(57)【要約】【課題】より確度の高い渋滞予測を可能にし得る道路の渋滞予測方法およびプログラムを提供する。【解決手段】ナビゲーション装置２０の渋滞予測機能によると、リンクを１０ｍの長さに分割した複数の区間の過去の渋滞度を交通情報取得プログラム２２ｄ、交通情報解析プログラム２２ｅにより取得し、各区間から車両の進行方向前方にある交差点までの距離に基づいた重み係数を各区間ごとに統計処理プログラム２２ｆにより設定し、各区間ごとに、過去の渋滞度に重み係数による重み付けを統計処理プログラム２２ｆによりして、描画プログラム２２ｇにより、重み付けされた渋滞度を現在または将来の渋滞度としてディスプレィ２６に表示させる。【選択図】　図１
2004062594.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路を、所定長さに分割した複数の道路片としてモデル化し、該道路片における過去の渋滞度データに基づいて統計処理し、該道路片における現在または将来の渋滞度を予測し、該現在または将来の渋滞度を表示装置に表示させる道路の渋滞予測方法であって、
各道路片の過去の渋滞度を取得する第１ステップと、
前記各道路片から車両の進行方向前方にある交差点までの距離に基づいた重み係数を、前記各道路片ごとに設定する第２ステップと、
前記各道路片ごとに、前記第１ステップにより取得された過去の渋滞度に前記第２ステップにより設定された重み係数による重み付けをする第３ステップと、前記第３ステップにより重み付けされた渋滞度を、現在または将来の渋滞度として前記表示装置に表示させる第４ステップと、
を含むことを特徴とする道路の渋滞予測方法。
【請求項２】
前記過去の渋滞度は、前記各道路片を通過した車両の平均速度に基づいて設定される値であることを特徴とする請求項１記載の道路の渋滞予測方法。
【請求項３】
前記重み係数は、渋滞度の予測対象となる道路の属性に基づいて設定されることを特徴とする請求項１または２記載の道路の渋滞予測方法。
【請求項４】
前記重み係数は、車両の進行方向前方にある交差点までの距離が近い道路片ほど大きい値に設定され、車両の進行方向前方にある交差点までの距離が遠い道路片ほど小さい値に設定されることを特徴とする請求項１または２記載の道路の渋滞予測方法。
【請求項５】
道路を、所定長さに分割した複数の道路片としてモデル化し、該道路片における過去の渋滞度データに基づいて統計処理し、該道路片における現在または将来の渋滞度を予測し、該現在または将来の渋滞度を表示装置に表示させる情報処理装置のプログラムであって、
各道路片の過去の渋滞度を取得する過去渋滞度取得手段と、
前記各道路片から車両の進行方向前方にある交差点までの距離に基づいた重み係数を、前記各道路片ごとに設定する重み係数設定手段と、
前記各道路片ごとに、前記過去渋滞度取得手段により取得された過去の渋滞度に前記重み係数設定手段により設定された重み係数による重み付けをする重み付け手段と、
前記重み付け手段により重み付けされた渋滞度を、現在または将来の渋滞度として前記表示装置に表示させる渋滞度表示手段と、
を前記情報処理装置により機能させるためのプログラムを含むことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路を、所定長さに分割した複数の道路片としてモデル化し、該道路片における過去の渋滞度データに基づいて統計処理し、該道路片における現在または将来の渋滞度を予測する道路の渋滞予測方法およびプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在、実用化されているナビゲーションシステムの高度化の例として、例えばＶＩＣＳ（道路交通情報通信システム）等により、各道路の交通量を計測し道路の渋滞の程度を数段階に分類した交通情報をユーザに提供するサービスがある。
また、計測した交通量または渋滞の程度を記録しておき、過去のデータから平均化などの一般的な統計処理に基づいて現在または将来の渋滞の程度を予測する情報提供サービスも実用化されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、一般的に交通渋滞は、交通の流れが断続的に遮断される交差点を始点として発生する傾向がある。
しかしながら、従来の情報提供サービスでは、そのような交通渋滞特有の現象を考慮しない「過去のデータから平均化などの一般的な統計処理に基づいて現在または将来の渋滞の程度を予測する手法」を用いていたので、その予測結果は正確さに欠けるという問題がある。
【０００４】
例えば、交差点の信号待ちによる渋滞の発生と交通事故による渋滞の発生とでは、その場所で渋滞が再発する可能性は前者のほうが遥かに高い。それにもかかわらず、従来の一般的な統計処理によるものでは、どちらも同様の渋滞現象として処理されていたため、再現性の低い事象によって予測結果が左右されるという不都合があった。
【０００５】
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、より確度の高い渋滞予測を可能にし得る道路の渋滞予測方法およびプログラムを提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段および発明の作用・効果】
上記目的を達成するため、請求項１の道路の渋滞予測方法では、道路を、所定長さに分割した複数の道路片としてモデル化し、該道路片における過去の渋滞度データに基づいて統計処理し、該道路片における現在または将来の渋滞度を予測し、該現在または将来の渋滞度を表示装置に表示させる道路の渋滞予測方法であって、各道路片の過去の渋滞度を取得する第１ステップと、前記各道路片から車両の進行方向前方にある交差点までの距離に基づいた重み係数を、前記各道路片ごとに設定する第２ステップと、前記各道路片ごとに、前記第１ステップにより取得された過去の渋滞度に前記第２ステップにより設定された重み係数による重み付けをする第３ステップと、前記第３ステップにより重み付けされた渋滞度を、現在または将来の渋滞度として前記表示装置に表示させる第４ステップと、を含むことを技術的特徴とする。
【０００７】
請求項１の発明では、道路を所定長さに分割した複数の道路片（各道路片）の過去の渋滞度を第１ステップにより取得し、各道路片から車両の進行方向前方にある交差点までの距離に基づいた重み係数を各道路片ごとに第２ステップにより設定し、各道路片ごとに、過去の渋滞度に重み係数による重み付けを第３ステップによりする。そして、第４ステップにより、重み付けされた渋滞度を現在または将来の渋滞度として表示装置に表示させる。これにより、各道路片から車両の進行方向前方にある交差点までの距離に基づいて、各道路片ごとに、過去の渋滞度に重み係数による重み付けされた渋滞度によって、統計処理を行い現在または将来の渋滞度として表示装置に表示させるので、単に「過去のデータから平均化などの一般的な統計処理に基づいて現在または将来の渋滞の程度を予測する手法」を用いていたものに比べると、より確度の高い渋滞予測を可能にすることができる。ここで、「交差点」とは、信号機のある交差点に限らず、複数の道路が交差する道路を意味し、例えば高速道路における分岐、合流地点も含むものである。さらにより広義には、踏切や料金所等、通行が一時的に遮断される地点をも含むものである。
【０００８】
また、「渋滞度」とは、交通渋滞の程度を表現するための変数であり、請求項２の道路の渋滞予測方法では、請求項１において、前記過去の渋滞度は、前記各道路片を通過した車両の平均速度に基づいて設定される値であることを技術的特徴とする。
【０００９】
請求項２の発明では、過去の渋滞度は、各道路片を通過した車両の平均速度に基づいて設定される値であることから、一般に、渋滞し易いところでは車両の平均速度が低くなり、渋滞し難いところでは車両の平均速度が高くなるという具体的な事象に基づいて過去の渋滞度を設定することができる。これにより、過去の渋滞度をより現実に近い数値として捉えることができるので、より一層、確度の高い渋滞予測を可能にすることができる。
【００１０】
さらに、請求項３の道路の渋滞予測方法では、請求項１または２において、前記重み係数は、渋滞度の予測対象となる道路の属性に基づいて設定されることを技術的特徴とする。
【００１１】
請求項３の発明では、重み係数は、渋滞度の予測対象となる道路の属性に基づいて設定されることから、例えば、当該道路が一般道であるか高速道路であるか、あるいは当該道路に繋がる交差点に信号機があるか否か等の当該道路に付随する情報に基づいて、重み係数が設定される。これにより、当該道路を走行する車両の周囲状況の実情に即して重み係数を設定することができるので、よりさらに確度の高い渋滞予測を可能にすることができる。ここで、「道路の属性」とは、道路に付随する情報のことをいい、その道路が高速道路か一般道路か、その道路に繋がる交差点の信号機の有無またその信号機による信号変化の周期、踏切の有無、その道路の幅員、車線数や制限速度、国道または県道の種別、三叉路、四叉路、Ｔ字路等の交差点の道路形状等ことを示す。
【００１２】
さらにまた、請求項４の道路の渋滞予測方法では、請求項１または２において、前記重み係数は、車両の進行方向前方にある交差点までの距離が近い道路片ほど大きい値に設定され、車両の進行方向前方にある交差点までの距離が遠い道路片ほど小さい値に設定されることを技術的特徴とする。
【００１３】
請求項４の発明では、重み係数は、車両の進行方向前方にある交差点までの距離が近い道路片ほど大きい値に設定され、車両の進行方向前方にある交差点までの距離が遠い道路片ほど小さい値に設定される。これにより、第３ステップにより渋滞度は、当該交差点に近い道路片ほど大きな値に、当該交差点に遠い道路片ほど渋滞度が小さな値に、それぞれ重み付けするので、車両の進行方向前方にある交差点に近づくほど渋滞度を大きく、当該交差点から離れているほど渋滞度を小さく表すことができる。したがって、車両の進行方向前方にある交差点に近づくほど渋滞し易いという交通事情に即した渋滞予測を可能にすることができる。
【００１４】
上記目的を達成するため、請求項５のプログラムでは、道路を、所定長さに分割した複数の道路片としてモデル化し、該道路片における過去の渋滞度データに基づいて統計処理し、該道路片における現在または将来の渋滞度を予測し、該現在または将来の渋滞度を表示装置に表示させる情報処理装置のプログラムであって、各道路片の過去の渋滞度を取得する過去渋滞度取得手段と、前記各道路片から車両の進行方向前方にある交差点までの距離に基づいた重み係数を、前記各道路片ごとに設定する重み係数設定手段と、前記各道路片ごとに、前記過去渋滞度取得手段により取得された過去の渋滞度に前記重み係数設定手段により設定された重み係数による重み付けをする重み付け手段と、前記重み付け手段により重み付けされた渋滞度を、現在または将来の渋滞度として前記表示装置に表示させる渋滞度表示手段と、を前記情報処理装置により機能させるためのプログラムを含むことを技術的特徴とする。
【００１５】
請求項５の発明では、道路を所定長さに分割した複数の道路片（各道路片）の過去の渋滞度を過去渋滞度取得手段により取得し、各道路片から車両の進行方向前方にある交差点までの距離に基づいた重み係数を各道路片ごとに重み係数設定手段により設定し、各道路片ごとに、過去の渋滞度に重み係数による重み付けを重み付け手段によりする。そして、渋滞度表示手段により、重み付けされた渋滞度を現在または将来の渋滞度として表示装置に表示させる。これにより、各道路片から車両の進行方向前方にある交差点までの距離に基づいて、各道路片ごとに、過去の渋滞度に重み係数による重み付けされた渋滞度によって、統計処理を行い現在または将来の渋滞度として表示装置に表示させるので、単に「過去のデータから平均化などの一般的な統計処理に基づいて現在または将来の渋滞の程度を予測する手法」を用いていたものに比べると、より確度の高い渋滞予測を可能にすることができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の道路の渋滞予測方法およびプログラムを、車両搭載型のナビゲーション装置２０による渋滞予測機能に適用した一実施形態を図１〜図９に基づいて説明する。
【００１７】
まず、本実施形態のナビゲーション装置２０の構成を説明する。図１に示すように、ナビゲーション装置２０は、主に、ＣＰＵ２１、メモリ２２、地図情報データベース２３、入出力インタフェイス２４、入力装置２５、ディスプレィ２６、ＧＰＳセンサ３１、車速センサ３２、ジャイロセンサ３３、通信装置３５等から構成されている。
【００１８】
ＣＰＵ２１は、ナビゲーション装置２０を制御する中央演算処理装置で、システムバスを介してメモリ２２、地図情報データベース２３、入出力インタフェイス２４等と接続されている。このメモリ２２には、ＣＰＵ２１を制御するシステムプログラム２２ａのほか、本発明の道路の渋滞予測方法およびプログラムを適用した「渋滞予測機能」を実現する表示条件入力プログラム２２ｃ、交通情報取得プログラム２２ｄ、交通情報解析プログラム２２ｅ、統計処理プログラム２２ｆ、描画プログラム２２ｇ等が格納されており、ＣＰＵ２１はこれらのプログラムをメモリ２２から読み出して逐次実行している。
【００１９】
メモリ２２は、システムバスに接続されている記憶装置であり、ＣＰＵ２１が使用する主記憶空間を構成するものである。このメモリ２２には、システムプログラム２２ａをはじめとして、ナビゲーション装置２０の基本機能であるナビゲーション機能を担う経路探索プログラム２２ｂや、本発明の実施形態に係る「渋滞予測機能」を担う、表示条件入力プログラム２２ｃ、交通情報取得プログラム２２ｄ、交通情報解析プログラム２２ｅ、統計処理プログラム２２ｆおよび描画プログラム２２ｇ等が予め書き込まれている。
【００２０】
地図情報データベース２３は、ＣＰＵ２１が使用する補助記憶空間を構成するハードディスク、コンパクトディスクやディジタルバーサティルディスク等で、システムバスを介してＣＰＵ２１に接続されている。この地図情報データベース２３には、道路情報として検索される地図情報が格納されている。なお「道路情報」とは、道路や河川等の地形、道幅、通行方向や速度規制等の各種情報のことをいう。
【００２１】
入出力インタフェイス２４は、入力装置２５、ディスプレィ２６、ＧＰＳセンサ３１、車速センサ３２、ジャイロセンサ３３、通信装置３５等の入出力装置とＣＰＵ２１等とのデータのやり取りを仲介する装置で、システムバスに接続されている。
【００２２】
入力装置２５は、ナビゲーション装置２０の操作パネルに設けられている入力装置で、入出力インタフェイス２４を介してシステムバスに接続されている。この入力装置２５は、利用者が表示を希望する渋滞情報に関する情報を入力するほか、ナビゲーション装置２０としてのナビゲーション機能等に関する情報を入力するものである。具体的には、後述するように、渋滞情報の種類、対象年月日、対象時刻、対象場所等を入力画面（図４（Ａ）　）により入力するために用いられる。一般に、押圧式のスイッチを所定数並べた構成を採るが、入力操作の簡便化を考慮してディスプレィ２６の表面に設けられたタッチパネル式のものや、あるいは利用者の声を認識してナビゲーション装置２０への入力情報に変換する、マイクロフォンと音声認識装置とで構成されているものもある。
【００２３】
ディスプレィ２６は、入力装置２５により入力される渋滞情報の種類、対象年月日、対象時刻、対象場所等の各種入力情報の画面（図４（Ａ）　）や、現在地から目的地までの経路案内情報を出力し得る表示装置で、ナビゲーション装置２０の操作パネルに設けられている。このディスプレィ２６も、入出力インタフェイス２４を介してシステムバスに接続されており、例えば、液晶表示器やＣＲＴ表示器により構成されている。また表示面に、入力装置２５を構成するタッチパネルを備えているものもある。
【００２４】
なお、本実施形態では、入力装置２５とディスプレィ２６は、ナビゲーション装置２０の操作パネルに設けたが、これに限られることはなく、ナビゲーション装置２０とは、別個の筐体に、入力装置２５とディスプレィ２６とを構成しても良い。また入力装置２５とディスプレィ２６とが互いに物理的に分離された構成を採っても良い。
【００２５】
ＧＰＳセンサ３１は、経度・緯度により車両の現在位置データを出力するためのもので、入出力インタフェイス２４を介してシステムバスに接続されている。
このＧＰＳセンサ３１は、複数のＧＰＳ衛星からの信号を受信して利用者の絶対位置を計測するＧＰＳ受信機等から構成されている。
【００２６】
車速センサ３２およびジャイロセンサ３３は、車両の相対位置を計測するためのもので、入出力インタフェイス２４を介してシステムバスに接続されている。
これらセンサは自律航法に使用されるもので、これらにより計測される相対位置は、ＧＰＳ受信機が衛星からの電波を受信できないトンネル内等において位置を得たり、ＧＰＳ受信機によって計測された絶対位置の測位誤差を補正する等に利用される。
【００２７】
通信装置３５は、情報センタ７０との間で無線通信回線によるデータの送受信を行うための無線通信機器で、入出力インタフェイス２４を介してシステムバスに接続されている。例えば、携帯電話機、ＰＨＳ等の無線通信システムを利用している。
【００２８】
情報センタ７０は、主に、制御装置７２、通信装置７４等から構成されている。制御装置７２は、ナビゲーション装置２０のＣＰＵ２１、メモリ２２等と同様に、ＣＰＵ、メモリ等を備えており、道路交通情報７２ｂをナビゲーション装置２０に送信し得る交通情報提供プログラム７２ａを格納している。これにより、ナビゲーション装置２０の要求に応じて、ナビゲーション装置２０に道路交通情報７２ｂを提供できるようにしている。
【００２９】
情報センタ７０の通信装置７４は、ナビゲーション装置２０との間で無線回線によるデータの送受信を行うための無線通信機器で、ナビゲーション装置２０の通信装置３５と同様に、例えば自動車電話機、携帯電話機、ＰＨＳ等の無線通信システムを利用し、もしくはナビゲーション装置２０の通信装置３５と通信を行う電話回線交換局と接続するための機器を利用して構成されている。
【００３０】
ここで、メモリ２２に格納されている、経路探索プログラム２２ｂ、表示条件入力プログラム２２ｃ、交通情報取得プログラム２２ｄ、交通情報解析プログラム２２ｅ、統計処理プログラム２２ｆおよび描画プログラム２２ｇの概要を説明する。
【００３１】
経路探索プログラム２２ｂは、入力装置２５により入力された希望目的地を地図情報データベース２３に記憶された地図情報に基づいて検索する機能と、ＧＰＳセンサ３１等により検出される車両の現在地から当該希望目的地に至るまでの推奨経路を地図情報データベース２３に記録されている道路情報に基づいて探索する機能と、の２つの機能を備えるプログラムである。
【００３２】
表示条件入力プログラム２２ｃは、ナビゲーション装置２０の利用者が要求する渋滞予測に関する表示条件を受け付ける機能を備えるプログラムで、ナビゲーション装置２０による渋滞予測機能を実現するために必要なものである。例えば、利用者が、ナビゲーション装置２０によりメニュー画面から渋滞予測機能を選択することにより起動され、図４（Ａ）　に示すような入力画面を介して所定の表示条件情報を受け付ける。なお、このような入力画面は、後述する描画プログラム２２ｇの機能によってディスプレィ２６に表示されるもので、利用者はタッチパネル等の入力装置２５を介して必要事項を選択または入力する。
【００３３】
図４（Ａ）　に示す入力画面の例では、渋滞情報の種類として「統計」、「特定日」の中から「統計」を選択し、また「統計」を選択したことにより必要となる統計処理の対象年月日を、月曜日、火曜日、水曜日、木曜日、金曜日、土曜日、日曜日および祝日の中から「火曜日」、１月〜１２月の中から「１０月」をそれぞれ選択している。さらにここでは、対象時刻を「８時００分」、また対象場所を「リンク」に指定した例を示している。
【００３４】
なお、図４（Ａ）　の入力画面例において、「リンク」を選択しさらに「場所指定」を選択すると、図４（Ｂ）　に示す地図が表示され、渋滞情報を知りたい道路を選択することができるようにも、本実施形態の表示条件入力プログラム２２ｃは構成されている。ここで「リンク」とは、道路の交差点とそれに隣接する交差点（次の交差点）までの間の道路をいう。図４（Ｂ）　において、符号αは車両の現在位置を示し、また符号βは経路探索プログラム２２ｂにより探索された推奨経路を示す。同画面の上方には、入力済みの渋滞予測の対象月である「１０月」、対象曜日である「火曜日」、対象時刻である「８時００分」がそれぞれ表示されている。
【００３５】
交通情報取得プログラム２２ｄは、情報センタ７０から通信装置３５を介して、例えば、ＶＩＣＳ（道路交通情報通信システム）による道路交通情報を取得する機能を備えるプログラムで（特許請求の範囲に記載の「過去渋滞度取得手段」に相当するものである。）、ナビゲーション装置２０による渋滞予測機能を実現するために必要なものである。具体的には、例えば、次の表１に示すヘッダ部と表２に示す本体データ部等とから構成される「リンク渋滞データ」を情報センタ７０から通信装置３５を介して取得する。これにより、情報センタ７０のデータベースに蓄積された過去の渋滞情報を取得可能にしている。
【００３６】
【表１】
2004062594.tif 000003
【００３７】
【表２】
2004062594.tif 000004
なお、表２において、渋滞開始位置、混雑開始位置の値は、リンク終点からの距離（ｍ）を表し、渋滞長、混雑長は、開始位置からリンク始点に向けての長さ（ｍ）を表す。
【００３８】
例えば、表１に示すリンク渋滞データのヘッダ部は、リンク番号、始点位置、終点位置、リンク長さ、渋滞データ対象曜日および渋滞データ対象時刻から構成されている。「リンク番号」は、情報センタ７０から送信されてくるリンク渋滞データに付与された連番を示し、また「始点位置」および「終点位置」は、当該リンクの始点および終点を東経北緯の座標値により表したものである。「リンクの始点」とはここでは便宜上、その道路へ車両が進入する側の端点を示し、「リンクの終点」とはその道路から車両が退出する側の端点を示す。また「リンク長さ」は、当該リンク、即ち道路上の交差点と次の交差点までの間の道路長を表し、「渋滞データ対象曜日」および「渋滞データ対象時刻」は、渋滞データの対象とする曜日および時刻を表したものである。
【００３９】
本実施形態では、表１に示すように、図４（Ａ）　による入力画面を介して入力された種々の表示条件から、「渋滞データ対象曜日」として火曜日、「渋滞データ対象時刻」として８時００分のリンク渋滞データを情報センタ７０から取得している。なお、リンク始点位置と終点位置の座標値は、受信側であるナビゲーション装置２０がリンクデータを有し、リンク番号から特定できる場合は省略することができる。
【００４０】
また、表２に示すリンク渋滞データの本体データ部は、渋滞開始位置、渋滞長、混雑開始位置および混雑長から項目により、ナビゲーション装置２０により要求された対象日に該当するものを集めて構成している。「渋滞開始位置」および「渋滞長」は、当該リンクにおいて車両の渋滞が始まる始点とその渋滞列の長さを示すものである。また「混雑開始位置」および「混雑長」は、当該リンクにおいて車両の混雑が始まる始点とその混雑列の長さを示すものである。「対象日」は、本実施形態の場合、表２に示すように、図４（Ａ）　による入力画面を介して入力された種々の表示条件から、１０月の火曜日に該当する日付けのリンク渋滞データ、例えば「１０／０１」、「１０／０８」、「１０／１５」、「１０／２２」、「１０／２９」を情報センタ７０から取得している。
【００４１】
ここで、リンク渋滞データにおける「混雑」および「渋滞」について説明する。本実施形態における「リンク渋滞データ」は、各所の道路に設置された交通流計測装置で計測した交通流を収集して利用者に提供する情報センタ７０（交通情報サービスセンタ）から取得できるデータを想定している。この情報センタ７０（交通情報サービスセンタ）では、計測された交通流、即ち、計測装置設置場所を通過する車両の平均車速を所定の閾値で「渋滞無し」、「混雑」、「渋滞」と分類して利用者に提供し、例えば、平均車速が４０ｋｍ／ｈ以上を「渋滞なし」、２０ｋｍ／ｈ以上４０ｋｍ／ｈ未満を「混雑」、２０ｋｍ／ｈ以下を「渋滞」と分類している。
またこれらの分類の閾値は、道路の属性によって変更される場合もある。即ち、高速道路や車両専用道路、国道、県道等といった道路属性に基づいてその閾値が設定される。
【００４２】
交通情報解析プログラム２２ｅは、交通情報取得プログラム２２ｄにより取得したリンク渋滞データをナビゲーション装置２０の内部で情報処理できる形式に変換する機能を備えるもので（特許請求の範囲に記載の「過去渋滞度取得手段」に相当するものである。）、ナビゲーション装置２０による渋滞予測機能を実現するために必要なものである。例えば、情報センタ７０から送信されてくるリンク渋滞データがデータ圧縮されている場合には、取得した圧縮データを元のデータを復元する機能や、表１に示したヘッダ部や表２に示した本体データ部から必要な情報をメモリ２２のワーク領域に読み込んだりする機能を有する。
【００４３】
統計処理プログラム２２ｆは、交通情報解析プログラム２２ｅにより解析したリンク渋滞データに基づいて、区間の平均渋滞度や重み係数を求める処理、あるいはリンクを細分化した区間ごとに重み係数による重み付け処理を行う機能を備えるもので（特許請求の範囲に記載の「重み係数設定手段」、「重み付け手段」に相当するものである。また「区間」は、特許請求の範囲に記載の「道路片」に相当するものである。）、ナビゲーション装置２０による渋滞予測機能を実現するために必要なものである。
【００４４】
描画プログラム２２ｇは、前述した表示条件入力プログラム２２ｃによる入力画面や、統計処理プログラム２２ｆにより統計処理された渋滞予測結果画面等をディスプレィ２６を介して利用者に提示するプログラムで（特許請求の範囲に記載の「渋滞度表示手段」に相当する）、ナビゲーション装置２０による渋滞予測機能を実現するために必要なものである。描画プログラム２２ｇは、各種画面情報をディスプレィ２６に線図として描画する機能のほか、地図情報データベース２３の道路情報をもとに地図を描画したする機能の有する。
【００４５】
次に、本ナビゲーション装置２０により処理される各プログラムの流れを図２〜図７に基づいて説明する。なお、以下説明する各処理は、前述した表示条件入力プログラム２２ｃ、交通情報取得プログラム２２ｄ、交通情報解析プログラム２２ｅ、統計処理プログラム２２ｆおよび描画プログラム２２ｇにより実行されるもので、例えば、ナビゲーション装置２０のディスプレィ２６に表示されたメニュー画面から、「渋滞予測機能」の項目を選択することによりシステムプログラム２２ａのメインルーチンから起動されるものである。
【００４６】
図２に示すように、ナビゲーション装置２０は、まずステップＳ１０１により渋滞情報の表示条件を入力する処理を行う。具体的には、表示条件入力プログラム２２ｃにより描画プログラム２２ｇを介して、図４（Ａ）　、（Ｂ）　に示す入力画面がディスプレィ２６に表示されるので、利用者はタッチパネル等の入力装置２５を介して必要事項を選択したり、また対象時刻を入力するテキストボックスに時刻を入力する。
【００４７】
次にステップＳ１０３により、情報センタ７０から送られてくる交通情報を取得する処理を行う。具体的には、ステップＳ１０１により入力された表示条件に基づいて、交通情報取得プログラム２２ｄにより情報センタ７０に対し必要な交通情報を要求することによって、情報センタ７０から送信されてくるＶＩＣＳによるリンク渋滞データ（表１、表２を参照）を取得する。
【００４８】
ステップＳ１０５では、交通情報を解析する処理を行う。具体的には、ステップＳ１０３により取得したリンク渋滞データをナビゲーション装置２０の内部で情報処理できる形式に変換する処理、例えば、取得した圧縮データを元のデータを復元する処理や、必要な情報をメモリ２２のワーク領域に読み込んだりする処理を行う。
【００４９】
続くステップＳ１０７より統計処理を行う。この統計処理では、図３にその処理の流れが示されているように、まずステップＳ２０１により、区間の平均渋滞度を演算する処理を行う。例えば、前掲した表２に示すように、情報センタ７０から送られてくるリンク渋滞データを各日付ごとに表すと、図５に示すように、表現することができる。
【００５０】
即ち、「渋滞無し」を実線、「混雑」を一点鎖線、「渋滞」を点線によりそれぞれ図示すると、リンク渋滞データのうち１０月１日分のデータは、表２から、渋滞開始位置が０ｍで渋滞長が５５０ｍであることから、図５において終点（０ｍ）を渋滞開始位置とした「渋滞」（点線）が５５０ｍに亘って続いている旨が示されている。また１０月１日分のデータは、表２から、混雑開始位置が０ｍで混雑長が０ｍであることから、「混雑」は起きていないことがわかるため、図５においては残りの８０ｍについて「渋滞無し」（実線）に表されている。
【００５１】
同様に、リンク渋滞データのうち１０月８日分および１０月１５日分のデータは、表２から、渋滞開始位置が０ｍで渋滞長が６３０ｍであることから、図５において終点（０ｍ）を渋滞開始位置とした「渋滞」（点線）が６３０ｍ、つまり当該リンクの全域に亘って続いている旨が示されている。また１０月２２日分のデータは、表２から、渋滞開始位置が０ｍで渋滞長が３００ｍ、混雑開始位置が３００ｍで混雑長が２００ｍであることから、図５において終点（０ｍ）を渋滞開始位置とした「渋滞」（点線）が３００ｍに亘って続き、これに続いて終点から３００ｍ手前（始点方向）を混雑開始位置として「混雑」（一点鎖線）が２００ｍに亘って続いている旨が示されている。さらに１０月２９日分のデータにおいては、表２から、渋滞開始位置が３００ｍで渋滞長が３００ｍ、混雑開始位置が０ｍで混雑長が０ｍであることから、図５において終点から３００ｍ手前（始点方向）を渋滞開始位置とした「渋滞」（点線）が３００ｍに亘って続き、残りは「渋滞無し」（実線）が３０ｍに亘って続いている旨が示されている。
【００５２】
このように図示可能な表２によるリンク渋滞データを、ステップＳ２０１により。それぞれの日付ごとに１０ｍ単位に分割し、１０ｍ単位ごとに渋滞度に応じて「渋滞無し」では重み「０（零）」、「混雑」では重み「１」、「渋滞」では重み「２」としてそれぞれ重み付けを行う。
即ち、図６（Ａ）　に示すように、１０月１日分のデータを例に説明すると、リンク長６３０ｍを１０ｍ単位に６３分割し、始点から８０ｍに亘る範囲について「渋滞無し」の重み「０」を８０ｍ分に相当する８区間について重み付け、始点から８０ｍ離れたところから５５０ｍに亘る範囲について「渋滞」の重み「２」を５５０ｍ分に相当する５５区間について重み付けする。
【００５３】
ステップＳ２０１では、このように重み付けをした１０ｍ単位区間を、それぞれの区間ごとに各日付データ分だけ加算することにより、当該リンク（リンク長６３０ｍ）における各区間ごとの渋滞度合計を得ることができるので（図５（Ｂ）　）、その各区間ごとの渋滞度合計をサンプル数で割り、各区間ごとの平均渋滞度を求める（図５（Ｃ）　）。前掲の表２の場合では、サンプル数は１０月１日、１０月８日、１０月１５日、１０月２２日、１０月２９日の５サンプルであることから、例えば図５（Ｂ）　の始点から３０ｍ（３区間）の範囲においては、渋滞度合計３をサンプル数５で除算することによって、図５（Ｃ）　に示すように、同範囲（３区間）における平均渋滞度０．６を得ることができる。
【００５４】
このようにステップＳ２０１により１０ｍ単位区間の平均渋滞度を演算する処理を行うと、次にステップＳ２０３により重みを演算する処理を行う。ここで行う「重み」は、特許請求の範囲に記載の「重み係数」に相当するもので、図５（Ｄ）　に示すように、始点側の重みを「１」、終点側の重みを「２」として、１０ｍ単位区間ごとにそれぞれ重み付ける重みを演算する。つまり、車両の進行方向前方にある交差点（終点）までの距離が近い区間ほどその重みを大きい値に設定し、当該交差点（終点）までの距離が遠い区間ほどその重みを小さい値に設定する。
【００５５】
例えば、図５（Ｄ）　に示すように、始点においては、始点から１番目の区間であることから１を区間数である６３により除してそれに重み「１」を加えた値（１／６３＋１＝１．０１６）を当該区間の重みとしている。また同様に始点から３番目の区間では、３を区間数である６３により除してそれに重み「１」を加えた値（３／６３＋１＝１．０４８）を当該区間の重みとしている。そして、終点においては、始点から６３番目の区間であることから６３を区間数である６３により除してそれに重み「１」を加えた値（６３／６３＋１＝２．０００）を当該区間の重みとしている。
【００５６】
ステップＳ２０５では、ステップＳ２０３により演算された各区間の重みを、付加した区間ごとの渋滞度を演算する処理を行う。即ち、ステップＳ２０１により演算した各区間ごとの平均渋滞度に、ステップＳ２０３により各区間の重みを乗算する演算を行う。これにより、車両の進行方向前方にある交差点（終点）に近い区間ほど大きな値に、当該交差点（終点）に遠い区間ほど渋滞度が小さな値に、それぞれ重み付けされるので、ステップＳ２０５による演算により、渋滞度は、当該交差点（終点）に近づくほど渋滞度を大きく、当該交差点（終点）から離れているほど、つまり始点に近いほど渋滞度を小さく表すことができる。
【００５７】
例えば、図５（Ｅ）　に示すように、始点においては、平均渋滞度は０．６であることから、これに１．０１６（＝１／６３＋１）を乗算すると、０．６×１．０１６＝０．６１が当該区間の渋滞度として得られる。また同様に始点から３番目の区間では、平均渋滞度０．６に１．０４８（＝３／６３＋１）を乗算すると、０．６×１．０４８＝０．６３が当該区間の渋滞度として得られる。さらに終点においては、平均渋滞度は１．４であることから、これに２．０００（＝６３／６３＋１）を乗算すると、１．４×２．０００＝２．８０が当該区間の渋滞度として得られる。
【００５８】
ステップＳ２０５により各区間について渋滞度を演算すると、次にステップＳ２０７〜Ｓ２１５により、渋滞度の判断を行う処理を実行する。
即ち、始点から終点に向かって１０ｍ単位区間を１づつ進めるポインタ値により、ステップＳ２０７により１０ｍ単位区間の全てについて当該渋滞度の判断処理が終了したか否かの判断を行い、全ての区間について渋滞度の判断処理が終了していなければ（ステップＳ２０７でＮｏ）、ステップＳ２０９により当該区間の渋滞度が２以上であるか否かの判断を行う。そして、当該区間の渋滞度が２以上である場合には（ステップＳ２０９でＹｅｓ）、ステップＳ２１１により当該区間は「渋滞」である旨の状態フラグを設定する。
【００５９】
一方、当該区間の渋滞度が２以上でない場合には（ステップＳ２０９でＮｏ）、続くステップＳ２１３により当該区間の渋滞度が１以上であるか否かの判断を行う。そして、当該区間の渋滞度が１以上である場合には（ステップＳ２１３でＹｅｓ）、ステップＳ２１５により当該区間は「混雑」である旨の状態フラグを設定する。他方、当該区間の渋滞度が１以上でない場合には（ステップＳ２１３でＮｏ）、続くステップＳ２１７により当該区間は「渋滞無し」である旨の状態フラグを設定する。
【００６０】
ステップＳ２１１、Ｓ２１５、Ｓ２１７によりそれぞれ状態フラグが設定されると、続くステップＳ２１９により当該区間における状態フラグをメモリ２２の所定領域に記憶する処理を行い、ステップＳ２２１によりポインタ値をインクリメント（＋１）して次の区間に移る処理を行った後、ステップＳ２０７に処理を戻す。ステップＳ２０７により１０ｍ単位区間の全てについて当該渋滞度の判断処理が終了したと判断すると（ステップＳ２０７でＹｅｓ）、一連の統計処理を終了する。図６（Ｆ）　には、前掲の表２におけるリンク渋滞データについて渋滞度の判断を行った結果が図示されており、「渋滞無し」（長さ３０ｍ）が実線により、「混雑」（長さ１２０ｍ）が一点鎖線により、「渋滞」（長さ４８０ｍ）が点線により、それぞれ表されている。
【００６１】
統計処理による一連の処理が終了すると、図２に示すステップＳ１０７の次の処理、つまりステップＳ１０９に処理を移行する。
図２に示すように、ステップＳ１０９では、指定箇所の統計処理結果をディスプレィ２６に表示する処理を行う。この処理は、描画プログラム２２ｇにより行われるもので、例えば、図７に示すような地図が表示され、渋滞情報を知りたい道路βに対して（図４（Ｂ）　に示す符号βの道路と同じ）、「渋滞無し」の旨を実線により、「混雑」の旨を一点鎖線により、「渋滞」の旨を点線により、それぞれ表示している。なお、図７において符号αは車両の現在位置を示し、同画面の上方には、入力済みの渋滞予測の対象月である「１０月」、対象曜日である「火曜日」、対象時刻である「８時００分」がそれぞれ表示されている。
【００６２】
以上説明したように、本実施形態に係るナビゲーション装置２０の渋滞予測機能によると、リンクを１０ｍの長さに分割した複数の区間の過去の渋滞度を交通情報取得プログラム２２ｄ（Ｓ１０３）、交通情報解析プログラム２２ｅ（Ｓ１０５）により取得し、各区間から車両の進行方向前方にある交差点までの距離に基づいた重み係数を各区間ごとに統計処理プログラム２２ｆ（Ｓ１０７、Ｓ２０１、Ｓ２０３）により設定し、各区間ごとに、過去の渋滞度に重み係数による重み付けを統計処理プログラム２２ｆ（Ｓ１０７、Ｓ２０５〜Ｓ２２１）によりする。そして、描画プログラム２２ｇ（Ｓ１０９）により、重み付けされた渋滞度を現在または将来の渋滞度としてディスプレィ２６に表示させる。これにより、各区間から車両の進行方向前方にある交差点までの距離に基づいて、各区間ごとに、過去の渋滞度に重み係数による重み付けされた渋滞度によって、統計処理を行い、現在または将来の渋滞度としてディスプレィ２６に表示させるので、単に「過去のデータから平均化などの一般的な統計処理に基づいて現在または将来の渋滞の程度を予測する手法」を用いていたものに比べると、より確度の高い渋滞予測を可能にすることができる。
【００６３】
さらに本実施形態では、道路を一の交差点から隣接する交差点までの道路区間を単位として、当該道路区間の将来の渋滞度を予測するものであり、当該道路区間を所定長さ（１０ｍ）に分割した複数の道路片ごとに、過去の渋滞度を取得し、また、当該道路区間における車両進行方向前方の交差点までの距離に基づいた重み係数を前記各道路片ごとに設定して、過去の渋滞度にその重み係数を乗じて当該道路区間の将来の渋滞度としている。これにより、渋滞予測する道路を、一の交差点から隣接する交差点までの道路区間を単位とするので、例えば、出発地から目的地までの経路に沿った（あるいはその経路の一部の）渋滞度を利用者が指定した場合に、当該経路（またその一部）について渋滞度の予測演算を行うことができる。即ち、利用者が渋滞度提示を希望する道路に対応した渋滞予測演算・表示が可能となる。
【００６４】
また、本実施形態に係るナビゲーション装置２０の渋滞予測機能によると、統計処理（Ｓ１０７）のステップＳ２０５により重み付けられる重み（重み係数）は、車両の進行方向前方にある交差点までの距離が近い区間ほど大きい値（例えば２）に設定され、車両の進行方向前方にある交差点までの距離が遠い区間ほど小さい値（例えば１）に設定される。これにより、ステップＳ２０５により渋滞度は、当該交差点に近い区間ほど大きな値に、当該交差点に遠い区間ほど渋滞度が小さな値に、それぞれ重み付けされるので、車両の進行方向前方にある交差点に近づくほど渋滞度を大きく、当該交差点から離れているほど渋滞度を小さく表すことができる。したがって、車両の進行方向前方にある交差点に近づくほど渋滞し易いという交通事情に即した渋滞予測を可能にすることができる。
【００６５】
ここで、本実施形態の変形例１を図８に基づいて説明する。
この変形例１は、渋滞度を予測する道路の属性に応じて重みを変えるもので、特許請求の範囲の請求項３に係る発明の実施形態に相当するものである。渋滞度を予測する道路のリンクの情報は、図１に示す地図情報データベース２３に蓄積されており、かかる地図情報データベース２３から、当該リンクの属性（交差点での信号の有無、信号の色が変化する周期、道路幅、車線数、国道／県道の種別、交差点で他のリンクとの交差形状（十字路、Ｔ字路など））に基づいて、渋滞の発生確率を決定する。当該発生確率は、過去のデータから統計的、経験的に予め設定されており、この発生確率によってリンクの各区間に付する重み（重み係数）を変化させる。
【００６６】
例えば、図５に示した過去データを例とすると、図６（Ａ）　〜図６（Ｅ）　に示す各処理を行った場合、図６（Ｆ）　に示す渋滞度予測結果を得ることができたが、当該リンクについてその属性から渋滞発生率が通常より１．５倍であったと仮定すると、図６（Ｅ）　に示した重み（重み係数）を１．５倍して渋滞、混雑の判別を行うこととする。ここでは、計算の簡単化のため、重みを１．５倍するのと等価である、「渋滞＝２」、「混雑＝１」とした判断基準を１．５で割って新たな判断基準とする演算を行って説明する。
【００６７】
即ち、渋滞発生確率１．５倍のときは、「渋滞」の基準は２／１．５＝１．３３、「混雑」の基準は１／１．５＝０．６７として、図６（Ｅ）　渋滞度結果を３段階に分類する。このように分類した場合、図８に示すよう渋滞度予測結果を得ることができる。このように、第１変形例によると、先の実施形態では図６（Ｆ）　に示すように「渋滞」がリンク終点から４８０ｍであったものが、渋滞発生率で重み係数を１．５倍に変更した結果、「渋滞」が終点から５５０ｍという結果を得ることができる。
【００６８】
つまり、本実施形態の第１変形例に係るナビゲーション装置２０の渋滞予測機能によると、統計処理（Ｓ１０７）のステップＳ２０５により重み付けられる重み（重み係数）は、渋滞度の予測対象となる道路の属性に基づいて設定されることから、例えば、当該道路が一般道であるか高速道路であるか、あるいは当該道路に繋がる交差点に信号機があるか否か等の当該道路に付随する情報に基づいて、重み係数が設定される。これにより、当該道路を走行する車両の周囲状況の実情に即して重み係数を設定することができるので、よりさらに確度の高い渋滞予測を可能にすることができる。
【００６９】
ここで、本実施形態の変形例２を図９に基づいて説明する。
この変形例２は、ナビゲーション装置２０の渋滞予測機能への入力データとして、道路を走り回って自ら渋滞情報を収集する車両（以下「プローブカー」という。）から送信されてくるデータを用いるもので、特許請求の範囲の請求項２に係る発明の実施形態に相当するものである。
【００７０】
例えば、プローブカーが１０ｍ走行するごとに、１０ｍ区間の平均車速を記録して、当該プローブカーから情報センタ７０へ転送する場合である。情報センタ７０により受信されたデータとしては、例えば図９（Ａ）　に示すようなものである。このようなデータについて、次の表３に示すように、所定車速範囲を「渋滞」、「混雑」、「渋滞無し」と段階分けし、得られたデータをこの段階分けに従ってリンクを１０ｍ単位に段階分けする（図９（Ｂ）　）。そして、得られた渋滞度の段階分けデータ（図９（Ｂ）　）を情報センタ７０の道路交通情報７２ｂに記憶しておき、過去の渋滞度の実績データとして所定数収集する。これにより、先の実施形態で説明した図２に示す処理により、当該過去の渋滞度の実績データをナビゲーション装置２０により取得することで（Ｓ１０３）、前述と同様に渋滞度を予測することができる。
【００７１】
【表３】
2004062594.tif 000005
【００７２】
また、プローブカーが１０秒走行ごとに１０秒間の平均車速ないしは１０秒経過時点での車速を記憶し、これを情報センタ７０に転送することにより、例えば図９（Ｃ）　に示すようなデータを情報センタ７０の道路交通情報７２ｂに記憶することができる。この場合においても、先の実施形態で説明した図２に示す処理により、当該過去の渋滞度の実績データをナビゲーション装置２０により取得することで（Ｓ１０３）、前述と同様に渋滞度を予測することができる。なお、図９（Ｂ）　、図９（Ｃ）　において、「渋滞無し」は実線、「混雑」は一点鎖線、「渋滞」は点線によりそれぞれ図示されている。
【００７３】
本実施形態の第２変形例に係るナビゲーション装置２０の渋滞予測機能によると、過去の渋滞度は、例えばプローブカーにより得られた、各区間を通過した車両の平均速度に基づいて設定される値であることから、一般に、渋滞し易いところでは車両の平均速度が低くなり、渋滞し難いところでは車両の平均速度が高くなるという具体的な事象に基づいて過去の渋滞度を設定することができる。これにより、過去の渋滞度をより現実に近い数値として捉えることができるので、より一層、確度の高い渋滞予測を可能にすることができる。
【００７４】
なお、以上説明した各実施形態では、本発明に係る道路の渋滞予測方法およびプログラムをナビゲーション装置２０の渋滞予測機能として説明したが、例えば情報センタ７０における渋滞予測機能として本発明に係る道路の渋滞予測方法およびプログラムを適用しても良い。この場合、図２において、ステップＳ１０３、Ｓ１０５、Ｓ１０７による各処理を情報センタ７０の制御装置７２にて行い、ステップＳ１０１およびＳ１０９は車両に搭載されたナビゲーション装置２０にて行うように構成されるシステムにおいて実現される。このような構成により、ナビゲーション装置２０側における情報処理の機能負担が軽減されるので、ナビゲーション装置２０におけるハードウェア構成を簡素化し得るメリットがある。
【００７５】
また、以上説明した各実施形態では、本発明に係る道路の渋滞予測方法およびプログラムをナビゲーション装置２０の渋滞予測機能として説明したが、例えばパーソナルコンピュータや携帯型情報端末装置等の計算機装置に適用しても、上述と同様の作用および効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係るナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る渋滞予測処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】図２に示す統計処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】表示条件入力プログラムによる入力画面の例を示す説明図で、図４（Ａ）　は渋滞情報の種類、対象年月日、対象時刻、対象場所を入力する画面例を示し、図４（Ｂ）　は場所指定を選択した場合における地図表示により入力する画面例を示すものである。
【図５】表２に示すリンク渋滞データの内容を各日付ごとに線図により表した例を示す説明図である。
【図６】図３に示す各処理を説明するために参照される説明図で、表２に示すリンク渋滞データを例にしたものである。
【図７】図２に示す「指定箇所の統計結果を表示する処理」により表示された画面の例を示す説明図である。
【図８】本実施形態の第１変形例に係る渋滞予測処理による渋滞度予測結果の例を示す説明図である。
【図９】本実施形態の第２変形例に係る渋滞予測処理を説明するために参照される説明図で、図９（Ａ）　は所定区間ごとにプローブカーから情報センタへ転送されるデータの概念を示すもの、図９（Ｂ）　は情報センタに蓄積される渋滞度の段階分けデータの概念を示すもの、図９（Ｃ）　は所定時間ごとにプローブカーから情報センタへ転送されるデータの概念を示すものである。
【符号の説明】
２０　　　ナビゲーション装置
２１　　　ＣＰＵ（過去渋滞度取得手段、重み係数設定手段、重み付け手段、渋滞度表示手段）
２２　　　メモリ
２２ｃ　　表示条件入力プログラム
２２ｄ　　交通情報取得プログラム（第１ステップ、過去渋滞度取得手段）
２２ｅ　　交通情報解析プログラム（第１ステップ、過去渋滞度取得手段）
２２ｆ　　統計処理プログラム　　（第２ステップ、第３ステップ、重み係数設定手段、重み付け手段）
２２ｇ　　描画プログラム　　　　（第４ステップ、渋滞度表示手段）
２３　　　地図情報データベース
２５　　　入力装置
２６　　　ディスプレィ　　　　　（表示装置）
３５　　　通信装置　　　　　　　（過去渋滞度取得手段）
７０　　　情報センタ
７２ａ　　交通情報提供プログラム
７２ｂ　　道路交通情報
Ｓ１０３（第１ステップ）
Ｓ１０７（第２ステップ、第３ステップ）
Ｓ１０９（第４ステップ）
Ｓ２０１（第２ステップ、重み係数設定手段）
Ｓ２０３（第２ステップ、重み係数設定手段）
Ｓ２０５（第３ステップ、重み付け手段）
【図１】
2004062594.tif 000006
【図２】
2004062594.tif 000007
【図３】
2004062594.tif 000008
【図４】
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【図５】
2004062594.tif 000010
【図６】
2004062594.tif 000011
【図７】
2004062594.tif 000012
【図８】
2004062594.tif 000013
【図９】
2004062594.tif 000014