(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
渋滞度を観測するプローブにより生成され観測位置と観測された渋滞度とを示す複数のプローブデータを記憶装置に記録するデータ記録部と、
渋滞度の算出対象である道路を含む地理範囲を、複数の領域のうち１つ以上の領域が前記道路を含むように前記複数の領域に分割するとともに、前記道路が形作る線と前記複数の領域のそれぞれとの間の距離に応じて定められるフィルタ係数を、前記複数の領域のそれぞれに対応付けて記憶装置に記録するフィルタ係数記録部と、
前記データ記録部により記録された前記複数のプローブデータと、前記フィルタ係数記録部により記録された前記フィルタ係数とを記憶装置から読み取り、前記複数のプローブデータが示す渋滞度と、前記複数の領域のうち前記複数のプローブデータが示す観測位置がある領域に対応する前記フィルタ係数とから前記道路の渋滞度を算出して出力するフィルタ演算処理部と
を備えることを特徴とするプローブデータ処理装置。
【請求項２】
前記フィルタ演算処理部は、前記複数のプローブデータのそれぞれが示す観測位置がある領域に対応する前記フィルタ係数により、前記複数のプローブデータのそれぞれが示す渋滞度を重み付けし、重み付けした渋滞度を集計し、集計結果を前記道路の渋滞度として出力することを特徴とする請求項１のプローブデータ処理装置。
【請求項３】
前記複数のプローブデータのそれぞれは、さらに、観測地の属性を示すデータであり、
前記フィルタ係数記録部は、前記線と前記複数の領域のそれぞれとの間の距離のほか、前記道路の属性と複数の属性のそれぞれとの間の距離に応じて定められるフィルタ係数を、前記複数の領域のそれぞれと前記複数の属性のそれぞれとの組み合わせに対応付けて記録し、
前記フィルタ演算処理部は、前記複数のプローブデータが示す渋滞度と、前記複数の領域のうち前記複数のプローブデータが示す観測位置がある領域と前記複数の属性のうち前記複数のプローブデータが示す観測値の属性に一致する属性との組み合わせに対応する前記フィルタ係数とから前記道路の渋滞度を算出して出力することを特徴とする請求項１又は２のプローブデータ処理装置。
【請求項４】
車両の速度を観測するプローブにより生成され観測位置と観測された速度とを示す複数のプローブデータを記憶装置に記録するデータ記録部と、
車両の速度の算出対象である道路を含む地理範囲を、複数の領域のうち１つ以上の領域が前記道路を含むように前記複数の領域に分割するとともに、前記道路が形作る線と前記複数の領域のそれぞれとの間の距離に応じて定められるフィルタ係数を、前記複数の領域のそれぞれに対応付けて記憶装置に記録するフィルタ係数記録部と、
前記データ記録部により記録された前記複数のプローブデータと、前記フィルタ係数記録部により記録された前記フィルタ係数とを記憶装置から読み取り、前記複数のプローブデータが示す速度と、前記複数の領域のうち前記複数のプローブデータが示す観測位置がある領域に対応する前記フィルタ係数とから前記道路を走行する車両の速度を算出して出力するフィルタ演算処理部と
を備えることを特徴とするプローブデータ処理装置。
【請求項５】
前記フィルタ係数記録部は、前記線との間の距離が一定以上の領域については、前記フィルタ係数を記録対象から除外することを特徴とする請求項１から４のいずれかのプローブデータ処理装置。
【請求項６】
前記フィルタ演算処理部は、前記複数の領域のうち、前記フィルタ係数記録部により記録された前記フィルタ係数が小さい領域から順番に、前記複数のプローブデータのそれぞれが示す観測位置と照合することにより、前記複数の領域の中から、前記複数のプローブデータのそれぞれが示す観測位置に対応する領域を抽出することを特徴とする請求項１から５のいずれかのプローブデータ処理装置。
【請求項７】
前記複数の領域は、地理的条件に応じて異なる大きさに設定されることを特徴とする請求項１から６のいずれかのプローブデータ処理装置。
【請求項８】
データ記録部が、渋滞度を観測するプローブにより生成され観測位置と観測された渋滞度とを示す複数のプローブデータを記憶装置に記録し、
フィルタ係数記録部が、渋滞度の算出対象である道路を含む地理範囲を、複数の領域のうち１つ以上の領域が前記道路を含むように前記複数の領域に分割するとともに、前記道路が形作る線と前記複数の領域のそれぞれとの間の距離に応じて定められるフィルタ係数を、前記複数の領域のそれぞれに対応付けて記憶装置に記録し、
フィルタ演算処理部が、前記データ記録部により記録された前記複数のプローブデータと、前記フィルタ係数記録部により記録された前記フィルタ係数とを記憶装置から読み取り、前記複数のプローブデータが示す渋滞度と、前記複数の領域のうち前記複数のプローブデータが示す観測位置がある領域に対応する前記フィルタ係数とから前記道路の渋滞度を算出して出力することを特徴とするプローブデータ処理方法。
【請求項９】
データ記録部が、車両の速度を観測するプローブにより生成され観測位置と観測された速度とを示す複数のプローブデータを記憶装置に記録し、
フィルタ係数記録部が、車両の速度の算出対象である道路を含む地理範囲を、複数の領域のうち１つ以上の領域が前記道路を含むように前記複数の領域に分割するとともに、前記道路が形作る線と前記複数の領域のそれぞれとの間の距離に応じて定められるフィルタ係数を、前記複数の領域のそれぞれに対応付けて記憶装置に記録し、
フィルタ演算処理部が、前記データ記録部により記録された前記複数のプローブデータと、前記フィルタ係数記録部により記録された前記フィルタ係数とを記憶装置から読み取り、前記複数のプローブデータが示す速度と、前記複数の領域のうち前記複数のプローブデータが示す観測位置がある領域に対応する前記フィルタ係数とから前記道路を走行する車両の速度を算出して出力することを特徴とするプローブデータ処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
渋滞度を観測するプローブにより生成され観測位置と観測された渋滞度とを示す複数のプローブデータを記憶装置に記録するデータ記録部と、
渋滞度の算出対象である道路を含む地理範囲を、複数の領域のうち１つ以上の領域が前記道路を含むように前記複数の領域に分割するとともに、前記道路が形作る線と前記複数の領域のそれぞれとの間の距離に応じて定められるフィルタ係数を、前記複数の領域のそれぞれに対応付けて記憶装置に記録するフィルタ係数記録部と、
前記データ記録部により記録された前記複数のプローブデータと、前記フィルタ係数記録部により記録された前記フィルタ係数とを記憶装置から読み取り、前記複数のプローブデータが示す渋滞度と、前記複数の領域のうち前記複数のプローブデータが示す観測位置がある領域に対応する前記フィルタ係数とから前記道路の渋滞度を算出して出力するフィルタ演算処理部
として機能させるためのプログラム。
【請求項１１】
コンピュータを、
車両の速度を観測するプローブにより生成され観測位置と観測された速度とを示す複数のプローブデータを記憶装置に記録するデータ記録部と、
車両の速度の算出対象である道路を含む地理範囲を、複数の領域のうち１つ以上の領域が前記道路を含むように前記複数の領域に分割するとともに、前記道路が形作る線と前記複数の領域のそれぞれとの間の距離に応じて定められるフィルタ係数を、前記複数の領域のそれぞれに対応付けて記憶装置に記録するフィルタ係数記録部と、
前記データ記録部により記録された前記複数のプローブデータと、前記フィルタ係数記録部により記録された前記フィルタ係数とを記憶装置から読み取り、前記複数のプローブデータが示す速度と、前記複数の領域のうち前記複数のプローブデータが示す観測位置がある領域に対応する前記フィルタ係数とから前記道路を走行する車両の速度を算出して出力するフィルタ演算処理部
として機能させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項１から７のいずれかのプローブデータ処理装置と、
前記複数のプローブデータを生成するプローブと
を備えることを特徴とするプローブデータ処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プローブデータ処理装置及びプローブデータ処理方法及びプログラム及びプローブデータ処理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
分散的に配置された複数のセンサ（以下、「プローブ」という）による情報（以下、「プローブデータ」という）を集約して利用するテレマティクス技術において、プローブデータと地図情報を対応付けて集計を行いたいという要求がある。例えば、車両をプローブとして、車両位置と速度をプローブデータとした場合において、車両位置から地図上の特定の道路とこれを通過する車両を対応付け、特定の道路における車両速度を集計することにより、車両速度の分布から混雑度合いを推定するといった用途がある。【０００３】
従来のプローブデータ集計に関する技術としては、例えば特許文献１，２に記載のものがある。【０００４】
特許文献１では、プローブデータから特定地点の渋滞有無を推定する場合において、プローブ側において渋滞有無を判定し、判定結果をサーバに送信することで、渋滞有無の推定においてサーバ側における集計を不要とする方法が開示されている。【０００５】
特許文献２では、プローブデータと道路を対応付けて集計を行う場合において、アークと呼ばれる仮想的な道路と、グリッドと呼ばれる緯度経度からなるプローブデータの位置情報との対応関係をリストとして保存することで、高速に集計を行う方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−１３３４１３号公報
【特許文献２】国際公開第２００８／１１７７８７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来技術においては、サーバ側処理によりプローブデータの集計を行う場合において、集計を行う際の対応関係が十分な精度で定義可能であることを前提としているという課題がある。このため、従来技術においては、対応関係が不確実性を含む場合には、集計結果が実態と乖離するという課題が生じる。特に、集計単位の空間的粒度を精細化したいという要求に対しては、集計単位の精細化により、対応関係の不確実性が相対的に拡大するため、これに対応できないという課題が生じる。【０００８】
特許文献１には、プローブ側処理によるプローブデータ利用の例が記載されている。この例においては、プローブにて算出した渋滞有無をサーバに送信し、サーバ側ではこれを上書き処理により更新することで、渋滞情報を管理する。この手法は、サーバ側の処理を低減する点では有効であるが、多数のプローブから得られた情報を、特定のプローブの情報で上書きするため、情報量の損失の課題が生じる。【０００９】
例えば、特定の道路を短期間に複数台のプローブが通過したとすれば、各プローブの渋滞有無の判定結果は全く渋滞がない場合は全て渋滞なしと判定され、渋滞が著しい場合には全て渋滞ありと判定されるであろう。しかし、一般にはその中間の段階として、あるプローブは渋滞なしと判定し、別のプローブは渋滞ありと判定する過渡的な状況が想定される。このような状態に対して、プローブ上のデータ処理に依存する場合には、他のプローブの情報を参照できないため、プローブの台数が増加しても渋滞有無の判定精度の向上が期待できないという課題が生じる。一方、サーバ側にて集計を行うことにより、複数台のプローブによるプローブデータを、道路と関連付けて集約することで、渋滞の度合いとして段階的な指標を算出可能とする等の効果が期待される。【００１０】
特許文献２には、サーバ側処理によるプローブデータ利用の例が記載されている。この例においては、道路とプローブ位置を表すグリッドとの対応関係を既知として、この対応関係をリストとして管理することにより、道路とプローブデータとを関連付けた集計を実現する。この手法は、幹線道路等の粗いグリッドで表現可能な対象に対しては有効であるが、住宅街等の精細なグリッドが必要な対象に対しては前述した不確実性の課題が生じる。【００１１】
例えば、プローブの位置情報の取得にはＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ・Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ・Ｓｙｓｔｅｍ）による計測が想定されるが、ＧＰＳの位置精度は数メートル〜数十メートルと言われており、これを下回る粒度のグリッドを用いる際には、実際のプローブ位置に対応するグリッドと計測されたプローブ位置に対応するグリッドとが必ずしも一致しないために、集計結果が実態と乖離するという課題が生じる（図１０参照）。同様に、道路位置情報にも数メートル程度の誤差が含まれていること、区画整理等による小規模な道路位置の移動に対しても道路位置情報の更新を必要とすること等から、グリッドの粒度を精細化することにより、道路とグリッドとの対応関係を正確に定義することが困難になるという課題が生じる（図１１参照）。【００１２】
このように、プローブデータを有効に活用するためには、サーバ側においてプローブデータと地図情報を対応付けて集計を行うことが必要である。また、このような集計は、精細な空間的粒度に対しても算出可能であることが望ましい。しかし、従来技術においては、精細な空間的粒度に対する集計が行えないという課題がある。【００１３】
本発明は、例えば、プローブデータの集計において、精細な空間的粒度による集計を可能とし、かつ、プローブデータの持つ情報量の損失を抑制することで精度の高い集計を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】
【００１４】
本発明の一の態様に係るプローブデータ処理装置は、
特定の事象を観測するプローブにより生成され観測位置と観測値とを示す複数のプローブデータを記憶装置に記録するデータ記録部と、
複数の領域に分割された地理範囲内に存在する地理要素と前記複数の領域のそれぞれとの間の距離に応じて定められるフィルタ係数を、前記複数の領域のそれぞれに対応付けて記憶装置に記録するフィルタ係数記録部と、
前記データ記録部により記録された複数のプローブデータを記憶装置から読み取り、前記複数の領域の中から、当該複数のプローブデータのそれぞれが示す観測位置に対応する領域を選択し、選択した領域ごとに、その領域に対応付けて前記フィルタ係数記録部により記録されたフィルタ係数を記憶装置から読み取り、当該フィルタ係数により、当該複数のプローブデータのそれぞれが示す観測値を重み付けし、重み付けした観測値を集計するフィルタ演算処理部とを備える。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の一の態様では、複数のプローブデータのそれぞれが示す観測位置に対応する領域ごとに、その領域と、ある地理要素との間の距離に応じて定められるフィルタ係数により、当該複数のプローブデータのそれぞれが示す観測値を重み付けした上で観測値を集計するため、プローブデータの集計において、精細な空間的粒度による集計が可能になり、かつ、プローブデータの持つ情報量の損失を抑制することで精度の高い集計が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施の形態１に係るプローブデータ処理システムの構成を示すブロック図。
【図２】実施の形態１に係るプローブデータの記録例を示す図。
【図３】実施の形態１に係る地図情報の記録例を示す図。
【図４】実施の形態１に係るフィルタ係数の大きさを濃淡で表した例を示す図。
【図５】実施の形態１に係るフィルタ係数の記録例を示す図。
【図６】実施の形態１に係るプローブデータ処理装置のハードウェア構成の一例を示す図。
【図７】実施の形態１に係るプローブデータ処理装置の動作を示すフローチャート。
【図８】実施の形態１に係るプローブデータ処理装置の動作を示すフローチャート。
【図９】実施の形態１に係るプローブデータ処理装置の動作を示すフローチャート。
【図１０】従来技術の課題を示す図。
【図１１】従来技術の課題を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。
【００１８】
実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係るプローブデータ処理システム１００の構成を示すブロック図である。
【００１９】
図１において、プローブデータ処理システム１００は、プローブ１０１、プローブデータ処理装置１０２、プローブデータ利用サーバ１０３を備える。
【００２０】
プローブ１０１は、特定の事象を観測してプローブデータを生成し、生成したプローブデータをプローブデータ処理装置１０２に送信する。プローブデータは、プローブ１０１が特定の事象を観測した位置（即ち、観測位置）と、プローブ１０１が特定の事象を観測して得た観測値と、プローブ１０１が特定の事象を観測した地理要素（即ち、観測地）の属性とを示すデータである。
【００２１】
プローブデータ処理装置１０２は、１つ又は複数のプローブ１０１から送信された複数のプローブデータを受信し、受信した複数のプローブデータを集計して、集計結果をプローブデータ利用サーバ１０３に提供する。
【００２２】
プローブデータ利用サーバ１０３は、プローブデータ処理装置１０２から提供された複数のプローブデータの集計結果を用いてサービスを提供する。
【００２３】
一例として、道路（地理要素の例）を走行する車両をプローブ１０１とすることができる。
【００２４】
この場合、プローブ１０１である車両は、予め定められたタイミングで、あるいは、予め定められた地点で、車両の速度や道路の渋滞等（特定の事象の例）を観測する。車両は、車両の速度や道路の渋滞等を観測する度に、現在位置の緯度経度（観測位置の例）、車両の速度や道路の渋滞度等（観測値の例）、車両が走行中の道路の車線方向や道路種別等（観測地の属性の例）を示すプローブデータを生成する。
【００２５】
プローブデータ処理装置１０２は、１つ又は複数の車両から複数のプローブデータを収集し、収集した複数のプローブデータを集計して、集計結果をプローブデータ利用サーバ１０３に提供する。
【００２６】
プローブデータ利用サーバ１０３は、プローブデータ処理装置１０２による複数のプローブデータの集計結果を用いて道路情報案内サービス等を提供する。
【００２７】
他の例として、サーバルームのラック（地理要素の例）に設置されたサーバコンピュータをプローブ１０１とすることができる。
【００２８】
この場合、プローブ１０１であるサーバコンピュータは、予め定められたタイミングで、処理速度や周囲の温度等（特定の事象の例）を観測する。サーバコンピュータは、処理速度や周囲の温度等を観測する度に、サーバルーム及びラックの識別番号（観測位置の例）、処理速度や周囲の温度等（観測値の例）、サーバルームの空調の設定温度等（観測地の属性の例）を示すプローブデータを生成する。
【００２９】
プローブデータ処理装置１０２は、複数のサーバコンピュータから複数のプローブデータを収集し、収集した複数のプローブデータを集計して、集計結果をプローブデータ利用サーバ１０３に提供する。
【００３０】
プローブデータ利用サーバ１０３は、プローブデータ処理装置１０２による複数のプローブデータの集計結果を用いてサーバ監視制御サービス等を提供する。
【００３１】
他の例として、電信柱（地理要素の例）に設置された設備機器をプローブ１０１とすることができる。
【００３２】
この場合、プローブ１０１である設備機器は、予め定められたタイミングで、設備機器の稼働状況等（特定の事象の例）を観測する。設備機器は、設備機器の稼働状況等を観測する度に、電信柱の所在位置の緯度経度（観測位置の例）、設備機器の稼働状況等（観測値の例）を示すプローブデータを生成する。このプローブデータは、さらに、電信柱の何らかの属性（観測地の属性の例）を示すものであってもよい。
【００３３】
プローブデータ処理装置１０２は、複数の設備機器から複数のプローブデータを収集し、収集した複数のプローブデータを集計して、集計結果をプローブデータ利用サーバ１０３に提供する。
【００３４】
プローブデータ利用サーバ１０３は、プローブデータ処理装置１０２による複数のプローブデータの集計結果を用いて遠隔保守サービス等を提供する。
【００３５】
なお、上記以外の様々な移動体、機器等をプローブ１０１とすることができる。
【００３６】
以下では、主に車両をプローブ１０１とする例を用いて本実施の形態について説明するが、他の例を適用した場合でもプローブ１０１、プローブデータ処理装置１０２、プローブデータ利用サーバ１０３の基本的な構成及び動作は同じである。
【００３７】
プローブ１０１は、センサ類１１０、データ送信部１１１を備える。
【００３８】
センサ類１１０は、特定の事象として、位置や速度、進行方向等の物理量や、路面状況や渋滞度合い等の推定量を計測する。
【００３９】
データ送信部１１１は、センサ類１１０によって計測されたデータを任意の通信手段によって、プローブデータ処理装置１０２へ送信する。データ送信部１１１は、予めプローブデータ処理装置１０２との間で決められた条件に従って、例えば一定間隔又はイベント発生時等にプローブデータを送信する。
【００４０】
プローブデータ処理装置１０２は、データ受信部１２０、データ記録部１２１、地図情報記録部１２２、フィルタ設計情報記録部１２３、フィルタ係数算出部１２４、フィルタ係数記録部１２５、フィルタ演算処理部１２６、集計結果記録部１２７、データ要求応答部１２８を備える。
【００４１】
図１には示していないが、プローブデータ処理装置１０２は、処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置等のハードウェアを備える。ハードウェアはプローブデータ処理装置１０２の各部によって利用される。例えば、処理装置は、プローブデータ処理装置１０２の各部でデータや情報の演算、加工、読み取り、書き込み等を行うために利用される。記憶装置は、そのデータや情報を記憶するために利用される。また、入力装置は、そのデータや情報を入力するために、出力装置は、そのデータや情報を出力するために利用される。
【００４２】
データ受信部１２０は、プローブ１０１のデータ送信部１１１から送信されたプローブデータを受信する。
【００４３】
データ記録部１２１は、データ受信部１２０で受信したプローブデータを記憶装置に記録する。データ記録部１２１は、データ受信部１２０で受信した全てのプローブデータを永続的に記録可能であることが望ましいが、集計結果記録部１２７の更新に必要な情報のみを一時的に保持してもよい。図２にプローブデータの記録例を示す。プローブデータは、少なくとも、地図情報と照合するための値を格納する地図データと、集計対象とする値を格納する集計対象データからなる。地図データに記録される情報は、地図情報記録部１２２により記録されている情報を含むことが望ましいが、フィルタ係数算出部１２４により補完可能な範囲において、必ずしも全ての情報を含む必要はない。
【００４４】
地図情報記録部１２２は、プローブデータを集計するための地図情報を記憶装置に記録する。ここで、地図情報とは、３次元空間内の位置や方位に限らず、集計の条件として利用可能な任意の変数を意味する。例えば、車両によるプローブ１０１と道路との対応付けにより集計を行う場合においては、道路を構成する位置情報に加えて、各地点において許容される速度や進行方向といった交通制約情報、高速道路か一般道かといった道路種別情報等を含む。図３に地図情報の記録例を示す。
【００４５】
フィルタ設計情報記録部１２３は、フィルタ係数を算出するためのパラメータを記憶装置に記録する。
【００４６】
フィルタ係数算出部１２４は、地図情報記録部１２２により記録された地図情報に対して、フィルタ設計情報記録部１２３により記録されたパラメータを用いてフィルタ係数を処理装置により算出する。フィルタ係数は、プローブデータと地図情報との距離によって算出され、プローブデータを集計する際に重み係数として用いられる。ここで、距離とは、数学的にはノルムとして定義される一般的な多次元空間内の距離を意味しており、ユークリッド距離のような特定の尺度に限定されないことは、地図情報の定義からも明らかである。例えば、以下のようなフィルタ係数算出式を用いることができる。
【数１】
0005697810.tif 000002
【００４７】
図４に道路からの２次元距離を基に算出されたフィルタ係数の大きさを濃淡で表した例を示す。このようなフィルタ係数の設定により、道路から外れたプローブデータも集計対象に加えるとともに、道路から遠い点の寄与を抑制する効果を得ることができる。
【００４８】
フィルタ係数記録部１２５は、フィルタ係数算出部１２４において算出されたフィルタ係数を記憶装置に記録する。図５にフィルタ係数の記録例を示す。フィルタ係数の算出は全ての地点ＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｅｒ）に対して距離を計算する必要があるため、計算負荷が高い。このため、地図情報をグリッド化して切り分けたうえで、各グリッドにおけるフィルタ係数を事前に算出して記録することで、フィルタ演算にかかる計算負荷を軽減する効果を得ることができる。フィルタ係数記録部１２５においては、照合を高速化するために、フィルタ係数に閾値を設けて距離が一定以上のグリッドについては記録対象から除外することや、照合時のヒット率を高めるためにフィルタ係数の小さい順に並べ替えて記録する、あるいは、二分木形式による記録方式等を採用することが望ましい。ただし、フィルタ係数記録部１２５は、フィルタ係数算出処理の繰返しを省略することを目的とするものであるため、地図情報、又は、プローブデータの密度が十分に小さい場合には、フィルタ係数記録部１２５を備えずに、都度フィルタ係数を算出する構成としてもよい。この場合は、前述したフィルタ係数算出式におけるフィルタ係数算出対象地点を集計対象プローブデータに置き換えることで、プローブデータに対応したフィルタ係数を算出する。
【００４９】
フィルタ演算処理部１２６は、データ記録部１２１により記録されたプローブデータに対して、フィルタ係数記録部１２５により記録されたフィルタ係数から当該プローブデータに対応するフィルタ係数を抽出し、これを用いて集計処理を処理装置により実施する。フィルタ演算は、距離を重みとした任意の演算であってよい。例えば、平均値や分散といった統計量の算出や、サンプル分布の推定、回帰による予測等を含む。例えば、以下のようなフィルタ演算式により平均値を算出することができる。
【数２】
0005697810.tif 000003
【００５０】
集計結果記録部１２７は、フィルタ演算処理部１２６によって算出された集計処理結果を記憶装置に記録する。
【００５１】
データ要求応答部１２８は、プローブデータ利用サーバ１０３の問い合わせに対して、集計結果記録部１２７により記録された集計結果を提供する。
【００５２】
上記のように、本実施の形態において、データ記録部１２１は、プローブ１０１の一例である車両により生成され観測位置（例えば、現在位置の緯度経度）と観測値（例えば、車両の速度、道路の渋滞度）とを示す複数のプローブデータを記憶装置に記録する。フィルタ係数記録部１２５は、複数の領域（例えば、グリッド）に分割された地理範囲内に存在する地理要素の一例である道路と上記複数の領域のそれぞれとの間の距離に応じて定められるフィルタ係数を、上記複数の領域のそれぞれに対応付けて記憶装置に記録する。フィルタ演算処理部１２６は、データ記録部１２１により記録された複数のプローブデータを記憶装置から読み取り、上記複数の領域の中から、当該複数のプローブデータのそれぞれが示す観測位置に対応する領域を選択する。フィルタ演算処理部１２６は、選択した領域ごとに、その領域に対応付けてフィルタ係数記録部１２５により記録されたフィルタ係数を記憶装置から読み取る。フィルタ演算処理部１２６は、当該フィルタ係数により、当該複数のプローブデータのそれぞれが示す観測値を重み付けし、重み付けした観測値を集計する。
【００５３】
本実施の形態によれば、プローブデータの観測値を、道路とプローブデータの観測地点（観測位置に対応する領域）との間の距離に応じたフィルタ計数により重み付けするため、プローブデータの集計において、精細な空間的粒度による集計が可能になり、かつ、プローブデータの持つ情報量の損失を抑制することで精度の高い集計が可能になる。
【００５４】
また、本実施の形態において、データ記録部１２１は、観測位置と観測値とのほか、観測地の属性（例えば、車線方向、道路種別、又は、これらの組み合わせ）を示す複数のプローブデータを記録する。フィルタ係数記録部１２５は、道路と上記複数の領域のそれぞれとの間の距離のほか、道路の属性と複数の属性（例えば、車線方向が東西南北のいずれであるか、道路種別が高速道路か一般道か）のそれぞれとの間の距離に応じて定められるフィルタ係数を、上記複数の領域のそれぞれと上記複数の属性のそれぞれとの組み合わせに対応付けて記録する。フィルタ演算処理部１２６は、データ記録部１２１により記録された複数のプローブデータを記憶装置から読み取り、上記複数の領域の中から、当該複数のプローブデータのそれぞれが示す観測位置に対応する領域を選択するほか、上記複数の属性の中から、当該複数のプローブデータのそれぞれが示す観測値の属性に一致する属性を選択する。フィルタ演算処理部１２６は、選択した領域と属性との組み合わせごとに、その組み合わせに対応付けてフィルタ係数記録部１２５により記録されたフィルタ係数を読み取る。フィルタ演算処理部１２６は、当該フィルタ係数により、当該複数のプローブデータのそれぞれが示す観測値を重み付けし、重み付けした観測値を集計する。
【００５５】
本実施の形態によれば、プローブデータの観測値を、道路とプローブデータの観測地点との間の地理的な距離だけでなく、道路の属性とプローブデータの観測地点の属性との間の数学的な距離に応じたフィルタ計数により重み付けするため、プローブデータの集計において、より精度の高い集計が可能になる。
【００５６】
なお、フィルタ演算処理部１２６は、読み取った複数のプローブデータの中に、車両の速度の観測値が道路の制限速度を超えているプローブデータがあれば、そのプローブデータについては、読み取ったフィルタ係数を増大させた上で観測値を重み付けしてもよい。この場合、制限速度オーバーの車両からの観測結果の影響を抑え、より適切な集計結果を得ることができる。
【００５７】
フィルタ係数記録部１２５は、道路との間の距離が一定以上の領域については、フィルタ係数を記録対象から除外してもよい。この場合、測位精度の低い（あるいは測位機能に不具合がある）車両からの観測結果の影響を抑え、より精度の高い集計結果を得ることができる。
【００５８】
フィルタ演算処理部１２６は、上記複数の領域のうち、フィルタ係数記録部１２５により記録されたフィルタ係数が小さい領域から順番に、読み取った複数のプローブデータのそれぞれが示す観測位置と照合することにより、上記複数の領域の中から、当該複数のプローブデータのそれぞれが示す観測位置に対応する領域を抽出して選択してもよい。この場合、フィルタ演算処理部１２６が各プローブデータの観測地点に対応するフィルタ係数を、より高速に特定することができる。特に、領域と属性との組み合わせの数が膨大になるとき（例えば、図５では緯度＝３５．０、経度＝１３９．０の１つの領域だけで車線方向及び道路種別の異なる組み合わせが４つある）に大きな効果が得られる。
【００５９】
上記複数の領域は、地理的条件に応じて異なる大きさに設定されてもよい。例えば、道路が存在する地理範囲のうち、市街地に相当する部分は郊外に相当する部分よりも細かく分割するといったことが考えられる。この場合、より精度の高い集計結果を得ることができる。
【００６０】
図６は、プローブデータ処理装置１０２のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００６１】
図６において、プローブデータ処理装置１０２は、コンピュータであり、ＬＣＤ９０１（Ｌｉｑｕｉｄ・Ｃｒｙｓｔａｌ・Ｄｉｓｐｌａｙ）、キーボード９０２（Ｋ／Ｂ）、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤＤ９０５（Ｃｏｍｐａｃｔ・Ｄｉｓｃ・Ｄｒｉｖｅ）、プリンタ９０６といったハードウェアデバイスを備えている。これらのハードウェアデバイスはケーブルや信号線で接続されている。ＬＣＤ９０１の代わりに、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ・Ｒａｙ・Ｔｕｂｅ）、あるいは、その他の表示装置が用いられてもよい。マウス９０３の代わりに、タッチパネル、タッチパッド、トラックボール、ペンタブレット、あるいは、その他のポインティングデバイスが用いられてもよい。
【００６２】
プローブデータ処理装置１０２は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ）を備えている。ＣＰＵ９１１は、処理装置の一例である。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３（Ｒｅａｄ・Ｏｎｌｙ・Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ９１４（Ｒａｎｄｏｍ・Ａｃｃｅｓｓ・Ｍｅｍｏｒｙ）、通信ボード９１５、ＬＣＤ９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、プリンタ９０６、ＨＤＤ９２０（Ｈａｒｄ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。ＨＤＤ９２０の代わりに、フラッシュメモリ、光ディスク装置、メモリカードリーダライタ、あるいは、その他の記録媒体が用いられてもよい。
【００６３】
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、ＨＤＤ９２０は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。通信ボード９１５、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５は、入力装置の一例である。また、通信ボード９１５、ＬＣＤ９０１、プリンタ９０６は、出力装置の一例である。
【００６４】
通信ボード９１５は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）等に接続されている。通信ボード９１５は、ＬＡＮに限らず、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ・Ｐｒｏｔｏｃｏｌ・Ｖｉｒｔｕａｌ・Ｐｒｉｖａｔｅ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域ＬＡＮ、ＡＴＭ（Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ・Ｔｒａｎｓｆｅｒ・Ｍｏｄｅ）ネットワークといったＷＡＮ（Ｗｉｄｅ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）、あるいは、インターネットに接続されていても構わない。ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットは、ネットワークの一例である。
【００６５】
ＨＤＤ９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。プログラム群９２３には、本実施の形態の説明において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが含まれている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。ファイル群９２４には、本実施の形態の説明において、「〜データ」、「〜情報」、「〜ＩＤ（識別子）」、「〜フラグ」、「〜結果」として説明するデータや情報や信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」や「〜テーブル」の各項目として含まれている。「〜ファイル」や「〜データベース」や「〜テーブル」は、ＲＡＭ９１４やＨＤＤ９２０等の記録媒体に記憶される。ＲＡＭ９１４やＨＤＤ９２０等の記録媒体に記憶されたデータや情報や信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出、検索、参照、比較、演算、計算、制御、出力、印刷、表示といったＣＰＵ９１１の処理（動作）に用いられる。抽出、検索、参照、比較、演算、計算、制御、出力、印刷、表示といったＣＰＵ９１１の処理中、データや情報や信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
【００６６】
本実施の形態の説明において用いるブロック図やフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示す。データや信号は、ＲＡＭ９１４等のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク（ＣＤ）、ＨＤＤ９２０の磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｃ）、あるいは、その他の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２、信号線、ケーブル、あるいは、その他の伝送媒体により伝送される。
【００６７】
本実施の形態の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜工程」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。即ち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。あるいは、「〜部」として説明するものは、ソフトウェアのみ、あるいは、素子、デバイス、基板、配線といったハードウェアのみで実現されていても構わない。あるいは、「〜部」として説明するものは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、あるいは、ソフトウェアとハードウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されていても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、フレキシブルディスク、コンパクトディスク、磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。即ち、プログラムは、本実施の形態の説明で述べる「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、プログラムは、本実施の形態の説明で述べる「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【００６８】
図７は、プローブデータ処理装置１０２の動作（本実施の形態に係るプローブデータ処理方法、本実施の形態に係るプログラムの処理手順）を示すフローチャートである。
【００６９】
ステップＳ１０１は、事前にフィルタ係数を算出する処理である。この処理は、地図情報に更新があった場合、又は、新たな集計対象を地図情報に追加した場合等に実行される。この処理の詳細については、図８を用いて後で説明する。
【００７０】
ステップＳ１０２は、ステップＳ１０１において算出されたフィルタ係数を用いて、プローブデータを集計する処理である。この処理は、データ要求応答部１２８から、特定の地図情報に対する集計の要求が発せられた場合、又は、集計結果記録部１２７を定期的に更新する場合等に実行される。この処理の詳細については、図９を用いて後で説明する。
【００７１】
以下では、図８を用いて、本実施形態における、フィルタ係数生成処理の動作について説明する。
【００７２】
ステップＳ１１１において、フィルタ係数算出部１２４は、地図情報記録部１２２から、フィルタ係数生成対象となる地図情報を抽出する。
【００７３】
ステップＳ１１２において、フィルタ係数算出部１２４は、ステップＳ１１１において抽出された地図情報に対して、フィルタ設計情報記録部１２３により記録されたパラメータに従って、フィルタ係数を算出する。
【００７４】
ステップＳ１１３において、フィルタ係数算出部１２４は、ステップＳ１１２において算出されたフィルタ係数を、フィルタ係数算出に用いた地図情報と紐付けて、フィルタ係数記録部１２５により記録する。
【００７５】
以下では、図９を用いて、本実施形態における、フィルタ演算実行処理の動作について説明する。
【００７６】
ステップＳ１２１において、フィルタ演算処理部１２６は、フィルタ係数記録部１２５から集計対象となる地図情報に対応するフィルタ係数を抽出する。
【００７７】
ステップＳ１２２において、フィルタ演算処理部１２６は、ステップＳ１２１において抽出された各フィルタ係数に対して、データ記録部１２１から集計の対象となるプローブデータを抽出する。
【００７８】
ステップＳ１２３において、フィルタ演算処理部１２６は、ステップＳ１２１において抽出された各フィルタ係数と、ステップＳ１２２において抽出されたこれに対応するプローブデータの組に対して、フィルタ係数を重みとしたプローブデータの集計処理を実施する。
【００７９】
ステップＳ１２４において、フィルタ演算処理部１２６は、ステップＳ１２３において算出された集計結果を、フィルタ係数に紐付けられた地図情報と紐付けて、集計結果記録部１２７により記録する。
【００８０】
本実施の形態では、プローブデータ処理装置１０２が、フィルタ演算による集計処理を行う。これにより、プローブデータと地図情報の関係に不確定性を含む場合においても、プローブデータの持つ情報量を損なわずに集計を可能とする効果を得ることができると同時に、精細な空間的粒度による集計を可能とする効果を得ることができる。
【００８１】
また、プローブデータ処理装置１０２が、フィルタ係数を事前に算出し記録する。これにより、精細な地図情報に対してもフィルタ演算処理における計算負荷を抑制することを可能とする効果を得ることができる。
【００８２】
以上の動作により、プローブデータの集計において、精細な空間的粒度での集計を可能とし、かつ、プローブデータの持つ情報量の損失を抑制することで精度の高い集計を可能とする効果を得ることができる。
【００８３】
以上説明したように、本実施の形態に係るプローブデータ処理装置１０２は、地図情報とプローブデータを、フィルタ演算により関連付けて集計する。これにより、プローブデータ集計における利便性が高まる。特に、プローブデータを集計する際に、精細な空間的粒度での集計が可能となり、かつ、プローブデータの持つ情報量の損失を抑制することで精度の高い集計が可能となる。
【００８４】
前述したように、プローブデータ処理装置１０２は、フィルタ演算に用いるフィルタ係数を事前に算出し、記録してもよい。
【００８５】
プローブデータ処理装置１０２は、フィルタ係数を記録する際に、利用頻度の低いグリッドを記録対象から除いてもよい。
【００８６】
プローブデータ処理装置１０２は、フィルタ係数を記録する際に、フィルタ係数の小さいグリッドから順番に照合してもよい。
【００８７】
プローブデータ処理装置１０２は、フィルタ係数を記録する際に、二分木により尤度の高いグリッドから順番に照合してもよい。
【００８８】
プローブデータ処理装置１０２は、フィルタ係数を算出する際に、地図情報に基づいてフィルタ係数の算出パラメータを調整してもよい。
【００８９】
プローブデータ処理装置１０２は、例えば、地図情報として少なくとも道路を表す緯度と経度の情報を含む情報を用い、プローブデータとして少なくとも緯度と経度と速度を含むデータを用い、緯度と経度からなる距離をフィルタ係数として速度分布を推定する。
【００９０】
プローブデータ処理装置１０２は、地図情報として制限速度を含む情報を用い、制限速度を超える速度情報を持つプローブデータのフィルタ係数を急速に増大させてもよい。
【００９１】
前述したように、プローブデータ処理装置１０２は、車両の交通情報推定に用いることができる。
【００９２】
この場合、集計処理の対象となる情報は、交通情報である。したがって、データ記録部１２１は、集計対象データとして、車両の速度や、特定道路を通過するのに要した時間、あるいは、車上カメラや発停回数より推定された渋滞度合い等を記録することが望ましい。また、地図データとしては、道路との対応付けが可能となるように、データが計測された地点の緯度と経度、車線の上下を特定するための進行方向等を記録することが望ましい。さらに、集計の精度を向上させるために、高速道路や一般道等の道路の種別や、車種による差異を分離するための車種情報等も記録することが望ましい。
【００９３】
一方で、交通情報は道路に沿って集計されることが自然である。したがって、地図情報記録部１２２は、道路を構成する地点の緯度と経度、車線の上下を特定するための車線方向等を記録することが望ましい。さらに、集計の精度を向上させるために、高速道路や一般道等の道路の種別や、制限速度を超えた車両を集計から除外するための制限速度情報等を記録することが望ましい。
【００９４】
交通情報の集計においては、集計対象の道路条件とプローブデータの収集条件とが一致していることが望ましい。したがって、フィルタ係数算出部１２４においては、上記地図情報を用いて、道路の緯度経度とプローブデータとの距離、車線方向と進行方向の一致度、その他各種道路情報の一致度の重み付けによる距離を算出することが望ましい。また、不適切なデータを集計対象から除外するために、一致度合いが一定以上離れたデータや、制限速度を超えたデータに対しては、距離が急速に増大するような処理を行うことが望ましい。
【００９５】
フィルタ設計情報記録部１２３においては、これらの条件を柔軟に運用できるように、道路ごとにパラメータを指定可能とすることが望ましい。例えば、道路からの距離の判定は、市街地では狭く、郊外では広くとることで、地図精度の高い市街地においては粒度の精細な集計を可能とするとともに、比較的地図精度の低い郊外においては誤差による情報量の損失を抑制することが可能である。
【００９６】
フィルタ演算処理部１２６においては、平均値等の統計量の演算処理が有効である。さらに、交通情報に特有の事情として、信号待ちや右折待ち等の不連続な現象が挙げられる。このため、特に分布推定やヒストグラム算出処理を行うことが望ましい。
【００９７】
以上のような動作により、プローブデータから、交通情報を精細な粒度により推定可能とする効果を得ることができる。
【００９８】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【００９９】
１００  プローブデータ処理システム、１０１  プローブ、１０２  プローブデータ処理装置、１０３  プローブデータ利用サーバ、１１０  センサ類、１１１  データ送信部、１２０  データ受信部、１２１  データ記録部、１２２  地図情報記録部、１２３  フィルタ設計情報記録部、１２４  フィルタ係数算出部、１２５  フィルタ係数記録部、１２６  フィルタ演算処理部、１２７  集計結果記録部、１２８  データ要求応答部、９０１  ＬＣＤ、９０２  キーボード、９０３  マウス、９０４  ＦＤＤ、９０５  ＣＤＤ、９０６  プリンタ、９１１  ＣＰＵ、９１２  バス、９１３  ＲＯＭ、９１４  ＲＡＭ、９１５  通信ボード、９２０  ＨＤＤ、９２１  オペレーティングシステム、９２２  ウィンドウシステム、９２３  プログラム群、９２４  ファイル群。
【図１】
0005697810.tif 000004
【図２】
0005697810.tif 000005
【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】
0005697810.tif 000010
【図８】
0005697810.tif 000011
【図９】
0005697810.tif 000012
【図１０】
0005697810.tif 000013
【図１１】
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