(57)【要約】【課題】車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することのできるコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】コンピュータプログラムは、コンピュータを、所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第１取得部と、対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、１台以上の過去車両について取得する第２取得部と、第１取得部および第２取得部がそれぞれ取得したプローブ情報に基づく過去車両および対象車両の走行速度の類似度に基づいて、対象車両が所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部として機能させる。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第１取得部と、
前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、１台以上の前記過去車両について取得する第２取得部と、
前記第１取得部および前記第２取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部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２】
前記判定部は、前記走行速度の類似度として、以下の（Ａ）〜（Ｆ）の少なくとも１つに基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
（Ａ）前記過去車両および前記対象車両の前記走行速度のばらつき度合いの類似度
（Ｂ）前記過去車両および前記対象車両の前記走行速度の相関係数
（Ｃ）前記過去車両および前記対象車両の前記走行速度の相互相関関数値
（Ｄ）前記過去車両および前記対象車両の前記走行速度の差
（Ｅ）前記過去車両の走行速度に対する前記対象車両の走行速度の平均二乗誤差
（Ｆ）前記過去車両の走行速度に対する前記対象車両の走行速度の平均絶対誤差
【請求項３】
前記判定部は、さらに、前記対象車両のプローブ情報に基づく前記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したかを判定する
請求項１または請求項２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４】
前記判定部は、前記過去車両のプローブ情報と前記対象車両のプローブ情報とが重複する区間における、前記過去車両および前記対象車両のプローブ情報に基づく前記走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する、請求項１または請求項２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５】
前記判定部は、さらに、前記過去車両のプローブ情報と前記対象車両のプローブ情報とが重複する区間における、前記対象車両のプローブ情報に基づく前記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したかを判定する
請求項４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項６】
前記第２取得部は、前記対象車両が前記対象区間を走行したであろう候補時点から過去に遡って所定時間以内に前記対象区間を走行した前記過去車両のプローブ情報を取得する
請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項７】
所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得するステップと、
前記所定種別の道路の対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、１台以上の前記過去車両について取得するステップと、
取得した前記過去車両のプローブ情報および前記対象車両のプローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定するステップとを含む、走行道路判定方法。
【請求項８】
所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第１取得部と、
前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、１台以上の前記過去車両について取得する第２取得部と、
前記第１取得部および前記第２取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部とを備える、走行道路判定装置。
【請求項９】
対象車両に設置され、前記対象車両の走行した道路を判定する車載装置であって、
前記対象車両が所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である場合に、当該対象車両のプローブ情報を取得する第１取得部と、
前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、１台以上の前記過去車両について取得する第２取得部と、
前記第１取得部および前記第２取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部とを備える、車載装置。
【請求項１０】
車両のプローブ情報のデータ構造であって、
前記車両の識別情報と、
前記車両の通過位置の情報と、
前記車両の前記通過位置の通過時刻の情報と、
前記車両の走行した道路の種別情報と、
前記種別情報の検証結果の情報とを含む、データ構造。
【請求項１１】
前記データ構造を有するプローブ情報は、請求項１に記載の第１取得部が取得し、請求項１に記載の判定部による判定処理に用いられ、
前記検証結果の情報は、前記判定部による判定が行われたか否かを示す情報である、請求項１０に記載のデータ構造。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータプログラム、走行道路判定方法、走行道路判定装置、車載装置およびデータ構造に関し、特に、車両が走行した道路を判定するコンピュータプログラム、走行道路判定方法、走行道路判定装置および車載装置、ならびに車両が走行した道路を判定する処理に用いられるプローブ情報のデータ構造に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、走行している車両から収集した位置および時刻の情報であるプローブ情報に基づいて、車両の旅行時間を算出するシステムが開発されている。
【０００３】
このような旅行時間を算出するシステムにおいて、一般道路の走行車両のプローブ情報が高速道路の走行車両のプローブ情報に混入してしまうと、旅行時間を正確に算出することができず、旅行時間の精度が低下するという課題がある。
【０００４】
特に、一般道路と高速道路の並走路や、一般道路と高速道路のダブルデッキなどにおいては、双方の道路を走行する車両の位置が類似する。このため、上述の混入の可能性が高くなり、旅行時間の精度低下の原因となる。
【０００５】
このような課題に対し、従来、高速道路の走行車両と一般道路の走行車両とを識別するための方法が提案されている（例えば、特許文献１および２参照）。
【０００６】
つまり、特許文献１には、車両の走行速度が速度閾値以上であり、かつ近傍に位置する車両との相対速度が相対速度閾値以下の状態が所定時間以上継続した場合に、車両が高速道路を走行していると判定する方法が開示されている。
【０００７】
また、特許文献２には、車両の走行速度が速度閾値以上の状態が所定時間以上継続した場合に、車両が高速道路を走行していると判定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平２−１３７０９５号公報
【特許文献２】特開平５−１５７５７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１および２の方法では、いずれも、車両が高速道路を走行していると判定するためには、車両の走行速度が速度閾値以上である必要がある。
【００１０】
つまり、特許文献１および２の方法では、車両の走行速度が速度閾値未満の場合には高速道路を走行しているとは判定されない。このため、高速道路上で渋滞が発生して、車両の走行速度が速度閾値未満となった場合には、車両が高速道路を走行しているにもかかわらず、高速道路を走行しているとは判定されない。
【００１１】
このような問題は、高速道路において発生するものではなく、高速走行可能な自動車専用道路等の所定種別の道路においても発生する。
【００１２】
本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することのできるコンピュータプログラム、走行道路判定方法、走行道路判定装置および車載装置を提供することを目的とする。
【００１３】
また、本発明は、車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することのできる処理に用いられるプローブ情報のデータ構造を提供することも目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために、本発明の一実施態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第１取得部と、前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、１台以上の前記過去車両について取得する第２取得部と、前記第１取得部および前記第２取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部として機能させる。
【００１５】
本発明の他の実施態様に係る走行道路判定方法は、所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得するステップと、前記所定種別の道路の対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、１台以上の前記過去車両について取得するステップと、取得した前記過去車両のプローブ情報および前記対象車両のプローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定するステップとを含む。
【００１６】
本発明の他の実施態様に係る走行道路判定装置は、所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第１取得部と、前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、１台以上の前記過去車両について取得する第２取得部と、前記第１取得部および前記第２取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部とを備える。
【００１７】
本発明の他の実施態様に係る車載装置は、対象車両に設置され、前記対象車両の走行した道路を判定する車載装置であって、前記対象車両が所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である場合に、当該対象車両のプローブ情報を取得する第１取得部と、前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、１台以上の前記過去車両について取得する第２取得部と、前記第１取得部および前記第２取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部とを備える。
【００１８】
本発明の他の実施態様に係るデータ構造は、車両のプローブ情報のデータ構造であって、前記車両の識別情報と、前記車両の通過位置の情報と、前記車両の前記通過位置の通過時刻の情報と、前記車両の走行した道路の種別情報と、前記種別情報の検証結果の情報とを含む。
【００１９】
なお、上記コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができる。また、本発明は、走行道路判定装置または車載装置の一部または全部を実現する半導体集積回路として実現したり、走行道路判定装置または車載装置を含むシステムとして実現することもできる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によると、車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施の形態１に係るプローブ情報収集システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る車載装置の構成を示すブロック図である。
【図３】プローブ情報生成部が生成したプローブ情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態１に係るサーバの構成を示すブロック図である。
【図５】確定プローブ情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図６】プローブ情報が示す走行速度と、算出した平均走行速度との一例を示す図である。
【図７】対象プローブ情報取得部によるプローブ情報生成処理について説明するための図である。
【図８】対象プローブ情報取得部によるプローブ情報生成処理について説明するための他の図である。
【図９】プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。
【図１０】プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。
【図１１】プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。
【図１２Ａ】高速道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。
【図１２Ｂ】高速道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。
【図１２Ｃ】一般道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。
【図１３Ａ】高速道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。
【図１３Ｂ】高速道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。
【図１３Ｃ】高速道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。
【図１３Ｄ】一般道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。
【図１４Ａ】過去プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。
【図１４Ｂ】過去プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。
【図１４Ｃ】対象プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。
【図１５】プローブ情報収集システムが実行する処理の流れを示すシーケンス図である。
【図１６】判定処理（図１５のＳ４）の詳細を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の実施の形態２に係る車載装置の構成を示すブロック図である。
【図１８】本発明の実施の形態２に係るサーバの構成を示すブロック図である。
【図１９】プローブ情報収集システムが実行する処理の流れを示すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
［本願発明の実施形態の概要］
最初に本発明の実施形態の概要を列記して説明する。
（１）本発明の一実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第１取得部と、前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、１台以上の前記過去車両について取得する第２取得部と、前記第１取得部および前記第２取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部として機能させる。
【００２３】
この構成によると、所定種別の道路の対象区間を走行した過去車両と、当該対象区間を走行した候補の対象車両との走行速度の類似度に基づいて、対象車両が所定種別の道路を走行したか否かが判定される。例えば、所定種別の道路が高速道路の場合には、高速道路を走行する車両は、前方車両と一定の車間距離を取りながら、流れに沿って走行する。また、過去車両が渋滞発生区間で低速走行する場合には、対象車両も同様に渋滞発生区間において低速走行する。つまり、対象車両は過去車両と同様の走り方をする。このため、走行速度の類似度に基づいて判定処理を行うことにより、対象車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することができる。
【００２４】
（２）好ましくは、前記判定部は、前記走行速度の類似度として、以下の（Ａ）〜（Ｆ）の少なくとも１つに基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する。
（Ａ）前記過去車両および前記対象車両の走行速度のばらつき度合いの類似度
（Ｂ）前記過去車両および前記対象車両の走行速度の相関係数
（Ｃ）前記過去車両および前記対象車両の走行速度の相互相関関数値
（Ｄ）前記過去車両および前記対象車両の走行速度の差
（Ｅ）前記過去車両の走行速度に対する前記対象車両の走行速度の平均二乗誤差
（Ｆ）前記過去車両の走行速度に対する前記対象車両の走行速度の平均絶対誤差
【００２５】
この構成によると、過去車両および対象車両のプローブ情報を用いて、走行速度の類似度を正確に算出することができる。よって、対象車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することができる。
【００２６】
（３）また、前記判定部は、さらに、前記対象車両のプローブ情報に基づく前記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したかを判定してもよい。
【００２７】
この構成によると、高速走行していた対象車両が渋滞区間に突入して低速走行に変化した場合や、渋滞区間を低速走行していた対象車両が渋滞区間から脱出して高速走行に切り替わった場合に、対象車両が所定種別の道路を走行したと判定することができる。
【００２８】
（４）また、前記判定部は、前記過去車両のプローブ情報と前記対象車両のプローブ情報とが重複する区間における、前記過去車両および前記対象車両のプローブ情報に基づく前記走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定してもよい。
【００２９】
この構成によると、一部の車両においてプローブ情報が欠落している区間のプローブ情報は用いずに、過去車両および対象車両のプローブ情報がすべて揃っている区間のプローブ情報を用いて対象車両の走行道路の判定処理が行われる。よって、当該区間において類似度を正確に算出することができ、これにより、対象車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することができる。
【００３０】
（５）また、前記判定部は、さらに、前記過去車両のプローブ情報と前記対象車両のプローブ情報とが重複する区間における、前記対象車両のプローブ情報に基づく前記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したかを判定してもよい。
【００３１】
この構成によると、高速走行していた対象車両が渋滞区間に突入して低速走行に変化した場合や、渋滞区間を低速走行していた対象車両が渋滞区間から脱出して高速走行に切り替わった場合に、対象車両が所定種別の道路を走行したと判定することができる。
【００３２】
（６）また、前記第２取得部は、前記対象車両が前記対象区間を走行したであろう候補時点から過去に遡って所定時間以内に前記対象区間を走行した前記過去車両のプローブ情報を取得してもよい。
【００３３】
この構成によると、対象車両の対象区間の通過時刻と近い時刻に対象区間を通過した車両を過去車両とすることができる。過去車両についてこのような時間的な制約を設けない場合には、過去車両が対象区間を走行したとしても、同一の対象区間を走行した過去車両と対象車両との間の時間的な隔たりが大きい場合には過去車両と対象車両の走行環境が異なる場合が生じる。しかし、過去車両に時間的な制約を設けることによって、過去車両と対象車両の走行環境を類似させることができる。よって、対象車両が所定種別の道路を走行したか否かを正確に判定することができる。
【００３４】
（７）本発明の他の実施形態に係る走行道路判定方法は、所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得するステップと、前記所定種別の道路の対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、１台以上の前記過去車両について取得するステップと、取得した前記過去車両のプローブ情報および前記対象車両のプローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定するステップとを含む。
【００３５】
この走行道路判定方法は、上述のコンピュータプログラムによってコンピュータが機能する処理部に対応するステップを構成として含む。このため、上述のコンピュータプログラムと同様の作用および効果を奏することができる。
【００３６】
（８）本発明の他の実施形態に係る走行道路判定装置は、所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第１取得部と、前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、１台以上の前記過去車両について取得する第２取得部と、前記第１取得部および前記第２取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部とを備える。
【００３７】
この走行道路判定装置は、上述のコンピュータプログラムによってコンピュータが機能する処理部を構成として備える。このため、上述のコンピュータプログラムと同様の作用および効果を奏することができる。
【００３８】
（９）本発明の他の実施形態に係る車載装置は、対象車両に設置され、前記対象車両の走行した道路を判定する車載装置であって、前記対象車両が所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である場合に、当該対象車両のプローブ情報を取得する第１取得部と、前記対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報を、１台以上の前記過去車両について取得する第２取得部と、前記第１取得部および前記第２取得部がそれぞれ取得した前記プローブ情報に基づく前記過去車両および前記対象車両の走行速度の類似度に基づいて、前記対象車両が前記所定種別の道路を走行したか否かを判定する判定部とを備える。
【００３９】
この車載装置は、上述のコンピュータプログラムによってコンピュータが機能する処理部に対応する処理部を構成として備える。このため、上述のコンピュータプログラムと同様の作用および効果を奏することができる。
【００４０】
（１０）本発明の他の実施形態に係るデータ構造は、車両のプローブ情報のデータ構造であって、前記車両の識別情報と、前記車両の通過位置の情報と、前記車両の前記通過位置の通過時刻の情報と、前記車両の走行した道路の種別情報と、前記種別情報の検証結果の情報とを含む。
【００４１】
この構成によると、プローブ情報のデータ構造に、車両の走行した道路の種別情報と、種別情報の検証結果の情報とが含まれる。これにより、プローブ情報を収集したサーバは、プローブ情報に示される道路の種別情報が検証済みか否かを判断することができる。検証済みの場合には、サーバが道路の種別情報の検証処理をする必要がないため、サーバの処理負荷を軽減することができる。また、サーバは、道路の種別情報が検証済みのプローブ情報を優先して、上述の過去車両のプローブ情報として利用してもよい。これにより、走行道路の判定処理の精度を向上させることができる。
【００４２】
（１１）好ましくは、前記データ構造を有するプローブ情報は、上記コンピュータプログラムに記載の第１取得部が取得し、上記コンピュータプログラムに記載の判定部による判定処理に用いられ、前記検証結果の情報は、前記判定部による判定が行われたか否かを示す情報である。
【００４３】
この構成によると、過去車両の走行速度との比較が行われたか否かが、検証結果の情報に書き込まれる。よって、検証結果の情報は、プローブ情報に示される道路の種別情報が正確なものであるか否かを示すことができる。
【００４４】
［本願発明の実施形態の詳細］
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、特許請求の範囲によって特定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。
【００４５】
また、同一の構成要素には同一の符号を付す。それらの機能および名称も同様であるため、それらの説明は適宜省略する。
【００４６】
（実施の形態１）
＜プローブ情報収集システムの構成＞
図１は、本発明の実施の形態１に係るプローブ情報収集システムの構成を示す図である。実施の形態１では、収集したプローブ情報から車両が走行した道路の種別を判定することのできるプローブ情報収集システムについて説明する。
【００４７】
図１を参照して、プローブ情報収集システム１は、サーバ１０と、高速道路４または一般道路５を走行する車両３に設置された車載装置３０とを備える。サーバ１０と車載装置３０とは、ネットワーク２０を介して接続されている。
【００４８】
車載装置３０は、車載装置３０が設置された車両３の走行する位置および当該位置を通過した時刻の情報を少なくとも含むプローブ情報を、所定の距離間隔または所定の時間間隔で生成する。車載装置３０は、生成したプローブ情報を、基地局２１およびネットワーク２０を介してサーバ１０に送信する。なお、車載装置３０は、車両３に設置される車載通信機などの専用装置であってもよいし、車両３の搭乗者が所持するスマートフォンなどの汎用装置であってもよい。
【００４９】
サーバ１０は、例えば、交通管制センターなどに設置される。サーバ１０は、車載装置３０からプローブ情報を受信し、受信したプローブ情報に基づいて、車両３が走行した道路の種別を判定する。
【００５０】
図１に示すように、例えば、高速道路４と一般道路５とは平行に敷設されており、位置的に近い。このため、プローブ情報が示す位置情報のみに基づくと、高速道路４を走行する車両３のプローブ情報が、一般道路５を走行する車両３のプローブ情報と誤認識されたり、一般道路５を走行する車両３のプローブ情報が高速道路４を走行する車両３のプローブ情報と誤認識される場合がある。そこで、サーバ１０は、プローブ情報が示す走行速度に基づいて、車両３が高速道路４および一般道路５のいずれの道路を走行したのかを判定する。判定処理の詳細については後述する。なお、サーバ１０が判定対象とする道路は、高速道路４および一般道路５に限定されるものではなく、自動車専用道路などを含んでいてもよい。
【００５１】
＜車載装置の構成＞
図２は、本発明の実施の形態１に係る車載装置の構成を示すブロック図である。
図２を参照して、車載装置３０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機３１と、速度センサ３２と、方位センサ３３と、加速度センサ３４と、位置検出部３５と、プローブ情報生成部３６と、プローブ情報提供部３７と、通信Ｉ／Ｆ（Interface）部３８とを備える。
【００５２】
ＧＰＳ受信機３１は、ＧＰＳ衛星から受信した電波に基づいて、車両３の位置を測位し、位置情報を出力する。車両３の位置情報は、車両３の緯度情報および経度情報を含む。ただし、車両３の位置を測位するための人工衛星はＧＰＳ衛星に限定されるものではなく、準天頂衛星などの測位に用いられる人工衛星であってもよい。この場合、ＧＰＳ受信機３１の代わりに、準天頂衛星システムの受信機が用いられる。
【００５３】
速度センサ３２は、例えば、車両３の車輪の回転数を測定することにより、車両３の走行速度を計測、計測結果を出力する。ただし、走行速度の計測方法はこれに限定されるものではない。
【００５４】
方位センサ３３は、例えば、磁気センサまたはジャイロセンサを含んで構成され、車両３の方位を計測し、計測結果を出力する。
【００５５】
加速度センサ３４は、静電容量検出方式またはピエゾ抵抗方式などに従って、車両３の走行加速度を計測し、計測結果を出力する。
【００５６】
位置検出部３５は、ＧＰＳ受信機３１、速度センサ３２、方位センサ３３および加速度センサ３４の出力に基づいて、車両３の位置を検出する。例えば、位置検出部３５は、ＧＰＳ受信機３１が位置情報を出力する場合には、当該位置情報が示す位置を車両３の位置として検出する。ただし、トンネル内などＧＰＳ衛星からの電波が妨害される場所においては、ＧＰＳ受信機３１が車両３の位置を測位できない場合がある。このような場合には、速度センサ３２、方位センサ３３および加速度センサ３４の出力に基づいて、車両３の位置を補間して検出する。
【００５７】
プローブ情報生成部３６は、位置検出部３５が検出した車両３の位置の情報を含むプローブ情報を生成する。
【００５８】
図３は、プローブ情報生成部３６が生成したプローブ情報のデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、プローブ情報４０は、車載装置識別情報と、位置情報と、速度情報と、時刻情報とを含む。
【００５９】
車載装置識別情報は、車載装置３０を識別するための情報であり、車載装置３０にユニークに割り当てられた情報である。なお、車載装置識別情報の代わりに、車両３を識別する車両識別情報が用いられてもよい。
位置情報は、位置検出部３５が検出した車両３の位置の情報である。
速度情報は、速度センサ３２が計測した車両３の走行速度の情報である。
【００６０】
時刻情報は、位置検出部３５が検出した車両３の位置を車両３が通過した時刻の情報である。
【００６１】
なお、車両３の走行速度は、車両３の位置および時刻から算出することができる。このため、速度情報がプローブ情報４０に含まれていなくてもよい。
【００６２】
また、プローブ情報の送信元の識別が不要な場合には、車載装置識別情報が含まれていなくてもよい。
【００６３】
再度図２を参照して、プローブ情報提供部３７は、プローブ情報生成部３６が生成したプローブ情報を、通信Ｉ／Ｆ部３８を介してサーバ１０に送信する。
【００６４】
通信Ｉ／Ｆ部３８は、無線でデータを送信するための通信インタフェースであり、例えば、通信Ｉ／Ｆ部３８は、３ＧまたはＬＴＥ（Long Term Evolution）などの通信規格に従い、車載装置３０と基地局２１との通信のためのコネクションを確立する。通信Ｉ／Ｆ部３８は、基地局２１およびネットワーク２０を介して、プローブ情報をサーバ１０に送信する。
【００６５】
＜サーバの構成＞
図４は、本発明の実施の形態１に係るサーバの構成を示すブロック図である。
図４を参照して、サーバ１０は、通信Ｉ／Ｆ部１１と、プローブ情報受信部１２と、記憶装置１３と、対象プローブ情報取得部１４と、過去プローブ情報取得部１５と、判定部１６とを備える。
【００６６】
通信Ｉ／Ｆ部１１は、サーバ１０をネットワーク２０に接続するための通信インタフェースである。通信Ｉ／Ｆ部１１は、ネットワーク２０を介して、車載装置３０が送信するプローブ情報を受信する。
【００６７】
プローブ情報受信部１２は、通信Ｉ／Ｆ部１１を介して、車載装置３０からプローブ情報を受信する。プローブ情報受信部１２は、受信したプローブ情報４０を記憶装置１３に記憶させる。
【００６８】
記憶装置１３は、各種情報を記憶する。記憶装置１３は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの磁気記憶装置や、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置により構成される。
【００６９】
記憶装置１３は、例えば、プローブ情報４０、地図データベース４１および確定プローブ情報４２を記憶する。
【００７０】
プローブ情報４０は、上述したように、プローブ情報受信部１２が車載装置３０から受信したプローブ情報である。
【００７１】
地図データベース４１は、車両３が走行可能なリンクの情報を含む地図情報である。なお、地図データベース４１には、車両３が走行した道路種別の判定対象となるリンク（対象区間：図１）の情報も含まれる。
【００７２】
確定プローブ情報４２は、後述する判定部１６により高速道路４の対象区間を走行していると判定されたプローブ情報である。
【００７３】
対象プローブ情報取得部１４は、第１取得部として機能し、高速道路４の対象区間（図１）を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報（以下、「対象プローブ情報」とも言う。）を、記憶装置１３に記憶されたプローブ情報４０の中から取得する。例えば、対象プローブ情報取得部１４は、以下のような処理により、対象プローブ情報を取得する。つまり、対象プローブ情報取得部１４は、記憶装置１３に記憶された地図データベース４１に基づいて、対象区間の終了地点を特定する。対象プローブ情報取得部１４は、特定した対象区間の終了地点を基準として所定距離内の位置情報を有するプローブ情報をプローブ情報４０の中から抽出することにより、対象区間の終点地点付近のプローブ情報を抽出する。対象プローブ情報取得部１４は、抽出したプローブ情報４０と同一の車載装置識別番号を有し、対象区間内の位置情報を有するプローブ情報をさらに抽出する。このような処理により、対象プローブ情報取得部１４は、対象区間を走行した対象車両の一連のプローブ情報を取得することができる。
【００７４】
過去プローブ情報取得部１５は、第２取得部として機能し、記憶装置１３から確定プローブ情報４２を読み出すことにより、高速道路４の対象区間を走行した車両である過去車両のプローブ情報（以下、「過去プローブ情報」とも言う。）を取得する。なお、過去プローブ情報取得部１５は、１台または複数台の過去車両についてプローブ情報を取得する。
【００７５】
好ましくは、過去プローブ情報取得部１５は、対象車両が対象区間を走行したであろう候補時点から過去に遡って所定時間（例えば、１５分間）以内に対象区間を走行した過去車両のプローブ情報を取得する。具体的には、過去プローブ情報取得部１５は、対象プローブ情報に基づいて、対象車両が対象区間の終了地点を通過した時刻を決定する。過去プローブ情報取得部１５は、確定プローブ情報４２のうち、決定した通過時刻から過去に遡って所定時間以内に対象区間の終了地点を通過した車両の確定プローブ情報４２を特定する。過去プローブ情報取得部１５は、特定した確定プローブ情報４２を、過去プローブ情報として取得する。
【００７６】
判定部１６は、対象プローブ情報取得部１４が取得した対象プローブ情報と、過去プローブ情報取得部１５が取得した過去プローブ情報とに基づいて、過去車両および対象車両の走行速度の類似度を算出する。判定部１６は、算出した類似度に基づいて走行速度が類似していると判定される場合には、対象車両が高速道路４を走行したと判定し、走行速度が類似していないと判定される場合には、対象車両が高速道路４を走行していないと判定する。
【００７７】
なお、判定部１６は、他の判定方法として、対象プローブ情報取得部１４が取得した対象プローブ情報に基づいて、対象区間における対象車両の平均走行速度、最高走行速度および最低走行速度を算出する。判定部１６は、算出したこれらの走行速度に基づいて、対象車両が高速道路４を走行しているか否かを判定する。
判定部１６による判定処理については後述する。
【００７８】
判定部１６は、判定処理の結果、高速道路４を走行したと判定した対象プローブ情報を、確定プローブ情報４２として、記憶装置１３に記憶させる。
【００７９】
図５は、確定プローブ情報４２のデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、確定プローブ情報４２は、車載装置識別情報と、位置情報と、速度情報と、時刻情報と、道路種別情報と、検証結果情報とを含む。車載装置識別情報、位置情報、速度情報および時刻情報は、対象プローブ情報取得部１４が取得した対象プローブ情報をコピーしたものである。
【００８０】
道路種別情報は、判定部１６により対象車両が走行していると判定された道路の種別（高速道路または一般道路）を示す。
【００８１】
検証結果情報は、判定部１６により対象車両が走行する道路種別の判定処理が実行されたか否かを示す情報である。例えば、判定処理が実行されたことを「１」で示し、実行されなかったことを「０」で示す。
【００８２】
＜判定部１６による対象車両が走行する道路種別の判定処理＞
〔第１の判定処理〕
判定部１６は、対象プローブ情報取得部１４が取得した対象プローブ情報に基づいて、対象区間における対象車両の平均走行速度を算出する。つまり、判定部１６は、対象プローブ情報取得部１４が取得した対象プローブ情報のうち、対象区間内の位置情報を有する対象プローブ情報が示す走行速度の平均を算出することで、平均走行速度を算出する。
【００８３】
図６は、プローブ情報が示す走行速度と、算出した平均走行速度との一例を示す図である。横軸は、対象区間の始点からの距離（ｍ）を示し、縦軸は対象車両の走行速度（ｋｍ／ｈ）を示す。
【００８４】
図６を参照して、プローブ情報は、例えば、５０ｍ間隔で収集されているものとする。対象プローブ情報取得部１４は、黒丸で示す対象車両の走行速度７１の平均を算出することにより、平均走行速度ｖｍｅａｎを算出する。
【００８５】
ただし、通常は、全ての車両から５０ｍ間隔でプローブ情報を収集することは困難である。このため、プローブ情報が５０ｍ間隔で得られない場合には、対象プローブ情報取得部１４は、以下の処理を行うことにより、５０ｍ間隔のプローブ情報を生成する。
【００８６】
図７は、対象プローブ情報取得部１４によるプローブ情報生成処理について説明するための図である。ここでは、５０ｍ間隔のプローブ情報を生成する例について説明するが、プローブ情報の間隔は５０ｍに限定されるものではない。
【００８７】
図７に示すように、対象プローブ情報取得部１４は、対象区間の始端から等間隔（例えば、５０ｍ間隔）に補間地点を設定する。対象プローブ情報取得部１４は、位置ｐ１〜ｐ８において、プローブ情報を取得したものとする。各プローブ情報は、対象区間の始端からの当該位置までの通過時間と、対象区間の始端から当該位置までの距離を示しているものとする。例えば、対象車両が位置ｐ１を通過した際に収集したプローブ情報は、対象区間の始端から位置ｐ１までの通過時間が１秒であり、始端から位置ｐ１までの距離は２５ｍであることを示している。ただし、プローブ情報が示す通過時間および距離の起点は、上記始端に限定されるものではない。
【００８８】
対象プローブ情報取得部１４は、各補間地点について、当該補間地点を挟む最近傍の位置のプローブ情報から走行速度７１を算出する。例えば、補間地点Ａを挟む最近傍の位置は、位置ｐ１およびｐ２である。このため、対象プローブ情報取得部１４は、位置ｐ１およびｐ２のプローブ情報から、補間地点Ａにおける対象車両の走行速度７１を算出する。具体的には、対象プローブ情報取得部１４は、補間地点Ａにおける走行速度７１を、（７５ｍ−２５ｍ）／（４ｓ−１ｓ）≒６０ｋｍ／ｈとして算出する。
【００８９】
同様に、補間地点ＢおよびＣのそれぞれを挟む最近傍の位置は、位置ｐ５およびｐ６である。このため、対象プローブ情報取得部１４は、位置ｐ５およびｐ６のプローブ情報から、補間地点ＢおよびＣにおける対象車両の走行速度７１を算出する。具体的には、対象プローブ情報取得部１４は、補間地点ＢおよびＣにおける走行速度７１を、（３１０ｍ−２２５ｍ）／（２０ｓ−１３ｓ）≒４４ｋｍ／ｈとして算出する。
【００９０】
また、補間地点Ｄを挟む最近傍の位置は、位置ｐ７およびｐ８である。このため、対象プローブ情報取得部１４は、位置ｐ７およびｐ８のプローブ情報から補間地点Ｄにおける対象車両の走行速度７１を算出する。具体的には、対象プローブ情報取得部１４は、補間地点Ｄにおける走行速度７１を、（３７５ｍ−３４０ｍ）／（２６ｓ−２３ｓ）≒４２ｋｍ／ｈとして算出する。
【００９１】
なお、対象プローブ情報取得部１４は、対象区間の始端および終端についても、補間地点と同様に、始端または終端を挟む最近傍のプローブ情報から、走行速度７１を算出する。
【００９２】
図８は、対象プローブ情報取得部１４によるプローブ情報生成処理について説明するための他の図である。
【００９３】
図７に示した例とは、取得されるプローブ情報が異なる。つまり、図８に示す例では、各プローブ情報は、対象区間の始端からの当該位置までの通過時間と、対象区間の始端から当該位置までの距離に加え、当該位置における対象車両の走行速度を示しているものとする。
【００９４】
対象プローブ情報取得部１４は、各補間地点について、当該補間地点を挟む最近傍の位置のプローブ情報から走行速度７１を算出する。例えば、対象プローブ情報取得部１４は、位置ｐ１およびｐ２のプローブ情報が示す走行速度から、補間地点Ａの走行速度７１を線形補間により算出する。具体的には、対象プローブ情報取得部１４は、補間地点Ａにおける走行速度７１を、５０ｋｍ／ｈ＋（５０ｍ−２５ｍ）／（７５ｍ−２５ｍ）×（６５ｋｍ／ｈ−５０ｋｍ／ｈ）＝５７．５ｋｍ／ｈとして算出する。
【００９５】
再度図４を参照して、判定部１６は、算出した対象車両の平均走行速度ｖｍｅａｎが以下の式１を満たす場合には、対象車両が高速道路４を走行したと判定する。式１を満たす場合には、対象車両が対象区間を、一般道路５では走行できない走行速度で継続的に走行していると考えられるためである。なお、閾値８０ｋｍ／ｈは一例であり、高速道路４の法定最高速度等を基準として適宜設定される。
ｖｍｅａｎ≧８０ｋｍ／ｈ      …（式１）
【００９６】
図９は、プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。横軸は、対象区間の始点からの距離（ｍ）を示し、縦軸は対象車両の走行速度（ｋｍ／ｈ）を示す。
【００９７】
図９に示すように、対象車両が常に１００ｋｍ／ｈ付近の走行速度で走行している場合には、式１を満たす。このため、判定部１６は、対象車両が高速道路４を走行していると判定する。
【００９８】
〔第２の判定処理〕
図１０は、プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。縦軸および横軸の意味は、図９と同様である。
【００９９】
図１０に示すように、対象区間の始点から３０００ｍ付近まで高速走行していた対象車両が、渋滞等の影響により急激に走行速度を低下させた場合などには、第１の判定処理では、対象車両が高速道路４を走行したと判定することができない。このような場合であっても、対象車両が高速道路４を走行していると判定するために、判定部１６は、以下に説明する判定処理を行う。
【０１００】
つまり、判定部１６は、対象プローブ情報取得部１４が取得した対象プローブ情報に基づいて、対象区間における対象車両の最大走行速度ｖｍａｘおよび最小走行速度ｖｍｉｎを算出する。
【０１０１】
判定部１６は、算出した対象車両の最大走行速度ｖｍａｘおよび最小走行速度ｖｍｉｎが以下の式２を満たす場合には、対象車両が高速道路４を走行したと判定する。なお、閾値８０ｋｍ／ｈは一例であり、高速道路４の法定最高速度等を基準として適宜設定される。
ｖｍａｘ−ｖｍｉｎ≧８０ｋｍ／ｈ      …（式２）
【０１０２】
〔第３の判定処理〕
図１１は、プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。縦軸および横軸の意味は、図９と同様である。
【０１０３】
図１１に示すように、対象区間の全ての地点において渋滞が発生しており、対象車両が常に低速走行しているような場合には、対象車両が高速道路４を走行したとしても、第１の判定処理および第２の判定処理では、対象車両が高速道路４を走行したと判定することができない。つまり、対象プローブ情報だけからは、高速道路４を走行したかを判定することができない。
【０１０４】
図１１に示した例以外にも、対象プローブ情報だけからは、高速道路４を走行したか一般道路５を走行したかを判別することができない場合がある。図１２Ａ〜図１２Ｃおよび図１３Ａ〜図１３Ｄを用いて一例を説明する。
【０１０５】
図１２Ａおよび図１２Ｂは、高速道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。図１２Ｃは、一般道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。これらの図の縦軸および横軸の意味は、図９と同様である。
【０１０６】
図１２Ａおよび図１２Ｂに示す例では、対象車両が常に１００ｋｍ／ｈ付近の走行速度で走行しており、式１により、対象車両は高速道路４を走行していると判定される。
【０１０７】
一方、図１２Ｃに示すように一般道路５を違法に高速走行する車両は式１を満たす場合があるため、一般道路５を走行しているにもかかわらず、高速道路４を走行していると誤判定される可能性がある。
【０１０８】
しかし、一般道路５には交通信号機や脇道からの進入車両などが存在するため、車両が一時的に減速または停止する場合がある。つまり、高速道路４の走行車両と一般道路５の走行車両とでは走行速度が異なる。
【０１０９】
図１３Ａ〜図１３Ｃは、高速道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。図１３Ｄは、一般道路を走行する車両のプローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。これらの図の縦軸および横軸の意味は、図９と同様である。
【０１１０】
図１３Ａ〜図１３Ｃに示すように、高速道路４で渋滞が発生して、車両の走行速度が上流に向かうに連れ減少している。このような場合には、式１および式２だけでは高速道路を走行していると判定されない場合がある。
【０１１１】
一方、図１３Ｄに示すように一般道路５を違法に高速走行する車両は式１を満たす場合があるため、一般道路を走行する車両が高速道路を走行する車両と判定される可能性がある。
しかし、高速道路４の走行車両と一般道路５の走行車両とでは走行速度が異なる。
【０１１２】
そこで、判定部１６は、対象プローブ情報と過去プローブ情報とに基づいて、対象車両と走行車両の走行速度の類似度を算出し、対象車両が高速道路を走行したか否かを判定する。より詳細には、対象車両の走行速度のばらつき度合い（標準偏差）と、過去車両の走行速度のばらつき度合い（標準偏差）との類似度（差）を算出し、対象車両が高速道路を走行したか否かを判定する。ただし、対象車両および過去車両の走行速度の類似度は、走行速度の標準偏差に基づいて算出されるものに限定されず、それ以外の走行速度の類似度を算出可能な値に基づいて算出されてもよい。
以下、第３の判定処理をより詳細に説明する。
【０１１３】
≪重複区間の特定≫
まず、判定部１６は、対象プローブ情報と過去プローブ情報とが重複する区間を特定する。
【０１１４】
図１４Ａおよび図１４Ｂは、過去プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。図１４Ｃは、対象プローブ情報が示す走行速度変化の一例を示す図である。これらの図の縦軸および横軸の意味は、図９と同様である。
【０１１５】
図１４Ａ〜図１４Ｃを参照して、対象プローブ情報と過去プローブ情報とでプローブ情報の重複区間は距離１５００ｍ付近から距離５５００ｍ付近である。つまり、重複区間においては、全ての対象プローブ情報および過去プローブ情報の走行速度が揃っている。ここで、重複区間の距離をｄ（ｍ）とする。
【０１１６】
なお、判定部１６は、プローブ情報の重複区間の特定処理の前処理として、プローブ情報の連続距離が所定の閾値よりも短いプローブ情報を、ノイズと見なして除去してもよい。これにより、短すぎる重複区間が特定されるのを防止し、その後の判定処理を高精度に行うことができる。
【０１１７】
判定部１６は、各プローブ情報に基づいて、重複区間の旅行時間を算出する。つまり、判定部１６は、図１４Ａに示す重複区間の始点の通過時刻ａ１および終点の通過時刻ｂ１を、過去プローブ情報から抽出し、過去車両の重複区間の旅行時間ｔ１（＝ｂ１−ａ１）を算出する。なお、重複区間の始点または終点の位置情報を含むプローブ情報が存在しない場合には、近傍の位置情報を含むプローブ情報から、通過時刻を補間してもよい。
【０１１８】
同様に、判定部１６は、図１４Ｂに示す重複区間の始点の通過時刻ａ２および終点の通過時刻ｂ２を、過去プローブ情報から抽出し、過去車両の重複区間の旅行時間ｔ２（＝ｂ２−ａ２）を算出する。
【０１１９】
また、判定部１６は、図１４Ｃに示す重複区間の始点の通過時刻ａ３および終点の通過時刻ｂ３を、対象プローブ情報から抽出し、対象車両の重複区間の旅行時間ｔ３（＝ｂ３−ａ３）を算出する。
【０１２０】
≪平均走行速度の算出≫
次に、判定部１６は、対象車両とすべての過去車両について、以下の式３に従い、平均走行速度を算出する。
ｓｋ＝ｄ／ｔｋ      …（式３）
ｓｋ：平均走行速度  ｄ：重複区間の距離  ｔｋ：旅行時間
なお、対象車両の平均走行速度を、ｓｐｒｅｓｅｎｔとする。
【０１２１】
また、判定部１６は、過去車両の平均走行速度の代表値として、以下の式４に従い、過去車両の平均走行速度の平均ｓｐａｓｔを算出する。
【数１】
2019040378.tif 000003
Ｋ：過去車両の台数  ｓｋ：式３で算出された過去車両の平均走行速度
【０１２２】
≪標準偏差の算出と比較≫
判定部１６は、以下の式５に従い、対象車両の走行速度の標準偏差と、過去車両の走行速度の標準偏差とを、それぞれ算出する。
【数２】
2019040378.tif 000004
Ｎ：対象プローブ情報または過去プローブ情報に含まれる対象区間内の走行速度の数
ｓｎ´：対象プローブ情報または過去プローブ情報に含まれる対象区間内の走行速度
ｓｋ：式３で算出された平均走行速度
【０１２３】
図６に示した例によると、走行速度７１が対象プローブ情報または過去プローブ情報に含まれる対象区間内の走行速度ｓｋ´に相当し、平均走行速度７２が平均走行速度ｓｋに対応する。
判定部１６は、以下の式６Ａおよび式６Ｂを満たすか否かを判定する。
【数３】
2019040378.tif 000005
σｐｒｅｓｅｎｔ：対象車両の走行速度の標準偏差
σｋ      ：過去車両の走行速度の標準偏差
【０１２４】
なお、過去車両の走行速度の標準偏差σｋは、過去車両の台数Ｋと同じ数だけ算出される。このため、式６Ａおよび式６ＢもそれぞれＫ個ずつ生成される。
【０１２５】
式６Ａの対象車両の走行速度の標準偏差と過去車両の走行速度の標準偏差の差が、対象車両および過去車両の走行速度の類似度を示す。
【０１２６】
判定部１６は、算出したそれぞれＫ個 の式６Ａおよび式６Ｂのうち、過半数の式６Ａおよび式６Ｂの組が同時に満たされる場合には、対象車両が高速道路４を走行したと判定し、満たされない場合には、対象車両が一般道路５を走行したと判定する。
【０１２７】
＜プローブ情報収集システムの処理の流れ＞
図１５は、プローブ情報収集システム１が実行する処理の流れを示すシーケンス図である。
車載装置３０は、車両３の位置を検出する（Ｓ１）。
【０１２８】
車載装置３０は、検出した車両３の位置に基づいて、プローブ情報を生成する（Ｓ２）。
【０１２９】
車載装置３０は、生成したプローブ情報をサーバ１０に送信し、サーバ１０は、車載装置３０からプローブ情報を受信する（Ｓ３）。サーバ１０は、受信したプローブ情報４０を記憶装置１３に記憶させる。
【０１３０】
サーバ１０は、車載装置３０から受信したプローブ情報に基づいて、対象車両が走行した道路の種別を判定する（Ｓ４）。
【０１３１】
図１６は、判定処理（図１５のＳ４）の詳細を示すフローチャートである。
対象プローブ情報取得部１４は、記憶装置１３に記憶されたプローブ情報４０の中から、対象プローブ情報を読み出すことにより、対象プローブ情報を取得する（Ｓ１１）。
【０１３２】
過去プローブ情報取得部１５は、記憶装置１３から確定プローブ情報４２を読み出すことにより、確定プローブ情報４２を過去プローブ情報として取得する（Ｓ１２）。
【０１３３】
判定部１６は、過去プローブ情報取得部１５が過去プローブ情報を取得したか否かを判定する（Ｓ１３）。
【０１３４】
過去プローブ情報を取得していれば（Ｓ１３でＹＥＳ）、判定部１６は、対象プローブ情報と過去プローブ情報との重複区間を特定する（Ｓ１４）。
【０１３５】
図１４Ａ〜図１４Ｃに示したように重複区間が存在していれば（Ｓ１５でＹＥＳ）、判定部１６は、対象車両の走行速度と過去車両の走行速度との類似度を算出する（Ｓ１６）。つまり、本実施の形態では、判定部１６は、上述の第３の判定処理で説明した式６Ａに示す対象車両と過去車両の標準偏差の差と、式６Ｂに示す対象車両と過去車両の平均走行速度の差とを、走行速度の類似度として算出する。
【０１３６】
判定部１６は、算出した類似度に基づいて、対象車両と過去車両との走行速度が類似しているか否かを判定する（Ｓ１７）。つまり、判定部１６は、式６Ａおよび式６Ｂを満たす対象車両と過去車両の組が過半数以上存在する場合に、対象車両と過去車両の走行速度が類似していると判定し、当該組が過半数以上存在しない場合には、対象車両と過去車両の走行速度が類似していないと判定する。
【０１３７】
対象車両と過去車両の走行速度が類似していると判定した場合には（Ｓ１７でＹＥＳ）、判定部１６は、対象車両が走行した道路は高速道路４であると判定する。また、判定部１６は、対象プローブ情報に道路種別情報「高速道路」および検証結果情報「１」を加えたものを、確定プローブ情報４２として記憶装置１３に記憶させる（Ｓ１８）。
【０１３８】
対象車両と過去車両の走行速度が類似していないと判定した場合には（Ｓ１７でＮＯ）、判定部１６は、対象車両が走行した道路は一般道路５であると判定する。また、判定部１６は、対象プローブ情報に道路種別情報「一般道路」および検証結果情報「１」を加えたものを、確定プローブ情報４２として記憶装置１３に記憶させる（Ｓ２３）。
【０１３９】
過去プローブ情報取得部１５が過去プローブ情報を取得できなかった場合（Ｓ１３でＮＯ）、または、対象プローブ情報と過去プローブ情報との重複区間が存在しないと判定された場合（Ｓ１５でＮＯ）には、対象車両と過去車両と走行速度を比較することができない。このため、対象プローブ情報取得部１４は、上述した第１の判定処理および第２の判定処理に従い、対象車両のプローブ情報のみから、対象車両が走行した道路の種別を判定する。
【０１４０】
つまり、判定部１６は、対象プローブ情報に基づいて、対象区間における対象車両の平均走行速度ｖｍｅａｎを算出する（Ｓ１９）。
【０１４１】
判定部１６は、式１に従い、平均走行速度ｖｍｅａｎが閾値８０ｋｍ／ｈを超えるか否かを判定する（Ｓ２０）。
【０１４２】
平均走行速度ｖｍｅａｎが閾値８０ｋｍ／ｈを超えている場合には（Ｓ２０でＹＥＳ）、判定部１６は、対象車両が走行した道路は高速道路４であると判定し、ステップＳ１８の処理を実行する。
【０１４３】
平均走行速度ｖｍｅａｎが閾値８０ｋｍ／ｈ以下の場合には（Ｓ２０でＹＥＳ）、判定部１６は、対象プローブ情報に基づいて、対象区間における対象車両の最大走行速度ｖｍａｘおよび最小走行速度ｖｍｉｎを算出する（Ｓ２１）。
【０１４４】
判定部１６は、式２に従い、最大走行速度ｖｍａｘと最小走行速度ｖｍｉｎの差が閾値８０ｋｍ／ｈを超えるか否かを判定する（Ｓ２２）。
【０１４５】
当該差が閾値８０ｋｍ／ｈを超えている場合には（Ｓ２２でＹＥＳ）、判定部１６は、対象車両が走行した道路は高速道路４であると判定し、ステップＳ１８の処理を実行する。
【０１４６】
当該差が閾値８０ｋｍ／ｈ以下の場合には（Ｓ２２でＮＯ）、判定部１６は、対象車両が走行した道路は一般道路５であると判定し、ステップＳ２３の処理を実行する。
【０１４７】
＜実施の形態１の効果＞
以上説明したように、本発明の実施の形態１によると、高速道路４の対象区間を走行した過去車両と、当該対象区間を走行した候補の対象車両との走行速度の類似度に基づいて、対象車両が高速道路４を走行したか否かが判定される。具体的には、過去車両および対象車両の走行速度の標準偏差の類似度に基づいて、判定処理が行われる。同じ高速道路４を走行している場合には、対象車両は過去車両と同様の走り方をするため、走行速度の標準偏差も類似する。このため、走行速度の類似度に基づいて判定処理を行うことにより、対象車両が高速道路４を走行したか否かを正確に判定することができる。
【０１４８】
なお、判定部１６は、第３の判定処理を行う際に、一部の車両においてプローブ情報が欠落している区間のプローブ情報は用いずに、過去車両および対象車両のプローブ情報がすべて揃っている区間のプローブ情報を用いて対象車両が走行する道路の種別判定を行った。よって、類似度を正確に算出することができ、これにより、対象車両が高速道路４を走行したか否かを正確に判定することができる。
【０１４９】
また、判定部１６は、第２の判定処理に従って、対象車両の最大走行速度と最小走行速度の差から、対象車両が高速道路４を走行したか否かを判定することもできる。第２の判定処理によると、高速走行していた対象車両が渋滞区間に突入して低速走行に変化した場合や、渋滞区間を低速走行していた対象車両が渋滞区間から脱出して高速走行に切り替わった場合に、対象車両が高速道路４を走行したと判定することができる。
【０１５０】
また、過去プローブ情報取得部５１は、対象車両が対象区間を走行したであろう候補時点から過去に遡って所定時間以内に対象区間を走行した過去車両のプローブ情報を取得した。これにより、過去車両と対象車両の走行環境を類似させることができる。よって、対象車両が高速道路４を走行したか否かを正確に判定することができる。
【０１５１】
なお、確定プローブ情報４２には、車両の走行した道路の種別情報と、種別情報の検証結果の情報とが含まれる。これにより、プローブ情報を収集したサーバ１０は、プローブ情報に示される道路の種別情報が検証済みか否かを判断することができる。検証済みの場合には、サーバ１０が道路の種別情報の検証処理をする必要がないため、サーバ１０の処理負荷を軽減することができる。また、サーバ１０は、道路の種別情報が検証済みのプローブ情報を優先して、上述の過去プローブ情報として利用してもよい。これにより、走行道路の判定処理の精度を向上させることができる。
【０１５２】
なお、判定部１６は、第３の判定処理を行った場合にのみ、検証結果情報を「１」とし、第１の判定処理および第２の判定処理を行った場合には、検証結果情報を「０」としてもよい。これにより、検証結果情報から、過去車両の走行速度との比較が行われたか否かを判定することもできる。
（実施の形態２）
【０１５３】
実施の形態１では、サーバが対象車両の走行した道路の種別判定処理を行った。実施の形態２では、車載装置が対象車両の走行した道路の種別判定処理を行う例について説明する。
【０１５４】
本発明の実施の形態２に係るプローブ情報収集システムは、図１と同様の構成を有する。ただし、サーバ１０および車載装置３０の代わりに、サーバ１０Ａおよび車載装置３０Ａを備える。
【０１５５】
＜車載装置の構成＞
図１７は、本発明の実施の形態２に係る車載装置の構成を示すブロック図である。
図１７を参照して、車載装置３０Ａは、ＧＰＳ受信機３１と、速度センサ３２と、方位センサ３３と、加速度センサ３４と、位置検出部３５と、プローブ情報生成部３６と、記憶装置５０と、過去プローブ情報取得部５１と、判定部５２と、プローブ情報提供部５３と、通信Ｉ／Ｆ部３８とを備える。
【０１５６】
記憶装置５０は、記憶装置１３と同様に各種情報を記憶する。記憶装置５０は、例えば、ＨＤＤなどの磁気記憶装置や、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置により構成され、プローブ情報４０および地図データベース４１を記憶する。
【０１５７】
過去プローブ情報取得部５１は、通信Ｉ／Ｆ部３８を介して、サーバ１０Ａに対して過去プローブ情報の送信要求信号を送信し、サーバ１０Ａから過去プローブ情報を取得する。
【０１５８】
判定部５２は、記憶装置５０に記憶されているプローブ情報４０から、実施の形態１に示した対象プローブ情報取得部１４と同様の方法により対象プローブ情報を取得する。
【０１５９】
判定部５２は、取得した対象プローブ情報と、過去プローブ情報取得部５１が取得した過去プローブ情報とに基づいて、実施の形態１に示した判定部１６と同様の判定方法により、対象車両の走行した道路の種別を判定する。
【０１６０】
プローブ情報提供部５３は、判定部５２による走行道路の種別が判定された対象区間のプローブ情報４０を確定プローブ情報とし、記憶装置５０に記憶されている対象区間以外のプローブ情報４０とを合わせて、通信Ｉ／Ｆ部３８を介してサーバ１０Ａに送信する。
【０１６１】
＜サーバの構成＞
図１８は、本発明の実施の形態２に係るサーバの構成を示すブロック図である。
図１８を参照して、サーバ１０Ａは、通信Ｉ／Ｆ部１１と、記憶装置１３と、過去プローブ情報提供部６１と、確定プローブ情報取得部６２とを備える。
【０１６２】
過去プローブ情報提供部６１は、車載装置３０Ａからの過去プローブ情報の送信要求信号に応答して、記憶装置１３から確定プローブ情報４２を読み出し、読み出した確定プローブ情報４２を、過去プローブ情報として、通信Ｉ／Ｆ部１１を介して車載装置３０Ａに送信する。
【０１６３】
確定プローブ情報取得部６２は、通信Ｉ／Ｆ部１１を介して、車載装置３０Ａから確定プローブ情報を含むプローブ情報を取得し、記憶装置１３に記憶させる。
【０１６４】
＜プローブ情報収集システムの処理の流れ＞
図１９は、プローブ情報収集システム１が実行する処理の流れを示すシーケンス図である。
車載装置３０Ａは、車両３の位置を検出する（Ｓ１）。
【０１６５】
車載装置３０Ａは、検出した車両３の位置に基づいて、プローブ情報を生成する（Ｓ２）。
【０１６６】
車載装置３０Ａは、過去プローブ情報の送信要求信号をサーバ１０Ａに送信する（Ｓ３１）。
【０１６７】
サーバ１０Ａは、当該送信要求信号に応答して、車載装置３０Ａに対して、過去プローブ情報を送信する（Ｓ３２）。
【０１６８】
車載装置３０Ａは、サーバ１０Ａから受信した過去プローブ情報を用いて、対象車両が走行した道路の種別を判定する（Ｓ４）。
【０１６９】
車載装置３０Ａは、道路種別を判定したプローブ情報を確定プローブ情報とし、道路種別の判定を行っていないプローブ情報とともに、サーバ１０Ａに送信する（Ｓ３３）。サーバ１０Ａは、これらのプローブ情報を受信し、記憶装置１３に書き込む。
【０１７０】
判定処理（Ｓ４）の詳細は、判定処理が車載装置３０Ａにおいて行われる以外、図１６に示したものと同様である。このため、その詳細な説明は繰り返さない。
【０１７１】
＜実施の形態２の効果＞
以上説明したように、本発明の実施の形態２によると、車載装置３０Ａにおいて、車載装置３０Ａが走行した道路の種別を判定することができる。このため、実施の形態１と比べて、サーバ１０Ａの処理負荷を軽減させることができる。
【０１７２】
（実施の形態の変形例１）
実施の形態１および２では、第３の判定処理として、式６Ａに示したように、対象車両の走行速度の標準偏差と過去車両の走行速度の標準偏差とを比較することにより、対象車両と過去車両との走行速度の比較を行った。本変形例では、対象車両および過去車両の走行速度の相関係数に基づいて、対象車両と過去車両との走行速度の比較を行う。
【０１７３】
具体的には、判定部１６は、対象車両の走行速度の標準偏差と、過去車両の走行速度の標準偏差と、対象車両および過去車両の走行速度の共分散とを算出する。
【０１７４】
つまり、判定部１６は、対象車両の走行速度の標準偏差σｐｒｅｓｅｎｔおよびｋ番目の過去車両の走行速度の標準偏差σｋ （ｋ＝１〜Ｋ：Ｋは過去車両の台数）を、上述の式５に従い算出する。
【０１７５】
また、判定部１６は、対象車両およびｋ番目の過去車両の走行速度の共分散ｚｋを、以下の式７に従い算出する。
【数４】
2019040378.tif 000006
【０１７６】
なお、ここでいう対象車両の走行速度ｘｊおよび過去車両の走行速度ｙｊｋは、同一地点、つまり走行速度を収集した車両の位置が同じと見なせる地点を意味する。このため、判定部１６は、図７および図８を用いて説明したように、対象プローブ情報取得部１４が生成した対象区間の始端から等間隔のプローブ情報を用いて、式７に示す共分散ｚｋを算出する。
【０１７７】
さらに、判定部１６は、対象車両およびｋ番目の過去車両の走行速度の相関係数ｒｋを、以下の式８に従い算出する。なお、相関係数ｒｋは、過去車両の台数Ｋと同じ数だけ算出される。
【数５】
2019040378.tif 000007
【０１７８】
一般的に、相関係数が０．７以上であればデータ間に関連性があると考えられる。このため、判定部１６は、算出したＫ個の相関係数ｒｋのうち、過半数の相関係数ｒｋが以下の式９を満たす場合に、対象車両が高速道路４を走行したと判定し、満たされない場合には、対象車両が一般道路５を走行したと判定する。
ｒｋ≧０．７      …（式９）
【０１７９】
（実施の形態の変形例２）
実施の形態１および２では、第３の判定処理として、式６Ａに示したように、対象車両の走行速度の標準偏差と過去車両の走行速度の標準偏差とを比較することにより、対象車両と過去車両との走行速度の比較を行った。本変形例では、対象車両および過去車両の走行速度が周期性のある波と考えて、対象車両および過去車両の走行速度の相互相関関数の値に基づいて、対象車両と過去車両との走行速度の比較を行う。
【０１８０】
つまり、判定部１６は、相互相関関数の値を算出するために、対象プローブ情報が示す対象車両の走行速度の波をα（Ｄ）とし、過去プローブ情報が示す過去車両の走行速度の波をβｋ（Ｄ）とする。
【０１８１】
各プローブ情報が示す対象区間の始点からの距離Ｄと走行速度ｓ´は離散値である。このため、対象区間における距離Ｄと走行速度ｓ´の組は、（Ｄ１，ｓ１）…（ＤＮ，ｓＮ）と表現することができる。
【０１８２】
よって、判定部１６は、式１０および式１１に示すように最小二乗法を用いて、最小二乗和Ｍ、Ｍｋが最小となるｓ´＝α（Ｄ）およびｓｋ´＝βｋ（Ｄ）を求める。これにより、判定部１６は、対象車両および過去車両の走行速度の波形のフィッティングを行う。
【数６】
2019040378.tif 000008
【０１８３】
判定部１６は、フィッティングにより求めた走行速度の波α（Ｄ）およびβｋ（Ｄ）の相互相関関数の値Ｒｋ（Ｄ）を、以下の式１２に従い算出する。なお、相互相関関数の値Ｒｋ（Ｄ）は、過去車両の台数と同じ数だけ算出される。
【数７】
2019040378.tif 000009
【０１８４】
２つの波が完全に異なっている波形ならば、ずらし量τにかかわらず相互相関関数の値Ｒｋ（Ｄ）は０に近づき、完全に一致すれば１となる。そのため、判定部１６は、対象区間の距離をτとし、過半数の相互相関関数の値Ｒｋ（Ｄ）が以下の式１３を満たす場合に、対象車両が高速道路４を走行したと判定し、満たされない場合には、対象車両が一般道路５を走行したと判定する。
Ｒｋ（Ｄ）≧０．７      …（式１３）
【０１８５】
（実施の形態の変形例３）
実施の形態１および２では、第３の判定処理として、式６Ａに示したように、対象車両の走行速度の標準偏差と過去車両の走行速度の標準偏差とを比較することにより、対象車両と過去車両との走行速度の比較を行った。本変形例では、対象車両の走行速度と過去車両の走行速度との差に基づいて、対象車両と過去車両との走行速度の比較を行う。
【０１８６】
図１４Ａ〜図１４Ｃに示したように、対象プローブ情報と過去プローブ情報の比較範囲は、それらの重複区間であるため同じである。重複区間における対象車両の走行速度の組を（ｘ１，…，ｘＮ）とし、ｋ番目の過去車両の走行速度の組を（ｙ１ｋ，…ｙＮｋ）とする。判定部１６は、以下の式１４に従い、各過去車両と対象車両との走行速度の平均二乗誤差（ＲＭＳＥ：Root Mean Squared Error）Ｖｋを算出する。なお、平均二乗誤差Ｖｋは、過去車両の台数と同じ数だけ算出される。
【数８】
2019040378.tif 000010
【０１８７】
平均二乗誤差Ｖｋが小さい場合には、対象車両と過去車両は類似した走行速度を有する。このため、判定部１６は、算出した平均二乗誤差Ｖｋのうち、過半数が以下の式１５を満たす場合に、対象車両が高速道路４を走行したと判定し、満たされない場合には、対象車両が一般道路５を走行したと判定する。
Ｖｋ≦２０（ｋｍ／ｈ）      …（式１５）
【０１８８】
（実施の形態の変形例４）
変形例３では、判定部１６は、各過去車両と対象車両との走行速度の差の一例として、各過去車両と対象車両との走行速度の平均二乗誤差Ｖｋを算出し、閾値との比較を行った。各過去車両と対象車両との走行速度の差を示す値は平均二乗誤差に限定されるものではない。そこで変形例４では、各過去車両と対象車両との走行速度の差を示す値として、平均二乗誤差の代わりに、平均絶対誤差（ＭＡＥ：Mean Absolute Error）を算出する。
【０１８９】
つまり、判定部１６は、以下の式１６に従い、各過去車両と対象車両との走行速度の平均絶対誤差Ｖｋ´を算出する。
【数９】
2019040378.tif 000011
【０１９０】
平均絶対誤差Ｖｋ´が小さい場合には、対象車両と過去車両は類似した走行速度を有する。このため、判定部１６は、算出した平均絶対誤差Ｖｋ´のうち、過半数が以下の式１７を満たす場合に、対象車両が高速道路４を走行したと判定し、満たされない場合には、対象車両が一般道路５を走行したと判定する。
Ｖｋ´≦２０（ｋｍ／ｈ）      …（式１７）
【０１９１】
なお、上述の変形例３および４では、各過去車両と対象車両との走行速度の差の例を示したが、判定部１６は、当該比として、各過去車両と対象車両との走行速度の比を算出してもよい。
【０１９２】
［付記］
上記のサーバおよび車載装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ディスプレイユニットなどから構成されるコンピュータシステムとして構成されてもよい。ＲＡＭまたはＨＤＤには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
【０１９３】
また、上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩから構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【０１９４】
また、本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、本発明は、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよい。
【０１９５】
さらに、本発明は、上記コンピュータプログラムをコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体、例えば、ＨＤＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。
【０１９６】
また、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
また、上記各装置は、複数のコンピュータにより実現されてもよい。
【０１９７】
また、上記各装置の一部または全部の機能がクラウドコンピューティングによって提供されてもよい。つまり、各装置の一部または全部の機能がクラウドサーバにより実現されていてもよい。例えば、図４に示したサーバ１０において判定部１６の機能がクラウドサーバにより実現され、サーバ１０は、クラウドサーバに対して対象プローブ情報と過去プローブ情報を送信し、クラウドサーバから対象車両が走行する道路種別の判定結果を取得する構成であってもよい。
さらに、上記実施の形態および上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。
また、上記実施の形態は、以下の付記１または付記２として実現することもできる。
【０１９８】
［付記１］
コンピュータを、
所定種別の道路の対象区間を走行した候補の車両である対象車両のプローブ情報を取得する第１取得部と、
上記第１取得部が取得した上記対象車両のプローブ情報に基づく上記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、上記対象車両が上記道路を走行したかを判定する判定部として機能させるための、コンピュータプログラム。
【０１９９】
［付記２］
上記判定部は、上記過去車両のプローブ情報を取得することができなかった場合に、上記対象車両の最高走行速度および最低走行速度に基づいて、上記対象車両が上記所定種別の道路を走行したかを判定する
付記１に記載のコンピュータプログラム。
【０２００】
付記１によると、高速走行していた対象車両が渋滞区間に突入して低速走行に変化した場合や、渋滞区間を低速走行していた対象車両が渋滞区間から脱出して高速走行に切り替わった場合に、対象車両が所定種別の道路を走行したと判定することができる。
【０２０１】
付記２によると、過去車両のプローブ情報を取得することができた場合には、最高走行速度および最低走行速度に基づいた判定処理を行わないようにすることができる。これにより、一般道路を違法に高速走行しつつ、信号灯で急停止等する車両が、誤って所定種別の道路を走行したと判定されるのを防止することができる。
【０２０２】
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およ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。
【符号の説明】
【０２０３】
１            プローブ情報収集システム
３            車両
４            高速道路
５            一般道路
１０          サーバ
１０Ａ        サーバ
１１          通信Ｉ／Ｆ部
１２          プローブ情報受信部
１３          記憶装置
１４          対象プローブ情報取得部
１５          過去プローブ情報取得部
１６          判定部
２０          ネットワーク
２１          基地局
３０          車載装置
３０Ａ        車載装置
３１          ＧＰＳ受信機
３２          速度センサ
３３          方位センサ
３４          加速度センサ
３５          位置検出部
３６          プローブ情報生成部
３７          プローブ情報提供部
３８          通信Ｉ／Ｆ部
４０          プローブ情報
４１          地図データベース
４２          確定プローブ情報
５０          記憶装置
５１          過去プローブ情報取得部
５２          判定部
５３          プローブ情報提供部
６１          過去プローブ情報提供部
６２          確定プローブ情報取得部
【図１】
2019040378.tif 000012
【図２】
2019040378.tif 000013
【図３】
2019040378.tif 000014
【図４】
2019040378.tif 000015
【図５】
2019040378.tif 000016
【図６】
2019040378.tif 000017
【図７】
2019040378.tif 000018
【図８】
2019040378.tif 000019
【図９】
2019040378.tif 000020
【図１０】
2019040378.tif 000021
【図１１】
2019040378.tif 000022
【図１２Ａ】
2019040378.tif 000023
【図１２Ｂ】
2019040378.tif 000024
【図１２Ｃ】
2019040378.tif 000025
【図１３Ａ】
2019040378.tif 000026
【図１３Ｂ】
2019040378.tif 000027
【図１３Ｃ】
2019040378.tif 000028
【図１３Ｄ】
2019040378.tif 000029
【図１４Ａ】
2019040378.tif 000030
【図１４Ｂ】
2019040378.tif 000031
【図１４Ｃ】
2019040378.tif 000032
【図１５】
2019040378.tif 000033
【図１６】
2019040378.tif 000034
【図１７】
2019040378.tif 000035
【図１８】
2019040378.tif 000036
【図１９】
2019040378.tif 000037