(57)【要約】【課題】運用コストが安価で、かつ、全領域に渡って高い抽出精度で最適経路の抽出を行うことのできる巡回経路案内方法およびシステムの提供を目的とする。【解決手段】地図データ上に設定されたノード間を連結するリンクデータに基づいて複数地点間を巡回する最適巡回経路をユーザの要求に応じて演算し、案内する巡回経路案内方法であって、前記リンクデータが、商用交通情報と、該商用交通情報がカバーしない下層のノード間を含む任意のノード間を走行する車両からの運行データをもとに作成されるように構成する。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
地図データ上に設定されたノード間を連結するリンクデータに基づいて複数地点間を巡回する最適巡回経路をユーザの要求に応じて演算し、案内する巡回経路案内方法であって、
前記リンクデータが、商用交通情報と、該商用交通情報がカバーしない下層のノード間を含む任意のノード間を走行する車両からの運行データをもとに作成される巡回経路案内方法。
【請求項２】
前記リンクデータは、実績データに統計処理を施して得られた予測走行速度から導かれる請求項１記載の巡回経路案内方法。
【請求項３】
前記予測走行速度は、実績データに対する道路特性要因をもとにした多変量解析により得られる走行速度予測関数として与えられる請求項２記載の巡回経路案内方法。
【請求項４】
前記リンクデータは走行条件特性毎に複数用意され、
巡回経路の演算に際して、各巡回地点における出発時の走行条件用に用意されたリンクデータが使用される請求項１、２または３記載の巡回経路案内方法。
【請求項５】
前記走行条件として、走行時間帯が含まれる請求項４記載の巡回経路案内方法。
【請求項６】
データ取得部において取得した交通情報を地図データ上に設定されたノード間を連結するリンクデータとして記憶するデータベース部と、
ユーザの要求に応じて前記データベース部におけるリンクデータから複数ノード間を巡回する最適巡回経路を演算する演算部とを有する巡回経路案内システムであって、
前記データ取得部は、商用交通情報を取得する商用データ取得部と、
前記商用交通情報がカバーしない下層のノード間を含む任意のノード間を走行する車両の運行データを取得する運行データ取得部と、
前記データ取得部による取得データを所定のデータフォーマットに変換するフォーマット変換部とからなる巡回経路案内システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、巡回経路案内方法、およびシステムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ユーザに要求に応じて複数の地点を巡回する最適な巡回経路を案内する巡回経路案内システムとしては、特許文献１に記載されたものが知られている。
【０００３】
この従来例において、ユーザからの案内要求があった際には、予め交通情報が蓄積された交通情報提供装置にアクセスし、最適経路抽出部において最適経路が抽出される。
【０００４】
しかし、この従来例においては、経路抽出部における抽出精度は、交通情報提供装置の精度に完全に依存するが、探索対象の経路全体にわたって正確な交通情報を取得することは非常に困難で、結局高い抽出精度を維持できない上に、運用コストも高く付くという問題がある。
【０００５】
この点、例えば財団法人　道路交通情報通信システムセンターが提供するＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　＆　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ）等の商用交通情報を交通情報取得手段として使用することも、特許文献２に記載されているが、これら商用交通情報がカバーする範囲は、主要幹線道路を中心としたものに限定されるために、同程度の精度を全体に保証するのは困難であるという問題がある。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００２−１７０１９７号公報
【特許文献２】
特開平１１−２２３５３１号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、以上の欠点を解消すべくなされたものであって、運用コストが安価で、かつ、全領域に渡って高い抽出精度で最適経路の抽出を行うことのできる巡回経路案内方法およびシステムの提供を目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば上記目的は、
地図データ上に設定されたノード間を連結するリンクデータに基づいて複数地点間を巡回する最適巡回経路をユーザの要求に応じて演算し、案内する巡回経路案内方法であって、
前記リンクデータが、商用交通情報と、該商用交通情報がカバーしない下層のノード間を含む任意のノード間を走行する車両からの運行データをもとに作成される巡回経路案内方法を提供することにより達成される。
【０００９】
本発明において、複数点の巡回経路の演算をする際に使用されるリンクデータは、商用交通情報と、実際に任意のノード間を走行する車両からの運行データの双方をもとに作成される。
【００１０】
実際の車両からの運行データをリンクデータの作成に利用することにより、商用交通情報がカバーしない下層の道路、例えば、国道、あるいは県道以下の規模の道路間の交通情報を確実に取得することが可能になり、データ集積が容易になる上に、案内精度も向上する。
【００１１】
運行データのデータ取得対象車両は、本方法による巡回経路案内の結果に基づいて当該リンクを走行するトラック等の運送業者、タクシー等の交通機関、さらには、営業車等の車両に加え、調査用車両を含めることができる。
【００１２】
リンクデータとしては、データ取得時の生データ（現時点データ）を使用することも可能であるが、実績データに統計処理を施して得た予測値を使用することができる。この場合、統計処理により予想走行速度を求めた後、（ノード間距離）／（予想走行速度）＝予想所要時間をリンクデータとして利用するのが望ましい。
【００１３】
また、前記予測走行速度は、実績データに対する道路特性要因をもとにした多変量解析により得られる走行速度予測関数として与えらることができる。
【００１４】
このように、道路特性による走行速度への影響を全体のリンクデータをもとにして統計的に評価することにより、運行実績がなかったり、あるいは実績母集団が少ないために信頼性の低いノード間のリンクデータの信頼性を確保することが可能になる。
【００１５】
道路特性要因としては、例えば、道路種別、幅員、車線数、規制速度、信号機の有無等の静的属性に加え、国勢調査結果、商業統計値、用途地域、観光地か否か等の地域情報を利用できる。
【００１６】
さらに、リンクデータは、走行条件特性毎に複数用意され、
巡回経路の演算に際して、各巡回地点における出発時の走行条件用に用意されたリンクデータが使用されるように構成した場合には、探索精度をより高めることが可能となり、この場合、道路の混雑度は時間帯による影響を受けやすい為に、走行条件特性に走行時間帯を含めるのが望ましい。
【００１７】
また、以上の方法は、データ取得部１において取得した交通情報を地図データ上に設定されたノード間を連結するリンクデータとして記憶するデータベース部２と、
ユーザの要求に応じて前記データベース部２におけるリンクデータから複数ノード間を巡回する最適巡回経路を演算する演算部３とを有する巡回経路案内システムであって、
前記データ取得部１は、商用交通情報を取得する商用データ取得部１ａと、
前記商用交通情報がカバーしない下層のノード間を含む任意のノード間を走行する車両の運行データを取得する運行データ取得部１ｂと、
前記データ取得部１による取得データを所定のデータフォーマットに変換するフォーマット変換部１ｃとからなる巡回経路案内システムにより達成可能である。
【００１８】
【発明の実施の形態】
図１に倉庫等の所定の出発点から所定の配達先を巡回し、もとの出発点に帰る場合の最適の巡回経路を求めるために構成された本発明の実施の形態を示す。このシステムは、データ取得部１と、予想移動コスト情報を含むデータベース部２と、演算部３とを有する。
【００１９】
データ取得部１は、図２に示すように、インターネット等の通信網４を介して、財団法人　道路交通情報通信システムセンターが運用するＶＩＣＳ５からの交通情報（以下、「ＶＩＣＳデータ」）を取得する商用データ取得部１ａと、走行車両６に搭載した通信ユニット付きカーナビゲーション装置が発信する位置情報（以下、「運行データ」）を取得する運行データ取得部１ｂとを有する。
【００２０】
上記ＶＩＣＳデータは、データ提供業者により予め路線に割り当てられたリンク（ＶＩＣＳリンク）に、リンク内旅行時間、渋滞・規制・事故情報を対応させて所定時間、例えば、５分ごとに専用線で配信されるのに対し、運行データは、データ取得時における車両の位置、正確には経度、緯度情報であり、データ内容が相違するために、これら商用データ取得部１ａと運行データ取得部１ｂでの取得データは、フォーマット変換部１ｃにおいて所定フォーマットに変換された後、データベース部２に蓄積される。
【００２１】
図３に示すように、データベース部２は、走行データベース７と、道路ネットワークデータベース８とを含み、道路ネットワークデータベース８には、地図データ上に設定されたノードの位置、ノード番号、およびリンク番号をはじめとするノード間に設定されるリンクに関する情報、例えば、道路種別、車線数、幅員、規制速度等の道路の静的属性が格納される。また、これら道路ネットワークデータベース８のノードは、地図データベース９の位置情報に関連付けられており、該地図データベース９の地域情報、例えば、商業地、住宅地等の区分、観光地等の区分、国勢調査による諸区分、あるいは商業統計を参照できる。
【００２２】
走行データベース７は、現時点データベース７ａと、蓄積データベース７ｂとからなり、各々上記道路ネットワークデータベース８のリンク番号に関連付けられる。現時点データベース７ａのデータフォーマットは、リンク番号に該リンク内での旅行時間を対応させたもので、上記ＶＩＣＳデータ１０は、図４（ａ）に示すように、ＶＩＣＳリンクをキーにして本システムにおける道路ネットワークデータ１２のリンク番号（Ｌ１、Ｌ２・・・）を検索して現時点データベース７ａの該当リンクに格納される。また、ＶＩＣＳデータ１０には、渋滞、規制、事故情報等が含まれており、これらもデータ取得日時とともに現時点データベース７ａに格納される。
【００２３】
一方、運行データは、図４（ｂ）において三角形で示すように、送信される位置情報１１ａ、１１ｂ・・・を道路ネットワークデータ１２上のリンク（Ｌ１０、Ｌ１１・・・）に対応させ、ノード間の通過時間等をリンクデータとして格納する。なお、図４においてノードは白丸で示される。
【００２４】
以上のように、ＶＩＣＳデータ１０と運行データは、各々データ取得のタイミングで現時点データベース７ａに登録され、その後、所定タイミングで蓄積データベース７ｂに蓄積される。この蓄積データベース７ｂは、リンク番号単位に、時間帯、曜日別の走行速度、渋滞状況、天候、事故件数等を蓄積する。
【００２５】
図３に示すように、これら蓄積データベース７ｂにおけるデータは、統計処理部１３において道路の静的属性、すなわち、道路種別、リンク種別、車線数、幅員、規制速度等、および用途地域、観光地、標高等の地理的情報に基づく多変量解析が行われ、走行速度予測関数が求められる。走行速度予測関数は、朝、昼、夕方の３種の時間帯毎に求められ、これらから求められた予測走行速度によりリンクの距離を割った予想リンク内旅行時間が予想移動コスト１４として蓄積データベース７ｂに格納される。
【００２６】
なお、この実施の形態において、走行速度予測関数は、朝、昼、夕方の３種の時間帯毎に形成される場合を示したが、時間帯はこれ以外に、例えば、３時間おきなど、適宜に設定される。
【００２７】
また、この実施の形態において、予想リンク内旅行時間１４は、全リンクにおいて、走行速度予測関数をもとに求められる場合を示したが、ＶＩＣＳデータ１０を取得可能なリンク、あるいは高い頻度で取得可能な運行データ取得リンクの予想リンク内旅行時間１４には、例えば、蓄積データベース７ｂの平均値等を使用し、運行データの取得数が少なかったり、あるいは全くない場合にのみ走行速度予測関数を適用することも可能である。
【００２８】
次に、図１において１５は入力部であり、住所等の巡回先に関するデータ、および巡回日時等の検索条件が入力され、この入力部１５からの検索条件に基づいて最適巡回経路を演算する演算部３は、ＯＤマトリクス生成部３ａと、経路探索演算部３ｂとからなる。
【００２９】
ＯＤマトリクス生成部３ａにより生成されるＯＤマトリクス３ａ’は、図５に示すように、縦方向に出発地（Ｏ）、横方向に目的地（Ｄ）を配置し、縦横の交差マス目に最短移動コスト（時間）を配分した表データであり、上記蓄積データベース７ｂにおいて、ノード密度の粗密によりＮ層（この実施の形態においては、ノード密度の密な下層ネットワークと、ノード密度の最も粗な上層ネットワークと、ノード密度の中間の中層ネットワークの３層）に階層化された予想リンク内旅行時間１４に例えばダイクストラ探索法等の最短路問題に対する周知のアルゴリズムを適用して求めることができる。
【００３０】
一般に巡回先がＮ箇所の３層階層探索において、１経路の最短コストの計算のためには、下層ネットワークと中層ネットワークにおいて２×Ｎ×（Ｎ−１）回（係数２は、通行規制等による一方通行を別ルートで解決するため）、上層ネットワークにおいてＮ×（Ｎ−１）回の探索が必要であり、全経路の組み合わせを求めるためには、これのＮ×（Ｎ−１）倍の探索が必要となるが、この実施の形態においては、下層ネットワーク、中層ネットワーク、および上層ネットワークで全点分の計算を一括で計算することによって、ＯＤマトリクス３ａ’が求められる。
【００３１】
この方法により求められるＯＤマトリクス３ａ’は、最短路問題に対する最適解ではなく、近似解ではあるが、探索回数を大幅に減少させることができるという利点があり、まず、下層ネットワークでの計算においては、探索開始点全点に対して、予め設定された移動コスト（探索範囲制限）までダイクストラ法等を実施するとともに、探索終了点全点に対しても、同様に、探索終了点から探索範囲制限までダイクストラ法等を実施する。
【００３２】
また、中層ネットワークに対する計算においては、探索開始点全点、および探索終了点全点に対し、下層ネットワークでの計算で到達した探索開始点中層ノード群、あるいは探索終了点中層ノード群から探索範囲制限まで、各々ダイクストラ法等を実施する。
【００３３】
さらに、上層ネットワークに対する計算においては、探索開始点全点に対し、中層ネットワークでの計算で到達した探索開始点中層ノード群から中層ネットワークでの計算で到達した探索終了点中層ノード群全点へのダイクストラ法等の実施を行う。
【００３４】
このようにして全階層の全経路を求めた後、各経路で、全階層中最も移動コストの小さな階層の経路を最短移動コストとして抽出する。
【００３５】
以上のようなアルゴリズによってＯＤマトリクス３ａ’を求めると、下層、中層での探索回数が各々Ｎ×２（回）、上層での探索回数がＮ（回）必要なだけで、上述した階層探索に対する最適解を求める場合に比して、探索回数を大幅に減少させることが可能になる。
【００３６】
一方、経路探索演算部３ｂは、ＯＤマトリクス生成部３ａにより生成されたＯＤマトリクス３ａ’に巡回セールスマン問題を適用し、最適巡回経路を求める。巡回セールスマン問題に対する解法には、周知の最近隣接法、あるいは２最適法が採用される。
【００３７】
なお、以上においては、予想移動コスト１４に移動時間を対応させることにより、時間優先の巡回経路探索を行う場合を例にあげたが、移動コストに距離を対応させることによって、距離優先の探索を行うことも可能であり、これら優先モードの選択は、入力部１５での探索条件入力時に行われる。
【００３８】
演算結果を出力する出力部１６からの巡回経路案内には、例えば、配送リストの巡回順への並び替え、あるいは配達先到着時間、距離、さらには、経路に関する地図情報を含めることができ、これらはインターネット網等の通信回線網等を使用してユーザに通知される。
【００３９】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、全領域に渡って高い抽出精度で最適経路の抽出を行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の全体構成を示すブロック図である。
【図２】データ取得部のブロック図である。
【図３】データベース部のブロック図である。
【図４】データ変換を示す説明図で、（ａ）はＶＩＣＳデータの変換方法を、（ｂ）は運行データの変換方法を示す図である。
【図５】ＯＤマトリクスを示す図である。
【符号の説明】
１　　　　データ取得部
１ａ　　　商用データ取得部
１ｂ　　　運行データ取得部
１ｃ　　　フォーマット変換部
２　　　　データベース部
３　　　　演算部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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