３２のＹｅｓ）、つまり、推定結果の精度が好ましくない場合、リンクエージェント１は、管理エージェント１０と情報の送受信を行い、管理エージェント１０に、推定精度が向上していない旨を通知する（ステップＳ３３）。
この場合、改善処理（ステップＳ３４）として、例えば、管理エージェント１０のノウハウ管理データベース２２の知見・ノウハウ処理が、システム管理者によって見直されたり、システム管理者が新たな知見・ノウハウ処理の情報を創出したり、又は、管理エージェント１０の選択部２１が、特性情報に含まれる別の項目を選択基準として、別の知見・ノウハウ処理を選択したりする。
【０１０５】
精度判定部２８による推定結果の精度の判定は、前記のように標準偏差を用いる手段以外であってもよい。例えば、ある道路リンクについて、プローブ情報（実測値）に基づく速度情報が得られた場合には、精度判定部２８は、この実測値による速度情報と、当該道路リンクにおける推定値による速度情報との誤差を、閾値と比較し、推定結果の精度を判定してもよい。
【０１０６】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味、及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【０１０７】
推定対象道路リンクの速度情報を推定するために用いられる他の道路リンク（関連道路リンク）は、推定対象道路リンクに接続されているものに限らず、推定対象道路リンクとは離れているが、速度情報の時間的変化の仕方が似ている道路リンク（例えば、推定対象道路リンクと並行する道路リンク）であってもよい。
また、前記学習システム１２に関して、前記実施形態で説明した機能は例示であり、自己が担当する道路リンク（自道路リンク）の交通情報とその周囲の道路リンクの交通情報との相関関係を学習して、自道路リンクの情報補完の際に参照する度合い（割合；本実施形態では重み）を学習するものであればよい。
【０１０８】
さらに、本実施形態の交通情報推定装置１の推定システム１１が推定の対象とする交通情報は、速度情報に限らず、これに加えて／代えて、渋滞情報など他の交通情報とすることもできる。
【０１０９】
さらに、上述の例では一つの道路リンクに対して一つのリンクエージェントを配置したが、これに限られるものではない。一つの道路リンク（の例えば各車線）に対して複数のエージェントを配置してもよいし、複数の道路リンクに一つのエージェントを配置するようにしてもよい。
【０１１０】
一定のエリア、例えば学習・推定の処理範囲となるメッシュ内に含まれる複数の道路リンクや、属性の共通する複数の道路リンクから構成される一つのグループに対して一つのエージェント（グループエージェント）を配置することができる。特性が共通・類似する複数の道路リンク（要素）に対して一つのエージェントを配置するようにすることで、システム全体のハードウェアやソフトウェアの構成、保守・管理・運用をより簡単にすることが可能となる。この場合、グループエージェントは、グループに含まれる道路リンクに対し、そのグループに含まれる道路リンクに関する処理を実行する。管理エージェントは、グループ（に含まれる道路リンクに共通）の特性と対応する処理の候補を記憶部に記憶する。グループエージェントとリンクエージェントは混在してもよい。例外的に特性が相違する道路リンク（要素）がエリア内に含まれる場合には、グループエージェントとは別に、その道路リンクについての個別エージェントを配置することができる。
【０１１１】
さらに、複数のリンクエージェントの一つが、それらリンクエージェントから構成されるグループを一時的に代表して、グループエージェントとして動作するようにしてもよい。すなわち、グループエージェントをリンクエージェントで代用するようにしてもよいし、そのエージェントをグループエージェントとするかリンクエージェントとするかは例えば時間帯や季節、天候などの条件によって時間的に変化させてもよい。この場合、対象エージェントは、リンクエージェント及びグループエージェントの両方としてのＩＤを保有することができる。例えば対象エージェントがグループエージェントとして動作する場合、当該対象エージェントのリンクエージェントＩＤを使って管理エージェントと通信し、管理エージェントに、グループエージェントＩＤとそのグループに含まれる他のリンクエージェントのＩＤを送信する。これによって対象エージェントは管理エージェントにグループエージェントとして動作することを自律的に通知することができる。しかしながら、管理エージェントからの指示を受けてグループエージェントとして動作するようにしてもよい。その場合、例えば管理エージェントは、対象エージェントが代表するグループに属するリンクエージェントのＩＤを対象エージェントに通知する。
【０１１２】
また上述の例では、道路リンクに関する処理として、ニューロエンジンによる学習処理に関し、線形アルゴリズムと非線形アルゴリズムとを適宜利用する場合を説明したが、これに限られるものではない。遺伝的アルゴリズムやその他の学習・推定アルゴリズムも含め、複数のアルゴリズムを道路リンクの環境に応じて選択的に利用するようにしてもよい。さらに、上述のように交通情報を推定するシステム以外の用途の情報処理システムにも本発明を適用することが可能である。
【０１１３】
また、管理エージェントは、共通の道路リンク処理を行う複数のリンクエージェントがある場合、各リンクエージェントそれぞれに当該道路リンク処理のモジュールを送信する必要は無い。管理エージェントは、一部のリンクエージェントにのみモジュールを送信し、そのモジュールを受信したリンクエージェントが、残りのリンクエージェントに当該モジュールを送信するようにしてもよい。これによって、管理エージェントの負荷を軽減することが可能となる。
【符号の説明】
【０１１４】
１：リンクエージェント（リンク演算部、リンク演算装置）、  １０：管理エージェント（管理部、交通管理装置）、  １１：推定システム（推定部）、  １２：学習システム（学習部）、  １３：推定データベース、  １４：学習データベース、  １５：重みデータベース、  ２１：選択部、  ２２：ノウハウ管理データベース（記憶部）、  ２３：対応管理データベース、  ２８：精度判定部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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