(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路交通網報告システムによって実行され、道路網の１つ以上の道路区間に沿う車両速度を表す速度推定値を作成する方法であって、
少なくとも基準データソースからの基準速度データ、及び、前記基準データソースとは異なり、且つ、速度データが前記道路区間の各々に沿う車両速度を示している第２のデータソースからの第２の速度データを取得する工程と、
前記第２の速度データを検証するために前記基準速度データを使用し、且つ、前記検証に従って前記第２の速度データを変更する工程であって、前記検証は、前記基準速度データ及び前記第２の速度データとの間の分布を計算し、前記分布の平均から前記第２の速度データの速度の偏りを判定することを含み、前記変更は、前記第２の速度データから前記判定した速度の偏りを除去することを含む、工程と、
少なくとも前記変更された第２の速度データに基づいて、前記道路区間の各々に対する車両速度の推定値を生成する工程であって、車両速度の前記推定値の生成は、前記基準速度データと前記第２の速度データを融合することを含む、工程と、
車両速度の前記推定値が所定の閾値を下回ると、１つ以上の道路区間に対する遅延警告を生成する工程と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記基準データソース及び前記第２の他のデータソースからそれぞれ取得される位置データから、前記基準速度データ及び／又は前記第２の速度データを生成する初期工程をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各道路区間の前記基準速度データ及び／又は前記第２の速度データの推定値の精度を計算する工程と、
前記推定値の精度に基づいて前記基準速度データ及び／又は前記第２の速度データのための道路区間重み係数を生成する工程と、
をさらに含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
先の検証の結果に基づいて前記基準速度データ及び／又は前記第２の速度データのための道路区間重み係数を生成する工程をさらに含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項５】
前記重み係数の各々は、時間の経過と共に減衰することを特徴とする請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
同一の道路区間についての車両から生成された前記データソースの各々からの前記速度データに確率を割り当て、前記道路区間重み係数を生成又は少なくとも変更するために前記確率を使用することを特徴とする請求項３から５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記分布は、正規分布であり、
前記正規分布の分散を計算することを含むことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記第２の速度データ内のノイズレベルを判定するために前記分散を利用し、この判定が前記第２の速度データのための道路区間重み係数を生成するために利用されることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
道路網の１つ以上の所定の道路区間に対する速度データを監視するように構成される道路交通網報告システムであって、
記憶装置と、
前記記憶装置に接続される処理回路と、を具備し、
前記記憶装置は、
基準位置データソースから受信される位置データから生成される基準速度データと、
第２の位置データソースから受信される位置データから生成される第２の速度データと、を格納するように構成され、
前記処理回路は、
前記第２の速度データを検証するために前記基準速度データ及び前記第２の速度データを処理し、前記検証は、前記基準速度データ及び前記第２の速度データとの間の分布の計算と、前記分布の平均から前記第２の速度データの速度の偏りを判定することを含み、
前記検証に従って前記第２の速度データを変更し、前記変更は、前記第２の速度データから前記判定した速度の偏りを除去することを含み、
前記道路区間に対する車両速度の推定値を生成するために、前記基準速度データ及び変更された前記第２の速度データを融合することにより融合速度データを生成し、
車両速度の前記推定値が所定の閾値を下回ると、１つ以上の道路区間に対する遅延警告を生成するように構成されている、
ことを特徴とするシステム。
【請求項１０】
コンピュータにロードされた時に、
請求項１から８のいずれか１項に記載の方法を前記コンピュータに実行させる命令を含むコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に複数のソースから得られるデータを組み合わせることにより道路区分における車両速度の速度推定値を作成する方法に関する。特に、データソースはＧＰＳ（全地球測位システム）プローブから導出される速度データ及びＧＳＭ（汎ヨーロッパデジタル移動通信システム）（登録商標）データを含むが、種々の他のソースからのデータを含んでもよい。しかし、データソースはそれらに限定されない。
【背景技術】
【０００２】
道路交通レベルが増加するのに伴い、交通渋滞の原因を取り除く動作等の交通渋滞に対する迅速な対応を可能にするための交通渋滞レポートの迅速な生成、並びに渋滞する区域に近づいている道路ユーザが別のルートの選択等の適切な動作を行なえるようにユーザに警告することに対する要望がある。
【０００３】
一般に既存の方法は、直視観察により、あるいは車道に埋設されたカメラ又は近接センサ等の種々のセンサを使用することにより車両を物理的に検出することに依存する。前者の方法は、多くの人員を必要とするために制限されたサービスエリアのみを提供でき、後者の方法は、大規模で高価なインフラストラクチャを道路網に設置する必要がある。
【０００４】
更なる交通情報源を取得するためにＧＳＭネットワーク等の移動電話網からのデータを使用することが周知であり、そのようなシステムの一例は国際公開第ＷＯ０２４５０４６号に示される。移動電話網からのそのようなデータは、交通の流れ（すなわち、車両速度）が評価される更なるデータソースを提供するため、有益であると考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第ＷＯ０２４５０４６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、車両速度の推定値における全体の精度及び関連する信頼度を向上する技術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】
【０００７】
本発明の第１の態様によると、道路区分に沿う車両速度を表す速度推定値を作成する方法であって、
少なくとも基準データソースからの基準速度データ及び基準データソースとは異なる第２のデータソースからの第２の速度データを取得するステップと、
第２の速度データを検証するために基準速度データを使用し且つ検証に従って第２の速度データを変更するステップと、
検証した第２の速度データに基づいて道路区分に対する車両速度の推定値を生成するステップとから成る方法が提供される。
【０００８】
そのような方法の利点は、第２の速度データが検証されたため、車両速度の推定値における全体の精度及び関連する信頼度が向上されることである。
【０００９】
方法は、道路区分に沿う車両速度の推定値を提供する融合速度データを生成するために基準速度データ及び第２の速度データを融合することを含んでもよい。方法は、追加のデータソースを融合することを含んでもよい。
【００１０】
従って、いくつかの例において、第２の速度データが基準速度データによる検証を通過した場合、第２の速度データの変更は行なわれなくてもよい。
【００１１】
速度データが取得される可能なデータソースは、環状道路からのデータ、カメラからのデータ、料金所、ナンバープレート認識システム、交通メッセージチャネル（ＴＭＣ）メッセージ（ＡｌｅｒｔＣメッセージ等）、報道データ（交通告知等）、ＬＯＲＡＮ−Ｃ（ＬＯｎｇ  Ｒａｎｇｅ  Ａｉｄ  ｔｏ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ）信号、ＧＰＳ（全地球測位システム）対応デバイス、ＧＳＭ（汎ヨーロッパデジタル移動通信システム）、ＵＭＴＳ（ユニバーサル移動通信システム）又は他の移動電気通信規格、あるいは任意の他の位置データソースのうちの任意のものを含む。従って、速度データの信頼度が向上されるように、第２の速度データソースより正確な速度データソースとして基準データソースが選択される可能性が高いことが理解されるが、基準データソース及び第２のデータソースはそれらのソースのうちの任意のソースであってもよい。
【００１２】
いくつかの実施形態において、基準データは、車両速度の推定値が作成されている道路区分に対する速度プロファイルデータを含んでもよい。そのような速度プロファイルデータは、例えばＴｏｍＴｏｍ  ＩＱルートで使用されるような速度プロファイルであってもよい。そのような速度プロファイルは、渋滞がない状況又は少なくともほぼ渋滞がない状況において１日の特定の時間に車両の速度の推定値を提供してもよい。基準データは、速度推定値が生成されている道路区分に関するデータを含むマッピングデータと関連付けられてもよい。
【００１３】
移動電気通信デバイスから導出されるデータは、例えばセルハンドオーバ、タイミングアドバンス又は信号強度等のうちの任意のものを介して、測定された信号データの変更に従って各ハンドセットがある位置にいる確率を導出することを含む。
【００１４】
特定の一実施形態において、基準データソースはＧＰＳデバイスから取得されるデータであり、第２のデータソースは移動電気通信デバイスから取得されるデータである。現在、ＧＳＭにより導出されるデータはＧＰＳにより導出されるデータより普及しているが、精度は低い。従って、第２の速度データを補正するのに使用される基準速度データから補正係数等を導出することができる。
【００１５】
方法は、３つ以上のデータソース、すなわち基準データソース及び第２のデータソースの他に追加のデータソースに適用されてもよい。すなわち、方法は、更なるデータソースを検証してもよい。更なるデータソースの各々は、基準データソースからのデータにより検証されてもよく、あるいは又は更に更なる基準データソースにより検証されてもよい。
【００１６】
方法は、基準データソース、第２のデータソース及び／又は任意の他のデータソースからそれぞれ取得される位置データから基準速度データ及び／又は第２の速度データを生成することを含んでもよい。位置データに対するデータソースは、速度データに対するデータソースと同一であってもよい。
【００１７】
いくつかの実施形態において、位置データは、一般に提供する位置と関連付けられる不確かさを有するグリッド参照等により提供されるような場所を含んでもよい。例えばＧＰＳにより生成された位置データは、約１０ｍの精度である傾向がある。ＧＳＭから導出される位置データは、約２００ｍの精度である傾向がある。
【００１８】
方法は、以下のステップａ〜ｊのうち任意のステップを含んでもよい。
【００１９】
ａ：第１の時間（ｔ１）において基準データソース及び／又は第２のデータソースから基準位置データを取り込む。第２のデータソースは、ＧＳＭ、ＵＭＴＳ又は他のそのようなプロトコルを利用してもよい移動電話等の移動電気通信デバイスであるのが便利である。それにより、第２のデータソースから基準位置データを取り込むことは、所定の時間ｔ１において車両上の可能性として使用中であるアクティブな移動電気通信デバイスからデータを取り込むことを含んでもよい。
【００２０】
ｂ：第１の地理位置データに対応する元の可能な道路区分を識別するために、各々が道路網の別個の部分を表す複数の道路区分に関して道路網を規定する道路網マッピングデータと位置データとを重ね合わせる。すなわち、方法は位置データからの可能な位置を制約するためにマッピングデータを使用してもよい。従って、道路区分は、基準位置データソース、第２の位置データソース及び／又は追加の位置データソースから生成されてもよい。
【００２１】
ｃ：車両が元の可能な道路区分に対する所定の１つの元の可能な道路上のある位置に到着した尤度を表す初期確率ベクトルを生成する。ここでも、これは任意のデータソースに対して実行されてもよい。
【００２２】
ｄ：より遅い時間ｔ２＝ｔ１＋Δｔにおいて、データソースから第２の位置を取り込む。Δｔは、第１の地理位置と第２の地理位置との間のデバイスの実際の通過時間である。ここでも、これは任意のデータソースに対して実行されてもよい。
【００２３】
ｅ：第２の地理位置データに対応する新しい可能な道路区分を識別するために、第２の位置データを道路網マッピングデータと重ね合わせる。ここでも、これは任意のデータソースに対して実行されてもよい。
【００２４】
ｆ：基準位置データ及び第２の位置データに対応する可能な道路区分をリンクする道路網において利用可能なルートを識別する。そのルートは、一連の道路区分により構成される。
【００２５】
ｇ：新しい可能な道路区分に対して、車両が利用可能なルートのうち１つのルートを介して時間ｔ２において第２の地理位置データに対応する道路網における所定の１つの新しい可能な道路区分上のある位置に到着した尤度を表す更新された確率ベクトルを生成する。ここでも、これは任意のデータソースに対して実行されてもよい。
【００２６】
ｈ：利用可能なルートに対する予想される通過時間を判定するために、利用可能なルートを構成する各一連の道路区分の道路区分に対して予想される平均車両速度データと利用可能なルートとを重ね合わせる。ここでも、これは任意のデータソースに対して実行されてもよい。
【００２７】
ｉ：その時、個々の道路区分における車両の交通渋滞の度合いを表すルートに対する遅延因子を生成するために、利用可能なルートに対する予想された通過時間と実際の通過時間とを比較する。ここでも、これは任意のデータソースに対して実行されてもよい。
【００２８】
ｊ：所定の道路区分を使用して複数の車両に対する平均遅延因子を判定する。平均は、少なくとも任意の利用可能なルートに従っている尤度に基づいて重み付けされる。
【００２９】
ステップａ〜ｊの一部又は全てが、任意のデータソースから取得される位置データから任意のデータソースに対する速度データを生成する際に利用されてもよい。ステップａ〜ｊは、任意のデータソースに適用されてもよいが、例えば移動電気通信デバイス等のより精度の低いデータソースに更に適用可能あってもよい。ある位置においてより高い確実性を有する位置データを生成するデバイスは、データソースから取得される位置推定値を制約するためにマッピングデータを使用する必要はなく単純に位置データに依存してもよい。
【００３０】
方法は、リアルタイム又は少なくとも擬似リアルタイムに車両速度の推定値を生成することを含んでもよい。すなわち、位置データの取得とその位置データからの速度データの導出との間又は速度データの取得とその速度データの検証との間に短い遅延があるように、速度データの推定値は時々生成されてもよい。短い期間は分単位で測定されてもよく、２０分、１５分、１０分、５分、３分、２分又は１分等の任意の時間より短くてもよい。
【００３１】
検証処理は、重み係数により速度データを重み付けすることを含んでもよい。いくつかの実施形態において、重み係数は所定のデータソースに対して判定されてもよい。
【００３２】
別の実施形態又は更なる実施形態において、重み係数は所定の道路区分に固有のものであってもよい。方法は、道路区分重み係数が履歴データにより生成されるように、可能性として先の検証の出力により道路区分重み係数を生成するように構成されてもよい。そのような方法は、検証処理に対する初期データを容易により正確にできるため、処理負担を容易に軽減できる。
【００３３】
従って、方法は、ある期間にわたり第２の速度データに適用される重み係数を学習してもよい。更に方法は、第２のソースから生成された速度データに適用される重み係数と比較して一般に異なる更なる速度データソースに対する重み係数を学習してもよい。
【００３４】
所定の速度データに適用される重み係数は、時間と共に減衰してもよい。この減衰は指数関数的であってもよく又は線形的であってもよく、あるいは基礎である任意の他の適切な数学関数であってもよい。データは、古くなるにつれて道路区分の実際の状況を表せなくなるため、その道路区分に対する車両速度の推定値を生成する際にそのデータが与える影響はより小さいのが望ましいことが当業者には理解されるだろう。
【００３５】
方法は、基準データソース及び第２のデータソース又は更なるデータソースからの速度データ間の分布を計算してもよい。分布は、解析されてもよく、この解析の出力は、第２の速度データの変更方法を判定するために使用される。１つの可能な結果は、変更を必要としないことであることが当業者には理解されるだろう。
【００３６】
方法は、速度データに対する正規分布を計算してもよい。一般にこれは、所定の道路区分に対して実行される。その後、方法は正規分布の平均及び／又は分散を計算してもよい。
【００３７】
平均は、第２のデータソース及び／又は更なるデータソースから生成される速度データ内の偏りを判定するために利用されてもよい。データソースがほぼ同一の速度データを提供している場合、平均はゼロに近い傾向があることが当業者には理解されるだろう。その後、方法は、一般に第２の速度データ及び／又は後続する速度データから偏りを除去することにより、偏りを考慮に入れて第２の速度データ及び／又は後続する速度データを変更してもよい。
【００３８】
分散は、第２のデータソース及び／又は後続するデータソースから生成される速度データ内でノイズレベルを判定するために利用されてもよい。同様の方法が基準データソースから生成される速度データに適用されてもよい。分散は、道路区分重み係数を生成する際に使用されてもよい。そのような実施形態は、一貫している速度データにより大きい重みを与える効果を有するように構成されてもよいことが当業者には理解されるだろう。すなわち、任意の１回の読み出しにおいて更なる信頼度がある。
【００３９】
方法は、同一の道路区分にいる車両から生成された各データソースからの速度データにある確率を割り当ててもよい。例えば、道路区分の密度が高いか又は他の形態の交通機関が存在する区域において、種々のデータソースから生成されるデータは、全てが同一の道路区分に関連するとは限らない。そのような傾向は、データソースの精度が低下するのに伴って強まる可能性があり、また、多くの道路が近接して存在する都市環境において強まる可能性があることが理解されるだろう。
【００４０】
いくつかの実施形態において、確率は、道路区分重み係数の生成の際に使用されてもよい。従って、基準速度データ及び第２の速度データが同一の道路区分を移動している車両により生成される信頼度が殆どない道路区分は、第２のデータソース及び／又は後続するデータソースにより生成される速度データに対してより小さい重みを適用する。
【００４１】
方法は、道路網マッピングデータの範囲に含まれる複数の道路区分に対して繰り返されてもよく、一般には繰り返される。実際には、方法は道路網マッピングデータの範囲に含まれる各区分に対して繰り返されてもよい。しかし、いくつかの実施形態において、方法は基準データソース及び第２のデータソース（及び任意の他のデータソース）の双方からのデータが十分に存在する道路区分に対して実行されるように制限されてもよい。
【００４２】
方法は、道路区分重み係数がその方法を使用してオフラインで学習されるトレーニングモードを使用することを含んでもよい。オフラインは、渋滞しているか否かを判定する際に車両速度の推定値の生成も利用もしないものとして考えられてもよい。
【００４３】
他の実施形態において、道路区分重み係数は、その方法を使用してオンラインで学習され、車両速度の推定値を生成してもよい。
【００４４】
方法は、そのように車両速度の推定値が生成される道路区分が渋滞しているか否かを判定してもよい。車両速度の推定値は、道路区分に対する自由走行速度、すなわち渋滞していない時に交通が流れる速度と比較してもよい。自由走行速度は、所定の期間にわたり自由走行速度を与えるその道路区分に対する速度プロファイルにより提供されてもよい。速度プロファイルは、ＴｏｍＴｏｍ  ＩＱルートを与えられるような速度プロファイルであってもよい。
【００４５】
車両速度の推定値が自由走行速度の所定のパーセント比又は他の基準を下回る場合、方法は、道路区分が渋滞していること及び警告が発せられるべきであることを判定してもよい。
【００４６】
本発明の第２の態様によると、１つ以上の所定の道路区分に沿って車両速度を監視するように構成される道路交通網報告システムであって、
記憶装置と、
記憶装置に接続される処理回路とを具備し、
記憶装置は、
基準位置データソースから受信される位置データから生成される基準速度データと、
第２の位置データソースから受信される位置データから生成される第２の速度データとを格納するように構成され、
処理回路は、
ａ：第２の速度データを検証するために基準速度データ及び第２の速度データを処理し、
ｂ：検証に従って第２の速度データを変更し、
ｃ：検証した第２の速度データに基づいて道路区分に対する車両速度の推定値を生成するように構成されるシステムが提供される。
【００４７】
処理回路は、基準データソース、第２のデータソース及び任意の他のデータソースからのデータを融合し且つ融合した速度データから速度推定値を生成するように更に構成されてもよい。
【００４８】
本発明の第３の態様によると、機械により読み出された時に本発明の第１の態様の方法又は少なくとも方法の一部を機械に実行させる命令を含む機械可読媒体が提供される。
【００４９】
本発明の第４の態様によると、機械により読み出された時に本発明の第２の態様のシステム又は少なくともシステムの一部として機械を機能させる命令を含む機械可読媒体が提供される。
【００５０】
本発明の上記の任意の態様において、機械可読媒体は、フロッピディスク、ＣＤ ＲＯＭ、ＤＶＤ ＲＯＭ／ＲＡＭ（−Ｒ／−ＲＷ及び＋Ｒ／＋ＲＷを含む）、ハードドライブ、メモリ（ＵＳＢメモリキー、ＳＤカード、Ｍｅｍｏｒｙｓｔｉｃｋ（ＴＭ）又はコンパクトフラッシュ（登録商標）カード等を含む）、テープ、任意の他の形態の光磁気記憶装置、伝送信号（インターネットダウンロード、ＦＴＰ転送等を含む）、ワイヤ、あるいは任意の他の適切な媒体のうち任意の媒体を含んでもよい。
【００５１】
更に、本発明の任意の１つの態様と関連して説明した特徴は、必要な変更を加えることにより本発明の他の態様に対して適切になることが当業者には理解されるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】（従来技術）全地球測位システム（ＧＰＳ）の一例を概略的に示す図である。
【図２】、
【図３】（従来技術）それぞれ道路網の一部及びその移動電気通信デバイスネットワークの一部との関係を示す図である。
【図４ａ】、
【図４ｂ】図３に示す処理の更なる例証を示す図である。
【図５】データソースが組み合わされた時の考慮点を強調表示するグラフである。
【図６】説明される本発明の一実施形態の概略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】
【００５３】
本発明の教示の種々の態様及びそれらの教示を実施する構成については、以下において添付の図面を参照して例示として説明する。
【００５４】
図１は、ナビゲーションデバイスにより使用可能な全地球測位システム（ＧＰＳ）の一例を示す図である。そのようなシステムは周知であり、種々の目的で使用される。一般に、ＧＰＳは、連続的な位置、速度、時間及びいくつかの例においては方向情報を無数のユーザに対して判定できる衛星無線ナビゲーションシステムである。以前はＮＡＶＳＴＡＲとして周知であったＧＰＳは、正確な軌道で地球の周囲を回る複数の衛星を含む。これらの正確な軌道に基づいて、ＧＰＳ衛星は自身の場所を任意の数の受信装置に中継できる。しかし、ＧＬＯＳＮＡＳＳ、欧州のガリレオ測位システム、ＣＯＭＰＡＳＳ測位システム又はＩＲＮＳＳ（Ｉｎｄｉａｎ  Ｒｅｇｉｏｎａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の全地球測位システムが使用可能であることが理解されるだろう。
【００５５】
特にＧＰＳデータを受信できるデバイスがＧＰＳ衛星信号に対する無線周波数の走査を開始する場合、ＧＰＳシステムは実現される。ＧＰＳ衛星から無線信号を受信すると、デバイスは、複数の種々の従来の方法のうちの１つを介してその衛星の正確な場所を判定する。殆どの場合、デバイスは、少なくとも３つの異なる衛星信号を取得するまで信号に対する走査を継続する（尚、位置を判定する標準的な方法ではないが、２つの信号だけでも他の三角測量技術を使用して位置を判定できる）。幾何学的三角測量を実現すると、受信機は、３つの既知の位置を利用して、衛星に対する自身の２次元位置を判定する。これは、周知の方法で行われる。更に、第４の衛星信号を取得することにより、受信装置は、同一の幾何学計算によって周知の方法でその３次元位置を計算できる。位置及び速度データは、無数のユーザにより連続的にリアルタイムで更新可能である。
【００５６】
図１に示すように、ＧＰＳシステム全体を図中符号１００で示す。複数の衛星１２０は、地球１２４の周囲の軌道上にある。各衛星１２０の軌道は、他の衛星１２０の軌道と必ずしも同期せず、実際には非同期である可能性が高い。ＧＰＳ受信機１４０は、種々の衛星１２０からスペクトル拡散ＧＰＳ衛星信号１６０を受信するものとして示される。
【００５７】
各衛星１２０から連続的に送信されるスペクトル拡散信号１６０は、正確な原子時計を使用して達成される正確な周波数標準を利用する。そのデータ信号送信１６０の一部である各衛星１２０は、その特定の衛星１２０を示すデータストリームを送信する。一般に、ＧＰＳ受信機装置１４０が、ＧＰＳ受信機装置１４０に対する少なくとも３つの衛星１２０からスペクトル拡散ＧＰＳ衛星信号１６０を取得し、三角測量によりその２次元位置を計算することが当業者には理解される。追加の信号を取得した結果、合計４つの衛星１２０から信号１６０を取得することになり、これによりＧＰＳ受信機装置１４０は、周知の方法でその３次元位置を計算できる。
【００５８】
図２は、道路名がＡ１である主幹線道路２、並びに移動電気通信デバイスネットワーク７により対応される区域の道路名がＡ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５である他のより小さい種々の田舎道３を含む道路網１（縮尺通りではない）の一部を示す。移動電気通信デバイスネットワーク７は、複数の送信機／受信機局８、９と、例えば図１を参照して簡単に説明したようなＧＰＳ技術に基づく移動電気通信デバイス汎地球測位システム又はセンター（ＭＰＣ）１１を備える通話管理システム１０とを含む。
【００５９】
搭載された携帯電話又は他の移動電気通信デバイス（ＭＳデバイス）が使用されている状態で自動車１２が幹線道路Ａ１に沿って運転される場合、測位システム１１はデバイスに対する地理位置データを周期的に生成する。このデータは、使用される特定の測位システムの精度に依存して多少拡張された地域の形式である。これらの地域は、図２において一般に直径が約２０ｍである陰影が付けられたセル１３（１３ａ、１３ｂ〜１３ｇ）により表される。この地理位置データは、ある時点における道路区分に対する速度データを判定するために、渋滞報告システム（ＣＲＳ）１４により各道路Ａ１、Ａ２、Ａ３等の個々の道路区分１６（Ａ１ｃ、Ａ１ｈ、Ａ３ａ、Ａ３ｂ等）の地理位置を表す道路交通網データと重ね合わされる。生成された道路区分に対する速度データは、基準ソース（この例においては、ＧＰＳシステム１００）から生成された基準速度データとして考えられてもよいデータを提供する。
【００６０】
一般に個々の道路区分１６（Ａ１ｃ、Ａ３ａ等）は、個々の道路区分１６の地理位置を表す道路網マッピングデータを含むデータベース中のノードを構成する他の道路３、２に対する連続する分岐点１７の間に延在する道路２、３の長さにより構成される。連続する分岐点１７の間の道路２、３の長さが長すぎる場合、これは、道路を例えば約５００ｍ以内の長さを有する道路区分に分割するために追加のノード１７’を挿入することにより分割されてもよい。従って、道路Ａ１の端部ＳＷにおいて、追加のノード１７’は道路２を２つの道路区分Ａ１ｅ及びＡ１ｄに分割するために使用される。
【００６１】
尚、例示しやすく且つ理解しやすいように、図は各道路を例えばＡ１ｃである１つの道路区分として示すが、実際にはそのような道路の各々は、その道路に沿う移動方向毎に１つの道路区分、すなわち例えばＡ１ｅ’及びＡ１ｅ”である２つの道路区分に対応する。当然、これは、車両の移動方向が認識されないために少なくとも初期地理位置に対して道路位置の２倍の数が考慮される必要がある限り、必要とされる処理量に影響を及ぼす。しかし、第２の地理位置が取り込まれると、第２の道路位置が一方向を向いており且つ他方向を向いていない道路区分を使用するルートにより第１の道路位置にのみリンクされ、それにより後者は当該道路区分から廃棄されることが明らかとなる。
【００６２】
渋滞報告システム１４は、通話管理システム１０（以下に更に説明する）に結合される（１５）。システム１４は、車両１２に対して受信されたＧＰＳ（汎地球測位システム）データに対応する（ＧＰＳデータと整合性があるか又は互換性がある）道路網１の道路区分１６を認識する。
【００６３】
いくつかの例において、ＧＰＳデータ１３ａ、１３ｇは、１つの可能な道路位置のみ、すなわちそれぞれＡ１幹線道路の特定の道路区分１６−Ａ１ｃ、Ａ１ｈのみと互換性がある。他の例において、地理位置データ１３ｃ、１３ｅは２つ以上の異なる道路区分１６のうち任意の１つの道路区分にいる車両と互換性がある。一例において、幹線道路Ａ１（道路区分Ａ１e）及びより小さい田舎道Ａ５（道路区分Ａ５ａ）の部分は、地理位置データ１３ｃにより規定される地域内に存在し、他の例においては、幹線道路Ａ１（道路区分Ａ１ｆ、Ａ１ｇ）及びより小さい田舎道Ａ３（道路区分Ａ３ａ）の異なる部分は、全て地理位置データ１３ｅと互換性がある。
【００６４】
渋滞報告システム１４は、車両１２が１つの道路区分又は他の道路区分にいる相対的な確率を含む確率ベクトルとしてそのような場合の道路位置を表す（以下の更なる説明を参照）。
【００６５】
確率は、例えば道路の分類及び当該地域内の道路の長さ等の１つ以上の適切な因子に基づいてもよい。地域１３ｅの場合、幹線道路Ａ１はより小さい田舎道Ａ３より高い分類を有し、Ａ１の道路区分は道路区分Ａ３ａより高い確率評価を有する。一方、特定の例において、依然として分類の差が道路の長さの差より重要であると予想されるにも関わらず、地域１３ｅ内の道路区分Ａ３ａの長さは、車両が他方向の１つ又は他の道路区分上にいる確率を重み付けする傾向がある道路区分Ａ１ｆ、Ａ１ｇの各々の長さより長い。単一の道路区分（例えば、Ａ１ｈ）のみが地理位置データ（１３ｇ）と重ね合わす場合、この道路の関連部分は１００％の確率又は１を有することが理解される。
【００６６】
「アクティブ」である（すなわち、ある種のＭＳ電気通信を送出及び／又は受信するため、あるいはネットワーク管理の目的で通話管理システム１０とデータを単純に交換するために使用中である）移動しているＭＳデバイス、すなわち移動する車両１２におけるＭＳデバイスが検出されると、これはアクティブである期間中追跡される。第２の（及び後続する）道路位置データ（１３ｂ〜１３ｇ）は、ＧＰＳ速度データと関連して上述したように地理位置データを道路ネットワークマッピングデータと重ね合わせ且つ以下に説明するように追加の処理を実行することにより生成される。
【００６７】
いくつかの実施形態において、データソースが十分に正確である場合、位置データを道路にマッチングさせ且つ確率を割り当てることは必要ないことが判定されてもよいことが当業者には理解されるだろう。例えば位置データの精度が道路区分の形体サイズより良い場合、位置が位置データにより示される道路区分上にある信頼度が十分に高いため、その精度は位置データを道路区分にマッチングさせるのに十分である。
【００６８】
他の実施形態において、ＭＳデバイスは、ＭＳデバイスにより生成されるＧＰＳ位置データを使用して追跡されるデバイスに対してアクティブである（すなわち、ある種のＭＳ電気通信を送出及び／又は受信するために、あるいはネットワーク管理の目的で通話管理システム１０とデータを単純に交換するために使用中である）必要はない。ＭＳデバイスは、例えば他の手段を介してＧＰＳ位置データをアップロードするように構成されてもよい。実際には、ＭＳデバイスは、ＧＰＳ位置データを格納し且つそのＧＰＳ位置データを時々（周期的であってもよく、あるいは通信チャネルが利用可能になった時等の非周期的であってもよい）アップロードするように構成されてもよい。
【００６９】
第２の道路位置１６（Ａ１ｄ）を表す確率ベクトルは、第１の道路位置１６と第２の道路位置１６との間の利用可能な各ルートを表す遷移行列を構成することにより生成される。地理位置１３ａ、１３ｂにそれぞれ対応する道路区分Ａ１ｃ→Ａ１ｄ等のいくつかの例において、単一のルートＡ１ｃ→Ａ１ｄのみが利用可能である。地理位置１３ｂ、１３ｃに対応する道路区分Ａ１ｄ、Ａ１ｅ、Ａ５ａ等の他の例において、２つ以上のルートが利用可能である（Ａ１ｄ→Ａ１ｅ又はＡ１ｄ→Ａ５ａ）。従って、車両が地理位置１３ｂから地理位置１３ｃに移動する場合、車両は幹線道路Ａ１から出発するが、最後は幹線道路Ａ１に残るか又はより小さい田舎道Ａ５を走行する。検出された第１の地理位置及び第２の地理位置と互換性のある２つの可能なルートが利用可能である。
【００７０】
道路位置データに基づいて利用可能なルートのうちいずれかのルートに従う尤度（任意の車両がその時間に任意の特定の道路にいる尤度又は利用可能なルートの相対的な尤度）を表す遷移行列、すなわち特定の車両通過データに依存しない「静的な」遷移行列が生成されると、この遷移行列は、第１の道路位置と第２の道路位置との間の車両の実際の通過時間Δｔを考慮することにより更に改善される。
【００７１】
渋滞報告システム１４は、特定の道路区分に沿う予想される移動速度に関連するデータを更に保持する。これは、単純に道路の分類に基づいてもよく、例えば幹線道路の場合には６０ｍｐｈであり且つより小さい田舎道の場合には３０ｍｐｈである。あるいは、個々の道路区分に対して生成される速度プロファイルであってもよい。あるいは、時間、曜日等の所定の追加の因子を考慮してもよい。あるいは、例えば交通量のために平均の道路交通速度が所定の期間中にある程度低減されるが、実際に流れを妨害するか又は交通が適度に安定した速度で流れることを妨げる任意の特定の事象又は状況の影響を道路が受けていない場合、ライブ更新を含んでもよい。
【００７２】
第１の道路位置と第２の道路位置との間の実際の車両通過時間Δｔｘ及び予想される車両通過時間Δｔｘを比較することにより、この車両が特定のルートに沿って移動した尤度を表す時間に依存する遷移行列が生成されてもよい。従って、例えば第１の道路区分Ａ１ｄと第２の道路区分Ａ１ｅとの間の車両の予想される通過時間（幹線道路Ａ１に従う）が２２秒であり、第２の道路区分Ａ５ａに対する予想される通過時間（幹線道路Ａ１からより小さい田舎道Ａ５に入る）が５８秒であり且つ実際の時間が３０秒であった場合、実際の時間は、第１のルートに対しては予想時間より遅いが、第２のルートに対しては予想時間よりはるかに速いことが分かるだろう。一般に車両が予想速度よりゆっくり移動する可能性より車両が予想速度よりはるかに速く移動する可能性の方が非常に低いと仮定すると、渋滞報告システム１４は、より小さい田舎道Ａ５に入るルートＡ１ｄ→Ａ５ａの確率に対して主幹線道路Ａ１に残るルートＡ１ｄ→Ａ１ｅの確率を増加するように初期遷移行列を調整する。
【００７３】
予想通過時間を判定するためには、当然移動した距離を認識する必要がある。一般にこの情報は、処理されている道路網マッピングデータ内の道路区分毎に入手可能である。
【００７４】
地理位置１３ｃの場合、この位置１３ｃが取り込まれた時点で、車両は道路区分Ａ１ｅ（又はＡ５ａ）の前半半分のいずれかの場所に位置していたことが分かるだろう。地理位置１３ｂの場合、車両は、道路区分Ａ１ｅの端部（ＮＥ）にいたか又は道路区分Ａ１ｄの前半半分のいずれかの場所にいたことになる。予想通過時間Δｔｘの計算を容易にするために、システムは、毎回、例えば車両が地理位置１３と互換性のある道路区分１６（又は各道路区分）の最初の部分にいるという標準的な仮定を置く。
【００７５】
車両が別のルートではなくある１つのルートに従う確率が増加するため、これは、現在の道路位置を表すベクトル及び案内するルートを表す遷移行列を更に繰り返し改善するために使用されることが理解されるだろう。従って、例えば特定の車両がより小さい田舎道Ａ５にはいるルートＡ１ｄ→Ａ５ａではなく幹線道路Ａ１に留まるルートＡ１ｄ→Ａ１ｅに従っていた確率が高いことを時間に依存する行列が示した場合、これは地理位置１３ｃから導出された更新された第２の確率ベクトルだけでなく先行する地理位置１３ｂから導出された先に生成された第１の確率ベクトルも改善するために使用される。
【００７６】
例えば地理位置１３ｂは、車両１２が道路区分Ａ１ｅ又はＡ１ｄのいずれかにいることと互換性がある。前者の可能性は、より長い移動距離を示すため、所定の通過時間に対してより速い速度を示す。このより速い速度が予想速度より非常に速い場合、車両が道路区分Ａ１ｅにいる確率は非常に低下し、車両が道路区分Ａ１ｄにいる確率は増加する。これにより、ルートＡ１ｄ→Ａ１ｅに従っていた確率は増加し、ルートＡ１ｃ→Ａ１ｅの確率は低下する。
【００７７】
所定の時間における可能な道路区分位置１６の相対的な尤度及び従った各道路区分位置への任意の利用可能なルート（低い確率のルートを除去した後）の相対的な尤度を表す確率ベクトルが生成された場合、ルートは、各々が特定の道路の所定の長さ及び分割された道路区分にわたり分布されるルートに対する実際の通過時間（長さ及び予想道路速度に比例する）を表す複数の道路区分に分割されてもよく、渋滞報告システム１４は、各分割道路区分を考慮して特定の車両に対して予想通過時間レポートを生成する。
【００７８】
いくつかの実施形態において、渋滞報告システム１４は、個々の道路区分毎の予想通過時間を合計することによりルート全体に対する予想通過時間Δｔｘを生成し、これを検出された実際の通過時間Δｔに分割してルート全体に対する遅延因子を生成する。例えば渋滞した幹線道路からより小さい道路に入った場合、原理的には遅延因子がルートに含まれる種々の道路区分間で変動するが、実用上、（同一の）遅延因子がルートに含まれる各道路区分に同等に適用されると仮定するのが好都合である。
【００７９】
渋滞報告システム１４は、所定の道路区分に対する平均遅延因子を取得するために、その特定の道路区分に対する全ての利用可能な車両に対して生成された遅延因子レポートを平均する。これに使用される遅延因子レポートは、単純にその時点で生成されたレポートであるが、より一般的には、平均化処理における重要性を低減するために適切に経時変化したか又は減衰した少なくともいくつかの先のレポートを含む。このように取得された平均遅延因子は、その時点でその道路区分にいる車両交通が影響を受けている遅延（遅延がある場合）及び従って道路網の渋滞の状態又は程度の指示を与える。
【００８０】
図３は、同一の道路網１において地理位置データを生成するための別の種類のシステムを使用することを示す。この場合、通話管理システム１０は専用の汎地球測位システムを有さないが、渋滞報告システム１４は通話管理システム１０の一部を使用する。そのようなデータソースは、第２の速度データを生成する第２の速度データソースとして考えられてもよい。
【００８１】
更に詳細には、図３の通話管理システム１０は、ＭＳデバイスと送信機／受信機局８、９との間の通話の着呼及び発呼を管理するタイミングアドバンスゾーンの使用に依存する。従って、通話管理システム１０は、アクティブなＭＳデバイス（すなわち、使用中のＭＳデバイス）を検出した場合、デバイスがいるタイミングアドバンスゾーンを監視し続ける。これらのタイミングアドバンスゾーンは、ＭＳデバイスが支配されるタイミングアドバンスが増分又は減分される隣接するゾーンと制限された共通部分を有する部分的な環状ゾーン２１の形式である。
【００８２】
アクティブなＭＳデバイス（車両１２に搭載される）が重なり合う区域に入った場合、デバイスは、第１のタイミングアドバンスゾーン又は第２のタイミングアドバンスゾーンの下でタイミングアドバンスを使用して動作してもよい。従って、デバイスは、第１のタイミングアドバンスゾーンと第２のタイミングアドバンスゾーンとの間の重なり合う区域（タイミングアドバンス境界ゾーンと呼ばれるのが好都合である）内の任意の地点で第１のタイミングアドバンスから第２のタイミングアドバンスに切り替わってもよく、実際にはデバイスが重なり合う区域から出て第１のタイミングアドバンスゾーン全体を通過するまでタイミングアドバンスを切り替えることができる。原理的には、ＭＳデバイスが第１のタイミングアドバンスから第２のタイミングアドバンスに切り替わると、通話管理システムは、それが第２のタイミングアドバンスゾーン内のいずれかの位置であることのみを認識する。その位置は、重なり合う区域内でも区域外でもよい。実際には、汎地球測位データの連続する取り込みの間に短い時間間隔（一般には、０．５秒）を仮定すると、タイミングアドバンスの切り替えが検出された時、デバイスがその短い時間間隔中のある期間に重なり合うゾーン内に確実にいたことが認識され、より大きな位置の不確実性を限定されたタイミングの不確実性で置換することにより、タイミングアドバンスの切り替えが検出された時に地理位置の取り込みが行なわれる場合、ＭＳデバイスが新しいタイミングアドバンスゾーン全体ではなく限定された重なり合う区域（タイミングアドバンス境界ゾーン）内にあると仮定される。図３から分かるように、更に限定されたタイミングアドバンス境界ゾーン２２の地域は、依然として図２で使用されるＧＰＳシステムにより規定される地域１３よりはるかに大きい可能性があるため、多くの場合、取得された汎地球測位データがより多くの道路区分位置と互換性があるようにより多くの道路区分を含む。
【００８３】
一般に地域が更に大きいため、判定される通過時間（種々の道路区分位置の間の）は非常に長いことが更に分かる。これは種々の可能な道路位置及びそれらの間の利用可能なルートによる確率に悪影響を及ぼすため、一般に適当な道路位置及びルートの個々の識別における信頼度がより低くなる。しかし、原理的に渋滞報告システム１４は、上述した方法とほぼ同様の方法で動作し、予想通過時間を実際の通過時間と比較し且つ個々の道路区分に対する平均遅延因子を判定する。
【００８４】
これを図４ａ及び図４ｂを参照して更に示す。図４ａ及び図４ｂにおいて、ＧＳＭ基地局である可能性がある基地局４００は道路１、２及び３（それぞれ、上述したように道路区分に分割される）を含む道路網４０２の近傍に提供される。ゾーン４０４は、ＭＳデバイスの最も確実な場所の区域を示す。従って、車両の位置は、道路１及び２の一部である道路区分を含むいくつかの道路区分に対応してもよいことが図４ａにおいて分かる。
【００８５】
図４ｂは、検出されるＴＡゾーンが４０６で示される区域まで拡張されることを更に示す図である。車両の位置は、道路１及び２上の位置に対応してもよい。連続する位置を追跡することにより上述の技術を使用して、車両がとるルートを最終的に判定できる。
【００８６】
ＭＳデバイスが基地局４００から離れる方向に移動すると、車両の位置が特定される区域が拡張することが図４ａから分かる。従って、ＭＳデバイスが基地局４００から離れるほど、位置の不確実性は大きくなり、位置を明らかにするために他のソースを使用する要望は大きくなる。
【００８７】
上述したように、他のソースはより正確でないが、ＧＳＭプローブデータ技術（すなわち、ＭＳデバイスを使用する）は、ほぼリアルタイムと考えられるようにＧＰＳを使用して位置を返すことができるデバイスと比較して、使用中のデバイス数を考慮してデータサービスエリアの高い浸透度を提供するという利点を有する。交通渋滞を回避しやすくする効果があるように、ある道路区分における速度の推定は、位置データの取得と道路区分の速度推定値の生成との間の分単位の遅延を伴って有利に実行されることが理解される。
【００８８】
本明細書においてタイミングアドバンス（ＴＡ）測定値を使用することを説明するが、他の実施形態は、サービスセルＩＤ、１つのセルから次のサービスセルへのハンドセットのハンドオーバ又は信号強度等の電気通信システムの他の制御信号を使用してもよい。各制御信号は、ハンドセットの位置を判定するために使用されてもよい。
【００８９】
従って、ＧＳＭ位置データの使用により、特に密集した道路網において車両位置が確実ではなくなることが上記説明から分かるだろう。従って、ＧＳＭ位置データから生成される任意の速度データの精度は、制限された精度である可能性がある。更に、種々の交通機関の間の差を判定するのは困難である場合がある。例えば鉄道線路が道路の近くを通っている場合、ＧＳＭデータが道路から生成されるか又は線路から生成されるかを判定するのは困難である場合がある。
【００９０】
従って、上記例においてはＧＰＳ及びＧＳＭデータである種々のソースから導出される位置データを使用して車両の位置を判定できることが上述から分かるだろう。他のデータソースも可能であり、環状道路からのデータ、カメラからのデータ、交通メッセージチャネル（ＴＭＣ）メッセージ（ＡｌｅｒｔＣメッセージ等）、報道データ（交通告知等）、ＬＯＲＡＮ−Ｃ（ＬＯｎｇ  Ｒａｎｇｅ  Ａｉｄ  ｔｏ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ）信号、料金所からのデータ、ナンバープレート認識システム又は任意の他の位置データソースを含むことが当業者には理解されるだろう。それらの各ソースからのデータは、利点も欠点も有する。それら利点及び欠点の一部については上述した。それに関して、種々のソースから生成されるデータを検証することにより、生成される速度データの品質を向上し且つ／又は量を増加できるようになる。一般に、より正確なソースからの速度データは、より正確でないソースからの速度データを検証するために基準データとして使用される。
【００９１】
種々のソースからのデータを組み合わせることは、本発明の一実施形態に関連して次に説明するデータ融合処理として考えられる。しかし、説明する実施形態において、融合は、ＧＳＭ位置データから生成される速度データの信頼性を解析するためにＧＰＳ位置データ（基準データソース）とＧＳＭ位置データ（第２のデータソース）との間の妥当性検査（すなわち、検証）と相互に実行される。
【００９２】
理解し易くするために、特定のデータソース、すなわちＧＳＭ及びＧＰＳを参照して以下に説明する。しかし、説明する方法は、必要な変更を加えることにより他のデータソースから生成される速度データに適用可能であることが当業者には理解されるだろう。
【００９３】
平均速度は、十分なデータが存在する各道路区分に対して位置データ（ＧＰＳ及びＧＳＭの双方）から計算される（ステップ６００、６０２）。これは、上述したように位置データから計算される速度観察値の加重平均を計算することにより行なわれる。それらの各観察値は、実際の速度が観察値前後の所定の範囲内である確率の推定値により補足される（この推定値は「精度」と呼ばれてもよい）−ステップ６０４。この精度は、道路区分重み係数を生成するために観察値に対する重みとして使用される−ステップ６０６。
【００９４】
観察値の精度の推定値は、ＧＰＳプローブに対する演繹的な重みにより較正される。すなわち、重み係数はデータソースに従って生成される。本質的にＧＰＳ位置データから生成される位置データがＧＳＭ位置データから生成される位置データより正確であることは、上述から分かるだろう。ＧＳＭにより導出された観察値の場合、以下に更に説明するように、重み係数はＧＰＳにより導出されたデータとの比較に基づいて道路区分毎に学習される。
【００９５】
経時変化する速度観察値の関連性は、時間と共に低下することが当業者には理解されるだろう。時間の経過に伴い、速度観察値は道路区分上の交通の流れの状況を反映しなくなる。この精度の低下を考慮するために、観察値の推定値の重み係数は指数関数を使用して時間の経過に伴って減少する。すなわち、減衰する−ステップ６０８。精度が所定の値を下回った場合、最終的に観察値はシステムから除去される。従って、速度観察値は、その観察値を導出する元になる位置データが所定の時間より古くなると、システムから除去される可能性が高い。
【００９６】
説明する実施形態において、位置データから生成される速度データが道路区分上の「リアルタイム」として考えられる状況を反映するために、所定の時間は約５分である。しかし、他の実施形態において、所定の時間は３分、１０分、１５分、３０分又はそれ以上のうちの任意の時間等の他の期間であってもよい。
【００９７】
時間の経過に伴い、所定の道路区分に対する速度データのレコードは、その道路区分に対する速度を生成した各データソースに対して構築される。説明する実施形態において、これはＧＳＭデータ及びＧＰＳデータの双方を含む。他の実施形態において、更なるデータソースが所定の道路区分に対して速度データを生成してもよい。
【００９８】
任意の１つのデータソースの精度を向上するために、別のデータソースにより生成される速度を改善するのに１つのデータソースの特性を使用できる。説明する実施形態において、所定の道路区分に対して生成される速度データの精度を向上するために、ＧＰＳデータはＧＳＭデータを検証し且つＧＳＭデータを変更するのに使用される。
【００９９】
これは、ＧＰＳソース及びＧＳＭソースの双方から生成される速度データの間の偏りを強調表示する図５と関連して更に説明され、ある道路区分上のＧＳＭデータから生成される速度データの偏り及びこれがＧＰＳデータを使用する際に考慮される方法を説明するために使用される。
【０１００】
グラフの水平軸は、ＧＰＳデータから計算される道路区分に沿う車両の速度データ（すなわち、速度）を表し、グラフの垂直軸は、ＧＳＭデータから計算される道路区分に沿う車両の速度プロファイルデータ（すなわち、速度）を表す。双方のソースの最適な速度の一致は、左から右に通る４５°の線５００により表される（すなわち、ＧＰＳ速度はＧＳＭ速度に等しい）。グラフの陰影は実際に相関する場所を示し、陰影は図の右側に配置される尺度の最上部に向かってより高い相関を示す（すなわち、垂直線）。
【０１０１】
２つのデータソース間の相関は、ＧＳＭ速度データが任意の所定の道路区分に対してＧＰＳデータから計算される速度データより高い傾向にあることを示す線５００より上部にある傾向があることが分かるだろう。上述したように、ＧＰＳソースから生成されるデータは、より高い精度を有するが、ＧＳＭソースから生成されるデータと比較してより小さいサービスエリアを有する傾向がある。
【０１０２】
従って、説明する実施形態において、ＧＳＭソースから受信されたデータの所定期間内に受信されるＧＰＳソースから受信されたデータは、ＧＳＭデータの品質を検証するため、すなわちＧＳＭデータの品質について学習するために使用されてもよい。本実施形態において、この所定の時間は約１分であるが、これは他の実施形態において当てはまる必要はなく、１５秒、３０秒、４５秒、７５秒、９０秒、１０５秒、２分、３分又は５分等の他の期間が使用されてもよい。
【０１０３】
この検証を実行するために、２つの統計グループが道路区分毎に計算される。
【０１０４】
（ａ）ＧＰＳ及びＧＳＭデータソースから生成される速度データにおける偏差の分布の統計−ステップ６１０
（ｂ）ＧＳＭデータがＧＰＳデータと同一の交通状態を記述する確率（ステップ６１２）。これは、道路区分がデータにより参照されることを保証しようとする。例えば図２を参照すると、２つの道路が互いに隣接する場合にデータが道路区分Ａ５ではなく道路区分Ａ１に関連する確率が何であるか？
検証の第１のステップ（ａ）を説明する場合、正規分布が所定の道路区分に対するＧＰＳデータソース及びＧＳＭデータソースから生成される速度データ間に存在すると仮定する。説明する実施形態において、この分布の最初の２つのモーメント（平均及び分散）が計算される。ＧＳＭソースからのデータから生成される速度データに系統的偏りがない場合、平均は０である傾向があるのが最適である。平均が０と非常に異なる場合、平均はＧＳＭソースから生成される速度データを補正するために使用される。従って、平均はＧＳＭソースから除去される偏りであると考えられてもよい−ステップ６１４。
【０１０５】
分散は、道路区分上のＧＳＭプローブデータのノイズに対する限定記号である。分散の逆数は、後の融合処理中に他のソースに対してＧＳＭデータから生成される速度データに適用される重みとして使用される。従って、ＧＳＭ測定値から生成される速度データにおいて大きな偏りを有する道路区分は、後の融合処理において速度データに適用されるより小さい重みを有する。従って、分散は道路区分重み係数を変更するために使用可能である−ステップ６１６。
【０１０６】
検証の第２のステップ（ｂ）を説明する場合、ＧＰＳデータソース及びＧＳＭデータソースから生成される速度データ間の正規分布が全ての道路区分に有効でないと仮定する。いくつかの道路区分において、多峰形分布が観察される。これは、他の道路（例えば、図３の道路Ａ１及びＡ５）又は他のモードの交通機関（例えば、道路に隣接する電車内を移動するＭＳデバイス）等からのＧＳＭデータと一致しない系統的データに起因する。この結果を定量化するために、追加の統計が各道路区分に対して維持される。これらの統計は、ＧＰＳソースが渋滞を報告する一方で自由走行速度を報告するＧＳＭソースを有する確率を記述し、また、ＧＳＭソースが渋滞を報告する一方で自由走行速度を報告するＧＰＳソースを有する確率を記述する。これは、道路区分上で不規則なＧＳＭソースを認識する危険性として解釈される。ここでも、この評価は道路区分重み係数を変更するために利用されてもよい（６１８）。
【０１０７】
この知識に基づいて、多くのＧＳＭソースは、所定の信頼度レベルを超える前に所定の道路区分の渋滞を報告すべきであることが判定される。すなわち、その道路区分は渋滞していると判定される。この信頼度の推定値は、警告されるべき渋滞が実際に道路区分上にあると判断するために使用される。
【０１０８】
上記ではＧＰＳソース及びＧＳＭソースから取得された速度データ間の比較について説明しているが、同様の解析が他のデータソース間で実行されてもよい。任意の１つのデータソースの利点が別のデータソースの欠点を軽減するように、これを利用してもよい。例えば速度の偏りの学習は、ＡＬＥＲＴ−Ｃプロトコルに基づいて交通事象メッセージに適用されてもよい。ＡＬＥＲＴ−Ｃプロトコルの全てのＬＯＳ（サービスレベル）告示の速度範囲は、ＧＰＳソース及びＧＳＭソースから生成される速度データ間の比較の例に対して図５と関連して説明したように、解析され且つＧＰＳソース（又は他のデータソース）からのデータに対して調整されてもよい。ＴＭＣサービスレベルイベントの集約された速度範囲のために、速度計算に対する演繹的な重みは、他のデータソース（ＧＰＳソース等）からの連続する速度範囲と比較して小さい傾向がある。
【０１０９】
上記処理が実行されると、任意の所定の道路区分に対する種々のソースから生成される速度データの信頼度レベルが増加し、種々のソースからの速度データは組み合わされてもよい。すなわち、融合されてもよい。この融合により、十分なデータが存在する道路区分毎に単一の融合速度データが生成される−ステップ６２０。
【０１１０】
融合速度データは、任意の１つの道路区分上の交通事象（すなわち、渋滞）と呼ばれるものが存在するかを判定するために使用される。これは、その道路区分に対する車両速度が所定の閾値速度を下回ったことを融合速度データが示す場合に判定される。本実施形態において、この閾値は道路区分の自由走行速度の何分の１か（すなわち、パーセント比）になるように判定される。自由走行速度は、一般に車両がその道路区分を通過する際の速度である。いくつかの実施形態において、自由走行速度は、１日の中の時間に従って変動するが（例えば、自由走行速度はTomTom IQルート等からの速度プロファイルにより与えられてもよい）、他の実施形態においてはその道路区分に対する設定速度であってもよい。
【０１１１】
１つの道路区分又は複数の隣接する道路区分が事象閾値を超える（すなわち、本実施形態においては、融合速度データが自由走行速度の所定のパーセント比より遅い車両速度を示すことが判定される）ため、その区分に沿って移動する車両が通常の場合より長い遅延を有する場合、交通警告はその事象に関してユーザに警告できる。
【０１１２】
いくつかの実施形態において、接続される道路区分を見て、それらの道路区分が遅延を示すかを判定することにより、全体の遅延の長さを判定できる。そのような接続される区分が遅延を示す場合、遅延の合計は接続された道路区分にわたる遅延として通信されてもよい。接続されるということは必ずしも隣接していることを意味せず、その間に道路区分が存在する可能性があることが当業者には理解されるだろう。これは、交通待ち行列において、交通が突然動き出してその後すぐに停止するいわゆる停止／発進状況が起こるためである。従って、いくつかの道路区分は、渋滞の区域内にいるにも関わらず速い自由走行速度を示してもよい。
【０１１３】
本明細書で説明する実施形態がソフトウェアにより特定の機能性を実現する一方で、その機能性はハードウェアでのみ（例えば、１つ以上のＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）により）同等に実現可能であり、あるいは実際にはハードウェア及びソフトウェアの組合せにより実現可能であることが当業者にはよく理解されるだろう。従って、本発明の範囲は、ソフトウェアで実現されることにのみ限定されるものとして解釈されるべきではない。
【０１１４】
最後に、添付の請求の範囲は本明細書で説明する特徴の特定の組合せを説明するが、本発明の範囲は、以下の請求の範囲で示される特定の組合せに限定されず、特定の組合せが添付の請求の範囲で特に列挙されたか否かに関わらず本明細書で開示される特徴又は実施形態の任意の組み合わせを含むように拡張される。
【０１１５】
本明細書では、ＧＳＭ移動電気通信システムを参照する。種々の可能な他の送信プロトコルが存在すること及びＧＳＭが一例としてのみ使用されることは、当業者には理解されるだろう。例えば他のプロトコルは、ＵＭＴＳ（ユニバーサル移動通信システム）、ＧＰＲＳ（汎用パケット無線サービス）、ＣＤＭＡ２０００又はＴＤ−ＳＣＤＭＡ等を含んでもよい。実際には、これはＷｉＭａｘ又はＷＩＦＩ等の他の技術まで拡張されてもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図５】
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【図６】
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