(57)【要約】【課題】相関道路リンクを簡単に決定することが可能であり、しかも、この相関道路リンクの交通情報に基づくことで、対象道路リンクの交通情報を正確に求める。【解決手段】対象道路リンクＫ１の交通情報を、他の道路リンクの交通情報に基づいて予測する。対象道路リンクＫ１を実際に走行した車両の走行軌跡Ｒ１〜Ｒ４に関する軌跡情報を取得し、この軌跡情報に基づいて走行軌跡Ｒ１〜Ｒ４上に存在している他の道路リンクＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４を相関道路リンクとして決定する。この相関道路リンクの交通情報に基づいて、対象道路リンクＫ１の交通情報を予測する。【選択図】      図５
2013206325.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象道路リンクの交通情報を、他の道路リンクの交通情報に基づいて予測する交通情報予測装置であって、
前記対象道路リンクを実際に走行した車両の走行軌跡に関する軌跡情報を取得する取得部と、
前記軌跡情報に基づいて前記走行軌跡上に存在している他の道路リンクを相関道路リンクとして決定する決定部と、
前記相関道路リンクの交通情報に基づいて、前記対象道路リンクの交通情報を予測する予測部と、
を備えていることを特徴とする交通情報予測装置。
【請求項２】
前記決定部は、前記走行軌跡上に存在している他の道路リンクであって、かつ、前記対象道路リンクに至る所定時間前に走行した他の道路リンクを、前記相関道路リンクとして決定する請求項１に記載の交通情報予測装置。
【請求項３】
前記決定部は、前記走行軌跡上に存在している他の道路リンクであって、かつ、前記対象道路リンクを通過してから所定時間について走行した後に至る他の道路リンクを、前記相関道路リンクとして決定する請求項１に記載の交通情報予測装置。
【請求項４】
車両の流れが制限されるボトルネック地点を抽出する抽出部を更に備え、
前記決定部は、前記走行軌跡に含まれる前記ボトルネック地点の道路リンクを、前記相関道路リンクとして決定する請求項１〜３のいずれか一項に記載の交通情報予測装置。
【請求項５】
車両から送信された送信情報に基づいて当該車両の走行速度に関する速度情報を検出する速度検出部を更に備え、
前記抽出部は、前記速度検出部によって検出された前記速度情報に基づいて、前記走行速度の低速から高速への変化を検出し、当該変化に基づいて前記ボトルネック地点を抽出する請求項４に記載の交通情報予測装置。
【請求項６】
前記決定部は、前記走行軌跡上に存在している他の道路リンクであって、かつ、車両が所定時間走行することで到達することのできる距離だけ前記対象道路リンクから離れている他の道路リンクを、前記相関道路リンクとして決定する請求項１に記載の交通情報予測装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記軌跡情報を、前記対象道路リンクを含む経路を実際に走行した車両から送信された当該車両の識別情報及び当該車両の位置情報を含むプローブ情報に基づいて求める請求項１〜６のいずれか一項に記載の交通情報予測装置。
【請求項８】
対象道路リンクの交通情報を、他の道路リンクの交通情報に基づいて予測する交通情報予測方法であって、
前記対象道路リンクを実際に走行した車両の走行軌跡に関する軌跡情報を取得し、
前記軌跡情報に基づいて前記走行軌跡上に存在している他の道路リンクを相関道路リンクとして決定し、
前記相関道路リンクの交通情報に基づいて、前記対象道路リンクの交通情報を予測する  ことを特徴とする交通情報予測方法。
【請求項９】
対象道路リンクの交通情報を、他の道路リンクの交通情報に基づいて予測する処理を、コンピュータによって実行させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
前記対象道路リンクを実際に走行した車両の走行軌跡に関する軌跡情報を取得する取得手段、
前記軌跡情報に基づいて前記走行軌跡上に存在している他の道路リンクを相関道路リンクとして決定する決定手段、
前記相関道路リンクの交通情報に基づいて、前記対象道路リンクの交通情報を予測する予測手段
として、機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象道路リンクの交通情報を、他の道路リンクの交通情報に基づいて求める交通情報予測装置、交通情報予測方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
道路の交通情報をドライバーに提供する技術として、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System：「ＶＩＣＳ」は登録商標）が広く知られている。このＶＩＣＳは、各種の路側センサから収集した車両台数や車両速度等の定点観測情報に基づいて、各道路の交通量や道路リンク旅行時間等を含む交通情報を収集し、その交通情報を、ビーコンによる狭域通信及びＦＭ放送等の広域通信によってドライバーに提供する。
【０００３】
また、道路の交通情報をドライバーに提供する他の技術として、プローブカーを利用した交通情報システム（以下、プローブシステムという。）も知られている。このプローブシステムは、実際に道路を走行する車両（プローブ車両）を移動体センサとして利用する技術であり、各プローブ車両から現時点の車両位置及び時刻等のプローブ情報を無線通信によって収集し、道路リンク毎に交通情報を生成し蓄積している。
【０００４】
プローブシステムにおいて、例えばプローブ車両からプローブ情報を取得することができない道路の交通情報については、既に蓄積されている他の道路の交通情報に基づいて推定する処理が行われる。つまり、任意の道路リンク（以下、対象道路リンク）の交通情報は、既に蓄積されている他の道路リンクの交通情報に基づいて推定される。
そして、従来のプローブシステムでは、例えば、対象道路リンクに直接接続されている前後に隣接した道路リンクが、その対象道路リンクに相関があるであろう相関道路リンクとして設定され、これら相関道路リンクの交通情報に基づいて対象道路リンクの交通情報が推定される。
また、このような道路リンクの交通情報を推定する他の技術として、特許文献１に記載されているように、主成分分析による解析手法を用いて、対象道路リンクの交通情報を推定する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２５１９４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来では、対象道路リンクに直接接続されている前後の道路リンクが、その対象道路リンクに相関があるであろう相関道路リンクとして設定されていることから、相関道路リンクと対象道路リンクとは物理的には連続している。しかし、相関道路リンクの交通情報と対象道路リンクの交通情報とは、時間的連続性を有しているとは限らず、相関道路リンクが、交通量等の交通情報に関して、必ずしも対象道路リンクと相関があるとは言えない場合がある。この場合、設定された相関道路リンクの交通情報に基づいて対象道路リンクの交通情報を求めても、正確ではないおそれがある。
【０００７】
また、特許文献１に記載の推定処理では、欠損付き主成分分析による解析手法を利用していることから、相関道路リンクを決定するために、特定のエリアに存在する全ての道路リンク間の相関を求める必要があり、膨大なＣＰＵ時間（処理時間）を要する。このため、オフラインによる処理が必要であり、道路状況の変化に逐次対応することができない。
【０００８】
そこで、本発明は、相関道路リンクを簡単に決定することが可能であり、しかも、この相関道路リンクの交通情報に基づくことで、対象道路リンクの交通情報を正確に求めることが可能となる交通情報予測装置、交通情報予測方法及びコンピュータ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】
【０００９】
（１）本発明は、対象道路リンクの交通情報を、他の道路リンクの交通情報に基づいて予測する交通情報予測装置であって、前記対象道路リンクを実際に走行した車両の走行軌跡に関する軌跡情報を取得する取得部と、前記軌跡情報に基づいて前記走行軌跡上に存在している他の道路リンクを相関道路リンクとして決定する決定部と、前記相関道路リンクの交通情報に基づいて、前記対象道路リンクの交通情報を予測する予測部とを備えていることを特徴とする。
【００１０】
本発明によれば、対象道路リンクを実際に走行した車両の走行軌跡上に存在している他の道路リンクを、相関道路リンクとして決定しているので、相関道路リンクを簡単に決定することが可能であり、交通情報を予測するための処理時間は短くて済む。しかも、対象道路リンクと相関道路リンクとは、車両が実際に走行した走行軌跡上に存在していることから、対象道路リンクと相関道路リンクとの間には相関があると考えられ、この相関道路リンクの交通情報に基づいて、対象道路リンクの交通情報を正確に求めることが可能となる。
【００１１】
また、対象道路リンクに直接接続されている前後に隣接した道路リンクを相関道路リンクとして設定し、対象道路リンクの交通情報を推定する従来技術は、相関道路リンクの交通情報が取得されると、その交通情報を用いて、その取得時点における対象道路リンクの交通情報を推定することを想定した技術であり、例えば、３０分後、１時間後、２時間後といった、将来における対象道路リンクの交通情報を予測するために、この従来技術を適用することは相応しくない。
【００１２】
（２）そこで、前記交通情報予測装置において、前記決定部は、前記走行軌跡上に存在している他の道路リンクであって、かつ、前記対象道路リンクに至る所定時間前に走行した他の道路リンクを、前記相関道路リンクとして決定するのが好ましい。
この場合、前記所定時間を例えば３０分に設定すると、対象道路リンクに至る３０分前に走行した車両走行方向上流側の他の道路リンクが、相関道路リンクとして決定され、この相関道路リンクの交通量等の交通状況は、３０分後において対象道路リンクの交通状況に影響を及ぼすと考えられる。つまり、ある時刻における対象道路リンクでの以後３０分の交通状況は、この対象道路リンクに各車両が至る３０分前に滞在していた他の道路リンクの交通状況に影響される。このため、前記決定部によれば、３０分先の未来の対象道路リンクにおける交通情報の予測（需要予測）が可能となる。
【００１３】
（３）また、渋滞は、車両走行方向の下流側（前方）の道路から順次延びることが一般的に知られており、所定の対象道路リンクにおいて将来発生する渋滞等の交通状況は、その対象道路リンクを走行しようとする車両の走行方向下流側（前方）に存在している道路リンクでの渋滞の影響を受ける。
そこで、前記（１）に記載の交通情報予測装置において、前記決定部は、前記走行軌跡上に存在している他の道路リンクであって、かつ、前記対象道路リンクを通過してから所定時間について走行した後に至る他の道路リンクを、前記相関道路リンクとして決定するのが好ましい。
この場合、前記所定時間を例えば３０分に設定すると、対象道路リンクを通過してから３０分走行した後に至る車両走行方向下流側の他の道路リンクが、相関道路リンクとして決定され、この相関道路リンクの交通状況が、以後３０分における対象道路リンクの渋滞等の交通状況に影響を及ぼすと考えられる。つまり、ある時刻における対象道路リンクでの以後３０分の交通状況は、各車両がこの対象道路リンクを通過した３０分後に滞在している他の道路リンクの交通状況に影響される。このため、前記決定部によれば、３０分先の未来の対象道路リンクにおける交通情報の予測（渋滞予測）が可能となる。
【００１４】
（４）また、前記（１）〜（３）に記載の交通情報予測装置は、車両の流れが制限されるボトルネック地点を抽出する抽出部を更に備え、前記決定部は、前記走行軌跡に含まれる前記ボトルネック地点の道路リンクを、前記相関道路リンクとして決定するのが好ましい。
この場合、対象道路リンクを実際に走行した車両の走行軌跡上に存在している他の道路リンクであって、かつ、対象道路リンクの渋滞に関して関連の強い道路リンクが、相関道路リンクとして決定される。
【００１５】
（５）また、前記（４）に記載の交通情報予測装置は、車両から送信された送信情報に基づいて当該車両の走行速度に関する速度情報を検出する速度検出部を更に備え、前記抽出部は、前記速度検出部によって検出された前記速度情報に基づいて、前記走行速度の低速から高速への変化を検出し、当該変化に基づいて前記ボトルネック地点を抽出するのが好ましい。
渋滞により低速であった車両は、ボトルネック地点を超えると走行速度が上昇することから、前記速度検出部及び前記抽出部によれば、ボトルネック地点を抽出することが可能となる。このため、ボトルネック地点が動的に変化しても、それに追従してボトルネック地点を抽出することが可能となる。
【００１６】
（６）また、前記（１）に記載の交通情報予測装置において、前記決定部は、前記走行軌跡上に存在している他の道路リンクであって、かつ、車両が所定時間走行することで到達することのできる距離だけ前記対象道路リンクから離れている他の道路リンクを、前記相関道路リンクとして決定するのが好ましい。
この場合、対象道路リンクに直接接続されている前後に隣接した道路リンクではなく、走行軌跡上に存在しており対象道路リンクから離れた道路リンクが、相関道路リンクとして決定される。
【００１７】
（７）また、前記取得部は、前記軌跡情報を、前記対象道路リンクを含む経路を実際に走行した車両から送信された当該車両の識別情報及び当該車両の位置情報を含むプローブ情報に基づいて求めることができる。
この場合、実際に車両が走行した走行実績である走行軌跡を、正確に軌跡情報として取得することが可能となる。
【００１８】
（８）また、本発明は、対象道路リンクの交通情報を、他の道路リンクの交通情報に基づいて予測する交通情報予測方法であって、前記対象道路リンクを実際に走行した車両の走行軌跡に関する軌跡情報を取得し、前記軌跡情報に基づいて前記走行軌跡上に存在している他の道路リンクを相関道路リンクとして決定し、前記相関道路リンクの交通情報に基づいて、前記対象道路リンクの交通情報を予測することを特徴とする。
本発明によれば、上記（１）の交通情報予測装置と同様の作用効果を奏する。
【００１９】
（９）また、本発明のコンピュータプログラムは、対象道路リンクの交通情報を、他の道路リンクの交通情報に基づいて予測する処理を、コンピュータによって実行させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、前記対象道路リンクを実際に走行した車両の走行軌跡に関する軌跡情報を取得する取得手段、前記軌跡情報に基づいて前記走行軌跡上に存在している他の道路リンクを相関道路リンクとして決定する決定手段、前記相関道路リンクの交通情報に基づいて、前記対象道路リンクの交通情報を予測する予測手段として、機能させることを特徴とする。
本発明によれば、上記（１）の交通情報予測装置と同様の作用効果を奏する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、相関道路リンクを簡単に決定することが可能であり、交通情報を予測するための処理時間は短くて済む。しかも、対象道路リンクと相関道路リンクとは、車両が実際に走行した走行軌跡上に存在していることから、対象道路リンクと相関道路リンクとの間には相関があると考えられ、この相関道路リンクの交通情報に基づいて、対象道路リンクの交通情報を正確に求めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の交通情報予測装置を備えている交通情報システムの全体構成図である。
【図２】交通情報予測装置のブロック図である。
【図３】交通需要予測の説明図であり、対象道路リンクを含む道路を示している。
【図４】交通需要予測を行うための、車両の走行軌跡を説明する説明図である。
【図５】交通需要予測を行うための、相関道路リンクの説明図である。
【図６】交通渋滞予測の説明図であり、対象道路リンクを含む道路を示している。
【図７】交通渋滞予測を行うための、車両の走行軌跡を説明する説明図である。
【図８】交通渋滞予測を行うための、相関道路リンクの説明図である。
【図９】各道路リンクにおける走行速度を示す走行データの説明図である。
【図１０】需要予測方法を説明するフロー図である。
【図１１】渋滞予測方法を説明するフロー図である。
【図１２】ボトルネック地点の道路リンクを、相関道路リンクとして決定するための説明図である。
【図１３】対象道路リンクと相関道路リンクとの関係が非線形である場合の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
〔１．全体構成〕
図１は、本発明の交通情報予測装置１を備えている交通情報システムの全体構成図である。この交通情報システムは、交通情報予測装置１のほか、車載装置２を搭載した車両（プローブ車両）３、車載装置２と無線通信する路側通信機４、路側センサ５及びＶＩＣＳセンタサーバ６等を含む。
【００２３】
交通情報予測装置１は、例えば所定のエリア内の交通管制を行う中央装置が有する様々な機能のうちの一機能を指しており、交通情報予測装置１は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報等に基づいて交通情報（観測情報）を取得し、車両３に提供するための提供用の交通情報を生成する機能を有している。そして、本実施形態に係る交通情報予測装置１は、所定の道路リンクにおける将来の交通情報（例えば、ある道路リンクにおける車両数）を、他の道路リンクの交通情報（プローブ情報とＶＩＣＳ情報との内の一方又は双方）に基づいて、予測する機能を有している。
【００２４】
車載装置２は、プローブ車両３の観測情報としてプローブ情報を生成し、路側通信機４に無線送信する。又は、車載装置２は、この車載装置２と接続した携帯電話機５０を介して、プローブ情報を送信してもよい。
プローブ情報は、プローブ車両３の現在位置、この現在位置の通過時刻及びプローブ車両３の識別情報（車両ＩＤ）等を含む情報である。なお、プローブ車両３の識別情報に代えて、このプローブ車両３に搭載されている車載装置２の識別情報（車載装置ＩＤ）であってもよい。プローブ車両３の位置は、車載装置２が有するＧＰＳ受信機によって受信したＧＰＳ信号に基づいて算出される。
【００２５】
また、プローブ情報には、プローブ車両３の通過速度等その他の情報を含めてもよい。プローブ情報に含まれる位置及び時刻の情報に基づいて、交通情報予測装置１は、道路リンク毎のリンク旅行時間、道路リンク毎の車両数等の交通情報を得ることができる。なお、道路リンクの車両数は、その道路リンクにおいてプローブ車両３が送信したプローブ情報の数によって求められる。つまり、その道路リンクにおいてプローブ車両３から送信され交通情報予測装置１が受信したプローブ情報の数が多い場合、その道路リンクにおける車両数が多いと判定することができる。
【００２６】
路側通信機４は、車載装置２との間で無線通信によって情報の送受信を行う機能を有している。路側通信機４は、車載装置２が送信したプローブ情報を受信し、交通情報予測装置１に転送する。また、路側通信機４は、交通情報予測装置１から、車両３への提供用の交通情報を取得し、その交通情報を車載装置２に送信する機能も有している。なお、路側通信機４と交通情報予測装置１との間は、通信回線によって接続されている。
なお、前記のとおり、携帯電話機５０を介してプローブ情報を送信してもよく、この場合、車載装置２によってプローブ情報が生成されると、このプローブ情報は、携帯電話機５０へ送られ、携帯電話機５０が基地局４９へプローブ情報を送信する。そして、基地局４９は、このプローブ情報を交通情報予測装置１に転送する。また、携帯電話機５０は、交通情報予測装置１から基地局４９を介して、車両３への提供用の交通情報を取得し、その交通情報を、車載装置２に送ることができる。
【００２７】
路側センサ５は、観測情報としての交通情報を検出する機能を有し、例えば、直下を通行する車両を超音波感知する車両感知器や、インダクタンス変化で車両を感知するループコイル、或いは、カメラの映像を画像処理して交通量や車両速度を計測する画像感知器よりなり、交差点等に流入する車両台数や車両速度を計測する目的で、高速道路や主要な幹線道路等に設置されている。
路側センサ５によって検出された観測情報は、通信回線を介して、ＶＩＣＳセンタサーバ６に送信され、このＶＩＣＳセンタサーバ６では、路側センサ５の観測情報に基づいて、ＶＩＣＳ情報が生成される。このＶＩＣＳ情報は、通信回線を介して、交通情報予測装置１に送信される。
【００２８】
ＶＩＣＳ情報は、各道路リンクでの渋滞（車両数）やリンク旅行時間を含む交通情報である。ＶＩＣＳ情報は、路側センサ５から所定時間（例えば５分）ごとに観測情報を取得して更新されるため、時間的に高密度な情報が得られる。しかし、路側センサ５はすべての道路に設置されているわけではなく（主要道路でも２０％以下）、エリアカバー率が低い。一方、プローブ情報は、道路を走行するプローブ車両３から取得するため、エリアカバー率を高くすることが可能である。ただし、プローブ車両３となるための車載装置２の普及率が低いと、時間的に低密度のデータしか得られない。
【００２９】
〔２．交通情報予測装置１の構成〕
本実施形態の交通情報予測装置１は、所定の道路リンクにおける将来の交通情報（例えば車両数）を、他の道路リンクの交通情報に基づいて予測する機能を有している。なお、この他の道路リンク交通情報は、プローブ情報とＶＩＣＳ情報との内の一方又は双方に基づいて、交通情報予測装置１が生成し記憶している情報であり、例えば、他の道路リンクの車両数である。このように将来の交通情報の予測の対象とする道路リンクを「対象道路リンク」という。
【００３０】
具体的には、交通情報予測装置１は、所定時間経過後の将来において、対象道路リンクを走行する車両の交通量を予測する。つまり、どの程度の台数の車両が対象道路リンクを通過することとなるのかを予測する。
そして、後に説明するが、交通情報予測装置１は、対象道路リンクにどの程度の台数の車両が集まるかを予測する「交通需要予測（図３〜図５の実施形態）」と、対象道路リンクにどの程度の渋滞が発生するかを予測する「渋滞予測（図６〜図８の実施形態）」との内の一方又は双方を行う機能を有している。
【００３１】
このように、所定時間経過後の将来における交通量の予測を行うことにより、より有効な交通情報を車両３（車載装置２が有するナビゲーション機能）に提供したり、精度良く交通管制を行ったり、交通量調査を行うことが可能となる。
なお、以下の交通情報予測装置１において、図３〜図５の実施形態では「道路リンクＫ１」が対象道路リンクとして設定され、図６〜図８の実施形態では「道路リンクＫ２」を対象道路リンクとして設定されている。
【００３２】
交通情報予測装置１は、交通情報予測装置１として機能させるためのコンピュータプログラムを、コンピュータにインストールして構成されている。後述する交通情報予測装置１の各機能（予測部１１、学習部１２、取得部１３、決定部１４、抽出部１５、速度検出部１６、入力情報処理部１７）は、コンピュータプログラムがコンピュータによって実行されることで発揮される。コンピュータは、処理装置（ＣＰＵ）、記憶装置、入出力装置などを有し、例えば、パーソナルコンピュータである。なお、コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に格納して販売、譲渡することができる。なお、以下に説明する交通情報予測装置１の各機能は、特に断らない限り、コンピュータプログラムによって実現される。
【００３３】
図２は、交通情報予測装置１のブロック図である。交通情報予測装置１は、対象道路リンクの交通情報を予測するための予測部１１と、この予測に用いられるパラメータ（予測用パラメータ）を学習するための学習部１２と、交通情報予測装置１が取得したＶＩＣＳ情報及びプローブ情報（以下、両情報を総称する場合、「入力情報」という）に対する処理を行う入力情報処理部１７とを備えている。また、交通情報予測装置１は、各種の情報を蓄積するデータベース１９を、記憶装置上に備えている。
また、交通情報予測装置１は、機能部として、予測部１１、学習部１２、入力情報処理部１７の他に、取得部１３、決定部１４、抽出部１５及び速度検出部１６を備えている。
【００３４】
入力情報処理部１７は、前記入力情報から、各道路リンクの交通情報を生成する処理を行う機能を有している。つまり、入力情報処理部１７は、取得した入力情報に基づいて、各道路リンクの旅行時間、各道路リンクの車両速度を求めることができ、これに基づいて、各道路リンクの交通状況（渋滞の様子、車両数）についての交通情報を生成する。生成された（算出された）交通情報は、データベース１９に与えられ蓄積される。
なお、入力情報処理部１７による、ＶＩＣＳ情報に基づく車両速度の算出は、速度を算出しようとする道路リンクのリンク長を、当該道路リンクの旅行時間で除することで行われる。また、入力情報処理部１７による、プローブ情報に基づく車両速度の算出は、プローブ情報に含まれる位置及び時刻に基づいて演算を行うことで可能となる。
【００３５】
また、車両３から取得されるプローブ情報には、その車両３の現在位置の情報（位置情報）及びこの現在位置の通過時刻の情報（時刻情報）他に、プローブ車両３（又は車載装置２）の識別情報として、車両ＩＤ（又は車載装置ＩＤ）が含まれている。なお、以下では、識別情報として車両ＩＤが使用される場合を説明する。
そして、車両３から取得されたプローブ情報は、その車両の識別情報（車両ＩＤ）毎に、データベース１９に蓄積される。つまり、ある車両３の車両ＩＤに着目して、その車両３の位置情報を追跡すると、その車両３の走行軌跡を知ることができる。
【００３６】
そこで、取得部１３は、データベース１９に蓄積されているプローブ情報に基づいて、特定の車両３の車両ＩＤに着目し、その車両３の走行軌跡に関する軌跡情報Ｊを取得することができる。取得された軌跡情報Ｊは、その車両３の車両ＩＤと対応付けられて、データベース１９に蓄積される。特に本実施形態では、取得部１３は、対象道路リンクＫ１，Ｋ２（図３、図６参照）を実際に走行した車両３の走行軌跡に関する軌跡情報Ｊを取得する。
また、本実施形態における軌跡情報Ｊの取得は、一つの車両３（車両ＩＤ）にのみ着目するのではなく、複数の車両３（車両ＩＤ）それぞれに着目しており、取得部１３によって取得される軌跡情報Ｊには、複数の車両３それぞれが対象道路リンクＫ１，Ｋ２を実際に走行した走行軌跡についての情報が含まれる。
【００３７】
図４の実施形態では、４台の車両３−１，３−２，３−３，３−４が、対象道路リンクＫ１を通過しており、これら車両の走行軌跡Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４についての情報を含む軌跡情報Ｊが取得される。
図７の実施形態では、４台の車両３−１１，３−１２，３−１３，３−１４が、対象道路リンクＫ２を通過しており、これら車両の走行軌跡Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４についての情報を含む軌跡情報Ｊが取得される。
【００３８】
このように、取得部１３は、対象道路リンクＫ１（Ｋ２）を含む経路を実際に走行した車両３−１，３−２，３−３，３−４（３−１１，３−１２，３−１３，３−１４）から送信された、車両ＩＤ及び位置情報を含むプローブ情報に基づいて、実際に車両が走行した走行実績である走行軌跡Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４（Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４）を求めることで、正確に軌跡情報Ｊを取得することが可能となる。
【００３９】
交通情報予測装置１が交通情報の予測を行う対象道路リンクを含むエリアには、多数の道路リンクが存在している。そこで、決定部１４は、これら多数の道路リンクの中から、対象道路リンク以外の所定の道路リンク（以下、他の道路リンク）を、相関道路リンクとして決定する。本実施形態では、走行軌跡Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４（Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４）上に存在している他の道路リンクを相関道路リンクとして決定しており、この決定は、取得部１３が取得した軌跡情報Ｊに基づく。図５の実施形態では、走行軌跡Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４上に存在している他の道路リンクＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４が、相関道路リンクとして決定される。図８の実施形態では、走行軌跡Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４上に存在している他の道路リンクＬ１１，Ｌ１２，Ｌ１３，Ｌ１４が、相関道路リンクとして決定される。
【００４０】
また、決定部１４によって、決定されている相関道路リンクは、走行軌跡Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４（Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４）上に存在している道路リンクであって、かつ、各車両３が所定時間（本実施形態では約３０分）走行することで到達することのできる距離だけ対象道路リンクＫ１（Ｋ２）から離れている道路リンクである。
図５と図８において、車両３が所定時間（約３０分）走行することで到達することのできる範囲の境界を、破線Ｅ１と破線Ｅ２とによって示している。
すなわち、対象道路リンクＫ１（Ｋ２）に直接接続されている前又は後に隣接した隣接道路リンクＬ５１，Ｌ５２（Ｌ６１，Ｌ６２）ではなく、対象道路リンクＫ１（Ｋ２）から所定の距離だけ離れた道路リンクＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４（Ｌ１１，Ｌ１２，Ｌ１３，Ｌ１４）が、相関道路リンクとして決定されている。
【００４１】
（決定部１４の第１の機能）
図３〜図５の上記「交通需要予測」を行うために、決定部１４は、「走行軌跡Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４上に存在している他の道路リンクである」という第１条件と、「対象道路リンクＫ１に至る所定時間前（本実施形態では約３０分前）に走行した他の道路リンクである」という第２条件との双方の条件に基づいて、相関道路リンクの決定を行う。このため、相関道路リンクとして決定される他の道路リンクは、図５に示すように、対象道路リンクＫ１よりも車両走行方向上流側に離れた道路リンクＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４である。
【００４２】
（決定部１４の第２の機能）
図６〜図８の上記「渋滞予測」を行うために、決定部１４は、「走行軌跡Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４上に存在している他の道路リンクである」という第１条件と、「対象道路リンクＫ２を通過してから所定時間（本実施形態では約３０分）について走行した後に至る他の道路リンクである」という第２条件との双方の条件に基づいて、相関道路リンクの決定を行う。このため、相関道路リンクとして決定される他の道路リンクは、図８に示すように、対象道路リンクＫ２よりも車両走行方向下流側の道路リンクＬ１１，Ｌ１２，Ｌ１３，Ｌ１４である。
【００４３】
なお、前記各実施形態では、前記「所定時間」を約３０分として説明したが、この時間は３０分以外（３０分以上又は３０分以下）とすることができ、例えば１時間、２時間又は１５分、２０分とすることも可能である。この決定部１４による決定処理によれば、隣接道路リンクＬ５１，Ｌ５２（Ｌ６１，Ｌ６２）のみが相関道路リンクとして設定されて行われる場合が除かれる。
【００４４】
（決定部１４の第３の機能）
また、決定部１４は、「渋滞予測」を行うために、走行軌跡Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４（Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４）に含まれるボトルネック地点の道路リンクを、相関道路リンクとして決定する機能を有している。ボトルネック地点とは、道路の途中に存在している地点であって、車両の流れが制限される地点であり、例えば、交通量の多い交通信号機付きの交差点（ボトルネック交差点）、車線の数が減少する道路等である。また、ボトルネック地点は、隣り合って連続する道路リンク間に存在していたり、一つの道路リンクの途中に存在していたりする。本実施形態では、ボトルネック地点から車両走行方向上流側の道路部分を含む道路リンクを、ボトルネック地点の道路リンクと呼ぶ。また、このようなボトルネック地点は、後述する抽出部１５によって抽出される。
【００４５】
予測部１１について説明する。
データベース１９には、各道路リンクの交通情報が蓄積されていることから、決定部１４によって相関道路リンクとして決定された道路リンクの交通情報を、予測部１１は抽出する。そして、予測部１１は、この抽出した交通情報と、データベース１９に記憶されているパラメータ（係数）とを用いて、対象道路リンクの交通情報を演算によって求める。
例えば、この演算は次の式（１）によって行われる。
ＮＫ＝ａ×ＮＬα＋ｂ×ＮＬβ＋ｃ×ＮＬγ＋ｄ×ＮＬδ・・・＋ｚ  （１）
ただし、ＮＫは、対象道路リンクの交通情報
ＮＬα，ＮＬβ，ＮＬγ，ＮＬδ・・・は、相関道路リンクの交通情報
ａ，ｂ，ｃ，ｄ・・・ｚは、パラメータ
【００４６】
前記各実施形態では、相関道路リンクが４つ決定されているので、演算式は次の式（２）となる。
ＮＫ＝ａ×ＮＬα＋ｂ×ＮＬβ＋ｃ×ＮＬγ＋ｄ×ＮＬδ＋ｚ        （２）
【００４７】
パラメータａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｚは、様々な値となるが、後に説明する学習部１２による学習処理によって最適化される。
このように、予測部１１は、決定部１４によって決定された相関道路リンクの交通情報及びパラメータに基づいて対象道路リンクの交通情報を予測する機能を有している。なお、本実施形態の交通情報は、道路リンクにおける車両数（交通量）に関する情報である。
【００４８】
学習部１２は、対象道路リンクの交通情報が実測値として求められた場合に、この実測値に基づく交通情報を教師信号として、前記パラメータａ，ｂ，ｃ，ｄ・・・ｚを最適化する機能を有している。つまり、実測値である対象道路リンクの交通情報と、相関道路リンクの交通情報とに基づいて、前記パラメータ（重み）の最適値を算出する。重みの最適値の算出は、従来知られている様々な手段を用いることができ、例えば、最小自乗法等によって行うことができる。
【００４９】
なお、前記実施形態（式（１）、式（２））では、対象道路リンクと相関道路リンクとが、線形和の関係にある場合を説明したが、対象道路リンクと相関道路リンクとは非線形であってもよい。例えば、ニューラルネットワークの入力と出力との関係であってもよく、この場合の例を図１３に示す。なお、この図１３のニューラルネットワークは、中間ノード数を「３」とした場合である。
【００５０】
交通情報予測装置１が交通情報の予測を行う対象道路リンクを含むエリアには、多数の道路リンクが存在しており、これら道路リンクには、車両の流れが制限されるボトルネック地点を含む道路リンクも含まれている。
そこで、抽出部１５は、このようなボトルネック地点を抽出する機能を備えている。この抽出部１５の機能は、後述の速度検出部１６が有する機能と協働することで実現されることから、抽出部１５の機能については、速度検出部１６の説明と共に説明する。
【００５１】
上記のとおり、プローブ情報には、プローブ車両３の現在位置、この現在位置の通過時刻及び車両ＩＤが含まれていることから、このプローブ情報を取得することにより、各道路リンクにおけるプローブ車両３の走行速度を算出することができる。
そこで、プローブ情報に基づいて、走行速度の算出を速度検出部１６が実行する。算出対象とする道路リンクは、前記エリアに含まれる道路リンクであって、対象道路リンクの周囲に存在する全ての道路リンクである。なお、この周囲を定義するための距離の設定は、自由に行うことができ、例えば対象道路リンクから半径３０ｋｍの範囲内に存在する各道路リンクの走行速度を算出する。また、本実施形態では、複数の連続した道路リンクを含む特定の経路を走行している複数台の車両３の走行速度を、道路リンク毎に算出する。このように、速度検出部１６は、特定の経路を走行している複数台のプローブ車両３から送信されたプローブ情報（送信情報）に基づいて、これら車両３の走行速度に関する速度情報を検出する。
【００５２】
そして、抽出部１５は、速度検出部１６によって検出された速度情報に基づいて、走行速度の低速から高速への変化を検出し、この変化に基づいてボトルネック地点を抽出する。なお、抽出部１５によって抽出されるボトルネック地点は、対象道路リンクよりも車両走行方向下流側のエリアに存在している地点である。
例えば、交通情報予測装置１では、図９に示すように、対象道路リンクよりも車両走行方向下流側において、道路リンクＬ３１から道路リンクＬ３４まで連続している特定の経路を走行している５台のプローブ車両３（車両ＩＤ）に着目し、これらプローブ車両３から送信されたプローブ情報がデータベース１９に蓄積され、このプローブ情報に基づいて５台のプローブ車両３による５つの走行データＤ２１〜Ｄ２５が、速度検出部１６によって取得されたとする。この走行データは、各道路リンクにおける走行速度を示すデータであり、図９に示す。
【００５３】
図９において、抽出部１５は、５台の全ての車両３において道路リンクＬ３３では走行速度が低速（例えば時速３０ｋｍ／ｈ未満）であるが、その次の道路リンクＬ３４では走行速度が高速（例えば時速３０ｋｍ／ｈ以上）であることを検出することができ、このような走行速度の変化が発生している道路リンクＬ３３，Ｌ３４間に、ボトルネック地点Ｂｐが存在していると判定することができる。この場合、道路リンクＬ３３が、ボトルネック地点Ｂｐを含む道路リンク（ボトルネック道路リンク）であると、抽出部１５は判定する。このように、抽出部１５は、走行速度が低速から高速へ変化したことを検出し、この変化に基づいてボトルネック地点Ｂｐを抽出することができる。
このような速度検出部１６及び抽出部１５によれば、ボトルネック地点を抽出することが可能となるため、ボトルネック地点が動的に変化しても、それに追従してボトルネック地点を抽出することが可能となる。
【００５４】
〔交通情報予測方法〕
以上のように構成された交通情報予測装置１によって実行される「需要予測」と「渋滞予測」について説明する。図１０は、需要予測方法を説明するフロー図である。
〔需要予測〕
交通情報予測装置１において、図３に示すように、対象道路リンクＫ１が設定されており、この対象道路リンクＫ１に、３０分後どの程度の台数の車両が集まるかを予測する。
【００５５】
交通情報予測装置１は、各道路リンクを走行するプローブ車両３からプローブ情報を取得し、対象道路リンクＫ１を実際に走行したプローブ車両３の走行軌跡に関する軌跡情報Ｊを、取得部１３が取得する（図１０のステップＳ１）。図４に示すように、対象道路リンクＫ１を実際に通過した４台のプローブ車両３−１，３−２，３−３，３−４の走行軌跡Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の軌跡情報Ｊが取得される。
【００５６】
この軌跡情報Ｊに基づいて、決定部１４は、走行軌跡Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４上に存在している他の道路リンクＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４（図５参照）を相関道路リンクとして決定する（ステップＳ２）。ここで、決定部１４は、走行軌跡Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４上に存在している他の道路リンクであって、かつ、対象道路リンクＫ１に至る約３０分前に走行した他の道路リンクを、相関道路リンクとして決定している。
【００５７】
そして、予測部１１は、決定された相関道路リンクの交通情報に基づいて、対象道路リンクＫ１の交通情報を予測する（ステップＳ３）。具体的には、上記の式（２）の演算が行われ、対象道路リンクＫ１の交通情報が求められる。なお、本実施形態では、式（２）における相関道路リンクの交通情報ＮＬα，ＮＬβ，ＮＬγ，ＮＬδは、車両数に関する情報であり、対象道路リンクの交通情報も、車両数に関する情報である。車両数に関する情報は、プローブ情報の取得の数であってもよく、旅行時間又は走行速度（平均速度）であってもよい。
【００５８】
本実施形態では、ステップＳ２において、対象道路リンクＫ１に至る約３０分前に走行した車両走行方向上流側の他の道路リンクＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４が、相関道路リンクとして決定されていることから、この相関道路リンク（Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４）の車両数（交通量）は、３０分後において対象道路リンクＫ１の交通状況（需要）に影響を及ぼすと考えられる。つまり、ある時刻における対象道路リンクＫ１での以後３０分の交通状況は、この対象道路リンクＫ１に各車両３が至る３０分前に滞在していた道路リンクＬ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４の交通状況に影響される。このため、本実施形態によれば、３０分先の未来の対象道路リンクＫ１における交通情報の予測（需要予測）が可能となる。
【００５９】
〔渋滞予測（その１）〕
交通情報予測装置１において、図６に示すように、対象道路リンクＫ２が設定されており、この対象道路リンクＫ２に、以後３０分どの程度の台数の車両が集まるか、つまり、渋滞の程度を予測する。図１１は、渋滞予測方法を説明するフロー図である。
ここで、渋滞は、車両走行方向の下流側（前方）の道路から順次延びることが一般的に知られており、対象道路リンクＫ２において将来発生する渋滞は、その対象道路リンクＫ２を走行しようとする車両の走行方向下流側（前方）に存在している道路リンクでの渋滞の影響を受ける。
【００６０】
交通情報予測装置１は、各道路リンクを走行するプローブ車両３からプローブ情報を取得し、対象道路リンクＫ２を実際に走行したプローブ車両３の走行軌跡に関する軌跡情報Ｊを、取得部１３が取得する（図１１のステップＳ１１）。図７に示すように、対象道路リンクＫ２を実際に通過した４台のプローブ車両３−１１，３−１２，３−１３，３−１４の走行軌跡Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４の軌跡情報Ｊが取得される。
【００６１】
この軌跡情報Ｊに基づいて、決定部１４は、走行軌跡Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４上に存在している他の道路リンクＬ１１，Ｌ１２，Ｌ１３，Ｌ１４（図８参照）を相関道路リンクとして決定する（ステップＳ１２）。ここで、決定部１４は、走行軌跡Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４上に存在している他の道路リンクであって、かつ、対象道路リンクＫ２を通過してから約３０分について走行した後に至る他の道路リンクを、相関道路リンクとして決定している。
【００６２】
そして、予測部１１は、決定された相関道路リンクの交通情報に基づいて、対象道路リンクＫ２の交通情報を予測する（ステップＳ１３）。具体的には、上記の式（２）の演算が行われ、対象道路リンクＫ２の交通情報が求められる。なお、本実施形態では、式（２）における相関道路リンクの交通情報ＮＬα，ＮＬβ，ＮＬγ，ＮＬδは、車両数に関する情報であり、対象道路リンクの交通情報も、車両数に関する情報である。車両数に関する情報は、プローブ情報の取得の数であってもよく、旅行時間又は走行速度（平均速度）であってもよい。
【００６３】
本実施形態では、ステップＳ１２において、対象道路リンクＫ２を通過してから３０分走行した後に至る車両走行方向下流側の他の道路リンクが、相関道路リンクとして決定されていることから、この相関道路リンクの交通状況が、以後３０分における対象道路リンクＫ２の渋滞に影響を及ぼすと考えられる。つまり、ある時刻における対象道路リンクＫ２での以後３０分の交通状況は、各プローブ車両３がこの対象道路リンクＫ２を通過した３０分後に滞在している道路リンクＬ１１，Ｌ１２，Ｌ１３，Ｌ１４の交通状況に影響される。このため、本実施形態によれば、３０分先の未来の対象道路リンクＫ２における交通情報の予測（渋滞予測）が可能となる。
【００６４】
〔渋滞予測（その２）〕
交通情報予測装置１は、各道路リンクを走行するプローブ車両３からプローブ情報を取得し、対象道路リンクＫ２を実際に走行したプローブ車両３の走行軌跡に関する軌跡情報Ｊを、取得部１３が取得する（図１１のステップＳ１１）。図１２に示すように、対象道路リンクＫ２を実際に通過した４台のプローブ車両の走行軌跡Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４の軌跡情報Ｊが、上記渋滞予測（その１）と同様に、取得される。
【００６５】
また、抽出部１５によって、車両の流れが制限されるボトルネック地点が抽出されており、図１１のステップＳ１２において、決定部１４は、対象道路リンクＫ２を実際に走行した車両の走行軌跡Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４に含まれるボトルネック地点Ｂｐの道路リンクＬ４１，Ｌ４２，Ｌ４３を、相関道路リンクとして決定する（図１２参照）。なお、抽出部１５によって抽出されているボトルネック地点は、対象道路リンクＫ２よりも車両走行方向下流側のエリアに存在している地点である。
さらに、ステップＳ１２では、決定部１４は、対象道路リンクＫ２を通過してから前記走行軌跡Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４に沿って所定時間（例えば３０分）について走行した後に至る道路リンクまでに存在する、ボトルネック地点Ｂｐを含む他の道路リンクＬ４１，Ｌ４２，Ｌ４３を、相関道路リンクとして決定する。なお、図１２において、車両３が所定時間（約３０分）走行することで到達することのできる範囲の境界を、破線Ｅ２によって示している。
【００６６】
本実施形態では、走行軌跡Ｒ１１には、ボトルネック地点Ｂｐの道路リンクが一つも存在しておらず、走行軌跡Ｒ１２に、ボトルネック地点Ｂｐの道路リンクが複数（２つ）（道路リンクＬ４１，Ｌ４２）存在しており、また、走行軌跡Ｒ１３に、１つのボトルネック地点Ｂｐの道路リンクＬ４３が存在している。この場合、ステップＳ１３において、上記式（２）の演算に用いられる相関道路リンクの交通情報ＮＬα，ＮＬβ，ＮＬγは、これらボトルネック地点Ｂｐの道路リンクＬ４１，Ｌ４２，Ｌ４３の交通情報である。なお、本実施形態では、ＮＬδの項はゼロである。
【００６７】
対象道路リンクＫ２を実際に走行した車両の走行軌跡Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４上に存在している他の道路リンクであって、かつ、対象道路リンクＫ２の渋滞に関して関連の強い道路リンクであるボトルネック地点Ｂｐの道路リンクＬ４１，Ｌ４２，Ｌ４３が、相関道路リンクとして決定される。このため、交通情報の予測（渋滞予測）の精度をより一層高めることが可能となる。
【００６８】
なお、ボトルネック地点は多数存在する可能性があり、全てのボトルネック地点を含む道路リンクを相関道路リンクに設定すると、渋滞の予測には実際関係の無いボトルネック道路リンクまでを相関道路リンクとしてしまうことがある。
そこで、本実施形態では、対象道路リンクＫ２を通過してから走行軌跡に沿って所定時間（３０分）走行した後に至る道路リンクまでに存在する、ボトルネック道路リンクが、相関道路リンクとして決定される。
この決定方法によれば、実際に車両が対象道路リンクを走行した走行軌跡（走行実績の経路）上に存在しているボトルネック道路リンクを、相関道路リンクとして決定しているので、相関の無いボトルネック道路リンクを除くことができ、予測処理の効率化を図ることができる。
【００６９】
以上のように、前記各実施形態に係る交通情報予測方法は、対象道路リンクＫ１（Ｋ２）の交通情報を、この対象道路リンクＫ１（Ｋ２）以外の他の道路リンクの交通情報に基づいて、予測する方法である。具体的には、対象道路リンクＫ１（Ｋ２）を実際に走行した車両の走行軌跡に関する軌跡情報Ｊを取得する。この軌跡情報Ｊは、複数の車両がそれぞれ走行した走行軌跡に関する情報であり、複数の走行軌跡に関する情報である。
そして、この軌跡情報Ｊに基づいて、多数の道路リンクの内、対象道路リンクＫ１（Ｋ２）以外であって前記走行軌跡上に存在している他の道路リンクを相関道路リンクとして決定する。
そして、この決定した相関道路リンクの交通情報に基づいて、対象道路リンクＫ１（Ｋ２）の交通情報を予測する。
【００７０】
この予測方法によれば、対象道路リンクＫ１（Ｋ２）を実際に走行した車両の走行軌跡上に存在している他の道路リンクを、相関道路リンクとして決定しているので、相関道路リンクを簡単に決定することが可能であり、従来のような、主成分分析による解析手法を用いて対象道路リンクの交通情報を推定する方法に比べて、交通情報を予測するための処理時間は短くて済む。
しかも、対象道路リンクＫ１（Ｋ２）と相関道路リンクとは、車両が実際に走行した走行軌跡上に存在していることから、対象道路リンクＫ１（Ｋ２）と相関道路リンクとの間には相関があると考えられ、この相関道路リンクの交通情報に基づいて、対象道路リンクの交通情報を正確に求めることが可能となる。
【００７１】
さらに、対象道路リンクに隣接した他の道路リンクを相関道路リンクとして設定する従来の推定処理では、道路リンク単体のプローブ情報（ＶＩＣＳ情報）に着目したものであり、取得され蓄積されているこのプローブ情報は、異なるプローブ車両から異なる時刻で取得された情報であることから、これらプローブ情報、及び、このプローブ情報から生成される交通情報に、時間的な連続性が無い場合があると考えられる。
したがって、従来では、対象道路リンクに直接接続されている前後に隣接した道路リンクが、その対象道路リンクに関連する相関道路リンクとして設定されているが、これら相関道路リンクの交通情報と対象道路リンクの交通情報とは、時間的な連続性を有していない可能性があるため、このような交通情報を用いた推定処理によって求められる対象道路リンクの交通情報は、正確でない場合がある。
【００７２】
しかし、本実施形態の交通情報予測方法によれば、実際に車両が対象道路リンクを走行した走行軌跡（走行実績の経路）上に存在している他の道路リンクを、相関道路リンクとして決定しているので、この相関道路リンクの交通情報と対象道路リンクの交通情報とは、従来に比較して連続性を有していると考えられる。このため、この相関道路リンクの交通情報に基づいて、対象道路リンクの交通情報を予測することにより、正確な予測が可能となる。
【００７３】
上記の実施形態はすべて例示であり本発明の範囲を制限するものではない。本発明の範囲は、上記の実施形態ではなく特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲の構成と均等の範囲内での変更が含まれる。
例えば、上記実施形態では、交通情報の予測のための演算を、式（１）のように線形モデルとして説明したが、非線形モデルであってもよい。
【符号の説明】
【００７４】
１：交通情報予測装置    ３−１〜３−４：車両    ３−１１〜３−１４：車両    １１：予測部    １３：取得部    １４：決定部    １５：抽出部    １６：速度検出部    Ｋ１：対象道路リンク    Ｋ２：対象道路リンク    Ｒ１〜Ｒ４：走行軌跡    Ｒ１１〜Ｒ１４：走行軌跡    Ｌ１〜Ｌ４：道路リンク    Ｌ１１〜Ｌ１４：道路リンク    Ｌ４１〜Ｌ４３：道路リンク    Ｊ：軌跡情報    Ｂｐボトルネック地点
【図１】
2013206325.tif 000003
【図２】
2013206325.tif 000004
【図３】
2013206325.tif 000005
【図４】
2013206325.tif 000006
【図５】
2013206325.tif 000007
【図６】
2013206325.tif 000008
【図７】
2013206325.tif 000009
【図８】
2013206325.tif 000010
【図９】
2013206325.tif 000011
【図１０】
2013206325.tif 000012
【図１１】
2013206325.tif 000013
【図１２】
2013206325.tif 000014
【図１３】
2013206325.tif 000015