(57)【要約】【課題】予測当日の交通データを利用した短期間の走行所要時間予測と、類似パターン検索による中長期間の走行所要時間予測とを組み合わせることにより、精度の高い走行所要時間を予測することができる走行所要時間予測装置を提供すること。【解決手段】交通データ処理手段４により、複数のデータ収集地点２からの交通情報により、走行所要時間実績値を求めると共に、走行所要時間推移を蓄積する。短期間所要時間予測手段７では現時点から所定時間経過した時刻までの短期間走行所要時間推移を予測する。そして、この短期間所要時間推移と、現時点までの走行所要時間実績値の時間推移とから、所要時間予測手段８にて、当日の走行所要時間推移を求め、前記蓄積された走行所要時間推移から、当日走行所要時間推移に類似した類似走行所要時間推移を抽出し、この類似走行所要時間推移を用いて以後の走行所要時間を予測する。【選択図】　図１
2004118700.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路の車両走行方向に沿って配置された複数のデータ収集地点を通過した車両の台数や通過時刻等の交通情報を収集・蓄積して、走行所要時間実績値を求めると共に、過去の走行所要時間の実績値から求めた走行所要時間推移を蓄積する交通データ処理手段と、
この交通データ処理手段に収集・蓄積された情報に基づき、現時点から所定時間経過した時刻までの短期間走行所要時間推移を予測する短期間所要時間予測手段と、
この予測された短期間走行所要時間推移と、前記交通データ処理手段で求められた現時点までの走行所要時間実績値の時間推移とから当日走行所要時間推移を求め、前記蓄積された走行所要時間推移から、上記当日走行所要時間推移に類似した類似走行所要時間推移を抽出し、この類似走行所要時間推移を用いて以後の走行所要時間を予測する所要時間予測手段と、
を備えたことを特徴とする走行所要時間予測装置。
【請求項２】
交通データ処理手段は、走行所要時間推移を、道路交通流シミュレータを用いて作成することを特徴とする請求項１に記載の走行所要時間予測装置。
【請求項３】
短期間所要時間予測手段は、
各データ収集地点における累積交通量を求める累積交通量演算手段と、
各データ収集地点における現時点以降の累積交通量の時間推移を予測する累積交通量予測手段と、
出発地点となる上流側のデータ収集地点での累積交通量が、現時点から所定時間経過した時刻における到着地点となる下流側データ収集地点での累積交通量予測値と等しくなる時刻を求め、この時刻と前記到着地点の前記時刻との時間差を走行所要時間とする短期間走行所要時間演算手段と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の走行所要時間予測装置。
【請求項４】
短期間所要時間予測手段は、
各データ収集地点における累積交通量を求める累積交通量演算手段と、
各データ収集地点における現時点以降の累積交通量の時間推移を予測する累積交通量予測手段と、
出発地点から到着地点までの間に複数のデータ収集地点が存在する場合、現時点から所定時間経過した時刻における到着地点の累積交通量を求め、複数の上流側データ収集地点のうち、現時点までに、最も遅く前記到着地点の累積交通量と同じ累積交通量になった最終上流地点での時刻を求め、この時刻と前記到着地点の時刻との時間差を前記最終上流地点から到着地点までの走行所要時間とし、前記最終上流地点から出発地点までの区間は走行所要時間実績値を用い、これらの合計値を出発地点から到着地点までの走行所要時間とする短期間走行所要時間演算手段と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の走行所要時間予測装置。
【請求項５】
累積交通量演算手段は、各データ収集地点を通過した車両台数を積算して得る
ことを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の走行所要時間予測装置。
【請求項６】
累積交通量演算手段は、対象道路の最下流におけるデータ収集地点での現時刻の累積交通量を基に、前記最下流地点からその上流のデータ収集地点までの区間の走行所要所用時間実績値、およびさらに上流の各区間の走行所要時間実績値を用い、前記現時刻を基に、対応する区間の走行所用時間実績値順次遡った時刻を、対応する上流地点での前記累積交通量に達した時刻として各地点での時刻毎の累積交通量を擬似的に求め、
累積交通量予測手段は、各データ収集地点における、前記擬似的な累積交通量に対応する時刻以降の累積交通量の時間推移を予測する機能を併せ持つ
ことを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の走行所要時間予測装置。
【請求項７】
短期間所要時間予測手段は、
各データ収集地点間の現時点までの走行所要時間実績値から、現時点以降の、前記各データ収集地点間の走行所要時間の時間推移を予測する短期間走行所要時間予測手段と、
出発地点となる上流のデータ収集地点から到着地点となるデータ収集地点までの区間の走行所要時間の時間推移を用い、現時点から所定時間経過した時刻に到着地点に到着する走行所要時間予測値を求め、前記到着時刻から、求められた走行所要時間予測値遡った時刻を出発時刻として、出発地点から到着地点までの走行所要時間を求める短期間走行所要時間演算手段と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の走行所要時間予測装置。
【請求項８】
短期間所要時間予測手段は、
各データ収集地点間の現時点までの走行所要時間実績値から、現時点以降の、前記各データ収集地点間の走行所要時間の時間推移を予測する短期間走行所要時間予測手段と、
出発地点から到着地点まで複数のデータ収集地点が存在する場合、到着地点となるデータ収集地点からその上流のデータ収集地点までの区間の走行所要時間の時間推移を用い、現時点から所定時間経過した時刻に到着地点に到着する走行所要時間予測値を求め、この求められた走行所要時間予測値だけ前記到着時刻から遡った上流のデータ収集地点の出発時刻を、この上流のデータ収集地点への到着時刻として、その上流側区間の走行所要時間推移を用い、順次出発地点まで、各上流側区間の出発時刻を求め、出発地点から到着地点までの走行所要時間を求める短期間走行所要時間演算手段と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の走行所要時間予測装置。
【請求項９】
データ収集地点を通過した車両の台数や通過時刻等の交通情報を、有料道路の料金所における料金収受システムから収集することを特徴とする請求項１に記載の走行所要時間予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路交通システムに関わり、対象となる道路の、出発地点から到着地点までの任意の区間の走行所要時間を予測する走行所要時間予測装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、高速道路等において、ある地点から他のある地点までを走行するに要する時間、すなわち、走行所要時間に関する情報は、道路に設置されている車両感知器などのセンサから得られる空間平均速度情報などから求められていた。
【０００３】
車両感知器を利用した場合、対象路線のある対象区間を複数の単位区間に分割して各単位区間に車両感知器を設置し、車両感知器により測定した走行車両速度を用いて各単位区間の走行所要時間を算出する。この算出した各単位区間の走行所要時間を合計するなどして対象路線の対象区間の走行所要時間情報を求めていた。
【０００４】
この他に、対象区間の両端において走行車両のナンバを画像認識することにより、この対象区間を実際に走行した各車両の、実際の走行所要時間を測定するＡＶＩシステムが実用化されている。
【０００５】
しかしながら、このような車両感知器や車両ナンバの画像認識装置等のセンサを用いる方法は、センサが設置されていることが必須条件であり、センサが設置されていない路線では、走行所要時間情報が得られない。また、車両感知器等、センサによっては、路線上に密に設置されていないと利用価値のある走行所要時間情報が得られない場合があった。
【０００６】
このような場合に対しては、道路上の複数箇所に設けられた有料道路の料金所から得られる情報を基に走行所要時間情報を演算する方法が研究されている。しかしながら、この方法に関しては、現時点では、「現在目的地に到着した車両はどれくらいの走行所要時間が掛かったか」という実績値を演算し、これをもとに走行所要時間情報を作成している段階である。このため、走行所要時間情報提供時点から未来の道路状況の変化を考慮しておらず、本来、走行所要時間情報として理想的である「これから目的地点まで走行するのに必要な走行所要時間」と比較すると精度が落ちる場合があった。
【０００７】
更に、料金収受システムが設置されている有料道路などで、料金所の通過時刻がわかる場合は、この通過時刻より実績走行所要時間を演算し、これをもとに走行所要時間の時間推移であるパターンを作成・蓄積し、蓄積されたパターンから予測日に類似するパターンを検索し、この類似パターンを用いて走行所要時間を予測する方法等が提案されている。この方法を用いることで、検索された過去の類似パターンから、将来どのようなパターン変化をするかを考慮し、予測を行うことができる。
【０００８】
しかし、この類似パターンによる予測方法は、予測精度が検索された類似パターンに依存するので、予測当日のパターンに類似したパターンを、いかにして検索するかが重要となる。
【０００９】
これに対し、当日の交通状況を反映した予測方法として、累積交通量データを利用した手法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【００１０】
しかし、累積交通量データを利用した予測方法では、ある程度以上先の時刻における累積交通量の予測精度は悪化する傾向がある。すなわち、車両走行速度は車両運転者の意思に依存するところが大きく、走行中に発生するイベントに対し運転者がどのように対応するかは、ある程度以上の先の時刻では判断が難しく、累積交通量の予測精度は悪化する傾向にある。このため、累積交通量の予測精度が低くなる時刻を含む中長期間の走行所要時間を予測すると、充分な予測精度が得られない場合があった。
【００１１】
【非特許文献１】
電気学会　道路交通研究会ＲＴＡ−０１−１４「擬似累積交通量を用いた所要時間予測モデル」上野、大場、桑原著
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、センサが設置された路線でのみ可能な方式や、これまでの料金所から得られるデータを用いた走行所要時間情報は、将来の道路状況の変化を考慮していないため、理想的な走行所要時間情報とはいえない場合があった。特に渋滞前後の道路状況が極端に変化する場合などは、正確な走行所要時間情報が得られない。
【００１３】
これらを改善した、類似パターン検索を使用する場合には、予測精度が過去の蓄積データに依存してしまうので、予測当日のパターンに類似したパターンを検索できなければ予測精度が低下するという課題があった。また、累積交通量を用いた予測に関しては、当日の交通状況を反映できるものの、ある程度以上先の時刻に於ける予測値の精度が悪化する傾向があった。
【００１４】
本発明の目的は、予測当日の交通データを利用した短期間の走行所要時間予測と、類似パターン検索による中長期間の走行所要時間予測とを組み合わせることにより、精度の高い走行所要時間を予測することができる走行所要時間予測装置を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明による走行所要時間予測装置は、道路の車両走行方向に沿って配置された複数のデータ収集地点を通過した車両の台数や通過時刻等の交通情報を収集・蓄積して、走行所要時間実績値を求めると共に、過去の走行所要時間の実績値から求めた走行所要時間推移を蓄積する交通データ処理手段と、この交通データ処理手段に収集・蓄積された情報に基づき、現時点から所定時間経過した時刻までの短期間走行所要時間推移を予測する短期間所要時間予測手段と、この予測された短期間走行所要時間時間推移と、前記交通データ処理手段で求められた現時点までの走行所要時間実績値の時間推移とから当日走行所要時間推移を求め、前記蓄積された走行所要時間推移から、上記当日走行所要時間推移に類似した類似走行所要時間推移を抽出し、この類似走行所要時間推移を用いて以後の走行所要時間を予測する所要時間予測手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
前記交通データ処理手段は、走行所要時間推移を、道路交通流シミュレータを用いて作成することもできる。
【００１７】
本発明では、短期間所要時間予測手段は、各データ収集地点における累積交通量を求める累積交通量演算手段と、各データ収集地点における現時点以降の累積交通量の時間推移を予測する累積交通量予測手段と、出発地点となる上流側のデータ収集地点での累積交通量が、現時点から所定時間経過した時刻における到着地点となる下流側データ収集地点での累積交通量予測値と等しくなる時刻を求め、この時刻と前記到着地点の前記時刻との時間差を走行所要時間とする短期間走行所要時間演算手段とを有するものを用いるとよい。
【００１８】
また、本発明では、短期間所要時間予測手段は、各データ収集地点における累積交通量を求める累積交通量演算手段と、各データ収集地点における現時点以降の累積交通量の時間推移を予測する累積交通量予測手段と、出発地点から到着地点までの間に複数のデータ収集地点が存在する場合、現時点から所定時間経過した時刻における到着地点の累積交通量を求め、複数の上流側データ収集地点のうち、現時点までに、最も遅く前記到着地点の累積交通量と同じ累積交通量になった最終上流地点での時刻を求め、この時刻と前記到着地点の時刻との時間差を前記最終上流地点から到着地点までの走行所要時間とし、前記最終上流地点から出発地点までの区間は走行所要時間実績値を用い、これらの合計値を出発地点から到着地点までの走行所要時間とする短期間走行所要時間演算手段とを有するものでもよい。
【００１９】
また、本発明では、累積交通量演算手段として、各データ収集地点を通過した車両台数を積算して得るものを用いればよい。
【００２０】
また、本発明では、累積交通量演算手段は、対象道路の最下流におけるデータ収集地点での現時刻の累積交通量を基に、前記最下流地点からその上流のテータ収集地点までの区間の走行所要所用時間実績値、およびさらに上流の各区間の走行所要時間実績値を用い、前記現時刻を基に、対応する区間の走行所用時間実績値順次遡った時刻を、対応する上流地点での前記累積交通量に達した時刻として各地点での時刻毎の累積交通量を擬似的に求め、累積交通量予測手段は、各データ収集地点における、前記擬似的な累積交通量に対応する時刻以降の累積交通量の時間推移を予測する機能を併せ持つものでもよい。
【００２１】
また、本発明では、短期間所要時間予測手段は、各データ収集地点間の現時点までの走行所要時間実績値から、現時点以降の、前記各データ収集地点間の走行所要時間の時間推移を予測する短期間走行所要時間予測手段と、出発地点となる上流のデータ収集地点から到着地点となるデータ収集地点までの区間の走行所要時間の時間推移を用い、現時点から所定時間経過した時刻に到着地点に到着する走行所要時間予測値を求め、前記到着時刻から、求められた走行所要時間予測値遡った時刻を出発時刻として、出発地点から到着地点までの走行所要時間を求める短期間走行所要時間演算手段とを有するものを用いるとよい。
【００２２】
また、本発明では、短期間所要時間予測手段は、各データ収集地点間の現時点までの走行所要時間実績値から、現時点以降の、前記各データ収集地点間の走行所要時間の時間推移を予測する短期間走行所要時間予測手段と、出発地点から到着地点まで複数のデータ収集地点が存在する場合、到着地点となるデータ収集地点からその上流のデータ収集地点までの区間の走行所要時間の時間推移を用い、現時点から所定時間経過した時刻に到着地点に到着する走行所要時間予測値を求め、この求められた走行所要時間予測値だけ前記到着時刻から遡った上流のデータ収集地点の出発時刻を、この上流のデータ収集地点への到着時刻として、その上流側区間の走行所要時間推移を用い、順次出発地点まで、各上流側区間の出発時刻を求め、出発地点から到着地点までの走行所要時間を求める短期間走行所要時間演算手段とを有するものでもよい。
【００２３】
さらに、本発明では、データ収集地点を通過した車両の台数や通過時刻等の交通情報を、有料道路の料金所における料金収受システムから収集するようにしてもよい。
【００２４】
これらの発明では、交通データ処理手段により収集された、複数のデータ収集地点からの交通情報により、走行所要時間実績値を求めると共に、走行所要時間推移を蓄積する。短期間所要時間予測手段では現時点から所定時間経過した時刻までの短期間走行所要時間推移を予測する。そして、この短期間所要時間推移と、現時点までの走行所要時間実績値の時間推移とから、所要時間予測手段にて、当日の走行所要時推移を求め、前記蓄積された走行所要時間推移から、当日走行所要時間推移に類似した類似走行所要時間推移を抽出し、この類似走行所要時間推移を用いて以後の走行所要時間を予測する。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による走行所要時間予測装置の一実施の形態を、図面を参照して説明する。図１は、本発明の一実施の形態に関わる走行所要時間予測装置の全体構成を示している。
【００２６】
始に、高速道路等においては、対象となる道路の複数地点において累積交通量データが入手可能であったり、または料金収受システム等の料金所にて入出料金所ＩＤ、入出時刻、料金所通過交通量などのデータが得られる道路交通システムが採用されている。本発明はこのような道路交通システムに適用されるものである。
【００２７】
図１において、１は料金収受システムが設置されている有料道路で、この有料道路１には、車両走行方向に沿って複数の料金所（データ収集地点に対応）２が設置されている。これら料金所２は、有料道路への出入口となるもので、それぞれ料金収受システム３に接続されており、走行距離に応じて決まる料金収受情報等の各種交通情報は、収料金収受システム３に出力される。
【００２８】
４は交通データ処理手段で、料金収受システムデータ収集手段４１、走行所要時間実績値取得手段５、パターン作成手段６を有する。
【００２９】
料金収受システムデータ収集手段４１は、料金収受システム３から、複数の料金所２を通過した車両の台数や通過時刻、車種等の交通情報を収集する。走行所要時間実績値取得手段５は、収集された交通情報を蓄積する料金収受システムデータ蓄積手段５１と、収集された交通情報に基づいて各料金所間の走行所要時間実績値を求める走行所要時間実績値演算手段５２とを有する。
【００３０】
パターン作成手段６は、走行所要時間パターン作成手段６１と走行所要時間パターン蓄積手段６２とを有する。走行所要時間パターン作成手段６１は、過去の走行所要時間の実績値を基に、一定周期（例えば、１日周期）で、走行所要時間パターン（走行所要時間推移に相当）を求め、走行所要時間パターン蓄積手段６２に蓄積する。
【００３１】
７は短期間所要時間予測手段で、交通データ処理手段４に収集・蓄積された情報に基づき、現時点から所定時間経過した時刻までの短期間走行所要時間推移を予測する。この短期間所要時間予測手段７は、累積交通量演算手段７１、累積交通量予測手段７２、短期間走行所要時間演算手段７３を有する。
【００３２】
累積交通量演算手段７１は、各料金所（データ収集地点）２における累積交通量をそれぞれ求める。累積交通量は、各料金所２における通過車両台数の実績値を累積したもので、時間の経過に伴って増加する。
【００３３】
累積交通量予測手段７２は、各データ収集地点における現時点以降の累積交通量の時間推移を予測する。すなわち、各料金所２において、通過車両台数の実績値を用いて累積交通量を演算すれば、図３の曲線ａ，ｂの黒丸で示すように、現時点までの累積交通量実績値が求められる。現時点以降の累積交通量（白丸）は、現時点までの累積交通量の変化率を利用する、自己回帰モデルを利用する、多項式近似モデルを利用する、ニューラルネットワークを利用する、などの方法を用いて求めることができる。
【００３４】
短期間走行所要時間演算手段７３は、現時点から所定時間先までの、比較的短期間での走行所要時間を、累積交通量の時間推移から求める。すなわち、図３で示すように、上流側料金所Ａでの累積交通量曲線ａと下流側料金所Ｂでの累積交通量曲線ｂとを用いて、料金所Ａ，Ｂ間の走行所要時間を求める。図３の例では、　先ず、曲線ｂにより、現時点ｔから所定時間経過した時刻ｔ＋２Δｔにおける下流側料金所Ｂ（到着地点）での累積交通量ｂ１を求める。次に、曲線ａを用い、上流側料金所Ａ（出発地点）の累積交通量が、前記下流側料金所Ｂの累積交通量予測値ｂ１と等しくなる時刻（図の例ではｔ−４Δｔとｔ−５Δｔとの間）を求める。そして、この累積交通量予測値ｂ１となる料金所Ａの時刻と料金所Ｂの時刻との時間差を走行所要時間とする。
【００３５】
８は所要時間予測手段で、当日走行所要時間パターン作成手段８１、類似走行所要時間パターン抽出手段８２、走行所要時間予測演算手段８３を有する。
【００３６】
当日走行所要時間パターン作成手段８１は、短時間所要時間予測手段７で求められた短期間の走行所要時間の時間推移と、前記交通データ処理手段４で求められた現時点までの走行所要時間実績値の時間推移とから、当日走行所要時間パターン（当日走行所要時間推移に対応）を求める。
【００３７】
類似走行所要時間パターン抽出手段８２は、前記走行所要時間パターン蓄積手段６２に蓄積された過去の走行所要時間パターンから、上述のようにして求めた当日走行所要時間パターンに最も類似した類似走行所要時間パターンを抽出する。
【００３８】
走行所要時間演算手段８３は、抽出された類似走行所要時間パターンを用いて以後の走行所要時間を予測する。
【００３９】
次に、図２のフローチャートを参照して動作説明を行う。
【００４０】
まず、料金収受システム３にて得られる料金収受システムデータ、例えば、入口通過時刻、出口通過時刻、車種等を、料金収受システムデータ取得手段４１にて取得する（Ｓ１０１）。料金収受システムとしては、現状の磁気式通行券による料金収受システムであれば、磁気式通行券から得られるデータを利用すればよく、ＥＴＣ（ノンストップ自動料金収受システム）であれば、ＥＴＣから得られるデータを利用すればよい。
【００４１】
次に、料金収受システムデータ取得手段４１にて取得した料金収受システムデータを、料金収受システムデータ蓄積手段５１に蓄積する（Ｓ１０２）。走行所要時間実績値演算手段５２は、料金収受システムデータ蓄積手段５１に蓄積された料金収受システムデータを使用し、各料金所間の走行所要時間実績値を演算する（Ｓ１０３）。
【００４２】
走行所要時間実績値は、料金収受システムデータ取得手段４１にて取得された入口料金所通過時刻と出口料金所通過時刻をもとに演算する。最も簡単な方法として以下の式を使用する。
【００４３】
走行所要時間実績値＝出口料金所通過時刻−入口料金所通過時刻
この演算手段５２で求められた走行所要時間実績値は、交通情報と共に前記データ蓄積手段５１に蓄積される。
【００４４】
なお、上記の演算により求めた、各料金所間の走行所要時間実績値は、出入口付近での加減速の影響を受ける。このため、上流から下流まで本線のみを走行した場合の走行所要時間よりも遅れが生じることがあるので、統計値などに基づいて算出した遅れ時間を差し引くなどの補正を行っても良い。
【００４５】
次に、走行所要時間パターン作成手段６１では、所定の周期（例えば１日）毎に（Ｓ１０４：ＹＥＳ）、料金収受システムデータ蓄積手段５１に保存された走行所要時間実績値を用いて走行所要時間パターンを演算する（Ｓ１０５）。走行所要時間パターンは、走行所要時間データの所定の周期（例えば１日）に亘る時間的推移を、ある時間間隔毎（例えば、５分毎）に演算したものとする。パターンの作成方法として、最も簡単な方法は、得られたデータの平均を取り利用することである。
【００４６】
しかし、有料道路には、サービスエリアやパーキングエリアがある場合が多く、これらで休憩のために長時間停車した自動車等の特異なデータが存在する。これらの特異データを除去してパターンを作成する方法としては、出願人により提案された特開２０００−２５９９８３号公報および特開２０００−２８５３７２号公報に示されている方法を用いればよい。さらに、走行所要時間パターンを作成する際、出願人により提案された特願２００２−７４７８４号に示されるように、フィルタリングを行って走行所要時間パターンの小刻みな変化を削除したり、最大値をもとに走行所要時間パターンを正規化したりしてもよい。
【００４７】
なお、実際のシステム導入の際に、道路の運用前であったり、運用開始から間もなかったりすると、走行所要時間パターンが（充分）入手できない場合がある。その場合は、道路交通流シミュレータを利用し、仮想交通流により仮想的に走行所要時間パターンを作成してもよい。この際に、少しでも走行所要時間実績値が入手できる場合は、これをもとに道路交通流の特性を解析し、道路交通流シミュレータのパラメータに反映することで、より有効な走行所要時間パターンの作成が可能である。
【００４８】
このようにして、走行所要時間パターン作成手段６１にて作成した走行所要時間パターンは走行所要時間パターン蓄積手段６２に蓄積する（Ｓ１０６）。蓄積の方法としては、計算機のメモリや、ハードディスク等のデータ蓄積媒体に時系列に保存すれば良い。
【００４９】
また、累積交通量演算手段７１にて、料金収受システムデータ蓄積手段５１に蓄積された料金収受システムデータ（交通量や走行所要時間など）を使用し、累積交通量を作成する（Ｓ１０７）。累積交通量は、料金収受システムデータに含まれる出入口料金所通過交通量を積算することにより作成できる。つまり、ここでは各料金所における現時点までの累積交通量の実績値が演算されることになる。
【００５０】
次に、累積交通量予測手段７２では、累積交通量演算手段７１にて求めた現時点までの累積交通量実績値を使用して、現時点以降の累積交通量を予測する（Ｓ１０８）。
【００５１】
次に、短期間走行所要時間演算手段７３により、累積交通量予測手段７２で演算された累積交通量予測値を利用して、現時刻から一定時間後に目的地に到着する場合の走行所要時間を、図３で説明した累積交通量と走行所要時間の関係を使用して演算する（Ｓ１０９）。すなわち、現時刻から一定時間後の時刻における目的地Ｂの累積交通量を調べ、出発地Ａの累積交通量が同じ値となる時刻を抽出し、これらの時刻の差を求めることにより、上流の出発地Ａから下流の目的地Ｂまでの走行所要時間予測値を演算する。
【００５２】
次に、当日走行所要時間パターン作成手段８１で、料金収受システムデータ蓄積手段８１から読み出した現時点までの走行所要時間実績値に、短期間走行所要時間演算手段７１で演算した短期間走行所要時間予測値を組合わせて修正し、予測当日の一定時間先の時刻までの走行所要時間パターン（当日走行所要時間推移に対応）を作成する（Ｓ１１０）。
【００５３】
次に、類似走行所要時間パターン抽出手段８２では、当日走行所要時間パターン作成手段８１で演算した予測当日の一定時間先の時刻までの走行所要時間パターンに最も類似した走行所要時間パターンを、走行所要時間パターン蓄積手段６２に蓄積されている過去の走行所要時間パターンから抽出する（Ｓ１１１）。最も類似した走行所要時間パターンの抽出には、例えば、特開２００１−１２６１８０号公報に記されるような、二乗誤差の演算を基本とした方法を用いればよい。
【００５４】
当日の走行所要時間データを利用する際に、利用できる当日のデータ（実績値および予測値）に対しフィルタリングを施せば、予測当日のデータに小刻みな振動がある場合でも、その悪影響を低減させることが可能である（特願２００２−７４７８４号参照）。また、走行所要時間パターン作成手段６１で作成する走行所要時間パターンと、当日のパターンを、最大値をもとに正規化すれば、比較的少ない走行所要時間パターンの蓄積であっても、精度よく走行所要時間を予測することが可能となる（特願２００２−７４７８４号参照）。このような処理により予測当日の走行所要時間データに最も類似した走行所要時間パターンを抽出できる。
【００５５】
最後に、走行所要時間演算手段８３によって、予測当日の走行所要時間データに最も類似した類似走行所要時間パターンを用いて、現時刻に出発地を出発した場合の走行所要時間を予測する（Ｓ１１３）。抽出された類似走行所要時間パターンは、出口料金所を通過した時刻に対応して、走行所要時間データが並べられているので、これを、入口料金所を通過した時刻に対応するよう並べなおし、これを使用して、予測対象区間をこれから走行する場合の走行所要時間予測値を演算する。走行所要時間予測値を演算する方法としては、最も簡単な方法として、入口料金所通過時刻順に並べ直された走行所要時間パターンを用いて、予測時点に対応する時刻の走行所要時間を予測値として使用する方法がある。
【００５６】
なお、抽出された類似走行所要時間パターンの類似度が低い場合、実際にはありえない走行所要時間予測値が演算されることがあるが、実際の走行所要時間実績値の時間的推移をみれば、その変化分のリミットがわかるので、このリミットを用いて走行所要時間の補正を行うことにより、実際の走行所要時間の時間的推移からありえない予測結果を補正することができる（特願２００２−７４７８４号参照）。
【００５７】
以上の作用により、走行所要時間予測値が演算される。
【００５８】
このように、料金収受システムが設置されている有料道路に於いて、走行所要時間の予測値が演算可能である。また、近い将来までの短期間走行所要時間の推移を、予測当日の交通データに基づく累積交通量を利用して、高い精度で予測し、この予測値を、当日の走行所要時間パターンに加味して、類似パターン検索を行うことにより、当日の交通状況を反映させると同時に、高い精度で走行所要時間を予測することができる。
【００５９】
上記実施の形態では、各料金所において、現時点までの累積交通量実績値を求めているが、料金所の構造によっては、累積交通量の実績値が得られない場合があり、その場合は擬似的な累積交通量を用いる。例えば、入口料金所に関しては、上り下りの入口料金所が同じ場合があり、単純に通過台数を積算することで正しい累積交通量が得られるとは限らない。この場合は、最下流端の出口料金所の流出交通量と料金所間の走行所要時間から、擬似的に各料金所付近の累積交通量を演算する　（電気学会道路交通研究会ＲＴＡ−０１−１４「擬似累積交通量を用いた所要時間予測モデル」上野、大場、桑原著　参照）。
【００６０】
すなわち、有料道路の最下流端料金所における流出交通量は誤差の無い正しい値であり、この流出交通量を最下流端における累積交通量とし、それより上流の各料金所の累積交通量を擬似的に求める。
【００６１】
この場合、累積交通量演算手段７１は、対象道路の最下流における料金所での現時刻における累積交通量実績値と、これより上流の各料金所間の走行所要時間実績値とを求めておく。そして、この最下流の累積交通量実績値は、すぐ上流の料金所との区間における走行所要時間遡った時刻に、すぐ上流の料金所を通過したものとみなして、すぐ上流の料金所における走行所要時間遡った時刻での累積交通量として擬似的に定める。以下、同様に、上流側の各料金所について、上流側の各区間の走行所要時間実績値を用い、下流側の時刻から対応する走行所用時間実績値遡った時刻の累積交通量として擬似的に定める。
【００６２】
最下流料金所以外の上流側料金所については、現時刻に於ける最下流料金所での累積交通量と同じ累積交通量になる時刻（各料金所で異なる）から現時刻までの累積交通量は、累積交通量予測手段７２により、現時刻から先の累積交通量を予測するのと併せて推測するようにしてもよい。
【００６３】
すなわち、累積交通量予測手段７２は、各データ収集地点における、前記擬似的な累積交通量に対応する時刻以降の累積交通量の時間推移を推測する機能を有する。なお、得られた累積交通量に関しては、走行所要時間パターンを作成する場合と同様の方法で、フィルタリングを行い、小さなばらつきの影響を抑えるようにしてもよい。
【００６４】
このような、擬似的累積交通量を用いた場合、最下流料金所以外の上流側料金所については、現時刻における最下流料金所での累積交通量と同じ累積交通量になる時刻から現時刻までの累積交通量は推測値であり、累積交通量予測手段７２により現時刻より先の部分と併せて予測した場合など、走行所要時間実測値データを利用しないで演算されている場合もある。
【００６５】
そこで、現時刻より過去の部分については、累積交通量を用いず、各区間の走行所要時間実測値データを利用して走行所要時間予測してもよい。
【００６６】
例えば、図４において、曲線ａは出発地点の上流料金所Ａの累積交通量、曲線ｃは中間地点の料金所Ｃの累積交通量、曲線ｂは到着地点となる下流料金所Ｂの累積交通量曲線である。他の曲線ｄ、ｅもそれぞれ中間部に存在する料金所の累積交通量曲線である。
【００６７】
このような各料金所の累積交通量を用いて、現時刻より一定時間先の短期間の走行所要時間を求める場合は、先ず、累積交通量曲線ｂを用いて、現時刻から一定時間後の時刻における目的地（到着地点）Ｂの累積交通量予測値ｂ１を調べる。次に、現時刻までの間に累積交通量推測値がこの値ｂ１に最も遅く達する上流側の料金所を、各累積交通量曲線を用いて調べる。図の例では料金所Ｃが最も遅く累積交通量ｂ１に達する。そこで、累積交通量曲線ｃを用いて、料金所Ｃにおいて累積交通量ｂ１に達する時刻を求め、これを出発時刻として、現時刻から一定時間後の時刻に料金所Ｂに到着する場合の料金所Ｃ〜Ｂ間の走行所要時間Ｘを求める。
【００６８】
次に、料金所Ｃにおける前記出発時刻に、料金所Ｃに到着する、一つ上流側の料金所Ｄからの走行所要時間Ｙを求める。この期間Ｄ〜Ｃは現時刻以前に走行しているので走行所要時間実績値が求められており、この実績値を用いて、直線補間などにより求める。同様に出発地Ａまで遡って、区間Ａ〜Ｃの走行所要時間Ｚを実績値から求める。これらの結果、現時刻以前に走行した料金所Ａ〜Ｃ間は実績値を用いた走行所要時間を値が得られ、現時刻以降の走行を含む料金所Ｃ〜Ｂ間は累積交通量曲線ｂ、ｃを利用して走行所要時間が得られるので、これらを合計したものが料金所Ａ〜Ｂ間の走行所要時間予測値となる。
【００６９】
これらを要約すると、出発地点Ａから到着地点Ｂまで複数の料金所（データ収集地点）が存在する場合、現時点から所定時間経過した時刻における到着地点Ｂの累積交通量ｂ１を求め、複数の上流側データ収集地点のうち、現時点までに、最も遅く前記到着地点Ｂの累積交通量ｂ１と同じ累積交通量になった最終上流地点Ｃでの時刻を求め、この時刻と前記到着地点の時刻との時間差を前記最終上流地点Ｃから到着地点Ｂまでの走行所要時間とし、前記最終上流地点Ｃから出発地点Ａまでの区間は走行所要時間実績値を用い、これらの合計値を出発地点Ａから到着地点Ｂまでの走行所要時間として予測する。
【００７０】
このように、現時刻から所定時間経過後の短期間走行所要時間を予測する場合、現時点以前に走行した区間を含むときは、走行所要時間実績値を用いることで、最終的な走行所要時間の予測精度を高めることができる。
【００７１】
図５は、本発明の別の実施の形態に関わる走行所要時間予測装置の構成を示すものである。
【００７２】
この走行所要時間予測装置は、図１で示したものと比べ、短期間所要時間予測手段７が異なり、他の部分は図１と同じである。この短期間所要時間予測手段７は、短期間走行所要時間予測手段７４と、短期間走行所要時間演算手段７５とを有する。
【００７３】
短期間走行所要時間予測手段７４は、各料金所間の現時点までの走行所要時間実績値から、現時点以降における各料金所間の走行所要時間の時間推移を予測する。
【００７４】
短期間走行所要時間演算手段７５は、出発地点となる上流の料金所から到着地点となる料金所までの区間の走行所要時間の時間推移を用い、現時点から所定時間経過した時刻に到着地点に到着する走行所要時間予測値を求める。そして、前記到着時刻から、求められた走行所要時間予測値遡った時刻を出発時刻として、出発地点から到着地点までの走行所要時間を求める。
【００７５】
次に、図６のフローチャートを参照して動作説明を行う。
【００７６】
図６のステップＳ２０１からＳ２０６までの動作は、図２におけるステップＳ１０１からＳ１０６に対応し、同じ動作である。
【００７７】
すなわち、対象の有料道路１の料金所２を通過した各車両の情報が、料金収受システム３から入手可能であること、料金収受システムデータ取得手段４で料金収受システムデータを取得し、料金収受システムデータ蓄積手段５１に蓄積し、このデータをもとに走行所要時間実績値演算手段５２で各料金所間の走行所要時間実績値を演算して料金収受システムデータ蓄積手段５１に蓄積し、所定の周期毎に走行所要時間パターン作成手段６１で走行所要時間実績値から走行所要時間パターンを演算し、走行所要時間パターン蓄積手段６１にて蓄積することは、図１および図２で説明した実施の形態と同じである。
【００７８】
この実施の形態では、短期間所要時間予測手段７の短期間走行所要時間予測手段７４により、料金収受システムデータ蓄積手段５１に蓄積された料金収受システムデータ（交通量や走行所要時間など）を使用して、所定時間経過した時刻までの各料金所間における短期間走行所要時間の推移を予測する（Ｓ２０８）。対象区間の全行程の走行所要時間実績値が得られている場合には、対象区間の走行所要時間を直接予測しても良い。
【００７９】
上記走行所要時間の予測には、現時点までの走行所要時間実績値を用いて、走行所要時間の変化率を利用する、自己回帰モデルを利用する、多項式近似モデルを利用する、ニューラルネットワークを利用する、などの方法を利用する。
【００８０】
次に、短期間走行所要時間演算手段７５により、短期間走行所要時間予測手段７４にて演算された走行所要時間予測値を利用して、現時刻から一定時間後に目的地に到着する場合の短期間走行所要時間を演算する（Ｓ２０９）。
【００８１】
ここで、短期間走行所要時間予測手段７４で各料金所間の走行所要時間を予測した場合は、目的地側から出発地まで、区間毎の走行所要時間を求めながら遡ればよい。
【００８２】
例えば、対象道路の上流側から、Ａ、Ｄ、Ｃ、Ｂの順で料金所が配置されているものとする、図７は各料金所区間の走行所要時間の推移を表しており、曲線ａｄは上流側区間Ａ〜Ｄの走行所要時間の推移を表し、曲線ｃｂは下流区間Ｃ〜Ｂの走行所要時間の推移を表し、曲線ｄｃは中流区間Ｄ〜Ｃの走行所要時間の推移を表す。
【００８３】
このような状態において、料金所Ａ〜Ｂ間の現時点以降の走行所要時間を求める場合、まず、曲線ｃｂにより、現時刻より一定時間経過した時刻（ｔ＋２Δｔ）に料金所Ｂに到着するときの、区間Ｃ〜Ｂ間の走行所要時間Ｘ（予測値）を求める。次に、前記到着時刻から走行所要時間Ｘ遡った料金所Ｃからの出発時刻を、一つ上流の区間での料金所Ｃへの到着時刻として、曲線ｄｃにより区間Ｄ〜Ｃ間の走行所要時間Ｙ（予測値）を求める。以下同様に、料金所Ｃへの到着時刻から走行所要時間Ｙ遡った料金所Ｄからの出発時刻を、さらに一つ上流の区間での料金所Ｄへの到着時刻として、曲線ａｄにより区間Ａ〜Ｄ間の走行所要時間Ｚ（図の例では実績値）を求める。そして、この料金所Ｄへの到着時刻から走行所要時間Ｚ遡った時刻を出発地点である料金所Ａの出発時刻とし、料金所Ａの出発時刻から料金所Ｂへの到着時刻までの時間差（Ｘ＋Ｙ＋Ｚ）を、所定時間後における料金所Ａ〜Ｂ間の走行所要時間として予測する。
【００８４】
すなわち、料金所Ｂのすぐ上流側の料金所ＣからＢまでの走行所要時間予測値に基づいて、走行所要時間を、線形補間などにより演算する。次に、Ｃの出発時刻にＣに到着する、その一つ上流側の料金所Ｄからの走行所要時間を、Ｄ〜Ｃ間の走行所要時間予測値に基づいて、線形補間などにより演算する。さらに、Ｄの出発時刻にＤに到着する、その一つ上流側の料金所Ａ（出発地）からの走行所要時間を、Ａ〜Ｄ間の走行所要時間（図の例ではＤへの到着時刻が現時刻より過去の時刻なので実測値）に基づいて、線形補間などにより演算する。この結果、対象区間Ａ〜Ｂの走行所要時間が得られる。
【００８５】
上記説明は、対象区間Ａ〜Ｂの間に複数の料金所が存在する場合であるが、短距離走行所要時間予測手段７４で対象区間Ａ〜Ｂの走行所要時間を直接予測できた場合は、得られた走行所要時間予測値に基づいて、現時刻より一定時間後に目的地に到着する場合の走行所要時間を、線形補間などにより演算する。
【００８６】
すなわち、出発地点Ａから到着地点Ｂまでの区間について直接求められている走行所要時間の時間推移を用い、現時点から所定時間経過した時刻に到着地点Ｂに到着する走行所要時間予測値を求め、前記到着時刻から、求められた走行所要時間予測値遡った時刻を出発時刻として、出発地点Ａから到着地点Ｂまでの走行所要時間を求める。
【００８７】
このあとは、図１および図２で説明した実施の形態と同様に、当日走行所要時間パターン作成手段８１で、料金収受システムデータ蓄積手段５１から読み出した現時点までの走行所要時間実績値と、短期間走行所要時間演算手段７５で演算した短期間走行所要時間予測値とを用いて、予測当日の一定時間先の時刻までの走行所要時間パターンを作成し（Ｓ２１０）、類似走行所要時間パターン抽出手段８２で類似パターン検索を行い（Ｓ２１１）、走行所要時間演算手段８３にて、現時刻に出発地を出発した場合の走行所要時間を予測する（Ｓ２１０）。
【００８８】
このように、料金所毎に累積交通量が求められなくとも、料金所間の走行所要時間実績値が求められていれば、近い将来までの走行所要時間の推移を、予測当日の交通データを利用して、高い精度で予測できる。このため、この予測値を、当日の走行所要時間パターンに加味して、類似パターン検索を行うことにより、当日の交通状況を反映させると同時に、予測精度の悪化を防ぐことができる。
【００８９】
上記各実施の形態は、料金収受システムが適用されている有料道路に関するものであるが、出入口料金所の通過時刻、車種に関するデータが入手可能であればどのようなシステムにも適用可能である。よって、料金収受システムをＥＴＣ（ノンストップ料金収受システム）に置き換えることで、ＥＴＣにおいても容易に適用可能である。更に、ＡＶＩシステム（自動車両認識システム）においても、任意の２地点の通過時刻が入手可能であれば、適用可能である。または将来的には、路車間通信システム等、走行所要時間実績値が得られるインフラ設備が整備してあり、任意の２地点間の走行所要時間が利用可能であれば適用可能である。
【００９０】
図８は本発明の効果を説明する図で、いずれも走行所要時間の推移を曲線で表している。同図（ａ）の曲線αは、当日の予測時刻までの実績値を示している。同図（ｂ）の曲線βは、予測時刻までの実績値αを用いて類似パターン検索を行い抽出した類似パターンを示している。図から明らかなように、予測時刻以降の実績値α１と比べると、時間の経過に伴い、かなりの違いが生じる。
【００９１】
同図（ｃ）の曲線γは、予測時刻までの実績値αを用い、自己回帰モデル等により予測時刻以降の推移を予測した場合を示している。図から明らかなように、予測時刻から一定時間経過した時刻までは、実績値α１とほぼ一致した高い予測精度を有するが、一定時間経過後は、実績値α１から乖離する。したがって、この予測曲線γを用いて予測を行うと、一定時間経過後の長時間先の予測誤差が大きくなる。
【００９２】
同図（ｄ）は本発明により得られる予測特性を示しており、曲線δは予測時刻までの実績値と、一定時間経過した時刻までの短期間予測値とを組合わせた当日パターンにより類似パターン検索して得られた類似パターンである。図から明らかなように、一定時間経過後の中長期間に渡って、実績値α１に近い状態で推移している。したがって、この予測曲線（類似パターン）δを用いれば、中長期間に渡って予測精度が向上する。
【００９３】
【発明の効果】
本発明によれば、予測当日の交通データを利用した短期間の走行所要時間予測と、類似パターン検索による中長期間の走行所要時間予測とを組み合わせたので、精度の高い走行所要時間を予測することができ、ドライバのストレスを軽減し、走行所要時間情報に対する信頼性を確保できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による走行所要時間予測装置の一実施の形態を示すシステム構成図である。
【図２】同上一実施の形態の動作説明を行うフローチャートである。
【図３】同上一実施の形態における走行所要時間予測手法を説明する特性図である。
【図４】同上一実施の形態における別の走行所要時間予測手法を説明する特性図である。
【図５】本発明による走行所要時間予測装置の他の実施の形態を示すシステム構成図である。
【図６】同上他の実施の形態の動作説明を行うフローチャートである。
【図７】同上他の実施の形態における走行所要時間予測手法を説明する特性図である。
【図８】本発明の効果を説明するための特性図である。
【符号の説明】
１　　道路
２　　データ収集地点
４　　交通データ処理手段
５　　走行所要時間実績値取得手段
５１　　データ蓄積手段
５２　　走行所要時間実績値演算手段
６　　パターン作成手段
６１　　走行所要時間パターン作成手段
６２　　走行所要時間パターン蓄積手段
７　　短期間所要時間予測手段
７１　　累積交通量演算手段
７２　　累積交通量予測手段
７３　　短期間走行所要時間演算手段
７４　　短期間走行所要時間予測手段
７５　　短期間走行所要時間演算手段
８　　所要時間演算手段
８１　　当日走行所要時間パターン作成手段
８２　　類似走行所要時間パターン抽出手段
８３　　走行所要時間演算手段
【図１】
2004118700.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
2004118700.tif 000006
【図５】
2004118700.tif 000007
【図６】
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【図７】
2004118700.tif 000009
【図８】
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