(57)【要約】【課題】誤差はあっても時間帯ごとに確実に得られるリンク旅行時間のデータと、正確ではあるが欠落があるかもしれないリンク旅行時間のデータとを組み合わせることにより、時間帯ごとの、より適切なリンク旅行時間のデータを得る。【解決手段】車両感知器５で計測したデータから算出された、車両の流れに基づくリンク旅行時間Ｔｓを収集して時間帯別にメモリ６２に記憶する。各車両からリンク旅行時間データを収集して、ある時間帯において所定個数以上得られたら、その平均的なリンク旅行時間Ｔｂをその時間帯に対応させてメモリ６４に記憶するが、ある時間帯において所定個数得られなければ、その時間帯と過去の時間帯に遡ったリンク旅行時間データを集めて、所定個数以上についてその平均的なリンク旅行時間Ｔｂを、その時間帯に対応させてメモリ６４に記憶する。その時間帯において、前記旅行時間Ｔｂと、前記旅行時間Ｔｓとを用いて、当該リンクの旅行時間を推定する。【選択図】        図２
2004295165.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
リンクに設置された車両感知器の車両感知データから算出される車両の流れに基づくリンク旅行時間データと、各車両ごとに検出されるリンク旅行時間データとを用いて、当該リンクの修正されたリンク旅行時間データを得るリンク旅行時間推定方法であって、
車両感知器で計測したデータから算出された、車両の流れに基づく旅行時間Ｔｓを収集して時間帯別に記憶し、
各車両の旅行時間データを収集して、ある時間帯において所定個数以上得られたら、その平均的な旅行時間Ｔｂをその時間帯に対応させて記憶し、ある時間帯において所定個数得られなければ、その時間帯と過去の時間帯に遡った旅行時間データを集めて、所定個数以上について、その平均的な旅行時間Ｔｂをその時間帯に対応させて記憶し、
その時間帯において、旅行時間Ｔｂと、前記旅行時間データを集めた過去の時間帯を含む時間帯の旅行時間Ｔｓとを用いて、当該リンクの旅行時間を推定することを特徴とするリンク旅行時間推定方法。
【請求項２】
前記過去の時間帯を含む時間帯の旅行時間Ｔｓを、時刻の古いものから順にＴｓ１，Ｔｓ２，．．．，ＴｓＮ（Ｎは１以上の整数）と表記すると、修正後の旅行時間Ｔは、
Ｔ＝Ｔｂ＋ｍ［ＴｓＮ−Σ（αｉＴｓｉ）］
（総和Σは、ｉが１からＮまでとる。αｉは、Ｔｓ１，Ｔｓ２，．．．，ＴｓＮ間の重み付け係数（α１＋・・・＋αＮ＝１；０≦αｉ≦１）である。ｍは、旅行時間ＴｓＮの最新の変化分に対する重み付け係数（ｍ＞０）である。）
で表されることを特徴とする請求項１記載のリンク旅行時間推定方法。
【請求項３】
ｍ＝１であることを特徴とする請求項２記載のリンク旅行時間推定方法。
【請求項４】
前記過去の時間帯を含む時間帯の旅行時間Ｔｓを、時刻の古いものから順にＴｓ１，Ｔｓ２，．．．，ＴｓＮ（Ｎは１以上の整数）と表記すると、修正後の旅行時間Ｔは、
Ｔ＝Ｔｂ・ＴｓＮ／Σ（αｉＴｓｉ）
（総和Σは、ｉが１からＮまでとる。）
で表されることを特徴とする請求項１記載のリンク旅行時間推定方法。
【請求項５】
各ｉについて、αｉ＝１／Ｎであることを特徴とする請求項２〜請求項４のいずれかに記載のリンク旅行時間推定方法。
【請求項６】
前記過去の時間帯を含む時間帯の旅行時間Ｔｓを、時刻の古いものから順にＴｓ１，Ｔｓ２，．．．，ＴｓＮ（Ｎは１以上の整数）と表記すると、修正後の旅行時間Ｔは、
Ｔ＝Ｔｂ・ＴｓＮ／（ΠＴｓｉ）１／Ｎ
（総積Πは、ｉが１からＮまでとる。）
で表されることを特徴とする請求項１記載のリンク旅行時間推定方法。
【請求項７】
各車両ごとに検出される旅行時間データは、道路に設置された路上通信装置を通して得られた旅行時間データである請求項１〜請求項６のいずれかに記載のリンク旅行時間推定方法。
【請求項８】
路上通信装置の設置間隔が、複数のリンクにわたる場合に、路上通信装置を通して得られた旅行時間を、各リンクの距離で配分して各リンクの旅行時間を推定することを特徴とする請求項７記載のリンク旅行時間推定方法。
【請求項９】
各車両ごとに検出される旅行時間データは、車載装置で検出した車両位置情報に基づき算出されたリンクの旅行時間データである請求項１〜請求項６のいずれかに記載のリンク旅行時間推定方法。
【請求項１０】
各車両ごとに検出される旅行時間データは、車載装置で算出されたリンクの旅行時間データである請求項１〜請求項６のいずれかに記載のリンク旅行時間推定方法。
【請求項１１】
各車両ごとに検出される旅行時間データは、道路に設置されたカメラを通して得られたリンクの旅行時間データである請求項１〜請求項６のいずれかに記載のリンク旅行時間推定方法。
【請求項１２】
車両感知器で計測した交通量と占有時間のデータを用いて、車両の流れに基づく旅行時間Ｔｓを算出する請求項１記載のリンク旅行時間推定方法。
【請求項１３】
車両感知器がリンクの中の小区間ごとに設置されている場合に、車両感知器で計測した小区間の車両感知データを用いて、当該小区間の旅行時間データを算出し、リンクを構成する小区間の旅行時間を加算することにより、旅行時間Ｔｓを算出する請求項１又は請求項１２記載のリンク旅行時間推定方法。
【請求項１４】
リンクを構成する小区間の旅行時間を加算する場合に、当該リンクを構成する最下流の小区間を基準に、リンクの上流に向かって、各小区間の旅行時間分だけ時間帯を遡らせながら、小区間の旅行時間を加算する請求項１３記載のリンク旅行時間推定方法。
【請求項１５】
リンクに設置された車両感知器の車両感知データから算出される車両の流れに基づくリンク旅行時間データと、各車両ごとに検出されるリンク旅行時間データとを用いて、当該リンクの修正されたリンク旅行時間データを得るリンク旅行時間推定装置であって、リンク旅行時間推定装置のコンピュータは、
車両感知器で計測したデータから算出された、車両の流れに基づく旅行時間Ｔｓを収集して時間帯別に記憶する第１の記憶部と、
各車両の旅行時間データを収集して、ある時間帯において所定個数以上得られたら、その平均的な旅行時間Ｔｂをその時間帯に対応させて記憶し、ある時間帯において所定個数得られなければ、その時間帯と過去の時間帯に遡った旅行時間データを集めて、所定個数以上について、その平均的な旅行時間Ｔｂをその時間帯に対応させて記憶する第２の記憶部と、
その時間帯において、旅行時間Ｔｂと、前記旅行時間データを集めた過去の時間帯を含む時間帯の旅行時間Ｔｓとを用いて、当該リンクの旅行時間を推定するリンク旅行時間推定部とを備えることを特徴とするリンク旅行時間推定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、時間帯ごとの道路区間（以下「リンク」という））の旅行時間データを得ることができるリンク旅行時間推定方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
リンクの旅行時間は、交通管理者にとっては交通状況の把握や動的経路誘導システム等において有益な情報となり、ドライバにとっては経路選択や目的地への所要時間の見積もり等において有益な情報となる。
リンク旅行時間を計測するには、道路に設置された車両感知器の感知データを利用する方法がある。
【０００３】
また、車両のプレートナンバーをカメラで読み取って車両を同定し、この車両がリンクの一端を通過した時刻と、リンクの他端を通過した時刻とから、リンク旅行時間を計測する方法も行われている。
さらに、道路に車載通信機と通信できる路上通信機を設置し、車両との間で双方向通信することにより車両を同定し、この車両がリンクの一端を通過した時刻と、リンクの他端を通過した時刻とから、リンク旅行時間を計測する方法も行われている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−０１６５７０号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、前記車両感知器の感知データを利用する方法は、交通量（単位時間当たりの通過台数）など交通の流れの計測には適しているが、リンク旅行時間まで直接計測できるものではない。リンク旅行時間は、交通量や占有率（ある時間Ｔ内に車両が車両感知器等を横切った時間ｔｋの総和ΣｔｋをＴで割ったもの；Σｔｋ／Ｔ，ｋは各車両を表す添え字）などのデータから間接的に推定できるに過ぎない。
【０００６】
一方、カメラによって車両を同定してリンク旅行時間を計測する方法は、正確なリンク旅行時間が計測できるが、カメラ、画像処理装置が高価であり、その設置にも費用がかかるため、リンクに多く設置することができない。また、車両の通過台数が少ない時間帯では十分な数の旅行時間データが得られない。さらに夜や雪の日などもナンバープレートが読み取りにくいので十分な数の旅行時間データが得られない。
【０００７】
路上通信機を利用して車両との間で双方向通信することにより車両を同定し、リンク旅行時間を計測する方法も、正確なリンク旅行時間が計測できるが、車載通信機を搭載している車両の全車両に対する割合が少ないので十分な数の車両ごとのリンク旅行時間データが得られない。
リンク旅行時間の情報は、時間帯（例えば５分間に区切った時間帯）ごとに必要であるが、以上のように、時間帯ごとにリンク旅行時間を設定できない場合があるという問題がある。
【０００８】
そこで、本発明は、誤差はあっても時間帯ごとに確実に得られるリンク旅行時間のデータと、正確ではあるが欠落があるかもしれないリンク旅行時間のデータとを組み合わせることにより、時間帯ごとの、より適切なリンク旅行時間のデータを得ることができるリンク旅行時間推定方法及び装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明のリンク旅行時間推定方法は、車両感知器で計測したデータから算出された、車両の流れに基づく旅行時間Ｔｓを収集して時間帯別に記憶し、各車両の旅行時間データを収集して、ある時間帯において所定個数以上得られたら、その平均的な旅行時間Ｔｂをその時間帯に対応させて記憶し、ある時間帯において所定個数得られなければ、その時間帯と過去の時間帯に遡った旅行時間データを集めて、所定個数以上について、その平均的な旅行時間Ｔｂをその時間帯に対応させて記憶し、その時間帯において、旅行時間Ｔｂと、前記旅行時間データを集めた過去の時間帯を含む時間帯の旅行時間Ｔｓとを用いて、当該リンクの旅行時間を推定する方法である（請求項１）。
【００１０】
車両感知器で計測したデータから算出された、車両の流れに基づく旅行時間Ｔｓは、時間帯ごとに得られるが、各車両から収集される旅行時間データは、車載装置の搭載が前提となるため、数が少ない。そこで、各車両からの旅行時間データを収集するときに、ある時間帯において所定個数以上得られたら、その平均的な旅行時間Ｔｂをその時間帯に対応させて記憶するが、ある時間帯において所定個数得られなければ、その時間帯と過去の時間帯に遡った旅行時間データを集めて、所定個数以上について、その平均的な旅行時間Ｔｂをその時間帯に対応させて記憶する。そして、その時間帯において、旅行時間Ｔｂと、前記旅行時間データを集めた過去の時間帯を含む時間帯の旅行時間Ｔｓとを用いて、当該リンクの旅行時間を推定する。
【００１１】
この方法により、車両感知器で計測したリアルタイム性のある旅行時間Ｔｓと、精度の高い各車両から得られる旅行時間Ｔｂとを組み合わせることにより、両者の長所を兼ね備えた旅行時間データが得られる。
各車両ごとに検出される旅行時間データは、道路に設置された路上通信装置を通して得られた旅行時間データであってもよい（請求項７）。道路に設置された路上通信装置と車載装置との通信を通して、当該車両の旅行時間データを算出することができる。
【００１２】
路上通信装置の設置間隔が、複数のリンクにわたる場合には、路上通信装置を通して得られた旅行時間を、各リンクの距離で配分して各リンクの旅行時間を推定することができる（請求項８）。
各車両ごとに検出される旅行時間データは、車載装置で検出した車両位置情報に基づき、算出されたリンクの旅行時間データであってもよい（請求項９）。車載装置で自立的に車両位置を検出可能な場合もあるからである。また、各車両ごとに車両位置を検出するだけでなく、各車両ごとにリンクの旅行時間データを算出してもよい（請求項１０）。また、道路に設置されたカメラを通して得られたリンクの旅行時間データでもよい（請求項１１）。
【００１３】
車両の流れに基づく旅行時間Ｔｓを算出する場合、車両感知器で計測した交通量と占有時間のデータを用いて算出することができる（請求項１２）。
車両感知器がリンクの中の小区間ごとに設置されている場合には、車両感知器で計測した小区間の車両感知データを用いて、当該小区間の旅行時間データを算出し、リンクを構成する小区間の旅行時間を加算することにより、旅行時間Ｔｓを算出することができる（請求項１３）。
【００１４】
リンクを構成する小区間の旅行時間を加算する場合に、当該リンクを構成する最下流の小区間を基準に、リンクの上流に向かって、各小区間の旅行時間分だけ時間帯を遡らせながら、小区間の旅行時間を加算するとよい（請求項１４）。リンクが長距離の場合など、車両の走行時間を考慮して小区間の旅行時間を加算する方が、精度のよい旅行時間データが得られるからである。
また、本発明のリンク旅行時間推定装置は、本発明のリンク旅行時間推定方法を実現する装置であって、請求項１記載の発明と同一発明に係るものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
１．路上ビーコンの位置検出情報を活用するシステム
―システム構成―
図１は、道路上の車両感知器と路上ビーコンの設置例を示す道路地図である。交差点２と交差点３との間の道路１を、１本の道路区間（以下「リンク」という）で表し、そのリンクを複数の小区間１〜４で分割している。それぞれの小区間１〜４ごとに車両感知器５が設置されている。また路上ビーコン４がリンクの始端と終端に設置されている。
【００１６】
図２は、路上ビーコン４の受信信号と車両感知器５の感知信号とを集めてデータ処理を行う交通情報センター６の機能ブロック図である。交通情報センター６は、２つのデータ収集部６１，６３、リンク旅行時間推定部Ａ，Ｂ，Ｃ及び２つのデータベース６２，６４を備えている。
データ収集部６１は、車両感知器５の感知信号を、入力インターフェイス５１を通して収集し、データベース６２に蓄積する。リンク旅行時間推定部Ａは、蓄積されたデータに基づいてリンク旅行時間を推定する。また、データ収集部６３は、各路上ビーコン４の受信信号を、入力インターフェイス４１を通して収集し、データベース６４に蓄積し、リンク旅行時間推定部Ｂは、蓄積されたデータに基づいてリンク旅行時間を推定する。
【００１７】
そして、リンク旅行時間推定部Ｃは、推定された２種類のリンク旅行時間に基づいて、最終的にリンク旅行時間を算出し出力する。このリンク旅行時間推定部Ａ，Ｂがそれぞれリンク旅行時間を推定し、リンク旅行時間推定部Ｃが、２種類のリンク旅行時間に基づいて、最終的にリンク旅行時間を算出する各機能の全部又は一部は、ＣＤ−ＲＯＭやハードディスクなど所定の媒体に記録されたプログラムを、交通情報センター６のコンピュータが実行することにより実現される。
【００１８】
この最終のリンク旅行時間情報は、各車両、道路管理者、放送局などの各機関に配布され、目的地までの経路計算に利用されたり、道路管理や道路案内に利用されたりする。
―旅行時間推定手順Ａ―
まず、車両感知器５の感知データに基づく旅行時間推定手順を説明する。
車両感知器５は、一定周期ごとに道路に超音波を発射して、反射時間を計測している。図３は、車両感知器５の感知信号の波形図であり、車両が通ると反射時間が短くなることを示している。１つの時間帯（例えば５分間）にわたり反射時間が短くなった時間の合計を算出し、時間帯で割ると占有時間率Ｏが求まる。また、反射時間が短くなった回数を前記所定時間で割ることにより、単位時間あたりの通過車両台数である交通量Ｑが求まる。
【００１９】
図４は、時間帯ごとに蓄積した車両感知器５の感知データに基づく、各小区間の旅行時間推定手順を説明するためのフローチャートである。
リンク旅行時間推定部Ａは、１本のリンクを参照し、その中の１つの小区間を参照する（ステップＳ１）。当該小区間に設置されている車両感知器５を参照し（ステップＳ３）、その車両感知器５の、当該時間帯の占有時間率Ｏ，交通量Ｑのデータを抽出する（ステップＳ５）。そして、占有時間率Ｏ，交通量Ｑのデータに基づき、式
Ｖ＝Ｉ・Ｑ／Ｏ
を用いて当該小区間の車両の平均速度Ｖを求め、当該小区間の長さを平均速度Ｖで割って、当該小区間の旅行時間Ｔｊを推定する（ステップＳ６）。Ｉは、車両の平均的な長さで、一定値とみなしている。
【００２０】
以上の手順を、当該リンクの他の小区間についても行い、全小区間について終了すると（ステップＳ４）、式
Ｔｓ＝ΣＴｊ（総和Σは全小区間についてとる）
を用いて当該リンクの旅行時間Ｔｓを推定する（ステップＳ７）。他のリンクについても同様の処理を行い、交通情報センター６の管轄下の全リンクについて処理が終わると（ステップＳ２）、終了となる。
【００２１】
なお、小区間の旅行時間を同じ時間帯について加算する代わりに、当該リンクの最下流の小区間を基準にして、リンク上流に向かって、各小区間の旅行時間分だけ時間帯を遡りながら、各小区間の旅行時間を加算してもよい。この方法は、リンクの距離が長いときに有効である。
―旅行時間推定手順Ｂ―
次に、路上ビーコン４の受信データに基づく旅行時間推定手順を説明する。
【００２２】
路上ビーコン４は、車載装置と双方向通信が可能で、車両の識別コードのデータを受信している。したがって、一台一台車両を追跡することが可能である。しかし、車載装置を搭載している車両は少ないので、路上ビーコン４が車載装置から受けるデータは、数が限られている。
図５は、時間帯ごとに蓄積した路上ビーコン４の受信データに基づく、リンクの旅行時間推定手順を説明するためのフローチャートである。
【００２３】
表１に、蓄積した路上ビーコン４の受信データの具体的内容を示す。
【００２４】
【表１】
2004295165.tif 000003
【００２５】
「通過した路上ビーコン」欄にはそれぞれの路上ビーコン４の識別番号が記されている。データ収集部６３は、路上ビーコン４ごとに、車両通過時刻、車両識別コード（これは車載装置からの送信データに含まれている）、車種（これも車載装置からの送信データに含まれている）、前回その車両が通過した路上ビーコン４の番号（これも車載装置からの送信データに含まれている）、前回路上ビーコン４を通過した時点からの走行時間（これも車載装置からの送信データに含まれている）の各データを受信し、メモリに蓄積している。
【００２６】
リンク旅行時間推定部Ｂは、ある時間帯にわたって、リンクの上下流に設置された路上ビーコン４の蓄積された受信データを参照する（ステップＳ１１）。この参照データから、上流下流の路上ビーコン４をともに通過した同一識別コードのデータを抽出する（ステップＳ１３）。このデータに基づいて、上流下流の路上ビーコン４を通過した時刻差から、リンクの走行時間のデータを算出する（ステップＳ１４）。
【００２７】
リンク旅行時間推定部Ｂは、当該時間帯において、データ数はしきい値（例えば３個）以上かどうか判断し（ステップＳ１５）、しきい値未満であれば、１つ前の時間帯から車両の旅行時間データ（これは時間帯の平均値でなく、車両の旅行時間データである）を追加する（ステップＳ１６）。これでもまだしきい値未満であれば、さらに１つ前の時間帯から、車両の旅行時間データを追加する。こうして、旅行時間データ数がしきい値以上となるまでステップＳ１５→Ｓ１６を繰り返す。
【００２８】
例えば、現時間帯で車両の旅行時間データが何も得られなかった場合、１つ前の時間帯で２台の旅行時間データがあって、もう１つ前の時間帯で５台の旅行時間データがあった場合、１つ前の時間帯の２台の旅行時間データと、もう１つ前の時間帯の５台の旅行時間データをとってくる。
前の時間帯の旅行時間データを追加した場合、時間帯の合併処理を行う（ステップＳ１７）。例えば現時間帯が時刻９：１０〜９：１５であり、データを追加した時間帯が９：０５〜９：１０及び９：００〜９：０５であれば、合併後の時間帯は、９：００〜９：１５となる。
【００２９】
当該時間帯（合併した場合は合併後の時間帯）について、各車両の旅行時間データの平均値を求める（ステップＳ１８）。平均した値を旅行時間Ｔｂとする。さらに、交通情報センター６の管轄下の全リンクについて、同様の処理を行う（ステップＳ１２）。
いままでの説明では、リンク旅行時間推定部Ｂは、同一車両がリンクの上流下流の路上ビーコン４を通過した時刻差から、当該リンクの走行時間のデータを算出していた（ステップＳ１４）。しかし、リンクの上流及び下流に路上ビーコン４が設置されていない場合がある。この場合は、路上ビーコン４が設置されている２つのリンクと、それらに挟まれるリンクを一まとめにして旅行時間を求め、その旅行時間を各リンクの距離で配分して、リンク旅行時間を求めるとよい。
【００３０】
図６は、１つのリンクの上流及び下流両方に路上ビーコン４が設置されていない例を示す道路地図である。図６では、隣接するリンク１，２があり、リンク１の始端に路上ビーコン４が設置され、リンク２の終端に路上ビーコン４が設置されている。リンク１の距離をＬ１，リンク２の距離をＬ２とする。この場合は、リンク１，２をあわせた区間の旅行時間が求められるので、その旅行時間にＬ１／（Ｌ１＋Ｌ２）をかけてリンク１の旅行時間Ｔｓを求め、その旅行時間にＬ２／（Ｌ１＋Ｌ２）をかけてリンク２の旅行時間Ｔｓを求める。
【００３１】
―旅行時間推定手順Ｂ′―
路上ビーコン４に代えて、路上に設置された画像カメラの画像データに基づいて旅行時間を推定してもよい。画像カメラは、道路区間の両端に置かれ、車両のナンバープレートを読み取ることにより、道路区間を通過する車両を同定することができる。従って、路上ビーコン４を用いるのと同様、この車両が道路区間の端から端まで通過した時刻に基づいて、当該車両の旅行時間を推定することができる。この旅行時間データを時間帯ごとに集積して、「旅行時間推定手順Ｂ」と同様の時間帯ごとの旅行時間データが得られる。その後の処理は、「旅行時間推定手順Ｂ」と同様である。
【００３２】
―旅行時間推定手順Ｃ―
次に、車両感知器５の感知データに基づく旅行時間と、路上ビーコン４の受信データに基づく旅行時間とから、リンクの旅行時間を推定する手順を説明する。
表２は、旅行時間推定手順Ａ，Ｂによってそれぞれ推定された旅行時間データの蓄積例を示す表である。
【００３３】
【表２】
2004295165.tif 000004
【００３４】
同表によれば、時間帯（合併した場合は合併後の時間帯）ごとに、路上ビーコン４の受信データに基づく旅行時間Ｔｂが記憶されている。なお、合併された時間帯の旅行時間Ｔｂは、“＿｜”マークで仕切って示している。
さらに、時間帯ごとに、車両感知器５の感知データに基づいて推定された旅行時間Ｔｓも記憶されている。この車両感知器５の感知データは、毎時間帯ごとに上がってくるので、時間帯を合併するという操作はしない。もし当該時間帯で車両が１台も通らなかったら、１つ前の時間帯の値を当該時間帯の値とする。
【００３５】
図７は、時間帯ごとに蓄積した車両感知器５の感知データに基づく旅行時間と、路上ビーコン４の受信データに基づく旅行時間とから、リンクの旅行時間を推定する手順Ｃを説明するためのフローチャートである。
まず、路上ビーコン４の受信データから推定した旅行時間Ｔｂと、その推定した時間帯を抽出する（ステップＳ２１）。そして、推定した時間帯に対応する車両感知器５の感知データに基づいて推定された旅行時間Ｔｓを抽出する（ステップＳ２３）。この抽出方法は、旅行時間Ｔｂを推定した時間帯が合併された時間帯である場合と、そうでない場合があるので、それぞれについて説明する。
【００３６】
ａ．旅行時間Ｔｂを推定した時間帯が非合併時間帯の場合
当該時間帯の旅行時間Ｔｓを抽出する。
例えば、表２を用いて説明すると、時間帯９：００〜９：０５は、旅行時間Ｔｂ＝２１５秒を推定した時間帯であり、合併されていないため、対応する旅行時間Ｔｓは、同じ時間帯のデータＴｓ＝２００秒となる。したがって、時間帯９：００〜９：０５における処理は、Ｔｂ＝２１５秒と、Ｔｓ＝２００秒とを用いる。
【００３７】
ｂ．旅行時間Ｔｂを推定した時間帯が合併時間帯の場合
合併時間帯に対応する、それぞれの旅行時間Ｔｓをすべて抽出する。
例えば、表２を用いて説明すると、時間帯９：０５〜９：１０において、旅行時間Ｔｂ＝２３５秒を推定した時間帯は、合併された時間帯９：００〜９：１０である。このため、対応する旅行時間Ｔｓは、時間帯９：００〜９：０５のデータ２００秒と、次の時間帯９：０５〜９：１０のデータ２３０秒となる。
【００３８】
時間帯９：１０〜９：１５において、旅行時間Ｔｂ＝２４０秒を推定した時間帯は、合併された時間帯９：００〜９：１５である。このため、対応する旅行時間Ｔｓは、時間帯９：００〜９：０５のデータ２００秒と、次の時間帯９：０５〜９：１０のデータ２３０秒と、次の時間帯９：１０〜９：１５のデータ２４５秒となる。
次に、ステップＳ２４において、旅行時間Ｔｂと旅行時間Ｔｓとを使って、平均化処理をした旅行時間Ｔを算出する（ステップＳ２４）。この平均化処理は次のようにして行う。旅行時間Ｔｂのデータ個数は１であるが、旅行時間Ｔｓは合併された時間帯分ある。そこで旅行時間Ｔｓの個数をＮと書く。Ｎは１以上の整数である。Ｎ個の旅行時間ＴｓをＴｓ１，Ｔｓ２，．．．，ＴｓＮと表記する。平均化処理式は次のとおりである。
【００３９】
Ｔ＝Ｔｂ＋ｍ［ＴｓＮ−Σ（αｉＴｓｉ）］            （１）
ここで、総和Σは、ｉが１からＮまでとる。αｉは、Ｔｓ１，Ｔｓ２，．．．，ＴｓＮ間の重み付け係数（α１＋・・・＋αＮ＝１；０≦αｉ≦１）である。ｍは、旅行時間ＴｓＮの最新の変化分に対する重み付け係数（０＜ｍ）である。
前記重み付け係数ｍを１とすれば、前記（１）式は、
Ｔ＝Ｔｂ＋ＴｓＮ−Σ（αｉＴｓｉ）（総和Σは、ｉが１からＮまでとる）（２）
となる。この式の意味は、最新の旅行時間ＴｓＮと、Ｎ個の旅行時間Ｔｓの重み付け平均値との差を求めて、旅行時間Ｔｓの最近の変化分とし、これを旅行時間Ｔｂに追加するということである。つまり、精度の高い旅行時間Ｔｂに、リアルタイム性のある旅行時間Ｔｓの最近の変化分を加味する。
【００４０】
さらに、Ｔｓ１，Ｔｓ２，．．．，ＴｓＮ間の単純平均をとるとすれば、α１＝・・・＝αＮ＝１／Ｎとなり、前記（２）式は、
Ｔ＝Ｔｂ＋ＴｓＮ−Σ（Ｔｓｉ）／Ｎ（総和Σは、ｉが１からＮまでとる）（３）
となる。
ここで、表２を用いて説明すると、時間帯９：００〜９：０５の場合、Ｎ＝１であり、Ｔｂ＝２１５秒と、Ｔｓ＝２００秒とを用いる。前記（３）式は、
Ｔ＝Ｔｂ＝２１５秒
となる。
【００４１】
時間帯９：０５〜９：１０においては、Ｎ＝２であり、Ｔｂ＝２３５秒、Ｔｓ１＝２００秒、Ｔｓ２＝２３０秒を用いる。前記（３）式は、
Ｔ＝Ｔｂ＋［Ｔｓ１−（Ｔｓ１＋Ｔｓ２）／２］＝２３５＋２３０−２１５＝２５０秒
となる。
時間帯９：１０〜９：１５においては、Ｎ＝３であり、Ｔｂ＝２４０秒、Ｔｓ１＝２００秒、Ｔｓ２＝２３０秒、Ｔｓ３＝２４５秒を用いる。前記（３）式は、
Ｔ＝Ｔｂ＋［Ｔｓ１−（Ｔｓ１＋Ｔｓ２＋Ｔｓ３）／３］
＝２４０＋２４５−２２５＝２６０秒
となる。
以上のように、リアルタイム性のある車両感知器５の感知データから推定した旅行時間と、精度の高い路上ビーコン４の受信データから推定した旅行時間を組み合わせて平均化処理することにより、精度とリアルタイム性とを両方兼ね備えた、より適切な旅行時間Ｔを得ることができる。
【００４２】
―変更処理例―
前記（１）式において、ｍは１でなくてもよい。ｍを１より小さな値、例えば０．５としてもよい。この設定は、旅行時間Ｔｓの最近の変化分を軽く扱う設定である。逆に旅行時間Ｔｓの最近の変化分を重く扱う設定であれば、ｍを１より大きな値、例えば２とすればよい。
前記（２）式において、Ｔｓ１，Ｔｓ２，．．．，ＴｓＮ間の単純平均をとるのでなく、重み付け平均をとってもよい。重み係数αｉは最新のものほど大きく設定すれば、旅行時間Ｔｓのごく最近の変化分を重視した旅行時間修正値を得ることができる。
【００４３】
また、前記（１）式に代えて、
Ｔ＝Ｔｂ・ＴｓＮ／Σ（αｉＴｓｉ）（総和Σは、ｉが１からＮまでとる）（４）
を用いてもよい。この式は、最新の旅行時間ＴｓＮを、Ｎ個の旅行時間Ｔｓの重み付き平均値で割った値を、旅行時間Ｔｂにかけたものである。この式（４）は、最新の旅行時間ＴｓＮと、Ｎ個の旅行時間Ｔｓの重み付け平均値との比を求めて、旅行時間Ｔｓの最近の変化分とし、これを旅行時間Ｔｂに掛け算している。これにより、精度の高い旅行時間Ｔｂに、リアルタイム性のある旅行時間Ｔｓの最近の変化分を盛り込むことができる。
【００４４】
また、前記Ｎ個の旅行時間Ｔｓの重み付き平均は、相加平均であったが、次の（５）式のように、相乗平均を用いてもよい。
Ｔ＝Ｔｂ・ＴｓＮ／（ΠＴｓｉ）１／Ｎ（総積Πは、ｉが１からＮまでとる。）（５）
２．ＧＰＳ受信機の位置検出情報を活用する場合
―システム構成―
図８は、路上ビーコン４の情報から旅行時間を推定するのに代えて、車載装置７が車両の位置を検出し、その位置検出データを交通情報センター６に送信するシステムを示すシステム構成図である。
【００４５】
車載装置７は、同図に示すように、道路地図データベース７１と、ＧＰＳ受信機７２と、ＧＰＳ受信機７２により検出した位置情報と道路地図とのマッチングを取ることにより、車両の現在位置を算出する位置算出部７３と、算出された車両の位置を、検出した時刻とともに記憶するメモリ７４と、リンクの端点を通過するごとに、車両の位置を、検出した時刻とともに交通情報センター６に送信するための携帯電話機７５とを備えている。
【００４６】
交通情報センター６のデータ収集部６３は、受信機６５を通して、各車両の位置検出信号と識別コード（識別コードは車載装置からの送信データに含まれている）を収集し、旅行時間を算出してデータベース６４に蓄積する。
表３に、車両位置データをデータベースに蓄積した具体的内容を示す。
【００４７】
【表３】
2004295165.tif 000005
【００４８】
データベースには、車両ごとに、通過した一連のリンクの番号、リンクの始端を通過した時刻、そのリンクの旅行時間が記憶されている。
リンク旅行時間推定部Ｂは、処理対象リンクの、ある時間帯における、各車両のリンク旅行時間データを参照する。当該時間帯において、データ数がしきい値（例えば３個）以上ないときは、図５を用いて説明したのと同様、旅行時間データ数がしきい値以上となるまで、前の時間帯における各車両の旅行時間データを追加する。
【００４９】
また、リンク旅行時間推定部Ａは、車両感知器５の感知信号を、入力インターフェイス５１を通してデータベース６２に蓄積し、蓄積されたデータに基づいてリンク旅行時間を推定する。
そして、リンク旅行時間推定部Ｃは、推定された２種類のリンク旅行時間に基づいて、最終的にリンク旅行時間を算出し出力する。この２種類のリンク旅行時間に基づいて、最終的にリンク旅行時間を算出する方法は、すでに旅行時間推定手順Ｃで説明したとおりである。
【００５０】
この実施の形態のように、路上ビーコン４という道路のインフラストラクチュアを利用しなくても、車載装置７で検出した車両位置情報を交通情報センター６に集めて最終的なリンクの旅行時間データを算出し出力することができる。
検出した車両位置データを送信する車載装置を備える車両の、全車両に占める割合は少ないので、車両感知器５の感知信号に基づいて算出されたリンク旅行時間との平均化処理を行い、最適なリンク旅行時間を求める。これにより、精度とリアルタイム性とを両方兼ね備えた、より適切な旅行時間データを得ることができる。
【００５１】
なお、交通情報センター６が旅行時間を算出するのに代えて、車載装置７が、検出した車両の位置データ等に基づいて自らリンク旅行時間を算出して、そのデータを交通情報センター６に送信してもよい。
【００５２】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、車両感知器で計測したリアルタイム性のある旅行時間Ｔｓと、各車両から得られる精度の高い旅行時間Ｔｂとを組み合わせることにより、精度がよく、かつその時間帯に対応した適切な旅行時間データが得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】道路上の車両感知器５と路上ビーコン４の設置例を示す道路地図である。
【図２】路上ビーコン４の受信信号と、車両感知器５の感知信号を集めてデータ処理を行う交通情報センター６のブロック図である。
【図３】車両感知器５の感知信号の波形図である。
【図４】時間帯ごとに蓄積した車両感知器５の感知データに基づく、各小区間の旅行時間推定手順を説明するためのフローチャートである。
【図５】時間帯ごとに蓄積した路上ビーコン４の受信データに基づく、リンクの旅行時間推定手順を説明するためのフローチャートである。
【図６】１つのリンクの上流及び下流両方に路上ビーコン４が設置されていない例を示す道路地図である。
【図７】時間帯ごとに蓄積した車両感知器５の感知データと路上ビーコン４の受信データとに基づく、リンクの旅行時間推定手順を説明するためのフローチャートである。
【図８】路上ビーコン４の情報から旅行時間を推定するのに代えて、車載装置が車両の位置を検出し、その位置検出データを交通情報センター６に送信するシステムを示すシステム構成図である。
【符号の説明】
Ａ  リンク旅行時間推定部
Ｂ  リンク旅行時間推定部
Ｃ  リンク旅行時間推定部
１  道路
２  交差点
３  交差点
４  路上ビーコン
５  車両感知器
６  交通情報センター
６１  データ収集部
６２  データベース
６３  データ収集部
６４  データベース
６５  受信機
７  車載装置
７１  道路地図データベース
７２  ＧＰＳ受信機
７３  位置算出部
７４  メモリ
７５  携帯電話機
【図１】
2004295165.tif 000006
【図２】
2004295165.tif 000007
【図３】
2004295165.tif 000008
【図４】
2004295165.tif 000009
【図５】
2004295165.tif 000010
【図６】
2004295165.tif 000011
【図７】
2004295165.tif 000012
【図８】
2004295165.tif 000013