(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報提供対象とする車両の加速度を取得するステップと、
取得した前記加速度の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出するステップと、
算出した前記パワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出するステップと、
前記車両と先行車両との車間距離を検出するステップと、
検出した前記車間距離および台数から、車群の各々の確率密度分布を線形結合して全体の分布を示す確率関数を設定し、該確率関数を用いて前記車間距離の分布を示す車間距離分布を推定するステップと、
推定した前記車間距離分布から共分散の最小値を算出するステップと、
前記共分散の最小値が小さく、車群の変動が小さく、前記傾き極大値が小さく、前記加速度の時間応答の遅れが小さい状態では、前記車間距離がほぼ一定であり、
前記共分散の最小値が大きく、前記車群の変動が大きく、前記傾き極大値が大きく、前記加速度の時間応答の遅れが大きい状態では、前記車間距離が異なる集合が複数存在する、という相関関係から前記車両の前方の車群分布を推定するステップと、
推定した前記車群分布に基づきリアルタイム渋滞予測をおこなうステップと、
前記車両に対して前記リアルタイム渋滞予測の情報を提供するステップと、
を含むサーバ側渋滞解消走行支援方法。
【請求項２】
前記加速度を取得するステップは、前記車両が送信する現在位置情報の経時的な変化または前記車両が送信する速度情報の経時的な変化から、前記加速度を算出して取得することを特徴とする請求項１に記載のサーバ側渋滞解消走行支援方法。
【請求項３】
前記リアルタイム渋滞予測の情報を提供するステップは、前記リアルタイム渋滞予測の情報に基づいて走行目安情報を作成し、該走行目安情報を前記リアルタイム渋滞予測の情報に含めて前記車両に対して提供することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のサーバ側渋滞解消走行支援方法。
【請求項４】
車両において、
前記車両の加速度を取得するステップと、
取得した前記加速度の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出するステップと、
算出した前記パワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出するステップと、
前記車両と先行車両との車間距離を検出するステップと、
検出した前記車間距離および台数から、車群の各々の確率密度分布を線形結合して全体の分布を示す確率関数を設定し、該確率関数を用いて前記車間距離の分布を示す車間距離分布を推定するステップと、
推定した前記車間距離分布から共分散の最小値を算出するステップと、
前記共分散の最小値が小さく、車群の変動が小さく、前記傾き極大値が小さく、前記加速度の時間応答の遅れが小さい状態では、前記車間距離がほぼ一定であり、
前記共分散の最小値が大きく、前記車群の変動が大きく、前記傾き極大値が大きく、前記加速度の時間応答の遅れが大きい状態では、前記車間距離が異なる集合が複数存在する、という相関関係から前記車両の前方の車群分布を推定するステップと、
推定した前記車群分布に基づきリアルタイム渋滞予測をおこなうステップと、
サーバ装置において、
前記リアルタイム渋滞予測の情報を前記車両から取得し、該リアルタイム渋滞予測の情報に基づいて走行目安情報を作成し、該走行目安情報を前記リアルタイム渋滞予測の情報に含めて前記車両に対して提供するステップと、
を含むサーバ側渋滞解消走行支援方法。
【請求項５】
前記リアルタイム渋滞予測の情報を提供するステップは、複数台の前記車両が構成する車群の渋滞形成に影響が大きい車両に対して優先的に前記リアルタイム渋滞予測の情報を提供することを特徴とする請求項１から請求項４の何れか１つに記載のサーバ側渋滞解消走行支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サーバ側渋滞解消走行支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば自車両の加速度と他車両に対する車間距離とに基づき、自車両が渋滞に巻き込まれる可能性を予測し、この予測結果に基づいて自車両が渋滞に巻き込まれることを回避する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特願２０１０−２７８７５４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記従来技術に係る装置によれば、自車両が渋滞に巻き込まれる可能性を予測する演算処理の負荷を低減することが望まれている。
しかも、自車両のみが渋滞回避に対応するだけでは渋滞の抑制または解消が困難であり、自車両が渋滞に巻き込まれることを的確に回避することが困難となる虞がある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、渋滞予測の演算効率を向上させると共に、渋滞の抑制または解消を可能とし、車両が渋滞に巻き込まれることを回避することを支援することが可能なサーバ側渋滞解消走行支援方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決して係る目的を達成するために、本発明の請求項１に係るサーバ側渋滞解消走行支援方法は、情報提供対象とする車両（例えば、実施の形態での車両２）の加速度を取得するステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ１２）と、取得した前記加速度の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出するステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ１３）と、算出した前記パワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出するステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ１４）と、前記車両と先行車両との車間距離を検出するステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ１５）と、検出した前記車間距離および台数から、車群の各々の確率密度分布を線形結合して全体の分布を示す確率関数を設定し、該確率関数を用いて前記車間距離の分布を示す車間距離分布を推定するステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ１６）と、推定した前記車間距離分布から共分散の最小値を算出するステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ１７）と、前記共分散の最小値が小さく、車群の変動が小さく、前記傾き極大値が小さく、前記加速度の時間応答の遅れが小さい状態では、前記車間距離がほぼ一定であり、前記共分散の最小値が大きく、前記車群の変動が大きく、前記傾き極大値が大きく、前記加速度の時間応答の遅れが大きい状態では、前記車間距離が異なる集合が複数存在する、という相関関係から前記車両の前方の車群分布を推定するステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ１８）と、推定した前記車群分布に基づきリアルタイム渋滞予測をおこなうステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ２０）と、前記車両に対して前記リアルタイム渋滞予測の情報を提供するステップ（例えば、実施の形態でのステップＳ２２）と、を含む。
【０００７】
さらに、本発明の請求項２に係るサーバ側渋滞解消走行支援方法では、前記加速度を取得するステップは、前記車両が送信する現在位置情報の経時的な変化または前記車両が送信する速度情報の経時的な変化から、前記加速度を算出して取得する。
【０００８】
さらに、本発明の請求項３に係るサーバ側渋滞解消走行支援方法では、前記リアルタイム渋滞予測の情報を提供するステップは、前記リアルタイム渋滞予測の情報に基づいて走行目安情報を作成し、該走行目安情報を前記リアルタイム渋滞予測の情報に含めて前記車両に対して提供する。
【０００９】
また、本発明の請求項４に係るサーバ側渋滞解消走行支援方法は、車両において、前記車両の加速度を取得するステップと、取得した前記加速度の周波数分析から周波数に対応するパワースペクトルを算出するステップと、算出した前記パワースペクトルの単回帰直線を演算し、所定周波数範囲での当該単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出するステップと、前記車両と先行車両との車間距離を検出するステップと、検出した前記車間距離および台数から、車群の各々の確率密度分布を線形結合して全体の分布を示す確率関数を設定し、該確率関数を用いて前記車間距離の分布を示す車間距離分布を推定するステップと、推定した前記車間距離分布から共分散の最小値を算出するステップと、前記共分散の最小値が小さく、車群の変動が小さく、前記傾き極大値が小さく、前記加速度の時間応答の遅れが小さい状態では、前記車間距離がほぼ一定であり、前記共分散の最小値が大きく、前記車群の変動が大きく、前記傾き極大値が大きく、前記加速度の時間応答の遅れが大きい状態では、前記車間距離が異なる集合が複数存在する、という相関関係から前記車両の前方の車群分布を推定するステップと、推定した前記車群分布に基づきリアルタイム渋滞予測をおこなうステップと、サーバ装置において、前記リアルタイム渋滞予測の情報を前記車両から取得し、該リアルタイム渋滞予測の情報に基づいて走行目安情報を作成し、該走行目安情報を前記リアルタイム渋滞予測の情報に含めて前記車両に対して提供するステップと、を含む。
【００１０】
さらに、本発明の請求項５に係るサーバ側渋滞解消走行支援方法では、前記リアルタイム渋滞予測の情報を提供するステップは、複数台の前記車両が構成する車群の渋滞形成に影響が大きい車両に対して優先的に前記リアルタイム渋滞予測の情報を提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の請求項１に係るサーバ側渋滞解消走行支援方法によれば、複数の車両から加速度を取得し、各車両と先行車両との車間距離を検出して、これらの加速度および車間距離を用いてリアルタイムかつ統括的に渋滞予測の演算を行なうことから、例えば各車両において渋滞予測の演算を行なう場合に比べて、演算効率を向上させることができると共に、渋滞の発生の抑制または解消を可能とし、車両が渋滞に巻き込まれることを回避するタイミングを適切に与えることができる。
さらに、複数の車両に対してリアルタイム渋滞予測の情報を提供することにより、複数の車両で連動して効率的に渋滞の発生の抑制または解消を可能とすることができる。
【００１２】
さらに、本発明の請求項２に係るサーバ側渋滞解消走行支援方法によれば、複数の車両の加速度および各車両と先行車両との車間距離という容易に取得可能な情報を用いることにより、特別な情報を必要とせずに、容易かつリアルタイムに渋滞予測の演算を行なうことができる。
【００１３】
さらに、本発明の請求項３に係るサーバ側渋滞解消走行支援方法によれば、渋滞が発生する可能性あるいは既に渋滞が発生しているか否かに係る情報に加えて、例えば渋滞の発生の抑制または解消、あるいは渋滞に巻き込まれることの回避を支援するための走行目安情報を車両に提供することにより、適切な走行を支援することができる。
【００１４】
また、本発明の請求項４に係るサーバ側渋滞解消走行支援方法によれば、複数の車両に対して走行目安情報を含むリアルタイム渋滞予測の情報を同期的に提供することにより、いずれかの車両で渋滞予測の検知があった場合に、複数の車両で連動して効率的に渋滞の発生の抑制または解消を可能とすることができる。
【００１５】
さらに、本発明の請求項５に係るサーバ側渋滞解消走行支援方法によれば、車群の渋滞形成に影響が大きい車両に対して優先的にリアルタイム渋滞予測の情報を提供することにより、渋滞の発生の抑制または解消、あるいは渋滞に巻き込まれることの回避を適切に支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施の形態に係るサーバ側渋滞解消走行支援方法を実現する情報提供システムの構成図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る加速度スペクトルの例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る確率密度分布の例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る共分散値の分布の例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る共分散最小値と傾き極大値との相間マップの例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る交通密度と交通量の関係の例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る車間距離分布についての共分散最小値の対数と加速度スペクトルについての傾き極大値の対数との相関マップの例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る車両の動作を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態に係るサーバ装置の動作、つまりサーバ側渋滞解消走行支援方法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】
【００１７】
以下、本発明のサーバ側渋滞解消走行支援方法の一実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
本実施の形態によるサーバ側渋滞解消走行支援方法を実現する情報提供システム１は、例えば図１に示すように、情報提供対象である複数の車両２と、これらの複数の車両２と通信可能なサーバ装置３とを備えて構成されている。
【００１８】
車両２は、例えば、車両通信装置１１と、各種センサ１２と、スイッチ１３と、各種アクチュエータ１４と、表示器１５と、スピーカー１６と、車両処理装置１７とを備えて構成されている。
【００１９】
車両通信装置１１は、サーバ装置３の通信装置３１と通信可能であって、サーバ装置３の通信装置３１に対する直接的な無線通信接続または所定の通信網を介した通信接続によって、各種の情報を送受信する。
例えば、所定の通信網は、無線通信用の基地局と、無線通信用の基地局とサーバ装置３とを有線接続するインターネットなどの公衆通信網とを備え、車両２の乗員の携帯電話機や車載通信端末などによって構成される車両通信装置１１から無線通信により発信された情報は、基地局により受信され、この基地局から有線通信によりサーバ装置３へ転送される。
なお、車両２とサーバ装置３との間の通信の形態は、上記形態に限定されず、例えば通信衛星を経由する通信などの他の通信の形態が採用されてもよい。
【００２０】
各種センサ１２は、例えば、車両２の速度を検出する車速センサと、車両２のヨーレートを検出するヨーレートセンサとなどであって、車両２の走行状態に係る検出結果の信号を車両処理装置１７に出力する。
【００２１】
スイッチ１３は、例えば車両２の走行制御に係る各種の信号を車両処理装置１７に出力する。
スイッチ１３から出力される各種の信号は、例えば、運転者によるブレーキペダルやアクセルペダルの操作状態（例えば、操作位置など）に係る信号と、運転者の入力操作に応じて自動的に車両２の走行状態を制御する自動走行制御に係る各種信号（例えば、制御開始や制御停止を指示する信号と、目標車速や先行車両に対する目標車間距離の増減を指示する信号となど）となどである。
【００２２】
各種アクチュエータ１４は、例えば、車両２の駆動力を制御するスロットルアクチュエータと、車両２の減速を制御するブレーキアクチュエータと、車両２の転舵を制御するステアリングアクチュエータとなどであって、車両処理装置１７から出力される制御信号によって駆動制御される。
【００２３】
表示器１５は、例えば、液晶表示画面などの表示画面を備える各種のディスプレイや、フロントウィンドウ上を表示画面とした投影により表示を行なうヘッドアップディスプレイや、各種の灯体などであり、車両処理装置１７から出力される制御信号に応じた表示や点灯または消灯をおこなう。
スピーカー１６は、車両処理装置１７から出力される制御信号に応じて、警報音や音声などを出力する。
なお、表示器１５およびスピーカー１６は、例えばナビゲーション装置などの各種の車載機器に具備されていてもよい。
【００２４】
車両処理装置１７は、例えば、現在位置検出部２１と、車両通信制御部２２と、走行制御部２３と、報知制御部２４とを備えて構成されている。
【００２５】
現在位置検出部２１は、例えば人工衛星を利用して車両２の位置を測定するためのＧＰＳ（Global Positioning System）信号などの測位信号を受信するアンテナ２１ａにより受信された測位信号によって車両２の現在位置を検出する。
【００２６】
車両通信制御部２２は、車両通信装置１１による各種の情報の送受信を制御する。
例えば、車両通信制御部２２は、各種センサ１２の車速センサにより検出された車両２の速度の情報および現在位置検出部２１により検出された車両２の現在位置の情報を車両通信装置１１からサーバ装置３の通信装置３１に送信する。
また、例えば、車両通信制御部２２は、サーバ装置３の通信装置３１から送信されて車両通信装置１１により受信されたリアルタイム渋滞予測の情報および走行目安情報を取得して、走行制御部２３および報知制御部２４に出力する。
【００２７】
走行制御部２３は、車両通信制御部２２から出力されるサーバ装置３において作成されたリアルタイム渋滞予測の情報および走行目安情報と、スイッチ１３から出力される各種の信号と、各種センサ１２から出力される車両２の走行状態に係る検出結果の信号とに基づき、例えばスロットルアクチュエータとブレーキアクチュエータとステアリングアクチュエータとを駆動制御することによって、車両２の走行を制御する。
【００２８】
例えば、走行制御部２３は、スイッチ１３から出力される信号に応じて、自動走行制御の実行を開始または停止したり、自動走行制御での目標車速や目標車間距離の設定や変更を行なう。
【００２９】
また、例えば、走行制御部２３は、サーバ装置３において作成されたリアルタイム渋滞予測の情報において車両２の進行方向前方に渋滞が発生する可能性が高いこと（あるいは、既に渋滞が発生していることなど）が示されている場合には、車両２が渋滞を回避するようにして、さらには車両２の後続車両が渋滞を起こし難いようにして、あるいは、車両２の周辺の渋滞を解消するようにして、必要とされる目標車速や目標車間距離を設定したり、車両２の走行状態を変更する。
そして、これらの目標車速や目標車間距離を維持するような自動走行制御（例えば、実際の車速を目標車速に一致させる定速走行制御や、他車両（例えば、先行車両など）に対する実際の車間距離を目標車間距離に一致させる車間距離制御（例えば、追従走行制御など）を行なう。
【００３０】
また、例えば、走行制御部２３は、サーバ装置３において作成された走行目安情報に応じて、車両２が渋滞を回避するようにして、さらには車両２の後続車両が渋滞を起こし難いようにして、あるいは、車両２の周辺の渋滞を解消するようにして、必要とされる目標車速や目標車間距離を設定したり、車両２の走行状態を変更する。
【００３１】
報知制御部２４は、サーバ装置３において作成されたリアルタイム渋滞予測の情報および走行目安情報に基づき、表示器１５とスピーカー１６とを制御することによって、各種の報知動作を制御する。
【００３２】
例えば、報知制御部２４は、サーバ装置３において作成されたリアルタイム渋滞予測の情報において車両２の進行方向前方に渋滞が発生する可能性が高いこと（あるいは、既に渋滞が発生していることなど）が示されている場合には、例えば、表示器１５の表示画面での表示や灯体の点灯または消灯などを制御して、また、スピーカー１６からの警報音や音声などの出力を制御して、これらの渋滞に係る情報を報知する。
【００３３】
また、例えば、報知制御部２４は、サーバ装置３において作成されたリアルタイム渋滞予測の情報または走行目安情報に応じて、車両２が渋滞を回避するようにして、さらには車両２の後続車両が渋滞を起こし難いようにして、あるいは、車両２の周辺の渋滞を解消するようにして、必要とされる運転操作の指示（例えば、先行車両に対する車間距離の増大や加速動作の抑制など）を報知する。
【００３４】
サーバ装置３は、例えば、通信装置３１と、処理装置３２とを備えて構成されている。
通信装置３１は、車両２の車両通信装置１１と通信可能であって、車両２の車両通信装置１１に対する直接的な無線通信接続または所定の通信網を介した通信接続によって、各種の情報を送受信する。
【００３５】
例えば、所定の通信網は、無線通信用の基地局と、無線通信用の基地局とサーバ装置３とを有線接続するインターネットなどの公衆通信網とを備え、通信装置３１から有線通信により発信されるリアルタイム渋滞予測の情報および走行目安情報は、基地局により受信され、この基地局から無線通信により車両２へ転送される。
【００３６】
処理装置３２は、例えば、通信制御部３３と、加速度検出部３４と、周波数分析部３５と、単回帰直線算出部３６と、傾き極大値算出部３７と、先行車両検知部３８と、車間距離検出部３９と、車間距離分布推定部４０と、共分散最小値算出部４１と、相間演算部４２と、地図データ記憶部４３と、渋滞予測部４４とを備えて構成されている。
【００３７】
通信制御部３３は、通信装置３１による各種の情報の送受信を制御する。
例えば、通信制御部３３は、後述する渋滞予測部４４により作成されたリアルタイム渋滞予測の情報および走行目安情報を通信装置３１から車両２の車両通信装置１１に送信する。
また、例えば、通信制御部３３は、車両２の車両通信装置１１から送信されて通信装置３１により受信された車両２の速度の情報および現在位置の情報を取得して、加速度検出部３４および先行車両検知部３８に出力する。
【００３８】
加速度検出部３４は、通信制御部３３から出力される車両２において検出された速度の情報または現在位置の情報に基づき、例えば速度の経時的な変化または現在位置の経時的な変化から、車両２の加速度を検出する。
【００３９】
周波数分析部３５は、加速度検出部３４により検出された車両２の加速度に対して周波数分析を行ない、周波数に対応するパワースペクトルを算出する。
例えば、２つの異なる適宜の走行状態において加速度検出部３４により検出された車両２の加速度に対して周波数分析が行なわれることで、図２（Ａ），（Ｂ）に示すようなパワースペクトルとして周波数に対応した加速度スペクトル５１，５３が算出される。
【００４０】
単回帰直線算出部３６は、周波数分析部３５により算出されたパワースペクトルにおいて単回帰直線を算出する。
例えば、図２（Ａ），（Ｂ）に示す加速度スペクトル５１，５３に対して、単回帰直線５２，５４が算出される。
【００４１】
傾き極大値算出部３７は、単回帰直線算出部３６により算出された単回帰直線に対して、所定周波数範囲での単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出する。
【００４２】
例えば、傾き極大値算出部３７は、図２（Ａ），（Ｂ）に示す単回帰直線５２，５４に対して、所定周波数範囲Ｙ（例えば、数秒から数分の時間範囲に対応する周波数範囲であって、０〜０．５Ｈｚなど）でのスペクトル値の変化Ｘに基づき、傾きα１，α２（＝Ｙ／Ｘ）を算出する。
【００４３】
先行車両検知部３８は、例えば、通信制御部３３により取得された複数の車両２の現在位置の情報に基づき、各車両２の進行方向前方に存在する先行車両を検知する。
車間距離検出部３９は、先行車両検知部３８により検知された各車両２の先行車両に対して車間距離を検出する。
【００４４】
車間距離分布推定部４０は、車間距離検出部３９により検出された各車両２の先行車両に対する車間距離と、複数の車両２の検出台数（例えば、通信制御部３３により現在位置の情報が取得された車両２の台数など）とに基づき、車間距離分布を推定する。
【００４５】
例えば、車間距離分布推定部４０は、車間距離と車両台数の情報から適宜の車両２の前方での車群（すなわち、車間距離が比較的緻密な複数の車両２の集合）が検知される場合、変分ベイズなどの分布推定法を用いて各車群に対してガウス分布（確率密度分布）を適用する。
例えば２つの車群が検知される場合は、２つの車群を２つのガウス分布を線形結合した分布として捉えることができ、例えば図３に示すように、２つのガウス分布を表わす確率関数Ｐ１（Ｘ）、Ｐ２（Ｘ）の和（重ね合わせ）として全体の分布を表す確率関数Ｐ（Ｘ）を得る。
【００４６】
ここで、ガウス分布（確率関数）をＮ（ｘ｜μ，Σ）で表すと、図３に例示されるような複数のガウス分布の重ね合わせは、下記数式（１）に示すように記述される。
【００４７】
【数１】
0005667944.tif 000002
【００４８】
なお、上記数式（１）において、例えば任意の自然数ｋに対して、期待値（平均値）μｋは密度が最も高い位置を表す。共分散値（行列）Σｋは、分布のゆがみ、すなわち期待値μｋからどの方向に離れると密度がどのように減るかを表す。ガウス分布の混合係数（混合比）πｋ（０≦πｋ≦１）は、各ガウス分布がどれだけ寄与しているかの割合を表し、いわゆる確率とされている。
【００４９】
共分散最小値算出部４１は、例えば上記した確率関数Ｐ（Ｘ）から得られる尤度関数が最大となるパラメータ（共分散）を求めるために変分ベイズなどを用いて算出処理をおこなう。
例えば、共分散最小値算出部４１は、図３で例示されるような複数のガウス分布の重ね合わせとして得られる確率関数Ｐ（Ｘ）に対しては、各ガウス分布に対して共分散値Σｋを算出する。そして、各ガウス分布に対して得られた複数の共分散値Σｋの最小値を算出する。
【００５０】
例えば図４（Ａ）に示すような共分散値Σｋの分布のグラフ５６は、共分散値Σｋに係る変数δ＝０においてシャープなグラフとなっており、車群の変動が無い、すなわち車間距離がほぼ一定の走行状態にあることを示唆している。
一方、図４（Ｂ）に示すような共分散値Σｋの分布は、共分散値Σｋに係る変数δの負の領域の値δ１でピークを持つグラフ５７と正の領域の値δ２でピークを持つグラフ５８の２つのグラフにより構成されている。各グラフ５７、５８は共分散値Σｋに係る変数δに対して所定の変動幅を有しており、車群の変動が有る、言い換えれば車間距離が異なる車両２の集合が複数存在することを示唆している。
そして、例えば図４（Ａ）において、共分散値Σｋの最小値（共分散最小値）はほぼゼロとなり、例えば図４（Ｂ）において、共分散値Σｋの最小値は２つの値δ１，δ２のうち小さいほうの値δ１となる。
【００５１】
相関演算部４２は、傾き極大値算出部３７により算出された傾き極大値と、共分散最小値算出部４１によって算出された共分散最小値との相関マップを作成する。
例えば図５に示す傾き極大値と共分散最小値との相関マップのイメージ（概念）図では、横（Ｘ）軸を共分散最小値Ｘとし、縦（Ｙ）軸を傾き極大値Ｙとして、変数（Ｘ、Ｙ）の相関をマッピングしている。
【００５２】
例えば図５に示す相関マップでは、２つの領域５９，６０が示されており、２つの領域５９，６０が重なっている境界領域６１が存在している。領域５９は比較的共分散最小値が小さく、車群の変動が小さい状態、言い換えれば車間距離が比較的一定しているような状態に相当する。逆に領域６０は比較的共分散最小値が大きく、車群の変動が大きい状態、言い換えれば車間距離が異なる車の集合が複数存在する状態に相当する。
境界領域６１は、車群の変動が小さい状態から大きい状態へ遷移する領域であり、この境界領域６１に相当する車群の状態を定量的に見出すことによって、渋滞予測をおこなうことができる。
【００５３】
例えば図６に示すような交通密度と交通量の関係を示す図において、グラフの横（Ｘ）軸は、適宜の車両２から所定距離内に存在する他の車両２の台数を意味する交通密度であり、この交通密度の逆数が車間距離に相当する。縦（Ｙ）軸は所定位置を通過する車両数を意味する交通量である。
例えば図６に示すような交通密度と交通量の関係を示す図は、いわば車両２の流れを意味する交通流を表わしていると捉える事ができる。
【００５４】
図６で例示される交通流は、大きく４つの状態（領域）に区分けすることができる。
第１の状態は、渋滞が発生する可能性が低い自由流の状態であって、ここでは一定以上の加速度および車間距離が確保可能である。
第２の状態は、車両２の制動状態と加速状態が混合する混合流の状態である。この混合流の状態は、渋滞流に移行する前の状態であって、運転者による運転の自由度が低下して、交通密度の増大（車間距離の縮小）によって渋滞流へと移行する確率が高い状態である。
第３の状態は、渋滞を示す渋滞流の状態である。
第４の状態は、自由流の状態から混合流の状態へ移行する間に存在する遷移状態である臨界領域である。この臨界領域は、自由流に比べて交通量および交通密度が高い状態であって、交通量の低下と交通密度の増大（車間距離の縮小）によって混合流へと移行する状態である。なお、臨界領域は、準安定流、メタ安定流と呼ばれることもある。
【００５５】
そして、例えば図５に示される領域５９は、例えば図６に示される自由流および臨界領域を含むことになり、例えば図５に示される領域６０は、例えば図６に示される混合流および渋滞流の状態を含むことになる。
したがって、例えば図５に示される境界領域は、例えば図６に示される臨界領域と混合流の状態との双方を含む境界状態であり、例えば図６に示される臨界領域の境界とされる。
この臨界領域の境界を含む臨界領域を定量的に把握することによって、混合流の状態への移行を抑制して渋滞の発生を防ぐことが可能である。
【００５６】
以下に、例えば車間距離分布についての共分散最小値の対数と加速度スペクトルについての傾き極大値の対数との相関マップを示す図７（Ａ），（Ｂ）を参照しながら臨界領域の定量化について説明する。
図７（Ａ）は図６に示される交通流のマップを簡略化して描いた図であり、図７（Ｂ）は共分散最小値の対数と傾き極大値の対数との相関マップを示す。
図７（Ｂ）に示される共分散最小値の対数と傾き極大値の対数は、傾き極大値算出部３７により算出された傾き極大値と共分散最小値算出部４１によって算出された共分散最小値との対数値として算出され、臨界領域における相転移状態のパラメータ化を描写したものである。
【００５７】
例えば図７（Ｂ）において、領域６２は図７（Ａ）に示される臨界領域を含み、領域６３は図７（Ａ）に示される混合流の状態を含む。臨界線６４は、これを越えて混合流の状態へ移行すると渋滞に至ってしまう可能性が高い臨界点を意味する。各領域６２，６３の境界領域６５は臨界線６４直前の臨界領域の境界に相当する。
なお、図７（Ｂ）に例示される相関マップは処理装置３２内のメモリに格納される。
【００５８】
渋滞予測部４４は、相関演算部４２によって作成された相関マップにおいて、臨界領域の境界の状態が存在するか否かを判定し、この判定結果に応じてリアルタイム渋滞予測の情報を作成する。さらに、相関マップにおいて、臨界領域の境界の状態が存在する場合には、渋滞への移行を阻止すべく、地図データ記憶部４３に記憶されている地図データを参照して、走行目安情報を作成する。
【００５９】
リアルタイム渋滞予測の情報は、渋滞が発生する可能性あるいは既に渋滞が発生しているか否かに係る情報であって、例えば、相関マップにおいて臨界領域の境界の状態が存在する場合に対応して、渋滞が発生する可能性（渋滞予兆度）が所定の閾値よりも高いことを示し、相関マップにおいて臨界領域の境界の状態が存在しない場合に対応して、渋滞が発生する可能性（渋滞予兆度）が所定の閾値よりも低いことを示す。
【００６０】
渋滞予兆度は、例えば傾き極大値算出部３７により算出された傾き極大値に応じたパラメータであって、車両２の進行方向前方において渋滞となる可能性が高い場合に大きくなり、可能性が低い場合に小さくなる。
また、渋滞予兆度の大小を判定する所定の閾値については、任意の値を定めることができるが、一般的に（１／ｆ）ゆらぎ特性として知られている「−４５度」を所定の閾値とすることができる。
【００６１】
例えば、単回帰直線算出部３６により算出された単回帰直線に対して、傾きαが小さい場合は、先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が小さい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが小さく、車間距離が長くなって車群が形成され難い、すなわち渋滞に至る可能性が小さい場合に相当する。この場合、渋滞予兆度は小さな値をとる。
逆に、傾きαが大きい場合は、先行車両から受ける衝撃波（振動、ゆらぎ）が大きい場合に相当し、先行車両に対する反応遅れが大きく、車群が密になりやすく、すなわち渋滞に至る可能性が大きい場合に相当する。この場合、渋滞予兆度は大きな値をとる。
なお、ここで言う衝撃波（振動、ゆらぎ）とは、各車両２が加速および減速の動作を繰り返すことにより、この動作（前後の動き）を後方の車両２に一種の振動として伝播させることを意味する。
【００６２】
したがって、渋滞予測部４４は、単回帰直線算出部３６により算出された単回帰直線の傾きαの大きさ、より具体的には、傾き極大値算出部３７によって算出された傾き極大値に応じて渋滞予兆度を算出する。
例えば、渋滞予測部４４は、傾き極大値（ｘ）と渋滞予兆度（ｙ）との関係を示す関数（例えば、ｙ＝ａｘ＋ｂなど）を予め求めておき、傾き極大値算出部３７によって算出された傾き極大値（ｘ）に対する渋滞予兆度（ｙ）を算出する。
なお、渋滞予測部４４は、傾き極大値と対応する渋滞予兆度の値との関係を予め作成してテーブルとしてメモリに格納しておき、算出された傾き極大値に対する渋滞予兆度をそのテーブルを参照して求めることもできる。
【００６３】
そして、例えば渋滞が発生する可能性（渋滞予兆度）が所定の閾値よりも高いことを示すリアルタイム渋滞予測の情報がサーバ装置３から車両２に送信されると、車両２の表示器１５やスピーカー１６において渋滞が発生する可能性が高いことを示す各種の報知動作が行なわれる。
例えば表示器１５では、渋滞発生の有無を示す２色信号（青色と赤色など）の表示が切り替えられたり、渋滞発生を示す単色の灯体の点灯や点滅が行なわれたり、渋滞発生を示す警報メッセージの出力が行なわれる。
例えばスピーカー１６では、渋滞発生を示す警報音や警報音声の出力が行なわれる。  
【００６４】
また、走行目安情報は、図７に例示される混合流への移行を未然に阻止することを可能とするために車両２の走行制御に用いられたり、車両２の表示器１５やスピーカー１６から運転者に報知される情報である。
例えば、走行目安情報は、車両２において渋滞回避さらには渋滞解消に必要とされる自動走行制御での目標車速や目標車間距離の情報や、先行車両に対する車間距離の増大や加速動作の抑制などの所定の運転操作の情報や、車両２に対する経路探索や経路誘導の情報などである。
そして、走行目安情報がサーバ装置３から車両２に送信されると、走行目安情報の内容が表示器１５やスピーカー１６から運転者に報知されたり、走行目安情報の内容を実現するようにして自動走行制御に用いられる。
【００６５】
なお、渋滞予測部４４は、リアルタイム渋滞予測の情報および走行目安情報を車両２に
送信する際に、相互に渋滞形成に影響を及ぼすと考えられる一定範囲内の車両２の群（車群）に対して、一定の車両２にのみ各情報を提供する。
例えば、渋滞予測部４４は、１つの渋滞を形成しているとみなせる所定距離範囲（例えば、渋滞解消行動を採用して効果が生じる数百メートル程度など）内の車群のみを対象として、さらに、上記所定距離範囲内の所定割合（例えば、１０％〜３０％程度）の台数の車両２のみを対象として、あるいは、渋滞予兆度が所定の閾値よりも大きい車両２のうち渋滞予兆度が高いものを上位から優先的に対象として、各情報を提供する。
【００６６】
本実施の形態による情報提供システム１は上記構成を備えており、次に、この情報提供システム１の動作について説明する。
【００６７】
先ず、以下に、車両２の動作について説明する。
例えば図８に示すステップＳ０１においては、各種センサ１２の車速センサにより車両２の速度を検出し、現在位置検出部２１により車両２の現在位置を検出する。
次に、ステップＳ０２においては、車両２の速度および現在位置の情報をサーバ装置３に送信する。
【００６８】
次に、ステップＳ０３においては、リアルタイム渋滞予測の情報および走行目安情報をサーバ装置３から受信したか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、ステップＳ０３の判定処理を繰り返し実行する。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ０４に進む。
そして、ステップＳ０４においては、リアルタイム渋滞予測の情報および走行目安情報に応じて報知制御および走行制御を実行し、エンドに進む。
【００６９】
以下に、サーバ装置３の動作、つまりサーバ側渋滞解消走行支援方法について説明する。
先ず、例えば図９に示すステップＳ１１においては、複数の車両２から速度および現在位置の情報を受信する。
次に、ステップＳ１２においては、各車両２の速度の経時的な変化または現在位置の経時的な変化から、各車両２の加速度を検出する。
次に、ステップＳ１３においては、車両２の加速度に対して周波数分析を行ない、周波数に対応するパワースペクトルを算出する。
【００７０】
次に、ステップＳ１４においては、パワースペクトルにおいて単回帰直線を算出し、所定周波数範囲での単回帰直線の傾きの変化量の極大値を傾き極大値として算出する。
次に、ステップＳ１５においては、各車両２の進行方向前方に存在する先行車両を検知し、各車両２の先行車両に対する車間距離を算出する。
次に、ステップＳ１６においては、各車両２の先行車両に対する車間距離と、複数の車両２の検出台数とに基づき、車間距離分布を推定する。
【００７１】
次に、ステップＳ１７においては、車間距離分布から共分散の最小値を算出する。
次に、ステップＳ１８においては、共分散の最小値と傾き極大値との相関関係から車両２の進行方向前方の車群分布を推定する。
次に、ステップＳ１９においては、共分散最小値と加速度スペクトルの傾き極大値との相関マップにおいて臨界領域の境界の状態が存在するか否かを判定する。
この判定結果が「ＮＯ」の場合には、上述したステップＳ１１に進む。
一方、この判定結果が「ＹＥＳ」の場合には、ステップＳ２０に進む。
【００７２】
次に、ステップＳ２０においては、渋滞が発生する可能性（渋滞予兆度）が所定の閾値よりも高いことを示すリアルタイム渋滞予測の情報を作成する。
次に、ステップＳ２１においては、車両２において渋滞回避さらには渋滞解消を促すための走行目安情報を作成する。
次に、ステップＳ２２においては、リアルタイム渋滞予測の情報および走行目安情報を車両２に送信し、エンドに進む。
【００７３】
上述したように、本実施の形態による情報提供システム１によれば、複数の車両２から加速度を取得し、各車両２と先行車両との車間距離を検出して、これらの加速度および車間距離を用いてリアルタイムかつ統括的に渋滞予測の演算を行なうことから、例えば各車両２において渋滞予測の演算を行なう場合に比べて、演算効率を向上させることができると共に、渋滞の発生の抑制または解消を可能とし、車両２が渋滞に巻き込まれることを回避するタイミングを適切に与えることができる。
さらに、複数の車両２に対してリアルタイム渋滞予測の情報および走行目安情報を同期的に提供することにより、いずれかの車両２で渋滞予測の検知があった場合に、複数の車両２で連動して効率的に渋滞の発生の抑制または解消を可能とすることができる。
【００７４】
さらに、複数の車両２の加速度および各車両２と先行車両との車間距離という容易に取得可能な情報を用いることにより、特別な情報を必要とせずに、容易かつリアルタイムに渋滞予測の演算を行なうことができる。
【００７５】
さらに、渋滞が発生する可能性あるいは既に渋滞が発生しているか否かに係るリアルタイム渋滞予測の情報に加えて、例えば渋滞の発生の抑制または解消、あるいは渋滞に巻き込まれることの回避を支援するための走行目安情報を車両２に提供することにより、適切な走行を支援することができる、
【００７６】
さらに、車群の渋滞形成に影響が大きい車両２に対して優先的にリアルタイム渋滞予測の情報および走行目安情報を提供することにより、渋滞の発生の抑制または解消、あるいは渋滞に巻き込まれることの回避を適切に支援することができる。
【００７７】
なお、上述した実施の形態において、サーバ装置３は、例えば車両２に搭載されたレーダ装置などによって先行車両に対する車間距離が検知されている場合には、車両２から送信される先行車両に対する車間距離の情報を取得してもよい。
【００７８】
なお、上述した実施の形態において、各車両２は、前述のサーバ装置３の処理装置３２と同等の機能を備えてもよい。
この場合、各車両２は、その機能から得られた渋滞予測の情報をサーバ装置３へ送信し、サーバ装置３は、各車両２から送信された渋滞予測の情報をもとに走行目安情報を作成し、各車両２へ配信するようにして、情報提供システム１を構成してもよい。
この場合には、例えば、所定距離範囲内の車両２などにより構成される車群のうちの適宜の車両２が高い渋滞予兆度を示したときに、この車群内に低い渋滞予兆度しか示していない他の車両２が存在したとしても、低い渋滞予兆度を示す車両２も含めて、この車群内の複数の車両２に一斉に渋滞回避のための走行制御をかけるようにサーバ装置３が管理する。
つまり、一定条件範囲内の車群の車両２は、近いうちに高い渋滞予兆度を示す車両２と同等の渋滞予兆度を示すように変化する可能性が高く、これらの車両２を含めて走行制御をかけることによって、渋滞車群の解消を効果的に実施することができる。
【符号の説明】
【００７９】
１  情報提供システム
２  車両
３  サーバ装置
３３  通信制御部
３４  加速度検出部
３５  周波数分析部
３６  単回帰直線算出部
３７  傾き極大値算出部
３８  先行車両検知部
３９  車間距離検出部
４０  車間距離分布推定部
４１  共分散最小値算出部
４２  相間演算部
４３  地図データ記憶部
４４  渋滞予測部
【図１】
0005667944.tif 000003
【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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