(57)【要約】      （修正有）【課題】車両の軌跡の取得を可能にする車載器の普及率が低い状態であっても、渋滞長その他の交通情報を導出する交通情報処理システム及び方法を提供する。【解決手段】交通情報管理システム１０００において、特定交差点に関して少なくとも２つの車両６から集めた特徴的プローブ情報に基づいて車両６の集合的挙動を示す集合挙動パラメータを抽出する。これにより、特徴的プローブ情報の多小に関わらず、渋滞等の交通状況に関する信頼性の高い情報を取得する。【選択図】図１
2016014939.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の車両から取得されるプローブ情報をプローブ情報記憶部に記憶し、
前記プローブ情報記憶部に記憶された前記プローブ情報のうち、互いに異なる少なくとも２つの車両から取得され、かつ、同一の地点を通過した情報を含む特徴的プローブ情報に基づいて車両の集合的挙動を示すパラメータをパラメータ抽出部により抽出し、
前記パラメータ抽出部で抽出された前記パラメータから交通状況について解析する、
交通情報処理システム。
【請求項２】
前記パラメータ抽出部は、前記特徴的プローブ情報について時間と距離とに関してグラフ化して形成される形状的特徴から前記パラメータを抽出する、請求項１に記載の交通情報処理システム。
【請求項３】
前記パラメータ抽出部は、車両の停止位置における情報を含む前記特徴的プローブ情報に基づいて前記パラメータを抽出する、請求項１及び２のいずれか一項に記載の交通情報処理システム。
【請求項４】
車両に搭載された車載器を介して当該車両から前記プローブ情報を取得するプローブ情報取得装置を備える、請求項１から３までのいずれか一項に記載の交通情報処理システム。
【請求項５】
前記プローブ情報取得装置は、光ビーコンである、請求項４に記載の交通情報処理システム。
【請求項６】
前記パラメータ抽出部は、前記特徴的プローブ情報について時間に関して周期的に重ね合せた情報に基づいてパラメータを抽出する、請求項１から５までのいずれか一項に記載の交通情報処理システム。
【請求項７】
プローブ情報記憶部に記憶された複数の車両から取得されるプローブ情報のうち、互いに異なる少なくとも２つの車両から取得され、かつ、同一の地点を通過した情報を含む前記特徴的プローブ情報に基づいて車両の集合的挙動を示すパラメータをパラメータ抽出部により抽出し、前記パラメータ抽出部で抽出された前記パラメータから交通状況について解析する、交通情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両からの情報を利用して交通に関する情報を解析処理するための交通情報処理システム及び交通情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両からの情報を得るために、例えば路上等に設置された感知器から計測データを得ることが行われていた。ここで、感知器等により得られる計測データとは、主に、感知器設置地点における単位時間あたりの車の存在率である占有率と、感知器の下を通過した車両台数である交通量のことである。計測データは、信号制御及び交通情報提供に使われ重要な役割を果たしている。車両から情報を取得するものとしては、例えば、光ビーコンを利用する技術が種々知られている（例えば、特許文献１等参照）。
【０００３】
しかしながら、上記技術では、信号制御のパラメータ算出に必要な、渋滞長や飽和交通流率といった交通情報に変換しているものの、その特性は、定常状態の占有率・交通量と算出対象である交通情報との関係を仮定し推定したものであるため、日常的に発生する交通の変動には十分には追従できない。また、感知器設置位置は固定されているため（すなわち、空間的に点状の情報であるため）、空間的な広さを要する情報である渋滞長などの算出には、算出距離などに関して限界があり、交通情報提供や信号制御に使うための情報としては十分とは言えなかった。
【０００４】
なお、光ビーコンによる技術ではないが、交通渋滞の緩和のために車両からの情報を収集するものとして、例えばカーナビとネットワーク通信とを利用することで、一の自動車の走行情報を他の自動車に送信する技術（例えば、特許文献２等参照）が知られている。このような技術を交通情報提供のための交通情報処理システムに適用することも考えられるが、交通情報提供や信号制御に使うための情報として十分な信頼性を有するものが取得できるか不明である。
【０００５】
上記のような状況の一方、将来、整備される予定の新型光ビーコンでは、これまでの光ビーコンでは収集できなかった種々の情報として例えば車両の軌跡の追跡等が可能なプローブ情報を収集できるようになる。
【０００６】
しかしながら、車両側に新型光ビーコン等についての対応機器が搭載されていない限りプローブ情報を収集することはできないため、これが普及するまでは交通状況の全体を示すのに十分な量のプローブ情報を集めることができないことになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−１９００９４号公報
【特許文献２】特開２００４−２４５７５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は上記した点に鑑みてなされたものであり、車両の軌跡の取得を可能にする車載器の普及率が低い状態であっても、渋滞長その他の交通情報を導出可能とする交通情報処理システム等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】
上記目的を達成するため、本発明に係る交通情報処理システムは、複数の車両から取得されるプローブ情報をプローブ情報記憶部に記憶し、当該プローブ情報記憶部に記憶されたプローブ情報のうち、互いに異なる少なくとも２つの車両から取得され、かつ、同一の地点を通過した情報を含む特徴的プローブ情報に基づいて車両の集合的挙動を示すパラメータをパラメータ抽出部により抽出し、パラメータ抽出部で抽出されたパラメータから交通状況について解析する。
【００１０】
上記交通情報処理システムによれば、特定地点に関して少なくとも２つの車両から集めた特徴的プローブ情報に基づいて車両の集合的挙動を示すパラメータを抽出するので、特徴的プローブ情報の多小に関わらず、渋滞等の交通状況に関して比較的信頼性の高い情報を取得することができる。
【００１１】
本発明の具体的な側面では、パラメータ抽出部は、特徴的プローブ情報について時間と距離とに関してグラフ化して形成される形状的特徴からパラメータを抽出する。この場合、パラメータを視覚的に把握しやすくなり、パラメータ抽出部を画一的で再現性の高いものとできる。
【００１２】
本発明の別の側面では、パラメータ抽出部は、車両の停止位置における情報を含む特徴的プローブ情報に基づいてパラメータを抽出する。ここで、車両の停止位置とは、例えば信号機を有する交差点における停止位置を意味する。
【００１３】
本発明のさらに別の側面では、車両に搭載された車載器を介して当該車両からプローブ情報を取得するプローブ情報取得装置を備える。
【００１４】
本発明のさらに別の側面では、プローブ情報取得装置は、光ビーコンである。この場合、既存又は普及中のシステムを有効活用することができる。
【００１５】
本発明のさらに別の側面では、パラメータ抽出部は、特徴的プローブ情報について時間に関して周期的に重ね合せた情報に基づいてパラメータを抽出する。ここで、重ね合せの周期は、例えば信号のサイクルに設定される。この場合、同一の地点を多少異なるタイミングで通過する複数車両からの情報を活用して、車両の集合的挙動を示すパラメータを得ることができる。
【００１６】
上記目的を達成するため、本発明に係る交通情報処理方法は、プローブ情報記憶部に記憶された複数の車両から取得されるプローブ情報のうち、互いに異なる少なくとも２つの車両から取得され、かつ、同一の地点を通過した情報を含む特徴的プローブ情報に基づいて車両の集合的挙動を示すパラメータをパラメータ抽出部により抽出し、パラメータ抽出部で抽出されたパラメータから交通状況について解析する。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施形態に係る交通情報処理システムを含む交通情報管理システムを説明する概念ブロック図である。
【図２】交通情報管理システムを説明するブロック図である。
【図３】交通情報管理システムの動作を説明するフローチャートである。
【図４】具体的なプローブ情報の一例を合成したグラフである。
【図５】具体的なプローブ情報の別例を合成したグラフである。
【図６】集合挙動パラメータの一抽出例を説明する図である。
【図７】集合挙動パラメータの別の抽出例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態である交通情報処理システム等について説明する。
【００１９】
図１は、実施形態の交通情報処理システムを含む交通情報管理システムを説明する概念図である。交通情報管理システム１０００は、交差点に配置された交通信号機７１等に付随して設けられた多数の情報収集装置２と、情報収集装置２から得た情報を管理する情報管理センター３と、情報収集装置２及び情報管理センター３間に介在する通信ネットワーク４と、交通情報処理装置５とを備える。なお、情報収集装置２は、交通信号機７１から独立して設置することもできる。
【００２０】
情報収集装置２は、新交通管理システム（ＵＴＭＳ：Universal Traffic Management Systems）に組み込まれる新型光ビーコン又は新型光ビーコン路上機と呼ばれるものであり、双方向通信可能なプローブ情報取得装置として近傍を通過する車両６からプローブ情報を収集することができる。プローブ情報とは、走行している車両６から得られる、車両位置、車速、加減速情報、外気温、車内温度、ワイパー稼働状況、燃費情報といった様々な情報のことである。このうち、新型光ビーコンつまり情報収集装置２で収集可能な情報の一つとして、車両軌跡に関する情報（以下、車両軌跡情報）がある。車両軌跡とは、例えば１秒から数秒間隔で、車両６の存在している位置を緯度・経度の座標として記録した時系列情報である。なお、光ビーコン路上機とは、通信ゾーンを通過する車両６を検知して車載器との間で光学的通信を行う装置である。
【００２１】
ここで、車両６に搭載された車載器としての情報記録装置６ａは、ＧＰＳ情報を用いて車両６の現在位置の測定を所定の時間間隔で行うものであり、情報収集装置２とセットで用いられる新型光ビーコン車載機を有する。また、情報記録装置（車載器）６ａは、加速度センサー等から車両６の補助的移動情報を得ており、この補助的移動情報に基づいてＧＰＳ情報による現在位置の測定結果を修正する。情報記録装置６ａは、車両６が停止位置となる可能性がある交差点の交通信号機７１等に近づいて通信区間に入ると、情報収集装置２と交信してログ情報を情報収集装置２に送信する。ログ情報には、車両６の車両ＩＤ情報に関連づけて、上記したプローブ情報を時系列的に組み合わせたものが含まれる。車両６は、特定の情報記録装置６ａがカバーする通信区間を出てから次の情報記録装置６ａがカバーする通信区間に入るまでの期間（不通期間）中は、プローブ情報を出力できない。このため、不通期間中のログ情報は、新たな通信区間に入った際に一括して情報記録装置６ａから情報収集装置２に出力され、通信区間を通過する間のログ情報は、細切れ的に情報記録装置６ａから情報収集装置２に暫時出力される。
【００２２】
情報管理センター３では、各地（一般的には管理下にある特定地域の信号交差点）に設けた多数の情報収集装置２からプローブ情報を受け取って、車両ＩＤ情報ごとに時系列的に統合して管理する。車両ＩＤ情報ごとに統合されたプローブ情報には、上述のような車両軌跡情報が含まれる。
【００２３】
図２を参照して、本実施形態の交通情報処理システム１００について説明する。交通情報処理システム１００は、図１に示す情報管理センター３と交通情報処理装置５を備える。このうち交通情報処理装置５は、ＣＰＵ１０、プローブ情報受付部２０、記憶装置３０、表示装置４０、入力装置５０、バス７０等を備える。なお、交通情報処理システム１００は、さらに車載側の情報収集装置２を含める場合もある。
【００２４】
交通情報処理装置５のうち、ＣＰＵ１０は、バス７０を介して、プローブ情報受付部２０、記憶装置３０、表示装置４０、及び入力装置５０との間で相互にデータの授受が可能になっている。
【００２５】
プローブ情報受付部２０は、情報管理センター３と通信する機能を有し、プローブ情報を受け取る。プローブ情報を受け取る際には、時間的及び空間的な条件を設けることによってソート又は抽出した条件付きのプローブ情報とすることができる。なお、情報管理センター３から受け取るプローブ情報は、オリジナル情報の全てを含むものに限らず、予め定めた特定情報成分を選択的に抽出し、かつ、エンジン始動ごとに付与される暫定的なＩＤ情報又は元のＩＤ情報を不可逆的に変換した暫定ＩＤ情報のみを含むものとすることができる。
【００２６】
記憶装置３０は、詳細な説明を省略するが、交通情報処理装置５を動作させる各種プログラム等を記憶しているプログラム領域を有するプログラム記憶部と、入力指示、入力データ、処理結果等を一時格納するデータ領域を有するデータ記憶部とを備える。
【００２７】
表示装置４０は、詳細な説明を省略するが、ＣＰＵ１０から入力されるデータに基づいて駆動信号を生成する表示駆動回路と、表示駆動回路から入力される駆動信号に基づいて必要な表示を行う画像表示部等により構成され、ＣＰＵ１０からの指令信号に基づいて必要な表示を行う。
【００２８】
入力装置５０は、キーボード等から構成され、交通情報処理装置５を操作するオペレーターの意思を反映した指令信号をＣＰＵ１０に出力する。つまり、ＣＰＵ１０は、入力装置５０を介したオペレーターの指示に基づいて、記憶装置３０から所定のプログラムやデータを読み出し、これらプログラム及びデータに基づく各種処理を実行することができる。
【００２９】
ＣＰＵ１０や記憶装置３０についてより詳細に説明する。ＣＰＵ１０は、プローブ情報受付部２０を介して情報管理センター３にプローブ情報を要求できる。この際、時間や位置に関する条件付けを行ってプローブ情報を受け取ることができ、特定情報成分のみを抽出した加工型又は抽出型のプローブ情報を受け取ることができる。ＣＰＵ１０は、プローブ情報受付部２０を介して得たプローブ情報を記憶装置３０に格納する。ＣＰＵ１０は、複数の車両６に対応する複数のプローブ情報から車両軌跡情報を抽出し、複数の車両軌跡情報を統合する合成を行って合成情報に加工することができ、このような合成情報を記憶装置３０に保管することができる。ここで、車両軌跡情報は、例えばデジタル道路地図のリンク（道路）上の位置に変換されたものであり、合成情報は、複数の車両６の位置を経時的に収集したものであり、複数の車両６の軌跡を地図の道路上に重ね合わせたものに相当する。以上の車両軌跡情報は、例えば時刻、記録位置等の情報を含む。以上の車両軌跡情報や合成情報は、記憶装置３０に暫定的に保管される。
ＣＰＵ１０は、後に詳述するが、上記のように複数のプローブ情報を合成した合成情報から集合挙動パラメータを算出する。集合挙動パラメータは、特定交差点における渋滞関連情報を含み、例えば前回信号で停止し今度の赤信号で再停止した車両群による捌残り渋滞長Ｐ１、１信号サイクルあたりのサイクル渋滞増加量Ｐ２、及び赤信号の間に最も増加した車列長に相当する最大滞留長Ｐ３を含む。集合挙動パラメータには、捌残り渋滞長Ｐ１や最大滞留長Ｐ３の増加率に相当する飽和交通率Ｑ１、及びサイクル渋滞増加量Ｐ２の増加率に相当する到着流率Ｑ２を含めることができる。以上の集合挙動パラメータは、記憶装置３０に保管される。
【００３０】
図３は、交通情報処理装置５による交通情報処理方法の概要を説明するフローチャートである。ＣＰＵ１０は、入力装置５０を介して、オペレーターから１つ以上の地点又は区間（具体的には、１つ以上の交差点又は光ビーコンの設置点）を特定する情報、プローブ情報を監視する時間等の情報を受け取って、記憶装置３０に保管するための設定を行う（ステップＳ１１）。
【００３１】
次に、ＣＰＵ１０は、プローブ情報受付部２０を介して情報管理センター３にステップＳ１１で指定された条件に当てはまるプローブ情報の受取りを要求し、情報管理センター３から受け取ったプローブ情報を記憶装置３０に保管する（ステップＳ１２）。つまり、ＣＰＵ１０は、プローブ情報記憶部として、プローブ情報を収集し記録する。なお、指定条件に適合するプローブ情報が無い場合、プローブ情報が無い旨の情報が記憶装置３０に保管される。
【００３２】
次に、ＣＰＵ１０は、ステップＳ１２で記憶装置３０に保管されたプローブ情報から、着目する停止位置（具体的には着目する交差点又はその近辺）を同じ信号サイクルで通過する複数の車両６に関する情報が存在するか否かを判断する（ステップＳ１３）。つまり、複数のプローブ情報を提供する複数の車両６が単一の着目交差点に存在しているか否かを判断する。ここで、各プローブ情報は、車両軌跡情報を含むものとなっており、複数のプローブ情報を取得できた場合、同一地点又は区間において比較的近接して存在する複数の車両６の挙動に関する情報を組み合わせのプローブ情報として得たことになる。このような組み合わせの情報であって、車両軌跡情報に停止の前後に相当する特異的な屈曲を有するものを特徴的プローブ情報と呼ぶものとする。
【００３３】
ステップＳ１３で、特徴的プローブ情報を得た場合、ＣＰＵ１０は、この特徴的プローブ情報から複数の車両軌跡情報を選択し、これらの車両軌跡情報を合成する（ステップＳ１４）。複数の車両６に関する複数の車両軌跡情報が互いに対比可能な状態に統合される。具体的には、車両軌跡情報を、例えば着目交差点までの距離と時間（時刻）との相関図（グラフ）に変換することで、合成された車両軌跡情報は、車両６が着目交差点を通過する際の滞留状態を視覚的に示すものとなる。
【００３４】
図４は、複数の連続する着目交差点を通過する多数の車両６について得た車両軌跡情報から距離を縦軸にとり、時刻を横軸にとった軌跡グラフである。図示のグラフにおいて、特定の車両６の軌跡は、階段状の軌跡線ＴＬで表される。軌跡線ＴＬが階段状又は特異的な屈曲を含むものとなっているのは、交差点で停止するごとに横軸（時間軸）の右側方向にシフトすることによる。複数の軌跡線ＴＬは、それぞれが個々の車両６に対応する固有のものである。
【００３５】
ある地点（例えばある点から１０００ｍ地点）の交通量は、その地点を通過した（１０００ｍの目盛軸と交わった）軌跡線ＴＬの本数となり、車両速度は、軌跡線ＴＬの傾きから求まり、軌跡線ＴＬが真横に延びている箇所は、上記のように車両停止を示しており、前車に追従して車両停止が重なっている箇所は、渋滞（滞留）状態になっている。よって、停止状態にある車両又は軌跡線ＴＬの最後尾を見れば、渋滞長を算出することができる。
【００３６】
図３に戻って、ＣＰＵ１０は、ステップＳ１４で得た車両軌跡情報の合成結果（具体的には軌跡グラフ）から、集合挙動パラメータに対応する形状的特徴を抽出する（ステップＳ１５）。形状的特徴の抽出は、例えば画像処理によって達成されるが、オペレーターが特徴抽出を支援する或いは支援されるものであってもよい。この形状的特徴は、上述した階段状の部分であり、このような形状的特徴の抽出については、後述する。
【００３７】
次に、ＣＰＵ１０は、ステップＳ１５で形状的特徴が得られた場合（ステップＳ１６でＹ）、得られた形状的特徴から集合挙動パラメータを算出し、記憶装置３０に保管するとともに、表示装置４０に結果を表示する。つまり、ＣＰＵ１０は、パラメータ抽出部として、軌跡グラフの形状的特徴から集合挙動パラメータを抽出する。
【００３８】
図５は、図４を概念的に簡略化した軌跡グラフであり、特定の交差点を通過する多数の軌跡線ＴＬから集合挙動パラメータを抽出する手法を説明する図である。多数の軌跡線ＴＬが横に延びる先端箇所（８００ｍ地点）は、停止位置となる交差点を意味し、この交差点から先で多数の軌跡線ＴＬが時間軸方向に束になっているのは、青信号を意味し、軌跡線ＴＬの空白区間は、赤信号を意味する。
【００３９】
まず、時間軸の左側の領域ＡＲ１における集合挙動パラメータについて考える。赤信号開始のＦ１点から軌跡線ＴＬの角部（停止イベントＥ１）を繋いで斜め右下に延びる連結線Ｇ１は、前回信号で停止し今度の赤信号で再停止した車両群によるものであり、その縦方向の長さは、捌残り渋滞長Ｐ１を示している。右斜め上に進む走行中の車両６の軌跡線ＴＬが真横に折れ曲がる角部（停止イベントＥ２）を繋いで斜め右下に緩やかに延びる連結線Ｇ２は、捌残りの渋滞最後尾Ｒ１から延びており、１回の赤信号によって渋滞が増加する状態を示す。連結線Ｇ２の縦方向の長さは、サイクル渋滞増加量Ｐ２を示している。一方、青信号開始のＦ２点から軌跡線ＴＬにおいて斜めに延びる走行が始まる角部（発進イベントＥ３）を繋いで斜め右下に延びる連結線Ｇ３は、青信号で交差点を抜け出す車両群によるものであり、その縦方向の長さは、最大滞留長Ｐ３を示している。以上の、イベント群に囲まれた領域、つまり連結線Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３に囲まれた台形又は三角形の特性領域Ｈは、渋滞状態を表すものとなっており、捌残り渋滞長Ｐ１、サイクル渋滞増加量Ｐ２、及び最大滞留長Ｐ３は、集合的挙動を示すパラメータ（以下、集合挙動パラメータ）である。集合挙動パラメータＰ１，Ｐ２，Ｐ３は、モデル化された渋滞状態を表すものとなっている。なお、捌残り渋滞長Ｐ１や最大滞留長Ｐ３の時間増加率は、飽和交通率Ｑ１を与え、サイクル渋滞増加量Ｐ２の時間増加率は、到着流率Ｑ２を与える。これらを含めた集合挙動パラメータＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｑ１，Ｑ２は、多数の車両６から集めた統計的な渋滞関連情報であり、特定交差点の渋滞状況を評価できるものとなっている。
【００４０】
以上では時間軸の左側の領域ＡＲ１について説明したが、時間軸の右側の領域ＡＲ２の見方も同様である。ただし、右側の領域ＡＲ２では、捌残り渋滞長Ｐ１が短くゼロとなっており、渋滞が解消していることを意味する。このように、集合挙動パラメータＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｑ１，Ｑ２は、時間とともに変化し、動的な交通状況を表したものとなっている。
【００４１】
なお、図４では、説明の便宜上、停止イベントＥ１，Ｅ２や発進イベントＥ３に相当する角部を誇張しているが、実際は制動や加速の限界から、角部は鈍って円弧状となる。
【００４２】
ところで、図４及び５に示す場合、着目交差点を通過する多数の車両６が全て情報収集装置２を備えていることを前提としている。しかしながら、現状の交通事情では、車両軌跡情報を提供できる情報収集装置２を搭載した車両６の普及率は低く、全ての車両６のプローブ情報つまり車両軌跡情報を集めることはできない。このため、本願発明では、全ての車両６からプローブ情報を集めることができない場合であっても、一定以上の信頼性を有する渋滞関連情報を収集できるようにする。
【００４３】
図６は、情報収集装置２を搭載した車両６の普及率（混入率）が５％であるとした場合に得られる断片的な車両軌跡情報から作成した軌跡グラフである。この場合、図４のように多数の軌跡線ＴＬが存在しないため、イベントＥ１，Ｅ２，Ｅ３の数も少ないが、一箇所に少なくとも２点以上のイベントが存在するならば、その２点を繋いで集合挙動パラメータ又はこれに準じた尺度を抽出することができる。
ここで、発進イベントＥ３については、２点のみの場合であっても、連結線Ｇ３を略適切にフィッティングさせることができるが、停止イベントＥ１，Ｅ２については、２点のみの場合、捌残り渋滞長Ｐ１に関連するかサイクル渋滞増加量Ｐ２に関連するかを区別できない場合もある。この場合、和Ｐ１＋Ｐ２から得られる総合的な渋滞量によって渋滞状態を評価することもできる。
【００４４】
図７は、図６の軌跡グラフに特性領域を当てはめたものである。特定の交差点における特定の信号サイクルに対応する一箇所ＡＲnに台形又は三角形の特性領域Ｈが見つかれば、集合挙動パラメータＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｑ１，Ｑ２を決定することができる。３つ又は４つ以上の軌跡線ＴＬが存在する場合、この箇所に特性領域Ｈを見つけることができる可能性が高まるが、上述のように２つの軌跡線ＴＬのみが存在する場合であっても、一定の指標となる渋滞情報を得ることができる。
【００４５】
例えば、３つ以上の軌跡線ＴＬが存在する場合において、これらから得られる３つ以上の停止イベントが全て１つの直線上に乗っているとき、これらの停止イベントは、２種の停止イベントＥ１，Ｅ２のいずれか一方である。ここで、２種の停止イベントＥ１，Ｅ２に対応する２つの連結線Ｇ１，Ｇ２の傾きには、通常予測される範囲としての上限や下限を設定できるので、３つ以上の停止イベントが１つの直線上に乗っているときは、２つの連結線Ｇ１，Ｇ２いずれであるかを比較的確実に特定することができる。３つ以上の停止イベントのうち、時間的に最も遅い２つの停止イベントの傾きが、時間的最も早い２つの停止イベントの傾きよりも小さい場合、時間的に早い２つの停止イベントが停止イベントＥ１であると推測され、時間的に遅い２つの停止イベントが停止イベントＥ２であると推測される。以上のような停止イベントＥ１，Ｅ２の推定又は連結線Ｇ１，Ｇ２の決定は、得られた軌跡線ＴＬの数が多くなればなるほど信頼度が増す。
【００４６】
特性領域Ｈが見つかっても見つからなくても、軌跡線ＴＬの数が少ないと集合挙動パラメータＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｑ１，Ｑ２の算出精度は下がる。つまり、２つの軌跡線ＴＬしかない場合、２つのイベントＥ１，Ｅ２，Ｅ３を繋いだ線分からパラメータを求める処理を行うが、３つ以上の軌跡線ＴＬがある場合、３つ以上のイベントＥ１，Ｅ２，Ｅ３を最小自乗法で近似した線分からパラメータを求める処理を行うことになり、軌跡線ＴＬの数が多いほど、統計的信頼性が高まる。
【００４７】
以上では、時間的及び空間的に一箇所ＡＲnの軌跡線ＴＬから特性領域Ｈを決定しているが、複数箇所、例えば３箇所ＡＲn，ＡＲn-1，ＡＲn+1で得た軌跡線ＴＬを複合して集合挙動パラメータを得ることもできる。つまり、集合挙動パラメータを時間に関して周期的に重ね合せて集合挙動パラメータを得ることもできる。この場合、交通信号機７のサイクルを把握して、３箇所の時間ズレを補償して軌跡線ＴＬを重ね合わせる必要がある。複数箇所で得た軌跡線ＴＬを複合して集合挙動パラメータを得る場合、精度は若干劣るが、多数の軌跡線ＴＬを複合又は合成できる分だけ特性領域Ｈの形状決定が容易になる。
【００４８】
図３に戻って、ＣＰＵ１０は、ステップＳ１７で抽出した集合挙動パラメータから交通状況について解析する（ステップＳ１８）。交通状況の解析には、集合挙動パラメータＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｑ１，Ｑ２から特定の集合挙動パラメータを抽出することを含む。また。交通状況の解析には、集合挙動パラメータＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｑ１，Ｑ２を加工して別のパラメータを計算することを含む。さらに、交通状況の解析には、多数の時刻で多数の交差点その他の停止位置に関して集合挙動パラメータを求め、これらの集合挙動パラメータをデータテーブル等にまとめ、広域の渋滞状況についての統一的な情報に加工することを含む。具体的には、集合挙動パラメータを経時的に並べて変化を追跡することや、集合挙動パラメータを空間的に並べてその分布を計算することを含む。
以上の交通状況の解析後に処理を終了する。着目交差点に同じ信号サイクルで複数の車両情報が存在しない場合（ステップＳ１３でＮ）、或いはステップＳ１５で形状的特徴が得られなかった場合（ステップＳ１６でＮ）、ＣＰＵ１０は、表示装置４０にエラーを出力して（ステップＳ２１）、処理を終了する。なお、集合挙動パラメータから交通状況について解析するステップＳ１８については、省略することもでき、この場合、パラメータを出力して処理を終了する。
【００４９】
以上のようにして得た集合挙動パラメータＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｑ１，Ｑ２や解析結果は、例えばプローブ情報受付部２０を介して情報管理センター３に送信される。情報管理センター３では、集合挙動パラメータＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｑ１，Ｑ２を、交通信号機７１の動作タイミングの調整に利用する。また、情報管理センター３は、集合挙動パラメータを渋滞情報その他の交通情報に加工し、かかる交通情報を車両６の情報記録装置６ａに対して配信することもできる。
【００５０】
以上述べたように、本実施形態に係る交通情報管理システム１０００によれば、特定交差点に関して少なくとも２つの車両６から集めた特徴的プローブ情報に基づいて車両６の集合的挙動を示す集合挙動パラメータＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｑ１，Ｑ２を抽出するので、特徴的プローブ情報の多小に関わらず、渋滞等の交通状況に関する信頼性の高い情報を取得することができる。
【００５１】
以上の実施形態で説明された構造、形状、大きさ及び配置関係については、本発明を理解・実施できる程度に概略的に示したものに過ぎない。従って本発明は、説明された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に示される技術的思想の範囲を逸脱しない限り様々な形態に変更することができる。
【００５２】
以上で説明した集合挙動パラメータＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｑ１，Ｑ２は、例示であり、多数の軌跡線ＴＬから移動速度、加速度等の他のパラメータを抽出することができる。
【００５３】
以上では、図５、７に例示するような軌跡グラフを前提として説明したが、軌跡グラフを用いることなく、プローブ情報から直接的に特徴部及びこれに対応するパラメータを抽出してもよい。
【符号の説明】
【００５４】
２…情報収集装置、  ３…情報管理センター、  ４…通信ネットワーク、  ５…交通情報処理装置、  ６…車両、  ６ａ…情報記録装置、  ２０…プローブ情報受付部、  ３０…記憶装置、  ４０…表示装置、  ５０…入力装置、  ７０…バス、  ７１…交通信号機、  １００…交通情報処理システム、  １０００…交通情報管理システム、  ＡＲ１，ＡＲ２…領域、  Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３…連結線、  ＴＬ…軌跡線
【図１】
2016014939.tif 000003
【図２】
2016014939.tif 000004
【図３】
2016014939.tif 000005
【図４】
2016014939.tif 000006
【図５】
2016014939.tif 000007
【図６】
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【図７】
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