(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が走行する対象道路上の複数の地点において検出された交通量から、それらの地点を通過する時系列な累積交通量データをそれぞれ作成する累積交通量データ作成手段と、
前記作成された各累積交通量データを用い、前記複数の地点において、同じある時刻における累積交通量を地点毎に特定し、これら各地点に対応する上流側の隣接地点における累積交通量が、対応する前記地点で特定された累積交通量であった時刻をそれぞれ求め、これら求められた各時刻と前記同じある時刻との差をそれぞれ求め、これら求められた時刻差を合計して複数地点間の走行所要時間とする走行所要時間演算手段と  を備えたことを特徴とする累積交通量を用いた走行所要時間情報作成装置。
【請求項２】
走行所要時間演算手段により求めた演算結果に基づいてドライバに提供する走行所要時間情報を作成する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成装置。
【請求項３】
車両が走行する対象道路上の複数の地点において検出された交通量から、それらの地点を通過する時系列な累積交通量データをそれぞれ作成する累積交通量データ作成手段と、
現時点までに作成された前記各累積交通量データを用い、それぞれ現時点までの累積推移が継続するものとした現時点以降の各累積交通量予測データを作成し、走行所要時間を求めようとする複数地点間の各地点における現時点の累積交通量を対応する前記累積交通量データから特定し、これら各地点に対応する下流側の隣接地点における累積交通量が、対応する前記地点で特定された前記累積交通量に達する時刻を前記累積交通量予測データからそれぞれ求め、これら求められた各時刻と前記現時点の時刻との差を合計して複数地点間の走行所要時間の予測値とする走行所要時間予測手段と  を備えたことを特徴とする累積交通量を用いた走行所要時間情報作成装置。
【請求項４】
車両が走行する対象道路上の最下流端部における流出交通量の時系列累積データを得る手段と、
前記対象道路上の複数地点間の走行所要時間実績値データを得る手段と、
前記流出交通量の時系列累積データと前記複数地点間の走行所要時間実績値データとを用いて前記複数地点の現時点までの時系列な擬似累積交通量データを作成する擬似累積交通量データ作成手段と、
前記時系列な各擬似累積交通量データを用い、それぞれ現時点までの累積推移が継続するものとした現時点以降の各擬似累積交通量予測データを作成し、前記複数地点における現時点の擬似累積交通量を対応する前記擬似累積交通量データからそれぞれ特定し、これら各地点に対応する隣接下流地点における累積交通量が、前記特定された現時点での前記擬似累積交通量に達する時刻を、対応する前記擬似累積交通量予測データからそれぞれ求め、これら求められた各時刻と前記現時点の時刻との差を合計して複数地点間の走行所要時間とする走行所要時間予測手段とを備え、
前記擬似累積交通量データ作成手段は、
前記流出交通量の時系列累積データＧ（図１３参照、以下、他のアルファベットも同じ）から現時点ｔの最下流端での流出交通量累積値Ｐ１を特定し、前記現時点ｔより、隣接上流地点Ｆからの走行所要時間ＴＦＧ遡った時刻を、この隣接上流地点Ｆの累積交通量が前記流出交通量累積値Ｐ１と同じ擬似累積交通量Ｐ２であった時刻と特定し、この他の上流地点Ｅ，Ｄ，・・・についても（以下、Ｅの場合として説明）、対応する隣接下流地点Ｆが前記擬似累積交通量Ｐ２に達した時刻から、隣接上流地点との走行所要時間ＴＥＦ遡った時刻を、その隣接上流地点Ｅが前記擬似累積交通量Ｐ２と同じ擬似累積交通量Ｐ３であった時刻として順次特定し、これらの演算を前記現時点以前の時刻（ｔ−Δｔ）についても、前記流出交通量の時系列累積データＧに基づいて行い、前記複数地点Ａ〜Ｆについて、前記流出交通量Ｐ１に達するまでの時系列な擬似累積交通量データを作成し、
前記最下流端部Ｇ（以下、図１５参照：他のアルファベットについても同じ）に対する１番目の上流地点Ｆについて、前記流出交通量に達するまでの対応する時系列な擬似累積交通量データを用い、その累積推移が継続するものとして現時点ｔでの擬似累積交通量Ｈ１を求め、
前記最下流端部Ｇに対する２番目の上流地点Ｅについては、前記１番目の上流地点Ｆにおける現時点ｔでの擬似累積交通量Ｈ１と同じ擬似累積交通量で、現時点ｔから、前記１番目の上流地点Ｆまでの走行所要時間ＴＥＦ遡った時刻の現時点から１番目の座標Ｈ２を求め、自地点Ｅの時系列な前記擬似累積交通量データが、前記流出交通量に達した時刻での座標Ｐ３から前記１番目の座標Ｈ２までの擬似累積交通量の累積推移を継続させて現時点ｔにおける前記２番目の上流地点Ｅでの擬似累積交通量Ｉ１を求め、
前記最下流端部Ｇに対する３番目の上流地点Ｄ及びそれより上流の各池点Ｃ，Ｂ・・・については、自地点（例えば、Ｄとする）より１つ下流の地点Ｅにおける現時点のｔでの擬似累積交通量Ｉ１と同じ擬似累積交通量で、現時点ｔから、自地点に対し１つ下流の地点Ｅまでの走行所要時間ＴＤＥ遡った時刻の、現時点ｔから１番目の座標Ｉ２を求め共に、自地点Ｄより２つ下流の地点Ｆにおける現時点ｔでの擬似累積交通量Ｈ１と同じ擬似累積交通量で、自地点より１つ下流の地点Ｅにおける前記現時点より１番目の座標Ｈ２から、前記１つ下流の地点Ｅへの走行所要時間ＴＤＥ遡った時刻の、現時点ｔから２番目の座標Ｈ３を求め、これら自地点Ｄでの前記２番目の座標Ｈ３から前記１番目の座標Ｉ２までの擬似累積交通量の累積推移を継続させて現時点ｔにおける自地点Ｄでの擬似累積交通量Ｊ１を求める  ことを特徴とする累積交通量を用いた走行所要時間情報作成装置。
【請求項５】
走行所要時間予測手段により求めた予測結果に基づいてドライバに提供する走行所要時間情報を作成する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項３又は４に記載の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成装置。
【請求項６】
対象道路上の複数地点に含まれる一部の地点における時系列な累積交通量データの実績値を得る手段を有し、
擬似累積交通量データ作成手段は、得られた前記時系列な累積交通量データを該当する地点の累積交通量データとして当てはめ、最下流端部における流出交通量の時系列累積データに基づく演算と同じ演算により他の地点の擬似交通量データを作成することを特徴とする請求項４に記載の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成装置。
【請求項７】
車両が走行する対象道路は高速道路であり、複数地点は前記高速道路に設置された複数の料金所であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成装置。
【請求項８】
車両が走行する対象道路上の複数の地点において検出された交通量から、それらの地点を通過する時系列な累積交通量データをそれぞれ作成するステップと、
前記作成された各累積交通量データを用い、前記複数の地点において、同じある時刻における累積交通量を地点毎に特定し、これら各地点に対応する上流側の隣接地点における累積交通量が、前記特定された累積交通量であった時刻をそれぞれ求めるステップと、
これら求められた各時刻と前記同じある時刻との差をそれぞれ求め、これら求められた時刻差を合計して複数地点間の走行所要時間とする走行所要時間演算ステップと  を備えたことを特徴とする累積交通量を用いた走行所要時間情報作成方法。
【請求項９】
走行所要時間演算ステップにより求めた演算結果に基づいてドライバに提供する走行所要時間情報を作成するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項８記載の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成方法。
【請求項１０】
車両が走行する対象道路上の複数の地点において検出された交通量から、それらの地点を通過する時系列な累積交通量データをそれぞれ作成するステップと、
現時点までに作成された前記各累積交通量データを用い、それぞれ現時点までの累積推移が継続するものとした現時点以降の各累積交通量予測データを作成するステップと、
走行所要時間を求めようとする複数地点間の各地点における現時点の累積交通量を特定し、これら各地点に対応する下流側の隣接地点における累積交通量が、前記特定された前記累積交通量となる時刻を前記累積交通量予測データからそれぞれ求めるステップと、
これら求められた各時刻と前記現時点の時刻との差を合計して複数地点間の走行所要時間とする走行所要時間予測ステップと  を備えたことを特徴とする累積交通量を用いた走行所要時間情報作成方法。
【請求項１１】
車両が走行する対象道路上の最下流端部における流出交通量の時系列累積データを得るステップと、
前記対象道路上の複数地点間の走行所要時間実績値データを得るステップと、
前記流出交通量の時系列累積データＧ（図１３参照、以下、他のアルファベットも同じ）から現時点ｔの最下流端での流出交通量累積値Ｐ１を特定するステップと、
前記現時点ｔより、隣接上流地点Ｆからの走行所要時間ＴＦＧ遡った時刻を、この隣接上流地点Ｆの累積交通量が前記流出交通量累積値Ｐ１と同じ擬似累積交通量Ｐ２であった時刻と特定し、この他の上流地点Ｅ，Ｄ，・・・についても（以下、Ｅの場合として説明）、対応する隣接下流地点Ｆが前記擬似累積交通量Ｐ２に達した時刻から、隣接上流地点との走行所要時間ＴＥＦ遡った時刻を、その隣接上流地点Ｅが前記擬似累積交通量Ｐ２と同じ擬似累積交通量Ｐ３であった時刻として順次特定するステップと、
これらの演算を前記現時点以前の時刻（ｔ−Δｔ）についても、前記流出交通量の時系列累積データＧに基づいて行い、前記複数地点Ａ〜Ｆについて、前記流出交通量Ｐ１に達するまでの時系列な擬似累積交通量データを作成するステップと、
前記最下流端部Ｇ（以下、図１５参照：他のアルファベットについても同じ）に対する１番目の上流地点Ｆについて、前記流出交通量に達するまでの対応する時系列な擬似累積交通量データを用い、その累積推移が継続するものとして現時点ｔでの擬似累積交通量Ｈ１を求めるステップと、
前記最下流端部Ｇに対する２番目の上流地点Ｅについては、前記１番目の上流地点Ｆにおける現時点ｔでの擬似累積交通量Ｈ１と同じ擬似累積交通量で、現時点ｔから、前記１番目の上流地点Ｆまでの走行所要時間ＴＥＦ遡った時刻の現時点から１番目の座標Ｈ２を求め、自地点Ｅの時系列な前記擬似累積交通量データが、前記流出交通量に達した時刻での座標Ｐ３から前記１番目の座標Ｈ２までの擬似累積交通量の累積推移を継続させて現時点ｔにおける前記２番目の上流地点Ｅでの擬似累積交通量Ｉ１を求めルステップと、
前記最下流端部Ｇに対する３番目の上流地点Ｄ及びそれより上流の各池点Ｃ，Ｂ・・・については、自地点（例えば、Ｄとする）より１つ下流の地点Ｅにおける現時点のｔでの擬似累積交通量Ｉ１と同じ擬似累積交通量で、現時点ｔから、自地点に対し１つ下流の地点Ｅまでの走行所要時間ＴＤＥ遡った時刻の、現時点ｔから１番目の座標Ｉ２を求め共に、自地点Ｄより２つ下流の地点Ｆにおける現時点ｔでの擬似累積交通量Ｈ１と同じ擬似累積交通量で、自地点より１つ下流の地点Ｅにおける前記現時点より１番目の座標Ｈ２から、前記１つ下流の地点Ｅへの走行所要時間ＴＤＥ遡った時刻の、現時点ｔから２番目の座標Ｈ３を求め、これら自地点Ｄでの前記２番目の座標Ｈ３から前記１番目の座標Ｉ２までの擬似累積交通量の累積推移を継続させて現時点ｔにおける自地点Ｄでの擬似累積交通量Ｊ１を求めて、各地点Ａ〜Ｆにおける現時点までの時系列な擬似累積交通量データを求めるステップと、
前記時系列な各擬似累積交通量データを用い、それぞれ現時点までの擬似累積推移が継続するものとした現時点以降の各擬似累積交通量予測データを作成するステップと、
前記複数地点における現時点の擬似累積交通量をそれぞれ特定し、これら各地点に対応する隣接下流地点における累積交通量が、対応する上流地点で特定された現時点での前記累積交通量に達する時刻を対応する前記擬似累積交通量予測データからそれぞれ求めるステップと、
これら求められた各時刻と前記現時点の時刻との差を合計して複数地点間の走行所要時間とする走行所要時間予測ステップと  を備えたことを特徴とする累積交通量を用いた走行所要時間情報作成方法。
【請求項１２】
走行所要時間予測ステップにより求めた予測結果に基づいてドライバに提供する走行所要時間情報を作成するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成方法。
【請求項１３】
対象道路上の複数地点に含まれる一部の地点における時系列な累積交通量データの実績値を得るステップを有し、
得られた前記時系列な累積交通量データを、擬似累積交通量データ作成ステップにおいて、該当する地点の累積交通量データとして当てはめ、最下流端部における流出交通量の時系列累積データに基づく演算と同じ演算により他の地点の擬似交通量データを作成する  ことを特徴とする請求項１１に記載の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成方法。
【請求項１４】
車両が走行する対象道路は高速道路であり、前記複数地点は前記高速道路に設置された複数の料金所であることを特徴とする請求項８乃至１３のいずれかに記載の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は道路交通システムに関し、特に、対象道路の複数地点間の走行所要時間実績あるいは走行所要時間予測情報を作成する装置及び方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、道路上のある地点から他のある地点までを走行する時間である走行所要時間に関する情報は、道路に設置されている車両感知器などのセンサから得られる空間平均速度情報などから求められていた。
【０００３】
車両感知器を利用した場合、まず、対象路線のある対象区間を複数の単位区間に分割して各単位区間に車両感知器を設置し、車両感知器により測定した走行車両速度を用いて各単位区間の走行所要時間を算出する。この算出した各単位区間の走行所要時間を合計するなどして対象路線の対象区間の走行所要時間情報を求める。
【０００４】
この他に、対象区間の両端において走行車両のナンバを画像認識することによりこの対象区間を実際に走行した各車両の実際の走行所要時間を測定するＡＶＩシステムが実用化されている。
【０００５】
しかしながら上記の方法はセンサが設置されていない路線では、走行所要時間情報が得られない。また、センサによっては、路線上に密に設置されていないと利用価値がある走行所要時間情報が得られない場合があった。
【０００６】
一方、高速道路においては、料金所から得られる情報を基に走行所要時間情報を演算する方法が研究されている。しかしながら、この方法に関しては、現時点では、“現在どれくらいの走行所要時間がかかるか"、という実績値を演算し、これをもとに走行所要時間情報を作成している段階である。よって、走行所要時間情報提供時点から未来の道路状況の変化を考慮しておらず、本来、走行所要時間情報として理想的である“今後目的地点まで走行するために必要な走行所要時間"と比較すると精度が落ちる場合があった。
【０００７】
更に、料金収受システムが設置されている有料道路などで、料金所の通過時刻がわかる場合は、この通過時刻より実績走行所要時間を演算し、これをもとに走行所要時間パターンを作成し、類似パターン検索により走行所要時間を予測する方法等が提案されている。この方法を用いることで、過去のパターンより、将来どのようなパターン変化をするかを考慮し、予測を行うことができる。しかしながら、予測精度が過去の蓄積データに依存してしまうという課題があった。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
従来の走行所要時間実績あるいは走行所要時間予測方式は、上述したように、センサが設置された路線でのみ可能であり、また、高速道路の料金所から得られるデータを用いた走行所要時間情報は、特に渋滞前後の道路状況が極端に変化する場合など、将来の道路状況の変化を考慮していないため、理想的な走行所要時間情報とはいえない場合があった。また、類似パターン検索を使用する場合には予測精度が過去の蓄積データに依存してしまうという課題があった。
【０００９】
したがって、本発明は、これらの課題を解決するために、対象道路の複数地点における時系列的な累積交通量データを使用することにより、予測当日の交通状況の変化も考慮し、その精度が過去の蓄積データに依存しない走行所要時間予測を含む走行所要時間情報作成装置及び方法を提供することを目的とするものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成装置は、車両が走行する対象道路上の複数の地点において検出された交通量から、それらの地点を通過する時系列な累積交通量データをそれぞれ作成する累積交通量データ作成手段と、前記作成された各累積交通量データを用い、前記複数の地点において、同じある時刻における累積交通量を地点毎に特定し、これら各地点に対応する上流側の隣接地点における累積交通量が、対応する前記地点で特定された累積交通量であった時刻をそれぞれ求め、これら求められた各時刻と前記同じある時刻との差をそれぞれ求め、これら求められた時刻差を合計して複数地点間の走行所要時間とする走行所要時間演算手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明では、走行所要時間演算手段により求めた演算結果に基づいてドライバに提供する走行所要時間情報を作成する手段をさらに備えている。
【００１２】
また、本発明の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成装置は、車両が走行する対象道路上の複数の地点において検出された交通量から、それらの地点を通過する時系列な累積交通量データをそれぞれ作成する累積交通量データ作成手段と、現時点までに作成された前記各累積交通量データを用い、それぞれ現時点までの累積推移が継続するものとした現時点以降の各累積交通量予測データを作成し、走行所要時間を求めようとする複数地点間の各地点における現時点の累積交通量を対応する前記累積交通量データから特定し、これら各地点に対応する下流側の隣接地点における累積交通量が、対応する前記地点で特定された前記累積交通量に達する時刻を前記累積交通量予測データからそれぞれ求め、これら求められた各時刻と前記現時点の時刻との差を合計して複数地点間の走行所要時間の予測値とする走行所要時間予測手段とを備えている。
【００１３】
また、本発明の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成装置は、車両が走行する対象道路上の最下流端部における流出交通量の時系列累積データを得る手段と、前記対象道路上の複数地点間の走行所要時間実績値データを得る手段と、
前記流出交通量の時系列累積データと前記複数地点間の走行所要時間実績値データとを用いて前記複数地点の現時点までの時系列な擬似累積交通量データを作成する擬似累積交通量データ作成手段と、前記時系列な各擬似累積交通量データを用い、それぞれ現時点までの累積推移が継続するものとした現時点以降の各擬似累積交通量予測データを作成し、前記複数地点における現時点の擬似累積交通量を対応する前記擬似累積交通量データからそれぞれ特定し、これら各地点に対応する隣接下流地点における累積交通量が、前記特定された現時点での前記擬似累積交通量に達する時刻を、対応する前記擬似累積交通量予測データからそれぞれ求め、これら求められた各時刻と前記現時点の時刻との差を合計して複数地点間の走行所要時間とする走行所要時間予測手段とを備え、前記擬似累積交通量データ作成手段は、前記流出交通量の時系列累積データＧ（図１３参照、以下、他のアルファベットも同じ）から現時点ｔの最下流端での流出交通量累積値Ｐ１を特定し、前記現時点ｔより、隣接上流地点Ｆからの走行所要時間ＴＦＧ遡った時刻を、この隣接上流地点Ｆの累積交通量が前記流出交通量累積値Ｐ１と同じ擬似累積交通量Ｐ２であった時刻と特定し、この他の上流地点Ｅ，Ｄ，・・・についても（以下、Ｅの場合として説明）、対応する隣接下流地点Ｆが前記擬似累積交通量Ｐ２に達した時刻から、隣接上流地点との走行所要時間ＴＥＦ遡った時刻を、その隣接上流地点Ｅが前記擬似累積交通量Ｐ２と同じ擬似累積交通量Ｐ３であった時刻として順次特定し、これらの演算を前記現時点以前の時刻（ｔ−Δｔ）についても、前記流出交通量の時系列累積データＧに基づいて行い、前記複数地点Ａ〜Ｆについて、前記流出交通量Ｐ１に達するまでの時系列な擬似累積交通量データを作成し、前記最下流端部Ｇ（以下、図１５参照：他のアルファベットについても同じ）に対する１番目の上流地点Ｆについて、前記流出交通量に達するまでの対応する時系列な擬似累積交通量データを用い、その累積推移が継続するものとして現時点ｔでの擬似累積交通量Ｈ１を求め、前記最下流端部Ｇに対する２番目の上流地点Ｅについては、前記１番目の上流地点Ｆにおける現時点ｔでの擬似累積交通量Ｈ１と同じ擬似累積交通量で、現時点ｔから、前記１番目の上流地点Ｆまでの走行所要時間ＴＥＦ遡った時刻の現時点から１番目の座標Ｈ２を求め、自地点Ｅの時系列な前記擬似累積交通量データが、前記流出交通量に達した時刻での座標Ｐ３から前記１番目の座標Ｈ２までの擬似累積交通量の累積推移を継続させて現時点ｔにおける前記２番目の上流地点Ｅでの擬似累積交通量Ｉ１を求め、前記最下流端部Ｇに対する３番目の上流地点Ｄ及びそれより上流の各池点Ｃ，Ｂ・・・については、自地点（例えば、Ｄとする）より１つ下流の地点Ｅにおける現時点のｔでの擬似累積交通量Ｉ１と同じ擬似累積交通量で、現時点ｔから、自地点に対し１つ下流の地点Ｅまでの走行所要時間ＴＤＥ遡った時刻の、現時点ｔから１番目の座標Ｉ２を求め共に、自地点Ｄより２つ下流の地点Ｆにおける現時点ｔでの擬似累積交通量Ｈ１と同じ擬似累積交通量で、自地点より１つ下流の地点Ｅにおける前記現時点より１番目の座標Ｈ２から、前記１つ下流の���点Ｅへの走行所要時間ＴＤＥ遡った時刻の、現時点ｔから２番目の座標Ｈ３を求め、これら自地点Ｄでの前記２番目の座標Ｈ３から前記１番目の座標Ｉ２までの擬似累積交通量の累積推移を継続させて現時点ｔにおける自地点Ｄでの擬似累積交通量Ｊ１を求めることを特徴とする。
【００１４】
本発明では、走行所要時間予測手段により求めた予測結果に基づいてドライバに提供する走行所要時間情報を作成する手段をさらに備えている。
【００１５】
また、本発明の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成装置は、対象道路上の複数地点に含まれる一部の地点における時系列な累積交通量データの実績値を得る手段を有し、擬似累積交通量データ作成手段は、得られた前記時系列な累積交通量データを該当する地点の累積交通量データとして当てはめ、最下流端部における流出交通量の時系列累積データに基づく演算と同じ演算により他の地点の擬似交通量データを作成する。
【００１６】
本発明では、車両が走行する対象道路は高速道路であり、複数地点は前記高速道路に設置された複数の料金所である。
【００１７】
本発明の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成方法は、車両が走行する対象道路上の複数の地点において検出された交通量から、それらの地点を通過する時系列な累積交通量データをそれぞれ作成するステップと、前記作成された各累積交通量データを用い、前記複数の地点において、同じある時刻における累積交通量を地点毎に特定し、これら各地点に対応する上流側の隣接地点における累積交通量が、前記特定された累積交通量であった時刻をそれぞれ求めるステップと、これら求められた各時刻と前記同じある時刻との差をそれぞれ求め、これら求められた時刻差を合計して複数地点間の走行所要時間とする走行所要時間演算ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１８】
本発明では、走行所要時間演算ステップにより求めた演算結果に基づいてドライバに提供する走行所要時間情報を作成するステップをさらに備えている。
【００１９】
また、本発明の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成方法は、車両が走行する対象道路上の複数の地点において検出された交通量から、それらの地点を通過する時系列な累積交通量データをそれぞれ作成するステップと、現時点までに作成された前記各累積交通量データを用い、それぞれ現時点までの累積推移が継続するものとした現時点以降の各累積交通量予測データを作成するステップと、走行所要時間を求めようとする複数地点間の各地点における現時点の累積交通量を特定し、これら各地点に対応する下流側の隣接地点における累積交通量が、前記特定された前記累積交通量となる時刻を前記累積交通量予測データからそれぞれ求めるステップと、これら求められた各時刻と前記現時点の時刻との差を合計して複数地点間の走行所要時間とする走行所要時間予測ステップとを備えてもよい。
【００２０】
また、本発明の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成方法は、車両が走行する対象道路上の最下流端部における流出交通量の時系列累積データを得るステップと、前記対象道路上の複数地点間の走行所要時間実績値データを得るステップと、前記流出交通量の時系列累積データＧ（図１３参照、以下、他のアルファベットも同じ）から現時点ｔの最下流端での流出交通量累積値Ｐ１を特定するステップと、前記現時点ｔより、隣接上流地点Ｆからの走行所要時間ＴＦＧ遡った時刻を、この隣接上流地点Ｆの累積交通量が前記流出交通量累積値Ｐ１と同じ擬似累積交通量Ｐ２であった時刻と特定し、この他の上流地点Ｅ，Ｄ，・・・についても（以下、Ｅの場合として説明）、対応する隣接下流地点Ｆが前記擬似累積交通量Ｐ２に達した時刻から、隣接上流地点との走行所要時間ＴＥＦ遡った時刻を、その隣接上流地点Ｅが前記擬似累積交通量Ｐ２と同じ擬似累積交通量Ｐ３であった時刻として順次特定するステップと、これらの演算を前記現時点以前の時刻（ｔ−Δｔ）についても、前記流出交通量の時系列累積データＧに基づいて行い、前記複数地点Ａ〜Ｆについて、前記流出交通量Ｐ１に達するまでの時系列な擬似累積交通量データを作成するステップと、前記最下流端部Ｇ（以下、図１５参照：他のアルファベットについても同じ）に対する１番目の上流地点Ｆについて、前記流出交通量に達するまでの対応する時系列な擬似累積交通量データを用い、その累積推移が継続するものとして現時点ｔでの擬似累積交通量Ｈ１を求めるステップと、前記最下流端部Ｇに対する２番目の上流地点Ｅについては、前記１番目の上流地点Ｆにおける現時点ｔでの擬似累積交通量Ｈ１と同じ擬似累積交通量で、現時点ｔから、前記１番目の上流地点Ｆまでの走行所要時間ＴＥＦ遡った時刻の現時点から１番目の座標Ｈ２を求め、自地点Ｅの時系列な前記擬似累積交通量データが、前記流出交通量に達した時刻での座標Ｐ３から前記１番目の座標Ｈ２までの擬似累積交通量の累積推移を継続させて現時点ｔにおける前記２番目の上流地点Ｅでの擬似累積交通量Ｉ１を求めルステップと、前記最下流端部Ｇに対する３番目の上流地点Ｄ及びそれより上流の各池点Ｃ，Ｂ・・・については、自地点（例えば、Ｄとする）より１つ下流の地点Ｅにおける現時点のｔでの擬似累積交通量Ｉ１と同じ擬似累積交通量で、現時点ｔから、自地点に対し１つ下流の地点Ｅまでの走行所要時間ＴＤＥ遡った時刻の、現時点ｔから１番目の座標Ｉ２を求め共に、自地点Ｄより２つ下流の地点Ｆにおける現時点ｔでの擬似累積交通量Ｈ１と同じ擬似累積交通量で、自地点より１つ下流の地点Ｅにおける前記現時点より１番目の座標Ｈ２から、前記１つ下流の地点Ｅへの走行所要時間ＴＤＥ遡った時刻の、現時点ｔから２番目の座標Ｈ３を求め、これら自地点Ｄでの前記２番目の座標Ｈ３から前記１番目の座標Ｉ２までの擬似累積交通量の累積推移を継続させて現時点ｔにおける自地点Ｄでの擬似累積交通量Ｊ１を求めて、各地点Ａ〜Ｆにおける現時点までの時系列な擬似累積交通量データを求めるステップと、前記時系列な各擬似累積交通量データを用い、それぞれ現時点までの擬似累積推移が継続するものとした現時点以降の各擬似累積交通量予測データを作���するステップと、前記複数地点における現時点の擬似累積交通量をそれぞれ特定し、これら各地点に対応する隣接下流地点における累積交通量が、対応する上流地点で特定された現時点での前記累積交通量に達する時刻を対応する前記擬似累積交通量予測データからそれぞれ求めるステップと、これら求められた各時刻と前記現時点の時刻との差を合計して複数地点間の走行所要時間とする走行所要時間予測ステップとを備えている。
【００２１】
本発明では、走行所要時間予測ステップにより求めた予測結果に基づいてドライバに提供する走行所要時間情報を作成するステップをさらに備えている。
【００２２】
また、本発明の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成方法は、対象道路上の複数地点に含まれる一部の地点における時系列な累積交通量データの実績値を得るステップを有し、
得られた前記時系列な累積交通量データを、擬似累積交通量データ作成ステップにおいて、該当する地点の累積交通量データとして当てはめ、最下流端部における流出交通量の時系列累積データに基づく演算と同じ演算により他の地点の擬似交通量データを作成する。
【００２３】
さらに、本発明の累積交通量を用いた走行所要時間情報作成方法は、車両が走行する対象道路は高速道路であり、前記複数地点は前記高速道路に設置された複数の料金所である。
【００３４】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００３５】
図１は本発明の第１の実施形態を示す走行所要時間情報作成装置の構成を示すブロック図である。また、図２は本発明が適用される対象道路の概要を示す図である。本発明の走行所要時間情報作成装置は、図２で示す対象道路上の複数の地点Ａ、Ｂ、Ｃにそれぞれ設置される交通量測定センサ１１と、このセンサ１１の出力が供給され、これに基づいて累積交通量データを作成する累積交通量データ作成手段１２と、この累積交通量データ作成手段１２の出力データが供給され、このデータから前記複数の地点間の走行所要時間を算出する累積交通量使用走行所要時間演算手段１３と、この演算手段１３の出力データが供給され、このデータから前記対象道路を走行する車両のドライバに提供する走行所要時間情報作成手段１４とにより構成されている。
【００３６】
前記累積交通量測定センサ１１は、対象道路上の所定の地点を単位時間内、例えば５分間に通過する車両の台数を測定する車両感知器等であり、累積交通量データ作成手段１２は、センサ１１により測定された交通量データを所定時間、例えば２４時間にわたって累積するカウンタあるいはメモリで構成されている。また、料金収受システムが設置されている有料道路に於いては、料金所を通過する車両をカウントすることが出来る場合、料金所の通過交通量として交通量を得ることが可能である。そしてこの様にして得られた交通量を、各地点毎に時系列に加算していくことで、累積交通量データの作成が可能である。
【００３７】
次に累積交通量使用走行所要時間演算手段１３は、ある地点間における車両の存在台数と走行所要時間の関係を用いて演算する。図３は横軸が時間、縦軸が累積交通量である座標上に図２に示す地点Ａ、Ｂ、Ｃにおける累積交通量をプロットしたグラフである。また、図４は地点Ｂ、Ｃにおける交通の流れを時間とともに示す説明図である。今、これらの図において、任意の時刻tとこの時刻からΔｔ時間経過した時刻ｔ＋Δｔを考えると、時刻ｔからΔｔ時間経過する間に地点Ｃを通過する車両の台数Ｎは、時刻ｔに地点Ｂ、Ｃ間に存在する車両台数と等しいという関係があることがわかる。この関係から、地点Ｂ、Ｃが同じ累積交通量となる時刻を求めると、それらの時刻差が走行所要時間となる。この関係を用いることで、累積交通量データより各地点間の走行所要時間が演算可能である。
【００３８】
最後に、走行所要時間情報作成手段１４は、累積交通量使用走行所要時間演算手段１３により演算された各地点間の走行所要時間演算値を使用し、走行所要時間情報作成手段１４により走行所要時間情報を作成する。この走行所要時間情報は、累積交通量使用走行所要時間演算手段１３により演算された走行所要時間情報に必要に応じて何らかの加工を加えてドライバに提供する。図５及び図６は走行所要時間情報作成手段１４の機能を説明するための図で、図５は複数の地点Ａ乃至Ｇを有する対象道路を示す図であり、図６は時刻ｔに至るまでの各地点Ａ乃至Ｇにおける累積交通量の実績をプロットしたグラフである。これらの累積交通量の実績データを用いて累積交通量使用走行所要時間演算手段１３により、地点間距離が長い地点Ａ、Ｇ間の走行所要時間を演算すると、図６の破線Ａ−Ｇ間の走行所要時間となる。しかしこのように、地点間距離が長くなり、走行所要時間自体が長くなると、遅れによる影響が大きくなり現在時刻における交通状況を反映しているとはいえなくなる。例えば、通常３０分で走行可能な地点間において、６０分前に渋滞が発生しており、走行所要時間が６０分かかったとしても、現在時刻で渋滞が解消していれば、走行所要時間としては３０分である。この場合、走行所要時間情報として提供される情報は、６０分よりもより現状の交通状況を反映した３０分に近い値が好ましい。
【００３９】
この様な場合になるべく時間遅れなく現在時刻の交通状況を反映させた走行所要時間情報を作成する方法としては、現在時刻における対象道路を構成する各地点間（区間）の走行所要時間、すなわち、図６の走行所要時間Ａ−Ｂ、Ｂ−Ｃ、Ｃ−Ｄ、Ｄ−Ｅ、Ｅ−Ｆ、Ｆ−Ｇを合計したものを走行所要時間情報とする。この方法を使用する場合、各区間長が対象とする道路より短くなるため、時間的な遅れの影響が軽減される。
【００４０】
走行所要時間情報作成手段１４は、累積交通量使用走行所要時間演算手段１３が上記２つの方法により演算して得られる２つの結果のいずれかをドライバに提供する。このようにこの実施形態によれば、対象道路の各地点の交通量データをもとに、走行所要時間を演算し、対象となる地点間（区間）が長い場合にも、遅れを考慮した走行所要時間情報の作成が可能である。
【００４１】
図７は本発明の第２の実施形態を示す走行所要時間情報作成装置のブロック図である。なお、図７においては、図１に示した装置の構成と同一の構成部分には同一の符号を付して示している。この装置は、図２示したような対象道路上の複数の地点Ａ、Ｂ、Ｃにそれぞれ設置される交通量測定センサ１１と、このセンサ１１の出力が供給され、これに基づいて累積交通量データを作成する累積交通量データ作成手段１２と、この累積交通量データ作成手段１２の出力データが供給され、このデータから前記複数の地点間の走行所要時間を算出する累積交通量使用走行所要時間予測手段７１と、この予測手段７１の出力データが供給され、このデータから前記対象道路を走行する車両のドライバに提供する走行所要時間情報作成手段１４とにより構成されている。
【００４２】
すなわち、この実施形態の装置は、図１に示した第１の実施形態の装置と比較すると、累積交通量使用走行所要時間演算手段１３の代わりに累積交通量使用走行所要時間予測手段７１が用いられている点が異なっている。この結果、第１の実施形態の装置は、現在の時刻までに実際に観測された実績走行時間情報を作成するのに対し、第２の実施形態の装置は、現在の時刻より将来の走行時間予測し、将来における走行時間情報を作成する点においてその機能を異にしている。
【００４３】
このように構成された第２の実施形態としての装置の動作を説明する。第１の実施形態における場合と同様に、交通量測定センサ１１等により対象道路の各地点の交通量が利用可能であるとする。累積交通量データ作成手段１２は、交通量測定センサ１１からの各地点交通量をもとに、実施形態１の場合と同様の作用により各地点の累積交通量データを作成する。
【００４４】
次に累積交通量データ作成手段１２にて作成された累積交通量データを使用し、累積交通量使用走行所要時間予測手段７１により、現在の時間以後の時刻における走行所要時間を予測演算する。走行所要時間の予測にいては、第１の実施形態において説明した実績累積交通量に基づいて、累積交通量そのものを予測し、予測した累積交通量をもとに、第１の実施形態においける走行所要時間演算と同様に、異なる地点間における存在台数と走行所要時間の関係を用いればよい。
【００４５】
図８及び図９により累積交通量使用走行所要時間予測手段７１の動作をより詳細に説明する。これらの図はいずれも前述した図３と同様な累積交通量を示すグラフであるが、これらの図では、説明を簡単にするため、破線で囲んだ対象道路上の２つの地点Ｘ、Ｙにおける累積交通量データがプロットされている。累積交通量の予測に関して、最も簡単な方法としては、図８に示すように、現在得られているデータを実線で示すようにプロットし、現在時刻ｔにおける傾きをそのままに累積交通量曲線を点線で示すように延長することにより予測が可能である。ここで、現在時刻における累積交通量曲線の傾きは、最も簡単な方法としては、現在時刻にて得られる各地点の累積交通量データと、１時点前の時点にて得られる各地点の累積交通量データから以下のような演算にて求めることが可能である。現在時刻における累積交通量曲線の傾き＝［（現在時刻における累積交通量）−（１時点前の時刻における累積交通量）］／［（現在時刻）−（１時点前の時刻）］
この様にして予測した累積交通量を使用し、図９に示すように、走行所要時間とＸ、Ｙ地点間車両存在台数の関係により走行所要時間を予測する。すなわち、下流地点Ｙにおいて、現在時刻ｔにおける上流地点Ｘの累積交通量と同じ累積交通量が予測されている将来の時刻ｔ＋Δｔから現在時刻ｔを減算した時間Ｔｐ（Δｔ）を走行所要時間予測値とすればよい。
【００４６】
なお、同じ累積交通量と予測される将来の時刻の演算は、予測された時系列累積交通量データを直線補間したものを利用することで可能である。
【００４７】
最後に、累積交通量使用走行所要時間予測手段７１により演算された各地点間の走行所要時間予測値を使用し、予測値使用走行所要時間情報作成手段１４により走行所要時間情報を作成する。
【００４８】
次に、図１０により予測値使用走行所要時間情報作成手段１４の動作を説明する。図１０は図５に示した対象道路５１上の複数の地点Ａ乃至Ｇにおける累積交通量の実績および予測データを示すグラフである。この図においては、走行所要時間を予測しようとする現在時刻ｔを境に、それ以前の実線で示す曲線は実績データであり、それ以後の点線で示す曲線は予測データである。
【００４９】
累積交通量使用走行所要時間予測手段７１により演算された走行所要時間予測値は、点線の曲線で示す累積交通量の予測精度が走行所要時間予測値の精度に大きく影響してくる。特に、予測する地点間距離が地点Ａ−Ｇ間のように長くなると、走行所要時間の予測値も図の破線Ａ−Ｇで示すように長くなる。この予測を行うためには、累積交通量データもかなり先の未来のデータを予測する必要がある。しかし、前述したような現在時刻の累積交通量プロット曲線の傾きを利用して予測をする方法を使用している場合には、渋滞等の交通状況の変化などは考慮していないため、未来になればなるほど予測値としての信頼性が低くなってしまう。この様な場合には、図１０の実線に示すように、各地点間Ａ−Ｂ、Ｂ−Ｃ、Ｃ−Ｄ、Ｄ−Ｅ、Ｅ−Ｆ、Ｆ−Ｇにおける走行所要時間の予測値を合計したものを走行所要時間情報とする。このように、累積交通量予測値の現在時刻ｔに近い部分の予測値を使用することにより、信頼性の高い走行所要時間情報を作成することができる。また、累積交通量は一般に単調増加であり、大きく激しい変化をしないため、短い距離に於いては予測値としての信頼性が高いものとなる。
【００５０】
走行所要時間情報作成手段１４は、累積交通量使用走行所要時間予測手段７１が上記２つの方法により予測演算して得られる２つの結果のいずれかをドライバに提供する。
【００５１】
以上、説明したように、本発明の第２の実施形態に係かる走行所要時間情報作成装置によれば、対象道路の各地点の交通量データをもとに予測した累積交通量を使用することにより、走行所要時間を予測し、さらに対象となる区間（地点間）が長い場合にも、比較的信頼性の高い走行所要時間予測値を使用した走行所要時間情報の作成が可能である。
【００５２】
図１１は本発明の第３の実施形態を示す走行所要時間情報作成装置のブロック図である。この装置は、データ入力手段１１１と、このデータ入力手段１１１の出力が供給され、これに基づいて擬似累積交通量データを作成する擬似累積交通量データ作成手段１１２と、この擬似累積交通量データ作成手段１１２の出力データが供給され、このデータから前記複数の地点間の走行所要時間を算出する擬似累積交通量使用走行所要時間予測手段１１３と、この予測手段１１３の出力データが供給され、このデータから前記対象道路を走行する車両のドライバに提供する擬似累積交通量使用走行所要時間情報作成手段１１４とにより構成されている。
【００５３】
この装置においては、データ入力手段１１１は、図１２に示す対象道路上に設定された複数の地点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、ＦおよびＧのうち、最下流端部である地点Ｇの流出交通量の累積データと、複数の地点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、、ＦおよびＧ間の走行所要時間実績値データを入力する。地点Ｇの流出交通量の累積データは、第１の実施形態において説明したような交通量計測装置を、対象道路の最下流地点Ｇに設置することにより求められる。また、この対象道路が有料道路であり、複数の地点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、ＦおよびＧがそれぞれ料金所であると仮定した場合には、料金所を通過する車両の計測が可能な場合がある。この場合、最下流端点の料金所の通過車両を加算し、時系列データを作成することで、最下流端点の累積交通量データが作成可能である。
【００５４】
対象道路を構成する複数地点間（区間）の走行所要時間に関しては、対象道路が有料道路であり、料金収受システムが設置されているとすると、同一車両の料金所を通過する際の時刻が利用可能であり、この料金所通過時刻により料金所間の走行所要時間が演算可能である。この場合、最も簡単な方法としては、以下の式により料金所間走行所要時間を演算すればよい。
【００５５】
料金所間走行所要時間＝出口料金所通過時刻−入口料金所通過時刻
この料金収受システムによる走行所要時間を利用する場合、対象道路を構成する区間は、料金所間として考えればよい。以下では、料金収受システムが設置されている有料道路で、料金収受システムデータとして、各料金所間の走行所要時間と対象道路端点における料金所の流出交通量の累積交通量データが利用可能な場合を考える。したがって、以下では各地点は、各料金所を意味し、各地点間は各料金所間を意味するものとする。
【００５６】
実施形態３の装置では、これらの利用可能なデータを使用して、疑似累積交通量データ作成手段１１２により擬似的（仮想的）な累積交通量データを作成し、これを用いて疑似累積交通量使用走行所要時間予測手段１１３により走行所要時間予測値の演算を行う。そして、この走行所要時間予測値を用いて予測値使用走行所要時間情報作成手段１１４により走行所要時間情報を作成する。
【００５７】
まず、疑似累積交通量データ作成手段１１２について説明する。疑似累積交通量データ作成手段１１２では、図１２に示すように、対象道路１２１の最下流端部の料金所Ｇにおける流出交通量の累積データと、対象道路１２１を構成する料金所間、すなわち、Ａ−Ｂ間、Ｂ−Ｃ間、Ｃ−Ｄ間、Ｄ−Ｅ間、Ｅ−Ｆ間、Ｆ−Ｇ間の走行所要時間実績値データを用いて、各料金所の累積交通量に相当するデータを擬似的に作成する。
【００５８】
ここで、疑似累積交通量データの作製方法を、図１３により説明する。図１３の曲線Ｇは対象道路１２１の最下流端料金所Ｇにおける累積交通量の実測データを示す。このデータは、料金所Ｇにおける料金収受システムデータから得られる流出交通量を時系列的に累積することによって得られる。一般に、最下流端料金所以外の料金所においては、その料金所を通過する車両の中には、図１２で示す対象道路の上り方向に進行する車両と下り方向に進行する車両とに別れ、いずれの方向に進行するかについては、料金収受システムデータからは識別することが困難である。しかしながら、最下流端料金所においては、そこを通過する車両の進行方向が上りまたは下りのいずれかであることを容易に識別することができる。したがって、最下流端料金所の料金収受システムから得られる流出交通量データあるいはこれを累計した累積データは、その料金所を通過する交通量あるいは累積交通量を正確に表しているものと理解できる。
【００５９】
このような最下流端料金所の累積交通量データが図１３の曲線Ｇのように求められた場合、このデータをベースとし、料金所Ｇより上流の各料金所間の走行所要時間データを用いて、各料金所の擬似累積交通量を求める。すなわち、図１３において、曲線Ｇと時刻ｔにおいて縦軸に平行に引かれた直線Ｌ１との交点をＰ１とすると、この点Ｐ１を通って横軸に平行に時間軸を過去にさかのぼって（時間軸を左方向に）長さＴＦＧ（ｔ）の直線Ｐ１−Ｐ２を引くと、この直線の左端Ｐ２は、図３及び図４により説明した原理により、料金所Ｇより１つ上流の料金所Ｆにおける擬似的な累積交通量とみなすことができる。ここで、直線Ｐ１−Ｐ２の長さＴＦＧ（ｔ）は、時刻ｔにおける料金所Ｆと料金所Ｇ間の走行所要時間の実績値であり、各料金所の料金収受システムの記録データから求めることができる。このような操作は、換言すれば、曲線Ｇ上の点Ｐ１を時間軸で左側にＴＦＧ（ｔ）だけずらせる操作と同じである。
【００６０】
次に、上記の操作により求めた点Ｐ２を、図１３の点線で示すように、料金所Ｆにおける累積交通量とみなし、この点Ｐ２を通って横軸に平行に時間軸を過去にさかのぼって（時間軸を左方向に）長さＴＥＦ（ｔ´）の直線Ｐ２−Ｐ３を引くと、この直線の左端Ｐ３は、料金所Ｆより１つ上流の料金所Ｅにおける擬似的な累積交通量とみなすことができる。ここで、直線Ｐ２−Ｐ３の長さＴＥＦ（ｔ´）は、時刻ｔ´における料金所Ｅと料金所Ｆ間の走行所要時間の実績値であり、同様に各料金所の料金収受システムの記録データから求めることができる。また、時刻ｔ´は、図１３において、点Ｐ２を通って縦軸に平行に引いた直線Ｌ２が時間軸（横軸）と交差する点の時刻であり、
ｔ´＝ｔ−ＴＦＧ（ｔ）
の関係がある。以下同様な操作を繰り返すことにより、横軸に平行な直線上の点Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６およびＰ７を求めることができる。これらの点はそれぞれ料金所Ｅ、Ｄ、Ｃ、ＢおよびＡにおける擬似的な累積交通量とみなすことができる。
【００６１】
ここで注意しなければならないのは、時刻を過去（時間軸で左側）にずらす際に使用する走行所要時間データを時刻に応じたデータとすることである。すなわち、図１３においては、基本となる最下流端点（料金所Ｇ）の累積交通量をもとに、料金所Ｆの疑似累積交通量データを求める際には、図３の関係から時刻tにおける料金所Ｆ〜Ｇ間の走行所要時間ＴＦＧ（ｔ）を使用する。しかしながら、料金所Ｅにおける疑似累積交通量データを求める場合は、時刻(t´)すなわち、 時刻(t-ＴＦＧ（ｔ）)における料金所Ｅ〜Ｆ間の走行所要時間ＴＥＦ(t-ＴＦＧ（ｔ）)を使う必要がある。同様に、料金所Ｄにおける疑似累積交通量データを求める場合は、図１３において、点Ｐ３を通って縦軸に平行に引いた直線が時間軸（横軸）と交差する点の時刻時刻(t´´)における料金所Ｄ〜Ｅ間の走行所要時間ＴＤＥ（ｔ´´）を用いる必要がある。ここで
ｔ´´＝ｔ´−ＴＥＦ（ｔ´）
の関係がある。以下同様に、料金所Ｃ、Ｂ、Ａにおける疑似累積交通量データを求める際には、それぞれ走行所要時間ＴＣＤ（ｔ´´´）ＴＢＣ（ｔ´´´´）ＴＡＢ（ｔ´´´´´）を用いる。
【００６２】
この様に、時刻をずらしながら走行所要時間を使用する場合、時系列に走行所要時間実績値データが取得された場合、その時刻の走行所要時間データが料金収受システムの記録データ中に存在しない場合がある。この場合には、記録データ中に存在する、その時刻の前後の時刻の走行所要時間データを用いて線形補間することにより走行所要時間データを作成することによって対応することができる。以上の操作により、最下流端点（料金所Ｇ）の累積交通量データ曲線Ｇ上の点Ｐ１に対応する各料金所Ａ〜Ｆにおける疑似累積交通量データＰ２〜Ｐ７が求められる。
【００６３】
次に、再び図１３において、曲線Ｇと時刻ｔ−Δｔにおいて縦軸に平行に引かれた直線Ｍ１との交点をＱ１とすると、この点Ｑ１を出発点として上記と同様な操作により、料金所Ｅ、Ｄ、Ｃ、ＢおよびＡにおける擬似累積交通量Ｑ２、Ｑ３、Ｑ４、Ｑ５、Ｑ６およびＱ７を求めることができる。ここで、擬似累積交通量Ｐ２およびＱ２は同じ料金所Ｆにおける過去の異なる時刻における擬似累積交通量を表しているため、図１３の座標上で点Ｐ２およびＱ２を直線で結ぶことにより図の点線で示すような料金所Ｆにおける擬似累積交通量データ曲線Ｆがえられる。曲線Ｇ上のさらに過去にさかのぼった時刻における累積交通量実績を出発点として上記と同様な操作により、料金所Ｅ、Ｄ、Ｃ、ＢおよびＡにおける擬似累積交通量を求めることにより、各料金所における現在の時刻以前における擬似累積交通量データ曲線Ａ〜Ｆが得られる。これらの擬似累積交通量データ曲線Ａ〜Ｆは図１４の点Ｐ１を通る水平線Ｎより下側の部分である。
【００６４】
次いで、疑似累積交通量データ作成手段１１２は、これらの曲線Ａ〜Ｆを水平線Ｎより上側の部分で、時刻ｔを示す垂直線Ｌ１に交差するまで延長するためのデータを推定する。図１５はこの推定方法を示す図である。先ず料金所Ｆにおける擬似累積交通量データ曲線Ｆに着目し、点Ｐ２における曲線の傾きをそのまま延長して直線Ｌ１との交点Ｈ１を求める。次に、図１３により説明した方法と同様に、この交点Ｈ１を出発点として時刻ｔにおける料金所Ｅ−Ｆ間の走行所要時間ＴＥＦ（ｔ）だけ時間軸を遡り、擬似累積交通量Ｈ２をプロットする。さらに同様な操作により擬似累積交通量Ｈ３をプロットする。次いで、料金所Ｅにおける擬似累積交通量データ曲線Ｅに着目し、点Ｐ３と点Ｈ２とを直線で結び、これをさらに延長して直線Ｌ１との交点Ｉ１を求める。同様にこの交点Ｉ１を出発点として、料金所Ｄ−Ｅ間の走行所要時間ＴＤＥ（ｔ）を用いて擬似累積交通量Ｉ２をプロットする。次いで、料金所Ｄにおける擬似累積交通量データ曲線Ｄに着目し、点Ｈ３と点Ｉ２とを直線で結び、これをさらに延長して直線Ｌ１との交点Ｊ１を求める。以下同様な操作を繰り返すことにより、水平線Ｎより上側の部分における擬似累積交通量データ曲線Ａ〜Ｆをプロットすることができる。
【００６５】
図１１に示す装置においては、疑似累積交通量データ作成手段１１２により以上のように作成された各料金所の疑似累積交通量データを使用し、疑似累積交通量使用走行所要時間予測手段１１３により各料金所間の現在時刻より未来における走行所要時間の予測演算を行う。この予測動作は、先ず、図１４の現在時刻より将来、すなわち、直線Ｌ１より右側の領域における擬似累積交通量データ曲線Ａ〜Ｇをプロットすることから開始される。したがってこの予測動作は、図１７および図８を用いて説明した本発明の第２の実施形態における累積交通量使用走行所要時間予測手段７１とほぼ同じである。ただし、第２の実施形態においては、実測された累積交通量データを用いたのに対し、この実施形態においては、疑似累積交通量データを使用する点において異なっている。
【００６６】
最後に疑似累積交通量使用走行所要時間予測手段１１３により得られた各料金所間の走行所要時間予測値を使用し、予測値使用走行所要時間情報作成手段１１４によりドライバに提供する走行所要時間情報を作成する。この動作も第２の実施形態における予測値使用走行所要時間情報作成手段１４の動作と累積交通量を使用して予測した走行所要時間予測値の代わりに疑似累積交通量を使用して予測した走行所要時間予測値を使用することを除きほぼ同じである。
【００６７】
以上説明した本発明の第３の実施形態によれば、道路最下流端部の交通量と、対象道路区間(地点間)の各区間(各地点間)走行所要時間実績値を利用することが可能な場合、これらのデータから作成した疑似累積交通量データを利用し走行所要時間を予測することができ、対象路線の複数地点の交通量データを必要とせずに走行所要時間情報の作成が可能である。
【００６８】
図１６は本発明の第４の実施形態に係かる走行所要時間情報作成装置のブロック図である。この装置は、対象道路の最下流端点の交通量データが入力される最下流端点累積交通量データ作成手段１６１と、この出力データが供給される疑似累積交通量データ作成手段１６２と、この出力データが供給される疑似累積交通量使用走行所要時間予測手段１６３と、この出力データが供給される予測値使用走行所要時間情報作成手段１６４により構成されている。この装置はさらに、対象道路の複数地点における交通量データが入力される累積交通量データ作成手段１６５が設けられており、その出力データは疑似累積交通量データ作成手段１６２および疑似累積交通量使用走行所要時間予測手段１６３に入力データとして供給される。疑似累積交通量データ作成手段１６２にはまた、対象道路の各地点間の走行所要時間実測値が入力データとして供給される。最下流端点累積交通量データ作成手段１６１の出力データはまた、疑似累積交通量使用走行所要時間予測手段１６３にも直接に供給されている。
【００６９】
この実施形態においては、前提として、対象道路をいくつかの地点にて分割し、その全地点間の地点間走行所要時間実績値が入手可能であり、最下流端部および対象道路の全地点でなくても良いがそれ以外の複数地点の通過交通量データが使用可能であるとする。
【００７０】
次にこの装置の動作を説明する。まず、最下流端点の通過交通量データを使用し、最下流端点累積交通量データ作成手段１６１により最下流端点累積交通量データを作成する。最下流端点累積交通量データの作成は、第３の実施形態と同様の方法により行う。
【００７１】
次に、利用可能な複数地点の通過交通量データを使用し、地点累積交通量データ作成手段１６５により通過交通量データが利用可能な地点の累積交通量データを作成する。この累積交通量データの作成は、第１あるいは第３の実施形態と同様の方法により行う。
【００７２】
利用可能な各地点間の走行所要時間実績値と、最下流端点累積交通量データ作成手段１６１により作成された最下流端点の累積交通量データと、地点累積交通量データ作成手段１６５により作成された複数地点の累積交通量データを使用し、地点疑似累積交通量データ作成手段１６２により交通量データが利用不可能な地点における疑似累積交通量データを作成する。この疑似累積交通量データの作成においては、基本的に、第３の実施形態における疑似累積交通量データ作成手段１１２と同様の操作にて作成する。また、ここでは、最下流端点以外の地点の累積交通量が利用可能であるため、この中間地点における累積交通量にて疑似累積交通量の補正が可能である。つまり、中間地点ｍにおける累積交通量が利用可能である場合、中間地点ｍより上流の地点の疑似累積交通量データを作成する場合は、中間地点ｍの累積交通量をベースとすれば良い。
【００７３】
続いて、最下流端点累積交通量データ作成手段１６１により作成された最下流端点の累積交通量データと、地点累積交通量データ作成手段１６５により作成された複数地点の累積交通量データと、疑似累積交通量データ作成作成手段１６２により得られた複数地点の疑似累積交通量データをもとに、疑似累積交通量使用走行所要時間予測手段１６３により、各地点間の走行所要時間を予測する。走行所要時間の予測の方法としては、まず、第２の実施形態における累積交通量使用走行所要時間予測手段７１について述べた累積交通量の予測方法を用いて最下流端点および通過交通量が利用可能な複数地点の累積交通量の予測を行う。更に、第３の実施形態における疑似累積交通量使用走行所要時間予測手段１１３と同様な予測方法を用いて通過交通量が利用不可能な複数地点の疑似累積交通量の予測を行う。
【００７４】
以上により得られた累積交通量の予測と疑似累積交通量の予測をもとに、第３の実施形態における疑似累積交通量使用走行所要時間予測手段１１３と同様な予測方法を用いて走行所要時間の予測を行う。以上により、対象道路における全地点間の走行所要時間予測値の演算が可能である。
【００７５】
最後に、地点疑似累積交通量使用走行所要時間予測手段１６３により演算された各地点間の走行所要時間予測値をもとに、予測値使用走行所要時間情報作成手段１６４によりドライバに提供するための走行所要時間情報を作成する。この走行所要時間情報の作成の方法としては、第２の実施形態における予測値使用走行所要時間情報作成手段１４とほぼ同様であるが、第２の実施形態における累積交通量を使用して予測した走行所要時間予測値の代わりに疑似累積交通量および複数地点の累積交通量を使用して予測した走行所要時間予測値を使用する点において異なっている。
【００７６】
以上説明した第４の実施形態の走行所要時間情報作成装置によれば、道路最下流端部の交通量と、対象道路区間(地点間)の各区間(各地点間)走行所要時間実績値、および対象道路の全地点ではないが複数の地点の交通量を利用することが可能な場合、疑似累積交通量データの作成時に補正を施すことが可能となるため、より精度良い走行所要時間予測が可能となり、より有効な走行所要時間情報の作成が可能である。
【００７７】
また、対象道路の最下流端部と全地点ではない複数地点における交通量のみを使用するため、対象道路の全地点の交通量データを必要とせずに走行所要時間情報が作成可能である。
【００７８】
本発明は以上の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。例えば、本発明が適用可能な対象道路は料金収受システムが設置されている有料道路に限らず、一般道路であっても車両感知器や、ＡＶＩシステム（自動車両認識システム）等、センサによる測定などで交通量データや地点間走行所要時間データが利用可能な道路に対しては適用可能である。
【００７９】
また、対象道路が料金収受システムが設置されている有料道路の場合には、複数地点の交通量データを測定するためのセンサ等は必ずしも必要ではなく、最下流端部の料金所における交通量データのみで走行所要時間の予測が可能である。
【００８０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、対象道路上の各地点における累積交通量データを用いて、走行所要時間の実績値あるいは予測値を得ることができ、対象道路を走行する車両のドライバに利用価値の高い道路情報を提供することができる。
【００８１】
また、の発明によれば、各地点の累積交通量データを使用して走行所要時間の予測演算をするため、予測演算時刻における道路状況を考慮した予測が可能であり、さらに、当日の累積交通量データのみで予測演算が可能である。
【００８２】
さらに発明によれば、道路最下流端部の交通量と、対象道路上の各区間(各地点間)走行所要時間実績値を利用することが可能な場合、これらのデータのみを使用して作成した疑似累積交通量データを利用し走行所要時間を予測することができる。すなわち、対象路線の複数地点の交通量データを測定するためのセンサー等も必要とせずに最下流端部の交通量のみで走行所要時間の予測が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態を示す走行所要時間情報作成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明が適用される対象道路の概要を示す図である。
【図３】図３は図２に示す地点Ａ、Ｂ、Ｃにおける累積交通量をプロットしたグラフである。地点Ｂ、Ｃにおける交通の流れを時間とともに示す説明図である。
【図４】図２に示す地点Ｂ、Ｃにおける交通の流れを時間とともに示す説明図である。
【図５】複数の地点Ａ乃至Ｇを有する対象道路を示す概略図である。時刻ｔに至るまでの各地点Ａ乃至Ｇにおける累積交通量の実績をプロットしたグラフである。
【図６】図２に示す各地点Ａ乃至Ｇにおける累積交通量の実績をプロットしたグラフである。
【図７】本発明の第２の実施形態を示す走行所要時間情報作成装置のブロック図である。
【図８】図７に示す累積交通量使用走行所要時間予測手段７１の動作を説明するための累積交通量を示すグラフである。
【図９】同じく図７に示す累積交通量使用走行所要時間予測手段７１の動作を説明するための累積交通量を示すグラフである。
【図１０】図５に示した対象道路５１上の複数の地点Ａ乃至Ｇにおける累積交通量の実績および予測データを示すグラフである。
【図１１】本発明の第３の実施形態を示す走行所要時間情報作成装置のブロック図である。
【図１２】図１１に示す擬似累積交通量使用走行所要時間予測手段１１３の動作を説明するための対象道路１２１の概要図である。
【図１３】図１１に示す擬似累積交通量使用走行所要時間予測手段１１３の動作を説明するための累積交通量を示すグラフである。
【図１４】図１１に示す擬似累積交通量使用走行所要時間予測手段１１３の動作を説明するための累積交通量を示すグラフである。
【図１５】同じく図１１に示す擬似累積交通量使用走行所要時間予測手段１１３の動作を説明するための累積交通量を示すグラフである。
【図１６】本発明の第４の実施形態に係かる走行所要時間情報作成装置のブロック図である。
【符号の説明】
１１  交通量測定センサ
１２  累積交通量データ作成手段
１３  累積交通量使用走行所要時間演算
１４  走行所要時間情報作成手段
７１  累積交通量使用走行所要時間予測手段
１１１  データ入力手段
１１２  擬似累積交通量データ作成手段
１１３  擬似累積交通量使用走行所要時間予測手段
１１４  擬似累積交通量使用走行所要時間情報作成手段
１６１  最下流端点累積交通量データ作成手段
１６２  疑似累積交通量データ作成手段
１６３  疑似累積交通量使用走行所要時間予測手段
１６４  予測値使用走行所要時間情報作成手段
【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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