(57)【要約】【課題】交通量が不明な領域の渋滞状況を予測する渋滞状況予測装置を提供すること。【解決手段】２つのエリアを結ぶ道路であり交通量が不明な道路の渋滞状況を予測する渋滞状況予測装置Ｖは、２つのエリアにおける渋滞状況と渋滞状況に関する前記２つのエリア間の相関関係とに基づいて交通量が不明な道路の渋滞状況を予測する渋滞状況予測手段１２を備える。さらに、渋滞状況予測手段１２は、渋滞状況に関する道路間の相関関係に基づいて交通量が不明な道路の渋滞状況を予測する。なお、２つのエリア間の相関関係は、２つのエリアにおける渋滞状況に基づいて方向別、時間帯別に算出され、道路間の相関関係は、道路の属性に基づいて設定される。【選択図】図１
2008052671.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つのエリアを結ぶ道路であり交通量が不明な道路の渋滞状況を予測する渋滞状況予測装置であって、
前記２つのエリアにおける渋滞状況と渋滞状況に関する前記２つのエリア間の相関関係とに基づいて交通量が不明な道路の渋滞状況を予測する渋滞状況予測手段、
を備えることを特徴とする渋滞状況予測装置。
【請求項２】
前記渋滞状況予測手段は、さらに、渋滞状況に関する道路間の相関関係に基づいて交通量が不明な道路の渋滞状況を予測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の渋滞状況予測装置。
【請求項３】
前記２つのエリア間の相関関係は、前記２つのエリアにおける渋滞状況に基づいて方向別、時間帯別に設定されたものである、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の渋滞状況予測装置。
【請求項４】
前記道路間の相関関係は、道路の属性に基づいて設定されたものである、
ことを特徴とする請求項２に記載の渋滞状況予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、渋滞状況予測装置に関し、特に、交通量が不明な道路を含む領域の渋滞状況を予測する渋滞状況予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、広域道路ネットワーク内の交通量の変化を予測する交通量予測装置であって、広域道路ネットワーク内における過去の交通量データを用いて、ある地点間の交通量の変化に影響を及ぼす広域道路ネットワーク内における範囲を、範囲分割基準データを用いて分割する範囲分割機能部と、この範囲分割機能部によって分割された範囲に対する交通量の一日毎のパターンを蓄積する交通量データ蓄積メモリと、交通量予測日の交通量データをストアする観測交通量データメモリと、この観測交通量データメモリのデータにより交通量データ蓄積メモリ内の交通量パターンを検索し、類似する交通量パターンを抽出し、かつ、抽出された交通量パターンを用いて予測時から所定時間後の交通量を予測する交通量予測機能部と、を有する交通量予測装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
この交通量予測装置は、交通量の蓄積パターンと当日観測パターンとのパターン比較により予測に用いる交通量パターンを特定するので、過去の交通量データの平均値を用いた場合のように短期間における交通量の変動を埋没させることなく、予測時点から比較的短期間後における交通量の予測において予測精度を向上させることができる。
【特許文献１】特開２００２−２９８２８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の交通量予測装置は、車輌検知センサを用いて検知した現時点の交通量に基づいて所定時間後の交通量の予測を行うため、車輌検知センサが設置されておらず現時点の交通量が不明な道路における渋滞状況を精度よく予測することはできない。
【０００５】
上述の課題に鑑み、本発明は、交通量が不明な道路を含む領域の渋滞状況を予測する渋滞状況予測装置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】
上述の目的を達成するために、第一の発明に係る渋滞状況予測装置は、２つのエリアを結ぶ道路であり交通量が不明な道路の渋滞状況を予測する渋滞状況予測装置であって、前記２つのエリアにおける渋滞状況と渋滞状況に関する前記２つのエリア間の相関関係とに基づいて交通量が不明な道路の渋滞状況を予測する渋滞状況予測手段、を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、第二の発明は、第一の発明に係る渋滞状況予測装置であって、前記渋滞状況予測手段は、さらに、渋滞状況に関する道路間の相関関係に基づいて交通量が不明な道路の渋滞状況を予測することを特徴とする。
【０００８】
また、第三の発明は、第一または第二の発明に係る渋滞状況予測装置であって、前記２つのエリア間の相関関係は、前記２つのエリアにおける渋滞状況に基づいて方向別、時間帯別に設定されたものである、ことを特徴とする。
【０００９】
また、第四の発明は、第二の発明に係る渋滞状況予測装置であって、前記道路間の相関関係は、道路の属性に基づいて設定されたものである、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
上述の手段により、本発明は、交通量が不明な道路を含む領域の渋滞状況を予測する渋滞状況予測装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。
【実施例】
【００１２】
図１は、本発明に係る渋滞状況予測システムの構成例を示す図であり、渋滞状況予測システムＳは、渋滞状況予測装置Ｖと通信センタＣとから構成される。渋滞状況予測装置Ｖは、制御装置１、通信装置２、記憶装置３および表示装置４を備え、制御装置１は、通信装置２および記憶装置３からの情報に基づいて渋滞状況が不明な道路の渋滞状況を予測し、その後、渋滞状況が不明な道路を含む領域全体の渋滞状況を予測してその予測結果を表示装置４に出力する。
【００１３】
通信センタＣは、道路に設置された車輌検出センサからの信号を受信して渋滞状況に関する情報を生成し、生成した情報を渋滞状況予測装置Ｖに送信する装置であり、例えば、管理施設等に設置されたコンピュータサーバ等である。
【００１４】
「渋滞状況」とは、所定地点における渋滞の状況であり、例えば、所定時刻における所定区間の渋滞長で示され、所定領域全体の渋滞状況は、それら渋滞長の累計として示される。
【００１５】
図２は、所定領域における渋滞状況の例を示す図であり、図２（ａ）は、エリアＡ〜Ｄを含む領域において渋滞長に応じて大きさが異なる円を配し渋滞状況を表した図であり、最も大きい円が５ｋｍの渋滞長、次に大きい円が２．５ｋｍの渋滞長、最も小さい円が０．５ｋｍの渋滞長を示す。図２（ｂ）は、縦軸にエリアＡの累計渋滞長、横軸に時刻を配し現在時刻以前の所定時間の渋滞状況の推移を表したグラフであり、図２（ｃ）は、記憶装置３から抽出したグラフであって、図２（ｂ）の推移パターンに最も近似する推移パターンを有するグラフである。なお、図２に示す各図は、通信センタＣから送信される情報に基づいて作成される。
【００１６】
エリアＡ〜Ｄは、車輌検出センサにより交通量の測定が可能な所定領域であり、例えば、車輌検出センサにより交通量の測定が可能な市街地を示し、ルート１〜３は、エリアＡとエリアＢとを結ぶ市街地間の道路を示す。また、ルート１および２は、車輌検出センサが設置されておらず交通量の測定ができない道路であり、ルート３は、車輌検出センサが設置されており交通量の測定が可能な道路である。
【００１７】
図１において、制御装置１は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）等を備えたコンピュータであり、エリア情報取得手段１０、道路情報取得手段１１および渋滞状況予測手段１２に対応するプログラムをＲＯＭに記憶し、それらプログラムをＲＡＭ上に展開して対応する処理をＣＰＵに実行させる。
【００１８】
また、制御装置１は、通信装置２を介して取得した情報を記憶装置３に記憶するようにしてもよい。通信センタＣから送信される情報を記憶装置３に逐次記憶し過去のデータとして蓄積するためである。
【００１９】
通信装置２は、渋滞状況予測装置Ｖと通信センタＣとの間の通信を制御するための装置であり、例えば、携帯電話用周波数または特定小電力無線通信用周波数を利用して通信センタＣが送信する情報を受信する。
【００２０】
また、通信装置２は、光ビーコン、電波ビーコン、ＦＭ局から送信されるＶＩＣＳ(Vehicle  Information  and  Communication  System)情報を受信したり、走行する道路に埋設された路車間通信用の通信機等から送信される情報を受信したりする。
【００２１】
記憶装置３は、渋滞状況を予測するために必要なデータを記憶するための装置であり、例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の不揮発性記憶媒体であって、エリア間相関関係データベース３０や道路間相関関係データベース３１を格納する。
【００２２】
エリア間相関関係データベース３０は、２つのエリア間の渋滞状況に関する相関関係を体系的に構成したものであり、例えば、過去の情報に基づいて算出された、東京エリアの渋滞状況（例えば、累計渋滞長で示される。）と横浜エリアの渋滞状況との間の相関係数を方向別（例えば、東西南北の４方向）、時間帯別（例えば、３０分刻み）に保持する。相関係数は、１に近いほど正の相関が強く一方が渋滞すると他方も渋滞することを示し、一方で、―１に近いほど負の相関が強く一方が渋滞すると反対に他方は円滑に流れることを示す。また、相関係数は、０（ゼロ）に近いほど相関が弱く一方の渋滞が他方に影響しないことを示す。
【００２３】
また、エリア間相関係数は、サンプルデータ（相関係数の算出に使用されるデータをいう。）が曜日、祝祭日、季節、時間帯、天気等（以下、「曜日等」という。）に基づいて分類されたうえで算出されてもよく、例えば、現時点が７月の第一月曜日であれば、２つのエリアにおける過去の月曜日（火曜日から日曜日は除く。）の渋滞状況（累計渋滞長）に基づいて算出されるようにしてもよく、過去の７月のウィークデー（土曜日、日曜日は除く。）の渋滞状況（累計渋滞長）に基づいて算出されるようにしてもよい。曜日等に分類された渋滞状況に規則性を有する場合があるからである。
【００２４】
また、東京エリアの所定時刻における渋滞状況とその所定時刻から所定時間前または所定時間後の横浜エリアにおける渋滞状況との間の相関係数を保持するようにしてもよい。２つのエリアの渋滞状況の時間的なずれが関連性を有しながら存在する場合もあるからである。
【００２５】
これにより、エリア間相関関係データベース３０は、例えば、「７月の月曜日午前１０時から午前１１時における東京エリアの下り方向の渋滞状況は、３０分後の横浜エリアの下り方向の渋滞状況との間で正の相関関係を有する」といったエリア間の渋滞状況の相関関係に関する情報を提供することができる。
【００２６】
なお、エリア間の相関関係は、過去のデータによらず、エリア毎の人口、車保有台数、交通容量等に基づいて、例えば、「エリアＢの累計渋滞長はエリアＡの累計渋滞長の７０％である」というように予め決定されてもよい。なお、「交通容量」とは、単位時間内に対象とする道路の断面を通過する車の最大数をいう。
【００２７】
道路間相関関係データベース３１は、２つの道路間の渋滞状況に関する相関関係を体系的に構成したものであり、例えば、図２（ａ）におけるエリアＡとエリアＢとを結ぶルート１（例えば、市道等のサブ路線）の渋滞状況とルート３（例えば、高速道路等の主要路線）の渋滞状況との間の相関関係を方向別（上り方向または下り方向）、時間帯別（例えば、３０分単位）に道路間係数の形（例えば、基準となる道路の渋滞長に対する比率）で保持する。
【００２８】
道路間係数は、過去のデータによらず、道路の属性（道路の種類、道路の幅員、車線数、交差点の数、歩道の有無、２道路間の並行度等をいう。）に基づいて決定されるが、対象となるルートの双方が過去の渋滞状況に関するデータを有する場合には、エリア間相関係数と同様に、サンプルデータを曜日等に分類してから相関係数として算出されてもよい。
【００２９】
これにより、道路間相関関係データベース３１は、道路間の渋滞状況の相関関係に関する情報を提供することができる。
【００３０】
表示装置４は、情報を表示するための車載装置であり、例えば、カーナビゲーションシステムで利用される液晶ディスプレイであって、渋滞状況予測装置Ｖによる予測結果を表示する。なお、渋滞状況予測装置Ｖは、音声出力装置を用いてその予測結果を音声出力するようにしてもよい。
【００３１】
次に、制御装置１が有する各種手段について説明する。
【００３２】
エリア情報取得手段１０は、交通量が測定可能なエリアの情報を取得するための手段であり、エリア情報とは、交通量が測定可能な所定エリア（例えば、縦５ｋｍ、横５ｋｍの矩形エリアである。）に関する情報であって、所定エリアにおける現在および過去の渋滞状況（例えば、ＶＩＣＳ情報に含まれる渋滞場所、上下方向の別、渋滞長等をいう。）やエリア間相関係数等を含む。図２（ａ）のエリアＡ〜Ｄが所定エリアに該当する。
【００３３】
エリア情報取得手段１０は、通信装置２を介して通信センタＣから送信される情報を受信したり、記憶装置３に格納されたエリア間相関関係データベース３０から対象となるエリア群のエリア間相関係数を抽出したりしてエリア情報を取得する。
【００３４】
道路情報取得手段１１は、道路情報を取得するための手段であり、道路情報とは、隣接するまたは近隣の２つのエリアを結ぶ道路に関する情報であって、通信装置２を介して取得した現在および過去の渋滞状況、交通需要と交通容量とに基づいて算出される現在の渋滞状況、道路間係数等の情報を含む。なお、「交通需要」とは、単位時間に道路上の所定区間あるいはある所定断面を通過しようとする車の数をいい、２つのエリアを結ぶ道路の交通需要は、２つのエリアの渋滞状況から導出されてもよく、エリア毎の人口、車保有台数等に基づいて時間帯毎に予め設定されてもよい。
【００３５】
道路情報取得手段１１は、通信装置２を介して通信センタＣから送信される情報を受信したり、記憶装置３に格納された道路間相関関係データベース３１から対象となるエリア群を結ぶ道路の道路間係数等を抽出したりして道路情報を取得する。
【００３６】
渋滞状況予測手段１２は、複数のエリアを含む領域の渋滞状況を予測するための手段であり、例えば、隣接するまたは近隣の２つのエリアを結ぶ道路群のうち交通量が測定可能な道路（図２（ａ）のルート３）の道路情報や２つのエリアのエリア情報に基づいて、道路群のうち交通量が不明な道路（図２（ａ）のルート１およびルート２）の渋滞状況を予測し、その後、２つのエリアおよびそのエリアを結ぶ道路群を含む領域全体の渋滞状況を予測する。
【００３７】
ここで、図３を参照しながら、渋滞状況予測手段１２が所定領域の渋滞状況（累計渋滞長）を予測する処理の流れについて説明する。
【００３８】
最初に、渋滞状況予測手段１２は、エリア情報取得手段１０により、通信装置２を介して通信センタＣから受信した各エリアの累計渋滞長の推移パターン（図２（ｂ）参照。）に最も近似する各エリアの過去の累計渋滞長の推移パターン（図２（ｃ）参照。）を記憶装置３からパターンマッチング処理等により抽出し（ステップＳ１）、抽出した推移パターンに基づいて各エリアの所定時間後の累計渋滞長（例えば、３０分刻みで３時間後までの６段階）を予測する（ステップＳ２）。
【００３９】
例えば、渋滞状況予測手段１２は、現在時刻から所定時間遡ってエリアＡにおける累計渋滞長の推移パターンを取得し（図２（ｂ）参照。）、取得した推移パターンに最も近似する過去の推移パターンをパターンマッチング処理により記憶装置３から抽出し、抽出した推移パターン（図２（ｃ）参照。）の現在時刻に対応する時刻以降の累計渋滞長の推移パターン（図２（ｃ）の太線部分）に基づいて現時点から所定時間経過後の累計渋滞長を予測する。渋滞状況予測手段１２は、所定領域に含まれる他のエリアＢ〜Ｄについても同様に累計渋滞長を予測する。
【００４０】
その後、渋滞状況予測手段１２は、記憶装置３のエリア間相関関係データベース３０から所定条件（例えば、０．８以上または―０．８以下）を満たす相関係数を有するエリアＡとエリアＢとの間の相関関係を抽出する（ステップＳ３）。
【００４１】
例えば、渋滞状況予測手段１２は、「エリアＡの午後５時時点の累計渋滞長がエリアＢの午後５時３０分時点の累計渋滞長と正の相関を有する」といった相関関係を抽出する。同様に、渋滞状況予測手段１２は、エリアＡとエリアＣ、エリアＢとエリアＣ、エリアＢとエリアＤとの間の相関関係も抽出する。
【００４２】
その後、渋滞状況予測手段１２は、ステップＳ２で予測した各エリアの累計渋滞長をエリア間相関関係データベース３０から抽出した相関係数に基づいて補正する（ステップＳ４）。
【００４３】
例えば、渋滞状況予測手段１２は、ステップＳ２で予測した、１時間後のエリアＡの累計渋滞長と１時間後のエリアＢの累計渋滞長との間の関係が、エリア間相関関係データベース３０から抽出した相関関係（例えば、エリアＡの累計渋滞長がエリアＢの累計渋滞長の８０％となる関係）に沿わない場合（例えば、エリアＡの累計渋滞長がエリアＢの累計渋滞長の９５％となり、１０％以上の差が発生してしまう場合）、予測した累計渋滞長を補正する（例えば、この場合、エリアＡの累計渋滞長がエリアＢの累計渋滞長の９０％となるようにエリアＡの累計渋滞長の５％分を低減させる。）。
【００４４】
同様に、渋滞状況予測手段１２は、１時間後のエリアＡの累計渋滞長が１時間後のエリアＢの累計渋滞長の６５％になるとステップＳ２で予測した場合、エリアＡの累計渋滞長がエリアＢの累計渋滞長の７０％（エリア間相関関係データベース３０が示す関係との差が１０％）となるように累計渋滞長を５％分増大させる。
【００４５】
その後、渋滞状況予測手段１２は、ステップＳ４で補正した所定時間後における各エリアの累計渋滞長予測に基づいて所定時間後における各エリア間を結ぶルートの累計渋滞長を予測する（ステップＳ５）。
【００４６】
例えば、渋滞状況予測手段１２は、エリアＡにおける上り方向（エリアＢからエリアＡに向う方向とする。）の累計渋滞長予測およびエリアＢにおける上り方向の累計渋滞長予測に基づいてエリアＡとエリアＢとの間のルートにおける上り方向の累計渋滞長を予測する。この場合、渋滞状況予測手段１２は、複数のルートを一纏めにして扱い、交通容量と交通需要との間の関係から、一纏めにしたルート群の累計渋滞長を予測する。
【００４７】
また、渋滞状況予測手段１２は、エリアＡとエリアＢとの間のルート群のうち交通量が測定可能であるルート３の累計渋滞長の推移パターンを利用し、ステップＳ１と同様に、最も近似する推移パターンを記憶装置３にある過去の情報から抽出して、現時点から所定時間経過後におけるルート３の累計渋滞長を予測してもよい。この場合、一纏めにしたルート群の累計渋滞長からルート３の累計渋滞長を差し引いた値がルート１およびルート２の累計渋滞長の合計となる。
【００４８】
その後、渋滞状況予測手段１２は、道路間相関関係データベース３１から道路間係数を抽出し（ステップＳ６）、抽出した道路間係数に基づいてステップＳ５で予測した各ルートの累計渋滞長を補正する（ステップＳ７）。
【００４９】
例えば、渋滞状況予測手段１２は、エリアＡとエリアＢとの間を結ぶルート１〜３に対し、ルート１の累計渋滞長がルート３の累計渋滞長の８０％であり、ルート２の累計渋滞長がルート３の累計渋滞長の７０％であることを示す道路間係数を抽出し、ステップＳ５で予測した累計渋滞長（例えば、５ｋｍ）を道路間係数に応じてルート１（累計渋滞長１．６ｋｍ）、ルート２（累計渋滞長１．４ｋｍ）およびルート３（累計渋滞長２．０ｋｍ）に割り振るようにする。
【００５０】
また、渋滞状況予測手段１２は、エリアＡから離れるにつれてエリアＡの渋滞状況の影響度が減少するものとし、エリアＡとエリアＢとの間を結ぶルートを複数の区間に分割して区間毎に累計渋滞長を予測するようにしてもよい。例えば、上述の例の場合、ルート１のエリアＡに近い区間で累計渋滞長を１．６ｋｍとし、他の区間では渋滞が発生しないとの予測を行うようにしてもよい。
【００５１】
ルート３の累計渋滞長が過去のデータに基づいて予測されている場合には、ステップＳ４における補正と同様、道路間相関関係データベース３１から抽出した相関関係との乖離が大きいときに、予測されたルート３の累計渋滞長を許容範囲内（例えば、乖離幅が±１０％以内）となるよう補正する。
【００５２】
以上の構成により、渋滞状況予測装置Ｖは、交通量が測定可能な所定のエリア群における現在および過去の渋滞状況に加え、統計的に算出される各エリア間の渋滞状況に関する相関関係および各エリアを結ぶ各道路間の渋滞状況に関する相関関係に基づいて、各エリアを結ぶ道路のうち交通量が測定できない道路における現時点から所定時間経過後の渋滞状況を高精度に予測することができる。
【００５３】
また、渋滞状況予測装置Ｖは、交通量が測定できない道路の渋滞状況を高精度に予測するので、交通量が測定できない道路を含む領域の所定時間後の渋滞状況を高精度に予測することができる。
【００５４】
また、渋滞状況予測装置Ｖは、交通量が測定できない道路の渋滞状況を高精度に予測するので、新規の路線が開通し従来からある路線の交通量が変化して過去のデータが利用できい場合にも渋滞状況を高精度に予測することができる。
【００５５】
また、渋滞状況予測装置Ｖは、交通量が測定できない道路の渋滞状況を高精度に予測するので、交通量が測定できない道路を含めたエリア間の道路の累計渋滞長、または、エリア間の各道路の累計渋滞長を前日との比較、数時間前との比較といった様々な態様で出力することができる。
【００５６】
以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。
【００５７】
例えば、上述の実施例では、エリア情報取得手段１０、道路情報取得手段１１、渋滞状況予測手段１２、エリア間相関関係データベース３０および道路間相関関係データベース３１をすべて車載装置側に備えるが、これらの一部または全部を通信センタＣ側に備えるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】渋滞状況予測システムの構成例を示す図である。
【図２】所定領域における渋滞状況の例を示す図である。
【図３】渋滞状況予測手段が渋滞状況を予測する処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５９】
１      制御装置
２      通信装置
３      記憶装置
４      表示装置
１０    エリア情報取得手段
１１    道路情報取得手段
１２    渋滞状況予測手段
３０    エリア間相関関係データベース
３１    道路間相関関係データベース
Ｃ      通信センタ
Ｓ      渋滞状況予測システム
Ｖ      渋滞状況予測装置
【図１】
2008052671.tif 000003
【図２】
2008052671.tif 000004
【図３】
2008052671.tif 000005