(57)【要約】  センサが設置された区間が少なく、また車両の走行履歴が十分にない状況においても、高精度な交通状況の推定を行うことができる交通状況推定装置等を提供する。  交通状況推定装置は、センサが設置された区間と、センサが設置されていない区間とを含む複数の区間の各々と複数の時間帯の各々の組間の交通状況の類似度と、前記センサが設置された区間の交通状況とに基づいて、前記センサが設置されていない区間の交通状況を推定する交通状況推定手段と、前記交通状況推定手段により推定された前記交通状況を出力する出力手段とを備える。
2018101074.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサが設置された区間と、センサが設置されていない区間とを含む複数の区間の各々と複数の時間帯の各々の組間の交通状況の類似度と、前記センサが設置された区間の交通状況とに基づいて、前記センサが設置されていない区間の交通状況を推定する交通状況推定手段と、
前記交通状況推定手段により推定された前記交通状況を出力する出力手段と
を備えた交通状況推定装置。
【請求項２】
前記複数の区間の、前記複数の時間帯の各々に関わる車両の走行履歴と、前記類似度とに基づいて、前記複数の区間の、前記複数の時間帯の各々の移動にかかる時間を推定する時間推定手段と、
前記時間推定手段により推定された時間に基づいて、前記類似度を更新する類似度更新手段と
をさらに備えた請求項１記載の交通状況推定装置。
【請求項３】
前記交通状況推定手段は、ある区間のある時間帯における前記交通状況と他の区間の他の時間帯における前記交通状況間の前記類似度が高いほど、当該ある区間の当該ある時間帯における前記交通状況と当該他の区間の当該他の時間帯における前記交通状況が近づくように、前記交通状況の推定を行う
請求項２記載の交通状況推定装置。
【請求項４】
前記時間推定手段は、ある区間のある時間帯における前記交通状況と他の区間の他の時間帯における前記交通状況間の前記類似度が高いほど、当該ある区間の当該ある時間帯における前記交通状況と当該他の区間の当該他の時間帯における前記移動にかかる時間が近づくように、前記時間の推定を行う
請求項２記載の交通状況推定装置。
【請求項５】
前記類似度の計算は、前記交通状況が影響を及ぼし得る、ある区間のある時間帯と、他の区間の他の時間帯を接続したグラフ構造に基づいて行われる
請求項２乃至請求項４のいずれか１項記載の交通状況推定装置。
【請求項６】
前記グラフ構造の初期状態は、前記複数の区間の隣接関係に基づいて算出される
請求項５記載の交通状況推定装置。
【請求項７】
前記類似度更新手段は、前記時間推定手段により推定された前記時間に基づいて前記グラフ構造を更新し、該更新されたグラフ構造に基づいて、前記類似度を更新する
請求項６記載の交通状況推定装置。
【請求項８】
センサが設置された区間と、センサが設置されていない区間とを含む複数の区間の各々と複数の時間帯の各々の組間の交通状況の類似度と、前記センサが設置された区間の交通状況とに基づいて、前記センサが設置されていない区間の交通状況を推定し、
前記推定された前記交通状況を出力する
交通状況推定方法。
【請求項９】
センサが設置された区間と、センサが設置されていない区間とを含む複数の区間の各々と複数の時間帯の各々の組間の交通状況の類似度と、前記センサが設置された区間の交通状況とに基づいて、前記センサが設置されていない区間の交通状況を推定する処理と、
前記推定された前記交通状況を出力する処理と
を、コンピュータに実行させるプログラムを記録する記録媒体。
【請求項１０】
センサが設置された区間と、センサが設置されていない区間とを含む複数の区間の各々と複数の時間帯の各々の組間の交通状況の類似度と、前記センサが設置された区間の交通状況とに基づいて推定された、前記センサが設置されていない区間の交通状況を出力する出力手段
を備えた出力装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、交通状況推定装置、交通状況推定方法、プログラム記録媒体および出力装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
道路管理者にとって、道路の各地点における交通状況を計測および監視することは、安全管理や道路品質の維持において重要である。そのため、さまざまな計測機器が道路に設置されると共に、それらの計測機器が示す情報を収集し活用する交通管制システムが構築されている。計測機器には、ループコイルによる車両検知器や、ＣＣＴＶ（ｃｌｏｓｅｄ−ｃｉｒｃｕｉｔ  ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ）カメラの撮像映像を画像処理して車体を認識することによる車両検知器が用いられる。また、計測機器には、超音波を用いた機器や、光学式車両検知器等が用いられてもよい。【０００３】
このような計測機器（センサ）による交通状況の監視には、センサ自体の設置のみでなく、センサからの情報を処理する処理装置や、処理装置と交通管制システムとの通信回線等の設置が必要であるので、コストがかかる。そのために、全ての道路区間に対してセンサ（設置型センサ）を配備することは困難であるので、渋滞が発生しやすい道路区間など重要な道路区間にのみ配備される場合が多い。一方で、道路管理者が重要と認識していない道路区間であっても、事故や非定常な渋滞の発生時などは、安全管理上、状況把握が必要である。しかしながら、上記のようにコストの問題があるために、監視が難しい状況となっている。【０００４】
また、近年普及が進んでいるＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）車載器を用いて、センサ等を設置しない交通状況観測が検討されている。ＧＰＳによる交通状況観測には、道路管理者の費用負担が小さいことや、設置型センサが配備されていない地点において交通状況が観測できることなどの利点がある。【０００５】
一方で、ＧＰＳによる交通状況観測では、ＧＰＳ車載器を搭載している車両が走行しない限り交通状況が観測できないので、観測地点に、時間と地域による大きな偏りが生じる。また、ＧＰＳによる交通状況観測は、ＧＰＳの観測誤差の影響を受けるので、特に衛星位置を把握しづらい都心部では観測誤差が増大しやすい。また、ＧＰＳ搭載車両の走行速度や移動時間が観測できたとしても、その道路区間全体としての情報、例えば平均走行速度や、通過台数、密度などの情報を知ることはできない。【０００６】
このような課題に対して、上記の設置型センサによる交通状況観測と、ＧＰＳによる交通状況観測とを組み合わせることで、交通状況を観測可能な地点を増やすとともに、観測精度を向上させる技術が検討されている。【０００７】
特許文献１は、システムの構築、運用、維持管理等にかかるコストの増加を抑え、流入リンクに滞留している車両の台数の計測精度の向上を図る交通量計測装置を開示している。【０００８】
特許文献１の交通量計測装置では、例えばセンサが設置されている二つの交差点間において、流入側交差点の通過台数と、流出側交差点の通過台数との差と、未知の分岐路への流出および分岐路からの流入の割合を示す補正係数とを用いることにより、観測できていない道路区間に存在する車両台数を推定している。【０００９】
また、特許文献２は、設置型センサで観測された情報と、ＧＰＳによって観測された情報とを組み合わせて未観測の地点の交通状況を推定する方法を開示している。特許文献２では、ＧＰＳによる観測速度を教師データととらえ、設置型センサの観測速度を説明変数とし、ＧＰＳによる観測速度を目的変数とした回帰分析を行うことにより、設置型センサの情報から、精度の高い速度情報を任意の時間で推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】国際公開第２０１５／０４５６９５号
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１０／０２８６８９９号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上述のような特許文献１が開示する技術によって、ＧＰＳで観測された道路移動時間を考慮した上で、未観測区間における車両の残留割合を推定できる。しかしながら、特許文献１の方法では、隣接する交差点の間に存在する未観測区間を対象とし、その隣接する二点の交通量情報に基づいて未観測区間の車両数を推定している。そのため、未観測区間に複数の分岐路が存在する場合、各分岐路における分流率の組み合わせに応じて未観測区間の車両数は変化してしまう。よって、未観測区間との境界となる観測された交差点の交通量のみに基づいて未観測区間の車両数を推定することは難しい。【００１２】
この理由から、交通量の推定を行うことは困難であるという課題がある。【００１３】
特許文献２の技術では、ＧＰＳによる観測に合うように未観測地点の推定を行う回帰モデルを構築する。しかし、このモデル構築は、ＧＰＳ情報を教師データとするため、十分なＧＰＳ情報がない場合には推定できない地点数が増加する。【００１４】
本願発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、センサが設置された区間が少なく、また車両の走行履歴が十分にない状況においても、高精度な交通状況の推定を行うことができる交通状況推定装置等を提供することを主要な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の一態様の交通状況推定装置は、センサが設置された区間と、センサが設置されていない区間とを含む複数の区間の各々と複数の時間帯の各々の組間の交通状況の類似度と、前記センサが設置された区間の交通状況とに基づいて、前記センサが設置されていない区間の交通状況を推定する交通状況推定手段と、前記交通状況推定手段により推定された前記交通状況を出力する出力手段とを備える。【００１６】
本発明の一態様の交通状況推定方法は、センサが設置された区間と、センサが設置されていない区間とを含む複数の区間の各々と複数の時間帯の各々の組間の交通状況の類似度と、前記センサが設置された区間の交通状況とに基づいて、前記センサが設置されていない区間の交通状況を推定し、前記推定された前記交通状況を出力する。【００１７】
本発明の一態様のプログラム記録媒体は、センサが設置された区間と、センサが設置されていない区間とを含む複数の区間の各々と複数の時間帯の各々の組間の交通状況の類似度と、前記センサが設置された区間の交通状況とに基づいて、前記センサが設置されていない区間の交通状況を推定する処理と、前記推定された前記交通状況を出力する処理とを、コンピュータに実行させるプログラムを記録する。【００１８】
本発明の一態様の出力装置は、センサが設置された区間と、センサが設置されていない区間とを含む複数の区間の各々と複数の時間帯の各々の組間の交通状況の類似度と、前記センサが設置された区間の交通状況とに基づいて推定された、前記センサが設置されていない区間の交通状況を出力する出力手段を備える。
【発明の効果】
【００１９】
本願発明によれば、センサが設置された区間が少なく、また車両の走行履歴が十分にない状況においても、高精度な交通状況の推定を行うことができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る交通状況推定装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の第２の実施形態に係る交通状況推定装置の構成を示す図である。
【図３】本発明の第２の実施形態に係る交通状況推定装置による交通状況の推定処理を示すフローチャートである。
【図４】道路区間の接続関係の一例を示す図である。
【図５Ａ】道路トポロジに基づく時空間トポロジの生成について説明する図である。
【図５Ｂ】道路トポロジに基づく時空間トポロジの生成について説明する図である。
【図５Ｃ】道路トポロジに基づく時空間トポロジの生成について説明する図である。
【図６】接続関係に基づく隣接行列の一例を示す図である。
【図７】接続関係に基づく次数行列の一例を示す図である。
【図８】総走行時間の一例を示す図である。
【図９】ＧＰＳ搭載車両の走行経路を示す行列の一例を示す図である。
【図１０】推定された所要時間の一例を示す図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係る交通状況推定装置の所要時間管理部により推定された値を含む、区間移動にかかる時間を示す図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態に係る交通状況推定装置の所要時間管理部により推定された所要時間に基づく、時空間トポロジの更新結果を示す図である。
【図１３】初期トポロジに対して、時間帯ごとに推定された所要時間に基づいて、接続関係が更新されることを説明する図である。
【図１４】更新後の時空間トポロジに基づいて更新された隣接行列を示す図である。
【図１５Ａ】センサが設置されている道路区間の交通流量（観測値）の一例を示す図である。
【図１５Ｂ】センサが設置されている道路区間の交通流量（推定値）の一例を示す図である。
【図１５Ｃ】センサが設置されている道路区間の交通流量（推定値）の一例を示す図である。
【図１６】本発明の第２の実施形態に係る交通状況推定装置による交通状況の表示の一例を示す図である。
【図１７】本発明の第２の実施形態に係る交通状況推定装置による交通状況の表示の他の例を示す図である。
【図１８】各実施形態に示した装置を実現するハードウエア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２２】
第１の実施形態
図１は、本発明の第１の実施形態に係る交通状況推定装置１の構成を示す図である。第１の実施形態に係る交通状況推定装置１は、交通状況推定部２および出力部３を備える。
【００２３】
交通状況推定部２は、センサが設置された区間と、センサが設置されていない区間とを含む複数の区間の各々と複数の時間帯の各々の組間の交通状況の類似度と、前記センサが設置された区間の交通状況とに基づいて、前記センサが設置されていない区間の交通状況を推定する。
【００２４】
出力部３は、交通状況推定部２により推定された前記交通状況を出力する。
【００２５】
上記構成を採用することにより、本第１の実施形態によれば、センサが設置されていない区間の交通状況を推定できるので、センサが設置された区間が少なく、また車両の走行履歴が十分にない状況においても、高精度な交通状況の推定を行うことができるという効果が得られる。
【００２６】
交通状況推定部２、出力部３は、それぞれ、例えば、以下に示すセンサ情報管理部１５０、出力デバイス１７０により実現できる。また出力デバイス１７０は、出力装置に含まれる。
【００２７】
第２の実施形態
図２は、本発明の第２の実施形態に係る交通状況推定装置１００の構成を示す図である。第２の実施形態に係る交通状況推定装置１００は、情報収集部１１０、情報記憶部１２０、所要時間管理部１３０、時空間トポロジ管理部１４０、センサ情報管理部１５０、表示制御部１６０および出力デバイス１７０を備える。
【００２８】
情報記憶部１２０は、ＧＰＳ情報記憶部１２１、道路情報記憶部１２２およびセンサ情報記憶部１２３を備える。
【００２９】
所要時間管理部１３０は、所要時間推定部１３１および所要時間記憶部１３２を備える。
【００３０】
時空間トポロジ管理部１４０は、時空間トポロジ計算部１４１、時空間類似度計算部１４２、時空間トポロジ記憶部１４３および時空間類似度記憶部１４４を備える。
【００３１】
時間推定手段、類似度更新手段は、それぞれ、例えば所要時間推定部１３１、時空間類似度計算部１４２により実現できる。
【００３２】
各構成要素の概要を説明する。
【００３３】
情報収集部１１０は、車両に搭載されたＧＰＳ車載器や携帯電話端末などから、ＧＰＳで観測された交通情報（以降、「ＧＰＳ情報」とも称する）を受信し、ＧＰＳ情報記憶部１２１に格納する。情報収集部１１０はまた、道路に設置されているセンサで測定された交通情報（以降、「センサ情報」とも称する）を受信し、センサ情報記憶部１２３に格納する。
【００３４】
情報記憶部１２０のＧＰＳ情報記憶部１２１は、情報収集部１１０により受信されたＧＰＳ情報を記憶する。道路情報記憶部１２２は、道路区間ごとの車線数、区間距離、他道路との接続関係など、道路構造に関する情報を保存する。
【００３５】
センサ情報記憶部１２３は、情報収集部１１０により受信されたセンサ情報を記憶する。
【００３６】
所要時間管理部１３０は、ＧＰＳで観測された交通情報に基づいて、車両が各道路区間を移動するのにかかる時間を、時間帯ごとに推定する。具体的には、所要時間管理部１３０の所要時間推定部１３１は、ＧＰＳで観測された交通情報に基づいて、ＧＰＳ車載器を搭載した車両（以降、「ＧＰＳ搭載車両」とも称する）が走行しなかった道路区間の所要時間を推定することにより、該車両の各道路区間の移動にかかる各時間を、時間帯ごとに求める。なお、ＧＰＳで観測された交通情報は、車両の走行履歴であり、車両が走行した区間および時間帯を含む。
【００３７】
ここで、時間帯とは、例えば２４時間を所定の時間毎に区切った時間の幅である。なお、２４時間を対象とすることに限定されず、所定の時間を対象としてもよい。
【００３８】
所要時間記憶部１３２は、所要時間推定部１３１により推定された情報を含む、時間帯ごとの各道路区間の移動にかかる時間を記憶する。
【００３９】
時空間トポロジ管理部１４０は、時空間トポロジと、時空間類似度を計算する。具体的には、時空間トポロジ管理部１４０の時空間トポロジ計算部１４１は、道路情報記憶部１２２に記憶されている道路の接続関係と、所要時間管理部１３０により計算された、時間帯ごとの各道路区間の移動にかかる各時間に基づいて、時空間トポロジを計算および更新する。時空間トポロジは、時間帯と道路区間の接続関係を示す（詳細は後述する）。なお、以降の説明において、「道路区間の移動にかかる時間」を、「道路区間の所要時間」とも称する。
【００４０】
時空間トポロジ記憶部１４３は、時空間トポロジ計算部１４１により計算された時空間トポロジを記憶する。
【００４１】
時空間類似度計算部１４２は、時空間トポロジ記憶部１４３に記憶された時空間トポロジに基づいて、時間帯ごとの各道路区間の交通状況の類似度を示す時空間類似度の計算を行う。時空間類似度は、各時間帯の各道路区間に存在する交通量が、他の時間帯の他の道路区間に与える影響を表す。時空間類似度記憶部１４４は、時空間類似度計算部１４２により計算された時空間類似度を記憶する。
【００４２】
センサ情報管理部１５０は、時空間トポロジ管理部１４０により計算された時空間類似度に基づいて、センサ情報を推定する。具体的には、センサ情報管理部１５０の流量推定部１５１は、時空間トポロジ管理部１４０により計算された時空間類似度と、センサ情報記憶部１２３に記憶されたセンサ情報に基づいて、センサが設置されていない道路区間における交通流量（以降、「流量」とも称する）を推定する。交通流量は、単位時間あたりに地点を通過する車両の台数（通過台数）を示す。
【００４３】
密度推定部１５２は、時空間トポロジ管理部１４０により計算された時空間類似度と、センサ情報記憶部１２３に記憶されたセンサ情報に基づいて、センサが設置されていない道路区間における車両密度（以降、「密度」とも称する）を推定する。車両密度は、単位長さ、例えば１キロメートル当たりの車両台数を表す。
【００４４】
交通情報記憶部１５３は、流量推定部１５１および密度推定部１５２により推定された流量および密度などの交通情報を記憶する。
【００４５】
表示制御部１６０は、交通情報記憶部１５３に記憶されている交通情報に基づいて、道路区間ごとの、流量、密度、所要時間、車両速度などを、出力デバイス１７０（表示装置）に表示する。出力デバイス１７０は、表示制御部１６０による制御に基づいて、上記のような情報を表示する。
【００４６】
次に、本発明の実施形態の動作について説明する。
【００４７】
図３は、交通状況推定装置１００による交通状況の推定処理を示すフローチャートである。図３を参照して、交通状況推定装置１００の動作について説明する。
【００４８】
交通状況推定装置１００の動作の概要は、以下の通りである。すなわち、交通状況推定装置１００の時空間トポロジ管理部１４０は、時空間トポロジの初期値を計算し（ステップＳ１０１）、その初期値に基づいて、時空間類似度の初期値を計算する（ステップＳ１０２）。
【００４９】
時空間類似度の初期値に基づいて、所要時間管理部１３０は、ＧＰＳ情報が取得されていない道路区間のＧＰＳ情報の推定、特に道路区間の所要時間の推定を行う（ステップＳ１０３）。続いて、時空間トポロジ管理部１４０は、推定された所要時間に基づいて、上記のように計算した時空間トポロジを更新し（ステップＳ１０４）、更新された時空間トポロジに基づいて時空間類似度を更新する（ステップＳ１０５）。
【００５０】
そして、センサ情報管理部１５０は、更新された時空間類似度と、取得されているセンサ情報に基づいて、センサ情報が取得されていない道路区間の流量と密度の推定を行う（ステップＳ１０６、ステップＳ１０７）。なお、ＧＰＳや固定センサで観測された道路区間（以降、「観測区間」とも称する）の交通状況に基づいて、ＧＰＳや固定センサにより観測されていない道路区間（以降、「未観測区間」とも称する）の交通状況を推定することを、「補完」と称する場合がある。
【００５１】
上記推定が完了すると、表示制御部１６０は、推定された流量と密度を含む、全道路区間の交通状況を、出力デバイス１７０に表示する（ステップＳ１０８）。
【００５２】
上述した交通状況推定装置１００の動作の詳細を、以下に説明する。
【００５３】
まず、上述した動作のための情報の収集について説明する。
【００５４】
情報収集部１１０は、ＧＰＳ受信機を搭載した車載端末や携帯電話端末などから収集したタイムスタンプ付きの位置情報を、ＧＰＳ受信機を持つ車両が走行した時刻における道路区間の走行速度（以降、「速度」とも称する）、および所要時間に変換し、変換した情報をＧＰＳ情報記憶部１２１に格納する。情報収集部１１０は、上記変換を自身で行ってもよいし、他の装置において収集および変換された情報を受信して、ＧＰＳ情報記憶部１２１に格納してもよい。なお、速度は、道路区間における複数の車両の速度の平均を示す。
【００５５】
情報収集部１１０はまた、高速道路、交差点、重要な道路区間などに設置された固定センサによって観測されたセンサ情報を収集し、センサ情報記憶部１２３に格納する。センサ情報は、センサが設置された道路区間における車両の速度、流量、密度を含む。センサ情報は、センサやセンサに接続された処理装置などから受信されてもよいし、交通管制装置などの別の装置によって収集された情報が受信されて格納されてもよい。
【００５６】
ＧＰＳ情報に関しては、ＧＰＳ受信機を搭載した車両が走行した時間帯の道路区間に限り、該時間帯における該道路区間の所要時間および車両の速度が格納される。センサ情報に関しては、固定センサが設置されている道路区間に限り、全時間帯における車両の速度、交通流量、車両密度、所要時間が格納される。交通状況推定装置１００は、これら格納された情報を用いて、情報のない時間帯の道路区間における交通状況を補完するように推定し、ユーザに提供する機能を有する。
【００５７】
なお、道路情報記憶部１２２には、道路区間ごとの車線数、区間距離、他道路との接続関係など、道路構造に関する情報が予め保存されているとする。
【００５８】
次に、図３のステップＳ１０１で示した、時空間トポロジ管理部１４０における時空間類似度の計算について説明する。時空間トポロジ管理部１４０は、以下の計算を、ＧＰＳ情報記憶部１２１、センサ情報記憶部１２３に、それぞれＧＰＳ情報、センサ情報が蓄積された任意のタイミングで行ってもよいし、予め決められたタイミングで行ってもよい。
【００５９】
時空間トポロジ管理部１４０は、ＧＰＳ情報の推定およびセンサ情報の推定に必要な時空間類似度の計算を行う。時空間類似度は、ある時間帯（時刻）のある道路区間の交通状況が、他の時間帯の他の道路区間の交通状況にどの程度影響を与えるかを表現する値である。具体的には、時空間類似度は、以下のような値である。
【００６０】
ある道路区間を出発した交通流は、時間経過に応じて他の道路区間へ到達し、さらにその道路区間を通過する。この際、過去に出発した交通流は、その交通流が到達した道路区間の交通状況に影響を与える。この影響の度合いを時間帯ごとに表現した値が時空間類似度である。この時空間類似度を用いることによって、ＧＰＳまたは固定センサで観測された区間の交通状況に基づいて、未観測区間の交通状況の変化を推定することができる。
【００６１】
時空間トポロジ管理部１４０は、ＧＰＳ情報の推定およびセンサ情報の推定の前に、まず、時空間トポロジの初期値を計算する。
【００６２】
図４は、道路区間の接続関係（隣接関係）の一例を示す図である。図４では、道路区間（以降、単に「区間」とも称する）Ａからは区間Ｂ，Ｃへ、区間Ｂからは区間Ｃ，Ｄへ、区間Ｃからは区間Ｄへ、移動可能であることが示されている。図４では、区間から区間への移動を片方向のリンクで示しているが、双方向のリンクであってもよい。以降では、説明の便宜上、片方向のリンクのみについて説明する。図４に示すような道路区間の接続関係を、「道路トポロジ」とも称する。
【００６３】
時空間トポロジ計算部１４１は、ある時間帯のある道路区間がどの時間帯のどの道路区間と関係があるかを表すために、時空間トポロジを生成する。
【００６４】
図５Ａ乃至図５Ｃは、図４に示した道路トポロジに基づく時空間トポロジの生成について説明する図である。図５Ａ乃至図５Ｃでは、時間帯Ｔ０乃至Ｔ３における区間Ａ乃至区間Ｄの各状態をノードとして表現する。時間帯Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３は、それぞれ時間帯Ｔ０の３０分後、１時間後、１時間３０分後を示す。図５Ａ乃至図５Ｃを参照して、時空間トポロジの生成について説明する。
【００６５】
時空間トポロジ計算部１４１は、図５Ａに示した状態から、それぞれのノード、すなわちある時間帯におけるある道路区間のノードが影響を及ぼすことのできる他のノードへのリンクを作成する。図５Ｂに示したように、時空間トポロジ計算部１４１は、まず、時間帯Ｔ０の区間Ａ乃至Ｄに着目し、各区間と直接接続されている道路区間のノードへリンクを接続する。なお、同一区間の３０分後のノードへのリンクはないものと仮定する。
【００６６】
この接続関係は、本実施形態においては、区間の交通状況は短時間の時間経過において隣接する道路区間にのみ影響を与える可能性があり、隣接ノード以降のノードには直接影響を及ぼさないという考えに基づく。
【００６７】
続いて、時空間トポロジ計算部１４１は、図５Ｃに示すように、時間帯Ｔ１の各区間に着目して、同様に、各区間と直接接続されている区間のノードへのリンクを接続する。以降も同様に、時空間トポロジ計算部１４１はリンクを接続する。図５Ｃに示すような構造を、グラフ構造とも称する。
【００６８】
なお、上記では状態の遷移を示す時間を３０分ごとに示したがこれに限定されず、１５分ごとでもよいし、他の値でもよい。
【００６９】
時空間トポロジ計算部１４１は、上述のように計算した時空間トポロジを、時空間トポロジ記憶部１４３に保存する。以上のように、時空間トポロジ計算部１４１は、時空間トポロジの初期値（初期状態）を計算する。
【００７０】
時空間トポロジ計算部１４１は、初期値を計算すると、時空間類似度計算部１４２に、時空間類似度を計算するように指示する。時空間類似度計算部１４２は、上記指示に応じて、図３のステップＳ１０２に示した時空間類似度の初期値の計算を行う。
【００７１】
時空間類似度の初期値の計算について、以下に説明する。時空間類似度計算部１４２は、時空間トポロジに基づいて、各時間帯における各道路区間の相互の時空間類似度を計算する。
【００７２】
上述した時空間トポロジの初期値は、交通流の影響を受ける可能性をすべて列挙した接続関係を示しているのみである。そのため、時空間類似度計算部１４２は、各接続関係において、どの程度影響を与えるのかを示す時空間類似度を計算する。時空間類似度（以降、単に「類似度」とも称する）は、例えば次の式（１）で計算される。
2018101074.tif 000003
【００７３】
ここで、Ｋは、時空間トポロジにおけるノード間の類似度を要素として持つ類似度行列を表す。その類似度行列Ｋにおいて、ｉ行、ｊ列（ｉ、ｊは整数）目の要素は、ノードｉとノードｊとの類似度を示す。時空間トポロジにおけるノードは、ある時間帯のある道路区間の状態を示すので、類似度行列Ｋは、行数、列数ともに（時間帯数×道路区間数）の要素を持つ正方行列となる。
【００７４】
具体的には、時間帯をＴ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，・・・、区間をＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，・・・としたとき、類似度行列Ｋは、Ｔ０Ａ，Ｔ０Ｂ，Ｔ０Ｃ，Ｔ０Ｄ，Ｔ１Ａ，Ｔ１Ｂ，Ｔ１Ｃ，Ｔ１Ｄ，Ｔ２Ａ，・・・を、行および列にそれぞれ持つ正方行列である。
【００７５】
βおよびｐは、ハイパーパラメータとよばれる一種のチューニングパラメータであり、ＧＰＳやセンサにより観測された値をどの程度伝播させるかを決める値である。βおよびｐは、時空間トポロジの計算前に、ユーザにより設定されてもよいし、過去のデータを基に高精度になる値が選択されて設定されてもよい。ｐは、時空間トポロジにおいて何ホップ先まで類似とみなすかを示す値であり、ｐが小さいほど近傍だけに観測された値を伝播させることになる。βは、伝播率を示し、ｐにより決められた伝播の程度までどの割合で伝播させるかを決める値である。βおよびｐは、一定値であってもよい。
【００７６】
Ｉは、類似度行列Ｋと同じサイズで対角成分が「１」、他はすべて「０」の単位行列を表す。Ｈは、時空間トポロジのグラフラプラシアンを表す。時空間トポロジのグラフラプラシアンは、次の式（２）で計算される。
2018101074.tif 000004
【００７７】
ここで、Ｄは、対角成分に各ノードの次数を持つ時空間トポロジの次数行列を表す。Ａは、時空間トポロジの接続関係を示す隣接行列を表す。
【００７８】
図６は、図５Ｃに示した接続関係に基づく隣接行列Ａの一例を示す図である。図６において、行を図５Ｃの接続元のノード、列を図５Ｃの接続先のノードとしたとき、互いに接続関係があるノードｉ、ｊ間の要素を「１」、接続関係がないノードｉ、ｊ間の要素を「０」で示す。なお、自ノード同士のリンクはないため、対角成分はすべて「０」となる。
【００７９】
図７は、図５Ｃに示した接続関係に基づく次数行列Ｄの一例を示す図である。図７に示すように、次数行列Ｄは、ノードｉの次数（ノードｉから出ているリンクの本数）を対角成分とする対角行列である。
【００８０】
なお、時空間類似度は、上記式（１）、（２）により計算されることに限定されない。例えば、ノードｉとノードｊの類似度ｋ（ｉ，ｊ）を、次の式（３）により求めてもよい。
2018101074.tif 000005
【００８１】
ここで、ｄｉ，ｊは、ノードｉとノードｊとの間の最短ホップ数を示す。
【００８２】
時空間類似度計算部１４２は、式（１）または式（３）を用いて計算した時空間類似度を示す類似度行列Ｋを、時空間類似度記憶部１４４に保存する。以上の手順により、時空間類似度計算部１４２は、時空間類似度の初期値を計算する。
【００８３】
時空間類似度計算部１４２は、初期値を計算すると、所要時間管理部１３０に対して、所要時間の推定を行うように指示する。所要時間管理部１３０は、上記指示に応じて、図３のステップＳ１０３に示した所要時間の推定を行う。
【００８４】
所要時間の推定について、以下に説明する。所要時間管理部１３０は、所要時間推定部１３１において所要時間の推定を行う。上述したように、時空間類似度は、ある時間帯におけるある道路区間が他の時間帯の他の道路区間とどれほど状態が類似するかを示す値である。よって、所要時間推定部１３１は、時空間トポロジ管理部１４０が計算した時空間類似度に基づいて、ＧＰＳ情報が存在する、すなわち観測済みの道路区間の所要時間から、ＧＰＳ情報が存在しない、すなわち未観測の道路区間の所要時間を推定することができる。
【００８５】
所要時間推定部１３１は、次の式（４）により上記推定を行う。
2018101074.tif 000006
【００８６】
ここで、ｙは、各ＧＰＳ搭載車両が走行した時間の合計（総走行時間）であって、ＧＰＳによる観測結果から得られた実際に観測された時間である。図８は、総走行時間ｙの一例を示す図である。図８に示すように、ｙは、例えばＧＰＳ搭載車両ごと（すなわちＧＰＳごと）の連続した走行時間を含む、ＧＰＳ観測数分の長さを持つベクトルである。例えば、図８における「３ｈ」は、ＧＰＳＩＤ（ＧＰＳＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｉｏｎ）＝「ｙ１」のＧＰＳを搭載した車両が連続して走行した時間である。
【００８７】
Ｑは、各ＧＰＳ搭載車両の走行経路を示す行列を表す。図９は、行列Ｑの一例を示す図である。図９に示すように、行列Ｑの行は、各時間帯（例えばＴ０，Ｔ１，Ｔ２，・・・）における各道路区間（例えばＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，・・・）を表し、列は、ＧＰＳ搭載車両ごとの通過した道路区間（経路）を表す。あるＧＰＳ搭載車両の走行に関し、行に示される時間帯における道路区間を走行した場合、Ｑの要素に「１」が、そうでない場合は「０」が記入される。
【００８８】
ｆは、（時間帯数×道路区間数）の長さを有するベクトルであり、各時間帯における各道路区間の所要時間を要素に持つ。ｆの要素が、所要時間推定部１３１により推定される値である。
【００８９】
所要時間推定部１３１は、式（４）において、値が最小となるｆを、数理最適化の手法を用いて探索する。数理最適化の手法として、具体的には、例えば内点法を用いることができる。図１０は、式（４）により推定された所要時間ｆの一例を示す図である。図１０に示すように、所要時間ｆは、各時間帯の各道路区間の所要時間を要素に持つ。
【００９０】
ここで、ＱＴｆは、ＧＰＳ搭載車両ごとの、走行した区間の各所要時間をトータルした走行時間である。ｙは、上述したように、ＧＰＳの観測結果から得られる全ＧＰＳ搭載車両の総走行時間である。よって、式（４）の第一項は、全ＧＰＳ搭載車両の総走行時間と、各車両の走行した道路区間の所要時間のトータルとの差を示している。
【００９１】
ｆの推定が正しい場合、ｙとＱＴｆの差は、ＧＰＳ観測により生じる観測誤差を除くと等しくなる。このため、この差を最小化することにより、時間帯ごとの各道路区間の所要時間を推定できる。
【００９２】
また、式（４）の第二項は、時空間類似度を示す類似度行列Ｋに基づいて、時空間類似度が高いノード間のｆの要素の差を最小化することを示している。すなわち、時空間類似度が高いノード同士は近いｆの要素をとるという前提のもと、該ｆの要素間の差を最小化するように、ｆを推定する。この項によって、ＧＰＳ搭載車両が一台も走行していない時間帯の道路区間の所要時間も、観測済みの道路区間の所要時間の値によって推定することができる。
【００９３】
なお、λは、第一項と第二項の間の重みパラメータであり、λが大きいほど時空間類似度を重視した推定が行われる。
【００９４】
所要時間推定部１３１は、上記手順によって、時間帯ごとの各道路区間の所要時間を推定する。所要時間推定部１３１は、推定した値を所要時間記憶部１３２に保存する。
【００９５】
ここで、所要時間推定部１３１は、上述のように推定した所要時間に基づいて、車両の速度を算出してもよい。すなわち、所要時間推定部１３１は、推定した所要時間に基づいて、各時間帯の各道路区間を走行する車両の速度（以降、「道路区間の速度」とも称する）を算出してもよい。道路区間の速度は、（道路区間長÷該道路区間の所要時間）により算出することができる。所要時間推定部１３１は、算出した速度を交通情報記憶部１５３に保存する。
【００９６】
なお、所要時間推定部１３１は、算出した速度に異常値が含まれる場合、その値を補正してもよい。例えば、所要時間推定部１３１は、法定速度を著しく超える速度を異常とみなして法定速度に置き換えるなどしてもよい。また、このように算出した速度は、後述のようにユーザに提示するために用いられてもよい。
【００９７】
所要時間管理部１３０は、上述のように、未観測区間の所要時間の推定を含む、所要時間の推定が完了すると、時空間トポロジ管理部１４０に、時空間トポロジの更新と時空間類似度の更新を指示する。
【００９８】
時空間トポロジ管理部１４０は、上記指示に応じて、図３のステップＳ１０４、ステップＳ１０５に示した時空間トポロジの更新と時空間類似度の更新を、上述のように推定された所要時間に基づいて行う。
【００９９】
時空間トポロジの更新について、以下に説明する。時空間トポロジ計算部１４１は、所要時間管理部１３０により推定された所要時間に基づいて、時空間トポロジを更新する。図５Ｃに示した時空間トポロジは、単位時間幅（図５Ｃでは０．５時間（ｈ））において影響を与える可能性のあるノード間をすべて列挙して接続した初期トポロジである。初期トポロジ（以降、「トポロジの初期値」とも称する）は、各ノードは道路トポロジにおいて隣接する道路区間の３０分後のノードに最も影響を与えるとの仮定に基づいて計算されている。
【０１００】
図５Ｂは、時間帯Ｔ０に着目したときの初期トポロジである。まず、時間帯Ｔ０に着目したときの初期トポロジの更新について説明する。
【０１０１】
ここで、図１１は、所要時間管理部１３０が推定した値を含む、時間帯Ｔ０における区間移動（リンク移動）にかかる時間を示す図である。図１１における、矢印付近に示した数字は、道路区間の移動にかかる時間を示す。図１１に示すように、例えば区間Ｂから区間Ｃへの所要時間は「１時間」であるとする。これは、区間Ｂに存在した車両群は１時間後の区間Ｃに到達する、つまり、１時間後の区間Ｃに最も強く影響することを意味する。
【０１０２】
このような、所要時間を踏まえたノード間の影響を反映させるように、時空間トポロジ計算部１４１は、推定された所要時間に基づいて、時空間トポロジを更新する。
【０１０３】
図１２は、時間帯Ｔ０に関して推定された所要時間に基づく、時空間トポロジの更新結果を示す図である。初期トポロジでは、図５Ｂに示したように、各ノードは道路トポロジにおける隣接ノードの３０分後のノードにすべて接続されていた。図１１に示したように、区間Ｂから区間Ｃ、区間Ｂから区間Ｄに到達するための所要時間は１時間であるため、図１２では、区間Ｂから、それぞれ１時間後の区間Ｃと区間Ｄを接続するように更新されている。
【０１０４】
続いて、時空間トポロジ計算部１４１は、時間帯Ｔ１，Ｔ２，・・・に関して推定された所要時間に基づいて、初期トポロジを更新する。
【０１０５】
図１３は、図５Ｃに示した初期トポロジに対して、時間帯ごとに推定された所要時間に基づいて、接続関係が更新されることを説明する図である。図１３の現時間帯（Ｔ０）の所要時間を示す図において、区間Ｂから区間Ｃへの所要時間は「１時間」であるため、図１３の更新後の時空間トポロジでは、Ｔ０の区間ＢとＴ２の区間Ｃとが接続されるように更新されている。
【０１０６】
図１３の３０分後（Ｔ１）の所要時間を示す図では、区間Ｂから区間Ｃ、区間Ｂから区間Ｄへの所要時間はそれぞれ「１時間」であるため、図１３の更新後の時空間トポロジでは、Ｔ１の区間ＢとＴ３の区間Ｃ、Ｔ１の区間ＢとＴ３の区間Ｄが、それぞれ接続されるように更新されている。
【０１０７】
さらに、図１３の１時間後（Ｔ２）の所要時間を示す図では、区間Ａから区間Ｂ、区間Ｂから区間Ｄ、区間Ｃから区間Ｄへの所要時間はそれぞれ「１時間」であり、区間Ａから区間Ｃ、区間Ｂから区間Ｃへの所要時間はそれぞれ「０．５時間」である。よって、図１３の更新後の時空間トポロジでは、Ｔ２の区間ＡとＴ３の区間Ｃ、Ｔ２の区間ＢとＴ３の区間Ｃが、それぞれ接続されている。なお、図１３では、Ｔ４に関する図示は省略するが、Ｔ２の区間ＡとＴ４の区間Ｂとが接続され、Ｔ２の区間ＢとＴ４の区間Ｄとが接続され、Ｔ２の区間ＣとＴ４の区間Ｄとが接続される。
【０１０８】
このように、時空間トポロジ計算部１４１は、すべての時間帯ごとに推定された所要時間に基づいて、初期トポロジを更新する。
【０１０９】
上記のような更新処理によって、実際の交通流遷移に近い時空間トポロジを計算できる。時空間トポロジ計算部１４１は、更新後の時空間トポロジを、時空間トポロジ記憶部１４３に保存する。
【０１１０】
時空間トポロジ計算部１４１は、上記のように時空間トポロジを更新すると、時空間類似度計算部１４２に対して、時空間類似度の更新を行うように指示する。時空間類似度計算部１４２は、上記指示に応じて、時空間トポロジ計算部１４１により更新された時空間トポロジに基づいて、時空間類似度の更新を行う。
【０１１１】
図１４は、図１３に示した更新後の時空間トポロジに基づいて更新された隣接行列Ａを示す図である。図１３の更新後の時空間トポロジに基づいて、隣接行列Ａが更新される。図１４では、図６に示したＴ０Ｂ行Ｔ１Ｃ列の要素「１」が「０」に、Ｔ０Ｂ行Ｔ２Ｃ列の要素「０」が「１」に、それぞれ更新されている。
【０１１２】
時空間類似度計算部１４２は、このように更新された隣接行列Ａに基づいて、次数行列Ｄを更新する。さらに、時空間類似度計算部１４２は、更新された隣接行列Ａ、次数行列Ｄに基づいて、類似度行列Ｋを更新する。類似度行列Ｋは、更新された隣接行列Ａ、次数行列Ｄを用いて、上記式（１）または式（３）により更新される。
【０１１３】
時空間類似度計算部１４２は、同様に、更新後の時空間トポロジに基づいて次数行列Ｄを更新する。そして、時空間類似度計算部１４２は、更新された隣接行列Ａ、次数行列Ｄを用いて時空間類似度の計算を上記と同様の手順で行うことによって、時空間類似度の更新を行う。
【０１１４】
時空間類似度計算部１４２は、上述のような時空間類似度の更新が完了すると、センサ情報管理部１５０に対して、センサ情報の推定を行うことを指示する。
【０１１５】
センサ情報管理部１５０は、上記指示に応じて、センサ情報の推定、すなわち、図３のステップＳ１０６、ステップＳ１０７に示した交通流量の推定と、車両密度の推定を、上述のように更新された時空間類似度に基づいて行う。
【０１１６】
センサ情報の推定について、以下に説明する。センサ情報管理部１５０は、上述のように更新された時空間類似度を用いて、センサ情報が取得されていない、時間帯ごとの各道路区間における交通流量および車両密度を補完するように推定する。具体的には、流量推定部１５１は、交通流量の推定を行い、密度推定部１５２は、密度の推定を行う。
【０１１７】
流量推定部１５１は、交通流量および密度を、以下の式（５）により推定する。
2018101074.tif 000007
【０１１８】
ここで、Ｗは、推定される交通流量もしくは車両密度を要素に持つ、（時間帯数×道路区間数）の長さを持つベクトルである。ＷΩは、Ｗのうち、センサが設置されている道路区間の要素を抜き出したベクトルである。ＸΩは、センサによって観測された交通流量もしくは車両密度のみを要素に持つ、（センサ数×時間帯数）の長さのベクトルである。
【０１１９】
図１５Ａは、センサが設置されている道路区間の交通流量（観測値）ＸΩの一例を示す図である。図１５Ａに示すように、交通流量（観測値）ＸΩは、センサが設置されている道路区間（ここでは区間Ｂ、Ｄ）の各時間帯における交通流量（観測値）ＸΩ１、ＸΩ２、・・・を要素に持つ。
【０１２０】
図１５Ｂは、センサが設置されている道路区間の交通流量（推定値）ＷΩの一例を示す図である。図１５Ｂに示すように、センサが設置されている道路区間（ここでは区間Ｂ、Ｄ）の各時間帯における交通流量（推定値）ＷΩ１、ＷΩ２、・・・が、式（５）により推定される。
【０１２１】
図１５Ｃは、交通流量（推定値）Ｗの一例を示す図である。図１５Ｃに示すように、時間帯ごとの各道路区間における交通流量（推定値）Ｗ１、Ｗ２、・・・が、式（５）により推定される。
【０１２２】
Ｋは、上述した類似度行列Ｋである。交通流量の推定および車両密度の推定に、同じ類似度行列Ｋを用いてよい。
【０１２３】
流量推定部１５１および密度推定部１５２は、式（５）に、値が最小となるＷを、数理最適化の手法を用いて探索する。数理最適化の手法として、具体的には、例えば内点法を用いることができる。式（５）を最小化することで、時間帯ごとの各道路区間の交通流量もしくは車両密度を推定できる。
【０１２４】
式（５）の第一項は、センサの設置されている区間のみに着目して観測値と推定値の差異を最小化する項である。つまり、観測値が得られた区間はその値に近づくように推定値が求められる。第二項は、式（４）と同様に、類似度行列Ｋに基づいて、時空間類似度が高いノード間のＷの要素の差を最小化することを示している。すなわち、時空間類似度が高いノード同士は近いＷの要素をとるという前提のもと、該Ｗの要素間の差を最小化するように、Ｗを推定する。
【０１２５】
流量推定部１５１は、上記（５）を用いた計算によって、各道路区間の移動に要する時間を考慮したうえで、観測区間の流量から、未観測区間の流量を推定することができる。密度推定部１５２は、同様に、観測区間の密度から、未観測区間の密度を推定することができる。流量推定部１５１および密度推定部１５２は、それぞれ流量と密度の推定を、別々に行ってもよいし、同時に行ってもよい。
【０１２６】
流量推定部１５１および密度推定部１５２は、それぞれ推定した交通流量と密度を含む、時間帯ごとの各道路区間における交通流量と密度を、交通情報記憶部１５３に保存する。以上のように、センサ情報管理部１５０は、ＧＰＳやセンサにより観測された交通状況に基づいて、未観測道路区間の交通状況を推定する。
【０１２７】
センサ情報管理部１５０は、上記推定を完了すると、表示制御部１６０に対して、交通状況の表示を指示する。なお、表示のタイミングは、センサ情報管理部１５０からの指示に応じたタイミングに限定されず、上記推定を完了したのちの任意のタイミングであってよい。
【０１２８】
表示制御部１６０は、上記指示に応じて、図３のステップＳ１０８に示した交通状況の表示を行う。表示制御部１６０は、交通情報記憶部１５３に保存された交通状況を、出力デバイス１７０に表示する。
【０１２９】
図１６は、本実施形態における、交通状況の表示の一例を示す図である。図１６に示すように、表示制御部１６０は、例えば、上記のように推定された所要時間ｆを用いて、道路区間ごとの所要時間を、時間帯ごとに表示してもよい。
【０１３０】
図１６では、各道路区間付近に該道路区間の移動にかかると推定された所要時間を付した、時間帯ごとの地図を表示することを示している。図１６における「Ａ１」，「Ａ２」，・・・は、道路区間の識別子を示し、「１ｈ」，「０．５ｈ」，・・・は、その道路区間の所要時間を示す。図１６ではまた、時間帯Ｔ０、Ｔ１それぞれにおける、各道路区間の移動にかかる時間を含む地図を示す。
【０１３１】
表示制御部１６０は、図１６に示すように複数の時間帯の地図を同時に表示してもよいし、所定の操作、例えばマウスのクリックやトラックボールの操作に応じて、複数の時間帯の地図を順次表示してもよい。表示制御部１６０は、また、ある地点から地点への経路の単位で所要時間を表示してもよい。
【０１３２】
図１７は、本実施形態における、交通状況の表示の他の例を示す図である。図１７では、時間帯ごとに、渋滞が発生すると推定される道路区間を識別可能に、例えば濃い色で示す地図を表示している。渋滞の発生は、例えば、交通情報記憶部１５３に保存された、区間ごとの所要時間や、その所要時間と区間距離から算出される車両速度に基づいて、判定される。あるいは、交通情報記憶部１５３に保存された、交通流量や車両密度に基づいて判定されてもよい。
【０１３３】
表示制御部１６０は、所要時間、車両速度、交通流量、車両密度などの任意の情報を、任意の区間ごとに示した地図を、表示してもよい。
【０１３４】
以上のように、本実施形態によれば、交通状況推定装置１００は、所要時間管理部１３０において、車両の走行履歴と各道路区間における交通状況の時空間類似度から、車両が走行していない道路区間も含めた道路区間の所要時間を推定する。センサ情報管理部１５０は、推定された所要時間とセンサにより得られた交通状況に基づいて、センサが設置されていない道路区間の交通状況を推定する。
【０１３５】
上記構成を採用することにより、本実施形態によれば、センサが設置された道路区間が少なく、また車両の走行履歴が十分にない状況においても、高精度な交通状況の推定を行うことができるという効果が得られる。
【０１３６】
なお、ＧＰＳ情報記憶部１２１に保存されるＧＰＳ情報は、どの時間帯にどの区間を車両が走行したかを示す走行履歴であればよく、ＧＰＳの観測結果に基づいて取得されることに限定されない。例えば、車載器のＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）アドレスを用いて車両を追跡した結果を取得してもよいし、車両に搭載された通信端末からブルートゥース（登録商標）を介して走行履歴を取得してもよい。あるいは、通信端末にユーザから入力された情報から取得してもよいし、ユーザから地点と時間を示す情報を何らかの手段で取得してもよい。
【０１３７】
なお、図１等に示した装置の各部は、図１８に例示するハードウエア資源において実現される。すなわち、図１８に示す構成は、プロセッサ１１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３、外部接続インタフェース１４、記録装置１５および各構成要素を接続するバス１６を備える。
【０１３８】
上述した各実施形態では、図１８に示すプロセッサ１１が実行する一例として、装置に対して、上述した機能を実現可能なコンピュータ・プログラムを供給した後、そのコンピュータ・プログラムを、プロセッサ１１がＲＡＭ１２に読み出して実行することによって実現する場合について説明した。しかしながら、上記各図に示した各ブロックに示す機能は、一部または全部を、ハードウエアとして実現してもよい。
【０１３９】
係る供給されたコンピュータ・プログラムは、読み書き可能なメモリ（一時記憶媒体）またはハードディスク装置等のコンピュータ読み取り可能な記憶デバイスに格納すればよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムを表すコード或いは係るコンピュータ・プログラムを格納した記憶媒体によって構成されると捉えることができる。
【０１４０】
また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【０１４１】
各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【０１４２】
以上、上述した実施形態を参照して本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、種々の上記開示要素の多様な組み合わせ乃至選択など、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
【０１４３】
この出願は、２０１６年１１月３０日に出願された日本出願特願２０１６−２３２８８１を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１４４】
１１  プロセッサ
１２  ＲＡＭ
１３  ＲＯＭ
１４  外部接続インタフェース
１５  記録装置
１６  バス
１，１００  交通状況推定装置
２  交通状況推定部
３  出力部
１１０  情報収集部
１２０  情報記憶部
１２１  ＧＰＳ情報記憶部
１２２  道路情報記憶部
１２３  センサ情報記憶部
１３０  所要時間管理部
１３１  所要時間推定部
１３２  所要時間記憶部
１４０  時空間トポロジ管理部
１４１  時空間トポロジ計算部
１４２  時空間類似度計算部
１４３  時空間トポロジ記憶部
１４４  時空間類似度記憶部
１５０  センサ情報管理部
１５１  流量推定部
１５２  密度推定部
１５３  交通情報記憶部
１６０  表示制御部
１７０  出力デバイス
【図１】
2018101074.tif 000008
【図２】
2018101074.tif 000009
【図３】
2018101074.tif 000010
【図４】
2018101074.tif 000011
【図５Ａ】
2018101074.tif 000012
【図５Ｂ】
2018101074.tif 000013
【図５Ｃ】
2018101074.tif 000014
【図６】
2018101074.tif 000015
【図７】
2018101074.tif 000016
【図８】
2018101074.tif 000017
【図９】
2018101074.tif 000018
【図１０】
2018101074.tif 000019
【図１１】
2018101074.tif 000020
【図１２】
2018101074.tif 000021
【図１３】
2018101074.tif 000022
【図１４】
2018101074.tif 000023
【図１５Ａ】
2018101074.tif 000024
【図１５Ｂ】
2018101074.tif 000025
【図１５Ｃ】
2018101074.tif 000026
【図１６】
2018101074.tif 000027
【図１７】
2018101074.tif 000028
【図１８】
2018101074.tif 000029
【手続補正書】
【提出日】令和1年5月15日(2019.5.15)
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項９】
センサが設置された区間と、センサが設置されていない区間とを含む複数の区間の各々と複数の時間帯の各々の組間の交通状況の類似度と、前記センサが設置された区間の交通状況とに基づいて、前記センサが設置されていない区間の交通状況を推定する処理と、
前記推定された前記交通状況を出力する処理と
を、コンピュータに実行させるプログラム。
【国際調査報告】
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