(57)【要約】【課題】  リンクが車両通行止めにあるか否かを適切に判断する。【解決手段】  交通量判定システム１０は、複数のリンクのうち交通量の相関度が閾値を超える第１のリンク及び第２のリンクを識別する情報を格納するテーブル３２と、第１のリンクの過去の統計的な平均交通量である第１の基準交通量を示す情報と、第２のリンクの過去の統計的な平均交通量である第２の基準交通量を示す情報とを格納するテーブル３３と、第１のリンクの実際の交通量が第１の基準交通量を有意に下回る事象と、第２のリンクの実際の交通量が第２の基準交通量を有意に上回る事象とが同時に生じる確率が統計的に有意に少ないときに、第１のリンクが交通止めにあるものと判定する判定部２３と、を備える。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のリンクのうち交通量の相関度が閾値を超える第１のリンク及び第２のリンクを識別する情報を格納する第１のテーブルと、
前記第１のリンクの過去の統計的な平均交通量である第１の基準交通量を示す情報と、前記第２のリンクの過去の統計的な平均交通量である第２の基準交通量を示す情報とを格納する第２のテーブルと、
前記第１のリンクの実際の交通量が前記第１の基準交通量を有意に下回る事象と、前記第２のリンクの実際の交通量が前記第２の基準交通量を有意に上回る事象とが同時に生じる確率が統計的に有意に少ないときに、前記第１のリンクが交通止めにあるものと判定する判定部と、
を備える交通量判定システム。
【請求項２】
コンピュータシステムが、
複数のリンクのうち交通量の相関度が閾値を超える第１のリンク及び第２のリンクを識別する情報を格納する第１のテーブルを準備するステップと、
前記第１のリンクの過去の統計的な平均交通量である第１の基準交通量を示す情報と、前記第２のリンクの過去の統計的な平均交通量である第２の基準交通量を示す情報とを格納する第２のテーブルを準備するステップと、
前記第１のリンクの実際の交通量が前記第１の基準交通量を有意に下回る事象と、前記第２のリンクの実際の交通量が前記第２の基準交通量を有意に上回る事象とが同時に生じる確率が統計的に有意に少ないときに、前記第１のリンクが交通止めにあるものと判定するステップと、
を実行する交通量判定方法。
【請求項３】
コンピュータシステムに、
複数のリンクのうち交通量の相関度が閾値を超える第１のリンク及び第２のリンクを識別する情報を格納する第１のテーブルを準備するステップと、
前記第１のリンクの過去の統計的な平均交通量である第１の基準交通量を示す情報と、前記第２のリンクの過去の統計的な平均交通量である第２の基準交通量を示す情報とを格納する第２のテーブルを準備するステップと、
前記第１のリンクの実際の交通量が前記第１の基準交通量を有意に下回る事象と、前記第２のリンクの実際の交通量が前記第２の基準交通量を有意に上回る事象とが同時に生じる確率が統計的に有意に少ないときに、前記第１のリンクが交通止めにあるものと判定するステップと、
を実行させる交通量判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通量判定システム、交通量判定方法、及び交通量判定プログラムに関わる。
【背景技術】
【０００２】
近年の路車間通信技術の高度化に伴い、道路を走行する車両の車載機器からプローブデータを収集することにより、高精度で大量の交通データを逐次蓄積することが可能になった。これにより、道路区間毎にプローブデータを時系列的に分析し、車両の平均交通量や移動履歴を把握することができる。このような動向を受けて、特許文献１は、車両の走行軌跡を表すプローブデータに基づいて、道路の通行規制や規制解除を検出する技術について言及している。特許文献２は、プローブデータから得られる車両の走行軌跡を、地図データベース上のリンクにマッチングさせ、複数の車両について、マッチングされたリンク毎に車両通過台数を集計し、車両の通過台数が閾値未満であるリンクの通行が規制されているものと判定する技術について言及している。特許文献３は、収集期間が異なるプローブデータを用いて作成した車両の過去の走行位置データの分布地図と、車両の未来の走行位置データの分布地図との差分から、新規に閉鎖された道路を検出する技術について言及している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−２４１０９０号公報
【特許文献２】特開２００５−２８４５８８号公報
【特許文献３】特開２００７−４１２９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１〜３に記載の技術では、ある道路が車両通行止めにあるか否かを適切に判断することは困難である。その理由は、ある道路を車両が１台も通行しない状況が特定の時間帯に日常的に生じる場合に、その特定の時間帯の交通量がゼロであるという事実のみで、その道路が通行止めにあるとは断定できないためである。車両が１台も通行しない状況が、ある道路の特定の時間帯に日常的に生じ得るか否かは、道路毎に異なり、また、同じ道路でも曜日毎に異なり得るものである。また、ある道路の通行量は、その道路の周辺のエリアのイベントの有無にも影響を受ける。これらの事情を考慮に入れて、ある道路が車両通行止めにあるか否かを判断するのが望ましい。
【０００５】
そこで、本発明は、リンクが車両通行止めにあるか否かを適切に判断することのできる交通量判定システムを提案することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述の課題を解決するため、本発明に関わる交通量判定システムは、複数のリンクのうち交通量の相関度が閾値を超える第１のリンク及び第２のリンクを識別する情報を格納する第１のテーブルと、第１のリンクの過去の統計的な平均交通量である第１の基準交通量を示す情報と、第２のリンクの過去の統計的な平均交通量である第２の基準交通量を示す情報とを格納する第２のテーブルと、第１のリンクの実際の交通量が第１の基準交通量を有意に下回る事象と、第２のリンクの実際の交通量が第２の基準交通量を有意に上回る事象とが同時に生じる確率が統計的に有意に少ないときに、第１のリンクが交通止めにあるものと判定する判定部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に関わる交通量判定システムによれば、リンクが車両通行止めにあるか否かを適切に判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態に関わる複数のリンクの接続関係の一例を示す説明図である。
【図２】本発明の実施形態に関わる交通量判定システムの機能ブロックを示す説明図である。
【図３】本発明の実施形態に関わるリンク間の相関関係を示す説明図である。
【図４】本発明の実施形態に関わる交通量判定方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、各図を参照しながら本発明の実施形態について説明する。ここで、同一符号は同一の構成要素を示すものとし、重複する説明は省略する。
本実施形態では、道路地図情報を構成するノード及びリンクのデータ形式として、ネットワーク形式を例示する。ネットワーク形式とは、ある交差点から他の交差点までの道路区間をグラフ理論によるグラフのリンクとし、交差点をグラフのノードとして扱う形式である。
【００１０】
図１は複数のリンク６１，６２，６３，６４の接続関係の一例を示す。これらのリンク６１，６２，６３，６４のうち何れかのリンクを走行する車両は、ノード７１，７２，７３のうち何れかのノードを経由して他のリンクに流入することができる。
【００１１】
図２は、本発明の実施形態に関わる交通量判定システム１０の機能ブロックを示す説明図である。交通量判定システム１０は、複数の車両４０から取得したプローブデータに基づいて道路の交通量（単位時間あたりの車両４０の通過台数）を判定するコンピュータシステムである。各車両４０は、自車の位置を検出する位置検出装置４１と、プローブデータを路上装置５０に無線送信する通信装置４２とを備えている。プローブデータは、車両４０の位置情報、速度情報、及び時刻情報を担っており、このようなプローブデータを無線送信する車両４０は、プローブカーと呼ばれる。位置検出装置４１は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）である。通信装置４２と路上装置５０との間の路車間通信方式は、例えば、光ビーコン、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、又はＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）である。
【００１２】
複数の路上装置５０は、各リンク６１，６２，６３，６４に沿って配置されている。交通量判定システム１０は、各路上装置５０が車両４０から受信するプローブデータを収集することにより、各リンク６１，６２，６３，６４を走行する車両４０の交通量に関わる情報を取得する。なお、路上装置５０は、必須ではないため、交通量判定システム１０は、車両４０から無線通信（例えば、携帯電話回線又は専用回線）を通じてプローブデータを受信してもよい。
【００１３】
交通量判定システム１０は、通信部２１、抽出部２２、及び判定部２３を備える。交通量判定システム１０は、そのハードウェア資源として、プロセッサ、記憶資源、及び通信インタフェースを備えている。記憶資源は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、メモリカード、光ディスクドライブ、又は半導体メモリなど）の記憶領域である。記憶資源には、交通量判定システム１０の動作を制御する交通量判定プログラムが記憶されている。交通量判定プログラムは、図４に示すステップ４０１〜４０６の処理を交通量判定システム１０に実行させるコンピュータプログラムである。交通量判定システム１０のハードウェア資源と交通量判定プログラムとの協働により、通信部２１、抽出部２２、及び判定部２３の各機能が実現される。抽出部２２及び判定部２３の各機能と同様の機能を、専用のハードウェア資源（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））やファームウェアを用いて実現してもよい。
【００１４】
通信部２１は、車両４０から無線送信されるプローブデータを受信し、これを履歴データ３１として記憶資源に格納する。履歴データ３１には、各リンク６１，６２，６３，６４を走行する車両４０の過去から現在に至る一定期間の交通量に関わる履歴情報が含まれている。
【００１５】
交通量判定システム１０のプロセッサは、履歴データ３１を参照して、リンク６１，６２，６３，６４のそれぞれについて、過去の統計的な平均交通量である基準交通量を示す情報を格納するテーブル３３を準備し、これを記憶資源に保存する。例えば、リンク６１の基準交通量を第１の基準交通量とし、リンク６２の基準交通量を第２の基準交通量とすると、テーブル３３には、第１の基準交通量を示す情報と第２の基準交通量を示す情報とが格納される。なお、各リンク６１，６２，６３，６４を走行する車両４０の基準交通量は、同じ曜日でも、時間帯毎に異なり得るものであり、また、同じ時間帯でも、曜日毎に異なり得るものである。このため、各リンク６１，６２，６３，６４を走行する車両４０の基準交通量を、時間帯毎及び曜日毎に分けて、テーブル３３に格納するのが望ましい。また、偶発的な事故などに起因して増減する例外的な交通量の変動を予め除いて、各リンク６１，６２，６３，６４の基準交通量を算出するのが望ましい。
【００１６】
交通量判定システム１０のプロセッサは、テーブル３３を参照して、複数のリンク６１，６２，６３，６４のうち交通量の相関度が閾値を超えるリンクの組み合わせを識別する情報（例えば、基準交通量の相関係数が０．９を超えるような強い相関関係を有するリンク同士のそれぞれのリンク番号の組み合わせ）を格納するテーブル３２を準備し、これを記憶資源に格納する。例えば、複数のリンク６１，６２，６３，６４のうちリンク６１，６２の交通量の相関度が閾値を超えているものとする。この場合、テーブル３２には、交通量の相関度が閾値を超えるリンクの組み合わせを識別する情報として、リンク６１，６２のそれぞれのリンク番号が関連付けられて格納される。なお、リンク番号とは、各リンクに固有の識別番号を意味する。
【００１７】
抽出部２２は、複数のリンク６１，６２，６３，６４のそれぞれについて、現在の実際の交通量３４と、テーブル３３に格納されている、現在の時間帯及び曜日と同一の時間帯及び同一の曜日の基準交通量とを比較し、現在の実際の交通量３４が、現在の時間帯及び曜日と同一の時間帯及び同一の曜日の基準交通量を有意に下回るリンクを抽出する。ここで、「有意に下回る」とは、実際の交通量３４が基準交通量を下回る確率が統計的誤差の範囲（例えば、標準偏差の２倍の範囲）内にあるものの、その確率が稀であることを意味する。例えば、複数のリンク６１，６２，６３，６４のうちリンク６１の現在の実際の交通量３４が、現在の時間帯及び曜日と同一の時間帯及び同一の曜日の第１の基準交通量を有意に下回るものとする。この場合、抽出部２２は、複数のリンク６１，６２，６３，６４のうちリンク６１を抽出する。
【００１８】
ここで、リンク６１，６２は、交通量の相関度が閾値を超えるような強い相関関係を有しているため、リンク６１の交通量の減少に伴い、リンク６２の交通量も減少するのが自然な交通現象である。これに対し、リンク６１の交通量が減少しているのにも関わらず、リンク６２の交通量が第２の基準交通量を有意に上回る場合には、リンク６１が通行止めにある（具体的には、リンク６１を流れるべき交通量の一部又は全部がリンク６２に流れ込んでいる）可能性が考えられる。判定部２３は、リンク６１の実際の交通量３４が第１の基準交通量を有意に下回る事象と、リンク６２の実際の交通量３４が第２の基準交通量を有意に上回る事象とが同時に生じる確率が統計的に有意に少ないときに、リンク６１が交通止めにあるものと判定する。ここで、「有意に上回る」とは、実際の交通量３４が基準交通量を上回る確率が統計的誤差の範囲（例えば、標準偏差の２倍の範囲）内にあるものの、その確率が稀であることを意味する。また、「統計的に有意に少ない」とは、統計的誤差の範囲から外れて少ない（即ち、統計学上の有意差が認められる程度に少ない）ことを意味する。
【００１９】
図３はリンク６１，６２間の相関関係を示す説明図である。縦軸はリンク６１の交通量を示し、横軸はリンク６２の交通量を示す。ＲＴ１は、リンク６１の第１の基準交通量を示し、ＲＴ２は、リンク６２の第２の基準交通量を示す。リンク６１，６２は、交通量の相関度が閾値を超えるような強い相関関係を有しているため、リンク６１の交通量が、第１の基準交通量ＲＴ１を有意に下回る交通量ＡＴ１である場合、リンク６２の交通量も、第２の基準交通量ＲＴ２を有意に下回る交通量ＡＴ２に近い交通量を有するものと推定される。このような推定に反して、リンク６１の交通量が、第１の基準交通量ＲＴ１を有意に下回る交通量ＡＴ１に減少しているのにも関わらず、リンク６２の交通量が、統計的に有意に少ない確率で、第２の基準交通量ＲＴ２を有意に上回る交通量ＡＴ３を有する場合には、リンク６１は、交通止めにあるものと判定される。
【００２０】
図４は、本実施形態に関わる交通量判定方法の処理の流れを示すフローチャートである。交通量判定システム１０のプロセッサは、履歴データ３１を参照して、テーブル３２，３３を準備する（ステップ４０１，４０２）。複数のリンク６１，６２，６３，６４のうち、リンク６１，６２の交通量の相関度が閾値を超えている場合、テーブル３２には、交通量の相関度が閾値を超えるリンクの組み合わせを識別する情報として、リンク６１，６２のそれぞれのリンク番号が関連付けられて格納される。また、テーブル３３には、リンク６１の過去の統計的な平均交通量である第１の基準交通量を示す情報と、リンク６２の過去の統計的な平均交通量である第２の基準交通量を示す情報とが格納されている。複数のリンク６１，６２，６３，６４のうちリンク６１の現在の実際の交通量３４が、現在の時間帯及び曜日と同一の時間帯及び同一の曜日の第１の基準交通量を有意に下回るものとする。この場合、抽出部２２は、複数のリンク６１，６２，６３，６４のうちリンク６１を抽出する（ステップ４０３）。リンク６１の実際の交通量３４が第１の基準交通量を有意に下回る事象と、リンク６２の実際の交通量３４が第２の基準交通量を有意に上回る事象とが同時に生じる確率が統計的に有意に少ないときに（ステップ４０４；ＹＥＳ）、判定部２３は、リンク６１が交通止めにあるものと判定する（ステップ４０５）。一方、リンク６１の実際の交通量３４が第１の基準交通量を有意に下回る事象と、リンク６２の実際の交通量３４が第２の基準交通量を有意に上回る事象とが同時に生じる確率が統計的に有意に少なくないときに（ステップ４０４；ＮＯ）、判定部２３は、リンク６１が交通止めにないものと判定する（ステップ４０６）。
【００２１】
ここで、リンク６１の通行止めを判定する具体例について説明する。例えば、ある曜日のある時間帯におけるリンク６１の基準交通量が１０台であり、同じ曜日の同じ時間帯におけるリンク６２の基準交通量が８台であるとする。また、リンク６１，６２の交通量の相関係数が０．９５であり、リンク６１の交通量とリンク６２の交通量との比率が１０：８であるとする。このような前提条件の下で、リンク６１の実際の交通量３４が、基準交通量の１０台を有意に下回って０台となり、更に、リンク６２の実際の交通量３４が、基準交通量の８台を有意に上回って１８台となる場合を考える。この場合、リンク６１，６２間の交通量の相関性を考慮せずに、リンク６１の交通量のみに着目すると、リンク６１の実際の交通量３４が０台となる確率は、稀であるものの、統計的誤差の範囲内にあるため、リンク６１が通常とは異なる異常な交通現象にある（即ち、通行止めにある）ことを見過ごしてしまう。同様に、リンク６１，６２間の交通量の相関性を考慮せずに、リンク６２の交通量のみに着目すると、リンク６２の実際の交通量３４が１８台となる確率は、稀であるものの、統計的誤差の範囲内にあるため、この場合も、リンク６１が通常とは異なる異常な交通現象にある（即ち、通行止めにある）ことを見過ごしてしまう。これに対し、本実施形態に関わる交通量判定方法によれば、リンク６１，６２間の交通量の相関性を考慮し、リンク６１の実際の交通量３４が、基準交通量の１０台を有意に下回って０台となる事象と、リンク６２の実際の交通量３４が、基準交通量の８台を有意に上回って１８台となる事象とが同時に生じる確率が統計的に有意に少ないため、リンク６１が通常とは異なる異常な交通現象にある（即ち、通行止めにある）ことを検出できる。
【００２２】
本実施形態によれば、複数のリンク６１，６２，６３，６４のうち交通量の相関度が閾値を超えるリンク６１，６２に着目し、リンク６１の実際の交通量３４がその基準交通量を有意に下回る事象と、リンク６２の実際の交通量３４がその基準交通量を有意に上回る事象とが同時に生じる確率が統計的に有意に少ないか否かを判定することにより、リンク６１の交通止めを適切に判定することができる。
【００２３】
なお、リンク６１，６２，６３，６４の交通量を測定する方式は、車両４０からプローブデータを取得する方式に限られるものではなく、車両４０の通過台数を測定する公知の方式（例えば、画像認識により車両４０を検知するカメラ、レーザを用いて車両４０を検知するレーザ式レベルセンサ、超音波を用いて車両４０を検知する超音波センサ、又は電磁界を用いて車両４０を検知するループコイルを用いる方式）を用いてもよい。このため、本明細書において、「車両」とは、道路交通法上の車両を意味し、プローブカーに限定されるものではない。道路交通法上の車両は、自動車、原動機付自転車、軽車両、及びトロリーバスを含む。
【００２４】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更又は改良され得るととともに、本発明には、その等価物も含まれる。即ち、実施形態に当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。実施形態が備える各要素は、技術的に可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。
【符号の説明】
【００２５】
１０…交通量判定システム  ２１…通信部  ２２…抽出部  ２３…判定部  ３１…履歴データ  ３２…テーブル  ３３…テーブル  ３４…交通量  ４０…車両  ４１…位置検出装置  ４２…通信装置  ５０…路上装置  ６１，６２，６３，６４…リンク  ７１，７２，７３，７４…ノード
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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