(57)【要約】【課題】高精度な渋滞予測をすることを目的とする。【解決手段】渋滞予測装置１００は、各リンクについて、そのリンクを通過したプローブ車が、予測時間後に存在するリンクを移動先リンクとして特定し、特定した移動先リンクに基づき、各リンクを通過したプローブ車が、予測時間後に各リンクに存在する存在確率を計算しておく。渋滞予測装置１００は、現在の自動車の存在数と、存在確率とから、予測時間後に各リンクに存在する自動車の予測数を計算し、予測時間後の渋滞予測をする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のリンクの各リンクについて、そのリンクに存在する自動車の存在数をカウントする存在数カウント部と、
前記各リンクについて、そのリンクを通過したプローブ車が、予測時間後に存在するリンクを移動先リンクとして特定する移動先特定部と、
前記移動先特定部が特定した移動先リンクに基づき、前記各リンクを通過したプローブ車が、前記予測時間後に前記各リンクに存在する存在確率を計算する確率計算部と、
前記存在数カウント部がカウントした自動車の存在数と、前記確率計算部が計算した存在確率とから、前記予測時間後に前記各リンクに存在する自動車の予測数を計算する予測数計算部と
を備えることを特徴とする渋滞予測装置。
【請求項２】
前記移動先特定部は、条件毎に、前記移動先リンクを特定し、
前記確率計算部は、前記条件毎に、前記存在確率を計算し、
前記予測数計算部は、予測数の計算タイミングに対応する条件についての存在確率を用いて、前記予測数を計算する
ことを特徴とする請求項１に記載の渋滞予測装置。
【請求項３】
前記予測数計算部は、対応する条件が複数存在する場合には、各条件についての存在確率を複合することにより得られる存在確率を用いて、前記予測数を計算する
ことを特徴とする請求項２に記載の渋滞予測装置。
【請求項４】
前記確率計算部は、過去複数の期間の各期間について、その期間おける前記移動先リンクに基づき、その期間についての前記存在確率を計算し、
前記予測数計算部は、前記各期間について計算された前記存在確率に対して、予測数の計算タイミングに近い期間についての前記存在確率ほど重視されるように重み付けして、前記各期間についての存在確率を用いて、前記予測数を計算する
ことを特徴とする請求項１から３までのいずれかに記載の渋滞予測装置。
【請求項５】
前記移動先特定部は、複数の予測時間の各予測時間について、その予測時間後の移動先リンクを特定し、
前記確率計算部は、前記各予測時間について、その予測時間後の存在確率を計算し、
前記予測数計算部は、前記各予測時間について、その予測時間後の存在確率を用いて、その予測時間後の予測数を計算する
ことを特徴とする請求項１から４までのいずれかに記載の渋滞予測装置。
【請求項６】
前記予測数計算部は、前記予測時間後の予測数と、前記存在確率とから、さらに前記予測時間経過した時点における予測数を計算する
ことを特徴とする請求項１から４までのいずれかに記載の渋滞予測装置。
【請求項７】
複数のリンクの各リンクについて、そのリンクに存在する自動車の存在数をカウントする存在数カウント処理と、
前記各リンクについて、そのリンクを通過したプローブ車が、予測時間後に存在するリンクを移動先リンクとして特定する移動先特定処理と、
前記移動先特定処理で特定した移動先リンクに基づき、前記各リンクを通過したプローブ車が、前記予測時間後に前記各リンクに存在する存在確率を計算する確率計算処理と、
前記存在数カウント処理でカウントした自動車の存在数と、前記確率計算処理で計算した存在確率とから、前記予測時間後に前記各リンクに存在するプローブ車の予測数を計算する予測数計算処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする渋滞予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、交通渋滞を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、自動車の現在位置と、目的地との情報を収集し、収集した情報に基づき、所定時間後の渋滞予測をすることについて記載されている。特許文献２には、隣接する走行路の混雑程度情報を用いて、所定時間後の渋滞予測をすることについて記載されている。特許文献３には、過去の渋滞情報と、現在の渋滞情報とを用いて、所定時間後の渋滞予測をすることについて記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２００８０９号公報
【特許文献２】特開２００７−２１９９９０号公報
【特許文献３】特開２００４−２７２４０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載された技術では、各自動車の目的地の情報が収集できることが前提となっている。現実には、各自動車の目的地の情報を収集できない場合もある。
【０００５】
特許文献２に記載された技術では、隣接する走行路の混雑程度情報を用いているが、隣接していない走行路の状態は考慮されていない。現実には、自動車の流れは複雑であり、ある程度先の時刻の渋滞予測をする場合、隣接していない走行路の状態を考慮せずに高精度に渋滞予測をすることは難しい。
【０００６】
特許文献３に記載された技術では、過去の渋滞情報に照らして、現在ある地点が渋滞しているか、渋滞していないかに基づき、所定時間後にはどこが渋滞するかを予測している。現実には、渋滞していると認定される場合であっても、混雑の程度は様々であり、渋滞していないと認定される場合であっても、混雑の程度は様々である。したがって、単に、現在渋滞しているか否かに基づく渋滞予測では、高精度に渋滞予測をすることは難しい。
【０００７】
この発明は、高精度な渋滞予測をすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係る渋滞予測装置は、
複数のリンクの各リンクについて、そのリンクに存在する自動車の存在数をカウントする存在数カウント部と、
前記各リンクについて、そのリンクを通過したプローブ車が、予測時間後に存在するリンクを移動先リンクとして特定する移動先特定部と、
前記移動先特定部が特定した移動先リンクに基づき、前記各リンクを通過したプローブ車が、前記予測時間後に前記各リンクに存在する存在確率を計算する確率計算部と、
前記存在数カウント部がカウントした自動車の存在数と、前記確率計算部が計算した存在確率とから、前記予測時間後に前記各リンクに存在する自動車の予測数を計算する予測数計算部と
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
この発明に係る渋滞予測装置では、各リンク（走行路）に存在する自動車の存在数と、過去のプローブ車の移動情報とから、予測時間後に各リンクに存在する自動車の存在数を予測する。これにより、予測時間後の渋滞状況を高精度に予測することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１に係る渋滞予測装置１００の概要を説明するための図。
【図２】実施の形態１に係る渋滞予測装置１００の機能構成図。
【図３】収集情報テーブル１７１を示す図。
【図４】存在数テーブル１７２を示す図。
【図５】累計テーブル１７３を示す図。
【図６】確率分布テーブル１７４を示す図。
【図７】予測数テーブル１７５を示す図。
【図８】１つ目の更新動作を示すフローチャート。
【図９】２つ目の更新動作を示すフローチャート。
【図１０】渋滞予測装置１００のハードウェア構成の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る渋滞予測装置１００の概要を説明するための図である。
図１では、道路のモデルを示している。以下の説明において、交差点と交差点との間の走行路をリンクと呼ぶ。図１では、リンク１からリンク７までのリンクが示されている。
リンクには、対面通行のリンクと、一方通行のリンクとが存在する。対面通行のリンクでは、一方向に上、他方向に下という添え字を付して、進行方向毎に別リンクとして管理する。例えば、リンク１は対面通行であることを想定しており、図１において右方向をリンク１上、左方向をリンク１下と表し、別リンクとして管理する。
【００１２】
渋滞予測装置１００は、対象とするリンク毎に、そのリンクを通過した監視対象車（以下、プローブ車）が、予測時間後（ここでは、１０分後とする）に存在する移動先リンクを特定し、情報を蓄積しておく。渋滞予測装置１００は、蓄積した情報から、リンク毎に、１０分後に各リンクに移動する確率を計算する。
渋滞予測装置１００は、対象とする全てのリンクにおける現在の自動車の存在数をカウントする。渋滞予測装置１００は、現在の自動車の存在数と、計算した確率とから、１０分後に各リンクに存在する自動車の予測数を計算する。
渋滞予測装置１００は、各リンクについて、計算した予測数と、そのリンクの車線数等とから、各リンクの渋滞状況を予測する。
【００１３】
図２は、実施の形態１に係る渋滞予測装置１００の機能構成図である。
渋滞予測装置１００は、情報収集部１１０、存在数カウント部１２０、移動先特定部１３０、確率計算部１４０、予測数計算部１５０、渋滞予測部１６０、情報記憶部１７０を備える。情報記憶部１７０は、収集情報テーブル１７１、存在数テーブル１７２、累計テーブル１７３、確率分布テーブル１７４、予測数テーブル１７５を備える。
【００１４】
情報収集部１１０は、所定の時間（例えば、１分）毎に、各プローブ車の位置情報（緯度、経度）を収集する。情報収集部１１０は、各プローブ車について、収集した位置情報から移動方向を含む速度を計算する。情報収集部１１０は、各プローブ車について、収集した位置情報が示すリンクを特定する。この際、情報収集部１１０は、特定したリンクが対面通行である場合には、計算した速度から上、下のどちらのリンクにプローブ車がいるかも特定する。
情報収集部１１０は、収集した位置情報、計算した速度、特定したリンクを、収集情報テーブル１７１に格納する。
【００１５】
図３は、収集情報テーブル１７１を示す図である。
収集情報テーブル１７１は、車ＩＤ、緯度、経度、速度、リンク、時刻を記憶する。車ＩＤは、プローブ車の識別子である。緯度、経度は、情報収集部１１０が収集した位置情報であり、速度は、情報収集部１１０が計算した速度であり、リンクは、情報収集部１１０が特定したリンクである。時刻は、情報収集部１１０が位置情報を収集した時刻である。
図３によれば、例えば、車ＩＤがＣ００００１のプローブ車は、１２／２４の１５：００には、リンク１上を３０ｋｍ／ｈで走行し、１２／２４の１５：１０には、リンク５上を４０ｋｍ／ｈで走行していることが分かる。
【００１６】
存在数カウント部１２０は、収集情報テーブル１７１を参照して、各リンクを通過したプローブ車の累計通過台数をカウントする。具体的には、存在数カウント部１２０は、リンクＡに存在したプローブ車が、他のリンクへ移った場合、リンクＡの累計通過台数に１加算することにより、累計通過台数をカウントする。
また、存在数カウント部１２０は、各リンクに存在する自動車の存在数をカウントする。例えば、存在数カウント部１２０は、各リンクに設置されたセンサやカメラ等によって得られる情報から、各リンクに存在する自動車の存在数をカウントする。
存在数カウント部１２０は、累計通過台数と、カウントした存在数とを存在数テーブル１７２に格納する。
【００１７】
図４は、存在数テーブル１７２を示す図である。
存在数テーブル１７２は、リンクＩＤ、累計通過台数、存在数を記憶する。
リンクＩＤは、リンクの識別子である。累計通過台数は、存在数カウント部１２０がカウントした累計通過台数であり、存在数は、存在数カウント部１２０がカウントした存在数である。
図４によれば、リンク１上には、累計７０台のプローブ車が通過し、現在２０台の自動車が存在することが分かる。
【００１８】
移動先特定部１３０は、収集情報テーブル１７１を参照して、各リンクについて、そのリンクを通過したプローブ車が１０分後に存在する移動先リンクを特定し、各リンクについて移動先リンク毎の累計数をカウントする。
移動先特定部１３０は、カウントした累計数を累計テーブル１７３に格納する。
【００１９】
図５は、累計テーブル１７３を示す図である。
累計テーブル１７３は、各行が（移動元の）リンクを表し、各列が移動先リンクを表す。そして、行が示すリンクを通過してから１０分後に、列が示す移動先リンクに移動したプローブ車の累計数が、行と列とが交差する欄に格納されている。また、累計テーブル１７３は、各行についての合計数も記憶する。
【００２０】
確率計算部１４０は、累計テーブル１７３を参照して、各リンクについて、そのリンクを通過したプローブ車が１０分後に各リンクに存在する存在確率を計算する。具体的には、確率計算部１４０は、累計テーブル１７３の各欄の値を、その行の合計数で除することにより、存在確率を計算する。
確率計算部１４０は、計算した存在確率を確率分布テーブル１７４に格納する。
【００２１】
図６は、確率分布テーブル１７４を示す図である。
確率分布テーブル１７４は、累計テーブル１７３と同様に、各行が（移動元の）リンクを表し、各列が移動先リンクを表す。そして、行が示すリンクを通過してから１０分後に、列が示す移動先リンクに存在する存在確率が、行と列とが交差する欄に格納されている。
【００２２】
予測数計算部１５０は、存在数テーブル１７２と、確率分布テーブル１７４とを参照して、１０分後に各リンクに存在するプローブ車の予測数を計算する。具体的には、予測数計算部１５０は、現在時刻ｔにおけるリンクｉの自動車の存在数Ｎ（ｉ，ｔ）と、リンクｉを通過したプローブ車が１０分後にリンクｊに存在する存在確率Ｐｉ，ｊ（１０）を用いて、１０分後にリンクｊに存在する自動車の予測数Ｎ（ｊ，ｔ＋１０）を以下の式１により計算する。
（式１）
Ｎ（ｊ，ｔ＋１０）＝Σｉ（Ｐｉ，ｊ（１０）Ｎ（ｉ，ｔ））
【００２３】
例えば、１０分後にリンク５上に存在するプローブ車の予測数Ｎ（５上，ｔ＋１０）であれば、以下のように計算される。なお、図４に示すように、リンク１上の存在数は２０、リンク１下の存在数は２０であり、図６に示すように、リンク１上からリンク５上への存在確率は０．３０であり、リンク１下からリンク５上への存在確率は０．０５である。
Ｎ（５上，ｔ＋１０）
＝Ｐ１上，５上（１０）Ｎ（１上，ｔ）＋Ｐ１下，５上（１０）Ｎ（１下，ｔ）＋・・・＝０．３０×２０＋０．０５×２０＋・・・
【００２４】
予測数計算部１５０は、計算した予測数を予測数テーブル１７５に格納する。
【００２５】
図７は、予測数テーブル１７５を示す図である。
予測数テーブル１７５は、リンク毎に、予測数を記憶する。
【００２６】
渋滞予測部１６０は、予測数テーブル１７５を参照して、各リンクについて、１０分後の渋滞予測をする。例えば、渋滞予測部１６０は、各リンクについて、そのリンクの１０分後の予測数を、そのリンクの車線数で除して、渋滞係数を計算して、計算した渋滞係数と閾値との関係から、渋滞の程度を特定する。
渋滞予測部１６０は、渋滞予測の結果を、例えばネットワークを介して表示装置等に出力する。
【００２７】
渋滞予測装置１００の予測数テーブル１７５の更新動作について説明する。予測数テーブル１７５の更新動作は、２つのタイミングに実行される。
１つ目の更新動作は、プローブ車がリンクを通過（他のリンクへ移動）したタイミングに実行される。プローブ車がリンクを通過することにより、確率分布テーブル１７４が更新され、その結果、予測数テーブル１７５が更新される。
２つ目の更新動作は、定期的（例えば、５分毎）に実行される。時刻によって、各リンクの自動車の存在数が変化し、存在数テーブル１７２の存在数が更新され、その結果、予測数テーブル１７５が更新される。
【００２８】
図８は、１つ目の更新動作を示すフローチャートである。
存在数カウント部１２０は、収集情報テーブル１７１を参照して、プローブ車がリンクを通過したことを検出する（Ｓ１１）。すると、存在数カウント部１２０は、存在数テーブル１７２の累計通過台数の値を更新する（Ｓ１２）。１０分経過後、移動先特定部１３０は、Ｓ１１で検出されたプローブ車が存在するリンクを移動先リンクとして特定し、累計テーブル１７３を更新する（Ｓ１３）。確率計算部１４０は、Ｓ１３で更新された累計テーブル１７３に基づき、存在確率を計算して、確率分布テーブル１７４を更新する（Ｓ１４）。そして、予測数計算部１５０は、Ｓ１４で更新された確率分布テーブル１７４に基づき、予測数を計算して、予測数テーブル１７５を更新する（Ｓ１５）。
【００２９】
例えば、Ｓ１１で、リンク１上をプローブ車（Ｃ００００１）が通過したことが検出されたとする。すると、Ｓ１２で、存在数テーブル１７２におけるリンク１上についての累計通過台数の値が更新される。１０分経過後、プローブ車（Ｃ００００１）がリンク５上にいたとする。すると、Ｓ１３で、累計テーブル１７３におけるリンク１上の行と、リンク５上の列とが交差する欄の値が１加算され、リンク１上の行の合計数も１加算される。その結果、Ｓ１４で、確率分布テーブル１７４のリンク１上の行の各存在確率が更新される。そして、Ｓ１５で、更新された確率分布テーブル１７４に基づき、予測数を計算して、予測数テーブル１７５が更新される。
【００３０】
図９は、２つ目の更新動作を示すフローチャートである。
存在数カウント部１２０は、各リンクに存在する自動車の存在数をカウントし、存在数テーブル１７２の存在数の値を更新する（Ｓ２１）。そして、予測数計算部１５０は、Ｓ２１で更新された存在数テーブル１７２に基づき、予測数を計算して、予測数テーブル１７５を更新する（Ｓ２２）。
【００３１】
以上のように実施の形態１に係る渋滞予測装置１００は、プローブ車についての情報を蓄積し、蓄積した情報からリンク毎に１０分後に各リンクに移動する確率を計算しておく。そして、渋滞予測装置１００は、各リンクにおける現在の自動車の存在数と確率とから、１０分後に各リンクに存在する自動車の予測数を計算する。
このように、隣接するリンクだけでなく、対象範囲全体のリンクの自動車数を考慮して、渋滞予測をするため、特に、都市の中心部に見られるような、交差点や分かれ道等が多いエリアであっても、１０分後の渋滞状況を高精度に予測することが可能である。
【００３２】
なお、確率分布テーブル１７４の値は、曜日、時間帯、天候等の条件によって異なると考えられる。そこで、条件毎に確率分布テーブル１７４を作成しておき、予測数テーブル１７５の更新動作タイミングに対応する確率分布テーブル１７４の存在確率を用いて、予測数テーブル１７５を更新してもよい。
【００３３】
例えば、曜日毎の確率分布テーブル１７４と、天候毎の確率分布テーブル１７４とが作成されている場合、予測数テーブル１７５の更新動作タイミングに対応する確率分布テーブル１７４が２つ存在することになる。この場合、対応する複数の確率分布テーブル１７４の存在確率を複合することにより、新たな存在確率を計算し、新たな存在確率を用いて、予測数テーブル１７５を更新してもよい。
新たな存在確率は、例えば、単に存在確率の平均値としてもよいし、ある確率分布テーブル１７４が重視されるように重み付けを行った上で、再計算されてもよい。
【００３４】
但し、条件毎に確率分布テーブル１７４を作成すると、サンプリング数が少なくなり、妥当な存在確率が得られなくなる恐れがある。また、累計テーブル１７３や確率分布テーブル１７４のデータ量が多くなる。
そこで、一部のリンクについてのみ、条件毎に確率分布テーブル１７４を作成してもよい。
例えば、ある期間だけ、全てのリンクについて条件毎に確率分布テーブル１７４を作成し、条件毎の存在確率のばらつきが閾値を超えているリンクについてのみ、条件毎に確率分布テーブル１７４を作成してもよい。つまり、条件によって存在確率が大きく変化するリンクのみ、条件毎に確率分布テーブル１７４を作成してもよい。
曜日を条件とした場合に、存在確率のばらつきが閾値を超えているリンクについては、曜日毎に確率分布テーブル１７４を作成し、時間帯を条件とした場合に、存在確率のばらつきが閾値を超えているリンクについては、時間帯毎に確率分布テーブル１７４を作成してもよい。
【００３５】
また、確率分布テーブル１７４の値は、道路の新設や、ランドマークの新設等により変化すると考えられる。そこで、２０１３年１月分、２月分、３月分、・・・のように、過去期間毎に、その期間における確率分布テーブル１７４を作成しておいてもよい。そして、現在に近い期間の確率分布テーブル１７４ほど重視されるように、重み付けを行った上で、各確率分布テーブル１７４の存在確率を複合して、新たな存在確率を再計算し、再計算した存在確率を用いて、予測数テーブル１７５を更新してもよい。
【００３６】
また、上記説明では、予測時間後の例として１０分後を用いて説明した。しかし、渋滞予測装置１００は、何分後の渋滞予測をすることも可能である。したがって、予測時間後は、１０分後に限定されるものではなく、２０分後、３０分後、１時間後等であってもよい。
【００３７】
また、複数の予測時間後の渋滞予測をしてもよい。この場合、累計テーブル１７３と確率分布テーブル１７４とを、予測時間毎に作成すればよい。これにより、各予測時間についての存在確率が得られ、各予測時間後に各リンクに存在する自動車の予測数を得ることができる。
【００３８】
但し、累計テーブル１７３と確率分布テーブル１７４とを、予測時間毎に作成すると、累計テーブル１７３や確率分布テーブル１７４のデータ量が多くなる。
そこで、例えば、ある予測時間後（ここでは、１０分後とする）の累計テーブル１７３と確率分布テーブル１７４だけを作成しておく。そして、各リンクにおける現在の自動車の存在数と、確率分布テーブル１７４の存在確率とから、１０分後に各リンクに自動車の予測数を得る。さらに、１０分後の各リンクの予測数と、確率分布テーブル１７４の存在確率とから、さらに１０分経過後（つまり、２０分後）に各リンクに自動車の予測数を得るというように、予測数の計算を繰り返すことで、有る程度先の渋滞予測をしてもよい。
【００３９】
また、上記説明では、情報収集する対象のリンクについては説明しなかった。例えば、上記説明で例として用いた１０分後の渋滞予測をするのであれば、渋滞予測をしたい範囲のリンクに加え、その範囲から１０分で移動可能な範囲のリンクを対象として、情報を収集すればよい。また、式１で予測数を計算する際も予測時間が１０分であれば、予測対象リンクへ１０分で移動可能なリンクについてのみ和をとり計算してもよい。
もちろん、１０分後ではなく、他の予測時間後の渋滞予測をするのであれば、その予測時間を考慮した範囲のリンクを対象として、情報を収集すればよい。
【００４０】
また、渋滞予測をする範囲外に関しては、大まかにいくつかのエリアに区切り、各エリアを１つのリンクとして扱ってもよい。これにより、渋滞予測の精度は落ちるかもしれないが、収集する情報量を減らすことができる。
【００４１】
図１０は、渋滞予測装置１００のハードウェア構成の例を示す図である。
渋滞予測装置１００は、コンピュータである。渋滞予測装置１００の各要素をプログラムで実現することができる。
渋滞予測装置１００のハードウェア構成としては、バスに、演算装置９０１、外部記憶装置９０２、主記憶装置９０３、通信装置９０４、入出力装置９０５が接続されている。
【００４２】
演算装置９０１は、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等である。外部記憶装置９０２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やフラッシュメモリ、ハードディスク装置等である。主記憶装置９０３は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等である。通信装置９０４は、例えば通信ボード等である。入出力装置９０５は、例えばマウス、キーボード、ディスプレイ装置等である。
【００４３】
プログラムは、通常は外部記憶装置９０２に記憶されており、主記憶装置９０３にロードされた状態で、順次演算装置９０１に読み込まれ、実行される。
プログラムは、情報収集部１１０、存在数カウント部１２０、移動先特定部１３０、確率計算部１４０、予測数計算部１５０、渋滞予測部１６０として説明している機能を実現するプログラムである。
更に、外部記憶装置９０２にはオペレーティングシステム（ＯＳ）も記憶されており、ＯＳの少なくとも一部が主記憶装置９０３にロードされ、演算装置９０１はＯＳを実行しながら、上記プログラムを実行する。
また、実施の形態１の説明において、収集情報テーブル１７１、存在数テーブル１７２、累計テーブル１７３、確率分布テーブル１７４、予測数テーブル１７５に記憶されると説明した情報等が主記憶装置９０３にファイルとして記憶されている。
【００４４】
なお、図１０の構成は、あくまでも渋滞予測装置１００のハードウェア構成の一例を示すものであり、渋滞予測装置１００のハードウェア構成は図１０に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
【符号の説明】
【００４５】
１００  渋滞予測装置、１１０  情報収集部、１２０  存在数カウント部、１３０  移動先特定部、１４０  確率計算部、１５０  予測数計算部、１６０  渋滞予測部、１７０  情報記憶部、１７１  収集情報テーブル、１７２  存在数テーブル、１７３  累計テーブル、１７４  確率分布テーブル、１７５  予測数テーブル。
【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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