(57)【要約】【課題】ＦＣＤ車載機からの計測情報の収集を、交通状況やデータ収集メディアに応じて効率的に行えるプローブカーシステムを提供する。【解決手段】走行中に計測したデータのデータ系列に直交変換を施して、変換係数の符号化データに変えた計測情報データをアップロードし、また、このデータの計測道路区間を示す道路区間参照データをアップロードするプローブカー車載機９０と、この変換係数に直交逆変換を施して計測情報を復元するプローブデータ収集装置８０とでプローブカーシステムを構成している。このシステムでは、計測情報データに含める変換係数を増減することによって、計測情報データと道路区間参照データとのデータ配分を変えることができ、それに伴い、プローブデータ収集装置８０で再現できる計測情報は、粗くなり、あるいは細かくなる。【選択図】      図８
2004227317.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行中に計測したデータのデータ系列に直交変換を施して、変換係数の符号化データに変えた計測情報データと、前記データの計測道路区間を示す道路区間参照データとをアップロードするプローブカー車載機と、
前記変換係数に直交逆変換を施して前記計測情報を復元するプローブデータ収集装置とを備えることを特徴とするプローブカーシステム。
【請求項２】
前記プローブカー車載機は、アップロードする前記計測情報データのデータ量を、前記道路区間参照データのデータ量に応じて調整することを特徴とする請求項１に記載のプローブカーシステム。
【請求項３】
前記プローブカー車載機は、アップロードする前記計測情報データのデータ量を、前記計測道路区間周辺の道路密度に応じて調整することを特徴とする請求項１に記載のプローブカーシステム。
【請求項４】
前記プローブカー車載機は、アップロードする前記計測情報データのデータ量を、計測した平均速度に応じて調整することを特徴とする請求項１に記載のプローブカーシステム。
【請求項５】
前記プローブカー車載機は、アップロードする前記計測情報データのデータ量を、前記プローブデータ収集装置の指示に基づいて設定することを特徴とする請求項１に記載のプローブカーシステム。
【請求項６】
前記プローブカー車載機は、前記道路区間参照データとして、前記計測道路区間に等間隔に設定した標本化点の位置データのデータ系列を符号化した走行軌跡データをアップロードすることを特徴とする請求項１に記載のプローブカーシステム。
【請求項７】
前記プローブカー車載機は、前記道路区間参照データとして、下流側のビーコンからダウンロードされたビーコン番号を上流側のビーコンにアップロードすることを特徴とする請求項１に記載のプローブカーシステム。
【請求項８】
前記プローブカー車載機は、前記直交変換として、離散ウェーブレット変換を施し、スケーリング係数及びウェーブレット係数の符号化データに変えた前記計測情報データをアップロードすることを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載のプローブカーシステム。
【請求項９】
前記プローブカー車載機は、前記計測情報データから低次のウェーブレット係数を除くことにより、アップロードする前記計測情報データのデータ量を削減することを特徴とする請求項８に記載のプローブカーシステム。
【請求項１０】
前記プローブカー車載機は、前記直交変換を、走行中に計測した速度データの逆数のデータ系列に施し、得られた変換係数の符号化データをアップロードすることを特徴とする請求項１に記載のプローブカーシステム。
【請求項１１】
前記プローブカー車載機は、前記離散ウェーブレット変換を、走行中に計測した速度データの逆数のデータ系列に施し、得られたスケーリング係数及びウェーブレット係数の符号化データをアップロードすることを特徴とする請求項８に記載のプローブカーシステム。
【請求項１２】
前記プローブカー車載機は、所定値より小さいウェーブレット係数の値を０値化して前記符号化データを得ることを特徴とする請求項１１に記載のプローブカーシステム。
【請求項１３】
自車位置を検出する自車位置判定手段と、センサの計測情報を収集するセンサ情報収集手段と、前記センサ情報収集手段により収集された前記計測情報を前記自車位置判定手段が検出した自車位置と関連付けて蓄積する蓄積手段と、前記蓄積手段に蓄積された前記計測情報から一定距離ごとのサンプリングデータを生成する計測情報データ変換手段と、前記サンプリングデータのデータ系列に直交変換を施して変換係数の符号化データを生成する符号化処理手段と、前記符号化処理手段が生成した前記符号化データと前記データの計測道路区間を示す道路区間参照データとをアップロードする送信手段とを備えることを特徴とするプローブカー車載機。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、走行車両で計測された計測データを収集して交通情報に活用するプローブカーシステムとその装置に関し、特に、計測データの効率的な収集を実現するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、走行車両を交通情報収集のためのセンサ（プローブ）として用いるプローブカーシステム（フローティング・カー・データ（ＦＣＤ）システムとも呼ばれる）の導入が検討されている。このシステムでは、車両に搭載されたＦＣＤ車載機が車両の速度や走行軌跡を記録してセンターに送信し、センターでは、各車両から送られて来た計測データを解析して交通流動等に関する道路交通情報を生成する。
また、センターがＦＣＤの収集指定地域を指定し、この地域を走行する車両のＦＣＤ車載機が、単位時間ごとの走行位置や時刻、走行速度などのデータを計測して蓄積し、一定時間ごとに、蓄積した各計測地点の計測データを、携帯電話を使って、センターに送信するプローブカーシステムも提案されている。
【０００３】
【特許文献１】
特開平９−１７８４９９号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このプローブカーシステムでは、データの伝送容量や車載機の処理能力などにより、ＦＣＤ車載機からセンターに送ることができる情報量が制限される。ＦＣＤ車載機は、データ伝送量を削減するため、データを符号化圧縮して送信するが、そうした処理を行ったとしても、ＦＣＤ車載機が密な計測情報をセンターに送る場合には、長い区間の情報を送ることが困難で、逆に、長い区間の計測情報を送る場合には、情報密度を粗にしなければならない。
【０００５】
一方、計測データを交通情報に利用するセンターにとっては、交通状況の変化が小さい場合には、短い区間の詳細なデータより、長い区間の大まかな交通状態を示すデータの方が有効であり、また、交通状況の変化が大きい場合には、長い区間の大まかなデータより、短い区間の詳細な計測データの方が情報価値は高い。
また、ＦＣＤ車載機の計測データの収集にビーコンを用いるシステムでは、ビーコンの位置やビーコン間の道路位置が既知であるため、ＦＣＤ車載機からビーコンに送る位置情報を減らすことができ、その分、計測情報を詳細に送ることができる。
しかし、従来のプローブカーシステムで用いられているデータ圧縮方式では、交通状況やデータ収集メディアに応じて計測情報の粗／密を柔軟に調整することは困難である。
【０００６】
本発明は、こうした従来の問題点を解決するものであり、ＦＣＤ車載機が計測情報の粗／密を容易に調整でき、ＦＣＤ車載機からの計測情報の収集を、交通状況やデータ収集メディアなどに応じて効率的に行うことができるプローブカーシステムを提供し、また、このシステムを構成する装置を提供することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
そこで、本発明では、走行中に計測したデータのデータ系列に直交変換を施して、変換係数の符号化データに変えた計測情報データをアップロードし、また、このデータの計測道路区間を示す道路区間参照データをアップロードするプローブカー車載機と、この変換係数に直交逆変換を施して計測情報を復元するプローブデータ収集装置とでプローブカーシステムを構成している。
このシステムでは、計測情報データに含める変換係数を増減することによって、計測情報データと道路区間参照データとのデータ配分を変えることができ、それに伴い、プローブデータ収集装置で再現できる計測情報は、粗くなり、あるいは細かくなる。
【０００８】
また、本発明では、プローブカー車載機に、自車位置を検出する自車位置判定手段と、センサの計測情報を収集するセンサ情報収集手段と、センサ情報収集手段により収集された計測情報を自車位置判定手段が検出した自車位置と関連付けて蓄積する蓄積手段と、蓄積手段に蓄積された計測情報から一定距離ごとのサンプリングデータを生成する計測情報データ変換手段と、このサンプリングデータのデータ系列に直交変換を施して変換係数の符号化データを生成する符号化処理手段と、符号化処理手段が生成した符号化データとデータの計測道路区間を示す道路区間参照データとをアップロードする送信手段とを設けている。
このプローブカー車載機は、計測情報の符号化データと道路区間参照データとのデータ配分を変えることにより、プローブデータ収集装置に送る計測情報の粗密を調整することができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
（第１の実施形態）
本発明の実施形態におけるプローブカーシステムでは、プローブカーにより計測された計測データ（状態量）が、道路上の基準位置（計測開始位置）からの距離の関数を表しているものと見て、この関数の直交変換を行う。
図１は、例えば１秒単位でプローブカーにより計測された累積走行距離と速度とをグラフで示している。この速度を基準点からの距離の関数で表わすと、図２のグラフになる。プローブカー車載機は、この関数を周波数領域に直交変換し、周波数成分の異なる幾つかの波形（基底）に分解して、基底の係数をセンターに送信する。センターでは、受信した係数を使って逆変換を行い、関数を再現して計測データを復元する。
この直交変換には、ＤＦＴ（離散フーリエ変換）、ＤＣＴ（離散コサイン変換）、ＤＨＴ（離散アダマール変換）、ＤＷＴ（離散ウェーブレット変換）等を用いることができる。
【００１０】
ここでは、ＤＷＴを用いる場合について説明する。
まず、ＤＷＴ（離散ウェーブレット変換）の説明から行う。ウェーブレット変換の一般式を図３に示している。ウェーブレットとは、基本ウェーブレットと呼ばれる時間的にも周波数的にも限定した範囲だけに存在する関数Ψ（ｔ）に対して、時間軸上でａ倍する操作（スケール変換）や、時間的にｂだけ横にずらす操作（シフト変換）を行い、こうしてできる（数３）のような関数の集合のことを言う。この関数を用いて、パラメータａ、ｂに対応する信号の周波数や時間成分を抽出することができ、この操作をウェーブレット変換という。
【００１１】
ウェーブレット変換には、連続ウェーブレット変換と離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）とが存在する。連続ウェーブレット変換の順変換を（数１）に、逆変換を（数２）に示している。この実数ａ、ｂをａ＝２ｊ、ｂ＝２ｊｋ（ｊ＞０）と置いて、離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）の順変換は（数５）のように、また、逆変換（ＩＤＷＴ）は（数６）のように表される。
このＤＷＴは再帰的に低域を分割するフィルタ回路によって実現でき、また、ＩＤＷＴは、分割時と逆の合成を繰り返すフィルタ回路によって実現できる。図４（ａ）はＤＷＴのフィルタ回路を示している。このＤＷＴ回路は、低域通過フィルタ１８１と、高域通過フィルタ１８２と、信号を１／２に間引く間引き回路１８３とを備えた複数の回路１９１、１９２，１９３のカスケード接続により構成され、回路１９１に入力した信号の高域成分は、高域通過フィルタ１８２を通過した後、間引き回路１８３で１／２に間引かれて出力され、低域成分は、低域通過フィルタ１８１を通過した後、間引き回路１８３で１／２に間引かれて次の回路１９２に入力する。回路１９２でも同様に、高域成分は間引かれて出力され、低域成分は、間引かれた後、次の回路１９３に入力し、そこで同様に高域成分と低域成分とに分けられる。
【００１２】
図５（ａ）は、ＤＷＴ回路の各回路１９１、１９２、１９３によって分解される信号を示しており、入力信号ｆ（ｔ）（≡Ｓｋ（０）；なお、上付き文字は次数を表す）は、回路１９１で、高域通過フィルタ１８２を通過した信号Ｗｋ（１）と低域通過フィルタ１８１を通過した信号Ｓｋ（１）とに分割され、信号Ｓｋ（１）は、次の回路９２で、高域通過フィルタ１８２を通過した信号Ｗｋ（２）と低域通過フィルタ１８１を通過した信号Ｓｋ（２）とに分割され、信号Ｓｋ（２）は、次の回路１９３で、高域通過フィルタ８２を通過した信号Ｗｋ（３）と低域通過フィルタ１８１を通過した信号Ｓｋ（３）とに分割される。このＳ（ｔ）をスケーリング係数（またはローパスフィルタ）と言い、Ｗ（ｔ）をウェーブレット係数（またはハイパスフィルタ）と言う。
【００１３】
次の（数８）（数９）は、本発明の実施形態で用いるＤＷＴの変換式を示している。
ステップ１：ｗ（ｔ）  ＝  ｆ（２ｔ＋１）  −  ［｛ｆ（２ｔ）＋ｆ（２ｔ＋２）｝／２］          （数８）
ステップ２：ｓ（ｔ）  ＝  ｆ（２ｔ）  ＋  ［｛ｗ（ｔ）＋ｗ（ｔ−１）＋２｝／４］          （数９）
第ｎ次の順変換は、第（ｎ−１）次のスケーリング係数を（数８）及び（数９）のステップにより変換する。また、この変換を実現するＤＷＴ回路の各回路１９１、１９２、１９３の構成を図６（ａ）に示している。図中の「Ｒｏｕｎｄ」は、丸め処理を示している。
【００１４】
また、図４（ｂ）はＩＤＷＴのフィルタ回路を示している。ＩＤＷＴ回路は、信号を２倍に補間する補間回路１８６と、低域通過フィルタ１８４と、高域通過フィルタ１８５と、低域通過フィルタ１８４及び高域通過フィルタ１８５の出力を加算する加算器１８７とを備えた複数の回路１９４、１９５、１９６のカスケード接続により構成され、回路１９４に入力した低域成分及び高域成分の信号は、２倍に補間され、加算されて次の回路１９５に入力し、この回路１９５で高域成分と加算され、さらに、次の回路１９５で高域成分と加算されて出力される。
【００１５】
図５（ｂ）は、ＩＤＷＴ回路の各回路１９４、１９５、１９６によって再構成される信号を示しており、回路１９４で、スケーリング係数Ｓｋ（３）とウェーブレット係数Ｗｋ（３）とが加算されてスケーリング係数Ｓｋ（２）が生成され、次の回路１９５で、このスケーリング係数Ｓｋ（２）とウェーブレット係数Ｗｋ（２）とが加算されてスケーリング係数Ｓｋ（１）が生成され、次の回路１９６で、スケーリング係数Ｓｋ（１）とウェーブレット係数Ｗｋ（１）とが加算されてＳｋ（０）（≡ｆ（ｔ））が生成される。
【００１６】
次の（数１０）（数１１）は、本発明の実施形態で用いるＩＤＷＴの変換式を示している。
ステップ１：ｆ（２ｔ）  ＝  ｓ（ｔ）  ＋  ［｛ｗ（ｔ）＋ｗ（ｔ−１）＋２｝／４］          （数１０）
ステップ２：ｆ（２ｔ＋１）  ＝  ｗ（ｔ）  −  ［｛ｆ（２ｔ）＋ｆ（２ｔ＋２）｝／２］      （数１１）
第ｎ次の逆変換は、第（ｎ＋１）次のＩＤＷＴにより変換された信号をスケーリング係数として、（数１０）及び（数１１）のステップによる変換を行う。また、この変換を実現するＩＤＷＴ回路の各回路１９４、１９５、１９６の構成を図６（ｂ）に示している。
【００１７】
図７は、本発明の第１の実施形態におけるプローブカーシステムを模式的に示している。このシステムは、図８に示すように、走行時のデータを計測して提供するプローブカー車載機９０と、このデータを収集するプローブカー収集システム８０と、プローブカー車載機９０で使用される可変長符号化のための符号表を作成する、プローブカー収集システムに属する計測情報符号表作成部６０及び走行軌跡符号表作成部７０とから成る。
プローブカー車載機９０は、送信データの符号化に用いる符号表や符号化の指示をプローブカー収集システム８０から受信する符号表受信部９４と、速度を検知するセンサＡ１０６や動力出力を検知するセンサＢ１０７、燃料消費を検知するセンサ１０８などの計測情報を収集するセンサ情報収集部９８と、ＧＰＳアンテナ１０１で受信したＧＰＳ情報やジャイロ１０２の情報を用いて自車位置を検出する自車位置判定部９３と、自車の走行軌跡やセンサＡ、Ｂ、Ｃの計測情報を蓄積する走行軌跡計測情報蓄積部９６と、計測情報や走行軌跡のサンプリングデータを生成する計測情報データ変換部９７と、計測情報のサンプリングデータにＤＷＴを施してスケーリング係数とウェーブレット係数とに変換し、このスケーリング係数及びウェーブレット係数と走行軌跡データとを、受信した符号表データ９５を用いて符号化する符号化処理部９２と、符号化されたデータをプローブカー収集システム８０に送信する走行軌跡送信部９１とを備えている。
【００１８】
一方、プローブカー収集システム８０は、プローブカー車載機９０から走行データを受信する走行軌跡受信部８３と、符号表データ８６を用いて受信データの復号化を行う符号化データ復号部８２と、スケーリング係数及びウェーブレット係数にＩＤＷＴを施して計測情報を復元する計測情報データ逆変換部８７と、復元された計測情報や走行軌跡のデータを活用する走行軌跡計測情報活用部８１と、プローブカーの現在位置に応じてプローブカー車載機９０に与える符号表を選出する符号表選出部８５と、選出された符号表や符号化の指示をプローブカーに送信する符号表送信部８４とを備えている。
また、走行軌跡データの符号表を作成する走行軌跡符号表作成部７０は、エリア別に分類された過去の走行軌跡データ７２を基に、エリア別の符号表データ７３を作成する符号表算出部７１を備え、また、計測情報データの符号表を作成する計測情報符号表作成部６０は、エリア別に分類された過去の計測情報データ６２を基に、エリア別の符号表データ６３を作成する符号表算出部６１を備えている。
【００１９】
図９のフロー図は、このシステムの動作について示している。
走行軌跡符号表作成部７０の符号表算出部７１は、一つのエリアに着目し（ステップ１０）、そのエリアにおける過去の走行軌跡データ（一定距離Ｌ（例えば２００ｍ）ごとの位置データ、但し、基点は走行軌跡データごとに異なる）７２の全てを抽出して集計し（ステップ１１）、走行軌跡上に一定距離Ｌごとに設定したノードの位置データを統計的に偏りを持つデータに変換する。そのために、着目するノードの隣接ノードからの偏角をθｊとすると、それ以前のノードの偏角θｊ−１、θｊ−２を用いて予測した当該ノードの偏角予測値（統計予測値：例えば、（θｊ−１＋θｊ−２）／２）と偏角θｊとの差分によって当該ノードの位置データを表す（ステップ１２）。次いで、算出した偏角の値の分布を計算し（ステップ１３）、また、各値のランレングスの分布（同一値の連続分布）を計算し（ステップ１４）、それらを基に、走行軌跡データの可変長符号化に用いる符号表データ７３を作成する（ステップ１５）。この処理を全てのエリアについて実施し（ステップ１６）、全てのエリアの走行軌跡符号表データ７３を作成する。作成された走行軌跡符号表データ７３は、プローブカー収集システム８０に送られて格納される。
【００２０】
また、計測情報符号表作成部６０の符号表算出部６１は、一つのエリア（道路区間）に着目し（ステップ１０）、そのエリアの過去の計測情報データ（一定距離Ｌ‘ごとの速度等の状態量）６２を抽出して集計し（ステップ１１）、各状態量にＤＷＴを施してスケーリング係数及びウェーブレット係数を算出する（この詳細はプローブカー車載機の手順のところで詳しく説明する）（ステップ１２‘）。次いで、算出したスケーリング係数及びウェーブレット係数の分布を計算し（ステップ１３）、また、各係数のランレングスの分布（同一値の連続分布）を計算し（ステップ１４）、それらを基に、スケーリング係数及びウェーブレット係数の可変長符号化に用いる符号表データ６３を作成する（ステップ１５）。この処理を全てのエリアについて実施し（ステップ１６）、全てのエリアの計測情報符号表データ６３を作成する。作成された計測情報符号表データ６３は、プローブカー収集システム８０に送られて格納される。
【００２１】
プローブカー車載機９０では、自車位置判定部９３が、ＧＰＳアンテナ１０１での受信情報やジャイロ１０２の情報を用いて自車位置を検出し、自車位置の現在情報をプローブカー収集システム８０に通知する（ステップ３０）。この情報を受信したプローブカー収集システム８０では、符号表選出部８５が、プローブカー車載機９０の現在位置に該当するエリアの符号表データ８６を選択する。符号表送信部８４は、選択された符号表データ８６とともに、位置情報のサンプリング距離間隔Ｌや計測情報のサンプリング距離間隔Ｌ’、位置情報を偏角予測差分で表現することなどの指示をプローブカー車載機９０に送る（ステップ２１、ステップ３１）。
【００２２】
プローブカー車載機９０の自車位置判定部９３は、例えば１秒ごとに、ＧＰＳアンテナ１０１の受信情報やジャイロ１０２の情報を用いて現在位置を検出し、同時に、センサ情報収集部９８は、センサＡ１０６で検知された速度情報やセンサＢ１０７で検知されたエンジン負荷、センサＣ１０８で検知されたガソリン消費量等の計測情報を収集する。この現在位置及び計測情報は走行軌跡計測情報蓄積部９６に蓄積され（ステップ３２）、情報の送信タイミングに達するまで、現在位置及び計測情報の収集が一定時間ごとに繰り返される（ステップ３３）。図１０には、プローブカー車載機９０が単位時間ごとに現在位置及び計測情報を計測した計測地点を丸印で示している。
【００２３】
情報の送信タイミングに達すると、計測情報データ変換部９７は、走行軌跡を距離の関数で表し、距離間隔Ｌごとに標本化点を設定して、各標本化点近傍の計測位置データを符号化処理部９２に渡す。符号化処理部９２は、各標本化点の位置データを偏角予測差分値で表わし、その差分値を、プローブカー収集システム８０から受信した符号表データ９５を用いて可変長符号化する（ステップ３４）。
【００２４】
また、計測情報データ変換部９７は、走行軌跡計測情報蓄積部９６に蓄積された計測情報からＤＷＴに用いるサンプリングデータを生成する。この生成手順を図１１に示している。また、図１２には、計測した速度情報（実線）から決定されるサンプリングデータ（点線）を示している。
計測情報データ変換部９７は、走行軌跡計測情報蓄積部９６に蓄積された計測情報を、図２に示すように、距離の関数に表し（ステップ３４０）、プローブカー収集システム８０の指示に従って標本化点間の距離（即ち、位置の分解能を表す距離量子化単位の単位区画長）Ｌ’または標本化点数（データ数）を決める（ステップ３４１）。計測情報データ変換部９７は、距離の関数で表現した計測情報を、定義された分解能により、等間隔にサンプリングする（ステップ３４２）。
【００２５】
計測情報データ変換部９７は、センサＡ１０６、センサＢ１０７、センサＣ１０８の計測精度やデータ送信能力などを考慮して、計測情報の表示の分解能（例えば、速度情報を１０ｋｍ／ｈ単位で表現するか、１ｋｍ／ｈ単位で表現するか）を定義し（ステップ３４３）、ステップ３４２でサンプリングしたデータに着目して（ステップ３４４）、計測精度が計測情報の表示の分解能と一致しているか否かを識別し（ステップ３４５）、一致していない場合（定義された速度情報分解能が１０ｋｍ／ｈ単位であり、速度データが１ｋｍ／ｈ単位で表されている場合など）には、計測情報の丸め処理を行う（ステップ３４６）。
図１２は、原データを四捨五入（丸め処理）して１０ｋｍ／ｈ単位のサンプリングデータを得る場合を示している。
【００２６】
次に、計測情報データ変換部９７は、サンプリングデータ数がｋ×２Ｎ個（ｋ，Ｎは１以上の整数）か否かを識別し（ステップ３４７）、ｋ×２Ｎ個でない場合には、０値または最後の数値を追加して、サンプリングデータ数をｋ×２Ｎ個に設定する（ここでは、ｋ＝１の場合について説明する）（ステップ３４８）。計測情報データ変換部９７は、こうして生成したサンプリングデータを符号化処理部９２に送る（ステップ３４９）。
図１２の場合、データ数が８（＝２３）であるため、サンプリングデータの追加は行わない。
【００２７】
符号化処理部９２は、計測情報データ変換部９７から送られたサンプリングデータを用いてＤＷＴを行い、生成したスケーリング係数及びウェーブレット係数を、プローブカー収集システム８０から受信した符号表データ９５を用いて可変長符号化する（ステップ３５）。
図１３は、この詳しい手順を示している。まず、データの絶対値を小さくするため、距離でサンプリングしたデータの中間値分だけデータのレベルをシフトする（ステップ３５０）。図１２の場合、サンプリングデータの最大値が５０、最小値が１０であり、中間値が３０であるため、地点１のデータを−２０、地点２のデータを２０、地点３のデータを０、‥にそれぞれレベルシフトする。
次に、ＤＷＴの次数Ｎを決定する。サンプリングデータの個数が２ｍ個の場合、次数Ｎはｍ以下の値に設定することができる（ステップ３５１）。次いで、まず０次（ｎ＝０）の場合から順に（ステップ３５２）、データ数／２ｎにより入力データ数を決定し（ステップ３５３）、サンプリングデータに対し、前述する（数８）及び（数９）によるＤＷＴを適用して、入力データをスケーリング係数とウェーブレット係数とに分解する（ステップ３５４）。このとき、スケーリング係数及びウェーブレット係数のデータ数は、各々、入力データ数の１／２となる。
得られたスケーリング係数をデータの前方に、ウェーブレット係数をデータの後方に格納する（ステップ３５５）。ｎ＜Ｎである場合は（ステップ３５６）、ステップ３５３に戻り、次数を１つ上げて、データ数／２ｎにより入力データ数を決定する。このとき、ステップ３５５で前方に格納されたスケーリング係数だけが次の入力データとなる。
ステップ３５３〜ステップ３５５の処理をｎ＝Ｎに達するまで繰り返す（ステップ３５６）。Ｎ＝ｍの場合、ｍ次までＤＷＴを繰り返すと、スケーリング係数は唯１つとなる。
【００２８】
図１４には、原データ（実線）と、それに１回のＤＷＴを施したときの１次のスケーリング係数（点線）とを図示し、また、図１５には、この１次のスケーリング係数（点線）と、さらにＤＷＴを繰り返したときの２次のスケーリング係数（一点鎖線）と、３次のスケーリング係数（線部分が長い点線）とを示している。１次のスケーリング係数の距離量子化単位は、原データの距離量子化単位の２倍であり、このスケーリング係数の値は、その距離量子化単位に含まれる原データの値を平均化したものとなっている。また、２次のスケーリング係数の距離量子化単位は、１次のスケーリング係数の距離量子化単位の２倍であり、２次のスケーリング係数の値は、その距離量子化単位に含まれる１次のスケーリング係数の値を平均化したものとなっている。つまり、ｎ次のスケーリング係数の距離量子化単位は、（ｎ−１）次のスケーリング係数の距離量子化単位の２倍であり、ｎ次のスケーリング係数の値は、その距離量子化単位に含まれる（ｎ−１）次のスケーリング係数の値を平均化したものとなっている。唯一となるｍ次のスケーリング係数の値は、全ての原データの平均値となる。
【００２９】
次いで、符号化処理部９２は、スケーリング係数及びウェーブレット係数を量子化する（ステップ３５７）。この量子化では、スケーリング係数を値ｐで除し、ウェーブレット係数を値ｑ（≧ｐ）で除し、小数点以下を四捨五入してデータを丸める（ステップ３５８）。なお、この量子化を省略し（ｐ＝ｑ＝１とした場合に相当する）、丸め処理だけを行うようにしても良い。また、量子化の代わりに、スケーリング係数及びウェーブレット係数に所定の整数を乗算する逆量子化を行っても良い。
符号化処理部９２は、さらに、量子化（または逆量子化）したデータを、プローブカー収集システム８０から受信した符号表データ９５を用いて可変長符号化する（ステップ３６０）。なお、この可変長符号化も、省略することができる。
走行軌跡送信部９１は、符号化された走行軌跡データ及び計測情報をプローブカー収集システム８０に送信する（ステップ３６）。
【００３０】
図１６は、６４（＝２６）個のサンプリングデータに６次のＤＷＴを施して送信データを生成した具体例を示している。原データ（図１６（ｂ））は、図１６（ａ）の累積距離における速度のデータである。この原データから最大値・最小値の平均値を引き、データが０値に集中するようにレベルシフトした値を図１６（ｃ）に示している。レベルシフトした全データを対象に第１次のＤＷＴを行って得られた第１次スケーリング係数及び第１次ウエーブレット係数を図１６（ｄ）に示している。第１次スケーリング係数に第２次のＤＷＴを行って、第２次スケーリング係数と第２次ウエーブレット係数とに分割した結果を図１６（ｅ）に示している。図１６（ｆ）は、第６次のＤＷＴを行った結果を示している。第６次スケーリング係数は唯一つである。この図１６（ｆ）のデータを図１６（ａ）の量子化サンプル値１で割り、四捨五入（丸め処理）した結果を図１６（ｇ）に示している。
【００３１】
また、図１７（ａ）は、プローブカー車載機９０からプローブカー収集システム８０に送られるデータのデータ構造を示している。この中のＤＷＴ変換した計測情報の符号化データについては、スケーリング係数、次数の高いウェーブレット係数、次数の低いウェーブレット係数の順に送信する。
プローブカー収集システム８０では、このデータを受信すると（ステップ２３）、符号化データ復号部８２が、符号化されている走行軌跡データ及び計測情報データを、符号表データ８６を用いて復号化し（ステップ２３）、復号化した走行軌跡データを用いて自己の地図データとのマップマッチングを行い、道路区間を特定する（ステップ２４）。
【００３２】
計測情報データ逆変換部８７は、復号化された計測情報のスケーリング係数及びウェーブレット係数を用いてＩＤＷＴを行い、計測情報を復元する（ステップ２５）。
図１８は、ＩＤＷＴの詳しい手順を示している。受信した計測情報のデータからＤＷＴの次数Ｎを読み取り（ステップ２５０）、ｎをＮ−１に設定し（ステップ２５１）、データ数／２ｎにより入力データ数を決定する（ステップ２５２）。次いで、入力データの前方をスケーリング係数とし、入力データの後方をウェーブレット係数として、（数１０）及び（数１１）によってデータを再構成する（ステップ２５３）。
【００３３】
ｎ＞０である場合、または制限時間内である場合は、ステップ２５２に戻り、ｎを１減算して、ステップ２５２、ステップ２５３の手順を繰り返す（ステップ２５４）。また、ｎ＝０となり、ＩＤＷＴが終了したときは、送信側がレベルシフトした分だけデータを逆シフトして計測情報を復元する（ステップ２５７）。
また、制限時間が過ぎたとき、つまり、プローブカー車載機からそれ以上のデータが送られて来ないときや伝送容量不足で多くの時間が掛かっているときは、ｎ＞０であってもＩＤＷＴを終了し、得られた計測情報データを用いて解像度を落とした、大まかな計測情報を表示するため、距離量子化単位の単位長（距離分解能）を２ｎ倍に設定し（ステップ２５６）、さらに、送信側がレベルシフトした分だけデータを逆シフトする（ステップ２５７）。
こうして計測情報が復元される（ステップ２５）。
【００３４】
図１９は、図１６の送信データ（図１６（ｇ））に対して６回のＩＤＷＴを行い、データを復元するまでのデータの変化を示している。また、図２０は、速度情報の原データと復元データとを重ねて示している。累積距離１９３、３３８、４８２及び１０６１の付近で僅かなずれが見られるが、良く一致している。
また、図２１は、プローブカー収集システム８０が、制限時間を超えたために、図１６（ｇ）の送信データの一部しか受信できなかった場合に、復元が可能なデータについて示している。送信データは、プローブカー車載機９０から、６次スケーリング係数を最初に、次いで６次ウエーブレット係数、５次ウエーブレット係数、４次ウエーブレット係数、３次ウエーブレット係数、２次ウエーブレット係数、１次ウエーブレット係数の順に送信される。
【００３５】
６次スケーリング係数しか受信できなかった場合は、原データの距離解像度の１／２６＝１／６４のデータが復元できる。
６次ウエーブレット係数まで受信できたときは、受信済みデータ（この場合は６次スケーリング係数）と組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、原データの距離解像度の１／２５＝１／３２のデータが復元できる。
５次ウエーブレット係数まで受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、原データの距離解像度の１／２４＝１／１６のデータが復元できる。
４次ウエーブレット係数まで受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、原データの距離解像度の１／２３＝１／８のデータ、即ち、図１５の長い線分の点線で示すようなデータが復元できる。
３次ウエーブレット係数まで受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、原データの距離解像度の１／２２＝１／４のデータ、即ち、図１５の一点鎖線で示すようなデータが復元できる。
２次ウエーブレット係数まで受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、原データの距離解像度の１／２のデータ、即ち、図１４の点線で示すようなデータが復元できる。
１次ウエーブレット係数まで受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、原データの距離解像度のデータが復元できる。
【００３６】
走行軌跡計測情報活用部８１は、復元された計測情報を、プローブカーが走行した道路の交通情報の作成に利用する（ステップ２６）。
このように、ＤＷＴでは、変換したスケーリング係数及びウェーブレット係数の全てを用いてロスレス圧縮（可逆圧縮）を行うこともできれば、スケーリング係数と一部のウェーブレット係数とを用いてロッシー圧縮（不可逆圧縮）を行うこともできる。プローブカー車載機９０が、ＤＷＴを施した計測情報のスケーリング係数と高次のウェーブレット係数とだけを送信し、低次のウェーブレット係数を送信しない場合でも、プローブカー収集システム８０は、受信できた情報から、大まかな計測情報を復元することができる。
【００３７】
そのため、図１７（ｂ）に示すように、プローブカー車載機９０が、長い走行軌跡距離の情報を送るために走行軌跡データのデータ量を増やし、通信容量を変えないために計測情報のデータ量を減らした場合でも、プローブカー収集システム８０は、長い走行軌跡における大まかな計測情報を復元することができる。従って、計測情報の位置による変化が少ないとき、プローブカー車載機９０は、長い区間の情報を送ることができる。
【００３８】
また、プローブカー車載機８０から携帯電話で情報をアップロードする場合、走行軌跡情報には、プローブカー収集システム８０でマップマッチングができる程度の精度が要求される。そのため、走行軌跡情報については、可変長符号化によりロスレス圧縮を行い、計測情報については、通信容量や利用目的に応じて、ロッシー圧縮の圧縮率を変化させることが可能である。
こうした走行軌跡情報と計測情報とのデータ配分比は、プローブカー車載機８０が、地図データから取得した道路密度（道路密度が高いときは走行軌跡情報のデータ配分比を高める）や、交通状況を表す平均速度（平均速度が遅いときは速度情報のデータ配分比を高め、平均速度が速いときは速度情報のデータ配分比を低める）に基づいて自ら決めても良いし、また、プローブカー収集システムからの指示を受けて、それに従うようにしても良い。
【００３９】
なお、ここでは、直交変換にＤＷＴを用いる場合について示したが、ＤＦＴ（離散フーリエ変換）、ＤＣＴ（離散コサイン変換）、ＤＨＴ（離散アダマール変換）等を用いることも可能である。
例えば、ＤＦＴでは、複素関数ｆで表した有限個の離散値（状態量）から、（数２１）（フーリエ変換）によりフーリエ係数Ｃ（ｋ）を得ることができる。
2004227317.tif 000003
逆に、Ｃ（ｋ）が与えられれば、（数２２）（逆フーリエ変換）により離散値（状態量）を得ることができる。
2004227317.tif 000004
この場合、プローブカー車載機は、計測情報のサンプリングデータを（数２１）を用いてフーリエ係数に変換し、この係数をプローブカー収集システムに送信する。これを受信したプローブカー収集システムでは、（数２２）を用いて計測情報を復元する。この場合にも、プローブカー車載機から送信するフーリエ係数の数を減らすことが可能であり、プローブカー収集システムでは、大まかな計測情報を復元できる。
【００４０】
また、プローブカー車載機が、計測情報をＤＣＴやＤＨＴで変換し、その係数の一部だけをプローブカー収集システムに送信し、プローブカー収集システムにおいて、大まかな計測情報を復元することも可能である。
ただ、ＤＷＴを用いる場合は、ＤＦＴやＤＣＴなどの直交変換に比べて、ロッシー圧縮の際に、元のデータより大きくなるオーバーシュートや、元のデータより小さくなるアンダーシュートが発生しないと言う特質があり、その点ではＤＷＴの方が優れている。これは、ＤＷＴのロッシー圧縮では、復元データが、拡張された距離量子化単位に含まれる元のデータの平均値を示すものとなるためである。図２２は、原データをＤＷＴでロッシー圧縮したときの復元データを示し、図２３は、原データをＤＣＴでロッシー圧縮したときの復元データを示している。これらの図を比較して分かるように、ＤＣＴを用いた場合はオーバーシュートやアンダーシュートが発生しているが、ＤＷＴを用いた場合にはそれがない。
【００４１】
また、これまで、プローブカーが走行した道路区間を知らせるため、走行軌跡データとして、一定距離Ｌごとの位置情報をプローブカー収集システムに伝え、プローブカー収集システムがマップマッチングで道路区間を特定する場合について説明したが、道路区間を特定するためのデータ（道路区間参照データ）として、それ以外のものを用いることも可能である。例えば、図２４（ａ）に示すように、統一的に定めた道路区間識別子（リンク番号）や交差点識別子（ノード番号）を用いても良い。
【００４２】
また、プローブカー車載機及びプローブカー収集システムの双方が同一地図を参照する場合には、プローブカー車載機が計測開始地点の地図上の緯度・経度データをプローブカー収集システムに伝え、プローブカー収集システムが、このデータによって道路区間を特定することができる。
また、図２４（ｂ）に示すように、交差点部やリンク途中の道路から抜き出した間欠的なノードＰ１・Ｐ２・Ｐ３・Ｐ４の位置参照用の緯度・経度データ（名称、道路種別等の属性情報も保有するもの）をプローブカー収集システムに送信して対象道路を伝えるようにしてもよい。ここで、Ｐ１＝リンク中点、Ｐ２＝交差点部、Ｐ３＝リンク中点、Ｐ４＝リンク中点である。この場合、プローブカー収集システムは、図２４（ｃ）に示すように、まず、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４の各々の位置を特定し、次に各々の区間を経路探索で繋いで、対象道路区間を特定する。
【００４３】
また、対象道路を特定する道路区間参照データとして、前述する形状ベクトルデータ列や道路区間識別子、交差点識別子だけでなく、道路地図をタイル状に区分してその各々に付した識別子や、道路に設けたキロポスト、道路名、住所、郵便番号等を用い、これらの道路区間参照データによって、計測情報の対象道路区間を特定してもよい。
【００４４】
（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態では、プローブカー車載機が、計測した速度情報（Ｖ）を逆数（１／Ｖ）に変換した後、ＤＷＴを施してスケーリング係数とウェーブレット係数とに変換し、このスケーリング係数とウェーブレット係数とを受信したプローブカー収集システムが、ＩＤＷＴで復元したデータを逆数に変換して速度情報を再生するシステムについて説明する。
【００４５】
まず、速度情報の逆数化を行う意義について説明する。
速度情報を単純に平均すると、ドライバーの体感する速度からずれた値になってしまう。例えば、１００ｋｍの区間のうち、９０ｋｍを１００ｋｍ／ｈで走行し、１０ｋｍを４ｋｍ／ｈで走行したとする。このときの所要時間は、３．４時間［＝（９０÷１００）＋（１０÷４）］であり、この区間の平均速度は２９．４ｋｍ／ｈ［＝１００÷３．４］となる。
一方、この区間の速度の値を単純に平滑化（平均化）すると、９０．４ｋｍ／ｈ［＝（１００×９０＋４×１０）÷（９０＋１０）］となる。この平均速度で１００ｋｍの区間を走行した場合の所要時間は、１．１１時間である。つまり、速度の値を単純に平均化すると、ドライバーの体感速度からずれた値になってしまう。
ところで、ＤＷＴを用いたロッシー圧縮では、第１の実施形態で説明したように、原データの距離量子化単位を拡張し、その距離量子化単位に含まれる原データの値を平均化したものが復元データとなる。そのため、原データが速度データの場合、算術平均した復元データの値は、ドライバーの体感する速度からずれたものとなってしまう。
そこで、この実施形態では、速度データ（Ｖ）の逆数（１／Ｖ）を取り、逆数に対してＤＷＴを施すことにしている。この場合、速度データの逆数（１／Ｖ）は、単位距離当たりの旅行時間を表わすことになるため、算術平均が妥当性を持つことになる。
【００４６】
プローブカーシステムの構成は、第１の実施形態（図８）と同じである。ただ、プローブカー車載機９０の符号化処理部９２における処理、及び、プローブカー収集システム８０の計測情報データ逆変換部８７における処理だけが違っている。
図２５は、プローブカー車載機９０の符号化処理部９２が速度情報のサンプリングデータにＤＷＴを施す場合の処理手順を示している。また、図２６は、実際の速度データにＤＷＴ及びＩＤＷＴを適用した例を示している。
【００４７】
符号化処理部９２は、計測情報データ変換部９７から送られた速度情報のサンプリングデータを逆数に変換し、この逆数が１以上の値を取るように、定数を乗算する（ステップ３４９）。定数の乗算は、後のデータの丸め処理（ステップ３５８）で小数点以下を四捨五入したときに整数値となり得るようにするためであり、定数として例えば１０００、あるいは５０００を乗算する。この定数が大きければ大きい程、情報の劣化は小さくなり、どんな速度でも表現可能になる。この定数が小さいと、高速域の情報が粗くなる。図２６（ｃ）には、逆数に５０００を乗算したサンプリングデータを示している。
以降の手順（ステップ３５０〜ステップ３５９）は、第１の実施形態（図１３）と同じである。
【００４８】
図２６（ｄ）には、図２６（ｃ）の値から１７００を減算してレベルシフトした状態を示し、図２６（ｅ）には、６次までのＤＷＴによって生成されたデータを示している。上から順に、１個の６次スケーリング係数、１個の６次ウェーブレット係数、２個の５次ウェーブレット係数、４個の４次ウェーブレット係数、８個の３次ウェーブレット係数、１６個の２次ウェーブレット係数及び３２個の１次ウェーブレット係数が並んでいる。また、図２６（ｆ）は、スケーリング係数及びウェーブレット係数を図２６（ａ）に規定された量子化サンプル値１で除し、小数点以下を丸め処理して得た整数値を示している。ステップ３４９においてサンプリングデータの逆数に乗算した定数が小さいと、この整数値が小さくなり、丸めによる影響が大きく現れるため、情報の精度が低下する。
【００４９】
ただ、定数が大き過ぎると、伝送データ量が多くなる。この丸めに依る影響は、整数値が小さい場合、つまり、速度が大きい場合に大きく現れるが、一般道など元々制限速度が４０ｋｍ／ｈに設定されている道路では、  ４０ｋｍ／ｈ以上のデータを正確に把握する必要はない。こうした点を考慮して、速度の逆数に乗算する定数を決める必要がある。また、高速道路では、制限速度が８０ｋｍ／ｈと高速になるので、道路種別や道路規制に応じて、この定数値を変化させるようにしても良い。
【００５０】
また、図２７は、プローブカー収集システム８０の計測情報データ逆変換部８７が行うＩＤＷＴの手順を示している。ステップ２５０〜ステップ２５７の手順は第１の実施形態（図１８）の場合と同じであり、この手順を経て復元したデータの逆数を取り、この逆数に、プローブカー車載機がＤＷＴに際して乗算した定数を乗算して速度情報を再生する（ステップ２５８）。図２６（ｈ）には、復元した速度データの逆数を示し、図２６（ｉ）には、レベル逆シフトした値を示し、図２６（ｊ）には、逆数変換して得られた速度データを示している。
【００５１】
図２８には、全ての階層のスケーリング係数及びウェーブレット係数を用いて復元した速度データのグラフを「ウェーブレット変換（１）速度」と表示して示しているが、原データに重なり、区別できない。また、図２８には、Ｎ次〜１次の階層のデータを用いて復元した復元データを「ウェーブレット変換（２）速度」と表示して点線で示し、Ｎ次〜２次の階層のデータを用いて復元した復元データを「ウェーブレット変換（３）速度」と表示して一点鎖線で示している。
これを、速度情報の原データに、逆数への変換を行わずにＤＷＴ処理を施した図１４及び図１５に示す復元データと比較すると、速度情報の逆数を取ってＤＷＴを施した場合（図２８）には、逆数への変換を行わない場合（図１４及び図１５）に比べて、ロッシー圧縮での復元データが、低い値を取ることが分かる。この傾向は、図２８の楕円領域Ａに良く現れている。
このように、速度情報の逆数を取ってＤＷＴ処理を行うことにより、平均速度は低い値に引っ張られるが、この平均速度はドライバーが体感する速度に、より近いものとなる。
【００５２】
また、図２９は、原データの逆数に乗算する定数を、図２８の場合の５０分の１（即ち、１００）に設定した場合の原データの速度情報と復元データの速度情報とを示している。原データの逆数に乗算する定数を小さくすると、楕円領域Ｂ及びＣで示す高速域の情報は非常に粗くなるが、楕円領域Ａで示す低速域の復元データは原データと良く一致している。交通混雑情報として関心が高いのは、走行速度が遅い場合であって、一般道の制限速度に近い速度についての詳しい情報は、必ずしも必要としない。こうした点を考慮すると、原データの逆数に乗算する定数を１００にしても、プローブカー収集システムの側で、十分実用的な速度情報を復元できる。また、前述するように、道路種別や道路規制に応じて、この定数値を変化させるようにしても良い。
このように、速度データを逆数に変換してＤＷＴを施すことにより、ロッシー圧縮の場合でも、ドライバーの体感速度との間にずれが無い速度情報を復元することができる。
【００５３】
また、速度データを逆数に変換してＤＷＴを施す場合には、生データに含まれるノイズを除くことが容易である。
プローブカー収集システムがプローブカー車載機から情報を収集して生成する交通情報では、渋滞や混雑の発生状況を知らせる低速域の状態量の詳しい情報は有用であるが、高速域の状態量に関する詳しい情報は、不要であり、情報量を徒に増やすだけのノイズでしかない。
このノイズ成分は、速度データを逆数に変換してＤＷＴ処理を行う場合には、生成したスケーリング係数及びウェーブレット係数の内、絶対値の小さいウェーブレット展開係数を０値として扱うことにより除くことができる。
【００５４】
この絶対値の小さいウェーブレット展開係数の０値化で影響を受けるのは高速域の速度データだけであり、低速域の速度データは影響を受けない。
図３０は、このノイズ除去の手順を含めたプローブカー車載機９０の符号化処理部９２におけるＤＷＴ処理手順を示している。ステップ３４９〜ステップ３５８の手順は、図２５の場合と同じである。この手順により、逆数に変換した速度データにＤＷＴを施してスケーリング係数及びウェーブレット係数を生成し、この内、絶対値の小さいウェーブレット係数を切り捨てる（０値化する）（ステップ３５８１）。
【００５５】
ステップ３５８１でのデータの切捨て（０値化）は、速度データの逆数を表示した図３１のグラフにおいて、楕円領域Ｄ、Ｅ、Ｆに含まれる高速域の細かな速度の動きをノイズとして除くものであり、そのため高速域のデータは、影響を受ける。しかし、楕円領域Ｇで示す低速域のデータは、全く影響を受けない。
図３２には、原データの速度情報を実線で示し、絶対値の小さいウェーブレット係数を除去（０値化）したデータを用いて復元した速度情報を点線で示している。この図から明らかなように、高速域のデータの精度は粗くなるが、交通混雑情報として関心が高い低速域のデータは、原データを忠実に再現している。
一方、伝送データ量について見ると、絶対値の小さいウェーブレット係数をすべて０値化することにより、図３０の可変調符号化の処理で、データ量は大幅に削減される（ステップ３５９）。
このように、プローブカー車載機は、速度データを逆数に変換してＤＷＴ処理を行う場合に、絶対値の小さいウェーブレット展開係数を０値化することにより、ノイズ成分を除去し、データ量の削減を図ることができる。
【００５６】
（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態では、プローブカー車載機で計測した情報を、ビーコンを通じて収集するプローブカーシステムについて説明する。
プローブカー車載機は、図３３に示すように、プローブカーが双方向通信機能を備えたビーコンの下を通過するとき、走行軌跡計測情報蓄積部に蓄積している走行軌跡及び計測情報のデータをビーコンに送信する。このプローブカー車載機の構成及び機能は、第１の実施形態（図８）と同じである。
【００５７】
プローブカー車載機９０は、ビーコンと始めて通信したとき、あるいは、長期間のブランクの後にビーコンと通信したときには、走行軌跡計測情報蓄積部９６に蓄積した走行軌跡データを、プローブカー収集システム８０から予め指示された位置情報のサンプリング距離間隔でサンプリングして符号化し、また、走行軌跡計測情報蓄積部９６に蓄積した計測情報を、プローブカー収集システムから予め指示された計測情報のサンプリング距離間隔でサンプリングして、サンプリングデータに対し、第１の実施形態または第２の実施形態で示す方法でＤＷＴを施してスケーリング係数及びウェーブレット係数を生成し、図１７（ａ）に示すデータ構造のデータをビーコンに送信する。ビーコンは、受信したデータをプローブカー収集システム８０に伝送する。
【００５８】
また、ビーコンは、このとき、図３４（ａ）に示すように、ビーコン番号、計測方法や符号化方法の指示情報、及び、計測情報のサンプリング距離間隔の指示情報をプローブカー車載機９０に送信する。
プローブカー車載機９０は、図３５に示すように、ビーコン（上流側ビーコン）より指示情報を受信してから比較的短距離または短時間で次のビーコン（下流側ビーコン）の下を通過した場合は、その間に計測した計測情報を、その指示に従って圧縮符号化し、図３４に示すように、「前回通過したビーコン番号」「前回通過ビーコンからの走行距離」「計測方法・符号化方法の指示番号」「計測情報のサンプリング距離間隔」の情報とともに、ＤＷＴ圧縮した計測情報の符号化データを下流側ビーコンに送信する。
【００５９】
この送信データでは、「前回通過したビーコン番号」が道路区間参照データの役割を果たしており、走行軌跡データは含まれていない。そのため、計測情報のデータ配分比を大きく取ることが可能であり、多くの計測情報を伝えることができる。
下流側ビーコンは、受信したデータをプローブカー収集システム８０に伝送する。プローブカー収集システム８０は、受信データに含まれる「前回通過ビーコンからの走行距離」と、既知であるビーコン間の距離とを比較し、それらに差が無ければ、迂回路を通過することなく、上流側ビーコンと下流側ビーコンとの間の道路区間を走行した車両による計測情報であると識別し、その道路区間の交通情報に活用する。
このように、このプローブカー車載機９０は、ＤＷＴ圧縮した計測情報のデータ配分比を、送信データに含める他の情報の情報量との関係で、適宜変更することができる。
【００６０】
なお、計測情報には、速度、動力出力、燃料消費量の他に、移動距離、移動時間、排気ガス情報、ワイパー動作状況、パーキングブレーキ動作状況などを含めることができる。
【００６１】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明のプローブカーシステムでは、プローブカー車載機の側で、プローブデータ収集装置に送る計測情報の粗／密を容易に調整することができる。そのため、交通状況やデータ収集メディアなどに応じて、プローブカ車載機からの計測情報の収集を効率的に行うことができる。
また、本発明のプローブカー車載機は、このプローブカーシステムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】プローブカーの計測データを示す図
【図２】距離の関数で表した速度を示す図
【図３】ウェーブレット変換の一般式を示す図
【図４】ＤＷＴを実現するフィルタ回路を示す図
【図５】ＤＷＴでの信号の分離（ａ）と、ＩＤＷＴでの信号の再構成（ｂ）とを示す図
【図６】本発明の第１の実施形態におけるＤＷＴ及びＩＤＷＴを実現するフィルタ回路を示す図
【図７】本発明の第１の実施形態におけるプローブカーシステムを模式的に示す図
【図８】本発明の第１の実施形態におけるプローブカーシステムの構成を示すブロック図
【図９】本発明の第１の実施形態におけるプローブカーシステムの動作を示すフロー図
【図１０】プローブカーの計測地点を示す図
【図１１】本発明の第１の実施形態における計測情報のサンプリング手順を示すフロー図
【図１２】本発明の第１の実施形態における速度データのサンプリングの取り方を示す図
【図１３】本発明の第１の実施形態における計測情報のＤＷＴ手順を示すフロー図
【図１４】本発明の第１の実施形態における１次ＤＷＴによるスケーリング係数を示す図
【図１５】本発明の第１の実施形態におけるＤＷＴに伴うスケーリング係数の推移を示す図
【図１６】本発明の第１の実施形態におけるＤＷＴによる送信データ生成過程を示す図
【図１７】本発明の第１の実施形態におけるプローブカーシステムでの送信データのデータ構造を示す図
【図１８】本発明の第１の実施形態における計測情報のＩＤＷＴ手順を示すフロー図
【図１９】本発明の第１の実施形態におけるＩＤＷＴによるデータ復元過程を示す図
【図２０】本発明の第１の実施形態におけるＤＷＴ／ＩＤＷＴによる原データと復元データとを示す図
【図２１】本発明の第１の実施形態における送信データの一部から生成可能な復元データを説明する図
【図２２】本発明の第１の実施形態におけるＤＷＴでの復元データを説明する図
【図２３】本発明の第１の実施形態におけるＤＣＴでの復元データを説明する図
【図２４】道路区間参照データの説明図
【図２５】本発明の第２の実施形態における計測情報のＤＷＴ手順を示すフロー図
【図２６】本発明の第２の実施形態におけるＤＷＴ及びＩＤＷＴを適用した具体例を示す図
【図２７】本発明の第２の実施形態における計測情報のＩＤＷＴ手順を示すフロー図
【図２８】本発明の第２の実施形態における速度情報の原データと復元データとを示すグラフ
【図２９】本発明の第２の実施形態における速度情報の逆数に小さい定数を乗じたときの復元データを示す図
【図３０】本発明の第２の実施形態におけるノイズ除去を兼ねるＤＷＴ手順を示すフロー図
【図３１】本発明の第２の実施形態におけるＤＷＴ手順で除去するノイズを説明する図
【図３２】本発明の第２の実施形態における速度情報の原データとノイズ除去した復元データとを示すグラフ
【図３３】本発明の第３の実施形態におけるビーコンを介して情報をアップロードするプローブカーシステムを示す図
【図３４】本発明の第３の実施形態におけるプローブカー車載機への指示データ（ａ）と、プローブカー車載機の送信データ（ｂ）を示す図
【図３５】本発明の第３の実施形態における上流側ビーコンのダウンロードデータを利用して下流側ビーコンに情報をアップロードするプローブカーシステムを示す図
【符号の説明】
６０  計測情報符号表作成部
６１  符号表算出部
６２  過去の計測情報データ
６３  計測情報符号表データ
７０  走行軌跡符号表作成部
７１  符号表算出部
７２  過去の走行軌跡データ
７３  走行軌跡符号表データ
８０  プローブカー収集システム
８１  走行軌跡計測情報活用部
８２  符号化データ復号部
８３  走行軌跡受信部
８４  符号表送信部
８５  符号表選出部
８６  符号表データ
８７  計測情報データ逆変換部
９０  プローブカー車載機
９１  走行軌跡送信部
９２  符号化処理部
９３  自車位置判定部
９４  符号表受信部
９５  符号表データ
９６  走行軌跡計測情報蓄積部
９７  計測情報データ変換部
９８  センサ情報収集部
１０１  ＧＰＳアンテナ
１０２  ジャイロ
１０６  センサＡ
１０７  センサＢ
１０８  センサＣ
１８１  低域通過フィルタ
１８２  高域通過フィルタ
１８３  間引き回路
１８４  低域通過フィルタ
１８５  高域通過フィルタ
１８６  間引き回路
１８７  加算回路
１９１  フィルタ回路
１９２  フィルタ回路
１９３  フィルタ回路
【図１】
2004227317.tif 000005
【図２】
2004227317.tif 000006
【図３】
2004227317.tif 000007
【図４】
2004227317.tif 000008
【図５】
2004227317.tif 000009
【図６】
2004227317.tif 000010
【図７】
2004227317.tif 000011
【図８】
2004227317.tif 000012
【図９】
2004227317.tif 000013
【図１０】
2004227317.tif 000014
【図１１】
2004227317.tif 000015
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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