(57)【要約】【課題】各道路における実際の状況に近い混雑状況を推定する方法を提供する。【解決手段】サーバ２０において、道路分割手段２２０は、道路（道路データ）を一定の長さで分割する。その分割によって得られた道路片は、混雑分析の際の処理単位である単位道路として扱われる。ベース人数算出手段２３０は、単位道路毎のベース人数（最大収容人数）を算出する。携帯端末装置１０では、混雑度推定手段１１０が加速度の情報に基づきユーザーの現在位置の混雑度を推定する。混雑度データはサーバ２０に送信される。そして、サーバ２０において、平均混雑度算出手段２５０は、データ集約手段２４０によって単位道路毎に集約された混雑度データに基づき、各単位道路について進行方向別に平均混雑度を求める。また、推定人数算出手段２７０は、平均混雑度の情報とベース人数の情報とに基づき、単位道路毎の推定人数を算出する。【選択図】図４
2019139462.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
携帯端末装置のセンサ情報に基づいて混雑度を推定する混雑度推定ステップと、
道路情報記憶部に格納されている道路もしくは該道路を所定の規則に基づき分割することによって得られる道路片を単位道路として、前記混雑度推定ステップで推定された複数の携帯端末装置についての混雑度のデータを単位道路毎に集約する混雑度集約ステップと、
前記混雑度集約ステップでの集約結果に基づいて、単位道路毎に混雑度の代表値である代表混雑度を算出する代表混雑度算出ステップと
を含むことを特徴とする、混雑状況推定方法。
【請求項２】
前記道路情報記憶部に格納されている道路を一定の長さで分割することによって得られる道路片を単位道路とすることを特徴とする、請求項１に記載の混雑状況推定方法。
【請求項３】
前記道路情報記憶部に格納されている道路を曲がり角、交差点、および道路幅が変化する地点の少なくともいずれか毎に分割することによって得られる道路片を単位道路とすることを特徴とする、請求項１に記載の混雑状況推定方法。
【請求項４】
前記混雑度集約ステップでは、前記混雑度推定ステップで推定された各混雑度が２つの進行方向のうちの一方に対応付けられ、
前記代表混雑度算出ステップでは、各単位道路につき２つの進行方向のそれぞれについての代表混雑度が算出されることを特徴とする、請求項１に記載の混雑状況推定方法。
【請求項５】
前記携帯端末装置の利用者の移動に関する状態を前記センサ情報に基づいて判定する移動状態判定ステップと、
前記移動状態判定ステップでの判定結果に基づいて、前記混雑度推定ステップで推定された混雑度のデータに信頼度を付加する信頼度付加ステップと
を更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の混雑状況推定方法。
【請求項６】
前記信頼度付加ステップで付加された信頼度の代表値である代表信頼度を前記混雑度集約ステップでの集約結果に基づいて単位道路毎に算出する代表信頼度算出ステップを更に含むことを特徴とする、請求項５に記載の混雑状況推定方法。
【請求項７】
各単位道路に関して、前記混雑度集約ステップで集約された混雑度のデータの生成元の携帯端末装置の数に基づいて、前記代表混雑度算出ステップで算出された代表混雑度の信頼度を求める信頼度決定ステップを更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の混雑状況推定方法。
【請求項８】
前記混雑度推定ステップによる混雑度の推定が行われる頻度を前記携帯端末装置の現在位置に応じて変更することを特徴とする、請求項１に記載の混雑状況推定方法。
【請求項９】
前記混雑度推定ステップによる混雑度の推定が行われる際に用いるセンサ情報の種類の数を前記携帯端末装置の現在位置に応じて変更することを特徴とする、請求項１に記載の混雑状況推定方法。
【請求項１０】
前記代表混雑度算出ステップで代表混雑度が算出されなかった単位道路を情報欠落道路と定義したときに前記情報欠落道路の代表混雑度を補完的に求める代表混雑度補完ステップを更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の混雑状況推定方法。
【請求項１１】
前記代表混雑度補完ステップでは、前記情報欠落道路の代表混雑度が、前記代表混雑度算出ステップで算出された前記情報欠落道路の近傍の単位道路についての代表混雑度を用いた補間処理によって算出されることを特徴とする、請求項１０に記載の混雑状況推定方法。
【請求項１２】
前記代表混雑度補完ステップでは、前記情報欠落道路の代表混雑度が、前記情報欠落道路の過去の代表混雑度に基づいて求められることを特徴とする、請求項１０に記載の混雑状況推定方法。
【請求項１３】
前記代表混雑度算出ステップで代表混雑度が算出されなかった単位道路を情報欠落道路と定義したときに前記情報欠落道路の代表混雑度を補完的に求める代表混雑度補完ステップを更に含み、
前記代表混雑度算出ステップでの代表混雑度の算出は、前記信頼度付加ステップで所定の閾値以上の信頼度が付加された混雑度のデータに基づいて行われ、
前記代表混雑度補完ステップでの代表混雑度の算出は、前記信頼度付加ステップで所定の閾値未満の信頼度が付加された混雑度のデータに基づいて行われることを特徴とする、請求項５に記載の混雑状況推定方法。
【請求項１４】
サーバと複数の携帯端末装置とがネットワークを介して接続される混雑状況推定システムにおいて前記サーバで実行される混雑状況推定プログラムであって、
各携帯端末装置から送信される混雑度のデータを受信する混雑度受信ステップと、
道路情報記憶部に格納されている道路もしくは該道路を所定の規則に基づき分割することによって得られる道路片を単位道路として、前記混雑度受信ステップで受信された混雑度のデータを単位道路毎に集約する混雑度集約ステップと、
前記混雑度集約ステップでの集約結果に基づいて、単位道路毎に混雑度の代表値である代表混雑度を算出する代表混雑度算出ステップと
をコンピュータのＣＰＵがメモリを利用して実行することを特徴とする、混雑状況推定プログラム。
【請求項１５】
サーバと複数の携帯端末装置とがネットワークを介して接続される混雑状況推定システムであって、
各携帯端末装置は、
センサ情報に基づいて混雑度を推定する混雑度推定手段と、
前記混雑度推定手段によって推定された混雑度のデータを前記サーバに送信する混雑度送信手段と
を備え、
前記サーバは、
各携帯端末装置の混雑度送信手段によって送信された混雑度のデータを受信する混雑度受信手段と、
道路の情報を格納する道路情報記憶部と、
前記道路情報記憶部に格納されている道路もしくは該道路を所定の規則に基づき分割することによって得られる道路片を単位道路として、前記混雑度受信手段によって受信された混雑度のデータを単位道路毎に集約する混雑度集約手段と、
前記混雑度集約手段による集約結果に基づいて、単位道路毎に混雑度の代表値である代表混雑度を算出する代表混雑度算出手段と
を備えることを特徴とする、混雑状況推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人が通行する道路の混雑状況を携帯端末装置で得られるセンサ情報に基づいて推定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話などの携帯端末装置の高機能化・高解像度化により、近年、地図を利用するアプリケーションソフトウェアが多く開発されている。そのようなアプリケーションソフトウェアの１つとして、携帯端末装置の利用者（以下、「ユーザー」という。）を目的地に案内するための「経路案内アプリ」などと呼ばれるアプリケーションソフトウェアが知られている。経路案内アプリでは、ユーザーの現在地から目的地までの経路探索が行われ、その結果が携帯端末装置の画面上に地図とともに表示される。このような経路案内アプリを利用することにより、ユーザーは手元に地図がない場合でも目的地に容易にたどり着くことができる。
【０００３】
このような経路案内アプリあるいはサーバと携帯端末装置とで構成される経路案内システムにおいて、混雑状況の推定（ユーザーの現在位置の混雑度、所定範囲の混雑度、所定範囲内の人数などの推定）が行われることがある。それらの推定結果については、例えば、現在地から目的地までの所要時間を予測する目的で利用されることもあれば、経路案内に関する１つの情報としてユーザーに提示されることもある。
【０００４】
混雑状況を推定する手法については、例えば特開２０１７−１４６７７１号公報（出願人は、本願の出願人である。）に開示されている。この特開２０１７−１４６７７１号公報に開示された手法によれば、ユーザーの現在位置の混雑度は、携帯端末装置の加速度センサによって得られる加速度の標準偏差に基づいて算出される。そして、サーバにおいて、各携帯端末装置から送られる混雑度のデータに基づいて、メッシュ毎（１つのメッシュは例えば２０ｍ四方の領域である。）の平均混雑度が算出される。さらに、サーバにおいて、平均混雑度のデータを用いて、メッシュ毎の推定人数が算出される。以上のような手法により、監視カメラを要することなく安価に混雑状況を推定することが可能となっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−１４６７７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、従来の手法によれば、平均混雑度や推定人数の算出はメッシュ毎に行われる。このため、或る１本の道路（以下「着目道路」という。）が複数のメッシュに跨がっている場合、着目道路上の各位置についてのデータ（混雑度のデータ）は複数のメッシュに振り分けられる。そして振り分け先の各メッシュでは、着目道路以外の道路についての混雑度のデータも考慮して混雑状況が推定される。混雑状況の推定がこのような手法で行われているため、着目道路上を移動した場合の実際の状況に近い混雑状況を把握することは困難である。
【０００７】
なお、従来の手法に関しては以下に列挙するような課題もあり、混雑分析の結果として、より実用的で付加価値の高い結果を得ることが求められている。
（ａ）混雑分析に用いる全てのデータを信頼できるデータとみなしているため、推定結果として得られる混雑状況の信頼性が不明である。
（ｂ）道路上の人の流れには方向性があるが、推定結果として得られる情報には方向性に関する情報が含まれていない。
（ｃ）観光地などについて、より高精度な推定結果が求められているが、どの場所においても同じように混雑分析が行われている。
（ｄ）歩行中のユーザーがいないメッシュが存在する場合など、推定結果に抜けが生じることがある。
【０００８】
そこで、本発明は、各道路（人が通行する道路）における実際の状況に近い混雑状況を推定する方法を提供することを目的とする。また、本発明は、従来よりも実用的で付加価値の高い混雑分析結果を得る方法を提供することを更なる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
第１の発明は、携帯端末装置のセンサ情報に基づいて混雑度を推定する混雑度推定ステップと、
道路情報記憶部に格納されている道路もしくは該道路を所定の規則に基づき分割することによって得られる道路片を単位道路として、前記混雑度推定ステップで推定された複数の携帯端末装置についての混雑度のデータを単位道路毎に集約する混雑度集約ステップと、
前記混雑度集約ステップでの集約結果に基づいて、単位道路毎に混雑度の代表値である代表混雑度を算出する代表混雑度算出ステップと
を含むことを特徴とする。
【００１０】
第２の発明は、第１の発明において、
前記道路情報記憶部に格納されている道路を一定の長さで分割することによって得られる道路片を単位道路とすることを特徴とする。
【００１１】
第３の発明は、第１の発明において、
前記道路情報記憶部に格納されている道路を曲がり角、交差点、および道路幅が変化する地点の少なくともいずれか毎に分割することによって得られる道路片を単位道路とすることを特徴とする。
【００１２】
第４の発明は、第１の発明において、
前記混雑度集約ステップでは、前記混雑度推定ステップで推定された各混雑度が２つの進行方向のうちの一方に対応付けられ、
前記代表混雑度算出ステップでは、各単位道路につき２つの進行方向のそれぞれについての代表混雑度が算出されることを特徴とする。
【００１３】
第５の発明は、第１の発明において、
前記携帯端末装置の利用者の移動に関する状態を前記センサ情報に基づいて判定する移動状態判定ステップと、
前記移動状態判定ステップでの判定結果に基づいて、前記混雑度推定ステップで推定された混雑度のデータに信頼度を付加する信頼度付加ステップと
を更に含むことを特徴とする。
【００１４】
第６の発明は、第５の発明において、
前記信頼度付加ステップで付加された信頼度の代表値である代表信頼度を前記混雑度集約ステップでの集約結果に基づいて単位道路毎に算出する代表信頼度算出ステップを更に含むことを特徴とする。
【００１５】
第７の発明は、第１の発明において、
各単位道路に関して、前記混雑度集約ステップで集約された混雑度のデータの生成元の携帯端末装置の数に基づいて、前記代表混雑度算出ステップで算出された代表混雑度の信頼度を求める信頼度決定ステップを更に含むことを特徴とする。
【００１６】
第８の発明は、第１の発明において、
前記混雑度推定ステップによる混雑度の推定が行われる頻度を前記携帯端末装置の現在位置に応じて変更することを特徴とする。
【００１７】
第９の発明は、第１の発明において、
前記混雑度推定ステップによる混雑度の推定が行われる際に用いるセンサ情報の種類の数を前記携帯端末装置の現在位置に応じて変更することを特徴とする。
【００１８】
第１０の発明は、第１の発明において、
前記代表混雑度算出ステップで代表混雑度が算出されなかった単位道路を情報欠落道路と定義したときに前記情報欠落道路の代表混雑度を補完的に求める代表混雑度補完ステップを更に含むことを特徴とする。
【００１９】
第１１の発明は、第１０の発明において、
前記代表混雑度補完ステップでは、前記情報欠落道路の代表混雑度が、前記代表混雑度算出ステップで算出された前記情報欠落道路の近傍の単位道路についての代表混雑度を用いた補間処理によって算出されることを特徴とする。
【００２０】
第１２の発明は、第１０の発明において、
前記代表混雑度補完ステップでは、前記情報欠落道路の代表混雑度が、前記情報欠落道路の過去の代表混雑度に基づいて求められることを特徴とする。
【００２１】
第１３の発明は、第５の発明において、
前記代表混雑度算出ステップで代表混雑度が算出されなかった単位道路を情報欠落道路と定義したときに前記情報欠落道路の代表混雑度を補完的に求める代表混雑度補完ステップを更に含み、
前記代表混雑度算出ステップでの代表混雑度の算出は、前記信頼度付加ステップで所定の閾値以上の信頼度が付加された混雑度のデータに基づいて行われ、
前記代表混雑度補完ステップでの代表混雑度の算出は、前記信頼度付加ステップで所定の閾値未満の信頼度が付加された混雑度のデータに基づいて行われることを特徴とする。
【００２２】
第１４の発明は、サーバと複数の携帯端末装置とがネットワークを介して接続される混雑状況推定システムにおいて前記サーバで実行される混雑状況推定プログラムであって、
各携帯端末装置から送信される混雑度のデータを受信する混雑度受信ステップと、
道路情報記憶部に格納されている道路もしくは該道路を所定の規則に基づき分割することによって得られる道路片を単位道路として、前記混雑度受信ステップで受信された混雑度のデータを単位道路毎に集約する混雑度集約ステップと、
前記混雑度集約ステップでの集約結果に基づいて、単位道路毎に混雑度の代表値である代表混雑度を算出する代表混雑度算出ステップと
をコンピュータのＣＰＵがメモリを利用して実行することを特徴とする。
【００２３】
第１５の発明は、サーバと複数の携帯端末装置とがネットワークを介して接続される混雑状況推定システムであって、
各携帯端末装置は、
センサ情報に基づいて混雑度を推定する混雑度推定手段と、
前記混雑度推定手段によって推定された混雑度のデータを前記サーバに送信する混雑度送信手段と
を備え、
前記サーバは、
各携帯端末装置の混雑度送信手段によって送信された混雑度のデータを受信する混雑度受信手段と、
道路の情報を格納する道路情報記憶部と、
前記道路情報記憶部に格納されている道路もしくは該道路を所定の規則に基づき分割することによって得られる道路片を単位道路として、前記混雑度受信手段によって受信された混雑度のデータを単位道路毎に集約する混雑度集約手段と、
前記混雑度集約手段による集約結果に基づいて、単位道路毎に混雑度の代表値である代表混雑度を算出する代表混雑度算出手段と
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
上記第１の発明によれば、携帯端末装置で推定された混雑度のデータが、単位道路（道路、もしくは、道路を分割することによって得られる道路片）毎に集約される。そして、その集約結果に基づいて、単位道路毎に代表混雑度（例えば、複数の混雑度の平均値、代表値、最頻値）が算出される。このように、混雑分析がメッシュ毎に行われる従来例とは異なり、各単位道路の混雑状況の推定が当該各単位道路についてのデータのみに基づいて行われる。従って、各道路における実際の状況に近い混雑状況の推定が可能となる。
【００２５】
上記第２または第３の発明によれば、道路を分割することによって得られる道路片毎に混雑分析が行われるので、局所的な混雑状況を精度良く推定することが可能となる。
【００２６】
上記第４の発明によれば、代表混雑度の算出が進行方向別に行われるので、道路上の人の流れを考慮した混雑状況の把握が可能となる。これにより、例えば、混雑地点が今後どのように移動するのかを予測することが可能となる。
【００２７】
上記第５から第７までの発明によれば、混雑度のデータあるいは代表混雑度のデータに信頼度の情報が付加されるので、混雑分析結果の信頼性を把握することが可能となる。
【００２８】
上記第８または第９の発明によれば、例えば観光地などユーザーの関心度の高いエリアにおける混雑状況の推定を他のエリアに比べて精度良く行うことが可能となる。
【００２９】
上記第１０から第１３の発明によれば、混雑分析結果に抜けが生じても、その結果の抜けが補完される。これにより、抜けのない混雑分析結果が得られる。
【００３０】
上記第１４の発明によれば、上記第１の発明と同様の効果が得られる。
【００３１】
上記第１５の発明によれば、上記第１の発明と同様の効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の一実施形態に係る経路案内システムを実現する機器構成を示すブロック図である。
【図２】上記実施形態において、携帯端末装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】上記実施形態において、サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】上記実施形態において、経路案内システムの詳細な機能構成を示すブロック図である。
【図５】上記実施形態において、混雑度データのレコードフォーマットを示す図である。
【図６】上記実施形態において、データ記憶手段について説明するための図である。
【図７】上記実施形態において、道路データのレコードフォーマットを示す図である。
【図８】上記実施形態において、単位道路データのレコードフォーマットを示す図である。
【図９】上記実施形態において、ベース人数データのレコードフォーマットを示す図である。
【図１０】上記実施形態において、進行方向に関する用語について説明するための図である。
【図１１】上記実施形態において、平均混雑度データのレコードフォーマットを示す図である。
【図１２】上記実施形態において、推定人数データのレコードフォーマットを示す図である。
【図１３】上記実施形態において、携帯端末装置で行われる混雑分析処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】上記実施形態において、混雑度の推定に加速度の標準偏差を用いる理由について説明するための図である。
【図１５】上記実施形態において、人が歩いているときの加速度の標準偏差の変化の一例を示す図である。
【図１６】上記実施形態において、エリアによって混雑度を推定する頻度を切り替えることについて説明するための図である。
【図１７】上記実施形態において、サーバで行われる混雑分析処理の概略手順を示すフローチャートである。
【図１８】上記実施形態において、道路（道路データ）が一定の長さで分割されることについて説明するための図である。
【図１９】上記実施形態において、一定の長さ以下の道路は分割されないことを説明するための図である。
【図２０】上記実施形態において、サーバで行われる混雑分析処理のメイン処理の手順を示すフローチャートである。
【図２１】上記実施形態において、進行方向考慮単位道路別の平均混雑度の算出結果の例を示す図である。
【図２２】上記実施形態において、データ欠損補完処理について説明するための図である。
【図２３】上記実施形態の第１の変形例に関し、道路を曲がり角で分割することについて説明するための図である。
【図２４】上記実施形態の第４の変形例において、経路案内システムの詳細な機能構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、添付図面を参照しつつ本発明の一実施形態について説明する。なお、以下においては、「アプリケーションソフトウェア」のことを「アプリ」と略記している。また、以下においては、データベース等の形態で予め用意されている道路（道路データ）を所定の規則に従って分割した後の各道路（道路片）のことを「単位道路」という。
【００３４】
＜１．全体構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る経路案内システムを実現する機器構成を示すブロック図である。この経路案内システムは、サーバ２０と複数の携帯端末装置１０とによって実現される。サーバ２０と携帯端末装置１０とは、インターネットなどの通信回線を介して接続される。本実施形態においては、この経路案内システムを実現するために、経路案内アプリが携帯端末装置１０にインストールされる。経路案内アプリは、ユーザーが観光や買い物などで或る目的地に移動する際にユーザーに現在地から目的地までの経路を提示するためのソフトウェアである。ユーザーは、所定の操作により経路案内アプリを起動することができる。このような経路案内アプリを携帯端末装置１０にインストールしておくことにより、ユーザーは、例えば土地勘のない観光地を訪れた場合でも、この経路案内アプリを使用することによって目的地に容易にたどり着くことが可能となる。
【００３５】
ところで、後述するように、この経路案内システムでは人が通行する道路の混雑状況の推定（ユーザーの現在位置の混雑度、各単位道路の進行方向別の平均混雑度、および各単位道路の人数の推定）が行われる。すなわち、この経路案内システムによって混雑状況推定システムが実現されている。
【００３６】
＜２．ハードウェア構成＞
図２は、携帯端末装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。携帯端末装置１０は、ＣＰＵ１１，フラッシュＲＯＭ１２，ＲＡＭ１３，通信制御部１４，映像撮影部（カメラ）１５，入力操作部１６，表示部１７，ＧＰＳセンサ１８ａ，加速度センサ１８ｂ，および地磁気センサ１８ｃを有している。ＣＰＵ１１は、この携帯端末装置１０の全体を制御するために各種演算処理等を行う。フラッシュＲＯＭ１２は、書き込み可能な不揮発性のメモリであって、携帯端末装置１０の電源がオフされても保持されるべき各種プログラム・各種データを格納する。ＲＡＭ１３は、書き込み可能な揮発性のメモリであって、実行中のプログラムやデータ等を一時的に格納する。通信制御部１４は、外部へのデータ送信の制御や外部からのデータ受信の制御を行う。映像撮影部（カメラ）１５は、ユーザーによる操作に基づいて、現在位置から見える風景の撮影を行う。入力操作部１６は、例えばタッチパネルであって、ユーザーによる入力操作を受け付ける。表示部１７は、ＣＰＵ１１からの指令に基づいて、画像の表示を行う。ＧＰＳセンサ１８ａは、ＧＰＳ衛星から受信する電波に基づいて、ユーザーの現在位置を特定するための位置情報（緯度・経度の情報）を取得する。加速度センサ１８ｂは、この携帯端末装置１０の動きに基づいて、加速度を測定する。地磁気センサ１８ｃは、この携帯端末装置１０の向いている方位（例えば表示部１７の向いている方位）を示す方位情報を取得する。
【００３７】
携帯端末装置１０内において、経路案内アプリを実現する経路案内プログラムは、フラッシュＲＯＭ１２に格納される。ユーザーによって経路案内アプリの起動が指示されると、フラッシュＲＯＭ１２に格納されている経路案内プログラムがＲＡＭ１３に読み出され、そのＲＡＭ１３に読み出された経路案内プログラムをＣＰＵ１１が実行することにより、経路案内アプリの機能がユーザーに提供される。
【００３８】
図３は、サーバ２０のハードウェア構成を示すブロック図である。サーバ２０は、ＣＰＵ２１，ＲＯＭ２２，ＲＡＭ２３，補助記憶装置２４，通信制御部２５，入力操作部２６，および表示部２７を有している。ＣＰＵ２１は、このサーバ２０の全体を制御するために各種演算処理等を行う。ＲＯＭ２２は、読み出し専用のメモリであって、例えばサーバ２０の起動時にＣＰＵ２１に実行させる初期プログラムなどを格納する。ＲＡＭ２３は、書き込み可能な揮発性のメモリであって、実行中のプログラムやデータ等を一時的に格納する。補助記憶装置２４は、磁気ディスク装置などであって、サーバ２０の電源がオフされても保持されるべき各種プログラム・各種データを格納する。通信制御部２５は、外部へのデータ送信の制御や外部からのデータ受信の制御を行う。入力操作部２６は、例えばキーボードやマウスであって、オペレータによる入力操作を受け付ける。表示部２７は、ＣＰＵ２１からの指令に基づいて、画像の表示を行う。
【００３９】
サーバ２０には、各単位道路の進行方向別の平均混雑度および各単位道路の人数などを推定する混雑状況推定プログラムがインストールされる。サーバ２０内において、混雑状況推定プログラムは、ＲＯＭ２２または補助記憶装置２４に格納される。サーバ２０が起動すると、ＲＯＭ２２または補助記憶装置２４に格納されている混雑状況推定プログラムがＲＡＭ２３に読み出され、そのＲＡＭ２３に読み出された混雑状況推定プログラムをＣＰＵ２１が実行する。これにより、後述するように、携帯端末装置１０から送られるデータ（混雑度データ）を用いて混雑状況の推定が行われる。
【００４０】
＜３．機能構成＞
図４は、経路案内システムの詳細な機能構成を示すブロック図である。上述したように、この経路案内システムは、携帯端末装置１０とサーバ２０とによって実現される。携帯端末装置１０は、加速度測定手段１００，混雑度推定手段１１０，現在位置検出手段１２０，進行方位推定手段１３０，歩行判定手段１４０，歩行判定結果利用信頼度決定手段１５０，データ送信手段１６０，データ受信手段１７０，経路探索手段１８０，および結果表示手段１９０を有している。サーバ２０は、データ記憶手段２００，データ受信手段２１０，道路分割手段２２０，ベース人数算出手段２３０，データ集約手段２４０，平均混雑度算出手段２５０，ユーザー数利用信頼度決定手段２６０，推定人数算出手段２７０，データ欠損補完手段２８０，およびデータ送信手段２９０を有している。
【００４１】
＜３．１  携帯端末装置の構成要素の動作＞
携帯端末装置１０の各構成要素の動作について説明する。加速度測定手段１００は、ユーザーの動作に起因する携帯端末装置１０の動きに基づいて加速度を測定する。この加速度測定手段１００は、ハードウェアとしての加速度センサ１８ｂ（図２参照）によって実現される。加速度測定手段１００による加速度の測定は、例えば７０ミリ秒毎に行われる。混雑度推定手段１１０は、加速度測定手段１００によって測定された加速度に基づいて、ユーザーの現在位置の混雑度を推定する。なお、混雑度の推定方法についての詳しい説明は後述する。
【００４２】
現在位置検出手段１２０は、ＧＰＳ衛星から受信する電波に基づいて、ユーザーの現在位置を検出する。この現在位置検出手段１２０は、ハードウェアとしてのＧＰＳセンサ１８ａ（図２参照）によって実現される。進行方位推定手段１３０は、現在位置検出手段１２０によって検出される現在位置の変化に基づいて、ユーザーの進行方位を推定する。なお、地磁気センサ１８ｃによって得られる方位情報に基づいて進行方位を推定するようにしても良い。
【００４３】
歩行判定手段１４０は、現在位置検出手段１２０によって検出される現在位置の単位時間あたりの変化（すなわち、単位時間あたりのユーザーの移動距離）に基づいて、ユーザーの移動に関する状態（移動状態）を判定する。なお、本実施形態においては、移動状態は「歩行」，「ランニング」，「観光行動」，および「停止」という４つの状態の中から判定されるものと仮定するが、以下、便宜上、この歩行判定手段１４０による移動状態の判定のことを「歩行判定」という。歩行判定結果利用信頼度決定手段１５０は、歩行判定の結果としての移動状態に基づいて、混雑度推定手段１１０によって推定される混雑度の信頼度を決定する。なお、信頼度とは、データの信頼性の相対的な高さを表す値である。
【００４４】
データ送信手段１６０は、混雑度推定手段１１０によって推定された混雑度の情報，進行方位推定手段１３０によって推定された進行方位の情報，および歩行判定結果利用信頼度決定手段１５０によって定められた信頼度の情報を１つにまとめた例えば図５に示すようなレコードフォーマットを有する混雑度データをサーバ２０に送信する。なお、このデータ送信手段１６０によって混雑度送信手段が実現されている。データ送信手段１６０による混雑度データの送信は、例えば５分毎に行われる。
【００４５】
データ受信手段１７０は、サーバ２０から送られる混雑状況データを受信する。経路探索手段１８０は、ユーザーによる目的地の入力を受け付け、ユーザーの現在位置から目的地までの経路を探索する。結果表示手段１９０は、経路探索手段１８０による経路探索の結果やサーバ２０から送られる混雑状況データに基づく情報を表示部１７に表示する。
【００４６】
＜３．２  サーバの構成要素の動作＞
次に、サーバ２０の各構成要素の動作について説明する。データ記憶手段２００は、図６に示すように、道路データベース２０２と単位道路データベース２０４とベース人数データベース２０６と混雑度データベース２０８とを保持している。このデータ記憶手段２００は、ハードウェアとしての補助記憶装置２４（図３参照）によって実現される。道路データベース２０２には、模式的には図７に示すようなレコードフォーマットを有する道路データが格納されている。本実施形態においては、この道路データベース２０２によって、道路情報記憶部が実現されている。なお、ここでは、混雑分析を行う対象範囲内の道路データが予め道路データベース２０２に格納されているものと仮定する。単位道路データベース２０４には、模式的には図８に示すようなレコードフォーマットを有する単位道路データが格納される。ベース人数データベース２０６には、例えば図９に示すようなレコードフォーマットを有するベース人数データが格納される。なお、ここでのベース人数とは、各単位道路に一時点にどれだけ多くの人が存在し得るのかを示す最大収容人数のことである。混雑度データベース２０８には、上述した混雑度データが格納される。
【００４７】
データ受信手段２１０は、携帯端末装置１０から送られる混雑度データを受信する。その混雑度データは、混雑度データベース２０８に格納される。なお、このデータ受信手段２１０によって混雑度受信手段が実現されている。
【００４８】
道路分割手段２２０は、道路データベース２０２に格納されている道路（道路データ）を所定の規則に従って分割する道路分割処理を行う。この道路分割処理によって得られる道路片が混雑分析の際の処理単位である単位道路（単位道路データ）となる。単位道路データは、単位道路データベース２０４に格納される。
【００４９】
ところで、本実施形態においては、後述するように、各単位道路についての混雑度（平均混雑度）の算出は進行方向別に行われる。これに関し、単位道路データには始点の座標の情報と終点の座標の情報とが含まれており、単位道路上におけるユーザーの進行方向には、始点から終点に向かう方向と終点から始点に向かう方向とがある。そこで、本明細書では、図１０に示すように、始点から終点に向かう方向を「第１方向」といい、終点から始点に向かう方向を「第２方向」という。また、説明の便宜上、進行方向を考慮した１つの単位道路を表す用語として「進行方向考慮単位道路」という用語を用いる。従って、１つの単位道路には２つの進行方向考慮単位道路が含まれることになる。
【００５０】
ベース人数算出手段２３０は、単位道路毎のベース人数を算出する。ベース人数算出手段２３０によって算出されたベース人数の情報は、ベース人数データとしてベース人数データベース２０６に格納される。
【００５１】
データ集約手段２４０は、単位道路データベース２０４に格納されている単位道路データに基づいて、所定時間内に混雑度データベース２０８に蓄積された混雑度データを単位道路毎に集約する。このようにデータ集約手段２４０が単位道路毎に混雑度データを集約することにより、平均混雑度算出手段２５０，ユーザー数利用信頼度決定手段２６０，および推定人数算出手段２７０が単位道路毎に処理を行うことが可能となる。
【００５２】
平均混雑度算出手段２５０は、データ集約手段２４０による集約結果に基づいて、進行方向考慮単位道路毎に混雑度の平均値である平均混雑度を算出する。ユーザー数利用信頼度決定手段２６０は、データ集約手段２４０による集約結果に基づいて、平均混雑度算出手段２５０によって算出された平均混雑度の信頼度を決定する。以上より、平均混雑度算出手段２５０とユーザー数利用信頼度決定手段２６０とによって、例えば図１１に示すようなレコードフォーマットを有する平均混雑度データが生成される。
【００５３】
推定人数算出手段２７０は、平均混雑度データとベース人数データとに基づいて、単位道路毎の推定人数を算出する。これにより、例えば図１２に示すようなレコードフォーマットを有する推定人数データが生成される。
【００５４】
データ欠損補完手段２８０は、混雑度データが存在しなかったなどの理由で平均混雑度や推定人数が算出されなかった単位道路についてのデータを補完する処理（以下、「データ欠損補完処理」という。）を行う。このデータ欠損補完処理についての詳しい説明は後述する。データ送信手段２９０は、データ欠損補完処理後に、平均混雑度データと推定人数データとを混雑状況データとして携帯端末装置１０に送信する。
【００５５】
＜４．混雑分析処理＞
本実施形態に係る経路案内システムでは、人が通行する道路の混雑の状態を分析する処理（以下、「混雑分析処理」という。）が行われる。その混雑分析処理は、各携帯端末装置１０で行われる処理とサーバ２０で行われる処理とに分けられる。各携帯端末装置１０では、当該各携帯端末装置１０で得られるデータだけを用いて、ユーザーの現在位置の混雑度の推定が行われる。各携帯端末装置１０での混雑度の推定結果として得られる混雑度データはサーバ２０に送信される。そして、サーバ２０では、各携帯端末装置１０から送られてきた混雑度データに基づいて、進行方向考慮単位道路毎の平均混雑度等の推定および単位道路毎の人数の推定が行われる。以下、携帯端末装置１０で行われる処理およびサーバ２０で行われる処理のそれぞれについて詳しく説明する。
【００５６】
＜４．１  携帯端末装置で行われる処理＞
図１３は、携帯端末装置１０で行われる混雑分析処理の手順を示すフローチャートである。携帯端末装置１０で経路案内アプリが起動されると、まず、後述するステップＳ１３０の処理で正規化を行う際に必要となるデータを取得するキャリブレーション処理が行われる（ステップＳ１１０）。このキャリブレーション処理についての詳しい説明は後述する。
【００５７】
キャリブレーション処理の終了後、歩行判定手段１４０による歩行判定が行われる（ステップＳ１２０）。すなわち、携帯端末装置１０のユーザーの移動状態が判定される。上述したように、本実施形態においては、この判定は現在位置の単位時間あたりの変化に基づいて行われ、また、移動状態は「歩行」，「ランニング」，「観光行動」，および「停止」という４つの状態の中から判定される。
【００５８】
次に、混雑度推定手段１１０によって、ユーザーの現在位置の混雑度の推定が行われる（ステップＳ１３０）。ステップＳ１３０では、まず、直近の１０秒間分の加速度の標準偏差が算出される。ここで、混雑度の推定に加速度の標準偏差を用いる理由について図１４を参照しつつ説明する。図１４は、人が歩いているときの加速度の変化の例を示す図である。人が混雑している場所を歩いている時には、歩幅が小さくなり全体の動きが小さくなるので、図１４で符号３３で示す部分のように加速度のばらつきは小さくなる。これに対して、人が空いている場所を歩いている時には、歩幅が大きくなり全体の動きが大きくなるので、図１４で符号３４で示す部分のように加速度のばらつきは大きくなる。このように、混雑の程度に応じて加速度のばらつきが変化する。そこで、加速度のばらつきの指標となる（加速度の）標準偏差を用いて混雑度の推定が行われる。
【００５９】
図１５は、人が歩いているときの加速度の標準偏差の変化の一例を示す図である。図１５で符号３５で示す時間帯には、加速度の標準偏差は比較的大きな値となっている。この時間帯には、人は比較的空いている場所を歩いていると考えられる。これに対して、図１５で符号３６で示す時間帯には、加速度の標準偏差は比較的小さな値となっている。この時間帯には、人は比較的混雑している場所を歩いていると考えられる。
【００６０】
ところで、人には個性があるので、歩き方には人による違いがある。このため、或る２人のユーザーのデータに関して仮に加速度の標準偏差が同じであったとしても、必ずしも混雑の程度が同じ程度であるとは限らない。特に、空いている場所を歩いているときに、人による歩行の特徴が現れると考えられる。従って、人によって加速度の標準偏差の最大値は異なると考えられる。なお、身動きできないほど混雑している時には、ほとんどの人において加速度の標準偏差はほぼ０になると考えられる。そこで、本実施形態においては、人による歩き方の違いを吸収するために、携帯端末装置１０毎に、加速度の標準偏差の最大値が１．０となるように正規化が行われる。この正規化のためにキャリブレーション処理（ステップＳ１１０）が行われる。
【００６１】
キャリブレーション処理では、この経路案内アプリの起動後の所定期間（例えば１０分間）、例えば１０秒毎に加速度の標準偏差が取得される。そして、上記所定期間に取得された標準偏差のうちの最大値が正規化後の１．０に対応する値とされる。例えば、キャリブレーション処理の結果、加速度の標準偏差の最大値が０．７であったと仮定する。この場合、０．０から０．７までの範囲の値が０．０から１．０までの範囲の値となるよう正規化が行われる。
【００６２】
ステップＳ１３０では、以上のようにして求められた正規化後の標準偏差に基づいて、混雑度が算出される。本実施形態においては、混雑度は０から１までの値で表される。混雑度の値が１に近づくほど混雑の程度が大きくなる。ところで、上述したように、加速度の標準偏差は、人が混雑している場所を歩いている時には小さくなり、人が空いている場所を歩いている時には大きくなる。従って、ステップＳ１３０では、加速度の標準偏差が１に近づくほど混雑度が０に近づき、かつ、加速度の標準偏差が０に近づくほど混雑度が１に近づくように、混雑度が算出される。より具体的には、混雑度は次式（１）で算出される。
混雑度＝１−標準偏差      ・・・（１）
【００６３】
なお、ここではセンサ情報として加速度の情報を混雑度の推定に用いる例を挙げて説明したが、本発明はこれに限定されず、例えばジャイロセンサ（不図示）によって得られる角速度の情報や地磁気センサ１８ｃによって得られる方位情報などを混雑度の推定に用いるセンサ情報として採用することもできる。
【００６４】
混雑度の推定後、歩行判定結果利用信頼度決定手段１５０によって、ステップＳ１３０で推定された混雑度の信頼度がステップＳ１２０での歩行判定の結果に基づいて決定される（ステップＳ１４０）。例えば、移動状態が「歩行」または「ランニング」と判定されている場合には混雑度の信頼度は「１」に定められ、移動状態が「観光行動」と判定されている場合には混雑度の信頼度は「０．５」に定められ、移動状態が「停止」と判定されている場合には混雑度の信頼度は「０」に定められる。なお、信頼度については、最大値は１であり、最小値は０である。
【００６５】
次に、進行方位推定手段１３０によって、ユーザーの進行方位の推定が現在位置の変化に基づいて行われる（ステップＳ１５０）。進行方位は、例えば、現在位置から真北方向を基準（０度）として角度によって表される。以上のようなステップＳ１３０〜Ｓ１５０の処理が行われることにより、図５に示したような混雑度データが生成される。
【００６６】
その後、所定時間（例えば５分）が経過したか否かの判定が行われる（ステップＳ１６０）。その結果、所定時間が経過していれば処理はステップＳ１７０に進み、所定時間が経過していなければ処理はステップＳ１２０に戻る。
【００６７】
ステップＳ１７０では、データ送信手段１６０によって、所定時間中に蓄積された混雑度データが携帯端末装置１０からサーバ２０に送信される。但し、混雑度データが全く蓄積されていなければ、サーバ２０への混雑度データの送信は行われない。また、本実施形態においては、生成された混雑度データのうち信頼度が「１」に定められているデータのみがサーバ２０に送信される。これにより、サーバ２０では、信頼できるデータのみを用いて混雑分析処理が行われることになる。サーバ２０への混雑度データの送信後、処理はステップＳ１２０に戻る。その後、この経路案内アプリが終了されるまで、ステップＳ１２０〜Ｓ１７０の処理が繰り返される。
【００６８】
ところで、本実施形態においては、観光地など高精度な混雑分析結果が求められているエリアでは、混雑度を推定する頻度が他のエリアよりも高くされる。これを実現するために、サーバ２０には、混雑度の推定を比較的高頻度で行うエリア（以下、「高精度エリア」という。）と混雑度の推定を比較的低頻度で行うエリア（以下、「通常エリア」という。）とを区別するためのデータが用意されている。例えば、図１６で符号４１，４２を付した太点線内のエリアが高精度エリアである場合、それらのエリアを特定するデータがサーバ２０に用意される。そして、携帯端末装置１０からサーバ２０に送られる混雑度データに含まれる位置情報（緯度・経度の情報）（図５参照）に基づき、ユーザーが高精度エリアから通常エリアに移動した時およびユーザーが通常エリアから高精度エリアに移動した時にサーバ２０から携帯端末装置１０に頻度の切り替えを指示する信号が送信される。これにより、携帯端末装置１０では、混雑度の推定を行う頻度が切り替えられる。詳しくは、ユーザーが高精度エリアに位置している時には、ユーザーが通常エリアに位置している時に比べて、上記ステップＳ１２０〜Ｓ１６０の処理が高い頻度で行われる。なお、ここでは全体の領域を２種類のエリア（高精度エリアと通常エリア）に区分する例を示したが、全体の領域を３種類以上のエリアに区分して携帯端末装置１０での混雑度の推定の頻度を３以上の段階で切り替えるようにしても良い。
【００６９】
本実施形態においては、ステップＳ１２０によって移動状態判定ステップが実現され、ステップＳ１３０によって混雑度推定ステップが実現され、ステップＳ１４０によって信頼度付加ステップが実現されている。
【００７０】
＜４．２  サーバで行われる処理＞
＜４．２．１  概要＞
図１７は、サーバ２０で行われる混雑分析処理の概略手順を示すフローチャートである。サーバ２０では、まず、道路分割手段２２０によって、道路分割処理が行われる（ステップＳ２１０）。本実施形態においては、道路データベース２０２に格納されている道路（道路データ）が図１８に示すように一定の長さで分割される。例えば、２０ｍ毎に道路を分割するように定められている場合、長さが９０ｍの道路は４本の２０ｍの単位道路と１本の１０ｍの単位道路とに分割される。なお、一定の長さ以下の道路については分割されない（図１９参照）。すなわち、一定の長さ以下の道路については、当該道路がそのまま単位道路として扱われる。以上のようにして、ステップＳ２１０では、道路データベース２０２に格納されている道路（道路データ）に対して道路分割処理が施されることによって、混雑分析の処理単位となる単位道路データからなる単位道路データベース２０４が生成される。
【００７１】
道路分割処理の終了後、ベース人数算出手段２３０によって、単位道路毎のベース人数が算出される（ステップＳ２２０）。これに関し、図８に示すように、単位道路データには座標の情報および道路幅の情報が含まれている。従って、単位道路毎に通行可能な面積を求めることができる。その通行可能な面積に所定の係数を乗ずることによって、単位道路毎のベース人数が算出される。以上のように、ステップＳ２２０では、単位道路データベース２０４に格納されている単位道路データに基づいて、図９に示したようなベース人数データからなるベース人数データベース２０６が生成される。
【００７２】
なお、ステップＳ２１０およびステップＳ２２０の処理は、道路データベース２０２に格納されている道路データに変更があった時にのみ行われる、もしくは、比較的長いスパンの間隔（時間間隔）で行われる。通常時には、以下のステップＳ２３０およびステップＳ２４０の処理のみが行われる。
【００７３】
ステップＳ２３０では、データ受信手段２１０によって、各携帯端末装置１０から送られてくる混雑度データが受信される。なお、このステップＳ２３０によって混雑度受信ステップが実現される。上述したように、データ受信手段２１０が受信した混雑度データは混雑度データベース２０８に格納される。ステップＳ２４０では、混雑分析処理のメイン処理が行われる。このメイン処理についての詳しい説明は後述する。
【００７４】
なお、図１７ではステップＳ２３０の処理とステップＳ２４０の処理とが順次に行われるように図示しているが、実際には、ステップＳ２４０の処理は所定時間毎に行われ、そのステップＳ２４０の処理が行われている期間中にも、携帯端末装置１０から混雑度データが送られてくる都度、ステップＳ２３０の処理は行われる。
【００７５】
＜４．２．２  混雑分析処理のメイン処理＞
図２０は、混雑分析処理のメイン処理の手順を示すフローチャートである。このメイン処理が行われる頻度は特に限定されないが、ここでは１５分毎にこのメイン処理が行われるものと仮定する。図２０に示すフローに関し、ステップＳ３１０〜Ｓ３４０の処理は単位道路別に行われ、それらステップＳ３１０〜Ｓ３４０の処理のうちのステップＳ３２０〜Ｓ３３０の処理は進行方向別に行われる。すなわち、ステップＳ３１０〜Ｓ３４０の１回のループでは１つの単位道路が処理対象とされ、ステップＳ３２０〜Ｓ３３０の１回のループでは１つの進行方向考慮単位道路が処理対象とされる。以上の点を踏まえ、各ステップでの詳しい処理内容を説明する。
【００７６】
ステップＳ３１０では、データ集約手段２４０によって、直近の１５分間に混雑度データベース２０８に格納された混雑度データ（すなわち、直近の１５分間に携帯端末装置１０からサーバ２０に送られた混雑度データ）の中から処理対象の単位道路についての混雑度データが抽出される。これに関し、図５に示したように、携帯端末装置１０から送られる混雑度データには緯度・経度の情報が含まれている。また、図８に示したように、単位道路データには座標の情報と道路幅の情報とが含まれている。以上より、各混雑度データがどの単位道路に関するデータであるのかを特定することができる。従って、混雑度データベース２０８の中から処理対象の単位道路についての混雑度データを抽出することができる。以上のように、ステップＳ３１０では、処理対象の単位道路についての混雑度データが集約される。また、混雑度データに含まれている進行方位の情報と当該混雑度データに対応付けられる単位道路データの座標の情報とに基づいて、当該混雑度データが第１方向に関するデータであるのか第２方向に関するデータであるのかを特定することができる。従って、ステップＳ３１０では、各混雑度データが２つの進行方向（第１方向、第２方向）のうちの一方に対応付けられる。これにより、各単位道路に関して進行方向別処理を行うことが可能となる。
【００７７】
ステップＳ３２０では、平均混雑度算出手段２５０によって、ステップＳ３１０で抽出された混雑度データのうちの処理対象の進行方向に関するデータ（すなわち、処理対象の進行方向考慮単位道路についての混雑度データ）に基づいて平均混雑度が算出される。例えば、或る進行方向考慮単位道路に関して、「混雑度＝０．１」，「混雑度＝０．１５」，および「混雑度＝０．３５」という３つの混雑度データが蓄積されていれば、当該進行方向考慮単位道路についての平均混雑度は０．２となる。このようにして、模式的には図２１に示すように、進行方向考慮単位道路別の平均混雑度の情報が得られる。なお、本実施形態においては、混雑度データが全く存在しない進行方向考慮単位道路については、平均混雑度の算出は行われない。図２１において平均混雑度の値が記されていない進行方向考慮単位道路が、平均混雑度の算出が行われなかった進行方向考慮単位道路である。
【００７８】
ところで、上述したように、本実施形態においては信頼度が「１」に定められている混雑度データのみが携帯端末装置１０からサーバ２０に送信される。従って、本実施形態においては、ステップＳ３２０では信頼できる混雑度データのみを用いて平均混雑度が算出される。
【００７９】
ステップＳ３３０では、ユーザー数利用信頼度決定手段２６０によって、ステップＳ３２０で算出された平均混雑度の信頼度が携帯端末装置１０のユーザー数に基づいて決定される。これに関し、直近の１５分間には各携帯端末装置１０から多数の混雑度データが送信され得るが、図５に示したように混雑度データには時刻の情報および座標の情報（緯度・経度の情報）が含まれているので、時刻および座標の変化の連続性を考慮することによって、処理対象の進行方向考慮単位道路についてのデータとして集約された混雑度データが何台の携帯端末装置１０から送られてきた混雑度データであるのかを推定することができる。すなわち、ステップＳ３２０での平均混雑度の算出に関わったユーザー数を推定することができる。ステップＳ３３０では、その推定結果に応じて、信頼度が決定される。その際、ユーザー数が多いほど信頼度は高い値に定められる。一例を挙げると、ユーザー数が３人以上であれば信頼度は「１」に定められ、ユーザー数が２人であれば信頼度は「０．６」に定められ、ユーザー数が１人であれば信頼度は「０．３」に定められる。なお、ここで説明した信頼度の決定手法は一例であって、他の手法によりユーザー数に基づいて信頼度を決定しても良い。
【００８０】
ステップＳ３２０〜Ｓ３３０の処理は、処理対象の単位道路に関して第１方向および第２方向のそれぞれについて行われる。従って、図１１に示したように、平均混雑度データには、第１方向および第２方向のそれぞれについての平均混雑度および信頼度の情報が含まれることになる。第１方向および第２方向の両者についてステップＳ３２０〜Ｓ３３０の処理が終了すると、このメイン処理はステップＳ３４０に進む。
【００８１】
ステップＳ３４０では、推定人数算出手段２７０によって、処理対象の単位道路についての推定人数の算出が行われる。上述したように、推定人数は、平均混雑度データとベース人数データとに基づいて算出される。図１１に示したように平均混雑度データには第１方向および第２方向のそれぞれについての平均混雑度の情報が含まれているが、推定人数を算出する際には第１方向および第２方向の両者の平均混雑度の平均値が用いられる。詳しくは、推定人数は、ステップＳ３２０で算出された第１方向についての平均混雑度と第２方向についての平均混雑度との平均値に処理対象の単位道路についてのベース人数を乗ずることによって算出される。すなわち、処理対象の単位道路に関し、第１方向についての平均混雑度をＡＶＥ１と表し、第２方向についての平均混雑度をＡＶＥ２と表し、ベース人数をＢＮと表すと、推定人数ＥＮは次式（２）で算出される。
ＥＮ＝（（ＡＶＥ１＋ＡＶＥ２）／２）×ＢＮ      ・・・（２）
但し、上式（２）以外の式によって推定人数を算出するようにしても良い。
【００８２】
全ての単位道路についてステップＳ３１０〜Ｓ３４０の処理が終了すると、このメイン処理はステップＳ３５０に進む。ステップＳ３５０では、データ欠損補完手段２８０によって、データ欠損補完処理が行われる。上述したように、本実施形態においては信頼度が「１」に定められている混雑度データのみが携帯端末装置１０からサーバ２０に送信される。また、道路分割処理（図１７のステップＳ２１０）によって長さの短い単位道路が生じ得る。以上のことから、平均混雑度が算出されない進行方向考慮単位道路や推定人数が算出されない単位道路が生じ得る。
【００８３】
そこで、このステップＳ３５０でのデータ欠損補完処理によって、混雑分析結果の抜けが補完される。ステップＳ３２０で平均混雑度が算出されなかった進行方向考慮単位道路あるいはステップＳ３４０で推定人数が算出されなかった単位道路を「情報欠落道路」と定義すると、情報欠落道路についての値（平均混雑度あるいは推定人数）は、具体的には、当該情報欠落道路の近傍の単位道路についての値（ステップＳ３２０やステップＳ３４０で得られた値）を用いた補間処理によって算出される。補間処理の手法としては、例えば線形補間やスプライン補間を採用することができる。
【００８４】
例えば、図２２に示すように、第１方向に着目したときに５つの単位道路Ｒ１〜Ｒ５のうち１つの単位道路Ｒ３についての平均混雑度が算出されなかったと仮定する。このような場合に、例えば、単位道路Ｒ２のデータと単位道路Ｒ４のデータとを用いた線形補間によって単位道路Ｒ３についての平均混雑度を算出することができる。また、例えば、単位道路Ｒ１，Ｒ２，Ｒ４，およびＲ５のデータを用いたスプライン補間によって単位道路Ｒ３についての平均混雑度を算出することができる。
【００８５】
補完されたデータの信頼度については、或る一定の比較的低い値、補間処理に用いたデータの信頼度のうちの最も低い値、あるいは、補間処理に用いたデータの信頼度の平均値などを採用すれば良い。
【００８６】
なお、過去の混雑分析結果が保持されている場合には、上述した補間処理に代えて、情報欠落道路についての過去の混雑分析結果の値に基づいて最新の混雑分析結果の抜けを補完するようにしても良い。その際、例えば補完したいデータと同じ曜日・同じ時刻の過去のデータの値を補完後の値として採用することによって混雑分析結果の信頼性を確保することが好ましい。
【００８７】
データ欠損補完処理の終了後、データ送信手段２９０によって、平均混雑度データと推定人数データとが混雑状況データとして携帯端末装置１０に送信される（ステップＳ３６０）。これにより、混雑分析処理のメイン処理が終了する。
【００８８】
ところで、混雑状況データが携帯端末装置１０に送信されると、当該携帯端末装置１０では、例えば、経路探索の結果などが示された地図画面上に混雑状況を表す情報が必要に応じて表示される。これに関し、信頼度の低い平均混雑度データに基づく情報については携帯端末装置１０の画面上に表示されないようにしても良い。また、信頼度の低い平均混雑度データについてはサーバ２０から携帯端末装置１０に送信されないようにしても良い。
【００８９】
本実施形態においては、ステップＳ３１０によって混雑度集約ステップが実現され、ステップＳ３２０によって代表混雑度算出ステップが実現され、ステップＳ３３０によって信頼度決定ステップが実現され、ステップＳ３５０によって代表混雑度補完ステップが実現されている。
【００９０】
なお、ここではステップＳ３１０で抽出された混雑度データに含まれる複数の混雑度を代表する値（代表値）として平均混雑度がステップＳ３２０で求められる例を挙げて説明したが、平均混雑度に代えて複数の混雑度の中央値もしくは複数の混雑度の最頻値がステップＳ３２０で求められるようにしても良い。
【００９１】
＜５．効果＞
本実施形態によれば、携帯端末装置で推定された混雑度（ユーザーの現在位置の混雑度）のデータが、道路（道路データ）を一定の長さで分割した単位道路毎に集約される。そして、その集約結果に基づいて、各単位道路についての進行方向別の平均混雑度と単位道路別の推定人数が算出される。このように、混雑分析がメッシュ毎に行われる従来例とは異なり、各単位道路の混雑状況の推定が当該各単位道路についてのデータのみに基づいて行われる。従って、各道路（人が通行する道路）における実際の状況に近い混雑状況の推定が可能となる。また、上述のように単位道路は道路を一定の長さで分割したものであって、そのような単位道路毎に処理が行われるので、局所的な混雑状況を精度良く推定することが可能となる。
【００９２】
また、混雑度や平均混雑度のデータに信頼度の情報が付加されるので、混雑分析結果の信頼性を把握することが可能となる。さらに、平均混雑度の算出が進行方向別に行われるので、道路上の人の流れを考慮した混雑状況の把握が可能となり、例えば混雑地点が今後どのように移動するのかを予測することが可能となる。また、高精度エリアに設定されたエリアでは、それ以外のエリアに比べて、携帯端末装置での混雑度の推定が頻繁に行われる。このため、例えば観光地などユーザーの関心度の高いエリアにおける混雑状況の推定を他のエリアに比べて精度良く行うことが可能となる。さらにまた、混雑分析結果に抜けが生じた場合には、結果が欠落している単位道路（情報欠落道路）の近傍の単位道路のデータを用いた補間処理等によって結果が補完される。すなわち、抜けのない混雑分析結果が得られる。ここで、本実施形態においては、携帯端末装置１０で得られるセンサ情報に基づいて混雑度が算出されるので、混雑分析を行うための監視カメラ等の機器を設ける必要がない。以上より、本実施形態によれば、監視カメラを要することなく安価に、従来よりも実用的で付加価値の高い混雑分析結果が得られる。
【００９３】
＜６．変形例＞
以下、上記実施形態の変形例について説明する。
【００９４】
＜６．１  道路の分割に関する変形例（第１の変形例）＞
上記実施形態においては、道路分割手段２２０によって道路は一定の長さに分割されていた。しかしながら、本発明はこれに限定されない。例えば、図２３に示すように曲がり角で道路を分割しても良いし、交差点で道路を分割しても良い。また、道路幅の情報を用いて道路幅が変化する地点で道路を分割しても良い。さらに、メッシュの情報が保持されていれば、メッシュの境界で道路を分割しても良い。さらにまた、それらのルールの組み合わせに従って道路を分割しても良い。例えば、道路を曲がり角で分割した上で或る閾値以上の長さの道路を一定の長さに分割するようにしても良いし、道路を交差点および道路幅が変化する地点の双方で分割するようにしても良い。
【００９５】
＜６．２  単位道路に関する変形例（第２の変形例）＞
上記実施形態においては、道路データベース２０２に格納されている道路（道路データ）を一定の長さで分割することによって得られる道路片を単位道路として混雑分析処理が行われていた。しかしながら、本発明はこれに限定されず、道路データベース２０２に格納されている道路そのものを単位道路として混雑分析処理を行うようにしても良い。但し、長さが顕著に長い道路（道路データ）が道路データベース２０２に格納されている場合には当該道路についての局所的な混雑状況の把握が困難となるので、各道路の局所的な混雑状況を精度良く推定するという観点では、上述したような道路分割処理で得られた道路片を単位道路として混雑分析処理を行うのが好ましい。
【００９６】
なお、本変形例においては、サーバ２０には図４に示した道路分割手段２２０や単位道路データベース２０４は設けられない。また、ベース人数算出手段２３０は、道路データベース２０２に格納されている道路データに基づいて、道路毎のベース人数を算出する。
【００９７】
＜６．３  データ欠損補完処理に関する変形例（第３の変形例）＞
上記実施形態においては、携帯端末装置１０で生成された混雑度データのうち信頼度が「１」に定められたデータのみがサーバ２０に送られていた。すなわち、サーバ２０での平均混雑度の算出は、信頼度が「１」に定められた混雑度データのみを用いて行われていた。そして、混雑分析結果に抜けが生じているときには、補間処理によるデータ欠損補完処理が行われていた。しかしながら、本発明はこれに限定されず、以下に記す構成を採用することもできる。
【００９８】
本変形例においては、携帯端末装置１０からサーバ２０には、信頼度が「１」に定められている混雑度データ以外の混雑度データも送信される。但し、信頼度が所定の閾値以下の混雑度データについては送信対象から除いても良い。このような前提の下、上述したステップＳ３２０では、上記実施形態と同様に、信頼度が「１」に定められている混雑度データのみを用いて平均混雑度が算出される。そして、混雑分析結果に抜けが生じると、上述したステップＳ３５０において、信頼度が「１」に定められている混雑度データ以外の混雑度データを用いて平均混雑度や推定人数の算出が行われる。このように、混雑分析結果に抜けが生じた単位道路、進行方向考慮単位道路については、信頼度の低いデータを用いてデータ欠損補完処理が行われる。
【００９９】
＜６．４  平均混雑度の算出、信頼度の決定に関する変形例（第４の変形例）＞
上記実施形態においては、サーバ２０での平均混雑度の算出は、信頼度が「１」に定められた混雑度データのみを用いて行われていた。そして、平均混雑度の算出に関わったユーザー数に応じて信頼度が定められていた。しかしながら、本発明はこれに限定されず、以下に記す構成を採用することもできる。
【０１００】
本変形例においては、第３の変形例と同様、携帯端末装置１０からサーバ２０には、信頼度が「１」に定められている混雑度データ以外の混雑度データも送信される。そして、上述したステップＳ３２０では、上記実施形態とは異なり、全ての信頼度の混雑度データあるいは所定の閾値以上の信頼度の混雑度データを用いて平均混雑度が算出される（複数の混雑度の中央値もしくは複数の混雑度の最頻値が求められても良い）。また、本変形例においては、サーバ２０には上記実施形態におけるユーザー数利用信頼度決定手段２６０に代えて平均信頼度算出手段２６５が設けられており（図２４参照）、上述したステップＳ３３０では、平均信頼度算出手段２６５によって、ステップＳ３２０での平均混雑度の算出に用いられた混雑度データの信頼度の平均値（平均信頼度）が算出される（複数の信頼度の中央値もしくは複数の信頼度の最頻値が求められても良い）。これに関し、図５に示したように混雑度データには信頼度の情報が含まれているので、平均信頼度の算出はステップＳ３２０における平均混雑度の算出と同様にして行うことができる。本変形例においては、このようにして算出された平均信頼度が、平均混雑度データ（図１１参照）を構成する信頼度の情報となる。なお、混雑分析結果に抜けが生じた場合には、上記実施形態と同様のデータ欠損補完処理を行うことができる。
【０１０１】
＜６．５  特定エリアで混雑分析の精度を高める手法に関する変形例（第５の変形例）＞
上記実施形態においては、高精度エリアと通常エリアとで混雑度の推定を行う頻度が切り替えられていた。しかしながら、本発明はこれに限定されず、高精度エリアでの混雑度の推定を複数種類のセンサ情報を用いて行うことによって高精度エリアにおける混雑分析の精度を高めるようにしても良い。例えば、通常エリアでは加速度の情報のみを用いて混雑度を推定し、高精度エリアでは加速度の情報と角速度の情報とを用いて混雑度を推定する。以上のように、携帯端末装置１０で混雑度の推定（図１３のステップＳ１３０）が行われる際に用いるセンサ情報の種類の数を携帯端末装置１０の現在位置に応じて変更しても良い。
【０１０２】
＜６．６  歩行判定および信頼度の決定に関する変形例（第６の変形例）＞
上記実施形態においては、ＧＰＳセンサ１８ａによって検出される現在位置の単位時間あたりの変化に基づいてユーザーの移動状態の判定（歩行判定）が行われ、移動状態に応じて信頼度が決定されていた。しかしながら、本発明はこれに限定されない。例えば、地磁気センサ１８ｃによって得られる方位角の単位時間当たりの差分やジャイロセンサ（不図示）によって得られる角速度の単位時間当たりの差分に基づいて歩行判定が行われるようにしても良い。また、例えば、加速度の情報に対して周波数解析（ウェーブレット変換、フーリエ変換など）を施すことによって得られる結果（時間と周波数との各組み合わせに対応する出力強度のデータ）に基づいて歩行判定および信頼度の決定が行われるようにしても良い。
【０１０３】
＜７．その他＞
上記実施形態では経路案内システムを例に挙げて説明したが、本発明はこれに限定されない。上記経路案内システムと同様のシステムによって混雑状況を推定し、推定結果を様々な用途に利用することもできる。例えば、イベント（花火大会，コンサート，各種スポーツ競技など）の際の警備員の配置のリアルタイムな変更に混雑状況の情報を用いることができる。
【０１０４】
また、上記実施形態や上記各変形例を矛盾が生じることのないよう適宜に組み合わせた構成についても、本発明の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１０５】
１０…携帯端末装置
２０…サーバ
１１０…加速度測定手段
１１０…混雑度推定手段
１２０…現在位置検出手段
１３０…進行方位推定手段
１４０…歩行判定手段
１５０…歩行判定結果利用信頼度決定手段
１６０…（携帯端末装置側の）データ送信手段
１７０…（携帯端末装置側の）データ受信手段
１８０…経路探索手段
１９０…結果表示手段
２００…データ記憶手段
２１０…（サーバ側の）データ受信手段
２２０…道路分割手段
２３０…ベース人数算出手段
２４０…データ集約手段
２５０…平均混雑度算出手段
２６０…ユーザー数利用信頼度決定手段
２６５…平均信頼度算出手段
２７０…推定人数算出手段
２８０…データ欠損補完手段
２９０…（サーバ側の）データ送信手段
【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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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