(57)【要約】【課題】精度が高い逐次型マップマッチングシステムの提供。【解決手段】時系列に逐次取り込まれた自動車１０の測位点に基づき、移動経路を逐次確定する逐次型マップマッチングシステムにおいて、測位点から移動経路の経路候補を１以上提示する経路候補提示手段５と、確定した移動経路の移動経路に関連する移動経路情報（道路の種類や右左折数など）を基に、１以上の経路候補から移動経路を決定する移動経路決定手段６とを有する。経路候補が複数存在する場合に、それ以前の経路の移動経路情報に基づき、経路候補を絞り込んでいる。つまり、現在通過している道路と通過した道路との間には何らかの関連性があるとの推測に基づき移動経路を決定している。これにより、移動経路の候補が複数存在する場合でも、精度良く移動経路を決定することができる。【選択図】図１
2008039698.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体から時系列に逐次取り込まれた１以上の測位点に基づき、複数のリンクの集合であるマップ情報から選択される１以上の該リンクの組み合わせである該移動体の移動経路を逐次確定する逐次型マップマッチングシステムにおいて、
前記測位点から１以上を選択し軌跡点とする軌跡点決定手段と、
前記軌跡点から１以上を選択し仮リンク軌跡点とし、該仮リンク軌跡点に近接する前記リンクである仮リンクを１以上選択する仮リンク選択手段と、
マップマッチングの確定した前記リンクのうちの１つである基準リンクと、前記仮リンクと、その該リンク間をつなぐ１以上の該リンクとの組み合わせからなる前記移動経路の経路候補を１以上提示する経路候補提示手段と、
前記基準リンク以前の前記移動経路に関連する移動経路情報を基に、前記１以上の経路候補から該移動経路を決定する移動経路決定手段と、を有することを特徴とする逐次型マップマッチングシステム。
【請求項２】
前記移動経路情報は、前記基準リンク以前の前記移動経路における車線数、一方通行、道路の種類又は右左折数を含む請求項１に記載の逐次型マップマッチングシステム。
【請求項３】
前記移動経路決定手段は、前記移動経路情報の重み付けを前記経路候補毎に行い算出した確定効用から求めた移動確率の高い該経路候補を前記移動経路とする請求項１又は２の何れかに記載の逐次型マップマッチングシステム。
【請求項４】
前記移動経路決定手段は、該経路候補の距離及び移動時間から算出した平均速度が所定値以上の該経路候補を除外する経路候補絞込手段をもつ請求項３に記載の逐次型マップマッチングシステム。
【請求項５】
前記軌跡点決定手段は、時系列で前記軌跡点の間の距離が所定距離以上離れるように該軌跡点を決定する請求項１〜４の何れかに記載の逐次型マップマッチングシステム。
【請求項６】
前記仮リンク選択手段は、前記軌跡点のうち時系列で最後の該軌跡点のみを前記仮リンク軌跡点とする請求項１〜５の何れかに記載の逐次型マップマッチングシステム。
【請求項７】
前記軌跡点決定手段は前記軌跡点が３つ以上揃うまで該軌跡点を決定する手段であり、
前記移動経路決定手段は、前記基準リンクから前記仮リンク軌跡点の１つ前の該軌跡点に対応する該リンクまでの前記移動経路を決定する手段である請求項１〜６の何れかに記載の逐次型マップマッチングシステム。
【請求項８】
移動体から時系列に逐次取り込まれた１以上の測位点に基づき、複数のリンクの集合であるマップ情報から選択される１以上の該リンクの組み合わせである該移動体の移動経路を逐次確定する逐次型マップマッチング方法において、
前記測位点から１以上を選択し軌跡点とする軌跡点決定ステップと、
前記軌跡点から１以上を選択し仮リンク軌跡点とし、該仮リンク軌跡点に近接する前記リンクである仮リンクを１以上選択する仮リンク選択ステップと、
マップマッチングの確定した前記リンクのうちの１つである基準リンクと、前記仮リンクと、その該リンク間をつなぐ１以上の該リンクとの組み合わせからなる前記移動経路の経路候補を１以上提示する経路候補提示ステップと、
前記基準リンク以前の前記移動経路に関連する移動経路情報を基に、前記１以上の経路候補から該移動経路を決定する移動経路決定ステップと、を有することを特徴とする逐次型マップマッチング方法。
【請求項９】
移動体から時系列に逐次取り込まれた１以上の測位点に基づき、複数のリンクの集合であるマップ情報から選択される１以上の該リンクの組み合わせである該移動体の移動経路を逐次確定する逐次型マップマッチングプログラムにおいて、
前記測位点から１以上を選択し軌跡点とする軌跡点決定手段、
前記軌跡点から１以上を選択し仮リンク軌跡点とし、該仮リンク軌跡点に近接する前記リンクである仮リンクを１以上選択する仮リンク選択手段、
マップマッチングの確定した前記リンクのうちの１つである基準リンクと、前記仮リンクと、その該リンク間をつなぐ１以上の該リンクとの組み合わせからなる前記移動経路の経路候補を１以上提示する経路候補提示手段、
前記基準リンク以前の前記移動経路に関連する移動経路情報を基に、前記１以上の経路候補から該移動経路を決定する移動経路決定手段、
としてコンピュータを機能させるための逐次型マップマッチングプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の移動経路を逐次確定する逐次型マップマッチングシステム、逐次型マップマッチング方法及び逐次型マップマッチングプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車をセンサとして情報を収集するプローブカーシステムは、車両の速度をはじめ、ワイパーのスイッチやＡＢＳ、エアバッグなどの作動状況をＧＰＳの位置情報とともに通信モジュールを使って、センターに送信し、センター側ではその収集データを解析して様々な情報として利用する。
【０００３】
プローブカーシステムは、車両が移動した範囲の道路についてリアルタイムにデータを収集することができるため、道路上に固定されている超音波センサやＡＶＩセンサと違い、データの収集範囲が限定されず広範囲に渡って詳細なデータの取得が可能である。
【０００４】
蓄積されたデータを用いると、季節、時間、天候などの変化による各地点での交通状況を把握することができる一方、リアルタイムに車両から送られるデータをセンターが逐次解析できれば、リアルタイムの交通状況を車両にフィードバックすることも可能になる。
【０００５】
ところが、プローブカーシステムは上述した利点がある一方で、データ収集にかかるコスト、すなわちＧＰＳの設置費用やデータ通信費用が大きな問題となり、データ収集の継続が困難となる問題が生じている。そのため、できるだけ低予算でデータを取得するためには、これまで取り組まれてきた方法とは異なるデータ収集方法が必要となっている。
【０００６】
例えば、データとして位置情報と時間情報とに限定し、且つ、データの取得間隔を長く、つまり位置データ取得のきめを粗くして、送信するデータ量を少なくすることで通信コストを抑えることが考えられる。
【０００７】
ここで、プローブカーシステムでは、交通状況を把握するために、車両が通過した移動経路を確定する必要がある。
【０００８】
データ量を少なくした場合には移動経路の特定が困難になる。非特許文献１では、リアルタイムに取得した車両の位置データから、車両が通過した経路を特定する方法が示されている。特許文献１では、位置データの取得間隔が広い複数の位置データを用いて、プローブの移動経路を特定する方法が提案されている。
【０００９】
しかし、特許文献１の発明では、多数の位置データを用いて移動経路を特定することが前提になっており、少ない位置データを用いて移動経路を特定すると、マップマッチングミスが多くなる問題が生じる。
【００１０】
また、経路を特定するために、取得した各位置データを基準としてコストが最小になるようにマップマッチングを行っているので、必要以上に右左折数が多かったり、不自然に細街路を多く通過したりする等の車両の運転者の経路選択行動を無視した現実的でない移動経路を特定しがちになる欠点がある。
【特許文献１】特開２００４−３２５０８３号公報
【非特許文献１】プローブパーソンデータによるオンラインマップマッチングアルゴリズム（第２９土木計画学研究・講演集、Ｖｏｌ．２９、ＣＤ−ＲＯＭ、４ページ、２００４年６月）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、位置データの取得間隔が広くても精度良く現実的な移動経路を逐次的に特定することができる逐次型マップマッチングシステム、逐次型マップマッチング方法及びそのシステムをコンピュータ上で実現するためのプログラ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】
【００１２】
本発明の逐次型マップマッチングシステムは、移動体から時系列に逐次取り込まれた１以上の測位点に基づき、複数のリンクの集合であるマップ情報から選択される１以上の該リンクの組み合わせである該移動体の移動経路を逐次確定する逐次型マップマッチングシステムにおいて、前記測位点から１以上を選択し軌跡点とする軌跡点決定手段と、前記軌跡点から１以上を選択し仮リンク軌跡点とし、該仮リンク軌跡点に近接する前記リンクである仮リンクを１以上選択する仮リンク選択手段と、マップマッチングの確定した前記リンクのうちの１つである基準リンクと、前記仮リンクと、その該リンク間をつなぐ１以上の該リンクとの組み合わせからなる前記移動経路の経路候補を１以上提示する経路候補提示手段と、前記基準リンク以前の前記移動経路に関連する移動経路情報を基に、前記１以上の経路候補から該移動経路を決定する移動経路決定手段と、を有することを特徴とする。
【００１３】
本発明の逐次型マップマッチングシステムは、逐次的に得られる測位点（例えば、一定間隔（時間、距離）で得られる測位点）に基づき提示される経路候補が複数存在するときに効果を発揮するシステムである。具体的には、移動体が移動した移動経路として、順次、経路候補を提示していく場合に、提示された経路候補が複数存在する場合に、それ以前の経路における移動経路情報に基づいて、経路候補から移動経路を絞り込んでいる。つまり、現在通過している道路と今まで通過した道路との間には何らかの関連性が認められるとの推測に基づき移動経路を決定している。
【００１４】
これにより、道路密度が高いエリアや測位点の取得間隔が広いなどの理由により、移動経路の候補が複数存在する場合でも、精度良く移動経路を決定することができる。ここで、本明細書における測位点に含まれる情報としては移動体の位置情報の他、移動体がその位置を通過乃至滞在した際の時刻情報を含むものとする。
【００１５】
本発明の逐次型マップマッチングシステムで用いられる移動経路情報は、基準リンク以前の移動経路における車線数、一方通行、道路の種類、高速道路利用率、細街路利用率又は右左折数を含むことが好ましい。
【００１６】
本発明の逐次型マップマッチングシステムで用いられる移動経路決定手段は、移動経路情報の重み付けを経路候補毎に行い算出した確定効用から求めた移動確率の高い経路候補を移動経路とすることが好ましい。
【００１７】
移動確率は、移動体が経路候補を移動する確率を示しており、移動経路決定手段はこの確率の最も高い経路候補を移動経路として決定する。移動確率は、すでに移動経路が確定している移動経路がもつ移動経路情報に基づいて、その経路候補を移動した場合の条件付確率として経路候補毎に求めている。
【００１８】
条件付確率の算出方法は、期待効用最大化理論に基づく確定効用（経路選択モデル）である、ロジットモデルなどを適用し、プローブカーシステムにおいて収集されたデータを利用して算出している。これにより、最短距離となる経路候補を選ぶことで決定しやすい移動経路、例えば極端に細街路ばかり移動して右左折数が多い、あるいは高速道路と立体的に並行している一般道路からいきなり高速道路に移動するなどの非現実的な移動経路を決定しにくくなる。
【００１９】
本発明の逐次型マップマッチングシステムで用いられる移動経路決定手段は、複数の経路候補から距離及び移動時間から算出した平均速度が所定値以上になる経路候補を除外する経路候補絞込手段をもつことが好ましい。これは、移動体が移動したであろう移動経路の候補として、制限速度を大幅に超える非常識な速度で移動しなければ実現できない移動経路を予め取り除くことで、その後の計算量が低減できる。特に確定効用を算出する計算量が低減できるので、経路候補絞込手段は経路候補毎の確定効用を算出する前に非現実的な経路候補の除外を行うことが好ましい。
【００２０】
本発明の逐次型マップマッチングシステムで用いられる軌跡点決定手段は、時系列で軌跡点の間の距離が所定距離以上離れるように軌跡点を決定することが好ましい。つまり、移動体が移動しておらず一定の場所に滞在している場合であっても、得られる移動体の測位点が示す位置情報は必ずしも常に同じになる訳ではなく測定する機器の誤差によりバラつくことがある。そのような測位点を用いて移動経路を決定すると、実際に移動体が移動していないにも関わらず移動体が移動したものと扱われて移動体の正しい移動経路を決定することができない。
【００２１】
そこで、得られた測位点の変化が所定距離以上になって初めて移動体が移動したものと扱うことで、測位点の取得機器がもつ誤差の影響を最小限に抑え、移動経路の決定を精度良く行うことが可能になる。ここで、移動体が移動したか否かを決定する閾値として作用する所定距離は求められる精度に応じて決定する。具体的には所定距離を大きく設定する方が、移動体が移動したことの判断をより確実に行うことができるが、移動体の細かい移動を検出することが困難になるので、測定機器がもつ精度に応じて適正なものにすることが望ましい。
【００２２】
本発明の逐次型マップマッチングシステムで用いられる仮リンク選択手段は、軌跡点のうち時系列で最後の軌跡点のみを仮リンク軌跡点とすることが好ましい。
【００２３】
そして、軌跡点決定手段は軌跡点が３つ以上揃うまで軌跡点を決定する手段であり、移動経路決定手段は、基準リンクから仮リンク軌跡点の１つ前の軌跡点に対応するリンクまでの移動経路を決定する手段を採用することが望ましい。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の逐次型マップマッチングシステム、逐次型マップマッチング方法及び逐次型マップマッチングプログラムによれば、測位点の間隔が広い場合や道路密度の高いエリアなどのように、移動体が移動した移動経路の経路候補が複数存在する場合でも、基準リンク以前の移動経路情報を用いることで、複数の経路候補からもっとも走行した確率の高い移動経路が決定できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、実施例を用いて本発明を具体的に説明する。
【００２６】
（実施例）
本実施例の逐次型マップマッチングシステム１はコンピュータ上にて本実施例の逐次型マップマッチングプログラムを実行することで実現されており、本実施例の逐次型マップマッチング方法によりマップマッチングを行うシステムである。コンピュータは自動車（移動体）から送られてくる測位点の情報を取得する測位点取得手段を有している。また、コンピュータの記憶手段にはマップ情報が保持されている。
【００２７】
コンピュータの測位点取得手段と自動車との間には通信回線が確立されており、自動車から測位点がコンピュータの測位点取得手段に逐次送られる。コンピュータは、１つだけに限られず、複数のコンピュータが並列・分散して処理を行う構成であっても良い。その場合、各コンピュータは何らかの通信回線により接続されており、データのやりとりが自由にできる関係にあれば、その設置場所は同一の場所であっても全く異なる場所にあっても構わない。測位点取得手段としては、無線通信装置が例示できる。
【００２８】
マップ情報は、それぞれが道路に対応するリンクの集合から構成される電子地図データである。各リンク（経路）には道路の情報が付加されている。リンクは、マップ情報の１区間に対応する。本システムは得られた測位点に基づき、自動車の移動経路をマップ情報にマップマッチングを行うシステムである。
【００２９】
本実施例の逐次型マップマッチングシステム１は、図１に示すように、測位点取得手段２と軌跡点決定手段３と仮リンク選択手段４と経路候補提示手段５と移動経路決定手段６とをもつ。
【００３０】
測位点取得手段２は、自動車１０でＧＰＳにより測定された位置情報及び時刻を含む測位点を逐次的に取得する手段である。軌跡点決定手段３は、測位点取得手段２によって取得された測位点の情報から自動車１０が移動したことを検知する毎に、順次、軌跡点として決定し、それぞれ第１プロット、第２プロット及び第３プロットとする手段である。ここで自動車１０が移動したか否かの判断は第１から第３プロットまでのそれぞれのプロットの間の距離が所定距離以上離れた場合に移動したものとして行う。
【００３１】
仮リンク選択手段４は、第３プロットを仮リンク軌跡点とした上で、その仮リンク軌跡点に所定距離以内で近接する１以上のリンクを仮リンクとする手段である。経路候補提示手段５は、自動車の移動経路が決定されている最後のリンクである基準リンクと仮リンクとの間を繋ぐ経路を探索して、それらを組み合わせた経路候補を１以上提示する手段である。基準リンクとしては移動経路を確定している最後のリンクが採用できる。
【００３２】
移動経路決定手段６は、１以上の経路候補から最も適正な移動経路を決定する手段である。移動経路決定手段６は、経路候補提示手段５によって提示された各経路候補に対して、非現実的な経路候補を除外する経路候補絞込手段（図示せず）をもつ。経路候補絞込手段は複数の経路候補について移動体の平均速度を算出し、その平均速度からあり得ないと推測される非現実的な経路候補を除外する手段である。
【００３３】
以下に、本実施例の逐次型マップマッチングプログラムの動作をフローチャートに基づき説明する（図２）。本プログラムは、逐次型マップマッチングシステム１が起動した後に実行されるものである。
【００３４】
本プログラムは、軌跡点決定ステップＳ１と仮リンク選択ステップＳ２と経路候補提示ステップＳ３と移動経路決定ステップＳ４と次の移動経路を確定するかどうかのステップであるＳ５及びＳ６をもつ。
【００３５】
本プログラムの処理開始後、図３に示すように、ステップＳ１では第１プロット７１と第２プロット７２と第３プロット７２とを軌跡点として、測位点からピックアップする。
【００３６】
まず、３つのプロットが確定しているかどうか確認し（Ｓ１１）、１つでも確定していなければ測位点取得手段２で測位点を取得する（Ｓ１２）。測位点取得手段２は、自動車１０の位置情報及びその時の時刻を測位点のデータとして受け取る。測位点は、自動車１０から逐次送られてくる。
【００３７】
第１プロット７１は、図４（ａ）に示すように、マップマッチングが確定した基準リンク８１に対応した測位点とする（Ｓ１３）。第２プロット７２は、測位点の内、第１プロット７１から所定距離以上離れている測位点がステップＳ１２で受信されたらその測位点を第２プロット７２とする（Ｓ１３）。第３プロット７３は、第２プロット７２から所定距離以上離れている測位点がステップＳ１２で受信されたらその測位点を第３プロット７３とする（Ｓ１３）。本実施例では、ＧＰＳの測定誤差を考慮して、所定距離を３０ｍとする。
【００３８】
この所定距離は、それだけ移動したときに自動車１０が停止しておらず走行しているとみなせる距離で、自動車１０の通過した正確な移動経路のデータを基に実験的に算出したものである。時系列において、第１プロット７１と第２プロット７２との間の測位点７４は第１プロット７１からの距離が３０ｍより短く、第２プロット７２と第３プロット７３との間の測位点７５は第２プロット７２からの距離が３０ｍより短いため、軌跡点として採用しない。
【００３９】
ステップＳ２は、図４（ｂ）に示すように、第３プロット７３から距離の近い複数のリンクを仮リンク８２、８３として１以上選択するステップである。このとき、仮リンク８２、８３の選択は、基準リンク８１以前の移動経路情報を考慮することもできる。また、第２プロット７２と第３プロット７３との位置関係を考慮することで自動車の移動方向が推測できるので、その方向を考慮することで好ましい仮リンク８２、８３の方向も推定される。
【００４０】
ステップＳ３は、第１プロット７１と第３プロット７３とを除いた測位点７４、７５、つまり第２プロット７２及び軌跡点以外の測位点を基に、各リンクのコストを算出するステップである。すなわち、軌跡点に採用しなかった測位点についてもコスト算出に用いることで精度が向上する。
【００４１】
コストは、測位点がリンクから遠ざかるほど大きくなるように設定する。例えば、各測位点７２、７４、７５から、基準リンク８１と仮リンク８２、８３とを除いたリンクまでの距離にリンクの長さを乗じたもの。そして、基準リンク８１と仮リンク８２、８３とをつなぐ１以上のリンクの組み合わせ毎に、リンクのコストを合計する。リンクのコストの合計が小さいリンクの組み合わせを１以上選択する。選択されたリンクの組み合わせと基準リンクと仮リンクとによって作られるリンクの組み合わせが経路候補８４、８５、８６となる（図４（ｃ））。つまり、測位点とリンクまでの距離が反映されたリンクコストを基に、経路候補が選択される。
【００４２】
次のステップＳ４は、ステップＳ３において経路候補が複数提示されなかった場合は、計算量低減の目的で、実行しないという処理も可能である。なお、後述する経路候補絞込ステップＳ４１についてはステップＳ３において経路候補が複数提示されない場合でも移動経路を特定する精度向上の観点から実行することが望ましい。
【００４３】
ステップＳ４では、図５に示すように、まず非現実的な経路候補を経路候補から除外する（経路候補絞込ステップＳ４１）。本実施例では、経路候補の距離及び移動時間から算出される平均速度が所定値以上となる経路候補を非現実的な経路候補としてその後の検討から除外する。所定値としては、リンクが対応する道路区間の制限速度などを基準に算出する。
【００４４】
ステップＳ４１で絞り込まれた経路候補に対して、その経路候補を移動する移動確率を求める（Ｓ４２）。経路候補ｋを移動する移動確率は、
【００４５】
【数１】
2008039698.tif 000003
と表される。移動確率で用いられるＶｋは、基準リンク以前の移動経路に関連する移動経路情報により重み付けを行った移動経路ｋに対する確定効用である。移動経路情報は、基準リンク以前のマップマッチングが確定した移動経路における車線数、一方通行かどうか、道路の種類（高速道路、幹線道路、細街路など）、高速道路利用率、細街路利用率、右左折数などである。Ｖｋ’は、経路候補の集合をＫとした場合、集合Ｋに属する経路候補ｋ’における確定効用である。
【００４６】
経路候補ｋに対する確定効用とは、経路候補ｋを走行することで運転者が受けるであろう効用を示す。確定効用は、プローブカーシステムにおいて収集されたデータから期待効用最大化理論に基づき数式化されたものである。つまり、運転者の経路選択行動をモデル化したものであり、以前の移動経路情報を基に以後の移動経路を予測しようとするものである。経路候補ｋの確定効用Ｖｋは、
【００４７】
【数２】
2008039698.tif 000004
と表される。式（２）においては、移動経路情報として、道路の種類、右左折数を明示的に示しているが、道路の車線数などのその他の情報を同様に式中に組み込むことができる。
【００４８】
β、δは、プローブカーシステムにおいて収集されたデータを基に数式化する時、自動車が移動した経路をできるだけ再現できるように、調節設定されたパラメータである。例えば、δはすでにマップマッチングが確定した移動経路の属性で、例えばδ幹線は以前の移動経路が幹線道路であれば１、そうでなければ０とする。
【００４９】
幹線距離ｋは、経路候補ｋのリンクのうち幹線道路であるリンクの距離を合計したものである。右左折数は、経路候補ｋの右左折の合計である。そして、最終的に、移動確率の一番高い経路候補を移動経路と決定する（Ｓ４３）。
【００５０】
この時、経路候補８５が移動経路と決定したとすると、図４（ｄ）に示されるように、第２プロット７２のマップマッチング、第１プロット７１と第２プロット７２との間の測位点７４のマップマッチングが行われる。続けて、新たな測位点を基に移動経路を決定していく場合は、第２プロット７２が新たな第１プロットとなり、第３プロット７３が新たな第２プロットとなり、ステップＳ１から実行される。
【００５１】
本実施例で用いられる移動経路情報は基準リンク以前に確定している移動経路の所定長又は所定時間におけるデータを平均して用いたり、基準リンクに近づくに従って大きな重み付けを行って算出することなどができる。所定の重み付けとしては基準リンクに近づくにつれて大きくなるような重み付けである。
【００５２】
本実施例の逐次型マップマッチングプログラムを用いる逐次型マップマッチングシステム１は、測位点の間隔が広く、移動体が移動した移動経路の経路候補が複数存在する場合でも、基準リンク以前の移動経路情報を用いることで、複数の経路候補からもっとも走行した確率の高い移動経路を決定することができる。そして、道路密度の高いエリアにおいても精度良く移動経路の決定を可能とする。
【００５３】
また、経路候補は測位点とリンクまでの距離にリンク長を乗じたものを合計しその最小の方から複数をピックアップしている。リンク長の合計の最小を選ぶ最短距離経路探索では、基準リンクと仮リンクとをつなぐリンクのリンク長だけを考慮していることとなるが、本実施例では測位点とリンクとの間の距離を考慮しているので、測位点に近いリンクが経路候補としてあがりやすくなり、移動経路を決定する精度を上げることができる。
【００５４】
更に、移動経路を精度よく逐次決定することができれば、その移動経路とセンターに蓄積されているデータベースのデータとを照合することで、渋滞情報を自動車にフィードバックし、渋滞を回避することも可能となる。
【００５５】
（試験）
本試験では、本実施例の逐次型マップマッチングプログラムを用いた逐次型マップマッチングシステム１及び非特許文献１のアルゴリズム（ベース）の実験を行い、経路決定精度を比較した。経路決定精度を比較したグラフが図６及び図７である。
【００５６】
＜測位点の取得方法＞
本試験で使用するデータは、「インターネットＩＴＳプロジェクト」（主体：経済産業省）によって実施された実験（名古屋実証実験）により収集されたデータである。この実験では、名古屋市周辺に営業所をもつタクシー事業者の内３２社の協力を得て、タクシー１５７０台にＧＰＳ車載機を搭載することでプローブカーを構築し、データの収集を行った。
【００５７】
プローブカーデータの収集は、２００２年１月から３月、２００２年１０月から２００３年３月、２００３年１０月から２００４年６月にかけて行われたが、本試験では２００２年１０月から２００３年３月にかけて行われた実験で得られたデータを使用する。これは、同期間に収集されたデータには、高頻度データが含まれており、正確な移動経路の特定、及び任意の収集データの作成が可能であるためである。
【００５８】
また、実験では３種類のプローブ機材が使用されているが、そのうちデータ取得精度の高いＴｙｐｅ２機材を搭載した車両から得られたものを使用する。Ｔｙｐｅ２プローブ機材はそれに連動したカーナビゲーションシステムを併せて搭載したもので、カーナビゲーションシステムによる位置の補正が行われるタイプのものである。ＧＰＳによる車両位置測定に失敗した場合でもカーナビデーションシステムに搭載された自立航行システムによって推定された車両位置を送信するためデータのロスが少ないというメリットがある。
【００５９】
また、データ取得間隔はいくつかの設定値が車両毎に割り当てられているが、それらのうち５０ｍ間隔、５秒間隔でデータが取得されているものを合計約３０時間分抽出し使用した。このデータを基に、自動車の正確な移動経路（正解経路）を作成した。低頻度のデータは、高頻度で取得したデータから距離間隔、時間間隔を拡張してデータを抜き出して作り出した。
【００６０】
本試験では、図６に示すように、データの間隔を５０ｍ、１００ｍ、１５０ｍ、２００ｍ、２５０ｍ、３００ｍ、３５０ｍ、４００ｍ、４５０ｍ、そして５００ｍと拡張していき、それぞれのデータ間隔で経路決定精度を比較するために、経路一致率と経路迂回率とを算出し比較した。
【００６１】
同様に、図７に示すように、データの間隔を５秒、１０秒、１５秒、２０秒、２５秒、３０秒、３５秒、４０秒、４５秒、そして６０秒、７５秒、９０秒と拡張していき、経路一致率と経路迂回率とを算出し比較した。
【００６２】
本試験で用いたマップ情報は、（財）デジタル道路地図協会のＤＲＭ（ＤｉｇｉｔａｌＲｏａｄＭａｐ）、基本道路網ｖｅｒ．１５００（平成１５年出版）である。これは基本道路（すべての幹線道路と幅員５．５ｍ以上の道路）をデジタルデータ化したものである。
【００６３】
本試験で経路決定精度を比較する指標として採用した、経路一致率及び経路迂回率は以下の通りである。
【００６４】
（経路一致率）＝（正しく特定された経路長／全正解経路長）
×１００（％）・・・（３）
（経路迂回率）＝（誤って特定された経路長／特定された経路長）
×１００（％）・・・（４）
経路一致率は１００％に近いほど、経路迂回率は０％に近いほど、それぞれ優れている。
【００６５】
本試験で比較例として用いられる方法（ベース）は、本実施例におけるプログラムの仮リンク選択ステップＳ２と、移動経路決定ステップＳ４とがなく、経路候補提示ステップＳ３で移動経路を最短距離経路探索（距離が最小になる経路候補を移動経路とする方法）によって決定するものである。
【００６６】
つまり、時系列に取得された３つの軌跡点、第１プロット、第２プロット及び第３プロットを用いて最短距離経路探索を行い、第１プロットから第２プロットまでの移動経路を決定している。
【００６７】
本試験では、図６及び図７に示すように、本実施例がベースに比べて経路一致率及び経路迂回率共に大きく改善されていることが分かる。つまり、本実施例の逐次型マップマッチングシステム１は、精度良く移動経路を決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本実施例の逐次型マップマッチングシステムの構成図である。
【図２】本実施例の逐次型マップマッチング方法のフローチャートである。
【図３】本実施例の逐次型マップマッチング方法の軌跡点決定ステップのフローチャートである。
【図４】本実施例の逐次型マップマッチング方法でマップマッチングする例を示す図である。
【図５】本実施例の逐次型マップマッチング方法の移動経路決定ステップのフローチャートである。
【図６】本比較例の経路決定精度について測位点取得間隔を距離で変更して比較したグラフである。
【図７】本比較例の経路決定精度について測位点取得間隔を時間で変更して比較したグラフである。
【符号の説明】
【００６９】
１：逐次型マップマッチングシステム
２：測位点取得手段
３：軌跡点決定手段
４：仮リンク選択手段
５：経路候補提示手段
６：移動経路決定手段
１０：自動車
７１：第１プロット
７２：第２プロット
７３：第３プロット
７４、７５：測位点
８１：基準リンク
８２、８３：仮リンク
８４、８５、８６：経路候補
【図１】
2008039698.tif 000005
【図２】
2008039698.tif 000006
【図３】
2008039698.tif 000007
【図４】
2008039698.tif 000008
【図５】
2008039698.tif 000009
【図６】
2008039698.tif 000010
【図７】
2008039698.tif 000011