(57)【要約】【課題】道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間の情報を簡便に推定して作成し得る所要時間データベースの作成方法を実現する。【解決手段】情報センタ２０のＤＢ作成処理では、交通情報対象道路リンクの所要時間情報を含む交通情報を交通情報センタ１００から交通情報取得プログラム２２ｃで取得し、この交通情報が前回取得した交通情報と異なるか否かを交通情報異同判定プログラム２２ｄで判定し、異なると判定された場合、交通情報取得プログラム２２ｃによる交通情報に含まれる交通情報対象道路リンクの所要時間情報に基づいて交通情報非対象道路リンクの所要時間を所要時間推定プログラム２２ｅで推定し、推定された交通情報非対象道路リンクの所要時間に基づいて交通情報非対象道路リンクの所要時間情報を出力プログラム２２ｇで生成して推定所要時間データとして地図／道路リンクＤＢ２３ａに書き込む。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路リンクの通行に要する所要時間の情報を所要時間情報として蓄積する所要時間データベースの作成方法であって、
道路交通情報の対象となっている交通情報対象道路リンクの所要時間情報を含む交通情報を、外部から取得する交通情報取得ステップと、
前記交通情報取得ステップにより取得された前記交通情報が、前回取得した交通情報と異なるか否かを判定する取得情報異同判定ステップと、
前記取得情報異同判定ステップにより前記両交通情報が異なると判定された場合、前記交通情報取得ステップにより取得された前記交通情報に含まれる前記交通情報対象道路リンクの所要時間情報に基づいて、道路交通情報の対象となっていない交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する所要時間推定ステップと、
前記所要時間推定ステップにより推定された前記交通情報非対象道路リンクの所要時間に基づいて、前記交通情報非対象道路リンクの所要時間情報を生成して前記所要時間データベースを作成する所要時間情報生成ステップと、
を含むことを特徴とする所要時間データベースの作成方法。
【請求項２】
前記所要時間推定ステップは、
道路網を所定領域に区切って特定する第１ａステップと、
前記所定領域内の前記交通情報対象道路リンクについて、
各道路リンクの長さおよび前記所要時間データから当該各道路リンクの平均車速を算出する第１ｂステップと、
前記第１ｂステップにより算出された前記平均車速を所定の値で分類する第１ｃステップと、
前記第１ｃステップにより分類された各分類に含まれる道路リンクの総距離を算出する第１ｄステップと、
前記各分類ごとの、前記道路リンクの総距離の比率を算出する第１ｅステップと、
前記所定領域内の前記交通情報非対象道路リンクについて、
前記所定領域内の全道路リンクに対して前記総距離の比率を維持するように、前記平均車速を割り当てる第１ｆステップと、
前記第１ｆステップにより割り当てられた平均車速および道路リンクの長さから当該道路リンクの所要時間を推定する第１ｇステップと、
を含むことを特徴とする請求項１記載の所要時間データベースの作成方法。
【請求項３】
前記所要時間推定ステップは、
前記交通情報非対象道路リンクと略並行に位置する前記交通情報対象道路リンクを抽出する第２ａステップと、
前記第２ａステップにより抽出された交通情報対象道路リンクに関する前記所要時間データに基づいて当該交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する第２ｂステップと、
を含むことを特徴とする請求項１記載の所要時間データベースの作成方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の所要時間データベースの作成方法により作成された所要時間データベースを参照し、前記所要時間情報生成ステップにより生成された前記交通情報非対象道路リンクの所要時間情報を前記所要時間データベースから取得して、少なくともこの取得された交通情報非対象道路リンクの所要時間情報に基づいて、所要時間が最小となる所定の地点間の経路を探索することを特徴とする経路探索方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路リンクの通行に要する所要時間の情報を所要時間情報として蓄積する所要時間データベースの作成方法、および所要時間データベースに蓄積された所要時間情報を参照して最短時間経路を探索する経路探索方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在、主要な道路については、例えば、ＶＩＣＳ（登録商標）（Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ＆  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ：道路交通情報通信システム）など、無線によりその道路の混雑状況や特定の道路区間の所要時間などの道路交通情報が提供されている。このような道路交通情報提供システムにより提供される道路交通情報は、道路に設置された車両検知センサなどのセンサによるデータに基づくため、当該センサが設置されている道路に限定された情報だけが提供されている。
【０００３】
そのため、このような道路交通情報提供システムでは、全ての道路についての所要時間が道路交通情報により提供されるわけではないことから、例えば、このように提供される道路交通情報を利用して現在地から目的地までの経路を探索するナビゲーション装置等では、最短時間で目的地へ到着できる経路を探索する際に、当該道路交通情報により所要時間に関する情報が提供されていない道路を含むと、その経路については所要時間を算出することはできない。
【０００４】
そこで、道路交通情報が提供されていない道路についても所要時間を推定する技術の提案が望まれており、例えば、特許文献１や特許文献２において、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する当該所要時間を推定する方法がいくつか提案されている。
【０００５】
特許文献１には、道路上に車両の走行情報を得る複数の感知器を備えた道路に対して、感知器を有しない車線または任意の地点における交通流を推定する技術が開示されている。この技術は、道路全体の交通流をシミュレートし、その結果における、感知器が設置された場所の推定値が、実際の感知器からのデータと一致するように交通流のシミュレーションパラメータを調整するものである。
【０００６】
また特許文献２には、道路を走行する車両から車両の位置等の情報を直接収集してその車両が走行した道路の所要時間を推定する技術が開示されている。
【０００７】
【特許文献１】
特開２０００−２２２６６９号公報（第２頁〜第８頁、図１〜図９）
【特許文献２】
特開２００３−１６５７０号公報（第２頁〜第９頁、図１〜図１１）
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１による開示技術は、あくまでも感知器が設置された道路に対して、感知器が設置されていない車線またはその道路上の任意の位置を感知器のデータに基づいて推定する技術であり、いわば交通情報対象道路における「感知器によるセンサデータのない道路部分」についてのデータ補完技術である。そのため、元来、当該感知器が設置されていない道路、即ち、前述したような「道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路」については、適用することはできないため、このような特許文献１による開示技術では「道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路」に関する所要時間を推定することはできないという問題がある。
【０００９】
また、この特許文献１による開示技術では、交通流のシミュレートを行い、その結果が感知器のデータと一致するように交通流のシミュレーションパラメータを調整するというフィードバック処理を含む。そのため、このような計算コスト（計算時間、要求される計算機の処理能力）の増加を招き、コンピュータに対する演算処理の負担が増大するという問題もある。
【００１０】
一方、特許文献２による開示技術は、走行している車両からデータを収集する装置が必要であることから、十分な数の車両からデータが収集できない場合においては、「道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路」に関する所要時間を正確に推定することが困難になり、実用上の問題がある。
【００１１】
また、走行車両からのデータは各々随時収集されるため、所要時間の推定のための処理も随時行わなければならない。そのため、特許文献２による開示技術においてもコンピュータに対する演算処理の負担が増大するという問題もある。
【００１２】
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、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間の情報を簡便に推定して作成し得る所要時間データベースの作成方法を実現することにある。
また、本発明の別の目的は、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関して、コンピュータの演算処理の負荷を増加させることなく、最短時間経路を探索し得る経路探索方法を実現することにある。
【００１３】
【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の所要時間データベースの作成方法では、道路リンクの通行に要する所要時間の情報を所要時間情報として蓄積する所要時間データベースの作成方法であって、道路交通情報の対象となっている交通情報対象道路リンクの所要時間情報を含む交通情報を、外部から取得する交通情報取得ステップと、前記交通情報取得ステップにより取得された前記交通情報が、前回取得した交通情報と異なるか否かを判定する取得情報異同判定ステップと、前記取得情報異同判定ステップにより前記両交通情報が異なると判定された場合、前記交通情報取得ステップにより取得された前記交通情報に含まれる前記交通情報対象道路リンクの所要時間情報に基づいて、道路交通情報の対象となっていない交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する所要時間推定ステップと、前記所要時間推定ステップにより推定された前記交通情報非対象道路リンクの所要時間に基づいて、前記交通情報非対象道路リンクの所要時間情報を生成して前記所要時間データベースを作成する所要時間情報生成ステップと、を含むことを技術的特徴とする。
【００１４】
なお、「交通情報対象道路リンク」とは、道路に設置されて車両の走行情報を検出し得る車両走行情報検出手段から出力される車両走行情報に基づいて、当該道路に対応する道路リンクの所要時間が算出されており、当該所要時間が「道路交通情報」として入手可能な道路リンクのことをいう（以下同じ）。より具体的には、例えばインフラストラクチャとしての交通流計測センサ等のセンサデータからその道路の所要時間を直接算出でき、その算出値を利用することができる道路リンクのことである。また「交通情報非対象道路リンク」とは、車両の走行情報を検出し得る車両走行情報検出手段が設置されない道路リンクで、当該道路リンクの所要時間を「道路交通情報」として入手不可能な道路リンクのことをいう（以下同じ）。より具体的には、例えばインフラストラクチャとしての交通流センサ等が設置されておらず、その道路の所要時間をその道路のセンサデータから直接算出できない道路リンクのことである。さらに「道路リンク」とは、実際の道路を短い線分の集合としてモデル化する際の一つひとつの線分のことをいい、実際の道路を折れ線近似したときの個々の直線部分のことである（以下同じ）。
【００１５】
請求項１の発明では、交通情報取得ステップにより、道路交通情報の対象となっている交通情報対象道路リンクの所要時間情報を含む交通情報を外部から取得し、これにより取得された交通情報が前回取得した交通情報と異なるか否かを取得情報異同判定ステップにより判定し、両交通情報が異なると判定された場合、交通情報取得ステップにより取得された交通情報に含まれる交通情報対象道路リンクの所要時間情報に基づいて道路交通情報の対象となっていない交通情報非対象道路リンクの所要時間を所要時間推定ステップによって推定する。そして、所要時間情報生成ステップによって、所要時間推定ステップにより推定された交通情報非対象道路リンクの所要時間に基づいて交通情報非対象道路リンクの所要時間情報を生成して所要時間データベースを作成する。これにより、交通情報取得ステップによって取得された交通情報が前回取得した交通情報と異なる場合には、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路であってもその交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定し、さらには当該交通情報非対象道路リンクの所要時間情報を蓄積した所要時間データベースを作成するので、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間の情報を簡便に推定してデータベースを作成することができる。
【００１６】
また、請求項２の所要時間データベースの作成方法では、請求項１において、前記所要時間推定ステップは、道路網を所定領域に区切って特定する第１ａステップと、前記所定領域内の前記交通情報対象道路リンクについて、各道路リンクの長さおよび前記所要時間データから当該各道路リンクの平均車速を算出する第１ｂステップと、前記第１ｂステップにより算出された前記平均車速を所定の値で分類する第１ｃステップと、前記第１ｃステップにより分類された各分類に含まれる道路リンクの総距離を算出する第１ｄステップと、前記各分類ごとの、前記道路リンクの総距離の比率を算出する第１ｅステップと、前記所定領域内の前記交通情報非対象道路リンクについて、前記所定領域内の全道路リンクに対して前記総距離の比率を維持するように、前記平均車速を割り当てる第１ｆステップと、前記第１ｆステップにより割り当てられた平均車速および道路リンクの長さから当該道路リンクの所要時間を推定する第１ｇステップと、を含むことを技術的特徴とする。
【００１７】
請求項２の発明では、所要時間推定ステップは、第１ａステップ、第１ｂステップ、第１ｃステップ、第１ｄステップ、第１ｅステップ、第１ｆステップおよび第１ｇステップを含み、これにより、道路網を所定領域に区切って特定すると、当該所定領域内の交通情報対象道路リンクについて、各道路リンクの長さおよび所要時間データから当該各道路リンクの平均車速を算出し、算出された平均車速を所定の値で分類し、各分類に含まれる道路リンクの総距離を算出し、当該分類ごとの、道路リンクの総距離の比率を算出する。また、所定領域内の交通情報非対象道路リンクについて、所定領域内の全道路リンクに対して総距離の比率を維持するように、平均車速を割り当て、割り当てられた平均車速および道路リンクの長さから当該道路リンクの所要時間を推定する。したがって、交通情報対象道路リンクについての、道路リンクの長さおよびその所要時間データがわかれば、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間を簡便に推定することができる。
【００１８】
さらに、請求項３の所要時間データベースの作成方法では、請求項１において、前記所要時間推定ステップは、前記交通情報非対象道路リンクと略並行に位置する前記交通情報対象道路リンクを抽出する第２ａステップと、前記第２ａステップにより抽出された交通情報対象道路リンクに関する前記所要時間データに基づいて当該交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する第２ｂステップと、を含むことを技術的特徴とする。
【００１９】
請求項３の発明では、所要時間推定ステップは、交通情報非対象道路リンクと略並行に位置する交通情報対象道路リンクを抽出し、この抽出された交通情報対象道路リンクに関する所要時間データに基づいて当該交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する。したがって、交通情報非対象道路リンクに略並行に位置する交通情報対象道路リンクが存在すれば、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間を簡便に推定することができる。
【００２０】
上記目的を達成するため、請求項４の経路探索方法では、請求項１〜３のいずれか一項に記載の所要時間データベースの作成方法により作成された所要時間データベースを参照し、前記所要時間情報生成ステップにより生成された前記交通情報非対象道路リンクの所要時間情報を前記所要時間データベースから取得して、少なくともこの取得された交通情報非対象道路リンクの所要時間情報に基づいて、所要時間が最小となる所定の地点間の経路を探索することを技術的特徴とする。
【００２１】
請求項４の発明では、請求項１〜３のいずれか一項に記載の所要時間データベースの作成方法により作成された所要時間データベースから、少なくとも交通情報非対象道路リンクの所要時間情報を取得してそれに基づいて、所要時間が最小となる所定の地点間の経路を探索する。これにより、当該所要時間データベースから交通情報非対象道路リンクの所要時間情報を取得できるので、道路交通情報の対象となっていない道路が探索経路中に含まれている場合でも、交通情報非対象道路リンクの推定された所要時間情報を用いて最短時間経路を探索することができる。また、道路交通情報の対象となっていない交通情報非対象道路リンクについても、道路交通情報の対象となっている交通情報対象道路リンクと同様に、当該所要時間データベースによって当該交通情報非対象道路リンクの所要時間情報が参照したり取得したりできるので、経路探索するたびに当該交通情報非対象道路リンクの所要時間を演算処理により推定する等といった重複した情報処理の発生を抑制することができる。したがって、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関して、コンピュータの演算処理の負荷を増加させることなく、最短時間経路を探索することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の所要時間データベースの作成方法および経路探索方法の実施形態について図を参照して説明する。
［第１実施形態］
まず、情報センタ２０の構成を図１に基づいて説明する。この情報センタ２０は、本発明の「所要時間データベースの作成方法」を適用する地図／道路リンクＤＢ作成処理（以下「ＤＢ作成処理」という。）を実行するものである。
図１に示すように、情報センタ２０は、主に、ＣＰＵ２１、メモリ２２、地図／道路リンクＤＢ２３ａ、交通需要予測ＤＢ２３ｂ、通信制御装置（以下「ＣＣＵ」という）２５等から構成されている。なお「ＤＢ」とは、データベースの略記で、以下、データベースのことをこのように「ＤＢ」と記す。
【００２３】
ＣＰＵ２１は、情報センタ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／道路リンクＤＢ２３ａ、交通需要予測ＤＢ２３ｂ、ＣＣＵ２５等と接続されている。なお、このＣＰＵ２１は、制御部、算術論理演算部等を備えており、メモリ２２とともに例えばパーソナルコンピュータやワークステーションとして構成されるものである。
【００２４】
メモリ２２は、ＣＰＵ２１が使用する主記憶空間を構成する半導体メモリで、データバスを介してＣＰＵ２１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、各種制御プログラム２２ｂ〜２２ｇ等が格納されており、ＣＰＵ２１はこれらのコンピュータ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。
【００２５】
地図／道路リンクＤＢ２３ａおよび交通需要予測ＤＢ２３ｂ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装置、コンパクトディスク装置やディジタルバーサティルディスク装置等で、データバスを介してＣＰＵ２１と接続されている。
【００２６】
地図／道路リンクＤＢ２３ａには、過去利用されていたものから最新のものに到るまでの道路地図データやこの道路地図データに付随する道路リンクデータが記憶され蓄積されている。この道路リンクデータには、後述する交通情報取得プログラム２２ｃによって、例えばＶＩＣＳセンタ等の交通情報センタ１００から取得された交通情報対象道路リンクの取得所要時間データや所要時間推定プログラム２２ｅによって推定された交通情報非対象道路リンクの推定所要時間データが含まれている。なお、この地図／道路リンクＤＢ２３ａが道路リンクデータを記憶し蓄積しているところは、特許請求の範囲に記載の「所要時間データベース」に相当するもので、また交通情報非対象道路リンクの推定所要時間データは、特許請求の範囲に記載の「交通情報非対象道路リンクの所要時間情報」に相当するものである。
【００２７】
ＣＣＵ２５は、情報センタ２０の外部との通信を制御する通信制御装置で、例えば、通信回線を介して接続されたインターネット等の電気情報通信網１０５や電話回線交換局１１０とＣＰＵ２１と間のデータの授受に関する通信制御を担うもので、電話回線交換局１１０を介して、車両に搭載されたナビゲーション装置５０とデータ通信を行ったり、また電気情報通信網１０５を介して交通情報センタ１００から最新の取得所要時間データ等の交通情報を入手する機能を有する。なお、図１に図示されていないが、情報センタ２０には、このほか情報センタ２０の運用を指示操作するための入力装置や運用状態等を表示するための出力装置等が設けられている。
【００２８】
一方、情報センタ２０に対向するナビゲーション装置５０は、情報センタ２０とほぼ同様、主に、制御装置５２、出力装置５３、入力装置５４、位置検出装置５６、無線通信装置５８等から構成されている。なおこのナビゲーション装置５０は、本発明の「経路探索方法」を適用する経路探索・案内プログラム５２ａを実行するものである。
【００２９】
制御装置５２は、情報センタ２０のＣＰＵ２１、メモリ２２等と同様に、図略のＣＰＵやメモリ等を備えている。このメモリには、情報センタ２０から無線通信装置５８を介して受信した所要時間データや入力装置５４等を介して入力される探索条件等に基づいて独自に時間的に最短の経路を探索し案内し得る経路探索・案内プログラム５２ａや、情報センタ２０から無線通信装置５８を介して交通情報を取得し得る交通情報取得プログラム５２ｂ等が格納されている。
【００３０】
出力装置５３は、図略の入出力インタフェイスを介して制御装置５２に接続されており、現在地から目的地までの経路案内情報や当該目的地に到着するまでにかかる推定所要時間等を画像や音声により出力し得る装置である。この出力装置５３は、画像により経路案内を行う場合には、例えば、液晶表示器やＣＲＴ表示器により構成されており、ナビゲーション装置５０の操作パネルに設けられている。また音声により経路案内を行う場合には、音声合成器、サウンドジェネレータ、アンプ、スピーカ等により構成されている。またこの両方により構成されて、画像と音声の双方により経路案内等を行うものもある。
【００３１】
入力装置５４は、ナビゲーション装置５０の操作パネルに設けられている情報入力装置で、図略の入出力インタフェイスを介して制御装置５２に接続されている。この入力装置５４は、利用者が経路探索を希望する目的地等に関する情報を入力するもので、押圧式のスイッチを所定数並べた構成を採るものや、出力装置１５３の表面に設けられたタッチパネル式のもの、あるいは利用者の声を認識してナビゲーション装置５０への入力情報に変換する、マイクロフォン、音声認識装置等で構成されているものもある。
【００３２】
位置検出装置５６は、ナビゲーション装置５０が搭載された車両の現在位置を検出し現在位置データを出力するためのもので、例えば、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センサや、車両の相対位置を計測するジャイロセンサにより構成されている。なお、ジャイロセンサは自律航法に使用されるもので、これ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。
【００３３】
無線通信装置５８は、情報センタ２０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、図略の入出力インタフェイスを介して制御装置５２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。
【００３４】
ここで、情報センタ２０のメモリ２２に格納されている、入力プログラム２２ｂ、交通情報取得プログラム２２ｃ、交通情報異同判定プログラム２２ｄ、所要時間推定プログラム２２ｅ、交通需要予測プログラム２２ｆ、出力プログラム２２ｇの概要を説明する。
【００３５】
入力プログラム２２ｂは、地図／道路リンクＤＢ２３ａやメモリ２２に格納されている前回の交通情報を読み込む機能、所要時間推定プログラム２２ｅにより推定すべき道路リンクのデータ等を地図／道路リンクＤＢ２３ａから読み込む機能あるいは情報センタ２０の利用者（車両７０の乗員）がナビゲーション機能を利用する上で必要となる交通情報等の各種情報の要求をＣＣＵ２５を介して受け付け、当該要求を他のプログラムや処理等に受け渡す機能を有するものである。
【００３６】
交通情報取得プログラム２２ｃは、インターネット等の電気情報通信網１０５に接続されたＣＣＵ２５を介して交通情報センタ１００（例えばＶＩＣＳセンタ）から、所要時間を含む交通情報を取得する機能を有するもので、これにより時々刻々と変化する交通情報をリアルタイムに取得している。この交通情報取得プログラム２２ｃによって取得された交通情報は、地図／道路リンクＤＢ２３ａやメモリ２２の所定領域に格納されている。なお、この交通情報取得プログラム２２ｃは、特許請求の範囲に記載の「交通情報取得ステップ」に相当するものである。
【００３７】
交通情報異同判定プログラム２２ｄは、交通情報取得プログラム２２ｃにより取得された交通情報が、前回取得した交通情報と異なるか否かを判定する機能を有するもので、特許請求の範囲に記載の「交通情報異同判定ステップ」に相当するものである。このプログラムは、交通情報取得プログラム２２ｃによって前回取得された交通情報を入力プログラム２２ｂを介して地図／道路リンクＤＢ２３ａやメモリ２２から読み出し、今回、交通情報取得プログラム２２ｃによって取得された交通情報と前回の交通情報とを例えばバイト単位または所定サイズのブロック単位で比較する照合検査を行う。
【００３８】
これにより、両交通情報に異同があるか否か、つまり今回の交通情報に前回の交通情報と比べて、更新された部分があるか否かを両者の差異の有無により調べ、両交通情報の間に差異がある場合には、例えばその差異部分を明示した情報を戻り値として返し、また差異がない場合には、例えば差異部分がない旨を明示した情報を戻り値として返す。なお、交通情報取得プログラム２２ｃにより取得される交通情報に更新の有無を明示する情報が例えばヘッダ情報として付与されている場合には、その情報により更新があるときのみ当該照合検査を行う。これにより更新のないときには照合検査を行わないので、交通情報異同判定プログラム２２ｄによる判定処理時間を短縮できる。
【００３９】
所要時間推定プログラム２２ｅは、後述するように、交通情報取得プログラム２２ｃにより取得された交通情報に基づいて交通情報の対象となっていない交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する機能を有するものである。なお、交通情報非対象道路リンクとしては、例えばインフラストラクチャとしての交通流計測センサ等のセンサデータからその道路の所要時間を直接算出でき、その算出値を利用することができる道路リンクが挙げられる。なお、この所要時間推定プログラム２２ｅは、特許請求の範囲に記載の「所要時間推定ステップ」に相当するものである。
【００４０】
交通需要予測プログラム２２ｆは、後述する所定の手順により道路リンクごとに時間帯別に交通需要を予測する機能を有するもので、これによって予測されたデータは交通需要予測ＤＢ２３ｂに記憶され蓄積される。
【００４１】
出力プログラム２２ｇは、所要時間推定プログラム２２ｅにより推定された推定所要時間に基づいて所要時間情報を生成しこれを推定所要時間データとして地図／道路リンクＤＢ２３ａに書き込む機能や、入力プログラム２２ｂにより受け付けられたナビゲーション装置５０からの要求に応じて処理された結果を交通情報等の各種情報として、ＣＣＵ２５を介してナビゲーション装置５０に出力する機能を有するものである。なお、この出力プログラム２２ｇは、特許請求の範囲に記載の「所要時間情報生成ステップ」に相当するものである。
【００４２】
次に、本情報センタ２０により処理されるＤＢ作成処理の流れを図２〜図１３に基づいて説明する。なお以下説明するＤＢ作成処理は、前述した入力プログラム２２ｂ、交通情報取得プログラム２２ｃ、交通情報異同判定プログラム２２ｄ、所要時間推定プログラム２２ｅ、交通需要予測プログラム２２ｆ、出力プログラム２２ｇにより実行されるもので、システムプログラム２２ａのメインルーチン（ＤＢ作成・更新制御部）から一定時間の間隔で起動されるものである。なお、図１４には、ＤＢ作成・更新制御部２２ａ’として図示されている。
【００４３】
図２に示すように、ＤＢ作成処理は、所定の初期化処理の後、まずステップＳ１０１により前回の交通情報を取得する処理が行われる。この処理は、入力プログラム２２ｂにより行われるもので、前回このＤＢ作成処理が実行された際に次のステップＳ１０３により取得されて地図／道路リンクＤＢ２３ａ等に格納された交通情報を、今回の処理ではこのステップＳ１０１により読み出してステップＳ１０５により実行される交通情報異同判定プログラム２２ｄに渡す。
【００４４】
続くステップＳ１０３では、今回（現在）の交通情報を取得する処理が行われる。この処理は、交通情報取得プログラム２２ｃにより行われるもので、情報センタ２０の外部、例えば交通情報センタ１００（ＶＩＣＳセンタ等）からＣＣＵ２５を介して交通情報対象道路リンクの所要時間データを含む交通情報を取得する処理を行う。
【００４５】
次のステップＳ１０５では、交通情報異同判定処理が行われる。この処理は、交通情報異同判定プログラム２２ｄにより行われるもので、ステップＳ１０１により取得された前回の交通情報とステップＳ１０３により取得された今回の交通情報とを比較して前述したように、両交通情報に異同があるか否かの判定が行われる。
【００４６】
そして、ステップＳ１０７によって、前回の交通情報と今回の交通情報との間に差異があると判断された場合には（Ｓ１０７でＹｅｓ）、当該差異部分について地図／道路リンクＤＢ２３ａの作成または更新を行う必要があるので、ステップＳ１０９に処理を移行する。一方、両交通情報に差異があると判断されない場合には（Ｓ１０７でＮｏ）、地図／道路リンクＤＢ２３ａを作成したり更新したりする必要がないので、本ＤＢ作成処理を終了する。
【００４７】
ステップＳ１０９では、所要時間推定処理が行われる。この処理は、所要時間推定プログラム２２ｅにより行われるもので、具体的には、例えば図４に示すサブルーチンによる所要時間推定処理（その１）が行われる。ここで、所要時間推定処理（その１）の詳細を図４〜図９を参照して説明する。
【００４８】
図４に示すように、所要時間推定処理（その１）では、まずＳ２００によりリンク情報を取得する処理が行われる。この処理は、入力プログラム２２ｂにより行われるもので、本所要時間推定処理の対象となる道路リンクのデータを地図／道路リンクＤＢ２３ａから読み込む処理を行う。このステップＳ２００により読み込まれる道路リンクのデータは、例えば、リンクの座標情報、リンクの長さ、リンクの種別等である。なお、図３には、これらの道路リンクに関する情報等に基づいて、所定の演算処理（コスト作成部）により作成されメモリやファイルを介して渡される道路リンクのコストに関する情報（コスト情報）の例が示されている。このコスト情報のデータ構造では、リンク情報はリンクＩＤと旅行時間情報とを含み、当該旅行時間情報は順方向の旅行時間と逆方向の旅行時間とを含んで構成されている。
【００４９】
なお、図３のデータ構造で示されている「旅行時間」は所要時間のことで、例えば、交通情報の対象となっている交通情報対象道路リンクのデータに該当する場合には、当該道路リンクを順方向に走行した場合の所要時間に関するデータが「旅行時間（順）の項目」に格納されており、また当該道路リンクを逆方向に走行した場合の所要時間に関するデータが「旅行時間（逆）の項目」に格納されている。また交通情報の対象となっていない交通情報対象道路リンクのデータに該当する場合は、該当データが存在しないことを示すＮＵＬＬデータ等が「旅行時間（順）の項目」および「旅行時間（逆）の項目」に格納されている。
【００５０】
続くステップＳ２０１では、リンク情報を所定領域ごとに分割する処理が行われる。この処理は、道路網を所定領域に区切って特定するもので、特許請求の範囲に記載の「第１ａステップ」に相当するものである。具体的には、例えば、図５に示すように、地図／道路リンクＤＢ２３ａから読み込まれる道路地図データに基づいて、例えば２次メッシュと呼ばれる区画ごとに道路リンク情報の集合を作成する処理を行う。この図５に示す例では、１区画、約１０ｋｍ四方に設定して区切ることにより愛知県内の道路地図データを２１分割し、ＸＹ座標で表現した場合のＸ３Ｙ２区画に相当する所定領域αを特定している。そして、このように特定された所定領域α内には、交通情報対象道路リンク（図５下段枠内に示す太実線）と交通情報非対象道路リンク（図５下段枠内に示す細実線）が混在していることが図５には示されている。
【００５１】
次のステップＳ２０３では、交通情報対象道路リンクから混雑割合を算出する処理が行われる。この処理は、ステップＳ２０１により特定された所定領域内の交通情報対象道路リンクについて、各道路リンクの長さおよび所要時間データから各道路リンクの平均車速を算出し、算出された平均車速を所定の値で分類し、各分類に含まれる道路リンクの総距離を算出し、当該分類ごとの、道路リンクの総距離の比率を算出するもので、特許請求の範囲に記載の「第１ｂステップ」、「第１ｃステップ」、「第１ｄステップ」および「第１ｅステップ」に相当するものである。具体的には、例えば、図５に示した所定領域αの場合、図６（Ａ）  に示すように、当該所定領域α内に存在する交通情報対象道路リンクについてそれぞれの混雑度を算出し、次にその算出されたそれぞれの混雑度について当該所定領域α内の割合（総距離の比率）を求める。
【００５２】
ここにいう混雑度とは、例えば、道路リンクの長さと所要時間（旅行時間）とから平均車速を算出し、当該道路リンクの種別（例えば、一般道路、都市高速道路、都市間高速道路等）に応じて与えられるもので、例えば、図６（Ｂ）  に示す図表に示されているように定義される。なお、このような道路リンクの長さや種別は、道路地図データに付随して地図／道路リンクＤＢ２３ａに格納されている。
【００５３】
即ち、この図６（Ｂ）  による定義の例では、一般道路の場合、平均車速が５ｋｍ／ｈ以下のときは「渋滞」、５ｋｍ／ｈを超過して１５ｋｍ／ｈ以下のときは「混雑」、１５ｋｍ／ｈを超過するときは「通常」に定義されている。また都市高速道路の場合、平均車速が１０ｋｍ／ｈ以下のときは「渋滞」、１０ｋｍ／ｈを超過して３０ｋｍ／ｈ以下のときは「混雑」、３０ｋｍ／ｈを超過するときは「通常」に定義されている。さらに都市間高速道路の場合、平均車速が２０ｋｍ／ｈ以下のときは「渋滞」、２０ｋｍ／ｈを超過して５０ｋｍ／ｈ以下のときは「混雑」、５０ｋｍ／ｈを超過するときは「通常」に定義されている。なお、この混雑度は、このように「渋滞」、「混雑」および「通常」の３段階に分ける場合のほか、例えば、より細分化してレベル１〜レベル１０までの１０段階に分けても良し、１１以上の多段階に分けても良い。これにより混雑度の精度を高めることが可能になる。
【００５４】
このようにして各交通情報対象道路リンクについて混雑度が算出されると、次にその算出されたそれぞれの混雑度について当該所定領域α内の割合が求められる。例えば、図６（Ａ）  に示す所定領域αの例では、当該所定領域α内の全ての交通情報対象道路リンクのリンク長総和を１００％とした場合、これに対し、点線により表される「渋滞」に該当する道路リンクの割合は２５％であり、また一点鎖線により表される「混雑」に該当する道路リンクの割合は１０％であり、さらに破線により表される「通常」に該当する道路リンクの割合は６５％である。
【００５５】
ステップＳ２０５により需要予測データを取得する処理が行われる。即ち、交通情報対象道路リンクのそれぞれについての需要予測値を、それぞれのリンクＩＤをキーとして交通需要予測ＤＢ２３ｂから取得する処理が行われる。
【００５６】
ここで、交通需要予測ＤＢ２３ｂについて図７を参照して説明する。
交通需要予測ＤＢ２３ｂには、図７（Ａ）  に示すようなデータテーブルに従って各データが格納されており、このデータテーブルは、図７（Ｂ）  に示すように、例えば、タウンページＤＢや交通量ＤＢに基づいて交通需要予測プログラム２２ｆによって作成される。具体的には、例えば、以下の手順により行われる。なお、タウンページＤＢは、ＮＴＴ番号情報株式会社等により提供されるもので、「タウンページ」は登録商標である。
【００５７】
まず、朝、昼、夜、平日、休日など人の移動に関するパラメータに応じて複数のＯＤ（出発地、目的地の略記で、以下同じ。）をタウンページＤＢから選択する。次にＯＤの数だけ経路探索を数回試行する。そして、道路リンク（順方向、逆方向別）ごとに通過回数をカウントする。ここで、ＯＤの選択は、移動目的別に、例えば、通勤時の場合には、出発地をクリーニング店（人口に相関した施設）とし、目的地を会社（ビル）とする。また、娯楽時の場合には、出発地をクリーニング店として、目的地を人気観光地とする、などといったＤＢのジャンルから抽出する。
【００５８】
また、ＯＤの抽出は、人の移動目的として、例えば次のような分類が考えられる。出勤・登校、業務Ａ（荷なし）、業務Ｂ（荷あり）、私事・娯楽、帰社、帰宅、業務用旅客者、業務用貨物車等である。まず、これら移動目的ごとにＯＤのタウンページジャンルを設定する。例えば、出勤・登校をとりあげてみると、出発地は各家庭の自宅、目的地は会社とするなら、自宅のジャンルは人口と相関のあるような施設、例えばクリーニング店、会社のジャンルはビルとする。そして、ある地域の時間帯別流入出データや時間帯別の移動目的データおよび移動目的ごとのＯＤのタウンページジャンルに基づき、移動目的ごとのＯＤ座標情報をタウンページＤＢより適当に抽出する。なお、ある地域の時間帯別流入出データおよび時間帯別の移動目的データとしては、例えば、国土交通省実施の道路交通センサス等に基づき作成されたものがある（図７（Ｂ）  に示す交通量ＤＢがこれに該当する）。
【００５９】
続くステップＳ２０７では、需要予測値について混雑閾値を設定する処理が行われる。即ち、ステップＳ２０３で算出された混雑度の割合と等しくなるように混雑の閾値を求める処理が行われる。具体的には、例えば、図６（Ａ）  に示す所定領域αの例において、ステップＳ２０５により需要予測値が図８（Ａ）  に示すように得られたとする。横軸を需要予測値（交通需要）とし、この需要予測値に対応する道路リンクの総距離を縦軸としてグラフを作成すると、図８（Ｂ）  に示すような特性図が得られるので、ステップＳ２０３で得られた混雑度の割合と等しくなるような面積比でこの特性図による領域Ｋ、Ｌ、Ｍを分割する。この領域Ｋと領域Ｌとの境界（図８（Ｂ）  に示す左側の太破線）が「通常」と「混雑」とを分ける混雑閾値となる。また領域Ｌと領域Ｍとの境界（図８（Ｂ）  に示す右側の太破線）が「混雑」と「渋滞」とを分ける混雑閾値となる。
【００６０】
なお、図８（Ｂ）  に示す特性図の例では、ステップＳ２０３で得られた混雑度の割合が、「渋滞」は２５％、「混雑」は１０％、「通常」は６５％であったことから、それぞれに対応させて領域Ｋは６５％、領域Ｌは１０％、領域Ｍは２５％となるように設定されている。また、図８（Ａ）  に示す需要予測値は最大値が１００になるように正規化されており、図８（Ｂ）  に示すグラフの横軸もこれに併せて１００を最大値に設定されている。
【００６１】
ステップＳ２０９では、交通情報非対象道路リンクの混雑状況を推定する処理が行われる。この処理は、ステップＳ２０７により設定された混雑閾値に基づいて、所定領域内に存在する交通情報非対象道路リンクのそれぞれについて「渋滞」、「混雑」または「通常」のいずれかを推定する処理が行われる。例えば、図６（Ａ）  に示す所定領域αの例では、ステップＳ２０７により設定された混雑閾値に従って、「渋滞」、「混雑」および「通常」に振り分けると、図９（Ａ）  の上段左側に示す「需要予測値による各道路リンクの混雑状況」のように推定される。この「需要予測値による各道路リンクの混雑状況」において、「渋滞」は点線、「混雑」は一点鎖線、「通常」は破線によりそれぞれ表されている。また各線の太さによって、「交通情報対象道路リンク」（太線）、「交通情報非対象道路リンク」（細線）をそれぞれ表している。
【００６２】
これに対し、図９（Ａ）  上段右側には、図６（Ａ）  に示したものと同様に、交通情報による各道路リンクの混雑状況、即ち交通情報対象道路リンクについてそれぞれの混雑度が表されている。ここで、この「交通情報による各道路リンクの混雑状況」の所定領域α中には楕円で囲まれた道路リンクが３箇所存在するが、これは、先に説明した左側の「需要予測値による各道路リンクの混雑状況」の該当道路リンクとは混雑度が一致しない道路リンクを指している。このように「需要予測値による各道路リンクの混雑状況」が、「交通情報による各道路リンクの混雑状況」と相違した混雑度を推定した場合には、現実データである交通情報によるものを優先させるため、当該差異のある道路リンクについては「交通情報による各道路リンクの混雑状況」による混雑度を「需要予測値による各道路リンクの混雑状況」に上書きする処理が行われる。これにより、図９（Ａ）  の下段に示されるような「推定処理後の各道路リンクの混雑状況」が得られる。
【００６３】
続くステップＳ２１１では、交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する処理が行われる。この処理は、所定領域α内の交通情報非対象道路リンクについて、所定領域α内の全道路リンクに対して所定領域α内の割合（総距離の比率）を維持するように、平均車速を割り当て、割り当てられた平均車速および道路リンクの長さから当該道路リンクの所要時間を推定するもので、特許請求の範囲に記載の「第１ｆステップ」および「第１ｇステップ」に相当するものである。
【００６４】
具体的には、ステップＳ２０７により設定された混雑閾値に従って、ステップＳ２０９により交通情報非対象道路リンクがそれぞれ「渋滞」、「混雑」および「通常」に振り分けられているので、所定領域α内の全道路リンクに対して所定領域α内の割合（総距離の比率）の維持できている。一方、平均車速の割り当ては、道路地図データに付随して地図／道路リンクＤＢ２３ａに格納されている道路リンクの種別から、当該交通情報非対象道路リンクの道路種別がわかるので、これに基づいて、図６（Ｂ）  示した混雑度の定義の範囲内で、適当な平均車速を定義する。例えば、図９（Ｂ）  に示すように、一般道路の場合、「渋滞」のときには車速を５ｋｍ／ｈ、「混雑」のときには車速を１５ｋｍ／ｈ、「通常」のときには車速を４０ｋｍ／ｈ、にそれぞれ定義されている。また都市高速道路の場合、「渋滞」のときには車速を１０ｋｍ／ｈ、「混雑」のときには車速を３０ｋｍ／ｈ、「通常」のときには車速を４０ｋｍ／ｈ、にそれぞれ定義されている。さらに都市間高速道路の場合、「渋滞」のときには車速を２０ｋｍ／ｈ、「混雑」のときには車速を５０ｋｍ／ｈ、「通常」のときには車速を６０ｋｍ／ｈ、にそれぞれ定義されている。これにより、各道路種別および混雑度に合わせた平均車速が定義されるので、これに従って各道路リンクごとに平均車速を決定することで、道路地図データに付随して地図／道路リンクＤＢ２３ａに格納されている各道路リンクの長さをそれぞれに対応する平均車速により除算すれば各道路リンクとごとに所要時間が算出され推定できる。
【００６５】
ステップＳ２１１により交通情報非対象道路リンクのそれぞれに対する所要時間が推定されると、ステップＳ２１３により分割した全ての所定領域について推定処理が完了したか否かが判断される。例えば、図５に示した愛知県の例では、２１区画に分割された全てについてステップＳ２０３〜Ｓ２１１までの推定処理が終了するまで、これらの各ステップによる処理が各区画ごとに繰り返し行われる。そして、分割した全ての所定領域について推定処理が完了したと判断されると（Ｓ２１３でＹｅｓ）、本所要時間推定処理（その１）を終了し、図２に示す本ＤＢ作成処理のステップＳ１１１に処理を移行する。
【００６６】
ここで図２に戻ると、ステップＳ１１１ではリンク情報出力処理が行われる。この処理は、出力プログラム２２ｇにより行われるもので、ステップＳ１０９により推定された交通情報非対象道路リンクの所要時間に基づいて交通情報非対象道路リンクの所要時間情報を生成し、これを推定所要時間データとして地図／道路リンクＤＢ２３ａに書き込む処理が行われる。これにより図３に示す地図／道路リンクＤＢ２３ａのデータ構造のうちの、旅行時間（順）および旅行時間（逆）のいずれの項目についても推定所要時間データが書き込まれ、所要時間ＤＢが作成される。また前回時に作成された古い推定所要時間データが存在していた場合には今回の新しい推定所要時間データが書き込まれることによって、所要時間ＤＢが更新されたことになる。
【００６７】
このように、本第１実施形態に係る情報センタ２０によるＤＢ作成処理では、図１および図２に示すように、交通情報取得プログラム２２ｃ（Ｓ１０３）により、道路交通情報の対象となっている交通情報対象道路リンクの所要時間情報を含む交通情報を交通情報センタ１００から取得し、これにより取得された交通情報が前回取得した交通情報と異なるか否かを交通情報異同判定プログラム２２ｄ（Ｓ１０５）により判定し、両交通情報が異なると判定された場合（Ｓ１０７でＹｅｓ）、交通情報取得プログラム２２ｃ（Ｓ１０３）により取得された交通情報に含まれる交通情報対象道路リンクの所要時間情報に基づいて道路交通情報の対象となっていない交通情報非対象道路リンクの所要時間を所要時間推定プログラム２２ｅ（Ｓ１０９）によって推定する。そして、出力プログラム２２ｇ（Ｓ１１１）によって、所要時間推定プログラム２２ｅ（Ｓ１０９）により推定された交通情報非対象道路リンクの所要時間に基づいて交通情報非対象道路リンクの所要時間情報を生成し、これを推定所要時間データとして地図／道路リンクＤＢ２３ａに書き込むことにより所要時間ＤＢが作成されまたは更新される。これにより、交通情報取得プログラム２２ｃ（Ｓ１０３）によって取得された交通情報が前回取得した交通情報と異なる場合には、交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路であってもその交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定し、さらには当該交通情報非対象道路リンクの所要時間情報を蓄積した地図／道路リンクＤＢ２３ａ（所要時間ＤＢ）を作成・更新するので、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間の情報を簡便に推定してデータベースを作成・更新することができる。
【００６８】
また、所要時間推定プログラム２２ｅ（Ｓ１０９）は、図４に示す所要時間推定処理（その１）により、ステップＳ２０１により道路網を所定領域αに区切って特定すると、ステップＳ２０３によって、当該所定領域α内の交通情報対象道路リンクについて、各道路リンクの長さおよび所要時間データから当該各道路リンクの平均車速を算出し、算出された平均車速を「渋滞」、「混雑」および「通常」からなる混雑度で分類し、これら「渋滞」、「混雑」および「通常」に含まれる道路リンクの総距離を算出し、これら分類ごとの、道路リンクの総距離に対する割合を算出する。また、ステップＳ２１１によって、所定領域α内の交通情報非対象道路リンクについて、所定領域α内の全道路リンクに対して所定領域α内の割合（総距離の比率）を維持するように、平均車速を割り当て、割り当てられた平均車速および道路リンクの長さから当該道路リンクの所要時間を推定する。これにより、交通情報対象道路リンクについての、道路リンクの長さおよびその所要時間データがわかれば、交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間を簡便に推定することができる。
【００６９】
一方、図１に示すナビゲーション装置５０では、このように作成または更新される地図／道路リンクＤＢ２３ａから、少なくとも交通情報非対象道路リンクの推定所要時間データを取得してそれに基づいて、所要時間が最小となる所定の地点間の経路を経路探索・案内プログラム５２ａにより探索する。これにより、例えば、経路探索・案内プログラム５２ａによって、ナビゲーション装置５０の利用者により設定された出発地から目的地までの間を経路探索した結果、道路交通情報の対象となっていない道路、つまり交通情報非対象道路リンクが探索経路中に含まれていた場合でも、情報センタ２０から提供される交通情報非対象道路リンクの推定所要時間データを用いて最短時間経路を探索することができる。
【００７０】
また、このように地図／道路リンクＤＢ２３ａに交通情報非対象道路リンクの推定所要時間データが、交通情報対象道路リンクの取得所要時間データと同様、適宜、蓄積されることによって、交通情報の対象になっているか否かにかかわらず、最短時間経路を探索する際に必要となる所要時間情報を地図／道路リンクＤＢ２３ａに置くことができるので、ナビゲーション装置５０側で経路探索するたびに交通情報非対象道路リンクの所要時間を演算処理により推定する等といった重複した情報処理の発生を情報センタ２０およびナビゲーション装置５０の双方で抑制することができる。
【００７１】
ここで、図２に示すステップＳ１０９による所要時間推定処理を実行するサブルーチンの他の例としての所要時間推定処理（その２）を、図１０〜図１２を参照して説明する。なお、この所要時間推定処理（その２）は、交通需要予測ＤＢ２３ｂを必要としないところが図４を参照して説明した所要時間推定処理（その１）と異なる点である。
【００７２】
図１０に示すように、所要時間推定処理（その２）では、まずＳ３００によりリンク情報を取得する処理が行われる。この処理は、前述した図４に示すステップＳ２００と同様の処理を行うので、ここでは説明を省略する。
【００７３】
次のステップＳ３０１では、交通情報対象道路リンクを含む所定領域ごとにリンク集合を作成する処理が行われる。即ち、地図／道路リンクＤＢ２３ａに格納された道路地図データからそれぞれの道路リンクの座標情報を取得して、交通情報非対象道路リンクが存在する範囲が交通情報対象道路リンクによって囲まれるように所定領域ごとに分割して、その所定領域に含まれるリンク集合を作成する処理が行われる。例えば、図１１に示す例では、同図左側の道路地図β内から、点線により表される交通情報非対象道路リンクを実線により表される交通情報対象道路リンクにより囲まれるように、同図右側の所定領域βａ  、βｂ  、βｃ  ごとに分割しリンク集合を作成する。
【００７４】
続くステップＳ３０３では、交通情報対象道路リンクを含む並行道路リンクを抽出して交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する処理が行われる。例えば、図１１に示す所定領域βａ  の場合には、図１２に示すように、交通情報非対象道路リンク（点線）を含む並行道路リンクである「互いに並列に位置する交通情報対象道路リンク同士」として「混雑」に相当する道路リンク（一点鎖線）と「通常」に相当する道路リンク（破線）とを抽出する。この並行道路リンクの抽出は、２つの道路リンクがなす角度が所定範囲内に入る程度に並列に位置しているか否かと、同一路線に面しているか否かと、により判断されて行われる。但し、図１１に示す所定領域βｃ  の場合のように、当該所定領域内に河川が含まれるときには、当該河川に架けられる橋を通る隣接した橋上の道路リンク同士が両橋上の道路リンクがなす角度が所定範囲内に入ないもの場合であっても、両橋上の道路リンクを並列に位置しているとみなすことがある。
【００７５】
これにより、図１２の下段に示すように、縦軸を所要時間、横軸を基準点からの距離としたグラフを作成すると、「混雑」に相当する道路リンク（一点鎖線）を基準点としてその所要時間を縦軸方向に表し（横軸左端）、当該基準点から最も離れた位置（横軸右端）に「通常」に相当する道路リンク（破線）の所要時間を縦軸方向に表すことにより、この両道路リンクの所要時間から両道路リンク間に位置する道路リンクの所要時間を推定することが可能となる。つまり、図１２に示す例では、同図のグラフ中の太実線により得られる所要時間が推定された所要時間となる。なお、ステップＳ３０１とステップＳ３０３による処理は、特許請求の範囲（請求項３）に記載の「第２ａステップ」に相当するものである。
【００７６】
ステップＳ３０５では、未確定の交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する処理が行われる。即ち、ステップＳ３０３では所要時間を推定することができなかった交通情報非対象道路リンクについてその所要時間を推定する処理がステップＳ３０５により行われる。ステップＳ３０３では所要時間を推定することができなかった交通情報非対象道路リンクとは、例えば、図１１に示す所定領域βｂ  のように、当該領域の周囲を囲んだ交通情報対象道路リンクのいずれにも並行に位置しない交通情報非対象道路リンクのことである。
【００７７】
ステップＳ３０５では、このような未確定の交通情報非対象道路リンクの所要時間を、当該領域の周囲を囲んだ交通情報対象道路リンクのリンク長をその所要時間で除算することにより当該交通情報対象道路リンクの平均車速を算出し、未確定の交通情報非対象道路リンクのリンク長をこの平均車速で除算することによって、推定している。なお、ステップＳ３０３とステップＳ３０５による処理は、特許請求の範囲（請求項３）に記載の「第２ｂステップ」に相当するものである。
【００７８】
ステップＳ３０５により未確定の交通情報非対象道路リンクの所要時間も推定されると、ステップＳ３０７により分割した全ての所定領域について推定処理が完了したか否かが判断される。例えば、図１１に示した道路地図βの例では、９前後の領域に分割された全てについてステップＳ３０３、Ｓ３０５による推定処理が終了するまで、これらの各ステップによる処理が各領域ごとに繰り返し行われる。そして、分割した全ての所定領域について推定処理が完了したと判断されると（Ｓ３０７でＹｅｓ）、本所要時間推定処理（その２）を終了し、図２に示す本ＤＢ作成処理のステップＳ１１１に処理を移行する。
【００７９】
このように、本第１実施形態に係る情報センタ２０によるＤＢ作成処理では、図１および図２に示すＤＢ作成処理の所要時間推定プログラム２２ｅ（Ｓ１０５）は、図１０に示す所要時間推定処理（その２）により、交通情報非対象道路リンクと略並行に位置する交通情報対象道路リンクを抽出し（ステップＳ３０１、Ｓ３０３）、この抽出された交通情報対象道路リンクに関する所要時間データに基づいて当該交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する（ステップＳ３０３、Ｓ３０５）。これにより、交通情報非対象道路リンクに略並行に位置する交通情報対象道路リンクが存在すれば、交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間を簡便に推定することができる。
【００８０】
なお、図２を参照して説明したＤＢ作成処理は、図１３に示すように、図２に示すステップＳ１０９に代えて、ステップＳ１５１、Ｓ１５３によって、差異ある領域だけについて交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定するようにアルゴリズムを構成しても良い。
【００８１】
即ち、図１３に示すように、ステップＳ１０７により前回の交通情報と今回の交通情報との間に差異があると判断された場合（Ｓ１０７でＹｅｓ）、ステップＳ１５１により、その差異のある地理的領域のみを特定する。このステップＳ１５１による差異領域の特定は、図４および図５を参照して説明したＳ２０１によるものと同様で、例えば、２次メッシュと呼ばれる区画ごとに道路リンク情報の集合を作成し、この区画単位で差異のある地理的領域を特定する。
【００８２】
ステップＳ１５１により差異領域が特定されると、続くステップＳ１５３では当該領域内に存在する交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定する処理が行われる。この処理は、交通情報非対象道路リンクが存在する範囲を当該差異領域に縮小したところ以外は、前述した図２に示すステップＳ１０９による所要時間推定処理を同様であるのでここでは説明を省略する。
【００８３】
このようにステップＳ１５１により前回の交通情報と今回の交通情報との差異がある地理的領域を特定し、ステップＳ１５３によりその差異のある地理的領域のみに存在する交通情報非対象道路リンクの所要時間を推定することによって、作成または更新される地図／道路リンクＤＢ２３ａの範囲を当該領域に限定して作成・更新処理を効率的に行うことができるので、作成・更新に要する処理時間を短縮することができる。
【００８４】
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態を図１４〜図１６に基づいて説明する。
この第２実施形態は、前述した第１実施形態のように、情報センタ２０から「交通情報非対象道路リンクの推定所要時間データ」を取得した車両搭載型のナビゲーション装置５０が自ら経路探索するのではなく、情報センタ１２０側で最短時間経路を探索しそれにより得られた経路案内データをナビゲーション装置５０に送信する、ネットワーク型のナビゲーションシステムに本発明を適用した例である。なお、ネットワーク型のナビゲーションシステムの詳細については、例えば、本願出願人による特開２０００−１１３３８８号公報に開示されているものを参照されたい。
【００８５】
図１４に示すように、本第２実施形態の情報センタ１２０は、前述の情報センタ２０と同様のハードウェア構成を採用しているが、経路探索部１２６、経路案内データ作成部１２７および予測処理部１２８を備えているところが、第１実施形態の情報センタ２０と異なる。なお、図１４にはＣＰＵ、メモリ等の図示は省略されている。また第１実施形態の情報センタ２０と実質的に同一の構成部分には図１４において同一符号を付し、これらの説明を省略する。
【００８６】
ここで、第１実施形態と相違する経路探索部１２６、経路案内データ作成部１２７、予測処理部１２８を説明する。なお、これらは、いずれもコンピュータプログラムにより実現されるもので、情報センタ１２０を構成するメモリ等のデータ記憶装置に格納されている。
【００８７】
経路探索部１２６は、地図／道路リンクＤＢ２３ａ（地図ＤＢ２３ａ１、道路リンクＤＢ２３ａ２）から得られる道路地図データやこの道路地図データに付随する道路リンクデータに基づいて、現在地等の出発地から目的地までの最短時間経路を探索する処理を行うもので、探索アルゴルズムとして、例えばダイクストラ法等が採用されている。なお、この経路探索部１２６により参照される道路リンクデータは、図１５に示される地図／道路リンクＤＢ作成処理により作成・更新されるもので、図１６に示すような概念によるタイムスライド方式により最短時間経路が探索される。なお、図１５では、第１実施形態で説明した図２に示す地図／道路リンクＤＢ作成処理を構成する処理ステップと実質的に同一の処理ステップには同一符号を付してあるので、地図／道路リンクＤＢ作成処理の詳細については第１実施形態のものを参照されたい（図２）。
【００８８】
経路案内データ作成部１２７は、経路探索部１２６により探索された最短時間経路を案内するために必要なデータを作成する処理を行うものである。当該データを作成するアルゴルズムとしては、例えば、本願出願人による特開２０００−１１３３８８号公報に開示されているものがあり、作成された案内データは、経路案内データを要求したナビゲーション装置５０に対しＣＣＵ２５を介して送信される。
【００８９】
予測処理部１２８は、現在の所要時間情報および過去のデータに基づいて例えば６時間後まで所定時間（例えば５分）ごとの所要時間を予測する処理を行うもので、第１実施形態で説明した、交通情報取得部（交通情報取得プログラム）２２ｃ、交通情報異同判定部（交通情報異同判定プログラム）２２ｄ、所要時間推定部（所要時間推定プログラム）２２ｅ、交通需要予測部（交通需要予測プログラム）２２ｆ等とともに、道路リンク作成部を構成するもので、本第２実施形態で追加されたものである。当該所要時間を予測するアルゴルズムとしては、例えば、特開昭６３−４９９９９号公報、特開平３−１９１００号公報や特開２００２−２６０１４２号公報等に開示されているものがあるのでこれらの公知技術を用いる。
【００９０】
この予測処理部１２８は、図１５に示すように、ステップＳ１０９とステップＳ１１１との間に介在する所要時間予測処理として実行されることにより、例えば、時々刻々と変化する所要時間をタイムスライドコストデータとしてステップＳ１１１の道路リンクＤＢ更新部（出力プログラム）２２ｇに出力する。これにより、予測処理部１２８で作成されるデータは、例えば、図１６に示すように１０分ごとに推定されるタイムスライドコストデータとして経路探索部１２６により参照することができるので、経路探索部１２６ではタイムスライド方式により最短時間経路を探索することが可能となる。
【００９１】
このように本第２実施形態に係る情報センタ１２０によると、経路探索部１２６および経路案内データ作成部１２７を備えている。これにより、情報センタ１２０では、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間の情報を簡便に推定してデータベースを作成・更新し、さらに車両７０等に搭載されたナビゲーション装置５０から、現在地等の出発地から目的地までの最短時間経路を要求する情報を受信すると、経路探索部１２６により当該出発地から目的地までの最短時間経路をタイムスライド方式等により探索し、これにより得られた最短時間経路に関する情報に基づいて当該出発地から目的地までに必要となる経路案内情報を経路案内データ作成部１２７により作成する。そして、作成された経路案内情報を要求のあったナビゲーション装置５０に対して送信する。したがって、ナビゲーション装置５０では、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関しても、自ら経路探索することなく、当該出発地から目的地までに必要となる経路案内情報を得ることができ、利用者に当該最短時間経路案内情報を提供することができる。
【００９２】
また、本第２実施形態に係る情報センタ１２０によると、予測処理部１２８を備えている。これにより、道路交通情報により所要時間の情報が提供されていない道路に関する所要時間の情報についても、道路交通情報により所要時間の情報が提供されている道路に関する所要時間の情報と同様に、所定時間ごとに所要時間を予測し、例えばタイムスライドコストデータとして所要時間データベースに蓄積することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係る情報センタおよび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】本第１実施形態に係る地図／道路リンクＤＢ作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】図２に示すリンク情報取得処理により取得されて作成されるコスト情報のデータ構造例を示す説明図である。
【図４】図２に示す所要時間推定処理の一例による処理（その１）の流れを示すフローチャートである。
【図５】図４に示す所定時間推定処理（その１）によって分割される道路リンクの一例を示す説明図である。
【図６】図６（Ａ）  は、図４に示す所定時間推定処理（その１）によって算出される混雑割合の一例を示す説明図で、図６（Ｂ）  は、混雑度の定義例を示す図表である。
【図７】図７（Ａ）  は交通需要予測ＤＢに格納されている需要予測データテーブルの一例を示す説明図で、図７（Ｂ）  は交通需要予測ＤＢを作成する構成例を示す説明図である。
【図８】図８（Ａ）  は、道路リンクに対する需要予測値の例を示す説明図で、図８（Ｂ）  は、図４に示す所定時間推定処理（その１）による混雑閾値の設定例を示す説明図である。
【図９】図９（Ａ）  は、図４に示す所定時間推定処理（その１）によって推定される混雑状況の一例を示す説明図で、図９（Ｂ）  は、車速の定義例を示す図表である。
【図１０】図２に示す所要時間推定処理の他の例による処理（その２）の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図１０に示す所定時間推定処理（その２）によって作成される道路リンクの集合例を示す説明図である。
【図１２】図１０に示す所定時間推定処理（その２）によって推定される交通情報非対象リンクの所要時間の推定例を示す説明図である。
【図１３】本第１実施形態に係る地図／道路リンクＤＢ作成処理の他の例による処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第２実施形態に係る情報センタおよびナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】本第２実施形態に係る地図／道路リンクＤＢ作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】本第２実施形態に係る経路探索部１２６により実行されるタイムスライド方式による経路探索の概念を示す説明図である。
【符号の説明】
２０、１２０    情報センタ
２１            ＣＰＵ
２２            メモリ
２２ａ          システムプログラム
２２ａ’        ＤＢ作成・更新制御部
２２ｂ          入力プログラム
２２ｃ          交通情報取得プログラム（交通情報取得ステップ）
２２ｄ          交通情報異同判定プログラム（交通情報異同判定ステップ）
２２ｅ          所要時間推定プログラム（所要時間推定ステップ）
２２ｆ          交通需要予測プログラム
２２ｇ          出力プログラム（所要時間情報生成ステップ）
２３ａ          地図／道路リンクＤＢ（所要時間データベース）
２３ａ１          地図ＤＢ
２３ａ２          道路リンクＤＢ
２３ｂ          交通需要予測ＤＢ
２５            通信制御装置（交通情報取得ステップ）
５０            ナビゲーション装置
７０            車両
１００          交通情報センタ（外部）
１２６          経路探索部
１２７          経路案内データ作成部
１２８          予測処理部
Ｓ１０３（交通情報取得ステップ）、Ｓ１０５（交通情報異同判定ステップ）、
Ｓ１０９（所要時間推定ステップ）、Ｓ１１１（所要時間情報生成ステップ）、
Ｓ２０１（第１ａステップ）、Ｓ２０３（第１ｂステップ、第１ｃステップ、第１ｄステップ、第１ｅステップ）、Ｓ２１１（第１ｆステップ、第１ｇステップ）、Ｓ３０１（第２ａステップ）、Ｓ３０３（第２ａステップ、第２ｂステップ）、Ｓ３０５（第２ｂステップ）
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【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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