(57)【要約】  【課題】  交通事故，工事などの突発事象を、現場を目撃したドライバーなどの通報を受けることなく、また、車両感知器からの検知される車両台数といった膨大のデータを加工処理することなく、自動的に検出可能にする。  【解決手段】  道路のリンクごとの車両走行に要する時間の情報を逐次収集，蓄積し、その蓄積された情報を用いて、平常時の走行に要する時間を統計的に予測する。そして、その予測時間と現在の各区間の走行に要する実時間の情報とを比較し、予測時間に対する実時間の増大が所定のしきい値を超える時に、突発的な交通障害が発生したものと推定し、突発的な交通障害に関する情報を、車両に搭載された情報端末機，携帯型情報端末機の少なくとも一つに提供する。【選択図】  図１
2005242424.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路交通の渋滞状況を表すリンク毎の旅行時間情報を用い、リンク毎の旅行時間情報の統計による傾向と現在の実旅行時間情報とを比較して、実旅行時間にしきい値を超える増大が検出された場合に、その検出先のリンクに交通障害となる突発事象が発生した可能性があることを、車載型の情報端末機，携帯型の情報端末機の少なくとも一つに通知する交通情報システム。
【請求項２】
請求項１において、前記旅行時間情報の統計的傾向は、平常時には、前記情報端末機からの要求に応じて該端末機に旅行予測時間情報として表示され、前記突発事象の可能性が通知された時には、前記情報端末機に、突発事象の可能性有りを知らせるメッセージと、前記旅行予測時間情報に代わって現在の実旅行時間情報とを表示可能にした交通情報システム。
【請求項３】
請求項１において、前記旅行時間情報の統計的傾向は、実旅行時間情報を順次蓄積して更新され、この統計的傾向と比較される現在の実旅行時間情報は、各リンクの完走に要した旅行時間のほかに、途中経過の旅行時間も含む交通情報システム。
【請求項４】
請求項１において、前記旅行時間情報の統計的傾向は、少なくとも曜日，休日の種類および時間帯に分けて統計処理されたものである交通情報システム。
【請求項５】
請求項１において、前記突発事象の可能性有りと判定されたリンクに関して、その判定後の実旅行時間情報の蓄積データを用いることにより、交通滞留車両の増減を推定し、この滞留車両情報を、前記突発事象の可能性有りのメッセージと共に、前記車載型の情報端末機，携帯型の情報端末機の少なくとも一つに表示可能にした交通情報システム。
【請求項６】
請求項１において、前記突発事象の可能性有りと判定されたリンクに関して、その判定後の実旅行時間情報の蓄積データを用いることにより、その突発事象の影響による今後の旅行時間の推移及び渋滞解消までの時間の少なくとも一つを予測し、その予測情報を前記突発事象の可能性有りのメッセージと共に、前記車載型の情報端末機，携帯型の情報端末機の少なくとも一つに表示可能にした交通情報システム。
【請求項７】
請求項１において、前記交通情報システムの主体は、前記車載型の情報端末機，携帯型の情報端末機の少なくとも一つとの間で通信を行う情報施設に設けられ、前記リンク毎の実旅行時間情報は、外部の交通情報サービスセンターから前記情報施設に逐次入力して加工する交通情報システム。
【請求項８】
請求項１において、前記交通情報システムの主体は、前記車両に搭載された情報処理ユニットに設けられ、前記リンク毎の実旅行時間情報は、外部の交通情報サービスセンターから前記情報処理ユニットに逐次入力して加工する交通情報システム。
【請求項９】
請求項１において、前記車載型の情報端末機は、カーナビゲーターであり、前記突発事象に関する情報は、カーナビゲーターで設定した経路或いはその周辺を含む範囲に限定して表示される交通情報システム。
【請求項１０】
請求項１において、前記突発事象に関する情報は、ユーザーが必要とする時、或いはユーザーが予め設定した周期、或いは車両が主要交差点，インターチェンジに到着した時に、外部の情報施設から前記車載型の情報端末機或いは携帯型情報端末機に提供される交通情報システム。
【請求項１１】
請求項１において、或るリンクにおいて前記突発事象の可能性有りと判定され、それに伴う交通渋滞が解消方向に変化した後でも、交通渋滞解消中に、しきい値を超える前記実旅行時間の増大が再び生じた場合には、同一リンクでさらなる突発事象が生じた可能性有りと判定して、同一リンクの多重の突発事象に対応可能にした交通情報システム。
【請求項１２】
自動車に搭載され或いは携帯可能な情報端末機であって、交通情報の提供先のセンターと双方向通信を可能にする機能を有し、平常時には、前記センターより得られる統計的な交通情報をユーザーの要求に応じて表示し、現在の車両走行路に突発的な交通障害事象が発生したとの推定情報が前記センターから通知されると、前記統計的な交通情報に代わって実際の最新交通情報を前記センターから受信して表示し、
かつＧＰＳなどの位置検出手段から受信した位置情報を前記センターに送る機能を有し、この位置情報に基づき、車両の現在の走行経路或いはその周辺を含む範囲に限定した前記統計的な交通情報、突発事象発生時の最新交通障害情報を前記センターから受信し表示可能にした情報端末機。
【請求項１３】
自動車に搭載され或いは携帯可能な情報端末機であって、交通情報の提供先のセンターと双方向通信を可能にする機能を有し、前記センターからは、ユーザーの要求に応じて、走行経路およびその周辺に関する現在の最新交通情報、過去の蓄積データに基づく統計的交通情報、突発事象の発生による交通障害情報を選択的に受信可能にし、その受信した情報を、色彩，点滅，音声の少なくとも一つを介して識別表示する情報端末機。
【請求項１４】
請求項１３において、前記情報端末機は、カーナビゲーターであり、前記最新交通情報、前記統計的交通情報、前記突発的な交通障害情報が選択されると、その選択された情報を元に迂回ルートの探索を行う機能を有する情報端末機。
【請求項１５】
交通情報を提供するセンターと、自動車に搭載されるカーナビゲーターとを含むナビゲーションシステムであり、前記センターとカーナビゲーターとが双方向通信する機能を有し、前記センターからは、ユーザーが要求に応じて現在の最新交通情報、蓄積された過去の交通情報に基づき処理された統計的交通情報、突発事象の発生による交通障害情報を、前記カーナビゲーターに提供可能にし、その要求された交通情報に対応したルート探索を前記センター側の計算機が実施して前記カーナビゲーターに提供するナビゲーションシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路の渋滞情報など交通情報をドライバー等に提供するＩＴＳ（Intelligent Transport Systems）などに利用可能な交通情報システム、その情報端末機およびナビゲーションシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の交通情報システムには、ＶＩＣＳ（Vehicle Information & Communication System）のように、交通渋滞などの交通情報を、ＦＭ多重放送や路側に設けられた光ビーコン、電波ビーコンなどの施設を介して車載器（例えば、カーナビゲーター、カーテレビ、文字多重放送受信装置）に提供するサービスシステムが知られている。交通情報としては、交通渋滞情報や、予め統計処理された過去のデータに基づき大型休日時の渋滞予測などを行うサービスがある。
【０００３】
上記従来技術は、渋滞などに関する生の情報（例えば渋滞中、何キロ渋滞などの情報）や、過去のデータに基づき渋滞予測の情報を提供している。しかしながら、実際には、道路状況を明確に把えがたい小さな事故や工事などの多数の交通障害が存在しており、そのような突発事象に基づく交通障害を、「突発交通障害」と把握して、充分にはドライバーに伝えられていなかった。また、現況情報のみでは、ドライバーの意思決定を適切に行うことは困難であった。
【０００４】
これに対し、下記の特許文献１には、交通事故などの突発的な事象に関する情報を収集して、渋滞を予測するシステムが開示されている。本システムでは、突発事象は、走行中のドライバーの目撃により収集され、その目撃情報は、通信（例えば、車両に搭載された携帯電話機，ＰＨＳ電話機など）を介して車両側から基地側の装置に送られる。基地側装置は、その目撃情報を確認すると、道路の位置情報、車線数および交通状況に基づいて渋滞の発生規模及び渋滞の解消するまでの時間を予測する。その渋滞予測情報が、基地側装置から、車両側の装置（ユーザー）に提供される。突発事象に関する位置情報は、通報者の労力を軽減するために、車両側に搭載された位置検出手段（例えばＧＰＳ受信機，方位検出器）により得て、基地側装置に送信している。また、渋滞の判定は、予め記憶された過去の統計的速度データを、現在の検出されている平均走行速度と比較して判断している。
【０００５】
また、特許文献２には、道路に車両感知器を設置して、所定区間の道路における車両の存在台数の時間変動を求め、この車両の存在台数の時間変動に基づいて、交通事故や崖崩れなどの道路上の突発事象の発生を検出し、後続の車両に交通渋滞を知らせる技術が開示されている。
【０００６】
さらに、特許文献３には、道路に車両感知器を設置して、道路の交通量を計測し、その時間変化のスペクトルを求め、このスペクトルに基づいて、道路上の突発事象の発生を検出し、後続の車両に交通渋滞を知らせる技術が開示されている。
【０００７】
【特許文献１】特開平１１−２３８１９４号公報
【０００８】
【特許文献２】特開２００２−８３３９４号公報
【特許文献３】特開２００２−１９００９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１においては、交通事故などの突発的な事象の情報を、その都度、現場を目撃したドライバーから携帯電話機、ＰＨＳ電話機、無線機などを介して受ける。そのため、突発事象の規模に関し、情報提供者各人の感覚によって認識にばらつきを生じる可能性があり、提供された情報を「平均値」や「多数決」で修正しなければならない。
【００１０】
また、交通事故などの突発的な事象の情報を、現場を目撃したドライバーから受けなければならず、ドライバーに負担を強いることになる。
【００１１】
特許文献２および３においては、道路に多数設置されている各車両感知器により、何分間に何台の車両が所定区間を出入りしたかを検出して、設置区間の交通計測データを集めるが、各車両感知器からの交通計測データは謂ってみれば「点」のデータであり、このデータから突発的な交通渋滞を検出するためには、膨大な交通計測データを加工する必要があった。
【００１２】
本発明の課題は、交通事故，工事などの突発事象を、現場を目撃したドライバーなどの通報を受けることなく、また、車両感知器からの検知される車両台数といった膨大のデータを加工処理することなく、自動的に検出することができる交通情報システムおよびそれに用いる端末情報機器、ナビゲーションシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の交通情報システムは、基本的には、道路交通の渋滞状況を表すリンク毎の旅行時間情報を用いて、交通障害となる突発事象（例えば、事故，工事など）を検出する。
【００１４】
リンクとは、道路交通情報の位置表現として用いられる主要道路の最小単位の区間である。通常は、道路の交差点から交差点までの方向別に区切った区間をリンクとしている。
【００１５】
本発明では、リンク毎の旅行時間情報の統計による傾向と現在の実旅行時間情報とを比較する。比較の結果、実旅行時間にしきい値を超える増大が検出された場合に、その検出先のリンクに旅行時間の予測が困難な突発事象が発生した可能性があることを、車載型の情報端末機，携帯型の情報端末機の少なくとも一つに通知する。
【００１６】
本発明の交通情報システムによれば、主要道路の最小単位の区間となるリンク毎の走行に要した時間、換言すれば「線」のデータともいうべき、限られた時間情報のみで突発的渋滞をいち早く検出し、それを突発事象としてドライバーに知らせることができる。
【００１７】
特にリンクは、交差点などの地点名を利用できる位置表現用の道路区間である。したがって、リンクの旅行時間を用いて突発的な交通事象を検出すれば、自ずと道路の位置表現ができるので（例えば、「XX交差点付近に工事，事故などの突発事象が発生した可能性有り」の表現）、ドライバーなどの通報による位置特定を不要にできる利点がある。
【００１８】
情報端末機での情報表示形態としては、例えば次のようなものを提案する。すなわち、前記旅行時間情報の統計的傾向は、平常時には、例えば、情報端末機からの要求に応じて、該端末機に旅行予測時間情報として表示される。そして、突発事象の可能性が通知された時には、情報端末機に、突発事象の可能性有りを知らせるメッセージと、前記旅行予測時間情報に代わって現在の実旅行時間情報とが表示する。
【００１９】
ここで、旅行時間情報の統計的傾向（旅行予測時間）は、道路の区間（リンク）ごとの走行に要した時間の情報を逐次蓄積して統計処理した時間であり、データ蓄積に伴い、更新可能にすれば、突発事象の推定精度を高めることができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、現場を目撃したドライバーなどの通報を受けることなく、また、車両感知器からの検知される車両台数といった膨大のデータを加工処理することなく、交通障害となる突発事象を自動的に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明の最良の実施形態を図面に基づき説明する。
【００２２】
本発明の交通情報システムは、現況の交通情報を定期的に受信することを前提に構成されている。例えば、日本では、現況の交通情報として、ＶＩＣＳセンターより受信可能なリンクに対応した旅行時間が想定される。ここで、旅行時間とは、所定区間の走行に要する時間である。リンクは、道路交通情報の位置表現のための全国の主要な道路の最小単位である。それは、旅行時間を検出するために割振られた最小区間でもあり、リンク間に旅行時間を検出するためのセンサやモニタ等が設置される。或いは交通情報車（プローブカー）によりリンク間の旅行時間は検出される。
【００２３】
図１は、本発明に係る交通情報システムの全体構成図である。そのシステムは、代表的には、計算機システムにより構成され、現況の交通情報を定期的に受信し蓄積する交通情報蓄積部（データベース）１００、蓄積された交通情報を統計処理し任意の日付の交通情報を予測する交通情報処理部（演算部）１１０、現況の交通情報（リアルタイム情報）と上記任意の日付の交通情報予測値（統計的傾向）とを常時比較して突発事象の発生の判定、それに伴う渋滞の解消判定や解消に要する時間などを予測する交通事象推定部（演算部）１２０、推定された交通渋滞の判定結果やその渋滞解消の予測時間をドライバー（車両側の情報端末機）などに配信する情報配信処理部（通信部）１３０を備える。
【００２４】
以下、本実施例の交通情報システムを図３のフローチャートを参照しつつ説明する。
【００２５】
交通情報蓄積部１００は、交通情報サービスセンター（例えばＶＩＣＳ）から全国の主要な道路のリンク毎の旅行時間（リンク旅行時間）を受信し、蓄積する（ステップＳ１）。それらの情報の更新周期は、予め定められた時間間隔、例えば５分とする。リンク毎の旅行時間は、例えば、リンク毎に車両検知装置を設けて、リンク間の走行に要した時間を測定すること、或いはプローブカーをリンク間で時間測定しながら走行させることで得られる。
【００２６】
交通情報処理部１１０では、情報蓄積部１００で蓄積したリンク旅行時間の時系列を長期間（例えば１年以上）にわたり日々蓄積しておき、平日、休日などのいわゆる日種及び時間帯に応じて平均処理する。また、任意の日付が指定されると、指定した任意の日付のリンク旅行時間を統計予測値として出力する機能を有する。この処理部の機能は、例えば学術刊行物  情処研報Vol.2003,No.89 ISSN 0919-6072  情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Reports 2003-ITS-14 2003年9月8日〜9日  社団法人  情報処理学会に記載されている。
【００２７】
交通事象推定部１２０は、交通情報処理部１１０から出力される現時点の統計的リンク旅行時間（統計予測値）と情報蓄積部１００で得られる実際の旅行時間（現況値）とを比較する（ステップＳ２）。リンクの旅行時間（統計予測値）と現況値との間に所定以上の差Δｈが生じた場合に、事故，工事などによる突発事象による交通障害が発生していると判定する（ステップＳ４）。ステップＳ２の過程は、新たな現況値（実リンク旅行データ）が収集されるたびに行われるので、数回のステップＳ２の結果、Δｈ以上が継続する場合に、「突発事象有り」と判定すると、判定の信頼性を高めることができる。
【００２８】
突発事象有りの判定がなされると、「その検出先のリンクに旅行時間の予測が困難な突発事象が発生した可能性がある」ことを、情報配信部（通信部）１３０を介して情報端末機（車載型の情報端末機，携帯型の情報端末機など）１４０に通知される（ステップＳ５）。また、突発事象による交通渋滞が発生すると、もはやリンク旅行時間の予測は困難になるので、統計予測情報に代わりリアルタイム（現況）に測定される実旅行時間が、情報端末機１４０に送信される（ステップＳ５）。
【００２９】
その後、事象推定部１２０は、突発的渋滞の発展，解消の予測を行う（ステップＳ６、Ｓ７、Ｓ８）。この予測動作を図２、図４〜図６により説明する。
【００３０】
図２に示す実線２１０のグラフは、現時点のあるリンクにおける統計による旅行時間（統計的傾向：統計予測値）の時系列を示す。一方、破線２００のグラフは、上記リンクにおける現時点の実際の旅行時間の時系列を示す。通常は、統計予測値２１０と実旅行時間２００とに著しい差は生じないが、事故などの突発事象が生じると、両者の差が著しく大きくなる。図２の例では、９：３０付近から両者の差が大きくなり始め、著しく差が開いていく。実旅行時間２００と統計予測値２１０の時系列との差（以下、「リンク旅行時間差」と称することもある）を図４に示す。
【００３１】
図５（ａ）は、図４のリンク旅行時間差を示し、図５（ｂ）はそのリンク旅行時間差の微分値を時系列として示したものである。
【００３２】
図５に示すように、事象推定部１２０は、そのリンク旅行時間差が所定の値Δｈを超えたならば、突発事象が発生していると判定する閾値を設定している。ここでは、閾値を規定するための単位リンクを１Ｋｍと定め、リンク旅行時間差の閾値を５０秒／単位リンク長（１ｋｍ）とする。単位リンクは、任意に設定され、その長さが２Ｋｍであれば、閾値は１００秒となる。
【００３３】
ここでは、微分は、情報収集周期に合わせて５分毎の時系列で得られるリンク旅行時間差に対して行われる。図６は、９：３０以降の図５の時系列を部分的に拡大したグラフである。
【００３４】
一般に、交通事故などの突発事象による渋滞の増大（成長）は、その事象の解消がいつになるか不明であるので、その渋滞がいつの時点で解消するのか予測することは困難である。従って、図５（ｂ）の微分時系列の値が正の間は、リンク旅行時間が増加しているため、渋滞は成長方向であると判断して、該当リンクでの旅行時間の予測は行われない。この場合、情報配信処理部１３０は、該当リンクの情報に基づき、道路地点名称XXを参照し、「XX付近で通常とは異なる交通障害が発生している可能性があります。」という注意喚起のメッセージを配信し、ドライバーに知らせる（ステップＳ５）。この情報は、例えば突発事象を推定処理する交通情報システムが基地局（サービスセンターなどの情報施設）１０に設備されている場合には、基地局１０から車両側の受信媒体１４０に無線通信を介して配信される。なお、リンク毎の実際に要した旅行時間（実リンク旅行時間）は、車両がリンクを完走した時間のほかに、現在要している途中時間も含まれるようにしてもよい。このようにすれば、突発事象により車両が長時間にわたりほとんど動けずリンクを完走していない場合であっても、実旅行時間を把握でき、突発事象の発生の推定を行うことができる。
【００３５】
車両側の受信媒体１４０としては、例えば双方向通信機能を有するカーナビゲーター，カーテレビなどの車載情報端末機のほかに携帯電話，モバイル等の形態端末機などを利用することができる。また、突発事象のメッセージのほかに現況の実際のリンク旅行時間を提供する。
【００３６】
本例では、さらに、リンク旅行時間差に基づき概ねの車両滞留台数や渋滞長さを、次のようにして推定する（ステップＳ６、Ｓ７）。
【００３７】
図６に示すように、このリンクでは、リンク旅行時間差（＝実際の旅行時間−統計予測値）の閾値が１００秒に設定されているものとし、この値を超える９：３５に突発事象の対応処理プログラムが起動する。
【００３８】
対応処理起動後の差分値の推移が、所定時間Ｔ間隔（例えば５分間隔）で図６に示すように、
９：３５      １００秒
９：４０      ２００秒
９：４５      ３００秒
９：５０      ４００秒
９：５５      ５００秒
１０：００    ６００秒
であったとする。
【００３９】
一方、リンク旅行時間差と、リンク単位の道路に過剰に滞留する車両の台数との関係は、次式でモデル化することが可能である。
【００４０】
この時間帯での車両の到着台数ａ、流出台数ｂがそれぞれ一定の割合とすると、過剰滞留車両数Ｌ（ｎ）は、
（数１）
Ｌ（ｎ）＝ｎ×{到着車両数ａ（台／Ｔ）−流出車両数ｂ（台／Ｔ）}
となる。ここで、ｎは、所定時間間隔Ｔ（例えば５分間隔）毎のサンプリング回数である。例えば、９：３５時点ではｎ＝１、９：４０時点ではｎ＝２、９：４５時点ではｎ＝３、…となる。一方、リンク旅行時間差と過剰滞留台数との間には、以下の関係が成り立つ。
（数２）
リンク旅行時間差（ｎ）＝Ｔ×過剰滞留車両台数Ｌ（ｎ）／流出車両台数ｂ
ここで、リンク旅行時間差を秒で示す場合には、Ｔは、５×６０＝３００秒に換算される。したがって、例えば、
ｎ  時刻    リンク旅行時間差（実測）    過剰滞留台数    リンク旅行時間差（モデル）
１  9:35        １００秒                  ａ−ｂ          300×(a−b)/b 秒
２  9:40        ２００秒                2(ａ−ｂ)          300×2(a−b)/b 秒
３  9:45        ３００秒                3(ａ−ｂ)          300×3(a−b)/b 秒
４  9:50        ４００秒                4(ａ−ｂ)          300×4 (a−b)/b 秒
５  9:55        ５００秒                5(ａ−ｂ)          300×5 (a−b)/b 秒
６  10:00       ６００秒                6(ａ−ｂ)          300×6 (a−b)/b 秒
となる。
【００４１】
ここで、９：３５分の時点での過剰滞留台数は、ａ−ｂ台である。
【００４２】
リンク旅行時間差の関係から、
（数３）
１００＝３００×（ａ−ｂ）／ｂ
となる。
【００４３】
９：４０の時点で過剰滞留車両数は、車線あたり２（ａ−ｂ）台である。ここで、交通工学的に前提として、流入交通量は最悪値を考え、一般道で８０台／５分、高速道で１５０台／５分と仮定する。本例のサンプリング間隔が５分であり、該当路線が高速道路であり該当路線が高速道路であると仮定すると、数３式より、
１００＝３００×（１５０−ｂ）／ｂ
となり、ｂ＝１１２．５台／５分となる。
【００４４】
従って、過剰な滞留車両数は、９：３５の時点でａ−ｂ＝３７．５台となり、以降、
１    ９：３５      １００秒        ３７．５台
２    ９：４０      ２００秒        ７５台
３    ９：４５      ３００秒        １１２．５台
４    ９：５０      ４００秒        １５０台
５    ９：５５      ５００秒        １８７．５台
６    10：００      ６００秒        ２２５台
となる。
【００４５】
渋滞車列の平均車頭距離（前車両のフロント〜後車両のフロントまでの距離）を８ｍとすれば、１０：００時点で１８００ｍの渋滞に成長することになる。一般に旅行時間の計測は可能でも、渋滞長の実測は困難な場合が多いため、このモデル式による渋滞長を提供すれば、ドライバーの今後の意思決定の助けになる。
【００４６】
一方、この路線が一般道である場合は、ａ＝８０台／５分を仮定する。
【００４７】
この場合には、上記同様にして、数３式により、
１００＝３００×（８０−ｂ）／ｂ
となり、ｂ＝６０台／５分となる。
【００４８】
従って、過剰な滞留車両数は、９：３５の時点でａ−ｂ＝80−60＝20台となり、以降、
１    ９：３５      １００秒        ２０台
２    ９：４０      ２００秒        ４０台
３    ９：４５      ３００秒        ６０台
４    ９：５０      ４００秒        ８０台
５    ９：５５      ５００秒        １００台
６    10：００      ６００秒        １２０台
となる。
【００４９】
渋滞車列の平均車頭距離（前車両のフロント〜後車両のフロントまでの距離）を８ｍとすれば、１０：００時点で９６０ｍの渋滞に成長することになる。突発渋滞時の車両滞留台数および渋滞長は、情報配信部１３０を介して情報端末機１４０に送られる（ステップＳ７）。
【００５０】
次に、渋滞解消の予測処理について説明する。
【００５１】
図６において、１０：００と１０：０５におけるリンク旅行時間差が０であるため、渋滞の成長は止まったと判定し、突発渋滞の解消が開始したものとみなされる（ステップＳ８）。そして、以降、渋滞の解消に要する時間を計算する。
【００５２】
例えば、図６において、１０：１０時点でリンク旅行時間差が６００秒から４８０秒に低下すると、その低下した時点で、交通事象推定部１２０は、今後の渋滞解消に要する時間を推定すると共に、それに基づいて、情報配信処理部１３０は、「渋滞が解消される方向にあります」との情報を配信し、情報端末機１４０に伝える。例えば、下記のように、５分毎の渋滞解消の様子を推定する。
【００５３】
時刻          リンク旅行時間差
10:05              ６００秒
10:10              ４８０秒
10:10の時点で、５分あたり１２０秒のリンク旅行時間差の低減が持続するとして、解消に必要な時間は、４８０／１２０＝４、すなわち、サンプリング時間５分×４回の２０分後の１０：３０であると判定する。
【００５４】
すなわち、
時刻          リンク旅行時間差
10:05              ６００秒
10:10              ４８０秒
10:15              ３６０秒
10:20              ２４０秒
10:25              １２０秒
10:30                  ０秒
そして、この突発事象の影響解消予想時刻（10:30）あるいは、解消にかかる時間（２０分後）をドライバーに提供する。この処理は10:10以降も実施し、５分毎に解消の時刻を計算し直して情報端末機１４０に提供してもよい。
【００５５】
一方、滞留車両数は、渋滞成長時と同様にして求めることが可能である。流入車両数ａは同様に１５０台／５分、10:05分の時点では、過剰滞留車両数は先に数３式で求めた２２５台であることから、上記のように、２０分後に過剰な滞留車両が解消するので、５分毎に滞留車両数を一定数減算していくことにより、滞留車両数を推定可能である。
【００５６】
すなわち、
10:10      225−（１/5）225＝180台
10:15      225−（2/5）225＝135台
10:20      225−（3/5）225＝ 90台
10:25      225−（4/5）225＝ 45台
10:30      0台
と推定する。平均車頭距離を８ｍとすれば、この過剰な滞留による渋滞長さは、それぞれ、
10:10      180×８＝1440m
10:15      135×８＝1080m
10:20       90×８＝ 720m
10:25       45×８＝ 360m
10:30      0台
となる。
【００５７】
上記の一連の処理を全国規模の対象リンクに対して実施し、車載機器や携帯端末に情報を提供する。もちろん、渋滞解消傾向中において、リンク旅行時間の計測誤差の影響を軽減するために、過去の複数のデータより移動平均処理を計算上利用することにより推定値を安定化することも可能である。
【００５８】
なお、或るリンクにおいて突発事象の可能性有りと判定され、それに伴う交通渋滞が解消方向に変化した後でも、交通渋滞解消中（ステップＳ８）に、閾値を超える実旅行時間の増大が再び生じた場合には、同一リンクでさらなる突発事象が生じた可能性有りと判定し（ステップＳ９）、再度、渋滞対応の情報処理（ステップＳ５〜ステップＳ９）が行われる。それによって、同一リンクの多重の突発事象に対応可能にした。
【００５９】
次に、情報配信処理部１３０について説明する。
【００６０】
上記のようにして得られた交通情報の配信形態としては、ユーザーの選択により、（１）車両側の情報端末機１４０からセンター１０に情報要求があった場合、（２）一定周期ごとに情報提供を得る場合がある。ここで、情報通信端末１４０は、双方向通信機能を有するナビゲータが代表的なものであるが、通信網としては携帯電話網などの通信手段を利用することができる。例えば、携帯電話単独で交通情報を得られるが、そのほかに、携帯電話とカーナビゲーター，モバイルなどを接続することも可能である。
【００６１】
交通情報の内容は、リアルタイムに得られる生の実リンク旅行時間情報（最新の交通情報）、過去の旅行時間の蓄積情報に基づき統計処理された統計旅行時間情報（統計予測値）、突発事象の発生を推定したときの突発事象情報（突発渋滞情報）、突発事象に伴う渋滞の距離、車両滞留台数、渋滞解消情報などがある。
【００６２】
次の車載機側の情報端末機１４０による交通情報表示形態の例について、図７〜図１０により説明する。
【００６３】
情報端末機１４０として、ＧＰＳ（Global Positioning System）からの位置検出信号やジャイロの方位検出信号などに基づき走行位置を道路マップに表示するカーナビゲーターを使用する例である。
【００６４】
カーナビゲーターは、現在走行している車両位置付近の道路マップを表示している。
【００６５】
カーナビゲーターは、路側ビーコンから車両の現在の走行経路或いはその周辺を含む範囲に限定した交通情報（統計的な交通情報、突発事象発生時の最新交通障害情報）をセンター１０から受信し表示する。或いは、ＧＰＳなどの位置検出手段から受信した位置情報をセンター１０に送り、この位置情報に基づき、車両の現在の走行経路或いはその周辺を含む範囲に限定した上記交通情報を、センター１０から受信し表示する。
【００６６】
また、ユーザーが必要とする時、或いはユーザーが予め設定した周期、或いは車両が主要交差点，インターチェンジに到着した時に、センター１０からカーナビゲーター（情報端末機）に提供される。
図７は、平常時の表示形態を示している。この場合には、センター１０より得られる統計的な交通情報（例えば、統計的に予測したリンク旅行時間）をユーザーの要求に応じて表示する。
【００６７】
図８は、突発的交通事象が生じた場合の発生時の表示形態を示している。この場合には、センター１０から突発的交通障害の予兆を示すメッセージが出され（例えば、「交通状況が変化しましたので、リアルタイムモードにします」）、また、交通情報の表示は、旅行時間を予測するモードから実旅行時間を示すリアルタイムモードになり、最新の実旅行時間が必要に応じて表示される。
【００６８】
図９は、リアルタイムモードになった後の実旅行時間の推移から突発事象の確率が高いと判定し、その推定事象を示す表示形態を示す。この場合の、メッセージは、例えば、「XX地点に通常にない渋滞が発生し、事故の可能性あり」である。交通情報の表示は、リアルタイムモードである。
【００６９】
図１０は、突発的渋滞が解消される方向にあり渋滞解消の予測が立ったときの表示形態を示す。この場合のメッセージは、例えば、「XX地点の渋滞は、後何分で解消の見通しです」となる。交通情報の表示は、リアルタイムモードである。なお、図８〜図１０の突発的交通障害事象に関するメッセージは、画面上の文字に合わせて音声を加えてもよい。
【００７０】
その他、表示形態としては、図７の統計交通情報モードと図８〜図１０のリアルタイムモード（突発的交通障害情報）の交通情報の表示について、視覚的，聴覚的な識別手段を介して識別可能に表示してもよい。例えば、視覚的には、統計交通情報モードとリアルタイムモードの交通情報を色彩、点滅などで区別したりすればよい。
【００７１】
例えば、図７〜図１０の例でいえば、画面中に走行状態を表示する矢印２００について、その色が緑のときが平常時の非混雑モード（統計交通情報モード）、オレンジが混雑、赤が突発事象発生モード（リアルタイムモード）とし、また、その矢印の長さによって渋滞の程度を示してもよい。聴覚的には、モードに応じて音声を変えることが考えられる。
【００７２】
さらに、ユーザー（ドライバー）が、カーナビゲーター１４０を操作して、最新の交通情報（リアルタイム情報）、統計交通情報、突発的交通障害情報の３種を自由に選択可能にしてもよい。
【００７３】
また、カーナビゲーター１４０に、上記選択された情報を元に渋滞回避のためのルート探索を行う機能を設けてもよい。このようにすれば、交通状況に応じたルート探索の確度を高めることができる。ルート探索結果は、画面表示される（図示省略）。
【００７４】
さらに、その選択された交通情報に基づき、ルート探索をセンター１０のサーバーが実施してもよく、その探索情報をセンター１０からカーナビゲーターに提供してもよい。
【００７５】
図１１に、本発明に係る交通情報システムの形態とその周辺設備について示す。
【００７６】
図１１の例では、図１における交通情報蓄積部１００、交通情報処理部１１０、交通事象推定部１２０、情報配信処理部１３０がセンター１０に設けられる。センター１０は、例えばＶＩＣＳなどの交通情報センター１１から実リンク旅行時間の情報を逐次収集して加工し、その加工情報（既述した統計交通情報、突発交通情報、実交通情報、渋滞長，車両滞留情報、渋滞解消予測情報など）を車載の情報端末機に配信する。交通情報センター１１には、道路に配置された車両検知センサー（路側センサー）、プローブカーなどからリンク旅行時間の基になるセンサー信号が入力される。
【００７７】
交通情報システムの交通情報蓄積部１００、交通情報処理部１１０、交通事象推定部１２０、情報配信処理部１３０を、情報端末機１４０と併せて車両に搭載することも可能である。この場合、情報端末機を介して逐次入力されるので、車両側で、加工処理される。
【００７８】
本実施形態によれば、リンク旅行時間という限られた情報のみで突発渋滞情報の検出がいち早く、かつ、自動的に検出（突発事象の位置検出を含めて）できる。さらに、突発渋滞が解消に向かう際の解消までの予測時間も提供でき、ドライバーの意思決定に有用なサービスが可能になる。
【００７９】
また、公共の交通情報センターから提供されるリンク旅行時間情報を用いることで、全国規模に展開できる突発事象交通情報システムを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明に係る交通情報システムの全体構成図。
【図２】統計的なリンク旅行時間と突発渋滞時のリンク旅行時間を示すグラフ。
【図３】本発明に係る交通情報システムのフローチャート。
【図４】実際のリンク旅行時間と統計的なリンク旅行時間の差を示すグラフ。
【図５】リンク旅行時間差とその時間微分差を示すグラフ。
【図６】リンク旅行時間差の拡大図。
【図７】実施例に用いるカーナビゲーターの表示形態（平常時）を示す図。
【図８】実施例に用いるカーナビゲーターの表示形態（突発事象発生時）を示す図。
【図９】実施例に用いるカーナビゲーターの表示形態（突発事象発生時）を示す図。
【図１０】実施例に用いるカーナビゲーターの表示形態（突発事象解消途中）を示す図。
【図１１】本発明に係る交通情報システムの形態とその周辺設備を示す図。
【符号の説明】
【００８１】
１００…交通情報蓄積部、１１０…交通情報処理部、１２０…交通事象推定部、１３０…情報配信処理部、１４０…情報端末機（車載機）。
【図１】
2005242424.tif 000003
【図２】
2005242424.tif 000004
【図３】
2005242424.tif 000005
【図４】
2005242424.tif 000006
【図５】
2005242424.tif 000007
【図６】
2005242424.tif 000008
【図７】
2005242424.tif 000009
【図８】
2005242424.tif 000010
【図９】
2005242424.tif 000011
【図１０】
2005242424.tif 000012
【図１１】
2005242424.tif 000013