(57)【要約】【課題】プローブカーシステムによって提供される渋滞情報の信頼度を向上させた渋滞状況演算システムを提供する。【解決手段】プローブカーである車両３から収集したプローブデータに基づいてリンクの渋滞度を演算する際に、渋滞度演算テーブル５２にある渋滞度を区分する為の閾値Ｖ１１〜Ｖ３２を所定車速毎に変化させて渋滞度を検出し（Ｓ２）、二次メッシュ単位でＶＩＣＳ情報に基づく渋滞度との一致率を比較することによって最も一致率の高い閾値を選択し（Ｓ５、Ｓ６）、選択された閾値に基づいて当該二次メッシュの渋滞度を演算する（Ｓ７）ように構成する。【選択図】図８
2008234162.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プローブ情報を取得するプローブ情報取得手段を有し、
前記プローブ情報取得手段により取得されたプローブ情報に基づいてリンクの渋滞度を演算する渋滞状況演算システムにおいて、
前記プローブ情報はリンクを走行するプローブカーの平均速度であり、
前記平均速度を値の異なる複数の閾値と比較することにより各閾値に対応してリンクの第１渋滞度を検出する渋滞度検出手段と、
前記リンクの渋滞情報を取得する渋滞情報取得手段と、
所定エリア内に含まれるリンクにおいて前記渋滞情報取得手段によって取得された渋滞情報に基づく第２渋滞度と前記渋滞度検出手段で検出された第１渋滞度とを前記複数の閾値毎にそれぞれ比較する渋滞度比較手段と、
前記複数の閾値の内、前記渋滞度比較手段の比較により第１渋滞度と第２渋滞度が最も一致すると判定された閾値を選択する閾値選択手段と、を有し、
前記閾値選択手段で選択された閾値に基づいて検出された第１渋滞度を前記所定エリア内におけるリンクの渋滞度として演算することを特徴とする渋滞状況演算システム。
【請求項２】
前記閾値選択手段はリンクの道路属性毎に異なる閾値を選択することを特徴とする請求項１に記載の渋滞状況演算システム。
【請求項３】
前記渋滞情報取得手段によって取得される前記渋滞情報は、路上に設置された感知器を用いて路上を走行する車両を検出した検出結果に基づく情報であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の渋滞状況演算システム。
【請求項４】
前記所定エリアはメッシュ単位又は都道府県単位に区分されたエリアであることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の渋滞状況演算システム。
【請求項５】
前記渋滞情報取得手段により取得される前記リンクの渋滞情報が存在しない所定エリアである非存在エリアに対して、前記非存在エリアを含む広域エリア内の他のエリアで選択されている閾値又は閾値の平均値を非存在エリアの閾値として適用する閾値適用手段と、
前記非存在エリア内のリンクの平均速度を前記閾値適用手段により適用された閾値と比較することによりリンクの渋滞度を検出する非存在エリア渋滞度検出手段と、を有し、
前記非存在エリア渋滞度検出手段で検出された渋滞度を前記非存在エリア内におけるリンクの渋滞度として演算することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかの渋滞状況演算システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リンクの渋滞状況を演算する渋滞状況演算システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、車載用のナビゲーション装置、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）や携帯電話機などの携帯情報機器、パーソナルコンピュータ等では、地図情報として一般道路及び高速道路等の道路や施設名称等を各種記憶デバイスに記憶するか、又はサーバ等からダウンロードすることにより、利用者に対して所望のエリアの地図を表示することが可能となっている。
【０００３】
更に、従来のナビゲーション装置等では地図を表示するのみでなく、利用者の利便性をより向上させる為に表示された道路の渋滞情報等の交通情報を提供することについても行われていた。その際、利用者に提供する為の交通情報を取得するシステムの一つとして、例えば道路交通情報通信システム（ＶＩＣＳ：登録商標）があった。
【０００４】
ＶＩＣＳは、道路上に設置している感知器より路上を走行する車両を検出し、その検出結果を情報収集センタ（以下、ＶＩＣＳセンタという）が収集して交通情報（以下、ＶＩＣＳ情報という）を作成し、カーナビゲーション装置等の端末へ提供するシステムである。
しかし、上記ＶＩＣＳでは感知器が設置された主要な道路のみのＶＩＣＳ情報しか作成することができず、情報提供される対象道路の範囲が狭いという課題がある。
【０００５】
そこで、交通情報を取得する新たなシステムとして、走行中の車両がセンサ（プローブ）となり、この車両で計測された走行軌跡、速度等の情報（以下、プローブ情報という）を情報収集センタに集め、交通情報を作成するプローブカーシステムの研究が現在進められている。
ここで、プローブカーシステムは、上記ＶＩＣＳのように情報収集範囲が限定されず、極めて広い範囲からリアルタイムでデータを集めることができるという利点がある。
【０００６】
一方で、利用者に提供される交通情報の内、特に渋滞に関する渋滞情報では渋滞の程度を識別する為の情報として、従来より渋滞度が用いられてきた（特開２００５−２０９１５３号公報参照）。この渋滞度としては、渋滞の程度の高い方から、例えば『渋滞』、『混雑』、『渋滞無し』の３段階がある。
そして、リンクを走行する車両の平均車速と予め決められた閾値（例えば、一般道路では『渋滞』と『混雑』の閾値は１２ｋｍ／ｈ、『混雑』と『渋滞なし』の閾値は３２ｋｍ／ｈ）に基づいてリンクをいずれかに分類している。そして、リンクに対して分類された渋滞度を交通情報として利用者に提供していた。
【特許文献１】特開２００５−２０９１５３号公報（第５−６頁、表２、図２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、プローブデータから生成される交通情報は、プローブカーの搭載率などのプローブデータの情報量に大きく影響されるため、特にプローブカーの搭載率が低い場合には、提供される交通情報の信頼性が劣る場合がある。
従って、例えばプローブデータの統計結果に基づいて渋滞度を演算する場合には、上記特許文献１のように道路属性毎に閾値を固定することとすると、実際には渋滞していないリンクが『渋滞』と判定されたり、実際に渋滞しているリンクが『渋滞無し』と判定される虞がある。更には、同一リンク区間において、ＶＩＣＳ情報とプローブカーシステムから提供される交通情報とで渋滞度が異なってしまうという問題もあった。
【０００８】
本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、プローブ情報に基づいて作成される交通情報の内、特に渋滞の程度を示す渋滞度について、渋滞度を演算する為の閾値を別途取得した渋滞情報に従って変化させることによって、プローブカーシステムによって提供される渋滞情報の信頼度を向上させることを可能とした渋滞状況演算システム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】
【０００９】
前記目的を達成するため本願の請求項１に係る渋滞状況演算システム（１）は、プローブ情報を取得するプローブ情報取得手段（２０）を有し、前記プローブ情報取得手段により取得されたプローブ情報に基づいてリンクの渋滞度を演算する渋滞状況演算システムにおいて、前記プローブ情報はリンクを走行するプローブカー（３）の平均速度であり、前記平均速度を値の異なる複数の閾値と比較することにより各閾値に対応してリンクの第１渋滞度を検出する渋滞度検出手段（２０）と、前記リンクの渋滞情報を取得する渋滞情報取得手段（２０）と、所定エリア内に含まれるリンクにおいて前記渋滞情報取得手段によって取得された渋滞情報に基づく第２渋滞度と前記渋滞度検出手段で検出された第１渋滞度とを前記複数の閾値毎にそれぞれ比較する渋滞度比較手段（２０）と、前記複数の閾値の内、前記渋滞度比較手段の比較により第１渋滞度と第２渋滞度が最も一致すると判定された閾値を選択する閾値選択手段（２０）と、を有し、前記閾値選択手段で選択された閾値に基づいて検出された第１渋滞度を前記所定エリア内におけるリンクの渋滞度として演算することを特徴とする。
ここで、「渋滞度」とは渋滞の程度を識別する為の情報である。
また、「プローブ情報取得手段」及び「渋滞情報取得手段」はプローブカーや外部の施設等と通信を行うことによりプローブ情報や渋滞情報を取得することとしても良いし、装置内部に記憶されたプローブ情報や渋滞情報を読み出すことにより取得することとしても良い。
【００１０】
また、請求項２に係る渋滞状況演算システム（１）は、請求項１に記載の渋滞状況演算システムであって、前記閾値選択手段（２０）はリンクの道路属性毎に異なる閾値を選択することを特徴とする。
ここで、「道路属性」とは、例えば高速道路や一般道路等の道路の種別を示す。
【００１１】
また、請求項３に係る渋滞状況演算システム（１）は、請求項１又は請求項２に記載の渋滞状況演算システムであって、前記渋滞情報取得手段（２０）によって取得される前記渋滞情報は、路上に設置された感知器を用いて路上を走行する車両を検出した検出結果に基づく情報であることを特徴とする。
【００１２】
また、請求項４に係る渋滞状況演算システム（１）は、請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の渋滞状況演算システムであって、前記所定エリアはメッシュ単位又は都道府県単位に区分されたエリアであることを特徴とする。
【００１３】
更に、請求項５に係る渋滞状況演算システム（１）は、請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の渋滞状況演算システムであって、前記渋滞情報取得手段（２０）により取得される前記リンクの渋滞情報が存在しない所定エリアである非存在エリアに対して、前記非存在エリアを含む広域エリア内の他のエリアで選択されている閾値又は閾値の平均値を非存在エリアの閾値として適用する閾値適用手段（２０）と、前記非存在エリア内のリンクの平均速度を前記閾値適用手段により適用された閾値と比較することによりリンクの渋滞度を検出する非存在エリア渋滞度検出手段（２０）と、を有し、前記非存在エリア渋滞度検出手段で検出された渋滞度を前記非存在エリア内におけるリンクの渋滞度として演算することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
前記構成を有する請求項１に記載の渋滞状況演算システムによれば、プローブ情報に基づいて作成される交通情報の内、特に渋滞の程度を示す渋滞度について、渋滞度を演算する為の閾値を別途取得した渋滞情報に従って変化させることによって、プローブカーシステムによって提供される渋滞情報の信頼度を向上させることが可能となる。
また、プローブ情報に基づいて検出されたリンクの渋滞度と、別途渋滞情報取得手段により取得した渋滞情報に含まれるリンクの渋滞度とが大きく異なる結果となることを防止できるので、提供した交通情報によって利用者を困惑させる虞が無い。
【００１５】
また、請求項２に記載の渋滞状況演算システムによれば、リンクの道路属性を考慮して、リンク毎により適した閾値を選択することが可能となり、プローブカーシステムによって提供される渋滞情報の信頼度を向上させる。
【００１６】
また、請求項３に記載の渋滞状況演算システムによれば、別途渋滞情報取得手段により取得される渋滞情報は道路を走行する多数の車両の検出結果に基づいた信頼度の高い情報であるので、その渋滞情報に一致させることによりプローブカーシステムによって提供される渋滞情報の信頼度についても向上させることが可能となる。
【００１７】
また、請求項４に記載の渋滞状況演算システムによれば、二次メッシュ単位又は都道府県単位で閾値を選択することができるので、地域差を考慮して各地域ごとに最適な閾値を選択することが可能となる。
【００１８】
更に、請求項５に記載の渋滞状況演算システムによれば、比較対象とする渋滞情報が無い場合であっても、周囲エリアの閾値を考慮して当該エリアに対して適当な閾値を選択することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明に係る渋滞状況演算システムについて具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。
先ず、本実施形態に係る渋滞状況演算システム１の概略構成について図１を用いて説明する。図１は本実施形態に係る渋滞状況演算システム１を示した概略構成図である。
【００２０】
図１に示すように、本実施形態に係る渋滞状況演算システム１は、プローブデータを収集し、収集したプローブ情報に基づく交通情報の作成・配信を行うプローブセンタ２と、プローブカーである車両３と、ＶＩＣＳ（登録商標）情報の作成・配信を行うＶＩＣＳセンタ４とから基本的に構成されている。
【００２１】
ここで、プローブセンタ２は、全国各地を走行する各車両３から送信された走行軌跡や走行速度等を含むプローブ情報を収集して蓄積するとともに、蓄積されたプローブ情報から渋滞情報等の交通情報を生成し、生成された交通情報（以下、プローブ交通情報という）を車両３に対して配信する交通情報配信センタである。
【００２２】
また、車両３は全国の各道路を走行する車両であり、プローブカーとしてプローブセンタ２とともにプローブカーシステムを構成する。ここで、プローブカーシステムとは、車両をセンサとして情報を収集するシステムである。具体的には、車両が速度データをはじめ、ステアリング操作やシフト位置等の各システムの作動状況をＧＰＳの位置情報とともに予め車両に搭載された携帯電話機等の車両用の通信モジュール５（以下、単に通信モジュール５という）を介してプローブセンタ２に送信し、センタ側でその収集データを様々な情報として再利用するシステムをいう。
ここで、本実施形態に係る渋滞状況演算システム１おいて車両３が取得し、プローブセンタ２に対して送信するプローブ情報としては、特に、車両３が走行するリンクのリンク番号とそのリンクを走行する車両の車速に関する情報が含まれる。そして、プローブセンタ２は車両３から送信されたリンク番号及び車速に基づいて、リンク毎の車両の平均車速を算出し、後述の閾値Ｖ１１〜Ｖ３２（図７参照）に基づいてリンクの渋滞度を検出する。
【００２３】
更に、車両３にはナビゲーション装置６が設置されている。ナビゲーション装置６は格納する地図データに基づいて自車位置周辺の地図を表示したり、設定された目的地までの経路の探索及び案内を行う車載機である。また、ナビゲーション装置６はプローブセンタ２から受信したプローブ交通情報やＶＩＣＳセンタ４から受信したＶＩＣＳ情報を利用者に対して案内することも行う。
【００２４】
一方、ＶＩＣＳセンタ４は、路上に設置された感知器を用いて、路上を走行する車両を検出した検出結果や特定の機関（例えば警察庁）等から提供された情報を収集するとともに、その検出結果や提供情報に基づいて交通情報であるＶＩＣＳ情報を生成し、生成したＶＩＣＳ情報をＦＭ多重放送、光ビーコン、電波ビーコン等により車両３に提供する情報提供センタである。尚、提供されるＶＩＣＳ情報としては、渋滞情報（渋滞度及び渋滞長）の他に、規制情報、駐車場情報、サービスエリア情報、パーキングエリア情報等がある。
【００２５】
続いて、渋滞状況演算システム１を構成するプローブセンタ２及びＶＩＣＳセンタ４の構成について図２を用いてより詳細に説明する。図２は本実施形態に係る渋滞状況演算システム１の構成を示したブロック図である。
【００２６】
先ず、以下にプローブセンタ２について説明する。プローブセンタ２は、図２に示すようにサーバ（プローブ情報取得手段、渋滞度検出手段、渋滞情報取得手段、渋滞度比較手段、閾値選択手段、閾値適用手段、非存在エリア渋滞度検出手段）２０と、サーバ２０に接続された情報記録手段としてのプローブ情報ＤＢ２４と、交通情報ＤＢ２５と、センタ通信装置２６とを備える。
【００２７】
サーバ２０は、サーバ２０の全体の制御を行う演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ２１、並びにＣＰＵ２１が各種の演算処理を行うに当たってワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ２２、車両３から収集したプローブ情報を統計処理することによって各リンクに対する渋滞度を検出する渋滞度演算処理（図８）、リンクの渋滞度を含む各種交通情報を作成し、車両３に対して配信する交通情報配信処理等を行うための各種の制御プログラムが記録されたＲＯＭ２３等の内部記憶装置を備えている。
【００２８】
また、プローブ情報ＤＢ２４は、全国を走行する各車両３から収集したプローブ情報を累積的に記憶する記憶手段である。尚、本実施形態においては、車両３から収集されるプローブ情報として、特に車両３が走行したリンクを特定するリンク番号とそのリンクを走行する車両３の車速に関する情報が含まれる。
【００２９】
以下に、図３を用いてプローブ情報ＤＢ２４に記憶されるプローブ情報についてより詳細に説明する。図３はプローブ情報ＤＢ２４に記憶されるプローブ情報の一例を示した図である。
図３に示すようにプローブ情報は、車両３が走行したリンクのリンク番号と、車両がそのリンクの走行を開始した開始時刻と、リンクを走行するのに要した所要時間と、リンクを走行した平均車速とから構成される。例えば、図３に示すプローブ情報は、車両３がリンク番号『１０００』のリンクを、２００７年３月６日の１４時３分２５秒に走行開始し、平均車速１５ｋｍ／ｈで２５秒かけて走行したことが記録されている。そして、プローブ情報ＤＢ２４には上記のプローブ情報が、各車両３から収集した数だけ累積的に記憶されている。
【００３０】
また、交通情報ＤＢ２５は、プローブ情報ＤＢ２４に記憶されたプローブ情報に対する統計処理に基づいてサーバ２０により生成されるプローブ交通情報を記憶する記憶手段である。ここで、プローブ交通情報に含まれる情報としては、リンクの渋滞度、リンク旅行時間、平均車速等がある。尚、渋滞度とは、渋滞の程度を示した渋滞情報の一種であり、この渋滞度には、渋滞の程度の高い方から、『渋滞』、『混雑』、『渋滞無し』のデータと『不明』の４段階のデータがある。そして、この渋滞度は、後述するようにサーバ２０によってリンクの平均車速と、後述の閾値Ｖ１１〜Ｖ３２（図７参照）とに基づいて決定される。また、閾値Ｖ１１〜Ｖ３２はＶＩＣＳセンタ４から取得したＶＩＣＳデータとプローブ情報の統計結果とを比較することによって、二次メッシュ単位又は都道府県単位に設定される。
【００３１】
以下に、図４を用いて交通情報ＤＢ２５に記憶されるプローブ交通情報についてより詳細に説明する。図４は交通情報ＤＢ２５に記憶されるプローブ交通情報の一例を示した図である。
図４に示すようにプローブ交通情報は、リンクを識別するリンク番号と、渋滞度と、そのリンクを走行する車両の平均所要時間を示すリンク旅行時間と、リンクを走行する車両の平均車速とから構成される。例えば、図４に示すプローブ交通情報は、リンク番号『１０００』のリンクについて、渋滞度が『混雑』で、リンク旅行時間が２８ｓｅｃで、平均車速が１７ｋｍ／ｈであることを示している。そして、交通情報ＤＢ２５には上記のプローブ交通情報が、ナビゲーション装置６が有する地図データを構成するリンク数分記憶されている。
【００３２】
尚、プローブデータ及びプローブ交通情報で用いられるリンク番号は、プローブセンタ２及び車両３のナビゲーション装置６との間でのみ用いられる識別番号であり、ＶＩＣＳセンタ４やＶＩＣＳデータで用いられるリンク番号（ＶＩＣＳリンク番号）とは異なる。また、リンクの区分もプローブデータ及びプローブ交通情報とＶＩＣＳデータとでは異なっている。
【００３３】
一方、センタ通信装置２６は車両３やＶＩＣＳセンタ４とネットワーク８を介して通信を行う為の通信装置である。
【００３４】
次に、ＶＩＣＳセンタ４について図２を用いて説明する。ＶＩＣＳセンタ４は、図２に示すようにＶＩＣＳ情報を記憶するＶＩＣＳ情報ＤＢ４１と、ＶＩＣＳ通信装置４２とを備える。
【００３５】
ＶＩＣＳ情報ＤＢ４１は、路面上に設置された感知器による車両の検出結果や特定の機関（例えば警察庁）等から提供された情報に基づいて生成された交通情報であるＶＩＣＳ情報が記憶される記憶手段である。
そして、ＶＩＣＳセンタ４は所定時間毎（例えば５分毎）にＶＩＣＳ情報ＤＢ４１に格納されたＶＩＣＳ情報から必要な情報を抽出し、ＶＩＣＳ通信装置４２を介してナビゲーション装置６に対して配信する。また、ＶＩＣＳ情報はプローブセンタ２に対しても配信される。尚、配信されるＶＩＣＳ情報としては、渋滞情報の他に、規制情報、駐車場情報、サービスエリア情報、パーキングエリア情報等がある。
【００３６】
以下に、図５を用いてＶＩＣＳ情報ＤＢ４１に記憶されるＶＩＣＳ情報についてより詳細に説明する。図５はＶＩＣＳ情報ＤＢ４１に記憶されるＶＩＣＳ情報の一例を示した図である。
図５に示すようにＶＩＣＳ情報は、リンクを識別するＶＩＣＳリンク番号と、そのリンクについての渋滞度、渋滞の区間を示す渋滞長、事故情報、工事情報等を示した詳細情報とから構成される。例えば、図５に示すＶＩＣＳ情報は、２００７年３月６日の１３時５６分から１４時１分までの５分間に生成され１４時１分に配信される情報であり、ＶＩＣＳリンク番号『５３３９４５−４−４』のリンクについて、全区間において渋滞度が『渋滞』であることを示している。また、ＶＩＣＳリンク番号『５３３９４６−１０−２』のリンクについて、１３：００〜１８：００の間、工事により車両規制が行われることを示している。更に、ＶＩＣＳリンク番号『５３３９４７−６−１』のリンクについて、全区間において渋滞度が『混雑』であることを示している。尚、リンクの一部のみが渋滞である場合には、渋滞の開始点の座標に関する情報と開始点からの渋滞区間の距離に関する情報についてもＶＩＣＳ情報に含まれる。
【００３７】
一方、ＶＩＣＳ通信装置４２はＶＩＣＳ情報を車両３やプローブセンタ２に対して配信する為の通信装置である。
【００３８】
次に、プローブセンタ２及びＶＩＣＳセンタ４において交通情報を生成する際に、特にリンクの渋滞度を検出するために用いる渋滞度演算テーブル５１、５２について図６、図７を用いて説明する。図６はＶＩＣＳセンタ４において用いられる渋滞度演算テーブル５１について示した図、図７はプローブセンタ２において用いられる渋滞度演算テーブル５２について示した図である。
【００３９】
先ず、ＶＩＣＳセンタ４において用いられる渋滞度演算テーブル５１について図６を用いて説明する。渋滞度演算テーブル５１は車両の走行速度に基づいて渋滞の程度を示す渋滞度を演算する為のテーブルである。そして、ＶＩＣＳセンタ４は、路面上に設置された感知器による車両の検出結果に基づいてリンク内の所定区間における平均車速を検出し、渋滞度演算テーブル５１に基づいて前記所定区間の渋滞度を検出する。
【００４０】
また、図６に示すように、本実施形態に係る渋滞度演算テーブル５１は、『渋滞』、『混雑』、『渋滞無し』の３種類（『不明』は除かれる）の渋滞度と、各渋滞度に対応する車両の走行速度の閾値から構成されている。更に、車両の走行速度の閾値は道路属性（「都市間高速道路」、「都市内高速道路」、「一般道路」の３種類）によって異なる値が設定されている。具体的に、「都市間高速道路」では『渋滞』と『混雑』との閾値が４０ｋｍ／ｈであり、『混雑』と『渋滞無し』との閾値が６０ｋｍ／ｈである。また、「都市内高速道路」では『渋滞』と『混雑』との閾値が２０ｋｍ／ｈであり、『混雑』と『渋滞無し』との閾値が４０ｋｍ／ｈである。更に、「一般道路」では『渋滞』と『混雑』との閾値が１０ｋｍ／ｈであり、『混雑』と『渋滞無し』との閾値が２０ｋｍ／ｈである。
従って、例えばＶＩＣＳセンタ４では車両が一般道路を平均速度１５ｋｍ／ｈで走行していることが検出された区間に対しては渋滞度が「混雑」に検出される。
【００４１】
そして、ＶＩＣＳセンタ４は図６に示す渋滞度演算テーブル５１を用いて、感知器の設置された各リンクに対して渋滞度及び渋滞長を検出し、ＶＩＣＳデータを作成する。
【００４２】
次に、プローブセンタ２において用いられる渋滞度演算テーブル５２について図７を用いて説明する。渋滞度演算テーブル５２は車両の走行速度に基づいて渋滞の程度を示す渋滞度を検出する為のテーブルである。そして、プローブセンタ２は、車両３から収集したプローブデータを統計処理することにより、各リンクの平均車速を曜日毎及び時間帯毎に検出し、渋滞度演算テーブル５２に基づいて各リンクの渋滞度を検出する。
【００４３】
また、図７に示すように、本実施形態に係る渋滞度演算テーブル５２は、渋滞度演算テーブル５１と同じく『渋滞』、『混雑』、『渋滞無し』の３種類の渋滞度と、各渋滞度に対応する車両の走行速度の閾値から構成されている。また、車両の走行速度の閾値Ｖ１１〜Ｖ３２は、後述のようにＶＩＣＳデータとプローブ情報の統計結果との比較を行うことによって、道路属性（「都市間高速道路」、「都市内高速道路」、「一般道路」の３種類）毎に異なる値が設定される。具体的に、「都市間高速道路」では『渋滞』と『混雑』との閾値がＶ１１ｋｍ／ｈであり、『混雑』と『渋滞無し』との閾値がＶ１２ｋｍ／ｈである。また、「都市内高速道路」では『渋滞』と『混雑』との閾値がＶ２１ｋｍ／ｈであり、『混雑』と『渋滞無し』との閾値がＶ２２ｋｍ／ｈである。更に、「一般道路」では『渋滞』と『混雑』との閾値がＶ３１ｋｍ／ｈであり、『混雑』と『渋滞無し』との閾値がＶ３２ｋｍ／ｈである。
また、この閾値（Ｖ１１〜Ｖ３２）は、二次メッシュ単位又は都道府県単位で同一の値が設定される。
【００４４】
そして、プローブセンタ２は図７に示す渋滞度演算テーブル５２を用いて、ナビゲーション装置６の有する地図データを構成する各リンクに対して渋滞度を検出し、検出されたリンクの渋滞度を含むプローブ交通情報を作成する。
【００４５】
続いて、前記構成を有する渋滞状況演算システム１を構成するプローブセンタ２においてサーバ２０が実行する渋滞度演算処理プログラムについて図８に基づき説明する。図８は本実施形態に係る渋滞度演算処理プログラムのフローチャートである。ここで、渋滞度演算処理プログラムは前回プログラムを実行した時から所定期間（例えば１年）経過後に実行され、その所定期間にプローブカーから収集したプローブ情報に基づいてリンクの渋滞度を演算するプログラムである。尚、以下の図８にフローチャートで示されるプログラムは、サーバ２０が備えているＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３等に記憶されており、ＣＰＵ２１により実行される。
【００４６】
先ず、渋滞度演算処理プログラムではステップ（以下、Ｓと略記する）１において、ＣＰＵ２１はプローブ情報ＤＢ２４からプローブ情報（図３参照）を取得する。尚、このとき取得されるプローブ情報は、前回渋滞度演算処理プログラムを実行した時点（例えば１年前）から現在までの期間において、プローブカーである各車両３から収集した所定期間分の新たなプローブ情報である。
尚、渋滞度演算処理プログラムは新たに車両３からプローブ情報を取得する毎に実行しても良く、その場合にはリアルタイムで取得したプローブ情報に基づく新たな渋滞度が演算されることととなる。また、前記Ｓ１では過去の一定期間のプローブ情報のみを取得することとしても良い。尚、上記Ｓ１がプローブ情報取得手段の処理に相当する。
【００４７】
次に、Ｓ２においてＣＰＵ２１は、先ず前記Ｓ１で取得したプローブ情報の統計処理を行い、特にリンクを走行した車両の車速の平均値をリンク毎に算出する。そして、算出された平均車速と、所定車速毎（例えば３ｋｍ／ｈ毎）に値を変更した閾値（例えば閾値Ｖ３１では３、６、９、１２、１５、１８、２１ｋｍ／ｈの７種類の閾値に対して比較する）とを比較して各リンクの渋滞度（第１渋滞度）を検出する。
尚、前記Ｓ２の処理は道路属性ごとの全ての閾値（Ｖ１１〜Ｖ３２の６種類）に対してそれぞれ行い、渋滞度を検出する。また、上記Ｓ２が渋滞度検出手段の処理に相当する。
【００４８】
その後、Ｓ３においてＣＰＵ２１は、ＶＩＣＳセンタ４から前記Ｓ１で取得したプローブ情報を構成するリンクであって、特にプローブ情報の生成された時期に関連するＶＩＣＳ情報（図５参照）を取得する。尚、上記Ｓ３が渋滞情報取得手段の処理に相当する。
【００４９】
そして、以下ではＳ４〜Ｓ１１の処理を都道府県単位でループし、全国の全都道府県に対する処理が終了するまで繰り返し行う。また、Ｓ４〜Ｓ７、Ｓ９〜Ｓ１１の処理を二次メッシュ単位でループし、処理対象にある都道府県内の全二次メッシュに対する処理が終了するまで繰り返し行う。
【００５０】
先ず、Ｓ４でＣＰＵ２１は、現在処理対象にある二次メッシュ内にＶＩＣＳによる情報提供の対象となっているＶＩＣＳリンク（即ち、路上に感知器が設置されたリンク）があるか否か判定する。
【００５１】
そして、ＶＩＣＳリンクがあると判定された場合（Ｓ４：ＹＥＳ）には、Ｓ５へと移行する。一方、ＶＩＣＳリンクが無いと判定された場合（Ｓ４：ＮＯ）には、現在処理対象にある二次メッシュに対する処理は行わずに、次の二次メッシュを対象とした処理へと移行する。
【００５２】
Ｓ５でＣＰＵ２１は所定車速毎に値を変更した各閾値に対して、前記Ｓ２で検出したプローブ情報に基づく渋滞度（第１渋滞度）と、前記Ｓ３で取得したＶＩＣＳ情報に基づく渋滞度（第２渋滞度）とを比較して、その一致率を算出する。
【００５３】
ここで、図９はプローブ情報に基づく渋滞度とＶＩＣＳ情報に基づく渋滞度とを比較した際の比較例を示した図である。前記したようにプローブデータ及びプローブ交通情報で用いられるリンク区分と、ＶＩＣＳセンタ４やＶＩＣＳデータで用いられるリンク区分とは異なっている。従って、図９に示すようにプローブ情報では４本のリンクＡ〜Ｄで構成されている区間が、ＶＩＣＳ情報では３本のリンクａ〜ｃで構成されることもある。
そして、図９に示す例では、リンクＡの全区間ではプローブ情報に基づく渋滞度が『渋滞無し』でＶＩＣＳ情報に基づく渋滞度が『混雑』であり、渋滞度が一致しない。また、リンクＢの全区間ではプローブ情報に基づく渋滞度が『混雑』でＶＩＣＳ情報に基づく渋滞度が『混雑』であり、渋滞度が一致する。また、リンクＣの全区間ではプローブ情報に基づく渋滞度が『渋滞』でＶＩＣＳ情報に基づく渋滞度が『渋滞』であり、渋滞度が一致する。更に、リンクＤの全区間ではプローブ情報に基づく渋滞度が『渋滞無し』でＶＩＣＳ情報に基づく渋滞度が『混雑』であり、渋滞度が一致しない。
従って、図９に示す区間では一致率は５０％となる。尚、一致率は一致しているリンクの数の割合で算出しても良いし、リンクに関係なく一致している区間の距離の割合で算出しても良い。
また、Ｓ５の処理は、値の異なる複数の閾値毎に行い、各閾値に対して一致率を算出する。
【００５４】
そして、Ｓ６ではＣＰＵ２１は、値の異なる複数の閾値の中から、前記Ｓ５で算出された一致率が最も高い閾値を選択する。
【００５５】
ここで、図１０はプローブ情報に基づく渋滞度とＶＩＣＳ情報に基づく渋滞度との一致率を各閾値で比較した際の比較例を示した図である。尚、図１０は特に「一般道路」の『混雑』と『渋滞』とを区分する閾値Ｖ３１についての比較例である。また、比較対象となる閾値は３、６、９、１２、１５、１８、２１ｋｍ／ｈの７種類である。
図１０に示すように、平日においては、「福岡」、「大阪東北部」、「名古屋北部」の二次メッシュでは閾値Ｖ３１＝６ｋｍ／ｈとしたときが最も一致率が高くなっており、閾値Ｖ３１として６ｋｍ／ｈが選択される。また、「東京首都」、「札幌」の二次メッシュでは閾値Ｖ３１＝９ｋｍ／ｈとしたときが最も一致率が高くなっており、閾値Ｖ３１として９ｋｍ／ｈが選択される。また、「仙台西北部」の二次メッシュでは閾値Ｖ３１＝１２ｋｍ／ｈとしたときが最も一致率が高くなっており、閾値Ｖ３１として１２６ｋｍ／ｈが選択される。
一方、休日においては、「東京首都」の二次メッシュでは閾値Ｖ３１＝３ｋｍ／ｈとしたときが最も一致率が高くなっており、閾値Ｖ３１として３ｋｍ／ｈが選択される。また、「仙台西北部」の二次メッシュでは閾値Ｖ３１＝６ｋｍ／ｈとしたときが最も一致率が高くなっており、閾値Ｖ３１として６ｋｍ／ｈが選択される。また、「大阪東北部」、「名古屋北部」の二次メッシュでは閾値Ｖ３１＝９ｋｍ／ｈとしたときが最も一致率が高くなっており、閾値Ｖ３１として９ｋｍ／ｈが選択される。また、「福岡」、「札幌」の二次メッシュでは閾値Ｖ３１＝１８ｋｍ／ｈとしたときが最も一致率が高くなっており、閾値Ｖ３１として６ｋｍ／ｈが選択される。
尚、前記Ｓ５及びＳ６の処理は道路属性ごとの全ての閾値（Ｖ１１〜Ｖ３２の６種類）に対してそれぞれ行う。また、上記Ｓ５が渋滞度比較手段の処理に相当し、Ｓ６が閾値選択手段の処理に相当する。
【００５６】
そして、Ｓ７でＣＰＵ２１は前記Ｓ６で選択された閾値からなる渋滞度演算テーブル５２（図７）を用いて、現在処理対象にある二次メッシュ内の各リンクの渋滞度を検出する。尚、Ｓ７の処理は前記Ｓ２の検出結果の内、前記Ｓ６で選択された閾値に基づく渋滞度の検出結果をそのまま用いても良い。
【００５７】
その後、処理対象にある都道府県内の全二次メッシュに対するＳ４〜Ｓ７の処理が終了すると、Ｓ８でＣＰＵ２１は現在処理対象にある都道府県を構成する複数の二次メッシュにおいて、前記Ｓ６で選択された最も一致率の高い閾値について読み出し、その平均値を算出する。
【００５８】
続いて、Ｓ９でＣＰＵ２１は、現在処理対象にある二次メッシュ内にＶＩＣＳによる情報提供の対象となっているＶＩＣＳリンク（即ち、路上に感知器が設置されたリンク）があるか否か判定する。
【００５９】
そして、ＶＩＣＳリンクが無いと判定された場合（Ｓ９：ＮＯ）には、Ｓ１０へと移行する。一方、ＶＩＣＳリンクがあると判定された場合（Ｓ９：ＹＥＳ）には、現在処理対象にある二次メッシュに対する処理は行わずに、次の二次メッシュを対象とした処理へと移行する。
【００６０】
Ｓ１０でＣＰＵ２１は、前記Ｓ８で算出された現在処理対象にある都道府県を構成する二次メッシュの閾値の平均値を、ＶＩＣＳリンクが無いと判定された現在処理対象にある二次メッシュに対して閾値に選択する。
【００６１】
ここで、図１１はＶＩＣＳリンクが無いと判定された二次メッシュに対する閾値の選択処理の具体例について説明した説明図である。尚、図１１では便宜的に都道府県エリア８０は４つの二次メッシュ８１〜８４で構成されているとする。
そして、二次メッシュ８１にはＶＩＣＳリンクが存在しない。一方、他の二次メッシュ８２〜８４はＶＩＣＳリンクがあり、前記Ｓ６の処理でそれぞれ閾値Ｖ３１が１２ｋｍ／ｈ、９ｋｍ／ｈ、１２ｋｍ／ｈと選択されていることとする（尚、Ｖ１１〜Ｖ２２、Ｖ３２については説明を省略する）。その際、二次メッシュ８１の閾値は同じ都道府県内の他の二次メッシュ８２〜８４の閾値の平均値であり、Ｖ３１＝（１２＋９＋１２）／３＝１１ｋｍ／ｈとなる。
尚、前記Ｓ１０の処理は道路属性ごとの全ての閾値（Ｖ１１〜Ｖ３２の６種類）に対してそれぞれ行う。
【００６２】
そして、Ｓ１１でＣＰＵ２１は前記Ｓ１０で選択された閾値からなる渋滞度演算テーブル５２（図７）を用いて、現在処理対象にある二次メッシュ内の各リンクの渋滞度を検出する。尚、上記Ｓ１０が閾値適用手段の処理に相当し、Ｓ１１が非存在エリア渋滞度検出手段の処理に相当する。
【００６３】
その後、処理対象にある都道府県内の全二次メッシュに対するＳ９〜Ｓ１１の処理が終了すると、次の都道府県を対象とした処理へと移行する。そして、全国の全ての都道府県に対する処理が終了した後に、当該渋滞度演算処理プログラムを終了する。
【００６４】
尚、上記渋滞度演算処理プログラムで演算された各リンクの渋滞度は、プローブ交通情報として車両３のナビゲーション装置６に対して配信される。そして、ナビゲーション装置６では配信された各リンクの渋滞度を用いて渋滞状況の案内を行ったり、最適な誘導経路の探索を行う。また、同一リンク区間においてプローブ情報の統計処理に基づいて検出された渋滞度と、ＶＩＣＳ情報の渋滞度が異なる場合には、ＶＩＣＳ情報の渋滞度を優先して表示するようにする。
【００６５】
以上詳細に説明した通り、本実施形態に係る渋滞状況演算システム１では、プローブカーである車両３から収集したプローブデータに基づいてリンクの渋滞度を演算する際に、渋滞度演算テーブル５２にある渋滞度を区分する為の閾値Ｖ１１〜Ｖ３２を所定車速毎に変化させて渋滞度を検出し（Ｓ２）、二次メッシュ単位でＶＩＣＳ情報に基づく渋滞度との一致率を比較することによって最も一致率の高い閾値を選択し（Ｓ５、Ｓ６）、選択された閾値に基づいて当該二次メッシュの渋滞度を検出する（Ｓ７）ので、ＶＩＣＳ情報を考慮することにより、プローブカーシステムによって提供される渋滞情報の信頼度を向上させることが可能となる。
また、プローブ情報に基づいて検出されたリンクの渋滞度と、ＶＩＣＳ情報のリンクの渋滞度とが大きく異なる結果となることを防止できるので、提供した交通情報によって利用者を困惑させる虞が無い。
また、道路属性毎に異なる閾値を選択するので、リンクの道路属性を考慮して、リンク毎により適した閾値を選択することが可能となり、プローブカーシステムによって提供される渋滞情報の信頼度を向上させる。
また、ＶＩＣＳによって提供される信頼度の高いＶＩＣＳ情報と一致させるように閾値を設定するので、プローブカーシステムによって提供される渋滞情報の信頼度についても向上させることが可能となる。
また、二次メッシュ単位又は都道府県単位で閾値を選択するので、地域差を考慮して各地域ごとに最適な閾値を選択することが可能となる。
更に、ＶＩＣＳリンクが無い二次メッシュに対しては、そのエリアを含む都道府県エリアの閾値の平均値を、その二次メッシュエリアの閾値に選択する（Ｓ１０）ので、比較対象とするＶＩＣＳ情報が無い二次メッシュであっても、周囲エリアの閾値を考慮して当該二次メッシュに対して適当な閾値を選択することが可能となる。
【００６６】
尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
例えば、本実施形態ではプローブセンタ２が渋滞度の比較結果に基づく閾値の選択処理並びに選択された閾値に基づく渋滞度の検出処理（Ｓ４〜Ｓ１１）を行うこととしているが、これらの処理はＶＩＣＳセンタ４やナビゲーション装置６が行うようにしても良い。また、プローブセンタ２、ＶＩＣＳセンタ４及びナビゲーション装置６で分担して行うようにしても良い。例えば、渋滞度の比較結果に基づく閾値の選択処理をプローブセンタ２が行い、選択された閾値に基づく渋滞度の検出処理をナビゲーション装置６が行うようにしても良い。
【００６７】
また、本実施形態ではプローブ情報の統計結果に基づく渋滞度（第１渋滞度）と、ＶＩＣＳ情報に基づく渋滞度（第２渋滞度）との比較は二次メッシュ単位で行うこととしているが、都道府県単位で行うこととしても良い。その場合には、都道府県単位で閾値Ｖ１１〜Ｖ３２が選択されることとなる。
【００６８】
また、本実施形態ではＶＩＣＳリンクが無い二次メッシュに対しては、そのエリアを含む都道府県エリア内の閾値の平均値を、その二次メッシュエリアの閾値に選択することとしているが、例えば、平均値でなく中央値となる閾値をその二次メッシュエリアの閾値に選択しても良い。また、隣接する二次メッシュの閾値と同じ値の閾値を適用しても良い。
また、隣接する二次メッシュの閾値の平均値を閾値として適用しても良い。
【００６９】
また、図６ではＶＩＣＳ情報においてリンクの全区間において同一の渋滞度である場合を例に挙げて説明したが、リンクの一部区間のみが『渋滞』又は『混雑』である場合や、同一リンク内に異なる渋滞度が混在する場合においても本願発明を適用することが可能である。その場合には、リンク単位でなく距離単位でプローブ情報の渋滞度とＶＩＣＳ情報の渋滞度を比較して一致率を算出することが望ましい。また、リンクに設定された渋滞度（『渋滞』、『混雑』、『渋滞無し』のいずれか）の内で最も距離割合の高い渋滞度を、そのリンクの渋滞度と仮定し、リンク単位で比較することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本実施形態に係る渋滞状況演算システムを示した概略構成図である。
【図２】本実施形態に係る渋滞状況演算システムの構成を示したブロック図である。
【図３】プローブ情報ＤＢに記憶されるプローブ情報の一例を示した図である。
【図４】交通情報ＤＢに記憶されるプローブ交通情報の一例を示した図である。
【図５】ＶＩＣＳ情報ＤＢに記憶されるＶＩＣＳ情報の一例を示した図である。
【図６】ＶＩＣＳセンタにおいて用いられる渋滞度演算テーブルについて示した図である。
【図７】プローブセンタにおいて用いられる渋滞度演算テーブルについて示した図である。
【図８】本実施形態に係る渋滞度演算処理プログラムのフローチャートである。
【図９】プローブ情報に基づく渋滞度とＶＩＣＳ情報に基づく渋滞度とを比較した際の比較例を示した図である。
【図１０】プローブ情報に基づく渋滞度とＶＩＣＳ情報に基づく渋滞度との一致率を各閾値で比較した際の比較例を示した図である。
【図１１】ＶＩＣＳリンクが無いと判定された二次メッシュに対する閾値の選択処理の具体例について説明した説明図である。
【符号の説明】
【００７１】
１              渋滞状況演算システム
２              プローブセンタ
３              車両
４              ＶＩＣＳセンタ
２０            サーバ
２１            ＣＰＵ
２２            ＲＡＭ
２３            ＲＯＭ
２４            プローブ情報ＤＢ
２５            交通情報ＤＢ
４１            ＶＩＣＳ情報ＤＢ
５１、５２      渋滞度演算テーブル
【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】
2008234162.tif 000009
【図８】
2008234162.tif 000010
【図９】
2008234162.tif 000011
【図１０】
2008234162.tif 000012
【図１１】
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