(57)【要約】【課題】  本発明は、木目細かな推論的交通量情報を加味した探索を行い、その結果を、様々な用途に利用可能な形態で提供することを目的とするものである。【解決手段】  本発明の目的は、基本データベースに記憶されている道路交通量に関して観測されたデータが、外部からのアクセスによって、道路の渋滞情報や交通量を知るために利用可能なネットワーク型の知識表現形態で記憶されていることを特徴とする交通情報データベースシステムによって達成される。【効果】  本発明によれば、人間が行うのと同様の推論を行うことができる。具体的に言及するとすれば、事故等の交通量に与える影響を予測することが可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路交通量に関して観測されたデータが記憶された基本データベースと、
前記基本データベースに対してデータを入出力可能なインタフェース部と、
前記基本データベースと前記インタフェース部との間に配設され、前記基本データベースからデータを読み出して前記インタフェース部に渡すと共に、前記インタフェース部から入力されたデータを前記基本データベースに書き込むデータ処理部と、を備え、
前記基本データベースに記憶されているデータは、ネットワーク型の知識表現形態で記憶されており、
前記データ処理部は、ネットワーク型の知識表現形態で前記基本データベースに記憶されたデータを用いて推論処理を行う推論処理機能を有することを特徴とする交通情報データベースシステム。
【請求項２】
道路交通量に関して観測されたデータが記憶された基本データベースと、
実際の道路走行によって個々の車両が個別に取得する交通量に関するデータが記憶されたパーソナルデータベースと、
前記基本データベースに対してデータを入出力可能なインタフェース部と、
前記基本データベースと前記インタフェース部との間に配設され、前記基本データベースからデータを読み出して前記インタフェース部に渡すと共に、前記インタフェース部から入力されたデータを前記基本データベースに書き込むデータ処理部と、を備え、
前記基本データベースに記憶されているデータ及び前記パーソナルデータベースに記憶されているデータは、ネットワーク型の知識表現形態で記憶されており、
前記データ処理部は、ネットワーク型の知識表現形態で前記基本データベースに記憶されたデータ及びネットワーク型の知識表現形態で前記パーソナルデータベースに記憶されたデータを用いて推論処理を行う推論処理機能を有することを特徴とする交通情報データベースシステム。
【請求項３】
道路交通量に関して観測されたデータを有する基本データベースと、
前記基本データベースに記憶された道路交通量データを前記基本データベース内で保存可能な形態にデータ変換でき、ユーザの要求する形態で出力することを可能とするようにデータ変換できるデータ変換処理機能、入力されたデータを追加することによってデータベースの内容を更新できる更新処理機能、この前記基本データベースに蓄積されたデータを基に交通量を推論する推論処理機能、を備えたデータ処理部と、
前記基本データベースに記憶されたデータを出力し、前記基本データベースに記憶されているデータを更新するための更新用データを入力するためのインタフェース部と、を備え、
前記基本データベースに記憶されているデータは、外部からのアクセスによって、道路の渋滞情報や交通量を知るために利用可能なネットワーク型の知識表現形態で記憶されていることを特徴とする交通情報データベースシステム。
【請求項４】
請求項３において、
実際の道路走行によって、個々の車両が個別に取得する交通量に関するデータを格納するパーソナルデータベースを備え、
前記パーソナルデータベースに格納されたデータが、前記基本データベースに記憶されたデータと共に前記データ処理部でデータ変換もしくは更新もしくは推論処理され、
前記インタフェース部は、ＰＤＡ機器やＰＣ等の各種ソフトウェアで利用可能なフォーマットで上記データを出力することができることを特徴とする交通情報データベースシステム。
【請求項５】
請求項４において、
事故等の不慮の事態に起因する交通量に関するデータや、道路工事等の、自然渋滞以外の交通量に関しての恒久的でない一時的なデータを格納するオプショナルデータベースを備え、
前記オプショナルデータベースに記憶されたデータが、前記各データベースのデータと共にデータ処理部でデータ変換もしくは更新もしくは推論処理されることを特徴とする交通情報データベースシステム。
【請求項６】
請求項３乃至５の何れかにおいて、
車両内に設置され、ナビゲーションシステム等の車内情報処理装置とデータのやり取りを行うための接続が可能とされる形態としたことを特徴とする交通情報データベースシステム。
【請求項７】
請求項３乃至５の何れかにおいて、
パソコンや他のＰＤＡ機器，携帯電話などの通信情報機器とデータのやり取りを行うための接続が可能で、且つ、携帯可能な小型のデータベース端末形態としたことを特徴とする交通情報データベースシステム。
【請求項８】
請求項５において、
前記各データベースに記憶される情報が、地点間の距離を基本単位とし、その距離においての交通情報であることを特徴とする交通情報データベースシステム。
【請求項９】
請求項８において、
前記その距離においての交通に関する情報は、時間軸で区切った情報であることを特徴とする交通情報データベースシステム。
【請求項１０】
請求項９において、
前記その距離においての交通情報に加え、時間ごとの交通情報をも前記各データベースに記憶することを特徴とする交通情報データベースシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、渋滞情報などの交通量に関しての情報を提供する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ナビゲーションサービスセンタがＶＩＣＳセンタから配信される情報を受信して過去情報として蓄積し、蓄積した過去情報を利用したルート探索を行い、ナビゲーションサービスセンタに接続してきたデータ端末に、ルート探索の結果を提供する技術が知られている。また、ＶＩＣＳセンタから配信される情報を受信して過去情報として蓄積し、蓄積した過去情報を利用したルート探索を行うナビゲーションシステムが知られている。また、渋滞情報を一定時間ごとに蓄積して記憶するデータベース（以下、ＤＢという）を備え、現在の渋滞情報と渋滞増減推移を求め、それを道路上に設置されている表示板に表示するシステムが知られている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１４８０６７号公報
【特許文献２】特開２００１−０９３０７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
以上のような技術によって、未来の日時において、交通量情報等を加味してルート探索を行うことや、運転者もしくは搭乗者が渋滞推移の現状を把握することによって現在以後の渋滞の動きを予測することが可能になる。
【０００５】
しかしながら、上記従来技術では、一日のうち何時に出発するかを計画したいときに、何時に出発すれば何時頃到着するか、混雑する時間帯を避けることができるか、といった木目細かな推論的交通量情報を加味した探索を行うことは考慮されていない。
【０００６】
本発明は以上に鑑みなされたもので、木目細かな推論的交通量情報を加味した探索を行い、その結果を、様々な用途に利用可能な形態で提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の目的は、基本データベースに記憶されている道路交通量に関して観測されたデータが、外部からのアクセスによって、道路の渋滞情報や交通量を知るために利用可能なネットワーク型の知識表現形態で記憶されていることを特徴とする交通情報データベースシステムによって達成される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、人間が行うのと同様の推論を行うことができる。具体的に言及するとすれば、事故等の交通量に与える影響を予測することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
図１に、交通情報ＤＢシステムの基本構成例を示す。
【００１０】
図１の例で示す交通情報ＤＢシステム１０はセンタに設置され、現在まで蓄積されてきた交通量に関するデータを交通情報の基本データとして格納している基本ＤＢ１１と、走行等によって利用者が個別に取得する交通量に関するデータを格納するパーソナルＤＢ12とを備えている。また、必要に応じて、事故等の自然渋滞以外の事項に起因する交通量に関するデータを格納するオプショナルＤＢ１３とを備える。これらのＤＢは、渋滞先頭地点からの渋滞長を主たる情報として保持するのでなく、或る地点間の距離を基本として、その地点間における交通量や交通情報を保持する。
【００１１】
データ処理部１４は、各ＤＢに格納されたデータを処理し、Ｉ／Ｆ部１５は、各ＤＢに格納するデータのやり取りを行うためのインタフェースで、外部機器との接続インタフェースを備えている。道路を含んだその地域全体の交通量を把握することや予測を行うことなどによって得られる情報を、適時提供できるように整理された形でＤＢ内に保存していくことはデータ容量を考慮すると現実的でない。そこで、次のような形式で保存するＤＢを考える。
【００１２】
図３は、交通情報ＤＢシステムが表現する道路情報の意味ネットワーク構成図である。ＤＢ１１，１２は、例えば、図３で示すような意味ネットワーク３２の形態で表される。意味ネットワークとは、人間にとって理解しやすい図的ネットワークを利用した、知識の組織化の表現方法である。意味ネットワークにおいては、知識は、格子点であるノードと、ノード間を接続する意味を持ったリンクによって表現される。図３においては、各ノードはある地点としての信号を表し、リンクは、信号間の交通情報という意味を持って表現される。このような形式で、長年ＤＢシステムに蓄積されてきた交通量に関する情報及びＤＢシステムが今後蓄積していく情報を、組織化された知識としてＤＢシステムに蓄積していく。この蓄積された情報を基に有用な情報を求めることができれば、蓄積する情報量を小さく抑えることができる。有用な情報の求め方については、後述するように人間の推論方法を参考にする。
【００１３】
以上のような意味ネットワーク３２は、システムに実装する際には、フレーム・システムやオブジェクト等の知識表現システムを利用するのが有効であると考えられる。ここでは、実装例としてフレーム・システムの利用を考える。フレームとは、或る限られた状況を表現するための知識のデータ構造である。各フレームには、スロットとして複数個の情報が付加され、この情報の中には、そのフレームの使い方に関する情報、次に何が起こりそうかに関する情報、この予想が外れたときに取るべき行動に関する情報等が含まれる。フレーム・システムは単に「物」，「事柄」，「概念」の名前だけでなく、関連する情報も含めて適度な大きさの纏まりとし、知識を表現，管理するものである。今回提案する交通情報の知識ＤＢを構成する意味ネットワーク３２に対応するフレーム・システムでは、例えば、各フレームは、複数のスロットという構造的付加情報をもつリンクと捉えることができる。つまり、各スロットには、そのリンクにおける各種交通情報が格納される。
【００１４】
図４は、交通情報ＤＢシステム内の、基本ＤＢ１１及びパーソナルＤＢ１２を表す意味ネットワーク内のフレーム図である。意味ネットワーク３２における、各信号ノード間の道路に対応するリンクｐ１は、距離や時間ごとの交通量を示す付加情報を含み、図４に示すフレーム４１のような形式で表現される。各種スロット名には、リンクｐ１における各種交通情報の項目が入り、スロット値として交通情報が格納される。基本ＤＢ１１とパーソナルＤＢ１２は同じフォーマットのフレームで個別に保存するので、図４に於けるフレーム４１のフレーム名にはリンクｐ１の基本ＤＢ１１もしくはパーソナルＤＢ１２のどちらかが該当する。
【００１５】
基本ＤＢ１１は最初に設定されて殆ど変動することはなく、知識ベースの基本となるものである。パーソナルＤＢ１２は知識ベースのヒューリスティックな推論を可能にするために、車両が実際に走行して獲得する情報を随時、蓄積更新できるＤＢである。ここで、ヒューリスティックとは、問題解決法の一手法であって、正しいと思われる選択肢を順に試行錯誤しながら辿っていくことで正解を得ようとする解決法である。これにより、パーソナルＤＢ１２は、個別に成長し、利用者に特化したＤＢを構成していくことができる。また、日毎にデータを蓄積することが可能である。ＤＢの容量が少ない場合や処理の高速化を目的とする場合等には、それぞれのスロット値に過去の値の平均を蓄積するようにしたり、過去数日もしくは曜日や月等の予め決定しておいた単位で全ての日のデータを蓄積しておき、それより前のデータには平均値を蓄積するなど工夫することができる。また、基本ＤＢ１１をパーソナルＤＢ１２のスロット値のデフォルト値としてもよいし、それぞれのＤＢのスロット値各々にデフォルト値を設定してもよい。
【００１６】
フレーム内で保持される各スロットには、例えば距離のように常に一定である情報と、通行車数のように時間毎，日毎に変動する情報、また、時間や日が同じでも進行方向ごとに変動する情報がある。これらに対応するため、フレーム４１では、進行方向の違いは、進行方向を要素に持つリストで表し、時間の変動に対しては各スロットのリストを一定時間差毎に持つことによって表している。そのため、構築すべきＤＢが巨大になることが予測されるが、対策としては、本体に地方毎に限定したデータを格納し、必要に応じてサーバから各地方のデータを得ることとしたり、例えば信号が複数在る直線道路の場合等には幾つかのリンクを１つのリンクとみなしてノード間の規定を柔軟にとったり、また、時間幅を大きくとったりする等の方法を講じる。
【００１７】
図５に、以上の方法で構成されるフレーム・システムによるＤＢ５１の全体構成を例示する。ＤＢ５１における各々のリンクのＤＢは、フレーム４１のフォーマットで形成された基本ＤＢ５２とパーソナルＤＢ５３によって構成される。このような形態のフレームが、各リンクに存在し、情報が蓄積され、更新されていくことで全体の交通情報ＤＢ５１が構成される。ＤＢの記憶媒体としては、ＨＤＤ／ＤＶＤ，メモリカードなど様々なものが利用可能である。また、本システムは同じ形態でＤＢの容量のみを変化させることによって、交通情報サーバで保持してもクライアント側で保持してもよい。
【００１８】
これらの基本ＤＢ５１及びパーソナルＤＢ５２を利用することにより、日にちと時間による渋滞予測等が可能となり、木目細かな交通情報の提供が可能となる。ＤＢに蓄積された情報を基に有用な情報を求める方法については、人間の推論方法を参考にする。次に、こういった予測，推論を可能とするための、ＤＢを利用した交通量の推論方法例を示す。
【００１９】
人間は、知識に基づいて推論する能力を有している。また、自分が頻繁に利用する道路については、経験的に或る程度の交通量に関する知識を有している。推論する能力については、交通量に関して或る時間帯が或る道路においてどれだけ影響を与えるか等の局所知識的な推論能力（以下、局所推論という）と、ある道路における交通量が他の道路の交通量にどれくらいの影響を与えるかといった、より全体像的な連想推論能力（以下、連想推論という）を有していると考えられる。具体的には、「この道が混雑すると、それによってもう一方の細道に車が逃げ込むため、そこはそれ以上に混雑する。」とか、「平日の５時から６時まではあの道のあの信号のところは退勤車が多いので混雑する。そのため、もう少し早い時間に、出かけるようにしよう。」という具合である。このような人間の推論能力と同様の推論方法を利用して交通情報を予測し、それを様々な用途で利用可能な形態にした独立モジュールとして提供する技術について以下に説明する。
【００２０】
図３左図では、ある道路３１におけるノードとしての信号を、地点を示す基本単位として規定している。以下、これを信号ノードという。左図に於ける道路３１の各信号ノード間の道路パスｐ１〜ｐ５は、右図の意味ネットワーク３２の道路パスを示すリンクｐ１〜ｐ５に対応する。意味ネットワーク３２は、局所推論と、連想推論の両方の推論を可能にする知識表現方法である。局所推論を可能にするには、道路パスを示すリンクにおける交通量知識を蓄積することによって実現し、連想推論を行うためには、意味ネットワーク理論における刺激拡散（spreading activation）を応用する。つまり、意味ネットワーク
３２におけるリンクが刺激され活性化すると、この刺激が他の隣接する周辺リンクにも拡散され、周辺のリンクも刺激されるということを応用する。例えば、意味ネットワーク
３２におけるリンクｐ１には、それに対応する実際の道路３１におけるｐ１が対応し、
ｐ１の実際の交通量を示す過去及び現在の情報が知識として蓄積される。蓄積された過去情報を利用することによって、局所推論が可能になる。また、意味ネットワーク３２における前記リンクｐ１の交通量に対する変化は、隣接するリンクｐ２，ｐ３，ｐ４へも影響を与える。それによって連想推論が実現される。
【００２１】
ＤＢに格納されるスロット値は、全て局所推論を行うことにそのまま利用できる。局所推論とは、ここでは、断片的な知識から目的のリンクである道路、の交通量を推論することを意味する。これは、スロット名やスロット値をキーワードに、他のスロットの情報を検索するという方法で実現される。例えば、或る曜日の或る時間帯の交通量を知りたいという場合に、その“曜日”や“時間”をキーワードにフレームを検索し、それに対応する交通量のスロット値を出力する、というものである。
【００２２】
フレーム４１に用意されたスロット項目のうち、特に“交通依存度”は、システム内で連想推論を実現するための付加手続きプログラムと捉えることができる。この場合、“交通依存度ｆ（ｉ１，ｉ２，…，ｉｎ）”は、一のリンクと他のリンクとの間の依存度を示す関数を表す。ここで、「ｉｎ」は、隣接するリンクの交通量が自リンクに与える影響度を表すパラメータを表す。例えば、図３におけるリンクｐ１においては、ｐ２，ｐ３，
ｐ４が、自リンクｐ１に影響を与えるリンクに該当する。反対側（図の右側）については省略する。パラメータｉ１〜ｉｎは、これらのパラメータ自体が関数の形をとる。各パラメータ関数の最もシンプルなものは、それぞれのリンクにおける交通量を示すフレーム内のスロット値と、隣接するリンクへの影響度を示す値とを引数に持ったものとなる。或るリンクにおける交通量が刺激されると、この“交通依存度”の関数により、他のリンクにもその刺激が次々と伝播されていく刺激拡散モデルが実現される。影響度を示す値にどれくらいの重みをつけるかは状況によって異なる。
【００２３】
以上のようなフレーム・システムによって構成されたＤＢ１１，１２は、データ処理部１４によってデータの更新やデータの出力等の処理が行われる。また、格納されているデータの出力や、格納するデータの更新などは、Ｉ／Ｆ部１５を介して外部機器とやりとりされる。その際、外部機器からの要求により、複数の対応するスロット値に対して、その平均をとって出力する場合や、最大の交通量を出力する場合、検索したデータをそのまま出力して欲しい場合があると予想される。
【００２４】
図６は、交通情報ＤＢシステムと、外部情報機器の接続を示す図である。以上の処理は、外部機器からＩ／Ｆ部１５を通してデータ処理部１４に入力された指示に従い、データ処理部１４が要求に対応した処理を行って，推論結果を出力する。また、外部機器との接続に関しては、図６に示すように、様々なメディアと無線や有線で接続可能な形態を実現できる。図６では、交通情報ＤＢシステム６１は、ＤＢを更新するためのメディアとして、ラジオ，ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System），ＤＳＲＣ（狭域通信：Dedicated Short Range Communications），テレマティクス，携帯電話，ＢＳ
（Broadcasting Satellite）／ＣＳ（Communications Satellite）に対応し、処理されたデータを出力するメディアとして、カーナビ，パソコン，ＰＤＡ（Personal Digital 
Assistant)機器に対応している。ビーコンやテレマティックスを利用することにより交通量に関するデータの更新を行い、また、走行してナビからデータを受け取りヒューリスティックに更新することができる。
【００２５】
データを外部機器に出力する際には、データ処理部１４によって、ある標準的なフォーマットに変換して出力することが可能である。例えば、カーナビに交通情報ＤＢシステム６１が情報を提供する際には、通常のビーコンデータと同様のフォーマットで出力するようにしてもよい。また、あるソフトに対しては、パソコン側からの要求に応じて、より詳細なデータを出力するようにしてもよい。そのため、カーナビ，パソコン，ＰＤＡ機器等の情報をブラウズできる機器に対してはデータを出力するだけでなく、データ入力を受け付けたり、データ処理に対する指示を受け付けるインタフェースを備えてもよい。
【００２６】
独立モジュール形態で提供することにより、ナビゲーションシステム内／外より接続しての利用はもちろんのこと、各人が携帯してブラウズしたり、各種ＰＤＡ機器やＰＣに接続したりすることにより、いつどの場所にいても交通量の情報を知ることができるようになる。また、例えば信号間の時間毎の交通量に関する情報といったように、蓄積する情報が膨大になるため、蓄積する情報を詳細な地域ごとに分けて、各々提供する方法も考えられる。
【００２７】
以上により、従来のカーナビについては、これらの交通情報ＤＢシステム６１から従来通りのビーコンデータを受信し、本願の技術を搭載したカーナビについては、より詳細で木目細かなルート探索の補助に利用するよう、交通情報ＤＢシステム６１からより詳細なデータを出力するように指示することが可能になる。また、交通情報ＤＢシステム６１は個人で携帯できる形態にしてもよいし、特に車内用として利用できる車載器にしてもよい。
【００２８】
図７に、第二の実施形態例を示す。図７は、交通情報ＤＢシステム内の、オプショナルＤＢを表す意味ネットワーク内のフレーム図、及び、交通情報ＤＢシステムの動作を示す図である。交通情報システム７１は、図１に示すように、基本ＤＢ，パーソナルＤＢに加え、事故等の自然渋滞以外の事項に起因する交通量に関するデータを格納するオプショナルＤＢ１３を有している。破線で示すオプショナルＤＢ１３が、ここでは実線のように扱われることとなる。オプショナルＤＢ１３は、他のＤＢと同様にフレーム・システムで構成される。
【００２９】
オプショナルＤＢ１３は、例えばフレーム７２のような形態で表現される。フレーム
７２は、各種イベントごとに、リスト要素として、月，曜日，時間，交通量，進行方向，日にち、を有する。イベントは、フレーム７２が表す自リンク（例ではｐ１）内で発生したイベント種類を表す。これには、例えばイベント種類表７３で示すような事故，故障車，コンサート等が含まれる。月，曜日，時間，日にちは、そのイベントが発生した時間を示し、交通量は、そのイベントによって変化した交通量の大きさを示す。時間は、ある単位で区切って登録することができる。また、これらの要素は当然、その要素をキーワードとして検索することができ、それによって交通量の局所知識的な予測を行うことが可能である。局所知識的な交通量の予測、即ち局所推論は、イベントを基に行われ、各種イベント種内で頻繁に検索されるキーワード要素には、月，曜日，時間などが主に考えられる。
【００３０】
図７では、例えばリンクｐ１で事故が発生した場合に、このオプショナルＤＢ１３にラジオ，ビーコンなどによってデータが入力される様子を示している（実際の数値入力は省略）。このとき、リンクｐ１において事故が発生した場合、その情報を基に交通量の予測を行うことが可能となる。予測を行う際には、事故情報が渋滞情報を含んでいた場合と、事故情報が渋滞情報を含んでいない場合とが考えられる。
【００３１】
先ず、事故情報が渋滞情報を含んでいた場合は、情報をオプショナルＤＢ１３（７２）に格納した後、それを基本ＤＢ１１，パーソナルＤＢ１２内の情報とあわせて換算し、受け取った渋滞情報で示された道路以外の道路における交通情報、つまり発生した事故の局所的な交通量から、他の道路への影響を連想推論することができる。
【００３２】
事故情報が渋滞情報を含んでいない場合は、情報をオプショナルＤＢ１３（７２）に格納した後、そのイベント種に該当する情報の中から、曜日，時間等で蓄積された情報を検索し、それを基本ＤＢ１１，パーソナルＤＢ１２内の情報とあわせて換算し、渋滞長、及びその各道路への影響を予測する。これはつまり、今までの経験を考慮した計算を行い、発生したイベント種から、イベントが発生した道路の、発生したイベントによる局所的な交通量の変化を推論し、更にそのイベントによる局所的な交通量の変化が与える各道路への影響を連想推論する、ということである。発生したイベントは、ＤＢ内に随時蓄積していき、将来の渋滞予測に利用する。
【００３３】
以上のような処理によって、例えば、スタジアムで大きなスポーツイベント等があった場合等でも、類似イベントや時間，曜日、等の要素を基に従来のデータを利用して、ヒューリスティックに渋滞予測が可能になる。また、オプショナルＤＢ１３は、本実施例ではイベント種を基に情報を格納するＤＢとしているが、その他道路の走り易さや路面の具合など、交通情報に関する様々な情報を格納できるように拡張してもよい。
【００３４】
以上の実施例によれば、交通情報に関しての知識を処理，時間や曜日，事故等の交通量に対する影響を予測することができる。また、ヒューリスティックな情報処理，木目細かな情報を提供することが可能となる。また、斯様な情報を多種のアプリケーションで汎用的に利用することができる。また、情報に関する知識の自己更新が可能である。また、システム構成の自由度や拡張性が高いシステムを提供することができる。延いては、システムの小型化や携帯性の向上に繋がるものである。
【００３５】
上記によって実現される交通情報ＤＢ５１を利用して、ユーザに交通情報データを提供（出力）するためのデータ処理部１４及びＩ／Ｆ部１５における処理フロー例を図２に示す。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】交通情報ＤＢシステムの構成例になるブロック図。
【図２】データ処理部１４及びＩ／Ｆ部１５の処理フロー例図。
【図３】道路情報の意味ネットワーク構成図。
【図４】基本ＤＢ及びパーソナルＤＢを表す意味ネットワーク内のフレーム図。
【図５】基本ＤＢ１１，パーソナルＤＢ１２の全体構成例図。
【図６】交通情報ＤＢシステムと、外部情報機器の接続を示す図。
【図７】オプショナルＤＢを表す意味ネットワーク内のフレーム図及び交通情報ＤＢシステムの動作図。
【符号の説明】
【００３７】
１…無線信号伝送速度切り替え機能付通信情報処理装置、１０…交通情報ＤＢシステム、１１…基本ＤＢ部、１２…パーソナルＤＢ部、１３…オプショナルＤＢ部、１４…データ処理部、１５…外部機器Ｉ／Ｆ部、３１…道路状況、３２…３１の道路状況に対応する意味ネットワーク、４１…基本ＤＢ及びパーソナルＤＢを表すフレーム構造、５１…交通情報ＤＢ（基本ＤＢ部とパーソナルＤＢ部を含む全体のＤＢ部）、５２…リンクｐ１における基本ＤＢ部のフレーム、５３…リンクｐ２におけるパーソナルＤＢ部のフレーム、
６１，７１…交通情報ＤＢシステム、７２…オプショナルＤＢを表すフレーム、７３…イベント種類表。
【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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