(57)【要約】【課題】  自車の走行による計測情報と統計交通情報を利用することにより目的地までの旅行時間を正確に予測し、信頼性の高い到着予想時刻を提供することが可能な交通情報予測装置を提供する。【解決手段】  本発明の交通情報予測装置１０は、車両の走行状態を計測し走行履歴情報として蓄積する走行状態計測手段と、該走行履歴情報と統計交通情報に基づいて経路上の交通情報を予測することによって目的地を含む経路上任意地点への到着時刻を予測する交通情報予測手段とを備えている。前記交通情報予測手段は、前記統計交通情報に基づく走行軌跡と前記走行履歴情報に基づく走行軌跡とを比較することによって統計交通情報に対する走行履歴の進捗度を求め、該進捗度を元に前記統計交通情報に基づく走行軌跡を修正することによって交通情報を予測する。【選択図】    図１
2005241519.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目的地への到着時刻を予測する交通情報予測装置において、
車両の走行状態を計測し走行履歴情報として蓄積する走行状態計測手段と、該走行履歴情報と統計交通情報に基づいて経路上の交通情報を予測することによって目的地を含む経路上任意地点への到着時刻を予測する交通情報予測手段とを備える
ことを特徴とする交通情報予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の交通情報予測装置において、
前記交通情報予測手段は、前記統計交通情報に基づく走行軌跡と前記走行履歴情報に基づく走行軌跡とを比較することによって統計交通情報に対する走行履歴の進捗度を求め、該進捗度を元に前記統計交通情報に基づく走行軌跡を修正することによって交通情報を予測する
ことを特徴とする交通情報予測装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の交通情報予測装置において、
前記交通情報予測手段は、予測対象とするリンクを所定の距離または旅行時間の範囲で限定し、予測対象外のリンクについては前記統計交通情報に基づく走行軌跡を用いて到着時刻を予測する
ことを特徴とする交通情報予測装置。
【請求項４】
請求項２に記載の交通情報予測装置において、
前記交通情報予測手段は、前記進捗度に応じて予測するか否かを判定し、予測しない場合には前記統計交通情報に基づく走行軌跡を用いて到着時刻を予測する
ことを特徴とする交通情報予測装置。
【請求項５】
請求項１に記載の交通情報予測装置において、
走行車両のユーザを識別・設定するユーザ識別手段を備え、前記走行状態計測手段において蓄積される前記走行履歴情報は前記ユーザ毎に区別され、前記交通情報予測手段において利用される前記走行履歴情報は前記ユーザ毎の走行履歴情報である
ことを特徴とする交通情報予測装置。
【請求項６】
請求項２に記載の交通情報予測装置において、
予測結果を出力する予測結果出力手段を備え、前記交通情報予測手段において予測された通過地点または目的地の通過時刻または到着時刻とともに前記進捗度を出力する
ことを特徴とする交通情報予測装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項４いずれか記載の交通情報予測装置において、
予測結果を出力する予測結果出力手段を備え、前記交通情報予測手段において予測された到着時刻とともに該予測に利用されたデータの種類を出力する
ことを特徴とする交通情報予測装置。
【請求項８】
請求項１に記載の交通情報予測装置において、
前記走行履歴情報に基づき前記統計交通情報を修正する統計交通情報修正手段を備える
ことを特徴とする交通情報予測装置。
【請求項９】
請求項８に記載の交通情報予測装置において、
外部とデータの送受信を行う手段を備え、交通情報センタなどの外部機関より統計交通情報をダウンロードし、前記統計交通情報修正手段によってダウンロードした統計交通情報に基づき前記統計交通情報を更新する
ことを特徴とする交通情報予測装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の交通情報予測装置において、
外部とデータの送受信を行う手段を備え、交通情報センタなどの外部機関に対して前記走行履歴情報をアップロードし、前記外部機関に対して課金する
ことを特徴とする交通情報予測装置。
【請求項１１】
請求項１ないし請求項５，請求項８ないし請求項１０いずれかの交通情報予測装置において、
データを記憶・変更する手段を備え、経路情報，前記の走行履歴情報，統計交通情報あるいは修正統計交通情報を記憶・変更する
ことを特徴とする交通情報予測装置。
【請求項１２】
請求項２に記載の交通情報予測装置において、
外部とデータの送受信を行う手段と、目的地までの経路を探索する経路探索手段と、予測結果を出力する予測結果出力手段を備え、前記交通情報予測手段において前記進捗度が所定の範囲外にあればユーザに対してその旨を通知し、さらに交通情報センタなどの外部機関より交通情報を取得して経路の再探索を行うか否かを入力させ、再探索を行うことが決定された場合には前記外部機関より交通情報をダウンロードし、前記経路探索手段において該交通情報を用いて経路の再探索を行う
ことを特徴とする交通情報予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目的地までの旅行時間（所要時間）を予測することにより高精度な到着予想時刻を提供する交通情報予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
目的地までの到着予想時刻を提供する従来の交通情報予測装置としては、FM多重放送やビーコンなどを介してVICS（Vehicle Information and Communication System）センターより渋滞や旅行時間などのリアルタイム交通情報を受信し、該受信情報を積算することによって到着予想時刻を表示するカーナビゲーション装置があった。しかし、前記VICS交通情報を利用したカーナビゲーション装置においては次の２つの課題があった。第一の課題は、VICSの交通情報は、信号機の影響や路上センサによる計測情報の特性から時系列変化が激しい上に情報提供側の設定ミスなどの問題により信頼性（精度）を必ずしも維持できないことが問題であった。第二の課題は、VICSの交通情報が現在（リアルタイム）のものであり、その交通状況が目的地に到着するまで継続すると仮定した場合においては問題ないが、一般的には交通状況は随時変わるものであるため前記到着予想時刻の信頼性が低くなることが問題であった。
【０００３】
上記課題に対しては、VICSの交通情報ではなく実走行車両による計測情報（プローブ情報）をベースとしかつ近未来予測を行うことが必要であり、下記特許文献１に開示されたプローブ情報を利用した交通状況推定方法及び交通状況推定・提供システムにおいては、プローブカーが計測したプローブ情報を交通情報センタで収集し、該センタではユーザからのリクエストに応じてプローブ情報を用いて予測し提供していた。
【特許文献１】特開２００２−２５１６９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、前記のプローブ情報をベースとした予測技術では次の課題があった。プローブカーで全国の道路をカバーするためには少なくとも数万台ものプローブカーを同時に走行させる必要があり、現状においては社会実験のフェーズであって実用化していない事情を考慮すると当面は前記技術を利用できない。また、多数のプローブカーの情報を管理する面ではデータ量が膨大となるためセンター設備のコスト面でも問題となり、またプローブカーに搭載する車載機の導入コストや位置情報を通知するための通信コストに加え、プライバシー保護も重要な課題である。さらに、プローブカーのシステムにおいては他のドライバーが過去に計測した情報を集計して別のドライバーに対して情報提供するため、提供されるドライバーの走行特性（急いで走行する，ゆっくり走行するなど）を考慮することができず、特に複数車線道路や非渋滞の道路など比較的自由に走行できる環境における情報の精度が必ずしもよくないという課題があった。
【０００５】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされるもので、目的地までの旅行時間を正確に予測し、信頼性の高い到着予想時刻を提供することが可能な交通情報予測装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するためなされた本発明の交通情報予測装置は、例えばVICSやプローブ情報などの各種交通情報に基づいて予め作成された統計交通情報を備え、自車の走行による計測情報と前記統計交通情報を利用することにより、目的地までの旅行時間を正確に予測し、信頼性の高い到着予想時刻を提供することが可能な構成を有している。具体的には、車両の走行状態を計測し走行履歴情報として蓄積する走行状態計測手段と、該走行履歴情報と統計交通情報に基づいて経路上の交通情報を予測することによって目的地を含む経路上任意地点への到着時刻を予測する交通情報予測手段とを備えている。前記交通情報予測手段は、前記統計交通情報に基づく走行軌跡と前記走行履歴情報に基づく走行軌跡とを比較することによって統計交通情報に対する走行履歴の進捗度を求め、該進捗度を元に前記統計交通情報に基づく走行軌跡を修正することによって交通情報を予測する。
【０００７】
本発明の交通情報予測装置は、上記構成の他に例えば、外部とデータの送受信を行う手段と、目的地までの経路を探索する経路探索手段と、予測結果を出力する予測結果出力手段を備えることが可能である。これにより、前記交通情報予測手段において前記進捗度が所定の範囲外にあればユーザに対してその旨を通知し、さらに交通情報センタなどの外部機関より交通情報を取得して経路の再探索を行うか否かを入力させ、再探索を行うことが決定された場合には前記外部機関より交通情報をダウンロードし、前記経路探索手段において該交通情報を用いて経路の再探索を行う。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、例えばVICSやプローブ情報などの各種交通情報に基づいて予め作成された統計交通情報を備え、自車の走行による計測情報と前記統計交通情報を利用することにより目的地までの旅行時間を正確に予測することができる。従って、信頼性の高い到着予想時刻をドライバーに提供することが可能となる。
【０００９】
また、本発明によれば当初の統計データに基づく到着予想に対して進捗状況が大幅に異なっている場合にユーザに経路の再探索を促し、必要時にのみ再探索、リアルタイム交通情報取得を行うことができるようになり、ユーザの操作量やデータ通信に係る費用を必要最小限に抑えることができ、利便性が向上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】
【００１０】
次に、本発明の交通情報予測装置の詳細について説明する。図１は本発明の交通情報予測装置の全体構成を示す一例の図である。
【００１１】
本発明の交通情報予測装置１０は、地図ＤＢ１００，経路探索部１０１，経路情報管理部１０２，情報送受信部１０３，ユーザ識別部１０４，走行状態計測部１０５，走行履歴ＤＢ１０６，統計交通情報ＤＢ１０７，交通情報処理ユニット１０８，及び予測結果出力部１０９から構成され、さらに前記交通情報処理ユニット１０８は、交通情報予測部１０８０と統計ＤＢ修正部１０８１から構成される。交通情報予測装置１０は、カーナビゲーション装置の他、ノートパソコン，ＰＤＡ，携帯電話端末などカーナビゲーション相当の機能を備える車載端末あるいは携帯端末であって、予め備えられた地図ＤＢ１００と統計交通情報ＤＢ１０７とを用いて経路計算し、該経路に対してそれまでに蓄積した走行履歴ＤＢ１０６と前記統計交通情報ＤＢ１０７とを用いて目的地までの旅行時間予測を行い、到着予想時刻等を出力するものである。また、必要に応じて外部の交通情報センタ１１にアクセスしてリアルタイム交通情報を取得し、予測に用いてもよい。
【００１２】
次に本発明を構成する各部の機能について説明する。
【００１３】
地図ＤＢ１００は、図２にその構成の一例が示されるように、地図描画，経路探索，誘導等の各アプリケーションが利用するためのものである。道路データは基本的にリンク単位に管理される。接続リンク情報及びリンクコストは主に経路探索に用いられ、後者は距離，有料道路料金，旅行時間，道路幅員，国道・県道などの道路種別，信号交差点を含むか否か等に対応するリンクの重みが格納されるものである。
【００１４】
経路探索部１０１は、ユーザに指定された目的地の位置情報を元に、前記地図ＤＢ１００における接続リンク情報及びリンクコストを用いて現在地から目的地までの走行経路を前記リンクコストの総和が最小となる経路を最適経路として算出するものである。通常、出発地はＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）で得られる現在地の位置情報から自動的に得られるが、ユーザが地図画面における任意地点を指定したり予めセットされている有名地点のリストより選択・指定してもよい。また、ユーザは好みの経路を入手するため、予め優先すべきリンクコストを選択してもよい。例えば、有料道路優先，国道優先，時間優先（時間最短）など予め設定されたメニューより選択してもよい。あるいは、ユーザが優先すべきリンクコストを選択することなく、前記３種類の優先にしたがって経路３本を同時に計算・出力してもよい。
【００１５】
経路情報管理部１０２は、前記経路探索部１０１で計算され、ユーザが選択した経路に関する諸情報を保存・管理するところである。管理する情報の一例を挙げると、ユーザＩＤ，出発地・目的地情報，出発時刻，出発時点での予測旅行時間情報，経路リンク情報，チェックポイントの位置情報及びその通過予定時刻等がある。この経路情報を情報送受信部１０３より外部の交通情報センタ１１に送信・登録することにより、交通情報センタ１１側では例えば５分毎など定期的に該経路上の交通状況を監視し、事故や災害などの突発事象が発生した際にその内容をユーザに通知するようにしてもよい。なお、前記管理情報については、目的地に到着するか、所定時間が経過したタイミングで消去してもよい。
【００１６】
情報送受信部１０３は、外部の交通情報センタ１１とデータの送受信を行う機能を備えるものである。具体的には、携帯電話，ＰＨＳ（Personal Handyphone System），Bluetooth，無線ＬＡＮ，あるいはETCやＶＩＣＳといったDSRC（Dedicated Short Range Communication）向け専用通信ユニットなどの各種移動体通信の通信アダプタを含むものである。交通情報予測装置１０から交通情報センタ１１へは前記経路情報あるいはユーザが取得したい情報の種類及びエリアに関する情報などを送信し、交通情報センタ１１から交通情報予測装置１０へは前記経路情報やエリアに対応するリアルタイム交通情報や統計交通情報等を送信する。
【００１７】
ユーザ識別部１０４は、車両の運転者（ユーザ）を識別するところである。これは、１台の車両（交通情報予測装置）を複数のユーザでシェアして利用する場合に、ユーザを特定することによって走行状態計測部１０５で計測するデータ（走行履歴ＤＢ１０６）をユーザ単位に集計する際に用いられる。ユーザの識別手段としては、例えば運転開始直前に交通情報予測装置１０において複数用意されたユーザＩＤに対応するボタンを押下することによりユーザＩＤを識別する（予めユーザ間で各々のユーザＩＤを割り当てておく）ものであるか、交通情報予測装置１０に備えられたメモリカードスロット等にユーザＩＤを含む認証情報が格納されたメモリカードの情報を読み出すことによって識別するか、あるいは運転座席のシート位置，電子化された鍵や免許証等ユーザ毎の設定情報ＩＤなど車両側に持っている情報のうちのユーザ識別可能な情報ＩＤを交通情報予測装置１０側で読み込むことによって自動的に識別してもよい。なお、前記ユーザ識別できる情報がなく走行開始された場合には、予め定められたデフォルトのユーザＩＤを設定すればよく、ユーザが複数いない場合にはこの機能によりユーザ識別のために情報を入力する必要はない。
【００１８】
走行状態計測部１０５は、リアルタイムの走行状態を定期的に計測し、該計測情報を走行履歴ＤＢに蓄積するところである。計測される情報の具体例を図３及び図４に示す。なお、これらが蓄積されると走行履歴ＤＢ１０６に相当する。図３は車両の位置毎の速度情報を計測・集計する例で１分毎などの一定周期あるいは１００ｍ毎などの一定距離単位に計測・集計する。図４は経路に沿ったリンク毎の旅行時間情報を計測・集計する例であり、経路上のリンク単位に計測・集計する。車両の位置情報あるいはリンク情報は、ＧＰＳ情報から取得するのが一般的であるが、地図ＤＢ１００の情報を元にマップマッチングの技術を用いたり、あるいはジャイロセンサ等の追加センサの情報を併用することにより精度の高い情報を得ることができる。図３における速度情報は、前述のＧＰＳ情報または車両の車速パルス情報より取得することができ、この速度情報に地図ＤＢ１００のリンク長を適用することによりリンク旅行時間を推定することもできる。図４におけるリンク旅行時間は、ＧＰＳ情報等による位置情報と地図ＤＢ１００の情報を元にマップマッチングによってリンク始終点の通過時刻（ＧＰＳ情報より取得）を取得し、その時刻差をリンク旅行時間として取得することができる。
【００１９】
統計交通情報ＤＢ１０７は、蓄積された過去のＶＩＣＳ交通情報やプローブ情報などの各種交通情報を元に異常値除去や平均化などの統計処理がなされたものであり、日常的な交通状況を再現するものである。該ＤＢは、交通状況の再現度を向上するため、平日，休日などの日種や季節，天候等を組み合わせた複数の分類として分けられたものであってもよい。該統計交通情報ＤＢは、これらの交通情報元データを収集する外部の交通情報センタ１１などで作成され、通常では各種ＤＶＤメディア，ハードディスク，フラッシュメモリ，各種メモリカード等の記憶媒体に格納され、交通情報予測装置１０で前記記憶媒体を読み出すことによって経路探索や交通情報予測に利用することができる。また、前記統計交通情報ＤＢは、交通状況の経年変化に伴い定期的（１ヶ月毎，季節毎，１年毎など）に更新されるため、交通情報予測装置１０において、情報送受信部１０３を介して交通情報センタ１１よりデータ通信によって該ＤＢを取得してもよい。データ構成の一例を図５に示す。データは、リンク（本例ではＶＩＣＳリンク）単位で管理されており、また時間単位でも管理される。ヘッダ部の時間単位が５（分）の時には、データ部の時間帯別情報はリンク情報を２８８回繰り返して格納され（１番目が０：００，２番目が０：０５，…，２８８番目が２３：５５の情報を表す）、同様に時間単位が６０（分）の時には時間帯別情報はリンク情報を２４回繰り返して格納される（１番目が０：００，２番目が１：００，…，２４番目が２３：００の情報を表す）。
【００２０】
交通情報処理ユニット１０８は、交通情報予測部１０８０と統計ＤＢ修正部１０８１とから構成され、交通情報の予測と統計交通情報ＤＢ１０７の修正を行うところである。次に、該ユニットを構成する各部の機能及び処理の流れについて説明する。
【００２１】
交通情報予測部１０８０は、前記走行履歴ＤＢ１０６と統計交通情報ＤＢ１０７を用いて目的地までの経路や自車周辺の交通状況を予測する機能を備える。一例として、目的地までの経路が設定されている場合の予測処理について図６〜９を用いて説明する。道路ネットワークの簡単な例として図６の場合を考える。図のＡ〜Ｅはリンクの端点（ノードと呼ぶ）、２０〜２３はリンクを表す。また、各リンクのリンク長と各時間帯毎の統計旅行時間から算出される統計旅行速度などの各データは図７の通りであったとする。図における１０：００の統計旅行速度とは、１０：００以上１０：０５未満までの時刻における統計旅行速度を意味する。本例では、まず図７に示す統計交通情報を用いてノードＡからノードＥまでの旅行時間を予測し到着予想時刻を算出することにする。時刻１０：００：００にノードＡを出発した場合、リンク２０を通過するのに７２秒（平均速度は３０ｋｍ／ｈ）を要すると予想される。そして、次のリンク２１の始点（ノードＢ）に到達するであろう時点１０：０１：１２ではまだ１０：０５になっていないので、リンク２１の予測旅行速度は１０：００の２５ｋｍ／ｈを採択する。このためリンク２１を通過するのに要する旅行時間は１４４秒であり、ノードＡからの通算の旅行時間は２１６秒（１０：０３：３６）である。同様にして、リンク２２を通過するのに要する旅行時間は８２秒（通算２９８秒，１０：０４：５８）と計算される。最後のリンク２３を通過するのに要する旅行時間は１７３秒（通算４７１秒，１０：０７：５１）となるため、途中で１０：０５の速度に切り替える必要がある。すなわち、リンク２３に進入して最初の２秒間は１０：００の速度（２５ｋｍ／ｈ）を採択するのでその間の走行距離はおよそ１４ｍ、その後残りの距離１１８６ｍに対しては１０：０５の速度（１５ｋｍ／ｈ）を採択するため、およそ２８５秒要することが計算される。結局、リンク２３を通過するのに要する旅行時間は２８７秒（通算５８５秒，１０：０９：４５）と算出される。以上から、１０：００：００にノードＡを出発した車両がノードＥへの到着予想時刻は１０：０９：４５と算出され、経路全体の走行軌跡は図８のグラフ３０のようになる。上記のようにすれば統計交通情報ＤＢ１０７を用いて目的地や経路途中の任意地点への到着予想時刻を算出することができるが、交通情報予測部１０８０においては、さらに過去の走行履歴データ（走行履歴ＤＢ１０６を用いる）を合わせて予測計算することにより前記到着予想時刻を修正するものである。例えば、図８において、先の例と同様に目的地をノードＥとして１０：００：００にノードＡを出発した車両が１０：０５：００にノードＣに到達したとする（走行軌跡はグラフ３１）。その時点（実績旅行時間Ｔｈ’＝３００秒，１０：０５：００）において、前記統計交通情報ＤＢベース１０７によるノードＣ到達予想時刻は１０：０３：３６（統計旅行時間Ｔｈ＝２１６秒）であったため、統計旅行時間Ｔｈより１分２４秒（３９％）遅れていると計算される。この遅れ（状況によっては遅れではなく進んでいることもある）を以下では“進捗度”と記すこととする。該進捗度は、前記したように到達予想時刻（統計旅行時間）と実績旅行時間との差分、または比率で表されるものである。また、進捗度は、主として交通状況が統計よりも混雑していたこととドライバーの運転特性として統計よりもゆったり運転していたことの２つの要因が複合的に作用した結果とみなし、該進捗度の程度が目的地まで継続すると仮定して次の方法により前記統計交通情報ＤＢ１０７ベースによる旅行時間を修正する。目的地が遠方で多くの旅行時間を要する場合においては、相当未来まで予測する必要があることから予測精度が悪化することが考えられ、その場合には現在時刻（または出発予定時刻）から所定の時間分だけ未来の時刻（例えば２時間先まで）においては下記のような予測を行い、それ以上未来においては予測ではなく前記統計旅行時間データを利用することにしてもよい。なお、前記のように予測する対象を所定の未来時間で定める以外に現在地（または出発地）からの所定の距離（例えば２００ｋｍまで）で定めてもよい。
【００２２】
図９において、４０は予測対象とするリンク（本例においては図８のリンク２２及び２３）それぞれに関する統計旅行時間の推移を表し、前記統計交通情報ＤＢ１０７を参照することによって得られる。ｔは予測当日の現在時刻であり、上記例においては１０：０５：００に相当する。４１は予測当日の現在時刻ｔまでの当該リンクに関する実績旅行時間の推移を表し、当該交通情報予測装置１０においては通信によって交通情報センタ１１より取得しない限りは知り得ないものであり、これを取得しなくても差し支えない。今回予測すべきは現在時刻ｔ以降の近未来における旅行時間（予測旅行時間）４２である。現在時刻ｔにおいて、ｎ周期未来の時刻である時刻（ｔ＋ｎ）の旅行時間Ｔｄ’(ｔ＋ｎ)を求めるには、時刻（ｔ＋ｎ）における統計旅行時間Ｔｄ(ｔ＋ｎ）と、過去の走行履歴における実績旅行時間Ｔｈ’及び統計旅行時間Ｔｈの比である進捗度を次式に適用する。
【００２３】
【数１】
2005241519.tif 000003
【００２４】
ここに、γは係数であり、通常は１でよいが、進捗度（Ｔｈ’／Ｔｈ）が通常の範囲よりも大きい場合など予測値と過去の統計が合わない場合には、進捗度に応じて１よりも小さくしたり、逆に進捗度が通常の範囲よりも小さい場合など予測値と過去の統計が合わない場合には進捗度に応じて１よりも大きくするなど、（γ×Ｔｈ’／Ｔｈ１）の値を１に近くなるように修正する（例えば、γ×Ｔｈ’／Ｔｈ１が１．２なら１．１に、０．８なら０．９に修正というように１を跨った修正をしないようにする）か、あるいは予測対象とするリンクや時間が現在地及び現在時刻に比べて相当遠方・未来（例えば１５０ｋｍ以上先・２時間以上先など）の場合には予測精度が低下することが考えられるため、該距離や到達時間に応じて（γ×Ｔｈ’／Ｔｈ１）の値を１に近くなるように修正するか、あるいは高い予測精度が見込めないため予測対象とせずに統計データを採用する（γ×Ｔｈ’／Ｔｈ１＝１とする）など、求めるべき予測旅行時間が特異な値とならないように動的に配慮することが考えられる。あるいは、実績旅行時間及び予測対象リンクにおける統計渋滞状況や車線数等を考慮し、実績時にはドライバーが周囲の車両を自由に追越しできるような自由走行状態であったが、予測対象リンクは非自由走行状態の場合（渋滞時や車線数が１しかないような場合）には、走行の自由度に応じて上記と同様に（γ×Ｔｈ’／Ｔｈ１）の値を１に近くなるように修正して予測するか、予測対象とせずに統計データを採用するようにしてもよい。逆に、実績時には非自由走行状態で、予測対象リンクが自由走行状態である場合には、走行の自由度に応じて（γ×Ｔｈ’／Ｔｈ１）の値を１から遠くなるように修正（例えば、γ×Ｔｈ’／Ｔｈ１が１．２なら１．３に、０．８なら０．７に修正というように１を跨った修正をしないようにする）、予測せずに統計データを採用するか、あるいはドライバーの過去における自由走行時の平均的な進捗度を用いて予測するかのいずれの方法を用いてもよい。また、実績時の進捗度として前記したように一括した値とするのではなく、自由走行状態と非自由走行状態それぞれに対して別々の値を計算し、予測対象リンクの各状態に応じて対応する進捗度を用いて予測してもよく、その場合、予測時の走行状態と同じ走行状態が実績時になければ前記のように（γ×Ｔｈ’／Ｔｈ１）の値を修正してもよい。
【００２５】
上式の場合は、進捗度として過去の走行履歴における実績旅行時間Ｔｈ’と統計旅行時間Ｔｈの比を用いて予測すべき時刻(ｔ＋ｎ)の統計旅行時間Ｔｄ(ｔ＋ｎ)を補正しているが、次式のように実績旅行時間Ｔｈ’と統計旅行時間Ｔｈの差を進捗度として統計旅行時間Ｔｄ(ｔ＋ｎ)を補正してもよい。
【００２６】
【数２】
2005241519.tif 000004
【００２７】
ここに、δは係数であり、これも前記の係数γと同様に通常は１でよいが、進捗度（Ｔｈ’−Ｔｈ）の大小によって１よりも大きくするか、あるいは高い予測精度が見込めないため予測対象とせずに統計データを採用するなど、求めるべき予測旅行時間が特異な値とならないように動的に配慮することが考えられる。
【００２８】
上記の例では、現在時刻ｔに対してｎ周期未来の時刻である時刻(ｔ＋ｎ)における予測例を示したが、このｎを０，１，２，３，…と増加してＴｄ’(ｔ＋ｎ)を計算すればその分だけ未来の予測値を得ることができる。上記予測処理を経路上の予測対象リンク全てに関して行った後、図８の３０で示した統計データを用いた走行軌跡を求めるのと同様に予測データを用いた走行軌跡３２を求め、到着予想時刻を得ることができる。
【００２９】
以上で述べた交通情報予測部１０８０における処理の流れを図１０のフローチャートに示しつつ具体的に説明する。まず、経路情報管理部１０２で設定された経路に含まれる全リンクに関して統計交通情報ＤＢ１０７よりデータを取得し（Ｓ５０）、図８におけるグラフ３０のような統計データに基づく走行軌跡及び到着予想時刻を算出する（Ｓ５１）。そして走行中において予測するか否かを判定する（Ｓ５２）。Ｓ５２の予測処理が起動するための条件としては、例えば一定周期（５分毎，３０分毎など），一定距離（１０ｋｍ毎など），リンク通過毎，主要交差点（チェックポイント）通過毎などのいずれでもよく、該条件は交通情報予測装置１０内に予め設定される。また該条件をユーザが好みに応じて変更してもよい。予測する場合（Ｓ５２でＹＥＳ）において、予測処理が起動された時点ｔにおいて、それまでの走行履歴による旅行時間Ｔｈ’と同じく統計による旅行時間Ｔｈとに基づき進捗度を算出し、（数１）または（数２）により各リンクの近未来旅行時間予測値を算出する（Ｓ５３）。最後にＳ５１と同様にして前記予測データに基づく走行軌跡、及び目的地の到着予想時刻を算出する（Ｓ５４）。
【００３０】
以上により、経路上の目的地を含む任意地点への到着予想時刻を算出することができるが、本機能を応用して、自車周辺の任意地点を目的地として各目的地への経路について同様の予測を行えば各目的地を含む自車周辺の任意地点への到着予想時刻を算出することができる。
【００３１】
統計ＤＢ修正部１０８１は、過去に蓄積された走行履歴ＤＢ１０６または交通情報センタ１１から受信した統計交通情報に基づき、既存の統計交通情報ＤＢ１０７を補正・修正する機能を備える。過去に蓄積された走行履歴ＤＢ１０６に基づく統計交通情報ＤＢ１０７の補正・修正の一例として、例えば、通勤・通学など決まった経路を決まった時刻に出発すると多数の走行履歴データを集計することができるため、該履歴データの統計処理（異常データ除去や平均化等）によって元々格納されていた統計交通情報ＤＢ１０７よりも質のよい情報を作成することができ、この走行履歴に基づく統計交通情報で置換すればよい。この走行履歴に基づく統計交通情報はユーザの運転特性が含まれた結果であるため、ユーザ単位に管理してもよい。このように統計交通情報ＤＢ１０７を部分的に置換する際には、ユーザ毎に差分情報として管理する方がデータ量節約及びデータ復元の点で有効であり、該差分情報は統計交通情報ＤＢ１０７の一部として書換型の各種ＤＶＤ，ハードディスクドライブ，各種メモリカード等の各種記憶メディアに記憶させればよい。一方、交通情報センタ１１から受信した統計交通情報に基づく統計交通情報ＤＢ１０７の補正・修正については、既存の統計交通情報ＤＢ１０７と同様に日常的な交通状況を表すものであるため万人向けのものであり、既存の統計交通情報ＤＢ１０７を上書き更新すればよい。なお、交通情報センタ１１から統計交通情報を受信する場合においては、全国のデータを対象とするとデータ量が膨大となることが考えられるため、前記経路情報管理部１０２にて管理されている経路上のリンクに関するもの、あるいは該経路上のリンクを含む２次メッシュに含まれる全リンクに関するもののみをダウンロードすることによってデータ通信量を削減してもよい。
【００３２】
予測結果出力部１０９は、交通情報予測部１０８０において統計データまたは予測データベースに算出された到着予想時刻等の情報を交通情報予測装置１０の外部に接続された表示装置やスピーカ等の出力手段に応じたフォーマット変換を行い、出力する機能を備える。
【００３３】
次に、図１１にて本発明の交通情報予測装置１０の一例であるカーナビゲーション（ナビ）端末の構成について説明する。ナビ端末は、本体１４２に表示装置１４０，ＧＰＳ受信機１４１，携帯電話１４４，マイク１４７，スピーカ１４８が接続され、また本体１４２にはメモリカードスロット１４３またはＤＶＤ-ＲＯＭ１４９ドライブ等のメディアドライブを備えている。そして本体１４２を操作するためのリモコン１４５を備えている。
【００３４】
表示装置１４０は液晶画面等のデバイスであり地図画面や交通情報予測部１０８０にて算出された予測情報等のグラフィクスを表示することができる。ＧＰＳ受信機１４１は複数のＧＰＳ衛星１４６からの測位信号を受信し、端末の位置を正確に算出する装置である。本体１４２は内部にＣＰＵ，メモリ，電源，グラフィクス表示用デバイスなどが搭載された装置である。この詳細については後に図１２を用いて説明する。携帯電話１４４は外部との通信、すなわち前記交通情報センタ１１とのデータ送受信を行う装置である。
【００３５】
リモコン１４５はユーザが行いたい操作をボタンでナビ端末に伝達する装置である。また、マイク１４７を用いて音声でコマンドを送ることもできる。スピーカ１４８は交通情報予測部１０８０にて算出された予測情報、ナビ操作時のユーザ補助、注意・警告時のビープ音などの音声出力を行うデバイスである。
【００３６】
メモリカードスロット１４３は、不揮発性メモリや小型のハードディスクなどを用いたメモリカードに代表される外部記憶媒体を接続して、交通情報センタ１１からの受信データや経路情報管理部１０２に保存される経路情報，走行履歴ＤＢ１０６，あるいは統計交通情報ＤＢ１０７の差分情報等を蓄積したり、該蓄積情報をナビ端末にロードするために利用されるものである。メモリカードスロット１４３は単なる記憶装置として用いることも可能であるし、通信インタフェース、あるいは放送を受信するためのユーザ情報の認証に用いることも可能である。例えば本ナビ端末を搭載した車両が、レンタカーや家庭・会社で複数のユーザでシェアする場合など、複数のユーザが使用する車両（及びナビ端末）である場合は、認証情報を書き込んだメモリカードをメモリカードスロット１４３に挿入することで、前記ユーザが該ナビ端末を利用できるようになり、またユーザ毎の走行履歴蓄積にも利用できるようになる。
【００３７】
ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ１４９は、地図データ，経路探索・誘導に必要なデータ等の地図ＤＢ１００，あるいはデフォルトの統計交通情報ＤＢ１０７が格納されたＤＶＤ−ＲＯＭメディア１６０を読み出す機能を備えている。なお、ＤＶＤ−ＲＯＭメディアは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＤＶＤ＋Ｒ，ＤＶＤ−Ｒ等の読み出し専用メディアの場合には上記データが格納されるが、ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−ＲＡＭ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＤＶＤ＋ＲＷ等の書き換え型メディアやハードディスクなど書き換え可能なメディアの場合には、上記データに加え前記メモリカードと同様に経路情報管理部１０２に保存される経路情報，走行履歴ＤＢ１０６，交通情報センタ１１から受信した情報，あるいは統計交通情報ＤＢ１０７に関する差分情報等の蓄積情報も格納してもよい。なお、各種メディアを読み出すドライブ１４９もそれに対応したものにする必要がある。
【００３８】
図１１の構成では、通信機器として携帯電話１４４の例を示したが、他の通信機器として、ＰＨＳ（Personal Handyphone System），Bluetooth，無線ＬＡＮ，あるいはETC等のDSRC（Dedicated Short Range Communication）端末等の無線通信機能を備えたもの、或いは衛星からの放送電波、地上波デジタルを用いた放送電波，ＡＭ／ＦＭ電波を用いた放送電波を受信できる受信機、並びに受信したデータをデコードする装置を本体１４２に付加してもよい。また、ＧＰＳ受信機１４１の代わりに、ＰＨＳや携帯電話を用いた位置同定サービスを用いてもよい。また、図１１は交通情報予測装置１０の一例としてナビ端末の例を示したものであるが、そのうち特にナビ本体１４２や表示装置１４０等は、ＰＤＡ、ノート型パソコン、携帯電話等ある程度の表示手段や記憶デバイスを持つ端末で代用することも可能である。
【００３９】
図１２はナビ端末における本体１４２のハード構成の一例を示した図である。本例では、ＣＰＵ１５１、前記したリモコン１４５からの信号を解釈するリモコンドライバ１５２，ＲＳ−２３２Ｃドライバ１５３，携帯電話ドライバ１５４，メモリカードスロット１４３とのメモリカードインタフェース１５５，フラッシュメモリ１５６，ＤＲＡＭ１５７，グラフィクスプロセッサ１５８，グラフィクスメモリ１５９，ＮＴＳＣエンコーダ１５０からなる。オーディオ入出力は、音声認識用のマイク１４７からの入力と、スピーカ１４８への音声ガイド出力に用いる。
【００４０】
交通情報センタ１１は、ＪＡＲＴＩＣ（日本道路交通情報センター）やＶＩＣＳセンター等広域の交通情報を収集・配信する機関、あるいは前記機関より交通情報を受信する一般事業者に相当し、交通情報予測装置１０と交通情報データの送受信を行うところである。交通情報予測装置１０のユーザからの要求に応じて、交通情報センタ１１はリアルタイム交通情報や統計交通情報ＤＢを交通情報予測装置１０へ送信する。逆に、交通情報予測装置１０より蓄積された走行履歴ＤＢ１０６を受信し、交通情報センタ１１に保存されている統計交通情報ＤＢの修正に利用してもよい。このデータの送受信に際しては、ユーザ管理を行ってもよく、すなわち予め登録されているユーザＩＤとパスワード照合によるユーザ認証を行ってユーザを特定し、データを受信した側に課金を行えばよい。よって、交通情報予測装置１０のユーザは、交通情報センタ１１よりデータをダウンロードすれば支出が発生し、逆に走行履歴ＤＢ１０６をアップロードすれば収入を得ることになる。該課金額については、例えばデータ量（データサイズ）や送受信回数によって決定すればよい。
【００４１】
次に、本発明の交通情報予測装置１０を用いた利用シーンに沿った一例について図１３のフローチャートを参照しつつ説明する。まず、ユーザが経路探索部１０１の経路探索機能を用いて目的地及び経路を設定し、走行を開始する（Ｓ６０）。前記Ｓ５０及びＳ５１と同様に設定された経路に含まれる全リンクに関して統計交通情報ＤＢ１０７よりデータを取得し、統計データに基づく走行軌跡及び経路上の主要交差点などのチェックポイント及び目的地への到着予想時刻を算出し（Ｓ６１）、表示装置１４０またはスピーカ１４８に目的地への前記到着予想時刻を出力する（Ｓ６２）。出発直後（８：００）の表示装置への出力例を図１４に示す。図１４において、８０は地図描画領域，８１は経路概略図描画領域，８２は現在地，８３は目的地，８４は経路，８５はＧＰＳから取得できる現在時刻，８６は到着予想時間算出の元データとなったデータの種類，８７及び８８はそれぞれチェックポイントである交差点Ａ及び交差点Ｂ，８９はユーザ識別部１０４で識別されたユーザＩＤ（または登録ユーザ名）を表す。また、スピーカ１４８への出力としては、例えば路概略図描画領域８１に表示される情報を音声で出力すればよい。
【００４２】
そして走行中において、前記Ｓ５２と同様に予測するか否かを判定する（Ｓ６３）。予測する場合（Ｓ６３でＹＥＳ）において、前記Ｓ５３と同様に各リンクの近未来旅行時間予測値を算出し（Ｓ６４）、Ｓ６１と同様にして前記予測データに基づく走行軌跡、及び目的地、チェックポイント等の到着予想時刻を算出し（Ｓ６５）、表示装置１４０またはスピーカ１４８に目的地及びチェックポイントへの前記到着予想時刻を出力する（Ｓ６６）。車両の現在地がＡ交差点を通過した時（８：０９）が前記予測のタイミングであった時の予測結果の表示装置への出力例を図１５に示す。図１５において、Ａ交差点への到着予想時刻８７が８：０９に修正され、さらに進捗度として当初の到着予想時刻であった８：０６に比べて３分遅れていることを表す“＋３分”という表示が併記される。逆に当初の到着予想時刻に比べて３分進んでいる場合には“−３分”と表示される。そして、出発地からこのＡ交差点までの旅行時間に関する統計データＴｈ及び実績データＴｈ’から求まる前記進捗度を用いて現在地８２の経路上前方リンクの旅行時間予測及び該予測データに基づく走行軌跡を算出して得られるＢ交差点８８及び目的地８３それぞれへの到着予想時刻を修正し、さらに進捗度が併記されている。さらに、到着予想時間算出の元データとなったデータの種類８６も“統計”から“予測”へと表示が変更される。スピーカ１４８への出力として、例えば「予定より遅れており、到着は９分遅れの予定です」と音声により出力すればよい。また、仮に目的地が遠方のためＢ交差点より前方においては予測対象外であるとした場合には、各リンクにおいてそれぞれ統計または予測データのいずれかに基づく走行軌跡が算出され、図１６に示すように各リンクにおいていずれのデータに基づいて算出されたのかを明示してもよい。図１６において、９０，９１はそれぞれ予測データ，統計データに基づいて算出されたリンクであることを表し、また前記の到着予想時間算出の元データとなったデータの種類８６も“予測／統計”と両方を利用していることを示している。
【００４３】
そして、走行中にＧＰＳの位置情報と経路情報管理部１０２に保存されている経路情報を用いてチェックポイント（Ｂ交差点）を通過したか否かを判定し（Ｓ６７）、通過したならば（Ｓ６７でＹＥＳ）、進捗度を算出した上で前記で求めた予測データを用いて目的地及びチェックポイントの到着予想時刻を算出し、表示装置１４０またはスピーカ１４８に出力する（Ｓ６８）。目的地への最新の到着予想時刻が当初の統計データに基づく到着予想時刻に比べて所定以上に異なっている（前記進捗度が所定の範囲外になっている）場合には、ユーザに対して大きく異なっている旨を通知した上で経路を再探索するか否かを問い合わせる（Ｓ６９）。経路の再探索が行われる場合（Ｓ６９でＹＥＳ）には、ユーザに対して統計交通情報ＤＢ１０７を用いるか、交通情報センタ１１より取得できるリアルタイム交通情報を用いるかを選択させ、それに基づき経路探索部１０１にて経路探索を行って新たに設定された経路情報を経路情報管理部１０２に登録する（Ｓ７０）。
【００４４】
以降は、Ｓ６１〜Ｓ７０の処理を順次行い、目的地に到着するか、所定以上の時間経過があったか、あるいはユーザによって経路誘導のサービスを終了させるまで上記処理を繰り返す。なお、Ｓ７０にてリアルタイム交通情報を用いた場合、以降の到着予想時刻を算出するのに該リアルタイム交通情報を用いてもよい。
【００４５】
経路によっては、前記チェックポイントが多すぎて、ユーザに対して過剰な頻度で進捗度や到着予想時刻を更新・出力することにより、安全運転に悪影響を与える場合が考えられる。そのような事態を回避するには、経路情報管理部１０２においてチェックポイントの出現頻度が多い場合に適当に間引けばよい。間引く方法としては、例えば最初に出現するチェックポイントを規準に、所定距離以内にあるチェックポイントを除外して次のチェックポイントを確定し、以降は確定したチェックポイントを規準に、前記と同様にして所定距離以内にあるチェックポイントを除外しつつ順次確定する方法がある。なお、前記所定距離は、単位時間あたりに走行できる距離を考慮し、例えば一般道と高速道とで異なる値としてもよいし、あるいはユーザの入力によって設定されてもよい。チェックポイントを間引くための別の方法としては、各チェックポイントに対して交差点規模などの優先度を予め設定しておき、該優先度の高いチェックポイント以外を間引くという方法でもよい。また、経路によっては、逆にチェックポイントが少なすぎてユーザが進捗状況を確認できない場合も考えられる。この場合には、予め登録されているチェックポイント以外の地点を新たにチェックポイントとみなす必要がある。具体的には、出発地を規準に経路上に所定距離ごとに新たなチェックポイントを設定するものである。なお、前記所定距離は、前記と同様に、単位時間あたりに走行できる距離を考慮し、例えば一般道と高速道とで異なる値としてもよいし、あるいはユーザの入力によって設定されてもよい。
【００４６】
以上のようにすれば、走行開始時には統計データに基づく到着予想時刻を表示し、ある程度走行履歴が蓄積された時点で予測データに基づく到着予想時刻に切り替え表示することによって、ユーザに対して常に到着予想時刻を提示し、走行に伴い予測精度を向上させることができるようになる。また、当初の統計データに基づく到着予想に対して進捗状況が大幅に異なっている場合にユーザに経路の再探索を促すため、必要時にのみ再探索、リアルタイム交通情報取得を行うことができるようになり、ユーザの操作量やデータ通信に係る費用を必要最小限に抑えることができ、利便性が向上する。
【００４７】
その他、本発明は本発明の主旨を変えない範囲で種々変更実施可能なことは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】交通情報予測装置の構成の一例を示す図である。
【図２】地図ＤＢの構成の一例である。
【図３】走行履歴の一例としての車両の位置毎に計測・集計された場合の構成例である。
【図４】走行履歴の一例としてのリンク毎に計測・集計された場合の構成例である。
【図５】統計交通情報ＤＢ構成の一例である。
【図６】経路上の旅行時間算出の説明に用いるための道路ネットワークの一例を示す図である。
【図７】図６の道路ネットワークにおける各リンクの時間別統計旅行速度の一例である。
【図８】図７の時間別統計旅行速度に基づいて算出される走行軌跡、及び予測データに基づいて算出される走行軌跡の例を示す図である。
【図９】予測処理方法を説明するための図である。
【図１０】交通情報予測部における予測処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１１】ナビ端末構成の一例を示す図である。
【図１２】ナビ端末のハード構成の一例を示す図である。
【図１３】交通情報予測装置を用いた利用シーンに沿った一例を説明するためのフローチャートである。
【図１４】出発直後の表示装置への出力例である。
【図１５】予測処理後またはチェックポイント通過後の表示装置への出力例である。
【図１６】予測処理後またはチェックポイント通過後におけるデータ種類別を表示装置へ出力する例である。
【符号の説明】
【００４９】
１０…交通情報予測装置
１１…交通情報センタ
２０〜２３…リンク
３０…統計データに基づく経路全体の走行軌跡
３１…過去の走行実績に基づく走行軌跡
３２…予測データに基づく走行軌跡
４０…予測対象リンクに関する統計旅行時間
４１…予測対象リンクに関する実績旅行時間
４２…予測対象リンクに関する予測旅行時間
８０…地図描画領域
８１…経路概略図描画領域
８２…現在地
８３…目的地
８４…経路
８５…現在時刻
８６…到着予想時間算出の元データとなったデータの種類
８７，８８…チェックポイント及びその到着予想時刻と進捗度
８９…ユーザＩＤ（または登録ユーザ名）
９０…予測データに基づいて算出されたリンク
９１…統計データに基づいて算出されたリンク
１００…地図ＤＢ
１０１…経路探索部
１０２…経路情報管理部
１０３…情報送受信部
１０４…ユーザ識別部
１０５…走行状態計測部
１０６…走行履歴ＤＢ
１０７…統計交通情報ＤＢ
１０８…交通情報処理ユニット
１０９…予測結果出力部
１４０…表示装置
１４１…ＧＰＳ受信機
１４２…ナビ端末本体
１４３…メモリカードスロット
１４４…携帯電話
１４５…リモコン
１４６…ＧＰＳ衛星
１４７…マイク
１４８…スピーカ
１４９…ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ
１５０…ＮＴＳＣエンコーダ
１５１…ＣＰＵ
１５２…リモコンドライバ
１５３…ＲＳ−２３２Ｃドライバ
１５４…携帯電話ドライバ
１５５…メモリカードインタフェース
１５６…フラッシュメモリ
１５７…ＤＲＡＭ
１５８…グラフィクスプロセッサ
１５９…グラフィクスメモリ
１０８０…交通情報予測部
１０８１…統計ＤＢ修正部
【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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【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】
2005241519.tif 000017
【図１４】
2005241519.tif 000018
【図１５】
2005241519.tif 000019
【図１６】
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