(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路地図と道路環境とを示す道路情報を記憶した道路情報記憶手段と、
信号機の変化の周期を示す信号情報を取得する信号情報取得手段と、
実際の車両の交通状態を示す情報に基づいて推定される各車両の出発地、出発時間、及び目的地を示すＯＤ交通量を取得するＯＤ交通量取得手段と、
実際の車両の交通状態に基づいて、所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを取得する取得手段と、
前記道路情報、前記信号情報取得手段によって取得された前記信号情報、及び前記ＯＤ交通量取得手段によって取得された前記ＯＤ交通量に基づいて、車両をモデル化した車両モデルを走行させて、交通状態をシミュレーションするシミュレーション手段と、
前記シミュレーション手段によってシミュレーションされた交通状態に基づいて、前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを算出する算出手段と、
前記ＯＤ交通量を変化させたときの変化量に基づいて、前記算出手段によって算出された前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの変化量を算出し、前記取得手段によって取得された前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つと、前記算出手段によって算出された前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを前記変化量分だけ変化させた値とを比較して、前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの差が小さくなるように、前記ＯＤ交通量取得手段によって取得されたＯＤ交通量を修正するＯＤ交通量修正手段とを含み、
前記シミュレーション手段は、前記ＯＤ交通量修正手段によって修正されたＯＤ交通量を用いて、交通状態をシミュレーションする交通状態シミュレーション装置。
【請求項２】
前記取得手段は、前記実際の車両の交通状態に基づいて、前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの所定期間における平均値を取得する請求項１記載の交通状態シミュレーション装置。
【請求項３】
前記取得手段は、前記実際の車両の交通状態に基づいて、前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの現在値を取得する請求項１記載の交通状態シミュレーション装置。
【請求項４】
前記取得手段は、前記実際の車両の交通状態に基づいて、予測対象時における前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを予測することにより、前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの予測値を取得する請求項１記載の交通状態シミュレーション装置。
【請求項５】
前記シミュレーション手段は、前記ＯＤ交通量を、各時間帯及び各地域に関するＯＤ交通量に分割して、交通状態のシミュレーションに用いる請求項１〜請求項４の何れか１項記載の交通状態シミュレーション装置。
【請求項６】
前記ＯＤ交通量取得手段は、複数の車両の各々の走行履歴を示す走行履歴情報、複数の道路の各々における車両の単位時間当たりの交通量に関する統計情報、及び車両の出発地と目的地とに関する統計情報の少なくとも1つに基づいて、前記ＯＤ交通量を推定する請求項１〜請求項５の何れか１項記載の交通状態シミュレーション装置。
【請求項７】
コンピュータを、
道路地図と道路環境とを示す道路情報を記憶した道路情報記憶手段、
信号機の変化の周期を示す信号情報を取得する信号情報取得手段、
実際の車両の交通状態を示す情報に基づいて推定される各車両の出発地、出発時間、及び目的地を示すＯＤ交通量を取得するＯＤ交通量取得手段、
実際の車両の交通状態に基づいて、所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを取得する取得手段、
前記道路情報、前記信号情報取得手段によって取得された前記信号情報、及び前記ＯＤ交通量取得手段によって取得された前記ＯＤ交通量に基づいて、車両をモデル化した車両モデルを走行させて、交通状態をシミュレーションするシミュレーション手段、
前記シミュレーション手段によってシミュレーションされた交通状態に基づいて、前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを算出する算出手段、及び
前記ＯＤ交通量を変化させたときの変化量に基づいて、前記算出手段によって算出された前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの変化量を算出し、前記取得手段によって取得された前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つと、前記算出手段によって算出された前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを前記変化量分だけ変化させた値とを比較して、前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの差が小さくなるように、前記ＯＤ交通量取得手段によって取得されたＯＤ交通量を修正するＯＤ交通量修正手段として機能させるためのプログラムであって、前記シミュレーション手段は、前記ＯＤ交通量修正手段によって修正されたＯＤ交通量を用いて、交通状態をシミュレーションするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通状態シミュレーション装置及びプログラムに係り、特に、車両モデルを走行させて、交通状態をシミュレーションする交通状態シミュレーション装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、有料道路の料金収受システムからＯＤ情報を取得し、路側のインフラセンサの計測結果から交通状況を収集し、パラメータを調整して、シミュレータによって交通状況を解析する道路交通状況の解析装置が知られている（特許文献１）。
【特許文献１】特開２００５−８４７２２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記の特許文献１に記載の技術では、信号機の存在によりボトルネック地点が存在する一般道路に対応していないため、精度よく交通状態をシミュレーションすることができない、という問題がある。
【０００４】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、精度よく交通状態をシミュレーションすることができる交通状態シミュレーション装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の目的を達成するために本発明に係る交通状態シミュレーション装置は、道路地図と道路環境とを示す道路情報を記憶した道路情報記憶手段と、信号機の変化の周期を示す信号情報を取得する信号情報取得手段と、実際の車両の交通状態を示す情報に基づいて推定される各車両の出発地、出発時間、及び目的地を示すＯＤ交通量を取得するＯＤ交通量取得手段と、実際の車両の交通状態に基づいて、所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを取得する取得手段と、前記道路情報、前記信号情報取得手段によって取得された前記信号情報、及び前記ＯＤ交通量取得手段によって取得された前記ＯＤ交通量に基づいて、車両をモデル化した車両モデルを走行させて、交通状態をシミュレーションするシミュレーション手段と、前記シミュレーション手段によってシミュレーションされた交通状態に基づいて、前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを算出する算出手段と、前記ＯＤ交通量を変化させたときの変化量に基づいて、前記算出手段によって算出された前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの変化量を算出し、前記取得手段によって取得された前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つと、前記算出手段によって算出された前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを前記変化量分だけ変化させた値とを比較して、前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの差が小さくなるように、前記ＯＤ交通量取得手段によって取得されたＯＤ交通量を修正するＯＤ交通量修正手段とを含んで構成され、前記シミュレーション手段は、前記ＯＤ交通量修正手段によって修正されたＯＤ交通量を用いて、交通状態をシミュレーションする交通状態シミュレーション装置である。
【０００６】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、道路地図と道路環境とを示す道路情報を記憶した道路情報記憶手段、信号機の変化の周期を示す信号情報を取得する信号情報取得手段、実際の車両の交通状態を示す情報に基づいて推定される各車両の出発地、出発時間、及び目的地を示すＯＤ交通量を取得するＯＤ交通量取得手段、実際の車両の交通状態に基づいて、所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを取得する取得手段、前記道路情報、前記信号情報取得手段によって取得された前記信号情報、及び前記ＯＤ交通量取得手段によって取得された前記ＯＤ交通量に基づいて、車両をモデル化した車両モデルを走行させて、交通状態をシミュレーションするシミュレーション手段、前記シミュレーション手段によってシミュレーションされた交通状態に基づいて、前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを算出する算出手段、及び前記ＯＤ交通量を変化させたときの変化量に基づいて、前記算出手段によって算出された前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの変化量を算出し、前記取得手段によって取得された前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つと、前記算出手段によって算出された前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを前記変化量分だけ変化させた値とを比較して、前記所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの差が小さくなるように、前記ＯＤ交通量取得手段によって取得されたＯＤ交通量を修正するＯＤ交通量修正手段として機能させるためのプログラムであって、前記シミュレーション手段は、前記ＯＤ交通量修正手段によって修正されたＯＤ交通量を用いて、交通状態をシミュレーションするプログラムである。
【０００７】
本発明によれば、道路地図と道路環境とを示す道路情報を記憶手段に記憶し、信号情報取得手段によって、信号機の変化の周期を示す信号情報を取得する。また、ＯＤ交通量取得手段によって、実際の車両の交通状態を示す情報に基づいて推定される各車両の出発地、出発時間、及び目的地を示すＯＤ交通量を取得する。ここで、上記の実際の車両の交通状態を示す情報として、例えば、実際の車両の交通量及び運転行動を示す情報を用いることができる。
【０００８】
そして、取得手段によって、実際の車両の交通状態に基づいて、所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを取得する。
そして、シミュレーション手段によって、道路情報、信号情報取得手段によって取得された信号情報、及びＯＤ交通量取得手段によって取得されたＯＤ交通量に基づいて、車両をモデル化した車両モデルを走行させて、交通状態をシミュレーションする。
そして、算出手段によって、シミュレーション手段によってシミュレーションされた交通状態に基づいて、所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを算出する。
そして、ＯＤ交通量修正手段によって、ＯＤ交通量を変化させたときの変化量に基づいて、算出手段によって算出された所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの変化量を算出し、取得手段によって取得された所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つと、算出手段によって算出された所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを変化量分だけ変化させた値とを比較して、所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの差が小さくなるように、ＯＤ交通量取得手段によって取得されたＯＤ交通量を修正する。
そして、シミュレーション手段は、ＯＤ交通量修正手段によって修正されたＯＤ交通量を用いて、交通状態をシミュレーションする。
【０００９】
このように、道路情報、信号情報、及びＯＤ交通量を用いることにより、精度よく交通状態をシミュレーションすることができる。
【００１０】
また、実際の車両の交通状態に基づく旅行時間、待ち行列長、又は渋滞長との差がなくなるように修正されたＯＤ交通量を用いて、交通状態をシミュレーションすることにより、交通状態を精度よくシミュレーションすることができる。
【００１１】
上記の取得手段は、実際の車両の交通状態に基づいて、所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの所定期間における平均値を取得することができる。これによって、実際の車両の交通状態に基づく所定期間の平均的な旅行時間、待ち行列長、又は渋滞長との差がなくなるように修正されたＯＤ交通量を用いて、交通状態をシミュレーションすることにより、所定期間の交通状態を精度よくシミュレーションすることができる。
【００１２】
上記の取得手段は、実際の車両の交通状態に基づいて、所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの現在値を取得することができる。これによって、実際の車両の交通状態に基づく現在の旅行時間、待ち行列長、又は渋滞長との差がなくなるように修正されたＯＤ交通量を用いて、交通状態をシミュレーションすることにより、現在の交通状態を精度よくシミュレーションすることができる。
【００１３】
上記の取得手段は、実際の車両の交通状態に基づいて、予測対象時における所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを予測することにより、所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの予測値を取得することができる。これによって、実際の車両の交通状態に基づいて予測された予測対象時の旅行時間、待ち行列長、又は渋滞長との差がなくなるように修正されたＯＤ交通量を用いて、交通状態をシミュレーションすることにより、予測対象時の交通状態を精度よくシミュレーションすることができる。
【００１４】
上記のシミュレーション手段は、ＯＤ交通量を、各時間帯及び各地域に関するＯＤ交通量に分割して、交通状態のシミュレーションに用いることができる。
【００１５】
上記のＯＤ交通量取得手段は、複数の車両の各々の走行履歴を示す走行履歴情報、複数の道路の各々における車両の単位時間当たりの交通量に関する統計情報、及び車両の出発地と目的地とに関する統計情報の少なくとも１つに基づいて、ＯＤ交通量を推定することができる。
また、上記のＯＤ交通量修正手段は、ＯＤ交通量を変化させたときの変化量に基づいて、算出手段によって算出された所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの変化量を算出し、取得手段によって取得された所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つと、算出手段によって算出された所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つを変化量分だけ変化させた値とを比較して、所定区間の車両の単位時間当たりの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも１つの差が小さくなるように、ＯＤ交通量取得手段によって取得されたＯＤ交通量を修正することができる。
【発明の効果】
【００１６】
以上説明したように、本発明の交通状態シミュレーション装置及びプログラムによれば、道路情報、信号情報、及びＯＤ交通量を用いることにより、精度よく交通状態をシミュレーションすることができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００１８】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置１０は、プローブカー１２から送信された走行履歴（走行位置、走行時間、走行速度など）を示すプローブカー情報を収集して管理するプローブ情報収集管理部１４と、収集したプローブ情報を記憶したプローブ情報データベース１６と、プローブ情報データベース１６に記憶されたプローブ情報に基づいて、信号機の変化の周期を示す信号情報を推定する信号情報推定部１８と、推定された信号情報を記憶する信号データベース２０と、ＶＩＣＳセンター２２からＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）情報を収集して管理するＶＩＣＳ情報収集管理部２４と、収集したＶＩＣＳ情報を記憶したＶＩＣＳ情報データベース２６と、プローブ情報及びＶＩＣＳ情報に基づいて、各リンクについて、平均的な旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長を推定すると共に、後述するＯＤ交通量修正部４２における目標値として、各リンクについて平均的な交通量を算出する交通情報処理部２８とを備えている。
【００１９】
プローブ情報収集管理部１４は、プローブカー１２の走行位置、走行時刻、及び走行速度を含む走行履歴を示すプローブカー情報を、プローブカー１２から受信して収集し、プローブ情報データベース１６に記憶する。
【００２０】
信号情報推定部１８は、プローブカー情報から得られるプローブカー１２の停止時刻及び発進時刻から、各信号機の青時間及び赤時間を推定し、推定された各信号機の青時間及び赤時間から、各信号機の変化の周期を示す信号情報を推定し、信号データベース２０に記憶する。
【００２１】
ＶＩＣＳ情報収集管理部２４は、渋滞情報などの道路交通情報を含むＶＩＣＳ情報を、ＶＩＣＳセンター２２から収集し、ＶＩＣＳ情報データベース２６に記憶する。
【００２２】
交通情報処理部２８は、以下に説明するように、交通情報が推定可能な各リンク（所定区間）について、平均的な旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長の各々を推定すると共に、平均的な交通量を算出する。なお、交通情報が推定可能なリンクは、シミュレーションにおける計算対象の全道路上の全リンクの一部となっている。
【００２３】
まず、交通情報が推定可能な各リンクについて、推定対象のリンクに関するプローブカー情報及びＶＩＣＳ情報に基づいて、推定対象のリンクの平均的な旅行時間を推定すると共に、推定対象のリンクの平均的な渋滞長を推定する。
【００２４】
また、渋滞が発生する場合は、信号１サイクルで捌ける交通量よりも滞留した台数分だけ需要が超過していると考えられる。よって、推定されたリンクの平均的な渋滞長から、単位時間当たりのリンクの平均的な交通量が、以下の（１）式に従って算出される。
交通量  ＝  リンク容量  ×  信号青時間割合  ＋  渋滞長  ÷  平均車長
・・・（１）
【００２５】
ここで、リンク容量は、後述する道路ネットワークデータベース３６に記憶された道路ネットワーク情報から得られる対象のリンクの道路容量であり、信号青時間割合は、信号データベース２０に記憶された対象リンクの信号機の信号情報から得られる。また、平均車長は、予め求められた値である。
【００２６】
また、渋滞に至らなくても、プローブカーの停止位置から、対象リンクの信号待ち行列長を推定することができるため、推定対象のリンクに関するプローブカー情報に基づいて、推定対象のリンクの平均的な信号待ち行列長を推定する。
【００２７】
ここで、到着台数がポアソン分布に従うと仮定しても良い。プローブカーが、必ずしも信号待ち行列の最後尾になるとは限らないが、平均すると、信号待ち行列の中間地点に存在すると考えられることから、信号の位置から停止位置までの距離の２倍を、信号待ち行列長として推定する。
【００２８】
交通量が少ない場合は、交差点近辺で停止し、交通量が多い場合は前方に車両が存在するために、交差点から離れて停止する。これにより、推定された信号待ち行列の長さに基づいて、対象リンクの平均的な交通量を推定する。
【００２９】
例えば、車両が等間隔に信号待ち行列の最後尾に到着すると仮定した場合、信号待ち行列長に基づいて、車頭時間を算出することができる。そして、算出された車頭時間毎に信号待ち行列の最後尾に車両が到着することにより、信号機が赤信号の状態となっている時間の間に停留する停留台数が、以下の（２）式で算出される。
停留台数  ＝  信号赤時間  ÷  車頭時間  ×  平均車長           ・・・（２）
【００３０】
そして、図２に示すような、停留台数と交通量との関係に基づいて、上記（２）式で算出された停留台数に対応する単位時間当たりの交通量を求め、対象リンクの平均的な交通量の推定値とする。なお、上記図２に示すような、車頭時間と交通量との関係に基づいて、算出された車頭時間に対応する単位時間当たりの交通量を求め、対象リンクの平均的な交通量の推定値としてもよい。
【００３１】
また、リンクパフォーマンス関数と呼ばれる交通量と旅行時間との関係を表わす関係式に従って、推定されたリンクの平均的な渋滞長から、リンクの単位時間当たりの平均的な交通量を算出する。例えば、以下の（３）式で示すような修正ＢＰＲ関数を用いて、リンクの単位時間当たりの交通量を算出することができる。
ｔ（ｘ）＝ｔ{１＋α（ｘ／Ｃ）β}         ・・・（３）
【００３２】
ここで、t（ｘ）は、交通量がｘであるときのリンク旅行時間を表わし、ｔは、自由走行時の旅行時間を表わしている。また、ｘは、リンクの単位時間当たりの交通量を表わし、Ｃは、リンクの交通容量を表わしている。また、α、βは、予め定められたパラメータであり、例えば、α＝２．６２、β＝５．００である。
【００３３】
また、図３に示すように、リンクの交通量と旅行時間との関係から、対象リンクの単位時間当たりの交通量を算出してもよい。
【００３４】
交通情報が推定可能なリンクの各々について、上記の各算出方法により算出されたリンクの単位時間当たりの平均的な交通量を平均して、ＯＤ交通量修正部４２で用いられる、交通情報が推定可能な各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量の目標値とする。
【００３５】
また、上記図１に示すように、交通状態シミュレーション装置１０は、道路交通センサスやパーソントリップ調査などによる調査結果を示す統計情報を記憶した統計情報データベース３０と、プローブ情報から得られる車両の走行履歴を示す走行履歴情報や統計情報データベース３０の統計情報に基づいて、広域ＯＤ交通量を推定するＯＤ交通量推定部３２と、推定された広域ＯＤ交通量をＯＤ交通量の初期値として記憶した初期ＯＤ交通量記憶部３４と、道路地図や道路環境を示す道路ネットワーク情報を記憶した道路ネットワークデータベース３６と、推定された信号情報、道路ネットワーク情報、及び初期値ＯＤ交通量記憶部３４又は修正ＯＤ交通量記憶部４４に記憶された広域日ＯＤ交通量に基づいて、交通状態をシミュレーションする交通状態計算部３８と、シミュレーション結果から、交通情報が推定可能な各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量を算出する交通情報取得部４０と、交通情報処理部２８により算出された各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量の目標値、及び交通情報取得部４０により取得された各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量に基づいて、推定された広域日ＯＤ交通量を修正するＯＤ交通量修正部４２と、修正された広域日ＯＤ交通量を記憶する修正ＯＤ交通量記憶部４４と、シミュレーション結果から得られる交通情報を提供する交通情報提供部４６とを備えている。
【００３６】
統計情報データベース３０には、統計情報として、道路の車両の単位時間当たりの交通量を調査する道路交通センサスの調査結果や、出発地、目的地、及び移動手段をアンケート調査するパーソントリップ調査の調査結果を示す情報が記憶されている。
【００３７】
ＯＤ交通量推定部３２は、以下に説明するように、プローブ情報と統計情報とに基づいて、広域日ＯＤ交通量を推定する。本実施の形態では、広域日ＯＤ交通量を、ゾーン別及び１日単位で推定する。
【００３８】
広域日ＯＤ交通量の推定は、道路交通センサスＯＤ調査票やパーソントリップ調査をもとに行い、これらの調査票で扱われているゾーンなどのような広域の集計単位を基準として推定を行う。対象領域内のゾーン間ＯＤ交通量については、調査データをそのまま活用し、対象領域を通過する交通量、対象領域内から外への交通量、及び対象領域外から内への交通量については、周辺地域からの配分計算などにより求める。このように調査データから推定したＯＤ交通量を初期ＯＤ交通量とする。
【００３９】
道路ネットワークデータベース３６には、ＤＲＭ（デジタル道路地図）やナビ地図から構築された、道路環境としての道路の車線数や道路種別、及び道路地図としての道路の接続関係などを示す道路ネットワーク情報が記憶されている。
【００４０】
交通状態は、その地域を走行する車両による交通需要と、通過する道路地点の「捌ける」交通量である道路容量との関係で決まり、交通需要が道路容量を超過する地点及び時間帯で、車両の捌け残りが発生し、渋滞が発生する。
【００４１】
そこで、交通状態計算部３８では、以下に説明するように、車両をモデル化した車両モデルを走行させて、計算対象の全道路上での交通状態をシミュレーションする。
【００４２】
まず、道路ネットワーク情報、信号情報、広域日ＯＤ交通量を入力値とし、道路容量を、道路ネットワーク情報が示す道路の車線数及び道路種別と、推定された信号情報から得られる信号機の青時間割合とに基づいて決定する。また、交通需要として、推定されたＯＤ交通量を用いる。
【００４３】
また、広域日ＯＤ交通量を、以下の（４）式に示すように、広域のＯＤ交通量から小領域（例えば３次メッシュ）毎のＯＤ交通量に地域分割し、一日単位のＯＤ交通量から１時間もしく３０分単位のＯＤ交通量に時間帯分割する。なお、地域分割の分割比率は、居住人口比、就業人口比、従業人口比などの統計値から予め決定しておけばよい。また、時間帯分割の分割比率は、観測交通量の変化など統計量から予め決定しておけばよい。
【００４４】
【数１】
0005374067.tif 000002
【００４５】
そして、決定された道路容量と、分割されたＯＤ交通量とを用いて、仮想的に、各車両モデルを計算対象の全道路上に走行させて、交通状態をシミュレーションする。交通状態のシミュレーションでは、予め設定された経路選択モデルに基づいて、交通状態によって、出発地と目的地との組み合わせに対する経路を変化させる。なお、交通状態のシミュレーション方法については、従来既知のシミュレーション方法を用いればよく、詳細な説明を省略する。
【００４６】
交通情報取得部４０は、シミュレーションされた交通状態に基づいて、ＯＤ交通量修正部４２における誤差計算のため、ＯＤ交通量修正部４２における計算値として、交通情報が推定可能な各リンクについて、単位時間当たりの平均的な交通量を算出し、また、交通情報の提供のために、シミュレーションされた交通状態に基づいて、計算対象の道路上のリンク毎の平均的な旅行時間及び渋滞長などを算出する。また、交通情報取得部４０は、シミュレーションされた交通状態に基づいて、リンク毎の交通量に関連する情報として、リンクに流入する各車両のＯＤ情報とリンクにおける発生時間帯とを記録する。
【００４７】
ここで、本実施の形態の原理について説明する。ＯＤ交通量については、観測がほぼ不可能であり、道路交通センサスやパーソントリップ調査などで得られる統計情報をもとに推定する必要がある。しかし、統計情報では、サンプリング率が低くなるため、推定されるＯＤ交通量は、実際のＯＤ交通量に対して誤差が大きくなる。
【００４８】
また、プローブカーの走行も交通量の一部になるため、プローブカーの普及率が高く、かつ、交通量に対する収集しているプローブ情報の量の割合を見積もることができれば、プローブ情報から、ＯＤ交通量を推定することが可能である。しかしながら、現在のプローブカーの普及率は、ＯＤ交通量を推定できる程度の普及率よりも大幅に低く、推定されるＯＤ交通量は、実際のＯＤ交通量に対して誤差が大きくなる。
【００４９】
以上のように、シミュレーションで用いられるＯＤ交通量の推定精度は低くなってしまうため、シミュレーションされる交通状態の精度も低くなってしまう。
【００５０】
そこで、ＯＤ交通量修正部４２では、実際のＯＤ交通量に近いＯＤ交通量が得られるように、以下に説明するように、推定されたＯＤ交通量を修正する。
【００５１】
まず、交通情報取得部４０で算出された各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量の計算値と、交通情報処理部２８により算出された各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量の目標値とを比較し、以下の（５）式に従って、シミュレーションされた交通状態の一致度の指標として、交通情報が推定可能な各リンクの単位当たりの交通量の誤差の自乗平均を求め、求められた値を誤差とする。
【００５２】
【数２】
0005374067.tif 000003
ただし、Ｌは、交通情報が推定可能なリンクの集合とする。
【００５３】
上記（５）式で算出された誤差が大きい場合には、誤差が減少するように、交通情報が推定可能なリンクを通過するＯＤ交通量を修正する。ＯＤ交通量を修正する単位を、広域日ＯＤ交通量毎とすると、広域日ＯＤ交通量の変化に対する、地域分割及び時間帯分割されたＯＤ交通量の変化は、上記（４）式の関係から、以下の（６）式で求められる。
【００５４】
【数３】
0005374067.tif 000004
【００５５】
また、地域分割及び時間帯分割されたＯＤ交通量が変化すると、リンクの単位時間当たりの交通量の変化量は、交通情報取得部４０で記録されたリンクに流入する各車両のＯＤ情報と発生時間帯の情報とに基づいて得られる、ＯＤ交通量が、交通情報が推定可能なリンクを通過する確率を用いて、以下の（７）式で求められる。
【００５６】
【数４】
0005374067.tif 000005
【００５７】
そして、上記（５）式、（７）式より、以下の（８）式が得られる。
【００５８】
【数５】
0005374067.tif 000006
【００５９】
広域日ＯＤ交通量を様々に変化させながら、上記（６）式に従って広域日ＯＤ交通量の変化に応じて地域分割及び時間帯分割されたＯＤ交通量の変化量を変化させて、上記（８）式で算出される誤差を最小とする広域日ＯＤ交通量の変化量を求める。そして、求められた広域日ＯＤ交通量の変化量を用いて、前回のシミュレーションで用いられた広域日ＯＤ交通量を、交通量の誤差が少ない広域日ＯＤ交通量に修正する。
【００６０】
交通情報提供部４６は、ディスプレイを備え、交通状態計算部３８でシミュレーションされた交通状態から得られる計算対象の道路上の交通情報（リンク旅行時間や渋滞長など）を、ディスプレイに表示して、オペレータに提供する。
【００６１】
プローブ情報データベース１６、信号データベース２０、ＶＩＣＳ情報データベース２６、統計情報データベース３０、及び道路ネットワークデータベース３６の各々は、ＨＤＤによって構成されている。また、プローブ情報収集管理部１４、信号情報推定部１８、ＶＩＣＳ情報収集管理部２４、交通情報処理部２８、ＯＤ交通量推定部３２、初期ＯＤ交通量記憶部３４、交通状態計算部３８、交通情報取得部４０、ＯＤ交通量修正部４２、及び修正ＯＤ交通量記憶部４４の各々は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、又はＲＡＭで構成され、交通情報処理部２８、ＯＤ交通量推定部３２、交通状態計算部３８、交通情報取得部４０、及びＯＤ交通量修正部４２の各々は、後述するシミュレーション処理ルーチンを実行するためのプログラムによって実現される。
【００６２】
次に、第１の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置１０の動作について説明する。まず、交通状態シミュレーション装置１０において、プローブカー１２から送信されるプローブ情報を収集して、プローブ情報データベース１６に記憶し、また、ＶＩＣＳセンター２２からのＶＩＣＳ情報を収集して、ＶＩＣＳ情報データベース２６に記憶させる。また、オペレータによって、交通状態シミュレーション装置１０に、道路交通センサスやパーソントリップ調査による統計情報が入力され、統計情報データベース３０に記憶される。また、交通状態シミュレーション装置１０は、プローブ情報データベース１６に記憶されたプローブ情報に基づいて、計算対象の全道路上にある各信号機の変化の周期を示す信号情報を推定して、推定結果を信号データベース２０に記憶する。
【００６３】
そして、オペレータによって、シミュレーションの開始指示が入力されると、交通状態シミュレーション装置１０において、図４に示すシミュレーション処理ルーチンが実行される。
【００６４】
まず、ステップ１００において、プローブ情報データベース１６のプローブ情報及びＶＩＣＳ情報データベース２６のＶＩＣＳ情報に基づいて、交通情報が推定可能な各リンクについて、平均的な信号待ち行列長、渋滞長、及び旅行時間を各々推定する。そして、ステップ１０２において、上記ステップ１００で推定された各リンクにおける平均的な信号待ち行列長、渋滞長、及び旅行時間の各々に基づいて、交通情報が推定可能な各リンクについて、単位時間当たりの平均的な交通量を各々算出し、リンク毎にこれらの交通量の平均値を算出することにより、交通情報が推定可能な各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量の目標値を算出する。
【００６５】
そして、ステップ１０４において、プローブ情報データベース１６のプローブ情報及び統計情報データベース３０の統計情報に基づいて、シミュレーションで用いるＯＤ交通量の初期値として、計算対象の全道路上のゾーン別に、１日単位で広域日ＯＤ交通量を推定する。また、ステップ１０６において、上記ステップ１０４で推定された広域日ＯＤ交通量を、シミュレーションで用いる広域日ＯＤ交通量として設定する。
【００６６】
次のステップ１０８では、上記ステップ１０６で設定された広域日ＯＤ交通量を、時間帯分割すると共に、地域分割する。そして、ステップ１１０において、道路ネットワークデータベース３６から道路ネットワーク情報を取得すると共に、信号データベース２０から信号情報を取得する。
【００６７】
そして、ステップ１１２において、上記ステップ１０８で分割処理されたＯＤ交通量と、上記ステップ１１０で取得された道路ネットワーク情報及び信号情報に基づいて、車両モデルを仮想的に走行させて、交通状態をシミュレーションする。
【００６８】
次のステップ１１４では、上記ステップ１１２でシミュレーションされた交通状態に基づいて、交通情報が推定可能な各リンクについて、単位時間当たりの平均的な交通量を算出し、ステップ１１６において、上記ステップ１０２で算出された各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量の目標値と、上記ステップ１１４で算出された各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量とを比較して、上記（５）式に従って、誤差を算出する。
【００６９】
そして、ステップ１１８において、上記ステップ１１６で算出された誤差が、閾値以下であるか否かを判定する。算出された誤差が、閾値より大きい場合には、ステップ１２０において、上記で説明したように、上記ステップ１１６で算出された誤差が小さくなるように、上記ステップ１０６で設定された広域日ＯＤ交通量を修正して、上記ステップ１０６へ戻り、修正された広域日ＯＤ交通量を設定して、再び交通状態をシミュレーションする。
【００７０】
上記ステップ１１８で、算出された誤差が閾値以下である場合には、実際のＯＤ交通量に近いＯＤ交通量を用いて、交通状態のシミュレーションが行われたと判断し、ステップ１２２において、シミュレーションされた交通状態から得られる計算対象の道路上の交通情報（全道路上の全リンクのうちの所望のリンクに関する旅行時間や渋滞長）をディスプレイに表示して、オペレータに交通情報を提供し、シミュレーション処理ルーチンを終了する。
【００７１】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置によれば、実際の車両の交通状態を示すプローブ情報やＶＩＣＳ情報から推定された旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長に基づくリンクの交通量との差がなくなるように修正されたＯＤ交通量を用いて、ＯＤ交通量、信号情報、道路ネットワーク情報に基づいて、交通状態をシミュレーションすることにより、交通状態を精度よくシミュレーションすることができる。
【００７２】
また、インフラセンサのカバー率が低く、ＶＩＣＳ情報やプローブ情報を活用しても大半の道路を観測できない場合であっても、交通シミュレーションを活用することにより、道路ネットワークの全リンクの交通状態を計算することができる。また、交通情報提供サービス対象地域の全域の交通情報が提供可能になり、効率的な経路案内などが可能になる。
【００７３】
また、データ入手に課題のあるＯＤ交通量を、ＶＩＣＳ情報やプローブ情報から推定することにより、正確な交通需要を推定することができる。
【００７４】
また、実際の交通状態と誤差がなくなるようにＯＤ交通量を修正することにより、実際のＯＤ交通量に近いＯＤ交通量を推定することができる。
【００７５】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置は、第１の実施の形態と同様の構成であるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００７６】
第２の実施の形態では、計算対象期間のリンク交通量を算出し、シミュレーションされた交通状態から算出されるリンク交通量と比較して、誤差を算出している点が第１の実施の形態と異なっている。
【００７７】
第２の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置の交通情報処理部２８では、以下に説明するように、交通情報が推定可能な各リンク（所定区間）について、計算対象期間において平均的な旅行時間、信号待ち行列長、渋滞長、及び交通量を各々推定する。なお、計算対象期間を、時間によって定めてもよいし、曜日によって定めてもよい。また、計算対象期間を、天候によって定めてもよい。
【００７８】
まず、交通情報が推定可能な各リンクについて、推定対象のリンク及び計算対象機関に関するプローブカー情報及びＶＩＣＳ情報に基づいて、推定対象のリンクの計算対象期間における平均的な旅行時間を推定すると共に、推定対象のリンクの計算対象期間における平均的な渋滞長を推定する。
【００７９】
また、交通情報が推定可能な各リンクについて、推定されたリンクの平均的な渋滞長から、計算対象期間における単位時間当たりのリンクの平均的な交通量を、上記（１）式に従って算出する。
【００８０】
また、交通情報が推定可能な各リンクについて、推定対象のリンク及び計算対象期間に関するプローブカー情報に基づいて、推定対象のリンクの計算対象期間における平均的な信号待ち行列長を推定し、推定された信号待ち行列の長さに基づいて、推定対象のリンクの計算対象期間における平均的な交通量を推定する。
【００８１】
また、交通情報が推定可能な各リンクについて、推定されたリンクの計算対象期間における平均的な旅行時間から、上記（３）式を用いて、リンクの単位時間当たりの計算対象期間における平均的な交通量を算出する。
【００８２】
交通情報が推定可能な各リンクについて、上記の各算出方法により算出されたリンクの単位時間当たりの計算対象期間における平均的な交通量を平均して、リンクの単位時間当たりの平均的な交通量の目標値とする。
【００８３】
ＯＤ交通量修正部４２は、計算対象期間におけるＯＤ交通量に近いＯＤ交通量が得られるように、上記第１の実施の形態と同様に、推定されたＯＤ交通量を修正する。
【００８４】
次に、第２の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置の動作について説明する。まず、オペレータによって、交通状態シミュレーション装置に、計算対象期間が入力され、シミュレーションの開始指示が入力されると、交通シミュレーション装置において、シミュレーション処理ルーチンが実行される。
【００８５】
まず、プローブ情報データベース１６の計算対象期間に関するプローブ情報及びＶＩＣＳ情報データベース２６の計算対象期間に関するＶＩＣＳ情報に基づいて、交通情報が推定可能な各リンクにおける、計算対象期間の平均的な信号待ち行列長、渋滞長、及び旅行時間を各々推定する。そして、推定された、交通情報が推定可能な各リンクにおける計算対象期間の平均的な信号待ち行列長、渋滞長、及び旅行時間の各々に基づいて、交通情報が推定可能な各リンクの単位時間当たりの計算対象期間における平均的な交通量を各々算出し、リンク毎にこれらの交通量の平均値を算出することにより、交通情報が推定可能な各リンクについて、単位時間当たりの平均的な交通量の目標値を算出する。
【００８６】
そして、シミュレーションで用いるＯＤ交通量の初期値として、計算対象の全道路上のゾーン別に、１日単位で広域日ＯＤ交通量を推定し、推定された広域日ＯＤ交通量を、シミュレーションで用いる広域日ＯＤ交通量として設定する。
【００８７】
次に、設定された広域日ＯＤ交通量を、時間帯分割すると共に、地域分割し、道路ネットワークデータベース３６から道路ネットワーク情報を取得すると共に、信号データベース２０から信号情報を取得する。そして、分割処理されたＯＤ交通量と、取得された道路ネットワーク情報及び信号情報に基づいて、車両モデルを仮想的に走行させて、交通状態をシミュレーションする。
【００８８】
次に、シミュレーションされた交通状態に基づいて、交通情報が推定可能な各リンクについて、単位時間当たりの平均的な交通量を算出し、上記で算出された各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量の目標値と、シミュレーション結果に基づいて算出された各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量とを比較して、誤差を算出する。
【００８９】
そして、算出された誤差が、閾値以下であるか否かを判定し、算出された誤差が、閾値より大きい場合には、誤差が小さくなるように、設定された広域日ＯＤ交通量を修正して、再び交通状態をシミュレーションする。
【００９０】
一方、算出された誤差が閾値以下である場合には、実際の計算対象期間におけるＯＤ交通量に近いＯＤ交通量を用いて、計算対象期間における交通状態のシミュレーションが行われたと判断し、シミュレーションされた交通状態から得られる交通情報（所望のリンクの旅行時間や渋滞長）を、計算対象期間の情報としてディスプレイに表示して、オペレータに交通情報を提供し、シミュレーション処理ルーチンを終了する。
【００９１】
このように、実際の車両の交通状態を示すプローブ情報やＶＩＣＳ情報から推定された計算対象期間の平均的な旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長に基づくリンクの交通量との差がなくなるように修正されたＯＤ交通量を用いて、交通状態をシミュレーションすることにより、計算対象期間の交通状態を精度よくシミュレーションすることができる。
【００９２】
次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第３の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置は、第１の実施の形態と同様の構成であるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００９３】
第３の実施の形態では、現在のリンク交通量を算出し、シミュレーションされた交通状態から算出されるリンク交通量と比較して、誤差を算出している点が第１の実施の形態と異なっている。
【００９４】
第３の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置の交通情報処理部２８では、以下に説明するように、交通情報が推定可能な各リンク（所定区間）について、現在の旅行時間、信号待ち行列長、渋滞長、及び交通量を各々推定する。
【００９５】
まず、交通情報が推定可能な各リンクについて、推定対象のリンクに関する現在のプローブカー情報及びＶＩＣＳ情報に基づいて、推定対象のリンクの現在の旅行時間を推定すると共に、推定対象のリンクの現在の渋滞長を推定する。
【００９６】
また、交通情報が推定可能な各リンクについて、推定されたリンクの渋滞長から、現在の単位時間当たりのリンクの交通量を、上記（１）式に従って算出する。
【００９７】
また、交通情報が推定可能な各リンクについて、推定対象のリンクに関する現在のプローブカー情報に基づいて、推定対象のリンクの現在の信号待ち行列長を推定し、推定された信号待ち行列の長さに基づいて、推定対象のリンクの現在の交通量を推定する。
【００９８】
また、交通情報が推定可能な各リンクについて、推定された現在の旅行時間から、上記（３）式を用いて、リンクの現在の単位時間当たりの交通量を算出する。
【００９９】
交通情報が推定可能な各リンクについて、上記の各算出方法により算出されたリンクの現在の単位時間当たりの交通量を平均して、交通情報が推定可能な各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量の目標値とする。
【０１００】
初期ＯＤ交通量記憶部３４には、上記第１の実施の形態で説明したように、単位時間当たりの平均的な交通量を用いて修正された広域日ＯＤ交通量が記憶されている。
【０１０１】
交通状態計算部３８は、初期ＯＤ交通量記憶部３４又は修正ＯＤ交通量記憶部４４に記憶された広域日ＯＤ交通量と、道路ネットワークデータベース３６に記憶された道路ネットワーク情報と、信号データベース２０に記憶された信号情報とに基づいて、車両をモデル化した車両モデルを走行させて、計算対象の全道路での交通状態をシミュレーションする。
【０１０２】
ＯＤ交通量修正部４２は、現在のＯＤ交通量に近いＯＤ交通量が得られるように、上記第１の実施の形態と同様に、推定されたＯＤ交通量を修正する。
【０１０３】
次に、第３の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置の動作について説明する。まず、オペレータによって、交通状態シミュレーション装置に、現在の交通状態をシミュレーションするように指示が入力され、また、シミュレーションの開始指示が入力されると、交通シミュレーション装置において、シミュレーション処理ルーチンが実行される。
【０１０４】
まず、プローブ情報データベース１６に記憶された現在のプローブ情報及びＶＩＣＳ情報データベース２６に記憶された現在のＶＩＣＳ情報に基づいて、交通情報が推定可能な各リンクにおける、現在の信号待ち行列長、渋滞長、及び旅行時間を各々推定する。そして、推定された各リンクにおける現在の信号待ち行列長、渋滞長、及び旅行時間の各々に基づいて、交通情報が推定可能な各リンクについて、現在の単位時間当たりの交通量を各々算出し、リンク毎にこれらの交通量の平均値を算出することにより、交通情報が推定可能な各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量の目標値を算出する。
【０１０５】
そして、シミュレーションで用いるＯＤ交通量の初期値として、平均的なリンク旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長から算出された単位時間当たりの平均的な交通量の目標値との誤差が小さくなるように修正された広域日ＯＤ交通量を、シミュレーションで用いる広域日ＯＤ交通量として設定する。
【０１０６】
次に、設定された広域日ＯＤ交通量を、時間帯分割すると共に、地域分割し、道路ネットワークデータベース３６から道路ネットワーク情報を取得すると共に、信号データベース２０から信号情報を取得する。そして、分割処理されたＯＤ交通量と、取得された道路ネットワーク情報及び信号情報とに基づいて、車両モデルを仮想的に走行させて、全道路上の交通状態をシミュレーションする。
【０１０７】
次に、シミュレーションされた交通状態に基づいて、交通情報が推定可能な各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量を算出し、上記で算出された各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量の目標値と、シミュレーション結果に基づいて算出された各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量とを比較して、誤差を算出する。
【０１０８】
そして、算出された誤差が、閾値以下であるか否かを判定し、算出された誤差が、閾値より大きい場合には、誤差が小さくなるように、設定された広域日ＯＤ交通量を修正して、再び交通状態をシミュレーションする。
【０１０９】
一方、算出された誤差が閾値以下である場合には、実際の現在のＯＤ交通量に近いＯＤ交通量を用いて、現在の交通状態のシミュレーションが行われたと判断し、シミュレーションされた交通状態から得られる交通情報（所望のリンクの旅行時間や渋滞長）を、現在の情報としてディスプレイに表示して、オペレータに交通情報を提供し、シミュレーション処理ルーチンを終了する。
【０１１０】
このように、実際の車両の交通状態を示すプローブ情報やＶＩＣＳ情報から推定された現在の旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長に基づくリンクの交通量との差がなくなるように修正されたＯＤ交通量を用いて、交通状態をシミュレーションすることにより、現在の交通状態を精度よくシミュレーションすることができる。
【０１１１】
なお、上記の第１の実施の形態〜第３の実施の形態では、リンクの旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長に基づいて、リンクの単位時間当たりの交通量を算出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、リンクの単位時間当たりの交通量を実際に観測して、観測値を、ＯＤ交通量修正部における目標値として用いてもよい。この場合には、観測可能な各リンクについて、リンクの単位時間当たりの交通量の観測値と、シミュレーションから算出されるリンクの単位時間当たりの交通量の計算値とを比較して、ＯＤ交通量を修正するようにすればよい。
【０１１２】
また、プローブ情報やＶＩＣＳ情報から、リンクの旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長を推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、リンクの旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長を実際に観測できる場合には、これらの観測値を用いてもよい。
【０１１３】
次に、第４の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となっている部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【０１１４】
第４の実施の形態では、将来のリンクの旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長を予測し、これらの予測値に基づいて、リンクの単位時間当たりの交通量の目標値を算出している点が第１の実施の形態と異なっている。
【０１１５】
図５に示すように、第４の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置４１０は、プローブ情報収集管理部１４と、プローブ情報データベース１６と、信号情報推定部１８と、信号データベース２０と、ＶＩＣＳ情報収集管理部２４と、ＶＩＣＳ情報データベース２６と、交通情報が推定可能な各リンクの現時刻までの旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長の各々を推定すると共に、後述する予測処理部４３２によって交通情報が推定可能な各リンクについて予測された旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長の各々に基づいて、交通情報が推定可能な各リンクについて、平均的な交通量を目標値として算出する交通情報処理部４２８と、各リンクについて過去に実測された旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長を記憶した実測情報データベース４３０と、実測情報データベース４３０に記憶された過去の実測値、及び交通情報処理部４２８により推定された推定値に基づいて、交通情報が推定可能な各リンクについて、予測対象時における旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長の各々を予測する予測処理部４３２と、統計情報データベース３０と、ＯＤ交通量推定部３２と、初期ＯＤ交通量記憶部３４と、道路ネットワークデータベース３６と、交通状態計算部３８と、交通情報取得部４０と、ＯＤ交通量修正部４２と、交通情報提供部４６とを備えている。
【０１１６】
交通情報処理部４２８は、交通情報が推定可能な各リンクについて、推定対象のリンクに関する現時刻までのプローブカー情報及びＶＩＣＳ情報に基づいて、現時刻までの推定対象のリンクの平均的な旅行時間を推定すると共に、現時刻までの推定対象のリンクの平均的な渋滞長を推定する。また、交通情報処理部４２８は、交通情報が推定可能な各リンクについて、推定対象のリンクに関する現時刻までのプローブカー情報に基づいて、現時刻までの推定対象のリンクの平均的な信号待ち行列長を推定する。
【０１１７】
予測処理部４３２は、リンクの旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長の各々について、実測情報データベース４３０に記憶された過去に実測値と、交通情報処理部４２８によって推定された現時刻までの推定値とに基づいて、予測対象時の予測値を予測して、交通情報が推定可能な各リンクについて、予測対象時の旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長の各々を求める。なお、予測手法には、自己回帰、カルマンフィルター、ニューラルネットワークなどの手法を用いればよい。
【０１１８】
また、交通情報処理部４２８は、交通情報が推定可能な各リンクについて、予測されたリンクの渋滞長から、予測対象時の単位時間当たりのリンクの交通量を、上記（１）式に従って算出する。
【０１１９】
また、交通情報処理部４２８は、交通情報が推定可能な各リンクについて、予測された信号待ち行列の長さに基づいて、推定対象のリンクの予測対象時の交通量を予測し、また、交通情報が推定可能な各リンクについて、予測された予測対象時の旅行時間から、リンクの予測対象時の単位時間当たりの交通量を算出する。
【０１２０】
交通情報処理部４２８は、交通情報が推定可能な各リンクについて、上記の各算出方法により算出されたリンクの予測対象時の単位時間当たりの交通量を平均して、交通情報が推定可能な各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量の目標値とする。
【０１２１】
初期ＯＤ交通量記憶部３４には、上記第３の実施の形態と同様に、交通情報が推定可能な各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量を用いて修正された広域日ＯＤ交通量が記憶されている。
【０１２２】
次に、第４の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置の動作について説明する。まず、オペレータによって、交通状態シミュレーション装置に、予測対象時を示す情報が入力され、また、シミュレーションの開始指示が入力されると、交通シミュレーション装置において、シミュレーション処理ルーチンが実行される。
【０１２３】
まず、プローブ情報データベース１６に記憶された現在時刻までのプローブ情報及びＶＩＣＳ情報データベース２６に記憶された現在時刻までのＶＩＣＳ情報に基づいて、交通情報が推定可能な各リンクにおける、現在時刻までの信号待ち行列長、渋滞長、及び旅行時間を各々推定する。また、実測情報データベース４３０に記憶された過去の実測値と、推定された現在時刻までの信号待ち行列長、渋滞長、及び旅行時間と基づいて、信号待ち行列長、渋滞長、及び旅行時間の各々について、交通情報が推定可能な各リンクの予測対象時の予測値を予測する。
【０１２４】
そして、予測された交通情報が推定可能な各リンクにおける予測対象時の信号待ち行列長、渋滞長、及び旅行時間の各々に基づいて、交通情報が推定可能な各リンクの予測対象時の単位時間当たりの交通量を各々算出し、リンク毎にこれらの交通量の平均値を算出することにより、交通情報が推定可能な各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量の目標値を算出する。
【０１２５】
そして、シミュレーションで用いるＯＤ交通量の初期値として、平均的なリンク旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長から算出された単位時間当たりの平均的な交通量の目標値との誤差が小さくなるように修正された広域日ＯＤ交通量を、シミュレーションで用いる広域日ＯＤ交通量として設定する。
【０１２６】
次に、設定された広域日ＯＤ交通量を、時間帯分割すると共に、地域分割し、道路ネットワークデータベース３６から道路ネットワーク情報を取得すると共に、信号データベース２０から信号情報を取得する。そして、分割処理されたＯＤ交通量と、取得された道路ネットワーク情報及び信号情報に基づいて、車両モデルを仮想的に走行させて、交通状態をシミュレーションする。
【０１２７】
次に、シミュレーションされた交通状態に基づいて、交通情報が推定可能な各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量を算出し、上記で算出された各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量の目標値と、シミュレーション結果に基づいて算出された各リンクの単位時間当たりの平均的な交通量とを比較して、誤差を算出する。
【０１２８】
そして、算出された誤差が、閾値以下であるか否かを判定し、算出された誤差が、閾値より大きい場合には、誤差が小さくなるように、設定された広域日ＯＤ交通量を修正して、再び交通状態をシミュレーションする。
【０１２９】
一方、算出された誤差が閾値以下である場合には、予測対象時の実際のＯＤ交通量に近いＯＤ交通量を用いて、予測対象時の交通状態のシミュレーションが行われたと判断し、シミュレーションされた交通状態から得られる交通情報を、予測対象時の情報としてディスプレイに表示して、オペレータに交通情報を提供し、シミュレーション処理ルーチンを終了する。
【０１３０】
このように、実際の車両の交通状態を示すプローブ情報やＶＩＣＳ情報から推定されたリンクの旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長の推定値や過去の実測値に基づいて、予測対象時の旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長を予測し、予測された予測対象時の旅行時間、待ち行列長、及び渋滞長に基づくリンクの交通量との差がなくなるように修正されたＯＤ交通量を用いて、交通状態をシミュレーションすることにより、予測対象時の交通状態を精度よくシミュレーションすることができる。
【０１３１】
なお、上記の第１の実施の形態〜第４の実施の形態では、リンクの旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長の各々から、リンクの単位時間当たりの交通量を算出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、リンクの旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも1つから、リンクの単位時間当たりの交通量を算出するようにしてもよい。
【０１３２】
次に、第５の実施の形態について説明する。なお、第５の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置は、第１の実施の形態と同様の構成であるため、同一符号を付して説明を省略する。
【０１３３】
第５の実施の形態では、プローブ情報やＶＩＣＳ情報から推定されるリンク旅行時間と、シミュレーションされた交通状態から算出されるリンク旅行時間と比較して、誤差が小さくなるように、ＯＤ交通量を修正している点が第１の実施の形態と異なっている。
【０１３４】
第５の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置では、交通情報処理部２８によって、交通情報が推定可能な各リンクについて、推定対象のリンクに関するプローブカー情報及びＶＩＣＳ情報に基づいて、推定対象のリンクの平均的な旅行時間を推定して、目標値とする。
【０１３５】
交通情報取得部４０は、シミュレーションされた交通状態に基づいて、ＯＤ交通量修正部４２における誤差計算のため、交通情報が推定可能な各リンクについて平均的な旅行時間を算出して、計算値とする。
【０１３６】
ＯＤ交通量修正部４２は、実際のＯＤ交通量に近いＯＤ交通量が得られるように、以下に説明するように、推定されたＯＤ交通量を修正する。
【０１３７】
まず、交通情報取得部４０で算出された各リンクの平均的な旅行時間の計算値と、交通情報処理部２８により算出された各リンクの平均的な旅行時間の目標値とを比較し、上記（５）式と同様に、交通情報が推定可能な各リンクの旅行時間の誤差の自乗平均を求め、誤差とする。
【０１３８】
算出された誤差が大きい場合には、第１の実施の形態と同様に、誤差が減少するように、交通情報が推定可能なリンクを通過するＯＤ交通量を修正する。
【０１３９】
なお、交通状態シミュレーション装置の他の構成や処理については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１４０】
このように、実際の車両の交通状態を示すプローブ情報やＶＩＣＳ情報から推定されたリンク旅行時間との差がなくなるように修正されたＯＤ交通量を用いて、交通状態をシミュレーションすることにより、交通状態を精度よくシミュレーションすることができる。
【０１４１】
なお、上記の実施の形態では、プローブ情報やＶＩＣＳ情報から推定されたリンクの旅行時間を目標値とする場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、プローブ情報やＶＩＣＳ情報から、リンクの旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも1つを推定して目標値としてもよい。この場合には、シミュレーション結果からリンクの旅行時間、信号待ち行列長、及び渋滞長の少なくとも1つを算出して計算値とし、目標値と計算値との誤差が小さくなるようにＯＤ交通量を修正すればよい。
【０１４２】
次に、第６の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成である部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【０１４３】
第６の実施の形態では、シミュレーションされた交通状態から、リンク間の相関係数を算出している点と、相関係数を用いて、算出されたリンクの旅行時間から、他のリンクの旅行時間を推定している点とが、第１の実施の形態と主に異なっている。
【０１４４】
ＶＩＣＳ情報などで情報提供される路線は、主要幹線が中心となる。この主要幹線と平行している一般道路とがあった場合、主要幹線が渋滞すると、渋滞を避けた交通で、一般道路も渋滞する傾向がある。また、主要幹線と交差する道路について、主要幹線の交通が多い場合、流入する交通量が多くなるため、主要幹線の交通量と同じ傾向で交通量が増加する。このように、ある道路の交通状態と、その道路と平行又は交差する道路の交通状態とは、相関が高くなることが考えられる。
【０１４５】
例えば、主な都市では、図６に示すような道路で、LＯ１〜ＬＯ１２のような一部の主要幹線のリンクに関する交通情報を常時入手できる場合がある。また、それらの主要幹線リンクと平行するＬＥ１〜LＥ４は、交通状態に相関があることが考えられる。
【０１４６】
そこで、第６の実施の形態では、交通状態シミュレーション装置において、上記第１の実施の形態と同様に、修正されたＯＤ交通量を用いてシミュレーションされた交通状態から、計算対象の全道路上の各リンクの平均的な旅行時間を算出し、各リンクの平均的な旅行時間から、全てのリンク間の相関係数を算出する。
【０１４７】
そして、収集されたプローブ情報から、交通情報が推定可能なリンクの旅行時間が推定され、交通情報が推定可能なリンク以外のリンクの旅行時間を推定したい場合には、リンク間の相関係数を用いて、推定対象のリンクの旅行時間を推定する。
【０１４８】
例えば、交通情報が推定可能なリンクＬｘの旅行時間をＴｘとし、リンクＬｘ，Ｌｙの相関係数をＫｘ−ｙとすると、リンクＬｘの旅行時間に基づいて、以下の（９）式に従って、交通情報が推定可能なリンク以外のリンクＬＥ１〜ＬＥ４の旅行時間を算出することができる。
【０１４９】
【数６】
0005374067.tif 000007
【０１５０】
このように、交通状況が入手できず、リンクの旅行時間が全てのリンクについて推定できない場合であっても、推定可能なリンクの旅行時間と、シミュレーション結果から算出される相関係数とを用いて、全てのリンクの旅行時間を推定することができる。
【０１５１】
なお、上記の実施の形態では、相関係数を用いて、リンクの旅行時間を推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、相関係数を用いて、リンクの信号待ち行列長や渋滞長を推定するようにしてもよい。この場合には、シミュレーションされた交通状態から算出される全てのリンクの信号待ち行列長や渋滞長に基づいて、相関係数を算出すればよい。
【図面の簡単な説明】
【０１５２】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置を示すブロック図である。
【図２】停留台数と交通量との関係、及び車頭時間と交通量との関係を示すグラフである。
【図３】旅行時間と交通量との関係を示すグラフである。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置におけるシミュレーション処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第４の実施の形態に係る交通状態シミュレーション装置を示すブロック図である。
【図６】道路上のリンクを示すイメージ図である。
【符号の説明】
【０１５３】
１０、４１０  交通状態シミュレーション装置
１２   プローブカー
１６   プローブ情報データベース
１８   信号情報推定部
２０   信号データベース
２６   ＶＩＣＳ情報データベース
２８、４２８  交通情報処理部
３０   統計情報データベース
３２   ＯＤ交通量推定部
３６   道路ネットワークデータベース
３８   交通状態計算部
４０   交通情報取得部
４２   ＯＤ交通量修正部
４２８  交通情報処理部
４３０  実測情報データベース
４３２  予測処理部
【図１】
0005374067.tif 000008
【図２】
0005374067.tif 000009
【図３】
0005374067.tif 000010
【図４】
0005374067.tif 000011
【図５】
0005374067.tif 000012
【図６】
0005374067.tif 000013