(57)【要約】【課題】運転者毎に異なる走行速度を考慮して、推奨経路を的確に探索することが可能なナビゲーション装置を提供する。【解決手段】ＣＰＵ４１は、目的地が設定されると、自車位置が含まれるメッシュ等を特定し、メッシュ毎に記憶される最小スライス幅と最大スライス幅とを決定後、車両の現在位置から１５分毎に到達する最小到達範囲と最大到達範囲を設定し、ＲＡＭ４２に記憶する（Ｓ１１〜Ｓ１６）。そして、ＣＰＵ４１は、各最小到達範囲と各最大到達範囲とを重ね合わせて合成し、自車位置からの距離毎の到達時刻範囲を設定後、自車位置から各リンクに到達する到達時刻範囲を設定する。その後、ＣＰＵ４１は、各リンクに到達する到達時刻範囲に該当する該各リンクの時間帯３８０Ｂの各リンクコスト３９０Ｃの平均値を予測リンクコストとして設定し、目的地までの推奨経路を探索する（Ｓ１７〜Ｓ２０）。【選択図】図７
2008058022.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されたナビゲーション装置において、
車両が所定時間内に到達する距離範囲を予測した最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データとを記憶する予測距離範囲データ記憶手段と、
各リンクに対し、各時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段と、
前記最小予測距離範囲データに基づいて、現在の自車位置を中心として前記所定時間毎に車両が到達する最小到達範囲を、現在時刻を基準として設定する最小到達範囲設定手段と、
前記最大予測距離範囲データに基づいて、現在の自車位置を中心として前記所定時間毎に車両が到達する最大到達範囲を、現在時刻を基準として設定する最大到達範囲設定手段と、
前記最小到達範囲と最大到達範囲とに基づいて、現在の自車位置からの距離毎の到達時刻範囲を、現在時刻を基準として予測する到達時刻範囲予測手段と、
各リンクの位置情報と前記到達時刻範囲予測手段によって予測した前記到達時刻範囲とに基づいて、該各リンクに到達する到達時刻範囲を設定するリンク到達時刻範囲設定手段と、
前記各リンクの到達時刻範囲に対応する交通データに基づいて、該各リンクの予測交通データを設定する予測交通データ設定手段と、
各リンクに対して設定された前記予測交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの推奨経路を探索する探索手段と、
を備えたことを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項２】
前記予測交通データ設定手段は、前記到達時刻間範囲内の各時間帯に対応する交通データの平均値を前記予測交通データとして設定することを特徴とする請求項１に記載のナビゲーション装置。
【請求項３】
前記最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データとは、車両が所定時間内に到達する距離範囲の統計データから算出される各距離範囲の平均値と標準偏差とに基づいて予測されていることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のナビゲーション装置。
【請求項４】
前記予測距離範囲データ記憶手段は、前記最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データとを地図メッシュ毎に記憶しており、
前記最小到達範囲設定手段は、自車位置が含まれる地図メッシュを検出し、検出された地図メッシュに対応する前記最小予測距離範囲データを読み出して、最小到達範囲を設定し、
前記最大到達範囲設定手段は、自車位置が含まれる地図メッシュを検出し、検出された地図メッシュに対応する前記最大予測距離範囲データを読み出して、最大到達範囲を設定す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ナビゲーション装置。
【請求項５】
前記最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データとは、区域、季節、曜日、祝日又は連休期間毎に生成されていることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載のナビゲーション装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ナビゲーション装置に関し、特に、表示装置の地図上に経路情報を表示するナビゲーション装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両の走行案内を行い、運転者が所望の目的地に容易に到着できるようにしたナビゲーション装置が車両に搭載されていることが多い。このナビゲーション装置とは、ＧＰＳ受信機などにより車両の現在位置を検出し、その現在位置に対応する地図データをＤＶＤ−ＲＯＭやＨＤＤなどの記録媒体、又はネットワークを通じて取得して液晶モニタに表示することが可能な装置である。そして、車両の現在位置を含む地図データを記録媒体等から読み出し、地図データに基づいて車両の現在位置の周囲における地図画像を描画して表示装置に表示するとともに、車両位置マークを地図画像に重ね合わせて表示し、車両の移動に応じて地図画像をスクロールしたり、地図画像を画面に固定し車両位置マークを移動させることによって、車両が現在どの地点を走行しているのかを一目でわかるようにしている。
【０００３】
ここで、受信した交通情報に基づいて経路探索を行って目的地に最短時間で到達できる誘導経路を探索するナビゲーション装置が種々提案されている。
例えば、メッシュ毎にエリアを区切り、出発地から目的地までの各メッシュＩＤを持つメッシュ領域各々の代表座標までの直線距離を順次算出し、これを基準距離とする。そして、この基準距離を移動速度で割り算することにより、この各メッシュ領域までの基準移動時間を算出する。そして、出発時刻に、この基準移動時間を加算することで、このメッシュ領域への基準到達時刻を算出する。その後、このメッシュＩＤを持つメッシュ領域への基準到達時刻を含む時間帯の各リンクの交通データを入手して、出発地および目的地間を結ぶ推奨経路を探索するように構成されたナビゲーション装置がある（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開２００４−３０１６７７号公報（段落（０００９）〜（００７３）、図１〜図９）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前記した特許文献１に記載されたナビゲーション装置では、過去に収集された交通データを用いて、推奨経路を精度よく探索することが可能となる。
しかしながら、一般には、運転者の走行速度は、当該運転者毎に異なり、遠距離になればなるほど到着時刻を正確に推定することが困難になる。そのため、各メッシュ領域間の移動速度を一律に設定して出発地から各エリアへの到着時刻を算出すると、実際に走行した場合の各エリアへの到着時刻との間に誤差が生じ、その算出した各エリアへの到着時刻に基づいて交通情報（渋滞情報や交通規制情報等である。）を取得しているため、実際の到着時刻とは大幅に異なる時間帯の交通情報を用いて推奨経路を探索してしまうという問題がある。
【０００５】
そこで、本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、運転者毎に異なる走行速度を考慮して、推奨経路を的確に探索することが可能なナビゲーション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】
前記目的を達成するため請求項１に係るナビゲーション装置は、車両に搭載されたナビゲーション装置（２）において、車両が所定時間内に到達する距離範囲を予測した最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データとを記憶する予測距離範囲データ記憶手段（３８）と、各リンクに対し、各時間帯毎の交通状況に基づいて生成された交通データを記憶する交通データ記憶手段（３９）と、前記最小予測距離範囲データに基づいて、現在の自車位置を中心として前記所定時間毎に車両が到達する最小到達範囲を、現在時刻を基準として設定する最小到達範囲設定手段（２３）と、前記最大予測距離範囲データに基づいて、現在の自車位置を中心として前記所定時間毎に車両が到達する最大到達範囲を、現在時刻を基準として設定する最大到達範囲設定手段（２３）と、前記最小到達範囲と最大到達範囲とに基づいて、現在の自車位置からの距離毎の到達時刻範囲を、現在時刻を基準として予測する到達時刻範囲予測手段（２３）と、各リンクの位置情報と前記到達時刻範囲予測手段によって予測した前記到達時刻範囲とに基づいて、該各リンクに到達する到達時刻範囲を設定するリンク到達時刻範囲設定手段（２３）と、前記各リンクの到達時刻範囲に対応する交通データに基づいて、該各リンクの予測交通データを設定する予測交通データ設定手段（２３）と、各リンクに対して設定された前記予測交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの推奨経路を探索する探索手段（２３）と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
また、請求項２に係るナビゲーション装置は、請求項１に記載のナビゲーション装置（２）において、前記予測交通データ設定手段（２３）は、前記到達時刻範囲内の各時間帯に対応する交通データの平均値を前記予測交通データとして設定することを特徴とする。
【０００８】
また、請求項３に係るナビゲーション装置は、請求項１又は請求項２に記載のナビゲーション装置（２）において、前記最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データとは、車両が所定時間内に到達する距離範囲の統計データから算出される各距離範囲の平均値と標準偏差とに基づいて予測されていることを特徴とする。
【０００９】
また、請求項４に係るナビゲーション装置は、請求項１乃至請求項３のいずれかに記載のナビゲーション装置（２）において、前記予測距離範囲データ記憶手段（３８）は、前記最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データとを地図メッシュ毎に記憶しており、前記最小到達範囲設定手段（２３）は、自車位置が含まれる地図メッシュを検出し、検出された地図メッシュに対応する前記最小予測距離範囲データを読み出して、最小到達範囲を設定し、前記最大到達範囲設定手段（２３）は、自車位置が含まれる地図メッシュを検出し、検出された地図メッシュに対応する前記最大予測距離範囲データを読み出して、最大到達範囲を設定することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項５に係るナビゲーション装置は、請求項１乃至請求項４のいずれかに記載のナビゲーション装置（２）において、前記最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データとは、区域、季節、曜日、祝日又は連休期間毎に生成されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
前記構成を有する請求項１に係るナビゲーション装置では、最小予測距離範囲データに基づいて、現在の自車位置を中心として所定時間毎に車両が到達する最小到達範囲が、現在時刻を基準として設定される。また、最大予測距離範囲データに基づいて、現在の自車位置を中心として所定時間毎に車両が到達する最大到達範囲が、現在時刻を基準として設定される。そして、最小到達範囲と最大到達範囲とに基づいて、現在の自車位置から距離毎の到達時刻範囲が、現在時刻を基準として予測される。また、各リンク位置情報とこの予測した到達時刻範囲とに基づいて、各リンクに到達する到達時刻範囲が設定される。そして、各リンクの到達時刻範囲に対応する交通データに基づいて、該各リンクの予測交通データが設定される。その後、各リンクに対して設定された予測交通データを用いて、現在の自車位置から目的地までの推奨経路が探索される。
【００１２】
これにより、最小到達範囲と最大到達範囲とに基づいて、現在の自車位置から距離毎の到達時刻範囲を予測し、それに基づいて各リンクに到達する到達時刻範囲を設定することによって、運転者毎に異なる走行速度を考慮して、出発地から各リンクまでの到達時刻範囲を設定することが可能となる。また、各リンクの到達時刻範囲に対応する交通データに基づいて予測交通データを設定することによって、運転者毎に異なる走行速度を加味して、精度の高い予測交通データを設定することが可能となり、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路等を正確に予測して、推奨経路を的確に探索することが可能となる。
【００１３】
また、請求項２に係るナビゲーション装置では、予測交通データ設定手段は、到達時刻範囲内の各時間帯に対応する交通データの平均値を予測交通データとして設定する。これにより、到達時刻範囲内の各時間帯に対応する交通データの差が大きくなって不連続であっても、この不連続性を補完できると共に、各リンクの到達時刻範囲に対して予測交通データを迅速に設定することが可能となり、車両が各リンクに到達する到達時刻を予測する処理時間の短縮化を図ることができる。
【００１４】
また、請求項３に係るナビゲーション装置では、最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データとは、車両が所定時間内に到達する距離範囲の統計データから算出される各距離範囲の平均値と標準偏差とに基づいて予測されているため、最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データを統計データに基づいて正確に設定することが可能となり、現在の自車位置から各リンクに到達する到達時刻範囲を正確に算出することが可能となる。
【００１５】
また、請求項４に係るナビゲーション装置では、最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データとを地図メッシュ毎に記憶する。このため、最小到達範囲設定手段及び最大到達範囲設定手段は、自車位置が含まれる地図メッシュの最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データとを読み出せば良いので、例えば、自車位置から所定距離内のリンクを検出し、そのリンクに対応する最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データとを逐次検索するよりも、処理を軽減することができる。
【００１６】
更に、請求項５に係るナビゲーション装置では、最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データとは、区域、季節、曜日、祝日、連休期間等の要因毎に生成されている。このため、地域性、時期的要因、時間的要因を最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データに加味することができるので、最小予測距離範囲データと最大予測距離範囲データの精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明に係るナビゲーション装置をナビゲーションシステムについて具体化した実施例１及び実施例２に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。
【実施例１】
【００１８】
先ず、実施例１に係るナビゲーションシステム１の概略構成について図１を用いて説明する。図１は実施例１に係るナビゲーションシステム１を示したブロック図である。
【００１９】
図１に示すように実施例１に係るナビゲーションシステム１は、ナビゲーション装置２と、ナビゲーション装置２に対して地図情報を更新する為の更新情報、後述の予測距離範囲データとしてのスライス幅データ３８０（図４参照）や交通データ３９０（図６参照）を配信する情報配信センタ３と、ネットワーク４から基本的に構成されている。そして、ナビゲーション装置２と情報配信センタ３は、ネットワーク４を介して各種の情報の送受信が可能となるように構成されている。
【００２０】
また、このネットワーク４には、道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ：登録商標）５が接続され、ナビゲーション装置２と情報配信センタ３とは、ネットワーク４を介して、警察、日本道路公団等の交通管制システムの情報を収集して作成した道路の渋滞等に関する情報や交通規制情報等の交通情報を所定時間毎に受信することが可能に構成されている。また、この交通情報は、例えば、道路の渋滞等に関する道路渋滞情報、道路工事、建築工事等による交通規制情報等の道路交通情報に関する詳細情報である。該詳細情報は、道路渋滞情報の場合、後述のＶＩＣＳリンクＩＤ、渋滞の実際の長さ、渋滞を通過するのに要する所要時間、渋滞度（渋滞無し／混雑／渋滞の別等）、渋滞中の車速、旅行時間、渋滞車線の進行方向、渋滞解消の見込まれる時刻等であり、交通規制情報の場合、後述のＶＩＣＳリンクＩＤ、道路工事、建築工事等の継続期間、通行止め、片側交互通行、車線規制等の交通規制の種類、交通規制の時間帯等である。
尚、ナビゲーション装置２の構成に関しては後に図２を用いて詳細に説明する。
【００２１】
情報配信センタ３は、図１に示すようにサーバ１０と、サーバ１０に接続された地図情報記録部としてのセンタ側地図情報データベース（センタ側地図情報ＤＢ）１４と、ナビ更新履歴情報データベース（更新履歴情報ＤＢ）１５と、センタ側交通情報データベース（センタ側交通情報ＤＢ）１６と、センタ側通信装置１７と、スライス幅データ３８０を格納するスライス幅データベース（スライス幅ＤＢ）１８と、交通データ３９０を格納する交通データベース（交通ＤＢ）１９とを備える。また、サーバ１０は、サーバ１０の全体の制御を行う演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ１１、並びにＣＰＵ１１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ＲＡＭ１２、ナビゲーション装置２からの要求に基づいてナビゲーション装置２に記憶された地図情報の内、所定エリアの地図情報を新たなバージョンの地図情報に更新する為の更新情報をセンタ側地図情報ＤＢ１４から抽出し、ナビゲーション装置２に対して配信する地図情報更新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ＲＯＭ１３等の内部記憶装置を備えている。尚、ＣＰＵ１１に代えてＭＰＵ等を使用することができる。
【００２２】
また、センタ側地図情報ＤＢ１４には、情報配信センタ３で作成され、ナビゲーション装置２に記憶された地図情報を更新する際の基本となる地図情報である更新用地図情報１４Ａがバージョン毎に区分されて記憶されている。更に、現在のナビゲーション装置２に記憶される地図情報の一部又は全部を更新用地図情報１４Ａに更新する為の更新情報についても記憶されている。ここで、バージョンとは地図情報が作成された時期を特定する為の作成時期情報であり、バージョンを参照することによって地図情報が作成された時期を特定することが可能となっている。
【００２３】
また、センタ側地図情報ＤＢ１４に記憶された更新用地図情報１４Ａには、ナビゲーション装置２で経路案内及び地図表示を行うのに必要な各種情報が記録されており、例えば、地図を表示するための地図表示データや経路データ４８（図３参照）等から構成されている。
ここで、特に地図表示データとしては、１０ｋｍ×１０ｋｍで区画された２次メッシュをベースに４分割（長さ１／２）、１６分割（１／４）、６４分割（１／８）されたユニットで構成されており、各ユニットのデータ量が略同レベルになるように、各地のユニットが設定されている。最も小さい６４分割サイズのユニットは、約１．２５ｋｍ四方の大きさである。また、１０ｋｍ×１０ｋｍで区画された各２次メッシュ（以下、「メッシュ」という。）には、メッシュＩＤ３８０Ａ（図４参照）がそれぞれ付されている。
【００２４】
また、図３に示すように、経路データ４８は、ヘッダ４８Ａ、各交差点に関する交差点データ、ノード点に関するノードデータ４８Ｂ、施設の一種である道路（リンク）に関するリンクデータ４８Ｃ、経路を探索するためのリンクコスト４８Ｄ、ノードやリンクの座標を示す座標データ４８Ｅ、バージョン４８Ｆ等から構成されている。また、経路データ４８には、施設の一種である店舗等のＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）に関する店舗データ、地点を検索するための検索データ等が含まれている。
【００２５】
このヘッダ４８Ａは、全国を区画した区域としてのメッシュのＩＤ番号等が格納されている。
また、ノードデータ４８Ｂとしては、実際の道路の分岐点（交差点、Ｔ字路等も含む）、各道路に曲率半径等に応じて所定の距離ごとに設定されたノード点の座標（位置）、ノードが交差点に対応するノードであるか等を表すノード属性、ノードに接続するリンクの識別番号であるリンクＩＤのリストである接続リンク番号リスト、ノードにリンクを介して隣接するノードのノード番号のリストである隣接ノード番号リスト、各ノード点の高さ（高度）等に関するデータ等が記録される。
【００２６】
また、リンクデータ４８Ｃとしては、道路を構成する各道路リンク（以下、「リンク」という。）に関してリンクの属する道路の幅員、勾（こう）配、カント、バンク、路面の状態、道路の車線数、車線数の減少する箇所、幅員の狭くなる箇所、踏切り等を表すデータが、コーナに関して、曲率半径、交差点、Ｔ字路、コーナの入口及び出口等を表すデータが、道路属性に関して、降坂路、登坂路等を表すデータが、道路種別に関して、国道、県道、細街路等の一般道のほか、高速自動車国道、都市高速道路、一般有料道路、有料橋等の有料道路を表すデータがそれぞれ記録される。更に、有料道路に関して、有料道路の入口及び出口の取付道（ランプウェイ）、料金所（インターチェンジ）等に関するデータが記録される。
【００２７】
また、リンクコスト４８Ｄとしては、設定された目的地までの経路を探索及び表示する際に使用されるデータについて記録されており、ノードを通過する際の右左折や道路を構成するリンクの距離、道幅、道路種別等によって決定される各ノードの重み付け（以下、「コスト」という。）を算出する為に使用するコストデータ、経路探索により選択された経路を液晶ディスプレイ２５の地図上に表示するための経路表示データ等から構成され、固定値である。
【００２８】
また、店舗データとしては、各地域のホテル、病院、ガソリンスタンド、駐車場、観光施設等のＰＯＩに関するデータがＰＯＩを特定するＩＤとともに記録される。なお、前記センタ側地図情報ＤＢ１４には、所定の情報をナビゲーション装置２のスピーカ２６によって出力するための音声出力データも記録される。
【００２９】
そして、情報配信センタ３は、ナビゲーション装置２からの要求があったタイミングで、センタ側地図情報ＤＢ１４に格納された更新用地図情報１４Ａの内、最もバージョンの新しい更新用地図情報１４Ａによってナビゲーション装置２に記憶された地図情報の更新を行う。具体的には、実施例１に係るナビゲーションシステム１では、ナビゲーション装置２から更新用地図情報１４Ａの配信要求があった場合には、最もバージョンの新しい更新用地図情報１４Ａに更新する為の更新情報をナビゲーション装置２に対して配信することにより更新が行われる。ここで、ナビゲーション装置２に対して送信される更新情報としては、最もバージョンの新しい更新用地図情報１４Ａの新設道路を特定するための新設道路情報を含む全情報を送信することとしても良いし、現在のナビゲーション装置に記憶される地図情報から最もバージョンの新しい更新用地図情報１４Ａに更新する為の必要最小限の情報（新設道路を特定するための新設道路情報を含む更新部分の情報のみ）を送信することとしても良い。
【００３０】
一方、ナビ更新履歴情報ＤＢ１５には、ナビゲーション装置２に記憶されている地図情報について現在までに更新を行った更新履歴に関する情報が、ナビゲーション装置２を特定するナビ識別ＩＤとともに記憶される。更新履歴としては、具体的に地図情報を構成するリンクデータやノードデータ毎にどのバージョンの地図情報が用いられているかが記憶されており、ナビゲーション装置２の地図情報の更新を行う毎に新たな更新履歴に書き換えられる。
【００３１】
また、センタ側交通情報ＤＢ１６には、道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ：登録商標）５から受信した交通情報を収集して作成した現況の道路の渋滞等に関する情報である現況交通情報１６Ａが格納されている。また、このセンタ側交通情報ＤＢ１６には、過去に作成された道路の渋滞等に関する統計的交通情報である統計交通情報１６Ｂが格納されている。この統計交通情報１６Ｂは、祭り、パレード、花火大会等のイベントの開催予定場所、予定日時等のイベント予定情報、例えば、駅周辺や大型商業施設周辺の道路には週末を除く毎日の特定時刻に渋滞が発生するとか、海水浴場周辺の道路には夏季休暇時期に渋滞が発生する等の統計的渋滞情報や渋滞予測情報を含んでもよい。更に、センタ側交通情報ＤＢ１６には、現況交通情報１６Ａ及び統計交通情報１６Ｂに基づいて作成された現況の各渋滞に対する将来における所定時刻毎（例えば、現在時刻から約３０分間毎、約１時間毎、約２時間毎等である。）の渋滞予測情報等である予測交通情報１６Ｃが格納されている。
【００３２】
そして、情報配信センタ３は、ナビゲーション装置２からの要求があったタイミングで、センタ側交通情報ＤＢ１６に格納された現況交通情報１６Ａ、統計交通情報１６Ｂ、及び予測交通情報１６Ｃに基づいて各交差点間の交通情報等を選択して配信する。
【００３３】
また、道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ：登録商標）５から受信した交通情報には、種別情報、位置、渋滞区間の距離、渋滞度等の情報とともに、ＶＩＣＳリンクＩＤが含まれる。該ＶＩＣＳリンクＩＤは、道路を所定の交差点毎に分割して規格化された走行案内用リンクとしてのＶＩＣＳリンクに付与された識別番号である。なお、前記交通情報には、各ＶＩＣＳリンクにおける始点及び終点の座標、始点から終点までの距離等の情報も含まれている。
【００３４】
ここで、センタ側地図情報ＤＢ１４に記憶される道路（リンク）とＶＩＣＳリンクとは同一のものではない（一般的には、道路（リンク）の方がＶＩＣＳリンクよりも細分化されている。）。そこで、各道路（リンク）に識別番号として付与される道路リンクＩＤとＶＩＣＳリンクＩＤとの間の変換テーブル（対照表）を有し、ＶＩＣＳリンクＩＤに基づいて、対応する道路リンクＩＤを特定することができるようになっている。そのため、ナビゲーション装置２のように変換テーブルを有するものである場合には、情報配信センタ３や道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ：登録商標）５からＶＩＣＳリンクＩＤを受信すると、該ＶＩＣＳリンクＩＤに基づいて渋滞情報等の交通情報を表示すべき道路の区間を特定することができる。
ところが、ナビゲーション装置２が変換テーブルを有するものでない場合には、ＶＩＣＳリンクＩＤに基づいて道路の区間を特定することができなくなってしまう。そこで、センタ側交通情報ＤＢ１６には、この変換テーブルも格納されている。これにより、ＶＩＣＳリンクＩＤをナビゲーション装置２において使用されている道路リンクＩＤに変換して、交通情報を送信することができる。
【００３５】
また、情報配信センタ３は、ナビゲーション装置２から配信要求があったタイミングで、スライス幅ＤＢ１８に格納されているスライス幅データ３８０を配信する。
ここで、スライス幅データ３８０について図４及び図５に基づいて説明する。
図４はスライス幅ＤＢ１８に格納されるスライス幅データ３８０のデータ構造を説明する説明図である。図５は最小スライス幅と最大スライス幅とを説明する図である。
図４に示すように、スライス幅データ３８０は、メッシュＩＤ３８０Ａ、季節３８０Ｂ、曜日３８０Ｃ、距離範囲としてのスライス幅３８０Ｄから構成されている。上記の通りメッシュＩＤ３８０Ａは、全国を１０ｋｍ四方に区画した各メッシュに割り当てられたＩＤである。このメッシュＩＤ３８０Ａの下位のデータは、季節３８０Ｂとなっている。季節３８０Ｂは、スライス幅データ３８０を春・夏・秋・冬・長期連休に分けている。さらに下位にある曜日３８０Ｃは、各曜日と、祝日とからなる。
【００３６】
また、スライス幅３８０Ｄは、メッシュ毎に記憶されており、そのメッシュにおいて、所定時間としての１５分の間に自動車が走行可能な距離範囲の最小値を予測した最小予測距離範囲データとしての最小スライス幅と、所定時間としての１５分の間に自動車が走行可能な距離範囲の最大値を予測した最大予測距離範囲データとしての最大スライス幅とが、１５分間の各時間帯毎に、２４時間分のデータが記憶されている。
即ち、各スライス幅３８０Ｄの最小スライス幅と最大スライス幅とは、メッシュＩＤ３８０Ａ（地域性）、季節３８０Ｂ、曜日３８０Ｃ、時間帯の要因に、更に、運転者毎に異なる走行速度が加味された予測データであって、実施例１では、情報配信センタ３により、ＶＩＣＳ信号や、各自動車から収集したプローブ情報に基づいて統計処理されたデータに基づいて予測したものである。
【００３７】
具体的には、図５に示すように、先ず、メッシュに含まれる各リンクに対応するＶＩＣＳ信号、各車両に搭載されたナビゲーション装置２からのプローブ情報から、メッシュ内の各リンクを走行する全ての車両の車速を算出し、各車速に所定時間（１５分）を乗じて取得した所定時間内（１５分間内）に到達する各走行距離の統計的データから平均距離Ｌと標準偏差σとを算出する。そして、平均距離Ｌから標準偏差σを減算した値を最小値とし、即ち、走行速度が遅い車両が所定時間（１５分間）に到達する最小到達距離範囲とし、当該メッシュの最小スライス幅として、このメッシュに対応するスライス幅３８０Ｄに格納する。また、この平均距離Ｌに標準偏差σを加算した値を最大値とし、即ち、走行速度が速い車両が所定時間（１５分間）に到達する最大到達距離範囲とし、当該メッシュの最大スライス幅として、このメッシュに対応するスライス幅３８０Ｄに格納する。
【００３８】
尚、実施例１では、平均距離Ｌから標準偏差σを減算した値を最小値とし、平均距離Ｌに標準偏差σを加算した値を最大値としたが、これに限ることはない。例えば、平均距離Ｌから標準偏差σの２倍の距離を減算した値を最小値とし、平均距離Ｌに標準偏差σの２倍の距離を加算した値を最大値としてもよい。また、平均距離Ｌから標準偏差σの３倍の距離を減算した値を最小値とし、平均距離Ｌに標準偏差σの３倍の距離を加算した値を最大値としてもよい。
また、所定時間内（１５分間内）に到達する各走行距離の統計的データに複数のピーク値がある場合には、各ピーク値のうちの最小のピーク値を最小値とし、各ピーク値のうちの最大のピーク値を最大値としてもよい。
【００３９】
また、情報配信センタ３は、ナビゲーション装置２からの要求があったタイミングで、交通ＤＢ１９に格納されている交通データ３９０を配信する。
ここで、交通データ３９０について図６に基づいて説明する。
図６は、交通ＤＢ１９に格納される交通データ３９０のデータ構造を説明する説明図である。
図６に示すように、交通データ３９０は、例えばメッシュＩＤ３８０Ａ毎に生成されるとともに、時間帯３９０Ｂ毎に、各リンクのリンクＩＤ３９０Ａに対するリンクコスト３９０Ｃを有している。時間帯３９０Ｂは、１５分毎に設定され、スライス幅データ３８０で設定した時間帯（例えば「０：００」〜「０：１４」等）と同じ区切りになっている。
また、このリンクコスト３９０Ｃは、その時間帯３９０Ｂにおいて、そのリンクを通過する際にかかる平均旅行時間を示すデータであって、例えば「３（ｍｉｎ）」等になっている。つまり、経路データ４８のリンクコスト４８Ｄは、リンクの長さ、道路幅等に基づく、時間帯３９０Ｂを加味していないコストである。交通データ３９０のリンクコスト３９０Ｃは、各時間帯３９０Ｂの交通状況を反映したコストであって、各リンクコスト３９０Ｃを基準リンクコスト（例えば、「２ｍｉｎ」である。）で除算した数値に、経路データ４８のリンクコスト４８Ｄを加算する等して、新たなリンクコストＬＣを生成するためのデータである。
【００４０】
尚、情報配信センタ３は、個人、企業、団体、地方自治体、政府関係機関等のいずれが運営していてもよく、道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ：登録商標）５が運営していてもよい。
【００４１】
また、ネットワーク４としては、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、イントラネット、携帯電話回線網、電話回線網、公衆通信回線網、専用通信回線網、インターネット等の通信回線網等の通信系を使用することができる。そして、放送衛星によるＣＳ放送、ＢＳ放送、地上波ディジタルテレビ放送、ＦＭ多重放送等を利用する通信系を使用することもできる。更に、高度道路交通システム（ＩＴＳ）において利用されるノンストップ自動料金支払いシステム（ＥＴＣ）、狭域通信システム（ＤＳＲＣ）等の通信系を使用することもできる。
【００４２】
次に、実施例１に係るナビゲーションシステム１を構成するナビゲーション装置２の概略構成について図２を用いて説明する。図２は実施例１に係るナビゲーション装置２を示したブロック図である。
【００４３】
図２に示すように実施例１に係るナビゲーション装置２は、自車の現在位置を検出する現在地検出処理部２１と、各種のデータが記録されたデータ記録部２２と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーション制御部２３と、操作者からの操作を受け付ける操作部２４と、操作者に対して地図等の情報を表示する液晶ディスプレイ２５と、経路案内に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ２６と、道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ：登録商標）５や情報配信センタ３等との間で通信を行う通信装置２７と、から構成されている。また、ナビゲーション制御部２３には自車の走行速度を検出する車速センサ２８が接続される。
【００４４】
以下に、ナビゲーション装置２を構成する各構成要素について説明すると、現在地検出処理部２１は、ＧＰＳ３１、地磁気センサ３２、距離センサ３３、ステアリングセンサ３４、方位検出部としてのジャイロセンサ３５、高度計（図示せず）等からなり、現在の自車の位置、方位、目標物（例えば、交差点）までの距離等を検出することが可能となっている。
【００４５】
具体的には、ＧＰＳ３１は、人工衛星によって発生させられた電波を受信することにより、地球上における自車の現在地及び現在時刻を検出し、地磁気センサ３２は、地磁気を測定することによって自車方位を検出し、距離センサ３３は、道路上の所定の位置間の距離等を検出する。ここで、距離センサ３３としては、例えば、自車の車輪（図示せず）の回転速度を測定し、測定した回転速度に基づいて距離を検出するセンサ、加速度を測定し、測定した加速度を２回積分して距離を検出するセンサ等を使用することができる。
【００４６】
また、ステアリングセンサ３４は自車の舵（だ）角を検出する。ここで、ステアリングセンサ３４としては、例えば、ステアリングホイール（図示せず）の回転部に取り付けられた光学的な回転センサ、回転抵抗センサ、車輪に取り付けられた角度センサ等が使用される。
【００４７】
そして、ジャイロセンサ３５は自車の旋回角を検出する。ここで、ジャイロセンサ３５としては、例えば、ガスレートジャイロ、振動ジャイロ等が使用される。また、ジャイロセンサ３５によって検出された旋回角を積分することにより、自車方位を検出することができる。
【００４８】
また、データ記録部２２は、外部記憶装置及び記憶媒体としてのハードディスク（図示せず）と、ハードディスクに記憶されたナビ側交通情報データベース（ナビ側交通情報ＤＢ）３６、ナビ側地図情報データベース（ナビ側地図情報ＤＢ）３７、スライス幅データベース（スライス幅ＤＢ）３８、交通データベース（交通ＤＢ）３９及び所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド（図示せず）とを備えている。尚、実施例１においては、データ記録部２２の外部記憶装置及び記憶媒体としてハードディスクが使用されるが、ハードディスクのほかに、フレキシブルディスク等の磁気ディスクを外部記憶装置として使用することができる。また、メモリーカード、磁気テープ、磁気ドラム、ＣＤ、ＭＤ、ＤＶＤ、光ディスク、ＭＯ、ＩＣカード、光カード等を外部記憶装置として使用することもできる。
【００４９】
ここで、ナビ側交通情報ＤＢ３６には、道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ：登録商標）５から受信した渋滞の実際の長さ、渋滞の原因、渋滞解消の見込まれる時刻等から構成される現況の道路の渋滞等に関する道路渋滞情報や、道路工事、建築工事等による交通規制情報等の交通情報から作成した現況交通情報３６Ａが格納される。また、ナビ側交通情報ＤＢ３６には、過去に作成された道路の渋滞等に関する統計的交通情報である統計交通情報３６Ｂが格納されている。この統計交通情報３６Ｂは、祭り、パレード、花火大会等のイベントの開催予定場所、予定日時等のイベント予定情報、例えば、駅周辺や大型商業施設周辺の道路には週末を除く毎日の特定時刻に渋滞が発生するとか、海水浴場周辺の道路には夏季休暇時期に渋滞が発生する等の統計的渋滞情報や渋滞予測情報を含んでもよい。更に、ナビ側交通情報ＤＢ３６には、現況交通情報３６Ａ及び統計交通情報３６Ｂに基づいて作成された現況の各渋滞に対する将来における所定時刻毎（例えば、現在時刻から約３０分間毎、約１時間毎、約２時間毎等である。）の渋滞予測情報等である予測交通情報３６ＢＣが格納されている。
【００５０】
また、ナビ側地図情報ＤＢ３７には、ナビゲーション装置２の走行案内や経路探索に使用されるとともに情報配信センタ３による更新対象となるナビ地図情報３７Ａが格納されている。ここで、ナビ地図情報３７Ａには、更新用地図情報１４Ａと同様に経路案内及び地図表示に必要な地図表示データや経路データ４８（図３参照）等の各種情報から構成されており、例えば、図３に示すように、経路データ４８は、全国を各区域に区画したリージョン毎のデータであって、ヘッダ４８Ａ、各交差点に関する交差点データ、ノード点に関するノードデータ４８Ｂ、施設の一種である道路（リンク）に関するリンクデータ４８Ｃ、経路を探索するためのリンクコスト４８Ｄ、ノードやリンクの座標を示す座標データ４８Ｅ、バージョン４８Ｆ等から構成されている。
尚、各データの詳細については既に説明したので、ここではその詳細は省略する。
そして、ナビ側地図情報ＤＢ３７の内容は、情報配信センタ３から通信装置２７を介して配信された更新情報をダウンロードすることによって更新される。
【００５１】
また、スライス幅ＤＢ３８には、情報配信センタ３による更新対象となる上述のスライス幅データ３８０（図４参照）が格納されている。また、交通ＤＢ１９には、情報配信センタ３による更新対象となる上述の交通データ３９０（図６参照）が格納されている。
そして、スライス幅ＤＢ３８に格納されるスライス幅データ３８０と、交通ＤＢ３９に格納される交通データ３９０との各内容は、情報配信センタ３から通信装置２７を介して配信された更新情報をダウンロードすることによって更新される。
【００５２】
また、図２に示すように、ナビゲーション装置２を構成するナビゲーション制御部２３は、ナビゲーション装置２の全体の制御を行う演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ４１、並びにＣＰＵ４１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とともに、経路が探索されたときの経路データや情報配信センタ３から受信した交通情報等が記憶されるＲＡＭ４２、制御用のプログラムのほか、後述の最小到達エリア及び最大到達エリアを設定して、自車位置から目的地までの誘導経路を探索する経路探索処理プログラム（図７参照）が記憶されたＲＯＭ４３、ＲＯＭ４３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ４４等の内部記憶装置や、時間を計測するタイマ４５等を備えている。尚、前記ＲＡＭ４２、ＲＯＭ４３、フラッシュメモリ４４等としては半導体メモリ、磁気コア等が使用される。そして、演算装置及び制御装置としては、ＣＰＵ４１に代えてＭＰＵ等を使用することも可能である。
【００５３】
また、実施例１においては、前記ＲＯＭ４３に各種のプログラムが記憶され、前記データ記録部２２に各種のデータが記憶されるようになっているが、プログラム、データ等を同じ外部記憶装置、メモリーカード等からプログラム、データ等を読み出して前記フラッシュメモリ４４に書き込むこともできる。更に、メモリーカード等を交換することによって前記プログラム、データ等を更新することができる。
【００５４】
更に、前記ナビゲーション制御部２３には、操作部２４、液晶ディスプレイ２５、スピーカ２６、通信装置２７の各周辺装置（アクチュエータ）が電気的に接続されている。
【００５５】
操作部２４は、走行開始時の現在地を修正し、案内開始地点としての出発地及び案内終了地点としての目的地を入力する際や施設に関する情報の検索を行う場合等に操作され、各種のキーや複数の操作スイッチから構成される。そして、ナビゲーション制御部２３は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、操作部２４としては、キーボード、マウス、バーコードリーダ、遠隔操作用のリモートコントロール装置、ジョイスティック、ライトペン、スタイラスペン等を使用することもできる。更に、液晶ディスプレイ２５の前面に設けたタッチパネルによって構成することもできる。
【００５６】
また、液晶ディスプレイ２５には、ナビ地図情報３７Ａに基づく地図が表示されて各リンク上の交通情報が表示される経路案内画面の他、操作案内、操作メニュー、キーの案内、現在地から目的地までの誘導経路、誘導経路に沿った案内情報、交通情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。尚、液晶ディスプレイ２５の代わりに、ＣＲＴディスプレイ、プラズマディスプレイ等を使用したり、車両のフロントガラスにホログラムを投影するホログラム装置等を使用することも可能である。
【００５７】
また、スピーカ２６は、ナビゲーション制御部２３からの指示に基づいて、誘導経路に沿った走行を案内する音声ガイダンス等を出力する。ここで、案内される音声ガイダンスとしては、例えば、「２００ｍ先、○○交差点を右方向です。」や「この先の国道○○号線が渋滞しています。」等がある。なお、スピーカ２６より出力される音声としては、合成された音声のほかに、各種効果音、予めテープやメモリ等に録音された各種の案内情報を出力することもできる。
【００５８】
そして、通信装置２７は、情報配信センタ３と通信を行う通信手段であり、情報配信センタ３との間で最もバージョンの新しい更新地図情報、スライス幅データ３８０や交通データ３９０等の送受信を行う。また、通信装置２７は、情報配信センタ３に加えて、道路交通情報センタ（ＶＩＣＳ：登録商標）５等から送信された渋滞情報、規制情報、駐車場情報、交通事故情報、サービスエリアの混雑状況等の各情報から成る交通情報を受信する。
【００５９】
次に、前記構成を有するナビゲーションシステム１において、ナビゲーション装置２のＣＰＵ４１が、最小到達エリア及び最大到達エリア等を設定して、自車位置から目的地までの誘導経路を探索する経路探索処理について図７乃至図１２に基づいて説明する。図７は実施例１に係るナビゲーション装置２が実行する自車位置から目的地までの誘導経路を探索する経路探索処理を示すフローチャートである。
尚、図７にフローチャートで示されるプログラムはナビゲーション装置２のナビゲーション制御部２３が備えているＲＯＭ４３に記憶されており、ＣＰＵ４１により一定時間毎（例えば、１０ｍｓｅｃ〜１００ｍｓｅｃ毎）に実行される。
【００６０】
図７に示すように、先ず、ステップ（以下、Ｓと略記する）１１において、ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４３に記憶された経路探索処理プログラムに従って、タッチパネル、操作スイッチ等の操作部２４の入力操作等によって、目的地が設定されたか否かを判定する判定処理を実行する。そして、目的地が設定されていない場合には（Ｓ１１：ＮＯ）、ＣＰＵ４１は、当該処理を終了する。
一方、目的地が入力されたと判断すると（Ｓ１１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は、その目的地の座標等をＲＡＭ４２に一時格納後、Ｓ１２の処理に移行する。
続いて、Ｓ１２において、ＣＰＵ４１は、現在位置検出処理部２１により自車の現在位置（以下、「自車位置」という。）を検出する。そして、ＣＰＵ４１は、車両の現在位置を含む地図データをナビ地図情報３７Ａから読み出し、地図データに基づいて自車位置が含まれるメッシュを検出し、そのメッシュのメッシュＩＤ３８０Ａを取得する。
【００６１】
そして、Ｓ１３において、ＣＰＵ４１は、タイマ４５の時刻データ等を読み込み、現在日時、現在時刻を取得し、現時点の季節３８０Ｂ、曜日３８０Ｃ、時間帯の要因を特定する。
また、Ｓ１４において、ＣＰＵ４１は、メッシュＩＤ３８０Ａ、季節３８０Ｂ、曜日３８０Ｃ、時間帯の要因を特定すると、メッシュＩＤ３８０Ａが紐付けされたスライス幅データ３８０のスライス幅３８０Ｄを読出し、そのスライス幅３８０Ｄに基づき、最小スライス幅と最大スライス幅とを決定して、ＲＡＭ４２に記憶する。
【００６２】
例えば、季節３８０Ｂが「春」、曜日３８０Ｃが「月曜日」、現在時刻が９時００分〜９時１４分に含まれる時刻であった場合、ＣＰＵ４１は、図４に示すスライス幅データ３８０のうち、「９時００分〜９時１４分」のスライス幅３８０Ｄを読出し、そのスライス幅３８０Ｄに基づき、最小スライス幅と最大スライス幅とを決定する。
例えば、このスライス幅３８０Ｄの最小スライス幅が「４ｋｍ」で、最大スライス幅が「５ｋｍ」であるときは、このメッシュでは、走行速度が遅い車両が１５分間に到達する最小到達距離範囲（最小予測距離範囲データ）は、４（ｋｍ）であり、走行速度が速い車両が１５分間に到達する最大到達距離範囲（最大予測距離範囲データ）は、５（ｋｍ）であることを示している。
【００６３】
次に、Ｓ１５において、ＣＰＵ４１は、最小スライス幅をＲＡＭ４２から再度、読み出し、現在の自車位置からの所定時間毎（１５分毎）に車両が到達する最小到達エリア（最小到達範囲）を現在時刻を基準として設定してＲＡＭ４２に記憶する。
ここで、最小スライス幅が「４ｋｍ」の場合に、ＣＰＵ４１が、現在時刻を基準として設定する最小到達範囲の一例を図８及び図９に基づいて説明する。
図８は現在の自車位置を中心として半径方向外側にそれぞれ最小スライス幅「４ｋｍ」で設定される最小到達範囲の一例を説明する説明図である。図９は最小スライス幅「４ｋｍ」で設定された各最小到達範囲の現在の自車位置からの距離と現在時刻からの到達時刻範囲との関係の一例を示す図である。
【００６４】
図８に示すように、ＣＰＵ４１は、最小スライス幅「４ｋｍ」をＲＡＭ４２から読み出し、現在（９時００分）の自車位置５０を中心に、自車位置５０から半径「４．０ｋｍ」の円形をなす第１最小到達範囲５１を設定してＲＡＭ４２に記憶する。この第１最小到達範囲５１内は、車両が「９時００分〜９時１４分」内に到達する最小到達範囲である。
続いて、ＣＰＵ４１は、第１最小到達範囲５１の円周から、最小スライス幅「４ｋｍ」だけ離れた、２番目の第２最小到達範囲５２を設定してＲＡＭ４２に記憶する。この第２最小到達範囲５２は、車両が「９時１５分〜９時２９分」内に到達する最小到達範囲である。
【００６５】
また、ＣＰＵ４１は、第２最小到達範囲５２の円周から、最小スライス幅「４ｋｍ」だけ離れた、３番目の第３最小到達範囲５３を設定してＲＡＭ４２に記憶する。この第３最小到達範囲５３は、車両が「９時３０分〜９時４４分」内に到達する最小到達範囲である。
そして、ＣＰＵ４１は、第３最小到達範囲５３の円周から、最小スライス幅「４ｋｍ」だけ離れた、４番目の第４最小到達範囲５４を設定してＲＡＭ４２に記憶する。この第４最小到達範囲５４は、車両が「９時４５分〜９時５９分」内に到達する最小到達範囲である。
【００６６】
更に、図９に示すように、ＣＰＵ４１は、車両が「１０時００分〜１０時１４分」乃至「１０時４５分〜１０時５９分」内に到達する第５最小到達範囲５５乃至第８最小到達範囲５８を設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
【００６７】
続いて、Ｓ１６において、最大スライス幅をＲＡＭ４２から再度、読み出し、現在の自車位置からの所定時間毎（１５分毎）に車両が到達する最大到達エリア（最大到達範囲）を現在時刻を基準として設定してＲＡＭ４２に記憶する。
ここで、最大スライス幅が「５ｋｍ」の場合に、ＣＰＵ４１が、現在時刻を基準として設定する最大到達範囲の一例を図１０及び図１１に基づいて説明する。
図１０は現在の自車位置を中心として半径方向外側にそれぞれ最大スライス幅「５ｋｍ」で設定される最大到達範囲の一例を説明する説明図である。図１１は最大スライス幅「５ｋｍ」で設定された各最大到達範囲の現在の自車位置からの距離と現在時刻からの到達時刻範囲との関係の一例を示す図である。
【００６８】
図１０に示すように、ＣＰＵ４１は、最大スライス幅「５ｋｍ」をＲＡＭ４２から読み出し、現在（９時００分）の自車位置５０を中心に、自車位置５０から半径「５．０ｋｍ」の円形をなす第１最大到達範囲６１を設定してＲＡＭ４２に記憶する。この第１最大到達範囲６１内は、車両が「９時００分〜９時１４分」内に到達する最大到達範囲である。
続いて、ＣＰＵ４１は、第１最大到達範囲６１の円周から、最大スライス幅「５ｋｍ」だけ離れた、２番目の第２最大到達範囲６２を設定してＲＡＭ４２に記憶する。この第２最大到達範囲６２は、車両が「９時１５分〜９時２９分」内に到達する最大到達範囲である。
【００６９】
また、ＣＰＵ４１は、第２最大到達範囲６２の円周から、最大スライス幅「５ｋｍ」だけ離れた、３番目の第３最大到達範囲６３を設定してＲＡＭ４２に記憶する。この第３最大到達範囲６３は、車両が「９時３０分〜９時４４分」内に到達する最大到達範囲である。
更に、図１１に示すように、ＣＰＵ４１は、車両が「９時４５分〜９時５９分」乃至「１０時３０分〜１０時４４分」内に到達する第４最大到達範囲６４乃至第７最大到達範囲６７を設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
【００７０】
そして、Ｓ１７において、ＣＰＵ４１は、上記Ｓ１５で設定した各最小到達範囲と上記Ｓ１６で設定した各最大到達範囲とをＲＡＭ４２から読み出し、重ね合わせて合成し、現在の自車位置からの距離毎の（例えば、約５００ｍ〜１ｋｍ毎である。）到達時刻範囲を、現在時刻を基準として設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
ここで、図９に示される第１最小到達範囲５１乃至第８最小到達範囲５８と、図１１に示される第１最大到達範囲６１乃至第７最大到達範囲６７とを重ね合わせて合成した、現在の自車位置からの距離毎の（例えば、約５００ｍ〜１ｋｍ毎である。）到達時刻範囲の一例を図１２に示す。
【００７１】
図１２に示すように、現在（９時００分）の自車位置５０を中心に、自車位置５０から半径「４．０ｋｍ」の円形をなす第１到達範囲７１においては、ＣＰＵ４１は、車両が到達する到達時刻範囲を「９時００分〜９時１４分」に設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
続いて、第１到達範囲７１の円周から距離「１ｋｍ」だけ離れた第２到達範囲７２、即ち、自車位置５０から半径「４ｋｍ〜５ｋｍ」のリング状の第２到達範囲７２においては、ＣＰＵ４１は、車両が到達する到達時刻範囲を「９時００分〜９時２９分」に設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
【００７２】
また、第２到達範囲７２の円周から距離「３ｋｍ」だけ離れた第３到達範囲７３、即ち、自車位置５０から半径「５ｋｍ〜８ｋｍ」のリング状の第３到達範囲７３においては、ＣＰＵ４１は、車両が到達する到達時刻範囲を「９時１５分〜９時２９分」に設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
また、第３到達範囲７３の円周から距離「２ｋｍ」だけ離れた第４到達範囲７４、即ち、自車位置５０から半径「８ｋｍ〜１０ｋｍ」のリング状の第４到達範囲７４においては、ＣＰＵ４１は、車両が到達する到達時刻範囲を「９時１５分〜９時４４分」に設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
【００７３】
そして、第４到達範囲７４の円周から距離「２ｋｍ」だけ離れた第５到達範囲７５、即ち、自車位置５０から半径「１０ｋｍ〜１２ｋｍ」のリング状の第５到達範囲７５においては、ＣＰＵ４１は、車両が到達する到達時刻範囲を「９時３０分〜９時４４分」に設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
更に、ＣＰＵ４１は、車両が第６到達範囲７６乃至第１３到達範囲８３に、それぞれ到達する到達時刻範囲を「９時３０分〜９時５９分」乃至「１０時３０分〜１０時５９分」に順次設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
【００７４】
次に、Ｓ１８において、ＣＰＵ４１は、上記Ｓ１７でＲＡＭ４２に記憶した現在の自車位置からの距離毎の（例えば、約５００ｍ〜１ｋｍ毎である。）到達時刻範囲に基づいて、現在の自車位置を中心として、自車位置から各リンクまでの距離を算出して、この各リンクに到達する到達時刻範囲を設定する。
【００７５】
続いて、Ｓ１９において、ＣＰＵ４１は、上記Ｓ１８でＲＡＭ４２に記憶した各リンク毎の到達時刻範囲を、再度ＲＡＭ４２から順次読み出し、この到達時刻範囲に該当する各リンクの時間帯３８０Ｂの各リンクコスト３９０Ｃを、交通ＤＢ３９に格納される交通データ３９０から読み出す。そして、この読み出した各リンクのリンクコスト３９０Ｃの平均値を算出して、この算出した平均値を当該各リンクの予測リンクコスト（予測交通データ）として設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
【００７６】
ここで、図６に示す各リンクＮ、Ｎ＋１、Ｎ＋２に設定される到達時刻範囲及び予測リンクコスト（予測交通データ）の一例について図１２に基づいて説明する。
例えば、図１２に示すように、現在（９時００分）の自車位置５０からリンクＮまでの直線距離が「１１ｋｍ」の場合、即ち、リンクＮの座標位置が第５到達範囲７５に存在する場合には、ＣＰＵ４１は、このリンクＮに到達する到達時刻範囲を「９時３０分〜９時４４分」に設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
そして、ＣＰＵ４１は、リンクＮの到達時刻範囲「９時３０分〜９時４４分」を再度、ＲＡＭ４２から読み出し、この到達時刻範囲「９時３０分〜９時４４分」に該当するリンクＮの時間帯３８０Ｂ「９時３０分〜９時４４分」のリンクコスト３９０Ｃである「２ｍｉｎ」を交通データ３９０から読み出し、この「２ｍｉｎ」をリンクＮの予測リンクコスト（予測交通データ）として設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
【００７７】
また、現在（９時００分）の自車位置５０からリンクＮ＋１までの直線距離が「１４ｋｍ」の場合、即ち、リンクＮ＋１の座標位置が第６到達範囲７６に存在する場合には、ＣＰＵ４１は、このリンクＮ＋１に到達する到達時刻範囲を「９時３０分〜９時５９分」に設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
そして、ＣＰＵ４１は、リンクＮ＋１の到達時刻範囲「９時３０分〜９時５９分」を再度、ＲＡＭ４２から読み出し、この到達時刻範囲「９時３０分〜９時５９分」に該当するリンクＮ＋１の時間帯３８０Ｂ「９時３０分〜９時４４分」、「９時４５分〜９時５９分」の各リンクコスト３９０Ｃである「１５ｍｉｎ」と「１６ｍｉｎ」を交通データ３９０から読み出し、この「１５ｍｉｎ」と「１６ｍｉｎ」との平均値「１５．５ｍｉｎ」を算出し、この平均値「１５．５ｍｉｎ」をリンクＮ＋１の予測リンクコスト（予測交通データ）として設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
【００７８】
更に、現在（９時００分）の自車位置５０からリンクＮ＋２までの直線距離が「２４．５ｋｍ」の場合、即ち、リンクＮ＋２の座標位置が第１０到達範囲８０に存在する場合には、ＣＰＵ４１は、このリンクＮ＋２に到達する到達時刻範囲を「１０時００分〜１０時４４分」に設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
そして、ＣＰＵ４１は、リンクＮ＋２の到達時刻範囲「１０時００分〜１０時４４分」を再度、ＲＡＭ４２から読み出し、この到達時刻範囲「１０時００分〜１０時４４分」に該当するリンクＮ＋２の時間帯３８０Ｂ「１０時００分〜１０時１４分」、「１０時１５分〜１０時２９分」、「１０時３０分〜１０時４４分」の各リンクコスト３９０Ｃである「１５ｍｉｎ」と「１７ｍｉｎ」と「１８ｍｉｎ」を交通データ３９０から読み出し、この「１５ｍｉｎ」と「１７ｍｉｎ」と「１８ｍｉｎ」との平均値「１６．７ｍｉｎ」を算出し、この平均値「１６．７ｍｉｎ」をリンクＮ＋２の予測リンクコスト（予測交通データ）として設定し、ＲＡＭ４２に記憶する。
【００７９】
続いて、Ｓ２０において、ＣＰＵ４１は、各リンクに設定された予測リンクコスト（予測交通データ）に基づいて、ダイクストラ法等によって、現在の自車位置から目的地までの推奨経路を探索して、ＲＡＭ４２に記憶後、当該処理を終了する。
【００８０】
以上詳細に説明した通り、実施例１に係るナビゲーション装置２では、ＣＰＵ４１は、目的地が設定されると、自車位置が含まれるメッシュ等を特定し、メッシュ毎に記憶される最小スライス幅と最大スライス幅とを決定後、車両の現在位置から１５分毎に到達する最小到達範囲（最小到達エリア）と最大到達範囲（最大到達エリア）を設定し、ＲＡＭ４２に記憶する（Ｓ１１〜Ｓ１６）。そして、ＣＰＵ４１は、各最小到達範囲と各最大到達範囲とをＲＡＭ４２から読み出し、重ね合わせて合成し、現在の自車位置からの距離毎の（例えば、約５００ｍ〜１ｋｍ毎である。）到達時刻範囲を、現在時刻を基準として設定し、ＲＡＭ４２に記憶する（Ｓ１７）。続いて、ＣＰＵ４１は、現在の自車位置からの距離毎の到達時刻範囲に基づいて、自車位置から各リンクまでの距離を算出して、この各リンクに到達する到達時刻範囲を設定する（Ｓ１８）。そして、ＣＰＵ４１は、各リンクに到達する到達時刻範囲に該当する各リンクの時間帯３８０の各リンクコスト３９０Ｃの平均値を当該各リンクの予測リンクコスト（予測交通データ）として設定し、各リンクに設定された該予測リンクコスト（予測交通データ）に基づいて、ダイクストラ法等によって、現在の自車位置から目的地までの推奨経路を探索する（Ｓ１９〜Ｓ２０）。
【００８１】
従って、ナビゲーション装置２のＣＰＵ４１は、メッシュ毎に記憶される最小スライス幅と最大スライス幅とによって設定される最小到達範囲と最大到達範囲とを重ね合わせて合成し、現在の自車位置から距離毎の到達時刻範囲を予測し、それに基づいて各リンクに到達する到達時刻範囲を設定することによって、運転者毎に異なる走行速度を考慮して、出発地から各リンクまでの到達時刻範囲を設定することが可能となる。
【００８２】
また、ＣＰＵ４１は、各リンクの到達時刻範囲に対応する各リンクの時間帯３８０Ｂの各リンクコスト３９０Ｃの平均値を予測リンクコストとして設定するため、到達時刻範囲内の各時間帯３８０Ｂに対応するリンクコスト３９０Ｃの差が大きくなって不連続であっても、この不連続性を補完できると共に、各リンクの到達時刻範囲に対して予測リンクコストを迅速に設定することが可能となり、車両が各リンクに到達する到達時刻を予測する処理時間の短縮化を図ることができる。また、各リンクの到達時刻範囲に対応する該各リンクの時間帯３８０Ｂのリンクコスト３９０Ｃに基づいて予測リンクコストを設定することによって、運転者毎に異なる走行速度を加味して、精度の高い予測リンクコストを設定することが可能となり、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路等を正確に予測して、推奨経路を的確に探索することが可能となる。
【００８３】
また、最小スライス幅と最大スライス幅とは、メッシュ内の各リンクを走行する全ての車両の所定時間内（１５分間内）に到達する各走行距離の統計的データの平均距離Ｌと標準偏差σとに基づいて算出されているため、最小スライス幅と最大スライス幅を統計的データに基づいて正確に設定することが可能となり、現在の自車位置から各リンクに到達する到達時刻範囲を正確に算出することが可能となる。
【００８４】
また、最小スライス幅と最大スライス幅とを決定する場合には、ＣＰＵ４１は、地図メッシュ毎に記憶されている最小スライス幅と最大スライス幅とを読み出せば良いので、例えば、自車位置から所定距離内のリンクを検出し、そのリンクに対応する最小スライス幅と最大スライス幅とを逐次検索するよりも、処理を軽減することができる。
更に、最小スライス幅と最大スライス幅とは、区域、季節、曜日、祝日、連休期間等の要因毎に生成されている。このため、地域性、時期的要因、時間的要因を最小スライス幅と最大スライス幅に加味することができるので、この最小スライス幅と最大スライス幅の精度を向上させることができる。
【実施例２】
【００８５】
次に、実施例２に係るナビゲーションシステム１００において、ナビゲーション装置２のＣＰＵ４１が実行する現在の自車位置から目的地までの経路を探索する経路探索処理と、情報配信センタ３のＣＰＵ１１が実行する現在の自車位置から目的地までの推奨経路を探索してナビゲーション装置２に配信する経路探索処理について図１３に基づいて説明する。図１３は実施例２に係るナビゲーションシステム１００のナビゲーション装置２が実行する経路探索処理と情報配信センタ３が実行する経路探索処理を示すフローチャートである。
尚、以下の説明において上記図１乃至図１２の実施例１に係るナビゲーションシステム１の構成と同一符号は、前記実施例１に係るナビゲーションシステム１の構成と同一あるいは相当部分を示すものである。
【００８６】
この実施例２に係るナビゲーションシステム１００の概略構成は、実施例１に係るナビゲーションシステム１とほぼ同じ構成である。また、各種制御処理も実施例１に係るナビゲーションシステム１とほぼ同じ制御処理である。
ただし、図１３に示すように、実施例２に係るナビゲーションシステム１００は、情報配信センタ３が上記Ｓ１２乃至Ｓ２０に相当する処理を実行する点で、前記実施例１に係るナビゲーションシステム１と異なっている。
【００８７】
先ず、図１３に基づいてナビゲーション装置２のＣＰＵ４１が実行する「経路探索処理」について説明する。尚、図１３に、Ｓ１０１〜Ｓ１０３のフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置２が備えているＲＡＭ４２やＲＯＭ４３に記憶されており、ＣＰＵ４１により実行される。
【００８８】
図１３に示すように、Ｓ１０１において、ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４３に記憶された経路探索処理プログラムに従って、タッチパネル、操作スイッチ等の操作部２４の入力操作等によって、目的地が設定されたか否かを判定する判定処理を実行する。そして、目的地が設定されていない場合には（Ｓ１０１：ＮＯ）、ＣＰＵ４１は、当該処理を終了する。
一方、目的地が入力されたと判断すると（Ｓ１０１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１は、その目的地の座標等をＲＡＭ４２に一時格納後、Ｓ１０２の処理に移行する。
続いて、Ｓ１０２において、ＣＰＵ４１は、情報配信センタ３に対して、経路探索を要求する要求コマンドと共に、現在の自車位置のデータ、目的地の座標データ、ナビ地図情報３７Ａのバージョン情報等を送信する。
【００８９】
その後、Ｓ１０３において、ＣＰＵ４１は、情報配信センタ３から、誘導経路（推奨経路）等の経路情報を受信して、この誘導経路の経路情報をＲＡＭ４２に記憶後、当該処理を終了する。
【００９０】
次に、図１３に基づいて情報配信センタ３のＣＰＵ１１が実行する「経路探索処理」について説明する。尚、図１３に、Ｓ２０１乃至Ｓ２１０のフローチャートで示されるプログラムは、情報配信センタ３が備えているＲＡＭ１２やＲＯＭ１３に記憶されており、ＣＰＵ１１により実行される。
先ず、Ｓ２０１において、ＣＰＵ１１は、上記Ｓ１０２でナビゲーション装置２から送信された経路探索を要求する要求コマンドと共に、自車位置のデータ、目的地の座標データ、ナビ地図情報３７Ａのバージョン情報等の各情報を受信して、この各情報をＲＡＭ１２に記憶する。そして、ＣＰＵ１１は、センタ側地図情報ＤＢ１４に格納されるナビ地図情報３７Ａのバージョン情報に対応する更新用地図情報１４Ａに基づいて上記Ｓ１２に相当する処理を実行する。
【００９１】
そして、Ｓ２０２乃至Ｓ２０９において、ＣＰＵ１１は、センタ側地図情報ＤＢ１４に格納されるナビ地図情報３７Ａのバージョン情報に対応する更新用地図情報１４Ａと、スライス幅ＤＢ１８に格納されているスライス幅データ３８０と、交通ＤＢ１９に格納されている交通データ３９０とに基づいて、上記Ｓ１３乃至Ｓ２０の処理を実行する。
続いて、Ｓ２１０において、ＣＰＵ１１は、探索した推奨経路の経路情報と更新情報をナビゲーション装置２に送信後、当該処理を終了する。
【００９２】
以上説明した通り、実施例２に係るナビゲーションシステム１００では、情報配信センタ３のＣＰＵ１１は、自車位置が含まれるメッシュ等を特定し、メッシュ毎に記憶される最小スライス幅と最大スライス幅とを決定後、車両の現在位置から１５分毎に到達する最小到達範囲（最小到達エリア）と最大到達範囲（最大到達エリア）を設定し、ＲＡＭ１２に記憶する（Ｓ２０１〜Ｓ２０５）。そして、ＣＰＵ１１は、各最小到達範囲と各最大到達範囲とをＲＡＭ１２から読み出し、重ね合わせて合成し、現在の自車位置からの距離毎の（例えば、約５００ｍ〜１ｋｍ毎である。）到達時刻範囲を、現在時刻を基準として設定し、ＲＡＭ１２に記憶する（Ｓ２０６）。続いて、ＣＰＵ１１は、現在の自車位置からの距離毎の到達時刻範囲に基づいて、自車位置から各リンクまでの距離を算出して、この各リンクに到達する到達時刻範囲を設定する（Ｓ２０７）。そして、ＣＰＵ１１は、各リンクに到達する到達時刻範囲に該当する各リンクの時間帯３８０Ｂの各リンクコスト３９０Ｃの平均値を当該各リンクの予測リンクコスト（予測交通データ）として設定し、各リンクに設定された該予測リンクコスト（予測交通データ）に基づいて、ダイクストラ法等によって、現在の自車位置から目的地までの推奨経路を探索して、ナビゲーション装置２に配信する（Ｓ２０８〜Ｓ２１０）。
【００９３】
従って、情報配信センタ３のＣＰＵ１１は、メッシュ毎に記憶される最小スライス幅と最大スライス幅とによって設定される最小到達範囲と最大到達範囲とを重ね合わせて合成し、現在の自車位置から距離毎の到達時刻範囲を予測し、それに基づいて各リンクに到達する到達時刻範囲を設定することによって、運転者毎に異なる走行速度を考慮して、出発地から各リンクまでの到達時刻範囲を設定することが可能となる。
【００９４】
また、ＣＰＵ１１は、各リンクの到達時刻範囲に対応する各リンクの時間帯３８０Ｂの各リンクコスト３９０Ｃの平均値を予測リンクコストとして設定するため、到達時刻範囲内の各時間帯３８０Ｂに対応するリンクコスト３９０Ｃの差が大きくなって不連続であっても、この不連続性を補完できると共に、各リンクの到達時刻範囲に対して予測リンクコストを迅速に設定することが可能となり、車両が各リンクに到達する到達時刻を予測する処理時間の短縮化を図ることができる。また、各リンクの到達時刻範囲に対応する該各リンクの時間帯３８０の各リンクコスト３９０Ｃに基づいて予測リンクコストを設定することによって、運転者毎に異なる走行速度を加味して、精度の高い予測リンクコストを設定することが可能となり、車両通過時に渋滞が発生する道路、渋滞が解消される道路等を正確に予測して、推奨経路を的確に探索することが可能となる。また、情報配信センタ３が、自車位置から目的地までの経路探索を行うため、ナビゲーション装置２の処理負荷の軽減化を図ることができる。
【００９５】
また、最小スライス幅と最大スライス幅とは、メッシュ内の各リンクを走行する全ての車両の所定時間内（１５分間内）に到達する各走行距離の統計的データの平均距離Ｌと標準偏差σとに基づいて算出されているため、最小スライス幅と最大スライス幅を統計的データに基づいて正確に設定することが可能となり、現在の自車位置から各リンクに到達する到達時刻範囲を正確に算出することが可能となる。
【００９６】
また、最小スライス幅と最大スライス幅とを決定する場合には、ＣＰＵ１１は、地図メッシュ毎に記憶されている最小スライス幅と最大スライス幅とを読み出せば良いので、例えば、自車位置から所定距離内のリンクを検出し、そのリンクに対応する最小スライス幅と最大スライス幅とを逐次検索するよりも、処理を軽減することができる。
更に、最小スライス幅と最大スライス幅とは、区域、季節、曜日、祝日、連休期間等の要因毎に生成されている。このため、地域性、時期的要因、時間的要因を最小スライス幅と最大スライス幅に加味することができるので、この最小スライス幅と最大スライス幅の精度を向上させることができる。
【００９７】
尚、本発明は前記実施例１及び実施例２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、以下のようにしてもよい。
【００９８】
（１）前記実施例１及び実施例２では、円形状の第１最小到達範囲５１〜第８最小到達範囲５８、第１最大到達範囲６１〜第７最大到達範囲６７を設定したが、真円である必要はなく、楕円、一部が突出した変形円でもよい。例えば、車線数等が周囲の道路に比べて極端に大きい道路がある場合、その道路に対応する箇所を突出させた変形円を設定したり、その道路を楕円の長軸部分に相当させた楕円形のエリアを設定してもよい。
【００９９】
（２）前記実施例１では、ナビゲーション装置２は、スライス幅データ３８０及び交通データ３９０を情報配信センタ３から受信して、スライス幅ＤＢ３８、交通ＤＢ３９にそれぞれ格納して更新したが、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等に格納されたスライス幅データ３８０及び交通データ３９０を読み込み、スライス幅ＤＢ３８、交通ＤＢ３９にそれぞれ格納して更新するように構成してもよい。
【０１００】
（３）前記実施例１において、ＣＰＵ４１は、ステップ２０において、ステップ１９で各リンクに設定した予測リンクコスト（予測交通データ）に基づいて、ダイクストラ法等によって、現在の自車位置から目的地までの推奨経路を探索すると共に、この推奨経路上の各リンクのリンク長と該予測リンクコストから各リンクにおける車速を算出し、目的地までの経路に含まれる各リンクにおける渋滞度（例えば、車速が時速２０ｋｍ以上の場合には「渋滞無し」、車速が時速１０ｋｍ以上２０ｋｍ未満の場合には「混雑」、車速が時速１０ｋｍ未満の場合には「渋滞」等である。）を予測して、渋滞度が「渋滞」等の渋滞リンクを抽出するようにしてもよい。そして、ＣＰＵ４１は、車両の現在位置を含む地図データをナビ地図情報３７Ａから読み出して、液晶ディスプレイ２５に表示すると共に、渋滞度が「渋滞」等の渋滞リンクを地図画像上に赤色点滅表示や、赤色矢印等で識別可能に表示するようにしてもよい。また、ＣＰＵ４１は、渋滞区間や通過するのに要する所要時間等を表す渋滞区間情報を同時に表示するようにしてもよい。これにより、運転者は、推奨経路上の渋滞を正確に予測することが可能となり、この渋滞を迂回する迂回経路等を容易に決定することが可能となる。
【０１０１】
（４）前記実施例２において、ＣＰＵ１１は、ステップ２０９において、ステップ２０８で各リンクに設定した予測リンクコスト（予測交通データ）に基づいて、ダイクストラ法等によって、現在の自車位置から目的地までの推奨経路を探索すると共に、この推奨経路上の各リンクのリンク長と該予測リンクコストから各リンクにおける車速を算出し、目的地までの経路に含まれる各リンクにおける渋滞度（例えば、車速が時速２０ｋｍ以上の場合には「渋滞無し」、車速が時速１０ｋｍ以上２０ｋｍ未満の場合には「混雑」、車速が時速１０ｋｍ未満の場合には「渋滞」等である。）を予測して、渋滞度が「渋滞」等の渋滞リンクを抽出するようにしてもよい。そして、ＣＰＵ１１は、ステップ２１０において、探索した推奨経路の経路情報やこの抽出した渋滞リンクの情報をナビゲーション装置２に送信するようにしてもよい。
【０１０２】
また一方、ＣＰＵ４１は、ステップ１０３において、情報配信センタ３から、誘導経路（推奨経路）等の経路情報と渋滞リンクの情報を受信して、この誘導経路の経路情報と渋滞リンクの情報をＲＡＭ４２に記憶する。そして、ＣＰＵ４１は、車両の現在位置を含む地図データをナビ地図情報３７Ａから読み出して、液晶ディスプレイ２５に表示すると共に、この受信した渋滞リンクの情報に基づいて、渋滞度が「渋滞」等の渋滞リンクを地図画像上に赤色点滅表示や、赤色矢印等で識別可能に表示するようにしてもよい。また、ＣＰＵ４１は、渋滞区間や通過するのに要する所要時間等を表す渋滞区間情報を同時に表示するようにしてもよい。これにより、運転者は、推奨経路上の渋滞を正確に予測することが可能となり、この渋滞を迂回する迂回経路等を容易に決定することが可能となる。また、情報配信センタ３が、自車位置から目的地までの経路探索と渋滞リンクの抽出を行うため、ナビゲーション装置２の処理負荷の更なる軽減化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】実施例１に係るナビゲーションシステムを示したブロック図である。
【図２】ナビゲーションシステムのナビゲーション装置を示したブロック図である。
【図３】経路データのデータ構成の説明図である。
【図４】スライス幅データのデータ構成の説明図である。
【図５】最小スライス幅と最大スライス幅とを説明する図である。
【図６】交通データのデータ構成の説明図である。
【図７】実施例１に係るナビゲーション装置が実行する自車位置から目的地までの誘導経路を探索する経路探索処理を示すフローチャートである。
【図８】現在の自車位置を中心として半径方向外側にそれぞれ最小スライス幅「４ｋｍ」で設定される最小到達エリアの一例を説明する説明図である。
【図９】最小スライス幅「４ｋｍ」で設定された各最小到達エリアの現在の自車位置からの距離と現在時刻からの到達時刻範囲との関係の一例を示す図である。
【図１０】現在の自車位置を中心として半径方向外側にそれぞれ最大スライス幅「５ｋｍ」で設定される最大到達エリアの一例を説明する説明図である。
【図１１】最大スライス幅「５ｋｍ」で設定された各最大到達エリアの現在の自車位置からの距離と現在時刻からの到達時刻範囲との関係の一例を示す図である。
【図１２】図９と図１１に示される各最小到達エリアと各最大到達エリアとを合成した現在の自車位置からの距離と現在時刻からの到達時刻範囲との関係の一例を示す図である。
【図１３】実施例２に係るナビゲーションシステムのナビゲーション装置が実行する経路探索処理と情報配信センタが実行する経路探索処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０４】
１、１００      ナビゲーションシステム
２              ナビゲーション装置
３              情報配信センタ
４              ネットワーク
１０            サーバ
１１、４１      ＣＰＵ
１２、４２      ＲＡＭ
１３、４３      ＲＯＭ
１４            センタ側地図情報ＤＢ
１７            センタ側通信装置
１８、３８      スライス幅ＤＢ
１９、３９      交通ＤＢ
２３            ナビゲーション制御部
２７            通信装置
３７            ナビ側地図情報ＤＢ
５０            自車位置
５１〜５８      第１最小到達範囲〜第８最小到達範囲
６１〜６７      第１最大到達範囲〜第７最大到達範囲
７１〜８３      第１到達範囲〜第１３到達範囲
３８０          スライス幅データ
３８０Ａ        メッシュＩＤ
３８０Ｂ        季節
３８０Ｃ        曜日
３８０Ｄ        スライス幅
３９０          交通データ
３９０Ａ        リンクＩＤ
３９０Ｂ        時間帯
３９０Ｃ        リンクコスト
【図１】
2008058022.tif 000003
【図２】
2008058022.tif 000004
【図３】
2008058022.tif 000005
【図４】
2008058022.tif 000006
【図５】
2008058022.tif 000007
【図６】
2008058022.tif 000008
【図７】
2008058022.tif 000009
【図８】
2008058022.tif 000010
【図９】
2008058022.tif 000011
【図１０】
2008058022.tif 000012
【図１１】
2008058022.tif 000013
【図１２】
2008058022.tif 000014
【図１３】
2008058022.tif 000015