(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定期間に亘る車両の位置及びその位置における時刻を含む旅行情報を取得する工程と、
前記所定期間に亘る車両の旅行情報に基づいて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程を有し、
前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程は、
地図データ上に予め設定された処理対象ポイントを起点として前記車両の進行方向とは遡った車両の旅行行程を、所定時間毎にまた一部の当該所定時間が重複するように区切って夫々多数の旅行情報を含む複数の連続する移動群に変換する工程と、
前記車両の移動群に含まれる多数の旅行情報に基づいてその移動群の平均旅行速度が所定速度範囲内であるかの条件を判別し、その移動群が条件を満たす場合にこの移動群と車両の進行方向とは遡って連続する他の移動群についてこの条件を判別することで、前記条件がどの移動群まで連続して満たすかを判別する工程と、
前記所定速度範囲内に至った移動群の開始時の旅行情報に含まれる車両位置と、前記所定速度範囲内の移動群の終了時の旅行情報に含まれる車両位置との距離を、前記処理対象ポイントを起点とした渋滞長若しくは渋滞区間として前記旅行情報に基づいて出力する工程とを有する
ことを特徴とする交通情報処理方法。
【請求項２】
請求項１記載の交通情報処理方法において、
さらに、
前記車両の位置情報の時系列的変化に基づいて、前記車両が、地図データ上に予め設定された２以上の所定のポイントを通過したかを判断する工程と、
前記車両が通過したと判断されるポイントのうち所定の２ポイント間について、前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程と
を有することを特徴とする交通情報処理方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法において、
前記地図データ上の所定のポイントは、交差点を含むものであることを特徴とする交通情報処理方法。
【請求項４】
請求項１記載の交通情報処理方法において、
さらに、
前記車両の旅行情報に基づいてこの車両の滞留要因を判別する工程と、
滞留要因が渋滞以外の滞留時間を除いて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程と
を有することを特徴とする交通情報処理方法。
【請求項５】
請求項４記載の交通情報処理方法において、
前記車両の滞留要因を判別する工程は、前記車両の滞留時間及びその車両の車種に基づいて前記滞留要因を判別するものであることを特徴とする交通情報処理方法。
【請求項６】
請求項５記載の交通情報処理方法において、
前記滞留要因は少なくとも渋滞、停止、若しくは駐車を含むものであることを特徴とする交通情報処理方法。
【請求項７】
請求項１記載の交通情報処理方法において、
前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程における前記所定速度範囲または所定時間を、道路または季節または前記車両の滞留時間またはその車両の車種によって変えることを特徴とする交通情報処理方法。
【請求項８】
所定期間における車両の位置及びその位置における時刻を含む旅行情報を取得する旅行情報取得手段と、前記車両の旅行情報に基づいて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する交通混雑滞留位置決定手段とを有し、
前記交通混雑滞留位置決定手段は、
地図データ上に予め設定された処理対象ポイントを起点として前記車両の進行方向とは遡った車両の旅行行程を、所定時間毎にまた一部の当該所定時間が重複するように区切って夫々多数の旅行情報を含む複数の連続する移動群に変換する移動群変換手段と、
前記車両の移動群に含まれる多数の旅行情報に基づいてその移動群の平均旅行速度が所定速度範囲内であるかの条件を判別し、その移動群が条件を満たす場合にこの移動群と車両の進行方向とは遡って連続する他の移動群についてこの条件を判別することで、前記条件がどの移動群まで連続して満たすかを判別する手段と、
前記所定速度範囲内に至った移動群の開始時の旅行情報に含まれる車両位置と、前記所定速度範囲内の移動群の終了時の旅行情報に含まれる車両位置との距離を、前記処理対象ポイントを起点とした渋滞長若しくは渋滞区間として前記旅行情報に基づいて出力する手段とを有する
ことを特徴とする交通情報処理システム。
【請求項９】
請求項８記載のシステムにおいて、
さらに、
前記車両の位置情報の時系列的変化に基づいて、前記車両が、地図データ上に予め設定された２以上の所定のポイントを通過したかを判断する通過ポイント判断手段と、
前記車両が通過したと判断されるポイントのうち所定の２ポイント間について、前記車両の旅行情報に基づいて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する交通混雑滞留位置決定手段と
を有することを特徴とする交通情報処理システム。
【請求項１０】
請求項９記載のシステムにおいて、
前記地図データ上の所定のポイントは、交差点を含むものであることを特徴とする交通情報処理システム。
【請求項１１】
請求項８記載のシステムにおいて、
さらに、
前記車両の旅行情報に基づいてこの車両の滞留要因を判別する滞留要因判別手段と、
滞留要因が渋滞以外の滞留時間を除いて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する手段と
を有することを特徴とする交通情報処理システム。
【請求項１２】
請求項１１記載のシステムにおいて、
前記滞留要因判別手段は、前記車両の滞留時間及びその車両の車種に基づいて前記滞留要因を判別するものであることを特徴とする交通情報処理システム。
【請求項１３】
請求項１２記載のシステムにおいて、
前記滞留要因は少なくとも渋滞、停止、若しくは駐車を含むものであることを特徴とする交通情報処理システム。
【請求項１４】
請求項８記載のシステムにおいて、
前記車両の交通混雑滞留位置を決定する際の前記所定速度範囲または所定時間を、道路または季節または前記車両の滞留時間またはその車両の車種によって変える手段をさらに有することを特徴とする交通情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、プローブカー等により検出された交通情報を処理する為の交通情報処理方法及び交通情報処理システムに関し、特に、プローブカー等により検出された検出値に基づいて道路の渋滞長さや信号待ち時間に関する情報を生成し提供する方法及びそのシステムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
わが国では、交通に関する情報は、道路交通情報システム（ＶＩＣＳ）に代表されるように、路側に設置されたセンサ等を用いて収集されている。欧州やシンガポールにおいてはプローブカー（Ｐｒｏｂｅ  Ｃａｒ）あるいはフローティング・カー・データ（Ｆｌｏａｔｉｎｇ  Ｃａｒ  Ｄａｔａ）等と呼ばれる、自動車自体から情報を収集する仕組みが導入されており、わが国においても近年関心が高まっている。
【０００３】
そこで、わが国においても、建設省（現国土交通省）が、２０００年５月から東京都内の一般道を中心に道路の渋滞情報を把握するため、カーナビゲーションシステムを利用してトラックやタクシーが走行した経路を記録する調査を開始している。この調査は、都心部を中心に営業している運送会社のトラック２０台とタクシー会社のタクシー２０台の協力で実施されているものであり、それぞれの車にはメモリーカード付きのカーナビ装置が配備され、そのメモリーカードに当該車両の挙動が記録されていくようになっている。そして、このカードは、１ヶ月毎に回収され、格納された情報を分析するようになっている。これにより、渋滞のピーク時の判断等を行い、「毎月『５・１０日（ごとおび）』や雨天の日は、道路が渋滞する」といった定説の真偽等も確かめ、道路の建設・拡張計画や道路工事の時間帯の設定等に役立てようとしている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記プローブカーからのデータを分析するのは手作業で行われるものであり、時間がかかる上に精度的にも一定の限界がある。特に、上記データに基づいて交通集中による渋滞を特定し分析するのは非常に困難である。例えば、車両が停止したり低速走行していたからといって必ずしも渋滞であるとは限らないし、これらを誤って解釈した場合には、分析結果に対する信頼性が著しく低下する。
【０００５】
このため、渋滞に関する分析は上記のようなデータに頼らず、実際に路側に設置された車両検知器で交通の流れを監視し、交通量、走行車の速度、路面に対する車両の占有率に基づいて決定するようにしていた。しかしながら、上記渋滞を把握するための車両検知器は路側の特定の区間にのみ設置されている。このため、渋滞情報の提供は検知器設置区間内に限られ、かつ渋滞長は検知器設置区間距離に限定されるということがある。従って、検知器が設置されていない箇所では渋滞情報および渋滞長を得ることはできなかった。
【０００６】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、上述のようにして走行するプローブカー等の車両自体から得られる交通情報データから、渋滞情報および渋滞長、信号待ち情報を提供する交通情報処理システムである。
【０００７】
また、プローブカーから得られる交通情報を少ないコンピュータ資源で迅速に処理でき、後で利用しやすい形態で出力できる交通情報処理システムを提供するものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記の目的を達成するためになされたもので、その第１の主要な観点によれば、所定期間に亘る車両の位置及びその位置における時刻を含む旅行情報を取得する工程と、前記所定期間に亘る車両の旅行情報に基づいて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程を有し、前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程は、地図データ上に予め設定された処理対象ポイントを起点として前記車両の進行方向とは遡った車両の旅行行程を、所定時間毎にまた一部の当該所定時間が重複するように区切って夫々多数の旅行情報を含む複数の連続する移動群に変換する工程と、前記車両の移動群に含まれる多数の旅行情報に基づいてその移動群の平均旅行速度が所定速度範囲内であるかの条件を判別し、その移動群が条件を満たす場合にこの移動群と車両の進行方向とは遡って連続する他の移動群についてこの条件を判別することで、前記条件がどの移動群まで連続して満たすかを判別する工程と、前記所定速度範囲内に至った移動群の開始時の旅行情報に含まれる車両位置と、前記所定速度範囲内の移動群の終了時の旅行情報に含まれる車両位置との距離を、前記処理対象ポイントを起点とした渋滞長若しくは渋滞区間として前記旅行情報に基づいて出力する工程とを有することを特徴とする交通情報処理方法が提供される。
【０００９】
上記のような構成によれば、プローブカー（Ｐｒｏｂｅ  Ｃａｒ）あるいはフローティング・カー・データ（Ｆｌｏａｔｉｎｇ  Ｃａｒ  Ｄａｔａ）等と呼ばれ、カーナビゲーションシステムなどを利用して自動車自体から収集されるデータに基づいて、渋滞情報および渋滞長を得ることができる。従来の路側の車両検知器の設置区間に捉われることなく渋滞情報を得ることができ、また車両検知器設置間隔に制限されることなく、より詳細な渋滞長を計測することができる。
【００１１】
また、上記した構成によれば、車両の旅行行程を、ある一定時間の移動群が一部重複して連続したものとみなすことによって、前方車の左折、右折、進路変更や信号以外での歩行者の横断などに伴う一時的な当該車両の停止や、それら一時的な停止後に伴う一時的な加速など渋滞とは関わらない要因を、渋滞長の計測から除去することができ、より正確な渋滞長を求めることができる。
【００１２】
また、前記車両の位置情報の時系列的変化に基づいて、前記車両が、地図データ上に予め設定された２以上の所定のポイントを通過したかを判断する工程と、前記車両が通過したと判断されるポイントのうち所定の２ポイント間について、前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程を行うような構成とすれば、所望の区間における渋滞情報を得る場合に非常に扱いやすくなる。
【００１３】
さらに、交差点はしばしば渋滞を引き起こす要因となるため、前記地図データ上の所定のポイントが交差点を含むものであるようにすれば、より効果的である。
交差点の信号サイクル長（信号が青から赤に変わるまでの時間）を電子地図上の該ポイントに関連付けて格納しておけば、上記のようにして算出した渋滞区間において最初に速度０ｋｍ／ｈに達した地点を求め、速度０ｋｍ／ｈ地点から交差点までの通過時間を信号サイクル長で除する（端数切り上げ）ことにより、信号待ち回数を提供することができる。
【００１４】
工事現場など車両の走行が片側走行など一部規制される箇所、大幅な減速を求められるような急カーブなど、渋滞を引き起こす要因となる箇所をポイントとすることも望ましい。
【００１５】
また前記車両の旅行情報に基づいてこの車両の滞留要因を判別する工程を有し、滞留要因が渋滞以外の滞留時間を除いて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程を有する構成とすることが望ましい。モニターする当該車両がタクシーである場合、客の乗降時における停止状態や客待ちなど休憩時の駐車、トラックなど商用車の場合、荷物を積載しその積み下ろし時の駐停車状態は、滞留しているものの交通混雑、渋滞によるものではない。本発明の一実施態様によれば、車両の滞留要因を判別する工程を有し、交通混雑滞留位置を決定する工程において、これら渋滞以外の要因による影響を除くため、より正確な交通混雑滞留位置を求めることができる。
【００１６】
前記車両の滞留要因を判別する工程は、前記車両の滞留時間及びその車両の車種に基づいて前記滞留要因を判別するものであることが望ましい。前記滞留要因とは少なくとも渋滞を含み、その他に停止、若しくは駐車などを想定している。
【００１７】
また、上記車両の交通混雑滞留位置を決定する工程における前記所定速度範囲または所定時間を、走行するエリア、道路、例えばスキー客などで一時的に著しく混雑が予想される冬や週末、雨の日などの季節、曜日毎に、または前記車両の滞留時間またはその車両の車種によって変えることも好ましい。
【００１８】
本発明の第２の主要な観点によれば、所定期間における車両の位置及びその位置における時刻を含む旅行情報を取得する旅行情報取得手段と、前記車両の旅行情報に基づいて前記車両の交通混雑滞留位置を決定する交通混雑滞留位置決定手段とを有し、前記交通混雑滞留位置決定手段は、地図データ上に予め設定された処理対象ポイントを起点として前記車両の進行方向とは遡った車両の旅行行程を、所定時間毎にまた一部の当該所定時間が重複するように区切って夫々多数の旅行情報を含む複数の連続する移動群に変換する移動群変換手段と、前記車両の移動群に含まれる多数の旅行情報に基づいてその移動群の平均旅行速度が所定速度範囲内であるかの条件を判別し、その移動群が条件を満たす場合にこの移動群と車両の進行方向とは遡って連続する他の移動群についてこの条件を判別することで、前記条件がどの移動群まで連続して満たすかを判別する手段と、前記所定速度範囲内に至った移動群の開始時の旅行情報に含まれる車両位置と、前記所定速度範囲内の移動群の終了時の旅行情報に含まれる車両位置との距離を、前記処理対象ポイントを起点とした渋滞長若しくは渋滞区間として前記旅行情報に基づいて出力する手段とを有することを特徴とする交通情報処理システムが提供される。
【００１９】
このような構成によれば、前記交通情報処理方法を実行することができる交通情報処理システムを得ることができる。
【００２１】
なお、この発明の他の特徴と顕著な効果は、次の発明の実施の形態の項の記載と添付した図面とを参照することでより明快に理解される。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の一実施形態を図面を参照して説明する。
【００２３】
（基本構成）
図１はこの実施形態に係る交通情報処理センター１の概略構成を示す模式図である。
【００２４】
図１に２で示すのが、いわゆる「プローブカー」であり、このプローブカー２には、カーナビゲーションシステム３と、このカーナビゲーションシステム３に接続され、このプローブカー２の位置、その位置における時刻、走行方向等を検出するためのＧＰＳアンテナ４、車速パルス検出器５等が接続されている。前記カーナビゲーションシステム３は、前記ＧＰＳアンテナ４及び車速パルス検出器５で検出した情報を用いて道路ナビゲーションを行うだけでなく、前記で検出した情報をメモリーカード６に格納するようになっている。
【００２５】
このメモリーカード６は、所定の周期、例えば１ヶ月毎に回収され、格納した旅行情報を交通情報処理センター１の交通情報処理システム８に受け渡すようになっている。
【００２６】
この交通情報処理システム８は、この旅行情報を、電子地図（ＤＲＭ：Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｒｏａｄ  Ｍａｐ）に予め設定された所定のポイント（交差点や高速道路の出入口、工事現場、事故現場等）に関連付けられた信号サイクル長、工事や事故情報１０や気象情報１１等の外部情報１２と共に処理し、処理済み旅行情報１３を生成する機能を有する。この処理済み旅行情報１３は、具体的には後で詳しく説明するように、電子地図に予め設定された所定のポイントに関連付けて生成された通過速度もしくは旅行時間、渋滞箇所、渋滞長、信号待ち回数の情報などである。
【００２７】
また、この実施形態では、図１に１５で示す旅行案内システムが設けられており、このシステム１５は、前記処理済み旅行情報１３に基づいて図１に１６で示すインターネット上の案内利用者や走行中のプローブカー２等に旅行経路、旅行時間と共に渋滞箇所、渋滞長、信号待ち回数を提供・案内する機能を有する。
【００２８】
具体的には、後で詳しく説明するように、この旅行案内システム１５は、前記案内利用者１６が指定した条件に基づいて最適旅行経路を演算し、この旅行経路が通過する電子地図上のポイントに基づいて、前記処理済み旅行情報からこの最適旅行経路が通過する電子地図上の各ポイント間の平均通過速度若しくは通過所要時間を取り出し、これを集計することで前記全旅行経路の所要時間を演算する。また、この旅行案内システム１５は、前記処理済み旅行情報から所定のポイントを先頭にした渋滞長及び信号待ち回数の情報を取り出して提供する機能を有する。
【００２９】
このことにより、インターネット上の案内利用者や走行中のプローブカー２等に最適旅行経路、推定旅行時間とともに渋滞箇所、渋滞長を提供・案内できるシステムを得ることができる。
【００３０】
これらの情報を前記プローブカー２に供給する場合、前記プローブカー２に設備された情報受信システム１８にこの情報を送信し、前記カーナビゲーションシステム３を通してこのプローブカー２の運転者に前記旅行経路、旅行時間と共に渋滞情報、渋滞長の情報を提供するように構成されていることが好ましい。
【００３１】
以下、前記交通情報処理センター１に設けられた交通情報処理システム８及び旅行案内システム１５の各構成要素について図２以下に基づいて詳しく説明する。
【００３２】
なお、以下で説明する各構成要素は、実際には、コンピュータシステムの記憶媒体上にフォーマットされた領域及び所定の領域にインストールされたコンピュータソフトウエアプログラムであり、前記コンピュータシステムのＣＰＵによってＲＡＭ上に呼び出され実行されることで、この発明の各機能を奏するようになっている。
【００３３】
（交通情報処理システム）
図２に示すように、前記交通情報処理システム８は、前記メモリーカード６を通して受け取った旅行情報を格納する旅行情報格納部２０と、電子地図を格納する電子地図格納部２１と、前記処理済み旅行情報を格納する処理済み旅行情報格納部２２と、旅行情報格納部２０から前記旅行情報を取得する旅行情報取得部２３と、この旅行情報中のプローブカー２の位置情報の時系列的変化に基づいて、前記プローブカー２が電子地図上に予め設定された２以上の所定のポイントを通過したかを判断する通過ポイント判断部２４と、前記位置情報の時系列的変化に基づいて前記プローブカー２が通過したと判断される前記旅行行程の各ポイント間を通過するのに要した通過時間を算出し、その算出結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部２２に出力するポイント間通過時間算出部２５と、各ポイント間について算出された通過時間に基づいてそのポイント間での通過速度を算出し、その算出結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部２２に出力する通過速度算出・集計部２６と、指定された所定のポイントについて前記旅行情報の前記プローブカー２の位置情報の時系列的変化に基づいてそのポイントを先頭にした交通混雑による滞留があるか判断する交通混雑滞留判断部２７と、交通混雑がある場合に前記旅行情報から得られる前記プローブカー２の位置及びその位置における時刻データから交通混雑滞留長及び信号待ち回数を算出し、その算出結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部２２に出力する交通混雑滞留長・信号待ち回数算出部２８とを有する。
【００３４】
前記旅行情報取得部２３は、図３に示すように、前記旅行情報格納部２０に格納された旅行情報から、プローブカー２の１秒毎の位置２９、その位置における時刻３０、その位置における速度３１、その位置における走行方向３２、車種３３、その位置における事象３４の情報を取得する。ここで、事象３４とは、タクシー等においては「実車空車情報」、「客待ち」、「休憩」、「客乗降停車」、商用車両においては「荷物積載情報」、「積み下ろしによる駐停車」等である。このような各事象は前記プローブカー２に設けられた各種センサによって検知可能である。そして、このように検出された事象は各事象を特定するコードと共に前記旅行情報として格納されているものであることが好ましい。
【００３５】
次に、前記通過ポイント判断部２４は、図４に示すように、取得したプローブカーの位置情報２９中、前記プローブカー２の走行方向が変化した位置間を最短距離で結ぶことで仮経路を作成する仮経路作成部３５と、電子地図上に予め設定された前記ポイントのうち、前記仮経路から所定距離内にある前記ポイントを抽出する通過候補ポイント抽出部３６と、前記抽出されたポイントに基づいて前記プローブカー２の通過経路を推定する通過経路推定部３７と、前記仮経路と前記推定された通過経路とを比較し、その間の距離が所定値以上となった場合に、エラー信号を出力するエラー信号出力部３８と、前記エラー信号が出力された場合、前記仮経路と前記推定された通過経路との距離が所定値以上となった箇所で通過経路を分割し、分割した経路毎に前記抽出されたポイントに基づいてプローブカーの通過経路を再度推定する通過経路再推定部３９と、以上で推定された通過経路上にあるポイントを前記プローブカーが通過したポイントと判断して出力する通過ポイント出力部４０とを有する。
【００３６】
この通過ポイント判断部２４は、前記プローブカー２が通過した電子地図上のポイントを効率的に特定することができる機能を有するものである。以下、各構成要素の機能を図５のフローチャート、図６〜図８の電子地図、図９及び図１０の模式図を参照して説明する。なお、図５中の符号Ｓ１〜Ｓ９は、ステップを参照するための符号であり、以下の説明中のステップ番号と一致する。
【００３７】
まず、前記仮経路作成部３５は、図６に示すように、プローブカー２の通過経路のうち、処理を行う部分の始点Ｓ及び終点Ｅを指定する（図５のステップＳ１）。ついで、この仮経路作成部３５は、前記旅行情報中の方向情報３２を利用して、図７に示すように、方向の変化した位置を認識し、その位置間を直線で結ぶ（ステップＳ２）。この直線により仮経路４１が構成される。
【００３８】
ついで、前記通過候補ポイント抽出部３６は、前記仮経路４１の中心から幅３０ｍ以内にある全てのポイントを抽出する（ステップＳ３）。このポイントは、図１０の模式図中にＰ１〜Ｐ８で示すように、前記電子地図内に予め座標として設定されているものであり、交通混雑滞留に影響を及ぼす道路４２上の位置、例えば交差点、高速道路の出入口、急カーブ等に設定されている。この図１０に示すように、前記仮経路４１は、ＧＰＳの誤差に応じて、必ずしも電子地図上の道路４２上に載っているとは限らない。このため、上記誤差を勘案して約３０ｍ（図中の鎖線）内にある全てのポイントを抽出する。この例では、Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４が抽出されることになる。この状態を電子地図上に示したのが図８である。
【００３９】
また、この通過候補ポイント抽出部３６は、図４に示すように、抽出ポイント有無判別部４４と、通過候補ポイント再抽出部４５とを有する。前記抽出ポイント有無判別部４４は、前記前記仮経路４１上の走行方向が変化した２つの位置（図１０に示すＫ１、Ｋ２）間で少なくとも１つ以上の前記ポイントＰが抽出されているかを判別する（図５のステップＳ４）。そして、通過候補ポイント再抽出部４５は、前記判別部４４によって少なくとも１以上のポイントが抽出されないと判別された場合、当該２つの位置（例えばＫ１、Ｋ２）間の仮経路についてのみ前記所定距離３０ｍを１０ｍ増加させて前記通過候補ポイントを抽出する（ステップＳ５）。
【００４０】
以上の工程により、通過候補ポイントが抽出されたならば、前記通過経路推定部３７が、前記全ての通過候補ポイントＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４を対象に最短経路探索を行い、前記電子データ上の道路にマッチングした最適の経路を算出する（ステップＳ６）。このことで、図１１に実線で示す経路Ｐ１−Ｐ２−Ｐ３−Ｐ４が最適経路４６として決定される。また、この最適経路４６を電子地図上に示したのが図９である。ついで、前記エラー信号出力部３８が、これで求めた最適経路４６と前記仮経路４１とを比較し、これらの差が所定値以上の箇所があるかを判断する（ステップＳ７）。この場合には、前記通過経路再推定部３９が、上記差が所定値以上の箇所で前記仮経路を分割し（ステップＳ８）、それぞれの仮経路について再度ステップＳ４〜Ｓ７を実行する。そして、推定した通過経路と前記仮経路との誤差が所定値以内に収まったならば、前記通過ポイント抽出部４０が、前記推定した通過経路上にある全てのポイント（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４）を通過ポイントと確定して出力する（ステップＳ９）。
【００４１】
次に、前記ポイント間通過時間算出部２５（図２）が、前記で出力された通過ポイントに基づいて、各通過ポイント間の通過所要時間を出力する。例えば、図１０の例では、Ｐ１〜Ｐ２間、Ｐ２〜Ｐ３間毎にそのポイント間の通過所要時間を算出し、その算出結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部２２（図２）に出力する。
【００４２】
一方、このポイント間通過時間算出部２５は、図１２に示すように、前記ポイント間の旅行時間に基づいて前記プローブカー２の滞留位置及び滞留要因を判別する滞留判別部４７と、滞留要因が渋滞以外の場合の滞留時間を前記ポイント間の通過時間から除去する滞留時間除去部４８とを有する。また前記滞留判別部４７は、車両の速度及びその速度の継続時間、所定時間における移動距離、若しくは移動距離あたりの所要時間に基づいて、前記旅行情報中、当該車両が滞留している位置を出力する滞留位置出力部４９と、前記滞留している位置及びその位置における時刻に基づいて、その滞留時間を算出する滞留時間算出部５０と、前記滞留時間の長さに基づいて滞留要因を判別する滞留要因判別部５１と、前記滞留要因を前記滞留している位置に関連付けて出力する滞留位置・滞留要因出力部５２とを有する。
【００４３】
以下、図１３のフローチャートを参照し、この滞留判別の手順（ステップＳ１０〜Ｓ１２）を説明する。
【００４４】
まず、前記滞留位置出力部４９及び滞留時間算出部５０は、前記メモリーカード６内に格納された１秒毎の位置情報から各位置での連続停止時間、すなわち速度０ｋｍ／ｈの連続時間を算出し、その位置とその連続停止時間を特定する（ステップＳ１０）。ついで、滞留要因判別部５１は、当該プローブカー２の車種、前記連続停止時間と前記プローブカー２から受け取った事象データとに基づいて、各位置における滞留要因を判別する（ステップＳ１１）。前記車種情報には、例えば、一般車両、タクシー／ハイヤー、及び商業車（トラック等）の別が記述されている。事象データには、前記プローブカー２がタクシー若しくはハイヤーの場合、実車空車検出情報が含まれる。この場合、前記車種がタクシーで、停止中に前記実車空車検出情報が変動したならば、客の乗降があったものと判別できる。また、空車状態で長時間停止している場合には客待若しくは休憩であると判別できる。
【００４５】
図１４（ａ）、（ｂ）は、一般車両とタクシーについての滞留要因判別テーブル５４を示したものである。一般車両の場合、図１４（ａ）に示すように、停止時間に応じて信号／渋滞、休憩に判別される。一方、タクシーの場合には、図１４（ｂ）に示すように、停止時間と前記実車空車情報（実／空と表示）に応じて、信号／渋滞、立ち寄り、客待ち、客乗降、休憩の各滞留要因が判別されるようになっている。
【００４６】
このような滞留要因は、前記滞留位置（電子地図上に対応）及び時間に関連付けて前記処理済旅行情報格納部２２に格納されるようになっている。
【００４７】
ついで、滞留時間除去部４８は、滞留要因が信号待ち・渋滞以外の場合の滞留時間を前記通過時間から除去する（ステップＳ１２）。なお、タクシーの場合には、停車時間が２分以内と通常は信号待ち若しくは渋滞と判断される場合であっても、前記実車が空車状態になるという事象発生に基づき客の乗降時間と判断されるときには、その時間を上記旅行時間から除去するようになっている。
【００４８】
次に、前記通過速度算出・集計部２６は、図１５に示すように、当該プローブカー２の前記各ポイント間の所要時間に基づいて当該ポイント間の通過速度を算出（区間内で一定として算出）する通過速度算出部５５と、当該区間を通過した全プローブカー２の通過速度の平均を算出する平均通過速度算出部５６と、当該プローブカー２の旅行時間の前記平均時間からの偏差値を求める偏差値算出部５７と、当該計算結果を計測したポイント、時間等に関連付けて出力する出力部５８とからなる。
【００４９】
通過速度算出部５５は、前記電子地図から取得した各ポイント間の距離を当該ポイント間の旅行時間で除することで通過速度を求めるようになっている。すなわち、当該通過速度は、当該プローブカー２による前記ポイント間の走行平均速度ということになる。ついで、前記平均通過速度算出部５６は、当該ポイント間を通過した全てのプローブカー２の通過速度を積算しその合計台数で除することで全プローブカー２の平均通過速度を算出する。この平均速度は、全ての時間帯における全てのプローブカー２について求めた平均速度ということなる。前記偏差値算出部５７は、この平均速度と当該プローブカー２の通過速度とを比較し、このプローブカー２の通過速度の前記平均速度に対する偏差値を求める。この偏差値は、後で特定の時間帯及び特定の外部条件の下での通過速度を求める際に上記平均速度に適用される。前記出力部５８は、以上の工程で求めた情報を前記処理済み旅行情報格納部２２に格納する。
【００５０】
次に、交通混雑滞留判断部２７及び交通混雑滞留位置・距離、信号待ち回数算出部２８の構成、機能について図１６〜図１９を用いて説明する。なお、図１９中の符号Ｓ１３〜Ｓ２１は、ステップを参照するための符号であり、以下の説明中のステップ番号と一致する。
【００５１】
図１６及び図１７は、この実施形態における混雑滞留長及び信号待ち回数の算出方法を説明するための模式図である。この図においては、図に７５で示す交差点を先頭とした混雑滞留長等を求める場合を示している。図１６で、７６の矢印で示すのが交通の進行方向であり、黒点７７は実際には１秒毎の車両の位置を示すものであるが、図１６では便宜上２秒毎の車両の位置として簡略化して示している。
【００５２】
この実施形態では、交差点７５を始点として２０秒間分の位置データ群Ｌ１（本来は２０個の黒点であるが、図１６では簡略化し１０個で示す）を取得し、その中での平均速度を求める。そして、その平均速度が２０ｋｍ以下である場合には、この位置データ群Ｌ１と１０秒間だけ重なるようにして次の２０秒間分の位置データ群Ｌ２を取得し、同様にその中での平均速度を求める。そして、この平均速度が２０ｋｍ以下である場合には、同様にして次の位置データ群Ｌ３というようにして、平均速度が２０ｋｍ以下である状態がどこまで連続するかを求めていく。このことで、この交差点に関する渋滞の最後尾を特定し、この最後尾までの長さを渋滞長として算出する。また、この渋滞を通過するのに要した時間を、信号変化のサイクル長で除することで、信号待ち回数を求めることができる。
【００５３】
図１６のようにして、東京都世田谷区の三軒茶屋交差点を始点として、渋谷方面に向かう交通混雑状態を算定したところ、図１７に示す結果が得られた。６月２８日午前１１時台の渋滞長は５６１ｍ、この渋滞を通過するには５分１９秒を要し、この渋滞内の平均走行速度は６．３ｋｍ／ｈであった。
【００５４】
このような処理を可能とするため、前記交通混雑滞留位置判断部２７は、図１８に示すように、交通混雑の有無を調べる処理対象箇所（例えば交差点などのポイント）及びその進行方向を指定する処理対象ポイント受取部５９と、処理対象経路内に、滞留判別部４７（図１２）で判断した渋滞／信号以外の滞留要因（客待ち、休憩、荷物の積み下ろしなど）で停止している状態があるか否か調べる滞留要因データ参照部６０と、処理対象ポイント（例えば交差点）を起点として前記車両の旅行行程を所定時間毎にまた一部時間が重複するように区切った移動群に変換する移動群変換部６３と、移動群における前記車両の平均旅行速度を算出する移動群平均速度算出部６４と、移動群の平均旅行速度が交通混雑基準速度範囲内（例えば判断基準速度Vｋｍ／ｈ以下など）であるか否か調べる基準速度判断部６５と、処理対象起点から最後尾移動群Kまでの区間の所要時間と信号サイクル長を比較する信号サイクル長比較部６６と、信号待ち回数算出部６７とを有する。
【００５５】
交通混雑滞留の判断方法及び交通混雑滞留長・信号待ち回数算出方法ついて、図１９のフローチャートを用いて説明する。まず、交通混雑位置の有無を調べる処理対象箇所（例えば交差点などのポイント）と、どの方向から前記処理対象箇所に向かう進行経路を調べるのかその進行方向を、処理対象ポイント受取部にて指定する（ステップ１３）。
【００５６】
次に、滞留要因データ参照部６０で、上記処理対象経路内に、滞留判別部４７（図１２）で判断した渋滞／信号以外の滞留要因（客待ち、休憩、荷物の積み下ろしなど）で停止している状態があるか否かを調べる（ステップ１４）。滞留判別部４７で判別された滞留要因、その滞留位置及び時間は、電子地図上のポイントに関連付けられて処理済み旅行情報格納部２２に格納されているため、滞留要因データ参照部６０では処理対象経路のポイント及び進行方向を指定することにより、上記情報を抽出し比較参照する。渋滞／信号以外の滞留要因がある場合には交通渋滞ではないため滞留位置判断処理工程を止め、交通混雑滞留はないと判断し、その判断結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部２２（図2）に出力する（ステップ１９）。処理対象経路内に渋滞／信号以外の滞留要因がない場合には、移動群変換工程（ステップ１５）を行う。
【００５７】
ステップ１５では、移動群変換部６３によって、前記旅行情報取得部２３に格納される上記処理対象経路の各位置での前記プローブカーの旅行速度データ３１及び各位置での時刻データ３０などを用い、図１６を用いて前述したように、ステップ１４で指定された処理対象箇所を起点として車両の進行方向とは遡って前記プローブカーが所定時間A秒間（本実施例では仮に２０秒間と設定）走行した間の車両の位置やその位置での時刻、速度など含む移動データ群（交通混雑延長最後尾移動群パラメータ：ｎ＝０）を生成する。
【００５８】
次に、移動群平均速度算出部６４で旅行情報取得部２３内の諸データを用い、移動群変換部６３で生成された移動群ｎ＝０内における前記車両の平均旅行速度を算出し、基準速度判断部６５によって、移動群の平均旅行速度と所定の交通混雑判断基準速度範囲（例えば判断基準速度Ｖｋｍ／ｈ以下、本実施例では仮に２０ｋｍ／ｈ以下）内であるか比較する（ステップ１６）。移動群（ｎ＝０）の平均旅行速度がＶｋｍ／ｈ以下であれば、交通混雑延長判断パラメータ：ｍ＝０、交通混雑延長最後尾移動群データ：Ｋ＝ｎとし、先の移動データ群（ｎ＝０）とｔ秒間（本実施例では１０秒間）ずらして同様にA秒間走行した車の移動データ群（ｎ＝ｎ＋１）を移動群変換部６３によって作成し（ステップ１５）、移動データ群（ｎ＝１）の平均旅行速度を算出し、交通混雑判断基準速度範囲と比較する（ステップ１６）。移動データ群ｎの平均旅行速度がＶｋｍ／ｈ以上となるまでステップ１５〜１６を繰り返し、Ｖｋｍ／ｈ以上となった時の交通混雑延長判断パラメータｍをｍ＝ｍ＋１とする。ｍを交通混雑判断パラメータ繰り返し回数設定値：M（本実施例では３回）と比較し（ステップ１７）、ｍ<Mであればさらにｔ秒間ずらして移動群を作成し、ｍ≧Mとなるまでステップ１５〜１７を繰り返し、ｍ≧Mとなった時のK（K＝ｎ）が交通混雑延長最後尾データ群となる。ｍ≧Mとなるまで処理を繰り返すことにより、渋滞分析の精度を向上させることができる。
【００５９】
次に、信号サイクル長比較部６６によって、処理対象起点である交差点から上記によって算出されたKデータ群の最後尾地点までの走行所要時間Ｔを、旅行情報取得部２３内の諸データを用いて算出し、外部情報として格納されている電子地図上のポイントに関連付けられた信号サイクル長時間：ｔｓｉｇｎａｌ（信号が青から赤に変わるまでの時間）情報１０（図１）と比較する（ステップ１８）。ｔｓｉｇｎａｌ≧Tであれば、一回の信号で通過できることから交通混雑はしていないと判断し、その判断結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部２２（図2）に出力する（ステップ１９）。ｔｓｉｇｎａｌ<Tであれば、交通混雑滞留があると判断し、ｍ＝０移動群の先頭地点からKデータ群の最後尾地点までの距離を交通混雑滞留距離とし、同区間の走行所要時間を交通混雑滞留時間とする。交通混雑滞留位置・距離算出部２８（図２）で旅行情報取得部２３内の諸データを用いて交通混雑滞留距離及び所要時間を算出し、その算出結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部２２（図2）に出力する（ステップ２０）。
【００６０】
交通混雑滞留があった場合には、さらに信号待ち回数算出部６７によって、まずK移動データ群で車両速度が０ｋｍ／ｈになった最終地点での時刻ｔｆと、処理対象起点、本実施例では交差点に車両が位置していた時刻ｔｓを、旅行情報取得部２３内の位置情報２９、時刻情報３０から特定し、ｔｓからｔｆを引いた時間（ｔｊａｍ）を信号サイクル長時間ｔｓｉｇｎａｌで除し、端数切り上げして信号待ち回数を算出し、その算出結果を前記電子地図上の各ポイントに関連付けた状態で前記処理済み旅行情報格納部２２（図2）に出力する（ステップ２１）。
【００６１】
本実施態様によれば、車両の旅行行程を、ある一定時間の移動群が一部重複して連続したものとみなして交通混雑滞留位置の判断工程を行う為、たとえば前方車の左折、右折、進路変更や信号以外での歩行者の横断などに伴う一時的な当該車両の停止や、それら一時的な停止後に伴う一時的な加速など渋滞とは関わらない要因を、渋滞長の計測から除去することができ、より正確な渋滞長を求めることができる。また処理対象起点である交差点からKデータ群の最後尾地点までの走行所要時間Ｔと信号サイクル長時間ｔｓｉｇｎａｌとを比較することにより、単に交差点で信号を待っている理由からなる停止要因を渋滞分析から除外することができる。
【００６２】
上記一実施形態では、交通混雑判断基準速度範囲を２０ｋｍ／ｈ以下、所定時間A＝２０秒、ずらし時間ｔ＝１０秒間としたが、これに限定されるものではない。
【００６３】
前記処理済み旅行情報格納部２２に格納され、必要に応じて出力される情報は例えば図２０に示すようになっており、以下この処理済旅行情報について説明する。
【００６４】
まず、項目１の車両識別は、当該プローブカーを識別する文字列である。例えば１：一般車両、２：タクシー、３：運送車両等と規定されて、前記プローブカー２の車両番号と共に格納される。次に、項目２〜５のポイント番号は、当該ポイント間を規定する２つのポイント番号であって、番号の小さい方をノード１、大きい方をノード２として格納される。なお、メッシュ番号とは、当該ノードが属する電子地図上の区画（メッシュ）の番号である。
【００６５】
項目６の方向コードとしては、当該プローブカーの走行方向を示すコードが格納される。たとえば、１：ノード１からノード２に向かう方向、２：ノード２からノード１へ向かう方向、と規定される。また、項目７は、電子地図（ＤＲＭ）に格納された情報から取得した当該ポイントの道路種別である。例えば、1：高速自動車道、２：都市高速道路、3：主要地方道路、４：一般県道、５：その他の道路、０：未調査として各コードが格納される。また、項目８のポイント間長は、電子地図から取得したポイント（ノード１、ノード２）間の距離が格納される。
【００６６】
一方、項目９のポイント間通過速度・時間には、前記通過速度算出部５５（図１５）で算出した当該プローブカーの各通過ポイント間の通過速度及び通過時間が格納される。項目１０〜１３には、前記プローブカーの実際の走行日時が格納される。進入、進出の各時刻は、前記ポイント（ノード）にマッチングした時刻である。そして項目１４には、前記平均通過速度算出部５６で算出した平均通過速度、項目１５には前記偏差値算出部５７で算出した偏差値が格納される。項目１６には、当該プローブカーが走行した際の外部情報１２（信号サイクル長時間、工事・渋滞情報１０、気象情報１１等、図１参照）が格納されるようになっている。
【００６７】
また項目１７、１８には、交通混雑滞留位置・距離算出部２６（図２）で算出した交通混雑滞留位置・滞留長が、項目１９には信号待ち回数算出部６７（図１８）で算出した信号待ち回数が、項目２０には滞留判別部４７（図１２）で判別された滞留要因、その滞留位置及び時間が、それぞれ電子地図上の各ポイントに関連付けられた状態で格納される。
【００６８】
このようにして出力された処理済み旅行情報は、前記電子地図上に予め設定されたポイントに関連付けられた所定時間における旅行時間及び通過速度、交通混雑滞留箇所、滞留長、信号待ち回数の情報という事になる。したがって、この処理済み旅行情報を利用することで、例えば図２１〜図２４に示すような集計結果を容易に得ることができる。
【００６９】
（旅行案内システム）
次に、前記処理済み旅行情報を利用して旅行案内を行う旅行案内システム１５について説明する。
【００７０】
図２に示すように、このシステム１５は、案内利用者１６（図１）から例えばインターネット網を通して所望の旅行経路の始点及び終点を受け取る旅行経路始点・終点受取部６８と、旅行希望時の環境・条件を受け取る環境・条件受取部６９と、前記旅行経路の始点及び終点に基づいて前記始点から終点までの旅行経路を算出し、当該旅行経路が通過する地図上のポイントを抽出する旅行経路通過ポイント抽出部７０と、通過する各ポイント間について集計された前記通過時間・速度を取得する通過時間・速度取得部７１と、通過するポイント間において集計された交通混雑滞留位置・滞留距離、信号待ち回数などを取得する交通混雑滞留位置・距離取得部７２と、各ポイント間の平均通過速度を前記受け取った環境・条件に応じたパラメータを適用して補正し、各ポイント間の補正通過速度を算出する通過速度補正部７４と、前記旅行経路を構成する全ポイント間の通過速度に基づいて当該旅行経路の全旅行時間を算出する旅行時間算出部７３とからなる。
【００７１】
以下、この旅行案内システムの各構成要素の構成及び機能を、その動作と共に図２５のフローチャートを参照して説明する。
【００７２】
まず、前記旅行経路始点・終点受取部６８および環境・条件受取部６９は、例えばインターネット網を通してアクセスした案内利用者に対して旅行時間案内のためのインタフェースを提供し、前記旅行経路の始点及び終点、旅行希望時の環境・条件を入力させるようになっている（ステップＳ２２）。旅行経路の始点及び終点は、前記インタフェース上に地図を表示しそこから選択させても良いし、住所を直接入力させるようにしても良い。また、旅行希望時の環境・条件は、例えば旅行希望日付、天候（雨、雪）、季節の設定などを含む。そして、前記利用者が前記の情報を入力し例えば送信ボタンを押すことでこれらの情報はこの旅行時間案内システムに送信される（ステップＳ２３）。
【００７３】
ついで、旅行経路通過ポイント抽出部７０は、前記始点及び終点に基づいて前記電子地図上で最適経路を演算する。この最適経路の計算は一般に知られている方法により行われる。ついで、この電子地図中から、最適経路が通過する複数のポイントを抽出する（ステップＳ２４）。このポイントは、前記で図１０にＰ１〜Ｐ８で示し説明したように、前記電子地図内に予め座標として設定されているものであり、交通混雑滞留に影響を及ぼす道路４２上の位置、例えば交差点、高速道路の出入口、急カーブ等に設定されたものである。
【００７４】
ついで、通過時間・速度取得部７１が、前記複数のポイントのうち全ての隣り合う２つのポイント（ノード１、ノード２）の組み合わせ、通過方向を用いて前記処理済み旅行情報格納部２２内の情報（図２０参照）を検索し、２つのポイント及び通過方向が一致しかつ、設定条件にもっとも近い処理済み旅行情報を抽出する（ステップＳ２５）。
【００７５】
ついで、前記通過速度補正部７４が、前記ポイント間の平均通過速度に、日時や前記環境・条件に応じた所定の偏差値を求めて適用して、当該ポイント間の補正後の通過速度を算出する（ステップ２６）。環境・条件に応じた所定のパラメータとは、天候や、曜日等に応じて予め定められたパラメータであり、例えば、前記通過速度に乗算することで適用されるものである。
【００７６】
そして、前記旅行時間算出部７３が、各ポイント間の距離を前記通過速度補正部７４で算出した旅行速度で除算することで、当該各ポイント間に係る旅行時間を求め、上記最適経路を構成するすべての区間についてこれを足し合わせて全経路についての旅行時間を算出する（ステップ２７）。なお、この旅行時間算出部７３は、経路の渋滞が激しく、通用の平均速度で計算した所要時間と比較して所定以上の時間がかかると判断した場合には、前記ポイント抽出部７０に別の経路を検索するように指令を発するようになっている。また、上記の方法以外に、各ポイント間の通過速度に基づいて全経路における平均通過速度を算出し、これに基づいて全経路の旅行所要時間を求めるようにしても良い。
【００７７】
交通混雑滞留位置・距離取得部７２は、経路内における交通混雑滞留位置、滞留長、信号待ち回数の情報を処理済み旅行情報格納部２２から取得し、前記案内利用者に対して、前記最適経路の地図若しくは説明と共に、前記旅行時間算出部７３によって算出された前記旅行時間と、前記交通混雑滞留位置・滞留距離、信号待ち回数を表示するインタフェースを提供するようになっている（ステップＳ２８）。
【００７８】
このような案内システムによれば、各通過ポイント間の平均速度や通過時間など実際に集計された情報を利用して旅行案内を行うようにしたので、より正確な旅行時間、交通混雑滞留情報を提供できる。
【００７９】
また、走行中のプローブカーや一般の車両にこの情報を提供して、カーナビゲーションの経路案内を通して提示するようにしても良い。
【００８０】
なお、この発明は上記一実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を変更しない範囲で種々変形可能である。
【００８１】
例えば、前記一実施例では、旅行時間を算出するために２ポイント間の平均通過速度を求めて出力するようにしているが、これに限定されるものではない。２ポイント間の通過時間のみを集計することのみで旅行時間を算出することができる場合には、前記通過速度を算出する必要はない。
【００８２】
また、プローブカーの車種は前記一実施形態のものに限定されるものではない。さらに、交通情報を収集する手段も前記一実施形態のものに限定されるものではない。前記一実施形態ではメモリーカードを介して取得するようにしているが、例えば無線で取得するようにしても良い。
【００８３】
また、前記一実施形態では、メモリーカード中に、プローブカーの「事象」を格納し、この事象を利用して例えばタクシーにおける実車／空車を判断するようにしているが、必ずしも上記事象を出力・利用しなくても良い。例えば、タクシーの場合、当該車両の勤務データから上記事象を判別することができる場合があり、この場合、このデータを利用するようにしても良い。
【００８４】
また、前記一実施形態では、前記仮経路に基づいて通過候補ポイントを抽出する際、仮経路から３０ｍ以内にある全ての経路を抽出するようにしたが、これに限定されるものではない。仮経路からの距離は、当該道路の状況に応じて適宜変更することが可能である。例えば、市街地では２０ｍ、郊外では４０ｍ等と設定してもよい。
【００８５】
さらに、上記一実施形態では、車両が信号待ち／渋滞状態にあるかを判断する基準として、停止時間が２分以内としたが、これに限定されるものではない。出願人らの事前の調査及び分析によれば、「２分」という基準により上記事象とそれ以外の事象との分離がもっとも適切に行えることが判明している。しかしながら、これも道路環境その他によっては将来変動する可能性がある。
【００８６】
さらに、前記旅行案内システムでパラメータとして利用する情報は上記のものに限定されるものではない。例えば図２６に示すようにその他の様々なデータをパラメータとして利用するようにしても良い。
【００８７】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、渋滞を観測する車両検知器を路側に設置しなくとも、走行する車両自体から得られる交通情報により交通混雑滞留位置、滞留距離、信号待ち回数を算出することができる。また、プローブカーからのデータを手作業ではなく、少ないコンピュータ資源で迅速に処理でき、後で利用しやすい形態で出力できる交通情報処理システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施形態を示す概略構成図。
【図２】交通情報処理センタを示す概略構成図。
【図３】旅行情報取得部で取得される情報の種類を説明するためのブロック図。
【図４】通過ポイント判断部の構成を示すブロック図。
【図５】通過ポイント判断部の処理を示すフローチャート。
【図６】通過ポイント判断部の処理を説明するための概略図。
【図７】通過ポイント判断部の処理を説明するための概略図。
【図８】通過ポイント判断部の処理を説明するための概略図。
【図９】通過ポイント判断部の処理を説明するための概略図。
【図１０】通過ポイント判断部の処理を説明するための模式図。
【図１１】通過ポイント判断部の処理を説明するための模式図。
【図１２】ポイント間通過時間算出部を示すブロック図。
【図１３】ポイント間通過時間算出部の処理を示すフローチャート。
【図１４】滞留判別要因を決定するためのテーブルを示す図。
【図１５】通過速度算出・集計部を示すブロック図。
【図１６】移動群生成および交通混雑位置判断を説明する為の概略図。
【図１７】処理の一例を示す図。
【図１８】交通混雑滞留位置判断部を示すブロック図。
【図１９】交通混雑滞留位置判断部の処理を示すフローチャート。
【図２０】処理済み旅行情報格納部２２に格納される情報例を示すフォーマット図
【図２１】処理の一例を示す図。
【図２２】処理の一例を示す図。
【図２３】処理の一例を示す図。
【図２４】処理の一例を示す図。
【図２５】旅行案内システムの処理を示すフローチャート。
【図２６】旅行案内システムで利用するデータを示すブロック図。
【符号の説明】
１…交通情報処理センター
２…プローブカー
３…カーナビゲーションシステム
４…ＧＰＳアンテナ
５…車速パルス検出器
６…メモリーカード
８…交通情報処理システム
１０…信号サイクル長、工事・事故、渋滞情報
１１…気象情報
１２…外部情報
１３…処理済み旅行情報
１５…旅行案内システム
１６…案内利用者
１８…情報受信システム
２０…旅行情報格納部
２１…電子地図格納部
２２…処理済み旅行情報格納部
２３…旅行情報取得部
２４…通過ポイント判断部
２５…ポイント間通過時間算出部
２６…通過速度算出・集計部
２７…交通混雑滞留判断部
２８…交通混雑滞留位置・距離算出部
２９…位置
３０…時刻
３１…速度
３２…走行方向
３３…車種
３４…事象
３５…仮経路作成部
３６…通過候補ポイント抽出部
３７…通過経路推定部
３８…エラー信号出力部
３９…通過経路再推定部
４０…通過ポイント出力部
４１…仮経路
４２…道路
４４…抽出ポイント有無判別部
４５…通過候補ポイント再抽出部
４６…最適経路
４７…滞留判別部
４８…滞留時間除去部
４９…滞留位置出力部
５０…滞留時間算出部
５１…滞留要因判別部
５２…滞留位置・滞留要因出力部
５４…滞留判別テーブル
５５…通過速度算出部
５６…平均通過速度算出部
５７…偏差値算出部
５８…出力部
５９…処理対象ポイント受取部
６０…滞留要因データ参照部
６１…対象経路内旅行速度算出部
６２…旅行速度チェック部
６３…移動群変換部
６４…移動群平均速度算出部
６５…基準速度判断部
６６…信号サイクル長比較部
６７…信号待ち回数算出部
６８…旅行経路始点・終点受取部
６９…環境・条件受取部
７０…旅行経路通過ポイント抽出部
７１…通過時間・速度取得部
７２…交通混雑滞留位置・距離取得部
７３…旅行時間算出部
７４…旅行速度補正部
７５…処理対象交差点
７６…進行方向
７７…車両位置データ
７８…移動データ群
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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