(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
外部から提供される交通情報に基づき、道路リンクにおける突発事象の有無を検出する交通情報システムにおいて、
前記交通情報を蓄積する交通情報記憶部と、
当該交通情報記憶部に格納されている過去の交通情報に対する統計分析により交通情報に関する道路リンク間の相関情報を作成する統計演算部と、
入力された交通情報との誤差が最小となるように前記相関情報を用いて復元した交通情報を求める交通情報復元部と、
前記交通情報復元部に入力された交通情報と、当該交通情報について前記交通情報復元部で復元を行った復元交通情報との差分を求める残差演算部と、
突発事象の有無を判定する突発事象判定部を備え、
前記交通情報復元部は、現在提供されている交通情報について復元を行った現況の復元交通情報と、前記交通情報記憶部に格納されている過去の交通情報について復元を行った過去の復元交通情報を求め、
前記残差演算部は、現在提供されている交通情報と前記現況の復元交通情報との道路リンク毎の差分である第１の差分と、前記交通情報記憶部に格納されている過去の交通情報と前記過去の復元交通情報との道路リンク毎の差分である第２の差分を求め、
前記突発事象判定部は、前記第２の差分に基づき定められる閾値と前記第１の差分を比較して道路リンク毎に突発事象の有無を判定し、
判定された突発事象情報を車載端末に配信すること
を特徴とする交通情報システム。
【請求項２】
請求項１に記載の交通情報システムにおいて、
前記相関情報は、道路リンク毎の前記過去の交通情報について主成分分析により求めた道路リンクの相関パターンを表す基底であり、
前記交通情報復元部では、前記基底のうち寄与率の高い上位基底を用いて交通情報の復元を行うこと
を特徴とする交通情報システム。
【請求項３】
請求項２に記載の交通情報システムにおいて、
前記交通情報復元部では、入力された交通情報を前記基底による特徴空間に射影して求められる合成強度と前記基底の線形合成によって当該交通情報の復元交通情報を求めること
を特徴とする交通情報システム。
【請求項４】
請求項１に記載の交通情報システムにおいて、前記突発事象情報は、道路リンク毎に突発事象の有無を判定したフラグ情報と、前記第１の差分の値を表す乖離度情報を含むことを特徴とする交通情報システム。
【請求項５】
請求項４において、前記車載端末は、前記突発事象情報の乖離度情報を受信し、前記乖離度情報を突発事象の大きさとして、当該突発事象に該当する道路リンクを当該乖離度情報に応じて線の色相，彩度，明度の少なくとも一つを変えて表示をすることを特徴とする交通情報システム。
【請求項６】
請求項２に記載の交通情報システムにおいて、
前記残差演算部は、前記第２の差分を統計処理した残差統計交通情報を算出し、
前記閾値は、当該残差統計交通情報に基づき定められること
を特徴とする交通情報システム。
【請求項７】
請求項６に記載の交通情報システムにおいて、前記残差統計交通情報は、前記第２の差分の交通情報の時系列データを平日，休日の区分を含む日種情報で分類し、前記日種情報による分類結果について同じ時間帯での平均値，標準偏差値，最大値を含む統計値を求めた情報であることを特徴とする交通情報システム。
【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の交通情報を提供する交通情報システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の交通情報システムには、ＶＩＣＳ（登録商標）のように、交通渋滞などの交通情報を、路側に設けられた赤外線センサや光ビーコンを介して収集し、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機器（例えば、カーナビゲーションシステム，カーテレビ，文字多重放送受信装置）に提供するサービスが知られている。
【０００３】
さらに近年では、車両自身をセンサとして交通情報を収集し、車載機器に提供する、プローブ交通情報サービスも注目を集めている。このシステムにおいて、車両は走行した位置情報，時刻情報などの履歴データ（プローブ情報）を収集し、携帯電話，無線などの通信機器を介して、交通情報センタにアップリンクする。このような車両はプローブカーと呼ばれている。交通情報センタでは、各車両から収集したプローブ情報を、リンクの交通情報に変換し、通信機器を介して、各車載機器に提供する。
【０００４】
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の予測情報を提供している。また、プローブ交通情報は、プローブカーの走行位置とタイミングはランダムなものであるため、空間的に欠損が生じる。車載機器への情報表示、あるいは経路探索などの用途において、交通情報に欠損があると適切な処理ができないため、欠損データを空間的に補完する必要がある。プローブ交通情報サービスでは、補完した交通情報を含んだ形での交通情報を提供している。
【０００５】
しかしながら、実際の道路交通を考えると、道路状況を明確に表しえない小さな事故や、工事車両などによって引き起こされる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、「突発事象障害」として、十分にドライバーに伝えられていなかった。
【０００６】
これに対し、特許文献１には、過去の交通情報の統計値と、現況の交通情報を比較し、その偏差が閾値を超えたかどうかで、突発事象発生を検知する方法が開示されている。この手法では、検知する対象は道路リンク単位であり、過去の交通情報の統計値と、現況交通情報との偏差の閾値の範囲を設定する際に、時間帯毎，地点毎に設定している。
【０００７】
また、特許文献２には、過去に交通事故のあった道路リンクにおいて、交通事故による渋滞が発生しているかどうかを予測する方法が開示されている。この手法は、蓄積された交通情報の中から交通事故地点を抽出し、交通事故地点に前後に連なる道路リンクのリンク旅行時間の時系列変化を事故渋滞動向情報として生成する。さらに現況の交通情報のリンク旅行時間と、通常時の渋滞情報とを比較し、所定の閾値を超えて、かつ、過去の交通情報から最新の交通情報を含むリンク旅行時間の時系列変化と、事故渋滞動向情報とを比較して、交通事故により渋滞が発生しているかどうかを予測する。
【０００８】
また、特許文献３には、予測値に基づいて所定時間後の異常交通流を判定する上下閾値を設定し、現在の交通状態量と比較して、突発事象の発生と判定する装置が開示されている。
【０００９】
また、特許文献４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、通信（例えば、車両に搭載された通信端末，携帯電話など）を介して車両側から、交通情報センタに送られる。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，方位検知器）より得て、交通情報センタに送信している。
【００１０】
【特許文献１】特開２００５−２８５１０８号公報
【特許文献２】特開２００５−３５２６４９号公報
【特許文献３】特開平０３−２０９５９９号公報
【特許文献４】特開平１１−２３８１９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
特許文献１においては、道路リンク単位で突発事象を判定している。さらに現況交通情報と、過去交通情報の統計値との偏差の閾値の設定には、時間毎，地点毎に設定しているが、これも道路リンク単位での設定のため、周辺の道路リンクの交通情報との関係を考慮していない。よって、該当道路リンク周辺の全体の交通量が増加した場合でも、誤って突発事象と判定する可能性がある。
【００１２】
特許文献２においては、過去に事故の起こった道路リンクで、かつそのときの交通情報データを蓄積している車載機のみでしか、突発事象を判定できない。このため、突発事象の判定する範囲が限定される。
【００１３】
特許文献３においては、特許文献１同様に、リンク単位での突発事象検出であるため、該当道路リンク周辺の全体の交通量が増加した場合でも、誤って突発事象と判定する可能性がある。
【００１４】
特許文献４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。そのため通報者の感覚により、認識にばらつきが生じる可能性がある。このため提供された情報を修正しなくてはならない。
【００１５】
本発明の課題は、交通事故，工事などの突発事象を、現場の目撃者からの通報を受けることなく、リンク単独の交通情報の分析に基づき検出することなく、突発事象を検出する交通情報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】
【００１６】
上記課題を解決するために、本発明は、外部から提供される交通情報を蓄積する交通情報記憶部と、交通情報記憶部に格納されている過去の交通情報に対する統計分析により交通情報に関する道路リンク間の相関情報を作成する統計演算部と、入力された交通情報との誤差が最小となるように先に求めた相関情報を用いて復元した交通情報を求める交通情報復元部と、提供された交通情報とこの交通情報について復元した復元交通情報との差分を求める残差演算部とを備える。
【００１７】
交通情報復元部では、現況の交通情報について復元を行った現況復元交通情報と、過去の交通情報について復元を行った過去復元交通情報を求めて、残差演算部では、現況の交通情報と現況復元交通情報の差分と、過去の交通情報と過去復元交通情報の差分をそれぞれ求め、突発事象判定部で、過去の交通情報と過去復元交通情報の差分に基づき定められる閾値と現況の交通情報と現況復元交通情報の差分を比較して道路リンク毎に突発事象の有無を判定する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、突発事象を検出する道路リンクの周辺の道路リンクの交通情報から、交通障害となる突発事象を自動的に検知することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
【００２０】
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、交通情報センタ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、道路交通情報を道路と対応付ける際の道路の最小単位である。これは、旅行時間を検出する最小の単位でもあり、リンク間に旅行時間を測定するためにセンサやモニタ等が設置される。或いはプローブカーにより収集される走行履歴データ（プローブデータ）から、リンク間の旅行時間が検出される。
【実施例１】
【００２１】
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。図１に示すように、交通情報システムはセンタ装置１と車載端末装置１１０より構成される。
【００２２】
ここでセンタ装置１は、交通情報受信部１０，現況交通情報記憶部２０，過去交通情報記憶部３０，基底演算部４０，基底記憶部５０，交通情報復元部６０，残差演算部７０，残差統計交通情報記憶部８０，突発事象判定部９０，交通情報送信部１００の各機能ブロックを含んで構成されている。
【００２３】
センタ装置１の機能ブロックは、オフライン処理とオンライン処理の部分に分けられる。オフライン処理とは、過去交通情報記憶部３０，基底演算部４０，交通情報復元部６０，残差演算部７０，残差統計交通情報記憶部８０までを言う。オンライン処理とは、現況交通情報記憶部２０，交通情報復元部６０，残差演算部７０，突発事象判定部９０，交通情報送信部１００までを言う。交通情報復元部６０と残差演算部７０は、オフライン処理，オンライン処理と共通で用いられる機能ブロックになる。
【００２４】
センタ装置１は、記憶装置を備えたコンピュータによって実現され、センタ装置１を構成する各機能ブロックの機能は、この記憶装置に記憶された所定のプログラムを実行することによって実現される。なお、記憶装置は、ＲＡＭ，不揮発性メモリ，ハードディスク装置などによって構成される。
【００２５】
交通情報受信部１０は、交通情報サービスセンタから、全国の主要な道路のリンクに設けられた路上センサデータに基づくリンク毎の旅行時間、あるいはプローブカーがアップリンクしてきたプローブデータに基づくリンク毎の旅行時間を現況の交通情報として受信し、現況交通情報記憶部２０と過去交通情報記憶部３０に格納する。各記憶部の情報の更新周期は、予め定められた時間間隔とするが、現況交通情報記憶部２０の情報は、交通情報受信部１０が新たに現況の交通情報を受信する毎に更新され、過去交通情報記憶部３０の情報は、統計交通情報生成の際に使用するための、例えば一ヶ月あるいは一年間といったような長期の間、過去交通情報記憶部３０に保持されるものとする。ただし、現況交通情報記憶部２０にも、１回の更新周期分の交通情報だけではなく、２〜数周期分の交通情報を蓄積しても良い。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データ収集の対象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】
現況交通情報記憶部２０では、現在の交通情報（現況交通情報）を、情報収集の対象となった道路リンクのリンクＩＤにより管理している。例えば、路上のセンサから交通情報を受信した場合、現況交通情報記憶部２０には、道路リンクのＩＤ情報，路上センサの受信した時刻情報，リンク旅行時間，リンク長とリンク旅行時間から求められる平均通過速度，道路リンクの平均通過速度から換算した渋滞度，道路リンクを通過した車両台数などのデータが格納される。また、プローブカーから交通情報を受信した場合、道路リンクのＩＤ，プローブカー固有のＩＤ，道路リンクへの流入時刻，流出時刻，リンク旅行時間，渋滞度，平均通過速度などのデータが格納される。
【００２７】
過去交通情報記憶部３０には、交通情報受信部１０で過去に受信した交通情報（過去交通情報）が格納されている。この交通情報は、現況交通情報記憶部２０と同様に、情報収集の対象となった道路リンクのリンクＩＤにより管理されている。例えば、路上のセンサから交通情報を受信した場合、交通情報受信部１０には、道路リンクのＩＤ情報，路上センサが受信した時刻情報，リンク旅行時間，道路リンクを通過した車両台数などのデータが格納される。また、プローブカーから交通情報を受信した場合、道路リンクのＩＤ，プローブカー固有のＩＤ，道路リンクへの流入時刻，流出時刻，リンク旅行時間などのデータが格納される。
【００２８】
基底演算部４０は、過去交通情報記憶部３０に格納された交通情報を所定の地図領域毎に分割し、各領域に含まれる複数リンクの過去交通情報を対象として主成分分析を行って、該当領域内のリンク群において相関を持って変化する交通情報の成分を、該当領域における基底として出力する。
【００２９】
主成分分析における分析対象データの１サンプルは、過去交通情報記憶部３０に格納されている同じタイミングで収集された交通情報である。ここで交通情報とは、各道路リンクの渋滞度，リンク旅行時間、あるいは道路リンクにおける平均通過速度を表している。また分析対象の道路リンク数が、１サンプル当たりの変数の数に相当する。すなわち、過去のＮ回の収集タイミングにおいてＭ本の道路リンクで収集された過去の交通情報は、Ｎサンプル，Ｍ変数のデータであり、収集タイミングｎにおけるｍ番目のリンクの交通情報（渋滞度，リンク旅行時間、あるいは平均通過速度）をｘ(ｎ,ｍ)とすれば、収集タイミングｎにおけるリンク１〜Ｍの各交通情報はＸ(ｎ)＝［ｘ(ｎ,１)，ｘ(ｎ,２)，…，ｘ(ｎ,Ｍ)］のベクトルで表される。このようなデータに対して主成分分析を行うと、Ｍ個の基底Ｗ(１)〜Ｗ(Ｍ)が得られる。基底のそれぞれは元データの各変数と対応するＭ個の要素から構成され、１つの基底の構成要素は、元データの各変数の間で相関をもって変化する成分である。主成分分析によって得られるこれらの基底は、その線形合成によって元データの任意のサンプルを近似する性質を持つ。ｉ番目のリンクのｐ番目の基底についての相関の強さを表す数値をｗ(ｐ,ｉ)とした時、ｐ番目の基底はＷ(ｐ)＝［ｗ(ｐ,１)，ｗ(ｐ,２)，…，ｗ(ｐ,Ｍ)］のベクトルで表され、
Ｘ(ｎ)≒ａ(ｎ,１)×Ｗ(１)＋ａ(ｎ,２)×Ｗ(２)＋…＋ａ(ｎ,Ｍ)×Ｗ(Ｍ)
…（式１）
となる。ここで、ａ(ｎ,ｐ)は基底の線形合成における各基底の合成強度である。
【００３０】
また過去交通情報と、過去交通情報から生成した統計交通情報とから構成されるデータを分析対象データとし、主成分分析により基底を得る手法もある。この手法では、欠損の少ない統計交通情報を基底の生成に用いるため、各基底の合成強度を安定して求めることができる。ここで統計交通情報としては、過去交通情報のリンク毎の平均値を用いる。収集タイミングｎにおけるリンク１〜Ｍの統計交通情報をベクトルＴ(ｎ)＝［ｔ(ｎ,１)，ｔ(ｎ,２)，…，ｔ(ｎ,Ｍ)］で表すと、リンクｉの統計値は、収集タイミングがｎ〜(ｎ−ｋ＋１)のリンクｉにおける交通情報の平均値
ｔ(ｎ,ｉ)≒(ｘ(ｎ,ｉ)＋…＋ｘ(ｎ−ｋ＋１,ｉ))／ｋ                 …（式２）
となる。ｋは統計交通情報生成時のサンプル数である。
【００３１】
統計交通情報の生成には、同時間帯の過去交通情報が用いられる。例えば１２：００〜１２：３０の統計交通情報を求める際は、過去交通情報から収集タイミングが１２：００〜１２：３０の交通情報を抽出し、式２による平均処理をして生成される。また統計交通情報は、過去交通情報の日種（平日，休日等）ごとに生成される。
【００３２】
過去交通情報と、統計交通情報から構成される分析対象データを、Ｘ2(ｎ)＝［Ｘ(ｎ)，Ｔ(ｎ)］＝［ｘ(ｎ,１)，ｘ(ｎ,２)，…，ｘ(ｎ,Ｍ)，ｔ(ｎ,１)，ｔ(ｎ,２)，…，ｔ(ｎ,Ｍ)］のベクトルで表す。この時、分析対象データＸ2(ｎ)は、過去交通情報の収集タイミングｎと同じ収集タイミングｎの統計交通情報とで構成される。この分析対象データは、Ｎサンプル，２Ｍ変数のデータであり、かかる分析対象データに対して主成分分析を行うと、２Ｍ個の基底Ｗ′(１)〜Ｗ′(２Ｍ)が得られる。ｐ番目の基底をＷ′(ｐ)＝［ｗ′(ｐ,１)，ｗ′(ｐ,２)，…，ｗ′(ｐ,２Ｍ)］のベクトルで表すとき、ｗ′(ｐ,１)，…，ｗ′(ｐ,Ｍ)は、過去交通情報が元データの各変数の間で相関をもって変化する成分であり、ｗ′(ｐ,Ｍ＋１)，…，ｗ′(ｐ,２Ｍ)は、統計交通情報が元データの各変数の間で相関をもって変化する成分である。そして分析対象データＸ2(ｎ)は、
Ｘ2(ｎ)≒ａ′(ｎ,１)×Ｗ′(１)＋ａ′(ｎ,２)×Ｗ′(２)＋…＋ａ′(ｎ,２Ｍ)
×Ｗ′(２Ｍ)                                            …（式３）
となる。ただし、ａ′(ｎ,ｐ)は基底の線形合成における各基底の合成強度である。
【００３３】
主成分分析により求めたＭ個の基底について、各基底がどのくらいの情報量を持つかという指標として、分散を用いて表すことができる。この分散を基底の寄与率といい、寄与率の高い順に１番目の基底からＰ番目の基底をまとめて、上位基底と定義する。このとき基底数Ｐは道路リンク数Ｍを最大値とし、一般的に累積寄与率から決定される。例えば累積寄与率が８０％以下になるように基底数Ｐを決定する。本実施例の説明では、累積寄与率８０％以下となる上位Ｐ（Ｐ≦Ｍ）までの基底群Ｗ(１)〜Ｗ(Ｐ)を上位基底と定義する。
【００３４】
前述の式１において、等号の左辺は分析対象である複数の道路リンクにおけるある瞬間ｎの交通情報（現況の交通情報）であり、右辺はそれを複数の基底の線形合成として表記したものである。右辺において、基底Ｗ(ｉ)は分析対象とした領域の各リンクにおいて相関をもって変化する交通情報の成分に相当する。交通情報をこのように表現することで、複数リンクにおける交通状況の傾向を、各基底の係数の大きさによって表すことができる。過去の交通情報を分析してこのような基底を得るには、上述のように主成分分析が適しているが、他にも独立成分分析や因子分析などの統計的手法を適用することができる。
【００３５】
基底演算部４０による処理は、リンク間の交通情報の相関を基底として数値化することが目的である。よって実際の道路ネットワーク上で関連をもって変化するリンク群を、分析単位とする必要がある。例えば、同一２次メッシュ内にあるリンク情報を主成分分析の分析単位とする。この分析単位は２次メッシュ単位に限らず、集合が複数本のリンクで構成されればよい。このため、３次メッシュ，４次メッシュなどのメッシュ単位，都道府県などの地域単位，高速道路，都市高速道路，国道，一般道などの道路種別単位、またはその他の組み合わせにも適用することも可能である。例えば、対象メッシュは、３次メッシュかつ、茨城県の国道を分析単位とすることもできる。本実施例では、２次メッシュ単位に集約したＭ本のリンクを考える。なお、一般にメッシュ毎に含まれるメッシュの本数はメッシュ毎に異なるため、集約したリンクの数Ｍは各メッシュで同じになるとは限らない。
【００３６】
ここで地図メッシュとは、地図を緯度・経度に基づいて網の目状に区画する方法である。１次メッシュは２０万分の１地形図の１区画に相当し、全国を１辺の長さが約８０kmの矩形領域に分割した区域である。２次メッシュとは、１次メッシュを縦横に８等分してできる区域で、２万５千分の１地形図の１区画に相当し、緯度差５分，経度差７分３０秒で一辺の長さが約１０kmのメッシュデータである。また３次メッシュは２次メッシュを緯度方向及び経度方向に１０等分してできる区域であり、緯度差３０秒，経度差４５秒で、一辺の長さが約１kmの領域である。
【００３７】
基底記憶部５０は、基底演算部４０から出力された基底情報を格納する。図２に、基底記憶部５０の構成を示す。基底記憶部５０は、分析単位毎（本実施例では２次メッシュ単位）に、その分析対象となるリンク（リンク１〜リンクＭ）の情報と基底を記憶している。分析単位内には、基底演算部４０にて出力されたＰ本の基底群（Ｗ(１)〜Ｗ(Ｐ)）およびその成分（ｗ(１,１)〜ｗ(１,Ｍ)，…，ｗ(Ｐ,１)〜ｗ(Ｐ,Ｍ)）が格納されている。
【００３８】
交通情報復元部６０は、現況交通情報記憶部２０又は、過去交通情報記憶部３０に格納されている交通情報、基底記憶部５０に格納されている基底情報を入力とし、基底に対する交通情報の重み付き射影を行い、射影した交通情報について各基底に対する合成強度を求め、この合成強度と基底情報により復元交通情報データを作成する。
【００３９】
復元交通情報を算出する方法を示す。各基底の合成強度は、基底記憶部５０に格納されている上位基底Ｗ(１)，Ｗ(２)，…，Ｗ(Ｐ)で張られた線形空間に対して、交通情報を重み付け射影することで得られる。交通情報が、プローブカーにより収集された場合、プローブカーの走行は確率的なものであるため、交通情報が計測されたリンクと、欠損しているリンクが明確であるときには、前者の重み付けを１、後者の重み付けを０として、現況交通情報に占める各基底の強度を決定する。
【００４０】
すなわち、リンク１〜Ｍの交通情報Ｘについて、リンク１〜Ｍの各交通情報Ｘ(１)〜Ｘ(Ｍ)のうち、交通情報が収集されたリンクの重み付けを“１”、収集されなかったリンクの重み付けを“０”として、このＸを基底Ｗ(１)〜Ｗ(Ｐ)で張られた線形空間に対して重み付け射影を行うと、
交通情報Ｘ＝ａ(１)×Ｗ(１)＋ａ(２)×Ｗ(２)＋…＋ａ(Ｐ)×Ｗ(Ｐ)＋ｅ…（式４）
となり、交通情報が収集されたリンクについて誤差ベクトルｅのノルムを最小化する合成強度ａ(１)〜ａ(Ｐ)が得られる。なお、リンクに対する重み付けは交通情報の有無による“１”と“０”の２値だけではなく、収集されたプローブ交通情報の信頼度や新しさに応じて決定するなどの方法がある。例えば、信頼度に応じて重みを決定する方法は、道路リンクを通過したプローブカーの台数により求められる。リンク１を通過するプローブ台数が１台で、リンク２を通過するプローブカーの台数を３台とすると、リンク２に対する重みをリンク１の３倍にすることで、信頼度を重みに反映することができる。また、プローブ交通情報の新しさに応じて重みを決定する方法の場合、交通情報復元部６０で処理を行う時刻から、一番近い時刻に収集されたリンク旅行時間データの重みを大きく設定する。
【００４１】
復元交通情報Ｘ′＝［ｘ′(１)，ｘ′(２)，…，ｘ′(Ｍ)］のベクトルは、基底Ｗ(１)〜Ｗ(Ｐ)のベクトルと、合成強度ａ(１)〜ａ(Ｐ)から、
Ｘ′＝ａ(１)×Ｗ(１)＋ａ(２)×Ｗ(２)＋…＋ａ(Ｐ)×Ｗ(Ｐ)          …（式５）
により計算される。ここでｘ′(ｉ)は、ｉ本目のリンクについて、式５にて復元した交通情報を表している。ここでの交通情報とは、現況交通情報，過去交通情報と置き換えることができる。
【００４２】
また、基底生成時に統計交通情報を加味した基底Ｗ′(１)〜Ｗ′(Ｐ)のベクトルを用いて、復元交通情報のデータを作成するには、リンク１〜Ｍの交通情報Ｘのベクトルと統計交通情報Ｔのベクトルから構成される対象データＸ2＝[Ｘ，Ｔ]のベクトルを基底Ｗ′(１)〜Ｗ′(Ｐ)に重み付き射影を行う。このとき、リンク１〜Ｍの各交通情報Ｘ(１)〜Ｘ(Ｍ)のうち、交通情報が収集されたリンクの重み付けを“１”、収集されなかったリンクの重み付けを“０”とし、リンク１〜Ｍについての各統計交通情報Ｔ(１)〜Ｔ(Ｍ)の重み付けは“１”として、Ｘ2を基底Ｗ′(１)〜Ｗ′(Ｐ)に重み付け射影を行う。すると、
Ｘ2＝ａ2(１)×Ｗ′(１)＋ａ2(２)×Ｗ′(２)＋…＋ａ2(Ｐ)×Ｗ′(Ｐ)＋ｅ
…（式６）
において、交通情報が収集されたリンクについて誤差ベクトルｅのノルムを最小化する合成強度ａ2(１)〜ａ2(Ｐ)が得られる。なお、統計交通情報のリンクに対する重み付けは交通情報の有無による“１”と“０”の２値だけではなく、統計交通情報の鮮度、サンプル数に応じて決定するなどの方法がある。
【００４３】
対象データの復元ベクトルＸ2′＝［ｘ′(１)，ｘ′(２)，…，ｘ′(Ｍ)，ｔ′(１)，ｔ′(２)，…，ｔ′(Ｍ)］は、基底Ｗ′(１)〜Ｗ′(Ｐ)のベクトルと、合成強度ａ2(１)〜ａ2(Ｐ)から、
Ｘ2′＝ａ2(１)×Ｗ′(１)＋ａ2(２)×Ｗ′(２)＋…＋ａ2(Ｐ)×Ｗ′(Ｐ)…（式７）
により計算される。ここでｘ′は、Ｍ本のリンクについて、式７により復元した交通情報を表し、ｔ′はＭ本のリンクについて、式７により復元した統計交通情報を表している。以下の処理では、復元した交通情報を用いる。このため、対象データの復元ベクトルＸ2′について、交通情報に対応する１番目〜Ｍ番目までの要素を抽出したベクトルを復元交通情報Ｘ′とする。
【００４４】
オンライン処理では、交通情報復元部６０において現況の復元交通情報が計算される。現況での復元交通情報とは、リアルタイムに観測された交通情報を、基底演算部４０で求めた基底を用いて復元した結果である。図３にオンライン処理において、現況データを復元する処理フローを示す。始めに現況交通情報記憶部２０から処理対象とする地図メッシュに含まれる各リンクの現況の交通情報Ｘを取得する（ステップＳ１０）。次に基底記憶部５０から分析対象とする２次メッシュの番号に対応する上位基底Ｗ(１)〜Ｗ(Ｐ)を取得する（ステップＳ２０）。次に取得した基底から式４における誤差ベクトルｅのノルムが最小になるように現況交通情報を重み付き射影する（ステップＳ３０）。そしてこの重み付き射影により得られた合成強度のうち、上位基底に対応する合成強度ａ(１)〜ａ(Ｐ)から、式５を用いて復元交通情報Ｘ′を求め、各リンクについて復元した交通情報を出力する（ステップＳ４０）。以上の処理フローにより、現況の復元交通情報を作成する。
【００４５】
一方オフライン処理では、交通情報復元部６０において過去の復元交通情報が計算される。過去交通情報による復元交通情報とは、過去のＮ回の収集タイミングにおけるＮ回分の復元交通情報である。よって、収集したＮ回分のサンプルデータについて、復元交通情報を作成する。図４にオフライン処理において、過去交通情報を復元する処理フローを示す。これは、図３に示した復元交通情報を求める計算を、過去Ｎ回分の交通情報に対して繰り返す処理と同様である。始めに、初期化処理として、基底記憶部５０から分析対象とする２次メッシュの番号に対応する上位基底Ｗ(１)〜Ｗ(Ｐ)を取得し、ｎを１にする（ステップＳ５０）。次に、過去交通情報の全て（Ｎ回分）のサンプルデータについて交通情報復元処理をしたか判定する（ステップＳ６０）。全てのサンプルデータについて処理が行われた場合（ステップＳ５０でＹｅｓ）は処理を終了する。まだ全てのサンプルについて処理を行っていない場合（ステップＳ６０でＮｏ）は、過去交通情報記憶部３０からのｎ回目のサンプルデータによる各リンクの過去交通情報Ｘ(ｎ)を取得する（ステップＳ７０）。そして基底Ｗ(１)〜Ｗ(Ｐ)により過去交通情報Ｘ(ｎ)の重み付き射影を行う。この重み付き射影により各基底の合成強度を算出し（ステップＳ８０）、基底Ｗ(１)〜Ｗ(Ｐ)と合成強度ａ(１)〜ａ(Ｐ)から、式５を用いて復元交通情報Ｘ′(ｎ)を作成する。更にｎに１を加えてｎを更新し（ステップＳ９０）、Ｓ６０の判定処理に戻る。以上の処理フローにより、過去Ｎ回の全てのサンプルデータで過去交通情報の復元交通情報を作成する。
【００４６】
残差演算部７０では、交通情報復元部６０に入力される交通情報と、交通情報復元部６０から出力される復元交通情報との差（残差交通情報）を計算する。オンライン処理では、交通情報復元部６０で出力された現況の復元交通情報と、現況交通情報記憶部２０に格納されている現況交通情報との残差を計算する。オフライン処理では、交通情報復元部６０で出力された過去Ｎ回分の復元交通情報と、過去交通情報記憶部３０に格納されている過去Ｎ回分の過去交通情報との、各Ｎ回分の残差交通情報を計算する。この残差交通情報とは、復元交通情報におけるリンク毎のリンク旅行時間と復元交通情報に対応する交通情報におけるリンク毎のリンク旅行時間との差である。出力された残差交通情報の値が大きいということは、基底記憶部５０に格納されている上位基底では、対象メッシュ内のリンクの情報を表すことができないということを意味する。逆に言うと、過去交通情報と比較して、対象メッシュ内のリンクの相関関係が崩れているといえる。基底は対象メッシュ内のリンク間の相関関係を表している。このため本発明では、過去の交通情報データから抽出した相関関係では表現できない道路リンクの交通情報を突発事象として検出する。
【００４７】
図５は、本実施形態に係る残差演算部７０における現況交通情報に対する処理フローの概要を示した図である。図５に示すように、交通情報復元部６０より算出された現況の復元交通情報Ｘ′と、現況交通情報記憶部２０に格納されている交通情報Ｘとの差を求める。即ち、現況交通情報Ｘにおけるリンク１〜Ｍの交通情報と、復元交通情報Ｘ′におけるリンク１〜Ｍの交通情報との差分をリンク毎に求める。残差算出処理は全てのリンクについて行われる処理である。以下、具体的に図５を用いて、処理フローを説明する。現況交通情報記憶部２０に格納されている現況の交通情報について各リンクの交通情報を取得する（ステップＳ１０１）。ここではｉ番目のリンクについて説明する。実際の処理では、リンク１〜Ｍの全てのリンクについて処理を行う。得られたリンクｉの現況の交通情報Ｘ(ｉ)について、情報が欠損なく収集できているかどうかを判定する（ステップＳ１０２）。現況交通情報がプローブデータにより作成されている場合、交通情報が収集できた道路リンクと、交通情報が欠損している（交通情報が収集されなかった）道路リンクが存在する。現況の復元交通情報と現況の交通情報の残差を計算するためには、対象となる道路リンクの交通情報が計測されていなければならない。リンクｉの現況の交通情報Ｘ(ｉ)が欠損している場合（ステップＳ１０２でＮｏ）には、リンクｉについての処理を終了する。リンクｉの現況の交通情報が収集できていた場合（ステップＳ１０２でＹｅｓ）には、リンクｉの現況の復元交通情報Ｘ′(ｉ)を、交通情報復元部６０から取得する（ステップＳ１０３）。次に得られた現況の交通情報Ｘ(ｉ)と復元交通情報Ｘ′(ｉ)との差分を求める。リンクｉの残差交通情報ｄ(ｉ)を
ｄ(ｉ)＝Ｘ(ｉ)−Ｘ′(ｉ)                                          …（式８）
として計算し（ステップＳ１０４）、リンクｉについての処理を終了する。以上の処理を全てのリンク１〜Ｍについて行う。これにより現況交通情報の残差交通情報Ｄ＝［ｄ(１)，ｄ(２)，…，ｄ(Ｍ)］のベクトルを作成できる。なお、ステップＳ１０２でＮｏと判定されたリンクｉの残差ｄ(ｉ)には、現況の交通情報Ｘ(ｉ)が欠損値であると判別できるような固有の値を定義し、例えば、ＮａＮ（Not a Number：非数）などの値が入力されるものとする。
【００４８】
オフライン処理の場合、過去の復元交通情報はＮ回分計算しているため、残差交通情報もＮ回計算する。この処理フローを図６に示す。始めに過去交通情報の全て（Ｎ回分）のサンプルデータについて残差交通情報を取得したのかを判定する（ステップＳ１０５）。全てについて処理を行っている場合（ステップＳ１０５でＹｅｓ）は、ステップＳ１１０に進む。まだ全ての復元交通情報について処理を行っていない場合（ステップＳ１０５でＮｏ）は、以下のループ処理を行う。まず、過去交通情報記憶部３０から前回のループ処理の次の収集タイミングにおける過去交通情報について、各リンク１〜Ｍの交通情報を取得する（ステップＳ１０６）。次に図５のステップＳ１０２と同様に、取得した全てのリンクについてそれぞれ交通情報が収集されているか欠損しているかどうかを判定する（ステップＳ１０７）。欠損しているリンクの場合（ステップＳ１０７でＮｏ）、ステップＳ１０５へ進む。収集できているリンクの場合（ステップＳ１０８でＹｅｓ）、交通情報復元部６０から現在処理中の収集タイミングについて復元した過去交通情報から該当するリンクの交通情報を取得する。次に同じ収集タイミングにおける過去の交通情報と復元した過去の交通情報と残差を計算する（ステップＳ１０９）。ステップＳ１０７からステップＳ１０９の処理を全てのリンク１〜Ｍについて行うことにより、現在処理対象としている収集タイミングにおける残差交通情報が求まる。次にステップＳ１０５へ進み、次の収集タイミングについてのループ処理に移る。
【００４９】
Ｎ回の収集タイミングについて残差交通情報を求めた後、ステップＳ１１０では、過去の残差交通情報を統計処理し、残差統計交通情報を作成する。例えば、過去Ｎ回分における各リンクの残差交通情報の時系列データから、平日，休日などのいわゆる日種及び時間帯によって統計処理をして、同時刻での残差の最大値，平均値，標準偏差などの残差統計交通情報を作成する。
【００５０】
残差統計交通情報記憶部８０は、残差演算部７０で作成された残差統計交通情報を格納している。図７は残差統計交通情報記憶部８０に格納されている残差統計交通情報の構成を示した図である。残差統計交通情報記憶部８０の残差統計交通情報は、オフライン処理で蓄積され、残差演算部７０から出力されたＮ回分の残差交通情報から作成した残差統計交通情報が蓄積される。この残差統計交通情報は、平日，休日などのいわゆる日種、及び最大値，残差平均値，標準偏差といった統計情報で分類され、時間帯毎に道路リンクのリンクＩＤにより管理されている。なお、ここでｉ番目の道路リンクのリンクＩＤが“Linkｉ”であるものとする。
【００５１】
突発事象判定部９０は、残差演算部７０から出力された現況交通情報の残差交通情報と、残差統計交通情報記憶部８０に格納されている残差統計交通情報を比較して、突発事象の発生を判定する。この突発事象判定部９０は、残差交通情報を残差統計交通情報と比較して、対象メッシュ内のリンクの間で交通情報の相関が崩れていることを捕らえることを目的にしている。このため、交通情報復元部６０により、突発事象を検出しようとする領域全体の現況交通情報を入力として、一旦リンク単位の復元交通情報に変換し、この復元交通情報と現況交通情報との残差を残差演算部７０で算出し、交通情報の相関について判定を行う。
【００５２】
突発事象判定部９０では、残差演算部７０から出力される残差交通情報が、残差統計交通情報記憶部８０から作成した閾値と比較して相対的に大きいかどうかでリンク毎に突発事象を検出する。例えば、この閾値は、残差統計交通情報記憶部８０に格納されている時間帯毎の最大値とする。そしてリンクｉの閾値をＬ(ｉ)は、図５に示す残差統計交通情報において、突発事象を検出しようとする日時に該当する日種と時間帯の分類における最大値の該当するリンクＩＤの値とする。図８は、本実施形態に係るセンタ装置１における突発事象判定部９０の処理フローの概要を示した図である。ｉ番目のリンクについて突発事象判定の処理フローについて説明する。残差演算部７０から出力される残差交通情報からｉ番目の残差交通情報ｄ(ｉ)を取得する（ステップＳ２０１）。次に、残差統計交通情報記憶部８０に格納されている同一日種の残差統計交通情報の内、時間帯毎の残差統計交通情報の最大値を閾値Ｌ(ｉ)として取得する（ステップＳ２０２）。次に、取得した残差交通情報ｄ(ｉ)と閾値Ｌ(ｉ)とを比較する（ステップＳ２０３）。ｄ(ｉ)−Ｌ(ｉ)＞０の場合（ステップＳ２０３でＹｅｓ）、取得した残差交通情報が閾値よりも大きいため、このリンクｉでは突発事象が発生しているものと判断し、突発事象検出情報を作成する（ステップＳ２０４）。一方、ｄ(ｉ)−Ｌ(ｉ)≦０の場合（ステップＳ２０３でＮｏ）、残差交通情報が閾値よりも小さいため、予想される事象の範囲内であるものと判断し、ｉ番目のリンクについての処理は終了する。以上の処理を処理対照とする領域の道路リンクについて繰り返しおこなう。なお、現在の交通情報が欠損値である道路リンクについては、残差統計交通情報との比較は行わないものとする。
【００５３】
突発事象判定部９０の処理は新しい現況値が収集されるたびに行われるので、数回の判定処理の結果、ｄ(ｉ)−Ｌ(ｉ)＞０が継続する場合に、「突発事象有り」と判定すると、判定以上の信頼性を高めることができる。図９はステップＳ２０４で作成する突発事象検出情報の構成を示した図である。突発事象検出情報は、リンクＩＤと残差と閾値の比較により突発事象を検出した時刻，突発事象検出対象リンクフラグ，突発事象発生フラグ，閾値からの乖離度で構成されている。
【００５４】
突発事象検出対象リンクフラグとは、突発事象検出の対象かどうか判断するためのものである。１は突発事象検出対象、０は非対象であることを示している。本発明の処理では、現況の交通情報と、現況データを用いて復元した交通情報を比較している。このため、現況の交通情報データが無く、データの欠損がある道路リンクは、突発事象判定対象リンクとならない。このため、図５のステップＳ１０２における判定の結果が保存されている。突発事象発生フラグは、対象のリンクが突発事象であると判定されたかどうかを表している。これは、図９のステップＳ２０３の結果を反映しており、突発事象判定の処理ステップＳ２０３でＹｅｓの場合は１、ステップＳ２０３でＮｏの場合は０となる。更に、乖離度は(ｄ(ｉ)−Ｌ(ｉ))／Ｌ(ｉ)で定義され、閾値Ｌ(ｉ)に対する残差交通情報ｄ(ｉ)と閾値Ｌ(ｉ)の差分の割合である。これは現況交通情報の偏差が、閾値と比べて、どのくらい割合で増加しているのかを表している。このため、乖離度が大きい方が、突発事象検出の信頼度が高い。さらには、突発事象自体大きさも大きいと言える。
【００５５】
以上の処理を全てのリンクについて行う。そして求めた突発事象検出情報を交通情報送信部１００へ出力する。交通情報送信部１００は、突発事象判定部９０から出力された突発事象検出情報を、各車載端末装置１１０に送信する。
【００５６】
車載端末装置１１０は、交通情報送信部１００から突発事象検出情報を受信し、受信した突発事象検出情報を表示する。図１０は車載端末装置１１０における突発事象検出情報の表示例を表した図である。現況交通情報，突発事象検出リンク，現況交通情報欠損リンクとを道路リンクの線の太さによって区別する。また、道路リンクごとの渋滞度，突発事象の大きさに応じて大，中，小でレベル分けを行い、突発事象の大きさを色を変えて表示している。この突発事象の大きさは、図９の突発事象検出情報に格納されている乖離度から作成される。現況交通情報，突発事象検出リンク，現況交通情報欠損リンクをそれぞれ区別するには、線の色相・彩度・明度を変える、線種を変えるなどの表示手法を用いることが出来る。
【００５７】
更に、突発事象検出リンクから、乖離度に応じた突発事象検出エリアを作成し、該当リンク周辺の地域を表示する。図１１は突発事象の発生を検出したリンク１における突発事象検出エリアの概念を示した図である。リンク１からの距離ｒは突発事象検出情報の乖離度により定められる。また複数の突発事象検出エリアが重なった場合は、乖離度の高いものを優先して表示する。従って、突発事象が検出されたリンク１とリンク２について、リンク１の乖離度が大であり、リンク２の乖離度が中の場合、リンク１の突発事象検出エリアとリンク２の突発事象検出エリアが重なった部分は、リンク１の突発事象検出エリアが優先的に表示される。
【００５８】
以上に説明した実施形態によれば、リンク旅行時間という限られた情報のみで突発事象の検出を自動で行うことができる。本発明の突発事象検出の特徴は、対象メッシュ内の道路交通情報の相関関係が、過去と比べて崩れている状況を捉えることである。さらに突発事象情報を検出した位置情報，時刻情報，その大きさ，信頼度から突発事象情報を配信することができる。これを車載端末装置１１０に配信することで、ドライバーの意思決定に有用なサービスが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】交通情報システムの全体図である。
【図２】基底記憶部の構成を表した図である。
【図３】オンライン処理にて現況交通情報を復元する処理フローを示した図である。
【図４】オフライン処理にて過去交通情報を復元する処理フローを示した図である。
【図５】オンライン処理での現況交通情報の残差演算部の処理フローの概要を示した図である。
【図６】オフライン処理での過去交通情報の残差演算部の処理フローの概要を示した図である。
【図７】残差情報記憶部に格納されている残差情報の構成を示した図である。
【図８】突発事象判定部の処理フローの概要を示した図である。
【図９】突発事象検出情報の構成を示した図である。
【図１０】車載端末装置のエリアの突発事象検出情報の表示例を示した図である。
【図１１】リンク１における突発事象検出エリアの概念を示した図である。
【符号の説明】
【００６０】
１  センタ装置
１０  交通情報受信部
２０  現況交通情報記憶部
３０  過去交通情報記憶部
４０  基底演算部
５０  基底記憶部
６０  交通情報復元部
７０  残差演算部
８０  残差統計交通情報記憶部
９０  突発事象判定部
１００  交通情報送信部
１１０  車載端末装置
【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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