(57)【要約】【課題】各プローブカーの個性を排除した交通情報を配信することができる交通情報システム、車両用プローブ装置、交通情報システム及び交通情報配信センタの交通情報配信方法を提供すること。【解決手段】プローブカーＡ〜Ｇから送信されるプローブデータを集計して交通情報を作成する交通情報配信センタ１において、プローブカーＡ〜Ｇから送信されたプローブデータを収集するプローブデータ情報収集部１３と、収集したプローブデータを統計処理してプローブカー毎の補正値を算出する車両特性解析部１１と、プローブカーＡ〜Ｇから送信されたプローブデータを車両特性解析部１１が算出した補正値により補正して補正交通情報を作成する交通情報作成部１２と、交通情報作成部１２が作成した補正交通情報を車両に配信する交通情報提供部１７と、を有することを特徴とする。【選択図】図７
2008158562.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プローブカーから送信されるプローブデータを集計して交通情報を作成する交通情報配信センタにおいて、
プローブカーから送信されたプローブデータを収集するプローブデータ情報収集部と、
収集したプローブデータを統計処理してプローブカー毎又は運転者毎の補正値を算出する車両特性解析部と、
プローブカーから送信されたプローブデータを前記車両特性解析部が算出した前記補正値により補正して補正交通情報を作成する交通情報作成部と、
前記交通情報作成部が作成した前記補正交通情報を車両に配信する交通情報提供部と、
を有することを特徴とする交通情報配信センタ。
【請求項２】
前記車両特性解析部は収集したプローブデータが有する速度情報の偏差値をプローブカー毎又は運転者毎に算出し、偏差値に応じて前記補正値を算出する、
ことを特徴とする請求項１記載の交通情報配信センタ。
【請求項３】
前記車両特性解析部は収集したプローブデータが有する速度情報の度数分布を算出し、度数分布の中央値又は最頻値に対し速度情報が属する階級に応じて、プローブカー毎又は運転者毎に前記補正値を算出する、
ことを特徴とする請求項１記載の交通情報配信センタ。
【請求項４】
前記車両特性解析部は、収集したプローブデータが有する速度情報の平均値を算出し、平均値に対する速度情報の偏差に応じて、プローブカー毎又は運転者毎に前記補正値を算出する、
ことを特徴とする請求項１記載の交通情報配信センタ。
【請求項５】
プローブデータは、時間帯、曜日、天候、日照量、昼夜の区分、国道・県道・高速道路などの道路種別、走行車線、走行エリア、などの要因情報を有し、
前記車両特性解析部は、要因情報の要因毎に収集したプローブデータが有する速度情報の平均を算出し、平均に対する速度情報の偏差に基づき、要因毎に前記補正値を算出する、
ことを特徴とする請求項１記載の交通情報配信センタ。
【請求項６】
前記交通情報作成部は、プローブデータが有する速度情報をプローブカー毎の前記補正値により補正した補正プローブデータを求め、プローブカー毎に求めた前記補正プローブデータの平均値を当該リンクの前記補正交通情報とする、
ことを特徴とする請求項１記載の交通情報配信センタ。
【請求項７】
車両特性解析部は、プローブカーの前記補正値の平均を当該プローブカーの前記補正値とする、
ことを特徴とする請求項１〜５いずれか記載の交通情報配信センタ。
【請求項８】
前記交通情報提供部は、プローブカー毎の前記補正値により前記補正交通情報を補正した車両毎交通情報を当該プローブカーに配信する、
ことを特徴とする請求項６記載の交通情報配信センタ。
【請求項９】
プローブカーから送信されたプローブデータを収集するプローブデータ情報収集部と、
収集したプローブデータを統計処理してプローブカー毎又は運転者毎の補正値を算出する車両特性解析部と、
プローブカーから送信されたプローブデータを前記車両特性解析部が算出した前記補正値により補正して補正交通情報を作成する交通情報作成部と、
前記交通情報作成部が作成した前記補正交通情報を車両に配信する交通情報提供部と、
を有する交通情報配信センタに、プローブデータを送信する車両用プローブ装置であって、
車両ＩＤ、リンク番号、リンクの進入日時及びリンク所要時間を有するプローブデータを前記交通情報配信センタへ送信するプローブデータ送信部と、
前記交通情報配信センタから前記補正交通情報を受信する交通情報受信部と、
を有することを特徴とする車両用プローブ装置。
【請求項１０】
交通情報配信センタがプローブカーから送信されるプローブデータを集計して交通情報を配信する交通情報システムにおいて、
前記交通情報配信センタは、
プローブカーから送信されたプローブデータを収集するプローブデータ情報収集部と、
収集したプローブデータを統計処理してプローブカー毎又は運転者毎の補正値を算出する車両特性解析部と、
プローブカーから送信されたプローブデータを前記車両特性解析部が算出した前記補正値により補正して補正交通情報を作成する交通情報作成部と、
前記交通情報作成部が作成した前記補正交通情報を車両に配信する交通情報提供部と、
を有し、
前記プローブカーは、
車両ＩＤ、リンク番号、リンクの進入日時及びリンク所要時間を有するプローブデータを前記交通情報配信センタへ送信するプローブデータ送信部と、
前記交通情報配信センタから前記補正交通情報を受信する交通情報受信部と、を有する
ことを特徴とする交通情報システム。
【請求項１１】
プローブカーから送信されるプローブデータを集計して交通情報を作成する交通情報配信センタの交通情報配信方法において、
サーバが、プローブカーから送信されたプローブデータを収集するステップと、
収集したプローブデータを統計処理してプローブカー毎又は運転者毎の補正値を算出するステップと、
プローブカーから送信されたプローブデータを前記補正値により補正して補正交通情報を作成するステップと、
前記補正交通情報を車両に配信するステップと、
を有することを特徴とする交通情報配信センタの交通情報配信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行中の車両から速度等のプローブデータを収集して、平均速度などの交通情報を配信する、交通情報配信センタ、車両用プローブ装置、交通情報システム及び交通情報配信センタの交通情報配信方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
走行中の車両をセンサ（プローブ）として走行車両の速度等のプローブデータを収集して交通情報を生成する交通情報システムが提案されている。プローブデータはプローブカーが走行すればその道路の交通情報を作成し得るため、道路上に固定された超音波センサや赤外線センサなどで渋滞などの交通情報を把握する方法に比べて、広範囲に渡り精度のよい交通情報を作成することが可能となる。しかしながら、所定のリンクの車両の走行数が十分でないと安定したプローブデータが得られないことがある。そこで、プローブカーの数に応じてプローブデータのサンプリング区間長を増減することで収集データのばらつきを排除し、当該リンクの平均速度を算出する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
また、交通状況は天候等に影響されるとして、プローブカーにより収集されたプローブデータを平均して得られた交通情報を、その日の天候等により補正して提供する技術が提案されている（例えば、特許文献２参照。）。特許文献２記載の交通情報システムでは、各ポイント間の全プローブカーの平均速度を日時、環境、条件に応じて所定の偏差値で補正することで日時、環境、条件に応じて正確な旅行時間を算出するとしている。
【特許文献１】特開２００６−３１４２２号公報
【特許文献２】特開２００２−３４２８７４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又は２記載の交通情報システムのように単にプローブデータから平均速度を算出すると次のような問題がある。図１は、従来の交通情報システムによる同じリンクの平均速度の算出を説明するための図を示す。図１（ａ）ではプローブカーＡは時速５０ｋｍ／ｈ、プローブカーＢは時速６０ｋｍ／ｈ、プローブカーＣは時速７０ｋｍ／ｈ、でそれぞれ走行していることから平均速度は６０ｋｍ／ｈとなる。図１（ｂ）ではプローブカーＡは時速５０ｋｍ／ｈ、プローブカーＤは時速３０ｋｍ／ｈ、プローブカーＥは時速４０ｋｍ／ｈ、でそれぞれ走行していることから平均速度は４０ｋｍ／ｈとなる。このように、同じリンクであっても収集されるプローブカーは毎回異なるため、平均速度も異なるものになってしまう。
【０００５】
これは、運転者（年齢、性別、運転歴等）がプローブカー毎に異なるためであったり、複数車線（追い越し車線と通常車線）があるためであったり、排気量などの車両性能や使用目的（バスなどの業務用車両、通勤などの自家用）が異なるためである。すなわち、単なる走行速度の平均を交通情報とすると、各プローブカーの個性が強く反映されてしまい、当該リンクの交通情報として正確とは言えない場合があり、サンプリングするプローブカーが変わると交通情報も変わってしまう（ばらつきが大きい）という問題が起こる。この点、十分な数のプローブカーが走行していればプローブカーの一部が変わっても交通情報としての精度に与える影響は小さくなるが、そもそも通行している車両が少ない場合やプローブカーの普及過程においては十分なプローブデータを収集することは期待できない。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑み、各プローブカーの個性を排除した交通情報を配信することができる交通情報システム、車両用プローブ装置、交通情報システム及び交通情報配信センタの交通情報配信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】
【０００７】
上記課題に鑑み、本発明は、プローブカーから送信されるプローブデータを集計して交通情報を作成する交通情報配信センタにおいて、プローブカーから送信されたプローブデータを収集するプローブデータ情報収集部と、収集したプローブデータを統計処理してプローブカー毎の補正値を算出する車両特性解析部と、プローブカーから送信されたプローブデータを車両特性解析部が算出した補正値により補正して補正交通情報を作成する交通情報作成部と、交通情報作成部が作成した補正交通情報を車両に配信する交通情報提供部と、を有することを特徴とする。
【０００８】
本発明によれば、送信されたプローブデータを統計処理してプローブカー毎の走行個性を表す補正値を算出し、この補正値により送信された各プローブデータを補正することにより、所定リンクにおいて所定時間内に所定数以上のプローブカーが確保されなくても、走行個性を排除して旅行時間など交通情報を作成することができる。
【０００９】
また、本発明の一形態において、車両特性解析部は収集したプローブデータが有する速度情報の偏差値をプローブカー毎に算出し、偏差値に応じて補正値を算出する、ことを特徴とする。
【００１０】
本発明によれば、複数のプローブデータからプローブカー毎に偏差値を求めることにより走行個性を数値化することができる。
【００１１】
また、本発明の一形態において、車両特性解析部は収集したプローブデータが有する速度情報の度数分布を算出し、度数分布の中央値又は最頻値に対しプローブカーの速度情報が属する階級に応じてプローブカー毎に補正値を算出する、ことを特徴とする。
【００１２】
本発明によれば、複数のプローブデータから度数分布を求めることにより、プローブカー毎に走行個性を数値化することができる。
【００１３】
また、本発明の一形態において、車両特性解析部は、収集したプローブデータが有する速度情報の平均値を算出し、平均値に対するプローブカーの速度情報の偏差に応じて、プローブカー毎に補正値を算出する、ことを特徴とする。
【００１４】
本発明によれば、複数のプローブデータの平均値に対するプローブカーの速度情報の偏差を求めることで、プローブカー毎に走行個性を数値化することができる。
【００１５】
また、本発明の一形態において、プローブデータは、時間帯、曜日、天候、日照量、昼夜の区分、国道・県道・高速道路などの道路種別、走行車線、走行エリア、などの要因情報を有し、車両特性解析部は、要因情報の要因毎に速度情報の平均を算出し、平均に対する速度情報の偏差に基づき、要因毎に補正値を算出する、ことを特徴とする。
【００１６】
本発明によれば、プローブデータが走行個性に影響する要因を有する場合、要因毎に補正値を算出することで、プローブカー毎の走行個性をさらに精度よく把握し、走行個性を排除した交通情報を作成することができる。
【００１７】
また、本発明の一形態において、交通情報作成部は、プローブデータが有する速度情報をプローブカー毎の補正値により補正した補正プローブデータを求め、プローブカー毎の補正プローブデータの平均値を当該リンクの補正交通情報とする、ことを特徴とする。
【００１８】
本発明によれば、走行個性の排除された補正プローブデータの平均から、当該リンクの正確な交通情報を求めることができる。
【００１９】
また、本発明の一形態において、車両特性解析部は、プローブカー毎の補正値の平均を当該プローブカーの補正値とする、ことを特徴とする。
【００２０】
本発明によれば、補正値の平均値を補正値とすることで、個々の車両の走行個性をより排除することができる。
【００２１】
また、本発明の一形態において、交通情報提供部は、プローブカー毎の補正値により補正交通情報を補正した車両毎交通情報を当該プローブカーに配信する、ことを特徴とする。
【００２２】
本発明によれば、走行個性を排除して得られた補正交通情報をさらに各プローブカーの補正値により補正して配信することで、各プローブカーは誤差の少ない予想走行時間を算出することができる。
【発明の効果】
【００２３】
各プローブカーの個性を排除した交通情報を配信することができる交通情報システム、車両用プローブ装置、交通情報システム及び交通情報配信センタの交通情報配信方法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】
【００２４】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。
【００２５】
図２は交通情報システム１０の概略構成図を示す。各プローブカーＡ〜Ｇはプローブデータを交通情報配信センタ１に送信し、交通情報配信センタ１はプローブカーＡ〜Ｇから収集したプローブデータに基づき、各リンク毎の交通情報を生成しプローブカーＡ〜Ｇ（以下、区別する必要がない場合、単にプローブカーという）に配信する。本実施形態では、各プローブカーの走行個性を予め把握しておき、プローブカーの数が十分でない場合であっても正確で安定した交通情報（後述の補正交通情報）を生成する。また、プローブカー毎の走行個性を予め把握しておくことにより、各プローブカーの走行個性に応じて補正した交通情報（後述の車両毎交通情報）を各プローブカーに提供することができる。
【００２６】
本実施形態において走行個性とはそのプローブカーの走行速度の傾向をいい、より好ましくは、天候、曜日、日時、走行エリア、乗員数、道路種別などに応じて変わる走行速度の傾向である。また、以下では、プローブカー毎の走行個性について説明するが、同じプローブカーでも運転者が異なると走行個性も異なるものとなるため、プローブカーと運転者の組み合わせ毎に走行個性を把握しておくことが好適となる。
【００２７】
図３は、交通情報システム１０の機能ブロック図を示す。プローブカーの車両用プローブ装置２は、携帯電話網、ＰＨＳ（Personal  Handy-phone  System）網、無線ＬＡＮ網、ＷｉＭＡＸ（Worldwide  Interoperability  for  Microwave  Access）網などの無線通信網、ＤＳＲＣ（Dedicated  Short  Range  Communication）などの路車間通信を利用して交通情報配信センタ１にプローブデータを送信し、交通情報配信センタ１から補正交通情報又は車両毎交通情報を受信する。
【００２８】
車両用プローブ装置２は、プローブデータの送信を制御するナビＥＣＵ２４、プローブデータを交通情報配信センタ１に送信するプローブデータ送信部２１、車速を検出する車速センサ２２、表示装置２５、地図ＤＢ（データベース）２６及び交通情報配信センタ１から交通情報を受信する交通情報受信部２３を有する。ナビＥＣＵ２４は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）衛星から発信される電波の到達時間及び車速センサ２２が検出する車速に基づく自律航法を利用して自車両の位置を高精度に推定し、地図ＤＢ２６から抽出した道路地図や目的地までの経路を表示装置２５に表示するナビゲーションシステムを制御するＥＣＵである。
【００２９】
地図ＤＢ２６には道路地図情報が格納されている。地図ＤＢ２６は、実際の道路網に対応してノード(道路と道路が交差する点、すなわち交差点)に関係する情報と、リンク(ノードとノードを接続する道路)に関係する情報とからなるテーブル状のデータベースである。ノードテーブルは、ノードの番号、座標、そのノードから流出するリンク数及びそれらのリンク番号を有する。また、リンクテーブルは、リンク番号、リンクを構成する始点ノードと終点ノード、リンク長及びリンク方向等を有する。したがって、ノード番号とリンク番号をそれぞれ辿ることで道路網が形成される。
【００３０】
車両用プローブ装置２が送信するプローブデータについて図４（ａ）に基づき説明する。プローブカーの走行中、ナビＥＣＵ２４はリンクに進入する度に、リンクへの進入日時を取得し、進入したリンクのリンク番号を地図ＤＢ２６から抽出する。そして、当該リンクを通過するとリンクを通過するために要したリンク所要時間を計測する。リンク長をリンク所要時間で除した走行速度を算出して送信してもよいが、いずれにしてもサーバ１ではプローブカーの走行速度に係る情報が得られる（以下、リンク所要時間と走行速度を特に区別しない場合がある）。プローブデータ送信部２１は、例えば１つのリンクを通過するたびに、プローブカーを特定するための車体番号などの車両ＩＤと共に、リンク番号、リンクへの進入日時及びリンク所要時間（又は走行速度）を交通情報配信センタ１に送信する。プローブカーと運転者の組み合わせ毎にプローブデータを送信する場合、車両ＩＤに加え運転者ＩＤを送信する。
【００３１】
また、車両用プローブ装置２は、さらに有益な情報として、降雨量、周囲の明るさ、道路種別、車線位置、走行エリア（山道、トンネル、橋  等）、渋滞状況、先行車両との最短車間距離をプローブデータに加えて送信する。降雨量は例えばワイパの作動状況や降雨センサにより検出され、降雨に起因する走行個性を把握するために使用される。周囲の明るさは例えば日射センサ、ライトの点灯状況（ＯＦＦ、スモールランプ、通常点灯、ハイビーム）により検出され、日中、夕暮れ、夜間などの時間帯に起因する走行個性を把握するために使用される。また、カレンダーを利用して曜日に起因する走行個性を把握してもよい。道路種別はナビＥＣＵ２４により走行位置に基づき地図ＤＢ２６から検出され、国道、県道、高速道路などの道路種別に起因する走行個性を把握するために使用される。車線位置はナビＥＣＵ２４が検出する走行位置や白線認識手段により検出され、追い越し車線又は走行車線などの車線位置に起因する走行個性を把握するために使用される。走行エリアはナビＥＣＵ２４が検出する走行位置に基づき地図ＤＢ２６から検出され、特殊な道路に起因する走行個性を把握するために使用される。
【００３２】
渋滞状況はＶＩＣＳ（Vehicle  Information  and  Communication  System）から送信される渋滞情報を使用してもよいしナビＥＣＵ２４が車速に基づき作成してもよく、渋滞状況が走行個性に影響しているか否かを把握するために使用される。先行車両との最短車間距離は例えばミリ波レーダ装置により検出され、先行車両が走行個性に影響しているか否かを把握するために使用される。例えば、先行車両との最短車間距離が１〜２メートル程度であれば信号などで先行車両の手前に停止したことが分かり、５〜３０メートル程度であれば先行車両に追従走行していることが分かり、１００メートル以上であれば前方の車両に影響を受けずフリー走行していることが分かる。交通情報配信センタ１は、渋滞状況や
先行車両との最短車間距離により、渋滞や先行車両がプローブカーの走行個性に影響を与えている度合いが推定可能となり、渋滞状態の場合や先行車両がゆっくり走行している場合には、プローブカーの走行個性でないものとして扱うことが可能となる。
【００３３】
続いて、交通情報配信センタ１について説明する。交通情報配信センタ１はコンピュータを本体とするサーバである。このサーバはプログラムを実行するＣＰＵ、プログラムを記憶するメモリ（ハードディスクドライブ）、ＯＳを起動するプログラムや設定情報を記憶したＲＯＭ、プログラムを一時的に記憶する作業領域となるＲＡＭ、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）などネットワークに接続するための通信装置等が相互にバスで接続されている。ＣＰＵがプログラムを実行することで車両特性解析部１１、交通情報作成部１２、プローブ情報収集部１３及び交通情報提供部１７が実現され、メモリには交通情報ＤＢ１４、車両特性ＤＢ１５及びプローブデータＤＢ１６が記憶されている。
【００３４】
プローブ情報収集部１３は、プローブカーから送信されるプローブデータをプローブデータＤＢ１６に記憶させる。プローブデータＤＢ１６に記憶されるプローブデータは各プローブカーから送信されるプローブデータと同じであって、例えば、リンク毎に所定期間のプローブデータが記憶されている。
【００３５】
車両特性解析部１１は、プローブデータＤＢ１６に記憶されたプローブデータに基づきプローブカー毎の走行係数を算出し、車両特性ＤＢ１５に記憶させる。この走行係数は、走行個性を統計処理により数値化したものである。
【００３６】
図４（ｃ）は車両特性ＤＢ１５に記憶される走行係数の一例を、図５は走行係数を統計処理により算出する場合の説明図を示す。図５には、例えば走行速度を５ｋｍ／ｈ毎に区切った場合の走行台数の度数分布が示されている。上述したように同じリンクであってもプローブカー毎に走行速度は分布を示すものであり、例えばプローブカーＡは平均速度に対し遅く走行する傾向が、プローブカーＢは平均速度に対し速く走行する傾向があることが分かる。
【００３７】
車両特性解析部１１は、リンク毎に、各プローブカーの走行速度をプローブデータＤＢ１６から抽出し度数分布を作成しその中央値又は最頻値から、プローブカー毎にプローブカーが属する階級を決定することで、プローブカー毎の走行係数を算出する。例えば、中央値からの偏差をパーセントにより表す。
【００３８】
また、統計処理は平均値の算出であってもよい。この場合、車両特性解析部１１は各プローブカーの走行速度をプローブデータＤＢ１６から抽出し平均値を算出すると共に、プローブカー毎に平均値からの偏差をパーセントにより表す。また、平均値からの偏差でなく、プローブカー毎に偏差値をもとめ偏差値の中央値（例えば５０が中央値）からの偏差に応じて走行係数を算出してもよい。
【００３９】
例えば、平均値からの偏差を走行係数とした場合は次のようになる。プローブカーＡの場合であれば１００未満の数値（例えば８０％）で表され、プローブカーＡは平均速度に対し８０％の走行速度で走行することが分かり、プローブカーＢの場合であれば１００より大の数値（例えば１２０％）で表され、プローブカーＢは平均速度に対し１２０％の走行速度で走行することが分かる。このように、車両特性ＤＢ１５にはプローブカー毎（車両ＩＤ毎）の走行係数が記憶される。
【００４０】
また、プローブデータＤＢ１６には、降雨量、周囲の明るさ、道路種別、走行車線、走行エリアが記憶されているので、これら走行個性に影響を与える要因毎に、平均値からの偏差を走行係数として記憶しておく。例えば、プローブカーＡが曇りの時に平均速度に対し９０％の走行速度で走行すれば、図４（ｃ）に示すように天候「曇り」の要因に走行係数９０％と記憶され、雨の時に平均速度に対し７０％の走行速度で走行すれば天候「雨」の要因に走行係数７０％と記憶される。なお、例えば、雨天かつ夜間走行のように複数の要因が重なる場合は、そのシチュエーションが得られるたびに要因を組み合わせて記憶しておく。
【００４１】
ところで走行係数は１回の算出で得られた走行係数を使用してもよいが、要因毎に複数回算出可能であるので、同じ要因における走行係数が得られたら、過去の走行係数と共に平均したり、より後の走行係数に重み付けして加重平均を算出したり、最新の走行係数で置き換えてそれを走行係数として利用する。これにより、個々のプローブカーの走行個性をさらに排除できる。
【００４２】
図６は、車両特性ＤＢ１５に記憶された複数の走行係数の平均を算出する処理を説明するための図である。図６ではプローブカー毎に過去３回分の同じ要因における走行速度、統計により算出された平均速度及び走行係数を示す。プローブカーＡは、今回は平均速度に対し７５％で、前回は平均速度に対し７１％で、前々回は平均速度に対し８６％で走行しているため、その平均は７７％である。また、プローブカーＢは今回は平均速度に対し１１７％で、前回は平均速度に対し１２３％で、前々回は平均速度に対し１０３％で走行しているため、その平均は１１４％である。車両特性解析部１１は、このように過去数回分の走行係数の平均をプローブカーの走行係数として車両特性ＤＢ１５に記憶させる。
【００４３】
交通情報作成部１２はプローブデータの走行速度を各プローブカーの走行係数により補正して補正後の走行速度（以下、補正プローブデータという）を求め、複数の補正プローブデータの平均を補正交通情報として交通情報ＤＢ１４に記憶させる。
【００４４】
図７は補正交通情報の作成の概略を説明するための図を示す。図７では、プローブカーＡは平均速度に対して１０％遅く走行することが、プローブカーＢは平均速度に対して５％速く走行することが、車両特性ＤＢ１５の走行係数に記憶されているものとする。したがって、プローブカーＡから時速４５ｋｍ／ｈのプローブデータを送信された場合、交通情報作成部１２はプローブカーＡの走行係数を考慮して５０ｋｍ／ｈをプローブカーＡの補正プローブデータとする。同様に、プローブカーＢから時速７０ｋｍ／ｈのプローブデータを送信された場合、交通情報作成部１２はプローブカーＢの走行係数を考慮して６６．５ｋｍ／ｈをプローブカーＢの補正プローブデータとする。そして、交通情報作成部１２は、得られた複数の補正プローブデータを平均して時速５８．２５ｋｍ／ｈを当該リンクにおける補正交通情報とする。
【００４５】
プローブカーの走行係数により補正した補正プローブデータから補正交通情報を作成することで、サンプリング対象のプローブカーが変わったり数が少なくても、ばらつきが少ない交通情報を安定的に作成することができる（仮に、走行係数を考慮しないで交通情報を生成するとプローブカーＡのみだと４５ｋｍ／ｈが交通情報になり、プローブカーＢのみだと７０ｋｍ／ｈが交通情報になるように、ばらつきが大きい。）。
【００４６】
そして、交通情報提供部１７は、さらにプローブカー毎の走行係数により補正交通情報を補正した車両毎交通情報を当該プローブカーに送信する。図８は、プローブカーＡの走行係数により補正交通情報を補正した車両毎交通情報をプローブカーＡに配信する概略を説明するための図を示す。これは先に作成した補正交通情報に個性を戻して、個別に該当する車両が誤差要因を排除した旅行時間を算出するためにデータを還元するものである。プローブカーＡの走行係数が８０％の場合、交通情報ＤＢ１４に記憶された補正交通情報に０．８０を乗じた値、４８ｋｍ／ｈが当該車両の車両毎交通情報になる。このようにして、算出された車両毎交通情報が各プローブカーに配信され、個別の旅行時間算出に使用される。
【００４７】
図４（ｂ）は交通情報配信センタ１からプローブカーに配信される車両毎交通情報の一例を示す。車両毎交通情報は、少なくともリンク番号及び走行係数により補正されたリンク所要時間を有する。車両毎交通情報によりリンク長を除した値がプローブカーＡのリンク所要時間となるため、プローブカーＡは例えば目的地への到着予定時刻を精度よく算出することができる。
【００４８】
なお、プローブカーでない車両は走行係数が不明であるので車両毎交通情報を受信することはできないが、補正交通情報を受信することができるので少なくともばらつきの少ないリンク所要時間が得られる。
【００４９】
また、車両毎交通情報は、想定走行車線及び走行係数で補正する前のリンク所要時間を有することが好適である。想定走行車線は、例えば、３車線道路の各車線で平均速度に差がある場合に、車両毎交通情報がどの車線のものかを通知するための情報である。また、車線毎に車両毎交通情報を配信してもよい。補正する前のリンク所要時間は、補正交通情報（図７でいうと時速５８．２５ｋｍ／ｈ）でリンク長を除した場合のリンク所要時間である。各プローブカーの運転者はこのような情報を受信することで、走行車線を選択したり、平均的な走行速度で走行するように試みることができる。
【００５０】
以上の構成に基づき交通情報配信センタ１の処理手順を図９〜１２のフローチャート図に基づき説明する。
【００５１】
〔プローブ情報収集部１３の処理〕
図９はプローブ情報収集部１３の処理手順を示す。プローブカー情報収集部１３は、各プローブカーから送信されるプローブデータを受信して、リンク毎に、車両ＩＤに対応づけられたプローブデータをプローブデータＤＢ１６に記憶していく（Ｓ−Ａ１）。プローブカー情報収集部１３はこの処理を繰り返す。
【００５２】
〔交通情報作成部１２の処理〕
図１０は交通情報作成部１２の処理手順を示す。交通情報作成部１２の処理は定期的に行ってもよいし、プローブ情報収集部１３がプローブデータをプローブデータＤＢ１６に記憶させる度に行ってもよい。
【００５３】
まず、交通情報作成部１２はプローブデータＤＢ１６からリンク毎に配信対象のプローブデータを抽出する（Ｓ−Ｂ１）。交通情報は走行する時のものであることが好ましいため、あまり過去のプローブデータから交通情報を作成することは適切でなく、交通情報作成部１２は例えば１０時に配信する交通情報は１０時に処理するなど直前のプローブデータをプローブデータＤＢ１６から抽出する。
【００５４】
ついで、交通情報作成部１２はプローブデータＤＢ１６から抽出したプローブデータが含む車両ＩＤに基づき車両特性ＤＢ１５から走行係数を抽出する（Ｓ−Ｂ２）。例えば、プローブカーＡのプローブデータを抽出した場合は、走行係数８０％を抽出する。
【００５５】
交通情報作成部１２は、車両特性ＤＢ１５から抽出した走行係数によりプローブデータのリンク所要時間（走行速度）を補正する（Ｓ−Ｂ３）。これにより、プローブカーの走行個性を排除した補正プローブデータが得られる。
【００５６】
交通情報作成部１２はステップＳ−Ｂ１で取得したプローブデータの分だけ、ステップＳ−Ｂ２とＳ−Ｂ３を繰り返す。全てのプローブデータについて補正プローブデータが得られると、それらの平均値を算出し交通情報ＤＢ１４に記憶させる。これで、所定時刻に配信する所定のリンクの補正交通情報が得られたことになる。
【００５７】
〔車両特性解析部１１の処理〕
図１１は車両特性解析部１１の処理手順を示す。車両特性解析部１１の処理は、車両ＩＤ毎の走行係数を把握するための処理であるので、定期的（例えば、１日に１回、１週間に１回）に行えばよい。また、走行係数は、天候などの要因毎に変わるので、図１１の処理は車両ＩＤの要因毎に繰り返す。
【００５８】
まず、車両特性解析部１１は、プローブデータＤＢ１６から共通する要因（雨天なら雨天）全てのプローブデータを抽出する（Ｓ−Ｃ１）。そして、抽出したある要因のプローブデータの走行速度を統計処理して例えば平均値を算出する（Ｓ−Ｃ２）。
【００５９】
ついで、車両特性解析部１１は、車両ＩＤ毎に走行速度の平均値とプローブデータとを比較して偏差に応じて車両ＩＤ毎に走行係数を算出し、車両特性ＤＢ１５に記憶させる（Ｓ−Ｃ３）。古くなった走行係数は例えば過去の３回分位を記憶しておく。車両特性解析部１１は要因毎に以上の処理を繰り返す。
【００６０】
〔交通情報提供部１７の処理〕
図１２は交通情報提供部１７の処理手順を示す。交通情報の配信のタイミングは、例えば次のようになる。
・定期配信
例えば、５、１５、３０分等の時間間隔で、交通情報配信センタ１から一方的に全プローブカーに交通情報を配信する。
・プローブカーからの要求時
プローブカーから交通情報の配信要求があった場合、その要求に応じて交通情報配信センタ１が車両毎交通情報を配信する。
【００６１】
図１２の処理はこのいずれの配信タイミングであっても同様である。まず、交通情報提供部１７は、交通情報ＤＢ１４から配信するリンクの補正交通情報を抽出する（Ｓ−Ｄ１）。補正交通情報は、プローブカーの走行個性が排除されたものである。
【００６２】
ついで、交通情報提供部１７は現在の要因を取得する（Ｓ−Ｄ２）。走行係数は要因毎に記憶されているため、現在の要因を取得することで正しい車両毎交通情報が得られる。要因は、それぞれのセンサや時計情報により取得される。例えば、現在が平日の午後の場合、「平日」「午後８時」の日時や時間帯を含む要因の走行係数を抽出する。
【００６３】
ついで、交通情報提供部１７は、送信対象の車両ＩＤ及び現在の要因に基づき車両特性ＤＢ１５から走行係数を抽出する（Ｓ−Ｄ３）。
【００６４】
ついで、交通情報提供部１７は、ステップＳ−Ｄ１で抽出した補正交通情報と、ステップＳ−Ｄ３で抽出した走行係数から車両ＩＤ毎の車両毎交通情報を算出する（Ｓ−Ｄ４）。
【００６５】
そして、交通情報提供部１７は、算出した車両毎交通情報を対象のプローブカーに送信する（Ｓ−Ｄ５）。交通情報提供部１７はこの処理を車両ＩＤ毎に繰り返す。
【００６６】
以上のように、本実施形態の交通情報システム１０は、プローブカー毎の走行個性を統計処理により数値化することでプローブデータから走行個性を排除し、サンプリングデータが少ない場合でも安定した交通情報を提供することができる。また、提供する交通情報を、プローブカー毎の走行係数により補正することができるので、各プローブカー毎に最適化された車両毎交通情報を提供でき各プローブカーは到着予定時刻などを正確に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】従来の交通情報システムによる平均速度の算出を説明するための図である。
【図２】交通情報システムの概略構成図である。
【図３】交通情報システムの機能ブロック図である。
【図４】プローブデータ、車両毎交通情報、及び、走行係数の一例を示す図である。
【図５】走行係数を統計処理により算出するための説明図である。
【図６】車両特性ＤＢに記憶された複数の走行係数の平均を算出する処理を説明するための図である。
【図７】走行係数により補正した補正交通情報の作成の概略を説明するための図である。
【図８】走行係数により補正した車両毎交通情報をプローブカーに配信する様子を説明するための図である。
【図９】プローブ情報収集部の処理手順を示すフローチャート図である。
【図１０】交通情報作成部の処理手順を示すフローチャート図である。
【図１１】車両特性解析部の処理手順を示すフローチャート図である。
【図１２】交通情報提供部の処理手順を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
【００６８】
１      交通情報配信センタ
２      車両用プローブ装置
１０    交通情報システム
１１    車両特性解析部
１２    交通情報作成部
１３    プローブ情報収集部
１４    交通情報ＤＢ
１５    車両特性ＤＢ
１６    プローブデータＤＢ
１７    交通情報提供部
２１    プローブデータ送信部
２２    車速センサ
２３    交通情報受信部
２４    ナビＥＣＵ
２５    表示装置
２６    地図ＤＢ
Ａ〜Ｇ    プローブカー
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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